Gルート探索・
渋滞予測

VICSによる最新の道路情報や過去の統計データ、およびユーザーの走行情報をリアルタイムに収集し生成した
独自の「プローブコミュニケーション交通情報」から、これから先の道路状況を予測。

Gルート探索によるナビゲーション

高速道路利用時の渋滞予測

Gルート探索は3レンジ複合予測方式で、最適のルートを設定します。

目的地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。Gルート探索では以下の3つの予測方法を複合的に組み合わせた手法 (3レンジ複道予測方式) * を取り入れました。
さらにVICSに加えユーザーの走行情報をリアルタイムに収集し、生成した独自の「プローブコミュニケーション交通情報」を使用して渋滞を考慮した最適なルートをご案内いたします。
* 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)
現在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。

Gルート探索・情報予測のテクノロジー

3レンジ複合予測方式
G-Linkでは、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、この3つの予測方式を有機的に複合させた「3レンジ複合予測方式」を開発しました。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。
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。G-Link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
G-Link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、最適なルート案内をおこないます。例えば、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。
※ 掲載写真はすべてイメージであり、実際と異なる場合があります。