JP2000504859A - 交通状況データの収集方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 調査のために抽出された自動車すなわちフローティングカーの群の流れの中で一緒に動く自動車により速度プロフィルが求められ、そのデータがワイヤレスでときどき交通状況データ収集センターに伝送される、データの情報発信能力を大幅に維持しながら圧縮した形の交通状況データの収集方法において、ａ） 前記自動車において連続的に前記自動車の実際の速度が求められ、ｂ） 前記自動車において、前記実際の速度の値から得られる前記自動車の速度プロフィルの離散的部分区間に対して、それぞれの部分区間の中の実際に出した速度の経過を特徴付ける特徴付け特性数が求められ、ｃ） 速度プロフィルの離散的部分区間の形成が、現行の部分区間の終了と新部分区間の開始とが前記自動車の速度プロフィルと少なくとも１つのバーチャル規準自動車の速度プロフィルとの比較の結果を出力することにより定まるように、前記自動車の走行中に連続的に行われ、ｄ） 前記新部分区間の開始を定めると、丁度終了した前記部分区間の特徴付け特性数が記憶され、前記特徴付け特性数は少なくとも、前記交通状況データ収集センターに伝送されるまで前記自動車に記憶されていることを特徴とする交通状況データの収集方法。

Description

【発明の詳細な説明】 交通状況データの収集方法 本発明は、調査のために抽出された自動車の中で交通の流れと一緒に動く自動 車の速度プロフィルが求められ、データがワイヤレスでときどき交通状況データ 収集センターに伝送される、データの情報能力を大幅に維持しかつ圧縮された形 での交通状況についてのデータの収集方法に関する。 調査のために抽出された自動車のうちの測定センサとして交通の流れと共に走 行するこのような自動車は「フローティングカー」と呼称される。多数のこのよ うな「フローティングカー」により基本的に交通状況データ収集システムを作動 することが可能である。この場合、交通状況データ収集をできるだけ完全に行い 、これにより収集データから得られた情報が高い情報能力と信頼性とを有するこ とが目指される。すなわち交通状況データ収集の課題は、交通状況情報のための データベースを供給し、交通状況情報によりその交通システムの参加者が交通の 中で彼の運転を時間的及び場所的に、例えば走行距離をできるだけ短い時間でか つ交通渋滞無しに走行することが可能であるように計画することを可能にするこ とにある。このために重要な点は、例えば既に発生した交通渋滞及び形成されつ つある交通渋滞について適切な時点でかつ正確に情報が得られることにある。こ れは、その交通システムの参加者にワイヤレス通信法で提供される交通局のサー ビスの中心課題である。 交通状況データ収集のために重要な点は、「フローティングカー」の直接的周 囲における実際の交通状況の変化ができるだけ迅速に「フローティングカー」に より認識され、交通状況の全体像をできるだけ高い実際性（現実を反映している こと）を保って把握するために、それが交通状況データ収集センターに伝達され ることである。「フローティングカー」のセンサ装置を簡単なものに保持しよう とすると、例えばカメラ及び間隔検出器の設置を断念すること等はコストの理由 だけからでも必要である。しかし、このようにすると調査のために抽出された自 動車のうちのこのような自動車から周囲が見えない。他方、自動車の中で非常に 容易に検出可能な自動車速度データから、自動車速度データの変化が連続的に観 察される場合に非常に貴重で通常は充分な情報を導出することが可能であること が公知である。このような速度データの交通状況データ収集センターへの伝送は 通常は移動体通信網のデータ伝送路を利用して行われる。このような伝送の際の 問題点は、全データ及びひいては伝送チャネルの負荷が所要の調査のために抽出 された自動車の数が多いことに起因して非常に大きく、これにより交通状況デー タ収集法の実施コストも、実際の上での利用を不可能にするほどのオーダとなる ことである。従って、データ量を制限することを可能にする一連の提案が行われ た。しかしこれらの提案の場合、相反する目標の問題が依然としてして存在し、 従来の方法により充分には解決されていない。すなわちデータ収集の完全性の外 に、データ量の最小性及び伝送データの実際性についての判断基準が充分に考慮 されていないことである。 複数の「フローティングカー」がそれぞれただ周期的に交通状況データ収集セ ンターに通報する場合、相応に短い通報インターバルにすることにより収集デー タの完全性及び高い実際性とを保証できることは確かであるが、しかし伝送デー タ量は最小ではない。最小性が実際に保証されることなく、伝送インターバルを 長くすると実際性が小さくなる。何故ならば依然として情報能力の小さいデータ が伝送されるからである。「ファジイ論理」による交通における重要なイベント （事象）の認識を基礎にする方法においてはデータ収集の完全性がシステム自体 に起因して保証されない、何故ならばこの方法の本質からして「ファジイ論理」 レベルがいかにして形成されたかを再構成することは不可能であるからである。 データ収集とこれに後続する近似及び情報理論的圧縮（すなわち情報損失無しの データ圧縮）は実際性の規準を通常は充分に満足しない、何故ならば大きいデー タ量を得て初めて充分に近似され圧縮されることが可能であるからである。 従って本発明の課題は、交通状況のためのデータ収集における完全性、実際性 及び最小性の規準を従来では不可能であった程度までに満足させることが可能で あるように、冒頭に記載の形式の方法を形成することにある。 本発明により提案され以下において説明される解決法は絵画的に説明するとそ れぞれの「フローティングカー」の回りのバーチャル周囲の利用を基礎にしてい る。この場合に最小性の規準は、自動車搭載のインテリジェントデータ処理装置 により保証され、データ収集の完全性は、自動車搭載のインテリジェントな（す なわち情報理論的でない）データ圧縮と交通状況データ収集センターでのデータ の解凍により保証され、実際性は、自動車搭載の重要な通りでの交通イベント（ 例えば渋滞）のインテリジェントな認識により保証される。バーチャルな自動車 環境の構成は規準自動車の定義を含み、規準自動車の速度プロフィルはそれぞれ 「フローティングカー」の速度プロフィルと比較され、この比較から、交通状況 データ収集センターに伝送されるデータの作成のための適切な推定がなされる。 これは本発明では次のように行われる。 調査のために抽出された自動車のそれぞれの「フローティングカー」は連続的 に（例えば固定した短い時間インターバルで）自身の速度ｖを求める。次いで自 動車において、実際の速度ｖの値から得られる自動車速度プロフィルの離散的部 分区間に対して特徴付け特性数が求められ、特性数は、それぞれの部分区間の中 での実際の速度の経過を特徴づける量である。速度プロフィルは例えば走行距離 に依存して形成することも可能である。しかし速度プロフィルを時間に依存して 形成することが推奨される（ｖ（ｔ））。速度プロフィルの離散的部分区間の形 成は、現行の部分区間の終了すなわち新部分区間の開始が、その自動車の速度プ ロフィルと少なくとも１つのバーチャル規準自動車の速度プロフィルとの比較の 結果が出たことを契機として定められるように、自動車の走行中に連続的に行わ れる。 プロフィル比較の実行の方法は多数存在し、これらの方法は後に詳細に説明さ れる。新部分区間の開始を定めると、丁度終了した前記部分区間の特徴付け特性 数が少なくとも、特徴付け特性数が前記交通状況データ収集センターに伝送され るまで自動車に記憶される。データ伝送の時点を定める方法も多数あり、これら の方法は後に説明される。速度プロフィルの特徴付け特性数の面で特性数は少な くとも、それぞれの部分区間の開始及び終了を一意的に定める情報と、それぞれ の部分区間の中での自動車の速度の平均値（平均部分区間速度）を表す情報とを 含まなければならないことが分かる。新部分区間の開始は、直接的に先行する部 分区間の終了を意味するので、部分区間の開始又は終了の情報を伝送するだけに 制限することが基本的に可能である。しかし両情報の伝送は場合によっては利点 を有する。平均部分区間速度に対して原理的には平均値形成の任意の方法（例え ば幾何学平均値）を用いることが可能である。有利には本発明の範囲内で算術平 均値及びスライディング平均値が使用される。「フローティングカー」の平均部 分区間速度の外に少なくとも、それぞれの部分区間の中での自動車速度の変化を 表す更なる情報も伝送されなければならない。このためにとりわけ実際の速度ｖ （ｔ）の分散値の情報が推奨される。 「フローティングカー」において、走行の定められた点例えば走行開始点から 、自動車の実際の速度に対応する平均走行速度を求め、この平均走行速度で走行 する第１のバーチャル規準自動車を定義することが推奨される。有利には平均走 行速度は算術平均値又はスライディング平均値として形成される。平均走行速度 の値は、自動車速度が変化すると不可避的に変化する。平均走行速度で走行する 規準自動車は以下においてタイプＩの規準自動車と呼称される。「フローティン グ カー」の速度プロフィルの部分区間の形成の面で以下の手続が推奨される。すな わち、新部分区間が形成されたかどうかを検出する検査プロシージャが、自動車 の実際の速度とタイプＩのバーチャル規準自動車の走行速度とがプリセット第１ 式を満足する場合に開始する。このような検査プロシージャは、イエスの検査結 果の検出すなわち新部分区間が形成されたことが検出されて終了されるときか、 又は後に自動車の実際の速度とタイプＩのバーチャル規準自動車の実際の走行速 度とがプリセット第２の式を満足すると、直ちに中断される。第１の式と第２の 式は異なることも可能であるが、等しいことが好ましい。第１の式が自動車の実 際の速度とタイプＩのバーチャル規準自動車の実際の走行速度とが等しいことを 内容とすると有利であることが分かった。それに代えて、例えば検査プロシージ ャが、「フローティングカー」の速度プロフィルとタイプＩの規準自動車の速度 プロフィルとの近似度が所定の間隔までになると開始するように、プリセットさ れることも可能である。本発明の方法の１つの有利な実施の形態では、検査プロ シージャは、検査プロシージャの開始時点以来の自動車の走行距離と第１のバー チャル規準自動車の走行距離との差がプリセット第１閾値より小さくなった時に 新部分区間を定め、検査プロシージャがイエスの結果で終了し、新部分区間の開 始時点として実際の検査プロシージャの開始時点が定められるという内容とする ことができる。絵画的に説明するとこれは、検査プロシージャにより「フローテ ィングカー」とタイプＩの規準自動車との間の追越し動作が観察されることを意 味する。追越す自動車が追越された自動車から充分に遠くに離れると自動車の直 接的周囲の交通状況が変化したとし、新部分区間が形成される。これに対して追 越し自動車が追越され自動車により例えば第２の式に従って再び追いつかれ（距 離が等しい）、又は追越され、又は再び充分な程度（例えば第２の式に定められ ている近似程度）に近づかれると、現行の検査プロシージャは結果無しに中断さ れる、すなわち現行の部分区間は継続される。 所与の時間毎に交通状況データ収集センターに通報される特徴付け特性数を自 動車において求めることを可能にするために、異なる手続が存在する。例えば「 フローティングカー」の１つの部分区間の中で求められたすべての速度値ｖ（ｔ ）を搭載データメモリの間に一時的に格納し、特徴付け特性数を実際の部分区間 の終了後に求めることが可能である。しかし特に有利には、特徴付け特性数を求 めることが連続的に値の更新により行われ（反復式の適用）、現行部分区間のた めの特性数を求めることと平行して潜在的な新部分区間のための特性数を求める ことが開始され、現行部分区間のためのその時点までに求められた特性数が、再 び検査プロシージャが開始される際に中間記憶される。これにより得られる１つ の利点は、設けなければならない記憶場所が小さくてすむことにある。その結果 の中間記憶は新検査プロシージャの開始時に必要である、何故ならばこの時点で はまだ、実際に新部分区間が形成されるかどうか又は実際の部分区間が依然とし て継続されるかどうかは定められていないからである。 本発明の方法は、丁度「フローティングカー」が走行する通りタイプへ個別に 適合して処理することが推奨される。これは、考慮されるパラメータが好適には 、例えば市内の通り、田舎の通り、国道又は高速道路を走行するかに依存して異 なって調整されれることを意味する。典型的な速度プロフィルは通常は異なる通 りにおいて大幅に異なる。例えば通常は高速道路での速度レベルは全体的に、例 えば市内の通りにおける速度レベルに比して大幅に高い。しかし一時的に又は地 域的にも、（例えば密集住宅地域内の）高速道路での交通状況が例えば市内の市 外進出用放射道路における交通状況に類似である状況が発生することもある。例 えば休暇開始の際に１つの州の中の高速道路においては、通常とは全く異なる状 況が発生することもある。従って本発明の１つの有利な実施の形態では、本発明 のための自動車において実際に利用する設定パラメータが交通状況データ収集セ ンターによりワイヤレスで自動車にプリセットされる。異なるタイプの通りにお け る異なる条件に最初からより良好に対応することが可能なように、「フローティ ングカー」の全走行が、その時点まで走行した通りとは別のタイプに所属する通 りに「フローティングカー」が入るとその都度に新部分区間が開始するようにセ クションに分割されることが推奨される。このようにしてそれぞれのセクション に対して本発明の方法は相応の設定パラメータで処理される。なかんずく、新部 分区間の定義にとって重要であり「フローティングカー」とタイプＩの規準自動 車との間の間隔に関する第１の閾値を通りタイプに依存してプリセットすること が推奨される。これは「フローティングカー」搭載プログラムメモリでの相応の プリセットにより行われ、必要に応じて前述のように交通状況データ収集センタ ーが相応してデータを伝達することにより変更されることが可能である。更にタ イプＩのバーチャル規準自動車の平均走行速度を１つの走行の個々のセクション に対してそれぞれ別個に求めると好適であることが分かった。このようにして走 行中に、別の通りにおけるタイプに起因して変化する交通状況へのより迅速に適 合することが達成される。しかしこれは必要不可欠ではない、何故ならばいずれ にせよ、変化した交通状況への適合は行われるからである。しかしこの適合過程 は不都合な状況の下ではかなり長くかかることもある。「フローティングカー」 が１つの通りタイプから別の１つの通りタイプに入ったかを検出することの面で 非常に有利には、「フローティングカー」搭載ナビゲーション装置を利用する。 ナビゲーション装置の中にこのような情報はディジタル道路地図の範囲内でもと もと存在することもある。このような装置が使用可能でない場合には、その時の 通りタイプに特徴的な（例えばなかんずく速度、加速度、とりわけ垂直加速度、 とられた舵取り角等の）走行データの評価を基礎にして、自動車において通りタ イプを自律的に認識する認識アルゴリズムを使用することが可能である。このよ うなアルゴリズムは既に提案され、本発明の対象ではない。勿論、「フローティ ングカー」の運転者が自ら、例えば本発明の方法を実施するために自動車に搭載 の電子機器のための相応のキーを作動する等による入力を行い、これによりその 都度に適切な通りタイプを指示することも可能である。 交通状況データ収集センターへのデータ伝送の時点を定めることの面で異なる 手続が選択されることが可能である。有利には短いプリセット時間間隔で求めら れる実際の自動車速度ｖ（ｔ）のプロフィルを表すデータは最も簡単な場合には 、新部分区間が形成される都度に収集されることが可能である。しかしこれは、 最小性の規準を満たすとの目的を達成する面で最良の解決法ではない。通常は大 幅により好適には、複数の部分区間に対して特徴付け特性数を中間記憶する。推 奨するに値するのは、少なくとも、中間記憶され後に伝送されるデータ量が例え ば使用される移動体通信網のデータ伝送において設定されている通常のデータパ ケット量等に到達すると、データ伝送を開始することである。これはいずれにせ よ、発生コストの面で好適である解決法であり、この解決法は、同様にデータ伝 送の開始をするための更なる規準が設けらている場合にも適用されることが可能 である。従って特に推奨するに値するのは、記憶されたデータの交通状況データ 収集センターへの伝送が、自動車がプリセット最小速度を下回り、その上、この 最小速度下回りの時点からの自動車の走行距離がプリセット第２閾値より長い距 離だけ、一定のプリセット最小速度で走行する第２バーチャル規準自動車（以下 においてタイプＩＩの規準自動車とも呼称される）が同一の時間内に走行する走 行距離に比して下回ると行われることである。推奨されのは、異なる交通状況を 認識するために及び／又はその都度に走行する通りのタイプに依存してタイプＩ Ｉの規準自動車を定義するために、最小速度のための複数の値（すなわちタイプ ＩＩの複数の規準自動車）をプリセットし、これらの値を場合に応じて交通状況 データ収集センターによりワイヤレスで的確に変更し又は実際の適用のために自 動車に指令することである。通常の交通状況を交通渋滞に類似の交通状況から区 別するために例えば市内の通りにおいては、通常は大幅により高い速度レベルを 特徴 とする高速道路における最小速度値とは別の最小速度値が必要である。勿論、同 一の通りタイプのためにタイプＩＩの複数の規準自動車が設けられることも可能 である。従って例えば２０ｋｍ／ｈの最小速度を有するタイプＩＩの規準自動車 が高速道路における渋滞状況を認識するために用いられ、例えば７０ｋｍ／ｈの 最小速度を有する相応する規準自動車が、高速道路における交通渋滞を認識する ために用いられる。絵画的に説明すると、それぞれの「フローティングカー」に よる変化した交通状況の認識は、バーチャル周囲の中で「フローティングカー」 がタイプＩＩの規準自動車により追越され、規準自動車に対して更に第２閾値を 上回るまで遅れることにより行われる。逆に「フローティングカー」による渋滞 状況脱出の認識は、「フローティングカー」がタイプＩＩの規準自動車を追越し 、その規準自動車から離れることにより行われる。追越し動作が一時的にのみ行 われる場合、すなわち追越し自動車が短い時間内で再び追いつかれ、追越し自動 車が持続的に自動車から離れない場合には「フローティングカー」の周囲を支配 する交通状況の根本的変化は無いことが推定される。 次に本発明が図を用いて詳細に説明される。 図１は本発明の方法での情報の流れのブロック回路図、図２は部分区間を有す る速度プロフィルの一部を切取って示す略線図、図３は渋滞イベントを有する速 度プロフィルの一部を切取って示す略線図である。 図１の概略図の上半部は交通状況データ収集センター（センター）の中の機能 ブロックを示し、下半部は、個々の「フローティングカー」の中に存在する機能 ブロックを示す。「フローティングカー」はセンサ装置Ｑを有し、センサ装置Ｑ により一次データ収集、すなわちなかんずく実際の速度のデータの収集が行われ る。センサ装置Ｑにより収集されたデータはバーチャル周囲のデータとの比較に かけられる。本発明によりバーチャル周囲を定義するためのパラメータは、相応 するプリセットにより最初から前もって与えられているが、しかし機能ブロック 「構成形態」により必要に応じてセンターの相応の命令により変更されることが 可能である。これらの命令は機能ブロック「通信」を介してワイヤレスで受信さ れる。比較演算の結果は機能ブロック「評価」で評価される、すなわちここで、 交通状況データ収集センターに伝送するデータの内容（特徴付け特性数）と、デ ータ伝送のその時点とが定められる。データ伝送はセンターの中の機能ブロック 「通信」において行われる。ここから「フローティングカー」のその都度の速度 プロフィルの伝送された特徴付け特性数は機能ブロック「評価」Ｓに供給される 。ここで、その都度に観察され道路網の中の実際の交通状況の図の作成が行われ る。個々のデータ交換プロセスを調整するために、なかんずくプリセット値（機 能ブロック「プリセット」）の必要に応じての所要の伝送、パラメータ構成形態 （機能ブロック「構成形態」）の変更を調整するために機能ブロック「制御」が 設けられている。構成形態変更においてはその都度に、プリセットからのその時 点までに有効な値が書き変えられる。 図２の概略図には速度プロフィルｖ（ｔ）の一部が切取られて示されている。 このプロフィルを完全に交通状況データ収集センターに伝送する場合には非常に 大きい数の個別データが必要である。本発明の範囲内ではこのデータ規模は大幅 に低減される。多数の小さい上方及び下方への振れを有する正確な速度プロフィ ルの代りに、破線により示されている段状線により示されている近似的な速度プ ロフィルのみが伝送される。時間インターバルｔ₀〜ｔ₅においては５つの平均部 分区間速度が伝送され、個々の部分区間での実際の速度の分散値が示され、部分 区間の開始及び終了が示されているだけである。個々の速度の例えば数千の値の 代りに例えば１５〜２０の数値のみが伝送される。しかしこの場合に特徴付け数 のこれらの僅かな数の数値データが、速度データを記録する際に非常に正確な像 を可能にすることが重要である。情報損失は、非常に強いデータ圧縮にもかかわ らず非常に僅かにすぎない。更にデータ伝送のコストは最小化される。最後に、 伝送データの実際性も常に保証可能である、何故ならば本発明は、交通状況の判 断のためにとりわけ重要である結果（例えば渋滞形成及び渋滞解消）が入力され た場合には直ちに交通状況データ収集センターへデータが伝送されることが保証 されることが可能である。これは以下において詳細に説明される。 図３は「フローティングカー」の速度プロフィルの小さい一部を切取って示す 。１点鎖線の形でタイプＩＩの規準自動車の速度ｖ_minが示されている。タイプ ＩＩのこの規準自動車は渋滞状況の検出のために代表的でなければならない。時 点ｔ₁において「フローティングカー」の実際の速度は閾値ｖ_minまで低減し、次 いで更に下降する。この閾値に到達し又は下回ると、本発明では「フローティン グカー」の走行距離とタイプＩＩの規準自動車の走行距離とが互い比較される。 例えば時点ｔ₂においてタイプＩＩの規準自動車の走行距離は、「フローティン グカー」の走行距離に比して長く、その差はプリセット閾値より大きい。これに より「フローティングカー」は渋滞状況の中に入ったとみなし、場合に応じて相 応のメッセージを交通状況データ収集センターに伝送する。絵画的に説明すると 時点ｔ₂においてタイプＩＩの規準自動車は「フローティングカー」を追越した だけでなく、長い距離を走行した。時点ｔ₃において「フローティングカー」の 速度は再びタイプＩＩの規準自動車の速度と正確に同一の大きさになり、次いで 更に増加する。この結果により再び状況が検査され、この状況は渋滞への入込み の際における状況とは逆である。すなわちこの場合には、両方の自動車が当該の 速度ｖ（ｔ）（又はｖ_min）で時点ｔ₃で発車したと仮定すると、「フローティン グカー」がタイプＩＩの規準自動車を追越す。時点ｔ₄において「フローティン グカー」が先に進んだ距離は、渋滞解消を検出するためにプリセットされている プリセット閾値を上回わる程に大きくなっている。 本発明により、正確なすなわち情報損失が小さく実際性が高い交通状況データ を交通状況データ収集センターに伝送することが可能となり、その際、データ伝 送コストの大幅な低減が可能となる。交通状況データ収集センターにより「フロ ーティングカー」でのデータ収集のためのパラメータプリセット値を本発明によ り変更することが可能であることにより交通状況データ収集センターは何時でも 、ある特定の状況に適切に反応することが可能である。これはなかんずく、場合 に応じて個々の「フローティングカー」によるデータ伝送の頻度を適切に増加し 又は低減することが可能であることを意味する。自動車が例えば長時間にわたり 渋滞の中にある場合には通常は、この時間の間は自動車はメッセージを伝送しな いで、渋滞の解消の後に又は渋滞を通過した後に再びデータ伝送を行う。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． 調査のために抽出された自動車すなわちフローティングカーの群の流れ の中で一緒に動く自動車により速度プロフィルが求められ、そのデータがワイヤ レスでときどき交通状況データ収集センターに伝送される、データの情報発信能 力を大幅に維持しながら圧縮した形の交通状況データの収集方法において、 ａ） 前記自動車において連続的に前記自動車の実際の速度が求められ、 ｂ） 前記自動車において、前記実際の速度の値から得られる前記自動車の速 度プロフィルの離散的部分区間に対して、それぞれの部分区間の中の実際に出し た速度の経過を特徴付ける特徴付け特性数が求められ、 ｃ） 速度プロフィルの離散的部分区間の形成が、現行の部分区間の終了と新 部分区間の開始とが前記自動車の速度プロフィルと少なくとも１つのバーチャル 規準自動車の速度プロフィルとの比較の結果を出力することにより定まるように 、前記自動車の走行中に連続的に行われ、 ｄ） 前記新部分区間の開始を定めると、丁度終了した前記部分区間の特徴付 け特性数が記憶され、前記特徴付け特性数は少なくとも、前記交通状況データ収 集センターに伝送されるまで前記自動車に記憶されていることを特徴とする交通 状況データの収集方法。 ２． 速度プロフィルが時間を変数とする速度プロフィルとして形成されるこ とを特徴とする請求項１に記載の交通状況データの収集方法。 ３． 自動車の中で、走行の定められた時点例えば走行開始時点から、前記自 動車の実際に出した速度に対応して平均走行速度が求められ、前記平均走行速度 で走行する第１のバーチャル規準自動車が定義されることを特徴とする請求項１ 又は２に記載の交通状況データの収集方法。 ４． 平均走行速度が算術平均値又はスライディング平均値として形成される ことを特徴とする請求項３に記載の交通状況データの収集方法。 ５． 新部分区間が形成されたかどうかを検出する検査プロシージャが、自動 車の実際の速度と第１のバーチャル規準自動車の実際の走行速度とがプリセット 第１式を満足する場合に開始され、前記検査プロシージャが、イエスの検査結果 を検出するかすなわちすなわち新部分区間が形成されたことが検出されて終了す るか、又は前記自動車の実際の速度と前記第１のバーチャル規準自動車の実際の 走行速度とがプリセット第２式を満足すると、直ちに中断されることを特徴とす る請求項３又は４に記載の交通状況データの収集方法。 ６． 第１式が第２式と同一であることを特徴とする請求項５に記載の交通状 況データの収集方法。 ７． 第１式が自動車の実際の速度と第１のバーチャル規準自動車の実際の走 行速度とが等しいことを内容とすることを特徴とする請求項５又は６に記載の交 通状況データの収集方法。 ８． 新部分区間を、検査プロシージャの開始時点以来の自動車の走行距離と 第１のバーチャル規準自動車の走行距離とがプリセット第１閾値より長い距離だ け異なる場合に確定させ、前記新部分区間の開始時点として実際の検査プロシー ジャの開始時点が定めることを特徴とする請求項５から請求項７のうちのいずれ か１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。 ９． 部分区間の特徴付け特性数が少なくとも、それぞれの前記部分区間の開 始及び終了を一意的に定め、それぞれの部分区間における自動車の速度の平均値 すなわち平均部分区間速度を表す情報を含むことを特徴とする請求項１から請求 項８のうちのいずれか１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。 １０． 平均部分区間速度が算術平均値又はスライディング平均値として形成 されることを特徴とする請求項９に記載の交通状況データの収集方法。 １１． 平均部分区間速度の外に特徴付け特性数としてそれぞれの部分区間に おける自動車の速度の分散値も求められることを特徴とする請求項９又は１０に 記載の交通状況データの収集方法。 １２． 自動車の求められた実際の速度の値が一時的に自動車に記憶され、次 いでそれぞれの部分区間における特徴付け特性数が求められることを特徴とする 請求項１から請求項１１のうちのいずれか１つの請求項に記載の交通状況データ の収集方法。 １３． 特徴付け特性数を求めることが連続的に値の更新により行われ、その 都度に現行部分区間のための特性数を求めることと平行して潜在的な新部分区間 のための特性数を求めることが開始され、前記現行部分区間のためのその都度に その時点までに求められた特性数が、検査プロシージャが開始される際に中間記 憶されることを特徴とする請求項５から請求項１１のうちのいずれか１つの請求 項に記載の交通状況データの収集方法。 １４． その時点まで走行した通りとは別のタイプ（例えば市内の通り、田舎 の通り、国道、高速道路）に所属する通りに前記自動車が入るとそれぞれ１つの 新セクションが開始するように、自動車の全走行がセクションに分割され、 前記新セクションのための個々のプロセス特徴がそれぞれ、このセクションの 通りタイプへ個別に適合されて処理されることを特徴とする請求項１から請求項 １３のうちのいずれか１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。 １５． 自動車の走行距離と第１バーチャル規準自動車の走行距離との差のた めの第１の閾値が通りタイプに依存してプリセットされていることを特徴とする 請求項８又は１４に記載の交通状況データの収集方法。 １６． 第１バーチャル規準自動車の平均走行速度が走行の個々のセクション に対して別個に求められることを特徴とする請求項３又は１４に記載の交通状況 データの収集方法。 １７． 通りタイプが、自動車搭載ナビゲーション装置により求められること を特徴とする請求項１４から請求項１６のうちのいずれか１つの請求項に記載の 交通状況データの収集方法。 １８． 通りタイプが自律的に自動車の中で、通りタイプに特徴的である走行 データ（とりわけ速度、加速度、舵取り角）を評価することにより求められるこ とを特徴とする請求項１４から請求項１６のうちのいずれか１つの請求項に記載 の交通状況データの収集方法。 １９． 特徴付け特性数の交通状況データ収集センターへの伝送が、新部分区 間が形成されると行われることを特徴とする請求項１から請求項１８のうちのい ずれか１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。 ２０． 特徴付け特性数の交通状況データ収集センターへの伝送が、記憶され ているデータの大きさがデータ伝送に用いられている移動体通信網の通常のデー タパケットの大きさにほぼ到達する毎に行われることを特徴とする請求項１から １８のいずれかに記載の交通状況データの収集方法。 ２１． 記憶されたデータの交通状況データ収集センターへの伝送が、自動車 がプリセット最小速度を下回り、その上、この最小速度下回りの時点からの自動 車の走行距離が、一定のプリセット最小速度で走行する第２バーチャル規準自動 車が同一の時間内に走行する走行距離に比してプリセット第２閾値より長い距離 だけ下回ると、行われることを特徴とする請求項１から請求項２０のうちのいず れか１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。 ２２． 交通状況に依存して及び／又は走行する通りのタイプに依存して第２ バーチャル規準自動車を定義し、プリセット可能とするために、最小速度のため の複数の値が記憶されていることを特徴とする請求項２１に記載の交通状況デー タの収集方法。 ２３． 自動車の中で実際に利用するパラメータが交通状況データ収集センタ ーによりワイヤレスで自動車にプリセットされることを特徴とする請求項１から 請求項２２のうちのいずれか１つの請求項に記載の交通状況データの収集方法。