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JP4501619B2 - ナビゲーションシステム - Google Patents

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Description

本発明は、ナビゲーションシステムに関するものである。
従来、自動車等の車両に搭載されるナビゲーション装置においては、道路地図データに基づいて、設定された出発地から目的地までの最適な経路を探索して、表示手段に表示するようになっている。この場合、前記出発地から目的地までの距離が最短となるように経路を設定したり、所要時間が最短となるように経路を設定したりするようになっている。
また、実際の交通量や渋滞情報を考慮して適切な経路を設定することができるように、車両が実際に走行した際に取得した走行履歴データを記憶手段に蓄積して所要時間を補正し、目的地までの所要時間が最短となる経路を設定する技術が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。
特開平6−150189号公報
しかしながら、前記従来のナビゲーション装置においては、車両が実際に走行した際に取得した走行履歴データを使用して所要時間が最短となるように経路を設定したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするためには、所定数以上の走行履歴データを蓄積する必要があった。この場合、同一の道路を走行した際の走行履歴データを蓄積する必要があるので、所定数以上の走行履歴データを蓄積するまでに時間がかかってしまう。また、同一の道路であっても、交通量や渋滞状況は、季節、曜日、時刻、天気、祭りや催し物のようなイベント、交通事故、交通規制等の各種の要因によって変動するので、経路設定や到着予測時刻算出の精度を向上させるためには、同一の要因毎に所定数以上の走行履歴データを蓄積する必要がある。そのため、使用することができるだけの走行履歴データを蓄積するまでに長期間かかってしまい、その間は取得した走行履歴データを使用して所要時間が最短となるように経路を設定したり、目的地への到着予測時刻を算出したりすることができなかった。
本発明は、前記従来のナビゲーション装置の問題点を解決して、走行履歴情報のサンプル数及び交通情報の偶発性に基づいて統計値を作成する可否を判断し、作成された統計値を使用するようにして、取得された走行履歴情報を、そのサンプル数が少なくても、経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするために使用することができ、できる限り早期に走行履歴情報を使用することができるナビゲーションシステムを提供することを目的とする。
そのために、本発明のナビゲーションシステムにおいては、走行履歴情報を取得する走行履歴取得手段と、取得された走行履歴情報を蓄積する記憶手段と、蓄積された走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成する統計値作成手段とを有し、該統計値作成手段は、前記走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数以上の場合、統計値を作成し、前記走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数未満の場合、すべての走行履歴情報における渋滞度が同一であるときに統計値を作成する。
本発明によれば、ナビゲーションシステムにおいては、走行履歴情報のサンプル数及び交通情報の偶発性に基づいて統計値を作成する可否を判断し、作成された統計値を使用する。そのため、取得された走行履歴情報を、そのサンプル数が少なくても、経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするために使用することができ、できる限り早期に走行履歴情報を使用することができる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図2は本発明の第1の実施の形態におけるナビゲーションシステムの渋滞度の定義を示すテーブルである。
本実施の形態におけるナビゲーションシステムは、乗用車、トラック、バス、オートバイ等の車両に搭載されるナビゲーション装置等の車載装置である。該車載装置は、出発地から目的地までの経路を探索する機能を有するものであれば、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナルコンピュータ等いかなるものであってもよいが、本実施の形態においては、車載装置がナビゲーション装置である場合について説明する。
この場合、前記車載装置は、CPU、MPU等の演算手段、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク等の記憶手段、通信インターフェイス等を備える一種のコンピュータである。前記ナビゲーション装置は、GPS(Global Positioning System)、地磁気センサ、距離センサ、ステアリングセンサ、ビーコンセンサ、ジャイロセンサ等によって現在位置を検出する現在位置検出処理部、道路データ、探索データ等を含む地図データ等を記憶する記憶手段としてのデータ記録部、入力された情報に基づいて、設定された目的地までの経路を探索する経路探索処理、経路の走行案内処理、地点や施設の検索を行うPOI(Point of Interest)検索処理等のナビゲーション処理等の各種の演算処理を行うナビゲーション処理部、入力部、表示部、音声入力部、音声出力部及びデータの送受信を行う通信部を有し、設定された目的地までの経路を探索して案内を行うようになっている。
なお、前記車載装置は、VICS(R)(Vehicle Information & Communication System)と称される道路交通情報通信システムにおいて、警察、日本道路公団等の交通管制システムの情報を収集して作成した道路の渋滞等に関する情報や交通規制情報等の道路交通情報を受信し、該道路交通情報を使用して経路探索処理を行ったり、道路の渋滞等に関する情報の案内を行ったりするものであってもよい。
そして、前記データ記録部は、探索データ等を含む地図データを記憶する。すなわち、前記データ記録部は、各種のデータファイルから成るデータベースを備え、経路を探索するための探索データの他、前記表示部の画面に、探索された経路に沿って案内図を表示したり、他の案内情報を表示したりするために、施設データ等の各種のデータを記録する。なお、前記データ記録部には、道路を構成する単位であるリンクに関する情報も含まれている。また、前記データ記録部には、所定の情報を音声出力部によって音声出力するための各種のデータも記録される。
さらに、前記データ記録部は、走行履歴情報等の交通情報に関連する情報を格納する交通情報関連データベースを備える。該交通情報関連データベースは、前記リンクのそれぞれについてのリンクデータを記憶する記憶手段であり、例えば、各リンクの旅行時間としての所要時間、各リンクの渋滞の度合いを示す渋滞度、各リンクの車速等の統計データがリンクデータとして記憶されている。
この場合、前記所要時間、渋滞度、車速等のリンクデータは、該リンクデータが変化する要因、すなわち、リンクデータ変化要因とともに記憶されている。前記要因には、時間的要因、カレンダー要因、気象要因、偶発的要因等がある。前記時間的要因は、例えば、15分間程度の狭い時間帯、1時間程度の広い時間帯、朝、昼、夕、夜、深夜等のより広い大別された時間帯等であり、同じリンクであっても、時間帯が異なれば、所要時間、渋滞度、車速等が変化する。また、前記カレンダー要因には、曜日、日付、季節等があり、同じリンクであっても、週末と週日とで、所要時間、渋滞度、車速等が変化し、五十日(ごとうび)、連休期間、連休明け、盆休み、年末年始、夏休み等も普段とは所要時間、渋滞度、車速等が変化する。さらに、前記気象要因は、例えば、晴天、降雨、降雪等であり、同じリンクであっても、降雨、降雪等の場合には、晴天の場合と比較して、所要時間、渋滞度、車速等が変化する。さらに、前記偶発的要因には、事故、通行規制、祭りやスポーツ大会のようなイベント等があり、同じリンクであっても、事故、通行規制、イベント等がある場合には、所要時間、渋滞度、車速等が変化する。
また、前記車載装置は走行履歴取得手段としての走行履歴取得部を有する。該走行履歴取得部は、スピードメータ、車速センサ等から取得した車両の車速、現在位置検出処理部が検出した車両の位置情報、走行軌跡等の情報を含む走行履歴情報を取得して、交通情報関連データベースに送信する。前記走行履歴情報は、車両が走行した道路のリンクに関連付けられて取得される。そして、前記交通情報関連データベースは、前記走行履歴取得部から受信した走行履歴情報を蓄積する走行履歴情報データベースを備える。
さらに、前記車載装置は統計値作成手段としての統計値作成部を有する。該統計値作成部は、前記走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成する。例えば、走行履歴情報に含まれる車両が実際に走行した各リンクについてのリンク旅行時間から統計値としての統計旅行時間を作成し、また、前記各リンクについての渋滞度から統計値としての統計渋滞度を作成する。なお、前記統計値作成部は、車両が停止しているときに、例えば、毎日1回、毎週1回等のタイミングで、蓄積された走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成するが、車両の走行中に逐次取得される走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成してもよい。なお、本実施の形態において、前記統計値は異常値を排除して統計処理を行った値であり、例えば、統計旅行時間を作成する場合、車速が200〔km/h〕に該当するようなリンク旅行時間は、異常値として排除される。
そして、ナビゲーション処理部は、作成された統計旅行時間、統計渋滞度等の統計値を使用して目的地までの経路を探索することによって、所要時間が短く適切な経路を探索することができる。また、作成された統計値を使用して設定された目的地への到着予測時刻を算出することによって、正確な到着予測時刻を算出することができる。
本実施の形態において、前記統計値作成部は、蓄積された走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数未満であっても、走行履歴情報のサンプル数及び交通情報の偶発性に基づいて統計値を作成する可否を判断し、統計値を作成することができる場合には、前記走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成するようになっている。なお、前記最低サンプル数は、通常の統計処理を行った場合に有意な統計値を作成することができるサンプル数の最低値である。
ここで、走行履歴情報のサンプル数が少ない場合におけるサンプル数と交通情報の偶発性との関係についての基本的な考え方を説明する。なお、交通情報として渋滞度を例に取って説明する。
この場合、渋滞度は、図2に示されるテーブルのように定義されているものとする。すなわち、東名高速道路等の高速道路においては、車速が40〔km/h〕以下である場合は「渋滞」、40〔km/h〕を超えて60〔km/h〕以下である場合は「混雑」、60〔km/h〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。また、首都高速道路等の都市高速道路においては、車速が20〔km/h〕以下である場合は「渋滞」、20〔km/h〕を超えて40〔km/h〕以下である場合は「混雑」、40〔km/h〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。さらに、一般道においては、車速が10〔km/h〕以下である場合は「渋滞」、10〔km/h〕を超えて20〔km/h〕以下である場合は「混雑」、20〔km/h〕を超えている場合は「渋滞なし」、と定義されている。なお、渋滞度の定義は、図2に示される例に限定されることなく、適宜変更することができる。また、前記テーブルはあらかじめ作成され、データ記録部に記憶されている。
ところで、過去の経験に基づくと、通常空いている道路に偶々渋滞が発生することはあっても、通常渋滞している道路が偶々空いていることはほとんどない、と言える。すなわち、渋滞度が「混雑」又は「渋滞」であることは比較的偶発性の高い事象であり、渋滞度が「渋滞なし」であることは比較的偶発性の低い事象であると言える。そこで、本実施の形態においては、偶発性の低い事象が発現した場合には走行履歴情報のサンプル数が少ないときにも統計値を作成し、偶発性の高い事象が発現した場合には走行履歴情報のサンプル数が少ないときには統計値を作成しないようになっている。換言すると、走行履歴情報のサンプル数が少ない場合、偶発性の低い事象が発現したときには統計値を作成し、偶発性の高い事象が発現したときには統計値を作成しないようになっている。
具体的な例を挙げて説明すると、次の(1)〜(4)のように考えることができる。
(1)「渋滞なし」のリンクは、いつも「渋滞なし」であると考えることができる。そこで、蓄積された走行履歴情報が1つの場合であって渋滞度が「渋滞なし」であるときには、「渋滞なし」を統計渋滞度とし、前記走行履歴情報のリンク旅行時間を統計旅行時間とする。
(2)「混雑」が連続して発現するリンクは、いつも「混雑」であると考えることができる。そこで、蓄積された走行履歴情報が2つの場合であって渋滞度が2つともに「混雑」であるときには、「混雑」を統計渋滞度とし、前記2つの走行履歴情報のリンク旅行時間の平均値を統計旅行時間とする。
(3)「渋滞」が発現するリンクは、渋滞度がいつも異なると考えることができる。そこで、蓄積された走行履歴情報が1つ又は2つの場合には統計渋滞度も統計旅行時間も作成しないものとする。すなわち、蓄積された走行履歴情報が3つ以上の場合に統計渋滞度及び統計旅行時間を作成する。
(4)蓄積された走行履歴情報が多数、例えば、3つ以上の場合には、通常の統計処理を行い、算術平均値、メディアン(中央値)等を統計値とする。この場合、まず、該当するリンクに関して蓄積された走行履歴情報におけるリンク旅行時間の算術平均値、メディアン等を算出し、算出された値を統計旅行時間とする。続いて、該統計旅行時間と前記リンクのリンク長とから車速を算出し、図2に示されるテーブルから算出された車速に対応する渋滞度を求めて該渋滞度を統計渋滞度とする。なお、前述したように、統計旅行時間は異常値を排除して算出される。
また、本実施の形態においては、蓄積された走行履歴情報が3つ以上であれば、すなわち、最低サンプル数を3に設定し、走行履歴情報が最低サンプル数以上であれは、通常の統計処理を行うようになっている。これは、走行履歴情報の場合、過去の経験に基づき、サンプル数が3つ以上であれば有意な統計値を作成することができることが判明しているためである。なお、前記最低サンプル数は、任意に設定することができ、例えば、4以上の数を設定することもできる。
次に、前記構成のナビゲーションシステムの動作について説明する。本実施の形態においては、車載装置が蓄積された走行履歴情報を使用して統計値としての統計渋滞度を作成する場合の動作について説明する。
図1は本発明の第1の実施の形態におけるナビゲーションシステムの動作を示すフローチャートである。
走行履歴情報が走行履歴取得部によって取得されて走行履歴情報データベースに蓄積されている場合、統計値作成部は、まず、統計値を作成するための走行履歴情報数が3以上であるか否か、すなわち、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が最低サンプル数としての3以上であるか否かを判断する。そして、3以上である場合には、統計値を作成するために処理1−1を実行して処理を終了する。
また、前記走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が3以上でない場合、統計値作成部は、統計値を作成するための走行履歴情報数が2つであるか否か、すなわち、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が2であるか否かを判断する。そして、2である場合には、統計値を作成するために処理1−2を実行して処理を終了する。また、前記走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が2でない場合、すなわち、1である場合には、統計値を作成するために処理1−3を実行して処理を終了する。
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS1 統計値を作成するための走行履歴情報数が3以上であるか否かを判断する。統計値を作成するための走行履歴情報数が3以上である場合はステップS2に進み、統計値を作成するための走行履歴情報数が3以上でない場合はステップS3に進む。
ステップS2 統計値を作成するために処理1−1を実行して処理を終了する。
ステップS3 統計値を作成するための走行履歴情報数が2つであるか否かを判断する。統計値を作成するための走行履歴情報数が2つである場合はステップS4に進み、統計値を作成するための走行履歴情報数が2つでない場合はステップS5に進む。
ステップS4 統計値を作成するために処理1−2を実行して処理を終了する。
ステップS5 統計値を作成するために処理1−3を実行して処理を終了する。
次に、ステップS2のサブルーチンにおける動作について説明する。
図3は本発明の第1の実施の形態における処理1−1のサブルーチンを示すフローチャートである。
この場合、統計値作成部は、まず、統計旅行時間を走行履歴情報より統計処理する。すなわち、該当するリンクに関して蓄積された走行履歴情報におけるリンク旅行時間の算術平均値、メディアン等を算出し、算出された値を統計旅行時間とする。なお、該統計旅行時間は異常値を排除して算出される。
続いて、前記統計値作成部は、統計渋滞度を統計旅行時間を車速計算した値より決定する。すなわち、統計旅行時間と前記該当するリンクのリンク長とから車速を算出し、図2に示されるテーブルに基づき、算出された車速に対応する渋滞度を求め、該渋滞度を作成された統計渋滞度とする。
そして、このようにして作成された統計渋滞度及び統計旅行時間は、交通情報関連データベースに格納され、ナビゲーション処理部が設定された目的地までの経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするために使用される。なお、同一のリンクについて統計渋滞度及び統計旅行時間が既に作成されて走行履歴情報データベースに格納されている場合には、走行履歴情報データベースに格納されている統計渋滞度及び統計旅行時間は、新たに作成された統計渋滞度及び統計旅行時間によって上書きされる。
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS2−1 統計旅行時間を走行履歴情報より統計処理する。
ステップS2−2 統計渋滞度を統計旅行時間を車速計算した値より決定する。
次に、ステップS4のサブルーチンにおける動作について説明する。
図4は本発明の第1の実施の形態における蓄積された2つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブル、図5は本発明の第1の実施の形態における処理1−2のサブルーチンを示すフローチャートである。
統計値作成部は、まず、走行履歴情報から渋滞度を決定する。すなわち、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度を、図2に示されるテーブルに基づいて求める。この場合、前記統計値作成部は、2つの走行履歴情報の各々に含まれるリンク旅行時間とリンク長とから車速を算出し、図2に示されるテーブルに基づき、算出された車速に対応する渋滞度を求める。続いて、前記統計値作成部は、2走行とも同じ渋滞度であるか否かを判断する。すなわち、2つの走行履歴情報の各々に対応する渋滞度が同じものであるか否かを判断する。そして、図4に示されるテーブルに基づいて、統計渋滞度を作成する。
図4に示されるテーブルには、統計渋滞度を作成するか否か、また、作成する場合にはどのような統計渋滞度を作成するかが定義されている。すなわち、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「渋滞なし」の場合は「渋滞なし」を統計渋滞度として作成する。また、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「渋滞なし」で、他方における渋滞度が「混雑」の場合は統計渋滞度を作成しない。さらに、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「渋滞なし」で、他方における渋滞度が「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。そして、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「混雑」の場合は「混雑」を統計渋滞度として作成する。また、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「混雑」で、他方における渋滞度が「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。さらに、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「渋滞」の場合は「渋滞」を統計渋滞度として作成する。なお、2つの走行履歴情報が取得された順番は無関係である。また、前記テーブルはあらかじめ作成され、データ記録部に記憶されている。
そして、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度が同じものである場合、統計値作成部は、統計渋滞度を先の決定結果とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。すなわち、図4に示されるテーブルに従って求められた統計渋滞度を作成された統計渋滞度とし、2つの走行履歴情報におけるリンク旅行時間の算術平均値、メディアン等を算出し、算出された値を統計旅行時間とする。
また、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度が同じものでない場合、統計値作成部は、統計値の作成を行わない。すなわち、図4に示されるテーブルに従って統計渋滞度を作成せず、また、統計旅行時間も作成しない。そして、3走行以上溜(た)まるまで待つ。すなわち、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が3になるまで、統計値の作成を行わずに待機する。
そして、作成された統計渋滞度及び統計旅行時間は、走行履歴情報データベースに格納され、ナビゲーション処理部が設定された目的地までの経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするために使用される。なお、同一のリンクについて統計渋滞度及び統計旅行時間が既に作成されて走行履歴情報データベースに格納されている場合には、該走行履歴情報データベースに格納されている統計渋滞度及び統計旅行時間は、新たに作成された統計渋滞度及び統計旅行時間によって上書きされる。また、統計渋滞度及び統計旅行時間が作成されなかった場合は、走行履歴情報データベースに格納されている統計渋滞度及び統計旅行時間は消去される。
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS4−1 走行履歴情報から渋滞度を決定する。
ステップS4−2 2走行とも同じ渋滞度であるか否かを判断する。2走行とも同じ渋滞度である場合はステップS4−3に進み、2走行とも同じ渋滞度でない場合はステップS4−4に進む。
ステップS4−3 統計渋滞度を先の決定結果とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。
ステップS4−4 統計値の作成を行わず、3走行以上溜まるまで待つ。
次に、ステップS5のサブルーチンにおける動作について説明する。
図6は本発明の第1の実施の形態における蓄積された1つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブル、図7は本発明の第1の実施の形態における処理1−3のサブルーチンを示すフローチャートである。
統計値作成部は、まず、走行履歴情報から渋滞度を決定する。すなわち、1つの走行履歴情報の各々における渋滞度を、図2に示されるテーブルに基づいて求める。この場合、前記統計値作成部は、前記走行履歴情報に含まれるリンク旅行時間とリンク長とから車速を算出し、図2に示されるテーブルに基づき、算出された車速に対応する渋滞度を求める。続いて、前記統計値作成部は、求めた渋滞度が「渋滞なし」であるか否かを判断する。そして、図6に示されるテーブルに基づいて、統計渋滞度を作成する。
図6に示されるテーブルには、統計渋滞度を作成するか否か、また、作成する場合にはどのような統計渋滞度を作成するかが定義されている。すなわち、走行履歴情報における渋滞度が「渋滞なし」の場合は「渋滞なし」を統計渋滞度として作成する。また、走行履歴情報における渋滞度が「混雑」の場合は統計渋滞度を作成しない。さらに、走行履歴情報における渋滞度が「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。なお、前記テーブルはあらかじめ作成され、データ記録部に記憶されている。
そして、求めた渋滞度が「渋滞なし」である場合、統計値作成部は、統計渋滞度を「渋滞なし」とし、統計旅行時間を走行履歴情報の値とする。すなわち、図6に示されるテーブルに従って求められた「渋滞なし」を作成された統計渋滞度とし、走行履歴情報におけるリンク旅行時間を統計旅行時間とする。また、求めた渋滞度が「渋滞なし」でない場合、統計値作成部は、統計値の作成を行わない。すなわち、図6に示されるテーブルに従って統計渋滞度を作成せず、また、統計旅行時間も作成しない。そして、2走行以上溜まるまで待つ。すなわち、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が2になるまで、統計値の作成を行わずに待機する。
そして、作成された統計渋滞度及び統計旅行時間は、走行履歴情報データベースに格納され、ナビゲーション処理部が設定された目的地までの経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりするために使用される。
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS5−1 走行履歴情報から渋滞度を決定する。
ステップS5−2 求めた渋滞度が「渋滞なし」であるか否かを判断する。求めた渋滞度が「渋滞なし」である場合はステップS5−3に進み、求めた渋滞度が「渋滞なし」でない場合はステップS5−4に進む。
ステップS5−3 統計渋滞度を「渋滞なし」とし、統計旅行時間を走行履歴情報の値とする。
ステップS5−4 統計値の作成を行わず、2走行以上溜まるまで待つ。
このように、本実施の形態においては、蓄積された走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数未満である場合、前記サンプル数及び交通情報の偶発性に基づいて統計値を作成する可否を判断し、統計値を作成することができるときには、前記走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成するようになっている。そのため、車両が実際に走行した際に取得されて蓄積された走行履歴情報のサンプル数が少なくても、該走行履歴情報の統計処理を行って作成された統計値を使用して経路を探索したり、目的地への到着予測時刻を算出したりすることができる。したがって、車載装置が走行履歴情報の取得を開始してから極めて短期間で、走行履歴情報に基づいて作成された統計値を使用することができるようになり、より適切な経路を探索したり、より正確な到着予測時刻を算出したりすることができる。
例えば、車両又は車載装置を購入してから日が浅い場合には蓄積された走行履歴情報のサンプル数が少ないが、このような場合であっても、走行履歴情報に基づいて作成された統計値を使用して、より適切な経路を探索したり、より正確な到着予測時刻を算出したりすることができる。また、普段あまり走行しない地域や道路については走行履歴情報のサンプル数が少ないが、このような地域や道路を次回以降に走行する場合であっても、走行履歴情報に基づいて作成された統計値を使用して、より適切な経路を探索したり、より正確な到着予測時刻を算出したりすることができる。さらに、普段あまり走行しない曜日や時間帯については走行履歴情報のサンプル数が少ないが、次回以降このような曜日や時間帯に走行する場合であっても、走行履歴情報に基づいて作成された統計値を使用して、より適切な経路を探索したり、より正確な到着予測時刻を算出したりすることができる。
なお、本実施の形態においては、ナビゲーションシステムが車載装置である場合についてのみ説明したが、前記ナビゲーションシステムは、情報提供センタ等に配設され、前記車載装置と通信可能に接続されるサーバとしての情報提供サーバを含むものであってもよい。この場合、ナビゲーションシステムは、前記情報提供サーバと車載装置とによって構成され、前記情報提供サーバは車載装置に交通情報等の情報を配信するとともに、車載装置から走行履歴等の情報を受信する。なお、前記車載装置の操作者は、あらかじめ前記ナビゲーションシステムに登録され、登録IDを所有する者であることが望ましい。また、前記車載装置も登録されていることが望ましい。
そして、前記情報提供サーバは、機能の観点から、前記車載装置とデータの送受信を行うための通信部、前記車載装置から受信した走行履歴情報を格納する走行履歴情報データベース、及び、該走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成する統計値作成部を有する。この場合、前記情報提供サーバが、走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成し、該統計値を前記車載装置に送信する。これにより、車載装置は、情報提供サーバから受信した統計値を使用して、より適切な経路を探索したり、より正確な到着予測時刻を算出したりすることができる。
なお、前記情報提供サーバは、経路を探索する機能を有するものであってもよい。この場合、前記情報提供サーバは、走行履歴情報の統計処理を行って作成した統計値を使用して目的地までの経路を探索し、探索された経路に関する情報、目的地への到着予測時刻等を前記車載装置に送信する。また、前記情報提供サーバは、交通情報データベース、該交通情報データベースにアクセスして必要なデータを取得して予測交通情報を作成するための処理を行う処理部等を有するものであってもよい。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。なお、第1の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。また、前記第1の実施の形態と同じ動作及び同じ効果についても、その説明を省略する。
図8は本発明の第2の実施の形態における蓄積された2つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブル、図9は本発明の第2の実施の形態における処理1−2のサブルーチンを示すフローチャートである。
本実施の形態においては、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が2である場合に実行される処理1−2の動作が前記第1の実施の形態と相違し、他の点については、前記第1の実施の形態と同様である。そのため、ここでは、処理1−2の動作についてのみ説明し、他の点についての説明は省略する。
統計値作成部は、まず、走行履歴情報から渋滞度を決定する。すなわち、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度を、図2に示されるテーブルに基づいて求める。この場合、前記統計値作成部は、2つの走行履歴情報の各々に含まれるリンク旅行時間とリンク長とから車速を算出し、図2に示されるテーブルに基づき、算出された車速に対応する渋滞度を求める。続いて、前記統計値作成部は、2走行とも同じ渋滞度であるか否かを判断する。すなわち、2つの走行履歴情報の各々に対応する渋滞度が同じものであるか否かを判断する。そして、図8に示されるテーブルに基づいて、統計渋滞度を作成する。
図8に示されるテーブルには、統計渋滞度を作成するか否か、また、作成する場合にはどのような統計渋滞度を作成するかが定義されている。すなわち、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「渋滞なし」の場合は「渋滞なし」を統計渋滞度として作成する。また、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「渋滞なし」で、他方における渋滞度が「混雑」の場合は統計渋滞度を作成しない。さらに、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「渋滞なし」で、他方における渋滞度が「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。そして、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「混雑」の場合は「混雑」を統計渋滞度として作成する。また、2つの走行履歴情報の一方における渋滞度が「混雑」で、他方における渋滞度が「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。さらに、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度がともに「渋滞」の場合は統計渋滞度を作成しない。なお、2つの走行履歴情報が取得された順番は無関係である。また、前記テーブルはあらかじめ作成され、データ記録部に記憶されている。
続いて、前記統計値作成部は、2走行とも「渋滞なし」であるか否か、すなわち、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「渋滞なし」であるか否かを判断する。そして、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「渋滞なし」である場合、統計値作成部は、統計渋滞度を「渋滞なし」とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。すなわち、図8に示されるテーブルに従って求められた「渋滞なし」を作成された統計渋滞度とし、2つの走行履歴情報におけるリンク旅行時間の算術平均値、メディアン等を算出し、算出された値を統計旅行時間とする。
また、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「渋滞なし」でない場合、前記統計値作成部は、2走行とも「混雑」であるか否か、すなわち、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「混雑」であるか否かを判断する。そして、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「混雑」である場合、統計値作成部は、統計渋滞度を「混雑」とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。また、2つの走行履歴情報おける渋滞度がともに「混雑」でない場合、統計値作成部は、統計値の作成を行わない。すなわち、図8に示されるテーブルに従って統計渋滞度を作成せず、また、統計旅行時間も作成しない。そして、3走行以上溜まるまで待つ。すなわち、走行履歴情報データベースに蓄積された走行履歴情報の数が3になるまで、統計値の作成を行わずに待機する。なお、その他の点についての動作は、前記第1の実施の形態と同様であるので、説明を書略する。
次に、フローチャートについて説明する。
ステップS4a−1 走行履歴情報から渋滞度を決定する。
ステップS4a−2 2走行とも「渋滞なし」であるか否かを判断する。2走行とも「渋滞なし」である場合はステップS4a−3に進み、2走行とも「渋滞なし」でない場合はステップS4a−4に進む。
ステップS4a−3 統計渋滞度を「渋滞なし」とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。
ステップS4a−4 2走行とも「混雑」であるか否かを判断する。2走行とも「混雑」である場合はステップS4a−5に進み、2走行とも「混雑」でない場合はステップS4a−6に進む。
ステップS4a−5 統計渋滞度を「混雑」とし、統計旅行時間を2つの走行履歴情報から計算する。
ステップS4a−6 統計値の作成を行わず、3走行以上溜まるまで待つ。
このように、本実施の形態においては、2つの走行履歴情報の各々における渋滞度が同じものであっても、該渋滞度がともに「渋滞」の場合には統計値の作成を行わないようになっている。これは、渋滞度が「渋滞」であることは、渋滞度が「混雑」であることよりも偶発性の高い事象であると考えられるので、より偶発性の低い事象である「混雑」と同一のサンプル数の場合には統計値を作成せず、よりサンプル数が多い場合に統計値を作成するようにするためである。すなわち、本実施の形態においては、交通情報としての渋滞度の偶発性をより細かく区分して把握し、偶発性の差に基づいて統計値を作成する可否を判断する基準をより細かく設定するようになっている。そのため、より適切な統計値を作成することができる。
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。
本発明の第1の実施の形態におけるナビゲーションシステムの動作を示すフローチャートである。 本発明の第1の実施の形態におけるナビゲーションシステムの渋滞度の定義を示すテーブルである。 本発明の第1の実施の形態における処理1−1のサブルーチンを示すフローチャートである。 本発明の第1の実施の形態における蓄積された2つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブルである。 本発明の第1の実施の形態における処理1−2のサブルーチンを示すフローチャートである。 本発明の第1の実施の形態における蓄積された1つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブルである。 本発明の第1の実施の形態における処理1−3のサブルーチンを示すフローチャートである。 本発明の第2の実施の形態における蓄積された2つの走行履歴情報と作成される統計値との関係を示すテーブルである。 本発明の第2の実施の形態における処理1−2のサブルーチンを示すフローチャートである。

Claims (3)

  1. 走行履歴情報を取得する走行履歴取得手段と、
    取得された走行履歴情報を蓄積する記憶手段と、
    蓄積された走行履歴情報の統計処理を行って統計値を作成する統計値作成手段とを有し、
    該統計値作成手段は、前記走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数以上の場合、統計値を作成し、前記走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数未満の場合、すべての走行履歴情報における渋滞度が同一であるときに統計値を作成することを特徴とするナビゲーションシステム。
  2. 前記統計値作成手段は、前記走行履歴情報のサンプル数が最低サンプル数未満かつ1より多い場合、すべての走行履歴情報における渋滞度が同一であるときに統計渋滞度及び統計旅行時間を作成し、前記走行履歴情報のサンプル数が1の場合、前記走行履歴情報における渋滞度が渋滞なしであるときに統計渋滞度及び統計旅行時間を作成する請求項1に記載のナビゲーションシステム。
  3. 前記渋滞度は、渋滞なし、混雑又は渋滞であり、
    前記統計値作成手段は、前記走行履歴情報のサンプル数が3以上の場合、統計渋滞度及び統計旅行時間を作成し、前記走行履歴情報のサンプル数が2の場合、すべての走行履歴情報における渋滞度が同一であるときに統計渋滞度及び統計旅行時間を作成し、前記走行履歴情報のサンプル数が1の場合、前記走行履歴情報における渋滞度が渋滞なしであるときに統計渋滞度及び統計旅行時間を作成する請求項に記載のナビゲーションシステム。
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