CN100529668C - 可导航地图数据库的迭代逻辑更新 - Google Patents

Abstract

提供了改进的方法(100)来识别导航数据库中的道路区段。所述方法包括：接收识别至少一个道路交叉点的数据库更新(103)；构造表示围绕该至少一个道路交叉点的道路拓扑的逻辑表示(104，106，124)；并且通过比较所述逻辑表示和导航数据库的一逻辑表示来识别导航数据库中的该至少一个道路交叉点(104，106，126，127)。

Description

可导航地图数据库的迭代逻辑更新

技术领域

本发明涉及导航系统，更具体来讲，涉及一种利用迭代逻辑图形修补来进行导航地图数据库更新的方法。

背景技术

导航系统使用导航地图数据库来向用户提供路由计算、引导、兴趣点搜索及其他导航功能。导航地图数据库通常包括显示道路网络的数据和属性，这些数据和属性诸如依照由KIWI-W协会于2000年5月公布的1.22版本的KIWI格式来描述，将此内容引用于此，以供参考。导航系统的性能取决于有效数据，因此，当道路网络或者它们的元素例如因道路结构而发生较大改变时，更新或者重建导航地图数据库是十分重要的。可通过以下方式实现导航地图数据库的更新：(i)替换数据库，(ii)修改数据库或者(iii)修补(patch)数据库。大规模的广域导航地图数据库为数据库的修改或修补部分提供了优选的方法以通过无线通信进行更新。将一些导航地图数据库存储在诸如CD-ROM或者DVD-ROM的只读介质上。这样做增加了额外的限制，即：原始地图数据库不可以被修改，并且给修补带来了异常的困难。虽然不管介质类型如何、将更新信息与原始数据库关联是普遍的难题，但是在多次更新之后修补数据的组成可能进一步使更新复杂化。此外，由于修补可以根据原始数据独立地被维护，所以还要求能高效更新、无缝的并且可以由应用程序稳定访问的方法。

导航地图数据库的不同版本以及导航地图数据库数据的不同源有助于在导航系统数据库当中数据内容的细节上的较大变化，并且提供对因它们的版本依赖性而已经变得可疑的道路网络部分的识别。另外，一些用户可能错过或者跳过更新，或者依照感兴趣区域来部分地更新他们的数据库，因此，进一步有助于使用中的不同数据库版本的数目。例如，在数据库之间，地理位置和道路结构的属性可以有较大的不同，分配给道路结构的标识符可能不同，乃至有些随机，并且用于显示道路网络区段的道路网络结构可能不同。例如，对于道路来说，没有名称不是什么罕见的事情。然而，跟踪所有版本并且向特定导航系统发送加工的更新内容缺少稳固性，并且在存储量和通信带宽的使用方面不灵活且效率低。因此，需要一种方法来识别待更新的道路网络元素，其要足够灵活以便可以利用多个数据库版本进行工作，并且可以基于预先已经完全或者部分修改的数据库版本来工作。

本发明致力于通过这样一种更新操作来解决上述问题，所述更新操作独立于数据库版本专用信息来识别修改的道路网络元素，并且不必要求修改原始数据库。

发明内容

依照本发明，为识别导航数据库中的道路元素提供了一种改进的方法。所述方法包括：接收用于识别至少一个道路交叉点的数据库更新；围绕至少一个道路交叉点构造道路拓扑的一逻辑表示；并且通过比较所述逻辑表示和导航数据库的逻辑表示来识别导航数据库中的至少一个道路交叉点。

依照本发明的另一个方面，为更新导航数据库提供了一种改进的方法。所述方法包括：接收用于指定两个节点和一链路的更新指令，其中所述节点表示道路交叉点而所述链路表示与两个节点互联的道路区段；利用逻辑图匹配操作来识别导航数据库中对应于至少一个指定节点的现存节点；基于其与导航数据库中至少一个现存节点或者现存链路的关系来对每个指定节点分类；并且依照有序的操作规则集来施加更新指令。

通过以下提供的详细说明，将使本发明的适用性的其他范围变得更加显而易见。应该理解的是，虽然详细的说明和具体示例表明本发明的优选实施例，但是其目的仅在于举例说明，而不意味着限制本发明的范围。

附图说明

图1描述了依照本发明的扩充的导航数据库体系结构；

图2说明了依照本发明的道路拓扑的示例性逻辑表示；

图3A说明了依照本发明的对于顶点c的示例性最小生成树(MST)，其中顶点c驻留在导航系统地图数据库中；

图3B说明了依照本发明为更新指令构造的逻辑表示；

图4说明了依照本发明的用于顶点c的示例性全部生成树结构；

图5描述了对不同道路网络对称方案(scenario)的假图案匹配概率；

图6描述了用于示出如何确定需要实现期望的匹配概率所要求的树的深度的流程图；

图7A-7C分别举例说明了原始本地图形图案、修补图形图案、修补后本地图形图案；

图8描述了依照本发明修补顺序规则的修补更新多级部分；

图9举例说明了导航地图数据库更新的示例性内容；

图10描述了示出了依照本发明对导航数据库施加更新的示例性过程的流程图；以及

图11描述了图案匹配和分类的示例性过程。

具体实施方式

地图数据库可以表示为有向图，其中一个或多个有向边(链路)表示每个道路区段，并且相邻边在表示交叉点或者道路区段连接的顶点(节点)连接。诸如KIWI的一般导航地图数据库格式包括具有属性的链路列表，如在本领域中众所周知的那样。地图数据库更新可以由对具有关联属性的链路的操作有序集组成。下面将证实有序的重要性。每条链路表示为有向边和两个顶点。顶点被更新作为对与它们相连的边的部分操作。本发明包括通过基于链路操作的逐步更新，其可以通过识别一链路而被施加以通过匹配更新数据和原始数据、并且随后修改或者修补原始数据来更新。

依照在此提供的方法，描述了两个不同但是相关的功能：(1)修补的应用或者对原始或预先扩充的数据库的修改；(2)为应用程序提供了到扩充的数据库的集成抽象(abstract)接口。从一应用程序的观点看，其希望具有用于访问数据库的单个接口，好象它是结合所有在前修补或者修改的一个集成数据库。更新可以被提供作为对数据库的修改或者作为修补。修补维护操作将所有接收的修补应用于一修补数据库，而不修改原始数据库。然而，应用程序无须知道这些或者进行不同的动作。

修补应用程序的问题可以被重复处理，即通过一次或者分几部添加一条链路来处理。在优选实施例中，完整的更新被逐条链路地施加。关于这一点，链路固有地包括两个顶点(即，相对于有向边的起始和末尾)。图形可以独立于应用程序进行修补以结合通过检测查询、并且基于修补提供修改的反馈进行的单条链路更新，其中所述查询利用位置、标识符或者相反来涉及该链路。在另一个实施例中，以一标识符序列来进行完整的更新，并且变换至子网络(即，涉及链路与节点的集合)。

对图形进行查询的答复，诸如检索路由计算、引导或者兴趣点搜索所需的数据，可以利用修补存储器独立于未修改的原始图形而得以控制，以便和基于已更新图形的答复一致。对未修改的原始图形的查询的答复可以被修改，以便与更新的图形一致，即便所述图形未被改变。这些可以利用分离的修补存储器来完成。因此，诸如路由计算的应用程序访问单个数据库接口，而无法直接访问修补存储器、也不能直接访问原始数据库。相反，所述接口提供抽象访问并且隐藏执行细节。应用程序可以请求最靠近确定位置的节点，而不用知道结果是来自于原始数据库还是被修补的，乃至数据库是否完全被修补。图1中示出了示例性体系结构。

在一个实施例中，利用最新修补的图形来添加每条新链路。因此，如果在第一条新链路之后添加第二条新链路，并且将它们两者连接在新的节点时，第二条新链路就好像是第一次添加到原始图形上一样被添加(除了它是具有所有先前修补的原始图形)。实现此操作的一个方法是允许嵌套的修补，即，对修补的修补。实质上，修补管理或者维护软件利用与应用程序相同的摘要浏览来浏览数据库。在优选实施例中，在这样的集合中执行操作，在所述集合中，要么所有元素的标识符先于集合所描述的改变，要么在集合中发生任何改变之前元素的标识符使用原始数据库版本。

以逐条链路为基础存在三种可能的图形更新：(1)删除链路；(2)添加新的链路；以及(3)修改现存链路。删除链路可以通过拒绝包括特定链路的响应元素来实现。换言之，修补屏蔽将链路或节点高亮显示为“已修补”，并且寻找新的条目，可以简单地把所述条目标记或者标明为不再存在(已删除)。

修改现存链路可以被简化为更加普通的操作，其删除旧的链路并且利用新添加的链路来替换所述链路。对于链路添加来说，根据新链路的顶点与现存顶点的相关性可以存在多种可能的情况。要么顶点早已存在，即对应于现存边上的点，要么是崭新的。

考虑第一种情况，其中数据库中早已存在链路的两个顶点。如果与新的边相连的两个顶点与两个现存顶点(在此简称为1类顶点)相关联，那么两个现存顶点能以相应的新的顶点代替，并且可以添加新的连接的边。在该情况下，两个旧的顶点用两个新的顶点代替，两个新的顶点又与被添加的新边连接。将所有新的信息存储在修补数据库中。将它们存储在修补中的事实意味着将原始数据库条目忽略不计。换言之，修补存储器中的两个已修改顶点替换原始数据库中的两个顶点。不删除或者修改原始数据库顶点，而是相反，由于在修补存储器中存在替换而修补接口忽略它们。

修补数据库条目可用来识别删除或添加。修补数据库可以利用已删除顶点和/或边的列表来识别删除，其中所述已删除顶点和/或边不会被发送到应用程序。将添加列表与原始数据库相关联，并且当适当的请求时被发送到应用程序。然而，如果顶点不对应于原始数据库中的顶点(称为2类顶点)，那么使用顶点相关的迭代法。

2类顶点的示例是对应于现存边上点的新顶点。如果新顶点对应于现存边上的位置(称为2a类顶点)，那么可以由与新顶点相连的两条新的邻接边来替代该边。实际上，在该情况下，适当的操作是删除旧边，并且添加两条新边，同时新的顶点连接它们。原始数据库中的顶点未被改变，而是因为在修补存储器中现在存在两个替换顶点而使得修补接口将其忽略不计。由于已经在修补中将旧边列为已删除的，所以将其忽略不计。修补的顶点不再直接连接在一起，而是经由先前对应于旧边上一点的第三个新节点来连接。

对于单个顶点来说的第三种情况是这样一种情形，其中新顶点不对应于现存边上的点(在此简称为2b类顶点)。如果新的链路由两个2b类顶点组成，那么由此更新的图形不被完全连接。在该情况下，更新仅仅是对数据库的补充。如果新的链路仅由一个2b类顶点组成，那么更新的图形将被连接。由此，将有新的顶点和边。

在本发明的一个实施例中，不将具有两个新顶点的链路添加到修补数据库，直到至少一个顶点对应于现存顶点或者现存边上的点(即，通过另一改变)。不添加与现存图形完全不连通的链路。可以通过在适当的更新过程中给链路排序来避免上述问题，或者将其高速缓存、直到其可以被连接为止(即，至少一个顶点属于1类或者2a类)。一旦它可以连接，1类或者2a类顶点就将边及其他顶点连接到图形。不直接将未连接的链路与原始数据库相关联。然而，由于在搜索扩充的数据库中、修补接口可以包括高速缓存的断开链路，所以应用程序也要考虑它。此措施克服了高速缓存和扩充的数据库之间的不连接。单独的边、即不与主图形相连的边通常仅对很一般的短路由计算有用，由此如果有的话，对加强此修补有序规则存在一些负面结果。此规则将被称为第一修补有序规则。

由于顶点可以是三种不同分类(1，2a或者2b)之一，并且链路具有两个顶点，所以对链路来说存在六种类的组合：(i)两个都是1类，(ii)两个都是2a类，(iii)两个都是2b类，(iv)一个是1类而另一个是2a类，(v)一个是1类而另一个是2b类，(vi)一个是2a类而一个是2b类。已经对每种情况建立了修补操作之后，可以将修补重复操作作为一整体来考虑。由于已经列举了所有的情况，并且每种情况都由修补操作解决，所以一完整的修补迭代程序被规定为其允许修补管理或维护软件以施加遵守排序规则的任意接收的修补。然而，应注意的是，顶点的分类也许不是预先已知的。由此，在对链路进行修补重复过程中的第一步是识别两个顶点并且确定两个顶点的每一个的分类。一种方法是独立地考虑每个顶点并且试图对其进行分类。另一个方法是试图同时识别两个顶点。由于识别出的每个顶点可用来限制另一个的可能性或者确认识别，所以单独的顶点识别是一优选实施例。每个顶点可以通过在顶点的指定位置的特定范围内进行对候选顶点的第一次搜索、然后试图将所述顶点按顺序与每个候选顶点匹配来进行分类。

存在各种备选方案来将一给定顶点与驻留在地图数据库中的另一个顶点相关联。可能的备选方案包括精确位置匹配、标识符匹配以及地理图案匹配。本发明提出了改进的逻辑图案匹配技术，其克服了上述方案的限制。

逻辑图案匹配操作包含匹配局部区域的链路之间的逻辑关系。在对单个链路或者顶点更新过程中，提供一逻辑图案，并且可以包含在预定距离内(或者顶点之上的“跳跃(hops)”)与其他链路(或者顶点和边)的一组关系。因为仅有限信息被传送，带宽要求被降低且因为匹配是基于逻辑图形关系的，图形匹配就更加有效。该逻辑图形关系可以与简单的逻辑和基本比较性算术运算相比较(例如“顶点C的级度等于顶点X的级度？”)此外，逻辑图形关系可以是比标识符、位置、道路形状信息及其他地理学上的数据更多的不变量。例如，即便在道路或者交叉点中发生显著的几何或者物理变化，逻辑图案未必改变。当交叉点或者道路位置、属性及其他参数发生改变时，表示道路网络的逻辑图案可以是不变量。例如，如果两个数据库或者数据库的两个版本仅仅在道路和交叉点的物理位置方面有所不同，那么单个逻辑图案可以正确地表示它们两者。

在一个实施例中，图案区域的属性可以包括用于匹配的逻辑图案。诸如道路分类、道路名称、光线信息、车道信息、道路宽度和各种其他道路属性的道路属性可用于扩充所述图案。对边缘或者新的区域的修补、或者对低对称性的道路、诸如高速公路的出口、入口或农村道路的改变，那么不需要这样有属性的扩充。

逻辑图案匹配利用逻辑图案结构来进行顶点或者边的逻辑图案比较以识别匹配。边邻接图形是这种逻辑图案的示例。图2描述了具有新边‘ch’(即，连接顶点h和c的边)的新链路的本地(即，1跳跃)逻辑关系的示例10。粗体顶点在与新边邻接的顶点的一个“跳跃”范围之内。然而，可以想象的到的是，其他类型的逻辑图案结构也在本发明的范围内。以下是说明此类图案结构的一些变量的关系的示例：顶点的度数(即，与顶点相连的唯一边的数目)；顶点的方向唯一度数(即，沿给定取向引导连接的唯一有向边的数目)；到达特定深度的相邻边的树形图案(交叉点之间的距离或者跳跃)；以及相邻边树形图案和叶子顶点的组合。

在优选实施例中，树形结构用于执行逻辑图案匹配运算。图3A说明了顶点c的最小生成(spanning)树(MST)结构的示例11。此树形图可以通过本地设备上的修补管理软件、自底层的地图数据库和修补数据来生成。为了添加链路‘ch’，图3B中所示的最小生成树被构造，并且当做作为一组更新指令的一部分的链路x的逻辑标识符被发送。对于相同顶点来说，所述图形(逻辑图案)与自导航系统的数据库而构造的图形的比较，将示出它们虽然不同于其他附近顶点的图形，但是逻辑上相同。由此，明显地并且唯一地将顶点x识别为顶点c。虽然最小生成树使从叶子到源的总计权重最小化，但是任何唯一的图形树都可以使用，无论其冗余与否、最小与否。在优选实施例中，叶子的顺序不重要。在另一个实施例中，例如当从上面观看时，叶子的顺序反映出道路(边)的顺时针顺序。

将类似的方法用于顶点h。一旦已经唯一地确定了两个顶点，那么可以更新修补数据库(或者，如果可以修改的话，更新原始数据库)以便并入添加的边‘ch’。应注意的是，树的深度可以改变并且可以在顶点或者修补迭代之间不同。当更简单的关系足以满足单一性，并且可以根据需要为单一性选择树的深度时，较小深度的树可以用于比较。

在可替代的实施例中，顶点c的最小生成树可以以表或者嵌套列表的格式表示，并且包括如下逻辑图案匹配的顶点的度数：

    顶点c的逻辑图案

       E(度数3)

             G(度数3)

       F(度数4)

             H(度数6)

                    I(度数3)

                    K(度数4)

                    L(度数1)

   D(度数2)

         B(度数3)

                      J(度数3)

应注意的是，在优选的实施例中，图案中不包括节点的标识符、即上面的标识符E、F、G等等(上面包括它们是为了说明的目的)。这种树可以从顶点开始、从跳跃1到跳跃n以快速并且容易的逻辑操作处理进行比较，直到达到所要求的可靠程度。

在一个实施例中，树形图案可以包含通配符(wildcard)，用于匹配任意顶点的度数或者一范围内的度数。例如，通配符可以匹配任何双向、三向或者四向的交叉点。作为选择，最佳匹配比较算法可用于匹配树形图案与数据库中最接近匹配的图案。例如，可以将最接近匹配的图案定义为具有最小数目的不同顶点度数或者具有顶点度数之间的最小差值。“最接近的”很多可替代的定义都是可能的。这种最佳匹配或者最接近匹配方法允许灵活地匹配道路结构，这些道路结构在数据库版本之间可以是不同的。

虽然可以实现唯一的最小生成树，但是这种树的生成不是必需的。一全部生成树(AST)结构是另一个可行的替代方式的示例。全部生成树结构是具有冗余顶点的树，以使得对于任何给定边来说包括全部叶子或者不包括叶子。图4举例说明了示例性的全部生成树结构12。应该理解的是全部生成树在大小上比最小生成树生长的快，而且非常容易生成。另外，每个顶点需要的存储量保持与最小生成树相同，以便总体存储量保持非常小。每个树节点可以仅由叶节点的数目(度数)的列表来表示。顶点c的深度为3的全部生成树结构(图4中所示)的紧凑表示的示例是整数序列：4(3(3，4，3)，4(4，6，3，3)，2(4，3)，6(3，4，4，3，4，2))，或者简单地表示为：4，3，3，4，3，4，4，6，3，3，2，4，3，6，3，4，4，3，4，2。应注意的是，此紧凑形式仅仅利用叶子度数来定义树。第一个数字是根节点c的度数。第二个数字(3)是c的第一个叶子e的度数，继之以e的3个叶子的每个的度数(3，4，3)。下一组是c的第二个叶子f的度数，继之以f的4个叶子的每个的度数等等。在优选的实施例中，叶子的顺序不重要。

对于实际实现，通过利用节点大致位置附近的误差半径、预先缩窄潜在匹配的列表是合理的。例如，如果对添加链路‘xy’(即，‘ch’)的请求伴随有对x和y的逻辑表示以及x和y的大致位置，那么x和y的候选匹配可以缩窄到处于围绕所提供的位置的大致区域内的现存顶点。所述范围可以预先确定，或者实现过程可以选择最接近的N个顶点到修补请求中提供的大致位置。一旦识别出多个候选现存顶点，那么生成逻辑图案(例如，树)并且将其与修补请求中提供的逻辑图案进行逻辑比较。

如上所述，树形结构对于逻辑图案匹配来说是十分有效的。树的固有结构描述了根顶点周围的道路网络图形。树形结构固有地包括树中每个顶点的度数，并且可以由此唯一地识别匹配树的根顶点的顶点(并且其次，识别树中其他节点)。高度对称的道路网络可能显现出图案匹配的难题，并且需要更深的树来唯一地匹配顶点。当树不唯一地识别顶点时(即，两个或更多顶点与图案相匹配)，结果可能形成错误的顶点匹配。一般指定一树以匹配所要求的顶点，但是如果不考虑错误匹配，就可以巧合地匹配一个或多个添加的顶点。如果树的生成不考虑错误匹配，那么可以使用诸如统计分析的对策。

测量错误匹配机会的一种方式是从地图数据库收集对树形图案的统计量。有多少树就存在多少顶点以便计算，不过树的深度确定存在多少图案组合。对很深或者对许多深度变化的收集统计量可能是费时的，并且如果地图因基本上影响图形网络连接性的一个顶点而改变，那么收集统计量是有限值。作为选择，期待的图案概率可以根据顶点度数统计量来计算。

考虑到道路网络的概率浏览，其中每个顶点具有含有确定出口度数(即，可以跟踪剩余当前顶点的边，包括U形转弯或者环线)的关联概率。出口度数d的概率分布(表示为P(d))可以根据位置变化。闹市区可以具有大部分的单行道，并且对于处于每个交叉点的汽车司机来说具有少数出口边选择。闹市区的概率密度函数(pdf)可能因此比对应于农村或者市区的概率密度函数具有朝向更低d值的更大权重。

一个节点具有与另一个节点相同出口度数的概率(表示为p_o)可以记录为它们均具有相同度数的概率和：

$p_0=\underset{d=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}P{\left(d\right)}^2---\left(1\right)$

p_o的值是深度为0的树将匹配一顶点的概率，并且仅仅依赖于概率分布P。深度1的树具有匹配顶点的概率p₁，其可以通过考虑依据其度数的匹配概率来确定。让p₁(d)作为概率，对于具有度数d的根顶点来说深度1的树被匹配。为了相关叶子，不失一般性地认为叶子按照它们的度数来排序，并且由此如果存在一匹配，那么全部匹配相应的叶子。因此，d个叶子必须已经匹配深度0的树；

p₁(d)＝P(d)p₀ ^d    (2)

由于深度1的树具有度数d的机会是P(d)，所以总体慨率p₁可以表示为：

$p_1=\underset{d=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}P{\left(d\right)}^2\left[{p_0}^d\right]---\left(3\right)$

并且深度n的树具有如下匹配一顶点的概率p_n：

$p_n=\underset{d=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}P{\left(d\right)}^2\left[{p_{n-1}}^d\right]---\left(4\right)$

两个摘要树匹配的概率是在度数方面根匹配并且每个叶子也匹配的概率。此递归表示便于计算增加从n-1到n的树的深度的益处。

虽然不同的地图以及地图的不同区段可能具有很大变化的度数统计量，但是可以为特定地图收集顶点度数统计量P(d)。表1列出了P(d)(d＝1到4)的5个示例性方案。在这些方案中，P(0)和P(d＞4)是零。

表1：交叉点出口度数方案

深度d的P(d)	单向	双向	三向	四向
					方案1(市中心区)	1/4	1/2	1/4	0
方案2(农村)	0	1/3	1/3	1/3
					方案3	0	1/2	1/2	0
方案4	1/2	0	0	1/2
					方案5	0	1/100	99/100	0

方案1是大致表示一条城市商业区的街道网络构造，其中单行道和转弯限制是通用的。因此，双向出口度数被强烈地加重了。方案2表示农村构造，其中3和4向(允许U形转弯)交叉点是通用的。由于仅有两个pdf值是非零的，因此方案3至5被简化了，并且便于表现pdf权重范围内的总体错误匹配概率分析。由于方案3和4具有相同的概率集，即便它们与不同的度数相关联，两个方案具有相同的错误匹配概率。总的来说，在计算匹配机会的过程中只有pdf中的概率是重要的。

图5是对于方案3到方案5的方案范围内、一机会匹配的概率对照树的深度的图表，并且还包括方案1和2以便对比。根据此图可以清楚的得知，更加平衡的P(d)pdf导致最佳(更低的)错误匹配概率。在接近十亿顶点中的错误匹配概率(在百万顶点中小于1)可以被预期为深度为4并且50∶50pdf(对于图5中的方案3，4，A来说)。此外还要注意，诸如方案1和2说明的pdf的展开导致更好的(更低的)错误匹配概率。

图5还示出了多少失衡的pdf(一个值中较高加权的)对机会匹配概率产生很大的影响。如果可见的话，可以清楚的看出，由于所有相邻的曲线在pdf值方面具有相同的差值1％(即，最右侧的曲线是[0.990.01]，而其次最右侧的曲线是[0.98 0.02])，因此右侧上的曲线中的宽间隙与左侧上的曲线中的紧密间隙形成对照。

甚至在很高的对称性情况中，其中与最通用的顶点类型(如方案5所说明的那样)相比，仅仅1％的顶点是不同的(就度数而言)，如果使用相对简单的树，那么预期有极低的匹配概率。例如，树的深度为9，在一机会(意外的)匹配的百万概率中近似1。此外，如果最通用的度数是d，那么最大树的大小预计大约为：

$N=\underset{i=0}{\overset{D}{\mathrm{\Σ}}}{d}^i---\left(5\right)$

其中对于其中最大顶点度数是d的地图来说，D是树的深度，而N是一树中可能节点的最大数目。作为选择，将N定义为其中最大通用顶点度数最多为d的地图中的可能节点的估计数目。

例如，利用深度为4的树，产生大约120个顶点的最大树的大小，这将需要30字节来唯一地表示(由于树可以由顶点度数的简单平面列表表示法来唯一地表示，所以对于0到3的度数值来说，这将需要N个顶点度数值，每个均具有2字节)。根据图4可以清楚的看出，对于所有但除了最对称的方案来说，深度为4的树给出极低的机会匹配期望。甚至对于[0.90 0.10]方案来说，机会匹配概率大约为千分之一。然而，全部除了最对称的情况下通常预期是大约千万分之一甚至更低。

在全部除了最对称的情况下，如上所指出的，深度为3到5的树通常将足以获得小于百万分之一或者千万分之一的机会匹配。通过此分析还可以清楚的看出，具有大于一定量的深度的树提供递减的增益。这推动了扩空具有顶点或者边属性的树形图案。

将多种的属性用于不同的应用程序，诸如路由计算、引导、地图匹配以及地球编码或者反向地球编码。对于图案匹配目的来说，这些属性可能具有不同程度的唯一性或者实用性。表2是根据KIWI可导航地图数据库格式的顶点和边属性的表示列表。

表2：图案匹配的属性的相对值

属性	值	原因
			交叉点名称	高	唯一
链路类别码	高	变化
			链路长度	高	变化
道路类别码	高	变化
			道路名称	高	唯一
街道地址数据	高	唯一
			建筑物和设施数据	中等	如果覆盖范围是有效的
交叉点类型	中等	变化
			车道数目	中等	变化
通道代码调整(根据时间/日期)	中等	变化
			调节因素	中等	变化
平均行进时间	低	随时间变化
			警示点信息	低	低适用性
可交叉接近车道、中间分隔带	低	低变化
			道路方向	低	固有
方向导向数据表	低	低适用性
			边界节点标志	低	低适用性
通道代码规则(根据车辆类型)	低	低适用性
			道路状态	低	随时间变化
道路结构	低	低适用性
			道路结构数据表	低	低适用性
道路宽度(车道宽度)	低	低变化
			速度限制	低	不唯一的
地点导向数据表	低	低适用性
			统计成本	低	随时间变化
上/下分开的车道	低	低适用性

具有较大数值范围和高度变化或者具有高比例唯一的属性被高度评价，同时冗余(固有)、低适用性、稀少或者非常不唯一的属性则较少被高度评价。需要显著存储量以表示的属性具有小于紧凑值的价值。由于n位值具有2ⁿ个组合，所以虽然此权衡只以很小存储大小相关，但是唯一性和存储大小之间存在权衡。

在更新过程中除为节点发送一树之外，属性信息可以参与图案匹配运算。显而易见，一些属性信息是更新的必要部分，诸如新的顶点和边的属性。然而，即将与当前数据库中的现存顶点的属性匹配的现存顶点的属性还可以被传送。此后将不进行修补的这些顶点或者边称为无关的顶点或者无关的边。

总的来说，除属性类型的值外，应该考虑属性信息大小。例如，道路或者交叉点名称可以有高度价值，但是需要比车道的数目更多的存储量或者传输带宽。另外，诸如文本串或者名称的一些属性具有相当大的存储需求。这些大小根据诸如提高树的深度的可替代的存储量影响而可能或者也许不相关。如果提高树的深度可以利用少于添加属性的存储量来降低错误匹配的机会，那么它是优选的。

包括无关的顶点或者边的属性，即，不同于被修补的属性，还表现出这样的问题，即应该包括多少顶点属性。可以考虑存储和修补格式灵活性两者。足够灵活以至于支持各种类型属性和不同数量属性的修补格式，可能需要显著的开销来仅仅显示包括在修补的信息的描述，其中所述属性诸如是在树中不同深度的顶点的属性。这往往还意味着在修补应用程序和修补生成软件上增加了复杂性。在一个实施例中，所有的除最小字段大小的无关属性被避免，以有利于更深的树。

修补的最佳内容、即图案和属性可以被统计地确定或者确定性的确定。统计方法包括确定用于地图或地图区域的统计量，或者根据被修补的区域(需要可变的修补格式)来确定动态统计量。可以想象的是，两个方法都可以用于配置修补格式和/或内容。确定性方法将对一特定修补操作确定适当的修补内容。

统计方法需要建立所要求的或者作为目标的错误匹配概率。然后利用目标值和收集的统计量、将概率方法应用于修补生成或者修补格式说明。基本的概率处理法可能使用统计确定的pdf P(d)作为一个基础来确定树的深度n，如此使得p_n小于或等于所要求的错误匹配概率。此方法暗含一确定的期待的错误匹配概率p_f。图6是示出了如何确定被需要以实现所要求的p_f的树的深度的流程图80(81到88)。基本的概率处理法也可以通过收集对属性唯一性的统计量来扩展以并入属性。例如，统计量收集可能包括确定道路具有L车道或者具有名称“主街道”的概率。由于在同一道路区段可能有多个顶点乃至可能有表示一交叉点的多个顶点，所以即使没有树形图案的唯一道路名称可能具有相当大的非零的失配机会。一旦收集了统计量，就可以按照类似图6所示的方式使用它们以及P(d)pdf来计算所需要的树的深度和属性内容。

可替代的方法是使用自适应法来选择更新参数。诸如选择树的深度和是否包括确定的属性的更新参数确定在生成更新的时候发生，并且例如可能取决于被更新的具体顶点或者边的唯一性。

在一个实施例中，定义了修补的暂时(temporary)适用性，以便即使个别修补指令的内容足以在任何具体的时间点应用，也定义具体时间来确保自主性并且保证如计划的那样发生图案匹配。从某种意义上讲，修补可以改变它试图匹配的图案。

图7描述了(a)现存可导航地图数据库，(b)待修补的新高速公路以及坡道，以及(c)修补的可导航地图数据库。依照修补有序规则集，从与现存数据库的顶点相连的链路开始，将链路按顺序加入。由此，在高速公路区段以前添加坡道。例如，添加边‘d’，继之以边‘e’，然后添加边‘f’等等。此外，依据规则，由于顶点7不存在，首先将边‘a’以经由中间的新顶点7连接顶点1到3的两个新边代替。

图8描述了修补更新的多步部分，以实现沿现存边‘a’在中点添加图6的高速公路驶入坡道边‘d’的累计效果。此4步骤过程包括删除原始边，添加两个边，这两条边组合以替换删除了的边，并且添加表示坡道的新边。应注意的是，依照第二修补有序规则，由于诸如z的2a类顶点通过边替换步骤被添加作为2b类顶点、以避免混乱以及使涉及2a类匹配的图案匹配复杂化，所以不直接添加坡道。

因为使识别出的x₁作为顶点1，边a(i)将被删除并且顶点1将不再与顶点3相连，所以x₁和x₂的图案图形(树)是不同的。换言之，步骤1将改变现存数据库，以便节点1(顶点1)将具有不同的度数和树。如果新的图案匹配需要匹配x₂和顶点1，那么x₂将需要有效的树，其匹配顶点1的最后的树(即，x₂的树不会包括到顶点3的边)。幸好这不是本发明所必需的。

对于x₂来说不需要第二个不同树的理由在于修补应用程序早已将x₁与顶点1匹配。因此，更新步骤2只需要指定x₂仅是x₁。可以使用标识符或者指针/偏移量来实现这种规范。修补应用程序也寻找与x₁相配的节点，并且声明x₂与相同的节点匹配。因此，在优选实施例中，给任何特定的顶点不需发送一个以上树，即便顶点的树改变一次或多次。

由此，图8的更新可能具有下面表中所示的内容。还要注意的是，没有立即相关的步骤的顶点等价物的声明也是有效的。例如，离开了顶点3的一新的道路的添加可以是同一更新的部分，并且不会包括与顶点3匹配的顶点的树，而是包括与y₁相同的源节点的声明。

表：多级部分内容的示例

更新步骤	指令	参数
			i	删除	x<sub>1</sub>的树，y<sub>1</sub>的树
j	添加	声明x<sub>2</sub>＝x<sub>1</sub>，z<sub>1</sub>的树
			k	添加	声明z<sub>2</sub>＝z<sub>1</sub>，并且y<sub>2</sub>＝y<sub>1</sub>

l

添加

声明z<sub>3</sub>＝z<sub>2</sub>＝z<sub>1</sub>，w的树

在上述表中的更新步骤被标记为i至l，以表明这些可以是修补指令的更大列表的一部分，并且无须封装在一起。实际上，如果声明反映一顺序，那么虽然指定的顺序很重要，但是它们甚至无须在一起或者是连续的组合。修补的指令部分可以由这种指令以及它们的关联参数或者指向它们关联参数的指针的一有序表来表示。例如，可以将这些树存储在修补的一独立的区段中。

利用这些声明进行公式化更新不是主要通过压缩或者带宽要求来推动(虽然它导致高的紧凑(compact)更新)，而是避免暂时和因果性复杂化。更新步骤可以修改图形的属性或者结构，如此使得相同的图案不再匹配。另外，随后试图匹配附近顶点也因结构变化而失败。

在修补应用程序处理中，图形更新步骤的瞬态顺序导致处理期间总体图形结构和本地(local)图形图案方面的特定和潜在地不同动态。此问题的认识是对地图数据库更新内容(即，修补生成)以及对修补应用程序的标识符优先规则的声明规则的基础。暂时顺序意味着诸如MST之类的图形图案只有在特定时间是有效的。

定义声明规则，以便需要顶点x的匹配的任何图形更新步骤在先前的更新过程中声明该顶点x对相应顶点Y的等价(而不是包括顶点x的图形图案)，其中预先需要在先前步骤中被匹配的对应于同一节点(顶点)顶点Y。然而，即便在先前步骤中没有修改一顶点，那么在附近的一顶点也可能基本上被修改以改变该局部图形图案。这里，‘本地’指的是涉及未修改的顶点的图形图案，而‘附近’指的是诸如由MST的深度定义的本地图形图案的外延。如果可能包含在修补更新中的顶点的匹配图案不与未修改的和修改的本地图形图案相匹配，那么基本上修改本地图形图案。实质上，图案具有适用性(或者有效性)的特定时间。在一个实施例中，适用性的时间被定义在应用修补之前，并且这形成了识别优先规则的基础。

识别优先规则规定匹配一顶点的图案时间是：(i)对于1类顶点来说，在应用修补的任何步骤以前；以及(ii)对于2类顶点来说，不需要图案匹配，而是依照声明规则将对同一顶点的全部随后的参考声明作为等价物。作为识别优先规则的结果，每个顶点的图形图案信息只需要为每个修补传送一次，并且在被称作修补应用程序的识别或图案匹配阶段产生任何变化以前，所有1类顶点(只需要匹配的顶点)可以被匹配。

如果不止一次修补数据库，那么修补管理可以想象变为很复杂。在一个实施例中，修补之间的兼容性可以通过始终只利用的原始数据库用于图案匹配并且通过维护新顶点的识别来维护。在另一个实施例中，在应用下一个修补以前，利用扩充的数据库通过图案匹配来应用随后的修补。

图9说明了导航地图数据库更新的示例性内容。更新90由三组信息组成：(i)用于匹配的逻辑图案92，(ii)添加或删除包括等价物的实际或者暗含声明的链路的指令94，以及(iii)将存储在修改的或者修补的数据库中的新的或替换(更新)数据96。每个指令可以包含图案的索引或者标识符97，以用于起始和末尾节点的匹配，还包括指令类型(添加或删除)98以及如果适合的话、指向新的或者替换数据的指针或者索引99。分步骤地描述导航数据库的改变。每个步骤(指令)描述了对两个交叉点(节点)之间的链路(道路区段)单式(unitary)的添加或删除操作。这些改变与识别受影响道路和/或交叉点所需的逻辑图案相关联。这些逻辑图案例如包括树形图案，并且也许或者不与一个或多个高实用程序属性图案相符合以助于识别。易于理解的是，可以采用符合上面规定的原理和修补规则的其他程序和格式。

图10描述了用于依照上述原理和修补规则对导航数据库进行更新的示例性过程100(102到119)。图10描述了在修补中通过每条指令进行循环的一环路。在一个实施例中，已经预先依照如上所述的暂时规则和原理匹配了全部的图案。在另一个实施例中，必要时，如在步骤104描述的那样，为指令的每个起始和末尾节点执行图案匹配。然而，在优选实施例中，图案匹配将所接收的逻辑图案在特定时间点与数据库进行比较，诸如在已经应用来自于该修补的任何指令以前。在识别并且分类了起始和末尾节点之后，确定修补操作(由于执行可以延迟直到完成全部图案匹配，所以不一定执行)。通过插入操作处理2a类节点以将它们改变为1类节点，如步骤110所示。应注意的是，当添加时，即，实际执行修补操作时，任何2类(a或b)节点变成1类节点。依照修补有序规则，延迟单独链路的添加(即，具有起始和末尾节点的那些都是2b类)，直到至少一个不再是2b类节点为止，如步骤118所示。易于理解的是，可以采用符合上面规定的原理和修补规则的其他程序。

图11描述了用于图案匹配和分类的示例性程序120(122到132)。图案匹配运算首先从现存数据库顶点开始收集，这些顶点总的来说邻近待重建的顶点，如步骤122所示。例如，这可以包括对在为待重建顶点给出的一近似位置的物理范围之内的顶点进行搜索。所述程序可以通过对到近似位置的接近性来随意性地分类这些顶点。然后，为每个候选顶点，在步骤124，根据现存数据库构建一逻辑图案，并且在步骤126将其与在更新过程中提供的图案进行比较。如果存在匹配，那么将顶点分类为1类顶点。否则，如果在范围内没有匹配的顶点，那么在步骤132将该节点确定为2类顶点。匹配的可能实施例包括第一“准确”匹配树或者最佳匹配树。如上所述，各种可替代方式都是可能的。另外，可通过构建图案将2类顶点进一步地分类为2a类或者2b类，好象在附近范围内的每条链路上的起始和结束点之间存在顶点。如果与这种“虚拟”顶点发生匹配，那么将该更新顶点分类为2a类。易于理解的是，可以采用符合上面规定的原理和修补规则的其他程序和格式。

本发明的图案匹配和分类方法还可以用于检测数据库版本发布并且更新版本适用性。显然，无序指令(按照修补有序规则)可以表明导航系统已经错过了在前更新。删除早已不存在的链路或者添加早已现存链路的指令可以表示数据库版本早已包括更新内容。此外，本发明的方法可以应用于多种形式的导航地图数据库存储。导航地图数据库可以包括为特定应用程序加工的道路网络的多种表示法，诸如KIWI数据库的分配(引导)和区域(路由计算)段。在该情况下，可替代的表示法可被使用以确认节点(或者链路)的图案匹配(识别)和分类，或者作为用于生成图案的备用或者后退(fall back)源。

在可替代的实施例中，随机存取存储器可用来存储导航地图数据库或者导航地图数据库的区段，并且更新可以直接应用于数据库而不是维护独立的修补存储器。

实质上本发明的说明书仅仅是示例性的，不脱离本发明的要旨的变化都包含在本发明的范围内。这种变化不认为是偏离本发明的精神和范围。

Claims (26)

1.一种用于识别一导航数据库中的道路区段的方法(100)，包括：

接收识别至少一个道路交叉点的一数据库更新(103)；

构造围绕该至少一个道路交叉点的道路拓扑的逻辑表示(10)(104，106，124)；并且

通过将所述逻辑表示与导航数据库的一逻辑表示相比较来识别导航数据库中的至少一个道路交叉点(104，106，126，127)。

2.如权利要求1所述的方法，其中构造逻辑表示的步骤还包括：构建表示该至少一个道路交叉点附近的道路拓扑的图形(10)(124)，其中该图形的节点表示道路交叉点而该图形的链路表示道路区段。

3.如权利要求1所述的方法，其中数据库更新还包括与该至少一个道路交叉点相关联的一属性，并且利用所述属性来识别导航数据库中的该至少一个道路交叉点。

4.如权利要求1所述的方法，其中数据库更新还包括识别具有一属性的至少一个道路区段，并且利用该至少一个道路区段的属性来识别导航数据库中的至少一个道路交叉点。

5.如权利要求1所述的方法，其中构造逻辑表示的步骤还包括：构建一树形图(10)以表示围绕该至少一个道路交叉点的道路拓扑(124)，其中树形图的节点表示道路交叉点而树形图的链路表示道路区段。

6.如权利要求5所述的方法，其中该至少一个道路交叉点用作为树形图的根节点。

7.如权利要求5所述的方法，其中识别至少一个道路交叉点的步骤还包括利用最小生成树(11)进行匹配操作。

8.如权利要求5所述的方法，其中识别该至少一个道路交叉点的步骤还包括利用全部生成树(12)进行匹配操作。

9.如权利要求5所述的方法，还包括：在将所述逻辑表示与导航数据库的一逻辑表示进行比较之前，根据到该至少一个道路交叉点的邻近位置来选择导航数据库中的候选道路交叉点(122)。

10.如权利要求5所述的方法，其中树形图的深度是基于在由树形图表示的一个或多个道路交叉点会合的道路区段数目的概率(80)。

11.如权利要求5所述的方法，其中将树形图的深度确定为树形图唯一地识别该至少一个道路交叉点所需的最小深度(80)。

12.如权利要求1所述的方法，还包括将数据库更新应用于导航数据库中识别出的道路交叉点(110，114，115，117)。

13.如权利要求1所述的方法，还包括制定指示相对于导航数据库的数据库更新的修补(100)。

14.一种对导航数据库进行更新的方法(100)，包括：

接收指定两个节点和一链路的更新指令，其中所述节点表示道路交叉点而所述链路表示与两个节点互联的一道路区段(103)；

利用逻辑图案匹配操作来识别导航数据库中对应于至少一个指定节点的一现存节点(104，106，124，126)；

基于其与导航数据库中至少一个现存节点或者现存链路的关系来对每个指定节点分类(105，107，128，132)；并且

依照对每个指定节点的分类，来应用该更新指令(108到118)。

15.如权利要求14所述的方法，其中识别一现存节点的步骤还包括：构造在至少一个指定节点附近的道路拓扑的逻辑表示(10)(124)；

并且将所述逻辑表示与导航数据库的一逻辑表示进行比较(126，127)。

16.如权利要求15所述的方法，其中比较该逻辑表示的步骤还包括：执行最小生成树匹配操作(11)，其中将该逻辑表示定义为一树形图，并且该至少一个指定节点用作为该树形图的一根节点。

17.如权利要求15所述的方法，其中比较该逻辑表示的步骤还包括：执行一全部生成树匹配操作(12)，其中将该逻辑表示定义为一树形图，并且该至少一个指定节点用作为树形图的一根节点。

18.如权利要求14所述的方法，其中分类每一个指定节点的步骤还包括将一指定的节点分类为以下之一(105，107)：对应于导航数据库中的一现存节点的一节点，在导航数据库中的一现存链路上的一点(132)，导航数据库中一仍未存在的节点(132)。

19.如权利要求14所述的方法，其中依照对每个指定节点的分类来应用该更新指令包括：将具有与导航数据库中现存节点相关联的两个节点的链路添加到导航数据库中(114，115)。

20.如权利要求14所述的方法，其中依照对每个指定节点的分类来应用该更新指令包括：通过删除所述现存链路并且将与所述节点互连的两条链路添加到导航数据库中的其他现存节点上、来添加具有作为导航数据库中现存链路上的一点的一节点的链路(110)。

21.如权利要求14所述的方法，其中依照对每个指定节点的分类来应用该更新指令包括：不将具有都不与导航数据库中现存节点相关联的两个节点的一链路添加到导航数据库中(118)。

22.如权利要求21所述的方法，其中依照对每个指定节点的分类来应用该更新指令包括：延迟更新指令的应用，直到将随后的更新指令应用于导航数据库(118)。

23.一种为导航数据库生成数据库更新内容的方法(100)，包括：

提供导航数据库中待更新的链路的一列表(102)，其中每条链路表示为由一道路区段互联的两个道路交叉点。

为在该链路列表中唯一地规定的每个道路交叉点构造一逻辑表示(10)(124)，以使逻辑表示表现出在规定道路交叉点附近的道路拓扑；并且

为该链路列表制定一有序的更新指令集(100)，以使每个更新指令参考至少一个逻辑表示。

24.如权利要求23所述的方法，还包括编译每一个逻辑表示和该有序的更新指令集以形成一数据库更新(90)。

25.如权利要求23所述的方法，还包括识别与该链路列表中规定的道路区段或者道路交叉点相关联的属性数据，并且制定该有序的更新指令集，以使得至少一个更新指令参考该属性数据。

26.如权利要求23所述的方法，其中该构造一逻辑表示的步骤还包括：构建表示该至少一个道路交叉点附近的道路拓扑的图形(10)(124)，其中该图形的节点表示道路交叉点而该图形的链路表示道路区段。

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