JP5460604B2 - 位置決定データを処理する方法、位置決定データを処理するように構成された機械、及び媒体 - Google Patents

Description

本発明は位置データを処理する方法に関し、ナビゲーション装置において用いられる、特に可搬ナビゲーション装置（ＰＮＤ）において用いられるがこれには限られない、地図データを生成するために位置データを処理する方法に特に関する。本発明はまた、この方法を提供するための関連する装置を提供する。

トムトムインタナショナルＢＶのＧＯ（登録商標）のようなＧＰＳ技術に基づく電子ナビゲーション装置のためのマップデータは、テレアトラスＮＶ（Ｔｅｌe Ａｔｌａｓ ＮＶ）のような専門的なマップ販売社から来ている。このような装置は携帯ナビゲーション装置（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｖｉｃｅ，ＰＮＤ）とも呼ばれている。マップデータは経路案内のアルゴリズムによって使用されるように特別にデザインされており、一般的にＧＰＳシステムからの位置データを使用する。例えば、道路は線、即ちベクトル（例：道路の始点、終点、及び方向。道路の全長は、夫々始点／終点方向のパラメータで独特に定められた、数百の区域で構成される）で表現することができる。したがって、マップはそのような複数の道路ベクトル、夫々のベクトルに関連付けられたデータ（制限速度、移動方向など）、関心のある場所（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ， ＰＯＩ）、道路名、並びに公園の境界、川の境界など、全てベクトルで定義された地理的特徴のセットである。マップに含まれる全ての内容（例：道路ベクトル、ＰＯＩなど）は、ＧＰＳの座標系と一致または関連する座標系を用いて定義されており、ＧＰＳで決定された装置の位置を、マップに表示される道路に正しく位置付けることを可能にし、目的地までの最適な経路を計画することを可能にする。

テレアトラスはこのマップデータベースを作る作業を、イギリスのオーディナンス・サーベイなどの様々な情報源から得られる基本道路情報から始める。また、データの更新及び確認のための、多数の車両と他のマップ及び航空写真を調べる職員を持っている。このデータはテレアトラスのマップデータベースの中核となる。このマップデータベースは地理的に関連付けられたデータを用いて継続的に改善されている。そして、データベースはその内容が確認され、トムトムのようなデバイス製造会社に年に４回公開される。

夫々の道路区域は、速度データが関連付けられており、該速度に関するパラメータは、その区域においてどのような速度で移動できるかに関する目安を表し、例えばテレアトラスのようなマップデータを生成したものの平均速度である。速度データは、マップ処理を行うＰＮＤの経路計画アルゴリズムによって利用される。したがって、このような経路計画の精度は速度データの精度に依存する。例えば、現在の装置の位置から目的地まで最も速い経路をＰＮＤに生成させるという選択肢を、ユーザはよくＰＮＤ上に提示される。速度データが正確でなければ、ＰＮＤによって計算された経路は最も速い経路でなくなり得る。

道路区域の速度プロファイルは交通の密度などのパラメータによって影響されやすいため、そのような速度プロファイルにおけるばらつきは、２つの地点の間に存在する最も速い経路は継続的に同じ経路ではないことを意味する。道路区域の速度パラメータにおける誤りは、不正確な到着予定時刻（Ｅｓｔｉｍａｔｅｄｄ Ｔｉｍｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ， ＥＴＡ）及び最も速くはない経路の選択につながり得る。

本発明の第１の態様によれば、地図データを生成するために位置決定データを処理する方法であって、
前記地図データは、地図によってカバーされる区域内のナビゲーション可能な経路の部分を表す複数のナビゲーション可能部分を含み、それぞれの部分は関連づけられた速度データを有するように構成されており、
前記方法は、
（ｉ）前記速度データが関連づけられている前記ナビゲーション可能な部分についての複数の所定の時間間隔に前記速度データを分類するように、前記速度データを処理する工程と、
（ｉｉ）前記ナビゲーション可能部分についての測定された速度プロファイルを生成するために、それぞれの前記所定の時間間隔内の前記速度データを平均する工程と、
を含むことを特徴とする方法が提供される。

この方法は、ナビゲーション可能部分に沿って交通がどのように流れるのかの正確な描写を可能とするであろうから、このような方法は有利であるものと考えられる。このような向上された描写は続けて、よりよい経路計画情報がそのように生成された地図データから生成されることを可能とする。

ナビゲーション可能な部分は一般的には道路の部分を示すが、車両、人などによってナビゲーション可能な、水路などの他の任意の経路の部分を示してもよい。例えばナビゲーション可能な部分は、経路、川、運河、自転車路、引き船道、線路などの部分を表してもよい。このように、交通に対する参照は道路部分に沿って移動する車両に必ずしも限定されず、ナビゲーション可能部分に沿う任意の移動に関することが理解されるだろう。例えば交通は、自転車路に沿って移動する二輪車を指してもよい。

この方法は、所定の基準外の速度データを拒絶するために、前記複数の時間間隔へと前記速度データが分類される前に、前記速度データを処理する工程を含んでもよい。このような工程は、速度データが関連するナビゲーション可能部分に沿った定常状態の交通の流れに関する測定された速度プロファイルの正確性を向上させるために、有利であるだろう。

例えば、速度データが所定の速度を下回る場合に、この速度データは拒絶されてもよい。このような拒絶は、定常状態の交通の流れを示さない、衝突事故又は他の事件の後の交通の流れに関するデータを除去することの助けになりうる。

さらに、速度データが所定の速度を上回る場合に、この速度データは拒絶されてもよい。このような拒絶は、間違っているデータ、又はこのような速度を超えて移動する車両によって生成されたデータを除去することの助けになりうる。

この方法は、それぞれの所定の時間間隔内の平均を解析する工程を含んでもよい。これもまた、測定された速度プロファイルの正確性を向上させることの助けになりうる。

平均の標準偏差が計算され、所定の時間間隔の平均のそれぞれが受け入れられるか否かの基準として利用されてもよい。

この方法は、複数の位置を含む位置決定データを取り込む最初の工程を含んでもよい。一般的に、それぞれの位置はその位置が発生した時刻と関連づけられているだろう。このような位置決定データは典型的には、複数の位置と、これらの位置が発生したタイムスタンプとを提供するデータを含む。位置決定データのこのような取り込みは、少なくとも１つの、そして一般的には複数の、特に可搬ナビゲーション装置（ＰＮＤ）であってもよいナビゲーション装置から位置決定データをアップロードすることによりなされてもよい。このような方法において、ＰＮＤからアップロードされた位置決定データは、この方法の工程において処理されるために格納されてもよい。当業者なら、複数のデバイスに基づくデータは、ナビゲーション可能部分における実際の条件により密接に関連する速度データに繋がるだろうことを理解するだろう。

それぞれの位置は、関連づけられた正確性レポートを含んでもよく、この方法は、正確性レポートが所定のパラメータから外れているならば、この位置を拒絶する工程を含んでもよい。

位置決定データは、１以上のナビゲーション可能部分と関連する速度データを生成するために処理されることが便利である。交通が部分に沿って流れている速度が、その部分に関連づけられている制限速度又は他の平均であると仮定するのではなく、ナビゲーション可能部分での記録された速度を速度データが反映することを可能とするために、このような方法は有利であるものと考えられる。このように、地図データを用いるＰＮＤ又は他のデバイスが、より正確な経路計画を生成することが可能となるはずである。

本方法は、位置決定データを複数の軌跡へと分割する工程を含み、ここでそれぞれの軌跡は所定の間隔においてナビゲーション装置から受信された位置決定データを表す。ある実施形態において、この所定の間隔はおおよそ２４時間であってもよく、これは暦の一日に相当するだろう。

特に軌跡のそれぞれを意味するかもしれない取り込まれた位置決定データは、ナビゲーション装置についての個別の移動を示す移動データを生成するために処理されてもよい。移動は、所定の時間を超えて静止することなくナビゲーション装置が移動している間隔として考えられることができる。ナビゲーション装置が静止している際の間隔が計算に入れられないために、速度プロファイルのセット内の正確性を向上させることができるために、位置データを移動データへと分割することは有利であるだろう。

位置決定データは、不正確な位置を除去するために処理されてもよい。

位置決定データは、データ内の位置をナビゲーション可能部分と関連づけるために処理されてもよい。続けて速度データが、位置が関連づけられている位置決定データ及びナビゲーション可能部分から決定されてもよい。

こうして生成された速度データは、関連づけられているナビゲーション可能部分について、複数の所定の時間の１つへと分類されてもよい。

この方法は、測定された速度プロファイルの１部分を１以上の所定の時間間隔についての平均速度についての修正値で置き換えるように、測定された速度プロファイルを修正する工程を含んでもよい。このような修正は、測定された速度プロファイルの生成の前に、生成中に、又は生成後に、行われてもよい。修正された値は、置き換えられた部分に入る所定の時間のそれぞれについての平均速度の平均を含むことが有利である。置き換えられる部分は、夜の時間間隔に入る所定の時間を含んでもよい。平均速度の平均は、自由流れ速度と考えられることもできる。自由流れ速度は、部分に交通がない時に、ナビゲーション可能部分に沿って車両が移動するかもしれないおおよその速度である。

この方法はさらに、測定された速度プロファイルを、測定された速度プロファイルから生成された速度プロファイルを生成するために処理する工程を含んでもよい。ここで生成された速度プロファイルのそれぞれは典型的には、１以上の測定された速度プロファイルについての近似を与えてもよい。

生成された速度プロファイルの生成は、測定された速度プロファイルに対してクラスタ化アルゴリズムを行うことによってなされてもよい。このクラスタ化アルゴリズムは、Ｋ平均クラスタ化アルゴリズムであってもよい。

一般的には、生成された速度プロファイルが不連続を含まないことと、生成された速度プロファイルのそれぞれが他のそれぞれとは十分に異なっていることとの少なくとも一方を確かめるために、生成された速度プロファイルのセットはチェックされる。

いくつかの実施形態においては、生成された速度プロファイルが生成される前に、測定された速度プロファイルは、正規化基準を用いて正規化されてもよい。測定された速度プロファイルの速度に関係なく、任意の生成された速度プロファイルが参照を用いてマッピングされうるために、このような工程は生成された地図データの大きさのさらなる削減を可能とするだろう。

自由流れ速度は、測定された速度プロファイルを正規化するために用いられてもよい。ナビゲーション可能部分に沿った交通の流れが、正規化基準と生成された速度プロファイルの１つとへの参照によって特定されうるために、このような方法は、生成された地図データにおける高いデータ圧縮につながるだろう。

この方法はさらに、生成された速度プロファイルのセットに平らな線を加える工程を含んでもよい。すなわち、時間に関して変動しない平均速度を表す線のことである。このような方法は、測定された速度プロファイルを生成するのには不十分なデータしか存在しないナビゲーション可能部分が、生成された速度プロファイルのセットへの参照によって特定される自身の速度プロファイルをそれでもなお有することを可能とするために、便利である。

この方法の最後の工程は、地図データによって構成されている地図を生成する工程であってもよい。

本発明の第２の態様によれば、機械に読み込まれた時にその機械に本発明の第１の態様の方法を実行させる命令を含む、機械読み取り可能な媒体が提供される。

本発明の第３の態様によれば、地図データを処理するように構成された機械であって、
前記地図データは、地図によってカバーされる区域内のナビゲーション可能な経路の部分を表す複数のナビゲーション可能部分を含み、それぞれの部分は関連づけられた速度データを有し、
前記機械は、
前記速度データが関連づけられている前記ナビゲーション可能な部分についての複数の所定の時間間隔に前記速度データを分類するように、前記速度データを処理し、
前記ナビゲーション可能部分についての測定された速度プロファイルを生成するために、それぞれの前記所定の時間間隔内の前記速度データを平均する
ように構成されていることを特徴とする機械が提供される。

本発明の第４の態様によれば、機械に読み込まれた時にその機械を本発明の第３の態様の機械として動作させる命令を含む、機械読み取り可能な媒体が提供される。

本発明の第５の態様によれば、地図によってカバーされる区域内のナビゲーション可能な経路の部分を表す複数のナビゲーション可能部分を含む地図データであって、
それぞれの部分は関連づけられた速度データを有するように構成されており、
前記速度データは、所定の時間間隔のセットを含み、
少なくともいくつかの、通常はそれぞれの、前記所定の時間間隔に、平均速度が格納されており、
前記平均速度は、前記ナビゲーション可能部分に沿った平均交通速度を示し、
前記所定の時間間隔において、前記速度データは前記ナビゲーション可能な部分に関連づけられている
ことを特徴とする、地図データが提供される。

本発明の第６の態様によれば、本発明の第５の態様の地図データを提供する命令を含む、機械読み取り可能な媒体が提供される。

本発明の以上の態様の全てにおいて、機械読み取り可能な媒体は、以下のうちの任意の物を含んでよい：フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤＲＯＭ／ＲＡＭ（−Ｒ／ＲＷ及び＋Ｒ／＋ＲＷを含む）、ハードドライブ、メモリ（ＵＳＢメモリキー、ＳＤカード、ＭＥＭＯＲＹ ＳＴＩＣＫ（登録商標）、及びコンパクト・フラッシュ・カードなどを含む）、テープ、他の任意の形の光磁気格納媒体、送信された信号（インターネットダウンロード、及びＦＴＰ転送などを含む）、ワイヤ、又は他の任意の適切な媒体。

ここで、添付の図面を参照して、例示としてのみで、本発明の少なくとも１つの実施形態が記述される。

ナビゲーション装置によって利用できるＧＰＳシステムの例を概略的に示す図である。 ナビゲーション装置とサーバとの間における通信のための通信システムの概略図である。 図２のナビゲーション装置または他の適切なナビゲーション装置の電子構成要素の概略図である。 ナビゲーション装置の取り付け及び／又はドッキングの配置を示す概略図である。 図３のナビゲーション装置に使われる構成スタックの概略図である。 軌跡内のＧＰＳの座標とマップとを関連付ける実施形態を概説するフローチャートである。 平均値を求めるための実施形態を概説するフローチャートである。 平均値についてクラスタ形成を実行するための実施形態を概説するフローチャートである。 クラスタによって生成され、クラスタリング・アルゴリズムの出力である速度プロファイルのセットの一例を示す図である。 道路の区域に関連付けられた、測定された速度プロファイルの質を改善させるために用いられる代替戦略を概説するフローチャートである。 測定された速度プロファイルデータの質がどのように改善されたかを概説するフローチャートである。 クラスタによって生成された速度プロファイルが、少なくとも１つのマップの道路区域とどのように関連付けられるかを概説するフローチャートである。

下記の説明全体を通して、類似の要素には同じ参照番号が使用される。

本発明の実施形態は、ＰＮＤに関連付けられた形で説明される。しかし、本発明はＰＮＤに限定されるものではなく、ルートプランニング及びナビゲーション機能を提供するようにナビゲーションソフトウェアを携帯形式で実行するように構成された任意の制御演算装置に普遍的に適用できることは明らかである。したがって、本発明によるナビゲーション装置は任意の（限定されることなく）経路計画及びナビゲーション装置も含むべきであり、ＰＮＤ、自動車のような乗り物、又は経路計画及びナビゲーションソフトウェアを実行する携帯用ＰＣ，移動電話、又はパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）などのような携帯コンピューティング資源など、任意の実施形態でもよい。

さらに、本発明の実施得形態は道路区域に関連付けて説明されている。しかし、本発明は道、川、運河、サイクリングロード、運河、鉄道線路などの区域のような、ナビゲーションの対象となり得る区域に適用できることは明らかである。これらの区域は、参照の簡略化のため道路区域として一般的に参照される。

ある地点からもう１つの地点までをナビゲートするためでなく、単純にある場所の視覚的情報がほしい場合などでも本発明が用いられることは下記の説明によって明らかになる。そのような場合は、ユーザによって選択された「目的地」は、対応する出発点ではなくてもよく、したがってそのような場合は「目的地」の位置または「目的地」の視覚的情報を参照することは、経路の生成や「目的地」への移動が必要であることを意味することではない。また、目的地が存在することは、対応する出発点の指定が必要であることを意味することではない。

上記のことを念頭において、図１のＧＰＳ及び類似するものは様々な目的に用いられる。一般的に、ＧＰＳは衛星ラジオに基づいたナビゲーションシステムであり、連続的な位置、速度、時間、及び場合によっては制限されない数のユーザの道案内情報を決定することが可能である。以前はＮＡＶＳＴＡＲという名前で知られていたＧＰＳは、非常に正確な軌道で地球周りを回っている複数の人工衛星を含む。これらの正確な軌道に基づいて、ＧＰＳ人工衛星は自らの位置をＧＰＳデータとして任意の数の受信ユニットにでも中継することができる。しかし、ＧＬＯＮＡＳＳ，Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｇａｌｉｌｅｏ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ， Ｃｏｍｐａｓｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，またはＩＲＮＳＳ（Ｉｎｄｉａｎ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｌ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）などのＧＰＳシステムが使われ得ることは理解されるべきである。

ＧＰＳシステムは、ＧＰＳデータを受信するように装備された装置がＧＰＳ人工衛星の信号を探してラジオ周波数をスキャンし始めると実施される。ＧＰＳ人工衛星からラジオ信号を受信すると、装置は複数の周知方法の１つの方法で該人工衛星の正確な位置を決定する。装置はほとんどの場合、３つ以上の異なる人工衛星の信号を得るまでラジオ信号のスキャンを続ける（他の三角測量方法を用いると、位置は２つの信号でも決定することができるが、一般的には行われない）。幾何学的な三角測量を実行する際には、受信機は３つの既知の位置を用いて、人工衛星に対する自らの２次元位置を決定する。これは周知の方法で可能である。更に、４つ目の人工衛星の信号を得ると、同じ幾何学的な計算を用いて周知の方法で受信機の３次元の位置を計算することが可能となる。位置及び速度データは制限されていない数のユーザによってリアルタイムで継続的に更新できる。

図１に示されているように、ＧＰＳシステム１００は地球の周りを回る複数の人工衛星１０２を備える。ＧＰＳ受信機１０６はスペクトラム拡散ＧＰＳ衛星データ信号１０８をデータとして複数の人工衛星１０２から受信する。スペクトラム拡散データ信号１０８は各人工衛星１０２から継続的に発信され、発信された夫々のスペクトラム拡散データ信号１０８はデータストリームと該データストリームが由来する特定の人工衛星１０２が識別できる情報とを含む。一般的にＧＰＳ受信機１０６は、２次元の位置を計算するために少なくとも３つの人工衛星１０２から来るスペクトラム拡散データ信号１０８を必要とする。４つ目のスペクトラム拡散データ信号を受信すると、ＧＰＳ１０６は周知方法を用いて３次元の位置を計算することが可能になる。

図２に示された、ＧＰＳ受信機１０６を備える、又はＧＰＳ受信機１０６につながっているナビゲーション装置２００（即ち、ＰＮＤ）は、移動電話、ＰＤＡ及び／又は移動電話機能を持つ任意の装置のようなモバイルデバイス（不図示）を介して、「モバイル」または電気通信ネットワークのネットワークハードウェアとのデータセッションを成立させることが必要に応じて可能であり、例えばブルートゥース技術を用いたデジタル接続のようなデジタル接続を成立させる。その後、携帯装置はネットワークプロバイダを介して（例えばインターネットを介して）サーバ１５０とネットワーク接続を成立させることができる。したがって、“モバイル”ネットワーク接続はナビゲーション装置２００（この装置は単独で及び／又は車両の中で移動するため「モバイル」であり得、多くの場合モバイルである）とサーバ１５０との間で成立でき、「リアルタイム」または少なくとも「最新」である情報のゲートウェイを提供する。

モバイル装置と、サーバ１５０のような異なる装置との間に（サービスプロバイダを介して）例えばインターネットを用いてネットワーク接続を成立させることは周知の方法で実行することができる。この点において、任意の数の適切なデータ通信プロトコール（例えばＴＣＰ／ＩＰレイヤード・プロトコール）も用いることができる。更に、モバイル装置はＣＤＭＡ２０００，ＩＥＥＥ８０２．１１，ａ／ｂ／ｃ／ｇ／ｎなどの任意の数の通信スタンダードも用いることができる。

したがって、インターネット接続が用いられることが理解でき、該インターネット接続は、例えばデータ接続、ナビゲーション装置２００に内在する移動電話または移動電話機能を介して得られる。

図示されていないが、ナビゲーション装置２００はもちろん移動電話機能を内蔵し得る（例えばアンテナを含むか、又は任意的にナビゲーション装置２００の内部アンテナを使用することを含む）。ナビゲーション装置２００に内蔵された移動電話機能は内部の部品及び／又は挿入式カード（例えば、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カード）を含み得、必要な移動電話機能及び／又はアンテナなどを含む。したがって、ナビゲーション装置２００に内蔵された移動電話機能はナビゲーション装置２００とサーバ１５０との間で、他の移動装置と同様にネットワーク接続を成立させることができる。

電話の設定には、常に変化する携帯電話のモデル、メーカなどと正しく対応できるようにブルートゥース対応のナビゲーション装置を使い得、また、例えばモデル／メーカごとの具体的な設定をナビゲーション装置側に保存して置くことが可能である。この情報のために保存されたデータは更新することができる。

図２には、ナビゲーション装置２００が一般的な（ｇｅｎｅｒｉｃ）通信チャンネル１５２を介してサーバ１５０とつながっている様子が示されており、該チャンネル１５２は数多くの異なる構成のどれを用いても実施できる。通信チャンネル１５２は一般的にナビゲーション装置２００とサーバ１５０とをつなげる、伝播媒体またはパス（Ｐａｔｈ）を表す。サーバ１５０及びナビゲーション装置２００は、その間に通信チャンネル１５２が成立されたとき通信が可能になる（そのような接続はモバイル装置を介するデータ接続、パソコンでインターネットを介する直接接続などであり得る）。

通信チャンネル１５２は特定の通信技術に限定されるものではない。更に、通信チャンネル１５２は１つの通信技術に限定されるものではない。つまり、チャンネル１５２は様々な技術を用いる複数の通信リンクを含み得る。例えば、通信チャンネル１５２は電気的、光学的、及び／又は電磁気的な通信などのための通路を提供するように構成され得る。したがって、通信チャンネル１５２は以下のもの及びその組み合わせを含むが、これらに限定されるものではない：電気回路、ワイヤ及び同軸ケーブルなどの導電体、光ファイバ・ケーブル、変換器、無線周波数（ＲＦ）、大気、空間など。更に、通信チャンネル１５２はルータ、リピータ、バッファ、送信機、受信機などの中間装置を含み得る。

１つの例示的な構成では、通信チャンネル１５２は電話及びコンピュータネットワークを含む。更に、通信チャンネル１５２は、赤外線通信、マイクロ波周波数通信のような無線周波数通信などのワイヤレス通信を提供し得る。更に、通信チャンネル１５２は、人工衛星通信も可能である。

通信チャンネル１５２を介して発信される通信信号には、ある通信技術に必要又は好ましい信号を含むが、これらに限定されない。例えば、信号は時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ）、汎用パケット無線システム（ＧＰＲＳ）などの移動体通信技術を用いるように構成され得る。デジタル及びアナログの両方の信号が通信チャンネル１５２を介して送信され得る。これらの信号は通信技術に応じて調節、暗号化、及び／又は圧縮された信号であり得る。

サーバ１５０は、図示されていない要素に加えて、メモリ１５６に接続され、さらに有線又は無線接続１５８によって大量データ保存装置１６０に動作可能なように接続された、プロセッサ１５４を備える。大量データ保存装置１６０にはナビゲーションデータ及びマップ情報が保存されており、サーバ１５０とは別個の装置であり得、又はサーバ１５０の中に含まれ得る。プロセッサ１５４はさらに送信機１６２及び受信機１６４に動作可能なように接続されており、情報を通信チャンネル１５２を介してナビゲーション装置２００との送受信を行う。送受信された信号はデータ、通信、及び／又は他の伝播された信号であり得る。送信機１６２及び受信機１６４は、ナビゲーションシステム２００の通信構成に使用された通信要件及び通信技術に応じて選択または設計され得る。更に、送信機１６２及び受信機１６４の機能は、１つの送受信機に合体され得る。

上記のように、ナビゲーション装置２００は、通信チャンネル１５２を介してサーバとの通信が可能であり、通信チャンネル１５２を介して送信機１６６及び受信機１６８を用いて信号及び／又はデータを送受信する。これらの装置はサーバ１５０以外の装置との通信にも用いられ得る。更に、送信機１６６及び受信機１６８は、ナビゲーションシステム２００の通信構成に使用された通信要件及び通信技術に応じて選択または設計され、送信機１６６及び受信機１６８の機能は図２に関連付けて上記に説明されているように１つの送受信機に合体され得る。もちろん、ナビゲーション装置２００は他のハードウェア及び／又は機能的部品を備えており、これらは後で詳細に説明される。

サーバメモリ１５６に保存されたソフトウェアはプロセッサ１５４に命令を提供し、サーバ１５０がナビゲーション装置２００にサービスを提供できるようにする。サーバ１５０によって提供される１つのサービスは、ナビゲーション装置２００からのリクエストを処理することと、ナビゲーションデータを大量データ保存装置１６０からナビゲーション装置２００に送信することとを含む。サーバ１５０によって提供できるもう１つのサービスは、希望されるアプリケーションのために様々なアルゴリズムを用いてナビゲーションデータを処理することと、これらの計算の結果をナビゲーション装置２００に送信することとを含む。

サーバ１５０は、ナビゲーション装置２００が無線チャンネルを介してアクセスできる遠隔のデータ・ソースである。サーバ１５０は、ローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ），広域ネットワーク（ＷＡＮ），仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）などに含まれるネットワークサーバを含み得る。

サーバ１５０はデスクトップまたはノートブックのようなパソコンを含み得、通信チャンネル１５２はパソコンとナビゲーション装置２００とを接続させるケーブルであり得る。代わりに、パソコンをナビゲーション装置２００とサーバ１５０との間において接続させ、サーバ１５０とナビゲーション装置２００との間にインターネット接続を成立させるようにし得る。

ナビゲーション装置２００には情報ダウンロードを介してサーバ１５０から情報が提供され得、該情報は時々またはユーザがナビゲーション装置２００をサーバに接続させた際に自動的に更新され得、及び／又は、例えば無線モバイル接続装置及びＴＣＰ／ＩＰ接続を介して、サーバ１５０とナビゲーション装置２００との間でより継続的で頻繁に接続が成立される場合はよりダイナミックに更新され得る。多くの計算を処理するためには、サーバ１５０にあるプロセッサ１５４を用いてその大半を処理することができるが、ナビゲーション装置２００のプロセッサ（図２には不図示）も大量の処理や計算を行うことができ、多くの場合はサーバ１５０への接続と関係なくそのような作業が可能である。

図３を参照すると、ナビゲーション装置２００のブロック図はナビゲーション装置２００の全ての構成要素が含まれているのではなく、いくつかの例示的な部品を示していることが明らかである。ナビゲーション装置２００はハウジングの中に配置されている（不図示）。ナビゲーション装置２００は、例えば上記のプロセッサ２０２を備える処理回路を含み、プロセッサ２００は入力装置２０４及び表示画面２０６のような表示装置に連結されている。入力装置２０４の数はいくつでもよく、キーボード装置、音声入力装置、タッチパネル及び／又は他の周知の情報入力装置を含み得る。同様に、表示画面２０６は任意の表示画面であり得、例えば液晶表示（ＬＣＤ）などを含み得る。

ある構成では、入力装置２０４と表示画面２０６が、タッチパネルのような入力兼表示装置として一体化されており、一体化された入力兼表示装置は情報の入力（直接入力、メニュー選択など）及び情報の表示の両方を可能にするタッチパッドまたはタッチ画面入力２５０を含み、これによってユーザは常時画面２０６の一部をタッチすることだけで、表示された複数の選択肢の１つを選択したり、複数のバーチュアル或いは“ソフト”ボタンを押すことが可能となる。これに関しては、プロセッサ２０２は、タッチスクリーンとともに作動するグラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）を支持する。

ナビゲーション装置２００において、プロセッサ２０２は接続２１０を介して入力装置２０４に動作可能なように接続され、入力装置２０４からの入力情報を受信することができ、さらには少なくとも１つの表示画面２０６及び出力装置２０８に夫々の出力接続２１２を介して情報を出力するように接続されている。ナビゲーション装置２００は、例えば音声出力装置（例えばスピーカ）などの出力装置２０８を備え得る。出力装置２０８は、ナビゲーション装置２００のユーザに音声情報を生成できるように、入力装置２０４も同様にマイク及び音声入力指示を受け取るソフトウェアを含むことができる。更に、ナビゲーション装置２００は追加的な入力装置２０４及び／又は出力装置を備え得、例えば音声入力／出力装置を備え得る。

プロセッサ２０２は接続２１６を介してメモリ２１４に動作可能なように接続されており、接続２２０を介して入力／出力（Ｉ／Ｏ）ポート２１８と情報を送受信できるように構成されており、Ｉ／Ｏポート２１８はナビゲーション装置２００の外部装置であるＩ／Ｏ装置２２２に接続可能である。外部Ｉ／Ｏ装置２２２は、イヤピースのような外部聴取装置を含み得るが、これに限定されない。Ｉ／Ｏ装置２２２への接続は有線又は無線を介する任意の外部装置への接続であり得、例えばハンズフリー操作及び／又は音声作動を可能にするカーステレオユニットへの接続、イヤピースやヘッドフォンへの接続、及び／又は携帯電話への接続などがあり、携帯電話への接続はナビゲーション装置２００とインターネット又は他の任意のネットワークとの接続を成立させるために用いられ、及び／又はインターネットまたは他のネットワークを介してサーバへの接続を成立させるために用いられ得る。

ナビゲーション装置２００のメモリ２１４は不揮発性メモリ（例えばプログラムコードを保存するため）の一部、及び揮発性メモリ（例えばプログラムコードが実行されるとデータを保存するため）の一部を備える。ナビゲーション装置は更にポート２２８を備え、ポート２２８は接続２３０を介してプロセッサ２０２と通信し、取り外し可能なメモリカード（一般的にカードと呼ばれる）が装置２００に入れられるようにする。説明される実施形態では、ポートにはＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カードが加えられるように構成されている。他の実施形態では、ポートは異なる形式のメモリ（例えばコンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣＦ）カード、ＭＥＭＯＲＹ ＳＴＩＣＫ（登録商標）、ｘＤメモリカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）フラッシュドライブ、ＭＭＣ（マルチメディア）カード、スマートメディアカード、マイクロドライブ等）が接続できるようにし得る。

図３は、接続２２６を介する、プロセッサ２０２とアンテナ／受信機２２４との間の動作可能接続をさらに示しており、アンテナ／受信機２２４は例えばＧＰＳアンテナ／受信機であり得、したがって図１のＧＰＳ受信機のように機能する。参照番号２２４で指定されたアンテナ及び受信機は、説明のために概略的に１つとしてあらわしているが、アンテナ及び受信機は異なる位置に配置される部品であり得、アンテナは例えばＧＰＳパッチアンテナ又はらせん状のアンテナであり得る。

当業者であれば、図３に示された電子部品は１つ以上の電源（不図示）によって従来のように電力が供給されることは明らかである。そのような電源は内部電池及び／又は低電圧直流（ＤＣ）電源の入力または他の任意の適切な構成をも含み得る。当業者には明らかであるように、図３に示された部品の異なる配置も考えられる。例えば、図３に示された部品は、有線及び／又は無線の通信及びそのようなものによってお互いに通信し得る。したがって、ここに説明されるナビゲーション装置２００は携帯又はハンドヘルドのナビゲーション装置２００であり得る。

さらに、図３の携帯又はハンドヘルド・ナビゲーション装置２００は、周知の様式で自転車、オートバイ、車、又はボートのような乗り物につなげる、又は「ドッキング」させることができる。そのようなナビゲーション装置２００は、携帯又はハンドヘルド使用のためドッキング位置から取り外すことができる。異なる実施形態では、ユーザのナビゲーションを可能にするために、装置２００はハンドヘルド装置として構成され得る。

図４を参照すると、ナビゲーション装置２００は、一体化された入力兼表示装置２０６及び図２に示されたほかの部品（内部ＧＰＳ受信機２２４、プロセッサ２０２、電源（不図示）、メモリシステム２１４などを含むが、これらに限定されない）を含む１つのユニットであり得る。

ナビゲーション装置２００は、アーム２５２に固定され得、アーム２５２は乗り物のダッシュボード／窓などに吸着カップ２５４を用いて固定され得る。このアーム２５２は、ナビゲーション装置２００がドッキングされ得るドッキング・ステーションの一例である。ナビゲーション装置２００は、例えばアーム２５２にカチッとはまるような結合でドッキング又は結合され得る。すると、ナビゲーション装置２００はアーム２５２に対して回転可能になり得る。ナビゲーション装置２００とドッキング・ステーションとの結合を分離させるためには、例えば、ナビゲーション装置２００のボタンを押すことで外れるようにし得る。ナビゲーション装置２００とドッキング・ステーションとの結合及び分離に適している構成は、当業者には周知である。

図５を参照すると、プロセッサ２０２及びメモリ２１４はお互いに協力して、ナビゲーション装置２００の機能的ハードウェア部品２８０と、装置によって実行されるソフトウェアとの間のインタフェースとして機能するＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）を支持する。次に、プロセッサ２０２はメモリ２１４からオペレーティング・システム２８４をロードし、（既述したルート計画機能及びナビゲーション機能のいくつか又は全てを実行する）アプリケーションソフト２８６が実行できるような環境を整える。アプリケーションソフト２８６は、マップの表示、ルート計画、ナビゲーション機能及び他の関連する機能などのナビゲーション装置の中心的な機能をサポートするＧＵＩを含む、操作環境を提供する。この点において、アプリケーションソフト２８６の一部はビュー生成モジュール２８８を備える。

説明されている実施形態では、ナビゲーション装置のプロセッサ２０２は、アンテナによって受信されたＧＰＳデータを受信するように、そして時々そのＧＰＳデータをその受信時のタイムスタンプと共にメモリ２１４保存し、ナビゲーション装置の位置記録を蓄積するように、プログラムされている。そのように保存されたデータ記録はＧＰＳの測定位置と考えられ得る。即ち、ナビゲーション装置の位置の測定位置であり、緯度、経度、タイムスタンプ、及び精度レポートを備える。

ある実施形態では、データは実質的には定期的に保存され、例えば５秒ごとに保存され得る。当業者には他の間隔を用いることが可能であることが明らかであり、データの分解能とメモリの容量のバランスがあることが明らかである（即ち、データをより多くとることでデータ分解能は上がるが、そのデータを保存するためにより大きいメモリ容量が必要となる）。しかし、異なる実施形態では、データの分解能は実質的に１秒ごと、１０秒ごと、１５秒ごと２０秒ごと、３０秒ごと、４５秒ごと、１分ごと、２，５分ごと（または、これらの間の任意の間隔）であり得る。したがって、装置のメモリには、様々な時点における装置２００の位置に関する記録が蓄積されている。

ある実施形態では、間隔が長くなると、得られるデータの質が低下することがあり得、低下の程度はナビゲーション装置２００の移動速度にもよるが、間隔の時間として１５秒が、適切な上限となり得る。

ナビゲーション装置２００は一般的に自らの位置に関する記録を蓄積するように構成されているが、ある実施形態では移動の開始時又は終了時においてデータの記録を所定の期間行わない。そのような構成を用いることで、ユーザの家屋及びユーザが頻繁に訪れる場所などを保護することが可能となり、ナビゲーション装置２００のユーザのプライバシーを守ることができる。例えば、ナビゲーション装置２００は移動開始から約５分又は約１マイル（１．６ｋｍ）に関するデータを保存しないように構成され得る。

異なる実施形態では、ＧＰＳは定期的に保存される訳ではなく、所定のイベントが発生するとメモリに保存されるように構成され得る。例えば、プロセッサ２０２は、道路の分岐点、道路区域の変更、又はそのようなイベントが発生するとＧＰＳデータを保存するようにプログラムされ得る。

さらに、プロセッサ２０２は、時々装置２００の位置に関する記録（即ち、ＧＰＳデータ及びタイムスタンプ）をサーバ１５０にアップロードするように構成されている。ナビゲーション装置２００が常在又はほぼ常在する通信チャンネル１５２を持つような実施形態では、通信チャンネル１５２によるサーバ１５０への接続及びデータのアップロードは定期的に行われ、例えば２４時間ごとに行われ得る。当業者には、他の間隔を用いることも可能であることが明らかであり、その間隔は１５分、３０分、１時間、２時間、５時間、１２時間、２日、１週間、又はこれらの間の任意の間隔であっても良い。そのような実施形態においては、プロセッサ２０２は、位置の記録を実質的にリアルタイムでアップロードするように構成され得、このような構成はデータ送信の間隔が短くなることを意味し、疑似リアルタイムと考えることがより正しい。そのような疑似リアルタイム実施形態では、ナビゲーション装置はメモリ２１４内、又はポート２２８に挿入されたカード内にＧＰＳ測定位置をバッファできるように構成され得、又、所定の数の測定位置が保存されるとこれらを送信するように構成され得る。この所定の数は２０、３６、１００、２００程度、又はそれらの間の任意の数でもあり得る。当業者には、この所定の数はメモリ２１４／ポート２２８のカードの容量にある程度支配されることが明らかである。

常在する通信チャンネル１５２を持たない異なる実施形態では、プロセッサ２０２は、通信チャンネル１５２が作られるとサーバ１５０に記録をアップロードするように構成され得る。通信チャンネル１５２が作られることは、例えばナビゲーション装置２００がユーザのコンピュータに接続される時などである。このような実施形態でも、ナビゲーション装置２００はメモリ２１４内、又はポート２２８に挿入されたカード内においてＧＰＳ測定位置をバッファできるように構成され得る。メモリ２１４又はポート２２８に挿入されたカードがＧＰＳ測定位置で満たされた場合はナビゲーション装置は最古のＧＰＳ測定位置を削除するように構成され得、したがって先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファであると考えられる。

説明される実施形態では、位置の記録は１つ以上の軌跡を含み、夫々の軌跡は２４時間の期間内のナビゲーション装置２００の移動を表す。それぞれの２４時間の期間は暦日と一致するように構成されているが、必ずしもこのようにする必要はない。

一般的に、ナビゲーション装置２００のユーザは、装置の位置に関する記憶がサーバ１５０にアップロードされることに対して承認する。承認が得られなかった場合は、記録はサーバにアップロードされない。ナビゲーション装置及び／又は装置が接続されたコンピュータは、位置記録の使用に関してユーザに承認を要請するように構成され得る。

サーバ１５０は装置の位置記録を受信し、処理のため大量データ保存装置１６０に保存するように構成されている。したがって、データをアップロードしたナビゲーション装置２００の複数の位置記録が、時間とともに大量データ保存装置１６０に蓄積される。

上記のように、大量データ保存装置はマップデータも保存し得る。そのようなマップデータは、道路区域、注目すべき場所の位置など、マップに載っている一般的な情報を提供する。

最初の工程として、サーバ１５０はマップデータと、受信した位置記録に含まれるＧＰＳ測定位置とのマップマッチング機能を行うように構成されており、そのような工程は、図６に関連付けて説明されている。そのようなマップマッチングは、位置記録は受信されているため、いわゆるリアルタイムで行われてもよく、又は大量データ保存装置１６０から位置記録が再び読み込まれた際に行っても良い。

マップマッチングの精度を改善させるために、下記のように位置記録の前処理を行う。各ＧＰＳ軌跡（即ち、２４時間分のＧＰＳデータ）は１つ以上の移動に分けられ（６００）、各移動はナビゲーション装置２００の１つの移動であり、後の処理のために保存されたものを表す。

各移動において、ナビゲーション装置から受信したＧＰＳ測定位置の中で精度に関するレポートが十分に高くないものは拒絶される。したがって、ある実施形態では、ある測定位置に関して３つ未満の人工衛星１０２からのシグナルしかナビゲーション装置２００に受信できていない場合は、その測定位置は拒絶され得る。更に、各移動は、２つの測定位置間の報告された時間がある限界の値を超えるとクリップされる（６０４）。この前処理工程を通った各移動はマップマッチングの方に通される。

これに関連して、クリップされた移動は、連続したＧＰＳ測定位置の間に、所定の時間よりも大きい時間間隔が存在する移動である。したがって、乗り物が停止したことが推論でき、最初の移動が終わり、２番目の移動が始まったと考えるべきである。したがって、クリップされた移動は、２つの別個の移動となる。

しかし、ＧＰＳの信号が届かなかったことが原因でＧＰＳ定位の間にギャップが生じることもあり得るため、１つの移動を区切る前に、乗り物の位置が変わったかをチェックする。そして、そのような状況である場合は移動を区切ることは行わない。説明される実施形態では、この所定の時間はおおよそ３分である。しかし、１５秒、３０秒、１分、９０秒、２分、５分、１０分、又はこれらの間の任意の時間など、他の任意の適切な時間が該所定の時間として用いられることは当業者には明らかである。ここに説明されるように、ＧＰＳ測定位置を送信するナビゲーション装置２００の平均速度がある所定の限度より低い場合、ある実施形態では、データは後の処理において拒絶され得る。そのような実施形態は、衝突などの事故後に発生し得る渋滞に関する情報を排除し、定常状態の交通の流れをより正確に表すデータを残すため、有用であり得る。

次に、各移動を順に取り、その移動に含まれる定位をマップデータ内のマップにマッチングする。各マップは複数の道路区域を備えており、道路区域に沿って移動することが可能であり、各区域は直線のベクトルでマップ上に表わされている。

サーバ１５０のプロセッサ１５４において実行されているプログラムコードは、ある区域の中に位置する測定位置、又はある区域内で発生したと考えても良いほど（即ち、該区域の距離限度内にある）その区域に十分に近い測定位置が見つかるまで処理中の測定位置から離れるように構成されたマップマッチング機能を提供する。この限度を用いることで、１００％以下のＧＰＳ精度を許し、道路を直線状のベクトルに分解して得られる圧縮効果を可能とする。

各移動は最初の測定位置（即ち、移動における１番目の測定位置）を持っており、この最初の測定位置は、区域の選択を絞るために使え得る同定された測定位置がまだ存在しないため、同じ移動内における他の測定位置より、区域と関連付けることが難しい。もし、複数の区域が１番目の測定位置の限度内に含まれる場合は（６０６）、アルゴリズムは、同じ移動内における次のＧＰＳ測定位置（即ち、２番目の測定位置）を参照し、２つの測定位置間（即ち、１番目の測定位置と２番目の測定位置の間）の距離に対応して可能な動きに基づいて、複数の区域からいくつかのルートのセットを生成する。２番目の測定位置を用いても、１番目の測定位置に関して１つの区域候補に至らない場合は、アルゴリズムは同じ移動内の３番目の測定位置に移り、１番目の測定位置に関して１つの候補を探し出すために、可能性のあるルートを生成し、比較する。この工程は、１つの移動における残りのＧＰＳ測定位置が処理されるまで続く。

このような実施形態の利点は、１番目の測定位置だけでは複数の区域の近辺に存在し得、そしてこれらの区域を区別することはできないが、更なる動き（即ち、２番目及び３番目の測定位置）を用いることで、１番目の測定位置に関連する区域の正体を決定することが可能になる。したがって、移動の１番目の区域はマップマッチング機能によって決定される。

移動の１番目の区域が決定されると、更なる区域を同定するために更なる測定位置を処理する。もちろん、次の測定位置が１番目の測定位置と同じ区域内に位置することは可能である（６１２）。

したがって、移動におけるその後の測定位置は、同じ区域の距離限度内に含まれるかを決定するために処理され（６１０）、マップマッチング機能はその区域と距離限度内に位置する測定位置とを関連付けるように構成されている。マップマッチング機能によって処理された測定位置が距離限度内に入っていないと、その測定位置に対応する新たな区域候補を生成するように構成されている。しかし、次の区域が、直前に処理された区域の端につながるようにする限定を加えることも可能である。これらの隣接する区域は、基礎をなすマップデータからマップマッチング機能によって得られる。

距離限度内に存在する区域がないこと、又は１つの区域に絞ることができないことにより、前の区域に続くある測定位置に対してマップマッチング機能が区域を同定できない場合は、単独のマッチが成立する１つの区域を同定するまで移動を制約するために、マップマッチング機能は更なる測定位置を探り続ける（６１６）。つまり、ｎ番目の定位が１つだけの区域に関連付けられない場合、区域の同定をさらに絞るためにｎ＋１番目の測定位置を用いる。ｎ＋１番目の定位が１つの区域の同定につながらない場合は、ｎ＋２番目の測定位置を用いる。いくつかの実施形態では、この処理は１つだけの区域が同定されるまで、又は移動内の全てのＧＰＳ測定位置が同定されるまで、続けられる。

マップマッチング機能は単独の区域を同定するように構成されている。説明される実施形態では、マップマッチング機能は継続する経路を作ることを試みることなく、ただ区域を測定位置にマッチングしていく。異なる実施形態では、マップマッチング機能は継続する経路を作ることが望ましい。

したがって、処理が終わるとマップマッチング機能は、分析中の移動においてナビゲーション装置２００の動きが沿った道路区域の一連を取得する。次に、マップマッチング機能はこれらの道路区域を処理し、ＧＰＳ測定位置から進入時間及び該区域の通過時間を割り当てる。これらの割り当てられた時間は、後の処理のため大量データ保存装置１６０に保存される。各区域に複数のＧＰＳ測定位置が保存されていることもあり得る。しかし、各区域に対して関連付けられたＧＰＳ測定位置の数がいくつであれ、区域における平均速度は入っている時間、ＧＰＳ定位及び区域の長さ（この実施形態ではマップデータ内に保存されている）を用いて計算される。この平均速度は、対応する割り当てられた時間及び区域と関連付けられ、大量データ保存装置１６０に保存される。道路区域における交通の流れの速度に関連し、その区域に割り当てられた情報は、その道路区域の速度データにとして考えられ得る。

サーバ１５０は、割り当てられた時間を処理し、それから１つ以上の平均値を下記のように生成する平均値機能を提供するために、平均値を計算するプログラムコードをプロセッサ１５４において実行するように構成されている。この実施形態で用いられる平均値計算工程は、図７を参照しながら説明される。

工程の第１ステップ（７００）では、平均値機能は、処理中のマップにおける各道路区域の平均速度をグループ化する。各道路区域のグループにおいて、平均値機能は、所定の時間間隔内の平均速度をグループ化するようにさらに構成されている（７０２）。したがって、同じ時間内（たとえば、８：００ＡＭから８：５９ＡＭの間）で発生する平均速度は同じグループに含まれ、更に分析される。説明されている実施形態では、時間は１時間であるが、必ずしも１時間であることはなく、時間の長さを短くするとデータの分解能は上がるが、同時に保存に必要な容量も増えてしまうことは当業者には明らかであろう。他の適切な時間としては、実質的に、１分、５分、１０分、１５分、３０分、２時間、６時間、１２時間、またはこれらの間の任意の時間でもよい。

ここで説明されている実施形態では、平均速度は、中央標準時間ではなく、処理されるマップに含まれる領域の現地時間で保存されている。そのような方法は、交通に関するものに関する自然な基盤を提供するため、便利である。

１つの移動において発生した平均速度が所定の時間にグループ化される前に、平均速度はデータの質を改善させるために選別される。この実施形態では、所定の範囲内に含まれる平均速度だけがグループに追加される。この実施形態では、所定の速度上限（１８０ｋｍ／ｈなど）を超える速度を排除し、所定の速度下限（２ｋｍ／ｈ）を下回る速度も排除する。当業者には、ある区域の平均速度をはるかに下回る速度は、その区域における交通の問題（例えば、渋滞など）と関連があり得ることが明らかであろう。したがって、そのような状況に関するデータを含むことは、通常の状態を示すものとして考える場合、全体の精度を低下させ得る。他の実施形態では、許可される最大の速度は、その区域の制限速度であり得るが、そのような情報は処理されるマップデータにおいては不正確であり得ること、そしてある区域の制限速度は実際にその区域の交通状況を正確に表すものではないこともあり得るというのは、当業者には明らかである。

所定の時間にグループ化することが実行されると、道路区域ごとの平均速度が所定の時間ごとに計算される。例えば、８：００ＡＭから８：５９ＡＭまでの時間における全ての速度が、道路区域ごとに平均化される。平均速度を計算するためにはいくつかの選択肢があり、算術平均又は調和平均を用いる方法、或いは中央値を計算する方法がある。実際に、ある実施形態では、後の用途によって異なるデータセットに異なる重みを付けることができる。

したがって、説明されている実施形態、及び処理されるマップには、マップの各道路区域には２４個の平均速度が生成されており、これらは所定の１時間の時間間隔における平均速度である。もし異なる長さの時間が用いられると、異なる数の平均速度が生成されることは明らかである。更に、全ての道路区域が全ての時間における平均速度を持っているとは限らないことも明らかであり、これは、ある道路は交通量が少なく、特に早朝などの時間帯は交通量が少ないためである。

しかし、区域ごとの平均速度を更に使用する前に、品質のチェックが行われる（７０６）。この実施形態では、チェックによって所定の数以上の割り当てられた時間が平均速度の計算に用いられることを確実にする。このような条件に合わない平均速度は、更なる処理のために排除され、その区域のひとつ以上の時間においてギャップが生じるようになる。ある実施形態では、５つ以下の値が平均速度の計算に使われた場合、その平均速度は排除される。他の実施形態は、異なる数を用い得、例えば２，３，４，６，７，８，１０，２０個の値、又はこれらの間の任意の値をも用い得る。

又、平均値の品質に関する更なるチェックが行われ、ここでは平均値ごとの標準偏差を、その区域のその時間の平均値を計算するために用いられたデータサンプルの数の平方根で割る。この計算の結果が所定の限度を超える場合は、その平均値は排除され、その区域のその時間にはギャップが生じるようになる。

更なる品質チェックを行い、下記のような平均値を排除することも可能である：データの偏差が所定の限度を超えているか、所定の限度を超える外れ値が所定の数以上あるか。当業者には、そのような統計的技術を用いてデータの品質を確実にすることは明らかであろう。

ある道路区域の平均値のセットは、その道路区域の観測された速度プロファイルと考えられ得る。

ある道路区域の測定された速度プロファイルに少数の速度値が欠けている場合（即ち、全て又は少なくとも大勢の所定期間は値を持っている）、その区域は処理され得、欠けている値は隠され得ることを当業者は理解するだろう。欠けた区域の数が増えると、結果として生じるクラスタ分析の品質は低下する。したがって、幾つの期間が欠けても許可できるかは、品質に関する選択であり、ケースによって検討する必要がある。高品質の完全なデータだけを用いることは、高速道路のような交通量の多い道に過剰な重みを付けることを意味し得る。必要条件が低すぎると（即ち、多くの期間が欠けている道路区域をクラスタ化すること）は、現実的でないクラスタ及び不正確な分析をもたらす。

これらの品質チェックを通った平均値は信頼性があるとみなされ、更なる処理に用いられることが許可される。ステップ７０８では１つの道路区域当たりの平均速度のカバレージに関する分析が行われる。信頼性のある平均値のカバレージが十分に高い場合は、マップデータは更なる処理を受ける。しかし、カバレージが所定の限度以下であればマップは排除される。許可可能なマップは、図８を参照して説明されているように、クラスタ形成のために通される。

そのようなクラスタ形成は、標準的な速度プロファイルを自動的又は半自動的に抽出することを目的とする。後で述べるように、類似する分類の道路はその速度プロファイルも類似しているのであれば、大幅なデータの圧縮が達成できる。例えば、日曜日の午前１０時の、道路の第１区域における速度は、同じ道路の第２区域における同期間の速度と類似し得る。これらの道路区域における類似性が他の時間帯においても繰り返されている場合は、第１の区域と第２の区域は、同じ速度プロファイルで表わされていると考え得る。したがって、これから定義するクラスタ化はそのような類似性を見つけることを目的とするものである。速度プロファイルの正規化も、下記のように、速度プロファイルを異なる分類の道路に用いることを可能とし得る。

クラスタ化を行う前に、測定された速度プロファイルは夜間の期間を合併させるためにさらに処理される。この実施形態では、９ＰＭから５ＡＭ（即ち、８個の期間）までの平均速度が平均化され、この夜間平均がこれらの８個の期間のそれぞれとして用いられる；すなわち、測定された速度プロファイルは、１以上の所定の時間間隔についての平均速度に対する修正された値で一部を置き換えるように修正され、これは、所定の時間間隔のそれぞれについての修正された値として置き換えられる平均速度の平均を用いることを含む。したがって、各速度プロファイルは９ＰＭから８ＡＭの間には平らなプロファイルを持っており、その道路区域の交通の自由流れ速度であると言える。自由流れ速度は、通常車のような乗り物がその道路において移動する際の速度として考えることができ、自由流れ速度はその道路区域の制限速度とは異なり得る。また、自由流れ速度はその道路区域の制限速度とほぼ同じであり得る。

第１のステップ８００では、クラスタの数を制限するために、測定された速度プロファイルを正規化させる。そのような正規化はいくつかの基準に従って行い得る。説明されている実施形態では、正規化は、ある平均速度と関連付けられた道路区域について計算された自由流れ速度に従って実行される。したがって、クラスタ化アルゴリズムに通される、道路区域ごとの平均速度は、０と１の間の値を持っている。そのような方法は、クラスタ化によって生成される速度プロファイルを、道路の種類から独立させることができ、同じ速度プロファイルのセットを、任意の種類の道路の区域にも用いることができるため、更なるデータ圧縮を可能にする。クラスタ化によって生成された速度プロファイルは、生成された速度プロファイルと考えられてもよい。

夜間の自由流れ速度を用いることは、夜間の速度値を考慮しないことを可能とするため、クラスタ形成の次元を減らせ得る。

更なる実施形態では、ある道路区域の平均速度又は制限速度を、正規化の更なる基準として用い得る。

したがって、クラスタ化アルゴリズムを用いて類似した交通の振る舞いを見せる日を一緒にグループ化することができる。期待される交通の振る舞いが異なる場合は、クラスタ形成は独立的に実行されるべきである。クラスタ化アルゴリズムに入力されるパラメータは、希望されるクラスタの数であり、典型的な範囲は曜日ごとに１０〜７０個である。最適のクラスタにたどり着くための周知の方法がいくつかあり（例えば、何らかの品質指標を与えることや、トレンドによって数を増加／減少させることなど）、これらを用いてクラスタ化のアウトプットが容認できるかを決定し得る。

ある実施形態では、クラスタ化アルゴリズムは約６０クラスタを生成するように構成されている。他の実施形態では、アルゴリズムは最初はより多い又はより少ないクラスタを生成するように構成される。結果として生じるクラスタは、満足できるものであるか（例えば、実質的に同じクラスタはないか？不連続的なクラスタはないか？）を調べるために処理される。問題のあるクラスタがあれば、アルゴリズムを再実行させ、１回目より少ない数のクラスタを生成することを目標とする。この反復工程は、満足できるクラスタのセットが決定されるまで繰り返される。

ある実施形態では、クラスタが満足できるものかは、クラスタによって生成されるプロファイルが所定の限度以上の周波数を含むかを調べるステップを含む。そのような周波数は、クラスタによって生成されたプロファイルの中に高すぎる変化率を持つ（即ち、不連続性があり得る）ことを示し、もしそのようなデータを使用すると、ナビゲーション装置２００が不安定になるなどの問題が起こり得る。

また、クラスタが満足できるものであるか否かは、クラスタによって生成された速度プロファイルの各々をお互いに、又は少なくともいくつかをお互いに、比較する工程を含む。ある１つの実施形態では、これは最小二乗比較によって行われ得る。

ある実施形態では、クラスタ化はクラスタ分析によって行われ得るが、他のクラス構築方法を用いても良い。単純で効率的な方法としては、いわゆるＫ平均法がある。この非階層クラスタ分析方法は通常ｋランダム・シードから始まり、選択された測定基準に基づく最小エラー基準に従ってクラスのメンバの再分布を行う。このアルゴリズムは極小値にしか至らないため、最適な解決のためには複数回繰り返す必要がある。最終的なクラスタの重心は所定のクラスタを形成する。異なる実施形態では、異なるクラスタ化方法を用いられ、これらは階層的クラスタ分析及びファジークラスタリング法を含み得る。

ある実施形態では、更なるクラスタを加え得る（８０４）。例えば、ある実施形態は、信頼できるパターンがない道路区域（例えば、データのカバレージが小さいため、又は交通に関連する問題などのため）に関しては、平らな線を速度プロファイルとして加え得る。

クラスタによって生成された速度プロファイルを作成する最終的なステップ（８０６）として、クラスタは様々な時間分解能へと補間される。ある実施形態では、これは三次元スプラインを用いて行われるが、指数フィッティングなどの異なる方法も可能である。当業者にはそのような類似する方法が用いられ得ることが明らかである。

クラスタ分析工程に用いられた時間分解能が、最終的に望まれるものより粗い場合（所定の時間において信頼性のある平均速度を確保するために、このようなことが起こり得る）においても、時間分解能を調整することがこの時点で可能となる。例えば、意図する使用の要件を満たすために、より細かい分解能に調整され得る。例えば、粗い時間分解能では時間的境界において大きな差が生じる個所では、より細かい時間分解能で継続的なプロファイルを用いることが有利であり得、より滑らかな経路を提供できる。説明される実施形態では、クラスタによって生成されるプロファイルは約５分の間隔の分解能を与えるために補間される。しかし他の間隔を用いても良い。そのような間隔は、クラスタによって生成された速度プロファイルを用いて処理するときに便利であり得る。

図９は、クラスタ化アルゴリズムから得られる、マップに関する通常の結果を示しており、入力された平均速度値は、クラスタ化によって生成された独立した１６個の速度プロファイルにクラスタ化されている。他の実施形態において、クラスタの数が変更されると、１つの道路区域において可能な速度プロファイルの数も変更される。

クラスタ化によって生成された速度プロファイルの適切なセットが決定されると（この実施形態では１６個が生成されている）、これらは１つ以上のマップに関連付けられる。一般的に、ある速度プロファイルのセットは、そのプロファイルの源となったマップに関してより正確であり得、これはそのマップに載っていない道路における交通現象が異なり得るからである。例えば、あるマップが１つの国を含んでいるとすると、異なる国における交通は少し違うパターンで動く可能性がある。

しかし、異なる実施形態では、速度プロファイルは複数のマップと関連付けられ得る。このようなことは、例えばマップが国の一部を含む場合において適切であり、及び／又はマップを複数の国に用いることが適切であり得る。

処理中のマップに存在する各道路区域は分析され、クラスタ化によって生成された１つ以上の速度プロファイルを持ち得（図９参照）、この工程は図１２を参照して説明される。ｎ＝１から始まり、ｎ番目の道路区域が処理される（１２００）。

本明細書においては、道路部分の関連付けられた速度データへの参照がなされる。当業者ならば、それぞれの道路部分は、地図を提供する地図データ内のデータによって表されることを理解するだろう。いくつかの実施形態においては、このような道路部分を表すデータは、速度データへの参照を提供する識別子を含んでいてもよい。例えばこの参照は、生成された速度プロファイルへの参照を提供してもよい。

ＰＮＤが処理されたマップを用いることで正確な経路を生成できるようにするためには、各道路区域が夫々高い信頼性の速度プロファイルを持つことが望ましい（第１のステップとして、測定された速度プロファイルが適切であるか評価する）。したがって、前に行った品質評価によって、測定された速度プロファイルが品質の要件を満たさないと判断された場合は、代替作戦（Ｆａｌｌｂａｃｋ Ｓｔｒａｔｅｇｙ）を用いて、測定された速度プロファイルを、ＰＮＤ又は他の装置によって経路指定のために処理した際によりいい結果を出し得る速度データで置き換える。

測定された速度プロファイルが実際に不適切であると判断された場合、測定された速度プロファイルの代わりに、その道路区域において収集された全ての速度データの平均値を含む処理された道路区域についての平均速度１０００を代替状態として用いる。即ち、各日の各期間において収集されたデータの平均値を求め、１つの速度を生成する。この１つの速度はやがて、フラット・クラスタ化によって生成された速度プロファイル（図９の１５番）に割り当てられ得る。いくつかの実施形態においては図９は、それぞれが時間に関して変動する、１５個の生成された速度プロファイルのセットを示すものと考えられ、時間に対して変動しない（又は少なくとも時間に対して実質的に変動しない）１６番目のおおよそ平らな生成された速度プロファイル（すなわち図９のプロファイル番号１５）がこれに対して加えられている。

次に、ある区域に対して収集されたデータから得られた平均速度を受け入れられるかを決定する。平均値がこれらのチェックを通ると、その平均値はその道路区域に使用される。

統計学の当業者には、平均値の品質を測るための方法が明らかであろう。例えば、ある実施形態では平均値は所定の数以上の速度から生成されなければならないという条件があり得、その数は例えば１０個の速度であり得る。平均値が最低値（例えば、２ｋｍ／ｈ）以上、及び／又は最高値（例えば、１５０ｋｍ／ｈ）以下のものであることを確実にするため、平均値に限度を適用し得る。また、平均値の品質が十分であるかを決定するために標準偏差を用い得る。

道路区域は、マップデータ内において分類体系によって分類され得ることが知られており、それによって類似する特徴を持つ道路区域は同じ分類に分かれる。例えば、１つの関係者によって生成されたあるマップには、道路区域が分類される８個の分類がある。ある実施形態では、所定の道路区域についての分類に含まれる道路の所定の割合以上が、平均値の生成に使われる速度を提供することを保証するために、所定の道路区域の平均値が分析される。このテストが成功しないと、平均値が拒絶されることだけでなく、次に説明される、ギャップを埋める工程も省略され得る。

道路区域における交通の流れが２つの方向に可能である場合、夫々の方向に対する平均速度が存在する。

測定された速度プロファイルが代替作戦において置き換えられた場合、図９のクラスタ速度プロファイル１５番のような平らな線を含む速度プロファイルが事実上存在することが明らかであろう。また、速度プロファイル情報は正規化されているため、速度プロファイル１５番は、１つの平均速度が関連付けられたどんな道路区域を表すためにも用いられ得る。

ある区域において収集されたデータから得られた平均速度がいまだに品質チェックを通らない場合は、代替作戦のつぎのステップ（１００２）が用いられ、図１１を用いて次に説明する、いわゆるギャップ埋め工程が使用される。第１ステップとして、処理されるマップに存在する各道路区域は、所定数の分類のうちの１つの分類として分類される（１１００）。当業者には、この分類が１回のみ行われればいいことが明らかであり、結果として生じる分類は、ギャップ埋め工程が行われるさらなる道路区域のために保たれる。もちろん、他の実施形態では、ギャップ埋め工程が行われるたびに計算しなおしてもよく、又は分類を即座に計算しても良い。

説明される実施形態では、次の表１に示されているような４０の分類が存在する。これらの分類は、処理されるマップデータ、マップに含まれる領域、又は他の関連するいかなる要因によっても異なり得る。

各道路区域が分類されると、分類ごとの平均速度が計算され（１１０２）、この場合は４０の部類の平均速度が計算される。生成された分類ごとの平均は、分類ごとに１つの数字であり、このような平均を得るためには、各所定の時間ごとの速度を、本明細書に記載された任意の適切な平均値計算方法を用いて求める。当業者には、このステップが１回のみ行われればいいことが明らかであり、結果として生じる分類ごとの平均速度は、後に行われるギャップ埋め工程のために保たれる。

しかし、この実施形態では、各分類の平均速度は、分類に含まれる全ての要素の、長さによって重み付けされた調和平均として計算されており、次のような計算式を用いる：

Ｖ_ｍｅａｎ＝Ｌ／Σｌ_ｉ／Ｖ_ｉ
ここで
Ｖ_ｍｅａｎは、分類ｊの平均速度、
ｌ_ｉは、線ｉの長さ、
Ｌは、分類ｊに含まれる全ての線の長さ合計（Ｌ＝Σｌ_ｉ）、
Ｖ_ｉは、線ｉの平均速度である。

これらの平均速度が更に使われる前に、十分な品質のものであり、その分類の道路の平均速度を正確に表しているかをチェックする。道路の分類の所定の時間に含まれるサンプルが少な過ぎたり、又は平均の計算に用いられるサンプルのばらつきが激しい場合、品質は不十分であり得る。したがって、各平均値の品質に関するチェックが下記のように行われる（１１０４）。

４０の分類中のある１つの分類からの平均速度が、ｈｉｔ＿ｎｕｍｂｅｒ＿ｍｉｎ（本実施形態については、これは表２に示されている）より少ない数の区域に基づいている場合は、表３に示されているように、この平均値は異なる分類からの値で置き換えられる。説明される実施形態では、ヒット（ｈｉｔ）の最低限の数は１０であるが、他の実施形態では異なる数を用い得る。

所定の分類のｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ａｂｓ及びｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｒｅｌのいずれも図２に示された値以下ではないならば、速度分類の平均値は図２に示されているように、割り当てられた置き換え分類の平均値によって置き換えられる。ｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｒｅｌ＿ｍｉｎは、平均速度をヒットの数の平方根で除したものに対する％として表される、分類の相対的な標準偏差として与えられ、すなわちｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ａｂｓ＊１００／ｍｅａｎ＿ｓｐｅｅｄである。

したがって、任意の分類の平均速度が使えるようになるまでパスしなければいけない３つの品質要素（Ｑｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ａｂｓ＿ｍｉｎ， ｑｕａｌｉｔｙ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｒｅｌ＿ｍｉｎ， ｈｉｔ＿ｎｕｍｂｅｒ＿ｍｉｎ）がある。品質要素をパスできない場合は、その平均速度は表３に従って置き換えられる。

表２に示された値は例として示されており、他の実施形態では異なり得る。同様に、表３で用いられた置き換え値も、マップに含まれる領域、マップデータを生成した者などによって異なり得る。

ある分類に含まれる任意の平均値が使えるようになる前に、品質チェックが行われる。これらのチェックをパスできない場合は、ギャップ埋め工程はその分類において失敗することとなる。これらの品質チェックは次のようなものである。

分類の平均値は、次のように計算される最低限度のより高く、そして最高限度より低い値であり、ｍｉｎ及びｍａｘは最低関数及び最高関数の擬似的なコードである。
Ｍｉｎ＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝ｍａｘ［ｍａｘ（ｍｉｎ−ｌｏｗｅｒ＿ｒｅｌａｔｉｖｅ＿ｄｅｖｉｓｉｏｎ＊ｍｉｎ／１００、ｍｉｎ−ｌｏｗｅｒ＿ａｂｓｏｌｕｔｅ＿ｄｅｖｉｓｉｏｎ），ｌｏｗｅｒ＿ｌｉｍｉｔ］
Ｍａｘ＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝ｍｉｎ［ｍｉｎ（ｍｅａｎ＋ｕｐｐｅｒ＿ｒｅｌａｔｉｖｅ＿ｄｅｖｉｓｉｏｎ＊ｍｅａｎ／１００，ｍｅａｎ＋ｕｐｐｅｒ＿ａｂｓｏｌｕｔｅ＿ｄｅｖｉｓｉｏｎ），ｕｐｐｅｒ＿ｌｉｍｉｔ］

ここでｍｅａｎは、区域の適切な速度分類の平均速度である。他の値は表４に定義されている。

ある区域に関連する速度がこれらの基準に合わない場合は、区域に関する速度が絶対的な速度制限に背かない限りその速度は平均速度に基づいてその閾値によって置き換えられ、そのような場合にはこの絶対的な速度制限をその区域の速度として用いる。

当業者には、ここにおける計算は速度に関して行われており、時間に関して行われていないことが明らかであろう。

したがって、ギャップ埋め工程が終わると、所定の４０の分類中の１つの分類内の道路区域に基づいた平均速度が生成され得る。しかし、それでもギャップ埋め工程が失敗することもある（即ち、品質チェックをパスする平均値が生成されていない）。

したがって、関連する速度データを持たない道路区域は、ギャップ埋め工程によって生成された平均速度データ（ただし、この平均値が品質チェックにパスすれば）が割り当てられる（１１０８）。

ギャップ埋めが失敗すると、ステップ１００４において、その道路区域に関連する速度は、Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｒｏａｄ Ｃｌａｓｓ（ＦＲＣ）に従ってマップデータ供給者から供給される速度に指定される。ＦＲＣは例えば大まかに８つの分類を含み得る（この数はマップデータ供給者によって異なり得る）。即ち、自由流れ速度はＦＲＣによる値に設定され、クラスタによって生成される速度プロファイルは、この実施形態では、プロファイル１５番である。

次に、ある道路区域に関連する速度プロファイル（測定された速度プロファイル又はギャップ埋めによって挿入された平均値）は、ＰＮＤのようなナビゲーション装置で使用できるようなマップデータを生成するために、クラスタ化によって生成された１つの速度プロファイルに割り当てられる。これは、速度プロファイルが測定された速度プロファイルであっても、クラスタ化によって生成された平らな速度プロファイル１５番を考慮した平均であっても、行い得る。

ステップ１２１０では、最小二乗分析を用いて、クラスタ化によって生成された速度プロファイルのセット内のそれぞれ速度プロファイルに対して、得られた速度プロファイルが比較される。これらの１６の比較が行われた後、１６個のセットのうちのどの速度プロファイルが、該道路区域に関連する速度プロファイルに最も近いのかを判断できるようになり、ステップ１２２０では最も近いと判断された、クラスタ化によって生成された速度プロファイルへの参照が、その道路区域ついてのマップデータに保存される。該道路区域に関連して保存されるマップデータは、その道路区域の自由流れ速度であり、以前に計算されたものである。

したがって、上記の参照及び自由流れ速度を用いて、各道路区域の平均速度に関する情報をマップデータ内に保存できる。交通量が多い区域は、平均速度情報は９ＡＭから５ＰＭまでの１時間ごとの平均に関する近似値を含むと考えることができる。交通量が少ない区域は、平均速度データは全ての時間にわたって平均された平均速度と考えることができる。

この工程は、マップ上の各道路速度に、クラスタ化によって生成された１６の速度プロファイルのうちの１つが関連付けられるまで繰り返される（１２３０）。

マップデータが公開される前に、（測定値の代わりに挿入された平均値ではなく、）測定された速度プロファイルが関連付けられた道路区域の数が十分であるか最終チェックを行う。

この最終チェックでは、各機能的道路分類（ファンクショナル・ロード・クラス：ＦＲＣ）についての道路区域の全長が計算される。下記の表５に示されているように、ＦＲＣは表２に示された４０の分類に関連している。各ＦＲＣ内において平均速度データを持つ道路区域の長さは、図５に示されているように、ＦＲＣ内の道路全長の所定の割合（限度）以上でなければならない。

経路計画動作に一般的により大きい影響を及ぼす道路分類は、より高い割合の最低カバレージが必要となることがわかるようになるだろう。例えば、ＦＲＣ０（高速道路）は経路計画に大きい影響を及ぼすため６０％を有することが必要になるが、例えば二次道路は３０％の包含率が必要となっている。

他の実施形態では、更なる代替作戦が提供され得る。そのような実施形態においては、第１の代替作戦が（測定された速度プロファイルが受け入れられないと判断された場合）、測定された速度プロファイルを夫々の日に用いることの代わりに、それぞれの日について同一の所定の時間間隔を総合することであってもよい。すなわち、１番目の日からの所定の時間間隔が、他の日のそれぞれについての時間間隔に加えられ、別々の日のそれぞれについての測定された速度を用いる代わりに、結果として生じる総合速度プロファイルがそれぞれの日に用いられる。したがって、そのような実施形態では、月曜日から金曜日までの同じ時間帯の期間を加えて週ごとの速度プロファイルが生成され、週末の速度プロファイルは土曜日及び日曜日の同じ時間帯の期間を加えることで生成される。週末の交通の流れは平日の交通の流れと異なり得ることが明らかであろう。

そのように総合された速度プロファイルは、他の代替作戦を用いる前に、品質の要件を満たしているかがチェックされる。これらのチェックは、測定された速度プロファイルを評価するために用いられる要件と同じもの、又は少なくとも似たもので行われ得る。データの総合を行うことによってデータの品質が改善され、平日及び週末の両方が品質チェックをパスした場合、その速度プロファイルはその道路区域に用いられる。

当業者には、ここに説明される方法を実行するために提供される装置はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの２つ以上の組み合わせであり得ることが明らかであろう。

当業者には、図１を用いて説明されたようにＧＰＳから得られる位置決定データを参照するためにＧＰＳデータという用語を用いているが、他の位置決定データもここに説明された方法に似たような方法で処理できることが明らかであろう。したがって、ＧＰＳデータという用語は「位置決定データ」で置き換えが可能であり得る。そのような位置決定データは、例えばモバイル電話の動作から抽出される位置データ、料金所で受信したデータ、道路に埋め込まれた誘導ループシステムから得られるデータ、乗り物のナンバープレート認識システムから得られるデータ、又は他の適切なデータから抽出することができる。

Claims (11)

1. 地図についての地図データを生成するために、複数の位置データを含む位置決定データを処理する方法であって、
   前記位置データはタイムスタンプを備え、該タイムスタンプによって示される時刻におけるナビゲーション装置の位置を示し、
   前記複数の位置データは、少なくとも１つの前記ナビゲーション装置についての一連の位置データを含み、
   前記地図は、地図に含まれる区域内の移動可能な経路を表す複数のナビゲーション可能部分を含み、
   前記方法は、
   前記位置決定データ内の位置データをナビゲーション可能部分とマッチングさせることにより、前記タイムスタンプによって示される時刻に前記ナビゲーション装置が前記ナビゲーション可能部分を移動した際の速度を、前記ナビゲーション可能部分のそれぞれに関連付けられる速度データとして計算する工程と、
   それぞれの前記ナビゲーション可能部分について、前記タイムスタンプを参照して、関連付けられた前記速度データのそれぞれを複数の時間帯のいずれかへと分類する工程と、
   前記ナビゲーション可能部分についての速度プロファイルを生成するために、それぞれの前記時間帯へと分類された前記速度データを平均する工程と、を含み、
   前記速度プロファイルは、前記ナビゲーション可能部分ごとに生成され、前記複数の時間帯についての各平均速度のセットで構成され、
   前記方法は、さらに、
   類似する速度プロファイルが同じクラスタに含まれるように、複数の前記速度プロファイルのそれぞれを複数のクラスタのいずれかへと分類し、それぞれのクラスタについて、分類された前記速度プロファイルから標準的な速度プロファイルを生成する工程と、
   前記ナビゲーション可能部分のそれぞれに、前記ナビゲーション可能部分ごとに生成された前記速度プロファイルの代わりに、前記標準的な速度プロファイルのうち１つ以上を関連付ける工程と、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記速度データが、定常状態の交通の流れに従う所定の速度下限値よりも低い又は定常状態の交通の流れに従う所定の速度上限値よりも高い場合に、前記関連付けられた速度データのそれぞれを複数の時間帯のいずれかへと分類する前に前記速度データを拒絶するように前記速度データを処理する工程を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. それぞれの前記時間帯について計算された前記平均速度が受け入れられうるか否かを判定するために、それぞれの前記時間帯についての前記速度データの標準偏差が所定の閾値を超えないことを確認する工程を含むことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記位置データをナビゲーション可能部分と関連付ける前に、少なくとも１つのナビゲーション装置と通信可能なサーバが、当該ナビゲーション装置により取り込まれた複数の位置データを含む前記位置決定データを当該ナビゲーション装置から受信して、前記サーバが、前記位置決定データを処理する方法において処理するために前記取り込まれた位置決定データを格納する工程を含むことを特徴とする、請求項１乃至３の何れか１項に記載の方法。
5. 前記取り込まれた位置決定データは、ナビゲーション装置についての個別の移動を示す移動データを生成するために処理されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
6. 前記方法は、前記速度プロファイルのうち２以上の時間帯についての平均速度を、該２以上の時間帯についての平均速度の平均値で置き換える工程を含む
   ことを特徴とする、請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法。
7. 前記標準的な速度プロファイルのセットが生成され、それぞれの前記標準的な速度プロファイルは、時間帯毎の平均速度を示すことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
8. 時間帯にかかわらず一定の平均速度を示す、少なくとも１つの標準的な速度プロファイルがさらに生成されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
9. 前記クラスタへの分類が道路種類とは独立して行われることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
10. 地図についての地図データを生成するために、複数の位置データを含む位置決定データを処理するように構成された機械であって、
    前記位置データはタイムスタンプを備え、該タイムスタンプによって示される時刻におけるナビゲーション装置の位置を示し、
    前記複数の位置データは、少なくとも１つの前記ナビゲーション装置についての一連の位置データを含み、
    前記地図は、地図に含まれる区域内の移動可能な経路を表す複数のナビゲーション可能部分を含み、
    前記機械は、
    前記位置決定データ内の位置データをナビゲーション可能部分とマッチングさせることにより、前記タイムスタンプによって示される時刻に前記ナビゲーション装置が前記ナビゲーション可能部分を移動した際の速度を、前記ナビゲーション可能部分のそれぞれに関連付けられる速度データとして計算し、
    それぞれの前記ナビゲーション可能部分について、前記タイムスタンプを参照して、関連付けられた前記速度データのそれぞれを複数の時間帯のいずれかへと分類し、
    前記ナビゲーション可能部分についての速度プロファイルを生成するために、それぞれの前記時間帯へと分類された前記速度データを平均するように構成され、
    前記速度プロファイルは、前記ナビゲーション可能部分ごとに生成され、前記複数の時間帯についての各平均速度のセットで構成され、
    前記機械は、さらに、
    類似する速度プロファイルが同じクラスタに含まれるように、複数の前記速度プロファイルのそれぞれを複数のクラスタのいずれかへと分類し、それぞれのクラスタについて、分類された前記速度プロファイルから標準的な速度プロファイルを生成し、
    前記ナビゲーション可能部分のそれぞれに、前記ナビゲーション可能部分ごとに生成された前記速度プロファイルの代わりに、前記標準的な速度プロファイルのうち１つ以上を関連付ける
    ように構成されていることを特徴とする機械。
11. 命令を含む機械読み取り可能な媒体であって、
    前記命令は、機械によって処理された時に、
    （ｉ）請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法を実行することと、
    （ｉｉ）請求項１０に記載の機械として動作することと、
    うちのいずれかを前記機械に実行させることを特徴とする機械読み取り可能な媒体。