【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は，車の走行中に集め
られるデータを蓄積する手段と，これを用いた経路計画
または到着時間予測を行う装置，特に，カーナビゲーシ
ョン，携帯端末，移動ロボット，交通情報サービスセン
タなどに応用できる装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a means for accumulating data collected while a vehicle is traveling, and a device for performing route planning or arrival time prediction using the same, particularly, a car navigation system, a portable terminal, a mobile robot, The present invention relates to a device applicable to a traffic information service center and the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】経路計画は，ダイクストラ法をもとにし
たものがほとんどである。ダイクストラ法は，点の集合
Ｖ，枝の集合Ｅからなる有向グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）にお
いて，点ｕから点ｖへの枝（ｕ，ｖ）の長さをｄ（ｕ，
ｖ）≧０とするとき，始点ｓから終点ｔへの最短経路を
求める方法である。2. Description of the Related Art Most route planning is based on the Dijkstra method. In the Dijkstra's algorithm, in a directed graph G = (V, E) composed of a set V of points and a set E of branches, the length of a branch (u, v) from a point u to a point v is d (u, v).
v) When ≧ 0, the shortest path from the start point s to the end point t is obtained.
【０００３】ダイクストラ法で最適経路を求める場合
に，枝の長さｄの算出には，道路区間の長さだけでな
く，道路の種別，車線数や幅員，右左折回数なども用ら
れる。また，枝の長さに所要時間を用いる場合もある。When the optimum route is determined by the Dijkstra method, not only the length of a road section, but also the type of road, the number of lanes, the width, the number of right / left turns, etc. are used for calculating the length d of a branch. Also, the required time may be used for the length of the branch.
【０００４】一方，経路情報を管理するものとして，通
過した軌跡を保存するものがある。これは，ある一定時
間ごともしくは一定距離ごとに通過点をプロットするも
のである。交差点を右左折した場合には，自動的にその
交差点の中心に走行軌跡が記録，表示される。しかし，
これに時間やその他の属性を付加して保存し，データベ
ース化しているものはなく，また，この記録を次の経路
計画や到着予想時間等に役立てているものは見当たらな
い。[0004] On the other hand, there is a method of managing route information in which a locus that has passed is stored. This is to plot the passing points at certain time intervals or at certain distances. When the intersection is turned right or left, the traveling locus is automatically recorded and displayed at the center of the intersection. However,
There is no database that saves it by adding time and other attributes to it, and there is no document that uses this record for the next route planning or estimated time of arrival.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】経路計画において，所
要距離は，状況に依存せず不変なので探索の対象としや
すかった。一方，所要時間等は，状況に依存し可変なの
で探索の対象としにくい面がある。しかし，所要時間等
は，最適経路の決定や到着時間予測の重要な決定要因で
ある。In route planning, the required distance does not depend on the situation and does not change, so that it is easy to search. On the other hand, the required time and the like are variable depending on the situation, and thus have a difficulty in being searched. However, the required time is an important determinant in determining the optimum route and predicting the arrival time.
【０００６】従来，例えば車の経路計画において，経路
のコスト計算をする際に，どのような車であっても，ど
のユーザに対しても同じ計算式を用いて枝の長さを計算
していた。しかし，これを個々の車やユーザや周囲の状
況にあったものにすることで，より適切な経路の提案，
より精度のよい到着時刻の予想ができるようになると考
えられる。Conventionally, for example, when calculating the cost of a route in a vehicle route plan, the length of a branch is calculated using the same formula for any user, regardless of the vehicle. Was. However, by adapting this to individual vehicles, users and surrounding conditions, it is possible to propose more appropriate routes,
It is considered that the arrival time can be more accurately predicted.
【０００７】また，個々の車で収集し，蓄積できる走行
記録データは限られているが，例えばセンタ等で様々な
車からの走行記録を集中して蓄積したり，または，周囲
の状況の似た車同士で走行記録データを受け渡したりす
ることで，いろいろな属性を持つ様々な走行記録データ
をもとに，より的確で高精度の経路計画や到着時間予測
を可能にすることができると考えられる。[0007] In addition, traveling record data that can be collected and stored in individual vehicles is limited. For example, traveling records from various vehicles can be concentrated and stored in a center or the like, or similar to the surrounding conditions. It is thought that by passing the travel record data between different vehicles, it is possible to make more accurate and accurate route planning and arrival time prediction based on various travel record data with various attributes. Can be
【０００８】本発明は，以上の点に鑑み，実際に行った
結果の記録（この場合には車の走行記録）を保管し，経
路のコスト計算において，この走行記録データを利用す
ることで，個々の状況にあわせた経路計画または到着時
間予測を高精度で行うことができるようにすることを目
的とする。[0008] In view of the above, the present invention stores a record of the results of actual execution (in this case, a running record of a car), and uses this running record data in route cost calculation. An object of the present invention is to enable a route plan or an arrival time prediction according to each situation to be performed with high accuracy.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明は，前記目的を達
成するため，経路のコスト計算で用いる値（例えば，ダ
イクストラ法における枝の長さ）として，できるだけ車
が実際に走行した結果のデータを利用する。そのため
に，ある区間の車の走行結果を記録する走行記録保存装
置を持つ。車の走行記録としては，距離，通過時間，日
付，時間，時間帯，季節，天候等のデータを記録する。According to the present invention, in order to achieve the above object, as a value used in the cost calculation of a route (for example, the length of a branch in the Dijkstra method), as much as possible the data of the result of the actual driving of the car is used. Use For this purpose, a driving record storage device is provided for recording the driving results of vehicles in a certain section. As the traveling record of the car, data such as distance, transit time, date, time, time zone, season, and weather are recorded.
【００１０】経路計画する際には，保存された走行記録
を利用してコスト計算することで，その車や運転するユ
ーザに適合した経路を計画することができ，また，到着
予定時間等をより正確に予測できるようになる。また，
現在の状況を細かく判定して，それに合う走行記録の様
々なデータを抽出し，経路計画や到着時間予測に利用す
ることで，より柔軟で正確な経路計画や到着時間予測が
できる。[0010] When planning a route, a route suitable for the vehicle or the driving user can be planned by calculating costs using the stored travel records, and the estimated arrival time and the like can be further reduced. Be able to predict accurately. Also,
By judging the current situation in detail, extracting various data of the traveling record corresponding to the current situation, and using it for route planning and arrival time prediction, more flexible and accurate route planning and arrival time prediction can be performed.
【００１１】センタで多数の車からの情報を集め蓄積す
ることで，さらに正確な予想が可能になる。まず，簡単
に語句の説明をする。[0011] By collecting and accumulating information from a large number of vehicles at the center, more accurate predictions can be made. First, a brief description of the terms will be given.
【００１２】ノードとは，道路上のある一点をさし，通
常座標などで管理されているものである。パスとは，こ
のノード同士をつないだものであり，この区切り方は右
左折するごとや道路名（国道１号線，県道２０号など）
が変わるごとなど，いくつか考えられる。また，経路
は，このパスを複数結合したものと考える。最適経路
は，各パスのコストから得た全体のコストが一番小さい
ものを選択する。ここでコストとは，そのパスの距離，
通過時間，カーブの量，道路種別，車線数や幅員，右左
折回数などを複合した関数で表される。ここでは，説明
を簡単にするため，コストとして主に時間に着目した例
を説明するが，もちろんコストに時間以外の要素を加味
して本発明を実施することができる。A node refers to a certain point on a road, and is managed by ordinary coordinates or the like. A path is a connection between these nodes. The way to separate the nodes is each time you make a right or left turn or a road name (National Highway 1, Route 20, etc.)
There are several possibilities, such as every change. A route is considered to be a combination of a plurality of these paths. As the optimum route, a route having the smallest overall cost obtained from the cost of each path is selected. Here, the cost is the distance of the path,
It is represented by a compound function of the transit time, the amount of curve, the road type, the number of lanes, the width, the number of right and left turns, etc. Here, for the sake of simplicity, an example in which time is mainly focused on as a cost will be described. However, the present invention can of course be implemented by adding factors other than time to cost.
【００１３】図１は，本発明のブロック構成例を示す図
である。本発明は，実際の走行により取得した計測デー
タおよびこれらのデータをもとに取得したデータを走行
記録として保存する走行記録保存装置１０と，保存され
ている走行記録を用いて経路計画または到着時間予測の
処理を行う手段と，その処理結果をユーザに提示する手
段等からなる。FIG. 1 is a diagram showing an example of a block configuration according to the present invention. The present invention provides a travel record storage device 10 for storing measurement data acquired by actual traveling and data acquired based on these data as travel records, and a route planning or arrival time using the stored travel records. It comprises means for performing prediction processing, means for presenting the processing results to the user, and the like.
【００１４】センサ１１は，走行中の車の位置，動作状
態，周囲状況のデータを計測する手段である。センサ１
１は，例えば，温度計，湿度計，ＧＰＳ(Global Positi
oning System），ジャイロセンサなどである。The sensor 11 is a means for measuring data on the position, operating state, and surrounding conditions of a running car. Sensor 1
1 is, for example, a thermometer, a hygrometer, a GPS (Global Positi
oning System) and gyro sensors.
【００１５】入力処理手段１３は，ノード取得部１３
１，天候推測部１３２，時間属性取得部１３３を持つ。
入力処理手段１３は，センサ１１で計測したデータや車
の走行状態等の走行記録に，天候推測部１３２からの天
気情報，時間属性取得部１３３からの時間属性情報を付
加して，パスコストデータベース１５に格納する手段で
ある。The input processing means 13 includes a node obtaining unit 13
1, a weather estimation unit 132 and a time attribute acquisition unit 133.
The input processing unit 13 adds the weather information from the weather estimating unit 132 and the time attribute information from the time attribute acquiring unit 133 to the data measured by the sensor 11 and the traveling record such as the traveling state of the vehicle, and adds the path cost database. 15 means.
【００１６】ノード取得部１３１は，ＧＰＳ，ジャイロ
センサ等のセンサ１１による計測とマップマッチングの
技術によりパスのノードを判定する。天候推測部１３２
は，温度計，湿度計等のセンサ１１による計測データ
や，その他の種々のデータから天候を推測する。時間属
性取得部１３３は，時計１２の持つ情報から，時間帯，
日付，曜日，季節等の情報またはそれらの組み合わせを
取り出して，それらを走行記録に付加する時間属性情報
とする。The node acquiring section 131 determines a node of a path by a technique of measurement by a sensor 11 such as a GPS or a gyro sensor and a map matching technique. Weather estimation unit 132
Estimates the weather from data measured by the sensor 11 such as a thermometer and a hygrometer, and various other data. The time attribute acquisition unit 133 calculates the time zone,
Information such as date, day of the week, season, or a combination thereof is extracted and used as time attribute information to be added to the travel record.
【００１７】時間計測手段１６は，ノード取得部１３１
から得たノード情報と，時計１２からの情報にもとづい
て，ノードごとの時刻を記録し，その記録からパスの始
点と終点の時刻を取り出し，その差からそのパスを通過
するのにかかった時間を算出して，パスコストデータベ
ース１５に格納する。The time measuring means 16 includes a node acquiring unit 131
Based on the node information obtained from the clock and the information from the clock 12, the time for each node is recorded, the start and end times of the path are extracted from the record, and the time required to pass the path is obtained from the difference. Is calculated and stored in the path cost database 15.
【００１８】データベース保守手段１７は，パスコスト
データベース１５に保存されたデータについて相対的な
信頼度を付加し，その情報によりデータの重要度，要／
不要を判断して，不必要な走行記録を削除する手段であ
る。The database maintenance means 17 adds relative reliability to the data stored in the path cost database 15 and uses the information to determine the importance of the data, the necessity / requirement.
This is a means for judging unnecessary running records and deleting unnecessary running records.
【００１９】データ選択手段２１は，最適経路選択手段
２２，到着時間予測手段２３，優先選択手段２４の各手
段からの指示により，パスコストデータベース１５から
所定のデータを抽出する手段である。The data selection means 21 is a means for extracting predetermined data from the path cost database 15 in accordance with instructions from the optimum route selection means 22, arrival time prediction means 23, and priority selection means 24.
【００２０】最適経路選択手段２２は，対象となる経路
の経路案ごとにコスト計算を行い，最適経路を選択する
手段である。経路計画で，実際に通過したことがあるパ
スまたは属性が類似するパスについては，データ選択手
段２１から得たパスコストデータベース１５の走行記録
データを利用してコスト計算を行い，そうでないパスに
ついては距離および法定速度等からコスト計算を行い，
最適経路を選択する。The optimum route selecting means 22 is a means for performing cost calculation for each route plan of a target route and selecting an optimum route. In the route planning, for a path that has actually passed or a path with similar attributes, cost calculation is performed using the travel record data of the path cost database 15 obtained from the data selection unit 21. The cost is calculated from the distance and legal speed, etc.
Choose the best route.
【００２１】到着時間予測手段２３は，対象となる経路
の到着時間を予測する手段である。この場合に，実際に
通過したことがあるパスまたは属性が類似するパスにつ
いては，データ選択手段２１から得たパスコストデータ
ベース１５の走行記録を利用して通過時間を取得し，そ
うでないパスについては距離および法定速度等から通過
時間の計算を行い，これらを合算して予測到着時間を算
出する。The arrival time predicting means 23 is means for predicting the arrival time of the target route. In this case, for a path that has actually passed or for a path with similar attributes, the transit time is obtained using the travel record of the path cost database 15 obtained from the data selection unit 21; The transit time is calculated from the distance, the legal speed, and the like, and these are summed to calculate the predicted arrival time.
【００２２】優先選択手段２４は，経路計画において，
今までに通ったことがある道を優先して選択するように
設定された場合には，データ選択手段２１から得たパス
コストデータベース１５の走行記録を利用し，実際に通
過したパスを優先的に選択して経路を作成し，今までに
通ったことがない道を優先して選択するように設定され
た場合には，データ選択手段２１から得たパスコストデ
ータベース１５の走行記録を利用し，実際に通過したパ
スが最短になるように選択して，すなわち，できるだけ
過去に通過したことのないパスを優先的に選択して経路
を作成する手段である。The priority selecting means 24 includes:
If it is set to preferentially select a road that has been taken up to now, the travel record in the path cost database 15 obtained from the data selection means 21 is used to preferentially select a path that has actually passed. If a setting is made such that a route that has never been taken before is selected with priority, the travel record of the path cost database 15 obtained from the data selecting means 21 is used. This is a means for selecting a path that has actually passed so as to be the shortest, that is, preferentially selecting a path that has never passed in the past as much as possible to create a route.
【００２３】ユーザ提示手段２５は，最適経路選択手段
２２，到着時間予測手段２３，優先選択手段２４の各手
段の処理結果を，ディスプレイやスピーカーなどにより
ユーザに提示するユーザとのインタフェースである。The user presenting means 25 is an interface with the user for presenting the processing results of the optimal route selecting means 22, the arrival time predicting means 23, and the priority selecting means 24 to the user through a display, a speaker, or the like.
【００２４】[0024]
【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態とし
て，車の経路計画および到着時間予測において，ダイク
ストラ法を用いる場合について説明する。以下に説明す
る実施の形態では，コストについて特に通過時間に着目
する（時間以外は道路が変わらない限り固定である）も
のとする。通過時間だけを単独にコストと考えるのでは
なく，いろいろなデータを加味しても同様に本発明を実
施することができる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, as a preferred embodiment of the present invention, a case will be described in which the Dijkstra method is used in vehicle route planning and arrival time prediction. In the embodiment described below, it is assumed that the cost is particularly focused on the transit time (except for the time, the cost is fixed unless the road changes). The present invention can be similarly implemented by considering various data instead of considering only the transit time as a cost alone.
【００２５】〔１〕走行記録保存装置 図２および図３は，走行記録保存処理を説明する図であ
る。最初に，図２に従って，センサ１１および時計１２
の情報からパスの通過時間を算出し，パスコストデータ
ベース１５にコストとして保存する場合の処理を説明す
る。[1] Traveling Record Storage Device FIGS. 2 and 3 are diagrams for explaining the traveling record storing process. First, according to FIG.
The following describes a process for calculating the pass time of a path from this information and storing it as a cost in the path cost database 15.
【００２６】図１に示す入力処理手段１３のノード取得
部１３１は，ＧＰＳまたはジャイロセンサ等のセンサ１
１による計測とマップマッチング技術により，現在の位
置情報からパスのノードを判定し，時間計測手段１６
は，時計１２を参照して通過した各ノードごとの通過時
刻を記録する。さらに，時間計測手段１６は，各ノード
ごとの通過時刻を記録したデータからパスの始点と終点
の時刻を取り出し，その差からそのパスを通過するのに
かかった時間（通過時間）を算出する。The node acquisition unit 131 of the input processing means 13 shown in FIG.
1, the node of the path is determined from the current position information by the map matching technique, and the time measuring means 16
Records the passage time of each node that has passed by referring to the clock 12. Further, the time measuring means 16 extracts the time of the start point and the end point of the path from the data recording the passing time of each node, and calculates the time (passing time) required to pass the path from the difference.
【００２７】例えば，ノードＸ（地点Ｘ）の通過時刻が
９：００，ノードＹ（地点Ｙ）の通過時刻が１０：４０
である場合には，これらの通過時刻からパスｘ（Ｘ−
Ｙ）の通過時間「１時間４０分」を算出して，それをパ
スｘのコストとする。このようにして得られた走行記録
をパスコストデータベース１５に挿入して保存し，次の
経路計画や到着時間予測に役立てる。For example, the passing time of the node X (point X) is 9:00, and the passing time of the node Y (point Y) is 10:40.
, The path x (X−
The transit time “1 hour and 40 minutes” of Y) is calculated, and is set as the cost of the path x. The travel record obtained in this way is inserted into the path cost database 15 and stored, and is used for the next route planning and arrival time prediction.
【００２８】また，図３に示すように，センサ１１また
は時計１２の情報から，天候，時間帯，日付，曜日，季
節等の情報を得て，これらの情報を走行記録に付加して
パスコストデータベース１５に保存するようにすれば，
さらに精度のよい経路計画や到着時間予測が可能にな
る。As shown in FIG. 3, information on the weather, time zone, date, day of the week, season, etc. is obtained from the information of the sensor 11 or the clock 12, and these information are added to the travel record to add the path cost. If you save it in the database 15,
More accurate route planning and arrival time prediction become possible.
【００２９】時間属性取得部１３３により，パスコスト
データベース１５に記録するための，時間帯，日付，曜
日，季節等の情報を取得する。これらの情報は通常の時
間を取得できる時計１２にもともと含まれている情報も
しくは容易に推定できる確率が高い情報であるので，そ
の情報を利用すれば簡単に取得できる。The time attribute acquisition unit 133 acquires information such as time zone, date, day of the week, and season to be recorded in the path cost database 15. These pieces of information are information originally included in the clock 12 from which the normal time can be acquired or information having a high probability of being easily estimated, and thus can be easily acquired by using the information.
【００３０】また，天候推測部１３２により，天気の情
報を推測する。これはセンサ１１として温度計，湿度計
等があれば，比較的簡単に判断できる。また，ワイパー
を動かしている，フォグランプを点灯しているなどの車
の操作状態も判断の材料になる。さらに，ブレーキの制
動状態を利用することでも状況を推測できる。また，通
信により外部から天気情報を取得してもよい。こうして
取得した天気情報も，上記の時間属性情報との組み合わ
せ，もしくは単独で走行記録へ付加してパスコストデー
タベース１５に記録する。The weather estimating unit 132 estimates weather information. This can be determined relatively easily by using a thermometer, a hygrometer, or the like as the sensor 11. In addition, the operating state of the car, such as moving the wiper or turning on the fog lamp, can also be used as a source of judgment. Further, the situation can be estimated by using the braking state of the brake. Further, weather information may be obtained from outside through communication. The weather information thus obtained is also recorded in the path cost database 15 in combination with the above-described time attribute information or independently added to the travel record.
【００３１】具体的には，天気は，例えば湿度計からの
情報により「湿度が高ければ雨」，「湿度が普通であれ
ば曇り」，「湿度が低ければ晴れ」と推測することがで
きる。また，車の操作状態等から「ワイパーを動かして
いれば雨」，「フォグランプをつけていれば霧」，「ブ
レーキの制動状態が悪いときは雨」というように推測す
ることができる。More specifically, the weather can be estimated from, for example, information from a hygrometer as "rain if the humidity is high", "cloudy if the humidity is normal", and "clear if the humidity is low". In addition, it can be inferred from the operation state of the car, such as "rain if the wiper is moving", "fog if the fog light is turned on", or "rain if the braking state of the brake is bad".
【００３２】〔２〕最適経路選択手段 最適経路選択手段２２は，経路計画する際に，パスコス
トデータベース１５の情報をもとに，現在の状況におい
て対象となる経路に今までに通ったことがあるパスがあ
るかどうかを検索する。なお，現在の状況として，どの
属性やその組み合わせを選択するかは予め決定してお
く。[2] Optimal Route Selection Means The optimal route selection means 22 uses the information in the path cost database 15 when planning a route and finds that it has passed the target route in the current situation. Search for a path. It should be noted that which attribute and combination to select as the current situation is determined in advance.
【００３３】通ったことがあるパスについては，パスコ
ストデータベース１５のデータを利用し，通ったことが
ないパスについては，類似のものがあるかどうかを調
べ，類似のものがあればそれを利用し，類似のものがな
いと判断すれば距離および法定速度等からコストを計算
して経路計画を行う。For a path that has been taken, the data of the path cost database 15 is used. For a path that has not been taken, it is checked whether or not there is a similar path. If it is determined that there is no similar thing, the cost is calculated from the distance and the legal speed, and the route is planned.
【００３４】例えば，図４に示すパスコストデータベー
ス１５のデータのように，同じパスであっても，曜日や
時間帯によってコスト（通過時間）が違ってくる。その
ため，パスｘを月曜日の午前６時頃通る場合には，図４
の一番下のデータを用いて経路計画や到着時間予測を行
うようにする。For example, as in the data of the path cost database 15 shown in FIG. 4, even if the path is the same, the cost (passing time) differs depending on the day of the week and the time zone. Therefore, when passing the path x at about 6:00 am on Monday, FIG.
The route planning and the arrival time prediction are performed using the data at the bottom of.
【００３５】このように，同じパスでも，時間帯，曜
日，天気などの状況の相違によって，コスト計算に使用
する値が違うことがあるので，できるだけそのときの状
況に合ったデータを用いる。こうすることによって，状
況に応じた最適経路の選択が可能になり，また予測到着
時間の推定の精度も増すことができる。As described above, even if the same path is used, the value used for the cost calculation may be different depending on the situation such as the time zone, the day of the week, the weather, and the like. Therefore, data suitable for the situation at that time is used as much as possible. By doing so, it is possible to select an optimum route according to the situation, and it is possible to increase the accuracy of estimating the predicted arrival time.
【００３６】図５は，最適経路選択処理のフローチャー
トである。最適経路選択手段２２は，特定の経路の各パ
スのコスト，つまりダイクストラ法における枝の長さを
計算する場合に，候補となる経路からパスを得て（Ｓ
１），そのパスを通ったことがあるかどうかを調べ（Ｓ
２），そのパスを通ったことがある場合にはパスコスト
データベース１５の値を参照してコストを計算し（Ｓ
３），そのパスを通ったことがない場合には，従来どお
りその道の距離および法定速度等をもとにコストを計算
する（Ｓ４）。そして，算出したコストをもとにダイク
ストラ法等の方法で最適経路を選択する（Ｓ５）。FIG. 5 is a flowchart of the optimum route selection processing. When calculating the cost of each path of a specific path, that is, the length of a branch in the Dijkstra method, the optimum path selection unit 22 obtains a path from a candidate path (S
1), check whether the user has passed the path (S
2) If the pass has been taken, the cost is calculated with reference to the value of the path cost database 15 (S
3) If the path has not been passed, the cost is calculated based on the distance of the road and the legal speed as in the past (S4). Then, based on the calculated cost, an optimal route is selected by a method such as the Dijkstra method (S5).
【００３７】このように，過去に通ったことがある道に
ついてはパスコストデータベース１５のデータを使うこ
とで，その車やユーザに合ったより現実的で精度の高い
コストによる計算が可能になる。As described above, by using the data of the path cost database 15 for a road that has been taken in the past, it is possible to perform a calculation at a more realistic and highly accurate cost suitable for the car or the user.
【００３８】〔３〕到着時間予測手段 到着時間予測手段２３は，到着時間を予測する際に，パ
スコストデータベース１５のデータをもとに，現在の状
況において今までに通ったことがあるパスがあるかどう
かを検索する。[3] Arrival Time Prediction Means The arrival time prediction means 23 predicts the arrival time based on the data in the path cost database 15 and finds the paths that have been taken in the current situation. Search for any.
【００３９】通ったことがあるパスについてはパスコス
トデータベース１５のデータを利用し，通ったことがな
いパスについては，類似のものがあるかどうかを調べ，
類似のものがあればそれを利用し，類似のものがないと
判断すれば距離および法定速度等から通過時間を計算し
て到着時間の予測を行う。The data of the path cost database 15 is used for the path that has been passed, and it is checked whether or not there is a similar path for the path that has not been passed.
If there is a similar thing, it is used. If it is determined that there is no similar thing, the transit time is calculated from the distance and the legal speed, and the arrival time is predicted.
【００４０】図６は，到着時間予測処理のフローチャー
トである。到着時間予測手段２３は，まず，通過するパ
スを得て（Ｓ１１），そのパスを通ったことがあるかど
うかを調べ（Ｓ１２），そのパスを通ったことがある場
合にはパスコストデータベース１５の値を参照して通過
時間を取得し（Ｓ１３），そのパスを通ったことがない
場合には，その道の距離および法定速度等をもとに通過
時間を算出する（Ｓ１４）。算出した各パスの通過時間
を合計することでトータルの目的地までの通過時間を推
定し，予測到着時間を算出する（Ｓ１５）。FIG. 6 is a flowchart of the arrival time prediction process. The arrival time predicting means 23 first obtains a path to be passed (S11), checks whether or not the path has been passed (S12). If the path has been passed, the path cost database 15 The transit time is acquired by referring to the value of (S13). If the transit time has not been passed, the transit time is calculated based on the distance of the road and the legal speed (S14). By summing the calculated transit times of the paths, the transit time to the total destination is estimated, and the predicted arrival time is calculated (S15).
【００４１】図７に従って，到着時間予測の具体例を説
明する。始点ノードＡから終点ノードＥまでの経路のコ
スト（通過時間）を求めるものとする。ＡからＥまでの
経路のうち，パスａ（Ａ−Ｂ）とパスｂ（Ｃ−Ｄ）は以
前に通ったことがあり，パスＢ−ＣおよびパスＣ−Ｄに
ついては，まだ通ったことがない。このとき，通ったこ
とがあるパスＡ−Ｂ，Ｃ−Ｄに関してはパスコストデー
タベース１５から該当する値（コスト）を取り出し，通
ったことがないパスＢ−Ｃ，Ｄ−Ｅに関しては法定速度
からコストを算出する。A specific example of the arrival time prediction will be described with reference to FIG. The cost (passing time) of the route from the start node A to the end node E is determined. Of the routes from A to E, the path a (AB) and the path b (CD) have passed before, and the paths BC and CD have not yet passed. Absent. At this time, the corresponding values (costs) are extracted from the path cost database 15 for the paths AB and CD that have passed, and the legal speeds are obtained for the paths BC and DE that have not passed. Calculate the cost.
【００４２】図７に示すパスコストデータベース１５か
ら，パスａ（Ａ−Ｂ）のコストは３３分，パスｂ（Ｃ−
Ｄ）のコストは２時間１２分と求められ，パスＢ−Ｃ，
パスＤ−Ｅについては，法定速度から，それぞれ，２時
間，３０分と算出する。これらの値を合計して，この経
路のコストは，５時間１５分であることがわかる。予測
到着時間は，現在始点ノードＡにいるとすると，今から
５時間１５分後ということになる。From the path cost database 15 shown in FIG. 7, the cost of the path a (AB) is 33 minutes, and the path b (C-
The cost of D) is calculated to be 2 hours and 12 minutes, and the paths B-C,
For the path DE, it is calculated as 2 hours and 30 minutes, respectively, from the legal speed. The sum of these values indicates that the cost of this route is 5 hours and 15 minutes. Assuming that the estimated arrival time is at the start point node A, it is 5 hours and 15 minutes after now.
【００４３】なお，前述した経路計画では，出発地から
目的地までの所定の範囲内で取り得るすべての経路につ
いて，同様にコスト予測を行い，得られた各経路案のコ
ストをもとに最もコストの小さい最適経路を選択する。In the above-described route planning, cost estimation is similarly performed for all routes that can be taken within a predetermined range from the departure point to the destination, and the most cost is estimated based on the obtained cost of each route plan. Select the optimal route with low cost.
【００４４】〔４〕優先選択手段 従来のカーナビゲーションシステムでは，ユーザが経路
選択する際に選べる優先度の選択は，高速道路か有料道
路か一般道路かといったものがほとんどであった。ユー
ザが安心して運転できるように知っている道を通りたい
とか，新しい道を覚えるために知らない道を通りたいと
いったユーザの要求を満たすためには，通ったことがあ
る道または通ったことがない道を優先的に選択するとい
う選択手段があると便利である。[4] Priority Selection Means In the conventional car navigation system, most of the priorities that can be selected by the user when selecting a route are an expressway, a toll road, and a general road. In order to satisfy the user's demands such as driving on a known road so that the user can drive safely, or driving on an unknown road in order to learn a new road, a road that has been or has been traveled It is convenient if there is a selection means to preferentially select a road that does not exist.
【００４５】そこで，優先選択手段２４は，図８に示す
ような選択画面により，ユーザが「通ったことがある
道」のメニュー項目を選択した場合には，パスコストデ
ータベース１５を用いて，目的地までの経路を形成する
すべてのパスに対して，過去に通った道の記録から今ま
でに通ったことがある道のり長さを合計し，すべての経
路計画の中で今まで通ったことがあるパスの合計の長さ
が一番長い経路の評価を高くして経路を選択する。The priority selecting means 24 uses the path cost database 15 when the user selects the menu item of "the road that has been taken" on the selection screen as shown in FIG. For all the paths that make up the route to the ground, add the lengths of the paths that have been taken from the records of the paths that have been taken in the past, and find that The route with the longest total length of a certain path is evaluated to select the route.
【００４６】逆に，ユーザの指示により「通ったことが
ない道」を優先する場合には，候補となる各経路につい
て同様に今まで通ったことがあるパスを合計し，それが
一番小さい経路の評価を高くして最適経路を選択する。On the other hand, when priority is given to a “road that has never been traveled” according to a user's instruction, the paths that have been traveled are similarly added up for each of the candidate routes, and the total is the smallest. Select the optimal route by increasing the evaluation of the route.
【００４７】図９は，優先選択処理のフローチャートで
ある。優先選択手段２４は，優先する道路の設定情報か
ら優先選択として「通ったことがある道」を得たら（Ｓ
２１），その経路を形成するすべてのパスに対して，パ
スコストデータベース１５と照らし合わせて，今までに
通ったことがあるパスの長さを合計し（Ｓ２２），すべ
ての経路計画の中で今までに通ったことがあるパスの長
さが最も長いものを選択する（Ｓ２３）。FIG. 9 is a flowchart of the priority selection process. If the priority selecting means 24 obtains “the road that has been taken” as the priority selection from the setting information of the priority road (S
21) For all the paths forming the route, the lengths of the paths that have been taken so far are summed up by comparing them with the path cost database 15 (S22), and are included in all the route plans. The path having the longest path that has been passed so far is selected (S23).
【００４８】〔５〕パスコストデータベース保守手段 走行記録は走行するたびに蓄積されるので，パスコスト
データベース１５のデータは膨大な量になる。このデー
タを有効に使うためには時間や信頼度をもとに管理し，
削除などをすることによって整理する必要がある。[5] Path Cost Database Maintenance Means Since travel records are accumulated each time the vehicle travels, the amount of data in the path cost database 15 becomes enormous. In order to use this data effectively, manage based on time and reliability,
It is necessary to organize by deleting.
【００４９】そのため，まずデータの鮮度を判別するた
め，データを取得した日時を記録しておき，取得日時が
古いものについては，周りの環境やユーザや車の特性が
変わっている可能性が高いので，例えば，データ取得日
から一定期間経過後に取り除くようにする。また，あま
り使わないデータは情報量を抑えるため削除する。Therefore, first, the date and time when the data was obtained is recorded in order to determine the freshness of the data. If the date and time of the data are old, there is a high possibility that the surrounding environment and the characteristics of the user and the vehicle have changed. Therefore, for example, it is to be removed after a certain period has elapsed from the date of data acquisition. Also, data that is not used often is deleted to reduce the amount of information.
【００５０】次に，同じような条件でも実際かかった時
間が著しく違うデータは，何か違う要因があると考えら
れるので取り除く。逆に，類似したデータがたくさんあ
れば，そのデータは信頼性が高いと考えて，データの確
からしさなどを信頼度という指標で表す。信頼度の低い
ものは取り除く。例えば，同一のパスについてのコスト
が， 「データ１．パスａ ３２分」 「データ２．パスａ ２８分」 「データ３．パスａ ３６分」 「データ４．パスａ ５５分」 となっている場合には，データ４のコストの値が，他の
データと比べて著しく違うので，データ４をパスコスト
データベース１５から削除する。Next, even under similar conditions, data that actually took a significantly different time is removed because it is considered that there are some different factors. Conversely, if there are many similar data, it is considered that the data has high reliability, and the likelihood of the data is represented by an index called reliability. Remove those with low reliability. For example, the costs for the same path are “data 1. path a 32 minutes”, “data 2. path a 28 minutes”, “data 3. path a 36 minutes”, and “data 4. path a 55 minutes”. In this case, since the value of the cost of the data 4 is significantly different from other data, the data 4 is deleted from the path cost database 15.
【００５１】また，一般にデータ量を減らさなければな
らない状態になった場合，このようなデータの鮮度や信
頼度が低いものから段階的に取り除くようにする。 〔６〕別の実施の形態（１） 一台の車で集められる走行データは限られているが，世
の中にあるすべての車の走行データを，例えば交通情報
センタなどに集中して蓄積できれば，ユーザは，時間
帯，曜日，日付，車の特性，ユーザの特性などの細かい
設定のもとで経路計画や到着時間予測のサービスを受け
ることができるようになる。In general, when it becomes necessary to reduce the amount of data, the data is gradually removed from those having low freshness and low reliability. [6] Another Embodiment (1) Although the traveling data collected by one car is limited, if the traveling data of all the cars in the world can be concentrated and stored in a traffic information center, for example, The user can receive the service of the route planning and the arrival time prediction under the detailed settings such as the time zone, the day of the week, the date, the characteristics of the car, and the characteristics of the user.
【００５２】図１０は，本発明をセンタ化して実現する
場合のブロック構成例を示す図である。各車３０は，セ
ンサ３１（図１のセンサ１１と同様）と，時計３２（図
１の時計１２と同様）と，センサ３１および時計３２か
ら得られる走行データをセンタ１００に送るための送受
信手段３３とを持ち，センタ１００の構成は，図１に示
す手段と同様のものに送受信手段１８を付加した構成に
なっている。FIG. 10 is a diagram showing an example of a block configuration in the case where the present invention is realized as a center. Each vehicle 30 includes a sensor 31 (similar to the sensor 11 in FIG. 1), a clock 32 (similar to the clock 12 in FIG. 1), and a transmission / reception unit for transmitting driving data obtained from the sensor 31 and the clock 32 to the center 100. The configuration of the center 100 is the same as that shown in FIG. 1 except that the transmitting / receiving means 18 is added.
【００５３】センタ１００は，いろいろな車３０から，
送受信手段１８および送受信手段３３を介して，センサ
３１や時計３２のデータを集め，これに，時間帯や曜日
その他の時間属性情報，車やユーザの属性，交通状況な
どの様々な情報を付加してパスコストデータベース１５
に記録する。The center 100, from various vehicles 30,
The data of the sensor 31 and the clock 32 are collected via the transmission / reception means 18 and the transmission / reception means 33, and various information such as time zone, day of the week and other time attribute information, car and user attributes, traffic conditions and the like are added thereto. Path cost database 15
To record.
【００５４】図１１は，センタと車の関係を示す図であ
る。例えば，ある車３０が，目的地点をセンタ１００に
送り経路情報や到着予想時刻を求めると，センタ１００
は，パスコストデータベース１５にある情報を使って車
３０に経路情報や到着予想時刻などの情報を送る。FIG. 11 is a diagram showing the relationship between the center and the car. For example, when a car 30 sends a destination to the center 100 and obtains route information and an estimated arrival time, the center 30
Sends information such as route information and expected arrival time to the vehicle 30 using information in the path cost database 15.
【００５５】このセンタ１００から車３０に送る情報に
は，例えば ・その車が通る経路情報の中で一番新しいデータをもと
に経路計画した最適経路の情報， ・現在の日付や曜日，時間が同じデータを過去のデータ
から探し出し，そのデータをもとに作成した最適経路の
情報， ・ユーザ情報（追い越しが多いなどの運転特性など）や
車情報（排気量やバスやトラックといった車種など）が
得られる場合には，そのデータをもとに類似のユーザ情
報，車情報のデータを探し出し，そのデータをもとに作
成した最適経路の情報， ・現在その車がいる状態に一番近い交通状態（渋滞の状
況や交通量の分布など）をデータベースから探し出し，
その際にかかった時間をもとに算出した予測到着時間の
情報，などがある。The information sent from the center 100 to the car 30 includes, for example, information on an optimum route planned based on the latest data among the route information that the car passes, current date, day of the week, and time. Finds the same data from past data and creates information on the optimal route created based on that data. ・ User information (driving characteristics such as overtaking) and vehicle information (displacement and vehicle types such as buses and trucks) If the information is obtained, similar user information and vehicle information data are searched based on the data, and information on the optimal route created based on the data is obtained. The state (congestion status, traffic volume distribution, etc.) is searched from the database,
There is information on the estimated arrival time calculated based on the time taken at that time.
【００５６】〔７〕別の実施の形態（２） 本発明で用いる走行記録は，場所や時間との関連性が高
いため，近隣で走行中の車同士でデータをやり取りする
と，有効なデータを効率よく利用できる。しかも，ユー
ザ自身が現在向かっている進行方向にある車のデータを
取得できれば有効なデータを取得できる可能性が高い。[7] Another Embodiment (2) The travel record used in the present invention is highly related to the place and time. Therefore, when data is exchanged between vehicles traveling nearby, effective data is obtained. Can be used efficiently. Moreover, if data of the vehicle in the traveling direction to which the user is currently heading can be acquired, there is a high possibility that effective data can be acquired.
【００５７】そこで，経路計画または到着時間予測をす
る際に，近隣の車，特にユーザ自身の進行方向を直前に
通った車が記録しているパスコストデータベース１５の
情報を検索するようにする。この近隣の車のパスコスト
データベース１５には，ユーザの状況にかなり近いデー
タが蓄積されている可能性が高いので，そのパスコスト
データベース１５から今から通る道のデータを取得し
て，経路探索や到着時間予測に役立てれば，より精度を
高くすることができる。Therefore, when a route is planned or an arrival time is predicted, information in a path cost database 15 in which a nearby vehicle, particularly a vehicle that has just passed in the traveling direction of the user himself / herself is recorded is searched. Since there is a high possibility that data close to the situation of the user is accumulated in the path cost database 15 of the nearby car, the data of the road that is going to be obtained from the path cost database 15 is acquired from the path cost database 15 to search for a route. The accuracy can be further improved if it is used for the arrival time prediction.
【００５８】データのやり取りは，携帯電話等の無線の
技術を使って行う。具体的には，経路計画または到着時
間予測において各パスのコストを計算する際に，周りの
車のパスコストデータベース１５にそのパスを通った走
行記録があるかどうかを検索しに行く。該当する走行記
録がある場合には，そのデータを利用して計算し，該当
する走行記録が複数ある場合には，ユーザ自身の条件に
一番合うデータを選択してそのデータを利用し計算す
る。該当するデータがない場合には，距離および法定速
度等をもとに計算し，これらを集計して経路計画や到着
時間予測に役立てる。Data exchange is performed using a wireless technology such as a mobile phone. Specifically, when calculating the cost of each path in the route planning or the arrival time prediction, a search is made to see if there is a record of traveling through the path in the path cost database 15 of the surrounding vehicles. If there is a corresponding travel record, calculate using that data. If there is more than one corresponding travel record, select the data that best meets the user's own conditions and calculate using that data. . If there is no corresponding data, the data is calculated based on the distance and the legal speed, etc., and these are tabulated and used for route planning and arrival time prediction.
【００５９】このような実施の形態は，前述のセンタ化
したシステムの実施の形態に比べて，検索の対象となる
車のパスコストデータベース１５のデータの総情報量
が，センタのものより少ないので，検索が速くなるとい
う利点がある。しかも，ユーザ自身の目的地点への進行
方向にある車のパスコストデータベース１５には，条件
が類似する有効なデータが存在する確率が非常に高く，
このようなデータを取得できれば経路計画または到着時
間予測の有効性や精度も高くなる可能性が高いという利
点もある。In this embodiment, the total information amount of the data of the path cost database 15 of the car to be searched is smaller than that of the center as compared with the centered system described above. , There is an advantage that the search becomes faster. In addition, there is a very high probability that the path cost database 15 of the vehicle in the traveling direction to the user's own destination has valid data with similar conditions.
If such data can be obtained, there is an advantage that the possibility and accuracy of route planning or arrival time prediction are likely to be high.
【００６０】[0060]
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
経路計画または到着時間予測において，パスのコスト計
算のための，ダイクストラ法における枝の長さの計算
に，車で実際に走行した結果を利用する。そのために，
ノード間の車の走行結果を様々な属性とともにパスコス
トデータベースへ記録する。これにより，経路計画する
際は，その記録されたデータをもとにコスト計算するこ
とで，その車やユーザに合った経路を計画することがで
き，到着時間等をより正確に予測できるようになる。As described above, according to the present invention,
In route planning or arrival time prediction, the results of actual traveling by car are used to calculate branch lengths in the Dijkstra method for path cost calculation. for that reason,
The driving results of the vehicles between the nodes are recorded together with various attributes in the path cost database. In this way, when planning a route, by calculating the cost based on the recorded data, it is possible to plan a route suitable for the car and the user, so that the arrival time etc. can be more accurately predicted. Become.
【００６１】特に，走行結果とともにパスコストデータ
ベースに記録される様々な属性の情報から細かい状況を
判断し，それに合ったデータにより経路計画や到着時間
予測をすることで，より正確な経路計画や到着時間予測
ができる。In particular, by judging a detailed situation from information of various attributes recorded in the path cost database together with the traveling result and making a route plan and an arrival time prediction based on the data corresponding thereto, a more accurate route plan and an arrival time can be obtained. Can predict time.
【００６２】また，パスコストデータベースをセンタに
設け，たくさんの車からの様々な状況に対する走行記録
データを数多く収集し蓄積することにより，ユーザが現
在置かれている状態に合ったものをその中から検索し
て，より正確な経路計画や到着時間予測が可能になる。Further, a path cost database is provided at the center, and a large number of traveling record data from various vehicles in various situations are collected and accumulated, so that the data suitable for the current state of the user can be selected from the data. Searching enables more accurate route planning and arrival time prediction.
【００６３】また，走行記録は場所や時間に関連性が高
いため，近隣の車同士でのデータのやり取りを可能にす
ることで，有効なデータがさらに効率よく利用でき，有
効な経路計画や到着時間予測が可能になる。Further, since the travel record is highly relevant to the place and time, by exchanging data between neighboring vehicles, effective data can be used more efficiently, and effective route planning and arrival Time prediction becomes possible.
【００６４】また，ユーザ個人で走行記録データを収集
して経路計画等に利用すれば，そのデータはユーザ自身
やユーザの車に適合したものになり，このデータを利用
するときには，すでにユーザにカスタマイズされたデー
タになっているので，ユーザに適した有効な経路計画や
到着時間予測が可能になる。If the travel record data is collected by the user and used for route planning and the like, the data becomes suitable for the user and the user's car. When this data is used, the data is customized by the user. Since the data is obtained, effective route planning and arrival time prediction suitable for the user can be performed.
【００６５】このように，その車や状況にあった経路計
画や到着時間予測ができることでこれらの精度が増し，
今まで車では到着時間が読めないため不便だった部分が
解消される。As described above, since the route planning and the arrival time prediction according to the car and the situation can be performed, the accuracy thereof is increased.
Until now, the arrival time cannot be read by car, so the inconvenience is eliminated.
【００６６】パスコストデータベースのセンタ化によ
り，いろいろな車からの走行結果を集めることで，経路
計画や到着時間予測だけではなく，例えば法定制限速度
の見直し，交通流の制御など，種々の交通情報サービス
の提供に応用することができる。また，対象とするユー
ザとして，個人ユーザ以外にも，タクシー会社，配送会
社，バス会社などにも利用可能であり，効率的な運営が
可能になる。By collecting the driving results from various vehicles by the centering of the path cost database, various traffic information such as review of legal speed limit, control of traffic flow, etc., as well as route planning and arrival time prediction can be obtained. It can be applied to the provision of services. In addition, as a target user, a taxi company, a delivery company, a bus company, and the like can be used besides an individual user, and efficient operation can be performed.
【図１】本発明のブロック構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a block configuration according to the present invention.
【図２】走行記録保存処理の説明をする図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a travel record storage process.
【図３】走行記録保存処理の説明をする図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a travel record storage process.
【図４】同一パスにおいてコストの異なる走行記録の例
を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of travel records having different costs in the same pass.
【図５】最適経路選択処理のフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart of an optimum route selection process.
【図６】到着時間予測処理のフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart of an arrival time prediction process.
【図７】到着時間予測の例を説明をする図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of arrival time prediction.
【図８】優先選択処理に用いる画面の例を示す図であ
る。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a screen used for priority selection processing.
【図９】優先選択処理のフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart of a priority selection process.
【図１０】別の実施の形態におけるブロック構成例を示
す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a block configuration according to another embodiment.
【図１１】センタと車の関係を説明する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a relationship between a center and a car.
１０ 走行記録保存装置 １１ センサ（温度計，湿度計，ＧＰＳ，ジャイロ等） １２ 時計 １３ 入力処理手段 １３１ ノード取得部 １３２ 天候推測部 １３３ 時間属性取得部 １５ パスコストデータベース １６ 時間計測手段 １７ データベース保守手段 ２１ データ選択手段 ２２ 最適経路選択手段 ２３ 到着時間予測手段 ２４ 優先選択手段 ２５ ユーザ提示手段 Reference Signs List 10 running record storage device 11 sensor (thermometer, hygrometer, GPS, gyro, etc.) 12 clock 13 input processing means 131 node acquisition section 132 weather estimation section 133 time attribute acquisition section 15 path cost database 16 time measurement section 17 database maintenance section 21 data selection means 22 optimal route selection means 23 arrival time prediction means 24 priority selection means 25 user presentation means
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6967398AJPH11272983A (en) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | Route planning device, arrival time prediction device, travel record storage device, route planning / arrival time prediction system |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6967398AJPH11272983A (en) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | Route planning device, arrival time prediction device, travel record storage device, route planning / arrival time prediction system |
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11272983Atrue JPH11272983A (en) | 1999-10-08 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6967398APendingJPH11272983A (en) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | Route planning device, arrival time prediction device, travel record storage device, route planning / arrival time prediction system |
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