JP2004264884A

JP2004264884A - Traffic information providing method, traffic information providing system and device

Info

Publication number: JP2004264884A
Application number: JP2003014802A
Authority: JP
Inventors: Michiaki Ikeda; 理映池田; Shinya Adachi; 晋哉足立
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2003-01-23
Filing date: 2003-01-23
Publication date: 2004-09-24

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a traffic information providing system allowing a receiving side to select the detail of information to be restored even when a transmitting side transmits speed information without being conscious of a communication environment or a receiving state and capable of transmitting the speed information without deviating it from driver's feeling of traffic congestion. <P>SOLUTION: The transmitting side 30 generates sampling data from speed information expressed by a function of a distance from a reference position on a road, applies DWT to the inverse of the data and provides obtained scaling coefficient and wavelet coefficient. The receiving side 60 applies IDWT to respective coefficients and converts the obtained values to inverses to restore the speed information. Even when the transmitting side provides the speed information without being conscious of a communication environment or a receiving state, the receiving side can restore rough speed information or detailed speed information in the range of received information and the restored speed information fully coincides with the degree of traffic congestion felt by a driver. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通情報の提供方法と、その方法を実施するシステム及び装置に関し、特に、交通流の速度情報を的確に提供できるようにするものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、カーナビなどに道路交通情報提供サービスを実施しているＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）は、道路交通情報を収集・編集し、ＦＭ多重放送やビーコンを通じて、渋滞情報や、所要時間を表す旅行時間情報などの交通混雑情報を伝送している（下記特許文献１参照）。
現行のＶＩＣＳ情報では、交通の現在情報を次のように表現している。
交通の混雑状況は、渋滞（一般道：≦１０ｋｍ／ｈ・高速道：≦２０ｋｍ／ｈ）、混雑（一般道：１０〜２０ｋｍ／ｈ・高速道：２０〜４０ｋｍ／ｈ）、閑散（一般道：≧２０ｋｍ／ｈ・高速道：≧４０ｋｍ／ｈ）の３段階に区分し、また、情報の未収集や車両感知機の故障などで情報収集ができない場合には「不明」と表示している。
渋滞状況を表す渋滞情報は、ＶＩＣＳリンク（ＶＩＣＳで用いられている位置情報識別子）全体が同一混雑状況の場合、
「ＶＩＣＳリンク番号＋状態（渋滞／混雑／閑散／不明）」
と表示され、また、リンク内の一部だけが渋滞しているときは、
「ＶＩＣＳリンク番号＋渋滞先頭距離（リンク始端からの距離）＋渋滞末尾距離（リンク始端からの距離）＋状態（渋滞）」
と表示される。この場合、渋滞がリンク始端から始まるときには、渋滞先頭距離が０ｘｆｆと表示される。また、リンク内に異なる混雑状態が共存する場合は、各混雑状況がこの方法でそれぞれ記述される。
また、各リンクの旅行時間を表すリンク旅行時間情報は、
「ＶＩＣＳリンク番号＋旅行時間」
と表示される。
また、交通状況の今後の変化傾向を表す予測情報として、「増加傾向／低減傾向／変化なし／不明」の４状態を表す増減傾向フラグが、現在情報に付して表示される。
【０００３】
ＶＩＣＳ交通情報は、リンク番号で道路を特定して交通情報を表示しており、この交通情報の受信側は、リンク番号に基づいて自己の地図における該当する道路の交通状況を把握している。しかし、送信側・受信側がリンク番号やノード番号を共有して地図上の位置を特定する方式は、道路の新設や変更がある度にリンク番号やノード番号を新設したり、修正したりする必要があり、それに伴い、各社のデジタル地図のデータも更新しなければならないため、そのメンテナンスに多大な社会的コストが掛かることになる。
こうした点を改善し、道路位置をＶＩＣＳリンク番号に依存せずに伝達できるようにするため、送信側が、道路形状の上に複数のノードを任意に設定して、このノードの位置をデータ列で表した「形状ベクトルデータ列」を伝送し、受信側が、その形状ベクトルデータ列を用いてマップマッチングを行い、デジタル地図上の道路を特定する方式も存在する（下記特許文献２）。
【０００４】
また、交通情報を次のように生成するシステムも提案されている。
まず、図２６（ａ）に示すように、距離Ｘｍの形状ベクトル（道路）を基準ノードから単位区画長の長さ（例：５０〜５００ｍ）で等間隔に区切って標本化し、図２６（ｂ）に示すように、各標本化点を通過する車両の平均速度を求める。図２６（ｂ）では、標本化点の間の距離量子化単位を表すコマの中に、求めた速度の値（状態量）を示している。
このシステムでは、このように道路に沿って変化する状態量を、交通情報として受信側に伝える。その際に伝送データ量を削減する必要があり、そのために、例えば、状態量を量子化し、統計予測値からの差分で表現して０近辺に偏在するデータに変換し、このデータを可変長符号化する。
【０００５】
あるいは、道路に沿って変化する交通情報の状態量（図２６（ｂ））を基準ノードからの距離の関数と見て、直交変換で周波数成分に変換し、各周波数成分の係数値を受信側に提供する。受信側は、逆変換を実施して交通情報の状態量を再生する。
この周波数成分への変換には、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）やＤＣＴ（離散コサイン変換）等の手法を用いることができる。例えば、フーリエ変換では、複素関数ｆで表した有限個の離散値（状態量）から、（数２１）（フーリエ変換）によりフーリエ係数Ｃ（ｋ）を得ることができる。
Ｃ（ｋ）＝（１／ｎ）Σｆ（ｊ）・ω−ｊｋ（ｋ＝０，１，２，‥，ｎ−１）
（Σはｊ＝０からｎ−１まで加算）（数２１）
逆に、Ｃ（ｋ）が与えられれば、（数２２）（逆フーリエ変換）により離散値（状態量）を得ることができる。
ｆ（ｊ）＝ΣＣ（ｋ）・ωｊｋ（ｊ＝０，１，２，‥，ｎ−１）
（Σはｋ＝０からｎ−１まで加算）（数２２）
交通情報の提供側は、交通情報の状態量（図２６（ｂ））を、（数２１）を用いてｎ（＝２^Ｎ）個の係数に変換し、この係数を量子化する。この量子化では、低周波の係数を１で除算し、高周波の係数ほど、大きい値で除算し、その商の小数点以下を四捨五入する。量子化後の値は可変長符号化で圧縮して送信する。この交通情報のデータ構造を図２７（ｂ）に示している。この交通情報と、図２７（ａ）に示す、対象道路の形状ベクトルデータ列情報とが受信側に伝送される。
この交通情報を受信した受信側は、係数を復号化・逆量子化した後、（数２２）を用いて交通情報の状態量を再生する。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−１９４１７号公報
【０００７】
【特許文献２】
ＷＯ０１／１８７６９Ａ１
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
この交通情報提供方法は、次のような課題を有している。
（１）交通情報の提供では、受信側で保持できるデータ量や、伝送データの容量に制限がある場合に、制限を超えたデータを単純にオーバーフローさせるのではなく、受信側において、重要度の低い情報は表示できなくても、重要度の高い情報は表示できるように、交通情報のデータの送り方を工夫する必要がある。
（２）交通情報として提供する交通混雑の指標には、「速度」「単位区間旅行時間」「渋滞度」等々が考えられるが、交通情報の受信側では、このうち、「速度」の情報が、交通混雑状況を表示する上でも、経路算出に利用する上でも、最も使いやすいものと考えられる。しかし、道路に沿って変化する交通状態量として「速度」の情報を送る場合は、受信側の受信容量や伝送路の伝送容量による制限を受けて、データ量削減のため、複数の状態量を平均化する処理が行われと、ドライバーの体感混雑度からずれた値になってしまう、という問題点がある。
【０００９】
例えば、１００ｋｍの区間のうち、９０ｋｍを１００ｋｍ／ｈで走行し、１０ｋｍを４ｋｍ／ｈで走行したとする。このときの所要時間は、３．４時間［＝（９０÷１００）＋（１０÷４）］であり、この区間の平均速度は２９．４ｋｍ／ｈ［＝１００÷３．４］となる。
一方、この区間の速度の値を単純に平滑化（平均化）すると、９０．４ｋｍ／ｈ［＝（１００×９０＋４×１０）÷（９０＋１０）］となる。この平均速度で１００ｋｍの区間を走行した場合の所要時間は、１．１１時間である。つまり、速度の値を単純に平均化すると、ドライバーの体感混雑度からずれた値になってしまう。
【００１０】
本発明は、こうした課題に応えるものであり、送信側が、交通情報としての速度情報を、通信環境や受信状態を意識せずに送信しても、受信側で、復元する情報の細かさを選択することができ、また、速度情報をドライバーの混雑実感から外れることなく、伝えることができる交通情報提供方法を提供し、また、その方法を実施するシステムと装置とを提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明の交通情報提供方法では、道路上の基準位置からの距離の関数で表した速度情報の逆数に離散ウェーブレット変換を施し、速度情報の逆数をスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換して提供するようにしている。
受信側は、スケーリング係数が受信できれば、ウェーブレット係数の一部しか受信できない場合でも、速度情報を近似的に復元することができる。離散ウェーブレット変換では、原データを平均化する形で近似が行われるが、本発明の交通情報提供方法では、速度情報の逆数（＝単位距離当たりの旅行時間を表す）を取ってウェーブレット変換を施しているため、算術平均が妥当性を持ち、ドライバーの体感する混雑度から外れない速度情報を再現できる。
【００１２】
また、本発明では、道路上の基準位置からの距離の関数で表した速度情報からサンプリングデータを生成し、このサンプリングデータの逆数に離散ウェーブレット変換を１回または複数回施して、速度情報の逆数をスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換して提供する交通情報提供装置と、交通情報提供装置から受信したスケーリング係数及びウェーブレット係数に逆離散ウェーブレット変換を１回または複数回施し、得られた値を逆数に変換して速度情報を復元する交通情報利用装置とにより交通情報提供システムを構成している。
このシステムでは、交通情報提供装置が、スケーリング係数とウェーブレット係数とを、通信環境や受信状況を意識せずに提供しても、受信側で、受信できた情報の範囲で粗い速度情報や詳細な速度情報を復元することが可能であり、また、復元した速度情報は、ドライバーが体感する混雑度とも良く一致している。
【００１３】
また、本発明では、交通情報提供装置に、収集された速度情報のデータから２のＮ乗個、または、２のＮ乗個の倍数のサンプリングデータを生成する交通情報変換手段と、サンプリングデータの逆数に離散ウェーブレット変換を１回または複数回施してスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換する交通情報符号化手段と、スケーリング係数をウェーブレット係数より先に送出し、ウェーブレット係数の中では、次数の高いウェーブレット係数を次数の低いウェーブレット係数よりも先に送出する交通情報送出手段とを設けている。
そのため、受信側では、スケーリング係数が受信できれば、ウェーブレット係数の一部しか受信できない場合でも、粗い分解能で表わした速度情報を復元することができる。
【００１４】
また、本発明では、交通情報利用装置に、交通情報提供装置から速度情報の対象道路を表す道路区間参照データと速度情報としてスケーリング係数とウェーブレット係数とを受信する交通情報受信手段と、道路区間参照データを用いて速度情報の対象道路を特定する対象道路判定手段と、スケーリング係数及びウェーブレット係数に逆離散ウェーブレット変換を１回または複数回施し、得られた値を逆数に変換して速度情報を復元する交通情報復号化手段とを設けている。
この装置では、受信情報から、速度情報の対象区間をマップマッチングなどで特定し、その速度情報を逆離散ウェーブレット変換及び逆数変換を実施して復元する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
＜離散ウェーブレット変換＞
本発明の交通情報提供方法では、送信側が、提供する速度情報（Ｖ）を逆数（１／Ｖ）に変換した後、離散ウェーブレット（Ｗａｖｅｌｅｔ）変換（ＤＷＴ）を施して圧縮し、送信する。受信側は、受信した速度情報を逆離散ウェーブレット変換（ＩＤＷＴ）で解凍し、その逆数への変換を行った後、表示または利用する。
ＤＷＴは、画像圧縮や音声圧縮に使用されているデータ圧縮方式である。ウェーブレット変換の一般式を図１に示している。
【００１６】
ウェーブレットとは、基本ウェーブレットと呼ばれる時間的にも周波数的にも限定した範囲だけに存在する関数Ψ（ｔ）に対して、時間軸上でａ倍する操作（スケール変換）や、時間的にｂだけ横にずらす操作（シフト変換）を行い、こうしてできる（数３）のような関数の集合のことを言う。この関数を用いて、パラメータａ、ｂに対応する信号の周波数や時間成分を抽出することができ、この操作をウェーブレット変換という。
ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）とが存在する。連続ウェーブレット変換の順変換を（数１）に、逆変換を（数２）に示している。この実数ａ、ｂをａ＝２ｊ、ｂ＝２ｊｋ（ｊ＞０）と置いて、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）の順変換は（数５）のように、また、逆変換（ＩＤＷＴ）は（数６）のように表される。
【００１７】
このＤＷＴは再帰的に低域を分割するフィルタ回路によって実現でき、また、ＩＤＷＴは、分割時と逆の合成を繰り返すフィルタ回路によって実現できる。図２（ａ）はＤＷＴのフィルタ回路を示している。このＤＷＴ回路は、低域通過フィルタ１８１と、高域通過フィルタ１８２と、信号を１／２に間引く間引き回路１８３とを備えた複数の回路１９１、１９２，１９３のカスケード接続により構成され、回路１９１に入力した信号の高域成分は、高域通過フィルタ１８２を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて出力され、低域成分は、低域通過フィルタ１８１を通過した後、間引き回路１８３で１／２に間引かれて次の回路１９２に入力する。回路１９２でも同様に、高域成分は間引かれて出力され、低域成分は、間引かれた後、次の回路１９３に入力し、そこで同様に高域成分と低域成分とに分けられる。
図３（ａ）は、ＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３によって分解される信号を示しており、入力信号ｆ（ｔ）（≡Ｓｋ^（０）；なお、上付き文字は次数を表す）は、回路１９１で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ^（１）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（１）とに分割され、信号Ｓｋ^（１）は、次の回路９２で、高域通過フィルタ１８２を通過した信号Ｗｋ^（２）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（２）とに分割され、信号Ｓｋ^（２）は、次の回路１９３で、高域通過フィルタ８２を通過した信号Ｗｋ^（３）と低域通過フィルタ１８１を通過した信号Ｓｋ^（３）とに分割される。このＳ（ｔ）をスケーリング係数（またはローパスフィルタ）と言い、Ｗ（ｔ）をウェーブレット係数（またはハイパスフィルタ）と言う。
【００１８】
次の（数８）（数９）は、本発明の実施形態で用いるＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｗ（ｔ）＝ｆ（２ｔ＋１） − ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］（数８）
ステップ２：ｓ（ｔ）＝ｆ（２ｔ）＋［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］（数９）
第ｎ次の順変換は、第（ｎ−１）次のスケーリング係数を（数８）及び（数９）のステップにより変換する。また、この変換を実現するＤＷＴ回路の各回路１９１、１９２、１９３の構成を図４（ａ）に示している。図中の「Ｒｏｕｎｄ」は、丸め処理を示している。
【００１９】
また、図２（ｂ）はＩＤＷＴのフィルタ回路を示している。ＩＤＷＴ回路は、信号を２倍に補間する補間回路１８６と、低域通過フィルタ１８４と、高域通過フィルタ１８５と、低域通過フィルタ１８４及び高域通過フィルタ１８５の出力を加算する加算器１８７とを備えた複数の回路１９４、１９５、１９６のカスケード接続により構成され、回路１９４に入力した低域成分及び高域成分の信号は、２倍に補間され、加算されて次の回路１９５に入力し、この回路１９５で高域成分と加算され、さらに、次の回路１９５で高域成分と加算されて出力される。
図３（ｂ）は、ＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６によって再構成される信号を示しており、回路１９４で、スケーリング係数Ｓｋ^（３）とウェーブレット係数Ｗｋ^（３）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ^（２）が生成され、次の回路１９５で、このスケーリング係数Ｓｋ^（２）とウェーブレット係数Ｗｋ^（２）とが加算されてスケーリング係数Ｓｋ^（１）が生成され、次の回路１９６で、スケーリング係数Ｓｋ^（１）とウェーブレット係数Ｗｋ^（１）とが加算されてＳｋ^（０）（≡ｆ（ｔ））が生成される。
【００２０】
次の（数１０）（数１１）は、本発明の実施形態で用いるＩＤＷＴの変換式を示している。
ステップ１：ｆ（２ｔ）＝ｓ（ｔ）＋［｛ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ−１）＋２｝／４］（数１０）
ステップ２：ｆ（２ｔ＋１）＝ｗ（ｔ） − ［｛ｆ（２ｔ）＋ｆ（２ｔ＋２）｝／２］（数１１）
第ｎ次の逆変換は、第（ｎ＋１）次のＩＤＷＴにより変換された信号をスケーリング係数として、（数１０）及び（数１１）のステップによる変換を行う。また、この変換を実現するＩＤＷＴ回路の各回路１９４、１９５、１９６の構成を図４（ｂ）に示している。
【００２１】
＜速度データの逆数化の意義＞
図５は、原データ（実線）と、この原データに１回のＤＷＴを施して得られる１次のスケーリング係数（点線）とを示しており、また、図６は、この１次のスケーリング係数（点線）とともに、さらにＤＷＴを繰り返したときの２次のスケーリング係数（一点鎖線）と、３次のスケーリング係数（線部分が長い点線）とを示している。
このように原データの変化を平滑化したものがスケーリング係数であり、ＤＷＴを繰り返し、スケーリング係数が高次になる程、その平滑化は進行する。このスケーリング係数は、原データを近似的に表しており、スケーリング係数により原データの大まかな状態を知ることができる。そのため、受信側は、受信容量や伝送容量が不足する場合に、送信側が送出した全てのデータを受信できなくても、あるレベルのスケーリング係数が復元できるデータを取得すれば、そのスケーリング係数を復元することによって、原データの変化を大まかに再現することができる。
【００２２】
この１次のスケーリング係数の距離量子化単位は、原データの距離量子化単位の２倍であり、このスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる原データの値を平均化したものとなっている。また、２次のスケーリング係数の距離量子化単位は、１次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、２次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる１次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。つまり、ｎ次のスケーリング係数の距離量子化単位は、（ｎ−１）次のスケーリング係数の距離量子化単位の２倍であり、ｎ次のスケーリング係数の値は、その距離量子化単位に含まれる（ｎ−１）次のスケーリング係数の値を平均化したものとなっている。
しかし、原データが速度データだとすると、前述するように、速度データを単純に算術平均した値は、ドライバーの体感する混雑度からかけ離れたものとなってしまう。
そこで、本発明では、速度データ（Ｖ）の逆数（１／Ｖ）を取り、逆数に対してＤＷＴを施すことにしている。この場合、速度データの逆数（１／Ｖ）は、単位距離当たりの旅行時間を表わすことになるため、算術平均が妥当性を持つことになる。
【００２３】
＜交通情報提供システム＞
この実施形態における交通情報提供システムの一例を図７に示している。このシステムは、センサＡ（超音波車両センサ）２１、センサＢ（ＡＶＩセンサ）２２及びセンサＣ（プローブカー）２３を用いて交通情報を計測する交通情報計測装置１０と、過去の交通情報を用いて交通情報の符号化に使用する符号表を作成する符号表作成部５０と、交通情報及びその対象区間の情報を符号化して送信する交通情報送信部３０と、送信された交通情報を受信して活用するカーナビ等の受信側装置６０とから成る。
【００２４】
交通情報計測装置１０は、各センサ２１、２２、２３からデータを収集するセンサ処理部Ａ（１１）、センサ処理部Ｂ（１２）及びセンサ処理部Ｃ（１３）と、各センサ処理部１１、１２、１３から送られたデータを処理して、対象区間を示すデータとその交通情報データとを出力する交通情報算出部１４とを備えている。
符号表作成部５０は、ＤＷＴ変換で生成されたスケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化に用いる複数種類の交通情報量子化テーブル５３と、複数種類の標本化点間隔（単位区画長）を規定する距離量子化単位パラメータテーブル５４と、スケーリング係数及びウェーブレット係数を可変長符号化するための各種の符号表５２を作成する符号表算出部５１とを備えている。
交通情報送信部３０は、交通情報計測装置１０から交通情報を受信する交通情報収集部３１と、交通情報から交通状況を判定し、標本化点間の単位区画長（距離量子化単位）や使用すべき量子化テーブル及び符号表を決定する量子化単位決定部３２と、対象区間の形状ベクトルデータを統計予測差分値に変換し、また、速度情報の生成に用いるサンプリングデータを決定する交通情報変換部３３と、速度情報の逆数化処理及びＤＷＴ処理、並びに、対象区間の形状ベクトルの符号化処理を行うＤＷＴ符号化処理部３４と、符号化された速度情報データ及び形状ベクトルデータを送信する情報送信部３５と、デジタル地図データベース３６とを備えている。
【００２５】
受信側装置６０は、交通情報送信部３０から提供された交通情報を受信する情報受信部６１と、受信情報を復号化して速度情報及び形状ベクトルを復元する復号化処理部６２と、デジタル地図データベース６５のデータを用いて形状ベクトルのマップマッチングを行い、速度情報の対象区間を決定するマップマッチング及び区間確定部６３と、受信した速度情報をリンクコストテーブル６６の対象区間のデータに反映させる交通情報反映部６４と、ＧＰＳアンテナ６９やジャイロ７０を用いて自車位置を判定する自車位置判定部６８と、自車位置から目的地までのルート探索等にリンクコストテーブル６６を活用する情報活用部６７と、ルート探索結果に基づいて音声での案内を行うガイダンス装置７１とを備えている。
【００２６】
交通情報計測装置１０のセンサ処理部Ａ１１及びセンサ−処理部Ｂ１２は、道路上の各所に設置されたセンサの情報を収集し、センサ処理部Ｃ１３は、プローブカー２３が時間単位で計測した車両の位置座標・走行距離・速度などの情報を収集する。図８には、プローブカー２３の計測地点を丸印で示し、また、図９には、プローブカー２３が例えば１秒単位で計測したデータを基に作成されたプローブカーの累積走行距離と速度との関係を表すグラフを示している。交通情報算出部１４は、図１０に示すように、速度を基準点からの距離に変換し、このデータを交通情報送信部３０及び符号表作成部５０に出力する。
【００２７】
図１１のフロー図は、このシステムの符号表作成部５０、交通情報送信部３０及び受信側装置６０の動作を示している。
符号表作成部５０の符号表算出部５１は、交通情報計測装置１０から送られて来る交通情報の交通状況パターンを解析し、パターン別に交通情報を整理する。
符号表を作成するときは、過去の交通状況パターンＬの交通情報（速度情報）を集計し（ステップ１１）、距離量子化単位パラメータテーブル５４に記載されている距離方向の量子化単位（距離量子化単位）の中から、使用する距離量子化単位Ｍを設定し（ステップ１２）、交通情報量子化テーブル５３の中から、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化に用いる交通情報量子化テーブルＮを設定する（ステップ１３）。次に、交通状況パターンＬの交通情報から間隔Ｍごとの各標本化点における値を算出し、この値の逆数を算出し、この逆数に対しＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を求める（ステップ１４）。この詳細は、交通情報送信部３０の手順のところで詳しく説明する。
【００２８】
次に、交通情報量子化テーブルＮに規定された値を用いて、スケーリング係数及びウェーブレット係数を量子化し、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化係数を算出する（ステップ１５）。次に、この量子化係数の分布を計算し（ステップ１６）、量子化係数やランレングスの分布（同一値の連続分布）を基に、スケーリング係数及びウェーブレット係数の量子化係数を可変長符号化するための符号表５２を作成する（ステップ１７）、（ステップ１８）。
この手順を、全てのＬ、Ｍ、Ｎの組み合わせに対応する符号表５２が作成されるまで繰り返す（ステップ１９）。
こうして、各種の交通状況パターン及び情報表現の分解能に対応する多数の符号表５２があらかじめ作成され、保持される。
【００２９】
一方、交通情報送信部３０は、交通情報を収集し、交通情報提供区間を決定する（ステップ２１）。１つの交通情報提供区間Ｖを対象として（ステップ２２）、その交通情報提供区間Ｖの周辺の形状ベクトルを生成し、基準ノードを設定する（ステップ２３）。次いで、形状ベクトルの不可逆符号化圧縮を行う（ステップ２４）。
量子化単位決定部３２は、交通状況を判定し、位置分解能を規定する標本化点間の単位区画長やデータ数、また、交通情報（速度情報）の分解能を規定する交通情報量子化テーブル５３や符号表５２などを決定する（ステップ２５）。
【００３０】
なお、位置分解能を決める場合には、次の点に留意する。
・既存システムにおいて、旅行時間などの情報の収集単位として決められている分解能（例えば１０ｍ）を利用してもよい。
・情報送信位置から遠い路線は、重要度に応じて距離分解能を予め粗くしておくことも可能である。
・プローブカーから収集した速度情報は、その生データ自体に交通情報としての重要な情報（渋滞の末尾・先頭など）が表現されている訳ではないので、位置分解能はデータ数に依存して決めてもよい。
・データ数は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）でデータ圧縮を行う場合には、データ数を２^Ｎ個に設定する必要があるが、ＤＷＴを行う場合もデータ数は２^Ｎ個、または、２^Ｎの倍数個であること（即ち、ｋ×２^Ｎ個：ｋ、Ｎは正の整数）が望ましい。（なお、距離分解能から、データがｋ×２^Ｎ個にならないときは、「０」値、または適当な値（例：有効データの最後の値）を、データ数がｋ×２^Ｎ個になるまで挿入する）
【００３１】
また、速度情報の分解能を決める場合には、次の点に留意する。
・速度の計測精度を考慮し、精度の整数倍になるように分解能を設定する。
・重要度の低い路線は、重要な路線より、予め分解能を粗くしておくことも可能である。
・サンプリングする際は、分解能に応じてデータの丸め処理を行う。
最終的な位置分解能及び速度情報の分解能は、送信側のデータの重要度に応じた送信順序や送信容量、及び、受信側のデータ受信量や処理速度などに応じて決定する。
【００３２】
交通情報変換部３３は、量子化単位決定部３２が決定した距離量子化単位の単位区画長に基づいて速度情報のサンプリングデータを決定する（ステップ２６）。
図１２は、速度情報のサンプリングデータの詳しい設定手順を示しており、図１３は、プローブカーが収集した速度情報（実線）から決定されるサンプリングデータ（点線）を示している。
速度情報は、交通情報算出部１４で距離の関数に表現され（ステップ２６１）、距離量子化単位の単位区画長（位置の分解能）またはデータ数が、量子化単位決定部３２により定義される（ステップ２６２）。交通情報変換部３３は、距離の関数で表現された速度情報を、定義された分解能により、等間隔にサンプリングする（ステップ２６３）。
量子化単位決定部３２は、交通状況等から、速度情報の表現の粗さ（例えば、速度情報を１０ｋｍ／ｈ単位で表現するか、１ｋｍ／ｈ単位で表現するか）を決める速度情報の分解能を定義する（ステップ２６４）。交通情報変換部３３は、ステップ２６３でサンプリングしたデータに着目し（ステップ２６５）、計測精度が速度情報の分解能と一致しているか否かを識別し（ステップ２６６）、一致していない場合（定義された速度情報分解能が１０ｋｍ／ｈ単位であり、速度データが１ｋｍ／ｈ単位で表されている場合など）には、交通情報の丸め処理を行う（ステップ２６７）。
図１３は、原データを四捨五入（丸め処理）して１０ｋｍ／ｈ単位のサンプリングデータを得る場合を示している。
【００３３】
次に、交通情報変換部３３は、サンプリングデータ数がｋ×２^Ｎ個か否かを識別し（ステップ２６８）、ｋ×２^Ｎ個でない場合には、０値または最後の数値を追加して、サンプリングデータ数をｋ×２^Ｎ個に設定する（ここでは、ｋ＝１の場合について説明する）（ステップ２６９）。交通情報変換部３３は、こうして生成したサンプリングデータをＤＷＴ符号化処理部３４に送る（ステップ２７０）。
図１３の場合、データ数が８（＝２^３）であるため、サンプリングデータの追加は行わない。
【００３４】
図１１に戻り、ＤＷＴ符号化処理部３４は、このサンプリングデータの逆数を算出し、この逆数に対してＤＷＴを行う（ステップ２７）。
図１４は、ＤＷＴの詳しい手順を示している。また、図１５は、実際の速度データにＤＷＴ及びＩＤＷＴを適用した例を示している。図１５では、図１５（ａ）に示すように、２４．１１ｍ間隔で計測された６４（＝２^６）個の速度データがサンプリングデータとして抽出されており、その原データを図１５（ｂ）に示している。また、図１６には、この原データのグラフを実線で示している。
【００３５】
まず、このサンプリングデータを逆数に変換し、この逆数が１以上の値を取るように、定数を乗算する（ステップ２７０）。定数の乗算は、後の処理で小数点以下を四捨五入したときに整数値となり得るようにするためであり、定数として例えば１０００、あるいは５０００を乗算する。この定数が大きければ大きい程、情報の劣化は小さくなり、どんな速度でも表現可能になる。この定数が小さいと、高速域の情報が粗くなる。図１５（ｃ）には、逆数に５０００を乗算したサンプリングデータを示している。また、図１７には、この定数を乗算した逆数のグラフを実線で示している。
【００３６】
次に、この逆数に変換したデータの絶対値を小さくするため、データの最大値と最小値との間の中間値を基準（０）に設定して、全てのデータのレベルを中間値分だけシフトする（ステップ２７１）。図１５では、中間値として１７００を設定し、図１５（ｃ）の値から１７００を減算している（図１５（ｄ））。
次に、ＤＷＴを施す次数Ｎを決定する。サンプリングデータの個数が２^ｍ個の場合には、次数Ｎは最大でｍまで設定することができる（ステップ２７２）。図１５の場合、サンプリングデータが２^６個であるため、次数の最大は６とすることができる。
【００３７】
次いで、ｎ＝０に設定し（ステップ２７３）、サンプリングデータ数／２^ｎにより入力データ数を決定し（ステップ２７４）、サンプリングデータに対し、前述する（数８）及び（数９）によるＤＷＴを適用して、入力データから１次のスケーリング係数と１次のウェーブレット係数とを生成する（ステップ２７５）。図１５の場合、ｎ＝０としたときの入力データ数は６４個であり、この６４個のデータにＤＷＴを施すことにより、入力データ数の１／２である３２個の１次スケーリング係数と、３２個の１次ウェーブレット係数とが生成される。
【００３８】
得られたスケーリング係数をデータの前方に、ウェーブレット係数をデータの後方に格納する（ステップ２７６）。図１５に示すように、６４個のデータを縦に配列する場合では、上位３２個のデータが１次スケーリング係数、下位３２個のデータが１次ウェーブレット係数となる。
ｎとＮとを比べて、ｎ＜Ｎである場合は（ステップ２７７）、ステップ２７４に戻り、次数を１つ上げて、データ数／２^ｎにより入力データ数を決定する。このとき、ステップ２７６で前方に格納されたスケーリング係数だけが次の入力データとなる。図１５の場合、２次のＤＷＴでは、３２個の１次（ｎ＝１）のスケーリング係数が入力データとなり、これらのデータから２次のＤＷＴにより、１６個の２次スケーリング係数と、１６個の２次ウェーブレット係数とが生成され、スケーリング係数がデータの前方に、ウェーブレット係数がその後方に格納される。
【００３９】
ステップ２７４〜ステップ２７６の処理は、ｎ＝Ｎに達するまで繰り返される（ステップ２７７）。図１５の場合、Ｎ＝６に設定すると、３次のＤＷＴでは、１６個の２次スケーリング係数が入力データとなり、このデータから３次のＤＷＴにより、８個の３次スケーリング係数と、８個の３次ウェーブレット係数とが生成され、４次のＤＷＴでは、８個の３次スケーリング係数が入力データとなり、このデータから４次のＤＷＴにより、４個の４次スケーリング係数と、４個の４次ウェーブレット係数とが生成され、５次のＤＷＴでは、４個の４次スケーリング係数が入力データとなり、このデータから５次のＤＷＴにより、２個の５次スケーリング係数と、２個の５次ウェーブレット係数とが生成され、６次のＤＷＴでは、２個の５次スケーリング係数が入力データとなり、このデータから６次のＤＷＴにより、１個の６次スケーリング係数と、１個の６次ウェーブレット係数とが生成される。
【００４０】
図１５（ｅ）は、６次までのＤＣＴによって生成されたデータを示しており、上から順に、１個の６次スケーリング係数、１個の６次ウェーブレット係数、２個の５次ウェーブレット係数、４個の４次ウェーブレット係数、８個の３次ウェーブレット係数、１６個の２次ウェーブレット係数及び３２個の１次ウェーブレット係数が並んでいる。
【００４１】
次いで、ＤＷＴ符号化処理部３４は、生成したスケーリング係数及びウェーブレット係数を、量子化決定部３２が決定した交通情報量子化テーブル５３を用いて量子化する（ステップ２７８）。交通情報量子化テーブル５３には、スケーリング係数を除する値ｐ及びウェーブレット係数を除する値ｑ（≧ｐ）が規定されており、量子化処理では、スケーリング係数をｐで、ウェーブレット係数をｑで割り算し、四捨五入してデータを丸める（ステップ２７９）。なお、この量子化を省略し（ｐ＝ｑ＝１とした場合に相当する）、丸め処理だけを行うようにしても良い。また、量子化の代わりに、スケーリング係数及びウェーブレット係数に所定の整数を乗算する逆量子化を行っても良い。
【００４２】
図１５では、図１５（ａ）に規定された量子化サンプル値１でスケーリング係数及びウェーブレット係数を除し、小数点以下を丸め処理して、図１５（ｆ）の整数値を得ている。ステップ２７０においてサンプリングデータの逆数に乗算した定数が小さいと、この整数値が小さくなり、丸めによる影響が大きく現れるため、情報の精度が低下する。
ただ、定数が大き過ぎると、伝送データ量が多くなる。この丸めに依る影響は、整数値が小さい場合、つまり、速度が大きい場合に大きく現れるが、一般道など元々制限速度が４０ｋｍ／ｈに設定されている道路では、４０ｋｍ／ｈ以上のデータを正確に把握する必要はない。こうした点を考慮して、速度の逆数に乗算する定数を決める必要がある。また、高速道路では、制限速度が８０ｋｍ／ｈと高速になるので、道路種別や道路規制に応じて、この定数値を変化させるようにしても良い。
【００４３】
図１１に戻り、ＤＷＴ符号化処理部３４は、量子化（または逆量子化）したデータを、量子化決定部３２が決定した符号表５２を用いて可変調符号化する（ステップ２９）。なお、この可変長符号化も、省略することができる。
ＤＷＴ符号化処理部３４は、これらの処理を交通情報提供区間の全てについて実行する（ステップ３０、ステップ３１）。
情報送信部３５は、符号化されたデータを送信データに変換し（ステップ３２）、符号表とともにデータ送信する（ステップ３３）。
【００４４】
図１８は、交通情報送信部３０から送信されるデータのデータ構成例を示している。図１８（ａ）は、交通情報の対象道路区間を表す形状ベクトルデータ列である。図１８（ｂ）は、各対象道路区間のスケーリング係数だけを集めた交通情報データ列であり、ＤＷＴ最終次数ＮにおけるＮ次スケーリング係数が記述されている（なお、サンプリングデータ数がｋ×２^Ｎ個の場合、Ｎ次スケーリング係数はｋ個となる）。
図１８（ｃ）は、各対象道路区間のウェーブレット係数だけを集めた交通情報データ列であり、ＤＷＴの各次数におけるウェーブレット係数が記述されている。情報送信部３５は、形状ベクトルデータ列の情報（図１８（ａ））とともに、各対象道路区間のスケーリング係数を記述した交通情報（図１８（ｂ））を送信し、次いで、ウェーブレット係数に関する交通情報（図１８（ｃ））をＤＷＴの次数が高い順に送信する。
【００４５】
一方、受信側装置６０は、図１１に示すように、情報受信部６１がデータを受信すると（ステップ４１）、各交通情報提供区間Ｖについて（ステップ４２）、復号化処理部６２が、形状ベクトルを復号化し、マップマッチング及び区間確定部６３が、自己のデジタル地図データベース６５に対するマップマッチングを行い、対象道路区間を特定する（ステップ４３）。また、復号化処理部６２は、符号表を参照して、速度情報データの可変長復号化（ステップ４４）や逆量子化（送信側で逆量子化を行っている場合には量子化）を行う（ステップ４５）。図１５（ｇ）は、受信側で逆量子化した速度情報のデータを示している。
【００４６】
復号化処理部６２は、逆量子化で得られたデータにＩＤＷＴを実施する（ステップ４６）。
図１９は、ＩＤＷＴの詳しい手順を示している。受信した速度情報のデータからＤＷＴの次数Ｎを読み取り（ステップ４６１）、ｎをＮ−１に設定し（ステップ４６２）、データ数／２^ｎにより入力データ数を決定する（ステップ４６３）。次いで、入力データの前方をスケーリング係数とし、入力データの後方をウェーブレット係数として、（数１０）及び（数１１）によってデータを再構成する（ステップ４６４）。
【００４７】
図１５の場合、Ｎ＝６であるため、入力データ数は、６４／２^５により２個となり、受信した１個の６次スケーリング係数と１個の６次ウェーブレット係数とから、２個の５次スケーリング係数が再構成される。
ｎ＞０である場合、または制限時間内である場合は、ステップ４６３に戻り、ｎを１減算して、ステップ４６３、ステップ４６４の手順を繰り返す（ステップ４６５）。図１５の場合、時間による制限が無いものとすると、生成された２個の５次スケーリング係数と、受信した２個の５次ウェーブレット係数とから４個の４次スケーリング係数を生成し、この４個の４次スケーリング係数と、受信した４個の４次ウェーブレット係数とから８個の３次スケーリング係数を生成し、この８個の３次スケーリング係数と、受信した８個の３次ウェーブレット係数とから１６個の２次スケーリング係数を生成し、この１６個の２次スケーリング係数と、受信した１６個の２次ウェーブレット係数とから３２個の１次スケーリング係数を生成し、この３２個の１次スケーリング係数と、受信した３２個の１次ウェーブレット係数とから６４個のデータを復元する。図１５（ｈ）は、６回のＩＤＷＴを繰り返して復元された速度データを示している。
【００４８】
ｎ＝０となり、ＩＤＷＴが終了したときは、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトする（ステップ４６８）。図１５（ｉ）は、逆シフトを終えた復元データを示している。また、図１７には、この復元データのグラフを点線で示している。復元データは原データと殆ど重なっている。
また、予め規定された制限時間が過ぎたときは、ｎ＞０であってもＩＤＷＴを終了し、それまでに得られた速度データを用いて解像度を落とした速度情報を表示するため、距離量子化単位の単位長（距離分解能）を２^ｎ倍に設定し（ステップ４６７）、さらに、送信側がレベルシフトした分だけデータを逆シフトする（ステップ４６８）。
【００４９】
受信側装置６０は、制限時間を超えたために、図１５（ｆ）の送信データの一部しか受信できなかった場合でも、解像度を落とした速度情報を復元することができる。６次スケーリング係数しか受信できなかった場合は、原データの距離解像度の１／２^６＝１／６４のデータが復元できる。
それに加えて６次ウエーブレット係数が受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、５次スケーリング係数が復元できるため、原データの距離解像度の１／２^５＝１／３２のデータが再現できる。
それに加えて５次ウエーブレット係数が受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、４次スケーリング係数が復元できるため、原データの距離解像度の１／２^４＝１／１６のデータが再現できる。
それに加えて４次ウエーブレット係数が受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、３次スケーリング係数が復元できるため、原データの距離解像度の１／２^３＝１／８のデータが再現できる。
それに加えて３次ウエーブレット係数が受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、２次スケーリング係数が復元できるため、原データの距離解像度の１／２^２＝１／４のデータが再現できる。
それに加えて２次ウエーブレット係数まで受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、１次スケーリング係数が復元できるため、原データの距離解像度の１／２のデータが再現できる。
それに加えて１次ウエーブレット係数が受信できたときは、受信済みデータと組み合わせてＩＤＷＴを行うことにより、原データの距離解像度のデータが復元できる。
こうした受信側での復元を容易にするため、送信側は、スケーリング係数、次数の高いウェーブレット係数、次数の低いウェーブレット係数の順にデータを送信する。
【００５０】
復号化処理部６２は、復元したデータの逆数を取り、送信側で乗算された定数を乗算して速度情報を再生する（ステップ４７）。図１５（ｊ）は、復元した速度データを示している。図１６には、この復元した速度データのグラフを「ウェーブレット変換（１）速度」と表示して示しているが、原データに重なり、区別できない。また、図１６には、Ｎ次〜１次の階層のデータを用いて復元した復元データを「ウェーブレット変換（２）速度」と表示して点線で示し、Ｎ次〜２次の階層のデータを用いて復元した復元データを「ウェーブレット変換（３）速度」と表示して一点鎖線で示している。
【００５１】
交通情報反映部６４は、復元された速度情報を自システムのリンクコスト等に反映させる（ステップ４８）。こうした処理が全ての交通情報提供区間について実行される（ステップ４９、５０）。情報活用部６７は、提供された速度情報を活用して所要時間表示やルート検索などを実行する（ステップ５１）。
このように、ＤＷＴを施したデータは階層性を有しており、受信側では、一部の階層のデータしか利用できない場合でも、低分解能の速度情報を復元することができる。また、この場合、速度情報の原データの逆数を取り、これに定数を乗算してＤＷＴ処理を施しているため、一部の階層のデータのみを利用した速度情報であっても、ドライバーが体感する混雑状況にマッチした値を復元することができる。
【００５２】
図５及び図６に示すグラフは、比較のため、速度情報の原データに、逆数への変換を行わずにＤＷＴ処理を施した場合の復元データを示している。図１６と図５及び図６とを比較して明らかなように、速度情報の逆数を取ってＤＷＴを施した場合（図１６）は、逆数への変換を行わない場合（図５及び図６）に比べて、一部の階層のデータだけで復元した復元データが、低い値を取る。この傾向は、図１６の楕円領域Ａに良く現れている。
このように、速度情報の逆数を取ってＤＷＴ処理を行うことにより、平均速度は低い値に引っ張られるが、この平均速度はドライバーが体感する速度に、より近いものとなる。
【００５３】
また、図２０は、原データの逆数に乗算する定数を、図１６の場合の５０分の１（即ち、１００）に設定した場合の原データと復元データとを示している。原データの逆数に乗算する定数を小さくすると、楕円領域Ｂ及びＣで示す高速域の情報は非常に粗くなるが、楕円領域Ａで示す低速域の復元データは原データと良く一致している。交通混雑情報として関心が高いのは、走行速度が遅い場合であって、一般道の制限速度に近い速度、あるいはそれ以上の速度についての詳しい情報は、必ずしも必要としない。こうした点を考慮すると、原データの逆数に乗算する定数を１００にしても、十分実用的な速度情報を復元できる。また、前述するように、道路種別や道路規制に応じて、この定数値を変化させるようにしても良い。
【００５４】
このように、ＤＷＴを施したデータは階層性を有しており、全ての階層のデータを用いてロスレス圧縮（可逆変換）を行うこともできれば、一部の階層のデータだけを用いてロッシー圧縮（不可逆変換）を行うこともできる。また、受信側で一部データの欠損した情報しか受信できない場合でも、低分解能の情報を復元させることが可能である。送信側は、通信環境や受信性能を意識することなく、階層別に優先順位を設定して、スケーリング係数→次数の高いウェーブレット係数→次数の低いウェーブレット係数の順に送信すれば、受信側が、受信できたデータに応じて、詳細に、または、粗く、速度情報を再現することができる。
また、速度データを逆数に変換してＤＷＴを実施しているため、一部の階層のデータから速度情報を復元する際に算術平均処理が行われても、復元した速度情報とドライバーの体感混雑度との間にずれは発生しない。
【００５５】
なお、これまで、対象道路区間を知らせるために、形状ベクトルデータ列を受信側に伝え、受信側が、この形状ベクトルデータ列を参照して交通情報の対象道路区間を識別する場合について説明したが、道路区間を識別するためのデータ（道路区間参照データ）には、形状ベクトルデータ列以外の使用も可能である。例えば、図２１（ａ）に示すように、統一的に定めた道路区間識別子（リンク番号）や交差点識別子（ノード番号）を用いても良い。
また、提供側及び受信側の双方が同一地図を参照する場合には、提供側が緯度・経度データを受信側に伝え、受信側が、このデータによって道路区間を特定することができる。
【００５６】
また、図２１（ｂ）に示すように、交差点部やリンク途中の道路から抜き出した間欠的なノードＰ１・Ｐ２・Ｐ３・Ｐ４の位置参照用の緯度・経度データ（名称、道路種別等の属性情報も保有するもの）を受信側に送信して対象道路を伝えるようにしてもよい。ここで、Ｐ１＝リンク中点、Ｐ２＝交差点部、Ｐ３＝リンク中点、Ｐ４＝リンク中点である。この場合、受信側は、図２１（ｃ）に示すように、まず、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各々の位置を特定し、次に各々の区間を経路探索で繋いで、対象道路区間を特定する。
【００５７】
また、対象道路を特定する道路区間参照データとして、前述する形状ベクトルデータ列や道路区間識別子、交差点識別子だけでなく、道路地図をタイル状に区分してその各々に付した識別子や、道路に設けたキロポスト、道路名、住所、郵便番号等を用い、これらの道路区間参照データによって、交通情報の対象道路区間を特定してもよい。
【００５８】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態では、交通情報に含まれるノイズを除去する方法について説明する。
交通情報では、渋滞や混雑の発生状況を知らせる低速域の状態量の詳しい情報は有用であるが、高速域の状態量に関する詳しい情報は、不要であり、伝送データ量を徒に増やすだけのノイズでしかない。
高分解能で交通情報を表現する生データには、こうしたノイズが含まれる。このノイズは、データの送信側で除去し、受信側ではノイズの有無を考慮せずに復号処理ができるようにする。
【００５９】
この実施形態の方法では、速度データを逆数に変換し、ＤＷＴを施してスケーリング係数とウェーブレット係数とを生成し、これらのデータを受信側に送信する際に、絶対値の小さいウェーブレット展開係数をノイズ成分と見做し、０値として扱う。
この絶対値の小さいウェーブレット展開係数の０値化で影響を受けるのは高速域の速度データだけであり、低速域の速度データは影響を受けない。
【００６０】
図２２は、このノイズ除去の手順を含めた速度情報のＤＷＴ圧縮のフローチャートを示している。図１４のステップ２７０からステップ２７９の手順により、逆数に変換した速度データにＤＷＴを施してスケーリング係数及びウェーブレット係数を生成し、この内、絶対値の小さいウェーブレット係数を切り捨てる（ステップ２８０）。
ステップ２８０でのデータの切捨て（０値化）は、速度データの逆数を表示した図２３のグラフにおいて、楕円領域Ｄ、Ｅ、Ｆに含まれる高速域の細かな速度の動きをノイズとして除くものであり、そのため高速域のデータは、影響を受ける。しかし、楕円領域Ｇで示す低速域のデータは、全く影響を受けない。
【００６１】
図２４には、原データの速度情報を実線で示し、絶対値の小さいウェーブレット係数を除去（０値化）したデータを用いて復元した速度情報を点線で示している。この図から明らかなように、高速域のデータの精度は粗くなるが、交通混雑情報として関心が高い低速域のデータは、原データを忠実に再現している。
一方、伝送データ量について見ると、絶対値の小さいウェーブレット係数をすべて０値化することにより、図１１のステップ２９での可変調符号化で、データ量は大幅に削減される。
このように、速度データを逆数に変換してＤＷＴ処理を行う交通情報提供方法では、絶対値の小さいウェーブレット展開係数を０値化することにより、ノイズ成分を除去し、データ量の削減を図ることができる。
【００６２】
（第３の実施形態）
本発明の第１及び第２の実施形態では、センターである交通情報提供装置が、車載機などの交通情報利用装置に交通情報を提供する場合について説明したが、走行データを提供するプローブカーの車載機が交通情報提供装置となり、プローブカーの情報を収集するセンターが交通情報利用装置となるシステムにおいても、本発明の交通情報提供方法の適用は可能である。本発明の第３の実施形態では、このシステムについて説明する。
【００６３】
このシステムは、図２５に示すように、走行時のデータを計測して提供するプローブカー車載機９０と、このデータを収集するプローブカー収集システム８０とから成り、プローブカー車載機９０は、送信データの符号化に用いる符号表をプローブカー収集システム８０から受信する符号表受信部９４と、速度を検知するセンサＡ１０６と、センサＡ１０６の検知情報を収集するセンサ情報収集部９８と、ＧＰＳアンテナ１０１での受信情報やジャイロ１０２の情報を用いて自車位置を判定する自車位置判定部９３と、自車の走行軌跡やセンサＡ１０６が検知した速度情報を蓄積する走行軌跡計測情報蓄積部９６と、速度情報のサンプリングデータを生成する計測情報データ変換部９７と、速度データの逆数にＤＷＴを施してスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換し、このスケーリング係数及びウェーブレット係数や走行軌跡データを、受信した符号表データ９５を用いて符号化するＤＷＴ符号化処理部９２と、符号化されたデータをプローブカー収集システム８０に送信する走行軌跡送信部９１とを備えている。
【００６４】
一方、プローブカー収集システム８０は、プローブカー車載機９０から速度情報や走行軌跡情報を受信する走行軌跡受信部８３と、符号表データ８６を用いて受信データの復号化を行う符号化データ復号部８２と、スケーリング係数及びウェーブレット係数にＩＤＷＴを施し、逆数変換処理して速度情報を復元する計測情報データ逆変換部８７と、復元された速度情報や走行軌跡のデータを活用する走行軌跡計測情報活用部８１と、プローブカーの現在位置に応じてプローブカー車載機９０に与える符号表を選出する符号表選出部８５と、選出された符号表をプローブカーに送信する符号表送信部８４とを備えている。
【００６５】
プローブカー車載機９０の自車位置判定部９３は、ＧＰＳアンテナ１０１での受信情報やジャイロ１０２の情報を用いて自車位置を識別する。また、センサ情報収集部９８は、センサＡ１０６で検知された速度情報の計測値を収集する。集められた速度情報は、自車位置判定部９３が識別した自車位置と対応付けて走行軌跡計測情報蓄積部９６に格納される。
計測情報データ変換部９７は、走行軌跡計測情報蓄積部９６に蓄積された速度情報を走行道路の計測開始地点（基準位置）からの距離の関数で表し、速度情報のサンプリングデータを生成する。ＤＷＴ符号化処理部９２は、このサンプリングデータの逆数にＤＷＴを施して、速度情報をスケーリング係数とウェーブレット係数とに変換し、走行軌跡データや変換したスケーリング係数及びウェーブレット係数を、受信した符号表データ９５を用いて符号化する。符号化された走行軌跡データ及び速度情報は、プローブカー収集システム８０に送られる。このとき、プローブカー車載機９０は、速度情報を、スケーリング係数→次数の高いウェーブレット係数→次数の低いウェーブレット係数の順に送信する。
【００６６】
データを受信したプローブカー収集システム８０では、符号化データ復号部８２が、符号化されている走行軌跡データ及び速度情報を、符号表データ８６を用いて復号化する。計測情報データ逆変換部８７は、復号化されたスケーリング係数及びウェーブレット係数にＩＤＷＴを施し、逆数に変換して速度情報を復元する。走行軌跡計測情報活用部８１は、復元された速度情報を、プローブカーが走行した道路の交通情報の作成に利用する。
このように、本発明の交通情報提供方法は、プローブカー車載機からアップロードする情報に対しても適用することができる。車載機のデータ処理能力や伝送容量が不足し、プローブカー車載機から、スケーリング係数及び一部のウェーブレット係数しか送信できない場合でも、プローブカー収集システムは、受信できた情報から、プローブカーが走行した道路での大まかな速度情報を復元することができる。
【００６７】
なお、各実施形態のシステムでは、提供する交通情報のデータをビットプレーン分解して送信するようにしても良い。ビットプレーン分解は、データを二進数で表し、全てのデータのＭＳＢ、２ビット目、３ビット目、ＬＳＢと言う順序で桁の大きいビットデータから順次送信する。この場合、受信側では、情報の受信途中で大まかな交通状況を表示することが可能になる。
【００６８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の交通情報提供方法は、通信環境や受信能力により、提供された速度情報の一部しか受信側で受信できない場合でも、また、送信側の送信能力の不足から一部の階層のデータしか送られて来ない場合でも、受信側において、速度情報を粗い分解能で近似的に再現することを可能にする。そして、この場合に、ドライバーが体感する混雑度とずれが無い速度情報を復元することができる。
また、速度情報から、情報価値が無いノイズを減らして、速度情報のデータ量を削減することができる。
【００６９】
また、本発明の交通情報提供システムでは、速度情報の提供側が、通信環境や受信状況などを意識せずに速度情報を提供しても、受信側で、受信できた情報の範囲で粗い速度情報や詳細な速度情報を復元することができる。また、提供側は、ノイズを削減した速度情報を提供することができる。
また、本発明の交通情報提供装置及び交通情報利用装置は、このシステムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ウェーブレット変換の一般式を示す図
【図２】ＤＷＴを実現するフィルタ回路を示す図
【図３】ＤＷＴでの信号の分離（ａ）と、ＩＤＷＴでの信号の再構成（ｂ）とを示す図
【図４】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴ及びＩＤＷＴを実現するフィルタ回路を示す図
【図５】原データと１次ＤＷＴで生成されるスケーリング係数との関係を示す図
【図６】高次ＤＷＴで生成されるスケーリング係数を示す図
【図７】本発明の第１の実施形態における交通情報提供システムの構成を示すブロック図
【図８】プローブカーの計測地点を示す図
【図９】プローブカーの計測データを示す図
【図１０】距離の関数で表した速度を示す図
【図１１】本発明の第１の実施形態における交通情報提供システムの動作を示すフロー図
【図１２】本発明の第１の実施形態における速度情報のサンプリング手順を示すフロー図
【図１３】本発明の第１の実施形態における速度データのサンプリングの取り方を示す図
【図１４】本発明の第１の実施形態における速度情報のＤＷＴ手順を示すフロー図
【図１５】本発明の第１の実施形態におけるＤＷＴ及びＩＤＷＴを適用した具体例を示す図
【図１６】本発明の第１の実施形態における速度情報の原データと復元データとを示すグラフ
【図１７】本発明の第１の実施形態における速度情報の逆数の原データと復元データとを示すグラフ
【図１８】本発明の第１の実施形態における送信データのデータ構造を示す図
【図１９】本発明の第１の実施形態における速度情報のＩＤＷＴ手順を示すフロー図
【図２０】本発明の第１の実施形態における速度情報の逆数に小さい定数を乗じたときの復元データを示す図
【図２１】道路区間参照データの説明図
【図２２】本発明の第２の実施形態におけるＤＷＴ手順を示すフロー図
【図２３】本発明の第２の実施形態における交通情報提供方法で除去するノイズを説明する図
【図２４】本発明の第２の実施形態における速度情報の原データと復元データとを示すグラフ
【図２５】本発明の第３の実施形態における交通情報提供システムの構成を示すブロック図
【図２６】道路に沿って変化する状態量としての交通情報を説明する図
【図２７】提供される交通情報のデータ構造を示す図
【符号の説明】
１０交通情報計測装置
１１センサ処理部Ａ
１２センサ処理部Ｂ
１３センサ処理部Ｃ
１４交通情報算出部
２１センサＡ（超音波車両センサ）
２２センサＢ（ＡＶＩセンサ）
２３センサＣ（プローブカー）
３０交通情報送信部
３１交通情報収集部
３２量子化単位決定部
３３交通情報変換部
３４ＤＷＴ符号化処理部
３５情報送信部
３６デジタル地図データベース
５０符号表作成部
５１符号表算出部
５２符号表
５３交通情報量子化テーブル
５４距離量子化単位パラメータテーブル
６０受信側装置
６１情報受信部
６２復号化処理部
６３マップマッチング及び区間確定部
６４交通情報反映部
６６リンクコストテーブル
６７情報活用部
６８自車位置判定部
６９ＧＰＳアンテナ
７０ジャイロ
７１ガイダンス装置
８０プローブカー収集システム
８１走行軌跡計測情報活用部
８２符号化データ復号部
８３走行軌跡受信部
８４符号表送信部
８５符号表選出部
８６符号表データ
８７計測情報データ逆変換部
９０プローブカー車載機
９１走行軌跡送信部
９２ＤＷＴ符号化処理部
９３自車位置判定部
９４符号表受信部
９５符号表データ
９６走行軌跡計測情報蓄積部
９７計測情報データ変換部
９８センサ情報収集部
１０１ＧＰＳアンテナ
１０２ジャイロ
１０６センサＡ
１８１低域通過フィルタ
１８２高域通過フィルタ
１８３間引き回路
１８４低域通過フィルタ
１８５高域通過フィルタ
１８６間引き回路
１８７加算回路
１９１フィルタ回路
１９２フィルタ回路
１９３フィルタ回路[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for providing traffic information, and a system and apparatus for implementing the method, and more particularly, to a method for accurately providing speed information on traffic flow.
[0002]
[Prior art]
Currently, VICS (Road Traffic Information Communication System), which provides road traffic information providing services to car navigation systems, collects and edits road traffic information, and travels through FM multiplex broadcasting and beacons to indicate traffic congestion information and travel time. It transmits traffic congestion information such as time information (see Patent Document 1 below).
In the current VICS information, the current traffic information is expressed as follows.
Traffic congestion conditions include traffic congestion (general road: ≤ 10 km / h, highway: ≤ 20 km / h), congestion (general road: 10-20 km / h, highway: 20-40 km / h), and quiet (general road) : ≧ 20km / h ・ Highway: ≧ 40km / h). If information cannot be collected due to uncollected information or failure of the vehicle detector, “unknown” is displayed. .
The traffic congestion information indicating the traffic congestion state is such that when the entire VICS link (the position information identifier used in VICS) is in the same congestion state,
"VICS link number + status (congestion / congestion / quiet / unknown)"
Is displayed, and only part of the link is congested,
"VICS link number + congestion start distance (distance from link start end) + congestion end distance (distance from link start end) + state (congestion)"
Is displayed. In this case, when the congestion starts from the link start end, the congestion head distance is displayed as 0xff. When different congestion states coexist in a link, each congestion state is described by this method.
Also, the link travel time information indicating the travel time of each link is:
"VICS link number + travel time"
Is displayed.
Further, as prediction information indicating a future change tendency of the traffic condition, an increase / decrease tendency flag indicating four states of “increase tendency / decrease tendency / no change / unknown” is displayed with the current information.
[0003]
The VICS traffic information specifies a road by a link number and displays the traffic information, and the receiving side of the traffic information grasps the traffic condition of the corresponding road on its own map based on the link number. However, the method that the transmitting side and receiving side share the link number and node number to specify the position on the map requires that the link number and node number be newly established or modified every time a new road is changed or changed. Accordingly, since the digital map data of each company must be updated, a large social cost is required for the maintenance.
In order to improve these points and transmit the road position without depending on the VICS link number, the transmitting side arbitrarily sets a plurality of nodes on the road shape, and determines the position of this node in a data string. There is also a method of transmitting a expressed “shape vector data sequence” and performing a map matching on the receiving side using the shape vector data sequence to specify a road on a digital map (see Patent Document 2 below).
[0004]
A system for generating traffic information as follows has also been proposed.
First, as shown in FIG. 26A, the shape vector (road) at the distance Xm is sampled by dividing the shape vector (road) from the reference node by a unit block length (eg, 50 to 500 m) at equal intervals. ), The average speed of the vehicle passing through each sampling point is determined. In FIG. 26B, the value of the obtained velocity (state quantity) is shown in a frame representing the unit of quantization of the distance between the sampling points.
In this system, the state quantity changing along the road is transmitted to the receiving side as traffic information. At this time, it is necessary to reduce the amount of transmission data. For this purpose, for example, the amount of state is quantized, expressed as a difference from the statistical prediction value, and converted to data unevenly distributed around 0, and this data is converted into a variable length code. Become
[0005]
Alternatively, the state quantity of traffic information (FIG. 26B) that changes along the road is regarded as a function of the distance from the reference node, and is transformed into frequency components by orthogonal transformation, and the coefficient value of each frequency component is received. To provide. The receiving side performs the inverse transformation to reproduce the state quantity of the traffic information.
For conversion to the frequency component, a technique such as FFT (fast Fourier transform) or DCT (discrete cosine transform) can be used. For example, in the Fourier transform, a Fourier coefficient C (k) can be obtained by (Equation 21) (Fourier transform) from a finite number of discrete values (state quantities) represented by a complex function f.
C (k) = (1 / n) Σf (j) · ω-jk (k = 0, 1, 2, ‥, n−1)
(Σ is added from j = 0 to n-1) (Equation 21)
Conversely, given C (k), a discrete value (state quantity) can be obtained by (Equation 22) (inverse Fourier transform).
f (j) = {C (k) · ωjk (j = 0, 1, 2, ‥, n−1)
(Σ is added from k = 0 to n-1) (Equation 22)
The providing side of the traffic information calculates the state quantity of the traffic information (FIG. 26 (b)) using n (= 2) using (Equation 21). ^N ) Coefficients and quantize these coefficients. In this quantization, a low-frequency coefficient is divided by 1, a higher-frequency coefficient is divided by a larger value, and the quotient is rounded to the nearest decimal point. The value after quantization is compressed by variable length coding and transmitted. The data structure of the traffic information is shown in FIG. This traffic information and the shape vector data string information of the target road shown in FIG. 27A are transmitted to the receiving side.
After receiving the traffic information, the receiving side decodes and inversely quantizes the coefficients, and then reproduces the state quantity of the traffic information using (Equation 22).
[0006]
[Patent Document 1]
JP 2001-19417 A
[0007]
[Patent Document 2]
WO 01/18769 A1
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
This traffic information providing method has the following problems.
(1) In the provision of traffic information, when there is a limit to the amount of data that can be held on the receiving side and the amount of transmission data, the data that exceeds the limit is not simply overflown, It is necessary to devise a method of sending traffic information data so that low-level information cannot be displayed but high-priority information can be displayed.
(2) Indices of traffic congestion provided as traffic information include "speed", "unit section travel time", "degree of congestion", and the like. On the traffic information receiving side, the "speed" information is included. It is considered to be the easiest to use for displaying the traffic congestion status and for using it for route calculation. However, when sending "speed" information as a traffic state quantity that changes along the road, multiple state quantities are used to reduce the amount of data due to the limitations of the receiving capacity of the receiving side and the transmission capacity of the transmission path. When the averaging process is performed, there is a problem that a value deviates from the driver's bodily congestion degree.
[0009]
For example, in a section of 100 km, it is assumed that the vehicle travels at 90 km at 100 km / h and travels at 10 km at 4 km / h. The required time at this time is 3.4 hours [= (90 ÷ 100) + (10 ÷ 4)], and the average speed in this section is 29.4 km / h [= 100 ÷ 3.4].
On the other hand, if the speed value in this section is simply smoothed (averaged), it becomes 90.4 km / h [= (100 × 90 + 4 × 10) ÷ (90 + 10)]. The required time when traveling in a section of 100 km at this average speed is 1.11 hours. That is, simply averaging the speed values results in a value that deviates from the degree of congestion of the driver.
[0010]
The present invention addresses such a problem. Even if the transmitting side transmits speed information as traffic information without considering the communication environment and the receiving state, the receiving side selects the fineness of the information to be restored. It is an object of the present invention to provide a traffic information providing method capable of transmitting speed information without deviating from a driver's feeling of congestion, and a system and an apparatus for implementing the method. .
[0011]
[Means for Solving the Problems]
Therefore, in the traffic information providing method of the present invention, a discrete wavelet transform is performed on the reciprocal of the speed information expressed as a function of the distance from the reference position on the road, and the reciprocal of the speed information is converted into a scaling coefficient and a wavelet coefficient. I try to provide.
On the receiving side, if the scaling coefficient can be received, the speed information can be approximately restored even if only a part of the wavelet coefficient can be received. In the discrete wavelet transform, approximation is performed by averaging the original data. In the traffic information providing method of the present invention, the inverse of the speed information (= representing the travel time per unit distance) is applied to the wavelet transform. Therefore, the arithmetic average has validity, and can reproduce speed information that does not deviate from the congestion degree experienced by the driver.
[0012]
Also, in the present invention, sampling data is generated from speed information expressed as a function of a distance from a reference position on a road, and a discrete wavelet transform is performed once or plural times on the reciprocal of the sampling data to obtain the reciprocal of the speed information. A traffic information providing device that converts the data into scaling coefficients and wavelet coefficients, and performs one or more inverse discrete wavelet transforms on the scaling coefficients and the wavelet coefficients received from the traffic information providing device, and obtains the reciprocal of the obtained value. The traffic information providing system is constituted by a traffic information utilization device that converts the speed information into the traffic information and restores the speed information.
In this system, even if the traffic information providing device provides the scaling coefficient and the wavelet coefficient without being conscious of the communication environment and the receiving condition, the receiving side may obtain coarse speed information or detailed information within the range of the received information. The speed information can be restored, and the restored speed information matches well with the degree of congestion felt by the driver.
[0013]
Further, in the present invention, the traffic information providing device includes a traffic information conversion unit that generates 2N-th sampling data or a multiple of 2N-th sampling data from the collected speed information data, Traffic information coding means for performing one or more discrete wavelet transforms on the reciprocal to convert the reciprocals into scaling coefficients and wavelet coefficients; and transmitting the scaling coefficients prior to the wavelet coefficients. Traffic information transmitting means for transmitting the coefficient before the wavelet coefficient of a lower order is provided.
Therefore, on the receiving side, if the scaling coefficient can be received, the speed information represented by the coarse resolution can be restored even if only a part of the wavelet coefficient can be received.
[0014]
Further, in the present invention, the traffic information utilization device includes, from the traffic information providing device, traffic section receiving data for receiving the road section reference data representing the target road of the speed information and the scaling coefficient and the wavelet coefficient as the speed information; Target road determining means for specifying a target road of speed information using data; performing one or more inverse discrete wavelet transforms on a scaling coefficient and a wavelet coefficient; converting the obtained value into a reciprocal number to restore speed information Traffic information decoding means for performing the traffic information decoding.
In this apparatus, a target section of speed information is specified from received information by map matching or the like, and the speed information is restored by performing inverse discrete wavelet transform and inverse transform.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
(1st Embodiment)
<Discrete wavelet transform>
In the traffic information providing method of the present invention, the transmitting side converts the provided speed information (V) into a reciprocal (1 / V), performs a discrete wavelet (Wavelet) transform (DWT), compresses the transmitted information, and transmits the resultant data. The receiving side decompresses the received speed information by an inverse discrete wavelet transform (IDWT), converts the speed information into its inverse, and then displays or uses the information.
DWT is a data compression method used for image compression and audio compression. FIG. 1 shows a general equation of the wavelet transform.
[0016]
A wavelet is an operation (scale conversion) of multiplying a function Ψ (t), which is called a basic wavelet, which exists only in a limited range in terms of time and frequency, on the time axis (scale conversion), and a method in which time b This means a set of functions such as (Equation 3), which is obtained by performing an operation of shifting the image only horizontally (shift conversion). Using this function, the frequency and time components of the signal corresponding to the parameters a and b can be extracted, and this operation is called wavelet transform.
The wavelet transform includes a continuous wavelet transform and a discrete wavelet transform (DWT). The forward transform of the continuous wavelet transform is shown in (Equation 1), and the inverse transform is shown in (Equation 2). Letting these real numbers a and b be a = 2j and b = 2jk (j> 0), the forward transform of the discrete wavelet transform (DWT) is as shown in (Equation 5), and the inverse transform (IDWT) is (Equation 5). It is represented as 6).
[0017]
This DWT can be realized by a filter circuit that recursively divides the low frequency band, and the IDWT can be realized by a filter circuit that repeats synthesis reverse to that at the time of division. FIG. 2A shows a DWT filter circuit. This DWT circuit is configured by a cascade connection of a plurality of circuits 191, 192, and 193 each including a low-pass filter 181, a high-pass filter 182, and a thinning circuit 183 that thins out a signal by half. After passing through the high-pass filter 182, the high-frequency component of the signal input to is output by being decimated to で by the decimation circuit 183, and the low-frequency component is passed through the low-pass filter 181. The data is decimated by で in the decimating circuit 183 and input to the next circuit 192. Similarly, in the circuit 192, the high frequency component is decimated and output, and the low frequency component is decimated and input to the next circuit 193, where it is similarly divided into a high frequency component and a low frequency component. .
FIG. 3A shows signals decomposed by the circuits 191, 192, and 193 of the DWT circuit, and the input signal f (t) (≡Sk ⁽⁰⁾ The superscript indicates the order) is the signal Wk that has passed through the high-pass filter 182 in the circuit 191. ⁽¹⁾ And the signal Sk passed through the low-pass filter 181 ⁽¹⁾ And the signal Sk ⁽¹⁾ Is the signal Wk that has passed through the high-pass filter 182 in the next circuit 92. ⁽²⁾ And the signal Sk passed through the low-pass filter 181 ⁽²⁾ And the signal Sk ⁽²⁾ Is the signal Wk that has passed through the high-pass filter 82 in the next circuit 193. ⁽³⁾ And the signal Sk passed through the low-pass filter 181 ⁽³⁾ And divided into This S (t) is called a scaling coefficient (or a low-pass filter), and W (t) is called a wavelet coefficient (or a high-pass filter).
[0018]
The following (Equation 8) and (Equation 9) show DWT conversion equations used in the embodiment of the present invention.
Step 1: w (t) = f (2t + 1) − [{f (2t) + f (2t + 2)} / 2] (Equation 8)
Step 2: s (t) = f (2t) + [{w (t) + w (t-1) +2} / 4] (Equation 9)
In the n-th order forward conversion, the (n-1) -th scaling coefficient is converted by the steps of (Equation 8) and (Equation 9). FIG. 4A shows the configuration of each of the circuits 191, 192, and 193 of the DWT circuit that realizes this conversion. “Round” in the figure indicates a rounding process.
[0019]
FIG. 2B shows an IDWT filter circuit. The IDWT circuit includes an interpolation circuit 186 for interpolating the signal twice, a low-pass filter 184, a high-pass filter 185, and an adder 187 for adding the outputs of the low-pass filter 184 and the high-pass filter 185. The signal of the low-frequency component and the high-frequency component input to the circuit 194 is interpolated twice, added, and input to the next circuit 195. Is added to the high-frequency component in this circuit 195, and further added to the high-frequency component in the next circuit 195 and output.
FIG. 3B shows a signal reconstructed by the circuits 194, 195, and 196 of the IDWT circuit. ⁽³⁾ And wavelet coefficient Wk ⁽³⁾ And the scaling coefficient Sk ⁽²⁾ Is generated, and in the next circuit 195, the scaling coefficient Sk ⁽²⁾ And wavelet coefficient Wk ⁽²⁾ And the scaling coefficient Sk ⁽¹⁾ Is generated, and in the next circuit 196, the scaling coefficient Sk ⁽¹⁾ And wavelet coefficient Wk ⁽¹⁾ Is added to Sk ⁽⁰⁾ (≡f (t)) is generated.
[0020]
The following (Equation 10) and (Equation 11) show the conversion formula of IDWT used in the embodiment of the present invention.
Step 1: f (2t) = s (t) + [{w (t) + w (t-1) +2} / 4] (Equation 10)
Step 2: f (2t + 1) = w (t) − [{f (2t) + f (2t + 2)} / 2] (Equation 11)
In the n-th order inverse transformation, the signal transformed by the (n + 1) -th order IDWT is used as a scaling coefficient to perform transformation by the steps of (Equation 10) and (Equation 11). FIG. 4B shows the configuration of each circuit 194, 195, and 196 of the IDWT circuit that realizes this conversion.
[0021]
<Significance of reciprocal of speed data>
FIG. 5 shows the original data (solid line) and the primary scaling factor (dotted line) obtained by performing one DWT on the original data. FIG. 6 shows the primary scaling factor. Along with the (dotted line), a second-order scaling coefficient (dot-dash line) and a third-order scaling coefficient (a long dotted line) when DWT is further repeated are shown.
The result of smoothing the change in the original data is the scaling factor. The DWT is repeated, and the higher the scaling factor, the more the smoothing proceeds. The scaling coefficient approximately represents the original data, and the rough state of the original data can be known from the scaling coefficient. Therefore, if the receiving side cannot receive all the data transmitted by the transmitting side when the receiving capacity or the transmission capacity is insufficient, if the data that can restore a certain level of the scaling coefficient is obtained, the scaling coefficient is restored. By doing so, changes in the original data can be roughly reproduced.
[0022]
The distance quantization unit of the primary scaling coefficient is twice the distance quantization unit of the original data, and the value of this scaling coefficient is an average of the values of the original data included in the distance quantization unit. It has become. Further, the distance quantization unit of the secondary scaling coefficient is twice the distance quantization unit of the primary scaling coefficient, and the value of the secondary scaling coefficient is the primary quantization coefficient included in the distance quantization unit. The value of the scaling coefficient is averaged. That is, the distance quantization unit of the n-th scaling coefficient is twice the distance quantization unit of the (n-1) -th scaling coefficient, and the value of the n-th scaling coefficient is included in the distance quantization unit. (N-1) -th order scaling coefficient is averaged.
However, if the original data is speed data, as described above, a value obtained by simply arithmetically averaging the speed data is far from the degree of congestion felt by the driver.
Therefore, in the present invention, the reciprocal (1 / V) of the speed data (V) is obtained, and DWT is applied to the reciprocal. In this case, since the reciprocal (1 / V) of the speed data represents the travel time per unit distance, the arithmetic average has validity.
[0023]
<Traffic information providing system>
FIG. 7 shows an example of the traffic information providing system in this embodiment. This system uses a traffic information measurement device 10 that measures traffic information using a sensor A (ultrasonic vehicle sensor) 21, a sensor B (AVI sensor) 22, and a sensor C (probe car) 23, and uses past traffic information. A code table creating unit 50 for creating a code table used for encoding traffic information, a traffic information transmitting unit 30 for encoding and transmitting traffic information and information of a target section thereof, and receiving the transmitted traffic information. And a receiving device 60 such as a car navigation system to be utilized.
[0024]
The traffic information measurement device 10 includes a sensor processing unit A (11), a sensor processing unit B (12), and a sensor processing unit C (13) that collect data from the sensors 21, 22, and 23; It has a traffic information calculation unit 14 that processes the data sent from 12 and 13 and outputs data indicating the target section and its traffic information data.
The code table creation unit 50 includes a plurality of types of traffic information quantization tables 53 used for quantization of scaling coefficients and wavelet coefficients generated by the DWT transform, and a distance that defines a plurality of types of sampling point intervals (unit section lengths). It includes a quantization unit parameter table 54 and a code table calculation unit 51 that creates various code tables 52 for performing variable-length coding of scaling coefficients and wavelet coefficients.
The traffic information transmitting unit 30 determines the traffic condition from the traffic information and the traffic information collecting unit 31 that receives the traffic information from the traffic information measuring device 10, and determines the unit section length (distance quantization unit) between the sampling points and the usage. A quantization unit determining unit 32 for determining a quantization table and a code table to be converted; a traffic information conversion for converting shape vector data of a target section into a statistical prediction difference value; and determining sampling data used for generating speed information. Unit 33, a DWT encoding processing unit 34 for performing reciprocal processing and DWT processing of velocity information, and encoding processing of a shape vector of a target section, and information for transmitting encoded velocity information data and encoded vector data. A transmission unit 35 and a digital map database 36 are provided.
[0025]
The receiving device 60 includes an information receiving unit 61 that receives the traffic information provided from the traffic information transmitting unit 30, a decoding processing unit 62 that decodes the received information to restore the speed information and the shape vector, and a digital map database. The map matching and section determination unit 63 that performs the map matching of the shape vector using the data of 65 and determines the target section of the speed information, and the traffic information that reflects the received speed information on the data of the target section of the link cost table 66 A reflection unit 64, a vehicle position determination unit 68 that determines a vehicle position using a GPS antenna 69 or a gyro 70, and an information utilization unit that utilizes a link cost table 66 to search for a route from the vehicle position to a destination. 67 and a guidance device 71 for providing voice guidance based on the route search result.
[0026]
The sensor processing unit A11 and the sensor-processing unit B12 of the traffic information measurement device 10 collect information of sensors installed at various places on the road, and the sensor processing unit C13 outputs the vehicle information measured by the probe car 23 in units of time. Collects information such as position coordinates, mileage, and speed. 8 shows the measurement points of the probe car 23 by circles, and FIG. 9 shows the cumulative travel distance and speed of the probe car created based on the data measured by the probe car 23 in, for example, one second. 3 shows a graph representing the relationship with. The traffic information calculation unit 14 converts the speed into a distance from the reference point, and outputs this data to the traffic information transmission unit 30 and the code table creation unit 50, as shown in FIG.
[0027]
The flow chart of FIG. 11 shows the operation of the code table creating unit 50, the traffic information transmitting unit 30, and the receiving device 60 of this system.
The code table calculating unit 51 of the code table creating unit 50 analyzes the traffic situation pattern of the traffic information sent from the traffic information measuring device 10 and arranges the traffic information for each pattern.
When creating the code table, the traffic information (speed information) of the past traffic situation pattern L is totaled (step 11), and the quantization unit (distance quantization) in the distance direction described in the distance quantization unit parameter table 54 is calculated. (Quantization unit), a distance quantization unit M to be used is set (step 12), and a traffic information quantization table N used for quantization of scaling coefficients and wavelet coefficients is set from the traffic information quantization table 53. (Step 13). Next, a value at each sampling point for each interval M is calculated from the traffic information of the traffic situation pattern L, a reciprocal of this value is calculated, and DWT is performed on the reciprocal to obtain a scaling coefficient and a wavelet coefficient (step 14). The details will be described in detail in the procedure of the traffic information transmitting unit 30.
[0028]
Next, the scaling coefficient and the wavelet coefficient are quantized using the value specified in the traffic information quantization table N, and the quantization coefficient of the scaling coefficient and the wavelet coefficient is calculated (step 15). Next, the distribution of the quantized coefficients is calculated (step 16), and based on the quantized coefficients and the run length distribution (continuous distribution of the same value), the quantized coefficients of the scaling coefficients and wavelet coefficients are variable-length coded. A code table 52 is created (step 17) and (step 18).
This procedure is repeated until the code table 52 corresponding to all combinations of L, M, and N is created (step 19).
In this way, a large number of code tables 52 corresponding to various traffic situation patterns and resolutions of information expression are created and held in advance.
[0029]
On the other hand, the traffic information transmitting unit 30 collects traffic information and determines a traffic information providing section (step 21). For one traffic information providing section V (step 22), a shape vector around the traffic information providing section V is generated, and a reference node is set (step 23). Next, lossy coding compression of the shape vector is performed (step 24).
The quantization unit determination unit 32 determines the traffic situation, and determines the unit division length and the number of data between sampling points that define the position resolution, and the traffic information quantization table 53 that defines the resolution of traffic information (speed information). And the code table 52 are determined (step 25).
[0030]
When determining the position resolution, the following points are considered.
In an existing system, a resolution (for example, 10 m) determined as a unit for collecting information such as travel time may be used.
-For routes far from the information transmission position, the distance resolution can be coarsened in advance according to the importance.
-Since the speed information collected from the probe car does not represent important information (traffic end, head, etc.) as traffic information in the raw data itself, the position resolution is determined depending on the number of data. You may.
-When performing data compression by FFT (Fast Fourier Transform), the number of data is 2 ^N However, when DWT is performed, the number of data is 2 ^N Or 2 ^N (Ie, k × 2 ^N (K and N are positive integers). (Note that from the distance resolution, the data is k × 2 ^N If the number of data is not equal to “0” or an appropriate value (eg, the last value of valid data), the number of data is k × 2. ^N Until you have
[0031]
In determining the resolution of the speed information, the following points are taken into consideration.
-Consider the speed measurement accuracy and set the resolution so that it is an integral multiple of the accuracy.
-It is also possible to make the resolution of a route with low importance lower than that of an important route in advance.
・ When sampling, round the data according to the resolution.
The final position resolution and resolution of the speed information are determined according to the transmission order and transmission capacity according to the importance of the data on the transmission side, and the data reception amount and processing speed on the reception side.
[0032]
The traffic information conversion unit 33 determines the sampling data of the speed information based on the unit section length of the distance quantization unit determined by the quantization unit determination unit 32 (Step 26).
FIG. 12 shows a detailed setting procedure of sampling data of speed information, and FIG. 13 shows sampling data (dotted line) determined from speed information (solid line) collected by the probe car.
The speed information is expressed as a function of distance by the traffic information calculation unit 14 (step 261), and the unit division length (resolution of position) of the distance quantization unit or the number of data is defined by the quantization unit determination unit 32 ( Step 262). The traffic information conversion unit 33 samples the speed information expressed as a function of distance at equal intervals at a defined resolution (step 263).
The quantization unit determination unit 32 determines the resolution of the speed information (for example, whether to express the speed information in units of 10 km / h or 1 km / h) based on traffic conditions and the like. Is defined (step 264). The traffic information conversion unit 33 focuses on the data sampled in step 263 (step 265), identifies whether or not the measurement accuracy matches the resolution of the speed information (step 266). If the obtained speed information resolution is in units of 10 km / h and the speed data is expressed in units of 1 km / h, the traffic information is rounded (step 267).
FIG. 13 shows a case where the original data is rounded (rounded) to obtain sampling data in units of 10 km / h.
[0033]
Next, the traffic information conversion unit 33 determines that the number of sampling data is k × 2. ^N (Step 268), and k × 2 ^N If not, add 0 value or the last numerical value to reduce the number of sampling data to k × 2 ^N (The case where k = 1 will be described here) (step 269). The traffic information conversion unit 33 sends the generated sampling data to the DWT encoding processing unit 34 (Step 270).
In the case of FIG. 13, the number of data is 8 (= 2 ³ ), No sampling data is added.
[0034]
Returning to FIG. 11, the DWT encoding processing unit 34 calculates the reciprocal of the sampling data, and performs DWT on the reciprocal (step 27).
FIG. 14 shows a detailed procedure of the DWT. FIG. 15 shows an example in which DWT and IDWT are applied to actual speed data. In FIG. 15, 64 (= 2) measured at 24.11 m intervals as shown in FIG. ⁶ ) Pieces of speed data are extracted as sampling data, and the original data is shown in FIG. FIG. 16 shows a graph of the original data by a solid line.
[0035]
First, this sampling data is converted into a reciprocal, and a constant is multiplied so that the reciprocal takes a value of 1 or more (step 270). The constant multiplication is performed so that an integer value can be obtained when the decimal part is rounded off in the subsequent processing. For example, 1000 or 5000 is multiplied as a constant. The larger the constant, the less the information degradation and the more expressible it is at any speed. If this constant is small, the information in the high speed range becomes coarse. FIG. 15C shows sampling data obtained by multiplying the reciprocal by 5000. FIG. 17 shows a graph of a reciprocal obtained by multiplying the constant by a solid line.
[0036]
Next, in order to reduce the absolute value of the data converted to the reciprocal, an intermediate value between the maximum value and the minimum value of the data is set as a reference (0), and the levels of all data are set by the intermediate value. The shift is performed (step 271). In FIG. 15, 1700 is set as the intermediate value, and 1700 is subtracted from the value in FIG. 15C (FIG. 15D).
Next, the order N for performing DWT is determined. Number of sampling data is 2 ^m In this case, the order N can be set up to m at the maximum (step 272). In the case of FIG. 15, the sampling data is 2 ⁶ Therefore, the maximum order can be 6.
[0037]
Next, n = 0 is set (step 273), and the number of sampling data / 2 ⁿ The number of input data is determined according to (step 274), and the above-mentioned DWT according to (Equation 8) and (Equation 9) is applied to the sampled data to obtain a first-order scaling coefficient and first-order wavelet coefficient from the input data. Is generated (step 275). In the case of FIG. 15, the number of input data is 64 when n = 0, and DWT is applied to the 64 data to obtain 32 primary scaling coefficients which are の of the number of input data. , 32 primary wavelet coefficients are generated.
[0038]
The obtained scaling coefficient is stored before the data, and the wavelet coefficient is stored after the data (step 276). As shown in FIG. 15, when 64 pieces of data are arranged vertically, the upper 32 pieces of data are primary scaling coefficients, and the lower 32 pieces of data are primary wavelet coefficients.
Comparing n and N, if n <N (step 277), return to step 274, increase the order by one, and reduce the number of data / 2 ⁿ To determine the number of input data. At this time, only the scaling coefficient stored ahead in step 276 is the next input data. In the case of FIG. 15, in the secondary DWT, 32 primary (n = 1) scaling coefficients become input data, and from these data, 16 secondary scaling coefficients and 16 secondary scaling coefficients are obtained by the secondary DWT. Are generated, and the scaling coefficient is stored before the data and the wavelet coefficient is stored after the data.
[0039]
Steps 274 to 276 are repeated until n = N is reached (step 277). In the case of FIG. 15, when N = 6, in the tertiary DWT, 16 secondary scaling coefficients become input data, and from this data, by the tertiary DWT, 8 tertiary scaling coefficients and 8 Are generated, and in the fourth-order DWT, eight third-order scaling coefficients become input data. From this data, four fourth-order scaling coefficients and four fourth-order scaling coefficients are obtained by the fourth-order DWT. A fourth-order wavelet coefficient is generated, and in a fifth-order DWT, four fourth-order scaling coefficients become input data. From this data, two fifth-order scaling coefficients and two fifth-order wavelets are obtained by a fifth-order DWT. In the sixth-order DWT, two fifth-order scaling coefficients become input data, and from this data, one sixth-order scaling is performed by the sixth-order DWT. The number, and the one six-order wavelet coefficients are generated.
[0040]
FIG. 15E shows data generated by DCT up to the sixth order. In order from the top, one sixth-order scaling coefficient, one sixth-order wavelet coefficient, two fifth-order wavelet coefficients, Four quaternary wavelet coefficients, eight tertiary wavelet coefficients, sixteen secondary wavelet coefficients, and thirty-two primary wavelet coefficients are arranged.
[0041]
Next, the DWT encoding processing unit quantizes the generated scaling coefficients and wavelet coefficients using the traffic information quantization table 53 determined by the quantization determining unit 32 (step 278). The traffic information quantization table 53 defines a value p for dividing the scaling coefficient and a value q (≧ p) for dividing the wavelet coefficient. In the quantization process, the scaling coefficient is p and the wavelet coefficient is q. The data is divided and rounded to round the data (step 279). The quantization may be omitted (corresponding to the case where p = q = 1), and only the rounding process may be performed. Further, instead of the quantization, inverse quantization for multiplying the scaling coefficient and the wavelet coefficient by a predetermined integer may be performed.
[0042]
In FIG. 15, the scaling coefficient and the wavelet coefficient are divided by the quantized sample value 1 specified in FIG. 15A, and the decimal part is rounded to obtain the integer value of FIG. 15F. If the constant obtained by multiplying the reciprocal of the sampling data in step 270 is small, the integer value becomes small, and the influence of rounding becomes large, so that the accuracy of the information is reduced.
However, if the constant is too large, the amount of transmission data increases. The effect of the rounding is large when the integer value is small, that is, when the speed is high. However, on a road such as a general road where the speed limit is originally set to 40 km / h, data with a speed of 40 km / h or more can be accurately obtained. There is no need to figure out. In consideration of these points, it is necessary to determine a constant by which the reciprocal of the speed is multiplied. On a highway, the speed limit is as high as 80 km / h, so this constant value may be changed according to the type of road or road regulation.
[0043]
Returning to FIG. 11, the DWT encoding processing unit 34 performs the variable modulation encoding on the quantized (or inversely quantized) data using the code table 52 determined by the quantization determining unit 32 (step 29). Note that this variable length coding can also be omitted.
The DWT encoding processing unit 34 executes these processes for all the traffic information provision sections (steps 30 and 31).
The information transmitting unit 35 converts the encoded data into transmission data (step 32), and transmits the data together with the code table (step 33).
[0044]
FIG. 18 illustrates a data configuration example of data transmitted from the traffic information transmission unit 30. FIG. 18A is a shape vector data sequence representing a target road section of traffic information. FIG. 18B is a traffic information data sequence in which only the scaling coefficients of each target road section are collected, and describes the Nth-order scaling coefficient in the DWT final order N (the number of sampling data is k × 2). ^N , The number of N-order scaling coefficients is k).
FIG. 18C is a traffic information data sequence in which only the wavelet coefficients of each target road section are collected, and the wavelet coefficients in each order of the DWT are described. The information transmitting unit 35 transmits the traffic information (FIG. 18 (b)) describing the scaling coefficient of each target road section together with the information of the shape vector data sequence (FIG. 18 (a)). Information (FIG. 18 (c)) is transmitted in ascending order of DWT.
[0045]
On the other hand, as shown in FIG. 11, when the information receiving unit 61 receives the data (step 41), the decoding processing unit 62 determines the shape vector as shown in FIG. Is decoded, and the map matching and section determination unit 63 performs map matching on its own digital map database 65 to specify a target road section (step 43). In addition, the decoding processing unit 62 refers to the code table to perform variable length decoding of the speed information data (step 44) and inverse quantization (quantization when inverse quantization is performed on the transmission side). Perform (step 45). FIG. 15 (g) shows data of speed information dequantized on the receiving side.
[0046]
The decoding processing unit 62 performs IDWT on the data obtained by the inverse quantization (step 46).
FIG. 19 shows a detailed procedure of the IDWT. The order N of the DWT is read from the received speed information data (step 461), n is set to N-1 (step 462), and the number of data / 2 ⁿ To determine the number of input data (step 463). Next, the data is reconstructed by (Equation 10) and (Equation 11), using the front of the input data as a scaling coefficient and the rear of the input data as a wavelet coefficient (step 464).
[0047]
In the case of FIG. 15, since N = 6, the number of input data is 64/2. ⁵ , And two fifth-order scaling coefficients are reconstructed from one received sixth-order scaling coefficient and one sixth-order wavelet coefficient.
If n> 0 or within the time limit, the process returns to step 463, decrements n by 1, and repeats the procedures of steps 463 and 464 (step 465). In the case of FIG. 15, assuming that there is no restriction by time, four quaternary scaling coefficients are generated from the generated two quintic scaling coefficients and the received two quintic wavelet coefficients. From the four fourth-order scaling coefficients and the four received fourth-order wavelet coefficients, eight tertiary scaling coefficients are generated. The eight third-order scaling coefficients, the eight received third-order wavelet coefficients, and To generate 32 secondary scaling coefficients from the 16 secondary scaling coefficients and the received 16 secondary wavelet coefficients, and to generate 32 primary scaling coefficients from the 32 primary scaling coefficients. 64 data are restored from the scaling coefficients and the received 32 primary wavelet coefficients. FIG. 15H shows the speed data restored by repeating the IDWT six times.
[0048]
When n = 0 and the IDWT is completed, the data is reversely shifted by the level shifted by the transmitting side (step 468). FIG. 15 (i) shows the restored data after the reverse shift. FIG. 17 shows a graph of the restored data by a dotted line. The restored data almost overlaps with the original data.
When a predetermined time limit has elapsed, the IDWT is terminated even if n> 0, and speed information with reduced resolution is displayed using speed data obtained up to that time. The unit length (distance resolution) of the conversion unit is 2 ⁿ The number is doubled (step 467), and the data is reverse-shifted by the level shifted by the transmitting side (step 468).
[0049]
The reception-side device 60 can restore the speed information with reduced resolution even when only a part of the transmission data in FIG. 15F can be received because the time limit has been exceeded. When only the sixth-order scaling coefficient is received, the distance resolution is 原 of the original data. ⁶ = 1/64 data can be restored.
In addition, when the sixth-order wavelet coefficient can be received, the fifth-order scaling coefficient can be restored by performing IDWT in combination with the received data. ⁵ = 1/32 data can be reproduced.
In addition, when the fifth-order wavelet coefficient can be received, the fourth-order scaling coefficient can be restored by performing IDWT in combination with the received data. ⁴ = 1/16 data can be reproduced.
In addition, when the fourth-order wavelet coefficient is received, the third-order scaling coefficient can be restored by performing IDWT in combination with the received data. ³ = 1/8 data can be reproduced.
In addition, when the tertiary wavelet coefficient can be received, the secondary scaling coefficient can be restored by performing IDWT in combination with the received data. ² = 1/4 data can be reproduced.
In addition, when the secondary wavelet coefficient can be received, the primary scaling coefficient can be restored by performing IDWT in combination with the received data, so that the data of 1/2 of the distance resolution of the original data can be reproduced. .
In addition, when the primary wavelet coefficient can be received, IDWT is performed in combination with the received data, so that the data of the distance resolution of the original data can be restored.
To facilitate such restoration on the receiving side, the transmitting side transmits data in the order of a scaling coefficient, a higher-order wavelet coefficient, and a lower-order wavelet coefficient.
[0050]
The decoding processing unit 62 obtains the reciprocal of the restored data and reproduces the speed information by multiplying the inverse by the constant multiplied on the transmission side (step 47). FIG. 15 (j) shows the restored speed data. FIG. 16 shows the graph of the restored speed data as “wavelet transform (1) speed”, but the data overlaps with the original data and cannot be distinguished. In FIG. 16, the restored data restored by using the data of the N-th to first-order layers is indicated as a “wavelet transform (2) speed” by a dotted line, and the data of the N-th to second-order layers is shown. The restored data that has been restored by using “wavelet transform (3) speed” is indicated by a dashed line.
[0051]
The traffic information reflecting unit 64 reflects the restored speed information on the link cost of the own system (step 48). Such processing is executed for all traffic information provision sections (steps 49 and 50). The information utilization unit 67 executes a required time display, a route search, and the like using the provided speed information (step 51).
As described above, the data subjected to the DWT has a hierarchical property, and the receiving side can restore low-resolution speed information even when data of only a part of the hierarchical levels can be used. Also, in this case, since the reciprocal of the original data of the speed information is obtained and multiplied by a constant to perform the DWT processing, even if the speed information uses only the data of a part of the hierarchy, the driver can experience it. It is possible to restore the value that matches the congestion situation.
[0052]
The graphs shown in FIGS. 5 and 6 show restored data obtained by performing DWT processing on the original data of the speed information without performing conversion to the reciprocal for comparison. As is apparent from a comparison between FIG. 16 and FIGS. 5 and 6, when the reciprocal of the speed information is obtained and the DWT is performed (FIG. 16), the conversion to the reciprocal is not performed (FIGS. 5 and 6). ), The restored data obtained by restoring only the data of some layers takes a lower value. This tendency appears well in the elliptical region A in FIG.
As described above, by performing the DWT processing by taking the reciprocal of the speed information, the average speed is pulled to a low value, but this average speed is closer to the speed experienced by the driver.
[0053]
FIG. 20 shows original data and restored data when the constant for multiplying the reciprocal of the original data is set to 1/50 (that is, 100) of FIG. When the constant by which the reciprocal of the original data is multiplied is reduced, the information in the high-speed region indicated by the elliptic regions B and C becomes very coarse, but the restored data in the low-speed region indicated by the elliptical region A matches the original data well. The interest in the traffic congestion information is high when the traveling speed is low, and detailed information on a speed close to or higher than the speed limit of a general road is not necessarily required. Considering these points, sufficiently practical speed information can be restored even if the constant for multiplying the reciprocal of the original data is set to 100. Further, as described above, the constant value may be changed according to the road type or the road regulation.
[0054]
As described above, the data subjected to the DWT has a hierarchical property, and if lossless compression (lossless conversion) can be performed using data of all layers, lossy compression is performed using only data of some layers. (Irreversible transformation) can also be performed. Further, even when the receiving side can receive only information with partial data loss, it is possible to restore low-resolution information. If the transmitting side sets priorities for each layer without regard to the communication environment and receiving performance, and transmits in the order of scaling coefficient → high-order wavelet coefficient → low-order wavelet coefficient, the receiving side can receive Depending on the data, the speed information can be reproduced in detail or coarsely.
In addition, since the DWT is performed by converting the speed data into a reciprocal, even if arithmetic averaging is performed when speed information is restored from data of some layers, the restored speed information and the driver's bodily sensation are congested. There is no deviation from the degree.
[0055]
Heretofore, in order to notify the target road section, the case where the shape vector data string is transmitted to the receiving side, and the receiving side refers to this shape vector data string to identify the target road section of the traffic information, As data for identifying a road section (road section reference data), use other than the shape vector data string is also possible. For example, as shown in FIG. 21A, a united road section identifier (link number) or intersection identifier (node number) may be used.
When both the providing side and the receiving side refer to the same map, the providing side transmits the latitude / longitude data to the receiving side, and the receiving side can specify a road section based on the data.
[0056]
Further, as shown in FIG. 21B, latitude / longitude data (names, attributes of road types, etc.) for intermittent nodes P1, P2, P3, P4 extracted from an intersection or a road in the middle of a link are referred to. (Which also holds information) to the receiving side to inform the target road. Here, P1 = link midpoint, P2 = intersection, P3 = link midpoint, P4 = link midpoint. In this case, the receiving side first specifies the positions of P1, P2, P3, and P4 as shown in FIG. 21 (c), and then connects the sections by a route search to determine the target road section. Identify.
[0057]
In addition, as the road section reference data for specifying the target road, not only the shape vector data string, the road section identifier, and the intersection identifier described above, but also the road map is divided into tiles and the identifiers assigned to each of them are provided. The target road section of the traffic information may be specified by using the road section reference data using the kilopost, the road name, the address, the postal code, and the like.
[0058]
(Second embodiment)
In the second embodiment of the present invention, a method for removing noise included in traffic information will be described.
In traffic information, detailed information on state quantities in the low-speed range that informs of the occurrence of congestion and congestion is useful, but detailed information on state quantities in the high-speed area is unnecessary, and noise that merely increases the amount of transmitted data is unnecessary. It is only.
Such noise is included in raw data representing traffic information with high resolution. This noise is removed on the data transmitting side, and the receiving side can perform decoding processing without considering the presence or absence of the noise.
[0059]
In the method of this embodiment, the velocity data is converted into an inverse number, a scaling coefficient and a wavelet coefficient are generated by performing DWT, and a wavelet expansion coefficient having a small absolute value is converted into a noise when the data is transmitted to the receiving side. It is regarded as a component and treated as a 0 value.
The zero-value of the wavelet expansion coefficient having a small absolute value affects only the speed data in the high-speed range, and does not affect the speed data in the low-speed range.
[0060]
FIG. 22 shows a flowchart of DWT compression of speed information including the noise removal procedure. According to the procedure from step 270 to step 279 in FIG. 14, DWT is applied to the reciprocal-converted velocity data to generate scaling coefficients and wavelet coefficients, and among these, wavelet coefficients having small absolute values are discarded (step 280).
The data truncation (zero-value conversion) in step 280 removes fine speed movement in the high-speed region included in the elliptic regions D, E, and F as noise in the graph of FIG. Therefore, high speed data is affected. However, the data in the low speed region indicated by the elliptical region G is not affected at all.
[0061]
In FIG. 24, the speed information of the original data is indicated by a solid line, and the speed information restored using the data from which the wavelet coefficient having a small absolute value is removed (zero-valued) is indicated by a dotted line. As is clear from this figure, although the accuracy of the data in the high-speed area is coarse, the data in the low-speed area, which is of great interest as traffic congestion information, faithfully reproduces the original data.
On the other hand, regarding the amount of transmission data, by setting all wavelet coefficients having small absolute values to zero, the data amount is largely reduced by the tunable coding in step 29 of FIG.
As described above, in the traffic information providing method in which the speed data is converted into the reciprocal and the DWT processing is performed, the noise component is removed by reducing the wavelet expansion coefficient having a small absolute value to zero, thereby reducing the data amount. Can be.
[0062]
(Third embodiment)
In the first and second embodiments of the present invention, a case has been described where the traffic information providing device serving as a center provides traffic information to a traffic information utilizing device such as an in-vehicle device. The traffic information providing method of the present invention can also be applied to a system in which the on-vehicle device is a traffic information providing device and the center for collecting probe car information is a traffic information utilizing device. In a third embodiment of the present invention, this system will be described.
[0063]
As shown in FIG. 25, this system includes a probe car on-board unit 90 that measures and provides data during traveling, and a probe car collection system 80 that collects this data. A code table receiving unit 94 that receives a code table used for encoding data from the probe car collection system 80, a sensor A106 that detects speed, a sensor information collection unit 98 that collects detection information of the sensor A106, and a GPS antenna 101 A vehicle position determination unit 93 that determines the vehicle position using the information received by the vehicle and the information of the gyro 102; a travel path measurement information storage unit 96 that stores the travel path of the vehicle and the speed information detected by the sensor A106; , A measurement information data conversion unit 97 for generating sampling data of speed information, and a scaling function for applying DWT to the reciprocal of the speed data. And a wavelet coefficient, and a DWT encoding processing unit 92 that encodes the scaling coefficient, the wavelet coefficient, and the traveling trajectory data using the received code table data 95, and a probe car collection system that encodes the encoded data. And a traveling locus transmitting unit 91 for transmitting the traveling locus to the vehicle.
[0064]
On the other hand, the probe car collection system 80 includes a traveling trajectory receiving unit 83 for receiving speed information and traveling trajectory information from the probe car on-board unit 90, and an encoded data decoding unit for decoding received data using the code table data 86. 82, an IDWT for the scaling coefficient and the wavelet coefficient, a reversal conversion process to restore the speed information by performing a reciprocal transformation process, and a running locus measurement information utilizing the restored speed information and the running locus data. A code table selecting unit 85 for selecting a code table to be given to the probe car on-board unit 90 according to the current position of the probe car, and a code table transmitting unit 84 for transmitting the selected code table to the probe car. ing.
[0065]
The own-vehicle position determining unit 93 of the probe car on-board unit 90 identifies the own-vehicle position using information received by the GPS antenna 101 and information of the gyro 102. Further, the sensor information collecting unit 98 collects the measurement values of the speed information detected by the sensor A106. The collected speed information is stored in the traveling locus measurement information storage unit 96 in association with the own vehicle position identified by the own vehicle position determination unit 93.
The measurement information data conversion unit 97 expresses the speed information stored in the traveling trajectory measurement information storage unit 96 as a function of the distance from the measurement start point (reference position) of the traveling road, and generates sampling data of the speed information. The DWT encoding processing unit 92 performs DWT on the reciprocal of the sampling data, converts the speed information into scaling coefficients and wavelet coefficients, and converts the traveling trajectory data and the converted scaling coefficients and wavelet coefficients into the received code table data. 95. The encoded travel trajectory data and speed information are sent to the probe car collection system 80. At this time, the probe car vehicle-mounted device 90 transmits the speed information in the order of the scaling coefficient → the higher-order wavelet coefficient → the lower-order wavelet coefficient.
[0066]
In the probe car collection system 80 that has received the data, the encoded data decoding unit 82 decodes the encoded traveling trajectory data and velocity information using the code table data 86. The measurement information data inverse transform unit 87 applies IDWT to the decoded scaling coefficient and wavelet coefficient, converts the result to an inverse, and restores the speed information. The traveling trajectory measurement information utilization unit 81 uses the restored speed information to create traffic information on the road on which the probe car traveled.
As described above, the traffic information providing method of the present invention can be applied to information uploaded from a probe car vehicle-mounted device. Even if the data processing capacity and transmission capacity of the on-board unit are insufficient and only the scaling coefficient and some wavelet coefficients can be transmitted from the on-board unit of the probe car, the probe car collection system ran the probe car from the information received. Rough speed information on the road can be restored.
[0067]
In the system of each embodiment, the data of the traffic information to be provided may be transmitted after being decomposed into bit planes. In the bit plane decomposition, data is represented by a binary number, and the MSB of all data, the second bit, the third bit, and the LSB are sequentially transmitted in order of bit data having a larger digit. In this case, the receiving side can display a rough traffic condition during the reception of the information.
[0068]
【The invention's effect】
As is clear from the above description, the traffic information providing method of the present invention can be applied to the case where only a part of the provided speed information can be received by the receiving side due to the communication environment and the receiving ability, and also that the transmitting ability of the transmitting side can be reduced. Even when data of only a part of the hierarchy is transmitted due to lack, it is possible to approximately reproduce speed information at a coarse resolution on the receiving side. Then, in this case, it is possible to restore the congestion degree felt by the driver and the speed information without deviation.
In addition, it is possible to reduce noise having no information value from the speed information and reduce the data amount of the speed information.
[0069]
Further, in the traffic information providing system of the present invention, even if the speed information providing side provides the speed information without being conscious of the communication environment and the reception status, etc., the speed information provided by the receiving side is coarse within the range of the received information. And detailed speed information can be restored. Further, the providing side can provide speed information with reduced noise.
Further, the traffic information providing device and the traffic information using device of the present invention can realize this system.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a general expression of a wavelet transform.
FIG. 2 is a diagram illustrating a filter circuit that realizes a DWT.
FIG. 3 is a diagram showing signal separation (a) in DWT and signal reconstruction (b) in IDWT.
FIG. 4 is a diagram showing a filter circuit for realizing a DWT and an IDWT according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating a relationship between original data and a scaling coefficient generated by a primary DWT.
FIG. 6 is a diagram illustrating a scaling coefficient generated by a high-order DWT.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of a traffic information providing system according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing measurement points of a probe car.
FIG. 9 is a view showing measurement data of a probe car.
FIG. 10 is a diagram showing speed expressed as a function of distance.
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the traffic information providing system according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a flowchart showing a procedure for sampling speed information according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 13 is a diagram showing how to sample velocity data in the first embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a flowchart showing a DWT procedure of speed information in the first embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a diagram showing a specific example in which the DWT and the IDWT according to the first embodiment of the present invention are applied.
FIG. 16 is a graph showing original data and restored data of speed information according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a graph showing reciprocal original data and restored data of speed information according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 18 is a diagram showing a data structure of transmission data according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a flowchart showing an IDWT procedure of speed information in the first embodiment of the present invention.
FIG. 20 is a diagram showing restored data when a reciprocal of speed information is multiplied by a small constant according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 21 is an explanatory diagram of road section reference data.
FIG. 22 is a flowchart showing a DWT procedure according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 23 is a diagram illustrating noise removed by the traffic information providing method according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 24 is a graph showing original data and restored data of speed information according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a block diagram illustrating a configuration of a traffic information providing system according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 26 is a diagram illustrating traffic information as a state quantity that changes along a road.
FIG. 27 is a diagram showing a data structure of provided traffic information.
[Explanation of symbols]
10 Traffic information measurement device
11 Sensor processing unit A
12 Sensor processing unit B
13 Sensor processing unit C
14 Traffic information calculation unit
21 Sensor A (Ultrasonic vehicle sensor)
22 Sensor B (AVI sensor)
23 Sensor C (probe car)
30 Traffic information transmission section
31 Traffic Information Collection Department
32 Quantization unit decision unit
33 Traffic Information Converter
34 DWT encoding processing unit
35 Information transmission unit
36 Digital Map Database
50 Code table creation unit
51 Code table calculator
52 Code Table
53 Traffic Information Quantization Table
54 Distance quantization unit parameter table
60 Receiver device
61 Information receiver
62 Decryption processing unit
63 Map Matching and Section Confirmation Section
64 Traffic Information Reflection Department
66 Link Cost Table
67 Information Utilization Department
68 Own vehicle position determination unit
69 GPS antenna
70 Gyro
71 Guidance device
80 Probe Car Collection System
81 Travel Track Measurement Information Utilization Department
82 Encoded data decoding unit
83 Travel locus receiver
84 Code Table Transmitter
85 Code Table Selection Unit
86 Code table data
87 Measurement information data reverse conversion unit
90 Probe car in-vehicle device
91 Travel locus transmission unit
92 DWT encoding processing unit
93 Own vehicle position determination unit
94 Code table receiver
95 Code table data
96 Travel locus measurement information storage unit
97 Measurement information data converter
98 Sensor information collection unit
101 GPS antenna
102 Gyro
106 Sensor A
181 low-pass filter
182 high-pass filter
183 thinning circuit
184 low-pass filter
185 high pass filter
186 thinning circuit
187 Adder circuit
191 Filter circuit
192 filter circuit
193 filter circuit

Claims

Providing traffic information by performing a discrete wavelet transform on a reciprocal of speed information expressed as a function of a distance from a reference position on a road and converting the reciprocal of the speed information into a scaling coefficient and a wavelet coefficient; Method.

Generating 2N-th or 2N-th multiple of sampling data from the velocity information expressed as a function of the distance from the reference position, and performing a discrete wavelet transform on the reciprocal of the sampling data. The traffic information providing method according to claim 1, wherein:

Multiplying a reciprocal of the sampling data by a constant, performing a discrete wavelet transform on the reciprocal obtained by multiplying the constant, converting the reciprocal into a scaling coefficient and a wavelet coefficient, and providing the scaling coefficient and the wavelet coefficient by converting them into integers. The traffic information providing method according to claim 2, characterized in that:

4. The traffic information providing method according to claim 3, wherein the magnitude of the constant is switched according to a speed limit of a target road or an average traveling speed of a vehicle.

4. The traffic information providing method according to claim 3, wherein the reciprocal obtained by multiplying the constant is subjected to one or more and N or less discrete wavelet transforms.

The traffic information providing method according to any one of claims 1 to 5, wherein the wavelet coefficient whose absolute value is equal to or less than a predetermined value is provided as a zero value.

7. The method according to claim 1, wherein the scaling coefficients are provided before the wavelet coefficients, and among the wavelet coefficients, higher-order wavelet coefficients are provided before lower-order wavelet coefficients. 8. Traffic information provision method described in any of them.

Sampling data is generated from speed information expressed as a function of a distance from a reference position on a road, and discrete wavelet transform is performed once or plural times on a reciprocal of the sampling data, and a reciprocal of the speed information is scaled with a scaling factor and a wavelet. A traffic information providing device that converts and provides the coefficient
A traffic information utilization device for performing an inverse discrete wavelet transform on the scaling coefficient and the wavelet coefficient received from the traffic information providing device once or a plurality of times, converting an obtained value into a reciprocal, and restoring the speed information; A traffic information providing system.

The traffic information providing device multiplies a reciprocal of the sampling data by a constant, performs a discrete wavelet transform on the reciprocal obtained by multiplying the reciprocal by the constant, converts the reciprocal into a scaling coefficient and a wavelet coefficient, and converts the scaling coefficient and the wavelet coefficient to integers. And providing the traffic information using device with the traffic information using device, the traffic information using device performs inverse discrete wavelet transform on the scaling coefficient and the wavelet coefficient received from the traffic information providing device, and obtains the reciprocal of the obtained value. The traffic information providing system according to claim 8, wherein the speed information is restored by multiplying the speed information by a constant.

The traffic information providing apparatus provides the scaling coefficient before the wavelet coefficient, and among the wavelet coefficients, provides a higher-order wavelet coefficient before a lower-order wavelet coefficient, and provides the traffic information using apparatus. 9. The method according to claim 8, wherein an inverse discrete wavelet transform is performed on the scaling coefficient and the received wavelet coefficient, and an obtained value is converted into a reciprocal to restore the velocity information. 9. The traffic information providing system according to 9.

The traffic information providing system according to claim 10, wherein the traffic information providing device switches the magnitude of the constant according to a speed limit of a target road or an average traveling speed of a vehicle.

The traffic information providing system according to any one of claims 8 to 11, wherein the traffic information providing device provides the wavelet coefficient whose absolute value is equal to or less than a predetermined value by converting the wavelet coefficient to a zero value.

Traffic information converting means for generating sampling data of 2N powers or a multiple of 2N powers from the collected speed information data;
Traffic information encoding means for performing a discrete wavelet transform once or a plurality of times on the reciprocal of the sampling data to convert them into scaling coefficients and wavelet coefficients;
Traffic information transmitting means for transmitting the scaling coefficient prior to the wavelet coefficient, and among the wavelet coefficients, transmitting a higher-order wavelet coefficient before a lower-order wavelet coefficient. Information providing device.

Road section reference data representing the target road of the speed information from the traffic information providing device, traffic information receiving means for receiving a scaling coefficient and a wavelet coefficient as the speed information,
Target road determining means for specifying a target road of the speed information using the road section reference data,
Traffic information decoding means for performing one or more inverse discrete wavelet transforms on the scaling coefficient and the wavelet coefficient, converting the obtained value into a reciprocal, and restoring the speed information; Utilization device.