JPH11272983A

JPH11272983A - 経路計画装置，到着時間予測装置，走行記録保存装置および経路計画／到着時間予測システム

Info

Publication number: JPH11272983A
Application number: JP6967398A
Authority: JP
Inventors: Hirohisa Naito; 宏久内藤; Minoru Sekiguchi; 実関口; Kuniharu Takayama; 訓治高山
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-03-19
Filing date: 1998-03-19
Publication date: 1999-10-08

Abstract

(57)【要約】【課題】車の経路計画または到着時間の予測を行う装
置に関し，実際に通った車の走行記録を利用することに
より精度の高い経路計画または到着時間の予測を可能に
することを目的とする。【解決手段】走行記録保存装置10は，各種のセンサ11
と時計12から取得したデータを走行記録としてパスコス
トデータベース15に記録する。最適経路選択手段22また
は到着時間予測手段23は，経路計画または到着時間予測
の際に，実際に通過したパスについては，データ選択手
段21を介して走行記録保存装置10の走行記録を用いて経
路のコスト計算または通過時間の算出を行い，その結果
をユーザ提示手段25を介してユーザに提示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，車の走行中に集め
られるデータを蓄積する手段と，これを用いた経路計画
または到着時間予測を行う装置，特に，カーナビゲーシ
ョン，携帯端末，移動ロボット，交通情報サービスセン
タなどに応用できる装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】経路計画は，ダイクストラ法をもとにし
たものがほとんどである。ダイクストラ法は，点の集合
Ｖ，枝の集合Ｅからなる有向グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）にお
いて，点ｕから点ｖへの枝（ｕ，ｖ）の長さをｄ（ｕ，
ｖ）≧０とするとき，始点ｓから終点ｔへの最短経路を
求める方法である。

【０００３】ダイクストラ法で最適経路を求める場合
に，枝の長さｄの算出には，道路区間の長さだけでな
く，道路の種別，車線数や幅員，右左折回数なども用ら
れる。また，枝の長さに所要時間を用いる場合もある。

【０００４】一方，経路情報を管理するものとして，通
過した軌跡を保存するものがある。これは，ある一定時
間ごともしくは一定距離ごとに通過点をプロットするも
のである。交差点を右左折した場合には，自動的にその
交差点の中心に走行軌跡が記録，表示される。しかし，
これに時間やその他の属性を付加して保存し，データベ
ース化しているものはなく，また，この記録を次の経路
計画や到着予想時間等に役立てているものは見当たらな
い。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】経路計画において，所
要距離は，状況に依存せず不変なので探索の対象としや
すかった。一方，所要時間等は，状況に依存し可変なの
で探索の対象としにくい面がある。しかし，所要時間等
は，最適経路の決定や到着時間予測の重要な決定要因で
ある。

【０００６】従来，例えば車の経路計画において，経路
のコスト計算をする際に，どのような車であっても，ど
のユーザに対しても同じ計算式を用いて枝の長さを計算
していた。しかし，これを個々の車やユーザや周囲の状
況にあったものにすることで，より適切な経路の提案，
より精度のよい到着時刻の予想ができるようになると考
えられる。

【０００７】また，個々の車で収集し，蓄積できる走行
記録データは限られているが，例えばセンタ等で様々な
車からの走行記録を集中して蓄積したり，または，周囲
の状況の似た車同士で走行記録データを受け渡したりす
ることで，いろいろな属性を持つ様々な走行記録データ
をもとに，より的確で高精度の経路計画や到着時間予測
を可能にすることができると考えられる。

【０００８】本発明は，以上の点に鑑み，実際に行った
結果の記録（この場合には車の走行記録）を保管し，経
路のコスト計算において，この走行記録データを利用す
ることで，個々の状況にあわせた経路計画または到着時
間予測を高精度で行うことができるようにすることを目
的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は，前記目的を達
成するため，経路のコスト計算で用いる値（例えば，ダ
イクストラ法における枝の長さ）として，できるだけ車
が実際に走行した結果のデータを利用する。そのため
に，ある区間の車の走行結果を記録する走行記録保存装
置を持つ。車の走行記録としては，距離，通過時間，日
付，時間，時間帯，季節，天候等のデータを記録する。

【００１０】経路計画する際には，保存された走行記録
を利用してコスト計算することで，その車や運転するユ
ーザに適合した経路を計画することができ，また，到着
予定時間等をより正確に予測できるようになる。また，
現在の状況を細かく判定して，それに合う走行記録の様
々なデータを抽出し，経路計画や到着時間予測に利用す
ることで，より柔軟で正確な経路計画や到着時間予測が
できる。

【００１１】センタで多数の車からの情報を集め蓄積す
ることで，さらに正確な予想が可能になる。まず，簡単
に語句の説明をする。

【００１２】ノードとは，道路上のある一点をさし，通
常座標などで管理されているものである。パスとは，こ
のノード同士をつないだものであり，この区切り方は右
左折するごとや道路名（国道１号線，県道２０号など）
が変わるごとなど，いくつか考えられる。また，経路
は，このパスを複数結合したものと考える。最適経路
は，各パスのコストから得た全体のコストが一番小さい
ものを選択する。ここでコストとは，そのパスの距離，
通過時間，カーブの量，道路種別，車線数や幅員，右左
折回数などを複合した関数で表される。ここでは，説明
を簡単にするため，コストとして主に時間に着目した例
を説明するが，もちろんコストに時間以外の要素を加味
して本発明を実施することができる。

【００１３】図１は，本発明のブロック構成例を示す図
である。本発明は，実際の走行により取得した計測デー
タおよびこれらのデータをもとに取得したデータを走行
記録として保存する走行記録保存装置１０と，保存され
ている走行記録を用いて経路計画または到着時間予測の
処理を行う手段と，その処理結果をユーザに提示する手
段等からなる。

【００１４】センサ１１は，走行中の車の位置，動作状
態，周囲状況のデータを計測する手段である。センサ１
１は，例えば，温度計，湿度計，ＧＰＳ(Global Positi
oning System），ジャイロセンサなどである。

【００１５】入力処理手段１３は，ノード取得部１３
１，天候推測部１３２，時間属性取得部１３３を持つ。
入力処理手段１３は，センサ１１で計測したデータや車
の走行状態等の走行記録に，天候推測部１３２からの天
気情報，時間属性取得部１３３からの時間属性情報を付
加して，パスコストデータベース１５に格納する手段で
ある。

【００１６】ノード取得部１３１は，ＧＰＳ，ジャイロ
センサ等のセンサ１１による計測とマップマッチングの
技術によりパスのノードを判定する。天候推測部１３２
は，温度計，湿度計等のセンサ１１による計測データ
や，その他の種々のデータから天候を推測する。時間属
性取得部１３３は，時計１２の持つ情報から，時間帯，
日付，曜日，季節等の情報またはそれらの組み合わせを
取り出して，それらを走行記録に付加する時間属性情報
とする。

【００１７】時間計測手段１６は，ノード取得部１３１
から得たノード情報と，時計１２からの情報にもとづい
て，ノードごとの時刻を記録し，その記録からパスの始
点と終点の時刻を取り出し，その差からそのパスを通過
するのにかかった時間を算出して，パスコストデータベ
ース１５に格納する。

【００１８】データベース保守手段１７は，パスコスト
データベース１５に保存されたデータについて相対的な
信頼度を付加し，その情報によりデータの重要度，要／
不要を判断して，不必要な走行記録を削除する手段であ
る。

【００１９】データ選択手段２１は，最適経路選択手段
２２，到着時間予測手段２３，優先選択手段２４の各手
段からの指示により，パスコストデータベース１５から
所定のデータを抽出する手段である。

【００２０】最適経路選択手段２２は，対象となる経路
の経路案ごとにコスト計算を行い，最適経路を選択する
手段である。経路計画で，実際に通過したことがあるパ
スまたは属性が類似するパスについては，データ選択手
段２１から得たパスコストデータベース１５の走行記録
データを利用してコスト計算を行い，そうでないパスに
ついては距離および法定速度等からコスト計算を行い，
最適経路を選択する。

【００２１】到着時間予測手段２３は，対象となる経路
の到着時間を予測する手段である。この場合に，実際に
通過したことがあるパスまたは属性が類似するパスにつ
いては，データ選択手段２１から得たパスコストデータ
ベース１５の走行記録を利用して通過時間を取得し，そ
うでないパスについては距離および法定速度等から通過
時間の計算を行い，これらを合算して予測到着時間を算
出する。

【００２２】優先選択手段２４は，経路計画において，
今までに通ったことがある道を優先して選択するように
設定された場合には，データ選択手段２１から得たパス
コストデータベース１５の走行記録を利用し，実際に通
過したパスを優先的に選択して経路を作成し，今までに
通ったことがない道を優先して選択するように設定され
た場合には，データ選択手段２１から得たパスコストデ
ータベース１５の走行記録を利用し，実際に通過したパ
スが最短になるように選択して，すなわち，できるだけ
過去に通過したことのないパスを優先的に選択して経路
を作成する手段である。

【００２３】ユーザ提示手段２５は，最適経路選択手段
２２，到着時間予測手段２３，優先選択手段２４の各手
段の処理結果を，ディスプレイやスピーカーなどにより
ユーザに提示するユーザとのインタフェースである。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態とし
て，車の経路計画および到着時間予測において，ダイク
ストラ法を用いる場合について説明する。以下に説明す
る実施の形態では，コストについて特に通過時間に着目
する（時間以外は道路が変わらない限り固定である）も
のとする。通過時間だけを単独にコストと考えるのでは
なく，いろいろなデータを加味しても同様に本発明を実
施することができる。

【００２５】〔１〕走行記録保存装置図２および図３は，走行記録保存処理を説明する図であ
る。最初に，図２に従って，センサ１１および時計１２
の情報からパスの通過時間を算出し，パスコストデータ
ベース１５にコストとして保存する場合の処理を説明す
る。

【００２６】図１に示す入力処理手段１３のノード取得
部１３１は，ＧＰＳまたはジャイロセンサ等のセンサ１
１による計測とマップマッチング技術により，現在の位
置情報からパスのノードを判定し，時間計測手段１６
は，時計１２を参照して通過した各ノードごとの通過時
刻を記録する。さらに，時間計測手段１６は，各ノード
ごとの通過時刻を記録したデータからパスの始点と終点
の時刻を取り出し，その差からそのパスを通過するのに
かかった時間（通過時間）を算出する。

【００２７】例えば，ノードＸ（地点Ｘ）の通過時刻が
９：００，ノードＹ（地点Ｙ）の通過時刻が１０：４０
である場合には，これらの通過時刻からパスｘ（Ｘ−
Ｙ）の通過時間「１時間４０分」を算出して，それをパ
スｘのコストとする。このようにして得られた走行記録
をパスコストデータベース１５に挿入して保存し，次の
経路計画や到着時間予測に役立てる。

【００２８】また，図３に示すように，センサ１１また
は時計１２の情報から，天候，時間帯，日付，曜日，季
節等の情報を得て，これらの情報を走行記録に付加して
パスコストデータベース１５に保存するようにすれば，
さらに精度のよい経路計画や到着時間予測が可能にな
る。

【００２９】時間属性取得部１３３により，パスコスト
データベース１５に記録するための，時間帯，日付，曜
日，季節等の情報を取得する。これらの情報は通常の時
間を取得できる時計１２にもともと含まれている情報も
しくは容易に推定できる確率が高い情報であるので，そ
の情報を利用すれば簡単に取得できる。

【００３０】また，天候推測部１３２により，天気の情
報を推測する。これはセンサ１１として温度計，湿度計
等があれば，比較的簡単に判断できる。また，ワイパー
を動かしている，フォグランプを点灯しているなどの車
の操作状態も判断の材料になる。さらに，ブレーキの制
動状態を利用することでも状況を推測できる。また，通
信により外部から天気情報を取得してもよい。こうして
取得した天気情報も，上記の時間属性情報との組み合わ
せ，もしくは単独で走行記録へ付加してパスコストデー
タベース１５に記録する。

【００３１】具体的には，天気は，例えば湿度計からの
情報により「湿度が高ければ雨」，「湿度が普通であれ
ば曇り」，「湿度が低ければ晴れ」と推測することがで
きる。また，車の操作状態等から「ワイパーを動かして
いれば雨」，「フォグランプをつけていれば霧」，「ブ
レーキの制動状態が悪いときは雨」というように推測す
ることができる。

【００３２】〔２〕最適経路選択手段最適経路選択手段２２は，経路計画する際に，パスコス
トデータベース１５の情報をもとに，現在の状況におい
て対象となる経路に今までに通ったことがあるパスがあ
るかどうかを検索する。なお，現在の状況として，どの
属性やその組み合わせを選択するかは予め決定してお
く。

【００３３】通ったことがあるパスについては，パスコ
ストデータベース１５のデータを利用し，通ったことが
ないパスについては，類似のものがあるかどうかを調
べ，類似のものがあればそれを利用し，類似のものがな
いと判断すれば距離および法定速度等からコストを計算
して経路計画を行う。

【００３４】例えば，図４に示すパスコストデータベー
ス１５のデータのように，同じパスであっても，曜日や
時間帯によってコスト（通過時間）が違ってくる。その
ため，パスｘを月曜日の午前６時頃通る場合には，図４
の一番下のデータを用いて経路計画や到着時間予測を行
うようにする。

【００３５】このように，同じパスでも，時間帯，曜
日，天気などの状況の相違によって，コスト計算に使用
する値が違うことがあるので，できるだけそのときの状
況に合ったデータを用いる。こうすることによって，状
況に応じた最適経路の選択が可能になり，また予測到着
時間の推定の精度も増すことができる。

【００３６】図５は，最適経路選択処理のフローチャー
トである。最適経路選択手段２２は，特定の経路の各パ
スのコスト，つまりダイクストラ法における枝の長さを
計算する場合に，候補となる経路からパスを得て（Ｓ
１），そのパスを通ったことがあるかどうかを調べ（Ｓ
２），そのパスを通ったことがある場合にはパスコスト
データベース１５の値を参照してコストを計算し（Ｓ
３），そのパスを通ったことがない場合には，従来どお
りその道の距離および法定速度等をもとにコストを計算
する（Ｓ４）。そして，算出したコストをもとにダイク
ストラ法等の方法で最適経路を選択する（Ｓ５）。

【００３７】このように，過去に通ったことがある道に
ついてはパスコストデータベース１５のデータを使うこ
とで，その車やユーザに合ったより現実的で精度の高い
コストによる計算が可能になる。

【００３８】〔３〕到着時間予測手段到着時間予測手段２３は，到着時間を予測する際に，パ
スコストデータベース１５のデータをもとに，現在の状
況において今までに通ったことがあるパスがあるかどう
かを検索する。

【００３９】通ったことがあるパスについてはパスコス
トデータベース１５のデータを利用し，通ったことがな
いパスについては，類似のものがあるかどうかを調べ，
類似のものがあればそれを利用し，類似のものがないと
判断すれば距離および法定速度等から通過時間を計算し
て到着時間の予測を行う。

【００４０】図６は，到着時間予測処理のフローチャー
トである。到着時間予測手段２３は，まず，通過するパ
スを得て（Ｓ１１），そのパスを通ったことがあるかど
うかを調べ（Ｓ１２），そのパスを通ったことがある場
合にはパスコストデータベース１５の値を参照して通過
時間を取得し（Ｓ１３），そのパスを通ったことがない
場合には，その道の距離および法定速度等をもとに通過
時間を算出する（Ｓ１４）。算出した各パスの通過時間
を合計することでトータルの目的地までの通過時間を推
定し，予測到着時間を算出する（Ｓ１５）。

【００４１】図７に従って，到着時間予測の具体例を説
明する。始点ノードＡから終点ノードＥまでの経路のコ
スト（通過時間）を求めるものとする。ＡからＥまでの
経路のうち，パスａ（Ａ−Ｂ）とパスｂ（Ｃ−Ｄ）は以
前に通ったことがあり，パスＢ−ＣおよびパスＣ−Ｄに
ついては，まだ通ったことがない。このとき，通ったこ
とがあるパスＡ−Ｂ，Ｃ−Ｄに関してはパスコストデー
タベース１５から該当する値（コスト）を取り出し，通
ったことがないパスＢ−Ｃ，Ｄ−Ｅに関しては法定速度
からコストを算出する。

【００４２】図７に示すパスコストデータベース１５か
ら，パスａ（Ａ−Ｂ）のコストは３３分，パスｂ（Ｃ−
Ｄ）のコストは２時間１２分と求められ，パスＢ−Ｃ，
パスＤ−Ｅについては，法定速度から，それぞれ，２時
間，３０分と算出する。これらの値を合計して，この経
路のコストは，５時間１５分であることがわかる。予測
到着時間は，現在始点ノードＡにいるとすると，今から
５時間１５分後ということになる。

【００４３】なお，前述した経路計画では，出発地から
目的地までの所定の範囲内で取り得るすべての経路につ
いて，同様にコスト予測を行い，得られた各経路案のコ
ストをもとに最もコストの小さい最適経路を選択する。

【００４４】〔４〕優先選択手段従来のカーナビゲーションシステムでは，ユーザが経路
選択する際に選べる優先度の選択は，高速道路か有料道
路か一般道路かといったものがほとんどであった。ユー
ザが安心して運転できるように知っている道を通りたい
とか，新しい道を覚えるために知らない道を通りたいと
いったユーザの要求を満たすためには，通ったことがあ
る道または通ったことがない道を優先的に選択するとい
う選択手段があると便利である。

【００４５】そこで，優先選択手段２４は，図８に示す
ような選択画面により，ユーザが「通ったことがある
道」のメニュー項目を選択した場合には，パスコストデ
ータベース１５を用いて，目的地までの経路を形成する
すべてのパスに対して，過去に通った道の記録から今ま
でに通ったことがある道のり長さを合計し，すべての経
路計画の中で今まで通ったことがあるパスの合計の長さ
が一番長い経路の評価を高くして経路を選択する。

【００４６】逆に，ユーザの指示により「通ったことが
ない道」を優先する場合には，候補となる各経路につい
て同様に今まで通ったことがあるパスを合計し，それが
一番小さい経路の評価を高くして最適経路を選択する。

【００４７】図９は，優先選択処理のフローチャートで
ある。優先選択手段２４は，優先する道路の設定情報か
ら優先選択として「通ったことがある道」を得たら（Ｓ
２１），その経路を形成するすべてのパスに対して，パ
スコストデータベース１５と照らし合わせて，今までに
通ったことがあるパスの長さを合計し（Ｓ２２），すべ
ての経路計画の中で今までに通ったことがあるパスの長
さが最も長いものを選択する（Ｓ２３）。

【００４８】〔５〕パスコストデータベース保守手段走行記録は走行するたびに蓄積されるので，パスコスト
データベース１５のデータは膨大な量になる。このデー
タを有効に使うためには時間や信頼度をもとに管理し，
削除などをすることによって整理する必要がある。

【００４９】そのため，まずデータの鮮度を判別するた
め，データを取得した日時を記録しておき，取得日時が
古いものについては，周りの環境やユーザや車の特性が
変わっている可能性が高いので，例えば，データ取得日
から一定期間経過後に取り除くようにする。また，あま
り使わないデータは情報量を抑えるため削除する。

【００５０】次に，同じような条件でも実際かかった時
間が著しく違うデータは，何か違う要因があると考えら
れるので取り除く。逆に，類似したデータがたくさんあ
れば，そのデータは信頼性が高いと考えて，データの確
からしさなどを信頼度という指標で表す。信頼度の低い
ものは取り除く。例えば，同一のパスについてのコスト
が，「データ１．パスａ３２分」「データ２．パスａ２８分」「データ３．パスａ３６分」「データ４．パスａ５５分」となっている場合には，データ４のコストの値が，他の
データと比べて著しく違うので，データ４をパスコスト
データベース１５から削除する。

【００５１】また，一般にデータ量を減らさなければな
らない状態になった場合，このようなデータの鮮度や信
頼度が低いものから段階的に取り除くようにする。〔６〕別の実施の形態（１）一台の車で集められる走行データは限られているが，世
の中にあるすべての車の走行データを，例えば交通情報
センタなどに集中して蓄積できれば，ユーザは，時間
帯，曜日，日付，車の特性，ユーザの特性などの細かい
設定のもとで経路計画や到着時間予測のサービスを受け
ることができるようになる。

【００５２】図１０は，本発明をセンタ化して実現する
場合のブロック構成例を示す図である。各車３０は，セ
ンサ３１（図１のセンサ１１と同様）と，時計３２（図
１の時計１２と同様）と，センサ３１および時計３２か
ら得られる走行データをセンタ１００に送るための送受
信手段３３とを持ち，センタ１００の構成は，図１に示
す手段と同様のものに送受信手段１８を付加した構成に
なっている。

【００５３】センタ１００は，いろいろな車３０から，
送受信手段１８および送受信手段３３を介して，センサ
３１や時計３２のデータを集め，これに，時間帯や曜日
その他の時間属性情報，車やユーザの属性，交通状況な
どの様々な情報を付加してパスコストデータベース１５
に記録する。

【００５４】図１１は，センタと車の関係を示す図であ
る。例えば，ある車３０が，目的地点をセンタ１００に
送り経路情報や到着予想時刻を求めると，センタ１００
は，パスコストデータベース１５にある情報を使って車
３０に経路情報や到着予想時刻などの情報を送る。

【００５５】このセンタ１００から車３０に送る情報に
は，例えば・その車が通る経路情報の中で一番新しいデータをもと
に経路計画した最適経路の情報，・現在の日付や曜日，時間が同じデータを過去のデータ
から探し出し，そのデータをもとに作成した最適経路の
情報，・ユーザ情報（追い越しが多いなどの運転特性など）や
車情報（排気量やバスやトラックといった車種など）が
得られる場合には，そのデータをもとに類似のユーザ情
報，車情報のデータを探し出し，そのデータをもとに作
成した最適経路の情報，・現在その車がいる状態に一番近い交通状態（渋滞の状
況や交通量の分布など）をデータベースから探し出し，
その際にかかった時間をもとに算出した予測到着時間の
情報，などがある。

【００５６】〔７〕別の実施の形態（２）本発明で用いる走行記録は，場所や時間との関連性が高
いため，近隣で走行中の車同士でデータをやり取りする
と，有効なデータを効率よく利用できる。しかも，ユー
ザ自身が現在向かっている進行方向にある車のデータを
取得できれば有効なデータを取得できる可能性が高い。

【００５７】そこで，経路計画または到着時間予測をす
る際に，近隣の車，特にユーザ自身の進行方向を直前に
通った車が記録しているパスコストデータベース１５の
情報を検索するようにする。この近隣の車のパスコスト
データベース１５には，ユーザの状況にかなり近いデー
タが蓄積されている可能性が高いので，そのパスコスト
データベース１５から今から通る道のデータを取得し
て，経路探索や到着時間予測に役立てれば，より精度を
高くすることができる。

【００５８】データのやり取りは，携帯電話等の無線の
技術を使って行う。具体的には，経路計画または到着時
間予測において各パスのコストを計算する際に，周りの
車のパスコストデータベース１５にそのパスを通った走
行記録があるかどうかを検索しに行く。該当する走行記
録がある場合には，そのデータを利用して計算し，該当
する走行記録が複数ある場合には，ユーザ自身の条件に
一番合うデータを選択してそのデータを利用し計算す
る。該当するデータがない場合には，距離および法定速
度等をもとに計算し，これらを集計して経路計画や到着
時間予測に役立てる。

【００５９】このような実施の形態は，前述のセンタ化
したシステムの実施の形態に比べて，検索の対象となる
車のパスコストデータベース１５のデータの総情報量
が，センタのものより少ないので，検索が速くなるとい
う利点がある。しかも，ユーザ自身の目的地点への進行
方向にある車のパスコストデータベース１５には，条件
が類似する有効なデータが存在する確率が非常に高く，
このようなデータを取得できれば経路計画または到着時
間予測の有効性や精度も高くなる可能性が高いという利
点もある。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
経路計画または到着時間予測において，パスのコスト計
算のための，ダイクストラ法における枝の長さの計算
に，車で実際に走行した結果を利用する。そのために，
ノード間の車の走行結果を様々な属性とともにパスコス
トデータベースへ記録する。これにより，経路計画する
際は，その記録されたデータをもとにコスト計算するこ
とで，その車やユーザに合った経路を計画することがで
き，到着時間等をより正確に予測できるようになる。

【００６１】特に，走行結果とともにパスコストデータ
ベースに記録される様々な属性の情報から細かい状況を
判断し，それに合ったデータにより経路計画や到着時間
予測をすることで，より正確な経路計画や到着時間予測
ができる。

【００６２】また，パスコストデータベースをセンタに
設け，たくさんの車からの様々な状況に対する走行記録
データを数多く収集し蓄積することにより，ユーザが現
在置かれている状態に合ったものをその中から検索し
て，より正確な経路計画や到着時間予測が可能になる。

【００６３】また，走行記録は場所や時間に関連性が高
いため，近隣の車同士でのデータのやり取りを可能にす
ることで，有効なデータがさらに効率よく利用でき，有
効な経路計画や到着時間予測が可能になる。

【００６４】また，ユーザ個人で走行記録データを収集
して経路計画等に利用すれば，そのデータはユーザ自身
やユーザの車に適合したものになり，このデータを利用
するときには，すでにユーザにカスタマイズされたデー
タになっているので，ユーザに適した有効な経路計画や
到着時間予測が可能になる。

【００６５】このように，その車や状況にあった経路計
画や到着時間予測ができることでこれらの精度が増し，
今まで車では到着時間が読めないため不便だった部分が
解消される。

【００６６】パスコストデータベースのセンタ化によ
り，いろいろな車からの走行結果を集めることで，経路
計画や到着時間予測だけではなく，例えば法定制限速度
の見直し，交通流の制御など，種々の交通情報サービス
の提供に応用することができる。また，対象とするユー
ザとして，個人ユーザ以外にも，タクシー会社，配送会
社，バス会社などにも利用可能であり，効率的な運営が
可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のブロック構成例を示す図である。

【図２】走行記録保存処理の説明をする図である。

【図３】走行記録保存処理の説明をする図である。

【図４】同一パスにおいてコストの異なる走行記録の例
を示す図である。

【図５】最適経路選択処理のフローチャートである。

【図６】到着時間予測処理のフローチャートである。

【図７】到着時間予測の例を説明をする図である。

【図８】優先選択処理に用いる画面の例を示す図であ
る。

【図９】優先選択処理のフローチャートである。

【図１０】別の実施の形態におけるブロック構成例を示
す図である。

【図１１】センタと車の関係を説明する図である。

【符号の説明】

１０走行記録保存装置１１センサ（温度計，湿度計，ＧＰＳ，ジャイロ等）１２時計１３入力処理手段１３１ノード取得部１３２天候推測部１３３時間属性取得部１５パスコストデータベース１６時間計測手段１７データベース保守手段２１データ選択手段２２最適経路選択手段２３到着時間予測手段２４優先選択手段２５ユーザ提示手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ある地点から他の地点までのノードとパ
スによって定義されるいくつかの経路のうち最適な経路
を選択する経路計画装置において，ノードごとに分けた
パスに対して，実際にそのパスを通過したときにかかっ
た時間情報を含む走行記録を保存する走行記録保存手段
と，経路計画する際に通ったことがあるパスを利用する
場合に，そのパスについては前記走行記録保存手段に保
存してある情報を利用してコストを計算し，全体のコス
トが最小となる経路を選択する最適経路選択手段とを備
えることを特徴とする経路計画装置。
【請求項２】ある地点から他の地点までのノードとパ
スによって定義される経路の走行時間を予測する到着時
間予測装置において，ノードごとに分けたパスに対し
て，実際にそのパスを通過したときにかかった時間情報
を含む走行記録を保存する走行記録保存手段と，走行時
間を予測しようとする経路が前記走行記録保存手段に走
行記録が保存されているパスを含む場合に，そのパスの
走行記録を利用して必要時間を計算する到着時間予測手
段とを備えることを特徴とする到着時間予測装置。
【請求項３】ノードとパスによって定義される経路の
走行記録を蓄積し，保存する走行記録保存装置であっ
て，現在地点を求めるためのセンサと，現在時刻を得る
ための時計と，前記センサによる計測結果もとにパスの
ノードを判定し，そのノードごとの通過時刻を記録し，
そのデータからパスの始点と終点の時刻を取り出して，
その差からそのパスを通過するのにかかった時間を算出
し，その時間情報をパスごとの走行記録として保存する
手段とを備えることを特徴とする走行記録保存装置。
【請求項４】請求項３記載の走行記録保存装置におい
て，前記保存する手段は，各パスの走行記録として，そ
の時間帯，日付，曜日，季節もしくは天気情報，または
これらの複数を組み合わせた情報を，前記時間情報とと
もに保存することを特徴とする走行記録保存装置。
【請求項５】請求項３記載の走行記録保存装置におい
て，保存した走行記録の鮮度または信頼度に基づき，鮮
度または信頼度の低い走行記録を自動削除する手段を備
えることを特徴とする走行記録保存装置。
【請求項６】ある地点から他の地点までのノードとパ
スによって定義されるいくつかの経路のうち最適な経路
を選択する経路計画装置において，ノードごとに分けた
パスに対して，実際に通過したパスの走行記録を保存す
る走行記録保存手段と，経路計画する際に今まで通った
ことがある道を優先するという設定または今まで通った
ことがない道を優先するという設定を行うための手段
と，前記設定および前記保存された走行記録に基づき，
前記走行記録中に存在するパスまたは前記走行記録中に
存在しないパスを優先的に選択する最適経路選択手段と
を備えることを特徴とする経路計画装置。
【請求項７】複数の移動体と，これらの移動体との通
信が可能な情報センタとからなり，ある地点から他の地
点までの最適経路を選択する，または経路の走行時間を
予測する経路計画／到着時間予測システムであって，前
記移動体は，走行情報を前記情報センタへ送信する手段
と，目的地点の情報を前記情報センタへ送信する手段
と，目的地点への経路情報または目的地点への予測到着
時間情報を，前記情報センタから受信する手段とを備
え，前記情報センタは，前記移動体から受信した走行情
報を保存する手段と，前記移動体から目的地点の情報を
受信した場合に，前記保存した走行情報を用いてコスト
計算により最適経路の選択または目的地への到着時間の
予測を行う手段と，選択した最適経路の経路情報または
目的地への予測到着時間情報を前記移動体へ送信する手
段とを備えることを特徴とする経路計画／到着時間予測
システム。
【請求項８】複数の移動体を有し，ある地点から他の
地点までのノードとパスによって定義される経路を選択
する，または経路の走行時間を予測する経路計画／到着
時間予測システムであって，前記移動体は，ノードごと
に分けたパスに対して，実際にそのパスを通過したとき
にかかった時間情報を含む走行記録を保存する走行記録
保存手段と，前記走行記録を他の移動体との間で送受信
する手段と，目的地までの最適経路の選択または目的地
への到着時間の予測を行う際に，前記走行記録保存手段
が保存する走行記録もしくは他の移動体から受信した走
行記録またはそれらの双方を用いてコスト計算または時
間計算を行い，最適経路の選択または目的地への到着時
間の予測を行う手段とを備えることを特徴とする経路計
画／到着時間予測システム。