KR100298817B1

KR100298817B1 - 경로 탐색 장치

Info

Publication number: KR100298817B1
Application number: KR1019980002967A
Authority: KR
Inventors: 히로노부 스기모또; 히로아끼 세끼야마
Original assignee: 와다 아끼히로; 도요다 지도샤 가부시끼가이샤
Priority date: 1997-04-04
Filing date: 1998-02-03
Publication date: 2001-09-06
Also published as: JPH10283591A; FR2761771B1; US6222836B1; DE19815141A1; KR19980079664A; FR2761771A1; DE19815141C2; JP3466413B2

Abstract

교통 정보가 얻어진 링크로부터 교통 정보가 얻어지지 않은 링크의 교통 정보를 추정하여 최적 경로를 탐색하는 장치를 제공한다.

송수신기(10) 및 FM 안테나(14), 리시버(16)로 링크의 정체도(停滯度)나 여행 시간 등의 교통 정보를 취득하여, 내비게이션용 ECU(18)로 최적 경로를 탐색한다. 경로 탐색용 링크 중, 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크가 존재할 경우, 교통 정보가 얻어진 제1 링크에 대한 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크의 방향차 및 이간도(시간적 내지 거리적)에 따라 제1 링크의 교통 정보를 중복시키고, 중복된 교통 정보로 제2 링크의 교통 정보를 추정한다. 내비게이션용 ECU(18)는 추정한 교통 정보를 이용하여 목적지까지의 최적 경로를 탐색하고, 디스플레이(20)에 표시한다.

Description

경로 탐색 장치 {PATH SEARCHING APPARATUS}

본 발명은 경로 탐색 장치에 관한 것으로, 특히 외부로부터 교통 정보를 얻어 목적지까지의 경로를 탐색하는 동적 경로 안내(DRGS)에 관한 것이다.

종래, VICS(Vehicle Information Communication System)를 사용하여 정보 섹터로부터 링크 여행 시간 등의 교통 정보를 얻어, 이 교통 정보에 기초하여 목적지까지 최단 시간에 도달하기 위한 경로를 탐색하고 운전자에게 교시하는 동적 경로 안내 시스템(DRGS)이 제안되어 있다. 이와 같은 시스템에서는 모든 링크의 교통정보가 얻어지는 것이 이상적이지만, 비콘을 설치할 수 없는 링크나, 설치해도 비콘의 문제 등으로 교통 정보를 얻지 못하는 링크가 적잖이 존재하는 것이 실상이고, 이와 같은 링크를 어떻게 처리하는지가 최적 경로 탐색을 행하는데 있어 매우 중요하다.

이와 같은 실상을 감안하여, 본원 출원인은 일본국 특개평7-129893호 공보에서, 링크 여행 시간 정보가 얻어지지 않은 링크의 여행 시간을 주위의 링크의 여행 시간으로부터 추정하여 경로를 탐색하는 기술을 제안하였다. 구체적으로는, 여행시간이 얻어지지 않은 링크의 전후 링크의 여행 시간과 링크 길이로부터 평균 차속(車速)을 구하여, 이 차속으로 해당 링크도 주행할 수 있는 것으로 하여 여행 시간을 추정하거나, 또는 병행하는 좌우의 여행 시간의 평균을 해당 링크의 여행 시간으로서 추정한다. 이로 인해, 모두 교통 정보가 없을 경우에 비해 최적 경로 탐색의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

그러나, 상기 기술에서는 원리적으로 교통 정보가 얻어지지 않은 링크에 대하여, 교통 정보가 얻어지는 링크가 인접하여 존재할 경우에 유효하고, 교통 정보가 얻어지는 링크로부터 거리적 또는 시간적으로 이간되어 있는 링크에 대해서는 정밀도 좋게 교통 정보를 추정하기가 곤란하고, 동적 경로 탐색을 유효하게 활용하기에는 일정한 한계가 있었다.

본 발명은 상기 종래 기술이 갖는 과제를 감안하여 이루어진 것으로, 그 목적은 링크 여행 시간 등의 교통 정보가 없는 링크에 대하여, 종래보다 광범위하게 교통 정보를 추정하여, 최적 경로 탐색의 정밀도를 향상시킬 수 있는 장치를 제공함에 있다.

상기한 목적을 달성하기 위해 제1 발명은, 교통 정보를 갖는 제1 링크와 교통 정보를 갖지 않는 제2 링크를 사용하여 목적지까지의 경로를 탐색하는 경로 탐색 장치에 있어서, 상기 제2 링크의 교통 정보를 상기 제1 링크에 대한 상기 제2 링크의 방향차 및 이간도에 따라서 상기 제1 링크의 교통 정보를 가중시켜 산출하는 연산 수단을 갖는 것을 특징으로 한다. 제1 링크와 제2 링크의 교통 정보의 상관도는 제1 링크에 대한 제2 링크의 방향 및 이간도에 따라서 변화한다. 즉, 제1 링크와 제2 링크가 거의 동일한 방향이고, 또한 가까운 거리에 있으면, 제2 링크에 있어서의 제1 링크의 교통 정보는 상관도가 높지만, 방향이 동일해도 이간되어 있거나, 또는 거리적으로 가깝지만 방향이 다르면, 제2 링크에 있어서의 제1 링크의 교통 정보의 상관도는 저하한다. 따라서, 방향차 및 이간도에 따라서 제1 링크의 교통 정보의 가중, 즉 상관도를 결정함으로써, 종래보다 광범위하게 제2 링크의 교통 정보를 추정할 수 있다.

또한, 제2 발명은, 제1 발명에 있어서, 상기 교통 정보의 시간 변화를 검출하는 검출 수단을 더 갖고, 상기 연산 수단은 상기 시간 변화에 기초하여 가중하는 것을 특징으로 한다. 교통 정보가 시간과 함께 변화할 경우, 제2 링크의 상황도 시간적으로 변화하는 것이 예상된다. 예를 들면, 제1 링크의 정체가 증대하는 경향이 있을 경우, 제2 링크의 정체도 일반적으로 증대하는 경향이 있다. 따라서, 제1 링크의 교통 정보의 시간 변화를 고려하여 제2 링크 추정시의 가중을 결정함으로써, 한층 더 정밀도 향상을 도모할 수 있다.

또한, 제3 발명은, 제1 발명에 있어서, 통계적 교통 정보를 기억하는 기억 수단을 더 갖고, 상기 연산 수단은 상기 통계적 교통 정보에 기초하여 가중하는 것을 특징으로 한다. 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크에 대해서도, 어떤 통계적 교통 정보가 존재할 경우에는 이것을 활용하는, 즉 추정치를 통계치에 일치시키도록 가중을 설정하는 것으로 추정의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

도 1은 실시 형태의 구성 블럭도.

도 2는 실시 형태의 전체 처리 플로우차트.

도 3은 제1 실시 형태에서의 방향차와 이간도(시간 간격) 및 정체도와의 관계를 나타낸 3차원 그래프.

도 4는 제1 실시 형태에서의 실제 경로 상의 정체도를 설명하는 도면.

도 5는 제2 실시 형태에서의 정체도의 시간 변화를 나타낸 그래프.

도 6은 제2 실시 형태에서의 정체도 추정의 가중을 나타낸 2차원 그래프.

도 7은 제3 실시 형태에서의 방향차와 이간도(시간 간격) 및 정체도와의 관계를 나타낸 3차원 그래프.

도 8은 정체도 추정의 가중을 나타낸 그래프.

도 9는 정체도 추정의 가중을 나타낸 다른 그래프.

도 10은 정체도 추정의 가중을 나타낸 다른 그래프.

도 11은 정체도 추정의 다른 방법을 나타낸 설명도.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

10 : 송수신기

12 : VICS용 ECU

14 : FE 안테나

16 : 리시버

18 : 내비게이션용 ECU

20 : 디스플레이

(발명의 실시 형태)

이하, 도면에 기초하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명한다.

<제1 실시 형태>

도 1에는 차량측의 전체 구성 블럭도가 도시되어 있다. 송수신기(10)는 로(路)측에 설치된 광 비콘이나 전파 비콘과 통신함으로써 교통 정보를 취득하는 것으로, 구체적으로는 광 비콘에서는 전방 반경 10km앞의 상세 교통 정보, 전파 비콘에서는 고속도로 또는 그것에 속하는 도로의 교통 정보를 취득하는 것이다. 교통 정보로서는 각 링크의 정체도나 링크의 여행 시간, 공사 등의 규제 정보이고, 정체도는 복수의 평가 단계로 평가(예를 들면, 정체, 혼잡, 원활)된다. 얻어진 교통 정보는 VICS용의 ECU(전자 제어 장치: 12)에 공급된다. 또한, FM 안테나(14) 및 리시버(16)가 설치되어, FM 다중 방송으로 송신되어 오는 교통 정보를 수신한다. 이 교통 정보는 FM 수신 영역 내의 광역 교통 정보이고, 얻어진 교통 정보는 마찬가지로 VICS용 ECU(12)에 공급된다. VICS용 ECU(12)는 이들의 교통 정보(정체도나 링크 여행 시간, 규제 정보 등)를 내비게이션(Navigation)용 ECU(18)에 공급한다. 내비게이션용 ECU(18)는 지도 표시용 링크 및 경로 탐색용 링크를 포함하는 지도 데이터를 기억하는 지도 데이터 베이스 및 연산 수단으로서의 마이크로 컴퓨터를 갖고 있고, 지도 데이터 베이스에 기억된 경로 탐색용 링크를 판독하여, VICS용 ECU(12)로부터 공급된 교통 정보를 고려하여 목적지까지 최단 시간에 도달할 수 있는 경로를 탐색한다. 이 때, 경로 탐색용 링크 중, 교통 정보가 얻어지지 않은 링크에 대해서는 교통 정보가 얻어진 링크에 기초하여 그 교통 정보를 추정하는 연산을 실행한다. 탐색하여 얻어진 경로는 목적지까지의 추장(推奬) 경로로서 디스플레이(20) 상에 표시된다.

도 2에는 내비게이션용 ECU(18) 내의 마이크로 컴퓨터의 전체 처리 플로우차트가 도시되어 있다. 우선, 정체도나 링크 여행 시간 등의 교통 정보를 수신하고(S101), 경로 탐색용 링크 중 교통 정보가 얻어지지 않은 링크의 정체도를 추정한다(S102). 이 정체도 추정 처리는 마이크로 컴퓨터 내의 ROM에 미리 기억된 처리 프로그램을 실행함으로써 행해지고, 교통 정보가 얻어지지 않은 링크(제2 링크)의 교통 정보를, 교통 정보가 얻어진 링크(제1 링크)에 대한 제2 링크의 방향차 및 이간도에 따라서 제1 링크의 교통 정보를 가중함으로써 산출한다. 가중의 구체적 방법에 대해서는 후술한다. 그리고, 교통 정보가 실제로 얻어지고, 그 정체도가 이미 알려진 링크와, 정체도를 추정한 링크를 이용하여 목적지까지의 경로를 공지의 탐색법(다이크스트라법 등)으로 탐색한다(S103). 이 경로 탐색은 새로운 교통 정보가 얻어질 때에 실행된다. 그리고, 얻어진 경로는 지도 데이터 상에 중첩하여 디스플레이(20)에 표시된다(S104). 물론, 교통 정보로서 규제 정보가 존재할 경우에는 그 정보를 디스플레이(20)에 표시할 수도 있다.

도 3 및 도 4에는 마이크로 컴퓨터에서 실행되는 정체도 추정 처리가 모식적으로 도시되어 있다. 도 3은 차량의 현재 위치를 중심으로 하여, 교통 정보가 얻어진 링크의 정체도(J)를, 그 현재 위치가 속하는 링크에 대한 방향차(θ) 및 이간도(도면에서는 시간 간격 t)의 함수로서 나타낸 3차원 맵이고, 도 4는 실제 경로 상의 정체도의 위치를 나타낸 설명도이다. 현재 위치가 속하는 링크(d1)는 교통정보가 얻어지는 링크이고, 그 정체도는 J1이다. 그리고, 이 링크(d1)의 정체도(J1)에 의해 생기는 주위의 정체도 J1(d)는 원점에서 정체도가 최대(즉, 얻어진 정체도(J1) 그것)이고, θ 및 t가 증대함에 따라 소정의 관계(예르 들면, 정규 분포)로 감소해 간다.

일반적으로, α를 제1 링크에 대한 제2 링크의 방향차(θ) 및 제1 링크에 대한 제2 링크의 시간차(t)에 의해 결정되는 가중 함수라 하면, 제1 링크의 정체도(J1)에 의한 근방의 제2 링크의 정체도 J(d1)는

J(d1)=J1·α(θ,t) & (α≤1)

로 표현될 수 있고, 이것은 제1 링크 위치에서의 정체도가 가장 상관도가 높고, θ 또는 t가 떨어짐에 따라 그 정체도의 상관도가 저하해 가는 것을 의미한다.

또한, 링크(d1)에 대하여 (θ2, t2)의 위치에도 교통 정보가 얻어진 링크(d2)가 있고, 그 정체도가 J2라 하면, 링크(d2) 주위의 정체도 J(d2)도 마찬가지로 (θ2, t2)에서 정체도가 최대(즉, 얻어진 정체도 J2 그것)가 되고, (θ2, t2)로부터 떨어짐에 따라 소정의 가중 함수 α(θ, t)로 감소해 간다. 또한, 링크(d1)에 대하여 동일한 방향(방향차=0)에 시간 간격이 t3, 즉 (0, t3)의 위치에 교통 정보가 얻어진 링크(d3)이 있고, 그 정체도가 J3라 하면, 링크(d3) 주위의 정체도 J(d3)도 (0, t3)에서 정체도가 최대(즉, 얻어진 정체도 J3 그것)가 되고, (0, t3)으로부터 떨어짐에 따라 소정의 가중 함수 α(θ, t)로 감소해 간다. 이상의 가중을 교통 정보가 얻어진 모든 링크에 대하여 실행하고, 이들을 가산함으로써,θ, t를 독립 변수, 정체도 J를 종속 변수로 하는 3차원 맵이 얻어진다.

이와 같이, 마이크로 컴퓨터는 교통 정보가 얻어진 제1 링크에 대하여 제2 링크와의 방향차 및 이간도(시간 간격)로 가중해서, 제2 링크에 있어서의 제1 링크의 상관도를 평가한다. 그리고, 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크의 정체도에 대해서는 도 3에 나타낸 3차원 맵으로부터 그 정체도(J)를 추정하고, 탐색 범위내의 모든 링크에 대하여 교통 정보를 부여한다. 따라서, 교통 정보를 갖는 제1 링크와 교통 정보가 없는 제2 링크가 존재할 경우에도, 교통 정보의 유효한 활용을 도모하고, 최적의 경로를 탐색할 수 있다.

<제2 실시 형태>

상기 제1 실시 형태에서는, 교통 정보가 얻어진 링크(제1 링크)에 대한 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크의 방향차와 이간도에 따라 소정의 가중 함수로 가중함으로써, 제2 링크의 교통 정보를 추정했지만, 본 실시 형태에서는 정체도의 시간 변화에 기초하여 가중함으로써, 추정의 정밀도를 한층 더 향상시키는 예를 설명한다. 본 실시 형태의 구성은 도 1과 동일하지만, 내비게이션용 ECU(18) 내의 마이크로 컴퓨터가 VICS용 ECU(12)로부터 공급된 정체도의 시간 변화를 검출하고, 이 시간 변화에 따라 가중을 결정하는 점에 특징이 있다.

도 5에는 교통 정보가 얻어지는 제1 링크 중의 어떤 링크의 시간 변화의 형태가 도시되어 있다. 도면에 있어서, 횡축은 시간(t), 종축은 정체도이고, 어느 시간 간격(△t1)에서는 정체도가 △J(t1)만큼 증가하고, 어느 시간 간격(△t2)에서는 정체도가 △J(t2)만큼 감소한다. 이와 같이, 어느 링크의 정체도는 시간 변화하기 때문에, 예를 들면 정체도가 시간과 함께 증대하고 있을 경우에는 도 3에서의 감소량, 즉 가중 함수 α(θ, t)로 규정되는 피크치로부터의 감소량을 적게 하고, 정체도가 시간과 함께 감소하고 있을 경우에는 도 3에서의 감소량, 즉 가중 함수 α(θ, t)로 규정되는 피크치로부터의 감소량을 많게 한다.

도 6에는 정체도의 시간 변화에 따라 가중을 변화시키는 형태가 도시되어 있다. 또한, 도면에서는 간략화를 위해, 방향차(θ)와 정체도의 2차원 맵으로 나타낸다. 도면에서, 파선은 시간 변화가 없을 경우의 교통 정보가 얻어진 어떤 링크 주위의 정체도이고, 도 3에 나타낸 가중과 동일하다. 한편, 실선(A)은 정체의 시간 변화가 정(正), 즉 정체가 시간과 함께 증가할 경우의 가중이고, 정체가 악화되는 경향이 있는 것을 고려하여 감소의 정도를 적게 하고 있다. 또한, 실선(B)은 정체의 시간 변화가 부(負), 즉 정체가 시간과 함께 감소할 경우의 가중이고, 정체가 완화되는 경향이 있는 것을 고려하여 감소의 정도를 많게 하고 있다. 즉, 임의의 위치에서의 제1 실시 형태의 정체도(J)와 제2 실시 형태에서의 정체도(J')를 비교하면, 정체도가 시간과 함께 증대할 경우에는 J'>J가 되고, 정체도가 시간과 함께 감소할 경우에는 J'<J가 된다.

이와 같이, 정체의 시간 변화에 따라 가중을 변화시킴으로써, 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크의 추정 정밀도를 한층 더 향상시킬 수 있고, 최적 경로 탐색을 얻기가 용이하게 된다.

<제3 실시 형태>

상기한 제1 또는 제2 실시 형태에서는, VICS용 ECU(12)로부터 공급된 실시간의 교통 정보에 기초하여 제2 링크의 교통 정보를 추정했지만, 제2 링크에 대하여 어떤 통계적인 교통 정보가 존재할 경우에는, 이것을 이용하여 제2 링크의 교통 정보 추정의 정밀도를 높일 수도 있다. 본 실시 형태의 구성도 도 1과 동일하지만, 내비게이션용 ECU(18) 내의 메모리에 통계적 교통 정보 데이터, 예를 들면 정체도 데이터를 기억하고, 이것을 적절하게 판독하여 가중을 결정하는 점이 상위하다.

도 7에는 도 3에 나타낸 3차원 맵외에, 통계치 J(s)가 존재하는 경우의 가중이 도시되어 있다. 어느 링크의 통계치 J(s)가 존재할 경우, 그 링크에서의 정체도의 추정치가 통계치 J(s)에 일치하도록 제1 링크의 교통 정보의 가중을 결정한다. 예를 들면, 어느 정체도 J(d1)에만 착안하면,

J(d1)=J1·α(θ,t)

이고, 위치 (θs, ts)에서의 통계적 정체도가 J(s)라 하면,

α(θs,ts)=J(s)/J1

이 되도록 가중 함수 α(θ, t)의 값을 결정한다. 이로 인해, 통계 데이터를 유효하게 활용하여 교통 정보도 통계 데이터도 없는 링크의 교통 정보를 정밀도 좋게 추정할 수 있게 된다.

또한, 상기 각 실시 형태에서는 교통 정보로서 정체도를 예로 들어 설명했지만, 교통 정보를 갖는 제1 링크의 여행 시간으로부터, 교통 정보를 갖지 않는 제2 링크의 여행 시간을 모두 마찬가지로 추정할 수도 있다.

또한, 상기 각 실시 형태에서는 이간도로서 시간 간격을 나타냈지만, 시간 간격 대신에 제1 링크와 제2 링크의 거리를 이용할 수도 있다.

또한, 상기 각 실시 형태에서는 가중 함수 α(θ,t), 또는 거리를 x로 하면 α(θ,x)의 예로서 정규 분포를 취하여 설명했지만, θ와 t, 또는 θ와 x가 증대함에 따라 그 값이 감소해 가는 임의의 함수를 이용할 수도 있다. 도 8 ∼ 도 10에는 이와 같은 가중 함수의 예가 도시되어 있다. 도 8은 상기 각 실시 형태와 동일한 정규 분포로, f(x) 및 g(θ)를 각각 제1 링크와 제2 링크의 거리(x)에 대한 정규 분포, 제1 링크와 제2 링크의 방향차(θ)에 대한 정규 분포로서

α(θ,x)=f(x)g(θ)

로 한 예이다. 도 9는 f(x) 및 g(θ)를 함께 계단 형상으로 변화시킨 것으로, 이에 따라 가중 함수인

α(θ,x)=f(x)g(θ)

도 계단 형상으로 변화한다. 도 10은 보다 간단하게 추정하기 위한 가중으로, f(x) 및 g(θ)가 3단계로 변화한다.

또한, 상기 각 실시 형태에 있어서, 예를 들면 방향차가 크지 않은 복수의 링크가 존재하고, 그 중의 하나의 링크가 교통 정보가 얻어진 제1 링크이고, 그 주위에 교통 정보가 얻어지지 않은 제2 링크인 경우, 방향차=0으로서 실질적으로 이간도에만 따라서 간이적으로 교통 정보를 추정할 수도 있다. 예를 들면, 도 11에나타낸 바와 같이, 거의 동일한 방향의 5개의 링크(A, B, C, D, E)가 존재하고, 링크(A)만이 제1 링크로 그 정체도 J=10인 경우, 링크(A)에 가까운 제2 링크(B, C)에 대해서는 일률적으로 정체도 J=5를 할당하고, 링크(A)로부터 먼 제2 링크(D, E)에 대해서는 일률적으로 J=1을 할당하여 경로 탐색을 실행할 수도 있다.

이상 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 교통 정보가 없는 임의의 링크에 대하여 종래보다 정밀도 좋게 교통 정보를 추정할 수 있으므로, 최적 경로 탐색의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

Claims

차량의 현재지와 차량의 목적지까지의 경로탐색용 링크 중, 교통정보를 갖는 하나 이상의 링크들의 집합인 제1 링크와 교통정보를 갖지 않는 하나 이상의 링크들의 집합인 제2 링크를 사용하여 목적지까지 경로를 탐색하는 경로 탐색 장치에 있어서,

상기 제2 링크에 속한 개별 링크에 대하여, 상기 제1 링크에 속한 링크들의 진행방향과 상기 제2 링크에 속한 개별 링크의 진행방향간의 각도를 나타내는 방향차 및 상기 제1 링크에 속한 링크들과 상기 제2 링크에 속한 개별 링크까지의 지리적 또는 시간적인 이격도에 의해 결정되는 상기 제1 링크에 속한 링크들과의 상대적인 위치에 따라, 상기 제1 링크에 속한 링크들의 교통정보를 가중평균시킴으로써, 상기 제2 링크에 속한 개별 링크의 교통정보를 산출하는 연산수단

을 포함하는 경로탐색장치.
제1항에 있어서,

상기 제1 링크에 대한 교통정보의 시간 변화를 검출하는 검출수단을 더 포함하고, 상기 연산 수단은 상기 시간 변화에 기초하여 상기 제1 링크의 교통정보를 가중평균하는 경로탐색장치.
제1항에 있어서,

링크의 통계적 교통정보를 기억하는 기억수단을 더 포함하고, 상기 연산 수단은 상기 통계적 교통 정보에 기초하여 상기 제1 링크의 교통정보를 가중평균하는 경로탐색장치.