JP6584866B2 - 交通情報提供装置、コンピュータプログラム及び交通情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、道路の所定区間での交通情報を提供する交通情報提供装置、該交通情報提供装置を実現するためのコンピュータプログラム及び交通情報提供方法に関する。

従来、高速道路等においては、インターチェンジ間（ＩＣ間）の旅行時間又は渋滞情報などの交通情報を提供している。例えば、道路に設置された車両検知器で得られた感知データを用いて車両の平均速度を算出して交通情報を提供している。渋滞の発生頻度が比較的高い大都市圏の重交通量路線では、例えば、５００ｍ間隔（都市内高速道路）から２ｋｍ間隔（都市間高速道路)で車両感知器が設置されている。このような大都市圏の重交通量路線では、インターチェンジ間の空間的な平均速度を精度よく求めることができ、正確な旅行時間又は渋滞情報などの交通情報が、情報板、ハイウェイラジオ、ＶＩＣＳ（登録商標）など様々情報提供媒体を介して運転者へ提供されている。

一方、渋滞の発生頻度が比較的低い大都市圏以外の高速道路では、車両感知器の設置数は少ない。例えば、１５ｋｍ程度のインターチェンジ区間に１箇所しか設置されていない。このため、このような高速道路で渋滞が発生した場合には、正確な旅行時間又は渋滞情報を提供することが困難であった。

このような問題を解決するため、車両感知器を用いる代わりに、車載装置が送信した車両の位置、識別情報及び識別情報の受信時刻などのプローブ情報を利用して、旅行時間を算出する旅行時間算出装置が開示されている（特許文献１参照）。

特許第４２８３０８９号公報

しかし、プローブ情報を路側装置で受信する場合、プローブ車両が路側装置まで到達しないとプローブ情報を得ることができない。このため、交通情報を提供する対象区間を通過してからプローブ情報が得られるまでの時間が比較的長い場合には、提供される交通情報が過去の情報となるため、正確な交通情報を提供することができない場合がある。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、時間遅れのない最新の交通情報を提供することができる交通情報提供装置、該交通情報提供装置を実現するためのコンピュータプログラム及び交通情報提供方法を提供することを目的とする。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供装置であって、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得する取得部と、該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部とを備える。

本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得する取得部と、該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部として機能させる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供方法は、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供方法であって、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得部が取得するステップと、取得されたプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を通過時間特定部が特定するステップと、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を累積交通量算出部が算出するステップと、算出された上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を区間台数算出部が算出するステップとを含む。

本発明によれば、時間遅れのない最新の交通情報を提供することができる。

本実施の形態の交通情報提供装置が交通情報を提供する対象となる道路の区間の一例を示す模式図である。 本実施の形態の交通情報提供装置の構成の一例を示すブロック図である。 上流地点及び下流地点を走行した車両のプローブデータの一例を示す模式図である。 上流地点及び下流地点の交通量（地点交通量）の一例を示す模式図である。 累積交通量の一例を示す模式図である。 本実施の形態の交通情報提供装置によるプローブ情報を取得した場合の渋滞区間の位置の算出方法の一例を示す模式図である。 渋滞区間の末尾が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。 渋滞区間の先頭が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。 渋滞区間の先頭及び末尾が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。 区間における渋滞パターンの例を示す模式図である。 渋滞パターンの遷移の例を示す説明図である。 本実施の形態の交通情報提供装置の処理手順を示すフローチャートである。

［本願発明の実施形態の説明］
本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供装置であって、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記区間より下流側で取得する取得部と、該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間より下流側の所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記区間の下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部とを備える。

本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記区間より下流側で取得する取得部と、該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間より下流側の所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記区間の下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部として機能させる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供方法は、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供方法であって、前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記区間より下流側で取得部が取得するステップと、取得されたプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間より下流側の所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記区間の下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を通過時間特定部が特定するステップと、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を累積交通量算出部が算出するステップと、算出された上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を区間台数算出部が算出するステップとを含む。

取得部は、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間を走行した車両のプローブ情報を当該区間より下流側で取得する。プローブ情報を取得する地点は、当該区間から比較的長い距離離隔していてもよく、区間を通過する時点とプローブ情報を取得する取得時点とは時間遅れがある。

通過時間特定部は、取得部で取得したプローブ情報に基づいて、車両が区間の上流地点を通過した時点から区間より下流側の所定地点に到達するまでの上流通過時間及び区間の下流地点を通過した時点から所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する。例えば、上流地点をＰ１、下流地点をＰ２、車両が上流地点を通過した時点をｔ１、下流地点を通過した時点をｔ２、所定地点に到達した時点をｔとすると、上流通過時間は（ｔ−ｔ１）、下流通過時間は（ｔ−ｔ２）となる。上流通過時間及び下流通過時間は、相当程度の時間遅れがある時間とすることができる。なお、所定地点に到達した時点ｔとプローブ情報を取得した取得時点との時間差は、上流通過時間及び下流通過時間に比べて無視することができる程度の時間である。

累積交通量算出部は、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、上流通過時間の間の上流地点での上流累積交通量及び下流通過時間の間の下流地点での下流累積交通量を算出する。上流地点Ｐ１の地点交通量をＱ１（ｔ）で表し、下流地点Ｐ２の地点交通量をＱ２（ｔ）で表すとする。上流累積交通量は、上流通過時間（ｔ−ｔ１）の間の地点交通量Ｑ１（ｔ）を累積したものであり、下流累積交通量は、下流通過時間（ｔ−ｔ２）の間の地点交通量Ｑ２（ｔ）を累積したものとなる。

区間台数算出部は、累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて区間内に存在する車両の区間台数を算出する。上流累積交通量は、上流通過時間（ｔ−ｔ１）の間の地点交通量Ｑ１（ｔ）を累積したものなので、上流地点Ｐ１と所定地点との間に存在する車両の台数となる。また、下流累積交通量は、下流通過時間（ｔ−ｔ２）の間の地点交通量Ｑ２（ｔ）を累積したものなので、下流地点Ｐ２と所定地点との間に存在する車両の台数となる。従って、区間台数算出部は、上流累積交通量から下流累積交通量を減算することにより求めることができる。これにより、プローブ情報を取得した時点又は当該時点に近い時点での区間台数を算出することができ、時間遅れのない最新の交通情報を提供することができる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記プローブ情報を取得した取得時点と異なる任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を推定する区間台数推定部を備える。

区間台数推定部は、区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報を取得した取得時点と異なる任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。例えば、区間台数推定部で推定した任意の時点での区間台数を、カルマン状態方程式として、Ｅ（ｔ）＝Ｅ（ｔ−Δｔ）＋ｕ（ｔ）＋ξ（ｔ）と表し、区間台数算出部で算出したプローブ情報の取得時点での区間台数を、観測方程式として、ｙ（ｔ）＝Ｅ（ｔ）＋η（ｔ）と表してカルマン方程式を構成することにより、時刻ｔの状態変数Ｅ（ｔ）の最適推定値ＥＥ（ｔ）を求めることができる。なお、Ｅ（ｔ）は時刻ｔの区間台数の真値（未知）であり、ｙ（ｔ）はプローブ情報の取得時点での区間台数であり、ｕ（ｔ）は時刻ｔでの区間への流入出台数の差分であり、ξ（ｔ）は状態方程式の誤差であり、η（ｔ）は観測方程式の誤差である。これにより、プローブ情報を取得することができない時点であっても、精度よく区間台数を推定することができる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記下流地点又は前記上流地点の前記任意の時点での地点交通量を取得する第１交通量取得部と、該第１交通量取得部で取得した地点交通量及び前記区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて前記区間の前記任意の時点での旅行時間を推定する旅行時間推定部とを備える。

第１交通量取得部は、下流地点又は上流地点の任意の時点での地点交通量を取得する。例えば、下流地点Ｐ２での地点交通量をＱ２（ｔ）とし、上流地点Ｐ１での地点交通量をＱ１（ｔ）とする。

旅行時間推定部は、第１交通量取得部で取得した地点交通量及び区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。区間台数推定部で推定した区間台数Ｅ（ｔ）とすると、任意の時点での旅行時間は、区間台数Ｅ（ｔ）が区間の下流地点での地点交通量で捌ける時間から推定することができる。これにより、渋滞発生時の交通情報（旅行時間）を精度よく推定することができる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ情報を取得した取得時点での前記区間内の渋滞区間の位置を算出する渋滞位置算出部と、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流地点及び下流地点での車両の地点速度を算出する地点速度算出部と、前記下流地点又は前記上流地点の前記取得時点での地点交通量を取得する第２交通量取得部と、該第２交通量取得部で取得した地点交通量、前記地点速度算出部で算出した地点速度、前記渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記取得時点での前記渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する渋滞台数算出部とを備える。

渋滞位置算出部は、取得部で取得したプローブ情報に基づいて、プローブ情報を取得した取得時点での区間内の渋滞区間の位置を算出する。例えば、区間の上流地点Ｐ１から下流地点Ｐ２に向かってプローブ情報を探索し、車両の時刻と位置とにより速度Ｖを求めることができる。速度Ｖが、所定距離ＬＴ１を超えて連続で閾値速度ＶＴ１を下回った場合、所定距離ＬＴ１の位置を渋滞の末尾位置とすることができる。また、さらに区間の下流地点Ｐ２に向かって探索し、速度Ｖが、所定距離ＬＴ２を超えて連続で閾値速度ＶＴ２を上回った場合、所定距離ＬＴ２の位置を渋滞の先頭位置とすることができる。渋滞長は、先頭位置と末尾位置との間の距離とすることができる。

なお、区間と渋滞区間との関係を示す渋滞パターンは、例えば、区間全体が渋滞区間である場合（パターンＡ）、渋滞区間がない場合（パターンＢ）、区間に渋滞区間の末尾のみ存在する場合（パターンＣ）、区間に渋滞区間の先頭のみ存在する場合（パターンＤ）、区間に渋滞区間の先頭及び末尾が存在する場合（パターンＥ）に分けることができる。

地点速度算出部は、各車両感知器で得られた感知データに基づいて、上流地点及び下流地点での車両の地点速度を算出する。上流地点Ｐ１での車両の速度（地点速度）をＶ１（ｔ）とし、下流地点Ｐ２での車両の速度（地点速度）をＶ２（ｔ）とする。第２交通量取得部は、下流地点又は上流地点のプローブ情報の取得時点での地点交通量を取得する。

渋滞台数算出部は、第２交通量取得部で取得した地点交通量、地点速度算出部で算出した地点速度、渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、及び区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報の取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。

前述の渋滞区間のパターンが、パターンＡの場合は、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、区間台数Ｅ（ｔ）に等しい。パターンＢの場合は、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は０である。パターンＣの場合は、下流地点Ｐ２の交通量をＱ２（ｔ）及び車両の速度をＶ２（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、ｌ（ｔ）×Ｑ２（ｔ）／Ｖ２（ｔ）と算出することができる。ｌ（ｔ）は渋滞長である。パターンＤの場合は、上流地点Ｐ１の交通量をＱ１（ｔ）及び車両の速度をＶ１（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、ｌ（ｔ）×Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）と算出することができる。パターンＥの場合は、上流地点Ｐ１から渋滞末尾までの距離をｌｅ（ｔ）、渋滞先頭から下流地点Ｐ２までの距離をｌｓ（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、Ｅ（ｔ）−ｌｓ（ｔ）×Ｑ２（ｔ）／Ｖ２（ｔ）−ｌｅ（ｔ）×Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）と推定することができる。これにより、プローブ情報を取得した時点での渋滞区間内の渋滞台数を精度よく算出することができる。

本発明の実施の形態に係る交通情報提供装置は、前記地点速度算出部で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、前記渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、前記渋滞台数算出部で算出した渋滞台数、及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記取得時点と異なる任意の時点での前記区間内の渋滞区間の位置を推定する渋滞位置推定部を備える。

渋滞位置推定部は、地点速度算出部で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、渋滞台数算出部で算出した渋滞台数、及び区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報の取得時点と異なる任意の時点での区間内の渋滞区間の位置を推定する。

例えば、上流地点Ｐ１の地点速度Ｖ１（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより小さい場合には、上流地点Ｐ１は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、上流地点Ｐ１の地点速度Ｖ１（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、上流地点Ｐ１は渋滞区間内にないと考えることができる。同様に、下流地点Ｐ２の地点速度Ｖ２（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより小さい場合には、下流地点Ｐ２は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、下流地点Ｐ２の地点速度Ｖ２（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、下流地点Ｐ２は渋滞区間内にないと考えることができる。

従って、上流地点Ｐ１又は下流地点Ｐ２の地点速度が地点速度閾値より小さくなったか、あるいは大きくなった場合には、前述の渋滞区間のパターンＡ〜ＥがどのパターンＡ〜Ｅに変化したかを判定することができる。また、地点速度と地点速度閾値との大小関係に変化がない場合には、渋滞パターンに変化がないと判定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない任意の時点でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。

［本願発明の実施形態の詳細］
以下、本発明に係る交通情報提供装置、該交通情報提供装置を実現するためのコンピュータプログラム及び交通情報提供方法の実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の交通情報提供装置が交通情報を提供する対象となる道路の区間の一例を示す模式図である。道路は、例えば、高速道路、有料道路などである。図１に示すように、道路の区間の地点Ｐ１（上流地点ともいう）及び地点Ｐ２（下流地点ともいう）には車両感知器１が設置されている。また、下流地点Ｐ２より下流側には、地点Ｐ３、地点Ｐ４、地点Ｐ５が存在する。地点Ｐ５又は地点Ｐ５の近傍には、路側装置２が設置されている。路側装置２は、道路を走行する車両（プローブ車両）が路側装置２を通過するタイミングでプローブ情報を受信することができる。なお、本実施の形態では、車両が下流地点Ｐ２を通過してから地点Ｐ５を通過するまでの時間に比べて、車両が地点Ｐ５を通過する時点と路側装置２がプローブ情報を受信する時点との時間差は無視することができる程度の時間とすることができる。

図２は本実施の形態の交通情報提供装置１００の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の交通情報提供装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、通信部１１、通過時点特定部１２、地点交通量取得部１３、累積交通量算出部１４、区間台数算出部１５、区間台数推定部１６、旅行時間推定部１７、渋滞位置算出部１８、地点速度算出部１９、渋滞台数算出部２０、渋滞位置推定部２１、所定の情報及び演算結果などを記憶する記憶部２２などを備える。

通信部１１は、取得部としての機能を有し、路側装置２との間の通信機能を有する。通信部１１は、車両（プローブ車両）が路側装置２へ送信したプローブ情報を、路側装置２から取得する。すなわち、通信部１１は、道路に設けられた２つの車両感知器１で画定される区間を走行した車両のプローブ情報を当該区間より下流側（図１の例では、地点Ｐ５の近傍）で取得する。プローブ情報を取得する地点は、当該区間から比較的長い距離離隔していてもよく、区間を通過する時点とプローブ情報を取得する取得時点とは時間遅れがある。プローブ情報は、プローブデータ、フローティングカーデータ又はプローブカーデータとも称し、例えば、車両の位置を含む情報を所定の周期(例えば、０．１秒、１秒など)で記録したものである。プローブ情報には、車両の位置情報の他に、車両を識別する識別番号（車両ＩＤ）、速度情報、時刻情報、方位情報などの情報を含めることができる。

図３は上流地点Ｐ１及び下流地点Ｐ２を走行した車両のプローブデータの一例を示す模式図である。図３において、横軸は位置を示し、縦軸は時間を示す。図３の例では、地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５を通過した時刻は、それぞれｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５である。時刻ｔ５又は時刻ｔ５の近傍が、プローブデータ（プローブ情報）の取得時点である。

また、上流地点Ｐ１から下流地点Ｐ２までの区間の旅行時間は、（ｔ２−ｔ１）で算出することができる。他の区間の旅行時間も同様にして算出することができる。

通過時点特定部１２は、通信部１１で取得したプローブ情報に基づいて、車両が区間の上流地点を通過した時点から区間より下流側の所定地点に到達するまでの上流通過時間及び区間の下流地点を通過した時点から所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する。例えば、上流地点をＰ１、下流地点をＰ２、車両が上流地点を通過した時点をｔ１、下流地点を通過した時点をｔ２、所定地点（図１の例では、地点Ｐ５）に到達した時点をｔ５とすると、上流通過時間は（ｔ５−ｔ１）、下流通過時間は（ｔ５−ｔ２）となる。上流通過時間及び下流通過時間は、相当程度の時間遅れがある時間とすることができる。なお、所定地点に到達した時点ｔ５とプローブ情報を取得した取得時点との時間差は、上流通過時間及び下流通過時間に比べて無視することができる程度の時間である。

地点交通量取得部１３は、車両感知器１で得られた感知データに基づいて、車両感知器１が設置された上流地点Ｐ１の交通量（地点交通量）Ｑ１（ｔ）及び下流地点Ｐ２の交通量（地点交通量）Ｑ２（ｔ）を算出する。

図４は上流地点Ｐ１及び下流地点Ｐ２の交通量（地点交通量）の一例を示す模式図である。図４に示すように、下流地点Ｐ２での地点交通量をＱ２（ｔ）とし、上流地点Ｐ１での地点交通量をＱ１（ｔ）とする。地点交通量取得部１３は、第１交通量取得部としての機能を有し、下流地点Ｐ２又は上流地点Ｐ２の任意の時点での地点交通量を取得する。また、地点交通量取得部１３は、第２交通量取得部としての機能を有し、下流地点Ｐ２又は上流地点Ｐ２のプローブ情報の取得時点での地点交通量を取得する。

累積交通量算出部１４は、各車両感知器１で得られた感知データに基づいて、上流通過時間の間の上流地点での上流累積交通量及び下流通過時間の間の下流地点での下流累積交通量を算出する。

図５は累積交通量の一例を示す模式図である。図５には、上流地点Ｐ１、下流地点Ｐ２の累積交通量を図示している。上流地点Ｐ１の地点交通量をＱ１（ｔ）で表し、下流地点Ｐ２の地点交通量をＱ２（ｔ）で表すとする。図５に示すように、上流累積交通量は、上流通過時間（ｔ５−ｔ１）の間の地点交通量Ｑ１（ｔ）を累積したものであり、下流累積交通量は、下流通過時間（ｔ５−ｔ２）の間の地点交通量Ｑ２（ｔ）を累積したものとなる。

区間台数算出部１５は、累積交通量算出部１４で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて区間内に存在する車両の区間台数を算出する。上流累積交通量は、上流通過時間（ｔ５−ｔ１）の間の地点交通量Ｑ１（ｔ）を累積したものなので、上流地点Ｐ１と所定地点（地点Ｐ５）との間に存在する車両の台数となる。すなわち、上流累積交通量は、車両が時刻ｔ１に上流地点Ｐ１を通過してから、所定地点（地点Ｐ５）を通過するまでの時刻ｔ５の間に上流地点Ｐ１から流入する交通量であるから、上流地点Ｐ１と所定地点（地点Ｐ５）との間に存在する車両の台数となる。

また、下流累積交通量は、下流通過時間（ｔ５−ｔ２）の間の地点交通量Ｑ２（ｔ）を累積したものなので、下流地点Ｐ２と所定地点（地点Ｐ５）との間に存在する車両の台数となる。すなわち、下流累積交通量は、車両が時刻ｔ１に下流地点Ｐ２を通過してから、所定地点（地点Ｐ５）を通過するまでの時刻ｔ５の間に下流地点Ｐ２から流入する交通量であるから、下流地点Ｐ２と所定地点（地点Ｐ５）との間に存在する車両の台数となる。

時刻をｔ５でなく、一般化してｔとすると、プローブ情報を取得した取得時点ｔ又は車両が所定地点を通過した通過時点ｔにおいて、上流地点Ｐ１と下流地点Ｐ２とで画定される区間内に存在する車両の台数Ｅ（ｔ）は、式（１）で表すことができる。

従って、区間台数算出部１５は、上流累積交通量から下流累積交通量を減算することにより上流地点Ｐ１と下流地点Ｐ２とで画定される区間内に存在する車両の台数を求めることができる。プローブ情報を取得した時点又は当該時点に近い時点での区間台数を算出することができ、時間遅れのない最新の交通情報を提供することができる。

次に、プローブ情報が取得することができない時点（任意の時点）での上流地点Ｐ１と下流地点Ｐ２とで画定される区間内に存在する車両の台数を推定する方法について説明する。

区間台数推定部１６は、区間台数算出部１５で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報を取得した取得時点と異なる任意の時点での区間内に存在する車両の区間台数を推定する。例えば、区間台数推定部１６で推定した任意の時点での区間台数を、カルマン状態方程式として、Ｅ（ｔ）＝Ｅ（ｔ−Δｔ）＋ｕ（ｔ）＋ξ（ｔ）と表し、区間台数算出部１５で算出したプローブ情報の取得時点での区間台数を、観測方程式として、ｙ（ｔ）＝Ｅ（ｔ）＋η（ｔ）と表してカルマン方程式を構成することにより、時刻ｔの状態変数Ｅ（ｔ）の最適推定値ＥＥ（ｔ）を求めることができる。なお、Ｅ（ｔ）は時刻ｔの区間台数の真値（未知）であり、ｙ（ｔ）はプローブ情報の取得時点での区間台数であり、ｕ（ｔ）は時刻ｔでの区間への流入出台数の差分であり、ξ（ｔ）は状態方程式の誤差であり、η（ｔ）は観測方程式の誤差である。これにより、プローブ情報を取得することができない時点であっても、精度よく区間台数を推定することができる。

より具体的には、式（２）を状態方程式とし、式（３）を観測方程式としてカルマン方程式を構成する。

式（２）、式（３）において、Ｅ（ｔ）は時刻ｔ（任意の時点）での区間台数（推定したい変数）の真値（未知）であり、ｙ（ｔ）は時刻ｔ（プローブ情報取得時点）に算出した区間台数であり、ｕ（ｔ）は時刻ｔでの区間への流入出台数の差分であり、ξ（ｔ）は時刻ｔの状態方程式の誤差（未知）であり、η（ｔ）は時刻ｔの観測方程式の誤差（未知）である。

この場合、誤差ξ（ｔ）、η（ｔ）の特性を後述のように仮定すると、時刻ｔの状態変数Ｅ（ｔ）の最適推定値ＥＥ（ｔ）とその誤差（分散）Σ（ｔ）は、それぞれ式（４）、式（６）で求めることができる。式（４）はフィルタ方程式であり、式（６）は最適推定値の分散である。また、式（４）において、Ｋ（ｔ）は式（５）で表され、カルマンゲインである。なお、最適推定値の初期値ＥＥ（０）は、式（７）であるとし、誤差分散の初期値Σ（ｔ）は、式（８）であるとする。

また、誤差の特性は、以下のように仮定することができる。平均α、分散Ｂの正規分布をＮ（α、Ｂ）で表すと、推定値の初期値Ｅ（０）は、Ｎ（α、Ｂ）であり、ξ（ｔ）はＮ（０、Ｍ（ｔ））と表すことができ、η（ｔ）はＮ（０、Ｎ（ｔ））と表すことができる。

上述のように、区間台数推定部１６で推定した区間台数を、カルマン状態方程式として、Ｅ（ｔ）＝Ｅ（ｔ−Δｔ）＋ｕ（ｔ）＋ξ（ｔ）と表し、区間台数算出部１５で算出した区間台数を、観測方程式として、ｙ（ｔ）＝Ｅ（ｔ）＋η（ｔ）と表してカルマン方程式を構成することにより、任意の時刻ｔの状態変数Ｅ（ｔ）の最適推定値ＥＥ（ｔ）を求めることができる。これにより、プローブ情報を取得することができない時点の区間台数を精度よく推定することができる。

次に、上流地点Ｐ１と下流地点Ｐ２とで画定される区間の渋滞情報の求め方について説明する。渋滞情報は、例えば、渋滞位置（渋滞の先頭位置、末尾位置、渋滞長）、渋滞区間の台数（渋滞台数）などを含む。まず、プローブ情報を取得した時点での渋滞情報の算出方法について説明する。

渋滞位置算出部１８は、通信部１１で取得したプローブ情報に基づいて、プローブ情報を取得した取得時点での区間内の渋滞区間の位置を算出する。

図６は本実施の形態の交通情報提供装置１００によるプローブ情報を取得した場合の渋滞区間の位置の算出方法の一例を示す模式図である。例えば、時刻ｔ−ΔＴから時刻ｔまでの間にｎ個のプローブデータ列Ｐ（ｔ）を取得したとする。プローブデータ列Ｐ（ｔ）は、ｎ個のプローブデータｐ（ｘｉ、ｙｉ、ｔｉ）を時系列的に並べたものである。ここで、ｘｉは経度、ｙｉは緯度、ｔｉは時刻を表し、ｉは１からｎまでの数値である。

制御部１０は、取得したプローブデータに基づいて車両の速度を算出する。車両の速度は、区間を走行した車両のプローブデータを時系列に並べ（プローブデータ列）、例えば、隣り合う２点間の距離と、当該２点間の時刻差により求めることができる。これにより、区間内の複数の地点での車両の速度のデータ列Ｖｉ（ｉ＝１〜ｎ）を求める。なお、図６Ｂでは、車両の速度を実線で示している。

渋滞位置算出部１８は、制御部１０で算出した速度及び所定の閾値速度に基づいて、プローブデータ取得時点での区間内の渋滞区間の位置を算出する。

例えば、図６Ｂに示すように、区間の上流地点Ｐ１から下流地点Ｐ２に向かって速度のデータ列Ｖｉ（ｉ＝１〜ｎ）を探索し、速度Ｖｉが、所定距離ＬＴ１を超えて所定の回数Ｎ１連続で閾値速度ＶＴ１を下回った場合、所定距離ＬＴ１の位置を渋滞の末尾位置と算出する（図６Ｃ）。また、さらに区間の下流地点Ｐ２に向かって速度のデータ列を探索し、速度Ｖｉが、所定距離ＬＴ２を超えて所定の回数Ｎ２（回数Ｎ１とは同じ回数である必要はない）連続で閾値速度ＶＴ２を上回った場合、所定距離ＬＴ２の位置を渋滞の先頭位置と算出する（図６Ｃ）。渋滞長は、先頭位置と末尾位置との間の距離とすることができる。

なお、区間と渋滞区間との関係を示す渋滞パターンは、例えば、区間全体が渋滞区間である場合（パターンＡ）、渋滞区間がない場合（パターンＢ）、区間に渋滞区間の末尾のみ存在する場合（パターンＣ）、区間に渋滞区間の先頭のみ存在する場合（パターンＤ）、区間に渋滞区間の先頭及び末尾が存在する場合（パターンＥ）に分けることができる。

次に、プローブ情報を取得した時点での渋滞区間内に存在する車両の渋滞台数を算出する方法について説明する。図７は渋滞区間の末尾が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。図７の例は、図６に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の末尾は区間内に存在するが渋滞区間の先頭は区間内になく、区間の下流地点Ｐ２の下流側まで渋滞区間が繋がっている場合を示す。また、上流地点Ｐ１の交通量をＱ１（ｔ）とし、上流地点Ｐ１の地点速度をＶ１（ｔ）とする。また、下流地点Ｐ２の交通量をＱ２（ｔ）とし、下流地点Ｐ２の地点速度をＶ２（ｔ）とする。

地点速度算出部１９は、車両感知器１で得られた感知データに基づいて、上流地点Ｐ１の車両の地点速度Ｖ１（ｔ）及び下流地点Ｐ２での車両の地点速度Ｖ２（ｔ）を算出する。

渋滞台数算出部２０は、地点交通量取得部１３で取得した地点交通量、地点速度算出部１９で算出した地点速度、渋滞位置算出部１８で算出した渋滞区間の位置、及び区間台数算出部１５で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報の取得時点での渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する。

例えば、図７の例では、下流地点Ｐ２での車両の密度は、Ｑ２（ｔ）／Ｖ２（ｔ）で表すことができ、渋滞区間（渋滞長はｌ（ｔ））での車両の密度（単位距離当たりに存在する車両の台数）は、下流地点Ｐ２における車両の密度と同じであると考えることができるので、時刻ｔでの渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、式（９）で求めることができる。

図８は渋滞区間の先頭が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。図８の例は、図６に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の先頭は区間内に存在するが渋滞区間の末尾は区間内になく、区間の上流地点Ｐ１の上流側まで渋滞区間が繋がっている場合を示す。図８の例では、上流地点Ｐ１での車両の密度は、Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）で表すことができ、渋滞区間（渋滞長はｌ（ｔ））での車両の密度（単位距離当たりに存在する車両の台数）は、上流地点Ｐ１における車両の密度と同じであると考えることができるので、時刻ｔでの渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、式（１０）で求めることができる。

図９は渋滞区間の先頭及び末尾が区間内にある場合の渋滞台数の算出方法の一例を示す模式図である。図９の例は、図６に例示した方法により渋滞区間の位置を算出した場合に、渋滞区間の先頭及び末尾が区間内に存在する場合を示す。また、予め区間の上流地点Ｐ１、下流地点Ｐ２の位置は分かっているので、渋滞区間の先頭位置及び末尾位置が分かれば、上流地点Ｐ１と渋滞の末尾位置との間の距離ｌｅ（ｔ）、及び下流地点Ｐ２と渋滞の先頭位置との間の距離ｌｓ（ｔ）も求めることができる。

図９の例では、上流地点Ｐ１での車両の密度は、Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）で表すことができ、非渋滞区間（渋滞長はｌｅ（ｔ））での車両の密度（単位距離当たりに存在する車両の台数）は、上流地点Ｐ１における車両の密度と同じであると考えることができる。同様に、下流地点Ｐ２での車両の密度は、Ｑ２（ｔ）／Ｖ２（ｔ）で表すことができ、非渋滞区間（渋滞長はｌｓ（ｔ））での車両の密度（単位距離当たりに存在する車両の台数）は、下流地点Ｐ２における車両の密度と同じであると考えることができる。したがって、時刻ｔでの渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、式（１１）で求めることができる。

なお、区間全体が渋滞区間である場合、渋滞台数は区間台数に等しいので、時刻ｔでの渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、Ｅｃ（ｔ）＝Ｅ（ｔ）で求めることができる。また、渋滞区間内の車両密度ρｃ（ｔ）は、式（１２）で求めることができる。

図１０は区間における渋滞パターンの例を示す模式図である。図１０に示すように、区間と渋滞区間との関係を示す渋滞パターンは、区間全体が渋滞区間である場合（パターンＡ）、渋滞区間がない場合（パターンＢ）、区間に渋滞区間の末尾のみ存在する場合（パターンＣ）、区間に渋滞区間の先頭のみ存在する場合（パターンＤ）、区間に渋滞区間の先頭及び末尾が存在する場合（パターンＥ）に分けることができる。図１０に示す各パターンは、図６に例示した方法により求めることができる。

すなわち、前述の渋滞区間のパターンが、パターンＡの場合は、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、区間台数Ｅ（ｔ）に等しい。パターンＢの場合は、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は０である。パターンＣの場合は、下流地点Ｐ２の交通量をＱ２（ｔ）及び車両の速度をＶ２（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、ｌ（ｔ）×Ｑ２（ｔ）／Ｖ２（ｔ）と算出することができる。ｌ（ｔ）は渋滞長である。パターンＤの場合は、上流地点Ｐ１の交通量をＱ１（ｔ）及び車両の速度をＶ１（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、ｌ（ｔ）×Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）と算出することができる。パターンＥの場合は、上流地点Ｐ１から渋滞末尾までの距離をｌｅ（ｔ）、渋滞先頭から下流地点Ｐ２までの距離をｌｓ（ｔ）とすると、渋滞台数Ｅｃ（ｔ）は、Ｅ（ｔ）−ｌｓ（ｔ）×Ｑ４（ｔ）／Ｖ４（ｔ）−ｌｅ（ｔ）×Ｑ１（ｔ）／Ｖ１（ｔ）と推定することができる。これにより、プローブ情報を取得した時点での渋滞区間内の渋滞台数を精度よく算出することができる。

次に、プローブデータ（プローブ情報）を取得することができない時点、時間帯、周期において渋滞区間の位置を推定する方法について説明する。

プローブデータを取得することができない場合の渋滞区間の位置の推定は、区間の上流地点Ｐ１及び下流地点Ｐ２での地点速度Ｖ１、Ｖ２が所定の地点速度閾値ＶＴを境にして増加したか、あるいは減少したかに応じて、プローブデータの取得時点での渋滞パターンがどのように変化したかを判定することにより行うことができる。

図１１は渋滞パターンの遷移の例を示す説明図である。図１１において、左欄に示すパターンはプローブデータ（プローブ情報）取得時点Ｔｐにおける渋滞パターンＡ〜Ｅを示す。プローブデータ取得時点Ｔｐにおける各渋滞パターンは、プローブデータに基づく時系列の位置及び時刻のデータ列により求めることはでき、地点速度Ｖ１、Ｖ２は使用しない。また、上欄に示すパターンはプローブデータを取得することができない周期、すなわち任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンＡ〜Ｅを示す。任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における各渋滞パターンは、プローブデータ取得時点Ｔｐにおける渋滞パターン、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ１、Ｖ２、及び地点速度閾値ＶＴの組み合わせに応じて求めることができる。また、各欄のＶ１、Ｖ２は、上流地点Ｐ１及び下流地点Ｐ２での任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度であり、ＶＴは所定の地点速度閾値である。

図１１に示すように、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＜ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＜ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンはＡのままである。

また、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＞ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＜ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンはＣとなる。

また、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＜ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＞ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンはＤとなる。

また、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＞ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＞ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンはＥとなる。

図１１に示すように、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンがＢ〜Ｅの場合も、パターンＡの場合と同様に、任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターンを求めることができる。

さらに、図１１には例示していないが、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における各渋滞パターンは、一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）における渋滞パターン、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ１、Ｖ２、及び地点速度閾値ＶＴの組み合わせに応じて求めることができる。

例えば、一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）の渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＜ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＜ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における渋滞パターンはＡのままである。

また、一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）の渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＞ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＜ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における渋滞パターンはＣとなる。

また、一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）の渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＜ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＞ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における渋滞パターンはＤとなる。

また、一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）の渋滞パターンがＡであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ１が、Ｖ１＞ＶＴであり、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における地点速度Ｖ２が、Ｖ２＞ＶＴである場合、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における渋滞パターンはＥとなる。

一周期前の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）の渋滞パターンがＢ〜Ｅの場合も、パターンＡの場合と同様に、任意の時点（Ｔｐ＋２ΔＴ）における渋滞パターンを求めることができる。このようにして、プローブデータ取得時点Ｔｐの渋滞パターンが求まると、当該取得時点以降の任意の時点（Ｔｐ＋ΔＴ）、（Ｔｐ＋２ΔＴ）、（Ｔｐ＋３ΔＴ）、（Ｔｐ＋４ΔＴ）…での渋滞パターンを求めることが可能となる。これにより、プローブデータを取得することができない場合でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。

渋滞位置推定部２１は、地点速度算出部１９で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、渋滞位置算出部１８で算出した渋滞区間の位置、渋滞台数算出部２０で算出した渋滞台数、及び区間台数算出部１５で算出した区間台数に基づいて、プローブ情報の取得時点と異なる任意の時点での区間内の渋滞区間の位置を推定する。

例えば、上流地点Ｐ１の地点速度Ｖ１（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより小さい場合には、上流地点Ｐ１は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、上流地点Ｐ１の地点速度Ｖ１（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、上流地点Ｐ１は渋滞区間内にないと考えることができる。同様に、下流地点Ｐ２の地点速度Ｖ２（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより小さい場合には、下流地点Ｐ２は渋滞区間内にあると考えることができる。一方、下流地点Ｐ２の地点速度Ｖ２（ｔ）が地点速度閾値ＶＴより大きい場合には、車両がスムーズに走行しており、下流地点Ｐ２は渋滞区間内にないと考えることができる。

従って、図１１で例示したように、上流地点Ｐ１又は下流地点Ｐ２の地点速度が地点速度閾値より小さくなったか、あるいは大きくなった場合には、前述の渋滞区間のパターンＡ〜ＥがどのパターンＡ〜Ｅに変化したかを判定することができる。また、地点速度と地点速度閾値との大小関係に変化がない場合には、渋滞パターンに変化がないと判定することができる。これにより、プローブ情報を取得することができない任意の時点でも、渋滞区間の位置を精度よく推定することができる。また、渋滞区間の位置（渋滞先頭位置、渋滞末尾位置）を推定することにより、渋滞長も推定することができる。

また、区間内に渋滞区間が存在するとし、時刻（ｔ−Δｔ）における渋滞区間内に存在する渋滞台数をＥｃ（ｔ−Δｔ）とし、時刻ｔにおける渋滞区間内に存在する渋滞台数をＥｃ（ｔ）とする。時間Δｔの間に区間台数が増減した場合、区間台数の増減は渋滞台数の増減と考えることができる。時刻ｔにおける渋滞台数の増減ｄＥｃ（ｔ）は、Ｅｃ（ｔ）−Ｅｃ（ｔ−Δｔ）＝Ｅ（ｔ）−Ｅ（ｔ−Δｔ）となり、ｄＥｃ（ｔ）に応じて渋滞区間の先頭位置又は末尾位置を変化させることにより渋滞区間の位置を推定することができる。なお、渋滞台数に、渋滞時の車頭間距離及び車長の合計値を乗算することにより渋滞長を求めることができる。

次に、上流地点Ｐ１と下流地点Ｐ２とで画定される区間の旅行時間の求め方について説明する。旅行時間推定部１７は、地点交通量取得部１３で取得した地点交通量及び区間台数推定部１６で推定した区間台数に基づいて区間の任意の時点での旅行時間を推定する。区間台数推定部１６で推定した区間台数Ｅ（ｔ）とすると、任意の時点での旅行時間は、区間下流から捌ける交通量に基づいて推定することができる。

例えば、時刻ｔにおいて区間の存在台数Ｅ（ｔ）が推定され、交通量Ｑ２（ｔ）が得られている場合には、時刻ｔに区間の上流地点Ｐ１を出発する車両の出発旅行時間Ｔは、式（１３）により求めることができる。

すなわち、区間台数Ｅ（ｔ）が推定された場合、旅行時間は、区間内の渋滞区間の有無に関わらず、区間で捌ける交通量から推定することができる。例えば、時刻ｔに上流地点Ｐ１を出発する車両が下流地点Ｐ２に到着するまでの旅行時間（出発旅行時間）をＴとすると、時刻ｔにおける区間台数Ｅ（ｔ）から、時刻ｔから時刻ｔ＋Ｔまでの間に下流地点Ｐ２から捌ける交通量Ｑ２（ｔ）を減算した値が０に等しくなる。

すなわち、式（１３）が成立するＴを求めることにより、旅行時間Ｔを推定することができる。これにより、渋滞に関する交通情報（旅行時間）を精度よく推定することができる。なお、下流地点の交通量Ｑ２（ｔ）を用いる代わりに上流地点の交通量Ｑ１（ｔ）を用いて、到着旅行時間Ｔを算出してもよい。

次に、本実施の形態の交通情報提供装置１００の動作について説明する。図１２は本実施の形態の交通情報提供装置１００の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下では便宜上、処理の主体を制御部１０として説明する。制御部１０は、区間の上流地点及び下流地点に設置された車両感知器から感知データを取得し（Ｓ１１）、プローブデータを取得したか否かを判定する（Ｓ１２）。プローブデータを取得した場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、制御部１０は、上流通過時間及び下流通過時間を特定する（Ｓ１３）。

制御部１０は、上流累積交通量及び下流累積交通量を算出し（Ｓ１４）、区間台数を算出し（Ｓ１５）、後述のステップＳ１７の処理を行う。プローブデータを取得しなかった場合（Ｓ１２でＮＯ）、制御部１０は、区間台数を推定し（Ｓ１６）、後述のステップＳ１７の処理を行う。

制御部１０は、処理を終了するか否かを判定し（Ｓ１７）、処理を終了しない場合（Ｓ１７でＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を繰り返す。処理を終了する場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、制御部１０は、処理を終了する。

本実施の形態の交通情報提供装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１２に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータプログラム記録媒体に記録しておき、当該コンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で交通情報提供装置１００を実現することができる。

上述の実施の形態において、地点Ｐ２と地点Ｐ５との間にインターチェンジが存在して、オンランプ及びオフランプが存在し、オンランプ及びオフランプで流入する交通量及び流出する交通量（リアルタイムの値又は過去の統計値など）を取得することができない場合でも、本実施の形態の交通情報提供装置１００によれば、上流累積交通量から下流累積交通量を減算するので、オンランプ及びオフランプで流入する交通量及び流出する交通量は相殺されるので、オンランプ及びオフランプの存在の有無に関わらず、時間遅れのない交通情報を提供することができる。

開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 制御部
１１ 通信部
１２ 通過時点特定部
１３ 地点交通量取得部
１４ 累積交通量算出部
１５ 区間台数算出部
１６ 区間台数推定部
１７ 旅行時間推定部
１８ 渋滞位置算出部
１９ 地点速度算出部
２０ 渋滞台数算出部
２１ 渋滞位置推定部
２２ 記憶部

Claims (7)

1. 道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供装置であって、
   前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得する取得部と、
   該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、
   各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、
   該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部と
   を備える交通情報提供装置。
2. 前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記プローブ情報を取得した取得時点と異なる任意の時点での前記区間内に存在する車両の区間台数を推定する区間台数推定部を備える請求項１に記載の交通情報提供装置。
3. 前記下流地点又は前記上流地点の前記任意の時点での地点交通量を取得する第１交通量取得部と、
   該第１交通量取得部で取得した地点交通量及び前記区間台数推定部で推定した区間台数に基づいて前記区間の前記任意の時点での旅行時間を推定する旅行時間推定部と
   を備える請求項２に記載の交通情報提供装置。
4. 前記取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記プローブ情報を取得した取得時点での前記区間内の渋滞区間の位置を算出する渋滞位置算出部と、
   各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流地点及び下流地点での車両の地点速度を算出する地点速度算出部と、
   前記下流地点又は前記上流地点の前記取得時点での地点交通量を取得する第２交通量取得部と、
   該第２交通量取得部で取得した地点交通量、前記地点速度算出部で算出した地点速度、前記渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記取得時点での前記渋滞区間に存在する車両の渋滞台数を算出する渋滞台数算出部と
   を備える請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の交通情報提供装置。
5. 前記地点速度算出部で算出した地点速度、所定の地点速度閾値、前記渋滞位置算出部で算出した渋滞区間の位置、前記渋滞台数算出部で算出した渋滞台数、及び前記区間台数算出部で算出した区間台数に基づいて、前記取得時点と異なる任意の時点での前記区間内の渋滞区間の位置を推定する渋滞位置推定部を備える請求項４に記載の交通情報提供装置。
6. コンピュータに、道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供させるためのコンピュータプログラムであって、
   コンピュータを、
   前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得する取得部と、
   該取得部で取得したプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を特定する通過時間特定部と、
   各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を算出する累積交通量算出部と、
   該累積交通量算出部で算出した上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を算出する区間台数算出部と
   して機能させるコンピュータプログラム。
7. 道路に設けられた２つの車両感知器で画定される区間での交通情報を提供する交通情報提供方法であって、
   前記区間を走行した車両のプローブ情報を前記車両が前記区間を通過した通過時点よりも後の時点であって、前記区間より下流側で取得部が取得するステップと、
   取得されたプローブ情報に基づいて、前記車両が前記区間の上流地点を通過した時点から前記区間の下流地点から下流側に向かって離隔した所定地点に到達するまでの上流通過時間及び前記下流地点を通過した時点から前記所定地点に到達するまでの下流通過時間を通過時間特定部が特定するステップと、
   各車両感知器で得られた感知データに基づいて、前記上流通過時間の間の前記上流地点での上流累積交通量及び前記下流通過時間の間の前記下流地点での下流累積交通量を累積交通量算出部が算出するステップと、
   算出された上流累積交通量及び下流累積交通量に基づいて前記区間内に存在する車両の区間台数を区間台数算出部が算出するステップと
   を含む交通情報提供方法。

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