JP2002042293A - 交通情報提供システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 精度の高い走行所要時間を提供し、ドラ
イバのストレスを軽減し、走行所要時間情報に対する信
頼性を確保することにある。 【解決手段】 各料金所２の料金収受システム３で取得
される入口料金所通過時刻および出口料金所通過時刻か
ら走行所要時間を演算し、順次ファイル１２に保存す
る。この保存された所定時間ごとの走行所要時間を用い
て、統計解析手段１４が例えば平均値と分散の値を演算
し、そのうち平均値を代表走行所要時間とし、分散の値
を走行所要時間ばらつき情報とする。ここで、交通情報
提供手段１７は、得られた代表走行所要時間と走行所要
時間ばらつき情報を同時に道路管理センター、電光掲示
板、走行車両に電波により提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、道路交通管制シス
テム等に利用される交通情報提供システムに係り、特に
料金所に設置される料金収受システム等より得られる情
報から対象路線の特定対象区間の車両走行所要時間を演
算し提供する交通情報提供システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ある地点から他の地点までの走行
所要時間情報を求めた後、この走行所要時間情報を道路
交通管制システムをもつ公的な道路管理センターその他
の民間機関等に提供するに際し、幾つかの交通情報提供
システムが提案されている。

【０００３】その１つは、対象とする有料道路を複数の
区間に分割し、これら各単位区間の両端近傍で、かつ、
上りおよび下り車線の道路脇にそれぞれ所定の距離を隔
てて対となる超音波送受波式車両感知器を設置し、一方
の車両感知器により感知する車両通過時刻と他方の車両
感知器により感知する車両通過時刻との時間差と予め定
める所定の距離とに基づいて走行車両速度を求めた後、
この走行車両速度を用いて各単位区間ごとの平均的な走
行所要時間を算出し、これら単位区間の走行所要時間を
合計することにより、対象路線の対象区間の走行所要時
間情報を取得し道路管理センター等に提供するシステム
である。

【０００４】他の１つは、対象とする有料道路の対象区
間の両端にそれぞれ画像認識装置を設置し、各画像認識
装置から送られてくる走行車両ナンバーの同一性および
その時の時刻とから、該当車両の実走行所要時間を測定
するといった，いわゆるＡＶＩシステムが実用化されて
いる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、以上のよう
に車両感知器を用いたシステムは、車両感知器が設置さ
れている路線のみの走行所要時間情報の取得に限られて
おり、車両感知器の未設置路線では走行所要時間の情報
は取得できないこと。また、対象路線上に密に車両感知
器を設置しないと、利用価値の高い走行所要時間情報を
取得することが難しいこと。一方、車両感知器を密に設
置する場合、逆に設備コストが高くなり、また定期的に
保守・点検を実施しなければならない等の制約がある。

【０００６】一方、画像認識装置を用いたシステムは、
利用価値の高い走行所要時間情報を取得できるが、前述
同様に画像認識装置を設置した区間だけの情報しか得ら
れず、また車両感知器と同様に新たに画像認識装置を設
置する必要があるので、設備費用がかかるとともに、設
計変更等に対する融通性に欠ける問題がある。

【０００７】何れにせよ、両システムとも、対象路線上
に車両認識用機器を設置する必要があるために、工事が
大掛かりとなり、設置後の保守・点検が不可欠であり、
これら保守・点検を含めて機器設置後の費用がかかる問
題がある。

【０００８】そこで、近年、料金所の料金収受システム
から得られる情報をもとに走行所要時間情報を取り出す
システムが研究されている。

【０００９】しかしながら、現時点のシステムは、実際
に走行した車両の走行所要時間から現在の走行所要時間
や同時刻の走行所要時間の合計等に基づく走行所要時間
情報を取り出しているが、通常，ドライバの個人差やサ
ービスエリア，パーキングエリアで一時的に休憩したド
ライバの走行所要時間等も含むことから、実際の走行所
要時間はある範囲で大きく分布するのが一般的である。

【００１０】また、車両感知器を含む従来のシステム
は、車両感知器等から取得する情報がマクロ的であり、
或いは演算上でマクロ的に扱うことから、ばらつきを考
慮した走行所要時間情報を得ることが難しい。

【００１１】その結果、実際の走行所要時間分布にばら
つきが大きい場合、得られる走行所要時間情報が参考に
ならない場合が多くなり、多数のドライバが走行所要時
間情報を当てにしない状況が増えてくる可能性がある。
そして、このような状況が続けば、走行所要時間情報の
信頼性が低下し、その走行所要時間自体の有効性が低下
するだけでなく、ドライバのストレスのもととなり、情
報提供の意義を失うことにもなりかねない。

【００１２】本発明は上記事情にかんがみてなされたも
ので、精度の高い走行所要時間を提供する交通情報提供
システムを提供することにある。

【００１３】また、本発明の他の目的は、代表走行所要
時間およびばらつきに関する情報を同時に提供し、よっ
て、ドライバのストレスを低減し、本来の交通情報の役
割を十分に果たす交通情報提供システムを提供すること
にある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係わる交通情報提供システムは、道路の各
所に設置される車両管理システムで取得される車両デー
タの一部である前記各所の入路通過時刻および出路通過
時刻とから前記各所間の走行所要時間を演算し、前記車
両データとともに順次保存する手段と、この保存手段に
より保存された所定時間ごとの保存データから代表走行
所要時間およびばらつきに関する情報を演算する演算手
段と、この演算手段により求めた代表走行所要時間およ
びばらつきに関する情報を提供する交通情報提供手段と
を備えた構成である。

【００１５】本発明は以上のような構成とすることによ
り、各所の入路通過時刻および出路通過時刻とから各所
間の走行所要時間を演算し、順次保存する。ここで、演
算手段では、保存された所定時間ごとの保存データから
代表走行所要時間およびばらつきに関する情報を演算
し、交通情報提供手段にて同時に提供するので、ドライ
バの目安となる代表走行所要時間を提供可能であり、し
かも走行状態のばらつきを把握できることから、ドライ
バのストレスを減少でき、交通情報の信頼性を高めるこ
とが可能である。

【００１６】本発明に係わる交通情報提供システムは、
車両データの一部である前記各所の入路通過時刻および
出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演算
し、前記車両データとともに順次保存する手段と、この
保存手段により保存された前記車両データの一部である
車種データから二輪車両に関するデータを除去する二輪
車両データ除去手段と、前記保存手段により保存された
保存データのうち、前記二輪車両データ除去手段で除去
された後の所定時間ごとの保存データから代表走行所要
時間およびばらつきに関する情報を演算する演算手段
と、この演算手段により求めた代表走行所要時間および
ばらつきに関する情報を提供する交通情報提供手段とを
備えた構成である。

【００１７】このような構成とすることにより、保存手
段により保存されたデータの中から二輪車両データ除去
手段により二輪車両に関するデータを除去した後、演算
手段にて所定時間ごとの保存データから代表走行所要時
間およびばらつきに関する情報を求めて提供するので、
より精度の高い代表走行所要時間およびばらつきに関す
る情報を提供可能であり、さらにドライバのストレスを
減少でき、交通情報の信頼性を高めることが可能であ
る。

【００１８】また、本発明に係わる交通情報提供システ
ムは、車両データの一部である各所の入路通過時刻およ
び出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演算
し、前記車両データとともに順次保存する手段と、この
保存手段により保存された保存データの中から予め定め
る基準データのもとに特異データを除去する特異データ
除去手段と、前記保存手段により保存された保存データ
のうち、前記特異データ除去手段で除去された後の所定
時間ごとの保存データから代表走行所要時間およびばら
つきに関する情報を演算する演算手段と、この演算手段
により求めた代表走行所要時間およびばらつきに関する
情報を提供する交通情報提供手段とを備えた構成であ
る。

【００１９】本発明は以上のような構成とすることによ
り、特異データ除去手段により保存データの中から特異
なデータを除去した後、演算手段にて所定時間ごとの保
存データから代表走行所要時間およびばらつきに関する
情報を求めて提供するので、より精度の高い代表走行所
要時間およびばらつきに関する情報を提供可能であり、
さらにドライバのストレスを減少でき、交通情報の信頼
性を高めることが可能である。

【００２０】また、前記二輪車両データ除去手段で除去
された後の保存データの中から予め定める基準データの
もとに特異データを除去する特異データ除去手段を設け
れば、さらに精度の高い代表走行所要時間およびばらつ
きに関する情報を提供可能である。

【００２１】また、以上のような構成要素に対し、前記
演算手段により求めた代表走行所要時間とばらつきに関
する情報とに基づいて渋滞状況に関する情報を演算する
渋滞情報演算手段を設ければ、前記交通情報提供手段か
ら代表走行所要時間、ばらつきに関する情報の他、渋滞
状況に関する情報も提供可能である。

【００２２】さらに、本発明に係わる交通情報提供シス
テムは、車両データの一部である各所の入路通過時刻お
よび出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演
算し、前記車両データとともに順次保存する手段と、こ
の保存手段により保存された所定時間ごとの保存データ
から代表走行所要時間を演算する演算手段と、前記保存
手段により保存された保存データのもとに、前記各所の
現在の通過交通量から交通状況に関する情報を演算する
交通状況情報作成手段と、前記演算手段で求めた代表走
行所要時間および前記交通状況情報作成手段で作成され
る交通状況に関する情報を提供する交通情報提供手段と
を備えた構成である。

【００２３】本発明は以上のような構成とすることによ
り、交通状況情報作成手段にて各所の現在の通過交通量
から交通状況に関する情報を演算し、さらに代表走行所
要時間とともに交通状況に関する情報も提供するので、
ドライバは各所の混雑度を容易に把握可能である。

【００２４】さらに、本発明は、交通状況情報作成手段
に加え、この交通情報提供手段で作成される交通状況に
関する情報と前記保存手段により保存された保存データ
とに基づいて所要とする前記各所の出路の交通状況に関
する情報を予測する交通状況予測手段を設けることによ
り、ドライバは各所の混雑度を判断しながら混雑を避け
ながら出路からスムーズに出ることが可能である。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００２６】（実施の形態１）図１は本発明に係る交通
情報提供システムの一実施の形態を示す構成図である。

【００２７】同図において、１は一般道路や高速道路等
を含む有料道路であって、この有料道路１の入口側およ
び出口側料金所２，…にはそれぞれ料金収受システム
３，…が設置されている。なお、料金所２は、高速道路
の入口・出口だけでなく、高速道路内の適宜な場所，例
えば別の高速道路に移行する場所などに設けることもあ
りうる。また、料金収受システム３に代えて例えば車両
の走行状態を調査する例えば車両走行管理システムであ
ってもよい。要するに、ある地点から別のある地点を通
過する車両の車種、車両入側通過時刻や車両出側通過時
刻その他必要な情報を取得可能なシステムであればよ
い。

【００２８】以下、説明の便宜上車両の車種、車両入側
通過時刻や車両出側通過時刻その他必要な情報（以下、
車両データと指称する）を取得可能な料金収受システム
３の適用例について説明する。

【００２９】このシステムは、各料金所の料金収受シス
テム３，…と伝送ライン又は無線を介して接続され、各
料金収受システム３，…から取得される車両データ（車
種、入口料金所通過時刻、出口料金所通過時刻等）に基
づいてある地点から他のある地点まで走行する走行所要
時間を演算する走行所要時間演算手段１１と、各料金収
受システム３，…から取得される車両データ及び走行所
要時間演算手段１１で求めた走行所要時間データを取り
込んでファイルやデータベース（以下、ファイルと総称
する）１２に保存するデータ保存手段１３と、走行所要
時間データ統計解析手段１４と、代表走行所要時間演算
手段１５と、走行所要時間ばらつき情報演算手段１６
と、交通情報提供手段１７とで構成されている。

【００３０】前記走行所要時間データ統計解析手段１４
は、ファイル１２に保存される走行所要時間データに関
し、ある時間間隔ごとの蓄積データである走行所要時間
データの平均値や分散の値を演算する機能をもってい
る。前記代表走行所要時間演算手段１５は、走行所要時
間データ統計解析手段１４により統計解析された結果を
もとに、ある時間帯の走行所要時間を代表する代表的な
走行所要時間を演算し、また、走行所要時間ばらつき情
報演算手段１６は、同じく時間データ統計解析手段１３
により統計解析された結果をもとに、走行所要時間のば
らつき具合に関するばらつき情報を演算する機能をもっ
ている。

【００３１】前記交通情報提供手段１７は、前記両演算
手段１５，１６によって求めた代表走行所要時間および
走行所要時間のばらつき情報を走行所要時間情報とし、
道路交通管制システムを初め、電光掲示板或いは走行す
る車両に無線にて送信する機能をもっている。

【００３２】次に、以上のようなシステムの動作につい
て説明する。

【００３３】各料金所２，…の料金収受システム３が必
要とする車両データを取得した後、無線または有線によ
って走行所要時間演算手段１１に送信するか、或いは走
行所要時間演算手段１１自体が周期的に各システム３か
ら車両データを取得し、一時的に図示しないデータバッ
ファなどに格納した後、ある地点から他の地点までを走
行する走行所要時間を演算する。最も簡単な走行所要時
間演算例としては、例えば次のような演算式が挙げられ
る。

【００３４】走行所要時間＝出口料金所通過時刻−入口
料金所通過時刻 この走行所要時間演算手段１１によって得られた走行所
要時間は、図２に示すようにかなりばらついた状態とな
っている。

【００３５】以上のようにして走行所要時間を求めたな
らば、データ保存手段１３は、データバッファの車両デ
ータと走行所要時間演算手段１１にて求めた走行所要時
間データとを取り込んでファイル１２に保存する。な
お、ファイル１２とした理由は、データが計算機上で再
利用し易いように保存するためであるが、他の周知の保
存方法であってもよい。保存されるデータの種類として
は、走行所要時間（実績値）、出口料金所ＩＤ、入口料
金所ＩＤ、車種、出口料金所通過時刻、入口料金所通過
時刻などである。

【００３６】データ保存手段１３により必要なデータを
ファイル１２に保存された後、走行所要時間データ統計
解析手段１４は、ファイル１２に保存されている走行所
要時間データをもとに、ｎ分間（例えば５分間）ごとに
蓄積される走行所要時間データの平均値、分散などの統
計解析の演算を実行する。つまり、平均値統計解析は、
ｎ分間ごとにそのｎ分間の全走行車両の所要走行時間の
平均値を演算していく例であり、分散の統計解析は、ｎ
分間ごとにそのｎ分間の全走行車両の所要走行時間の分
散を演算する。

【００３７】図３はｎ分間の全走行車両の所要走行時間
のばらつきが大きいとき分散が大きくなり、全走行車両
の所要走行時間が集中してばらつきが小さいとき分散が
小さい。バラツキと分散は相互に等しい関係にある。よ
って、分散ないしばらつきを数値化する場合、次のよう
な方法が用いられる。各料金収受システム３から得られ
るデータは１台１台の車両のものであり、ある時間間隔
であるｎ分間の間蓄積すれば、そのばらつきが見られ
る。そこで、ばらつきないし分散の具合を表す指標を演
算する。ばらつき具合をあらわす指標としては、最も簡
単なものは、図４（ａ）、（ｂ）に示すように、標準偏
差を用いる方法がある。同図（ａ）に示すように広範囲
にばらつきがあるときには標準偏差が大きく、同図
（ｂ）に示すように狭い範囲でばらつきがあるときには
標準偏差が小さくなる。

【００３８】しかる後、代表走行所要時間演算手段１５
および走行所要時間ばらつき情報演算手段１６は、それ
ぞれ走行所要時間データ統計解析手段１４の統計解析デ
ータをもとに、代表走行所要時間、走行所要時間ばらつ
き情報を求める。

【００３９】この代表走行所要時間演算手段１５は、走
行所要時間データ統計解析手段１４の統計解析データを
もとに、ｎ分間（例えば５分間）の間に保存されている
走行所要時間データから代表となる走行所要時間を演算
するが、当該代表走行所要時間の最も簡単に取得する方
法としては、走行所要時間データ統計解析手段１４で得
られたｎ分間の平均値を使用することが最も合理的であ
ると考えられる。しかし、後記するように平均値を求め
る前に予め不必要な走行所要時間を除去するとか、他の
他の方法も考えられることは言うまでもない。

【００４０】一方、走行所要時間ばらつき情報演算手段
１６では、走行所要時間データ統計解析手段１４による
統計解析演算によって得られた結果をもとに、走行所要
時間データのばらつき具合に関するばらつき情報を演算
するが、最も簡単に取得する方法は例えば走行所要時間
データ統計解析手段１４で得られたｎ分間の間で求めた
分散を利用するのが合理的であるが、他の方法を用いて
求めてもよい。

【００４１】図４は代表走行所要時間とばらつき情報と
の分布状態を示す図である。

【００４２】以上のようにして代表走行所要時間および
走行所要時間のばらつき情報を求めたならば、交通情報
提供手段１７では、代表走行所要時間と走行所要時間ば
らつき情報とを取り込んだ後、適宜な情報提供方法に
て、道路管理センター、電光掲示板などの情報提供機
器，さらにはドライバに提供する。この情報提供方法と
しては、例えば代表走行所要時間の数値をそのまま提供
することが考えられる。一方、ばらつき情報は、そのば
らつき具合を数段階に分け、例えば色分けにより提供す
るとか、矢印をもって提供するとか、或いは大・中・小
などの文字や図形に変換し提供することが考えられる。
図５は電光掲示板による情報提供の例のイメージ図であ
る。

【００４３】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、代表走行所要時間を提供することにより、走行所要
時間の最も確たる目安が得られ、さらに代表走行所要時
間とともに、そのばらつきに関する情報も同時に提供す
ることから、走行状態のばらつきの具合も把握でき、よ
って、ドライバのストレスを減少でき、情報提供の信頼
性を上げることができる。

【００４４】（実施の形態２）図６は本発明に係る交通
情報提供システムの他の実施形態を示す構成図である。
なお、同図において図１と同一部分には同一符号を付
し、その詳しい説明を省略する。

【００４５】この実施の形態は、図１に示すシステムを
構成するデータ保存手段１３と走行所要時間データ統計
解析手段１４との間に新たに、オートバイに関するデー
タを除去するオートバイデータ除去手段２１を設けた構
成である。

【００４６】前記データ保存手段１３は、各料金収受シ
ステム３から取得されるデータの１つとしてオートバイ
を含む車種データを取得しファイル１２に保存している
ので、オートバイデータ除去手段２１がファイル１２に
保存される車種データの中からオートバイに関する走行
所要時間を除去し、走行所要時間データ統計解析手段１
４に送出する。オートバイに関する走行所要時間を除去
することは、渋滞時などの極端に小さい走行所要時間を
除去することが可能であり、走行所要時間データ統計解
析手段１４によって作成される統計解析データである例
えば平均値，分散の値が正確になり、より利用価値の高
いものとなり、精度の高い代表走行所要時間やばらつき
情報を得ることが可能となる。よって、走行所要時間デ
ータ統計解析手段１４が例えば分散の値を演算する場
合、オートバイに関する走行所要時間を除去すること
で、より一般的な車両の走行所要時間分布を表す分散の
値を演算することが可能となる。

【００４７】なお、図１の構成要素と同一部分について
は、図１の動作の説明の項に譲る。

【００４８】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、一般車両の渋滞時に各車両の間をかき分けて走行す
る，いわゆる極端に小さい走行所要時間を除外した走行
所要時間を用いて統計解析データである例えば平均値，
分散の値を演算するので、一般車両だけの代表走行所要
時間やばらつき情報を得ることができ、図１のシステム
よりもさらに精度を上げることができ、ドライバにとっ
て信頼性の高い交通情報を提供できる。

【００４９】（実施の形態３）図７は本発明に係る交通
情報提供システムの他の実施形態を示す構成図である。
なお、同図において図１と同一部分には同一符号を付
し、その詳しい説明を省略する。

【００５０】この実施の形態は、図６に示すオートバイ
データ除去手段２１に代えて、特異な走行所要時間を除
去する特異データ除去手段２２を設けた構成である。

【００５１】この特異データ除去手段２２は、走行所要
時間をいかなる基準のもとに特異データとして判断する
かに関し、以下の４つの手段を用いて実現できる。

【００５２】（１） この特異データ除去手段２２は、
渋滞時の平均速度における走行所要時間に補正値を加え
た時間を基準時間とし、この基準時間を越えた走行所要
時間を特異データとして除去する例である。

【００５３】例えば渋滞時、ある距離Ｌ［ｋｍ］の区間
を平均速度Ｖｃ［ｋｍ／ｈ］で走行した場合、走行所要
時間はＬ／Ｖｃ［ｈ］となる。そこで、当該走行所要時
間に対し、予め定める補正値（その時々の道路状況に応
じて異なるが、距離等に依存して増減する所要の値）を
足し合わせることにより、渋滞時の大目にみたときの一
般的な走行所要時間Ｔｃが求まる。そこで、渋滞時の一
般的な走行所要時間Ｔｃを上回る走行所要時間は、事故
や故障で停車していた車両やパーキングエリアやサービ
スエリアで休憩などにより停車していた車両の走行所要
時間と考えることができる。よって、これらの走行所要
時間は、一般的なドライバの走行所要時間の分布から外
れた特異データと推定できる。よって、この走行所要時
間Ｔｃを上回る走行所要時間を特異データとして除去
し、走行所要データ統計解析手段１４にて統計解析によ
って平均値，分散を求めれば、より一般的なドライバの
運転に基づく値を得ることが可能となる。

【００５４】なお、その他の構成要素の動作について
は、図１の説明の項に譲る。

【００５５】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、事故、故障等による長時間の停車、パーキングエリ
ア等への長時間の停車等に基づく走行所要時間を除去す
ることにより、より精度の高い統計解析結果を得ること
ができ、ドライバに提供する交通情報の信頼性を上げる
ことができる。

【００５６】（２） この特異データ除去手段２２は、
非渋滞時の一般的な走行所要時間のｎ倍以上のデータを
特異データとして除去する例である。

【００５７】例えば非渋滞時の一般的な走行所要時間が
Ｔｎのとき、一般的なドライバの走行所要時間の分布
は、当該走行所要時間Ｔｎのｎ倍以下に含めることがで
きる。このｎの値は、フィールドデータを解析すること
により、人間が判断し適切な値に選択すればよい。

【００５８】従って、本発明に係わるシステムでは、非
渋滞時の走行所要時間のｎ倍以上のデータを特異データ
として除去し、それ以外の走行所要時間を用いて、走行
所要データ統計解析手段１４が平均値、分散などの統計
解析データを演算すれば、より一般的なドライバの運転
時の値に近づけることが可能となり、より一般的な走行
時の適切なばらつきに関する情報などを提供できる。

【００５９】（３） この特異データ除去手段２２は、
走行所要データ統計解析手段１４によって統計解析デー
タを演算する前に、ｎ分間ごとの蓄積データの度数解析
結果をもとに特異データを除去する例である。

【００６０】すなわち、この特異データ除去手段２２
は、ファイル１２に蓄積される走行所要時間に関し、図
８に示すようなｎ分間（例えば５分）ごとの走行所要時
間の度数分布を求めた後、この度数分布をもとに特異デ
ータを除去し、それ以外のデータを用いて走行所要時間
データ統計解析手段１４が統計解析情報を求めるもので
ある。

【００６１】この度数分布から特異データを除去する最
も簡単な方法は、最も度数の多い最頻値を利用する方法
がある。例えば最頻値と正規分布から求まる標準偏差と
を用い、（最頻値＋標準偏差）以上、（最頻値−標準偏
差）以下に該当するデータを特異データとして除去する
方法である。従って、走行所要時間データ統計解析手段
１４は、特異データ除去手段２２による特異データの除
去後のデータを用いて、平均値，分散などの統計解析デ
ータを演算し、走行所要時間データの分布を正規分布に
近い分布と見なした値を演算することができる。

【００６２】（４） この特異データ除去手段２２は、
走行所要データ統計解析手段１４によって統計解析デー
タを演算する前に、ｎ分間ごとの蓄積データの度数分布
に注目し特異データを除去する例である。

【００６３】すなわち、この特異データ除去手段２２
は、ファイル１２に蓄積される走行所要時間に関し、図
８に示すようなｎ分間（例えば５分）ごとの走行所要時
間から求められる度数分布に注目し特異データを除去す
るものである。最も簡単な特異データ除去方法は、図８
から明らかなように、例えば度数ゼロがｍ回（例えば５
回）続いたとき、それよりも大きな走行所要時間を特異
データとみなして除去する方法である。従って、走行所
要時間データ統計解析手段１４は、特異データ除去手段
２２による特異データの除去後のデータを用いて、平均
値，分散などの統計解析データを演算し、走行所要時間
データの分布を正規分布に近い分布と見なした値を演算
することができる。

【００６４】（実施の形態４）図９は本発明に係る交通
情報提供システムの他の実施形態を示す構成図である。
なお、同図において図１，図６，図７と同一部分には同
一符号を付し、その詳しい説明を省略する。

【００６５】この実施の形態は、オートバイに関するデ
ータを除去する図５に示すオートバイデータ除去手段２
１と図７に示す特異データ除去手段２２とを組み合わ
せ、それぞれの除去手段２１，２２によるデータ除去後
のデータを用いて、走行所要時間データ統計解析手段１
４による統計解析情報を演算する例である。

【００６６】前記オートバイデータ除去手段２１は、前
述するようにファイル１２に保存される車種データの中
からオートバイに関する車種の走行所要時間を除去する
ものであり、また特異データ除去手段２２は、前述する
ごとく４つの何れかの除去方法を用いて、特異データを
除去する。従って、渋滞時でのオートバイに関するデー
タと一般車両であっても特異とみなす走行所要時間を除
去し、残りの走行所要時間を用いて、走行所要時間デー
タ統計解析手段１４が平均値，分散などの統計解析デー
タを演算する。

【００６７】（実施の形態５）図１０は本発明に係る交
通情報提供システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。

【００６８】この実施の形態は、図１に示す構成要素に
新たに、渋滞情報演算手段３１を設けた構成である。従
って、同図において図１と同一部分には同一符号を付
し、その同一部分の詳しい説明は図１の説明に譲る。

【００６９】この渋滞情報演算手段３１は、代表走行所
要時間演算手段１５の演算によって求めた代表走行所要
時間と、走行所要時間ばらつき情報演算手段１６の演算
によって求めたばらつき情報とを用いて、渋滞状況に関
する情報の演算を行う機能をもっている。ここで、渋滞
情報を求める最も簡単な方法としては、区間長を考慮
し、代表走行所要時間に応じて、ばらつき情報である分
散の値と渋滞情報とがどのような関係にあるかを解析
し、渋滞状況に関する情報を作成する方法である。

【００７０】例えば代表走行所要時間がＴａであると
き、分散の値が大きいほど、渋滞していると考えられ
る。

【００７１】具体的には、代表走行所要時間とばらつき
具合とをもとに、渋滞との関係を考慮し、例えば代表走
行所要時間が何分で、ばらつきがどれくらいのときにど
の程度の渋滞であるかを判断ルールとして作成し、それ
ぞれ代表走行所要時間とばらつきの値とが得られたと
き、判断ルールに従って渋滞の程度を把握するものであ
る。

【００７２】その結果、交通情報提供手段１７ａは、代
表走行所要時間演算手段１５で求めた代表走行所要時間
と走行所要時間ばらつき情報演算手段１６で求めたばら
つき情報と渋滞情報演算手段３１で求めた渋滞に関する
情報とを同時に、または選択的に道路管理センター、電
光掲示板などの情報提供機器，さらにはドライバへのラ
ジオ放送を使用する方法、路車間通信が可能である車載
器等に提供する。例えば電光掲示板に交通情報を提供す
る場合、渋滞を表す方法としては、例えば”渋（渋滞）
“、”混（混雑）“、”普（普通）“などの指標を表示
する。

【００７３】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、代表走行所要時間およびばらつきに関する情報の
他、渋滞情報も同時に提供すれば、例えば代表走行所要
時間が混雑に起因する時間か、渋滞に起因する時間かが
容易に把握でき、ドライバのストレス解消に大きく貢献
する。

【００７４】（実施の形態６）図１１は本発明に係る交
通情報提供システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。

【００７５】この実施の形態は、図９に示す構成要素に
新たに、渋滞情報演算手段３１を設けた構成である。従
って、同図において図１，図９と同一部分には同一符号
を付し、その同一部分の詳しい説明については図１，図
９の説明に譲る。

【００７６】すなわち、本発明に係わるシステムは、デ
ータ保存手段１３による走行所要時間等のファイル１２
への保存後、ファイル１２に保存される車種データの中
からオートバイに関する車種の走行所要時間を除去する
オートバイデータ除去手段２１と、前述するごとく４つ
の何れかの除去方法にて特異データを除去する特異デー
タ除去手段２２とを用いて、不必要なデータを除去した
後、走行所要時間データ統計解析手段１４にて平均値，
分散などの統計解析データを演算する。

【００７７】さらに、代表走行所要時間演算手段１５お
よび走行所要時間ばらつき情報演算手段１６は、統計解
析データをもとに前述するごとく代表走行所要時間およ
びばらつき情報を求める一方、渋滞情報演算手段３１
は、代表走行所要時間とばらつき情報とを用いて、渋滞
状況に関する情報を求める。この渋滞情報を求める方法
は、実施の形態５で説明した通りである。その結果、走
行所要時間情報提供手段１７ａは、代表走行所要時間と
ばらつき情報と渋滞に関する情報とを同時に、または選
択的に提供可能となる。

【００７８】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、代表走行所要時間およびばらつきに関する情報の
他、渋滞情報も同時に提供すれば、例えば代表走行所要
時間が混雑に伴う時間か、渋滞に伴う時間なのかを容易
に把握でき、ドライバのストレス解消に大きく貢献す
る。

【００７９】（実施の形態７）図１２は本発明に係る交
通情報提供システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図１と同一部分には同一符号を
付し、その詳しい説明を省略する。

【００８０】本発明に係わるシステムは、図１に示す走
行所要時間演算手段１１およびデータ保存手段１３の
他、このデータ保存手段１３によってファイル１２に保
存される所定の時間ごとの全走行所要時間を用いて例え
ば平均値などの統計解析データを求める走行所要時間デ
ータ統計解析手段１４ａと、この統計解析データに基づ
いて代表走行所要時間を求める代表走行所要時間演算手
段１５ａと、ファイル１２に保存されたデータを用いて
目的料金所の交通状況情報を作成する目的料金所交通状
況情報作成手段３２とを有し、交通情報提供手段１７ｂ
から演算手段１５ａおよび作成手段３２で得られる代表
走行所要時間および目的料金所交通状況情報を提供する
構成である。

【００８１】前記目的料金所交通状況情報作成手段３２
は、ファイル１２に保存されるデータを用いて、現時点
の目的出口料金所の交通状況に関する情報を作成する。
この交通状況を作成する最も簡単な方法は、目的とする
出口料金所の単位時間当たりの交通量（車両通過台数な
ど）から交通状況を作成する。図１３は電光掲示板３３
に各出口料金所Ａ，Ｂ，Ｃの交通状況を表示提供するイ
メージ図である。

【００８２】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、代表走行所要時間情報の他、ドライバが利用する出
口料金所の混雑度合を提供することにより、ドライバに
適切なサービスを提供できる。

【００８３】（実施の形態８）図１４は本発明に係る交
通情報提供システムの他の実施形態を示す構成図であ
る。なお、同図において図１，図１２と同一部分には同
一符号を付し、その詳しい説明を省略する。

【００８４】本発明に係わるシステムは、図１２の構成
要素である目的料金所交通状況情報作成手段３２の出力
側に目的料金所交通状況情報予測手段３４を設けた構成
である。

【００８５】この目的料金所交通状況情報予測手段３４
は、ファイル１２に保存されたデータと目的料金所交通
状況情報作成手段３２により作成される現時点の目的地
出口料金所の交通状況情報とを用いて、今後の目的地出
口料金所の交通状況を予測する機能をもっている。最も
簡単な予測方法は、目的地出口料金所の時間的な交通状
況の推移に基づき、その増減傾向に注目し、増加傾向の
場合には将来も同じ比率で増加し、或いはこの比率に過
去の時間帯の混雑度を考慮しながら予測する。減少傾向
においても、同じ要領で予測する。その他にも、多項式
を利用した回帰式を作成し、利用する方法もある。この
利用方法では、出口料金所ｋの時刻ｔ〜Δｔまでの交通
量をＱｋ（ｔ＋Δｔ）とすると、以下の式に基づいて時
刻（ｔ−Δｔ）〜Δｔまでの将来の交通量Ｑｋ（ｔ＋Δ
ｔ）の演算が可能である。

【００８６】Ｑｋ（ｔ＋Δｔ）＝ａ１・Ｑｋ（ｔ）＋ａ
２・Ｑｋ（ｔ−Δｔ）＋……＋ａｎ・Ｑｋ（ｔ−Δｔ×
（ｎ−１）） なお、上式において、ａ１，ａ２，ａ３はパラメータで
ある。

【００８７】ここで、パラメータは過去のデータを利用
して最小２乗推定などで決定する。この他にも、過去の
情報を利用し、図１５（ａ）に示すごとくニューラルネ
ットワークに対し、時系列的に入力し、各時刻ごとの各
ニューロン素子の荷重係数を学習する。しかる後、各ニ
ューロン素子に時刻ごとに学習した荷重係数を設定し、
現時点の各目的料金所の交通量を各ニューロン素子に入
力し、出力層のニューロン素子から時刻ｔの目的料金所
交通量予測値を取り出すものである。

【００８８】そこで、交通情報提供手段１７ｃは、ドラ
イバに対し、以上のようにして得られる代表走行所要時
間の他、目的料金所交通状況情報予測手段３４によって
得られる目的料金所交通量予測値を提供することによ
り、ドライバは例えば目的出口料金所が相当混雑するこ
とを予想し、例えば１つ手前の料金所で降りるなど、予
め計画を立てながら運転することができる。なお、この
とき交通量をそのまま提供したとき、ドライバは理解し
難い場合が考えられるが、例えば図１２に示すよう
に、”渋（渋滞）“、”混（混雑）“、”普（普通）
“などの文字データで表示すれば、交通状況を容易に把
握できる。

【００８９】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、代表走行所要時間情報の他、ドライバが利用する出
口料金所の混雑度合を提供することにより、ドライバに
適切なサービスを提供できる。

【００９０】なお、上記実施の形態のうち、例えば実施
の形態３、実施の形態４および実施の形態６では、上述
する特異データ除去手段２２の４つの種類のうち、何れ
かを用いて特異データを除去する例について述べたが、
これら複数の種類を組み合わせた構成のものでもよい。

【００９１】その他、本願発明は、上記実施の形態に限
定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施できる。また、各実施の形態は可能な限り
組み合わせて実施することが可能であり、その場合には
組み合わせによる効果が得られる。さらに、上記各実施
の形態には種々の上位，下位段階の発明が含まれてお
り、開示された複数の構成要素の適宜な組み合わせによ
り種々の発明が抽出され得るものである。例えば問題点
を解決するための手段に記載される全構成要件から幾つ
かの構成要件が省略されうることで発明が抽出された場
合には、その抽出された発明を実施する場合には省略部
分が周知慣用技術で適宜補われるものである。

【００９２】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、車
種による極端に小さい走行所要時間やドライバの個人差
のよる影響を除去し、代表走行所要時間およびバラツキ
に関する情報を提供することにより、精度の高い走行所
要時間を提供でき、ドライバのストレスを軽減でき、走
行所要時間情報に対する信頼性を確保できる。

【００９３】また、本発明は、代表走行所要時間および
バラツキに関する情報の他に、渋滞情報または目的料金
所交通状況情報を提供することにより、ドライバに適切
なサービスを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る交通情報提供システムの一実施
形態を示す構成図。

【図２】 料金所に設置される料金収受システムから取
得される各車両の走行所要時間の分布状態を示す図。

【図３】 所定時間ごとの全走行所要時間から演算によ
って得られる代表走行所要時間とばらつき情報（分散）
との分布状態を表す図。

【図４】 ばらつき情報の大きさを説明する図。

【図５】 代表走行所要時間とバラツキに関する情報と
を電光掲示板に提供したときのイメージ図。

【図６】 本発明に係る交通情報提供システムの他の実
施形態を示す構成図。

【図７】 本発明に係る交通情報提供システムのさらに
他の実施形態を示す構成図。

【図８】 走行所要時間から得られる度数分布から特異
データとみなす為の説明図。

【図９】 本発明に係る交通情報提供システムのさらに
他の実施形態を示す構成図。

【図１０】 本発明に係る交通情報提供システムのさら
に他の実施形態を示す構成図。

【図１１】 本発明に係る交通情報提供システムのさら
に他の実施形態を示す構成図。

【図１２】 本発明に係る交通情報提供システムのさら
に他の実施形態を示す構成図。

【図１３】 目的出口料金所の交通状況に関する情報を
電光掲示板に提供しているときのイメージ図。

【図１４】 本発明に係る交通情報提供システムのさら
に他の実施形態を示す構成図。

【図１５】 目的出口料金所の交通状況を予測する場合
に用いる一例としてのニューラルネットワークの構成
図。

【符号の説明】

１…道路 ２…料金所 ３…料金収受システム １１…走行所要時間演算手段 １３…データ保存手段 １４，１４ａ…走行所要時間データ統計解析手段 １５，１５ａ…代表走行所要時間演算手段 １６…走行所要時間ばらつき情報演算手段 １７，１７ａ，１７ｂ，１７ｃ…交通情報提供手段 ２１…オートバイデータ除去手段 ２２…特異データ除去手段 ３１…渋滞情報演算手段 ３２…目的料金所交通状況情報作成手段 ３３…目的料金所交通状況情報予測手段

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 道路の各所に設置される車両管理システ
   ムで取得される車両データを用いて、交通情報を提供す
   る交通情報提供システムにおいて、 前記車両データの一部である前記各所の入路通過時刻お
   よび出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演
   算し、前記車両データとともに順次保存する手段と、 この保存手段により保存された所定時間ごとの保存デー
   タから代表走行所要時間およびばらつきに関する情報を
   演算する演算手段と、 この演算手段により求めた代表走行所要時間およびばら
   つきに関する情報を提供する交通情報提供手段とを備え
   たことを特徴とする交通情報提供システム。
2. 【請求項２】 道路の各所に設置される車両管理システ
   ムで取得される車両データを用いて、交通情報を提供す
   る交通情報提供システムにおいて、 前記車両データの一部である前記各所の入路通過時刻お
   よび出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演
   算し、前記車両データとともに順次保存する手段と、 この保存手段により保存された前記車両データの一部で
   ある車種データから二輪車両に関するデータを除去する
   二輪車両データ除去手段と、 前記保存手段により保存された保存データのうち、前記
   二輪車両データ除去手段で除去された後の所定時間ごと
   の保存データから代表走行所要時間およびばらつきに関
   する情報を演算する演算手段と、 この演算手段により求めた代表走行所要時間およびばら
   つきに関する情報を提供する交通情報提供手段とを備え
   たことを特徴とする交通情報提供システム。
3. 【請求項３】 道路の各所に設置される車両管理システ
   ムで取得される車両データを用いて、交通情報を提供す
   る交通情報提供システムにおいて、 前記車両データの一部である前記各所の入路通過時刻お
   よび出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演
   算し、前記車両データとともに順次保存する手段と、 この保存手段により保存された保存データの中から予め
   定める基準データのもとに特異データを除去する特異デ
   ータ除去手段と、 前記保存手段により保存された保存データのうち、前記
   特異データ除去手段で除去された後の所定時間ごとの保
   存データから代表走行所要時間およびばらつきに関する
   情報を演算する演算手段と、 この演算手段により求めた代表走行所要時間およびばら
   つきに関する情報を提供する交通情報提供手段とを備え
   たことを特徴とする交通情報提供システム。
4. 【請求項４】 請求項２記載の交通情報提供システムに
   おいて、 前記二輪車両データ除去手段で除去された後の保存デー
   タの中から予め定める基準データのもとに特異データを
   除去する特異データ除去手段を設け、前記特異データ除
   去手段で除去された後の所定時間ごとの保存データを前
   記演算手段に送出することを特徴とする交通情報提供シ
   ステム。
5. 【請求項５】 請求項１ないし請求項４の何れか１つに
   記載の交通情報提供システムにおいて、 前記演算手段により求めた代表走行所要時間とばらつき
   に関する情報とに基づいて渋滞状況に関する情報を演算
   する渋滞情報演算手段を設け、前記交通情報提供手段に
   より代表走行所要時間、ばらつきに関する情報および渋
   滞状況に関する情報を提供可能とすることを特徴とする
   交通情報提供システム。
6. 【請求項６】 請求項３ないし請求項５の何れか１つに
   記載の交通情報提供システムにおいて、 前記特異データ除去手段で用いられる基準データは、以
   下に掲げる複数の中の基準データのうち、何れか１つま
   たは複数の組み合わせの基準データを用いることを特徴
   とする交通情報提供システム。 （１） 渋滞時、ある距離を平均速度で走行たときの走
   行所要時間に予め定める補正値を加えた場合の時間デー
   タ。 （２） 非渋滞時の平均的な走行所要時間のｎ倍以下の
   時間データ。但し、ｎは任意選択的に設定する値であ
   る。 （３） 前記保存手段で保存された所定時間ごとの保存
   データから得られる度数分布の最頻値を用いて定める時
   間データ。 （４） 前記保存手段で保存される所定時間ごとの保存
   データから得られる度数分布のうち、他の度数と完全に
   遊離されている度数に属する走行所要時間データ。
7. 【請求項７】 道路の各所に設置される車両管理システ
   ムで取得される車両データを用いて、交通情報を提供す
   る交通情報提供システムにおいて、 前記車両データの一部である前記各所の入路通過時刻お
   よび出路通過時刻とから前記各所間の走行所要時間を演
   算し、前記車両データとともに順次保存する手段と、 この保存手段により保存された所定時間ごとの保存デー
   タから代表走行所要時間を演算する演算手段と、 前記保存手段により保存された保存データのもとに、前
   記各所の現在の通過交通量から交通状況に関する情報を
   演算する交通状況情報作成手段と、 前記演算手段で求めた代表走行所要時間および前記交通
   状況情報作成手段で作成される交通状況に関する情報を
   提供する交通情報提供手段とを備えたことを特徴とする
   交通情報提供システム。
8. 【請求項８】 請求項７記載の交通情報提供システムに
   おいて、 前記交通情報提供手段で作成される交通状況に関する情
   報と前記保存手段により保存された保存データとに基づ
   いて所要とする前記各所の出路の交通状況に関する情報
   を予測する交通状況予測手段を設け、前記交通情報提供
   手段から提供可能にすることを特徴とする交通情報提供
   システム。
9. 【請求項９】 請求項７または請求項８記載の交通情報
   提供システムにおいて、 前記交通状況に関する情報または交通状況に関する予測
   情報は、渋滞，混雑および普通に関する文字情報である
   ことを特徴とする交通情報提供システム。
10. 【請求項１０】 請求項８記載の交通情報提供システム
    において、 前記交通状況予測手段は、ニューラルネットワークを用
    い、過去の所定時間ごとの交通状況を学習し、現在の交
    通状況から将来の交通状況に関する情報を予測すること
    を特徴とする交通情報提供システム。