JP2012533055A - 経路計算の時間依存に関するナビゲーション装置及び方法 - Google Patents
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Description
・道路セグメントに対応しない地図データに存在するセグメント
・間違った(不法な)方向の一方通行道路
・交通機関の形態によりナビゲート不可能な道路セグメント(例えば、自動車による運転性を考慮した時、歩行用ゾーン、歩道)
・非決定地点の道路セグメント(すなわち、道路セグメントから方向転換できない)。
1つの技術は、道路セグメントが最低コストの経路の一部を形成するかに関する評価に対して考慮されるネットワークのサイズを縮小することである。すなわち、ステップ1904で示すように、道路セグメント数を減少することにより算出を行うのにかかる時間が短縮される。
しかし、セグメントの実行前に以下のステップが行われる。
説明している実施形態において、複数のレベルのネストされた領域を提供するようにセグメントが行われる。これについては、図9に例示的に示す。最も粗なレベル(0)がレベル1を提供するように細分され、レベル1がレベル2に細分される階層性が存在することは図9から明らかである。
・一般に、中間レベル=1はレベル0の領域毎に10個の領域を有する(すなわち、100x10)
・一般に、最も詳細なレベル=2は、レベル1の領域毎に5つの領域を有する(すなわち、100x10x5)
階層レベルを使用することは、必要とされる処理量を可能性として非常に減少させるため有利である。説明している本実施形態において、100x10x5個の領域(すなわち、5000個の領域)である。従って、平坦な構造において、同数の領域を有することは5000個の領域を参照するために本明細書で概略を示された方法を必要とする。しかし、本明細書で説明される実施形態において、これは適切なレベルのノードを参照することにより減少される。
・レベル1の各ノード領域IDはlog_2(10)ビット=4ビットを使用する
・レベル2の各ノード領域IDはlog_2(5)ビット=3ビットを使用する
・レベル0の各ビットベクトル(arpフラグ)は100ビット(100個の領域−現在の領域である1つの領域)を使用する
・レベル1の各ビットベクトル(arpフラグ)は10ビット(10個の領域−現在の領域である1つの領域)を使用する
・レベル2の各ビットベクトル(arpフラグ)は5ビット(5個の領域−現在の領域である1つの領域)を使用する
図9は、最も粗なレベルの領域600を示す。図中、領域600は6つの領域1〜6を提供する。これらの領域の各々は、領域600の粗なレベル内の破線により表されるように、更なる領域、本実施形態では9つのサブ領域に細分される。説明している実施形態において、破線で提供された各領域が更に細分される更なる細分のレベルが使用され、これにより3つのレベルのセグメントを提供するが、これについては参照を分かりやすくするため図9には示さない。当然、他の実施形態はより多くのレベル(例えば、4つ、5つ、6つ、7つ又はそれ以上のレベル)又はより少ないレベル(例えば、1つ又は2つのレベル)を使用してもよい。
厳密な閾値は、前処理の増加等の上述した悪影響を最も受けやすい首都圏の平均直径のような地図固有のプロパティに依存するため実験的調整を行われてもよい。非常に長い移動時間がかかるナビゲート可能セグメント(フェリー又は運転禁止道路セグメント等)は隣接グラフの横断中隠蔽される。このように、可視エリアは同一領域に属する小さな列島又は単独の島に常に制限される。
(すなわち、その0レベル領域の中心であるため、レベル1領域no.15は可視エリアを示さない)
・28:5
(すなわち、レベル1領域no.28は領域(レベル0)no.5である単一の可視エリアを含む)
・37:2、5、6
(すなわち、レベル1領域no.37は3つの領域、すなわちレベル0領域no.2、5及び6を有する)。
(すなわち、レベル0領域no.1に対して、レベル1領域は21、24、27、41、42、43、51である)
従って、この例において、領域28が領域2の最も左側の列にないにも関わらず一覧表示されていることが分かる。例えばこれは、領域28が領域1への迅速なリンクを有しているために距離ではなく時間に関して考慮された時に近いからである。密接度は、環境性(最少のCO2等)等の他の計測値に対して判断されてもよい。
図9aは、図9と比較して採用されてもよいレベルの更なる詳細を示す。レベル0は、最も粗なレベルであり、レベルk−1と考えられてもよい。簡潔にするために、図6aにおいて、領域1〜4のみが示される(すなわち、602、604、606、608)。k−1領域の各々は、kレベル領域すなわちレベル1領域と呼ばれてもよい9つの領域(1〜9)に更に分割される。また、これらのレベル1領域の各々は4つのk+1レベル領域(すなわち、レベル2領域)に分割される。
ネットワークが領域の3つのレベルにセグメントされると、ステップ1910において、それら領域の各々までの最低コストの経路を決定するために処理され、ビットベクトルは領域内の道路セグメント毎に作成される。従って、上述したように、いずれか1つの領域内の各道路セグメントは、他の各領域までの最低コストの経路の一部であるかを判定するためにコスト関数に関して解析される。ビットベクトルは、図7に示すように領域の全ての道路セグメントに対して生成される。図7は、理解しやすくするために簡素化されたビットベクトルを示す。
・領域に対応する全てのビットベクトルエントリを1度に算出する。最短のパス木は、各境界ノードに対する逆グラフにおいて計算される。そのような方法は、各領域が並行に処理されることにより処理時間を短縮するため有利である。
・同様の最短のパス部分木の再計算を減少する。
・既に生成されたビットベクトルを再計算しない。
1.当業者には理解されるように、電子地図にわたる探索は有向非周期グラフ(DAG)により表される。このグラフ及び隣接するデータ構造(方向転換コスト及び長い範囲テーブル)が逆にされる。
本発明のいくつかの実施形態は、道路セグメント上にビットベクトルを設定するのに必要な目標領域の間の関係を格納する相関行列を使用する。最も精細なレベル以外の各レベルLにおいて、新しい相関行列が作成され且つ使用される。レベルLにおいて、行列の行は、レベル(L+1)領域により指標をつけられ、列はレベルL領域により指標をつけられ、各行列エントリは0個以上のレベル(L+1)領域の集合である。より低いレベルにおいて、殆どの行列エントリが空の集合と等しい。すなわち、行列は疎である。
探索ステップは、所定の道路セグメント(対)を根とする最低コストパスの有向非周期グラフを構築することから成る。これは、最低コストパスの計算に対して既知のダイクストラ法の一変形例を使用することにより達成される。実際には、最小にされる目的関数が、例えば移動時間又は推定された燃料消費又は他で説明される他の因子のいずれかとして自由に選択される。
本発明のいくつかの実施形態は、単一の時間ではなく複数の期間においてネットワークにわたる最低コストの経路を示すビットベクトルを算出してもよい。道路ネットワークにわたる最低コストの経路は、交通密度の影響等により計時変化する可能性があることが当業者には理解されるだろう。従って、あらゆる1つのノードに対して、それぞれが異なる時間に対するものである2つ以上の最低コストパスが存在してもよい。本実施形態において、ビットベクトルは、最低コストパスが適用可能である場合に対して時間参照により符号化されない。ビットベクトルは、最低コストパスの一部であるとして又は一部でないとしてナビゲート可能セグメントを特定するために単純に設定される。従って、最低コストデータを使用して経路指定する場合、経路指定アルゴリズムはノードからの可能な全ての最低コストパスを考慮する必要がある。この処理については、図10aを使用して次に簡単に説明する。
セグメント方法により考慮される必要があるノード及び道路セグメントの数を減少するために地図に含まれたネットワークを縮小する方法について上述した。しかし、経路指定方法が削除された道路セグメント及びノードに対する経路を依然として生成できるようにするためには、縮小ステップで削除されたノードも更に考慮されるべきである。
上述したように、生成されたビットベクトルはサイズが大きいため、情報を圧縮するのが望ましい。本発明の実施形態は、これを種々の方法で実行してもよい。しかし、一実施形態は、ビットベクトルを圧縮、結合及び/又は相関し、その後ビットベクトルのハフマン符号化を行う種々の技術を利用する。
0000....(時間の49%)
1111....(時間の49%)
????....(時間の2%)
以下のようなより不均一な分布を有するようにハフマン符号化前のビットベクトルを操作するのが望ましい。
1111....(時間の19%)
????....(時間の2%)。
生成される必要があるビットベクトルの量を減少するために、本発明の実施形態は、以下の戦略のうちいずれか1つ以上を使用してもよい。
・最短近傍リストの長さ
・最長近傍リストの長さ
・全ての近傍リストを含むセクションのバイトオフセット。
一般に、本発明の実施形態で使用されるヘッダは小さく、従ってそのサイズを縮小するためにサイズを最適化する必要はない。一般に、全てが便宜上位置合わせされたバイト又は単語である。
・(4バイト)地図フラグ(機能をON又はOFFする。最初は0であるが、オプションの機能を追加する必要がある場合に後で使用される)
・(4バイト)地図中のノードの合計数
・(4バイト)地図中の道路セグメントの合計数
・(4バイト)ハフマン木セクションのバイトオフセット
・(4バイト)領域ブロブセクションのバイトオフセット
・(4バイト)領域ページ情報セクションのバイトオフセット
・(4バイト)ビットベクトルページ情報セクションのバイトオフセット
・(4バイト)可変サイズレコードセクションのバイトオフセット
・(4バイト)ビットベクトル(arpフラグ)ページの最大ビット数(起動時にビットストリーム復号器に対して悪い例を事前に割り当てるために経路計画方法により使用される)
・(4バイト)平均ビットベクトル(arpフラグ)ページサイズのビット数(ビットベクトルページ位置を補間するために使用される)
・(4バイト)最小ビットベクトル(arpフラグ)ページデルタ(全てのデルタを>=0にするために使用され、ビットサインを格納することを回避する)
・(2バイト)ビットベクトル(arpフラグ)履歴の最大サイズ(起動時に履歴バッファを事前に割り当てるために経路計画方法により使用される)
・(2バイト)ページ毎の道路セグメントの最大数(現在使用されていない)
・(1バイト)このファイルのアポロレベル
・(1バイト)ビットベクトル(arpフラグ)毎のビット
・(1バイト)ビットベクトル(arpフラグ)ページデルタ毎のビット(ビットベクトル(arpフラグ)ページの固定サイズレコードのフィールド)
・(1バイト)ブロブ指標毎のビット(領域ページ情報の固定サイズレコードのフィールド)
・(1バイト)領域数毎のビット(領域ページ情報の固定サイズレコードのフィールド)
・(1バイト)非自明なビットベクトル(arpフラグ)ブロック毎のビット
・(1バイト)領域ノードページサイズのlog_2()
・(1バイト)ビットベクトル(arpフラグ)ページサイズのlog_2()
・(1バイト)ローカル領域IDを符号化するためのハフマン木の数
・(1バイト)ビットベクトル(arpフラグ)履歴符号を符号化するためのハフマン木の数。
・各ノードの周囲の道路セグメント数を符号化するためのハフマン木。小さく、10個ほどの符号がレベル0のファイルにのみ存在する)
・非自明なビットベクトル(arpフラグ)のブロックを格納するためのハフマン木。最大のハフマン木であり、大きい程、圧縮に適切であるが、経路計画方法で必要とされるメモリは多くなる(経路計画方法でのメモリの使用量と地図圧縮との間のトレードオフの関係)。
図8のファイル形式の他の部分より小さいが、領域ID806は、図11に例示するように圧縮されてもよい。ここで、使用されるデータ量を減少するために、地理的相関が使用されてもよい。
領域配列は、ページの全ての可能な領域リストを符号化する。領域IDのリストが重複してもよい領域IDの単純な配列である。そのサイズは、リストが重複するため小さい。領域配列については、領域ページ情報の節で更に説明される。
領域ページテーブルの領域IDのリストを指定するには、領域ページ情報テーブルの固定サイズレコードの2つのフィールドを使用する。
・領域リストの配列へのオフセット(ここで領域のリストが開始する)
一実施形態において、これについては図12で説明する通りである。
近傍領域セクションの符号化(近傍領域についは、図6及び図6aに関連して説明する)
このセクションは、所定のレベルLの領域階層毎に、より詳細なレベルL+1の近傍領域のリストを符号化する。例えば、レベルL=1の領域3.9は、レベルL=2において近傍領域のリスト、3.5.4、3.6.3、3.6.4、4.7.1、4.7.3を有してもよい。他で説明するように、近傍領域のリストは、各副ファイルを生成するのに使用される前処理の速度を向上するために使用されてもよい。
このセクションは、レベル0の副ファイルでのみ符号化される。これは、レベル0の各領域のビットを再順序付けし且つ結合するのに使用される2次元テーブルを符号化する(ビットベクトルを効率的に符号化するために、結合及びビット再順序付けについて本文献において以下に更に説明する)。ビットベクトルのビットの再順序付け及び結合は、ビットベクトルのハフマン符号化を最適化するために行われる。このテーブルは、以下が分かっている場合に復号化するビットベクトルにおけるビット位置を見つけるために経路計画方法により使用される。
・元の到着ビット指標(すなわち、ビットベクトルのビットを分離した後のビット指標)
2次元テーブルの2つの指標は以下の通りである。
・行先ビット指標(目的地の領域)
このセクションは2つのサブセクションから成る。
テーブル810は固定サイズレコードを含む。出発ノードIDは2nのページにグループ化される。
式中、avg_page_sizeはヘッダに格納された平均ページサイズのビット数である(精度を向上するために可能性として固定点における)。データのオフセットは、以下のように計算される。
式中、min_deltaは全てのページ(ヘッダに格納された)に対する全てのデルタフィールドの最小値であり、デルタは、ページに格納された符号なしフィールドである。min_delta値は、全てのデルタフィールドが正の値であること(格納するビット符号はない)を保証する。
ノードの領域ID1002は、各ノードの周囲の道路セグメント数1000の符号化の直後に可変サイズレコードに符号化される(符号化レイアウトを参照)。前処理において生成されたビットベクトルを使用して経路指定を行うために、一般に所定のノードに対する全てのレベルの領域ID1002にアクセスする必要があり、全てのレベルの領域IDは、レベル毎に異なるファイルに分割されるのではなく互いに近接して同一ファイルに格納される。
ノード#1:local_region_id_level_0 local_region_id_level_1 local_region_id_level_2
ノード#2:local_region_id_level_0 local_region_id_level_1 local_region_id_level_2
...
ノード#15:local_region_id_level_0 local_region_id_level_1 local_region_id_level_2
更に、以下の通りである。
各可変サイズレコードは、ページのノードの周囲の全ての道路セグメントに対するビットベクトルを含む。ビットベクトルは、3つ以上の連結された線(道路セグメント)を有するノードの周囲でのみ符号化される。1つ又は2つの連結道路セグメントを有するノードの場合、経路指定方法は、それらのノードにビットベクトル値111...111を黙示的に与えられる。
・自明なビットベクトル111...111に対する符号1
・符号2、すなわちページでまだ遭遇していない非自明なビットベクトルを示す符号。この場合のみ、新たに遭遇したビットベクトルを符号化するために他のハフマン符号が後続する。
・Nビットのブロックによりn個の領域に対するビットベクトルを符号化するためのいくつかのハフマン符号(N及びnは地図ヘッダで与えられる)。例えば、100個の領域(99ビットのビットベクトル)を11ビットのブロックを使用して符号化することは、9個のハフマン符号(9x11=99)を符号化することを必要とする。
ベネルクスを254個の領域(1つのレベル)に符号化する場合のファイル形式に対する詳細な統計を示す。以下の入力パラメータを使用した。
ビットベクトルページ毎のノード数:2^4=16
領域ページ毎のノード数:2^9=512
統計は、地図のサイズに関して地図形式の概念を与え且つ実データに関する地図形式の記述を示すために提供される。
−−−グローバル統計カウンタ:
ノード数.......................1598632
線の数........................ 1598632(100.000%)
1つの線を有するノードの周囲の線をスキップする... 220180( 13.773%)
2つの線を有するノードの周囲の線をスキップする... 727138( 45.485%)
−−−レベル=[0]の統計:
地図カウンタ......................87437736(100.000%)
符号化された自明なarpフラグ000...000... 1310914( 31.651%)
符号化された自明なarpフラグ111...111... 913348( 22.052%)
履歴中の符号化されたarpフラグ........... 362432( 8.751%)
履歴中にない符号化されたarpフラグ......... 607717( 14.673%)
否定ブロック.................... 235171( 5.678%)
地図のサイズ(ビット).................87437736(100.000%)
グローバルヘッダ................... 496( 0.001%)
ハフマン木...................... 28808( 0.033%)
領域ブロブ...................... 52664( 0.060%)
領域ページ情報.................... 56216( 0.064%)
arpフラグページ情報................ 2497880( 2.857%)
可変サイズレコード..................84801672( 96.985%)
ノードの周囲の線の数................ 2847844( 3.257%)
ノード領域ID................... 2112451( 2.416%)
arpフラグ....................79841370( 91.312%)
自明な符号000...000........... 1689322( 1.932%)
自明な符号111...111........... 1826696( 2.089%)
履歴中で見つけられた符号............. 1668053( 1.908%)
履歴中で見つけられない..............74657299( 85.383%)
履歴中で見つけられない符号........... 1463183( 1.673%)
否定ビット................... 607717( 0.695%)
ブロック....................72586399( 83.015%)
全てのサイズはビット単位である。地図の合計サイズは、87,437,736ビット(10,929,717バイト)である。
このセクションは、ベネルクスを255個の領域に符号化する(すなわち、上記で示した地図データに対して)場合のハフマン木に対する統計を与える。
−−−[ハフマン木:Nr本の線]−−−
ビット: 1 値: 3 符号 0
ビット: 2 値: 2 符号 10
ビット: 3 値: 1 符号 110
ビット: 4 値: 4 符号 1110
ビット: 5 値: 5 符号 11110
ビット: 6 値: 6 符号 111110
ビット: 7 値: 7 符号 1111110
ビット: 7 値: 8 符号 1111111
殆どのノードは3つの連結道路セグメントを有するが、ハフマン木の第2及び第3の位置において、2つ又は1つの連結道路セグメントを有するノード(決定ノードではない)を見つける。
自明なビットベクトルのブロックを格納することが圧倒的に大きな地図のサイズを占める(ベネルクスの255個の領域の例において83.015%)ため、これは最大のハフマン木である。
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 6 値: 1 符号 100000
ビット: 6 値: 2 符号 100001
ビット: 6 値: 4 符号 100010
ビット: 6 値: 8 符号 100011
ビット: 6 値: 16 符号 100100
ビット: 6 値: 32 符号 100101
ビット: 6 値: 64 符号 100110
ビット: 6 値: 512 符号 100111
ビット: 6 値:1024 符号 101000
ビット: 7 値: 128 符号 1010010
ビット: 7 値: 256 符号 1010011
ビット: 7 値: 384 符号 1010100
ビット: 8 値: 5 符号 10101010
...大きすぎるため中略...
ビット: 24 値:1534 符号 111111111111111111111011
ビット: 24 値:1717 符号 111111111111111111111100
ビット: 24 値:1741 符号 111111111111111111111101
ビット: 24 値:1830 符号 111111111111111111111110
ビット: 24 値:1973 符号 111111111111111111111111
全て0から成るブロックを格納することは、頻度が最も高いパターンであり、上記ハフマン木に従って1ビットのみに符号化される(これは、自明なビットベクトル000...000がブロックにより符号化されないが、ブロックの50%以上が値0を符号化することを意味する)。これは、殆どの非自明なビットベクトルが以下のいずれかを含むためである。
・殆どが1(及びいくつかの0)
符号化方式は、殆どが1であるビットベクトルに否定演算(〜)をし、最終的にビットベクトルのブロックを符号化することは、主に、000...000を含むブロックを1ビットにのみ符号化する。次に頻度の高いブロックは、1ビットのみが設定されるブロックである(1、2、4、8、16、32、64...)。これらのブロックは同程度の頻度を有するため、同一(又はほぼ同一)のビット数を有する。
領域のリストが頻度により各ページに格納されるため、ローカル領域ID0を格納することは他の場所の領域IDより少ないビット数(実際には1ビットのみ)を利用する。種々のハフマン木は、3つの領域、4つの領域、5つの領域等を含むページに対応する。
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 2 値: 2 符号 11
−−−[ハフマン木:Regions_1]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 3 値: 3 符号 111
−−−[ハフマン木:Regions_2]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 4 値: 3 符号 1110
ビット: 4 値: 4 符号 1111
−−−[ハフマン木:Regions_3]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 4 値: 3 符号 1110
ビット: 5 値: 4 符号 11110
ビット: 5 値: 5 符号 11111
...以下略...。
符号0(自明なビットベクトル000...000を意味する)は、頻度が最も高い(且つ殆どの場合、1ビットにのみ符号化される)。符号1(自明なビットベクトル111...111は、次に頻度が高い(且つ1ビットにのみ符号化される)。次に頻度が高い符号(2)は、ブロックにより符号化された非自明なビットベクトルに対するものである。他のコード(>2)は履歴中に見つけられるビットベクトルに対するものである。
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 2 値: 2 符号 11
−−−[ハフマン木:ArpFlag_1]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 3 値: 3 符号 111
−−−[ハフマン木:ArpFlag_2]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 4 値: 3 符号 1110
ビット: 4 値: 4 符号 1111
−−−[ハフマン木:ArpFlag_3]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 4 値: 3 符号 1110
ビット: 5 値: 4 符号 11110
ビット: 5 値: 5 符号 11111
−−−[ハフマン木:ArpFlag_4]−−−
ビット: 1 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 10
ビット: 3 値: 2 符号 110
ビット: 4 値: 3 符号 1110
ビット: 5 値: 4 符号 11110
ビット: 6 値: 5 符号 111110
ビット: 6 値: 6 符号 111111
−−−[ハフマン木:ArpFlag_5]−−−
ビット: 2 値: 0 符号 0
ビット: 2 値: 1 符号 01
ビット: 2 値: 2 符号 10
ビット: 4 値: 3 符号 1100
ビット: 4 値: 4 符号 1101
ビット: 4 値: 5 符号 1110
ビット: 5 値: 6 符号 11110
ビット: 5 値: 7 符号 11111
...以下略...。
図11に示したファイル形式を制御し且つ地図のサイズに影響を及ぼす入力パラメータが多く存在する。パラメータを微調整することは、パラメータに依存する伸張の速度又はメモリ使用量と地図のサイズとの間のトレードオフの関係となる。
・ビットベクトルページサイズ
・ビットベクトルブロックサイズ
・ビットベクトルハフマンコーデック数
・領域ハフマンコーデック数。
値 地図のサイズ(ビット)
4 35548192
5 33648792
6 32290344
7 30853616
8 31103200
9 30436696(デフォルト)
10 30051792
11 29266784
12 28934696。
値 地図のサイズ(ビット)
2^1 55563944
2^2 42502936
2^3 34898840
2^4 30436696(デフォルト)
2^5 27389952
2^6 25165032
2^7 23635936
ページサイズを増加することは、地図をより適切に圧縮するのを助長する。しかし、ランダムな道路セグメントのビットベクトルにアクセスするにはページ中の全ての道路セグメントを復号化する必要があるため、大きなページは経路指定方法によりデータをファイル形式に伸張することを遅くする。上記テーブルはこのことを示す。
値 地図のサイズ(ビット)
1 30866920
2 30748024
3 30634168
5 30504504
7 30467944
9 30436696(デフォルト)
11 30423688
ビットベクトルハフマンコーデックの数を増加することは、圧縮を僅かに向上させるのを助長し、これを上記テーブルに示す。ハフマン木はいずれの場合も小さいため、値を増加することに対する欠点はほぼない。9個(デフォルト値)を上回ってハフマン木を増加しても大きな改善は得られない。このパラメータを増加することは、ビットベクトルページが大きいほど効果的である可能性がある。
ビットベクトルはパターンを有する。これらのパターンはソース領域(すなわち、ビットベクトルが格納されるノードの領域)毎に大きく異なる。Nビットのビットベクトルを格納するためのビット数は、ソース領域毎に小さな変換テーブルを格納することにより減少される。これらのテーブルは、この節で更に説明される2つの関数を実行する。
・ビットの再順序付け
概念は、以下のように直感的に理解される。スペインの場合、スウェーデン(行先領域スウェーデンに対してビット=1)に通じている道路セグメントは、ノルウェー(すなわち、目的地ノルウェーに対するビットも1)に通じている可能性が高いことは明らかである。別の道路セグメントがスウェーデン(ビット=0)に通じていない場合、その道路セグメントは殆どの場合においてノルウェーにも通じていない。従って、スペインの場合、行先領域スウェーデン及びノルウェーに対するビットベクトルのビットの値はほぼ常に等しい。実際には、ビットの値は多くの行先領域に対して常に厳密に等しい。どのビットがどのビットに相関しているかは、出発領域に大きく依存する。
式中、Nは領域数である。この数は、領域数が多い場合に大きくなる。全てのビット相関を計算することは、図8に示したファイル形式を生成する方法の最も遅い部分である。方法の複雑さはn*N*Nであり、nはビットベクトル数であり、Nは領域数である。各領域のビット対(すなわち、ビットベクトルの個別の列の対)毎に3次元テーブルを計算する。
テーブルの各エントリは、以下をカウントする4つのフィールドから成る構造を含む。
・fromRegionIdの全てのビットベクトルにおけるbitI=0及びbitJ=1の回数
・fromRegionIdの全てのビットベクトルにおけるbitI=1及びbitJ=0の回数
・fromRegionIdの全てのビットベクトルにおけるbitI=1及びbitJ=1の回数
計算するためのプロセッサの時間に関して高価である(且つ従って遅い)が、出発領域毎にビット相関を計算することは他の出発領域から完全に独立しているため、この処理は容易に並列化できる。
いくつかのビットが完全に相関される場合(すなわち、常に全て0又は全て1)、どの情報も損失することなくそれらのビットを1ビットのみに結合できる。所定の領域において「グループ」として完全に相関されるビットの集合を参照すると、所定の領域のビットベクトルはいくつかのグループから成る。Nビットのビットベクトルがn個のグループから成る場合、Nビットのビットベクトルを符号化することはnビット+各領域において等しいビットを示す小さなテーブルを使用する。
最小グループ数 平均グループ数 最大グループ数
255個の領域のベネルクス 12 84 152
300個の領域のベネルクス 13 90.017 163
従って、255個の領域を有するベネルクスの例において、12個のグループのみを有する少なくとも1つの領域が存在する(すなわち、ハフマン符号化の前であっても(及びハフマン符号化の後であっても)255ビットのビットベクトル(すなわち、ビットベクトルが領域数と同一の長さである)を符号化するのに12ビットだけ必要とされる)。
regionId=[3]は[18]個のグループを有する。
元のビット 結合されたビット
0 0
1 1
2 1
3 0
4 0
5 3
6 2
7 1
8 2
9 2
10 3
11 0
12 3
13 1
14 1
ビットを効果的に結合することは、近傍の行先領域及び図16に示すように出発領域から同一角度の扇形内にある行先領域をグループ化することである。
出発領域 −> 結合されたビット
1 −> 57
2 −> 93
3 −> 18
4 −> 12
5 −> 63
6 −> 75
...中略...
251 −> 21
252 −> 46
253 −> 117
254 −> 80
方法は正確である(ヒューリスティックではない)。従って、理想的なビットのグループ数が分かる。
いくつかの実施形態において、上述したようにビットが結合されると、ビットは再順序付けされてもよい。ビットの再順序付けは、符号化するビット数(ハフマン符号化前の)を減少しないが、ハフマン符号化をより効率的にすることを助長し、従って地図のサイズを縮小する。ビットの再順序付けは、ビットベクトルハフマン符号における別個の符号の数を減少することを更に助長し、従ってハフマン木に要求されるメモリを減少する。
・11ビット未満が残っている時に別のハウマン符号を使用する最後の1つのブロック
以下の図は、2つの領域(結合後、異なるビット数を有する)のビットベクトルを有するブロックによりハフマン符号化するビットを示す。
ページのページ
ビットベクトルページ情報は、各ビットベクトルページの開始オフセットを見つけるために使用されるデルタフィールドを格納する。デルタフィールドは、オフセットの線形補間を使用して格納される。しかし、小さなノードID(レベル0、高速自動車道路)の周囲のビットベクトルがより大きいノードID(レベル5、行先道路)の周囲のビットベクトルより多くのビットを必要とするため、オフセットはそれ程線形ではない。
上述したように、ビットベクトルが重要な道路(多くの非自明なフラグ)及びあまり重要でない道路(多くの自明なフラグ)に対して異なるため、ページオフセットに対する補間は正確でない。補間をより線形にする1つの単純な方法は、種々のネットワークレベルのページをインタリーブすることであり、これは本発明の実施形態において使用されてもよい。
#0
#1
#2
#3
#4
・・・
#n−3
#n−2
#n−1
より効率的である可能性のある他の実施形態において、以下のようにインタリーブして格納できる。
#0
#n−1
#1
#n−2
#2
#n−3
#3
#n−4
・・・
ページ#xにアクセスする(例えば、経路計画アプリケーションにより)ために、ページはページ#x’をロードすることによりアクセスされる。
・x’ = 2 * (x − (n − 1)) (xが奇数の場合)
このような一実施形態は、ページ毎に数ビットずつ指標付けのサイズを縮小するため有利である。しかし、データは、キャッシュするためにより不適切にグループ化される可能性があるため、データアクセスを遅くする可能性がある(ファイルシステムキャッシュにおいてヒット数が少なくなる)。
領域IDは、末端のノード及び2つの連結道路セグメントを有するノードに対して格納される必要はない。これらのノードは経路指定に対して無視される。これらのノードのうちの1つに行くことは、近傍の決定ノードに行くことに変換される。
地図データを見ると、自明なビットベクトル000...000又は111...111のみを含むビットベクトルページが多く存在する。いくつかの実施形態は、ページに印をつけるためにそれらページ毎に1ビットを格納してもよく、そのビットベクトルが000...000であるか又は111...111であるかを示すためにビットベクトル毎に単一ビットのみ必要とするため、ビットベクトルをそれらのページに格納することはより効率的になる。これは、自明なビットベクトルのみを含むページのサイズを縮小するだけでなく、非自明なビットベクトルを有するページに対してビットベクトル符号のハフマン木をより適切に最適化する(これらの符号の頻度のパーセント値が非常に増加するため、非自明なベクトルを示すためのビット数は減少される)。より精細なネットワークレベル(例えば、レベル3)において、殆どのページは自明なビットベクトルのみを含むため、約半分のページにおいてページ毎に1つのビットベクトルのみが存在する可能性がある。
上述したように、いくつかの実施形態は、1つ又は2つの連結道路セグメントを有するノードに対するビットベクトルを格納しなくてもよい。しかし、他の実施形態は、より積極的であってもよく、決定ノードの周囲のビットベクトルのみを格納する概念を一般化してもよい。
isDecisionNode=(lineCount>=3)&&(lineGoingOutCount>=2)
式中、lineCountは、経路指定不可能な線の種類(鉄道、基準線)を無視し、双方向に閉じた線を無視し、且つ通り抜け禁止道路(住宅エリア)を無視するノードに連結された線の合計である。lineGoingOutCountは、ノードを出るために利用するのに合法であるノードに連結された線の数である。
・道路の順方向/逆方向の流れ(道路セグメントフラグに格納される)
・道路セグメントフラグの通り抜け禁止属性(通り抜け禁止道路セグメントはいずれのビットベクトルも有さない)
いくつかの実施形態において、非決定道路セグメントを無視することは、約40%の道路セグメントを廃棄できる。このパーセント値は、地図に関係なく非常に安定していることが分かっている。自明なビットベクトルを主に除去するため、ビットベクトルの40%の符号化を回避することは利点であるが、節約される地図のサイズは40%未満である。
a−−<−>−−b−−<−>−−c
この例において、(b)は双方向にナビゲート可能である2つの道路セグメントに連結される。<=2個の連結道路セグメントが存在するため、(b)は決定ノードではない。
a−−>−−b−−<−>−−c
|
^
|
d
この例における矢印>は、フローの合法な方向を示す。出口が1つのみ存在するため、(b)は決定ブロックではない。従って、(b)の周囲のいずれの道路セグメントもビットベクトルを必要としない。
a−−<−>−−b−−<−>−−c
|
^
|
d
(b)は、(d)から来る場合に選択肢があるため決定ノードである。すなわち、経路指定は(a)又は(c)に向かって継続可能である。
ノードが3つの連結道路セグメントを有し、最初の2つの復号化道路セグメントが以下のビットベクトルを有すると仮定する。
00000000000000000000
第3のビットベクトルは、以下の通りであるため符号化される必要はない。
これは、ノードaの周囲の道路セグメントのビットベクトルがこの順序で現れる場合にのみ動作可能である。すなわち、全てのビットベクトルが000...000であり、最後のビットベクトルが111...111である。実際には、これはより精細なレベル(例えば、レベル3)のネットワーク(殆どの道路セグメントが存在する)において非常に頻繁に現れると考えられる。
00000000000000000010
第3のビットベクトルは、未知であり且つ何らかの方法で符号化される必要がある2ビット以外の全てのビットを1に設定できる。
上記例において、殆どのビットが既知であるため、ビットベクトル全体を符号化するより効率的に2つの未知のビットを符号化するためにこの情報を使用できるべきである。従って、この例において、2ビットを符号化すればよい。
00000000000000000110
00000000000000000010
ORビットマスクは以下の通りである。
ノードの周囲の符号化する第3の最後のビットベクトルを以下の通りとする。
極めて稀な11111111111111111001のハフマン符号を符号化する代わりに、符号器は、以下の場合に他のあらゆる符号(otherCode)を自由に符号化できる。
この例において、otherCode=0000000000000*0000000は、以下が成り立つために適格である。
00000000000000000000の頻度がより高いため、00000000000000000000を符号化することは、11111111111111111001を符号化するより非常に効率的である。復号化は、ビットベクトルを復号化する時は常にビットマスク(又は動作)を計算し且つ最後に復号化されたビットベクトルにビットマスクを適用すればよいため、復号化は速い。
=〜00000000000000000110 & 00000000000000000000
=11111111111111111001
この最適化は、ノードの周囲の道路セグメントが最後の領域において殆どが1であるビットベクトルの道路セグメントを有するように格納される場合に適切に動作する。しかし、これは困難である。
領域のレベルに加えて、地図データ内の道路セグメントは道路セグメントレベルに従って分類される。出発ノードの周囲において道路セグメントネットワークレベルとビットベクトルとの間には強い相関性がある。すなわち、一般に別の領域までの経路指定は、高速自動車道路等の高いレベルの道路セグメントネットワークを利用するのを好む。最も重要な道路セグメントネットワークレベルは、高速自動車道路レベルである可能性が高く、これはレベル1であってもよい。
|
|
1=======2=======3
線(2)−>(1)は、ネットワーク4(重要)にある。
線(2)−>(3)はネットワーク5(あまり重要でない)にある。
線(2)−>(3)はネットワーク5(あまり重要でない)にある。
2 1 ????????????
2 3 ????????????
3 4 000000000000。
経路指定は、目的地又は出発地に近接する場所以外ではネットワークレベル5等の非重要道路セグメントネットワークレベルをほぼ通過しない。従って、レベル5のビットベクトルを格納しないことが可能であり、従ってレベル5の道路セグメント数が多くても経路指定への影響は最小である。殆どの場合の経路指定は、いくつかの更なる重要な道路セグメントネットワークレベルに迅速に到着するため、経路の開始又は終了において最も重要でないネットワークレベルの道路セグメントを殆ど探索しない。これらのノードに関する探索加速データは、最も重要でないネットワークレベルに戻るナビゲートセグメントをスキップし且つより重要なネットワークレベルに通じるか又は入るナビゲートセグメントを使用するようにルータにほぼ常に伝える。目的地が依然として遠い場合に最も重要なネットワークレベルが使用されるため、このことは、そのネットワークレベルにおいて当てはまる。
これは、不可逆圧縮方式である。
・現在のビットベクトルページの履歴で既に見つけられたビットベクトル(より効率的に符号化されるため)
ビットベクトルにおいて0を1に変換することは経路指定結果に影響を及ぼさず、経路指定がより多くの道路セグメントを考慮するようにすることにより遅くなるだけである(最速経路の一部になるように設定されるため)。しかし、特に経路指定の速度に関して性能への悪影響が小さく、地図の節約が大きい場合、本発明のいくつかの実施形態はこの方法を採用してもよい。
図18は、従来のA*探索方法により探索された複数の道路セグメントと共に開始ノード1602及び行先ノード1604を有し且つあるエリアを範囲に含む地図1600を示す。選択された経路を点線1606で示す。
・これらのノードにおける退出道路セグメントに対するビットベクトルの割り当て
地図のロード
一貫性検査
地図データがロードされる場合、副ファイルの集合は地図ディレクトリに存在すべきであり、存在しない場合、復号器は経路探索が探索加速データなしで実行されるように探索加速データを非アクティブにする。データ完全性を保証するのを助長するいくつかの検査がある。これを一覧表示する。
・「ビットベクトルページ」(以下に説明する)毎のノード数
各副ファイルには、以下を特定するチェックサムが存在する。
・全体の地図
これらは、所定の電子地図に対して関連付けられた副ファイルに対して正確であるべきである。上記検査のいずれかが失敗した場合、探索加速データプロパティはこの地図に対してアクティブにされない。
復号器は、外部メモリの実現例の副ファイルを読み出す。これは、ビットベクトル副ファイルのコンテンツがメモリに完全にロードされず、必要に応じてのみ読み出されることを意味する。しかし、ある一般的なデータは最初にメモリにロードされ、地図がロードされる限りそこに保持される。
各副ファイルは、図8〜図10に関連して上述したデータを含むヘッダセクションで開始する。この情報は、副ファイル毎にメモリに格納される。
副ファイルは、いくつかのハフマン木の定義を含む。ハフマン木の各定義は、特定のハフマン符号化の完全な記述を与え、副ファイルビットストリームの一部を元のデータに復号化するために(すなわち、副ファイルのビットシーケンスを数字又は他のある特定の値に復号化するために)後で使用される。以下のハフマン木の定義は、各副ファイルから読み出され且つメモリに保持される。
・ビットベクトルに対して復号化方法を選択するためのいくつかのハフマン木。これらの木の数はヘッダで指定される。その使用については以下に説明する。
最も精細なレベル以外の各レベルにおいて、副ファイルは近傍リストを符号化する。レベルkにおける領域の近傍リストは、レベルk領域の近傍領域と呼ばれる0個以上のレベル(k+1)領域のリストである。レベルkの副ファイルの近傍リストセクションは以下の2つの部分を有する。
副ファイルは、例えば結合及び再順序付け等により圧縮形式でビットベクトルを格納する。レベルkの副ファイルは、ブロックにより符号化されたビットベクトルを伸張するのに使用される領域再マッピングテーブルを有する。これは以下の2つの部分から成る。
復号器は、出発位置から行先ノードの集合までの経路探索を加速するために使用される。(目的地が2つ以上のノードから成る一例は、全体の道路の広がりが目的地として使用される場合である。)行先ノードは1つ以上の目標領域の集合を規定する。
残りの説明は、目標領域の集合が設定されたと仮定する。復号器の特徴は、道路ネットワークのノードIDを仮定すると、このノードを出る道路セグメントにわたり指標をつけられるビット配列(このノードに対するビットベクトル及び所定の目標領域)を返す関数である。ノード及びあるノードにおける道路セグメントの順序付けは、地図により規定される。ビット値が0である場合は必ず、これは対応する道路セグメントが探索中に無視されることを意味する。(通常、これにより探索空間は大きく減少され、従って探索の実行時間が短縮される。)
少数のノードの場合、領域情報もビットベクトルデータも副ファイルに格納されない。これらのノードに対して、復号器は全てのビットが1であるビット列を返す。(これにより、経路探索がこのノードにおける道路セグメントをスキップすることを防止する。)復号器は、これが所定のノードに当てはまるかを示すブールクエリ関数を有する。更に所定のノードが先に固定された目標領域の1つに配置されるかを示すブールクエリ関数が存在する。目標領域のノードに対して復号器により返されたビットベクトルは、ここでも全てのビットが1であるビット列である。これらのブールクエリ関数は経路探索における最適化のために使用される。
ページ毎の平均バイト数は、副ファイル毎に副ファイルのヘッダに格納される。これは、ページ指標を平均サイズと乗算することによりページのバイトオフセットを近似するために使用される。修正項は、ページ指標により指標をつけられたテーブルに格納される。このテーブルは、副ファイルの別個のセクションに格納される。ページがクエリされると、修正項は、テーブルでルックアップされ且つ近似ページオフセットに加算され、それにより副ファイルにおけるページの位置が与えられる。
キャッシュ
ページが初めてクエリされる場合、ページのノードに対するビットベクトル列は復号化され(固定の目標領域集合に関して)且つキャッシュされる。次に同一ページのノードに対してデータがクエリされると、キャッシュされたデータはいずれの副ファイルにもアクセスせずに使用される。復号化されたビットベクトルのビット列の特別なマーカビットは、ノードが非情報ノードであるかを記憶するために使用される。
いわゆるページ符号ビットは、ページの全てのノードが同一の領域IDを有するかをページ毎に指定する。ページ符号はレベル毎に1ビットを含むが、全てのビットは、レベル0の副ファイルのページ開始時にのみ共通のハフマンシンボルとして格納される。
上述したように、各ページは固定のノード数に対する情報を含む。このノード数は、各副ファイルのヘッダに格納される。ページの開始時(又はレベル0の場合はページ符号の後)、ページはページの各ノードに対する退出道路セグメント数を一覧表示する。退出道路セグメント数が0である場合は常に、これは対応するノードに対して情報が全く格納されていないことを意味する。ページが復号化される間、数字は一次配列に格納される。
道路セグメント数セクションの後、領域セクションが続く。ノードの領域は、レベル毎に1つである領域IDのシーケンスにより与えられる。特定のレベルの領域IDは、対応する副ファイルに格納される。復号器は、ページの全てのノードに対して全てのレベルの領域を読み出す。ノードに対して情報が格納されていない場合(すなわち、ノードの道路セグメント数が0である場合)、領域情報は空のままである。復号器は、0より大きい道路セグメント数を有する第1のノードに対する領域IDシーケンスを読み出す。全ての領域IDが所定のレベルで同一であるとそのレベルのページ符号が指定する場合、そのレベルにおいて、同一の領域IDが全てのノードに対して設定される。指定しない場合、対応するレベルの領域IDが正の道路セグメント数の全てのノードに対して読み出される。この処理の終了時、復号器はページの全てのノードに対する完全な領域IDシーケンスでテーブルを埋めている(いくつかのシーケンスは空であってもよい)。
関連するビット位置の集合の検索
所定のノード及び目標領域に対して、特定のレベルの特定のビットは、そのノードを出る道路セグメントに対するビットベクトルのビットの値を判定する。2つ以上の目標領域がある場合、結果として得られるビットの論理和がとられる。ノード毎に、復号器は関連するビット位置の集合を計算する。関連するビット位置の集合は、そのノードの退出道路セグメント毎に同一である。これは、ノードの領域及び目標領域の集合にのみ依存する。目標領域が1つだけ存在する場合、1つのレベルにおいて関連するビット位置は1つだけ存在する。換言すると、他のレベルで格納された情報は、このノードに関しては無視される。2つ以上の目標領域がある場合、関連するビット位置の一部は一致するため、最大で存在する目標領域と同数の関連するビット位置が常に存在する。以下において、復号器が1つの目標領域に対する関連するビット位置を判定する方法について説明する。2つ以上の目標領域がある場合、関連するビット位置は、同様に見つけられ、1つの集合に組み合わされる。
固定の目標領域の集合を仮定すると、ページの各ノードのビットベクトルは退出道路セグメント毎に1ビットから成る。ノードの道路セグメント数が0である場合(すなわち、ノードが非情報ノードである場合)、各ビットは、そのノードに対して更に復号化を行わずに1に設定される。ノードが目標領域の1つに配置される場合、ここでもビットベクトルは全て1である。この場合、符号化データは、後続するノードに対するデータを復号化するためにスキップされる必要がある。
Claims (26)
- 複数のナビゲート可能パスを含み、複数の領域に分割された地図データを使用して経路を決定する方法であって、
少なくとも1つの処理装置を使用して、
前記地図データ上の起点及び目的地と、移動時間とを受信するステップと、
前記地図データの領域間の最低コストのパスを特定する最低コストデータ及び前記地図データを使用して前記起点から前記目的地までの経路を決定するステップとを実行し、
前記最低コストデータは、異なる時間において一対の領域の間に種々の最低コストパスが存在する場合に一対の領域の間の2つ以上の最低コストパスを特定し、
前記経路を決定する前記ステップは、前記起点及び前記目的地を含む一対の領域に対する最低コストパスから、前記移動時間に最低コストを有する最低コストパスを特定することを特徴とする方法。 - 前記経路を決定する前記ステップは、
時間に関係なく一対の領域の間の最低コストパスを前記最低コストデータから特定するステップと、
前記移動時間における前記最低コストパスを判定するために該移動時間から導出された1つ以上の関連する時間に対する特定された前記最低コストパスに対してコスト解析を実行するステップと
を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記最低コストデータは、パスが前記最低コストパスとなる基準時間を最低コストパス毎に特定し、
前記経路を決定する前記ステップは、前記移動時間から導出された1つ以上の関連する時間に対応する基準時間を有する最低コストデータから最低コストパスを選択するステップを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記地図データは、異なる時間におけるパスのナビゲート可能セグメントでの予測速度を特定する速度プロファイルデータを含み、
パスのコストは、当該パスを構成する前記ナビゲート可能セグメントの速度プロファイルから少なくとも部分的に判定されることを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の方法。 - 1つ以上の経路を形成する複数のナビゲート可能セグメントの各速度プロファイルの複数の値からコストを決定することによって、共通の起点と目的地との間の前記1つ以上の経路に対するコストプロファイルを決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 規定された基準に対して前記起点と前記目的地との間の最適な移動時間を判定するためのプロファイル要求を受信するステップと、
受信する前記ステップに応じて、前記コストプロファイルを判定し、当該結果をユーザに表示するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記処理装置が、前記規定された基準に対する最適な移動時間を、前記コストプロファイルから決定するステップをさらに含み、
結果の表示が、最適な移動時間の表示であることを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記結果の表示は、前記コストプロファイルの表示であることを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記コストプロファイル要求は、経路の探索が制限される時間フレームを含むことを特徴とする請求項5乃至8の何れか1項に記載の方法。
- 特定の移動時間で、前記起点と前記目的地との間の経路に対する要求を受信するステップと、
前記特定の移動時間を含む時間ウィンドウに対するコストプロファイルを決定するステップと、
前記特定の移動時間に対する前記コストよりも少ない経路のコストを示す時間ウィンドウが他の時間に存在するか否かを、前記コストプロファイルから決定するステップと、
前記コストが少なければ、ユーザに前記他の移動時間を知らせるメッセージを表示するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記移動時間の選択をユーザインタフェースを介してユーザから受信するステップと、
ディスプレイに前記決定した経路を示す地図データの画像を表示させるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1乃至10の何れか1項に記載の方法。 - 前記決定された経路を示す前記地図データの画像を見ながら、前記ユーザが前記移動時間を変更することを可能にするステップと、
前記移動時間の変更に応じて、変更された移動時間に対する新たな経路の画像とともに表示を更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 前記移動時間を表すスライダの表示を行うステップと、
前記スライダでのユーザインタラクションに応答して、新たな経路の画像で表示を更新するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 処理装置が請求項1乃至13の何れか1項に記載の方法を実行するように、該処理装置によって実行される命令を格納した記憶媒体。
- 複数の領域に分割される地図データであって、複数のナビゲート可能なパスと、異なる時間で該地図データの複数の領域間の最低コストパスを特定する最低コストデータとを含む前記地図データを格納した記憶媒体。
- 複数の領域に分割される地図データであって、複数のナビゲート可能なパスと、異なる時間で該地図データの複数の領域間の最低コストパスを特定する最低コストデータとを含む前記地図データを格納したメモリと、
前記地図データ上の起点及び目的地と、移動時間とを受信し、前記地図データ及び前記最低コストデータを使用する前記起点から前記目的地までの経路を決定するように構成された処理装置と
を備え、
前記最低コストデータは、異なる時間において一対の領域の間に種々の最低コストパスが存在する場合に一対の領域の間の2つ以上の最低コストパスを特定し、
前記経路の決定は、前記起点及び前記目的地を含む一対の領域に対する最低コストパスから、前記移動時間に最低コストを有する最低コストパスを特定することを特徴とするコンピュータデバイス。 - 測位システムと、
ディスプレイと、
ユーザインタフェースと、
請求項16に記載のコンピュータ装置と
を備え、
処理装置が、前記ユーザインタフェースにおける入力を介して前記起点及び前記目的地を導出し、かつ、判定の結果をディスプレイに表示するように構成されることを特徴とするナビゲーション装置。 - 地図データのナビゲート可能パスのセグメントを表す複数のナビゲート可能セグメントと、
前記地図データの複数の領域間の複数の最低コストパスを特定し、異なる時間において一対の領域の間に種々の最低コストパスが存在する場合に一対の領域の間の2つ以上の最低コストパスを特定する最低コストデータと、
複数のナビゲート可能セグメントにおける速度がどのように計時変化するかを特定するナビゲート可能セグメントに対する速度プロファイルとを含む地図データを使用して経路を決定する方法であって、
少なくとも1つの処理装置を使用して、前記地図データ上で起点から目的地までの1つ以上の経路を探索し、
前記探索は、
ノードに接続されたナビゲート可能セグメントの集合の1つ以上のナビゲート可能セグメントが前記起点及び前記目的地を含む領域に対する最低コストパスの一部として前記最低コストデータによって特定されるかを判定するステップと、
前記集合の1つ以上のナビゲート可能セグメントが最低コストパスの一部であると特定される場合に、前記集合のうち前記最低コストパスの一部であると特定される1つ以上のナビゲート可能セグメントのみを探索するステップと、
探索された前記ナビゲート可能セグメントの前記速度プロファイルからある期間にわたる1つ以上の経路のコストプロファイルを決定するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 処理装置によって実行される、該処理装置が請求項18に記載の方法を実行するための命令を格納した記憶媒体。
- 地図データのナビゲート可能パスのセグメントを表す複数のナビゲート可能セグメントと、複数のナビゲート可能セグメントにおける速度がどのように計時変化するかを特定するナビゲート可能セグメントに対する速度プロファイルとを含む地図データを格納したメモリと、
前記地図データ上で起点から目的地までの1つ以上の経路を探索するように構成された処理装置と
を備え、
前記探索は、
ノードに接続されたナビゲート可能セグメントの集合の1つ以上のナビゲート可能セグメントが前記起点及び前記目的地を含む領域に対する最低コストパスの一部として前記最低コストデータによって特定されるかを判定するステップと、
前記集合の1つ以上のナビゲート可能セグメントが最低コストパスの一部であると特定される場合に、前記集合のうち前記最低コストパスの一部であると特定される1つ以上のナビゲート可能セグメントのみを探索するステップと、
探索された前記ナビゲート可能セグメントの前記速度プロファイルからある期間にわたる1つ以上の経路のコストプロファイルを決定するステップと
を実行することを特徴とするコンピュータデバイス。 - 地図データのナビゲート可能パスのセグメントを表す複数のナビゲート可能セグメントと、該複数のナビゲート可能セグメントに対する速度プロファイルとを含む地図データを使用して経路を決定して表示する方法であって、
ユーザインタフェース上での入力に応じて前記複数のナビゲート可能セグメントに沿った経路を決定するステップと、
関連付けられた前記速度プロファイルから前記経路のナビゲート可能セグメントに沿った予測速度を決定するステップと、
前記経路の前記複数のナビゲート可能セグメントの少なくともいくつかのセグメントでの前記予測速度の指標と共に前記決定した経路を表示するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 処理装置によって実行される、該処理装置が請求項21に記載の方法を実行するための命令を格納した記憶媒体。
- ディスプレイと、
ユーザインタフェースと、
地図データのナビゲート可能パスのセグメントを表す複数のナビゲート可能セグメントと、該複数のナビゲート可能セグメントに対する速度プロファイルであって、異なる時間において当該セグメントに沿った予測速度を表す前記速度プロファイルとを含む地図データを格納したメモリと、
ユーザインタフェース上での入力に応じて前記複数のナビゲート可能セグメントに沿った経路を決定し、関連付けられた前記速度プロファイルから前記経路のナビゲート可能セグメントに沿った予測速度を決定し、前記経路の前記複数のナビゲート可能セグメントの少なくともいくつかのセグメントでの前記予測速度の指標と共に前記決定した経路を表示するように構成された処理装置と
を備えることを特徴とするコンピュータデバイス。 - 前記処理装置は、
経路を見ながら、前記ユーザが前記ユーザインタフェースとのインタラクションを介して変更できる移動時間をディスプレイに表示し、
前記移動時間の変更に応じて、新たな移動時間に対する前記経路の複数のナビゲート可能セグメントに沿って更新される予測速度を決定し、
前記更新される予測速度を示すように前記経路の表示を更新するように構成されることを特徴とする請求項23に記載のコンピュータデバイス。 - 前記移動時間は、ユーザが前記移動時間を調整するために操作可能な、前記ディスプレイ上のスライダによって示されることを特徴とする請求項24に記載のコンピュータデバイス。
- 前記予測速度の前記指標は、前記複数のナビゲート可能セグメントのカラーコード化であることを特徴とする請求項24又は25に記載のコンピュータデバイス。
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