KR20040070229A - 경로 결정화 방법 및 디바이스 - Google Patents

Abstract

적어도 제 1 소스 및 제 2 소스로부터의 디지털화된 데이터를 사용하여 계산기에 의해 지점 α 및 지점 β사이의 최적의 경로를 작성하는 경로 계산 방법은;

ㆍ제 1 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 복수의 알파 노드들(Nα)을 결정하는 단계 및 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

ㆍ제 3 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 복수의 베타 노드들(Nβ)을 결정하는 단계 및 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

ㆍ노드들(Nα, Nβ)의 모든 쌍들에 대해, 상기 노드들의 쌍들(Nα, Nβ) 각각에 대한 제 2 최적화 값을 결정하는 단계;

ㆍ알파-베타 경로의 세트에 대해 지점 알파 및 베타 사이의 최적의 경로를 결정하는 단계를 포함한다.

본 발명은 또한, 본 발명의 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.

Description

경로 결정화 방법 및 디바이스{Route determination method and device}

현재, 각종 경로 계산 방법들은 이와 관련된 여러 유형들의 장치처럼 널리 공지되어 있다. 2가지 유형의 상보적인 기술은 이들 도구들이 매우 널리 확산되도록 하였다. 우선, 운전자가 자신의 차량을 스크린 상에 도시된 방향들에 따라서 소정 위치로 향하도록 하는 탑재 장치들이 존재한다. 이와 같은 장치들은 종종 GPS 장비와 관련됨으로써, 부가적으로 차량의 위치 및 이 지점으로부터 경로의 완성을 어느 정도 정확하게 한다. 일부 버전들은 또한, 개인용 컴퓨터 사에서 사용된다.

다른 한편으로, 중앙 장치들은 많은 잠재적인 사용자들에게 예를 들어, 인터넷과 같은 네트워크를 통해서 광범위하고 가변적인 액세스될 가능성 범위를 빈번하게 제공한다. 중앙 장치들은 (사용자에게 추가 비용을 지우지 않고) 규칙적으로 데이터를 갱신할 가능성과 더불어 각 사용자의 사용 비용을 최소화한다. 경로 계산 이외에도, 제공자들은 종종, 교통 예측/추천, 관광 정보 등과 같은 관련 서비스를 제공한다.

이들 유형의 서비스가 존재하기 때문에, 이 범위의 확장을 결코 중단해서는안되지만, 대부분 이 개선 사항들은 관련 양상들과 관계하고 이와 같은 경로 계산을 허용하는 기술과는 관계하지 않는다. 장비가 안정적으로 보다 강력하게 되기 때문에, 동작 시간을 최적화하며, 결과 프레젠테이션(presentation) 등을 개선시키는 등의 상당한 진보가 이루어져 왔다. 경로 계산 원리는 덜 개발되었고, 이에 따라서 때때로 발생된 경로들의 품질에 영향을 미치는 위험성이 있는 어떤 수의 제한을 나타낸다. 예를 들어, 공지된 유형의 방법들 및 장치들은 경로를 작성하기 위한 단일 소스의 지리 데이터를 사용한다. 밀도(density) 함수 및 정보 품질이 갱신되는 상기 소스 및 주파수에 의해 제공될 때, 경로들은 가변 신뢰도로 어느 정도 정밀하게 작성될 수 있다.

예를 들어, 작성될 많은 경로들의 부분은 소정 도시 지역에서 시작점을 갖고, 상기 지역내의 도시 여행, 도시간 지역에서 경로 부분 및 도시 지역내의 목적지를 포함한다. 이와 같은 경로가 단일 데이터 소스에 기초하여 발견되면, "큰 스케일(large scale)" 유형의 소스가 잘못 사용되어, 도시 지역에서 필요한 정밀도를 얻는다. 경로가 명령들의 목록 형태로 제공되면, 도시 여행 부분은 매우 상세하게 설명될 수 있는데, 예를 들어 어느 순간에 좌 또는 우로 턴하며, 동일한 도로상에서 이어지는 어떤 거리 등을 나타낸다.

이와 같은 정밀도는 필요로 되지 않고, 실제로 도시간 지역에서 경로에 대해 바람직하지 않다. 실제로, 예를 들어 주 도로 또는 자동차 도로와 같은 고속 도로를 따라서 이동할 때, 운전자는 도로들을 취하는 형태, 추종 방향들 등을 취하는 명령들에 응답할 수 있다. 실제로, 장거리 여행시 "좌로 턴, 100m 계속해서 직진및 우로 턴"과 같은 유형의 명령들에 고속으로 응답하는 것은 어렵다. 그러나, 이와 같은 명령들은 일반적으로 도시 지역, 모든 종류의 항목이 풍부한 도시 지역에 대응하는 큰 스케일 지도에 대응하는 소스이다.

마찬가지로, 경로가 지도상에서 선 형태로 표시된 경우, 너무 많은 무관 항목이 제공되는 경우 작동하기가 또한 어렵다. 마지막으로, 제공된 경로 계획은 길게 되는 경향이 있어, 사용하기 곤란하다.

이들 단점을 해결하기 위하여, 경로 계산 방법들은 종종, 과다 항목들을 훨씬 적게 사용자에게 제공하기 위하여 연결 또는 간단화하는 단계들을 포함하여, 경로를 보다 손쉽게 파악하도록 한다. 그러나, 이와 같은 방법들은 여전히 완전하게 만족스러운 것은 아니다.

본 발명은 복수의 참조 소스들을 사용하여 명령들 형태로 경로 작성 및 이들 경로의 표현을 최적화하는 경로 계산 방법에 관한 것이다.

도1 및 도2는 경로의 시작 지점 및 목적지 지점을 개요적으로 표현한 것이며, 본 발명을 따른 전체 경로의 최적화된 계산을 위한 데이터를 제 1 소스로부터 제 2 소스로 전환시키는 노드들을 도시한 도면.

도3 및 도4는 제공된 시작점에 기초하여 결정된 일련의 노드들에 대한 개요적인 표현이며, 도3에서, 노드들은 도시 유형의 전형적인 표현을 나타내며, 도4에서, 노드들은 도시간 유형의 전형적인 표현을 나타냄으로써, 경로를 작성하는데 사용되는 2개의 소스들 사이의 대응성(correspondence) 또는 교차 지대를 도시한 도면.

도5는 7개의 잠재적인 노드들 중 한 노드로부터 시작하여 다른 노드로의 뮤동(Meudon)으로부터 벨리지()까지 경로를 찾는 방법을 도시한 도면.

도6 및 도7은 경로의 도시간 부분의 예를 도시한 것으로서, 상기 노드들은 상기 경로 작성하는데 서비스되며, 도6은 (파리(Paris)의)제공된 반경 내에서 모든 노드들을 도시하며, 도7은 목적지(툴루즈(Toulouse)의)의 방향에 우선순위가 부여된 반경 내의 노드들을 도시한 도면.

도8은 제안된 방법을 사용하여, 지점 알파 및 베타 사이의 최적의 경로를 작성할 수 있는 주요 단계들을 도시한 도면.

도9는 공중 네트워크에 의해 액세스될 수 있는 집중화형 경로 계산 시스템에 사용되는 장비의 전형적인 구성을 도시한 도면.

결국, 본 발명은, 지점 α 및 제 2 지점 β사이의 적어도 하나의 기준 CO의 함수로서 계산기에 의해 최적의 경로(route)를 작성하도록 하고, 적어도 하나의 저장 매체 상에 저장된 적어도 제 1 및 제 2 소스로부터 디지털화된, 특히 지리 데이터의 사용 및 공통 노드들의 세트를 포함하는 경로 계산 방법으로서, 상기 제 2 소스는 적어도 하나의 특성 K에 의해 상기 제 1 소스와 다른, 상기 경로 계산 방법에 있어서,

a) 상기 지점 알파 및 상기 제 1 소스로부터, 상기 제 1 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 상기 지점 알파에 실질적으로 인접한 복수의 알파 노드들(Nα)을 결정하는 단계와, 상기 제 1 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터의 함수로서상기 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

b) 상기 지점 베타 및 제 3 소스로부터, 상기 제 3 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 상기 지점 베타에 실질적으로 인접한 복수의 베타 노드들(Nβ)을 결정하는 단계와, 상기 제 3 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터의 함수로서 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

c) 상기 제 2 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터로부터, 상기 노드들의 모든 쌍들(Nα, Nβ)에 대해 상기 노드들의 쌍들(Nα, Nβ) 각각에 대한 제 2 최적화 값을 결정하는 단계;

d) 알파-베타 경로의 세트에 대해, 지점 알파로부터 지점 베타까지의 전체 경로를 최적화하도록 하는 상기 최적의 노드들을 결정하는 단계를 포함하는 경로 계산 방법을 제공한다.

이들 상이한 단계들이 수행되는 순서는 실시예에 따라서 가변될 수 있다.

소스들을 구별하는 특성(K)은 소스들 각각에 포함되는 정보(가령, 제 1 소스와 상이한 스케일, 상기 제 1 소스의 포맷과 상이한 포맷의 데이터베이스 등)의 함수인 것이 바람직하다. 따라서, 예를 들어, 제 1 소스는 도시 지역 유형 및/또는 제 2 소스는 도시간 유형 및/또는 제 3 소스는 도시 유형일 수 있다.

이와 같은 형태는 경로들의 작성을 실제 최적화하고 그 결과를 명백하며, 정밀하고 논리적인 프리젠테이션 둘 다를 허용한다. 따라서, 예를 들어, 도시 여행 부분들 및 도시간 여행 부분들을 포함하는 경로의 경우에, 본 발명을 따른 방법은 각 여행 부분들을 위한 최적의 소스에 대해 참조한다. 따라서, 예를 들어, 도시 여행 부분에 대한 많은 수의 항목들을 포함하는 고밀도 소스가 참조될 수 있다. 예를 들어 도시간 여행 부분에 대한 환경 유형이 변경되자 마자, 또 다른 소스, 즉 제 1 소스에 상보적인 소스가 참조된다. 예를 들어, 장거리 도시간 여행에 걸쳐서 경로들을 작성하기 위한 전형적인 "작은 스케일" 유형의 소스가 참조된다. 단지 필요한 항목들만이 나타난다. 사용자(종종, 차량의 운전자)에게 제공된 명령들은 간단하고, 혼동을 일으킬 수 있는 어떤 항목들은 제외된다. 기록 또는 엔코딩된 명령들의 경우에, 명령 유형을 여행 유형에 적응시키는 것이 용이하다. 예를 들어, 도시에서, 추종 경로의 표시는 "좌로 턴, 320m 계속해서 직진, 그 후, 우로 턴 등"과 같이 매우 상세할 수 있다. 자동차 도로, 또는 고속 도로 상에서, 이 표시는 "ABC 방향에서 도로 #260a를 취하라" 유형일 수 있다. 따라서, 이 최종적인 경로 방식은 특히 도시한 여행 부분이 관련되는 한 실질적으로 간단하다.

다른 한편으로, 상이한 기점들 및/또는 유형들의 소스들을 사용하면, 예를 들어, 각각의 경우, 즉 가장 정확한 데이터, 가장 최신 데이터, 가장 신뢰 가능한 데이터, 가장 품질 좋은 데이터 등에 가장 적합한 각 소스로부터의 데이터를 사용하여 동작을 수행한다.

게다가, 예를 들어, 소스들이 서로 상보적이 되도록 하기 위하여, 사용되는 여러 소스들을 자동적으로 처리 또는 유지할 수 있다는 점에 유의하여야 한다. 따라서, 예를 들어, 주 도로 네트워크에 대한 데이터를 포함하는 소스에 대한 유지 및 갱신 노력을 집중화 또는 최대화하여 주요 교통 비율을 도출할 수 있다.

또한, 하나 이상의 여행 부분도 빠트리지 않고 완전한 경로들을 손쉽게 제공할 수 있다. 도시 중심에 관한 데이터를 포함하는 소스가 사용 가능한 경우, 이들 중심들간을 링크함이 없이도, 본 발명에 의해 중심들간을 연결시키는 제 2 소스를 참조하여 중심에서 중심까지의 완전한 경로를 작성할 수 있다.

제공된 경로의 상이한 부분에 매우 적합한 소스들을 사용하면 이 처리를 상당히 간단하게 한다. 복잡한 경로들을 하나의 복합 조밀 소스들로부터 작성하는 어떤 현재의 기술과 대조적으로, 얻어진 결과는 이 공정의 끝에서 간단하게 되어 이를 보다 실용적이고 사용자 친근하게 되는데, 본 발명을 따른 방법은 사용된 소스의 통합 파트로서 처음부터 간단하게 실행될 수 있다. 이는 예를 들어, 제공된 여행 부분에 대한 지나치게 복잡하거나 지나치게 상세한 소스를 불필요하게 참조하는 것을 피하는 형태를 취한다.

상기 방법에서, 단계 c 및 d는 단계 a 및 b가 완료된 즉시 연속적으로 수행되는 것이 바람직하다.

제 1 소스는 도시 유형이며, 제 2 소스는 도시간 유형이며, 제 3 소스는 도시 유형인 것이 유용하다. 상기 노드들(Nα, Nβ)의 제 1 및 제 2 최적화 값들은 DIJKSTRA로부터 유도된 알고리즘에 기초하여 바람직하게 결정된다.

한 가지 유용한 실시예를 따르면, 지점 α은 예를 들어 경로의 시작 지점 및/또는 지점 β은 예를 들어 경로의 목적지일 수 있다. 제 3 소스는 실질적으로 제 1 소스에 대응하며, 제 3 소스는 실질적으로 상기 제 1 소스의 제한된 섹터에 대응한다.

한 가지 유용한 실시예를 따르면, 상기 공통 노드들의 세트는 사전 정합 단계로부터 발생되는데, 이 단계에서 하나 이상의 소스에서 식별되는 어떤 노드들은 모두 링크된다.

한 가지 유용한 실시예를 따르면, 알파 노드는 지점 알파에 대응한다. 또 다른 유용한 실시예를 따르면, 베타 노드는 지점 베타에 대응한다.

각종 변형들에 따르면, DIJKSTRA 알고리즘은 GONDRAN 및 MINOUX에 의해 개발된 소자들과 같은 다른 기술적 소자들을 통합함으로써 개량, 간단화 또는 최적화된다.

노드 또는 경로의 최적화 값 CO은 적어도 하나의 기준 CRI의 함수에 따라서 유용하게 설정된다. 기준 CRI은 사전 설정되며, 사전 설정된 목록으로부터 사용자에 의해 선택되거나 사용자에 의해 규정된다. 작성된 경로와 관계하는 데이터는 코딩된, 특히 기록된 명령들의 목록 형태로 사용자에게 제공되는 것이 바람직하다. 한 가지 변형 실시예를 따르면, 작성된 경로에 관한 데이터는 지리적 표현, 특히, 경로가 집중화적으로 나타난 도로 지도 형태로 사용자에게 제공된다.

본 발명은 또한 상술된 방법을 수행하는 장치를 제공하는데, 이 장치는:

- 제 1 및 제 2 소스들로부터의 데이터에 액세스하도록 허용하는 적어도 하나의 저장 유닛;

- 최적화된 경로의 발생을 허용하는 적어도 하나의 계산 유닛;

- 상기 최적화된 경로가 사용자에게 제공되도록 허용하는 적어도 하나의 디스플레이 수단; 및

- 상기 방법이 실행되도록 허용하는 구현 명령들을 포함한다.

저장 장치는 CD-ROM 또는 DVD-ROM 등과 같은 착탈식 저장 수단과 협동할 수 있다.

한 가지 유용한 실시예를 따르면, 이 장치는 자동차에 탑재되어 사용되도록 한다.

또 다른 유용한 실시예를 따르면, 저장 및 계산 장치들은 집중화되어 다수의 집중화되지 않은 주변 스테이션들이 상기 방법에 따라서 작성된 최적화된 경로들에 액세스하도록 한다. 예를 들어, 집중화되지 않은 스테이션들은 네트워크, 특히 글로벌 네트워크를 통해서 집중화 장치에 접속될 수 있다.

본 발명은 또한, 상술된 바와 같은 장치를 포함하는 컴퓨터 시스템을 제공한다.

본 발명은 또한, 소프트웨어가 컴퓨터 시스템에 로딩되어 상기 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 상술된 방법을 수행하는 프로그램된 코드 요소들을 포함하는 소프트웨어를 제공한다.

본 발명은 또한, 상술된 바와 같은 프로그램된 코드 요소들을 포함하는 컴퓨터 시스템에 의해 판독 가능한 매체 상에 기록된 제품 형태의 소프트웨어를 제공한다.

모든 실제적인 상세 사항들이 도1 내지 9와 관련한 이하의 설명에 제공되어 있다.

각종 도면들에서, 유사한 소자들에는 동일한 참조 번호가 병기되어 있다.

본 명세서에서, 이하의 용어는 특히 다음의 의미를 갖는다:

"노드"는 제 1 지도제작 또는 로드(또는 그 외 다른 것) 네트워크 요소 사이의 교차 지점 및 이와 같은 네트워크의 제 2 요소, 특히 다수의 도로들 사이의 교차 지점이다. 노드는 또한, 예를 들어 2개의 길로부터 3개의 길로의 전환과 같은 도로 섹션의 물리적 또는 질적인 변경, 속도 제한의 변경, 도로작업중인 지대(심지어 일시적 도로 작업중인 지대), 국경과 같은 중단 지점 등의 지점을 나타낸다.

"섹션"은 2개의 노드들 사이의 도로의 일부분이다.

본 발명의 바람직한 실시예를 따르면, 경로 계산 방법은 2개의 상이한 소스들로부터의 특히, 지리적이지만 선택적으로 관광 또는 교통 정보, 시간표, 추천 또는 권장 등과 같은 다른 유형들의 데이터를 사용하여, 지점 α 및 지점 β사이의 적어도 하나의 기준(CO)의 함수에 따라서 최적의 경로가 작성되도록 한다. 2개의 소스들 사이의 구별 인자 "K"는 상이한 유형의 요소들로부터 기인한다. 제 1 예를 따르면, 이는 포함된 지리 데이터의 유형으로부터 기인한다. 따라서, 이는 도로 네트워크, 장소 명칭 등에 관한 상대적으로 상세하고 정확한 데이터를 포함하는 도시 유형의 소스일 수 있으며, 이와 같은 지도의 종이 편집의 경우에 큰 스케일로서 분류되는 도시 또는 광역도시의 상세 지도와 다소 유사하다. 다른 한편으로, 이는 예를 들어, 도시 또는 도시 부분을 통과하는 주요 도로를 통한 여행, 주 도로 또는 자동차 도로 등의 도시간 여행과 같이, 특히 상당한 거리를 여행하도록 하는 도로 네트워크에 기초한 데이터를 포함하는 도시간 유형의 소스일 수 있다. 이들 데이터는 종이 지도의 경우에 작은 스케일로서 분류되는 지역, 지방, 주, 심지어 하나 이상의 국경들과 유사하다. 이와 같은 예에서, 특성 K는 "스케일"의 차 또는 정보 밀도의 차 또는 지리적 유효범위의 차 등과 유사하다.

구별 소스는 또한, 소스 유형에 기인한다. 지리 데이터의 소스는 예를 들어, 지질적, 기후, 지구물리학적 데이터 등이다. 특성 K는 소스로부터의 주 데이터 유형에 대응한다.

도1 및 도2에 도시된 유용한 특정 실시예를 따르면, 주로 도로에 대한 경로를 결정 또는 "작성"하지만 도보, 철도 또는 (예를 들어, 페리에 의한) 해상 섹션을 가능한 포함하는 공정을 최적화하기 위하여, 2개 이상의 상보적인 지리적 소스들이 사용된다. "통합수송기관(intermodal)" 유형의 경로가 또한 작성된다. 이와 같은 경로는 예를 들어, 버스, 기차, 비행기, 배, 차, 도보 등과 같은 여러 가지 수송 모드를 사용하는 각종 부분들을 포함할 수 있다.

2개 이상의 소스들은 중첩 지대, 공통 지대 또는 인터페이스 지대를 포함하는 것이 바람직하다. 이와 같은 지대는 소스들 사이의 연속성 또는 접속 형태를 허용한다. 예를 들어, 도시 유형의 제 1 소스에서, 도시 지대에 근접한 자동차 도로 램프에 대응하는 지점 α가 존재한다. 도시간 유형의 제 2 소스에서, 상기 자동차 도로 램프에 여전히 대응하는 상기 지점 α을 찾을 수 있다. 본원에서 상기 지점 α은 각 소스가 실제 세계에서 동일한 물리적 또는 지리적 팩트(fact)를 식별하는 코드를 갖는다는 것을 의미한다.

실제로, 상기 지점 α은 각 소스들에서 동일한 코드로 표현될 수 있다. 이 경우가 관리를 간단화하는데, 그 이유는 한 소스에 기초하여 탐색된 지점 α이 또 다른 소스에서 손쉽게 식별 또는 탐색될 수 있기 때문이다. 다른 한편으로, 지점α는 상이한 코드들로 표현될 수 있다. 한 소스로부터 다른 소스로 손쉽게 통과할 수 있도록, 여러 소스들로부터 "상이한" 지점들 간을 링크시키는 것이 바람직하다. 이 링크들은 소스들 중 한 소스와 통합되거나, 독립적인 소스에 통합된다. 따라서, 소스 자체들 이외에도 참조가 행해지는 2개 이상의 소스들 사이의 링크의 베이스들 가질 수 있다.

게다가, 또 다른 소스에서 반드시 동일할 필요가 없는 제공된 형태 및 제공된 위치에 의해 지점 α이 한 소스에서 식별되도록 할 수 있다. 링크들 또는 링크 소스는 결합 요소들(twinning elements)을 포함하는 것이 바람직한데, 이 요소들은 한 소스로부터의 지점이 또 다른 소스(동일한 지리적 또는 물리적 팩트에 대해)에서 유사한 지점과 동화되도록 하고 가능한 간섭 또는 불연속성 없이 한 소스로부터 또 다른 소스로 전환시킨다. 이 전환을 종종, "정합"이라 한다.

본 발명을 따르면, 도1, 2 및 8에 도시된 바와 같이, 지점 알파 및 제 1 소스는 하나 이상의 알파 노드들(Nα)을 결정하는데 사용된다. 이들 노드들은 지점 알파(α)와 동일한 섹터 내에 있는 것이 바람직하다. 특정 실시예를 따르면, 지점 알파는 노드에 실질적으로 대응한다. 선택된 노드들은 2개의 소스들에 참조되거나 인터페이스 또는 링크가 2개의 소스들간에 설정되도록 하는 링크로 인해 상술된 바와 같이 제 1 또는 제 2 소스에 기초하여 탐색되거나 식별될 수 있다.

제공된 기준(CO)의 함수로서 식별된 노드들 각각에 대한 값 또는 비용이 바람직하게 결정된다. 이 기준은 본 명세서에서 후술될 것이다.

지점 알파의 주변 지역 또는 섹터에 위치되는 노드들의 수는 각종 방식에 따라서 고정될 수 있다. 한 가지 유용한 실시예를 따르면, 이미 식별된 제 1 노드를 통과함이 없이 식별되는 노드들만이 채택 또는 유지된다. 이 방식을 따르면, 지점 알파의 바로 근처에 위치되는 노드들은 최적화되고, 다른 노드들은 자동적으로 제거된다.

또 다른 유용한 방식을 따르면, 예를 들어 10, 15 또는 30개의 노드들의 수가 지점 알파의 섹터에 걸쳐서 분포된다. 또 다른 유용한 방식을 따르면, 알파 섹터에 링크되는 제공된 지리적 제한 내에 위치된 노드들이 채택되는데, 예를 들어, 지점 알파 주위의 반경 10, 20 또는 50km 내에 위치되는 노드가 채택된다.

이들 방식들 중 한 방식 또는 다른 방식을 따르면, 소정 방향에 바람직하게 위치되는 알파 섹터의 지점들을 채택할 수 있다.

도1, 2 및 8에 도시된 바와 같이, 이 공정은 지점 베타에 대해 수행되어, 베타 섹터(β)에서 복수의 베타 노드들(Nβ)을 획득한다. 베타 노드들은 제 3 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조된다. 제 3 소스는 예를 들어, 지점 베타가 위치되는 섹터에 대응하는 도시 소스일 수 있다. 제 3 소스는 상술된 바와 같이 상이한 형태를 취할 수 있다. 알파 노드들에 대해서처럼, 베타 노드에 대한 값이 결정된다.

한 가지 변형 실시예를 따르면, 제 3 소스는 실질적으로 제 1 소스에 대응하고, 대안적으로 상기 제 1 소스의 특정 섹터에 대응한다.

복수의 알파 노드들 및 복수의 베타 노드들이 사용 가능하다(도2 참조). 도3 및 도4와 이하의 표A는 도시 또는 큰 스케일 유형의 제 1 소스(도3) 및 도시간 또는 작은 스케일 유형의 제 2 소스(도4)에 공통되는 알파 또는 베타 노드들의 예를도시한다.

이 예에서, 큰 스케일 소스는 TELEATLAS 데이터로부터 획득되는 반면에, 작은 스케일 소스는 MICHELIN 소스(MICHELIN Europe base)로부터 획득된다. 표 A는 시작점(또는 목적지)(*)로부터 결정되는 노드들(예를 들어, 알파 또는 베타 노드들) 각각의 항목들을 제공한다. 이 예에서, 각 노드에 제공된 값들은 시작점으로부터 해당 노드로의 여행 시간에 대응한다. 이 예에서, 노드들(1 내지 7)은 탐색 또는 결정되고, 값은 표에 도시된 바와 같이 각각 하나에 속하는 것이 바람직하다.

이 예에서 시작점은 (*)으로 식별되는 Meudon (France) avenue de la Paix에 위치된다. 이 지점의 값은 제로인 것이 바람직하다. 다른 노드들 각각은 이 예에서 지점(*) 및 노드 사이의 실질적으로 평균 여행 시사이의 함수에 따라서 상이한 값을 갖는다. 다른 값의 유형들은 후술되는 바와 같이 다른 하나 또는 다수의 기준 함수에 기인할 수 있다.

알파 노드들은 지점 알파에 관한 값을 가지며, 베타 노드들은 지점 베타에 대한 값을 갖는다.

제 2 값은 시작 섹터로서 식별되는 섹터로부터 시작하여 다른 섹터(목적지 섹터)를 향하여 점진적으로 이동하는 각 노드에 대해 설정된다. 값 (N-N)(노드 대 노드 값)으로 지정된 각 노드들에 대한 값이 결정된다. 이는 상기 값들을 설정하는 참조로서 작용하는 제 2 소스에 대해서 실행된다.

이 방식으로 진행하면, 시작점에 근접한 노들은 "저" 값을 갖는 반면에, 목적지 섹터에 근접한 노드들은 "고" 값을 갖는다. DIJKSTRA 방법 또는 알고리즘이 유용하게 사용되어(최단 경로를 결정하는 경로 분야에 널리 공지됨), 한편으론 값들을 설정하고 다른 한편으론 최종 경로를 재작성한다. 이 방법을 따른 노드 결정은 본 명세서에 제공되고 도6 및 도7에 도시된다.

최종 경로는 목적지 섹터내의 노드에 대해 최적의 가능한 값을 성취하도록 하는 노드들을 통과하는 경로에 대응하는 것이 바람직하다. 일반적으로, 이는 최저 값을 갖는 노드이다. 값들을 설정하는 또 다른 방법을 따르면, 이는 또한 최고 값을 가질 수 있다. 이 노드는 "선택된 노드"로 지정된다.

본 발명의 바람직한 실시예를 따르면, 각 섹터에 대한 최적의 값은 한편으론, 예를 들어 공정의 시작에서 설정되는 베타 섹터 또는 알파의 값을 고려함으로써 설정되며, 다른 한편으론 예를 들어 도시간 섹터에 대응하는 노드 대 노드 섹터 값을 고려함으로써 설정된다. 따라서, 목적지 섹터 벡터에서, 값들(N-N) 및 베타 섹터 값들은 각 노드에 대해 합산된다. 최적의 최종 전체 값을 지닌 노드가 바람직하게 사용된다. 상기한 바는 알파 섹터의 값들을 섹터(N-N)의 값들과 결합함으로써 행해진다. 최적의 값을 지닌 노드가 선택된다.

최종적인 전체 경로는 시작 및 목적지 섹터들의 선택된 노드들을 통과할 뿐만 아니라 값들을 최적화하는 섹터(N-N)의 모든 노드들을 통과한다.

한 가지 변형 실시예를 따르면, 시작점은 지점 베타이고, 목적지 지점은 지점 알파이다.

또 다른 변형 실시예를 따르면, 알파 및/또는 베타 섹터들로부터 선택된 노드들 중 적어도 한 노드의 값은 전체 경로를 작성하는데 고려되지 않는다. 이와 같은 경우에, 우선순위가 노드 대 노드 경로 부분에 제공된다.

또 다른 변형을 따르면, 알파 경로는 최적화될 수 있거나 될 수 없는 지점 알파로부터 알파 노드까지 작성되는데, 상기한 바는 지점 베타로부터 베타 노드까지의 베타 경로에 대해 행해지고, 노드 대 노드 경로는 섹터(N-N)에 대해서 작성된다.

따라서, 최적화된 경로는 여행의 섹션에 걸쳐서만 획득되거나, 경로는 결코 최적화되지 않는다. 그러나, 상기 방법은 2개 이상의 상이한 소스들에 대해 참조하는 각종 단계들을 포함한다. 실제로, 어떤 유형의 경로에 대해 부수적으로 되는 최적화할 필요성이 있을 수 있거나 사용자가 다수의 비최적화된 경로들간에서 선택하도록 할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예를 따르면, 작성된 경로에 관한 정보는 이하의 표B에 도시된 바와 같이 코딩된, 특히 기록된 명령들의 목록 형태로 사용자에게 제공된다.

명령들의 목록(경로 계획):목적지, 단계별:Av. de la Paix로부터 시작Rue des Bigots를 따라 115m 동안 이동후 우회전Rue des Jardies를 따라 130m 동안 이동후 좌회전Place Stalingrad으로 25m 동안 이동후 우회전Boulevard Verd de Saint-Julien으로 415m 동안 이동후 우회전Place duLeclerc으로 80m 동안 이동후 좌회전515m 동안 Route des Gardes를 취함1050m 동안 Route dudes Gardes를 취함여행:1.4km동안방향 N118을 취함출구 3을 취함, Meudon-la- "Zone d'emplois"지역 쇼핑 센터2.8km동안-Villacoublay

명령들의 제 1 부분(최상부)은 경로의 도시 부분에 실질적으로 대응한다. 제공된 항목들은 매우 정확하고 심지어 매우 조밀한 도로 네트워크를 통해서 손쉽게 차량이 향하도록 한다.

이 표는 사용자에게 명령들을 제공 또는 전송할 수 있는 예를 도시한 것이다. 많은 수의 다른 방법들이 또한 사용될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 2개의 표시된 로드 변경들 간에 또는 섹션에 대한 여행 시간을 규정할 수 있다. 화살표 등과 같은 기호들 또는 그림 문자들을 사용하는 것이 또한 가능하다. 또 다른 변형을 따르면, 음성 합성 장치에 의해 차량의 운전자에게 도중에 방향들을 전송할 수 있다.

표 B의 최하부는 도시간 또는 "작은 스케일" 유형의 여행 부분을 도시한 것이다. 제공된 명령들은 보다 간결하고 예를 들어, 추종 방향, 도로 번호들(또는 명칭들), 출구 번호들(또는 명칭들) 등의 형태를 취할 수 있다. 제공된 명령들은 운전자 자신이 차량으로 적절한 지점에 도달하자 마자 관찰하여 추종할 수 있는 도로 표지들에 대한 표시들을 고려하는 것이 유용하다.

도8의 예는 목적지가 벨리지-빌라쿠블레(-Villacoublay)인 도3 및 도4와 동일한 시작점으로부터 작성된다. 노드(1)는 시작 섹터(알파 섹터) 내에서 선택된다. 선택된 경로는 실선 및 도5에서 화살표로 표시된다.

한 가지 변형 실시예를 따르면, 작성된 경로에 관한 정보는 지리적 표현, 특히 경로가 집중화적으로 나타난 도로 지도의 형태로 사용자에게 제공된다.

최적화 기준(CO)은 어떤 선택들에 따라서 값들을 할당하는 모드를 규정 또는 할당할 수 있다. 노드 또는 경로의 최적화 값 CO은 적어도 하나의 기준 CRI의 함수로서 설정된다. 한 가지 실시예를 따르면, 기준 CRI은 사전 설정되고, 예를 들어 목록으로부터 사용자에 의해 선택될 수 있다. 여기서, 경로를 결정할 때 사용자가 고려할 수 있는 기준 CRI의 일부 특정한 유용한 예들이 존재한다:

●알파 및 베타 사이의 실질적으로 최단 경로 결정;

●알파 및 베타사이의 실질적으로 가장 빠른 경로 결정;

●거리와 시간 사이의 타협(compromise)를제공하는 경로 결정;

●우선순위를 알파 및 베타 사이의 자동차 도로의 사용에 본질적으로 제공하는 경로 결정;

●알파 및 베타 사이의 자동차 도로의 사용을 본질적으로 회피하는 경로 결정;

●요금과 관련하여 실질적으로 가장 값싼 경로 결정;

●가장 즐거운 경로 결정;

●본질적으로 가장 혼잡하지 않은 경로 결정;

●예를 들어, 제공된 국경의 경계 밖으로 나가지 못하도록 하는 경로 결정

●적어도 하나의 원하는 지점(가령, 호텔, 레스토랑, 주유소 또는 서비스 스테이션, 관광지 등)을 통과하는 경로 결정

따라서, 기준(CO)은 중요도가 선택적으로 각각 가중된 다수의 요소를 고려하는 것이 유용할 수 있다.

또 다른 실시예를 따르면, 기준 CRI은 사용자에 의해 규정된다. 이 기준은 예를 들어 이미 목록화된 기준들과 유사하거나, 개인적으로 요구한 다른 유형의 기준을 포함할 수 있다.

도6 및 도7은 바람직하게 수정된 DIJKSTRA 알고리즘을 사용하는 도구들에 기초한 경로(도시간 유형 소스에 기초한 도시간 여행 부분)의 실시예의 예들을 도시한 것이다. 도6에서, 파리에서 툴루즈로의 경로에서, 노드들은 파리의 지역내의 시작점으로부터 모든 잠재적인 방향들이 결정된다. 목적지 섹터(툴루즈)에 위치된 노드들이 결정되고 값이 각 노드에 할당될 때, 최적의 시작 및 목적지 노드들을 선택할 수 있다. 도시된 바와 같은 최종 경로는 최적의 노드들을 획득하는 노드들을 통과한다.

도7은 목적지 섹터를 향하는 방향에 우선순위를 부여함으로써 노드들을 결정하는 변형예를 도시한 것이다. 이 결정된 노드들은 목적지 지점을 향하여 지향되는일종의 "드롭 오브 워터(drop of water)" 형태이다. 새로운 노드가 이 노드 및 목적지 지점 사이의 값이 이미 공지된 다른 노드들에 대해 최적화되지 않도록 하는 경우, 채택하지 않는 것이 바람직하다.

도9는 본 발명의 목적을 위하여 사용되는데 적합한 장비의 예를 도시한 것이다. 하나 이상의 데이터베이스(DB)는 각종 소스들로부터 지리적인 데이터를 포함한다. 하나 이상의 계산 수단은 경로를 작성하는데 필요한 연산을 수행할 수 있다. 드라이버는 동작들을 동기화하는데 유용하게 사용된다. 서버는 집중화 시스템을 예를 들어 인터넷과 같은 네트워크를 통해서 다수의 사용자들에게 접속시킨다.

각종 유용한 변형들에 따라서, 본 발명을 따른 방법은 또한, 노드들만을 사용하는 것 이외에 다른 시작 데이터와 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 노드들 및/또는 지향된 섹션들을 사용할 수 있다.

Claims (21)

1. 지점 α 및 제 2 지점 β사이의 적어도 하나의 기준 CO의 함수로서 계산기에 의해 최적의 경로(route)를 작성하도록 하고, 적어도 하나의 저장 매체 상에 저장된 적어도 제 1 및 제 2 소스로부터 디지털화된, 특히 지리 데이터의 사용 및 공통 노드들의 세트를 포함하는 경로 계산 방법으로서, 상기 제 2 소스는 적어도 하나의 특성 K에 의해 상기 제 1 소스와 다른, 상기 경로 계산 방법에 있어서,

   a) 상기 지점 알파 및 상기 제 1 소스로부터, 상기 제 1 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 상기 지점 알파에 실질적으로 인접한 복수의 알파 노드들(Nα)을 결정하는 단계와, 상기 제 1 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터의 함수로서 상기 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

   b) 상기 지점 베타 및 제 3 소스로부터, 상기 제 3 및 제 2 소스들 둘 다에서 참조되는 상기 지점 베타에 실질적으로 인접한 복수의 베타 노드들(Nβ)을 결정하는 단계와, 상기 제 3 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터의 함수로서 노드들 각각에 대한 제 1 최적화 값을 결정하는 단계;

   c) 상기 제 2 소스 및 소정의 기준 CO로부터의 데이터로부터, 상기 노드들의 모든 쌍들(Nα, Nβ)에 대해 상기 노드들의 쌍들(Nα, Nβ) 각각에 대한 제 2 최적화 값을 결정하는 단계;

   d) 알파-베타 경로의 세트에 대해, 지점 알파로부터 지점 베타까지의 전체 경로를 최적화하도록 하는 상기 최적의 노드들을 결정하는 단계를 포함하는 경로계산 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 소스들을 구별하는 상기 특성 K는 상기 소스들 각각에 포함된 정보의 함수인, 경로 계산 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 단계들(c 및 d)은 단계들(a 및 b)이 완료되면 연속적으로 수행되는, 경로 계산 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 1 소스는 도시 유형이고, 상기 제 2 소스는 도시간 유형인, 경로 계산 방법.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 3 소스는 도시 유형인, 경로 계산 방법.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 공통 노드들의 세트는, 하나 이상의 소스에서 식별되는 특정 노드들을 모두 링크하는 사전 정합 단계(previous matching step)로부터 발생되는, 경로 계산 방법.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 지점 α는 예를 들어, 상기 경로의 시작점이며, 상기 지점 β은 상기 경로의 목적지인, 경로 계산 방법.
8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 3 소스는 상기 제 1 소스에 실질적으로 대응하는, 경로 계산 방법.
9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 3 소스는 상기 제 1 소스의 제한된 섹터에 실질적으로 대응하는, 경로 계산 방법.
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 알파 노드는 상기 지점 알파에 대응하는, 경로 계산 방법.
11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 베타 노드는 상기 지점 베타에 대응하는, 경로 계산 방법.
12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 노드들(Nα, Nβ)의 상기 제 1 및 제 2 최적화 값들은 DIJKSTRA로부터 유도되는 알고리즘에 기초하여 결정되는, 경로 계산 방법.
13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서, 노드 또는 경로의 상기 최적화 값 CO은 적어도 하나의 기준 CRI의 함수에 따라 확립되는, 경로 계산 방법.
14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기준 CRI은 사전 확립된 목록으로부터 사용자에 의해 선택될 수 있으며,

    ●알파 및 베타 사이의 실질적으로 최단 경로 결정하기 위한 CRI1;

    ●알파 및 베타사이의 실질적으로 가장 빠른 경로 결정하기 위한 CRI2;

    ●우선순위를 알파 및 베타 사이의 자동차 도로의 사용에 본질적으로 제공하는 경로를 결정하기 위한 CRI3;

    ●알파 및 베타 사이의 자동차 도로의 사용을 본질적으로 회피하는 경로를 결정하기 위한 CRI4;

    ●요금과 관련하여 실질적으로 가장 값싼 경로를 결정하기 위한 CRI5;

    ●가장 즐거운 경로를 결정하기 위한 CRI6;

    ●본질적으로 가장 혼잡하지 않은 경로를 결정하기 위한 CRI7;

    ●적어도 하나의 원하는 지점을 통과하는 경로를 결정하기 위한 CRI8을 포함하는, 경로 계산 방법.
15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항을 따른 방법을 구현하는 디바이스에 있어서,

    제 1 및 제 2 소스들로부터의 데이터에 액세스하도록 허용하는 적어도 하나의 저장 유닛;

    최적화된 경로의 발생을 허용하는 적어도 하나의 계산 유닛;

    상기 최적화된 경로가 사용자에게 제공되도록 허용하는 적어도 하나의 디스플레이 수단; 및

    상기 방법이 실행되도록 허용하는 구현 명령들을 포함하는 구현 디바이스.
16. 제 15 항에 있어서, 차량에 탑재되어 사용되도록 의도되는 구현 디바이스.
17. 제 15 항에 있어서, 상기 저장 및 계산 유닛들은 집중화(centralise)되고 다수의 집중화되지 않은 주변 스테이션들이 상기 방법에 따라서 작성된 최적의 경로들에 액세스하도록 허용하는, 구현 디바이스.
18. 제 17 항에 있어서, 집중화되지 않은 스테이션들은 네트워크, 특히 글로벌 네트워크를 통해서 상기 집중화된 유닛에 접속될 수 있는, 구현 디바이스.
19. 제 15 항에 따른 디바이스를 포함하는 컴퓨터 시스템.
20. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하는 프로그램된 코드 요소들을 포함하는 소프트웨어로서, 컴퓨터 시스템에 로딩되어 상기 컴퓨터 시스템에 의해 실행되는 소프트웨어.
21. 컴퓨터 시스템에 의해 판독 가능한 매체 상에 기록되는 제품 형태의 소프트웨어로서, 제 20 항에 따른 프로그램된 코드 요소들을 포함하는 소프트웨어.