KR20050016136A

KR20050016136A - 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법

Info

Publication number: KR20050016136A
Application number: KR1020040061407A
Authority: KR
Inventors: 겔하르젠스; 루젠헤럴드; 나겔필립
Original assignee: 하만 베커 오토모티브 시스템즈 게엠베하
Priority date: 2003-08-05
Filing date: 2004-08-04
Publication date: 2005-02-21
Also published as: JP4756838B2; US7248184B2; US20050107950A1; EP1505370B1; ATE376167T1; DE60316937T2; CN1598490B; EP1505370A1; CA2476107C; CN1598490A; CA2476107A1; JP2005055915A; KR101106698B1; DE60316937D1

Abstract

본 발명은 경로 결정을 위해 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법에 관한 것으로서, 이 디지털 지도 데이터의 처리 방법은 하나의 영역을 복수의 구간으로 분할하는 단계와, 각 구간에 대해 상기 구간의 디지털 지도 데이터와 사전 결정된 비용 기준에 기초해서 상기 구간의 적어도 하나의 통과 방향에 대해 하나 이상의 비용 값을 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 2개의 지점들 사이에 경로를 결정하는 방법에 관한 것으로서, 이 경로 결정 방법은 상기한 디지털 지도 데이터 처리 방법에 의해 처리되는 디지털 지도 데이터를 제공하는 단계와, 구간들의 시퀀스의 비용 값의 합이 최적화되도록 시퀀스의 각 구간이 시퀀스의 다른 구간에 인접하게 배치되는 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 하나 이상의 시퀀스를 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

디지털 지도 데이터를 처리하는 방법 {METHOD FOR PROCESSING DIGITAL MAP DATA}

본 발명은 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법, 보다 구체적으로는 경로를 결정하기 위해 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법 및 2 개의 지점들 사이에 경로를 결정하는 방법에 관한 것이다.

항법 장치(navigation system)는 사전 결정된 시작 지점으로부터 개시하는 사전 결정된 목적지에 도달하기 위한 방법에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 다수의 상이한 공간에 사용되며, 또한 이와 같은 다수의 상이한 공간에 유용한 것으로 알려져 있다. 예를 들어, 항법 장치는 휴대용 GPS 장치로 구현되고 있다. 다른 실시예로서, 자동차와 같은 보다 많은 차량들에 항법 장치가 설치되고 있다.

차량에 있어서, 항법 장치는 운전 명령의 제공 시에 운전자의 편의를 도모한다. 특히, 사용자는 예를 들어 이전에 저장된 목적지들의 목록에서 특정 목적지를 선택하거나 또는 목적지 좌표를 입력함으로써 원하는 목적지를 입력할 수 있다. 상기 항법 장치는 사용자가 목적지를 입력하는 것 이외에도, GPS 장치 및 아마도 추가의 이동 감지기의 도움으로 통상적으로 현재 위치를 결정한다. 또한, 시작 위치는 사용자에 의해 수동으로 입력될 수도 있다. 현재 위치 등의 시작 지점 및 목적지 지점에 기초해서, 항법 장치는 하나의 경로, 즉 사전 결정된 시작 지점에서 출발해서 목적지에 도달하는 방법에 대한 정보(예컨대, 도로 관련 정보)를 결정한다.

경로를 결정하기 위하여, 항법 장치는 디지털 지도 데이터를 사용한다. 차량 항법과 관련하여, 디지털 지도 데이터는 도로 데이터 및 아마도 추가적인 지형 정보를 바람직하게 포함한다. 도로들은 디지털 지도 데이터를 이용하는 항법 장치가 작은 도로와 고속도로 사이에서 구별할 수 있도록 바람직하게 구분되고 있다. 주어진 시작 지점, 주어진 종착 지점, 특히 디지털 지도 데이터에 기초해서, 항법 장치는 목적지에 어떻게 도달하는지에 대한 사전 결정된 기준에 기초해서 결정한다. 사용자에게 제공되는 상기한 경로 정보는 특히 이용하게 될 도로에 관한 모든 정보를 포함한다.

그러나, 경로 결정은 예를 들어 도로의 등급에 대한 매우 작은 규모이거나 소구간 레벨에 대하여 항상 실시된다. 예컨대, 차량 항법과 관계하여 경로를 결정하는 경우, 하나의 영역 내에서 가능한 모든 도로들이 고려된다. 그러므로, 시작 지점과 목적지 지점이 서로 멀리 떨어져 있는 경우에는, 이들 2 개의 지점 사이에 경로를 결정하고, 보다 많은 양의 데이터로의 액세스 및 처리가 필요하게 됨으로써, 비용이 많이 들고, 계산에 많은 시간을 소비하게 되는 문제가 있었다.

이러한 사정을 감안해서, 경로의 결정을 보다 간단하고 보다 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제공하는 데에 본 발명에 기초가 되는 문제점이 존재하고 있다.

이와 같은 문제점은 본 발명의 청구항 제1항에 따른 디지털 지도 데이터의 처리 방법과 청구항 제12항에 따른 경로 결정 방법에 의해 해소되고 있다.

따라서, 경로를 결정하기 위해 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법은,

(a) 하나의 영역을 복수의 구간으로 분할하는 단계와,

(b) 각 구간에 대해서, 상기 구간의 디지털 지도 데이터와 사전 결정된 비용 기준에 기초해서 상기 구간의 적어도 하나의 통과 방향에 대한 비용 값을 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

특히, 디지털 지도 데이터는 복수의 구간으로 분할되는 영역을 나타내는(또는 커버하는) 지도 데이터를 포함한다. 비용 값은 사전 결정된 비용 기준에 따른 구간으로 할당되는 수치 값이다. 이 방법에 의해, 사전 결정된 기준에 따라서 각 구간은 비용 값으로 인하여 부담이 가중되며, 상기 구간은 중량 또는 등급이 제공된다.

지도 데이터의 계획된 사용에 의존하는 상이한 비용 기준이 존재하고 있다. 예컨대, 비용 값은 한 구간을 통과하거나 가로지르는 데 필요한 추정 시간에 의해 제공될 수 있다. 또한, 도로 상의 구간을 통과하는 데 필요한 거리를 비용 값으로서 지정하는 것도 가능하게 된다. 추가의 변형 실시예에 따라, 상기 비용 값은 구간의 통과 시에 지불될 통행세의 양에 의해 제공될 수 있다. 그 외에도 다른 가능성도 존재하고 있다.

앞에서 언급된 예들이 상이한 비용 기준을 구성할 수 있거나 또는 단일 기준을 구성하는 데에 결합될 수도 있는 점에 주목할 필요가 있다. 예를 들어, 구간을 통과하는 데 필요한 시간은 결합된 비용 값을 산출하는 통행세의 양만큼 배가될 수 있다.

그러므로, 그 결과로서 초래되는 비용 값들은 상이한 구간들을 비교하는 것을 가능하게 한다.

대부분의 경우, 구간들을 통과하는 데에 상이한 가능성들이 존재하는데, 즉 상이한 통과 방향이 선택될 수 있다. 예를 들어, 한 구간을 북쪽에서 남쪽으로 통과하거나 동쪽에서 서쪽으로 통과시킬 수 있다. 따라서, 상기 구간들에 대해서 상이한 통과 방향들이 존재할 수도 있다. 이들 각각의 통과 방향에 대하여, 비용 값이 결정될 수 있다. 게다가, 상기 비용 기준에 따라 "북쪽에서 남쪽으로"의 통과 방향에 대한 비용 값은 결정할 수 있지만, "남쪽에서 북쪽으로"의 통과 방향에 대한 비용 값과는 동일하게 할 필요는 없다.

전술한 바와 같이, 상이한 비용 기준도 가능하다. 지도 데이터의 의도된 사용에 따라 다수의 파라미터가 특정 상황과 관계될 수 있다. 그와 같은 경우에, 결합된 기준은 상이한 파라미터에 기초해서 결정되거나 또는 선택적으로 상이한 비용 값들(각각 상이한 비용 기준에 따라)은 하나의 구간과 하나의 통과 방향에 대해서 결정될 수 있다. 이에 따라, 상이한 세트의 비용 값들을 얻을 수 있고, 상기 비용 값에 대응하는 각각의 세트는 특정 비용 기준에 따라 결정된다.

하나의 영역의 복수의 구간으로의 분할 및 결정된 비용 값에 의한, 디지털 지도 데이터의 제1 처리는 임의의 추가의 처리를 간소화할 수 있게 된다. 이것은 소구간 레벨(예컨대, 도로의 등급)에 대한 경로 결정이 매우 많은 시간을 소비하는 긴 거리의 경로를 결정하는 경우에 특히 유용하다. 이 경우, 상기 구간들은 중간 레벨 및 데이터의 대응하는 사전 처리를 제공한다. 게다가, 임의의 소구간 변화[예컨대, 교통 혼잡(traffic jam)]는 그 구간의 레벨이 고려될 수 있고, 그것은 글로벌 레벨의 전체 경로를 재결정하는 것은 필요치 않게 된다. 또한, 그 구간들은 구간에 의해 제공되는 중간 레벨에 대한 근접한 경로를 매우 고속으로 결정하는 것이 가능하고, 추정된 거리 및/또는 가능한 도착 시간(journey time)을 포함한다.

바람직한 실시예에 따르면, 각각의 비용 값은 그 구간의 통과 방향에 대한 통과 거리 및/또는 통과 시간에 따라 결정될 수 있다. 바람직하게는 각각의 비용 값은 통과 거리 및/또는 통과 시간에 비례할 수 있다.

이것은 비용 값을 간단하고 고속의 결정을 가능하게 한다. 특정 통과 방향을 따라서 한 구간을 통과하는 데 상이한 가능성이 존재하는 경우(예컨태, 동일한 통과 방향을 통하는 상이한 도로들이 존재하는 경우)에는, 바람직하게는 각각의 비용 값은 최소 통과 거리 및/또는 최소 통과 시간에 따라 결정될 수 있다. 이것은 도로가 최소 관련성이 있고 예를 들어 지형이나 기타의 다른 이슈들이 보다 높은 중요성이 있는 다른 응용 분야에 대응하여 적용된다.

상기 비용 값은 인접 구간의 사전 결정된 부분을 고려하여 결정될 수 있는 이점이 있다.

2 개의 구간들은 그들 경계부가 적어도 한 지점에서 중첩하는 경우에 인접하게 배치된다. 따라서, 인접 구간의 사전 결정된 부분을 고려하면, 경계부 또는 양자화 효과를 피할 수 있다. 예컨대, 일부의 경우, 예들 들어 도로가 인접 구간에 적합하지만 그 구간들의 경계부에 인접해 있는 경우에는, 이 도로가 비용 값을 결정하기 위한 목적으로 상기 구간의 부분으로서 고려되는 경우라면 그 결과를 개선한다. 그러므로, 이 실시예에 있어서, 하나의 구간은 비용 값을 결정하기 위해서 연장된다.

전술한 방법의 양호한 실시예에 있어서, 각 구간은 다각형 형상, 바람직하게는 직사각형이나 육각형 형상을 가질 수 있다. 이것은 영역의 분할 및 비용 값의 결정을 추가로 간단하게 구성할 수 있다.

바람직하게는, (a) 단계[하나의 영역을 복수의 구간으로 분할하는 단계]는 영역을 주기적으로 타일링(tiling)하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, "타일링"이라고 하는 용어는 간극(gap)이 없이 영역을 구간들로 커버하고, 구간들(타일들)을 그들 가장자리에서만 중첩하는 것을 의미한다. 이와 같은 방법으로, 구간들의 격자를 얻을 수 있다. 특히, 이것은 하나의 구간 내에서 상이한 통과 방향의 비용 값과 좌우 대칭에 의해 상이한 구간들의 비용 값의 비교를 간단하게 행할 수 있다.

특히, 구간들이 직사각형이나 육각형 형상을 갖는 경우라면, (b) 단계[비용 값의 자동 결정 단계]는 한 구간을 하나의 가장자리로부터 각각의 대향 가장자리로 각각 통과 및/또는 하나의 코너로부터 각각의 대향 코너로 각각 통과하는 비용 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이와 같은 좌우 대칭은 비용 값의 결정을 더욱 간단하게 구성할 수 있다.

전술한 방법의 양호한 실시예에 따르면, (b) 단계[비용 값의 자동 결정 단계]는 한 구간을 하나의 가장자리로부터 각각의 다른 가장자리로 각각 통과 및/또는 하나의 코너로부터 각각의 다른 코너로 각각 통과하는 비용 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이와 같은 방법으로, 하나의 구간의 가장자리 또는 코너와 관련해서, 대응하는 비용 값에 의해 구간의 모든 관련된 통과 방향의 중량을 얻을 수 있다.

바람직한 실시예에 있어서, (b) 단계[비용 값의 자동 결정 단계]는 시간 종속(time-dependent) 비용 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 다시 말하자면, 특정 구간의 특정 통과 방향에 대한 비용 값은 일정하지는 않지만, 시간의 함수이다.

이와 같은 방법으로, 한 구간 내의 조건의 변화를 고려할 수 있다. 예컨대, 혼잡한 시간(rush hour)에, 일부 도로들은 통과 시간 증가의 결과로서 혼잡하게 될 수 있다. 이들 환경은 시간 종속 비용 값의 결정 시에 고려될 수 있다.

또한, (b) 단계[비용 값의 자동 결정 단계]는 정기적으로 및/또는 사전 결정된 타입의 이벤트의 발생 시에 하나 이상의 구간의 비용 값을 자동적으로 재결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기와 같은 경우, 이들 비용 값들이 결정된 이후에 비용 값을 통한 한 구간의 중량은 고정되지 않는다. 다시 말하자면, 중량의 동적인 변화가 가능하고, 이는 일부 또는 전체 구간 내의 조건들이 머지않아 변화되는 것이 예상되는 경우에 특히 유용하다.

또한, 이벤트의 사전 결정된 타입들이 비용 값의 재결정을 트리거하거나 시작할 수도 있다. 다음에, 그 비용 값은 방법의 정밀도를 개선할 필요가 있는 경우라면 갱신된다. 예컨대, 비용 값을 재결정하기 위하여 사용자에 의한 명확한 요구는 상기한 이벤트를 구성한다.

바람직하게, 사전 결정된 시간의 이벤트는 교통 메시지(traffic message)가 될 수 있다. 이어서, 상기한 교통 메시지가 수신[예컨대, 교통 메시지 채널(TMC)을 통해서]되면, 그 비용 값의 재결정은 비용 값의 갱신 결과로서 개시된다.

비용 값을 재결정할 수는 있지만, 주어진 비용 기준 및 필요한 모든 파라미터를 이용해서 상기 비용 값을 결정하는 단계를 포함할 필요는 없다. 비용 값을 재결정하는 단계는 특히 사전 결정된 값을 현재의 비용 값에 부가하거나 또는 현재의 비용 값을 사전 결정된 값에 의해 승산함으로써 현재의 비용 값을 변경하는 단계를 바람직하게 포함할 수 있다. 예컨대, 교통 혼잡에 대한 교통 메시지 정보가 특정 구간 내의 특정 통과 방향에 대해 수신되면, 상기 교통 혼잡이 고려되는 사전 결정된 값은 대응하는 현재의 비용 값에 부가될 수 있다. 이것은 만일 비용 값이 작은 변화 전이고 단지 작은 변화만이 결정되어 저장되는 경우에 적용될 수 있는데 특히 유용하다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 방법은, (c) 각 구간에 대해 각각의 비용 값을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

따라서, 데이터 구조는 하나의 영역의 구간들에 대해 필요한 정보를 포함하는 것을 얻는다. 만일 예를 들어 이 방법에 의해 필요하게 되면, 이들 비용 값들은 액세스된다.

바람직하게, (c) 단계[비용 값의 저장 단계]는 각 구간에 대해 인접 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 인접 정보는 구간들이 주어진 구간에 인접하게 되는 정보이다. 이미 앞에서 언급한 바와 같이, 인접은 2개의 구간들의 경계부가 중첩되는 것을 의미한다. 예컨대, 2개의 구간들은 가장자리 또는 코너를 공통으로 가질 수 있다.

상기한 인접 정보는 상이한 방법으로 저장될 수 있다. 예컨대, 동일한 시간에 한 구간에 대해 비용 값을 저장하면, 실제로 인접한 각 구간에 대한 식별자도 또한 저장될 수 있다. 또한, 상기 구간의 비용 값은 데이터 구조 자체가 상기 구간들 사이의 기하학적인 관계를 반영하는 방식으로 저장될 수 있다.

인접 정보는 몇 가지 이유에 있어서 중요하다. 무엇보다도, 경로 정보를 결정하기 위하여 처리된 디지털 지도 데이터를 사용하는 경우, 이전 구간을 통과한 후, 후속 구간을 인지하는 데 도움이 된다. 게다가, 연장 구간을 사용해서 비용 값이 결정되는 경우, 즉 인접한 구간의 사전 결정된 부분이 고려되는 경우, 인접 관계를 알 수 있도록 하는 것이 필요하게 된다.

또한, 본 발명은 2 개의 지점들 사이에 경로를 결정하는 방법으로서,

(a) 앞에서 언급된 디지털 지도 데이터 처리 방법에 의해 처리되는 디지털 지도 데이터를 제공하는 단계와,

(b) 구간들의 시퀀스의 전체 비용 값이 최적화되도록 시퀀스의 각 구간이 시퀀스의 다른 구간에 인접하는 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 하나 이상의 시퀀스를 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 경로 결정 방법을 제공하는 데 있다.

이 방법은 예컨대 차량 항법의 경우, 도로의 등급에 대한 실제 경로를 결정할 때에 매우 유용한 방법으로 추가로 사용될 수 있는 2개의 지점들 간의 구간 레벨에 대한 "경로"를 산출한다. 구간들의 결정된 시퀀스는 한 지점에서 다른 지점으로 진행할 때에 통과하는 각각의 구간을 포함한다.

상기 구간들의 시퀀스는 이 구간들의 시퀀스의 전체 비용 값이 최적화되도록 결정된다. 바람직하게, 전체 비용 값은 상기 시퀀스의 구간들의 비용 값의 합에 의해 제공될 수 있다. 최적화 기준은 비용 값의 타입에 의존한다. 예컨대, 비용 기준이 통과 시간이고 그 결과로서 비용 값이 구간의 통과 시간에 비례하는 경우에는 최적화 기준은 통과 시간 또는 가능한 도착 시간을 최소화하는 데, 즉 한 지점과 다른 지점 사이의 구간들의 통과 시에 그 통과 시간의 합을 최소화하는 데에 구성할 수 있다. 또한, 다른 비용 값이 사용되면, 최적화가 최대화될 수도 있다.

상기한 구간들의 시퀀스를 결정하는 데에 상이한 가능성들이 존재한다. 특히, 알고리즘은 하나의 꼭지점에서 다른 꼭지점으로의 최단 경로를 중량 그래프 내에서 찾을 수 있도록 전개하는 데에 사용될 수 있다. 이 경우에, 그래프의 가장자리의 중량은 비용 값에 의해 제공된다. 그래프는 정렬된 그래프(그 가장자리는 정렬된 꼭지점들의 쌍이다)이거나 또는 지시가 없는 그래프(그 가장자리는 정렬되지 않은 꼭지점들의 쌍이다)가 될 수 있다. 예를 들어, 만일 한 구간의 북쪽에서 남쪽으로의 통과 방향이 남쪽에서 북쪽으로의 통과 방향과 구별되는 경우, 대응하는 그래프는 방향 설정된 그래프가 될 수 있다.

상이한 알고리즘은 최단 경로(최적의 구간들의 시퀀스)에 대해 해결하기 위해 공지되고 있다. 예를 들어, 가능한 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm), 벨만 포드 알고리즘(Bellman-Ford algorithm), 존슨즈 알고리즘(Johnson's algorithm), 또는 아스타 알고리즘(A-star algorithm)이 있다.

바람직하게, (b) 단계[구간 자동 결정 단계]는 각 구간들의 시퀀스의 전체 비용 값이 사전 결정된 임계치 이상이 됨으로서 비용 값에 대하여 최적이 되는 시퀀스의 전체 비용 값과 상이하지 않도록 시퀀스의 각 구간이 시퀀스의 다른 구간에 인접하게 되는 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 모든 시퀀스를 자동으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

이것은 유사한 전체 비용 값을 갖는 구간들의 몇 가지 다른 시퀀스를 산출한다. 이것은 디지털 지도 데이터의 추가의 처리 중에 구간들의 시퀀스 중 일부가 제거되는 것에 의하여 제약 조건들이 부과되는 경우에 유용하다. 게다가, 시퀀스들 사이에 선택될 수 있는 사용자에게 이들 대안을 제공하는 것도 가능할 수 있다.

또한, 바람직한 실시예에 있어서, (b) 단계[구간 자동 결정 단계]는 각 구간에 대해 상기 구간을 포함하는 시퀀스의 전체 비용 값과 상기 비용 값에 대하여 최적이 되는 시퀀스의 전체 비용 값 사이의 차이를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

이와 같은 방법으로, 각 구간은 최적의 시퀀스에 속하는 구간들에 대하여 구분될 수 있다.

바람직하게, 각 구간의 경우, 결정될 차이는 광역적으로 최적의 시퀀스와 이 구간을 포함하는 최상의 시퀀스 간의 차이이다. 통상적으로, 하나의 구간은 2 개의 지점들을 연결하는 상이한 시퀀스의 부분이다. 따라서, 이 경우에, (대응하는 최적화 기준에 따른)최상의 시퀀스는 광역적으로 최적의 시퀀스에 대한 차이를 결정하기 위해 선택된다. 이와 같은 정보는 최적의 시퀀스가 예를 들어 재결정 중에 일부 이유에 대해서 추가로 처리될 수 없는 경우에 사용될 수 있고, 하나의 구간의 비용 값은 시퀀스가 더 이상 최적화되지 않기 전에 최적화될 수 있도록 최적의 시퀀스 변경의 일부이다. 그와 같은 경우, 차이 정보로 결정될 새로운 최적의 시퀀스가 사용될 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, (b) 단계[구간 자동 결정 단계]는 정기적으로 및/또는 사전 결정된 타입의 이벤트 발생 시에 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 하나 이상의 시퀀스를 자동으로 재결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 구간들의 최적의 시퀀스의 갱신은 실제로 최적의 시퀀스가 항상 제공되는 데에 영향을 주고, 특히 상기 구간들의 비용 값이 시간에 의존하거나 또는 재결정으로 인하여 변경된다.

바람직하게, 상기 2 개의 지점들 중 한 지점은 현재 위치이고, 다른 지점은 목적지 지점이다. 이것은 사용자가 목적지 지점을 입력하는 항법 목적의 방법을 사용하는 것이 가능하며, 하나의 경로는 현재 위치에서 개시해서 결정된다. 특히, 구간의 최적의 시퀀스가 사용 중에 재결정되는 경우에, 항법 장치는 현재 위치와 항법 장치의 정밀도 및 품질을 증가시키는 목적지 지점을 연결하는 구간들의 최적의 시퀀스로 항상 동작한다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 각 시퀀스의 전체 비용 값은 하나 이상의 사전 결정된 제약 조건하에서 최적화될 수 있다.

이러한 방법으로, 추가의 정보가 고려될 수 있다. 예컨대, 차량 항법 장치의 경우, 사용자는 단지 비통행 도로만이 고려되는 것이 선택될 수 있다. 그와 같은 선택은 가능한 제약 조건이다.

바람직하게, 제약 조건은 구간들의 시퀀스의 일부로 선택되지 않는 하나 이상의 구간에 의해 부과된다. 이것은 예를 들어 사용자가 회피하기를 원하는 하나 또는 몇 개의 구간들을 선택하는 것을 가능하게 한다.

또한, 바람직한 실시예에 있어서, 2 개의 지점들 사이에 경로를 결정하는 전술한 방법은,

(c) 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 결정된 시퀀스의 구간들에 대한 디지털 지도 데이터에 기초해서 경로를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

따라서, 최적의 시퀀스를 결정한 이후에, 예를 들어 도로의 레벨 상에서 대응하는 경로는 항법 정보를 사용자에게 제공하는 데 사용될 수 있도록 결정된다. 상기한 방법이 차량 항법과 관련해서 사용되지는 않지만, 예를 들어 하이킹이나 항해와 관련해서 경로가 도로 정보에 의해 제공되지는 않지만, 다른 정보 및 파라미터를 통해서 제공된다.

임의의 경우에 있어서, 결정된 시퀀스의 구간들에 대응하는 디지털 지도 데이터는 경로를 결정하는 데 결합된다. 다른 구간들의 지도 데이터는 필요하지 않게 된다. 따라서, 경로는 2 개의 단계에 의해 결정되는데, 첫번째 단계에 의해 구간들의 시퀀스가 결정되고, 두번째 단계에 의해 구간들의 상기 시퀀스에 기초해서 실제 경로 정보는 이들 구간에 대해서만 상기 디지털 지도 데이터를 사용하여 얻게 된다. 그러므로, 상기한 방법은 경로를 결정하기 위한 가능성을 보다 고속이고 보다 간단하게 제공한다.

또한, 본 발명은 항법 이용 방법으로서, 이전의 방법에 따른 시작 지점과 목적지 지점 사이에 경로를 결정하는 단계와, 경로 정보를 음향 및/또는 광학 방식으로 출력하는 단계를 포함하는 항법 이용 방법을 제공하는 데 있다.

따라서, 전술한 방법은 경로를 결정하는 데 사용되며, 2 개의 지점은 각각 시작 지점과 목적지 지점이 된다. 경로 결정 이후에, 대응하는 경로 정보는 사용자의 편리를 위해 출력된다.

또한, 본 발명은 앞에서 설명된 방법들 중 어느 하나의 단계들을 수행하기 위한 소프트웨어 코드부를 포함하는 디지털 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 적재 가능한 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하는 데 있다.

또한, 본 발명은 앞에서 설명된 방법들 중 어느 하나의 단계들을 컴퓨터로 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램 수단을 포함하는 컴퓨터 시스템에 의하여 판독 가능한 기록 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하는 데 있다.

이하, 본 발명의 추가의 특징 및 이점과 관련해서는 첨부된 도면을 참조해서 이하의 실시예에 대하여 상세히 설명할 것이다.

도 1에는 하나의 영역의 맵을 도시한다. 이 예에서, 상기 영역은 복수의 구간(101)으로 분할된다. 이 경우, 상기 구간들은 영역을 주기적으로 타일링하는 정사각형이다. 이는 구간들이 상기 영역을 구간들 사이에 간극이 없이 가장자리에서 가장자리로 커버하는 구간을 의미한다. 상기 구간들은 그들 가장자리 내에서만 중첩된다.

이 도면에 예시된 예는 차량 항법의 경우에 특히 관련되고 있다. 이 지도에서는 경로(102)를 도시하고 있다. 다음에, 비용 값의 결정은 특정 구간(103)에 대하여 설명할 것이다.

서쪽에서 동쪽으로(즉, 좌측 가장자리에서 우측 가장자리로) 구간(103)을 통과하는 비용 값이 결정된다. 일례로서, 그 비용 값은 통과 방향으로 통과 시간에 의해 주어진다. 도면에 나타낸 바와 같이, 구간(103)의 좌측에서 우측으로 통하는 작은 도로(104)가 존재한다. 게다가, 구간(103)을 교차하는 고속도로(102)가 존재한다. 그러나, 이 고속도로(102)는 구간(103)의 좌측 가장자리에서 시작하지는 않지만 상부 가장자리에서 시작한다. 그러나, 고속도로(102)는 또한 서쪽에서 동쪽으로 통하고 있다.

본 실시예에 있어서, 비용 값을 결정하는 경우, 각 구간들은 인접 구간들로 연장된다. 도 1에 예시된 바와 같은 정사각형 타일링의 경우, 각 구간은 8 개의 구간들로 둘러싸여지는데, 다시 말해서 8 개의 구간들이 구간(103)에 인접해서 배치되고 있다.

서쪽에서 동쪽으로 구간(103)을 통과하기 위한 비용 값을 결정하는 경우, 인접 구간들(107, 108)의 파트들(105, 106)이 또한 고려된다. 그러므로, 고속도로(102)도 또한 상기 비용 값의 결정 시에 고려될 것이다.

이미 앞에서 언급한 바와 같이, 이 예에 있어서의 비용 기준은 통과 시간이다. 이와 같은 기준의 경우, 상이한 도로에 대해 평균 운전 속도가 제공된다. 예컨대, 작은 도로(104)의 경우, 평균 운전 속도를 60 ㎞/h로 가정하고, 고속도로(102)의 경우 평균 운전 속도를 120 ㎞/h로 산정한다. 구간들의 가장자리 길이는 영역의 면적과 대응하는 지도의 규모에 좌우된다. 바람직한 가장자리의 길이는 5 ㎞ 와 20 ㎞ 사이에 있고, 보다 바람직하게 가장자리의 길이는 약 10-20 ㎞이다.

고려되는 통과 방향으로의 구간(103)에 대한 통과 거리가 높은 평균 운전 속도로 인하여 고속도로(102)의 경우보다 도로(104)의 경우가 더 작을지라도, 고속도로(102)의 경우에는 통과 시간이 보다 작다. 만일 연장 구간의 고속도로(102)의 길이가 20 ㎞ 라면, 그 연장 구간이 있는 구간(103)을 평균 운전 속도 이상으로 통과하는데 필요한 시간이 10 분이기 때문에 대응하는 비용 값은 10이 될 것이다.

대응하는 비용 값은 또한 동쪽에서 서쪽으로, 북쪽에서 남쪽으로 및 그 역으로의 통과 방향에 대하여 결정될 수도 있다. 물론, 특히 다른 비용 기준은 사용될 수 있는 관련 파라미터의 결합을 포함한다.

도 2는 구간의 형상 및 대응하는 통과 방향을 도시하고 있다. 구간(201)은 직사각형 형상을 갖는다. 이 구간의 경우, 4 개의 통과 방향, 즉 좌우(좌측에서 우측으로), 우좌(right-left), 상하(up-down) 및 하상(down-up) 방향을 나타내고 있다. 이 예에 있어서, 4 개의 통과 방향은 좌우 및 우좌 방향 또는 상하 및 하상 방향에 대한 비용 값들이 동일하지 않은 것으로 예상되는 경우에 특히 유용하다. 이들 쌍에 대한 비용 값이 각각 동일하다는 가정 하에서, 이들 쌍 중 하나는 2 개의 통과 방향에 대해서만 대향하는 가장자리의 각 쌍 중 하나를 취할 수 있다.

구간(202)은 정사각형 형상을 갖는다. 이 구간의 경우, 8 개의 통과 방향이 존재한다. 가장자리에 평행한(또는 가장자리에 수직인) 4 개의 통과 방향 외에도, 대각선에 평행한 추가의 4 개의 통과 방향이 존재한다. 따라서, 이 구간의 경우, 통과 방향은 각 가장자리에서 대향하는 가장자리로, 또한 각 코너에서 대향하는 코너로 진행된다.

구간(203)은 육각형 형상을 갖는다. 도시된 실시예에 있어서, 6 개의 통과 방향은 각 쌍의 대향하는 가장자리에 대해서 2 개가 동일하다.

도 3은 본 발명에 따른 경로 결정 방법의 일례를 도시하는 흐름도이다. 제1 단계 301에서는, 하나의 영역의 구간에 대한 비용 값의 목록을 제공된다. 이 경우, 상기 영역은 복수의 구간으로 분할된다. 이 분할은 특히 구간들의 형상 및 치수에 의존한다.

다음에, 비용 값들은 각 구간에 대해 결정된다. 그러므로, 상이한 정보 및 파라미터가 제공된다. 한가지 정보는 비용 값 문제의 평가 시에 인접 구간의 어느 부분 및 어떤 부분이 고려되는지에 관한 것이다. 다른 문제는 고려될 통과 방향의 수이다. 게다가, 적어도 하나의 비용 기준이 제공되어야만 한다. 상이한 비용 기준은 이미 앞에서 언급된 것들로서, 예를 들어 통과 시간이나 통과 거리 등이 있다. 상기 비용 기준은 시간이나 거리 등에 대해서만 정적인 파라미터에 기초해서 필요하지는 않게 된다. 또한, 예를 들어 교통 메시지 등에 기초해서 동적 정보를 추가로 포함하는 것도 가능하다.

대응하는 비용 값은 각각의 통과 방향 및 각 구간마다 결정된다. 상기 비용 값은 구간들 사이의 인접 관계를 반영하는 적합한 데이터 구조를 갖는 메모리 내에 저장되는데, 각 구간은 그 방향으로 인접해서 배치된다. 비용 값의 목록은 CD나 DVD와 같은 항법 장치에 의해 판독 가능한 데이터 저장 매체 상에 저장될 수 있다.

또한, 각각의 통과 방향 및 구간에 대해 하나 이상의 비용 값을 결정하는 것도 가능하다. 예를 들어, 비용 값은 시간에 좌우될 수 있다. 선택적이거나 부가적으로, 상이한 비용 기준에 의한 상이한 비용 값이 결정될 수 있다. 후자의 경우, 비용 값의 세트를 얻을 수 있다. 예컨대, 제1 세트는 유료 도로(toll road)를 제외하고는 통과 시간(각각의 통과 방향 및 구간에 대해서)에 의해 제공된 비용 값을 포함할 수 있다. 제2 세트는 구간 내의 모든 가능한 도로를 포함하며, 통과 시간에 의해 제공된 비용 값을 포함할 수 있다.

다음에, 단계 302에서는, 목적지 지점이 결정된다. 이 목적지 지점은 사용자에 의해 상이한 방법으로 입력될 수 있다. 예컨대, 사용자는 시스템 내에 저장된 사용 가능한 목적지 목록 중에서 선택할 수 있다. 선택적으로, 사용자는 또한 키보드와 같은 적절한 입력 수단을 통해 목적지 지점의 좌표를 입력할 수도 있다.

다음 단계 303에서는, 현재 위치가 결정된다. 이것은 위성 기반 정보(예컨대, GPS에 의해), 특히 차량 항법의 경우, 선택적이거나 부가적으로 이동 감지기(예컨대, 속도 감지기, 자이로스코프 등)에 의해 제공되는 정보를 사용해서 달성될 수 있다. 또한, 현재 위치를 수동으로 입력할 수도 있다.

그 이후에, 단계 304에서는 비용 값의 재결정 기준이 일치하는지 여부를 체크한다. 예컨대, 사전 결정된 시간 간격 이후에 다시 결정될 비용 값을 제공할 수 있다. 선택적이거나 부가적으로 상기한 재결정은 또한 입력되는 교통 메시지나 사용자에 의한 요구와 같은 다른 이벤트에 의해 개시될 수도 있다.

상기 기준이 충족되면, 시스템은 단계 305에서 비용 값이 재결정되는지 여부의 동작을 수행한다. 그러나, 이와 같은 재결정은 모든 구간에 대해서 수행될 필요는 없다. 예컨대, 재결정 기준이 교통 메시지에 기초하면, 이들 구간만의 비용 값은 예를 들어 교통 혼잡이 나타나는 구간에 대해서만 실제로 관련된 것이 다시 결정될 수 있다. 특히, 재결정에는 구간의 현재 (저장된) 비용 값에 사전 결정된 값을 부가하는 단계를 포함한다. 게다가, 만일 예를 들어 교통 혼잡이 한 구간 내에 더 이상 존재하지 않는 메시지를 수신하면, 음의 값이 그 교통 혼잡 때문에 양의 값이 이전에 부가되는 비용 값에 부가될 수 있다. 선택적이거나 부가적으로 만일 사용자가 특정 구간을 피하기를 원하는 경우, 이들 구간에는 현재의 비용 값에 대응하는 값을 부가함으로써 "페널티(penalty)" 비용이 제공될 수 있다.

만일 단계 304에서 상기 재결정 기준이 일치하지 않으면, 경로 결정 방법은 단계 306으로 진행한다. 여기서, 현재 위치와 목적지 지점을 연결하는 구간의 최적의 시퀀스가 결정된다. 최적화는 사전 결정된 최적화 기준에 기초하여 이루어진다. 이와 같은 기준은 단계 301에서 제공되는 비용 값(또는 비용 기준)에 좌우된다. 예컨대, 만일 비용 값이 통과 시간 또는 통과 거리에 기초하면, 구간들의 최적의 시퀀스는 통과 시간이나 통과 거리의 합을 최소화하는 시퀀스에 의해 제공된다. 최적의 시퀀스가 독특하지도 않다고 하는 점에 주목할 필요가 있다.

추가적인 제약 조건은 최적화를 위해 부과될 수 있다. 예컨대, 차량 항법 장치의 경우, 사용자는 특정 구간을 피하도록 결정될 수 있다. 이들 제약 조건은 상이한 방식으로 고려될 수 있다. 한편, 그들은 단계 305에서 비용 값을 재결정하는 부분이 될 수 있다. 예컨대, 특정 구간을 피하도록 결정되면, 이들 구간들은 "페널티" 비용, 즉 일반 비용 기준에 의해 결정된 비용에 대한 추가의 비용이 제공될 수 있다. 선택적으로, 상기 제약 조건들은 예컨대 최적화 절차의 대응하는 구간들을 고려하지 않음으로써 현재의 단계 306에서 고려될 수 있다.

전술한 바와 같은 최적의 시퀀스를 결정하기 위한 다수의 알고리즘이 존재하는데, 하나의 가능한 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)이 있다. 그러나, 다른 변형 알고리즘도 가능하다.

이 단계에서, 하나의 알고리즘은 이 구간을 포함하는 최상의 시퀀스가 최적의 시퀀스와는 상이할 수 있는 각 구간에 대해 결정할 수도 있다. 이같은 방법으로, 모든 구간들은 최적의 시퀀스와 비교하여 대응하는 시퀀스의 전체 비용 값의 차이에 의해 관련될 수 있다.

최적의 시퀀스 결정 후, 단계 307에서는 실제 경로를 결정한다. 이 단계에서, 최적의 시퀀스를 구성하는 구간들에 대응하는 지도 데이터가 고려되고, 대응하는 최적화 기준에 따른 최적의 경로를 결정한다. 그 결과로서 경로 정보는 사용자에 대해서 모든 필요한 항법 데이터를 포함한다. 차량 항법 장치의 경우, 경로 정보는 사용자가 현재 위치로부터 시작해서 목적지에 도달하기 위해 수행해야만 하는 도로의 시퀀스에 대한 정보를 포함한다. 따라서, 다른 모든 구간들의 지도 데이터는 경로를 결정하는데 필요한 시간을 감소시키는데 더 이상 고려되지는 않는다.

그러나, 단계 308에 나타낸 바와 같이, 시퀀스의 구간을 통과하는 경로가 가능하지 않거나 또는 예를 들어 인근에 고속도로 상으로의 접근 도로가 없거나 강의 다른 쪽으로 접근 도로가 있기 때문에 고속도로(특정 구간 내에 최상의 비용 값에 대해 원인이 됨)에 도착할 수 없는 등의 이유로서 추가적인 예기치 못한 비용으로 단지 가능한지 여부를 알 수 있을 것이다. 가능하지 않은 경우라면, 상기 경로 결정 방법은 단계 306으로 복귀되고, 이러한 제약 조건을 고려해서 새로운 최적의 시퀀스를 결정한다.

경로가 가능하다면, 상기 경로 결정 방법은 경로 정보를 출력하는 단계 309로 진행한다. 그 경로 정보의 출력은 사용되는 시스템의 타입과 환경에 좌우된다. 통상적으로, 그 출력은 광학적 및/또는 음향적으로 제공할 것이다. 차량 항법 장치의 예시적인 경우로서, 경로 정보는 라우드 스피커 및/또는 디스플레이 장치를 통해 출력될 수 있다. 바람직하게는, 다음 기회 또는 다음 순간에 관련된 경로 정보만이 출력될 것이다.

추가의 단계 310에 있어서는, 위치 갱신 기준이 일치하는지 여부를 체크한다. 예컨대, 이 기준은 입력하는 교통 메시지, 사용자에 의한 대응 입력 등이 통과되는 사전 결정된 시간 간격이 될 수 있다. 상기 기준이 충족되면, 경로 결정 방법은 현재 위치를 다시 결정하는 단계 303으로 복귀시킨다. 그렇지 않거나 이것에 병렬로, 경로 정보의 출력 동작은 지속된다.

도 4는 구간의 비용 값을 예시하는 방법의 일례를 도시하고 있다. 이 실시예는 정사각형 형상을 갖는 구간의 경우에 대응한다. 이 구간의 경우, 4 개의 통과 방향, 즉 북남(즉, 북쪽에서 남쪽으로), 남북(south-north), 동서(east-west) 및 서동(west-east) 방향이 존재한다. 이 도면에 있어서, 채색되거나 음영으로 나타낸 정사각형(401, 402, 403, 404)은 비용 값을 예시한다.

정사각형(401)은 비용 값이 비교적 작은, 즉 이 방향에서 경로 비용이 낮은 것을 표시하는 비교적 밝은 동서 통과 방향을 나타낸다. 정사각형(402, 403)은 정사각형(401)보다 더 어두운 남북 통과 방향 및 북남 통과 방향을 각각 나타내는데, 그에 따라서 보다 큰 비용 값을 표시한다. 그러므로, 북남 통과 방향 및 남북 통과 방향은 비용 값과 관련하여 좌우 대칭이 된다. 정사각형(404)은 가장 어두운 정사각형이고 큰 비용 값이 되는 서동(west-east) 통과 방향을 나타낸다.

도 5는 독일의 외형을 나타내고 있다. 그 전체 면적은 정사각형 형상을 갖는 구간들에 의해 주기적으로 타일링 되어 있다. 각 구간은 가장자리에 대해 수직인 4 개의 통과 방향을 포함한다. 각각의 통과 방향 및 각각의 구간에 대해서, 통과 시간이 있는 비용 값을 결정한다.

그 결과로서 비용 값들은 도 4에 도시된 바와 같은 표시를 사용해서 이 도면에 예시되고 있다. 더 어두운 음영 부분은 대응하는 비용 값이 다소 높은 것을 의미한다. 도 5에 예시된 바와 같이, 비교적 밝은 연결된 부분들이 존재한다. 이들 낮은 경로 비용 부분들은 고속도로에 대응한다. 어두운 부분들인 높은 경로 비용 부분들은 대응하는 구간들을 통과하는데 보다 긴 시간을 필요로 하는 언덕 및 산악 지형이다.

도 6에는 구간의 시퀀스를 갖는 일례를 예시하고 있다. 또한, 이 경우에도, 독일의 외형을 나타내고 있다. 이 경우, 하나의 경로는 남동부 지역에서 시작해서 결정되며, 이전에 결정된 비용 값에 기초하여 서북부쪽으로 통한다. 이 도면에 도시된 각각의 정사각형은 정사각형 형상을 갖는 구간을 나타낸다. 시작 지점과 종료 지점을 제공하면, 이들 지점을 연결하는 구간들의 가능한 모든 시퀀스가 결정된다. 이 도면에 도시된 정사각형의 음영 부분은 전체 통과 시간에 대응한다. 가장 어두운 정사각형은 구간들의 최적의 시퀀스에 속한다. 도시된 바와 같이, 하나 이상의 최적의 시퀀스가 존재한다.

다른 정사각형의 음영 부분은 최적의 시퀀스의 가능한 도착 시간(journey time)과 비교되는 대응하는 시퀀스의 가능한 도착 시간의 차이와 관련된다. 하나의 정사각형이 최적의 경로의 가능한 도착 시간과 다소 상이한 도착 시간의 경로에 속하는 경우, 음영 부분은 여전히 매우 어둡지만 최적의 시퀀스에 속하는 정사각형의 음영 부분보다는 다소 밝게 된다. 이에 따라, 도 6은 시작 지점과 목적지 지점을 연결하는 구간들의 가능한 시퀀스 및 각각의 시퀀스에 대한 도착 시간과 관련된 관계를 예시하고 있다.

본 발명에 의하면, 경로의 결정을 보다 간단하고 보다 고속으로 수행할 수 있고, 각 시퀀스의 전체 비용 값을 하나 이상의 사전 결정된 제약 조건하에서 최적화가 가능한 디지털 지도 데이터의 처리 방법 및 경로 결정 방법을 실현할 수 있다.

도 1은 하나의 영역의 타일링(tiling)을 예시하는 도면.

도 2는 구간들의 형상 및 대응하는 통과 방향을 도시하는 도면.

도 3은 하나의 경로를 결정하기 위한 방법을 예시하는 흐름도.

도 4는 한 구간의 비용 값을 예시하는 도면.

도 5는 하나의 영역의 전체 타일링에 대한 비용 값을 예시하는 도면.

도 6은 구간들의 시퀀스를 예시하는 도면.

Claims

경로 결정을 위해 디지털 지도 데이터를 처리하는 방법에 있어서,

(a) 하나의 영역을 복수의 구간으로 분할하는 단계와;

(b) 각 구간에 대해, 상기 구간의 디지털 지도 데이터와 사전 결정된 비용 기준에 따라서 상기 구간의 적어도 하나의 통과 방향에 대해 하나 이상의 비용 값을 자동으로 결정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항에 있어서, 각각의 비용 값은 상기 구간의 통과 방향에 대한 통과 거리 및/또는 통과 시간에 따라 결정되고, 바람직하게는 각각의 비용 값은 통과 거리 및/또는 통과 시간에 비례하는 것인 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비용 값은 인접 구간의 사전 결정된 부분을 고려하여 결정되는 것인 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 각 구간은 다각형 형상, 바람직하게는 직사각형이나 육각형 형상을 갖는 것인 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 영역을 주기적으로 타일링하는 단계를 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제5항에 있어서, 상기 (b) 단계는 한 구간을 하나의 가장자리로부터 각각의 다른 가장자리로 각각 통과 및/또는 하나의 코너로부터 각각의 다른 코너로 각각 통과하기 위한 비용 값을 결정하는 단계를 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 시간 종속 비용 값을 결정하는 단계를 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 정기적으로 및/또는 사전 결정된 타입의 이벤트의 발생 시에 하나 이상의 구간의 비용 값을 자동으로 재결정하는 단계를 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제8항에 있어서, 상기 사전 결정된 타입의 이벤트는 교통 메시지(traffic message)인 것인 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,

(c) 각 구간에 대해 각각의 비용 값을 저장하는 단계를 더 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
제10항에 있어서, 상기 (c) 단계는 각 구간에 대해 인접 정보를 저장하는 단계를 포함하는 디지털 지도 데이터 처리 방법.
2개의 지점들 사이에 경로를 결정하는 방법에 있어서,

(a) 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 디지털 지도 데이터 처리 방법에 의해 처리되는 디지털 지도 데이터를 제공하는 단계와;

(b) 구간들의 시퀀스의 전체 비용 값이 최적화되도록 상기 시퀀스의 각 구간이 시퀀스의 다른 구간에 인접하는 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 하나 이상의 시퀀스를 자동으로 결정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 결정 방법.
제12항에 있어서, 상기 (b) 단계는 각 구간들의 시퀀스의 전체 비용 값이 사전 결정된 임계치 이상이 됨으로서 비용 값에 대하여 최적이 되는 시퀀스의 전체 비용 값과 상이하지 않도록 시퀀스의 각 구간이 시퀀스의 다른 구간에 인접하게 되는 2 개의 지점을 연결하는 구간들의 시퀀스를 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 경로 결정 방법.
제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는 각 구간에 대해 상기 구간을 포함하는 시퀀스의 전체 비용 값과 상기 비용 값에 대하여 최적화되는 시퀀스의 전체 비용 값 사이의 차이를 결정하는 단계를 포함하는 경로 결정 방법.
제12항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 정기적으로 및/또는 사전 결정된 타입의 이벤트 발생 시에 2개의 지점을 연결하는 구간들의 하나 이상의 시퀀스를 자동으로 재결정하는 단계를 포함하는 경로 결정 방법.
제12항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 2개의 지점들 중 한 지점은 현재 위치이고, 다른 지점은 목적지 지점인 것인 경로 결정 방법.
제12항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 각 시퀀스의 전체 비용 값은 하나 이상의 사전 결정된 제약 조건하에서 최적화되는 것인 경로 결정 방법.
제16항에 있어서, 상기 제약 조건은 구간들의 시퀀스의 일부로 선택되지 않는 하나 이상의 구간에 의해 부과되는 것인 경로 결정 방법.
제12항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,

(c) 상기 2개의 지점을 연결하는 구간들의 결정된 시퀀스의 구간들에 대한 디지털 지도 데이터에 기초해서 경로를 결정하는 단계를 더 포함하는 경로 결정 방법.
항법 이용 방법에 있어서,

제19항에 기재된 경로 결정 방법에 따라서 개시 지점과 목적지 지점 사이에 경로를 결정하는 단계와;

경로 정보를 음향 및/또는 광학 방식으로 출력하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 항법 이용 방법.
청구항 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 기재된 방법의 단계들을 수행하기 위한 소프트웨어 코드부를 포함하는 디지털 컴퓨터의 내부 메모리에 직접 적재 가능한 컴퓨터 프로그램 제품.
청구항 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 기재된 방법의 단계들을 컴퓨터로 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램 수단을 포함하는 컴퓨터 시스템에 의하여 판독 가능한 기록 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품.