特許 5708339 信号周期解析システム、方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5708339

(24)【登録日】2015年3月13日

(45)【発行日】2015年4月30日

(54)【発明の名称】信号周期解析システム、方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20150409BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20150409BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/00 A

   G08G1/09 F

【請求項の数】9

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2011-159448(P2011-159448)

(22)【出願日】2011年7月21日

(65)【公開番号】特開2013-25551(P2013-25551A)

(43)【公開日】2013年2月4日

【審査請求日】2014年3月10日

(73)【特許権者】

【識別番号】000100768

【氏名又は名称】アイシン・エィ・ダブリュ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100117466

【弁理士】

【氏名又は名称】岩上 渉

(72)【発明者】

【氏名】林 貴司

【審査官】 白石 剛史

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００３−２９６８９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−２５９７８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−１２３４７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−１６５３６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−０２０４６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−１１６５０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１１／１５８３６４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｇ １／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

終了地点に信号機が存在する道路区間を走行した車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得するサンプル取得手段と、
前記複数のサンプルが示す前記旅行時間の時系列の分布に基づいて前記信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定する特徴分布特定手段と、
前記特徴分布が出現する周期を前記信号機の現示が変化する周期として取得する信号周期取得手段と、
を備える信号周期解析システム。

【請求項2】

前記特徴分布特定手段は、前記複数のサンプルから第１サンプルと当該第１サンプルが示す前記時刻より後の最も近い時刻を示す第２サンプルとを選択し、前記第１サンプルが示す前記旅行時間よりも前記第２サンプルが示す前記旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合、前記第１サンプルと前記第２サンプルとを含む分布を前記特徴分布として特定する、
請求項１に記載の信号周期解析システム。

【請求項3】

前記特徴分布特定手段は、前記複数のサンプルの中に、前記第２サンプルが示す前記時刻以後の所定期間内の時刻を示し、かつ、前記第２サンプルが示す前記時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる第２閾値よりも小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、前記第１サンプルと前記第２サンプルと前記所定期間内のサンプルとを含む分布を前記特徴分布として特定する、
請求項２に記載の信号周期解析システム。

【請求項4】

前記第２閾値は、第１時刻における前記第２閾値と前記第１時刻よりも後の第２時刻における前記第２閾値との差分の大きさが前記第１時刻から前記第２時刻までの期間の長さと等しくなるように定義されている、
請求項３に記載の信号周期解析システム。

【請求項5】

前記特徴分布特定手段は、複数の前記特徴分布が特定された場合、最も短い期間内に存在する２個の前記特徴分布同士の出現間隔を取得し、前記複数のサンプルを基準の時刻より前の時刻を示すサンプルと前記基準の時刻以後の時刻を示すサンプルとに分類するとともに、一方の分類に属するサンプルが示す時刻が、他方の分類に属するサンプルが示す時刻が属する時間帯に含まれるように前記出現間隔の整数倍だけシフトさせ、シフト後の前記旅行時間の時系列の分布に新たに前記特徴分布が生成された場合に、当該特徴分布を前記特徴分布として特定する、
請求項４に記載の信号周期解析システム。

【請求項6】

前記特徴分布特定手段は、前記最も短い期間内に存在する２個の前記特徴分布の開始時刻の一方を前記基準の時刻とする、
請求項５に記載の信号周期解析システム。

【請求項7】

前記特徴分布特定手段は、前記複数のサンプルの中に、前記第２サンプルが示す前記時刻以後の所定期間内の時刻を示し、かつ、前記所定期間内における前記分布の近似曲線によって定義される第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、前記第１サンプルと前記第２サンプルと前記所定期間内のサンプルとを含む分布を前記特徴分布として特定する、
請求項２に記載の信号周期解析システム。

【請求項8】

サンプル取得手段が、終了地点に信号機が存在する道路区間を走行した車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得するステップと、
特徴分布特定手段が、前記複数のサンプルが示す前記旅行時間の時系列の分布に基づいて前記信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定するステップと、
信号周期取得手段が、前記特徴分布が出現する周期を前記信号機の現示が変化する周期として取得するステップと、
を含む信号周期解析方法。

【請求項9】

終了地点に信号機が存在する道路区間を走行した車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得するサンプル取得機能と、
前記複数のサンプルが示す前記旅行時間の時系列の分布に基づいて前記信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定する特徴分布特定機能と、
前記特徴分布が出現する周期を前記信号機の現示が変化する周期として取得する信号周期取得機能と、
をコンピュータに実現させる信号周期解析プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、信号機の現示が変化する周期を取得する信号周期解析システム、方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、車両から送信されるプローブ情報を利用して信号機の現示が変化する周期を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１においては、任意の地点において車両が走行している走行時間と車両が停止している停止時間とを取得し、停止時間や走行時間に周期性がある場合に当該地点に交差点が存在すると判定する技術が開示されている。また、交差点において車両が走行している走行時間を青信号の点灯時間とみなし、車両が停止している停止時間を黄信号、赤信号の点灯時間と見なす技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５−１７４０５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述した従来技術においては、停止時間や走行時間に周期性があるか否かを判定するものの、周期性が存在するか否かを判定するための具体的な手法は開示されていない。一般に、周期性の有無を解析するためには、解析の元となるサンプル数を十分に確保することが必要であり、サンプル数が比較的少ない状態において信号の現示が変化する周期を特定することはできなかった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、サンプル数が少ない状態において信号の現示が変化する周期を特定する技術の提供を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記の目的を達成するため、本発明においては、車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得し、複数のサンプルが示す旅行時間の時系列の分布に基づいて信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定する。そして、特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得する。

【0006】

すなわち、道路区間の両端に信号機が存在せず、走行の妨げとなる状況が道路区間内で発生していない場合、道路区間の旅行時間は、統計的に、当該道路区間の平均車速で走行した場合の所要時間と同等になり、一定の旅行時間となる。しかし、道路区間の終了地点に信号機が存在する場合、信号機の現示が交差点への進入禁止を示している場合には道路区間内で車両を停止させる必要があるため、道路区間の旅行時間は道路区間の平均車速で走行した場合の所要時間よりも長くなる。

【0007】

そして、信号機の現示は所定の周期で切り替えられるため、時刻毎の旅行時間の時系列の分布においては一定の旅行時間を示すサンプルと当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間を示すサンプルが周期的に現れる。このように、信号機の現示の変化に対応した特徴分布（分布の形状等）が予め分かっていれば、サンプル数が少なくても当該特徴分布が出現しているか否かを判定することは可能である。従って、旅行時間の時系列の分布に基づいて特徴分布が出現する周期を特定すれば、当該周期を信号機の現示が変化する周期と見なすことにより、サンプル数が少ない状態においても信号の現示が変化する周期を特定することが可能になる。

【0008】

ここで、サンプル取得手段は、終了地点に信号機が存在する道路区間を走行した車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得することができればよい。サンプルは少なくとも道路区間における旅行時間と時刻とを示す情報を含む情報単位であり、無線通信や有線通信によって取得しても良いし、記録媒体に記録された情報を参照することによって取得する構成であっても良い。サンプルは複数個取得されるが、車両は一台であっても良いし複数台であっても良い。また、道路区間は１以上であればよい。

【0009】

旅行時間に対応づけられる時刻は、車両が道路区間を走行した時刻を示すように定義されればよく、例えば、車両が道路区間に含まれる基準地点を通過した時刻を旅行時間に対応づける構成等を採用可能である。なお、基準地点は道路区間の開始地点や終了地点、中央地点など、予め決められた任意の地点によって構成することができる。

【0010】

また、道路区間においては、開始地点に信号機が存在しても良いし、信号機が存在しなくても良いが、終了地点には信号機が存在する。すなわち、道路区間の終了地点に信号機が存在する場合、道路区間の旅行時間は信号機の現示によって変化し得るため、少なくとも終了地点に信号機が存在する道路区間がサンプルの取得対象の区間となる。

【0011】

特徴分布特定手段は、複数のサンプルが示す旅行時間の時系列の分布に基づいて信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定する。すなわち、信号機においては、進入許可を示す現示と進入禁止を示す現示とが所定の周期で切り替えられるため、当該所定の周期に応じて旅行時間が変動する。そして、信号機の現示が進入許可を示す場合の旅行時間は渋滞等の例外を除けば統計的に一定の旅行時間となり、信号機の現示が進入禁止を示す場合の旅行時間は当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間となる。さらに、信号機の現示が進入許可から進入禁止に変化した直後に道路区間内で停止した車両での旅行時間は、信号機の現示が進入禁止となってからある程度時間が経過した後に道路区間に進入した車両での旅行時間よりも長くなる。

【0012】

従って、旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。そこで、このような分布の一部または全部を特徴分布とすれば、信号機の現示の変化に対応した分布を特徴分布として特定することが可能である。

【0013】

信号周期取得手段は、特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得することができればよい。すなわち、旅行時間の時系列の分布において複数回特徴分布が出現する状態が観察された場合に、特徴分布が出現する最短の周期を特徴分布が出現する周期とすれば、当該周期を信号機の現示が変化する周期と見なすことが可能である。

【0014】

さらに、特徴分布を特定するための具体的な構成例として、時系列の分布上で隣接する２個のサンプル間の旅行時間の差異が信号機の現示の変化に対応した差異である場合の旅行時間の時系列の振る舞いを特徴分布として特定する構成を採用しても良い。例えば、複数のサンプルから第１サンプルと当該第１サンプルが示す時刻より後の最も近い時刻を示す第２サンプルとを選択し、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合、第１サンプルと第２サンプルとを含む分布を特徴分布として特定する構成を採用しても良い。

【0015】

すなわち、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルにおいて、早い時刻を示すサンプルが信号機の現示が進入許可である状態で道路区間を通過した車両に関するサンプルであり、遅い時刻を示すサンプルが信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間中で停止した後に信号機の現示が進入許可になることに伴って道路区間を退出した車両に関するサンプルである場合、両者の旅行時間は大きく変化する。そこで、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合には、第１サンプルと第２サンプルとを含む分布が、信号機の現示の変化に対応した特徴分布であると見なすことができる。

【0016】

なお、第１閾値は、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合に、両サンプルにおける旅行時間の変化が信号機の現示が異なることによって生じたと見なすことができる程度の値に設定されていればよい。従って、例えば、周期を解析する対象となる信号機の全てにおいて想定される進入禁止の現示の周期のうち、最も短い周期が当該第１閾値よりも長くなるように設定する構成等を採用可能である。

【0017】

さらに、特徴分布を特定するための具体的な構成例として、信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間内で停止していた車両における旅行時間の時系列の振る舞いを特徴分布として特定する構成を採用しても良い。例えば、複数のサンプルの中に、第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内の時刻を示し、かつ、第２サンプルが示す時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる第２閾値よりも小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、第１サンプルと第２サンプルと所定期間内のサンプルとを含む分布を特徴分布として特定する構成を採用しても良い。

【0018】

すなわち、旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、上述のように、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。さらに、道路区間で異常な加速をせず、通常、あり得る速度で走行する限り、徐々に旅行時間が短くなる時間帯において、所定の旅行時間の変化傾向から逸脱して旅行時間が短くなることはない。そこで、第２サンプルが示す時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる第２閾値を定義し、複数のサンプルから、第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内の時刻を示すサンプルを抽出する。さらに、抽出されたサンプルが示す旅行時間が第２閾値よりも小さい場合には、第１サンプルと第２サンプルと所定期間内のサンプルとを含む分布が、信号機の現示の変化に対応した特徴分布であると見なすことができる。

【0019】

なお、第２閾値は、当該第２閾値よりも小さい旅行時間で道路区間を走行することが現実的にはあり得ないと判断できるように予め設定されていればよい。従って、例えば、信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間で停止した車両において、通常想定し得る範囲の加速度よりも大きい加速度で加速して道路区間を走行した場合の旅行時間を時系列の分布上で想定し、当該旅行時間を予め時刻毎に特定して第２閾値とする構成等を採用可能である。むろん、ここでは、信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間で停止した車両について、現実的にあり得る範囲の加減速度で走行をして道路区間を通過した場合の旅行時間と現実的にあり得ない範囲の加減速度で走行をして道路区間を通過した場合の旅行時間とを区別することができればよい。従って、第２閾値に対するマージンとなる第３閾値を定義しておき、第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、第２閾値よりも小さい旅行時間を示すサンプルが存在しないと判定する構成であっても良い。この場合、第３閾値は、第２閾値と旅行時間との差分が当該第３閾値を超えることによって旅行時間の変化傾向から逸脱していることを判定できるように設定することができればよく、予め設定されればよい。

【0020】

さらに、第２閾値が、第１時刻における第２閾値と第１時刻よりも後の第２時刻における第２閾値との差分の大きさが第１時刻から第２時刻までの期間の長さと等しくなるように定義されていても良い。すなわち、旅行時間の時系列の分布においては、信号機の現示が進入禁止となることに起因して、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。従って、当該旅行時間の変化は信号機の現示が進入禁止となっている期間に対応している。

【0021】

具体的には、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルにおいて早い時刻を示すサンプルが、信号機の現示が進入許可の状態で道路区間を通過した車両の旅行時間を示し、遅い時刻を示すサンプルが、信号機の現示が進入許可から進入禁止に変化することによって道路区間内で停止し、信号機の現示が再度進入許可となった直後に道路区間を通過した車両の旅行時間を示すことを想定する。この場合、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルが示す旅行時間において、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化する際の変化幅が最大となり、かつ、当該変化幅は信号機の現示が進入禁止となっている期間に等しい。

【0022】

一方、このように旅行時間の変化が最大幅となった時刻から信号機の現示が進入禁止である期間が経過する以前の時刻において、旅行時間は上述の一定の旅行時間よりも長く、信号機の現示が進入禁止である期間が経過した後に再び旅行時間が一定となる。従って、旅行時間が一定の旅行時間よりも長くなっている期間も信号機の現示が進入禁止となっている期間に等しい。すなわち、旅行時間の時系列の分布が連続的であると想定した場合、一定の値で推移する旅行時間が、ある時刻において、信号機の現示が進入禁止となっている期間と同等の変化幅だけ大きくなり、信号機の現示が進入禁止となっている期間だけ費やして徐々に旅行時間が短くなって一定の旅行時間に戻る。そこで、第１時刻における第２閾値と第１時刻よりも後の第２時刻における第２閾値との差分の大きさが第１時刻から第２時刻までの期間の長さと等しくなるように第２閾値を定義しておけば、旅行時間の変化傾向に追従した閾値を定義することができる。

【0023】

さらに、旅行時間の時系列の分布を補正し、補正後の分布を解析することによって特徴分布の周期を特定する構成を採用しても良い。例えば、旅行時間の時系列の分布に基づいて複数の特徴分布が特定された場合、最も短い期間内に存在する２個の特徴分布同士の出現間隔を取得し、複数のサンプルを基準の時刻より前の時刻を示すサンプルと基準の時刻以後の時刻を示すサンプルとに分類するとともに、一方の分類に属するサンプルが示す時刻が、他方の分類に属するサンプルが示す時刻が属する時間帯に含まれるように前記出現間隔の整数倍だけシフトさせ、シフト後の旅行時間の時系列の分布に新たに特徴分布が生成された場合に、当該特徴分布を特徴分布として特定する構成としても良い。

【0024】

すなわち、信号機の現示が変化することによって特徴分布が出現し、当該信号機の現示の変化が周期的である場合、信号機の現示が変化する周期の整数倍だけ時刻をシフトしても旅行時間の時系列の分布に現れる特徴は変動しない。そして、旅行時間の分布に基づいて特定された複数の特徴分布のうち、最も短い期間内に存在する２個の特徴分布に着目するとこれらの特徴分布の出現間隔は信号機の現示の変化の周期の整数倍となっている。そこで、基準の時刻を基準にしてサンプルを２つに分類し、一方の分類に含まれるサンプルの時刻を特徴分布の出現間隔の整数倍だけシフトさせると、シフト後の分布において単位期間内に含まれるサンプルの数は増加する。このため、シフト後の分布においては特徴分布をより容易に抽出可能になり、新たな特徴分布が特定される場合もある。この場合、新たな特徴分布を含めて特徴分布の周期を特定すればより正確に信号機の現示が変化する周期を取得することが可能である。むろん、サンプルの分類と時刻のシフトは、新たな特徴分布が生成されなくなるまで繰り返しても良い。

【0025】

なお、時刻のシフトは、サンプルが示す時刻に対して特徴分布の出現間隔の整数倍の値を増減させる補正を行うことによって実現される。また、基準の時刻は、サンプルを分類する際の基準となっていればよく、特徴分布に関連づけて基準の時刻を定義しても良い。例えば、旅行時間の分布に基づいて特定された複数の特徴分布のうち、最も短い期間内に存在する２個の特徴分布の開始時刻の一方を基準の時刻とする構成としても良い。この構成によれば、特徴分布の開始時刻を基準にして時刻をシフトすることができ、シフト後の分布の解析が容易になる。

【0026】

さらに、特徴分布を特定する際の構成として、特徴分布を構成するサンプルとして非現実的なサンプルが存在しない場合に特徴分布が出現したと見なす構成としても良い。例えば、上述の第２閾値を、所定期間内における旅行時間の時系列の分布の近似曲線によって定義しても良い。すなわち、複数のサンプルの中に、第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内の時刻を示し、かつ、所定期間内における分布の近似曲線が示す旅行時間よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、第１サンプルと第２サンプルと所定期間内のサンプルとを含む分布を特徴分布として特定する構成を採用可能である。

【0027】

上述のように、旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。当該徐々に旅行時間が短くなる変化を特徴的な変化ととらえた場合、通常想定し得る範囲の加速度よりも大きい加速度で加速して道路区間を走行しない限り、上述の特徴的な変化と比較して過度に旅行時間が小さくなることはない。

【0028】

従って、所定期間内における旅行時間の分布の近似曲線が上述の特徴的な変化であると見なして上述の第２閾値とし、当該第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、当該所定期間内のサンプルを含む分布を特徴分布と見なすことができる。この構成によれば、サンプル情報に基づいて第２閾値を動的に生成して特徴分布を特定することが可能である。

【0029】

さらに、本発明のように特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得する手法は、プログラムや方法としても適用可能である。また、以上のようなシステム、プログラム、方法は、単独の装置として実現される場合や、複数の装置によって実現される場合、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合が想定可能であり、各種の態様を含むものである。例えば、以上のような装置を備えたクライアントサーバシステムや方法、プログラムを提供することが可能である。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、システムを制御するプログラムの記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】信号周期解析システムを示す図である。

【図2】特徴分布におけるサンプルの振る舞いを示す図である。

【図3】信号周期解析処理を示すフローチャートである。

【図4】（４Ａ）〜（４Ｃ）は旅行時間の時系列の分布を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）信号周期解析システムの構成：
（２）信号周期解析処理：
（３）他の実施形態：

【0032】

（１）信号周期解析システムの構成：
図１は、本発明にかかる信号周期解析システムの構成を示す図である。信号周期解析システム１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０、記録媒体３０を備えており、記録媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することが可能である。本実施形態においては、このプログラムとして信号周期解析プログラム２１を実行可能である。また、信号周期解析システム１０は、通信部４０を備えている。当該通信部４０は、車両Ｃが備える通信装置と通信を行う回路を備えており、制御部２０は、通信部４０を介して当該通信装置が送信するサンプル情報を取得することができる。

【0033】

制御部２０は、信号周期解析プログラム２１を実行して当該通信部４０を利用しつつ道路区間の終了地点に存在する信号機において現示が変化する周期を特定する。このために、信号周期解析プログラム２１は、サンプル取得部２１ａと特徴分布特定部２１ｂと信号周期取得部２１ｃとを備えている。サンプル取得部２１ａは、終了地点に信号機が存在する道路区間を走行した車両の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルを取得する機能を制御部２０に実現させるプログラムモジュールである。

【0034】

本実施形態において、サンプルは道路区間における車両の旅行時間と時刻とを示す情報を含む情報単位であり、当該サンプルはサンプル情報として車両から送信される。図１においては、道路区間Ｒを通過する車両Ｃを模式的に示している。本実施形態において、車両Ｃはナビゲーション装置を備えており、当該ナビゲーション装置は、時刻を計測する計時装置と車両Ｃの現在位置検出装置と上述の通信装置を含んでいる。そして、車両Ｃにおいては、現在位置検出装置が任意の道路区間への進入と当該道路区間からの退出を検出し、計時装置が道路区間への進入時刻と道路区間からの退出時刻を特定する。

【0035】

さらに、ナビゲーション装置が任意の道路区間の退出時刻と進入時刻との差分を求めることによって旅行時間を特定し、当該旅行時間に対して道路区間を示す情報と当該道路区間への進入時刻を示す情報とを対応づけサンプル情報とし、通信装置によって送信する。図１においては、車両Ｃから送信されるサンプル情報Ｉに、道路区間Ｒ、旅行時間Ｔt、進入時刻Ｔeを示す情報が含まれることを示している。信号周期解析システム１０の制御部２０は、サンプル取得部２１ａの処理により通信部４０を制御して車両Ｃから送信されるサンプル情報を取得し、記録媒体３０に記録する（図１に示すサンプル情報３０ａ）。

【0036】

なお、本実施形態においては、一つの道路区間について複数個のサンプル（複数個の情報単位からなるサンプル情報）が取得されるが、サンプル情報の送信元の車両は一台であっても良いし複数台であっても良い。また、本実施形態においては、終了地点に信号機が存在する道路区間をサンプル情報の取得対象とするが、むろん道路区間の開始地点に信号機が存在しても良いし、信号機が存在しなくても良い。すなわち、道路区間の終了地点に信号機が存在する場合、道路区間の旅行時間は信号機の現示によって変化し得るため、少なくとも終了地点に信号機が存在する道路区間がサンプル情報の取得対象の区間となる。また、本実施形態におけるサンプル情報には道路区間への進入時刻が含まれている。そこで、本実施形態においては進入時刻に対する旅行時間の分布を旅行時間の時系列の分布と見なす構成となっている。

【0037】

特徴分布特定部２１ｂは、複数のサンプルが示す旅行時間の時系列の分布に基づいて信号機の現示の変化に対応した分布である特徴分布を特定する機能を制御部２０に実現させるプログラムモジュールである。すなわち、道路区間の両端に信号機が存在せず、走行の妨げとなる状況が道路区間内で発生していない場合、道路区間の旅行時間は、統計的に、当該道路区間の平均車速で走行した場合の所要時間と同等になり、一定の旅行時間となる。しかし、道路区間の終了地点に信号機が存在する場合、信号機の現示が交差点への進入禁止を示している場合には道路区間内で車両を停止させる必要があるため、道路区間の旅行時間は道路区間の平均車速で走行した場合の所要時間よりも長くなる。

【0038】

そして、信号機の現示は所定の周期で切り替えられるため、時刻毎の旅行時間の時系列の分布においては一定の旅行時間を示すサンプルと当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間を示すサンプルが周期的に現れる。図２は、旅行時間の時系列の分布の例を示している。すなわち、図２においては、道路区間への進入時刻Ｔeを横軸、旅行時間Ｔtを縦軸として複数のサンプルをグラフに黒丸でプロットしている。

【0039】

信号機の現示が進入許可を示す場合、車両は道路区間で停止することなく通過することができるため、旅行時間は、渋滞等の例外を除けば統計的に一定となる。図２においては、当該統計的に特定される一定の旅行時間をＴtcとして示している。一方、信号機の現示が進入禁止を示す場合、車両は道路区間で停止する必要があるため、旅行時間は当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間となる。さらに、信号機の現示が進入許可から進入禁止に変化した直後に道路区間内で停止した車両での旅行時間は、信号機の現示が進入禁止となってからある程度時間が経過した後に道路区間に進入した車両での旅行時間よりも長くなる。

【0040】

従って、旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。図２においては、破線の矢印で示す期間Ｔpに含まれるサンプルが示す旅行時間Ｔtが一定の旅行時間Ｔtcよりも長くなっており、かつ、時間の経過とともに徐々に旅行時間が短くなり、期間Ｔpよりも後には再び旅行時間が一定の旅行時間Ｔtcとなる。そこで、本実施形態において制御部２０は、特徴分布特定部２１ｂの処理により、サンプル情報３０ａを参照し、旅行時間の時系列の分布上で信号機の現示の変化に対応して現れる分布を特徴分布として特定する。特徴分布を特定するための詳細な処理については後述する。

【0041】

信号周期取得部２１ｃは、特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得する機能を制御部２０に実現させるプログラムモジュールである。すなわち、制御部２０は、旅行時間の時系列の分布において複数回特徴分布が出現する状態が観察された場合に、特徴分布が出現する最短の周期を特徴分布が出現する周期とし、当該周期を信号機の現示が変化する周期と見なす。信号機の現示が変化する周期が特定されると、制御部２０は、当該周期を信号周期情報３０ｂとして記録媒体３０に記録する。

【0042】

以上のようにして特定された周期は、種々の目的に利用することが可能である。例えば、信号機の現示の周期に応じて当該信号機が終了地点に存在する道路区間の走行困難性を示すコスト情報を生成可能である。なお、本実施形態においては、信号機の現示がある状態となった後、当該ある状態から他の状態に変化し、再び当該ある状態に戻るまでの期間を信号機の現示が変化する周期と見なしている。例えば、信号機の現示が青信号となった時刻から、赤信号を経て再び青信号となる時刻までの期間が信号機の現示が変化する周期である。

【0043】

一般に、時刻毎の旅行時間の分布を示す時系列の分布において、サンプル数が多いと信号機の現示の変化の周期に対応したサンプルの振る舞いを明確に観察することができるが、サンプル数が少ないと信号機の現示の変化の周期に対応したサンプルの振る舞いを明確に観察することは困難になる。しかし、信号機の現示の変化に対応した特徴分布（分布の形状等）が予め分かっていれば、サンプル数が少なくても当該特徴分布が出現しているか否かを判定することは可能である。そして、本実施形態においては、旅行時間の時系列の分布において、予め決められた特徴分布が形成されている場合に特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得する構成となっている。従って、サンプル数が少ない状態においても信号の現示が変化する周期を特定することが可能である。

【0044】

（２）信号周期解析処理：
次に、本実施形態にかかる信号周期解析処理を詳細に説明する。制御部２０は、サンプル取得部２１ａの処理により、通信部４０に対するサンプル情報の送信がなされることを常に監視している。車両Ｃからサンプル情報が送信されると、制御部２０は、通信部４０を介して当該サンプル情報を取得し、記録媒体３０にサンプル情報３０ａを記録する。

【0045】

このように、サンプル取得部２１ａによって制御部２０がサンプル情報３０ａを蓄積する処理を実行する状況と並行して、制御部２０は、図３に示す信号周期解析処理を実行する。当該信号周期解析処理は所定の期間毎に実行される。当該信号周期解析処理において、まず制御部２０は、特徴分布特定部２１ｂの処理により、特徴分布を特定する（ステップＳ１０５）。なお、このとき制御部２０は、サンプル情報３０ａを道路区間毎の情報に分類し、道路区間毎のサンプルを解析して特徴分布を特定する。

【0046】

本実施形態において制御部２０は、図２に示すような特徴分布を特定するため、時系列の分布上で隣接する２個のサンプル間の旅行時間の差異が信号機の現示の変化に対応した差異である場合の旅行時間の時系列の振る舞いに基づいて特徴分布を特定する。さらに、制御部２０は、信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間内で停止していた車両における旅行時間の時系列の振る舞いに基づいて特徴分布を特定する。具体的には、特徴分布が有する以下の特徴が旅行時間の時系列の分布上で観察された場合の特徴分布であると見なす。
特徴１）特定の時刻を境にして旅行時間が第１閾値以上変化する
特徴２）旅行時間が第１閾値以上変化した後の所定期間内において、時間の経過とともに小さくなる第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間が出現しない

【0047】

特徴１について制御部２０は、以下の処理を行う。まず制御部２０は、ある道路区間の旅行時間を時刻毎に示す複数のサンプルから第１サンプルと当該第１サンプルが示す時刻より後の最も近い時刻を示す第２サンプルとを選択する。そして、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合、旅行時間の時系列の分布上に特徴１が観察されると見なす。

【0048】

すなわち、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルにおいて、早い時刻を示すサンプルが信号機の現示が進入許可である状態で道路区間を通過した車両に関するサンプルであり、遅い時刻を示すサンプルが信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間中で停止した後に信号機の現示が進入許可になることに伴って道路区間を退出した車両に関するサンプルである場合、両者の旅行時間は大きく変化する。そこで、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合には、第１サンプルと第２サンプルとを含む分布が、特徴１を備える分布であると見なすことができる。

【0049】

なお、第１閾値は、第１サンプルが示す旅行時間よりも第２サンプルが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きい場合に、両サンプルにおける旅行時間の変化が信号機の現示が異なることによって生じたと見なすことができる程度の値に設定されていればよい。本実施形態においては、周期を解析する対象となる信号機の全てにおいて想定される進入禁止の現示の期間のうち、最も短い期間が当該第１閾値よりも長くなるように設定されている。なお、制御部２０は、第１サンプルと第２サンプルとを選択して旅行時間の差分を第１閾値と比較した後、第２サンプルとされていたサンプルを第１サンプルと見なすとともに新たに第２サンプルを選択して時刻を第１閾値と比較する処理を繰り返し、処理対象の道路区間についてＮ個のサンプルが存在する場合、Ｎ−１個のサンプルが第１サンプルに選択されるまで当該繰り返しを実行する。この結果、分布によっては、特徴１が複数箇所で観察され得る状態となる。

【0050】

図４Ａは、道路区間への進入時刻Ｔeを横軸、旅行時間Ｔtを縦軸としてある道路区間の旅行時間の時系列の分布の例を示した図である。同図４Ａにおいては、第１閾値の大きさをＴh₁として示している。本例において、サンプルＳaが第１サンプルとして選択された場合、サンプルＳbが第２サンプルとなる。そして、サンプルＳaが示す旅行時間とサンプルＳbが示す旅行時間との差分は第１閾値Ｔh₁以上であるため、サンプルＳaおよびサンプルＳbの分布は特徴１として観察されることになる。

【0051】

一方、サンプルＳbが第１サンプルとして選択された場合、サンプルＳcが第２サンプルとなり、サンプルＳbが示す旅行時間とサンプルＳcが示す旅行時間との差分は第１閾値Ｔh₁よりも小さいため、サンプルＳbおよびサンプルＳcの分布は特徴１として観察されない。以上の判定が繰り返されると、図４Ａにおいては、サンプルＳdおよびサンプルＳeの分布が特徴１として観察される。なお、旅行時間の時系列の分布上で特徴１を観察する際に、サンプルの時刻の差分が所定間隔以下である２個のサンプルのみを第１，第２サンプルとし、差分が所定間隔よりも大きい２個のサンプルは判定対象外としても良い。この構成によれば、より正確に特徴分布を特定することができる。

【0052】

特徴２について制御部２０は、以下の処理を行う、すなわち、制御部２０は、特徴１が観察された際に第２サンプルとされていたサンプルを特定し、複数のサンプルから、第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内の時刻を示すサンプルを抽出する。そして、制御部２０は、抽出されたサンプルの中に、第２サンプルが示す時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなる第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、第１サンプルと第２サンプルと所定期間内のサンプルとを含む分布を特徴分布として特定する、

【0053】

すなわち、旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、上述のように、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。さらに、道路区間で異常な加速をせず、通常、あり得る速度で走行する限りにおいて、徐々に旅行時間が短くなる時間帯において、所定の旅行時間の変化傾向から逸脱して旅行時間が短くなることはない。そこで、当該旅行時間の変化傾向と見なすことができる第２閾値を定義しておき、当該第２閾値と旅行時間との差分が第３閾値を超える場合に旅行時間の変化傾向から逸脱していると見なすことができるように第３閾値を定義しておく。そして、制御部２０にて、第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内の時刻を示すサンプルであって、第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しないと判定される場合には、当該所定期間内の時刻を示すサンプルを含む分布が特徴２を備える分布であると見なすことができる。

【0054】

なお、第２閾値は、当該第２閾値よりも第３閾値以上短い旅行時間で道路区間を走行することが現実的にはあり得ないと判断できるように予め設定されていればよい。従って、例えば、信号機の現示が進入禁止であることによって道路区間で停止した車両において、通常想定し得る範囲の加速度よりも大きい加速度で加速して道路区間を走行した場合の旅行時間を時系列の分布上で想定し、当該旅行時間を予め時刻毎に特定して第２閾値とする構成等を採用可能である。また、上述の所定期間は、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となるまでの期間として想定し得る最長の期間として予め決められた期間である。

【0055】

図４Ａにおいては、サンプルＳaを第１サンプル、サンプルＳbを第２サンプルとすることによって特徴１が観察され、サンプルＳdを第１サンプル、サンプルＳeを第２サンプルとすることによって特徴１が観察される。そこで、図４Ａに示す例において制御部２０は、第２サンプルとしてのサンプルＳbが示す時刻Ｔb₁において最大値となり時間の経過とともに小さくなる第２閾値Ｔh₂₁と、第２サンプルとしてのサンプルＳeが示す時刻Ｔb₂において最大値となり時間の経過とともに小さくなる第２閾値Ｔh₂₂とを一点鎖線のように定義する。

【0056】

また、図４Ａにおいては、第３閾値の大きさをＴh₃として示し、所定期間をＴaとして示している。この例において制御部２０は、所定期間Ｔa内の時刻を示すサンプルとして、サンプルＳcおよびサンプルＳfを抽出する。制御部２０は、各サンプルＳc，Ｓfが示す旅行時間が第２閾値よりも第３閾値以上小さいか否かを判定するが、図４Ａに示す例においてサンプルＳc，Ｓfが示す旅行時間はいずれも第２閾値付近であり、各サンプルＳc，Ｓfが示す時刻において、各サンプルＳc，Ｓfが示す旅行時間が第２閾値よりも第３閾値以上小さいとは判定されない。従って、サンプルＳcを含む分布およびサンプルＳfを含む分布が特徴２を備えると判定される。

【0057】

以上の処理により、特徴１、特徴２の双方が観察された場合、制御部２０は、特徴１、特徴２の双方が観察された分布を特徴分布であると見なす。例えば、図４Ａに示す例において、サンプルＳa，Ｓb，Ｓcを含む分布が特徴分布であると判定され、サンプルＳd，Ｓe，Ｓfを含む分布が特徴分布であると判定される。

【0058】

なお、第２閾値は、第２サンプルが示す時刻からの経過時間が長くなるほど小さくなるように設定されていればよいが、本実施形態においては、第１時刻における第２閾値と第１時刻よりも後の第２時刻における第２閾値との差分の大きさが第１時刻から第２時刻までの期間の長さと等しくなるように定義されている。すなわち、旅行時間の時系列の分布においては、信号機の現示が進入禁止となることに起因して、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。従って、当該旅行時間の変化は信号機の現示が進入禁止となっている期間に対応している。

【0059】

具体的には、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルにおいて早い時刻を示すサンプルが、信号機の現示が進入許可の状態で道路区間を通過した車両の旅行時間を示し、遅い時刻を示すサンプルが、信号機の現示が進入許可から進入禁止に変化することによって道路区間内で停止し、信号機の現示が再度進入許可となった直後に道路区間を通過した車両の旅行時間を示すことを想定する。この場合、時系列の分布上で隣接する２個のサンプルが示す旅行時間において、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化する際の変化幅が最大となり、かつ、当該変化幅は信号機の現示が進入禁止となっている期間に等しい。

【0060】

一方、このように旅行時間の変化が最大幅となった時刻から信号機の現示が進入禁止である期間が経過する以前の時刻においては、上述の一定の旅行時間よりも長く、信号機の現示が進入禁止である期間が経過した後に再び旅行時間が一定となる。従って、旅行時間が一定の旅行時間よりも長くなっている期間も信号機の現示が進入禁止となっている期間に等しい。すなわち、旅行時間の時系列の分布が連続的であると想定した場合、一定の値で推移する旅行時間が、ある時刻において、信号機の現示が進入禁止となっている期間と同等の変化幅だけ大きくなり、信号機の現示が進入禁止となっている期間だけ費やして徐々に旅行時間が短くなって一定の旅行時間に戻る。

【0061】

例えば、図２に示す例において旅行時間の変化幅の最大値Ｔmaxと期間Ｔpとはともに、信号機の現示が進入禁止となっている期間に等しい。そこで、本実施形態においては、第１時刻における第２閾値と第１時刻よりも後の第２時刻における第２閾値との差分の大きさが第１時刻から第２時刻までの期間の長さと等しくなるように第２閾値を定義し、旅行時間の変化傾向に追従した閾値を定義するように構成している。例えば、図４Ａに示す例において、時刻Ｔb₁における第２閾値Ｔtbと時刻Ｔb₁よりも後の時刻Ｔc₁における第２閾値Ｔtcとの差分の大きさΔＴが時刻Ｔb₁から時刻Ｔc₁までの期間の長さＴaと等しくなるように第２閾値Ｔh₂₁が定義されている。なお、図４Ａに一点鎖線で示すように、第２閾値Ｔh₂₁，Ｔh₂₂は時間の経過とともに小さくなり、第３閾値Ｔh₃は一定値であるため、「第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない」ことと、図４Ａにて二点鎖線で示す領域Ａ内の旅行時間を示すサンプルが存在しないこととは等価である。従って、制御部２０においては、予め決められた二等辺三角形の領域Ａ内の旅行時間を示すサンプルが存在するか否かを判定する構成であっても良い。

【0062】

以上の処理により、ステップＳ１０５にて特徴分布を特定すると、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特徴分布を２カ所で特定したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０にて、特徴分布を２カ所で特定したと判定されない場合、特徴分布が出現する周期を特定できないため信号周期解析処理を終了する。

【0063】

一方、ステップＳ１１０にて、特徴分布を２カ所で特定したと判定された場合、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特徴分布が出現する最短の周期を特定する（ステップＳ１１５）。すなわち、制御部２０は、特徴分布に基づいて特徴分布の開始時刻を特定し、開始時刻の差分の中で最も短い差分に相当する期間を最短の周期として特定する。なお、特徴分布の開始時刻は、特徴分布の出現周期を特定するための基準となる時刻であればよく、例えば、上述の第１サンプルが示す時刻であっても良いし、第２サンプルが示す時刻であってもよいし、第１サンプルが示す時刻と第２サンプルが示す時刻との間の時刻であっても良い。図４Ａにおいては、第１サンプルが示す時刻と第２サンプルが示す時刻との中間の時刻を開始時刻Ｔs₁，Ｔs₂とし、特徴分布が出現する最短の周期をＣ₁として示している。

【0064】

本実施形態において制御部２０は、旅行時間の時系列の分布を補正し、補正後の分布を解析することによって新たに特徴分布を特定できた場合には新たに特定された特徴分布を含めて特徴分布の周期を特定する。このため、まず、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、旅行時間の時系列の分布をシフトする（ステップＳ１２０）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ１１５にて特定された最短の周期を構成する２個の特徴分布の開始時刻のうち、遅い方の開始時刻を基準の時刻とし、複数のサンプルを当該基準の時刻より前の時刻を示すサンプルと基準の時刻以後の時刻を示すサンプルとに分類する。そして、制御部２０は、一方の分類に属するサンプルが示す時刻が、他方の分類に属するサンプルが示す時刻が属する時間帯に含まれるように特徴分布の最短の周期の整数倍だけシフトさせる。なお、図４Ｂは、図４Ａに示す例において時刻Ｔs₂を基準の時刻とし、時刻Ｔs₂以後の時刻を示すサンプルについて最短の周期Ｃ₁（周期の１倍に相当）だけ時刻を前方にシフトさせた場合の例を示している。

【0065】

次に、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成するか否かを判定する（ステップＳ１２５）。すなわち、制御部２０は、特定済の特徴分布がシフト後においても依然として上述の特徴１および特徴２を兼ね備えているか否かを判定する。例えば、図４Ｂに示す例において、サンプルＳa，Ｓb，Ｓcによって構成される特徴分布が存在する時間帯にサンプルＳfがシフトされた状態においてサンプルＳa，Ｓb，Ｓc，Ｓfによって依然として特徴分布が構成されるか否かを判定する。

【0066】

図４Ｂに示す例においては、サンプルＳaが示す旅行時間よりもサンプルＳbが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きいため、サンプルＳa，Ｓb，Ｓc，Ｓfによって構成される分布は特徴１を有している。さらに、サンプルＳb，Ｓc，Ｓfが示す旅行時間のいずれにおいても、サンプルが示す旅行時間は第２閾値Ｔh₂₁とほぼ同値であり、サンプルＳbが示す時刻Ｔb₁以後において時間の経過とともに小さくなる第２閾値Ｔh₂₁よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルは存在しない。従って、シフト後のサンプルＳa，Ｓb，Ｓc，Ｓfによって依然として特徴分布が構成されると判定される。

【0067】

特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成すると、ステップＳ１２５において判定されない場合、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特定済の特徴分布の最短周期を信号周期として特定する（ステップＳ１５５）。すなわち、制御部２０は、ステップＳ１０５にて特定された特徴分布の最短周期を信号の現示が変化する周期とし、当該周期を示す信号周期情報３０ｂを記録媒体３０に記録する。

【0068】

一方、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成すると、ステップＳ１２５において判定された場合、制御部２０は、特徴分布特定部２１ｂの処理により、シフト後の分布に基づいて特徴分布を特定する（ステップＳ１３０）。すなわち、制御部２０は、シフト後の旅行時間の時系列の分布に基づいて上述の特徴１および特徴２を備える分布を特定する。なお、ここでは、既に特定済の特徴分布を除いた部分にて特徴分布を特定するための処理が行われる。従って、ステップＳ１３０にて特徴分布が特定された場合には、旅行時間の時系列の分布をシフトさせた分布において、ステップＳ１０５にて特定された特徴分布以外に新たに特徴分布が特定されたことになる。

【0069】

図４Ｂに示すシフト後の例においては、サンプルＳgを第１サンプル、サンプルＳhを第２サンプルと見なした場合に、特徴１が観察される。すなわち、サンプルＳgが示す旅行時間よりもサンプルＳhが示す旅行時間の方が第１閾値以上大きいため、制御部２０はサンプルＳgおよびサンプルＳhが特徴１を備えているとみなす。さらに、サンプルＳh，Ｓi，Ｓjが示す旅行時間のいずれにおいても、サンプルが示す旅行時間は第２閾値Ｔh₂₃とほぼ同値であり、サンプルＳhが示す時刻Ｔb₃以後において時間の経過とともに小さくなる第２閾値Ｔh₂₃よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルは存在しない。従って、シフト後のサンプルＳh，Ｓi，Ｓjによって新たに特徴分布が構成されると判定される。

【0070】

制御部２０は、ステップＳ１３０の処理によって、新たな特徴分布が特定されたか否かを判定し（ステップＳ１３５）、新たな特徴分布が特定されたと判定されない場合にはステップＳ１５５を実行する。すなわち、ステップＳ１０５にて特定された特徴分布の最短周期を信号の現示が変化する周期とし、当該周期を示す信号周期情報３０ｂを記録媒体３０に記録する。

【0071】

一方、新たな特徴分布が特定されたとステップＳ１３５において判定された場合、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特徴分布が出現する最短の周期を特定する（ステップＳ１４０）。すなわち、ステップＳ１１５と同様の処理により、特徴分布の開始時刻の差分の中で最も短い差分に相当する期間を最短の周期として特定する。図４Ｂにおいては、特徴分布の開始時刻をＴs₁，Ｔs₃とし、特徴分布が出現する最短の周期をＣ₂として示している。

【0072】

次に、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、旅行時間の時系列の分布をシフトする（ステップＳ１４５）。すなわち、ステップＳ１４０にて特定された最短の周期を構成する２個の特徴分布の開始時刻のうち、遅い方の開始時刻を基準の時刻とし、複数のサンプルを当該基準の時刻より前の時刻を示すサンプルと基準の時刻以後の時刻を示すサンプルとに分類する。そして、制御部２０は、一方の分類に属するサンプルが示す時刻が、他方の分類に属するサンプルが示す時刻が属する時間帯に含まれるように特徴分布の最短の周期の整数倍だけシフトさせる。なお、図４Ｃは、図４Ｂに示す例において時刻Ｔs₃を基準の時刻とし、時刻Ｔs₃以後の時刻を示すサンプルについて最短の周期Ｃ₂（周期の１倍に相当）だけ時刻を前方にシフトさせた場合の例を示している。

【0073】

次に、制御部２０は、信号周期取得部２１ｃの処理により、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成するか否かを判定する（ステップＳ１５０）。すなわち、制御部２０は、特定済の特徴分布がシフト後においても依然として上述の特徴１および特徴２を兼ね備えているか否かを判定する。図４Ｃにおいては、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成している場合の例を示している。

【0074】

ステップＳ１５０において、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成すると判定された場合、制御部２０は、ステップＳ１３０以降の処理を繰り返す。すなわち、新たな特徴分布が特定されない状態となるか、新たな特徴分布が特定されるものの既存の特徴分布が特徴分布でなくなる状態となるまでシフトを繰り返す。そして、ステップＳ１３０以降を繰り返す過程において、ステップＳ１３５にて新たな特徴分布が特定されたと判定されない場合、制御部２０は、ステップＳ１５５において、特定済の特徴分布の最短周期を信号周期として特定する。また、ステップＳ１５０において、特定済の特徴分布がシフト後においても特徴分布を構成すると判定されない場合も、ステップＳ１５５において、特定済の特徴分布の最短周期を信号周期として特定する。なお、ステップＳ１３５およびステップＳ１５０の判定を経てステップＳ１５５が実行される場合、制御部２０は、ステップＳ１４０にて特定された最短の周期のうち、最も短い周期を信号周期として特定する。

【0075】

（３）他の実施形態：
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、特徴分布が出現する周期を信号機の現示が変化する周期として取得する限りにおいて、他にも種々の実施形態を採用可能である。

【0076】

例えば、サンプルは無線通信に限らず、有線通信によって取得しても良いし、予め他の装置にて収集したサンプル情報を記録媒体に記録しておき、当該記録媒体に記録されたサンプル情報を取得する構成であっても良い。また、特徴分布は旅行時間の時系列の分布において特定されていればよく、旅行時間に対応づけられる時刻は、車両が道路区間を走行した時刻を示すように定義されればよい。従って、車両が道路区間に含まれる基準地点を通過した時刻を旅行時間に対応づける構成であればよく、基準地点は上述のような道路区間の開始地点に限定されず、道路区間の終了地点や中央地点など、予め決められた任意の地点によって構成することができる。

【0077】

さらに、旅行時間の時系列の分布において特徴１あるいは特徴２のいずれかが観察された場合にそのサンプルを特徴分布とみなす構成であってもよいし、さらに他の特徴が観察された場合にそのサンプルを特徴分布と見なす構成であっても良い。他の特徴としては、例えば、上述の第１サンプルが示す時刻と上述の第２サンプルが示す時刻との差分が所定の関係になっていることが挙げられる。例えば、上述のように第１，第２サンプルが示す時刻の差分が所定間隔以下であるという特徴を特徴分布と見なす条件に追加しても良い。当該条件は、旅行時間に対応づけられる時刻が道路区間への進入時刻である場合に追加され得る条件である。旅行時間に対応づけられる時刻が道路区間からの退出時刻である場合には、第１，第２サンプルが示す時刻の差分が所定間隔以上であるという特徴を特徴分布と見なす条件に追加すればよい。むろん、両者において所定間隔は異なった期間であってよい。

【0078】

さらに、第２閾値は、少なくとも第２サンプルが示す時刻以後の所定期間内において定義されていればよく、当該所定期間より早い時刻あるいは遅い時刻に渡って第２閾値が定義されていても良い。例えば、第２閾値が第１サンプルが示す時刻や第１サンプルが示す時刻と第２サンプルが示す時刻との間の時刻以後の時刻において定義されていても良い。

【0079】

さらに、旅行時間の時系列の分布をシフトさせるための手順は、上述の図３に示す手順に限定されない。例えば、上述の手順のように、サンプル情報がある程度蓄積された後に旅行時間の時系列の分布をシフトさせるのではなく、サンプル情報を収集する処理とシフトとを同時に行っても良い。すなわち、複数のサンプルが示す旅行時間の時系列の分布に基づいて特徴分布が特定され、特徴分布の最短周期が特定された後に収集されるサンプルが示す時刻については、常に当該最短周期の整数倍のシフトを行うこととする。そして、当該シフトを行った後に生成される分布で新たに特徴分布が特定された場合には、さらに特徴分布の最短周期を特定してシフトを行う構成とする。この構成によれば、サンプル情報の収集とシフトおよび信号周期の解析とを並行して実行することが可能である。むろん、特徴分布の最短周期はシフト量を特定する指標とするのみではなく、シフト先の期間を特定するための指標となっても良い。例えば、時系列の分布において、最短周期と同じ長さの期間となるように期間の開始時刻と終了時刻とを特定し、当該開始時刻から終了時刻までの期間に時刻がシフトされるように、他の期間の時刻を示すサンプルにおいて時刻に対して最短周期の整数倍の値を加算あるいは減算する補正を行う。なお、開始時刻や終了時刻の一方は時間軸上で任意のタイミングに設定され得るが、最短周期を形成する特徴分布が現れた最初の時刻を開始時刻とし、次に特徴分布が現れた最初の時刻を終了時刻とする構成とすれば、最短周期内に新たな特徴分布が現れるか否かを容易に解析することが可能になる。

【0080】

さらに、特徴分布を特定する際の構成として、特徴分布を構成するサンプルとして非現実的なサンプルが存在しない場合に特徴分布が出現したと見なす構成としても良い。例えば、上述の第２閾値を、所定期間内における旅行時間の時系列の分布の近似曲線によって定義しても良い。旅行時間の時系列の分布において複数の旅行時間を観察すると、図２に示すように、旅行時間が一定の状態から当該一定の旅行時間よりも長い旅行時間に変化した後、徐々に旅行時間が短くなって再び旅行時間が一定の状態となる。

【0081】

すなわち、期間Ｔp内において、特定の変化傾向で旅行時間が短くなる。当該徐々に旅行時間が短くなる際の変化を特徴的な変化ととらえた場合、通常想定し得る範囲の加速度よりも大きい加速度で加速して道路区間を走行しない限り、上述の特徴的な変化と比較して過度に旅行時間が小さくなることはない。そこで、所定期間内における旅行時間の分布の近似曲線（直線を含む）が上述の特徴的な変化であると見なして上述の第２閾値とすれば、当該第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在しない場合に、当該所定期間内のサンプルを含む分布を特徴分布と見なすことができる。

【0082】

図２においては、期間Ｔp内における旅行時間を直線近似させた場合の直線を一点鎖線で示している。そこで、当該一点鎖線を第２閾値と見なした場合、期間Ｔp内の時刻であって第２閾値よりも第３閾値以上小さい旅行時間を示すサンプルが存在せず、上述の特徴１を備える分布が存在すれば当該分布を特徴分布と見なすことができる。この構成によれば、サンプル情報に基づいて第２閾値を動的に生成して特徴分布を特定することが可能である。なお、第２閾値は図２に示すように直線であることは必須ではなく、曲線を示す関数によって近似曲線を定義して第２閾値とする構成等を採用しても良い。

【符号の説明】

【0083】

１０…信号周期解析システム、２０…制御部、２１…信号周期解析プログラム、２１ａ…サンプル取得部、２１ｂ…特徴分布特定部、２１ｃ…信号周期取得部、３０…記録媒体、３０ａ…サンプル情報、３０ｂ…信号周期情報、４０…通信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】