JP2007104543A - 緯度経度データ列の圧縮装置及び圧縮方法 - Google Patents

Abstract

【課題】緯度経度データ列の圧縮効率を高めるとともに、圧縮率も向上させる。
【解決手段】緯度経度データの緯度データ及び経度データ各々が、異なる分解能（２〜４万ｋｍ、１１０ｋｍ、５００ｍ等）を表現する複数のバイト桁（セグメントデータ）によって構成される。緯度経度データ列の圧縮装置１２において、取得した緯度経度データ列を構成する複数のバイト桁からから、実質的に同一の分解能を表現するバイト桁を抽出し、抽出されたバイト桁に可変長符号化を施す。
【選択図】図８

Description

本発明は、特定位置の集合体を表現する緯度経度データ列の圧縮装置方法及び圧縮方法に関する。

従来から、ＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）では、デジタル地図データベースを搭載する車両用ナビゲーション装置に対して、ＦＭ多重放送やビーコンを通じて、渋滞区間や旅行時間を示す道路交通情報の提供サービスを実施している。車両用ナビゲーション装置は、この道路交通情報を受信して、画面表示する地図に渋滞区間を色付けして表したり、目的地までの所用時間を算出して表示したりしている。

このように、道路交通情報を提供する場合には、デジタル地図上の道路の位置情報を伝えることが必要になる。また、現在地及び目的地の情報を受信して、最短時間で目的地まで到達できる推奨経路の情報を提供するサービスや、近年、研究が進められている、走行中の車両（プローブカー）から軌跡情報及び速度情報等を収集する道路交通情報収集システム（プローブ情報収集システム）においても、デジタル地図上の推奨経路や走行軌跡を相手方に正しく伝えることが必要である。

これまで、デジタル地図上の道路位置を伝える場合には、一般的に、道路に付されたリンク番号や、交差点などのノードを特定するノード番号が使用されている。しかし、道路網に定義したノード番号やリンク番号は、道路の新設や変更に伴って新しい番号に付け替える必要があり、それに応じて、各社で制作されるデジタル地図データも更新しなければならないため、ノード番号やリンク番号を用いる方式は、メンテナンスに多大な社会的コストが掛かることになる。

こうした点を改善するため、特許文献１では、ノード番号やリンク番号を用いずに、且つ、少ないデータ量でデジタル地図上の道路位置を伝える方法を提案している。

この方法では、伝えようとするデジタル地図上の道路区間に一定距離間隔でサンプリング点を再設定し（これを「等距離リサンプル」と言う）、各サンプリング点の位置データを順番に並べたデータ列に対して圧縮符号化の処理を施し、圧縮符号化したデータを送信する。これを受信した受信側は、サンプリング点の位置データのデータ列を復元し、自己のデジタル地図上に道路形状を再現する。また、必要に応じて、この位置データを使用して、自己のデジタル地図上で位置特定、位置参照を実施し（マップマッチング）、道路区間を特定する。

位置データのデータ列に対する圧縮符号化は、次に示すように、（１）位置データの単一変数への変換、（２）単一変数で表わした値の統計的に偏りを持つ値への変換、（３）変換した値の可変長符号化、の順に行われる。

（１）位置データの単一変数への変換
図１３（ａ）には、等距離リサンプルで設定した道路区間上のサンプリング点をＰJ-1、ＰJで表している。このサンプリング点（ＰJ）は、隣接するサンプリング点（ＰJ-1）からの距離（リサンプル長）Ｌと角度Θとの２つのディメンジョンで一意に特定することができ、距離を一定（Ｌ）とすると、サンプリング点（ＰJ）は、隣接サンプリング点（ＰJ-1）からの角度成分Θのみの単一変数で表現することができる。図１３（ａ）では、この角度Θとして、真北（図の上方）の方位を０度とし、時計回りに０〜３６０度の範囲で大きさを指定する「絶対方位」による角度Θを示している（真北からの絶対方位）。この角度Θは、ＰJ-1、ＰJのｘｙ座標（緯度・経度）を（ｘj-1，ｙj-1）、（ｘj，ｙj）とするとき、次式により算出することができる。
Θj-1 ＝ tan^-1｛（ｘj − ｘj-1）／（ｙj − ｙj-1）｝

従って、道路区間は、サンプリング点間の一定距離Ｌ、及び、始端または終端となるサンプリング点（基準点）の緯度・経度を別に示すことにより、各サンプリング点の角度成分のデータ列により表わすことができる。

（２）単一変数値の統計的に偏りを持つ値への変換
各サンプリング点の単一変数値が、可変長符号化に適した、統計的に偏在する値となるように、図１３（ｂ）に示すように、各サンプリング点の角度成分を、隣接するサンプリング点の角度成分との変位差、即ち、「偏角」θjによって表現する。この偏角θjは、
θj ＝ Θj − Θj-1
として算出される。道路が直線的である場合に、各サンプリング点の偏角θは０付近に集中し、統計的に偏りを持つデータとなる。

また、サンプリング点の角度成分は、図１３（ｃ）に示すように、着目するサンプリング点ＰJの偏角θjを、それ以前のサンプリング点ＰJ-1、ＰJ-2、・・の偏角θj-1、θj-2、・・を用いて予測した当該サンプリング点ＰJの予測値Ｓjとの差分値（予測差分値又は予測誤差）Δθjで表わすことにより、統計的に偏りを持つデータに変換することができる。予測値Ｓjは、例えば、
Ｓj ＝ θj-1
と定義したり、
Ｓj ＝（θj-1 ＋ θj-2）／２
と定義したりすることができる。予測差分値Δθjは、
Δθj ＝ θj − Ｓj
として算出される。道路が一定の曲率で湾曲している場合には、各サンプリング点の予測差分値Δθは０付近に集中し、統計的に偏りを持つデータとなる。

図１３（ｄ）は、直線的な道路区間を偏角θで表示した場合、及び、曲線的な道路区間を予測差分値Δθで表示した場合のデータの発生頻度をグラフ化して示している。θ及びΔθの発生頻度はθ（又はΔθ）＝０°に極大が現れ、統計的に偏りを持っている。

（３）可変長符号化
次に、統計的に偏りを持つ値に変換したデータ列の値を可変長符号化する。可変長符号化方法には、固定数値圧縮法（０圧縮等）、シャノン・ファノ符号法、ハフマン符号法、算術符号法、辞書法など多種存在し、いずれの方法を用いてもよい。

ここでは、最も一般的なハフマン符号法を用いる場合について説明する。この可変長符号化では、発生頻度が高いデータを少ないビット数で符号化し、発生頻度が低いデータを多いビット数で符号化して、トータルのデータ量を削減する。このデータと符号との関係は、符号表で定義する。

いま、１°単位で表わした道路区間のサンプリング点におけるΔθの並びが
“0_0_-2_0_0_+1_0_0_-1_0_+5_0_0_0_+1_0”
であるとする。このデータ列を符号化するために、可変長符号化とランレングス符号化（連長符号化）とを組み合わせた図１４に示す符号表を用いる場合について説明する。この符号表では、最小角度分解能（δ）を３°に設定しており、−１°〜＋１°の範囲にあるΔθの代表角度を０°として符号「０」で表し、０°が５個連続するときは符号「１００」で表わし、０°が１０個連続するときは符号「１１０１」で表わすことを規定している。また、±２°〜４°の範囲にあるΔθの代表角度は±３°として、符号「１１１０」に、＋のときは付加ビット「０」を、−のときは付加ビット「１」を加えて表し、±５°〜７°の範囲にあるΔθの代表角度は±６°として、符号「１１１１００」に正負を示す付加ビットを加えて表し、また、±８°〜１０°の範囲にあるΔθの代表角度は±９°として、符号「１１１１０１」に正負を示す付加ビットを加えて表わすことを規定している。

そのため、前記データ列は、次のように符号化される。
“0_0_11101_100_0_0_1111000_100”
→“0011101100001111000100”
このデータを受信した受信側は、符号化で使用されたものと同一の符号表を用いてΔθのデータ列を復元し、送信側と逆の処理を行って、サンプリング点の位置データを再現する。

このように、データを符号化することにより、符号化データのデータ量の削減が可能である。

また、特許文献１では、図１５に示すように、道路形状の曲率が大きい区間Ｂでは、等距離リサンプルの距離Ｌ２を短く設定し、曲率が小さい、直線的な道路区間Ａでは、等距離リサンプルの距離Ｌ１を長く設定することを提案している。これは、曲率が大きく、カーブがきつい道路を長い距離でリサンプルすると、特徴的な道路形状を示す位置にサンプリング点を配置することができなくなり、受信側での道路形状の再現性が悪くなり、また、誤マッチングが発生する可能性が高くなるためである。

そのため、各区間ｊのリサンプル長Ｌjが取り得る値（量子化リサンプル長）を、例えば、４０／８０／１６０／３２０／６４０／１２８０／２５６０／５１２０メートルのように予め設定し、区間ｊの曲率半径ρjを用いて、次式によりＬjを求め、この値に最も近い量子化リサンプル長をリサンプル長Ｌjとして決定している。
Ｌj＝ρj・Ｋr （Ｋrは固定パラメータ）

特許文献１の方法を、次の３つの予測式を用いて試行を行った。
予測式１：Ｓj ＝０： 偏角をそのまま利用(実質的には、予測を行わない)
予測式２：Ｓj ＝θj-1： 前ノードの偏角を利用
予測式３：Ｓj ＝（θj-1 ＋ θj-2）／２： 前及び前々ノードの偏角平均値を利用

結果は、平均的には予測式１の圧縮効率が高かったものの、対象道路を個別にみた場合、予測式２または予測式３の圧縮効率が高いものも存在した。

具体的には、高速道路など、長くなだらかなカーブを多く含む形状の道路では、予測式２または予測式３が適しているケースが多く、また、一般道では、予測式１が適しているケースが多かった。

また同種の予測式である、予測式２と予測式３を比較した場合は、若干、予測式３の方が圧縮効率で勝るケースが多かった。
特開２００３−０２３３５７号公報

リサンプルによる道路位置データの圧縮処理方法においては、良好な圧縮率が期待される。しかしながら、現在、更なるデータ量の削減、データ送信の効率化が求められている。

本発明は、リサンプル処理法下での更なるデータの量を圧縮、削減を図るため、特にデジタル地図の道路形状の如き、特定位置の集合体を表現する緯度経度データ列の圧縮装置方法及び圧縮方法を提供する。

本発明によれば、複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮装置が提供され、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータによって構成され、前記圧縮装置は、取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のセグメントデータから、実質的に同一の分解能を表現するセグメントデータを抽出するセグメントデータ抽出部と、前記抽出されたセグメントデータに可変長符号化を施す可変長符号化部と、を備える。

また、前記緯度データ及び前記経度データ各々を構成する複数のバイト桁の各々が前記セグメントデータを構成する場合、前記セグメントデータ抽出部が、実質的に同一の分解能を表現する前記バイト桁を抽出する。

また、実質的に同一の分解能を表現する前記バイト桁が、前記緯度データ及び前記経度データの同一のバイト桁に対応し、前記セグメントデータ抽出部が、前記緯度データ及び前記経度データから同一のバイト桁を抽出する。

さらに、前記緯度経度データ列のうち、１番目の緯度経度データは緯度及び経度の絶対値によって表現され、他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの相対緯度及び相対経度によって表現される場合がある。この場合、他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの移動方向を示す正負符号を、最下位のバイト桁に保持することができる。

また、前記緯度経度データ列は方位データを更に含み、前記セグメントデータ抽出部は、取得した前記緯度経度データ列から当該方位データを抽出し、前記可変長符号化部は、前記抽出された方位データに可変長符号化を施すことができる。

さらに、前記可変長符号化部は、実質的に同一の分解能を表現するセグメントデータ毎に可変長符号化を施すことができる。一方、前記可変長符号化部は、抽出されたセグメントデータ総てに適応型可変長符号化を施すこともできる。

尚、前記分解能は、距離範囲及び角度のうち少なくとも一つの分解能であるのが一般的である。また、上記圧縮装置を含む情報活用装置も本発明に含まれる。

また、本発明は複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮方法を提供し、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる距離範囲を表現する複数のセグメントデータによって構成され、前記圧縮方法は、取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のセグメントデータから、実質的に同一の距離範囲を表現するセグメントデータを抽出するステップと、前記抽出されたセグメントデータに可変長符号化を施すステップと、を備える。さらには、このようなステップを経て圧縮された緯度経度データ列を復号して活用する情報活用装置も本発明に含まれる。当該情報活用装置は、前記緯度経度データ列を受信するデータ受信部と、前記受信した緯度経度データ列を復号するデータ復号部と、前記復号された緯度経度データ列から、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータを抽出するセグメントデータ抽出部と、抽出されたセグメントデータに基づき元の緯度経度データ列を生成する緯度経度データ列生成部と、を備える。また、これら各ステップをコンピュータに実行させるプログラムも本発明に含まれる。

本発明によれば、緯度経度データ列の圧縮効率を高めるとともに、圧縮率も向上させることが可能となる。

本発明の実施形態について、図面を参照しながら以下に説明する。

本発明は、道路形状情報を含む道路交通情報通信システムにおいて有用に使用されるものである。このシステムでは、交通情報提供側は、渋滞や事故などの事象が発生した道路位置を伝えるとき、その事象位置を含む所定の対象道路を、その道路上に配列するノード及び補間点（道路の曲線を近似する折れ線の頂点。この明細書では、特に断らない限り、補間点を含めて「ノード」と呼ぶことにする）の座標列から成る「道路位置データ」と、この道路位置データで表した道路区間内の相対的な位置により事象位置を表す「事象位置データ」とを受信側に伝達し、これらの情報を受信した側では、この道路位置データを用いて自己のデジタル地図上での道路区間を特定し、事象位置データを用いてこの道路区間内の事象発生位置を特定する。

道路位置データの生成方法では、線形対象物の一例であるデジタル地図の道路形状を符号化して符号化データを生成するため、大別して、
（ａ）道路の曲率半径に応じたリサンプル長での道路形状のリサンプル
（ｂ）リサンプル点（ノード）における位置データの偏角θへの変換
（ｃ）偏角θで表した位置データの統計的に偏りを持つ値への変換
（ｄ）変換した値の圧縮処理（可変長符号化）
の順序で符号化データを生成する。

（ａ）の道路形状のリサンプルは、特許文献１に記載されている方法で行い、線形対象物である対象道路をリサンプルして複数のノードを設定する。また、（ｂ）の偏角θへの変換は、特許文献１に記載されている方法で、各ノードの位置データを角度成分で表した後、この角度成分を偏角θに変換する。（ｃ）における位置データの統計的に偏りを持つ値への変換は、位置データの値を予測する予測値Ｓjの算出式（予測式）を適応的に用いてＳjを算出し、偏角列の偏角θを予測値Ｓjとの差分値（予側差分値）に変換する処理である。（ｄ）の圧縮処理（可変長符号化）は、予測差分値列に変換した形状データの予測差分値（予測誤差）を圧縮処理、特に可変長符号化する処理である。

図１は、所定の対象道路を上述の（ａ）のステップにてリサンプルし、リサンプル点を所定のリサンプル区間長を有する直線（リンク）で結んだ状態を示す概念図（道路リサンプル図）を示す。「リサンプル」とは、隣接する座標点からの距離が一定となるように新たな座標点を設定することをいう。

図１に示すように、道路位置データには、当該道路の開始地点を示す始点（緯度／経度座標）、当該始点から道路が延びる方向を示す絶対角度、隣接したノードまでのリサンプル長、上述の（ｂ）及び（ｃ）のステップで求めた偏角及び偏角の予測差分値（これらをまとめて、リサンプル点の角度情報という）に関するデータが盛り込まれる。これらのデータは、道路位置データに含まれるのが通常である。

また、道路の曲率の変更に伴い、リサンプル長の変更が必要となるため、リサンプル長が変更される地点を示すリサンプル長変更点が道路位置データに含まれる。図１の例ではリサンプル長がＡとＢの二種類存在する。さらに、道路の属性が変更した地点を示す道路属性変更点（例えば国道から地方道への変更点）、道路の終点を示す終点、一つ前のノードからリサンプル長分進んだ位置と当該道路の終点との距離の差を示す余分長が道路位置データに含まれる。

ところで、上述のようなシステムを用いた情報提供サービスにおいては、連続するノードの座標列（緯度経度データ列）からなる道路位置データが送信される。そしてこの道路位置データには、各ノードの緯度及び経度を示す緯度経度データが含まれる。緯度データと経度データからなる緯度経度データは、上述の（ｂ）のステップで求められるものであるが、一般的には道路のサンプリングの最初の点は緯度、経度の絶対値によって表現され、その他の点については、その前のノードの位置からの相対的な位置（相対緯度、相対経度）によって表現される（上述した偏角による表現がその一例）。尚、この当該緯度経度データには、図１、図５に示したように絶対方位、相対方位を含ませることができるが、この点は任意である。

緯度経度データはその性格から、図２に示すように、その緯度・経度各々が３バイト構成からなるデータの集まりで表されることが多い。これは、ＡＧＯＲＡ−Ｃにおいて提唱されている方式であり、各桁に対応するバイトは、異なる距離範囲（一般的には距離、又は距離 Ｘ 距離四方の領域）を表現するものである。これにより世界中の任意の地点を表現することが可能となる。図示の例では、上位バイト（１バイト目）が２〜４万ｋｍ、中位バイト（２バイト目）が１１０ｋｍ程度、下位バイト（３バイト目）が５００ｍ程度に相当する距離範囲を表現することとなる。尚、図２の例では緯度の距離範囲、経度の距離範囲が対応するバイト桁同士で全く同じであるが、むろん異ならせてもよい。また、バイト桁数も３つ（３バイト）には限られない。

緯度経度を各々３バイトで表現した場合、経度１ＬＳＢ（最小有効ビット；Least Significant Bit）＝３６０／（２＾２４）° となる。一方、緯度は＋９０°〜−９０°で表されるため、緯度１ＬＳＢ＝１８０／（２＾２４）°となる。尚、１ＬＳＢを距離に換算すると、東京周辺では緯度経度とも１．５ｍ程度の精度になる。

一度に送信する道路位置データは一定のエリアに限定されることが多い。例えば、ＶＩＣＳ等では、一度に送信されるデータは、３０〜４０ｋｍ四方の領域に対応するデータであり、何万ｋｍといった領域をカバーするデータは送信されないのが通常である。すなわち、上位バイト（１バイト目）に数値が入って当該バイトによりデータリサンプル点間の距離が表現されることは滅多にない。また、中位バイトには小さい数値がはいり、下位バイトにはいろいろな数値が入ることが予想される。リサンプル点間が５００ｍ程度になることはよくあることだからである。従って、この３バイト構成データの場合、現実に送信されるデータは、図３にも表現したように、以下の様な傾向を示す。

・１バイト目（１桁目）に入る数値は、ほとんどの緯度経度データで０になる。
・２バイト目（２桁目）に入る数値は、位置（ノード）の集中度合いに応じて、多くの緯度経度データで小さな値に偏る傾向が出てくる (例えば５００ｍ四方以下のような非常に小さな領域にノードが密集している場合、ほとんどの数値が０になる)。
・３バイト目（３桁目）に入る数値は、全緯度経度データにわたって値がばらつくことになるため、ランダムな数値の組み合わせとなる。

図４から図６は、図３の模式的なグラフ各々の曲線の現実の例に相当するものを示す。ここでは、実際に東京２３区内の交差点の緯度経度をほぼランダムに抽出したケースを示している。図４は上位バイトの所定ビット数の発生回数（発生頻度）を示すグラフであり（図３の１ｂｙｔｅ目）、図５は上位バイトの所定ビット数の発生回数を示すグラフであり（図３の２ｂｙｔｅ目）、図６は上位バイトの所定ビット数の発生回数を示すグラフである（図３の３ｂｙｔｅ目）。図７は、上位バイト、中位バイト、下位バイトのトータル発生頻度のグラフ (図７)を示す。一見図７は、上位バイトの発生頻度のグラフに似ているが、よく見ると１以降でも値が多少なりとも発生している。この差が、理論圧縮率（シャノンの情報定理）にかなり影響を与えることとなる。

上述のような特性に基づき提供された本発明の圧縮方法におけるデータの組替え、再配置プロセスを図８に示す。まず本実施形態においては、第１番目（最初）のポイント（位置、ノード）については、絶対緯度及び全体経度にて表現された緯度経度データを用いている。図１に示した方位（絶対角度）を更に用いたものについては、図９の例で示す。

２番目以降のポイントについては、１つ前のポイントからの相対座標・相対方位により表現された緯度経度データを用いている。この変換方法については、先に述べた偏角を用いる方法がある。尚、相対表示で使用される正負符号(＋または−)は、最下位ビットに移動させ、相対座標の絶対値、相対方位の絶対値を残りのビットで表す。経度の正の符号は東経方向への移動を示し、緯度の正の符号は、北緯方向への移動を示す。

上述した事情を考慮し、図８（ｂ）に示すよう、各緯度経度データを桁ごとのセグメントデータに分け、抽出されたセグメントデータを再配列する。再配列においては、セグメントデータの配列順序が、「経度１バイト目、緯度１バイト目、経度２バイト目、緯度２バイト目、経度３バイト目、緯度３バイト目・・・」 の順になるよう、セグメントデータを組み変えることとする。この図８（ｂ）に示したデータ（組替えられた緯度経度データ列）に対して、可変長符号化圧縮を実施することにより、受信側へ送信される送信データが生成される。ただし、後述するように再配列すること自体は本発明の必須要件ではなく、図８（ｂ）の下段に示された順序にて可変長符号化圧縮が行なわれればよい。

以上の操作を施すことにより、緯度経度データ列は、符号化圧縮で圧縮しやすいものとなる。すなわち、経度１バイト目、緯度１バイト目のデータ列（１バイト目データ列；１バイト目のデータセグメントの集まり）はほぼ０によって占められる。また、経度２バイト目、緯度２バイト目のデータ列（２バイト目データ列）は、小さな値に偏る、すなわち、小さな値によってほぼ占められる。また、経度３バイト目、緯度３バイト目のデータ列（３バイト目データ列）は、ほとんどランダムな数値が並ぶ。このように所定の数値の発生頻度に応じたグループ分けを行うことにより、各バイト桁のグループ応じて適切な圧縮符号化を施すことが可能となる。

以上より、再配列されたデータ列はより符号化圧縮しやすいものとなる。尚、圧縮率は、始端位置の密集状況に応じて変化する。サンプリング点が狭い範囲に集中している場合圧縮効率は向上するが、逆に広い範囲にまたがる場合圧縮効率は下がることとなる。

尚、本実施形態において、「各バイト桁＝セグメントデータ」となっているが、セグメントデータとは、各々異なる距離範囲を表現するデータであり、「各バイト桁＝セグメントデータ」は必ずしも必須要件ではない。すなわち本発明では、実質的に同一の距離範囲を表現するセグメントデータを抽出し、抽出されたセグメントデータに可変長符号化を施すことが重要であり、これにより圧縮の高効率化、高圧縮率が達成され得る。「実質的に同一の距離範囲」とは、図２のように緯度データ、経度データの対応するバイト桁で全く距離範囲が同じ場合はもちろん、実質的に同一の距離範囲を表現する二つのセグメントデータ間に成立すればよく、要はまとめて圧縮符号化した場合、効率的な圧縮化が期待できる距離範囲の差を許容するものである。本実施形態では、「実質的に同一の距離範囲を表現する二つのセグメントデータ＝同一のバイト桁」である。

また、上述においては、各セグメントデータ又はバイト桁が各々特有の距離範囲を表現し、緯度・経度間で距離範囲が実質的に同じものを符号化すると説明した。しかしながら、先に「緯度経度データは偏角により表される」と述べたように、実際は緯度データ、経度データは「角度」の形式で表現されることが多い。この場合更に必要とされるのは、図１で説明したいわゆる「リサンプル長」であるが、「リサンプル長」の情報は一般的に他のデータ部分に含められ（例えば図１０の「本体」等）、緯度経度データの部分には含められない。従って、本発明においては、緯度データ、経度データ各々が、異なる分解能を持つデータ（セグメントデータ、バイト桁）の集まりで表現されていることが必要となる。「距離範囲」、「角度」というのは、分解能の例に過ぎないが、前述のとおり、実際は角度が用いられることが多い。

本データ圧縮方法の適用例としては、例えばプローブカーより得られたプローブデータの緯度経度データ列のロスレス圧縮、位置参照データにおける始端ブロックの圧縮（図１０、１１参照）、地図データの圧縮等がある。

また、特定位置（ポイント、ノード）が多い場合のように特にデータ列が長い場合、適応型（動的）可変長符号化圧縮を行うと、より圧縮効率を向上させることが可能となる。
可変長符号化処理（Variable Length Coding：ＶＬＣ）に際して用いる符号化方法にはハフマン符号化（Huffman Coding）の他、より符号化効率が高い算術符号化（Arithmetic Coding）、さらにArithmetic Codingの亜種であるRange-Coderを用いることもできる。Range-Coderは、発生頻度の変化に追従できる、適応性のある（adaptive）符号化方法である（適応型レンジコーダ）。

一般的に、Range-Coderは、Arithmetic Codingより圧縮効率は若干劣るものの、処理負荷が非常に軽いという特性を持っている。特にデコーダ側の処理負荷軽減を考慮した場合、Range-Coderは好適な方法である。また、Range-Coderは通常、１バイト単位に処理を行うものであり、この場合、特に処理負荷が軽いプログラムを機器に実装することができる。適応型圧縮符号化を用いることにより、各グループ毎に最適な圧縮アルゴリズムを選択する必要もなくなり、総ての抽出されたセグメントデータに適応型可変長符号化を施すこととなる。

尚、図８（ａ）に示した２番目以降ポイントに用いられた正負符号の扱いは任意であるが、上位バイトが０となりやすいよう、正負符号を最下位ビットに持ってくろことが好ましい。正負符号についても比較的ランダムな値をとることが多いからである。

また、プローブカーの軌跡におけるデータ列、図４から図７に示したランダム抽出に比べもっと規則性が強い（隣接する緯度経度が並ぶ）ため、隣接する緯度経度間の距離が短くなり、結果、相対座標値も小さくなり圧縮率がより上がることとなる。

図９は、図８の例においてさらに各緯度経度データに方位に関する情報が含められた例を示す。方位については、同方向を向いている、または格子状道路網である場合等、規則性が高い場合は、特有の値に偏りが発生することがあるので、その場合は適当な圧縮符号化を用いることができる。尚、図８の例から明らかなように、方位（絶対方位、相対方位）に関する情報（方位データ）は本発明には必須要件ではない。図８のように方位のないデータであっても、道路を特定することは可能であり、このようなデータはプローブカーの走行軌跡から得られる。

図１０は一つの道路位置データにおいて、図８、９に示した緯度経度の情報を始端ブロックとして扱い、その他の部分について、角度／マーカブロック、属性ブロックとして扱う例を示す。本発明はこのようなデータにおける始端ブロックの圧縮にも適用され得る。

図１０に示すように、一つの道路位置データ（例えばＩＤ＝１と表現される）には、その位置を示す始点（経度、緯度）及び絶対角度を含む緯度経度データ（始端ブロック）を含むとともに、当該道路位置データの２番目以降の点や、リサンプル長変更マーカや道路属性変更マーカなどを含む種々のマーカ、リサンプル長コード、各ノードにおける角度等を含む本体データを含む。本体データの詳細は重要ではないので説明は省略する。

図１１は、図１０に示した道路位置データを複数（ＩＤ＝１，２，・・・）送信する際、各ブロックに分けた様子を示す。各道路位置データをブロックに分割せず、順次送信してもよいのであるが、圧縮効率の向上等の観点からこのように特性に応じた複数のブロックに分割することができる。各ブロックは所定の傾向をもったデータを保持しており、ブロック別に圧縮を行なうことにより、効率的な圧縮を行うことができる。

図１１（ａ）は、各道路位置データの始端の位置を示す始点（経度、緯度）及び絶対角度を含む始端ブロックを示し、図１１（ｂ）は、角度情報（偏角、偏角の予測差分値等）及びマーカ（予測式の変更、道路種別、機能種別）を含む角度／マーカブロックを示し、図１１（ｃ）属性ブロックマーカのシンボル地の属性値含む属性ブロックである。

図１１（ａ）は、図９に示したものと類似しており、ただ２番目以降の緯度・経度データも絶対値によって表されている。この場合も図９と同様の操作を緯度経度データ列に行なうことにより、同様の効果が得られる。

図１２は、本発明が適用される交通情報提供システムの概念図を示す。交通情報提供システムは、情報送信装置（データ生成装置）１００と、受信した情報を活用する情報活用装置（データ受信装置）２００から構成される。

情報送信装置１００は、渋滞情報や交通事故情報等を取得するデータ取得部１１と、取得したデータを圧縮符号化する圧縮装置（エンコーダ）１２と、圧縮符号化されたデータを送信するデータ送信部１６とを備える。圧縮装置１２は、取得したデータから緯度経度データ列を生成する緯度経度データ列生成部１３と、生成された緯度経度データ列から、セグメントデータを抽出して再配列するデータ抽出・再配列部（セグメントデータ抽出部、バイト桁抽出部）１４と、再配列されたデータを符号化するデータ符号化部（可変長符号化部）１５とを含む。

一方、情報活用装置２００は、提供された道路位置データを受信するデータ受信部２１と、圧縮符号化されているデータを復号する復号装置（デコーダ）２２と、復号化されたデータを表示するデータ表示部２６とを備える。復号装置２２は、受信した符号化データを複号するデータ復号部２３と、複号されたデータを抽出し、再配列するデータ抽出・再配列部（セグメントデータ抽出部、バイト桁抽出部）２４と、緯度経度データ列を生成する緯度経度データ列生成部２５とを含む。

情報送信装置１００が車両（プローブカー）に搭載された車載端末等に適用された場合、道路に設置されたビーコン等からデータ受信部２１がデータを受信し、圧縮装置１２により圧縮符号化した後、データ送信部１６を介してデータを情報活用装置２００に送信する。この場合、情報活用装置２００は、プローブデータ収集センタとして機能する。また、情報送信装置１００が交通情報提供センタに適用された場合、外部からデータ受信部２１がデータを受信し、圧縮装置１２により圧縮符号化した後、データ送信部１６を介してデータを情報活用装置２００に送信する。この場合、情報活用装置２００は、車両に搭載される車載端末（カーナビゲーション装置）として機能する。いずれの場合であっても、図８、９に示した操作は、情報送信装置１００の圧縮装置１２、特にデータ抽出・再配列部１４にて行なわれる。また、情報活用装置２００の復号装置２２は、データ受信部２１を介して受け取った図８（ｂ）、図９（ｂ）の下段のデータを復号するものであり、その操作手順は単に圧縮装置１２の逆の手順を踏むことにより行なわれる。

すなわち、情報送信装置１００のデータ送信部１６から送信された、圧縮符号化された緯度経度データ列を、情報活用装置２００のデータ受信部２１は受信する。そして、データ復号部２３が、受信した緯度経度データ列を図８（ｂ）、図９（ｂ）の下段の形式に復号する。そして、データ抽出・再配列部２４は、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータ（バイト桁）を抽出し、再配列することにより、図８（ｂ）、図９（ｂ）の上段の形式のデータが生成される（ただし、データ抽出・再配列部１４と同様、再配列は必須ではない）。そして、緯度経度データ列生成部２５は、生成されたデータから元の緯度経度データ列を生成する。データ表示部２６は、緯度経度データ列をデジタル地図に重ね合わせた上で液晶ディスプレイ等の表示装置に表示する。

図８に示した方法を用いて行なったシミュレーションの結果は以下の様になった。尚、
緯度経度データ列の圧縮方法の他の例としては、ＡＧＯＲＡ−Ｃにて提唱されているように、相対位置表現として上位バイトを削除する方法、格子状のメッシュ・ユニット・パーセル内の相対座標で表現する方法等が存在する。本シミュレーションでは比較例として、
ＡＧＯＲＡ−Ｃ提唱の方式も実施した。尚、対象の
ＶＩＣＳデータは、５５０個×緯度経度（３＋３バイト）であり、方位に関する情報は含まれていない。

理論値 実績値(適応型レンジコーダ)
ＡＧＯＲＡ−Ｃ方式 ６８％ ６８％
レンジコーダ使用＋再配列なし ７２−７３％ ７４−７５％
再配列あり（本発明） ５６％ ６０−６１％

上述のシミュレーション結果から明らかなように、本発明の圧縮方法を用いることにより、より圧縮率を向上させることが可能となる。

尚、図８及び図９の例で、緯度経度データは、緯度及び経度各々が３バイトのデータで表現されたが、本発明の適用例は特にこのような例に限定されず、緯度及び経度の桁各々を４バイトその他のバイト数にて表現してもよい。方位についても、１〜２バイトのデータ量を用いて表現されるのが通常であるが、特に限定はされない。

また、特に可変長符号化圧縮を行なうに際しては、１バイト目・２バイト目・３バイト目・方位等の「データの発生傾向の相違」が発生する箇所で一旦区切りを入れ、別々のデータ列として扱うと、より圧縮率を向上させることができる。

また、緯度経度列については、プローブなど、より高密度に配列される場合は、中位バイトもほとんど０となり、下位バイトも小さな値に偏るため、より圧縮率は上がる。一方、方位については、実質偏角となるため、プローブデータやＡＧＯＲＡのように、１方向に向くなどの規則性が高い場合、ほとんど０となり、圧縮効果が上がる。

また、本発明の圧縮方法に沿ったアルゴリズム（プログラム）は、情報送信装置１００に組み込まれ、情報送信装置１００の所定の演算処理装置がそのようなプログラムを読み出し、本発明の圧縮方法が実行される。

本発明の道路位置データ生成方法を実施するプログラムは、種々の形式でシステム内に組み込まれる。また、ハードディスクのような情報記録装置や、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードのような情報記録媒体にプログラムを記録してもよい。

以上、本発明の各種実施形態を説明したが、本発明は前記実施形態において示された事項に限定されず、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者がその変更・応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。

本発明の緯度経度データの圧縮装置を用いることにより、緯度経度データ列の圧縮効率を高めるとともに、圧縮率も向上させることが可能となる。

対象道路についての道路リサンプル図 一般的な緯度経度データの構成概念図 緯度経度データにおける各桁のデータの発生確率 上位バイトの所定ビット数の発生回数（発生頻度）を示すグラフ（図３の１ｂｙｔｅ目に相当） 中位バイトの所定ビット数の発生回数を示すグラフ（図３の２ｂｙｔｅ目に相当） 下位バイトの所定ビット数の発生回数を示すグラフ（図３の３ｂｙｔｅ目に相当） 上位バイト、中位バイト、下位バイトのトータル発生頻度のグラフ 緯度経度データの組換えの概念図 方位情報をもつ緯度経度データの組換えの概念図 一つの道路形状データのデータの構成概念図 複数の道路形状データの各ブロックを、ブロック種別にまとめた概念図 交通情報提供システムの概念図 位置データを統計的に偏りを持つデータに変換する方法を説明する図 可変長符号化に用いる符号表を示す図 道路形状の曲率によるリサンプル長の変更を説明する図

符号の説明

１１ データ取得部
１２ 圧縮装置
１３ 緯度経度データ列生成部
１４ データ抽出・再配列部
１５ データ符号化部
１６ データ送信部
２１ データ受信部
２２ 復号装置
２３ データ復号部
２４ データ抽出・再配列部
２５ 緯度経度データ列生成部
２６ データ表示部
１００ 情報送信装置
２００ 情報活用装置

Claims (25)

1. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮装置であって、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータによって構成され、前記圧縮装置は、
   取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のセグメントデータから、実質的に同一の分解能を表現するセグメントデータを抽出するセグメントデータ抽出部と、
   前記抽出されたセグメントデータに可変長符号化を施す可変長符号化部と、
   を備える緯度経度データ列の圧縮装置。
2. 請求項１に記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記緯度データ及び前記経度データ各々を構成する複数のバイト桁の各々が前記セグメントデータを構成し、
   前記セグメントデータ抽出部が、実質的に同一の分解能を表現する前記バイト桁を抽出する緯度経度データ列の圧縮装置。
3. 請求項２に記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   実質的に同一の分解能を表現する前記バイト桁が、前記緯度データ及び前記経度データの同一のバイト桁に対応し、
   前記セグメントデータ抽出部が、前記緯度データ及び前記経度データから同一のバイト桁を抽出する緯度経度データ列の圧縮装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記緯度経度データ列のうち、１番目の緯度経度データは緯度及び経度の絶対値によって表現され、他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの相対緯度及び相対経度によって表現される緯度経度データ列の圧縮装置。
5. 請求項４に記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの移動方向を示す正負符号を、最下位のバイト桁に保持する緯度経度データ列の圧縮装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記緯度経度データ列は方位データを更に含み、
   前記セグメントデータ抽出部は、取得した前記緯度経度データ列から当該方位データを抽出し、
   前記可変長符号化部は、前記抽出された方位データに可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
7. 請求項１記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記可変長符号化部は、実質的に同一の分解能を表現するセグメントデータ毎に可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
8. 請求項１記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記可変長符号化部は、抽出されたセグメントデータ総てに適応型可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
9. 請求項１ないし８のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
   前記分解能は、距離範囲及び角度のうち少なくとも一つの分解能である緯度経度データ列の圧縮装置。
10. 請求項１ないし９のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置を備えた情報送信装置。
11. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮装置であって、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる分解能を表現する複数のバイト桁によって構成され、前記圧縮装置は、
    取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のバイト桁から、実質的に同一の分解能を表現するバイト桁を抽出するバイト桁抽出部と、
    前記抽出されたバイト桁に可変長符号化を施す可変長符号化部と、
    を備える緯度経度データ列の圧縮装置。
12. 請求項１１に記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    実質的に同一の分解能を表現する前記バイト桁が、前記緯度データ及び前記経度データの同一のバイト桁に対応し、
    前記バイト桁抽出部が、前記緯度データ及び前記経度データから同一のバイト桁を抽出する緯度経度データ列の圧縮装置。
13. 請求項１１又１２記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    前記緯度経度データ列のうち、１番目の緯度経度データは緯度及び経度の絶対値によって表現され、他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの相対緯度及び相対経度によって表現される緯度経度データ列の圧縮装置。
14. 請求項１３に記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    他の緯度経度データは、一つ前の緯度経度データの緯度及び経度からの移動方向を示す正負符号を、最下位のバイト桁に保持する緯度経度データ列の圧縮装置。
15. 請求項１１ないし１４のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    前記緯度経度データ列は方位データを更に含み、
    前記バイト桁抽出部は、取得した前記緯度経度データ列から当該方位データを抽出し、
    前記可変長符号化部は、前記抽出された方位データに可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
16. 請求項１１記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    前記可変長符号化部は、実質的に同一の分解能を表現するバイト桁毎に可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
17. 請求項１１記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    前記可変長符号化部は、抽出されたセグメントデータ総てに適応型可変長符号化を施す緯度経度データ列の圧縮装置。
18. 請求項１１ないし１７のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置であって、
    前記分解能は、距離範囲及び角度のうち少なくとも一つの分解能である緯度経度データ列の圧縮装置。
19. 請求項１１ないし１８のいずれか１項記載の緯度経度データ列の圧縮装置を備えた情報送信装置。
20. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮方法であって、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータによって構成され、前記圧縮方法は、
    取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のセグメントデータから、実質的に同一の分解能を表現するセグメントデータを抽出するステップと、
    前記抽出されたセグメントデータに可変長符号化を施すステップと、
    を備える緯度経度データ列の圧縮方法。
21. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮装置から、圧縮された緯度経度データ列を受信し、復号して活用する情報活用装置であって、
    
    前記緯度経度データ列を受信するデータ受信部と、
    前記受信した緯度経度データ列を復号するデータ復号部と、
    前記復号された緯度経度データ列から、異なる分解能を表現する複数のセグメントデータを抽出するセグメントデータ抽出部と、
    抽出されたセグメントデータに基づき元の緯度経度データ列を生成する緯度経度データ列生成部と、
    を備える情報活用装置。
22. 請求項２０記載の各ステップをコンピュータに実行させる、プログラム。
23. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮方法であって、当該緯度経度データは緯度データ及び経度データの組み合わせからなり、当該緯度データ及び当該経度データ各々が、異なる分解能を表現する複数のバイト桁によって構成され、前記圧縮方法は、
    取得した前記緯度経度データ列を構成する前記複数のバイト桁から、実質的に同一の分解能を表現するバイト桁を抽出するステップと、
    前記抽出されたバイト桁に可変長符号化を施すステップと、
    を備える緯度経度データ列の圧縮方法。
24. 複数の緯度経度データからなる緯度経度データ列の圧縮装置から、圧縮された緯度経度データ列を受信し、復号して活用する情報活用装置であって、
    前記緯度経度データ列を受信するデータ受信部と、
    前記受信した緯度経度データ列を復号するデータ復号部と、
    前記復号された緯度経度データ列から、異なる分解能を表現する複数のバイト桁を抽出するバイト桁抽出部と、
    抽出されたバイト桁に基づき元の緯度経度データ列を生成する緯度経度データ列生成部と、
    を備える情報活用装置。
25. 請求項２３記載の各ステップをコンピュータに実行させる、プログラム。

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