リアルタイムに広範囲の交通状況を推定するため，プローブカーにより得られる移動軌跡を数理的にモデル化することにより，リンク交通量及びOD交通流を短い時間粒度で推定するだけでなく，その渋滞の要因を明らかにし，渋滞の変化を予測する手法を考案する．渋滞時にはプローブカー自体の動きは制限され，周辺の交通状況をそのまま反映すると考えられ，また，交通制御情報，地図情報，気象情報など，車の混雑に与える要因となる情報を組み合わせることで，通常時及び積雪都市における交通状況の推定を実現する．さらに，この数理モデルを発展させ，自動運転による運転挙動モデルを考案し， 従来車と調和する自動運転車の運転挙動を実現する．