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Gルート探索/渋滞予測

Gルート探索(プローブ情報付)/渋滞予測のテクノロジー

プローブコミュニケーション交通情報

「プローブコミュニケーション交通情報」は、G-BOOKユーザーの車両からリアルタイムで収集された走行データを基に、独自の交通情報を生成します。
このシステムの特徴は、携帯電話接続によるプローブ車に比べ約60倍※と推定される車載通信機DCMを活用した圧倒的な情報収集力にあります。道路区間毎に送信された走行情報(プローブ情報)は、G-BOOKセンターに蓄積され、VICS情報ではカバーできなかった道路の渋滞情報を加えた高精度な渋滞回避案内を可能にします。
※当社比

プローブコミュニケーション交通情報の仕組み
3レンジ複合予測方式

ある地点までに要する所要時間を高精度に予測する上で、直近の道路状況から今後の変化を予測する方法と過去の蓄積された統計データを元に今後を予測する方法があります。SUBARU G-BOOK ALPHAでは以下の3つの予測方法を複合的に組み合わせた手法※1を取り入れました。
※1:豊田中央研究所より特許申請中

●ショートレンジ予測(短期予測)

現在の交通渋滞の伝播現象(渋滞が発生した地点から車の進行方向と逆の後方へ渋滞が伸びる、又は伝わっていく。)から交通流の変化を予測します。
●ミドルレンジ予測(中期予測)

現在の交通状況と似た渋滞状況を過去の事象から検索し、それを元に現況の状況も考慮しながら将来の渋滞変化を予測します。
●ロングレンジ予測(長期予測)

現時点の交通状況は考慮せずに、過去の渋滞状況から将来変化を推定します。

現時点に近いほど、即ち直近の予測はショートレンジ予測が有効であり、時間が離れるほど、ミドルレンジ、ロングレンジ予測が有効になることに着目しました。それを有機的に複合させたのが「3レンジ複合予測方式」です。
この予測方式を元に、路線毎に渋滞パターンが異なる路線特性や道路の分岐状況など多数の要素を考慮した予測を行います。また、ルート上の分岐点手前などで自動的に予測情報の更新を行います。これにより、長距離においても、高い予測精度を維持すると同時に、周囲の突然の事象現象(事故規制など)も即時に反映することが可能となりました。
3レンジ-複合予測方式による結果
伝播現象イメージ図 渋滞伝播シミュレーション

ショートレンジ予測では、現在の交通渋滞の周囲への伝播を予測しています。この場合、伝播する速度は、渋滞が起きた要因や、地域、周囲の状況によって異なります。 SUBARU G-BOOK ALPHA ではそれらの経験値や変化要因も含めた複雑な伝播予測を行うことにより、より実態に即した予測情報をタイムリーに提供することが可能です。
過去統計データの最適反映

SUBARU G-BOOK ALPHAでは、前述したように、現在の交通流からの予測と、過去の統計データからの推定を複合させて独自の予測情報を生成しています。これにより、所要時間の予測精度が向上するだけでなく、リアルタイムの交通流が把握困難な地域においても、適切なルートを推定できます。なお、過去の統計データについては、信頼性が高い複数の実車走行データをもとに、それらのデータを検証し、回避ルート案内として経路案内を行います。例えば、回避ルートの選択ひとつに関しても、単に空いているというだけではなく、センターラインの無いような生活道は避けるようにするなど、環境安全面にも配慮しました。