JP3719310B2 - Navigation device - Google Patents

Description

Translated fromJapanese

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、目的地が設定された際に、目的地までの経路を算出するとともに経路の案内を行い車両を的確に目的地まで誘導するナビゲーション装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ナビゲーション装置は、距離センサや方位センサおよび、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ）装置などによって算出された車両の現在位置を、道路ネットワークを数値化して記録した地図データベースを用いて作成した現在位置周辺の地図上に表示し、さらに、運転者が設定した目的地と車両が走行している現在地もしくは任意の地点を結ぶ誘導経路を自動的に算出して前記地図上に表示するとともに、車両が交差点、分岐点などに近づくと、音声や交差点の拡大図などによって次にとるべき行動を運転者に報知し、見知らぬ土地や夜間の走行時に、車両を安全確実に誘導し運転の便宜を図るものである。さらに最近においては、前記誘導経路の道路ネットワークデータを基に、目的地までの移動に要する所要時間を計算し、到着予想時刻を表示するナビゲーション装置が提供されている。（特開平８−３１３２８６号公報）
【０００３】
図３８は前述の特開平８−３１３２８６号公報に記載の従来のナビゲーション装置を表すブロック図である。図において、１０１は表示器、１０２は地図表示範囲の指定や目的地の指定等を行う指定装置、１０３は道路ネットワーク、および道路ネットワークを構成する道路リンクに関する情報を格納している地図メモリ、１０４は前記道路リンクの所要走行時間を日時月毎に格納している所要時間メモリ、１０５は現在地と目的地を結ぶ直線距離を算出し、この直線距離に基づいて経路検索範囲を限定する検索範囲限定装置である。
【０００４】
１０６は前記限定された範囲において地図メモリ１０３に格納されている道路ネットワークに基づいて現在地から目的地に到達するすべての道路リンクの組み合わせを検索する経路検索装置、１０７は道路リンクの所要走行時間に基づいて最短時間経路に対応する経路セットを抽出する経路抽出装置、１０８は走行に伴う積算方位および積算距離を算出して推測現在位置を検出する現在位置検出装置、１０９は前記最短時間経路および推測現在位置を道路ネットワーク上に強調表示させる信号を生成する強調信号生成装置、１１０は前記最短時間経路および推測現在位置を道路ネットワーク上に強調表示させる信号を表示器１０１に供給して車両を誘導すると共に、各道路リンクを実走行した所要時間を前記所要時間メモリ１０４に格納する誘導装置である。
【０００５】
表示器１０１は液晶モニタ、ＣＲＴなどが使われ、指定装置１０２はタッチパネルあるいは、リモートコントローラ（リモコン）などが用いられ、表示器上の表示に直接触れる事あるいは、表示器上に表示されたカーソルをリモコンで移動させるなどで、目的地や道路ネットワークなどの指定を行う。
地図メモリ１０３は、所定地域の道路地図をデジタル化して記録している大容量のメモリからなり、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）やハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、光磁気記録ディスク（ＭＯ）などが用いられる。地図メモリ１０３に記録される道路地図は、道路を短かく分割した線分で代表（道路リンク）し、この道路リンクの集合体として道路ネットワークを規定している。さらに、この道路ネットワークは所定の区域に分割されブロック化されて記録されている。
【０００６】
所要時間メモリ１０４は、地図メモリ１０３に記録されている道路リンクに対応して、このそれぞれの道路リンクを通過するのに要する平均的所要時間（予め業者等の者が過去に走行した際に計測した所要時間を平均して求めたもの）が記憶されている。また同時に所要時間メモリ１０４は後で説明する誘導装置１１０によって、経路検索装置１０６で設定された経路を実際に走行した際に要した実所要時間と平均的所要時間との差分値が記録される。検索範囲限定装置１０５は、目的地と現在地の位置関係を用いて経路検索装置１０６で検索する道路ネットワークの範囲を限定する。
【０００７】
経路検索装置１０６は、検索範囲限定装置１０５で限定された区域内の道路ネットワークについて、目的地と現在地間を接続する事の出来る複数の経路を計算する。
経路抽出装置１０７は、経路検索装置１０６で計算された複数の経路について、各々の経路を構成する道路リンクに対応したリンク通過に要する所要時間を所要時間メモリ１０４を参照し、目的地と現在地間の所要時間を各々の経路について計算し、所要時間が最短となる最適経路を抽出する。
【０００８】
現在位置検出装置１０８は、車両の方位変化量を計測する各加速度計や進行速度を計測する速度センサ、衛星を用いて絶対位置を計測するＧＰＳ装置など（いずれも図示しない）を組み合わせて、車両の現在の走行位置を検出する。
強調信号生成装置１０９は、経路抽出装置１０７により選出された最短時間経路を強調表示する信号を生成すると共に、現在位置検出装置１０８からの現在位置データを入力とし、現在位置を表示する信号を生成する。
誘導装置１１０は、指定装置１０２で経路の誘導開始を指示されたのち、走行予定の経路ネットワークを、強調信号生成装置１０９の信号に従って表示器１０１に出力すると共に、右左折をすべき交差点等に接近すると、当該交差点を拡大等の手段によって明示する信号を表示器１０１に出力する。
【０００９】
かかる構成のナビゲーション装置では、運転者が指定装置１０２にて目的地を指定し、経路の探索を指示すると、経路探索装置１０６は検索範囲限定装置１０５によって限定された範囲の道路ネットワークを用いて目的と現在地を結ぶ経路の検索を行う。経路抽出装置１０７は経路探索装置１０６で抽出された各経路について、各経路を構成する道路リンク群と所要時間メモリ１０４に記憶された道路リンクの日時月別の所要時間情報を用いて、経路探索が司令された時刻、日時、曜日等に応じた各経路全体の所要時間を算出し、所要時間が最短となる経路を抽出する。
【００１０】
さらに、前記最短経路は強調信号生成装置１０９および誘導装置１１０を介して表示器１０１上に表示される地図上に強調して表示されると共に、該当交差点に近接した際に拡大図等の手段によって運転者に明示される。
また誘導経路上を走行している際には、該経路の実際の走行速度が計測され、道路リンクの実所要時間が差分情報として、所要時間メモリ１０４に記録される。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来のナビゲーション装置では、上記に示したように誘導された経路の実走行によって道路リンクの所要時間を求め、この所要時間を用いて最短経路を求めているが、１度も走行したことのない道路リンクを走行する場合には、その道路リンクの所要時間は実走行によって求められていないので、規定の所要時間を使用することになり、個々の運転者の嗜好を考慮した所要時間が反映されず、正確に所要時間を求めることができない。
【００１２】
従って、未知の地点（初めて行く地点）を目的地に設定した際の誘導においても、個人特性が反映されずに規定の所要時間情報が用いられ、個々人の特性を反映できず、所要時間が不正確になる欠点がある。
また、１度は走行したことのある道路リンクにおいても走行回数が少ない場合には、その時に求めた所要時間は、運転者が普通に走行した場合の所要時間とは異なっている場合がある。
【００１３】
さらに、従来のナビゲーション装置では、所要時間の差分情報は、誘導された経路を実際に個別の運転者が走行した際の所要時間情報が反映されるように構成されている。そのため、誘導経路に該当する個別の道路リンクについてのみであって、通常の無誘導の状態で走行している場合の走行速度の嗜好は反映されない。
【００１４】
また、長距離の運転時において適切な間隔で休憩を取得する事は、安全運転の関点から好ましい事であるが、従来の所要時間計算では目的地と現在地間の道のりのみは考慮されているが、休憩の取得に関しては考慮されておらず、結果として所要時間の精度が悪化する欠点がある。
【００１５】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたもので、道路リンクの所要時間を道路属性ごとの個々の運転者が嗜好する走行特性を学習する事で、個々人の走行の嗜好を反映し、かつ未体験の目的地に対する経路についても、個人特性を反映した所要時間計算が可能になるようにするものである。
【００１６】
さらに、運転時の個々人の休憩特性を学習し、この休憩特性を利用することにより、休憩時間の取得を加味した余裕のある所要時間計算を行い、所要時間の精度を向上すると共に、適切な休憩時期、休憩位置、休憩場所を運転者に提案する事で安全運転に寄与する事をも目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るナビゲーション装置は、道路網を構成する道路セグメントに対する道路セグメント情報と、道路属性ごとに求められた走行情報と、車両が道路セグメントからなる経路を走行するのに要する所用時間を道路セグメント情報と走行情報とから算出し、この所要時間に基づいて車両を誘導する誘導経路を探索する誘導経路探索手段と、誘導経路探索手段において探索された誘導経路を表示する表示手段とを備えている。
【００１８】
また、走行情報は、車両を運転する運転者ごとに区分されている。
また、走行情報は、車両の速度分布である。
さらに、走行情報は、時間に対する速度分布である。
さらにまた、走行情報は、距離に対する速度分布である。
また、道路属性は、高速道路、自動車専用道、主要国道、一般国道、主要地方動道、一般道の少なくともいずれかである。
また、走行情報は、今までの走行結果の積算値に基づいて得られる道路属性ごとの情報である。
【００１９】
また、車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、車両の走行情報を修正する走行特性学習手段とを備えている。
【００２０】
また、道路網を構成する道路セグメントに対する道路セグメント情報と、道路属性ごとに求められた車両を運転する運転者の休憩取得に関する休憩取得情報と、道路セグメント情報と休憩取得情報とから車両を誘導する誘導経路を探索する誘導経路探索手段と、誘導経路探索手段において探索された誘導経路を表示する表示手段とを備えている。また、休憩取得情報は、走行継続時間及び休憩時間に関する情報を含み、誘導経路探索手段は、走行継続時間を用いて誘導経路走行時の休憩回数を算出し、この休憩回数を考慮して誘導経路を探索するものである。
【００２１】
また、誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点を探索し、表示手段において、誘導経路探索手段において探索された休憩取得地点を表示する。
さらに、誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、表示手段において、誘導経路探索手段において探索された休憩可能施設を表示する。
【００２２】
また、誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、車両を誘導する誘導経路に休憩可能施設を含むように誘導経路を探索する。
さらに、車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、休憩取得情報を修正する休憩取得特性学習手段とを備えている。
【００２３】
また、車両状況計測手段は、経路探索を行わない無誘導の状態での走行時の車両の運動状態を計測し、学習手段は、無誘導の状態で計測された運動状態に基づいて情報を修正する。
【００２４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、本発明の一実施の形態について説明する。
図１は本発明の実施の形態１のナビゲーション装置の一例を示すブロック図である。図において、１は車両の位置・運動状態を検出するセンサ群で、人工衛星からの電波信号を受信し車両の絶対位置を計測するＧＰＳ測位装置１ａ、車両の方位変化を計測するヨーレートセンサ１ｂ、車両の走行速度を計測する車速センサ１ｃ等からなる。
【００２５】
２はセンサ群１で計測された車両の位置・運動状態から車両の走行位置を推定する自車位置推定手段、３は道路区間を所定の線分からなる道路リンクとこの道路リンクの始終点を表すノードとの組み合わせで定義される道路セグメントで表し、その集合体としての道路ネットワークを表現した地図データベース、４は自車位置推定手段２で推定された自車両の位置及びその時間履歴である走行軌跡と地図データベース３に記録された推定自車位置近傍の道路リンクデータ群とを比較し、自車両が走行している道路リンクを決定するとともに、決定された道路リンク上における自車両の位置を特定する道路照合手段である。
【００２６】
６は道路属性に応じて走行特性を記憶した走行特性データベースで、ここで、道路属性は例えば高速道路、一般道路、主要国道、一般国道、地方道等の道路の種別や、１３ｍ以上、１３ｍ未満５．５ｍ以上、５．５ｍ未満等の道路の幅員等、道路の属性を表すものである。
【００２７】
７は目的地の入力、地図のスクロール、経路探索の開始等、運転者の要求をナビゲーション装置へ入力するために用いるユーザーインターフェース手段で、一般にタッチパネルやリモコン等が用いられる。８はユーザーインターフェース手段７によって指定された目的地点と道路照合手段４によって特定された自車位置（自車位置を含む道路リンク）とを結ぶ経路を地図データベース３の道路ネットワークデータから検索し、この経路を道路リンクの集合体として記憶する経路探索手段である。
【００２８】
９は経路探索手段８において計算された経路、即ち道路リンクの集合体について、この集合体を構成する道路リンクの属性及び総延長と、道路属性に対応する走行特性データベース６の走行特性とから経路全体を走行するのに要する所要時間を計算し、最適な経路を求めたり、現在時刻に前記所要時間を加算することで到着予想時刻を算出する誘導経路探索手段である。
【００２９】
１０は自車位置推定手段２で推定された自車両の位置と、この推定された自車両の位置周辺の所定範囲の道路ネットワークデータを地図データベース３から読み出し、運転者が自車両周辺の道路状況を理解できるように道路地図のような形態で表示する表示手段で、誘導経路探索手段９で設定された最適経路を前記形態の地図表示に重ねて強調する等の手法で表示すると共に、誘導経路探索手段９で算出された目的地までの所要時間もしくは、目的地への到着予想時刻等の表示を行う。
【００３０】
さらに詳細に説明すれば、センサ群１は、地球を周回する複数の人工衛星から送出される電波信号を受信し、地球上の任意の地点の緯度経度および高度情報を得ることの出来るＧＰＳ測位装置１ａ、車両の旋回角速度、すなわち角度の変化分を計測するヨーレートセンサ１ｂ、車両の走行速度、すなわち位置の変化分を計測する車速センサ１ｃ等によって構成される。
【００３１】
自車位置推定手段２は、ヨーレートセンサ１ｂ及び車速センサ１ｃで計測された角度および位置の変化分を積算し、自律航法によって所定地点からの位置変化を算出するとともに、ＧＰＳ測位装置１ａで得られた車両の緯度経度情報と前記自律航法によって得られた位置情報とを比較参照することにより、車両が走行している位置の推定を行う。
【００３２】
地図データベース３は、例えば図２（ａ）に示すような地図を、道路部について図２（ｂ）に示すようなリンク（以下道路リンクと呼ぶ）とノードの集合体に分解し、道路ネットワークとして図２（ｃ）のようなベクトル化表現に変換されたものが記憶されている。さらに、このようにべクトル化された道路ネットワークは、車両が走行する所定の区域を図３に示すようなメッシュ状の小区域に分割して管理されており、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）や光磁気ディスク（ＭＯ）、ハードディスク等に記録されている。
【００３３】
図４は図２で説明した道路リンクのデータ構造を示す図で、図４（ａ）は道路リンクの一例、図４（ｂ）は図４（ａ）で示した道路リンクのデータ構造の一例、そして、図４（ｃ）はデータ構造中の道路属性データの構造の一例を示す図である。
道路リンクは、図４（ａ）に示すように通常両端が番号付きのノードＮｓ、Ｎｅで規定され、このノードＮｓ、Ｎｅを連結する線分にはリンク番号Ｌｎが付される。この道路リンクは、一例として図４（ｂ）に示すようなデータ構造で記録され、リンク番号Ｌｎ、始点、終点のノード番号Ｎｓ、Ｎｅ、始点、終点ノードの位置を表す座標Ｘｓ、Ｙｓ、Ｘｅ、Ｙｅが記録されている。始点、終点の座標は、図３に示す細分化された区画の中で定義された数値（一般には正規化座標と称される。）でも良いし、緯度経度座標、その他の座標系を用いても良い。
【００３４】
さらに、道路リンクの長さを表すリンク長Ｌ、この道路リンクの始点が接続している他のリンクのノード番号Ｎｓ−１、Ｎｓ＋１、道路リンクの終点が接続している他のリンクのノード番号Ｎｅ−１、Ｎｅ＋１、そして、図４（ｃ）に示すようなこの道路の属性リスト等が記録される。
【００３５】
道路属性リストは、一例として図４（ｃ）に示したような情報で構成される。図４（ｃ）の道路属性リストにおいては、一例として道路の種別として一般国道であることが記録され、この道路は４０ｋｍ／ｈが規制速度であり、５５ｋｍ／ｈが実勢速度、１０ｍの幅員を持ち、車線数が２であり、一方通行の規制がなされていること等の道路属性が記録される。
【００３６】
走行特性データベース６は、図５に示すように走行特性、この場合、各道路属性ごとに単位距離あたりに要する走行時間が記憶されている。この場合には、道路属性として図４（ｃ）に示した道路属性リストにおける種別を用いたが、道路幅員等他の道路属性を用いてよいことは言うまでもない。
【００３７】
経路探索手段８は、ユーザーインターフェース手段７によって目的地が設定されると、現在地と目的地周辺の道路ネットワークを地図データベース３から読み出し、さらに、目的地と現在地を結ぶ道路ネットワークを含む地図の区画を選定し、この区画に含まれる道路ネットワークを同じく地図データベース３から読み出す。
【００３８】
表示手段１０は、例えば液晶表示板等のグラフィクス表示素子を備え、地図データベース３に記録された道路ネットワークを地図として表示すると共に、自車位置推定手段２で検出された自車位置を表示し、さらに、ユーザーインターフェース手段７から経路探索の指示が入力されていた場合には経路探索手段８で得られた探索経路を前記地図に重ねあわせて表示するとともに、該探索経路について誘導経路探索手段９で算出された所要時間情報を画面の一部に表示する。
【００３９】
次に、図１に示したナビゲーション装置の動作を説明する。まず、自車位置推定手段２において、センサ群１において計測された計測値に基づき、以下のようにして車両の推定位置を決定する。
図６は車両の位置の推定方法を説明する図である。図において、２１は自律航法によって決定された推定位置、２２はＧＰＳ測位装置によって得られた推定位置、２３は推定自車位置、２４は推定自車位置２３の移動履歴すなわち走行軌跡である。２５は走行道路リンク、２６は同定された車両の現在地、２７は道路リンクの分岐点、２８は推定された走行軌跡の特徴点である。
【００４０】
ＧＰＳ側位装置１ａで図６に示した推定位置２２、ヨーレートセンサ１ｂ及び車速センサ１ｃ等を用いて自律航法によって図６に示した推定位置２１をそれぞれ求める。一般に、自律航法では誤差の累積のために、ＧＰＳ測位装置では信号伝播時の遅延や反射、意図的誤差の導入等の理由により両者は一致することが少ない。
そこで、センサ群１によって求められた推定位置２１、２２を按分もしくはその他のロジックによってハイブリッド処理を行うことにより、車両の推定自車位置２３を決定する。
【００４１】
次に、道路照合手段４において、推定自車位置２３の位置座標を含む道路ネットワークを地図データベース３から呼び出すと共に推定自車位置２３及び走行軌跡２４との位置、進行方位等のパラメータについての相関を求め、車両が現在走行している道路リンク及び過去に走行していた道路リンクからなる走行道路リンク２５を決定する。
そして、車両の走行軌跡２４と走行道路リンク２５を比較して、最終的に車両の現在位置２６を同定する。この同定方法は、例えば、交差点を表すノード２７のような特徴形状に対応する特徴点（この場合２８）を走行軌跡の中から検出し、交差点２７と特徴点２８の位置差分を用いて推定自車位置２３を修正することで決定される。
【００４２】
一方、ユーザーインターフェース手段７において、運転者から経路探索の要求が生じた場合には、経路探索手段８において、自車位置と目的地点とを結合した経路を地図データベース３から検索し、この経路を道路リンクの集合体として記憶する。
【００４３】
次に、誘導経路探索手段９において、式（１）を用いて所要時間Ｔ_SGを算出する。
【００４４】
【数１】

【００４５】
まず、経路探索手段８で設定された出発地から目的地までの経路を構成する道路リンクに対して、各道路属性ごとの道路の距離の和を求める。そして、この道路属性ごとの距離の和と、図５に示したような、その道路属性に対応した単位距離あたりの走行時間とを乗じて道路属性ごとの所要時間を算出する。最後に、これら各道路属性ごとの所要時間の和を求めることで、所要時間Ｔ_SGを算出する。そして、この算出された所用時間Ｔ_SGに基づいて最適な経路を決定し、この最適な経路を表示手段１０によってディスプレー上に表示する。
【００４６】
具体例を図７を用いて説明する。
図７は、経路探索手段８において設定された経路の一例で、図において、Ｓは経路探索の出発地、Ｇは目的地で経路探索の終了地点、そして、図中の区間表示はそれぞれの道路の属性を示す。図８は図７に示した経路に関するデータを示したものである。
【００４７】
図９は経路探索手段における動作の一例を示したもので、図において、３１〜３３は道路ネットワークデータ、［Ｓ］は探索の開始点で、多くの場合車両の現在位置である。［Ｇ］はユーザーインターフェース手段７によって指定された目的地である。
【００４８】
まず、ユーザーインターフェース手段７によって目的地が設定され、探索の開始が指示されると、経路探索手段８は、図９に示すように、探索開始点周辺の所定区画の道路ネットワークデータ３１及び目的地周辺の所定区画の道路ネットワーク３２を地図データベース３から読み出す。さらに、探索開始点Ｓと目的地Ｇが同一の地図区画に存在しないときは、この両者の区画を含む上位の地図区画３３を地図データベース３から読み出し、これらの道路ネットワークから、探索開始点Ｓと目的地点Ｇを結ぶ道路リンク列（３１、３２、３３中の太線）を選定する。
【００４９】
次に、図９に示したような経路が選定されると、探索経路に含まれる道路を道路属性別に分類し、同じ道路属性に属する道路の距離の総和である道路属性別距離を積算する。そして、各道路属性別距離と走行特性データベース６に記録された各道路属性別の走行特性とを乗算することにより各道路属性別の所要時間を算出する。そして、これらの各道路属性別の所要時間の和をとることにより、所要時間Ｔ_SGを算出する。
例えば、図７に示したように道路属性が一般道の場合には、一般道の区分はＬ_R5、1（７ｋｍ）とＬ_R5、2（１３ｋｍ）とが存在するのでこれらの和を算出し、一般道の属性別距離は２０Ｋｍとなる。
【００５０】
そして、図８に示したように、一般道の属性に対する走行特性は０．０２５６４ｈ／ｋｍであるので、一般道の区間を走行するのに要する時間は２０×０．０２５６４＝０．５１時間となる。
以下、各道路属性について同様の計算を繰り返し、これらの総和をとることにより出発地から目的地までの全区間を走行するのに必要な所要時間Ｔ_SGを算出する。（この場合、３時間４３分になる）
そして、この誘導経路探索手段９によって計算された時間に基づいて最適な経路を求め、これらを表示手段１０によってディスプレー上に表示する。
【００５１】
図１０は表示の一例を示したもので、図において５１は表示される地図、５２は自車位置推定手段２で決定された自車両の位置の表示、５３は経路探索手段８で設定された探索経路の表示であり、５４は誘導経路探索手段９で決定された目的までの道のりと所要時間の表示である。
ここでは、表示手段１０として液晶表示板としたが、グラフィクス表示の可能なＣＲＴやプラズマディスプレイ、その他のデバイスを用いても良いし、ドットマトリクスディスプレイなど文字を中心とする表示装置に所要時間を表示するようにしても良い。
【００５２】
本実施の形態では、道路属性情報は道路の種別や道路の幅員等であるが、これらに加えて時間毎あるいは天候毎に道路属性情報を区分してよいことは言うまでもない。
【００５３】
本実施の形態では走行特性データベースに記憶させている特性データは単位距離あたりの時間データであるが、これは特に限定するものではなく、時間データの替わりに速度データを用いてもよい。
この場合、式（１）により所要時間Ｔ_SGを算出する替わりに、次式を用いて所要時間Ｔ_SGを算出する。
【００５４】
【数２】

【００５５】
さらに、本実施の形態では走行特性データベースに記憶させている特性データは道路属性ごとに記憶させているが、これは特に限定するものではなく、各運転者ごと、あるいは、これらの組み合わせで分類して記憶させてもよい。
【００５６】
本実施の形態では、道路リンクの走行特性を各道路リンクごとに記憶させるのではなく、道路リンクの属する道路属性ごとに記憶しているので、１度も走行したことのない道路リンクを走行する場合においても、その道路リンクの所要時間が実走行によって求められていなくても、同じ属性の走行データによる実走行のデータが反映され、個々の運転者の嗜好を考慮した所要時間を求められ、正確な所要時間を求めることができる。
すなわち、未知の地点（初めて行く地点）を目的地に設定した際の誘導においても、個人特性が反映され、正確な所要時間が得られる。
【００５７】
また、各運転者の特性毎に走行特性が利用されるので、同じ車両を異なる運転者が利用した場合にでも、各運転者の特性を反映した正確な所用時間予測が可能となる。
【００５８】
実施の形態２．
図１１は本発明の実施の形態２のナビゲーション装置を示す図である。図において、５は道路照合手段４で決定された道路リンクに付随して記録されている道路の属性を表す道路属性を抽出する道路属性抽出手段、６は道路属性に応じた走行特性（単位距離あたりの走行時間）及び走行特性を修正するため、各属性ごとの時間テーブルを記憶した走行特性データベースである。
【００５９】
１１はセンサ群１において計測された計測値に基づいて自車位置推定手段２で求められた運動状況と道路属性抽出手段５で抽出された走行中の道路リンクの属性値とから走行特性データベース６に記憶されている走行特性のデータを修正する走行特性学習手段である。その他は実施の形態１の図１で説明したものと同じであるので説明は省略する。
【００６０】
図１２は属性が高速自動車道である場合の時間テーブルである高速自動車道時間テーブルを例示したものである。高速自動車道時間テーブルは積算時間と積算された走行距離から構成され、積算時間は今までの走行時間を積算したもので、走行距離は走行時間内に走行した走行距離を今までの走行距離に新たに積算したもである。なお、ここでは属性が高速自動車道の場合を説明しているが、他の道路属性に関しても同様な構成になっている。
【００６１】
本実施の形態では、走行特性学習手段１１において走行特性のデータを修正すること以外は実施の形態１と同様であるのでその他の説明は省略する。
【００６２】
図１３は図１１に示したナビゲーション装置の走行特性学習手段１１の処理内容を示したフローチャート図である。なお、本処理は所定のタイミングで起動される。
まず、道路属性抽出手段５で検出された走行中の道路の属性を入力する。（Ｓ１０１）
次に、自車位置推定手段２において求められた車両の運転状況の情報に基づいて道路の走行に要した所要時間及び走行距離を入力する。（Ｓ１０２）
【００６３】
そして、Ｓ１０１で入力した道路属性の属性を判定し、走行中の道路属性に応じてＳ１０４で処理するプロセスを切り替える。（Ｓ１０３）
次に、Ｓ１０３で判定された道路属性毎に、走行した時間の積算値及び走行距離を新たに加算し、走行特性を更新する。（Ｓ１０４）
本実施の形態では、Ｓ１０４で処理する道路の属性の例として、高速自動車道、自動車専用道、主要国道、一般国道、主要地方道、一般道の６種別に分類した場合を示す。
【００６４】
次に、Ｓ１０４で積算した走行時間と走行距離との関係から、各道路属性毎の走行特性値として平均的な単位距離あたりの走行時間（走行特性）を算出する。（Ｓ１０５）
そして、Ｓ１０７によって算出された最新の走行特性値によって走行特性データベース６の走行特性値を更新する。（Ｓ１０６）
最後に、次回の学習処理に備え、走行積算時間タイマの初期化を実施し、本処理を終了する。（Ｓ１０７）
【００６５】
なお、これらの学習処理は実施の形態１で説明したような経路探索を行っている状態で行われてもよいし、また、経路探索が行われていない状態で上記の学習のみを行わせるようにしてもよい。
【００６６】
本実施の形態では、道路属性毎に識別して記憶されているが、走行特性データベース６に記憶される走行特性の情報は走行特性学習手段１１によって学習された情報を各運転者毎に識別して記憶させてもよいし、あらかじめ算出しておいた各運転者の走行特性を例えばカード等に記憶させておき、このカードの情報を走行特性データベースに読みこんでもよい。
【００６７】
本実施の形態２のナビゲーション装置においては、運転者の走行特性を、走行している道路の属性別に学習することにより修正するので、運転者の走行に応じて走行特性が修正され、より個々人の特性を反映した正確な所要時間予測が可能となる。
また、経路探索が行われていない無誘導の走行時の走行特性をも考慮しているので、経路探索を行っていない通常の無誘導の状態での走行速度の嗜好をも反映することができる。
【００６８】
実施の形態３．
本発明の実施の形態３は、実施の形態２の図１１に示したナビゲーション装置における走行特性データベースの走行特性を図５に示したような単位距離当たりの走行時間ではなく、速度にしたものである。
【００６９】
図１４は本実施の形態の走行特性データベースに記憶される走行特性（速度）及び走行特性を修正するため、各属性ごとの時間テーブルを示した図で、図１４（ａ）は走行特性を図１４（ｂ）は走行特性を修正するための時間テーブルの一例、そして、図１４（ｃ）は走行速度と積算走行時間との関係を示している。
本実施の形態の走行特性は、図１４（ａ）に示すように、走行特性が道路属性ごとに区分された速度で表されている。また、時間テーブルは、速度属性値と積算時間及び時間比率の関係を示したもので、例えば、道路属性が高速自動車道である場合には、図１４（ｂ）に示すように、走行速度に応じて複数の速度属性で区分し、この区分された速度属性ごとに積算時間が求められ、さらに、全速度属性に対して各速度属性が占める時間比率を示している。
【００７０】
そして、積算時間は、速度属性値及び道路属性値が変更となるたびに、所定時間を積算することにより求められる。
図１４に示した例では、高速自動車道の積算走行時間は走行速度１００〜１２０ｋｍ／ｈでの走行が最も多く、言い換えればこの運転者は高速自動車道の走行においては、この速度帯を好んで用いて走行していることが分かる。
なお、これらの時間テーブルは道路属性と同数のテーブルで構成される。
【００７１】
本実施の形態では、走行特性を速度にしたことに伴い、図１１に示した走行特性学習手段１１は、道路属性抽出手段５で抽出された走行中の道路属性と、自車位置推定手段２で求められた車両の走行速度とを関連付けて頻度を学習し、各道路属性毎の走行特性を決定する。そして、学習された道路リンクの各属性に対する走行特性を走行特性データベース６に記憶する。
【００７２】
同様に、誘導経路探索手段９においても、実施の形態２のように式（１）からではなく、実施の形態１で示した式（２）を用いて所要時間Ｔ_SGを算出するようにする。
【００７３】
図１５は走行特性学習手段１１の処理内容を示したフローチャート図である。なお、本拠理は所定のタイミングで起動される。
まず、道路属性抽出手段５で検出された走行中の道路の属性を入力する。（Ｓ２０１）
次に、自車位置推定手段２で求められた車両の走行速度を入力する。（Ｓ２０２）
そして、Ｓ２０２で求められた走行速度に基づき、現在走行している車両の速度が属している速度属性を決定する。（Ｓ２０３）
【００７４】
次に、走行特性学習の処理において、前回検出された走行速度の属性と、現在検出された速度の属性との比較を行う。比較の結果、速度属性が変化していればＳ２０６を実行し、速度属性の変化が無ければＳ２０５を実行する。（Ｓ２０４）
Ｓ２０５では、Ｓ２０１で入力された走行中の道路の道路属性について、前回に走行特性学習の処理が起動されたときに走行していた道路の属性と現在検出している道路属性との比較を行い、道路属性の変化が無ければ、以降の処理は不要であるとして終了する。道路属性の変化が有ったと判定された場合には、Ｓ２０６へ移行する。
【００７５】
Ｓ２０６では、Ｓ２０１で入力した道路属性の属性を判定し、走行中の道路の属性に応じてＳ２０７で処理するプロセスを切り替える。
Ｓ２０７では、Ｓ２０６で判定された道路属性毎に、Ｓ２０３で決定された速度属性値で走行した時間の積算値を更新する。
本実施の形態では、Ｓ２０７で処理する道路の属性の例として、高速自動車道、自動車専用道、主要国道、一般国道、主要地方道、一般道の６種別に分類した場合を示す。
【００７６】
Ｓ２０８では、Ｓ２０７で積算された速度属性値と積算時間との関係から、各道路属性毎の走行特性値として平均的な走行速度を統計的手法を用いて算出する。この走行速度は、例えば、図１４（ｂ）のような走行速度頻度分布となった場合には、単純平均として９５ｋｍ／ｈを高速自動車道路における走行特性値とすればよい。あるいは、最多頻度値として速度属性Ｖ₅（属性中央値１１０ｋｍ／ｈ）を高速自動車道路における走行特性値としてもよいし、その他の標準偏差計算などによって求めても良い。
【００７７】
さらに、Ｓ２０９では、Ｓ２０８までの処理によって得た最新の走行特性値によって走行特性データベース６を更新する。
Ｓ２１０では、上記までの処理で、速度属性値の変化及び道路属性値の変化に対応した走行特性の学習が完了したので、次回の学習処理に備え、走行積算時間タイマの初期化を実施し、本処理を終了する。
【００７８】
図１６は、Ｓ２０３の速度属性の決定、及び各速度属性における走行時間の算出についての説明図である。図１６において、横軸は時間、縦軸は走行速度を表し、さらに速度属性の例として、走行速度を２０ｋｍ／ｈおき、すなわち２０ｋｍ／ｈ未満、２０ｋｍ／ｈ以上４０ｋｍ／ｈ未満、のように範囲を設定し、車両の走行速度が含まれる所定範囲をその状態での速度属性とする。
速度属性毎の走行時間は、車両の走行速度が所定属性の速度範囲（例えば、速度属性Ｖ₅）に入った時点（図１６のａ点）から該属性の速度範囲から逸脱した時点（図１６のｂ点）までの経過時間ΔＴをタイマ（図示していない）によって計測する。
【００７９】
また、同一速度属性内であっても、走行している道路属性が変化した際には、経過時間の計測を道路属性が変化した時点で終了し（図１６のｃ点）、新規道路属性（例えば、Ｒ₁）についての経過時間計測を開始する。以後、Ｒ₁属性の道路が継続した場合、速度属性の変化点（図１６のｄ点）で該速度属性（例えば、Ｖ₄）の経過時間計測を終了する。
【００８０】
このような動作の具体例を図７を用いて説明する。
図１７は図７に示した経路に関するデータを示したものである。
まず、図７の探索経路に含まれる道路を道路属性別に分類し、道路属性別距離を積算する。次に、各道路属性別距離を走行特性データベース６に記録された各道路属性別の走行特性（速度）によって除算することにより各道路属性別の所要時間を算出し、これらの所要時間の総和をとることにより所要時間Ｔ_SGを算出する。例えば、図７に示した高速自動車道の属性別距離は１２０Ｋｍ（Ｌ_R0,1）であり、高速自動車道属性に対する走行特性は９５Ｋｍ／ｈであるので、高速自動車道の区間を走行するのに要する時間は１２０／９５＝１．２６時間となる。
以下、各道路属性について同様の計算を繰り返し、これらの総和を求めることにより、出発地から目的地までの全区間を走行するのに必要な所要時間Ｔ_SGを算出する。
その他は、実施の形態２で説明したものと同様であるので説明は省略する。
【００８１】
本実施の形態のナビゲーション装置においては、通常の走行状態において車両の走行速度すなわち運転者の走行特性を、走行している道路の属性別に学習することにより修正するので、運転者の走行に応じて走行特性が修正され、より個々人の特性を反映した正確な所要時間予測が可能となる。
【００８２】
実施の形態４．
本発明の他の実施の形態について説明する。実施の形態３が図１４（ｂ）に示したように積算時間に基づいて走行特性を修正させているのに対し、本実施の形態では、積算時間の代わりに積算距離を用い、これらによって走行特性を修正させる。その他の動作については、実施の形態３とすべて同一であるので説明を省略する。
図１８は本発明の実施の形態４の走行特性学習手段１１における処理のフローチャートを示した図である。
図１８における、Ｓ３０１、Ｓ３０２は実施の形態３の図１５のＳ２０１、Ｓ２０２と同様であるので説明を省略する。
【００８３】
図１９は本実施の形態４における走行特性学習手段１１におけるＳ３０３の速度属性の決定及び各速度属性における走行距離算出についての説明図である。図１９において、横軸は走行距離、縦軸は走行速度を表す以外は実施の形態３の図１６と同様である。速度属性毎の走行距離は、車両の走行速度が所定属性の速度範囲（例えば、速度属性Ｖ₅）に入った時点（図１９のａ点）から該属性の速度範囲から逸脱した地点（図１９のｂ点）までの走行距離ΔＬを走行距離レジスタ（図示しない）によって計測する。
【００８４】
また、同一速度属性内であっても、走行している道路属性が変化した際には、距離の計測を道路属性が変化した時点で終了し（図１９のｃ点）、新規道路属性（例えば、Ｒ₁）についての経過時間計測を開始する。以後、Ｒ₁属性の道路が継続した場合、速度属性の変化点（図１９のｄ点）で該速度属性（例えば、Ｖ₄）の経過時間計測を終了する。
以下、Ｓ３０４からＳ３０９について内部処理の相違点についてのみ説明する。
【００８５】
図２０は図１８におけるＳ３０６の高速自動車道速度テーブルについての例を示したものである。図２０（ａ）は速度属性値と積算走行距離及び距離比率の関係を示したもので、積算走行距離は速度属性値及び道路属性値が変更となるたびに、Ｓ３０３の処理で求めた走行距離ΔＬを積算することにより求める。
図２０に示した例では高速自動車道の積算走行距離は、走行速度１００〜１２０ｋｍ／ｈでの走行が最も多く、この速度帯を好んで用いることが分かる。
【００８６】
本実施の形態と実施の形態１との相違点は、時間ベースで計算する場合には、低速で走行するほど経過時間が長くなり、低速の速度帯に重み付けした特性算出が行われることになるのに対し、距離ベースの場合には、低速から高速まで均等の重み付けとなる点にある。
【００８７】
図２１は上記相違点の説明図である。例えば、図２１（ａ）に示すような１００ｋｍの区間について、８０ｋｍの距離を９０ｋｍ／ｈで自由に走行し、残り２０ｋｍを他車に追従しながら５０ｋｍ／ｈの速度で走行したとすると、この場合の速度テーブルは図２１（ｂ）となる。
上記の条件について走行特性を時間ベースで計算すると、速度属性Ｖ₂が３１％、速度属性Ｖ₄が６９％となるのに対し、距離ベースで計算するとそれぞれ、２０％、８０％となる。すなわち、時間ベースでは低速側に重みが付くことが解かる。そのため、自由な状態で走行した結果を良く反映できる後者の方が、個人の特性を反映するのに適していると考えられる。
【００８８】
Ｓ３１０では、実施の形態３のＳ２１０と同様に、Ｓ３０１からＳ３０９までの処理で、速度属性値の変化及び道路属性値の変化に対応した走行特性の学習が完了したので、次回の学習処理に備え走行距離レジスタの初期化を実施し、本処理を終了する。
【００８９】
本実施の形態のナビゲーション装置においては、通常の走行状態における個々の運転者の走行特性の学習において、走行特性の学習をその走行速度属性で走行した距離を積算して計算し、これを道路属性別の走行特性データベースとして記憶するので、実施の形態３に加え、より個々人の特性を反映した正確な所要時間予測が可能となる。
【００９０】
実施の形態５．
図２２は本発明の実施の形態５のナビゲーション装置の構成を示す図である。図において、６は実施の形態３の図１１に示したナビゲーション装置における動作に加え、休憩特性学習手段１３によって学習された運転者の休憩取得の特性をデータベースとして記憶する走行特性データベースである。
【００９１】
９は図１１のナビゲーション装置における動作に加え、走行特性データベース６に記録されている休憩取得の特性から探索された経路を走行する際に取得するべき休憩の回数を計算すると共に、所要時間計算の際に、休憩の回数と休憩に要する時間を考慮して総所要時間を計算する誘導経路探索手段である。
【００９２】
１０は地図や探索経路の表示に加え、目的地までの道のり、所要時間、推奨休憩時刻などを表示する表示手段、１２は自車位置推定手段２及び道路照合手段４の情報を用いて車両の走行状態から休憩状況を判定する休憩判定手段、１３は休憩判定手段１２で得られた休憩状況を入力し、運転者の休憩特性を学習する休憩特性学習手段である。その他は、実施の形態３の図１１で説明したナビゲーション装置の動作と同一であるので説明を省略する。
【００９３】
次に、本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態は、休憩特性を利用すること以外は実施の形態３と同様であるので、その他の説明は省略する。
休憩判定手段１２において判定された結果に基づいて、休憩特性学習手段１３において走行特性データベースの休憩特性を学習し、誘導経路探索手段において、これらの特性値によって経路探索を行う方法を説明する。
【００９４】
まず、休憩判定手段１２において、自車位置推定手段２で計測されている車両の運動状態と道路照合手段４で判定された道路との位置関係から車両が現在道路リンク上に存在するか否かを判定することにより、運転者が休憩の状態にあるか否かを推定する。
【００９５】
次に、休憩特性学習手段１３において、休憩判定手段１２で判定された休憩状態と休憩時間情報から個々の運転者の休憩取得の特性を学習する。ここで、休憩取得の特性としては、例えば、車両が継続して走行している走行継続時間、休憩を行っている休憩取得時間等が挙げられる。
図２３は休憩取得特性の概要の説明図であり、図において、横軸は時間、縦軸は車速であり、図中の曲線は車両の走行速度パターンを示している。
まず、休憩取得特性は走行を開始してから休憩を開始するまでの走行継続時間Ｔ_runと、休憩を開始してから走行を再開するまでの休憩取得時間Ｔ_restを計測する。そして、これらの計測値を統計的に処理することにより休憩取得特性を決定し、走行特性データベース６に記録する。
【００９６】
そして、誘導経路探索手段９において、以下のように所要時間を算出する。
図２４は誘導時間探索手段９における所要時間算出の例を示す図である。図において図２４（ａ）は本実施の形態における走行特性データベース６の一例であり、実施の形態３、４における走行特性データベースに休憩取得特性を追加したものである。図２４（ａ）の場合、この運転者の平均的な走行継続時間は１時間２０分であり、また平均的に１５分の休憩を取得したことを表している。
【００９７】
図２４（ｂ）は本実施の形態における所要時間計算での計算結果を示したもので、所要時間計算対象の探索経路及びその他の条件は実施の形態３における所要時間計算例と同一のものである。
全区間の道路距離と道路属性別の走行特性から実施の形態３で説明したように所要時間を計算すると３時間４３分が必要となる。
【００９８】
また、この運転者の走行特性データベースに記録された平均走行継続時間は１時間２０分であるので、本区間はこの運転者の走行特性に合致するよう、図２４（ｂ）に示すように３つの区間に分割して走行することが望ましい。
そして、以上のように分割して走行するためには、一回の休憩に付き１５分を要するので、結局、この運転者の場合は、この区間を走行する所要時間は、３時間４３分に休憩時間の３０分を加算した４時間１３分を要することになる。
【００９９】
図２５は休憩判定手段１２の処理の一例を示した図である。なお、本処理は所定のタイミングによって起動される。
以下に処理の内容を説明する。
まず、自車位置推定手段２から車両の移動速度を代表とする車両の運動状態を入力する。（Ｓ４０１）
次に、道路照合手段４から道路との照合状態すなわち現在の自車両の位置と道路リンクとの位置関係を入力する。（Ｓ４０２）
【０１００】
そして、Ｓ４０２で入力された道路照合状態について、車両が現在道路リンク上に存在するか否かに付いて判定を行う。道路上と判定されれば、以下の処理を省略して本処理を終了する。道路外すなわち、道路リンクから離れて何らかの施設内や駐車場内などに車両が存在すれば、休憩の可能性があるとしてＳ４０４を実行する。（Ｓ４０３）
Ｓ４０４ではＳ４０１で入力された車両の運動状態から、車両が走行中か否かを判定する。走行中と判定されれば、車両が地図データベースに記録されていない道路を走行中もしくは道路外の走行中であるか、あるいは、休憩後の走行再開であるかを判定するためにＳ４０８を実行する。また停止中であると判定されれば、Ｓ４０５を実行する。
【０１０１】
Ｓ４０５では、本処理が起動されてから初めての休憩候補状態であるかを判断するために、休憩判定フラッグを検査する。休憩判定フラッグが設定済みであれば、すでに休憩候補の状態にあるとして以下の処理を省略し、本処理を終了する。休憩判定フラッグが未設定であれば、初めての休憩候補状態であるとし、Ｓ４０６を実行する。
Ｓ４０６では、これまでの処理により、休憩候補状態にあると判定されたので、休憩時間の計測を開始するために、タイマを起動し、Ｓ４０７で休憩候補の初期の状態にあることを記憶するための休憩判定フラッグを設定する。
【０１０２】
Ｓ４０８では、休憩判定フラッグを検査し、フラッグが未設定であれば道路外、データ外道路を走行中であると判断し、本処理を終了する。フラッグが設定済みであれば、休憩後の走行開始であると判断し、Ｓ４０９を実行する。
Ｓ４０９では、Ｓ４０６で開始したタイマから休憩時間を計測しタイマを初期化する。Ｓ４１０では次の休憩判定に備え、休憩判定フラッグを解除する。
【０１０３】
本実施の形態のナビゲーション装置は、継続的に走行する時間と休憩に要する時間とを学習し、これを走行特性データベースに休憩取得特性として記憶するよう構成し、出発地から目的地にいたる探索経路の走行に要する所要時間の算出を、個々の運転者の通常の走行特性を反映して所要時間算出を行い、かつ、所要時間中に含まれるべき休憩時間を考慮して所要時間算出を行うように構成されているので、休憩時間の取得を加味した余裕のある所要時間計算が行え、個々人の特性を反映した正確な所要時間予測が可能となると共に適切な休憩時期を運転者に提案することができ、安全性向上にも寄与することが可能となる。
【０１０４】
また、本実施の形態においては、実施の形態３と同様に時間を特性の基準として走行特性の学習を行っているが、これを実施の形態４と同様に距離を特性の基準として走行特性の学習を行っても良い。この場合、より運転者の走行特性を正確に規定できる利点があると共に、全経路と対比させてどの地点で休憩を取るべきかが概略判定できる利点がある。
【０１０５】
実施の形態６．
実施の形態５における休憩判定手段１２は、道路外走行における停止と再出発の状態判定のみで休憩時間の判定を行うよう構成されているが、本実施の形態では、これに加えて休憩時間の長短に応じて休憩か否かを判断するようにさせる。その他は実施の形態５と同様であるので説明は省略する。
【０１０６】
図２６は本実施の形態における休憩判定手段１２の処理を示すフローチャート図である。
図２６において、Ｓ５０１からＳ５１０の動作は実施の形態５の図２５のＳ４０１からＳ４１０と同一であるので詳細な説明は省略する。
Ｓ５１１では、あらかじめ規定された休憩時間の所定値と、Ｓ５０９で計測された休憩時間との比較を行い適合性の判定を行う。例えば、計測された休憩時間が所定値より短く、休憩とは判断できない場合には不適合とし、Ｓ５１２にて今回計測した休憩時間データを破棄しＳ５１０を実行する。計測された休憩時間が所定値より長く休憩の条件に適合した場合は、Ｓ５１０で次回計測に備え休憩判定フラッグを解除して本処理を終了する。
【０１０７】
前記のように構成されたナビゲーション装置においては、わずかな寄り道や、自動販売機等でのわずかな停止などに左右されずに休憩時間の計測を行うことが可能となり、走行特性の学習精度を向上することが可能となる。
【０１０８】
さらに、ユーザーインターフェース手段において、自宅位置や目的地の位置を設定し、この設定された自宅位置もしくは目的地の位置情報と、自車位置推定手段で計測された車両の位置情報を利用し、休憩と自宅での駐車や目的地での駐車を明確に区別できるように構成すれば、より学習の精度が向上する。
【０１０９】
また、日常の買い物など、ごく短距離の移動を多用した場合には、走行特性データベースの平均走行継続時間もしくは平均走行継続距離が本来の特性値よりも小さくなることが予測される。そこで、このような不具合を避けるために、休憩時間の学習を経路探索が実施された場合にのみ実行するように構成しても良い。
【０１１０】
実施の形態７．
図２７は本発明の実施の形態７のナビゲーション装置を示す図である。図において、１０は実施の形態５の動作に加え、探索経路上に設定された推奨休憩地点を地図表示の際に、重ねあわせて表示する表示手段である。
１４は走行特性データベース６に記録された休憩取得特性と道路属性別の走行特性とを用いて、経路探索手段８で計算した所定地間の探索経路から推奨休憩地点を算出する休憩推奨地点設定手段である。その他は実施の形態５と同一であるので、説明を省略する。
【０１１１】
次に、本実施の形態の動作について説明する。本実施の形態においては、休憩推奨地点設定手段１４において休憩推奨地点を求め、表示手段１０において、この休憩推奨地点を表示させること以外は実施の形態５と同様であるのでその他の説明は省略する。休憩推奨地点設定手段１４の動作に付いて説明する。
【０１１２】
休憩推奨地点設定手段１４は、出発地から目的地までの順次設定された経路について道路属性と該道路属性の距離を経路探索手段８から入力する。さらに、該道路属性についての走行特性を走行特性データベース６より入力し、該道路属性の区間を走行するのに要する時間と出発地からの積算時間を計算する。例えば、図７に示すような経路の場合には図２８（ａ）のようなデータが得られる。
【０１１３】
図２８（ａ）において、１行目は出発地からの特定属性の区間を表す区間番号、２行目は該各区間の道路属性、３行目は該区間の区間距離であり、これらのデータは、経路探索手段８での探索経路情報から得られる。
４行目は走行特性データベース６より入力された各道路属性毎の走行特性（具体的には走行速度）である。
５行目は各区間を走行するのに要する区間走行時間で、経路探索手段８で得られた区間距離を走行特性データベース６に記録されている走行特性値で除算することにより求めることができる。６行目は所要時間予測に用いる累積走行時間である。
【０１１４】
次に、休憩推奨地点設定手段１６における休憩推奨地点の算出方法について説明する。
図２８（ｂ）において、区間距離、区間走行時間、探索経路については図２８（ａ）と同様である。探索された経路について、走行特性データベース６に記録された休憩取得特性（連続走行時間Ｔ_run）を用いて、休憩の推奨地点を経路中から決定する。すなわち、最初の休憩地点については、出発地からＴ_run時間が経過したときに車両が存在する地点を道路属性別の区間距離及び走行特性値を用いて計算し、この地点を第１の休憩推奨地点とする。次に、第１の休憩推奨地点を起点とし、この地点からさらにＴ_run時間が経過したときに車両が存在する地点を計算し、この地点を第２の休憩推奨地点とする。そして、同様にして休憩推奨地点を求めていき、これを全経路が含まれるまで繰り返し、休憩推奨地点を設定する。
【０１１５】
図２９は休憩推奨地点設定手段１４で設定された休憩推奨地点を、算出に用いた道路ネットワークに対比させて示したものであり、図中Ｒ印は休憩推奨地点を示す。
図３０は表示手段１０における休憩推奨地点の表示の一例であり、図において、５２は車両の現在位置、５３は計算された目的地までの探索経路の表示、そして、５５は休憩推奨地点設定手段において求められた休憩推奨地点である。
【０１１６】
本実施の形態のナビゲーション装置においては、休憩の取得を所要時間にのみ反映させるのではなく、探索経路及び走行特性と組み合わせて休憩推奨地点を計算し地図上に表示させるので、適切な休憩の位置を認識できることにより、休憩をとるべきタイミングをより視覚的に運転者に伝えることが可能となり、走行の安全性に貢献することが可能となる。
【０１１７】
また、本実施の形態において、休憩特性学習手段１３及び走行特性データベース６の形態として、実施の形態４記載の距離を特性の基準として休憩推奨地点を計算するように構成しても良い。
【０１１８】
図３１は距離を特性の基準とした場合の休憩推奨地点の算出方法についての概念図である。図３１において、区間距離、区間走行時間、探索経路については図２８（ｂ）と同様である。探索された経路について、走行特性データベース６に記録された休憩取得特性（連続走行距離Ｌ_run）を用いて、休憩の推奨地点を経路中から決定する。すなわち、最初の休憩地点については、出発地からＬ_runの距離だけ離れた地点を第１の休憩推奨地点とする。次に、第１の休憩推奨地点を起点とし、この地点からさらにＬ_runの距離だけ離れた地点を第２の休憩推奨地点とする。そして、同様にして休憩推奨地点を求めていき、これを全経路が含まれるまで繰り返し、休憩推奨地点を設定する。
【０１１９】
図２８（ｂ）で説明した場合には、地点を算出する際に、連続走行時間Ｔ_runと走行特性値を用いて距離を算出し、探索経路の区間距離との大小関係を考慮しながら地点計算を行ったが、距離を特性の基準とした場合には、出発地から順次連続走行距離Ｌ_runで区間を分割していくことで地点計算が可能となる。
このように、距離を特性の基準とすることにより、休憩推奨地点の計算は連続走行時間ではなく、連続走行距離Ｌ_runを用いるため地点計算が容易になり、休憩推奨地点算出の計算機負荷が少なくなる利点も発生する。
【０１２０】
実施の形態８．
図３２は本発明の実施の形態８のナビゲーション装置全体の構成を示す図である。図において、１５は地図データベース３に記録された各種施設の情報と休憩推奨地点設定手段１４で設定された休憩推奨地点の位置情報とから休憩推奨地点近傍の休憩可能な施設を検索し、施設情報を表示手段１０に出力する周辺施設検索手段である。その他は実施の形態７と同一であるので、説明を省略する。
【０１２１】
図３３は本実施の形態８における表示手段１０で表示される休憩推奨地点Ｒ５５及び周辺施設検索手段１５で検索された地点Ｒ近傍の休憩可能施設の表示を示す図である。
図３４は図３３で示された地点Ｒ近傍の近傍休憩可能施設の検索の概念図である。図３４において、Ｒ点は休憩推奨地点設定手段１４で設定された休憩推奨地点であり、その周辺の△印及び◇印は、地図データベースに記憶されている周辺施設の位置情報および施設名称である。
周辺施設検索手段１５は、休憩推奨地点Ｒと周辺の施設との距離があらかじめ定められた所定値以下か否かを判定し、所定値以下であれば、休憩推奨地点近傍の休憩可能施設であるとして、その位置情報と施設種別を表示手段１０に出力する。
【０１２２】
図３４に示した例では、所定値以下（所定半径内）にレストランＡ、Ｄ、喫茶Ｂが存在するので、図３３に示すように、これらの位置と施設種別が表示手段１０によって表示される。
図３３に示すように、表示手段１０は周辺施設検索手段１５の出力を受けて、これまでの実施の形態と同様に地図上に自車位置５２、探索経路５３、休憩推奨地点５４を表示するとともに、周辺休憩可能施設５６の位置を表示する。
【０１２３】
本実施の形態のナビゲーション装置においては、休憩推奨地点近傍に存在する休憩可能な施設を地図データベースより検索し、地図上に表示するので、実際に休憩をとることが可能な休憩場所を視覚的に運転者に伝えることが可能となり、不案内な土地においても迷うことなく休憩を取得可能であり、走行の安全性に貢献することが可能となる。
【０１２４】
実施の形態９．
図３５は本発明の実施の形態９のナビゲーション装置全体の構成を示す図である。図において、７は表示手段１０に示された施設情報リストの選択および休憩地点設定に関する運転者の選択内容を経路探索手段８に出力するユーザーインターフェース手段である。
１５は地図データベース３に記録された各種施設の情報と休憩推奨地点設定手段１４で設定された休憩推奨地点の位置情報とから休憩推奨地点近傍の休憩可能な施設を検索し、施設情報リストおよび休憩地点設定を即す画面を表示手段１０に出力する周辺施設検索手段である。
その他は実施の形態８と同一であるので説明を省略する。
【０１２５】
本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態では、誘導経路を求める場合に、休憩推奨地点を考慮に入れて誘導経路を求める。誘導経路の探索方法以外は実施の形態８と同様であるのでその他の説明は省略する。
【０１２６】
まず、経路探索手段８において、ユーザーインターフェース手段７で選択された休憩地点の設定に関わる情報を入力すると共に、周辺検索手段１５で検索された休憩可能な施設についての地点情報を入力し、所定地点間の探索を行う際に、前記選択された休憩可能施設を経由地として最適経路の探索を実施する。
【０１２７】
図３６は実施の形態９における表示手段１０の休憩推奨地点選択の表示の一例である。周辺検索手段１５は、前記実施の形態８の動作と同様にして休憩推奨地点近傍の休憩可能施設を検索し各休憩推奨地点毎に休憩可能な施設のリストを作成する。
表示手段１０は、周辺検索手段１５で作成された施設リストに従い、休憩可能施設を経由地に設定するか否かの選択、リストからの施設の表示と選択、選択された施設の施設情報の表示、設定の実行などを促する画面を作成し表示を行う。ユーザーインターフェース手段７は、表示手段１０で表示されたりストおよび設定内容などの運転者の操作内容を入力し、経路探索手段８に経由地設定の有無、設定された休憩施設の位置情報を順次出力する。
【０１２８】
経路探索手段８は、ユーザーインターフェース手段７によって経由地設定が指示されたか否かを判定し、休憩可能施設が経由地に設定されていなければ通常の探索を実施し、休憩可能施設が経由地に設定されていれば設定されたすべての休憩可能施設について位置情報を周辺施設検索手段１５から入力する。
さらに、経路探索手段８はこれらの周辺施設の位置を経路に含むように所定地点間の経路探索を実施する。
探索された最適経路は、前記実施の形態と同様に表示手段１０によって地図とともに表示され、かつ運転者への誘導を行う。
【０１２９】
図３７は本実施の形態９における表示の一例であり、実施の形態８の休憩推奨施設の候補のうちの一点（◇喫茶Ｂ）が選定された場合に、この選定施設が含む探索結果５３が表示されることを示す。
また、本実施の形態の説明では一般道路の場合のみを図を用いて説明したが、高速道路などの自動車専用道路では、路線上のサービスエリアやパーキングエリアを優先して休憩可能施設とするよう構成しても良い。
【０１３０】
本実施の形態のナビゲーション装置においては、休憩の取得を所用時間にのみ反映するのではなく、探索経路および走行特性と組み合わせて休憩推奨地点を計算し、さらにこの休憩推奨地点の近傍に存在する休憩可能な施設を地図データベースより検索し所定地点を結ぶ探索経路に含まれるように経路を探索するように構成されるので、実際に休憩を取得して実走行をするとき実際の所要時間により近い所要時間を算出することができ、不案内な土地においても迷うことなく休憩を取得可能であり、かつ地図を見なくても的確に休憩地点に誘導されるため、利便性ならびに走行の安全性の向上に貢献することが可能となる。
【０１３１】
また、実施の形態５〜９においては、図２４に示したように、道路属性毎ではない平均走行継続時間及び平均休憩時間を求めているが、実施の形態１〜４において説明した走行特性と同様に考えて平均走行継続時間及び平均休憩時間も各道路属性毎に求めてもよい。
【０１３２】
【発明の効果】
本発明に係るナビゲーション装置は、車両が道路セグメントからなる経路を走行するのに要する所用時間を道路セグメント情報と道路属性ごとに求められた走行情報とから算出し、この所要時間に基づいて車両を誘導する誘導経路を探索するので、１度も走行したことのない道路リンクを走行する場合や走行回数が少ない場合において、その道路リンクの所要時間を同じ属性の道路での実走行によって得られた情報によって求められ、個々の運転者の嗜好を考慮した所要時間を求められる。
【０１３３】
走行情報は、車両を運転する運転者ごとに区分されているので、同じ車両を異なる運転者が利用した場合にでも、各運転者の特性を反映した所要時間予測が可能となる。
【０１３４】
走行情報は、車両の速度分布であるので、１つの道路リンクに対し複数の速度属性に区分することができ、さまざまな手法を用いて各運転者の走行特性を求めることができる。
【０１３６】
車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、車両の走行情報を修正する走行特性学習手段とを備えているので、車両が走行することにより、走行情報を修正することができ、より個々の運転者の走行嗜好を反映した所要時間の算出が可能となり、所要時間予測の精度を向上する事が可能となる。
【０１３７】
道路セグメントと休憩取得情報とから車両を誘導する誘導経路を探索するので、所要時間の精度を向上し、かつ適宜の休憩を考慮する事により走行の安全性にも貢献できる。
【０１３９】
経路探索手段において、道路セグメントと休憩取得情報とから休憩取得地点を探索し、表示手段において、経路探索手段において探索された休暇取得地点を表示するので、休憩取得地点を運転者が認識することができ、休憩をとるべきタイミングをより視覚的に運転者に伝える事が可能となり、走行の安全性に貢献する事が可能となる。
【０１４０】
経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、表示手段において、経路探索手段において探索された休暇可能施設を表示するので、運転者は実際に休憩を取得できる場所が認識でき、不案内な土地においても迷うことなく休憩取得場所がわかり、走行の安全性に貢献する事が可能となる。
【０１４１】
経路探索手段において、道路セグメントと休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、道路セグメントから車両を誘導する誘導経路に前記休憩可能施設を含むように誘導経路を探索するので、実際の休憩を含めた正確な所要時間がわかり、不案内な土地においても迷うことなく休憩を取得可能であり、かつ地図を見なくても的確に休憩地点に誘導されるため、利便性ならびに走行の安全性の向上に貢献する事が可能となる。
【０１４２】
車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、休憩取得特性データベースに記憶されている休憩取得情報を修正する休憩取得特性学習手段とを備えているので、車両が走行することにより、休憩取得特性を修正することができ、より個々の運転者の走行嗜好を反映した所要時間の算出が可能となり、所要時間予測の精度を向上する事が可能となる。
【０１４３】
車両状況計測手段は、経路探索を行わない無誘導の状態での走行時の車両の運動状態を計測し、学習手段は、無誘導の状態で計測された運動状態に基づいて情報を修正するので、無誘導の状態で走行している場合の走行速度の嗜好をも反映させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１のナビゲーション装置を示す図である。
【図２】 道路ネットワーク表現の説明図である。
【図３】 地図管理法の説明図である。
【図４】 道路ネットワークの記述例の説明図である。
【図５】 本発明の実施の形態１の走行特性を示した図である。
【図６】 自車位置推定手段および道路照合手段の動作の説明図である。
【図７】 本発明の実施の形態１の所要時間算出例の説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態１の所要時間算出例の説明図である。
【図９】 図１の経路探索手段の動作の説明図である。
【図１０】 本発明の実施の形態１の表示の一例を示す図である。
【図１１】 本発明の実施の形態２のナビゲーション装置を示す図である。
【図１２】 本発明の実施の形態２の時間テーブルを示す図である。
【図１３】 本発明の実施の形態２のフローチャート図である。
【図１４】 本発明の実施の形態３の走行特性例の説明図である。
【図１５】 本発明の実施の形態３のフローチャート図である。
【図１６】 実施の形態３の走行特性学習手段の動作の説明図である。
【図１７】 図７に示した経路に対するデータを示す図である。
【図１８】 本発明の実施の形態４のフローチャート図である。
【図１９】 実施の形態４の走行特性学習手段の動作の説明図である。
【図２０】 本発明の実施の形態４の時間テーブルを示す図である。
【図２１】 本発明の実施の形態４の走行特性算出の説明図である。
【図２２】 本発明の実施の形態５のナビゲーション装置を示す図である。
【図２３】 図２２の休憩判定手段の動作の説明図である。
【図２４】 本発明の実施の形態５の所要時間算出の説明図である。
【図２５】 本発明の実施の形態５のフローチャート図である。
【図２６】 本発明の実施の形態６のフローチャート図である。
【図２７】 本発明の実施の形態７のナビゲーション装置を示す図である。
【図２８】 本発明の実施の形態７の休憩推奨地点算出の説明図である。
【図２９】 本発明の実施の形態７の休憩推奨地点の概念図である。
【図３０】 本発明の実施の形態７の休憩推奨地点の表示例を示す図である。
【図３１】 本発明の実施の形態７の休憩推奨地点算出の説明図である。
【図３２】 本発明の実施の形態８のナビゲーション装置を示す図である。
【図３３】 本発明の実施の形態８の休憩可能施設表示の概念図である。
【図３４】 図３２の周辺施設検索手段の動作の説明図である。
【図３５】 本発明の実施の形態９のナビゲーション装置を示す図である。
【図３６】 図３５の表示手段の表示内容の例を示す図である。
【図３７】 本発明の実施の形態９の表示の一例を示す図である。
【図３８】 従来のナビゲーション装置を示す図である。
【符号の説明】
１ 車両センサ群 １ａ ＧＰＳ側位装置
１ｂ ヨーレートセンサ １ｃ 車速センサ
２ 自車位置推定手段 ３ 地図データベース
４ 道路照合手段 ５ 道路属性抽出手段
６ 走行特性データベース ７ ユーザーインターフェース手段
８ 経路探索手段 ９ 誘導経路探索手段
１０ 表示手段 １１ 走行特性学習手段
１２ 休憩判定手段 １３ 休憩特性学習手段
１４ 休憩推奨地点設定手段 １５ 周辺施設検索手段
２１ 推定位置 ２２ 推定位置
２３ 推定自車位置 ２４ 移動履歴
２５ 走行道路リンク ２６ 車両の現在地
２７ 道路リンクの分岐点 ２８ 走行軌跡の特徴点
３１〜３３ 道路ネットワークデータ
５１ 地図 ５２ 自車両の位置の表示
５３ 探索経路の表示 ５４ 道のりと所要時間の表示
５５ 休憩推奨地点 ５６ 周辺休憩可能施設
１０１ 表示器 １０２ 指定装置
１０３ 地図メモリ １０４ 所要時間メモリ
１０５ 検索範囲限定装置 １０６ 経路探索装置
１０７ 経路抽出装置 １０８ 現在位置検出装置
１０９ 強調信号生成装置 １１０ 誘導装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a navigation device that, when a destination is set, calculates a route to the destination and guides the route to accurately guide the vehicle to the destination.
[0002]
[Prior art]
The navigation device is a map on the map around the current position created by using a map database in which the current position of the vehicle calculated by a distance sensor, a direction sensor, a GPS (Global Positioning Systems) device, etc. is recorded by quantifying the road network. In addition, a guidance route that connects the destination set by the driver and the current location where the vehicle is traveling or any point is automatically calculated and displayed on the map. When the vehicle approaches, the driver is informed of the next action to be taken by voice, an enlarged view of the intersection, etc., and the vehicle is guided safely and reliably when traveling on an unknown land or at night, for convenience of driving. More recently, a navigation device has been provided that calculates the time required to move to a destination based on the road network data of the guidance route and displays the estimated arrival time. (JP-A-8-313286)
[0003]
FIG. 38 is a block diagram showing a conventional navigation apparatus described in Japanese Patent Laid-Open No. 8-313286. In the figure, 101 is a display device, 102 is a designation device for designating a map display range, destination designation, etc. 103 is a map memory storing information relating to road networks and road links constituting the road network, 104 Is a required time memory for storing the required travel time of the road link for each date, month, and 105 is a search range limitation that calculates a straight line distance connecting the current location and the destination and limits the route search range based on this straight line distance Device.
[0004]
106 is a route search device for searching for a combination of all road links reaching the destination from the current location based on the road network stored in themap memory 103 within the limited range, and 107 is a required travel time of the road link. A route extraction device that extracts a route set corresponding to the shortest time route based on the current position detection device that detects an estimated current position by calculating an integrated azimuth and an integrated distance associated with traveling, and 109 is the shortest time route and the estimated one. Anemphasis signal generator 110 that generates a signal for highlighting the current position on the road network, 110 supplies thedisplay 101 with a signal for highlighting the shortest time path and the estimated current position on the road network to guide the vehicle. At the same time, the required time for actually traveling each road link is stored in the requiredtime memory 104. A guiding device.
[0005]
Thedisplay device 101 uses a liquid crystal monitor, CRT, or the like, and thedesignation device 102 uses a touch panel or a remote controller (remote controller), and directly touches the display on the display device or displays the cursor displayed on the display device. Specify the destination and road network by moving the remote control.
Themap memory 103 is a large-capacity memory that digitizes and records a road map of a predetermined area, and a compact disk (CD-ROM), a hard disk drive (HDD), a magneto-optical recording disk (MO), or the like is used. . The road map recorded in themap memory 103 is represented by a line segment obtained by dividing the road into short sections (road links), and a road network is defined as an aggregate of the road links. Further, this road network is divided into predetermined areas and recorded as blocks.
[0006]
The requiredtime memory 104 corresponds to the road link recorded in themap memory 103, and the average required time required to pass through each road link (measured in advance when a person such as a trader has previously traveled). Obtained by averaging the required time). At the same time, the requiredtime memory 104 records the difference value between the actual required time and the average required time when actually traveling on the route set by theroute search device 106 by theguidance device 110 described later. . The searchrange limiting device 105 limits the range of the road network searched by theroute search device 106 using the positional relationship between the destination and the current location.
[0007]
Theroute search device 106 calculates a plurality of routes that can connect the destination and the current location for the road network in the area limited by the searchrange limiting device 105.
Theroute extraction device 107 refers to the requiredtime memory 104 for a plurality of routes calculated by theroute search device 106 and refers to the time required to pass through the links corresponding to the road links constituting each route. Is calculated for each route, and an optimum route with the shortest required time is extracted.
[0008]
The currentposition detection device 108 is a combination of each accelerometer that measures the amount of azimuth change of the vehicle, a speed sensor that measures the traveling speed, and a GPS device that measures the absolute position using a satellite (none of which is shown). Detect the current travel position.
The enhancement signal generation device 109 generates a signal for highlighting the shortest time route selected by theroute extraction device 107, and generates a signal for displaying the current position with the current position data from the currentposition detection device 108 as an input. To do.
Theguidance device 110 is instructed by thedesignation device 102 to start guiding the route, and then outputs the route network scheduled to travel to thedisplay device 101 in accordance with the signal from the emphasis signal generation device 109 and at an intersection where a right or left turn should be made. When approaching, a signal that clearly indicates the intersection by means of enlargement or the like is output to thedisplay unit 101.
[0009]
In the navigation device having such a configuration, when the driver designates a destination using thedesignation device 102 and instructs to search for a route, theroute search device 106 uses the road network in a range limited by the searchrange limitation device 105. And search for the route connecting the current location. For each route extracted by theroute search device 106, theroute extraction device 107 performs route search using the road link group constituting each route and the required time information for each date / time of the road link stored in the requiredtime memory 104. The required time of each route is calculated according to the commanded time, date, day of the week, etc., and the route with the shortest required time is extracted.
[0010]
Further, the shortest path is highlighted and displayed on a map displayed on thedisplay device 101 via the enhancement signal generation device 109 and theguidance device 110, and when close to the intersection, the shortest route is displayed by means such as an enlarged view. Explicit to the driver.
Further, when traveling on the guidance route, the actual traveling speed of the route is measured, and the actual required time of the road link is recorded in the requiredtime memory 104 as difference information.
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional navigation device, the required time of the road link is obtained by the actual traveling of the route guided as described above, and the shortest route is obtained using this required time, but the vehicle has never traveled. When traveling on a road link, the required time for that road link is not determined by actual driving, so the specified required time is used, and the required time considering the individual driver's preference is reflected. Therefore, the required time cannot be obtained accurately.
[0012]
Therefore, the guidance when setting an unknown point (the first place to go) as the destination uses the required time information without reflecting the individual characteristics, cannot reflect the individual characteristics, and the required time is not sufficient. There is a drawback to become accurate.
Further, when the number of times of travel is small even on a road link that has traveled once, the required time obtained at that time may be different from the required time when the driver normally travels.
[0013]
Furthermore, in the conventional navigation apparatus, the required time difference information is configured to reflect the required time information when an individual driver actually travels the guided route. Therefore, it is only about the individual road link corresponding to the guidance route, and the preference of the traveling speed when traveling in a normal non-guided state is not reflected.
[0014]
In addition, it is preferable from the viewpoint of safe driving to obtain breaks at appropriate intervals during long-distance driving, but only the distance between the destination and the current location is taken into account in the conventional required time calculation. However, there is a drawback that the taking of the break is not taken into consideration, and as a result, the accuracy of the required time deteriorates.
[0015]
The present invention has been made to solve such a problem, and reflects the travel preference of individual drivers by learning the travel characteristics that individual drivers prefer for each road attribute. In addition, for a route to a destination that has not been experienced, it is possible to calculate the required time reflecting the individual characteristics.
[0016]
In addition, by learning the individual's rest characteristics during driving, and using this rest characteristic, the necessary time calculation that takes into account the acquisition of the rest time can be calculated, the accuracy of the required time can be improved, and an appropriate rest The purpose is to contribute to safe driving by proposing to the driver the time, resting position and resting place.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
  The navigation device according to the present invention provides road segment information for road segments constituting a road network and for each road attribute.I was askedGuidance route search means for calculating the travel information and the required time required for the vehicle to travel on a route composed of road segments from the road segment information and the travel information and searching for a guide route for guiding the vehicle based on the required time And display means for displaying the guidance route searched for by the guidance route search means..
[0018]
  AlsoThe travel information is classified for each driver who drives the vehicle.
  The travel information is a vehicle speed distribution.
  Further, the travel information is a speed distribution with respect to time.
  Furthermore, the travel information is a speed distribution with respect to the distance.
  The road attribute is at least one of an expressway, a motorway, a main national road, a general national road, a main local road, and a general road.
  The travel information is information for each road attribute obtained based on the integrated value of the travel results so far.
[0019]
Moreover, the vehicle situation measuring means for measuring the motion state of the vehicle and the travel characteristic learning means for correcting the travel information of the vehicle based on the motion state measured by the vehicle situation measurement means are provided.
[0020]
  In addition, road segment information for road segments constituting the road network,Calculated for each road attributeA guide route search means for searching for a guide route for guiding the vehicle from the break acquisition information related to a driver's break acquisition, road segment information and break acquisition information, and a guide route searched by the guide route search means. Display means for displaying.Also,Break acquisition informationIncluding information related to the travel duration and rest time, the guidance route search means calculates the number of breaks during traveling on the guide route using the travel duration, and searches for the guidance route in consideration of the number of breaks.
[0021]
Further, the guidance route search means searches for the break acquisition point from the road segment information and the break acquisition information, and the display means displays the break acquisition point searched by the guidance route search means.
Further, the guidance route search means searches for a restable facility near the break acquisition point from the road segment information and the break acquisition information, and the display means displays the restable facility searched by the guidance route search means.
[0022]
Further, the guidance route search means searches for a restable facility in the vicinity of the break acquisition point from the road segment information and the break acquisition information, and searches for the guidance route so that the guide route for guiding the vehicle includes the restable facility.
Furthermore, the vehicle situation measuring means for measuring the motion state of the vehicle, and the break acquisition characteristic learning means for correcting the break acquisition information based on the motion state measured by the vehicle state measurement means.
[0023]
The vehicle status measuring means measures the motion state of the vehicle when traveling in a non-guided state where no route search is performed, and the learning means corrects information based on the motion state measured in the non-guided state. To do.
[0024]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a navigation apparatus according toEmbodiment 1 of the present invention. In the figure,reference numeral 1 denotes a sensor group for detecting the position / motion state of a vehicle, aGPS positioning device 1a for receiving a radio signal from an artificial satellite and measuring the absolute position of the vehicle, a yaw rate sensor 1b for measuring a change in the direction of the vehicle, It consists of avehicle speed sensor 1c and the like that measure the traveling speed of the vehicle.
[0025]
2 is a vehicle position estimation means for estimating the travel position of the vehicle from the vehicle position / motion state measured by thesensor group 1, and 3 is a road link consisting of a predetermined line segment in the road section and the start and end points of the road link. A map database expressing road segments defined by combinations with nodes and representing a road network as an aggregate thereof, 4 is the position of the host vehicle estimated by the host vehicle position estimation means 2, and a travel locus that is a time history And the road link data group in the vicinity of the estimated host vehicle position recorded in themap database 3 to determine the road link on which the host vehicle is traveling, and specify the position of the host vehicle on the determined road link Road matching means.
[0026]
Reference numeral 6 denotes a travel characteristics database that stores travel characteristics according to road attributes. Here, the road attributes include, for example, types of roads such as highways, general roads, main national roads, general national roads, local roads, and the like, 13 m or more and less than 13 m. It represents the attributes of the road such as the width of the road of 5.5 m or more and less than 5.5 m.
[0027]
Reference numeral 7 denotes user interface means used for inputting a driver's request to the navigation device, such as inputting a destination, scrolling a map, and starting a route search. Generally, a touch panel or a remote controller is used. 8 searches the road network data in themap database 3 for a route connecting the destination point specified by the user interface means 7 and the vehicle position specified by the road matching means 4 (road link including the vehicle position). Route search means for storing a route as a collection of road links.
[0028]
Reference numeral 9 denotes a route calculated by the route search means 8, that is, a set of road links, based on the attributes and total length of the road links constituting the set and the driving characteristics of the drivingcharacteristic database 6 corresponding to the road attributes. It is a guidance route search means for calculating a required time required to travel the entire vehicle, obtaining an optimum route, and calculating the estimated arrival time by adding the required time to the current time.
[0029]
10 reads out the position of the own vehicle estimated by the own vehicle position estimating means 2 and road network data in a predetermined range around the estimated position of the own vehicle from themap database 3, and the driver Display means for displaying in the form of a road map so that the optimum route set by the guide route searching means 9 is displayed by a method such as emphasizing it over the map display of the above form, and the guide route The required time to the destination calculated by the search means 9 or the estimated arrival time at the destination is displayed.
[0030]
More specifically, thesensor group 1 receives a radio signal transmitted from a plurality of artificial satellites orbiting the earth, and can obtain latitude / longitude and altitude information of an arbitrary point on the earth. 1a, a yaw rate sensor 1b that measures a turning angular velocity of the vehicle, that is, a change in angle, avehicle speed sensor 1c that measures a traveling speed of the vehicle, that is, a change in position, and the like.
[0031]
The own vehicle position estimation means 2 integrates the angle and position changes measured by the yaw rate sensor 1b and thevehicle speed sensor 1c, calculates the position change from a predetermined point by autonomous navigation, and is obtained by theGPS positioning device 1a. By comparing and referring to the latitude and longitude information of the vehicle and the position information obtained by the autonomous navigation, the position where the vehicle is traveling is estimated.
[0032]
For example, themap database 3 decomposes a map as shown in FIG. 2A into a collection of links (hereinafter referred to as road links) and nodes as shown in FIG. The data converted into the vectorized representation as shown in FIG. 2C is stored. Further, the vector road network is managed by dividing a predetermined area where the vehicle travels into mesh-shaped small areas as shown in FIG. It is recorded on a magneto-optical disk (MO), a hard disk or the like.
[0033]
4 is a diagram showing the data structure of the road link described in FIG. 2, FIG. 4A is an example of the road link, and FIG. 4B is an example of the data structure of the road link shown in FIG. FIG. 4C shows an example of the structure of road attribute data in the data structure.
As shown in FIG. 4A, the road link is normally defined by nodes Ns and Ne with both ends numbered, and a link number Ln is attached to a line segment connecting the nodes Ns and Ne. This road link is recorded in a data structure as shown in FIG. 4B as an example, and the coordinates Xs, Ys, Xe representing the link number Ln, the node numbers Ns, Ne of the start point, the end point, and the positions of the start point, the end point node. , Ye are recorded. The coordinates of the start point and the end point may be numerical values (generally referred to as normalized coordinates) defined in the subdivided sections shown in FIG. 3, or latitude / longitude coordinates or other coordinate systems may be used. Also good.
[0034]
Furthermore, the link length L representing the length of the road link, the node numbers Ns-1, Ns + 1 of other links to which the start point of the road link is connected, and the node numbers of other links to which the end point of the road link is connected Ne-1, Ne + 1, and an attribute list of the road as shown in FIG. 4C are recorded.
[0035]
The road attribute list includes information as shown in FIG. 4C as an example. In the road attribute list of FIG. 4C, as an example, it is recorded that the type of road is a general national road. This road has a regulated speed of 40 km / h, an actual speed of 10 km, and a width of 10 m. The road attribute is recorded such that the number of lanes is 2, the number of lanes is 2, and one-way traffic is restricted.
[0036]
As shown in FIG. 5, the travelcharacteristic database 6 stores travel characteristics, in this case, travel time required per unit distance for each road attribute. In this case, the type in the road attribute list shown in FIG. 4C is used as the road attribute, but it goes without saying that other road attributes such as road width may be used.
[0037]
When the destination is set by the user interface means 7, the route search means 8 reads the road network around the current location and the destination from themap database 3, and further selects a map section including the road network connecting the destination and the current location. The road network included in this section is read out from themap database 3 in the same manner.
[0038]
The display means 10 includes, for example, a graphics display element such as a liquid crystal display board, displays the road network recorded in themap database 3 as a map, and displays the vehicle position detected by the vehicle position estimation means 2, Further, when a route search instruction is input from the user interface means 7, the search route obtained by the route search means 8 is displayed superimposed on the map, and the route search means 9 for the search route is displayed. The calculated required time information is displayed on a part of the screen.
[0039]
Next, the operation of the navigation device shown in FIG. 1 will be described. First, the vehicle position estimation means 2 determines the estimated position of the vehicle based on the measurement value measured by thesensor group 1 as follows.
FIG. 6 is a diagram illustrating a vehicle position estimation method. In the figure, 21 is an estimated position determined by autonomous navigation, 22 is an estimated position obtained by a GPS positioning device, 23 is an estimated own vehicle position, and 24 is a movement history of the estimatedown vehicle position 23, that is, a travel locus.Reference numeral 25 is a traveling road link, 26 is the current location of the identified vehicle, 27 is a branch point of the road link, and 28 is a feature point of the estimated traveling locus.
[0040]
TheGPS position device 1a obtains the estimated position 21 shown in FIG. 6 by autonomous navigation using the estimatedposition 22, the yaw rate sensor 1b, thevehicle speed sensor 1c, and the like shown in FIG. In general, due to the accumulation of errors in autonomous navigation, GPS positioning devices rarely match for reasons such as delay and reflection during signal propagation, and introduction of intentional errors.
Therefore, the estimatedposition 21 and 22 of the vehicle is determined by performing a hybrid process on the estimatedpositions 21 and 22 obtained by thesensor group 1 using apportionment or other logic.
[0041]
Next, in the road matching means 4, a road network including the position coordinates of the estimatedown vehicle position 23 is called from themap database 3, and the correlation with respect to the parameters such as the position of the estimatedown vehicle position 23 and the travelinglocus 24, and the traveling direction is calculated. Thetravel road link 25 including the road link on which the vehicle is traveling and the road link that has traveled in the past is determined.
Then, thevehicle travel locus 24 and thetravel road link 25 are compared to finally identify thecurrent position 26 of the vehicle. In this identification method, for example, a feature point (in this case, 28) corresponding to a feature shape such as anode 27 representing an intersection is detected from the travel locus, and the position difference between theintersection 27 and thefeature point 28 is estimated. It is determined by correcting thevehicle position 23.
[0042]
On the other hand, when a request for a route search is generated from the driver in theuser interface unit 7, theroute search unit 8 searches themap database 3 for a route that combines the vehicle position and the destination point, and finds this route. Store as a collection of road links.
[0043]
Next, the guidance route search means 9 uses the expression (1) to calculate the required time T_SGIs calculated.
[0044]
[Expression 1]

[0045]
First, the sum of the road distances for each road attribute is obtained for the road links constituting the route from the departure place to the destination set by the route search means 8. Then, the required time for each road attribute is calculated by multiplying the sum of the distances for each road attribute by the travel time per unit distance corresponding to the road attribute as shown in FIG. Finally, by calculating the sum of the required time for each of these road attributes, the required time T_SGIs calculated. And this calculated required time T_SGThe optimum route is determined based on the above and the optimum route is displayed on the display by the display means 10.
[0046]
A specific example will be described with reference to FIG.
FIG. 7 shows an example of the route set in the route search means 8. In the figure, S is the starting point of the route search, G is the destination and the end point of the route search, and the section display in the drawing is each road. Indicates the attribute. FIG. 8 shows data related to the route shown in FIG.
[0047]
FIG. 9 shows an example of the operation in the route search means. In the figure, 31 to 33 are road network data, [S] is a search starting point, and in many cases is a current position of the vehicle. [G] is a destination designated by the user interface means 7.
[0048]
First, when the destination is set by the user interface means 7 and the start of the search is instructed, as shown in FIG. 9, the route search means 8 performs theroad network data 31 and the destination of a predetermined section around the search start point. Aroad network 32 in a predetermined surrounding area is read from themap database 3. Further, when the search start point S and the destination G do not exist in the same map section, theupper map section 33 including both sections is read out from themap database 3, and the search start point S and A road link row (thick lines in 31, 32, 33) connecting the destination points G is selected.
[0049]
Next, when a route as shown in FIG. 9 is selected, the roads included in the searched route are classified by road attribute, and the road attribute-specific distances that are the sum of the distances of the roads belonging to the same road attribute are integrated. Then, the required time for each road attribute is calculated by multiplying the distance for each road attribute by the travel characteristic for each road attribute recorded in the travelcharacteristic database 6. Then, by taking the sum of the required time for each road attribute, the required time T_SGIs calculated.
For example, if the road attribute is a general road as shown in FIG._{R5, 1}(7km) and L_{R5, 2}Therefore, the sum of these is calculated, and the attribute-specific distance of the general road is 20 km.
[0050]
As shown in FIG. 8, the travel characteristic for the attribute of the general road is 0.02564 h / km, so the time required to travel on the section of the general road is 20 × 0.02564 = 0.51 hours. Become.
Thereafter, the same calculation is repeated for each road attribute, and by taking the sum of these, the required time T required to travel through the entire section from the starting point to the destination is obtained._SGIs calculated. (In this case, it will be 3 hours 43 minutes)
Then, optimum routes are obtained based on the time calculated by the guidance route search means 9 and these are displayed on the display by the display means 10.
[0051]
FIG. 10 shows an example of display. In the figure, 51 is a displayed map, 52 is a display of the position of the own vehicle determined by the own vehicle position estimating means 2, and 53 is set by the route searching means 8. The search route is displayed, and 54 is a display of the route to the purpose determined by the guide route search means 9 and the required time.
Here, a liquid crystal display panel is used as the display means 10, but a CRT, plasma display, or other device capable of displaying graphics may be used, and the required time is displayed on a display device centered on characters such as a dot matrix display. You may make it do.
[0052]
In the present embodiment, the road attribute information includes the type of road, the width of the road, and the like. Needless to say, the road attribute information may be classified according to time or weather.
[0053]
In the present embodiment, the characteristic data stored in the travel characteristic database is time data per unit distance, but this is not particularly limited, and speed data may be used instead of the time data.
In this case, the required time T according to the equation (1)_SGInstead of calculating the required time T using the following formula:_SGIs calculated.
[0054]
[Expression 2]

[0055]
Further, in the present embodiment, the characteristic data stored in the driving characteristic database is stored for each road attribute, but this is not particularly limited, and is classified for each driver or a combination thereof. May be stored.
[0056]
In this embodiment, since the road link travel characteristics are not stored for each road link but for each road attribute to which the road link belongs, the road link that has never traveled is traveled. Even in the case, even if the required time of the road link is not determined by actual driving, the actual driving data by the driving data of the same attribute is reflected, and the required time considering the individual driver's preference is obtained, Accurate time required can be obtained.
In other words, the personal characteristics are reflected in the guidance when an unknown point (the first time to go) is set as the destination, and an accurate required time can be obtained.
[0057]
In addition, since the driving characteristics are used for each driver's characteristics, even when different drivers use the same vehicle, it is possible to accurately predict the required time reflecting the characteristics of each driver.
[0058]
Embodiment 2. FIG.
FIG. 11 is a diagram showing a navigation device according to the second embodiment of the present invention. In the figure, 5 is a road attribute extracting means for extracting a road attribute representing a road attribute recorded along with the road link determined by the road matching means 4, and 6 is a driving characteristic (unit distance) according to the road attribute. This is a travel characteristic database in which a time table for each attribute is stored in order to correct the travel performance and the travel characteristics.
[0059]
Reference numeral 11 denotes a travelcharacteristic database 6 based on the motion status obtained by the vehicle position estimation means 2 based on the measurement values measured by thesensor group 1 and the attribute values of the road link being traveled extracted by the road attribute extraction means 5. Is a travel characteristic learning means for correcting the travel characteristic data stored in the vehicle. Others are the same as those described with reference to FIG.
[0060]
FIG. 12 shows an example of a highway time table that is a time table when the attribute is a highway. The expressway time table is composed of the accumulated time and the accumulated travel distance, and the accumulated time is the sum of the travel time so far, and the travel distance is the distance traveled within the travel time. Newly added. Although the case where the attribute is a highway is described here, the other road attributes have the same configuration.
[0061]
The present embodiment is the same as the first embodiment except that the travel characteristic learning means 11 corrects the travel characteristic data, and therefore other explanations are omitted.
[0062]
FIG. 13 is a flowchart showing the processing contents of the travel characteristic learning means 11 of the navigation apparatus shown in FIG. This process is started at a predetermined timing.
First, the attribute of the road on the road detected by the road attribute extraction means 5 is input. (S101)
Next, the required time and travel distance required for traveling on the road are input based on the information on the driving situation of the vehicle obtained by the vehicle position estimating means 2. (S102)
[0063]
Then, the attribute of the road attribute input in S101 is determined, and the process to be processed in S104 is switched according to the road attribute during travel. (S103)
Next, for each road attribute determined in S103, the integrated value of the travel time and the travel distance are newly added to update the travel characteristics. (S104)
In the present embodiment, as examples of road attributes to be processed in S104, a case where classification is made into six types of expressway, exclusive road, main national road, general national road, main local road, and general road is shown.
[0064]
Next, an average travel time (travel characteristic) per unit distance is calculated as a travel characteristic value for each road attribute from the relationship between the travel time and the travel distance accumulated in S104. (S105)
Then, the travel characteristic value in the travelcharacteristic database 6 is updated with the latest travel characteristic value calculated in S107. (S106)
Finally, in preparation for the next learning process, the running integrated time timer is initialized, and this process ends. (S107)
[0065]
These learning processes may be performed in a state where the route search as described in the first embodiment is performed, or only the above learning is performed in a state where the route search is not performed. It may be.
[0066]
In the present embodiment, each road attribute is identified and stored. However, the travel characteristic information stored in the travelcharacteristic database 6 identifies the information learned by the travel characteristic learning means 11 for each driver. The driving characteristics of each driver calculated in advance may be stored in, for example, a card or the like, and the information on this card may be read into the driving characteristics database.
[0067]
In the navigation device according to the second embodiment, the driving characteristics of the driver are corrected by learning according to the attribute of the road on which the driving is performed. Therefore, the driving characteristics are corrected according to the driving of the driver, and more Accurate time estimation that reflects the characteristics is possible.
In addition, since the driving characteristics at the time of non-guided driving in which the route search is not performed are also taken into consideration, it is possible to reflect the preference of the traveling speed in the normal non-guided state in which the route search is not performed. .
[0068]
Embodiment 3 FIG.
In the third embodiment of the present invention, the travel characteristics of the travel characteristic database in the navigation device shown in FIG. 11 of the second embodiment are not the travel time per unit distance as shown in FIG. 5, but the speed. is there.
[0069]
FIG. 14 is a diagram showing a time table for each attribute in order to correct the running characteristics (speed) and running characteristics stored in the running characteristics database of this embodiment, and FIG. 14 (a) shows the running characteristics. 14 (b) shows an example of a time table for correcting the running characteristics, and FIG. 14 (c) shows the relationship between the running speed and the accumulated running time.
As shown in FIG. 14A, the travel characteristics of the present embodiment are represented by the speed at which the travel characteristics are classified for each road attribute. The time table shows the relationship between the speed attribute value, the accumulated time, and the time ratio. For example, when the road attribute is a highway, the travel speed is set as shown in FIG. Accordingly, the speed attribute is divided into a plurality of speed attributes, and the accumulated time is obtained for each of the classified speed attributes, and the time ratio occupied by each speed attribute with respect to the entire speed attribute is shown.
[0070]
The accumulated time is obtained by adding a predetermined time each time the speed attribute value and the road attribute value are changed.
In the example shown in FIG. 14, the accumulated traveling time of the highway is most frequently traveled at a traveling speed of 100 to 120 km / h. In other words, the driver prefers this speed band when traveling on the highway. You can see that it is running.
These time tables are composed of the same number of tables as the road attributes.
[0071]
In the present embodiment, the travel characteristic learning means 11 shown in FIG. 11 is adapted to the speed of the travel characteristics, and the traveling road attribute extracted by the road attribute extraction means 5 and the vehicle position estimation means 2 The frequency is learned by associating with the traveling speed of the vehicle obtained in the above, and the traveling characteristic for each road attribute is determined. Then, the travel characteristics for each attribute of the learned road link are stored in the travelcharacteristic database 6.
[0072]
Similarly, the guidance route search means 9 uses the expression (2) shown in the first embodiment instead of the expression (1) as in the second embodiment, and the required time T_SGIs calculated.
[0073]
FIG. 15 is a flowchart showing the processing contents of the travel characteristic learning means 11. The foundation is activated at a predetermined timing.
First, the attribute of the road on the road detected by the road attribute extraction means 5 is input. (S201)
Next, the traveling speed of the vehicle obtained by the vehicle position estimating means 2 is input. (S202)
Then, based on the traveling speed obtained in S202, a speed attribute to which the speed of the currently traveling vehicle belongs is determined. (S203)
[0074]
Next, in the travel characteristic learning process, the previously detected travel speed attribute is compared with the currently detected speed attribute. As a result of the comparison, if the speed attribute has changed, S206 is executed, and if there is no change in the speed attribute, S205 is executed. (S204)
In S205, with respect to the road attribute of the running road input in S201, a comparison is made between the attribute of the road that was running when the driving characteristic learning process was last activated and the currently detected road attribute. If there is no change in the road attribute, it is determined that the subsequent processing is unnecessary, and the process ends. If it is determined that the road attribute has changed, the process proceeds to S206.
[0075]
In S206, the attribute of the road attribute input in S201 is determined, and the process to be processed in S207 is switched according to the attribute of the running road.
In S207, for each road attribute determined in S206, the integrated value of the time traveled with the speed attribute value determined in S203 is updated.
In the present embodiment, as examples of road attributes to be processed in S207, a case where classification is made into six types of expressway, exclusive road, main national road, general national road, main local road, and general road is shown.
[0076]
In S208, an average traveling speed is calculated as a traveling characteristic value for each road attribute from the relationship between the speed attribute value accumulated in S207 and the accumulated time using a statistical method. For example, when the traveling speed has a traveling speed frequency distribution as shown in FIG. 14B, a simple average of 95 km / h may be used as the traveling characteristic value on the expressway. Alternatively, as the most frequent value, the speed attribute V_Five(Attributemedian value 110 km / h) may be a running characteristic value on a highway, or may be obtained by other standard deviation calculations.
[0077]
Furthermore, in S209, the drivingcharacteristic database 6 is updated with the latest driving characteristic value obtained by the processing up to S208.
In S210, the learning of the driving characteristics corresponding to the change in the speed attribute value and the change in the road attribute value is completed in the above processing. Therefore, in preparation for the next learning process, the traveling integrated time timer is initialized. This process ends.
[0078]
FIG. 16 is an explanatory diagram regarding the determination of the speed attribute in S203 and the calculation of the travel time for each speed attribute. In FIG. 16, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents travel speed. Further, as an example of the speed attribute, the travel speed is every 20 km / h, that is, less than 20 km / h, such as 20 km / h or more and less than 40 km / h. A range is set, and a predetermined range including the traveling speed of the vehicle is set as a speed attribute in that state.
The traveling time for each speed attribute is a speed range in which the traveling speed of the vehicle is a predetermined attribute (for example, the speed attribute V_Five) Is measured by a timer (not shown) from the time (point a in FIG. 16) to the time (point b in FIG. 16) deviating from the speed range of the attribute.
[0079]
Even within the same speed attribute, when the traveling road attribute changes, the elapsed time measurement ends when the road attribute changes (point c in FIG. 16), and a new road attribute ( For example, R₁) Is started. After that, R₁When the attribute road continues, the speed attribute (for example, V_Four) End elapsed time measurement.
[0080]
A specific example of such an operation will be described with reference to FIG.
FIG. 17 shows data related to the route shown in FIG.
First, the roads included in the searched route of FIG. 7 are classified by road attributes, and the distances by road attributes are integrated. Next, the required time for each road attribute is calculated by dividing the distance for each road attribute by the driving characteristic (speed) for each road attribute recorded in the drivingcharacteristic database 6, and the total of these required times is calculated. Time required by taking T_SGIs calculated. For example, the attribute-specific distance of the expressway shown in FIG._R0,1) And the driving characteristic for the highway attribute is 95 Km / h, and the time required to drive the section of the highway is 120/95 = 1.26 hours.
Thereafter, the same calculation is repeated for each road attribute, and by calculating the sum of these, the required time T required to travel through the entire section from the starting point to the destination is obtained._SGIs calculated.
Others are the same as those described in the second embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0081]
In the navigation device of the present embodiment, the vehicle traveling speed, that is, the driving characteristics of the driver is corrected by learning according to the attribute of the road on which the vehicle is traveling in a normal driving state. The driving characteristics are corrected, and it is possible to predict the required time more accurately reflecting the characteristics of the individual.
[0082]
Embodiment 4 FIG.
Another embodiment of the present invention will be described. In the third embodiment, the running characteristics are corrected based on the accumulated time as shown in FIG. 14B. In the present embodiment, the accumulated distance is used instead of the accumulated time, and the travel is performed based on these. Modify the characteristics. Since other operations are the same as those in the third embodiment, description thereof is omitted.
FIG. 18 is a view showing a flowchart of processing in the travel characteristic learning means 11 ofEmbodiment 4 of the present invention.
In FIG. 18, S301 and S302 are the same as S201 and S202 of FIG.
[0083]
FIG. 19 is an explanatory diagram regarding the determination of the speed attribute in S303 and the calculation of the travel distance for each speed attribute in the travel characteristic learning means 11 according to the fourth embodiment. In FIG. 19, the horizontal axis represents the travel distance, and the vertical axis represents the travel speed, which is the same as FIG. 16 of the third embodiment. The travel distance for each speed attribute is a speed range in which the travel speed of the vehicle is a predetermined attribute (for example, the speed attribute V_Five) Is measured from a point (point a in FIG. 19) to a point (point b in FIG. 19) deviating from the speed range of the attribute by a travel distance register (not shown).
[0084]
Even within the same speed attribute, when the traveling road attribute changes, the distance measurement ends when the road attribute changes (point c in FIG. 19), and a new road attribute (for example, , R₁) Is started. After that, R₁When the attribute road continues, the speed attribute (for example, V_Four) End elapsed time measurement.
Hereinafter, only differences in internal processing from S304 to S309 will be described.
[0085]
FIG. 20 shows an example of the highway speed table in S306 in FIG. FIG. 20A shows the relationship between the speed attribute value, the accumulated travel distance, and the distance ratio. The accumulated travel distance is the travel distance obtained in the process of S303 every time the speed attribute value and the road attribute value are changed. It is obtained by integrating ΔL.
In the example shown in FIG. 20, it can be seen that the accumulated travel distance of the highway is most frequently traveled at a travel speed of 100 to 120 km / h, and this speed band is preferably used.
[0086]
The difference between the present embodiment and the first embodiment is that when calculating on a time basis, the elapsed time becomes longer as the vehicle travels at a lower speed, and the characteristic calculation weighted to the lower speed band is performed. On the other hand, in the case of the distance base, the weighting is uniform from low speed to high speed.
[0087]
FIG. 21 is an explanatory diagram of the above differences. For example, assuming that a 100 km section as shown in FIG. 21 (a) travels freely at a distance of 80 km at 90 km / h and travels at a speed of 50 km / h while following the other 20 km. The speed table in this case is shown in FIG.
When the running characteristics are calculated on a time basis for the above conditions, thespeed attribute V₂31%, speed attribute V_FourIs 69%, whereas when calculated on a distance basis, they are 20% and 80%, respectively. That is, it can be seen that the time base is weighted on the low speed side. For this reason, it is considered that the latter, which can better reflect the result of running in a free state, is more suitable for reflecting personal characteristics.
[0088]
In S310, similar to S210 of the third embodiment, learning of the driving characteristics corresponding to the change of the speed attribute value and the change of the road attribute value is completed in the processes from S301 to S309, so that the next learning process is prepared. The mileage register is initialized and the process is terminated.
[0089]
In the navigation device of the present embodiment, in learning of the driving characteristics of each driver in a normal driving state, learning of the driving characteristics is calculated by adding the distance traveled by the driving speed attribute, and this is calculated as the road attribute. Since it is stored as a separate travel characteristic database, in addition to the third embodiment, it is possible to accurately predict the required time reflecting the individual characteristics.
[0090]
Embodiment 5. FIG.
FIG. 22 is a diagram showing the configuration of the navigation device according to the fifth embodiment of the present invention. In the figure,reference numeral 6 denotes a running characteristic database for storing, as a database, a driver's rest acquisition characteristic learned by the rest characteristic learning means 13 in addition to the operation of the navigation apparatus shown in FIG. 11 of the third embodiment.
[0091]
In addition to the operation in the navigation device of FIG. 11, 9 calculates the number of breaks to be acquired when traveling on the route searched for from the characteristics of the break acquisition recorded in the travelcharacteristic database 6, and In this case, the guidance route search means calculates the total required time in consideration of the number of breaks and the time required for the break.
[0092]
10 is a display means for displaying the route to the destination, required time, recommended break time, etc. in addition to the display of the map and the search route, and 12 is the information on the vehicle using the information of the vehicle position estimating means 2 and the road matching means 4 A break determination means 13 for determining a break situation from the running state is a break characteristic learning means 13 for inputting a break situation obtained by the break determination means 12 and learning a driver's break characteristic. Others are the same as the operation of the navigation apparatus described in FIG.
[0093]
Next, the operation of the present embodiment will be described. Since the present embodiment is the same as the third embodiment except that the rest characteristic is used, other description is omitted.
Based on the result determined in the break determination means 12, the rest characteristic learning means 13 learns the break characteristics of the running characteristic database, and the guidance route search means performs a route search using these characteristic values.
[0094]
First, in the break determination means 12, whether or not the vehicle is present on the current road link from the positional relationship between the vehicle movement state measured by the own vehicle position estimation means 2 and the road determined by the road collation means 4. It is estimated whether or not the driver is in a resting state.
[0095]
Next, the break characteristic learning means 13 learns the characteristics of each driver's break acquisition from the break state determined by the break determination means 12 and the break time information. Here, as the characteristics of the break acquisition, for example, a travel duration time during which the vehicle continuously travels, a break acquisition time during which a break is performed, and the like can be cited.
FIG. 23 is an explanatory diagram of the outline of the break acquisition characteristic. In the figure, the horizontal axis represents time, the vertical axis represents vehicle speed, and the curve in the figure represents the traveling speed pattern of the vehicle.
First, the break acquisition characteristic is the travel duration T from the start of travel to the start of the break._runAnd the break acquisition time T from the start of the break to the restart of the run_restMeasure. Then, a break acquisition characteristic is determined by statistically processing these measured values and recorded in the runningcharacteristic database 6.
[0096]
Then, the guidance route search means 9 calculates the required time as follows.
FIG. 24 is a diagram showing an example of required time calculation in the guidetime searching means 9. 24A is an example of the runningcharacteristic database 6 in the present embodiment, and is obtained by adding a break acquisition characteristic to the running characteristic database in the third and fourth embodiments. In the case of FIG. 24 (a), the average driving duration time of this driver is 1hour 20 minutes, which means that a 15 minute break was acquired on average.
[0097]
FIG. 24B shows the calculation result in the required time calculation in the present embodiment, and the search route and other conditions for the required time calculation are the same as those in the required time calculation example in the third embodiment. is there.
If the required time is calculated from the road distance of all sections and the travel characteristics for each road attribute as described in the third embodiment, 3 hours and 43 minutes are required.
[0098]
In addition, since the average travel duration recorded in the driving characteristic database of the driver is 1 hour and 20 minutes, this section is set to 3 as shown in FIG. 24B so as to match the driving characteristic of the driver. It is desirable to travel in two sections.
And in order to divide and run as described above, it takes 15 minutes per break, so in the case of this driver, the time required to travel this section is 3 hours and 43 minutes. It will take 4 hours and 13 minutes plus 30 minutes of break time.
[0099]
FIG. 25 is a diagram illustrating an example of processing of thebreak determination unit 12. This process is started at a predetermined timing.
The contents of the process will be described below.
First, the movement state of the vehicle represented by the moving speed of the vehicle is inputted from the vehicle position estimation means 2. (S401)
Next, the state of collation with the road, that is, the positional relationship between the current position of the host vehicle and the road link is input from the road collating means 4. (S402)
[0100]
And about the road collation state input by S402, it determines about whether the vehicle exists on a present road link. If it is determined that the road is on the road, the following processing is omitted and the present processing is terminated. If there is a vehicle outside the road, that is, away from the road link and in some facility or parking lot, S404 is executed because there is a possibility of a break. (S403)
In S404, it is determined whether or not the vehicle is running from the vehicle motion state input in S401. If it is determined that the vehicle is traveling, S408 is executed to determine whether the vehicle is traveling on a road not recorded in the map database, traveling outside the road, or whether the vehicle is restarting after a break. . If it is determined that the vehicle is stopped, S405 is executed.
[0101]
In S405, a break determination flag is inspected in order to determine whether or not it is the first break candidate state after this processing is activated. If the break determination flag has been set, it is determined that the break candidate is already in the state, and the following process is omitted, and this process is terminated. If the break determination flag is not set, the first break candidate state is assumed and S406 is executed.
In S406, since it has been determined that the user is in the break candidate state by the processing so far, in order to start the measurement of the break time, the timer is started, and in S407, the fact that the break candidate is in the initial state is stored. Set the break judgment flag.
[0102]
In S408, the break determination flag is inspected. If the flag is not set, it is determined that the vehicle is traveling on the road outside the data or on the road outside the data, and this processing is terminated. If the flag has been set, it is determined that the vehicle has started running after a break, and S409 is executed.
In S409, the break time is measured from the timer started in S406, and the timer is initialized. In S410, the break determination flag is canceled in preparation for the next break determination.
[0103]
The navigation device of the present embodiment is configured to learn the time required for continuous travel and the time required for a break, and to store this as a break acquisition characteristic in the travel characteristic database, so that a search route from the departure point to the destination The required time required for driving is calculated by reflecting the normal driving characteristics of each driver, and the required time is calculated in consideration of the break time that should be included in the required time. Therefore, it is possible to calculate the required time with a margin taking into account the acquisition of the break time, to accurately predict the required time reflecting the characteristics of each individual, and to propose an appropriate break time to the driver It is possible to contribute to safety improvement.
[0104]
Further, in the present embodiment, as in the third embodiment, the driving characteristics are learned using time as a characteristic reference, but in the same manner as in the fourth embodiment, the distance is used as a characteristic reference to determine the driving characteristics. You may study. In this case, there is an advantage that the driving characteristics of the driver can be more accurately defined, and an advantage that it is possible to roughly determine at which point a break should be taken in comparison with all routes.
[0105]
Embodiment 6 FIG.
The break determination means 12 in the fifth embodiment is configured to determine the break time only by the determination of the stop and restart in the off-road driving, but in this embodiment, in addition to this, the break time is determined. Let them judge whether it is a break according to the length. Others are the same as those of the fifth embodiment, and thus description thereof is omitted.
[0106]
FIG. 26 is a flowchart showing the processing of the break determination means 12 in the present embodiment.
In FIG. 26, the operation from S501 to S510 is the same as S401 to S410 in FIG.
In S511, the predetermined value of the break time defined in advance is compared with the break time measured in S509 to determine suitability. For example, if the measured break time is shorter than a predetermined value and cannot be determined to be a break, the break time data measured this time is discarded in S512, and S510 is executed. If the measured break time is longer than the predetermined value and the break condition is met, the break determination flag is released in preparation for the next measurement in S510 and the present process is terminated.
[0107]
In the navigation device configured as described above, it is possible to measure the rest time without being influenced by a slight detour or a slight stop at a vending machine, etc., improving the learning accuracy of running characteristics It becomes possible to do.
[0108]
Further, in the user interface means, the home position and the destination position are set, and the resting position is determined by using the set home position or destination position information and the vehicle position information measured by the own vehicle position estimating means. If it is configured such that parking at home and parking at the destination can be clearly distinguished, learning accuracy is further improved.
[0109]
In addition, when a very short distance is frequently used such as daily shopping, it is predicted that the average travel duration or the average travel duration in the travel characteristic database is smaller than the original characteristic value. Therefore, in order to avoid such a problem, the break time may be learned only when the route search is performed.
[0110]
Embodiment 7 FIG.
FIG. 27 is a diagram showing a navigation device according to the seventh embodiment of the present invention. In the figure,reference numeral 10 denotes a display means for displaying the recommended resting points set on the searched route in a superimposed manner in addition to the operation of the fifth embodiment.
14 is a recommended break point setting unit that calculates a recommended break point from a search route between predetermined places calculated by theroute search unit 8 using the break acquisition characteristic recorded in the travelcharacteristic database 6 and the travel characteristic for each road attribute. It is. Others are the same as those of the fifth embodiment, and thus the description thereof is omitted.
[0111]
Next, the operation of the present embodiment will be described. In the present embodiment, the rest recommended point is determined in the recommended breakpoint setting unit 14 and the recommended break point is displayed on thedisplay unit 10, so that the other description is omitted. . The operation of the recommended break recommended point setting means 14 will be described.
[0112]
The recommended break point setting means 14 inputs the road attribute and the distance between the road attributes from the route search means 8 for the sequentially set routes from the departure point to the destination. Further, the travel characteristic for the road attribute is input from the travelcharacteristic database 6, and the time required to travel the section with the road attribute and the accumulated time from the departure place are calculated. For example, in the case of a route as shown in FIG. 7, data as shown in FIG. 28A is obtained.
[0113]
In FIG. 28A, the first line is a section number indicating a section having a specific attribute from the departure place, the second line is a road attribute of each section, the third line is a section distance of the section, and these data Is obtained from the searched route information in the route searching means 8.
The fourth line is a driving characteristic (specifically, a driving speed) for each road attribute inputted from the drivingcharacteristic database 6.
The fifth line is a section travel time required for traveling in each section, and can be obtained by dividing the section distance obtained by the route search means 8 by the travel characteristic value recorded in the travelcharacteristic database 6. The sixth line is the accumulated travel time used for the required time prediction.
[0114]
Next, a method for calculating a recommended break point in the recommended break point setting means 16 will be described.
In FIG. 28 (b), the section distance, section travel time, and searched route are the same as in FIG. 28 (a). For the searched route, the break acquisition characteristic (continuous running time T recorded in the running characteristic database 6)._run) To determine the recommended break point from the route. That is, for the first break point, T_runA point where the vehicle exists when the time has elapsed is calculated using the section distance and the travel characteristic value for each road attribute, and this point is set as the first recommended break point. Next, starting from the first recommended break point, T_runWhen the time has elapsed, a point where the vehicle exists is calculated, and this point is set as a second recommended break point. Similarly, the recommended break point is obtained, and this is repeated until all routes are included, thereby setting the recommended break point.
[0115]
FIG. 29 shows the recommended break points set by the recommended break point setting means 14 in comparison with the road network used for the calculation. In the figure, R indicates the recommended break point.
FIG. 30 is an example of the display of the recommended break point on the display means 10, in which 52 indicates the current position of the vehicle, 53 indicates the search route to the calculated destination, and 55 indicates the recommended break point setting means. This is a recommended break point.
[0116]
In the navigation device of the present embodiment, instead of reflecting the acquisition of the break only in the required time, the break recommended point is calculated and displayed on the map in combination with the searched route and the driving characteristics, so the appropriate break position Can recognize the timing of taking a break more visually to the driver, and contribute to driving safety.
[0117]
Further, in the present embodiment, as a form of the break characteristic learning means 13 and the runningcharacteristic database 6, a break recommended point may be calculated using the distance described in the fourth embodiment as a characteristic reference.
[0118]
FIG. 31 is a conceptual diagram of a method for calculating a recommended break point when distance is used as a reference for characteristics. In FIG. 31, the section distance, the section travel time, and the searched route are the same as those in FIG. About the searched route, the break acquisition characteristic (continuous travel distance L) recorded in the travel characteristic database 6_run) To determine the recommended break point from the route. That is, for the first break point, L from the departure point_runA point separated by a distance is set as a first recommended break point. Next, starting from the first recommended break point, further L_runA point separated by a distance is set as the second recommended break point. Similarly, the recommended break point is obtained, and this is repeated until all routes are included, thereby setting the recommended break point.
[0119]
In the case described with reference to FIG. 28 (b), the continuous travel time T_runThe distance was calculated using the travel characteristic value and the point calculation was performed taking into account the magnitude relationship with the section distance of the searched route. L_runThe point can be calculated by dividing the section with.
In this way, by using the distance as a reference of the characteristic, the calculation of the recommended break point is not continuous running time, but continuous running distance L_runThis makes it easy to calculate points and has the advantage of reducing the computer load for calculating recommended break points.
[0120]
Embodiment 8 FIG.
FIG. 32 is a diagram showing a configuration of the entire navigation device according to the eighth embodiment of the present invention. In the figure,reference numeral 15 denotes a facility that can be rested near a recommended break point from the information of various facilities recorded in themap database 3 and the position information of the recommended break point set by the recommended break point setting means 14. Is a peripheral facility search means for outputting the information to the display means 10. Others are the same as those of the seventh embodiment, and thus the description thereof is omitted.
[0121]
FIG. 33 is a diagram showing a display of rest-releasable facilities in the vicinity of the recommended break point R55 displayed by thedisplay unit 10 and the nearbyfacility search unit 15 in the eighth embodiment.
FIG. 34 is a conceptual diagram of a search for a facility capable of resting near the point R shown in FIG. In FIG. 34, point R is a recommended break point set by the recommended break point setting means 14, and the △ mark and ◇ mark around it are position information and facility names of the peripheral facilities stored in the map database. .
The surrounding facility search means 15 determines whether or not the distance between the recommended break point R and the surrounding facilities is equal to or less than a predetermined value, and if it is equal to or less than the predetermined value, it is a restable facility near the recommended break point. The position information and the facility type are output to the display means 10.
[0122]
In the example shown in FIG. 34, the restaurants A, D, and the cafe B exist below a predetermined value (within a predetermined radius). Therefore, as shown in FIG. .
As shown in FIG. 33, the display means 10 receives the output of the surrounding facility search means 15 and displays thevehicle position 52, thesearch route 53, and the recommended break point 54 on the map as in the previous embodiments. At the same time, the location of thefacility 56 capable of resting around is displayed.
[0123]
In the navigation device of the present embodiment, facilities that can be rested in the vicinity of the recommended break point are searched from the map database and displayed on the map, so the resting place where the rest can actually be taken is visually determined. It is possible to convey to the driver, and it is possible to take a break without hesitation even in unfamiliar land, and it is possible to contribute to the safety of traveling.
[0124]
Embodiment 9 FIG.
FIG. 35 is a diagram showing a configuration of the entire navigation device according to the ninth embodiment of the present invention. In the figure,reference numeral 7 denotes user interface means for outputting to the route search means 8 the contents of the driver's selection related to the selection of the facility information list and the rest point setting shown on the display means 10.
15 retrieves resting facilities in the vicinity of the recommended break points from the information of various facilities recorded in themap database 3 and the recommended break point position information set by the recommended break point setting means 14, and the facility information list and break It is a peripheral facility search means for outputting a screen for setting a spot to the display means 10.
Others are the same as those in the eighth embodiment, and thus the description thereof is omitted.
[0125]
The operation of this embodiment will be described. In the present embodiment, when the guidance route is obtained, the guidance route is obtained taking into consideration the recommended break point. Except for the guide route search method, it is the same as that of the eighth embodiment, and the other description is omitted.
[0126]
First, in the route search means 8, information related to the setting of the break point selected by the user interface means 7 is input, and point information about the resting facility searched by the peripheral search means 15 is input, and a predetermined point When performing a search in between, the optimal route is searched using the selected resting facility as a transit point.
[0127]
FIG. 36 is an example of a display of recommended break point selection on the display means 10 in the ninth embodiment. Similar to the operation of the eighth embodiment, the peripheral search means 15 searches for restable facilities near the recommended break point and creates a list of restable facilities for each recommended break point.
Thedisplay unit 10 selects whether or not to set a resting facility as a transit point according to the facility list created by the surroundingsearch unit 15, displays and selects a facility from the list, and displays facility information of the selected facility Create and display a screen that prompts the execution of settings. The user interface means 7 inputs the driver's operation contents such as the display and the setting contents displayed on the display means 10, and sequentially outputs the presence / absence of waypoint setting and the set location information of the rest facility to the route search means 8. To do.
[0128]
The route search means 8 determines whether or not the waypoint setting is instructed by the user interface means 7. If the restable facility is not set as the waypoint, the route search means 8 performs a normal search, and the restable facility becomes the waypoint. If set, position information is input from the surrounding facility search means 15 for all the resting facilities that have been set.
Furthermore, the route search means 8 performs a route search between predetermined points so that the positions of these peripheral facilities are included in the route.
The searched optimum route is displayed together with the map by the display means 10 in the same manner as in the above embodiment, and guides the driver.
[0129]
FIG. 37 is an example of the display in the ninth embodiment. When one point (◇ Tea B) of the break recommended facility candidates in the eighth embodiment is selected, thesearch result 53 included in the selected facility is Indicates that it will be displayed.
In the description of the present embodiment, only the case of a general road has been described with reference to the drawings. However, in an automobile-only road such as an expressway, a service area and a parking area on the route should be given priority as a resting facility. It may be configured.
[0130]
In the navigation device of the present embodiment, instead of reflecting the acquisition of the break only in the required time, the break recommended point is calculated in combination with the searched route and the driving characteristics, and the break that exists in the vicinity of the recommended break point is also calculated. It is configured to search for possible facilities from the map database and search the route so that it is included in the search route connecting the predetermined points, so when actually taking a break and actually running, the required time closer to the actual time required Time can be calculated, breaks can be obtained without hesitation even in unfamiliar land, and it is guided to the break point accurately without looking at the map, improving convenience and driving safety It becomes possible to contribute to.
[0131]
Further, in the fifth to ninth embodiments, as shown in FIG. 24, the average travel duration and the average break time that are not for each road attribute are obtained, but the travel characteristics described in the first to fourth embodiments Similarly, the average travel duration and the average break time may be obtained for each road attribute.
[0132]
【The invention's effect】
  The navigation device according to the present invention calculates the required time required for the vehicle to travel on a route composed of road segments for each road segment information and road attribute.I was askedIt is calculated from the travel information, and the guidance route for guiding the vehicle is searched based on this required time. Therefore, when traveling on a road link that has never traveled or when the number of travels is small, the road link The required time is obtained from information obtained by actual driving on a road having the same attribute, and the required time in consideration of the individual driver's preference is obtained.
[0133]
Since the travel information is classified for each driver who drives the vehicle, even when different drivers use the same vehicle, it is possible to predict the required time reflecting the characteristics of each driver.
[0134]
Since the travel information is a vehicle speed distribution, it can be classified into a plurality of speed attributes for one road link, and the travel characteristics of each driver can be obtained using various methods.
[0136]
Since the vehicle situation measuring means for measuring the motion state of the vehicle and the travel characteristic learning means for correcting the travel information of the vehicle based on the motion state measured by the vehicle situation measurement means, the vehicle travels. Thus, the travel information can be corrected, the required time can be calculated more reflecting the travel preference of each individual driver, and the accuracy of the required time prediction can be improved.
[0137]
Since the guide route for guiding the vehicle is searched from the road segment and the break acquisition information, the accuracy of the required time can be improved, and it is possible to contribute to the safety of traveling by considering an appropriate break.
[0139]
The route search means searches for the break acquisition point from the road segment and the break acquisition information, and the display means displays the vacation acquisition point searched for by the route search means, so that the driver can recognize the break acquisition point. This makes it possible to visually tell the driver when to take a break and contribute to driving safety.
[0140]
In the route search means, the resting facility in the vicinity of the break acquisition point is searched from the road segment information and the break acquisition information, and the resting facility searched in the route searching means is displayed in the display means. The location where the break can be acquired can be recognized, and the location where the break can be acquired can be understood without hesitation even in unguided land, thereby contributing to the safety of driving.
[0141]
In the route search means, search for a restable facility near the break acquisition point from the road segment and the break acquisition information, and search for the guide route so as to include the restable facility in the guide route for guiding the vehicle from the road segment. Knowing the exact time required including the actual break, it is possible to get a break without hesitation even in unfamiliar land, and it is guided to the break point accurately without looking at the map, so convenience and driving It is possible to contribute to the improvement of safety.
[0142]
Vehicle situation measuring means for measuring the movement state of the vehicle, and break acquisition characteristic learning means for correcting break acquisition information stored in the break acquisition characteristic database based on the movement state measured by the vehicle situation measurement means Therefore, when the vehicle travels, it is possible to correct the break acquisition characteristics, and it is possible to calculate the required time reflecting the driving preference of each individual driver, and improve the accuracy of the required time prediction. It becomes possible.
[0143]
The vehicle status measuring means measures the motion state of the vehicle when traveling in a non-guided state without performing route search, and the learning means corrects information based on the motion state measured in the non-guided state It is also possible to reflect the preference of the traveling speed when traveling in an unguided state.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a navigation device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of a road network expression.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a map management method.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a description example of a road network.
FIG. 5 is a diagram showing running characteristics ofEmbodiment 1 of the present invention.
FIG. 6 is an explanatory diagram of the operation of the vehicle position estimating means and the road collating means.
FIG. 7 is an explanatory diagram of a required time calculation example according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an explanatory diagram of a required time calculation example according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is an explanatory diagram of the operation of the route search means of FIG.
FIG. 10 is a diagram showing an example of display according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing a navigation device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing a time table according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a flowchart of the second embodiment of the present invention.
FIG. 14 is an explanatory diagram of an example of travel characteristics according to the third embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a flowchart ofEmbodiment 3 of the present invention.
FIG. 16 is an explanatory diagram of the operation of the travel characteristic learning unit according to the third embodiment.
FIG. 17 is a diagram showing data for the route shown in FIG. 7;
FIG. 18 is a flowchart of the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 19 is an explanatory diagram of the operation of the running characteristic learning means of the fourth embodiment.
FIG. 20 is a diagram showing a time table according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 21 is an explanatory diagram for calculating travel characteristics according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a diagram showing a navigation device according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 23 is an explanatory diagram of the operation of the break determination means of FIG.
FIG. 24 is an explanatory diagram for calculating required time according to the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a flowchart ofEmbodiment 5 of the present invention.
FIG. 26 is a flowchart ofEmbodiment 6 of the present invention.
FIG. 27 is a diagram showing a navigation device according to a seventh embodiment of the present invention.
FIG. 28 is an explanatory diagram for calculating a recommended break point according to the seventh embodiment of the present invention.
FIG. 29 is a conceptual diagram of a break recommendation point according to the seventh embodiment of the present invention.
FIG. 30 is a diagram showing a display example of recommended break points according to the seventh embodiment of the present invention.
FIG. 31 is an explanatory diagram of calculation of recommended break points according to the seventh embodiment of the present invention.
FIG. 32 shows a navigation device according to an eighth embodiment of the present invention.
FIG. 33 is a conceptual diagram of a breakable facility display according toEmbodiment 8 of the present invention.
34 is an explanatory diagram of the operation of the peripheral facility search means of FIG. 32. FIG.
FIG. 35 is a diagram showing a navigation device according to a ninth embodiment of the present invention.
36 is a diagram showing an example of display contents of the display means of FIG. 35. FIG.
FIG. 37 is a diagram showing an example of display according to the ninth embodiment of the present invention.
FIG. 38 is a diagram showing a conventional navigation device.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OFSYMBOLS 1Vehicle sensor group 1a GPS side position apparatus
1bYaw rate sensor 1c Vehicle speed sensor
2 Vehicle location estimation means 3 Map database
4 Road verification means 5 Road attribute extraction means
6 Drivingcharacteristics database 7 User interface means
8 Route search means 9 Guide route search means
10 Display means 11 Travel characteristic learning means
12 Break determination means 13 Break characteristic learning means
14 Recommended break point setting means 15 Peripheral facility search means
21Estimated position 22 Estimated position
23 Estimatedvehicle position 24 Movement history
25 Road link 26 Current location of the vehicle
27 Branch point ofroad link 28 Feature point of travel locus
31-33 Road network data
51Map 52 Display of vehicle position
53 Display of searched route 54 Display of road and required time
55Recommended break points 56 Peripheral rest facilities
101 Display 102 Designated device
103Map memory 104 Time required memory
105 SearchRange Limiting Device 106 Route Search Device
107route extraction device 108 current position detection device
109 EnhancementSignal Generation Device 110 Guidance Device

Claims (13)

Translated fromJapanese

道路網を構成する道路セグメントに対する道路セグメント情報と、道路属性ごとに求められた走行情報と、車両が前記道路セグメントからなる経路を走行するのに要する所要時間を前記道路セグメント情報と前記走行情報とから算出し、この所要時間に基づいて前記車両を誘導する誘導経路を探索する誘導経路探索手段と、前記誘導経路探索手段において探索された誘導経路を表示する表示手段とを備えていることを特徴とするナビゲーション装置。Road segment information for road segments constituting the road network, travel informationobtained for each road attribute, and timerequired for a vehicle to travel on a route composed of the road segments, the road segment information and the travel information And a guide route search means for searching for a guide route for guiding the vehicle based on the required time, and a display means for displaying the guide route searched by the guide route search means. A navigation device. 走行情報は、車両を運転する運転者ごとに区分されていることを特徴とする請求項１記載のナビゲーション装置。  The navigation apparatus according to claim 1, wherein the travel information is classified for each driver who drives the vehicle. 走行情報は、車両の速度分布であることを特徴とする請求項１または請求項２記載のナビゲーション装置。  The navigation apparatus according to claim 1, wherein the travel information is a speed distribution of the vehicle.道路属性は、高速道路、自動車専用道、主要国道、一般国道、主要地方道、一般道の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１記載のナビゲーション装置。Road attributes, highways, automobile-only roads, major national roads, general national highway, major local roads, the navigation apparatus according to claim1, wherein theat least one of the general road. 走行情報は、今までの走行結果の積算値に基づいて得られる道路属性ごとの情報であることを特徴とする請求項１記載のナビゲーション装置。Travel information, navigation system according to claim1, characterized inthat the information for each road attribute obtained based on the integrated value of the travel results to date. 車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、前記車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、前記車両の走行情報を修正する学習手段とを備えていることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項記載のナビゲーション装置。  The vehicle status measuring means for measuring the motion state of the vehicle, and the learning means for correcting the travel information of the vehicle based on the motion status measured by the vehicle status measurement means. The navigation device according to any one of 1 to 5. 道路網を構成する道路セグメントに対する道路セグメント情報と、道路属性ごとに求められた車両を運転する運転者の休憩取得に関する休憩取得情報と、前記道路セグメント情報と前記休憩取得情報とから前記車両を誘導する誘導経路を探索する誘導経路探索手段と、前記誘導経路探索手段において探索された誘導経路を表示する表示する表示手段とを備えていることを特徴とするナビゲーション装置。The vehicle is derived from the road segment information for the road segments constituting the road network, the break acquisition information relating to the break acquisition of the driver drivingthe vehicledetermined for each road attribute, and the road segment information and the break acquisition information. A navigation apparatus comprising: a guidance route search means for searching for a guidance route to be displayed; and a display means for displaying the guidance route searched for by the guidance route search means. 休憩取得情報は、走行継続時間及び休憩時間に関する情報を含み、誘導経路探索手段は、前記走行継続時間を用いて誘導経路走行時の休憩回数を算出し、この休憩回数を考慮して前記誘導経路を探索することを特徴とする請求項７記載のナビゲーション装置。The break acquisition information includes information related to thetravel duration and the break time, and the guidance route search means calculates the number of breaks during the guidance route travel using the travel duration, and the guidance route in consideration of the number of breaks. The navigation device according to claim 7, wherein the navigation deviceis searched . 誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点を探索し、表示手段において、前記誘導経路探索手段において探索された休憩取得地点を表示することを特徴とする請求項７または請求項８記載のナビゲーション装置。  8. The guide route search means searches for a break acquisition point from road segment information and break acquisition information, and the display means displays the break acquisition point searched by the guide route search means. The navigation device according to claim 8. 誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、表示手段において、前記誘導経路探索手段において探索された休憩可能施設を表示することを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項記載のナビゲーション装置。  The guide route search means searches for a restable facility near the break acquisition point from the road segment information and the break acquisition information, and the display means displays the restable facility searched by the guide route search means. The navigation device according to any one of claims 7 to 9. 誘導経路探索手段において、道路セグメント情報と休憩取得情報とから休憩取得地点近傍の休憩可能施設を探索し、車両を誘導する誘導経路に前記休憩可能施設が含まれるように誘導経路を探索することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項記載のナビゲーション装置。  The guidance route search means searches for a resting facility near the rest acquisition point from the road segment information and the rest acquisition information, and searches the guidance route so that the resting facility is included in the guidance route for guiding the vehicle. The navigation device according to any one of claims 7 to 10, characterized in that 車両の運動状態を計測する車両状況計測手段と、前記車両状況計測手段において計測された運動状態に基づいて、休憩取得情報を修正する学習手段とを備えていることを特徴とする請求項７〜１１のいずれか１項記載のナビゲーション装置。  8. A vehicle situation measuring means for measuring a movement state of the vehicle, and a learning means for correcting break acquisition information based on the movement state measured by the vehicle situation measurement means. The navigation device according to any one of 11. 車両状況計測手段は、経路探索を行わない無誘導の状態での走行時の車両の運動状態を計測し、学習手段は、前記無誘導の状態で計測された運動状態に基づいて情報を修正することを特徴とする請求項６または請求項１２記載のナビゲーション装置。  The vehicle status measuring means measures the motion state of the vehicle when traveling in a non-guided state without performing a route search, and the learning means corrects information based on the motion state measured in the non-guided state. The navigation device according to claim 6 or 12, characterized by the above.

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