KR20150062834A - 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법에 관한 것으로, 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블을 저장하는 저장부, 출발지로부터 도착지까지의 경로를 상기 지도 데이터 및 테이블에 근거하여 산출하는 제어부, 상기 지도 데이터 및 경로 중 적어도 하나를 표시하는 디스플레이부 및 사용자로부터 상기 출발지 및 도착지 중 적어도 하나를 입력받는 입력부를 포함하며, 본 발명에 따르면 네비게이션 시스템에서 주행 경로 탐색시 산출하여야 하는 각 중간 지점으로부터 목적지까지의 도달 비용의 예상치를, 미리 테이블에 저장해 놓은 지도 상의 각 구역 사이의 도달 비용을 사용하여 빠르고 정확하게 산출할 수 있어, 지도 상에서 목적지까지의 주행 경로를 탐색하는데에 요구되는 탐색 범위 및 탐색 시간을 절감할 수 있다.

Description

휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SEARCHING TRAVEL ROUTE USING HEURISTICS}

본 발명은 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 주행 경로 탐색시 목적지까지 도달 비용의 예상치를 테이블에 저장하여 지도 상에서 목적지까지의 주행 경로를 탐색하는데에 요구되는 탐색 범위 및 탐색 시간을 절감할 수 있도록 한 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법에 관한 것이다.

차량용 네비게이션 시스템은 사용자로부터 도착지를 입력받고 지구적 위치정보 시스템(Global Positioning System, GPS)을 통해 감지한 차량의 현재 위치 또는 사용자로부터 입력받은 출발지로부터 도착지까지의 경로를 탐색하여 사용자에게 표시한다.

이러한 지도 상의 출발지로부터 도착지까지의 경로를 탐색하는 문제는, 일반적으로 지도 상의 각 지점을 노드(node)로 표현하고, 각 지점을 연결하는 도로 등의 이동경로를 에지(edge)로 표현하며, 각 이동경로의 이동 비용을 각 에지의 길이로 표현하는 그래프에서, 출발지에 해당하는 노드로부터 도착지에 해당하는 노드까지의 최단 거리 경로를 탐색하는 문제로 모델링된다.

이러한 그래프 상의 경로를 탐색하는 알고리즘에는 데익스트라(Dijkstra) 알고리즘 등이 있으나, 특히, 지리적으로 출발지와 도착지 사이에 장애물이 존재할 경우, 최적의 경로를 찾기 위해서는 그래프 상의 보다 많은 범위를 탐색하여야 할 가능성이 높음이 알려져 있다.

또한 실제 차량용 네비게이션에 사용되는 지도 정보는 상술한 바와 같이 그래프로 표현될 경우 방대한 양의 노드와 에지를 포함하므로, 상술한 바와 같은 경로 탐색 알고리즘으로는 실용적으로 충분한 성능을 얻기 힘들다는 문제가 있다.

이에 따라, 출발지와 도착지로부터 동시에 상대방을 향하여 경로를 탐색하는 양방향 경로 탐색 알고리즘이 사용되고 있다.

또한 지리 정보를 표현하는 그래프를 보다 간략화한 고레벨의 그래프를 생성하여, 고레벨의 그래프 상에서 근사적인 출발점에서 도착점까지의 경로를 탐색하고, 완전한 지리 정보를 포함하는 저레벨의 그래프 상에서 출발점으로부터 근사적인 출발점까지의 경로와 근사적인 도착점으로부터 도착점까지의 경로를 탐색하는 방법으로 경로를 탐색하는 멀티레벨 경로 탐색 알고리즘이 사용되고 있다.

그러나, 이러한 양방향 경로 탐색 및 멀티레벨 경로 탐색 알고리즘은 근사적인 경로 탐색 알고리즘으로서 최적의 경로를 탐색하지 못할 가능성이 있다는 문제가 있다.

관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제10-2004-0002092호 (2004.01.07 공개, 발명의 명칭 : 차량의 최적경로 탐색장치 및 그 방법)가 있다.

본 발명은 차량용 네비게이션 시스템에서 주행 경로 탐색시, 지도를 기설정된 구역으로 나누고 각 구역 사이의 도달 비용의 예상치를 미리 테이블에 저장하여 지도 상에서 목적지까지의 주행 경로를 탐색하는데에 요구되는 탐색 범위 및 탐색 시간을 절감할 수 있도록 한 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치는 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블을 저장하는 저장부, 출발지로부터 도착지까지의 경로를 상기 지도 데이터 및 테이블에 근거하여 산출하는 제어부, 상기 지도 데이터 및 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로 중 적어도 하나를 표시하는 디스플레이부 및 사용자로부터 상기 출발지 및 도착지 중 적어도 하나를 입력받는 입력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, GPS 위성으로부터 수신한 GPS 신호에 근거하여 차량의 현재 위치를 산출하고, 상기 지도 데이터 및 상기 테이블을 서버로부터 수신하는 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 지도 데이터는 지도 상의 각 지점을 노드로 나타내고, 각 지점간의 경로를 에지로 나타내며, 각 경로를 진행하는데 필요한 비용을 각 에지에 대응되는 길이 값으로 나타내는 그래프로 상기 지도를 표현하고, 상기 제어부는 상기 그래프에 에이 스타 알고리즘을 적용하여 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 제어부는 상기 테이블에 저장된 각 구역 간의 도달 비용 및 상기 도달 비용에 휴리스틱 계수를 곱한 값 중 적어도 하나를 상기 에이 스타 알고리즘의 미래 비용 함수로 사용하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서, 상기 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 상기 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 상기 각 구역의 대표 지점은 상기 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법은 제어부가 지도를 표현하는 그래프에서 출발지에 해당하는 노드로 미정집합을 초기화하는 단계, 상기 제어부가 상기 미정집합에서 가장 작은 비용함수값을 가지는 노드를 현재노드로 선택하고 결정집합으로 이동시키는 단계, 상기 제어부가 상기 현재노드의 이웃노드로 미정집합을 갱신하고 갱신된 미정집합에 포함되는 노드들의 비용함수값을 산출하는 단계 및 상기 현재노드가 도착지에 해당하는 노드일 경우, 상기 제어부가 상기 결정집합에 포함된 노드들로 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 구성하는 단계를 포함하되, 상기 비용함수값은 저장부에 저장되는 테이블에 포함되어 있는 상기 현재노드가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용에 근거하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법에서, 상기 현재노드가 도착지에 해당하는 노드가 아닐 경우, 상기 현재노드를 선택하고 결정집합으로 이동시키는 단계 및 상기 미정집합을 갱신하고 비용함수값을 산출하는 단계를 반복하되, 상기 미정집합이 공집합인 경우, 상기 제어부가 경로 탐색에 실패했다고 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법에서, 상기 비용함수값은 상기 출발지에 해당하는 노드에서 현재노드까지의 이동한 거리인 과거비용함수값에 상기 현재노드의 미래비용함수값을 더한 값으로 산출되고, 상기 미래비용함수값은 상기 테이블에 포함되어 있는 상기 현재노드가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용 및 상기 도달 비용에 휴리스틱 계수를 곱한 값 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법에서, 상기 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 상기 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 상기 각 구역의 대표 지점은 상기 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법에서, 입력부가 상기 출발지 및 도착지를 사용자로부터 입력받는 단계 및 디스플레이부가 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 네비게이션 시스템에서 주행 경로 탐색시 산출하여야 하는 각 중간 지점으로부터 목적지까지의 도달 비용의 예상치를, 지도 상의 각 구역 사이의 도달 비용을 미리 테이블에 저장해 놓음으로써, 빠르고 정확하게 산출할 수 있어 지도 상에서 목적지까지의 주행 경로를 탐색하는데에 요구되는 탐색 범위 및 탐색 시간을 절감할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지도 상의 각 구역의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법의 동작을 도시한 순서도이다.

이하에서는 본 발명에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치의 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치는 통신부(100), 저장부(200), 제어부(300), 디스플레이부(400) 및 입력부(500)를 포함하여 이루어질 수 있다.

통신부(100)는 GPS 안테나(110)를 통해 GPS 위성으로부터 수신한 GPS 신호에 근거하여 차량의 현재 위치를 산출하고, 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블을 서버로부터 수신한다.

입력부(500)는 사용자로부터 출발지 및 도착지 중 적어도 하나를 입력받는다.

차량용 네비게이션 시스템은 입력부(500)가 사용자로부터 입력받은 출발지 로부터 입력부(500)가 설정한 도착지까지의 경로를 산출할 수 있다. 또는 차량용 네비게이션 시스템은 통신부(100)가 산출한 차량의 현재 위치를 출발지로 설정하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 산출할 수도 있다.

저장부(200)는 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블을 저장한다.

이 때, 저장부(200)가 저장하는 지도 데이터는 출발지로부터 도착지까지의 경로를 산출하는 근거가 되는 지리 정보를 포함한다. 차량용 네비게이션 시스템은 미리 저장부(200)에 저장된 지도 데이터를 사용할 수도 있고, 통신부(100)를 통해 서버로부터 수신한 지도 데이터를 저장부(200)에 저장하여 사용할 수도 있다.

여기에서, 지도 데이터는 지도 상의 각 지점을 노드로 나타내고, 각 지점간의 경로를 에지로 나타내며, 각 경로를 진행하는데 필요한 비용을 각 에지에 대응되는 길이 값으로 나타내는 그래프로 지도를 표현한다.

이 때, 각 경로를 진행하는데 필요한 비용이란, 각 경로를 진행하는데 필요한 시간일 수도 있고, 각 경로의 거리일 수도 있으며, 시간과 거리에 근거하여 산출한 값일 수도 있다.

상술한 지도 데이터는 지도를 미리 설정된 일정한 구역으로 구분할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지도 상의 각 구역의 예를 도시한 도면이다.

도 2에 도시된 지도의 예에서, 지도는 모두 49개의 구역으로 구분되어 있으며, 각각의 구역을 A 내지 G의 가로 좌표와 1 내지 7의 세로 좌표에 의해 표시할 수 있다. 즉, 도 2의 예에서 지도에는 A1 구역부터 G7구역까지 49개의 구역이 존재한다.

이 경우, 지도 데이터 상의 노드가 지도 내의 각 지점을 나타내므로, 지도 데이터 상의 각 노드에는 그 노드가 나타내는 지점이 속하는 지도 상의 구역이 대응된다.

예컨대, 도 2에서 지도 상의 X 지점에 해당하는 노드에는 A3 구역이 대응되며, Y 지점에 해당하는 노드에는 F6 구역이 대응된다.

또한, 저장부(200)가 저장하는 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블은, 지도 상의 각 구역의 순서쌍에 대응하는 하나의 도달 비용을 포함한다.

예컨대, 도 2에 도시된 구역의 예의 경우, 상기 테이블은 A1 구역부터 G7 구역까지 49개의 구역 중 하나로부터 다른 하나까지의 이동에 필요한 도달 비용을 포함할 수 있다.

이러한 테이블에 포함된 도달 비용은 예컨대 (A3,F6) = 10,000 과 같이 구역의 순서쌍에 대응하는 도달 비용 값의 형식으로 표현될 수 있다.

여기에서, 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 각 구역의 대표 지점은 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점일 수 있다.

즉, 상술한 예에서, (A3,F6) = 10,000은 A3 구역에서 가장 자주 사용되는 특정 대표 지점으로부터 A7 구역에서 가장 자주 사용되는 특정 대표 지점까지 이동하는데 필요한 최저의 도달 비용이 10,000 임을 나타낼 수 있다.

제어부(300)는 출발지로부터 도착지까지의 경로를 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블에 근거하여 산출한다.

이 때, 제어부는 지도 데이터가 지도를 포함하는 그래프에 대하여 에이 스타(A*) 알고리즘을 적용하여 출발지로부터 도착지까지의 경로를 산출할 수 있다.

A* 알고리즘은 최적 우선 검색을 통하여 주어진 그래프에서 주어진 출발 노드로부터 도착 노드까지의 최저 비용 경로를 산출하는 알고리즘이다.

A* 알고리즘은 출발 노드로부터 시작하여 경로의 후보가 되는 노드들을 미정집합(open set)에 포함시키고, 미정집합에 포함된 노드들에 대해 비용함수(cost function)를 휴리스틱에 근거하여 산출함으로써, 경로에 포함되는 다음 노드인 현재노드(current node)를 미정집합에서 선택하는 방법으로 경로를 산출한다.

이 때, 비용함수는 출발 노드로부터 주어진 노드를 거쳐 도착 노드까지 도달하는데 필요한 비용의 예측값이며 다음의 수학식 1에 의해 주어진다.

상기 수학식 1에서, f(x)는 노드 x의 비용함수를 나타내며, g(x)는 과거비용함수(past path-cost function)로서 출발 노드로부터 노드 x까지 진행하는데 소요된 비용을 나타내고, h(x)*h는 미래비용함수(future cost function)로서 노드 x로부터 도착 노드까지 도달하는데 필요하리라 예상되는 비용을 나타낸다.

h는 휴리스틱 계수를 나타내며, h(x)는 미래비용함수값을 계산하는데 사용되는 휴리스틱 값을 나타낸다.

A* 알고리즘이 적절하게 동작하기 위해서는 과거비용함수에 더해지는 미래비용함수값, 즉 h(x)*h가 노드 x로부터 도착 노드까지 도달하는데 필요한 비용을 과대평가해서는 안된다는 사실이 알려져 있다. 노드 x에 대한 휴리스틱 값 h(x)가 노드 x로부터 도착 노드까지 도달하는데 필요한 비용을 과대평가할 우려가 있을 경우, 휴리스틱 계수 h의 값을 1보다 작은 값으로 설정함으로써, A* 알고리즘을 적절하게 동작하게 할 수 있다.

또한 휴리스틱 값 h(x)가 노드 x로부터 도착 노드까지 도달하는데 필요한 비용을 과대평가할 우려가 없는 경우, 휴리스틱 계수 h의 값을 1로 설정할 수도 있다. 즉, 비용함수 f(x)를 과거비용함수값 g(x)와 휴리스틱 값 h(x)의 합으로 산출할 수도 있다.

이 때, 제어부(300)는 저장부(200)에 저장되는 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블에 포함된 각 구역 간의 도달 비용을 미래비용함수값으로 사용할 수 있다.

이 경우, 노드 x에 대한 휴리스틱 값 h(x)는 노드 x가 포함된 구역 R과 도착지점이 포함된 구역 G 사이의 테이블에 포함된 도달 비용으로 산출될 수 있다.

또한 이 때, 상기 휴리스틱 값 h(x)는 구역 R의 대표 지점으로부터 구역 G의 대표 지점까지의 구간에 대하여 미리 산출하여 테이블에 저장해 놓은 최저 도달 비용으로 산출될 수 있다.

제어부(300)는 A* 알고리즘에 따라, 출발지를 나타내는 노드로 미정집합을 초기화한 뒤, 미정집합에 포함된 노드들 중 그 비용함수 값이 가장 작은 노드를 현재노드로 선택한다.

또한 제어부(300)는 A* 알고리즘에 따라, 선택된 현재노드를 경로에 포함되는 노드들의 집합인 결정집합(closed set)으로 이동시키고, 현재노드로부터 진행할 수 있는 현재노드의 이웃노드들로 미정집합을 갱신하는 동작을 현재노드가 도착지를 나타내는 노드와 일치하게 될 때까지 반복함으로써 출발지로부터 도착지까지의 경로를 산출한다.

디스플레이부(400)는 지도 데이터 및 출발지로부터 도착지까지의 경로 중 적어도 하나를 표시한다.

즉, 디스플레이부(400)는 사용자에게 지도 및 지도 데이터에 포함된 지리정보를 표시할 수도 있고, 제어부(300)가 산출한 출발지로부터 도착지까지의 경로를 사용자에게 표시할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법의 동작을 도시한 순서도이다.

도 3을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 방법의 동작을 자세히 설명한다.

먼저 제어부(300)가 지도 데이터의 지도를 표현하는 그래프에서 출발지에 해당하는 노드로 미정집합을 초기화한다(S100).

이 때, 입력부(500)는 출발지 및 도착지를 사용자로부터 입력받을 수 있다.

또한, 통신부(100)가 GPS 위성으로부터 수신한 GPS 신호에 근거하여 산출한 차량의 현재 위치를 출발지로 설정할 수도 있다.

이후, 제어부(300)는 출발지에 해당하는 노드의 비용함수 값을 산출한다(S110).

상술한 바와 같이 초기에는 미정집합에 출발지에 해당하는 노드 하나만이 포함되어 있으므로, 초기에는 출발지에 해당하는 노드가 현재노드로 선택되게 된다.

이어서, 제어부(300)는 미정집합이 공집합인지 여부를 판단한다(S120).

만일 미정집합이 공집합인 경우, 제어부(300)는 경로 탐색이 실패했다고 판단하고, 사용자에게 경로 탐색의 실패를 보고하고(S130) 프로세스를 종료한다.

이 때, 제어부(300)는 디스플레이부(400)를 통해 사용자에게 경로 탐색의 실패를 보고할 수 있다.

만일 상기 단계(S120)에서 미정집합이 공집합이 아니라고 판단한 경우, 제어부(300)는 미정집합에서 가장 작은 비용함수값을 가지는 노드를 현재노드로 선택한다(S140).

이어서, 제어부(300)는 선택한 현재노드를 미정집합에서 결정집합으로 이동시킨다(S150).

즉, 제어부(300)는 상술한 바와 같이 진행 가능한 후보 노드들의 집합인 미정집합에서 그 노드를 거쳐서 진행할 경우 출발지로부터 도착지까지 도달하는데 필요한 비용이 가장 작으리라 예상되는 노드를 현재노드로 선택하여 이동 경로에 포함시킨다.

이후, 제어부(300)는 현재노드가 도착지에 해당하는 노드와 일치하는지 판단한다(S160).

만일, 상기 단계(S160)에서 현재노드가 도착지에 해당하는 노드라고 판단한 경우, 제어부(300)는 결정집합에 포함되어 있는 노드들로 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 구성하고(S180) 프로세스를 종료한다.

즉, 지금까지 결정집합에는 출발지에 해당하는 노드로부터 도착지에 해당하는 노드까지 에지로 연결되면서 각 단계에서 비용을 최소화하면서 이동할 수 있다고 판단한 노드들이 포함되어 있으므로, 도착지에 해당하는 노드로부터 출발지에 해당하는 노드들까지 결정집합에 포함된 노드들을 에지로 연결된 노드 순서로 거슬러 올라감으로써 출발지로부터 도착지까지의 경로를 구성할 수 있다.

또한 이 때, 디스플레이부(400)는 출발지로부터 도착지까지의 경로를 사용자에게 표시할 수 있다.

만일 상기 단계(S160)에서 현재노드가 도착지에 해당하는 노드가 아닐 경우, 제어부(300)는 현재노드의 이웃노드로 미정집합을 갱신하고 갱신된 미정집합에 포함되는 노드들의 비용함수값을 산출한다(S170).

이 때, 이웃노드란 현재노드와 에지로 연결되어 있어서 현재노드로부터 이동할 수 있는 노드이다.

여기서 이웃노드의 비용함수값은 다음의 수학식 2에 의하여 주어진다.

상기 수학식 2에서, x는 현재노드, y는 x의 이웃노드, 그리고 l(x,y)는 현재노드 x로부터 이웃노드 y로 연결되는 에지의 길이를 나타낸다. 상술한 바와 같이 현재노드 x 에 대한 비용함수값 f(x)를 산출하면서 현재노드 x에 대한 과거비용함수값 g(x)를 산출하였으므로, 상기 수학식 2와 같이 y의 비용함수값 f(y)를 산출할 수 있다.

또한 상술한 바와 같이 노드 y의 미래비용함수값 h(y)*h는 저장부에 저장되는 테이블에 포함되어 있는 도달 비용, 즉 노드 y가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용에 근거하여 산출된다.

또한 상술한 바와 같이 휴리스틱 계수 h는 1일 수도 있고, 1보다 작은 값으로 설정될 수도 있다.

즉, 비용함수값 f(y)는 출발지에 해당하는 노드에서 노드 y까지의 이동한 거리에 노드 y의 미래비용함수값을 더한 값으로 산출되고, 미래비용함수값은 테이블에 포함되어 있는 노드 y가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용 및 상기 도달 비용에 휴리스틱 계수를 곱한 값 중 적어도 하나로 산출될 수 있다.

이 때, 상술한 바와 같이, 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 각 구역의 대표 지점은 상기 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점일 수 있다.

또한 상기 단계(S170)에서, 만일 이웃노드가 결정집합에 포함되어 있지 않거나 이웃노드의 미래비용함수값이 현재노드의 미래비용함수값보다 작고, 또한 이웃노드가 미정집합에 포함되어 있지 않다면 이웃노드가 미정집합에 포함되게 된다.

상술한 바와 같이, 모든 미정집합에 포함되는 노드에 대하여 비용함수값이 출발지에 해당하는 노드에서 그 노드까지 이동한 거리에 미래비용함수값을 더한 값으로 산출되므로, 현재노드의 비용함수값은 출발지에 해당하는 노드에서 현재노드까지 이동한 거리에 현재노드의 미래비용함수값을 더한 값으로 산출되게 된다.

이어서, 제어부(300)는 도착지에 해당하는 노드가 현재노드로 선택될 때까지, 상기 단계(S120) 내지 단계(S170)을 반복한다.

즉, 제어부(300)는 현재노드가 도착지에 해당하는 노드가 아닐 경우, 현재노드를 미정집합에서 선택하고, 선택된 현재노드를 결정집합으로 이동시키는 단계(S140, S150) 및 미정집합을 갱신하고 비용함수값을 산출하는 단계(S170)를 반복한다.

이 때 상술한 바와 같이 미정집합이 공집합이 되면 상기 단계(S130)에서 제어부(300)가 경로 탐색이 실패하였다고 판단하고 프로세스를 종료하며, 현재노드가 도착지에 해당하는 노드로 선택되는 경우에는 상기 단계(S180)에서 제어부(300)가 도착지까지의 경로를 구성하고 프로세스를 종료한다.

이와 같이, 지도를 적절히 분할한 각 구역의 대표 지점 사이의 최적 이동 비용을 저장부(200)의 테이블에 미리 저장하고, 테이블에 미리 저장된 값을 휴리스틱 값으로 A* 알고리즘의 비용함수를 계산하는 데에 사용함으로써, 비용함수를 효율적으로 계산할 수 있다.

또한 A* 알고리즘의 성질에 따라 최적의 이동 경로를 탐색 범위를 최대한 좁히면서 산출할 수 있다.

이와 같이, 본 실시예에 따른 휴리스틱을 이용한 주행 경로 탐색 장치 및 방법에 의하면, 네비게이션 시스템에서 주행 경로 탐색시 산출하여야 하는 각 중간 지점으로부터 목적지까지의 도달 비용의 예상치를 미리 테이블에 저장해 놓은 각 구역 사이의 도달 비용을 사용하여 빠르고 정확하게 산출할 수 있어, 지도 상에서 목적지까지의 주행 경로를 탐색하는데에 요구되는 탐색 범위 및 탐색 시간을 절감할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

100 : 통신부
110 : GPS 안테나
200 : 저장부
300 : 제어부
400 : 디스플레이부
500 : 입력부

Claims (11)

1. 지도 데이터 및 지도 상의 각 구역 간의 도달 비용을 포함하는 테이블을 저장하는 저장부;
   출발지로부터 도착지까지의 경로를 상기 지도 데이터 및 테이블에 근거하여 산출하는 제어부;
   상기 지도 데이터 및 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로 중 적어도 하나를 표시하는 디스플레이부; 및
   사용자로부터 상기 출발지 및 도착지 중 적어도 하나를 입력받는 입력부를 포함하는 주행 경로 탐색 장치.
   
2. 제 1항에 있어서,
   GPS 위성으로부터 수신한 GPS 신호에 근거하여 차량의 현재 위치를 산출하고, 상기 지도 데이터 및 상기 테이블을 서버로부터 수신하는 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 장치.
   
3. 제 1항에 있어서,
   상기 지도 데이터는 지도 상의 각 지점을 노드로 나타내고, 각 지점간의 경로를 에지로 나타내며, 각 경로를 진행하는데 필요한 비용을 각 에지에 대응되는 길이 값으로 나타내는 그래프로 상기 지도를 표현하고,
   상기 제어부는 상기 그래프에 에이 스타 알고리즘을 적용하여 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 산출하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 장치.
   
4. 제 3항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 테이블에 저장된 각 구역 간의 도달 비용 및 상기 도달 비용에 휴리스틱 계수를 곱한 값 중 적어도 하나를 상기 에이 스타 알고리즘의 미래 비용 함수의 값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 장치.
   
5. 제 3항에 있어서,
   상기 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 상기 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 상기 각 구역의 대표 지점은 상기 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점인 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 장치.
   
6. 제어부가 지도를 표현하는 그래프에서 출발지에 해당하는 노드로 미정집합을 초기화하는 단계;
   상기 제어부가 상기 미정집합에서 가장 작은 비용함수값을 가지는 노드를 현재노드로 선택하고 결정집합으로 이동시키는 단계;
   상기 제어부가 상기 현재노드의 이웃노드로 미정집합을 갱신하고 갱신된 미정집합에 포함되는 노드들의 비용함수값을 산출하는 단계; 및
   상기 현재노드가 도착지에 해당하는 노드일 경우, 상기 제어부가 상기 결정집합에 포함된 노드들로 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 구성하는 단계를 포함하되,
   상기 비용함수값은 저장부에 저장되는 테이블에 포함되어 있는 상기 현재노드가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용에 근거하여 산출되는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.
   
7. 제 6항에 있어서,
   상기 현재노드가 도착지에 해당하는 노드가 아닐 경우,
   상기 현재노드를 선택하고 결정집합으로 이동시키는 단계; 및
   상기 미정집합을 갱신하고 비용함수값을 산출하는 단계를 반복하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.
   
8. 제 6항에 있어서,
   상기 미정집합이 공집합인 경우, 상기 제어부가 경로 탐색에 실패했다고 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.
   
9. 제 6항에 있어서,
   상기 비용함수값은 상기 출발지에 해당하는 노드에서 현재노드까지의 이동한 거리인 과거비용함수값에 상기 현재노드의 미래비용함수값을 더한 값으로 산출되고,
   상기 미래비용함수값은 상기 테이블에 포함되어 있는 상기 현재노드가 포함되는 지도 상의 구역과 도착지가 포함되는 지도 상의 구역 간의 도달 비용 및 상기 도달 비용에 휴리스틱 계수를 곱한 값 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.
   
10. 제 6항에 있어서,
    상기 테이블에 포함되어 있는 각 구역 간의 도달 비용은 상기 각 구역의 대표 지점 사이의 최저 도달 비용이고, 상기 각 구역의 대표 지점은 상기 각 구역 내에 포함된 상기 그래프의 노드 중 가장 자주 사용되는 지점인 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.
    
11. 제 6항에 있어서,
    입력부가 상기 출발지 및 도착지를 사용자로부터 입력받는 단계; 및
    디스플레이부가 상기 출발지로부터 도착지까지의 경로를 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 경로 탐색 방법.

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