JP2018031947A - Map creation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地図の作成装置に関するものである。 The present invention relates to a map creation device.
カーナビ、歩行者ナビ、観光マップなどでは、一般的に、道路などの形状が簡略化されている視認性の高い略地図が表示される。
従来より、略地図の作成方法としては、道路の直線化や方向量子化を実現することで道路を変形する方法のほか、地図の中から特徴部分を抽出し、その近似図形を用いて簡略化する方法(例えば、特許文献1)が開示されている。
In a car navigation system, a pedestrian navigation system, a tourist map, and the like, generally, a schematic map with high visibility in which a shape of a road or the like is simplified is displayed.
Conventionally, the rough map creation method is not only a method of deforming roads by realizing road straightening and direction quantization, but also extracting features from maps and simplifying them using approximate figures. A method (for example, Patent Document 1) is disclosed.
特許文献1に開示されている技術を具体的に説明する。
The technique disclosed in
特許文献1には、地図から閉図形を特徴パーツとして抽出し、特徴パーツに最も近い幾何図形を近似図形として決定し、複数の特徴パーツ間の相関的な特徴や類似性を考慮して特徴パーツを移動し、変形することで地図の大局的な特徴を保つ略地図作成方法が開示されている。
In
本発明は、地図を適切に作成する技術を提供することを課題とする。 An object of the present invention is to provide a technique for appropriately creating a map.
本発明の一実施態様として、分岐地点を介して複数の方向へ進行可能な線状の地物に対応して、前記地物の属性に関する情報を有するネットワークデータを記憶する記憶部と、前記ネットワークデータに基づき、特定の属性に対応した前記地物の形状を特定の形状へ簡略化した形状の形状情報として生成し、前記形状情報を有する地図を生成する制御部とを備える略地図作成装置を提供する。 As one embodiment of the present invention, a storage unit that stores network data having information on attributes of the feature corresponding to a linear feature that can travel in a plurality of directions via a branch point, and the network A schematic map creation device comprising: a control unit that generates, based on data, the shape of the feature corresponding to a specific attribute as shape information of a shape simplified to a specific shape, and generates a map having the shape information provide.
なお、上述した特徴は、本発明の特徴のすべてを列挙したものではなく、これらを要部とする構成(または方法)もまた発明となり得る。 Note that the above-described features do not enumerate all the features of the present invention, and a configuration (or method) including these as main parts can also be an invention.
以下、本発明を具体化した実施形態について説明する。
実施形態
図1に示すように、本実施形態は、サーバシステム1000と、基地局BSと、表示端末200とを含んでいる。サーバシステム1000は地図サーバ100を少なくとも有している。地図サーバ100と基地局BSとは、インターネットINTを介して通信可能に接続されている。表示端末200は、基地局BSと無線通信することが可能であり、この結果、表示端末200は、基地局BSを介して、地図サーバ100と通信を行うことができる。
Hereinafter, embodiments embodying the present invention will be described.
Embodiment As shown in FIG. 1, the present embodiment includes a
表示端末200は、現在地検出部211と、表示パネル212と、音声出力部213と、入力部214と、通信部215と、外部記憶装置216と、主制御部210とを備えている。本実施形態実施形態における表示端末200は、携帯可能なスマートフォンである。
The
現在地検出部211は、GPS(Global Positioning System/全地球測位システム)を構成する人工衛星から送信された電波を受信する装置である。表示パネル212は、液晶ディスプレイとこれを駆動する駆動回路とを備えている。音声出力部213は、音声を出力するためのスピーカや、これを駆動する回路等から構成される。入力部214は、表示パネル212に表示される方向入力キーやその他の操作キー等のキー群から構成される。
The current
通信部215は、基地局BSとの間でデータ通信を行うための回路である。通信部215は、基地局BSを介して、地図サーバ100にアクセスを行うことができる。ハードディスク、フラッシュメモリ、メモリカード等で構成される外部記憶装置216は、表示端末200を動作させるための各種ソフトウェアやデータが格納されている。外部記憶装置216には、表示端末200の利用者が任意に種々のデータを格納することが可能な構成としても良い。主制御部210は、表示端末200の上述した各部211〜216を制御するためのコントローラである。主制御部210は、図示しないCPUと、ROMやRAM等の内部記憶装置とを含んでいる。
The
地図サーバ100は、通信部102と、記憶部104と、制御部110とを備えている。記憶部104には、地図データベース(DB)105と経路データベース(DB)106と施設データベース(DB)107と交通情報データベース(DB)108とを有している。交通情報データベースはインターネットINTを介して記憶した渋滞情報などが記憶されている。渋滞情報は、例えば交通量の情報として、経路データベース106のリンクLKのNW属性情報に記憶される。通信部102は、インターネットINTと基地局BSを介して表示端末200と通信することができる。地図データベース105の詳細は後述する。
The
図2は記憶部104に記憶されたデータベースを概略的に示す図である。
地図データベース105には、地図画像を表すデータ(地図画像データ)がベクトルデータ形式で格納されている。なお、地図画像データは、ベクトルデータ形式に変えて、ビットマップ形式やJPEGデータ形式等のラスタデータ形式で格納されるものとしても良い。この地図画像データには、河川や池などの地形や建物、道路、歩行者用道路、鉄道の線路を表す路線、公園等の形状を表すデータが含まれている。
FIG. 2 is a diagram schematically showing a database stored in the
The
経路データベース106には、地図画像データが表す地図画像に対応した領域に存在する種々の経路のうち、車や歩行者が通行可能な経路に関する経路データが格納されている。この経路データは、経路の地表上における配置を示すネットワークデータと、ネットワークデータに関連付けられたNW属性情報とを含んでいる。ネットワークデータには車両の経路を示す道路ネットワークデータと歩行者の経路を示す歩行者ネットワークデータとを含んでいる。ネットワークデータは、経路における要素点ND(以降、「ノード」とも呼ぶ。)を表すノードデータと、ノード間を結ぶ線分LK(以降、「リンク」とも呼ぶ。)を表すリンクデータを含む。ノードNDは、例えば、交差点、T字路、分岐点、始点、終点等を表している。リンクLKは、例えば、上述した車道や歩行者道等の経路を表している。NW属性情報は、ノードNDあるいはリンクLKに関連付けられており、その属性を表す情報である。NW属性情報は、図2に示すように、例えば、リンクLKの属性(例えば、交通量、道路名称、道路幅、車線数、制限速度、歩道の有無、開通時期、自転車専用レーンの有無、人の混雑度、NWレベル)、ノードNDの属性(例えば、交差点の名称、リンク接続情報、位置座標等)を含むテキストデータZ11を含む。NWレベルとは、道路ネットワークデータの内、経路探索において優先的に探索される指標であり、通常1〜5等の値で示される。1つのノードNDまたはリンクLKに関連付けられるNW属性情報は、1つであっても良いし、複数であっても良い。なお、経路データベースは道路だけに限らず、分岐地点を介して複数の方向へ進行可能な線状の地物に対応して、その地物の属性に関する情報を有するネットワークデータであればよい。例えば、道路の他に、河川や路線などの分岐地点を介して複数の方向へ進行可能な線状の地物に関してネットワークデータが関連づいていてもよい。
The
施設データベース107には、施設の名称と位置とを含む施設情報を表す施設データが記憶される。施設データベース107には、施設の存在位置を示す施設ポイントBPと、施設ポイントBPを表す位置に存在する施設名称Z21等を含む。また、1つの施設ポイントBPに関連付けられる施設情報は、1つであっても良いし、複数であっても良い。
The
制御部110は、分岐地点を介して複数の方向へ進行可能な線状の地物に対応して、その地物の属性に関する情報を有するネットワークデータに基づき、特定の属性に対応した地物の形状を特定の形状へ簡略化した形状の形状情報として生成し、その形状情報を有する地図を生成するものであり、具体的には、領域設定部111と、経路セグメント抽出部112と、特徴形状分類部113と、簡略部114と、評価部115とを有している。なお、領域設定部111、経路セグメント抽出部112、特徴形状分類部113、簡略部114、評価部115および地図生成部116は、ROM(Read Only Memory)に格納された制御プログラムを読み出して、RAM(Random Access Memory)に展開して、CPU(Central Processing Unit)によって実行される機能であり、その制御プログラムは、コンピュータ(CPU)に、領域設定部111、経路セグメント抽出部112、特徴形状分類部113、簡略部114、評価部115および地図生成部116としての機能を実現させるためのプログラムである。
The
領域設定部111は記憶部104に記憶されている地図データの内、簡略化の対象となる地図範囲を設定する処理を実施する。本実施形態において、領域設定部111は、表示端末200の表示画面に関する情報、ユーザの現在位置情報およびユーザが設定した縮尺情報を表示端末200から受信し、ユーザの現在位置を中心とした簡略化する地図範囲を設定する。なお、縮尺情報はユーザが設定するものとしたが、領域設定部111は予め決められた縮尺や表示端末200にて表示している縮尺を縮尺情報として採用しても良い。
The area setting unit 111 performs a process of setting a map range to be simplified among the map data stored in the
経路セグメント抽出部112は、領域設定部111により設定された範囲に存在するネットワークデータを抽出し、所定角度でセグメント化を行う。本実施形態において、経路セグメント抽出部112は道路ネットワークデータの内、所定値以上のNWレベルを有する道路ネットワークデータを抽出する。セグメント化の処理とは、抽出した道路ネットワークデータの内、所定角度範囲内で接続するセグメントを1つのセグメントとして関連付けることを示す。本実施形態において所定角度範囲とは、リンク間の接続角度が160度から180度の範囲であり、道なりの道路が1つのセグメントとして設定される。なお、リンクのセグメント処理はNW属性情報を用いて抽出されてもよい。例えば、経路セグメント抽出部112は、交通量、道路名称、道路幅、車線数、制限速度、歩道の有無、開通時期等に基づき道路ネットワークデータを抽出してもよい。
The route
経路セグメント抽出部112は、注目セグメントと他のセグメントのNW属性情報を参照し、注目セグメントのノードNDと同一のノードNDを有する他のセグメントを特定し、それらを組みあわせてとして記憶部104に記憶する処理を実施する。経路セグメント抽出部112は、この処理を繰り返し、抽出したセグメントの全てにおいて実施する。
The path
特徴形状分類部113は、経路セグメント抽出部112によって記憶部104に組合せとして記憶されたセグメントが閉図形を含むか否かの判定を行い、閉図形を含むと判定された場合、閉図形を構成するセグメントを特徴形状に、閉図形を構成しないセグメントを非特徴形状にそれぞれ分類する。一方、特徴形状分類部113は、閉図形を含まないと判定された場合、セグメント間を経路探索し、探索した経路とセグメントとで閉図形を生成させる処理を実施する。閉図形が生成されると、特徴形状分類部113は、特徴形状と非特徴形状とを分類する。
The feature
特徴形状分類部113は、セグメント間の経路探索処理において、閉図形の面積が最大となるセグメント上の交差点を特定し、この交差点を端点とする経路探索をする。特徴形状分類部113は、NW属性情報を参照し、NWレベルの高い道路を優先的に探索する。なお、特徴形状分類部113は、経路探索をすることで閉図形を生成したが、経路セグメント抽出部112のNWレベルの設定を3以上として、道路ネットワークデータを抽出する範囲を拡げてもよい。特徴分類部113は、セグメント間の経路探索処理において、交通量の多い経路や歩道を有する道路の経路など、属性情報に基づき道路ネットワークデータを抽出してもよい。
In the route search process between segments, the feature
簡略部114は、特徴形状と非特徴形状とを段階的に簡略化し、それぞれを簡略化した段階毎に接合する。簡略部114は、特徴形状の簡略化として、特徴形状を予め準備した円、楕円、n角形などの幾何学形状と比較し、閉図形に最も近い幾何学形状を特定し、特定した幾何学形状に向けて特徴形状を段階的に簡略化する定型変形手法と特徴形状の端点を固定して端点間の線分を直線化する線分直線化手法と分類される。
The
定型変形手法を用いる簡略化手法を説明する。簡略部114は、特徴形状から円、楕円、n角形などの幾何学形状を特定する。簡略部114は、特定した幾何学形状からさらに詳細なサンプル形状を選択し、選択したサンプル形状に近似するように特定形状を段階的に簡略化する。簡略部114が選択した幾何学形状が例えば三角形の場合、簡略部114は、定型変形手法としては定型の幾何学形状として正三角形、直角二等辺三角形、二等辺三角形、直角三角形からいずれかの幾何学形状を選択して変形処理を行う。
A simplified method using the standard deformation method will be described. The
図12は、簡略部114が特定した幾何学形状が三角形だった場合の、サンプル図形の例を示している。図12の(a)にはサンプル図形として正三角形、(b)にはサンプル図形として二等辺三角形、(c)にはサンプル図形として直角二等辺三角形、(d)にはサンプル図形として直角三角形が示されている。簡略部114は、サンプル形状の中から特徴形状の最も近い幾何学形状を選択する。なお、サンプル形状には後述する評価部115により用いられる評価点が関連付けられている。本実施形態ではユーザが視認しやすい単純な図形に高い評価点が付されており、(a)正三角形は100点、(b)二等辺三角形は90点、(c)直角二等辺三角形および(d)直角三角形は70点が付されている。なお、評価点は上記の基準に限らず種々の基準で付されてよい。
FIG. 12 shows an example of a sample figure when the geometric shape specified by the
簡略部114は、定型変形手法で特徴形状を変形した場合、簡略化後の特徴形状を簡略化前の特徴形状の内心を基準に配置する。なお、簡略部114は、外心や重心を基準に簡略後の特徴形状を配置しても良い。簡略部114は、特徴形状の変形において選択した簡略化手法を記憶部104に記憶する。
When the feature shape is deformed by the standard deformation method, the
直線化手法を用いる簡略化手法を説明する。簡略部114は、特徴形状の端点を固定して端点間の線分を直線化することで、特徴形状を簡略化する。直線化手法は、定型変形手法とは別の簡略化手法として用いられても良いし、定型変形手法において特徴形状が予め準備した幾何学形状のいずれにも該当しない場合に用いられても良い。また、直線化手法により簡略化を行った後、定型変形手法を用いてサンプル形状を選択しても良い。
A simplified method using a linearization method will be described. The
簡略部114は、非特徴形状の簡略化として、非特徴形状を構成するセグメントの道路群の形状を直線的に変形する直線化処理を行い、直線的に変形した道路群の方向を量子化した方向単位に揃える方向量子化処理を行い、変形した道路の長さを変形前の道路の長さに合わせる長さ保存処理を行う。非特徴形状の簡略化は、簡略化の度合いに応じた簡略化手法が規定されており、簡略部114は以下の簡略化手法を用いて非特徴形状を変形する。
As a simplification of the non-feature shape, the
本実施形態において非特徴形状の簡略化処理は直線化処理、方向量子化、長さ保存の順に行われる。図9は直線化処理の例を説明した図である。図9の(a)には直線化する前のセグメントSG1とセグメントSG1の主軸線分L1が示されている。セグメントSG1はノードND1−リンクLK1−ノードND2−リンクLK2−ノードND3で構成される。主軸線分L1は簡略部114によってセグメントSG1の各構成点の最小二乗法で算出される。次に図9(b)に示すように、簡略部114は各ノードNDを主軸線分L1へ垂直に移動させることでセグメントSG1の直線化を実施する。
In the present embodiment, the non-feature shape simplification processing is performed in the order of linearization processing, direction quantization, and length preservation. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of linearization processing. FIG. 9A shows the segment SG1 before linearization and the main axis L1 of the segment SG1. The segment SG1 includes a node ND1-link LK1-node ND2-link LK2-node ND3. The main axis line segment L1 is calculated by the least square method of each component point of the segment SG1 by the
図10は方向量子化の例を説明した図である。図10の(a)には直線化処理をした後のセグメントSG1とノードND1を基点とした方向D1からD8を示しており、セグメントSG1は方向D2と方向D3との間に位置している。簡略部114は、ノードND1を基点としてセグメントSG1と方向D2との角度およびセグメントSG1と方向D3との角度を算出し、角度の小さい方の方向へノードND4を移動させる。図10の(b)では、セグメント1と方向D3との角度の方が小さいので、簡略部114はセグメントSG1のノードND4を方向D上へ移動させる。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of direction quantization. FIG. 10A shows directions D1 to D8 based on the segment SG1 and the node ND1 after the straightening process, and the segment SG1 is located between the direction D2 and the direction D3. The
図11は長さ保存の例を説明した図である。図11の(a)には直線化処理後のセグメントSG1の長さR1が示されている。長さR1はノードND1からND3までの距離と等しい。長さ保存処理において、図11の(b)に示すように、簡略部114はノードND1−ノードND2−ノードND3の距離を算出する。簡略部114は算出した距離に基づきセグメントSG1を長さR2に伸長する。
簡略部114はこれらの非特徴形状の簡略化について、それぞれを単独または組合せながら段階的に進めていく。
FIG. 11 illustrates an example of length storage. FIG. 11A shows the length R1 of the segment SG1 after the linearization process. The length R1 is equal to the distance from the nodes ND1 to ND3. In the length saving process, as shown in FIG. 11B, the
The
簡略部114は、簡略化した段階毎の特徴形状と非特徴形状とをそれぞれの端点(ノードND)のリンク接続情報に基づき接続する。具体的には簡略部114は、変形した特徴形状のノードNDのリンク接続情報に基づき、非特徴形状を平行移動させて特徴形状と接続する。
The
評価部115は、接合された特徴形状と非特徴形状との位相関係に矛盾がないかを判定し、矛盾がない場合、段階毎の特徴形状の簡略化と非特徴形状の簡略化との評価点を算出し、記憶部104に記憶する。評価部115は、特徴形状及び非特徴形状が幾何学形状にどれだけ近づいたかを評価する。評価部115は、位相関係に矛盾がある場合、簡略化手法を記憶部104に記憶しない。
The
評価部115は、特徴形状においては簡略部114が選択したサンプル図形の評価点を参照する。非特徴形状においては直線化、方向量子化、長さ保存の各処理の結果、幾何学形状に近づいた度合いによって評価点が設定される。評価部115は、特徴形状の評価点と非特徴形状の評価点とを合算して合計評価点を算出する。評価部115は、最も合計評価点の高い簡略化手法の組合せを記憶部104に記憶する。
The
地図生成部116は、記憶部104に記憶された最も合計評価点の高い簡略化手法の組合せと施設データベース107と経路データベース106と地図データベース105とを参照し、略地図を作成する。地図生成部116は参照した簡略化手法に基づき簡略化されたネットワークデータの形状に施設ポイントBPや施設名称Z21などを配置し、略地図を作成する。施設ポイントBPや施設名称Z21などの配置は施設ポイントBPや施設名称Z21の位置情報に基づき配置しても良いし、オペレータにより手動で配置しても良い。地図生成部116が作成した略地図は通信部102によってインターネットINTを介して表示端末200へ送信され、表示パネル212に表示される。
<動作の説明>
The
<Description of operation>
次に動作について説明する。
図3は本実施形態の略地図生成装置に関する処理の概略を説明するフローチャートである。
制御部110は、略地図を生成する地図上の領域を設定する簡略領域設定処理(ステップS300)、簡略領域内の道路ネットワークを抽出してセグメントとし、セグメントの組合せを記憶する経路セグメント抽出処理(ステップS400)、閉図形を形成するセグメントを特徴形状、特徴形状の端点と接続するセグメントを非特徴形状に分類する特徴形状分類処理(ステップS500)、特徴形状及び非特徴形状を簡略化し、評価する簡略化処理(ステップS600)を行う。以下に、各処理の詳細を説明する。
Next, the operation will be described.
FIG. 3 is a flowchart for explaining an outline of processing related to the schematic map generation device of this embodiment.
The
簡略領域設定処理を図4のフローチャートを用いて説明する。
簡略領域設定処理(ステップS300)において、まず領域設定部111は通信部102が受信した表示端末200の位置情報を入力する処理を実施する(ステップS310)。表示端末200の位置情報は現在地検出部211が検出した表示端末200の現在地の情報である。なお、表示端末の位置情報は入力部214により入力された任意の位置情報でもよい。これらの位置情報は通信部215によってインターネットINTを介して地図サーバ100の通信部102へ送信される。
The simple area setting process will be described with reference to the flowchart of FIG.
In the simplified area setting process (step S300), the area setting unit 111 first performs a process of inputting the position information of the
次に領域設定部111は、通信部102が受信した縮尺値を入力する処理を実施する(ステップS320)。縮尺値は表示端末200の入力部214で入力された地図の縮尺を表す値である。縮尺値は表示端末200のユーザが任意に入力してもよいし、現在地に応じて予め所定値が入力されていてもよい。これらの縮尺値は通信部215によってインターネットINTを介して地図サーバ100の通信部102へ送信される。
Next, the area setting unit 111 performs a process of inputting the scale value received by the communication unit 102 (step S320). The scale value is a value representing the scale of the map input by the
次に領域設定部111は、入力された位置情報および縮尺値に基づき地図上で簡略化する領域を決定する処理を実施する(ステップS330)。領域設定部111は、受信した位置情報および縮尺値から、表示端末200の表示パネル212の表示領域を簡略化する領域として決定する。なお、領域設定部111は表示パネル212の表示領域よりも所定領域広く簡略化する領域を決定してもよいし、経路案内中であれば進行方向の領域を広く簡略化する領域として決定してもよい。
Next, the region setting unit 111 performs a process of determining a region to be simplified on the map based on the input position information and scale value (step S330). The region setting unit 111 determines the display region of the
次は、経路セグメント抽出処理(ステップS400)を図5のフローチャートを用いて説明する。
経路セグメント抽出処理において、経路セグメント抽出部112は領域設定部111により設定された地図範囲に存在する所定の道路ネットワークデータを抽出する処理を実施する(ステップS410)。所定の道路ネットワークデータとは、例えば経路探索において優先的に探索される道路NWレベルの高いリンクである。なお、所定の道路ネットワークデータは例えば道路種別を基準に国道や県道などの主要道路を示すリンクを抽出したり、交通量を基準に交通量の多いリンクを抽出してもよい。すなわち、略地図の主題に応じてリンクを抽出できる。
Next, the route segment extraction process (step S400) will be described with reference to the flowchart of FIG.
In the route segment extraction process, the route
図13は経路セグメント抽出処理を説明するための図である。領域設定部111によって簡略化する領域(M1)が設定される。領域M1内の線分は道路ネットワークであり、リンクL1〜リンクL15およびノードN1〜ノードN10で構成されている。図13に表示される道路ネットワークは、領域設定部111によって抽出された領域M1内の所定の道路ネットワークである。 FIG. 13 is a diagram for explaining route segment extraction processing. A region (M1) to be simplified is set by the region setting unit 111. A line segment in the area M1 is a road network, and is composed of links L1 to L15 and nodes N1 to N10. The road network displayed in FIG. 13 is a predetermined road network in the area M1 extracted by the area setting unit 111.
次に経路セグメント抽出部112は、抽出した道路ネットワークデータを所定角度でセグメント化する処理を実施する(ステップS420)。セグメント化する処理において、経路セグメント抽出部112は、ステップS410において抽出したリンクの接続情報から、所定角度範囲内で連結するリンクを1つのセグメントとして関連付ける。このように本実施形態においてセグメントとは、略直線上で接続されたリンク群を表している。
Next, the route
図14に示すように、経路セグメント抽出部112は所定角度範囲内で連結するリンクL1、リンクL2およびリンクL3をセグメントSG1として関連付け、リンクL8、リンクL7、リンクL9、リンクL10およびリンクL15をセグメントSG2として関連付け、リンクL11、リンクL16、リンクL5、リンクL6およびリンクL8をセグメントSG3として関連付け、リンクL4、リンクL12、リンクL13およびリンクL14をセグメントSG4として関連付ける。
As shown in FIG. 14, the path
次に経路セグメント抽出部112は、ステップS420においてセグメント化したセグメントSG1〜4の内、処理対象となる注目セグメントSGを決定する処理を実施する(ステップS430)。次に経路セグメント抽出部112は注目セグメントSGが他のセグメントSGと交わっているかを判定する処理を実施する(ステップS440)。具体的には、経路セグメント抽出部112は注目セグメントSGのノードを特定し、他のセグメントSGに同一のノードである共通ノードが含まれているか否かを判定する。経路セグメント抽出部112は、注目セグメントSGと他のセグメントSGとの間に共通ノードがない場合(ステップS440でNo)、ステップS460へ移行し全てのセグメントSGが処理されたか否かを判定する。一方、経路セグメント抽出部112は、注目セグメントSGと他のセグメントSGとの間に共通ノードがある場合(ステップS440でYes)、経路セグメント抽出部112は注目セグメントSGと他のセグメントSGとの組み合わせを記憶部104に記憶する(ステップS450)。
Next, the path
図14において、経路セグメント抽出部112は、例えばセグメントSG1を注目セグメントとして決定すると(ステップS430)、セグメントSG1のノードN1、ノードN2が他のセグメントであるセグメントSG2、セグメントSG3およびセグメントSG4に含まれていないかを判定する(ステップS440)。経路セグメント抽出部112は他のセグメントのノードを参照し、リンクSG1のノードと共通ノードは含まれていないので(ステップS440でNo)、経路セグメント抽出部112はステップS460へ移行し、全てのセグメントが処理されたか否かを判定する。図14において、セグメントSG2、セグメントSG3およびセグメントSG4は未処理なので、ステップS430へ移行する。
In FIG. 14, for example, when the path
経路セグメント抽出部112は次の注目セグメントであるセグメントSG2を決定する(ステップS430)。経路セグメント抽出部112は注目セグメントSG2のノードN6、ノードN5、ノードN7およびノードN10が他のセグメントであるセグメントSG1、セグメントSG3およびセグメントSG4に含まれていいないかを判定する(ステップS440)。経路セグメント抽出部112は、図14の場合、ノードN5がセグメントSG4に含まれており、ノードN10がセグメントSG4に含まれていると判定する(ステップS440でYes)。経路セグメント抽出部112は、セグメントSG2とセグメントSG3とセグメントSG4とを関連付けて記憶部104に記憶する(ステップS450)。
The route
なお、ステップS450の処理において、注目セグメントと他のセグメントとの組み合わせは、1対1には限定されず、1対多となってもよい。また、経路セグメント抽出部112は、あるセグメントの組合せと別のセグメントの組合せにおいて同一のリンクが存在する場合はそれらをさらに関連付けて記憶部104に記憶する。図14において、セグメントSG2との組み合わせはセグメントSG3とセグメントSG4となる。
In the process of step S450, the combination of the segment of interest and other segments is not limited to one-to-one and may be one-to-many. In addition, when there is an identical link in a combination of one segment and another segment, the path
次に経路セグメント抽出部112は全てのセグメントが処理されたかを判定し(ステップS460)、全てのセグメントが注目セグメントとして処理されている場合は(ステップS460でYes)、処理を終了する。図14において、セグメントSG1からセグメントSG4まで注目セグメントとして決定されていると、経路セグメント抽出部112は処理を終了する。なお、ステップS450において、経路セグメント抽出部112は重複するセグメントの組合せについては記憶しない。
Next, the path
次は特徴形状分類処理を図6および図8のフローチャートを用いて説明する。
特徴形状分類処理では、経路セグメント抽出部112が記憶したセグメントの組合せが閉図形を構成するか否かを判定し、構成しない場合は経路探索をして閉図形を構成し、構成する場合は閉図形を特徴形状、閉図形を構成しない部分を非特徴形状にそれぞれ分類する処理が実施される。以下にその詳細を記載する。
Next, the feature shape classification process will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
In the feature shape classification process, it is determined whether or not the combination of segments stored by the route
特徴形状分類部113は、記憶部104に記憶されたセグメントの組合せを参照し、セグメントの組合せが閉図形を構成する否かを判定する処理を実施する(ステップS510)。特徴形状分類部113は、セグメントの組合せにおける、ある共通ノードを出発地点として経路探索を行い、探索枝が出発地点の共通ノードまで戻ってくればセグメントの組合せが閉図形を構成すると判定し(ステップS510でYes)、ステップS530へ移行する。一方、特徴形状分類部113はセグメントの組合せにおける、ある共通ノードを出発地点として経路探索を行い、探索枝が出発地点の共通ノードまで戻ってこなければセグメントの組合せは閉図形を構成しないと判定し(ステップS510でNo)、ステップS520へ移行する。
The feature
図14において、特徴形状分類部113は、セグメントの組合せであるセグメントSG2、セグメントSG3およびセグメントSG4の共通ノードである例えばノードN5から経路探索を行う。ノードN5を出発地点として場合、ノードN5−ノードN7−ノードN10−ノードN9−ノードN3−ノードN4−ノードN5又はノードN5−ノードN4−ノードN3−ノードN9−ノードN10−ノードN7−ノードN5で出発地点へ戻ってくる経路が探索できる。すなわち、この経路であるリンクL9−L10−L13−L12−L5−L6は閉図形を構成しており、この場合、特徴形状分類部113はステップS510において閉図形を構成すると判定する(ステップS510でYes)。
In FIG. 14, the feature
次に特徴形状分類部113は、ステップS510において閉図形を構成すると判定すると(ステップS510でYes)、セグメントの組合せについて閉図形を構成する特徴形状と閉図形へ接続する非特徴形状とに分類する処理を実施する(ステップS530)。特徴形状分類処理はステップS530をもって終了する。
Next, if the feature
図15は簡略化領域M1について、特徴形状分類部113が特徴形状と非特徴形状とを分類していることを示す図である。図15において太線で表された閉図形(L5−L6−L9−L10−L13−L12)が特徴形状である。この特徴形状に接続するセグメントが非特徴形状となり、図15の場合、リンクL7−L8、リンクL17、リンクL15、リンクL4、リンクL14、リンクL15、リンクL11およびリンクL16は非特徴形状に分類される。
FIG. 15 is a diagram illustrating that the feature
一方、ステップS510において、セグメントの組合せが閉図形を構成しないと判定する(ステップS510でNo)場合、特徴形状分類部113はセグメントSG間の探索をする処理を実施する(ステップS520)。図16は、簡略化領域M2について、セグメントの組合せが閉図形を構成しないと判定される例を示している。セグメントSG2とセグメントSG3とは共通ノードN5を有しており、関連付けられている。特徴形状分類部113は共通ノードであるノードN5を出発地点として経路探索を行うが、探索された経路が閉図形を構成することはない。このような場合、特徴形状分類部113はステップS510でNoと判定する。
On the other hand, if it is determined in step S510 that the combination of segments does not constitute a closed figure (No in step S510), the feature
ステップS520のセグメントSG間探索処理について、図8のフローチャートおよび図17、図18を用いて詳細に説明する。
まず、特徴形状分類部113はセグメントSG間を経路探索する端点(出発ノードおよび目的ノード)を設定する処理を実施する(ステップS521)。特徴形状分類部113は、具体的には、共通ノードを除くセグメントSGのノードを抽出し、一方のセグメントSGのノードを出発ノード、他方のセグメントSGのノードを終点ノードと設定する。図17の場合、特徴形状分類部113は、セグメントSG3のノードであるノードN4、ノードN3およびノードN8を出発ノード、セグメントSG2のノードであるノードN6、ノードN7、ノードN10およびノードN12を終点ノードとして設定する。
The inter-SG search process in step S520 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. 8 and FIGS.
First, the feature
次に特徴形状分類部113は、設定された端点間(出発ノードから終点ノードまで)の経路探索を行う処理を実施する(ステップS522)。なお、ステップS522の際、特徴形状分類部113は、地図サーバ100を参照し、所定の基準を満たす経路の探索を行うものとする。本実施形態における所定の基準とは、道なり判定と交通量と道路幅に関する。特徴形状分類部113は出発ノードとして設定したノードから終点ノードとして設定したノードまでの経路探索を行う。
Next, the feature
図17において、特徴形状分類部113は、経路探索によってノードN4からノードN6までの経路を示す経路No1、ノードN4からノードN7までの経路を示す経路No2、ノード3からノード10までの経路を示す経路No3、ノードN8からノードN12までの経路を示す経路No4を探索する。図18には特徴形状分類部113によって探索された経路No1から経路No4の一覧を表示している。なお、特徴形状分類部113は共通ノードから最も離れたノード同士を接続する経路を優先的に探索し、探索した経路から次のステップS523の処理へ進んでもよい。このようにすることで早期に面積の広い閉図形を発見でき、処理効率を高めることができる。
In FIG. 17, the feature
次に特徴形状分類部113は、所定基準を満たす経路が存在するか否かを判定する処理を実施する(ステップS523)。特徴形状分類部113は、道なり判定と交通量と道路幅とが所定の基準を満たす経路が存在する場合(ステップS523でYes)、ステップS524へ移行する。一方、特徴形状分類部113は、道なり判定と交通量と道路幅とが所定の基準を満たす経路が存在しない場合(ステップS523でNo)、セグメントSG間探索処理を終了する。なお、所定基準を満たす経路が存在しない場合(ステップS523でNo)、制御部110は簡略化処理600へ移行しないものとしたが、制御部110は経路セグメント抽出処理400において抽出したセグメントを後述する非特徴形状の簡略化手法を用いて簡略化してもよい。
Next, the feature
道なり判定とは探索された経路が略直線的であるかを判定する処理であり、具体的には探索された経路が複数のリンクで構成される場合、リンク間の接続角度が所定角度範囲あることを判定することである。図18において、経路No1から経路No4はいずれも所定範囲内で略直線的なので、道なり判定としては所定の基準を満たす「○」となっている。 Road determination is a process for determining whether a searched route is substantially linear. Specifically, when the searched route is composed of a plurality of links, the connection angle between the links is within a predetermined angle range. It is to determine that there is. In FIG. 18, since route No. 1 to route No. 4 are both substantially linear within a predetermined range, the road determination is “◯” that satisfies a predetermined criterion.
交通量の基準とは、ネットワークデータに記憶された交通量を基準とするものである。図18に示す交通量の数値は例えば年間平均交通量を示しており、所定の基準とは交通量の数値が15以上であるものとする。図18の経路No2〜経路No4はいずれも所定の基準を満たしているが、経路No1は交通量が10であり、所定の基準を満たしていない。なお、交通量が多い経路は多くの人々が通過する経路であり、すなわち略地図でその道路を表示した場合、多くの人々になじみ深い略地図を表示できる効果がある。 The traffic volume standard is based on the traffic volume stored in the network data. The traffic volume values shown in FIG. 18 indicate, for example, the annual average traffic volume, and the traffic volume value is 15 or more from the predetermined standard. Although route No2-route No4 of FIG. 18 satisfy | fill all the predetermined | prescribed reference | standard, route No1 has the traffic volume of 10, and does not satisfy | fill the predetermined | prescribed reference | standard. Note that a route with a large amount of traffic is a route through which many people pass, that is, when the road is displayed on a schematic map, there is an effect that a schematic map familiar to many people can be displayed.
道路幅の基準とは、ネットワークデータに記憶されたリンク毎の道路幅の情報を用いて、経路の平均道路幅を基準とするものであり、所定の基準とは道路幅3m超であるものとする。図18において、経路No3および経路No4は所定の基準を満たしているが、経路No1および経路No2は所定の基準を満たしていない。すなわち、ステップS523において、特徴形状分類部113は、経路No3および経路No4を所定の基準を満たす経路として判定し、ステップS524へ移行する。
The road width standard is based on the average road width of the route using the road width information for each link stored in the network data, and the predetermined standard is a road width exceeding 3 m. To do. In FIG. 18,
なお所定の基準はこれらに限らず、種々の基準があってもよい。例えば、新しい道路を含む経路を優先的に決定してもよい。新しい道路は人々の関心が高いためである。また、歩道を有する経路を優先的に決定してもよい。例えば歩行者向けの略地図ならば、歩道の有する道路の表示が重要となるためである。また、自転車が通りやすい道路を優先的に決定してもよい。サイクリングを楽しみたい人にとっての略地図は、自動車が通りやすい道路の表示が重要となるためである。これらの基準は全てネットワークデータの属性情報を用いることで達成される。 The predetermined standard is not limited to these, and various standards may be used. For example, a route including a new road may be determined with priority. This is because people are interested in the new road. Further, a route having a sidewalk may be determined with priority. For example, in the case of a rough map for pedestrians, it is important to display the road that the sidewalk has. Alternatively, a road on which a bicycle can easily pass may be determined with priority. The map for people who want to enjoy cycling is important because it is important to display roads where cars can easily pass. These criteria are all achieved by using attribute information of network data.
ステップS523で所定基準を満たす経路が存在する場合(ステップS523でYes)、特徴形状分類部113は、所定の基準を満たす経路の内、最適な経路を決定する処理を実施する(ステップS524)。図18において、特許形状分類部113は、所定の基準を満たす経路No3および経路No4から、道なり判定と交通量と道路幅とを基準が高い経路No3を最適な経路として決定する。なお、ステップS524において、特徴形状分類部113は所定の基準が高い経路を最適な経路として決定したが、最適な経路はこれに限らず種々の基準があってよい。
When there is a route that satisfies the predetermined criterion in step S523 (Yes in step S523), the feature
次に特徴形状分類部113は、決定された最適な経路をセグメントとして新規登録する処理を実施する(ステップS525)。特徴形状分類部113は、最適な経路として決定した経路No3を構成するリンクL12−リンクL13をセグメントSG2とセグメントSG3との組み合わせとなるセグメントSG5として新規登録し、セグメントSG間探索処理を終了する。
Next, the feature
特徴形状分類部113はセグメントSG間の探索処理(ステップS520)を終了すると、セグメントが新規登録されたか否かを判定する処理を実施する(ステップS540)。特徴形状分類部113は、セグメントが新規登録されたと判定する場合(ステップS540でYes)、ステップS510へ移行する。一方、特徴形状分類部113はセグメントが新規登録されていないと判定する場合(ステップS540でNo)、特徴形状分類処理を終了する。
When the search process between segments SG (step S520) is completed, the feature
特徴形状分類部113は、セグメントSG間の探索処理において新規登録されたセグメントSG5に基づき、セグメントが新規登録されたと判定し(ステップS540でYes)、ステップS510へ移行する。特徴形状分類部113は、図17に示すように、ノードN3−ノードN4−ノードN5−ノードN7−ノードN10−ノードN3を端点とする閉図形を構成すると判定する。
The feature
次は簡略化処理について図7のフローチャート、図9、図10、図11、図12、図15、図19を用いて説明する。
簡略部114は、特徴形状を段階的に簡略化する処理を実施する(ステップS610)。図15には、特徴形状として太線で表された閉図形A(L5−L6−L9−L10−L13−L12)と非特徴形状としてリンクL7−L8、リンクL17、リンクL15、リンクL4、リンクL14、リンクL15、リンクL11およびリンクL16が示されている。簡略部114は、特徴形状を予め準備した円、楕円、n角形などの幾何学形状と比較し、閉図形に最も近い幾何学形状を特定する。図15において、簡略部114は閉図形Aの特徴形状から近似する幾何学形状として三角形を特定する。
Next, the simplification process will be described with reference to the flowchart of FIG. 7 and FIGS. 9, 10, 11, 12, 15, and 19. FIG.
The
簡略部114は、特定した三角形について図12に示すような三角形のサンプル形状を用いて簡略化する。簡略部114は特徴形状に最も近似するサンプル形状を選択し、正規化などの手法を通じて選択したサンプル形状に向けて段階的に簡略化する。簡略部114は、図12を用いて特徴形状である閉図形Aに最も近似するサンプル形状として、閉図形AのノードN3、ノードN5およびノードN10を端点とする二等辺三角形を選択する。
The
簡略部114は、閉図形Aについて段階的に二等辺三角形へ簡略化していく。図19に簡略部114が閉図形Aについて端点間を直線化することで簡略化(段階1)した特徴形状を破線で示している。簡略化(段階1)された特徴形状はノードN3、ノードN10、ノードN5を端点としてリンクL100、リンクL110およびリンクL120で構成される。簡略部114は段階1の特徴形状について選択したサンプル形状へ近づいた度合いに応じた評価点を記憶する。図19の段階1の特徴形状は幾何学形状の三角形であり、サンプル形状の二等辺三角形とは異なるので評価点50が記憶される。
The
簡略部114は、段階2として簡略化した三角形を二等辺三角形へ簡略化する。図20には簡略部114によって簡略化(段階2)された特徴形状を破線で示している。簡略化(段階2)された特徴形状はノードN200、ノードN10、ノードN5を端点としてリンクL200、リンクL110およびリンクL220で構成される。簡略部114は、段階1の三角形に等積変形を行うことで段階2の二等辺三角形へ変形する。図20に示すように、簡略部114は、ノードN3を通過しリンクL110に平行な補助線AL1を設定し、その補助線AL1上に二等辺三角形の頂点となるノードN200の位置を特定する。図20の段階2の特徴形状はN200を頂点とする二等辺三角形であり、サンプル形状の二等辺三角形であるので評価点90が記憶される。簡略部114はさらに、段階2の特徴形状を段階1の特徴形状の内心を基準に配置する。
The
簡略部114は、さらに、簡略化(段階3)として、二等辺三角形から図12においてサンプル形状の評価点の高い正三角形へ特徴形状を簡略化する。簡略化(段階3)された特徴形状はノードN300、ノードN310、ノードN320を端点としてリンクL300、リンクL310、リンクL320で構成される(図示せず)。簡略部114は段階2の内心を基準に正三角形に簡略化された特徴形状を配置する。簡略部114は、サンプル形状の正三角形であるので評価点100が記憶される。
Further, as a simplification (stage 3), the
図21は、段階毎に簡略化された特徴形状および評価点を記憶した一覧を示す図である。簡略部114は、特徴形状の簡略化として、簡略化段階、特徴形状を構成するノード、リンク、簡略化後の形状および評価点が記憶される。
FIG. 21 is a diagram illustrating a list in which feature shapes and evaluation points simplified for each stage are stored. The
次に簡略部114は、非特徴形状を段階的に簡略化する処理を実施する(ステップS620)。非特徴形状の簡略化は図9に示した直線化、図10に示した方向量子化、図12に示した長さ保存を用いて段階的に簡略化する。簡略部114は直線化、方向量子化、長さ保存の各簡略化手法を単独または組み合わせて簡略化する。図15の場合、簡略部114はL11およびL16と、L4と、L7およびL8と、L17と、L14と、L15とをそれぞれ段階的に簡略化する。
Next, the
非特徴形状の簡略化手法について、その組み合わせと評価点について図22を用いて説明する。図22には非特徴形状(L11およびL16)の簡略化手法の単独または組合せについての評価点を記載した図である。非特徴形状の簡略化の手法はAからFの6種類あり、評価点はAからFにかけて1点から6点が設定されている。簡略部114は、非特徴形状のそれぞれについて簡略化手法AからFの順番に段階的に実施し、その評価点とともに記憶する。
The non-feature shape simplification method will be described with reference to FIG. FIG. 22 is a diagram illustrating evaluation points for single or combination non-feature shapes (L11 and L16). There are six types of non-feature shape simplifications from A to F, and 1 to 6 evaluation points are set from A to F. The
次に簡略部114は、特徴形状と非特徴形状とを記憶した段階毎に接合する処理を実施する(ステップS630)。図20に示すように、簡略化を実施すると段階によってはノード位置が変更する。図20では特徴形状の簡略化(段階2)に伴い、ノードN3がノードN200の位置に移動している。また、非特徴形状も簡略化の段階によってノードやリンクの位置が移動する(図示せず)。ステップS630において、簡略部114は、ネットワークデータの接続情報を用いてノードN200とリンクL16およびリンクL4を接合する処理を実施する。なお、簡略部114が特徴形状と非特徴形状とを接続する際に、特徴形状の位置は移動せず、非特徴形状の位置を移動させる。簡略部114は特徴形状の簡略化の段階および非特徴形状の簡略化の段階とのそれぞれを掛け合わせたパターンで接続する処理を行う。本実施形態において、特徴形状の簡略化段階についての数3、非特徴形状の数6、非特徴形状の簡略化段階についての数6となり、これらを乗じた108パターンで接続する処理を行う。
Next, the
次に簡略部114は接続された特徴形状と非特徴形状とが簡略化する前と比較して位相関係に矛盾がないかを判定する処理を実施する(ステップS640)。この処理は、本来接続していない道路が接続していたり、本来接続している道路が接続していないという問題が発生していないかを判定する。簡略部114は、各線分の交差判定を行い、簡略化前の交差点位置で交差していれば位相関係に矛盾がないと判定(ステップS640でYes)、ステップS650へ進む。一方、簡略部114は、各線分の交差判定を行い、簡略化前の交差点位置で交差していなければ位相関係に矛盾が生じていると判定(ステップS640でNo)し、簡略化処理は終了する。なお、簡略化前後での位相関係を判定する手法はこの手法に限られず、種々の手法が存在する。
Next, the
ステップS640で位相関係に矛盾がないと判定されると、評価部115は特徴形状と非特徴形状の評価点を合算して合計評価点を算出する処理を実施する(ステップS650)。評価部115は、特徴形状の段階1(評価点50)に非特徴形状L11およびL16(簡略化手法A:評価点1)と、非特徴形状L4(簡略化手法A:評価点1)と、非特徴形状L7およびL8(簡略化手法A:評価点1)と、非特徴形状L17(簡略化手法A:評価点1)と、非特徴形状L14(簡略化手法A:評価点1)と、非特徴形状L15(簡略化手法A:評価点1)とを合算してこれらの簡略化の組合せの合計評価点56を記憶する。評価部115は、特徴形状、および非特徴形状の簡略化手法を段階的に変更しながら合計評価点を算出して記憶する。
If it is determined in step S640 that there is no contradiction in the phase relationship, the
次に評価部115は、最も高い合計評価点の簡略化手法の組合せを記憶する処理を実施する(ステップS660)。最も高い合計評価点の簡略化手法の組合せは、最も幾何学形状に近くかつ位相関係に矛盾がなく簡略化されており、分かりやすい略地図を作成することができる。以上により、特徴形状においては、簡略化された閉図形が構成される。
Next, the
なお、図7の簡略化処理において本実施形態では位相関係に矛盾がないか否かを判定し(ステップS640)、矛盾がない特徴形状と非特徴形状との組み合わせの合計評価点を算出(ステップS650)していたが、処理の順番を変更してもよい。すなわち、評価部115はステップS650の合計評価点を算出し、特徴形状の簡略化と非特徴形状の簡略化手法との組み合わせの合計評価点の高い順から位相関係に矛盾がないか否かを判定(ステップS640)してもよい。
In the simplification process of FIG. 7, in the present embodiment, it is determined whether or not there is a contradiction in the phase relationship (step S640), and a total evaluation score of a combination of a feature shape and a non-feature shape with no contradiction is calculated (step S640). S650), the processing order may be changed. That is, the
次に、地図生成部116は、記憶部104に記憶された最も合計評価点の高い簡略化手法の組合せと施設データベース107と経路データベース106と地図データベース105とを参照し、略地図を作成する処理を実施する(図示なし)。地図生成部116は参照した簡略化手法に基づき簡略化されたネットワークデータの形状に施設ポイントBPや施設名称Z21などを配置し、略地図を作成する。施設ポイントBPや施設名称Z21などの配置は施設ポイントBPや施設名称Z21の位置情報に基づき配置しても良いし、オペレータにより手動で配置しても良い。地図生成部116が作成した略地図は通信部102によってインターネットINTを介して表示端末200へ送信され、表示パネル212に表示される。
Next, the
なお、上記の実施形態では表示端末200は携帯可能なスマートフォンであるとしたが、PC端末でもよい。地図生成部116が作成した略地図は表示パネル212へ表示されるとしたが、印刷物として出力してもよい。略地図の作成はサーバシステム1000が行うものとしたが、表示端末200が地図サーバ100を有し、略地図の作成を行うものとしてもよい。
In the above embodiment, the
以上で説明したように、特許文献1では、閉図形などの特徴パーツを抽出して簡略化するものの、道路の形状にのみ基づいた簡略化であり、道路の形状以外の特徴を考慮していない。そのため、例えば、道路種別を基準に国道や県道などの主要道路を示すリンクを抽出して簡略化したり、交通量を基準に交通量の多いリンクを抽出して簡略化する等、ユーザーが所望する主題に応じた略地図を作成するといったことが出来ないという課題があった。本実施形態では、分岐地点を介して複数の方向へ進行可能な線状の地物に対応して、その地物の属性に関する情報を有するネットワークに基づき、特定の属性に対応した地物の形状を特定の形状へ簡略化した形状の形状情報として生成するようにしたことにより、その課題を解決し、ユーザにとって利便性の高い略地図を作成することが可能となった。
一方、本実施形態では、特定の属性に対応した地物の形状を特定の形状へ簡略化した形状の形状情報として生成するようにしたことにより、地物の数が減るため、閉図形が存在しないという課題も生じる。そのような場合であっても、他の属性の地物を利用する(例えば、セグメントSG間探索処理を行う)ことにより、閉図形を構成する特徴図形を抽出することが可能となり、適切な略地図を生成することが可能となる。
As described above, in
On the other hand, in this embodiment, the shape of the feature corresponding to the specific attribute is generated as the shape information of the shape simplified to the specific shape, so that the number of the features is reduced, and there is no closed figure. Challenges also arise. Even in such a case, it is possible to extract a feature graphic that constitutes a closed graphic by using a feature having another attribute (for example, performing a search process between segments SG). A map can be generated.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々の態様で実施できることは勿論である。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to this embodiment, Of course, in the range which does not deviate from the summary of this invention, it can implement in a various aspect.
100・・・地図サーバ
105・・・地図DB
106・・・経路DB
107・・・施設DB
108・・・交通情報DB
200・・・表示端末
1000・・・サーバシステム
SG・・・・セグメント
Z11・・・テキストデータ
Z21・・・施設名称
ND・・・ノード
LK・・・リンク
INT・・・インターネット
BS・・・基地局
BP・・・施設ポイント
AL1・・・補助線
100 ...
106 ... route DB
107 ... Facility DB
108 ... Traffic information DB
200 ...
Claims (9)
前記ネットワークデータに基づき、特定の属性に対応した前記地物の形状を特定の形状へ簡略化した形状の形状情報として生成し、前記形状情報を有する地図を生成する制御部と
を備える地図生成装置。 Corresponding to linear features that can travel in a plurality of directions via a branch point, a storage unit that stores network data having information on attributes of the features;
A map generation device comprising: a control unit that generates, based on the network data, the shape of the feature corresponding to a specific attribute as shape information of a shape simplified to a specific shape, and generates a map having the shape information .
前記制御部は、前記第一の属性に対応した地物が前記簡略化された閉図形を構成しない場合、前記ネットワークデータに基づき探索した経路に基づく前記第二の属性に対応した地物も用いて前記簡略化された閉図形を構成する、請求項3に記載の地図生成装置。 The network data has information that enables a search for a route from a predetermined point of the feature to another point,
When the feature corresponding to the first attribute does not form the simplified closed figure, the control unit also uses the feature corresponding to the second attribute based on the route searched based on the network data. The map generating apparatus according to claim 3, wherein the map forms the simplified closed figure.
前記属性は、前記ネットワークレベルの情報を含む請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の地図生成装置。 The network data has network level information which is an index preferentially searched in route search,
The map generation apparatus according to claim 1, wherein the attribute includes information on the network level.
The map creating apparatus according to claim 1, wherein the attribute includes information on a sidewalk.
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