信息处理设备、终端设备、信息处理方法及状况显示方法与流程

本技术涉及信息处理设备、终端设备、信息处理方法及状况显示方法。

背景技术：
使用车辆导航系统，可以享受驾驶，而即使在不熟悉的地方也不会迷路。近年来，市场上也已经出现了通知交通拥堵信息或建议考虑交通拥堵以最短时间到达目的地的路线的车辆导航系统。此外，在诸如智能手机的信息终端中实施车辆导航系统的功能的应用也正广泛使用。JP2008-147865A中已经结合交通拥堵信息的显示等讨论了如下的系统：其基于行驶速度检测行驶车辆，并基于行驶速度组显示道路的交通拥堵程度、车流量等。

技术实现要素：
车辆的行驶状况可以使用诸如以下的系统识别：ORBIS(自动测速仪)、智能交通系统(ITS)、VICS、ETC、驾驶辅助系统(AHS、DSSS或ASV)或公共交通辅助系统(PTPS或TDM)。实际上，基于使用该系统识别的信息来识别道路状况。在该系统中，由于对车辆不加区别地收集信息，因此为了高精度地识别道路状况，必须使用复杂算法、巨量历史数据等。此外，取决于情形，由人通过从地面或天空的可视观测进行确认是必要的。这种情况的原因是：并不是所有的车辆一定按固定模式规则地行驶。鉴于上述问题而做出本技术，期望提供新的、改进的且能够利用简单系统高精度地识别道路状况的信息处理设备、终端设备、信息处理方法及状况显示方法。根据本公开的实施例，提供了一种信息处理设备，其包括：差异信息获取单元，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异的差异信息；以及道路状况分析单元，使用与在预定区域中存在的第一车辆相关的差异信息分析该预定区域内的道路状况。此外，根据本公开的另一实施例，提供了一种信息终端，其包括：显示单元，显示预定区域内的道路状况的分析结果，该分析结果使用若干差异信息中的与该预定区域内存在的第一车辆相关的差异信息来分析，该若干差异信息代表每个第一车辆的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的该基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆来获取该若干差异信息。此外，根据本公开的另一实施例，提供了一种信息处理方法，其包括：对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异的差异信息；以及使用与在预定区域中存在的第一车辆相关的差异信息分析该预定区域内的道路状况。此外，根据本公开的另一实施例，提供了一种状态显示方法，其包括：显示预定区域内的道路状况的分析结果，该分析结果使用若干差异信息中的与该预定区域内存在的第一车辆相关的差异信息来分析，该若干差异信息代表每个第一车辆的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的该基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆来获取该若干差异信息。根据本技术的实施例，可以利用简单系统高精度地识别道路状况。附图简要说明图1是描述运行控制的实施例的说明性示意图；图2是描述运行控制的实施例的说明性示意图；图3是描述运行控制的实施例的说明性示意图；图4是描述根据第一实施例的系统配置的说明性示意图；图5是描述根据第一实施例的系统配置的说明性示意图；图6是描述根据第一实施例的信息处理设备的功能配置的说明性示意图；图7是描述根据第一实施例的终端设备的功能配置的说明性示意图；图8是描述差异信息的示例（速度差异）的说明性示意图；图9是描述根据第一实施例的交通拥堵检测方法（使用速度差异的方法）的说明性示意图；图10是描述差异信息的示例（时间差异）的说明性示意图；图11是描述根据第一实施例的交通拥堵检测方法（使用时间差异的方法）的说明性示意图；图12是描述根据第一实施例的交通拥堵检测方法（使用速度差异和时间差异的方法）的说明性示意图；图13是描述根据第一实施例的交通拥堵检测方法（考虑道路类型的方法）的说明性示意图；图14是描述根据第一实施例的交通拥堵检测方法（考虑道路类型的方法）的说明性示意图；图15是描述根据第一实施例的绕行路线选择方法的说明性示意图；图16是描述根据第一实施例的分析交通拥堵原因的方法的说明性示意图；图17是描述根据第一实施例的信息提供方法的说明性示意图；图18是描述根据第一实施例的信息提供方法的说明性示意图；图19是描述根据第一实施例的操作UI的说明性示意图；图20是描述根据第二实施例的系统配置的说明性示意图；图21是描述根据第二实施例的系统配置的说明性示意图；图22是描述根据第二实施例的信息处理设备的功能配置的说明性示意图；图23是描述根据第二实施例的终端设备的功能配置的说明性示意图；图24是描述根据第二实施例的预测算法的示例的说明性示意图；图25是描述根据第二实施例的预测算法的示例的说明性示意图；图26是描述根据第二实施例的预测算法的示例（使用交通拥堵信息的配置）的说明性示意图；图27是描述根据第二实施例的预测算法的示例（使用天气数据的配置）的说明性示意图；图28是描述根据第二实施例的信息提供方法的说明性示意图；图29是描述根据第二实施例的操作UI的说明性示意图；图30是描述根据第三实施例的道路设计中的使用方法的说明性示意图；图31是描述根据第四实施例的系统配置的说明性示意图；图32是描述根据第四实施例的系统配置的说明性示意图；图33是描述根据第四实施例的信息处理设备的功能配置的说明性示意图；图34是描述根据第四实施例的终端设备的功能配置的说明性示意图；图35是描述根据环境条件的示例的说明性示意图；图36是描述根据第四实施例的基准信息更新方法的说明性示意图；图37是描述根据第四实施例的基准信息更新方法的说明性示意图；图38是描述根据第四实施例的基准信息更新方法（考虑燃料效率的配置）的说明性示意图；图39是描述根据第四实施例的基准信息更新方法（考虑安全性的配置）的说明性示意图；图40是描述根据第四实施例的修改例的基准信息更新方法的说明性示意图；图41是描述根据第四实施例的修改例的基准信息更新方法（考虑燃料效率的配置）的说明性示意图；图42是描述根据第四实施例的修改例的基准信息更新方法（考虑安全性的配置）的说明性示意图；且图43是描述实施根据第一至第四实施例的设备和系统中包含的功能的硬件配置示例的说明性示意图。具体实施方式以下将参照附图描述本技术的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，对具有基本相同功能和结构的构件标以相同的附图标记，并省略这些构件的重复说明。[关于说明的流程]这里，将简要描述下文要进行的说明的流程。首先，将提及交通拥堵信息的精度。接着，将参照图1－3介绍运行受控车辆的示例。接着，将参照图4－19描述根据本技术的第一实施例的交通拥堵检测方法及能够实施该方法的系统配置示例。接着，将参照图20－29描述根据本技术的第二实施例的危险程度检测方法及能够实施该方法的系统配置示例。接着，将参照图30描述根据本技术的第三实施例的道路设计中的使用。接着，将参照图31－42描述根据本技术的第四实施例的基准信息更新方法及能够实施该方法的系统配置示例。接着，将参照图43描述能够实施根据本技术的第一至第四实施例的设备和系统的功能的硬件配置示例。最后，将总结这些实施例的技术思想，并将简要描述由该技术思想获得的效果。（说明项目）1:介绍1-1:关于交通拥堵信息的精度1-2:关于驾驶受控车辆1-3:实施例概要1-3-1:第一实施例(交通拥堵检测中使用的方法)1-3-2:第二实施例(危险预测中使用的方法)1-3-3:第三实施例(道路设计中的使用的方法)1-3-4:第四实施例(运行控制的改进中使用的方法)2:第一实施例(交通拥堵检测中使用的方法)2-1:系统配置示例2-2:设备配置2-2-1:信息处理设备100的配置2-2-2:终端设备200的配置2-3:交通拥堵检测方法2-3-1:使用速度差异的方法2-3-2:使用时间差异的方法2-3-3:使用速度和时间的方法2-3-4:使用道路类型的方法2-3-5:选择绕行路线的方法2-3-6:原因分析方法2-4:信息提供方法2-4-1:提供信息的示例2-4-2:UI的示例(操作示例)3:第二实施例(危险预测中使用的方法)3-1:系统配置示例3-2:设备配置3-2-1:信息处理设备130的配置3-2-2:终端设备230的配置3-3:危险预测方法3-3-1:预测算法#1(慢情形)3-3-2:预测算法#2(快情形)3-3-3:使用交通拥堵信息的配置(慢情形)3-3-4:使用天气数据的配置(慢情形)3-4:信息提供方法3-4-1:提供信息的示例3-4-2:UI的示例(操作示例)4:第三实施例(道路设计中使用的方法)5:第四实施例(驾驶控制的改进中使用的方法)5-1:系统配置示例5-2:设备配置5-2-1:信息处理设备150的配置5-2-2:终端设备250的配置5-3:运行基准更新方法5-3-1:关于环境条件5-3-2:基本配置5-3-3:考虑燃料效率的配置5-3-4:考虑安全性的配置5-3-5:(修改例)基本配置5-3-6:(修改例)考虑燃料效率的配置5-3-7:(修改例)考虑安全性的配置6:硬件配置示例7:总结<1:介绍>首先，将简要描述根据后面要描述的第一至第四实施例的技术主题以及每个实施例的概要。[1-1:关于交通拥堵信息的精度]使用人的可视观测及各种系统识别道路状况。例如，可以使用ORBIS(自动测速仪)、智能交通系统(ITS)、VICS、ETC、驾驶辅助系统(AHS、DSSS或ASV)或公共交通辅助系统(PTPS或TDM)等检测车辆运动状况。此外，车辆运动状况可以使用移动电话、信息终端等中安装的功能（诸如加速度传感器、陀螺传感器或全球定位系统（GPS））来识别。可以通过使用统计方法或预定算法分析所识别的车辆运动状况，识别其中发生交通拥堵的区域。但是，当使用任意的车辆作为目标时，可能包括速度极快或极慢的车辆或者具有不规则模式的车辆。在这种情况下，难以高精度地检测交通拥堵，除非使用一组统计学上巨大数目的车辆作为目标进行分析。此外，对提高检测区域的粒度（分辨率）存在不可避免的限制。不过，使用复杂算法仍可以一定程度地改进检测精度或分辨率。但是，在这种情况下，能够执行复杂算法的高性能计算设备是必要的，并且用于存储巨量数据的存储器也是必要的。鉴于前述问题，本技术的发明人已经发明了一种使用相对简单的算法对被确定为正在规则地驾驶的车辆进行交通拥堵检测的系统。典型地，在考虑诸如时区（timezone）或季节的环境因素的情况下确定运行受控车辆的运行规则。此外，考虑诸如个体道路或区域的具体情况来制定该运行规则。为此，当使用基于运行受控车辆检测交通拥堵的系统时，与当使用一般算法检测交通拥堵时相比，可以极高精度地检测交通拥堵。此处，结合识别交通拥堵的示例进行了说明，但是即使在运行受控车辆用于检测道路状况而不是交通拥堵时，也可以实现高精度的成就。[1-2:关于驾驶受控车辆]这里，将参照图1－3简要介绍运行受控车辆和运行受控车辆的形式的示例。首先，当车辆的类型是公共汽车时，确定每个公共汽车站的计划的到达时间和出发时间，如图1所示。为此，可以通过监控公共汽车到达每个公共汽车站的时间来识别实际的运行状况。此外，基于某一公共汽车站的到达时间的延迟以及前一公共汽车站和后一公共汽车站的到达时间的延迟，可以识别公共汽车站之间的道路状况。另外，可按照区域来划分公共汽车站。在这种情况下，可以基于到达延迟的分布模式等推断每个区域中的道路状况。其速度固定的车辆也是运行受控车辆的示例。例如，在特定的出租车公司，联系法定速度来固定基准驾驶速度，如图2所示。在这种情况下，当检测到以比基准驾驶速度的下限低得多的速度驾驶的车辆时，则可以推断车辆或相应的驾驶场所中出现了事情。例如，当检测到通常以基准驾驶速度驾驶的车辆以比基准驾驶速度的下限低得多的速度驾驶时，则可以确定在驾驶场所中或附近出现了交通拥堵。另一方面，其中驾驶一贯地以比基准驾驶速度的下限低得多的速度进行的场所可以被推断为其中驾驶者察觉到危险并降低了速度的场所。此外，当目标车辆不是其运行基于公共管理规则受控的车辆，而是按照受目的地和到达时间限制的计划来运行的车辆时，该目标车辆被包括作为运行受控车辆。例如，运输公司的车辆按照受交付目的地地址和估计的交付时间限制的计划行驶，如图3所示。此外，管理车辆使得在每个交付目的地地址完成交付的确认信息被发送到公司端，从而公司端可以检查交付状况。因此，类似于公共汽车，可以检查每个交付目的地地址处的到达延迟，并且类似地公共汽车，使用该信息可以高精度地识别道路状况。以上介绍了运行受控车辆的示例。这里，除了上述示例之外，还有豪华公共汽车（limousinebus）、免费公共汽车（courtesybus）、运输车辆、应急车辆、邮递车辆、报纸运载车辆、包裹运载车辆、以及家用运载车辆。这里，车辆不限于汽车，而可以包括摩托车和自行车。另外，后面将描述的实施例的技术甚至可以应用于特定的人（邮递员、送报员、保安员等）。在这种情况下，交通拥堵对应于交通拥堵状态。[1-3:实施例概要]这里，将简要描述后面要描述的实施例的概要。(1-3-1:第一实施例(交通拥堵检测中使用的方法))首先，将描述第一实施例的概要。第一实施例涉及将运行受控车辆的状况使用于交通拥堵检测的方法。诸如公共汽车的运行受控车辆按照固定的运行规则沿固定路线行驶。特别地，诸如公共汽车的车辆根据与时区或季节对应的运行规则行驶，并因此在经历一贯发生的一定程度的自然交通拥堵等的同时行驶。因此，当这种车辆严重延迟时，认为发生了偶然交通拥堵、施工交通拥堵等。换言之，当车辆通过该区域时，车辆可能相比由通常道路状况预测的到达时间严重地延迟。如果将该信息通知其他用户，则接收到该通知的用户可以避开交通拥堵区域，从而可以防止交通拥堵的扩大。后面将结合涉及交通拥堵检测的系统来详细描述第一实施例。(1-3-2:第二实施例(危险预测中使用的方法))接下来，将描述第二实施例的概要。第二实施例涉及基于运行受控车辆的状况预测每个区域的危险程度的方法。例如，当车辆通过一贯以比运行基准低得多的速度驾驶的某一区域时，可以推断出驾驶者在通过该区域时察觉到危险。特别地，诸如固定路线公共汽车的其行驶路线被管理的车辆每天通过相同的路线，因此其中驾驶速度一贯低的区域可以被推断为其中驾驶者必须时刻注意的区域。通过如上所述地预测危险程度，可以高精度地检测危险区域。后面将结合涉及危险预测的系统来描述第二实施例。(1-3-3:第三实施例(道路设计中的使用的方法))接下来，将描述第三实施例的概要。第三实施例涉及使用根据第一和第二实施例的系统所检测的交通拥堵区域和危险区域的信息进行道路设计的方法。当如上所述地高精度地检测交通拥堵区域和危险区域时，可以使用检测结果讨论有效的改进计划。此外，该改进计划可以付诸实施，集中于使用公共交通系统等的信息获得的交通拥堵区域和危险区域上。在这种情况下，公共交通系统可以通畅地运行，并且公共交通系统的用户以及直接驾驶公共交通系统的驾驶者可以享受便利。结果，人或物的流动变得通畅，并因此可以进行对社会做出有意义的贡献的道路设计。后面将结合涉及道路设计中的使用的系统来详细描述第三实施例。(1-3-4:第四实施例(运行控制的改进中使用的方法))接下来，将描述第四实施例的概要。第四实施例涉及根据运行受控车辆的状况更新运行控制所用的基准信息的方法。典型地，根据以预定时段的间隔在预定场所中监控的延迟时间的结果，更新运行控制所用的基准信息。在许多情况下，由人在现场进行该监控。为此，难以频繁地进行监控，并且难以针对每个微细环境条件来优化基准信息。例如，作为运行按照典型的假日计划的黄金周的计划的结果，出现如下情形：在某些区域中延迟变得严重，而在某些区域中车辆到达太早。就此而言，顺序提取实际运行状况与基准信息之间的差异，并根据提取结果更新基准信息。因此，可以进行最佳的运行控制，其中考虑包括地域性或季节性的更详细的情况。后面将结合涉及基准信息的更新的系统来详细描述第四实施例。以上描述了各个实施例的概要。<2:第一实施例(交通拥堵检测中使用的方法)>以下将描述根据本技术的第一实施例。本实施例涉及获取运行受控车辆的行驶状况并将所获取的信息用于交通拥堵检测的方法。[2-1:系统配置示例]首先，将参照图4和5描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例。图4和5是描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例的说明性示意图。如图4所示，根据本实施例的系统主要包括信息处理设备100和多个终端设备200。例如，信息处理设备100配置进行车辆运行控制的控制中心中安装的控制系统的一部分。信息处理设备100可以被配置有多个计算处理设备。此外，信息处理设备100可以是云计算系统。同时，终端设备200是以某种形式装载于车辆中的设备。例如，终端设备200可以是安装于车辆中的设备（诸如车辆导航系统或车载计算机），或可以是由驾驶者或另一乘客保持的诸如移动电话或信息终端的设备。这里，在以下的描述中，为了便于描述，将装载于车辆中的设备假定为终端设备200。如图4所示，每个终端设备200检测其中装载有该设备本身的车辆的行驶状况与用作运行控制的基准的基准信息之间的差异，并将代表该差异的差异信息发送到信息处理设备100。例如，车辆速度、在预定场所的到达时间等可以用作车辆的行驶状况。例如，基于法定速度的每条道路的基准速度、估计的到达预定场所的时间等可以用作基准信息。例如，当基准速度用作基准信息时，基准信息包括实际检测的车辆速度与相应的驾驶区域中的基准速度之间的差异。同时，当估计的到达时间用作基准信息时，差异信息包括在预定场所的实际到达时间与预定场所的估计到达时间之间的差异（延迟时间）。每个终端设备200以预定时间间隔或以预定定时生成差异信息，并将差异信息发送到信息处理设备100。因此，来自多个终端设备200的差异信息被收集于信息处理设备100中。为此，信息处理设备100可以识别在各个场所或区域内的车辆的行驶状况。出于这一点，信息处理设备100使用从多个终端设备200收集的差异信息来分析各个场所或区域内的道路状况。例如，信息处理设备100基于差异信息检测交通拥堵。信息处理设备100使用所检测的交通拥堵信息选择交通拥堵绕行路线。另外，信息处理设备100使用差异信息分析交通拥堵的原因。信息处理设备100获得的分析结果（交通拥堵信息、交通拥堵绕行路线信息、交通拥堵原因分析结果等）被发送到终端设备200，如图5所示。此时，信息处理设备100可以将分析结果发送到所有的终端设备200，而优选地将分析结果发送到在相应的场所或区域内或附近行驶的车辆内装载的终端设备200。要向其发送分析结果的终端设备200可以是与发送了差异信息的终端设备200不同的终端设备200。另外，信息处理设备100可以被配置为将分析结果发送到诸如道路交通中心或广播站的系统。以上描述了根据本实施例的系统配置。[2-2:设备配置]接下来，将更为详细地描述配置根据本实施例的系统的信息处理设备100和终端设备200的配置。(2-2-1:信息处理设备100的配置)首先，将参照图6描述根据本实施例的信息处理设备100的功能配置。图6是用于描述根据本实施例的信息处理设备100的功能配置的说明性示意图。如图6所示，信息处理设备100主要包括差异信息获取单元101、道路状况分析单元102、信息提供单元103和绕行路线提取单元104。差异信息获取单元101从每个终端设备200获取差异信息。由差异信息获取单元101获取的差异信息被输入道路状况分析单元102。一旦接收到差异信息，道路状况分析单元102就使用所输入的差异信息检测交通拥堵。后面将描述交通拥堵检测方法的细节。由道路状况分析单元102检测的交通拥堵的信息（以下称为“交通拥堵信息”）被输入信息提供单元103和绕行路线提取单元104。一旦接收到交通拥堵信息，信息提供单元103就将所输入的交通拥堵信息提供给终端设备200等。同时，绕行路线提取单元104基于所输入的交通拥堵信息提取用于绕过交通拥堵的路线（以下称为“交通拥堵绕行路线”）。后面将描述绕行路线选择方法的细节。由绕行路线提取单元104提取的交通拥堵绕行路线的信息被输入到信息提供单元103。一旦接收到交通拥堵绕行路线的信息，信息提供单元103就将所输入的交通拥堵绕行路线信息提供给终端设备200等。绕行路线提取单元104的功能和道路状况分析单元102的功能可以由不同的设备来实施。此外，绕行路线提取单元104的功能可以被省略。以上描述了根据本实施例的信息处理设备100的功能配置。(2-2-2:终端设备200的配置)接下来，将参照图7描述根据本实施例的终端设备200的功能配置。图7是用于描述根据本实施例的终端设备200的功能配置的说明性示意图。如图7所示，终端设备200主要包括基准信息获取单元201、当前状况获取单元202、差异信息生成单元203、差异信息提供单元204、显示单元205、交通拥堵信息获取单元206和交通拥堵信息显示单元207。基准信息获取单元201获取用作运行控制的基准的基准信息。基准信息可以从信息处理设备100提供，或者可以从另一运行控制系统提供。基准信息可以预先存储于与终端设备200连接或内置于终端设备200中的存储设备（未示出）中。由基准信息获取单元201获取的基准信息被输入到差异信息生成单元203。车辆的行驶状况（以下称为“当前状况”）被从当前状况获取单元202输入到差异信息生成单元203。例如，车辆的行驶速度、在预定场所的到达时间等可用作当前状况。当前状况获取单元202从车辆的驱动系统或传感器等获取当前状况，并将当前状况输入到差异信息生成单元203。一旦接收到当前状况，差异信息生成单元203将所输入的当前状况与基准信息进行比较，并生成差异信息。例如，差异信息生成单元203计算车辆的行驶速度与基准速度之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。此外，差异信息生成单元203计算实际到达时间与由基准信息代表的估计到达时间之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。此时，差异信息生成单元203在差异信息中包括与当前状况对应的场所或区域的信息。差异信息生成单元203所生成的差异信息被输入到差异信息提供单元204。一旦接收到差异信息，差异信息提供单元204就将所输入的差异信息发送到信息处理设备100。另外，差异信息提供单元204促使所输入的差异信息在显示单元205上显示。例如，差异信息提供单元204基于差异信息显示对超速或到达延迟的警告，显示诸如速度差异或到达时间差异的具体数值，或者连同上述信息一起显示基准信息。通过该显示，驾驶者可以快速地识别当前状况。此外，当从信息处理设备100提供交通拥堵信息时，交通拥堵信息获取单元206从信息处理设备100获取交通拥堵信息。由交通拥堵信息获取单元206获取的交通拥堵信息被输入到交通拥堵信息显示单元207。一旦接收到交通拥堵信息，交通拥堵信息显示单元207促使所输入的交通拥堵信息在显示单元205上显示。例如，交通拥堵信息显示单元207获取包括当前驾驶区域的地图信息，并以交通拥堵场所或交通拥堵区域被显示于地图上的形式促使交通拥堵信息在显示单元205上显示。此外，交通拥堵信息显示单元207可以基于交通拥堵信息使用文本信息显示交通拥堵场所或交通拥堵区域的地址或地名。另外，当连同交通拥堵信息一起提供交通拥堵绕行路线的信息时，交通拥堵信息显示单元207促使交通拥堵绕行路线在显示单元205上显示。以上描述了根据本实施例的终端设备200的功能配置。[2-3:交通拥堵检测方法]接下来，将描述由信息处理设备100进行的交通拥堵检测方法的细节。(2-3-1:使用速度差异的方法)首先，将参照图8和9描述使用差异信息的交通拥堵检测方法，该差异信息包括实际行驶速度与基准速度之间的差异。图8是例示差异信息的示例的说明性示意图。图9是描述由信息处理设备100进行的交通拥堵检测处理的流程的说明性示意图。如图8所示，例如，差异信息包括车辆当前正在通过的通过区域、基准驾驶速度（基准信息）、实际驾驶速度和速度差异。不过，基准驾驶速度和实际驾驶速度可以省略。此外，通过区域的信息可以包括道路类型，诸如普通道路、高速道路和其他收费道路。实际上，即使在相同的区域内，普通道路和高速道路的道路状况也可能是不同的，在分析道路状况时考虑道路类型的必要性高。在图8的示例中，当实际驾驶速度高于基准驾驶速度的上限时，速度差异被表示为正值，而当实际驾驶速度低于基准驾驶速度的下限时，速度差异被表示为负值。差异信息的表示形式是任意的，尽管这里将以图8为例进行说明。如图9所示，当交通拥堵检测处理开始于某一目标区域时，信息处理设备100利用差异信息获取单元101的功能从终端设备200获取差异信息(S101)。接着，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，使用在步骤S101获取的差异信息计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否低于预定阈值(-ThV;ThV>0)(S102)。当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S103。而当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S104。当处理前进至步骤S103时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中出现交通拥堵(道路状况=交通拥堵)(S103)，并促使处理前进到步骤S105。而当处理前进至步骤S104时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中未出现交通拥堵(道路状况≠交通拥堵)(S104)，并促使处理前进到步骤S105。当处理前进至步骤S105时，信息处理设备100通过信息提供单元103的功能，将代表步骤S103或S104的确定结果的道路状况信息作为交通拥堵信息提供给终端设备200等(S105)。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法。以上结合使用平均速度差异确定交通拥堵的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定交通拥堵的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定交通拥堵。(2-3-2:使用时间差异的方法)接下来，将参照图10和11描述使用差异信息的交通拥堵检测方法，该差异信息包括实际到达时间与估计到达时间之间的差异。图10是例示差异信息的示例的说明性示意图。同时，图11是描述由信息处理设备100进行的交通拥堵检测处理的流程的说明性示意图。如图10所示，差异信息包括站名（预定场所的信息）、计划的到达时间和出发时间（基准信息）、实际的到达时间和出发时间以及延迟时间。不过，计划的到达时间和出发时间以及实际的到达时间和出发时间可以省略。在图10的示例中，延迟时间指的是在每个站的实际的到达时间和出发时间与计划的到达时间和出发时间之间的差异。因此，由于延迟可能积累，当考虑各站之间的延迟时，有必要注意以下事实：必须考虑前站的延迟时间。此外，在本示例中，由于延迟发生于所有的站，因此延迟时间具有正值；而如果车辆到达得比计划的到达时间和出发时间早，则延迟时间将被表示为例如负值。差异信息的表示形式是任意的的，而这里的描述将以图10为例进行。如图11所示，当交通拥堵检测过程开始于某一目标区域时，信息处理设备100通过差异信息获取单元101的功能从终端设备200获取差异信息(S111)。接着，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，使用在步骤S111获取差异信息来计算相应区域的延迟时间，并确定所计算的平均延迟时间是否大于预定阈值(ThT;ThT>0)(S112)。当平均延迟时间大于预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S113。而当平均延迟时间小于预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S114。当处理前进至步骤S113时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中出现交通拥堵(道路状况=交通拥堵)(S113)，并促使处理前进到步骤S115。而当处理前进至步骤S114时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中未出现交通拥堵(道路状况≠交通拥堵)(S114)，并促使处理前进到步骤S115。当处理前进至步骤S115时，信息处理设备100通过信息提供单元103的功能，将代表步骤S113或S114的确定结果的道路状况信息作为交通拥堵信息提供给终端设备200等(S115)。以上描述了使用包括实际到达时间与估计到达时间之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法。以上结合使用平均延迟时间确定交通拥堵的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均延迟时间的评价指标确定交通拥堵的方法。例如，可以考虑如下方法：对延迟时间大于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定发生交通拥堵。此外，可以考虑如下方法：鉴于延迟积累的情形，使用目标站的延迟时间与前站的延迟时间之间的差异的平均值作为交通拥堵确定的指标。(2-3-3:使用速度和时间的方法)接下来，将参照图12描述使用实际行驶速度与基准速度之间的差异以及包括实际到达时间与估计到达时间之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法。图12是描述由信息处理设备100进行的交通拥堵检测处理的流程的说明性示意图。如图12所示，当交通拥堵检测过程开始于某一目标区域时，信息处理设备100通过差异信息获取单元101的功能从终端设备200获取差异信息(S121)。接着，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，使用在步骤S121获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否低于预定阈值(-ThV;ThV>0)(S122)。当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S123。而当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S125。当处理前进至步骤S123时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，使用在步骤S121获取差异信息来计算相应区域的延迟时间，并确定所计算的平均延迟时间是否大于预定阈值(ThT;ThT>0)(S123)。当平均延迟时间大于预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S124。而当平均延迟时间小于预定阈值时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S125。当处理前进至步骤S124时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中出现交通拥堵(道路状况=交通拥堵)(S124)，并促使处理前进到步骤S126。而当处理前进至步骤S125时，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能，确定在目标区域中未出现交通拥堵(道路状况≠交通拥堵)(S125)，并促使处理前进到步骤S126。当处理前进至步骤S126时，信息处理设备100通过信息提供单元103的功能，将代表步骤S124或S125的确定结果的道路状况信息作为交通拥堵信息提供给终端设备200等(S126)。以上描述了使用实际行驶速度与基准速度之间的差异以及包括实际到达时间与估计到达时间之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法。以上结合使用平均速度差异确定交通拥堵的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定交通拥堵的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定发生交通拥堵。以上结合使用平均延迟时间确定交通拥堵的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均延迟时间的评价指标确定交通拥堵的方法。例如，可以考虑如下方法：对延迟时间大于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定发生交通拥堵。此外，可以考虑如下方法：鉴于延迟积累的情形，使用目标站的延迟时间与前站的延迟时间之间的差异的平均值作为交通拥堵确定的指标。(2-3-4:使用道路类型的方法)接下来，将参照图13和14描述考虑道路类型确定交通拥堵的方法。图13是描述在使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法中考虑道路类型的方法的说明性示意图。图14是描述其中考虑道路类型的使用包括实际到达时间与估计到达时间之间的差异的差异信息的交通拥堵检测方法的说明性示意图。作为道路类型，有普通道路、高速道路和收费道路。普通道路与高速/收费道路之间在道路环境上存在大的差异（法定速度、有没有信号、车道数目、有没有交叉口和专用道）。为此，道路状况也根据道路类型而有所不同。根据道路类型对同一区域中的道路分类并确定交通拥堵的方法可以被认为是考虑道路类型的方法。当采用该方法时，信息处理设备100根据道路类型对差异信息分类，并使用属于每一类的差异信息执行交通拥堵确定。通过这种配置，获得针对每种道路类型的交通拥堵确定结果，并由此可以提供普通道路的交通拥堵信息、高速道路的交通拥堵信息、收费道路的交通拥堵信息等。不过，由于普通道路与高速/收费道路之间在道路环境上存在大的差异，因此通过使用相同阈值的方法可能不会获得适当的确定结果。就此而言，提出了使用如图13和14所示的根据道路类型而有所不同的阈值的方法。另外，一并提出了确定道路状况的进一步细节的方法。当如图13和14例示将道路分成两种类型（普通道路和高速道路/收费道路）时，为每种道路类型准备预定阈值。另外，当确定道路状况的进一步细节时，为每种道路类型准备多个预定阈值。在图13的示例中，结合速度差异准备了四种类型的阈值ThV1到ThV4。首先，将考虑普通道路的项目。阈值ThV1和ThV2用于普通道路中的交通拥堵确定。这里，阈值ThV1大于阈值ThV2(ThV1>ThV2)。此时，信息处理设备100在速度差异小于-ThV1时确定“道路状况=轻度交通拥堵”,并在速度差异小于-ThV2时确定“道路状况=交通拥堵”。通过这种配置，可以获得如下的确定结果：其中有车辆的流动的交通拥堵与重度交通拥堵区别开来。类似地，阈值ThV3和ThV4用于高速/收费道路中的交通拥堵确定。这里，阈值ThV3大于阈值ThV4。此时，信息处理设备100在速度差异小于-ThV3时确定“道路状况=轻度交通拥堵”,并在速度差异小于-ThV4时确定“道路状况=交通拥堵”。在图14的示例中，结合延迟时间准备了四种类型的阈值ThV1到ThV4。首先，将考虑普通道路的项目。阈值ThV1和ThV2用于普通道路中的交通拥堵确定。这里，阈值ThV1小于阈值ThV2(ThV1<ThV2)。此时，信息处理设备100在延迟时间大于ThV1时确定“道路状况=轻度交通拥堵”,并在延迟时间大于ThV2时确定“道路状况=交通拥堵”。通过这种配置，可以获得如下的确定结果：其中有车辆的流动的交通拥堵与重度交通拥堵区别开来。类似地，阈值ThV3和ThV4用于高速/收费道路中的交通拥堵确定。这里，阈值ThV3小于阈值ThV4。此时，信息处理设备100在延迟时间大于ThV3时确定“道路状况=轻度交通拥堵”,并在延迟时间大于ThV4时确定“道路状况=交通拥堵”。以上描述了考虑道路类型确定交通拥堵的方法。通过执行使用图13或图14例示的阈值的上述交通拥堵确定处理，可以获得更适当的分析结果和更详细的道路状况。(2-3-5:选择绕行路线的方法)接下来，将按照图15描述交通拥堵绕行路线选择方法。图15是描述交通拥堵绕行路线选择方法的说明性示意图。如图15所示，首先，信息处理设备100从终端设备200获取当前位置和目的地的信息(S131)。例如，当某一车辆的驾驶者向终端设备200输入目的地时，代表由终端设备200自动获取的当前位置或由驾驶者输入的当前位置等以及所输入的目的地的信息，连同交通拥堵绕行路线请求一起被发送到信息处理设备100。信息处理设备100在步骤S131获取该信息和该请求。接着，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能获取代表每种道路类型和每个区域的道路状况的交通拥堵信息(S132)。交通拥堵信息可以是实时获得的信息，或可以是基于预先执行并存储的分析结果的信息。接下来，信息处理设备100确定是否仅要使用普通道路(S133)。例如，代表是否仅要使用普通道路的信息通过终端设备200发送到信息处理设备100。此外，当未发送代表是否仅要使用普通道路的信息时，信息处理设备100确定要使用普通道路和其他道路。当确定仅要使用普通道路时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S134。而当确定要使用普通道路和其他道路时，信息处理设备100促使处理前进至步骤S135。当处理前进至步骤S134时，信息处理设备100通过绕行路线提取单元104的功能，提取在绕过由交通拥堵信息表示的交通拥堵区域（或交通拥堵道路）的同时连接当前位置与目的地的普通道路的最短路线(S134)，然后促使处理前进至步骤S136。而当处理前进至步骤S135时，信息处理设备100通过绕行路线提取单元104的功能，提取在绕过由交通拥堵信息表示的交通拥堵区域（或交通拥堵道路）的同时连接当前位置与目的地的包括高速道路等的最短路线(S135)，然后促使处理前进至步骤S136。当处理前进至步骤S136时，信息处理设备100通过信息提供单元103的功能将所提取的交通拥堵绕行路线提供给终端设备200(S136)，然后结束与交通拥堵绕行路线的提取有关的一系列处理。以上描述了交通拥堵绕行路线选择方法。这里，结合提取最短路线的方法进行了描述，但是，例如，可以考虑提取具有最高燃料效率的路线或者尽可能多地通过高速道路的路线作为交通拥堵绕行路线的方法。该修改例显然包括在本实施例的技术范围内。(2-3-6:原因分析方法)接下来，将参照图16描述分析交通拥堵原因的方法。图6是描述分析交通拥堵原因的方法的说明性示意图。当分析交通拥堵原因时，存在如下的情况：其中花费时间直到预测交通拥堵将平息，或者关于是否必须避免交通拥堵的确定相对容易地进行。例如，当交通拥堵的原因是活动时，预测交通拥堵在活动结束后平息。此外，交通拥堵的原因是施工时，预测交通拥堵在施工时区结束后平息。但是，当交通拥堵的原因是事故时，处理事故所需的时间段或交通拥堵的扩大状况根据事故情况而改变，因此难以预测交通拥堵将平息的时刻。不过，当理解了交通拥堵的至少一个原因时，可以采取某些步骤来找到通过的路线。就此而言，信息处理设备100通过道路状况分析单元102的功能分析交通拥堵原因，并通过信息提供单元103的功能将分析结果提供给终端设备200。有多种多样的原因分析方法，但介绍如图16所示的根据关于交通拥堵的地理因素和时间因素的组合来分析交通拥堵原因的方法。首先，当交通拥堵在短时间内局部地发生时，信息处理设备100将事故交通拥堵确定为交通拥堵原因。此外，当交通拥堵局部且缓慢地发生时，信息处理设备100将施工交通拥堵确定为交通拥堵原因。此外，当交通拥堵广泛且缓慢地发生时，信息处理设备100将自然交通拥堵确定为交通拥堵原因。此外，当交通拥堵发生于比其中经常发生交通拥堵的固定时区内的正常情况更频繁地发生交通拥堵的区域内时，信息处理设备100将自然交通拥堵确定为交通拥堵原因。此外，当交通拥堵发生于其中举行活动期间的展览馆附近时，信息处理设备100将交通拥堵的原因确定为活动。将如上所述确定的交通拥堵原因的信息提供给信息终端200等。另外，即使当分析交通拥堵原因时，也可以使用基于差异信息的交通拥堵发生区域的信息。典型地，运行受控车辆基于其中考虑一贯发生的交通拥堵状况的基准信息运行。因此，基于表示与基准信息的差异的差异信息进行交通拥堵分析，可以检测难以由驾驶者预测的交通拥堵的发生。以上描述了分析交通拥堵原因的方法。[2-4:信息提供方法]至此为止，已经描述了生成交通拥堵信息、交通拥堵绕行路线信息、交通拥堵原因信息等的方法。这里，将描述具体的信息提供方法以及包括显示上述信息的方法的操作用户界面（UI）的示例。(2-4-1:提供信息的示例)作为提供交通拥堵信息的方法，例如，可以使用如图17所示的与地图信息重叠地显示交通拥堵区域或交通拥堵绕行路线的方法。例如，实施该显示使得接收到诸如交通拥堵信息的信息的终端设备200通过交通拥堵信息显示单元207的功能促使该信息显示于显示单元205上。终端设备200可以被配置为除了诸如交通拥堵信息的信息等之外，还显示条件改变UI，用于改变交通拥堵绕行路线的提取条件。例如，可以考虑如下的方法：当按下距离按钮时，显示具有最短距离的交通拥堵绕行路线；而当按下燃料效率按钮时，显示具有最高燃料效率的交通拥堵绕行路线。生成显示数据的处理可以在信息处理设备100端执行，或者可以在终端设备200端执行。另外，如图18所示，终端设备200可以配置为显示差异信息以及基于差异信息可计算的估计到达时间和到达延迟时间的内容。(2-4-2:UI的示例(操作示例))终端设备200通过界面执行操作使得该设备的屏幕被触摸，如图19所示。图19例示指定交通拥堵绕行路线的提取条件的操作UI。操作者在显示于屏幕上的地图上搜索目的地，并触摸目的地的位置。目的地由该操作指定。此外，操作者操作条件指定UI以指定交通拥堵绕行路线的提取条件，并选择该提取条件。例如，当触摸道路宽度按钮时，提取通过道路宽度宽的道路的交通拥堵绕行路线。此外，当触摸时间按钮时，提取在最短时间内到达目的地的交通拥堵绕行路线。以上描述了具体的信息提供方法以及操作UI的示例。这里，上述屏幕配置和UI是示例性的，并可以任意地改变。以上描述了根据本技术的第一实施例。通过采用根据本实施例的技术，可以高精度地检测交通拥堵。另外，可以高精度地进行交通拥堵绕行路线的提取以及交通拥堵原因的分析。<3:第二实施例(危险预测中使用的方法)>接下来，将描述根据本技术的第二实施例。第二实施例涉及获取运行受控车辆的行驶状况并使用所获取信息进行危险预测的方法。[3-1:系统配置示例]首先，将参照图20和21描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例。图20和21是描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例的说明性示意图。如图20所示，根据本实施例的系统主要包括信息处理设备130和多个终端设备230。例如，信息处理设备130配置进行车辆运行控制的控制中心中安装的控制系统的一部分。信息处理设备130可以被配置有多个计算处理设备。此外，信息处理设备130可以是云计算系统。同时，终端设备230是以某种形式装载于车辆中的设备。例如，终端设备230可以是安装于车辆中的设备（诸如车辆导航系统或车载计算机），或可以是由驾驶者或另一乘客保持的诸如移动电话或信息终端的设备。这里，在以下的描述中，为了便于描述，将装载于车辆中的设备假定为终端设备230。如图20所示，每个终端设备230检测其中装载有该设备本身的车辆的行驶状况与用作运行控制的基准的基准信息之间的差异，并将代表该差异的差异信息发送到信息处理设备130。例如，车辆速度、在预定场所的到达时间等可以用作车辆的行驶状况。例如，基于法定速度的每条道路的基准速度、估计的到达预定场所的时间等可以用作基准信息。例如，当基准速度用作基准信息时，基准信息包括实际检测的车辆速度与相应的驾驶区域中的基准速度之间的差异。同时，当估计的到达时间用作基准信息时，差异信息包括在预定场所的实际到达时间与预定场所的估计到达时间之间的差异（延迟时间）。每个终端设备230以预定时间间隔或以预定定时生成差异信息，并将差异信息发送到信息处理设备130。因此，来自多个终端设备230的差异信息被收集于信息处理设备130中。为此，信息处理设备130可以识别在各个场所或区域内的车辆的行驶状况。出于这一点，信息处理设备130使用从多个终端设备230收集的差异信息来分析各个场所或区域内的道路的危险程度。另外，信息处理设备130使用分析结果提供危险绕行线路的信息或发送警告信息。信息处理设备130获得的分析结果（危险程度信息、危险绕行路线信息等）被发送到终端设备230，如图21所示。此时，信息处理设备130可以将分析结果发送到所有的终端设备230，而优选地将分析结果发送到在相应的场所或区域内或附近行驶的车辆内装载的终端设备230。要向其发送分析结果的终端设备230可以是与发送了差异信息的终端设备230不同的终端设备230。另外，信息处理设备130可以被配置为将分析结果发送到诸如道路交通中心或广播站的系统。以上描述了根据本实施例的系统配置。[3-2:设备配置]接下来，将更为详细地描述配置根据本实施例的系统的信息处理设备130和终端设备230的配置。(3-2-1:信息处理设备130的配置)首先，将参照图22描述根据本实施例的信息处理设备130的功能配置。图22是用于描述根据本实施例的信息处理设备130的功能配置的说明性示意图。如图22所示，信息处理设备130主要包括差异信息获取单元131、危险程度分析单元132和信息提供单元133。差异信息获取单元131从每个终端设备230获取差异信息。由差异信息获取单元131获取的差异信息被输入危险程度分析单元132。一旦接收到差异信息，危险程度分析单元132就使用所输入的差异信息检测其中危险程度高的区域或道路。后面将描述危险区域检测方法的细节。由危险程度分析单元132检测的危险区域的信息（以下称为“危险程度信息”）被输入信息提供单元133。一旦接收到危险程度信息，信息提供单元133就将所输入的危险程度信息提供给终端设备230等。以上描述了根据本实施例的信息处理设备130的功能配置。(3-2-2:终端设备230的配置)接下来，将参照图23描述根据本实施例的终端设备230的功能配置。图23是用于描述根据本实施例的终端设备230的功能配置的说明性示意图。如图23所示，终端设备230主要包括基准信息获取单元231、当前状况获取单元232、差异信息生成单元233、差异信息提供单元234、显示单元235、危险程度获取单元236和危险程度显示单元237。基准信息获取单元231获取用作运行控制的基准的基准信息。基准信息可以从信息处理设备130提供，或者可以从另一运行控制系统提供。基准信息可以预先存储于与终端设备230连接或内置于终端设备230中的存储设备（未示出）中。由基准信息获取单元231获取的基准信息被输入到差异信息生成单元233。车辆的行驶状况（以下称为“当前状况”）被从当前状况获取单元232输入到差异信息生成单元233。例如，车辆的行驶速度、在预定场所的到达时间等可用作当前状况。当前状况获取单元232从车辆的驱动系统或传感器等获取当前状况，并将当前状况输入到差异信息生成单元233。一旦接收到当前状况，差异信息生成单元233将所输入的当前状况与基准信息进行比较，并生成差异信息。例如，差异信息生成单元233计算车辆的行驶速度与基准速度之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。差异信息生成单元233计算实际到达时间与由基准信息代表的估计到达时间之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。此时，差异信息生成单元233在差异信息中包括与当前状况对应的场所或区域的信息。差异信息生成单元233所生成的差异信息被输入到差异信息提供单元234。一旦接收到差异信息，差异信息提供单元234就将所输入的差异信息发送到信息处理设备130。另外，差异信息提供单元234促使所输入的差异信息在显示单元235上显示。例如，差异信息提供单元234基于差异信息显示对超速或到达延迟的警告，显示诸如速度差异或到达时间差异的具体数值，或者连同上述信息一起显示基准信息。通过该显示，驾驶者可以快速地识别当前状况。此外，当从信息处理设备130提供危险程度信息时，危险程度获取单元236从信息处理设备130获取危险程度信息。由危险程度获取单元236获取的危险程度信息被输入到危险程度显示单元237。一旦接收到危险程度信息，危险程度显示单元237促使所输入的危险程度信息在显示单元235上显示。例如，危险程度信息显示单元237获取包括当前驾驶区域的地图信息，并以危险区域被显示于地图上的形式促使危险程度信息在显示单元235上显示。危险程度信息显示单元237可以基于危险程度信息使用文本信息显示危险区域的地址或地名。以上描述了根据本实施例的终端设备230的功能配置。[3-3:危险预测方法]接下来，将描述由信息处理设备130进行的危险区域检测（危险预测）方法的细节。首先，考虑驾驶者在危险区域中采取的行动。例如，考虑驾驶者在信号灯坏掉的交叉口或在弯道镜（curvemirror）坏掉的急弯区处采取的行动。正常驾驶者被认为处于安全考虑会在交叉口或急弯场所处降低行驶速度。换言之，驾驶者具有在危险区域中降低车速的倾向。此外，考虑其中许多车辆以高速行驶的场所是否安全。典型地，其中法定速度是30km/h（公里/小时）而许多车辆以50km/h或更高的速度行驶的道路明显被认为是危险道路。换言之，其中车辆以高于基准速度的速度通过的道路自然被认为是危险道路。基于该考虑，其中许多车辆以明显低于基准速度的速度通过的区域或其中许多车辆以明显高于基准速度的速度行驶的区域被认为是危险程度高的区域。就此而言，提出如下的预测算法。(3-3-1:预测算法#1(慢情形))首先，将参照图24描述使用差异信息的危险预测方法（预测算法#1），该差异信息包括实际行驶速度与基准速度之间的差异。预测算法#1是将其中许多车辆以低于基准速度的速度行驶的区域确定为危险程度高的区域。图24是描述由信息处理设备130进行的危险预测处理的流程的说明性示意图。如图24所示，当危险预测处理开始于某一目标区域时，信息处理设备130利用差异信息获取单元131的功能从终端设备230获取差异信息(S201)。接着，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，使用在步骤S201获取的差异信息计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否低于预定阈值(-ThV1;ThV1>0)(S202)。当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S203。而当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S204。当处理前进至步骤S203时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度高(危险程度=高)(S203)，然后促使处理前进到步骤S205。而当处理前进至步骤S204时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度低(危险程度=低)(S204)，然后促使处理前进到步骤S205。当处理前进至步骤S205时，信息处理设备130通过信息提供单元133的功能，将代表步骤S203或S204的确定结果的信息作为危险程度信息提供给终端设备230等(S205)。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的危险预测方法（预测算法#1）。同时，以上结合使用平均速度差异确定危险程度的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定危险程度的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定危险程度高。(3-3-2:预测算法#2(快情形))接下来，将参照图25描述使用差异信息的危险预测方法（预测算法#2），该差异信息包括实际行驶速度与基准速度之间的差异。预测算法#2是将其中许多车辆以高于基准速度的速度行驶的区域确定为危险程度高的区域。图25是描述由信息处理设备130进行的危险预测处理的流程的说明性示意图。如图25所示，当危险预测处理开始于某一目标区域时，信息处理设备130利用差异信息获取单元131的功能从终端设备230获取差异信息(S211)。接着，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，使用在步骤S211获取的差异信息计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否高于预定阈值(ThV2;ThV2>0)(S212)。当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S213。而当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S214。当处理前进至步骤S213时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度高(危险程度=高)(S213)，然后促使处理前进到步骤S215。而当处理前进至步骤S214时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度低(危险程度=低)(S214)，然后促使处理前进到步骤S215。当处理前进至步骤S215时，信息处理设备130通过信息提供单元133的功能，将代表步骤S213或S214的确定结果的信息作为危险程度信息提供给终端设备230等(S215)。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的危险预测方法（预测算法#2）。同时，以上结合使用平均速度差异确定危险程度的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定危险程度的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异高于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定危险程度高。另外，可以使用预测算法#1和预测算法#2的组合。(3-3-3:使用交通拥堵信息的配置(慢情形))接下来，提出根据预测算法#1使用交通拥堵信息高精度地预测危险区域的算法。图26是描述根据预测算法#1使用交通拥堵信息高精度地预测危险区域的算法的说明性示意图。如图26所示，当危险预测处理开始于某一目标区域时，信息处理设备130首先获取交通拥堵信息(S221)。这里，交通拥堵信息可以使用根据第一实施例的技术生成，或者可以从诸如道路交通中心的系统获取。接着，信息处理设备130通过差异信息获取单元131的功能，从终端设备230获取差异信息(S222)。接着，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，使用在步骤S222获取的差异信息计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否低于预定阈值(-ThV1;ThV1>0)(S223)。当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S224。而当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S226。当处理前进至步骤S224时，信息处理设备130根据在步骤S221中获取的交通拥堵信息，确定目标区域中是否发生交通拥堵(S224)。当确定目标区域中发生交通拥堵时，信息处理设备130促使处理前进到步骤S226。而当确定目标区域中未发生交通拥堵时，信息处理设备130促使处理前进到步骤S225。当处理前进至步骤S225时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度高(危险程度=高)(S225)，然后促使处理前进到步骤S227。而当处理前进至步骤S226时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定目标区域的危险程度低(危险程度=低)(S226)，然后促使处理前进到步骤S227。当处理前进至步骤S227时，信息处理设备130通过信息提供单元133的功能，将代表步骤S225或S226的确定结果的信息作为危险程度信息提供给终端设备230等(S227)。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的危险预测方法（预测算法#1的改进版）。通过考虑交通拥堵信息，可以减少根据由于交通拥堵而以低速行驶的车辆而错误地预测危险的可能性。同时，以上结合使用平均速度差异确定危险程度的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定危险程度的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定危险程度高。(3-3-4:使用天气数据的配置(慢情形))接下来，提出根据预测算法#1使用天气数据高精度地预测危险区域的算法。图27是描述根据预测算法#1使用天气数据高精度地预测危险区域的算法的说明性示意图。如图27所示，当危险预测处理开始于某一目标区域时，信息处理设备130首先获取天气数据(S231)。接着，信息处理设备130通过差异信息获取单元131的功能，从终端设备230获取差异信息(S232)。接着，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，使用在步骤S232获取的差异信息计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否低于预定阈值(-ThV1;ThV1>0)(S233)。当该平均速度差异低于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S234。而当该平均速度差异高于该预定阈值时，信息处理设备130促使处理前进至步骤S236。当处理前进至步骤S234时，信息处理设备130根据在步骤S231中获取的天气数据，确定目标区域的天气是否是坏天气（例如，大雨、雪、雷暴、浓雾、台风等）(S234)。当确定目标区域的天气是坏天气时，信息处理设备130促使处理前进到步骤S236。而当确定目标区域中目标区域的天气不是坏天气时，信息处理设备130促使处理前进到步骤S235。当处理前进至步骤S235时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定由于除目标区域的坏天气之外的原因而使目标区域的危险程度高(危险程度=高)(S235)，然后促使处理前进到步骤S237。而当处理前进至步骤S236时，信息处理设备130通过危险程度分析单元132的功能，确定由于目标区域的坏天气之外的原因而使目标区域的危险程度低(危险程度=低)(S236)，然后促使处理前进到步骤S237。当处理前进至步骤S237时，信息处理设备130通过信息提供单元133的功能，将代表步骤S235或S236的确定结果的信息作为危险程度信息提供给终端设备230等(S237)。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的危险预测方法（预测算法#1的改进版）。通过考虑天气，可以减少根据由于坏天气而以低速行驶的车辆而错误地预测危险的可能性。同时，以上结合使用平均速度差异确定危险程度的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定危险程度的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定危险程度高。[3-4:信息提供方法]以上已经描述了生成危险程度信息的方法。这里，将描述具体的信息提供方法以及包括显示危险程度信息的方法的操作用户界面（UI）的示例。(3-4-1:提供信息的示例)作为提供交通拥堵信息的方法，例如，可以使用如图28所示的与地图信息重叠地显示交通拥堵区域或危险区域的方法。通过与提取交通拥堵绕行路线相同的算法来提取危险绕行路线。危险绕行路线与交通拥堵绕行路线之间的差异仅在于：要绕行的区域是危险区域还是交通拥堵区域。例如，实施该显示使得接收到危险程度信息的终端设备230通过危险程度显示单元237的功能促使危险程度信息显示于显示单元235上。(3-4-2:UI的示例(操作示例))终端设备230通过界面执行操作使得该设备的屏幕被触摸，如图29所示。图29例示指定危险绕行路线的提取条件的操作UI。操作者在显示于屏幕上的地图上搜索目的地，并触摸目的地的位置。目的地由该操作指定。此外，操作者操作条件指定UI以指定危险绕行路线的提取条件，并选择该提取条件。例如，当触摸安全按钮时，提取使公共危险区域的频率最小化的危险绕行路线。以上描述了具体的信息提供方法以及操作UI的示例。这里，上述屏幕配置和UI是示例性的，并可以任意地改变。以上描述了根据本技术的第二实施例。通过采用根据本实施例的技术，可以高精度地检测危险区域。<4:第三实施例(道路设计中使用的方法)>接下来，将描述根据本技术的第三实施例。本实施例涉及使用通过根据第一和第二实施例的系统检测的交通拥堵区域和危险区域来进行道路设计的方法。由于如上所述交通拥堵区域和危险区域可以高精度地检测，因此使用检查结果能够进行实现安全和舒适道路的道路设计。特别地，改进计划可以付诸实施，集中于使用公共交通系统等的信息获得的交通拥堵区域和危险区域上。在这种情况下，公共交通系统可以通畅地运行，并且公共交通系统的用户以及直接驾驶公共交通系统的驾驶者可以享受便利。结果，人或物的流动变得通畅，并因此可以进行对社会做出有意义的贡献的道路设计。例如，如图30所示，使用根据第一和第二实施例的技术，可以自动提取危险程度高的区域和交通拥堵时区长的区域（以下称为“需要改进的区域”）。在图30的示例中，仅例示了需要改进的区域的位置信息，而使用根据第一和第二实施例的技术也可以计算危险程度的水平和交通拥堵时间的持续时间。例如，危险程度的水平可以根据速度差异的大小的评价信息等来计算。此外，也可以计算危险程度高的时区。另外，也可以计算交通拥堵时区。为此，根据其中危险程度高的时区与在附近学校就学的学生的就学时区重叠的区域、交通拥堵时间长的区域等制定改进计划，可以进行更具实践意义的道路改进。此外，作为所提出的客观指标，可以减少不切实际的公共项目，并且可以抑制公共财产的浪费。以上描述了根据本技术的第三实施例。此外，应用根据本实施例的技术有助于公共福利的改进。<5:第四实施例(运行控制的改进中的使用)>接下来，将描述根据本技术的第四实施例。本实施例涉及获取运行受控车辆的行驶状况以及使用所获取的信息进行运行控制的改进。[5-1:系统配置示例]首先，将参照图31和32描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例。图31和32是描述能够实施根据本实施例的方法的系统配置示例的说明性示意图。如图31所示，根据本实施例的系统主要包括信息处理设备150和多个终端设备250。例如，信息处理设备150配置进行车辆运行控制的控制中心中安装的控制系统的一部分。信息处理设备150可以被配置有多个计算处理设备。此外，信息处理设备150可以是云计算系统。同时，终端设备250是以某种形式装载于车辆中的设备。例如，终端设备250可以是安装于车辆中的设备（诸如车辆导航系统或车载计算机），或可以是由驾驶者或另一乘客保持的诸如移动电话或信息终端的设备。这里，在以下的描述中，为了便于描述，将装载于车辆中的设备假定为终端设备250。如图31所示，每个终端设备250检测其中装载有该设备本身的车辆的行驶状况与用作运行控制的基准的基准信息之间的差异，并将代表该差异的差异信息发送到信息处理设备150。例如，车辆速度、在预定场所的到达时间等可以用作车辆的行驶状况。例如，基于法定速度的每条道路的基准速度、估计的到达预定场所的时间等可以用作基准信息。例如，当基准速度用作基准信息时，基准信息包括实际检测的车辆速度与相应的驾驶区域中的基准速度之间的差异。同时，当估计的到达时间用作基准信息时，差异信息包括在预定场所的实际到达时间与预定场所的估计到达时间之间的差异（延迟时间）。每个终端设备250以预定时间间隔或以预定定时生成差异信息，并将差异信息发送到信息处理设备150。因此，来自多个终端设备250的差异信息被收集于信息处理设备150中。为此，信息处理设备150可以识别在各个场所或区域内的车辆的行驶状况。出于这一点，信息处理设备150使用从多个终端设备250收集的差异信息来更新该基准信息。由信息处理设备150更新的基准信息被发送到其运行受基准信息控制的车辆的终端设备250。以上描述了根据本实施例的系统配置。[5-2:设备配置]接下来，将更为详细地描述配置根据本实施例的系统的信息处理设备150和终端设备250的配置。(5-2-1:信息处理设备150的配置)首先，将参照图33描述根据本实施例的信息处理设备150的功能配置。图33是用于描述根据本实施例的信息处理设备150的功能配置的说明性示意图。如图33所示，信息处理设备150主要包括差异信息获取单元151、基准信息更新单元152和信息提供单元153。差异信息获取单元151从每个终端设备250获取差异信息。由差异信息获取单元151获取的差异信息被输入基准信息更新单元152。一旦接收到差异信息，道路状况分析单元152就基于所输入的差异信息确定是否要更新基准信息。当确定要更新基准信息时，基准信息更新单元152更新基准信息使得运行状况改进。后面将描述基准信息更新方法的细节。更新的基准信息被输入信息提供单元153。一旦接收到更新的基准信息，信息提供单元153就将所输入的更新的基准信息提供给与该基准信息对应的终端设备250。以上描述了根据本实施例的信息处理设备150的功能配置。(5-2-2:终端设备250的配置)接下来，将参照图34描述根据本实施例的终端设备250的功能配置。图34是用于描述根据本实施例的终端设备250的功能配置的说明性示意图。如图34所示，终端设备250主要包括基准信息获取单元251、当前状况获取单元252、差异信息生成单元253、差异信息提供单元254和显示单元255。基准信息获取单元251获取用作运行控制的基准的基准信息。基准信息可以从信息处理设备150提供。基准信息可以预先存储于与终端设备250连接或内置于终端设备250中的存储设备（未示出）中。由基准信息获取单元251获取的基准信息被输入到差异信息生成单元253。车辆的行驶状况（以下称为“当前状况”）被从当前状况获取单元252输入到差异信息生成单元253。例如，车辆的行驶速度、在预定场所的到达时间等可用作当前状况。当前状况获取单元252从车辆的驱动系统或传感器等获取当前状况，并将当前状况输入到差异信息生成单元253。一旦接收到当前状况，差异信息生成单元253将所输入的当前状况与基准信息进行比较，并生成差异信息。例如，差异信息生成单元253计算车辆的行驶速度与基准速度之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。此外，差异信息生成单元253计算实际到达时间与由基准信息代表的估计到达时间之间的差异，并将所计算的差异作为差异信息输出。此时，差异信息生成单元253在差异信息中包括与当前状况对应的场所或区域的信息。差异信息生成单元253所生成的差异信息被输入到差异信息提供单元254。一旦接收到差异信息，差异信息提供单元254就将所输入的差异信息发送到信息处理设备150。另外，差异信息提供单元254促使所输入的差异信息在显示单元255上显示。例如，差异信息提供单元254基于差异信息显示对超速或到达延迟的警告，显示诸如速度差异或到达时间差异的具体数值，或者连同上述信息一起显示基准信息。通过该显示，驾驶者可以快速地识别当前状况。以上描述了根据本实施例的终端设备250的功能配置。[5-3:运行基准更新方法]接下来，将描述由信息处理设备150进行的基准信息更新方法的细节。(5-3-1:关于环境条件)通过利用现场观测的充分检查，设置用于运行控制的基准信息。此外，每隔一定时间进行运行状况的监控以及基准信息的更新。但是，由于通过劳动密集型方法进行运行状况的监控并且监控的频率和时段受限，因此存在基准信息不适当的情形。例如，有在一年的开始和结束或者在特定时段（例如暑假（summerbreak））使用特殊计划运行的公共汽车公司，但是没有根据除星期六、星期日和假日之外的季节或星期几（或工作日）改变其计划的公共汽车公司。但是，即使在同一时区，在星期五夜间交通拥堵重，而在星期三夜间交通拥堵轻。也就是说，运行状况根据环境条件而显著不同。例如，天气、时区、季节、假日/工作日、星期几等被认为是环境条件，如图35所示。诸如晴朗、多云、雨、雪、雷暴和大风的条件被认为是天气。此外，诸如清晨、（早晨）高峰时间、白天、（傍晚）高峰时间、夜间和深夜的条件被认为是时区。此外，诸如春天、夏天、秋天和冬天的条件可以被认为是季节。另外，例如，除了假日与工作日之间的区别之外，诸如春假、暑假、寒假、新年、鬼节（Bonfestival）、公共假日和连续假日可以被认为是假日/工作日的区别。此外，可以考虑将星期一到星期日中的每一个视为环境条件的方法。当采用根据在本技术中提出的实施例的技术时，可以逐项识别关于其中组合了环境条件的各个情形的运行状况。就此而言，提出使用根据各种环境条件检测的运行状况（一组差异信息）优化基准信息的方法。当采用该方法时，可以根据环境条件优化运行状况。此外，通过差异信息的分析，可以客观地提取通过基于劳动密集型方法监控难以检测的各种原因，并因此可以通过较少的工作优化运行基准。(5-3-2:基本配置)接下来，将参照图36和37描述基准信息更新处理的流程。图36和37是用于描述基准信息更新处理的流程的说明性示意图。图37中示出的更新处理涉及更新基准信息以避免如果不增加速度则难以按照到达时间到达的情形的处理流程。通过采用该处理流程，可以防止速度过多增加（安全改进）。(基本配置#1:使用延迟时间的配置)首先，将参照图36。如图36所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S301)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S301获取差异信息来计算相应区域的延迟时间，并确定所计算的平均延迟时间是否大于预定阈值(ThT;ThT>0)(S302)。当平均延迟时间大于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S303。而当平均延迟时间小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S305。当处理前进至步骤S303时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S303)，然后促使处理前进到步骤S304。已经促使处理前进至步骤S304的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能基于在步骤S303中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S304）。但是，当处理前进至步骤S305时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S305）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。以上结合使用平均速度差异更新基准信息的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标更新基准信息的方法。例如，可以考虑如下方法：对延迟时间长于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定基准信息需要更新。(基本配置#2:使用速度差异的配置)接着，将参照图37。如图37所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S311)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S311获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否大于预定阈值(ThV;ThV>0)(S312)。当平均速度差异大于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S313。而当平均速度差异小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S315。当处理前进至步骤S313时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S313)，然后促使处理前进到步骤S314。已经促使处理前进至步骤S314的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能基于在步骤S313中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S314）。但是，当处理前进至步骤S315时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S315）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。(5-3-3:考虑燃料效率的配置)通过上述方法可以适当地更新基本信息，但是有必要实际考虑各种情形。考虑之一就是燃料效率。在公共交通系统的情况下，即使燃料效率略微下降也导致成本的急剧增加。就此而言，提出了考虑燃料效率的基准信息更新方法。图38是描述基于图37的更新处理的考虑燃料效率的基准信息更新方法的说明性示意图。如图38所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S321)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S321获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否大于预定阈值(ThV;ThV>0)(S322)。当平均速度差异大于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S323。而当平均延迟时间小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S326。当处理前进至步骤S323时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S323)，然后促使处理前进到步骤S324。已经促使处理前进至步骤S324的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能模拟在基于更新的基准信息进行运行控制时的燃料效率，并确定燃料效率是否降低（S324）。当燃料效率降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S326。而当燃料效率未降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S325。当处理前进至步骤S325时，信息处理设备150基于在步骤S323中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S325）。但是，当处理前进至步骤S326时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S326）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。当采用上述方法时，避免了基准信息的更新导致燃料效率降低。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。(5-3-4:考虑安全性的配置)通过上述方法可以适当地更新基本信息，但是有必要实际考虑各种情形。考虑之一就是安全性。在公共交通系统等的情况下，安全性的考虑在企业社会责任（CSR）方面是重要事项。就此而言，提出了考虑安全性的基准信息更新方法。图39是描述考虑安全性的基准信息更新方法的说明性示意图。首先，当车辆有意地以低速行驶以调整到达时间时，可能期望将到达时间改变为较早时间以使车辆能够以标准巡航速度行驶。当车辆以低于必要的速度行驶时，燃料效率降低，并且用户的不满度增加，因此这种情形必须改进。但是在这种情况下，必须避免速度增加而安全性妥协的情形。在这种情况下，作为协调上述两个事项并且安全地改进用户体验的更新方法，提出图39所示的更新方法。如图39所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S331)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S331获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否小于预定阈值(-ThV';ThV'>0)(S332)。当平均速度差异小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S333。而当平均延迟时间高于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S336。当处理前进至步骤S333时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以将到达时间改变为较早时间(S333)，然后促使处理前进到步骤S334。已经促使处理前进至步骤S334的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能评估在基于更新的基准信息进行运行控制时的安全性（例如紧急制动的频率），并确定安全性是否降低（S334）。当安全性降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S336。而当安全性未降低时，信息处理设备促使处理前进至步骤S335。当处理前进至步骤S335时，信息处理设备150基于在步骤S333中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S335）。但是，当处理前进至步骤S336时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S336）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。当采用上述方法时，避免了基准信息的更新导致安全性降低。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异高于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。接下来，将描述上述配置的修改例。修改例涉及更新基准信息使其适合当前运行状况的方法。首先，将参照图40描述如下的更新方法：设置到达时间使其延迟为适合车辆速度慢时的速度。此外，将参照图41描述考虑燃料效率的更新方法。此外，将参考图42描述考虑安全性的更新方法。(5-3-5:(修改例)基本配置(图40))首先，将参照图40。如图40所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S411)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S411获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否小于预定阈值(-ThV;ThV>0)(S412)。当平均速度差异小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S413。而当平均速度差异高于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S415。当处理前进至步骤S413时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S413)，然后促使处理前进到步骤S414。已经促使处理前进至步骤S414的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能基于在步骤S413中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S414）。但是，当处理前进至步骤S415时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S415）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。(5-3-6:(修改例)考虑燃料效率的配置(图41))通过上述方法可以适当地更新基本信息，但是有必要实际考虑各种情形。考虑之一就是燃料效率。在公共交通系统的情况下，即使燃料效率略微下降也导致成本的急剧增加。就此而言，提出了考虑燃料效率的基准信息更新方法。图41是描述基于图40的更新处理的考虑燃料效率的基准信息更新方法的说明性示意图。如图41所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S421)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S421获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否小于预定阈值(-ThV;ThV>0)(S422)。当平均速度差异小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S423。而当平均延迟时间高于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S426。当处理前进至步骤S423时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S423)，然后促使处理前进到步骤S424。已经促使处理前进至步骤S424的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能模拟在基于更新的基准信息进行运行控制时的燃料效率，并确定燃料效率是否降低（S424）。当燃料效率降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S426。而当燃料效率未降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S425。当处理前进至步骤S425时，信息处理设备150基于在步骤S423中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S425）。但是，当处理前进至步骤S426时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S426）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。当采用上述方法时，避免了基准信息的更新导致燃料效率降低。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异低于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。(5-3-7:(修改例)考虑安全性的配置(图42))通过上述方法可以适当地更新基本信息，但是有必要实际考虑各种情形。考虑之一就是安全性。在公共交通系统等的情况下，安全性的考虑在企业社会责任（CSR）方面是重要事项。就此而言，提出了考虑安全性的基准信息更新方法。图42是描述考虑安全性的基准信息更新方法的说明性示意图。如图42所示，当基准信息更新处理开始于某一目标区域时，信息处理设备150通过差异信息获取单元151的功能从终端设备250获取差异信息(S431)。接着，通过基准信息更新单元152的功能，信息处理设备150使用在步骤S431获取差异信息来计算相应区域的平均速度差异，并确定所计算的平均速度差异是否小于预定阈值(-ThV';ThV'>0)(S432)。当平均速度差异小于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S433。而当平均延迟时间高于预定阈值时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S436。当处理前进至步骤S433时，信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能设置更新的基准信息以延迟到达时间(S433)，然后促使处理前进到步骤S434。已经促使处理前进至步骤S434的信息处理设备150通过基准信息更新单元152的功能评估在基于更新的基准信息进行运行控制时的安全性（例如紧急制动的频率），并确定安全性是否降低（S434）。当安全性降低时，信息处理设备150促使处理前进至步骤S436。而当安全性未降低时，信息处理设备促使处理前进至步骤S435。当处理前进至步骤S435时，信息处理设备150基于在步骤S433中设置的基准信息来更新存储设备（未示出）和目标终端设备250的基准信息（S435）。但是，当处理前进至步骤S436时，信息处理设备150结束与基准信息的更新有关的一系列处理，而不更新基准信息（S436）。以上描述了使用包括实际行驶速度与基准速度之间的差异的差异信息的更新基准信息的方法。当采用上述方法时，避免了基准信息的更新导致安全性降低。以上结合使用平均速度差异确定基准信息是否需要更新的方法进行描述，但可以考虑使用不同于平均速度差异的评价指标确定基准信息是否需要更新的方法。例如，可以考虑如下方法：对速度差异高于预定阈值的车辆的数目进行计数，并在所计数的车辆的数目大于预定数目时确定更新是必要的。以上描述了根据本技术的第四实施例。<6:示例硬件配置>以上描述的信息处理设备100、130和150以及终端设备200、230和250的每个构件的功能可以通过使用例如图43所示的信息处理设备的硬件配置来实现。也就是说，可以通过使用计算机程序控制图43所示的硬件来实现每个构件的功能。另外，该硬件的模式是任意的，可以是个人计算机、移动信息终端（诸如移动电话、PHS或PDA）、游戏机或各种信息家电。此外，PHS是个人手持电话系统的缩写。并且，PDA是个人数字助理的缩写。如图43所示，该硬件主要包括CPU902、ROM904、RAM906、主机总线908和桥910。此外，该硬件包括外部总线912、接口914、输入单元916、输出单元918、存储单元920、驱动器922、连接端口924和通信单元926。此外，CPU是中央处理单元的缩写。并且，ROM是只读存储器的缩写。另外，RAM是随机存取存储器的缩写。CPU902用作例如运算处理单元或控制单元，并基于ROM904、RAM906、存储单元920或可移除记录介质928上记录的各程序控制每个构件的整个操作或一部分操作。ROM904是用于存储例如要加载到CPU902上的程序或算术运算中使用的数据等的装置。RAM906临时或永久地存储例如要加载到CPU902上的程序或在程序的执行中任意改变的各参数等。这些构件通过例如能够执行高速数据传输的主机总线908彼此连接。对于其一部分，主机总线908通过桥910连接至例如其数据传输速度较低的外部总线912。此外，输入单元916是例如鼠标、键盘、触摸屏、按钮、开关或控制杆。此外，输入单元916可以是能够利用红外线或其他无线电波传输控制信号的遥控器。输出单元918是例如能够可视地或可听地将所获取信息通知用户的显示设备（诸如CRT、LCD、PDP或ELD）、音频输出设备（诸如扬声器或耳机）、打印机、移动电话或传真机。此外，CRT是阴极射线管的缩写。LCD是液晶显示器的缩写。PDP是等离子体显示面板的缩写。此外，ELD是电致发光显示器的缩写。存储单元920是用于存储各种数据的设备。存储单元920是例如磁存储设备（诸如硬盘驱动器(HDD)）、半导体存储设备、光存储设备或磁光存储设备。HDD是硬盘驱动器的缩写。驱动器922是读取在可移除记录介质928（诸如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器）上记录的信息或将信息写入可移除记录介质928的设备。可移除记录介质928是例如DVD介质、蓝光介质、HD-DVD介质、各种半导体存储介质等。当然，可移除记录介质928可以是例如其上装载有非接触IC芯片的电子设备或IC卡。IC是集成电路的缩写。连接端口924是如下端口：诸如USB端口、IEEE1394端口、SCSI、RS-232C端口或用于连接外部连接设备930（诸如光学音频终端）的端口。外部连接设备930是例如打印机、移动音乐播放器、数码相机、数码摄像机或IC记录器。此外，USB是通用串口总线的简称。并且，SCSI是小型计算机系统接口的简称。通信单元926是要连接至网络932的通信设备，并且是例如有线或无线LAN、蓝牙（注册商标）或WUSB的通信卡，光通信路由器，ADSL路由器或各种通信调制解调器。连接至通信单元926的网络932由有线连接或无线连接网络配置，并且是例如互联网、家用LAN、红外通信、可见光通信、广播或卫星通信。并且，LAN是局域网的简称。此外，WUSB是无线USB的简称。此外，ADSL是非对称数字用户线路的简称。<7:总结>最后，将简要描述根据本公开的实施例技术内容。这里所述的技术内容可以适用于各种信息处理设备，诸如个人计算机、移动电话、便携式游戏机、便携式信息终端、信息家电、汽车导航系统等。另外，信息处理设备也可以配置如下。(与拥堵检测所用的方法有关的思想)(A1)一种信息处理设备，包括：差异信息获取单元，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表所述第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与所述基准信息的所述内容之间的差异的差异信息；以及道路状况分析单元，使用与在预定区域中存在的所述第一车辆相关的差异信息分析所述预定区域内的道路状况。(A2)根据(A1)的信息处理设备，其中所述道路状况分析单元分析所述道路状况并检测道路的交通拥堵状态。(A3)根据(A2)的信息处理设备，其中，当其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度慢得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时，所述道路状况分析单元确定所述预定区域的道路处于交通拥堵状态。(A4)根据(A2)的信息处理设备，其中，当其实际到达时间比所述基准信息中包含的预定到达时间晚得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时，所述道路状况分析单元确定所述预定区域的道路处于交通拥堵状态。(A5)根据(A4)的信息处理设备，其中，当所述预定区域中不存在为其设置所述预定到达时间的设置场所时，所述道路状况分析单元使用在车辆进入所述预定区域之前或在所述车辆离开所述预定区域之后的最接近的设置场所处的所述实际到达时间检测所述预定区域中的所述道路的交通拥堵状态。(A6)根据(A3)-(A5)中任一个的信息处理设备，其中所述基准信息被设置成至少在汽车高速道路与另一道路之间进行区分，并且其中，当所述预定区域内存在所述汽车高速道路和其他道路时，所述道路状况分析单元检测所述汽车高速道路中的交通拥堵状态和所述其他道路中的交通拥堵状态。(A7)根据(A4)-(A6)中任一个的信息处理设备，还包括：信息提供单元，将处于交通拥堵的道路的信息提供给所述第一车辆、与所述第一车辆不同的第二车辆或管理所述第一车辆的设备，其中所述信息提供单元提供与由信息提供目的地指定的预定区域相关的信息或与所述预定区域及相邻区域相关的信息。(A8)根据(A7)的信息处理设备，其中，当将当前位置和目的地指定为与所述预定区域相关的所述信息时，所述信息提供单元提供用于绕过被确定为处于交通拥堵状态的道路的路线作为与所述预定区域相关的所述信息。(A9)根据(A3)-(A6)中任一个的信息处理设备，其中，当所述预定区域的所述道路被确定为处于交通拥堵状态时，所述道路分析单元使用所述差异信息预测交通拥堵原因。(A10)根据(A1)-(A9)中任一个的信息处理设备，其中所述第一车辆是属于相同类型的业务的车辆。(A11)根据(A10)的信息处理设备，其中所述第一车辆是其运行受所述基准信息控制的车辆。(A12)根据(A11)的信息处理设备，其中所述第一车辆是公共交通系统的车辆。(A13)根据(A3)或(A4)的信息处理设备，其中，所述道路状况分析单元提取长时间处于交通拥堵状态的道路或包括所述道路的预定区域。(A14)一种终端设备，包括：显示单元，显示预定区域内的道路状况的分析结果，所述分析结果使用若干差异信息中的与所述预定区域内存在的第一车辆相关的差异信息来分析，所述若干差异信息代表每个第一车辆的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的所述基准信息的内容行驶的一个或多个所述第一车辆来获取所述若干差异信息。(A15)一种信息处理方法，包括：对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表所述第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与所述基准信息的所述内容之间的差异的差异信息；以及使用与在预定区域中存在的所述第一车辆相关的差异信息分析所述预定区域内的道路状况。(A16)一种状态显示方法，包括：显示预定区域内的道路状况的分析结果，所述分析结果使用若干差异信息中的与所述预定区域内存在的第一车辆相关的差异信息来分析，所述若干差异信息代表每个第一车辆的实际行驶速度或到达时间与基准信息的内容之间的差异，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的所述基准信息的内容行驶的一个或多个所述第一车辆来获取所述若干差异信息。(A17)根据(A2)的信息处理设备，其中，当在所述预定区域中存在的所述第一车辆中的其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度慢得多的第一车辆的数目大于预定阈值时，所述道路状况分析单元确定所述预定区域的道路处于交通拥堵状态。(A18)根据(A2)的信息处理设备，其中，当在所述预定区域中存在的所述第一车辆中的其实际到达时间比所述基准信息中包含的预定到达时间晚得多的第一车辆的数目大于预定阈值时，所述道路状况分析单元确定所述预定区域的道路处于交通拥堵状态。(与危险预测所用的方法有关的思想)(B1)一种信息处理设备，包括：差异信息获取单元，对于按照包含预定行驶速度的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表所述第一车辆的每一个中的实际行驶速度与所述基准信息的所述内容之间的差异的差异信息；以及危险程度分析单元，使用与在多个预定区域中的每个预定区域中行驶的所述第一车辆相关的差异信息分析所述预定区域内的危险程度。(B2)根据(B1)的信息处理设备，其中，当其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度快得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时，所述危险程度分析单元确定相应的预定区域的道路是危险的。(B3)根据(B1)的信息处理设备，其中，当其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度慢得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时，所述危险程度分析单元确定相应的预定区域的道路是危险的。(B4)根据(B3)的信息处理设备，其中所述第一车辆是其在预定场所的到达时间是固定的，并且基于该到达时间进行运行控制的车辆。(B5)根据(B1)-(B4)中的任一个的信息处理设备，其中所述预定行驶速度是法定速度。(B6)根据(B2)-(B4)中的任一个的信息处理设备，还包括信息提供单元，将被确定为具有危险的预定区域的信息或与所述预定区域及相邻区域相关的信息提供给所述第一车辆、与所述第一车辆不同的第二车辆或管理所述第一车辆的设备。(B7)根据(B3)或(B4)的信息处理设备，还包括：交通拥堵信息获取单元，获取该预定区域的交通拥堵信息，其中在基于所述预定区域的交通拥堵信息确定所述预定区域处于交通拥堵状态时，该危险程度分析单元即使在其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度慢得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时也确定该预定区域不是危险的。(B8)根据(B3)或(B4)的信息处理设备，还包括：天气信息获取单元，获取天气信息，其中在基于所述预定区域的天气信息确定所述预定区域处于坏天气状态时，该天气信息获取单元即使在其实际行驶速度比所述基准信息中包含的预定行驶速度慢得多的第一车辆与在所述预定区域中存在的所述第一车辆的比例大于预定阈值时也确定该预定区域不是危险的。(B9)一种终端设备，包括：分析结果获取单元，获取多个预定区域中的每个预定区域中的危险程度的分析结果，该结果基于代表每个第一车辆中的实际行驶速度与基准信息的内容之间的差异的差异信息使用与每个预定区域中行驶的所述第一车辆相关的差异信息来分析，对于按照基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取该差异信息；以及显示单元，基于该分析结果显示与危险程度高的区域相关的信息。(B10)一种信息处理方法，包括：获取代表第一车辆的每一个中的实际行驶速度与基准信息的内容之间的差异的差异信息，该基准信息包括关于按照该基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆的预定行驶速度；以及使用与在多个预定区域中的每个预定区域中行驶的所述第一车辆相关的差异信息分析所述预定区域内的危险程度。(B11)一种危险信息显示方法，包括：获取多个预定区域中的每个预定区域中的危险程度的分析结果，该结果基于代表每个第一车辆中的实际行驶速度与基准信息的内容之间的差异的差异信息使用与每个预定区域中行驶的所述第一车辆相关的差异信息来分析，对于按照基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取该差异信息；以及基于该分析结果显示与危险程度高的区域相关的信息。(与运行控制的改进所用的方法有关的思想)(C1)一种信息处理设备，包括：差异信息获取单元，对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表所述第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与所述基准信息的所述内容之间的差异的差异信息；以及基准信息校正单元，针对对道路状况有影响的每一预定环境条件，对所述差异信息进行分类，校正所述预定行驶速度或到达时间以减少每一个所分类的差异信息，并对于每一环境条件生成新的基准信息。(C2)根据(C1)的信息处理设备，其中所述环境条件是选自以下组中的一个：天气、季节、日期、星期几、工作日、公共假日和时区及它们的组合。(C3)根据(C1)或(C2)的信息处理设备，还包括燃料效率信息获取单元，获取与第一车辆的燃料效率相关的信息，其中，该基准信息校正单元在对于每一环境条件生成新的基准信息时，在第一车辆的燃料效率不降低的范围内校正该预定行驶速度或到达时间。(C4)根据(C1)或(C2)的信息处理设备，还包括紧急制动信息获取单元，获取与第一车辆采用紧急制动的频率相关的信息，其中，当按照对于每一环境条件生成的该新的基准信息的内容行驶的第一车辆采用紧急制动的频率增加时，所述基准信息校正单元校正所述预定行驶速度或到达时间。(C5)根据(C3)的信息处理设备，其中，当按照对于每一环境条件生成的该新的基准信息的内容行驶的第一车辆采用紧急制动的频率增加时，所述基准信息校正单元减少所述预定行驶速度或延迟该到达时间。(C6)根据(C3)的信息处理设备，其中，当按照对于每一环境条件生成的该新的基准信息的内容行驶的第一车辆采用紧急制动的频率增加时，所述基准信息校正单元校正所述预定行驶速度或到达时间使得该新的基准信息恢复成原始基准信息。(C7)一种基准信息调整方法，包括：对于按照包含预定行驶速度或到达时间的基准信息的内容行驶的一个或多个第一车辆，获取代表所述第一车辆的每一个中的实际行驶速度或到达时间与所述基准信息的所述内容之间的差异的差异信息；以及针对对道路状况有影响的每一预定环境条件，对所述差异信息进行分类，校正所述预定行驶速度或到达时间以减少每一个所分类的差异信息，并对于每一环境条件生成新的基准信息。如上所述，在上文中已经参照附图详细描述了本技术的示例性实施例，而本技术并不限于这些实施例。本领域普通技术人员会理解，在权利要求限定的技术思想的范围内可以做出各种修改或变化，且包括在本技术的技术范围内。本公开包含与在2012年2月16日向日本专利局提交的日本优先权专利申请JP2012-031652中公开的主题有关的主题，在此通过引用并入该申请的全部内容。