JP2010237178A

JP2010237178A - Expert route generation server and navigation device

Info

Publication number: JP2010237178A
Application number: JP2009088176A
Authority: JP
Inventors: Kazuki Oishi; 一樹大石
Original assignee: Hitachi Software Engineering Co Ltd
Current assignee: Hitachi Software Engineering Co Ltd
Priority date: 2009-03-31
Filing date: 2009-03-31
Publication date: 2010-10-21
Also published as: WO2010113552A1

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technology for finding expert route data that can be efficiently utilized. <P>SOLUTION: An expert route generating server (center server) B has a processing unit 10 constituted of a microprocessor and memory, such as, a DRAM; an input section 11 for receiving instructions from the server center unit and input of information; a drive unit 12 for reading and writing recovery data and analysis data from and in a recording medium, such as, DVDs and HDDs (for example DVD drives); a DVD medium mounted on the drive unit 12; an HDD medium 13; a communication unit 14 for receiving the data via the Internet from a navigation system shown in Fig.1 and transmitting (distributing) the analytical data, an external storage medium 16, such as a USB memory, and a display unit (display) 18 for displaying a variety of data on a screen. The processing unit 10 is equipped with a CPU 10a and memory 10b for storing a variety of processing programs. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、エキスパートルート生成サーバ及びナビゲーション装置に関する。 The present invention relates to an expert route generation server and a navigation device.

近年、ナビゲーション装置の汎用性が高まり、多くの車両にナビゲーション装置が搭載されるようになってきている。一般的なナビゲーション装置は、利用者が設定した目的地までの推奨経路（以下、「ルート」と称する。）を計算し画面上に表示する経路探索機能を有している。経路探索機能における経路計算アルゴリズムは、地図データベースに収容されている道路データ内の静的な道路リンクコストと、道路種別毎にそれぞれ設定した重みコストを基本として用い、さらにＶＩＣＳやプローブデータなどのリアルタイム交通情報データや過去の統計交通情報データに収容された実際の交通状況データを反映した動的な道路リンクコストを付加して、ダイクストラ法などによるネットワーク計算アルゴリズムによって最適とされる推奨ルートを計算している。それにより、利用者の望む最適ルートにどれだけ近づくかを示すルート品質も向上し続けている。 In recent years, the versatility of navigation devices has increased, and navigation devices have been installed in many vehicles. A general navigation apparatus has a route search function for calculating a recommended route (hereinafter referred to as “route”) to a destination set by a user and displaying the calculated route on a screen. The route calculation algorithm in the route search function uses the static road link cost in the road data stored in the map database and the weighting cost set for each road type as a basis, and real-time such as VICS and probe data. A dynamic route link cost reflecting the actual traffic situation data stored in traffic information data and past statistical traffic information data is added, and a recommended route that is optimized by a network calculation algorithm such as the Dijkstra method is calculated. ing. As a result, the route quality indicating how close to the optimum route desired by the user continues to improve.

しかしながらナビゲーション装置が出力したルートは、利用者の求めている最適ルートとは乖離したルートが未だ出力されることがあり、問題となっている。その解決手段・方法として、例えば、下記特許文献１および特許文献２に記載の文献が知られている。いずれの文献も、ネットワーク計算時に考慮する道路種別ごとに設定した重みコストを、学習機能によりその利用者に合わせて自動的にチューニングしていく技術である。 However, the route output from the navigation device is still a problem because a route deviating from the optimum route requested by the user may still be output. As a means for solving the problem, for example, documents described in Patent Document 1 and Patent Document 2 below are known. Both documents are techniques for automatically tuning a weighting cost set for each road type to be considered at the time of network calculation according to the user by a learning function.

これらの特許文献に記載の技術を用いると、ナビゲーション装置が計算した初回ルートを利用者が逸脱した事象を契機に、逸脱前後の道路種別を比較するなどして、利用者が頻繁に使う道路種別に対する重みコストを下げて通りやすくすることにより、その利用者のニーズに合ったルートをエキスパートルートデータとして出力しやすくすることができる。 By using the techniques described in these patent documents, the road type frequently used by the user, such as comparing the road type before and after the departure, when the user deviates from the initial route calculated by the navigation device, etc. By reducing the weighting cost for, it is possible to easily output a route that meets the needs of the user as expert route data.

特開２００６−２３１７４号公報JP 2006-23174 A 特開２００８−１７５５６６号公報JP 2008-175666 A

上記特許文献に記載のいわゆる経路探索に関する学習効果を利用すれば、その利用者に対する有用性は上がっていく。しかしながら、上記学習技術は、その利用者が利用するナビゲーション装置の内部で閉じて進化していくものにすぎない。 If the learning effect related to the so-called route search described in the above-mentioned patent document is used, the usefulness for the user will increase. However, the above learning technique is merely a technology that is closed and evolved inside the navigation device used by the user.

本発明は、複数の利用者が共有可能なエキスパートルートデータを求め、有効利用できる技術を提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide a technique for obtaining expert route data that can be shared by a plurality of users and effectively using it.

本発明は、車両に搭載するカーナビゲーション装置に関して、自車の走行軌跡時保存すると共に、自車が初回ルートから逸脱しその後復帰した場合にルート逸脱／復帰データを保存するナビゲーション装置、および、単数もしくは複数のナビゲーション装置から、走行軌跡データ、ルート逸脱／復帰データを回収し、ルート逸脱地点からルート復帰地点までの走行軌跡データを抽出し解析した上で、ナビゲーション装置が最初に算出した推奨経路よりも現実の道路事情に適合した最適ルートをエキスパートルートデータとして求めるシステムである。本発明は、それぞれの利用者が利用しているナビゲーション装置の内部にある走行軌跡データ情報やルート逸脱／復帰データを、外部のエキスパートルートデータ生成システムにて回収し解析することで、複数の利用者が共有できる有用なエキスパートルートデータを生成し、ナビゲーション装置の利用者に配信して経路探索時に活用する、というサイクルを回すことで経路品質を利用者全体で継続的に向上させることができる。 The present invention relates to a car navigation device to be mounted on a vehicle, a navigation device that saves when the own vehicle travels and stores route deviation / return data when the vehicle deviates from the initial route and then returns, and Or, collect the travel locus data and route departure / return data from multiple navigation devices, extract and analyze the travel locus data from the route departure point to the route return point, and then use the recommended route calculated by the navigation device first Is a system that obtains the optimum route suitable for actual road conditions as expert route data. The present invention collects and analyzes the travel locus data information and the route deviation / return data inside the navigation device used by each user by an external expert route data generation system, thereby enabling a plurality of uses. By generating a cycle of generating useful expert route data that can be shared by a user, distributing it to users of the navigation device, and using it when searching for a route, the route quality can be continuously improved for the entire user.

本発明の一観点によれば、新たな目的地が設定されてから最初に出力された推奨経路（以下、「初回ルート」と称する。）から逸脱しその後に前記初回ルートに復帰した際に、それぞれの逸脱位置及び逸脱日時と、復帰位置及び復帰日時を含むルート逸脱／復帰データと、走行軌跡データと、を、少なくとも１の車両の少なくとも１のナビゲーション装置からを回収する回収手段と、取得した前記走行軌跡データの中から、ルート逸脱地点からルート復帰地点までの区間を走行した車両のデータを検索して抽出する検索抽出手段と、抽出した走行データに基づいて、ルート逸脱地点から復帰地点までの最適ルートを解析して求める解析手段と、解析した結果をエキスパートルートデータとして生成し、前記ナビゲーション装置に配信する配信手段と、を備えることを特徴とするエキスパートルートデータ生成サーバが提供される。前記解析手段は、多数の前記ルート逸脱／復帰データについて、重複しているデータセットをグルーピングした上で、重複件数をカウントし、重複件数の多いデータセットについて、エキスパートルートの開始・終了地点であると解析することが好ましい。また、前記解析手段は、前記日時と、重複件数とが、一時的に変化するデータセットをは、一時的な通行止めなどに起因する可能性が高いため、前記エキスパートルートから除外しうるルートとするようにすると良い。 According to one aspect of the present invention, when a departure is made from a recommended route (hereinafter referred to as “initial route”) that is output first after a new destination is set, and then the initial route is restored, Each departure position and departure date / time, route departure / return data including the return position and return date / time, and travel locus data were acquired from at least one navigation device of at least one vehicle, and the recovery means From the travel locus data, search and extraction means for searching and extracting data of a vehicle that has traveled in a section from the route departure point to the route return point, and from the route departure point to the return point based on the extracted travel data Means for analyzing and obtaining the optimal route of the device, and distribution for generating the analyzed result as expert route data and distributing it to the navigation device Expert route data generation server, characterized in that it comprises a stage, is provided. The analysis means groups duplicate data sets for a large number of the route departure / return data, and then counts the number of duplicates. The data set with a large number of duplicates is the start / end point of the expert route. It is preferable to analyze as follows. In addition, the analysis means uses a route that can be excluded from the expert route because a data set in which the date and time and the number of duplicates change temporarily is likely due to temporary closure. It is good to do so.

また、本発明は、デジタル形式の道路データを格納した地図データベースと、画面上に前記の地図データベースを用いて任意の地図を表示する手段と、センサ部から取得されたデータと前記の地図データベースを用いて自車位置と自車方向を算出し、地図上に自車位置を表示する手段と、新たな目的地が設定されてから最初に算出された推奨経路を初回ルートとして保存する手段と、自車が初回ルートから逸脱したかどうかを判定する手段と、自車が初回ルートに対してルート逸脱した状態から自車がルートに復帰したかどうかを判定する手段と、自車が初回ルートから逸脱しその後初回ルートに復帰した際のそれぞれの地点や日時などのルート逸脱／復帰データを取得し保存する手段と、自車の走行軌跡データを取得し保存する手段と、それぞれの逸脱位置及び逸脱日時と、復帰位置及び復帰日時を含むルート逸脱／復帰データと、走行軌跡データと、送信する手段とを、を備えることを特徴とするナビゲーション装置である。上記エキスパートルートデータ生成サーバから、前記エキスパートルートデータを受信する手段を有する。このような構成により、ルート逸脱地点から復帰地点までの最適ルートを解析して、複数の利用者が共有できる有用な経路パターンを生成し、利用者に提供することができる。 Further, the present invention provides a map database storing road data in digital format, means for displaying an arbitrary map on the screen using the map database, data acquired from a sensor unit, and the map database. Means for calculating the vehicle position and vehicle direction using the vehicle, displaying the vehicle position on a map, means for storing the recommended route first calculated after a new destination is set, Means for determining whether the vehicle deviates from the initial route, means for determining whether the vehicle has returned to the route from a state where the vehicle deviated from the initial route, and Means for acquiring and storing route deviation / return data such as each point and date and time when returning to the first route after deviating, means for acquiring and storing the traveling locus data of the own vehicle, and A departure location and departure date, respectively, the route deviation / return data including the return position and return date, the traveling locus data, and means for transmitting a navigation device, characterized in that it comprises a. Means for receiving the expert route data from the expert route data generation server. With such a configuration, it is possible to analyze the optimum route from the route departure point to the return point, generate a useful route pattern that can be shared by a plurality of users, and provide it to the user.

本発明の適用により、ナビゲーション装置の利用者それぞれが生成した、旅行時間短縮が可能なエキスパートルートデータを、その利用者のみならず他の利用者にも有効利用できる。それにより、目的地までのよりスムーズな移動が期待できることのみならず、インフラとして稼動させることで、ＤＲＧＳ（動的経路誘導システム）の実現となり、渋滞の減少などによりＣＯ_２排出量の削減などが実現できる可能性がある。 By applying the present invention, it is possible to effectively use expert route data generated by each user of the navigation device and capable of reducing travel time not only to the user but also to other users. As a result, not only smooth movement to the destination can be expected, but also the DRGS (Dynamic Route Guidance System) can be realized by operating as an infrastructure, and CO ₂ emissions can be reduced by reducing traffic congestion. There is a possibility that it can be realized.

本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置の一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the navigation apparatus by one embodiment of this invention. 図２（ａ）は、地図データ、およびルートデータ、交通情報データ、走行軌跡データ道路データの構成を示す図であり、図２（ｂ）は、日時と度数との関係を示す例示的な図である。FIG. 2A is a diagram showing the configuration of map data, route data, traffic information data, and travel locus data road data, and FIG. 2B is an exemplary diagram showing the relationship between date and frequency. It is. ルート逸脱／復帰データの一構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of 1 structure of route deviation / restoration data. 本実施の形態によるエキスパートルート生成サーバを含むシステムの一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the system containing the expert route production | generation server by this Embodiment. エキスパートルートデータを作成する処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of the process which produces expert route data. 本実施の形態によるエキスパートルートデータの一構成例を示す図である。It is a figure which shows one structural example of the expert route data by this Embodiment. 本実施の形態によるエキスパートルートの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the expert route by this Embodiment.

以下、本発明の一実施の形態によるエキスパートルート生成サーバ及びナビゲーション装置について、図面を参照しながら具体的に説明する。 Hereinafter, an expert route generation server and a navigation device according to an embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings.

図１は、本発明の一実施の形態によるナビゲーション装置の一構成例を示す図である。
図１に示すように、本実施の形態によるナビゲーション装置Ａは、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ）１ａやＤＲＡＭ、ＳＲＡＭなどのメモリ１ｂなどを有して構成される制御部１と、利用者からの指示や情報の入力を受け付けるための入力部２と、車速センサやジャイロ、ＧＰＳ受信機などから構成されるセンサ３と、地図データが格納されたＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤなどの記憶媒体よりデータを読み出すためのドライブ装置４と、ドライブ装置４に装着されているＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤ媒体５と、ナビゲーション装置内部に保存されたデータを外部に送信したりエキスパートルートデータ生成システムから提供される最適ルートデータを受信するためのインタフェースであって、携帯電話などの通信部６と、ＵＳＢメモリなどの外部記憶媒体７と、地図や自車位置、経路情報を画面に表示するための表示装置（ディスプレイ）８と、ＶＩＣＳやプローブデータなどの交通情報データを受信する受信部９と、を有している。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a navigation device according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the navigation apparatus A according to the present embodiment includes a control unit 1 including a microprocessor (CPU) 1a, a memory 1b such as DRAM, SRAM, etc., and instructions from a user. Data from an input unit 2 for receiving input of information, a sensor 3 composed of a vehicle speed sensor, a gyro, a GPS receiver, and the like, and a storage medium such as a CD-ROM, DVD-ROM, or HDD in which map data is stored Drive device 4 for reading out data, CD-ROM, DVD-ROM, HDD medium 5 mounted on drive device 4, and data stored in the navigation device are transmitted to the outside or from an expert route data generation system An interface for receiving provided optimum route data, and a communication unit 6 such as a mobile phone; An external storage medium 7 such as an SB memory, a display device 8 for displaying a map, a vehicle position, and route information on a screen; a receiving unit 9 for receiving traffic information data such as VICS and probe data; have.

次に、ドライブ装置４に装着されているＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ媒体に格納された地図データについて説明する。 Next, map data stored in a CD-ROM or DVD-ROM medium mounted on the drive device 4 will be described.

地図データは、一般的に、緯線・経線に平行に一定間隔で区切られたメッシュと呼ばれる格子状の範囲毎に格納されている。各メッシュは、ユニークなメッシュ番号を持っており、メッシュ内の地図データは、交差点を境にリンクに分断される。つまり、リンクは、交差点同士を接続する。リンクは道路の形状を表すために複数のノードで形成される。また、リンクはメッシュ内でユニークなリンク番号と、リンク長、旅行時間などの静的なリンクコストと、を持ち、これらのデータは、経路を探索する際に用いられる。探索された経路は、ルートデータとして出力される。 Map data is generally stored for each grid-like range called a mesh that is divided in parallel with latitude and meridians at regular intervals. Each mesh has a unique mesh number, and the map data in the mesh is divided into links at the intersection. That is, the link connects the intersections. A link is formed by a plurality of nodes to represent the shape of the road. Each link has a unique link number in the mesh and a static link cost such as a link length and travel time, and these data are used when searching for a route. The searched route is output as route data.

ＶＩＣＳやプローブデータなどの交通情報データは、通信部６を介して取得される。上記リンクに対応する形でリンク長や旅行時間などの動的なリンクコストを持ち、これも経路探索を実行する際に用いられる。 Traffic information data such as VICS and probe data is acquired via the communication unit 6. It has a dynamic link cost such as a link length and travel time in a form corresponding to the link, and this is also used when executing a route search.

ここで、ナビゲーション装置による推奨経路の探索方法について簡単に説明する。ナビゲーション装置内には、地図データの一部として経路計算データが記録されている。この経路計算データは、経路探索時に各経路を評価するために用いられる評価基準を表しており、リンクコスト、交差点コストおよび重み付け係数を少なくとも含むものである。リンクコストは、道路に対する車両の通過所要時間を表しており、道路リンクごとに設定されている。交差点コストは、交差点に対する車両の通過所要時間を表しており、交差点における車両の進行方向に応じて設定されている。なお、交差点コストは地図上の各交差点に対して共通の値が設定される。重み付け係数は、道路種別に対するユーザの選択性向を反映した重み付けを行うための係数であり、道路種別に応じて設定されている。ユーザの入力操作により目的地が設定されると、ナビゲーション装置は、経路計算データに含まれる上記のような各評価基準に基づいて、複数の経路についてそれぞれの経路評価値を算出する。このとき、各経路に含まれる全道路リンクについて、そのリンクコストに道路種別に応じた重み付け係数をそれぞれ乗算した値を加算し、さらに、各経路に含まれる全交差点について進行方向に応じた交差点コストを加えることにより、経路ごとの経路評価値が算出される。この経路評価値が最も小さい経路が、推奨経路に設定される。 Here, a method for searching for a recommended route by the navigation device will be briefly described. In the navigation device, route calculation data is recorded as part of the map data. This route calculation data represents an evaluation standard used for evaluating each route during route search, and includes at least a link cost, an intersection cost, and a weighting coefficient. The link cost represents the time required for the vehicle to pass through the road, and is set for each road link. The intersection cost represents the time required for the vehicle to pass through the intersection, and is set according to the traveling direction of the vehicle at the intersection. The intersection cost is set to a common value for each intersection on the map. The weighting coefficient is a coefficient for weighting that reflects the user's selectivity toward the road type, and is set according to the road type. When the destination is set by the user's input operation, the navigation device calculates route evaluation values for a plurality of routes based on the above-described evaluation criteria included in the route calculation data. At this time, for all road links included in each route, a value obtained by multiplying the link cost by a weighting coefficient corresponding to the road type is added. Is added, the route evaluation value for each route is calculated. The route with the smallest route evaluation value is set as the recommended route.

本実施の形態によるナビゲーション装置では、走行軌跡データを常に取得しておき、これをメモリ１ｂ内に保存していく。また、ルートから逸脱した後に、初回ルートに復帰した際は、初回ルートから逸脱した逸脱データとその後に復帰した復帰データとを、ルート逸脱／復帰データとして取得し対にしてこれを保存する。この際、ルート逸脱およびルート復帰した際の座標およびその日時とその直前・直後の道路リンクのメッシュ番号およびリンク番号を記録する。そして、それらのデータを、後述するエキスパートルートデータ生成システムへ定期的にアップロードする。 In the navigation apparatus according to the present embodiment, the travel locus data is always acquired and stored in the memory 1b. Further, when returning to the initial route after deviating from the route, the deviation data deviating from the initial route and the return data returning thereafter are acquired as route deviation / return data and stored as a pair. At this time, the coordinates of the departure and return of the route, the date and time, the mesh number and the link number of the road link immediately before and immediately after that are recorded. And those data are regularly uploaded to the expert route data generation system mentioned later.

図２（ａ）は、地図データおよびルートデータ、交通情報データ、走行軌跡データの一般的な構成例を示す図である。図２（ａ）に示すように、これらのデータＤ１は、＃０から＃ｍまでのメッシュ毎にまとめられており、これらのメッシュ毎の各データは、例えば、リンク＃０から＃ｎまでのリンクデータにより構成されている。各リンクデータは、例えばリンクデータ＃０において、リンク長と、リンクコスト（所要時間）と、ノード数とからなり、ノード数は、ノード＃０座標からノード＃ｐ座標までのノード情報から構成されている。 FIG. 2A is a diagram illustrating a general configuration example of map data, route data, traffic information data, and travel locus data. As shown in FIG. 2A, these data D1 are collected for each mesh from # 0 to #m, and each data for each mesh is, for example, from link # 0 to #n. It consists of link data. Each link data is composed of, for example, link data # 0, a link length, a link cost (required time), and the number of nodes. The number of nodes is composed of node information from the node # 0 coordinates to the node #p coordinates. ing.

図３は、本実施の形態による技術の１つの特徴であるルート逸脱／復帰データの一例を示す図である。ルート逸脱／復帰データＤ２は、ルート逸脱／復帰データ＃０からルート逸脱／復帰データ＃ｍまでにより構成されており、これらのデータは、前述のように、ルートの逸脱／復帰のイベント毎に取得され、記憶されていくデータである。ルート逸脱／復帰データは、逸脱情報と、復帰情報とが対になって構成されており、さらに、図２（ａ）に示す走行軌跡データが付加されている。逸脱情報は、逸脱した地点の座標を示す逸脱地点座標と、逸脱日時と、進入リンクのメッシュ＃、リンク＃と、退出リンクのメッシュ＃、リンク＃と、を有している。復帰情報は、復帰した地点の座標を示す復帰地点座標と、復帰日時と、進入リンクのメッシュ＃、リンク＃と、退出リンクのメッシュ＃、リンク＃と、を有している。走行を重ねていくほど、このルート逸脱／復帰データ数が増加していくことになる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of route departure / return data, which is one feature of the technique according to the present embodiment. The route departure / return data D2 is composed of route departure / return data # 0 to route departure / return data #m, and these data are obtained for each route departure / return event as described above. The data is stored and stored. The route departure / return data is composed of a pair of departure information and return information, and is further added with travel locus data shown in FIG. The departure information includes departure point coordinates indicating the coordinates of the departure point, departure date and time, entry link mesh # and link #, exit link mesh # and link #. The return information includes return point coordinates indicating the coordinates of the return point, return date and time, mesh # and link # of the incoming link, mesh # and link # of the outgoing link. As the number of runs increases, the number of route departure / return data increases.

図４は、本実施の形態に係るエキスパートルートデータ生成システムの一構成例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、エキスパートルートデータ生成システムは、図１のナビゲーション装置Ａと、図４のエキスパートルート生成サーバ（センタサーバ）Ｂと、からなる。エキスパートルート生成サーバ（センタサーバ）Ｂは、マイクロプロセッサやＤＲＡＭなどのメモリから構成される処理装置１０と、サーバセンタ装置からの指示や情報の入力を受け付けるための入力部１１と、ＤＶＤやＨＤＤなどの記憶媒体へ回収データや解析データを読み書きするためのドライブ装置（ここでは、ＤＶＤドライブを例にしている）１２、ドライブ装置１２に装着されているＤＶＤ媒体、ＨＤＤ媒体１３と、図１に示すナビゲーション装置からインターネットなどを介してデータを受信し、解析データを送信（配信）するための通信部１４と、ＵＳＢメモリなどの外部記憶媒体１６と、各種データを画面に表示するための表示装置（ディスプレイ）１８と、を有している。処理装置１０内には、ＣＰＵ１０ａと各種処理プログラム等を格納するメモリ１０ｂとが設けられている。 FIG. 4 is a functional block diagram showing a configuration example of the expert route data generation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 4, the expert route data generation system includes the navigation device A shown in FIG. 1 and the expert route generation server (center server) B shown in FIG. The expert route generation server (center server) B includes a processing device 10 including a memory such as a microprocessor and a DRAM, an input unit 11 for receiving input of instructions and information from the server center device, a DVD, an HDD, and the like. FIG. 1 shows a drive device (in this case, a DVD drive is used as an example) 12 for reading / writing collected data and analysis data to / from the storage medium, a DVD medium mounted on the drive device 12, and an HDD medium 13. A communication unit 14 for receiving data from the navigation device via the Internet and transmitting (distributing) analysis data, an external storage medium 16 such as a USB memory, and a display device for displaying various data on a screen ( Display) 18. In the processing apparatus 10, a CPU 10a and a memory 10b for storing various processing programs and the like are provided.

図５は、エキスパートルートデータ生成システムにおいて、エキスパートルートデータを作成する処理の流れを示すフローチャート図である。エキスパートルートデータ生成システムは、図１の示すナビゲーション装置から、随時又は定期的に送られる上記の走行軌跡データおよびルート逸脱／復帰データを回収していき、記録型ＤＶＤ又はＨＤＤなど１２に保管する。ここで、図１のデータ回収対象は、多数の車のナビゲーション装置であることが好ましい。多数の車、特にタクシーやトラックなどの業務用の車のデータは、運転者がルートに精通しており、迂回や復帰に関する正しい判断が行われた可能性が高い。車の運転手によってランク付けし、熟練者の車からのデータの重みを高くすることが好ましい。多数の車のデータを取得することで、統計的処理が自動的に行なわれ、エキスパートルートデータの精度が向上するという利点がある。 FIG. 5 is a flowchart showing a flow of processing for creating expert route data in the expert route data generation system. The expert route data generation system collects the travel locus data and route departure / return data sent from time to time or periodically from the navigation device shown in FIG. 1 and stores them in a recordable DVD or HDD 12. Here, it is preferable that the data collection target of FIG. The data for many vehicles, especially commercial vehicles such as taxis and trucks, is likely to have been made by the driver with a good understanding of the route and correct decisions regarding detours and return. It is preferable to rank by the driver of the car and increase the weight of the data from the skilled person's car. By acquiring a large number of vehicle data, statistical processing is automatically performed, and there is an advantage that the accuracy of expert route data is improved.

そして、図５に示す手順により、定期的に統計的解析処理を実行し、エキスパートルートデータを生成する。まず、処理の開始すると、ステップ１００において、記録型ＤＶＤ又はＨＤＤ１２などに保管されている走行軌跡データＤ１およびルート逸脱／復帰データＤ２（図３参照）を読み込む。次に、ステップ１０１において、ルート逸脱／復帰データパターンについて、重複しているデータセットをグルーピングした上で、重複件数をカウントする。重複件数の多いデータセットについては、数多くの利用者（すなわち、ナビゲーション装置をそれぞれ有した自動車）が、初回ルートに違和感を感じ、同じ走行軌跡によって回避した可能性が高いことを意味する。すなわち、重複件数の多いデータセットは、例えば「開かずの踏み切り」や「信号待ちの長い右折交差点」のような常態化した『通行難所』を、その地域の交通特性を熟知したタクシー運転手等が避けるために選んだ『エキスパートルート』の開始・終了地点である可能性が高いと考えられる。 Then, according to the procedure shown in FIG. 5, a statistical analysis process is periodically performed to generate expert route data. First, when the process is started, in step 100, the travel locus data D1 and the route deviation / return data D2 (see FIG. 3) stored in the recordable DVD or the HDD 12 are read. Next, in step 101, with respect to the route departure / return data pattern, overlapping data sets are grouped, and the number of duplicates is counted. For a data set with a large number of overlapping cases, this means that many users (that is, automobiles each having a navigation device) feel a sense of discomfort in the initial route and are likely to be avoided by the same travel locus. In other words, data sets with a large number of duplicates, such as taxi drivers who are familiar with the traffic characteristics of the area, such as “traffic lanes” that have become normal, such as “crossing without opening” and “right turn intersection with long traffic lights” It is highly likely that this is the start / end point of the “expert route” chosen to avoid the problem.

尚、図２（ｂ）に示すように、日時（特に時間）と、度数（重複件数）とが、Ｐ１のように一時的に急激にあがり、次の日又は次の週はその度数が上がらない場合には、例えば、一時的な通行止めなどの可能性が高いものと推測される。このようなケースは、『エキスパートルート』から除外しうるルートと言える。このように、時間帯や曜日、１月のなかの特定の日というような規則性が有るか、或いは、一時的（突発的）な度数の上がりであるかにより、エキスパートデータとなりうるか否か（前者は規則性があるのでなりうるデータである）を推定することができる。 As shown in FIG. 2 (b), the date and time (particularly time) and the frequency (number of duplicates) rise suddenly temporarily as in P1, and the frequency increases on the next day or the next week. If not, it is estimated that there is a high possibility of temporary closure, for example. Such a case can be said to be a route that can be excluded from the “expert route”. In this way, whether there is regularity such as a specific time period, day of the week, or a specific day in January, or whether it can be expert data depending on whether it is a temporary (sudden) increase in frequency ( The former can be estimated because it has regularity).

さらに、ステップ１０２では、重複件数の多いルート逸脱／復帰データパターンについて、その区間を実際に走行した走行軌跡データのうち、逸脱せず初回ルートを走行したもの（以下、「走行軌跡データ群Ａ」と称する。）と、逸脱して初回ルート以外を走行したもの（以下、「走行軌跡データ群Ｂ」と称する。）を検索し取得する。そして、ステップ１０３では、逸脱して初回ルート以外を走行した走行軌跡データ群Ｂの中で重複のものをグルーピングした上で重複件数をカウントする。重複件数の多いものは、エキスパートルートの候補となり、その走行軌跡データ自体がより適した道順（経路）を示すデータとなる可能性が高いことを意味する。最後に、ステップ１０４において、平均リンクコスト（旅行時間）について、エキスパートルート候補のコストが走行軌跡データ群Ａのコストよりも少ない場合に『エキスパートルート』と認定して出力する。 Further, in step 102, for the route departure / return data pattern having a large number of overlapping cases, the travel route data actually traveled in the section of the route traveled without deviating (hereinafter referred to as “travel track data group A”). And a vehicle that deviates and travels on a route other than the first route (hereinafter referred to as “running locus data group B”). In step 103, the number of duplicates is counted after grouping duplicates in the traveling locus data group B that has deviated and traveled other than the initial route. A large number of overlapping cases means that the candidate is an expert route candidate, and the travel locus data itself is highly likely to be data indicating a more suitable route (route). Finally, in step 104, when the cost of the expert route candidate is less than the cost of the travel locus data group A, the average link cost (travel time) is recognized and output as “expert route”.

その際、重複データの逸脱／復帰日時を解析して、特定の日時に収束している傾向がある場合は、適用日時および適用時間帯を設定する（図２（ａ）及び上記記載も参照）。不揮発メモリには、推奨用コストテーブル、有料道路優先用コストテーブル、距離優先用コストテーブルなどの各種リンクコストテーブルが記憶される。上述のリンクコストテーブルは、各リンクに設定されたリンクコストに重み付けを行うための距離補正係数（付加倍率）を一覧形式にしたものであり、それぞれが異なる傾向を有している。 At that time, the deviation date / return date / time of the duplicate data is analyzed, and if there is a tendency to converge to a specific date / time, the application date / time and the application time zone are set (see also FIG. 2A and the above description). . The non-volatile memory stores various link cost tables such as a recommendation cost table, a toll road priority cost table, and a distance priority cost table. The above-described link cost table is a list of distance correction coefficients (additional magnifications) for weighting the link cost set for each link, and each has a different tendency.

より具体的には、各リンクコストテーブルは、各道路種別について、その道路種別を通りやすくするための距離補正係数「通りやすい」、その道路種別を通りにくくするための距離補正係数「通りにくい」、および通常の距離補正係数「普通」の各距離補正係数から構成されている。このうち、推奨用コストテーブルは、高速道路、有料道路または一般道路のうち高速道路および有料道路を優先し、且つ道路種別間の距離補正係数の差が小さく設定されている。また、有料道路優先用コストテーブルは、高速道路、有料道路または一般道路のうち高速道路および有料道路を優先し、且つ高速道路および有料道路と一般道路との距離補正係数の差が大きく設定されている。また、距離優先用コストテーブルは、高速道路、有料道路および一般道路の距離補正係数が同一に設定されている。 More specifically, each link cost table includes, for each road type, a distance correction coefficient “easy to pass” for making it easy to pass the road type, and a distance correction coefficient “to make it difficult to pass” for the road type. , And the normal distance correction coefficient “ordinary”. Among these, the recommended cost table is set such that a highway and a toll road are prioritized among highways, toll roads, or general roads, and a difference in a distance correction coefficient between road types is set small. In addition, the toll road priority cost table gives priority to expressways and toll roads among expressways, toll roads or general roads, and is set to have a large difference in the distance correction coefficient between the toll roads and toll roads and general roads. Yes. In the distance priority cost table, the same distance correction coefficients are set for highways, toll roads, and ordinary roads.

図６は、エキスパートルートデータの一構成例を示す図である。エキスパートルートデータＤ３は、定期的に生成・更新されるものである。図１に示すナビゲーション装置側で、定期的に更新されたエキスパートルートデータＤ３を、適宜ダウンロードし、ナビゲーション装置側の経路探索機能中において活用することができる。 FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of expert route data. The expert route data D3 is generated and updated periodically. The expert route data D3 periodically updated on the navigation device side shown in FIG. 1 can be downloaded as appropriate and used in the route search function on the navigation device side.

エキスパートルートデータＤ３は、エキスパートルートデータ＃１から＃ｍまでから構成されており、各エキスパートルートデータ（例えば＃１）は、適用曜日と、適用時間帯と、平均リンクコスト（所要時間）と、ルートデータ（図２（ａ））と、を有している。適用曜日と適用時間帯とにより、エキスパートルートデータが特定されるのは、上述のように、突発的な特殊なケースと規則的に生じるケースとを区別し、規則的に生じるケースは、適用曜日と適用時間帯とに依存しているからである。具体的な処理内容としては、従来どおり、初回ルートを計算したのち、逸脱地点および復帰地点が共に初回ルート上に存在し、かつ、現在日時が適用日時および適用時間帯に該当するエキスパートルートデータを検索する。その逸脱地点から復帰地点までの区間部分のリンクコスト（所要時間）について、初回ルートとエキスパートルートとの間で比較を行い、エキスパートデータの方がリンクコスト（所要時間）が小さければ、その区間部分の提示ルートをエキスパートデータへ差し替えることにより旅行時間の短縮が可能となる。 The expert route data D3 is composed of expert route data # 1 to #m. Each expert route data (for example, # 1) includes an application day of the week, an application time zone, an average link cost (required time), Route data (FIG. 2A). As described above, expert route data is identified by application day of the week and application time zone to distinguish between sudden special cases and cases that occur regularly. This is because it depends on the application time zone. Specifically, after calculating the initial route as before, expert route data where the departure point and return point are both on the initial route, and the current date and time correspond to the applicable date and time, is applied. Search for. The link cost (required time) of the section from the departure point to the return point is compared between the initial route and the expert route, and if the expert data has a smaller link cost (required time), the section portion The travel time can be shortened by replacing the presented route with expert data.

図７は、本実施の形態によるエキスパートルートの一例を示す図である。図７のように、初回ルートＡ−Ｂ−Ｃ−Ｄ（Ｒ１）について、Ａ’−Ｂ（２分）−Ｂ’（３分）のルートをエキスパートルート１Ａ’−Ｂ’（４分）に差し替える。次いで、初回ルートＡ−Ｂ−Ｃ−Ｄについて、Ｃ’−Ｃ（３分）−Ｃ’’（３分）のルートをエキスパートルート２Ｃ’−Ｃ’’（４分）に差し替えることで所要時間コストを下げることができる。そこで、右図のように、ルートデータを、Ａ−Ａ’−Ｂ’−Ｃ’−Ｃ’’−Ｄ（Ｒ２）に変更することができる。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an expert route according to the present embodiment. As shown in FIG. 7, for the first route A-B-C-D (R1), the route A′-B (2 minutes) -B ′ (3 minutes) is changed to the expert route 1 A′-B ′ (4 minutes). Replace. Next, for the initial route A-B-C-D, the route of C′-C (3 minutes) -C ″ (3 minutes) is replaced with the expert route 2C′-C ″ (4 minutes). Cost can be reduced. Therefore, as shown in the right figure, the route data can be changed to A-A'-B'-C'-C "-D (R2).

このエキスパートルートが、多数のナビゲーション装置における新しい初回提示ルートとなり、新たに、走行軌跡データを常に取得しておき、これをメモリ１ｂ内に保存していく。また、ルートから逸脱した後に、初回ルートに復帰した際は、初回ルートから逸脱した逸脱データとその後に復帰した復帰データとを、ルート逸脱／復帰データとして取得し対にしてこれを保存する処理が開始される。以上に説明したように、本実施の形態によるエキスパートルートナビゲーションシステムによれば、多数のナビゲーション装置の利用者それぞれが生成した、旅行時間短縮が可能なエキスパートルートデータを、その利用者のみならず他の利用者にも有効利用できるシステムを構築することができる。これにより、目的地までのよりスムーズな移動が可能となる。 This expert route becomes a new initial presentation route in a large number of navigation devices, and new travel locus data is always acquired and stored in the memory 1b. In addition, when returning to the initial route after deviating from the route, there is a process of acquiring the deviation data deviating from the initial route and the return data subsequently recovered as route deviation / return data and storing them in pairs. Be started. As described above, according to the expert route navigation system according to the present embodiment, the expert route data that can be used to reduce the travel time generated by each of the users of a large number of navigation devices is not limited to the user. It is possible to construct a system that can be used effectively by users. Thereby, smoother movement to the destination is possible.

さらに、インフラとして稼動させることで、ＤＲＧＳ（動的経路誘導システム）の実現となり、渋滞の減少などによりＣＯ_２排出量の削減なども実現できる。 Furthermore, by operating as an infrastructure, a DRGS (Dynamic Route Guidance System) can be realized, and CO ₂ emissions can be reduced by reducing traffic congestion.

尚、本実施の形態による装置及び方法は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。カーナビゲーション装置が多数あるシステムについて説明したが、１つの場合であっても良い。また、実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。 It should be noted that the apparatus and method according to the present embodiment are not limited to the illustrated examples described above, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. Although a system having a large number of car navigation devices has been described, one system may be used. In addition, a program for realizing the functions described in the embodiments is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed to execute processing of each unit. You may go.

本発明は、カーナビゲーション装置に利用可能である。 The present invention is applicable to a car navigation device.

Ａナビゲーション装置
１制御部
２入力部
３センサ部
４ドライブ装置
５ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ−ＲＯＭまたはＨＤＤ媒体
６通信部
７外部記憶媒体
８表示部（ディスプレイ）
９交通情報受信部
Ｂエキスパートルート生成サーバ（センタサーバ）
１０処理装置
１１入力部
１２ドライブ装置
１３ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ−ＲＯＭまたはＨＤＤ媒体
１４通信部
１５外部記憶媒体
１６表示部（ディスプレイ） A navigation device 1 control unit 2 input unit 3 sensor unit 4 drive device 5 CD-ROM or DVD-ROM or HDD medium 6 communication unit 7 external storage medium 8 display unit (display)
9 Traffic information receiver B Expert route generation server (center server)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Processing apparatus 11 Input part 12 Drive apparatus 13 CD-ROM or DVD-ROM or HDD medium 14 Communication part 15 External storage medium 16 Display part (display)

Claims

ナビゲーション装置において新たな目的地が設定されてから最初に算出された推奨経路（以下、「初回ルート」と称する。）から逸脱しその後に前記初回ルートに復帰した際に、それぞれの逸脱位置及び逸脱日時と、復帰位置及び復帰日時を含むルート逸脱／復帰データと、走行軌跡データと、を、少なくとも１の車両の少なくとも１のナビゲーション装置からを回収する回収手段と、
取得した前記走行軌跡データの中から、ルート逸脱地点からルート復帰地点までの区間を走行した車両のデータを検索して抽出する検索抽出手段と、
抽出した走行データに基づいて、ルート逸脱地点から復帰地点までの最適ルートを解析して求める解析手段と、
解析した結果をエキスパートルートデータとして生成し、前記ナビゲーション装置に配信する配信手段と、
を備えることを特徴とするエキスパートルートデータ生成サーバ。 When the navigation device deviates from the recommended route (hereinafter referred to as “initial route”) calculated first after a new destination is set, and then returns to the initial route, the respective deviation positions and deviations are obtained. A collection means for collecting the date and time, the route departure / return data including the return position and the return date and time, and the travel locus data from at least one navigation device of at least one vehicle;
Search and extraction means for searching and extracting data of a vehicle that has traveled in a section from a route departure point to a route return point from the acquired travel locus data;
An analysis means for analyzing and obtaining an optimum route from the departure point to the return point based on the extracted travel data;
A distribution means for generating the analyzed result as expert route data and distributing the result to the navigation device;
An expert route data generation server comprising:

前記解析手段は、
多数の前記ルート逸脱／復帰データについて、重複しているデータセットをグルーピングした上で、重複件数をカウントし、重複件数の多いデータセットについて、エキスパートルートの開始・終了地点であると解析することを特徴とする請求項１に記載のエキスパートルートデータ生成サーバ。 The analysis means includes
For a large number of route deviation / return data, after grouping duplicate data sets, count the number of duplicates, and analyze the data sets with many duplicates as the start / end points of the expert route. The expert route data generation server according to claim 1, wherein:

前記解析手段は、
前記日時と、重複件数とが、一時的に変化するデータセットを、前記エキスパートルートから除外しうるルートとすることを特徴とする請求項１又は２に記載のエキスパートルートデータ生成サーバ。 The analysis means includes
The expert route data generation server according to claim 1 or 2, wherein a data set in which the date and time and the number of duplicates change temporarily is a route that can be excluded from the expert route.

平均リンクコスト（旅行時間）について、エキスパートルート候補のコストが走行軌跡データ群のコストよりも少ない場合に前記エキスパートルートと決定することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のエキスパートルートデータ生成サーバ。 The average link cost (travel time) is determined as the expert route when the cost of the expert route candidate is smaller than the cost of the travel locus data group. Expert route data generation server.

前記解析は、日時、交通状況などの条件別に行われることを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載のエキスパートルートデータ生成サーバ。 The expert route data generation server according to any one of claims 1 to 4, wherein the analysis is performed according to conditions such as date and time and traffic conditions.

デジタル形式の道路データを格納した地図データベースと、
画面上に前記の地図データベースを用いて任意の地図を表示する手段と、
センサ部から取得されたデータと前記の地図データベースを用いて自車位置と自車方向を算出し、地図上に自車位置を表示する手段と、
新たな目的地が設定されてから最初に算出された推奨経路を初回ルートとして保存する手段と、
自車が前記初回ルートから逸脱したかどうかを判定する手段と、
自車が前記初回ルートに対してルート逸脱した状態から自車がルートに復帰したかどうかを判定する手段と、
自車が前記初回ルートから逸脱しその後前記初回ルートに復帰した際のそれぞれの地点や日時などのルート逸脱／復帰データを取得し保存する手段と、
自車の走行軌跡データを取得し保存する手段と、
それぞれの逸脱位置及び逸脱日時と、復帰位置及び復帰日時を含むルート逸脱／復帰データと、走行軌跡データと、送信する手段とを、を備えることを特徴とするナビゲーション装置。 A map database containing digital road data,
Means for displaying an arbitrary map on the screen using the map database;
Means for calculating the vehicle position and the vehicle direction using the data acquired from the sensor unit and the map database, and displaying the vehicle position on the map;
A way to save the first recommended route as a first route after a new destination is set,
Means for determining whether the vehicle deviates from the initial route;
Means for determining whether the vehicle has returned to the route from a state where the vehicle has deviated from the route with respect to the initial route;
Means for acquiring and storing route departure / return data such as each point and date when the own vehicle deviates from the first route and then returns to the first route;
Means for acquiring and storing the travel locus data of the own vehicle;
A navigation apparatus comprising: a departure position / departure date / time, route departure / return data including a return position / return date / time, travel locus data, and a transmission unit.

請求項１から５までのエキスパートルートデータ生成サーバから、前記エキスパートルートデータを受信する手段を有することを特徴とする請求項６に記載のナビゲーション装置。 7. The navigation apparatus according to claim 6, further comprising means for receiving the expert route data from the expert route data generation server according to claim 1.