JP2009210513A

JP2009210513A - Traffic data calculation device, traffic data calculation method, and computer program

Info

Publication number: JP2009210513A
Application number: JP2008056297A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Tomita; 浩冨田
Original assignee: Aisin AW Co Ltd
Current assignee: Aisin AW Co Ltd
Priority date: 2008-03-06
Filing date: 2008-03-06
Publication date: 2009-09-17

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a traffic data calculation device for precisely estimating the arrival time to a link, an area, or a destination, and a traffic data calculation method, and a computer program. SOLUTION: As for each area constituting map information, the number of traffic signals as the factors in causing deceleration of a vehicle is obtained (S3). The signal density that is the number of traffic signals per unit area is calculated from the obtained number of traffic signals (S4). An average vehicle speed of the vehicle is calculated on the basis of an average vehicle speed calculation graph 32 showing relative relation between the signal density and the average vehicle speed of the vehicle and the calculated signal intensity (S5). COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、交通データを算出する交通データ算出装置、交通データ算出方法及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a traffic data calculation device, a traffic data calculation method, and a computer program that calculate traffic data.

近年、車両の走行案内を行い、運転者が所望の目的地に容易に到着できるようにしたナビゲーション装置が車両に搭載されていることが多い。ここで、ナビゲーション装置とは、ＧＰＳ受信機などにより自車の現在位置を検出し、その現在位置に対応する地図データをＨＤＤやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体またはネットワークを通じて取得して液晶モニタに表示することが可能な装置である。更に、かかるナビゲーション装置には、所望する目的地を入力すると、自車位置から目的地までの最適な経路を探索し、案内経路に設定する経路探索機能を備えている。 2. Description of the Related Art In recent years, a navigation device is often mounted on a vehicle that provides vehicle travel guidance so that a driver can easily arrive at a desired destination. Here, the navigation device detects the current position of the vehicle by a GPS receiver or the like, acquires map data corresponding to the current position through a recording medium such as an HDD or a DVD-ROM or a network, and displays it on a liquid crystal monitor. It is a device that can do. Further, such a navigation device has a route search function that, when a desired destination is input, searches for an optimum route from the vehicle position to the destination and sets it as a guide route.

従来より、目的地への到着時刻を推定する為のパラメータとして車両の平均車速が用いられていた。また、この車両の平均車速はリンクの種類毎に予め決められた固定値（例えば、高速道路８０ｋｍ／ｈ、有料道路６０ｋｍ／ｈ、一般道路３０ｋｍ／ｈ）を用いるのが通常である。そして、従来では、リンクの種類毎に固定された車両の平均速度と走行距離とを用いて、目的地への到着時刻を推定していた。また、特開２００７−３２３６号公報には、車両の平均車速を地図を構成するエリア毎に設定する技術、並びに種々の交通情報やエリアの種類（例えば、都市部、郊外部）に基づいて設定する車両の平均速度を変更する技術についても記載されている。
特開２００７−３２３６号公報（第４−７頁、図１） Conventionally, the average vehicle speed of a vehicle has been used as a parameter for estimating the arrival time at the destination. The average vehicle speed of this vehicle is usually a fixed value determined in advance for each type of link (for example, highway 80 km / h, toll road 60 km / h, general road 30 km / h). Conventionally, the arrival time at the destination is estimated using the average vehicle speed and travel distance fixed for each link type. Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-3236 discloses a technique for setting an average vehicle speed for each area constituting a map, and various traffic information and types of areas (for example, urban areas and suburban areas). A technique for changing the average speed of the vehicle is also described.
Japanese Patent Laying-Open No. 2007-3236 (page 4-7, FIG. 1)

しかしながら、前記特許文献１に記載されたナビゲーション装置のように、種々の交通情報に基づいて車両の平均速度を設定することとすると、平均速度の算出の為の処理負担が非常に重くなっていた。
一方、エリアの種類に基づいて車両の平均車速を設定することとすると、正確な車両の平均車速を設定することができなかった。即ち、都心部に属するエリアであっても、信号機の少ない主要国道等が多く通るエリアでは、郊外のエリアよりも実際の平均車速が速くなっている場合が多い。一方、郊外部に属するエリアであっても、信号機や踏切などの車両が減速する要因（以下、減速要因という）が多数設置されているエリアでは、都心のエリアよりも実際の平均車速が遅くなっている場合も多い。 However, when the average speed of the vehicle is set based on various traffic information as in the navigation device described in Patent Document 1, the processing burden for calculating the average speed is very heavy. .
On the other hand, if the average vehicle speed of the vehicle is set on the basis of the type of area, the accurate average vehicle speed of the vehicle cannot be set. That is, even in an area belonging to the city center, the actual average vehicle speed is often higher in areas where many major national roads with few traffic lights pass than in suburban areas. On the other hand, even in areas that belong to the suburbs, the actual average vehicle speed is slower in the areas where many factors such as traffic lights and railroad crossings (hereinafter referred to as deceleration factors) are installed. There are many cases.

本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる減速要因の数に基づいて車両の平均車速を算出するので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となり、その算出値を用いることによって、より正確にリンク、エリア或いは地点への到着時刻を推定することを可能にした交通データ算出装置、交通データ算出方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in order to solve the conventional problems, and for each area constituting the map information, the average vehicle speed of the vehicle is calculated based on the number of deceleration factors that cause the vehicle to decelerate. It is possible to calculate an accurate average vehicle speed in each area, and by using the calculated value, it is possible to estimate the arrival time at a link, area or point more accurately. An object of the present invention is to provide a traffic data calculation method and a computer program.

前記目的を達成するため本願の請求項１に係る交通データ算出装置（１）は、複数のエリアからなる地図情報に基づいて前記各エリア内に位置する減速要因の数をそれぞれ取得する要因取得手段（１３）と、前記要因取得手段により取得した要因の数に基づいて前記各エリアにおける車両の平均車速を算出する交通データ算出手段（１３）と、を有することを特徴とする。
尚、「減速要因」とは車両が減速する要因をいい、例えば、信号機、一時停止線、踏切、インターチェンジ、分岐点等が該当する。
また、「エリア」とは、矩形領域からなるメッシュでも良いし、都道府県単位、市町村単位で区分したエリアでも良い。 In order to achieve the above object, the traffic data calculation device (1) according to claim 1 of the present application obtains the number of deceleration factors located in each area based on map information composed of a plurality of areas, respectively. (13) and traffic data calculation means (13) for calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired by the factor acquisition means.
The “deceleration factor” refers to a factor that causes the vehicle to decelerate, and includes, for example, a traffic light, a temporary stop line, a railroad crossing, an interchange, and a branch point.
Further, the “area” may be a mesh made up of rectangular areas, or may be an area divided into prefectures or municipalities.

また、請求項２に係る交通データ算出装置は、請求項１に記載の交通データ算出装置（１）であって、前記減速要因の密度と車両の平均車速との相対関係を取得する相対関係取得手段（１３）を有し、前記交通データ算出手段（１３）は、前記各エリア内における減速要因の密度を算出する要因密度算出手段（１３）と、前記相対関係取得手段により取得した相対関係に基づいて、前記要因密度算出手段により算出された前記各エリア内における減速要因の密度に対応する車両の平均車速をそれぞれ特定する対応車速特定手段（１３）と、を備え、前記対応車速特定手段によって特定された車両の平均車速を取得することを特徴とする。 Further, the traffic data calculation device according to claim 2 is the traffic data calculation device (1) according to claim 1, wherein the relative relationship acquisition acquires the relative relationship between the density of the deceleration factors and the average vehicle speed of the vehicle. Means (13), wherein the traffic data calculation means (13) is based on the relative relationship acquired by the factor density calculation means (13) for calculating the density of the deceleration factors in each area and the relative relationship acquisition means. And a corresponding vehicle speed specifying means (13) for specifying the average vehicle speed of the vehicle corresponding to the density of the deceleration factors in each area calculated by the factor density calculating means, and the corresponding vehicle speed specifying means An average vehicle speed of the specified vehicle is acquired.

また、請求項３に係る交通データ算出装置は、請求項１又は請求項２に記載の交通データ算出装置（１）であって、目的地への案内経路を設定する経路設定手段（１３）と、前記経路設定手段により設定された案内経路が通過するエリアを通過エリアとして特定する通過エリア特定手段（１３）と、前記交通データ算出手段によって算出された前記通過エリアにおける車両の平均車速に基づいて、前記案内経路に沿って走行した場合の前記目的地への予想到達時刻を算出する到達時刻算出手段（１３）と、を有することを特徴とする。 A traffic data calculation device according to claim 3 is the traffic data calculation device (1) according to claim 1 or 2, wherein a route setting means (13) for setting a guide route to a destination is provided. Based on a passing area specifying means (13) for specifying an area through which the guide route set by the route setting means passes as a passing area, and an average vehicle speed of the vehicle in the passing area calculated by the traffic data calculating means. And arrival time calculating means (13) for calculating an expected arrival time to the destination when traveling along the guide route.

また、請求項４に係る交通データ算出方法は、複数のエリアからなる地図情報に基づいて前記各エリア内に位置する減速要因の数をそれぞれ取得する要因取得ステップ（Ｓ３、Ｓ１４）と、前記要因取得ステップにより取得した要因の数に基づいて前記各エリアにおける車両の平均車速を算出する交通データ算出ステップ（Ｓ４、Ｓ５、Ｓ１５、Ｓ１６）と、を有することを特徴とする。 The traffic data calculation method according to claim 4 includes a factor acquisition step (S3, S14) for acquiring the number of deceleration factors located in each area based on map information including a plurality of areas, and the factor And a traffic data calculation step (S4, S5, S15, S16) for calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired in the acquisition step.

更に、請求項５に係るコンピュータプログラムは、複数のエリアからなる地図情報に基づいて前記各エリア内に位置する減速要因の数をそれぞれ取得する要因取得機能（Ｓ３、Ｓ１４）と、前記要因取得機能により取得した要因の数に基づいて前記各エリアにおける車両の平均車速を算出する交通データ算出機能（Ｓ４、Ｓ５、Ｓ１５、Ｓ１６）と、を実行させることを特徴とする。 Furthermore, the computer program according to claim 5 includes a factor acquisition function (S3, S14) for acquiring the number of deceleration factors located in each area based on map information including a plurality of areas, and the factor acquisition function. And a traffic data calculation function (S4, S5, S15, S16) for calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired by the above.

前記構成を有する請求項１に記載の交通データ算出装置によれば、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる減速要因の数に基づいて車両の平均車速を算出するので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。そして、算出された車速の平均値を用いることによって、より正確にリンク、エリア或いは地点への到着時刻を推定することができる。 According to the traffic data calculation device according to claim 1 having the above configuration, the average vehicle speed of the vehicle is calculated based on the number of deceleration factors that cause the vehicle to decelerate for each area constituting the map information. It is possible to calculate an accurate average vehicle speed in each area. And the arrival time to a link, an area, or a point can be estimated more correctly by using the average value of the calculated vehicle speed.

また、請求項２に記載の交通データ算出装置によれば、実際の減速要因の密度と平均車速との相対関係を考慮してより正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。また、多量のデータや複雑な算出処理を必要とせず、エリア毎にそのエリアの道路状況を考慮した車両の平均速度を算出することが可能となる。 In addition, according to the traffic data calculating device of the second aspect, it is possible to calculate a more accurate average vehicle speed in consideration of the relative relationship between the actual deceleration factor density and the average vehicle speed. Further, it is possible to calculate the average speed of the vehicle in consideration of road conditions in each area without requiring a large amount of data and complicated calculation processing.

また、請求項３に記載の交通データ算出装置によれば、エリア毎に算出された正確な車速の平均値を用いることによって、目的地への案内経路が設定された場合に、目的地への正確な予想到達時刻を算出することが可能となる。 Further, according to the traffic data calculation device of claim 3, when the guide route to the destination is set by using the accurate average value of the vehicle speed calculated for each area, It is possible to calculate an accurate expected arrival time.

また、請求項４に記載の交通データ算出方法によれば、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる減速要因の数に基づいて車両の平均車速を算出するので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。そして、算出された車速の平均値を用いることによって、より正確にリンク、エリア或いは地点への到着時刻を推定することができる。 According to the traffic data calculation method of claim 4, since the average vehicle speed of the vehicle is calculated for each area constituting the map information based on the number of deceleration factors that cause the vehicle to decelerate. It is possible to calculate an accurate average speed of the vehicle. And the arrival time to a link, an area, or a point can be estimated more correctly by using the average value of the calculated vehicle speed.

更に、請求項５に記載のコンピュータプログラムによれば、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる減速要因の数に基づいて車両の平均車速をコンピュータに算出させるので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。そして、算出された車速の平均値を用いることによって、より正確にリンク、エリア或いは地点への到着時刻を推定することができる。 Furthermore, according to the computer program of claim 5, for each area constituting the map information, the computer calculates the average vehicle speed of the vehicle based on the number of deceleration factors that cause the vehicle to decelerate. It is possible to calculate an accurate average speed of the vehicle. And the arrival time to a link, an area, or a point can be estimated more correctly by using the average value of the calculated vehicle speed.

以下、本発明に係る交通データ算出装置をナビゲーション装置に具体化した第１実施形態及び第２実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。 Hereinafter, a first embodiment and a second embodiment in which a traffic data calculation device according to the present invention is embodied in a navigation device will be described in detail with reference to the drawings.

〔第１実施形態〕
先ず、第１実施形態に係るナビゲーション装置１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は第１実施形態に係るナビゲーション装置１を示したブロック図である。
図１に示すように第１実施形態に係るナビゲーション装置１は、自車の現在位置を検出する現在位置検出部１１と、各種のデータが記録されたデータ記録部１２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ（要因取得手段、交通データ算出手段、相対関係取得手段、要因密度取得手段、対応車速特定手段、経路設定手段、通過エリア特定手段、所要時間算出手段）１３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部１４と、ユーザに対して地図等の情報を表示する液晶ディスプレイ１５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ１６と、プログラムを記憶した記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ１７と、交通情報センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール１８と、から構成されている。 [First Embodiment]
First, a schematic configuration of the navigation device 1 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a navigation device 1 according to the first embodiment.
As shown in FIG. 1, the navigation apparatus 1 according to the first embodiment includes a current position detection unit 11 that detects the current position of the vehicle, a data recording unit 12 that records various data, and input information. Based on the navigation ECU (factor acquisition means, traffic data calculation means, relative relationship acquisition means, factor density acquisition means, corresponding vehicle speed identification means, route setting means, passage area identification means, required time calculation means) 13, an operation unit 14 that receives an operation from the user, a liquid crystal display 15 that displays information such as a map to the user, a speaker 16 that outputs voice guidance regarding route guidance, and a storage medium that stores a program. From a DVD drive 17 that reads a DVD and a communication module 18 that communicates with an information center such as a traffic information center. It has been made.

以下に、ナビゲーション装置１を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部１１は、ＧＰＳ２１、地磁気センサ２２、車速センサ２３、ステアリングセンサ２４、ジャイロセンサ２５、高度計（図示せず）等からなり、現在の自車の位置、方位、自車の走行速度等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ２３は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の車輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ１３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３は発生するパルスを計数することにより車輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記５種類のセンサをナビゲーション装置１が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置１が備える構成としても良い。 Below, each component which comprises the navigation apparatus 1 is demonstrated in order.
The current position detection unit 11 includes a GPS 21, a geomagnetic sensor 22, a vehicle speed sensor 23, a steering sensor 24, a gyro sensor 25, an altimeter (not shown), and the like. Can be detected. Here, in particular, the vehicle speed sensor 23 is a sensor for detecting a moving distance and a vehicle speed of the vehicle, generates a pulse according to the rotation of the wheel of the vehicle, and outputs a pulse signal to the navigation ECU 13. And navigation ECU13 calculates the rotational speed and moving distance of a wheel by counting the pulse which generate | occur | produces. Note that the navigation device 1 does not have to include all of the above five types of sensors, and the navigation device 1 may include only one or more of these types of sensors.

また、データ記録部１２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ３１、平均車速算出グラフ３２、所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、平均車速算出グラフ３２は、「４．８ｋｍ×４．５ｋｍ」で定義されるメッシュ内の単位面積当たりの減速要因の数（以下、減速要因密度という）とそのメッシュにおける車両の平均車速（第１実施形態では特に一般道を走行する車両の平均車速）との相対関係を示したグラフであり、詳細は後述する。 Further, the data recording unit 12 reads an external storage device and a hard disk (not shown) as a recording medium, a map information DB 31 recorded on the hard disk, an average vehicle speed calculation graph 32, a predetermined program, etc. And a recording head (not shown) which is a driver for writing data. The average vehicle speed calculation graph 32 shows the number of deceleration factors per unit area in the mesh defined by “4.8 km × 4.5 km” (hereinafter referred to as deceleration factor density) and the average vehicle speed of the vehicle in the mesh ( The first embodiment is a graph showing a relative relationship with an average vehicle speed of a vehicle traveling on a general road in particular, and will be described in detail later.

ここで、地図情報ＤＢ３１は、経路案内、交通情報案内及び地図表示に必要な各種地図データが記録されている。また、地図データは４．８ｋｍ×４．５ｋｍの矩形領域からなる複数のメッシュの組合せによって構成されている。尚、地図データは２次メッシュや３次メッシュの組合せによって構成しても良い。また、都道府県単位、市町村単位で区分したエリアの組合せによって構成しても良い。
また、地図データは、具体的には、道路（リンク）形状に関するリンクデータ３３、ノード点に関するノードデータ３４、信号機に関する信号機データ３５、施設に関する施設データ、経路を探索するための探索データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ、地図、道路、交通情報等の画像を液晶ディスプレイ１５に描画するための画像描画データ等から構成されている。 Here, the map information DB 31 stores various map data necessary for route guidance, traffic information guidance, and map display. Further, the map data is composed of a combination of a plurality of meshes each consisting of a rectangular area of 4.8 km × 4.5 km. The map data may be composed of a combination of a secondary mesh or a tertiary mesh. Moreover, you may comprise by the combination of the area divided into the prefecture unit and the municipality unit.
The map data specifically includes link data 33 relating to road (link) shapes, node data 34 relating to node points, traffic light data 35 relating to traffic lights, facility data relating to facilities, search data for searching for routes, and intersections. Intersection data, search data for searching points, images such as maps, roads, traffic information and the like, image drawing data for drawing on the liquid crystal display 15 and the like.

ここで、信号機データ３５は、４．８ｋｍ×４．５ｋｍの矩形領域からなる各メッシュ内に位置する信号機の数が、メッシュ毎に記憶される。尚、第１実施形態では信号機の内、特に車両用信号機の数を記憶することとするが、歩行者用信号機、路面電車用信号機、一灯点滅式信号機の数を記憶することとしても良い。 Here, as the traffic signal data 35, the number of traffic signals located in each mesh composed of a rectangular area of 4.8 km × 4.5 km is stored for each mesh. In the first embodiment, the number of traffic signals, in particular, the number of traffic lights in the traffic signal is stored. However, the number of traffic signals for pedestrians, traffic lights for trams, and one-flashing traffic light may be stored.

また、平均車速算出グラフ３２は、メッシュ内の減速要因密度とそのメッシュにおける車両の平均車速（第１実施形態では特に一般道を走行する車両の平均車速）との相対関係を示したグラフである。以下に、図２を用いて平均車速算出グラフ３２の導出方法と、導出される平均車速算出グラフ３２の一例について説明する。尚、図２では減速要因として特に信号機のみを対象とした場合に導出される平均車速算出グラフ３２を示す。
平均車速算出グラフ３２の導出は以下の（１）〜（３）の工程によって行われる。
（１）地図データを構成するメッシュの内、無作為に所定個数のメッシュを抽出する。
（２）抽出した各メッシュについて、減速要因密度（個／ｋｍ^２）とメッシュ内の一般道路の車両の平均車速（ｋｍ／ｈ）を取得する。尚、減速要因密度は１ｋｍ^２当たりの減速要因（第１実施形態では特に車両用信号機）の設置数である。また、メッシュ内の一般道路の車両の平均車速については、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ又はプローブセンタから取得する。
（３）取得した減速要因密度とメッシュ内の一般道路の車両の平均車速とをプロットすることにより、平均車速算出グラフ３２を描く。 The average vehicle speed calculation graph 32 is a graph showing a relative relationship between the deceleration factor density in the mesh and the average vehicle speed of the vehicle in the mesh (in particular, the average vehicle speed of a vehicle traveling on a general road in the first embodiment). . Hereinafter, a method for deriving the average vehicle speed calculation graph 32 and an example of the derived average vehicle speed calculation graph 32 will be described with reference to FIG. FIG. 2 shows an average vehicle speed calculation graph 32 that is derived when only the traffic light is targeted as a deceleration factor.
The average vehicle speed calculation graph 32 is derived by the following steps (1) to (3).
(1) A predetermined number of meshes are randomly extracted from the meshes constituting the map data.
(2) For each extracted mesh, the deceleration factor density (pieces / km ² ) and the average vehicle speed (km / h) of the vehicles on the general road in the mesh are acquired. The deceleration factor density is the number of installed deceleration factors per 1 km ² (in particular, the traffic signal for the vehicle in the first embodiment). Further, the average vehicle speed of vehicles on the general road in the mesh is acquired from a VICS (registered trademark: Vehicle Information and Communication System) center or a probe center.
(3) The average vehicle speed calculation graph 32 is drawn by plotting the acquired deceleration factor density and the average vehicle speed of the vehicle on the general road in the mesh.

例えば、図２はメッシュＡ〜Ｉの内、メッシュＡ、Ｅ、Ｈを抽出し、各メッシュＡ、Ｅ、Ｈの信号密度（個／ｋｍ^２）と一般道路の車両の平均車速（ｋｍ／ｈ）をプロットすることによって作製された平均車速算出グラフ３２でる。尚、メッシュＡの信号機の数は１１９個（信号密度５．５１個／ｋｍ^２）、車両の平均車速は１９．５ｋｍ／ｈである。メッシュＥの信号機の数は６０個（信号密度２．７８個／ｋｍ^２）、車両の平均車速は２２．４ｋｍ／ｈである。メッシュＨの信号機の数は２７個（信号密度１．２５個／ｋｍ^２）、車両の平均車速は３１．２ｋｍ／ｈである。尚、信号密度が０の場合には、車両の平均車速は６０ｋｍ／ｈとなるように平均車速算出グラフ３２を描くこととする。
そして、第１実施形態に係るナビゲーション装置１は、後述のように上記平均車速算出グラフ３２とメッシュの信号機密度に基づいて、全国の各メッシュにおける一般道路の車両の平均車速を算出する。 For example, FIG. 2 extracts meshes A, E, and H from meshes A to I, and the signal density (pieces / km ² ) of each mesh A, E, and H and the average vehicle speed (km / h) of a general road vehicle. ) Is an average vehicle speed calculation graph 32 produced by plotting. The number of traffic signals of mesh A is 119 (signal density 5.51 / km ² ), and the average vehicle speed of the vehicle is 19.5 km / h. The number of traffic signals of the mesh E is 60 (signal density 2.78 / km ² ), and the average vehicle speed of the vehicle is 22.4 km / h. The number of traffic signals of the mesh H is 27 (signal density of 1.25 / km ² ), and the average vehicle speed of the vehicle is 31.2 km / h. When the signal density is 0, the average vehicle speed calculation graph 32 is drawn so that the average vehicle speed of the vehicle is 60 km / h.
And the navigation apparatus 1 which concerns on 1st Embodiment calculates the average vehicle speed of the vehicle of the general road in each mesh of the whole country based on the said average vehicle speed calculation graph 32 and the traffic signal density of a mesh so that it may mention later.

尚、平均車速算出グラフ３２の導出は、ナビゲーション装置１が行っても良いし、情報センタ等の外部機関が行うこととしても良い。また、図２には減速要因として特に信号機のみを対象とした場合に導出される平均車速算出グラフ３２を示したが、一時停止線や踏み切りの密度と車両の平均車速の相対関係を示した平均車速算出グラフを導出しても良い。また、信号機と一時停止線と踏み切りを合わせた全減速要因の密度と車両の平均車速の相対関係を示した平均車速算出グラフを導出しても良い。また、第１実施形態では、一般道を走行する車両の平均車速を対象として平均車速算出グラフ３２を導出したが、高速道路や有料道路を走行する車両の平均車速を対象として平均車速算出グラフ３２を導出しても良い。尚、その場合には減速要因としてインターチェンジや分岐点が該当する。 The derivation of the average vehicle speed calculation graph 32 may be performed by the navigation apparatus 1 or by an external organization such as an information center. In addition, FIG. 2 shows an average vehicle speed calculation graph 32 that is derived when only a traffic light is targeted as a deceleration factor, but an average that shows the relative relationship between the density of temporary stop lines and crossings and the average vehicle speed of the vehicle. A vehicle speed calculation graph may be derived. Further, an average vehicle speed calculation graph showing the relative relationship between the density of all deceleration factors including the traffic signal, the temporary stop line, and the crossing and the average vehicle speed of the vehicle may be derived. In the first embodiment, the average vehicle speed calculation graph 32 is derived for the average vehicle speed of the vehicle traveling on the general road. However, the average vehicle speed calculation graph 32 for the average vehicle speed of the vehicle traveling on the highway or toll road is the target. May be derived. In this case, an interchange or a branch point corresponds to a deceleration factor.

一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）１３は、公知のダイクストラ法を用いて目的地への案内経路を探索する経路探索処理、設定された案内経路に従って走行を案内する走行案内処理、案内経路に沿って走行する場合に目的地への到達時刻を算出する到達時刻算出処理等のナビゲーション装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットである。そして、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ４１、並びにＣＰＵ４１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ４２、ナビゲーション装置１の備える各種装置の制御用のプログラムを記録するＲＯＭ４３、ＲＯＭ４３から読み出したプログラムのほか、第１到達時刻算出処理プログラム（図３参照）等を記録するフラッシュメモリ４４等の内部記憶装置を備えている。 On the other hand, the navigation ECU (Electronic Control Unit) 13 uses a known Dijkstra method to search for a guidance route to the destination, a travel guidance process for guiding the travel according to the set guidance route, and a guidance route. This is an electronic control unit that performs overall control of the navigation device 1 such as arrival time calculation processing for calculating the arrival time to the destination when traveling along the road. The CPU 41 as the arithmetic device and the control device, the RAM 41 that is used as a working memory when the CPU 41 performs various arithmetic processes, and stores the route data when the route is searched, and the navigation device 1 are provided. In addition to a ROM 43 that records programs for controlling various devices, a program read from the ROM 43, an internal storage device such as a flash memory 44 that records a first arrival time calculation processing program (see FIG. 3) and the like is provided.

操作部１４は、案内終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、液晶ディスプレイ１５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、操作部１４は案内開始地点としての出発地の入力にも用いられる場合がある。 The operation unit 14 is operated, for example, when inputting a destination as a guidance end point, and includes a plurality of operation switches (not shown) such as various keys and buttons. Then, the navigation ECU 13 performs control to execute various corresponding operations based on switch signals output by pressing the switches. In addition, it can also be comprised by the touchscreen provided in the front surface of the liquid crystal display 15. The operation unit 14 may also be used for inputting a departure place as a guidance start point.

また、液晶ディスプレイ１５には、操作案内、操作メニュー、キーの案内、現在地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、交通情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。 The liquid crystal display 15 also has operation guidance, operation menu, key guidance, guidance route from the current location to the destination, guidance information along the guidance route, traffic information, news, weather forecast, time, mail, TV program, etc. Is displayed.

また、スピーカ１６は、ナビゲーションＥＣＵ１３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスを出力する。ここで、案内される音声ガイダンスとしては、例えば、「３００ｍ先の交差点を右方向です。」等がある。 In addition, the speaker 16 outputs voice guidance for guiding traveling along the guidance route based on an instruction from the navigation ECU 13. Here, as the voice guidance to be guided, for example, “the intersection that is 300 m ahead is in the right direction” and the like.

また、ＤＶＤドライブ１７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて地図情報ＤＢ３１の更新等が行われる。 The DVD drive 17 is a drive that can read data recorded on a recording medium such as a DVD or a CD. Then, the map information DB 31 is updated based on the read data.

また、通信モジュール１８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳセンタやプローブセンタ等から送信された渋滞情報、規制情報、駐車場情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。 The communication module 18 is a communication for receiving traffic information composed of information such as traffic jam information, regulation information, parking lot information, traffic accident information, etc. transmitted from a traffic information center such as a VICS center or a probe center. For example, a mobile phone or DCM is applicable.

続いて、前記構成を有するナビゲーション装置１においてＣＰＵ４１が実行する第１到達時刻算出処理プログラムについて図３に基づき説明する。図３は第１実施形態に係る第１到達時刻算出処理プログラムのフローチャートである。ここで、第１到達時刻算出処理プログラムはユーザによって所定の操作が行われた際に実行され、目的地への案内経路を設定するとともに、案内経路に沿って走行した場合の目的地への予想到達時刻を算出するプログラムである。尚、以下の図３にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置１が備えているＲＡＭ４２やＲＯＭ４３に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。 Next, the first arrival time calculation processing program executed by the CPU 41 in the navigation device 1 having the above configuration will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart of the first arrival time calculation processing program according to the first embodiment. Here, the first arrival time calculation processing program is executed when a predetermined operation is performed by the user, sets a guide route to the destination, and predicts the destination when traveling along the guide route. This program calculates the arrival time. Note that the program shown in the flowchart of FIG. 3 below is stored in the RAM 42 or ROM 43 provided in the navigation apparatus 1 and is executed by the CPU 41.

先ず、第１到達時刻算出処理プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ４１は地図情報ＤＢ３１に記憶されたリンクデータやノードデータ等に基づいて、出発地（例えば自車の現在位置）からユーザに選択された目的地までの経路探索処理を実行する。そして、経路探索の結果に基づいて案内経路を設定する。尚、経路探索処理は、公知のダイクストラ法等を用いて行う。また、上記Ｓ１が経路設定手段の処理に相当する。更に、以下の実施形態では案内経路が一般道のみによって構成される場合を例にして説明する。 First, in step (hereinafter abbreviated as S) 1 in the first arrival time calculation processing program, the CPU 41 determines the departure place (for example, the current position of the vehicle) based on the link data, node data, etc. stored in the map information DB 31. ) To the destination selected by the user. And a guidance route is set based on the result of route search. The route search process is performed using a known Dijkstra method or the like. Further, S1 corresponds to the processing of the route setting means. Furthermore, in the following embodiment, a case where the guide route is configured only by a general road will be described as an example.

次に、Ｓ２においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に記憶された地図情報に基づいて、前記Ｓ１で設定された案内経路が通過するメッシュを特定する。
例えば、図４に示すように出発地５１から目的地５２までの案内経路５３が設定されている場合には、メッシュＢ〜メッシュＥが案内経路５３の通過するメッシュとして特定される。尚、上記Ｓ２が通過エリア特定手段の処理に相当する。 Next, in S2, the CPU 41 identifies a mesh through which the guide route set in S1 passes based on the map information stored in the map information DB 31.
For example, as shown in FIG. 4, when the guide route 53 from the departure point 51 to the destination 52 is set, the meshes B to E are specified as meshes through which the guide route 53 passes. Note that S2 corresponds to the process of the passage area specifying means.

続いて、前記Ｓ２で特定された全メッシュを対象として、案内経路に沿って通過するメッシュから順（例えば、図４ではメッシュＥ→Ｃ→Ｄ→Ｂの順）に以下のＳ３〜Ｓ８の処理を実行する。 Subsequently, for all the meshes identified in S2, the following processes in S3 to S8 are performed in order from the mesh passing along the guide route (for example, in the order of mesh E → C → D → B in FIG. 4). Execute.

先ず、Ｓ３においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に基づいて処理対象のメッシュ内にある減速要因の数を取得する。尚、減速要因としては、一般に信号機、踏み切り、一時停止線等が挙げられるが、以下の第１実施形態では減速要因として信号機（信号機の内でも特に車両用信号機）のみを対象とした例を説明する。従って、前記Ｓ３でＣＰＵ４１は、メッシュ内に設置された信号機の数を地図情報ＤＢ３１に記憶された信号機データ３５から取得する。尚、上記Ｓ３が要因取得手段の処理に相当する。 First, in S3, the CPU 41 acquires the number of deceleration factors in the mesh to be processed based on the map information DB 31. Note that the deceleration factor generally includes a traffic signal, a railroad crossing, a temporary stop line, and the like, but in the first embodiment below, an example in which only a traffic signal (in particular, a traffic signal in a traffic signal) is targeted as a deceleration factor will be described. To do. Accordingly, in S3, the CPU 41 obtains the number of traffic signals installed in the mesh from the traffic signal data 35 stored in the map information DB 31. Note that S3 corresponds to the processing of the factor acquisition means.

次に、Ｓ４においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ３で取得した信号機の数と処理対象のメッシュの面積に基づいて、信号密度（減速要因密度）を算出する。 Next, in S4, the CPU 41 calculates a signal density (deceleration factor density) based on the number of traffic lights acquired in S3 and the area of the mesh to be processed.

続いて、Ｓ５においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１から平均車速算出グラフ３２（図２参照）を取得する。そして、ＣＰＵ４１は前記Ｓ４で算出した信号密度と平均車速算出グラフ３２（図２参照）に基づいて、処理対象のメッシュの車両の平均速度を算出する。ここで、前記したように平均車速算出グラフ３２は、減速要因密度と車両の平均速度の相対関係を示したグラフである。従って、前記Ｓ５では前記Ｓ４で算出した信号密度に対応する車両の平均車速を平均車速算出グラフ３２で特定し、特定した車両の平均車速が処理対象のメッシュの車両の平均速度となる。
例えば、図５では前記Ｓ４で算出された信号密度が５個／ｋｍ^２であった場合に前記Ｓ５で算出される車両の平均密度を示した図である。図５に示す例では、当該メッシュの車両の平均車速は１９ｋｍ／ｈと算出される。
尚、案内経路に高速道路又は有料道路が含まれている場合には、高速道路を走行する車両の平均車速は８０ｋｍ／ｈ、有料道路を走行する車両の平均車速は６０ｋｍ／ｈとする。また、上記Ｓ４及びＳ５が交通データ算出手段の処理に相当し、Ｓ４が要因密度算出手段の処理に相当し、Ｓ５が相対関係取得手段及び対応車速特定手段の処理に相当する。 Subsequently, in S5, the CPU 41 acquires an average vehicle speed calculation graph 32 (see FIG. 2) from the map information DB 31. Then, the CPU 41 calculates the average speed of the vehicle of the mesh to be processed based on the signal density calculated in S4 and the average vehicle speed calculation graph 32 (see FIG. 2). Here, as described above, the average vehicle speed calculation graph 32 is a graph showing the relative relationship between the deceleration factor density and the average speed of the vehicle. Therefore, in S5, the average vehicle speed of the vehicle corresponding to the signal density calculated in S4 is specified by the average vehicle speed calculation graph 32, and the average vehicle speed of the specified vehicle becomes the average speed of the vehicle of the mesh to be processed.
For example, FIG. 5 is a diagram showing the average density of the vehicle calculated in S5 when the signal density calculated in S4 is 5 / km ² . In the example shown in FIG. 5, the average vehicle speed of the vehicle of the mesh is calculated as 19 km / h.
When the highway or toll road is included in the guide route, the average vehicle speed of the vehicle traveling on the highway is 80 km / h, and the average vehicle speed of the vehicle traveling on the toll road is 60 km / h. Further, S4 and S5 correspond to the processing of the traffic data calculation means, S4 corresponds to the processing of the factor density calculation means, and S5 corresponds to the processing of the relative relationship acquisition means and the corresponding vehicle speed identification means.

その後、Ｓ６においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１で設定された案内経路と地図情報ＤＢ３１に記憶された地図情報とに基づいて、処理対象のメッシュ内に含まれる案内経路の距離を算出する。 Thereafter, in S6, the CPU 41 calculates the distance of the guide route included in the mesh to be processed based on the guide route set in S1 and the map information stored in the map information DB 31.

続いて、Ｓ７においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ５で算出された車両の平均車速と前記Ｓ６で算出された案内経路の距離とに基づいて、車両が案内経路に沿って走行した場合に処理対象のメッシュ内を走行するのに必要となる走行所要時間を算出する。具体的には、以下の式（１）で算出される。
走行所要時間ｔ＝Ｌ／ｖ・・・・（１）
（Ｌ：処理対象のメッシュ内に含まれる案内経路の距離、ｖ：処理対象のメッシュの車両の平均車速） Subsequently, in S7, the CPU 41 determines whether the processing target mesh within the mesh to be processed when the vehicle travels along the guide route based on the average vehicle speed calculated in S5 and the guide route distance calculated in S6. The traveling time required for traveling is calculated. Specifically, it is calculated by the following equation (1).
Travel time t = L / v (1)
(L: distance of the guide route included in the mesh to be processed, v: average vehicle speed of the vehicle of the mesh to be processed)

次に、Ｓ８においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ６で算出した走行所要時間を、処理対象のメッシュに到達する予想到達時刻に加算する。それによって、処理対象のメッシュを通過する予想通過時刻、即ち、案内経路に沿って隣接する次のメッシュへと到達する予想到達時刻を算出する。但し、処理対象のメッシュが出発地を含むメッシュである場合には、前記Ｓ６において現在時刻（出発時刻）に通過所要時間を加算する。また、処理対象のメッシュが目的地を含むメッシュである場合には、前記Ｓ６で算出した走行所要時間を加算することによって目的地への予想到達時刻が算出される。 Next, in S 8, the CPU 41 adds the travel time calculated in S 6 to the expected arrival time reaching the processing target mesh. Thereby, an expected passage time passing through the mesh to be processed, that is, an expected arrival time to reach the next mesh adjacent along the guide route is calculated. However, if the mesh to be processed is a mesh including the departure place, the required travel time is added to the current time (departure time) in S6. If the mesh to be processed is a mesh including the destination, the estimated arrival time at the destination is calculated by adding the required travel time calculated in S6.

ここで、図４に示す各メッシュを対象に前記Ｓ３〜Ｓ７の処理が行われた場合の具体例について以下に説明する。
図４に示す例では、先ず前記Ｓ７において出発地を含むメッシュＥの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＥの走行所要時間が１５分と算出された場合には、出発地５１の出発時刻である９：００に１５分を加算した時刻「９：１５」がメッシュＥを通過する時刻、即ちメッシュＣに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ７においてメッシュＣの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＣの通過所要時間が６分と算出された場合には、メッシュＣの予想到達時刻である９：１５に６分を加算した時刻「９：２１」がメッシュＣを通過する時刻、即ちメッシュＤに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ７においてメッシュＤの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＤの走行所要時間が１２分と算出された場合には、メッシュＤの予想到達時刻である９：２１に１２分を加算した時刻「９：３３」がメッシュＤを通過する時刻、即ちメッシュＢに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ７においてメッシュＢの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＢの走行所要時間が１１分と算出された場合には、メッシュＢの予想到達時刻である９：３３に１１分を加算した時刻「９：４４」が目的地に到達する予想時刻として算出される。尚、上記Ｓ８が到達時刻算出手段の処理に相当する。 Here, a specific example when the processes of S3 to S7 are performed on each mesh shown in FIG. 4 will be described.
In the example shown in FIG. 4, first, the required travel time of the mesh E including the departure place is calculated in S7. As a result, when the traveling time of the mesh E is calculated as 15 minutes, the time “9:15” obtained by adding 15 minutes to the departure time 9:00 of the departure place 51 passes through the mesh E. That is, it is calculated as the time to reach the mesh C.
Next, the required traveling time of the mesh C is calculated in S7. As a result, when the required time for passing the mesh C is calculated as 6 minutes, the time “9:21” obtained by adding 6 minutes to the expected arrival time 9:15 of the mesh C passes through the mesh C. That is, it is calculated as the time to reach the mesh D.
Next, the traveling time of the mesh D is calculated in S7. As a result, when the required traveling time of the mesh D is calculated as 12 minutes, the time “9:33” obtained by adding 12 minutes to 9:21 which is the expected arrival time of the mesh D passes through the mesh D That is, it is calculated as the time to reach the mesh B.
Next, the traveling time required for the mesh B is calculated in S7. As a result, when the required travel time of the mesh B is calculated as 11 minutes, the time “9:44” obtained by adding 11 minutes to the expected arrival time 9:33 of the mesh B is predicted to reach the destination. Calculated as time. Note that S8 corresponds to the process of the arrival time calculation means.

以上詳細に説明した通り、第１実施形態に係るナビゲーション装置１、ナビゲーション装置１による交通データ算出方法及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムによれば、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる信号機の数を取得し（Ｓ３）、取得した信号機の数から単位面積あたりの信号機の数である信号密度を算出し（Ｓ４）、信号密度と車両の平均車速の相対関係を示した平均車速算出グラフ３２と算出した信号密度とに基づいて車両の平均車速を算出する（Ｓ５）ので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。
また、サンプリングした実数値から平均車速算出グラフ３２を導出し、平均車速算出グラフ３２を用いて車両の平均速度を算出するので、実際の減速要因の密度と平均車速との相対関係を考慮して、より正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。また、多量のデータや複雑な算出処理を必要とせず、エリア毎にそのエリアの道路状況を考慮した車両の平均速度を算出することが可能となる。
また、第１実施形態では、算出したエリア毎の車両の平均車速を用いて、案内経路に沿って走行した場合の目的地への予想到達時刻を算出するので、より正確に目的地への到着時刻を推定することが可能となる。 As described above in detail, according to the navigation device 1, the traffic data calculation method by the navigation device 1, and the computer program executed by the navigation device 1 according to the first embodiment, the vehicle is used for each area constituting the map information. The number of traffic signals that cause deceleration is acquired (S3), and the signal density that is the number of traffic signals per unit area is calculated from the acquired number of traffic signals (S4), and the relative relationship between the signal density and the average vehicle speed of the vehicle is calculated. Since the average vehicle speed of the vehicle is calculated based on the indicated average vehicle speed calculation graph 32 and the calculated signal density (S5), it is possible to calculate an accurate average vehicle speed in each area.
In addition, since the average vehicle speed calculation graph 32 is derived from the sampled real values and the average vehicle speed is calculated using the average vehicle speed calculation graph 32, the relative relationship between the actual density of deceleration factors and the average vehicle speed is taken into consideration. Thus, it is possible to calculate a more accurate average speed of the vehicle. Further, it is possible to calculate the average speed of the vehicle in consideration of road conditions in each area without requiring a large amount of data and complicated calculation processing.
In the first embodiment, the estimated arrival time when the vehicle travels along the guide route is calculated using the calculated average vehicle speed for each area, so the arrival at the destination is more accurately detected. The time can be estimated.

〔第２実施形態〕
次に、第２実施形態に係るナビゲーション装置について図６乃至図８に基づいて説明する。尚、以下の説明において上記図１乃至図５の第１実施形態に係るナビゲーション装置１等の構成と同一符号は、前記第１実施形態に係るナビゲーション装置１等の構成と同一あるいは相当部分を示すものである。 [Second Embodiment]
Next, a navigation device according to a second embodiment will be described with reference to FIGS. In the following description, the same reference numerals as those of the navigation device 1 according to the first embodiment in FIGS. 1 to 5 denote the same or corresponding parts as those of the navigation device 1 according to the first embodiment. Is.

この第２実施形態に係るナビゲーション装置の概略構成は、第１実施形態に係るナビゲーション装置１とほぼ同じ構成である。また、各種制御処理も第１実施形態に係るナビゲーション装置とほぼ同じ制御処理である。
ただし、第２実施形態に係るナビゲーション装置は、案内経路上にあるメッシュの各到達時刻における交通情報を取得し、取得した交通情報を考慮して目的地への予想到達時刻を算出する点で前記第１実施形態に係るナビゲーション装置１と異なっている。 The schematic configuration of the navigation device according to the second embodiment is substantially the same as that of the navigation device 1 according to the first embodiment. Various control processes are also substantially the same as those in the navigation device according to the first embodiment.
However, the navigation device according to the second embodiment acquires the traffic information at each arrival time of the mesh on the guide route, and calculates the expected arrival time to the destination in consideration of the acquired traffic information. This is different from the navigation device 1 according to the first embodiment.

以下に、第２実施形態に係るナビゲーション装置においてＣＰＵ４１が実行する第２到達時刻算出処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は第２実施形態に係る第２到達時刻算出処理プログラムのフローチャートである。ここで、第２到達時刻算出処理プログラムはユーザによって所定の操作が行われた際に実行され、第１到達時刻算出処理プログラム（図３）と同じく目的地への案内経路を設定するとともに、案内経路に沿って走行した場合の目的地への予想到達時刻を算出するプログラムである。 Below, the 2nd arrival time calculation processing program which CPU41 performs in the navigation device concerning a 2nd embodiment is explained based on FIG. FIG. 6 is a flowchart of the second arrival time calculation processing program according to the second embodiment. Here, the second arrival time calculation processing program is executed when a predetermined operation is performed by the user, and sets the guidance route to the destination as well as the first arrival time calculation processing program (FIG. 3). It is a program for calculating an estimated arrival time at a destination when traveling along a route.

第２到達時刻算出処理プログラムでは、先ずＳ１１においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に記憶されたリンクデータやノードデータ等に基づいて、出発地（例えば自車の現在位置）からユーザに選択された目的地までの経路探索処理を実行する。そして、経路探索の結果に基づいて案内経路を設定する。尚、経路探索処理は、公知のダイクストラ法等を用いて行う。また、上記Ｓ１１が経路設定手段の処理に相当する。更に、以下の実施形態では案内経路が一般道のみによって構成される場合を例にして説明する。 In the second arrival time calculation processing program, first, in S11, the CPU 41 determines the destination selected by the user from the departure point (for example, the current position of the own vehicle) based on the link data, node data, etc. stored in the map information DB 31. The route search process up to is executed. And a guidance route is set based on the result of route search. The route search process is performed using a known Dijkstra method or the like. Further, S11 corresponds to the processing of the route setting means. Furthermore, in the following embodiment, a case where the guide route is configured only by a general road will be described as an example.

次に、Ｓ１２においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に記憶された地図情報に基づいて、前記Ｓ１１で設定された案内経路が通過するメッシュを特定する。
例えば、図７に示すように出発地５１から目的地５２までの案内経路５３が設定されている場合には、メッシュＢ〜メッシュＥが案内経路５３の通過するメッシュとして特定される。尚、上記Ｓ１２が通過エリア特定手段の処理に相当する。 Next, in S12, the CPU 41 specifies a mesh through which the guide route set in S11 passes based on the map information stored in the map information DB 31.
For example, as shown in FIG. 7, when a guide route 53 from the departure point 51 to the destination 52 is set, meshes B to E are specified as meshes that the guide route 53 passes. Note that S12 corresponds to the process of the passage area specifying means.

続いて、前記Ｓ１２で特定された全メッシュを対象として、案内経路に沿って通過するメッシュから順（例えば、図７ではメッシュＥ→Ｃ→Ｄ→Ｂの順）に以下のＳ１３〜Ｓ１９の処理を実行する。 Subsequently, for all the meshes specified in S12, the following processes in S13 to S19 are performed in order from the mesh passing along the guide route (for example, in the order of mesh E → C → D → B in FIG. 7). Execute.

先ず、Ｓ１３においてＣＰＵ４１は、処理対象のメッシュの到達時刻に基づいて、その到達時刻に対応するメッシュの交通情報を取得する。尚、処理対象のメッシュの到達時刻については、案内経路に沿って手前側に位置するメッシュを対象とした後述のＳ１９の処理で算出される。但し、処理対象のメッシュが出発地を含むメッシュである場合には、そのメッシュの到達時刻は出発地の出発時刻（即ち現在時刻）となる。
また、交通情報は予めナビゲーション装置のＤＢに記憶されている情報から取得することとしても良いし、ＶＩＣＳセンタやプローブセンタから通信モジュール１８を介して取得することとしても良い。
ここで、図８は前記Ｓ１３で取得される交通情報の一例を示した図である。図８に示すように交通情報はメッシュ内に含まれる各リンクについて、時刻帯毎の旅行時間や渋滞度等に関する情報が含まれる。そして、前記Ｓ１３においてＣＰＵ４１は、図８に示す交通情報の内、処理対象のメッシュに含まれるリンクであって、且つ該メッシュの到達時刻に対応する時間帯の情報（旅行時間や渋滞度）を抽出して取得する。 First, in S13, the CPU 41 acquires the mesh traffic information corresponding to the arrival time based on the arrival time of the mesh to be processed. Note that the arrival time of the mesh to be processed is calculated in the process of S19 described later for the mesh located on the near side along the guide route. However, when the mesh to be processed is a mesh including the departure place, the arrival time of the mesh is the departure time (that is, current time) of the departure place.
In addition, the traffic information may be acquired from information stored in advance in the DB of the navigation device, or may be acquired from the VICS center or the probe center via the communication module 18.
Here, FIG. 8 is a diagram showing an example of the traffic information acquired in S13. As shown in FIG. 8, the traffic information includes information on travel time for each time zone, the degree of traffic congestion, and the like for each link included in the mesh. In S13, the CPU 41 obtains time zone information (travel time and traffic congestion level) corresponding to the arrival time of the mesh that is included in the mesh to be processed in the traffic information shown in FIG. Extract and get.

次に、Ｓ１４においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に基づいて処理対象のメッシュ内にある減速要因の数を取得する。尚、減速要因としては、一般に信号機、踏み切り、一時停止線等が挙げられるが、以下の第２実施形態では減速要因として信号機（信号機の内でも特に車両用信号機）のみを対象とした例を説明する。従って、前記Ｓ１３でＣＰＵ４１は、メッシュ内に設置された信号機の数を地図情報ＤＢ３１に記憶された信号機データ３５から取得する。尚、上記Ｓ１４が要因取得手段の処理に相当する。 Next, in S14, the CPU 41 acquires the number of deceleration factors in the mesh to be processed based on the map information DB 31. Note that the deceleration factor generally includes a traffic signal, a crossing, a temporary stop line, and the like, but in the second embodiment described below, an example in which only a traffic signal (particularly a traffic signal for a traffic signal) is targeted as a deceleration factor will be described. To do. Therefore, in S13, the CPU 41 obtains the number of traffic signals installed in the mesh from the traffic signal data 35 stored in the map information DB 31. Note that S14 corresponds to the processing of the factor acquisition means.

その後、Ｓ１５においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１４で取得した信号機の数と処理対象のメッシュの面積に基づいて、信号密度（減速要因密度）を算出する。 Thereafter, in S15, the CPU 41 calculates a signal density (deceleration factor density) based on the number of traffic lights acquired in S14 and the area of the mesh to be processed.

続いて、Ｓ１６においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１５で算出した信号密度と平均車速算出グラフ３２（図２参照）に基づいて、処理対象のメッシュの車両の平均速度を算出する。尚、具体的な処理内容については、Ｓ５と同様であるので説明は省略する。尚、上記Ｓ１５及びＳ１６が交通データ算出手段の処理に相当し、Ｓ１５が要因密度算出手段の処理に相当し、Ｓ１６が相対関係取得手段及び対応車速特定手段の処理に相当する。 Subsequently, in S16, the CPU 41 calculates the average speed of the mesh target vehicle based on the signal density calculated in S15 and the average vehicle speed calculation graph 32 (see FIG. 2). Note that the specific processing content is the same as that in S5, and a description thereof will be omitted. S15 and S16 correspond to the processing of the traffic data calculation means, S15 corresponds to the processing of the factor density calculation means, and S16 corresponds to the processing of the relative relationship acquisition means and the corresponding vehicle speed identification means.

その後、Ｓ１７においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１１で設定された案内経路と地図情報ＤＢ３１に記憶された地図情報とに基づいて、処理対象のメッシュ内に含まれる案内経路の距離を算出する。 Thereafter, in S17, the CPU 41 calculates the distance of the guide route included in the processing target mesh based on the guide route set in S11 and the map information stored in the map information DB 31.

続いて、Ｓ１８においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１６で算出された車両の平均車速と前記Ｓ１７で算出された案内経路の距離とに基づいて、車両が案内経路に沿って走行した場合に処理対象のメッシュ内を走行するのに必要となる走行所要時間を算出する。具体的には、上述した式（１）で算出される。 Subsequently, in S18, the CPU 41 determines whether the processing target mesh within the mesh to be processed when the vehicle travels along the guide route based on the average vehicle speed calculated in S16 and the distance of the guide route calculated in S17. The traveling time required for traveling is calculated. Specifically, it is calculated by the above formula (1).

次に、Ｓ１９においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１８で算出した走行所要時間を、処理対象のメッシュに到達する予想到達時刻に加算する。それによって、処理対象のメッシュを通過する予想通過時刻、即ち、案内経路に沿って隣接する次のメッシュへと到達する予想到達時刻を算出する。但し、処理対象のメッシュが出発地を含むメッシュである場合には、前記Ｓ６において現在時刻（出発時刻）に通過所要時間を加算する。また、処理対象のメッシュが目的地を含むメッシュである場合には、Ｓ１４〜Ｓ１９の処理は行われない。 Next, in S 19, the CPU 41 adds the travel time calculated in S 18 to the expected arrival time to reach the processing target mesh. Thereby, an expected passage time passing through the mesh to be processed, that is, an expected arrival time to reach the next mesh adjacent along the guide route is calculated. However, if the mesh to be processed is a mesh including the departure place, the required travel time is added to the current time (departure time) in S6. Further, when the mesh to be processed is a mesh including the destination, the processes of S14 to S19 are not performed.

そして、出発地を含むメッシュから目的地を含むメッシュまで上記Ｓ１３〜Ｓ２０の処理を行った後に、Ｓ２０においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ１３で取得した各メッシュの到達時刻に対応する交通情報を用いて目的地への予想到達時刻を算出する。具体的には、案内経路を構成する各リンクについて、前記Ｓ１３で取得した各リンクの旅行時間を出発時刻に加算する。
ここで、図７に示す案内経路を対象に前記Ｓ１３〜Ｓ２０の処理が行われた場合の具体例について以下に説明する。
図７に示す例では、先ず前記Ｓ１３において、出発地５１の出発時刻である９：００におけるメッシュＥの交通情報（具体的にはリンクａ〜ｃの旅行時間）を取得する。また、前記Ｓ１８において出発地を含むメッシュＥの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＥの走行所要時間が１５分と算出された場合には、出発地５１の出発時刻である９：００に１５分を加算した時刻「９：１５」がメッシュＥを通過する時刻、即ちメッシュＣに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ１３において、メッシュＣの予想到達時刻である９：１５におけるメッシュＣの交通情報（具体的にはリンクｄ、ｅの旅行時間）を取得する。また、前記Ｓ１８においてメッシュＣの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＣの通過所要時間が６分と算出された場合には、メッシュＣの予想到達時刻である９：１５に６分を加算した時刻「９：２１」がメッシュＣを通過する時刻、即ちメッシュＤに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ１３において、メッシュＤの予想到達時刻である９：２１におけるメッシュＤの交通情報（具体的にはリンクｆ〜ｈの旅行時間）を取得する。また、前記Ｓ１８においてメッシュＤの走行所要時間が算出される。その結果、メッシュＤの走行所要時間が１２分と算出された場合には、メッシュＤの予想到達時刻である９：２１に１２分を加算した時刻「９：３３」がメッシュＤを通過する時刻、即ちメッシュＢに到達する時刻として算出される。
次に、前記Ｓ１３において、メッシュＢの予想到達時刻である９：３３におけるメッシュＢの交通情報（具体的にはリンクｉ、ｊの旅行時間）を取得する。
そして、出発時刻に各リンクａ〜ｊの各旅行時間を加算した時刻が目的地への予想到達時刻となる。 And after performing the process of said S13-S20 from the mesh containing a departure place to the mesh containing a destination, in S20, CPU41 uses the traffic information corresponding to the arrival time of each mesh acquired by said S13, and uses destination information. Calculate the expected arrival time. Specifically, for each link constituting the guide route, the travel time of each link acquired in S13 is added to the departure time.
Here, a specific example when the processes of S13 to S20 are performed for the guide route shown in FIG. 7 will be described below.
In the example shown in FIG. 7, first, in S13, the traffic information of the mesh E (specifically, travel times of links a to c) at 9:00, which is the departure time of the departure place 51, is acquired. In S18, the travel time of the mesh E including the departure place is calculated. As a result, when the traveling time of the mesh E is calculated as 15 minutes, the time “9:15” obtained by adding 15 minutes to the departure time 9:00 of the departure place 51 passes through the mesh E. That is, it is calculated as the time to reach the mesh C.
Next, in S13, the traffic information of mesh C (specifically, travel times of links d and e) at 9:15, which is the expected arrival time of mesh C, is acquired. In S18, the required traveling time of the mesh C is calculated. As a result, when the required time for passing the mesh C is calculated to be 6 minutes, the time “9:21” obtained by adding 6 minutes to the expected arrival time 9:15 of the mesh C passes through the mesh C. That is, it is calculated as the time to reach the mesh D.
Next, in S13, the mesh D traffic information (specifically, travel times of the links f to h) at 9:21, which is the expected arrival time of the mesh D, is acquired. In S18, the required traveling time of the mesh D is calculated. As a result, when the traveling time of the mesh D is calculated as 12 minutes, the time “9:33” obtained by adding 12 minutes to 9:21 which is the expected arrival time of the mesh D passes through the mesh D. That is, it is calculated as the time to reach the mesh B.
Next, in S13, the traffic information of mesh B (specifically, travel times of links i and j) at 9:33, which is the expected arrival time of mesh B, is acquired.
And the time which added each travel time of each link aj to departure time becomes the expected arrival time to the destination.

以上詳細に説明した通り、第２実施形態に係るナビゲーション装置１、ナビゲーション装置１による交通データ算出方法及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムによれば、地図情報を構成する各エリアについて、車両が減速する要因となる信号機の数を取得し（Ｓ１４）、取得した信号機の数から単位面積あたりの信号機の数である信号密度を算出し（Ｓ１５）、信号密度と車両の平均車速の相対関係を示した平均車速算出グラフ３２と算出した信号密度とに基づいて車両の平均車速を算出する（Ｓ１６）ので、各エリアにおける正確な車両の平均速度を算出することが可能となる。そして、算出した平均車速を用いて各エリアへの到達時刻を算出し（Ｓ１９）、その到達時刻におけるエリアの交通情報を用いて目的地への予想到達時刻を算出する（Ｓ２０）ので、エリアスライスで用いる各エリアの到達時刻を正確に算出することが可能となり、より正確に目的地への到着時刻を推定することが可能となる。 As described above in detail, according to the navigation device 1, the traffic data calculation method by the navigation device 1, and the computer program executed by the navigation device 1 according to the second embodiment, the vehicle is in each area constituting the map information. The number of traffic signals that cause deceleration is acquired (S14), and the signal density, which is the number of traffic signals per unit area, is calculated from the acquired number of traffic signals (S15), and the relative relationship between the signal density and the average vehicle speed of the vehicle is calculated. Since the average vehicle speed of the vehicle is calculated based on the indicated average vehicle speed calculation graph 32 and the calculated signal density (S16), it is possible to calculate an accurate average vehicle speed in each area. Then, the arrival time to each area is calculated using the calculated average vehicle speed (S19), and the predicted arrival time to the destination is calculated using the traffic information of the area at the arrival time (S20). It is possible to accurately calculate the arrival time of each area used in, and to estimate the arrival time at the destination more accurately.

尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、上記第１実施形態及び第２実施形態では車両が減速する要因となる減速要因について、信号機のみを対象とした実施形態を説明したが、一時停止線や踏切を対象としても良い。その場合には、一時停止線や踏切の単位面積あたりの設置数と車両の平均車速との相対関係を示す平均車速算出グラフを導出し、導出した平均車速算出グラフと前記Ｓ４又はＳ１５で算出した減速要因密度とに基づいてメッシュ内の車両の平均車速を算出する。
尚、信号機、一時停止線、踏切等を含む全減速要因の密度に基づいて平均車速算出グラフを導出しても良い。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various improvements and modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
For example, in the first embodiment and the second embodiment described above, the embodiment in which only the traffic signal is targeted for the deceleration factor that causes the vehicle to decelerate is described, but the temporary stop line and the railroad crossing may be targeted. In that case, an average vehicle speed calculation graph indicating the relative relationship between the number of installations per unit area of the temporary stop line and level crossing and the average vehicle speed of the vehicle is derived, and the calculated average vehicle speed calculation graph and the above-described S4 or S15 are calculated. The average vehicle speed of the vehicle in the mesh is calculated based on the deceleration factor density.
The average vehicle speed calculation graph may be derived based on the density of all deceleration factors including traffic lights, temporary stop lines, railroad crossings, and the like.

また、第１実施形態及び第２実施形態では、エリア毎に一般道を走行する車両の平均速度を算出する構成としたが、高速道路や有料道路を走行する車両の平均速度についてもそれぞれ算出する構成としても良い。但し、その場合には、減速要因としてインターチェンジや分岐点が用いられる。 In the first embodiment and the second embodiment, the average speed of the vehicle traveling on the general road is calculated for each area. However, the average speed of the vehicle traveling on the highway or toll road is also calculated. It is good also as a structure. However, in that case, an interchange or a branch point is used as a deceleration factor.

また、Ｓ３〜Ｓ５、Ｓ１４〜Ｓ１６の処理については、ナビゲーション装置ではなく、センタで行うように構成しても良い。その場合には、ナビゲーション装置はセンタで算出されたエリア毎の車両の平均車速を用いて、目的地への予想到達時刻を算出するように構成する。 Moreover, you may comprise so that the process of S3-S5 and S14-S16 may be performed by a center instead of a navigation apparatus. In that case, the navigation apparatus is configured to calculate the expected arrival time at the destination using the average vehicle speed of the vehicle for each area calculated at the center.

また、第１実施形態及び第２実施形態では、４．８ｋｍ×４．５ｋｍの矩形領域からなるメッシュ毎に車両の平均車速を算出することとしているが、２次メッシュ、３次メッシュ、都道府県単位、市町村単位で区分したエリア毎に車両の平均車速を算出することとしても良い。 In the first embodiment and the second embodiment, the average vehicle speed of the vehicle is calculated for each mesh composed of a rectangular area of 4.8 km × 4.5 km, but the secondary mesh, the tertiary mesh, and the prefectures The average vehicle speed of the vehicle may be calculated for each area divided by unit or municipality.

また、第１実施形態及び第２実施形態では、メッシュ毎の信号機の数を予め地図情報ＤＢ３１に備える構成としているが、地図情報ＤＢ３１にはメッシュ毎の信号機の数ではなく、信号機の設置位置に関する情報を記憶する構成としても良い。そして、地図情報ＤＢ３１に記憶された信号機の設置位置に関する情報から、メッシュ毎の信号機の数を算出するように構成しても良い。 In the first embodiment and the second embodiment, the map information DB 31 is provided with the number of traffic signals for each mesh in advance, but the map information DB 31 is not related to the number of traffic signals for each mesh but the installation position of the traffic signals. It is good also as a structure which memorize | stores information. And you may comprise so that the number of the traffic lights for every mesh may be calculated from the information regarding the installation position of the traffic lights memorize | stored in map information DB31.

第１実施形態に係るナビゲーション装置を示したブロック図である。It is the block diagram which showed the navigation apparatus which concerns on 1st Embodiment. 平均車速算出グラフの導出方法と、導出される平均車速算出グラフの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the derivation method of the average vehicle speed calculation graph, and the derived average vehicle speed calculation graph. 第１実施形態に係る第１到達時刻算出処理プログラムのフローチャートである。It is a flowchart of the 1st arrival time calculation processing program concerning a 1st embodiment. 各メッシュ上に設定される案内経路の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the guidance path | route set on each mesh. 平均車速算出グラフに基づく車両の平均速度の算出方法を示した図である。It is the figure which showed the calculation method of the average speed of the vehicle based on an average vehicle speed calculation graph. 第２実施形態に係る第２到達時刻算出処理プログラムのフローチャートである。It is a flowchart of the 2nd arrival time calculation processing program concerning a 2nd embodiment. 各メッシュ上に設定される案内経路の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the guidance path | route set on each mesh. 交通情報の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of traffic information.

Explanation of symbols

１ナビゲーション装置
１３ナビゲーションＥＣＵ
３２平均車速算出グラフ
４１ＣＰＵ
４２ＲＯＭ
４３ＲＡＭ
1 Navigation device 13 Navigation ECU
32 Average vehicle speed calculation graph 41 CPU
42 ROM
43 RAM

Claims

Factor acquisition means for respectively acquiring the number of deceleration factors located in each area based on map information consisting of a plurality of areas;
Traffic data calculation means, comprising: traffic data calculation means for calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired by the factor acquisition means.

A relative relationship acquisition means for acquiring a relative relationship between the density of the deceleration factors and the average vehicle speed of the vehicle;
The traffic data calculating means includes
Factor density calculating means for calculating a density of deceleration factors in each area;
Corresponding vehicle speed specifying means for specifying the average vehicle speed of the vehicle corresponding to the density of the deceleration factor in each area calculated by the factor density calculating means based on the relative relation acquired by the relative relation acquiring means, Prepared,
2. The traffic data calculating apparatus according to claim 1, wherein an average vehicle speed of the vehicle specified by the corresponding vehicle speed specifying means is acquired.

Route setting means for setting a guide route to the destination;
Passing area specifying means for specifying an area through which the guide route set by the route setting means passes as a passing area;
Arrival time calculation means for calculating an expected arrival time to the destination when traveling along the guide route based on an average vehicle speed of the vehicle in the passage area calculated by the traffic data calculation means. The traffic data calculation apparatus according to claim 1 or 2, characterized by the above.

A factor acquisition step for acquiring the number of deceleration factors located in each area based on map information comprising a plurality of areas; and
A traffic data calculation method comprising: a traffic data calculation step of calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired by the factor acquisition step.

On the computer,
A factor acquisition function for respectively acquiring the number of deceleration factors located in each area based on map information consisting of a plurality of areas;
A traffic data calculation function for calculating an average vehicle speed of the vehicle in each area based on the number of factors acquired by the factor acquisition function;
A computer program for executing