KR20060019586A - 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법과 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 해당 위치 정보의 데이터를 압축하는 방법 및 장치를 제공한다. 대상 도로 구간의 형상 벡터를 리샘플하고, 그 때의 샘플링 점은 양자화한 각도 정보로 표현된다. 예를 들면, 각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능(δ)을 적절하게 설정함으로써 위치 정보를 압축하는 방법에서는, 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이(L)의 길이에 따라 설정하고, 디지털 지도에 포함되는 도로 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 도로 형상을 일정한 리샘플 길이(L)로 리샘플 하여, 도로 형상의 위치를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열로 나타내고, 이 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하여 전달하도록 하고 있다. 각도 분해능(δ)과 리샘플 길이(L)를 연동시켜 리샘플 길이가 긴 경우에는 각도 분해능을 작게 하고, 리샘플 길이가 짧은 경우에는 각도 분해능을 크게 함으로써 도로 등의 위치정보를 적은 데이터량으로 정확하게 전달할 수 있다.

지도, 위치정보, 압축

Description

디지털 지도의 위치 정보 압축 방법과 장치{DIGITAL MAP POSITION INFORMATION COMPRESSING METHOD AND DEVICE}

본 발명은 디지털 지도에서의 도로 등의 위치 정보의 데이터를 압축하는 방법과, 그 방법을 실시하는 장치에 관한 것으로, 특히 적은 데이터 량으로 정확하게 위치를 전달할 수 있도록 하는 것이다.

종래, VICS(도로 교통 정보 통신 시스템)에서는 디지털 지도 데이터 베이스를 탑재하는 차량용 네비게이션 장치에 대하여, FM 다중 방송이나 비콘을 통해 정체 구간이나 여행 시간을 나타내는 도로 교통 정보의 제공 서비스를 실시하고 있다. 차량용 네비게이션 장치는 이 도로 교통 정보를 수신하여, 화면 표시하는 지도에 정체 구간을 색칠하여 표시하거나 목적지까지의 소요 시간을 산출하여 표시하거나 하고 있다.

이와 같이, 도로 교통 정보를 제공하는 경우에는 디지털 지도상의 도로의 위치 정보를 전달하는 것이 필요해진다. 또한, 현재지 및 목적지의 정보를 수신하여 최단시간에 목적지까지 도달할 수 있는 추천 경로의 정보를 제공하는 서비스나, 최근 연구가 진행되고 있는, 주행중인 차량(프로브카)으로부터 궤적 정보 및 속도 정보 등을 수집하는 도로 교통 정보 수집 시스템(프로브 정보 수집 시스템)에 있어 서도, 디지털 지도상의 추천 경로나 주행 궤적을 상대방에게 정확하게 전달하는 것이 필요하다.

지금까지 디지털 지도상의 도로 위치를 전하는 경우에는 일반적으로 도로에 붙여진 링크 번호나 교차점 등의 노드를 특정하는 노드 번호가 사용되고 있다. 그러나, 도로 망에 정의한 노드 번호나 링크 번호는 도로의 신설이나 변경에 수반하여 새로운 번호로 바꿔 붙일 필요가 있고, 그에 따라 각 사에서 제작되는 디지털 지도 데이터도 갱신해야 하므로, 노드 번호나 링크 번호를 이용하는 방식은 유지에 대단한 사회적 비용이 들게 된다.

이러한 점을 개선하기 위하여 특개 2003-23357호 공보에서는 노드 번호나 링크 번호를 이용하지 않고, 또한 적은 데이터 량으로 디지털 지도상의 도로 구간을 전하는 방법을 제안하고 있다.

이 방법에서는 전달하고자 하는 도로 구간상에 일정 거리 간격으로 샘플링 점을 재설정하고(이것을 「등거리 리샘플」이라고 함), 각 샘플링 점의 위치 데이터를 순서대로 나열한 데이터열에 대하여 압축부호화의 처리를 실시하고, 압축 부호화한 데이터를 송신한다. 이것을 수신한 수신측은 샘플링 점의 위치 데이터의 데이터 열을 복원하고, 이 위치 데이터와 자신의 디지털 지도 데이터와의 맵 매칭을 실시하여 도로 구간을 특정한다.

혹은 수신측에서 샘플링 점의 위치 데이터를 복호화하여 자신의 디지털 지도상에 샘플링 점을 이은 리샘플 형상을 표시하고, 또한 전달된 도로 구간을 정확하게 특정하기 위하여 샘플링 점의 위치 데이터와 자신의 디지털 지도 데이터와의 맵 매칭을 실시하여 자신의 디지털 지도 데이터 상에서 대상 도로를 특정한다.

위치 데이터의 데이터열에 대한 압축 부호화는 다음에 나타내는 바와 같이, ① 위치 데이터의 단일 변수로의 변환, ② 단일 변수로 표시한 값의 통계적으로 편향을 가지는 값으로의 변환, ③ 변환한 값의 가변 길이 부호화의 순으로 행해진다.

① 위치 데이터의 단일 변수로의 변환

도 34a에는 등거리 리샘플로 설정한 도로 구간 상의 샘플링 점을 PJ-1, PJ로 표시하고 있다. 이 샘플링 점(PJ)은 인접하는 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 거리(리샘플 길이)L과 각도 Θ의 2개의 치수로 특정할 수 있고, 거리를 일정(L)하게 하면 샘플링 점(PJ)은 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 각도 성분 Θ만의 1 변수로 표현할 수 있다. 도 34a에서는 이 각도 Θ로서, 진북(도의 상방)의 방위를 0으로 하고 시계 방향으로 0~360도의 범위에서 크기를 지정하는 「절대 방위」에 따른 각도 Θ를 나타내고 있다. 이 각도 Θj-1는 PJ-1, PJ의 xy 좌표(위도·경도)를 (xj-1, yj-1), (xj, yj)로 할 때, 다음 식에 의해 산출할 수 있다.

Θj-1 = tan^-1{(xj - xj-1)/(yj - yj-1)}

따라서, 도로 구간은 샘플링 점 간의 일정 거리 L, 및 시단 또는 종단이 되는 샘플링 점(기준점)의 위도·경도를 별도로 나타냄으로써, 각 샘플링 점의 각도 성분의 데이터 열에 의해 표시할 수 있다.

② 단일 변수치의 통계적으로 편향을 가지는 값으로의 변환

각 샘플링 점의 단일 변수치가 가변 길이 부호화에 적합한, 통계적으로 편재 하는 값이 되도록, 도 34b에 도시한 바와 같이 각 샘플링 점의 각도 성분을 인접하는 샘플링 점의 각도 성분과의 변위차, 즉 「편각」θj에 의해 표현한다. 이 편각θj은,

θj = Θj - Θj-1

로서 산출된다. 도로가 직선적인 경우에, 각 샘플링 점의 편각 θ은 0 부근에 집중하여 통계적으로 편향을 가지는 데이터가 된다.

또한, 샘플링 점의 각도 성분은 도 34c에 도시한 바와 같이 착목하는 샘플링 점 PJ의 편각 θj을 그 이전의 샘플링 점 PJ-1, PJ-2, ‥·의 편각 θj-1, θj-2, ‥을 이용하여 예측한 상기 샘플링 점 PJ의 편각 예측치 Sj(통계 예측치)와의 차분치(편각 예측 차분치)△θj로 나타냄으로써 통계적으로 편향을 가지는 데이터로 변환할 수 있다. 통계 예측치 Sj는 예를 들면,

Sj = θj-1

로 정의하거나,

Sj = (θj-1 + θj-2)/2

로 정의하거나 할 수 있다. 또한, 과거 n 개의 샘플링 점에서의 편각의 가중 평균을 Sj로 정의해도 무방하다. 편각 예측 차분치 △θj는,

△θj = θj - Sj

로서 산출된다. 도로가 일정한 곡률로 만곡하고 있는 경우에는 각 샘플링 점의 편각 예측 차분치 △θ는 0 부근에 집중하여 통계적으로 편향을 가지는 데이터가 된다.

도 34d는 직선적인 도로 구간을 편각 θ으로 표시한 경우, 및 곡선적인 도로 구간을 편각 예측 차분치 △θ로 표시한 경우의 데이터의 발생 빈도를 그래프화하여 나타내고 있다. θ및 △θ의 발생 빈도는 θ=0°에 극대가 나타나고, 통계적으로 편향을 가지고 있다.

③ 가변 길이 부호화

다음으로, 통계적으로 편향을 가지는 값으로 변환한 데이터 열의 값을 가변 길이 부호화한다. 가변 길이 부호화 방법에는 고정 수치 압축법(0 압축 등), 샤논·파노(Shannon·Fanno) 부호법, 허프만(Huffman) 부호법, 산술 부호법, 사전법 등 다종 존재하고, 어떠한 방법을 이용해도 무방하다.

여기에서는 가장 일반적인 허프만 부호법을 이용하는 경우에 대하여 설명한다.

이 가변 길이 부호화에서는 발생 빈도가 높은 데이터를 적은 비트수로 부호화하고, 발생 빈도가 낮은 데이터를 많은 비트수로 부호화하여 전 데이터량을 삭감한다. 이 데이터와 부호화의 관계는 부호표에서 정의한다.

여기서 1°단위로 표시한 도로 구간의 샘플링 점에서의 △θ의 나열이,

"0_0_-2_0_0_+1_0_0_-1_0_+5_0_0_0_+1_0"

이라고 한다. 이 데이터 열을 부호화하기 위하여 가변 길이 부호화와 런 렝스 부호화(연장 부호화)를 조합한 도 35에 도시한 부호표를 이용하는 경우에 대하여 설명한다. 이 부호표에서는 최소 각도 분해능(δ)을 3°로 설정하고 있고, -1°~+1°의 범위에 있는 △θ를 0°로 하여 부호 「0」으로 표시하고, 0°가 5개 연속 할 때는 부호 「100」으로 표시하고, 0°가 10개 연속할 때는 부호 「1101」로 나타내는 것을 규정하고 있다. 또한, ±2°~4°의 범위에 있는 △θ는 ±3°로 하여, 부호 「1110」에, +일 때는 부가 비트 「0」을, -일 때는 부가 비트 「1」을 더하여 표시하고, ±5°~7°의 범위에 있는 △θ는 ±6°로 하여 부호 「111100」에 정부를 나타내는 부가 비트를 더하여 표시하고, 또한 ±8°~10°의 범위에 있는 △θ은 ±9°로 하여, 부호 「111101」에 정부를 나타내는 부가 비트를 더하여 나타내는 것을 규정하고 있다.

그 때문에, 상기 데이터열은 다음과 같이 부호화된다.

"0_0_11101_100_0_0_1111000_100"

→"0011101100001111000100"

이 데이터를 수신한 수신측은 부호화에서 사용된 것과 동일한 부호표를 이용하여 △θ의 데이터열을 복원하고 송신측과 역의 처리를 행하여 샘플링 점의 위치 데이터를 재현한다.

이와 같이 데이터를 부호화함으로써 전송 데이터 량의 삭감이 가능하다.

또한, 상기 특개 2003-23357호 공보에서는 등거리 리샘플에서의 일정 거리 L를 도로 형상의 곡률의 대소를 기준으로 설정하는 것을 제안하고 있다. 즉, 곡률이 큰 커브진 도로, 혹은 그러한 도로가 많은 산간부 등의 도로를 대상으로 하여 리샘플하는 경우에는 등거리 리샘플의 거리 L를 짧게 설정하고, 곡률이 작은 직선적인 도로, 혹은 그러한 도로가 많은 도시부의 도로를 대상으로 하여 리샘플하는 경우에는 거리 L를 길게 설정한다. 이것은 곡률이 크고 커브가 심한 도로를 긴 거리로 리 샘플하면, 특징적인 도로 형상을 나타내는 위치에 샘플링 점을 배치할 수 없게 되어 수신측에서 오(誤)매칭이 발생할 가능성이 높아지기 때문이다.

그러나, 종래의 리샘플 방법에서는, 전달하는 도로 형상(원(元) 형상 데이터)으로부터의 거리 오차가 가능한 한 작아지도록 샘플링 점을 설정하고 있기 때문에, 도 15a와 15b에 도시한 바와 같이, 원 형상 데이터(점선)가 오른쪽으로, 또는 왼쪽으로 커브하고 있으면, 샘플링 점을 잇는 리샘플 형상(실선)이 전체적으로 커브의 중심측으로 약간 다가간 형태를 취한다. 이 리샘플 형상과 원 형상과의 괴리는 리샘플 길이가 길어질수록 확대된다. 그 때문에, 이 괴리를 작게 하려고 하면 리샘플 길이를 짧게 설정해야만 하는데, 그렇게 하면 전송 데이터량이 증대된다. 더욱이, 리샘플 길이를 아무리 짧게 설정해도 이 괴리를 완전히 없애는 것은 원리적으로 불가능하다.

또한, 디지털 지도상의 도로 형상을 전달하기 위하여 샘플링 점의 위치를 나타내는 각도 성분을 각도 분해능(δ)으로 나타내고(즉, δ단위로 양자화하고), 압축 부호화하여 전송하는 경우에는 다음과 같은 과제가 존재한다.

① 각도 성분의 데이터 량은 각도 분해능(δ)을 크게 설정하는 것(즉, 양자화 단위 δ를 크게 설정하는 것)에 의해 삭감할 수 있다. 상술한 설명에서는 δ=3°의 예를 나타냈으나, δ=6°로 하면 더욱 데이터량을 줄일 수 있다. 그러나, 각도 분해능(δ)을 크게 설정하면 양자화 오차가 커져서 수신측에서의 오매칭의 가능성이 높아진다.

예를 들면, 도 36에 도시한 바와 같이, 점(PJ-1)으로부터 거리(L)만큼 떨어 진 위치에 점(PJ)을 리샘플하는 경우에는, 각도 분해능을 δ로 하면 점(PJ)의 제1 후보점(P'J)과, 인접하는 제2 후보점(P"J) 간의 각도가 δ가 된다. 이 중에서 도로 형상에 가까운 쪽의 후보점(P'J)이 샘플링 점으로서 선택되므로 샘플링 점과 도로 형상 간의 거리(즉, 오차)Ea는,

오차(Ea)의 최대치≒ L×｜sin(δ/2)｜

가 되고, 각도 분해능(δ)이 클수록 오차(Ea)가 커져서 수신측에서의 오매칭의 가능성이 높아진다.

그 때문에 데이터량이 작고, 또한 도로 형상으로부터의 오차도 적어지도록 리샘플하는 것이 요구된다.

② 샘플링 점의 위치를 나타내는 각도 성분을 δ단위로 양자화하는 경우에는, 도 37에 도시한 바와 같이 샘플링 점(PJ)이 어떠한 사정으로 직선적인 도로상으로부터 벗어나면, 다음의 샘플링 점(PJ+1)은 도로 형상으로부터의 「벗어남」을 δ단위로 보상하려고 하여, 결과적으로 도로의 반대측으로 벗어난 상태로 리샘플 되고, 이것이 반복되어 직선적인 도로에 대하여 리샘플에 의해 샘플링 점이 지그재그로 배치되는 현상이 발생한다.

이러한 「지그재그 현상」은 수신측에 도로 형상을 정확하게 전달할 시의 방해가 되고 또한 데이터의 압축률을 저하시킨다.

③ 도로 형상을 샘플링 점의 편각 또는 편각 예측 차분치로 표시하여 송신하는 경우에는 도로의 선형 형상을 리샘플한 후, 샘플링 점의 위치를 나타내는 편각 또는 편각 예측 차분치를 양자화하면, 양자화에 의해 발생하는 오차가 그 후의 방 위에 영향을 미치기 때문에 수신측에서 재현하는 형상이 원래의 형상으로부터 대폭 벗어나는 경우가 있다.

본 발명은 이러한 과제를 해결하는 것으로서, 디지털 지도상의 도로 등의 위치 정보를 나타내는 데이터로, 적은 데이터량으로 원래의 형상을 정확하게 재현할 수 있는 압축 데이터를 생성할 수 있는 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법을 제공하고, 또한 그 방법을 실시하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.

그래서, 본 발명의 벡터 데이터의 압축 방법에서는, 샘플링 점간을 잇는 직선과 벡터 형상과의 거리 오차가 상기 직선의 길이 방향의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록 벡터 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고, 벡터 형상을 샘플링 점의 위치를 나타내는 각도 정보의 데이터 열로 표현하고, 이 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하도록 하고 있다.

이 압축 데이터가 전달된 수신측에서는 원래의 벡터 형상에 가장 근사한 형상을 재현할 수 있다. 또한, 미리 결정된 허용 오차를 넘지 않고 리샘플 길이를 보다 길게 잡을 수 있어 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

또한, 본 발명에서는 정보 제공 위치에, 디지털 지도 데이터베이스로부터 대상 도로의 도로 형상 데이터를 추출하는 형상 데이터 추출 수단과, 샘플링 점간을 잇는 직선과 도로 형상 데이터와의 거리 오차가 상기 직선의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록, 도로 형상 데이터를 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고, 대상 도로를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열로 나타내는 형상 데이터 리샘플 처리 수단과, 상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단과, 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 제공하는 제공 수단을 설치한다.

이 정보 제공 장치는 본 발명의 벡터 데이터의 압축 방법을 이용하여 교통 정보의 대상 도로나 목적지까지의 경로 정보 등을 압축하여 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에서는 프로브카 차량탑재기에 자차 위치를 검출하는 자차 위치 검출 수단과, 자차 위치 검출 수단이 검출한 자차 위치를 순차적으로 주행 궤적으로서 축적하는 축적수단과, 샘플링 점 간을 잇는 직선과 주행 궤적과의 거리 오차가 상기 직선의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록 주행 궤적을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고, 주행 궤적을 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열로 나타내는 주행 궤적 리샘플 처리 수단과, 상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단과, 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 송신하는 송신 수단을 설치한다.

이 프로브카 차량탑재기는 본 발명의 벡터 데이터의 압축 방법을 이용하여 주행 궤적 데이터를 압축하고, 프로브 정보 수집 센터에 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법에서는, 각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 설정하고, 디지털 지도에 포함되는 선형 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 선형 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하고, 상기 선형 형상의 위치를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열로 표시하고 상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하도록 하고 있다.

이와 같이 각도 분해능과 리샘플 길이를 연동시켜 리샘플 길이가 긴 경우에는 각도 분해능을 작게 하고, 리샘플 길이가 짧은 경우에는 각도 분해능을 크게 함으로써, 도로 등의 위치 정보를 적은 데이터량으로 정확하게 전달할 수 있게 된다.

또한, 본 발명에서는 각도 분해능의 크기를 편각의 절대치의 크기에 따라 변경하고, 편각의 절대치가 작을 때의 각도 분해능을 작게 설정하고 있다.

이렇게 함으로써 「지그재그 현상」을 억제할 수 있다.

또한, 본 발명에서는 선형 형상을 리샘플 할 때, 인접하는 샘플링 점으로부터 양자화한 각도가 취득하는 각 방향의 리샘플 길이만큼 떨어진 위치에 복수의 후보점을 설정하고, 상기 후보점 중에서 선형 형상에 가장 가까운 후보점을 샘플링 점으로 설정하고 있다.

이렇게 함으로써, 양자화에 의해 발생하는 오차가 그 후의 방위에 영향을 미치는 상태를 피할 수 있어서 재현 형상이 원래의 형상으로부터 크게 벗어나는 것을 방지할 수 있다.

또한, 본 발명에서는 정보 제공 장치에, 각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 설정하는 각도 분해능 결정 수단과, 디지털 지도에 포함되는 대상 도로의 도로 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 도로 형상을 일정한 리샘플 길이와 상기 리샘플 길이의 길이에 따라 설정된 각도 분해능을 이용하여 리샘플하고, 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열을 생성하는 형상 데이터 리샘플 처리 수단과, 상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단을 설치하고, 대상 도로의 위치 정보로서, 가변 길이 부호화 수단으로 부호화한 데이터를 제공하도록 구성하고 있다.

이 정보 제공 장치는, 본 발명의 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법을 이용하여 교통 정보의 대상 도로나 목적지까지의 경로 정보 등의 데이터를 압축하여 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에서는 프로브카 차량탑재기에, 자차 위치를 검출하는 자차 위치 판정 수단과, 주행 궤적을 축적하는 축적 수단과, 주행 궤적의 형상 또는 차량에 탑재된 센서 정보에 기초하여 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이를 결정하고, 각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플 길이의 길이에 따라 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정 수단과, 리샘플 길이 각도 분해능 결정 수단이 결정한 리샘플 길이와 각도 분해능을 이용하여 주행 궤적을 리샘플하고, 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열을 생성하는 주행 궤적 리샘플 처리 수단과, 이 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단을 설치하고, 주행 궤적의 정보로서 가변 길이 부호화 수단으로 부호화한 데이터를 제공하도록 구성하고 있다.

이 프로브카 차량탑재기는 본 발명의 디지털 지도의 위치 정보 압축 방법을 이용하여 주행 궤적의 데이터를 압축하고 프로브 정보 수집 센터에 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에서의 리샘플 방법으로 생성되는 리샘플 형상을 나타내는 도면.

도 2는 본 발명의 제1 실시예에서의 리샘플 방법을 설명하는 도면.

도 3은 본 발명의 제1 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 4는 도로 형상의 곡률과 등거리 리샘플의 리샘플 길이와의 관계를 나타내는 도면.

도 5는 본 발명의 제1 실시예에서의 리샘플 방법에서 이용하는 리샘플 길이와 각도 분해능 δ과의 관계를 나타내는 도면.

도 6은 본 발명의 제1 실시예에서의 리샘플 방법으로 설정하는 후보점을 설명하는 도면.

도 7은 본 발명의 제2 실시예에서의 리샘플 방법을 설명하는 도면.

도 8은 본 발명의 제2 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 9는 본 발명의 제3 실시예에서의 리샘플 방법을 설명하는 도면.

도 10은 본 발명의 제3 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 11은 본 발명의 제4 실시예에서의 리샘플 방법을 설명하는 도면.

도 12는 본 발명의 제4 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 13은 본 발명의 제5 실시예에서의 교통 정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 14는 본 발명의 제6 실시예에서의 프로브 정보 수집 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 15는 종래의 리샘플 방법의 문제점을 설명하는 도면.

도 16은 본 발명의 제7 실시예에서의 리샘플 방법에서 이용하는 리샘플 길이와 각도 분해능 δ과의 관계를 나타내는 도면.

도 17은 본 발명의 제7 실시예에서의 교통 정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 18은 본 발명의 제7 실시예에서의 리샘플 방법에서 이용하는 각도 분해능의 정의표를 나타내는 도면.

도 19는 본 발명의 제7 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 20은 리샘플 길이 및 각도 분해능 δ과 거리 오차와의 관계를 나타내는 도면.

도 21은 본 발명의 제7 실시예에서의 리샘플 방법으로 리샘플 길이의 전환이 행해지는 도로 형상을 나타내는 도면.

도 22는 본 발명의 제7 실시예에서 리샘플 점을 설정하는 순서를 설명하는 도면.

도 23은 본 발명의 제7 실시예에서의 리샘플 방법으로 얻어지는 데이터의 통계적 편향을 나타내는 도면.

도 24는 리샘플 길이가 짧은 경우에, 각도 분해능 δ을 바꾸었을 때의 리샘 플 형상의 변화를 실제 디지털 지도를 프린트한 것의 비교에 의해 나타낸 것.

도 25는 리샘플 길이가 긴 경우에, 각도 분해능 δ을 바꾸었을 때의 리샘플 형상의 변화를 실제 디지털 지도를 프린트한 것의 비교에 의해 나타낸 것.

도 26은 산악 도로 및 고속 도로를 리샘플 하였을 때의 각도 분해능 δ에 따른 데이터 사이즈를 나타내는 도면.

도 27은 지그재그 형상을 나타내는 리샘플 형상(a)과, 본 발명의 제8 실시예에서의 리샘플 방법으로 얻어지는 리샘플 형상(b)을 나타내는 도면.

도 28은 본 발명의 제8 실시예에서의 리샘플 방법에서 이용하는 리샘플 길이와 각도 분해능 δ과의 관계를 나타내는 도면.

도 29는 본 발명의 제8 실시예에서의 리샘플 방법에서 이용하는 각도 분해능의 정의표를 나타내는 도면.

도 30은 본 발명의 제8 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 31은 본 발명의 제9 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 32는 본 발명의 제10 실시예에서의 리샘플 방법의 순서를 나타내는 흐름도.

도 33은 본 발명의 제11 실시예에서의 프로브 정보 수집 시스템의 구성을 나타내는 블록도.

도 34는 샘플링 점을 각도 성분으로 나타내는 방법을 설명하는 도면.

도 35는 형상 데이터의 가변 길이 부호화에 이용하는 부호표를 나타내는 도면.

도 36은 샘플링 점과 도로 형상과의 거리 오차의 크기를 설명하는 도면.

도 37은 리샘플 형상의 지그재그 상태를 설명하는 도면.

(도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명)

20 정보 송신 장치

21 사상 정보 입력부

22 디지털 지도 데이터베이스 A

23 형상 데이터 추출부

24 허용 오차 결정부

25 리샘플 길이 각도 분해능 결정부

26 형상 데이터 리샘플 처리부

27 압축 데이터 축적부

28 가변 길이 부호화 처리부

29 형상 데이터 송신부

40 정보 활용 장치

41 형상 데이터 수신부

42 부호화 데이터 복호부

43 형상 데이터 복원부

44 정보 활용부

45 맵매칭부

46 디지털 지도 데이터베이스 B

50 프로브 정보 수집 센터

51 주행 궤적 수신부

52 부호화 데이터 복호부

53 주행 궤적 형상 복원부

54 주행 궤적 계측 정보 활용부

60 프로브카 차량탑재기

61 자차 위치 판정부

62 주행 궤적 축적부

63 주행 궤적 형상 리샘플 처리부

64 가변 길이 부호화 처리부

65 압축 데이터 축적부

66 주행 궤적 송신부

67 허용 오차 결정부

68 리샘플 길이 각도 분해능 결정부

69 디지털 지도 데이터 베이스

70 속도 검출 센서

71 핸들 타각 검출 센서

72 횡 G 센서

73 GPS 안테나

74 자이로

본 발명의 실시예에서는 송신측으로부터 수신측으로 디지털 지도의 도로 형상을 전달하는 경우에 대하여 설명한다.

본 발명의 실시예에서의 데이터 압축 방법에서는, 리샘플에 있어서 도 1에 도시한 바와 같이 2개의 샘플링 점(검은 동그라미)간을 잇는 직선(리샘플 형상)이 그 구간의 도로 형상(원(元)형상 데이터)의 곡선을 가장 대표화하도록 샘플링 점을 설정한다.

원 형상의 곡선을 가장 대표화하는 직선이라는 것은, 원 형상과의 거리 오차가 그 직선의 좌우에 균등하게 존재하고 있는 직선이다. 이러한 직선(리샘플 형상)을 얻기 위한 리샘플 방법 몇 가지를 이하의 실시예에서 설명한다.

(제1 실시예)

본 발명의 제1 실시예에서의 리샘플 방법에서는 샘플링 점간을 연결하는 직선과 원 형상 간의 면적에 착목하여 샘플링 점을 설정한다.

도로 형상의 리샘플은 리샘플 길이 L와 각도 분해능(즉, 샘플링 점의 위치 정보를 각도 표현하는 경우의 양자화 단위) δ을 결정하고 나서 대상 도로에 대하여 등거리 리샘플을 행한다.

리샘플 길이 L는 곡률이 큰 커브진 도로, 혹은 그러한 도로가 많은 산간부 등의 도로를 리샘플의 대상으로 할 때는 짧게 설정하고, 곡률이 작은 직선적인 도 로, 혹은 그러한 도로가 많은 도시부의 도로를 대상으로 할 때에는 길게 설정한다. 예를 들면, 도 4에 도시한 바와 같이, 도로 형상의 곡률이 작은 구간을 등거리 리샘플하는 리샘플 길이 L1는, 곡률이 큰 구간을 등거리 리샘플하는 리샘플 길이 L2보다 길게 설정한다.

각도 분해능 δ은 리샘플 길이와 관계없이 일정하게 설정하고, 혹은 리샘플 길이 L에 따라 각도 분해능 δ의 크기를 바꿔서, 리샘플 길이 L가 긴 때에 각도 분해능 δ을 작게, 리샘플 길이 L가 짧은 때에 각도 분해능 δ을 크게 설정한다. 이와 같이 리샘플 길이 L에 따라 각도 분해능 δ을 바꿀 경우에는 리샘플 길이 L가 긴 때에도 샘플링 점의 도로 위치로부터의 벗어남을 작게 할 수 있고, 또한 리샘플 길이 L가 짧은 때에도 데이터 사이즈의 증대를 억제할 수 있다.

도 5는 리샘플 길이 L에 따라 각도 분해능(양자화 단위) δ을 바꾸는 경우의 리샘플 길이 L와 각도 분해능 δ의 관계를 모식적으로 나타내고 있다. 원의 반경은 리샘플 길이 L를 나타내고, 복수로 분할된 각 부채꼴의 중심각이 δ를 나타내고 있다. 도 5b의 리샘플 길이 Lb는 도 5a의 리샘플 길이 La의 2배의 길이를 가지고 있고, 또한 도 5b에서의 각도 분해능 δb은 도 5b의 각 부채꼴의 호의 길이가 도 5a의 각 부채꼴의 호의 길이와 같아지도록 설정하고 있다. 이 경우 δb는 δa의 대략 1/2이다. 그 때문에 180°의 범위의 각도가 도 5a에서는 9개의 양자화량으로 표시되고, 또한 도 5b에서는 17개의 양자화량으로 표시된다.

또한, 양자화된 범위의 각도는 모두 그 양자화량을 대표하는 각도(대표화 각도)로 일괄한다. 대표화 각도에는 대응하는 양자화 범위의 중앙값(또는 최대값, 최 소값, 혹은 미리 정한 값)을 설정한다. 도 5a에는 +3으로 표시된 양자화 범위의 대표화 각도를 점선의 화살표로 나타내고 있다. 또한, 각 양자화 범위의 대표화 각도는 편각 0으로부터의 양자화 값(0, +1, -1, +2, -2, ‥·)으로 나타낸다. 따라서 도 5a의 La 및 δa로 리샘플하는 경우에는, 180°의 범위의 각도가 0, ±1, ±2, ±3, ±4의 9개의 양자화 값으로 표시되고, 도 5b의 Lb 및 δb로 리샘플하는 경우에는 180°의 범위의 각도가 0, ±1, ±2, ±3, ±4, ±5, ±6, ±7, ±8의 17개의 양자화 값으로 표시된다.

도 6은 결정한 리샘플 길이 L 및 각도 분해능 δ을 이용하여 대상 도로를 리샘플하는 모습을 나타내고 있다. 샘플링 점(PJ-1)으로부터 다음의 샘플링 점(PJ)을 리샘플하는 경우에, 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 선상에서, 샘플링 점(PJ-1)으로부터 리샘플 길이(L)만큼 떨어진 지점을 샘플링 점(PJ)의 후보점으로서 가설정하고, 이 후보점 중에서 샘플링 점(PJ)을 선택한다. 종래의 리샘플 방법에서는, 이때 도로 형상에 가장 가까운 후보점이 샘플링 점(PJ)으로서 설정된다.

이에 대하여, 이 실시예의 리샘플 방법에서는, 도 2에 도시한 바와 같이 샘플링 점(PJ)의 후보점(후보점 A, B)으로부터 도로 형상(원 형상 데이터)까지의 거리뿐만 아니라, 샘플링 점(PJ-1) 및 후보점A(또는 후보점 B)을 연결하는 직선(1A, 1B)과 원 형상 데이터 간의 면적을 평가하여 후보점 중에서 샘플링 점(PJ)을 선택한다. 도 2a는 샘플링 점(PJ-1) 및 후보점(A)을 연결하는 직선(1A)과 원 형상 데이터 간의 면적(직선(1A)과, 원 형상과, 샘플링 점(PJ-1) 및 후보점(A)을 통하고, 직 선(1A)에 직교하는 수선으로 둘러싸인 면적)을 나타내고, 도 2b는 샘플링 점(PJ-1) 및 후보점(B)을 연결하는 직선(1B)과 원 형상 데이터 간의 면적(직선(1B)과, 원 형상과, 샘플링 점(PJ-1) 및 후보점(B)을 통하고, 직선(1B)에 직교하는 수선으로 둘러싸인 면적)을 나타내고 있다.

각 후보점에 대한 평가는 예를 들면 다음 식(1)의 평가식으로 행하고, 가장 평가치가 작은 후보점을 샘플링 점(PJ)으로서 채용한다.

후보점(n)의 평가치=αDn+β(｜Snr-Snl｜) (1)

단,

Dn:후보점(n)으로부터 원 형상까지의 거리(후보점(n)을 통하고, 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선에 직교하는 수선의 후보점(n)으로부터 원 형상까지의 거리)

Snr:샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 우측에 위치하는, 상기 직선과 원 형상 데이터 간의 면적

Snr:샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 좌측에 위치하는, 상기 직선과 원 형상 데이터 간의 면적

α, β:설정 정수이다.

여기서, ｜Snr-Snl｜는 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선(1n)의 우측의 면적을 정, 좌측의 면적을 부로 하여 직선(1n)과 원 형상 간의 면적을 합계한 합계치의 절대치이다. 이 값은 직선(1n)을 좌표축으로 보고 원 형상 데이터의 그래프의 적분을 함으로써 산출할 수 있다.

도 3의 흐름도는 이 리샘플의 순서를 나타내고 있다.

대상 도로를 리샘플하기 위한 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 결정한다(단계 1). 이어서, 대상 도로의 시단을 샘플링 점으로 설정하고, 순차적으로 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 직선상에서, 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 거리가 L인 지점을 샘플링 점(PJ)의 후보점으로서 설정한다(단계 2). 다음으로, 각 후보점과 원 형상 데이터와의 거리(Dn)를 산출하고(단계 3), 인접 샘플링 점으로부터 후보점의 각각에 이르는 직선과 원 형상 데이터 간에 생기는 좌우 면적차의 절대치(Sn)를 산출하고(단계 4), 얻어진 Dn과 Sn을 이용하여 평가식(1)에 따라 평가치를 산출하고(단계 5), 가장 평가치가 좋은 (평가식(1)을 이용하는 경우에는 평가치가 가장 작은) 후보점을 샘플링 점(PJ)으로 결정한다(단계 6). 도 2의 경우에서는 후보점(A) 쪽이 후보점(B)보다 원 형상으로부터 떨어져 있으나, 평가식(1)으로 산출한 평가치는 후보점(A) 쪽이 후보점(B)보다 작기 때문에 후보점(A)이 샘플링 점(PJ)으로서 채용된다.

이 순서를 대상 도로의 종단에 달하기까지 반복한다(단계 7).

이러한 리샘플을 행하면, 원 형상이 커브되어 있는 경우에 리샘플 형상의 노드점이 되는 샘플링 점은 원 형상으로부터 다소 벗어난 위치에 설정되지만, 샘플링 점 간을 잇는 리샘플 형상의 직선은, 도 1에 도시한 바와 같이 원 형상의 곡선을 가장 대표화한 직선이 된다.

그 때문에, 이 리샘플 형상의 데이터가 전달된 수신측에서는 원 형상에 가장 근사한 형상을 재현할 수 있다.

또한, 이 리샘플 방법에서는, 도 2a에 도시한 바와 같이, 리샘플 형상과 원 형상 데이터와의 오차를 리샘플 형상의 좌우에 균등하게 할당할 수 있기(바꾸어 말하면, 원 형상의 중심을 통하도록 리샘플 형상을 선택할 수 있기) 때문에, 도 2b에 도시한 바와 같이 오차가 리샘플 형상의 편측으로 치우친 경우와 비교하여 오차의 최대치를 작게 억제할 수 있다. 그 때문에, 리샘플 길이를 길게 잡은 경우에도 이 오차를 미리 정해진 허용 오차 이내로 할 수 있다. 즉, 미리 정해진 허용 오차를 넘지 않고 리샘플 길이를 보다 길게 잡을 수 있어서 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

(제2 실시예)

본 발명의 제2 실시예에서의 리샘플 방법에서는 샘플링 점의 설정에 있어서, 면적 대신에 리샘플 형상의 좌우에 위치하는 원 형상의 선분의 길이를 고려한다.

이 리샘플 방법에 있어서, 샘플링 점의 후보점을 설정하기까지의 순서는 제1 실시예와 다름이 없다. 복수의 후보점의 설정이 종료하면, 그 중에서 도 7에 도시한 바와 같이, 후보점으로부터 도로 형상(원 형상 데이터)까지의 거리(DA,DB)와, 직선(1A,1B)에 의해 좌우로 분단되는 원 형상의 선분의 길이를 고려하여 후보점 중에서 샘플링 점을 선택한다.

이 경우, 평가식으로서 다음 식(2)을 이용하여 가장 평가치가 작은 후보점을 샘플링 점(PJ)으로서 채용한다.

후보점(n)의 평가치 = αDn+β(｜Lnr-Lnl｜) (2)

단,

Dn: 후보점(n)으로부터 원 형상까지의 거리

Ln: 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 우측에 위치하는 원 형상의 선분 길이(도 7에서는 굵은 실선으로 표시)

Ln1: 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 좌측에 위치하는 원 형상의 선분 길이(도 7에서는 굵은 실선으로 표시)

α,β: 설정 정수

이다.

여기서, ｜Lnr-Lnl｜은 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선(1n)의 우측에 위치하는 원 형상의 선분 길이를 정, 좌측에 위치하는 원 형상의 선분 길이를 부로 하여, 원 형상의 선분의 길이를 합계한 합계치의 절대치이다.

도 8의 흐름도는 이 리샘플의 순서를 나타내고 있다. 단계 1로부터 단계 3까지의 순서는 제1 실시예(도 3)와 동일하다. 즉, 대상 도로를 리샘플하기 위한 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 결정하고(단계 1), 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 직선상에서, 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 거리가 L인 지점에 샘플링 점(PJ)의 후보점을 설정하고(단계 2), 각 후보점과 원 형상 데이터와의 거리(Dn)를 산출한다(단계 3).

이어서, 인접 샘플링 점으로부터 후보점의 각각에 이르는 직선이 분단하는 원 형상의 선분 길이에 착목하여, 그 직선의 우측의 선분 길이와 좌측의 선분 길이와의 차분의 절대치(Ln)를 산출하고(단계 4), Dn과 Ln을 이용하여 평가식(2)에 의 해 평가치를 산출하고(단계 5), 가장 평가치가 좋은(평가식(2)을 이용하는 경우에는 평가치가 가장 작은) 후보점을 샘플링 점(PJ)으로 결정한다(단계 6). 도 7의 경우에는, 후보점(A)의 쪽이 후보점(B)보다 원 형상으로부터 떨어져 있으나, 평가식(2)으로 산출한 평가치는 후보점(A)의 쪽이 후보점(B)보다 작기 때문에 후보점(A)이 샘플링 점(PJ)으로서 채용된다.

이 순서를 대상도로의 종단에 달하기까지 반복한다(단계 7).

이 리샘플 방법을 채용하는 경우에도 제1 실시예와 마찬가지로, 샘플링 점간을 잇는 리샘플 형상의 직선은 도 1에 도시한 바와 같이 원 형상의 곡선을 가장 대표화 한 직선이 된다.

그 때문에 이 리샘플 형상의 데이터가 전달되는 수신측에서는 원 형상에 가장 근사한 형상을 재현할 수 있다. 또한, 미리 정해진 허용 오차를 넘지 않고 리샘플 길이를 보다 길게 잡을 수 있어, 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

(제3 실시예)

본 발명의 제3 실시예에서의 리샘플 방법에서는 리샘플 형상과 원 형상과의 최대오차를 고려하여 샘플링 점을 설정한다.

이 샘플링 방법에 있어서, 샘플링 점의 후보점을 설정하기까지의 순서는 제1 실시예와 다름이 없다. 복수의 후보점의 설정이 종료하면, 그 중에서 도 9에 도시한 바와 같이 후보점으로부터 도로 형상(원 형상 데이터)까지의 거리(DA,DB)와, 직선(1A,1B)의 좌우에서의 최대 오차(즉, 직선(1A,1B)으로부터 형상 데이터까지의 최 대 거리)의 균형을 고려하여 후보점 중에서 샘플링 점을 선택한다.

이 경우, 평가식으로서 다음 식(3)을 이용하여 가장 평가치가 작은 후보점을 샘플링 점(PJ)으로서 채용한다.

후보점(n)의 평가치=αDn+β(｜Enr-Enl｜) (3)

단,

Dn: 후보점(n)으로부터 원 형상까지의 거리

Enr: 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 우측에 위치하는 원 형상까지의 최대 오차(도 9에서는 Ear, Ebr로 표시)

Enl: 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선의 좌측에 위치하는 원 형상까지의 최대 오차(도 9에서는 Eal, Ebl로 표시)

α, β: 설정 정수

이다.

여기서, ｜Enr-Enl｜는 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선(1n)의 우측에 위치하는 원 형상까지의 최대 오차를 정, 좌측에 위치하는 원 형상까지의 최대 오차를 부로 하여 이들의 최대 오차를 합계한 합계치의 절대치이다.

도 10의 흐름도는 이 리샘플의 순서를 나타내고 있다. 단계 1부터 단계 3까지의 순서는 제1 실시예(도 3)와 동일하다. 즉, 대상 도로를 리샘플하기 위한 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 결정하고(단계 1), 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 직선상에서 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 거리가 L인 지점에 샘플링 점(PJ)의 후보점을 설정 하고(단계 2), 각 후보점과 원 형상 데이터와의 거리(Dn)를 산출한다(단계 3).

이어서, 인접 샘플링 점으로부터 후보점의 각각에 이르는 직선의 우측에서의 원 형상과의 사이의 최대 오차(Enr)와, 상기 직선의 좌측에서의 원 형상과의 사이의 최대 오차(Enl)를 산출하고(단계 4), Dn과 Enr, Enl을 이용하여 평가식(3)에 의해 평가치를 산출하고(단계 5), 가장 평가치가 좋은 (평가식(3)을 이용하는 경우에는 평가치가 가장 작은) 후보점을 샘플링 점(PJ)으로 결정한다(단계 6). 도 9의 경우에는 후보점(A)의 쪽이 후보점(B)보다 원 형상으로부터 떨어져 있으나, 평가식(3)으로 산출한 평가치는 후보점(A)의 쪽이 후보점(B)보다 작기 때문에 후보점(A)이 샘플링 점(PJ)으로서 채용된다.

이 순서를 대상 도로의 종단에 달하기까지 반복한다(단계 7).

이 리샘플 방법을 채용하는 경우에도 제1 실시예와 마찬가지로, 샘플링 점 간을 잇는 리샘플 형상의 직선은 도 1에 도시한 바와 같이 원 형상의 곡선을 가장 대표화한 직선이 된다.

그 때문에, 이 리샘플 형상의 데이터가 전달된 수신측에서는 원 형상에 가장 근사한 형상을 재현할 수 있다. 또한, 미리 정해진 허용 오차를 넘지 않고 리샘플 길이를 보다 길게 잡을 수 있어, 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

또한, 평가식으로서 다음 식(4)을 이용하여 가장 평가치가 작은 후보점을 샘플링 점(PJ)으로서 채용하도록 해도 무방하다.

후보점(n)의 평가치 = αDn + βMax(Enr,Enl) (4)

여기서, Max(Enr,Enl)은 샘플링 점(PJ-1)과 후보점(n)을 연결하는 직선(1n) 의 좌우에 위치하는 최대 오차가 큰 쪽의 값이다. 이 경우에는, 직선(1n)의 좌우에서의 최대 오차의 균형이 아니라 최대 오차의 크기, 그 자체에 착목하여 후보점을 평가하는 것이 된다.

(제4 실시예)

본 발명의 제4 실시예에서는 후보점의 선택을 간편한 방법으로 행하는 리샘플 방법에 대하여 설명한다.

이 리샘플 방법에 있어서, 샘플링 점의 후보점을 설정하기까지의 순서는 제1 실시예와 다름이 없다. 이 후보점을 설정할 시의 리샘플 길이(L)는 원 형상 데이터의 곡률에 따라 원 형상의 커브가 거의 트레이스 가능한 길이로 선택된다. 그 때문에, 원 형상의 중심을 통과하는 리샘플 형상(원 형상 데이터와의 오차가 좌우에 균등하게 존재하는 리샘플 형상)을 규정하는 샘플링 점은, 원 형상이 우측으로 구부러지는 경우 원 형상의 좌측에 존재하고, 원 형상이 좌측으로 구부러지는 경우 원 형상의 우측에 존재하게 된다.

즉, 도 11에 도시한 바와 같이 원 형상을 사이에 둔 2개의 후보점(p,q) 중, 보다 편각 절대치(θp,θq)가 작은 후보점이 「원 형상 데이터의 중심」에 가까운 리샘플 형상을 규정할 수 있게 된다.

이러한 사고에 기초하여 다음과 같은 판정 기준으로 샘플링 점에 채용하는 후보점을 결정한다.

원 형상 데이터에 가장 가까운 후보점을 p, 2번째로 가까운 후보점을 q로 하 고, 후보점 p으로부터 원 형상까지의 거리를 Dp, 후보점 q으로부터 원 형상까지의 거리를 Dq, 후보점 p과 후보점 q 간의 거리를 Dpq로 하면,

·후보점(p)의 편각 절대치(θp)가 후보점(q)의 편각 절대치(θq)보다 작은 경우에는 후보점(p)을 채용한다.

·후보점(p)의 편각 절대치(θp)가 후보점(q)의 편각 절대치(θq)보다 큰 경우에는,

(1) Dp/Dpq≤

(

은 0.1 정도의 미리 정한 정수)일 때는 후보점(p)을 채용한다.

(2) 그 이외일 때는 후보점(q)을 채용한다.

도 12의 흐름도는 이 리샘플의 순서를 나타내고 있다. 단계 1부터 단계 3까지의 순서는 제1 실시예(도 3)와 동일하다. 즉, 대상 도로를 리샘플하기 위한 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 결정하고(단계 1), 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 직선상에서, 인접 샘플링 점(PJ-1)으로부터의 거리가 L인 지점에 샘플링 점(PJ)의 후보점을 설정하고(단계2), 각 후보점과 원 형상 데이터와의 거리(Dn)를 산출한다(단계 3).

이어서, 편각 절대치 및 Dn을 이용하여 판정 기준에 따라 샘플링 점으로 채용하는 후보점을 결정한다(단계 4).

도 11의 경우에서는 후보점(q)의 쪽이 후보점(p)보다 원 형상으로부터 떨어져 있으나 후보점(q)의 편각 절대치(θq)의 쪽이 후보점(p)의 편각 절대치(θp)보다 작기 때문에, 판정 기준에 따라 후보점(q)이 샘플링 점(PJ)으로서 채용된다.

이 순서를 대상 도로의 종단에 달하기까지 반복한다(단계 7).

이 리샘플 방법에서는 원 형상의 곡선을 대표화하는 직선이 간편한 방법으로 얻어진다. 이 리샘플 형상의 데이터가 전달된 수신측에서는 원 형상에 가장 근사한 형상을 재현할 수 있다. 또한, 미리 정해진 허용 오차를 넘지 않고 리샘플 길이를 보다 길게 잡을 수 있어, 전송 데이터의 압축률을 높일 수 있다.

(제5 실시예)

본 발명의 제5 실시예에서는 본 발명의 압축 방법을 적용하여 교통 정보를 제공하는 교통 정보 제공 시스템에 대하여 설명한다.

이 시스템은 도 13에 도시한 바와 같이 교통 정보를 제공하는 정보 송신 장치(20)와, 제공된 교통 정보를 활용하는, 차량탑재용 네비게이션 장치나 퍼스널 컴퓨터 등의 정보 활용 장치(40)로 이루어지고, 정보 송신 장치(20)는 정체 정보나 교통 사고 정보 등이 입력되는 사상 정보 입력부(21)와, 디지털 지도 데이터 베이스(A22)로부터 교통 정보의 대상 도로 구간의 도로 형상 데이터를 추출하는 형상 데이터 추출부(23)와, 리샘플 형상과 원 형상 데이터 간의 허용 오차를 결정하는 허용 오차 결정부(24)와, 허용 오차에 기초하여 리샘플 길이(L)와 각도 분해능(δ)을 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(25)와, 형상 데이터 추출부(23)에서 추출된 도로 형상 데이터를 리샘플 하여 샘플링 점의 위치 데이터 열을 생성하는 형상 데이터 리샘플 처리부(26)와, 형상 데이터 리샘플 처리부(26)가 생성한 데이터를 압축 부호화하는 가변 길이 부호화 처리부(28)와, 압축 부호화된 도로 형상 데이터를 축적하여 외부 미디어에 축적 데이터를 제공하는 압축 데이터 축적부(27)와, 압축 부호화된 도로 형상 데이터를 송신하는 형상 데이터 송신부(29)를 구비하고 있다.

한편, 정보 활용 장치(40)는 제공된 도로 형상 데이터를 수신하는 형상 데이터 수신부(41)와, 압축 부호화되어 있는 데이터를 복호하는 부호화 데이터 복호부(42)와, 리샘플 형상을 복원하는 형상 데이터 복원부(43)와, 디지털 지도 데이터 베이스(B46)의 데이터를 이용하여 맵매칭을 행하여 샘플링 점으로 표시된 도로 구간을 디지털 지도상에서 특정하는 맵매칭부(45)와, 얻어진 교통 정보를 활용하는 정보 활용부(44)를 구비하고 있다.

정보 송신 장치(20)에서는 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(25)가 허용 오차 결정부(24)에서 결정된 허용 오차에 기초하여, 리샘플에서의 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 결정한다. 형상 데이터 리샘플 처리부(26)는 결정된 리샘플 길이(L), 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 이용하여 형상 데이터 추출부(23)가 추출한 대상 도로의 도로 형상 데이터를 리샘플한다.

이 때, 형상 데이터 리샘플 처리부(26)는 제1 내지 제4 실시예 중 어느 하나의 리샘플 방법으로 도로 형상 데이터의 리샘플을 행하고 샘플링 점을 설정한다. 그리고, 샘플링 점의 위치 정보를 편각 양자화 값으로 표시하고, 대상 도로의 도로 형상 데이터로서 리샘플 길이(L)의 변경 위치 및 L의 길이를 나타내는 리샘플 구간 길이 변경 코드와, 각 샘플링 점의 편각 양자화 값을 나열한 데이터 열을 생성한다.

가변 길이 부호화 처리부(28)는 이 도로 형상 데이터를 가변 길이 부호화한다. 가변 길이 부호화에 의해 데이터 압축된 도로 형상 데이터는 외부 미디어에 기록되어 제공되거나, 혹은 형상 데이터 송신부(29)로부터 송신된다.

이 도로 형상 데이터를 수신한 정보 활용 장치(40)에서는 부호화 데이터 복호부(42)가 압축 부호화되어 있는 데이터를 복호화하고, 형상 데이터 복원부(43)가 샘플링 점의 위치 정보를 복원하여 샘플링 점을 이은 리샘플 형상을 재현한다. 이 리샘플 형상은 정보 활용 장치(40)의 표시 화면상에 디지털 지도와 겹쳐서 표시된다.

또한, 전달된 도로 구간을 정확하게 특정하기 위하여 맵매칭부(45)는 샘플링 점의 위치 데이터와 디지털 지도 데이터베이스(B46)의 지도 데이터와의 맵매칭을 행하고, 디지털 지도 데이터베이스(B46)의 지도 데이터상에서 대상 도로를 특정한다.

정보 활용부(44)는 얻어진 교통 정보를 화면에 표시하거나 경로 검색에 이용하거나 하여 활용한다.

이와 같이, 이 교통 정보 제공 시스템에서는, 정보 송신 장치(20)가 제1 내지 제4 실시예의 리샘플 방법으로 대상 도로의 도로 형상 데이터를 리샘플하고 있기 때문에, 정보 제공을 받은 정보 활용 장치(40)는 대상 도로의 도로 형상에 가장 근사한 리샘플 형상을 재현할 수 있다. 또한, 제1 내지 제4 실시예의 리샘플 방법이 이용되고 있기 때문에 정보 송신 장치(20)로부터 제공되는 도로 형상 데이터의 데이터량은 적다.

(제6 실시예)

본 발명의 제6 실시예에서는 수집하는 프로브 정보의 압축에 본 발명의 압축 방법을 적용한 프로브 정보 수집 시스템에 대하여 설명한다.

이 시스템에서는, 도 14에 도시한 바와 같이, 프로브 정보를 제공하는 프로브카 차량탑재기(60)와, 프로브 정보를 수집하는 프로브 정보 수집 센터(50)로 이루어지고, 프로브카 차량탑재기(60)는 GPS 안테나(73)로부터 수신하는 정보나 자이로(74)의 검지 정보를 기초로 자차 위치를 판정하는 자차 위치 판정부(61)와, 속도를 검출하는 센서(70)와, 핸들 타각을 검출하는 센서(71)와, 횡 방향의 가속도(횡 G)를 검출하는 센서(72)와, 디지털 지도의 데이터베이스(69)와, 리샘플 형상과 도로 형상 간의 허용 오차를 결정하는 허용 오차 결정부(67)와, 리샘플에 이용하는 리샘플 길이(L) 및 각도 분해능(δ)을 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)와, 자차의 주행 궤적을 축적하는 주행 궤적 축적부(62)와, 주행 궤적을 리샘플하여 샘플링점의 위치 데이터 열을 생성하는 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)와, 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)가 생성한 데이터를 압축 부호화하는 가변 길이 부호화 처리부(64)와, 압축 부호화된 주행 궤적 형상 데이터를 축적하는 압축 데이터 축적부(65)와, 압축 부호화된 주행 궤적 형상 데이터를 송신하는 주행 궤적 송신부(66)를 구비하고 있다.

한편, 프로브 정보 수집 센터(50)는 프로브카 차량탑재기(60)로부터 제공된 주행 궤적 형상 데이터를 수신하는 주행 궤적 수신부(51)와, 압축 부호화되어 있는 수신 데이터를 복호화하는 부호화 데이터 복호부(52)와, 복호화된 데이터로부터 주행 궤적 형상을 복원하는 주행 궤적 형상 복원부(53)와, 프로브카 차량탑재기(60)로부터 수집한 주행 궤적이나 계측 정보를 교통 정보의 생성에 활용하는 주행 궤적 계측 정보 활용부(54)를 구비하고 있다.

프로브카 차량탑재기(60)의 주행 궤적 축적부(62)에는 자차 위치 판정부(61)에서 검출된 자차 위치가 주행 궤적으로서 순차 축적된다. 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)는 센서(70,71,72)에서 검지된 속도, 핸들 타각, 횡 G의 정보나, 디지털 지도 데이터베이스(69)로부터 취득한 도로 형상으로부터 주행 궤적의 곡률의 대소를 판정하고, 그 곡률의 크기나 허용 오차 판정부(67)에서 결정된 허용 오차에 기초하여 리샘플에 사용하는 리샘플 길이(L) 및 각도 분해능(δ)을 결정한다.

주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)는 프로브 정보의 송신 시기에, 주행 궤적 축적부(62)에 축적된 주행 궤적 데이터를 읽어내어 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)가 결정한 리샘플 길이, 각도 분해능(δ) 및 대표화 각도를 이용하여 주행 궤적 형상을 리샘플 한다.

이 때, 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)는 제1 내지 제4 실시예 중 어느 하나의 리샘플 방법으로 주행 궤적 데이터의 리샘플을 행하고 샘플링 점을 설정한다. 그리고, 샘플링 점의 위치 정보를 편각 양자화 값으로 나타내고, 주행 궤적 데이터로서 각 샘플링 점의 편각 양자화 값을 나열한 데이터 열을 생성한다.

가변 길이 부호화 처리부(64)는 이 데이터를 가변 길이 부호화하여 압축한다. 압축 부호화된 데이터는 프로브 정보 수집 센터(50)에 송신된다. 또한, 이 데 이터는 외부 미디어에 격납하여 프로브 정보 수집 센터(50)에 제공되는 경우도 있다.

프로브 정보 수집 센터(50)에서는 부호화 데이터 복호부(52)가 프로브카 차량탑재기(60)로부터 수집한 데이터를 복호화하고, 주행 궤적 형상 복원부(53)가 샘플링 점의 위치 정보를 복원하여 주행 궤적의 리샘플 형상을 재현한다. 이 주행 궤적의 정보는 프로브카 차량탑재기(60)에서 계측된 속도 등의 계측 정보와 병행하여 교통 정보의 생성에 활용된다.

이와 같이, 이 프로브 정보 수집 시스템에서는 프로브카 차량탑재기(60)가 제1 내지 제4 실시예의 리샘플 방법으로 주행 궤적을 리샘플하고 있기 때문에, 프로브 정보 수집 센터(50)는 주행 궤적에 가장 근사한 리샘플 형상을 재현할 수 있다. 또한, 프로브카 차량탑재기(60)로부터 제공하는 주행 궤적 데이터의 데이터량은 적다.

또한, 각 실시예에서는 디지털 지도의 도로 형상을 리샘플하여 전달하는 경우에 대하여 설명했으나, 본 발명은 도로에 한정되지 않고 디지털 지도상의 하천이나 철도 선로, 행정 경계선, 등고선 등의 벡터 형상을 전달하는 경우에도 적용할 수 있고, 또한 디지털 지도 이외에도 각종 도형이나 지문 등의 형상을 전달하는 경우에 적용할 수 있다.

또한, 본 발명의 벡터 데이터의 압축 방법은 데이터를 전달하는 경우뿐만 아니라, 상술한 지도·도형·지문 등의 형상을 압축하여 축적·보존하는 경우에도 적용할 수 있다.

(제7 실시예)

본 발명의 제7 실시예에서는 각도 분해능(즉, 양자화 단위)δ을 리샘플 길이(L)에 따라 변경함으로써 리샘플로 설정하는 샘플링 점의 도로 위치로부터의 벗어남을 작게 하는 방법에 대하여 설명한다.

전술한 바와 같이 도로 형상을 리샘플 길이(L), 각도 성분의 양자화 단위(δ)로 리샘플하는 경우에는, 샘플링 점의 위치와 도로 위치와의 오차(Ea)의 최대치가 (L×｜sin(δ/2)｜)와 대략 동등하다.

이 거리 오차(Ea)의 최대치와, 리샘플 길이(L) 및 양자화 단위(δ)와의 관계를 도 20에 도시하고 있다. 수신측에서의 오매칭의 발생은 도로 형상과 샘플링 점과의 거리 오차(Ea)에 크게 관계하여, 거리 오차(Ea)가 크면 오매칭의 가능성이 높아지고 거리 오차(Ea)가 작으면 오매칭의 가능성이 낮아 진다.

도 20으로부터 알 수 있듯이, δ=3°에서 리샘플 길이(L)가 1280m인 경우에는 33.5m의 오차가 발생한다. 이에 대하여, 리샘플 길이(L)가 짧은 경우에는 δ=6°라도(바꾸어 말하면, 다소 각도에 벗어남이 있어도), 거리 오차(Ea)는 수 m 이내가 되어 오매칭의 가능성이 낮아진다.

한편, 압축 부호화하여 생성한 데이터의 데이터 사이즈는 δ가 클수록 감소하고, 또한 리샘플 길이(L)가 길수록 감소한다.

따라서, 리샘플 길이(L)를 길게 설정했을 때는 거리 오차(Ea)를 억제하기 위하여 δ를 작게 설정해도 데이터 사이즈의 증대는 피할 수 있고, 또한 리샘플 길이 (L)를 짧게 설정했을 때에는 δ를 크게 설정하여 데이터 사이즈를 억제해도, 거리 오차(Ea)를 작게 억제할 수 있다.

도 16은 이 실시예의 위치 정보 압축 방법으로 설정하는 리샘플 길이(L)와 양자화 단위(δ)의 관계를 모식적으로 나타내고 있다. 원의 반경은 리샘플 길이(L)를 나타내고, 복수로 분할된 각 부채꼴의 중심각이 δ를 나타내고 있다. 도 16b의 리샘플 길이(Lb)는 도 16a의 리샘플 길이(La)의 2배의 길이를 가지고 있고, 또한 도 16b에서의 양자화 단위(δb)는 도 16b의 각 부채꼴의 호의 길이가 도 16a의 각 부채꼴의 호의 길이와 같아지도록 설정하고 있다. 이 경우, δb는 대략 δa의 1/2이다. 그 때문에, 180°의 범위의 각도가 도 16a에서는 9개의 양자화량으로 표시되고, 또한 도 16b에서는 17개의 양자화량으로 표시된다.

이와 같이, 각 부채꼴의 호의 길이가 일정해지도록 리샘플 길이(L)와 양자화 단위(δ)와의 관계를 설정하면 거리 오차(Ea)의 최대치는 리샘플 길이(L)와 상관없이 일정해진다. 따라서, 양자화 단위(δ)를 리샘플 길이(L)에 따라 변경하는 리샘플 방법에 의해 거리 오차(Ea)를 허용 오차 이내로 억제할 수 있다.

또한, 양자화된 범위의 각도는 모두 그 양자화량을 대표하는 각도(대표화 각도)로 일괄한다. 대표화 각도에는, 대응하는 양자화 범위의 중앙값(또는 최대값, 최소값, 혹은 미리 정한 값)을 설정한다. 도 16a에는 +3으로 표시된 양자화 범위의 대표화 각도를 점선의 화살표로 나타내고 있다. 또한, 각 양자화 범위의 대표화 각도는 편각 0으로부터의 양자화 값(0, +1, -1, +2, -2, ‥·)으로 표시한다. 따라서, 도 16a의 리샘플 길이 및 양자화 단위로 리샘플하는 경우에는, 180°의 범위의 각도가 0, ±1, ±2, ±3, ±4의 9개의 양자화 값으로 표시되고, 도 16b의 리샘플 길이 및 양자화 단위로 리샘플 하는 경우에는 180°의 범위의 각도가 0, ±1, ±2, ±3, ±4, ±5, ±6, ±7, ±8의 17개의 양자화 값으로 표시된다.

도 19는 이 실시예의 위치 정보 압축 방법을 실시하는 송신측의 리샘플 순서를 나타내고, 또한 도 17은 이 방법으로 교통 정보를 제공하는 교통 정보 제공 시스템의 구성을 나타내고 있다.

이 시스템은 교통 정보를 제공하는 정보 송신 장치(20)와, 제공된 교통 정보를 활용하는 차량 탑재용 네비게이션 장치나 퍼스널 컴퓨터 등의 정보 활용 장치(40)로 이루어지고, 정보 송신 장치(20)는 정체 정보나 교통 사고 정보 등이 입력되는 사상 정보 입력부(21)와, 디지털 지도 데이터베이스(A22)로부터 교통 정보의 대상 도로 구간의 형상 데이터를 추출하는 형상 데이터 추출부(23)와, 샘플링 점과 도로 위치 간의 허용 오차를 결정하는 허용 오차 결정부(24)와, 허용 오차에 기초하여 리샘플 길이(L)와 각도 분해능(δ)과의 관계를 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(25)와, 형상 데이터 추출부(23)에서 추출된 형상 데이터를 리샘플하여 δ로 양자화한 샘플링 점의 위치 데이터 열을 생성하는 형상 데이터 리샘플 처리부(26)와, 형상 데이터 리샘플 처리부(26)가 생성한 데이터를 압축 부호화하는 가변 길이 부호화 처리부(28)와, 압축 부호화된 도로 형상 데이터를 축적하여 외부 미디어에 축적 데이터를 제공하는 압축 데이터 축적부(27)와, 압축 부호화된 도로 형상 데이터를 송신하는 형상 데이터 송신부(29)를 구비하고 있다.

한편, 정보 활용 장치(40)는 제공된 도로 형상 데이터를 수신하는 형상 데이 터 수신부(41)와, 압축 부호화되어 있는 데이터를 복호하는 부호화 데이터 복호부(42)와, 샘플링 점의 위치 데이터를 복원하는 형상 데이터 복원부(43)와, 디지털 지도 데이터베이스(B46)의 데이터를 이용하여 맵매칭을 행하고 샘플링 점으로 표시된 도로 구간을 디지털 지도상에서 특정하는 맵매칭부(45)와, 얻어진 교통 정보를 활용하는 정보 활용부(44)를 구비하고 있다.

정보 송신 장치(20)에서는 도 19의 흐름도에 도시한 바와 같이, 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(25)가 허용 오차 결정부(24)에서 결정된 허용 오차에 기초하여 각 리샘플 길이에서의 각도 분해능(δ)을 결정한다(단계 1). 이 결정에 따라, 예를 들면 도 18에 도시한 바와 같이 리샘플 길이에 따른 각도 분해능의 정의표가 설정된다. 이 정의표의 데이터는 정보 활용 장치(40)와의 사이에서 미리 결정해 두어도 무방하고, 교통 정보를 제공할 시에 정보 활용 장치(40)에 송신하도록 해도 무방하다.

형상 데이터 리샘플 처리부(26)는 형상 데이터 추출부(23)에서 추출된 대상 도로의 형상 데이터를 곡률 함수로 변환하고(단계 2), 편각으로부터 각 구간의 리샘플 길이(L)를 결정한다(단계 3). 이렇게 하여 도 21에 도시한 바와 같이, 도로 형상의 곡률이 작은(=편각이 작은) 구간을 등거리 리샘플하기 위한 리샘플 길이(L1)가 그 편각에 따라 결정되고, 곡률이 큰(=편각이 큰) 구간을 등거리 리샘플 하기 위한 리샘플 길이(L2)(＜L1)가 그 편각에 따라 결정된다.

대상 도로의 각 구간의 리샘플 길이(L)를 결정한 형상 데이터 리샘플 처리부(26)는 리샘플 길이(L)에 따른 각도 분해능(δ)을 정의표(도 18)로부터 읽어내고, 각도 분해능(δ)의 대표화 각도에 따라 각 구간을 리샘플한다(단계 4).

대표화 각도에 따른 리샘플에서는 도 22에 도시한 바와 같이, 샘플링 점(PJ)을 리샘플하는 경우에, 그 전의 샘플링 점(PJ-1)으로부터 각 양자화 범위의 대표화 각도의 방향으로 연장되는 선상에서 샘플링 점(PJ-1)으로부터 리샘플 길이(L)만큼 떨어진 지점을 샘플링 점(PJ)의 후보점으로서 가설정하고, 이 후보점 중에서 도로 형상에 가장 가까운 후보점을 샘플링 점(PJ)으로서 설정한다.

형상 데이터 리샘플 처리부(26)는 샘플링 점의 편각을 양자화 값으로 표시하고, 리샘플 길이(L)의 변경 위치 및 L의 길이를 나타내는 리샘플 구간 길이 변경 코드와, 각 샘플링 점의 양자화 값(편각 양자화 값)을 나열한 데이터 열을 대상 도로의 형상 데이터로서 생성한다(단계 5). 가변 길이 부호화 처리부(28)는 이 형상 데이터를 가변 길이 부호화한다(단계 6).

정보 송신 장치(20)가 이러한 리샘플을 행함으로써 송신 데이터량이 작고, 또한 대상 도로로부터의 거리 오차가 적은 샘플링 점의 위치 정보를 제공할 수 있다.

또한, 여기서 유의해야하는 것은, 단계(4)에 있어서 각도 분해능(δ)의 대표화 각도상에 설정한 후보점과 도로 형상과의 거리를 직접 조사하여 리샘플을 실시하고 있는 점이다. 이러한 방법을 취하지 않고 도로 형상의 위에 샘플링 점을 리샘플하고, 그 위치 정보를 세밀한 각도(예를 들면, 1°단위)로 표시하고, 이어서 이 각도를 δ로 양자화하는 경우에는, 리샘플 점을 이은 리샘플 형상이 원래의 도로 형상으로부터 크게 벗어나는 현상이 발생한다. 예를 들면, 1°단위로 샘플링 점을 리샘플 한 후, 이 각도 데이터를 각도 분해능 3°로 양자화한 경우의 리샘플 형상을 도면상에 겹치면, 커브나 코너 등에 있어서 양자화 과정에서의 편각의 벗어남이 발생하고, 그 이후, 그 방위의 벗어남이 영향을 미쳐서 도로 형상으로부터의 벗어남이 확대되어 버린다.

한편, 단계 4의 방법에서 당초부터 각도 분해능 3°단위로 리샘플을 행했을 때의 리샘플 형상에는 도로 형상과의 벗어남이 발생하지 않는다. 이것은 이 방법의 경우, 어떠한 장소에서 양자화 과정에서의 편각의 벗어남이 발생해도 다음 리샘플 점에서 그 오차가 캔슬되어, 그 이후로 오차를 이어가지 않기 때문이다.

또한, 양자화 단위(δ)를 리샘플 길이(L)에 따라 전환하는 리샘플 방법을 취하는 경우에는, 가변 길이 부호화해야 하는 데이터의 통계적인 편향을 조장할 수 있어 부호화에 따른 데이터 압축률을 높일 수 있다. 이 점을 도 23을 참조하여 설명한다.

도로 형상이 직선적이고 리샘플 길이가 긴 경우에는, 도 23c에 도시한 바와 같이 도로 형상 데이터에 점하는 편각 0°의 데이터의 비율은 극히 높다. 그러나, 도로 형상이 곡선적이고 리샘플 길이가 짧은 경우에는, 도 23a에 도시한 바와 같이 도로 형상 데이터에 점하는 편각 0°의 데이터의 비율은 그렇게 높지 않다. 도로 형상 데이터를 편각으로 표현하는 경우에는 도 23a 및 도 23c의 상태가 혼재하기 때문에, 도 23b에 도시한 바와 같이 도로 형상 데이터의 편각 0°으로의 집중도는 그렇게 높지 않다.

한편, 본 발명의 리샘플 방법을 적용하여 도로 형상 데이터를 양자화 표현할 때에는, 리샘플 길이가 짧은 경우에 양자화 단위(δ)를 크게 잡으므로 도 23d에 도시한 바와 같이 양자화 값 0으로의 집중도가 증가한다. 또한, 리샘플 길이가 긴 경우에는 원래 편각 0°으로의 집중도가 높기 때문에, 도 23e에 도시한 바와 같이 양자화 표현에 의해서도 양자화 값 0으로의 집중도는 저하되지 않는다. 그 결과, 도로 형상 데이터를 양자화 표현하는 경우에는, 도 23f에 도시한 바와 같이 많은 데이터가 양자화 값 0 주변으로 집중한다.

그 때문에, 가변 길이 부호화에 따른 데이터 압축률이 향상된다.

다음으로, 본 발명의 리샘플 방법을 이용한 경우에, 도로 형상과의 거리 오차가 적은 리샘플 형상이 얻어지는 것을 실제 리샘플 결과를 이용하여 설명한다.

도 24a는 곡선적인 산악 도로를 δ=2°로 리샘플 했을 때의 리샘플 형상을 지도상에 겹쳐서 나타내고 있다. 리샘플 길이(L)는,

L=Kr·ρ

(단, ρ:도로 형상의 곡률 반경, Kr:계수)에 따라 설정하고, Kr=0.4로 하고 있다. 산악 도로에서는 ρ가 작기 때문에 리샘플 길이(L)는 짧다.

또한 도 24b는 동일한 산악 도로에 대하여 δ만을 δ=6°으로 변경하고, 그 외의 조건은 도 24a의 경우와 모두 같게 설정하여 리샘플한 경우의 리샘플 형상을 나타내고 있다.

도 24a 및 도 24b의 어느 쪽도, 리샘플 형상과 도로 형상과의 거리 오차는 작다. 이 결과, 리샘플 길이(L)가 짧은 경우에는 δ을 크게 설정해도 거리 오차가 작은 리샘플 형상을 얻을 수 있음이 명백하다.

또한, 도 25a는 완만하게 커브하는 고속도로를 도 24a의 경우와 동일한 조건에서 리샘플 한 경우의 리샘플 형상을 나타내고 있다. 이 도로에서는 ρ가 크기 때문에 리샘플 길이(L)는 길다. 또한, 지도의 축척은 도 24a와 동일하다.

또한, 도 25b는 동일한 고속 도로에 대하여 δ만을 δ=6°로 변경하고, 그 외의 조건은 도 25a의 경우와 모두 같도록 설정하여 리샘플한 경우의 리샘플 형상을 나타내고 있다.

도 25a에서는 리샘플 형상과 도로 형상과의 거리 오차는 작다. 그러나, 도 25b에서는 이 거리 오차가 크다. 이 결과로부터 리샘플 길이(L)가 긴 경우에는 리샘플 형상과 도로 형상과의 거리 오차를 작게 하기 위하여 각도 분해능(δ)을 작게 설정할 필요가 있음이 명백하다.

또한, 도 26에는 도 24a, 도 24b, 도 25a 및 도 25b의 각각에 도시한 리샘플 형상의 데이터를 압축 부호화한 상태에서의 데이터 사이즈를 나타내고 있다.

이러한 것으로부터, 리샘플 길이가 짧은 경우에는 각도 분해능(δ)을 크게 설정함으로써 리샘플 형상과 도로 형상과의 거리 오차를 작게 유지한 채로 데이터 량을 적게 할 수 있는 것, 또한 리샘플 길이가 긴 경우에는 각도 분해능(δ)을 작게 설정함으로써 데이터 량의 증가를 억제하면서 거리 오차를 작게 할 수 있는 것이 명백하다.

또한, 여기에서는 교통 정보의 대상 도로에 관한 도로 형상 데이터를 수신한 정보 활용 장치(40)가 맵 매칭을 행하고, 디지털 지도상에서 대상 도로를 특정하는 예를 나타냈으나, 정보 송신 장치(20)가 도 8b나 도 24b, 도 25a에 도시한 바와 같 이, 도로 형상과의 오차가 작은 리샘플 형상의 형상 데이터를 송신하는 경우에는 수신측에서의 맵 매칭은 반드시 필요로 하지 않는다.

또한, 여기서는 디지털 지도의 도로 형상을 전달하는 경우에 대하여 설명했으나, 본 발명의 위치 정보 압축 방법은 도로에 한정되지 않고 하천이나 철도선로, 행정 경계선, 등고선 등 디지털 지도에서의 각종 선형 형상의 위치 정보를 압축하여 전달하는 경우에 적용할 수 있다.

(제8 실시예)

본 발명의 제8 실시예에서는 직선 도로의 리샘플 형상에 나타나는 「지그재그 현상」을 완화하는 방법에 대하여 설명한다.

도 27a는 도로 형상(점선)의 굴곡 장소로, 도로상에서 벗어난 리샘플 형상(실선)이, 그 후 지그재그 형상으로 도로 형상을 트레이스하는 모습을 나타내고 있다. 이 지그재그 현상은 각도 분해능(δ)이 설정되어 도로 형상을 트레이스 할 시에, 이용할 수 있는 각도에 한계가 있기 때문에 필연적으로 발생한다. 또한, 이 현상은 δ의 값을 크게 할수록 이용할 수 있는 각도가 한층더 한정되므로, 발생 빈도가 높아지고, 또한 도로 형상으로부터의 거리 오차의 최대치가 커진다. 그 때문에, 격자 형상 도로가 높은 밀도로 존재하는 도쿄나 쿄토 등의 도시부에서는, 인접 도로에 오매칭 할 가능성도 나온다. 또한, 이 현상이 발생하면 직선 도로이면서 데이터의 압축률이 떨어지게 된다.

이러한 지그재그 현상을 완화하기 위하여, 도 28에 도시한 바와 같이 편각 0 주변에서의 각도 분해능(δ)의 값을 작게 설정하고, 편각이 큰 곳에서는 δ의 값을 크게 설정한다. 이렇게 하면 도 27b에 도시한 바와 같이, 편각이 증대되는 도로 형상의 굴곡 장소에서는 각도 분해능(δ)이 크기 때문에 지그재그 현상이 발생하나, 편각이 0에 가까운 도로 형상의 직선 부분에서는 각도 분해능(δ)이 작기 때문에 지그재그 현상의 발생 빈도가 저하되어 지그재그 현상의 발생이 억제되거나, 혹은 지그재그 현상이 발생했다고 해도 도로 형상과의 오차는 감소한다.

그 때문에, 도로의 커브의 전후에서는 일순간 거리 오차가 커지나, 그 후의 직선 부분에서는 정밀도가 양호하게 도로 형상을 트레이스 할 수 있어, 리샘플 형상 전체의 질을 높일 수 있다.

또한, 각도 분해능(δ)을 세밀하게 설정하는 편각 범위는 대상 도로의 형상 등을 고려하여 적절하게 결정한다.

도 29는 리샘플 길이(L)와 편각 범위에 따라 각도 분해능(δ)을 정의한 정의표의 일예를 나타내고 있다. 이 정의표의 데이터는 부호화한 도로 형상 데이터를 송신하는 송신측(인코더)과, 그것을 복호하는 수신측(디코더)과의 사이에서 미리 결정해 두어도 무방하고, 또한 데이터로서 인코더로부터 디코더로 송신하도록 해도 무방하다.

또한 각도 분해능의 정의를 식으로 나타내고, 그 파라미터를 미리 인코더와 디코더와의 사이에서 정해 두도록 해도 무방하다. 혹은 각도 분해능의 정의식을 인코더와 디코더와의 사이에서 미리 정해 두고, 파라미터만을 인코더로부터 디코더로 송신하도록 해도 무방하다.

예를 들면, 기준 리샘플 길이(Lo) 및 기준 편각에 대응하는 각도 분해능을 δo°로 하고, 리샘플 길이가 L일 때의 각도 분해능(δ)을 다음과 같이 정의한다.

·｜θ｜≤10 일 때

δ=Min(Round(1.0×δo×(Lo/L)),δ1)

(또한 「Round」는 끝수를 사사오입하는 것을 나타낸다. δ는 (1.0×δo×(Lo/L))을 사사오입 한 값, 또는 δ1의 어느 작은 쪽이 됨)

·10＜｜θ｜≤30일 때

δ=Min(Round(1.3×δo×(Lo/L)),δ2)

·30＜｜θ｜일 때

δ=Min(Round(2.5×δo×(Lo/L)),δ3)

그리고, 인코드로부터 디코드로 Lo, δo, δ1, δ2, δ3의 값을 송신한다.

이 정의식에 따르면 δ는 ｜θ｜≤10 일 때 δ1을 넘지않고, 10＜｜θ｜≤30일 때 δ2를 넘지 않고, 또한 30＜｜θ｜일 때 δ3을 넘지 않는다. 즉, δ1, δ2, δ3의 값은 각 편각 범위에서의 각도 분해능(δ)의 최대치를 나타내고 있다.

도 30의 흐름도는 이 경우의 리샘플 처리의 순서를 나타내고 있다.

각 리샘플 길이의 각 편각에서의 각도 분해능(δ)을 결정하고(단계 10), 대상 도로의 형상 데이터를 곡률 함수로 변환하고(단계 2), 편각으로부터 각 구간의 리샘플 길이(L)를 결정한다(단계 3). 다음으로, 리샘플 길이(L) 및 편각에 따른 각도 분해능(δ)의 대표화 각도에 따라 각 구간을 리샘플 한다(단계 40). 그 후의 처리는 도 19의 단계 5 및 단계 6과 변함이 없다.

이와 같이, 각도 분해능의 크기를 편각의 절대치의 크기에 따라 변경하여, 편각의 절대치가 작을 때의 각도 분해능을 작게 설정함으로써 지그재그 현상을 억제할 수 있다.

(제9 실시예)

본 발명의 제9 실시예에서는 미리 주어진 허용 오차에 기초하여 각도 분해능(δ)을 결정하는 리샘플 처리에 대하여 설명한다.

도로 형상과 리샘플 형상과의 허용 오차(Eo)가 미리 주어진 경우에는,

Ea의 최대치 = L×｜sin(δ/2)｜

의 식으로부터,

δ≤2·sin^-1(Eo/L)

을 만족하는 것이 필요해진다. 그 때문에, δ의 최대치(δa)를 결정하고, 다음 식(5)에 따라 δ을 결정한다.

δ=Min(Round(2·sin-1(Eo/L)), δa) (5)

여기서는, 최대치(δa)를 설정하고 있으므로, 리샘플 길이가 짧아서 Eo에 달하지 않는 경우라도 적절한 각도 분해능을 설정할 수 있다.

도 31은 이 경우의 리샘플 처리의 순서를 나타내고 있다. 허용 오차(Eo)를 결정하고(단계 20), 식(5)에 의해 각 리샘플 길이에서의 각도 분해능(δ)을 결정하고 대표화 각도를 산출한다(단계 21). 그 이후의 순서는 도 30의 단계 2~6과 변함 이 없다.

(제10 실시예)

본 발명의 제10 실시예에서는 미리 정해진 허용 오차에 기초하여 리샘플 길이를 제한하는 리샘플 처리에 대하여 설명한다.

도로 형상과 리샘플 형상과의 허용 오차(Eo)가 미리 정해진 경우에는,

Ea의 최대치=L×｜sin(δ/2)｜

의 식으로부터, L은 다음 식(6)의 관계를 만족시키는 것이 필요해진다.

L≤Eo/｜sin(δ/2)｜ (6)

L과 δ과의 관계가 도 18과 도 29에 도시한 정의표에서 규정되어 있는 경우에, 식 (6)의 조건을 만족시키는 리샘플 길이(L) 만을 사용하여 리샘플 처리를 행한다.

도 32는 이 경우의 리샘플 처리 순서를 나타내고 있다. 허용 오차(Eo)를 결정하고(단계 20), 각 리샘플 길이의 각 편각에서의 각도 분해능(δ)을 결정하고(단계 10), Eo와 정의표에서 규정되어 있는 δ로부터, 식 (6)에 따라 사용 가능한 리샘플 길이를 결정한다(단계 30). 그 이후의 순서는 도 30의 단계 2~6과 변함이 없다.

(제11 실시예)

본 발명의 제11 실시예에서는 본 발명의 위치 정보 압축 방법을 이용하여 압 축된 프로브 정보를 수집하는 프로브 정보 수집 시스템에 대하여 설명한다.

이 시스템은 도 33에 도시한 바와 같이 프로브 정보를 제공하는 프로브카 차량탑재기(60)와, 프로브 정보를 수집하는 프로브 정보 수집 센터(50)로 이루어지고, 프로브카 차량탑재기(60)는 GPS 안테나(73)로부터 수신하는 정보나 자이로(74)의 검지 정보를 기초로 자차 위치를 판정하는 자차 위치 판정부(61)와, 속도를 검출하는 센서(70)와, 핸들 타각을 검출하는 센서(71)와, 횡 방향의 가속도(횡 G)를 검출하는 센서(72)와, 디지털 지도의 데이터베이스(69)와, 리샘플 형상과 도로 위치 간의 허용 오차를 결정하는 허용 오차 결정부(67)와, 리샘플에 이용하는 리샘플 길이(L) 및 각도 분해능(δ)을 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)와, 자차의 주행 궤적을 축적하는 주행 궤적 축적부(62)와, 주행 궤적을 리샘플하여 리샘플 형상의 데이터를 생성하는 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)와, 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)가 생성한 데이터를 압축 부호화하는 가변 길이 부호화 처리부(64)와, 압축 부호화된 주행 궤적 형상 데이터를 축적하는 압축 데이터 축적부(65)와, 압축 부호화된 주행 궤적 형상 데이터를 송신하는 주행 궤적 송신부(66)를 구비하고 있다.

한편 프로브 정보 수집 센터(50)는 프로브카 차량탑재기(60)로부터 제공된 주행 궤적 형상 데이터를 수신하는 주행 궤적 수신부(51)와, 압축 부호화되어 있는 수신 데이터를 복호화하는 부호화 데이터 복호부(52)와, 복호화된 데이터로부터 주행 궤적 형상을 복원하는 주행 궤적 형상 복원부(53)와, 프로브카 차량탑재기(60)로부터 수집한 주행 궤적이나 계측 정보를 교통 정보의 생성에 활용하는 주행 궤적 계측 정보 활용부(54)를 구비하고 있다.

프로브카 차량탑재기(60)의 주행 궤적 축적부(62)에는 자차 위치 판정부(61)에서 검출된 자차 위치가 주행 궤적으로서 순차 축적된다. 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)는 센서(70,71,72)에서 검지된 속도, 핸들 타각, 횡 G의 정보나, 디지털 지도 데이터베이스(69)로부터 취득한 도로 형상으로부터 주행 궤적의 곡률의 대소를 판정하고, 그 곡률의 크기나 허용 오차 판정부(67)에서 결정된 허용 오차에 기초하여 리샘플에 사용하는 리샘플 길이 및 각도 분해능(δ)을 결정한다.

주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)는 프로브 정보의 송신 시기에 주행 궤적 축적부(62)에 축적된 주행 궤적 데이터를 읽어내고, 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68)가 결정한 리샘플 길이 및 각도 분해능(δ)을 이용하여 주행 궤적 형상을 리샘플하고, 편각 양자화 값이 나열된 주행 궤적 형상 데이터를 생성한다.

가변 길이 부호화 처리부(64)는 이 데이터를 가변 길이 부호화하여 압축한다. 압축 부호화된 데이터는 프로브 정보 수집 센터(50)에 송신된다. 또한 이 데이터는 외부 미디어에 격납하여 프로브 정보 수집 센터(50)에 제공되는 경우도 있다.

프로브 정보 수집 센터(50)는 프로브카 차량탑재기(60)로부터 수집한 데이터를 복호화한 후, 주행 궤적 형상을 복원하고, 프로브카 차량탑재기(60)에서 계측된 속도 등의 계측 정보와 병행하여 교통 정보의 생성에 활용한다.

이 프로브카 차량탑재기(60)의 리샘플 길이 각도 분해능 결정부(68) 및 주행 궤적 형상 리샘플 처리부(63)는 제7 실시예~제10 실시예에서 설명한 리샘플 방법을 이용하여 리샘플 길이 및 각도 분해능(δ)을 결정하고, 주행 궤적의 리샘플을 실행 한다.

그 때문에, 프로브카 차량탑재기(60)는 적은 데이터량으로 정확하게 주행 궤적을 전달할 수 있다.

또한 본 발명의 위치 정보 압축 방법은 도로뿐만 아니라 디지털 지도의 다른 지도 데이터를 압축하는 경우에도 적용할 수 있다.

이상 제1 내지 제11 실시예에 있어서, 형상 벡터를 이용한 맵 매칭을 실행하는 예를 설명하고 있으나, 위치 특정의 방법은 맵 매칭에 한정되지 않아도 무방하다. 또한 대상 도로나 주행 궤적 등, 선형 형상에 관한 위치 정보를 압축하는 것에 대하여 설명했으나, 건물이나 일정한 영역에 관한 위치 정보에도 적용 가능하다. 예를 들면 건물의 주위나 영역의 경계선 등에 샘플 점을 설정하고, 각 샘플 점의 각도를 이용하여 위치를 표현하면 된다.

또한 본원 내용은 카 네비게이션 등에 실장하거나, 또는 통신 수단에 의해 전송되는 지도 데이터 그 자체에 대해서도 유효하다.

이상, 본 발명을 상세하게, 또한 특정의 실시예를 참조하여 설명했으나, 본 발명의 정신과 범위를 일탈하지 않고 다양한 변경이나 수정을 가할 수 있음은 당업자에게 있어서 자명하다. 본 출원은 2003년 6월 11일 출원한 일본 특허 출원(특원2003-166503호) 및 2003년 6월 12일 출원한 일본 출원(특원2003-167780호)에 기초한 것으로서 그 내용은 여기에 참조로서 포함된다.

이상의 설명으로부터 명백한 바와 같이, 본 발명의 벡터 데이터의 압축 방법 에서는 적은 량의 데이터로 원 형상에 가장 근사한 형상을 전달할 수 있는 데이터의 생성이 가능하고, 이 데이터를 수신한 수신측에서는 원 형상을 정확하게 재현할 수 있다.

또한, 본 발명의 장치는 이 벡터 데이터의 압축 방법을 실시할 수 있다.

또한, 본 발명의 위치 정보 압축 방법에서는 디지털 지도에서의 도로 등의 선형 형상의 위치 정보를 적은 데이터량으로 원래의 형상을 정확하게 재현할 수 있는 압축 데이터로 바꿀 수 있다.

그 때문에, 데이터의 전송 비용이나 전송 부담을 경감할 수 있고, 또한 데이터를 축적 모체에 기록하여 전달하는 경우에는 축적 모체의 축적 효율을 높일 수 있다. 또한, 원래의 선형 형상과의 오차가 작기 때문에, 전달된 정보로부터 디지털 지도상의 선형 형상의 위치를 특정하는 것이 용이하고, 맵 매칭을 행하여 선형 형상의 위치를 특정하는 경우에는 오매칭의 발생을 피할 수 있다.

또한, 본 발명의 장치는, 이 위치 정보 압축 방법을 실행하여 적은 데이터량의 압축 데이터를 생성하고 전송할 수 있다.

Claims (20)

1. 디지털 지도상의 위치 정보를 나타내는, 좌표점 열로 표시된 형상의 벡터 데이터의 압축 방법으로서,

   샘플링 점 간을 잇는 직선과 벡터 형상과의 거리 오차가 상기 직선의 길이 방향의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록, 상기 벡터 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고,

   상기 벡터 형상을 상기 샘플링 점의 위치를 나타내는 각도 정보의 데이터 열로 표시하고,

   상기 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 샘플링 점을 설정할 시에, 상기 직선의 우측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상 간의 면적과, 상기 직선의 좌측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상 간의 면적과의 차분을 고려하여 상기 샘플링 점을 설정하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
3. 제 1항에 있어서, 상기 샘플링 점을 설정할 시에, 상기 직선의 우측에서의 상기 벡터 형상의 선분의 길이와, 상기 직선의 좌측에서의 상기 벡터 형상의 선분의 길이와의 차분을 고려하여 상기 샘플링 점을 설정하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
4. 제 1항에 있어서, 상기 샘플링 점을 설정할 시에. 상기 직선의 우측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상과의 최대 거리 오차와, 상기 직선의 좌측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상과의 최대 거리 오차와의 차분을 고려하여 상기 샘플링 점을 설정하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
5. 제 1항에 있어서, 상기 샘플링 점을 설정할 시에, 상기 직선의 우측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상과의 최대 거리 오차와, 상기 직선의 좌측에서의 상기 직선과 상기 벡터 형상과의 최대 거리 오차 중, 큰 쪽의 최대 거리 오차를 고려하여 상기 샘플링 점을 설정하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
6. 제 1항에 있어서, 상기 샘플링 점을 설정할 시에, 상기 직선의 편각 절대치를 고려하여 상기 샘플링 점을 설정하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
7. 디지털 지도상의 위치 정보를 포함하는 데이터를 제공하는 정보 제공 장치로서,

   디지털 지도 데이터베이스로부터 대상 도로의 도로 형상 데이터를 추출하는 형상 데이터 추출 수단;

   샘플링 점 간을 잇는 직선과 상기 도로 형상 데이터와의 거리 오차가 상기 직선의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록 상기 도로 형상 데이터를 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고, 상기 대상 도로를, 상기 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열로 표현하는 형상 데이터 리샘플 처리 수단;

   상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단; 및

   상기 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 제공하는 제공 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 정보 제공 장치.
8. 주행 궤적의 정보를 제공하는 프로브카 차량탑재기로서,

   자차 위치를 검출하는 자차 위치 검출 수단;

   상기 자차 위치 검출 수단이 검출한 자차 위치를 순차적으로 주행 궤적으로서 축적하는 축적 수단;

   샘플링 점 간을 잇는 직선과 상기 주행 궤적과의 거리 오차가 상기 직선의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록, 상기 주행 궤적을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고, 상기 주행 궤적을 상기 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열로 나타내는 주행 궤적 리샘플 처리 수단;

   상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단; 및

   상기 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 송신하는 송신 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 프로브카 차재기.
9. 디지털 지도의 위치 정보를 압축하는 방법으로서,

   각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을, 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 변경하고,

   디지털 지도에 포함되는 선형 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 선형 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하고,

   상기 선형 형상의 위치를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열로 표시하고,

   상기 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
10. 제 9항에 있어서, 상기 각도 분해능을 설정할 시에, 상기 각도 분해능의 크기를 상기 리샘플 길이가 짧은 때에 크게 설정하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
11. 제 9항에 있어서, 상기 각도 분해능을 설정할 시에, 상기 선형 형상과 리샘플 형상과의 거리 오차가 미리 규정한 허용 오차를 넘지 않도록 상기 리샘플 길이 또는 각도 분해능을 설정하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
12. 제 10항 또는 11항에 있어서, 상기 각도 분해능의 상한을 추가로 설정하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
13. 제 9항 내지 12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 각도 분해능을 설정할 시에, 상기 각도 분해능의 크기를 편각의 절대치의 크기에 따라 변경하고, 편각의 절대치가 작은 때의 상기 각도 분해능을 작게 설정하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
14. 제 9항에 있어서, 상기 선형 형상을 리샘플 할 시에,

    인접하는 샘플링 점으로부터 양자화한 각도가 취득하는 각 방향의 리샘플 길이만큼 떨어진 위치에 복수의 후보점을 설정하고,

    상기 후보점 중에서 상기 선형 형상에 가장 가까운 후보점을 샘플링 점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.
15. 디지털 지도상의 위치 정보를 제공하는 정보 제공 장치로서,

    각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 설정하는 각도 분해능 결정 수단;

    디지털 지도에 포함되는 대상 도로의 도로 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 도로 형상을 일정한 리샘플 길이와 상기 리샘플 길이의 길이에 따라 설정된 각도 분해능을 이용하여 리샘플하고, 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열을 생성하는 형상 데이터 리샘플 처리 수단; 및

    상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단을 구비하고,

    상기 대상 도로의 위치 정보로서, 상기 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 제공하는 것을 특징으로 하는 정보 제공 장치.
16. 주행 궤적의 정보를 제공하는 프로브카 차량탑재기로서,

    자차 위치를 검출하는 자차 위치 판정 수단;

    주행 궤적을 축적하는 축적 수단;

    상기 주행 궤적의 형상 또는 차량에 탑재된 센서 정보에 기초하여 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이를 결정하고, 각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 상기 리샘플 길이의 길이에 따라 결정하는 리샘플 길이 각도 분해능 결정 수단;

    상기 리샘플 길이 각도 분해능 결정 수단이 결정한 상기 리샘플 길이와 상기 각도 분해능을 이용하여 상기 주행 궤적을 리샘플하고, 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열을 생성하는 주행 궤적 리샘플 처리 수단; 및

    상기 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 가변 길이 부호화 수단을 구비하고,

    상기 주행 궤적의 정보로서, 상기 가변 길이 부호화 수단이 부호화한 데이터를 제공하는 것을 특징으로 하는 프로브카 차량탑재기.
17. 디지털 지도상의 위치 정보를 나타내는 벡터 데이터의 압축을 실행하기 위한 프로그램으로서, 컴퓨터에,

    샘플링 점 간을 잇는 직선과 벡터 형상과의 거리 오차가 상기 직선의 길이 방향의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록, 상기 벡터 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 샘플링 점을 설정하고,

    상기 벡터 형상을 상기 샘플링 점의 위치를 나타내는 각도 정보의 데이터 열로 표시하고,

    상기 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 실행시키는 프로그램.
18. 디지털 지도의 위치 정보의 압축을 실행하기 위한 프로그램으로서, 컴퓨터에,

    각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 설정하고,

    디지털 지도에 포함되는 선형 형상을 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 구간 내의 선형 형상을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하고,

    상기 선형 형상의 위치를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터 열로 표시하고,

    상기 데이터 열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 실행시키는 프로그램.
19. 디지털 지도상의 위치 정보를 압축하는 방법으로서,

    대상 도로 구간의 샘플링 점 간을 잇는 직선과, 상기 대상 도로 구간과의 거리 오차가 상기 직선의 길이 방향의 좌우의 한 쪽에 치우치지 않도록, 상기 대상 도로 구간을 일정한 리샘플 길이로 리샘플하여 리샘플 점을 설정하고,

    상기 대상 도로 구간을 상기 리샘플 점의 위치를 나타내는 각도 정보의 데이터열로 표시하고,

    상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 특징으로 하는 벡터 데이터의 압축 방법.
20. 디지털 지도의 위치 정보를 압축하는 방법으로서,

    각도의 양자화 단위가 되는 각도 분해능을 리샘플의 간격을 규정하는 리샘플 길이의 길이에 따라 설정하고,

    디지털 지도에 포함되는 도로를 하나 또는 복수의 구간으로 나누고, 상기 구간 내를 일정한 리샘플 길이로 리샘플하고,

    상기 구간의 위치를 샘플링 점의 위치를 나타내는 양자화한 각도 정보의 데이터열로 나타내고,

    상기 데이터열의 데이터를 가변 길이 부호화하는 것을 특징으로 하는 압축 방법.

Images