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公開番号2024130414
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023040104
出願日2023-03-14
発明の名称情報処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G08G 1/00 20060101AFI20240920BHJP(信号)
要約【課題】任意の道路を走行する全車両の交通量を推定可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、走行する車両20の交通量が実測される観測地点を走行したコネクテッド車両22の交通量及び移動傾向、並びに、前記観測地点の道路情報に対して、前記観測地点におけるコネクテッド車両22を含む全ての車両20の全体交通量を出力するように機械学習された学習済みモデルを有しており、走行する車両の交通量が実測されない非観測地点を走行したコネクテッド車両22の車両情報と、前記非観測地点の道路情報を取得し、当該学習済みモデルに対して、取得された非観測地点を走行したコネクテッド車両22の車両情報と、前記非観測地点の道路情報とを入力することで、前記非観測地点における全ての車両20の全体交通量を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
走行する車両の交通量が実測されない非観測地点を走行した車両のうち無線通信が可能なコネクテッド車両の車両情報と、前記非観測地点の道路情報を取得する取得部と、
走行する車両の交通量が実測される観測地点を走行した前記コネクテッド車両の交通量及び移動傾向、並びに、前記観測地点の道路情報に対して、前記観測地点における前記コネクテッド車両を含む全車両の全体交通量を出力するように機械学習された学習済みモデルに対して、取得された非観測地点を走行した前記コネクテッド車両の車両情報と、前記非観測地点の道路情報とを入力することで、前記非観測地点における前記全車両の全体交通量を推定する推定部と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 760 文字）【請求項２】
前記コネクテッド車両の移動傾向は、前記コネクテッド車両の移動速度、走行する道路からの分岐率、及び走行する道路における車線変更情報の少なくとも１つを含む情報である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記道路情報は、車両が走行する道路における車線数、前記道路の接続元となる他の道路の数、前記道路の接続先となる他の道路の数、前記道路の制限速度、及び前記道路の地理的な情報の少なくとも１つを含む情報である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記コネクテッド車両の車両情報は単位時間毎に取得可能であり、前記単位時間は前記観測地点における前記車両の交通量を実測する間隔よりも短い、
請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
走行する車両の交通量が実測される観測地点を走行した車両のうち無線通信が可能なコネクテッド車両の車両情報と、前記観測地点の道路情報と、前記コネクテッド車両を含む全車両の前記観測地点における交通量を取得する取得部と、
取得された車両情報を基に前記コネクテッド車両の交通量及び移動傾向と、取得された交通量を基に前記観測地点における前記全車両の全体交通量と、を分析する分析部と、
分析された前記交通量及び前記移動傾向、並びに、取得された前記観測地点の道路情報に対して、分析された前記全体交通量を出力するように機械学習を行うことで、走行する車両の交通量が実測されない非観測地点を走行した前記コネクテッド車両の車両情報の入力に基づいて、前記非観測地点における前記全車両の全体交通量を出力する学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、トラフィックカウンタによる交通量と、車両の位置情報やプローブデータ（具体的には、車両速度や進行方向等）に基づいて予測交通量を出力する機械学習アルゴリズムを用いた交通量予測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－０８６６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の装置は、特定の道路、すなわちトラフィックカウンタの設置点における速度と交通量の関係性を学習しており、任意の道路での交通量の予測が困難である。
【０００５】
本発明は、任意の道路を走行する全車両の交通量を推定可能な情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の情報処理装置は、走行する車両の交通量が実測されない非観測地点を走行した車両のうち無線通信が可能なコネクテッド車両の車両情報と、前記非観測地点の道路情報を取得する取得部と、走行する車両の交通量が実測される観測地点を走行した前記コネクテッド車両の交通量及び移動傾向、並びに、前記観測地点の道路情報に対して、前記観測地点における前記コネクテッド車両を含む全車両の全体交通量を出力するように機械学習された学習済みモデルに対して、取得された非観測地点を走行した前記コネクテッド車両の車両情報と、前記非観測地点の道路情報とを入力することで、前記非観測地点における前記全車両の全体交通量を推定する推定部と、を備えている。
【０００７】
請求項１に記載の情報処理装置は、走行する車両の交通量が実測される観測地点を走行したコネクテッド車両の交通量及び移動傾向、並びに、観測地点の道路情報に対して、観測地点におけるコネクテッド車両を含む全車両の全体交通量を出力するように機械学習された学習済みモデルを有している。当該情報処理装置は、当該学習済みモデルに対し、走行する車両の交通量が実測されない非観測地点を走行したコネクテッド車両の車両情報と、非観測地点の道路情報とを入力して、非観測地点における全車両の全体交通量を推定する。そのため、当該情報処理装置によれば、任意の道路を走行する全車両の交通量を推定することができる。
【０００８】
請求項２に記載の情報処理装置は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記コネクテッド車両の移動傾向は、前記コネクテッド車両の移動速度、走行する道路からの分岐率、及び走行する道路における車線変更情報の少なくとも１つを含む情報である。
【０００９】
請求項２に記載の情報処理装置によれば、コネクテッド車両の具体的な移動傾向に基づいて機械学習が行われることで、任意の道路における交通量の推定精度を向上させることができる。
【００１０】
請求項３に記載の情報処理装置は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記道路情報は、車両が走行する道路における車線数、前記道路の接続元となる他の道路の数、前記道路の接続先となる他の道路の数、前記道路の制限速度、及び前記道路の地理的な情報の少なくとも１つを含む情報である。
（【００１１】以降は省略されています）

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