CN102753939B - 用于数字地图中的网络产生的时间及/或精确度相依的权重 - Google Patents

Abstract

本发明揭示一种用于改进及延伸现有数字道路网络并且自通过具备GPS能力的导航装置记录的探测数据的统计相关量产生新的网络的方法。将新探测数据与现有数字地图匹配，接着使用时间相依权重及/或精确度相依权重将所述数据合并到现有网络中。建立重新计算日期，并且根据相对于重新计算的时间跨度调整线段及/或迹线的权重值。所述方法可包含设定划分成各自具有相应权重降低因子的若干时间格的最大时间周期，或应用衰减函数。通过此技术，可在无旧迹线数据所施加的不当影响的情况下更新且延伸数字地图。

Description

用于数字地图中的网络产生的时间及/或精确度相依的权重

相关申请案的交叉参考

本申请案主张2009年12月23日申请的第61/289,429号美国临时专利申请案的优先权。

技术领域

本发明大体上涉及一种使用探测数据产生、更新及延伸数字地图(例如数字向量地图)的方法，且更大体上来说涉及一种使用先进时间模型改进数据采撷活动的方法。

背景技术

旅行者日益增加地使用导航系统、电子地图(也称为数字地图)及地理定位装置，以辅助各种导航功能，例如确定旅行者及/或运载工具的总体位置及定向、寻找目的地及地址、计算最佳路线并且提供实时驾驶指南。通常，导航系统包含将街道网络描绘为一系列线段(或道路段)的小型显示屏或图形用户接口。旅行者通常可位于接近或相对于道路或街道的数字地图上。

因为收集及处理道路信息非常昂贵，所以生产及更新数字地图是昂贵的。调查方法或数字化卫星图像为产生数字地图所普遍采用的技术。此外，归因于失误或错误的输入源或有缺陷的推理程序，数字地图可能包含不准确或系统误差。因为道路几何形状随时间而改变，所以一旦已产生数字地图，就需耗费大量成本来持续更新地图信息。在世界的一些区域中，数字地图完全不可用。

可能的情况是，现有道路地图或网络未完成对给定区域内的所有道路或路径的描绘。此外，归因于网络(其可包含但不限于道路及路径)的持续演变性质，可随时间而发生改变使得现有数字地图可不再精确地描绘当前状况。

近几年，探测数据(也通常称为“探测迹线”)已经使用以产生及更新运输网络(例如，道路、人行道、路径、河流、航道)或可用于运输人或运载工具的其它网络的数字地图。探测迹线是来自容纳于多个运载工具中或通过多个步行者携载的位置传感器的多个循序位置测量。举例来说，位置传感器可为卫星导航信号接收器，例如GPS系统。

从探测数据产生网络所使用的一种算法称为增量算法。增量算法具有若干优点，尽管其它非增量网络产生算法也是有用的且有时是优选的。增量算法的一个主要优点在于增量方法允许延伸及改进网络而无需再次处理整个网络。可在US6,385,539及发明者H.Mund的题目为“利用GPS迹线的增量地图产生、精细化和延伸(INCREMENTALMAPGENERATION，REFINEMENTANDEXTENSIONWITHGPSTRACES)”的申请者的共同待决的PCT申请案(于2009年10月22日申请的PCT/EP2009/063938)中可找到增量地图产生算法的实例。下文中，将在此后一PCT申请案中所描述的技术称为ViaeNovae算法。

举例来说，从ViaeNovae算法已知从具有集成式GPS功能性的低成本定位系统及手持装置及移动电话获取探测数据输入以使用特定丛集技术递增地学习地图。待处理的输入由呈(例如)标准ASCII串流(几乎所有的现有GPS装置均支持所述标准ASCII串流)形式的经记录GPS迹线组成。输出是呈导引图表形式的道路地图，所述导引图表具有批注有行进时间信息的节点及边缘。因此，适当地装配有导航装置且周游于主要干线及/或支线汇合点的旅行者可创建迹线地图，在有规则距离处创建节点。将所述节点及边缘存储在数字向量地图表或数据库中。通过表示增量方法的此技术，可推断道路几何形状且通过滤除及分割算法而精细化所收集的数据点。

图1根据简化流程描述此示范性增量方法。将多个探测器14描绘为具备GPS能力的个人导航装置，例如由TomTomNV(www.tomtom.com)制造的那些装置。然而，可将具有GPS功能性的任何适当的装置用于产生探测数据点，包含手持装置、移动电话、PDA及类似物。所述探测数据点可经收集并且存储于探测数据表16或其它适当数据库或存放库中。现有的数字向量地图(在此实例中为先前创建的数字地图)包含在表18中。当然，数字向量地图18可作为数据库或以其它适当的形式存在。作为初始步骤，从表16中的粗略探测数据产生迹线。在步骤20处，从探测数据表选择新线。在步骤22处，将所选择的线与数字向量地图匹配。在此步骤期间，将使用适当地图匹配方法，使迹线的每一点与网络元素相关联。如果所述匹配方法无法使任何网络元素与所述迹线相关联，则将探测数据点标记为“不匹配”。以此方式尝试将所有其它的探测数据点与现有网络匹配。对于其数据点不匹配于现有网络的任何元素的迹线段，则须将那些迹线段与网络元素分割并且经由新的汇合点或现有汇合点插入(即，连接)所述迹线段。这发生在步骤24处。在某些情形下，使用已知或预先存在的汇合点是合理的。在道路网络应用中，可将汇合点称为交叉点。一旦已完成匹配步骤22及汇合点步骤24，就可在步骤26处将所述迹线段与相关联的网络元素合并。这可使用合并适当的算法及方法来完成。最终，为降低形状点的数目，有可能在步骤18处更新网络表之前简化网络元素。在功能块28处指示此任选简化步骤且可通过各种技术(包含通过应用众所周知的道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法)来完成所述任选简化步骤。

可以容易地精细化及延伸数字地图系统中的道路网络的此方式使用可用的新迹线数据。当使用如上所述的增量方法时，不可从所产生的道路网络移除旧的数据。然而，问题在于当分析网络待延伸或改进到何程度时，旧的可能过时的迹线数据的剩余将作为所述增量算法的因素计入，且因此继续影响分析。通过其权重值描述道路元素的用法及重要性。如果道路段不再投入使用，其仍可具有高权重且因此继续负面地影响地图精细化及延伸的实行。

因此，需要一种使用探测或迹线数据来更新及延伸数字向量地图且不易受旧的可能过时的迹线数据的负面影响的经改进的方法。所述方法将结合增量网络产生算法及非增量网络产生算法两者而起作用。

发明内容

本发明(至少在优选实施例中)通过提供一种使用从探测数据导出的迹线而产生、精细化及/或延伸数字地图(例如数字向量地图)的方法来克服各种现有技术的缺点及不足。所述数字地图优选地为运输网络，其中线段表示道路、路径或类似物的至少一部分。

因此，在本发明的第一方面中，提供一种使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的至少一者且优选所有者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：提供具有经定义的创建日期的至少一个探测迹线；将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线；基于与所述至少一个探测迹线相关联的线段的段权重值及所述迹线权重值来调整所述线段的位置；及根据重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度而调整所述迹线权重值及/或所述段权重值。为免生疑问，重新计算日期是指在时间上迟于迹线创建日期的数据。

优选地，所述线段的至少一者且优选所有者具有经计算的中心线，且调整线段的位置的步骤包括任选地使用所述段权重值及迹线权重值的加权平均值来重新计算所述线段的中心线。

根据本发明的第二方面，提供一种使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的至少一者且优选所有者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：提供具有经定义的创建日期的至少一个探测迹线；将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线；创建与所述至少一个探测迹线相关联的线段；基于所述迹线权重值将段权重值指派给所述线段；及根据重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度调整所述迹线权重值及/或所述段权重值。

优选的是，所述线段中的至少一者且优选所有者具有经计算的中心线，且创建线段的步骤包括计算所述线段的中心线。

在优选实施例中，提供至少一个探测迹线的步骤包括提供各自具有不同创建日期的多个探测迹线；且将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线的步骤包括在探测迹线的相应创建日期将相同迹线权重值指派给所述多个探测迹线中的每一者。

在优选实施例中，调整迹线权重值及/或段权重值的步骤包括根据重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度来降低迹线权重值。

在优选实施例中，额外地或替代地，调整迹线权重值及/或段权重值的步骤包括：定义最大时间周期；及在重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度超出所述最大时间周期的情况下指派空迹线权重值。所述方法优选地进一步包括以下步骤：将所述最大时间周期划分成多个时间格(bin)，每一时间格表示所述重新计算日期与所述最大时间周期之间的相应时间部分；指派因子给每一时间格；使迹线与对应于迹线创建日期的所述时间格中的指定者相关联；及根据指派给与所述迹线相关联的所述时间格的因子计算迹线权重值。优选的是，段权重值计算为所述时间格的权重的总和。

在优选实施例中，额外地或替代地，所述方法进一步包括定义半衰期(T)及衰减函数，优选地指数式衰减函数。调整步骤包含根据所述半衰期(T)及所述衰减函数计算段权重值及迹线权重值中的至少一者。所述计算步骤包含根据所述半衰期(T)及所述衰减函数改变迹线权重值及/或段权重值。

在优选实施例中，额外地或替代地，指派迹线权重值的步骤包含将相等及共同初始权重值指派给具有不同相应创建日期的多个迹线。

在优选实施例中，当线段的段权重值降至预定阈值以下时，从数字地图移除所述线段。或者，可基于段权重值何时将降至预定阈值以下来确定线段的预测终止日期，并且在到达所述终止日期时从数字地图移除所述线段。在提供与所述线段相关联的额外探测迹线时，优选地调整(例如延长)所述预测终止日期。所述预定阈值可为零或大于零的值。

额外地或替代地，指派给所述至少一个探测迹线的迹线权重值优选地基于用以获得探测迹线的获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则。

根据本发明的第三方面，提供一种使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的至少一者且优选所有者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：提供通过具有位置确定构件的获取系统获得的至少一个探测迹线；将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线，其中所述迹线权重值基于所述获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则；及基于线段的段权重值及迹线权重值来调整与所述至少一个探测迹线相关联的线段的位置。

根据本发明的第四方面，提供一种使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的至少一者且优选所有者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：提供通过具有位置确定构件的获取系统获得的至少一个探测迹线；将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线，其中所述迹线权重值是基于所述获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则；创建与所述至少一个探测迹线相关联的线段；及基于所述迹线权重值将段权重值指派给所述线段。

在优选实施例中，所述获取系统包括卫星导航信号接收器(例如GPS接收器)，且所述至少一个精确度及/或精密度准则包括指示所接收的卫星信号的精确度的数据。所述至少一个精确度及/或精密度准则可还包括或替代性地包括获取系统的类型。举例来说，所述获取系统可包括具有GPS接收器的个人导航装置(PND)、具有GPS接收器的智能电话或辅助型GPS系统。

举例来说，精确度及/或精密度准则可包含获取(或传感器)系统的特性、天气数据、树木覆盖数据、城市峡谷数据及/或地形数据(即，在产生探测迹线时)。传感器系统的特性可为下列中的至少一者或优选地多者：测量取样速率；获取卫星或广播塔定位的速度；视线中卫星或广播塔的数目；多路径反射的校正方法；卫星的优先用法；可立刻锁定的卫星数目；时钟定时漂移的校正；星历数据；辅助型GPS或非辅助型GPS(例如，其能否对单元或TV塔信号作三角测量，其是否装备有惯性导航)；差分GPS或非差分GPS(例如，除了卫星之外，其是否还使用固定站)；预测性滤波器；误差校正软件；及对测量期间的环境条件的了解。

因此，本发明涉及结合用以更新及精细化数字地图的算法一起使用线段及/或迹线的时间相依权重值。本发明通过避免通过基于数据的使用期限而在策略上调整数据权重的步骤重新计算整个网络来实现地图制造及精细化过程的较大效率。本发明适于与增量网络产生算法及非增量网络产生算法两者一起使用。对于其它数据采撷活动而言，相同的时间模型也是有用的。举例来说，本发明涉及针对空间数据以及非空间数据的所有时间相依数据。

在本发明的其它方面中，权重可额外地或替代地取决于探测迹线的精确度及其它质量量度。举例来说，将了解，不同类型的探测乃至在不同时间及位置的相同类型的探测可具有精确度及/或精密度差异。作为实例，针对GPS，来自移动运载工具或步行者的位置传感器分辨率可从+/-大约5米到大约10米变化且针对其它位置确定装置，所述位置传感器分辨率可为更大。此外，用于传感器的参照物的视线图的方向上的障碍物(例如高层建筑物或隧道)不利地影响大多数位置传感器。举例来说，GPS信号可弹回建筑物、树木、水面或类似物(例如，多路径漂移)，使得行进时间可能不是直的视线，而是经反射离开附近表面。

通过此方法，可使用经收集的探测数据改进例如用于道路地图、自行车地图及人行道地图及类似物的已现有数字地图(例如，数字向量地图)。数字向量地图的经改进质量可用于更精确地检测数字向量地图中的支线、合并及交叉口，可用于产生单向网络及双向网络两者，且表示在计算较大网络区域上的大量探测数据时的显著效率改进。所述方法还可用以使用经收集的探测数据来产生数字地图，例如道路地图及类似物。

附图说明

图1为描绘以下过程的示意图：从多个具备GPS能力的导航装置收集探测(迹线)数据；将探测数据存储于表中；及接着使个别迹线与数字向量地图中的线段匹配以改进及/或延伸数字向量地图；

图2为根据本发明的使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字向量地图的一般化流程图；

图3为本发明的更一般化流程图；

图4为展示根据本发明的第一替代性实施例的根据始于重新计算日期(星期0，00)的时间跨度来调整迹线权重的效果的比较图表；

图5为对应于表3的简化图，其说明根据本发明的第一替代性实施例的实施方案；

图6为说明应用于根据第一替代性实施例建构的时间格的因素的渐进性质的图表；

图7为说明根据本发明的第二替代性实施例的假设实施方案的简化图；

图8为展示根据第二替代性实施例的线及/或迹线权重的指数式衰减的简化图；

图9为说明根据本发明的第三替代性实施例的实施方案的简化图；及

图10展示根据本发明的第三替代性实施例的示范性替代性衰减函数。

具体实施方式

现今，使用运载工具探测数据以持续更新道路网络。使用不同的方法，有可能从探测数据产生新网络。一种类别的算法为增量算法。增量算法具有若干优点。所述增量方法允许延伸及改进网络而无需再次处理整个网络。在ViaeNovae算法中描述此类算法。

可容易地使用可用的新数据来精细化及延伸已现有的道路网络。然而，不可从所产生的道路网络移除旧数据。参考道路元素的权重值来描述道路元素的用法及重要性。如果道路段不再投入使用，所述道路段仍可具有高权重。为了避免重新计算整个网络，我们可降低旧数据的权重。

下文介绍三种不同替代性时间管理方法。三种方法均适用于ViaeNovae算法以及其它(增量及非增量)网络产生算法。对于其它数据采撷活动而言，相同时间模型也是有用的。本申请案对于所有时间相依数据、空间数据以及非空间数据具有意义。此外，有可能组合三种时间相依方法中的两者或两者以上以使用不同方法的优点。

参考图式，其中相同编号在所有若干视图中指示相同或对应部件，在图2中将本发明示意性地描述为用于使用从探测(即，迹线)数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字向量地图的一般化流程图。所述方法通常包含提供数字向量地图，所述数字向量地图经配置以存储在坐标系中空间上相关联的多个线段。在图2中将所述数字向量地图表示为经产生的网络30。所述经产生的网络30存储至少一个线段，且更通常地大量多个线段。每一线段具有已相对于指定日期经证实的相关联线权重值。举例来说，线权重值可包括根据适当方法(如可能在ViaeNovae算法中展示的方法)的经历史收集且匹配于所述线段的个别迹线权重的经计算总和。

从任何适当源提供至少一个探测迹线。通常，多个迹线将结合进行中的数据收集努力加以提供或可能从特定数据源批量获取。在图2中将所述迹线展示为数据库或表32。每一探测迹线具有经定义的创建日期。创建日期通常为产生迹线的时间戳记日期，但可指派另一创建日期。相对于迹线的创建日期将迹线权重值指派给所述迹线。大多数时候，在不考虑其创建日期的情况下，对于每一迹线所指派的迹线权重值将为1，但可使用另一权重值。

在34处描绘匹配步骤。在此步骤中，在经产生的网络中将每一迹线匹配到特定线段。可将任何适当的算法用于此步骤，包含如上所述的增量方法及非增量方法两者。在某些情形下，算法可能无法将迹线映射到现有线段，在此情形下创建新的线段(或延伸现有线段)。

接着，在步骤36处重新定位所匹配的线段(或改变线段属性)。根据本发明，建立重新计算日期。此重新计算日期可对应于(或紧密居先于)执行所述重新定位步骤36的实时日期，但可出于特定目的(例如合并两个线段)建立经实质上改变的重新计算日期。

本发明包含以下步骤：根据重新计算日期与线段指定日期及迹线创建日期中的一者之间的时间跨度调整线权重及迹线权重中的至少一者的值。通过图2中展示的功能块38、40中的一者或两者表示此调整步骤。如以下进一步描述，在功能块38、40中执行的调整步骤可相同或不同。更特定来说，所述调整步骤可包括在功能块38中根据重新计算日期与线段之间的时间跨度或根据重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度降低线权重值。或者，所述调整步骤可包括在功能块40中根据重新计算日期与迹线创建日期之间的时间跨度降低迹线权重值。下文结合图4至10更充分地描述这些替代性方法。

所属领域的技术人员将了解，一般来说，网络产生方法并非在在所有情形下都需要地图匹配步骤34。非增量网络产生方法通常不使用地图匹配步骤34。所述地图匹配步骤34主要对增量网络产生有用。此外，非增量网络产生方法通常不使用线权重。通常，非增量网络产生方法仅使用迹线的权重。另一方面，此类方法可计算线权重，例如，以使经产生的网络配备有额外线属性。

图3描述与描述增量网络产生过程的图2相比更一般的情形。图3的流程图涵盖更一般情形-包含增量方法及非增量方法两者。中心步骤为计算或重新计算道路中心线。这或多或少对应于图2中展示的重新定位步骤36。网络线的权重计算器38实际上是任选的，且因此以虚线轮廓展示。某些算法可能需要线权重，但其它算法不需要线权重。即使不需要，也可能使用步骤38来计算线权重作为道路网络的额外属性。所属领域的技术人员将容易明白图3中所展示的流程图的所有其它方面及适用性。

用于调整步骤的第一经提议方法使用从重新计算日期向后测量的经定义最大时间周期。将此最大时间周期划分成多个时间格。每一时间格表示重新计算日期与最大时间周期之间的相应时间部分。图4以图表形式展示根据始于任何给定重新计算日期(星期0，00)的时间跨度来调整迹线权重的效果。

举例来说，我们可能在重新计算日期之前定义1年的最大时间周期，并且以每一时间格对应于一个月份而将此周期划分成12个时间格。在此实例中，如果重新计算日期为给定年份的1月1日，则所述时间格将分别对应于先前年份的十二个紧接月份。此外，根据此方法，为每一时间格指派因子。迹线(来自数据库32)各自与对应于其迹线创建日期的时间格的指定者相关联。针对每一迹线，接着根据指派给与所述特定迹线相关联的时间格的因子计算所述迹线的权重值。在指定最大时间周期之前的所有迹线获得权重0。这有效地表示不使用未经指派给时间格的迹线。

针对每一线段(分别针对每一形状点)，存储具有每一时间格的条目的表或列表。每一条目包含特定时间窗中的迹线数目。如所描述，所述时间格中的每一者具有取决于时间窗的特定因子。为计算每一时间格的累积权重，将每一时间格的迹线数目与所指派的因子相乘。接着将线段的总权重确定为所述时间格的权重的总和。

根据现有技术，通过简单地将先前映射到线段的迹线数目相加来确定所述线段的权重值(假定每一迹线权重值为1)。因此，如果特定线段具有映射到其的295个历史迹线，则所述线段的线权重值为295。举一个比较实例，假定将最大时间周期定义为10个星期，且将一个星期的时间格长度视为足够，使得建立时间的十个单独时间格。此外，假定映射到所述线段的所有295个历史迹线均具有在重新计算日期之前10个星期的最大时间周期内的创建日期。使用本发明的原理，根据295个迹线的相应创建日期所对应的时间格对所述295个迹线进行排序。下表1展示针对10个星期的时间周期及一个星期的时间格长度的每一时间格的权重的实例：

表1

星期	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
											权重	12	25	19	34	28	31	22	38	42	44

在此实例中，将紧接于重新计算日期之前的星期的12个迹线放置于第一个时间格中；将具有落于在重新计算日期之前的第二个星期中的创建日期的25个迹线放置于第二个时间格中，等等。因此，在此假设实例中，用以计算此线段的所有295个迹线均经考虑。如果将历时4星期的新迹线添加到线段，则如以下在表2中所示，在对应时间格处更新所述表：

表2

星期	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
											权重	12	25	19	34	29	31	22	38	42	44

根据本发明的这一个可能实施方法，将因子指派给每一时间格，而非简单地将所有迹线的权重相加以达到295的线权重值(或表2的实例中的296)。如果选择线性级数，则可将星期0的因子设定于“1”且每一连续星期减小0.1。因此，迹线数据愈旧，其因子愈低。可使用任何非负及非增函数。在线性递减函数的情形下，下表3提供指派给每一时间格的因子及每一时间格的所得经调整权重值的实例：

表3

因此，根据此实施方法，每一时间格对线段的线权重值的权重或比重是依据时间格中迹线数目及应用于所述时间格的因子。加总所述时间格的经调整权重，计算此特定线段的138.8的总的经调整权重值。可将此值与使用现有技术所达到的295的线权重值进行比较。以相同方式，如果添加历时4个星期的迹线(如在表2中)，则所述新添加的迹线促成仅0.6的权重值。在将所述新迹线合并到所述线段之后，所述线段的总权重值将为139.4(而不是296)。图5为说明对应于表3的实施方案的简化图。

当开始新的星期时(即，相对于重新计算日期)，更新所有表。因此，如表4中所示的实例中，表中所有权重值必须偏移一个星期。如果在所述新的星期中无新迹线映射到所述线段，则将紧接于重新计算日期(即，星期“0”)之前的星期的权重比重设定为0。

表4

星期	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
											权重	0	12	25	19	34	29	31	22	38	42

如果每一时间格的权重比重为0，则其意味着针对整个最大时间周期，所述线段不具有映射到其的任何迹线。此可意味着在整个时间周期期间未使用对应于所述线段的道路，且可能意味着从经产生的网络30移除所述线段是适当的。

图6以图表形式描绘应用于根据此第一替代性实施例建构的时间格的因子的渐进性质。

除了使用根据迹线创建日期(相对于重新计算日期)进行因子分解的迹线权重的总和，可使用其它准则改变每一时间格对线段权重值的比重。举例来说，可能的是，权重还取决于个别迹线点的精确度。在此情形下，表中的权重值可为浮动点数目。举例来说，可将迹线点分类为四个精确度等级。精确度值(ACC)可能取决于在创建日期的时间处的GPS卫星的接收条件或取决于用以产生迹线的探测类型或取决于迹线源或其它因素。作为仅一个简单实例，精确度值可为0、1、2或3。具有最高精确度的点具有ACC值3且具有最低精确度的点在等级0中。为将ACC值包含于权重值中，可能针对每一ACC等级设定k∈{0，1，2，3}，因子w_k∈[0，1]。对于最高精确度3，应设定w₃＝1。ACC值愈低，所述因子将愈低。举例来说，可能使用下列值：

表5

ACC	wk
		3	1
2	0.8
		1	0.6
0	0.4

对于单一迹线点，权重等于值w_k(与上述的时间因子相乘)。对于在两个迹线点之间的迹线上的点，可使用所述两个相邻迹线点的值w_k之间的加权平均值。以相同方式，可使用其它值来调整权重。举例来说，可使用装置的分辨率。还有可能降低特定装置或软件版本的权重。

第二替代性方法使用半衰期概念来确定线权重值38(或迹线权重值40)，且在此处结合图7及8加以描述。与先前技术相比，归因于对每一时间步骤之后需要偏移大量时间格，所述半衰期概念在其中使用许多时间格的情境下可为优选的。为避免此缺点，可使用所述半衰期概念。根据此方法，定义半衰期T。如果已知在任何给定时间(即，“指定日期”)的线权重值，则可计算在任何其它时间(即，“重新计算日期”)的权重。利用此概念，我们仅需存储两个值：在特定时间戳记(指定日期)处的线权重w₀。可在步骤40中使用类似方法计算迹线权重值。

在实践中，有时可能需要合并两个线段。在此情形下，可针对共同时间计算每一线段的线权重值且接着合并所述线权重值。举例来说，待合并相应线段A及B。线段A具有在2009年5月1日指定的权重值X，而线段B具有在2009年10月1日指定的权重值Y。如果将共同重新计算日期选择为(例如)2010年1月1日，则使用衰减函数参考2010年1月1日(作为重新计算日期)各自调整所述两个线段的权重值。一旦已以此方式参考共同重新计算日期调整线段A、B的权重值，就可使用适当算法将所述权重值合并。因此，根据此技术，在相同时间戳记(重新计算日期)处计算每一线段的经调整权重且接着加总所述权重或以其它方式精细化数字地图。在此方法的情况下，仅指数式衰减函数是可行的。

确定半衰期T(出于实例目的，其可为一个月)。这意味着在一个月之后，迹线(及/或线段)将仅具有其初始权重的一半。如果迹线(及/或线段)在特定时间戳记(即，指定日期)处的权重为w₀，则使用以下方程式计算时间t之后的权重w(t)

$w\left(t\right)=w_0\·{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{t}{T}}.$

举例来说，存在具有263.8的权重值及2009年8月2日的时间戳记的线段。如果重新计算日期为2009年8月17日，则时间差为t＝15天。假定半衰期为30天，自重新计算日期起，所述线段具有以下权重值：

$w\left(t\right)=w_0\·{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{t}{T}}=263.8\·{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{15}{30}}=\frac{263.8}{\sqrt{2}}\≈186.53.$

接着，假设存在匹配于此线段的始于2009年6月18日(其创建日期)的迹线。此外，假定在6月18日，所述迹线的权重为1。自2009年8月17日重新计算日期起，所述迹线的经调整权重值为

$w\left(t\right)=w_0\·{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{t}{T}}=1\·{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{60}{30}}=0.25.$

现在，因为所述迹线与所述线段共享共同重新计算日期，所以可加总其权重值以计算新的所得线权重值。因此，在将此迹线合并到所述线段之后，经更新的线段具有186.78的权重值及2009年8月17日的新时间戳记(指定日期)。

图6为说明此方法的假设实施方案的简化图。如从图8可见，如果在较长一段时间期间未使用线段，则当前权重呈指数式减小。然而，所述权重将绝不为0。为了移除未使用的线段，可设定阈值并且在当前总权重小于所述阈值的情况下移除所述线段。因为在每一时间步骤之后不存在偏移步骤(如在第一方法中)，所以可不时地以此方式移除未使用的线段。还可能针对每一线段(分别针对每一形状点)额外地存储权重降至阈值以下的终止日期。接着，如果到达终止日期，则可移除这些线段。因为在终止日期权重等于所述阈值，所以可计算每一日期的权重。因此，终止日期可代替所存储的日期及权重；我们仅需存储一个值。代替终止日期，我们还可存储到达任何其它权重(例如权重1)的日期。

图9为说明根据本发明的此第三替代性实施例的实施方案的简化图。当然，可能使用此公式计算在过去以及未来的每一时间戳记的权重。还可能的是，权重取决于精确度及如上文描述的其它值。

根据又一替代性方法，如在图9及10中所引用，可使用具有其相应对应创建日期的迹线权重值来计算已与所述迹线匹配34的线段的线权重值。此方法允许使用任何衰减函数来依据时间戳记而降低权重。针对每一迹线，使用所使用的衰减函数计算权重值。因而，线段的总权重为所有经使用迹线的权重的总和。此方法提供一种计算线段权重的灵活的方式。

此方法与前两种方法的区别在于，此方法使用迹线参考来计算线段的权重。此方法允许使用任何函数来依据时间戳记而降低权重。图10说明用于权重的此替代性衰减函数的实例。直至一个月，接受迹线作为新迹线；在这段时间中，所述迹线保持权重1。一个月后直至五个月，权重呈线性减小。在五个月之后，所述迹线的权重为0。在此方法中可能使用许多替代性函数。一般来说，这些衰减函数是非增的。然而，针对特殊应用，其它衰减函数也是可行的。举例来说，如果我们想要计算道路网络在过去的特定时间是怎样的，则可使用钟形曲线。

为计算线段(分别针对形状点)的总权重，使用对产生线的迹线的参考。针对每一迹线，使用上述的衰减函数计算权重。因而，所述线段的总权重为所有经使用迹线的权重的总和。当然，可能再次考虑迹线的精确度及如上文描述的其它值。

可以任何数目种方式应用此方法在给定条件下计算线权重值。还可能在网络产生过程期间改变衰减函数。然而，此方法相对于其它所提议的方法可能归因于其较高的计算努力而在某种程度上处于不利地位，因为存取数据库以获得所有经参考迹线的日期可能需要大量时间。

因此总体上说，本发明描述一种用于根据探测(迹线)数据的网络产生的方法，其中使用时间相依影响来调整线权重及/或迹线权重数据的权重值。提议三种替代性方法以结合网络产生算法(增量及非增量两者)考虑探测(迹线)数据的时间相依性，但这些方法通过实例提供且不应视为用以实施本发明的原理的专用方法。这些方法可例如结合ViaeNovae算法一起使用。然而，对于其中使用时间相依数据的许多其它数据采撷活动，这些方法也是有用的。此外，在适当的环境下，这些方法彼此可呈各种组合加以使用。此外，额外地或替代地，可在权重调整模型中考虑例如精确度、分辨率或装置或软件相依值等因子。

将了解，可使用本发明的一般概念来改进任何数字(向量)地图(不仅仅是道路地图及路径地图)。举例来说，电路图、示意图及可在坐标系中空间上相关联的其它图表表示可受益于本发明的技术。

所属领域的技术人员可预想此技术的各种改进及延伸。举例来说，利用这些技术，可预见并入若干道路属性(如平均速度、道路分类、高度值及坡度值)的计算。此外，可针对经产生的几何形状以及其属性依据这些概念开发置信度模型及/或代码。通过这些技术，可在不使数据存储或数据处理资源超载的情况下持续更新从旧数据产生的网络元素。

在本发明及所附权利要求书的范围内，不同实例实施例的组件及/或特征可彼此组合及/或彼此替换。

此外，可以设备、方法、系统、计算机程序及计算机程序产品的形式体现上述实例特征的任一者及其它实例特征。举例来说，可以系统或装置(包含但不限于用于执行图中所说明的方法的结构的任一者)的形式体现上述方法中的任一者。

虽然在先前详细描述中描述的实施例是指GPS，但应注意，导航设备可利用任何种类的位置感测技术作为GPS的替代物(或除GPS外的技术)。举例来说，导航设备可使用其它基于全球导航卫星的系统，例如欧洲伽利略(EuropeanGalileo)系统。同样，导航设备不限于基于卫星，而是可使用基于地面的信标或使装置能够确定其地理位置的任何其它种类的系统来容易地运行。

本发明的先前描述本质上是示范性而非限制性的。所属领域的技术人员可明白所揭示的实施例的变形及修改，且所述变形及修改落在本发明的范围内。因此，赋予本发明的保护范围仅由所附权利要求书界定。

Claims (24)

1.一种用于使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的每一者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：

提供具有经定义的创建日期的至少一个探测迹线；

将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线；

基于与所述至少一个探测迹线相关联的线段的所述段权重值及所述迹线权重值来调整所述线段的位置；

根据重新计算日期与所述探测迹线的所述创建日期之间的时间跨度调整所述迹线权重值及所述段权重值中的至少一者；及

当线段的段权重值降至阈值以下时，从所述数字地图移除所述线段。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述线段中的每一者具有经计算的中心线，且所述调整线段的所述位置的步骤包括任选地使用所述段权重值与迹线权重值的加权平均值来重新计算所述线段的所述中心线。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述调整所述迹线权重值及所述段权重值中的至少一者的步骤包括：根据所述重新计算日期与所述探测迹线的所述创建日期之间的所述时间跨度降低所述迹线权重值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述调整所述迹线权重值及所述段权重值中的至少一者的步骤包括：

定义最大时间周期；及

如果所述重新计算日期与所述探测迹线的所述创建日期之间的所述时间跨度超出所述最大时间周期，则指派空迹线权重值。

5.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括以下步骤：

将所述最大时间周期划分成多个时间格，每一时间格表示所述重新计算日期与所述最大时间周期之间的相应时间部分；

指派因子给每一时间格；

使所述迹线与对应于所述探测迹线的所述创建日期的所述时间格的指定者相关联；及

根据指派给与所述迹线相关联的所述时间格的所述因子来计算所述迹线权重值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中将所述段权重值计算为所述时间格的所述权重的总和。

7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括定义半衰期(T)及衰减函数，且其中所述调整步骤包含根据所述半衰期(T)及所述衰减函数计算所述段权重值及迹线权重值中的至少一者。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述衰减函数包括指数式衰减函数。

9.根据权利要求7所述的方法，其中所述计算步骤包含根据所述半衰期(T)及所述衰减函数改变所述迹线权重值及/或所述段权重值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述指派迹线权重值的步骤包含将相等且共同初始权重值指派给具有不同相应创建日期的多个迹线。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述数字地图为运输网络，且所述线段表示道路的至少一部分。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述阈值为零或大于零的值。

13.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述段权重值何时将降至所述阈值以下来确定线段的预测终止日期，且在到达所述终止日期时从所述数字地图移除所述线段。

14.根据权利要求13所述的方法，其中在提供与所述线段相关联的额外探测迹线时，调整所述预测终止日期。

15.根据权利要求14所述的方法，其中在提供与所述线段相关联的额外探测迹线时，延长所述预测终止日期。

16.根据权利要求1所述的方法，其中指派给所述至少一个探测迹线的所述迹线权重值是基于用于获得所述探测迹线的获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则。

17.一种用于使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的每一者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：

提供至少一个探测迹线，该至少一个探测迹线具有经定义的创建日期；

将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线；

创建线段，该线段与所述至少一个探测迹线相关联；

基于所述迹线权重值将段权重值指派给所述线段；

根据重新计算日期与所述探测迹线的所述创建日期之间的时间跨度调整所述迹线权重值及所述段权重值中的至少一者；及

当线段的段权重值降至阈值以下时，从所述数字地图移除所述线段。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述线段中的每一者具有经计算的中心线，且所述创建线段的步骤包括计算所述线段的中心线。

19.根据权利要求17所述的方法，其中：

所述提供至少一个探测迹线的步骤包括提供各自具有不同创建日期的多个探测迹线；且

所述将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线的步骤包括在所述探测迹线的相应创建日期将相同迹线权重值指派给所述多个探测迹线中的每一者。

20.一种用于使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的每一者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：

提供通过具有位置确定构件的获取系统获得的至少一个探测迹线；

将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线，其中所述迹线权重值是基于所述获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则；

基于与所述至少一个探测迹线相关联的线段的所述段权重值及所述迹线权重值来调整所述线段的位置；及

当线段的段权重值降至阈值以下时，从所述数字地图移除所述线段。

21.根据权利要求20所述的方法，其中所述获取系统包括卫星导航信号接收器，且所述至少一个精确度及/或精密度准则包括指示所接收的卫星信号的精确度的数据。

22.根据权利要求21所述的方法，其中所述卫星导航信号接收器为GPS接收器。

23.根据权利要求20所述的方法，其中所述至少一个精确度及/或精密度准则包括获取系统的类型。

24.一种用于使用从探测数据导出的迹线来产生、精细化及/或延伸数字地图的方法，所述数字地图存储在坐标系中空间上相关联的多个线段，所述线段中的每一者具有相关联的段权重值，所述方法包括以下步骤：

提供通过具有位置确定构件的获取系统获得的至少一个探测迹线；

将迹线权重值指派给所述至少一个探测迹线，其中所述迹线权重值是基于所述获取系统的至少一个精确度及/或精密度准则；

创建与所述至少一个探测迹线相关联的线段；

基于所述迹线权重值将段权重值指派给所述线段；及

当线段的段权重值降至阈值以下时，从所述数字地图移除所述线段。