KR20060109774A - Method for searching a optimal route - Google Patents

Method for searching a optimal route Download PDF

Info

Publication number
KR20060109774A
KR20060109774A KR1020050032096A KR20050032096A KR20060109774A KR 20060109774 A KR20060109774 A KR 20060109774A KR 1020050032096 A KR1020050032096 A KR 1020050032096A KR 20050032096 A KR20050032096 A KR 20050032096A KR 20060109774 A KR20060109774 A KR 20060109774A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cost
node
distance
azimuth
nodes
Prior art date
Application number
KR1020050032096A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR100690777B1 (en
Inventor
최영배
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020050032096A priority Critical patent/KR100690777B1/en
Publication of KR20060109774A publication Critical patent/KR20060109774A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100690777B1 publication Critical patent/KR100690777B1/en

Links

Images

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01D—CONSTRUCTION OF BRIDGES, ELEVATED ROADWAYS OR VIADUCTS; ASSEMBLY OF BRIDGES
    • E01D19/00—Structural or constructional details of bridges
    • E01D19/12—Grating or flooring for bridges; Fastening railway sleepers or tracks to bridges
    • E01D19/125—Grating or flooring for bridges
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E04—BUILDING
    • E04B—GENERAL BUILDING CONSTRUCTIONS; WALLS, e.g. PARTITIONS; ROOFS; FLOORS; CEILINGS; INSULATION OR OTHER PROTECTION OF BUILDINGS
    • E04B5/00—Floors; Floor construction with regard to insulation; Connections specially adapted therefor
    • E04B5/16—Load-carrying floor structures wholly or partly cast or similarly formed in situ
    • E04B5/32—Floor structures wholly cast in situ with or without form units or reinforcements
    • E04B5/36—Floor structures wholly cast in situ with or without form units or reinforcements with form units as part of the floor
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E04—BUILDING
    • E04B—GENERAL BUILDING CONSTRUCTIONS; WALLS, e.g. PARTITIONS; ROOFS; FLOORS; CEILINGS; INSULATION OR OTHER PROTECTION OF BUILDINGS
    • E04B1/00—Constructions in general; Structures which are not restricted either to walls, e.g. partitions, or floors or ceilings or roofs
    • E04B1/02—Structures consisting primarily of load-supporting, block-shaped, or slab-shaped elements
    • E04B1/04—Structures consisting primarily of load-supporting, block-shaped, or slab-shaped elements the elements consisting of concrete, e.g. reinforced concrete, or other stone-like material

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

An optimal route searching method is provided to reduce the searching range and searching time by inserting heuristic cost, distance cost, and azimuth cost in a route searching process. A method for searching an optimal route from the present spot to the destination comprises the steps of: calculating the heuristic cost, distance cost, and azimuth cost to plural nodes(H1~H4,L1~L4,alpha1~alpha4) adjacent to the present spot; computing the cost of the weighted sum for each node by multiplying the heuristic cost, distance cost, and azimuth cost by a pre-set weighted value and adding up the result; and selecting the node with the minimum weighted sum cost from plural nodes, as a minimum cost adjacent node.

Description

최적 경로 탐색 방법{METHOD FOR SEARCHING A OPTIMAL ROUTE}{METHOD FOR SEARCHING A OPTIMAL ROUTE}

도 1은 본 발명의 최적 경로 탐색 방법과 종래 기술의 최적 경로 탐색 방법 비교도.1 is a view comparing the optimal path searching method of the present invention with the optimal path searching method of the prior art.

도 2는 본 발명의 최적 경로 탐색 설명도.2 is an explanatory diagram of an optimum path search of the present invention;

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 경로 탐색 흐름도.3 is a flowchart illustrating an optimal path search according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 경로 탐색 흐름도.4 is a flowchart illustrating an optimal path search according to another embodiment of the present invention.

**도면의 주요부분에 대한 부호의 설명**** Description of the symbols for the main parts of the drawings **

H1 내지 H4: 노드 1 내지 노드 4의 휴리스틱 비용들H1 to H4: heuristic costs of node 1 to node 4

L1 내지 L4: 노드 1 내지 노드 4의 거리 비용들L1 to L4: distance costs of node 1 to node 4

α1 내지 α4: 노드 1 내지 노드 4의 방위각α1 to α4: azimuth angles of nodes 1 to 4

본 발명은 출발 지점으로부터 목적 지점까지의 최단 시간 소요 경로와 같은 최적 경로 탐색 방법에 관한 것으로, 특히 알고리즘 A와 같은 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)을 이용한 최적 경로 탐색 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an optimal path search method such as a shortest time-consuming path from a starting point to a destination point, and more particularly, to an optimal path search method using a heuristic algorithm such as Algorithm A.

이동 단말용 항법 장치나 차량용 항법 장치와 같은 경로 탐색 장치는, 사용 자가 목적 지점을 지정하면 저장된 지도 데이터베이스로부터 다수의 노드와 경로를 검색하여 현재 위치로부터 목적 지점까지 최단 시간 소요 경로를 검색한다.When a user designates a destination point, a route search device such as a navigation device for a mobile terminal or a vehicle navigation device searches for a shortest time path from a current location to a destination point by searching a plurality of nodes and routes from a stored map database.

이러한 경로 검색을 위해, 다익스트라 알고리즘(dijstra algorithm)과 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)을 포함한 다양한 알고리즘들이 사용되어 왔다.For this path search, various algorithms have been used, including the Dijstra algorithm and the heuristic algorithm.

여기에서, 다익스트라 알고리즘은 현재 위치에서 모든 방향으로 탐색 범위를 넓히는 알고리즘으로서, 각각의 위치에서의 탐색 범위는 현재 위치 노드를 중심으로 한 원을 형성한다.Here, the Dijkstra algorithm is an algorithm that extends the search range in all directions from the current position, and the search range at each position forms a circle around the current position node.

그러나 상기 다익스트라 알고리즘은 목적지와 반대 방향까지 탐색하기 때문에, 탐색 범위가 지나치게 넓고 탐색 시간이 많이 걸리는 문제가 있다.However, since the Dijkstra algorithm searches in the opposite direction to the destination, the search range is too wide and the search time takes a long time.

따라서, 목적지 방향의 영역을 우선적으로 탐색하여 탐색 범위 및 탐색 시간을 감소시키는 휴리스틱 알고리즘이 개발되었다.Therefore, a heuristic algorithm has been developed to reduce the search range and search time by preferentially searching the area of the destination direction.

상기 알고리즘 A(또는 A 스타 알고리즘)는 이러한 휴리스틱 알고리즘의 한가지 종류로서 각 노드 사이 경로의 계층에 따른 비용(계층 비용, 또는 휴리스틱 비용(heuristic cost)) 및 각 노드 사이의 거리에 따른 비용(거리 비용) 각각에 가중치를 부여하고 합산하여 최소 비용이 소요되는 노드를 선택하는 단계들을 반복함으로써 최종적으로 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 최적 경로로서 선택하는 알고리즘이다.Algorithm A (or A-star algorithm) is a kind of such heuristic algorithm, which is a cost (layer cost, or heuristic cost) according to the layer of the path between each node, and the cost (distance cost) according to the distance between each node. ) Are selected as the optimal path from the current point to the destination point by repeating the steps of weighting and summing each of them to select nodes that require the least cost.

그러나 상기와 같은 계층 비용과 거리 비용만을 경로 설정 변수로서 이용하 는 알고리즘 A와 같은 종래 기술에 있어서, 현재 지점과 목적 지점이 가깝고 중간 노드 수가 작은 경우에는 경로 수가 많지 않아서 최소 비용 경로를 획득하는 연산 시간이 크지 않지만, 장거리의 경우 수많은 노드와 이에 따른 수많은 경로로 인하여 연산 시간이 크게 되는 문제점이 있다.However, in the prior art, such as Algorithm A, which uses only the layer cost and distance cost as path setting variables, the computation time for obtaining the least cost path because the number of paths is not large when the current point and the destination point are close and the number of intermediate nodes is small. Although not large, there is a problem that the computation time becomes large due to a large number of nodes and a large number of paths.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 창안한 것으로, 최소 비용 인접 노드들을 선택함에 있어서 계층 비용과 거리 비용뿐만 아니라 현재 노드와 인접 노드들 사이의 방위각에 따른 방위각 비용을 사용하여, 연산되는 노드 수와 경로 수를 감소시키고, 연산 시간을 감소시키도록 한 최적 경로 탐색 방법을 제공함에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made in view of the above problems, and is calculated using the azimuth cost according to the azimuth angle between the current node and the adjacent nodes as well as the layer cost and the distance cost in selecting the minimum cost neighbor nodes. An object of the present invention is to provide an optimal path search method for reducing the number of nodes and the number of paths and reducing the computation time.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 최적 경로를 탐색하는 방법으로서, 현재 지점과 인접한 다수의 노드까지의 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용을 각각 연산하는 단계와; 상기 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용에 미리 결정된 가중치를 각각 곱하고, 그 결과를 합산하여 각 노드에 대한 가중 합산 비용을 연산하는 단계와; 상기 다수의 노드 중에서 최소의 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계로 구성한 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of searching for an optimal path from a current point to a destination point, the method comprising: calculating layer costs, distance costs, and azimuth costs, respectively, to a plurality of nodes adjacent to the current point; ; Calculating weighted summation costs for each node by multiplying the layered cost, distance cost, and azimuth cost by a predetermined weight, and summing the results; Selecting a node having a minimum weighted sum cost among the plurality of nodes as a minimum cost neighbor node.

또한, 본 발명은, 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 최적 경로를 탐색하는 방법으로서, 현재 지점과 인접한 다수의 노드 중에서, 미리 결정된 방위각 내에 있는 노드들만을 최소 비용 인접 노드 후보로서 선택하는 단계와; 상기 선택된 최소 비용 인접 노드 후보들의 계층 비용 및 거리 비용을 각각 연산하는 단계와; 상기 계층 비용 및 상기 거리 비용에 미리 결정된 가중치를 각각 곱하고, 그 결과를 합산하여 상기 선택된 노드 각각에 대한 가중 합산 비용을 연산하는 단계와; 상기 선택된 노드들 중에서 최소의 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계로 구성한 것을 특징으로 한다.In addition, the present invention provides a method of searching for an optimal path from a current point to a destination point, the method comprising: selecting only nodes within a predetermined azimuth angle as a minimum cost neighbor node candidate, among a plurality of nodes adjacent to the current point; Calculating a layer cost and a distance cost of the selected minimum cost neighbor node candidates, respectively; Multiplying the layer cost and the distance cost by a predetermined weight and summing the results to calculate a weighted sum cost for each of the selected nodes; Selecting the node having the minimum weighted sum cost among the selected nodes as the least cost neighbor node.

이하, 본 발명에 따른 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 최적 경로 탐색 방법과 종래 기술의 최적 경로 탐색 방법 비교도이다. 이에 도시된 바와 같이, 본 발명의 최적 경로 탐색 방법은 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 직선을 기준으로 하여 일정 방위각 내의 노드들만을 대상으로 탐색을 하기 때문에, 본 발명에 따른 탐색 범위(B)는 종래의 알고리즘 A에 따른 탐색 범위(A)보다 훨씬 작게 된다.1 is a diagram illustrating a comparison between the optimal path searching method according to the present invention and the optimal path searching method according to the related art. As shown in the drawing, the optimal path search method of the present invention searches only the nodes within a certain azimuth angle based on a straight line from the current point to the target point, and thus the search range B according to the present invention is conventional. It is much smaller than the search range A according to the algorithm A of.

즉, 본 발명에 따른 최적 경로 탐색 방법은 일정 방위각 내의 노드들(중간 지점 B1, 중간 지점 B2,...)만을 선택 가능한 후보 노드로써 판단하고, 일정 방위각을 벗어난 노드들(중간 지점 A1, 중간 지점 A2, ...)은 탐색 범위에서 배제하기 때문에, 탐색 범위가 감소한다.That is, according to the present invention, the optimal path searching method determines only nodes within a certain azimuth angle (middle point B1, middle point B2, ...) as candidate nodes that can be selected, and nodes outside the predetermined azimuth angle (middle point A1, middle). Since points A2, ...) are excluded from the search range, the search range is reduced.

도 2는 본 발명의 최적 경로 탐색 설명도이다. 이에 도시된 바와 같이, 본 발명은 현재 지점으로부터 목적 지점을 연결하는 직선을 기준으로 하여 현재 지점에 인접한 노드들(노드 1 내지 노드 4)의 방위각들(α1 내지 α4)을 계산하고, 상기 방위각에 따른 비용(즉, 방위각에 비례하는 값)을 연산한다.2 is an explanatory diagram of an optimum path search according to the present invention. As shown in the drawing, the present invention calculates azimuth angles α1 to α4 of nodes (nodes 1 to 4) adjacent to the current point based on a straight line connecting the target point from the current point, Calculate the cost (i.e., a value proportional to the azimuth).

이 후, 각 노드의 계층 비용(H1 내지 H4), 거리 비용(L1 내지 L4) 및 상기 방위각 비용을 기초로 최소 비용 인접 노드를 선택하게 되는데, 방위각 비용(또는 가중치가 부여된 방위각 비용)이 일정치 이하인 경우, 또는 일정 방위각 이하인 경우의 노드만을 최소 비용 인접 노드로써 선택할 수 있다.Thereafter, a minimum cost neighboring node is selected based on the hierarchical costs H1 to H4, the distance costs L1 to L4, and the azimuth cost of each node, where the azimuth cost (or weighted azimuth cost) is one. Only nodes that are less than or equal to or less than a certain azimuth can be selected as the least cost neighboring nodes.

따라서, 노드 1이나 노드 2와 같이, 방위각이 크거나 방위각 비용이 큰 노드는 최소 비용 인접 노드 후보에서 제외될 가능성이 크게 된다.Thus, nodes such as node 1 or node 2, which have a large azimuth angle or a large azimuth cost, are likely to be excluded from the minimum cost neighbor node candidate.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 경로 탐색 흐름도인데, 이에 도시된 바와 같이, 현재 지점에 인접한 노드들까지의 경로 계층에 따른 계층 비용, 인접 노드까지의 거리에 따른 거리 비용 및 인접 노드까지의 방위각에 따른 방위각 비용을 연산하는 단계(S31)와, 상기 각 비용에 미리 결정된 가중치를 부가하고 합산하여 가중 합산 비용을 각 노드에 대하여 연산하는 단계(S41)와, 각각의 가중 합산 비용을 갖는 노드들 중에서 최소 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계(S33)와, 상기 선택된 최소 비용 인접 노드를 현재 지점으로 하여 목적 지점까지의 잔여 경로에 대해 상기 단계들(S31 내지 S33)을 반복하여 최종적인 최적 경로를 결정하는 단계(S34)로 이루어진다.3 is a flowchart illustrating an optimal path search according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, a layer cost according to a path hierarchy to nodes adjacent to a current point, a distance cost according to a distance to an adjacent node, and a neighbor node Calculating an azimuth cost according to the azimuth up to (S31), adding a predetermined weight to each cost and adding the sum to calculate a weighted sum cost for each node (S41), and each weighted sum cost Selecting a node having a minimum weighted sum cost as a minimum cost neighboring node among the nodes having a minimum cost neighboring node (S33); Step S34 is repeated to determine a final optimal path.

상기 계층 비용은 일 노드로부터 다른 노드까지의 경로에 할당된 계층 비용인데, 예를 들어 고속도로와 같은 양호한 경로에는 작은 값이 할당되고 간선 도로에는 중간값이 할당되고 좁은 도로와 같이 통과 시간이 많이 걸리는 경로에는 큰 값이 할당될 수 있다.The tiered cost is the tiered cost assigned to a route from one node to another, for example, a small value is assigned to a good route, such as a highway, a medium value is assigned to a main road, and takes a long time to pass, such as a narrow road. Paths can be assigned large values.

상기 거리 비용은 일 노드로부터 다른 노드까지의 직선 거리에 상응하는 비 용으로서, 노드 사이의 거리가 멀 수록 큰 값을 갖는다.The distance cost is a cost corresponding to a straight line distance from one node to another node, and the larger the distance between nodes is, the larger the value is.

상기 방위각 비용은 상기 현재 지점으로부터 상기 목적 지점까지의 기준선을 중심으로부터 노드가 이격된 정도를 나타내는 이격 각도 비용으로서, 기준선으로부터의 방위각에 비례하는 값을 가질 수 있다.The azimuth cost is a separation angle cost indicating a degree of separation of a node from a center of the baseline from the current point to the target point, and may have a value proportional to the azimuth from the baseline.

상기 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용 각각에 미리 설정된 가중치를 부여하여 합산함으로써, 각 노드의 합산 비용을 계산할 수 있는데, 바람직하게는, 상기 방위각 비용에 할당된 가중치는 상기 현재 지점으로부터 상기 목적 지점까지의 거리에 비례할 수 있다.By adding predetermined weights to each of the layer cost, distance cost, and azimuth cost, the summation cost of each node may be calculated, and preferably, the weight assigned to the azimuth cost is from the current point to the destination point. It can be proportional to the distance of.

즉, 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 거리가 멀 수록 방위각 비용에 높은 가중치를 부여함으로써, 탐색 범위를 좁힐 수 있게 되고 탐색 시간을 감소시킬 수 있다.In other words, as the distance from the current point to the target point increases, a higher weight is assigned to the azimuth cost, so that the search range can be narrowed and the search time can be reduced.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 경로 탐색 흐름도인데, 이에 도시된 바와 같이, 현재 지점에 인접한 노드들 중에서 미리 결정된 방위각 내의 노드들만을 최소 비용 인접 노드 후보로 선택하는 단계(S41)와, 상기 최소 비용 인접 노드 후보들 각각의 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용을 연산하는 단계(S42)와, 상기 각 비용에 미리 결정된 가중치를 부가하고 합산하여 가중 합산 비용을 각각 연산하는 단계(S43)와, 최소의 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계(S44)와, 상기 최소 비용 인접 노드를 현재 지점으로 하여 목적 지점까지의 잔여 경로에 대해 상기 단계들(S41 내지 S44)을 반복하여 최종적인 최적 경로를 결정하는 단계(S45)로 이루어진다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an optimal path search according to another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, selecting only nodes within a predetermined azimuth angle among nodes adjacent to a current point as a minimum cost neighbor node candidate (S41); Calculating a layer cost, a distance cost, and an azimuth cost of each of the minimum cost neighbor node candidates, adding a predetermined weight to each of the costs, and calculating the weighted summation cost, respectively (S43); Selecting (S44) the node having the least weighted summation cost as the least cost neighboring node; and the steps S41 to S44 for the remaining path to the destination point with the minimum cost neighboring node as the current point; In step S45, the final optimal path is determined.

도 4에 따른 실시예는 전술한 도 3에 따른 실시예와 유사하지만, 인접 노드들 중에서 소정의 방위각 내의 노드들만을 최소 비용 인접 노드 후보로서 미리 선택하고, 이들에 대해서만 각각의 비용 연산 및 가중치 연산을 하는 것을 특징으로 하는데, 이에 따라 경로 탐색을 위한 연산 시간이 더욱 감소될 수 있다.The embodiment according to FIG. 4 is similar to the embodiment according to FIG. 3 described above, but preselects only nodes within a predetermined azimuth angle among neighboring nodes as minimum cost neighboring node candidates, and for each of them only a cost calculation and a weighting operation. In this case, the operation time for the path search can be further reduced.

나머지 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용 등에 대한 설명 및 각 방법 단계의 설명은 전술한 도 3에 따른 설명과 유사하기 때문에 생략한다.The descriptions of the remaining layer costs, the distance costs, the azimuth costs, and the like and the description of each method step are omitted because they are similar to those described with reference to FIG. 3.

전술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들이 도면을 참조하여 상세히 설명되었지만, 본 발명의 사상과 범위는 상기 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안되고, 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해지는 본 발명의 범위 내에서 다양한 변형들이 가능하다는 것은 당업자에 자명할 것이다.As described above, although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the spirit and scope of the present invention should not be construed as being limited to the above embodiments, but are defined by the appended claims. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications are possible within the scope of.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명은 계층 비용, 거리 비용 뿐만 아니라 방위각 비용을 경로 탐색 과정에 삽입함으로써, 탐색 범위 및 탐색 시간을 감소시키는 효과가 있다.As described in detail above, the present invention has an effect of reducing search range and search time by inserting not only hierarchical costs and distance costs but also azimuth costs into the path search process.

Claims (7)

현재 지점으로부터 목적 지점까지의 최적 경로를 탐색하는 방법으로서,A method of searching for the best route from the current point to the destination point, 현재 지점과 인접한 다수의 노드들까지의 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용을 각각 연산하는 단계와;Calculating layer cost, distance cost, and azimuth cost, respectively, up to a plurality of nodes adjacent to the current point; 상기 계층 비용, 거리 비용 및 방위각 비용에 미리 결정된 가중치를 각각 곱하고, 그 결과를 합산하여 각 노드에 대한 가중 합산 비용을 연산하는 단계와;Calculating weighted summation costs for each node by multiplying the layered cost, distance cost, and azimuth cost by a predetermined weight, and summing the results; 상기 다수의 노드들 중에서 최소의 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.Selecting a node having a minimum weighted sum cost among the plurality of nodes as a minimum cost neighbor node. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 방위각 비용은 상기 현재 지점으로부터 상기 목적 지점까지의 직선을 기준으로 한 노드 이격 각도에 상응하는 비용인 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.Wherein the azimuth cost is a cost corresponding to a node separation angle based on a straight line from the current point to the destination point. 제 1항 또는 2항에 있어서,The method according to claim 1 or 2, 상기 방위각 비용에 할당된 가중치는 상기 현재 지점으로부터 상기 목적 지점까지의 거리에 비례하여 할당되는 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.The weighted weight assigned to the azimuth cost is allocated in proportion to the distance from the current point to the destination point. 현재 지점으로부터 목적 지점까지의 최적 경로를 탐색하는 방법으로서,A method of searching for the best route from the current point to the destination point, 현재 지점과 인접한 다수의 노드들 중에서, 미리 결정된 방위각 내에 있는 노드들만을 최소 비용 인접 노드 후보로서 선택하는 단계와;Selecting, among the plurality of nodes adjacent to the current point, only those nodes within a predetermined azimuth angle as the least cost neighbor node candidate; 상기 선택된 최소 비용 인접 노드 후보들의 계층 비용 및 거리 비용을 각각 연산하는 단계와;Calculating a layer cost and a distance cost of the selected minimum cost neighbor node candidates, respectively; 상기 계층 비용 및 상기 거리 비용에 미리 결정된 가중치를 각각 곱하고, 그 결과를 합산하여 상기 선택된 노드 각각에 대한 가중 합산 비용을 연산하는 단계와;Multiplying the layer cost and the distance cost by a predetermined weight and summing the results to calculate a weighted sum cost for each of the selected nodes; 상기 선택된 노드들 중에서 최소의 가중 합산 비용을 갖는 노드를 최소 비용 인접 노드로서 선택하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.Selecting a node having a minimum weighted sum cost among the selected nodes as a minimum cost neighbor node. 제 4항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 미리 결정된 방위각은 상기 현재 지점으로부터 상기 목적 지점까지의 거리에 비례하여 결정되는 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.The predetermined azimuth angle is determined in proportion to the distance from the current point to the target point. 제 1항 또는 제 4항에 있어서,The method according to claim 1 or 4, 상기 계층 비용은 현재 지점으로부터 인접 노드까지의 경로에 미리 할당된 계층에 상응하는 비용인 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.Wherein the layer cost is a cost corresponding to a layer previously assigned to a path from a current point to an adjacent node. 제 1항 또는 제 4항에 있어서,The method according to claim 1 or 4, 상기 거리 비용은 일 노드로부터 다른 노드까지의 직선 거리에 상응하는 비용인 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.The distance cost is a cost corresponding to a straight line distance from one node to another node.
KR1020050032096A 2005-04-18 2005-04-18 Method for searching a optimal route KR100690777B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050032096A KR100690777B1 (en) 2005-04-18 2005-04-18 Method for searching a optimal route

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050032096A KR100690777B1 (en) 2005-04-18 2005-04-18 Method for searching a optimal route

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060109774A true KR20060109774A (en) 2006-10-23
KR100690777B1 KR100690777B1 (en) 2007-03-09

Family

ID=37615954

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020050032096A KR100690777B1 (en) 2005-04-18 2005-04-18 Method for searching a optimal route

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100690777B1 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100798658B1 (en) * 2007-04-20 2008-01-28 (주)지오매틱코리아 Optimal path algorithm for pedestrian in the complex building
KR100901013B1 (en) * 2007-04-17 2009-06-04 한국전자통신연구원 Path finding system and method
US8296064B2 (en) 2007-07-03 2012-10-23 Electronics And Telecommunications Research Institute Path search method
GB2494508A (en) * 2011-09-07 2013-03-13 Gm Global Tech Operations Inc Determining a travelling route of a vehicle
KR20160106954A (en) * 2015-03-03 2016-09-13 네이버비즈니스플랫폼 주식회사 Service system and method for provding indoor position information

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101620887B1 (en) 2015-12-23 2016-05-13 (주)아이뱅크컨설턴츠 Method for searching shortest path based on geographic information system
KR101620895B1 (en) 2015-12-23 2016-05-13 (주)아이뱅크컨설턴츠 Method for searching shortest path based on geographic information system
KR101620885B1 (en) 2015-12-23 2016-05-23 (주)아이뱅크컨설턴츠 Method for searching shortest path based on geographic information system
KR101620893B1 (en) 2015-12-23 2016-05-13 (주)아이뱅크컨설턴츠 Method for searching shortest path based on geographic information system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3173983B2 (en) * 1995-12-28 2001-06-04 松下電器産業株式会社 Route selection method and system
KR100485867B1 (en) * 2002-11-13 2005-04-28 에스케이 주식회사 System for route searching of car and method thereof

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100901013B1 (en) * 2007-04-17 2009-06-04 한국전자통신연구원 Path finding system and method
KR100798658B1 (en) * 2007-04-20 2008-01-28 (주)지오매틱코리아 Optimal path algorithm for pedestrian in the complex building
US8296064B2 (en) 2007-07-03 2012-10-23 Electronics And Telecommunications Research Institute Path search method
GB2494508A (en) * 2011-09-07 2013-03-13 Gm Global Tech Operations Inc Determining a travelling route of a vehicle
KR20160106954A (en) * 2015-03-03 2016-09-13 네이버비즈니스플랫폼 주식회사 Service system and method for provding indoor position information

Also Published As

Publication number Publication date
KR100690777B1 (en) 2007-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100690777B1 (en) Method for searching a optimal route
JP3173983B2 (en) Route selection method and system
Batalin et al. Coverage, exploration and deployment by a mobile robot and communication network
CN106525047B (en) A kind of unmanned plane paths planning method based on floyd algorithm
EP1335315A2 (en) Dual Dijkstra search for planning multiple paths
KR100906313B1 (en) Method and system for finding nearest neighbors based on vboronoi diagram
KR101299134B1 (en) Searching system and method for moving targets in dynamic environment by cooperation of plural robots
CN114721401A (en) Efficient path planning method based on improved A-algorithm
JP5895630B2 (en) Route search method, route search device, and program
Kriegel et al. Statistical density prediction in traffic networks
CN112033426B (en) Driving path planning method and device and electronic equipment
US20100222997A1 (en) Road selection method
CN107449426B (en) Navigation logic method and indoor AR navigation system thereof
Richter Adaptable path planning in regionalized environments
CN116465425A (en) Heuristic path planning method for local optimization and bidirectional calculation
JP2009020749A (en) Robot control apparatus and method
CN114564023B (en) Jumping point search path planning method under dynamic scene
US7831386B2 (en) Loop-based route finding and navigation
Yadav et al. Comparative analysis of route planning algorithms on road networks
Boniewicz et al. Review of selected algorithms in the method energy evening algorithm in wireless sensor network
KR101432385B1 (en) Apparatus and method for generating route using genetic algorithm
JP5288239B2 (en) Route search method
Hochmair et al. Computation of scenic routes in street networks
JP7173310B2 (en) Route search device, route search method, and route search program
US7623462B2 (en) Algorithm for network route selection

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130128

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140124

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150213

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160122

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170124

Year of fee payment: 11

LAPS Lapse due to unpaid annual fee