TW201209377A - Navigation devices and methods carried out thereon - Google Patents

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201209377 六、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 本發明係關於一種使用地圖資料判定一路線之 〈冤腦化方 法及相關系統。詳言之’但非排他性地，該方法 、 戍可在用以 促進路線規劃之導航裝置中使用。 本申請案主張2010年4月23曰申請之美國臨時專利申請 案第61/282,927號之優先權，該案之全部内交4、，3| 1 I係以引用方 式附在本文中。 【先前技術】 路線規劃演算法（諸如’ Dijkstra方法、Δ* 士、|上 Λ万法或

Moore/Pape方法）為已知的。然而，此等演笪 卞只异去可能有點 慢。可如何增加此路線規劃之速度之一實例展示於us 6 636 800中，該申請案之教示特此以引用方式併入本文 中。US 6 636 800教示藉由將地圖劃分成多個區及判定至 地圖之每一區之最短路徑（最小成本路徑）之樹的地圖資料 之預處理《此經預處理之資料係儲存於記憶體中，且在路 線之計算期間使用此經預處理之資料。 更特定言之，當起點位於一個區内且目的地位於另一區 内時最紐路徑之預定樹可用以快速地判定將用作為路線 之部分的該等區之間的路徑。此方法減少了判定一路線所 需之處理等級，因為該方法減少了自一使用者請求判定一 路線時起探索之路徑之數目。 將理解，「最短」路徑未必意謂最短距離之路徑，而是 意明具有最小成本之路徑。路徑之成本將取決於如成本函 154822.doc 201209377 素且可能考慮諸如最快路線及燃 數中所規定的要考慮之因 料使用之因素。 此方法在區之間的最短路徑保持靜態時非常成功 然 而，若使用者想要使用不同於針對其已判定最小成本資料 之成本函㈣成本函數’則必須從新判定路徑選擇，從而 顯著增加判定路線利之時間。此外，交通條件隨時間之 變化可改變為區之間的畏站 勹匕《間的竑短路徑之路徑，使得經預處理之 樹不再識別區之間的直£爭姑 _ Π的具正取紐路徑。此可導致判定一針對 規定準則而言並非最佳路線之路線。 【發明内容】 根據本發明之第-態樣.，提供__種❹包含複數個可導 航路徑之地圖資料判定一路線之方法，該地圖資料經劃分 成複數個區，該方法句冬/由s I i 次沄包3使用至少-處理設備：接收該地 圖貧料上之一起點及一目的地及對複數個成本函數中之一 者之-選擇，及使用該地圖資料及識別該地圖資料之區之 間的最小成本㈣之最小成本資料來射自該起點至該目 的地之—路線，其特徵在於，若由於不同成本函數而在該 等區之H存在不同最小成本路徑，㈣最小成本資 料識別該對區之間的一個以上最小成本路徑，且判定一路 線包含自包含該起點及該目的地之該對區的該等最小成本 路徑來識別具有針對該選定成本函數之—最低成本之該最 小成本路徑。 本發明可增加處理器針對該複數個成本函數中之任一者 判定自出該起點至該目的地之—路線的速度。成本函數可 154822.doc 201209377 最具燃料效率之路線或其類似路 為用於判定一最快路線 線之一函數。 -配置中’若在該對區之間在不同時間存在不同最小 成本路#，則該最小成本資料可針對該複數個成本函數中 之每-者包含一個以上最小成本路徑，且判定一路線包含 自包含該起點及該目的地之該對區的該等最小成本路徑來 識別具有針對該選定成本函數及一規定時間之一最低成本 之遠最小成本路徑。該敎時間可能為—由該使用者輸入 之行進時間。 每一最小成本路徑可為該複數個成本函數中之一個以上 成本函數之最小成本路徑。每—最小成本路經可藉由一指 標或旗標連結至該複數個成本函數中之—或多I，在路徑 選擇期間僅考慮連結至該選定成本函數之最小成本路徑。 識別該最小成本路徑可包含識別該對區之一連結至該選定 成本函數之最小成本路徑。 在另-實施例中，該最小成本資料可能不識別哪一（哪 些）最小成本路徑適用於哪一（哪些）成本函數。在此實施例 中，識別一最小成本路徑可包含針對該對區之該等最小成 本路徑中之每-者使用該敎成本函數敎__成本及識別 具有最低成本之最小成本路徑。 若在區之一對之間在不同時間存在不同最小成本路徑， 則此配置可相對於使用不識別該對區之間的一個以上最小 成本路徑之資料而增加識別該等區之間在行進時間之最小 成本路徑的可此性。然而’纟用最小成本資料使得能夠比 154822.doc -6- 201209377 使用從新判定最小成本路 線。舉例而言，交通條件路 峰時間）可能更改區之間的最小成本路_如，規則之高 同時間的在區之間的最小成預先計算在不 化。 仅兄♦考慮此等週期性變 路線之判定可包含與時間無 別—i F „ π '… 據該最小成本資料識 J對區之間的最小成本路徑，及斜 之一3¾夕加上ΒΗ * 針對自该行進時間導出 Ο Ο 之或多個相關時間進行對該等 —忐士八， 〜Ώ的蚨小成本路徑之 料县， 運寻間之最小成本路徑。此可允 許該最小成本資料具有小得 成本路- .小，因為關於該等最小 成本路役之資料不需要對彼 間之料* 彳工马取小成本路徑時的時 Μ , _ 一 (°^如，一導航裝置）可判定 辑由該最小成本資料識別之路徑 M n± «g 厂朱甲之哪一者為在相 、曰之最小成本路徑。此配置碑實 鏟狡s π將小的額外處理負荷 轉移至該路線規劃器，但作為回報 = 資料之大小。 _著卽力了最小成本 成本2纟—替代配置中，該最小成本資料針對每一最小 徑來識別該路徑為最小成本路徑的一參考時間，且 疋路線包含根據該最小成本資料H #, ^ ^ +貝竹選擇具有一對應於自 成Γ間導出之一或多個相關時間之參考時間之一最小 成本路徑。此配置具有如下優點： 線，僅須探索較少潛在路線。”、’ ’ ’、成本路 間相關時間可為到達由最小成本路徑連接之節點之預測時 印點為地圖上可導航路徑交又/分叉所在的點或一可 154822.doc 201209377 導航路輕之_级St m ,, _ ^ # ^ . 、 ，經由基於成本之分析識別或經 4線中使狀最小成本路徑並不全部針對單一時 針對取決於到達沿著路線之節點之時間的不同時 二：：言，若預測通過一路線將用時1小時，則將基 者該路線之節點之時間識別/選擇該小時中之時 二：=小成本路徑。此外’分析/選擇最小成本資料及判 疋一路線可同時進行，因為 後選擇最小成本資料。了在已心該路線之一部分 灯進時間可為自起點之出發時間、到達目的地之時間或 到達沿著該路線之-特定所在地（諸如，—節點）之時間。 已發現’為了達成所要等級之準確度，該最小成本資料 之時間解析度應具有秒之數量級，較佳具有十分之一秒之 數量級，且最佳地，具有百分之一秒之數量級。已發現， 使用具有較粗略等級之時間樣本之最小成本資料導致一不 可接受之準確度等級。此外，相對於以6〇秒為基數在以 Μ十分之一秒或百分之-秒為基數的範圍内處理可簡化叶 算。可能需要避免比百分之—秒精細之等級’因為此可能 需要較大量之位元來儲存資料。應理解，百分之—秒之日士 間解析度可儲存為32位元之串，而較高解析度可能需要64 位元之串。 該地圖資料可包含識別在不同時間在路徑上之預期速度 之速度資料檔資料。該地圖資料之該複數個路徑可經劃分 成複數個可導航段，J_該速度f料檔資料可識別每—可^ 航段之-速度資料檔。可至少部分地根據組成該路後之可 154822.doc 201209377 導航段之速度資料檔判定一路徑之成本。 、纟項貫施财，該方法包含根據該速度資料檔資料 ^針^該等㈣時間之速度，以根據所考慮之該等路線 中之每一者之判定速度計算一成本。 、、、 . 纟—#代實施财，該方法包含根據所考慮之該（該等） '路線之可導航段之速度資料槽的多個值（而非單-值）判定) 一成本資料檀。換今夕，士 ^ 個幻作為輸入且輸°出一表亍路^接收資料播（亦即，多 〇 μ表不路線在不同時間之成本之資 —樓。以此方式，可判定路線之成本隨時間之改變。 該方法可包含判定-共_點與目的地^的針對不同 行進時間的複數個路線。舉例而言，該複數個路線可用二 比較不同行進時間如何影響路線及/或在―起點盘 地之間沿著該路線行進之預測時間。舉例而言，高^ ㈣之幹道可能並非區之間的最小成本路徑，但可在^ =之外變成最小成本路徑。此可針對不同行進時間:致 〇 _點與該目㈣之間的不同料及通 個路線可允許一使用者基於該等判定路線之比較而 進時間。 干又叩成疋仃 複數個路線之判定可與成本f料檔 複數個路線之自起點至目的地之成本資料權。生該 :=含接收用以針對已定義準則判定-起點與-的也之間的一最佳行進時間之一資料檔請求 應，判u數個路線之_成本資料 = 行進時間），及向該使用者顯示針對不' 154822.doc 201209377 結果之顯示可為最佳路行 方法可包含粑Μ々丄 丁進時間之顯不。因此，該 根據該成本資料檔針 個路線中之哪加 丨對已疋義準則判定該複數 深中之哪-個路線為最佳路線，例 該成本資料榡之值來對結果進行筛選。以^由/匕較 析。 ^麵線，且不需要㈣者進行分 或者’結果之顯示可為 曲線圖）。以此方式，使用者了 之顯不（諸如，一 以及選擇一最適合i 疋義皁則之砰估 起點愈- 時間來選擇路線。舉例而言，在- 起點與一目的地之間 者可处、空傳A 、夺間可為在夜間，但使用 進時^ 之路線，㈣該料處在—較便利之行 進時間(例如，白天的時 R㈣之仃 或至少一個w μ由顯不該複數個路線之全部 及此行結果，❹者可作_於行進時間 及此仃進時間如何影響路線的明達的決定。 ^ 一項實施例中，㈣請求包括 之搜尋被_於料難中 對路線 行造時^ 舉例而言，使用者可規定·· 灯進寺間應在兩個時間之間(例如，在 之間)或在特定工作曰(例如 ·…、 點 如，7月1曰)、特定週切定月列、在特定曰期(例 饤疋符疋月。或者， 動搜尋具有在-使用者規定之行進時門I 5 又備可自 田去 >、奋* 丁進時間之窗（例如，在使 =Τ:Γ或之後3°分鐘)内之行進時間的路線， 一不同行進時間之路線具有比具有該使用 者規…進時間之路線低的成 一替代行進時間。 几卜门使用者建4 154822.doc -】0· 201209377 在一項實施例中，該方法包含經由一使用者介面自—使 用者接收該行進時間及使一顯示器顯示該所判定路線之一 影像。該方法可包含使該使用者能夠在檢視展示該所判定 路線之該地圖資料之該影像時改變該行進時間。舉例而 言，回應於行進時間之變化，可針對變化之規定行進時間 判定一新路線，且用該新路線之一影像更新該顯示器。或 者，可能已提前判定其他時間之最小成本路線（例如，經 由如上所述之成本資料檔之判定）。該顯示器之更新可 「即時地」（例如為毫秒級的，例如在少於1〇〇〇毫秒且較 佳在少於500毫秒的時間内）發生》可經由使用用以識別區 =間的最小成本路徑之經預處理之最小成本資料來獲得此 等快速重新―算時間。該顯示器之更新可藉由再新整個勞 幕、該舊路線之淡出及該新路線之淡入及/或其他適當動 畫來進行。將理解，取決於不同時間之最小成本路徑是否 存在差異，該新路線可與該舊路線相同或不同。 在項實施例中，该方法可包含引起顯示表示該行進時 間之一滑動轴及判定該新路線以及回應於使用者與該滑動 軸之互動㈣該新路線之該f彡像更新該顯w。該方法可 包含判定並顯示該新路線以使得對該制者而言自該使用 者改變該行進時間時起及該新路線之顯示存在—不可察覺 之延遲。舉例而言’該使用者移動該滑動轴與該新路線之 β亥顯不之間的—小於1秒且較佳小於0.5秒之延遲。 一：可"使顯不器顯示該所判定路線之-影像， 該使用者能夠在檢視該影像時改變該選定成本函 154822.doc 201209377 =:Γ-::Τ針對該新選擇之成本函數判定 為毫秒數量級的，例二：器之更新可「即時地」(例如 本路徑之瘦預虚。使用用以識別區之間的最小成 時間。⑽…理之最小成本資料獲得此等快速重新計算 〜l7F&之更新可藉由再新整㈣幕、該舊路線之 解 4入及/或其他適當動畫來進行。將理 =取決於不同成本函數之最小成本 該新路線可與該舊路線相同或不同。 子在差異 :據本發明之第二態樣，提供一種資料载體，其上儲存 處理設備執行時使該處理設備執行根據本發明之 第一態樣之一方法之指令。 根據本發明之第二態樣，提供—種資料載體，其上储存 Τ :包含複數個可導航路徑之地圖資料，該地圖資料經劃 成複數個區，及針對複數個成本函數令之每一者識別該 地圖資料之該等區之間的最小成本路徑之最小成本資料。 此資料載體係有利的，因為該資料載體可在根據本發明 之第一態樣的一路線之判定中使用。 根據本發明之第四態樣，提供一種電腦裝置，其包含儲 存有下列各者之記憶體：包含複數個可導航路徑之地圖資 料，該地圖資料經劃分成複數個區；識別該地圖資料之該 等區之間的最小成本路徑之最小成本資料，且處理設備經 配置以··接收該地圓資料上之一起點及一目的地及對複數 個成本函數中之一者之一選擇，及使用該地圖資料及該最 154822.doc 201209377 小成本資料來判定自該起點至該目的地之一路線，其特徵 在於’若由於不同成本函數而在該等區之一對之間存在不 同最小成本路徑’則該最小成本資料識別該對區之間的一 個以上最小成本路徑，且判定一路線包含自包含該起點及 該目的地之該對區的該等最小成本路徑來識別具有針對該 選定成本函數之一最低成本之該最小成本路徑。 根據本發明之另外態樣’提供一種使用包含複數個可導 航路徑之地圖資料判定一路線之方法，該地圖資料經劃分 成複數個區，該方法包含使用至少一處理設備：接收該地 圖資料上之一起點及一目的地，及使用該地圖資料及識別 該地圖資料之區之間的最小成本路徑之最小成本資料來判 疋自該起點至該目的地之一路線，其特徵在於，若在一對 區之間在不同時間存在不同最小成本路徑，則該最小成本 資料識別該對區之間的一個以上最小成本路徑，且判定一 路線包含識別包含該起點及該目的地的該對區之每一最小 成本路徑何時具有最低成本。 根據本發明之另一態樣，提供一種電腦裝置，其包含儲 存有下列各者之記憶體：包含複數個可導航路徑之地圖資 料，該地圖資料經劃分成複數個區；識別該地圖資料之該 專區之間的最小成本路控之最小成本資料，且處理設備經 配置以：接收該地圖資料上之一起點及一目的地，且使用 該地圖資料及識別該地圖資料之區之間的最小成本路徑之 最小成本資料來判定自該起點至該目的地之一路線，其特 徵在於，若在一對區之間在不同時間存在不同最小成本路 154822.doc •13- 201209377 位’則該最小成本資料識別該對區之間的一個以上最小成 本路役’且判定一路線包含識別包含該起點及該目的地的 °亥對區之每一最小成本路徑何時具有最低成本。 根據本發明之又一態樣，提供一種跨越一電子地圖產生 自起點位置至一目的地位置之一路線之（電腦實施）方 法，該電子地圖包含表示由該電子地圖涵蓋之區中之一可 導航路線之段的複數個向量，該方法包含： -利用提供對該電子地圖之校正之資料，其包含指示先 則並非該電子地圖之部分之向量之資料； -修訂指示該電子地圖中之哪些向量為該最低成本路線 之部分以指示該等新向量為該最低成本路線之部分的 路牷選擇加速資料，以形成修訂之路徑選擇加速資 料；及 -產生該起點位置與該目的地位置之間的—路線，該產 生包括利用該修訂之路徑選擇加速資料。 此方法為有利的，因為1蔣 马八將允許在利用路徑選擇加速資 科時在該路徑選擇處理程序 6县土1 芩厲该專新向量。若該等新 ^ &標記’則該等新向量不會被使用該路 遠資科之路徑選擇方法考慮，因為該等新 1 對-特定電…: 徑選擇加速資科係針 特又電子地圓預先產生，從而指 此仓暑你4、^ x电卞地圖中之哪 七成至目的地之—最低成本路線之部分。 該方法可包括7*裁提供對該電子地圖之校 此允許利用來自-遠蜗源之資科。 ㈣’藉 154822.doc •14· 201209377 根據本發明之其他態樣，提供一種機器可讀媒體，其含 有在讀取至至少一機器上時使該機器執行上述該等方法中 之任一者的指令。 關於本發明之一態樣或實施例所描述之任何特徵可加以 必要變更而適當地與本發明之任何其他態樣或實施例一起 使用。 熟習此項技術者將瞭解，可以軟體、韌體、硬體或其任 何組合提供本發明之實施例。 【實施方式】 僅舉例而言，以下為參看隨附圖式對本發明之實施例之 詳細描述。 貫穿以下描述’相同參考數字將用以識別相似部分。貫 穿對各項實施例之描述，對參考數字處於19χχ系列中的圖 22之流程圖進行了參考。 圖1示意性地展示全球定位系統（GPS)，全球定位系統 (GPS)為基於衛星-無線電之導航系統，其可用以判定無限 數目個使用者之連續位置、速度、時間，及（在一些情況 下）方向資訊。過去被稱為NAVSTAR之GPS併入有在極其 精確的軌道中繞地球運轉之複數個衛星。基於此等精確軌 道’ GPS衛星可將其所在地作為GPS資料中繼傳遞至許多 接收單元。然而，應理解，可使用諸如GLOSNASS、歐洲 伽利略（Galileo)定位系統、COMPASS定位系統或 IRNS S (印度區域導航衛星系統）之全球定位系統。 當經專門配備以接收GPS資料之裝置開始掃描無線電頻 154822.doc •15· 201209377 率以發現GPS衛星信號時，實施GPS系統。在自Gps衛星 接收到無線電信號後，該裝置經由複數種不同習知方法中 之一者來判定該衛星之精確所在地。在多數情況下，該裝 置將繼續掃描以發現信號，直至其已獲得至少三個不同的 衛星信號（注意，可使用其他三角量測技術藉由僅兩個信 號來判定位置，雖然這並非常例）。在實施幾何三角量測 的情況下，接收器利用三個已知之位置來判定其自己相對 於該等衛星之二維位置。可以已知方式進行此判定。另 外，獲得第四個衛星信號允許接收裝置以已知方式藉由相 同幾何計算來計算其三維位置。無限數目個使用者可連續 地即時更新位置及速度資料。 如圖1中所展示，GPS系統1〇〇包含圍繞地球1〇4運轉的 複數個衛星102。GPS接收器1〇6自該複數個衛星1〇2中的 右干衛星接收作為展頻GPS衛星資料信號108的Gps資料。 自每一衛星102連續地發射展頻資料信號1〇8，所發射的展 頻資料信號108各自包含一資料流，該資料流包括識別該 資料流所源於的特定衛星1〇2之資訊。Gps接收器1〇6通常 需要來自至少三個衛星102之展頻資料信號1〇8，以便能夠 計算二維位置。對第四個展頻資料信號之接收使Gps接收 器106能夠使用已知技術計算三維位置。 因此，GPS系統允許具有GPS接收器1〇6的裝置之使用者 將其在地球上的位置判定到幾公尺範圍内。為了利用此資 訊，常見做法是依賴於允許在其上展示使用者之位置的電 子地圖。諸如TeleAtlas (http://www.teleatlas.com)之提供 154822.doc • 16 - 201209377 者提供了此等地圖之實例。 此等電子地圖不僅允許使用GPS系統（或藉由其他方式） 將使用者之位置展示於電子地圖上，而且其允許使用者規 劃旅行路線及其類似者（路徑選擇目的為了進行此路線 規劃’由導航裝置來處理電子地圖，該導航裝置可由通用 計算裝置提供。 導航裝·置之特定實例包括衛星導航裝置（Sat. Nav)，其 便於稱作攜帶型導航裝置（PND)。然而，應記住，本發明 之教示不限於PND，而是可改為普遍應用於經組態以處理 電子地圖（通常）以便提供路線規劃及導航功能性的任何類 型之處理裝置。因此，由此可見，在本申請案之背景下’ 導航裝置意欲包括（而不限於）任何類型之路線規劃及導航 裝置’無論該裝置是體現為pnd 、諸如汽車之運輸工具、

器，或是體現為跨越網路提供此功能性的其他計算裝置。 在圖3a及圖4b中展示玆2 Pxrn + κ』，，w _

者應瞭解’輸入裝置204表示任何數 ’但熟習此項技術 目個輸入裝置，包括 I54822.doc •17· 201209377 鍵盤裝置、語音輸入裝置、觸控面板及/或用以輸入資訊 之任何其他已知輸入裝置。同樣，顯示螢幕206可包括諸 如液晶顯示器（LCD)之任何類型之顯示螢幕。 在導航裝置200中，處理器202經由連接21 〇而操作性地 連接至輸入裝置204且能夠經由連接21〇自輸入裝置2〇4接 收輸入資訊，且經由各別輸出連接212而操作性地連接至 顯示發幕206及輸出裝置208中之至少一者以將資訊輸出至 s亥至少一者。導航裝置200可包括輸出裝置208，例如，聲 訊輸出裝置（例如，揚聲器）。在輸出裝置2〇8可為導航裝置 200之使用者產生聲訊資訊的同時，應同等地理解輸入 裝置204亦可包括用於接收輸入語音命令之麥克風及軟 體。另外，導航裝置200亦可包括任何額外輸入裝置2〇4及/ 或任何額外輸出裝置，諸如，音訊輸入/輸出裝置。 處理器202經由連接216而操作性地連接至記憶體214， 且經進一步調適以經由連接220自輸入/輸出（1/〇)埠2丨8接 收資訊/將資訊發送至輸入/輸出（1/〇)埠218，其中1/〇埠218 可連接至在導航裝置200外部的1/0裝置222。外部1/〇裝置 222可包括（但不限於）外部收聽裝置，諸如，聽筒 (earpiece) ^至1/0裝置222之連接可另外為至任何其他外部 裝置（諸如汽車立體聲單元）之有線或無線連接，以用於（例 如）免持操作及/或用於語音啟動之操作、用於連接至聽筒 或頭戴式耳機及/或用於連接至（例如）行動電話，其中行動 電話連接可用以建立在導航裝置2_(例如）網際網路或任 何其他網路之間的資料連接，及/或用以建立經由(例如)網 154822.doc -18- 201209377 際網路或某一其他網路至伺服器之連接。 導航裝置2〇〇之記憶體214包含非揮發性記憶體之一部分 (例如以儲存程式碼）及揮發性記憶體之一部分（例如以在程 式碼被執行時儲存資料）。該導航裝置亦包含埠228，該埠 228經由連接23〇而與處理器2〇2通信，以允許可抽換式記 隐卡（通㊉被稱作卡）被添加至裝置2〇〇。在所描述之實施例 中，該埠經配置成允許添加SD(安全數位）卡。在其他實施 例中，該埠可允許連接其他格式之記憶體（諸如，

Flash (CF)卡、Memory StickTM、xD記憶卡、USB(通用串 列匯流排）隨身碟、MMC(MultiMedia)卡、SmartMedia卡、 Microddve，或其類似者）。 圖2說明經由連接226的在處理器2〇2與天線/接收器 之間的操作性連接，其中天線/接收器224可為（例如）GPS 天線/接收器，且因而將充當圖iiGPS接收器1〇6。應理 解，為了說明而示意性地組合由參考數字224表示之天線 及接收器，但天線及接收器可為單獨定位組件，且天線可 為（例如）GPS片狀天線或螺旋天線。 另外，圖3及圖4之攜帶型或手持型導航裝置2〇〇可以已 ‘ 知方式連接或「銜接」至諸如腳踏車、機車、汽車或船之 .¾輸工具。可接著將此導航裝置2〇〇自銜接位置移除以用 於攜帶型或手持型導航料。實際上，在其他實施例中， 裝置200可經配置為手持型的以允許使用者之導航。 參看圖3a’導航裝置200可為包括整合式輸入及顯示裝 置206及圖3a之其他組件（包括但不限於，内部Gps接收器 154822.doc -19· 201209377 224、處理器202、電源供應器（未圖示）、記憶體系統21 4等 等）的單元。 導航裝置200可位於臂狀物252上，可使用吸盤254將臂 狀物252本身緊固至運輸工具儀錶板/窗/等等。此臂狀物 252為銜接台之一實例，導航裝置200可銜接至其。可藉由 將導航裝置200搭扣連接至臂狀物252而將導航裝置2〇〇銜 接或以其他方式連接至銜接台之臂狀物252。導航裝置200 可接著可在臂狀物252上旋轉。為了釋放導航裝置2〇〇與銜 接台之間的連接，可（例如）按壓導航裝置200上之按鈕（未 圖不）。用於將導航裴置2〇〇耦接至銜接台及將導航裝置 200與銜接台去輕之其他同等合適的配置係一般熟習此項 技術者熟知的。 轉至圖3b，處理器2〇2與記憶體214合作以支援BI〇s(基 本輸入/輸出系統）282，其充當導航裝置200之功能硬體組 件280與由該裝置執行之軟體之間的介面。處理器202接著 自記憶體214載入作業系統284，該作業系統284提供應用 軟體286(其實施所描述之路線規劃及導航功能性中的一些 或全部）可執行之環境。應用軟體286提供一作業環境，該 作業袁境包括支援導航裝置之核心功能（例如，地圖檢 視、路線規劃、導航功能及與此相關聯之任何其他功能） 的圖形使用者介面（GUI)e就此而言，應用軟體286之部分 包含視圖產生模組2 8 8。 在所描述之實施例中，導航裝置之處理器2〇2經程式化 以接收由天線224接收到的GPS資料，且不時地將彼Gps資 154822.doc •20- 201209377 料連同表示GPS資㈣狀㈣間之_ 體214内以積累導航裝置之一 子…己憶 -資料記錄可被認為是GPS定位經如此儲存之每 ,, 疋位，亦即，其為導航裝置之 所在地之定位且包含緯度、經度、時戰及精確性報告。此 系列位置可被認為是定位資料。 在一實施例中，實質上週期性地（例如，每5秒）儲存資 料。熟習此項技術者應瞭解，其他週期將為可能的，且在 資料解析度與記憶體容量之間存在平衡；亦即，隨著藉由 採取更多樣本而使㈣之解析度增加，需要更乡記^來 保持資料。然而，在其他實施例，，解析度可為實質上 每U秒、1〇秒、15秒、20秒、3〇秒、45秒、i分鐘、2 $ 分鐘（或實際上，此等週期之間的任何週期）。因此，在裝 置之記憶體内，積累了裝置200在各時間點處之行蹤之記 錄0 在一些實施例中，可發現，所捕獲之資料之品質隨著週 期增加而減小，且同時降級之程度將至少部分地取決於導 航裝置200移動之速度（約略15秒之週期可提供合適上限卜 另外，處理器202經配置成不時地將裝置2〇〇之行蹤之記 錄（亦即，GPS資料及時戳）上載至伺服器。在導航裝置2〇〇 具有一將其連接至伺服器的永久的或至少通常存在的通信 頻道之一些實施例中，週期性地發生資料之上載（其可為 (例如）每24小時一次）❶熟習此項技術者應瞭解，其他週期 為可能的’且可實質上為以下週期中之任一者：15分鐘、 3〇分鐘、每小時、每2小時、每5小時、每12小時、每2 154822.doc -21 - 201209377 天、每週或在此等週期之間的任何時間。實際上，在此等 實施例中，處理器202可經配置成實質上即時地上載行蹤 之記錄’但此可不可避免地意謂事實上資料被不時地發射 而在發射之間具有相對較短週期，且因而資料可被較為正 確地s忍為是偽即時的。在此等偽即時實施例中，導航裝置 可經配置以在記憶體214内及/或插入於埠228中的卡上緩 衝GPS定位，且當已儲存預定數目時發射此等Gps定位。 此預定數目可為大約20、36、1 〇〇、200，或此等數目之間 的任何數目。熟習此項技術者應瞭解，該預定數目部分地 由記憶體214/埠228内之卡之大小控管。 在不具有通常存在之通信頻道之其他實施例中，處理器 可經配置成在通信頻道被產生時將記錄上載至伺服器。此 可（例如）在導航裝置200連接至使用者之電腦時發生。再一 次’在此等實施例中’導航裝置可經配置以在記憶體214 内或插入於埠228中的卡上緩衝Gps定位。若記憶體214或 插入於埠228中的卡變得充滿GPS定位，則導航裝置可經 配置以刪除最舊的GPS定位，且因而，其可被認為是先進 先出（FIFO)緩衝器。 在所描述之實施例中’行蹤之記錄包含一或多個跡線， 其中每一跡線表示導航裝置2〇〇在24小時週期内之移動。 每一 24小時週期經配置成與曰曆日一致，但在其他實施例 中’不一定為此狀況。 伺服器15 0經配置以接收裝置之行蹤之記錄，且將此儲 存於大谷量資料儲存器内以供處理。因此，隨著時間過 154822.doc •22· 201209377 去，大容量資料儲存器累積了已上載資料的導航裝置2〇〇 之行蹤之複數個記錄。大體而言，伺服器將收集複數個導 航裝置200之行縱。 伺服器可接著經配置以根據該裝置或每一裝置之所收集 . 之行蹤而產生速度資料《此速度資料可包含時變速度資料 ' 檔，其展示沿著地圖之可導航段之平均速度如何隨著時間 變化。 圖7展示電子地圖之一實例，在所描述之實施例中，跨 越網路（在此狀況下為網際網路）在導航裝置上檢視該電子 地圖。在本文中所描述之實施例中的任一者中之第一步驟 為產生此電子地圖 1900。可在 http://routes.tomtom.com/?Lid= l#/map/?center=55.01%2C-3.445&Z〇Om=4&map=baSic 檢視 該地圖。 為了使圖7之電子地圖用於路徑選擇之目的，該電子地 圖具有一系列節點，該電子地圖之使用者通常看不到該等 節點。因而，節點等等可通常被稱作地圖資料。然而，為 了便於理解’在圖6中展示節點300中之一些節點。在可導 航段（在此狀況下，道路段）之交叉點、末端區等等處提供 ' 此等節點，且此等節點被用於路徑選擇之目的。當使用者 - 要求其導航裝置規劃在兩個或兩個以上點之間的路線時， 該導航裝置規劃地圖之相關節點之間的路線。因而，地圖 資料可用以根據由導航裝置之使用者設定的至少一準則來 產生路線。 熟習此項技術者應瞭解，電子地圖亦包含提供道路段之 154822.doc •23- 201209377 形狀、建築物之入口之所在地等等之其他節點❶ 因此，每一節點300具有自其發出的、使用者可沿其行 進的至少單個道路段，且通常為複數個道路段。舉例而 吕，節點302具有四個該種道路段3〇4a、3〇4b、3㈣〇、 304c^在其他實施例中，可導航段可表示並非道路之路徑 之段，諸如，人行道、腳踏車道、渠道、鐵路路段、軌道 或其類似者。然而，為方便起見，參考道路段。因此，如 圖7中所展示之地圖向其使用者展示複數個道路段，該複 數個道路段中之每一者表示在由該地圖涵蓋之區域中的可 導航路線之一部分》 吾人已知路線規劃方法（諸如，Dijkstra方法、α·方法戋 M〇〇re/Pape方法）^然而，此等路線規劃方法在計算時間 方面可為極其慢的。在US 6 636 800中展示了如何可增加 此路線規劃之速度之實例，該案之教示在此以引用的方式 併入本文。 本文中所描述之實施例在預處理步驟中產生含有最小成 本資料之所謂的側檔案（side_file)，該最小成本資料係由導 航裝置使用以在處理電子地圖時加速路線之產生。可將此 資訊以可被稱為位元向量之形式保持為二進位資料；亦 I7 〇與1之串。因而，該側檔案亦可被認為是地圖資料， 但可與電子地圖-起或不與電子地圖一起供應側樓案（例 如，如圖8中所展示）。因此，本發明之一些實施例可將地 圖資料提供為可與側檔案分離之地圖，而本發明之其他實 施例可組合地圖與侧檔案資料。 154822.doc -24· 201209377 然而’熟習此項技術者應瞭解，若使用側檔案，則該側 檔案應與電子地圖（針對其而產生該側樓案）一起使用。若 並未執行此，則可想像，將獲得不正確路線（例如，未使 由其使用者設定之成本公式最小化之路線）。 又’本發明之不同實施例可指定用於產生最小成本資料 之不同參數（在此實施例中，為一系列位元向量）。因而， 右使用所產生之地圖資料之後續路線規劃使用了與用以產 生最小成本資料之彼等參數不同的參數，則最小成本資料 不太可能對於彼路線規劃有用。 舉例而言，一些實施例可產生用於穿過地圖乘汽車行進 之最小成本資料。若後續路線規劃係用以產生用於步行之 路線’則汽車特定的最小成本f彳林太可能為有用的。在 一貫例中，一些實施例可產生在假定使用者樂於沿著高 速公路、枚費道路料行進的情況下之最小成本資料。在 後續路線規劃中’若使用者請求不利用高速公路、收費道 路等等之路線，則該最小成本資料不太可能為有用的。 本發明之—些實施例可產生最小成本資料之複數個集 合，其各自具有預定準則之不同集合。舉例而言，本發明 之實施例可約略產生以下各項中之任—者：2、3、4、5、 6'10'15’或更多集合的最小成本資料。 =此’在-些實施例中且為了產生側檔案，在地圖預處 理^驟中，將節點劃分到複數個區中，且因@，彳 :劃刀成已知數目個區·例如，個·且判定該等區之間的 最小成本路徑4預處理產生可與地圖—起利用之資^ 154822.doc -25· 201209377 便增加路線規劃方法之速度。 通常，在使用地圖資料之前執杆 w 轨仃預處理，而不管該地圖 育料將用於web網站上或是用於 一飞足用於諸如PND之裝置上。因 而，預處理步驟常常被稱作词服器側處理程序。 雖然任何通用計算裝置昏胳 装置^將適於執行預處理，但孰習此 項技術者應瞭解，裝置之效t … 双此愈同’預處理執行得愈快 二通常，將罵架構計算裝置用於預處理。此種观架

Microsoft^ Windows- . UNIX . LINUX、〇SXTM等等之作辈系 乍業系統(0S)。然而，其他實施例 可使用諸如RISC架構之其他計算平台。 又’如別處所論述，可平行執行預處理，且因而，可在 複數個計算裝置上或至少扃適 义主^在複數個處理器核心（其可為虛 擬或真實處理器核心）上執行預處理。 作為下-預處理步驟’處理一區内之每一道路段(例 如304a至304d)以判定其是否為至該地圖内之該數目個 區（N)中之每一區之最小成本路徑的部分，且產生位元向 量（最小成本評估）。因此，對於一區内之每一道路段，位 元向量包含針對地圖之每一區之位元。亦即，位元向量包 含N-!個位元（除在考慮中的區外，每一區，，其經設定 成〇或1 ’此取決於彼道路段是否形成至由該位元表示之區 的最小成本路徑之部分。一些實施例可添加額外位元以提 供另外的資訊’諸如’標頭（header)、可見度區域、相鄰 區域’及其類似者。 熟習此項技術者應瞭解，在此意義上，可對照若干不同 154822.doc • 26 - 201209377 成本準則來判定最小成本路徑。舉 則中之任-者來判斷最小成本：最短距離下準 間，化費最小（在環境影響方面）；㈣最少汽油；產 少C〇2，等等。在當前實施例中，對 斷最小成^ 時間來判 在本發明之此實施例中，針對複數個成本準則(成本函 )中之4 |判定最小成本路徑。因此，所得側檔案可 識別任何兩個區之間的可適用於任何—個時間的―心上 最小成本路徑’每-最小成本路徑針對-不同成本準則 (成本函數）。舉例而言，最快路線之最小成本路徑可能不 同於最具燃料效率之路線之最小成本路徑。 因此，熟習此項技術者應瞭解，對於涵蓋大量區域之地 圖而言，N很可能為大的。因此，預處理可花費大量時 間。 因此’在（例如）涵蓋西歐及中歐之實例地圖中，通常可 能存在40,〇〇〇,〇〇〇個節點，其具有i〇〇 〇〇〇 〇〇〇個道路段。 假定在地圖内存在100個區，則N等於100，且存在 100’000,0〇〇xl〇〇 (N);亦即，需要i〇xi〇9個位元來儲存該 地圖之每一道路段之99(亦即，Ν-1)個位元。在使用下文 所描述之本發明之實施例的情況下，此地圖可能使用約略 500 Mb的儲存器。 WO 2009/053410論述指派速度資料檔之方法，該等速度 資料檔給出隨著時間而變的沿著地圖之可導航段之速度。 此申請案之内容在此以引用的方式併入本文。因而且出於 154822.doc -27- 201209377 路徑選擇之目的’一可導航段是否構成至另一區之最快速 路線之部分將根據時間而變化。亦即，隨著交通密度增加/ 減少（例如，在高峰時間及其類似者），使用一可導航段分 別將變得較不合意/更合意。 一些實施例可針對每一道路段儲存複數個位元向量。熟 習此項技術者應瞭解，記錄速度之解析度愈高，所需位元 向量之數目愈高。然而，其他實施例可利用時變函數來對 最快速路線作出評估（非常像w〇 2009/053410中所描述）。 在跨越電子地圖進行路線規劃時，據信，有必要能夠使 用約略百分之一秒精確度的時間粒度進行路線規劃；亦 即，能夠將自一節點之出發時間指定到001秒之精確度以 便正確地判定最低成本路線。 因此，在考慮此精確性之等級時，應瞭解，上文所考慮 之具有40,000,000個節點及1〇〇 〇〇〇 〇〇〇個道路段之地圖具有 穿過其中之100’咖，麵2個可能的路線。當進—步考慮時間維 度時’路線之數目進—步增加：7(亦即，每週天數）χ24(亦 即，每日小時數）x3600(亦即’每小時秒數）χ1〇〇(亦即，每秒 之百为之-秒數）Xl〇〇,〇〇〇 〇〇〇2=6〇4 8〇〇 〇〇〇 〇〇〇 〇〇〇 〇〇〇 _ _ (千的七乘方）個可能的路線。在當前處理等級且在使用在 每-時間間隔處探索每一段之單純方法的情況下，將花費 19.178.082.191.78〇.821年。中請人當前出售的西歐及中歐 之地圖具有12〇，_，_個道路段，從而進-步增加此時 間。 因此，應瞭解，為了尤祐# ^ Γ在預處理階段中儲存並處理資料， 154822.doc •28· 201209377 需要大量資料。 因而，本發明之實施例使用技術以便顯著減少預處理之 量。現更詳細地描述此等技術，且本發明之一些實施例可 能利用所有該等技術，而其他實施例可能僅利用該等技術 中之一些技術。 本發明之不同實施例可使用下文所概述之特徵的不同組 合。因而，一些實施例可利用所描述之全部技術以減少資 訊之量。在另一極端，其他實施例可能不利用該等技術當 中任一者以減少資料。 本發明之一些實施例不計算不符合預定準則之道路段的 位元向量-如步驟19〇2所展示。舉例而言，若不可能以預 定運輸類別沿著道路段行進，則可能不計算彼等道路段之 位元向量。 因此，在將運輸模式之準則設定成汽車的實例中，可能 不計算以下道路段之位元向量： •鐵路； •存在於地圖資料中的未對應於道路段之段； •錯誤（非法）方向上之單行道路； •不可由運輸形式通行之道路段⑼如 駕駛性時之行人徒步區、人行道）；彳“車之 •非決策點處之道路段（亦 網路之減,J、 不此自道路段避開广 種技術為減小經考慮 路徑之部分的網路之大小 以評估道路段是否形成最小成本 :減少道路段之數目會減小進行 154822.doc •29· 201209377 計算所花費的時間量’如步驟1904處所展示。 為了說明此技術’亦在圖6中展示如圖7中所展示的道路 網路’但自圖6刪除了對於最小成本評估而言沒有用之道 路段。對網路之此減小旨在提供最小子網路，應對該最小 子網路進行最小成本評估。 在數學術語中’被留下的且如圖7中說明之網路可被指 述為圖7之道路網路之最大強組成項的不定向表示之最力 的雙向連接之組成項。藉由將標準技術應用於兩種強連据 性（亦稱為雙向連接性）同時適應於道路交通規則（諸如，詞 彎限制及區内通路（local access))來判定核心網路。熟習此 項技術者應瞭解，強連接性指示在兩個節點之間在兩'個力 向（亦即，自A->B以及B->A)上行進為可能的。 因此’參看圖5與圖7兩者，可見，已刪除諸如死胡同 25°、冗餘環形252等等之無出口的路1而，應看見，在 已被移除之道路段之起點處剩餘有節點(例如，圖7中之 400)。此情況是由於下文中論述之原因。 在減小至核心網路之德丨你丨、,^ 俊（例如，如圖7中所展示），分割 核心網路以提供上文所描述 4之£ 在所描述之實施例中， 根據多路弧分離器（multiway arc separat〇r)來分割網路。 熟習：項技術者應瞭解，在此網路中，若由區邊界等分之 道路段（亦即，弧）被移除，則 〜餘在任—區中之道路段將 不連接至任何其他區。 分割網路-步驟1906 然而，在執行分割之前’進行以下步驟： 154822.doc -30· 201209377 1.獨立地判疋並分割島。島傾向於與網路之其他部分實 體上分離’且藉此藉由諸如輪渡鍵路等等的方式而鍵 結。此等以與典型道路段不同的方式表現（亦即，平 均速度顯著降低，等等），且若此等鍵結被包括於分 割t，則該方法不會有像預期一樣好的效能。 2. 收縮由網路中之一個以上節點表示的十字路口、環形 道及其他接點以使得屬於同一十字路口等等之節點不 會落到不同區中。 3. 收縮所有可導航段共用相同特性集合（例如，輪渡、 NoDdving、Nothrough等等）之簡單路徑（亦即，不具 有轉彎可能性的兩個節點之間的連接）以減小傳遞至 分割系統之網路之輸入大小。舉例而言，查看圖6， 可將節點308摺疊至道路310上。 本發明之所描述之實施例使用分治（divide and⑶叫此犷） 方法，在http://丨 abri.fr/perso/pe 丨 egrin/sc〇tch處概述該分 治方法。本文中所概述之方法劃分地圖以包含若干個區， 該等區並不基於地圖之區域，而是係基於區内所含有之節 點之數目。具有經如此組織之節點具有以下優點：其可有 助於使使用該等區的路徑選擇更有效率，因為其有助於遞 送具有類似本地搜尋直徑之區。 每一節點具有與其相關聯之包括一區山之身分識別號， 且因而，同一區中之節點具有相同區1〇號。節點屬於在L 個階層式等級處之區。按照慣例，等級〇為粗略等級（用於 長距離路徑選擇）。等級L-1為詳細等級。 154822.doc -31· 201209377 可方便地對節點之最大數目設定上限且允許低於此上限 之某種靈活性，而非設定任一區内含有的節點之絕對數 目。舉例而言，該方法可指定每區最大節點數目為1〇〇 個，此可導致每區通常有60個節點至1〇〇個節點的節點散 佈。上限被認為比固定數目個節點有利，因為固定數目可 導致具有強制形狀之區，此又導致在使用該等區時之次最 佳的路徑選擇。 多個等級 在所描述之實施例中，執行分割以提供複數個等級的巢 式區，在圖9中在概念上例示其。自圖9應清楚，存在階層 式本質，其中將最低等級（〇)再分以提供等級丨，又將等級i 再分以提供等級2。 每一區中之節點之數目在等級之間變化，且與較低等級 相比，較粗略等級（其傾向於涵蓋較大地理區域）具有更多 節點。因而，通常出於長程路徑選擇目的而使用所描述之 實施例中的較粗略等級（例如，等級〇)，而較精細等級（例 如’等級2)用於短程之路徑選擇。 每道路段之位元向量之一部分包含針對該等等級中之 每—者之位元。位元之數目為每一等級中之區之數目。 ★為了提供要編碼之資料量的概念（在一典型實施例中， 等級之數目將通常為L=3): 全球等級=0，將通常具有1 〇〇個區。 •中間等級=1，將通常針對等級〇之每一區具有1〇個區 (亦即，100x10)。 154822.doc -32· 201209377 •最詳細等級=2,將通常針對等級i之每一區具有5個區 (亦即，100X 10x5)。 使用階層式等級為有利的，因為其減小(可能顯著減小) 所需之處理量。在所描述之當前實施例中，存在⑺㈣㈣ 個：(亦即，5_個區)。因&，在具有相同數目個區之爲 平結構中’將需要本文中所概述的方法涉及测個區。然 而，在本文中所描述之實施例中，可藉由參考處於適當等 級中之節點來減少此數目。 一旦已知地圖之各個因素，則等級之數目及每等級之區 之數目將通常被調節。舉例而言，多少儲存器可被分配給 地圖及路徑選擇之應有執行速度。熟習此項技術者應瞭 解，存在一折衷，因為隨著預處理之量增加，則地圖大小 變得較大以保持資料，但是可使用彼地圖來計算較快速路 線。 在實施例中，存在3個等級之區。然而，在其他實施 例中，可旎存在任何數目個等級。舉例而言，可能約略存 在以下數目個等級中之任一者：1、2、4、$、6、7、8、9 或10 〇 因此，在使用上文之實例（通常具有40 000,000個節點及 100,000,000個道路段之西歐及中歐的地圖）的情況下，使 用最單純編碼將針對每一等級之每一節點之區1〇使用固定 大小編碼，且針對每一等級之每一道路段使用固定大小位 元向量（arp旗標）。因此，可易於將此基本編碼之大小計算 如下： 154822.doc •33· 201209377 •等級〇處之各AAr 可一印點區ID將使用log_2(100)位元=7個位 元 _ •等級1處之各 ΛΛ. 卽點區ID將使用log_2(10)位元=4個位 元 •等級2處之备 可一郎點區ID將使用l〇g_2(5)位元=3個位元 •專級0處之备 〜啤位元向量（arp旗標）將使用100個位元 (100個區減去針對當前區的0 •等級1處之I ^ 却一位元向量（arp旗標）將使用10個位元（10 個區減去針f子當前區的υ 等級2處之每—位元向量（arp旗標）將使用5個位元（5個 區減去針對當前區的” 圖9展不最粗略等級的區600，其在該圖中提供6個區1至 6將此。等區中之每一者再分成另外的區（在此實施例中， 九個子區），如由粗略等級區6〇〇内的虛線道路段表示。在 所摇述之實施例中，使用另一等級之再分，其中亦再分由 虛線道路&提供的區中之每—者，因而提供三個等級之分 割：但為了便於參考未在圖9中展示此等等級。其他實施 例田然可使用更多等級（例如，4、5、6、7個或更多等級） 或更少等級（例如，1或2個等級）。 因此，本發明之實施例針對較精細等級區引入所謂的可 見度區域，步驟19〇8。k區之可見度區域為（kl)區之集 合’其中可在旗標集合中之該區自己的位元上區別該區。 自然地，可見度區域總是包括給定k區所屬於的（k_i)區。 另外，其可能含有一些相鄰的（k_丨）區。應在預處理期間計 154822.doc •34· 201209377 算可見度區域，且將可見度區域與位元向量相關聯地儲 存。 亦可自相反側看出k區與其（k- 1)等級的可見度區域之間 的關係.每一個（k-1)區知曉其由位於鄰域之k等級區組成 的外圍（outskirt)。以此方式，可看出道路段之旗標集合不 再貫穿整個地圖具有固定長度；實情為’每一個丨區中之 位元向量具有其特定長度A+B+C+N外圍0+N外圍1。其中A 指代區之最粗略等級，B指代中間粒度區，且C指代最精 細粒度之區（在存在三個等級之實施例中）。 後續預處理在最短路徑計算之前計算可見度區域以產生 位元向量《可將找到可見度區域之方法描述如下： 對於每一 k區’開始在區相鄰圖中之廣度優先搜尋； 接著對於每一到訪過之让區（其位置足夠接近開始區）， 將其含有的（k-Ι)區添加至可見度區域。 「接近」關係應將地理量度（例如，區中值點之間的距 離）與圖理論距離兩者考慮在内。（因此，若一區在地理上 為遠的但藉由快速連接而鏈結至當前區，則該區可為「接 近」的。同樣，若難以在區之間行進，則一區可被認為 「遙遠的」（即使其在地理上接近））。 確切的臨限值可經受實驗調節，因為其取決於地圖特定 之特性（如都市區域之平均直徑），其最易受上文所描述之 負面效應（諸如，增加之預處理等等）影響。具有格外長行 進時間之可導航段（如輪渡或N〇Driving道路段）在相鄰圖遍 歷（adjaceny graph traversal)期間被隱藏，這樣可見度區域 154822.doc -35- 201209377 總是限於單個島或屬於同一區之小群島。 因此’在廣度優先搜尋期間到訪過之區構成及之鄰域。 完全涵蓋該鄰域之下一較粗略等級之區的包括最小 (inclusion-minimal)集合被稱為及之可見度區域。反向關係 被稱為附近（vicinity):區ρ(等級I處）之附近清單係由在等 級Χ + 7處的在其可見度區域中有q之所有區組成。 為了提供特定實例，且參看圖9，可見度區域之實例係 如下： 若決定每一 1區與其可見度區域之邊緣之間的最小距離 應為至少1，則一些選定1區之可見度區域將由以下〇區組 成（自己的0區可被省略，因為其總是存在）： • 15: 、 (亦即，等級1區第15號不具有可見度區域，因為其在其 等級0區的中心處）。 • 28: 5 (亦即’等級1區第28號具有為區（等級〇)第5號之單_可 見度區）。 • 37： 2, 5, 6 (亦即，等級1區第37號具有三個可見度區，其為等級〇 區2、等級〇區5及等級0區6) 除了考慮等級1區之等級〇鄰居，亦判定每一等級〇區 等級1鄰居。因此，作為一實例， • 1: 21，24, 27, 28, 41，42, 43, 51 (亦即，對於等級0區第1號，等級1區為 21, 154822.doc •36· 201209377 24,27,41,42,43, 51) « 因此，在此實例中，可看出，區28被列出，儘管其不在 區2之最左側行中。此（例如）可能因為區28具有至區 快速鏈結，且因而當在時間而非距離方面進行考慮時為 接近的。熟習此項技術者應瞭解，可對照諸如環保性 (greenness)(最少C〇2或其類似者）等等之其他量度來判斷 接近性。 鄰居清單之編碼 與圖9相比，圖9a展示可使用之等級的更多細節。等級〇 為最粗略等級且可被認為是等級k-1。為簡易起見，在圖 9a中’僅展示區1至區4(亦即，602 ; 6〇4 ; 6〇6 ; 6〇8)。此 等k-Ι區中之每一者進一步被劃分成9個區〇至9)，其可被 稱作k等級區或等級1區》另外，此等等級丨區中之每一者 被劃分成4個k+1等級區（亦即，等級2區）。 位元向量之產生 -旦網路已被分割成三個等級的區’則其經處理以判定 至該等區中之每-者之最小成本路經且產生區内之每一道 路段之位元向量’步驟1910。因此，如上文所論述關於 啦母一道路段 成本公式來分析任 ' 〜7 τ人 从利疋兵是否為 至所有其他區之最小成本路徑的部分。產生一區中之每— 道路段之位元向量’如圖7巾所展示，為便於理解，圖了展 示簡化之位元向量。 其係不僅針對單一時 (如下文中所描述）。 亦應瞭解，最小成本路徑被判定， 間段’而是針對複數個時間段來計算 154822.doc -37- 201209377 針對圖7中所展示之網路（亦即，減小之網路）來執行此 計算。網路之已被移除之部分被有效地摺疊至其所源於之 節點上。舉例而言，圖5上所展示之區25 0被摺疊至圖7中 之節點400上。 應可看出，每一位元向量包含三攔：含有在考慮中的道 路段之起始處之節點的身分識別號之最左側欄7〇〇 ;含有 在考慮中的道路段之末端處之節點的身分識別號之第二搁 702 ;及含有彼道路段之位元向量之第三攔7〇4。因此，應 可看出，每一道路段由兩個節點識別，在道路段的每—末 端處存在一個節點。 可使用任何合適路徑選擇方法以判定一道路段是否為最 低成本路線之部分。在此特定實施例中，使用熟知之 Dijkstra方法探索整個網路。 然而，可藉由使用各種策略來減少處理時間之量。熟習 此項技術者應瞭解，上文所描述之用於減小網路之技術亦 將減小處理時間之量。本發明之實施例可使用以下各項中 之任一或多者： •同時計算對應於一區之所有位元向量輸入項。在反向 圖中，每一邊界節點之最短路徑樹。此方法為有利 的，因為可平行處理每一區，藉此減少處理時間。 •減少對類似最短路徑子樹的重新計算。 •不重新計算已經產生之位元向量。 因此，總之，一實施例可執行以下操作以便產生位元向 量： I54822.doc -38- 201209377 準備步驟： 1.如熟習此項技術者應瞭解，經由電子地圖之搜尋可由 有向非循環圖（DAG)表示。此圖及伴隨資料結構（轉彎 成本及長延伸表）為反向的。 2·收縮關於最精細等級之簡單道路段（亦即，將末端節 點摺疊至彼此上，如別處所論述）^若道路段由次數 =2之一或多個節點組成（所有節點皆位於給定等級之 同一區中），且可導航段具有相同屬性：例如「is a feiry」、「is NoThr〇ugh」及「IsN〇Driving」，則該道 路段被稱為簡單的。 3. 對於每一區，取決於頭（亦即，from一node)及/或尾（亦 即，to一node)節點是否屬於該區，將道路網路之道路 段分類成三組：出埠、入埠及内部道路段。亦即，若 頭與尾兩者在同一區内，則道路段被稱為内部道路 段；若頭在區内但尾不在區内，則道路段被稱為出埠 道路段；且若尾在區中但頭不在區中，則道路段被稱 為入埠道路段。 4. 對離開NoThrough及NoDdving區域之所有道路段設立 特殊轉彎限制。 預處理常式以自下而上方式進行，以最精細分割等級· 亦即，在所描述之實施例中的等級2起始。在每一等級之 區處’針對每一區及重複以下步驟·· 1.判定及之探索區域。在最高等級（例如，所描述之實施 例中之區〇)，其為整個圖，在較精細等級，其為由尺 154822.doc -39- 201209377 之可見度區域限制之子圖（如上文所描述）。 因此，在中間等級（亦即，等級1}處，僅針對含有彼 等等級1區的等級〇區之可見度區域執行以下步驟。在 等級0(應記住，其係用於長程路徑選擇）處，考慮整 個圖之道路段。 收集可見度區域之入埠道路段，亦即，自區域外部之 節點通向該區域内之道路段。接著收集邊境道路段， 亦即，在入槔道路段之後的道路段，若頭仏1)=尾 (L2)且不禁止自L1至L2之轉彎，則將道路段L2稱為在 L1之後（及L1在L2之前）。為了找到邊境道路段，將複 雜十字路口收縮成單節點。輪渡道路段及具有「不准 駕駛（N〇Driving)」属性之道路段不被視為邊境道路 段。 以此方式收集入埠道路段可減少（可能顯著減少）在下 文中所描述之探索步驟中所需的處理量。探索步驟可 減少對圖之探索而考慮彼等至給^區之包括入璋路線 的路線。 π △對於Λ之每 W低逅峪段及探 步驟之數目。若出埠道路段為其位於内之前置 (predeCessor)中的至少一者之唯一後繼者，則此出 道路段為僅有的根道路段，且執行單—探索步驟。 則，若出琿道路段為雙向的（亦即，可在兩個方向 行駛），㈣該料段自Μ其妓（⑼）道路段取 單-探索步驟之根道路段。否則，若出蟑道路段為 154822.doc -40- 201209377 向的，則將每一益罢七上 _ 内部道路段（且若存在，其相 後，不管出蜂道路段之種：根道路段。最 種類疋什麼，對於穿過出琿道 路段之每-交通延伸路徑，將該延伸之起始道路段 (若其位於R内）取作用於單獨探索步驟之根道路段。 在較精細等級(亦即1 了等級〇之外的所有等級) 上，特殊對待出埠輪渡道路段。如上文所提及，在判 定區之鄰域時’，t、略輪渡料段。若輪渡道路段之頭 部區不屬於R之可見度區域，則將執行單一探索步 驟’其中輪渡道路段為唯—根道路段且探索區域被約 束至頭部區自身。 3.執行經排程之探索步驟（下文中所描述）。 4·追溯自探索區域内之道路段至根道路段之最短路徑。 在除了最高等級（亦即，等級〇)之外的所有等級處， 各別追蹤開始於之道路段之排序會影響結果。假設尺 為等級L區（其中L > 〇)，則首先處理等級（L_1}區之出 埠道路段，接著處理等級L處之剩餘出埠道路段，並 諸如此類地處理到最精細等級；相對於最精細等級而 言為内部（且尚未被移除）之道路段被最後處理。無論 何時遇到已在較早追蹤中到訪過的道路段，皆沒有必 要再次沿著彼路徑前進。在追蹤的同時，設定每一到 訪過的道路段的適當目標位元向量。在除了最高等級 (亦即，等級0)之外的所有等級處，進行額外動作： 在路徑已初次橫穿某等級L區邊界之後，用運輸道 154822.doc 201209377 路段旗標標記彼邊界道路段及去往根道路段的所有 其他道路段； 用u形轉彎旗標標記最短路徑進行u形轉彎之節 點。 最後’在除了最精細等級外的所有等級處，填充相關 矩陣輸入項》 在處理該等級之所有區之後，針對下一等級而簡化該 圖。首先’移除未標記為運輸道路段之所有道路段。接 著，收縮積累的新的簡單路徑；保留被標記為轉彎節 點之節點。 最後’根據相關矩陣將位元向量拓展至在處理此等級之 前移除的道路段。 相關矩陣 本發明之一些實施例使用相關矩陣，其儲存對道路段設 定位元向量所需的目標區之間的關係。在除了最精細等級 之外的每一等級L處，產生且使用新的相關矩陣。在等級^ 處，矩陣之列按等級0 "區編索引，行按等級L區編索 引，且每一矩陣輸入項為零或零個以上等級0 + "區之集 合。在較低等級處，大多數矩陣輸入項等於空集，亦即， 矩陣為稀疏的。 相關矩陣之目的為幫助對已在較早階段被刪除的道路段 «χ疋位元向量。此等道路段未含有於由等級[探索步驟導 致的有向非循環圖中，但若其未被刪除，則其將含有於有 向非循壞圖中。更精確言之，相關矩陣係用以對在s之探 154822.doc •42· 201209377 索區域中的道路段（在> Z(其中L不為最精細等級）的某等級 之計算期間，其已被刪除）上的某等級L區S設定位元向 量。對於含有於S之探索區域中之等級fZ + "區R，矩陣元 素Μ[足习將最終為在尺之可見度區域之邊界處的等級π + 〇區之集合，以使得自S至R之所有最短路徑（在反向圖中） * 穿過彼等區中之一者。 當產生矩陣時，將所有輸入項初始化成空集。接著，對 於所有等級L區S，執行以下兩個動作。 1.矩陣建立：對於根道路段/在S及所得有向非循環圖〇 中或上的每一探索步驟’針對含有於S之探索區域中之 每一等級(T + i)區R’及針對r之每一入埠道路段/，，將 矩陣元素Μ [足更新如下： 用A表示R之探索區域（如較早針對等級z ;而計算）。 在D中自/’追溯路徑至/且檢查其是否離開a :若此路徑 上之道路段自等級(7： + 〇區T轉至等級0 "區（其中 Τ仍含有於Α中，但71’未含有於a中），則將Τ添加至集合 Μ[足S]，且處理下一 /，。 2 ·讀取矩陣：對於S之探索區域中的已在等級l計算開 . 始之則被刪除的每一道路段，假設R為彼道路段結束於 . 的等級0 + 0區（再一次，相對於反向圖而言）。現在將彼 道路段上之區S之位元向量位元設定成區Τ之位元向量位 元之邏輯OR，其中Τ包括Μ[足<S]之所有元素。 注意，將已在較早等級處直接根據某有向非循環圖或按 照涉及某較低等級處之相關矩陣的類似程序設定每_ τ之 154822.doc -43· 201209377 位元向量位元。 探索 探索步驟係由建立以給定道路段(對)為根之最小成本路 徑的有向非循環圖組成4係藉由使㈣於最小成本計算 的熟知之Di細a方法之變體來實現。可自由選擇要最小 ‘函數例如，如行進時間或估計燃料消耗，或別 處所論述之其他因素中之任一因素。 -項實施例使用行進時間、路徑長度及抑制不當轉彎及 機動之其他懲罰項之加權總和。 對經典（Dijkstra)方法作出以下修改： 1.其對道路段圖起仙，亦即，㈣訪、休息等等之項 目為道路& ’ *非冑點。此有肖於允許該方法考慮到 轉彎限制及/或交通延伸。 ^籤中之目；^函數為在根道路段的針對到達時槽之固 疋集。的具有一對（行進時間、成本）的向量。選擇時 槽以使得涵蓋所有相關交通模式（自由流動、工作曰 早晨高峰時間、傍晚高峰時間，等等）。在下文關於 評估複數個時間段時之成本的論述中進一步蘭述此内 容。 3. 了針對給定道路段儲存—個以上標籤。若兩個標藏上 之未決的(未凡成的)交通延伸之集合不相等則該等 標籤自身被稱為獨立的且兩者皆在隨後道路段上不斷 傳播。否則’若不同到達時槽之成本函數值之間的關 久交替（亦gp，一個標籤明顯比另一標藏好），則丟 154822.doc 201209377 棄較差標籤。否則，藉由合併每一時槽之較好值而產 生新標籤，將其代替原始標鐵予以傳播。經合併標藏 之前置者集合就為原始標籤之前置者集合之併集。 4·在每-雙向道路段上產生特邮形轉f標籤。其編碼 在兩個方向上開始真實（非反向）路線之可能性。不傳 播U形轉彎標籤，且不可將u形轉弯標藏與一般標藏 。併。然而’其影響設定位元向量時的回溯階段：僅 f開始標籤不比同—道路段上之U形轉彎標籤差時， 最短路徑才被加上旗標。 在較精細等級處（其中將探索區域限於區之集合），永久 地監看如上文所界；t之邊境道路段。—旦搜尋正面達到所 有邊境道路段’就根據每時槽之最大（=最差）成本函數值 建立監看梳（wateh eomb)。接著，在探索區域外部之道路 &上之標籤在離開堆積時僅在該標籤在至少一時槽中之成 本函數值低於當前監看梳的情況下被傳播。若探索區域伸 展越過若干島’則針對每—島維持—單獨的監看梳。 時變函數 本發明之一些實施例可計算展示在複數個時間段而非在 單一時間處跨越網路之最小成本路徑之位元向量。熟習此 項技術者應瞭解’穿過道路網路之最低成本路線可歸因於 父通密度專荨之影響而隨著時間變化。因此，對於任一節 點，可能存在兩個或兩個以上最小成本路徑，每一最小成 本路徑係針對不同時間。在此實施例中，不以關於何時最 J成本路仏可適用之時間基準來編碼位元向量。位元向量 154822.doc •45· 201209377 f被設定成將可導般段識別為是最小成本路徑之部分或不 疋最J成本路控之部分。因此，當使用最小成本資料進行 路徑選擇時，路徑選擇演算法將必須考慮來自節點之所有 可此的最小成本路徑。現借助於圖i〇a簡要描述此過程。 在網路之標準Dijkstra探索中，當網路被探索時，該方 法使用為了到達網路中之彼點迄今所發生之總成本加上尚 待發生之預期成本。 因此，一些實施例利用函數而非離散值來作出在每一節 ，處之成本評估。因此，在圖1〇钟，圖751之正被探索之 每一節點（例如，750)具有與之相關聯之成本函數，其識別 所探索之參數(例如’時間、花費的燃料或其類似者)如何 隨者時間而變化。 成本函數可與道路段而非節點相關聯。 該方法接著處理花費的成本以藉由將當前節點處之函數 與迄今已累積之成本求和來添加估計成本以產生新函數。 圖l〇a中所展示之實例在752處展示已在節點75〇處藉由搜 尋方法產生之成本函數’且展示行進時間（則如何隨著出 發時間（X軸）變化。應可看出，成本函數歸因於早晨及傍晚 高峰時間而在點754及756處增加。 在一特定實施例中，以5分鐘間隔儲存成本函數（例如， 道路段上之平均速度）；亦即，其為具有5分鐘之時間週期 的量化函數而非連續變化之函數。 若一道路段針對任何成本函數在任何時間段皆為最低成 本路線之部分（最低成本路徑），則設定該道路段之位元向 154822.doc •46· 201209377 量。 將核心資料投射至整個網路 上文描述了如何減少地圖中所含有之網路以便減少必須 由分割方法考慮之道路段及節點之數目。然而，亦應進一 步考慮在減少步驟中被刪除之節點，以便路徑選擇方法仍 . 可產生通往或來自被刪除之道路段及節點之路線。 因而，將被刪除之節點及道路段指派至與在核心網路中 其所連接至的節點相同的區。 壓縮 如所論述，所產生之位元向量之大小為非常大的，且因 此需要壓縮資訊。本發明之實施例可以不同方式執行此壓 縮。然而，一項實施例利用各種技術來壓縮、聯合 (coalesce)位元向量及/或使位元向量相關，繼之以對該等 位元向量之後續霍夫曼編碼。 因此，一些實施例可試圖並確保存在位元向量之不均勻 分佈，因為此可有助於確保霍夫曼編碼比在其他情況下更 有效率。 舉例而言，若位元向量分佈如下： • 00000 (49%的時間） 11111 (49% 的蝽間） ?????··， （2% 的時間） 則可能需要在霍夫曼編碼之前操控位元向量以具有更不 均勻之分佈，諸如： 〇〇〇〇〇.... (79%的時間） 11111··”（19%的時間） ?????···_ (2%的時間3 154822.doc • 47· 201209377 減少所產生之位元向量 為了減少需要產生的位元向量之量，本發明之實施例可 使用以下策略中之任一或多者： •並非針對所有節點使輕ID，且僅針對可導航節點產 生區1D(例如，忽略對應於鐵路之節點）。 並非所有道路段皆需要位元向量，且位元向量可用於 決策節點周圍的決策道路段。可藉由查看道路段資料 來判定決策節點及決策道路段（如本文件中所描述）。 •儘管存在許多可能的位元向量，但一些位元向量遠比 其他位兀向量頻繁，所以特殊編碼可用於最頻繁的位 元向量（例如’000·..000及111 iU)。 •並非000…000或111·.·! n之位元向量之大多數位元仍 常常設定成1，或設定成〇。所以部分區塊之霍夫曼碼 應相當有效地編碼該等位元向量。 •在彼此接近之節點中，位元向量常常相同，所以差異 編瑪可有效地編瑪該等位元向量β •可藉由按源區將目的地區ID重新排序而使不同區具有 更類似的位元向量型樣（想法描述於本文件中）。 •或者節點之道路段周圍之所有位元向量應總是給出 111…111。彼適當地可用以更有效地編碼位元向量。 下文中進一步詳細論述此等情況中之一些情況。 這裏值得注意的是’本文中所描述之技術旨在減小位元 向量之大小》然而，應注意，出於路徑選擇之目的使用地 圖資料的裝置需要對資料之隨機存取。通常，對資料之有 154822.doc -48- 201209377 效編碼需要可變大小，然而’此將防止對資料之隨機存 取。 因而，本發明之實施例可使用一種折衷，其中資料被編 碼為一系列被編索引之頁’且接著利用彼等頁内之可變編 碼。在此等實施例中，可達成對每一頁之隨機存取（經由 疋索引）。一旦一頁已被存取，則實施例可隨後解碼整個 頁。此提供效率與地圖大小之間的折衷-增加每頁之節點 之數目會減小地圖大小，但使資料存取變慢。本發明之一 特定實施例使用每頁16個節點。應瞭解，任何一個節點亦 可具有離開彼節點之不同數目個道路段。因而，即使可能 存在相同數目個節點，每頁仍可存在可變量的道路段。另 外，對於儲存於每-頁上之位元向量中之每—者，亦可發 生不同壓縮。 此結構可導致如圖11中所展示之地®格式。在此圖中， •十P旗‘的參考與位元向量同義。將數字「η」儲存於標 頭内，且可針對不同地圖變更該數字「η」以便最佳化彼 地圖之效能。 η」為在地圖大小與在解碼地圖資料時之存取速 度之間的折衷： 將把❹喊點分組在—起，此對於地圖壓紹

Kl”資料之隨機存取之速度不利。 •小的η值將把少 隨機存取在—起，此狀對資料之 •可將「η “逮度有益，但對於地圖壓縮不利。 」°又疋成（例如）4，亦即，16個始發節點（始潑 154822.doc -49- 201209377 節點在道路段之開始端處-亦即，圖7之欄7〇〇)之頁， 但應記住，每一始發節點具有若干個到達道路段（b. road segment)，所以在假定平均有3個到達道路段的 情況下，每一者意謂每一頁的儲存量相當於〜48個道 路段。 在此格式中，取決於經編碼之區的等級，資料具有不同 格式。圖12展示等級0(亦即，最粗略區）之格式之一實例， 且圖12展示其他等級之區的一實例格式。 位元向量及相關資訊儲存於一資料結構中，在圆丨丨中展 示該資料結構之格式，該格式包含以下各者：_標頭 8〇〇 ;用於稱後描述之霍夫曼編碼中之霍夫曼樹:一 階層中之區計數804(在每等級具有但定數目個區的情況下 為空的）；區鄰居806(在無區鄰居的情況下為空的）；㈣ 重新映射表808;位元向量頁索引（2„個節點㈣：及請 及位7C向里812。可將保持位元向量之資料結構保持於單 一檔案内，或可將其保持於複數個檔案内。 在-些實施例中，地圖標頭8〇〇經配置成含有指示以下 各者之其他資訊： •等級之最大數目 •最短鄰居清單之長度。 •最長鄰居清單之長度。 •含有所有鄰居清單之區段之位（组偏移。 保持資訊之檔案或每一擋荦 區 職了具有K編碼鄰居清單之 又 碼所有清單之大小。相對於最短清單長度、 154822.doc -50· 201209377 在由 BitSRequired(longestListLength _sh〇rtestUstLen州判 定的固定數目個位元上編碼每一清單長度。注意，若所有 清單具有相同長度，則不需要位元來編碼該等長度。 接著編碼所有清單之内容。每—清單由鄰居區ι〇之若干 元組構成：等級0處之對、等級2處之3元素元組，等等。 ^意，不編碼始發區（fr〇m_regi〇n)元組（Ascn^案中的 在「：」之前的部分）。其為隱含的，因為所有區之清單 以遞升次序儲存。舉例而言，若地圖具有ι〇〇χΐ〇々3個 等級（等、級〇處之100個區、等級！處之1〇個區、等級2處之5 個區），貝: 鲁 、-.·、100之清單（以 中之每一者含有若干 在等級0處’儲存始發區1、2、3 此次序之100個清單）。此等清單 對。 •在等級1處，儲存始發區i i、丨2、丨3 ' 、i 1〇、 2.1、2.2、…、2.10、3.1、...、100 9、1〇〇1〇之清單 (以此次序之1000個清單）。此等清單中之每一者含有 3元素元組。 •在等級2處：不儲存任何東西，因為其為最後等級， 所以不存在鄰居。 將元，、且中之每一組成項儲存為n位元◊根據處於對應等 級之區之數目判定每—等級之位元之數目。所以，有可能 隨機存取,月單^在3個等級⑽χ1㈣之狀況下，編碼元組 將使用用於3之7個位元（因為在#級〇處存在1〇〇個 品）用於^*之4個位元（因為在等級1處存在〗0個區），及用 154822.doc -51- 201209377 於c之3個位元（因為在等級2處存在5個區）。 實例·假定100x10x5個區有如下分割··粗略等級〇處之 100個區、中間等級i處之10個區，及詳細等級2處之5個 區。 在等級0處之檔案中，含有鄰居清單之區段將含有： •指示處於等級0之100個區的清單之長度之1〇〇個數 目。根據 BitSRequired(l〇ngestListLength_shortestListLength) 計算位7L之數目。每一數目係相對於該等級處之最短 清單（最短清單儲存於標頭中）。 •接著為100個清單之内容（100對卜在7個位元上編碼 每一對之第一元素（因為在等級〇處存在1〇〇個區），且 在4個位元上編碼每一對之第二元素（因為在等級1處 存在10個區）。 在等級1處之檔案中，含有鄰居清單之區段將含有： • 100X10=1000個數目，其指示等級丨處之1〇〇〇個區之清 單的長度。 •接著為1000個清單之内容（1〇〇〇個3元素元組）。在7個 位元上編碼每一元組之第一元素（因為在等級0處存在 100個區），在4個位元上編碼每一元組之第二元素（因 為在每一等級〇區中存在10個等級丨區），且在3個位元 上編碼每一元組之第三元素（因為在每一等級丨區中存 在5個等級2區）。 在等級2處之檔案中，不需要儲存任何内容，因為其為 最後等級。 154822.doc •52· 201209377 對於編碼器輸入檔案，可採用任一形式之清單。 因此’―旦已執行該分割成三個等級，則將每—節點指 派給每等級之一個區；亦即，三個區。 標頭800 • 通常，用於本發明之實施例中之標頭為小的，且因而， ' $需要為了減小其大小而使該大小最佳化。通常，為了方 便起見，全部内容皆為位元組對準或字對準的： • (4個位元組）編碼版本（每次地圖格式改變時會增加） (4個位元組）地圖旗標（用以開啟或關閉特徵最初為 0，但以後在需要添加可選特徵的情況下可被使用） • (4個位元組）地圖中之節點之總數目 • (4個位元組）地圖中之道路段之總數目 • (4個位兀組）區段霍夫曼樹之位元組偏移 • (4個位元組）區段區二進位大型物件（M()b)之位元組偏 移 • (4個位元組）區段區頁資訊之位元組偏移 • (4個位元組）區段位元向量頁資訊之位元組偏移 • (4個位元組）區段可變大小記錄之位元組偏移 • (4個位元組）最大位元向量㈣旗標）頁（以位元計可 . ά路線規劃方法用以在啟動時預分配位元流解碼器之 較壞狀況） • (4個位元組）平均位元向量（arp旗標）頁大小（以位元 計）（用以内插位元向量頁位置） • (4個位兀组）最小位元向量（arp旗標）頁差異（用以使得 154822.doc •53· 201209377 所有差異>=〇’從而避免储存位元正負號） • (2個位元組）位元向量（arp旗標）歷史之最大大小（可由 路線規劃方法用以在啟動時預分配歷史緩衝器） • (2個位元組）每頁之道路段之最大數目（當前未使用） • (1個位元組）此檔案之阿波羅（Apoll〇)等級 • (1個位元組）每位元向量（arp旗標）之位元 • (1個位元組）每位元向量（arp旗標）頁差異之位元（位元 向量（arp旗標）頁之固定大小記錄中的欄位） • (1個位元組）每二進位大型物件索引之位元（區頁資訊 之固定大小記錄中的欄位） • (1個位元組）每區計數之位元（區頁資訊之固定大小記 錄中的欄位） • (1個位元組）每非平凡（trivial)位元向量（arp旗標）區塊 之位元 • (1個位元組）區節點頁大小之log一2() • (1個位元組）位元向量（arp旗標）頁大小之1〇g_2() • (1個位元組）用以編碼本地區ID之霍夫曼樹之數目 ·( 1個位元組）用以編碼位元向量（arp旗標）歷史碼之霍 夫曼樹之數目 霍夫曼樹802 •用來編碼在每一節點周圍之道路段之數目之霍夫曼 樹：極小的，僅大約1 〇個碼，僅存在於等級〇處之檔 案中 •用來儲存非平凡位元向量（arp旗標）之區塊之霍夫曼 154822.doc -54- 201209377 樹：最大霍夫曼樹，對於壓縮而言，愈大愈好，但在 路線規劃方法中所需的記憶體愈多（在地圖壓縮與路 線規劃方法中之記憶體使用之間的折衷）。 •當歷史大小為〇時位元向量（arp旗標）差異碼之霍夫曼 樹：極小的，僅3個碼 •當歷史大小為1時位元向量（arp旗標）差異瑪之霍夫曼 樹：極小的，僅4個碼 •當歷史大小>=n時位元向量（arp旗標）差異碼之霍夫曼 樹：極小的（霍夫曼樹之數目儲存於標頭中） •當在區頁中存在3個區時區id之霍夫曼樹：極小的， 僅3個碼 •當在區頁中存在4個區時區1〇之霍夫曼樹：極小的， 僅4個碼 •當在區頁中存在>=n個區時區ID之霍夫曼樹：極小的 (霍夫曼樹之數目儲存於標頭中）。 區重新映射表804及區Π)清單8〇6 雖然區ID 806比圖11之梭査故 圃m檔荼格式之其他部分小，但亦可 壓縮區ID 806，如圖14中你丨+ *1., 圆T例不。其中，可使用地理相關以 便減少所使用之資料量。 每一區頁儲存彼區頁中夕iBSr_ ^ a 貝〒之相異區之清單。在大多數狀況 下預期此清單為小的（事實卜 W (争貫上’許多頁报可能僅含有1個至 少在專級0的區）。區之清置 之滑早具有可變大小。應可隨機地存 取頁内之資料（亦即，隨機尨％、α 、 丨道機存取）且因而，使用固定表大小 以允許此情況。 154822.doc -55· 201209377 將相異區之每一清單按每一區令之節點之頻率排序：清 單之第一元素對應於在該頁中具有最大數目個節點之區， 清單之最後元素為該頁中具有最小數目個節點之區。 對於區頁中之每一節點，可使用本地區ID(對頁而言為 本地的）來編碼其區ID。此本地id為頁中之區之索引（其為 小的整數，常常為0，因為〇對應於區頁中之最普遍的 區）。 將卽點之區ID儲存如下： •含有區ID之區陣列儲存頁中之區之所有可能的重疊清 單。區之清單為彼阵列中之連續區。清單可（且確 實）重疊。該陣列不儲存每一清單之開始及結束（此由 區頁資訊表進行）。 •區頁資訊表為固定大小之記錄表（因此可隨機存取）， 且每一記錄含有在清單之開始之陣列中的索引+該清 單中之項目之數目。 •每一節點含有一本地節點ID(相對於其頁而言為本地 的）。 在下文中進一步界定此等概念中之每一者。 區陣列 區陣列編碼頁之所有可能的區清單。其為區ID之簡單陣 列’其中區ID之清單可重#。其大小應為小的，因為清單 重疊。在區段區頁資訊中進一步描述該區陣列。 區頁資訊 使用區頁資訊表之固定大小記錄中的2個搁位指定區頁 154822.doc • 56· 201209377 表中的區ID之清單： •區計數（此頁中之區之數目，預期為小的）。 •在區清單之陣列中之偏移（區之清單開始之處）。 在一實施例中，此描述於圖12中。 偏移欄位指向區陣列中：（例如）在假定在每一等級中總 是存在小於256個區的情況下（其為合理假定），每區山具 有1位元組之固定大小記錄係足夠的（但若每等級256個位 π被認為太有限制性，則使得每個區ID大於8個位元為易 於實現的）。區頁表記錄中之區計數指示在指定偏移處在 陣列中有多少區要被考慮。 若若干區具有相同清單，則其可指向相同所在地，其應 為緊凑W，因為吾人可預期許多胃共用才目Θ清單或共用該 等相同清單之部分。 參考圖來更詳細解釋此，圖12展示具#2ΛηΗ固節點 ((例如）nr=9以將512個節點分、组在一起）之頁的—實施例。 注意區ID之陣列900緊凑的程度，因為若干頁可指向陣 列中之同-所在地或重疊的所在地（圖中所標記之區二進 位大型物件事實上’增加頁之數目可能不增加陣列之 大小，因為每—頁接著在較少的區上重疊，所以組合之可 能性減小。所以此陣列應允許產生許多頁，而無需太多地 圖空間’亦無需所產生之地圖資料被載入至的裝置上之太 多記憶體》 之陣列900儘可能地小。 地重新使用相同的區ID清 該方法旨在使含有區ID之清單 該方法旨在在陣列中儘可能經常 154822.doc -57. 201209377 單。該方法可自由地將清單之最後2個元素重新排序，因 為其不會影響霍夫曼碼之大小。 舉例而言，當一清單含有2個區1〇及34時儲存清單 Γ Μ或34、1〇(與頻率無關）為等效的，因為當僅存在2個 郎點時霍夫曼樹在所有狀況下僅使用i個位元。換言之， 對於最後2個區而f ,放鬆了根據頻率排序的要求。類似 地’亦可將3個元素10、34、4〇之清單儲存為1〇、4〇、 34,因為僅第一個碼1〇(最頻繁的）將使用i個位元，且其他 碼40及34皆使用2個位元（與次序無關）。 、 因此，查看圖12 ,可看出，陣列9〇〇儲存兩個值：長度 及自區資料之開始之偏移。0此，以第一列(3: 〇)為例， 此指代自檔案之開始的偏移為〇之三片資料（亦即，1〇、 34、40)。作為另一實例，陣列輸入項（1:2)指代單一區（亦 即，長度為1)，其中自檔案之開始的偏移為二·（亦即，區 40)。 ° 在一替代實施例中，根據以下方法編碼區頁資訊. 此區段編碼每一區中之子區之數目。子區之數目可在每 等級中可變。然而，每一等級之子區之數目堂a 々吊為十互定 的《相對於每一等級處之區之最小數 1:1且使用

Region)個位 l〇g_2(max_number_of一regions-min_number_〇f 元來編碼子區之數目。所以若區之數目為恆定沾 疋的，則將0

個位元用以編碼區計數，且此區段為空的。區沾I l的敢小數目 及最大數目儲存於側檔案之標頭中。 區鄰居區段（關於圖6及圖6a來論述鄰域）之蝙瑪 154822.doc •58· 201209377 此區段針對在給定等級L處之每一區階層而編碼在更詳 細等級L+1處之區鄰居之清單。舉例而言，等級l =ι處之 區3.9可具有以下在等級L=2處之鄰居之清單：3 5 4 3 6 3 3.6·4 4.7.1 4.7.3。如別處所論述，可將鄰居之清單用來增 加用以產生該側檔案或每一側檔案之預處理之速度。 此區段已被分裂成2個子區段： •用以編碼所有鄰居清單（與在給定等級處之區數目一 樣夕)之長度之子區段。相對於最短清單來編碼該長 度，且接著，將位元之數目計算為 i〇g_2(iength_i〇ngeSLlist_length_sh〇rteSLiist)。若所 有清單具有相同長度，則將0個位元用以編碼長度（且 因此，區段就為空的）。 •用以編碼所有鄰居清單（與在給定等級處之區數目一 樣多）之子區段。 區ID重新映射表之編碼 僅在等級0之側標案中編碼此區段。其編碼二維表，該 二維表被用以重新排序且聯合等級〇處之每-區中之位元 (以便有效地編瑪位元向量，在本文件中在下文進一步描 述聯合及位元重新排序）。進行對位元向量中之位元的重 新排序及聯合以最佳化對位元向量之霍夫曼編碼。此表由 路線規劃方法用以在知曉以下各者時找到位元向量中 解碼之位元位置：

•菖則郎點之始發區ID •原始的到達位元（tQ_bit)索引（亦即，在解聯合位元向 154822.doc •59· 201209377 量位元之後的位元索引） 二維表之2個索引為：

•始發區ID •目的地位元索引（目的地之區） 此區段由2個子區段構成： •用以編碼等級〇處之每一區的聯合之位元之數目的區 段。用以編碼每一數目之位元數目為l〇g__2(max_nUmbei· _〇f_coalesed_bits) •用以編碼位元重新映射表之區段。因為在進行路徑選 擇時，目的地位元不改變（在進行路徑選擇時目的地 保持相同），但始發區ID改變（取決於在進行路徑選擇 時所探索之節點），矩陣按目的地位元的列進行儲 存。在每一列中，儲存每一始發區之位元重新排序數 目。路線規劃方法在進行路徑選擇時應通常僅將對應 於給定路徑選擇目的地的丨列載入於記憶體中。路線 規劃方法不需要將整個二維矩陣儲存於記憶體中。路 線規劃方法可隨機存取彼列。將用以編碼每一重新映 射輸入項之位元數目計算為log-2(聯合位元之最大數 目）° 圖13針對等級〇區（見圖9)擴展了圖丨丨中所展示之檔案之 位元向量區段812。可看出，每一頁包含道路段計數、區 ID及位元向量。 圖14針對除了等級〇之外的等級擴展了圖u中所展示之 檔案之位元向量區段812。可看出，對於其他區而言，儲 154822.doc •60- 201209377 存位70向量’且不儲存道路段計數或區ID(針對等級〇儲存 了它們）。 雲於由每一等級之區涵蓋的區域之差別，在每等級中每 頁之節點的數目可變化。舉例而言，由於等級〇内之區涵 蓋大的區域，故對於等級〇每區每頁可能存在較多節點。 舉例而5，對於等級〇，一些實施例每區每頁可儲存5以個 知點。因而，更詳細等級可具有較小數目個節點-例如， 256個節點、個節點、Μ個節點、32個節點、丨6個節點 或其類似者。實際上，某實施例可利用每頁1 024個節點、 2048個節點或4096個節點。 位元向量810、812之編碼 表810含有固定大小之記錄。始發節點山被一起分組於 具有2η個的頁中。 將資料分組於具有多個連續節點之頁中為方便的，因為 預期位元向量對於相同鄰域中之若干道路段具有類似型 樣。藉由使用頁，有可能以差異（in deUa)編碼若干道路段 且達成良好壓縮。類似地’有可能以差異將節點之區山編 碼於頁中4 —方面，其意謂存取_道路段之資料需要將 若T道路段之資料解封裝（不能直接隨機存取）。可將必須 將右干郎點或道路段解封裝以存取一個道路段或節點之資 料認為是可接受的，因為： 資料可被快取，所以在存取一個道路段時讀取的額外 貝料* fib並非無用的。可能為以下情況：此額外資料 不久之後將為有用的（此類似於磁碟快取之預先讀取 154822.doc -61 - 201209377 (read-ahead)參數）β •當與DijkStra Α•路徑選 十^牧時’使用該等 之路徑選擇將擴展搜尋 11篁 h L - 大小減小了-數量級。藉由 按頁为，.且資料，僅地圖的 際路徑之頁^刀仍需要解碼（沿著實 •歸功於對區ID及位元向量 經編碼之資料大小。 異壓I其應顯著減小 •頁減小索引之大小，因Λ耗 棺案中。 因為如所把述，資料將儲存於側 表810内之每一記錄含有一「 每-頁之可變大小之開奸的… 其用以找到 之開始的位置(相對於經内插位置的差 異）。每一差異之位70之數目儲存於標頭中。 為了存取㈣及位元向量812，解碼器可藉由進行 線性内插而計算開始頁之估計偏移： interp〇,ated_offSet ^fr〇m_nodeJ^avg_page size 其中avg_page_size為儲存於標頭中之以位元計的平均 大小（可能為定點的以改良精確性）。可接著將 計算如下： 梅# 偏移 interpolated—〇ffset + min_deha + deha 其中…、心…為所有頁之所有差異欄位之最小值（儲 於標頭中），且ϋ異為儲存於f中的無正負號棚位。子 min—deha值確保所有差異攔位為正值（不儲存位元正 號）。 負 經由先前所描述之位元向量頁資訊之「差異」棚位來存 154822.doc -62· 201209377 取可變大小之記錄。 每一記錄含有2n個節點之資料（始發節點之區ID及其在 所有等級處之所附接道路段之位元向量）。同一編索引方 案因此將被用於所有等級。 可變大小記錄儲存： •頁碼-針對整個頁指示彼頁内之節點是否為同一區之 部分之碼； 在位元向量頁中之每一節點周圍之道路段之數目（僅 在等級0處儲存，因為其對於所有等級將為相同的卜 頁中之始發節點之區ID，每等級有一個m(針對所有 等級之資訊儲存於等級θ之檔案中{{邛—〇— * 僅等級i處的在頁中之節點周圍（僅在具有> 2個所附接 道路段之節點„)的道路段之位元向量。此為最大 部分之資料。 •在每一節點周圍之道路段之數目的編碼 對於位元向量頁令之2n個節點中之每一者而言，霍夫 碼編碼在該節，關社道路段之數目。此#職非具體; 所有等級，且其僅儲存於等_處之檔案中㈣^ Μ· 知曉在節點周圍之道路段之數目係用以解瑪位元向， (見咖，圖U)。此資訊與已存在於其他檔案中之資气_ 複，但其使得更容易且快速地解碼頁中之位元向量，⑻ 須在別處查找彼資訊；藉此大小 增加^ 7面的小增力口提供效能』 可變大小記錄中之區jD之編碼 154822.doc -63- 201209377 在編碼每一節點周圍的道路段之數目1000之後，在可變 大小記錄中編碼節點之區ID 1 002(見編碼佈局）。為了執行 使用在預處理中產生的位元向量的路徑選擇，通常需要存 取給定節點之所有等級處的區ID 1002，所有等級之區ID 被彼此靠近地儲存於相同檔案中，而非被分裂於每等級之 不同檔案中。 具有2n個節點（例如，n =4)且具有3個阿波羅等級之位元 向量頁因此將把節點ID儲存如下： node#0: Iocal_region_id_level_0 local_region_id_level_l local_region_ id_level_2 node# 1: local一region—id」evel一0 local_region_id_level_l local一region一 id_level_2 node#2: Iocal_region_id_level_0 local_region_id_level_l local_region_ id level 2 node#15: local_region_id_level一0 local_region_id_level_l local一region_ id一level_2 另外： •在具有1或2個所附接道路段之節點周圍，不編碼任何 東西（亦即，對於儲存0作為所附接道路段之數目的節 點而言）。 •當在給定等級設定了頁碼中之位元時，則知曉所有節 點皆處於彼等級處之相同區ID中，且接著僅將彼等級 154822.doc -64- 201209377 處之區ID編碼一次（對於具有>=3個所附接道路段之第 一節點）。用來編碼區ID之位元之數目為 log_2(regionCount - 1) 〇 •除了頁中的區ID經編碼之第一節點之外，在編碼每一 區1D之前亦編碼一位元。此位元指示區ID是否與處於 Π 專級的先前經編碼之節點ID相同。當此位元被設 定時’無需編碼該區ID，因為其與彼等級的先前所編 馬者相同菖此位元為0時，以l〇g_2(regionCount_ 1) 個位元編碼區ID。由於許多連續節點在同一區中，故 常常僅需要1個位元來編碼區。 對本地區索引之霍夫曼編碼為有效的，因為： •在每一區頁中按頻率將區分類（所以本地索引〇比本地 索引1更頻繁， •對於頁中之每一數目個區存在相異的專門之霍夫曼樹 (對於頁中之3個區存在〗個霍夫曼，對於頁中之4個區 存在1個霍夫曼樹，等等）。霍夫曼樹為小的，且因而 有可能在不使用大量記憶體的情況下儲存若干個霍夫 曼樹》 無_如何，至少在等級0處，具有3個區或3個區以上 應為相當罕見的（但在其他等級處並不罕見）。 可變大小記錄中之位元向量之編碼 每可變大小記錄含有在頁中在該頁周圍的所有道路段 之位元向量。僅在具有3個或3個以上所附接道路段（道路 段）之節點編碼位元向量。對於具有丨個或⑽所附接 154822.doc •65- 201209377 方法可將位元向量值 道路段之節點而言，路徑選擇 111.·. 111)隱含地賦予彼等節點。 不編碼到達節點。 參看圖1 0冑,主意，可由兩個節點指定一道路段；在該 道路段的每一末端處有-個節點。因A，當考慮方向時， 在方向之開始處之節點可被稱作fnm—node，且在末端處 之節點可被稱作to_node 〇 在編碼内使用關於“向量之各種性質以使得編碼有效 率： 位元向：¾中之許多者為〇〇〇 〇〇〇或m m。 •對於位元向量之其他值（亦即，非〇〇〇.·.〇〇〇或 ιιι..·ιιι) ’很可能存在重複且相同值將很可能被 重複。 •又’對給定節點周圍的所有位元向量之邏輯或應為 111...111。 將位元向量編碼為第一霍夫曼碼及可選的其他霍夫曼 碼第一霍夫曼碼指示位元向量是否為： •針對平凡位元向量〇〇〇 〇〇〇之碼〇 •針對平凡位元向量ln..nl之碼i •碼2 ’用以指示在該頁令尚未遇到非平凡位元向量。 在此狀況下且僅在此狀況下，後接有其他霍夫曼碼以 編碼新遇到之位元向量。 •當位元向量與在當前頁中先前遇到之位元向量相同時 (忽略平凡位元向量〇〇〇 〇〇〇及1U 1U)，碼>=2。此 154822.doc -66· 201209377 編碼因此使用該頁中先前遇到之碼的歷史。該瑪因而 實際上按所有先前遇到之碼之歷史給出索引。 除了此霍夫曼碼之外，僅在於歷史中未找到的非平凡位 元向量的狀況下’需要編碼更多資訊（碼=2)。在此狀況 下，緊接在霍夫曼碼==2之後，編碼有： •否定位元 •用以藉由Ν個位元之區塊編碼η個區之位元向量之若 干霍夫曼碼（Ν及η給出於地圖標頭中）。舉例而言，使 用11個位元之區塊編碼1〇〇個區（99位元位元向量）需 要編碼9個霍夫曼碼（9XII =99)。 由於大多數位元向量主要含有〇或含有1，故否定位元指 示該位元向量是否被儲存為否定的。此使得能夠在霍夫曼 樹中儲存決大多數含有〇的碼（因此，改良區塊之霍夫曼編 碼）。僅在區塊之大小小於區之數目的情況下存在否定位 元，此為實際上在等級〇處之狀況，但在等級1或2處，可 能在僅1個區塊中編碼整個位元向量，所以否定位元為不 需要的。 若存在100個區；N=l〇〇(因此，99位元之位元向量），則 第一區塊編碼針對目的地區1至11之位元，第二區塊編碼 區12至22，等等。在第一區塊中，LSB(Oxl)對應於目的地 區1下位元（0x2)對應於區2’下一位元（〇x4)對應於區 3，等等。 對於使用歷史之位元向量而言，歷史陣列之深度為頁中 之先前遇到之相異位元向量之數目（不考慮平凡位元向量 154822.doc -67· 201209377 000…〇〇〇及111·.. ηι)。當歷史向量含有。個元素”固 素、2個元素、3個元素等等時，使用不同霍夫曼樹^ 等霍夫曼樹倍增為可接受的，因為所有霍夫曼樹:亥 的，且因而不需要大量儲存器： ’’’、小 •當歷史具有0個元素時，霍夫曼樹具有3個碼 000··._之〇、針對⑴…⑴之1、針對新位元向量之 2。 •當歷史具有"固元素時，霍夫曼樹具有4個 嶋…㈣之0、針對⑴…⑴之卜針對新位元向量之 2、針對與歷史中之元素軸同之位元向量之^ •當歷史具有2個元素時，霍夫曼樹具有5個碼 000··.000之〇、針對U1...⑴之1、針對新位元向量之 2、針對與歷史中之元素#〇相同之位元向量之3 與歷史中之元素#1相同之位元向量之4。 •等等。 預期位元向量頁之大小為小的（例如，2"個始發節點）， 所以預期霍夫曼樹之數目為小的。 a然而’有可能將霍夫曼樹之大小限於最大值：例 ¥歷史含有Η以上個元素時，皆 棘六 白將使用早一霍夫曼樹（值Η 储存於地圖標頭中）。 此編碼僅編碼每-頁中之相異位元向量+一此碼。 在大的索引頁的情況下’該編碼在大小上較有效率伸 代價是為了使用位元向量來進行 延仃路從選擇而減慢了解碼 (頁中有更多位元向量要解>5馬）。 154822.doc -68. 201209377 統計資料 此處為在按254個區（1等級）編碼荷蘭，比利時及盧森堡 時之檔案格式的詳細統計資料。使用以下輸入參數： 每位元向量區塊之位元數目：11 每位元向量頁之節點數目：2Λ4 =16 每區頁之節點數目：2Λ9 =5 1 2 提供統計資料以在地圖大小方面給出地圖形式之概念， 且基於一些實際資料說明地圖格式的描述： 全域統計資料計數器： 1598632 1598S32 (100.000%) 220180 ( 13.773%) 727138 ( 45.485%) 節點計數......... 線路計數......... 跳過具有1條線路之節點周圍之線路.. 跳過具有2條線路之節點周圍之線路.. ---在等級=[0]處之統計資料： 地圖計數器..............................87437736 (100.000%) 經編碼之平凡arp旗標000...000...... 1310914 ( 31.651%) 經編碼之平凡aip旗標111... 111...... 913348 ( 22.052%) 歷史中之經編瑪之arp旗4............. 362432 ( 8.751%) 不在歷史中之經編碼之aip旗標.........607717 ( 14.673%) 否定區塊...................... 235171 ( 5.678%) 87437736 (100.000%) 496 ( 0.001%) 28808 ( 0.033%) 52664 ( 0.060%) 56216 ( 0.064%) 2497880 ( 2.857%) 84801672 ( 96.985%) 2847844 ( 3.257¾) 2112451 ( 2.416%) 79841370 ( 91.312%) 1689322 ( 1·932%) 1826696 ( 2.089%) 1668053 ( 1.908%) 74657299 ( 85.383%) 1463183 ( 1.673%) 607717 ( 0.695%) 72586399 ( 83.015%) 地圖大小（以位元計）............... 全域標頭.................. 霍夫曼樹.................. 區二進位大型物件................. .， 區頁資訊............. arp旗標頁資訊............ 可變大小記錄.......... 節點周圍之線路計數‘ 節點區ID.............: aip旗‘.................：：: 瑪平凡000...000 ~ 碼平凡 111...111.../ 在歷史中找到之碼____ 未在歷史中找到.....'' 未在歷史中找到之碑 否定位元.............. II塊...............’·’ 所有大小以位元計。總地圖大小為87,437,736個位元 154822.doc -69- 201209377 (10,929,717 個位元組）。 縮進反映了階層。可變大小記錄資訊為最大片資訊（地 圖大小之96.975%)。在可變大小記錄中，子項目（縮進的） 給出更多細節。位元向量為可變大小記錄中要儲存之最大 片資訊（91.312%)。且在位元向量中’儲存在歷史中尚未 遇到之非平凡位元向量構成了地圖之最大部分 (83.015%) ° 關於霍夫曼樹之統計資料 此節給出在按255個區（亦即’針對上文所展示之地圖資 料）編碼荷蘭’比利時及盧森堡時之霍夫曼樹的統計資 料。 在每一節點周圍之道路段之數目的霍夫曼樹 ---[霍夫曼樹：NrLines】--- 位元：1值： 3碼 0 位元：2值： 2碼 位元：3值： 1碼 u〇 仅元： 4值： 4瑪 ι11〇 位元：5值： 5碼 11110 位元：6值： 6瑪 111110 位，:7 值： 7 碼 1111110 位 : 7 值： 8 瑪 1111111 大多數節點具有3個所附接的道路段，但在該霍夫曼樹 中之第2位置及第3位置中’吾人發現具有2個所附接道路 段及1個所附接道路段之節點（其不為決策節點）。 非平凡位元向量區塊之霍夫曼樹 此為最大的霍夫曼樹，因為平凡位元向量之儲存區塊為 最大的地圖大小貢獻因素(在荷蘭，比利時及盧森堡255區 之實例中，為83.015%)。 154822.doc •70- 201209377 元元元元元元元元元元元元元元 位位位位位位位位位位位位位位 塊區 標4碼碼碼碼碼碼瑪瑪碼瑪碼碼碼碼 ^01248624248645 L 13612258 βν 5 0 12 3 平 1 kr斯............................f值值值值值值值值值值值值值值 夫 16666666667778 霍 〇 100000 100001 100010 100011 100100 100101 100110 loom 101000 1010010 1010011 1010100 10101010 ·· *剪斷，太大·· · 元元元元元 位位位位位 A'A'值A'值 ΛΜ· 4- Λ· Λ-2 2 2 2 2 1534 碼 1L111I111111111111111011 .1717 瑪 111111111111111111111100 1741 瑪 111111111111111111111101 183。碼 lmiimiimiii mil ίο 1973 碼 llllimilllllllllllllll 儲存全部由0構成之區塊為最頻繁型樣，且根據上文之 霍夫曼樹以僅1個位元來編碼（此意謂即使平凡位元向量 000.·.000不按區塊編碼，50%或50%以上的區塊亦編碼值 0)。此係因為大多數非平凡位元向量含有 •大部分〇(及少數1) •或大部分1(及少數0) 該編碼方案否定（〜）含有大部分1之位元向量，所以最 後，位元向量之編碼區塊大部分情況下僅以1位元編碼含 有000·..000之區塊。次頻繁的區塊為僅設定1位元之區塊 (1、2、4、8、16、32、64·.·)。其具有或多或少相同的頻 率，因此具有相同（或幾乎相同）數目個位元。 本地區ID之霍夫曼樹 由於將區之清單按頻率儲存於每一頁中，故可看到，與 •71 · 154822.doc 201209377 其他所在地的區ID相比，儲存本地區m 〇佔用較少位元 (事實上僅1位元）。不同霍夫曼樹對應於具有3個區、4個 區、5個區等等之頁。

[霍夫曼樹: 位元： 1值 位元： 2值 位元： 2值 0 10 11 元元元元 位位位位 元元元元元 位位位位位 元元元元元元 位位位位位位 夫 霍 夫 霍 夫 霍 : : : ^#:m 擴 m^*-m:n tv 1 2 3 3 .-12344 L 123455 ο i 9 e io 9 e i0 9 e _碼碼碼碼-2碼碼碼碼碼 3碼碼碼碼碼碼 0 10 no 111 ο 10 no 1110 Ull ο 10 no 1110 Ulio 11111 韻 位元向量歷史碼之霍夫曼樹 碼〇(意謂平凡位元向量_...〇〇〇)為最頻繁的（且在大多 數狀況下，僅以“立元編碼）。W(平凡位元向量⑴」⑴ 就U繁的（且m i位π編竭）。再次頻繁的碼⑺係針 對按區塊編碼之非平凡位元向量^其他碼（> 2)針對在歷史 中找到的位元向量。 154822.doc •72· 201209377 元元元元 !位位位位 元元元元元 位位位位位 元元元元元元 位位位位位位 夫 霍 £#值值值值 PE·- 碼碼碼碼 夫 霍 夫 霍 接值值值值值 拍值值值值值值 曼 曼

碼碼碼碼碼_3碼碼碼碼碼碼 9 0 12 3 4 3 0 12 3 4 5 F P ο 10 110 1110 1111 ο 10 110 1110 11110mu ^值值资4'^'4'^' ^1234565 霍 _元元元元元元元 j位位位位位位位 :ArpFiag_4]--- 0 碼 0 1 碼 10 2 碼 110 3 碼 1110 4 碼 11110 5 碼 111110 6 碼 111111 00 01 10 1100 1101 1110 1Ϊ110 11111 枝值值值值值值值值曼 夫 22244455 霍 -^:70:70-¾.元元元元 i位位位位位位位位

la F P 碼碼碼碼碼碼碼碼 I 霍夫曼樹：ArpFlagJD]--- 位元： 1值： 0碼 0 位元： 2值： 1碼 10 位元： 2值： 2碼 11 ··♦剪斷··. 輸入參數對地圖大小之影響 存在若干輸入參數，其控制圖11中所展示之檔案格式且 可影響地圖大小。對該等參數之調整可為地圖大小與記憶 體使用或解壓縮速度（取決於參數）之間的折衷。 本發明之實施例可使用以下輸入參數： •73· 154822.doc 201209377 •區頁大小 •位元向量頁大小 •位元向量區塊大小 •位元向量霍夫曼碼計數 •區霍夫曼碼計數 位元向量區塊大小之影響 值地圖大小（位元） 4 35548192 5 33648792 6 32290344 7 30853616 8 31103200 9 30436696 (預設） 10 30051792 11 292S6784 12 28934696 增加位元向量之霍夫曼區塊大小會改良地圖壓縮。區塊 大小愈高，壓縮愈好。但增加區塊大小是以需要更多記憶 體來儲存具有2Λη個值之較大霍夫曼樹為代價的。上文之 表說明此情況。 當引入最佳化以重新映射每源區之區ID時，預期此參數 之影響變得更重大··在使用大的位元向量區塊大小時，此 最佳化將有希望導致顯著的地圖大小減小。 位元向量頁大小之影響 值地圖大小（位元） 2Λ1 55563944 2Λ2 42502936 2Λ3 34898840 2Λ4 30436696 (預設） 2Λ5 27389952 2Αβ 25165032 2Λ7 23635936 -74- 154822.doc 201209377 增加頁大小有助於更好地壓縮地圖β m遺m的疋，大的 頁使路徑選擇方法對稽案格式中之資料的解壓縮減緩，因 為存取隨機道路段之位元向量需要解碼頁中之所有道路 段。上文之表說明此情況。 位元向量霍夫曼碼計數之影響 值地圃大小（位元） 1 30866920 2 30748024 3 30634168 5 30504504 7 30467944 9 3043669S (預設） 11 30423688 增加位7C向里霍夫曼碼之數目有助於稍微增加壓縮，且 在上▲文之表中說明此情況。增加該值幾乎不存在缺點，因 為…、如何彼等霍夫曼樹為小的。增加到超過9個霍夫曼 樹（預設值）不提供任何顯著改良。在位元向量頁較大的情 況下，增加此參數可能更有效。 聯合及重新排序位元向量中之位元 位^向量具有型樣。每一源區（亦即，儲存位元向量之 節點之區）之彼等型樣顯著不同。可藉由儲存每一源區之 J的轉°睪表而減少用以儲存N位元之位s向量之位元數 目此等表執行2個功能，其進一步描述於此節中： •位元聯合 •位元重新排序 可直觀地將此想法理解如下：當在西班牙時，清楚的 疋通向瑞典之道路段（針對目的地區瑞典之位元極可 154822.doc -75- 201209377 能亦通向挪威（亦即，針對目的地挪威之位元接著亦為丨）。 若另一道路段不通向瑞典（位元=0)，則在大多數狀況下其 亦不通向挪威。所以當在西班㈣，目的地區瑞典及挪威 之位元向量位元之值幾乎總是相等。事實上，對於許多目 的地區而言，其甚至總是嚴格地相等。哪些位元與哪一位 元充分相關很大程度上取決於始發區。 舉例而言，當在芬蘭_，目的地區挪威及瑞典之位元的 相關性小得多。另一方面，在芬蘭，目的地區西班牙及葡 萄牙之位元很可能100°/。相關（或至少極接近1 〇〇%)。 位元聯合利用了一些位元總是相等（完全相關）之性質。 彼等位元可聯合成單一位元。聯合位元減少了在每一區中 要編碼之位元數目。 位元重新排序利用了一些位元的相關性相當高（但並非 100。/。相關）的性質，以便以最佳化對位元向量之霍夫曼編 碼（及/或減小霍夫曼樹之大小）之方式混洗（shuffle)位元。 +-------------—-----+ (3> 二按區塊進行霍夫曼編瑪之位元 經重新排序之位元<> (2) 聚結之位元 元尹相關之位元之群組 被聚結成單一位元β

/ / / / / 聚結之位元（） \. / I \-

/ I / I \. ------------------------------------------

(1) I 待聚結+重新排序之原始位元 I ----------------------------—----------+ 154822.doc •76· 201209377 在計算用以聯合位元及將位元重新排序之表之前，計算 所有始發區中的所有位元對之相關性。相異對之數目為： C(N, 2) ==N! / (2!*(N - 2)!) =Ν*(Ν-1)/2 …其中N為區之數目。因此當區之數目為高的時，此數 目為相當高的。計算所有位元相關性為產生圖11中所展示 之檔案格式之方法的最慢部分。該方法之複雜性為 ηχΝχΝ，其中η為位元向量之數目，且N為區之數目。對於 每一區中之每一位元對（亦即，位元向量中之相異行之 對），計算三維表： bitCorrelation[fromRegionId] [bitl] [bitJ]。 表中之每一輸入項含有4個攔位之結構，其計數： • fromRegionld之所有位元向量中bitl =0及bitJ =0之次數 • fromRegionld之所有位元向量中bitl =0及bitJ =1之次數 • fromRegionld之所有位元向量中bitl =1及bitJ =0之次數 • fromRegionld之所有位元向量中bitl =1及bitJ =1之次數 雖然在處理器時間方面計算成本高昂（且因此緩慢），但 可易於將此過程平行化，因為計算每一始發區之位元相關 性完全獨立於其他始發區。 本發明之實施例使用多執行緒以加速所有位元之相關性 之計算以有效地使用SMP(對稱多重處理）機器。在一系統 中，單CPU機器計算·具有300個區的荷蘭，比利時及盧森堡 之位元相關性花費了約8分鐘。但平行處理原則（parallelism) 很好地按比例調整，且在啟用執行緒且使用4個CPU時，計 154822.doc -77· 201209377 算位元相關性就花費2分鐘（為原來的4分之 位元聯合 當 時， 若干位元完全相關（亦即，總是全部為〇或全部為〇 可在不釋放任何資訊的情況下將其聯合成僅i個位 元。將在給定區中的完全相關之位元集合稱為「群組」， 則給定區之位元向量由若干群組構成。若\位元之位元向 量由η個群組構成，則編碼>^位元之位元向量使用η個位元+ 小的表以指示每一區中之哪些位元為相等的。 此位元聯合具有由此產生的檔案之大小以無損失方式減 小之優點。此優點很可能隨著區之數目增加而增加，因為 更夕位元可月b被聯合。所以地圖大小隨著區之數目以次線 性方式增加。 在一實施例中，獲得以下資料： 群組之最小數目 群組之平均數目 群組之敢大叙目一 荷蘭，比利時及 盧森堡255個區 12 84 152 - 荷蘭，比利時及 盧森堡3 00個區 13 90.017 163 - 因而，在具有255個區之荷蘭，比利時及盧森堡之實例 中’存在至少1個甚至在霍夫曼編碼之前也僅具有12個群 組（亦即，僅需要12個位元來編碼其255位元之位元向量（亦 即’位元向量之長度與區之數目相同之區（且因此，在霍 夫曼編碼之後具有甚至更少群組）。 平均而言，對於荷蘭，比利時及盧森堡255個區，區需 要84個位元。在此實例中，最差的區在霍夫曼編碼之前需 154822.doc -78 - 201209377 要152個位元（152個群組）。 作為另一實例且以上述255個區的荷蘭，比利時及盧森 堡之實例中的區Id=3為例，其具有自經編碼資料取得的以 下18個群組。 區Id=[3]具有[18]個群组： #1⑼ #1(1) #1(2) #141 (3 4 5 7 8 11 12 15 16 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 36 37 38 39 40 42 43 44 45 46 50 51 59 60 62 63 66 67 69 71 72 73 74: 75 76 80 81 82 83 84 86 88 89 90 95 96 97 98 100 101 102 103 104 105 106 108 110 112 113 119 120 123 127 129 130 133 135 136 139 142 143 147 148: 149 150 151 154 155 156 157 159 160 165 166 167 171 172 173 174 176 177 178 179 181 182 183 190 192 200 203 205 207 210 211 212 213 214 215 218 219 220 221 222 226 227 229 235 237 241 242 243 244 245 247 249 250 252) #1{6) #1{9) #1 {10) #30 (13 14 35 48 49 57 65 85 93 109 115 117 128 131 134 138 153 158 164 166 169 187 189 195 209 217 224 238 239) #59 (17 18 47 53 54 56 65 91 92 107 114 116 121 124 125 126 132 137 140 142 144 145 146 152 161 162 163 170 175 180 184 185 186 191 193 194: 196 198 199 20 1 202 204 206 208 216 223 225 228 230 231 232 233 234 236 240 245 248 251) #1(34) #5(41 78 79 111 197) #3 (52 77 87) #1 (55) #3 (58 61 94) #1(64) #1 (70) #1(222) #1(288) 每一道路段表示一群組（區Id =3的1 8個群組）。括號中之 數目為在每一群組中被聯合之位元索引。#之後之數目為 每一群組中之位元數目。 在此實例中，1個群組為極大的且含有多達141個區。此 為尋常的。大體而言，與地圖之中間的區相比’地圖之邊 緣上的區聯合更多位元。 在此實例中，位元之數目已平均減小為原來的 -79- 154822.doc 201209377 ~1/3(〜=255/84)。當然，其並不意謂地圖大小減小為原來 的1/3，因為要編碼之剩餘位元比原始位元具有更多熵（所 以更難以藉由霍夫曼區塊來編碼）。但位元聯合位元仍玎 減小地圖大小（可能顯著地減小地圖大小）。 當聯合每一區中之位元時，每一區中之位元向量因此具 有不同數目個位元（但給定始發區之位元向量具有相同數 目個位元），如圖1 5中所說明。陰影說明每一位元向量之 始發區ID。 一旦已g十算出表的位元相關性（bitc〇rrelation)，則識別 完全相關位元之群組為相當容易且快速的。在其中找不到〇】 或10型樣之所有位元對為完全相關的，且可聯合成1位元。 為了給出位元聯合之另一實例，下表給出6個位元向量 (每一位元向量具有15個位元）之實例。此等位元向量尚未 被聯合。 icomiQiimao 0C0G02ICMU01Q0 011=002010-010111 ιιιιΐύΰΐοοοίΐ^ιι

D12Cq〇0200CDiMI 0C0{DQQl.ail0QCQ0 此等15位兀之位元向量可聯合成僅4個群組-因此，在霍 夫曼編碼之前每位元向量有4個位元。此展示於下表中： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 ϋϋ 11 1 1 0 11 1 1 1 〇〇 0 00 00 1 1 0 11 1 0 τ~ ~0〇· U 11 ου 1 0 1 00 1 0 1 11 1 11 11 0 0 1 00 0 1 0 11 0 11 00 0 0 1 00 0 0 0 11 U υυ ϋ〇 ο 1 0 11 0 0 0 00 1+3+9 2+11 5+7 4+8+1Π 1 0 1 ~ 1 0 0 1 ~~~ 0 1 ~ο^ 1 1 τ- 0 1 ~0''' Τ'— ό 0 τ~~ 154822.doc 80· 201209377 '•亥表之右邊部分之標題展示該表之左邊部分中之哪些位 元構成4位元聯合向量。為了清楚起見，4位元聯合向量之 第一位元表示左邊部分之第1攔、第3攔及第9欄。因而， 由於在上述實例中左邊部分（亦即，15位元原始向量）之第i 位元、第3位A及第9位元總是相同，&其可由上表之右邊 側之第一搁表示。 因此，總之，左邊側與右邊側之間的一致性之表為如 下： 原始位元 聯合位元 0 0 1 1 2 1 3 0 4 0 5 3 6 2 1 1 8 2 9 2 10 3 11 0 12 — 3 13 1 14 1 聯合位元有效地將附近目的地區及在自始發區的相同角 度扇形（angle sector)中之目的地區分組，如圖16中所說 明。 圖16中之陰影指示被聯合在一起之區之群組。2個圖（亦 即，圖16a及圖16b)展示自2個不同始發區：A及B之觀點聯 合的相同區。哪些區被聯合在一起取決於始發節點之區 ID，如由該圖所展示。在此圖中，8個區被聯合成4個群 154822.doc -S1- 201209377 組。自此等圖中之始發區A或始發區B之觀點，聯合位元 不同。注意垂直條狀區（13〇〇)如何被聯合的，因為當自始 發區A觀看時，其處於同一方向上。 圖17中進一步例示此，圖17說明聯合位元將附近目的地 區及自每一始發區的觀點而言的在+/_相同角度扇形中的目 的地區分組。 在聯合位兀之後，每一區之位元向量之要編碼之位元的 數目不同。在（例如）荷蘭，比利時及盧森堡255個區的狀況 下’每一區之位元向量之位元數目為： 始發區·>聚結之位元 1 -> 57 2 -> 93 3 -> 18 4 -> 12 5 -> 63 6 -> 75 • ··剪斷... 251 -> 21 252 -> 46 253 -> 117 254 -> 80 該方法為準確的（其並非試誤式的）。因此，其找到位元 之群組之理想數目。 在些貫施例中，以無損失方式實施聯合位元：僅當區 總是具有相同位元時才聯合該等區。但在其他實施例中， 此可延伸至使得聯合位元有損失；亦即，使得完全恢復原 資料為不可此的。此專有損失實施例可引入臨限值：若 一對位元之差異小於X倍，則在位元向量中之一些位元向 量中用1替換一或多個〇允許彼等位元向量被聯合的情況 下’可聯合該等位元。 154822.doc •82· 201209377 此有損失聯合之一實例將為使000〇〇〇11〇〇與〇〇〇〇〇〇1 i ι〇 聯合。此方法之一優點為，資料被更好地壓縮，但缺點 為，使用該等位元向量之路徑選擇方法將評估其他道路 段，因為額外的1將指示一道路段為最快速路線之部分。 在無損失聯合之狀況下，臨限值為0 ^增加該臨限值將 允許聯合其他區，而代價是將少數幾個位元1引入位元向 量中。但若臨限值被保持為低的’則其將對可使用該資料 格式執行路徑選擇之速度幾乎沒有影響。舉例而言，若在 數千個位元向量中2個位元幾乎總是相同（除了（例如^堇㈠固 位元向量之外），則變更此唯一位元向量之不同處以使得 有可能聯合更多位元可能為可接受的。臨限值愈高，可預 期愈多地圖壓縮。 位元重新排序 在些實施例中，一旦位元已被聯合（如上文所描述）， 則可將位元重新排彳。將位元重新排序並不（在霍夫曼編 碼之前）減少要編碼之位元之數目，而是有助於使得霍夫 曼編碼更有效率，從而減小地圖大小，且亦可有助於減小 位元向量霍夫曼碼中之相異碼之數目，從而減小霍夫曼樹 之記憶體要求。 與位元聯合不同，位元重新排序為試誤式方法，所以其 可找到-種好的重新排序’但其未必可找到最佳的重新排 序。 按區塊編碼位元向量。區塊大小為可定製的，且儲存於 地圖標頭800中》在下文給出之解釋中，且作為一實例， 154822.doc •83- 201209377 將區塊大小設定為11個位元。位元向量中之位元之數目可 能不可被11除盡，所以最後的區塊可能小於11個位元。最 後的區塊使用與具有11個位元之完整區塊所使用的霍夫曼 樹不同的霍夫曼樹。編碼每一位元向量因此編碼： •使用針對11位元區塊（在此實例中）之霍夫曼碼之若干 完整區塊 •當剩餘的位元小於11個時可使用另一霍夫曼碼之最後 1個區塊。 以下圖片描繪要按區塊進行霍夫曼編碼之位元，其中位 元向量在2個區（其在聯合之後具有不同數目個位元）中： <----元整的區塊----> <----元整的區塊 > <—最後的區塊->

< 完整的區塊 完整的區塊--Ό -完整的區塊> 每一區皆具有霍夫曼樹將很可能在記憶體方面成本過於 高昂。所以在一些實施例中，所有區共用同一霍夫曼樹。 由於在每一區中相關位元為不同的，故將每一區中之位元 重新排序以使得在所有區中相關位元被系統地置放於相同 位置處是有利可圖的。所以跨越所有區共用霍夫曼樹變得 154822.doc •84- 201209377 更有效率。 將用來將每一區之位元重新排序之表儲存於地圖資料 中。'主意’無需編碼單獨的用以使位元聯合之表及用以將 位疋重新排序之表’而是可改為僅編碼1個表，其為兩種 轉換（聯合+重新排序）之合成物（composition)。 ’將凡整區塊中之值元重新排序之方法按如下方式進行： 對於每一區’找出最相關的位元對。由於完全相關之位元 已被聯合’故剩餘位元皆為不完全相關的。然而，一些位 元對比其他位元對相關得多。在第一完整區塊中將最相 關之位元對（a，b)重新映射至位元#〇及#1 :

由於分組最相關之位元對，故完整區塊之霍夫曼樹具有 較少相異碼（此具有使用較少記憶體來儲存資料之優點）， 且統計資料為更偏斜的（使得霍夫曼編碼更有效率）。在絕 大多數狀況下，前2個位元（例如）含有⑼或丨丨，但幾乎從來 不含有1〇或〇1(其他位元亦是如此），而非含有位元之隨機 序列》在未將位元重新排序的情況下，前2個位元將含有 各種各樣的型樣〇〇、01、10、U。 在將前2個位元重新映射之後，方法接著找到下一最相 關的（c，d)位元對，且重新映射其以將其儲存於第二區塊 之前2個位元中：

154822.doc 201209377 接著，方法再一次找到下一最相關的（e，f)位元對，且重 新映射其以將其儲存於第三區塊之前2個位元中：

+ s；s；：ssBSC5S：ssassc：s»sss3SBseeu»sta+e3B3 6aes3en»wP«us〇qs«ic»〇lw_MsrBMS+eis9cacu»cs&»e3aeaB«BB；B3<£S9 atsae*sas +——— —— + 當到達最後的完整區塊時，該方法返回至第一個完整區 塊且重新映射下一最相關的位元對（g，h)。若若干對具有 相同相關性，則連結斷路器（tie breaker)選擇與同一區塊中 之前一對最相關的對（亦即，與（a，b)最相關的對）：

演算法方法如上述繼續進行直至完整區塊中之所有位元 對已被重新映射：

labghmnstyz .IcdijopuvAB.IefklqxwxCD + ββ«6>«· 〇 〇+··_·ββ 雄·》«ηα«Μ·ηΒ<3>·Β·β·:>κΕ3β +ms tstsasaiens ones am 〇β·μ£ι ακ —·· _ —+ 在此實例中，由於區塊大小具有奇數個位元（11個位 元），故每一完整區塊中仍存在未經重新映射之位元。該 方法接著找到與「Z」最相關之位元，且將其儲存於第一 區塊中。接著找到與B最相關之位元且將其儲存於第二區 塊中，等等，直至所有完整區塊皆被重新映射： 4-mBscaam«»a>«BMetRBBeaaetv0s-^C3ap«erM«Ba«uBa9〇BaEns:ansB4*Ba5e:sssssss8S：c:sssisr«s?rs;ss«SB^·· — ««>4* (abghmnst y zElcdij opuvABF|efklqrwxCDG|xxx| BBB»<cwaaf «a·—wBteat3a»«»ggji4iiua»4·»» » 此時，完整區塊十之所有位元被重新映射。該方法接著 重新映射最後的區塊中之位元，試圖分組最相關之位元對 (如針對完整區塊所進行）將最後的區塊中之位元重新排序 • 86 - 154822.doc 201209377 可有助於減小地圖大小，但其並不像將完整區塊中之位元 重新排序一樣有幫助，此係由於2個原因： •完整區塊為更重要的。在此實例中，每一碼對於完整 區塊使用3個霍夫曼碼，而其對於最後的區塊僅使用j 個霍夫曼碼’所以完整區塊比最後的不完全的最後區 塊對總地圖大小的貢獻更大為正常的，且最佳化完整 區塊之霍夫曼編碼為更有用的。 •由於已挑選完整區塊中之所有最相關的位元來重新映 射其’故最後區塊中剩下的待重新映射之位元為較不 相關的。所以最後區塊中之位元之熵因此高於完整區 塊中之位元之熵。換言之，最後區塊之霍夫曼編碼不 如完整區塊之霍夫曼編碼有效率。 labghranstyz E|c d i j

〇 P u v A B Fie f k ! q r w χ c 〇 G(H '~~+TO_____+ 應記住，對於所有區之所有完整區塊使用同一霍夫曼 樹。在上述實例中編碼位元向量因此以相同霍夫曼碼編碼 所有完整區塊，且最後以不同霍夫曼碼編碼最後的區塊：

(使用相同霍夫曼碼之3個完整區塊） (使用另一霍夫曼碼之最後1個區塊) 當看到上述圖時， (而非在跳至第二區 該方法重新映射每一區塊之第一位元 塊之前重新映射第一區塊中之所有位 154822.doc -87· 201209377 元）的原因應更清楚。由於針對所有完整區塊使用相同 碼，故需要使所有區塊之所有碼儘可能相同。若重新映射 第一區塊中之所有位元，接著重新映射第二區塊中之所有 位元（等等）’則每一區塊將具有十分不同之型樣：第一區 塊將具有最相關之位元’第二區塊將具有較不相關之位 兀，第三區塊將具有更不相關之位元，等等。將有可能針 對完整區塊之每-行產生若干霍A曼碼，但據信彼做法在 記憶體方面成本過於高昂《目前為止所概述之方法在使所 有完整區塊共用同一霍夫曼碼的同時運作良好。 可能的其他最佳化 頁之頁 位元向量頁資訊儲存一差異欄位，其用以找到每一位元 向量頁之開始偏移。使用偏移之道路線性内插器（r〇ad linear interpolator)來儲存差異欄位。但該等偏移並非非常 道路線性的，因為小節點ID(等級〇，高速公路）周圍的位 元向量比高節點ID(等級5 ’目的地道路）周圍的位元向量 需要更多位元。 位元向量頁資訊之編碼不像可能期望地一樣有利，因為 内插器不能精確地預測實際偏移。藉由改良内插器，將有 可能改良位元向量頁資訊表之編碼以使其更有效率。 本發明之一些實施例可使用具有2個等級而非僅具有1個 等級之位元向量頁（及可能地，區頁）。可將用以分組資料 之具有2n個節點之頁（稱其為子頁）分組成具有2N個子頁之 頁。 154822.doc -88 - 201209377 因而，將按頁而非全域地（於標頭中）儲存線性内插參 數。舉例而言，索引等級2可能早先將24=16個節點分組於 子頁中且索引1可能將2^=1023個彼等子頁分組於頁 中。接著針對1024xl6=16K個節點而非對全部節點計數（在 western_and_Central_Eur〇pe(西歐及中歐）的地圖中之 40,000，_個節點）發生線性内插，所以對可變大小偏移之 線性内插變得精確得多且索引2中之差異攔位因此較小。 在頁為大的情況下，額夕卜索引i之大小為小的（小到足以 裝入記憶體中）。能夠裝入裝置之記憶體内為有利的，因 為其不應減緩使用該資料之路徑選擇。可接著針對索引丄 表中之每-輪人項儲存平均頁大小，而非將平均頁大小儲 存於標頭中。 具有2ΛΝ 個子頁之 索引1頁 具有2Λη 個節點之 索引2子1 +-------+ | 頁0 丨------------------ +-------

ΐ頁1 —ί 丨2Λη個始發I

+_______； 節點之可變I 112 | |大小資料1 + -.....-+ ---------

I I +-------- 交錯位元向量頁 如上文所描述 頁偏移之内插 器為不精確的，因為重要 154822.doc •89· 1 頁 256 +----- I 頁257 +----- 1 +----- 201209377 道路（_多㈣凡旗標）及次要道路（許乡平凡旗標）之位元 向量為不同的。使内插器更線性之—個簡單方式為使不同 網路等級之頁交錯，且此可在本發明之實施例中使用。 以上實施例中所描述之檔案儲存以下頁·· #〇 #1 #2 #3 #4 #n-3 #n-2 #n-1 在可能更有效之其他實施例中，有可能以交錯之方 存如下： 儲 #0 #n-1 #1 #n-2 #2 #n-3 #3 #n-4 為了存取頁#X(例如由路線規劃應用程式），藉由載入頁 #χ·而存取該頁，其中： • X' =2χχ(其中X為偶數） • X' 其中χ為奇數） 此實施例應為有利的，因為其將使索引之大小每頁減小 右干位元。然而，資料可能對於快取而言分組地較差，此 可能減緩資料存取（在檔案系統快取記憶體中較少命中）。 不儲存所有節點之區 154822.doc 201209377 不需要儲存無出口的路處之節點及具有2個所附接道路 段之節點之區ID。對於路徑選擇而言，可忽略此等節點。 進入此等節點中之-者可被轉換成進入其鄰居決策節點。 在頁等級處及/或節點等級處儲存額外資訊 查看地圖資料，存在許多僅含有平凡位元向量〇〇〇 〇〇〇 或m...ui之位元向量頁。_些實施例可能針對每一頁儲 存1位元以標記彼等頁，則健存彼等頁中之位元向量可為 更有效率的，因為對於每一位元向量僅需要單一位元來指 不其為〇〇〇·..000或是U1...U1。其不僅將減小僅含有平凡 位70向篁之頁之大小，而且其亦將使具有非平凡位元向量 ，頁的位元向量碼的霍夫曼樹得到更好的最佳化（因為彼 等碼=頻率將在百分比方面顯著增加，所以用來指示非平 凡向1之位元數目將減小）。在較精細網路等級（例如，等 級3)中，大多數頁僅含有平凡位元向量，所以在該等頁的 約一半頁中可能每頁僅存在丨個位元向量。 僅儲存決策節點處之位元向量 如上文所論述’-些實施例可能不儲存具有如個所附 接道路段的節點之位元向量。然而，其他實施例可為更積 =的’且將該想法推廣為僅儲存決策節點周圍之位元向 =決策節點及決策道路段之概念，因為其可在編碼地 ^旦的過私中為有利的：不需要編竭非決策道路段之位 疋向里’如現在所論述。 •決策節點為-節點，其中存在心路徑選擇之進入道 154822.doc 201209377 路段，使得存在離開該節點（而不進行u形轉彎）之多 個選擇。 •非決策節點是並非決策節點之節點。所以不管路徑選 擇來自哪裡，總是僅存在一條離開該節點之道路》 •決策道路段為用以離開決策節點之合法的道路段。 •非決策道路段是並非決策道路段之道路段。 所有決策道路段因此在決策節點周圍。但並非在決策節 點周圍的所有道路段皆為決策道路段。在非決策節點周圍 的所有道路段為非決策道路段。 將僅編碼決策道路段之位元向量。非決策道路段之位元 向量為隱含的（〇〇〇..·〇〇〇或111...111)，因為使用該資料之 路徑選擇技術可根據已存在於道路段中之資訊而作出判 定。 如何判定一節點是否為決策節點？可將準則縮減為： isDecisionNode = (lineCount >= 3) && (lineGoingOutCount >= 2) 其中： lineCount :為附接至節點之線路之總數 忽略不可進行路徑選擇之線路類型（鐵路、參考線路）， 忽略在兩個方向上封閉之線路且忽略_止通行之道路 (住宅區域）。 lineGoingOutCount:為附接至節點的可合法選取以用於 離開該節點的線路之數目。 選取一道路段以離開該節點是否為合法的取決於道路段 屬性： •道路段類型（鐵路及參考道路段始終為非法的） •道路之前向/後向流動（儲存於道路段旗標中） •道路段旗標中之禁止通行屬性（禁止通行道路段不具 154822.doc -92· 201209377 有任何位元向量） 在一些實施例中，忽略非決策道路段可丟棄約略40。/〇的 道路段。已發現，此百分比為相當一致的而與地圖無關。 避免編碼40%的位元向量為有利的，但其節省了小於4〇% 的地圖大小，因為其主要移除平凡位元向量。 移除在具有小於3個所附接道路段之節點（虛設節點）周 圍的位元向量會移除非平凡位元向量，所以針對此類別的 非決策道路段的地圖大小節省可比針對非決策道路段之地 圖大小節省大。另一方面，篩選需要解碼器（諸如，使用 地圖之路徑選擇方法）來解碼道路段之道路段類型及道路 奴旗標且對其應用邏輯以便弄清為隱含的位元向量，此可 減緩過程。 理，上，貫施例亦可查看運動（亦即，轉彎限制）來決定 開的道路奴疋否為合法的，但此技術添加複雜性。忽略 運動意謂實施例可能編碼比嚴袼必需之位元向量多的位元 向量’但達成了方法之簡化。 非決策節點之實例 b—<->—c 凡在此貫例中’（b)附接至可在兩個方向上通行之2個道路 段。⑻不為決策點，因為存在<=2個所附接道路段。 所以將不編碼離開節點⑻之兩個道路段的位元向量。 解碼态可隱含地將其設定成111 ··· 111。 >·-b—<->—c 154822.doc •93- 201209377 此實例中之箭頭〉展示合法的流動方向e(b)不為決策 點，因為僅存在一個出口。所以（b)周圍的所有道路片段皆 不需要位元向量。 不編碼離開節點（b)之道路段（b) _ > (c)之位元向量，其 將隱含地為ill... 1U。也不編石馬離開（b)之非法道路段之位 元向量’其將隱含地為000..000。 決策節點之實例 ⑻為決策節點’因為當來自⑷時，存在一選擇：路徑 選擇可朝向（a)或朝向（c)繼續β 注意，在此實例中，當來自⑷時，沒有選擇：路徑選擇 僅可朝向⑷繼續。但節點（b)仍為決策節點，因為存在當 來自⑷時的至少-個選擇’所以應儲存節點⑻周圍的2個 決咸道路段之位元向量。 儲存道路段（b)->⑷及道路段（如⑷之位元向量，因為 其為決策道路段,。 ’因為根據交通之後 法的。其隱含地為 不儲存道路段（b) -> (d)之位元向量 向/前向流動，選取此道路段為非 000...000。 對位元向量取邏輯或 且前2個經解碼之道路 假设知點具有3個所附接道路段， 154822.doc -94- 201209377 段具有以下位元向量： 〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇 〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇 則第三個位元向量不需編碼，因為其僅可為： niiiiiiiiniiuiin 此僅可在節點周圍的道路段之位元向量碰巧呈此次序時 起作用：所有位元向量為000..000且最後一個位元向量為 111...111。在實務上，看來其相當頻繁地發生在較精細等 級（例如，等級0)網路（其為大多數道路段所在之處）中。 將前2個位元向量取為： 00000000000000000110 00000000000000000010 則除了為未知的且需要以某種方式編碼之2個位元之 外，第三位元向量的所有位元僅可設定成1。 11111111111111111??! 由於在上述實例中，已知曉大多數位元，故應可能使用 此資訊比編瑪整個位元向量更有效率地編碼該2個未知位 元。因此，在此實例中，僅必需編碼2個位元。 使用此性質之可能的快速解碼方案將為藉由對道路段中 之所有先前的位元向量進行邏輯或運算來計算當前節點之 道路段中的所有經解碼之位元向量之位元遮罩。在使用與 早先之實例相同之實例的情況下，若一節點具有3個所附 接道路段，且若先前2個道路段具有以下位元向量： 00000000000000000110 00000000000000000010 154822.doc -95- 201209377 …則邏輯或位元遮罩為： 00000000000000000110 將節點周圍的要編碼的第三個及最後的位元向量取作： 11111111111111111001 只要滿足以下條件，編碼器可自由編碼任何其他碼 (otherCode)，而非編碼該 11111111111111111001 之霍夫曼 碼（其可為罕見的）： value_to_encode => -bitMask | otherCode 在此實例中，otherCode =0000000000000*0000000符合 要求，因為： value_to_encode = 111111111X11X1111001 - '0000000000000*0000110 I 0000000000000*0000000 編碼 00000000000000000000 比編碼 11111111111111111001 有 效率得多，因為〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇〇頻繁地多。解碼為 快速的，因為解碼僅需要每當其解碼位元向量時計算位元 遮罩（邏輯或運算）且將該位元遮罩應用於最後的經解碼之 位元向量： 實際位元向量=位元遮罩&經解碼之位元向量 =〜00000000000000000110 & 00000000000000000000 =11111111111111111001 在節點周圍的道路段經儲存以使得在位元向量中具有最 多1的一道路段處於末端區處的情況下，此最佳化運作良 好。然而，此可證明為困難的： •在計算位元向量之前執行對節點周圍的道路段之分類 (除非後驗（a posteriori)使用位元向量資訊來重新編 154822.doc -96- 201209377 碼） 有可能在道路名稱被 •已根據道路名稱對道路段分類β 識別時對節點周圍的道路段分類 使用網路等級 在始發節闕圍的道路段之位元向料級之間應 存在強相關：選擇至另—區之路徑將通常偏好選取粗略等 級網路（1等級將通常為粗略等級網路，^針對較精細等 級網路）。 以下實例描緣具有處於不同網路等級之道路段之交又 點： X *»βΒβββββ2 ββ 3 線路(2)—(l)在網路4處（重要） 線路(2)-+(3)在網路5處$次要） 線路(2卜(3)在網路5處（次要） 位元型樣很可能為如下： 2 1 ???????????? 2 3 ???????????? 3 4 0000〇〇〇〇〇〇〇〇 不儲存在較精細網路等級之節點之位元向量 除了在接近目的地或起點之處以外，路徑選擇幾 經過不重要的道路段料等級（諸如，網路等級5)。因此， 有可能不儲存等級5處之位元向量，且因^ 之影響應最小（即使在等級5處之道路段之數目較= 下)。在大多數狀況下，路徑選擇將僅探索少數在路線： 開始或末4處的在最不重要的網路等級處之道路段，因為 154822.doc -97- 201209377 其將迅速地到達一些更重要的道路段網路等級，且關於彼 等節點之搜尋加速資料將幾乎總是告知選路器（router)跳過 返回至最不重要的網路等級之導航段，並使用通向或繼續 停留在較重要的網路等級之導航段。此在最重要的網路等 級處為成立的’因為在目的地仍然遙遠時使用彼網路等 級。 除了丟棄最不重要的道路段（例如，等級5)處之位元向 量之外，亦可不編碼彼網路處之區ID。 將位元向量中之少數幾個〇轉換成1 此亦為有損失的壓縮方案。 若位元向量僅含有僅一個〇(或可能地，小於一小臨限 值），則在產生以下結果的情況下將其轉換成i可為有可能 的（亦即，將彼道路段設定為最快速路線之部分）： •平凡位元向量(因為以比編碼非平凡位元向量 緊湊之方式來編碼平凡位元向量） •或已在當前位元向量頁之歷史中發現的位元向量（因 為彼等位元向量也被更有效地編碼） 將位元向量中之0轉換成i並不影響路徑選擇結果，其僅 會由於使路徑選擇考慮更多道路段（因為其現在被設定為 最快j路線之部分)而使路徑選擇較慢。然而，本發明之 些實施例可使用此方法_尤其是在地圖節省為較大的， 同時在路選擇速度方面的效能影響（㈣霞anee h⑴較 小的情況下。 路徑選擇 154822.doc • 98 - 201209377 圖18展示地圖moo，其涵蓋一區域且具有一開始節點 1602及一目的地節點1604以及已由先前技術Α·搜尋方法探 索的複數個道路段。由點線1606展示選定路線。 圖19展示地圖1650，其與圖18之地圖涵蓋相同的區域且 亦展示相同的開始節點1602及目的地節點16〇4。該圖亦反 白顯示使用本發明之實施例而探索的道路，其利用了與用 以產生圖18之路線者相同的道路網路及相同的準則（例 如，兩者皆乘汽車行進，希望將速度用作要最小化的成本 函數，等等）。再一次以點線道路段16〇6展示由該方法選 疋之路線，且應注意，該道路段係與圖丨8中所計算之道路 丰又相同。因而’應注意，藉由本發明之實施例計算之路線 可為所謂的數學上準確的，且可找到關於已被選擇以最小 化之給疋成本模型之最好/最佳路線。因此，應顯而易見 的是，當與先前技術相比時，由本發明之實施例探索之道 路段為顯著較少的。因而，與先前技術Α·方法相比，本發 明之實施例之方法為較迅速的，且通常顯著較迅速。 亦應注意，隨著路線1606逼近目的地1604，與開始相 比更多路線被探索；亦即，當路線1606前進超過點1652 時，探索除了最低成本路線之外的道路。此情況之一種解 釋為’該方法在點1652處已自等級〇區切換至等級1區。應 進一步看出，在目的地16〇4附近探索其他道路段。再一 -人’可藉由注意到路線規劃方法將在此附近自等級1切換 至等級2來解釋此情況。 因此，當進行長程路徑選擇時，通常將僅存在一條最快 154822.doc -99- 201209377 速路線。然而，腩 級〇至1)，可铲疒 刀、至較精·細等級（例如，自等 探㈣二線破標記為「最低成本」且因⑽^ 可兩資_生且位元向量被計算並館存，則其 了用於叶算兩個點之間的路線。 圖= 藉由路線規劃應用程式探索網路之先前技〆 在-節點處作出應進一步探索哪一道路段之決 -r㈣纟此’將行進至下一節點之成本添加至自該下 二11標的估計成本。接著進-步探“給定節點 -最小成本之路徑。該等方法保持隨著該方法的進 =前為止已招致的成本之總和，且在每一反覆處考慮最 小成本。 舉例而f，於節點B處開始，可看出，節點皆與 :(開始節點)相距2個成本單位 '然而，自節點d起，到達 節點F之估计成本為3個單位，且自節點c起，到達節點ρ之 估。十成本為5個單位。因此，該a*方法將比探索至節點c之 路線更為優先地探索至節點D之路線，因為對於至節點d L路^又而5，至下一節點之成本加至目標之估計成本較 小（亦即 ’ BC =2 + 5 =7，而 BD =2 + 3 =5)。 當考慮使用本發明之實施例之最小成本位元向量來執行 路線規劃時，每一道路段之位元（亦即，圖1〇之欄7〇4)識別 那二道路段疋至目的地區之最小成本路徑之部分的候選 者。因而，將關於圖2〇所描述之A·方法修改成圖2 1中所展 示者。 154822.doc •100· 201209377 、通常，使用位元向量執行路線規劃，如關於圖2i所描 述。然而，本發明之一些實施例可允許在各種情況下使路 線規劃退回至A*(或其他先前技術方法）。不同實施例可利 用以下各項中之任一者：遺漏位元向量資訊（藉此允許系 統甚至在不存在位元向量的情況下起作用&用成本函 數；除了針對其計算了位元向量之成本函數之外的路徑選 擇（通常最快速路線，但未必如此）；使用者指定了與用於 預先計算位元向量之彼等準則不同的準則（例如，使用者 希望避免高速公路）；運輸工具類型不同於用於預先計算 位7G向量之運輸工具類型（例如，使用者步行且不乘汽 車）；及路線低於臨限長度（例如，路線之起點及終點在同 一區内）。 在與圖20相比時，在圖21上展示兩個額外數字18〇〇、 1801。另外，在該圖上以虛線道路段18〇2及18〇4來表示諸 區。「1」1800指示道路段BD是自節至目標節點所位於 的區之針對至少一個成本函數的一個最小成本路徑之部 分。「〇」1801指示道路段BC不是自節點3至目標節點所位 於的區之任何最小成本路徑之部分。 因而，當自節點A開始時，本發明之實施例將使用上文 所概述之A*來從A起探索節點。然而，一旦已到達節點 B，則無需進一步使用該探索，因為存在僅道路段BD為最 小成本路徑之可能部分的明確標記。因而，一旦A*方法已 被使用且找到最小成本路徑，則其隨後將藉由查看位元向 量内之相關位元而選擇最小成本路徑。 154822.doc •101 · 201209377 然而若在不同時間及/或由於不同成本函數而在一對 區之間存在不同最小成本路徑，則該最小成本資料可識別 該對々區之間的一個以上最小成本路徑。因此，開始節點與 目標節點(起點與目的地)之間的路徑選擇可能找到一個以 f最小成本路徑，且必須在競爭的最小成本路徑之間決 策，例如，在道路段BD之數字18〇〇及道路段bc之數字 01均具有扎不每一道路段在一特定時間為最小成本路徑 之口P /刀之值「1」的情況下。在此實施例中位元向量未 識別每一道路段為最小成本路徑之部分的時間。因此，路 徑選擇演算法基於成本函數及行進於路徑之段上之時間進 行對兩個可能最小成本路徑之成本分析。可根據自起點/ 開始節點之出發時間判定此時間，且成本函數係根據使用 者做出之選擇來判定，例如，使用者可能已自設定選單 (諸如32所不之設定選單）選擇一成本函數/準則，使得 根據此選擇來判定所有路徑選擇。舉例而言，該成本函數/ 準則可為下列各者令之一或多者：最短距離；最短行進時 ]代價最小（就環境影響而言）；使用之汽油最少；產生 ^ C〇2最夕，避開或偏好一或多個特定道路類型或類別 ^或者使用者可在請求規劃彼特定路線時選擇成本函 數/準則。 ' ;本發明之·"些實施例可允許電子地圖之使用者反白顯示 〆電子地@内之錯誤。詳言之，使用者可能將道路段標記 為，塞（亦即，指示向量被阻塞），且此可具有與交通事故 對交通流之影響相同的對交通流之影響。因而，可以與詳 154822.doc 201209377 =交通事故之資料相同的方式來考慮表示阻塞道路段之資 替代性或額外地，實施例可 得不阻塞、已建立—新m 使用者指示：道路已變 被視為在電子地圖内建^ =似者’其中之任一者可 理來產生路徑選擇加逮資料=如通常，因為藉由預處 用路徑選擇加速資料之示)，所以利 (由於路徑選擇力，咨以 '擇方法將不考慮此等新向量 選擇加速資料將不參考該等新向量）。 使用者可使用任何合適 觸控螢幕或盆他栌4 又（邊如，直接在PND上使用 輸入至電子地/ 、開關等或借助於聲音指令）將校正 用使用者(不論其是為特定導航裝置之使 者）可此指不電子地圖内存 地圖之部分之向旦新向量（亦即，先前並非電子 由預户理“ °里、、:而，因為路徑選擇加速資料係藉 產生’所以在路線計算中將不考慮此等新向量。 允許添加新向量至電子地圖之本發明之實施例可修 訂路徑選擇加速資料以反映新向量為至地圖之每一區之最 低成本路線之部分（如路徑選擇加速資料所指示）。亦即， 或每―新向量之列’使得該向量之所有位元可被 '定為、指示該向量為至電子地圖之每_區之最低成本路線 之。”刀的「1」。熟習此項技術者將瞭解，此並非實際情 一亦將瞭解’以此方式設定位元將使路線計算考慮新 °里’例如，當產生―起點位置與—目的地位置之間的- 154822.doc 201209377 路線時。 速度資料檔與每一段相關聯（如圖10a中所展示），該速度 資料棺係關於經由該段之行進之預期速度如何隨著時間而 變化《根據此等速度資料檔，可判定在相關時間之預期速 度，且此可用以判定在彼時間沿著彼道路段行進之成本。 藉由合計沿著每一最小成本路徑之道路段行進之成本，可 判定每-最小成本路徑之成本。導航裝置可接著將在彼時 間具有最低成本的最小成本路徑選擇作為路線。 可在顯示11206上顯示所判定之路線。_為如何可將 路線顯示於地圖資料上之一實例。 在此實施例中，顯示器包含在路線之可導航段中之至少 -些可導航段上的預期速度之指示。對於此實施例，此等 指示為對路線之著色及在地圖之影像之側面的時間列测 以展#著該路線之預期速度。舉例而言1預期速度超 過第-臨限值，則可將可導航段著色為第一顏色(例如， :色），且若預期速度低於第二臨限值，則可將可導航段 著色為第二顏色（例如，紅色）。 現將參看圖10a及圖24至圖31論述判定路線之替代方 :變Si成本函數中之一者判定表示隨著時間的推移而 2的成本：成本資料槽’而非判定在特定時間的路線之 多個值Γ此貫施例中，使用每—可導航段之速度資料檔之 (而非單一值）來判定該等路線之成本資料檔。 ==，參看圖21’每一路線之成本為成本 時間的推移而變化之分佈’而非具有每-道路段bc、ce 154822.doc -104· 201209377 等等之單一值。將此等成本分佈求和以判定路線之成本資 料檀。亦在圖1 〇a中展示成本資料檔經由樹之傳播。 在此實施例中’每一可導航段具有與其相關聯之速度資 料標’其對於每小時包含12個時間格（time bin)，每一時間 格含有在彼時間經由可導航段行進之預期速度。判定每— 格之預期速度之成本，且將路線之可導航段之每一相關格 的成本求和以判定成本資料檔。每一段之所求和之值可能 並非來自相同時間的格，因為沿著每一段行進之預期時間 將取決於預測使用者何時到達每一可導航段而變化。舉例 而。了預測，使用者將花5分鐘沿著可導航段BD行進， 因此，針對段BD及DF而一起求和的格值可為相隔5分鐘之 格值亦即，將B C之時間格τ之值添加至df之時間格T+5 之值。 僅探索為最小成本路徑之部分的可導航段，而不探索並 非最小成本路徑之部分的競爭可導航段。因此，對於待考 慮的路控BDF及BCEF兩者，兩個路徑必須被最小成本資 料識別為最小成本路徑。 右兩個路徑BDF及BCEF為在不同時間的最小成本路 徑，則在兩條路線相交之節點F處，bdf&bceF2成本資 料槽需要在某種程度上被留存且可能被進__步傳播。為了 達成此，處理器實行與將兩個成本資料檔（〇1及匸2)彼此疊 置等效之a十算’且判定上界分佈UB (以實線展示）及下界分 佈LB(以點線展示）。在圖3〇及圖31中展示此。uB及lb* 佈接著被詩進-步傳播，從而允許判定每—路線之最大 154S22.doc -105· 201209377 及最小成本資料標。 以與後續可導航路線之成本值被添加至此等資料檔類似 的方式發生上界分佈及下界分佈之進一步傳播。若所探索 之路線刀開，且接著又在類似於節點F之以後的節點處相 父，則藉由將每一進入路徑之兩個上界資料檔重疊以判定 單新的上界資料樓且藉由將每一進入路徑之兩個下界資 料檔重疊以判定單一新的下界資料檔來再次處理該兩個上 界資料檔及該兩個下界資料檔。以此方式，將資料檔之數 目的增加保持在不會過度阻礙判定路線所花費的時間或不 會需要大量記憶體（因為在PND上記憶體為有限的）之等 級。 一在另一實施例中，僅留存上界資料檔及下界資料檔中之 一者以供沿著路線進—步傳播。在另—實施例巾，判定兩 個進入資料檔之平均值以產生用於沿著路線進一步傳播之 平均資料檔。 -旦已判定整條路線之成本資料槽，則將上資料槽或下 資料槽中之-者選擇為最後成本資料標，其係用以判定在 導航裝置上之顯示，如現在將加以解釋。 圖24及圖25說明可顯示成本資料檔之多個值之方式。 在圖24中’藉由顯示自起點之出發時間及在目的地之到 達時間以及隔開預定量(在此實施例中為15分鐘)的離散出 發時間之時間列來說明成本f料檔。與圖23巾之時間列 勒相似，每-時間列經彩色編碼以指示沿著路線之不同 部分之預期速度。提供箭頭2〇〇1、2〇〇2’當由使用者選擇 I54822.doc 201209377 該等箭頭時，使得頌 、 a不盗顯不出發時間及到達時間的對， 以及較早或較遲聞μ n主 。時間之時間列（選擇左箭頭2001使得 ...，貝不較早開始時間，及 ^ β 避擇右箭頭2002使得顯示較遲開始 時間）。選擇時間列可使彳I & ^ 』便仔顯不針對選定開始時間的顯示 里面（類似圖23中所展示者）〇 —·中將成本資料檔顯示為在一組時間段上（在此 實例中，在⑽個小時(等同於一週)中)之連續曲線圖。將 此曲線圖連同_祕|g| _ _ 圖—起.4不’該地圖說明有助於形成此 成本資料檔的自起點至目的地之路線。將曲線圖及路線彩 色編碼（如由實線及點線所說明）以使得使用者可判定在什 麼時間將使用哪些路線。舉例而言，將7小時⑽鐘與9小 時15分鐘之間的曲線圖著色以展示在路線之開始，應遵循 虛線路線2003，而非點線路線2〇〇4之第一部分。此顯示允 許使用者4易地看到在起點與目的地之間行進之成本如何 隨者時間的推移而改變及此如何影響路線。 、圖26至圖28說明一替代實施例。在此實施例中，已判定 成本資料；ft ’如上文所描述，但僅顯示針對由使用者指定 的行進時間而判定夕玖& β & & J疋之路線之影像。然而，顯示有方塊 2010 ’其展示所顯示之路線可適用的日及時間。可由使用 者在檢視展示所判定之路線的地圖資料之影像的同時選擇 认在日及時間之任一側的箭頭以改變日及/或時間。改變 日及/或時間可引起路線改變，且顯示器被更新以顯示新 路線以及在該路線上行進所花f之時間及所行進之距離的 任何改變。在圖27及圖28中展示此等經更新之顯示器的實 154822.doc •107· 201209377 例。 「即時」地（例如’在毫秒之數量級）發生顯示器之更 新，例如，小於1000毫秒且較佳小於5〇〇毫秒。可經由使 用預處理之最小成本資料，及/或因為針對此等其他時間 之路線已經由資料㈣尋而判定來達成此等快速重新計算 時間。 圖29說明使用資料檔搜尋之導航裝置之另外功能。在此 貫施例中，在選擇了行進時間（例如，開始時間）時，導航 裝置之處理器可比較在彼時間行進之成本與在彼行進時間 周圍之窗（例如，行進時間±3〇分鐘）中成本資料檔之值。 若處理器發現彼窗内之行進時間具有較低成本，則處理器 可使顯不器顯示給出較佳結果之行進時間的指示。舉例而 言，在所說明之實施例中，顯示備註2〇15，該備註2〇15通 知使用者若他/她15分鐘後行進，則行進時間將為較短的 (在此情況下，短1〇分鐘）。 為了執行目則為止所描述之路徑選擇，使用解碼過程自 關於圖11至圖13所描述的經編碼之侧檔案獲得位元向量資 訊。 上文所描述之預處理之輸出包含： •對大多數節點之階層式區指派，及 •對此等節點處之外出道路段之位元向量指派。 地圖載入 一致性檢查 當載入地圖資料時，側檔案之集合應呈現於地圖目錄 154822.doc -108· 201209377 中，否則，解碼器將撤銷啟動搜尋加速資料，使得在不罝 有搜尋加速資料的情況下實行路線搜尋。存在有助於= 資料元整性之若干檢查，現在列出該等檢查。 ’' 側檔案遵循命名慣例。 等級之數目由側檔案之數目給出，但等級之數目亦儲存 於每一側檔案之標頭中且等於侧檔案之數目。 子 每一側檔案儲存在其各別等級處之區之數目，其與在側 檔案名稱中指定之數目相同。此外，側檔案儲存以下資訊 (其對於所有側槽案應相同）： •側檔案版本。 •每「位元向量頁」之節點之數目（下文解釋）。 每一側檔案中亦存在總和檢查碼，其識別 •特定的整個側檔案集合 •整個地圖》 對於給定電子地圖之相關聯《侧稽案，λ等資訊應為正 確的。右上述檢查中之任—者失纟，則將不針對此地圖啟 動搜尋加速資料特徵。 載入至記憶體中之資料結構 解碼器讀取外部記憶體實施中之側檔案。此意謂位元向 量側稽案之内容不被完全載人至記憶體中，而是僅根據需 要來讀取。然❿’在開始時-些-般性資料被載入至記憶 體中’且只要該地圖被載人，該等資料就被保持於其中。 標頭資訊 每一侧檔案以標頭區段開始，該標頭區段含有上文關於 154822.doc -109· 201209377 圖8至圖ι〇所描述之資 記憶體中。 資枓#-側樓案之此資訊被儲存於 霍夫曼樹定義 側權案含有若干霍夫曼樹之定義 出對特定霍夫曼編褐之完整 又士疋義給 位元流之-部分解碼成朴資料後破用以將側標案 ^序列解碼成—數目或某其他特定值卜自二 讀取以下霍夫曼樹定義絲其保持於記憶體中。 •用於解碼每1點處之道路段之數目之霍夫曼樹。 ㈤編碼之道路段數目可比基礎地圖中的道路段之數目 小。注意，解碼器獨立於基礎地圖，亦即，其不需要讀取 地圖）。此霍夫曼樹僅儲存於等級。之側檔案中。 •用於解碼頁碼之霍夫曼樹（下文解釋）。 •用於解瑪位元向量區塊之若干霍夫曼樹。較義之數 目係由如儲存於側檀案標頭中之規則位元向量區塊長度给 出；其等於區塊長度減去一。（道路段之位元向量之整個 位元串被分裂成區塊。若位元向量位元串之長度不是規則 區塊長度之倍數，則最後區塊為較短的。對於自2直至規 則區塊長度之每一區塊長度，存在一個霍夫曼樹。霍夫曼 樹不被用於長度為一之區塊，因為此僅為一位元且被直接 儲存）。 •用於選擇位元向量之解碼方法之若干霍夫曼樹。在標 頭中指定此等樹之數目；在下文解釋其使用。 鄰居清單 154822.doc •110· 201209377 /除了最精細等級之每-等級處，側檔案編碼鄰居清 早。4級k處之區之鄰居清單為零或零個以上被稱為等齡 區之鄰居的等級㈣）區之清單。等級㈣侧槽案之鄰居清 單區段具有兩個部分。 二第-部分含有每一等級k子區之鄰居區之數目。舉例 而言（k=l) ’若在全域等級〇處存在4〇〇〇個區且每一全域 區被再分成10個等級m，則等級！側標案含有侧川個 等級1子區。對於此等子區中之每一者，給出個別鄰居清 單（其由等級2區組成）之長度。 •第二部分含有實際鄰居清單’其各別長度自第一部分 獲知。每一鄰居清單為等級（k+1)子區之清單。 區重新映射表 側檔案（例如）藉由聯合及重新排序等等而以壓縮格式儲 存位元向量。等級k處之側檔案具有用以解壓縮按區塊編 碼之位元向量的區重新映射表。其由兩部分組成： •第一部分為按等級k子區編索引之陣列。對於等級让處 之每一子區，其含有經壓縮之位元向量之長度。此對於按 區塊編碼位元向量的各別子區中之節點之彼等外出道路段 為相關的。 第一 4刀為按（1)未壓縮之位元向量中之位元位置及（2) 等級k子區編索引的二維陣列。該等陣列輸入項指定了按 區塊讀取的未壓縮位元串中之給定位元位置在經壓縮位元 向量中的位元位置。 注意，僅第一部分被保持於記憶體中；第二部分僅在解 154822.doc • 111 - 201209377 僅在全域等級 碼期間被按需使用，因為其為大的。當前， 側播案（k=0)處儲存區重新映射表。 起始路線查詢 解碼器係用以加速自出發位置 置至目的地節點集合之路線 (目的地由冑以上節點組成的實例為將整個道路 路段用作目的地的情況)。目的地節點界定一或 區之集合。 注意，目標區為區ID之序列，每一分割等級有一區 ID(開始於等級〇處）。在每一新搜尋的開始，藉由清除先 前目標區集合且將新的目的地節點傳遞至解碼器而建立目 標區之集合。解碼器將判定*重複的目標區之清單。用於 找到給定節點之區的機制與在搜尋期間相同；細節見下 文。 在路線搜尋期間掃描節點 剩餘論述假定已設定目標區之集合。解碼器之特徵為當 被提供道路網路之節點1£>時傳回按離開此節點之道路段編 索引的位元陣列（此節點及給定目標區之位元向量）的功 能。節點及節點處之道路段之排序由地圖界定。無論何時 位元值為零時，此意謂在搜尋期間可忽略對應道路段。 (此通常導致搜尋空間的大量減少且因此搜尋之運作時間 的大量減少）。 對於少數節點，區資訊或位元向量資料皆不儲存於側樓 案中。對於此等節點，解碼器傳回所有位元皆為〖的位元 串。（此將防止路線搜尋跳過此節點處之任何道路段）。解 I54822.doc • 112- 201209377 碼器具有指示是否此為針對給定節點之狀況的布林查詢功 能。此外，存在指示給定節點是否位於先前所定位之目標 區中之-者中的布林查詢功能。由解碼器傳回的在目標區 中之節點之位元向量再—次為所有位元為w位元串。此 等布爾查詢功能係用於路線搜尋中之最佳化。 -根據侧;it案格式，&若干步驟解碼給定節點之位元向量 -貝料在母側播案中，將區及位元向量資訊組織成所謂 的頁。每頁之節點之數目為2之固定冪（例如，16)，且對於 側檔案集合中之每一側檔案為相同的。此意謂，對於給定 節點ID，可藉由簡單的位元移位來計算位元向量頁之頁索 引。節點之資訊被按節點山連續儲存。 找到給定節點之頁偏移 對於每-側㈣’每頁之位元組之平均數目被儲存於側 槽案之標頭中。其被用以藉由使頁索引乘以平均大小而近 似得出頁之位7C組偏移。將校正項儲存於按頁索引來編索 引之表中。此表被儲存於側檔案之單獨區段中。當查詢頁 時，在表中查找校正項，且將該校正項加至近似頁偏移， 從而給出該頁在側檔案中之位置。 解碼頁 快取 田第一次查詢頁時，解碼（相對於固定目標區集合）並快 取該頁中之節點之位元向量串。下一次自同一頁查詢節點 之資料時，可使用經快取之資料而不進行任何側檔案存 取。經解碼之位元向量位元串中的特殊標記位元係用以記 154822.doc -113. 201209377 住該節點是否為無資訊節點。 頁碼 對於母一頁’所謂的頁碼位元指定該頁中之所有節點β 否具有相同區ID。頁碼對於每等級含有一個位元，但所 位元僅在等級0側槽案中之頁的開始處被儲存為 曼符號。 』隹天 解碼外出道路段計數 如上文所提及，每—頁含有固定數目個節點之資訊。狄 點之此數目儲存於每-側檔案之標頭t。在—頁之門： (或針對等級0 ’在頁碼之後)’該頁列出該頁中之每一二: 之外出道路段之數目°無論何時外出道路段之數目為零 時’此意謂根本未儲存對應節點之資訊。在解碼該頁時， 數目被儲存於臨時陣列中。 解碼區 在道路段計數區段之後是區區段。節點之區由請之序 列給出，每一等級處有一個區ID。 對應側槽案中。解碼器讀取頁中儲存於 ^ ^ i 〈所有卽點在所有等級處 零）°時（亦即1點之道路段計數為 為空的。解碼器讀取道路段計數大於零 個郎點之區ID序列。若給定等級處之頁碼指定彼等 ^之二有請為相同的，則在彼等級處為所有節點設定 對=Γ’讀取具有正道路段計數之所有節點之在 所有節點之完整請序列填充解碼器已用頁之 (其t 一些序列可為空 154822.doc > 114- 201209377 的）。 解碼位元向量 找到相關位元位置之集合 對於給疋gp點及目標區而言，特定等級處之特定位元判 定離開此節點之道路段的位元向量位元之值。當存在一個 以上目私區時，將所得位元一起進行邏輯或運算。對於每 一節點’解碼器計算相關位元位置之集合。對於彼節點處 之每-外出道路段’相關位元位置之集合相同。其僅取決 於節點之區及目標區之集合。若僅存在—個目標區，則在 -等級處將僅存在一個相關位元位置；換言之，對於此節 點，可忽略其他等級處所儲存之資訊。在一個以上目標區 之狀况下’一些相關位元位置可重合，所以總是至多存在 與存在的目標區一样客夕A _ 樣夕之相關位兀位置。在下文中，將論 述解碼器如何判^ _個目標區之相關位元位置。對於一個 以上目標區而言，以：t日FI 士 <4? _Ui 冋方式找到相關位元位置且將相關 位元位置組合成一集合。 當未界“居區時，對於每—等級處之每—目標區存在 一個位元向量位元（每外出道路段）。（為簡單起見，忽略對 於節點自身之區1D不儲存位元的事實)。㈣位元處於第 一等級（自等級〇計數），在兮黧纽♦ ^ 地於弟 }在°亥專級處卽點之區ID不同於目 標區之區ID 〇舉例而今 从入 5右全域等級處之節點之區ID等於 全域處之目標區ID，伸兮土加广 、 仁3亥兩個區ID在等級i處為不同的， 則相關位兀位置處於等級丨， 且具等於目標區ID。立*姑 等級處之未壓縮之位元向量串 '、為彼 篁肀中的位7G位置；此串針對每 154822.doc -115- 201209377 -可能的目標區ID含有一個位元。區重新映射表係用以將 此位置轉換成經壓縮位元向量串（在彼等級實際上被編元 的串）中之位置。 、碼 當界定了鄰居區時，則相關位元被判定在「最精細」等 級(在其中目標區為該節點之區之鄰居)處。將四個等級作 為實例，假設目標區ID序列為（a，b，c，d)，且假設節點之 區ID序列為（e，f，g，h)。若（a，b，。，㈣（e，f，§)之鄰居（如 在鄰居清單區段中所定義），且（a，b)為⑷之鄰居，則相關 位元由（a，b，c，d)判定且位於等級2處，即含有作為鄰居之 (a，b，c，d)的（e，f，g)首碼之等級。更精確言之，相關位 凡位置為等級2侧檔案中作為區（e，f，g)之鄰居的（&，b, c，句 之索引。在此狀況下，區ID之規則位元h(如先前段中所解 釋）為不相關的。再一次，此相關位元位置係相對於未壓 縮之位元向量串。解碼器使用區重新映射表以將其轉換至 等級2處之經壓縮位元串中之位元位置。關於鄰居清單之 更多資訊含有於「增強之多等級圖分割之提案（Pr〇p〇sai for enhanced multi-level graph partiti〇ning)」之文件中。 解碼位元向量位元 在給定目標區之固定集合的情況下，頁中之每一節點之 位元向量將由每外出道路段之一位元組成。若節點之道路 段計數為零（亦即，節點為無資訊節點），則將把每一位元 設定成1，而對於彼節點不進行進一步解碼。若節點位於 目標區中之一者中，則位元向量將又為全部丨；在此狀況 下，可能必須跳過經編碼之資料以便解碼後續節點之資 154822.doc 116· 201209377 料。 若g則卽點之位元向量並非平比 十凡地白為1，則解碼器判 疋相關位元位置之集合，如較 卜 子又干所解釋。每一位元位置係 相對於特定等級，亦即，位开π A # h ,、 位TG位於特定側檔案中。在 等級處，側檔案含有完全的經 耵、左壓縮位兀串，但解碼器僅需 要操取相關位元位置處之位元。在解碼期間，讀取 不使用的資訊(但僅在其後為實際上需要的資訊的情況 下)。否則’根本不讀取位元流之不使用的部分。 根據等級對相關位元位置隼 〈杲5刀組0將相關位置轉換 成經壓縮位元串中之位f，而dfc & 置而非解碼經壓縮位元串且將丈 解壓縮以讀取相關位置處之位元。若在某等級處存在相關 位凡’則首先在適當時（解碼^記得其已在每—等級處之 側檔案中處理到多遠）跳過前 疋；蚬過刖置卽點之資料。當在給定側 檔案中到達正被討論的節點 P "£之£ &時，則逐行解碼位元向 量。對於每一外出道路段而t， ° 儲存一個位元；其為所有 相關位元位置之經紘踩& ; ^ 、’馬位疋的邏輯或運算之結果。當前節 點處之特定道路段之資邙以扣& 貢訊以心疋解碼方法之霍夫曼符號開 始。其具有以下值宁之一者： •指定此等級處之道路段 ^ 岭权之所有位元向量位元為0(包括 此等級處之所有鄰居仿；、 )之符號。對於此道路段，不 必解碼其他位元。 •指定此等級處之道路段之所有位元向量位it為1(包括 此等級處之所有鄰居位元）之符號。對於此道路段，不 必解碼其他位元。 154822.doc •117· 201209377 •指定位元向量位元串被按區塊明確給出之符號。在下 文解釋按區塊對經壓縮位元向量位元串之解碼。將道路 段之位元向量位元置於在整個頁之編碼期間建立的「歷 史堆疊」中。 •指定對歷史堆疊之索引的符號。在給定索引處，歷史 堆疊含有道路段之所要位元向量位元值。 取決於歷史堆疊之當前大小，使用用於解碼方法選擇器 之不同霍夫曼樹。在側檔案之標頭中存在指定霍夫曼樹之 數目的限制值；當歷史堆疊之大小超過此值時，則重新使 用上次的霍夫曼樹。 若方法選擇器符號指定位元向量串應被明確地編碼，則 解碼器逐區塊地讀取經壓縮位元向量位元串。其收集此等 級處之相關位元位置（相對於經壓縮位元向量串）處之位元 值。對該等位元之值進行邏輯或運算。該邏輯或之中間結 果一變成1，就可跳過此道路段之所有其他區塊中的剩餘 位元。用於解碼每一區塊之霍夫曼樹取決於該區塊中之位 几之數目。針對如指定於側檔案標頭中的規則區塊長度存 在一個霍夫曼樹。道路段之最後區塊可為較短的；取決於 其大小，將適當霍夫曼樹用於解碼。長度為一之區塊為僅 一位元，將其直接讀取而無需霍夫曼解碼。 若區塊之數目為至少2，則自位元向量產生之位元流含 有在該等區塊之霍夫曼符號之前的一額外位元。其值指定 了是否將整個經解碼之串理解為實際值的逐位元否定。 (此否定之目的為更好的霍夫曼麼縮）。 -Π8- 154822.doc 201209377 【圖式簡單說明】 圖1為可由導航裝置使用的入祕—& a 更用的王球疋位系統（Gps)之例示性 部分的示意說明； 圖2為跨越通信頻道通作 迫通彳。之伺服器及導航裝置之示意 圖； - 圖3a為導航裝置之示意圖； 圖儿為圖3a之導航裝置所使用之架構堆疊的示意表示； 圖4為導航裝置的透視圖； 圖5展示如由本發明之貫施例產生之實例地圖之一部 分； 圖6展示上面展示有用於路徑選擇之節點的圖5之地圖； 圖7展示處理之後的圖5之地圖； 圖8展示在一些實施例中如何將節點分配給圖7之地圖之 一實例； 圓9說明如何可將地圖分割成複數個巢式區之一實例； 圖9a說明圖9之分割之增強； 圖10展示本發明之實施例所利用的位元向量之實例集 合； •圖10a說明在網路之Dijkstra探索期間如何利用時間分析 ，之資訊； 圖11展示本發明之實施例之檔案的實例檔案格式； 圖12展示可如何編碼圖11之區重新映射表及區ID清單之 實施例； 圖13展示圖3中所說明之最粗略巢式區之實例檔案格 154822.doc -119· 201209377 式； 圖14展示除了最粗略巢式區之外的巢式區之實例檔案格 式； ' 圖15例示編螞方案内之位元之聯合； 圖16(包括圖16a及圖16b)例示聯合位元之效應； 圖17亦例示聯合位元之效應； 之路 圖18展*反白顯示使用先前技術路徑選擇技術考慮 線的地圖； ^ 圖19展示反白顯示本發明之實施例所考慮之路 圖； 圖20展示Α·搜尋方法（先前技術）之一實例； 圖21展不本發明之至少一些實施例所使用的對圖之修 圖22展示概述方法之步驟的流程圖； 之顯示器，其說明在路線之可導航段 圖23展示導航裝置 上之預期速度； 圖24展示導航裝置之類 甘μ。 的-或多個路線之成本其說明起點與目的地之間 圖25:示導航裝置之顯示器，其說明起點與目 的一或多個路線之成本資料檔； 门 定行進時間 之間的路線及用於改變行進時間 圖26展示導航裝置之顯示器，其說明針對特 之在起點與目的地 之控制 項； 26之顯示器 圖27展示在使用者已更改行進時間之後對圖 154822.doc -120· 201209377 之更新； 圖28展示在使用者已另外更改行進時間之後對圖27之顯 示器之更新； 圖29展示導航裝置之一系列顯示器，其中向使用者建議 行進時間； 圖3 0展不說明交又節點處之兩個競爭路線之成本資料槽 的曲線圖； 圖31展示自圖30所示之成本資料檔導出的上界及下界成 本資料檔；及 圖32展示顯示於導航裝晉卜 田 ^项。衣直上之用以選擇成本函數之選 單。 【主要元件符號說明】 1 區 2 區 3 區 4 區 5 區 6 區 7 區 8 區 9 區 15 區 21 區 24 區 154822.doc -121. 201209377 27 區 28 區 37 區 41 區 42 區 43 區 51 區 100 全球定位系統（GPS)系統 102 衛星 104 地球 106 全球定位系統（GPS)接收器 108 展頻資料信號 150 伺服器 200 導航裝置 202 處理器 204 輸入裝置 206 顯示螢幕 208 輸出裝置 210 連接 212 輸出連接 214 記憶體 216 連接 218 輸入/輸出（I/O)埠 220 連接 154822.doc -122· 201209377

222 輸入/輸出（I/O)裝置 224 天線/接收器 226 連接 228 埠 250 死胡同 252 臂狀物/冗餘環形 254 吸盤 280 功能硬體組件 282 基本輸入/輸出系統（BIOS) 284 作業系統 286 應用軟體 288 視圖產生模組 300 節點 302 節點 304a 道路段 304b 道路段 304c 道路段 304d 道路段 308 節點 310 道路 400 節點 600 區 602 區 604 fA 154822.doc -123- 201209377 606 區 608 區 700 最左側欄 702 第二欄 704 第三欄 750 節點 751 圖 752 成本函數 754 點 756 點 800 標頭 802 霍夫曼樹 804 區計數 806 區鄰居 808 區ID重新映射表 810 位元向量頁索引 812 區ID及位元向量 900 陣列 1300 垂直條紋區 1600 地圖 1602 開始節點 1604 目的地節點 1606 選定路線 1650 地圖 •124- 154822.doc 201209377 1652 點 1800 疋自節點B至目標節點所位於的區之針對至 少一個成本函數的一個最小成本路徑之部分 1801 不是自節點B至目標節點所位於的區之任何 最小成本路徑之部分 1802 虛線道路段 1804 虛線道路段 1900 步驟 1902 步驟 1904 步驟 1906 步驟 1908 步驟 1910 步驟 1912 步驟 2000 時間列 2001 左箭頭 2002 右箭頭 2003 虛線路線 2004 點線路線 2010 方塊 2015 備註 A 節點 B 節點 C 節點 154822.doc -125· 201209377

Cl 成本資料棺 C2 成本資料檔 D 節點 E 節點 F 節點 LB 下界分佈 UB 上界分佈 154822.doc · 126·

Claims (1)

1. 201209377 七、申請專利範圍： 1 · 一種使用包含複數個可導航路徑之地圖資料判定一路線 之方法，該地圖資料經劃分成複數個區，該方法包含使 用至少一處理設備：接收該地圖資料上之一起點及一目 的地及對複數個成本函數中之一者之一選擇；使用該地 圖資料及識別該地圖資料之區之間的最小成本路徑之最 小成本資料來判定自該起點至該目的地之一路線，其特 徵在於，若由於該複數個成本函數中之不同成本函數而 在該等區之—對之間存在不同最小成本路徑，則該最小 成本資料識別該對區之間的一個以上最小成本路徑，且 判定一路線包含自包含該起點及該目的地之該對區的該 專最小成本路徑來識別具有針對該敎成本函數之一最 低成本之該最小成本路徑。 2.如“項1之方法’其包含使一顯示器顯示該所判定路 使該使用者能夠在檢視該影像時改變該選 ==回應於該選定成本函數之一變化 =新選…函數判定之一新路線之一影像更新該顯 3. =諸載體’其上儲存有在由—處理設備執行時使該 4. -種資料㈣t 項2之方法之指令。 地圖資料二上儲存有：包含複數個可導航路徑之 、圖ϋ地圖資料經劃分成複數個區； 成本函數識別該地圖資料之該 · 5 之最小成本資料。 之間的最小成本路徑 154822.doc 201209377 5. 一種電腦裝置’其包含健存有下列各者之記憶體··包含 複數個可導航路徑之地圖資料，該地圖資料經劃分成複 數個區；識別該地圖資料之該等區之間的最小成本路徑 之最小成本資料’且處理設備經配置以：接收該地圖資 料上之一起點及一目的地及對複數個成本函數中之一者 之一選擇，且使用該地圖資料及該最小成本資料來判定 自該起點至該目的地點之—路線，其特徵在於，若由於 該複數個成本函數中之不同成本函數而在該等區之一對 之間存在不同最小成本路徑，則該最小成本資料識別該 對區之間的-個以上最小成本路徑，且判H線包含 自包含該起點及該目的地之該對區的該等最小成本路徑 來識別具有針對該選成本函數之—最低成本之該最小 成本路徑。 6. 8. -種導航裝置’其包含一定位系統、一顯示器、一使用 者介面及一如請求項, 項之電腩裝置，其中該處理設備經 配置以經由該使用者介面卜夕# λ , 嘗11面上之輸入導出該起點及該目的 地且將該判定之結果顯示於該顯示器上。 如請求項6之導航裝置’其中該顯示器經配置以顯示該 線之—影像，該使W介面經配置則吏該使用 者月b夠在檢視該影像時改變該選定成本函數，且回應於 該選定成本函數之—變彳卜，马W a顯不器用針對該新選定成 本函數心之-新m像進行更新。 一種跨越一電子地圖產生自一起 5位置至—目的地位置 之一路線之方法’該電子地圖包令 圆匕3表不由該電子地圖涵蓋 154822.doc 201209377 之區中之—可導航路線之段的複數個向量，該方法包含： 义利用提供對該電子地圖之校正之資料，其包含指示先 則並非該電子地圖之部分之向量之資料； 修訂指示該電子地圖中之哪些向量為該最低成本路線 之部分以指示料新向量為該最低成本路線之部分的路 徑選擇加速資料’以形成修訂之路徑選擇加速資料；及 產生該起點位置與該目的地位置之間的-路線’該產 生包括利用該修訂之路徑選擇加速資料。 9.如w求項8之方法，其十對該電子地圖之該等校正係自 一遠端伺服器下載。 ” 種電腦裝置，其包含儲存有一電子地圖之記憶體，該 電子地圖包含表示由該電子地圖涵蓋之區中之一可導航 路線之段的複數個向量，且處理設備經配置以：利用提 供對該電子地圖之校正之資料，其包含指示先前並非該 電子地圖之部分之向量之資料；修訂指示該電子地圖中 之哪些向量為該最低成本路線之部分以指示該等新向量 為该最低成I路線之部分的路徑選擇力〇速資肖，以形成 修訂之路徑選擇加速資料；且產生-起點位置與一目的 地位置之間的一路線，該產生包括利用該修訂之路徑選 擇加速資料。 η· -種導航裝置’其包含一定位系統、一顯示器、一使用 者介面及-如請求項1G之電腦裝置，其t該處理設備經 配置以經由該使用者介面上之輸入接收對該電子地圖之 該等校正。 154822.doc