WO2004061394A1

WO2004061394A1 - 交通情報提供システム、交通情報表現方法及び装置

Info

Publication number: WO2004061394A1
Application number: PCT/JP2003/017052
Authority: WO
Inventors: Shinya Adachi; Rie Ikeda
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date: 2002-12-27
Filing date: 2003-12-26
Publication date: 2004-07-22
Also published as: KR20050084501A; AU2003296171A1; US20060082472A1; EP1577643A1; CA2511878A1

Abstract

本発明は、交通情報の信頼性や優位性が定量的に分かるように交通情報を提示できる交通情報表示方法を提供する。また、「不明」区間を明確に受信側に伝えることができる交通情報提供システムを提供する。本発明では、交通情報の状態量を、対象道路を区切って設定した標本化点のそれぞれの状態量で表現し、この交通情報の状態量と、この状態量の信頼度を多段階で表示するグレースケール情報とで交通情報を表現している。そのため、ユーザは、交通情報がどの程度の信頼度を有しているかが分かり、交通情報を正しく評価することができる。また、この交通情報を用いて高精度の経路探索を実行したり、交通情報を適正料金で提供したりすることができる。さらに、交通情報として、対象道路を区切って設定した距離量子化単位の各々における交通情報の状態量と、その状態量の有効または無効を表すマスクビット情報とを提供する交通情報提供装置と、この交通情報を受信し、マスクビット情報を用いて有効な状態量を再現する交通情報利用装置とを設けている。この交通情報提供システムでは、受信側が、マスクビット情報に基づいて、楕円で囲んだ「不明」区間を明確に知ることができる。

Description

明細書交通情報提供システム、交通情報表現方法及び装置く技術分野〉

本発明は、渋滞状況や旅行時間などの交通情報を提供するシステムと、交通情報の表現方法と、システムを構成する装置に関し、特に、交通情報をデータ化して提供するときに、情報内容の正確な伝達を可能にするものである。

さらに本発明は、道路交通情報や経路情報等の道路に関係する各種情報を表現する表現方法と、その情報を生成 ·表示 ·利用するシステムと、システムを構成する装置に関し、特に、情報の信頼性や優位性等を表示できるようにしたものでめる。

<背景技術 >

現在、カーナビなどに道路交通情報提供サービスを実施している V I CS (道路交通情報通信システム）は、道路交通情報を収集 .編集し、 FM多重放送ゃビ一コンを通じて、渋滞情報や、所要時間を表す旅行時間情報などの交通混雑情報を伝送している。

現行の V I C S情報では、交通の現在情報が次のように表現される。

交通の混雑状況は、渋滞（一般道： 10 k mZh ·高速道：≤ 20 k h) 、混雑（一般道： 10~20 km/h '高速道： 20〜40 km/h) 、閑散（一般道：≥ 20 km/h ■高速道：≥40 km/h) の 3段階に区分し、また、車両感知機の故障などで情報収集ができない場合には「不明」と表示している。

渋滞状況を表す渋滞情報は、 V I C Sリンク (V I C Sで用いられている位置情報識別子）全体が同一混雑状況の場合、

「V I C Sリンク番号 +状態（渋滞 Z混雑/閑散/不明）」

と表示され、また、リンク内の一部だけが渋滞しているときは、「V I C sリンク番号 +渋滞先頭距離（リンク始端からの距離） +渋滞末尾距離（リンク始端からの距離） +状態（渋滞）」

と表示される。この場合、渋滞がリンク始端から始まるときには、渋滞先頭距離が O xff と表示される。また、リンク内に異なる混雑状態が共存する場合は、各混雑状況がこの方法でそれぞれ記述される。

また、各リンクの旅行時間を表すリンク旅行時間情報は、

「V I C Sリンク番号 +旅行時間」

と表示される。

また、交通状況の今後の変化傾向を表す予測情報として、「増加傾向低減傾向ノ変化なしノ不明」の 4状態を表す増減傾向フラグが、現在情報に付して表示される。

V I C S交通情報は、リンク番号で道路を特定して交通情報を表示しており、この交通情報の受信側は、リンク番号に基づいて自己の地図における該当する道路の交通状況を把握している。し力、し、送信側 ·受信側がリンク番号やノード番号を共有して地図上の位置を特定する方式は、道路の新設や変更がある度にリンク番号やノード番号を新設したり、修正したりする必要があり、それに伴い、各社のデジタル地図のデータも更新しなければならないため、そのメンテナンスに多大な社会的コストが掛かることになる。

こうした点を改善し、道路位置を V I C Sリンク番号に依存せずに伝達できるようにするため、本発明の発明者は、送信側が、道路形状の上に複数のノードを任意に設定して、このノードの位置をデータ列で表した「形状ベクトルデータ列」を伝送し、受信側が、その形状ベクトルデータ列を用いてマップマッチングを行い、デジタル地図上の道路を特定する方式を提案している（特許文献 1 (特開 2 0 0 1 - 4 1 7 5 7号公報）、及び特許文献 2 (特開 2 0 0 1 - 6 6 1 4 6 号公報））。

また、こうした考え方をさらに発展させ、道路に沿って変化する交通情報の状態量をデータ列で表す交通情報の提示方法についても提案している。

この方法では、交通情報を次のように生成する。まず、図 23 (a) に示すように、距離 Xmの形状ベクトル（道路）を基準ノードから単位区画長の長さ（例： 50〜500m) で等間隔に区切って標本化し、図 23 (b) に示すように、各標本化点を通過する車両の平均速度を求める。図

23 (b) では、標本化によって設定した量子化単位を表すコマの中に、求めた速度の値を示している。なお、この場合、平均速度の代わりに、標本化点間隔を通過する車両の平均旅行時間や渋滞ランクを求めても良い。

次に、この速度データのデータ列を圧縮符号化して、この交通情報を送信する際のデータ量を削減する。圧縮符号化には、可変長符号化（ハフマン Z算術符号 /シャノン .ファノ等）やウェーブレット変換（DWT) 等の手法を用いることができる。

符号化した交通情報は、図 24 (a) 〜図 24 (b) に示すように、対象道路の道路形状を表す形状ベクトルデータ列情報（図 24 (a) ) とともに送信する。この交通情報のデータ（図 24 (b) ) には、交通情報の符号化データの他に、形状べクトルデータ列情報と関連付けて対象道路区間を特定する情報や、量子化単位の数、単位区間長の長さ、符号化方式等の情報が含まれる。

一方、これらの情報を受信した受信側では、符号ィヒされた形状ベクトルデータを復号化し、自己のデジタル地図データに対するマップマツチングを行って対象道路区間を自己の地図上で特定し、符号化された交通情報を復号化して、対象道路区間の交通情報を再現する。

また、特許文献 3 (特願 2002 - 89069号）では、こうした考え方をさらに発展させ、道路に沿って変化する交通情報の状態量をデータ列で表す交通情報の提示方法を提案している。

この方法では、交通情報を次のように生成する。

まず、図 34 (a) に示すように、距離 Xmの形状ベクトル（道路）を基準ノードから単位区画長の長さ（例： 50〜500m) で等間隔に区切って標本化し、図 34 (b) に示すように、各標本化点を通過する車両の平均速度を求める。図

34 (b) では、標本化によって設定した量子化単位を表すコマの中に、求めた速度の値を示している。なお、この場合、平均速度の代わりに、標本化点間隔を通過する車両の平均旅行時間や渋滞ランクを求めても良い。次に、この速度の値を、図 35の交通情報量子化テーブルを用いて量子化量に変換する。この交通情報量子化テーブルでは、ユーザが渋滞時の詳しい情報を求めていることから、速度が 10 kmZh未満の場合、 1 km/hの刻みで量子化量が増加し、速度が 10〜19 km/hの範囲では 2 kmZhの刻みで量子化量が増加し、速度が 20〜49 km/hの範囲では 5 k mZhの刻みで量子化量が増加し、速度が 50 km/h以上の範囲では 10 kmZhの刻みで量子化量が増加するように設定している。この交通情報量子化テーブルを用いて量子化した値を図 34 (c) に示している。

次に、量子化した値を統計予測値からの差分で表現する。ここでは、着目する量子化単位の量子化した速度 Vnに対し、上流側の量子化単位の量子化した速度 Vn- 1を統計予測値 Sとして、（Vn ― Vn-l) により差分を算出する。算出結果を図 34 (d) に示している。

このように、量子化した速度を統計予測値からの差分で表現した場合には、隣り合う量子化単位の交通状況は似通っているため、 ±0周辺の値の発生頻度が高くなる。

こうした処理を施したデータに対して可変長符号化を実施する。即ち、過去の交通情報を分析して、図 36に示すような、交通情報の統計予測値差分を符号化するための符号表を作成し、この符号表を用いて図 34 (d) の値を符号化する。例えば、 + 2は "1111000" と符号化され、一 2は "1111001" と符号化される。また、 00000のように 0が連続する場合は " 100" と符号化される。

このように、交通情報を量子化し、統計予測差分値に変換して ±0周辺の値の発生頻度を高めることにより、可変長符号化（ハフマン/算術符号シャノン - ファノ等）や連長圧縮（ランレングス符号化）によるデータ圧縮の効果が向上する。特に、渋滞情報を、従来のように 4段階のランクで表示する場合には、多くの量子化単位における統計予測値差分が 0になるため、連長圧縮による効果が極めて高くなる。

こうして符号化された交通情報は、図 37 (a) 〜図 37 (b) に示すように、道路形状を表す形状ベクトルデータ列情報（図 37 (a) ) とともに、図 37

(b) のデータ構造のデータに成形されて送信される。また、これらの情報の他に、形状べクトルの符号表や、交通情報量子化テーブル（図 35) 、交通情報の統計予測差分値の符号表（図 36) などが同時に、あるいは別ルートで、送信される。

一方、これらの情報を受信した受信側では、各交通情報提供区間の形状べタトルを復号化した後、自己のデジタル地図データに対するマップマッチングを行つて対象道路区間を自己の地図上で特定し、この対象道路区間の交通情報を、符号表を参照して複号化する。

こうすることで、受信側は、道路に沿って変化する交通情報（基準ノードからの距離の関数で表された交通情報）を再生することができる。

また、道路に沿って変化する交通情報の状態量（図 34 (b) ) は、それを周波数成分の異なる幾つかの波形に変換し、各周波数の係数値を提供した場合でも、受信側では、交通情報の状態量を再生することができる。

この周波数成分への変換には、 FFT (高速フーリエ変換）、 DCT (離散コサイン変換）、 DWT (離散ウェーブレット変換）等の手法を用いることができる。例えば、フーリエ変換では、複素関数 f で表した有限個の離散値（状態量）から、数 1 (フーリエ変換）によりフーリエ係数 C(k)を得ることができる。

C(k)= (1/n) ∑ f (j) - ω-jk (k = 0 1 2 n— 1) (∑は j =0から n— 1まで加算）（数 1) 逆に、 C(k)が与えられれば、数 2 (逆フーリエ変換）により離散値（状態量）を得ることができる。

f ( j) =∑ C (k) - ω jk ( j = 0、 1、 2、 -、 n— 1 )

(∑ は k = 0から n— 1まで加算）（数 2) 交通情報の提供側は、交通情報の状態量（図 34 (b) ) を、数 1を用いて n (=2N) 個の係数に変換し、この係数を量子化する。この量子化による値は、低周波の係数は 1で除算し、高周波の係数ほど、大きい値で除算した後、小数点以下を四捨五入して求める。量子化後の値は可変長符号化で圧縮して送信する。この場合、交通情報のデータ構造は図 38のようになる。

この交通情報を受信した受信側は、係数を復号化 .逆量子化した後、数 2を用いて交通情報の状態量を再生する。このように、交通情報を周波数成分の係数に変換して送信する場合は、量子化の際に除算する値を調整すれば、「情報量は多いが、交通情報を正確に再現できる送信データ」から「情報量は少ないが、交通情報の再現精度は低いデータ」まで得ることができる。また、低周波の係数の情報から高周波の係数の情報の順に階層的に送信するようにすれば、通信速度が遅くても、受信側は、全データを受信する前に、低周波の係数の情報を得た段階で、どんな画像であるかが、ほぼ判別できるので、早い段階で、その交通情報が「必要か否か」を判断し、不要であれば読み飛ばすことが可能になる。

し力し、交通状況は時間と共に変化する'ため、交通状況を計測した時点から時間が経過する程、交通情報の信頼性が低下する。また、交通状況を計測するために設置されている感知器（超音波車両センサ、ループコイルセンサ、画像センサ等）の設置密度が高い道路では、交通状況を高い精度で計測できるが、感知器の設置密度が低い道路では、交通状況の計測精度が低下し、交通情報の信頼性も低下する。

このように、交通情報の信頼性は一様でなく、時間や場所によって違っている

1S 交通情報と共に、その交通情報の信頼性を示す情報を提示するサービスは、これまで行われていない。

そのため、ユーザは、交通情報を正しく評価することが難しく、提供された交通情報が実際と違っている場面に遭遇すると、交通情報全般に対して無用な不信感を抱いたりすることになる。

また、ユーザは、普段通勤等に利用している道路の自然渋滞については経験的に理解しており、「車の流れがどの程度であり、渋滞を抜けるのに何分掛かる力 M を予想できるが、事故や工事に伴う突発渋滞では、その予想がつかない。そのため、「ユーザが知る普段の混み具合と比べて、混んでいるか空いているか」を示す情報や「混雑が増加する状況か、解消する状況か」を示す情報は、ユーザが経路選択を行う上で極めて役立つ情報となる。

V I C Sでは、突発的な事象を知らせるために「事象情報」を提供している。これは「事故」「工事」「規制 (車線規制や通行止め等）」「道路の異常 (陥没 - 水没 ·周辺施設（木や建物）の倒壌等による道路閉塞など)」「天候 (特に降雪や路面凍結）」等々を表現しており、このような情報を入手したドライバ一は、その道路を避けるような経路選択を行うことができる。

しかし、この事象情報は、センサでの情報収集が困難であり、そのため一般的には、センターに電話等で寄せられた情報に基づいて、センターの操作者がマ- ュアルで入力し、削除しているが、その情報の真偽の確認や、情報の人手による管理に手間が掛かるため、影響が大きな、ごく一部の情報しか入力 ·提供されていないのが実情である。

また、従来の多くのカーナビゲーシヨン装置には、受信した渋滞情報を加味して経路探索を行う機能が搭載されており、また、センターに出発地と目的地との情報を送ると、経路探索を実施したセンターから目的地までの推奨経路の情報が送られて来るサービスも行われている。これらの経路探索では、渋滞情報に基づいて変更されたリンクコストを用いて、推奨経路を算出しているが、渋滞情報の信頼性が不明であると、経路探索の結果にも悪影響を及ぼすことになる。

また、リンクコストのみから算出した最短所要時間の経路は、ドライバー当人にとつては必ずしも望ましい経路と言えない場合がある。一般的なドライバーの心理としては、最短所要時間のルートに比べて、あまり時間差が無いのであれば、勝手を知った、通り慣れたルートの方を使いたいと思い、逆に、その時間差が大きければ、最短所要時間のルートを使いたいと思う。しかし、こうした意向に沿つてドライバーが経路を選択するためには、探索結果のルートと通り慣れたルートとを対比した付加情報を必要とするが、従来の経路探索では、こうした付加情報は提供されない。

また、今後、交通情報を有料で提供するサービスが出現するものと見られているが、信頼性の低い交通情報に対して信頼性の高い交通情報と同額の料金を課金するのではユーザの理解が得られない。

さらに、従来の交通情報の表現方法では、車両感知器の故障や、情報が存在しないために生じる「不明」の区間を、情報の精度を落とさずに適切に表現することが難しいという問題点がある。

「不明」の表現には、ある値を「交通情報無効」と定義する方法もあるが、交通情報に対し、圧縮率が高い不可逆圧縮を行うと、「不明」区間の値が「交通情報無効」の値から変化してしまう。例えば、量子化した交通状態量を統計予測値からの差分で表現する場合である。このとき、着目する量子化単位の値 Vnに対し、上流側の量子化単位の値 Vn-1を統計予測値 Sとして、（Vn — Vn- 1) により差分を算出することにすると、「不明」区間の値が「交通情報無効」の値から変ィ匕してしまう。

また、交通情報の状態量を周波数成分の係数で伝える場合は、周波数成分への変換 '逆変換により、「不明」区間の値と、その前後の区間の値とが平滑化されたり、近似値に変わったりするため、「不明」区間の値が「交通情報無効」の値からずれたり、また、「不明」区間の前や後の区間の値が「不明」区間の値に引き連られて変化したりする。また、ありえない大きな値で「無効」を表現すると、ダイナミックレンジが大きくなり、全体の誤差が大きくなる。

<発明の開示 >

本発明は、こうした従来の問題点を解決するものであり、交通情報や経路情報を、その情報の信頼性や優位性等の属性とともに表現する表現方法を提供し、また、その属性情報を有する交通情報や経路情報を、生成し、表示し、利用する装置及びシステムを提供することを目的としている。

さらに本発明は、「不明」区間を明確に受信側に伝えることができる交通情報提供システムと、交通情報の表現方法と、システムを構成する装置とを提供することを目的としている。

そこで、本発明では、交通情報や経路情報等の道路関係情報を、その情報の属性を多段階で表示するグレースケール情報と共に表現するようにしている。

ここで、グレースケール情報とは、提供する交通情報や経路情報等の道路関係情報に対し、その情報がもつ某かの特徴や、情報の利用者がより的確に判断するための某かの補助情報を、 2以上の複数段階で表現したものである。

ユーザは、このグレースケール情報により、提供された交通情報の信頼性や、提供された経路情報の優位性を理解することができる。

本発明では、このダレスケール情報により、交通情報の状態量の信頼性を多段階で表示するようにしている。そのため、ユーザは、交通情報がどの程度の信頼度を有しているかが分かり、交通情報を正しく評価することができる。

また、本発明では、このグレースケール情報により、交通情報の状態量の平常時との差異を多段階で表示するようにしている。

そのため、ユーザは、日々発生している定常的な交通状態であるのか、突発的な、予測不能な状態が発生しているのかを、判断することができる。

また、本発明では、このグレースケール情報により、交通情報の状態量の変化状況を多段階で表示するようにしている。

そのため、ユーザは、渋滞等が増える傾向にあるのか、減少する傾向にあるのかを理解することができる。

また、本発明では、このグレースケール情報により、比較対照経路に対する旅行時間最短経路の優位性を多段階で表示するようにしている。

そのため、ユーザは、この旅行時間最短経路の情報が提供された場合に、優位性が高い区間では、その旅行時間最短経路を利用し、優位性が低い区間では、普段利用している、勝手知った道路を利用する、と言った選択が可能になる。また、本発明では、端末装置に、交通情報の状態量と状態量の属性を多段階で表示するグレースケール情報とを受信する受信手段と、交通情報の状態量をグレ一スケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを設けている。

そのため、ユーザは、端末装置の表示から、交通情報の信頼度や、予測不能な交通状態の発生等を知ることができる。

また、本発明では、端末装置に、現在地及び目的地の情報を送信する送信手段と、経路情報と経路情報の優位性を多段階で表示するグレースケール情報とを受信する受信手段と、経路情報をグレースケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを設けている。

この端末装置では、現在地及び目的地の情報を送って、経路情報の提供を受けることができ、ユーザは、提供された経路情報に従うか否かを経路情報の優位性に基づいて決めることができる。

また、本発明では、端末装置に、交通情報を受信する受信手段と、この交通情報を参照して現在地から目的地までの旅行時間最短経路を算出するルート計算手段と、旅行時間最短経路の優位性を多段階で表示するグレースケール情報を生成する属性情報計算手段と、旅行時間最短経路をグレースケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを設けている。

この端末装置では、交通情報を受信して、目的地までの経路情報とグレースケール情報とを自ら生成することができる。

また、本発明では、経路情報計算装置に、交通情報の状態量に基づいてリンクの動的リンクコストを計算する動的リンクコスト計算手段と、リンクの静的リンクコストを提供する静的リンクコスト提供手段と、交通情報の状態量の信頼度を多段階で表すグレースケール情報に基づいて、動的リンクコストと静的リンクコストとの配分比率を変え、経路計算に用いるリンクコストを生成するリンクコスト決定手段とを設けている。

この経路情報計算装置は、リンクコストを適正に設定することができるため、高い精度で経路探索を行うことができる。

また、本発明では、交通情報として、交通情報の状態量と、その状態量の信頼度を多段階で表示するグレースケール情報とを保持し、このグレースケール情報が付加された交通情報を提供する交通情報提供装置と、交通情報提供装置から交通情報の提供を受けるクライアント装置とで交通情報提供システムを構成し、交通情報提供装置が、クライアント装置に提供する交通情報の価値を、交通情報に付加されたグレースケール情報に応じて設定するようにしている。

このシステムでは、交通情報の精度が高ければ情報料は高くなり、精度が低いほど安くなる、という、理にかなつた料金体系となる。

また、本発明の交通情報提供システムでは、交通情報として、対象道路を区切つて設定した標本化点の各々における交通情報の状態量と、その状態量の有効または無効を表すマスクビット情報とを提供する交通情報提供装置と、この交通情報を受信し、マスクビット情報を用いて有効な状態量を再現する交通情報利用装置とを設けている。

そのため、受信側は、マスクビット情報に基づいて「不明」区間を明確に知ることができる。さらに、本発明では、交通情報提供装置に、道路に沿って変化する交通情報の状態量を、対象道路を区切って設定した標本化点の値の配列に変換し、且つ、この標本化点の値の有効または無効を表すマスクビット情報の配列を生成する交通情報変換部と、交通情報変換部が交通情報の状態量から生成したデータ及びマスクビット情報のデータを符号化する符号化処理部と、符号化処理部が符号化したデータを送信する情報送信部とを設けている。

また、交通情報利用装置には、交通情報提供装置から、対象道路の交通情報の状態量に関する符号化されたデータと、その状態量の有効または無効を表すマスクビット情報の符号化されたデータと、対象道路を特定する道路区間参照データとを受信する情報受信部と、符号化されている前記データの各々を復号化し、交通情報の状態量とマスクビット情報とから有効な状態量を再現する復号化部と、道路区間参照データを用いてマップマツチングを行い交通情報の対象道路を特定する判定部とを設けている。

この交通情報提供装置及び交通情報利用装置を用いて、本発明の交通情報提供システムを構成することができる。

また、本発明の交通情報表示方法では、交通情報の対象道路を区切って標本化点を設定し、交通情報の有効な状態量が得られた標本化点に対応付けて、マスクビット情報の 1を設定し、有効な状態量が得られていない標本化点に対応付けて、マスクビット情報の 0を設定し、この標本化点の状態量の配列と併せて、マスクビット情報の配列を提示するようにしている。

そのため、この交通情報を受信した受信側は、マスクビット情報に基づいて「不明」区間を明確に知ることができる。

<図面の簡単な説明 >

図 1 ( a ) 〜図 1 ( b ) は、本発明の第 1の実施形態における交通情報表現方法を実施するためのデータを示す図；

図 2 ( a ) 〜図 2 ( c ) は、本発明の第 1の実施形態におけるカラー表示による交通情報表現方法を示す図をプリントアウトしたもので、図 2 ( a ) は状態量の信頼性を色線の透かしの程度で示した図、図 2 ( b ) は状態量の信頼性を色線の太さで示した図、図 2 (c) は状態量の信頼性を色線の実線■点線で示した図；

図 3は、ループコイルセンサを示す図；

図 4は、超音波センサを示す図；

図 5は、画像センサを示す図；

図 6は、本発明の第 1の実施形態におけるグレースケール情報生成部の構成を示すブロック図；

図 7は、本発明の第 2の実施形態における経路情報計算部の構成を示すプロック図；

図 8は、本発明の第 3の実施形態における交通情報提供システムの構成を示すプロック図；

図 9は、突発渋滞での旅行時間の変化を示す図；

図 10は、本発明の第 4の実施形態におけるシステムの構成を示すブロック図；

図 1 1は、本発明の第 4の実施形態におけるシステムでの処理手順を示すフロ一図；

図 12は計測値と統計値の平均との乖離を説明する図；

図 13 (a) 〜13 (b) は本発明の第 4の実施形態におけるシステムで送信される交通情報のデータ構造を示す図で、図 13 (a) は位置参照情報を示す図、図 1 3 (b) は符号ィヒされた交通情報を示す図；

図 14は本発明の第 5の実施形態におけるシステムの構成を示すプロック図；図 15は本発明の第 5の実施形態におけるシステムでの処理手順を示すフロー図；

図 16は本発明の第 7の実施形態におけるシステム（CDRGS) の構成を示すブロック図；

図 17は本発明の第 7の実施形態におけるシステム（CDRGS) での処理手順を示すフロー図；

2 図 18 (a) -18 (b) は本発明の第 7の実施形態におけるシステムで送信される経路情報のデータ構造を示す図で、図 18 (a) はルートの位置参照情報を示す図、図 18 (b) は属性情報を示す図；

図 1 9は本発明の第 7の実施形態での提供ルートの表示形態を示す図（カラ一）をプリントアウトしたもの；

図 20は、本発明の第 7の実施形態におけるシステム（CDRGS) での他の処理手順を示すフロー図；

図 21は本発明の第 7の実施形態におけるシステム（LDRGS) の構成を示すブロック図；

図 22は本発明の第 7の実施形態におけるシステム（LDRGS) での処理手順を示すフロー図；

図 23 (a) 〜23 (b) は従来の交通情報を説明する図；

図 24 (a) 〜24 (b) は従来の交通情報のデータ構成を示す図で、図 24 (a) は形状ベクトルデータ列情報を示す図、図 24 (b) は交通情報を示す図；

図 25 (a) ~25 (c) は、本発明の第 8の実施形態における交通情報の表示方法を示す図で、図 25 (a) は圧縮符号化された情報を模式的に示す図、図 25 (b) は複合化された情報を模式的に示す図、図 25 (c) は複合化された情報を使って再生された交通情報を模式的に示す図；

図 26は、本発明の第 8の実施形態における交通情報提供システムの構成を示すプロック図；

図 27は、本発明の第 8の実施形態における交通情報提供システムの動作を示すフロー図；

図 28は、本発明の第 8の実施形態における交通情報提供システムの別の動作を示すフロー図；

図 29は、本発明の第 8の実施形態における交通情報のデータ構成を示す図；図 30 (a) 〜30 (d) は、本発明の第 8の実施形態における交通情報の不明区間のデータ設定を説明する図；

3 図 31 (a) 〜31 (c) は、本発明の第 8の実施形態における道路区間参照データを説明する図； . 図 32は、本発明の第 9の実施形態における交通情報提供システムの構成を示すプロック図；

図 33は、本発明の第 9の実施形態における交通情報提供システムでの送信データのデータ構成（プローブカーからセンタ一^ ^の送信データフォーマツト例）を示す図；

図 34 (a) 〜34 (d) は、従来の交通情報を説明する図；

図 35は、従来の交通情報の量子化に用いる速度量子化テーブルを示す図；図 36は、従来の交通情報の符号化に用いる符号表（交通情報の統計予測値差分の符号表例）を示す図；

図 37 (a) 〜37 (b) は、従来の交通情報のデータ構成を示す図で、図 3 7 (a) は形状ベクトルデータ列情報（符号化圧縮データ）を示す図、図 37 (b) は交通情報を示す図；

図 38は従来の交通情報の他のデータ構成（F F T表現した交通情報の例）を示す図である。また、図中の参照番号はそれぞれ、

10 交通情報計測装置； 1 1 センサ処理部 A； 12 センサ処理部 B ； 1 3 センサ処理部 C ； 14 交通情報算出部； 15 交通情報送信部； 21 センサ A (超音波車両センサ）； 22 センサ B

(画像センサ）； 23 センサ C (プローブカー）； 30 交通情報 - 属性情報生成 ·送信部； 31 現在交通情報収集部； 32 統計情報蓄積部； 33 交通情報変換部； 34 符号化処理部； 35 情報送信部； 36 デジタル地図データベース A； 37 属性情報生成部；

38 属性情報計算部； 40 ルート計算部； 60 受信側装置；

61 情報受信部； 62 複号化処理部； 63 位置参照部； 6 5 デジタル地図データベース B ； 64 交通情報 ·属性情報処理部； 66 リンクコストテーブル； 67 情報活用部； 68 自車位置判定部； 69 GPSアンテナ； 70 ジャイロ； 71 、装置；

72 走行軌跡蓄積部； 73 情報送信部； 74 比較情報判定部； 75 比較情報入力 MM I ； 76 ワイパ； 77 現在位置目的地設定部 78 目的地入力 MM I ； 79 ルート情報■属性情報活用処理部； 80 グレースケール情報生成部； 81 交通情報蓄積部； 82 グレースケール情報計算部； 83 定義テーブル； 84 統計交通情報生成部； 85 予測情報生成部； 86 交通情報編集部； 87 抜け道情報生成部； 88 プローブカー計測情報生成部； 89 統計交通情報データベース； 90 センサ A交通状況判定部； 91 センサ Z交通状況判定部； 92 プローブカー交通状況判定部； 93 抜け道情報データベース； l o o 経路情報計算部； 101 交通情報受信部； 1

02 動的リンクコスト計算部； 103 経路計算条件決定部； 104 リンクコスト決定部； 105 地図データベース； 106 経路計算用リンクコスト蓄積部； 107 経路計算部； 108 経路計算結果送出部； 120 交通情報送信 ·情報料金計算装置； 1 21 交通情報データベース； 122 交通情報送信ェリァ■対象道路判定部； 123 要求情報受信部； 124 情報料金判定部； 125 交通情報編集部；

126 交通情報送信部； 127 課金データベース； 130 クライアント装置； 131 要求情報送信部； 132 情報要求ェリア -対象道路決定部； 133 入力操作部； 134 交通情報受信部； 13

5 復号化処理部； 136 交通情報活用部； 137 デジタル地図データベース； 0 MM I部； 181 交通情報受信部； 182 ルート計算部； 183 属性情報計算部； 300 ルート .属性情報算出 ·送信部； 1010 交通情報計測装置； 1011 センサー処理部 A； 1012 センサー処理部 B ； 1013 センサー処理部 C ; 1

014 交通情報算出部； 1021 センサー A (超音波車両センサ一）； 1022 センサー B (AV Iセンサー) ； 1023 センサー

C (プローブカー）； 1030 交通情報送信部； 1031 交通情報収集部； 1032 量子化単位決定部； 1033 交通情報変換部； 1034 符号化処理部； 1035 情報送信部； 1036 デジタル地図データベース； 1050 符号表作成部； 105 1 符号表算出部； 1052 符号表； 1053 交通情報量子化テープル； 105 4 距離量子化単位パラメータテーブル； 1060 受信側装置； 10 6 1 情報受信部； 1062 復号化処理部； 1063 マップマツチング及ぴ区間確定部； 1064 交通情報反映部； 1066 リンクコストテーブル； 1067 情報活用部； 1068 自車位置判定部； 1069 GP Sアンテナ； 1070 ジャイロ； 1071 ガイダンス装置； 1080 プローブカー収集システム； 1081 走行軌跡計測情報活用部； 1 082 符号化データ復号部； 1 083 走行軌跡受信部； 1084 符号表送信部； 1085 符号表選出部； 109 0 プローブカー車載機； 1091 走行軌跡送信部； 1092 符号化処理部； 1093 自車位置判定部； 1094 符号表受信部； . 1095 符号表データ； 1096 走行軌跡計測情報蓄積部； 109 7 計測情報有効/無効判定部； 1098 センサ情報収集部； 1 10

1 GP Sアンテナ 1 102 ジャィ口； 03 センサ X； 1 104 センサ Y 1 105 センサ Z ； 06 センサ A； 1 107 センサ B 1108 センサ C

を示すものである。

<発明を実施するための最良の形態 >

以下、図面を参照しながら本願の実施形態について説明する。

(第 1の実施形態）

本発明の第 1の実施形態では、グレースケール情報の生成方法について説明する。

渋滞情報や、旅行時間情報、速度情報などの交通情報は、図 1 (a) 〜図 1

(b) に示すように、道路に沿って変化する交通情報を標本化点の状態量（距離量子化単位の状態量）で表した交通情報（図 1 (a) ) と、各標本化点の状態量の信頼性を表すグレースケール情報（図 1 (b) ) とで提示される。なお、前記標本化点の設定間隔は、必ずしも交通情報の状態量とグレースケール情報とで同一間隔に揃える必要はない。例えば状態量の複数の標本化点に対し、 1点のダレ一スケール情報を定義したり、同一区間内の状態量とグレースケール情報との標本間点数が違う場合でも、本発明の目的から外れるものではない。

グレースケール情報は、ここでは 4階調（ 2ビット）で表しており、信頼性が最も高い状態を 3で、続いて、 2、 1の順に信頼性が低下し、 0は車両感知器の故障や、情報が存在しない「不明」の状態を表している。

この情報を基に、道路の混雑状況が、例えば図 2 (a) 〜図 2 (c) に示すように色線を用いて地図上に表示される。図 2 (a) 〜図 2 (c) では、距離量子化単位の状態量を表す車両速度が 10 kmZh以下の区間を赤色、 1 0〜20 k m/hの区間を黄色、 20 kmZh以上の区間を緑色で表し、図 2 (a) では、その状態量の信頼性を表すグレースケール情報が 3である場合は色の透過度を 0 %、グレースケール情報が 2の場合は色の透過度を 3 3%、グレースケール情報が 1の場合は色の透過度を 6 6%で表示している。なお、図 2 (a) 〜図 2

(c) では、道路の上り '下りの混雑状況を分けて表示している。また、不明区間には混雑状況を表す色線を表示していない。

また、図 2 (b) では、状態量の信頼性を表すグレースケール情報が 3である場合は太線で、グレースケール情報が 2の場合は中程度の太線で、また、グレースケール情報が 1の場合は細線で表示している。

また、図 2 (c) では、グレースケール情報が、 3である場合は実線で、 2の場合は線分部分が長い点線で、また、 1の場合は線分部分が短い点線で表示している。

グレースケール情報の値を決める要因には、次のようなものが挙げられる。 ·同じ交通情報（混雑状況、旅行時間等）であっても、感知器設置密度が高い道路のグレースケール情報の値は高く、感知器設置密度が低くなる程、グレースケール情報の値も低くなる。

-同じ交通情報であっても、交通状況を判定したセンサ（感知器）の精度が高い場合には、グレースケール情報の値は高く、センサ（感知器）の精度が低くなる程、グレースケール情報の値も低くなる。ここで言うセンサとは、ループコイルセンサ（図 3 ) 、超音波センサ（図 4 ) 、画像センサ（図 5 ) である。ループコィルセンサ（図 3 ) は、その上を通過する車両の数をカウントするが、その車種は判別できないため、センサの精度は低い。一方、画像センサ（図 5 ) は走行車両をカメラで撮影し、その画像を処理して、車両の速度、車種、数、必要ならばナンバープレートによる車両の特定を行うことができるため、センサの精度は高い。また、超音波センサは、車両の上方から路面に向かって超音波を発射し、その反射で車両の高さを測定することができるため、車両の数や車種の判定が可能であり、その精度は、画像センサ、ループコイルセンサと比べると中程度となる。 '同じ交通情報であっても、計測時からの時間遅れが少ない場合には、グレースケール情報の値は高く、時間遅れが大きくなる程、グレースケール情報の値も低くなる。

•同じ交通情報であっても、直近のトレンドのばらつきが小さい場合には、ダレ一スケール情報の値は高く、ばらつきが大きい程、グレースケール情報の値も低くなる。ここで言う「直近のトレンドのばらつき」には、例えば、測定点での渋滞の長さの変化などが含まれる。帰省ラッシュで測定点の渋滞の長さが除々に変化する場合はトレンドのばらつきが小さい。一方、短時間の工事や大型車両の駐停車などに起因する渋滞のように、渋滞長が時間により大きく変化する場合はトレンドのばらつきが大きい。

'同じ交通情報であっても、過去の統計のばらつきが小さい場合には、グレースケール情報の値は高く、ばらつきが大きい程、グレースケール情報の値も低くなる。

-感知器の検知結果に基づいて推定した同じ交通情報であっても、プローブ情報 (実際に走行している車両をプローブとして、このプローブから収集した走行速度などの情報）との差異が小さい場合には、グレースケール情報の値は高く、プローブ情報との差異が大きい程、グレースケール情報の値も低くなる。

-同じ統計交通情報であっても、過去の統計値のばらつきが小さい場合には、グレースケール情報の値は高く、ばらつきが大きい程、グレースケール情報の値も

8 低くなる。統計交通情報の場合、標準偏差によって、グレースケール情報の値を決める。

•感知器の検知情報が得られない情報欠測時の同じ推定情報であっても、計算方式のアルゴリズムがシミュレーションを伴う高精度のものであるときは、グレースケール情報の値は高く、計算方式のアルゴリズムが前後の値から単純に予測する低精度のものであるときは、グレースケール情報の値も低くなる。

-近い将来の交通状況をトレンドから予測する同じ予測情報（トレンド予測）であっても、直近のトレンドのばらつきが小さい場合には、グレースケール情報の値は高く、ばらつきが大きい程、グレースケール情報の値も低くなる。

·近い将来の交通状況を過去の統計から予測する同じ予測情報（統計予測）であつても、過去統計のトレンドのばらつきが小さい場合には、グレースケール情報の値は高く、ばらつきが大きい程、グレースケール情報の値も低くなる。

-同じ予測情報であっても、過去の正答率が高い場合には、グレースケール情報の値は高く、正答率が下がる程、グレースケール情報の値も低くなる。

'同じプローブカー計測情報であっても、サンプリング台数が多い場合には、グレースケール情報の値は高く、サンプリング台数が少ない程、グレースケール情幸のィ直も低くなる。

-同じプローブカー計測情報であっても、情報収集後の経過時間が短い（新鮮である）場合には、グレースケール情報の値は高く、経過時間が長くなる程、グレ一スケール情報の値も低くなる。

-同じ抜け道ルート情報であっても、抜け道を通る効果が非常に大きい場合には、グレースケール情報の値は高く、抜け道を通る効果が少ない程、グレースケール

†青報の値も低くなる。

図 6は、こうした観点からグレースケール情報を生成するグレースケール情報生成部 8 0の構成を示している。

このグレースケール情報生成部 8 0は、センサ A 2 1の動作状況を識別し、センサ A 2 1の検知情報を収集するセンサ A交通状況判定部 9 0と、センサ Z 2 2 の動作状況を識別し、センサ Z 2 2の検知情報を収集するセンサ Z交通状況判定部 9 1と、プローブカー 2 3からデータを収集し、その収集状況を監視するプローブカー交通状況判定部 9 2と、現時点の交通情報を生成する交通情報編集部 8 6と、過去の交通情報が蓄積された統計交通情報のデータベース 8 9と、統計交通情報データベース 8 9に蓄積された情報を用いて統計交通情報を生成する統計交通情報生成部 8 4と、近い将来の交通予測情報を生成する予測情報生成部 8 5 と、抜け道情報が蓄積されたデータベース 9 3と、抜け道情報データベース 9 3 に蓄積された情報を用いて抜け道情報を生成する抜け道情報生成部 8 7と、プロープカー 2 3から集めた情報を用いてプローブカー計測情報を生成するプローブカー計測情報生成部 8 8と、各部で生成された交通情報や予測情報、統計交通情報、抜け道情報、プローブカー計測情報を蓄積する交通情報蓄積部 8 1と、ダレ一スケール情報を定量化するための定義テーブル 8 3と、定義テーブル 8 3を用いてグレースケール情報を生成するグレースケール情報計算部 8 2とを備えている。

このグレースケール情報生成部 8 0の交通情報編集部 8 6は、センサ交通状況判定部 9 0 ~ 9 1やプローブカー交通状況判定部 9 2によって集められた情報を用いて現時点の交通情報を生成する。予測情報生成部 8 5は、交通情報編集部 8 6が生成した現時点の交通情報と、統計交通情報データベース 8 9に蓄積された統計交通情報とを用いて予測情報を生成する。また、抜け道情報生成部 8 7は、抜け道情報データベース 9 3に蓄積された情報を用いて、現時点で渋滞している道路の抜け道情報を生成する。

統計交通情報生成部 8 4は、統計交通情報データベース 8 9に蓄積された情報を統計的に解析して統計交通情報を生成する。また、プローブカー計測情報生成部 8 8は、プローブカー 2 3から集めた情報を用いてプローブカー計測情報を生成する。各部で生成された交通情報、予測情報、統計交通情報、抜け道情報、及び、プローブカー計測情報は、交通情報蓄積部 8 1及ぴグレースケール情報計算部 8 2に送られ、交通情報蓄積部 8 1は、これらの情報を蓄積する。

グレースケール情報計算部 8 2は、定義テーブル 8 3などを用いて、これらの情報のグレースケール情報を生成する。

定義テーブル 8 3には、感知器（センサ）の設置密度やセンサの種別に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報編集部 8 6が交通情報の生成に用いたセンサ A〜 Zの設置密度ゃセンサ A~

Zの種別に基づいて、各区間のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、計測時からの経過時間に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報編集部 8 6 が交通情報の生成に用いたデータの計測時からの経過時間に基づいて、各区間のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、状態量のトレンドのばらつきに対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報の状態量のトレンドを計算し、その計算値を定義テーブル 8 3と照合して、各区間のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、状態量の統計的なばらつきに対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、該当区間における交通情報の状態量の過去から現在に至る統計的なばらつきを計算し、その計算値を定義テーブル 8 3と照合して、各区間のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、センサの計測値から求めた状態量とプローブ情報から求めた状態量との偏差に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報の状態量とプローブカー計測情報の状態量との差分を計算し、その計算値を定義テーブル 8 3と照合して、交通情報の各区間のグレースケール値を決定する。

また、グレースケール情報計算部 8 2は、統計交通情報生成部 8 4が生成した統計交通情報の状態量の過去から現在に至る統計的なばらつきを計算し、その計算値を、定義テーブル 8 3に定義されている、状態量の統計的なばらつきに対応するグレースケール値と照合して、各区間のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、情報欠測時の状態量の推定に用いる計算方式に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報編集部 8 6が交通情報の生成に用いた計算方式に基づいて、各区間のグレースケール値を決定する。

また、グレースケール情報計算部 8 2は、交通情報の状態量のトレンドを計算し、その計算値を、定義テーブル 8 3に定義されている、状態量のトレンドのばらつきに対応するグレースケール値と照合して、予測情報生成部 8 5が生成した予測交通情報の状態量のグレースケール値を決定する。

また、グレースケール情報計算部 8 2は、該当区間における交通情報の状態量の過去から現在に至る統計的なばらつきを計算し、その計算値を、定義テーブル 8 3に定義されている、状態量の統計的なばらつきに対応するグレースケールィ直と照合して、予測情報生成部 8 5が生成した予測交通情報の状態量のグレースケ一ル値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、予測交通情報の正答率に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、予測情報生成部 8 5 が生成した予測交通情報の正答率を計算し、その計算値に基づいて予約交通情報のグレースケール値を決定する。

また、定義テーブル 8 3には、プローブカーのサンプリング台数に対応するグレースグーノレ値が定義されており、グレースケーノレ情報計算部 8 2は、プローブカー計測情報生成部 8 8がプローブカー計測情報の生成に用いたサンプル数に基づいてプローブカー計測情報のグレースケール値を決定する。

また、グレースケール情報計算部 8 2は、プローブカー計測情報生成部 8 8がプローブ力一計測情報の生成に用いたプローブ力ーデータの計測時からの経過時間に基づいて、プローブカー計測情報のグレースケール値を決定する。

また、定義テ一プル 8 3には、抜け道を利用したときの短縮時間に対応するグレースケール値が定義されており、グレースケール情報計算部 8 2は、抜道情報生成部 8 7が生成した抜道情報の抜け道を利用したときの短縮時間に基づいて、この抜道情報のグレースケール値を決定する。

このように、このグレ^"スケール情報生成部 8 0は、交通情報、予測情報、統計交通情報、抜け道情報及びプローブ力一計測情報のグレースケール情報を生成する。

なお、交通情報、予測情報、統計交通情報、抜け道情報及びプローブカー計測情報の内、一部の情報に関するグレースケール情報だけを生成する場合は、それに関係するプロックだけでグレースケール情報生成部 8 0を構成すれば良い。 (第 2の実施形態）

本発明の第 2の実施形態では、グレースケール情報を経路探索等に使用するリンクコストの設定に活用する場合について説明する。

図 7は、交通情報として、交通混雑状況の状態量と、その信頼性を表すグレースケール情報とを受信して、経路情報を出力する、カーナビゲーシヨン装置や経路提供装置における経路情報計算部 1 0 0の構成を示している。

この経路情報計算部 1 0 Qは、交通情報を受信する交通情報受信部 1 0 1と、交通混雑状況から各リンクの動的リンクコストを計算する動的リンクコスト計算部 1 0 2と、地図データを提供する地図データベース 1 0 5と、外部インタフエスから入力された情報に基づいて経路計算条件を決定する経路計算条件決定部 1 0 3と、グレースケール情報を用いて各リンクのリンクコストを決定するリンクコスト決定部 1 0 4と、決定されたリンクコストを蓄積する経路計算用リンクコスト蓄積部 1 0 6と、蓄積されたリンクコストを用いて始端から終端に至る経路計算を行う経路計算部 1 0 7と、経路計算結果を経路情報として出力する経路計算結果送出部 1 0 8とを備えている。

この経路情報計算部 1 0 0の交通情報受信部 1 0 1は、交通混雑状況の状態量と、その状態量の信頼性を表すグレースケール情報とを受信して、交通混雑状況の状態量を動的リンクコスト計算部 1 0 2に、また、グレースケールのビット列をリンクコスト決定部 1 0 4に出力する。

また、経路計算条件決定部 1 0 3には、外部インタフェース（カーナビゲーション装置の場合はマン ·マシン ·インタフェース（経路条件設定画面）、経路提供装置の場合は経路計算要求コマンドの受信部）から、求めるべき経路の始端及び終端の情報と、経路計算の条件（高速道路を優先または非優先とする、右左折頻度等）を示す情報とが入力し、経路計算条件決定部 1 0 3は、始端及び終端の情報を経路計算部 1 0 7に、また、経路計算条件をリンクコスト決定部 1 0 4に出力する。

交通混雑状況の情報を受け取った動的リンクコスト計算部 1 0 2は、時間的に変化する、渋滞などに起因する各リンクの動的リンクコストを計算して、リンクコスト決定部 1 0 4に出力する。リンクコスト決定部 1 0 4は、地図データベース（または経路探索ネットヮーク） 1 0 5から、時間的に変化しない、リンク長などに起因する各リンクの静的リンクコストを取得し、この静的リンクコストと動的リンクコストとの配分比率を、グレースケール情報を用いて変えることにより、各リンクのリンクコストを算出する。この算出式は次の通りである。

リンクコスト: = ( (Gi/Gmax) X動的リンクコスト）

+ ( ( 1— （GiZGmax) ) X静的リンクコスト）

ここで、 Giは該当箇所のグレースケール値、 Gmaxはグレースケール値の最大値（図 1 ( a ) 〜図 1 ( b ) の例では、 Gmax (信頼性大） = 3、 Gmin (不明） = 0 )

また、リンクコスト決定部 1 0 4は、さらに経路計算条件に即したリンクコストの変更（高速道路優先の場合、高速道路の重み付けを変える等）を行う。

リンクコスト決定部 1 0 4が算出した各リンクのリンクコストは、経路計算用リンクコスト蓄積部 1 0 6に蓄積される。

経路計算部 1 0 7は、始端から終端に至る複数の経路を地図データベース 1 0 5から取得し、そのリンクコストを経路計算用リンクコスト蓄積部 1 0 6から読み出して、始端から終端に至る各経路の総合リンクコストを計算し、総合リンクコストが最も小さい経路を選択する。経路計算結果送出部 1 0 8は、経路計算部 1 0 7が選択した経路情報を送出する。

このように、グレースケール情報によって動的リンクコストと静的リンクコストとの配分比率を変えることにより、適切な経路情報を得るためのリンクコストを生成することができる。

(第 3の実施形態）

本発明の第 3の実施形態では、グレースケール情報を交通情報の情報価値を計る手段として用いる場合について説明する。

図 8は、交通情報を有料で提供する交通情報送信 ·情報料金計算装置 1 2 0と、有料の交通情報の提供を受けるクライアント装置 1 3 0とから成るシステムを示している。交通情報送信 .情報料金計算装置 1 2 0はクライアント装置 1 3 0の要求に基づいて交通情報を提供するが、その交通情報の料金は、交通情報に付されているグレースケール情報に基づいて算定する。

交通情報送信 ·情報料金計算装置 1 2 0は、クライアント装置 1 3 0から交通情報の要求を受信する要求情報受信部 1 2 3と、クライアント装置 1 3 0が求めている交通情報のエリァゃ対象道路を判定する交通情報送信エリア ·対象道路判定部 1 2 2と、グレースケール情報の付された交通情報データが蓄積されている交通情報データベース 1 2 1と、該当するエリアや対象道路の交通情報を交通情報データベース 1 2 1から読み出して編集する交通情報編集部 1 2 5と、編集された交通情報をクライアント装置 1 3 0に送信する交通情報送信部 1 2 6と、クライアント装置 1 3 0に提供する交通情報の料金をグレースケール情報に基づいて判定する情報料金判定部 1 2 4と、課金データが蓄積される課金データベース

1 2 7とを備えている。

一方、クライアント装置 1 3 0は、ユーザが入力操作を行う入力操作部 1 3 3 と、交通情報のェリァゃ対象道路を決定する情報要求ェリァ ·対象道路決定部 1 3 2と、交通情報送信 ·情報料金計算装置 1 2 0に対して交通情報の提供を要求する要求情報送信部 1 3 1と、交通情報送信 ·情報料金計算装置 1 2 0から交通情報を受信する交通情報受信部 1 3 4と、受信した交通情報を復号化する複号化処理部 1 3 5と、交通情報を活用する交通情報活用部 1 3 6と、デジタル地図のデータベース 7とを備えている。

このシステムの交通情報送信 ·情報料金計算装置 1 2 0では、交通混雑状況の状態量と、その信頼性を示すグレースケール情報とが、交通情報データベース 1 2 1に随時蓄積されている。クライアント装置 1 3 0から交通情報の提供の要求を受けると、クライアント装置 1 3 0が求めている交通情報のエリアや対象道路を特定し、交通情報編集部 1 2 5が、該当するエリアの交通情報を交通情報データベース 1 2 1から読み出す。交通情報編集部 1 2 5は、この交通情報のデータと、それに付されているグレースケール情報とを情報料金判定部 1 2 4に送り、また、交通情報を編集して、交通情報送信部 1 2 6を介して、クライアント装置

1 3 0に提供する。交通情報とグレースケール情報とを受信した情報料金判定部 1 2 4は、例えば、次式により、情報料金を決定する。

情報料金 =∑ [ (Gi/Gmax) XCost (Ti) ]

ここで、 Gi は該当箇所のグレースケール値、 Gmax はグレースケールの最大値、 Cost (Ti)は区間 iの交通情報 Tiの基本料金である。

情報料金判定部 1 2 4は、こうして決定した情報料金を課金データベース 1 2 7に登録する。

クライアント装置 1 3 0は、交通情報送信■情報料金計算装置 1 2 0から提供された交通情報を複号化して活用する。

このように、このシステムでは、交通情報の精度が高ければ情報料は高くなり、精度が低いほど安くなる、という、理にかなつた料金体系となる。

なお、本発明の各実施形態では、交通情報を標準化点の状態量（距離量子化単位の状態量）として表す場合について説明したが、本発明は、その他の方法で表現した交通情報に対しても適用できる。

(第 4の実施形態）

本発明の第 4の実施形態では、グレースケール情報により交通情報の状態量の平常時との差異を表示する場合について説明する。

ユーザは、普段通勤等に利用している、混雑事情をよく知るルートに関して、「普段と比べて混んでいるか、空いているか」の情報を得ることができるならば、これまでの体験から車の流れを予測できる自然渋滞が発生しているのか、予測できない突発渋滞が発生しているのかを判断することが可能になり、経路選択に大いに役立つ。

突発渋滞の原因となる「事故」「工事」「規制」「道路の異常」等の事象は、一般的にセンサでの情報収集が困難であるが、プローブカーでは非常に正確な旅行時間が計測できるため、プローブカー等によって収集した交通情報から、平常時の交通状況との乖離量を求めることができ、この乖離量から突発性の渋滞の発生を判別することができる（伹し、その発生原因については判別できない）。図 9には、横軸に計測時刻、縦軸に旅行時間の計測値を表示したグラフ上に、通常時の旅行時間の推移を実線で示し、突発事象発生時の旅行時間の推移を点線で示している。突発事象発生時には、普段見られない旅行時間の増加が現れる。この実施形態の交通情報表示方法では、旅行時間の計測データに対して、過去に計測した旅行時間の平均値との乖離の大きさを旅行時間の属性情報として求め、旅行時間の計測データと、その属性情報を表すグレースケール情報とを併せて提示する。

図 1 0には、この計測情報とグレースケール情報とを生成して提供するセンタ一側と、この交通情報を受信して活用する受信側との構成を示している。センタ一側は、センサ A (超音波車両センサ） 2 1、センサ B (画像センサ） 2 2及びセンサ C (プローブカー） 2 3を用いて交通情報を計測する交通情報計測装置 1

0と、計測情報から交通情報及びグレースケール情報を生成して送信する交通情報 ·属性情報生成 ·送信部 3 0とを備えている。

交通情報計測装置 1 0は、各センサ 2 1、 2 2、 2 3から取得したデータを処理するセンサ処理部 A ( 1 1 ) 、センサ処理部 B ( 1 2 ) 及びセンサ処理部 C

( 1 3 ) と、センサ処理部 1 1、 1 2、 1 3で処理されたデータを用いて交通情報の計測情報を算出し、対象区間を示す情報と共に交通情報■属性情報生成 ·送信部 3 0に出力する交通情報算出部 1 4とを備えている。

また、交通情報 ·属性情報生成 ·送信部 3 0は、交通情報計測装置 1 0から計測情報及び対象区間情報を収集する現在交通情報収集部 3 1と、収集された計測情報及び対象区間情報を蓄積する統計情報蓄積部 3 2と、計測情報の属性情報を算出してグレースケール情報を生成する属性情報生成部 3 7と、計測情報、ダレースケール情報及び対象区間情報を符号化に適した形態に変換する交通情報変換部 3 3と、変換されたデータを符号化する符号化処理部 3 4と、符号化処理された交通情報、グレースケール情報及び対象区間情報を送信する情報送信部 3 5と、交通情報変換部 3 3が参照するデジタル地図データベース 3 6とを備えている。一方、カーナビゲーシヨン装置等の受信側装置 6 0は、交通情報送信部 3 0から提供された情報を受信する情報受信部 6 1と、受信情報を復号化して交通情報、グレースケール情報及び対象区間情報を再生する復号化処理部 6 2と、地図のデータベース 6 5と、各リンクのリンクコストが記述されたテープル 6 6 と、デジタル地図データベース 6 5を参照して交通情報の対象区間を特定する位置参照部 6 3と、交通情報及びグレースケール情報に基づいてリンクコストテーブル 6 6の記述を更新する交通情報 ·属性情報処理部 6 4と、 G P Sァンテナ 6 9やジャイロ 7 0を用いて自車位置を判定する自車位置判定部 6 8と、リンクコストテーブル 6 6の情報を利用して、渋滞情報を添えた自車位置付近の地図や経路案内を表示し、あるいは目的地までのルート探索等を行う情報活用部 6 7と、音声での案内を行うガイダンス装置 7 1とを備えている。

交通情報 ·属性情報生成 ·送信部 3 0の属性情報生成部 3 7は、図 1 1に示す手順でグレースケール情報を生成する。

属性情報生成部 3 7は、現在交通情報収集部 3 1が交通情報計測装置 1 0から収集した現在の計測情報を取得し（ステップ 1 ) 、統計情報蓄積部 3 2から同一対象区間の過去の計測情報（統計情報）を取得し（ステップ 2 ) 、現在の計測情報が統計情報の平均からどの程度乖離しているかを算出し（ステップ 3 ) 、その乖離の大きさに応じた値を、現在の計測情報の属性情報を表すグレースケール情報として設定する（ステップ 4 ) 。

例えば、旅行時間の属性情報を 2ビット ■ 4段階のグレースケール情報で表示する場合では、旅行時間の統計情報から平均値と標準偏差 σ とを算出し、現在の旅行時間の計測値と平均値との乖離の大きさに応じて、グレースケール情報を次のように設定する。

現在の計測値と平均値との乖離が、 1 σ未満の時 0 現在の計測値と平均値との乖離が、 1 σ以上、 2 σ未満の時 1 現在の計測値と平均値との乖離が、 2 σ以上、 3 び未満の時 2 現在の計測値と平均値との乖離が、 3 σ以上の時 3 計測不能等により交通流が途絶えたと推定される時 3 図 1 2には、旅行時間の統計情報の平均値（実線）と、当日の旅行時間の計測値（点線）と、グレースケール情報が 1と表示される範囲（一点鎖線の間）とを模式的に示している。ここでは、突発的事象による渋滞が発生すると、グレースケール情報の値が 1を超える場合を例示している。このように、グレースケール情報は、対象区間に突発性渋滞（従って、対象区間をよく利用するユーザにも、車の流れが予測不能である渋滞）が発生しているか否かを識別する指標となり得る。

このグレースケール情報は、交通情報に含めて受信側装置 6 0に送られる。図 1 3 ( a ) 〜図 1 3 ( b ) には、交通情報 ·属性情報生成■送信部 3 0から送信される交通情報（図 1 3 ( b ) ) と、対象区間を示す位置参照情報（図 1 3

( a ) ) とのデータ構造を例示している。交通情報（図 1 3 ( b ) ) には、符号ィ匕された交通情報のデータとグレースケール情報のデータとが含まれている。受信側装置 6 0は、受信データを復号化し、位置参照情報から交通情報の対象区間を特定する。また、交通情報及びグレースケール情報をリンクコストテープル 6 6に書き込み、リンクコストを更新する。受信側装置 6 0の情報活用部 6 7 は、自車位置付近の地図上に渋滞情報をブリンク表示し、グレースケール情報の値が高い、統計情報との乖離が大きい渋滞ほど、点滅間隔を短く設定する。また、情報活用部 6 7は、グレースケール情報の値が高い渋滞が存在する場合、「この先（またはルート上に）、突発的な渋滞が発生しています」等の音声案内をガイダンス装置 7 1から流す。また、経路探索では、突発渋滞が発生した区間に対して、本来のリンクコストに、乖離状況に応じたペナルティコストを加算し、この道路区間を通りにくく設定する。

このように、交通状況の通常時からの乖離の程度を示す情報を、交通情報の属性情報として設定し、その属性情報を表すグレースケール情報を、交通状況のデータとともに提供することにより、ドライバ一は、予測不能な渋滞に巻き込まれるリスクを回避できる。

なお、交通情報として提供する交通状況は、旅行時間以外に、走行速度、交通量、占有率、渋滞度ランク、渋滞長等であっても良い。

また、グレースケール情報の値は、統計情報の最大 '最小の間を 4つに区分した四分位数との大小関係に基づいて設定することも可能である。例えば、

現在の計測値が、第 1四分位数以下 0 (普段より、大分空いている）現在の計測値が、第 1〜第 2四分位数の間 (普段より、多少空いている）

現在の計測値が、第 2〜第 3四分位数の間 2 (普段より、多少混んでいる）

現在の計測値が、第 3四分位数以上 3 (普段より、大分混んでいる）

とする。

また、統計情報を日種（平日 '土曜 · Θ曜 '五+日 'イベント発生日）や、天候別に集計し、現在の計測値を日種や天候が一致する統計情報と比較するようにしてもよい。

また、グレースケール情報の値は、「普段恒常的に発生している渋滞」を示す「◦」と、「突発的に発生した渋滞」を示す「1」との 2値で表しても意義がある。また、グレースケール情報で使用する値をさらに増やし、乖離量を緻密に表現するならば、情報の付加価値は更に上がる。

また、ここでは、交通情報、グレースケール情報及び対象区間情報を符号化して送信する場合について説明したが、符号化は必須ではない。また、交通情報の対象区間は、形状ベクトル以外の情報を用いて特定しても良い。例えば、道路区間識別子、交差点識別子、リンク番号、道路地図をタイル状に区分してその各々に付した識別子、道路に設けたキロポスト、道路名、住所、郵便番号等を位置参照情報として用いることも可能である。

(第 5の実施形態）

本発明の第 5の実施形態では、第 4の実施形態の表現方法を用いて交通情報を提供する際に、現在情報と対比する統計情報の日種や時間帯等を受信側から指定するシステムについて説明する。

ユーザが認識している道路の混み具合は、特定の季節や曜日、あるいは特定の天候の時だけの状況であって、その道路における平均的な渋滞状況とは違っている場合があり得る。こうした状況は、ユーザが、その道を決まった時期、曜等にしか走行しなければ、しばしば発生する。また、ユーザが、その道路を大規模工事が始まる以前にしか通ったことがなければ、大規模工事中の渋滞については分からない。また、大きなショッピングモール■百貨店 ·駅前 '室内遊戯施設等の駐車場の混雑状況や待ち時間は、天候に大きく左右され、その付近の交通状況は、晴れの日と雨の日とでは大きく違って来る。

このシステムでは、ユーザが混雑状態を承知している交通状況と現在状況との乖離を交通情報の属性情報で示すこととしている。そのため、ユーザ側から、道路の混み具合を承知している 0種や時間帯、あるいは現在の天候等の情報が情報提供側に伝えられ、情報提供側では、統計情報の中から、該当する条件の統計情報を集めて比較情報を生成し、現在情報と比較して、交通情報の属性情報を生成する。

図 1 4には、このシステムの構成を示している。受信側装置 6 0は、比較情報を入力するマン 'マシン ·インタフェース（MM I ) 7 5と、走行軌跡を蓄積する蓄積部 7 2と、雨天に作動するワイパ 7 6と、比較情報入力 MM I 7 5から入力された情報や、ワイパ 7 6の動作、過去の走行軌跡などから比較情報の条件を決定する比較情報判定部 7 4と、比較情報の条件を交通情報 ·属性情報生成 -送信部 3 0に送信する情報送信部 7 3とを備えている。その他の構成は第 4の実施形態（図 1 0 ) と変わりがなレ、。

図 1 5のフロー図は、この受信側装置 6 0と交通情報■属性情報生成■送信部 3 0との動作手順を示している。

受信側装置 6 0の比較情報判定部 7 4は、比較情報入力 MM I 7 5から入力された情報に基づいて比較情報の条件を指定する。また、ワイパ 7 6が作動しているときは、比較情報の条件として雨天を指定する。また、過去の走行軌跡から、以前に走行したときの日種や時間帯を求め、その日種や時間帯を比較情報の条件として指定する（ステップ 1 0 ) 。受信側装置 6 0は、この比較情報の条袢を交通情報■属性情報生成 ·送信部 3 0に通知する（ステップ 1 1 ) 。

交通情報 ·属性情報生成 ·送信部 3 0の属性情報生成部 3 7は、現在交通情報収集部 3 1が交通情報計測装置 1 0から収集した現在の計測情報を取得し（ステップ 1 0 ) 、統計情報蓄積部 3 2から、指定された条件の統計情報を選出して比較情報を生成し（ステップ 2 1 ) 、現在情報を比較情報の平均と比較して、平均からの乖離を算出し（ステップ 2 2 ) 、その乖離の大きさに応じた値をグレースケール情報として設定し、現在情報とグレースケール情報とを受信側装置 6 0に送信する（ステップ 2 3 ) 。受信側装置 6 0は、この交通情報を受信し、第 4の実施形態の場合と同様に、活用する（ステップ 1 2 ) 。

このように、このシステムでは、ユーザの個々の経験に合わせてカスタマイズしたキメの細かい交通情報が提供される。ユーザは、混雑状態を承知している交通状況と比較した情報を、グレースケール情報として得ることにより、現在発生している渋滞での車の流れを的確に予想できる。その結果、適切な経路選択が可能になる。

(第 6の実施形態）

本発明の第 6の実施形態では、交通状況の増減傾向を交通情報の属性情報とし、この属性情報をグレースケール情報で表す場合について説明する。

この交通情報表現方法を実施する送信側及び受信側の構成は、第 4の実施形態 (図 1 0 ) と変わりがない。

交通状況の増減傾向は、直近の一定時間前の状況と比較して増減傾向を決定し、グレースケール情報で表現する。例えば、旅行時間の増減を表現する場合は、現在旅行時間と 3 0分前の旅行時間とを比較し、

旅行時間が一 2 0 %以上変動（減った）しているとき 0

旅行時間の変動が一 2 0〜 0 %のとき 1

旅行時間の変動が 0〜+ 2 0 %のとき 2

旅行時間が + 2 0 %以上変動（増えた）しているとき 3

と、グレースケール情報を表示する。

このように、交通状況の増減傾向を属性情報として設定することにより、ユーザは、突発的な渋滞に対しても的確な対処が可能になり、旅行時間が増加傾向にある場合は、迂回路を進み、旅行時間が減少傾向にある場合は、渋滞の流れに任せる、と言った選択ができる。

なお、交通情報の属性情報は、「渋滞長の増減」「走行速度の増減」「単位区間（またはリンク）旅行時間の増減」等の増減率や、「駐車場の満車率」「駐車場の待ち時間」等の変化状況を対象とすることもでき、これらの属性情報をグレースケール情報で表示するようにしても良い。

(第 7の実施形態）

本発明の第 7の実施形態では、経路探索で求めた経路情報の優位性を、この経路情報の属性情報とし、この属性情報をグレースケール情報で表す場合について説明する。

カーナビゲーシヨン装置等では、 D R G S (Dynamic Route Guidance

System) が実現されており、目的地までの時間最短ルートを提供することができる。し力し、ドライバ一は、所要時間にあまり差が無いのであれば、勝手を知つている、通り慣れたルートを使いたい、という意識がある。

この実施形態における経路情報の表示方法では、時間最短ルートを他のルート (比較対照ルート）と比較して、比較対照ルートに対する時間最短ルートの優位性をグレースケール情報で表し、時間最短ルート情報とグレースケール情報とを提供する。ドライバ一は、提供されたルートの優位性が高ければ、その時間最短ルートを選択し、提供されたルートの優位性が低ければ、他のルートを選択する、と言った判断が可能になる。

図 1 6は、この表示方法で経路情報を提供するシステムの構成を示している。ここでは、センター側で時間最短ルートとグレースケール情報とを算出して受信側装置に提供する C D R G S (センター計算型 D R G S ) での構成を示している。センター側のルート ·属性情報算出 ·送信部 3 0 0は、受信側装置 6 0から送られた現在地及び目的地の情報に基づいて経路探索の始端及び終端を決定する始終端決定部 3 9と、交通情報計測装置 1 0から交通情報及び対象区間情報を収集する現在交通情報収集部 3 1と、現在の交通情報を参照して、目的地までの時間最短ルートを算出するルート計算部 4 0と、時間最短ルートの優位性を算出してグレースケール情報を生成する属性情報計算部 3 8と、時間最短ルート及ぴダレ一スケール情報のデータを符号化する符号化処理部 3 4と、符号化処理された提供ルート及びグレースケール情報を送信する情報送信部 3 5と、デジタル地図データべス 3 6とを備えている。一方、受信側装置 6 0は、ルート■属性情報算出 .送信部 3 0 0から提供された情報を受信する情報受信部 6 1と、受信情報を復号化してルート情報及びダレ一スケール情報を再生する復号化処理部 6 2と、デジタル地図のデータベース 6 5と、デジタル地図データベース 6 5を参照して、提供されたルートを特定する位置参照部 6 3と、提供されたルート情報及びグレースケール情報を処理して活用に供するルート情報 ·属性情報活用処理部 7 9と、ルート情報を表示する MM I 1 8 0と、音声による案内を行うガイダンス装置 7 1と、 0 3ァンテナ6 9 やジャイロ 7 0を用いて自車位置を判定する自車位置判定部 6 8と、目的地を入力する MM I 7 8と、現在地及ぴ目的地を設定する現在位置目的地設定部 7 7と、現在地及び目的地の情報をルート ■属性情報算出 ·送信部 3 0 0に送信する情報送信部 7 3とを備えている。

図 1 7のフロー図は、受信側装置 6 0とルート .属性情報算出 ·送信部 3 0 0 との動作手順を示している。

受信側装置 6 0には、ルート要求画面が表示され、目的地が入力される（ステップ 3 0 ) 。現在位置目的地設定部 7 7は、現在位置を取得して (ステップ 3

1 ) 、目的地と現在地とを設定し、この情報をルト ·属性情報算出 ·送信部 3

0 0に送信する（ステップ 3 2 ) 。

ルート ■属性情報算出 ·送信部 3 0 0の現在交通情報収集部 3 1は、交通情報計測装置 1 0から現在（場合によっては過去）の交通情報を収集する（ステップ 4 0 ) 。ルート計算部 4 0は、収集された交通情報を参照して、指定された現在地- 目的地間の時間最短ルートを算出する（ステップ 4 1 ) 。属性情報計算部 3

8は、算出されたルート上の重要交差点を N個選出し（ステップ 4 2 ) 、始終端及ぴ各重要交差点で区切られた各区間の比較対照ルートを決定する（ステップ 4

3 ) 。

ユーザがあらかじめルートを登録している場合は、そのルートを比較対照ルー卜とする。

また、登録されたルートが存在しない場合は、距離最短ルートを比較対照ルートとして決定する。夜間等の道路が空いている状態では、距離最短ルートが時間最短ルートとなり、ドライバ一は通常このルートを選ぶ。従って、距離最短ルートを「基準の経路」とすることは妥当性がある。

また、その他のルート、例えば、現在地 ' 目的地間の旅行時間が N番目に短い第 N番目ルート、あるいは、他の代表的なルートであって、時間最短ルートとの経路一致率が規定値未満のルート等、を比較対照ルートとしても良い。

属性情報計算部 38は、始終端及び各重要交差点で区切られた各区間の時間最短ルートと比較対照ルートとを比較して、その時間最短ルートの優位性を求める。例えば、旅行時間の削減時間を優位性の指標に設定し、比較対照ルートに比べて、時間最短ルートを走行することにより削減できる旅行時間が、

5分未満の場合優位性 0

5-1 5分の場合優位性 1

15〜 30分の場合優位性 2

30分以上の場合優位性 3

として各区間の優位性を算出し、その優位性の値を配列したグレースケール情報を生成する。得られたグレースケール情報を時間最短ルートの情報と共に受信側装置 60に送信する（ステップ 44) 。

図 18 (a) 〜図 18 (b) には、ルート .属性情報算出■送信部 300から送信されるルート情報の位置参照情報（図 1 8 (a) ) と、ルート情報の属性情報を表すグレースケール情報（図 18 (b) ) とのデータ構造を例示している。この位置参照情報（図 1 8 (a) ) とグレースケール情報（図 18 (b) ) とは、 —つのデータとして組み込んでも良い。

受信側装置 60は、このルート情報を受信すると（ステップ 33) 、位置参照情報を用いて、提供されたルートをデジタル地図上で特定し、そのルートを画面や音声で表示する（ステップ 34) 。このとき、図 1 9に示すように、提供ルートを表す線の太さを、各区間のグレースケール情報の値に応じて変える。この画面を見たドライバ一は、「太線区間は提 ^レートに従うが、細/線区間は、別の通り慣れたルートを通る」と言うような判断を行うことが可能になる。なお、図 1 9では、各経路の渋滞情報を点線で表示している。また、提供ルートの表示は、第 1の実施形態での表示（図 2 ( a ) 〜図 2 ( c ) ) と同様に、グレースケール情報の値に応じて線種（実線/点線）を変えたり、透かし度合いを変えたりしても良い。

このように、このシステムでは、ルート情報の比較対照ルートに対する優位性を属性情報に設定し、ルート情報と属性情報とで表現した経路情報を提供する。この情報提供を受けたドライバ一は、夜間等、道路が空いている時間帯では、提供された時間最短ルート（この時間帯では距離最短ルートに一致する）を選ぶことになるであろう。

交通量が増える時間帯（朝ピーク等）では、道路網全体が徐々に混んでくる (つまり、迂回路も通常混んでくる）。そのため、距離最短ルートに代わる時間最短ルートが出現したとしても、実際の所要時間には大きな差が現れず、時間最短ルートの優位性は低下する。このような場合には、ドライバ一は、「勝手を知らない道」よりも、行き慣れた道を選択することになる。

し力しながら、突発事象や、「その 3に限って急に混む（またはガラガラになる）」という現象も、稀に発生する。このような場合、提供ルートの優位性の高さは歴然としており、そのため、ドライバ一は、多少のリスクを冒しても、提供ルートを選ぶことになる。

なお、比較対照ルートに対する時間最短ルートの優位性の評価は、図 2 0に示す手順で行っても良い。この手順中、ルート ·属性情報算出 ·送信部 3 0 0のル一ト計算部 4 0が、指定された現在地 · 目的地間の時間最短ルートを算出するまでの手順（ステップ 4 1 ) は、図 1 7の場合と同じである。属性情報計算部 3 8 は、始端 '終端間の比較対照ルートを決定し（ステップ 4 2 0 ) 、両ノレートの相違区間を抽出して、時間最短ルートの優位性を評価する（ステップ 4 3 0 ) 。両ルートが一致している区間の優位性は大とする。相違区間については、図 1 7の場合と同様の手法で優位性を算出し、その優位性の値を配列したグレースケール情報を生成する。得られたグレースケール情報を時間最短ルートの情報と共に受信側装置 6 0に送信する（ステップ 4 4 0 ) 。

時間最短ルートと比較対照ルートとの一致区間が多い場合には、この手順を採ることにより、優位性算出処理の負担を軽減できる。また、優位性の指標として、旅行時間の削減時間に代えて、旅行時間削減率 (%) を用いても良い。この場合、比較対照ルートに比べて、時間最短ルートを走行することにより削減できる旅行時間の割合が、

5 %未満の場合優位性 0

5〜1 0 %の場合優位性 1

1 0〜 2 0 %の場合優位性 2

2 0 %以上の場合優位性 3

のように優位性を設定する。

また、比較対照ルートを走行するよりも時間最短ルートを走行する方が速く到着する確率（勝敗率）を優位性の指標に設定しても良い。通常、交通情報にはバラツキがあるので、そのバラツキを考慮すると、時間最短ルートとして提供されたルートが一番速いとは限らない。勝敗率は、提供ルートが勝利する確率を表している。勝敗率を優位性の指標とするときは、

勝率が 5 0〜 5 5 %の場合優位性 0

勝率が 5 5 ~ 6 0 %の場合優位性 1

勝率が 6 0〜 7 0 %の場合優位性 2

勝率が 7 0。/。以上の場合優位性 3

のように優位性を設定する。

また、図 2 1は、センター側から交通情報を受信した受信側装置が、時間最短ルートとグレースケール情報とを算出する L D R G S (端末計算型 D R G S ) での構成を示している。

センター側の交通情報計算部 1 0は、交通情報を受信側装置 6 0に送信する交通情報送信部 1 5を備えている。

受信側装置 6 0は、交通情報を受信する交通情報受信部 1 8 1と、受信した交通情報を参照して、目的地までの時間最短ルートを算出するルート計算部 1 8 2 と、時間最短ルートの優位性を算出してグレースケール情報を生成する属性情報計算部 1 8 3とを備え、さらに、図 1 6の受信側装置と同様に、デジタル地図データベース 6 5、ルート情報 ·属性情報活用処理部 7 9、 MM I部 1 8 0、ガイダンス装置 71、 GP Sアンテナ 69、ジャイロ 70、自車位置判定部 68、目的地入力 MMI 78、及ぴ現在位置目的地設定部 77を備えている。

また、図 22には、この受信側装置 60の動作手順を示している。この動作は、 CDRGS (図 16) のルート .属性情報算出 '送信部 300のルート計算部及び属性情報計算部が行っている動作を、受信側装置 60のルート計算部 182及び属性情報計算部 183が、受信側装置 60の内部で行っているに過ぎない。このように、ルート情報の比較対照ルートに対する優位性を属性情報に設定して、ルート情報と属性情報とで表現した経路情報を提供することにより、ドライバーは、適切な経路選択が可能になる。

(第 8の実施形態）

本発明の実施形態における交通情報提供システムでは、道路に沿って変化する交通情報の状態量とともに、その状態量の有効性を示すマスクビット情報を併せて提供する。

マスクビット情報は、図 25 (a) 〜図 25 (c) に示すように、形状べタトル（道路）を等間隔に区切って設定した量子化単位（距離量子化単位）での交通情報の状態量が有効か無効かを表す情報であり、 0または 1で表現され、 0は

「交通情報が無効」、 1は「有効」を表す。

このマスクビット情報を交通情報の状態量とともに提供する場合には、交通情報が「不明」であるときに、その状態量としてどのような値を設定しても、受信側では、マスクビット情報を用いて「不明」区間を明確に識別することが可能である。図 25 (a) 〜図 25 (c) は、楕円で囲んだ「不明」区間の状態量を、送信側が 0に設定した場合を示している。図 25 (a) は、送信側から圧縮符号化して送られる交通情報とマスクビット情報とを模式的に示しており、図 25

(b) は、受信側が受信して復号化した交通情報とマスクビット情報とを模式的に示している。受信側は、最終的に、交通情報とマスクビット情報とのアンドを取ることによって、図 25 (c) に示す交通情報を再生する。この場合、復号化した交通情報（図 25 (b) ) における「不明」区間の状態量が可変長符号化圧縮によって 0から変化しても、マスクビット情報とのアンドを取ることによって、

「不明」区間は明確になる。

この交通情報を提供する交通情報提供システムを図 2 6に示している。このシステムは、センサー A (超音波車両センサー） 1021、センサー B (A V Iセンサ一） 1022及びセンサ一 C (プローブカー） 1023を用いて交通情報を計測する交通情報計測装置 1010と、交通情報を符号化するための符号表を作成する符号表作成部 1050と、交通情報及びその対象区間の情報を符号化して送信する交通情報送信部 1030と、送信された情報を受信するカーナビ等の受信側装置 1060とから成る。

交通情報計測装置 1010は、各センサー 1021、 1022、 1023から取得したデータを処理するセンサー処理部 A (1011) 、センサー処理部 B (1012) 及ぴセンサー処理部 C (1013) と、各センサー処理部 1011、 1012、 1013で処理されたデータを用いて交通情報を生成し、その交通情報データと対象区間を示すデータとを出力する交通情報算出部 1014とを備えている。

符号表作成部 1050は、交通情報の量子化に用いる複数種類の交通情報量子化テーブル 1053と、複数種類の標本化点間隔（単位区画長）を規定する距離量子化単位パラメータテーブル 1054とを備えており、符号表を作成する符号表算出部 1051は、交通情報計測装置 1010から取得した過去の交通状況をパターン分けし、全てのパターンについて、交通情報量子化テーブル 1053及び標本化点間隔の全ての組み合わせに対応する各種の符号表 1052を作成する。

交通情報送信部 1030は、交通情報計測装置 1010から交通情報を収集する交通情報収集部 1031と、収集された交通情報を基に交通状況を判定し、距離量子化単位の単位区画長を決定し、使用すべき量子化テーブルや符号表を決定する量子化単位決定部 1032と、交通情報を標本化点の状態量（距離量子化単位の状態量）に変換する処理やマスクビット情報を生成する処理を行い、また、対象区間の形状べクトルデータを統計予測差分値に変換する処理を行う交通情報変換部

1033と、量子化単位決定部 1032が決定した符号表 1052を用いて交通情報の符号化処理を行い、また、対象区間の形状ベクトルの符号化処理を行う符号化処理部 10Mと、符号化された交通情報データ及び形状べクトルデータを送信する情報送信部 1035と、交通情報変換部 1033が参照するデジタル地図データベース 1036とを備えている。

交通状態量を統計予測値からの差分で表現する場合には、交通情報変換部 1033は、量子化単位決定部 1032が決定した距離量子化単位や交通情報量子化テ一ブル 1053 を用いて交通状態量の量子化や統計予測差分値への変換処理を行い、また、交通状態量が無効であるときに 0、有効であるときに 1とするマスクビット情報を生成する。符号化処理部 1034は、交通状態量の統計予測差分値を、量子化単位決定部 1032が決定した符号表 52を用いて可変長符号化し、また、 0と 1とから成るマスクビット列をファタシミリでの標準符号化方式である MH (modified Huffman) 符号化方式等により符号化する。以下、 MH符号化の場合について説明する。

また、交通状態量を周波数成分の係数で表現する場合には、交通情報変換部 1033は、量子化単位決定部 1032が決定した距離量子化単位に基づいて、交通状態量を周波数成分への分解が可能となる個数の状態量に変換し、また、その交通状態量に対するマスクビット情報を生成する。符号化処理部 1034は、この交通状態量を F F T、 D C T、 DWT等の手法を用いて周波数成分に分解し、その係数を量子化単位決定部 1032 が決定した量子化テーブルに基づいて量子化した後、量子化した係数を、量子化単位決定部 1032が決定した符号表を用いて可変長符号化し、また、マスクビット列を MI- I符号化方式で符号化する。

受信側装置 1060は、交通情報送信部 1030から提供された情報を受信する情報受信部 1061と、受信情報を複号化して交通情報及び形状べクトルを再生する復号化処理部 1062と、デジタル地図データベース 1065のデータを用いて形状べクトルのマップマツチングを行い、交通情報の対象区間を決定するマップマツチング及び区間確定部 1063と、受信した交通情報をリンクコストテーブル 1066の対象区間のデータに反映させる交通情報反映部 1064と、 G P Sアンテナ 1069ゃジャィ口 1070を用いて自車位置を判定する自車位置判定部 1068と、自車位置から目的地までのルート探索等にリンクコストテーブル 1066を活用する情報活用部 1067と、ルート探索結果に基づいて音声での案内を行うガイダンス装置 1071とを備えている。図 2 7のフロー図は、交通状態量を統計予測値からの差分で表現する場合の各部の動作を示している。

符号表作成部 1050の符号表算出部 1051は、交通情報計測装置 1010から送られて来た過去の交通情報を解析してパターン Lの交通状況における交通情報を集計し（ステップ 1001) 、距離方向の量子化単位（距離量子化単位） Mを設定し (ステップ 1002) 、交通情報量子化テーブル Nを設定する（ステップ 1003) 。次に、統計予測値算出式により統計予測値 Sを算出し、交通情報状態量と Sとの差分（統計予測差分値）を算出する（ステップ 1004) 。次に、統計予測差分ィ直の分布を計算し（ステップ 1005) 、ランレングスの分布（同一値の連続分布）を計算する（ステップ 1006) 。統計予測差分値及びランレングスの分布を基に符号表を作成し (ステップ 1007) 、ケース L一 M—Nの符号表を完成する (ステツプ 1008) 。この処理を全ての L、 M、 Nのケースが終了するまで繰り返す (ステップ 1009) 。

こうして、各種の交通状況パターン及び情報表現の分解能に対応可能な多数の符号表があらかじめ作成され、保持される。

次に、交通情報送信部 1030は、交通情報を収集し、交通情報提供区間を決定する（ステップ 1010) 。 1つの交通情報提供区間 Vを対象として（ステップ 1011) 、その交通情報提供区間 Vの周辺の形状ベクトルを生成し、基準ノードを設定した後 (ステップ 1012) 、形状べクトルの不可逆符号化圧縮を行う (ステップ 1013) 。この不可逆符号化圧縮の方法は特願 2 0 0 1— 1 3 4 3 1 8号に詳述している。

量子化単位決定部 1032は、交通状況を判定し、標本化点間隔（距離量子化単位の単位区画長）及び量子化のレベルを決定する（ステップ 1014) 。交通情報変換部 1033は、決定された単位区画長で形状べクトルの基準ノードから距離方向の標本化を行い、交通情報提供区間を分割して（ステップ 1015) 、各量子化単位の交通情報の状態量を算出する（ステップ 10ie) 。また、状態量が無効の距離量子化単位に対して 0のマスクビット情報を設定し、状態量が有効の距離量子化単位に対して 1のマスクビット情報を設定する（ステップ 1017) 。

4 交通情報変換部 1033は、量子化単位決定部 1032が量子化レベルを基に決定した交通情報量子化テーブル 1053を用いて交通情報の量子化を行い（ステップ 1018) 、量子化した交通情報を統計予測差分値に変換する（ステップ 1019) 。次に、符号化処理部 1034は、量子化単位決定部 1032が決定した符号表 1052 を用いて、量子化された交通情報の可変長符号化圧縮を実施する（ステップ

1020) 。また、形状ベクトルの基準ノードから距離方向に並ぶ各距離量子化単位の 0と 1とから成るマスクビット情報の配列（例えば図 2 5 ( a ) の場合、 111111111111110000111111というマスクビット列）を MH符号化方式で符号化する（ステップ 1021) 。

この処理を交通情報提供区間の全てについて実行する（ステップ 10²³) 。情報送信部 1035は、符号化されたデータを送信データに変換し（ステップ 1024) 、符号表とともにデータ送信する（ステップ 1025) 。

一方、受信側装置 1060は、情報受信部 1061がデータを受信すると（ステップ 1030) 、各交通情報提供区間 Vについて（ステップ 1031) 、復号化処理部 1062 力形状ベクトルを複号化し、マップマッチング及ぴ区間確定部 1063が、自己のデジタル地図データベース 1065に対するマップマッチングを行い、対象道路区間を特定する（ステップ 1032) 。また、復号化処理部 1062は、符号表を参照して、各距離量子化単位の交通情報状態量を復号化する (ステップ 1033) 。

また、復号化処理部 1062は、マスクビット列を複号化し（ステップ 1034) 、各距離量子化単位の交通情報状態量とマスクビット情報との AN Dを取ることによって、交通情報を確定する。

交通情報反映部 1064は、復号化された旅行時間を自システムのリンクコスト等に反映させる（ステップ 1035) 。こうした処理が全ての交通情報提供区間について実行される（ステップ 1036、 1037) 。情報活用部 1067は、提供された旅行時間を活用して所要時間表示やルートガイダンスを実行する（ステップ

1038) 。

また、図 2 8のフロー図は、交通状態量を周波数成分の係数で表現する場合の各部の動作を示している。符号表作成部 1050は、 F F Tを実施して F F T係数を求め（ステップ 1204) 、 F F T係数を量子化して量子化係数を算出し（ステップ 120⁵) 、量子化係数の分布を計算し（ステップ 1²0"7) 、ランレングスの分布を計算し（ステップ 1207) 、それらを基に符号表を作成する（ステップ 1208) 。

また、交通情報送信部 1030は、実数部及び虚数部に設定した交通情報のレべル合わせを行い（ステップ 1218) 、 F F Tを実施してフーリエ係数に変換し

(ステップ 1219) 、このフーリエ係数を、符号表を参照して可変長符号化圧縮する（ステップ 1220) 。

また、受信側装置は、符号表を参照し、逆フーリエ変換を実施して交通情報を復号化する（ステップ 1234) 。

その他の手順は、図 2 7の場合と変わりがない。

図 2 9には、交通情報送信部 30から、形状べクトルデータ列情報（図 3 7

( a ) ) とともに送信される交通情報のデータ構造の一例を示している。このデータには、 D C Tや DWT等で周波数成分の係数に変換され、且つ、可変長符号化された交通情報と、 MH符号化されたマスクビット情報とが含まれている。このように、交通情報送信部が、距離量子化単位の状態量とともに、その状態量の有効 Z無効を表すマスクビット情報を送ることにより、受信側装置は、状態量が無効である区間（「不明」区間）を明確に知ることができる。

また、この場合、前述するように、「不明」区間の状態量をどのように設定しても、受信側では、「不明」区間を識別することが可能であり、「不明」区間の状態量に任意の値を設定することができる。そのため、「不明」区間の状態量として、「不明」区間の前後に位置する「有効」区間の状態量が、符号化 ·複号化の過程で変質することがないような値を設定することが望ましい。この点について図 3 0 ( a ) 〜図 3 0 ( d ) を用いて説明する。

図 3 0 ( a ) 〜図 3 0 ( d ) においては、横軸に対象道路区間の基準点からの距離を示し、縦軸に、その距離における速度などの状態量を示している。図 3 0

( a ) に示すように、対象道路区間の一部に状態量が無効である「不明」区間が存在すると仮定する。この「不明」区間の状態量を図 2 5 ( a ) 〜図 2 5 ( c ) に示すように 0に設定すると、不可逆圧縮や直交変換を含む周波数変換圧縮を実施した場合に、「不明」区間の境界部分の状態量が均一化されるため、受信側で状態量を再生したとき、「不明」区間に接する「有効」区間の状態量が元の状態量から大きく変化してしまう虞がある（図 25 (b) ) 。

こうした不都合を避けるため、図 30 (b) では、「不明」区間の前後の値を直線で結ぴ、「不明」区間内の状態量をこの直線上の値に設定している。また、図 30 (c) では、「不明」区間の前後の状態量を「不明」区間内でも維持し、「不明」区間の中央付近で、状態量を切り換える（両直線を接続する）ようにしている。また、図 30 (d) では、「不明」区間前後の状態量のトレンドを関数近似（図 30 (d) では一次関数で近似する場合を示しているが、それ以外の関数でもよい）し、「不明」区間の中央付近で、状態量を切り換えるようにしている。

こうした処理により、「不明」区間と「有効」区間とが接する部分での状態量の急激な変化が避けられるため、「有効」区間の状態量は「不明」区間の情報の影響を受けずに済むことになり、受信側での状態量の正確な再現が可能になる。図 30 (c) や図 30 (d) のように「不明」区間の中央付近で状態量を切り換えると、状態量を再現した時に、この中心付近で状態量の再現値が乱れることになるが、この中央付近は、最終的にマスクビット列で不明化されるため、多少値がずれても実害は無い。

なお、ここでは、対象道路区間を特定するために、形状ベクトルデータ列を受信側に伝える場合について説明したが、道路区間識別子や交差点識別子を用いて道路区間を特定しても良い。例えば、同一地図を参照する双方の間では、図 31 (a) に示すように、道路区間識別子や交差点識別子を用いて道路を特定し、絶対位置により参照区間を指定することができる。交通情報は、該当リンクを N個に標本化し、各々の標本化点での交通情報として表現する。

あるいは、図 3 1 (b) に示すように、交差点部や、リンク途中の道路から抜き出した間欠的なノード P1 · P2■ P3 · P4の位置参照用の緯度経度データ（名称、道路種別等の属性情報も保有するもの）を用いて対象道路を特定してもよい。ここで、 Pl=リンク中点、 P2 =交差点部、 P3=リンク中点、 P4-リンク中点である。道路区間を特定するには、図 3 1 (c) に示すように、まず、 Pl、 P2、 P3、 P4 の各々の位置を特定し、次に各々の区間を経路探索で繋ぎ、対象道路区間を特定する。

また、対象道路を特定する道路区間参照データとして、前述する形状べクトルデータ列や道路区間識別子、交差点識別子だけでなく、道路地図をタイル状に区分してその各々に付した識別子や、道路に設けたキロポスト、道路名、住所、郵便番号等を用い、これらの道路区間参照データによって、交通情報の対象道路区間を特定してもよい。

(第 9の実施形態）

本発明の第 9の実施形態では、走行データを提供するプローブカーが交通情報提供装置となり、プローブカーの情報を収集するセンターが交通情報利用装置となるシステムについて説明する。このシステムでは、プローブカーの計測情報の有効 ·無効を表すためにマスクビット情報が使用される。

このシステムは、図 3 2に示すように、走行時のデータを提供するプローブ力一車载機 1090と、データを収集するプローブカー収集システム 1080とから成り、プローブカー車载機 1090は、送信データの符号化に用いる符号表をプローブ力一収集システム 1080から受信する符号表受信部 1094と、速度を検知するセンサ A 1106や動力出力を検知するセンサ B 1107、燃料消費を検知するセンサ C 1108の検知情報を収集するセンサ情報収集部 1098と、ドア開閉信号を出力するセンサ X 1103やハザード信号を出力するセンサ Y 1104、シートベルト信号を出力するセンサ Z 1105の信号に基づいてセンサ情報収集部 1098が収集したデータの有効 Z無効を判定する計測情報有効 Z無効判定部 1097と、 G P Sアンテナ 1101での受信情報やジャィ口 1102の情報を用いて自車位置を判定する自車位置判定部 1093と、自車の走行軌跡やセンサ A、 B、 Cの計測情報を蓄積する走行軌跡計測情報蓄積部 1096と、走行軌跡計測情報蓄積部 1096に蓄積されたデ一タを、受信した符号表データ 1095を用いて符号化する符号化処理部 1092と、符号化されたデータをプローブカー収集システム 1080に送信する走行軌跡送信部 1091とを備えている。一方、プローブカー収集システム 1080は、プローブカー車載機 1090から走行データを受信する走行軌跡受信部 1083と、受信データを符号表データ 1086を用いて復号化する符号化データ復号部 1082と、収集した走行軌跡や計測情報を活用する走行軌跡計測情^活用部 1081と、プローブカーの現在位置に応じてプローブカー車载機 1090に与える符号表を選出する符号表選出部 1085と、選出された符号表をプローブカーに送信する符号表送信部 1084とを備えている。

プローブカー車載機 1090の計測情報有効 Z無効判定部 1097は、センサ X、 Y、 Ζから送られて来る信号に基づいて、センサ A 1106で検知された速度情報ゃセンサ B 110⁷で検知されたエンジン負荷、センサ C 1108で検知されたガソリン消費量等の計測値が、交通流に乗ってプローブカーが走行しているときの計測値であるか否かを判定し、センサ A、 B、 Cの計測情報に、判定結果を表すフラグを付けて走行軌跡計測情報蓄積部 1096に格納する。

例えば、計測情報有効/無効判定部 1097は、ハザードランプのオン /オフにより、通常走行か、停車か、一時停車かを判定する。また、パーキングブレーキのランプ点灯信号や、オートマチック車の Pポジション信号を用いて、車両が走行状態でないことを検出する。また、ウィンカー信号を検出し、頻繁にウィン力一を出している場合（例えば 4 5秒間に 2回以上ウィンカーが出た場合）は、すり抜けをしていると判定する。

符号化処理部 1092は、走行軌跡計測情報蓄積部 1096に蓄積された走行軌跡データゃ計測情報を符号化する際に、計測情報有効 Z無効判定部 1097が付したフラグに基づいてマスクビット列を作成し、このマスクビット情報を付した走行軌跡データ及び計測情報がプローブカー収集システム 1080に送られる。図 3 3には、プロープカー車载機 1090からプローブカー収集システム 1080に送られるデータのデータ構造を例示している。

プローブカー収集システム 1080の走行軌跡計測情報活用部 1081は、プローブカー車載機 10⁹0から収集した情報の有効性を、それに付されたマスクビット情報に基づいて判断し、有効なデータを用いて交通量を判定する。

このように、マスクビット情報を用いて、プローブカーから収集した情報の有効性を識別することができる。以上、本発明を詳細に、また、特定の実施態様を参照して説明したが、本明の精神と範囲を逸脱することなく、様々な変更や修正を加えることができることは、当業者にとって明らかである。

本出願は、 2002年 12月 27日出願の 3本特許出願（特願 2002-38 0403号）、 2002年 1 2月 27日出願の日本特許出願（特願 2002— 3 80404号）、及び 2003年 12月 1 2日出願の日本特許出願（特願 200 3— 414296号）に基づくものであり、その内容は、ここに参照して取り込まれる。ぐ産業上の利用可能性 >

本発明は、交通情報や経路情報を提供するセンターや、その提供サービスを実施する事業体、あるいは、交通情報や経路情報を表示する車載装置や携帯電話、 PDC、 PC等において広く利用することができる。

本発明の道路関係情報の表現方法では、交通情報や経路情報に属性情報を付加しているため、情報の量及び質が高まり、情報の利用価値が向上する。交通情報に対し、信頼性を表す情報を属性情報として付加する場合は、交通情報の正しい評価が可能になる。その結果、経路探索に使用するリンクコストを適切に設定することができ、経路探索の精度の向上が実現できる。また、有料で提供する交通情報の情報価値を適正に設定することができ、交通情報提供事業における合理的な料金システムの実現を可能にする。

また、交通情報に対し、平常時との乖離の情報を属性情報として付加する場合は、突発的で、今後の推移が予想できない交通状況が発生したとき、ユーザは、この交通情報から、それを認、識して、適切な対応を採ることができる。

また、ユーザに提示する経路情報に対し、その経路情報の優位性を示す情報を属性情報として付加する場合は、優位性が高い区間では、提示された経路を利用し、優位性が低い区間では、普段利用している、勝手知った道路を利用する、と言ったユーザの柔軟な経路選択が可能になる。また、本発明の端末装置は、この交通情報や経路情報を、ユーザに分かり易い形態で表示することができる。

また、本発明の経路情報計算装置は、グレースケール情報を用いてリンクコストを適正に設定することができるため、高い精度で経路探索を行うことができる。また、本発明の交通情報提供システムは、グレースケール情報を用いることにより、交通情報の精度が高ければ情報料は高くなり、精度が低いほど安くなる、という、理にかなつた料金体系を採ることができる。

さらに、本発明の交通情報提供システムは、交通情報として、道路に沿って変化する交通情報の状態量を提供するとともに、その状態量が不明である「不明」区間を受信側に正確に伝えることができる。

また、本発明の交通情報の表現方法は、「不明」区間を正確に伝達することができるとともに、「不明」区間に隣接する有効区間での交通情報の状態量を正確に伝えることが可能である。

Claims

請求の範囲

1 . 道路関係情報を、前記道路関係情報の属性を多段階で表示するグレースケール情報と共に表現することを特徴とする道路関係情報の表現方法。

2 . 前記道路関係情報が交通情報であり、交通情報の状態量と、前記状態量の属性を多段階で表示するグレースケール情報とで交通情報を表現することを特徴とする請求項 1に記載の道路関係情報の表現方法。

3 . 前記グレースケール情報により、前記交通情報の状態量の信頼性を多段階で表示することを特徴とする請求項 2に記載の道路関係情報の表現方法。

4 . 前記交通情報の状態量を、対象道路を区切って設定した標本化点のそれぞれの状態量で表現し、前記状態量の信頼度を前記標本化点の各々に対応付けた前記グレースケール情報の数値によつて表すことを特徴とする請求項 3に記載の道路関係情報の表現方法。

5 . 前記交通情報の状態量に応じた線を地図上に表示し、前記グレースケール情報で表された信頼度に応じて、前記線の透過度を変えることを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

6 . 前記交通情報の状態量に応じた線を地図上に表示し、前記グレースケール情報で表された信頼度に応じて、前記線の太さを変えることを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

7 . 前記交通情報の状態量に応じた線を地図上に表示し、前記グレースケール情報で表された信頼度に応じて、前記線の線種を変えることを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

8 . 前記交通情報の状態量を収集するセンサの設置密度を用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4 に記載の道路関係情報の表現方法。

9 . 前記交通情報の状態量を収集するセンサの検知精度を用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4 に記載の道路関係情報の表現方法。

1 0 . 前記交通情報の状態量を収集した時点からの経過時間を用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 1 . 前記交通情報の状態量の時間的な変化の振れを用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 2 . 前記交通情報の状態量の所定期間内でのばらつきを用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4 に記載の道路関係情報の表現方法。

1 3 . 道路に設置されたセンサの情報から求めた前記交通情報の状態量と、プローブカーの情報から求めた前記状態量との差異を用いて、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 4 . 前記交通情報の状態量の推定に用いた計算方式の精度によって、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 5 . 前記交通情報の状態量の推定結果におけるばらつきによって、前記ダレ一スケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 6 . 前記交通情報の状態量の推定実績での正解率によって、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 7 . 前記交通情報の状態量を決定するために用いたプローブカー情報のサンプル数によって、前記グレースケール情報で表す信頼度を設定することを特徴とする請求項 3または請求項 4に記載の道路関係情報の表現方法。

1 8 . 前記グレースケール情報により、前記交通情報の状態量の平常時との差異を多段階で表示することを特徴とする請求項 2に記載の道路関係情報の表現方法。

1 9 . 前記差異を、新たに計測された交通情報の状態量と過去に複数回に渡つて計測された前記交通情報の状態量の統計値とを比較して求めることを特徴とする請求項 1 8に記載の道路関係情報の表現方法。

2 0 . 前記新たに計測された交通情報の状態量を比較する比較対照として、計測日の 3種が共通する過去の交通情報の状態量を使用することを特徴とする請求項 1 9に記載の道路関係情報の表現方法。

2 1 . 前記新たに計測された交通情報の状態量を比較する比較対照として、計測日の天候が一致する過去の交通情報の状態量を使用することを特徴とする請求項 1 9に記載の道路関係情報の表現方法。

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2 2 . 前記グレースケール情報により、前記交通情報の状態量の変化状況を多段階で表示することを特徴とする請求項 2に記載の道路関係情報の表現方法。

2 3 . 前記道路関係情報が経路情報であり、経路情報と、前記経路情報の属性を多段階で表示するグレースケール情報とで経路情報を表現することを特徴とする請求項 1に記載の道路関係情報の表現方法。

2 4 . 前記グレースケール情報により、他の経路に対する旅行時間最短経路の優位性を多段階で表示することを特徴とする請求項 2 3に記載の道路関係情報の表現方法。

2 5. 前記優位性の比較対照経路として、距離最短経路を使用することを特徴とする請求項 2 4に記載の道路関係情報の表現方法。

2 6 . 前記優位性の比較対照経路として、あらかじめ登録された経路を使用することを特徴とする請求項 2 4に記載の道路関係情報の表現方法。

2 7 . 前記旅行時間最短経路を複数の区間に分け、各区間に設定した比較対照経路に対する各区間の旅行時間最短経路の優位性をそれぞれ求めることを特徴とする請求項 2 4に記載の道路関係情報の表現方法。

2 8 . 前記旅行時間最短経路の始端終端間の比較対照経路を設定して、前記旅行時間最短経路及び比較対照経路が一致する区間の前記優位性を最大に設定し、前記旅行時間最短経路及び比較対照経路が相違する区間の優位性を求めることを特徴とする請求項 2 4に記載の道路関係情報の表現方法。

2 9 . 交通情報の状態量と前記状態量の属性を多段階で表示するグレースケール情報とを受信する受信手段と、前記交通情報の状態量を、前記グレースケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを備えることを特徴とする端末装置。

3 0 . 前記交通情報及びグレースケール情報を提供するセンターに対して、前記状態量の比較対照を指定する情報を送信する送信手段を具備することを特徴とする請求項 2 9に記載の端末装置。

3 1 . 現在地及び目的地の情報を送信する送信手段と、経路情報と前記経路情報の優位性を多段階で表示するグレースケール情報とを受信する受信手段と、前記経路情報を前記グレースケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを備えることを特徴とする端末装置。

3 2 . 交通情報を受信する受信手段と、前記交通情報を参照して現在地から目的地までの旅行時間最短経路を算出するルート計算手段と、前記旅行時間最短経路の優位性を多段階で表示するグレースケール情報を生成する属性情報計算手段と、前記旅行時間最短経路を前記グレースケール情報の値に応じた形態で表示する表示手段とを備えることを特徴とする端末装置。

3 3 . 交通情報の状態量に基づいてリンクの動的リンクコストを計算する動的リンクコスト計算手段と、

前記リンクの静的リンクコストを提供する静的リンクコスト提供手段と、前記交通情報の状態量の信頼度を多段階で表すグレースケール情報に基づいて、前記動的リンクコストと前記静的リンクコストとの配分比率を変え、経路計算に用いるリンクコストを生成するリンクコスト決定手段と

を備えることを特徴とする経路情報計算装置。

3 4 . 交通情報として、交通情報の状態量と、前記状態量の信頼度を多段階で表示するグレースケール情報とを保持し、前記グレースケール情報が付加された交通情報を提供する交通情報提供装置と、前記交通情報提供装置から前記交通情報の提供を受けるクライアント装置とを備え、前記交通情報提供装置が、前記クライアント装置に提供する交通情報の価値を、前記交通情報に付加された前記グレースケール情報に応じて設定することを特徴とする交通情報提供システム。

3 5 . 交通情報として、対象道路を区切って設定した標本化点の各々における交通情報の状態量と、前記状態量の有効または無効を表すマスクビット情報とを提供する交通情報提供装置と、

前記交通情報を受信し、前記マスクビット情報を用いて有効な前記状態量を再現する交通情報利用装置と

を備えることを特徴とする交通情報提供システム。

3 6 . 前記交通情報提供装置は、前記マスクビット情報として、有効な前記状態量を 1で表し、無効な前記状態量を 0で表す情報を提供し、前記交通情報利用装置は、前記交通情報提供装置から提供された前記状態量と、当該状態量に対応する前記マスクビット情報との論理積を求めて、有効な状態量を再現することを特徴とする請求項 3 5に記載の交通情報システム。

3 7 . 前記交通情報提供装置は、前記交通情報として、前記状態量の配列を表すデータと、前記マスクビット情報の配列を表すデータとを提供することを特徴とする請求項 3 5に記載の交通情報提供システム。

3 8 . 前記交通情報提供装置は、前記状態量の配列を表すデータを量子化し、得られた値を統計的に偏りを持つ値に変換し、前記値を可変長符号化して提供し、前記マスクビット情報の配列を表すデータを符号化して提供することを特徴とする請求項 3 7に記載の交通情報提供システム。

3 9 . 前記交通情報提供装置は、前記状態量の配列を表すデータを周波数成分の係数に変換し、前記係数を量子化し、得られた値を可変長符号化して提供し、前記マスクビット情報の配列を表すデータを符号化して提供することを特徴とする請求項 3 7に記載の交通情報提供システム。

4 0 . 前記交通情報提供装置は、前記状態量が無効である標本化点の前記状態量を、 P舞接する標本化点の有効な状態量と近似する値に設定することを特徴とする請求項 3 5に記載の交通情報提供システム。

4 1 . 前記交通情報提供装置は、連続区間を構成する複数の標本化点の前記状態量がすべて無効であるとき、前記複数の標本化点のそれぞれの状態量を、前記連続区間の始端に隣接する標本化点の有効な状態量から前記連続区間の終端に隣接する標本化点の有効な状態量へ連続的に変化する値に設定することを特徴とする請求項 4 0に記載の交通情報提供システム。

4 2 . 前記交通情報提供装置は、連続区間を構成する複数の標本化点の前記状態量がすべて無効であるとき、前記連続区間の中央より始端側の標本化点の状態量を、前記連続区間の始端に隣接する標本化点の有効な状態量と同じ値に設定し、前記連続区間の中央より終端側の標本化点の状態量を、前記連続区間の終端に隣接する標本化点の有効な状態量と同じ値に設定することを特徴とする請求項 4 0 に記載の交通情報提供システム。

4 3 . 前記交通情報提供装置は、連続区間を構成する複数の標本化点の前記状態量がすべて無効であるとき、前記連続区間の中央より始端側の標本化点の状態量を、前記連続区間の始端側に連なる複数の標本化点の有効な状態量で関数近似した値に設定し、前記連続区間の中央より終端側の標本化点の状態量を、前記連続区間の終端側に連なる複数の標本化点の有効な状態量で関数近似した値に設定することを特徴とする請求項 4 0に記載の交通情報提供システム。

4 4. 前記交通情報提供装置は、前記交通情報とともに前記対象道路を特定する道路区間参照データを提供し、前記交通情報利用装置は、前記道路区間参照データから前記対象道路を特定することを特徴とする請求項 3 5から請求項 4 3のいずれかに記載の交通情報提供システム。

4 5 . 請求項 3 5から請求項 4 4のいずれかに記載の交通情報提供システムに用いる交通情報提供装置であって、

道路に沿って変化する交通情報の状態量を、対象道路を区切って設定した標本化点の値の配列に変換し、且つ、前記値の有効または無効を表すマスクビット情報の配列を生成する交通情報変換部と、

前記交通情報変換部が交通情報の前記状態量から生成したデータ及び前記マスクビット情報のデータを符号化する符号化処理部と、

前記符号化処理部が符号化したデータを送信する情報送信部とを備えることを特徴とする交通情報提供装置。

4 6 . 請求項 3 5から請求項 4 4のいずれかに記載の交通情報提供システムに用いる交通情報利用装置であって、

交通情報提供装置から、対象道路の交通情報の状態量に関する符号化されたデータと、前記状態量の有効または無効を表すマスクビット情報の符号化されたデータと、前記対象道路を特定する道路区間参照データとを受信する情報受信部と、符号化されている前記データの各々を復号化し、交通情報の前記状態量と前記マスクビット情報とから有効な状態量を再現する復号化部と、 ' 前記道路区間参照データを用いてマップマツチングを行い前記交通情報の対象道路を特定する判定部とを備えることを特徴とする交通情報利用装置。

4 7 . 交通情報の対象道路を区切って標本化点を設定し、交通情報の有効な状態量が得られた前記標本化点に対応付けて、マスクビット情報の 1を設定し、有効な前記状態量が得られていない前記標本化点に対応付けて、マスクビット情報の 0を設定し、前記標本化点の状態量の配列と併せて、前記マスクビット情報の配列を提示することを特徴とする交通情報表示方法。