WO2019159987A1 - ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム - Google Patents

ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2019159987A1
WO2019159987A1 PCT/JP2019/005163 JP2019005163W WO2019159987A1 WO 2019159987 A1 WO2019159987 A1 WO 2019159987A1 JP 2019005163 W JP2019005163 W JP 2019005163W WO 2019159987 A1 WO2019159987 A1 WO 2019159987A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
space
network data
link
shape
node
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/005163
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
充 望月
伸章 廣嶋
治 松田
瀬下　仁志
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to US16/968,968 priority Critical patent/US11913804B2/en
Publication of WO2019159987A1 publication Critical patent/WO2019159987A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/383—Indoor data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3863—Structures of map data
    • G01C21/3867—Geometry of map features, e.g. shape points, polygons or for simplified maps
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2228—Indexing structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids

Definitions

  • the present invention relates to a network data generation device, a network data generation method, and a program, and more particularly to a network data generation device, a network data generation method, and a program for automatically generating network data sufficient for route search.
  • Non-Patent Document 1 a technique for automatically generating 2D or 3D network data from an indoor 3D digital model for indoor navigation is known.
  • Non-Patent Document 1 when there is a shape of an indoor space blocked by an entrance or the like (for example, a room or a toilet), it is necessary to add and correct data in order to connect the generated network data. is there.
  • attribute information such as space (width, depth, height, floor material, etc.), doorway (width, height, steps, etc.) and stairs (steps, steps, presence of handrails) This is useful information, but unless it is assigned when generating network data, it is necessary to associate the attribute information later.
  • indoor spaces usually have a hierarchy, and it is necessary to separately associate network data for connection between upper and lower floors.
  • the present invention has been made in view of the above points, and a network data generation device and network data generation capable of efficiently generating appropriate network data of an indoor map from input data having an indoor space structure It is an object to provide a method and a program.
  • a network data generation device includes a link representing a space on a map that is movable from input data having at least a structure of an indoor space and information indicating properties based on the structure of the indoor space, and the link
  • a network data generation device that generates network data including nodes that are start points or end points of the object, and a determination unit that determines whether a target space that is a partial area of the indoor space is a room or a passage
  • a link node generation unit that generates a set of links and a set of nodes based on the determination result by the determination unit.
  • the network data generation method includes a link representing a movable space on a map from input data having at least a structure of an indoor space and information indicating properties based on the structure of the indoor space, and A network data generation method in a network data generation device that generates network data composed of nodes that are the starting point or the ending point of the link, wherein the determination unit determines whether the target space that is a partial area of the indoor space is a room or a passage
  • the link / node generation unit generates a set of links and a set of nodes based on the determination result by the determination unit.
  • the determination unit determines from the input data having at least the structure of the indoor space and the information indicating the property based on the structure of the indoor space, as one of the indoor spaces. It is determined whether the target space, which is a partial area, is a room or a passage, and the link node generation unit generates a set of links and a set of nodes based on the determination result by the determination unit, and maps Network data including a link representing a space that is movable above and a node that is a starting point or an ending point of the link is generated.
  • the target space which is a partial area of the indoor space
  • the target space is a room or a passage with respect to input data having at least the structure of the indoor space and information indicating properties based on the structure of the indoor space
  • appropriate network data of the indoor map can be efficiently generated from the input data having the structure of the indoor space.
  • the link node generation unit of the network data generation device is defined based on the structure of the indoor space, and based on the characteristics of the target space, the target space can be configured with only nodes, It can be generated whether a link and a node need to be configured.
  • the network data generation device is characterized in that the characteristic is at least one of the number of doorways and whether or not almost all regions in the target space can be seen from any position in the target space. There can be.
  • the link node generation unit of the network data generation device when the shape of the target space is a convex polygon, retrieves almost all regions in the target space from any position in the target space. It can be determined that the target space can be seen, and it can be determined that the target space can be configured with only nodes.
  • the link node generation unit of the network data generation device simplifies the shape of the target space so that the number of vertices is reduced, and based on the simplified shape of the target space, It can be determined whether the shape is a convex polygon.
  • the network data generation apparatus may further include a connection unit that connects at least a set of generated nodes and a set of links based on information corresponding to an entrance / exit.
  • the information indicating the property of the network data generation device includes the direct property information that can directly determine whether the target space is represented by a link or a node, and analyzing the target space. And indirect property information from which it is obtained whether it is represented by a link or a node.
  • the program according to the present invention is a program for causing each unit of the network data generation apparatus to function.
  • appropriate network data of an indoor map can be efficiently generated from input data having an indoor space structure.
  • each of the target spaces that are part of the indoor space is distributed to “room”, “passage”, “entrance / exit”, “floor connection”, and the indoor space Automatically generate network data.
  • ⁇ Distribution If the target space can be sorted according to the class and layer definition of the input data, and the name and attribute information attached to the shape, the “room”, “passage”, “entrance / exit”, “floor connection” for each “level” ”.
  • room is a “space” that can be the destination of a navigation point
  • passage is a “space” for moving between “room” and “room”.
  • Entrance / exit is a place connecting “space” and “space” (no doors and walls)
  • floor connection is a place connecting floors of indoor spaces (stairs, elevators, escalators). Etc.).
  • the “space” (when the room and passage cannot be determined) has one “entrance / exit” number connected to that “space”, or within the target space If the shape allows the entire target space to be seen from a predetermined position, it is distributed as a “room”.
  • An example of the shape is a convex polygon.
  • the “space” is a minimum unit that constitutes a movable area in the indoor space, and includes, for example, “room” and “passage”.
  • the “space” is a “passage” if the number of “entrances” connected to the “space” is two or more and the entire target space cannot be seen from a predetermined position in the target space. ".”
  • Examples of the shape include concave or round (perforated) polygons. The intention that the number of “entrances” connected to “space” is bounded by an absolute value of 2 is that there is a possibility that one “entrance / exit” becomes invisible from the other “entrance / exit” from two or more. is there.
  • the number of “entrances” in the indoor space is relatively “passage” in the ratio between the total number of “entrances” and the number of “entrances” connected to the target “space”, In the case of the example (there are two “entrances / entrances” and the “entrance / entrance / entrance” is not visible between each other), it is determined as “room” and the “entrance / exit” cannot be connected to each other.
  • the “room” and “passage” are sorted according to the shape characteristics. Automatically generate network data for indoor spaces.
  • the input data is a 3D model such as BIM data
  • the shape since the shape has accurate height and position information, the suspended wall through which the moving object existing in the shape of “space” can pass
  • the indoor space network data is automatically generated after removing the shape that does not hinder the movement in advance.
  • Network data generation The network data in the “room” is automatically generated by generating a node near the “entrance / exit” connected to the “room”, and connecting two or more nodes by a link.
  • the link is a line drawn to a movable area such as a hallway of a building indicating that a moving body (person, wheelchair, stroller, robot, drone, etc.) can move on the link.
  • Both ends of the link are always nodes, and the link has only one set of attribute information such as direction and length. Therefore, when there is a branch in the middle of the link or when the direction of the link is changed, a node is placed at the starting point to divide the link.
  • a node is a point that is the starting or ending point of a link.
  • link intentionally There is a case where a link is divided by hitting a node in the middle of.
  • the network data in the “path” is automatically generated by generating a center line in the shape of the path, generating nodes at the vertices and intersections, and connecting the nodes with links.
  • attribute information of input data is added when generating network data, data with higher utility value can be automatically generated efficiently.
  • the attribute information included in the input data includes information included directly as attribute information in “room”, “passage”, “entrance / exit”, and “floor connection”, and shapes that are not included directly.
  • shape e.g., handrails on stairs and the number of toilets in the toilet
  • attribute information e.g, floor material in the space
  • POI is an abbreviation for Point of Interest, and manages representative points for the shapes of spaces (stores, rooms, toilets, etc.) and their attributes.
  • the representative point is an arbitrary point that is easy to understand on the shape of the space, and for example, a barycentric point can be adopted.
  • indoor space network data that is useful and highly complete for route search is the minimum necessary to move through the space while minimizing correction and manual correction after automatic generation. Can be automatically generated.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a network data generation apparatus 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the network data generation device 10 is composed of a computer including a CPU, a RAM, a shape distribution processing routine described later, and a ROM storing a program for executing the network data generation processing routine.
  • the configuration is as follows.
  • the network data generation device 10 includes an input unit 100, an indoor space data storage unit 110, a shape distribution unit 120, a distribution result storage unit 130, a network data generation unit 140, a network data storage unit 150, an output Unit 160.
  • the input unit 100 receives input of input data having at least an indoor space structure and information indicating properties based on the indoor space structure.
  • the property information includes direct property information that can directly determine whether the space is represented by a link or a node, and indirect information that can be obtained by analyzing whether the space is represented by a link or a node. And property information.
  • digital design drawings used at the time of construction for example, 2D architectural CAD data created at the time of architectural design, digital vector data such as a 3D model included in BIM data, and the like are used.
  • BIM When BIM is used, it can be handled as 2D vector data by performing horizontal projection for each layer.
  • the input data includes shapes such as rooms, passages, doorways, stairs, and elevators, with layers and class definitions added in advance.
  • the indoor space data storage unit 110 stores input data received by the input unit 100.
  • the shape sorting unit 120 sorts the shape type of each target space into “room”, “passage”, “entrance / exit”, or “floor connection” from the input data. As a method of distributing these, for example, at least one of the following determination methods is applied.
  • the shape type of each target space is determined from the layer and class definition information of the input data.
  • a building CAD in general, in addition to walls and hallways, pillars, stores, toilets, escalators, etc. can be managed separately in layers, so the shape type of each target space based on these layer definitions Determine.
  • IFC Industry Foundation Classes
  • classes are defined for each structure such as hierarchy, space, stairs, doors, pillars, etc.
  • the shape type of each target space is determined.
  • the layer and class definition information included in the input data is an example of direct property information that can directly determine whether a space is represented by a link or a node.
  • the shape type of each target space is determined from the name given to each shape of the input data. For example, it is determined from names such as “ ⁇ room”, “ ⁇ passage”, “ ⁇ emergency exit”, “ ⁇ stairs”, and the like.
  • the name given to each shape of the input data is an example of direct property information that can directly determine whether the space is represented by a link or a node.
  • the shape type of each target space is determined from the attribute information of each shape of the input data. For example, the determination is made from attribute information such as the number of steps and the opening.
  • the attribute information of each shape of the input data is an example of indirect property information obtained by analyzing whether the space is represented by a link or a node.
  • Judgment Method 4 By adding information on “room”, “passage”, “entrance / exit”, and “floor connection” to the input data in advance, determination is made based on these information.
  • the “room”, “passage”, “entrance / exit”, and “floor connection” information is an example of direct property information that can directly determine whether a space is represented by a link or a node. .
  • the determination method 4 is effective when the number of “spaces” in the input data is small, but the efficiency decreases as the number increases.
  • the shape distribution unit 120 defines the shape type of each target space as “room”, “passage”, “entrance / exit” based on the characteristics of the target space that is a partial region of the space defined based on the structure of the space. Or “floor connection”.
  • the characteristic is at least one of the number of entrances and exits and whether or not almost all regions in the target space can be seen from any position in the target space.
  • the shape distribution unit 120 determines that the target space is “room” when the shape of the target space is a convex polygon, and determines that the target space is “passage” when the shape is a concave or circular polygon. .
  • the shape distribution unit 120 uses the following determination method 5.
  • the shape distribution unit 120 simplifies and simplifies the shape of the target space so that the number of vertices is small when determining whether the shape of the target space is a convex polygon, a concave, or a circular polygon. Based on the shape of the target space, it may be determined whether the shape of the target space is a convex polygon, a concave, or a circular polygon.
  • the shape distribution unit 120 determines the shape type focusing on the shape, if the shape of the space of the input data is complex (such as a small gap in the outer frame or a small hole in the space), Since it is not possible to simply determine the uneven polygon, it is preferable to determine the uneven polygon after simplifying the complex shape (reducing the number of vertex coordinate points).
  • Various methods can be considered as a method of simplifying the space shape, and as an example of the simplification, simplification using a grid or a buffer may be used. 4 and 5 show examples of simplification.
  • the shape of the space is basically horizontal and vertical. Therefore, the circumscribed rectangle with respect to the shape of the space is a small grid that is horizontal and vertical (as a guide, the height and width of the grid are large enough for the moving object to move and set to 1/2 the minimum passage width in the building.
  • the shape of the space can be simplified by adopting a set of grids in which the grid and the shape of the space overlap as the shape of the space after simplification.
  • simplification by the grid may cause the opposite effect.
  • simplification with a buffer may cause the opposite effect.
  • the buffer which expands the shape with respect to the shape of the space (as a guide, the height and width of the grid are large enough when the moving body moves, and is one of the minimum passage widths in the building.
  • the space shape can be simplified by generating a buffer for narrowing the shape (equivalent to the buffer to be widened).
  • the shape has accurate height information. For example, the movement of a suspended wall through which a moving body existing in the room can pass is obstructed. It is also effective for simplification to remove the shape (FIG. 6) not to be removed in advance.
  • the shape distribution unit 120 stores in the distribution result storage unit 130 a distribution result that is a result of distributing the shape type of each target space.
  • the distribution result storage unit 130 stores the distribution result obtained by the shape distribution unit 120.
  • the network data generation unit 140 generates network data including a set of links and a set of nodes from the information of “room”, “passage”, “entrance / exit”, and “floor connection” distributed by the shape distribution unit 120. .
  • the network data generation unit 140 includes a link / node generation unit 142 and a connection unit 144.
  • the link node generation unit 142 is based on the distribution result stored in the distribution result storage unit 130 and the characteristics of the target space that is defined based on the structure of the space and is a partial area of the space. Then, it is determined whether the target space can be configured with only nodes or it is necessary to configure with a link and a node, and a link and a node are generated.
  • the link node generation unit 142 first generates an “entrance / exit” node connected to the “room”, “passage”, and “floor connection” for the space allocated as “entrance / exit”. .
  • the corresponding shape of the input data may directly include attribute information (for example, the attribute of “space” has width, depth, height, etc.).
  • attribute information is not directly included in the shape itself, but the input data includes other shapes included in the vicinity or inside of the shape (for example, the number of toilets in the toilet) It may be obtained by automatically extracting attribute information (for example, a floor surface material in a space).
  • the attribute information automatically obtained above is added to the “entrance / exit” node to be generated, so that navigation based on the added attribute information when performing route search or guidance. And useful information can be obtained.
  • the link node generation unit 142 determines whether the target space is a “room” or a “passage” and determines whether the target space is a node or a link and a node. Based on this, a link and a node are generated.
  • the link node generation unit 142 when the target space is allocated to “rooms” and there are multiple “entrance / exit” nodes in the “room”, the link node generation unit 142 generates a link so as to connect the nodes. (FIG. 7).
  • the link node generation unit 142 generates a center line for the shape of the “passage” when the target space is allocated to “passage”, and generates a “passage” node at the vertex / intersection of the center line. If it is a “passage”, if the “entrance / exit” node is simply connected with a link by a wall, the link may collide with the wall or inner polygonal frame. is there.
  • the link node generation unit 142 generates “path” links between “path” nodes (FIG. 8). As a result, the “entrance / exit” node is connected to the “passage” node or the “passage” link, so that the collision with the wall or the inner frame does not occur.
  • the link node generation unit 142 determines whether the vicinity of the “entrance / exit” node is a “passage” node or a “passage” link.
  • the link node generation unit 142 When the vicinity of the “entrance / exit” node is a “passage” node, the link node generation unit 142 generates a link connecting the “entrance / exit” node and the “passage” node.
  • the link node generation unit 142 draws a perpendicular line from the “entrance / exit” node to the “passage” link, and generates a node at the intersection. Then, a link is generated between the “entrance / exit” node and the intersection node.
  • the link / node generation unit 142 generates a set of links and a set of nodes by generating links or nodes for all target spaces.
  • the link node generation unit 142 generates a center line for the shape of the “passage” when generating network data in the “passage”, but the shape distribution unit 120 has the shape when generating the centerline.
  • the simplified shape implemented in (1) may be used. By using a simplified shape, it is possible to obtain a simplified result of the generated center line.
  • Non-Patent Document 1 As a method for generating the center line, the center axis transformation of Non-Patent Document 1, the characteristic of Voronoi diagram, or the like may be used (Reference Document 1). [Reference 1] Japanese Patent Laid-Open No. 2003-132353
  • the center line obtained here may have an excessive shape (a complicated line with a large number of vertices) depending on the shape of the “space”.
  • the line may be simplified by using a Ramer-Douglas-Peucker (point thinning out) algorithm, a process of thinning out nodes in the generated network (reference document 2), or the like.
  • Reference Document 2 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-210626
  • connection unit 144 connects the nodes with links based on the generated node set, link set, and information corresponding to the entrance / exit.
  • connection unit 144 generates, for each “hierarchy”, an “entrance / exit” link that connects “entrance / exit” nodes to the same “exit / exit” in order to connect “spaces”.
  • the route search is performed by setting the attribute information of the “entrance / exit” link. Useful information can be obtained when performing or guidance.
  • the connection unit 144 generates a “floor connection” link that connects the “floor connection” nodes to the same “floor connection” in order to connect the hierarchies.
  • the corresponding shape of the input data may directly include attribute information (for example, the attribute of “stair” has the number of steps, steps, etc.).
  • the shape itself does not include attribute information directly, but the input data includes other shapes that are included in the vicinity or inside of the shape (for example, the presence or absence of handrails on stairs) and attributes. It may be obtained by automatically extracting information (for example, the height of a “space” in which stairs exist).
  • the attribute information automatically obtained above is added to the “entrance / exit” node to be generated, so that navigation based on the added attribute information when performing route search or guidance. And useful information can be obtained.
  • the connecting unit 144 can also connect the node or link and outdoor network data.
  • connection unit 144 stores all the generated nodes and all the links in the network data storage unit 150 as network data.
  • the network data storage unit 150 stores the network data generated by the network data generation unit 140.
  • the output unit 160 outputs the network data stored in the network data storage unit 150.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a network data generation processing routine according to the embodiment of the present invention.
  • the network data generation apparatus 10 executes a network data generation processing routine shown in FIG.
  • step S100 the input unit 100 receives input of input data having at least a structure of an indoor space and information indicating a property based on the structure of the indoor space.
  • step S110 the input data received in step S100 is stored in the indoor space data storage unit 110.
  • step S120 the shape sorting unit 120 sorts the shape type of each target space into “room”, “passage”, “entrance / exit”, or “floor connection” from the input data.
  • step S130 the distribution result obtained in step S120 is stored in the distribution result storage unit 130.
  • step S140 the network data generation unit 140 generates a set of links and a set of nodes from the indoor space data and the distribution result, and generates network data.
  • step S150 the network data generated in step S140 is stored in the network data storage unit 150.
  • step S160 the output unit 160 outputs the network data stored in the network data storage unit 150.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a distribution processing routine.
  • step S200 the shape distribution unit 120 distributes the shape type of each target space into “floor connection”, “entrance / exit”, and “space” by class definition, layer, and the like (determination method 1).
  • step S210 the shape distribution unit 120 distributes the shape type of each target space into “floor connection” and “space” from the name, attribute, and the like given to each shape of the input data (determination method 2 ).
  • step S220 the shape distribution unit 120 distributes the shape type of each target space into “room” and “passage” based on the characteristics of the target space defined based on the structure of the space.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a processing feature / shape distribution processing routine.
  • step S224 the shape distribution unit 120 pays attention to the shape of the “space”, and when the shape is a convex polygon (convex in step S224), determines the shape type of the “space” as “room”. If the polygon is a concave or round (perforated) polygon (recess or round in step S224), the shape type of the “space” is determined to be “passage” and sorted.
  • step S222 it is determined whether or not the shape of the target space allocated to “space” is complicated. It is preferable to make a determination. Therefore, when the shape of the target space allocated to the “space” is complicated, the space shape simplification process shown in FIG. 14 is performed.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the space shape simplification process.
  • step S300 the shape distribution unit 120 displays the shape of the target space distributed to the “space” as a small grid that is horizontal and vertical to the circumscribed rectangle with respect to the shape (sufficiently large when the moving body moves). It is simplified by adopting a set of grids, which are divided into two, and whose grid and original shape overlap as the shape of the space after simplification.
  • step S310 the shape distribution unit 120 determines whether the number of vertices of the shape of the “space” after the simplification in step S300 is larger than the number of vertices of the original shape.
  • step S320 the shape distribution unit 120 After creating a buffer that expands the shape of the “space” (large enough to move the moving object), create a buffer that narrows the shape (equal to the size of the expanded space) Simplify.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the generation processing routine.
  • step S400 the link node generation unit 142 generates an “entrance / exit” node connected to “room”, “passage”, and “floor connection” in front of the target space assigned as “entrance / exit”.
  • step S410 the link node generation unit 142 determines whether the target “space” is “room”, “passage”, or “floor connection”.
  • step S420 the link node generation unit 142 connects the “entrance / exit” nodes if there are a plurality of “entrance / exit” nodes in the “room”.
  • the “entrance / exit” link is generated as follows.
  • step S430 if the number of entrances / exits is greater than 3, the link node generation unit 142 removes the intersecting links and proceeds to step S510.
  • step S440 the link node generation unit 142 generates a center line for the shape of the “passage”.
  • step S450 the link / node generator 142 generates a “passage” node at the vertex / intersection of the center line generated in step S440.
  • step S460 the link node generation unit 142 generates “passage” links between “passage” nodes.
  • step S470 the link node generation unit 142 determines whether the vicinity of the “entrance / exit” node is a “passage” node or a “passage” link.
  • step S480 the link node generation unit 142 generates a link connecting the “entrance / exit” node and the “passage” node. Then, the process proceeds to step S510.
  • step S490 when the vicinity of the “entrance / exit” node is a “passage” link (passage link in step S470), in step S490, the link / node generator 142 creates a perpendicular line from the “entrance / exit” node to the “passage” link. And generate a node at the intersection.
  • step S500 the link node generation unit 142 generates a link between the “entrance / exit” node and the intersection node, and proceeds to step S510.
  • step S410 If the target “space” is “floor connection” (floor connection in step S410), the process proceeds to step S510.
  • connection unit 144 connects “entrance / exit” nodes corresponding to the same entrance / exit with “entrance / exit” links.
  • step S520 the connection unit 144 generates a “floor connection” link that connects the “floor connection” nodes to the same “floor connection” in order to connect the hierarchies.
  • the input data having at least the structure of the indoor space and the information indicating the property based on the structure of the indoor space with respect to the input data of the indoor space. It is determined whether the target space that is a partial area is a room or a passage, and based on the determination result, a set of links and a set of nodes are generated. Appropriate network data for indoor maps can be generated efficiently.
  • the program has been described as an embodiment in which the program is installed in advance.
  • the program can be provided by being stored in a computer-readable recording medium.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

屋内における空間の構造を有する入力データから、屋内地図の適切なネットワークデータを効率的に生成することができるようにする。　少なくとも屋内空間の構造と、当該屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよびリンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成するネットワークデータ生成装置１０であって、リンク・ノード生成部１４２が、入力データからリンクの集合及びノードの集合を生成する。

Description

ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム
　本発明は、ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラムに関し、特に、経路検索に十分なネットワークデータを自動生成するためのネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラムに関する。
　従来より、屋内ナビゲーションのために、屋内の３Ｄデジタルモデルから、２Ｄや３Ｄのネットワークデータを自動生成する技術が知られている（非特許文献１）。
"Automatic Extraction of Improved Geometrical Network Model from CityGML for Indoor navigation"＜インターネット検索：https://3d.bk.tudelft.nl/pdfs/FilippoMortari_thesis.pdf　検索日：2017/11/14＞
　しかし、非特許文献１では、出入口などにより閉塞となった屋内空間の形状（例えば、部屋やトイレなど）が存在する場合、生成したネットワークデータ間を接続するためにデータを追加、補正する必要がある。
　また、経路探索や誘導を行う際、空間（幅、奥行き、高さ、床の素材など）や出入口（幅、高さ、段差など）や階段（段数、段差、手すり有無）などの属性情報が有益な情報となるが、ネットワークデータを生成する際に割り当てない限り、後から、それらの属性情報を関連付ける必要がある。
　更に、屋内空間は、通常、階層を持っており、上下階の接続についてのネットワークデータの関連付けも別途実施する必要がある。
　また、屋内の歩行可能域の形状をドロネー三角形分割する場合、屋内空間の形状が複雑になるほど、移動体が移動することができることを示すデータとしては不要なノードを過剰に生成してしまう傾向にあり、そのネットワークデータの生成時間も課題となる。
　本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、屋内における空間の構造を有する入力データから、屋内地図の適切なネットワークデータを効率的に生成することができるネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
　本発明に係るネットワークデータ生成装置は、少なくとも屋内空間の構造と、前記屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよび前記リンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成するネットワークデータ生成装置であって、前記屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定する判定部と、前記判定部による判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成するリンク・ノード生成部と、を備えて構成される。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成方法は、少なくとも屋内空間の構造と、前記屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよび前記リンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成するネットワークデータ生成装置におけるネットワークデータ生成方法であって、判定部が、前記屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定し、リンク・ノード生成部が、前記判定部による判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成する。
　本発明に係るネットワークデータ生成装置及びネットワークデータ生成方法によれば、判定部が、少なくとも屋内空間の構造と、屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定し、リンク・ノード生成部が、判定部による判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成して、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよびリンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成する。
　このように、少なくとも屋内空間の構造と、屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データに対し屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定し、判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成することにより、屋内空間の構造を有する入力データから、屋内地図の適切なネットワークデータを効率的に生成することができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置のリンク・ノード生成部は、前記屋内空間の構造に基づき定義される、かつ、前記対象空間の特性に基づき、前記対象空間がノードのみで構成可能か、リンクとノードとで構成する必要があるかを生成することができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置の前記特性は、出入口の数、及び前記対象空間内の任意の位置から前記対象空間内のほぼすべての領域を可視できるか否かのうちの少なくとも一方であるとすることができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置のリンク・ノード生成部は、前記対象空間の形状が凸多角形である場合、前記対象空間内の任意の位置から前記対象空間内のほぼすべての領域を可視できると判定し、前記対象空間をノードのみで構成可能であると判定することができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置のリンク・ノード生成部は、前記対象空間の形状を、頂点数が少なくなるように単純化し、単純化された対象空間の形状に基づき、前記対象空間の形状が凸多角形であるかを判定することができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置は、少なくとも生成されたノードの集合とリンクの集合とを、出入口に対応する情報に基づき接続する接続部を更に有することができる。
　また、本発明に係るネットワークデータ生成装置の性質を示す情報は、前記対象空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報と、分析することにより前記対象空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかが得られる間接性質情報と、を含むことができる。
　本発明に係るプログラムは、上記のネットワークデータ生成装置の各部として機能させるためのプログラムである。
　本発明のネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラムによれば、屋内における空間の構造を有する入力データから、屋内地図の適切なネットワークデータを効率的に生成することができる。
本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る「空間」の振り分け例（出入口の数に着目）を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る「空間」の振り分け例（形状に着目）を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る空間形状の単純化の例（グリッド単純化）を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る空間形状の単純化の例（バッファ単純化）を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る出入口の例を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る部屋内のネットワークデータ生成の例を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る通路内のネットワークデータ生成の例を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る空間間のネットワークデータ生成の例を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係る階層間のネットワークデータ生成の例を示すイメージ図である。 本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る振分処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る特徴・形状振分処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る空間形状単純化処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
＜本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置の概要＞
　まず、本発明の実施形態の概要について説明する。
　本実施形態では、入力データから「階層」毎に、屋内空間の一部である対象空間の各々を、「部屋」、「通路」、「出入口」、「階の接続」に振り分け、屋内空間のネットワークデータを自動生成する。
＜＜振り分け＞＞
　対象空間を、入力データが持つクラスやレイヤ定義、形状に付けられた名称や属性情報により振り分け可能な場合は、「階層」毎に「部屋」、「通路」、「出入口」、「階の接続」に振り分ける。
　ここで、「部屋」は、ナビゲーションポイントの目的地となり得る「空間」であり、「通路」は、「部屋」と「部屋」とを移動するための「空間」である。
　また、「出入口」は、「空間」と「空間」とを接続する場所（ドア、壁無し）であり、「階の接続」は、屋内空間の階層間を接続する場所（階段、エレベータ、エスカレータ等）である。
　次に、クラス等により振り分けられなかった対象空間のうち、「空間」（部屋と通路が判定できない場合）は、その「空間」と接続する「出入口」数が１つ、もしくは、対象空間内の所定の位置から対象空間全体を可視できるような形状であれば「部屋」として振り分ける。当該形状は、例えば凸多角形が挙げられる。「空間」とは、屋内空間のうち移動可能な領域を構成する最小の単位であり、例えば、「部屋」や「通路」が含まれる。
　対象空間のうち、「空間」は、その「空間」と接続する「出入口」数が２つ以上、かつ、対象空間内の所定の位置から対象空間全体を可視できないような形状であれば「通路」として振り分ける。当該形状は、例えば凹もしくは回（穴あき）多角形が挙げられる。なお、「空間」に接続する「出入口」の数を絶対値の２を境界としている意図は、一方の「出入口」から他方の「出入口」が可視できなくなる可能性が２つ以上から生じるためである。例えば、屋内空間内の「出入口」の総数と、対象の「空間」に接続する「出入口」の数との割合で相対的に「通路」であると判定すると、総数が非常に多い場合、上記例の（「出入口」が２つあり「出入口」間を互いに可視できない）場合、「部屋」と判定されてしまい、互いの「出入口」を接続することができなくなる。
　また、上記の場合において、「空間」の形状が複雑であった場合に、形状を単純化（頂点座標数を削減）したうえで、その形状の特性から、「部屋」と「通路」を振り分け、屋内空間のネットワークデータを自動生成する。
　また、上記の場合において、入力データがＢＩＭデータのような３Ｄモデルの場合は、形状は正確な高さや位置情報を持つため、「空間」の形状内に存在する移動体が通れる宙吊りされた壁のような移動を阻害しない形状を事前に取り除いてから、屋内空間ネットワークデータを自動生成する。
＜＜ネットワークデータ生成＞＞
　「部屋」内のネットワークデータは、「部屋」に接続している「出入口」の近傍にノードを生成し、そのノードが２つ以上の場合は、それらをリンクで接続することで自動生成する。
　ここで、リンクは、移動体（人、車いす、ベビーカー、ロボット、ドローン等）がリンク上を移動可能であることを示す建物の廊下等の移動可能な領域に引かれる線である。リンクの両端は必ずノードであり、リンクは、向き、長さという属性情報を一組だけ持つ。従って、リンクの途中で分岐がある場合や、リンクの向きを変える場合には、その起点となる点にノードを打ち、リンクを分割する。
　ノードは、リンクの起点、もしくは終点となる点である。リンクの向きを変える（カーブを作成する）、リンクを分岐させる、などの場合にノードが生成されるほか、店舗などの地物の最寄りにナビゲーションポイントを設けたい場合などには、意図的にリンクの途中にノードを打って、リンクを分割する場合がある。
　「通路」内のネットワークデータは、通路の形状に中心線を生成し、その頂点、交点にノードを生成し、そのノード間をリンクで接続することで自動生成する。
　「空間」間と、「階層」間のノードを相互に接続することにより、屋内空間ネットワークとして完成度の高いデータを自動生成する。
　ネットワークデータを生成する際に、入力データがもつ属性情報を付加することで、より、利用価値が高いデータを効率的に自動生成することができる。
　ここで、入力データがもつ属性情報には、「部屋」、「通路」、「出入口」、「階の接続」に直接属性情報として含まれる情報や、直接的に含まれていないがそれらの形状の近傍や内部に含まれる形状（例えば、階段における手すりや、トイレにおける便器の数など）や、その形状がもつ属性情報（例えば、空間における床面の素材など）を自動的に抽出することで得られる情報も含まれる。
　属性情報を付加する際、同一の属性情報を複数のネットワークデータに付加する場合は、別途、ＰＯＩを生成して、そのＩＤを属性情報に付加することで、データ量を削減することもできる。ここで、ＰＯＩはＰｏｉｎｔ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔの略であり、空間（店舗、部屋、トイレ等）が持つ形状に対する代表点と、その属性とを管理するものである。ここで、代表点とは、空間が持つ形状上で理解しやすい任意の点であり、例えば、重心点を採用することができる。
　従って、従来の手法と比べ、経路検索を行う上で有用かつ完成度の高い屋内空間ネットワークデータを、自動生成後の補正や手修正を極限まで抑えつつ、空間内を移動するために必要最小限のデータを自動生成できる。
＜本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置の構成＞
　図１を参照して、本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置１０の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置１０の構成を示すブロック図である。
　ネットワークデータ生成装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する形状振分処理ルーチン、およびネットワークデータ生成処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
　ネットワークデータ生成装置１０は、入力部１００と、屋内空間データ記憶部１１０と、形状振分部１２０と、振分結果記憶部１３０と、ネットワークデータ生成部１４０と、ネットワークデータ記憶部１５０と、出力部１６０とを備えて構成されている。
　入力部１００は、少なくとも屋内空間の構造と、当該屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データの入力を受け付ける。性質を示す情報は、空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報と、分析することにより空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかが得られる間接性質情報と、を含む。
　入力データとしては、建築する際に用いるデジタル設計図、例えば、建築設計時に作成する２Ｄの建築用ＣＡＤデータや、ＢＩＭデータに含まれる３Ｄモデルといったデジタルベクトルデータ等を利用する。ＢＩＭを利用する際は、階層毎に水平投射することで、２Ｄのベクトルデータとして扱える。
　また、入力データには、部屋や通路や、出入口、階段、エレベータなどの形状が、あらかじめレイヤやクラス定義等が意味付けされて含まれている。
　屋内空間データ記憶部１１０は、入力部１００が受け付けた入力データを格納している。
　形状振分部１２０は、入力データから、各対象空間の形状種別を、「部屋」、「通路」、「出入口」、または「階の接続」に振り分ける。これらを振り分ける方法は、例えば、以下の判定方法のうち、少なくとも１つを適用する。
＜＜判定方法１＞＞
　入力データがもつレイヤやクラス定義情報から各対象空間の形状種別を判定する。例えば、建築用ＣＡＤでは、一般的に、壁や廊下のほか、柱、店舗、トイレ、エスカレータなどをレイヤで分けて管理することができるため、これらのレイヤ定義に基づいて各対象空間の形状種別を判定する。また、例えば、ＢＩＭデータの一つのフォーマットであるＩＦＣ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ　Ｃｌａｓｓｅｓ）では、階層、空間、階段、ドア、柱などの構造物毎にクラスが定義付けられているため、これらのクラス定義に基づいて各対象空間の形状種別を判定する。なお、入力データが持つレイヤやクラス定義情報は、空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報の一例である。
＜＜判定方法２＞＞
　入力データのそれぞれの形状に付けられた名前から各対象空間の形状種別を判定する。例えば、「～部屋」、「～通路」、「～非常口」、「～階段」等という名前から判定する。なお、入力データのそれぞれの形状に付けられた名前は、空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報の一例である。
＜＜判定方法３＞＞
　入力データのそれぞれの形状が持つ属性情報から各対象空間の形状種別を判定する。例えば、段数、開口部等の属性情報から判定する。なお、入力データのそれぞれの形状が持つ属性情報は、分析することにより空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかが得られる間接性質情報の一例である。
＜＜判定方法４＞＞
　事前に入力データに対して、「部屋」、「通路」、「出入口」、および「階の接続」の情報を付加しておくことにより、これらの情報から判定する。なお、「部屋」、「通路」、「出入口」、および「階の接続」の情報は、空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報の一例である。
　ここで、例えば、入力データがＢＩＭであった場合、「部屋」と「通路」は同じクラス定義情報「空間」で管理されており、判定方法１では判断することができない。また、判定方法２や判定方法３においても、命名規則が定められていない場合は（データ作成（設計）者によって異なるため）、「部屋」と「通路」とを判断することができない。また、判定方法４は、入力データ内の「空間」の数が少ない場合に有効であるが、その数が多くなるにつれ効率が下がってしまう。
　そこで、形状振分部１２０は、空間の構造に基づき定義される、空間の一部領域である対象空間の特性に基づき、各対象空間の形状種別を「部屋」、「通路」、「出入口」、または「階の接続」に振り分ける。ここで、特性は、出入口の数、及び対象空間内の任意の位置から対象空間内のほぼすべての領域を可視できるか否かのうちの少なくとも一方である。
　具体的には、形状振分部１２０は、対象空間の形状が凸多角形である場合、対象空間を「部屋」と判定し、凹または回多角形の場合「通路」と判定して、振り分ける。
　例えば、形状振分部１２０は、下記判定方法５を用いる。
＜＜判定方法５＞＞
　各対象空間の形状種別が、「部屋」と「通路」のいずれであるか判定できない場合は、判定できない「空間」をそれぞれの形状がもつ特徴から「部屋」と「通路」を判断する。
　まず、形状振分部１２０は、「空間」が接続している「出入口」の数（特性）に着目し、「出入口」数が１の場合（出入口数＝１）、当該「空間」の形状種別を「部屋」として判定する。
　一方、「出入口」数が１よりも大きい場合（出入口数＞１）、当該「空間」の形状、幅、奥行の情報から「部屋」か「通路」であるかを判定する。
　入力データの形状等の情報から判定する方法としては、例えば、その「空間」の形状に着目し、その形状が凸多角形の場合、「部屋」と判定し、凹または回（穴あき）多角形の場合「通路」と判定する。
　その理由は、「空間」の形状により、「空間」内の地点から全体を可視できない（例えば、ある出入口から他方の出入口が見えない）場合、移動したい目的地点もしくは中継地点が視界に入らない可能性がある。例えば、図３に示す凹多角形や回多角形の例があげられる。
　凸多角形の場合は、その「空間」のあらゆる地点からその重心に向かう方向に壁などの障害はないため、「出入口」に到達した時点で、移動したい目的地点もしくは中継地点は明確（「空間そのものが目的地」であるか、「空間」内に存在する他の「出入口」が経由地点）である。従って、この時点で、ネットワークデータが生成可能な状態となる。
　凹または回多角形の場合は、壁などに阻まれ、「空間」内に存在する他の「出入口」（中継地点）が視界に入らない場合がある。従って、そのままでは、ネットワークデータが生成できない。このため、「通路」と判定しておく。
　また、形状振分部１２０は、対象空間の形状が凸多角形、凹または回多角形であるかを判定する際に、対象空間の形状を、頂点数が少なくなるように単純化し、単純化された対象空間の形状に基づき、対象空間の形状が凸多角形、凹または回多角形であるかを判定してもよい。
　形状振分部１２０が、形状に着目した形状種別の判定を行う際に、入力データが持つ空間の形状が複雑で（外枠ある小さな隙間や空間内の小さな穴などが）ある場合、そのままでは、単純に凹凸回多角形の判定はできないため、複雑な形状を単純化（頂点座標点数の削減）した後に、凹凸回多角形の判定を行うことが好ましい。
　空間形状の単純化の方法には、様々な方法が考えられるが、その単純化の一例として、グリッドやバッファを用いた単純化を用いれば良い。図４、図５に単純化の例を示す。
　グリッドによる単純化（図４）では、入力データの特性を踏まえて単純化を考える。入力データは、建築時に用いる設計データであるため、空間の形状は、基本的には、水平かつ垂直である。従って、空間の形状に対する外接矩形を水平かつ垂直な小さなグリッド（目安としてグリッドの高さと幅は、移動体が移動する際に十分な大きさで、建物内の最小通路幅の１／２に設定する）に分割し、それらのグリッドと空間の形状が重なっているグリッドの集合を、単純化後の空間の形状として採用することで空間の形状を単純化できる。
　しかし、グリッドによる単純化により、逆の効果を生じてしまう可能性がある。その場合は、バッファによる単純化を検討する。
　バッファによる単純化（図５）では、空間の形状に対し形状を広げるバッファ（目安としてグリッドの高さと幅は、移動体が移動する際に十分な大きさで、建物内の最小通路幅の１／２に設定する）を生成した後に、その形状を狭めるバッファ（広げるバッファと同値）を生成することで空間形状を単純化できる。
　なお、入力データがＢＩＭデータのような３Ｄモデルの場合には、形状は正確な高さ情報をもつため、例えば、部屋の中に存在する移動体が通れる宙吊りされた壁のような移動を阻害しない形状（図６）を事前に取り除いておくことも単純化を行う際には有効である。
　そして、形状振分部１２０は、各対象空間の形状種別を振り分けた結果である振分結果を、振分結果記憶部１３０に格納する。
　振分結果記憶部１３０は、形状振分部１２０により得られた振分結果を格納する。
　ネットワークデータ生成部１４０は、形状振分部１２０にて振り分けた「部屋」と「通路」と「出入口」と「階の接続」の情報からリンクの集合及びノードの集合からなるネットワークデータを生成する。
　具体的には、ネットワークデータ生成部１４０は、リンク・ノード生成部１４２と、接続部１４４とを備えて構成される。
　リンク・ノード生成部１４２は、振分結果記憶部１３０に格納されている振分結果と、空間の構造に基づき定義される、かつ、当該空間の一部領域である対象空間の特性とに基づき、対象空間がノードのみで構成可能か、リンクとノードとで構成する必要があるかを判定して、リンクとノードとを生成する。
　具体的には、リンク・ノード生成部１４２は、まず、「部屋」と「通路」と「階の接続」に接続する「出入口」ノードを、「出入口」と振り分けられた空間に対して生成する。
　その際、入力データの該当する形状には直接的に属性情報（例えば、「空間」の属性には、幅、奥行き、高さなどをもつ）が含まれている場合がある。
　また、その形状自体には直接的に属性情報が含まれていないが、入力データの中にはそれらの形状の近傍や内部に含まれる別の形状（例えば、トイレにおける便器の数など）や、属性情報（例えば、空間における床面の素材など）を自動的に抽出することで得られる場合もある。
　そのような場合には、生成する「出入口」ノードに、上記で自動的に得られた属性情報を付加しておくことで、経路探索や誘導を行う際に、付加した属性情報を踏まえたナビゲーションを実現でき、かつ、有益な情報を得ることができる。
　また、２つ以上の「出入口」と接続している「部屋」や、「通路」の場合などは、生成する「出入口」ノード数が複数存在するため、その場合、各ノードに冗長な「空間」に関連する属性情報を付与することになる。このため、その場合は、「空間」に対するＰＯＩを別途生成し、そのＩＤを「出入口」ノードの属性情報に付与することで、データ量を削減することもできる。
　具体的には、リンク・ノード生成部１４２は、対象空間が、「部屋」であるか「通路」であるかに基づいて、ノードとするか、リンクとノードとで構成するかを判定し、これに基づいてリンクとノードとを生成する。
　例えば、リンク・ノード生成部１４２は、対象空間が、「部屋」に振り分けられている場合、当該「部屋」に「出入口」ノードが複数存在した場合は、ノード間を接続するようにリンクを生成する（図７）。
　ここで、出入口数が３よりも大きい（出入口数＞３）の場合（図７右部）は、ノード間のリンクが交差してしまう。この場合、ネットワークデータ量を削減する目的として交差するリンクを除去する構成としても良い。
　リンク・ノード生成部１４２は、対象空間が、「通路」に振り分けられている場合、「通路」の形状に対する中心線を生成し、その中心線の頂点・交点に「通路」ノードを生成する。「通路」であった場合は、壁などにより「出入口」のノードを単純にリンクで接続してしまうと、そのリンクが壁や回多角形の内枠に衝突してしまう可能性があるためである。
　次に、リンク・ノード生成部１４２は、「通路」ノード間に「通路」リンクを生成する（図８）。これにより、「出入口」ノードと、「通路」ノードもしくは「通路」リンクと接続することで、壁や内枠との衝突は起きなくなる。
　そして、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードの近傍が、「通路」ノードであるか、「通路」リンクであるかを判定する。
　「出入口」ノードの近傍が、「通路」ノードであった場合、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードと「通路」ノードを接続するリンクを生成する。
　一方、「出入口」ノードの近傍が、「通路」リンクであった場合、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードから「通路」リンクに対し垂線を引き、その交点にノードを生成する。そして、「出入口」ノードと交点ノード間にリンクを生成する。
　このように、リンク・ノード生成部１４２は、全ての対象空間について、リンク又はノードを生成することにより、リンクの集合とノードの集合を生成する。
　なお、リンク・ノード生成部１４２は、「通路」におけるネットワークデータを生成する際に「通路」が持つ形状に対する中心線を生成するが、中心線を生成する際の形状に、形状振分部１２０にて実施した単純化した形状を用いても良い。単純化した形状を用いることで、生成する中心線も単純化した結果を得ることができる。
　中心線を生成する手法として、非特許文献１の中央軸変換や、ボロノイ図の特性などを利用すれば良い（参考文献１）
［参考文献１］特開２００３－１３２３５３号公報
　また、ここで得られた中心線は、「空間」の形状次第では通行には過剰な形状（頂点数が多く複雑な線）となる可能性がある。その場合は、Ｒａｍｅｒ－Ｄｏｕｇｌａｓ－Ｐｅｕｃｋｅｒ（点の間引き）アルゴリズムや、生成したネットワークでのノードを間引く処理（参考文献２）などを用いて、線を単純化すれば良い。
［参考文献２］特開２０１５－２１０６２６号公報
　接続部１４４は、生成されたノードの集合とリンクの集合と、出入口に対応する情報とに基づき、ノード間をリンクで接続する。
　具体的には、接続部１４４は、「階層」毎に、「空間」間を接続するために、同一の「出入口」に対する「出入口」ノード間を接続する「出入口」リンクを生成する。その際、入力データの「出入口」の形状や属性情報から、その幅、高さ、段差などの情報を得ることができる場合には、「出入口」リンクの属性情報に設定することで、経路探索や誘導を行う際に、有益な情報を得ることができる。
　接続部１４４は、階層間を接続するために、同一の「階の接続」に対する「階の接続」ノード間を接続する「階の接続」リンクを生成する。その際、入力データの該当する形状には直接的に属性情報（例えば、「階段」の属性には、段数、段差などをもつ）が含まれている場合がある。また、その形状自体には直接的に属性情報が含まれていないが、入力データの中にはそれらの形状の近傍や内部に含まれる別の形状（例えば、階段における手すり有無など）や、属性情報（例えば、階段が存在する「空間」の高さなど）を自動的に抽出することで得られる場合もある。
　そのような場合には、生成する「出入口」ノードに、上記で自動的に得られた属性情報を付加しておくことで、経路探索や誘導を行う際に、付加した属性情報を踏まえたナビゲーションを実現でき、かつ、有益な情報を得ることができる。
　また、接続部１４４は、ノードまたはリンクが、屋外のネットワークデータと接続する場合に、当該ノードまたはリンクと、屋外のネットワークデータとを接続することもできる。
　そして、接続部１４４は、生成した全てのノード及び全てのリンクをネットワークデータとして、ネットワークデータ記憶部１５０に格納する。
　ネットワークデータ記憶部１５０は、ネットワークデータ生成部１４０により生成されたネットワークデータを格納する。
　出力部１６０は、ネットワークデータ記憶部１５０に格納されたネットワークデータを出力する。
＜本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置の作用＞
　図１１は、本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
　入力部１００に入力データが入力されると、ネットワークデータ生成装置１０において、図１１に示すネットワークデータ生成処理ルーチンが実行される。
　まず、ステップＳ１００において、入力部１００が、少なくとも屋内空間の構造と、当該屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データの入力を受け付ける。
　ステップＳ１１０において、上記ステップＳ１００により受け付けた入力データが、屋内空間データ記憶部１１０に格納される。
　ステップＳ１２０において、形状振分部１２０は、入力データから、各対象空間の形状種別を、「部屋」、「通路」、「出入口」、または「階の接続」に振り分ける。
　ステップＳ１３０において、上記ステップＳ１２０により得られた振分結果が、振分結果記憶部１３０に格納される。
　ステップＳ１４０において、ネットワークデータ生成部１４０は、屋内空間データ、および、振分結果からリンクの集合及びノードの集合を生成し、ネットワークデータを生成する。
　ステップＳ１５０において、上記ステップＳ１４０により生成されたネットワークデータが、ネットワークデータ記憶部１５０に格納される。
　ステップＳ１６０において、出力部１６０は、ネットワークデータ記憶部１５０に格納されたネットワークデータを出力する。
　ここで、ステップＳ１２０における振分処理について、図１２を用いて説明する。図１２は、振分処理ルーチンを示すフローチャートである。
　ステップＳ２００において、形状振分部１２０は、クラス定義、レイヤ等により各対象空間の形状種別を「階の接続」、「出入口」、「空間」に振り分ける（判定方法１）。
　ステップＳ２１０において、形状振分部１２０は、入力データのそれぞれの形状に付けられた名前、属性等から、各対象空間の形状種別を、「階の接続」、「空間」に振り分ける（判定方法２）。
　ステップＳ２２０において、形状振分部１２０は、空間の構造に基づき定義される対象空間の特性に基づき、各対象空間の形状種別を「部屋」、「通路」に振り分ける。
　ここで、ステップＳ２２０における特徴・形状振分について、図１３を用いて説明する。図１３は、処理特徴・形状振分処理ルーチンを示すフローチャートである。
　ステップＳ２２２において、形状振分部１２０は、「空間」に振り分けられた対象空間が有する「出入口」の数に着目し、「出入口」の数が１の場合（ステップＳ２２２の＝１）、当該「空間」の形状種別を「部屋」として判定して振り分ける。一方、「出入口」の数が１よりも大きい場合（ステップＳ２２２の＞１）、当該「空間」の形状、幅、奥行の情報から「部屋」か「通路」であるかを判定し、ステップＳ２２４に進む。
　ステップＳ２２４において、形状振分部１２０は、その「空間」の形状に着目し、その形状が凸多角形の場合（ステップＳ２２４の凸）、当該「空間」の形状種別を「部屋」と判定して振り分け、凹または回（穴あき）多角形の場合（ステップＳ２２４の凹ｏｒ回）、当該「空間」の形状種別を「通路」と判定して振り分ける。
　ここで、ステップＳ２２２を行う前に、「空間」に振り分けられた対象空間の形状が複雑であるか判定し、複雑である場合には、複雑な形状を単純化した後に、凹凸回多角形の判定を行うことが好ましい。そこで、「空間」に振り分けられた対象空間の形状が複雑である場合には、図１４に示す空間形状単純化処理を行う。図１４は、空間形状単純化処理を示すフローチャートである。
　ステップＳ３００において、形状振分部１２０は、当該「空間」に振り分けられた対象空間の形状を、その形状に対する外接矩形を水平かつ垂直な小さな（移動体が移動する際に十分な大きさ）グリッドに分割し、それらのグリッドと元の形状が重なっているグリッドの集合を、単純化後の空間の形状として採用することで単純化する。
　ステップＳ３１０において、形状振分部１２０は、上記ステップＳ３００による単純化後の当該「空間」の形状の頂点の数が、元の形状の頂点の数よりも大きいか否かを判定する。
　単純化後の当該「空間」の形状の頂点の数が、元の形状の頂点の数よりも大きい場合（ステップＳ３１０の＞元形状の頂点数）、ステップＳ３２０において、形状振分部１２０は、当該「空間」の形状に対し形状を広げる（移動体が移動する際に十分な大きさの）バッファを生成した後に、その形状を狭める（広げた際の大きさと同値の）バッファを生成して単純化する。
　また、ここで、ステップＳ１４０における生成処理について、図１５を用いて説明する。図１５は、生成処理ルーチンを示すフローチャートである。
　ステップＳ４００において、リンク・ノード生成部１４２は、「部屋」と「通路」と「階の接続」に接続する「出入口」ノードを、「出入口」と振り分けられた対象空間の手前に対して生成する。
　ステップＳ４１０において、リンク・ノード生成部１４２は、対象の「空間」が「部屋」であるか、「通路」であるか、「階の接続」であるかを判定する。
　「空間」が「部屋」の場合（ステップＳ４１０の部屋）、ステップＳ４２０において、リンク・ノード生成部１４２は、当該「部屋」に「出入口」ノードが複数存在すれば、「出入口」ノード間を接続するように「出入口」リンクを生成する。
　ステップＳ４３０において、リンク・ノード生成部１４２は、出入口の数が３よりも大きい場合に、交差するリンクを除去し、ステップＳ５１０に進む。
　また、対象の「空間」が「通路」の場合（ステップＳ４１０の通路）、ステップＳ４４０において、リンク・ノード生成部１４２は、「通路」の形状に対する中心線を生成する。
　ステップＳ４５０において、リンク・ノード生成部１４２は、上記ステップＳ４４０により生成した中心線の頂点・交点に「通路」ノードを生成する。
　ステップＳ４６０において、リンク・ノード生成部１４２は、「通路」ノード間に「通路」リンクを生成する。
　ステップＳ４７０において、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードの近傍が、「通路」ノードであるか、「通路」リンクであるかを判定する。
　「出入口」ノードの近傍が、「通路」ノードである場合（ステップＳ４７０の通路ノード）、ステップＳ４８０において、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードと「通路」ノードを接続するリンクを生成し、ステップＳ５１０に進む。
　一方、「出入口」ノードの近傍が、「通路」リンクである場合（ステップＳ４７０の通路リンク）、ステップＳ４９０において、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードから「通路」リンクに対し垂線を引き、その交点にノードを生成する。
　ステップＳ５００において、リンク・ノード生成部１４２は、「出入口」ノードと交点ノード間にリンクを生成し、ステップＳ５１０に進む。
　また、対象の「空間」が「階の接続」の場合（ステップＳ４１０の階の接続）、ステップＳ５１０に進む。
　ステップＳ５１０において、接続部１４４は、同一の出入口に対する「出入口」ノード間を「出入口」リンクで接続する。
　ステップＳ５２０において、接続部１４４は、階層間を接続するために、同一の「階の接続」に対する「階の接続」ノード間を接続する「階の接続」リンクを生成する。
　以上説明したように、本発明の実施の形態に係るネットワークデータ生成装置によれば、少なくとも屋内空間の構造と、屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データに対し屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定し、判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成することにより、屋内空間の構造を有する入力データから、屋内地図の適切なネットワークデータを効率的に生成することができる。
　なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
　また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
１０ ネットワークデータ生成装置
１００ 入力部
１１０ 屋内空間データ記憶部
１２０ 形状振分部
１３０ 振分結果記憶部
１４０ ネットワークデータ生成部
１４２ リンク・ノード生成部
１４４ 接続部
１５０ ネットワークデータ記憶部
１６０ 出力部

Claims (9)

  1. 　少なくとも屋内空間の構造と、前記屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよび前記リンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成するネットワークデータ生成装置であって、
    　前記屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定する判定部と、
    　前記判定部による判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成するリンク・ノード生成部と、
    　を有するネットワークデータ生成装置。
  2. 　前記リンク・ノード生成部は、
    　前記屋内空間の構造に基づき定義される、かつ、前記対象空間の特性に基づき、前記対象空間がノードのみで構成可能か、リンクとノードとで構成する必要があるかを生成する請求項１記載のネットワークデータ生成装置。
  3. 　前記特性は、
    　出入口の数、及び前記対象空間内の任意の位置から前記対象空間内のほぼすべての領域を可視できるか否かのうちの少なくとも一方である請求項２記載のネットワークデータ生成装置。
  4. 　前記リンク・ノード生成部は、
    　前記対象空間の形状が凸多角形である場合、前記対象空間内の任意の位置から前記対象空間内のほぼすべての領域を可視できると判定し、前記対象空間をノードのみで構成可能であると判定する請求項３記載のネットワークデータ生成装置。
  5. 　前記リンク・ノード生成部は、
    　前記対象空間の形状を、頂点数が少なくなるように単純化し、単純化された対象空間の形状に基づき、前記対象空間の形状が凸多角形であるかを判定する請求項４記載のネットワークデータ生成装置。
  6. 　少なくとも生成されたノードの集合とリンクの集合とを、出入口に対応する情報に基づき接続する接続部を更に有する請求項１～請求項５の何れか１項記載のネットワークデータ生成装置。
  7. 　前記性質を示す情報は、前記対象空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかを直接判定することができる直接性質情報と、分析することにより前記対象空間がリンクで表わされるかノードで表わされるかが得られる間接性質情報と、を含む請求項１～請求項６の何れか１項記載のネットワークデータ生成装置。
  8. 　少なくとも屋内空間の構造と、前記屋内空間の構造に基づく性質を示す情報と、を有する入力データから、地図上の移動可能である空間を表すリンクおよび前記リンクの起点若しくは終点となるノードからなるネットワークデータを生成するネットワークデータ生成装置におけるネットワークデータ生成方法であって、
    　判定部が、前記屋内空間の一部領域である対象空間が部屋であるか通路であるか否かを判定し、
    　リンク・ノード生成部が、前記判定部による判定結果に基づいて、リンクの集合及びノードの集合を生成する
    　ネットワークデータ生成方法。
  9. 　コンピュータを、請求項１～請求項７の何れか１項記載のネットワークデータ生成装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
PCT/JP2019/005163 2018-02-13 2019-02-13 ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム WO2019159987A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/968,968 US11913804B2 (en) 2018-02-13 2019-02-13 Network data generator, network data generation method, and program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-023227 2018-02-13
JP2018023227A JP6900333B2 (ja) 2018-02-13 2018-02-13 ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019159987A1 true WO2019159987A1 (ja) 2019-08-22

Family

ID=67619972

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/005163 WO2019159987A1 (ja) 2018-02-13 2019-02-13 ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11913804B2 (ja)
JP (1) JP6900333B2 (ja)
WO (1) WO2019159987A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113220027B (zh) * 2021-05-08 2022-04-08 北京大学 一种基于遥感任务的凹多边形区域无人机航迹规划

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010286271A (ja) * 2009-06-09 2010-12-24 Hitachi Ltd 経路案内システム、経路案内装置及び経路案内方法
JP2011107770A (ja) * 2009-11-12 2011-06-02 Hitachi Ltd 屋内空間データ作成支援システム及び屋内空間データ作成支援方法
JP2014145721A (ja) * 2013-01-30 2014-08-14 Hitachi Ltd ネットワークデータ生成システム、方法、及びプログラム
JP2015210626A (ja) * 2014-04-25 2015-11-24 株式会社日立ソリューションズ 地図のネットワークデータ自動生成装置、ネットワークデータ自動生成方法及びネットワークデータ自動生成プログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008083112A (ja) * 2006-09-26 2008-04-10 Mitsubishi Electric Corp ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成プログラム、携帯端末及びデータ構造
JP2011210626A (ja) * 2010-03-30 2011-10-20 Jx Nippon Oil & Energy Corp 燃料電池システム
DE102013207899A1 (de) * 2013-04-30 2014-10-30 Kuka Laboratories Gmbh Fahrerloses Transportfahrzeug, System mit einem Rechner und einem fahrerlosen Transportfahrzeug, Verfahren zum Planen einer virtuellen Spur und Verfahren zum Betreiben eines fahrerlosen Transportfahrzeugs
JP6549239B2 (ja) * 2015-09-15 2019-07-24 株式会社東芝 空間情報生成装置、空間情報生成方法、プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010286271A (ja) * 2009-06-09 2010-12-24 Hitachi Ltd 経路案内システム、経路案内装置及び経路案内方法
JP2011107770A (ja) * 2009-11-12 2011-06-02 Hitachi Ltd 屋内空間データ作成支援システム及び屋内空間データ作成支援方法
JP2014145721A (ja) * 2013-01-30 2014-08-14 Hitachi Ltd ネットワークデータ生成システム、方法、及びプログラム
JP2015210626A (ja) * 2014-04-25 2015-11-24 株式会社日立ソリューションズ 地図のネットワークデータ自動生成装置、ネットワークデータ自動生成方法及びネットワークデータ自動生成プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US11913804B2 (en) 2024-02-27
US20210055125A1 (en) 2021-02-25
JP2019139097A (ja) 2019-08-22
JP6900333B2 (ja) 2021-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Teo et al. BIM-oriented indoor network model for indoor and outdoor combined route planning
CN109979006B (zh) 室内路网模型构建方法及装置
JP4905210B2 (ja) 三次元内部空間モデル生成方法、装置及びプログラム
Benros et al. An integrated system for providing mass customized housing
Lin et al. Intelligent generation of indoor topology (i-GIT) for human indoor pathfinding based on IFC models and 3D GIS technology
US20200081979A1 (en) Semantic Classification of Entities in a Building Information Model Based on Geometry and Neighborhood
KR101706664B1 (ko) 실내 대피경로 안내 시스템 및 방법
Fu et al. Generating straight skeleton-based navigation networks with Industry Foundation Classes for indoor way-finding
JP2017041149A (ja) 経路生成プログラム、経路生成方法及び経路生成装置
JP2011107770A (ja) 屋内空間データ作成支援システム及び屋内空間データ作成支援方法
Steiner et al. Integrated structural–architectural design for interactive planning
Boguslawski et al. BIM-GIS modelling in support of emergency response applications
KR102620835B1 (ko) 3D 기하 객체 정보를 이용한 CityGML 기반의 빌딩 객체 정보 생성 방법, 빌딩 객체 정보 생성 시스템, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
JP2008083112A (ja) ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成プログラム、携帯端末及びデータ構造
Schaffranek et al. Space syntax for generative design: On the application of
Musliman et al. Implementing 3D network analysis in 3D-GIS
WO2019159987A1 (ja) ネットワークデータ生成装置、ネットワークデータ生成方法、およびプログラム
JP6059030B2 (ja) ネットワークデータ生成システム、方法、及びプログラム
CN115391878A (zh) 适用于建筑人居环境仿真的建筑图纸识别与模型构建方法
GB2552281A (en) Space information generating device, space information generating method, and program
Lin et al. Automating the generation of indoor space topology for 3D route planning using BIM and 3D-GIS techniques
Wang et al. Combining building and behavior models for evacuation planning
KR100900530B1 (ko) 공간 맵 저작 방법 및 그 도구, 공간 맵을 이용한 자동화시스템
Fu et al. Automatic generation of path networks for evacuation using building information modeling
US11562513B2 (en) Center line simplification device, network data generation system and program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19755072

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19755072

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1