KR100943676B1

KR100943676B1 - 디지털 지도의 형상 벡터의 부호화 방법과 위치 정보전달방법

Info

Publication number: KR100943676B1
Application number: KR20037014167A
Authority: KR
Inventors: 아다치신야
Original assignee: 파나소닉 주식회사
Priority date: 2001-05-01
Filing date: 2002-04-26
Publication date: 2010-02-22
Also published as: JP4230132B2; CA2443268A1; KR20040004611A; EP1385269A1; EP1385269A9; JP2003023357A; US20030093221A1; WO2002091587A1; EP1385269A4; US7539348B2; US7333666B2; US20080031534A1; CN1515077A

Abstract

본 발명의 과제는 압축 부호화 기술을 이용하여 디지털 지도의 위치 정보를 적은 데이터량으로 부호화하는 방법을 제공한다.

본 발명은 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 데이터를 부호화하는 부호화 방법으로서, 상기 형상 벡터를 나타내는 노드열이나 형상을 나타내는 위치 정보를, 산술 가공을 실시하여 통계적인 편차를 갖는 데이터로 나타내고, 통계적인 편차를 갖게 한 데이터를 부호화하여 데이터량을 삭감한다. 디지털 지도의 벡터 형상을 전달하는 경우의 전송 데이터량을 크게 줄일 수 있다.

디지털 지도, 압축, 위치 정보

Description

디지털 지도의 형상 벡터의 부호화 방법과 위치 정보 전달방법{DIGITAL MAP SHAPE VECTOR ENCODING METHOD AND POSITION INFORMATION TRANSFER METHOD}

본 발명은 디지털 지도의 위치 정보를 전달하는 방법, 전달할 데이터량을 압축하여 부호화하는 부호화 방법, 및 그 장치에 관한 것으로, 특히 압축 부호화의 기술을 이용하여 데이터량을 삭감하는 것이다.

종래, 디지털 지도 데이터베이스를 탑재하는 네비게이션 차량 탑재기 등에 교통 정보를 제공하는 경우에는, 송신측과 수신측이 제작원이 다른 디지털 지도를 보유하고 있을 경우에도 디지털 지도상의 위치가 정확하게 전달되도록, 도로를 링크 번호로, 또한 그 도로에 존재하는 교차점 등의 노드를 노드 번호로 특정하여, 그 노드로부터 몇 미터라는 표현 방법으로 도로상의 지점을 전달하고 있다.

그러나, 도로망에 정의한 노드 번호나 링크 번호는 도로의 신설이나 변경에 수반하여 새로운 번호로 변경할 필요가 있으며, 또한 이에 따라 제작원인 각 회사의 디지털 지도 데이터도 갱신하지 않으면 안 되기 때문에, 노드 번호나 링크 번호를 이용하는 방식은 그 유지 관리에 막대한 사회적 비용이 소요된다.

이러한 점을 개선하기 위해, 본 발명의 발명자들은 일본 특원평 11-214068호나 일본 특원평 11-242166호에서 다음과 같은 디지털 지도의 위치 정보 전달방법을 제안하고 있다.

이 방법에서는, 정보 제공측은 정체나 사고 등의 사상이 발생한 도로 위치를 전달할 때, 그 사상 위치를 포함하는 소정 길이의 도로 구간의 도로 형상을 그 도로상에 배열되는 노드 및 보간점(도로의 곡선을 근사하는 꺽은선의 정점. 본 명세서에서는 특별히 정의하지 않는 한, 보간점을 포함하여 「노드」로 칭한다)의 좌표열로 이루어지는 「도로 형상 데이터」와, 이 도로 형상 데이터로 표시한 도로 구간 내의 상대적인 위치에 따라 사상 위치를 나타내는 「사상 위치 데이터」를 수신측으로 전달하고, 이들 정보를 수신한 측에서는 도로 형상 데이터를 이용하여 맵 매칭을 행하여, 자신의 디지털 지도상에서의 도로 구간을 특정하고, 사상 위치 데이터를 이용하여 이 도로 구간 내의 사상 발생 위치를 특정한다.

도 43에는 「도로 형상 데이터」를, 그리고 도 44에는 「사상 위치 데이터」를 예시하고 있다.

그러나, 이 「도로 형상 데이터」와 「사상 위치 데이터」를 이용하여 디지털 지도의 위치 정보를 전달하는 방법에서는 도로 형상을 특정하는 도로 형상 데이터의 데이터량이 많아져, 데이터 전송량이 증가한다는 문제점이 있다.

이 도로 형상 데이터의 데이터량을 줄이는 방법으로서, 본 발명의 발명자들은 도로 형상을 스플라인 함수로 근사하는 방법을 일본 특원평 2001-12127호에서 제안하고 있지만, 이 위치 정보 전달방법의 정착을 도모하기 위해서는 데이터량의 삭감을 보다 진행시킬 필요가 있다.

본 발명은 이러한 과제를 해결하기 위한 것으로, 압축 부호화의 기술을 이용 하여 디지털 지도의 위치 정보를 적은 데이터량으로 전달하는 위치 정보 전달방법, 데이터량을 줄이기 위한 부호화 방법, 및 그 방법을 실시하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

그래서, 본 발명에서는 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 데이터를 부호화하는 부호화 방법으로서, 상기 형상 벡터를 나타내는 노드열 각각의 노드 위치 정보에 산술 가공을 실시하여, 상기 위치 정보를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하고, 상기 데이터를 부호화하여 데이터량을 삭감한다.

또한, 송신측이 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 송신하고, 수신측이 수신한 형상 데이터에 근거하여 맵 매칭을 행하여 자신의 디지털 지도상에서의 상기 형상 벡터를 특정하는 디지털 지도의 위치 정보 전달방법에 있어서, 송신측은 상기 부호화 방법으로 부호화한 형상 벡터 데이터를 송신하며, 수신측은 수신한 데이터를 복호하여 형상을 재현하고, 재현한 형상에 대응하는 형상 벡터를 맵 매칭으로 특정하도록 구성한다.

또한, 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신측으로 송신하는 송신장치에, 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 노드열 각각의 노드 위치 정보에 산술 가공을 실시하여, 상기 위치 정보를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하고, 상기 데이터의 출현 분포에 근거하여 상기 데이터의 부호화에 이용하는 부호표를 생성하는 부호표 산출 수단; 및 수신측으로 전달할 형상 벡터 각각의 노드 위치 정보를, 상기 부호표를 이용하여 부호화하여, 수신측으로 전송할 형 상 데이터를 생성하는 위치 정보 변환수단을 포함한다.

또한, 송신측으로부터 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 부호화한 데이터를 수신하는 수신장치에, 부호화된 수신 데이터를 복호화하고, 디지털 지도상의 위치 정보로 나타낸 형상 데이터를 재현하는 부호 데이터 복호화 수단; 및 재현된 형상 데이터를 이용하여 맵 매칭을 행하여 자신의 디지털 지도상에서의 상기 형상 벡터를 특정하는 맵 매칭 수단을 포함한다.

이로 인해, 디지털 지도에서의 형상 벡터의 데이터량을 효율적으로 압축할 수 있어, 디지털 지도의 형상 벡터를 전달하는 경우의 전송 데이터량을 크게 줄일 수 있다. 수신측에서는 수신 데이터로부터 형상 데이터를 복원하여, 맵 매칭을 실시함으로써, 전송된 형상 벡터를 정확하게 특정할 수 있다.

도 1은 제 1 실시예의 부호화 방법을 적용하는 경우의 리샘플링된 노드를 보여주는 도면.

도 2는 제 2 실시예의 부호화 방법에서의 부호표를 보여주는 도면.

도 3은 제 2 실시예의 부호화 방법에서 이용하는 런랭스 부호표를 보여주는 도면.

도 4는 제 2 실시예의 부호화 방법에서 이용하는 Δθ의 부호표를 보여주는 도면.

도 5는 제 2 실시예의 부호화 방법에서 이용하는 런랭스를 고려한 Δθ의 부호표를 보여주는 도면.

도 6은 제 3 실시예의 위치 정보 전달방법을 실시하는 장치의 구성을 보여주는 블록도.

도 7은 제 3 실시예의 부호화 방법에서의 부호표 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 8은 제 3 실시예의 부호화 방법에서의 형상 데이터 작성 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 9는 제 3 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터로서의 도로/구간 특정용 형상 벡터 데이터열 정보의 구성을 보여주는 도면.

도 10은 제 3 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터로서의 형상 벡터 데이터 상의 각 노드로부터의 상대 거리에 의해 표현되는 각종 도로 정보의 구성을 보여주는 도면.

도 11은 제 3 실시예의 위치 정보 전달 방법에서의 수신측의 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 12는 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 샘플링 구간 길이와 형상 데이터의 곡률의 관계를 보여주는 도면.

도 13은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 원호·직선 근사를 설명하는 도면.

도 14는 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 구분된 구간을 보여주는 도면.

도 15a는 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 리샘플링 구간 길이의 결정 방법을 보여주는 흐름도, 도 15b는 도 15a에서 참조하는 표를 보여주는 도면.

도 16은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 양자화 리샘플링을 설명하는 도면.

도 17은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 다음 노드의 후보점을 설명하는 도면.

도 18은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 다음 노드 결정 절차를 보여주는 흐름도.

도 19는 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 부호표를 보여주는 도면.

도 20은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 부호표 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 21은 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 형상 데이터 작성 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 22는 제 4 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터의 구성을 보여주는 도면.

도 23a 내지 23c는 제 4 실시예의 부호화 방법에서의 데이터 전송을 모식적으로 나타내는 도면.

도 24는 제 4 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 수신측의 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 25는 제 5 실시예의 부호화 방법을 적용하는 경우의 노드 위치, 거리 및 각도 정보를 보여주는 도면.

도 26a 및 26b는 제 5 실시예 5의 부호화 방법에서 이용하는 부호표를 보여 주는 도면.

도 27은 제 5 실시예의 부호화 방법에서의 부호표 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 28은 제 5 실시예의 부호화 방법에서의 형상 데이터 작성 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 29는 제 5 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터의 도로/구간 특정용 형상 벡터 데이터열 정보의 구성을 보여주는 도면.

도 30은 제 5 실시예의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터의 형상 벡터 데이터상의 각 노드로부터의 상대 거리에 의해 표현되는 각종 교통정보를 보여주는 도면.

도 31은 제 6 실시예의 부호화 방법을 적용하는 경우의 노드 위치, 거리 및 각도 정보를 보여주는 도면.

도 32는 제 6 실시예의 부호화 방법에서 이용하는 부호표를 보여주는 도면.

도 33은 제 6 실시예의 부호화 방법에서의 부호표 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 34는 제 6 실시예의 부호화 방법에서의 형상 데이터 작성 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 35는 제 6 실시예 6의 위치 정보 전달방법에서의 송신 데이터의 도로/구간 특정용 형상 벡터 데이터열 정보의 구성을 보여주는 도면.

도 36은 제 7 실시예의 부호화 방법을 적용하는데 적합한 도로 형상을 보여 주는 도면.

도 37은 제 7 실시예의 부호화 방법에서의 θ 부호표의 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 38은 제 7 실시예의 부호화 방법에서의 Δθ 부호표의 작성 절차를 보여주는 흐름도.

도 39는 제 7 실시예의 부호화 방법에서의 형상 데이터 작성 처리 절차를 보여주는 흐름도.

도 40은 제 7 실시예의 위치 정보 전달 방법에서의 송신 데이터의 도로/구간 특정 형상 벡터 데이터열 정보의 구성을 보여주는 도면.

도 41은 좌표점을 특정하는 거리 및 각도에 대해 설명하는 도면.

도 42의 (a), (a')는 형상 데이터의 전곡률 함수 표현을 보여주는 도면.

도 42의 (b), (b')는 형상 데이터의 편각 표현을 보여주는 도면.

도 42의 (c), (c')는 형상 데이터의 편각의 예측값 차분 표현을 보여주는 도면.

도 43은 종래의 위치 정보 전달방법에서의 형상 벡터 데이터열 정보의 데이터 구성을 보여주는 도면.

도 44는 종래의 위치 정보 전달방법에서의 교통 정보의 데이터 구성을 보여주는 도면.

또한, 도면 중의 부호 10, 30은 온라인 처리부; 11은 사상 정보 입력부; 12는 디지털 지도 표시부; 13, 22는 디지털 지도 데이터베이스; 14는 맵 매칭부; 15 는 위치 정보 변환부; 16은 위치 정보 송신부; 17은 위치 정보 수신부; 18은 부호 데이터 압축해제부; 20은 온라인 처리부; 21은 과거의 교통 정보; 23은 부호표 산출부; 24는 부호표 데이터; 40은 도로이다.

(제 1 실시예)

제 1 실시예에서는 가변 길이 부호화에 의해 데이터를 압축하는 방법에 대해 설명한다.

본 발명에서의 디지털 지도의 위치 정보 전달방법에서는, 우선 도로 형상을 통계적으로 편차를 갖는 형상 데이터로 표현한다. 이것은 형상 데이터를 압축 부호화했을 때, 압축율이 높아지도록 하기 위한 것이다.

도로 형상을 그 도로상에 배열하는 좌표점으로 나타내는 경우, 도 41에 나타낸 바와 같이, 각 좌표점(P_J)의 위치는 인접하는 좌표점(P_J-1)으로부터의 거리와 각도의 2개의 치수에 의해 일의적으로 특정할 수 있다. 이 각도로서, 도 41에서는 정북(도면의 윗쪽)의 방위를 0도로 하고, 시계 방향으로 0 내지 360도의 범위에서 크기를 지정하는 「절대 방위」에 의한 각도(Θ_j)를 나타낸다. 이와 같이, 좌표점을 거리와 절대 각도를 이용하여 나타내는 것을 전곡률 함수 표현이라 한다.

좌표점(P_J-1, P_J, P_J+1)의 xy 좌표를 각각 (x_j-1, y_j-1), (x_j, y_j), (x_j+1, y_j+1)로 할 때, 거리(좌표점 P_J, P_J+1 간의 거리; L_j) 및 절대 각도(좌표점 P_J로부터 좌표점 P_J+1을 향하는 직선의 절대 방위; Θj)는 다음 식에 의해 산출할 수 있다.

L_j = √{(x_j+1 - x_j)²+ (y_j+1 - y_j) ²}

Θ_j = tan^-1{(x_j+1 - x_j)/(y_j+1 - y_j)}

그런데, 도로 형상의 위에, 인접하는 좌표점으로부터의 거리가 일정(=L)하게 되도록 새로운 좌표점을 다시 설정한(리샘플링한) 경우에는 공통하는 L의 정보 외에, 이들 각각의 좌표점에 관해 각도(Θ_j)의 정보(즉, 하나의 치수 정보)를 전달하는 것만으로, 수신측에서는 좌표점의 위치를 특정할 수 있게 되어, 전송 데이터량의 삭감을 도모할 수 있다.

도 42의 (a)는 도로상의 인접하는 좌표점으로부터의 거리가 일정(=L)하게 되는 위치에 좌표점을 리샘플링한 경우의 각 좌표점(PJ)에서의 절대 방위(Θj)를 나타낸다. 각 좌표점을 절대 방위(Θ_j)로 나타낸 경우에는 도 42의 (a')에 도시한 바와 같이, 각 좌표점을 나타내는 각도 정보(Θ_j)의 발생 빈도에 통계적인 편차는 나타나지 않는다.

그러나, 각 좌표점의 각도는 도 42의 (b)에 나타낸 바와 같이, 절대 방위의 변위차, 즉 「편각」 θ_j에 의해 나타낼 수도 있다. 이 편각(θ_j)은

θ_j = Θ_j-Θ_j-1

로서 산출된다. 각 좌표점을 편각(θ_j)으로 나타낸 경우, 직선적인 도로가 많은 지 역에서는 도 42의 (b')에 도시하는 바와 같이, 각 좌표점을 나타내는 각도 정보 θ_j의 발생 빈도는 θ= 0°에서 극대가 나타난다.

또한, 각 좌표점의 각도는 도 42의 (c)에 나타내는 바와 같이, 편각(θ_j)과 편각 통계 예측값(편각으로 나타낸 예측값; S_j)의 차분(Δθ_j)에 의해 나타낼 수도 있다. 편각 통계 예측값(S_j)은 착목하는 좌표점(P_J)의 편각(θ_j)을, 그 이전의 P_J-1까지의 좌표점의 편각을 이용하여 추정한 값이다. 예를 들면, 편각 통계 예측값(S_j)은

S_j = θ_j-1

로 정의하거나,

S_j = (θ_j-1 + Δθ_j-2)/2

로 정의할 수 있다. 또한, 과거 n개의 좌표점의 편각의 가중 평균을 S_j로서 정의해도 무방하다. 편각의 예측값 차분(Δθ_j)은

Δθ_j = θ_j-S_j

로서 산출된다.

도로 형상은 직선이나 완만하게 구부러지는 곡선이 대부분이기 때문에, 좌표점 간의 거리(L)를 일정하게 설정한 경우, 편각의 예측값 차분(Δθ_j)은 0° 부근에 집중하고, 도 42의 (c')에 도시한 바와 같이, 각 좌표점을 나타내는 각도 정보(Δ θ_j)의 발생 빈도는 θ= 0°를 중심으로 강한 편차를 보인다.

그래서, 여기서는 통계적으로 편차를 갖는 형상 데이터를 얻기 위해, 도 1에 나타낸 바와 같이, 도로 형상(원래의 형상)을 일정한 거리를 갖는 리샘플링 구간 길이(L)로 등간격으로 샘플링하고, 샘플링점(노드; P_J)의 위치 데이터를 편각(θ_j)의 예측값 차분(Δθ_j(= θ_j-S_j))으로 나타내기로 한다. 또한, 여기서 말하는 거리는 실세계에 전개했을 때의 실제 거리이어도 무방하고, 미리 정한 정규화 좌표에서의 단위로 표현된 길이이어도 무관하다.

이제, 편각 통계 예측값(S_j)을

S_j= (θ_j-1+θ_j-2)/2

로 정의하기로 한다. 도로 형상은 대부분의 경우 완만하게 구부러지기 때문에,

θ_j≒(θ_j-1+θ_j-2)/2 = S_j

가 되어, Δθ_j는 0을 중심으로 매우 좁은 범위에 분포할 것으로 생각된다.

이 Δθ_j는 이론상 -360°내지 +360°의 값을 취할 수 있다. 이 때문에, Δθ_j를 1°분해능으로 표현하기 위해서는, 정부(正負)를 나타내는 1bit와 360의 수치를 나타내는 9bit를 더한 10bit가 필요하지만, ±0°근방의 각도를 10bit 보다 작은 값으로 부호화하여, ±0°에서부터 떨어진 곳의 각도로 10bit 보다 큰 값을 할당함으로써, Δθ_j의 부호화에 사용하는 평균 bit수를 10bit 보다 적게 할 수 있어, 형상 데이터를 전체적으로 짧은 데이터량으로 표현할 수 있다.

도 2는 이 Δθ에 대해 부호화의 부호를 할당한 부호표를 예시한다. Δθ= 0의 경우는 0으로 부호화한다. Δθ= +1의 경우는 부호 100에 +를 나타내는 부가 비트 0을 부가하여 1000으로 부호화한다. Δθ= -1의 경우는 부호 100에 -를 나타내는 부가 비트 1을 붙여 1001로 부호화한다.

도 1에 의해 가변 길이 부호화를 설명한다. 노드수가 6(= 시작단 + 5노드)인 경우, 통상의 부호화에서는 초기값 각도(10bit) 외에 5 ×10bit = 50bit의 고정 길이의 데이터량이 필요하다. 이에 대해, 도 2의 부호표를 이용한 부호화의 경우에서는 Δθ_j의 값으로서 0이 3회, ±2°이내가 2회 있었다고 하면, 초기값 각도(10bit) 외에 3×1bit + 2×4bit = 11bit로 표현할 수 있다. 이 데이터가 "0, 0, +1, -2, 0"이었다고 하면, 부호화에 의해 "00100010110"으로 표현된다.

수신측은 형상 데이터와 함께 전송된(또는 미리 보유하고 있는) 부호표를 참조하여, 순서대로 Δθ의 값을 적용시킴으로써 Δθ_j 각각의 값을 얻을 수 있다. 그리고, 초기값부터 순차적으로 적산함으로써, 각 좌표점에서의 편각(θ_j)의 값을 일의적으로 확정할 수 있다.

이 부호표의 작성은 각 좌표점(P_J)에서의 Δθ_j의 각도를 산출하고, 그 각도의 발생 빈도를 조사하여, 발생 빈도에 따라 공지된 허프만 트리 등을 이용하여 구축한다.

이와 같이, 형상 데이터에 산술 가공을 실시하여 통계적인 편차를 가지게 한 후, 가변 길이 부호화함으로써 형상 데이터의 데이터량을 삭감할 수 있다.

또한, 여기서는 리샘플링한 노드 위치를 인접하는 노드의 거리와 편각으로 나타내지만, 리샘플링 구간 길이(L)로 등간격으로 샘플링한 노드 위치를 상대 위도 경도 좌표(Δx_j, Δy_j)로 표현할 수도 있다. 이 경우, 통계치(S_j)를 예를 들면 S_jx=Δx_j-1, S_jy=Δy_j-1로 정의하여,

Δx_j = S_jx + δx_j= Δx_j-1 + δx_j

Δy_j = S_jy + δy_j= Δy_j-1 + δy_j

로 나타내고, δx_j및 δy_j를 가변 길이 부호화하여, 형상 데이터로서 전송한다.

(제 2 실시예)

제 2 실시예에서는 런랭스법을 이용하여 데이터를 압축하는 방법에 대해 설명한다.

제 1 실시예의 예에 있어서, Δθ_j를 부호화하여 형상 데이터를 나타내는 경우, 직선 도로나 동일 곡률로 구부러지는 도로에서는 "0"이 연속된다. 이러한 경우, "00000‥"으로 표현하기 보다도, "0이 20회"로 표현하는 쪽이 데이터의 압축률이 높아진다. 여기서는 이러한 런랭스 부호화를 행하여 데이터를 압축한다.

도 3은 런랭스의 부호표이며, 예를 들어 동일한 수가 5회 연속하는 경우(런랭스가 5인 경우)는 "101"로 표시하는 것을 정의하고 있다. 도 4는 도 2와 동일한 Δθ의 부호표이다.

데이터 나열은, 예를 들어 런랭스→Δθ→런랭스→Δθ→‥로 정하여 둔다. Δθ가

"0, 0, 0, 0, 0, -2, -2, 0, +3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0,-1‥"

로 연속될 때는 런랭스법에 의해,

"101·0_0·1011_0·1011_0·0_0·11000_1101·0_0·1001‥"

→"10100101101011000110001101001001‥"(32bit)

로 표현된다.

한편, 런랭스 표현을 하지 않는 경우는

"000001011101101100000000000000000001001‥"(38bit)

가 된다.

또한, 도 3 및 도 4의 부호표를, 특히 효과적인 것만으로 제한하여, 도 5와 같이 하나의 부호표로 합칠 수도 있다. 도 5에서는 Δθ= 0의 경우만, 런랭스를 정의하고 있다. 도 5의 부호표를 이용하면,

"0,0,0,0,0,-2,-2,0,+3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1‥"

는

"100·11101·11101·0·111100·1100·11011‥"

→"10011101111010111100110011011‥"(29bit)

로 나타낼 수 있다.

부가하여, 1노드 10bit의 고정 길이의 표현방법과 비교하면, 10bit × 25노드 = 250bit가 되어, 이 예에서는 29÷250 = 12%로 압축되는 것을 알 수 있다.

(제 3 실시예)

제 3 실시예에서는 본 발명의 위치 정보 전달방법을 실시하는 장치에 대해 설명한다.

도 6은 이 장치의 일례로서, 다른 장치(30)와의 사이에서 도로상의 사상 발생 정보를 교환하는 위치 정보 송수신 장치를 나타낸다.

이 장치는 도로 형상 데이터의 압축 부호화에 이용하는 부호표를 오프라인에서 생성하는 오프라인 처리부(20); 및 오프라인 처리부(20)에서 생성된 부호표 데이터를 이용하여 교통 정보를 전달하는 온라인 처리부(10)로 이루어지며, 오프라인 처리부(20)는 디지털 지도 데이터베이스(22); 과거의 교통 정보를 기억하는 기억부(21); 압축 부호화에 이용하는 부호표 데이터를 생성하는 부호표 산출부(23); 및 생성된 부호표 데이터를 축적하는 부호표 데이터베이스(24)를 구비한다.

한편, 온라인 처리부(10)는 다른 장치(30)의 위치 정보 송신부(16)로부터 압축 부호화된 「도로 형상 데이터」와 「사상 위치 데이터」를 수신하는 위치 정보 수신부(17); 압축 부호화된 데이터를 압축해제(복호화)하는 부호 데이터 압축해제부(18); 디지털 지도 데이터를 축적하는 디지털 지도 데이터베이스(13); 압축해제된 도로 형상 데이터와 사상 위치 데이터를 이용하여 맵 매칭을 행하여, 자신의 디 지털 지도상에서의 사상 위치를 특정하는 맵 매칭부(14); 지도상에 사상 위치를 중첩하여 표시하는 디지털 지도 표시부(12); 발생한 사상 정보를 입력하는 사상 정보 입력부(11); 사상 위치를 포함하는 대상 도로 구간을 결정하여, 사상 위치를 대상 도로 구간의 상대 위치로 나타내는 「사상 위치 데이터」를 생성하고, 대상 도로 구간의 형상 데이터를 부호표 데이터(24)를 이용하여 압축 부호화하여 「도로 형상 데이터」를 생성하는 위치 정보 변환부(15); 및 생성된 「도로 형상 데이터」와 「사상 위치 데이터」를 다른 장치(30)의 위치 정보 수신부(17)로 송신하는 위치 정보 송신부(16)를 구비한다.

도 7 및 도 8의 흐름도는 이 장치의 동작 절차를 나타낸다. 오프라인 처리부(20)에서는 부호표 산출부(23)가 도 7에 나타낸 바와 같이,

단계 1 : 과거의 교통정보(21)를 참조하여,

단계 2 : 교통 정보의 대상 도로 구간을 선출한다.

단계 3 : 대상 도로 구간의 형상 데이터를 고정 길이(L)로 리샘플링하여, 노드를 설정한다.

단계 4 : 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수 표현으로 변환하여,

단계 5 : 통계치 산출식에 따라, 각 구간/각 노드의 Δθ를 산출한다.

단계 6 : 다음으로, Δθ의 출현 분포를 계산한다.

단계 7 : 다음으로, 동일값의 연속 분포를 계산한다.

단계 8 : Δθ의 출현 분포 및 동일값의 연속 분포에 근거하여 부호표를 작성하고,

단계 9 : 완성된 부호표를 부호표 데이터베이스(24)에 저장한다.

이 처리 절차는 오프라인 처리부(20)의 컴퓨터를 부호표 산출부(23)로서 기능시키기 위한 프로그램에 의해 규정된다.

또한, 온라인 처리부(10)에서는 위치 정보 변환부(15)가 도 8에 나타낸 바와 같이,

단계 10 : 사상 정보 입력부(11)로부터 교통 정보를 수신하면,

단계 11 : 교통 사상의 발생 위치를 포함하는 대상 도로 구간을 선출한다.

단계 12 : 대상 도로 구간의 형상 데이터를 고정 길이(L)로 리샘플링하여 노드를 설정한다.

단계 13 : 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수 표현으로 변환하고,

단계 14 : 통계치 산출식에 따라, 각 구간/각 노드의 Δθ를 산출한다.

단계 15 : 상기 대상 도로 구간을 대상으로 하여 작성된 부호표(또는 상기 대상 도로 구간에 형상이 근사된 도로를 대상으로 하여 작성된 부호표)의 부호표 데이터(24)를 참조하여, 형상 데이터를 부호 표현으로 변환한다.

단계 16 : 대상 도로 구간의 상대 정보로 나타낸 사상 위치의 데이터와 함께 부호화한 대상 도로 구간의 형상 데이터를 송신한다.

이 처리 절차는 온라인 처리부(10)의 컴퓨터를 위치 정보 변환부(15)로서 기능시키기 위한 프로그램에 의해 규정된다.

도 9 및 도 10은 각각 송신되는 도로 형상 데이터(도 9)와 사상 위치 데이터(도 10)를 나타낸다. 도로 형상 데이터에는 부호표 데이터, 리샘플링한 구간 길이(L)의 데이터, 및 압축 부호화한 형상 데이터가 포함된다.

도 11은 이 데이터를 수신한 수신측의 처리 절차를 나타낸다.

단계 20 : 위치 정보 수신부(17)가 위치 정보를 수신하면,

단계 21 : 부호 데이터 압축해제부(18)는 수신 데이터에 포함되는 부호표를 참조하여 부호 표현된 데이터를 복원하여, 형상 데이터를 전곡률 함수로 변환하다.

단계 22 : 다음으로, 위도 및 경도 좌표로 나타낸 형상 데이터를 재현한다.

단계 23 : 맵 매칭부(14)는 재현된 형상과 자신의 디지털 지도의 도로 형상의 맵 매칭을 실행하여 대상 도로 구간을 특정하고, 또한 사상 위치 데이터로부터 이 대상 도로 구간 내의 교통 사상 발생 위치를 특정한다.

단계 24 : 디지털 지도 표시부(12)는 지도상에 교통 정보를 중첩 표시한다.

이 처리 절차는 온라인 처리부(10)의 컴퓨터를 부호 데이터 압축해제부(18) 및 맵 매칭부(14)로서 기능시키기 위한 프로그램에 의해 규정된다.

또한, 여기서는 압축 부호화에 이용한 부호표를 송신 데이터에 포함시켜 송신하고 있지만, 송신 및 수신측이 미리 동일한 부호표를 가짐으로써, 송신 데이터에 부호표를 포함시키는 것이 불필요하게 된다.

또한, 여기서는 온라인 처리부(10)가 압축 부호화한 형상 데이터를 얻기 위해, 오프라인 처리부(20)에서 작성된 부호표 데이터(24)를 이용하는 예에 대해 설명하였지만, 오프라인 처리부(20)에 있어서, 대상 지역의 각 도로 형상을 압축 부호화하여, 부호 표현한 각 도로 구간의 형상 데이터를 미리 보유하고, 온라인 처리부(10)는 교통 사상의 발생 정보를 취득하였을 때, 오프라인 처리부(20)에 보유된 형상 데이터 중에서, 교통 사상 발생 위치를 포함하는 도로 구간의 부호화된 도로 형상 데이터를 선택하고, 교통 사상 발생 위치를 상기 도로 구간의 상대 위치로 나타낸 교통 정보를 생성하여, 선택한 부호화된 도로 형상 데이터와, 생성한 교통정보를 수신측으로 전송하도록 하여도 무방하다.

이 경우, 오프라인 처리부(20)는 단계 2 내지 단계 9의 절차에 의해, 부호화의 대상이 되는 도로 구간의 형상 데이터를 고정 길이(L)로 리샘플링하고, 각 노드에서의 Δθ를 산출하여, Δθ의 출현 분포에 근거하여 부호표를 작성한다. 다음으로, 작성한 부호표를 이용하여, 리샘플링한 각 좌표점의 Δθ를 부호 표현으로 변환하여, 압축 부호화한 형상 데이터를 작성하여 데이터베이스에 축적한다. 이 처리를 대상 지역의 각 도로 구간에 대해 반복하여 실시함으로써, 대상 지역에 포함되는 각 도로 구간의 압축 부호화한 형상 데이터를 보유할 수 있다.

이와 같이, 오프라인에서 실시한 도로 형상에 대한 고정 길이(L)로의 리샘플링 결과를 온라인 처리에서 이용하는 것도 가능하다.

(제 4 실시예)

제 4 실시예에서는 불가역 압축법을 도입하여 도로형상 데이터를 고압축하는 방법에 대하여 설명한다.

음성 데이터나 화상 데이터의 전송에서는 압축률의 향상을 도모하기 위해, 감각(시각/청각) 상, 무시해도 좋은 범위에서 샘플링 점을 줄이거나, 계측 정보의 양자화 형수를 줄이거나, 또는 압축률이 높아지도록 계측 정보를 개선하는 처리가 행해진다. 이들 처리를 실시한 경우, 수신측에서는 원래의 데이터를 완전히 복원할 수 없지만, 다소 데이터가 변경되어도 지장이 없는 경우에는 이러한 불가역 압축 처리를 도입함으로써, 데이터를 대폭 압축할 수 있다.

본 발명의 위치 정보 전달방법에서는 수신측이 맵 매칭을 실시하여 도로 형상을 특정하기 위해, 대상 도로 구간의 시점이나 종점, 및 매칭 오류가 발생하기 쉬운 개소에서는 정확하게 형상을 전달할 필요가 있지만, 그 이외의 개소에서는 전달하는 형상이 다소 애매하여도, 수신측에서는 본래의 위치를 특정할 수 있다. 이 때문에, 본 발명의 위치 정보 전달방법에서도, 불가역 압축의 수법을 도입하여 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

그래서, 본 실시예의 압축 방법에서는 다음 방법으로 데이터의 압축률을 높인다.

(1) 매칭 오류가 발생하지 않는 범위에서, 표본화 점을 줄인다. 곡률이 큰, 커브가 심한 도로에서는 매칭점이 도로 위로부터 떨어져, 매칭 오류가 발생할 가능성이 있다. 이 때문에, 도 12에 나타낸 바와 같이, 곡률의 대소에 근거하여 샘플링 구간 길이(L)를 설정한다.

(2) 매칭 오류가 발생하지 않는 범위에서, Δθ를 표현하는 양자화 자리수(quantization digit number)를 줄인다. 예를 들면, 최소 분해능을 2°로 설정하여, 이 단위로 Δθ를 양자화한다. 이 경우, 재현한 노드 위치가 참값을 중심으로 좌우로 벗어나기 때문에, 재현 형상은 당연히 변형된다. 이 때문에, 수신측에서는 재현 형상을 평활화하는 보간 처리를 행한다.

(3) 도로 형상을 원호 및 직선으로 근사한다. 편각 통계 예측값(S_j)을 기준으로 한 차분 표현으로 값에 편차를 갖게 하여 압축 부호화하는 경우에는, 호 또는 직선으로 표현된, 곡률이 동일한 도로 구간에서는 그 편차가 0에 집중하기 때문에, 통계적인 편차가 보다 커지게 되어, 압축 효율이 비약적으로 상승된다. 따라서, 도로 형상을 원호 및 직선으로 근사함으로써, 압축률이 비약적으로 향상된다. 또한, 런랭스 부호화에 의한 효과도 상승된다.

이 (1), (2), (3)의 방법은 단독으로 실시할 수도 있고, 복수를 조합하여 실시할 수도 있다.

여기서는 이 (1), (2) 및 (3)의 방법을 적용하여 압축 부호화를 행하는 구체예에 대해 설명한다.

도로 형상의 원호 및 직선 근사는 전곡률 함수로 표현한 도로 형상을 직선 근사함으로써 행할 수 있다. 도 1과 같이, 도로상의 점(P_J)을 전곡률 함수로 표현한 도로 형상은 도 13에 나타낸 바와 같이, 세로축을 θ(=∑θ_j), 가로축을 L(=∑L_i (단, 여기서는 L_i 일정하게 한다))로 하는 좌표계에서 실선의 곡선으로서 표시된다. 도로 형상을 원호 및 직선으로 근사하는 것은 이 곡선을 점선으로 나타내는 직선(θ= aL + b)으로 근사하는 것이다. 이 좌표계 상에서 경사 = 0인 직선(θ= b)은 직선 형상의 도로 형상을 나타내고, 경사 ≠ 0인 직선(θ= aL + b)은 원호 형상의 도로 형상을 나타낸다.

이 근사에 있어서, 본 발명자들이 별도 제안(일본 특원평 2001-129665호, 일 본 특원평 2001-132611)하고 있는 방법에 의해, 도로 구간을 따라 허용 오차를 결정한다. 이 방법에서는 허용 오차로서, 거리에 관한 오차(거리 오차)의 허용량(허용 거리 오차)과, 방위에 관한 오차(방위 오차)의 허용량(허용 방위 오차)을 도로 형상에 포함되는 각 노드 또는 링크의 단위로, 다음의 조건을 만족시키도록 설정한다.

① 대상 도로 구간의 시작점, 종점 주변에서는 허용 거리 오차를 작게 설정한다.

② 병주 도로가 인접하는 경우에는 허용 거리 오차를 작게 설정한다.

③ 인터체인지 출입로 등의 교차 각도가 작은 접속 도로가 존재하는 교차점 주변에서는 허용 거리 오차를 작게 설정한다.

④ 허용 방위 오차는 주변 도로로부터의 거리가 근접할수록 작게 설정한다.

⑤ 곡률이 큰 도로 형상의 개소에서는 방위 오차의 괴리가 커질 가능성이 높기 때문에, 허용 방위 오차를 작게 설정한다.

또한, 각 노드에서의 허용 오차의 크기는 대상 도로 구간의 좌우에서 별도로 설정한다. 상기 제안에서는 노드 단위로 허용 오차를 정량적으로 구하는 계산 방법을 구체적으로 나타낸다.

도록 구간을 따라 허용 오차를 결정하면, 그 허용 오차의 범위에 들어가도록 도로 형상을 원호 및 직선으로 근사하여, 도 14에 나타낸 바와 같이, 도로 형상을 원호 또는 직선으로 나타내는 각 구간으로 분할한다.

다음으로, 각 구간의 각각의 리샘플링 구간 길이를 결정한다.

리샘플링 구간 길이는 각 구간마다, 각 구간(j)의 곡률(a_j)에 따라 다음 식에 의해 결정한다.

L_j = K ×1/｜a_j｜

(K는 미리 정한 정수)

또한, 이 L_j의 값은 양자화하여도 무방하다. 양자화에 의해 L_j가 취할 수 있는 값을, 예를 들어 40/80/160/320/640/1280/2560/5120미터 8개의 값 중 어느 하나로 하면, L_j의 값은 3bit로 부호화하여 전달할 수 있다.

이 때, 인접하는 구간의 사이에서 리샘플링 구간 길이(L_j)가 변동하지 않는 쪽이 압축 효과를 높일 수 있다. 도 15a는 리샘플링 구간 길이의 변동을 억제하기 위해, 곡률에 그다지 변화가 없는 경우에 구간 길이가 연속하도록 구간 길이를 결정하는 결정 절차를 나타낸다. 구간의 1번부터 순서대로(단계 30), 각 구간(j)의 곡률(a_j)에서부터 리샘플링 구간 길이 산출값(D_j)을 구하고(단계 31), 인접하는 구간의 리샘플링 구간 길이 산출값(D_j-1)과의 변화율 H_j(=｜Dj - D_j-1｜/D _j)를 구하고(단계 32), 또한 인접 구간의 리샘플링 구간 길이(L_j-1)와의 비율 I_j(=D_j/L _j-1)를 구한다(단계 33). 그리고, 리샘플링 구간 길이 산출값의 변화율(H_j)과 미리 정한 정수(H_a)를 비교하고, 또한 인접 구간의 리샘플링 구간 길이(L_j-1)와의 비율(I_j)과, 미리 정한 값(I_a1, I_a2)을 비교하여, 변화율(H_j)이 H_a 이하이고, 또한 I_j가 I_a1 과 I_a2 사이에 있을 때는 리샘플링 구간 길이(L_j)를 인접 구간의 리샘플링 구간 길이(L_j-1)와 동일한 길이로 설정한다(단계 35). 여기서, 리샘플링 구간 길이 산출값(D_j)을 인접 구간의 리샘플링 구간 길이(L_j-1)와 비교하는 것은 리샘플링 구간 길이 산출값(D_j)의 변화율(H_j)이 작기 때문에 리샘플링 구간 길이를 동일한 값으로 계속 설정함으로써, 리샘플링 구간 길이 산출값(D_j)과 리샘플링 구간 길이(L_j)의 괴리가 생기는 것을 방지하기 위해서이다.

단계 34에서, 부(否)일 때는 D_j의 범위와 구간 길이의 관계를 설정한 도 13의 아래표에 근거하여, D_j의 값으로부터 구간 길이(L_j)를 결정한다(단계 36). 이것을 모든 구간에 대해 실행한다(단계 37, 38).

H_a는 대강 0.2 정도의 값으로, 또한 I_a1은 0.7 정도, I_a2는 2.0 정도의 값으로 설정한다.

다음으로, 도 16에 나타낸 바와 같이, 각 구간(n)을 리샘플링 구간 길이(L_n)로 등간격으로 샘플링하여 노드(P_J)를 구하고, P_J의 편각 θ_j와 편각 통계 예측값(S_j)의 예측값 차분(Δθ_j(=θ_j - S_j))의 양자화 값을 산출한다.

여기서는 편각 통계 예측값(S_j)으로서, 선행하는 노드의 편각(θ_j-1)을 이용 하기로 한다(S_j = θ_j-1).

또한, Δθ_j의 양자화 값은 Δθ_j의 최소 분해능을 δ°(최소 분해능 = δ)으로 하여, 그 값을 구한다.

이 때, Δθ_j를 δ의 단위로 설정하기 때문에, 선행하는 노드(P_J)로부터 거리(L_n)과 각도 정보(Δθ_j)에 근거하여 재현한 노드(P_J+1)은 원래의 도로 형상(또는 근사한 형상) 위에 위치하는 것으로는 한정할 수 없다. 도 17에 나타낸 바와 같이, P_J로부터 다음의 노드 P_J+1를 구할 때, Δθ_j의 양자화 값을 취하는 방법에 따라 노드(P_J+1)의 후보점이 몇개인가 나타난다. 이 후보점 중에서, 허용 오차의 범위 내에서, 가능한 한 Δθ의 값이 연속하여 0이 되도록 다음 노드(P_J+1)를 선출한다. 또한, 이러한 노드 선출을 계속함으로써, 선출된 노드 위치와 참값(원래의 도로 형상 위의 점)의 오차가 허용 오차의 한도 근처까지 확대된 경우에는 이 오차를 줄이는 방향으로 노드를 선출해 갈 필요가 있지만, 이 경우도 Δθ가 연속하여 0이 되도록 노드의 선출을 행한다.

도 18은 하나의 노드(P_J+1)에 관한 복수의 후보점(P_J+1(i)) 중에서 하나의 후보점을 선출하기 위한 절차를 나타낸다.

단계 40 : P_J로부터 거리(L_n), Δθ= δㆍi의 위치에 후보점(P_J+1(i))을 설정한다. 여기서, i는 Δθ의 양자화값이고, -m, ‥, -1, 0, 1, ‥, m 으로 이루어지 는, 0을 중심으로 하는 2m + 1개의 정부(正負)의 정수로 한다.

단계 41 : 각 후보점(P_J+1(i))에서부터 원래의 도로 형상의 최근접점까지의 거리(D_i), 및 그 최근접점의 절편 방위와 후보점(P_J+1(i))의 절편 방위의 오차를 산출한다.

단계 42 : 각 후보점(P_J+1(i))에 대한 평가값(ε_i)을 다음 식으로 산출한다.

ε_i = α·(β·|i|) + β·D_i + γ·|ΔΘ_i| + ψ

α, β, γ: 미리 정한 계수

ψ: 허용 오차 범위를 초과한 경우에 부과하는 페널티값

단계 43 : 가장 작은 ε_i 을 갖는 후보점(P_J+1(i))을 노드 P_J+1로서채용한다.

이 평가값(ε_i)은, D_i 및 ΔΘ_i가 확대되어 페널티값(ψ)이 가산되기까지는 i = 0인 경우에 최소가 된다. 따라서, Δθ가 0이 되도록 후보점이 채용된다.

또한, 구간(n)의 구간 길이(D_n)의 단수분(端數分)에 대해서는 이하와 같이 처리한다.

L_n〈L_n+1일 때 : 구간(n)을 거리(L_n)으로 리샘플링하고, 구간(n)의 나머지(단수분)가 L_n보다 짧아진 경우에는 이 단수분과 구분(n+1)의 일부를 합친 거리가 L_n이 되도록 L_n으로 구간(n+1)내까지를 리샘플링하고, 구간(n+1)의 이 점 이후를 L_n+1로 리샘플링한다.

L_n〉L_n+1일 때 : 구간(n)을 거리(L_n)로 리샘플링하고, 구간(n)의 단수분이 L_n보다 짧아진 경우에는 구간(n)의 이 점으로부터 구간(n+1)에 걸쳐 L_{n + 1}으로 리샘플링한다.

이와 같이, 짧은 구간 길이로 리샘플링하는 부분에는 정밀도의 저하를 초래하지 않는다.

또한, Δθ의 최소 분해능(δ°)을 크게 한 경우에는 각도의 표현 자리수는 줄어들지만, 원호의 형상 추수성은 나빠져, Δθ= 0이 될 확률이 저하되어, 부호화 압축 효과는 떨어진다. 반대로, δ°를 작게 한 경우에는 각도의 표현 자리수는 크게 되지만, 원호의 형상 추수성은 양호하게 되어, Δθ= 0이 될 확률이 높아져, 부호화 압축 효과도 높아진다. 또한, 런랭스 압축 효과도 높아진다. 이러한 점을 고려하여, 실제로 사용하는 Δθ의 최소 분해능(δ°)을 결정할 필요가 있다.

다음으로, 이 경우의 데이터의 부호화에 대해 설명한다.

해당하는 노드의 예측값 차분(Δθ)은 Δθ= 0을 중심으로 데이터 길이가 짧아지도록 부호화한다.

런랭스는 연속하는 데이터의 대부분이 Δθ= 0의 데이터이기 때문에, Δθ= 0의 런랭스에 대해 부호화한다.

또한, 리샘플링 구간 길이의 변경점을 나타내는 구간 길이 변경 코드를 설정한다. 이 구간 길이 변경 코드에는 특수 부호를 할당하고, 이 특수 부호 직후의 고정 비트(3비트 정도)로 구간 길이를 정의한다.

또한, 각 구간의 기준점 노드의 식별 코드를 나타내는 기준점 설정 코드를 설정한다. 기준점 설정 코드에는 특수 부호를 할당하고, 이 특수 부호 직후의 고정 비트(6비트 등)를 기준 노드 번호로 하여, 이 기준 노드 번호 후에 출현한 좌표를 기준 노드로 정의한다(부가 비트 없이, 미리 노드 번호 초기값을 정해 두고, 이 코드를 발견할 때마다, +1을 하는 노드 번호 체계이어도 무방하다).

또한, 데이터의 종료를 나타내는 EOD(End of Data) 코드로서 특수 부호를 할당한다. 이 부호로서 형상 데이터열 표현의 종료로 한다.

도 19에는 이 부호화에 이용하는 부호표를 예시한다.

또한, 도 20에는 오프라인에서 이 부호표를 작성할 때까지의 절차를 나타내고, 도 21에는 부호표를 이용하여 온라인에서 교통 정보를 송신할 때까지의 절차를 나타낸다. 도 20에 있어서,

단계 50 : 과거의 교통 정보를 참조하여,

단계 51 : 교통 정보의 대상 도로 구간을 선출한다.

단계 52 : 대상 도로 구간을 따라 허용 오차 범위를 산출한다.

단계 53 : 대상 도로 구간의 노드를 전곡률 함수 표현으로 변환하고,

단계 54 : 대상 도로 구간의 형상 벡터를 원호 및 직선으로 근사한다.

단계 55 : 원호 또는 직선으로 근사한 각 구간(n)의 리샘플링 길이(L_n)를 결정한다.

단계 56 : 대상 도로 구간의 형상 데이터를 L_n으로 양자화 리샘플링하여, 노 드를 설정한다.

단계 57 : 통계치 산출식에 따라, 각 구간/각 노드의 Δθ를 산출한다.

단계 58 : Δθ의 출현 분포를 계산한다.

단계 59 : 동일값의 연속 분포를 계산한다.

단계 60 : Δθ의 출현 분포 및 동일값의 연속 분포에 근거하여 부호표를 작성하고,

단계 61 : 완성된 부호표를 부호표 데이터베이스(24)에 저장한다.

또한, 도 21의 온라인 처리는 다음과 같이 된다.

단계 62 : 사상 정보 입력부(11)로부터 교통 정보를 수신하면,

단계 63 : 교통 사상의 발생 위치를 포함하는 대상 도로 구간을 선출한다.

단계 64 : 대상 도로 구간을 따라 허용 오차 범위를 산출한다.

단계 65 : 대상 도로 구간의 노드를 전곡률 함수 표현으로 변환하고,

단계 66 : 대상 도로 구간의 형상 벡터를 원호 및 직선으로 근사한다.

단계 67 : 원호 또는 직선으로 근사한 각 구간(n)의 리샘플링 길이(L_n)를 결정한다.

단계 68 : 대상 도로 구간의 형상 데이터를 L_n으로 양자화 리샘플링하여, 노드를 설정한다.

단계 69 : 통계치 산출식에 따라, 각 구간/각 노드의 Δθ를 산출한다.

단계 70 : 부호표를 참조하여, 형상 데이터를 부호 표현으로 변환한다.

단계 71 : 교통 정보와 함께 부호화한 대상 도로 구간의 형상 데이터를 송신한다.

또한, 여기서는 온라인 처리에 있어서, 오프라인 처리에서 작성한 부호표 데이터만을 이용하는 예에 대해 설명했지만, 제 3 실시예에서 설명한 바와 같이, 오프라인 처리에 의해, 대상 지역의 각 도로 형상을 부호 표현한 각 도로 구간의 형상 데이터를 미리 생성하여 축적하고, 온라인 처리에서는 교통 사상의 발생 정보가 입력되면, 오프라인 처리에서 생성된 형상 데이터 중에서, 교통 사상 발생 위치를 포함하는 도로 구간의 부호화된 도로 형상 데이터를 선택하고, 교통 사상의 발생 위치를 상기 도로 구간의 상대 위치로 나타낸 교통 정보를 생성하여, 선택한 부호화된 도로 형상 데이터와, 생성한 교통 정보를 수신측으로 전송하도록 하여도 무방하다. 이와 같이, 오프라인에서 실시한 도로 형상에 대한 고정 길이(L)에서의 리샘플링 결과를 온라인 처리에서도 이용할 수 있다.

도 22는 송신되는 도로 형상 데이터를 나타낸다. 이 데이터에는 부호표 데이터 및 부호화된 형상 데이터를 포함하고, 부호화된 형상 데이터로서 Δθ, 각 구간의 기준 노드, 샘플 구간 길이 등의 데이터를 포함한다.

도 23a 내지 23c는 송수신 간에 교환되는 데이터를 모식적으로 나타낸다. 송신측에서는 도 23a에 나타낸 바와 같이, 도로 형상을 나타내기 위하여 양자화 리샘플링 후의 노드 위치를 산출하고, 도 23b에 나타낸 바와 같이, 이 노드 위치를 나타내는 데이터가 수신측으로 송신된다. 수신측에서는 도 23c에 나타낸 바와 같이, 수신 데이터를 평활화하여 형상을 재현한다. 이 경우, B 스플라인(베지어 스플라인/베지어 곡선 등의 보간 곡선이어도 가능) 등에서의 보간 또는 평활화 함수에 의한 평활화를 행한다. 또한, 생성된 각 보간점의 절편 방위도 평균적으로 배분한다.

도 24는 수신측의 절차를 나타낸다.

단계 80 : 위치 정보를 수신하면,

단계 81 : 부호표를 참조하여, 부호 표현의 형상 데이터를 전곡률 함수로 변환한다.

단계 82 : 다음으로, 위도 및 경도 좌표로 변환하고, 평활화ㆍ보간 처리를 행하여, 형상 데이터를 재현한다.

단계 83 : 기준 노드 위치를 취득하고,

단계 84 : 맵 매칭을 행하여, 대상 도로 구간을 특정하여,

단계 85 : 교통 정보를 재현한다.

이와 같이, 본 실시예에서 설명한 불가역 압축의 방법을 이용하여 형상 데이터를 고압축함으로써 전송 데이터량을 크게 삭감할 수 있다.

또한, 전곡률 함수 표현한 형상 데이터의 원호ㆍ직선 근사는 여기서 설명한 바와 같이, 사전에 형상을 근사하는 이외에, 양자화 리샘플링과 동시에 행할 수도 있다.

또한, 여기서 설명한 리샘플링 구간 길이의 결정 로직이나 양자화 리샘플링의 결정 절차는 형상 데이터를 원호 근사하지 않는 경우에도 적용할 수 있다.

(제 5 실시예)

제 5 실시예에서는 좌표점의 리샘플링을 행하지 않고, 도로 형상 데이터를 부호화하는 방법에 대해 설명한다.

먼저 도 41을 이용하여 설명한 바와 같이, 도로상에 배열하는 좌표점(P_J)은 인접하는 좌표점(P_J-1)으로부터의 거리와 각도의 2개의 치수에 의해 일의적으로 특정할 수 있다. 제 1 내지 제 4 실시예에서는 이 중, 거리가 일정하게 되도록 좌표점 위치를 리샘플링하고, 각도만을 부호화하여 전송 데이터량의 삭감을 도모하고 있다. 그러나, 이 경우, 리샘플링의 처리가 필요하게 된다.

이것에 대해, 디지털 지도의 도로 형상에 포함되는 노드나 보간점을 그대로 좌표점에 이용하여 도로 형상 데이터를 부호화하는 경우에는 리샘플링의 처리가 불필요하게 된다. 단, 이 경우에는 노드나 보간점의 거리가 일정하지 않기 때문에, 각도와 거리를 부호화하는 것이 필요하게 된다.

도 25는 각도 및 거리 모두를 부호화하는 방법에 대해 나타낸다. 각도의 부호화에 관해서는 제 1 실시예와 마찬가지로, 각 노드(보간점을 포함하는) P_J의 각도 정보를 편각(θ_j)와 편각 통계 예측값(S_j)의 차분인 예측값 차분(Δθ_j)으로 나타내고, Δθ_j를 예를 들어 1° 단위(2° 단위 등, 다른 분해능이어도 무방하다)로 양자화하며, 양자화한 Δθ_j의 크기의 발생 빈도에 근거하여 Δθ의 부호표를 작성한다. 이 때, 편각 통계 예측값(S_j)은, 예를 들어 S_j = Δ_j-1 또는 S_j = (θ_j-1 + θ_j-2)/2로 정의한다.

도 26b는 이와 같이 해서 작성한 Δθ의 부호표의 일례를 나타낸다. 이 표는 제 1 실시예의 부호표(도 2)와 다르지 않다. 이 Δθ의 부호표를 이용하여 각 노드의 각도 정보(Δθ_j)를 가변 길이 부호화한다.

한편, 거리의 부호화는 다음과 같이 행한다.

우선, 각 노드(P_J)의 거리 정보를 인접 노드(P_J+1)까지의 거리(L_j)와 거리 통계 예측값(T_j)의 차분인 예측값 차분(ΔL_j(= L_j - T_j))으로 나타내고, ΔL_j를 예를 들어 10m 단위(50m 단위, 100m 단위 등, 다른 분해능이어도 무방하다)로 양자화한다. 이 때 거리 통계 예측값(T_j)은, 예를 들어 T_j = L_j-1 또는 T_j = (L_j-1 + L_j-2)/2로 정의한다.

이어서, 양자화한 ΔL_j의 크기의 발생 빈도에 근거하여 ΔL의 부호표를 작성한다. 도 26a는 이와 같이 해서 작성한 ΔL의 부호표의 일례를 나타낸다. 이 부호표의 부가 비트는 ΔL의 정부(正負)를 나타내기 위해 부가되는 비트이며, ΔL≠0일 때, ΔL이 정이면 0, ΔL가 부이면 1이 부가된다. 따라서, T_j = L_j-1로 정의한 경우,

L_j가 L_j-1보다 길 때(L_j - L_j-1 〉0)는 0

L_j가 L_j-1보다 짧을 때(L_j - L_j-1〈 0)는 1

을 부가한다.

이 ΔL의 부호표를 이용하여 각 노드의 거리 정보(ΔL_j)를 가변 길이 부호화한다.

거리 및 각도를 부호화할 때의 데이터 내열은 ΔL_j→Δθ_j→L_j+1→Δθ _j+1→…와 같이 미리 순서를 정해 둔다. 이제, ΔL - Δθ의 나열이

"0ㆍ0_0ㆍ0_0ㆍ-2_+2ㆍ-2_0ㆍ+3_-5ㆍ0_0ㆍ0_0ㆍ+6"

일 때, 이 데이터열은 도 26a 및 26b의 부호표를 이용하여 다음과 같이 가변 길이 부호화된다.

"0ㆍ0_0ㆍ0_0ㆍ1011_1010ㆍ1011_0ㆍ11000_11101ㆍ0_0ㆍ0_0ㆍ111100"

→"00000101110101011011000111010000111100"(38bit)

이것을, 거리 성분을 8bit, 각도 성분을 10bit의 고정 길이로 나타내고자 하면, (8bit + 10bit) × 8노드 = 144비트가 필요하며, 가변 길이 부호화에 의해 데이터량을 26%로 압축할 수 있다.

도 27은 이들 부호표를 오프라인에서 작성할 때의 처리 절차를 나타낸다. 우선, 과거의 교통 정보를 참조하여(단계 90), 교통 정보의 대상 도로 구간을 선출한다(단계 91). 대상 도로 구간에 포함되는 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수 표현으로 변환하고(단계 92), 통계치 산출식에 따라, 각 구간의 각 노드의 ΔL_j 및 Δθ_j를 산출한다(단계 93). 다음으로, ΔL_j 및 Δθ_j의 출현 분포를 계산하고(단계 94), ΔL_j의 출현 분포에 근거하여 ΔL의 부호표를 작성하며, 또한 Δθ_j의 출현 분 포에 근거하여 Δθ의 부호표를 작성한다(단계 95, 96).

또한, 도 28은 교통 정보를 전달하기 위해, 작성된 부호표를 이용하여 도로 형상 데이터를 부호화할 때의 처리 절차를 나타낸다. 교통 정보를 수신하면(단계 97), 교통 사상의 발생 위치를 포함하는 대상 도로 구간을 선출한다(단계 98). 대상 도로 구간에 포함되는 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수 표현으로 변환하고(단계 99), 통계치 산출식에 따라, 각 구간의 각 노드의 ΔL_j 및 Δθ_j를 산출한다(단계 100). 다음으로, 상기 대상 도로 구간을 대상으로 하여 작성된 부호표(또는 상기 대상 도로 구간에 형상이 근사한 도로를 대상으로 하여 작성된 부호표)의 부호표 데이터를 참조하여, 각 노드의 ΔL_j 및 Δθ_j를 부호 표현으로 변환한다(단계 101). 대상 도로 구간의 상대 정보로 나타낸 사상 위치의 데이터와 함께 부호화한 대상 도로 구간의 형상 데이터를 송신한다(단계 102).

도 29 및 도 30은 송신되는 도로 형상 데이터(도 29)와 사상 위치 데이터(도 30)를 나타낸다. 도로 형상 데이터에는 부호표 데이터, 부호 표현되는 구간(노드 p1~p2)의 시작단 노드(p1)의 절대 좌표, 노드(p1)의 절대 방위, 노드(p1)에서부터 다음 노드까지의 거리(L), 및 노드(p1~p2)간의 부호화 데이터(ΔL_j 및 Δθ_j를 부호화한 비트열)가 포함된다.

이 데이터를 수신한 수신측에서는 도 11의 처리 흐름과 마찬가지로, 부호 표현된 데이터를, 부호표를 참조하여 전곡률 함수로 변환하고, 도로 형상 데이터를 재현한다. 이어서, 재현된 형상과 자신의 디지털 지도의 도로 형상의 맵 매칭을 실 행하여 대상 도로 구간을 특정하고, 사상 위치 데이터로부터 이 대상 도로 구간 내의 교통 사상 발생 위치를 특정한다.

이와 같이, 본 실시예의 방법에서는 좌표점의 리샘플링은 행하지 않고, 좌표점을 특정하는 각도와 거리의 데이터를 함께 가변 길이 부호화하여, 도로 형상 데이터의 전송 데이터량을 삭감할 수 있다.

(제 6 실시예)

제 6 실시예에서는 도로상에서 각도 성분이 일정하게 되도록 좌표점 위치를 리샘플링하여, 거리 성분만을 부호화하는 방법에 대해 설명한다.

먼저 도 41을 이용하여 설명한 바와 같이, 도로상에 배열하는 좌표점(P_J)은 인접하는 좌표점(P_J-1)으로부터의 거리와 각도의 2개의 치수에 의해 일의적으로 특정할 수 있다. 제 1 내지 제 4 실시예에서는 이 두 개의 치수 중, 거리가 일정하게 되도록 좌표점 위치를 리샘플링함으로써, 각도만을 부호화하여 전송 데이터량의 삭감을 도모하고 있지만, 제 6 실시예에서는, 반대로 각도가 일정하게 되도록 좌표점 위치를 리샘플링하여, 거리만의 부호화에 의해 전송 데이터량의 삭감을 도모한다.

도 31은 각도 정보를 고정하고(편각(θ) = 일정), 거리 정보를 부호화하는 경우의 리샘플링 좌표점을 나타낸다. 이 형상 데이터의 리샘플링 처리는 다음과 같이 행해진다.

(1) 도로 형상 위를 시작단 노드(P₀)으로부터 종단 노드를 향하여 추적하고, 편각이 미리 정해진 각도(θ(또는 -θ))에 도달한 위치에 다음 노드(P₁)를 설정한다.

(2) 단, (1)에서 추적하고 있을 때, 편각이 θ(또는 -θ)에 도달하기 전에, 시작단 노드(P0)로부터의 거리가 미리 정해진 거리(L_max)에 도달했을 때는, 그 위치에 다음 노드(P₁)를 설정한다.

(3) 상기 (1) 또는 (2)에서 결정한 노드(P1)를 시작단으로 하여, 상기 (1) 및 (2)의 규칙을 적용하여 다음 노드(P₂)를 결정하고, 이것을 순차 반복하여, P₃, ‥, P_J, ‥를 설정한다.

리샘플링한 각 노드(P_J)에서의 거리 정보는 인접 노드(P_J+1)까지의 거리(L_j)와 거리 통계 예측값(T_j)의 차분인 예측값 차분(ΔL_j(= L_j-T_j))으로 나타내고, ΔL_j를 예를 들어 10m 단위(50m 단위, 100m 단위 등, 다른 분해능이어도 무방하다)로 양자화한다. 이 때, 거리 통계 예측값(T_j)은, 예를 들어 T_j = L_j-1 또는 T_j = (L_j-1 + L_j-2)/2로 정의된다.

이어서, 양자화한 ΔL_j의 크기의 발생 빈도에 근거하여 ΔL의 부호표를 작성한다. 이 때, ΔL_j의 연속 분포를 계산하여, 런랭스 부호화를 추가시킨 부호표를 작성하여도 무방하다.

이와 같이 해서 작성한 ΔL의 부호표의 일례를 도 32에 나타낸다. 이 부호표 에서는 ΔL=0일 때, 편각(θ)의 정부를 나타내기 위한 1비트(θ가 정이면 0, 부이면 1)를 부가 비트로서 부호에 부가하는 것을 규정하고, 또한 ΔL≠0일 때, 편각(θ)의 정부를 나타내기 위한 1비트와, ΔL의 정부를 나타내기 위한 1비트(ΔL가 정이면 0, 부이면 1)의 합계 2비트를 부호에 부가 비트로서 부가하는 것을 규정한다. 따라서, T_j = L_j-1로 정의한 경우에서는 ΔL≠0일 때,

L_j가 L_j-1보다 길 때(L_j-L_j-1 > 0)는 ΔL의 정부를 나타내는 부가 비트로서 0

L_j가 L_j-1보다 짧을 때(L_j-L_j-1 < 0)는 ΔL의 정부를 나타내는 부가 비트로서 1

이 부가되고, 또한

P_j-1→P_j의 방위가 P_j-2→P_j-1의 방위의 좌측에 있을 때(좌측으로 구부러짐)는 θ의 정부를 나타내는 부가 비트로서 0

P_j-1→P_j의 방위가 P_j-2→P_j-1의 방위의 좌측에 있을 때(우측으로 구부러짐)는 θ의 정부를 나타내는 부가 비트로서 1

이 부가된다.

또한, 제 4 실시예에서는 거리 성분이 일정하게 되도록 좌표점을 리샘플링하는 경우에, 구간에 따라 거리 성분(리샘플링 구간 길이)을 변경하는 예에 대해 설명하였지만, 마찬가지로 각도 성분이 일정하게 되도록 리샘플링하는 경우에도, θ의 값을 구간에 따라 전환할 수도 있다. 이 경우, 부호 변경한 형상 데이터열 상에서는 제 4 실시예와 마찬가지로, 특수 코드를 사용하여 각 구간의 θ의 값을 식별 할 수 있도록 한다.

도 33은 이 부호표를 오프라인에서 작성할 때의 처리 순서를 나타내고, 또한 도 34는 작성된 부호표를 이용하여 도로 형상 데이터를 부호화하여, 교통 정보를 전달할 때의 처리 절차를 나타낸다. 이들 절차는 제 3 실시예에서 설명한 절차(도 7 및 도 8)와 비교하여, 대상 도로 구간의 형상 데이터를 고정 길이(L)로 리샘플링하는 대신에, 고정각(θ(또는 -θ))으로 리샘플링한 점(단계 112, 단계 121), 리샘플링한 각 노드의 Δθ를 산출하는 대신 ΔL을 산출한 점(단계 114, 단계 123), 및 Δθ의 분포에 근거하여 Δθ의 부호표를 작성하는 대신 ΔL의 분포에 근거하여 ΔL의 부호표를 작성한 점(단계 115, 단계 117)에서 상이하지만, 그 외의 절차는 동일하다.

또한, 도 35는 송신되는 도로 형상 데이터를 나타낸다. 이 도로 형상 데이터는 제 3 실시예에서 설명한 도로 형상 데이터(도 9)와 비교하여, 샘플링 구간 길이(L) 대신에 샘플링 각도(θ)의 정보가 포함되고, 또한 부호화 데이터로서, Δθ_j를 부호화한 비트열 대신에 ΔL_j를 부호화한 비트열이 포함된 점에서 상이하지만, 그 외의 점에 대해서는 동일하다.

이 데이터를 수신한 수신측에서는 도 11의 처리 흐름과 마찬가지로, 부호 표현된 데이터를, 부호표를 참조하여 전곡률 함수로 변환하여, 도로 형상 데이터를 재현한다. 이어서, 재현된 형상과 자신의 디지털 지도의 도로 형상의 맵 매칭을 실행하여 대상 도로 구간을 특정하고, 사상 위치 데이터로부터 이 대상 도로 구간 내 의 교통 사상 발생 위치를 특정한다.

이와 같이, 본 실시예의 방법에서는 도로상에서 각도 성분이 일정하게 되도록 좌표점 위치를 리샘플링하고, 거리 성분만을 가변 길이 부호화하여, 도로 형상 데이터의 전송 데이터량을 삭감할 수 있다.

(제 7 실시예)

제 7 실시예의 부호화 방법에서는 도로 형상을 통계적으로 편차를 갖는 형상 데이터로 변환하기 위해, 각도 정보의 표현 방법으로서, 편각에 의한 표현 또는 예측값 차분에 의한 표현 중 어느 하나를 선택할 수 있도록 한다.

먼저 도 42를 이용하여 설명한 바와 같이, 좌표점의 각도 정보는 편각(θ_j)에서의 표현(도 42의 (b)(b')), 및 편각(θ_j)의 예측값 차분(Δθ_j)에서의 표현(도 42의 (c)(c')) 중 어느 하나를 채용한 경우에도, 도로 형상 데이터를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환할 수 있다.

이 통계적인 편차는 이것이 클수록, 가변 길이 부호화에 의한 데이터량 삭감의 효과가 높다. 좌표점의 각도 정보를 편각(θ_j)으로 표현하는 경우와 편각(θ_j)의 예측값 차분(Δθ_j)으로 표현하는 경우를 비교하면, 일반적으로는 후자쪽이 통계적인 편차는 크다.

그러나, 도 36에 나타낸 바와 같이, 커브와 커브 사이에 잠시 직선이 계속되 는 도로(40)의 경우에는 편각의 예측값 차분(Δθ_j)으로 표현하면,

0, ‥, 0, θ₁, - θ₁, 0, ‥, 0, θ₂, - θ₂, 0, ‥

이 되지만, 편각(θ)으로 표현하면,

0, ‥, 0, θ₁, 0, 0, ‥, 0, θ₂, 0, 0, ‥

이 되어, 좌표점의 각도 정보를 편각(θ_j)으로 표현하는 쪽이 예측값 차분(Δθ_j)으로 표현하는 것보다도 통계적인 편차를 갖게 할 수 있다.

이와 같이, 도로 형상에 의해서는 일정 거리(L)로 리샘플링한 좌표점의 각도 정보를 편각(θ_j)으로 표현하는 쪽이 가변 길이 부호화에 적합한 경우가 있다.

본 실시예의 방법에서는 도로 형상을 편각(θ)으로 표현하여 가변 길이 부호화했을 때의 데이터 크기와, 편각의 예측값 차분(Δθ)으로 표현하여 가변 길이 부호화했을 때의 데이터 크기를 비교하여, 데이터 크기가 작은 쪽의 부호화 데이터를 전송하도록 한다.

그래서, 우선 도로 형상을 편각(θ_j)으로 표현하여 가변 길이 부호화하기 위한 편각(θ) 부호표와, 도로 형상을 편각(θ_j)의 예측값 차분(Δθ_j)으로 표현하여 가변 길이 부호화하기 위한 Δθ 부호표를 작성한다.

도 37은 편각(θ) 부호표의 작성 절차를 나타내고, 도 38은 Δθ 부호표의 작성 절차를 나타낸다. 도 38의 절차는 제 3 실시예에서의 절차(도 7)와 동일하다. 또한, 도 37의 절차는 도 38의 절차 중의 Δθ가 편각(θ)을 대신한 점만이 다르 다.

도 39는 오프라인에서 작성된 이들 부호표를 이용하여, 도로 형상 데이터를 부호화하고, 교통 정보를 전달할 때의 처리 절차를 나타낸다.

단계 130 : 교통 정보를 수신하면,

단계 131 : 교통 사상의 발생 위치를 포함하는 대상 도로 구간을 선출하고,

단계 132 : 대상 도로 구간의 도로 형상 데이터를 고정 길이(L)로 리샘플링하여 노드를 설정하며,

단계 133 : 설정한 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수 표현으로 변환한다.

단계 134 : 다음으로, θ의 부호표를 참조하여, θ의 부호 데이터를 작성하여, 데이터 크기(A)를 산출한다.

단계 135 : 다음으로, Δθ의 부호표를 참조하여, Δθ의 부호 데이터를 작성하여, 데이터 크기(B)를 산출한다.

단계 136 : 데이터 크기(A)와 데이터 크기(B)를 비교하여, 데이터 크기가 작은 쪽의 각도 표현을 채용하고, 송신할 형상 데이터에 채용한 각도 표현을 나타내는 「각도 표현 식별 프래그」의 값과, 채용한 각도 표현에서의 「부호화 데이터」를 설정한다.

단계 137 : 대상 도로 구간의 상대 정보로 나타낸 사상 위치의 데이터와 함께 부호화한 대상 도로 구간의 형상 데이터를 송신한다.

도 40은 송신되는 도로 형상 데이터를 나타낸다. 이 도로 형상 데이터에는 채용한 각도 표현을 나타내는 「각도 표현 식별 프래그」(편각(θ)에 의한 표현을 채용했을 때는 0, 예측값 차분(Δθ)에 의한 표현을 채용했을 때는 1)의 정보, 및 채용한 각도 표현에서의 「부호화 데이터」의 정보를 포함한다.

이 데이터를 수신한 수신측에서는 「각도 표현 식별 플래그」가 지정하는 정보에 근거하여, 부호 표현된 「부호화 데이터」로부터 부호표를 참조하여, θ 또는 Δθ를 복원하고, 각 노드의 위치 데이터를 전곡률 함수로 변환한다. 그 후의 처리는 제 3 실시예와 마찬가지로, 도로 형상 데이터를 재현하고, 재현한 형상과 자신의 디지털 지도의 도로 형상과의 맵 매칭을 실행하여 대상 도로 구간을 특정하며, 사상 위치 데이터로부터 이 대상 도로 구간 내의 교통 사상 발생 위치를 특정한다.

이와 같이, 본 실시예의 방법에서는 각도 정보의 표현 방법으로서, 편각에 의한 표현 또는 예측값 차분에 의한 표현 중 어느 하나를 선택함으로써, 한층 더 전송 데이터량의 삭감을 도모할 수 있다.

또한, 본 발명에 의한 부호화 방법은 지도 데이터 본체의 압축에도 적용할 수 있다. 또한, 지도 데이터의 인터넷 상의 수수(예, 벡터 지도를 사용한 클라이언트ㆍ서버형 지도 표시 시스템)나 지도 데이터 배신 서비스 등에도 적용할 수 있다.

또한, 차량 탑재기로부터 긴급 통보나 이동 차량 데이터(Floating Car Data(FCD))를 위해, 주행 궤적 데이터를 센터로 송신하는 경우에도, 이 부호화 방법을 이용하여 데이터를 압축할 수 있다.

또한, 벡터 형상을 스플라인 압축 방식으로 압축하고, 각 절점열(節点列)의 데이터로서 전송하는 경우에도, 본 발명의 부호화 방법을 적용하여, 절점열의 표현을 부호표를 이용하여 데이터 압축할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 부호화 방법은 디지털 지도상의 영역(다각형(polygon))의 형상 데이터를 전달하는 경우에도 적용할 수 있다. 예를 들면, 다각형을 지정하여 그 영역의 일기예보를 전달하는 경우에는 다각형 형상의 경계선의 형상 데이터를 전달함으로써, 수신측에서는 다각형을 특정할 수 있다. 이 경계선의 형상 데이터를 전달하는 경우, 본 발명의 부호화 방법을 적용하여 전송 데이터량을 압축할 수 있다. 이 때, 일기예보의 적용 영역과 같이 다각형 형상을 정밀하게 특정할 필요가 없는 경우에는, 수신측에서는 디지털 지도상의 형상과의 맵 매칭 처리를 생략할 수 있다.

예시한 부호표는 어디까지나 예로 나타낸 것이며, 최적의 것이라고는 말할 수 없다. 실제로는 변수(θ_j, Δθ_j, L_j 등)의 분포를 조사하고, 허프만 트리를 이용하여 부호표를 작성할 필요가 있다.

부호화 기술로는 고정 문자 압축법, 런랭스법, 샤논ㆍ파노 부호법, 허프만 부호법, 적응형 허프만 부호법, 산술 부호법, 사전법(LHA법) 등 여러 종류가 존재하며, 본 발명에 있어서, 이들 부호화 방법을 이용할 수도 있다. 또한, 여기서는 부호표를 오프라인에서 생성하는 경우에 대해 설명하였지만, 적응형 허프만 부호법이나 산술 부호법을 이용함으로써 온라인에서의 부호화가 가능하게 된다.

본 발명을 상세하게 또한 특정한 실시예를 참조하여 설명하였으나, 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않는 한 다양한 변경이나 수정을 가할 수 있다는 것은 당업자에게 있어서 명백하다.

본 출원은 2001년 5월 1일 출원한 일본 특허출원(특원 2001-134318), 2001년 7월 19일 출원한 일본 특허출원(특원 2001-220061)에 근거한 것이며, 그 내용은 본 명세서에서 참조로서 포함된다.

이상의 설명으로부터 명확한 바와 같이, 본 발명의 부호화 방법에서는 디지털 지도에서의 벡터 형상의 데이터량을 효율적으로 압축할 수 있다. 이 때문에, 본 발명의 위치정보 전달방법 및 장치에서는 디지털 지도의 벡터 형상을 전달하는 경우의 전송 데이터량을 크게 줄일 수 있다. 수신측에서는 수신 데이터로부터 형상 데이터를 복원하고, 맵 매칭을 실시함으로써, 전송된 벡터 형상을 정확하게 특정할 수 있다.

Claims

디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 데이터를 부호화하는 부호화 방법에 있어서,

상기 형상 벡터를 나타내는 노드열 각각의 노드의 위치 정보에 산술 가공을 실시하여, 상기 위치정보를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하고, 상기 데이터를 부호화하여 데이터량을 삭감하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1항에 있어서, 상기 노드의 위치 정보를, 인접하는 노드에서부터의 거리, 및 인접하는 노드에서부터 연장되는 직선의 각도 정보로 표현하고, 상기 거리 또는 각도를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 나타내어, 상기 데이터를 부호화하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1 또는 2항에 있어서, 상기 노드의 위치 정보를 통계 예측값과의 차분 데이터로 변환하고, 상기 차분 데이터를 부호화하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 2항에 있어서, 상기 각도 정보를 편각으로 나타내고, 상기 편각을 부호화하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 2항에 있어서, 상기 각도 정보를 편각의 통계 예측값에 대한 차분으로 나타내고, 상기 차분을 부호화하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 2항에 있어서, 상기 거리 정보를 거리의 통계 예측값에 대한 차분으로 나타내고, 상기 차분을 부호화하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1 또는 2항에 있어서, 상기 형상 벡터의 소정 구간 내에서, 상기 노드의 위치정보 중 적어도 하나의 요소가 일정한 값을 취하도록, 상기 노드를 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 7항에 있어서, 인접하는 노드에서부터의 거리가 등간격이 되는 위치에 상기 노드를 리샘플링하고, 상기 노드의 위치 정보를 각도 정보만으로 표현하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 7항에 있어서, 인접하는 노드에서부터 연장되는 직선의 편각이 일정한 각도를 취하는 위치에 상기 노드를 리샘플링하고, 상기 노드의 위치 정보를 거리 정보만으로 표현하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 7항에 있어서, 상기 형상 벡터를 복수의 구간으로 분할하고, 각 구간마다 상기 일정한 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 10항에 있어서, 상기 각 구간마다 일정한 리샘플링 구간 길이를 설정하고, 상기 리샘플링 구간 길이의 간격으로 상기 노드를 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1 또는 2항에 있어서, 디지털 지도의 상기 형상 벡터에 포함되는 노드 또는 보간점의 위치 정보에 산술 가공을 실시하여, 상기 위치 정보를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1항에 있어서, 상기 형상 벡터를 근사하는 스플라인 함수의 절점열(節点列)의 정보에 산술 가공을 실시하여, 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1 또는 2항에 있어서, 상기 데이터를 가변길이 부호화하여 데이터량을 삭감하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1 또는 2항에 있어서, 상기 데이터를 런랭스 부호화하여 데이터량을 삭감하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 11항에 있어서, 상기 리샘플링 구간 길이를 상기 형상 벡터의 곡률의 대소에 따라 설정하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 1항에 있어서, 상기 형상 벡터의 허용 오차를 산출하여 상기 허용 오차를 넘지 않는 범위에서, 상기 데이터를 부호화했을 때의 양자화 자리수를 줄이는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
제 16항에 있어서, 상기 형상 벡터를 원호 및 직선으로 근사하고, 근사한 원호 또는 직선의 구간마다 상기 리샘플링 구간 길이를 설정하는 것을 특징으로 하는 형상 벡터 데이터의 부호화 방법.
송신측이 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 송신하고, 수신측이 수신한 형상 데이터에 근거하여 맵 매칭을 행하여 자신의 디지털 지도상에서의 상기 형상 벡터를 특정하는 디지털 지도의 위치 정보 전달방법에 있어서,

송신측은 제1항 또는 제2항에 기재된 부호화 방법으로 부호화한 형상 벡터 데이터를 송신하며, 수신측은 수신한 데이터를 복호하여 형상을 재현하고, 재현한 형상에 대응하는 형상 벡터를 맵 매칭으로 특정하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제 19항에 있어서, 송신측은 부호화에 이용한 부호표를, 송신하는 데이터에 포함시켜 송신하고, 수신측은 수신한 상기 부호표를 이용하여 형상을 재현하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제19항에 있어서, 송신측은 수신측에서 매칭 오류가 발생하지 않는 범위에서 리샘플링 구간 길이를 설정하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제19항에 있어서, 송신측은 수신측에서 매칭 오류가 발생하지 않는 범위에서 양자화 자리수를 줄이는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제 19항에 있어서, 송신측은 수신측에서 매칭 오류가 발생하지 않는 범위에서 상기 형상 벡터를 원호 및 직선으로 근사하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제 19항에 있어서, 송신측은 부호화에 이용하는 부호표를 미리 작성하여 보유하고, 상기 부호표를 이용하여 상기 형상 벡터의 부호화를 행하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제 24항에 있어서, 송신측은 상기 부호표를 이용하여 부호화한 상기 형상 벡터의 데이터를 미리 보유하고, 송신하는 데이터를 상기 보유하는 데이터 중에서 선택하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
제 19항에 있어서, 송신측이 부호화한 상기 형상 벡터 데이터로서, 디지털 지도상의 다각형 형상을 나타내는 데이터를 송신하는 것을 특징으로 하는 위치 정보 전달방법.
맵 매칭으로 형상을 특정하기 위한 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신측으로 송신하는 송신장치에 있어서,

디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 노드열 각각의 노드 위치 정보에 산술 가공을 실시하여, 상기 위치 정보를 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하고, 상기 데이터의 출현 분포에 근거하여 상기 데이터의 부호화에 이용하는 부호표를 생성하는 부호표 산출수단; 및

수신측으로 전달하는 형상 벡터 각각의 노드 위치 정보를, 상기 부호표를 이용하여 부호화하여, 수신측으로 전송할 형상 데이터를 생성하는 위치 정보 변환수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 송신장치.
맵 매칭으로 형상을 특정하기 위한 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신측으로 송신하는 송신장치에 있어서,

수신측으로 전달하는 형상 벡터 각각의 노드의 위치정보를, 부호표 산출수단에서 생성된 부호표를 이용하여 부호화하여, 수신측으로 전송할 형상 데이터를 생성하는 위치 정보 변환수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 송신장치.
송신측으로부터 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신하고, 맵 매칭을 수행하여 자신의 디지털 지도상에서 상기 형상 벡터를 특정하는 수신장치에 있어서,

부호화된 수신 데이터를 복호화하여, 디지털 지도상의 위치 정보로 나타낸 형상 데이터를 재현하는 부호 데이터 복호화 수단; 및

재현한 상기 형상 데이터를 이용하여 맵 매칭을 행하여, 자신의 디지털 지도상에서의 상기 형상 벡터를 특정하는 맵 매칭 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신장치.
맵 매칭으로 형상을 특정하기 위한 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신측으로 송신하는 송신장치의 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서,

디지털 지도상이 형상 벡터를 고정 길이로 리샘플링하여 노드를 설정하는 단계;

상기 노드의 위치 데이터에 산술 가공을 실시하여 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하는 단계; 및

상기 통계적으로 편차를 갖는 데이터의 출현 분포에 근거하여 상기 데이터의 부호화에 이용하는 부호표를 생성하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
맵 매칭으로 형상을 특정하기 위한 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신측으로 송신하는 송신장치의 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서,

상기 형상 벡터를 고정 길이로 리샘플링하여 노드를 설정하는 단계;

상기 노드의 위치 데이터에 산술 가공을 실시하여 통계적으로 편차를 갖는 데이터로 변환하는 단계; 및

상기 통계적으로 편차를 갖는 데이터를 부호표를 참조하여 부호표현으로 변환하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
송신측으로부터 디지털 지도상의 형상 벡터를 나타내는 형상 데이터를 수신하고, 맵 매칭을 행하여 자신의 디지털 지도상에서 상기 형상 벡터를 특정하는 수신장치의 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서,

부호화된 수신 데이터를 부호표를 참조하여 복호화하는 단계;

복호화한 데이터로부터 디지털 지도상의 위치 정보로 나타낸 형상 데이터를 재현하는 단계; 및

재현한 상기 형상 데이터를 이용하여 맵 매칭을 행하여 자신의 디지털 지도상에서의 상기 형상 벡터를 특정하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
컴퓨터가 도로형상 데이터를 압축하여 부호화하는 형상 데이터 부호화 방법으로서, 상기 컴퓨터가,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 단계와,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 차례로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 단계와,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 단계와,

상기 편각(θ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 단계를 실행하는 형상 데이터 부호화 방법.
컴퓨터가 도로형상 데이터를 압축하여 부호화하는 형상 데이터 부호화 방법으로서, 상기 컴퓨터가,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 단계와,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 차례로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 단계와,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 단계와,

어떤 좌표점에서의 편각의 예측값(S)을 그 하나 앞의 좌표점에서의 편각의 값 또는 그 하나 앞 및 두개 앞의 좌표점에서의 편각의 평균값으로서 산출하고, 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)과 상기 편각의 예측값(S)과의 차분으로서, 상기 어떤 좌표점에서의 편각 예측 차분값(Δθ)을 산출하여 상기 편각(θ)의 열을 편각예측 차분값(Δθ)의 열로 변환하는 단계와,

상기 편각예측 차분값(Δθ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 단계를 실행하는 형상 데이터 부호화 방법.
컴퓨터에 도로형상 데이터를 압축하여 부호화하는 수순을 실행시키는 프로그램을 기록한 기록매체로서,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 수순과,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 차례로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 수순과,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 수순과,

상기 편각(θ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 수순을 상기 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 기록매체.
컴퓨터에 도로형상 데이터를 압축하여 부호화하는 수순을 실행시키는 프로그램을 기록한 기록매체로서,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 수순과,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 차례로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 수순과,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 수순과,

어떤 좌표점에서의 편각의 예측값(S)을 그 하나 앞의 좌표점에서의 편각의 값 또는 그 하나 앞 및 두개 앞의 좌표점에서의 편각의 평균값으로서 산출하고, 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)과 상기 편각의 예측값(S)과의 차분으로서, 상기 어떤 좌표점에서의 편각 예측 차분값(Δθ)을 산출하여 상기 편각(θ)의 열을 편각예측 차분값(Δθ)의 열로 변환하는 수순과,

상기 편각예측 차분값(Δθ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 수순을 상기 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 기록매체.
도로형상 데이터를 압축부호화하여 수신측에 송신하는 위치정보 전달장치로서,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 수단과,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 순으로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 수단과,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 수단과,

상기 편각(θ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 수단과,

상기 부호화한 편각(θ)의 열을 송신하는 수단을 구비한 위치정보 전달장치.
도로형상 데이터를 압축부호화하여 수신측에 송신하는 위치정보 전달장치로서,

상기 도로형상 데이터를 디지털 지도 데이터베이스로부터 독출하는 수단과,

상기 도로형상 데이터가 표시하는 도로상에 소정의 기준점으로부터 순으로 좌표점 간의 직선거리가 소정의 값(L)이 되도록 좌표점을 설정하고, 상기 설정된 좌표점에 관하여 해당 좌표점으로부터 다음 좌표점으로 향하는 직선의 절대방위(Θ)를 산출하여 상기 도로형상 데이터를 거리(L)와 좌표점에서의 절대방위(Θ)의 열로 표현된 도로형상 데이터로 변환하는 수단과,

어떤 좌표점에서의 절대방위와 그 하나 앞의 좌표점에서의 절대방위와의 차분으로서 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)을 산출하여 상기 절대방위(Θ)의 열을 편각(θ)의 열로 변환하는 수단과,

어떤 좌표점에서의 편각의 예측값(S)을 그 하나 앞의 좌표점에서의 편각의 값 또는 그 하나 앞 및 두개 앞의 좌표점에서의 편각의 평균값으로서 산출하고, 상기 어떤 좌표점에서의 편각(θ)과 상기 편각의 예측값(S)과의 차분으로서, 상기 어떤 좌표점에서의 편각 예측 차분값(Δθ)을 산출하여 상기 편각(θ)의 열을 편각예측 차분값(Δθ)의 열로 변환하는 수단과,

상기 편각예측 차분값(Δθ)의 열을 가변길이 부호화 및 런랭스 부호화 중 적어도 하나로 부호화하는 수단과,

상기 부호화한 편각예측 차분값(Δθ)의 열을 송신하는 수단을 구비한 위치정보 전달장치.
제33항의 방법으로 부호화된 데이터와 상기 거리(L)와 상기 소정의 기준점의 좌표를 수신하는 위치정보 수신장치로서,

상기 부호화된 데이터를 수신하는 수단과,

상기 부호화된 데이터를 복호화하여 상기 편각(θ)의 열을 복원한 후에 상기 편각(θ)으로부터 상기 절대방위(Θ)를 복원하고, 상기 복원된 절대방위(Θ)와 상기 거리(L)와 상기 소정의 기준점의 좌표로부터 도로형상 데이터를 재현하는 수단과,

상기 재현한 도로형상 데이터와, 자기의 디지털 지도상의 도로형상과의 형상 매칭을 실행하여 상기 재현한 도로형상 데이터가 나타내는 위치를 특정하는 수단을 구비한 위치정보 수신장치.
제34항에 기재한 방법으로 부호화된 데이터와 상기 거리(L)와 상기 소정의 기준점의 좌표를 수신하는 위치정보 수신장치로서,

상기 부호화된 데이터를 수신하는 수단과,

상기 부호화된 데이터를 복호화하여 상기 편각예측 차분값(Δθ)의 열을 복원한 후에 상기 편각(θ)과 상기 절대방위(Θ)를 복원한고, 상기 복원된 절대방위(Θ)와 상기 거리(L)와 상기 소정의 기준점의 좌표로부터 도로형상 데이터를 재현하는 수단과,

상기 재현한 도로형상 데이터와, 자기의 디지털 지도상의 도로형상과의 형상 매칭을 실행하여 상기 재현한 도로형상 데이터가 나타내는 위치를 특정하는 수단을 구비한 위치정보 수신장치.