JP2005275232A - 簡略化デジタル道路網データの製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 不必要なデータをできる限り削除し、目的に応じて必要最小限のデータ量に減少するとともに、位置関係を保存することの可能なデジタル道路網データの簡略化法を提供する。
【解決手段】 a)直列となっているリンクを連結して１本のリンクにする。b)所定距離内の複数のノードを１つのノードに集約する。c)並行するリンクを１本のリンクに集約する。そして、可能であればステップaに戻り、ステップa〜cを繰り返すことにより、詳細デジタル道路網データから簡略化デジタル道路網データを作成する。
【選択図】 図９

Description

本発明は、カー・ナビゲーション・システムや道路交通情報の表示（Vehicle Information and Communication System=VICS）、道路交通量の予測等に使用されるデジタル道路地図（Digital Road Map=DRM）或いはその作成に用いられるデジタル道路網データの簡略化技術に関する。

近年、多くの自動車にカー・ナビゲーション・システムが取り付けられ、また、渋滞、工事情報等を表示するVICSも多くの都市で利用可能となりつつある。これらのシステムの基礎データとなっているのが、デジタル道路地図である。日本におけるデジタル道路地図は、財団法人日本デジタル道路地図協会により「全国デジタル道路地図データベース」として管理されており、国土交通省の各地方整備局、都道府県、政令指定都市、道路関係の公団・公社など、全国の道路管理者の情報により毎年、メンテナンスが行われている（非特許文献１）。

デジタル道路地図データベースは、国土地理院の1/25000の地形図を基図として作成され、幅員5.5ｍ以上の基本道路データ、同3〜5.5ｍ未満の細道路データ、河川、鉄道等の背景データ及び公共施設等の施設データの4つのレイヤに分かれている。道路網データは、交差点等のノードと、ノードとノードにより定義された線形であるリンクにより構成されている。

このようなデジタル道路網データは、上記のカー・ナビゲーション・システムや道路情報表示システムの他に、道路交通量の予測にも使用される。都市交通政策の立案には都市内の主要道路の交通量予測が必須であり、また、ニュータウンを建設する際、或いは大規模商業施設を建設する際には、周辺の交通量を予測し、既存の道路を整備したり新しい道路を建設する等の対策を予めとっておく必要がある。
このような道路交通量の予測は、デジタル道路網データを使用して、その各ノードからの交通（自動車）の流入・流出・分岐、ノード間のリンクの流量、平均流速等を設定し、シミュレーション計算により行う。

例えば、特許文献１では、交通流シミュレーションを実像に近づけ、予測精度を向上するために、出発メッシュ内に存在するノードが２つある場合、出発ノードを所定の式により確率的に選択する。これにより、出発メッシュ内の混雑が緩和され、より現実的な交通流のシミュレーションが可能となるとしている。

なお、交通量予測において、ネットワーク表現を簡略化するための方法が非特許文献２に記載されている。

特開2000-242884 財団法人日本デジタル道路地図協会,[online],[平成16年3月1日検索],インターネット<http://www.drm.jp/index.htm> Yupo Chan, "A METHOD TO SIMPLIFY NETWORK REPRESENTATION IN TRANSPORTATION PLANNING", Transportation Research, Vol. 10, pp. 179-191, Pergamon Press 1976.

或る地点（ノード）Ａと他の地点（ノード）Ｂの間の道路交通量の予測を行うためには、上記のようなノード流出量・流入量、リンク流量等のパラメータの値を各ノード及びリンクに対して設定し、両地点ＡＢを結ぶ全ての経路に対して流量の計算を行う必要がある。この場合、ノードの数及びリンクの数が増加するに従い、計算量は指数関数的に増加してゆく。或る都市全体の交通量予測を行おうとすると、このような計算を極めて多くのノード間について行う必要があるが、かなり大型のコンピュータを用いても厖大な計算時間を要することになるため、詳細な道路網表現を用いた広域での交通量予測の計算は実際上不可能である。
非特許文献２ではゾーン内のノード及びリンクの集約(aggregation)に関する方法について記載されており、リンクの集約方法について、"in series"と"in parallel"の２つの方法があることが紹介されている（p. 179, "2. A NETWORK AGGREGATION METHOD"の最初の欄）。しかし、その具体的方法については記載がなく、ノードの集約についても、位相的な考察がなされているのみであり、ノードの絶対的な位置の保存に関する言及は無い。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、不必要なデータをできる限り削除し、目的に応じて必要最小限のデータ量に減少するとともに、位置関係を保存することの可能なデジタル道路網データの簡略化法を提供することにある。

上記課題を解決するために成された本発明は、詳細デジタル道路網データから簡略化デジタル道路網データを製造する方法であって、
a)直列となっているリンクを連結して１本のリンクにするステップと、
b)所定距離内の複数のノードを１つのノードに集約するステップと、
c)並行するリンクを１本のリンクに集約するステップと
を有することを特徴とするものである。

なお、更にデータを簡略化するためには、上記ステップcが終了した後、可能であればステップaに戻り、ステップa〜cを繰り返すことが望ましい。

また、ステップbにおいて複数のノードを１つのノードに集約してゆくに際しては、最も短いリンクの両端のノードから順に集約してゆくことが望ましい。

更に、その際、予め各ノードに付与された重要度の値に基づき、重要度の最も高いノードの方に集約することが望ましい。

ステップaにおいて複数のリンクを連結して１本のリンクとする際には各旧リンクの距離の和を新リンクの距離とするとともに、ステップｂにおいてノードを集約する際に、消滅するノードの移動距離、該ノードの移動方向、及びそれと残存リンクとの角度により計算される距離を残存するリンクの距離に加算することが望ましい。

本発明に係る方法によると、デジタル道路網を構成するデータ量が減少するため、それに基づいて行われる交通量予測等の計算量が大幅に減少し、計算時間が短縮される。従って、広域圏等の厖大な数のノード・リンクを有する地域に対する大規模交通予測も可能となる。

また、本発明に係る方法では集約先のノードの位置（座標）は変更されないため、簡略化された道路網データにより表される地図は、位相的にはもちろん、絶対位置的にもほぼ正確なものとなる。従って、交通量予測等の計算の基礎としてばかりでなく、カーナビゲーションや観光地図等、人間が見る通常の地図としての使用にも適している。

本発明では、各リンクに距離や車線数等等の属性を付与しておき、ノードやリンクの集約の際にその距離や車線数等のデータを変更しなければ、ノード間の距離情報も正しい値が保存され、簡略化された道路網データにおいても正しい距離計算、流速計算等を行うことができるようになる。

本発明に係る方法を用いることによって、最新のデジタル道路地図から最新の簡略化道路網データを容易に製造することができる。したがって、簡略化道路網データの更新作業の手間を大幅に軽減することができる。

本発明に係る方法を、単純化した例により説明する。図１は、詳細デジタル道路網データにより作成される地図の模式図であり、ノード数は２９、リンク数は３９である。この詳細デジタル道路網データから簡略化デジタル道路網データを作成する方法を図１０のフローチャートにより説明する。

まず、詳細デジタル道路網データを読み込む（ステップＳ１）。そして、読み込んだ道路網データの中で直列しているリンクを探し、それらを１本のリンクに集約する（ステップＳ２）。直列している２本のリンクとは、１個のノードを共有する２本のリンクであって、その共有ノードが他のリンクによって共有されていないものをいう。例えば、図１の場合、リンクL1とリンクL2は直列している。また、本ステップでは直列する３本以上のリンクも１本のリンクに集約する。これは、２本のリンクの集約を順次行ってゆけばよい。例えば、リンクL18、L19、L20も１本のリンクに集約される。図１の道路網データに対してステップＳ２の直列リンク集約を行った結果が図２の道路網データである。ノードN2、N4、N22、N23等が消滅している。

なお、地図の簡略化が交通量予測等の計算だけを目的とするものである場合には、ステップＳ１において、２本のリンクが「直列している」ということの判断には上記の２条件だけで十分である。しかし、集約された道路網データで作成される地図において、集約前の地図の様相がより良く保存されるようにするためには、それらに加えて、２本のリンクの角度が所定値以内である、という条件を含めることが望ましい。

次に、近隣の複数のノードを１個のノードに集約する（ステップＳ３）。正確には、各ノードについて、順次、そのノードとリンクで接続されている隣接のノードが所定の距離内にあるか否かを判定し、所定の距離内にあるノードを１つにまとめる。このとき、１個のノードから見て所定の距離内に２個以上のノードが存在する場合は、この手順を順次行うことによって１つのノードに集約してゆく。どのノードに集約するかについては、後述する。なお、ステップＳ３では、或るノードから所定距離内に他のノードが存在しても、それらのノードがリンクで接続されていなければ、集約は行わない。図２の例では、矢印で示されるように近隣ノードの集約が行われる。これにより、道路網データは図３に示すようになる。なお、この近隣ノードの集約により、当然、それらのノード間を結んでいたリンクは消滅するが、それらのノードと他のノードとを接続していたリンクはそのまま残る。例えば、図３ではリンクL301とL302はいずれも同じ２個のノードN301、N302を接続するが、そのまま並行して残っている。

従って、次のステップＳ４では、このように並列するリンクを集約する。正確には、同じ２個のノードを接続する複数のリンクが存在する場合、それらを１本のリンクにする。その結果を図４に示す。なお、これにより、集約される前のリンクが保有していた属性は、集約後のリンクに引き継がれる。すなわち、図３のノードN301とノードN302を接続している集約前の２本のリンクL301とL302は互いに逆方向の流れの属性を有しているが、集約後のリンクである図４のリンクL401は双方向の流れの属性を有するようになる。

図４を図１と比較すると明らかなように、以上の処理により当初の詳細デジタル道路網データはかなり簡略化され、データ量が減少する。

しかし、ステップＳ４の並列リンクの集約により、直列リンクが生成される可能性がある。実際、図４の道路網データではリンクL401とリンクL402がノードN302を共有して直列に接続している。従って、ステップＳ５において、直列リンクの更なる集約が可能か否かを判定し、それが可能であればステップＳ２に戻り、上記と同様の処理を繰り返す。直列リンクの集約がそれ以上できなくなった時点で、簡略化デジタル道路網データの完成とする（図５）。

基本的には以上で簡略化が可能であり、交通量予測等のためのデータ量減少という目的は達成されているが、簡略化された道路網データより作成される地図を実際に人間が見て使用するということを考えると、追加的な考慮が必要となる。それについて次に説明する。

追加的な考慮の第１は、ステップＳ３における近隣ノードの集約の際に、ノードの重要性を勘案して、重要度の高い方のノードに集約するということである。例えば、仮にノード番号が図６(a)に示すように付されており、ステップＳ３におけるノード集約が、大きいノード番号の方に集約するというルールに基づいて行われるとすると、集約後のノードの位置は図６(b)に示すようになる。しかし、これは必ずしも実際の道路網データより作成される地図におけるノードの重要性と合致しないため、人間が見るといびつな形に見える可能性がある。そこで、各ノードに予め「重要度」という属性値を付与しておき、ノードを集約する際はその値の大きい方に集約するようにすれば、このような不都合が解消される。この重要度の値は、地域人口データ等、他のファクターを考慮して決定してもよいが、各ノードに接続しているリンクの道路種別、本数、一方通行かどうか等の道路網に関するファクターのみに基づいて決定してもよい。後者の場合、道路網データ自体から自動的に重要度の値を算出し、付与することができる。

第２の考慮点は、ステップＳ３における近隣ノードの集約の際に、より短いリンクで接続されているノードから順に集約してゆくということである。例えば、仮に図７(a)に示すようにノード番号が付されており、集約範囲（所定距離）を比較的大きく取った場合は、ノード番号の若い方から順に集約を行うというルールに基づいて集約が行われたとすると、図７(b)−(c)に示すような順で集約が行われ、人間が見た場合に不自然な形となる可能性がある。そこで、近隣ノードの集約の際には、より短いリンクから集約を行ってゆくというルールを設ければ、図８(a)〜(c)に示すように、不自然な地図の生成が防止される。より具体的には、図１１に示すように、ステップＳ１の後にまず「所定距離」を小さな値に設定し（ステップＳ１１）、ステップＳ２〜Ｓ５の一連の処理を実行する。その後、その「所定距離」を逐次大きくしてゆき（ステップＳ１２、Ｓ１３）、最終的な「所定距離」に至るまでそれを繰り返す（ステップＳ１２、Ｓ６）。

本発明に係る方法により、京都市内の或る地域の実際のデジタル道路網データの簡略化を行った実例を図９(a)〜(c)に示す。図９(a)は、縦2600m×横2300mの範囲のデジタル道路地図の基本道路をそのまま表示したものであり、(b)は、その道路種別が「その他」でない、又は交通量が未入力でない幹線道路のノード及びリンクを表示したものである。(b)では、このエリアの中に174点のノード及び246本のリンクが存在する。この道路網データに対して上記方法により簡略化を行った結果が(c)である。(c)ではノード数が10個、リンク数が24本と大幅に減少している。例えば、広域近畿圏（近畿２府４県＋福井県）で同様の簡略化を行うと、当初約57100個のノード及び69155本のリンクが、10283個及び14869本と大幅に減少し、その全域での交通量予測も十分短時間で行うことが可能となる。

本発明に係る方法により簡略化を行う前のデジタル道路網データのノード−リンク図。 直列リンクの集約を行った後のデジタル道路網データのノード−リンク図。 近隣ノードの集約を行った後のデジタル道路網データのノード−リンク図。 並列リンクの集約を行った後のデジタル道路網データのノード−リンク図。 再度直列リンクの集約等の処理を行い、集約が完了したデジタル道路網データのノード−リンク図。 重要度を考慮せずにノード集約を行った場合の不都合を示すノード−リンク図。 リンクの長さによる順序を考慮せずにノード集約を行った場合の不都合を示すノード−リンク図。 リンクの短い方からノード集約を行った場合のノード−リンク図。 或る地域の実際のデジタル道路地図(a)、その主要道路を抽出した地図のノード−リンク図(b)、及び、本発明に係る方法により簡略化された後のノード−リンク図(c)。 本発明に係る方法を実施して詳細デジタル道路網データから簡略化デジタル道路網データを作成する方法の一例を示すフローチャート。 追加的な考慮を入れた場合の方法の一例を示すフローチャート。

Claims (6)

1. 詳細デジタル道路網データから簡略化デジタル道路網データを製造する方法であって、
   a)直列となっているリンクを連結して１本のリンクにするステップと、
   b)所定距離内の複数のノードを１つのノードに集約するステップと、
   c)並行するリンクを１本のリンクに集約するステップと
   を有することを特徴とする簡略化デジタル道路網データの製造方法。
2. ステップcが終了した後、可能であればステップaに戻り、ステップa〜cを繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の簡略化デジタル道路網データの製造方法。
3. ステップbにおいて、最も短いリンクから順に集約してゆくことを特徴とする請求項１又は２に記載の簡略化デジタル道路網データの製造方法。
4. ステップbにおいて、予め各ノードに付与された重要度の値に基づき、重要度の最も高いノードに集約することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の簡略化デジタル道路網データの製造方法。
5. ステップaにおいて複数の旧リンクを連結して１本の新リンクとする際に各旧リンクの距離の和を新リンクの距離とするとともに、ステップｂにおいてノードを集約する際、消滅するノードの移動距離、該ノードの移動方向、及びそれと残存リンクとの角度により計算される距離を残存するリンクの距離に加算することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の簡略化デジタル道路網データの製造方法。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の簡略化デジタル道路網データの製造方法を実施するためのプログラム。
   

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