JP2018031947A - Map creation device - Google Patents

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政宏 鳥井
Masahiro Torii
政宏 鳥井
信乃介 太田
Shinnosuke Ota
信乃介 太田
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique that can properly prepare maps.SOLUTION: A map creation device comprises: a storage unit that stores network data having information about attributes of features corresponding to advancible linear features in a plurality of directions via a branch point; and a control unit that creates a shape of the feature corresponding to the specific attribute as shape information which is a shape abbreviated to a specific shape on the basis of the network data, and creates a map having the shape information. In Fig. 20, the map creation device is configured to create a characteristic shape composed of a link L200, link L110, and link L220 with a node N200, node N10, and node N5 as end points.SELECTED DRAWING: Figure 20

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 Patent Document 1 will be specifically described.

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 Patent Document 1, a closed figure is extracted as a feature part from a map, a geometric figure closest to the feature part is determined as an approximate figure, and a feature part is considered in consideration of a correlated feature or similarity between a plurality of feature parts. An approximate map creation method is disclosed in which the global features of a map are maintained by moving and transforming the map.

特開2010−128084号公報JP 2010-128084 A

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.

本発明の一実施形態実施形態としての地図作成装置の概略構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows schematic structure of the map creation apparatus as one Embodiment of this invention. 記憶部に格納されたデータベースの内容を説明する図である。It is a figure explaining the content of the database stored in the memory | storage part. 地図作成装置の全体処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to the whole process of a map creation apparatus. 簡略領域設定処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to a simple area | region setting process. 経路セグメント抽出処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to a route segment extraction process. 特徴形状分類処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to a feature shape classification process. 簡略化処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to simplification processing. セグメントSG間探索処理に対応するフローチャートである。It is a flowchart corresponding to the search process between segments SG. 直線化処理の例を説明した図である。It is a figure explaining the example of the linearization process. 方向量子化の例を説明した図である。It is a figure explaining the example of direction quantization. 長さ保存の例を説明した図である。It is a figure explaining the example of length preservation | save. 三角形のサンプル図形の例を説明した図である。It is a figure explaining the example of the triangular sample figure. 経路セグメント抽出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a route segment extraction process. 経路セグメント抽出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a route segment extraction process. 簡略化領域M1について、閉図形を構成する例を示す図である。It is a figure which shows the example which comprises a closed figure about the simplification area | region M1. 簡略化領域M2について、閉図形を構成しない例を示す図である。It is a figure which shows the example which does not comprise a closed figure about the simplification area | region M2. セグメントSG間探索処理を説明する図である。It is a figure explaining the search process between segments SG. セグメントSG間探索処理の結果を一覧表示する図である。It is a figure which displays as a list the result of the search process between segments SG. 特徴形状の簡略化段階1を説明する図である。It is a figure explaining the simplification step 1 of a feature shape. 特徴形状の簡略化段階2を説明する図である。It is a figure explaining the simplification step 2 of a feature shape. 特徴形状の簡略化の段階を説明する図である。It is a figure explaining the step of simplification of a feature shape. 非特徴形状の簡略化手法を説明する図である。It is a figure explaining the simplification method of a non-characteristic shape.

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 server system 1000, a base station BS, and a display terminal 200. The server system 1000 has at least the map server 100. The map server 100 and the base station BS are communicably connected via the Internet INT. The display terminal 200 can wirelessly communicate with the base station BS. As a result, the display terminal 200 can communicate with the map server 100 via the base station BS.

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 display terminal 200 includes a current location detection unit 211, a display panel 212, an audio output unit 213, an input unit 214, a communication unit 215, an external storage device 216, and a main control unit 210. The display terminal 200 in the present embodiment is a portable smartphone.

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 location detection unit 211 is a device that receives radio waves transmitted from artificial satellites that constitute a GPS (Global Positioning System / Global Positioning System). The display panel 212 includes a liquid crystal display and a drive circuit that drives the liquid crystal display. The audio output unit 213 includes a speaker for outputting audio, a circuit for driving the speaker, and the like. The input unit 214 includes a group of keys such as a direction input key displayed on the display panel 212 and other operation keys.

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 communication unit 215 is a circuit for performing data communication with the base station BS. The communication unit 215 can access the map server 100 via the base station BS. The external storage device 216 configured by a hard disk, a flash memory, a memory card, and the like stores various software and data for operating the display terminal 200. The external storage device 216 may be configured such that a user of the display terminal 200 can arbitrarily store various data. The main control unit 210 is a controller for controlling the above-described units 211 to 216 of the display terminal 200. The main control unit 210 includes a CPU (not shown) and an internal storage device such as a ROM and a RAM.

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 map server 100 includes a communication unit 102, a storage unit 104, and a control unit 110. The storage unit 104 includes a map database (DB) 105, a route database (DB) 106, a facility database (DB) 107, and a traffic information database (DB) 108. The traffic information database stores traffic jam information stored via the Internet INT. The traffic jam information is stored in the NW attribute information of the link LK in the route database 106 as traffic volume information, for example. The communication unit 102 can communicate with the display terminal 200 via the Internet INT and the base station BS. Details of the map database 105 will be described later.

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 storage unit 104.
The map database 105 stores data representing a map image (map image data) in a vector data format. The map image data may be stored in a raster data format such as a bitmap format or a JPEG data format instead of the vector data format. This map image data includes data representing the shape of terrain such as rivers and ponds, buildings, roads, pedestrian roads, routes representing railway tracks, and parks.

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 route database 106 stores route data related to routes through which cars and pedestrians can pass among various routes existing in the area corresponding to the map image represented by the map image data. This route data includes network data indicating the arrangement of the route on the ground surface, and NW attribute information associated with the network data. The network data includes road network data indicating the route of the vehicle and pedestrian network data indicating the route of the pedestrian. The network data includes node data representing element points ND (hereinafter also referred to as “nodes”) in the route and link data representing line segments LK (hereinafter also referred to as “links”) connecting the nodes. The node ND represents, for example, an intersection, a T-junction, a branch point, a start point, an end point, and the like. The link LK represents a route such as the above-described roadway or pedestrian road. The NW attribute information is information that is associated with the node ND or the link LK and represents the attribute. As shown in FIG. 2, the NW attribute information includes, for example, link LK attributes (for example, traffic volume, road name, road width, number of lanes, speed limit, presence / absence of sidewalk, opening time, presence / absence of bicycle lane, person Text data Z11 including node ND attributes (for example, intersection name, link connection information, position coordinates, etc.). The NW level is an index preferentially searched in the route search in the road network data, and is usually indicated by a value such as 1 to 5. There may be one or more NW attribute information associated with one node ND or link LK. Note that the route database is not limited to a road, and may be network data having information on attributes of a feature corresponding to a linear feature that can travel in a plurality of directions via a branch point. For example, in addition to roads, network data may be associated with linear features that can travel in a plurality of directions via branch points such as rivers and routes.

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 facility database 107 stores facility data representing facility information including the name and position of the facility. The facility database 107 includes a facility point BP that indicates the location of the facility, a facility name Z21 that exists at a location that represents the facility point BP, and the like. Further, the facility information associated with one facility point BP may be one or plural.

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 control unit 110 corresponds to a linear feature that can travel in a plurality of directions via a branch point, and based on network data that has information on the attribute of the feature, A shape is generated as shape information simplified to a specific shape, and a map having the shape information is generated. Specifically, a region setting unit 111, a route segment extraction unit 112, and a feature shape are generated. A classification unit 113, a simplification unit 114, and an evaluation unit 115 are included. The region setting unit 111, the route segment extraction unit 112, the feature shape classification unit 113, the simplification unit 114, the evaluation unit 115, and the map generation unit 116 read out a control program stored in a ROM (Read Only Memory), (Random Access Memory) is a function that is executed by a CPU (Central Processing Unit), and its control program is stored in a computer (CPU) by an area setting unit 111, a route segment extraction unit 112, and a feature shape classification unit. 113 is a program for realizing functions as the simplification unit 114, the evaluation unit 115, and the map generation unit 116.

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 storage unit 104. In this embodiment, the area setting unit 111 receives information related to the display screen of the display terminal 200, the user's current position information, and the scale information set by the user from the display terminal 200, and simplification centered on the user's current position. Set the map range. Although the scale information is set by the user, the area setting unit 111 may adopt a predetermined scale or a scale displayed on the display terminal 200 as the scale information.

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 segment extraction unit 112 extracts network data existing in the range set by the region setting unit 111 and performs segmentation at a predetermined angle. In the present embodiment, the route segment extraction unit 112 extracts road network data having an NW level equal to or higher than a predetermined value from the road network data. The segmentation process refers to associating segments that are connected within a predetermined angle range in the extracted road network data as one segment. In the present embodiment, the predetermined angle range is a range in which the connection angle between the links is 160 degrees to 180 degrees, and a road road is set as one segment. The link segment processing may be extracted using NW attribute information. For example, the route segment extraction unit 112 may extract road network data based on traffic volume, road name, road width, number of lanes, speed limit, presence / absence of a sidewalk, opening time, and the like.

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 segment extraction unit 112 refers to the NW attribute information of the segment of interest and other segments, identifies other segments having the same node ND as the node ND of the segment of interest, and combines them into the storage unit 104 The process to memorize is executed. The path segment extraction unit 112 repeats this process and performs the process on all the extracted segments.

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 shape classifying unit 113 determines whether or not the segment stored as a combination in the storage unit 104 by the path segment extracting unit 112 includes a closed graphic. If it is determined that the segment includes a closed graphic, the feature shape classifying unit 113 configures the closed graphic. The segment to be classified is classified as a feature shape, and the segment that does not constitute a closed figure is classified as a non-feature shape. On the other hand, if it is determined that the closed shape is not included, the feature shape classifying unit 113 performs a process of searching for a route between the segments and generating a closed shape with the searched route and the segment. When the closed figure is generated, the feature shape classification unit 113 classifies the feature shape and the non-feature shape.

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 shape classifying unit 113 specifies an intersection on the segment where the area of the closed figure is maximum, and performs a route search using the intersection as an end point. The feature shape classification unit 113 refers to the NW attribute information and searches for a road with a high NW level preferentially. The feature shape classifying unit 113 generates a closed figure by performing a route search, but the NW level setting of the route segment extracting unit 112 may be set to 3 or more to expand the range of road network data extraction. The feature classification unit 113 may extract road network data based on attribute information such as a route with a large amount of traffic or a route with a sidewalk in a route search process between segments.

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 simplification unit 114 simplifies the feature shape and the non-feature shape step by step, and joins them at each simplified step. As a simplification of the feature shape, the simplification unit 114 compares the geometric shape such as a circle, an ellipse, and an n-gon with the feature shape prepared in advance, identifies the geometric shape closest to the closed figure, and identifies the identified geometric shape. A fixed deformation method that simplifies the feature shape step by step and a line segment straightening method that fixes the end points of the feature shape and straightens the line segments between the end points.

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 simplified unit 114 specifies a geometric shape such as a circle, an ellipse, or an n-gon from the feature shape. The simplification unit 114 selects a more detailed sample shape from the identified geometric shape, and simplifies the specific shape step by step so as to approximate the selected sample shape. When the geometric shape selected by the simplification unit 114 is, for example, a triangle, the simplification unit 114 uses any one of regular triangles, right-angled isosceles triangles, isosceles triangles, and right-angle triangles as a standard geometric shape. Select a geometric shape and perform deformation processing.

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 simplification unit 114 is a triangle. 12A is an equilateral triangle as a sample figure, FIG. 12B is an isosceles triangle as a sample figure, FIG. 12C is a right isosceles triangle as a sample figure, and FIG. 12D is a right triangle as a sample figure. It is shown. The simplification unit 114 selects the geometric shape closest to the feature shape from the sample shapes. Note that an evaluation score used by an evaluation unit 115 described later is associated with the sample shape. In this embodiment, high evaluation points are assigned to simple figures that are easy for the user to visually recognize, (a) 100 regular triangles, (b) 90 isosceles triangles, (c) right isosceles triangles and ( d) The right triangle has 70 points. In addition, an evaluation score may be attached | subjected not only in said reference | standard but various standards.

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 simplification unit 114 arranges the feature shape after simplification based on the center of the feature shape before simplification. Note that the simplified portion 114 may arrange a simplified characteristic shape based on the outer center or the center of gravity. The simplification unit 114 stores the simplification method selected in the modification of the feature shape in the storage unit 104.

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 simplification unit 114 simplifies the feature shape by fixing the end points of the feature shape and linearizing the line segment between the end points. The straightening method may be used as a simplified method different from the standard deformation method, or may be used when the feature shape does not correspond to any of the geometric shapes prepared in advance in the standard deformation method. Further, after simplification by a linearization method, a sample shape may be selected by using a standard deformation method.

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 simplification unit 114 performs a linearization process for linearly deforming the shape of the road group of the segments constituting the non-feature shape, and quantizes the direction of the linearly deformed road group. Direction quantization processing is performed to align the direction units, and length preservation processing is performed to match the length of the deformed road with the length of the road before the deformation. For the simplification of the non-feature shape, a simplification method according to the degree of simplification is defined, and the simplification unit 114 deforms the non-feature shape using the following simplification method.

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 simplification unit 114. Next, as shown in FIG. 9B, the simplification unit 114 linearizes the segment SG1 by moving each node ND vertically to the main axis L1.

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 simplification unit 114 calculates the angle between the segment SG1 and the direction D2 and the angle between the segment SG1 and the direction D3 with the node ND1 as a base point, and moves the node ND4 in the direction of the smaller angle. In FIG. 10B, since the angle between the segment 1 and the direction D3 is smaller, the simplification unit 114 moves the node ND4 of the segment SG1 in the direction D.

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 simplification unit 114 calculates the distance between the node ND1-node ND2-node ND3. The simplified unit 114 extends the segment SG1 to the length R2 based on the calculated distance.
The simplification unit 114 proceeds with the simplification of these non-feature shapes step by step, either alone or in combination.

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 simplification unit 114 connects the simplified feature shape and non-feature shape for each stage based on the link connection information of each end point (node ND). Specifically, based on the link connection information of the deformed feature shape node ND, the simplification unit 114 translates the non-feature shape and connects it to the feature shape.

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 evaluation unit 115 determines whether or not there is a contradiction in the phase relationship between the joined feature shape and the non-feature shape, and if there is no contradiction, evaluation of simplification of the feature shape and simplification of the non-feature shape for each stage. A point is calculated and stored in the storage unit 104. The evaluation unit 115 evaluates how close the feature shape and the non-feature shape are to the geometric shape. The evaluation unit 115 does not store the simplification method in the storage unit 104 when there is a contradiction in the phase relationship.

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 evaluation unit 115 refers to the evaluation point of the sample graphic selected by the simplification unit 114 in the feature shape. In the non-feature shape, the evaluation points are set according to the degree of approach to the geometric shape as a result of the linearization, direction quantization, and length preservation processes. The evaluation unit 115 calculates the total evaluation score by adding the evaluation points of the feature shape and the evaluation points of the non-feature shape. The evaluation unit 115 stores the combination of simplified methods having the highest total evaluation score in the storage unit 104.

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 map generation unit 116 creates an approximate map by referring to the combination of the simplified methods having the highest total evaluation score stored in the storage unit 104, the facility database 107, the route database 106, and the map database 105. The map generation unit 116 arranges the facility point BP, the facility name Z21, etc. in the simplified network data shape based on the referenced simplification method, and creates a schematic map. The arrangement of the facility point BP and the facility name Z21 may be arranged based on the position information of the facility point BP and the facility name Z21, or may be arranged manually by an operator. The schematic map created by the map generation unit 116 is transmitted to the display terminal 200 by the communication unit 102 via the Internet INT and displayed on the display panel 212.
<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 control unit 110 performs a simplified area setting process (step S300) for setting an area on a map for generating a rough map, a route segment extracting process for extracting a road network in the simplified area as a segment, and storing a combination of segments ( Step S400), a feature shape classification process (Step S500) for classifying a segment forming a closed figure as a feature shape, and a segment connecting to an end point of the feature shape as a non-feature shape, and simplifying and evaluating the feature shape and the non-feature shape Simplification processing (step S600) is performed. Details of each process will be described below.

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 display terminal 200 received by the communication unit 102 (step S310). The position information of the display terminal 200 is information on the current location of the display terminal 200 detected by the current location detection unit 211. Note that the position information of the display terminal may be arbitrary position information input by the input unit 214. These pieces of position information are transmitted to the communication unit 102 of the map server 100 via the Internet INT by the communication unit 215.

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 input unit 214 of the display terminal 200. The scale value may be arbitrarily input by the user of the display terminal 200, or a predetermined value may be input in advance according to the current location. These scale values are transmitted by the communication unit 215 to the communication unit 102 of the map server 100 via the Internet INT.

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 display panel 212 of the display terminal 200 as a region to be simplified from the received position information and scale value. Note that the region setting unit 111 may determine a region that is simplified by a predetermined region larger than the display region of the display panel 212, or if the route guidance is being performed, the region in the traveling direction is determined as a region that is simplified greatly. Also good.

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 segment extraction unit 112 performs a process of extracting predetermined road network data existing in the map range set by the region setting unit 111 (step S410). The predetermined road network data is, for example, a link with a high road NW level searched preferentially in route search. For example, links indicating major roads such as national roads and prefectural roads may be extracted from the predetermined road network data based on the road type, or links with a large amount of traffic may be extracted based on the traffic volume. That is, a link can be extracted according to the theme of the approximate map.

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 segment extraction unit 112 performs a process of segmenting the extracted road network data at a predetermined angle (step S420). In the segmenting process, the path segment extraction unit 112 associates links to be linked within a predetermined angle range as one segment from the link connection information extracted in step S410. Thus, in the present embodiment, the segment represents a link group connected on a substantially straight line.

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 segment extraction unit 112 associates the link L1, the link L2, and the link L3 connected within a predetermined angle range as a segment SG1, and links the link L8, the link L7, the link L9, the link L10, and the link L15 to the segment. Associating as SG2, associating link L11, link L16, link L5, link L6 and link L8 as segment SG3, associating link L4, link L12, link L13 and link L14 as segment SG4.

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 segment extraction unit 112 performs a process of determining a target segment SG to be processed among the segments SG1 to SG4 segmented in step S420 (step S430). Next, the path segment extraction unit 112 performs a process of determining whether the segment of interest SG intersects with another segment SG (step S440). Specifically, the route segment extraction unit 112 identifies the node of the segment of interest SG, and determines whether or not a common node that is the same node is included in other segments SG. If there is no common node between the segment of interest SG and another segment SG (No in step S440), the path segment extraction unit 112 proceeds to step S460 and determines whether all the segments SG have been processed. On the other hand, when there is a common node between the segment of interest SG and the other segments SG (Yes in step S440), the route segment extractor 112 determines that the segment of interest segment SG is combined with the other segments SG. Is stored in the storage unit 104 (step S450).

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 segment extraction unit 112 determines the segment SG1 as a target segment (step S430), the node N1 and the node N2 of the segment SG1 are included in the segment SG2, the segment SG3, and the segment SG4, which are other segments. It is determined whether it is not (step S440). Since the route segment extraction unit 112 refers to the nodes of other segments and the node of the link SG1 and the common node are not included (No in step S440), the route segment extraction unit 112 proceeds to step S460, and all the segments It is determined whether or not has been processed. In FIG. 14, since segment SG2, segment SG3, and segment SG4 are unprocessed, the process proceeds to step S430.

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 segment extraction unit 112 determines the segment SG2 that is the next target segment (step S430). The path segment extraction unit 112 determines whether the node N6, the node N5, the node N7, and the node N10 of the segment of interest SG2 are not included in the other segments, the segment SG1, the segment SG3, and the segment SG4 (step S440). In the case of FIG. 14, the path segment extraction unit 112 determines that the node N5 is included in the segment SG4 and the node N10 is included in the segment SG4 (Yes in step S440). The path segment extraction unit 112 associates the segment SG2, the segment SG3, and the segment SG4 and stores them in the storage unit 104 (step S450).

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 segment extraction unit 112 further associates them and stores them in the storage unit 104. In FIG. 14, the combination with segment SG2 is segment SG3 and segment SG4.

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 segment extraction unit 112 determines whether all the segments have been processed (step S460). If all the segments have been processed as the segment of interest (Yes in step S460), the process ends. In FIG. 14, when segment SG1 to segment SG4 are determined as the target segment, the path segment extraction unit 112 ends the process. In step S450, the route segment extraction unit 112 does not store overlapping segment combinations.

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 segment extraction unit 112 constitutes a closed figure. If not, a route search is performed to form a closed figure. A process of classifying a graphic into a feature shape and classifying a portion that does not constitute a closed graphic into a non-feature shape is performed. Details are described below.

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 shape classifying unit 113 refers to the combination of segments stored in the storage unit 104 and performs a process of determining whether or not the combination of segments constitutes a closed figure (step S510). The feature shape classifying unit 113 performs a route search using a certain common node in the segment combination as a departure point, and determines that the combination of segments constitutes a closed figure if the search branch returns to the common node at the departure point (step Yes in S510), the process proceeds to step S530. On the other hand, the feature shape classification unit 113 performs a route search using a certain common node as a departure point in the combination of segments, and determines that the combination of segments does not form a closed figure unless the search branch returns to the common node at the departure point. (No in step S510), the process proceeds to step S520.

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 shape classifying unit 113 performs a route search from, for example, the node N5 that is a common node of the segment SG2, the segment SG3, and the segment SG4 that is a combination of segments. In the case where the node N5 is a departure point, the node N5-node N7-node N10-node N9-node N3-node N4-node N5 or node N5-node N4-node N3-node N9-node N10-node N7-node N5 You can search the route back to the departure point. That is, the links L9-L10-L13-L12-L5-L6, which are this route, constitute a closed figure, and in this case, the feature shape classification unit 113 determines that a closed figure is constituted in step S510 (in step S510). Yes).

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 shape classifying unit 113 determines in step S510 that a closed figure is to be formed (Yes in step S510), the combination of segments is classified into a feature shape that forms the closed figure and a non-feature shape that is connected to the closed figure. Processing is performed (step S530). The feature shape classification process ends in step S530.

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 shape classification unit 113 classifies the feature shape and the non-feature shape with respect to the simplified region M1. A closed figure (L5-L6-L9-L10-L13-L12) represented by a thick line in FIG. 15 is a characteristic shape. The segment connected to this feature shape becomes a non-feature shape. In the case of FIG. 15, the links L7-L8, the link L17, the link L15, the link L4, the link L14, the link L15, the link L11, and the link L16 are classified as non-feature shapes. The

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 shape classifying unit 113 performs processing for searching between the segments SG (step S520). FIG. 16 illustrates an example in which it is determined that the combination of segments does not form a closed figure for the simplified region M2. The segment SG2 and the segment SG3 have a common node N5 and are associated with each other. The feature shape classifying unit 113 performs a route search using the node N5, which is a common node, as a departure point, but the searched route does not form a closed figure. In such a case, the feature shape classification unit 113 determines No in step S510.

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 shape classifying unit 113 performs a process of setting end points (starting node and destination node) for searching for a route between the segments SG (step S521). Specifically, the feature shape classifying unit 113 extracts the nodes of the segment SG excluding the common node, and sets the node of one segment SG as the departure node and the node of the other segment SG as the end node. In the case of FIG. 17, the feature shape classifying unit 113 sets the node N4, the node N3, and the node N8 that are the nodes of the segment SG3 as the departure node, and the node N6, the node N7, the node N10, and the node N12 that are the nodes of the segment SG2. Set as.

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 shape classifying unit 113 performs a process of searching for a route between the set end points (from the start node to the end node) (step S522). In step S522, the feature shape classification unit 113 refers to the map server 100 and searches for a route that satisfies a predetermined criterion. The predetermined reference in the present embodiment relates to road determination, traffic volume, and road width. The feature shape classification unit 113 performs a route search from the node set as the start node to the node set as the end point node.

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 shape classification unit 113 indicates a route No1 indicating a route from the node N4 to the node N6, a route No2 indicating a route from the node N4 to the node N7, and a route from the node 3 to the node 10 by the route search. Search for route No3, route No4 indicating the route from node N8 to node N12. FIG. 18 shows a list of route No. 1 to route No. 4 searched by the feature shape classification unit 113. Note that the feature shape classifying unit 113 may preferentially search for a path connecting nodes farthest from the common node, and proceed to the process of the next step S523 from the searched path. By doing so, a closed figure with a large area can be found at an early stage, and the processing efficiency can be improved.

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 shape classification unit 113 performs a process of determining whether or not there is a path that satisfies the predetermined criterion (step S523). The feature shape classifying unit 113 proceeds to step S524 when there is a route in which road determination, traffic volume, and road width satisfy predetermined criteria (Yes in step S523). On the other hand, the feature shape classifying unit 113 ends the inter-SG search process when there is no route in which the road determination, the traffic volume, and the road width satisfy the predetermined criteria (No in step S523). When there is no route satisfying the predetermined criterion (No in step S523), the control unit 110 does not shift to the simplification process 600. However, the control unit 110 describes the segment extracted in the route segment extraction process 400, which will be described later. You may simplify using the non-characteristic shape simplification method.

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, route No 3 and route No 4 satisfy a predetermined criterion, but route No 1 and route No 2 do not satisfy a predetermined criterion. That is, in step S523, the feature shape classifying unit 113 determines that the route No3 and the route No4 are routes that satisfy a predetermined criterion, and proceeds to step S524.

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 shape classification unit 113 performs a process of determining an optimum route among the routes that satisfy the predetermined criterion (step S524). In FIG. 18, the patent shape classification unit 113 determines a route No. 3 having a high reference for road determination, traffic volume, and road width as an optimum route from the route No. 3 and the route No. 4 satisfying predetermined criteria. In step S524, the feature shape classifying unit 113 determines a route having a high predetermined criterion as an optimal route. However, the optimal route is not limited to this, and various criteria may be used.

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 shape classification unit 113 performs a process of newly registering the determined optimum route as a segment (step S525). The feature shape classification unit 113 newly registers the link L12-link L13 constituting the route No3 determined as the optimum route as the segment SG5 that is a combination of the segment SG2 and the segment SG3, and ends the inter-SG search process.

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 shape classifying unit 113 performs a process of determining whether or not a segment is newly registered (step S540). If the feature shape classifying unit 113 determines that the segment is newly registered (Yes in step S540), the feature shape classifying unit 113 proceeds to step S510. On the other hand, when the feature shape classification unit 113 determines that the segment is not newly registered (No in step S540), the feature shape classification process is terminated.

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 shape classifying unit 113 determines that a segment is newly registered based on the newly registered segment SG5 in the search process between the segments SG (Yes in step S540), and proceeds to step S510. As shown in FIG. 17, the feature shape classifying unit 113 determines that a closed figure having node N3−node N4−node N5−node N7−node N10−node N3 as an end point is configured.

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 simplification unit 114 performs a process of simplifying the feature shape step by step (step S610). FIG. 15 shows a closed figure A (L5-L6-L9-L10-L13-L12) represented by a thick line as a feature shape and links L7-L8, link L17, link L15, link L4, link L14 as non-feature shapes. , Link L15, link L11, and link L16 are shown. The simplification unit 114 compares the feature shape with a geometric shape such as a circle, ellipse, or n-gon that has been prepared in advance, and identifies the geometric shape closest to the closed figure. In FIG. 15, the simplification unit 114 specifies a triangle as a geometric shape approximated from the feature shape of the closed figure A.

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 simplification unit 114 simplifies the identified triangle using a triangular sample shape as shown in FIG. The simplification unit 114 selects a sample shape that most closely approximates the feature shape, and simplifies in steps toward the selected sample shape through a technique such as normalization. The simplification unit 114 selects an isosceles triangle whose end points are the node N3, the node N5, and the node N10 of the closed graphic A as the sample shape that most closely approximates the closed graphic A that is the characteristic shape with reference to FIG.

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 simplification unit 114 simplifies the closed figure A into an isosceles triangle step by step. In FIG. 19, the characteristic shape simplified by the simplified unit 114 by linearizing the end points of the closed graphic A (step 1) is indicated by broken lines. The simplified feature shape (stage 1) is composed of the link L100, the link L110, and the link L120 with the node N3, the node N10, and the node N5 as end points. The simplification unit 114 stores an evaluation score corresponding to the degree of approach to the sample shape selected for the feature shape in step 1. The feature shape in stage 1 in FIG. 19 is a geometric triangle, which is different from the sample shape isosceles triangle, and therefore the evaluation point 50 is stored.

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 simplification unit 114 simplifies the triangle simplified in step 2 into an isosceles triangle. In FIG. 20, the characteristic shape simplified by the simplification unit 114 (step 2) is indicated by a broken line. The simplified feature shape (stage 2) includes a link L200, a link L110, and a link L220 with the node N200, the node N10, and the node N5 as end points. The simplification unit 114 transforms into an isosceles triangle of stage 2 by performing an equal area transformation on the triangle of stage 1. As illustrated in FIG. 20, the simplification unit 114 sets an auxiliary line AL1 that passes through the node N3 and is parallel to the link L110, and specifies the position of the node N200 that is the vertex of the isosceles triangle on the auxiliary line AL1. The feature shape in stage 2 in FIG. 20 is an isosceles triangle having N200 as a vertex, and since it is a sample shape isosceles triangle, the evaluation point 90 is stored. The simplification unit 114 further arranges the feature shape of the stage 2 with reference to the inner center of the feature shape of the stage 1.

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 simplification unit 114 simplifies the feature shape from an isosceles triangle to an equilateral triangle having a high evaluation score of the sample shape in FIG. The simplified feature shape (step 3) includes a link L300, a link L310, and a link L320 (not shown) with the node N300, the node N310, and the node N320 as end points. The simplified unit 114 arranges the simplified feature shape in an equilateral triangle based on the inner center of the stage 2. Since the simplified portion 114 is a regular triangle having a sample shape, the evaluation point 100 is stored.

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 simplification unit 114 stores, as simplification of the feature shape, a simplification stage, nodes and links constituting the feature shape, a simplified shape, and an evaluation point.

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 simplification unit 114 performs a process of simplifying the non-feature shape step by step (step S620). The non-feature shape is simplified step by step using the linearization shown in FIG. 9, the direction quantization shown in FIG. 10, and the length preservation shown in FIG. The simplification unit 114 simplifies each of the simplification methods of linearization, direction quantization, and length preservation alone or in combination. In the case of FIG. 15, the simplification unit 114 simplifies L11 and L16, L4, L7 and L8, L17, L14, and L15 in stages.

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 simplification unit 114 performs each of the non-feature shapes step by step in the order of the simplification methods A to F, and stores them together with the evaluation points.

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 simplification unit 114 performs a process of joining the feature shape and the non-feature shape for each stage stored (step S630). As shown in FIG. 20, when simplification is performed, the node position changes depending on the stage. In FIG. 20, with the simplification of the feature shape (stage 2), the node N3 has moved to the position of the node N200. In addition, the positions of nodes and links are also moved by the simplification stage for non-feature shapes (not shown). In step S630, the simplification unit 114 performs a process of joining the node N200, the link L16, and the link L4 using the connection information of the network data. When the simplified unit 114 connects the feature shape and the non-feature shape, the position of the feature shape is not moved, but the position of the non-feature shape is moved. The simplification unit 114 performs a process of connecting with a pattern obtained by multiplying each of the feature shape simplification stage and the non-feature shape simplification stage. In the present embodiment, the number of characteristic shape simplification steps is 3, the number of non-feature shapes is six, and the number of non-feature shape simplification steps is 6, and processing of connecting them by 108 patterns is performed.

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 simplification unit 114 performs a process of determining whether there is a contradiction in the phase relationship compared to before the connected characteristic shape and non-characteristic shape are simplified (step S640). This process determines whether there is a problem that a road that is not originally connected is connected or a road that is originally connected is not connected. The simplification unit 114 performs the intersection determination of each line segment, and determines that there is no contradiction in the phase relationship if it intersects at the intersection position before simplification (Yes in step S640), and proceeds to step S650. On the other hand, the simplification unit 114 performs the intersection determination of each line segment, and determines that there is a contradiction in the phase relationship (No in step S640) unless it intersects at the intersection position before simplification, and the simplification process ends. To do. The method for determining the phase relationship before and after simplification is not limited to this method, and various methods exist.

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 evaluation unit 115 performs a process of calculating the total evaluation point by adding the evaluation points of the feature shape and the non-feature shape (step S650). The evaluation unit 115 performs non-feature shapes L11 and L16 (simplification method A: evaluation point 1), non-feature shape L4 (simplification method A: evaluation point 1) in stage 1 (evaluation point 50) of the feature shape, Non-feature shapes L7 and L8 (simplification method A: evaluation point 1), non-feature shape L17 (simplification method A: evaluation point 1), non-feature shape L14 (simplification method A: evaluation point 1), The non-feature shape L15 (simplification method A: evaluation point 1) is added together, and the total evaluation point 56 of the combination of these simplifications is stored. The evaluation unit 115 calculates and stores the total evaluation points while changing the feature shape and non-feature shape simplification methods step by step.

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 evaluation unit 115 performs a process of storing the combination of the simplification methods for the highest total evaluation score (step S660). The combination of the simplification methods for the highest total evaluation point is the closest to the geometric shape and is simplified without any contradiction in the phase relationship, and an easy-to-understand schematic map can be created. As described above, a simplified closed figure is formed in the feature shape.

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 evaluation unit 115 calculates the total evaluation point in step S650, and determines whether there is a contradiction in the phase relationship from the highest total evaluation point of the combination of the simplified feature shape and the non-feature shape simplification method. It may be determined (step S640).

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 map generation unit 116 refers to the combination of the simplification methods having the highest total evaluation score stored in the storage unit 104, the facility database 107, the route database 106, and the map database 105, and creates a rough map. (Not shown). The map generation unit 116 arranges the facility point BP, the facility name Z21, etc. in the simplified network data shape based on the referenced simplification method, and creates a schematic map. The arrangement of the facility point BP and the facility name Z21 may be arranged based on the position information of the facility point BP and the facility name Z21, or may be arranged manually by an operator. The schematic map created by the map generation unit 116 is transmitted to the display terminal 200 by the communication unit 102 via the Internet INT and displayed on the display panel 212.

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 display terminal 200 is a portable smartphone, but may be a PC terminal. Although the schematic map created by the map generation unit 116 is displayed on the display panel 212, it may be output as a printed matter. Although the creation of the approximate map is performed by the server system 1000, the display terminal 200 may include the map server 100 and generate the approximate map.

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 Patent Document 1, although feature parts such as closed figures are extracted and simplified, the simplification is based only on the shape of the road, and features other than the shape of the road are not considered. . Therefore, for example, the user desires to extract and simplify links indicating major roads such as national roads and prefectural roads based on road type, or to extract and simplify links with large traffic volumes based on traffic volume. There was a problem that it was not possible to create a rough map according to the subject. In this embodiment, the shape of a feature corresponding to a specific attribute based on a network having information on the attribute of the feature corresponding to a linear feature that can travel in a plurality of directions via a branch point. Is generated as shape information of a shape simplified to a specific shape, thereby solving the problem and making it possible to create a simplified map that is convenient for the user.
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 ... Map server 105 ... Map DB
106 ... route DB
107 ... Facility DB
108 ... Traffic information DB
200 ... Display terminal 1000 ... Server system SG ... Segment Z11 ... Text data Z21 ... Facility name ND ... Node LK ... Link INT ... Internet BS ... Base Bureau BP ... Facility point AL1 ... Auxiliary line

Claims (9)

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 .
前記特定の形状は簡略化された閉図形である請求項1に記載の地図生成装置。   The map generation apparatus according to claim 1, wherein the specific shape is a simplified closed figure. 前記制御部は、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、前記第一の属性及び第二の属性に対応した地物を用いて前記簡略化された閉図形を構成する、請求項2に記載の地図生成装置。   When the feature corresponding to the first attribute does not constitute the simplified closed figure, the control unit is simplified using the feature corresponding to the first attribute and the second attribute. The map generation apparatus according to claim 2, which forms a closed figure. 前記ネットワークデータは、前記地物の所定の地点から他の地点までの経路の探索を行うことを可能とする情報を有し、
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.
前記制御部は、簡略化される前の閉図形を簡略化することにより前記簡略化された閉図形の前記形状情報を生成する、請求項1から請求項4に記載の地図生成装置。   The map generation device according to claim 1, wherein the control unit generates the shape information of the simplified closed graphic by simplifying a closed graphic before being simplified. 前記地物は道路、路線または河川を含む請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の地図生成装置。   The map generation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the feature includes a road, a route, or a river. 前記ネットワークデータは、経路探索において優先的に探索される指標であるネットワークレベルの情報を有し、
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.
前記属性は、人または車両の通行量の情報を含む請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の地図作成装置。   The map creating apparatus according to claim 1, wherein the attribute includes information on a traffic volume of a person or a vehicle. 前記属性は、歩道の情報を含む請求項1から8のいずれか1項に記載の地図作成装置。

The map creating apparatus according to claim 1, wherein the attribute includes information on a sidewalk.

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