JP6058756B2 - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents
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この発明は、移動体の残存エネルギー量に基づいて移動体の到達可能範囲を生成する画像処理装置および画像処理方法に関する。ただし、この発明の利用は、画像処理装置および画像処理方法に限らない。 The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for generating a reachable range of a moving body based on a residual energy amount of the moving body. However, the use of the present invention is not limited to the image processing apparatus and the image processing method.
従来、移動体の現在地点に基づいて、移動体の到達可能範囲を生成する処理装置が知られている(たとえば、下記特許文献1参照。)。下記特許文献1では、移動体の現在地点を中心に地図上の全方位を放射状に分割し、分割領域ごとに移動体の現在地点から最も遠い到達可能な交差点を地図情報のノードとして取得する。そして、取得した複数のノードを結んで得られるベジュ曲線を移動体の到達可能範囲として表示している。
Conventionally, a processing device that generates a reachable range of a moving body based on the current location of the moving body is known (for example, see
また、移動体のバッテリー残容量および電力消費量に基づいて、各道路における移動体の現在地点からの到達可能範囲を生成する処理装置が知られている(たとえば、下記特許文献2参照。)。下記特許文献2では、移動体の現在地点に接続する複数の道路において移動体の電力消費量を算出し、移動体のバッテリー残容量および電力消費量に基づいて各道路における移動体の走行可能距離を算出する。そして、移動体の現在地点と、当該現在地点から走行可能距離だけ離れた移動体の複数の到達可能地点とを地図情報のノードとして取得し、複数のノードを結んで得られる線分の集合体を移動体の到達可能範囲として表示している。
Also, a processing device is known that generates a reachable range from the current location of a moving body on each road based on the remaining battery capacity and power consumption of the moving body (see, for example,
しかしながら、上述した特許文献1の技術では、移動体の現在地点を中心に各方位における移動体から最も遠い到達地点のみを取得しているので、移動体の到達可能範囲の輪郭しか得られない。このため、移動体の現在地点と移動体から最も遠い到達地点との間に、海や湖など移動体が走行することのできない領域が含まれていたとしても、この移動体が走行することのできない領域を除外して移動体の到達可能範囲を取得することができないという問題点が一例として挙げられる。
However, in the technique of
また、上述した特許文献2の技術では、移動体の到達可能範囲として道路のみを取得しているので、道路以外の範囲を移動体の到達可能範囲に含めることができない。また、移動体の到達可能範囲が移動体の走行可能な道路に沿った線分の集合体で表示されるので、到達可能範囲の輪郭を取得することができない。このため、移動体の到達可能範囲を見やすく、かつ漏れなく表示することが困難であるという問題点が一例として挙げられる。
Moreover, in the technique of
さらに、上述の各文献では、移動体が到達可能な範囲のノードをすべて探索するため、探索処理に時間がかかるという問題点を挙げることができる。特に、到達可能な領域の表示を効率的に画像処理し、短時間で高速に表示することができなかった。 Further, in each of the above-mentioned documents, since all the nodes in the range that the mobile body can reach are searched, it can be pointed out that the search process takes time. In particular, it has been impossible to efficiently perform image processing on the display of the reachable area and display it at high speed in a short time.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項1の発明にかかる画像処理装置は、移動体の現在位置に関する情報、前記移動体が保有するエネルギー量に関する情報、および、前記移動体が所定区間を走行する際に消費するエネルギー量に関する情報に基づき、前記移動体が到達可能である到達可能地点を探索する探索手段と、地図情報が分割された複数の領域のうち、前記到達可能地点を含む領域を表示手段に表示させる表示制御手段と、を備え、前記探索手段は、区間の重要度に関する情報が高い区間から低い区間へ入る場合、当該低い区間を除いて前記到達可能地点を探索することを特徴とする。
In order to solve the above-described problems and achieve the object, an image processing apparatus according to the invention of
また、請求項4の発明にかかる画像処理方法は、コンピュータが、移動体の現在位置に関する情報、前記移動体が保有するエネルギー量に関する情報、および、前記移動体が所定区間を走行する際に消費するエネルギー量に関する情報に基づき、前記移動体が到達可能である到達可能地点を探索し、地図情報が分割された複数の領域のうち、前記到達可能地点を含む領域を表示手段に表示させ、前記探索において、区間の重要度に関する情報が高い区間から低い区間へ入る場合、当該低い区間を除いて前記到達可能地点を探索することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing method according to the fourth aspect, the computer consumes information regarding the current position of the moving object, information regarding the amount of energy held by the moving object, and the moving object traveling in a predetermined section. Based on the information on the amount of energy to be searched, the reachable point where the mobile body is reachable is searched, and among the plurality of regions where the map information is divided, the region including the reachable point is displayed on the display means, In the search, when entering information from a high section to a low section with information on the importance of the section, the reachable point is searched except for the low section.
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置および画像処理方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of an image processing apparatus and an image processing method according to the present invention are explained in detail below with reference to the accompanying drawings.
(実施の形態1)
図1は、実施の形態1にかかる画像処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。実施の形態1にかかる画像処理装置100は、移動体の残存エネルギー量に基づいて探索された移動体の到達可能地点に基づいて移動体の到達可能範囲を生成し表示部110に表示させる。また、画像処理装置100は、取得部101、領域特定部103、探索部104、変更部105、表示制御部106によって構成される。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram of an example of a functional configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment. The
ここで、エネルギーとは、たとえば、EV(Electric Vehicle)車などの場合、電気などに基づくエネルギーであり、HV(Hybrid Vehicle)車、PHV(Plug−in Hybrid Vehicle)車などの場合は電気などに基づくエネルギーおよび、たとえばガソリンや軽油、ガスなどに基づくエネルギーである。また、エネルギーとは、たとえば燃料電池車の場合、電気などに基づくエネルギーおよび、たとえば水素や水素原料になる化石燃料などである(以下、EV車、HV車、PHV車、燃料電池車は単に「EV車」という)。また、エネルギーとは、たとえば、ガソリン車、ディーゼル車など(以下、単に「ガソリン車」という)の場合、たとえば、ガソリンや軽油、ガスなどに基づくエネルギーである。たとえば残存エネルギーとは、たとえば、移動体の燃料タンクやバッテリー内、高圧タンクなどに残っているエネルギーであり、後の移動体の走行に用いることのできるエネルギーである。 Here, the energy is energy based on electricity in the case of an EV (Electric Vehicle) vehicle, for example, and in the case of an HV (Hybrid Vehicle) vehicle, a PHV (Plug-in Hybrid Vehicle) vehicle, etc. Energy based on, for example, gasoline, light oil, gas and the like. In addition, in the case of a fuel cell vehicle, for example, energy is energy based on electricity and the like, for example, hydrogen or a fossil fuel that becomes a hydrogen raw material (hereinafter, EV vehicle, HV vehicle, PHV vehicle, and fuel cell vehicle are simply “ EV car "). In addition, the energy is energy based on, for example, gasoline, light oil, gas, etc., for example, in the case of a gasoline vehicle, a diesel vehicle or the like (hereinafter simply referred to as “gasoline vehicle”). For example, the residual energy is, for example, energy remaining in a fuel tank, a battery, a high-pressure tank, or the like of the moving body, and is energy that can be used for the subsequent traveling of the moving body.
取得部101は、画像処理装置100を搭載した移動体の現在地点に関する情報や、移動体の現在地点において当該移動体が保有するエネルギー量である初期保有エネルギー量に関する情報を取得する。具体的には、取得部101は、たとえば、GPS衛星から受信したGPS情報などを用いて、自装置の現在位置を算出することによって現在地点に関する情報(位置情報)を取得する。
The
また、取得部101は、たとえば、CAN(Controller Area Network)など通信プロトコルによって動作する車内通信網を介して、エレクトロニックコントロールユニット(ECU:Electronic Control Unit)によって管理されている移動体の残存エネルギー量を、初期保有エネルギー量として取得する。
In addition, the
取得部101は、移動体の速度に関する情報や、渋滞情報、移動体情報を取得してもよい。移動体の速度に関する情報とは、移動体の速度、加速度である。また、取得部101は、たとえば、記憶部(不図示)に記憶された地図情報から道路に関する情報を取得してもよいし、傾斜センサなどから道路勾配などを取得してもよい。道路に関する情報とは、たとえば、道路種別や、道路勾配、路面状況などにより移動体に生じる走行抵抗である。
The
さらに、取得部101は、移動体が所定区間を走行する際に消費するエネルギーである推定エネルギー消費量を取得する。所定区間とは、たとえば、道路上の一の所定地点(以下、「ノード」とする)と当該一のノードに隣り合う他のノードとを結ぶ区間(以下、「リンク」とする)である。ノードとは、たとえば、交差点やスタンドであってもよいし、所定の距離で区切られたリンク間の接続地点であってもよい。ノードおよびリンクは、記憶部に記憶された地図情報を構成する。地図情報は、たとえば、交差点(点)、道路(線や曲線)、領域(面)やこれらを表示する色などを数値化したベクタデータで構成される。
Furthermore, the
具体的には、取得部101は、第一情報と、第二情報と、第三情報と、を含む消費エネルギー推定式に基づいて、所定区間における推定エネルギー消費量を推定する。より具体的には、取得部101は、移動体の速度に関する情報や移動体情報に基づいて、所定区間における推定エネルギー消費量を推定する。移動体情報とは、移動体の重量(乗車人数や積載荷物による重量も含む)、回転体の重量など、移動体走行時に消費または回収されるエネルギー量を変化させる要因となる情報である。なお、道路勾配が明らかな場合、取得部101は、さらに第四情報を加えた消費エネルギー推定式に基づいて、所定区間における推定エネルギー消費量を推定してもよい。
Specifically, the
消費エネルギー推定式とは、所定区間における移動体のエネルギー消費量を推定する推定式である。具体的には、消費エネルギー推定式は、エネルギー消費量を増減させる異なる要因である第一情報、第二情報および第三情報を含む多項式である。また、道路勾配が明らかな場合、消費エネルギー推定式には、さらに第四情報が加えられる。消費エネルギー推定式についての詳細な説明は後述する。 The consumption energy estimation formula is an estimation formula for estimating the energy consumption amount of the moving body in a predetermined section. Specifically, the energy consumption estimation formula is a polynomial including first information, second information, and third information, which are different factors that increase or decrease the energy consumption. Further, when the road gradient is clear, fourth information is further added to the energy consumption estimation formula. Detailed description of the energy consumption estimation formula will be described later.
第一情報は、移動体に備えられた装備品により消費されるエネルギーに関する情報である。また、移動体の加減速時を含む走行時および停止時に消費されるエネルギーに関する情報である。 The first information is information related to energy consumed by the equipment provided in the moving body. Moreover, it is the information regarding the energy consumed at the time of driving | running | working including the time of acceleration / deceleration of a moving body, and a stop.
具体的には、第一情報は移動体の走行に関係しない要因で消費されるエネルギー量である。より具体的には、第一情報は移動体に備えられたエアコン、カーオーディオ、ヘッドライト、ウインカー、ブレーキポンプなどの装備品によって消費されるエネルギー量である。 Specifically, the first information is the amount of energy consumed due to a factor not related to the traveling of the moving body. More specifically, the first information is the amount of energy consumed by equipment such as an air conditioner, a car audio, a headlight, a winker, and a brake pump provided in the moving body.
第二情報は、移動体の加減速時に消費および回収されるエネルギーに関する情報である。移動体の加減速時とは、移動体の速度が時間的に変化している走行状態である。具体的には、移動体の加減速時とは、所定時間内において、移動体の速度が変化する走行状態である。所定時間とは、一定間隔の時間の区切りであり、たとえば、単位時間当たりなどである。回収されるエネルギーとは、EV車の場合、たとえば、移動体の走行時にバッテリーに充電される電力である。また、回収されるエネルギーとは、ガソリン車の場合、たとえば、消費される燃料を低減(燃料カット)し節約することのできる燃料である。 The second information is information related to energy consumed and recovered during acceleration / deceleration of the moving body. The time of acceleration / deceleration of the moving body is a traveling state in which the speed of the moving body changes with time. Specifically, the time of acceleration / deceleration of the moving body is a traveling state in which the speed of the moving body changes within a predetermined time. The predetermined time is a time interval at regular intervals, for example, per unit time. In the case of an EV vehicle, the recovered energy is, for example, electric power charged in a battery when the mobile body is traveling. In the case of a gasoline vehicle, the recovered energy is, for example, fuel that can be saved by reducing (fuel cut) the consumed fuel.
第三情報は、移動体の走行時に生じる抵抗により消費されるエネルギーに関する情報である。移動体の走行時とは、所定時間内において、移動体の速度が一定、加速もしくは減速している走行状態である。移動体の走行時に生じる抵抗とは、移動体の走行時に移動体の走行状態を変化させる要因である。具体的には、移動体の走行時に生じる抵抗とは、気象状況、道路状況、車両状況などにより移動体に生じる各種抵抗である。 The third information is information related to energy consumed by the resistance generated when the mobile object travels. The traveling time of the moving body is a traveling state where the speed of the moving body is constant, accelerated or decelerated within a predetermined time. The resistance generated when the mobile body travels is a factor that changes the travel state of the mobile body when the mobile body travels. Specifically, the resistance generated when the mobile body travels is various resistances generated in the mobile body due to weather conditions, road conditions, vehicle conditions, and the like.
気象状況により移動体に生じる抵抗とは、たとえば、雨、風などの気象変化による空気抵抗である。道路状況により移動体に生じる抵抗とは、道路勾配、路面の舗装状態、路面上の水などによる路面抵抗である。車両状況により移動体に生じる抵抗とは、タイヤの空気圧、乗車人数、積載重量などにより移動体にかかる負荷抵抗である。 The resistance generated in the moving body due to the weather condition is, for example, air resistance due to weather changes such as rain and wind. The resistance generated in the moving body according to the road condition is road resistance due to road gradient, pavement state of road surface, water on the road surface, and the like. The resistance generated in the moving body depending on the vehicle condition is a load resistance applied to the moving body due to tire air pressure, number of passengers, loaded weight, and the like.
具体的には、第三情報は、空気抵抗や路面抵抗、負荷抵抗を受けた状態で、移動体を一定速度、加速もしくは減速で走行させたときのエネルギー消費量である。より具体的には、第三情報は、たとえば、向かい風により移動体に生じる空気抵抗や、舗装されていない道路から受ける路面抵抗などを、移動体が一定速度、加速もしくは減速で走行するときに消費されるエネルギー消費量である。 Specifically, the third information is energy consumption when the moving body is driven at a constant speed, acceleration or deceleration while receiving air resistance, road surface resistance, and load resistance. More specifically, the third information is consumed when the moving body travels at a constant speed, acceleration or deceleration, for example, air resistance generated in the moving body due to the head wind or road surface resistance received from a road that is not paved. Energy consumption.
第四情報は、移動体が位置する高度の変化により消費および回収されるエネルギーに関する情報である。移動体が位置する高度の変化とは、移動体の位置する高度が時間的に変化している状態である。具体的には、移動体が位置する高度の変化とは、所定時間内において、移動体が勾配のある道路を走行することにより高度が変化する走行状態である。 The fourth information is information relating to energy consumed and recovered by a change in altitude at which the mobile object is located. The change in altitude at which the moving body is located is a state in which the altitude at which the moving body is located changes over time. Specifically, the change in altitude at which the moving body is located is a traveling state in which the altitude changes when the moving body travels on a sloped road within a predetermined time.
また、第四情報は、所定区間内における道路勾配が明らかな場合に求めることができる付加的な情報であり、これによりエネルギー消費量の推定精度を向上することができる。なお、道路の傾斜が不明な場合、または計算を簡略化する場合、移動体が位置する高度の変化はないものとして、後述する消費エネルギー推定式における道路勾配θ=0としてエネルギー消費量を推定することができる。 Further, the fourth information is additional information that can be obtained when the road gradient in the predetermined section is clear, thereby improving the energy consumption estimation accuracy. When the road slope is unknown or when the calculation is simplified, it is assumed that there is no change in the altitude at which the moving body is located, and the energy consumption is estimated with the road gradient θ = 0 in the energy consumption estimation formula described later. be able to.
領域特定部103は、到達可能範囲を表示するために後述する画像処理をおこなう際に用いるデータの領域を決定するとともに、このデータを複数の領域に分割する。具体的には、地図情報を複数の領域に分割する。表示制御部106は、この領域特定部103で分割された複数の領域に基づき表示部110上に到達可能範囲を表示する。
The
より具体的には、領域特定部103は、取得部101により取得された車両の単位距離あたりのエネルギー消費量を示すエネルギー消費率が最もよいときのエネルギー消費率を用い、このエネルギー消費率の最大値と、蓄積しているエネルギー量とに基づき、車両が到達できる到達可能範囲を決定する。そして、この最大到達範囲を外接円として含む正方形状のメッシュデータを最大範囲とする。
More specifically, the
領域特定部103は、分割数決定部103aを有する。分割数決定部103aは、この最大範囲を複数n等分したときの一の領域の大きさを、地図情報を複数の領域に分割したときの一の領域の大きさとし、地図情報をm×m画素のメッシュデータに分割する。このとき、メッシュデータの周辺のたとえば4画素分を空白にするために、n=(m/2)−4とする。
The
探索部104は、記憶部に記憶された地図情報、取得部101によって取得された移動体の現在地点および初期保有エネルギー量、ならびに取得部101によって取得された推定エネルギー消費量に基づいて、移動体が現在地点から到達可能な地点である複数の到達可能地点を探索する。
The
具体的には、探索部104は、移動体の現在地点から移動可能なすべての経路において、それぞれ、移動体の現在地点を始点とし、移動体からの経路上の所定地点同士を結ぶ所定区間における推定エネルギー消費量の累計が最小となるように所定地点および所定区間を探索する。
Specifically, the
より具体的には、探索部104は、移動体の現在地点を始点として、移動体の現在地点から移動可能なすべてのリンク、これらのリンクにそれぞれ接続するノード、これらのノードから移動可能なすべてのリンクと、移動体の到達可能なすべてのノードおよびリンクを順に探索する。このとき、探索部104は、新たな一のリンクを探索するごとに、一のリンクが接続する経路の推定エネルギー消費量を累計し、推定エネルギー消費量の累計が最小となるように当該一のリンクに接続するノードおよびこのノードに接続する複数のリンクを探索する。
More specifically, the
たとえば、探索部104は、当該一のリンクおよび他のリンクが同一のノードに接続されている場合、このノードに接続する複数のリンクのうち、移動体の現在地点から当該ノードまでの推定エネルギー消費量の累計の少ないリンクの推定エネルギー消費量を使って当該ノードの推定エネルギー消費量の累計を算出する。このように推定エネルギー消費量の少ないリンクの推定エネルギー消費量を使うことにより、当該ノードの推定エネルギー消費量の正しい累計を算出することができる。
For example, when the one link and the other link are connected to the same node, the
そして、探索部104は、探索されたノードおよびリンクで構成される複数の経路において、それぞれ、推定エネルギー消費量の累計が移動体の初期保有エネルギー量の範囲内にあるすべてのノードを移動体の到達可能地点として探索対象とする。
Then, in the plurality of routes including the searched nodes and links, the
また、探索部104は、移動体の移動が禁止された所定区間を、移動体の到達可能地点を探索するための候補から除いて当該到達可能地点を探索してもよい。移動体の移動が禁止された所定区間とは、たとえば、一方通行の逆走となるリンク、時間規制や季節規制により通行禁止区間となるリンクである。時間規制とは、たとえば、通学路や行事などに設定されることにより、ある時間帯で通行が禁止されることである。季節規制とは、たとえば、大雨や大雪などにより通行が禁止されることである。
Further, the
探索部104は、複数の所定区間のうち、一の所定区間の次に選択する他の所定区間の重要度が当該一の所定区間の重要度よりも低い場合、他の所定区間を、移動体の到達可能地点を探索するための候補から除いて当該到達可能地点を探索してもよい。所定区間の重要度とは、たとえば、道路種別などである。道路種別とは、法定速度や、道路の勾配、道路幅、信号の有無などの道路状態の違いにより区別することのできる道路の種類である。具体的には、道路種別とは、一般国道、高速道路、一般道路、市街地などを通る細街路などである。細街路とは、たとえば、市街地内にある幅員4メートル未満の建築基準法に規定された道路である。
When the importance of another predetermined section to be selected next to one predetermined section among the plurality of predetermined sections is lower than the importance of the one predetermined section, the
探索部104は、付与部104aを有する。付与部104aは、探索部104によって探索された複数の到達可能地点に基づいて、領域特定部103によって分割された複数の領域にそれぞれ移動体が到達可能であるか否かを識別する識別情報を付与する。具体的には、付与部104aは、領域特定部103によって分割された一の領域に移動体の到達可能地点が含まれる場合、その一の領域に移動体が到達可能であることを識別する到達可能の識別情報を付与する。その後、付与部104aは、領域特定部103によって分割された一の領域に移動体の到達可能地点が含まれない場合、その一の領域に移動体が到達不可能であることを識別する到達不可能の識別情報を付与する。
The
より具体的には、付与部104aは、m×mに分割されたメッシュデータの各領域に、到達可能の識別情報「1」または到達不可能の識別情報「0」を付与することで、m行m列の2次元行列データのメッシュデータに変換する。領域特定部103および付与部104aは、このように地図情報を分割してm行m列の2次元行列データのメッシュデータに変換し、2値化されたラスタデータとして扱う。
More specifically, the assigning
変更部105は、領域特定部103によって分割された複数の領域に対して識別情報の変更処理をおこなう第1変更部105aおよび第2変更部105bを備える。具体的には、変更部105は、第1変更部105aおよび第2変更部105bによって、地図情報が分割されてなるメッシュデータを2値化されたラスタデータとして扱い、クロージング処理(膨張処理後に縮小処理をおこなう処理)をおこなう。また、変更部105は、第1変更部105aおよび第2変更部105bによって、オープニング処理(縮小処理後に膨張処理をおこなう処理)をおこなってもよい。
The changing
具体的には、第1変更部105aは、識別情報が付与された一の領域に隣り合う他の領域に到達可能の識別情報が付与されている場合、当該一の領域の識別情報を到達可能の識別情報に変更する(膨張処理)。より具体的には、第1変更部105aは、矩形状の一の領域の、左下、下、右下、右、右上、上、左上、左の8方向に隣り合う他の領域のうちのいずれかの領域に到達可能の識別情報である「1」が付与されている場合、当該一の領域の識別情報を「1」に変更する。
Specifically, the first changing
第2変更部105bは、第1変更部105aによる識別情報の変更後、識別情報が付与された一の領域に隣り合う他の領域に到達不可能の識別情報が付与されている場合、当該一の領域の識別情報を到達不可能の識別情報に変更する(縮小処理)。より具体的には、第2変更部105bは、矩形状の一の領域の、左下、下、右下、右、右上、上、左上、左の8方向に隣り合う他の領域のうちのいずれかの領域に到達不可能の識別情報である「0」が付与されている場合、当該一の領域の識別情報を「0」に変更する。第1変更部105aによる膨張処理と、第2変更部105bによる縮小処理は、同じ回数ずつおこなう。
After the identification information is changed by the first changing
このように、付与部104aは、領域特定部103によって分割された複数の領域のうち、移動体が現在地点から到達可能な地点である到達可能地点を含む領域に、当該移動体が到達可能であることを識別する到達可能の識別情報を付与して当該移動体の到達可能範囲とする。その後、変更部105は、到達可能の識別情報を付与した領域に隣り合う領域にも到達可能の識別情報を付与し、移動体の到達可能範囲に欠損点が生じないように各領域の識別情報を変更する。
In this way, the
表示制御部106は、変更部105によって識別情報が付与された領域の識別情報に基づいて、移動体の到達可能範囲を地図情報とともに表示部110に表示させる。具体的には、表示制御部106は、変更部105によって識別情報が付与された複数の画像データであるメッシュデータをベクタデータに変換し、記憶部に記憶された地図情報とともに表示部110に表示させる。また、表示制御部106は、付与部104aによって識別情報が付与された領域の識別情報に基づいて、移動体の到達可能範囲を地図情報とともに表示部に表示させてもよい。
The
つぎに、画像処理装置100による画像処理について説明する。図2は、画像処理装置による画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。図2のフローチャートにおいて、画像処理装置100は、まず、取得部101によって、移動体の現在地点に関する情報、および、移動体の現在地点において移動体が保有するエネルギー量である初期保有エネルギー量に関する情報、を取得する(ステップS201,S202)。このとき、画像処理装置100は、移動体情報も取得してもよい。
Next, image processing by the
そして、画像処理装置100は、取得部101によって、移動体が所定区間を走行する際に消費するエネルギーである推定エネルギー消費量を取得する(ステップS203)。このとき、画像処理装置100は、移動体の経路上の所定地点同士を結ぶ複数の所定区間における推定エネルギー消費量をそれぞれ算出する。
Then, the
つぎに、画像処理装置100は、領域特定部103により、ベクタデータからなる地図情報を複数の領域に分割し、ラスタデータからなるメッシュデータに変換し、メッシュデータの最大範囲とメッシュデータの分割数とを決める(ステップS204)。この際、領域特定部103は、取得部101により取得された車両のエネルギー消費率が最もよいときのエネルギー消費率を用い、このエネルギー消費率の最大値と、蓄積しているエネルギー量とに基づき、車両が到達できる最大到達範囲を決定する。また、分割数決定部103aにより、メッシュデータを所定数に分割する。
Next, the
この後、探索部104によって、記憶部に記憶された地図情報と、ステップS202,S203において取得した初期保有エネルギー量および推定エネルギー消費量とに基づいて、移動体の複数の到達可能地点を探索する(ステップS205)。
Thereafter, the
つぎに、画像処理装置100は、ステップS205において探索した複数の到達可能地点に基づいて、ステップS204において分割した複数の領域にそれぞれ、付与部104aによって到達可能の識別情報を付与する(ステップS206)。その後、画像処理装置100は、ステップS206において識別情報を付与した複数の領域の識別情報に基づいて、表示制御部106によって移動体の到達可能範囲を表示部110に表示させ(ステップS207)、以上の処理を終了する。
Next, the
以上説明したように、実施の形態1にかかる画像処理装置100は、地図情報を複数の領域に分割して各領域ごとに移動体が到達可能か否かを探索し、各領域にそれぞれ移動体が到達可能であることを識別する到達可能の識別情報を付与する。そして、画像処理装置100は、到達可能の識別情報が付与された領域に基づいて移動体の到達可能範囲を生成する。このため、画像処理装置100は、海や湖、山脈など移動体の走行不可能な領域を除いた状態で移動体の到達可能範囲を生成することができる。したがって、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲を正確に表示することができる。
As described above, the
また、画像処理装置100は、地図情報を分割した複数の領域を画像データに変換し、当該複数の領域にそれぞれ到達可能の識別情報を付与した後、クロージングの膨張処理をおこなう。このため、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲内の欠損点を除去することができる。
Further, the
また、画像処理装置100は、地図情報を分割した複数の領域を画像データに変換し、当該複数の領域にそれぞれ到達可能の識別情報を付与した後、オープニングの縮小処理をおこなう。このため、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲の孤立点を除去することができる。
Further, the
このように、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲の欠損点や孤立点を除去することができるので、移動体の走行可能範囲を2次元のなめらかな面でかつ見やすく表示することができる。また、画像処理装置100は、地図情報を複数の領域に分割して生成したメッシュデータの輪郭を抽出する。このため、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲の輪郭をなめらかに表示することができる。
As described above, the
また、画像処理装置100は、移動体の到達可能地点を探索する道路を絞り込んで、移動体の到達可能地点を探索する。このため、画像処理装置100は、移動体の到達可能地点を探索する際の処理量を低減することができる。移動体の到達可能地点を探索する道路を絞り込むことで、探索可能な到達可能地点が少なくなったとしても、上述したようにクロージングの膨張処理がおこなわれることにより、移動体の到達可能範囲内に生じる欠損点を除去することができる。したがって、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲を生成するための処理量を低減することができる。また、画像処理装置100は、移動体の走行可能範囲を2次元のなめらかな面で見やすく表示することができる。
In addition, the
また、先に領域特定部103において、車両が到達できる最大到達範囲のメッシュデータと、分割数とを決定する処理をおこなう。そして、この後に探索部104により移動体の現在地点から移動可能なすべての経路において、領域特定部103において分割されたメッシュに到達可能なノードがあるか否かを探索する処理を付与部104aにておこなう。これにより、全体処理時間を短縮でき、また、到達可能なすべてのノード情報を記憶部に格納する必要がなくメモリ量を減らすことができる。
Further, the
最大消費メモリ量は、メッシュの数で決まる。たとえばm×m画素が100×100であれば、1万ノード分のメモリがあればよい。これに対し、車両が到達できる最大到達範囲のメッシュデータを領域特定部103で決定せずに、到達可能なすべてのノード情報から決定する場合、その到達可能なすべてのノード情報を記憶部に格納する必要が生じ、ノード探索において計算した量に比例してメモリを消費するため、到達可能範囲が遠くなるほど、必要なメモリ量が増大するものとなる。このように、実施の形態によれば、探索時に必要なメモリ量を大幅に少なくすることができ、短時間で処理結果を表示出力できるようになる。
The maximum memory consumption is determined by the number of meshes. For example, if the m × m pixel is 100 × 100, a memory for 10,000 nodes is sufficient. On the other hand, when the mesh data of the maximum reachable range that the vehicle can reach is determined from all reachable node information without determining by the
以下に、本発明の実施例1について説明する。本実施例では、車両に搭載されるナビゲーション装置300を画像処理装置100として、本発明を適用した場合の一例について説明する。
Example 1 of the present invention will be described below. In the present embodiment, an example in which the present invention is applied will be described with the
(ナビゲーション装置300のハードウェア構成)
つぎに、ナビゲーション装置300のハードウェア構成について説明する。図3は、ナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図3において、ナビゲーション装置300は、CPU301、ROM302、RAM303、磁気ディスクドライブ304、磁気ディスク305、光ディスクドライブ306、光ディスク307、音声I/F(インターフェース)308、マイク309、スピーカ310、入力デバイス311、映像I/F312、ディスプレイ313、カメラ314、通信I/F315、GPSユニット316、各種センサ317を備えている。各構成部301〜317は、バス320によってそれぞれ接続されている。
(Hardware configuration of navigation device 300)
Next, the hardware configuration of the
CPU301は、ナビゲーション装置300の全体の制御を司る。ROM302は、ブートプログラム、推定エネルギー消費量算出プログラム、到達可能地点探索プログラム、識別情報付与プログラム、地図データ表示プログラムなどのプログラムを記録している。RAM303は、CPU301のワークエリアとして使用される。すなわち、CPU31は、RAM303をワークエリアとして使用しながら、ROM302に記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置300の全体の制御を司る。
The
推定エネルギー消費量算出プログラムでは、車両の推定エネルギー消費量を算出する消費エネルギー推定式に基づいて、一のノードと隣り合うノードとを結ぶリンクにおける推定エネルギー消費量を算出する。到達可能地点探索プログラムでは、推定プログラムにおいて算出された推定エネルギー消費量に基づいて、車両の現在地点での残存エネルギー量で到達可能な複数の地点(ノード)が探索される。識別情報付与プログラムでは、探索プログラムにおいて探索された複数の到達可能地点に基づいて、地図情報を分割した複数の領域に、車両が到達可能であることを識別する識別情報が付与される。地図データ表示プログラムでは、識別情報付与プログラムによって識別情報が付与された複数の領域に基づいて、車両の到達可能範囲をディスプレイ313に表示させる。
In the estimated energy consumption calculation program, an estimated energy consumption in a link connecting one node and an adjacent node is calculated based on a consumption energy estimation expression for calculating an estimated energy consumption of the vehicle. In the reachable point search program, a plurality of points (nodes) that can be reached with the remaining energy amount at the current point of the vehicle are searched based on the estimated energy consumption calculated in the estimation program. In the identification information providing program, identification information for identifying that the vehicle is reachable is provided to a plurality of areas obtained by dividing the map information based on the plurality of reachable points searched in the search program. In the map data display program, the reachable range of the vehicle is displayed on the
磁気ディスクドライブ304は、CPU301の制御にしたがって磁気ディスク305に対するデータの読み取り/書き込みを制御する。磁気ディスク305は、磁気ディスクドライブ304の制御で書き込まれたデータを記録する。磁気ディスク305としては、たとえば、HD(ハードディスク)やFD(フレキシブルディスク)を用いることができる。
The
また、光ディスクドライブ306は、CPU301の制御にしたがって光ディスク307に対するデータの読み取り/書き込みを制御する。光ディスク307は、光ディスクドライブ306の制御にしたがってデータが読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク307は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。着脱可能な記録媒体として、光ディスク307のほか、MO、メモリカードなどを用いることができる。
The
磁気ディスク305および光ディスク307に記録される情報の一例としては、地図データ、車両情報、道路情報、走行履歴などが挙げられる。地図データは、カーナビゲーションシステムにおいて車両の到達可能地点を探索するときや、車両の到達可能範囲を表示するときに用いられ、建物、河川、地表面などの地物(フィーチャ)を表す背景データ、道路の形状をリンクやノードなどで表す道路形状データなどを含むベクタデータである。
Examples of information recorded on the
音声I/F308は、音声入力用のマイク309および音声出力用のスピーカ310に接続される。マイク309に受音された音声は、音声I/F308内でA/D変換される。マイク309は、たとえば、車両のダッシュボード部などに設置され、その数は単数でも複数でもよい。スピーカ310からは、所定の音声信号を音声I/F308内でD/A変換した音声が出力される。
The audio I /
入力デバイス311は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、タッチパネルなどが挙げられる。入力デバイス311は、リモコン、キーボード、タッチパネルのうちいずれか一つの形態によって実現されてもよいが、複数の形態によって実現することも可能である。
Examples of the
映像I/F312は、ディスプレイ313に接続される。映像I/F312は、具体的には、たとえば、ディスプレイ313全体を制御するグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するVRAM(Video RAM)などのバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいてディスプレイ313を制御する制御ICなどによって構成される。
The video I /
ディスプレイ313には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像などの各種データが表示される。ディスプレイ313としては、たとえば、TFT液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイなどを用いることができる。
The
カメラ314は、車両内部あるいは外部の映像を撮影する。映像は静止画あるいは動画のどちらでもよく、たとえば、カメラ314によって車両外部を撮影し、撮影した画像をCPU301において画像解析したり、映像I/F312を介して磁気ディスク305や光ディスク307などの記録媒体に出力したりする。
The
通信I/F315は、無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置300およびCPU301のインターフェースとして機能する。ネットワークとして機能する通信網には、CANやLIN(Local Interconnect Network)などの車内通信網や、公衆回線網や携帯電話網、DSRC(Dedicated Short Range Communication)、LAN、WANなどがある。通信I/F315は、たとえば、公衆回線用接続モジュールやETC(ノンストップ自動料金支払いシステム)ユニット、FMチューナー、VICS(Vehicle Information and Communication System)(登録商標)/ビーコンレシーバなどである。
The communication I /
GPSユニット316は、GPS衛星からの電波を受信し、車両の現在位置を示す情報を出力する。GPSユニット316の出力情報は、後述する各種センサ317の出力値とともに、CPU301による車両の現在位置の算出に際して利用される。現在位置を示す情報は、たとえば、緯度・経度、高度などの、地図データ上の1点を特定する情報である。
The
各種センサ317は、車速センサ、加速度センサ、角速度センサ、傾斜センサなどの、車両の位置や挙動を判断するための情報を出力する。各種センサ317の出力値は、CPU301による車両の現在位置の算出や、速度や方位の変化量の算出に用いられる。
The
図1に示した画像処理装置100の取得部101、領域特定部103、探索部104、変更部105、表示制御部106は、上述したナビゲーション装置300におけるROM302、RAM303、磁気ディスク305、光ディスク307などに記録されたプログラムやデータを用いて、CPU301が所定のプログラムを実行し、ナビゲーション装置300における各部を制御することによってその機能を実現する。
The
(ナビゲーション装置300による推定エネルギー消費量算出の概要)
本実施例のナビゲーション装置300は、自装置が搭載された車両の推定エネルギー消費量を算出する。具体的には、ナビゲーション装置300は、たとえば、速度、加速度、車両の勾配に基づいて、第一情報と、第二情報と、第三情報と、を含む消費エネルギー推定式のいずれか一つ以上の式を用いて、所定区間における車両の推定エネルギー消費量を算出する。所定区間とは、道路上の一のノード(たとえば交差点)と当該一のノードに隣り合う他のノードとを結ぶリンクである。
(Outline of estimated energy consumption calculation by the navigation device 300)
The
より具体的には、ナビゲーション装置300は、プローブで提供される渋滞情報や、サーバを介して取得した渋滞予測データ、記憶装置に記憶されたリンクの長さや道路種別などに基づいて、車両がリンクを走行し終わるのに要する旅行時間を算出する。そして、ナビゲーション装置300は、次の(1)式〜(4)式に示す消費エネルギー推定式のいずれかを用いて単位時間当たりの推定エネルギー消費量を算出し、車両がリンクを旅行時間で走行し終える際の推定エネルギー消費量を算出する。
More specifically, the
上記(1)式に示す消費エネルギー推定式は、加速時および走行時における単位時間当たりの消費エネルギーを推定する理論式である。ここで、εは正味熱効率、ηは総伝達効率である。移動体の加速度αと道路勾配θから重力の加速度gとの合計を合成加速度|α|とすると、合成加速度|α|が負の場合の消費エネルギー推定式は、上記(2)式で表される。すなわち、上記(2)式に示す消費エネルギー推定式は、減速時における単位時間当たりの消費エネルギーを推定する理論式である。このように、加減速時および走行時における単位時間当たりの消費エネルギー推定式は、走行抵抗と走行距離と正味モータ効率と伝達効率との積で表される。 The energy consumption estimation formula shown in the above equation (1) is a theoretical formula for estimating the energy consumption per unit time during acceleration and traveling. Where ε is the net thermal efficiency and η is the total transmission efficiency. Assuming that the sum of the acceleration α of the moving object and the acceleration of gravity g from the road gradient θ is the combined acceleration | α |, the energy consumption estimation formula when the combined acceleration | α | is negative is expressed by the above equation (2). The That is, the energy consumption estimation formula shown in the above equation (2) is a theoretical formula for estimating the energy consumption per unit time during deceleration. Thus, the energy consumption estimation formula per unit time during acceleration / deceleration and travel is expressed by the product of travel resistance, travel distance, net motor efficiency, and transmission efficiency.
上記(1)式および(2)式において、右辺第1項は、移動体に備えられた装備品により消費されるエネルギー消費量(第一情報)である。右辺第2項は、勾配成分によるエネルギー消費量(第四情報)および転がり抵抗成分によるエネルギー消費量(第三情報)である。右辺第3項は、空気抵抗成分によるエネルギー消費量(第三情報)である。また、(1)式の右辺第4項は、加速成分によるエネルギー消費量(第二情報)である。(2)式の右辺第4項は、減速成分によるエネルギー消費量(第二情報)である。 In the above formulas (1) and (2), the first term on the right side is the energy consumption (first information) consumed by the equipment provided in the moving body. The second term on the right side is the energy consumption (fourth information) due to the gradient component and the energy consumption (third information) due to the rolling resistance component. The third term on the right side is energy consumption (third information) due to the air resistance component. Further, the fourth term on the right side of the equation (1) is the energy consumption (second information) by the acceleration component. The fourth term on the right side of equation (2) is the energy consumption (second information) due to the deceleration component.
上記(1)式および(2)式では、モータ効率と駆動効率は一定と見なしている。しかし、実際には、モータ効率および駆動効率はモータ回転数やトルクの影響により変動する。そこで、次の(3)式および(4)式に単位時間当たりの消費エネルギーを推定する実証式を示す。 In the above formulas (1) and (2), the motor efficiency and the drive efficiency are considered to be constant. However, in practice, the motor efficiency and the driving efficiency vary due to the influence of the motor speed and torque. Therefore, the following equations (3) and (4) show empirical equations for estimating the energy consumption per unit time.
合成加速度|α+g・sinθ|が正の場合の推定エネルギー消費量を算出する実証式、すなわち、加速時および走行時における単位時間当たりの推定エネルギー消費量を算出する実証式は、次の(3)式で表される。また、合成加速度|α+g・sinθ|が負の場合の推定エネルギー消費量を算出する実証式、すなわち、減速時における単位時間当たりの推定エネルギー消費量を算出する実証式は、次の(4)式で表される。 The empirical formula for calculating the estimated energy consumption when the combined acceleration | α + g · sin θ | is positive, that is, the empirical formula for calculating the estimated energy consumption per unit time during acceleration and traveling is (3) It is expressed by a formula. The empirical formula for calculating the estimated energy consumption when the combined acceleration | α + g · sin θ | is negative, that is, the empirical formula for calculating the estimated energy consumption per unit time during deceleration is the following formula (4): It is represented by
上記(3)式および(4)式において、係数a1,a2は、車両状況などに応じて設定される常数である。係数k1は、加減速時を含む走行時および停止時におけるエネルギー消費量に基づく変数である。係数k2,k3は、加減速時を含む走行時におけるエネルギー消費量に基づく変数である。また、速度V、加速度Aとしており、その他の変数は、上記(1)式および(2)式と同様である。右辺第1項は、上記(1)式および(2)式の右辺第1項に相当する。係数k1は前述した燃費係数k1に相当する。 In the above formulas (3) and (4), the coefficients a1 and a2 are constants set according to the vehicle situation. The coefficient k1 is a variable based on the amount of energy consumed during traveling and stopping including acceleration / deceleration. The coefficients k2 and k3 are variables based on the energy consumption during traveling including acceleration / deceleration. Further, the speed V and the acceleration A are set, and other variables are the same as the above formulas (1) and (2). The first term on the right side corresponds to the first term on the right side of the above equations (1) and (2). The coefficient k1 corresponds to the fuel efficiency coefficient k1 described above.
また、上記(3)式および(4)式において、右辺第2項は、上記(1)式および(2)式の、右辺第2項の勾配抵抗成分のエネルギーと、右辺第4項の加速度抵抗成分のエネルギーとに相当する。右辺第3項は、上記(1)式および(2)式の、右辺第2項の転がり抵抗成分のエネルギーと、右辺第3項の空気抵抗成分のエネルギーに相当する。(4)式の右辺第2項のβは、位置エネルギーと運動エネルギーの回収分(以下、「回収率」とする)である。 In the above formulas (3) and (4), the second term on the right side is the energy of the gradient resistance component in the second term on the right side and the acceleration in the fourth term on the right side in the formulas (1) and (2). It corresponds to the energy of the resistance component. The third term on the right side corresponds to the energy of the rolling resistance component in the second term on the right side and the energy of the air resistance component in the third term on the right side in the above equations (1) and (2). Β in the second term on the right side of the equation (4) is the amount of potential energy and kinetic energy recovered (hereinafter referred to as “recovery rate”).
また、ナビゲーション装置300は、上述したように車両がリンクを走行するのに要する旅行時間を算出し、車両がリンクを走行するときの平均速度および平均加速度を算出する。そして、ナビゲーション装置300は、リンクにおける車両の平均速度および平均加速度を用いて、次の(5)式または(6)式に示す消費エネルギー推定式に基づいて、車両がリンクを旅行時間で走行し終える際の推定エネルギー消費量を算出してもよい。
Moreover, the
上記(5)式に示す消費エネルギー推定式は、車両が走行するリンクの高度差Δhが正の場合の、リンクにおける推定エネルギー消費量を算出する理論式である。高度差Δhが正の場合とは、車両が上り坂を走行している場合である。上記(6)式に示す消費エネルギー推定式は、車両が走行するリンクの高度差Δhが負の場合の、リンクにおける推定エネルギー消費量を算出する理論式である。高度差Δhが負の場合とは、車両が下り坂を走行している場合である。高度差がない場合は、上記(5)式に示す消費エネルギー推定式を用いるのが好ましい。 The energy consumption estimation formula shown in the above formula (5) is a theoretical formula for calculating the estimated energy consumption amount in the link when the altitude difference Δh of the link on which the vehicle travels is positive. The case where the altitude difference Δh is positive is a case where the vehicle is traveling uphill. The consumption energy estimation formula shown in the above equation (6) is a theoretical formula for calculating the estimated energy consumption amount in the link when the altitude difference Δh of the link on which the vehicle travels is negative. The case where the altitude difference Δh is negative is a case where the vehicle is traveling downhill. When there is no difference in altitude, it is preferable to use the energy consumption estimation formula shown in the above formula (5).
上記(5)式および(6)式において、右辺第1項は、移動体に備えられた装備品により消費されるエネルギー消費量(第一情報)である。右辺第2項は、加速抵抗によるエネルギー消費量(第二情報)である。右辺第3項は、位置エネルギーとして消費されるエネルギー消費量である(第四情報)。右辺第4項は、単位面積当たりに受ける空気抵抗および転がり抵抗(走行抵抗)によるエネルギー消費量(第三情報)である。 In the above formulas (5) and (6), the first term on the right side is the energy consumption (first information) consumed by the equipment provided in the moving body. The second term on the right side is the energy consumption (second information) by the acceleration resistance. The third term on the right side is energy consumption consumed as potential energy (fourth information). The fourth term on the right side is the energy consumption (third information) due to the air resistance and rolling resistance (running resistance) received per unit area.
ナビゲーション装置300は、道路勾配が明らかでない場合、上記(1)式〜(6)式に示す消費エネルギー推定式の道路勾配θ=0として車両の推定エネルギー消費量を算出してもよい。
When the road gradient is not clear, the
つぎに、上記(1)式〜(6)式で用いる回収率βについて説明する。上記(5)式において、右辺第2項をリンクにおける加速成分のエネルギー消費量Paccとすると、加速成分のエネルギー消費量Paccは、リンクにおける全エネルギー消費量(左辺)から、アイドリング時のエネルギー消費量(右辺第1項)と走行抵抗によるエネルギー消費量(右辺第4項)を減じたものであり、次の(7)式で表される。 Next, the recovery rate β used in the above equations (1) to (6) will be described. In the above equation (5), if the second term on the right side is the energy consumption amount Pacc of the acceleration component in the link, the energy consumption amount Pacc of the acceleration component is calculated from the total energy consumption amount (left side) of the link to the energy consumption amount during idling. (1st term on the right side) and energy consumption by the running resistance (4th term on the right side) are subtracted and expressed by the following equation (7).
なお、上記(7)式では、車両は道路勾配θの影響を受けていないこととする(θ=0)。すなわち、上記(5)式の右辺第3項をゼロとする。そして、上記(7)式を上記(5)式に代入することで、次の(8)式に示す回収率βの算出式を得ることができる。 In the above equation (7), it is assumed that the vehicle is not affected by the road gradient θ (θ = 0). That is, the third term on the right side of the above equation (5) is set to zero. Then, by substituting the above equation (7) into the above equation (5), the calculation formula for the recovery rate β shown in the following equation (8) can be obtained.
回収率βは、EV車では0.7〜0.9程度であり、HV車では0.6〜0.8程度であり、ガソリン車では0.2〜0.3程度である。なお、ガソリン車の回収率とは、加速時に要するエネルギーと減速時に回収するエネルギーとの割合である。 The recovery rate β is about 0.7 to 0.9 for EV vehicles, about 0.6 to 0.8 for HV vehicles, and about 0.2 to 0.3 for gasoline vehicles. The recovery rate of the gasoline vehicle is a ratio of energy required for acceleration and energy recovered for deceleration.
(ナビゲーション装置300におけるメッシュデータの範囲と到達可能ノードとの関係について)
図4は、メッシュデータと到達可能ノードとの関係を説明する図である。たとえば、分割された一つのメッシュデータの領域401があったとする。この領域401に対し、(a)に示すように探索結果、6つの到達可能ノードがある場合この領域401は到達可能範囲として表示されることになる。同様に、(b)に示すように、探索結果、一つの到達可能ノードだけがある場合でも、この領域401は到達可能範囲として表示されることになる。
(Relationship between mesh data range and reachable nodes in navigation device 300)
FIG. 4 is a diagram illustrating the relationship between mesh data and reachable nodes. For example, it is assumed that there is one divided
このように、一つのメッシュの領域401を単位として到達可能、あるいは不可能の範囲として表示部110に表示する場合、一つの領域401内での到達可能ノード数は最低一つあればよく、複数あっても変わらない。また複数ある場合には領域401を到達可能ノードとして決定するまでの処理期間中、複数の到達可能ノードの情報をメモリに格納保持しておかねばならず、メモリ量が増大し、処理効率を向上できない。このため、この実施例では、一つの領域401内での到達可能ノード数は最低一つあればこの領域401に到達可能範囲の識別情報を付与し、探索部104はそれ以降も探索を続けるものの、複数の到達可能ノードの情報をメモリに格納保持しないこととする。
As described above, when displaying on the
(ナビゲーション装置300における到達可能地点探索の概要)
本実施例のナビゲーション装置300は、自装置が搭載された車両の現在地点から到達可能な複数のノードを車両の到達可能地点として探索する。具体的には、ナビゲーション装置300は、上記(1)〜(6)式に示す消費エネルギー推定式のいずれか一つ以上を用いてリンクにおける推定エネルギー消費量を算出する。そして、ナビゲーション装置300は、リンクにおける推定エネルギー消費量の累計が最小となるように車両の到達可能なノードを探索し到達可能地点とする。以下に、ナビゲーション装置300による到達可能地点探索の一例について説明する。
(Outline of reachable point search in the navigation device 300)
The
図5−1〜図5−4は、ナビゲーション装置300による到達可能地点探索の一例について模式的に示す説明図である。図5−1〜図5−4では、地図データのノード(たとえば交差点)を丸印とし、隣り合うノード同士を結ぶリンク(道路上の所定区間)を線分で示す(図5−1,5−2についても同様にノードおよびリンクを図示)。
FIGS. 5-1 to 5-4 are explanatory diagrams schematically illustrating an example of reachable point search by the
図5−1に示すように、ナビゲーション装置300は、まず、車両の現在地点500から最も近いリンクL1_1を探索する。そして、ナビゲーション装置300は、リンクL1_1に接続するノードN1_1を探索し、到達可能地点を探索するためのノード候補(以下、単に「ノード候補」という)に追加する。
As illustrated in FIG. 5A, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、消費エネルギー推定式を用いて、車両の現在地点500とノード候補としたノードN1_1とを結ぶリンクL1_1における推定エネルギー消費量を算出する。そして、ナビゲーション装置500は、リンクL1_1における推定エネルギー消費量3whを、たとえばノードN1_1に関連付けて記憶装置(磁気ディスク305や光ディスク307)に書き出す。
Next, the
つぎに、図5−2に示すように、ナビゲーション装置300は、ノードN1_1に接続するすべてのリンクL2_1,L2_2,L2_3を探索し、到達可能地点を探索するためのリンク候補(以下、単に「リンク候補」という)とする。つぎに、ナビゲーション装置300は、消費エネルギー推定式を用いて、リンクL2_1における推定エネルギー消費量を算出する。
Next, as illustrated in FIG. 5B, the
そして、ナビゲーション装置300は、リンクL2_1における推定エネルギー消費量4whとリンクL1_1における推定エネルギー消費量3whとを累計した累計エネルギー量7whを、リンクL2_1に接続するノードN2_1に関連付けて記憶装置に書き出す(以下、「累計エネルギー量をノードに設定」とする)。
Then, the
さらに、ナビゲーション装置300は、リンクL2_1の場合と同様に、消費エネルギー推定式を用いて、リンクL2_2,L2_3における推定エネルギー消費量をそれぞれ算出する。そして、ナビゲーション装置300は、リンクL2_2における推定エネルギー消費量5whとリンクL1_1における推定エネルギー消費量3whとを累計した累計エネルギー量8whを、リンクL2_2に接続するノードN2_2に設定する。
Furthermore, similarly to the case of the link L2_1, the
また、ナビゲーション装置300は、リンクL2_3における推定エネルギー消費量3whとリンクL1_1における推定エネルギー消費量3whとを累計した累計エネルギー量6whを、リンクL2_3に接続するノードN2_3に設定する。このとき、ナビゲーション装置300は、累計エネルギー量を設定したノードがノード候補でない場合には、そのノードをノード候補に追加する。
In addition, the
つぎに、図5−3に示すように、ナビゲーション装置300は、ノードN2_1に接続するすべてのリンクL3_1,L3_2_1、ノードN2_2に接続するすべてのリンクL3_2_2,L3_3,L3_4、およびノードN2_3に接続するリンクL3_5を探索し、リンク候補とする。つぎに、ナビゲーション装置300は、消費エネルギー推定式を用いて、リンクL3_1〜リンクL3_5における推定エネルギー消費量を算出する。
Next, as illustrated in FIG. 5C, the
そして、ナビゲーション装置300は、リンクL3_1における推定エネルギー消費量4whをノードN2_1に設定した累計エネルギー量7whに累計し、リンクL3_1に接続するノードN3_1に累計エネルギー量11whを設定する。また、ナビゲーション装置300は、リンクL3_3〜L3_5においてもリンクL3_1の場合と同様に、各リンクL3_3〜L3_5にそれぞれ接続するノードN3_3〜N3_5に累計エネルギー量13wh,12wh,10whを設定する。
Then, the
具体的には、ナビゲーション装置300は、リンクL3_3における推定エネルギー消費量5whをノードN2_2に設定した累計エネルギー量8whに累計し、ノードN3_3に累計エネルギー量13whを設定する。ナビゲーション装置300は、リンクL_3_4における推定エネルギー消費量4whをノードN2_2に設定した累計エネルギー量8whに累計し、ノードN3_4に累計エネルギー量12whを設定する。ナビゲーション装置300は、リンクL3_5における推定エネルギー消費量4whをノードN2_3に設定した累計エネルギー量6whに累計し、ノードN3_5に累計エネルギー量10whを設定する。
Specifically, the
一方、ナビゲーション装置300は、ノードN3_2のように一のノードに複数のリンクL3_2_1,L3_2_2が接続する場合には、車両の現在地点500から一のノードN3_2までの複数の経路における累計エネルギー量のうち、最小の累計エネルギー量10whを当該一のノードN3_2に設定する。
On the other hand, in the case where a plurality of links L3_2_1 and L3_2_2 are connected to one node like the node N3_2, the
具体的には、ナビゲーション装置300は、リンクL3_2_1における推定エネルギー消費量4whをノード2_1に設定した累計エネルギー量7whに累計し(=累計エネルギー量11wh)、リンクL3_2_2における推定エネルギー消費量2whをノード2_2に設定した累計エネルギー量8whに累計する(=累計エネルギー量10wh)。そして、ナビゲーション装置300は、車両の現在地点500からリンクL3_2_1までの経路の累計エネルギー量11whと、車両の現在地点500からリンクL3_2_2までの経路の累計エネルギー量10whとを比較し、最小の累計エネルギー量となるリンクL3_2_2側の経路の累計エネルギー量10whをノードN3_2に設定する。
Specifically, the
ナビゲーション装置300は、上述したノードN2_1〜N2_3のように車両の現在地点500から同一階層のノードが複数存在する場合、たとえば、同一レベルのノードのうち、累計エネルギー量が少ないノードに接続するリンクから順に推定エネルギー消費量および累計エネルギー量を算出する。具体的には、ナビゲーション装置300は、ノードN2_3、ノードN2_1、ノードN2_2の順に、各ノードに接続するリンクにおける推定エネルギー消費量をそれぞれ算出し、各ノードにおける累計エネルギー量に累計する。このように、推定エネルギー消費量および累計エネルギー量を算出するノードの順番を特定することにより、残存エネルギー量で到達可能な範囲を効率的に算出することができる。
When there are a plurality of nodes of the same hierarchy from the
その後、ナビゲーション装置300は、ノードN3_1〜N3_5からさらに深い階層のノードへと、上述したような累計エネルギー量の累計を続けていく。そして、ナビゲーション装置300は、あらかじめ設定された指定エネルギー量以下の累計エネルギー量が設定されたすべてのノードを車両の到達可能地点とする。
Thereafter, the
具体的には、たとえば指定エネルギー量を10whとした場合、図5−4に斜線で塗りつぶされた丸印で示すように、ナビゲーション装置300は、10wh以下の累計エネルギー量が設定されたノードN1_1,N2_1,N2_2,N2_3,N3_2,N3_5を車両の到達可能地点とする。あらかじめ設定された指定エネルギー量とは、たとえば、車両の現在地点500での残存エネルギー量(初期保有エネルギー量)である。
Specifically, for example, when the designated energy amount is 10wh, the
図5−4に示す車両の現在地点500と複数のノードおよびリンクとで構成された地図データ540は到達可能地点探索を説明するための一例であり、ナビゲーション装置300は、実際には図6に示すように図5−4に示す地図データ540よりも広い範囲でさらに多くのノードおよびリンクを探索する。
The
図6は、ナビゲーション装置300による到達可能地点探索の一例について示す説明図である。上述したように異なるメッシュの領域ごとに、含まれる道路(細街路を除く)について累計エネルギー量を算出し続けていく場合、図6に示すように、該当するノードにおける累計エネルギー量を詳細に探索することができる。この際、ナビゲーション装置300は、たとえばリンクの重要度などに基づいて、移動体の到達可能地点を探索する道路を絞り込むこととしてもよい。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a reachable point search by the
(ナビゲーション装置300における地図データ分割の概要)
本実施例のナビゲーション装置300は、分割数決定部103aにより記憶装置に記憶された地図データを分割する。具体的には、ナビゲーション装置300は、ベクタデータで構成される地図データを、たとえば64×64画素のメッシュデータ(X,Y)に変換し、地図データをラスタデータ(画像データ)にする。
(Outline of map data division in navigation device 300)
In the
図7は、ナビゲーション装置300による到達可能地点をメッシュデータで示す一例の説明図である。図7には、到達可能地点に基づいて識別情報が付与された64×64画素のメッシュデータ(X,Y)をスクリーン座標で図示している。
FIG. 7 is an explanatory diagram of an example showing the reachable points by the
つぎに、ナビゲーション装置300の付与部104aは、メッシュデータ(X,Y)の一の領域に車両の到達可能地点が含まれる場合、当該一の領域に車両が到達可能であることを識別する到達可能の識別情報として、たとえば「1」を付与する(図7では1画素をたとえば黒色で描画)。一方、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ(X,Y)の一の領域に車両の到達可能地点が含まれない場合、当該の一の領域に車両が到達不可能であることを識別する到達不可能の識別情報として、たとえば「0」を付与する(図7では1画素をたとえば白色で描画)。
Next, when the reachable point of the vehicle is included in one area of the mesh data (X, Y), the assigning
このように、ナビゲーション装置300は、地図データを分割した各領域にそれぞれ識別情報を付与したm行m列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータに変換し、地図データを2値化されたラスタデータとして扱う。メッシュデータの各領域は、それぞれ一定範囲の矩形状の領域で表される。具体的には、図7に示すように、たとえば、複数の到達可能地点の点群が黒色で描画されたm×m画素のメッシュデータ(X,Y)が生成される。メッシュデータ(X,Y)の原点(0,0)は左上である。
As described above, the
(ナビゲーション装置300における識別情報付与の概要・その1)
つぎに、ナビゲーション装置300の変更部105は、m行m列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータに対してクロージング処理(膨張処理後に縮小処理をおこなう処理)をおこなう。
(Outline of identification information assignment in the
Next, the changing
図8は、ナビゲーション装置によるクロージング処理の一例を示す説明図である。(A)〜(C)は、各領域にそれぞれ識別情報が付与されたm行m列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータである。(A)には、地図データの分割処理後、はじめて識別情報が付与されたメッシュデータ900を示す。すなわち、(A)に示すメッシュデータ900は、図8に示すメッシュデータと同一である。
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a closing process performed by the navigation device. (A) to (C) are mesh data of two-dimensional matrix data (Y, X) of m rows and m columns in which identification information is assigned to each region. (A) shows the
また、(B)には、(A)に示すメッシュデータ900に対してクロージング処理(膨張)をおこなった後のメッシュデータ910を示す。(C)には、(B)に示すメッシュデータ910に対してクロージング処理(縮小)をおこなった後のメッシュデータ920を示す。(A)〜(C)に示すメッシュデータ900,910,920において、到達可能の識別情報が付与された複数の領域によって生成される車両の到達可能範囲901,911,921を黒く塗りつぶした状態で示す。
Further, (B) shows
(A)に示すように、識別情報付与後のメッシュデータ900には、車両の到達可能範囲901内に含まれる到達不可能な領域からなる欠損点902(ハッチングされた到達可能範囲901内の白地部分)が生じている。欠損点902は、たとえば、ナビゲーション装置300による到達可能地点探索処理の負荷を低減させるためにノードおよびリンクを探索する道路を絞り込んだ場合に、到達可能地点となるノード数が少なくなることにより生じる。
As shown in (A), in the
つぎに、(B)に示すように、ナビゲーション装置300は、識別情報付与後のメッシュデータ900に対してクロージングの膨張処理をおこなう。クロージングの膨張処理では、識別情報付与後のメッシュデータ900の、到達可能の識別情報が付与されている領域に隣り合う一の領域の識別情報が、到達可能の識別情報に変更される。これにより、膨張処理前(識別情報付与後)の車両の到達可能範囲901内に生じていた欠損部902が消滅する。
Next, as shown in (B), the
また、膨張処理前の車両の到達可能範囲901の最外周の領域に隣り合うすべての領域の識別情報が、到達可能な識別情報に変更される。このため、膨張処理後の車両の到達可能範囲911の外周は、膨張処理をおこなうごとに、膨張処理前の車両の到達可能範囲901の最外周の各領域の外周を囲むように1画素分ずつ広がる。
Moreover, the identification information of all the areas adjacent to the outermost area of the
その後、(C)に示すように、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ910に対してクロージングの縮小処理をおこなう。クロージングの縮小処理では、膨張処理後のメッシュデータ910の、到達不可能の識別情報が付与されている領域に隣り合う一の領域の識別情報が、到達不可能の識別情報に変更される。
Thereafter, as shown in (C), the
このため、膨張処理後の車両の到達可能範囲911の最外周の各領域が、縮小処理がおこなわれるごとに1画素分ずつ到達不可能な領域となり、膨張処理後の車両の到達可能範囲911の外周が縮まる。これにより、縮小処理後の車両の到達可能範囲921の外周は、膨張処理前の車両の到達可能範囲901の外周とほぼ同様となる。
For this reason, each area on the outermost periphery of the
ナビゲーション装置300は、上述した膨張処理および縮小処理は同じ回数ずつおこなう。具体的には、膨張処理が2回おこなわれた場合、その後の縮小処理も2回おこなわれる。膨張処理と縮小処理との処理回数を等しくすることで、膨張処理によって到達可能の識別情報に変更された車両の到達可能範囲の外周部分のほぼすべての領域の識別情報を、縮小処理によって元の到達不可能の識別情報に変更することができる。このようにして、ナビゲーション装置300は、車両の到達可能範囲内の欠損点902を除去し、かつ外周を明瞭に表示可能な車両の到達可能範囲921を生成することができる。
The
(ナビゲーション装置300における識別情報付与の概要・その2)
ナビゲーション装置300は、2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータに対してオープニング処理(縮小処理後に膨張処理をおこなう処理)をおこない、外周を明瞭に表示可能な車両の到達可能範囲を生成してもよい。具体的には、ナビゲーション装置300は、次のようにオープニング処理をおこなう。
(Outline of identification information addition in the
The
図9は、ナビゲーション装置によるオープニング処理の一例を示す説明図である。(A)〜(C)は、各領域にそれぞれ識別情報が付与されたm行m列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータである。(A)には、識別情報付与後のメッシュデータ1000を示す。(B)には、(A)に対するオープニング処理(縮小)後のメッシュデータ1010を示す。また、(C)には、(B)に対するオープニング処理(膨張)後のメッシュデータ1020を示す。(A)〜(C)に示すメッシュデータ1000,1010,1020において、到達可能の識別情報が付与された複数の領域によって生成される車両の到達可能範囲1001,1011,1021を黒く塗りつぶした状態で示す。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the opening process by the navigation device. (A) to (C) are mesh data of two-dimensional matrix data (Y, X) of m rows and m columns in which identification information is assigned to each region. (A) shows the
(A)に示すように、識別情報付与後のメッシュデータ1000における車両の到達可能範囲1001の外周に孤立点1002が多く生じている場合、識別情報付与後のメッシュデータ1000に対してオープニング処理をおこなうことで、孤立点1002を除去することができる。具体的には、(B)に示すように、ナビゲーション装置300は、識別情報付与後のメッシュデータ1000に対してオープニングの縮小処理をおこなう。
As shown in (A), when there are many
オープニングの縮小処理では、識別情報付与後のメッシュデータ1000の、到達不可能の識別情報が付与されている領域に隣り合う一の領域の識別情報が、到達不可能の識別情報に変更される。これにより、縮小処理前(識別情報付与後)の車両の到達可能範囲1001内に生じていた孤立点1002が除去される。
In the opening reduction process, the identification information of one area adjacent to the area to which the unreachable identification information is added in the
このため、識別情報付与後の車両の到達可能範囲1001の最外周の各領域が、縮小処理がおこなわれるごとに1画素分ずつ到達不可能な領域となり、識別情報付与後の車両の到達可能範囲1001の外周が縮まる。また、識別情報付与後の車両の到達可能範囲1001に生じていた孤立点1002が除去される。
For this reason, each area of the outermost circumference of the
その後、(C)に示すように、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ1010に対してオープニングの膨張処理をおこなう。オープニングの膨張処理では、縮小処理後のメッシュデータ1010の、到達不可能の識別情報が付与されている領域に隣り合う一の領域の識別情報が、到達可能の識別情報に変更される。このため、膨張処理後の車両の到達可能範囲1021の外周は、膨張処理をおこなうごとに、縮小処理後の車両の到達可能範囲1011の最外周の各領域の外周を囲むように1画素分ずつ広がる。
Thereafter, as shown in (C), the
ナビゲーション装置300は、オープニング処理においても、クロージング処理と同様に膨張処理および縮小処理は同じ回数ずつおこなう。このように膨張処理と縮小処理との処理回数を等しくすることで、縮小処理によって縮まった車両の到達可能範囲1011の外周を広げ、縮小処理後の車両の到達可能範囲1021の外周を縮小処理前の車両の到達可能範囲1001の外周に戻すことができる。このようにして、ナビゲーション装置300は、孤立点1002が生じず、かつ外周を明瞭に表示可能な車両の到達可能範囲1021を生成することができる。
In the opening process, the
(ナビゲーション装置300における到達可能範囲の輪郭抽出の概要・その1)
本実施例のナビゲーション装置300は、m行m列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータに付与された識別情報に基づいて、車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する。具体的には、ナビゲーション装置300は、たとえば、フリーマンのチェインコードを用いて車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する。より具体的には、ナビゲーション装置300は、次のように車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する。
(Outline of outline extraction of reachable range in
The
図10は、ナビゲーション装置による車両の到達可能範囲抽出の一例を模式的に示す説明図である。また、図11は、ナビゲーション装置による車両の到達可能範囲抽出後のメッシュデータの一例を模式的に示す説明図である。図10(A)には、領域1100に隣り合う領域1110〜1117の隣接方向を示す数字(以下、「方向指数(チェインコード)」という)と、方向指数に対応する8方向の矢印とを示す。図10(B)には、h行h列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータ1120を一例として示す。また、図10(B)には、到達可能の識別情報が付与された領域1121〜1134および当該領域1121〜1134に囲まれた到達可能の識別情報が付与された領域をハッチングで図示する。
FIG. 10 is an explanatory diagram schematically illustrating an example of vehicle reachable range extraction by the navigation device. Moreover, FIG. 11 is explanatory drawing which shows typically an example of the mesh data after vehicle reachable range extraction by a navigation apparatus. FIG. 10A shows numbers indicating the adjacent directions of the
方向指数は、単位長さの線分の向いている方向を示す。メッシュデータ(X,Y)において、方向指数に対応する座標は、(X+dx,Y+dy)となる。具体的には、図10(A)に示すように、領域1100から左下に隣り合う領域1110へ向かう方向の方向指数は「0」である。領域1100から下に隣り合う領域1111へ向かう方向の方向指数は「1」である。領域1100から右下に隣り合う領域1112へ向かう方向の方向指数は「2」である。
The direction index indicates the direction in which the unit length line segment is facing. In the mesh data (X, Y), the coordinates corresponding to the direction index are (X + dx, Y + dy). Specifically, as shown in FIG. 10A, the direction index in the direction from the
また、領域1100から右に隣り合う領域1113へ向かう方向の方向指数は「3」である。領域1100から右上に隣り合う領域1114へ向かう方向の方向指数は「4」である。領域1100から上に隣り合う領域1115へ向かう方向の方向指数は「5」である。領域1100から左上に隣り合う領域1116へ向かう方向の方向指数は「6」である。領域1100から左に隣り合う領域1117へ向かう方向の方向指数は「7」である。
The direction index in the direction from the
ナビゲーション装置300は、領域1100に隣り合う到達可能の識別情報「1」が付与された領域を左回りに検索する。また、ナビゲーション装置300は、領域1100に隣り合う到達可能の識別情報が付与された領域の検索開始点を、前回の方向指数に基づいて決定する。具体的には、ナビゲーション装置300は、他の領域から領域1100へ向かう方向指数が「0」であった場合、領域1100の左に隣り合う領域、すなわち方向指数「7」の方向に隣り合う領域1117から検索を開始する。
The
同様に、ナビゲーション装置300は、他の領域から領域1100へ向かう方向指数が「1」〜「7」であった場合、領域1100の左下、下、右下、右、右上、上、左上に隣り合う領域、すなわちそれぞれ方向指数「0」、「1」、「2」、「3」、「4」、「5」、「6」の方向に隣り合う領域1110〜1116から検索を開始する。そして、ナビゲーション装置300は、領域1100から各領域1110〜1117のいずれか一の領域から到達可能の識別情報「1」を検出した場合、到達可能の識別情報「1」を検出した領域1110〜1117に対応する方向指数「0」〜「7」を、領域1100に関連付けて記憶装置に書き込む。
Similarly, when the direction index from another region toward the
具体的には、ナビゲーション装置300は、次のように車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する。図10(B)に示すように、ナビゲーション装置300は、まず、h行h列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータ1120のa行a列の領域から行単位で到達可能の識別情報が付与された領域を検索する。
Specifically, the
メッシュデータ1120のa行目のすべての領域には到達不可能の識別情報が付与されているので、つぎに、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ1120のb行a列の領域からb行h列の領域に向かって到達可能の識別情報を検索する。そして、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ1120のb行e列の領域1121において到達可能の識別情報を検出した後、メッシュデータ1120のb行e列の領域1121から左回りに、車両の到達可能範囲の輪郭となる到達可能の識別情報を有する領域を検索する。
Since unreachable identification information is given to all the regions in the a-th row of the
具体的には、ナビゲーション装置300は、領域1121の左に隣り合うb行d列の領域は既に検索済みのため、まず、領域1121の左下に隣り合う領域1122から左回りに、到達可能の識別情報を有する領域があるか否かを検索する。そして、ナビゲーション装置300は、領域1122の到達可能の識別情報を検出し、領域1121から領域1122へ向かう方向の方向指数「0」を、領域1121に関連付けて記憶装置に記憶する。
Specifically, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、前回の方向指数「0」であるため、領域1122の左に隣り合うc行c列の領域から左回りに、到達可能の識別情報を有する領域があるか否かを検索する。そして、ナビゲーション装置300は、領域1122の左下に隣り合う領域1123の到達可能の識別情報を検出し、領域1122から領域1123へ向かう方向の方向指数「0」を、前回の方向指数に関連付けて記憶装置に記憶する。
Next, since the
以降、ナビゲーション装置300は、前回の方向指数に基づいて検索開始点を決定し、検索開始点から左回りに到達可能の識別情報を有する領域があるか否かを検索する処理を、方向指数に対応する矢印が領域1121に戻ってくるまで繰り返しおこなう。具体的には、ナビゲーション装置300は、領域1122の左に隣り合う領域から左回りに、到達可能の識別情報を有する領域があるか否かを検索し、領域1123の下に隣り合う領域1124の到達可能の識別情報を検出して、方向指数「1」を前回の方向指数に関連付けて記憶装置に記憶する。
Thereafter, the
同様に、ナビゲーション装置300は、前回の方向指数に基づいて検索開始点を決定した後、検索開始点から左回りに到達可能の識別情報を有する領域を検索し、到達可能の識別情報を有する領域1124〜1134を順次検出する。そして、ナビゲーション装置300は、方向指数を取得するごとに前回の方向指数に関連付けて記憶装置に記憶する。
Similarly, after determining the search start point based on the previous direction index, the
その後、ナビゲーション装置300は、領域1134の右上に隣り合うb行f列の領域から左回りに、到達可能の識別情報を有する領域があるか否かを検索し、領域1134の上に隣り合う領域1121の到達可能の識別情報を検出して、方向指数「5」を前回の方向指数に関連付けて記憶装置に記憶する。これにより、記憶装置には、方向指数「0」→「0」→「1」→「0」→「2」→「3」→「4」→「3」→「2」→「5」→「5」→「6」→「6」→「5」がこの順で記憶される。
Thereafter,
このようにナビゲーション装置300は、最初に検出した領域1121から、当該領域1121に隣り合う到達可能の識別情報を有する領域1122〜1134を左回りに順次検索し方向指数を取得する。そして、ナビゲーション装置300は、領域1121から方向指数に対応する方向の一の領域を塗りつぶすことで、図11に示すように、車両の到達可能範囲の輪郭1201および当該輪郭1201に囲まれた部分1202からなる車両の到達可能範囲1200を有するメッシュデータを生成する。
As described above, the
(ナビゲーション装置300における到達可能範囲の輪郭抽出の概要・その2)
本実施例のナビゲーション装置300による車両の到達可能範囲抽出の別の一例について説明する。ナビゲーション装置300は、たとえば、到達可能の識別情報が付与された2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータの経度緯度情報に基づいて、車両の到達可能範囲の輪郭を抽出してもよい。具体的には、ナビゲーション装置300は、次のように車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する。
(Outline of outline extraction of reachable range in
Another example of vehicle reachable range extraction by the
図12は、ナビゲーション装置による車両の到達可能範囲抽出の別の一例について模式的に示す説明図である。図12に示すようなd行h列の2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータ1300を例に説明する。ナビゲーション装置300は、メッシュデータ1300の、到達可能の識別情報「1」が付与された領域を検索する。具体的には、ナビゲーション装置300は、まず、a行a列の領域からa行h列の領域に向かって到達可能の識別情報「1」を検索する。
FIG. 12 is an explanatory diagram schematically illustrating another example of vehicle reachable range extraction by the navigation device. The
メッシュデータ1300のa行目のすべての領域には到達不可能の識別情報「0」が付与されているので、つぎに、ナビゲーション装置300は、b行a列の領域からb行h列の領域に向かって到達可能の識別情報「1」を有する領域を検索する。そして、ナビゲーション装置300は、到達可能の識別情報「1」を有するb行c列の領域1301の最小経度px1、最小緯度py1(領域1301の左上座標)を取得する。
Since unreachable identification information “0” is assigned to all the regions in the a-th row of the
つぎに、ナビゲーション装置300は、b行d列の領域からb行h列の領域に向かって到達可能の識別情報「1」を有する領域を検索する。そして、ナビゲーション装置300は、到達可能の識別情報「1」を有する領域と、到達可能の識別情報「0」を有する領域との境界を検索し、到達可能の識別情報「1」を有するb行f列の領域1302の最大経度px2、最大緯度py2(領域1302の右下座標)を取得する。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、b行c列の領域1301の左上座標(px1,py1)と、b行f列の領域1302の右下座標(px2,py2)とを対向する頂点とする矩形領域を塗りつぶす。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ1300のb行g列からb行h列の領域へ、さらにc行a列からc行h列に向かって到達可能の識別情報「1」を検索する。そして、ナビゲーション装置300は、到達可能の識別情報「1」を有するc行d列の領域1303の最小経度px3、最小緯度py3(領域1303の左上座標)を取得する。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、c行e列の領域からc行h列の領域に向かって到達可能の識別情報「1」を有する領域を検索する。そして、ナビゲーション装置300は、到達可能の識別情報「1」を有する領域と、到達可能の識別情報「0」を有する領域との境界を検索し、到達可能の識別情報「1」を有するc行f列の領域1304の最大経度px4、最大緯度py4(領域1304の右下座標)を取得する。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、c行d列の領域1303の左上座標(px3,py3)と、c行f列の領域1304の右下座標(px4,py4)とを対向する頂点とする矩形領域を塗りつぶす。
Next, the
その後、ナビゲーション装置300は、c行g列の領域からc行h列の領域へ、さらにd行a列からd行h列に向かって到達可能の識別情報「1」を有する領域を検索する。ナビゲーション装置300は、c行g列の領域からd行h列までのすべての領域には到達不可能の識別情報「0」が付与されているので、処理を終了する。
After that, the
このように、2次元行列データ(Y,X)のメッシュデータ1300の各行ごとに、到達可能の識別情報「1」を有する領域を塗りつぶすことにより、車両の到達可能範囲を取得することができる。
In this manner, the reachable range of the vehicle can be acquired by filling the area having the reachable identification information “1” for each row of the
(ナビゲーション装置300における画像処理)
上述のように、ナビゲーション装置300は、車両の残存エネルギー量に基づいて探索された移動体の到達可能なノードに基づいて移動体の到達可能範囲を生成しディスプレイ313に表示させる。以下、たとえば、ナビゲーション装置300がEV車に搭載されている場合を例に説明する。
(Image processing in the navigation device 300)
As described above, the
図13は、ナビゲーション装置による画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。図13のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置300は、まず、たとえば、通信I/F315を介して、自装置が搭載された車両の現在地点(ofx,ofy)を取得する(ステップS1301)。つぎに、ナビゲーション装置300は、たとえば、通信I/F315を介して、車両の現在地点(ofx,ofy)における車両の初期保有エネルギー量を取得する(ステップS1302)。
FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of an image processing procedure performed by the navigation device. In the flowchart of FIG. 13, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、メッシュデータ生成をおこなう。この際、メッシュデータの最大範囲と分割数を決定する(ステップS1303)。この後、ナビゲーション装置300は、到達可能ノード探索処理をおこなう(ステップS1304)。つぎに、ナビゲーション装置300は、到達可能ノードが含まれるメッシュの領域に識別情報付与処理をおこなう(ステップS1305)。つぎに、ナビゲーション装置300は、車両の到達可能範囲の輪郭を抽出する(ステップS1306)。その後、ナビゲーション装置300は、ディスプレイ313に車両の到達可能範囲を表示し(ステップS1307)、処理を終了する。
Next, the
(ナビゲーション装置300における推定消費電力量算出処理)
つぎに、ナビゲーション装置300による推定消費電力量算出処理について説明する。図14は、ナビゲーション装置による推定消費電力量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図14に示すフローチャートでは、上述したステップS1304でおこなう処理である。
(Estimated power consumption calculation process in the navigation device 300)
Next, the estimated power consumption calculation process by the
図14のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置300は、まず、通信I/F315を介して、プローブデータなどを加工した渋滞情報や渋滞予測データを取得する(ステップS1401)。つぎに、ナビゲーション装置300は、リンクの長さや、リンクの道路種別を取得する(ステップS1402)。
In the flowchart of FIG. 14, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、ステップS1401,S1402で取得した情報に基づいて、リンクの旅行時間を算出する(ステップS1403)。リンクの旅行時間とは、車両がリンクを走行し終わるのに要する時間である。つぎに、ナビゲーション装置300は、ステップS1401〜S1403で取得した情報に基づいて、リンクの平均速度を算出する(ステップS1404)。リンクの平均速度とは、車両がリンクを走行する際の平均速度時間である。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、リンクの標高データを取得する(ステップS1405)。つぎに、ナビゲーション装置300は、車両の設定情報を取得する(ステップS1406)。つぎに、ナビゲーション装置300は、ステップS1401〜S1406で取得した情報に基づいて、上述した(1)式〜(6)式のいずれか一つ以上の消費エネルギー推定式を用いて、リンクにおける推定消費電力量を算出し(ステップS1407)、本フローチャートによる処理を終了する。
Next, the
(ナビゲーション装置300におけるメッシュ作成処理)
つぎに、ナビゲーション装置300におけるメッシュ作成処理について説明する。図15−1は、ナビゲーション装置によるメッシュ作成処理の手順の一例を示すフローチャートであり、図13のステップS1303の処理に相当する。また、図15−2は、ナビゲーション装置によるメッシュ作成処理を説明する図である。
(Mesh creation process in navigation device 300)
Next, the mesh creation process in the
はじめに、ナビゲーション装置300は、上述したエネルギー推定式を用いて、最も良いエネルギー消費率(最大エネルギー消費率)を求める(ステップS1501)。たとえば、このナビゲーション装置300が搭載された車両を平均速度1km/h〜150km/hで可変し走行したときの最もよい速度におけるエネルギー消費率[km/kWh]を求める。このエネルギー消費率はあらかじめ測定された値を用いてもよい。
First, the
つぎに、車両のバッテリー等に蓄積しているエネルギー量により、最高エネルギー消費率での移動距離を計算する(ステップS1502)。図15−2(a)に示すように、車両の現在地点500を中心として最高エネルギー消費率での移動距離による最大到達範囲500aは円形となる。つぎに、図15−2(b)に示すように、最大到達範囲500aの上端、下端、右端、左端を結んだ正方形をメッシュデータの有効範囲(上記最大範囲)400とする(ステップS1503)。そして、図15−2(c)に示すように、メッシュデータの有効範囲を、縦横のメッシュ数で等分し、複数のメッシュの領域401を作成し(ステップS1504)、以上の処理を終了する。
Next, the travel distance at the maximum energy consumption rate is calculated from the amount of energy stored in the vehicle battery or the like (step S1502). As shown in FIG. 15-2 (a), the maximum
(ナビゲーション装置300における到達可能地点探索処理)
つぎに、ナビゲーション装置300による到達可能地点探索処理について説明する。図16−1,図16−2は、ナビゲーション装置による到達可能地点探索処理の手順の一例を示すフローチャートである。はじめに、上記作成したすべてのメッシュの領域401(図15−2参照)に対して「未到達」状態にする(ステップS1601)。たとえば未到達の識別情報「0」を付与する。
(Reachable point search process in the navigation device 300)
Next, reachable point search processing by the
つぎに、探索始点と一番近いリンクに接続するノードを候補に加える(ステップS1602)。つぎに、ノード候補が一つでもあれば(ステップS1603:Yes)、ステップS1604に移行するが、ノード候補が一つもなければ(ステップS1603:No)、処理を終了する。このノード候補とは未計算ノードで、つぎに計算対象になる候補である。 Next, a node connected to the link closest to the search start point is added as a candidate (step S1602). Next, if there is even one node candidate (step S1603: Yes), the process proceeds to step S1604. If there is no node candidate (step S1603: No), the process is terminated. This node candidate is an uncalculated node and is a candidate to be calculated next.
ステップS1604では、現在の候補の中で一番積算消費エネルギーの小さいノードNを選ぶ(ステップS1604)。そして、このノードNが指定エネルギー量より大きい場合には(ステップS1605:Yes)、ステップS1606に移行するが、このノードNが指定エネルギー量より小さい場合には(ステップS1605:No)、処理を終了する。すなわち、エネルギー最小のノードが、指定エネルギー量より大きいということはこれ以上計算しても、全部到達できないノードであるため、処理を終了する。 In step S1604, the node N with the smallest accumulated energy consumption is selected from the current candidates (step S1604). If the node N is larger than the designated energy amount (step S1605: Yes), the process proceeds to step S1606. If the node N is smaller than the designated energy amount (step S1605: No), the process is terminated. To do. In other words, the fact that the node with the smallest energy is larger than the specified energy amount is a node that cannot be reached even if it is calculated any more, so the processing ends.
ステップS1606では、ノードNに接続するリンクの一つを注目し(ステップS1606)、この注目したリンクを候補に加えるか判断する(ステップS1607)。この処理の詳細は後述する。そして、ステップS1607の判断結果、候補に加えることになった場合には(ステップS1608:Yes)、ステップS1609に移行するが、候補に加えない場合には(ステップS1608:No)、ステップS1620に移行する。 In step S1606, attention is paid to one of the links connected to the node N (step S1606), and it is determined whether to add this noticed link to the candidate (step S1607). Details of this processing will be described later. If it is determined in step S1607 that the candidate is to be added (step S1608: Yes), the process proceeds to step S1609. If not added to the candidate (step S1608: No), the process proceeds to step S1620. To do.
ステップS1609では、注目したリンクの先にあるノードをノードN2とし、ノードN2がどのメッシュ401に該当するか計算する(ステップS1609)。つぎに、当該メッシュ401が「到達」状態であれば(ステップS1610:Yes)、該当メッシュ401に隣接するすべてのメッシュについて「到達」状態か調べ(ステップS1611)、ステップS1613に移行する。一方、到達状態でなければ(ステップS1610:No)、当該メッシュ401を「到達」状態にし(ステップS1612)、ステップS1616に移行する。
In step S1609, the node ahead of the noticed link is set as the node N2, and the
ステップS1613では、当該メッシュに隣接するすべてのメッシュが到達状態であれば(ステップS1613:Yes)、ステップS1614に移行し、当該メッシュに隣接するメッシュの一部が到達していなければ(ステップS1613:No)、ステップS1616に移行する。ステップS1614では、このリンクの属性が細街路であれば(ステップS1614:Yes)、ステップS1620に移行し、このリンクの属性が細街路でなければ(ステップS1614:No)、ステップS1615に移行する。ここで、まわりのメッシュがすべて到達状態なら、同じ道が遠くのメッシュまで続くのは国道や県道などの道路に限られるため、細街路などの格の低い道路を探索する必要はない。そのため細街路のリンクの探索を中止したり、大通りから細い道に入るのを抑制することで処理を高速化できるようになる。この格とは、道路の重要度のことであり、たとえば、高速道路・有料道路・国道・県道・主要地方道は格が高く、それ以外の道路は格が低いものとして定義しておく。 In step S1613, if all the meshes adjacent to the mesh have reached the state (step S1613: Yes), the process proceeds to step S1614, and if a part of the mesh adjacent to the mesh has not reached (step S1613: No), the process proceeds to step S1616. In step S1614, if the link attribute is a narrow street (step S1614: Yes), the process proceeds to step S1620. If the link attribute is not a narrow street (step S1614: No), the process proceeds to step S1615. Here, if all the surrounding meshes are in a reachable state, it is not necessary to search for a low-grade road such as a narrow street because the same road continues to a distant mesh only on roads such as national roads and prefectural roads. Therefore, it is possible to speed up the processing by canceling the search for the links on the narrow streets or suppressing the narrow streets from entering the narrow streets. This rating is the importance of the road. For example, highways, toll roads, national roads, prefectural roads, and main local roads are high and other roads are defined as low.
ステップS1615では、一つ前のリンクとこのリンクの属性を比較し、格の高い道路から格の低い道路に入るか判断する(ステップS1615)。比較の結果、格の高い道路から格の低い道路に入る場合には(ステップS1615:Yes)、ステップS1620に移行し、格の高い道路から格の低い道路に入るものでなければ(ステップS1615:No)、注目したリンクのエネルギー消費量を計算する(ステップS1616)。 In step S1615, the attribute of this link is compared with the previous link, and it is determined whether or not the road with the lower grade is entered from the higher grade road (step S1615). As a result of the comparison, when entering a low-grade road from a high-grade road (step S1615: Yes), the process proceeds to step S1620, and if not entering a low-grade road from a high-grade road (step S1615: No), the energy consumption of the noticed link is calculated (step S1616).
つぎに、注目したリンクの先にあるノードN2までの積算エネルギー量を計算する(ステップS1617)。N2までの積算エネルギー量=ノードNまでの積算エネルギー量+注目したリンクのエネルギー量である。そして、既にノードN2に到達したノードが無いまたは既にノードN2に到達した別の経路があるが今回の(ステップS1617で算出した)積算エネルギー量の方が小さい場合には(ステップS1618:Yes)、ステップS1619に移行し、ノードN2に到達したノードがあるまたは既にノードN2に到達した別の経路があるが今回の積算エネルギー量の方が大きい場合には(ステップS1618:No)、ステップS1620に移行する。 Next, the integrated energy amount to the node N2 ahead of the noticed link is calculated (step S1617). The integrated energy amount up to N2 = the integrated energy amount up to the node N + the energy amount of the focused link. If there is no node that has already reached the node N2 or there is another route that has already reached the node N2, but the current accumulated energy amount (calculated in step S1617) is smaller (step S1618: Yes), The process proceeds to step S1619, and if there is a node that has reached the node N2 or another path that has already reached the node N2, but the current accumulated energy amount is larger (step S1618: No), the process proceeds to step S1620. To do.
ステップS1619では、ノードN2に求めた積算エネルギー量を設定し、ノードN2が候補ではない場合、ノードN2を候補に加える(ステップS1619)。そして、ステップS1620では、他にリンクLに接続するリンクがあれば(ステップS1620:Yes)、ステップS1606に戻り、他にリンクLに接続するリンクがなければ(ステップS1620:No)、ノードNを候補から外し(ステップS1621)、ステップS1603に戻る。これは、ノードNについて計算を終えたため候補から外すことになる。この候補は未計算ノードであり、次に計算対象になる候補を指す。 In step S1619, the obtained integrated energy amount is set to the node N2, and when the node N2 is not a candidate, the node N2 is added to the candidate (step S1619). In step S1620, if there is another link connected to the link L (step S1620: Yes), the process returns to step S1606. If there is no other link connected to the link L (step S1620: No), the node N is changed. It removes from a candidate (step S1621) and returns to step S1603. This is excluded from the candidates because the calculation for node N has been completed. This candidate is an uncalculated node, and indicates a candidate to be calculated next.
図16−3は、注目したリンクを候補に加えるか判断処理する手順の一例を示すフローチャートである。以下の処理は、ステップS1607の処理の詳細例である。図示のように、注目したリンクが通行禁止の道路であるとき(ステップS1622:Yes)、一方通行の逆走にあたるとき(ステップS1623:Yes)、時間規制や季節規制にあたるときには(ステップS1624:Yes)、いずれも注目したリンクを候補に加えず(ステップS1625)、処理を終了する。一方、注目したリンクが通行禁止の道路でなく(ステップS1622:No)、一方通行の逆走でなく(ステップS1623:No)、さらに、時間規制や季節規制に該当しないときには(ステップS1624:No)、注目したリンクを候補に加え(ステップS1626)、処理を終了する。 FIG. 16C is a flowchart of an example of a procedure for determining whether to add a focused link to a candidate. The following process is a detailed example of the process of step S1607. As shown in the figure, when the noticed link is a road that is prohibited to pass (step S1622: Yes), when it is one-way reverse running (step S1623: Yes), when it corresponds to time regulation or seasonal regulation (step S1624: Yes). In any case, the focused link is not added as a candidate (step S1625), and the process is terminated. On the other hand, when the noticed link is not a road that is not allowed to pass (step S1622: No), is not a one-way reverse run (step S1623: No), and further, does not fall under the time regulation or seasonal regulation (step S1624: No) The noticed link is added as a candidate (step S1626), and the process is terminated.
(ナビゲーション装置300における到達可能範囲輪郭抽出処理)
つぎに、ナビゲーション装置300による識別情報付与処理について説明する。図17−1,17−2は、ナビゲーション装置による到達可能範囲輪郭抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図17−1,17−2のフローチャートは、上述したステップS1306でおこなう処理の一例であり、上述したナビゲーション装置300における到達可能範囲の輪郭抽出の概要・その2に示す到達可能範囲輪郭抽出処理である。
(Area reachable range extraction process in navigation device 300)
Next, the identification information giving process by the
図17−1,17−2のフローチャートにおいて、ナビゲーション装置300は、まず、my行mx列の2次元行列データのメッシュデータを取得する(ステップS1901)。つぎに、ナビゲーション装置300は、ステップS1901で取得したメッシュデータの各領域の経度緯度情報を取得する(ステップS1902)。
In the flowcharts of FIGS. 17A and 17B, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、メッシュデータのi行j列の領域の識別情報を検索するために、変数iを初期化し、変数iに1を加算する(ステップS1903,S1904)。つぎに、ナビゲーション装置300は、変数iがmy行を超えているか否かを判断する(ステップS1905)。
Next, the
変数iがmy行を超えていない場合(ステップS1905:No)、ナビゲーション装置300は、変数jを初期化し、変数jに1を加算する(ステップS1906,S1907)。つぎに、ナビゲーション装置300は、変数jがmx列を超えているか否かを判断する(ステップS1908)。
When the variable i does not exceed the my line (step S1905: No), the
変数jがmx列を超えていない場合(ステップS1908:No)、ナビゲーション装置300は、メッシュデータのi行j列の領域の識別情報が「1」であるか否かを判断する(ステップS1909)。i行j列の領域の識別情報が「1」である場合(ステップS1909:Yes)、ナビゲーション装置300は、メッシュデータのi行j列の領域の左上座標(px1,py1)を取得する(ステップS1910)。i行j列の領域の左上座標(px1,py1)とは、i行j列の領域の最小経度px1、最小緯度py1である。i行j列の領域の識別情報が「1」でない場合(ステップS1909:No)、ステップS1907に戻る。
When the variable j does not exceed the mx column (step S1908: No), the
つぎに、ナビゲーション装置300は、変数jがmx列を超えていないか否かを判断する(ステップS1911)。変数jがmx列を超えている場合(ステップS1911:No)、ナビゲーション装置300は、メッシュデータのi行j列の領域の右下座標(px2,py2)を取得する(ステップS1912)。i行j列の領域の右下座標(px2,py2)とは、i行j列の領域の最大経度px2、最大緯度py2である。
Next, the
つぎに、ナビゲーション装置300は、ステップS1910において取得した左上座標(px1,py1)と、ステップS1912において取得した右下座標(px2,py2)とを地図データに設定する(ステップS1916)。そして、ナビゲーション装置300は、左上座標(px1,py1)と、右下座標(px2,py2)とを対向する頂点とする矩形領域を塗りつぶし(ステップS1917)、ステップS1904に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。
Next, the
一方、変数jがmx列を超えていない場合(ステップS1911:Yes)、ナビゲーション装置300は、変数jに1を加算し(ステップS1913)、メッシュデータのi行j列の領域の識別情報が「1」であるか否かを判断する(ステップS1914)。i行j列の領域の識別情報が「1」でない場合(ステップS1914:No)、ナビゲーション装置300は、メッシュデータのi行j−1列の領域の右下座標(px2,py2)を取得し(ステップS1915)、ステップS1916以降の処理をおこなう。
On the other hand, when the variable j does not exceed the mx column (step S1911: Yes), the
また、i行j列の領域の識別情報が「1」である場合(ステップS1914:Yes)、ステップS1911に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。そして、変数iがmy行を超えている場合(ステップS1905:Yes)、ナビゲーション装置300は、本フローチャートによる処理を終了する。変数jがmx列を超えている場合(ステップS1908:Yes)、ステップS1904に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。
If the identification information of the i-th row and j-th column area is “1” (step S1914: YES), the process returns to step S1911 and the subsequent processing is repeated. If the variable i exceeds the my line (step S1905: YES), the
(道路勾配について)
つぎに、上記(1)式〜(6)式の右辺に変数として用いられる道路勾配θについて説明する。図18は、勾配がある道路を走行する車両にかかる加速度の一例を模式的に示した説明図である。図18に示すように、道路勾配がθの坂道を走行する車両には、車両の走行に伴う加速度A(=dx/dt)と、重力加速度gの進行方向成分B(=g・sinθ)がかかる。たとえば、上記(1)式を例に説明すると、上記(1)式の右辺第2項は、この車両の走行に伴う加速度Aと、重力加速度gの進行方向成分Bの合成加速度Cを示している。また、車両が走行する区間の距離Dとし、走行時間Tとし、走行速度Vとする。
(About road gradient)
Next, the road gradient θ used as a variable on the right side of the equations (1) to (6) will be described. FIG. 18 is an explanatory diagram schematically illustrating an example of acceleration applied to a vehicle traveling on a road having a gradient. As shown in FIG. 18, a vehicle traveling on a slope with a road gradient θ has acceleration A (= dx / dt) accompanying traveling of the vehicle and a traveling direction component B (= g · sin θ) of gravitational acceleration g. Take it. For example, taking the above equation (1) as an example, the second term on the right side of the above equation (1) indicates the acceleration A accompanying the traveling of the vehicle and the combined acceleration C of the traveling direction component B of the gravitational acceleration g. Yes. Further, the distance D of the section in which the vehicle travels is defined as the travel time T and the travel speed V.
道路勾配θを考慮せずに電力消費量の推定をおこなった場合、道路勾配θが小さい領域では推定消費電力量と実際の消費電力量との誤差が小さいが、道路勾配θが大きい領域では推定した推定消費電力量と実際の消費電力量との誤差が大きくなってしまう。このため、ナビゲーション装置300では、道路勾配、すなわち第四情報を考慮して燃費の推定をおこなうことで推定精度が向上する。
When the power consumption is estimated without considering the road gradient θ, the error between the estimated power consumption and the actual power consumption is small in the region where the road gradient θ is small, but the estimation is performed in the region where the road gradient θ is large. An error between the estimated power consumption and the actual power consumption increases. For this reason, in the
車両が走行する道路の勾配は、たとえば、ナビゲーション装置300に搭載された傾斜計を用いて知ることができる。また、ナビゲーション装置300に傾斜計が搭載されていない場合は、たとえば、地図データに含まれる道路の勾配情報を用いることができる。
The slope of the road on which the vehicle travels can be known using, for example, an inclinometer mounted on the
(走行抵抗について)
つぎに、車両に生じる走行抵抗について説明する。ナビゲーション装置300は、たとえば、次の(11)式により走行抵抗を算出する。一般的に、走行抵抗は、道路種別や、道路勾配、路面状況などにより、加速時や走行時に移動体に生じる。
(About running resistance)
Next, traveling resistance generated in the vehicle will be described. The
(ナビゲーション装置によるクロージング処理後の表示例)
つぎに、ナビゲーション装置によるクロージング処理後の表示例について説明する。図19は、ナビゲーション装置による到達可能地点探索処理後の表示例の一例について示す説明図である。図20は、ナビゲーション装置による識別情報付与処理後の表示例の一例について示す説明図である。また、図21は、ナビゲーション装置によるクロージング処理(膨張)後の表示例の一例について示す説明図である。図22は、ナビゲーション装置によるクロージング処理(縮小)後の表示例の一例について示す説明図である。
(Display example after closing with navigation device)
Next, a display example after the closing process by the navigation device will be described. FIG. 19 is an explanatory diagram illustrating an example of a display example after the reachable point search process by the navigation device. FIG. 20 is an explanatory diagram illustrating an example of a display example after the identification information providing process by the navigation device. FIG. 21 is an explanatory diagram illustrating an example of a display example after the closing process (expansion) by the navigation device. FIG. 22 is an explanatory diagram illustrating an example of a display example after the closing process (reduction) by the navigation device.
図19に示すように、たとえば、ディスプレイ313には、地図データとともに、ナビゲーション装置300によって探索された複数の車両の到達可能地点が表示される。図19に示すディスプレイ313の状態は、ナビゲーション装置300によって到達可能地点探索処理がおこなわれたときの、ディスプレイに表示される情報の一例である。具体的には、図13のステップS1304の処理がおこなわれた状態である。
As shown in FIG. 19, for example, the
つぎに、ナビゲーション装置300によって地図データが複数の領域に分割され、到達可能地点に基づいて各領域に到達可能または到達不可能の識別情報が付与されることで、図20に示すように、ディスプレイ313には、到達可能の識別情報に基づく車両の到達可能範囲2200が表示される。この段階では、車両の到達可能範囲2200内に、到達不可能な領域からなる欠損点が生じている。
Next, the map data is divided into a plurality of areas by the
つぎに、ナビゲーション装置300によってクロージングの膨張処理がおこなわれることにより、図21に示すように、欠損点の除去された車両の到達可能範囲2300が生成される。その後、ナビゲーション装置300によってクロージングの縮小処理がおこなわれることにより、図22に示すように、車両の到達可能範囲2400の外周は、クロージングがおこなわれる前の車両の到達可能範囲2200の外周とほぼ同様の大きさとなる。
Next, a closing expansion process is performed by the
そして、ナビゲーション装置300によって車両の到達可能範囲2400の輪郭2401を抽出することで、車両の到達可能範囲2400の輪郭をなめらかに表示することができる。また、クロージングによって欠損点を除去しているため、車両の到達可能範囲2400は、2次元のなめらかな面2402で表示される。
Then, by extracting the
以上説明したように、ナビゲーション装置300によれば、地図情報を複数の領域に分割して各領域ごとに移動体が到達可能か否かを探索し、各領域にそれぞれ移動体が到達可能または到達不可能であることを識別する到達可能または到達不可能の識別情報を付与する。そして、ナビゲーション装置300は、到達可能の識別情報が付与された領域に基づいて、移動体の到達可能範囲を生成する。このため、ナビゲーション装置300は、海や湖、山脈など移動体の走行不可能な領域を除いた状態で移動体の到達可能範囲を生成することができる。したがって、画像処理装置100は、移動体の到達可能範囲を正確に表示することができる。
As described above, according to the
また、ナビゲーション装置300は、地図情報を分割した複数の領域を画像データに変換し、当該複数の領域にそれぞれ到達可能または到達不可能の識別情報を付与した後、クロージングの膨張処理をおこなう。このため、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能範囲内の欠損点を除去することができる。
In addition, the
また、ナビゲーション装置300は、地図情報を分割した複数の領域を画像データに変換し、当該複数の領域にそれぞれ到達可能または到達不可能の識別情報を付与した後、オープニングの縮小処理をおこなう。このため、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能範囲の孤立点を除去することができる。
In addition, the
このように、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能範囲の欠損点や孤立点を除去することができるので、移動体の走行可能範囲を2次元のなめらかな面でかつ見やすく表示することができる。また、ナビゲーション装置300は、地図情報を複数の領域に分割して生成したメッシュデータの輪郭を抽出する。このため、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能範囲の輪郭をなめらかに表示することができる。
As described above, the
また、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能地点を探索する道路を絞り込んで、移動体の到達可能地点を探索する。このため、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能地点を探索する際の処理量を低減することができる。移動体の到達可能地点を探索する道路を絞り込むことで、探索可能な到達可能地点が少なくなったとしても、上述したようにクロージングの膨張処理がおこなわれることにより、移動体の到達可能範囲内に生じる欠損点を除去することができる。したがって、ナビゲーション装置300は、移動体の到達可能範囲を検出するための処理量を低減することができる。また、ナビゲーション装置300は、移動体の走行可能範囲を2次元のなめらかな面で見やすく表示することができる。
In addition, the
そして、ナビゲーション装置300は、到達可能地点に基づいて表示するメッシュデータの最大範囲と分割数を決めた後に探索をおこなう。これにより、すべての到達可能地点の情報を記憶部に記憶することがないため、全体の処理量を削減でき、メモリ容量を削減することができる。
And the
なお、本実施の形態で説明した画像処理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。 Note that the image processing method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer. The program may be a transmission medium that can be distributed via a network such as the Internet.
100 画像処理装置
101 取得部
103 領域特定部
103a 分割数決定部
104 探索部
104a 付与部
105 変更部
106 表示制御部
110 表示部
DESCRIPTION OF
Claims (4)
地図情報が分割された複数の領域のうち、前記到達可能地点を含む領域を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を備え、
前記探索手段は、区間の重要度に関する情報が高い区間から低い区間へ入る場合、当該低い区間を除いて前記到達可能地点を探索することを特徴とする画像処理装置。 Based on information on the current position of the moving body, information on the amount of energy held by the moving body, and information on the amount of energy consumed when the moving body travels in a predetermined section, the reaching that the moving body can reach Search means for searching for possible points;
Display control means for displaying on a display means an area including the reachable point among a plurality of areas obtained by dividing map information ;
With
Before Symbol search means, when the information about the importance of the section enters a high section to a lower section, an image processing apparatus characterized by searching the reachable points except the lower section.
前記記憶部は、前記到達可能地点が、前記複数の領域の一つに複数存在する場合には、当該一つの領域に含まれる前記到達可能地点の情報の一部を保持しない、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 A storage unit that holds information on reachable points searched by the search unit;
The storage unit, when there are a plurality of the reachable points in one of the plurality of regions, does not hold a part of the information of the reachable point included in the one region,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
移動体の現在位置に関する情報、前記移動体が保有するエネルギー量に関する情報、および、前記移動体が所定区間を走行する際に消費するエネルギー量に関する情報に基づき、前記移動体が到達可能である到達可能地点を探索し、
地図情報が分割された複数の領域のうち、前記到達可能地点を含む領域を表示手段に表示させ、
前記探索において、区間の重要度に関する情報が高い区間から低い区間へ入る場合、当該低い区間を除いて前記到達可能地点を探索することを特徴とする画像処理方法。 Computer
Based on information on the current position of the moving body, information on the amount of energy held by the moving body, and information on the amount of energy consumed when the moving body travels in a predetermined section, the reaching that the moving body can reach Explore possible points,
Of the plurality of areas where the map information is divided , display the area including the reachable point on the display means,
Prior Symbol search, if information on the importance of the section enters a high section to a lower section, an image processing method characterized by searching the said except lower section reachable point.
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