JPH09178500A

JPH09178500A - カーナビゲーション装置

Info

Publication number: JPH09178500A
Application number: JP7339634A
Authority: JP
Inventors: Akira Sakai; 晃酒井; Satoshi Odakawa; 智小田川
Original assignee: Pioneer Electronic Corp
Current assignee: Pioneer Corp
Priority date: 1995-12-26
Filing date: 1995-12-26
Publication date: 1997-07-11
Also published as: EP0782058A1

Abstract

(57)【要約】【課題】遺伝的アルゴリズムにより経路探索時間の短い
カーナビゲーション装置を実現する。【解決手段】経路探索手段は、現在地と目的地とを結ぶ
複数の経路候補を生成する初期集団生成手段と、複数経
路候補について評価コストを算出する評価手段と、この
評価結果に基づいて複数経路候補のうちから一対の経路
候補を選択する選択手段と、この選択した経路候補をそ
れぞれ切断するとともに互いを切断部位で入れ換えて再
接続する交叉手段と、所定の確率で複数経路候補の何れ
かの経路候補の一部を変更する突然変異手段と、所定の
終了条件が満たされるまで評価手段と選択手段と交叉手
段と突然変異手段とによる処理を繰り返させる手段とを
備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、カーナビゲーシ
ョン装置に関し、詳しくは、車両に搭載されて現在地か
ら目的地までの経路を案内するカーナビゲーション装置
における経路探索処理の改良に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＧＰＳ（Global Positionning Sy
stem）受信機等を用いて車両等の現在地を高精度に検出
するとともに、ＣＤ−ＲＯＭに記憶された地図データの
うちからその現在地近傍の地図データを検索して、この
部分の地図と共に現在地マークを表示する機能等を持っ
たナビゲーション装置が数多く提案されている。そし
て、かかるナビゲーション装置の機能の一つに、設定さ
れた目的地へ向けて移動体を誘導・案内する経路誘導機
能が有る。

【０００３】かかる機能を持った従来のカーナビゲーシ
ョン装置は、図３３にその全体構成ブロック図を示す
が、ＣＰＵ１１やこれとバスライン１２を介して接続さ
れたＲＯＭ１３等からなるコンピュータシステムである
装置本体１０と、装置本体１０にケーブルで接続された
リモートコントローラ２０から入力回路２１を介して入
力された各種コマンド等を処理する入力処理プログラム
２２等からなるコマンド等入力手段や、地図データ記録
済みのＣＤ−ＲＯＭがセットされたＣＤ−ＲＯＭドライ
ブ３０を制御して地図データ３３を読み込む不図示の地
図読み込みプログラム等からなる地図読込手段を備えた
ものである。

【０００４】また、このカーナビゲーション装置は、地
図データ３３やその他車両の進行方向等のデータを映像
データに変換してデュアルポートＲＡＭ４１ａに送出す
るとともに描画処理回路４１を制御してモニタ４０への
表示を行わせるモニタ表示プログラム４２等からなる表
示手段や、スピーカ駆動回路５１を制御してスピーカ５
０から音声アラーム等を発生させる不図示の音声出力プ
ログラム等からなる音声出力手段をも備えたものであ
る。

【０００５】さらに、このカーナビゲーション装置は、
ＧＰＳ衛星からの電波をＧＰＳ用アンテナ６０及びＧＰ
Ｓ受信回路６１を介して受信しこの電波に載せて送られ
てきた情報に基づいて現在地（ｘ，ｙ）を検出してこれ
らを格納域６３に格納する位置等検出プログラム６２等
からなるＧＰＳ測位系の位置検出手段も備えるが、これ
に加えて、表示された地図に基づいてその地図上で指定
された地点を目的地（ｘ’，ｙ’）としてこれを格納域
７３に格納する処理の目的地設定プログラム７２で具現
化される目的地設定手段や、地図データ３３に基づいて
現在地（ｘ，ｙ）から目的地（ｘ’，ｙ’）に至るまで
の途中経路の情報をモニタ４０やスピーカ５０に出力し
て誘導・案内の処理を行う経路誘導プログラム８２で具
現化される経路誘導手段も備えたものである。

【０００６】この経路誘導手段における現在地から目的
地までの途中経路の選定・設定を自動的に行うために、
経路誘導プログラム８２の処理の一部として経路探索が
行われる。最短距離の走行で済ませるには、現在地から
何処の交差点を曲がり何れの道路を通って目的地に至れ
ばよいのかという観点から最短経路の探索が行われる。
かかる経路探索のためのアルゴリズムとしては、一般
に、いわゆるダイクストラ法が用いられている。

【０００７】ダイクストラ法での経路探索処理は、ａ〜
ｈまでのノードからなる道路網（図３４参照、図３４
（ａ）はそのイメージ、図３４（ｂ）は地図データ３３
に含まれているマトリクスＤｉｊによる内部表現）を例
に説明すると、現在地（ｘ，ｙ）に対応するノードａを
確定ノードとして処理を開始し（図３５（ａ）参照）、
次に確定ノードに隣接する各未確定ノードを探索して最
短距離のノードｂを確定ノードとする（図３５（ｂ）参
照）。

【０００８】そして、このような処理を繰り返して順に
ノードｄ，ｅ，ｆ，ｃ，ｇを確定する（図３５（ｃ）〜
（ｆ）参照）。最後に、目的地（ｘ’，ｙ’）に対応す
るノードｈが確定される。こうして、現在地ノードａか
らノードｄ，ｇを経て目的地ノードｈに至る最短の経路
が経路データ８３内に求まる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のカーナビゲーション装置では、現在地から目
的地までの最短経路等の最小コスト経路が確実に得られ
る反面、現在地から目的地までの経路総てについてコス
トを比較するため探索時間が長くなるという欠点があっ
た。特に、現在地から目的地までが遠かったり市街地を
挟んでいたりして、多数の道路や交差点が複雑に込み入
ってくると、急激に探索時間が長くなってしまうのであ
る。また、目的地までの探索が終了するまで近似解を得
ることもできないため、探索時間と経路コストとの妥協
を計ることができないという欠点もあった。

【００１０】ところで、組合せ最適化の一手法として遺
伝的アルゴリズム（ＧＡ）がある。これは、選択淘汰，
交配および突然変異によって生物が進化するという法則
に基づくものである。生物集団は個体の集まりであり、
各個体はそれぞれの染色体を持っており、各染色体は遺
伝子の列で形成されている。そして、この集団の中で、
個体の遺伝形質を交配させる遺伝的操作を繰り返すこと
により、そしてその際に適応度の高い個体を優先的に選
択して交配させることにより、最終的に優良個体を作り
出すのである。

【００１１】具体的には、各遺伝子の有無が値“１”又
は値“０”の１ビットデータで表され、それが遺伝子の
種類に対応したビット数だけ並んだバイナリデータで各
個体の染色体が表される（図３０（ａ）参照）。そし
て、集団全体から所定数の個体が初期集団としてランダ
ムに抽出される。この準備の後に遺伝的操作が繰り返さ
れる。すなわち、例えば値“１”のビット数の多さを適
応度としてその順に評価がなされ、評価の良いものから
高い確率で優先的に複数個体が選択され、一部のバイナ
リデータを入れ替える交叉が行われ、一部のデータ値を
反転させる突然変異も発現させられる（図３０（ｂ）参
照）。そして、繰り返し回数が所定数に達したり、ある
いは所望の適応度を持った個体が得られたりして、終了
条件が満たされると、遺伝的操作を終える（図２９参
照）。こうして、遺伝的操作の回数等に応じて、そのと
きの近似解が得られる。

【００１２】この遺伝的アルゴリズムを、異なる重さと
価値を持つ複数の物体のうちから重さが或る範囲内で且
つ価値が最大になるような物体の組み合せを見つけると
いうナップザックの問題に適用するような場合、ナップ
ザックの中身のパターンが染色体として把握され、各物
体が遺伝子に対応づけられて、ナップザック中の物体の
遺伝子は値“１”でナップザック外の物体の遺伝子は値
“０”の如きバイナリデータで具現化される（図３１参
照）。

【００１３】これに従えば、交差点をノードとする道路
網の場合、現在地から目的地までの各経路を染色体とし
て把握し、交差点ノードさらには現在地ノードおよび目
的地ノードを遺伝子として把握し、経路上のノードの遺
伝子は値“１”で表し、経路外のノードの遺伝子は値
“０”で表すことにより、バイナリデータで具現化でき
るとも考えられる。（図３２参照）。

【００１４】こうして遺伝的アルゴリズムを経路探索に
適用できれば、探索中何時でもそれまでに探索した範囲
における最小コスト経路が得られ、この言わば低コスト
経路が探索時間に応じて最小コスト経路に漸近していく
という好ましい特質が期待される。

【００１５】もっとも、適用の具体化には種々の困難も
伴っている。例えば、上述のような単純なバイナリデー
タによる表現では、経路ごとに交差点ノードの全数以上
のビット数を割り当てるので、冗長なデータ表現とな
り、交差点の多い広域地図や市街地などの道路網に対し
ては、膨大なデータ領域が必要になってしまう。しか
も、交差点ノードを通る順序が表現できていないため、
この順序を表すデータを別に作成しておくことも必要に
なってしまうのである。

【００１６】そこで、遺伝的アルゴリズムをカーナビゲ
ーション装置の経路探索手段に応用するとともに、その
具体化に際して種々の対策を施すことにより、上述した
従来の欠点を克服することが課題となる。

【００１７】この発明は、このような課題を解決するた
めになされたものであり、遺伝的アルゴリズムに基づく
探索を行うことにより、複雑な道路網であっても経路探
索の時間が短くて済み、しかも探索時間に応じたそれな
りの低コスト経路を提示することができる柔軟なカーナ
ビゲーション装置を実現することを目的とする。

【００１８】

【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
るために発明された第１の解決手段について、その構成
および作用効果を以下に説明する。

【００１９】［第１の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、移動体の現在地を検出する位置検出手段と、前
記移動体の目的地を設定する目的地設定手段と、地図デ
ータに基づいて前記現在地から前記目的地までの経路を
探索する経路探索手段と、この探索された経路に基づい
て経路誘導を行う経路誘導手段とを具備したカーナビゲ
ーション装置において、前記経路探索手段は、前記現在
地と前記目的地とを結ぶ複数の経路候補を生成する初期
集団生成手段と、前記複数経路候補それぞれについて道
のり等の評価コストを算出する評価手段と、この評価結
果に基づいて前記複数経路候補のうちから少なくとも一
対の経路候補を選択する選択手段と、この選択した経路
候補をそれぞれ切断するとともに互いを切断部位で入れ
換えて再接続する交叉手段と、所定の確率で前記複数経
路候補の何れかの経路候補の一部を変更する突然変異手
段と、一定回数等の所定の終了条件が満たされるまで前
記評価手段と前記選択手段と前記交叉手段と前記突然変
異手段とによる処理を繰り返させる手段とを備えたもの
であることを特徴とするものである（図４参照）。

【００２０】なお、経路探索手段は、経路誘導手段の一
部として実装されていてもよく、それとは別個に実装さ
れていてもよい。

【００２１】このような第１の解決手段のカーナビゲー
ション装置にあっては、遺伝的アルゴリズムにおける集
団に道路網が対応付けられ、個体の染色体に現在地から
目的地までの経路がそれぞれ対応付けられる。これによ
り、地図データに基づく経路探索に対し遺伝的アルゴリ
ズムが具体的に応用できる。

【００２２】そして、現在地から目的地までの経路デー
タに対して評価，選択，交叉，突然変異といった遺伝的
操作が繰り返されると、優良個体に対応する言わば優良
経路が探し出される。これにより、遺伝的アルゴリズム
に備わっている特質、具体的には、大集団であっても進
化過程を加速させて迅速に処理することができること
や、進化途中の準優良個体を必要な時点で任意に利用で
きること等の特質が、経路探索にも具有されることとな
る。

【００２３】したがって、この発明によれば、遺伝的ア
ルゴリズムに基づく探索を行うことにより、複雑な道路
網であっても経路探索の時間が短くて済み、しかも探索
時間に応じたそれなりの低コスト経路を提示することが
できる柔軟なカーナビゲーション装置を実現することが
できる。

【００２４】

【発明の実施の形態】このような本発明のカーナビゲー
ション装置を実施するための具体的態様である第２ない
し第１４の解決手段について、その構成および作用効果
を以下に説明する。

【００２５】［第２の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第１の解決手段のカーナビゲーション装置であ
って、前記経路探索手段は、前記初期集団生成手段と前
記評価手段と前記選択手段と前記交叉手段と前記突然変
異手段とによる第１処理手段に加えて、ダイクストラ法
等に則って絶対最小コスト経路探索の処理を行う第２処
理手段と、前記現在地および前記目的地に応じて前記第
１処理手段と前記第２処理手段との何れか一方の処理を
選択的に行う手段とを備えたものであることを特徴とす
るものである（図２参照）。

【００２６】このような第２の解決手段のカーナビゲー
ション装置にあっては、遺伝的アルゴリズムの第１処理
手段とダイクストラ法等の第２処理手段とを選択的に使
い分ける。これにより、より迅速かつ柔軟に経路探索を
行うことができる。

【００２７】例えば、現在地と目的地との間における道
路密度に応じて高密度のときは第１処理手段を使用し低
密度のときは第２処理手段を使用すること等により、常
に探索時間の短い方を選択使用することができる。ある
いは、最初の所定時間は第１処理手段を使用して近似解
を求めその後は近似解近傍の地域的範囲に限定して第２
処理手段による最短経路を求めることなどで組み合せ的
に選択使用することにより、柔軟な形態での経路探索を
行うことができる。

【００２８】［第３の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーション
装置であって、前記経路候補の経路データは、前記現在
地から前記目的地までの経路上に存する交差点に基づい
て値が設定されるデータであることを特徴とするもので
ある（図３２及び図５参照）。

【００２９】これにより、遺伝的アルゴリズムにおける
遺伝子に交差点が対応付けられて、交差点データを含む
地図データに基づく経路探索に対し遺伝的アルゴリズム
が具体的に応用できる。

【００３０】［第４の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーション
装置であって、前記経路候補の経路データは、前記現在
地に対応した現在地ノードと、前記現在地から前記目的
地までの経路上に存する交差点に順次対応した複数の交
差点ノードと、前記目的地に対応した目的地ノードとか
らなるノード列を含んだ可変長データであることを特徴
とするものである（図５参照）。

【００３１】なお、ノード列のデータは、ノード番号を
順に並べた一次元アレイや、地図データ中の該当ノード
へのポインタのリストなどのデータ構造を用いて実装可
能である。

【００３２】これにより、経路データのために必要とさ
れるメモリ容量を、単純なバイナリデータでの表現によ
るときの容量よりも、少なくすることができる。また、
交差点ノードを通る順序も自然に表現されるので、通過
順序を表すデータを別途作成しておく必要を無くすこと
ができる。

【００３３】［第５の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーション
装置であって、前記初期集団生成手段は、前記現在地と
前記目的地とに応じて範囲を設定する手段と、この設定
範囲内から複数の中継点を選択する手段と、この選択さ
れた中継点の総て又は一部と前記現在地および前記目的
地とを接続して前記複数経路候補のそれぞれを生成する
手段とを備えたものであることを特徴とするものである
（図６参照）。

【００３４】現在地と目的地とに応じて範囲を設定し、
この内から中継点を選択することにより、現在地から目
的地までの経路候補を、短時間処理の観点から絞り込む
ことと、最適経路の確実な探索の観点から広げることと
の適切な妥協を図ることができる。

【００３５】［第６の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第５の解決手段のカーナビゲーション装置であ
って、前記初期集団生成手段は、前記現在地と前記目的
地とを直径の両端点とする円の内部を前記設定範囲とす
るものであることを特徴とするものである（図７参
照）。

【００３６】カーナビゲーション装置の経路探索には、
直線的な一般道の経路より迂回経路であっても高速道路
の方が好ましいこと等が想定される一方で、逆方向へ進
んでから戻ることまでは通常は想定する必要がないとい
う特質がある。そこで、この特質に対応した範囲として
現在地と目的地とを通る円を中継点選択範囲とすること
により、ほとんど犠牲を払うことなく探索時間の短縮を
達成することができる。この範囲であれば、探索範囲が
狭まったために最小コストから程遠いコストの経路しか
得られないという犠牲は、払わなくて済むのである。

【００３７】［第７の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第５の解決手段のカーナビゲーション装置であ
って、前記初期集団生成手段は、前記複数中継点と前記
現在地および前記目的地との接続に際し、接続の試行に
失敗した場合に中継点を接続対象から除外するものであ
ることを特徴とするものである（図９参照）。

【００３８】これにより、初期集団は部分集合であって
或る程度の数と広がりを持っていればよいという遺伝的
アルゴリズムの特質に基づいて、１００％の接続能力は
なくても簡易な手順で高速処理の可能な経路接続手段を
採用することができる。

【００３９】［第８の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第５の解決手段のカーナビゲーション装置であ
って、前記初期集団生成手段は、前記複数中継点と前記
現在地および前記目的地との接続に際し、各接続試行の
度に前記複数中継点と前記現在地と前記目的地との何れ
かに向けて目標方向を設定しなおすとともに、この目標
方向に基づいて接続対象の中間経路部分を選出するもの
であることを特徴とするものである（図１０参照）。

【００４０】これにより、各ノードの位置データをアク
セスすることで簡便に接続処理を行えるとともに速やか
に且つ高い確率で目標ノードに到達するので、初期集団
としての経路候補の生成に要する時間を短縮することが
できる。

【００４１】［第９の解決手段］のカーナビゲーション
装置は、第８の解決手段のカーナビゲーション装置であ
って、前記初期集団生成手段は、前記複数中継点と前記
現在地および前記目的地との接続に際し、重複接続に至
る状態の検出を行うとともに、その状態の検出時には前
記目標方向からの偏差角が最小の中間経路部分に代えて
他の中間経路部分を選出するものであることを特徴とす
るものである（図１１参照）。

【００４２】これにより、線状経路の往復や、環状経路
の巡回を繰り返すという不所望な無限ループ処理に陥る
のを防止することができる。

【００４３】［第１０の解決手段］のカーナビゲーショ
ン装置は、第８の解決手段のカーナビゲーション装置で
あって、前記初期集団生成手段は、前記複数中継点と前
記現在地および前記目的地との接続に際し、現在地から
始める接続試行と、目的地から始める接続試行とを選択
的に行うものであることを特徴とするものである（図１
３，図１４参照）。

【００４４】これにより、同一経路であっても向きによ
って接続の難度が異なることがあるという目標方向基準
の接続手段の弱点を克服して妥当な時間内で処理を済ま
せることができる。

【００４５】［第１１の解決手段］のカーナビゲーショ
ン装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーショ
ン装置であって、前記交叉手段は、切断対象の経路候補
同士が交差する地点を切断するものであることを特徴と
するものである（図１７参照）。

【００４６】これにより、交叉の処理を簡便に且つ短時
間で済ませることができる。

【００４７】［第１２の解決手段］のカーナビゲーショ
ン装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーショ
ン装置であって、前記交叉手段は、切断対象の経路候補
それぞれ個別に切断部位を定めるものであることを特徴
とするものである（図２０参照）。

【００４８】これにより、多様な交叉形態が導入される
ので、遺伝的操作の繰返し回数が少なくても速やかに優
良経路を探し出すことができる。

【００４９】［第１３の解決手段］のカーナビゲーショ
ン装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーショ
ン装置であって、前記突然変異手段は、経路候補の一部
変更に際し、前記現在地と前記目的地とを直径の両端点
とする円の内部の何れかの地点を選出するとともに、こ
の選出地点を該当経路候補が通るように変更処理を行う
ものであることを特徴とするものである（図２４参
照）。

【００５０】これにより、初期の経路候補から漏れた経
路上の地点も探索範囲に加えられるので、最小コスト経
路への漸近性を確保することができる。しかも、第４の
実施形態と同様に円を選択範囲とすることにより、ほと
んど犠牲を払うことなく探索時間の短縮を達成すること
ができる。

【００５１】［第１４の解決手段］のカーナビゲーショ
ン装置は、第１又は第２の解決手段のカーナビゲーショ
ン装置であって、前記突然変異手段は、経路候補の一部
変更に際し、該当経路中の複数交差点に亘って変更処理
を行うものであることを特徴とするものである（図２８
参照）。

【００５２】変更対象の交差点が単数の場合は突然変異
の選出地点が該当経路から大きく離れていると僅かな距
離を大きく迂回することとなって優良経路の得られる確
率が極めて低いのに対し、変更対象の交差点を複数に広
げることにより、迂回の程度が和らぐので、優良経路の
得られる確率を改善することができる。

【００５３】

【実施例】本発明のカーナビゲーション装置の実施例に
ついて、その具体的な構成を、図面を引用して説明す
る。

【００５４】図１はその全体構成ブロック図である。こ
れと従来例における図３３との相違点は、経路誘導機能
を担う経路誘導プログラム８２０と経路データ８３０と
である。経路誘導プログラム８２０は、その処理の一部
として行われる現在地から目的地までの経路探索手法
が、従来の経路誘導プログラム８２と異なる。そこで、
同一の構成要素には同一の符合を付して示し、その再度
の説明は割愛して、以下、相違点を中心に説明する。

【００５５】図２に示す経路誘導プログラム８２０の経
路探索処理は（、第２の解決手段として）、地図データ
３３等をアクセスして現在地から目的地までの直線距離
Ｌを算出するとともに（ステップＳ２１）、現在地から
目的地までの直線を直径とする円内の交差点をカウント
して交差点ノード数Ｎを求める（ステップＳ２２）。そ
して、道路密度（Ｎ／Ｌ）と所定の閾値（Ｐ）とを比較
して（ステップＳ２３）、道路密度が低いときには従来
通りダイクストラ法に基づいて経路探索を行う（ステッ
プＳ２４）のに対し、道路密度が高いときには以下に詳
述する遺伝的アルゴリズムに基づいて経路探索を行う
（ステップＳ２５）ものである。なお、閾値（Ｐ）は、
図３に示すノード数と探索時間との関係等に基づいて実
験的に定まる。これにより、この経路探索処理は、現在
地および目的地に応じて遺伝的アルゴリズムによる第１
処理手段とダイクストラ法等による第２処理手段との何
れか一方の処理を選択的に行うものとなっている。

【００５６】図４に示す遺伝的アルゴリズム応用の経路
探索処理は（、第１の解決手段として）、現在地と目的
地とを結ぶ２０個の経路候補を作成し（初期集団生成処
理；ステップＳ４１）、これら複数経路候補それぞれに
ついて道のり等の評価コストを算出し（評価処理；ステ
ップＳ４２）、この評価結果に基づいて複数経路候補の
うちから２つの経路候補を選択し（選択処理；ステップ
Ｓ４３）、これら２つの経路候補をそれぞれ切断すると
ともに互いを切断部位で入れ換えて再接続することで新
しい経路を作り（交叉処理；ステップＳ４４）、ある確
率で経路候補の一部のノードを別のノードと入れ換えて
新しい経路を作る（突然変異処理；ステップＳ４５）。
そして、評価，選択，交叉，突然変異の一連の遺伝的操
作処理（ステップＳ４２〜Ｓ４５）を、５０回（所定回
数）繰り返すものである。

【００５７】これらの経路候補等の経路データ８３０は
（、第３，４の解決手段として）、ノード列からなる可
変長データである。図５にその一部を例示したが、現在
地（ｘ，ｙ）６３に対応した現在地ノードから始まり、
現在地から目的地までの経路上に存する交差点に順次対
応したノード１〜ノードｎまでの複数の交差点ノードが
続き、目的地（ｘ’，ｙ’）７３に対応した目的地ノー
ドで終わるノード列である。図５の２０個のノードを含
んだ道路網においてノード４からノード１５までの２つ
の経路を挙げると、経路１は、ノード４，６，７，８，
１１，１３，１４，１５のノード列からなり、経路２
は、ノード４，１，２，５，７，１０，１２，１７，１
９，１８，１５からなる。他の経路についても、同様の
データ構造により、通過順に表される。

【００５８】以下、遺伝的アルゴリズム応用の経路探索
における各処理、すなわち処理初期集団生成処理、評価
処理、選択処理、交叉処理、突然変異処理について詳述
する。また、初期集団生成処理の説明においては、概要
に加えて、各部の詳細すなわち中継点接続例，中継点接
続処理，簡易接続処理，両方向接続処理も説明する。

【００５９】図６に示す遺伝的アルゴリズム応用の経路
探索処理における初期集団生成処理を説明する。この処
理は（、第５，６の解決手段として）、現在地と目的地
とに応じて範囲を設定するとともにこの設定範囲内から
複数の中継点を選択するために、現在地６３と目的地７
３とに対応して経路データ８３０内に現在地ノードと目
的地ノードを設定し（ステップＳ６１）、現在地ノード
と目的地ノードとを結ぶ直線を直径とする円内から疑似
乱数を用いてランダムにｎ個の中継点ノードを選択しこ
れらに対して現在地ノードに近いものから順にラベル付
けして整列させる（ステップＳ６２；図７におけるステ
ップＳ７１〜Ｓ７３）。そして、現在地ノードから始
め、整列したｎ個の中継点ノードを介在させて、目的地
ノードまでを接続する（中継点接続処理；ステップＳ６
３）。これにより、１個の経路候補が出来上がる。さら
に、中継点の選出とそれらの接続と（ステップＳ６２，
Ｓ６３）を１９回繰り返して、経路候補を２０個（ｑ
個）作成するようになっている（ステップＳ６４）。

【００６０】図８に、ｎを“１０”としたとき現在地か
ら中継点Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃ１０を経て目的地まで接続
された１個の経路候補を示す。この経路は、その作成過
程において、現在地と中継点Ｃ１との簡易接続に成功
し、中継点Ｃ１と中継点Ｃ２との簡易接続に失敗し、中
継点Ｃ１と中継点Ｃ３との簡易接続にも失敗した後、中
継点Ｃ１と中継点Ｃ４との簡易接続に成功して、現在地
ノード，中継点ノードＣ１，中継点ノードＣ４のノード
列に成長し、そして、同様の処理を繰り返して最終的
に、現在地ノード，中継点ノードＣ１，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ
６，Ｃ８，Ｃ９，目的地ノードからなるノード列に至っ
たものである。簡易接続に失敗した中継点Ｃ１，Ｃ２，
Ｃ７，Ｃ１０は経路のノード列から除外されている。な
お、簡易接続については、後述する。

【００６１】図９に示す遺伝的アルゴリズム応用の経路
探索処理の初期集団生成処理における中継点接続処理を
説明する。この処理は（、第７の解決手段として）、現
在地ノードをノードＣ０とし、目的地ノードをノードＣ
（ｎ＋１）として、ｉが０〜ｎ内で，ｊが１〜ｎ＋１内
で，さらにｉ＜ｊの範囲内においてｉ，ｊの値を変えな
がら（ステップＳ９１）、順次ノードＣｉとノードＣｊ
との簡易接続を試行するものである（ステップＳ９２〜
Ｓ９６）。

【００６２】すなわち、ｉが“０”でｊが“１”の初期
状態から処理を開始し、簡易接続によってノードＣｉか
らノードＣｊまでの接続を試行する（ステップＳ９
２）。そして、接続に成功したときには（ステップＳ９
３）、ｊが目的地ノードＣ（ｎ＋１）に至るまで（ステ
ップＳ９５）、ｉ，ｊを進めて（ステップＳ９６）、さ
らなる接続を試みる。これに対し、接続に失敗したとき
には（ステップＳ９３）、ｊを１つ進めて（ステップＳ
９４）このノードＣｊを無視し、これを除外した接続を
試みる。これにより、複数中継点と現在地および目的地
との接続に際して１回でも簡易接続に失敗した中継点は
接続対象から除外するようになっている。なお、図示は
割愛したが、ノードＣ０からノードＣ（ｎ＋１）までの
経路全体の接続に失敗した場合は、上位の処理である中
継点の選出にまで戻って経路候補の作成をやり直すもの
となっている。また、後述するように、現在地から目的
地の方向への経路生成に失敗した場合には、逆向きに目
的地から現在地の方向への経路生成を試みるように拡張
されている。つまり、両方向接続処理も行うものとなっ
ている。

【００６３】図１０に示す遺伝的アルゴリズム応用の経
路探索処理の初期集団生成処理における簡易接続処理を
説明する。この処理は（、第８の解決手段として）、ノ
ードＣｉ，Ｃｊ間を接続するに際し、ノードＯをノード
Ｃｉから開始し、ノードＯを順次隣接ノードＣｍｉｎに
移して、簡易接続における一時的な目的地ノードＣｊに
至るものである（ステップＳ１０５，Ｓ１０６）。そし
て、この移行処理に際して、ノードＣｍｉｎとして、ノ
ードＯとこれに隣接する各ノードＣｋ（ｋ＝１，…，
ｍ）とが作る各線分についてノードＯと一時的な目的地
ノードＣｊとを結ぶ線分からの偏差角を算出し（ステッ
プＳ１０１）、これらの偏差角のうちで最小の角をなす
ノードを求める（ステップＳ１０２）。これにより、各
接続試行の度に複数中継点と現在地と目的地との何れか
に向けて目標方向を設定しなおすとともに、この目標方
向に基づいて接続対象の中間経路部分を選出するものと
なっている。

【００６４】また、この処理は（、第９の解決手段とし
て）、ノードＣｍｉｎが袋小路などの端点ノードの場合
や（ステップＳ１０３）、同一経路中において既に接続
されていて確定済みの場合には（ステップＳ１０４）、
無限ループに陥る危険があるので、図１１の処理を行う
（エントリ１１Ａ）。そして、ノードＣｋのうち２番目
に小さい偏差角をなすノードをノードＣｍｉｎとして
（ステップＳ１１１）、接続処理の続行を試みる（ステ
ップＳ１１２〜Ｓ１１４）。これにより、重複接続に至
る状態の検出を行うとともに、その状態の検出時には目
標方向からの偏差角が最小の中間経路部分に代えて他の
中間経路部分を選出するものとなり、例えば図１２に示
す道路状態において偏差角θが交差点（０）での最小角
であり偏差角δが交差点（３）での最小角であるために
交差点（０）と交差点（３）とを何時までも行き来する
といった不都合を防止するものとなっている。

【００６５】図１３，図１４に示す遺伝的アルゴリズム
応用の経路探索処理の初期集団生成処理における両方向
接続処理を説明する。この処理は（、第１０の解決手段
として）、経路の発生失敗回数を示すカウンタｒと、最
大リトライ回数を示す定数ｒｅｔと、進行方向接続最大
回数失敗を示すフラグＦ１と、逆方向接続最大回数失敗
を示すフラグＦ２とを用いて、進行方向または逆方向で
の経路に失敗した場合や（ステップＳ１３１〜Ｓ１３
３，Ｓ１３６〜Ｓ１３９，Ｓ１４１〜Ｓ１４３，Ｓ１４
６〜Ｓ１４８）、ｑ／２個の経路候補を発生した場合に
は（ステップＳ１３５，Ｓ１４５）、接続方向を変える
（エントリ１３Ａ，１４Ａ）。そして、合計でｑ個の経
路候補を発生する（ステップＳ１３４，Ｓ１４４）。こ
れにより、複数中継点と現在地および目的地との接続に
際し、現在地から始める接続試行と、目的地から始める
接続試行とを選択的に行うものとなっている。

【００６６】図１５に示す道路状態において交差点Ａ，
Ｂ間を接続する場合を具体例として説明する。この場
合、交差点Ａから交差点Ｂに向かって接続しようとする
と、好ましい偏差角δよりも、好ましくない偏差角θの
方が小さいため、接続することができない。これに対
し、交差点Ｂから交差点Ａに向かって接続すれば、すん
なりと接続することができる。両方向接続処理は、かか
る場合に接続可能として、処理効率を上げるものなので
ある。

【００６７】図示しない遺伝的アルゴリズム応用の経路
探索処理における評価処理を説明する。この処理は、各
経路候補についてその道のり即ちその経路に沿った現在
地から目的地までの総距離を算出し、この道のり値をコ
ストとして各経路候補の適合度を評価するものである。
なお、コストとして総距離の他に右左折の回数なども反
映させるものであってもよい。

【００６８】図１６に例示する遺伝的アルゴリズム応用
の経路探索処理における選択処理を説明する。この処理
は、各経路候補に対してコストに反比例した値の確度を
付与し、疑似乱数を用いてその確度に応じた確率で２個
の経路候補（経路１，経路２）を選出する。これによ
り、評価の良いものから高い確率で優先的に一対の経路
候補が選択されるものとなっている。

【００６９】図１７及び図２０に示す遺伝的アルゴリズ
ム応用の経路探索処理における交叉処理を説明する。こ
のうち図１７の処理は（、第１１の解決手段として）、
選択された２つの経路候補の経路が交わる交差点ノード
Ｃｃｏｍを探し（ステップＳ１７１）、ノードＣｃｏｍ
が見つかったときは（ステップＳ１７２）、このノード
Ｃｃｏｍで２つの経路を切断するとともに（ステップＳ
１７３）、その切断箇所でノード列を入れ換える（ステ
ップＳ１７４）。これにより、例えば、図１８の道路状
態における親１及び親２の２つの経路は、交差点ノード
７で切断され、さらにそれ以降の部分経路が入れ換えら
れて、図１９における子１及び子２からなる新たな２つ
の経路となるのである。

【００７０】また、図２０の処理は、図１７の処理に代
わって行われる交差処理の別の実施例である。この処理
は（、第１２の解決手段として）、選択された２つの経
路候補に対しランダムに且つ独立に交叉のための切断点
を決定する（ステップＳ２０１）。そして、それぞれ切
断点で切断し（ステップＳ２０２）、切断箇所でノード
列を入れ換え（ステップＳ２０３）、最後に、上述の簡
易接続処理等によって切断箇所を接続する（ステップＳ
２０４）。これにより、例えば、図２１の道路状態にお
ける親１及び親２の２つの経路は、それぞれ交差点ノー
ド８，１１間、交差点ノード１０，１２間で切断され
て、図２２における子１及び子２の如くにノード１２以
降およびノード１１以降が入れ換えられ、図２３の如く
それぞれ中間ノード１１，中間ノード１２を介挿された
新たな２つの経路となるのである。

【００７１】図２４及び図２８に示す遺伝的アルゴリズ
ム応用の経路探索処理における突然変異処理を説明す
る。これらのうち図２４の基本処理は（、第１３の解決
手段として）、疑似乱数を用いてランダムに、何れかの
経路候補の何れかの交差点ノードを、突然変異の対象と
して選出する（ステップＳ２４１）。また、現在地から
目的地までの直線を直径とする円内からランダムに交差
点ノードを選出して新ノードとし、該当経路候補から突
然変異対象のノードを外してそこに新ノードを入れる
（ステップＳ２４２）。そして、該当経路候補が新ノー
ドを通るように、上述の簡易接続処理等によって新ノー
ドの前後を接続するものとなっている（ステップＳ２４
３）。

【００７２】この基本処理により、例えば図２５の道路
状態における該当経路は、ノード８が突然変異対象とし
て選出され且つ新ノードとしてノード２０が選択された
場合、図２６の如くノード８とノード２０とが入れ換え
られ、さらに図２７の如く、ノード２０の前に中間ノー
ド１０，１６が挿入されるとともに、ノード２０の後に
は中間ノード１７，１２が挿入されて、新たな経路を通
る経路候補となる。

【００７３】一方、図２８に示す突然変異の拡張処理は
（、第１４の解決手段として）、外される突然変異対象
ノードの前後の両ノードと新ノードとのなす角αが所定
値よりも小さいときに行われる。このときには、突然変
異対象ノードだけでなく、新ノードから突然変異対象ノ
ード方向を見て角βの範囲に含まれる総ての交差点ノー
ドを外してから、新ノードの前後を接続する。これによ
り、突然変異処理における経路候補の一部変更に際し、
該当経路中の複数交差点に亘って変更処理を行うものと
なっている。

【００７４】この実施例のカーナビゲーション装置につ
いて、その使用態様および動作を説明する。なお、上述
の相違点に基づく特徴的部分を中心に説明する。

【００７５】車両運転者などの装置使用者は、地図デー
タのＣＤ−ＲＯＭを装置にセットし、さらに所定の操作
を行って、地図表示や目的地設定を済ませた後に、装置
を経路誘導の動作モードにする。

【００７６】そうすると、この装置は、先ず現在地を検
出し、次に上述の経路探索処理を行う。こうして、現在
地から目的地までの好適な誘導経路が遺伝的アルゴリズ
ム又はダイクストラ法によって速やかに求まる。その後
は、車両の位置等を中心とした地図表示に加えて、誘導
経路に沿った案内表示や音声案内なども行う。

【００７７】そこで、運転者は、装置の案内に従って車
両を運転することで、容易に目的地に到達することがで
きる。このように、このカーナビゲーション装置を用い
ると、経路誘導に先立つ経路探索が速やかになされるの
で、運転者は、速やかに経路案内サービスを享受するこ
とができるのである。

【００７８】以上ＣＰＵが１個のシステムを例に説明し
きたが、ＣＰＵ１１に加えて他のＣＰＵをバス結合等に
よって増設し、ＲＡＭ１４には経路データ８３０と経路
データ８３とを並存させて、ＣＰＵ１１が遺伝的アルゴ
リズムによる経路探索を行うとともに、これと並列に他
のＣＰＵがダイクストラ法による経路探索を行うように
構成してもよい。そして、経路探索の時間をユーザ可変
にして、この設定時間内にダイクストラ法に基づく最小
コスト経路が得られればこれを誘導経路として採用する
一方、設定時間内にダイクストラ法に基づく最小コスト
経路が得られなかったときには、経路探索を打ち切り、
その時点における遺伝的アルゴリズムに基づく最も好適
な経路候補を誘導経路として採用するのである。この構
成によれば、待ち時間の増減と経路コストの最適化との
トレードオフを使用者の好みや緊急度に応じて自由に行
うことができる。

【００７９】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の第１の解決手段のカーナビゲーション装置にあって
は、地図データに基づく経路探索に対し生物進化モデル
に基づく遺伝的アルゴリズムを具体的に応用することに
より、複雑な道路網であっても経路探索の時間が短くて
済み、しかも探索時間に応じたそれなりの低コスト経路
を提示することができる柔軟なカーナビゲーション装置
を実現することができるという有利な効果が有る。

【００８０】また、本発明の第２ないし第１４の解決手
段のカーナビゲーション装置にあっては、第１の解決手
段の具現化に際し、それぞれが、以下の如き有利な効果
を奏する。第２の解決手段にあっては、遺伝的アルゴリ
ズムと他の手法との使い分けにより、より迅速かつ柔軟
に経路探索を行うことができる。

【００８１】第３の解決手段にあっては、交差点データ
を含む地図データに基づく経路探索に対し遺伝的アルゴ
リズムが具体的に応用できる。第４の解決手段にあって
は、経路データや通過順序データのために必要とされる
メモリ容量を節約できる。第５の解決手段にあっては、
現在地から目的地までの経路候補を、短時間処理の観点
から絞り込むことと、最適経路の確実な探索の観点から
広げることとの適切な妥協を図ることができる。

【００８２】第６の解決手段にあっては、現在地と目的
地とを通る円を中継点選択範囲とすることにより、ほと
んど犠牲を払うことなく探索時間の短縮を達成すること
ができる。第７の解決手段にあっては、簡易な手順で高
速処理の可能な経路接続手段を採用することができる。
第８の解決手段にあっては、初期集団としての経路候補
の生成に要する時間を短縮することができる。

【００８３】第９の解決手段にあっては、不所望な無限
ループ処理に陥るのを防止することができる。第１０の
解決手段にあっては、目標方向基準の接続手段の弱点を
克服して妥当な時間内で処理を済ませることができる。
第１１の解決手段にあっては、交叉の処理を簡便に且つ
短時間で済ませることができる。

【００８４】第１２の解決手段にあっては、遺伝的操作
の繰返し回数が少なくても速やかに優良経路を探し出す
ことができる。第１３の解決手段にあっては、最小コス
ト経路への漸近性を確保することができる。第１４の解
決手段にあっては、優良経路の得られる確率を改善する
ことができるのである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のカーナビゲーション装置の実施例に
ついて、その全体ブロック図である。

【図２】経路探索処理の第１レベル（最上位）フロー
チャートである。

【図３】ダイクストラ法と遺伝的アルゴリズムとの比
較データである。

【図４】第２レベルのフローチャート（遺伝的アルゴ
リズム）である。

【図５】ノード列による経路の具体的表現である。

【図６】第３レベルのフローチャート（初期集団）で
ある。

【図７】第４レベルのフローチャート（初期集団／中
継点）である。

【図８】そのイメージ図である。

【図９】第４レベルのフローチャート（初期集団／中
継点）である。

【図１０】第４レベルのフローチャート（初期集団／
接続）である。

【図１１】第４レベルのフローチャート（初期集団／
接続）である。

【図１２】それが有用となる状況の説明図である。

【図１３】第４レベルのフローチャート（初期集団／
接続）である。

【図１４】第４レベルのフローチャート（初期集団／
接続）である。

【図１５】それが有用となる状況の説明図である。

【図１６】選択された経路のイメージおよびノード列
である。

【図１７】第３レベルのフローチャート（交叉）であ
る。

【図１８】交叉前のイメージおよびノード列である。

【図１９】交叉後のイメージおよびノード列である。

【図２０】第３レベルのフローチャート（交叉）であ
る。

【図２１】交叉前のイメージおよびノード列である。

【図２２】交叉中のイメージおよびノード列である。

【図２３】交叉後のイメージおよびノード列である。

【図２４】第３レベルのフローチャート（突然変異）
である。

【図２５】変異前のイメージおよびノード列である。

【図２６】変異中のイメージおよびノード列である。

【図２７】変異後のイメージおよびノード列である。

【図２８】変異前後のイメージおよびノード列であ
る。

【図２９】一般的な、遺伝的アルゴリズムのフローチ
ャートである。

【図３０】一般的なバイナリ表現による染色体の具体
的表現例である。

【図３１】一般的なナップザック問題への適用例であ
る。

【図３２】一般的なバイナリ表現による経路の具体的
表現例である。

【図３３】従来のカーナビゲーション装置の全体ブロ
ック図である。

【図３４】道路網のイメージおよびマトリクス表現の
例である。

【図３５】ダイクストラ法による経路探索の説明図で
ある。

【符号の説明】

１０カーナビゲーション装置の本体１１ＣＰＵ１２バスライン１３ＲＯＭ１４ＲＡＭ２０リモートコントローラ２１入力回路２２入力処理プログラム３０ＣＤ−ＲＯＭドライブ３１ＣＤ−ＲＯＭコントローラ３３地図データ４０モニタ４１ａデュアルポートＲＡＭ４１描画処理回路４２モニタ表示プログラム５０スピーカ５１スピーカ駆動回路６０ＧＰＳアンテナ６１ＧＰＳ受信回路６２位置等検出プログラム６３現在地の格納域７２目的地設定プログラム７３目的地の格納域８２経路誘導プログラム８３経路データ８２０経路誘導プログラム８３０経路データ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】移動体の現在地を検出する位置検出手段
と、前記移動体の目的地を設定する目的地設定手段と、
地図データに基づいて前記現在地から前記目的地までの
経路を探索する経路探索手段と、この探索された経路に
基づいて経路誘導を行う経路誘導手段とを具備したカー
ナビゲーション装置において、前記経路探索手段は、前
記現在地と前記目的地とを結ぶ複数の経路候補を生成す
る初期集団生成手段と、前記複数経路候補それぞれにつ
いて道のり等の評価コストを算出する評価手段と、この
評価結果に基づいて前記複数経路候補のうちから少なく
とも一対の経路候補を選択する選択手段と、この選択し
た経路候補をそれぞれ切断するとともに互いを切断部位
で入れ換えて再接続する交叉手段と、所定の確率で前記
複数経路候補の何れかの経路候補の一部を変更する突然
変異手段と、一定回数等の所定の終了条件が満たされる
まで前記評価手段と前記選択手段と前記交叉手段と前記
突然変異手段とによる処理を繰り返させる手段とを備え
たものであることを特徴とするカーナビゲーション装
置。
【請求項２】前記経路探索手段は、前記初期集団生成手
段と前記評価手段と前記選択手段と前記交叉手段と前記
突然変異手段とによる第１処理手段に加えて、ダイクス
トラ法等に則って絶対最小コスト経路探索の処理を行う
第２処理手段と、前記現在地および前記目的地に応じて
前記第１処理手段と前記第２処理手段との何れか一方の
処理を選択的に行う手段とを備えたものであることを特
徴とする請求項１記載のカーナビゲーション装置。
【請求項３】前記経路候補の経路データは、前記現在地
から前記目的地までの経路上に存する交差点に基づいて
値が設定されるデータであることを特徴とする請求項１
又は２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項４】前記経路候補の経路データは、前記現在地
に対応した現在地ノードと、前記現在地から前記目的地
までの経路上に存する交差点に順次対応した複数の交差
点ノードと、前記目的地に対応した目的地ノードとから
なるノード列を含んだ可変長データであることを特徴と
する請求項１又は２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項５】前記初期集団生成手段は、前記現在地と前
記目的地とに応じて範囲を設定する手段と、この設定範
囲内から複数の中継点を選択する手段と、この選択され
た中継点の総て又は一部と前記現在地および前記目的地
とを接続して前記複数経路候補のそれぞれを生成する手
段とを備えたものであることを特徴とする請求項１又は
２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項６】前記初期集団生成手段は、前記現在地と前
記目的地とを直径の両端点とする円の内部を前記設定範
囲とするものであることを特徴とする請求項５記載のカ
ーナビゲーション装置。
【請求項７】前記初期集団生成手段は、前記複数中継点
と前記現在地および前記目的地との接続に際し、接続の
試行が所定回数を超えた中継点を接続対象から除外する
ものであることを特徴とする請求項５記載のカーナビゲ
ーション装置。
【請求項８】前記初期集団生成手段は、前記複数中継点
と前記現在地および前記目的地との接続に際し、各接続
試行の度に前記複数中継点と前記現在地と前記目的地と
の何れかに向けて目標方向を設定しなおすとともに、こ
の目標方向に基づいて接続対象の中間経路部分を選出す
るものであることを特徴とする請求項５記載のカーナビ
ゲーション装置。
【請求項９】前記初期集団生成手段は、前記複数中継点
と前記現在地および前記目的地との接続に際し、重複接
続に至る状態の検出を行うとともに、その状態の検出時
には前記目標方向からの偏差角が最小の中間経路部分に
代えて他の中間経路部分を選出するものであることを特
徴とする請求項８記載のカーナビゲーション装置。
【請求項１０】前記初期集団生成手段は、前記複数中継
点と前記現在地および前記目的地との接続に際し、現在
地から始める接続試行と、目的地から始める接続試行と
を選択的に行うものであることを特徴とする請求項８記
載のカーナビゲーション装置。
【請求項１１】前記交叉手段は、切断対象の経路候補同
士が交差する地点を切断するものであることを特徴とす
る請求項１又は２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項１２】前記交叉手段は、切断対象の経路候補そ
れぞれ個別に切断部位を定めるものであることを特徴と
する請求項１又は２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項１３】前記突然変異手段は、経路候補の一部変
更に際し、前記現在地と前記目的地とを直径の両端点と
する円の内部の何れかの地点を選出するとともに、この
選出地点を該当経路候補が通るように変更処理を行うも
のであることを特徴とする請求項１又は２に記載のカー
ナビゲーション装置。
【請求項１４】前記突然変異手段は、経路候補の一部変
更に際し、該当経路中の複数交差点に亘って変更処理を
行うものであることを特徴とする請求項１又は２に記載
のカーナビゲーション装置。