JP6389708B2 - 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラムに関する。

近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。ここで、ナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより自車の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記録媒体またはネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。更に、かかるナビゲーション装置には、所望する目的地を入力すると、自車位置から目的地までの最適経路を探索する経路探索機能を備えており、探索された最適経路を案内経路として設定し、ディスプレイ画面に案内経路を表示するとともに、交差点に接近した場合等には音声による案内をすることによって、ユーザを所望の目的地まで確実に案内するようになっている。また、近年は携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等においても上記ナビゲーション装置と同様の機能を有するものがある。

また、上記経路探索機能では、出発地から目的地までの経路を探索する経路探索方法として一般的にダイクストラ法が用いられる。ここで、ダイクストラ法では、経路に含まれる各リンクや交差点に対応する各ノードに対してそれぞれ探索コスト（リンクコスト、交差点コスト）を算出し、算出された探索コストの加算値に基づいて最適な経路を特定する。また、探索コストは例えばリンクを車両が通過するのに必要な時間の平均値である平均旅行時間やリンクの渋滞度合いを示す渋滞度等の各種パラメータに基づいて算出される。そして、上記平均旅行時間や渋滞度合いは特開２００７−７１５７９号公報に示すように、例えばプローブ情報や道路に設置された車両感知器や光ビーコン等によって収集した情報（以下、算出材料情報という）をサーバにおいて統計処理することにより特定される。

特開２００７−７１５７９号公報（第６−７頁、図５）

ここで、上記探索コストの値を算出する為に用いられる算出材料情報の数が多ければ、特定される平均旅行時間や渋滞度合いも信頼度の高い情報となり、結果として探索コストの値も正確となって探索される経路の質も向上する。一方で、探索コストの値を算出する為に用いられる算出材料情報の数が少ないと、特定される平均旅行時間や渋滞度合いの信頼度は低下し、結果として探索コストの値も不正確となって探索される経路の質も低下する問題があった。例えば、交通量の少ない道路を含む経路では上記算出材料情報の数が少なくなるので、探索される経路の質が低下することとなる。

しかしながら、上記特許文献１に記載された技術では、平均旅行時間や渋滞度を算出する際において算出に用いた算出材料情報の数については考慮していない。従って、算出された平均旅行時間や渋滞度が正確でない場合があり、そのような平均旅行時間や渋滞度を用いて経路探索を行うと、適切な経路が探索できない虞があった。

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、コストの値を算出する為に用いられる算出材料情報の条件を緩和することによって、算出に用いられる算出材料情報の数を意図的に増やし、ユーザに対してより適切な経路を探索することを可能とした経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため本発明に係る経路探索システム（１）は、経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索システムであって、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出する材料情報抽出手段（５１）と、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させる条件緩和手段と（５１）、抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するコスト算出手段（５１）と、前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するコスト補正手段（５１）と、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索する経路探索手段（５１）と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る経路探索方法は、経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索方法である。具体的には、材料情報抽出手段が、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出するステップと、条件緩和手段が、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させるステップと、コスト算出手段が、抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するステップと、コスト補正手段が、前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するステップと、経路探索手段が、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索するステップと、を有することを特徴とする。

また、本発明に係るコンピュータプログラムは、経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行わせるコンピュータプログラムである。具体的には、コンピュータを、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出する材料情報抽出手段と、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させる条件緩和手段と、抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するコスト算出手段と、前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するコスト補正手段と、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索する経路探索手段と、して機能させることを特徴とする。

前記構成を有する本発明に係る経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラムによれば、コストの値を算出する為に用いられる算出材料情報の数が少ない場合であっても、算出に用いられる算出材料情報の数を意図的に増やすことが可能となる。その結果、交通量の少ない道路を含む場合であってもユーザに対してより適切な経路を探索することが可能となる。また、算出に用いられる算出材料情報の数を増やした結果、算出に不適切な情報を含む可能性が高くなった場合であっても、緩和度に基づいてコスト値を補正することによって、ユーザに対して不適切な経路が探索されることを防止できる。

本実施形態に係る経路探索システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る経路探索システムの構成を示したブロック図である。 プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。 プローブ統計情報ＤＢに記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置の制御系を模式的に示すブロック図である。 本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。 信頼度と緩和度の組み合わせに基づく補正係数の設定方法について説明した図である。 基準リンクコスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 対応条件の緩和方法について説明した図である。 信頼度特定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 緩和度特定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

以下、本発明に係る経路探索システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る経路探索システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る経路探索システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る経路探索システム１の構成を示したブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る経路探索システム１は、ナビゲーション装置２を搭載した各車両３と、各車両３からプローブ情報（算出材料情報）を収集し、収集したプローブ情報に基づく交通情報等の作成・配信を行うプローブセンタ４とから基本的に構成されている。尚、ナビゲーション装置２の代わりにスマートフォンやタブレット型端末等の通信端末を用いる構成としても良い。

車両３は全国の各道路を走行する車両であり、プローブカーとして後述のプローブセンタ４とともにプローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両３が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両３に搭載された携帯電話機やＤＣＭ等の車両用の通信モジュール（以下、単に通信モジュールという）を介してプローブセンタ４に定期的に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。

また、プローブセンタ４は、全国各地を走行する各車両３から送信された現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報からリンクを車両が通過するのに必要な時間の平均値である平均旅行時間やリンクの渋滞度合いを示す渋滞度等の配信情報（プローブ統計情報）を生成し、生成された配信情報を車両３に対して配信する情報配信センタである。

また、車両３にはナビゲーション装置２が設置されている。ナビゲーション装置２は格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された目的地までの経路の探索及び案内を行う車載機である。また、ナビゲーション装置２はプローブセンタ４から受信した渋滞度等の交通情報を利用者に対して案内することについても行う。尚、ナビゲーション装置２の詳細については後述する。

続いて、経路探索システム１を構成するプローブセンタ４の構成について図２を用いてより詳細に説明する。

プローブセンタ４は、図２に示すようにサーバ１１と、サーバ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、プローブ統計情報ＤＢ１３と、センタ通信装置１４とから基本的に構成されている。

サーバ１１は、プローブセンタ４における各種制御を行う電子制御ユニットである。そして、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、収集したプローブ情報に基づいて平均旅行時間や渋滞度を算出する為のプログラム等が記憶されたＲＯＭ２３等の内部記憶装置を備えている。

また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両３から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両３から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）日時、（ｂ）天候、（ｃ）車速、（ｄ）車両３が走行するリンク、（ｅ）車両３の位置座標、（ｆ）車両３の進行方向に関する情報が含まれる。

以下に、図３を用いてプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報についてより詳細に説明する。図３はプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。

図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）〜（ｆ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、２０１４年５月１０日の１０：００：００の天候“晴れ”の状況下で、ＩＤ“Ａ”の車両３がＩＤ“１００００１”のリンクの上り方向を時速４０ｋｍ／ｈで走行したことが記憶されている。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。

そして、プローブセンタ４は、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国の各道路の平均旅行時間や渋滞度を特定する。具体的には、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の内、同一条件（同一の日時区分、同一天候区分、同一進行方向、同一走行態様（具体的にはリンクへの進入方向とリンクからの退出方向））が対応付けられたプローブ情報を抽出し、抽出したプローブ情報に基づいて平均車速と平均旅行時間を算出する。また、算出された平均車速とリンクの道路種別から渋滞度についても特定する。そして、特定された平均旅行時間や渋滞度に関する情報を、算出元となるプローブ情報を抽出した際の条件（以下、対応条件という）とともにプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶する。尚、後述のように平均車速や平均旅行時間を算出するのに用いられるプローブ情報の数が特に少ない場合（例えば交通量の少ないリンクを対象として算出する場合）については、対応条件を緩和して平均車速や平均旅行時間を算出するのに用いられるプローブ情報の数を増加する処理について行う。例えば、日時区分の条件を“特異日区分又は曜日区分”から“平日又は休日で区分”の条件に緩和することを行う。

次に、図４を用いてプローブセンタ４によって作成され、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報について詳細に説明する。図４はプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されるプローブ統計情報の一例を示した図である。

図４に示すようにプローブ統計情報は、全国にあるリンク及び進行方向毎に、対応条件（日時区分、天候区分、走行態様（具体的にはリンクへの進入方向とリンクからの退出方向をリンクにより特定））と、その対応条件と同一条件のプローブ情報を統計することによって算出された渋滞度及び平均旅行時間と、渋滞度及び平均旅行時間を算出するのに用いられたプローブ情報の数Ｎとから構成される。例えば、図４に示すプローブ統計情報では、リンクＩＤ『１００００１』のリンクの上り方向について、５月１０の１０：００〜１０：１５の間で天候が晴れの状態では、渋滞度が“混雑”であり、平均旅行時間が“２５秒”と算出されることを示している。また、それらを算出するのに用いられたプローブ情報の数Ｎは“６５６７個”であることを示している。

また、センタ通信装置１４は、車両３やＶＩＣＳ（登録商標）センタとネットワーク１５を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１４を介してプローブ情報や配信情報を各車両３との間で送受信する。

次に、車両３に搭載されたナビゲーション装置２の概略構成について図５を用いて説明する。図５は本実施形態に係るナビゲーション装置２を示したブロック図である。

図５に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置２は、ナビゲーション装置２が搭載された車両３の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図や後述の経路探索処理によって探索された経路に関する経路情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブセンタ４やＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、から構成されている。

以下に、ナビゲーション装置２を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置２が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置２が備える構成としても良い。

また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４５、配信情報ＤＢ４６及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。

ここで、地図情報ＤＢ４５は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各分岐点に関する分岐点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。

また、探索データとしては、後述のように出発地（例えば車両の現在位置）から設定された目的地までの経路を探索する経路探索処理に使用される各種データについて記録されている。具体的には、交差点（ノード）に対する経路として適正の程度を数値化したコスト（以下、交差点コストという）や道路を構成するリンクに対する経路として適正の程度を数値化したコスト（以下、リンクコストという）等の探索コストを算出する為に使用するコスト算出データが記憶されている。

ここで、交差点コストは、探索コストの算出対象となる経路に含まれる交差点に対応するノード毎に設定され、信号機の有無、交差点を通過する際の自車の走行経路（即ち直進、右折及び左折の種類）等によってその値が算出される。
また、リンクコストは、探索コストの算出対象となる経路に含まれるリンク毎に設定され、リンク長を基本にして、該リンクの道路属性や道路種別、道路幅、車線数に加えて、プローブセンタ４によって特定された平均旅行時間や渋滞度等を考慮して算出される。

また、配信情報ＤＢ４６は、プローブセンタ４から配信されるリンク毎の平均旅行時間や渋滞度が特定された配信情報（図４参照）が記憶された記憶手段である。尚、地図情報ＤＢ４５や配信情報ＤＢ４６は外部のサーバに記憶し、ナビゲーション装置２が通信により取得する構成としても良い。

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置２の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラムのほか、後述の経路散策処理プログラム（図６）等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションＥＣＵ３３は、処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、材料情報抽出手段は、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報（プローブ情報）の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する算出材料情報を抽出する。条件緩和手段は、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数を増加させる。コスト算出手段は、抽出された算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出する。経路探索手段は、コスト算出手段により算出されたコスト値を用いて推奨経路を探索する。

操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。

また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。

また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。

また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４５の更新等が行われる。

また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）センタやプローブセンタ４等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、プローブ情報や配信情報をプローブセンタ４との間で送受信するのにも用いられる。

続いて、上記構成を有する本実施形態に係る経路探索システム１を構成するナビゲーション装置２においてＣＰＵ５１が実行する経路探索処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。ここで、経路探索処理プログラムはナビゲーション装置２において経路探索を実施する為の所定の操作を受け付けた場合に実行され、出発地から目的地へと到る推奨経路を探索するプログラムである。尚、以下の図６、図８、図１０、図１１にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置２が備えているＲＡＭ５２やＲＯＭ５３に記憶されており、ＣＰＵ５１により実行される。

先ず、経路探索処理プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ５１は、出発地及び目的地を取得する。尚、出発地は車両の現在位置としても良いし、ユーザにより指定された任意の地点（例えば自宅）としても良い。また、目的地は操作部３４において受け付けたユーザの操作（例えば施設の検索や選択操作）に基づいて取得する。

以下のＳ２〜Ｓ６の処理はリンクコストの算出対象となるリンク毎に実行され、リンクコストの算出対象となる全てのリンクを対象としてＳ２〜Ｓ６の処理が実行された後に、Ｓ７へと移行する。尚、リンクコストの算出対象となるリンクは出発地から目的地までの間にある推奨経路を構成し得るリンクが該当する。

先ず、Ｓ２においてＣＰＵ５１は、後述の基準リンクコスト算出処理（図８）を実行する。尚、基準リンクコスト算出処理は、処理対象のリンクの道路属性や道路種別、道路幅、車線数に加えて、プローブセンタ４によって特定された平均旅行時間や渋滞度等についても考慮して該リンクのリンクコストを算出する処理である。

次に、Ｓ３においてＣＰＵ５１は、後述の信頼度特定処理（図１０）を実行する。尚、信頼度特定処理は、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に用いたプローブ情報の数Ｎに基づいて、算出されたリンクコストの信頼度を特定する処理である。尚、信頼度は『１（高）』〜『４（低）』の４段階で特定される。

続いて、Ｓ４においてＣＰＵ５１は、後述の緩和度特定処理（図１１）を実行する。尚、信頼度特定処理は、前記Ｓ３で処理対象のリンクのリンクコストを算出する際に、算出元となるプローブ情報を抽出する為の対応条件を緩和した場合において、その緩和の度合いを示す緩和度を特定する処理である。尚、緩和度は『１（小）』〜『３（大）』の３段階で特定される。

その後、Ｓ５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３において特定された信頼度と前記Ｓ４で特定された緩和度に応じて補正係数を設定する。具体的には図７に示すように信頼度と緩和度の組み合わせに基づいて補正係数が決定される。尚、図７に示すように、信頼度が高い程、補正係数は低く設定される。また、緩和度が小さい程、補正係数は低く設定される。

次に、Ｓ６においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で算出された基準リンクコストの値に前記Ｓ５で設定された補正係数を乗じて、リンクコストの値を補正する。そして、補正後の値を、最終的な処理対象のリンクのリンクコストに決定する。従って、補正係数が大きい、即ち算出されるリンクコストの信頼度が低いリンクや対象条件を大きく緩和したリンクについては、最終的に算出されるリンクコストの値は大きくなるように補正されるので、推奨経路に含まれ難くなる。一方で、補正係数が小さい、即ち算出されるリンクコストの信頼度が高いリンクや対象条件の緩和が小さいリンクについては、最終的に算出されるリンクコストの値は小さくなるように補正されるので、推奨経路に含まれ易くなる。

そして、リンクコストの算出対象となる全てのリンクを対象としてリンクコストが算出された後に実行されるＳ７では、ＣＰＵ５１はリンクコスト以外の探索コスト、例えば交差点（ノード）に対する経路として適正の程度を数値化した交差点コストや、走行に必要な費用の程度を数値化した料金コスト等を算出する。そして、算出された各探索コストを用いて推奨経路の探索を行う。具体的には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。また、推奨経路以外に探索条件を変えた他の候補経路（例えば距離優先、一般道優先、有料道優先で探索された経路）についても探索するように構成しても良い。

その後、前記Ｓ７で探索された推奨経路は、液晶ディスプレイ３５等を介してユーザに案内される。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置２の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。

次に、前記Ｓ２において実行される基準リンクコスト算出処理のサブ処理について図８に基づき説明する。図８は基準リンクコスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ５１は、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを取得する。具体的には、プローブセンタ４から配信された配信情報（図４）の内、処理対象のリンクであって且つ同一の対応条件（同一の日時区分、同一天候区分、同一進行方向、同一走行態様（具体的にはリンクへの進入方向とリンクからの退出方向））が対応付けられた平均車速や平均旅行時間を算出するのに用いたプローブ情報の数Ｎを、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎとして取得する。

次に、Ｓ１２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１１で取得されたプローブ情報の数Ｎが閾値（具体的には９９９個）以下か否かを判定する。

そして、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが９９９個以下であると判定された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）には、リンクコストを算出する為のプローブ情報の数が十分でないと認定し、Ｓ１４へと移行する。一方、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが９９９個より多いと判定された場合（Ｓ１２：ＮＯ）には、リンクコストを算出する為のプローブ情報の数が十分であると認定し、Ｓ１３へと移行する。

Ｓ１３においてＣＰＵ５１は、プローブセンタ４から配信された配信情報（図４）の内、処理対象のリンクであって且つ同一の対応条件（同一の日時区分、同一天候区分、同一進行方向、同一走行態様（具体的にはリンクへの進入方向とリンクからの退出方向））が対応付けられた平均車速と平均旅行時間を読み出す。そして、読み出した平均車速と平均旅行時間の両方またはいずれか一方を用いて、処理対象のリンクのリンクコストを算出する。尚、リンクコストの算出には平均車速や平均旅行時間の他、リンクの道路属性や道路種別、道路幅、車線数等が考慮される。その後、Ｓ３へと移行する。

Ｓ１３においてＣＰＵ５１は、リンクコストの算出元となるプローブ情報を抽出する条件である対応条件を緩和し、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを増加させる。具体的には、以下（Ａ）〜（Ｄ）のいずれか一又は複数の条件を緩和する。
（Ａ）走行態様条件
（Ｂ）時刻区分条件
（Ｃ）日付・曜日区分条件
（Ｄ）天候区分条件

ここで、“（Ａ）走行態様条件”では、リンクへの進入方向と、リンクからの退出方向の一方又は両方を対応条件から除外することによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを増加させる。また、緩和は複数段階に分けて行う。
（段階１（緩和小））“同一リンクに同一方向から進入及び退出して走行”
（段階２）“同一リンクに同一リンクへと退出して走行”
（段階３）“同一リンクに同一リンクから進入して走行”
（段階４（緩和大））“同一リンクを走行”
その結果、例えば図９に示すようにリンクＡからリンクＤへと進入し、その後にリンクＥへと退出する際のリンクＤのリンクコストを算出する場合において、（段階１）ではリンクＡからリンクＤへと進入し、且つリンクＥへと退出する走行態様が対応付けられたプローブ情報が抽出されることとなるが、（段階２）ではリンクＤへと進入するリンクがＡ〜Ｃのいずれかを問わずにリンクＤからリンクＥへと退出する走行態様が対応付けられたプローブ情報が抽出され、（段階３）ではリンクＤから退出するリンクがＥ〜Ｇのいずれかを問わずにリンクＡからリンクＤへと進入する走行態様が対応付けられたプローブ情報が抽出され、（段階４）ではリンクＤへと進入するリンクもリンクＤから退出するリンクも問わずに、リンクＤを走行する走行態様が対応付けられたプローブ情報が抽出されることとなる。即ち、対応条件を緩和することによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが多くなる。

また、“（Ｂ）時刻区分条件”では、時刻の区分の幅を広げることによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを増加させる。また、緩和は複数段階に分けて行う。
（段階１（緩和小））“１５分間隔で区分”
（段階２）“３０分間隔で区分”
（段階３）“１時間間隔で区分”
（段階４（緩和大））“３時間間隔で区分”
その結果、例えば１０時１０分に経路探索を行うと、（段階１）では１０時〜１０時１５分のプローブ情報が抽出されることとなるが、（段階２）では１０時〜１０時３０分のプローブ情報が抽出され、（段階３）では１０時〜１１時のプローブ情報が抽出され、（段階４）では１０時〜１３時のプローブ情報が抽出されることとなる。即ち、対応条件を緩和することによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが多くなる。

また、“（Ｃ）日付・曜日区分条件”では、日付や曜日の区分の幅を広げることによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを増加させる。また、緩和は複数段階に分けて行う。
（段階１（緩和小））“特異日区分”又は“曜日区分（特異日以外）”
（段階２）“平日又は休日で区分”
（段階３（緩和大））“区分なし”
尚、“特異日”とは年末年始、ＧＷ、お盆等の他の日と比べて特殊な道路状況となる日をいう。その結果、例えば５月３日の土曜日に経路探索を行うと、（段階１）では同じ特異日であるＧＷ期間（例えば４月２９日〜５月５日）のプローブ情報のみが抽出されることとなるが、（段階２）では休日のプローブ情報が抽出され、（段階３）では日付や曜日に関わらずどのプローブ情報も抽出されることとなる。尚、特異日については曜日に関わらず（段階２）では休日に該当するとしても良いし、曜日に従って土日以外は平日に該当するとしても良い。また、特異日については道路状況が特殊となるので緩和を行わない構成としても良い。
一方、例えば６月２３日の月曜日に経路探索を行うと、（段階１）では特異日でないので同じ曜日である月曜日のプローブ情報が抽出されることとなるが、（段階２）では平日のプローブ情報が抽出され、（段階３）では日付や曜日に関わらずどのプローブ情報も抽出されることとなる。
即ち、対応条件を緩和することによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが多くなる。

更に、“（Ｄ）天候区分条件”では、天候の区分の幅を広げることによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎを増加させる。また、緩和は複数段階に分けて行う。
（段階１（緩和小））“晴れ、曇り、雨、雪の４つに区分”
（段階２）“晴れと曇り、それ以外の２つに区分”
（段階３（緩和大））“区分なし”
その結果、例えば曇りの時に経路探索を行うと、（段階１）では同じ天候である曇りのローブ情報が抽出されることとなるが、（段階２）では同じ天候である曇りに加えて晴れのプローブ情報が抽出され、（段階３）では天候に関わらずどのプローブ情報も抽出されることとなる。即ち、対応条件を緩和することによって、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが多くなる。

そして、前記Ｓ１４でＣＰＵ５１は、先ず（段階１）であった対応条件を（段階２）に緩和した後に、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが９９９個より多くなるかを再度判定し、プローブ情報の数Ｎが９９９個未満であれば更に（段階３）、（段階４）へと順次緩和を行う。そして、（Ａ）〜（Ｄ）のいずれか一の条件を最大まで緩和しても、プローブ情報の数Ｎが９９９個より多くならない場合には、他の条件についても同様に緩和を行う。尚、対応条件を緩和した後に、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となるプローブ情報の数Ｎが９９９個より多くなるかについてはプローブセンタ４が判定し、ナビゲーション装置２はその結果を取得するように構成することが望ましい。

その後、プローブセンタ４では、処理対象のリンクであって且つ前記Ｓ１４で緩和された対応条件と同一の対応条件が対応付けられたプローブ情報をプローブ情報ＤＢ１２から抽出し、抽出されたプローブ情報に基づいて平均車速と平均旅行時間を再度算出する。そして、Ｓ１５においてＣＰＵ５１は、再度算出された平均車速と平均旅行時間をプローブセンタ４から取得する。尚、対応条件が緩和されることによって、平均車速と平均旅行時間を算出する為にプローブ情報ＤＢ１２から抽出されるプローブ情報の数は多くなる。即ち、算出された平均車速と平均旅行時間は緩和前よりも正確な値となる。尚、平均車速と平均旅行時間の算出はナビゲーション装置２で行うように構成しても良い。

次に、Ｓ１６においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１５で新たに取得した平均車速と平均旅行時間の両方またはいずれか一方を用いて、処理対象のリンクのリンクコストを算出する。尚、リンクコストの算出には平均車速や平均旅行時間の他、リンクの道路属性や道路種別、道路幅、車線数等が考慮される。その後、Ｓ３へと移行する。

次に、前記Ｓ３において実行される信頼度特定処理のサブ処理について図１０に基づき説明する。図１０は信頼度特定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ５１は、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎを取得する。尚、前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されている場合には、緩和後において抽出対象となったプローブ情報の数Ｎを取得する。

次に、Ｓ２２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２１で取得されたプローブ情報の数Ｎが９９９９個以下か否かを判定する。

そして、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが９９９９個以下であると判定された場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）には、Ｓ２４へと移行する。それに対して、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが９９９９個より多いと判定された場合（Ｓ２２：ＮＯ）には、Ｓ２３へと移行する。

Ｓ２３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は特に信頼度が高いと認定し、信頼度を“１”に設定する。その後、Ｓ４へと移行する。

一方、Ｓ２４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２１で取得されたプローブ情報の数Ｎが４９９９個以下か否かを判定する。

そして、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが４９９９個以下であると判定された場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）には、Ｓ２６へと移行する。それに対して、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが４９９９より多く９９９９個以下と判定された場合（Ｓ２４：ＮＯ）には、Ｓ２５へと移行する。

Ｓ２５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は比較的信頼度が高いと認定し、信頼度を“２”に設定する。その後、Ｓ４へと移行する。

また、Ｓ２６においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２１で取得されたプローブ情報の数Ｎが９９９個以下、又は前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されているか否かを判定する。

そして、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが９９９個以下である、又は９９９個以上であっても前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されていると判定された場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）には、Ｓ２７へと移行する。それに対して、処理対象のリンクのリンクコストを算出する為に抽出対象となったプローブ情報の数Ｎが９９９より多く、且つ前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されていないと判定された場合（Ｓ２６：ＮＯ）には、Ｓ２７へと移行する。

Ｓ２７においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は信頼度が低いと認定し、信頼度を“３”に設定する。その後、Ｓ４へと移行する。

一方、Ｓ２８においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は信頼度が特に低いと認定し、信頼度を“４”に設定する。その後、Ｓ４へと移行する。

次に、前記Ｓ４において実行される緩和度特定処理のサブ処理について図１１に基づき説明する。図１１は緩和度特定処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。

先ず、Ｓ３１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されているか否か、及び対応条件が緩和されている場合には何段階緩和しているかを取得する。

次に、Ｓ３２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されているか否かを判定する。

そして、前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されていると判定された場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）には、Ｓ３４へと移行する。それに対して、前記Ｓ１４の処理において対応条件が緩和されていないと判定された場合（Ｓ３２：ＮＯ）には、Ｓ３３へと移行する。

Ｓ３３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は、特に密接に対応するプローブ情報のみから算出されたと認定し、緩和度を“１”に設定する。その後、Ｓ５へと移行する。

一方、Ｓ３４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１４の処理において対応条件が２段階以上緩和されているか否かを判定する。

そして、前記Ｓ１４の処理において対応条件が２段階以上緩和されていると判定された場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）には、Ｓ３６へと移行する。それに対して、前記Ｓ１４の処理において対応条件が１段階のみ緩和されていると判定された場合（Ｓ３４：ＮＯ）には、Ｓ３５へと移行する。

Ｓ３５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は、比較的対応関係の高いプローブ情報から算出されたと認定し、緩和度を“２”に設定する。その後、Ｓ５へと移行する。

一方、Ｓ３６においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２において算出されたリンクコストの値は、対応関係の低い情報を含むプローブ情報から算出されたと認定し、緩和度を“３”に設定する。その後、Ｓ５へと移行する。

以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る経路探索システム１、経路探索システム１による経路探索方法及び経路探索システム１で実行されるコンピュータプログラムでは、プローブセンタ４において全国を走行する各車両３からプローブ情報を収集する一方で、ナビゲーション装置２において推奨経路の探索を行う場合であって、一のリンクのリンクコストを算出する為に抽出されるプローブ情報の数が少ない場合には、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出されるプローブ情報の数を増加させ（Ｓ１４）、緩和された対応条件で抽出されたプローブ情報に基づいてリンクのコスト値を算出し（Ｓ１６）、算出されたリンクコストの値を用いて推奨経路の探索を行う（Ｓ７）ので、コストの値を算出する為に用いられるプローブ情報が少ない場合であっても、算出に用いられるプローブ情報の数を意図的に増やすことが可能となる。その結果、交通量の少ない道路を含む場合であってもユーザに対してより適切な経路を探索することが可能となる。

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、リンクコストのコスト値を対象として前記Ｓ３〜Ｓ６のコスト値の補正に係る処理を行っているが、ノードコストのコスト値を対象として前記Ｓ３〜Ｓ６のコスト値の補正に係る処理を行うように構成しても良い。更に、リンクコストとノードコストの両方を対象として前記Ｓ３〜Ｓ６のコスト値の補正に係る処理を行っても良い。

また、本実施形態では、リンクコストのコスト値を補正する際に、コスト値に対して信頼度と緩和度の組み合わせに基づいて決定された補正係数を乗じる構成としているが、補正係数は信頼度のみに基づいて決定する構成としても良いし、緩和度のみに基づいて決定する構成としても良い。尚、補正係数を信頼度のみに基づいて決定する場合には、信頼度が高い程、補正係数を小さくするように構成する。一方、補正係数を緩和度のみに基づいて決定する場合には、緩和度が小さい程、補正係数を小さくするように構成する。

また、リンクコストのコスト値を補正する際に、コスト値に対して信頼度と緩和度の組み合わせに基づいて決定された補正係数を乗じる構成としているが、コスト値に対して信頼度と緩和度の組み合わせに基づいて決定された補正係数を加算或いは減算することによってコスト値を補正する構成としても良い。

また、本実施形態では、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出されたプローブ情報の数が９９９個未満の場合に対応条件を緩和する構成としているが、その数は９９９個以外の数、例えば５００個や２０００個としても良い。

また、本実施形態では、コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報としてプローブ情報を例に挙げて説明したが、プローブ情報以外の情報であっても良い。例えば、車車間通信により取得した他車両の走行情報でも良いし、道路に設置された車両感知器や光ビーコン等によって収集した不特定多数の車両の情報でも良い。更に、経路探索を行う車両の過去の走行履歴に関する情報としても良い。

また、本発明はナビゲーション装置以外に、経路探索機能を有する装置に対して適用することが可能である。例えば、携帯電話機やスマートフォン等の携帯端末、タブレット型端末、パーソナルコンピュータ等（以下、携帯端末等という）に適用することも可能である。また、本実施形態では図６に示す経路探索処理プログラムの実行主体は、ナビゲーション装置２であったが、プローブセンタ４が一部又は全部を実行する構成としても良い。尚、経路探索処理プログラムの全てをプローブセンタ４が実行する場合には、出発地と目的地に関する情報をナビゲーション装置２から取得し、最終的に探索された推奨経路をナビゲーション装置２へと送信するように構成する。

また、本発明に係る経路探索システムを具体化した実施例について上記に説明したが、経路探索システムは以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。

例えば、第１の構成は以下のとおりである。
経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索システムであって、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出する材料情報抽出手段と、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させる条件緩和手段と、抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するコスト算出手段と、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索する経路探索手段と、を有することを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、コストの値を算出する為に用いられる算出材料情報の数が少ない場合であっても、算出に用いられる算出材料情報の数を意図的に増やすことが可能となる。その結果、交通量の少ない道路を含む場合であってもユーザに対してより適切な経路を探索することが可能となる。

また、第２の構成は以下のとおりである。
前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するコスト補正手段を有することを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、算出に用いられる算出材料情報の数を増やした結果、算出に不適切な情報を含む可能性が高くなった場合であっても、緩和度に基づいてコスト値を補正することによって、ユーザに対して不適切な経路が探索されることを防止できる。

また、第３の構成は以下のとおりである。
前記コスト補正手段は、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いが大きい程、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値が高くなるように補正することを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、対応条件の緩和度合いの小さいリンクやノードについてはコスト値が小さくなり、対応条件の緩和度合いの大きいリンクやノードについてはコスト値が大きくなるように補正されるので、対応条件の緩和度合いの小さいリンクやノードを、緩和度合いの大きいリンクやノードよりも推奨経路に含まれ易くすることが可能となる。従って、ユーザに対して不適切な経路が推奨経路として選択される可能性を抑えることが可能となる。

また、第４の構成は以下のとおりである。
前記コスト補正手段は、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値に対して、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに応じた係数を乗じることによって前記リンク又はノードのコスト値を補正することを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、経路探索に用いるリンクやノードの緩和度合いの大小に応じた適切な値にコスト値を補正することができるので、ユーザに対してより適切な経路を探索することが可能となる。

また、第５の構成は以下のとおりである。
前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行したリンク又はノードと、該リンク又はノードへの進入方向と、該リンク又はノードからの退出方向が走行態様として付加され、前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記走行態様が付加された前記算出材料情報を抽出し、前記条件緩和手段は、前記進入方向及び前記退出方向の一方又は両方を前記走行態様の対応条件から除外することによって前記一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数が少ない場合であっても、走行態様に関する対応条件を緩和することによって抽出される算出材料情報の数を増やすことができるので、交通量の少ないリンクやノードを対象とした場合であってもコスト値の正確性を向上させることが可能となる。

また、第６の構成は以下のとおりである。
前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した時刻が付加され、前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う時刻と同じ時刻区分に含まれる時刻が付加された前記算出材料情報を抽出し、前記条件緩和手段は、前記時刻区分の幅を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数が少ない場合であっても、時刻に関する対応条件を緩和することによって抽出される算出材料情報の数を増やすことができるので、交通量の少ないリンクやノードを対象とした場合であってもコスト値の正確性を向上させることが可能となる。

また、第７の構成は以下のとおりである。
前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した日付又は曜日が付加され、前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う日付又は曜日と同じ日付区分又は曜日区分に含まれる日付又は曜日が付加された前記算出材料情報を抽出し、前記条件緩和手段は、前記日付区分又は曜日区分を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数が少ない場合であっても、日付又は曜日に関する対応条件を緩和することによって抽出される算出材料情報の数を増やすことができるので、交通量の少ないリンクやノードを対象とした場合であってもコスト値の正確性を向上させることが可能となる。

また、第８の構成は以下のとおりである。
前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した際の天候が付加され、前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う際の天候と同じ天候区分に含まれる天候が付加された前記算出材料情報を抽出し、前記条件緩和手段は、前記天候区分を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される算出材料情報の数が少ない場合であっても、天候に関する対応条件を緩和することによって抽出される算出材料情報の数を増やすことができるので、交通量の少ないリンクやノードを対象とした場合であってもコスト値の正確性を向上させることが可能となる。

また、第９の構成は以下のとおりである。
前記算出材料情報は、車両から取得したプローブ情報であることを特徴とする。
上記構成を有する経路探索システムによれば、プローブ情報として全国を走行する多数の車両から取得した情報に基づいて、リンクやノードのコスト値を算出するので、リンクやノードのコスト値をより正確に算出することが可能となる。一方で、交通量が少なく多数のプローブ情報を取得することが難しい道路を含む場合であっても、対応条件を緩和することによってユーザに対してより適切な経路を探索することが可能となる。

１ 経路探索システム
２ ナビゲーション装置
３ 車両
４ プローブセンタ
１１ サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
３３ ナビゲーションＥＣＵ
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＡＭ
５３ ＲＯＭ

Claims (10)

1. 経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索システムであって、
   前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出する材料情報抽出手段と、
   一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させる条件緩和手段と、
   抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するコスト算出手段と、
   前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するコスト補正手段と、
   前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索する経路探索手段と、を有することを特徴とする経路探索システム。
2. 前記コスト補正手段は、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いが大きい程、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値が高くなるように補正することを特徴とする請求項１に記載の経路探索システム。
3. 前記コスト補正手段は、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値に対して、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに応じた係数を乗じることによって前記リンク又はノードのコスト値を補正することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の経路探索システム。
4. 前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行したリンク又はノードと、該リンク又はノードへの進入方向と、該リンク又はノードからの退出方向が走行態様として付加され、
   前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記走行態様が付加された前記算出材料情報を抽出し、
   前記条件緩和手段は、前記進入方向及び前記退出方向の一方又は両方を前記走行態様の対応条件から除外することによって前記一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の経路探索システム。
5. 前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した時刻が付加され、
   前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う時刻と同じ時刻区分に含まれる時刻が付加された前記算出材料情報を抽出し、
   前記条件緩和手段は、前記時刻区分の幅を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の経路探索システム。
6. 前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した日付又は曜日が付加され、
   前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う日付又は曜日と同じ日付区分又は曜日区分に含まれる日付又は曜日が付加された前記算出材料情報を抽出し、
   前記条件緩和手段は、前記日付区分又は曜日区分を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の経路探索システム。
7. 前記算出材料情報は、車両の走行情報であり、車両の走行した際の天候が付加され、
   前記材料情報抽出手段は、コスト値の算出を行う際の天候と同じ天候区分に含まれる天候が付加された前記算出材料情報を抽出し、
   前記条件緩和手段は、前記天候区分を広げることによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の経路探索システム。
8. 前記算出材料情報は、車両から取得したプローブ情報であることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の経路探索システム。
9. 経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行う経路探索方法であって、
   材料情報抽出手段が、前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出するステップと、
   条件緩和手段が、一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させるステップと、
   コスト算出手段が、抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するステップと、
   コスト補正手段が、前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するステップと、
   経路探索手段が、前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索するステップと、を有することを特徴とする経路探索方法。
10. 経路を構成するリンク又はノードの各コスト値を用いて推奨経路の探索を行わせるコンピュータプログラムであって、
    コンピュータを、
    前記コスト値を算出する為の材料となる算出材料情報の内、コスト値の算出対象となるリンク又はノードに対応する前記算出材料情報を抽出する材料情報抽出手段と、
    一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数が閾値未満の場合に、抽出する際の対応条件を緩和することによって一のリンク又はノードのコスト値を算出する為に抽出される前記算出材料情報の数を増加させる条件緩和手段と、
    抽出された前記算出材料情報に基づいて前記リンク又はノードのコスト値を算出するコスト算出手段と、
    前記条件緩和手段によって前記対応条件が緩和された場合に、前記条件緩和手段によって前記対応条件を緩和した度合いに基づいて、緩和した対応条件によって抽出された前記算出材料情報に基づいて算出された前記リンク又はノードのコスト値を補正するコスト補正手段と、
    前記コスト算出手段により算出された前記コスト値、若しくは前記コスト補正手段による補正が行われた場合には補正後の前記コスト値を用いて前記推奨経路を探索する経路探索手段と、
    して機能させる為のコンピュータプログラム。
    

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