JP2023550985A - 運搬道路の漸増的マッピングのための方法及び装置 - Google Patents

運搬道路の漸増的マッピングのための方法及び装置 Download PDF

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Abstract

複数の乗物は地理的エリアに位置し、位置追跡器及び乗物通信システムをそれぞれ備え、乗物に関する一連の時系列位置レポートを送信する。データ通信ネットワークは、各乗物の乗物通信システムとデータ通信する。マップ生成アセンブリ（ＭＧＡ）は、処理アセンブリ及び電子的メモリアセンブリを含み、データ通信ネットワークとデータ通信し、位置レポートを受信する。ＭＧＡは、位置レポートから、各時刻における各乗物に関する乗物位置に対応する点のバッチを生成し、バッチごとに、マップのクラスタの位置に対してバッチの点を比較し、比較に基づいてクラスタ更新手順を実行することによってマップを更新し、クラスタ更新の後にクラスタ間の接続を更新することで更新されたマップを生成し、更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信する。

Description

関連出願．
本願は、２０２０年１１月２６日に出願されたオーストラリア仮特許出願第２０２０９０４３７６号の優先権を主張し、その内容の全体は本願に援用される。
技術分野．
本発明は、例えば露天掘り鉱山の運搬道路を含むが、これに限定されない運搬道路を漸増的にマッピングするための方法及び装置に関する。
従来技術の方法、装置、又は文献に関するいかなる言及も、それらが形成した証拠又は自認を構成するものとして、又は、共通の一般知識の一部を形成するものとして解釈されるべきではない。
露天掘り鉱山において運搬トラックを効率的に配車することは、運搬動作のトポグラフィー及び接続性を正確に表す道路網マップに大きく依存する。運行管理システムは、マップを利用することで、ルートを計算し、また、場所間の移動時間を予測する。次いで、これらは、大域的な目的関数を最大化する（例えば、移動される材料全体を最大化する、ブレンドを達成する、など）ために最適なショベルカバレッジを計算するために使用される。このように、道路マップの品質は、トラックのキュー、ショベルのハング時間、ならびに製品のブレンド、及び破砕機の送りに直接的な影響を有する。
本願では、下記の論文の全体が各々援用される。
Rade Stanojevic, Sofiane Abbar, Saravanan Thirumuruganathan, Sanjay Chawla, Fethi Filali, and Ahid Aleimat. Robust Road Map Inference through Network Alignment of Trajectories. In Proceedings of the 2018 SIAM International Conference on Data Mining, Proceedings, pages 135* 143. Society for Industrial and Applied Mathematics, May 2018a. doi: 10.1137/1.9781611975321.15. Zhongyi Ni, Lijun Xie, Tian Xie, Binhua Shi, and Yao Zheng. Incremental Road Network Generation Based on Vehicle Trajectories. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(10):382, 『t(October 2018)t』. doi: 10.3390/ijgi7100382. Lester. E. Dubins. On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature, and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents. American Journal of Mathematics, 79(3):497*516, 1957. ISSN 0002-9327. doi: 10.2307/2372560.
以前に、ＧＰＳ又はＧＮＮＳのデータを含む電子的位置レポートから道路網マップを推定することが研究された。しかしながら、以前のアプローチは静的道路網を仮定し、そのレイアウトは、長い時間フレームにわたって収集された大量のデータを用いて推定可能になる。このことは、露点採掘のような環境における状況とは対照的である。この場合、（都市環境に比較して）少数の乗物のみが道路網を移動し、鉱山を掘り進むにつれて網のレイアウトが連続的に変化している。
非特許文献１は、オフライン道路網生成のための、クラスタに基づくアプローチを提示する。ヘディングを有するすべてのＧＰＳ点は、ｋ平均クラスタリングを用いてクラスタリングされる。次いで、第２のステップにおいて、クラスタはＧＰＳ経路に従って接続される。非特許文献１はまた、新たなＧＰＳデータが利用可能になったときに当該データを漸増的に追加するソリューションを提供する。しかしながら、このバージョンの手順は、新たなＧＰＳデータが利用可能になったとき、道路マップの延長のみを行い、マップを改訂又は精製することはできない。
対照的に、新たな乗物位置が利用可能になるときに、乗物を追跡して乗物位置データを処理することで道路マップの既存の部分を変更することができる、乗物追跡及びマップ生成方法及び装置が提供されれば望ましいであろう。
本発明の態様によれば、地理的エリアに関するマップの更新を発行する方法が提供され、
上記マップは電子的メモリアセンブリに格納され、上記マップは、乗物位置のクラスタと、クラスタ間の接続とを含み、上記クラスタのそれぞれは、それに割り当てられた複数の点を含み、上記点は各時刻における各乗物に対応し、
上記方法は、
データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々とのデータ通信を確立するようにデータ通信アセンブリを動作させることと、
上記データ通信アセンブリを用いて、上記データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々から位置レポートを受信することと、
上記電子的メモリアセンブリにおいて、上記位置レポートから、各時刻における各乗物に関する乗物位置に対応する点のバッチを生成するように処理アセンブリを動作させることと、
バッチごとに、上記マップのクラスタの位置に対してバッチの点を比較するように上記処理アセンブリを動作させることと、
上記比較に基づいて、下記のａ～ｆ、すなわち、
ａ．上記バッチの点をクラスタに割り当てること、
ｂ．上記マップの点をクラスタに再割り当てすること、
ｃ．上記点の割り当て及び再割り当てを考慮して上記クラスタの位置を更新すること、
ｄ．上記バッチの遠隔の点に基づいて新たなクラスタを生成すること、
ｅ．予め決められた距離よりも互いに近接したクラスタを結合すること、
ｆ．割り当てられた点をもたないクラスタを削除すること、
のそれぞれを少なくとも一回行うことを含むクラスタ更新手順を実行することによって、上記マップを更新するように上記処理アセンブリを動作させることと、
クラスタ更新の後にクラスタ間の接続を更新することで更新されたマップを生成するように上記処理アセンブリを動作させることと、
上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信するように上記データ通信アセンブリを動作させることとを含む。
ある実施形態では、
上記位置レポートから点のバッチを生成する上記処理アセンブリの動作は、乗物の連続する乗物場所点から入力レコードのバッチを形成することを含み、
上記入力レコードの第１の点はソース点を含み、第２の点は目標点を含む。
ある実施形態では、上記方法は、新たなマップが生成されるまで、又は、予め決められたバッチサイズに達するまで、上記入力レコードを上記入力レコードのバッチに追加することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記ソース点及び上記目標点の各々に関して、現在のマップの最も近接するクラスタを発見することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記ソース点及び上記目標点の各々に関して、上記点が、最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にあるかを決定することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記点が上記最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にある場合、上記点を上記最も近いクラスタに割り当てることを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記点の割り当てを考慮して上記最も近いクラスタの位置を更新することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記点が上記最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にない場合、上記点の位置を新たなクラスタの位置として用いて上記新たなクラスタを生成することを含む。
ある実施形態では、ステップｃ．の後に、各点について、上記点が現在割り当てられているクラスタ（「その古いクラスタ」）のクラスタ半径内にあるかと、それが上記クラスタ半径内にないかとを決定し、上記点を古いクラスタの割り当てから除去し、上記点の除去を考慮して上記古いクラスタの位置を更新する。
ある実施形態では、
上記点を、上記クラスタ半径内にある最も近接するクラスタ（「新たなクラスタ」）に再割り当てし、
上記新たなクラスタへの上記点の再割り当てを考慮して上記新たなクラスタの位置を更新する。
ある実施形態では、ステップｅ．は、各クラスタ（「第１のクラスタ」）について、上記予め決められた距離よりもそこに近接するクラスタ（「第２のクラスタ」）を識別することと、上記第２のクラスタのすべての点を上記第１のクラスタに再割り当てすることとを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記ソース点及び上記目標点が接続を示すかを決定することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記ソース点及び上記目標点が接続を示す場合、上記電子的メモリアセンブリの一部において接続カウントレコードを更新することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、弦角度フィルタリング、ドゥビンズ経路シーケンス、重力ラバーバンディングの手順のうちの１つ又は複数を上記高レベル接続に適用することによって、上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することを含む。
ある実施形態では、上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することは、上記高レベル接続の各々について、上記高レベル接続のいずれかの端部においてクラスタ間の中間点を識別することを含む。
ある実施形態では、上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシリーズを決定することは、開始及び終了クラスタを通る中間点のまわりの円を含むすべてのクラスタを、上記低レベル接続のシーケンスにおける中間クラスタの候補とみなすことを含む。
ある実施形態では、上記方法は、後で更新される高レベル接続をタグ付けすることを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記電子的メモリアセンブリから点を除去する（又は「点をプルーニングする」）ことを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記地理的エリアから除去された道路網のノードを表すクラスタに割り当てられた点を除去することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、上記電子的メモリアセンブリに保持される点の固定個数を設定し、上記固定個数を超過することを防ぐように上記点をそれらの存続時間に基づいて除去することを含む。
ある実施形態では、上記方法は、
上記電子的メモリアセンブリに保持される点の固定個数を設定することと、
交通量の多い道路に沿った点は多量のデータに起因して早期に除去されてもよいが、交通量の少ない道路に属する点はより長く維持されるべきであることを考慮して、点を除去することとを含む。
ある実施形態では、上記方法は、
クラスタ間の接続を除去することなく上記マップから除去できる点を識別するようにすべてのクラスタをチェックすることと、
次いで、そのような点を除去することとを含む。
ある実施形態では、上記方法は、
上記地理的エリアにおいて動作する予め決められたタイプの機械の位置をモニタリングすることと、
上記機械が動作するエリアは、上記機械が動作していてももはや運転可能ではないとみなすことと、
対応する点を電子的マップから除去することとを含む。
ある実施形態では、上記方法は、入力レコードのバッチを処理した後、かつ、上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信する前に、電子的マップの後処理を行うことを含む。
ある実施形態では、上記後処理は、上記マップの自由運転エリアにタグ付けすることを含む。
ある実施形態では、上記後処理は、予め決められた機能エリアを識別することにより、上記電子的マップにおける自由運転エリアにタグ付けすることを含む。
ある実施形態では、上記予め決められた機能エリアは、鉱石積み込み及び鉱石積みおろしエリアを含む。
ある実施形態では、上記後処理は、上記電子的マップにおいて自由運転エリアとしてタグ付けされたエリアをトリミングすることを含む。
ある実施形態では、上記後処理は、マルチパス接続に起因する上記電子的マップにおけるアーティファクトを識別することと、余分の低レベル接続を削除することとを含む。
ある実施形態では、上記後処理は、上記電子的マップにおける交差点を識別及びタグ付けすることを含む。
ある実施形態では、
上記方法は、上記ソース点、目標点、及び最も近いクラスタの各々を三次元座標に関連付けることを含み、
上記三次元座標は、平面における位置のための２つの次元と、向きのための第３のものとを含み、
各距離は上記三次元座標に基づいて決定される。
ある実施形態では、上記方法は、電子的マップによってマッピングされたエリアにおいて上記乗物を動作させる際に、上記乗物のオペレータの参照のために上記オペレータに対して上記電子的マップを表示するように、上記乗物のヒトマシンインターフェースを動作させることを含む。
さらなる態様では、地理的エリアにおいて乗物によって移動される経路の電子的マップを生成及び更新するためのシステムが提供され、上記システムは、
上記地理的エリアに位置する複数の乗物であって、上記乗物に関する一連の時系列位置レポートを送信するように位置追跡器及び乗物通信システムをそれぞれ備えた乗物と、
上記複数の乗物の各々の乗物通信システムとデータ通信するデータ通信ネットワークと、
処理アセンブリ及び電子的メモリアセンブリを含むマップ生成アセンブリ（ＭＧＡ）であって、上記データ通信ネットワークとデータ通信し、上記位置レポートを受信するように構成されたマップ生成アセンブリとを備え、
上記ＭＧＡは、
上記電子的メモリアセンブリにおいて、上記位置レポートから、各時刻における各乗物に関する乗物位置に対応する点のバッチを生成し、
バッチごとに、上記マップのクラスタの位置に対してバッチの点を比較するように上記処理アセンブリを動作させ、
上記比較に基づいて、下記のａ～ｆ、すなわち、
ａ．上記バッチの点をクラスタに割り当てること、
ｂ．上記マップの点をクラスタに再割り当てすること、
ｃ．上記点の割り当て及び再割り当てを考慮して上記クラスタの位置を更新すること、
ｄ．上記バッチの遠隔の点に基づいて新たなクラスタを生成すること、
ｅ．予め決められた距離よりも互いに近接したクラスタを結合すること、
ｆ．割り当てられた点をもたないクラスタを削除すること
のそれぞれを少なくとも一回行うことを含むクラスタ更新手順を実行することによって、上記マップを更新するように上記処理アセンブリを動作させ、
クラスタ更新の後にクラスタ間の接続を更新することで更新されたマップを生成するように上記処理アセンブリを動作させ、
上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信するように構成される。
本発明のさらなる態様によれば、地理的エリアにおいて乗物によって移動される経路の電子的マップを生成及び更新するためのシステムが提供され、上記システムは、
上記地理的エリアに位置する複数の乗物であって、上記乗物に関する一連の位置レポートを送信するように位置追跡器及び乗物通信システムをそれぞれ備えた乗物と、
上記乗物通信システムとデータ通信するデータ通信ネットワークと、
上記データ通信ネットワークとデータ通信し、上記位置レポートを受信するように構成されたマップ生成アセンブリ（ＭＧＡ）とを備え、
上記ＭＧＡは、
上記乗物の各々に関して受信された位置レポートについて、上記位置レポートからの乗物の位置を、電子的マップの最も近接するクラスタの位置に対して比較し、
上記比較に基づいて、クラスタ位置を更新するか又は新たなクラスタを生成し、それにより、上記電子的マップを更新し、
上記更新される電子的マップのコピーを、上記データ通信ネットワークを介して遠隔のユーザに送信するように構成される。
本発明のさらなる態様によれば、地理的エリアにおいて乗物によって移動される経路の電子的マップを生成及び更新するための方法が提供され、上記方法は、
データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々とのデータ通信を確立することと、
上記データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々から位置レポートを受信することと、
上記乗物の各々に関して受信された位置レポートについて、上記位置レポートからの乗物の位置を、電子的マップの最も近接するクラスタの位置に対して比較することと、
上記比較に基づいて、クラスタ位置を更新するか又は新たなクラスタを生成し、それにより、上記電子的マップを更新することと、
上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信することとを含む。
本発明の好ましい特徴、実施形態、及び変形は、当業者が本発明を実施するために十分な情報を提供する下記の詳細な説明から区別されうる。詳細な説明は、いかなるの方法でも、先行する発明の概要の範囲を限定するものとみなされるべきではない。詳細な説明は、下記のように、多数の図面を参照する。
データネットワークと通信し、地理的エリアにおいて道路上で移動する乗物を示す。 データネットワークと通信し、地理的エリアにおいて道路上で移動する乗物を示す。 システムの乗物のブロック図である。 本開示の実施形態に係るシステムのブロック図である。 本開示の実施形態に係るマップ生成器アセンブリ（ＭＧＡ）のブロック図である。 乗物の移動中に受信されるＧＰＳデータ点と、ソース及び目標位置のペアを含む入力レコードを形成するＧＰＳデータ点のペアリングとのグラフィカル表現である。 後処理クリーニングの前にＭＧＡによって生成されるマップのグラフィカル表現である。 データネットワークから位置レポートを受信し、それらからのＧＰＳ点をＭＧＡの点バッファに格納するためにＭＧＡによって実施される方法のフローチャートである。 後の処理のための位置データを含む入力レコードのバッチを生成するためにＭＧＡによって実施される方法のフローチャートである。 入力レコードのバッチに応答してマップを生成及び更新するためにＭＧＡによって実施される方法のフローチャートである。 図１０のフローチャートのボックス１５３において実施される方法のフローチャートである。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 データネットワークを介して受信される乗物に関する新たな位置レポートに応答するマップ生成を連続的に示す。 マップのタグ付けされたエリアを示す。 ＭＧＡによるトリミング手順の実施前のマップのタグ付けされたエリアを示す。 トリミング手順の実施後における図１３のマップのタグ付けされたエリアを示す。 余分な接続をプルーニングするためのＭＧＡによるマルチパス補正の実施前におけるマップの一部を示す。 図１５に示す余分な接続をプルーニングするためのＭＧＡによるマルチパス補正の実施後における図１５のマップの一部を示す。 分離・加入パートナーを点線で示す、マーキングされた交差点を含むマップの一部を示す。 後処理の後にＭＧＡによって生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ６時間から３０日間のデータの範囲にわたる、異なる量の乗物位置データを用いて生成されるマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順のそれぞれについてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスを決定するための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 ３つの異なる手順についてプルーニングの前及び後を示す、中間クラスタシーケンスのための異なる手順を実施するＭＧＡによって生成される交差点のマップを示す。 異なるサンプリング区間を用いてＭＧＡによって生成されるマップの一部を比較する。 異なるサンプリング区間を用いてＭＧＡによって生成されるマップの一部を比較する。 異なるサンプリング区間を用いてＭＧＡによって生成されるマップの一部を比較する。 異なるサンプリング区間を用いてＭＧＡによって生成されるマップの一部を比較する。
図１及び図２は、様式上、本発明の実施形態に係るシステム、方法、及び装置が実施される、採鉱環境の道路網１の一部を示す。採鉱環境では、鉱山運搬トラック２－１，…，２－Ｉのような乗物は、例えばステーション間で材料を移動させることで、運搬タスクを実行するために、道路網１にわたって全体移動（traverse）する。ステーションは、破砕機サイト７、積み込みサイト９、ダンプサイト１１、船積サイト１３、備蓄サイト１５、及び保守サイト１７のような、図１に示す様々な操業サイトを含んでもよい。それらのタスクを実行する際に、鉱山運搬トラック２－１，…，２－Ｉは、道路網１上の経路に沿って移動する。さらに説明するように、乗物の各々は、乗物がその経路に沿って進むにつれて連続した複数の時間における位置、例えばＧＰＳデータを生成できる位置追跡器を含む。位置追跡器からの出力は、マップ生成及び更新を含むさらなる処理のために、乗物の乗物通信システムによってデータネットワーク３１に送信される。
前述したように、露天掘り鉱山において運搬トラックを効率的に配車することは、運搬動作のトポグラフィー及び接続性を正確に表す道路網マップを有する鉱山管理者に大きく依存する。用語「鉱山管理者」は、道路網の現在のマップを参照することを必要とするヒト及びヒト以外の意思決定者を包含することが理解されるであろう。用語は、運行管理システムと、乗物を効率的に配車するソフトウェアと、運行管理システムを設定及び制御するコントローラのような乗物群のオペレータとを含むが、これらに限定されない。露天掘り鉱山のような動的環境における道路網は、鉱山の新たな部分が開発され、古い部分が放棄される場合のように、経時的に変化する。いくつかの変化は長い時間期間にわたって発生し、それに対して、他のものは比較的に短い期間にわたって発生するものの、マップ精度に対して大きな影響を有する。
図３は、運転者によって運転される運搬トラック２－１の実施形態のブロック図を提示する。自律の運搬トラックも知られていて、本願の実施形態に係る説明した方法との互換性を有する。乗物２－１は、プロセッサ４０の間の電子データ通信を容易にするデータバス４２を含み、プロセッサ４０は、多数のアセンブリ２８、３０、３２、３６、及び３８の間の相互動作を協調動作させるように構成される。ヒトマシンインターフェース（Human-Machine-Interface：ＨＭＩ）２８が提供され、それは、適切にプログラミングされたモバイル計算装置、例えば、タブレットパーソナルコンピュータ又は携帯情報端末であってもよい。代替として、ＨＭＩ２８は、本システムを実施するための画面及びオペレータインターフェースを備えたモバイル産業用コンピュータを備えてもよい。
前述したように、運搬トラック２－１は、一連の時間のそれぞれにおいて、例えば５秒間隔で、少なくとも乗物の位置に関する情報を生成するように構成された位置追跡器３２、例えば全地球測位システム（Global Positioning System：ＧＰＳ）受信機も含む。位置追跡器はまた、データネットワーク３１の部分である、図３に示す無線トランシーバ１６ａ，１６ｂのような地上送信機から、位置推定値を三角測量してもよい。位置追跡器３２はまた、ジャイロスコープ又は他の慣性航法装置を含んでもよく、それは、鉱山環境内における乗物２－１の場所を示す位置信号を生成するためにも使用可能である。位置追跡器３２は、少なくとも乗物の位置を、それがエリア内を移動するときに、連続した複数の時間において確認することができる。運搬トラック２－１はまたセンサアセンブリ３８を含み、それは、運搬されている負荷の重さ、ブレーキ状態、ステアリング角度、ホイール回転速度、燃料レベル、エンジン温度、タイヤ圧、運転者の疲労を測定するためのセンサと、障害物の近接度を推定するためのレーダ及び／又はＬｉＤＡＲセンサとを含んでもよい。
乗物２－１はまたナビゲーション及びタスク支援アセンブリ３０を含み、それは、運転者が乗物を運転してタスク割り当てを完了することを支援するためにＨＭＩ２８上に表示されるナビゲーション情報を生成する使用中に、運転者は、ＨＭＩ２８に表示された情報を参照し、次いで、それに応じて、推進システム３４、パワーステアリングシステム４４、及びブレーキシステム４６を操作する。例えば、ＨＭＩは、乗物が通る経路を記述してもよい。
乗物２－１はまた乗物通信システム３６を含み、それは、地上受信機１６ａ，１６ｂを部分として含むデータネットワーク３１に無線周波数データ通信信号を送信するためにアンテナ４８に接続される。乗物通信システム３６は、タスク割り当てアロケータ５５からのタスク割り当てを含む、メッセージ及びコマンドを受信する。
ここで図４を参照すると、本発明の実施形態に係る、電子的メモリ装置に格納されたグラフを含むマップを漸増的に更新するためのシステム１０１が示される。これは、本願では、ストリーミングマップ生成（Streaming Map Generation：ＳＭＧ）と呼ばれることもある。
システム１０１は、各運搬トラック２－１，…，２－Ｉの乗物通信システム３６をＭＧＡ３３とデータ通信させるためのデータネットワーク３１を含む。データネットワーク３１は、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、ＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、又は等価な地上及び衛星無線データ通信のような無線通信プロトコルを実施するのに適した衛星及び地上トランシーバを含む、無線データトランシーバ１６ａ，…，１６ｍの集合を含む。これらのネットワークアーキテクチャーが例示としてのみ提供され、従って限定しないことが認識されるであろう。
ＭＧＡ３３は、位置レポート２５のストリームを乗物２－１，…，２－Ｉからデータネットワーク３１を介して受信し、それは、定義された座標フレーム内における乗物に関する場所推定値を提供する。位置レポートは、位置座標、位置が生成された時間、及び乗物を識別するための情報を含む。
位置レポートは、米国のＧＰＳ、ロシアのＧＬＯＮＡＳＳ、ＥＵのガリレオ測位システム、中国のＢｅｉｄｏｕ測位システム、又は、インドのＮａｖＩＣ及び日本のＱＺＳＳのようなローカル測位システムのような、測位システムのいずれか／すべてからのデータを含んでもよく、又は、これらのデータに基づいてもよい。
米国が所有する全地球測位システム（ＧＰＳ）のような全地球航法衛星システム（Global Navigation Satellite Systems：ＧＮＳＳ）が、位置決めデータを取得する１つの方法であり、ＧＮＳＳの代替又は追加として、セルタワー三角測量に基づく位置決めのような他の方法が使用されてもよいことが理解されるであろう。
説明するように、ＭＧＡ３３は位置レポート２５を処理するように構成され、これにより、乗物が動作する地理的エリアのマップ１００を含む、記憶装置に格納されるグラフを維持して動的に更新する。従って、要求を受けたとき、又はそうでなければ時々に、ＭＧＡ３１はマップ２３をデータネットワークに返送する。例えば、目的の動作機能を最適化するため、例えば、鉱山からの鉱石産出量を最大化するために、出発地から宛先地へ移動して鉱石の堆積及び配送のようなタスクを完了するタスクを乗物２－１，…，２－Ｉに正確に割り当てる際にそれを支援するように、タスク割り当てアロケータ５５によってマップ２３が使用されてもよい。
ここで図５を参照すると、本発明の好ましい実施形態によれば、ＭＧＡ３３は、データネットワーク３１を介して運搬トラック２－１，…，２－Ｉとデータ通信する、特別に構成された処理アセンブリの形態で提供される。
説明するＭＧＡ３３の実施形態は、唯一の可能な実施例ではなく、好ましい実施例である。他の実施形態では、ＭＧＡ３３は、分散型又は非集中型のアセンブリとして実装されてもよい。例えば、他の実施形態では、ＭＧＡ３３は多数のサーバとして実装されてもよく、各サーバは、後述の方法の異なるステップをそれぞれ引き受けるように互いに協調動作するか、又は、マッピングされる関心対象の地理的エリアの異なる部分を各々動的に更新する。
ＭＧＡ３３は、乗物２－１，…，２－Ｉの各々を起点とするデータネットワーク３１から、時間的に分離された位置レポート２５を受信する。
ＭＧＡ３３は主基板６４を含み、主基板６４は、１つ又は複数のオンボードマイクロプロセッサ又は「ＣＰＵ」６５を備える処理アセンブリに電力を供給しかつインターフェースをとるための回路を含む。
主基板６４は、ＣＰＵ６５と、補助記憶装置７７の形態を有する電子的メモリアセンブリとの間のインターフェースとして動作する。二次メモリ７７は、１つ又は複数の光学、磁気、又はソリッドステートドライブを備えてもよい。二次メモリ７７は、オペレーティングシステム６９の命令を格納する。主基板６４はまた、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）７３と通信する。ＲＯＭ７３は、典型的には、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）又はＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）のような、スタートアップの際にＣＰＵ６５がアクセスし、また、オペレーティングシステム６９をロードするようにＣＰＵ６５を準備するスタートアップルーチンの命令を格納する。
主基板６４はまた、ディスプレイ７７を駆動するための一体化されたグラフィックスアダプタを含む。主基板６４は、アダプタ５３、例えばＬＡＮアダプタ又はモデムの形態を有するデータ通信アセンブリにアクセスし、それは、ＭＧＡ３３に、データネットワーク３１とデータ通信させる。
ＭＧＡ３３のオペレータ６７は、キーボード７９、マウス５１、及びディスプレイ７７によって、それとインターフェースをとる。
ＢＩＯＳ又はＵＥＦＩがサーバをブートすることに続いて、オペレータ６７は、マップ生成器プログラム（Map Generator Program：ＭＧＰ）７０をロードするようにオペレーティングシステム６９を動作させてもよい。ＭＧＰ７０は、ディスクドライブ８２によって読み出すための光ディスク８７のようなコンピュータ可読媒体上に保持された、有形物の非一時的な機械可読命令８９として提供されてもよい。代替として、ＭＧＰ７０は、ポート５３を介してダウンロードされてもよい。
言及したように、二次メモリ７７は、典型的には、磁気又はソリッドステートのデータドライブによって実装され、オペレーティングシステム６９を格納し、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）サーバ及びＬｉｎｕｘ（登録商標） Ｕｂｕｎｔｕ（登録商標）サーバは、そのようなオペレーティングシステムの２つの例である。
二次記憶装置７７はまたＭＰＧ７０を含み、それは、位置レポート２５を処理することで動的なナビゲーション補助具を含むマップ１００を維持及び更新する方法を実施するように、ＭＧＡ３３を構成する。動的なナビゲーション補助具は、位置レポートのＧＰＳ点から導出されかつ方向性の接続によって相互接続されるクラスタ１０２の中心（「クラスタ中心」又は単に「クラスタ」）で構成される。接続は、地理的エリアに関する乗物の移動経路に対応する。各クラスタ中心は、位置（地理的エリアの平面における点に対応する）と、関連付けられた向き（クラスタ間の接続に沿うクラスタから次のクラスタまでの方向に対応する）とを有する。
ＭＧＡ３３の動作中に、１つ又は複数のＣＰＵ３５は、オペレーティングシステム６９をロードし、次いで、ＭＧＰ７０をロードする。マップ１００に対応するグラフを格納するグラフメモリ７２と、位置レポート２５の到来するストリームから検索された乗物位置（場所、タイムスタンプ、及び乗物ＩＤを含む）を格納する点バッファ８４と、入力レコードのバッチを格納する入力レコードバッチメモリエリア８６と、マップ１００に対応するグラフの頂点を形成するクラスタ間の接続の個数のカウント値を格納する接続カウントレコードメモリエリア８８とを含む、ＭＧＡ３３の電子的メモリの様々な部分が本方法の実行中に使用される。
ＭＧＡ３３の図示した構成は、単に、ＭＧＰ７０を実行できる環境の一例であることが理解されるであろう。他の適切な環境も可能であり、例えば、クラウドコンピューティング環境における仮想マシン上でプログラム７０が実行されてもよく、それにより、特別に構成されたＭＧＡを実施する。
乗物位置レポート２５を処理してマップ１００を維持及び更新するようにＭＧＰ７０の制御下でＭＧＡ３３によって実施される方法を、本明細書の下記のセクションで説明する。これらの方法は、ＭＧＰ７０を備えるＣＰＵ６５による実行のための機械可読命令として符号化される。
Ｉ．入力処理．
ＭＡＧ３３は、ＧＰＳデータの連続的なストリームを受け付けるように、ＭＧＰ７０によって構成される。図６は、関心対象の地理的エリアにおいて動作する乗物２－３に関してデータネットワーク３１にわたって位置レポート２５として受信されたＧＰＳデータ点（ダイヤ形として示す）を示すグラフである。各位置レポートは、ＧＰＳ点を定義する情報を含み、それは、タイムスタンプと、タイムスタンプによって示される時間における乗物のｘ，ｙ座標及び向きとを含む。
ＭＧＡ３３は、連続的な複数の点、例えばＰ１，…，Ｐ９から、連続的な複数の入力レコードＩＲｎを形成する。ここで、ｎ＝１，…，８である。各入力レコードは、ある乗物に属する連続的なＧＰＳ読み取り値である、タイムスタンプを有する２つのＧＰＳ点からなる。例えば、ＩＲ４は点Ｐ４及びＰ５を含む。
各入力レコードＩＲｎは、ＩＲｎを構成する２つの点のうちの第１の点であるソース点と、ＩＲｎを構成する２つの点のうちの第２の点である目標点とを含む。例えば、ＩＲ５は、ソース点Ｓ５＝Ｐ５と、目標点Ｔ５＝Ｐ６とを有する。
点は、同じ乗物の連続的なＧＰＳ点であることを必要とする。この情報は、道路マップに沿った接続性及び経路情報を生成するために使用される。各ペアは、整合性を有して、複数の経路に再構成されなければならない。従って、各ＧＰＳ点、例えばＰ１，…，Ｐ８は、あるペアのソース点として一度だけ使用される。また、各ＧＰＳ点は、あるペアの目標点として一度だけ使用される。
入力レコードは時系列順であると期待される。複数の乗物からのデータは、インターリーブ方式で提示可能である。
ここで図８を参照すると、初期状態では、ボックス１０４において、ＭＧＡ３３は、データネットワーク３１とのデータ通信を確立するようにモデム５３を動作させる。ボックス１０６において、位置レポート２５は、それらがいつ生成されたかに応じて、時系列順に受信される。各位置レポート２５は、乗物２－１，…，２－Ｉのうちの１つに関するＧＰＳのデータを含む。それらは、各乗物の位置追跡器３２によってそれぞれ生成される。ボックス１０８において、ＧＰＳ点は点バッファ８４に格納される。
さらに説明するように、ＧＰＳデータは入力レポートに処理され、それらは、次いで、図７に示すマップのような道路マップを漸増的に構築するために使用され、理論的には、各新たな入力レコードが処理された後、更新された道路マップを提示することができる。しかしながら、各入力レコードのマップ更新全体を実行することは、計算上のコストが高いことがわかった。従って、好ましい実施形態では、本方法は、一度にＧＰＳ点のバッチを処理する複数のラウンドとして動作する。バッチサイズは可変であり、任意に選択可能である。
各ラウンドの開始時に、すべての利用可能な未処理の入力データは、１つのバッチとして収集され、更新されたマップを生成するように完全に処理される。新たなマップが生成されるとすぐに、次のラウンドが開始する。バッチごとに処理するこの方法は、本手順が、到来するＧＰＳのデータのレートに遅れずに追従でき、それと同時に、マップ更新を実行する頻度を最大化できることを保証する。
図９のフローチャートにおいて、点バッファ８４に格納された点を処理するためにＭＧＡ３３が実施する方法を示す。ボックス１１０において、新たなマップが生成されたか否かを決定するためのチェックが実行される。いったん、新たなマップが生成されたと決定されると、次のラウンドが開始し、制御はボックス１１２に進み、バッチ処理の次のラウンドの開始を反映するためにＣｕｒｒｅｎｔＢａｔｃｈＮｕｍｂｅｒという名の変数がインクリメントされる。ボックス１１４において、ＭＧＡ３３は、点バッファ８４から点ペアを検索し、次いでボックス１１６において、図６に関して前述したように、入力レコードを形成する。
ボックス１１８において、たった今生成された入力レコードは、バッチメモリエリア８６（図５）に格納された入力レコードの現在のバッチに追加される。ボックス１１９において、バッチサイズ、すなわち、バッチ中で含まれる入力レコードの最大個数に達していない場合、制御はボックス１１４へ戻る。代替として、ボックス１１９において、バッチサイズを満たす条件が満たされた場合、制御はボックス１１０へ戻り、ＭＧＡ３３は、入力レコードの他のバッチを準備する前に、他の処理スレッドによって、新たなマップが生成されるまで、待機する。図１０のフローチャートに関して、ＭＧＡ３３が入力レコードの現在のバッチを処理することによりマップを生成及び更新するマップ生成手順を説明する。
図１０を説明する前に、手順全体についていくつかの観察を行う。１つの観察によれば、コアマップ生成手順はＧＰＳトレースのペアに対してのみ動作するが、運搬トラック乗物２－１，…，２－Ｉのみに関する位置レポート２５とともに、追加のデータソースが使用される。掘削機及びダンプの位置はまた、ＭＧＡ３３が受信する位置レポート２５のストリームに含まれ、エリアのタグ付けのために使用される。掘削機バケットの場所は、道路の取り壊しを検出するために使用される。この情報は、時系列順でネットワーク３１にわたって受信され、位置レポート２５の大部分に含まれる移動する乗物のＧＰＳトレースとインターリーブされる。
さらに、本手順は、内部データ構造がラウンド間で維持されるという意味でステートフルである。従って、内部状態は、連続的なマップ更新の間で保存されなければならない。このことは、道路マップのシーケンスを生成するために単一の処理を連続的に実行させることで、又は代替として、実行の間に内部変数のスナップショットを格納することで達成される。後者は、スナップショットの格納及び復元のためにかなりのオーバヘッドを必要とする。
ＩＩ．処理方法．
好ましい実施形態の概要では、最初のステップにおいて、ＭＧＡ３３は、位置レポート２５からのＧＰＳ点を、同様の場所及び向きを共用する点のクラスタにグループ化する。次いで、第２のステップは、クラスタ間の接続を更新して道路網を形成する。本発明の実施形態によれば、新たなＧＰＳ点が利用可能になるとき、クラスタ及びそれらの位置が更新される。従って、移動したクラスタに注意がはらわれ、適宜、ＧＰＳ点を新たなクラスタに再割り当てすることが好ましい。続いて、クラスタ間の接続が同様に更新されなければならない。
新たなＧＰＳ点を追加することは、複数のクラスタの位置及び接続に影響する可能性がある。従って、新たな入力レコードが追加されるごとに完全な更新を行うことは、たちまち、計算上のコストを増大させる。従って、複数の入力レコードがバッチとして追加される。このことは、まずクラスタ位置を更新し、影響を受けたすべての接続に関して単一更新パスを実行することを可能にする。結果として得られる手順は、個々の接続が更新されなければならないオーバヘッド及び回数の両方を低減し、方法のスケーラビリティを向上させる。
ここで図１０のフローチャートを参照すると、ボックス１２１において、ＭＧＡ３３は、二次メモリ７７の入力レコードバッチメモリエリア８６に格納される現在のバッチから入力レコードを読み出す。ボックス１２３において、入力レコードからソース点ＰＳ及び目標点ＰＴが検索される。ボックス１２５～１３７は「Ｆｏｒ」ループを構成し、それは、まずソース点ＰＳを処理し、次いで目標点ＰＴを処理することで、ＰＳ及びＰＴのそれぞれに関して、それがマップ１００の既存のクラスタに追加されるべきであるか、それとも、それが新たなクラスタを生成するために使用されるべきであるかを決定する。
Ａ．ＧＰＳ点のクラスタリング．
ボックス１２７において、ＭＧＡ３３は、処理されている現在の入力レコードからの点に最も近いクラスタを発見する。各クラスタは、三次元座標、すなわち、平面における位置のための２つの次元と、その向きのための第３のものとを有する。クラスタ及びＧＰＳ点の間の距離は、角度差に対して割り当てられた重みを有する、重み付けられたユークリッド計量を用いて測定される。例えば、他の重みもまた使用可能であるが、１度は１ｍに等しく設定されてもよい。
新たなＧＰＳ点がクラスタに追加される場合、最も近い既存のクラスタが識別される（ボックス１２７）。ボックス１２７において識別された最も近いクラスタが、設定されたクラスタ半径「ＣｌｕｓｔＲａｄ」（例えば３０ｍ）より近いか否かを決定するためのテストがボックス１２９において実行され、そうであれば、ボックス１３３において、点がクラスタに追加される。そうでなければ、ボックス１３１において、新たな点の位置及び向きを有する新たなクラスタが生成される。点が既存のクラスタに追加される場合、すなわち、ボックス１３３の場合、ボックス１３５において、クラスタの位置は、その点の平均になるように更新される。
更新ルールは次式の通りである。
Figure 2023550985000002
Ｃｏｌｄ及びＣｎｅｗがクラスタの古い位置及び新たな位置である場合、Ｐは、新たに追加されるＧＰＳ点の位置であり、ｎｎｅｗは、新たに追加される点Ｐを含む、クラスタに関連付けられた点の個数である。
クラスタ位置が移動する場合、クラスタへの点の割り当てが更新されなければならない。理想的には、クラスタが移動した場合は常に、これ又は隣接するクラスタに関連付けられたすべての点がチェックされなければならない。残念ながら、このことは、たちまち、計算上のコストを増大させる。代わりに、クラスタがしきい値を越えて移動した場合にのみ、点は再クラスタリングのためにチェックされる（例えば、クラスタ半径の１／１０のクラスタ動きしきい値が使用されてもよい）。
各ラウンドの開始に先行して、新たなＧＰＳ点が追加される前に、すべてのクラスタが最近の移動に関してチェックされる（ボックス１５３）。図１０Ａは、図１０のボックス１５３において実行されるステップのフローチャートである。ボックス１５３ａにおいて、外側Ｆｏｒループが開始し、後続のボックス１５３ｂ～１５３ｇにおいて、マップを構成するクラスタのすべてを処理する。ボックス１５３ｂにおいて、外側Ｆｏｒループにおける現在のクラスタが処理されることで、ボックス１３５における以前の処理が、定数ＣｌｕｓｔｅｒＭｏｖｅＴｈｒｅｓｈに格納された予め決められたしきい値を越えて現在のクラスタを移動させたか否かを決定する。ボックス１５３ｂの条件が満たされる場合、制御はボックス１５３ｃに進む。ボックス１５３ｃにおいて、現在のクラスタのクラスタ半径の２倍の距離内にある点のそれぞれについて、内側Ｆｏｒループが開始する。内側Ｆｏｒループの最初の処理ボックス１５３ｄにおいて、現在、点に最も近いクラスタが発見される。条件ボックス１５３ｅにおいて、現在の点が、現在割り当てられているクラスタに属し続けるかを決定するためのチェックが実行される。このクラスタは、その「古い」クラスタと呼ばれてもよい。現在の点がその古いクラスタに属し続けることがわかった場合、制御はボックス１５３ｆに進む。代替例において、制御は、内側Ｆｏｒループの条件ボックス１５３ｈに進む。ボックス１５３ｆにおいて、現在の点は、現在の最も近い又は「新たな」クラスタに再割り当てされ、ボックス１５３ｇにおいて、新たなクラスタの位置及び古いクラスタの位置は、現在の点の割り当ての変化を考慮して更新される。ある点が、現在割り当てられているクラスタ（すなわち、その「古い」クラスタ）に属する場合、それは再割り当てされる。点がクラスタから除去される場合は常に、クラスタの位置は次式を用いて更新される。
Figure 2023550985000003
クラスタ間で点を再割り当てすることはクラスタを移動させ、従って、さらなる再割り当てを必要とする可能性がある。再クラスタリングすることが、しきい値を超えてクラスタを移動させる場合、それは単に、次のラウンドにおいて再び処理される。
また、ボックス１５３ｊにおいて、空きクラスタは除去され、ボックス１５３ｋにおいて、互いに過度に接近したクラスタ（例えば、１５ｍより近い）クラスタは連結される。クラスタを連結する場合、一方のクラスタのすべての点が他方に追加される。その後、影響を受けたすべての点は、残りのクラスタの中心が処理中にどれだけ移動したかにかかわらず、再クラスタリングのためにチェックされるようにスケジューリングされる。
Ｂ．接続の生成．
以前に説明したように、入力レコード、例えば図６のＩＲ１，…，ＩＲ８は、２つの連続的なＧＰＳ点からなる。いったん両方の点がクラスタに割り当てられると、これはクラスタ間の接続を生じさせる。
従って、ＭＧＡ３３が点をクラスタに割り当てる場合、それは、クラスタにおける点のうちのいくつが任意の２つのクラスタ間の接続を規定するかに関して、カウント値を接続カウントレコード８８（図５）に維持する。２つのクラスタ間の接続をもたらす点ペアが存在する場合（ボックス１３９）、接続が生成及び維持される（ボックス１４１）。いったん接続のカウント値がゼロに戻ると、接続カウントレコード８８から接続が除去される。後者は、通常、クラスタが移動するときに発生し、その後、目標点は他のクラスタへ有効にシフトされ、その結果、点に従う接続をもたらす。
ＧＰＳ点のサンプリングレートが低い場合、２つの連続的なＧＰＳ点は、隣接するクラスタに属さない可能性がある。代わりに、クラスタはスキップされる。直接的なクラスタ接続を素朴に追加することは、多数の並列な道路の形式を有するアーティファクトをもたらし、それは低い品質のマップを形成する。従って、ボックス１４３において、スキップされたクラスタのシーケンスが識別されることで、隣接するクラスタの一連の接続が生成される。異なる種類のクラスタ接続を区別するために、高レベル接続という用語は、連続的なＧＰＳ点によってもたらされる接続を示し、一方、低レベル接続という用語は、本願で説明するような中間クラスタのシーケンスを発見した結果として生成される接続を示す。ユーザに返される一連の更新された道路マップ２３、例えばタスク割り当てアロケータ５５（図４）は、低レベル接続を含む。
高レベル接続を一連の低レベル接続に変化させるクラスタ中間シーケンスを生成するための複数の異なる方法、すなわち、弦角度フィルタリング（Chord Angle Filtering）、ドゥビンズ経路シーケンス（Dubins Path Sequence）、及び重力ラバーバンディング（Gravity Rubber Banding）が使用されてもよい。すべての方法に共通していることは、接続される２つのクラスタ間の中間点が識別されるという粗い空間的ルールに基づいて、候補クラスタの集合が事前に選択されることである。開始及び終了クラスタを通過するその中間点のまわりの円の内部におけるすべてのクラスタは、接続シーケンスにおける中間クラスタの候補とみなされる。探索空間をこの経路に制限することは、接続を発見することの複雑性を、扱いやすいレベルまで低減する。クラスタシーケンスを発見する実際の方法を、セクションＩＩＩで詳述する。
Ｃ．接続の更新．
より多くの入力レコードが処理されるとき、新たなクラスタが生成され、既存のクラスタは移動し、点はクラスタ間で再割り当てされる。これらのイベントはすべて、接続を変化させる可能性を有する。
クラスタ間で移動するＧＰＳ点に起因する変化は直ちに処理される。前述した接続カウンタがゼロまで低下するとき、古い高レベル接続は破棄され、必要であれば、新たなものは他のところに生成される。
新たなクラスタを追加すること又は既存のものを移動させることもまた、変化したクラスタを直接的には接続しない既存の高レベル接続の中間クラスタのシーケンスに影響する可能性がある。しかしながら、すべての変化の後にすべての接続を再推定することは、たちまち、計算上のコストを過度に上昇させる。従って、新たなクラスタ又は移動されたクラスタによって潜在的に影響を受ける高レベル接続が識別され、更新のためにマーキングされる（ボックス１４５）。各ラウンドの終了時に、マーキングされたすべての接続は、中間クラスタのシーケンスを再計算することで更新される（ボックス１５２）。
各接続について、関連するワークスペースが、近くのクラスタの高速なルックアップのための効率的な空間インデックスである、Ｒツリーに基づく空間インデックスに追加される。理想的には、ワークスペースは、セクションＩＩ－Ｂに前述したように、中間点のまわりの円である。しかしながら、実装上の理由により、正方形が円のまわりにあてはめられ、インデックスに追加される。新たなクラスタが生成されるか、又は、既存のクラスタが更新しきい値よりもさらに移動する場合は常に、ＭＧＡは、影響を受けたすべての接続を空間インデックスから決定し、更新のためにそれらをマーキングする（ボックス１４５）。
Ｄ．古い点のプルーニング．
連続動作の場合、ＧＰＳ点は、ＭＧＡ３３のメモリから定期的に除去されなければならない。道路の除去に関する情報が利用可能になっても、メモリに維持されるべきデータ量を管理可能なレベル内に維持するように点をルーチン的にプルーニング（prune）しなければならない（ボックス１４７）ことがしばしばある。
ＭＧＡ３３は、以前にセクションＩＩ－Ａで説明した再クラスタリング動作が実行される場合と同じ方法で、ある点をそのクラスタから除去する。しかしながら、点を他のクラスタに追加する代わりに、点が破棄さされ、それに関連付けられたすべての情報が同様に削除される。
破壊された道路の除去：
情報が発生したとき、所定の幾何学的エリアは道路を含まず、このエリア内のすべてのＧＰＳ点はマップ１００から除去される。道路のそのような幾何学的除去は、ユーザ入力に起因して発生するか、又は、追加のデータソースを評価することで自動的に発生するかのいずれかの可能性がある。
ＭＧＡ３３は、バケットデータを用いて、道路が除去されたことを決定する。掘削機が１バケット分の材料を抽出する場合は常に、このエリアはもはや運転可能ではないことが仮定され、小さな半径（例えば、バケットの場合には半径１０ｍ）内にあるＭＧＡ３３及びすべてのＧＰＳ点が除去される。例えば、誤って記録されたバケットに起因して、又は、クリーンアップ動作により記録されたバケットに起因して、最近のＧＰＳデータを除去してしまう問題を回避するために、非常に新しい点（例えば、好ましくは、３０分よりも新しい点が維持される）は、除去から除外される。
冗長及び古いＧＰ点の選別：
ＭＧＡ３３は、道路の動的な再クラスタリング及び改善をいつでも可能にするために、すべての未処理のＧＰＳ点を維持する。この結果として、ＭＧＡ３３は、増大させる量のデータをメモリに維持しなければならず、無期限に実行されれば、スケーリングの問題に直面する。従って、管理可能な制限内にデータ量を維持するためにはもはや必要でない点を選別（cull）することが望ましい。
簡単なアプローチは、固定個数の許可された点を設定し、容量を超える場合は常に、最も古いＧＰＳ点を厳格に除去することである。この方法はメモリ問題を防ぐのに有効であるものの、交通量の多い道路に沿った点は多量のデータに起因して早期に除去されてもよいが、交通量の少ない道路に属する点はより長く維持されるべきであることを無視している。このことは特に、延長された時間期間にわたっていくつかの道路が休止状態にある場合に該当する。
存続時間のみによって古い点を除去する代わりに、クラスタ間の接続性が保存されるように点は除去される。このため、すべてのクラスタは、クラスタの接続性に影響を与えることなくシステムから除去可能である点について周期的にチェックされる。
あるクラスタに属する点は、処理されている最も古い点が最初になるように、存続時間によって処理される。このことは、より最近の点を維持し、より古いものを優先するように、除去ヒューリスティックにバイアスをかける。各点について、トレースが終了するか他のクラスタに到達するまで、ＧＰＳ点のトレースは両方向にたどられる。他のクラスタに達している場合、クラスタ間の高レベル接続は調べられ、次のクラスタに対する対応する低レベル接続が識別される。次いで、いくつのＧＰＳ点ペアが低レベル接続に寄与したかがカウントされ、カウント値は、この低レベル接続の重みとして設定される。
接続重みが、設定されたしきい値より大きい場合（例えば、接続重みしきい値を１０に設定する）、その存続時間に関して無条件に除去するようにフラグが設定される。この結果は、交通量の多い道路の場合に維持される点の低減である。さもなければ、経路の経過時間が増大した場合、除去のためにトレースにフラグが設定される。
Figure 2023550985000004
ここで、ｗは接続重みであり、ｔｍｉｎ及びｔｍａｘは、最小及び最大のプルーニング存続時間であり（例えば、最小及び最大のプルーニング存続時間を、１２時間及び３０日に設定する）、ｃは調整パラメータである（例えば、ｃ＝０．１に設定する）。式（３）の意図は、例えば、単一の乗物が異常な運動を実行した場合、又は、少数の乗物を異常な方法でふるまわせる一時的妨害があった場合、交通量がほとんどない道路を迅速に除去することである。しかしながら、より多くの乗物が道路を通るほど、それが除去されるまで長く維持されるべきである。道路がｔｍａｘの時間にわたって使用されていない場合、それは常にマップから除去される。
クラスタを介するＧＰＳトレースは、通常、隣接するクラスタへの２つの接続をもたらす。この場合、両方の接続が、除去のフラグが設定されている経路をもたらす場合、トレースは除去される。トレースがいかなる接続ももたらさなかった場合、それがｔｍｉｎよりも古いならば、それは除去される。
トレースが処理（及び潜在的に除去）された後、クラスタの残りのＧＰＳ点は、他のＧＰＳトレースの部分として既に処理されたものをスキップして、処理される。
図１１Ａ～図１１Ｈは、ＭＧＡ３３がグラフメモリエリア７２に格納されたマップ１００に対応する基礎をなすグラフを漸増的に更新する場合において、マップ１００を連続した複数のステージとして示す。
ＩＩＩ．中間クラスタシーケンスの発見．
セクションＩＩ－Ｂに前述したように、中間クラスタのシーケンスは、２つのクラスタ間の高レベル接続を、最終的な道路マップに適した一連の低レベル接続に変化させるように決定されなければならない（ボックス１４３）。計算上の扱いやすさについて、中間クラスタの探索は、高レベル接続によって接続された２つのクラスタ間の中間点のまわりの円によって決定される、限定的なワークスペースに制限される。本願で提示する３つの方法のうち、弦角度フィルタリング及びドゥビンズ経路シーケンスは、クラスタ位置に対してのみ動作することで、高速な計算をもたらすのに対して、重力ラバーバンディングは、個々のＧＰＳ点の場所を考慮することで、非常に大きな計算上の努力を必要とする。セクションＶＩ－Ｂにおいて、３つの方法の間の性能比較を提示する。
Ａ．弦角度フィルタリング（Chord Angle Filtering）．
非特許文献２によるアイデアに基づいて、長いエッジにペナルティーを与えかつ複数のより短い接続に報酬を与える計量を用いて、クラスタ間の最短の経路が探索される。ここで、経路点の間に進むコストは、ユークリッド距離に比較して２次である。このことは、中間の経路点を通過するために小さく迂回する経路を優先する。この計量を用いて、クラスタ間の最短経路が、ダイクストラ手順を用いて探索される。合理的な経路を生じないクラスタに接続することを避けるために、クラスタは、それらのヘディングが中間の経路点にとって合理的であると思われるか否かに依存してフィルタリングされる。フィルタヒューリスティックは下記のように動作する。ダイクストラ探索における現在のクラスタ及び目的地の間の直線接続の角度が計算される。次のクラスタのヘディングが同様の角度を有する場合（例えば、公差を３０度に設定する）、それはダイクストラ探索の近傍として受容され、そうでなければ、それは拒否される。
Ｂ．ドゥビンズ経路シーケンス（Dubins Path Sequence）．
ドゥビンズ法もまた、経路点の間に進む２次コストの原理を使用する。しかしながら、不適切なヘディングを有するクラスタを明示的に拒否する代わりに、経路点の間にドゥビンズ経路（非特許文献３）を仮定することでヘディングは受容される。従って、１つのクラスタから他のものに進むコストは、所与の最小旋回半径（例えば、１０ｍの旋回半径を仮定する）を有する順方向に移動する乗物がたどることができる、最短経路の長さの２乗に設定される。次いで、クラスタ間の最短経路が、ダイクストラ手順を用いて探索される。
Ｃ．重力ラバーバンディング（Gravity Rubber Banding）．
中間クラスタを識別するために、２つの離れたクラスタ間の高レベル接続は、ある種の重力によって、近くのＧＰＳ点に向かって引っぱられる輪ゴムとして扱われる。それを近くのＧＰＳ点に向かって引っぱることによって、接続は、正しい接続を可能にする同じ道路セグメントに属する中間クラスタの近く通過する可能性がある。
クラスタが接続される場合、接続線は等距離点（ｐ０，…，ｐｎ）によって細分される。ここで、ｐ０及びｐｎは、接続するクラスタの位置である。ｎは、セクションＩＩ－Ａで定義したクラスタ半径のたかだか半分に等しい間隔を有するように、できるだけ小さい値に選択される。次いで、道路の形状をより良好に近似するように、重力及び弾性力を数回反復して、中間点ｐ１，…，ｐｎ－１に印加する。力は、物理的に正確に重力及び弾性力を模倣するわけではないが、それらの概略的な効果にちなんで命名したことに注意する。
各点に重力が印加される。このため、シード半径ｒのたかだか半分の距離と、たかだか２０度のヘディング差とを有するすべてのＧＰＳ点ｑ１，…，ｑｍが考慮される。ｑｊがｐｉに対して作用する力は、ベクトル
Figure 2023550985000005
 に直交するように設定される。力の大きさは、
Figure 2023550985000006
 に設定される。ここで、ｃは、どれくらい強く力が印加されるべきでわるかを決定するスケーリングパラメータである。ここで、それはｃ＝２に設定される。式において、重力は次式のように計算可能である。
Figure 2023550985000007
Figure 2023550985000008
Figure 2023550985000009
スパンに直交する重力に加えて、スパンに平行になるように輪ゴム力が印加される。その目的は、各点ｐｉをｐｉ－１及びｐｉ＋１の中間に向かって移動させることにより、点の間の等しい間隔を維持することである。ｐｉがｐｉ－１により近い場合には、それは次式で計算され、
Figure 2023550985000010
 ｐｉがｐｉ＋１により近い場合には、逆の力が印加される。スケーリングファクタｄは、ｄ＝１に設定される。次いで、各点の位置は次式によって更新される。
Figure 2023550985000011
本願で示す実験では、１５ラウンドにわたって力が印加される。このステップの後、各点は、その最も近いクラスタに関連付けられ、クラスタのシーケンスは、低レベル接続によって接続される。
ＩＶ．エリアのタグ付け．
道路網は、それ自体は厳密には道路でないが、より適切には、自由運転エリアとして記述される場所を含んでもよい。そのようなエリアは、駐車場であってもよく、積み込み／積みおろしエリアであってもよく、又は採鉱のコンテキストでは、ベンチ及び備蓄であってもよい。そのようなエリアにおける道路マップの生成は、過去に乗物がどこに進入したかに基づいて道路の迷路を生成しようとする手順に起因して、不十分に実行される傾向がある。この迷路の形状は、もはやナビゲーションに使用可能ではなく、アーティファクトの稠密なネットワークからなるだけであり、その性質は、道路網よりも手順に依存する。図１２において、タグ付けされたエリア１０３を含む、そのような状況の一例を示す。続いて、ボックス１４９において、ＭＧＡ３３は、そのようなエリアを識別して明示的にマーキングし、それにより、それらは、それ自体、最終的な道路マップへ含まれることが可能になる。
エリアの形状は事前に未知である一方、本願でとられるアプローチは、乗物がエリアを訪れるごとに、そのエリア内にある１つの点を識別可能であることを仮定する。このことは、エリアが積み込み及び積みおろしのような目的に使用され、これらの動作が観察されうる場合に、現実的になる。次いで、そのようなイベントが行われる場合は常に、乗物は、関連するエリア内にあると仮定されてもよく、対応するＧＰＳ点はそれに応じてタグ付けされる。ＧＰＳ点のタグは、次いで、乗物の経路に沿って伝搬される。
ＧＰＳ点がタグ付けされる場合は常に、タグは、それが属する経路に沿って伝搬される。乗物の経路に沿ったＧＰＳトレースは、順方向及び逆方向の両方に、最大で、設定された移動距離及び時間デルタまで全体移動（traverse）される（例えば、２００ｍ及び６０秒の最大値でタグを伝搬させる）。制限内のすべてのＧＰＳペアは、それらが既にタグを含んでいるのでない限り、タグ付けされる。タグ付けされる点が、許可された時間デルタより新しい場合、その後に時間デルタ内に到来する新たなＧＰＳのデータはまた、順方向伝搬が意図した通りに作用することを保証するように、適切にチェックされてタグ付けされる。経路のタグ付けは、個々の点にではなくＧＰＳペアにタグ付けすることに注意する。その理由は、ＧＰＳペアが、クラスタ自体よりも経路を表すクラスタ間の接続を生じさせることにある。
ここまで説明したタグ付けは、低レベルＧＰＳの経路に対して動作する。このことをマップのタグに拡張するために、投票方式が使用される。高レベルクラスタ接続に属する各ＧＰＳペアは、関連付けられた低レベルクラスタ接続の各々の結果として生じるタグを１票としてカウントする。タグ付けされていないペアは、低レベル接続をタグ付けしないまま残すように１票としてカウントされる。次いで、低レベル接続は、最高票を有してタグ付けされるか、又は、最高票がタグ付けされないように設定される場合にはタグ付けされないままにする。
Ｖ．後処理．
データがシステムに追加されるとき、クラスタ及びそれらの接続性のような、道路網の主な態様が継続的に更新されるが、データネットワーク３１を介して逆に配信するために、道路マップ２３（図４及び図５）が生成されるまでマップ生成の他の部分を残すことは有利である。これらのステップは、共通して、道路マップ全体に対して動作し、計算上安価である。従って、それらは、ユーザがＭＧＡ３３から現在の道路マップ２３を受信することを望むごとに、新たに実行されてもよい。後処理ステップは、本願で説明される順序で実行される。
Ａ．タグ付けされたエリアのトリミング．
タグ付けされたエリアは、セクションＩＶで説明した低レベルクラスタ接続における投票メカニズムによって識別される。しかしながら、投票メカニズムのみを用いることは、タグがどれくらい遠くまで伝搬したかに依存して、道路上に延在するエリアをもたらす。このことは、正確な調整に敏感であるので、所望の結果をもたらさない可能性があり、異なるエリアは異なる値を必要とする可能性がある。図２ａは、所望に反して、次の交差点まで広がってしまったエリアの例を示す。従って、エリアの最終的な大きさは、後処理中に決定される。
エリアマーキングの背後にある基本的概念は、自由な運転を許容するエリアが、分離及び加入する多数の経路を示し、複連結グラフを形成するのに対して、エリアに至る道路が簡単なラインを形成する傾向がある、ということにある。処理は、各エリアに対して個々に実行される。従って、最初のステップにおいて、セクションＩＶの投票システムを用いてエリアごとに道路マップの１つのサブグラフが生成され、次いで、これらのサブグラフがトリミングされる。サブグラフは、クラスタ間の低レベル接続を考慮することで生成される。低レベル接続がエリアの部分であると決定される場合は常に、接続と、そのソース及び目標のクラスタとは、そのエリアに属するサブグラフに追加される。このことは、クラスタが、それが異なるエリアに属する接続を有する場合には、サブグラフのいくつかのうちの部分であるというまれな場合をもたらす可能性があることに注意する。
いったんすべてのサブグラフが形成されれば、それらは、エリアに至る又はエリアからの道路に属する部分を除去するようにトリミングされる。このため、タグ伝搬の前に元々タグ付けされていた少なくとも１つのＧＰＳ点を含むクラスタに対応するすべての頂点は、シードとしてマーキングされる。シードは常にエリアの部分であるとみなされ、削除されない。次いで、シードでない、次数１を有するすべての頂点が削除される。このことは、頂点をさらに削除できなくなるまで繰り返される。グラフの残りがエリアを形成する。
エリアの幾何学的表現を取得するために、エリアグラフの幾何学的表現が膨張され（バッファ処理され）、グラフの頂点又はエッジのうちの１つから所定距離内にある（例えば、エリアを１０ｍずつ膨張させる）平面のすべての点は、エリアの部分であると考えられる。結果として生じる幾何学的形状が穴を有する場合、これらは充填される。結果として生じる形状が、円形のエッジに起因して、技術的には多角形でないものの、適切な離散化によって近似されてもよい。図１３及び図１４において、トリミングの前（タグ付けされたエリア’１０３）及びそのトリミングの後（タグ付けされたエリア１０３’）のエリアの一例を示す。
Ｂ．マルチパス接続の改善．
理想的には、セクションＩＩ－Ｂで説明したような高レベル接続から低レベルクラスタ接続を生成する方法は、マルチパスアーティファクトなしのにクリーンな経路をもたらす。しかしながら、残念ながら、このことは、常に期待の通りに動作するとは限らず、マルチパスアーティファクトが時々観察される。その一例を図１５及び図１６に示す。これらのアーティファクトは後処理中に識別され、最終的な道路マップからは冗長な接続が省略される。このセクション内のすべての動作は、低レベル接続のみに対する。
マルチパス改善ステップは、セクションＶ－Ａで説明したようにタグ付けされたエリアが識別及びプルーニングされた後に実行される。エリア内では、道路が適切に定義されていないので、道路マップ推定が適切に動作するとは期待されないという理由により、タグ付けされたエリアの部分であるすべてのクラスタが無視される。
クリーンアップ可能であるマルチパス接続を検索することは、タグ付けされたエリアの一部でないクラスタであって、他のクラスタに出発する少なくとも２つの接続を有するクラスタにおいて開始する。初期クラスタから、有向グラフに対して近傍の深さ優先探索が実行される。
探索は深度に限定され（例えば、探索する最大経路長を４エッジに設定する）、経路は、それらが到達する頂点によってグループ化される。そのようなグループは、（ｉ）それが１つより多くの経路を含む場合、（ｉｉ）グループ中のすべての経路が第２の頂点と同じクラスタを有するのではない場合、及び（ｉｉｉ）グループ中のすべての経路が最後から２番目の頂点と同じクラスタを有するのではない場合、マルチパスプルーニングを行うように考慮される。
各グループ内では、最も強い経路が識別される。このため、経路に含まれる低レベル接続の強度は、それらのクラスタシーケンスの部分として低レベル接続を有するＧＰＳペアの個数をカウントすることで計算される。次いで、経路は、経路に含まれる最も弱い低レベル接続の強度によってランク付けされる。同点の場合、経路に沿う平均強度がタイブレーカーとして使用され、同点のままであれば、任意の選択が行なわれる。
各グループについて、最も強い経路が維持され、一方、他のすべての経路の低レベル接続が削除のためにチェックされる。低レベル接続は、（ｉ）接続の目標クラスタのすべての出発経路は、最も強い経路のクラスタに到達するまで、経路グループの経路のみを全体移動する場合と、（ｉｉ）接続のソースクラスタのすべての到来経路は、経路グループの経路のみを全体移動し、最も強い経路のクラスタから到来する場合とに削除される。従って、低レベル接続の削除は、経路グループの外側における道路マップの部分に到達するために必要な接続の除去をもたらすことはない。
いったんすべての経路グループが処理されると、２つの出発接続を有する新たな初期クラスタが選択される。この処理は、適切なすべての初期クラスタが使用されるまで繰り返される。図１５及び図１６において、そのようなクリーンアップ処理の一例を示す。
これは後処理ステップであるので、ここで削除される低レベル接続は、まさにこのインスタンスにおいて生成される出力に関してのみ削除されることに注意する。ストリーミングマップ生成ＳＭＧの永続的な状態は、これによって影響されず、すべての接続は、未来の道路マップのために維持される。
Ｃ．交差点の識別．
方向性のレーンは個々の道路として扱われるので、交差点は、道路網において、個々の分離（出次数＞１を有する頂点）及び加入（入次数＞１を有する頂点）のグループとして現れる。動作上の理由により、交差点エリア自体をマーキングし、同じ交差点に属する低レベルの分離及び加入をグループ化することが望ましい可能性がある。ＳＭＧは、交差点の構造についての２つの簡単な観察、すなわち、（ｉ）１つのレーンに属する分離又は連結が、通常、空間的分析を用いて識別可能である他のレーンにおける対応する分離又は連結を有することと、（ｉｉ）レーンにおける分離が、通常、すぐ後に続く加入をもたらすこととを用いて、交差点を識別する。
これらのパターンを用いて、後処理中に交差点エリアを識別可能である。結果の一例は、図１７に示す交差点エリア１０５である。エリアがタグ付けされ（例えば、タグ付けされたエリア１０３）、マルチパス接続がクリーンアップされた後（例えば、タグ付けされたエリア’１０３）、交差点エリアを識別するこのステップが実行される。エリアの部分であるとして識別されるすべてのクラスタは、交差点計算では無視される。
最初のステップにおいて、各分離の近傍が、対向車線における対応する加入に関して探索される。このため、探索半径（例えば、探索半径として、６０ｍのクラスタ半径の２倍を用いる）内のすべての加入が評価される。加入は、そのヘディングが、最大で所定のしきい値（例えば、４５度の限界ヘディング不一致）まで、加入のそれと反対側にあり、その相対位置が、他のレーンが期待される側にある場合、適合するとみなされる。これがどちらの側であるかは、そのエリアが左ハンドル運転ルールに従うか、それとも右ハンドル運転ルールに従うかに依存する。このことは、必ずしも厳密な一対一対応をもたらさないことに注意する。複数の有効な適合が生成される可能性があり、その場合、それらはすべて、有効なパートナーであると考えられる。
いったん分離・加入パートナーが確立されると、交差点が識別される。探索処理は、まだいかなる交差点の部分でもない分離又は加入において開始する。この初期クラスタを用いて、同じ交差点に属するクラスタは検索される。クラスタは、下記のうちの１つが成り立つ場合、同じ交差点に属するとみなされる。（ｉ）クラスタは、初期クラスタの分離・加入パートナーであること、（ｉｉ）クラスタは加入であり、初期クラスタは分離であり、クラスタへの短い出発経路（例えば、４エッジに制限された経路長）が存在すること、又は、（ｉｉｉ）クラスタは分離であり、初期クラスタは加入であり、クラスタから初期クラスタまで短い経路があること。次いで、クラスタをさらに追加できなくなるまで、交差点の発見されたすべてのメンバーから探索を継続し、探索を終了する。次いで、交差点は、識別されたクラスタと、それらの間の短い経路とから構成される。この処理は、まだいずれの交差点の部分でもない分離及び加入から、すべての分離及び加入が処理されるまで、繰り返される。
上述した処理は、交差点としてタグ付けされている道路マップの頂点及びエッジをもたらす。幾何学的表現を取得するために、経路を幾何学的に膨張させてもよい。この作業で使用される方法は、３ステップの処理である。
１）交差点に属するクラスタ（点として表される）及びエッジは、より大きな値ずつ膨張される（バッファ処理される）。
２）結果として生じる多角形が穴を有する場合、穴は充填される。
３）多角形は、より小さな値ずつ縮小（シュリンク）され（例えば、２０ｍずつ膨張し、１０ｍずつ縮小する）、最終的な幾何学的形状を取得する。
過剰に膨張して後に縮小する処理は、多角形形状の割れ目が充填されるので、より自然なエリアをもたらす。
Ｄ．タグ付けされたエリアのクリーンアップ．
タグ付けされたエリア内において、多数の道路が存在し、それらの形状は、大部分、クラスタ手順のアーティファクトに依存し、有用な道路マップを表さない。従って、タグ付けされたエリア内の道路がプルーニングされなければならず、有用な道路が識別されなければならない。本願で使用される原理は、最終的な道路マップを含むように所望の開始及び目的地位置を選択し、その後、それらを接続する適切な道路を発見することにある。
ＶＩ．結果．
Ａ．異なる量の位置データを用いて生成されたマップの比較．
図１７Ａは、ＭＧＡ３３によって生成され、更新及び後処理された道路マップを示し、それは、例えば、タスク割り当てアロケータ５５による使用のために、及び／又は、乗物２－１，…，２－ＩのＨＭＩ２８（図３）への表示のために、ＭＧＡ３３によってデータネットワーク３１にわたって送信される。図１８Ａ～図１８Ｆは、６時間のデータから３０日間のデータまで、異なる量の位置データを用いて生成された道路マップがどのように変化するかを図示し、タグ付けされたエリア１０３及び交差点エリア１０５は、図１８Ａ及び図１８Ｆにおいて識別される。
Ｂ．クラスタシーケンス方法の比較．
セクションＩＩＩにおいて、中間クラスタのシーケンスを発見するための異なる方法を提示した。方法間の差を評価するために、同じデータ集合に基づくマップが生成され、中間クラスタでは異なる方法を用いた。図１９Ａ～図１９Ｆ及び図２０Ａ～図２０Ｆに結果を示す。
３つすべての方法は、多くの場合、同じマップコンステレーションをもたらすが、差は存在する。しばしば、これらの不正確性は、道路の同じセクションに対して複数の経路をもたらし、それは、次いで、セクションＶ－Ｂで説明した後処理技術を用いて補正される。中間シーケンス手順の影響のより良好な比較を可能にするために、最終的なプルーニングされたバージョンとともに、プルーニングステップが実行されたマルチパスの前の状態で、マップ断片を示す。
手順間の差は小さいものの、重力法が最小個数のアーティファクトをもたらすことが観察された。重力法のみが、クラスタによって形成された単なる集約情報の代わりに、個々のＧＰＳ点からのデータを使用するので、これは意外なことではない。従って、重力法は、より多くの情報に基づく方法で、道路の位置を導出することができる。しかしながら、これは計算上のコストとなる。本願で提示されたマップの場合、重力法は、他の２つよりも約２桁分にわたって遅くなる。さらに、それは、多数のＧＰＳ点が維持される場合に、適切にスケーリングしない。この問題は、セクションＩＩ－Ｄで説明した点プルーニングによって緩和される。従って、十分な計算上のリソースが利用可能である場合、重力法を用いることが推奨される。計算上のリソースが制限される場合、代わりに弦角度又はドゥビンズが使用されるべきである。
図７及び図８の例はマップの断片であり、それは、その最終的な形式において、かつ、古い点のプルーニングの後に（セクションＩＩ－Ｄを参照）、３５４６個のクラスタと、８３４０個の高レベル接続と、１７７３３６個の未処理のＧＰＳ点とからなる。ベンチマークとして、すべての高レベル接続に関する中間クラスタシーケンスが再計算された。弦角度及びドゥビンズ法の場合、これには各々約１．５秒かかったが、一方、重力法には１２３秒の計算時間を必要とした。
Ｃ．サンプリングレートの比較．
この作業において示される大部分の結果は、５秒間のサンプリング区間を有するＧＰＳデータに基づく。マップ品質に対するより長いサンプリング区間の影響を評価するために、われわれは、１０、１５、及び２０秒間のより長いサンプリング区間を模倣するように、利用可能なデータをサブサンプリングしながら、同じマップを生成した。図２１Ａ～図２１Ｄに示すマップ断片は、より上位の交差点の形状に起因して、また、ほとんどトラフィックがみられないいくつかの曲がり角に起因して、マップ推定のための挑戦的課題である。
意外なことではないが、より長いサンプリング区間は、たちまち、コーナーをショートカットする長い直線道路の形式を有するアーティファクトをもたらす。本願で提示するデータの概略的な観察として、５秒間のサンプリングレートは、乗物の単一の全体移動のみが観察されたとしても、良好な品質の道路をもたらす。サンプリング周波数がより高くなると、最終マップにより多くのアーティファクトが現れ、それを補償するためにより多くのデータが必要になる。
２０秒間のサンプリング区間は、５秒間に比較して２５％のデータのみが利用可能であり、道路の場所を推論できるように全体移動が観察されなければならないことを意味する。乗物が２０秒間で長い距離をカバーしうるので、道路の場所を推論できるように複数の全体移動が観察されなければならない。
問題がクーポンコレクタ問題として楽観的にモデル化される場合、５秒間のサンプリング区間内で観察された単一の全体移動と同様のカバレッジを取得するために、８回より多くの乗物全体移動を必要とすることが期待される。
Ｄ．結論．
２０秒間より大きいサンプリング周波数は、道路マップ推定にとって大きな問題となる。２０秒間のデータは、原則としては使用可能であるが、５秒間のデータに比較して既に実質的に劣った道路マップをもたらす。２０秒間以下のサンプリング区間を有する、本願で示すデータの部分のみを用いることは、トラック動作のたかだか１１％が道路マップ推定に使用されることをもたらす。すべてのトラック動作の少なくとも８９％は、完全には使用されない。
このことはなお、すべての利用可能なデータの約４７％が使用されることを意味する。
理解するべき重要な点は、トラック動作に関するデータが実際上は失われているということにある。従って、使用されるデータの４７％は、トラック動作の１１％のみをカバーする。
データ品質は、自動道路網生成手順によって達成可能である事項に対してハード制約を課す。全くわずかなデータを備えた、めったに使用されない道路又は新たに作られた道路を導出できるＳＭＧのような、高度に反応的なシステムは、良好なサンプリング周波数を有するデータが利用可能である場合にのみ可能である。
低いサンプリング周波数を用いる場合、交通量の多い道路のみを導出することができる（最も見込みがあるのは、道路マップ生成に対する異なるアプローチがとられるべきである）。この作業の目的が、道路網の変化を迅速に検出することであると仮定すると、少数のトラック動作のみから道路を推定する能力が本質的であり、信頼できる高周波ＧＰＳデータは利用可能でなければならない。
好結果のために、たかだか５秒間のサンプリング区間を有するデータを使用することが推奨される。
本願において説明された好ましい実施形態に係る方法は、大きな露天掘り鉱山サイトにおけるテストに成功し、高品質の道路マップが生成された。本方法の性能は、十分な品質のデータが両可能であることに左右される。道路に沿った単一の全体移動のみが存在する場合であっても道路推定を可能にするように、マップ生成のために、たかだか５秒のサンプリングレートを有するデータが使用されることが推奨される。より長いサンプリング区間は、たちまち、不要なアーティファクトと、劣った品質のサンプリングの道路マップとをもたらすことがわかった。乗物が２０秒間までの長い距離をカバーできるので、複数。
下記のテーブル１は、説明した方法を実施する際にうまく動作することがわかっている値を示す。
Figure 2023550985000012
Figure 2023550985000013
法令に従って、本発明は、多かれ少なかれ、構造的又は方法的な特徴に固有の語句で説明されている。用語「備える」又は「含む」及びその派生（"comprises", "comprising", and "comprised of"）は、終始、包括的な意味で使用され、いかなる追加の特徴も除外しない。本願において説明した手段が本発明を実施する好ましい形式を含むので、本発明は図示又は説明した特定の特徴に限定されないことは理解されるべきである。従って、本発明は、当業者によって適切に解釈される、添付の請求項の適切な範囲内のその形態又は変形のうちの任意のものとして請求項に記載される。
明細書及び請求項（存在すれば）の全体にわたって、文脈が他の方法で要求しない限り、用語「実質的に」又は「およそ」は、用語によって限定される範囲の値に限定されないと理解されるであろう。
本発明の任意の実施形態は、例示のみであることを意図し、本発明を限定することを意図しない。従って、本発明の範囲から逸脱することなく、説明した任意の実施形態に対する様々な他の変形及び変更を行なえることが認識されるべきである。

Claims (34)

  1. 地理的エリアに関するマップの更新を発行する方法であって、
    上記マップは電子的メモリアセンブリに格納され、上記マップは、乗物位置のクラスタと、クラスタ間の接続とを含み、上記クラスタのそれぞれは、それに割り当てられた複数の点を含み、上記点は各時刻における各乗物に対応し、
    上記方法は、
    データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々とのデータ通信を確立するようにデータ通信アセンブリを動作させることと、
    上記データ通信アセンブリを用いて、上記データ通信ネットワークを介して上記乗物の各々から位置レポートを受信することと、
    上記電子的メモリアセンブリにおいて、上記位置レポートから、各時刻における各乗物に関する乗物位置に対応する点のバッチを生成するように処理アセンブリを動作させることと、
    バッチごとに、上記マップのクラスタの位置に対してバッチの点を比較するように上記処理アセンブリを動作させることと、
    上記比較に基づいて、下記のａ～ｆ、すなわち、
    ａ．上記バッチの点をクラスタに割り当てること、
    ｂ．上記マップの点をクラスタに再割り当てすること、
    ｃ．上記点の割り当て及び再割り当てを考慮して上記クラスタの位置を更新すること、
    ｄ．上記バッチの遠隔の点に基づいて新たなクラスタを生成すること、
    ｅ．予め決められた距離よりも互いに近接したクラスタを結合すること、
    ｆ．割り当てられた点をもたないクラスタを削除すること、
    のそれぞれを少なくとも一回行うことを含むクラスタ更新手順を実行することによって、上記マップを更新するように上記処理アセンブリを動作させることと、
    クラスタ更新の後にクラスタ間の接続を更新することで更新されたマップを生成するように上記処理アセンブリを動作させることと、
    上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信するように上記データ通信アセンブリを動作させることとを含む、
    方法。
  2. 上記位置レポートから点のバッチを生成する上記処理アセンブリの動作は、乗物の連続する乗物場所点から入力レコードのバッチを形成することを含み、
    上記入力レコードの第１の点はソース点を含み、第２の点は目標点を含む、
    請求項１記載の方法。
  3. 上記方法は、新たなマップが生成されるまで、又は、予め決められたバッチサイズに達するまで、上記入力レコードを上記入力レコードのバッチに追加することを含む、
    請求項２記載の方法。
  4. 上記ソース点及び上記目標点の各々に関して、現在のマップの最も近接するクラスタを発見することを含む、
    請求項２又は３記載の方法。
  5. 上記ソース点及び上記目標点の各々に関して、上記点が、最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にあるかを決定することを含む、
    請求項４記載の方法。
  6. 上記点が上記最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にある場合、上記点を上記最も近いクラスタに割り当て、それにより、請求項１のステップａ．を実行することを含む、
    請求項４記載の方法。
  7. 上記点の割り当てを考慮して上記最も近いクラスタの位置を更新し、それにより、請求項１のステップｃ．を実行することを含む、
    請求項６記載の方法。
  8. 無し
  9. 上記点が上記最も近いクラスタから予め決められたクラスタ半径未満の距離にない場合、上記点の位置を新たなクラスタの位置として用いて上記新たなクラスタを生成し、それにより、請求項１のステップｄ．を実行することを含む、
    請求項４記載の方法。
  10. ステップｃ．の後に、各点について、上記点が現在割り当てられているクラスタ（「その古いクラスタ」）のクラスタ半径内にあるかと、それが上記クラスタ半径内にないかとを決定し、上記点を古いクラスタの割り当てから除去し、上記点の除去を考慮して上記古いクラスタの位置を更新する、
    請求項１記載の方法。
  11. 上記点を、上記クラスタ半径内にある最も近接するクラスタ（「新たなクラスタ」）に再割り当てすることと、
    上記新たなクラスタへの上記点の再割り当てを考慮して上記新たなクラスタの位置を更新することとを含む、
    請求項１０記載の方法。
  12. ステップｅ．は、各クラスタ（「第１のクラスタ」）について、上記予め決められた距離よりもそこに近接するクラスタ（「第２のクラスタ」）を識別することと、上記第２のクラスタのすべての点を上記第１のクラスタに再割り当てすることとを含む、
    請求項１記載の方法。
  13. 上記ソース点及び上記目標点が接続を示すかを決定することを含む、
    請求項２記載の方法。
  14. 上記ソース点及び上記目標点が接続を示す場合、上記電子的メモリアセンブリの一部において接続カウントレコードを更新することを含む、
    請求項１３記載の方法。
  15. 高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することを含む、
    請求項１４記載の方法。
  16. 弦角度フィルタリング、ドゥビンズ経路シーケンス、重力ラバーバンディングの手順のうちの１つ又は複数を上記高レベル接続に適用することによって、上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することを含む、
    請求項１５記載の方法。
  17. 上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシーケンスを決定することは、上記高レベル接続の各々について、上記高レベル接続のいずれかの端部においてクラスタ間の中間点を識別することを含む、
    請求項１５又は１６記載の方法。
  18. 上記高レベル接続を処理して低レベル接続の対応するシリーズを決定することは、開始及び終了クラスタを通る中間点のまわりの円を含むすべてのクラスタを、上記低レベル接続のシーケンスにおける中間クラスタの候補とみなすことを含む、
    請求項１７記載の方法。
  19. 後で更新される高レベル接続をマーキングすることを含む、
    請求項１５又は１６記載の方法。
  20. 上記電子的メモリアセンブリから点を除去する（すなわち「点をプルーニングする」）ことを含む、
    請求項１及び１２～１６のうちの１つに記載の方法。
  21. 上記地理的エリアから除去された道路網のノードを表すクラスタに割り当てられた点を除去することを含む、
    請求項２０記載の方法。
  22. 上記電子的メモリアセンブリに保持される点の固定個数を設定することと、
    上記固定個数を超過することを防ぐように上記点をそれらの存続時間に基づいて除去することとを含む、
    請求項２０記載の方法。
  23. 上記電子的メモリアセンブリに保持される点の固定個数を設定することと、
    交通量の多い道路に沿った点は多量のデータに起因して早期に除去されてもよいが、交通量の少ない道路に属する点はより長く維持されるべきであることを考慮して、点を除去することとを含む、
    請求項２０又は２１記載の方法。
  24. クラスタ間の接続を除去することなく上記マップから除去できる点を識別するようにすべてのクラスタをチェックすることと、
    次いで、そのような点を除去することとを含む、
    請求項２０記載の方法。
  25. 上記地理的エリアにおいて動作する予め決められたタイプの機械の位置をモニタリングすることと、
    上記機械が動作するエリアは、上記機械が動作していてももはや運転可能ではないとみなすことと、
    対応する点を電子的マップから除去することとを含む、
    請求項２０又は２４記載の方法。
  26. 入力レコードのバッチを処理した後、かつ、上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信する前に、電子的マップの後処理を行うことを含む、
    請求項２又は３記載の方法。
  27. 上記後処理は、上記マップの自由運転エリアにタグ付けすることを含む、
    請求項２６記載の方法。
  28. 上記後処理は、予め決められた機能エリアを識別することにより、上記電子的マップにおける自由運転エリアにタグ付けすることを含む、
    請求項２７記載の方法。
  29. 上記予め決められた機能エリアは、鉱石積み込み及び鉱石積みおろしエリアを含む、
    請求項２８記載の方法。
  30. 上記後処理は、上記電子的マップにおいて自由運転エリアとしてタグ付けされたエリアをトリミングすることを含む、
    請求項２７記載の方法。
  31. 上記後処理は、マルチパス接続に起因する上記電子的マップにおけるアーティファクトを識別することと、余分の低レベル接続を削除することとを含む、
    請求項２６記載の方法。
  32. 上記後処理は、上記電子的マップにおける交差点を識別及びタグ付けすることを含む、
    請求項２６記載の方法。
  33. 上記方法は、上記ソース点、目標点、及び最も近いクラスタの各々を三次元座標に関連付けることを含み、
    上記三次元座標は、平面における位置のための２つの次元と、向きのための第３のものとを含み、
    各距離は上記三次元座標に基づいて決定される、
    請求項２又は３記載の方法。
  34. 地理的エリアにおいて乗物によって移動される経路の電子的マップを生成及び更新するためのシステムであって、上記システムは、
    上記地理的エリアに位置する複数の乗物であって、上記乗物に関する一連の時系列位置レポートを送信するように位置追跡器及び乗物通信システムをそれぞれ備えた乗物と、
    上記複数の乗物の各々の乗物通信システムとデータ通信するデータ通信ネットワークと、
    処理アセンブリ及び電子的メモリアセンブリを含むマップ生成アセンブリ（ＭＧＡ）であって、上記データ通信ネットワークとデータ通信し、上記位置レポートを受信するように構成されたマップ生成アセンブリとを備え、
    上記ＭＧＡは、
    上記電子的メモリアセンブリにおいて、上記位置レポートから、各時刻における各乗物に関する乗物位置に対応する点のバッチを生成し、
    バッチごとに、上記マップのクラスタの位置に対してバッチの点を比較するように上記処理アセンブリを動作させ、
    上記比較に基づいて、下記のａ～ｆ、すなわち、
    ａ．上記バッチの点をクラスタに割り当てること、
    ｂ．上記マップの点をクラスタに再割り当てすること、
    ｃ．上記点の割り当て及び再割り当てを考慮して上記クラスタの位置を更新すること、
    ｄ．上記バッチの遠隔の点に基づいて新たなクラスタを生成すること、
    ｅ．予め決められた距離よりも互いに近接したクラスタを結合すること、
    ｆ．割り当てられた点をもたないクラスタを削除すること
    のそれぞれを少なくとも一回行うことを含むクラスタ更新手順を実行することによって、上記マップを更新するように上記処理アセンブリを動作させ、
    クラスタ更新の後にクラスタ間の接続を更新することで更新されたマップを生成するように上記処理アセンブリを動作させ、
    上記更新されたマップをデータネットワークを介して遠隔のユーザに送信するように構成される、
    システム。
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