JPH0218699A - 渋滞状況メッセージ自動編集方法 - Google Patents
渋滞状況メッセージ自動編集方法Info
- Publication number
- JPH0218699A JPH0218699A JP63169448A JP16944888A JPH0218699A JP H0218699 A JPH0218699 A JP H0218699A JP 63169448 A JP63169448 A JP 63169448A JP 16944888 A JP16944888 A JP 16944888A JP H0218699 A JPH0218699 A JP H0218699A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- congestion
- traffic
- congested
- traffic jam
- section
- Prior art date
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、道路の交通状況を的確に検出し、き２ ＼−
・ め細かく、タイミングよく交通情報を自動提供するだめ
の交通情報提供システムにおける路側通信等に使用する
渋滞状況メツセージ自動編集方法に関する。
・ め細かく、タイミングよく交通情報を自動提供するだめ
の交通情報提供システムにおける路側通信等に使用する
渋滞状況メツセージ自動編集方法に関する。
従来の技術
従来、交通状況の検出は車両感知器ごとの速度あるいは
占有率に対しである基準値を力え、得られた値との犬・
小を比較することにより渋滞・非渋滞を判定し、渋滞長
を算出していた。また、渋滞区間における真の渋滞長と
補正された渋滞長との比率から渋滞区間長比率を算出し
、渋滞長と渋滞区間長比率の組み合わせにより、判定値
にしたがってあらかじめ設定された渋滞状況表現を選択
していた。
占有率に対しである基準値を力え、得られた値との犬・
小を比較することにより渋滞・非渋滞を判定し、渋滞長
を算出していた。また、渋滞区間における真の渋滞長と
補正された渋滞長との比率から渋滞区間長比率を算出し
、渋滞長と渋滞区間長比率の組み合わせにより、判定値
にしたがってあらかじめ設定された渋滞状況表現を選択
していた。
発明が解決しようとする課題
しかしながら、従来方法では渋滞・非渋滞のように曖昧
な状態を分類する際、ある基準値をもとに行っているだ
め、基準値付近の値に対しては決定的な判定が難しく、
まだ、渋滞状況を表現する場合についても渋滞表現自体
が曖昧であり、さ捷３ ・＼−７ ざまな交通状況が重なり合い、さらに運用者によっても
表現が左右されるため、数値を用いた確定的な判定値に
よる決定では困難であった。
な状態を分類する際、ある基準値をもとに行っているだ
め、基準値付近の値に対しては決定的な判定が難しく、
まだ、渋滞状況を表現する場合についても渋滞表現自体
が曖昧であり、さ捷３ ・＼−７ ざまな交通状況が重なり合い、さらに運用者によっても
表現が左右されるため、数値を用いた確定的な判定値に
よる決定では困難であった。
本発明は、このような従来の問題を解決するものであり
、主観・経験・曖昧さなど人間のもつ特性を考慮し、交
通情報メツセージ作成に関し、システム運用者の意図を
反映することを実現する優れた渋滞状況メツセージ自動
編集方法を提供することを目的としたものである。
、主観・経験・曖昧さなど人間のもつ特性を考慮し、交
通情報メツセージ作成に関し、システム運用者の意図を
反映することを実現する優れた渋滞状況メツセージ自動
編集方法を提供することを目的としたものである。
課題を解決するだめの手段
本発明は、上記目的を達成するために、主観的な、かつ
曖昧な量を扱うことが可能なファジィ理論を導入し、経
験則・主観的要因の強い渋滞状態分類および渋滞状況表
現決定に対し、状態の度合いを数値化、ルール化するよ
うにしたものである。
曖昧な量を扱うことが可能なファジィ理論を導入し、経
験則・主観的要因の強い渋滞状態分類および渋滞状況表
現決定に対し、状態の度合いを数値化、ルール化するよ
うにしたものである。
作用
したがって、本発明によれば、交通情報提供メツセージ
作成に対し、上記方法を導入することにより、従来のよ
うな確定的な硬いシステム運用から人間の特性を考慮し
た柔らかなシステム運用の実現が可能になり、コンビー
ータがあたかも経験豊かな熟練運用者のように制御する
という効果を有することになる。
作成に対し、上記方法を導入することにより、従来のよ
うな確定的な硬いシステム運用から人間の特性を考慮し
た柔らかなシステム運用の実現が可能になり、コンビー
ータがあたかも経験豊かな熟練運用者のように制御する
という効果を有することになる。
実施例
第１図は路線上の各交差点間（事象点とよぶ）における
車両感知器設置例であり、１事象点に対して複数個の車
両感知器設置点が存在する。各車両感知器設置地点には
１個、または複数個の車両感知器が設置される。第１図
中の［ム］は車両感知器を、寸だ事象点の上流側の交差
点をダミーの車両感知器設置地点とし、「△」で表す。
車両感知器設置例であり、１事象点に対して複数個の車
両感知器設置点が存在する。各車両感知器設置地点には
１個、または複数個の車両感知器が設置される。第１図
中の［ム］は車両感知器を、寸だ事象点の上流側の交差
点をダミーの車両感知器設置地点とし、「△」で表す。
第２図は道路における渋滞状況の状態分類および渋滞指
標を示す。渋滞状況を「渋滞」「やや渋滞」「非渋滞」
の３分類し、渋滞指標は区間〔０１〕で表現する。第３
図・第４図は３分類した渋滞状況の各状態分類に対する
メンバシップ関数の１例である。本例では、直線による
メンバシップ関数の場合を示した。第５図は車両感知器
から占有率が得られた場合の各分類における渋滞指標で
ある。以上、第２図から第５図までが各車両感知５ へ
−／ 器設置地点における渋滞状況の分類・渋滞指標算出につ
いて示した図であり、この処理過程を次に述べる。
標を示す。渋滞状況を「渋滞」「やや渋滞」「非渋滞」
の３分類し、渋滞指標は区間〔０１〕で表現する。第３
図・第４図は３分類した渋滞状況の各状態分類に対する
メンバシップ関数の１例である。本例では、直線による
メンバシップ関数の場合を示した。第５図は車両感知器
から占有率が得られた場合の各分類における渋滞指標で
ある。以上、第２図から第５図までが各車両感知５ へ
−／ 器設置地点における渋滞状況の分類・渋滞指標算出につ
いて示した図であり、この処理過程を次に述べる。
感知器設置地点１に対し、車両感知器Ｊ（ｊＬ ２．
・） ノ占有率ヲ” （ｏ≦ｔ’ ≦１０ｏ）トｔ＋
す る。地点１における占有率は下式で表す。
・） ノ占有率ヲ” （ｏ≦ｔ’ ≦１０ｏ）トｔ＋
す る。地点１における占有率は下式で表す。
次に、ｔｌを用い、あらかじめ用意した渋滞状況分類別
のメンバシップ関数によって渋滞指標を算出する。渋滞
状況は前に述べたように３分類されており、各メンバシ
ップ関数は車両感知器設置地点ごとに、第３図・第４図
に示すようなＴＬｌ（ｔ’） 、ＴＭｉ （ｔ’）
、ＴＳｉ （ｔ’ ） Ｔ定義ｔル。
のメンバシップ関数によって渋滞指標を算出する。渋滞
状況は前に述べたように３分類されており、各メンバシ
ップ関数は車両感知器設置地点ごとに、第３図・第４図
に示すようなＴＬｌ（ｔ’） 、ＴＭｉ （ｔ’）
、ＴＳｉ （ｔ’ ） Ｔ定義ｔル。
車両感知器設置地点１から得られたｔ”に対して各々２
・、ｚ２．２・を求め、ｚ′を下式にもとづき算とこで ６ ヘ＝ノ ｚ、＝ＴＬｉ（ｔ） Ｚ２＝ＴＭｉ （Ｌ ） ｚ３−Ｔ３ｉ（ｉ） であり、Ｚｌを感知器設置地点ｌにおける渋滞指標と定
義する。Ｚ“の値は、０≦Ｚ゛≦１で示され、値が大き
いほど渋滞程度が高いことを意味する。
・、ｚ２．２・を求め、ｚ′を下式にもとづき算とこで ６ ヘ＝ノ ｚ、＝ＴＬｉ（ｔ） Ｚ２＝ＴＭｉ （Ｌ ） ｚ３−Ｔ３ｉ（ｉ） であり、Ｚｌを感知器設置地点ｌにおける渋滞指標と定
義する。Ｚ“の値は、０≦Ｚ゛≦１で示され、値が大き
いほど渋滞程度が高いことを意味する。
渋滞・非渋滞かを判別するにはある定数α’（０≦α≦
１）に対し、 Ｚ≧α ならば渋滞 ２〈α ならば非渋滞 とする。
１）に対し、 Ｚ≧α ならば渋滞 ２〈α ならば非渋滞 とする。
第６図は各感知器設置地点で渋滞判定した結果をもとに
、路線上での渋滞地点の連結方法を示した図である。図
中で１１」は渋滞地点、「０」は非渋滞地点を表す。路
線上で「渋滞」と判定された感知器設置地点に隣接した
感知器設置地点が「渋滞」と判定されている場合、双方
の地点間距離が一定値β以下であれば、２つの地点を連
結させる。この操作を繰シ返して「渋滞区間」をつくる
。事象点の上流地点は感７ ・・−７ 知器設置地点のダミーとして「渋滞」と設定しておく。
、路線上での渋滞地点の連結方法を示した図である。図
中で１１」は渋滞地点、「０」は非渋滞地点を表す。路
線上で「渋滞」と判定された感知器設置地点に隣接した
感知器設置地点が「渋滞」と判定されている場合、双方
の地点間距離が一定値β以下であれば、２つの地点を連
結させる。この操作を繰シ返して「渋滞区間」をつくる
。事象点の上流地点は感７ ・・−７ 知器設置地点のダミーとして「渋滞」と設定しておく。
なお、事象点間に車両通知器が存在しない場合、事象点
同士の連結は行わない。
同士の連結は行わない。
第７図は渋滞区間の補正方法を示したものである。すな
わち、路線上で渋滞区間１と渋滞区間３との間に非渋滞
区間２が存在する場合、下記の条件を満たせば、非渋滞
区間２を「渋滞区間」と判定し、連続した渋滞区間とみ
なす。渋滞区間１．３を「真の渋滞小区間」、渋滞区間
２を「補正渋滞小区間」、各渋滞小区間を連結してでき
た区間を改めて渋滞区間とよぶ。
わち、路線上で渋滞区間１と渋滞区間３との間に非渋滞
区間２が存在する場合、下記の条件を満たせば、非渋滞
区間２を「渋滞区間」と判定し、連続した渋滞区間とみ
なす。渋滞区間１．３を「真の渋滞小区間」、渋滞区間
２を「補正渋滞小区間」、各渋滞小区間を連結してでき
た区間を改めて渋滞区間とよぶ。
（１） Ｙ２＜ζ
（２） ｙｚ＜ｘｉかっｙｚ （Ｘ ｓただし、ｘｌ
、ｘ３、ｙｚはそれぞれ小区間１、小区間３、小区間２
の区間長とし、ζは判定基準値とする。
、ｘ３、ｙｚはそれぞれ小区間１、小区間３、小区間２
の区間長とし、ζは判定基準値とする。
第８図は、真の渋滞小区間と補正渋滞小区間とによって
渋滞区間長比率の算出方法を表しだ図である。渋滞区間
長比率ｒを次の式で定義する。
渋滞区間長比率の算出方法を表しだ図である。渋滞区間
長比率ｒを次の式で定義する。
ΣＸｚ
ただし、ｋは渋滞区間、ｘｌ、ｘ２、ｘ３は真の渋滞小
回間長、ｙｌ、ｙｚは補正渋滞小区間長、ｔは小区間を
意味する。この場合、ｐｘｔ＋Σｙｔが渋滞区間にの渋
滞長となシ、ｄｋで表す。
回間長、ｙｌ、ｙｚは補正渋滞小区間長、ｔは小区間を
意味する。この場合、ｐｘｔ＋Σｙｔが渋滞区間にの渋
滞長となシ、ｄｋで表す。
次に、渋滞区間ｌ（における各車両感知器設置地点１の
渋滞指標Ｚ′を用い、渋滞区間にの渋滞指標Ｓ、を で表す。ここで、ｗ、は車両感知器設置地点１に与えら
れた重み係数であり、 ）「］Ｗ量 −１ Ｗ１≧０ である。
渋滞指標Ｚ′を用い、渋滞区間にの渋滞指標Ｓ、を で表す。ここで、ｗ、は車両感知器設置地点１に与えら
れた重み係数であり、 ）「］Ｗ量 −１ Ｗ１≧０ である。
第９図・第１０図・第１１図は渋滞区間の表現方法を説
明した図である。渋滞区間の表現方法として「〜付近を
先頭に〜付近まで」「〜付近で」の２種類用意し、各感
知器設置地点の所属事象点をあり ・＼−７ らかしめ設定しておく。次に、渋滞区間の最下流感知器
設置地点を渋滞区間先頭地点、最上流感知器設置地点を
渋滞区間末尾地点とし、各々の感知器設置地点がいずれ
の事象点に属しているかを求めることにより渋滞区間の
先頭地点・末尾地点を決定する。第９図は「ｆｆｈ付近
を先頭にｍ２付近１で」、また第１０図・第１１図は「
ｍＲ付近で」と表現した例である。
明した図である。渋滞区間の表現方法として「〜付近を
先頭に〜付近まで」「〜付近で」の２種類用意し、各感
知器設置地点の所属事象点をあり ・＼−７ らかしめ設定しておく。次に、渋滞区間の最下流感知器
設置地点を渋滞区間先頭地点、最上流感知器設置地点を
渋滞区間末尾地点とし、各々の感知器設置地点がいずれ
の事象点に属しているかを求めることにより渋滞区間の
先頭地点・末尾地点を決定する。第９図は「ｆｆｈ付近
を先頭にｍ２付近１で」、また第１０図・第１１図は「
ｍＲ付近で」と表現した例である。
第１２図は各渋滞状況の適合度を説明した図である。先
に求めた渋滞区間長ｄ、・渋滞指標ｓｋ・渋滞区間長比
率ｒｋを用い、渋滞長は「渋滞が長い・中くらい・短い
」、渋滞指標は「高い・中くらい・低い」、渋滞長区間
比率は「高い・中くらい・低い」というように、各々の
状況を３つの状態に分類する。また、各々の状況分類に
対してメンバシップ関数を与え、入力値ｄｋ＊ ｓｋ−
ｒｋにしたがって適合度を決定する。各状況は以下の式
で決定する。
に求めた渋滞区間長ｄ、・渋滞指標ｓｋ・渋滞区間長比
率ｒｋを用い、渋滞長は「渋滞が長い・中くらい・短い
」、渋滞指標は「高い・中くらい・低い」、渋滞長区間
比率は「高い・中くらい・低い」というように、各々の
状況を３つの状態に分類する。また、各々の状況分類に
対してメンバシップ関数を与え、入力値ｄｋ＊ ｓｋ−
ｒｋにしたがって適合度を決定する。各状況は以下の式
で決定する。
ｐ” −ｍａｘ （ＤＬ（ｄｋ）、 ＤＭ（ｄｋ）、
ＤＳ（ｄｋ））ｐ２＝ｍａｘ （ＳＬ（ｓｋ）、 ＳＭ
（ｓｋ）＋ ５Ｓ（Ｓｋ））１０＝−； ｐ ＝ｍａｘ （ＲＬ（ｒす、 ＲＭ（ｒｋ）、 Ｒ
３（ｒｋ））ここでＤＬ （ｄｋ）・ＤＭ（ｄｋ）・Ｄ
Ｓ（ｄｋ）・、ＳＬ （Ｓｋ）・ＳＭ （Ｓ、）−Ｓ
Ｓ （Ｓｋ） 、ＲＬ（ｒ、）ＲＭ （ｒｋ）−Ｒ
３（、ｒｋ）は、それツレ渋滞長、渋滞指標、渋滞区間
長比率の犬・中・小に対する適合度である。この適合度
の最大値ｐ゛、ｐ２、ｐ。
ＤＳ（ｄｋ））ｐ２＝ｍａｘ （ＳＬ（ｓｋ）、 ＳＭ
（ｓｋ）＋ ５Ｓ（Ｓｋ））１０＝−； ｐ ＝ｍａｘ （ＲＬ（ｒす、 ＲＭ（ｒｋ）、 Ｒ
３（ｒｋ））ここでＤＬ （ｄｋ）・ＤＭ（ｄｋ）・Ｄ
Ｓ（ｄｋ）・、ＳＬ （Ｓｋ）・ＳＭ （Ｓ、）−Ｓ
Ｓ （Ｓｋ） 、ＲＬ（ｒ、）ＲＭ （ｒｋ）−Ｒ
３（、ｒｋ）は、それツレ渋滞長、渋滞指標、渋滞区間
長比率の犬・中・小に対する適合度である。この適合度
の最大値ｐ゛、ｐ２、ｐ。
を達成する状態分類を、その状況を代表とする状態とす
る。
る。
第１３図・第１４図は渋滞長の状態分類に対するメンバ
シップ関数の１例、第１５図・第１６図は渋滞指標の状
態分類に対するメンバシップ関数の１例、第１７図・第
１８図は渋滞区間長比率の状態分類に対するメンバシッ
プ関数の１例である。本例では、直線によるメンバシッ
プ関数の場合を示した。
シップ関数の１例、第１５図・第１６図は渋滞指標の状
態分類に対するメンバシップ関数の１例、第１７図・第
１８図は渋滞区間長比率の状態分類に対するメンバシッ
プ関数の１例である。本例では、直線によるメンバシッ
プ関数の場合を示した。
次に、第１９図に示した例のように渋滞長・渋滞指標・
渋滞区間長比率の各状況分類の組み合わせにしだがって
ルールを選択し、渋滞状況の表現を決定する。表現とし
て「ぎっしり渋滞しています」「渋滞しています」「断
続的に渋滞しています」［流れが悪くなっています」を
用意する。ルール１１・・−２ の記述は例えば、 「もし、渋滞が長く、かつ渋滞指標が中くらいで、かつ
渋滞区間長比率が低ければ、 μ≧μｒの場合、渋滞状況を「断続的に渋滞しています
」、 μ〈μ、の場合、渋滞状況を「流れが悪くなっています
」 と表現する。」 ということを意味する。ルールのなかでμはμ＝ｍｉｎ
（ｐ’、 ｐ２． ｐ３）により算出し、１］はル
ール、μ。はルールｈにおける基準値を表す。
渋滞区間長比率の各状況分類の組み合わせにしだがって
ルールを選択し、渋滞状況の表現を決定する。表現とし
て「ぎっしり渋滞しています」「渋滞しています」「断
続的に渋滞しています」［流れが悪くなっています」を
用意する。ルール１１・・−２ の記述は例えば、 「もし、渋滞が長く、かつ渋滞指標が中くらいで、かつ
渋滞区間長比率が低ければ、 μ≧μｒの場合、渋滞状況を「断続的に渋滞しています
」、 μ〈μ、の場合、渋滞状況を「流れが悪くなっています
」 と表現する。」 ということを意味する。ルールのなかでμはμ＝ｍｉｎ
（ｐ’、 ｐ２． ｐ３）により算出し、１］はル
ール、μ。はルールｈにおける基準値を表す。
第２０図は渋滞長の表現を示しだ図である。渋滞長はキ
ロ（ｋｍ）単位とし、「キロ以上」と表現する。ただし
、ｄ、（ｌｋｍの場合、および「流れが悪くなっていま
す」と表現された場合は渋滞長の表現を行わない。
ロ（ｋｍ）単位とし、「キロ以上」と表現する。ただし
、ｄ、（ｌｋｍの場合、および「流れが悪くなっていま
す」と表現された場合は渋滞長の表現を行わない。
第２１図は最終的な渋滞状況基本メツセージバタンであ
る。「 」の部分は語句が挿入され、［」の部分は省略
可能な語句である。第２２図は具体的な渋滞状況メソセ
ージ作成例である。
る。「 」の部分は語句が挿入され、［」の部分は省略
可能な語句である。第２２図は具体的な渋滞状況メソセ
ージ作成例である。
以上のように、コンピュータに本発明を組み込むことに
よって自動的に渋滞状況メツセージを編集することがで
きる。
よって自動的に渋滞状況メツセージを編集することがで
きる。
発明の効果
本発明は上記実施例より明らかなように、以下に示す効
果を有する。
果を有する。
（］）渋滞状況のように曖昧な、かつ主観の伴う量に対
し、ファジィ理論を導入することによシ、状態の度合い
の数値化が実現できる。
し、ファジィ理論を導入することによシ、状態の度合い
の数値化が実現できる。
（２）交通状況をファジィ理論により状態分類し、確定
できない曖昧な運用者の経験則をルールベース化するこ
とにより、さまざまに重なシ合つた交通状況をもとにし
た渋滞状況表現が可能となる。
できない曖昧な運用者の経験則をルールベース化するこ
とにより、さまざまに重なシ合つた交通状況をもとにし
た渋滞状況表現が可能となる。
（３）従来のように数値を用いた確定的な硬いシステム
運用から、主観・経験・曖昧さなど、人間のもつ特性を
考慮した柔らかなシステム運用ができ、コンピータがあ
たかも経験豊かな熟練運用者のごとく制御することが可
能となる。
運用から、主観・経験・曖昧さなど、人間のもつ特性を
考慮した柔らかなシステム運用ができ、コンピータがあ
たかも経験豊かな熟練運用者のごとく制御することが可
能となる。
１３ベーノ
第１図は路線上の各事象点間における車両感知器設置地
点例、第２図は渋滞状況の状態分類および渋滞指標例、
第３図・第４図はメンバシップ関数の１例、第５図は占
有率からの渋滞指標算出方法、第６図は渋滞地点連結方
法、第７図は渋滞区間補正方法、第８図は渋滞区間長比
率の算出方法、第９図・第１０図・第１１図は渋滞区間
の表現方法、第１２図は渋滞状況適合度の説明、第１３
図・第１４図は渋滞長の状態分類に対するメンバシップ
関数の１例、第１５図・第１６図は渋滞指標の状態分類
に対するメンバシップ関数の１例、第１７図・第１８図
は渋滞区間長比率の状態分類に対するメンバシップ関数
の１例、第１９図は渋滞状況表現に対するルールの１例
、第２０図は渋滞長表現方法である。第２１図は渋滞状
況基本メツセージバタン、第２２図は具体的な渋滞状況
メツセージ例である。 代理人の氏名 弁理士 粟 野 重 孝ほか１名回 派 回 回 派 囚 派
点例、第２図は渋滞状況の状態分類および渋滞指標例、
第３図・第４図はメンバシップ関数の１例、第５図は占
有率からの渋滞指標算出方法、第６図は渋滞地点連結方
法、第７図は渋滞区間補正方法、第８図は渋滞区間長比
率の算出方法、第９図・第１０図・第１１図は渋滞区間
の表現方法、第１２図は渋滞状況適合度の説明、第１３
図・第１４図は渋滞長の状態分類に対するメンバシップ
関数の１例、第１５図・第１６図は渋滞指標の状態分類
に対するメンバシップ関数の１例、第１７図・第１８図
は渋滞区間長比率の状態分類に対するメンバシップ関数
の１例、第１９図は渋滞状況表現に対するルールの１例
、第２０図は渋滞長表現方法である。第２１図は渋滞状
況基本メツセージバタン、第２２図は具体的な渋滞状況
メツセージ例である。 代理人の氏名 弁理士 粟 野 重 孝ほか１名回 派 回 回 派 囚 派
Claims (1)
- 道路上に設置された車両感知器から得られる占有率を変
数としたファジィ理論におけるメンバシップ関数により
道路の渋滞指標を算出し、車両感知器情報から渋滞長を
計測し、渋滞区間長と補正された渋滞区間長との比率か
ら渋滞区間長比率を出し、これら３つの交通状況パラメ
ータをメンバシップ関数によりそれぞれ３状態・大・中
・・小に分類して「１Ｆ−ＴＨＥＮ〜」ルールの前件部
に用い、後件部には渋滞状況表現を設定しておき、交通
状況の状態組み合わせに応じてファジィ理論により渋滞
状況表現を決定し、渋滞状況メッセージを自動的に編集
する渋滞状況メッセージ自動編集方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63169448A JP2523800B2 (ja) | 1988-07-07 | 1988-07-07 | 渋滞状況メッセ―ジ自動編集方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63169448A JP2523800B2 (ja) | 1988-07-07 | 1988-07-07 | 渋滞状況メッセ―ジ自動編集方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0218699A true JPH0218699A (ja) | 1990-01-22 |
| JP2523800B2 JP2523800B2 (ja) | 1996-08-14 |
Family
ID=15886790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63169448A Expired - Fee Related JP2523800B2 (ja) | 1988-07-07 | 1988-07-07 | 渋滞状況メッセ―ジ自動編集方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2523800B2 (ja) |
Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| JPH02136551A (ja) * | 1988-11-18 | 1990-05-25 | Mazda Motor Corp | エンジンの制御装置 |
| JPH064795A (ja) * | 1992-06-17 | 1994-01-14 | Hitachi Ltd | 交通状況監視方法と装置および交通流監視制御システム |
| KR100536322B1 (ko) * | 2000-11-10 | 2005-12-12 | 에스케이 주식회사 | 교통정보 전송방법 및 그 시스템 |
| JP2007263973A (ja) * | 2007-06-04 | 2007-10-11 | Toyota Motor Corp | 交通情報出力装置及び方法 |
| JP2009134529A (ja) * | 2007-11-30 | 2009-06-18 | Toyota Motor Corp | 交通情報作成方法及び交通情報作成装置 |
| JP2012137834A (ja) * | 2010-12-24 | 2012-07-19 | Zenrin Datacom Co Ltd | 渋滞情報生成装置、渋滞情報生成方法、及びプログラム |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN102592447B (zh) * | 2011-12-20 | 2014-01-29 | 浙江工业大学 | 一种基于fcm的区域路网的道路交通状态判别方法 |
Citations (5)
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| JPS62241002A (ja) * | 1986-04-11 | 1987-10-21 | Mitsubishi Electric Corp | オ−ト・チユ−ニング・コントロ−ラ |
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1988
- 1988-07-07 JP JP63169448A patent/JP2523800B2/ja not_active Expired - Fee Related
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