JP4318537B2 - Map matching method and apparatus for implementing the same - Google Patents

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Description

本発明は、道路等の形状データからデジタル地図上の形状を特定するマップマッチング方法と、それを実施する装置に関し、その処理に使用するワークメモリのメモリ使用量を抑え、高速での処理を実現するものである。   The present invention relates to a map matching method for identifying a shape on a digital map from shape data of a road and the like, and an apparatus for implementing the method, and suppresses memory usage of work memory used for the processing, and realizes high-speed processing. To do.

現在、カーナビゲーション装置などに道路交通情報の提供サービスを実施しているＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム）では、道路網に定義したリンク番号を使って道路を特定し、その道路の混雑状況などを表示している。
しかし、道路網に定義したリンク番号は、道路の新設や変更等に伴って新しい番号に付け替える必要があり、それに応じて、各社で制作したデジタル地図データも更新しなければならないため、リンク番号で道路位置を特定する方式は、メンテナンスに多大な社会的コストが掛かることになる。 Currently, VICS (Road Traffic Information Communication System), which provides road traffic information services to car navigation systems, identifies roads using link numbers defined in the road network, and indicates the congestion status of the roads. it's shown.
However, the link number defined in the road network must be replaced with a new number when a road is newly established or changed, and the digital map data produced by each company must be updated accordingly. The method of identifying the road position requires a great social cost for maintenance.

こうした点を改善するため、下記特許文献１では、共通のリンク番号を用いずに、デジタル地図上の道路位置を伝える方法を提案している。この方法では、送信側が、図１５（ａ）に示すように、送信側のデジタル地図上で伝送しようとする道路区間に複数のノードｐ１、ｐ２、・・ｐＮを設定し、図１５（ｂ）に示すように、この複数のノードｐ１、ｐ２、・・ｐＮの位置データを配列した「道路形状データ」を生成する。そして、この道路区間内の交通状況を基準ノード（例えばｐ１）からの距離で表した交通情報と、この道路形状データとを受信側に伝える。受信側は、道路形状データに含まれる各ノード位置を自己のデジタル地図上に対応付けるマップマッチングを行って道路区間を特定し、その基準ノードからの距離の情報に基づいて交通状況を再現する。   In order to improve such a point, the following Patent Document 1 proposes a method for transmitting a road position on a digital map without using a common link number. In this method, as shown in FIG. 15A, the transmission side sets a plurality of nodes p1, p2,... PN in a road section to be transmitted on the digital map of the transmission side, and FIG. As shown in FIG. 5, “road shape data” is generated by arranging the position data of the plurality of nodes p1, p2,. Then, the traffic information in which the traffic situation in the road section is expressed by the distance from the reference node (for example, p1) and the road shape data are transmitted to the receiving side. The receiving side performs map matching for associating each node position included in the road shape data on its own digital map, identifies the road section, and reproduces the traffic situation based on the distance information from the reference node.

また、下記特許文献２では、この道路形状データを可変長符号化して、データ量を削減する方法を提案している。この方法では、図１６（ａ）に示すように、伝えようとする道路区間上に一定距離間隔ＬでノードＰj-1、Ｐj・・・を再設定し（これを「等距離リサンプル」と言う）、始端を除く各ノードの位置データを隣接ノードからの偏角θj（図１６（ｂ））または偏角統計予測値差分Δθj（図１６（ｃ））（ノードの偏角θjをそれ以前のノードの偏角（θj-1、θj-2・・）を用いて予測した予測値と、実際の偏角θjとの差分）で表わし、これを可変長符号化して、受信側に、その符号化データと、始端の緯度・経度データとを送信する。受信側は、符号化されたデータを復号化して各ノードの位置データを復元し、マップマッチングを行って道路区間を特定する。 Patent Document 2 below proposes a method of reducing the amount of data by variable-length coding the road shape data. In this method, as shown in FIG. 16 (a), nodes P j−1 , P j ... Are reset on the road section to be transmitted at fixed distance intervals L (this is called “equal distance resample”). ), The position data of each node excluding the start end is expressed by the deviation angle θj (FIG. 16 (b)) or the deviation angle statistical prediction value difference Δθj (FIG. 16 (c)) (node deviation angle θj). This is expressed by the prediction value predicted using the previous declination angles (θj-1, θj-2...) And the actual declination angle θj). The encoded data and the starting latitude / longitude data are transmitted. The receiving side decodes the encoded data to restore the position data of each node, and performs map matching to identify the road section.

また、マップマッチングには、いくつかの方法が知られている。例えば、カーナビゲーション装置が自車位置をデジタル地図上で特定するために使用されているマクロマップマッチングのアルゴリズムは次のようなものである。
（１）図１７（ａ）に示すように、デジタル地図上で、ＧＰＳ受信機によって位置が与えられた点ＷＰ（ウエイポイント）の周辺のリンクを探索し、１番目のＷＰ１を中心とするＡメートル（２５０ｍ程度）四方の中で車両の進行方位との差が±Ｂ°（例えば４５°程度）以内の方位を持つリンクを検出し、このリンクを候補点（×印）に設定する。候補点のリンク数（ｎ）は５〜８個程度とする。図１７（ｂ）では、ＷＰ１の候補点を１−１、１−２、１−３としている。 Several methods are known for map matching. For example, a macro map matching algorithm used for a car navigation device to specify the position of the vehicle on a digital map is as follows.
(1) As shown in FIG. 17 (a), a link around a point WP (way point) given a position by a GPS receiver is searched on a digital map, and an A centered on the first WP1. A link having an azimuth within ± B ° (for example, about 45 °) within a meter (about 250 m) in the four directions is detected, and this link is set as a candidate point (x mark). The number of links (n) of candidate points is about 5 to 8. In FIG. 17B, the candidate points of WP1 are 1-1, 1-2, and 1-3.

（２）図１７（ｂ）に示すように、次のＷＰ２を中心とするＡメートル四方の中で車両の進行方位との差が±Ｂ°以内の方位を持つリンクを検出し、ｎ個のリンクを候補点（２−１、２−２、２−３）として設定する。
（３）この処理を最後のＷＰに達するまで繰り返す。
（４）各々の候補点間を道路リンクに沿って接続し、形状パターンを作成する。候補点間が道路に沿って接続しないケース（例えば、ＷＰ３の候補点３−３、３−２は、次のＷＰ４の候補点と道路に沿って接続することができない）では、形状パターンを作成しない。
（５）各々の形状パターンと、ＷＰ１、ＷＰ２、‥の形状とを比較し、最も似通った形状パターン、即ち、距離が近く、標準偏差等によって評価したＷＰ１、ＷＰ２、‥の形状とのばらつきが小さいものを一つ選出する。 (2) As shown in FIG. 17 (b), a link having a azimuth within ± B ° of the traveling direction of the vehicle is detected in four squares of A meter centered on the next WP2, and n pieces of n links are detected. Links are set as candidate points (2-1, 2-2, 2-3).
(3) This process is repeated until the last WP is reached.
(4) Connect each candidate point along a road link to create a shape pattern. In the case where the candidate points are not connected along the road (for example, the candidate points 3-3 and 3-2 of WP3 cannot be connected to the candidate points of the next WP4 along the road), a shape pattern is created. do not do.
(5) Comparing each shape pattern with the shapes of WP1, WP2,..., The most similar shape patterns, that is, variations in the shapes of WP1, WP2,. Pick one small one.

こうしたマップマッチング方法は、デジタル地図上で道路形状データが表す対象道路を特定する場合にも適用することができ、道路形状データによって位置が与えられる各ノードをＷＰとして、対象道路を求めることができる。
特開２００１−４１７５７号公報 特開２００３−２３３５７号公報 Such a map matching method can also be applied when the target road represented by the road shape data on the digital map is specified, and the target road can be obtained using each node given a position by the road shape data as WP. .
JP 2001-41757 A JP 2003-23357 A

この道路形状データは、ノード数が多いほど、可変長符号化によるデータ圧縮の効率が向上する。しかし、マップマッチングでは、ＷＰの数をＭ個、各ＷＰ当たりの候補点の平均個数をＮ個とすると、前記（４）の段階で得られる形状パターンが、ＮM個の組み合わせとなるため、ノード数（＝ＷＰ数）が多いと、処理量が膨大になり、長い処理時間が掛かることになる。また、対象道路の距離が長いと、地図データを展開するために多くのメモリ量を持つワークメモリが必要になる。 In this road shape data, the efficiency of data compression by variable length coding improves as the number of nodes increases. However, in the map matching, if the number of WPs is M and the average number of candidate points for each WP is N, the shape patterns obtained in the step (4) are N M combinations. If the number of nodes (= the number of WPs) is large, the amount of processing becomes enormous and it takes a long processing time. In addition, when the distance of the target road is long, a work memory having a large amount of memory is required to develop the map data.

本発明は、こうした従来の問題点を解決するものであり、形状データに含まれるノード数が多い場合でも、少ないメモリ使用量で、且つ、高速で、その形状をデジタル地図上に特定することができるマップマッチング方法を提供し、また、その方法を実施する装置を提供することを目的としている。   The present invention solves such a conventional problem, and even when the number of nodes included in shape data is large, the shape can be specified on a digital map with a small amount of memory usage and at high speed. An object of the present invention is to provide a map matching method that can be used, and to provide an apparatus that implements the method.

本発明では、デジタル地図の線形形状の上に並ぶノードの位置情報が配列された形状データを受信して、この線形形状を受信側のデジタル地図の地図データに対応付けるマップマッチングにおいて、受信した形状データを受信装置側で編集加工した後、マップマッチングを行うようにしている。
そのため、受信側では、受信した形状データを編集加工することにより、少ないメモリ使用量で、且つ、高速で、その形状をデジタル地図上に特定することが可能になる。 In the present invention, the shape data in which the position information of the nodes arranged on the linear shape of the digital map is arranged is received, and the received shape data in the map matching for associating the linear shape with the map data of the digital map on the receiving side. Is edited and processed on the receiving device side, and then map matching is performed.
Therefore, on the receiving side, it is possible to specify the shape on the digital map at a high speed with a small amount of memory usage by editing and processing the received shape data.

また、本発明では、形状データを複数のブロックに分割し、マップマッチングをブロックの単位で行うようにしている。
そのため、生成される形状パターンの数が減り、高速処理が可能になる。また、メモリ使用量は少なくて済む。 In the present invention, shape data is divided into a plurality of blocks, and map matching is performed in units of blocks.
Therefore, the number of generated shape patterns is reduced, and high speed processing is possible. Also, the memory usage is small.

また、本発明では、形状データを一定距離で切断してブロックを生成するようにしている。
また、この場合、この一定距離を、地図データの最小ユニットの一辺の長さ以下に設定するようにしている。
こうすることで、最大でも４枚分のユニットの地図データをメモリに展開するだけでマップマッチングが実施できる。 In the present invention, blocks are generated by cutting shape data at a constant distance.
In this case, the certain distance is set to be equal to or less than the length of one side of the minimum unit of the map data.
In this way, map matching can be performed simply by expanding the map data of up to four units into the memory.

また、線形形状が道路形状である場合に、一定距離での切断箇所を、道路種別の変更点に一致させるようにしている。
こうすることで、後述する「階層型マップマッチング」の動作効率が上がる。 In addition, when the linear shape is a road shape, the cut portion at a constant distance is made to coincide with the change point of the road type.
By doing so, the operational efficiency of “hierarchical map matching” described later is increased.

また、本発明では、形状データを、線形形状を表示する地図データのユニットの一辺の長さを単位に切断して前記ブロックを生成するようにしている。
こうすることで、形状データを無駄に細かくすること無く、効率的に切断できる。 In the present invention, the block is generated by cutting the shape data in units of the length of one side of the map data unit displaying the linear shape.
By doing so, it is possible to efficiently cut the shape data without wastefully reducing the shape data.

また、この場合、形状データの切断箇所を、ユニットの境界に合わせるようにしている。
こうすることで、使用するユニットの枚数を減らすことができる。 In this case, the cut portion of the shape data is matched with the unit boundary.
By doing so, the number of units to be used can be reduced.

また、本発明では、形状データを、一定のノード数で切断して前記ブロックを生成するようにしている。
こうすることで、ノードが局所的に密集している場合でも、生成される形状パターンの数を減らすことができ、総合的な処理量を削減できる。 In the present invention, the block is generated by cutting shape data at a fixed number of nodes.
By doing so, even when the nodes are locally dense, the number of generated shape patterns can be reduced, and the total amount of processing can be reduced.

また、本発明では、線形形状が交通情報の対象道路の道路形状である場合に、形状データを、交通情報の分割単位に合わせて切断して前記ブロックを生成するようにしている。
こうすることで、交通情報と対象道路との整合性が取りやすい。 In the present invention, when the linear shape is a road shape of a target road of traffic information, the block is generated by cutting shape data in accordance with a traffic information division unit.
By doing so, it is easy to obtain consistency between the traffic information and the target road.

また、本発明では、形状データから誤マッチングを生じさせないノードを間引き、マップマッチングを、ノードを間引いた形状データを用いて行うようにしている。
ノード数が減れば、生成される形状パターンの数が減り、高速処理が可能になる。 In the present invention, nodes that do not cause erroneous matching are thinned out from shape data, and map matching is performed using shape data obtained by thinning out nodes.
If the number of nodes decreases, the number of shape patterns to be generated decreases, and high-speed processing becomes possible.

また、この場合、間引きの対象となるノードを、そのノードと隣接ノードとの距離及び偏角、並びに、そのノードの周辺における線形形状の密度を考慮して選択するようにしている。
こうすることで、誤マッチングを生じさせないノードが選択できる。 In this case, the node to be thinned out is selected in consideration of the distance and deviation angle between the node and the adjacent node, and the density of the linear shape around the node.
In this way, a node that does not cause erroneous matching can be selected.

また、本発明では、ノードの位置情報に対応する地図データの位置からそのノードの候補点を検索する角度範囲を、線形形状の曲がり具合に応じて適応的に設定するようにしている。
こうすることで、線形形状の曲がり具合が大きければ、角度範囲を拡げて、真の線形形状が候補から漏れないようにし、線形形状の曲がり具合が小さければ、角度範囲を狭めて、候補点が徒に増えないようにすることができる。 In the present invention, the angle range for searching for candidate points of the node from the position of the map data corresponding to the position information of the node is adaptively set according to the degree of bending of the linear shape.
By doing this, if the degree of bending of the linear shape is large, the angle range is expanded so that the true linear shape does not leak from the candidate, and if the degree of bending of the linear shape is small, the angle range is narrowed and the candidate point becomes You can prevent it from increasing.

また、この場合、角度範囲を、ノードの前後または前方における所定距離区間の線形形状の曲がり具合と、その所定距離区間の線形形状の密度とを考慮して設定するようにしている。
こうすることで、角度範囲を適応的に設定できる。 In this case, the angle range is set in consideration of the degree of bending of the linear shape in the predetermined distance section before and after or in front of the node and the density of the linear shape in the predetermined distance section.
In this way, the angle range can be set adaptively.

また、本発明では、線形形状の既にマップマッチングが終了した部分のマップマッチング結果を参照して、線形形状の残る部分のマップマッチングにおけるパラメータを適応的に変更するようにしている。
こうすることで、既にマップマッチングが終了した区間の線形形状の誤差状況から、平均的な誤差発生状況を学習し、その学習結果に基づいて、以降の区間でのマップマッチングにおける候補点検索範囲や候補点検索方位範囲を適応的に設定することができる。 In the present invention, the map matching parameter of the remaining part of the linear shape is adaptively changed with reference to the map matching result of the part of the linear shape that has already been matched.
By doing this, the average error occurrence situation is learned from the error situation of the linear shape of the section where map matching has already been completed, and based on the learning result, the candidate point search range in the map matching in the subsequent section The candidate point search azimuth range can be set adaptively.

また、本発明では、情報処理装置に、デジタル地図の線形形状の上に並ぶノードの位置情報が配列された形状データを取得する形状データ取得手段と、形状データを複数のブロックに分割する形状データ切断手段と、このブロックから、誤マッチングを生じさせないノードを間引くノード間引き処理手段と、このブロックに含まれたノードの候補点を検索するための検索範囲を適応的に設定し、自己のデジタル地図の地図データ上でその検索範囲に含まれるノードの候補点を設定する候補点検索方位範囲決定手段と、設定された候補点を基に、線形形状に対応する形状を地図データ上で特定するマップマッチング処理手段とを設けている。
この装置は、多くのメモリを使わずに、高速でマップマッチングを行うことが可能である。 In the present invention, the information processing device has shape data acquisition means for acquiring shape data in which position information of nodes arranged on the linear shape of the digital map is arranged, and shape data for dividing the shape data into a plurality of blocks A self-digital map with an adaptive setting of a cutting means, a node thinning-out processing means for thinning out nodes that do not cause false matching from this block, and a search range for searching for candidate points of nodes included in this block A candidate point search orientation range determining means for setting candidate points of nodes included in the search range on the map data, and a map for identifying a shape corresponding to the linear shape on the map data based on the set candidate points Matching processing means.
This apparatus can perform map matching at high speed without using much memory.

本発明のマップマッチング方法は、多くのメモリ量を使わずに、高速でマップマッチング処理を行うことができ、省メモリ及び高速化を実現できる。
また、このマップマッチング方法を実施する本発明の装置は、少容量のメモリを用いて構成することができ、それにも関わらず、高速での処理が可能である。 The map matching method of the present invention can perform map matching processing at high speed without using a large amount of memory, and can realize memory saving and high speed.
In addition, the apparatus of the present invention that implements this map matching method can be configured using a small-capacity memory, and nevertheless can perform high-speed processing.

（第１の実施形態）
本発明の実施形態におけるマップマッチング方法では、道路形状データを受信した受信側が、少ないメモリ使用量で、且つ、短時間でマップマッチングができるように、道路形状データを編集加工し、この加工処理を施した道路形状データを用いてマップマッチングを実行する。受信側は、マップマッチングにおけるメモリ使用量を抑制し、処理時間を短縮するため、
（１）道路形状データの分割
（２）道路形状データからのノードの間引き
（３）候補点検索範囲の適応的設定
の各処理を実行する。各処理の概略について説明する。 (First embodiment)
In the map matching method according to the embodiment of the present invention, the receiving side that has received the road shape data edits and processes the road shape data so that the map matching can be performed in a short time with a small amount of memory usage. Map matching is executed using the applied road shape data. In order to reduce memory usage and reduce processing time on the map matching side,
(1) Division of road shape data (2) Decimation of nodes from road shape data (3) Each process of adaptive setting of candidate point search range is executed. An outline of each process will be described.

（１）道路形状データの分割
圧縮効率を上げるために多数のノードが含まれている長い道路形状データを、受信側の都合に合わせて適宜切断し、分割した道路形状データ（「道路形状データブロック」と呼ぶ）の単位でマップマッチングを行う。 (1) Segmentation of road shape data Long road shape data containing a large number of nodes in order to increase compression efficiency is appropriately cut according to the convenience of the receiving side, and divided road shape data ("road shape data block" Map matching is performed in units of “

例えば、図１（ａ）に示すように、６個のノードを含む道路形状データをそのままマップマッチングすると、各ＷＰ当たりの候補点の平均個数が３個の場合、形状パターンの組み合わせ数は、３6＝７２９個であるが、図１（ｂ）に示すように、この道路形状データを２個のノードを含む３個の道路形状データブロックに分割してマップマッチングを行うと、形状パターンの組み合わせ数は、３×３2＝２７個となり、処理量が減少する。
また、図２に模式的に示すように、道路形状データを切断して、道路形状データブロックを個別にマップマッチングした方が使用メモリ量は少なくて済む。一般に、マップマッチングに必要なメモリ量は、道路形状データの長さの２乗に比例して増える。例えば、道路形状データの最大長が１０ｋｍのとき、１０ｋｍ四方（１００平方ｋｍ）分の地図データを展開するメモリサイズが必要となるが、道路形状データの最大長が１ｋｍのときは、１ｋｍ四方（１平方ｋｍ）のメモリで済むことになる。 For example, as shown in FIG. 1A, when road shape data including 6 nodes is map-matched as it is, when the average number of candidate points per WP is 3, the number of combinations of shape patterns is 3 6 = 729. As shown in FIG. 1B, when this road shape data is divided into three road shape data blocks including two nodes and map matching is performed, the combination of shape patterns The number becomes 3 × 3 2 = 27, and the processing amount decreases.
Further, as schematically shown in FIG. 2, the amount of memory used is smaller when the road shape data is cut and the road shape data blocks are individually map-matched. In general, the amount of memory required for map matching increases in proportion to the square of the length of road shape data. For example, when the maximum length of road shape data is 10 km, a memory size for developing 10 km square (100 square km) of map data is required. However, when the maximum length of road shape data is 1 km, 1 km square ( One square km) of memory is sufficient.

（２）道路形状データからのノードの間引き
一般に、ノードが密に設定されているほど、マップマッチングの精度は上がるが、その分、ＷＰ数が増えるため、形状パターンの組み合わせ数が指数的に増加し、処理性能を劣化させる。マップマッチング精度を落とす恐れが少ないノードを選択して間引くことにより、処理時間の短縮、及び、ワークメモリ使用量の削減を図ることができる。 (2) Decimating nodes from road shape data Generally, the denser the nodes are set, the higher the accuracy of map matching. However, the number of WPs increases exponentially because the number of WPs increases accordingly. The processing performance is degraded. By selecting and thinning out nodes that are less likely to reduce the map matching accuracy, it is possible to reduce processing time and work memory usage.

（３）候補点検索範囲の適応的設定
従来のマップマッチング方法では、ＷＰの候補点を抽出する際、車両の進行方位との角度差が±Ｂ°以内であることを候補点の条件にしており、この±Ｂ°を不変値（あらかじめ決められた値）としている。Ｂの値、即ち、検索方位に関する候補点検索範囲（「候補点検索方位範囲」）が小さいほど、ＷＰ候補点数が少なくなり、処理性能は向上するが、「真の道路」上に候補点が乗らない可能性が発生し、誤マッチングの可能性が高くなる。一方、Ｂの値を大きくすると精度は上がるが、候補点数が増え、処理性能が劣化する。 (3) Adaptive setting of candidate point search range In the conventional map matching method, when extracting WP candidate points, the candidate point condition is that the angle difference with the traveling direction of the vehicle is within ± B °. This ± B ° is an invariable value (predetermined value). The smaller the value of B, that is, the candidate point search range related to the search direction (“candidate point search direction range”) is, the number of WP candidate points is reduced and the processing performance is improved, but the candidate points are on “true road”. There is a possibility that the vehicle will not ride, and the possibility of erroneous matching increases. On the other hand, when the value of B is increased, the accuracy is improved, but the number of candidate points is increased and the processing performance is deteriorated.

カーナビゲーション装置のマップマッチングでは、「これから進む道路」はどうなるか分からないが、道路形状データによるマップマッチングでは、あらかじめ進む道が明示されているため、着目しているＷＰの前後または前方の所定距離（地図誤差は最大１００ｍ程度あるので、１００〜２００ｍ程度）を見通して、カーブ状況を観察し、直線が続く場合は、Ｂの値を１０°まで絞り、大きなカーブがある場合は、６０°まで広げる、と言うように候補点検索方位範囲を可変にすることができる。
このように候補点検索範囲を適応的に可変にすることで、「真の道路」となる可能性が極めて低い道路を効率的に候補から除外することができ、マップマッチングの処理性能を高め、計算用のワークメモリ使用量を削減することができる。 In map matching of the car navigation device, it is not known what will happen to “the road to be advanced”. However, in the map matching based on the road shape data, the road to be advanced is specified in advance, so that a predetermined distance before and after the WP of interest or in front of it (Since the map error is about 100m at the maximum, about 100-200m), the curve is observed. If the straight line continues, the value of B is narrowed down to 10 °. The candidate point search azimuth range can be made variable so as to expand.
By making the candidate point search range adaptively variable in this way, roads that are extremely unlikely to be “true roads” can be efficiently excluded from candidates, improving the processing performance of map matching, The amount of work memory used for calculation can be reduced.

図３には、このマップマッチング方法を実施するマップマッチング型情報処理装置１０の構成を示している。
この情報処理装置１０は、情報提供装置から交通情報と対象道路の道路形状データとを受信し、マップマッチングを実施して対象道路を特定する、カーナビゲーション装置、ＰＣ、ＰＤＡ、携帯電話等の情報端末であり、あるいは、プローブカー車載機から計測情報（交通情報）と走行軌跡を示す道路形状データとを受信し、マップマッチングを実施して走行軌跡を特定するプローブ情報収集センタ（情報収集配信センタ）等である。 FIG. 3 shows the configuration of a map matching type information processing apparatus 10 that implements this map matching method.
The information processing device 10 receives traffic information and road shape data of the target road from the information providing device, and performs map matching to identify the target road. Information such as a car navigation device, a PC, a PDA, and a mobile phone A probe information collection center (information collection and distribution center) that is a terminal or receives measurement information (traffic information) and road shape data indicating a travel locus from a probe car in-vehicle device and performs map matching to identify the travel locus ) Etc.

この情報処理装置１０は、デジタル地図データベース１７と、情報送信装置から道路形状データ及び交通情報を受信する形状データ・交通情報受信部１１と、符号化されているデータを復号化する符号化データ復号部１２と、道路形状データを復元する形状データ復元部１３と、「道路形状データの分割」処理を行う形状データ切断部１４と、分割された道路形状データブロックと整合が取れるように交通情報を編集する交通情報編集部１９と、「道路形状データからのノード間引き」処理を行うノード間引き処理部１５と、「候補点検索範囲の適応的設定」処理を行い、ノードの候補点を設定する候補点検索範囲決定部１６と、ノード候補点を繋ぐ形状パターンを生成し、評価して、道路形状データブロックのそれぞれに対応する道路区間（「対象道路ブロック」と呼ぶ）を特定する形状パターン生成・評価部１８と、各対象道路ブロックが連続するように各対象道路ブロックの端部を補正し、各対象道路ブロックの交通情報を再現する切断形状補正・交通情報重畳部２０と、再現された交通情報を活用する情報活用部２１とを備えている。   The information processing apparatus 10 includes a digital map database 17, a shape data / traffic information receiving unit 11 that receives road shape data and traffic information from an information transmitting apparatus, and encoded data decoding that decodes encoded data. The traffic data so that it is consistent with the divided road shape data block, the shape data restoration unit 13 for restoring the road shape data, the shape data cutting unit 14 for performing the “division of road shape data” process, Candidates for setting a candidate point of a node by performing a traffic information editing unit 19 to be edited, a node decimation processing unit 15 that performs a “node decimation from road shape data” process, and an “adaptive setting of candidate point search range” process A road section corresponding to each of the road shape data blocks by generating and evaluating a shape pattern connecting the point search range determination unit 16 and the node candidate points The shape pattern generation / evaluation unit 18 that identifies the “target road block” and the end of each target road block are corrected so that each target road block is continuous, and the traffic information of each target road block is reproduced. A cut shape correction / traffic information superimposing unit 20 and an information utilization unit 21 utilizing the reproduced traffic information are provided.

この情報処理装置１０の形状データ・交通情報受信部１１で受信された道路形状データと交通情報とは、符号化データ復号部１２で復号化され、ノードの位置データ列から成る道路形状データが形状データ復元部１３で復元される。   The road shape data and the traffic information received by the shape data / traffic information receiving unit 11 of the information processing apparatus 10 are decoded by the encoded data decoding unit 12, and the road shape data including the node position data string is the shape. Data is restored by the data restoration unit 13.

（ａ）形状データ切断部１４の道路形状データの分割処理
形状データ切断部１４は、復元された道路形状データを、次の（ａ−１）〜（ａ−６）いずれかの方法で切断する。
（ａ−１）道路形状データを、あらかじめ決めた固定距離で（または、固定距離以下となるように等分に）切る。
デジタル地図データベース１７に格納されている地図データは、図４に示すように、通常、概ね１０ｋｍ×１０ｋｍ（正確なサイズは、場所により異なる）の２次メッシュをベースに４分割（長さ１／２）、１６分割（１／４）、６４分割（１／８）されたユニットで構成されており、各ユニットのデータ量が略同レベルになるように、各地のユニットが設定されている。最も小さい６４分割サイズのユニットは、約１．２５ｋｍ四方の大きさである。
そのため、道路形状データを固定距離で切断する場合は、固定距離の長さを約１ｋｍに設定する。こうすることで、分割した道路形状データブロックのマップマッチングは、最大でも４枚分のユニットの地図データを用いるだけで可能になる。 (A) Road shape data dividing process of shape data cutting unit 14 The shape data cutting unit 14 cuts the restored road shape data by any of the following methods (a-1) to (a-6). .
(A-1) The road shape data is cut at a predetermined fixed distance (or equally so as to be equal to or less than the fixed distance).
As shown in FIG. 4, the map data stored in the digital map database 17 is usually divided into four (length 1 / length) based on a secondary mesh of approximately 10 km × 10 km (the exact size varies depending on the location). 2) It is composed of 16 divided (1/4) and 64 divided (1/8) units, and each unit is set so that the data amount of each unit is approximately the same level. The smallest 64 division size unit is about 1.25 km square.
Therefore, when the road shape data is cut at a fixed distance, the length of the fixed distance is set to about 1 km. By doing so, map matching of the divided road shape data blocks is possible only by using map data of at most four units.

この模様を図５に示している。ここでは、ユニットサイズの一辺を１ｋｍとし、道路形状データの長さを３．２ｋｍとしている。道路形状データをこのままの長さでマップマッチングする場合は、図５（ａ）に示すように、最悪で４×４枚のユニットデータが展開できるメモリを準備する必要がある。これに対して、道路形状データを切断点で切断し、１ｋｍの長さにすると、図５（ｂ）に示すように、２×２枚のユニットデータを展開するメモリ量で対応できる。   This pattern is shown in FIG. Here, one side of the unit size is 1 km, and the length of the road shape data is 3.2 km. When map matching is performed on the road shape data with this length, it is necessary to prepare a memory capable of developing 4 × 4 unit data at worst as shown in FIG. On the other hand, if the road shape data is cut at a cutting point and has a length of 1 km, as shown in FIG. 5B, it is possible to cope with the memory amount for developing 2 × 2 unit data.

（ａ−２）道路形状データを固定距離（または固定距離以下）で切断する場合に、道路種別の変化点を切断点に設定する。
本発明者は、先に、「階層型マップマッチング」と言うマップマッチング方法を提案している。この方法では、道路種別を参考に地図データを階層化し、上位の階層は幹線道路のみを含み、階層が下がるに連れて、新たな道路種別の道路が順次追加された階層型の地図データを用いてマップマッチングを行う。この方法では、可能な限り上位の階層の地図データを用いてマップマッチングを行うことにより、処理時間を短縮できる。 (A-2) When the road shape data is cut at a fixed distance (or less than a fixed distance), the change point of the road type is set as the cut point.
The inventor has previously proposed a map matching method called “hierarchical map matching”. In this method, the map data is hierarchized with reference to the road type, and the upper hierarchy includes only the main road, and as the hierarchy goes down, hierarchical map data in which new road type roads are sequentially added is used. Map matching. In this method, the processing time can be shortened by performing map matching using map data of a higher hierarchy as much as possible.

この（ａ−２）により道路形状データを切断する場合は、階層型マップマッチングにおいて、使用する階層の地図データが特定されるため、階層型マップマッチングの動作効率が向上する。なお、切断点とすべき道路種別の変化点は、階層型の地図データにおいて階層を区別している道路種別に対応させた方が効率的である。   When the road shape data is cut according to (a-2), the map data of the hierarchy to be used is specified in the hierarchical map matching, so that the operation efficiency of the hierarchical map matching is improved. It should be noted that it is more efficient that the change point of the road type to be the cut point is associated with the road type that distinguishes the hierarchy in the hierarchical map data.

（ａ−３）道路形状データを、該当箇所周辺部のユニットサイズに合わせて切断する。
道路形状データが６４分割サイズのユニットのエリアにおける道路を表している場合は、６４分割サイズの一辺の長さ（約１ｋｍ）の単位で道路形状データを切断し、１６分割サイズのユニットのエリアにおける道路を表している場合は、１６分割サイズの一辺の長さ（２．５ｋｍ）の単位で道路形状データを切断する。そのため、デジタル地図データベース１７の地図データを参照して、道路形状データの両端、または中点の緯度・経度から、当該道路形状データが収まるエリアのユニットサイズを求め、切断の単位長さを決定する。 (A-3) The road shape data is cut in accordance with the unit size in the periphery of the corresponding location.
When the road shape data represents a road in an area of 64 division size units, the road shape data is cut in units of length of one side (about 1 km) of the 64 division size, and In the case of representing a road, the road shape data is cut in units of the length of one side (2.5 km) of the 16 division size. Therefore, by referring to the map data in the digital map database 17, the unit size of the area where the road shape data is contained is obtained from the latitude / longitude of the road shape data, or the midpoint, and the unit length of the cut is determined. .

（ａ−４）道路形状データを、ユニットの境界に合わせて切断する。
道路形状データを、その箇所のユニットサイズに合わせて切断する際に、そのユニットの境界（左右・上下）の緯度・経度をデジタル地図データベース１７から求め、この境界線沿いに（または境界を参考にして）道路形状データを切断する。こうすることで、デジタル地図データベース１７から読み出すユニットの数を減らすことができ、ユニットデータを展開するメモリ量を減少させることができる。 (A-4) The road shape data is cut in accordance with the unit boundaries.
When cutting the road shape data according to the unit size of the location, the latitude / longitude of the boundary (left / right / up / down) of the unit is obtained from the digital map database 17, and along this boundary line (or referring to the boundary) C) Cut road shape data. By doing so, the number of units read from the digital map database 17 can be reduced, and the amount of memory for developing unit data can be reduced.

（ａ−５）道路形状データを一定のノード数の単位に切断する。
都市部の密集地の道路や山間部の峠道などでは、沢山のノードが局部的に密集しているケースがある。この場合、道路形状データを固定距離で切断すると、一部の道路形状データブロックに多数のノードが含まれる可能性が生じる。 (A-5) The road shape data is cut into units of a certain number of nodes.
There are cases where many nodes are concentrated locally on roads in densely populated areas in urban areas and roads in mountainous areas. In this case, if the road shape data is cut at a fixed distance, there is a possibility that a large number of nodes are included in some road shape data blocks.

マップマッチングの処理性能は、処理アルゴリズム上、距離もさることながらノード数にも大きく依存し、道路形状データブロックが多数のノードを含む場合は、そのブロックの処理量が膨大になり、全体の処理量を押し上げる結果になる。このため、多数のノードを含む道路形状データブロックが出現しないように、一定ノード数単位に道路形状データを切断して各道路形状データブロックのノード数を均一化した方が、図１で示した形状パターンの組み合わせ数を減らすことができ、トータルの処理時間を短縮できる。   The processing performance of map matching greatly depends on the number of nodes as well as the distance in terms of the processing algorithm. If the road shape data block contains a large number of nodes, the processing amount of that block becomes enormous and the entire processing The result is an increase in volume. Therefore, FIG. 1 shows that the road shape data blocks are cut in units of a certain number of nodes and the number of nodes in each road shape data block is made uniform so that road shape data blocks including a large number of nodes do not appear. The number of shape pattern combinations can be reduced, and the total processing time can be reduced.

（ａ−６）道路形状データを、交通情報の分割単位に合わせて切断する。
情報送信装置が、交通情報の対象道路を単位長さに切断し、その単位に区分した交通情報を符号化して送信して来る場合は、道路形状データを交通情報の分割位置に合わせて切断する。
道路形状データを切断する際に問題となるのは、道路形状データに紐付けされた交通情報との対応である。つまり、道路形状データブロックと対応するように、適切に交通情報も再編集する必要がある。交通情報は、情報送信装置の地図データを基準に対象道路に位置付けられて作成されているため、これを単に距離で切断すると、マップマッチング後の対象道路ブロックの道なり距離とずれる可能性がある。情報送信装置が交通情報を単位長さに区分して送信して来る場合は、道路形状データを交通情報の分割位置に合わせて切断することにより、交通情報との対応が余計な計算なしに非常にとりやすくなる。 (A-6) The road shape data is cut according to the division unit of the traffic information.
When the information transmission device cuts the target road of the traffic information into unit lengths and encodes and transmits the traffic information divided into the units, the road shape data is cut according to the division position of the traffic information. .
A problem when cutting the road shape data is the correspondence with the traffic information linked to the road shape data. That is, it is necessary to re-edit traffic information appropriately so as to correspond to the road shape data block. Since the traffic information is created by being positioned on the target road with reference to the map data of the information transmission device, if this is simply cut at a distance, there is a possibility that it will deviate from the road distance of the target road block after map matching . When the information transmission device divides the traffic information into unit lengths and transmits it, the road shape data is cut according to the traffic information division position, so that the correspondence with the traffic information can be avoided without extra calculation. It becomes easy to take.

（ｂ）ノード間引き処理部１５のノード間引き処理
ノード間引き処理部１５は、道路形状データブロックに含まれるノードを間引く処理を行う。
ノードを間引く際の基本的な考え方は、次の（ｂ−１）（ｂ−２）（ｂ−３）の通りである。
（ｂ−１）ノードの偏角の値が、ある一定値以下であれば間引く。
（ｂ−２）ノード間距離が、ある一定値以下であれば間引く。
（ｂ−３）周辺部の道路密度を考慮し、道路密度が高いときは、誤マッチングを生じないようにノードの間引きは控える。道路密度が低いときは、誤マッチングの恐れが少ないためノードを間引く。 (B) Node decimation processing of the node decimation processing unit 15 The node decimation processing unit 15 performs a process of decimation of nodes included in the road shape data block.
The basic concept when thinning out nodes is as follows (b-1) (b-2) (b-3).
(B-1) If the value of the argument of the node is equal to or smaller than a certain value, thinning is performed.
(B-2) If the distance between nodes is equal to or smaller than a certain value, thinning is performed.
(B-3) Considering the road density in the surrounding area, when the road density is high, node thinning out is avoided so as not to cause incorrect matching. When the road density is low, nodes are thinned out because there is little risk of erroneous matching.

ノードの間引き処理を実行する際は、これらの考え方を組み合わせた間引き条件を設定し、その条件に照らして、ノードを間引くか否かを決める。
例えば、間引き条件は、次のように設定する。
“周辺道路密度Ｐ１のとき、（１）ノードの偏角の絶対値がα１未満、且つ、（２）ノード間隔がβ１未満、であればノードを間引く”
なお、周辺道路密度Ｐ１は、対象ノード周辺の単位面積当たりの道路延長を示す値（ランク分けした値）である。また、このＰ１は、対象ノードが存在するユニットのサイズを示す値（ランク分けした値）でもある。つまり、道路密度によりユニットサイズが違うので、ユニットサイズをチェックすると周辺道路密度が推定できる。 When executing the node thinning process, a thinning condition combining these ideas is set, and it is determined whether or not the node is thinned in light of the condition.
For example, the thinning condition is set as follows.
“When the surrounding road density is P1, (1) if the absolute value of the declination of the node is less than α1 and (2) the node interval is less than β1, the node is thinned out”
The peripheral road density P1 is a value (ranked value) indicating the road extension per unit area around the target node. This P1 is also a value (ranked value) indicating the size of the unit in which the target node exists. In other words, since the unit size differs depending on the road density, the surrounding road density can be estimated by checking the unit size.

図６の地図において、Ａの付近（本線）の道路形状データとＢの付近（連絡路）の道路形状データとを比べると、周辺道路密度Ｐ１やノード間距離に関しては、双方で大きな違いは無いが、Ａの付近のノードは偏角が小さく、Ｂの付近のノードは偏角が大きい。そのため、Ａの付近のノードは、間引くことができるが、Ｂの付近のノードは、間引きの条件に合致しない。Ｂ付近のノードを間引くと本線側に誤マッチングする可能性がある。   In the map of FIG. 6, when the road shape data near A (main line) and the road shape data near B (connecting road) are compared, there is no significant difference between the surrounding road density P1 and the distance between nodes. However, a node near A has a small declination, and a node near B has a large declination. Therefore, the node near A can be thinned out, but the node near B does not meet the thinning condition. If a node near B is thinned out, there is a possibility of erroneous matching on the main line side.

図７は、道路形状データに含まれるノードが間引かれていく様子を、段階を追って示している。
ノード１は、始端のため残す（ａ）。ノード２は、偏角が一定値α１以上あるため残す（α１：概ね１°〜２°）（ｂ）。ノード３は、偏角が一定値α１以内、且つ、ノード間隔がβ１以内のため削除する（ｃ）。ノード４は、偏角がα１以内であるが、ノード間隔がβ１以上のため残す（ｃ）。ノード５は、偏角が一定値α１以内、且つ、ノード間隔がβ１以内のため削除する（ｄ）。ノード６は、偏角が一定値α１以上あるため残す（ｅ）。ノード７は、終端のため残す（ｅ）。 FIG. 7 shows the state in which the nodes included in the road shape data are thinned out step by step.
Node 1 is left for the beginning (a). The node 2 is left because the declination is equal to or greater than a certain value α1 (α1: approximately 1 ° to 2 °) (b). The node 3 is deleted because the declination is within a constant value α1 and the node interval is within β1 (c). The node 4 has a declination angle within α1, but remains because the node interval is β1 or more (c). The node 5 is deleted because the declination is within a constant value α1 and the node interval is within β1 (d). The node 6 is left because the declination is equal to or greater than a certain value α1 (e). Node 7 is left for termination (e).

図８は、このノード間引き処理部１５の処理フローを示している。
間引き対象の道路形状データブロックを取得し（ステップ１）、ノード番号ｎ＝１のノードから順に（ステップ２）、ノードｎの情報を取得し（ステップ３）、間引いても差し支え無いノードか否かを判定する（ステップ４）。 FIG. 8 shows a processing flow of the node thinning processing unit 15.
The road shape data block to be thinned out is acquired (step 1), the node number n = 1 in order (step 2), the information of node n is acquired (step 3), and whether or not the node can be thinned out. Is determined (step 4).

間引きが差し支える、間引きが不可能なノードには、次のようなものがある。
・始終端
・ブロックコードや、イベント発生位置など、マップマッチングに使用する形状以外の目的のための位置を明示したノード（イベント発生点、属性変化点、ブロック化の端点位置など） Nodes that can be thinned out and cannot be thinned are as follows.
-Nodes that clearly indicate positions for purposes other than the shape used for map matching, such as start / end / block codes and event occurrence positions (event occurrence points, attribute change points, block endpoint positions, etc.)

間引いても差し支えないノードの場合は、ノードの緯度・経度から周辺道路密度Ｐ１を算出し、間引きパラメータα１、β１を決定する（ステップ５）。
次いで、ノード（ｎ−１）→ノードｎ間の偏角絶対値αと、ノード間距離βとを算出し（ステップ６）、α＜α１、且つ、β＜β１であるか否かを判定し（ステップ７）、Ｙｅｓであれば、そのノードｎを間引く（ステップ８）。Ｎｏであれば間引かない。こうした処理を全てのノードについて逐次行う（ステップ９、ステップ１０）。 In the case of a node that can be thinned, the surrounding road density P1 is calculated from the latitude and longitude of the node, and thinning parameters α1 and β1 are determined (step 5).
Next, the absolute value of the angle α between the node (n−1) and the node n and the inter-node distance β are calculated (step 6), and it is determined whether α <α1 and β <β1. If (Step 7) Yes, the node n is thinned out (Step 8). If No, do not thin out. Such processing is sequentially performed for all nodes (steps 9 and 10).

（ｃ）候補点検索範囲決定部１６の候補点検索範囲の適応的設定処理
候補点検索範囲決定部１６は、ノード間引き処理部１５が間引き処理した道路形状データブロックに対して、マップマッチングにおける候補点検索範囲を適応的に決定し、その検索範囲からノードの候補点を検索し、設定する。
候補点検索範囲決定部１６が候補点検索方位範囲を決定する際の基本的な考え方は、次の（ｃ−１）または（ｃ−２）と、（ｃ−３）とである。
（ｃ−１）着目するノードの前後数十〜数百ｍの道路形状データの状況（曲がり具合）を見て、当該ノードの候補点検索方位範囲を決定する。
（ｃ−２）着目するノードの今後マップマッチングしていく方向の道路形状データの曲がり具合を見て、当該ノードの候補点検索方位範囲を決定する。
（ｃ−３）道路密度を考慮する。 (C) Candidate Point Search Range Determination Unit 16 Adaptive Setting Process of Candidate Point Search Range The candidate point search range determination unit 16 is a candidate for map matching for the road shape data block subjected to the thinning process by the node thinning process unit 15. A point search range is adaptively determined, and node candidate points are searched from the search range and set.
The basic concept when the candidate point search range determination unit 16 determines the candidate point search direction range is the following (c-1) or (c-2) and (c-3).
(C-1) The candidate point search azimuth range of the node is determined by looking at the state (bending) of road shape data of several tens to several hundreds m before and after the node of interest.
(C-2) The candidate point search azimuth range of the node is determined by looking at the degree of curve of the road shape data in the direction of future map matching of the node of interest.
(C-3) Consider road density.

図９は、候補点検索範囲決定部１６の処理フローを示している。
候補点設定対象の道路形状データブロックを取得し（ステップ１１）、ノード番号ｎ＝１のノードから順に（ステップ１２）、ノードｎの前後であらかじめ決めた固定区間長内に存在する各ノードの情報を取得し（ステップ１３）、それらの各ノードと隣接ノードとの間の偏角絶対値を算出し、この偏角絶対値の統計値（最大値・平均値等）を算出する（ステップ１４）。ノードｎ周辺の道路密度も考慮して、候補点検索時の方位範囲Ｂを、例えば、次式、
Ｂ＝統計値×τ＋γ （τ、γは、道路密度に応じて決めたパラメータ）
によって決定する（ステップ１５）。 FIG. 9 shows a processing flow of the candidate point search range determination unit 16.
Obtain road shape data blocks to be set as candidate points (step 11), sequentially from the node with node number n = 1 (step 12), and information on each node existing within a fixed section length determined before and after node n (Step 13), the absolute value of the declination between each of those nodes and the adjacent nodes is calculated, and the statistical value (maximum value, average value, etc.) of the declination absolute value is calculated (step 14). . Considering the road density around the node n, the azimuth range B at the time of candidate point search is expressed by, for example,
B = statistic value × τ + γ (τ and γ are parameters determined according to road density)
(Step 15).

次に、デジタル地図データベース１７の地図上で、ノードｎの位置の周辺Ａメートル内に存在し、且つ、ノードｎの位置から“ノードｎの方位±Ｂ°”の方位範囲内に存在するリンクに候補点を設定する（ステップ１６）。こうした処理を全てのノードについて行う（ステップ１７、ステップ１８）。   Next, on the map of the digital map database 17, the link exists within the A meter around the position of the node n, and exists within the azimuth range of “direction of the node n ± B °” from the position of the node n. Candidate points are set (step 16). Such processing is performed for all nodes (steps 17 and 18).

こうした手順で候補点検索方位範囲を決定することにより、図１０に示すように、ＷＰ３、ＷＰ４、ＷＰ５の場合は、その前後にカーブが存在するため、候補点検索方位範囲が広く設定され、「真の道路」上に間違いなく候補点が設定される。また、ＷＰ６、ＷＰ７の場合は、Ｂの値が小さくなるため、（６−２）（７−２）が候補から外れ、後続する形成パターン生成処理が効率化できる。   By determining the candidate point search azimuth range according to such a procedure, as shown in FIG. 10, in the case of WP3, WP4, and WP5, there are curves before and after that, so the candidate point search azimuth range is set wide. Candidate points are definitely set on the “true road”. In the case of WP6 and WP7, since the value of B is small, (6-2) and (7-2) are excluded from the candidates, and the subsequent formation pattern generation process can be made efficient.

形状パターン生成・評価部１８は、候補点検索範囲決定部１６が設定した候補点間を道路リンクに沿って接続し、道路形状パターンを作成する。デジタル地図上で候補点間が道路に沿って接続していないケースでは、道路形状パターンを作成しない。次いで、各々の道路形状パターンと、ノード１（ＷＰ１）、ノード２（ＷＰ２）、‥の形状とを比較し、最も似通った道路形状パターン、即ち、距離が近く、標準偏差等によって評価したＷＰ１、ＷＰ２、‥の形状とのばらつきが小さいものを一つ選出する。   The shape pattern generation / evaluation unit 18 connects the candidate points set by the candidate point search range determination unit 16 along a road link to create a road shape pattern. In the case where candidate points are not connected along the road on the digital map, a road shape pattern is not created. Next, each road shape pattern is compared with the shapes of node 1 (WP1), node 2 (WP2),..., And the most similar road shape pattern, that is, WP1, which is evaluated by a standard deviation or the like having a close distance, One with a small variation from the shape of WP2,.

こうして、道路形状データブロックのマップマッチングにより、対象道路ブロックが特定される。
切断形状補正・交通情報重畳部２０は、対象道路ブロックが隣の対象道路ブロックと接続するように、各対象道路ブロックの端における“ずれ”を補正する。 Thus, the target road block is specified by map matching of the road shape data block.
The cut shape correction / traffic information superimposing unit 20 corrects “shift” at the end of each target road block so that the target road block is connected to the adjacent target road block.

一方、交通情報編集部１９は、形状データ切断部１４から道路形状データの切断単位の情報を取得して、受信した交通情報を、各道路形状データブロックと整合が取れるように編集する。
切断形状補正・交通情報重畳部２０は、交通情報編集部１９がブロック単位に編集した交通情報を取得して、端点を補正した対象道路ブロックに重畳し、ブロック単位の交通情報を再現する。 On the other hand, the traffic information editing unit 19 obtains information on the cutting unit of the road shape data from the shape data cutting unit 14 and edits the received traffic information so as to be consistent with each road shape data block.
The cut shape correction / traffic information superimposing unit 20 acquires the traffic information edited by the traffic information editing unit 19 in block units, superimposes the traffic information on the target road block whose end point is corrected, and reproduces the traffic information in block units.

図１１のフロー図は、交通情報の再現に至る手順を示している。
データを受信すると（ステップ２１）、形状データ切断部１４が、道路形状データの切断単位を決定し（ステップ２２）、道路形状データを道路形状データブロックに切断する。交通情報編集部１９は、各々の道路形状データブロックと整合が取れるように交通情報を編集する（ステップ２３）。なお、道路形状データが前述する（ａ−６）（道路形状データを、交通情報の分割単位に合わせて切断する）の方式で切断される場合は、交通情報の編集は必要がない。 The flowchart of FIG. 11 shows the procedure leading to the reproduction of traffic information.
When the data is received (step 21), the shape data cutting unit 14 determines a cutting unit of the road shape data (step 22), and cuts the road shape data into road shape data blocks. The traffic information editing unit 19 edits the traffic information so as to be consistent with each road shape data block (step 23). When the road shape data is cut by the method (a-6) described above (the road shape data is cut according to the traffic information division unit), the traffic information need not be edited.

ノード間引き処理部１５、候補点検索範囲決定部１６、及び、形状パターン生成・評価部１８は、ブロック番号ｎ＝１の道路形状データブロックから順に、前述する処理を行い、マップマッチングを実施して、道路形状データブロックｎの対象道路ブロックｎを特定する（ステップ２５）。全ての道路形状データブロックに対してステップ２５の処理が終了すると（ステップ２６、ステップ２７）、切断形状補正・交通情報重畳部２０は、各対象道路ブロックの端点の接続性をチェックし（ステップ２８）、対象道路ブロック端点に“ずれ”がある場合は、補正処理を行う（ステップ２９）。   The node thinning processing unit 15, the candidate point search range determination unit 16, and the shape pattern generation / evaluation unit 18 perform the above-described processing in order from the road shape data block with the block number n = 1, and perform map matching. The target road block n of the road shape data block n is specified (step 25). When the processing of step 25 is completed for all road shape data blocks (steps 26 and 27), the cut shape correction / traffic information superimposing unit 20 checks the connectivity of the end points of each target road block (step 28). ) If there is a “deviation” at the end point of the target road block, correction processing is performed (step 29).

図１２は、対象道路ブロック端点のずれに対する補正処理を模式的に示している。道路形状データブロックを個別にマップマッチングし（ａ）、対象道路ブロックの端点にずれがある場合は（ｂ）、双方の対象道路ブロックにおける端点の中点を、対象道路ブロックの端点として設定する（ｃ）。   FIG. 12 schematically shows a correction process for the shift of the target road block end point. When the road shape data blocks are individually map-matched (a) and the end points of the target road block are shifted (b), the midpoints of the end points of both target road blocks are set as the end points of the target road block ( c).

この補正処理は、道路形状データブロックＮの始端側のマップマッチング後の緯度・経度を（Ｘ１,Ｙ１）、道路形状データブロック（Ｎ＋１）の終端側のマップマッチング後の緯度・経度を（Ｘ２,Ｙ２）とするとき、Ｘ＝（Ｘ１+Ｘ２）/２、Ｙ＝（Ｙ１+Ｙ２）/２と最も近い道路上の地点Ｘ’,Ｙ’を対象道路ブロックの端点とする処理である。
切断形状補正・交通情報重畳部２０は、端点を補正した各対象道路ブロックに対して、交通情報編集部１９が編集した交通情報を重畳して、ブロック単位の交通情報を再現する（ステップ３０）。 In this correction processing, the latitude / longitude after map matching on the start side of the road shape data block N is (X1, Y1), and the latitude / longitude after map matching on the end side of the road shape data block (N + 1) is (X2, Y2) is a process in which the points X ′ and Y ′ on the road closest to X = (X1 + X2) / 2 and Y = (Y1 + Y2) / 2 are used as the end points of the target road block.
The cut shape correction / traffic information superimposing unit 20 reproduces the traffic information in units of blocks by superimposing the traffic information edited by the traffic information editing unit 19 on each target road block whose end point has been corrected (step 30). .

このように、道路形状データのマップマッチングに際して、
（１）道路形状データの分割
（２）道路形状データからのノードの間引き
（３）候補点検索範囲の適応的設定
を行うことにより、処理効率が向上し、処理時間が短縮され、また、使用メモリ量が少なくて済む。 Thus, when map matching of road shape data,
(1) Division of road shape data (2) Decimation of nodes from road shape data (3) Adaptive setting of candidate point search range improves processing efficiency, shortens processing time, and uses Less memory is required.

ここでは、道路形状データのマップマッチングに当たり、前記（１）、（２）、（３）の全てを実施する場合について説明したが、このうちの一つ、あるいは、二つを実施するだけでも、処理効率の向上、処理時間の短縮、及び、使用メモリ量の減少が実現できることは明らかである。   Here, in the case of map matching of road shape data, the case of performing all of the above (1), (2), (3) has been described, but even if only one or two of these are performed, Obviously, improvement in processing efficiency, reduction in processing time, and reduction in the amount of memory used can be realized.

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態では、図３の情報処理装置１０の候補点検索範囲決定部１６で行われる候補点検索範囲の適応的設定処理に関する他の方法について説明する。
受信側が送信側から送られた道路形状データを用いてマップマッチングを行い、自己のデジタル地図上で道路区間を特定する場合は、送信側が道路形状データの作成に用いたデジタル地図データと受信側がマップマッチングに用いたデジタル地図データとが似通っていれば、ＷＰとそれから特定される対象道路（「真の道路」）上の候補点との差異は小さくなり、似通っていなければ、この差異は大きくなる。 (Second Embodiment)
In the second embodiment of the present invention, another method related to the candidate point search range adaptive setting process performed by the candidate point search range determination unit 16 of the information processing apparatus 10 of FIG. 3 will be described.
When the receiving side performs map matching using road shape data sent from the transmitting side and identifies road sections on its own digital map, the digital map data used by the sending side to create road shape data and the receiving side map If the digital map data used for matching is similar, the difference between the WP and the candidate points on the target road ("true road") identified from the WP will be small, and if not similar, the difference will be large. .

ＷＰと「真の道路」上の候補点との差異は、送信側及び受信側の双方の地図における縮尺差（１／２５，０００、１／１０，０００、１／２，５００等）や地図作成者の作成ルールの違いによるところが大きい。例えば、Ａ社の１／２，５００地図から生成した道路形状データをＢ社の１／２，５００地図にマップマッチングする場合は、ＷＰと「真の道路」上の候補点との誤差が場所によらず数ｍであり、Ａ社の１／２５，０００地図から生成した道路形状データをＢ社の１／２，５００地図にマップマッチングする場合は、数十ｍの誤差が発生する。
そのため、受信側では、送信側の地図データの状況（縮尺や地図作成ルール等）に応じて、マップマッチングにおける候補点検索範囲を変えることができる筈である。 The difference between the WP and the candidate points on the “true road” is the scale difference (1 / 25,000, 1 / 10,000, 1 / 2,500, etc.) and the map on both the transmitting and receiving maps. This is largely due to differences in creator creation rules. For example, when the road shape data generated from the 1/2500 map of Company A is map-matched to the 1/2500 map of Company B, the error between the WP and the candidate point on the “true road” is the place Regardless of this, when the road shape data generated from the 1 / 25,000 map of Company A is map-matched to the 1 / 2,500 map of Company B, an error of several tens of meters occurs.
Therefore, the receiving side should be able to change the candidate point search range in map matching according to the map data situation (scale, map creation rules, etc.) on the transmitting side.

一般に受信側では、送信側の地図データの状況を知るよしも無いが、道路形状データを分割してマップマッチングする場合は、既にマップマッチングが成功した区間の、道路形状データと特定道路との間の誤差状況から、平均的な誤差発生状況を学習し、その学習結果に基づいて、以降の区間でのマップマッチングにおける候補点検索範囲を適応的に設定することが可能になる。   In general, the receiving side may not know the status of the map data on the transmitting side. However, when map matching is performed by dividing road shape data, the area between the road shape data and the specific road in the section where map matching has already been successful is performed. From this error situation, it is possible to learn the average error occurrence situation and adaptively set the candidate point search range in the map matching in the subsequent section based on the learning result.

図１３は、この模様を模式的に示している。図１３（ａ）に示すように、道路形状データの分割区間１に対しては、あらかじめ決めたデフォルトサイズの候補点検索範囲に含まれる候補点を検索し、「真の道路」を特定する。分割区間１のマップマッチングが終了すると、図１３（ｂ）に示すように、「真の道路」上の各ノード（ノードＡ、ノードＢ）におけるＷＰとの誤差距離を算出し、平均・最大・最小誤差距離等を算出する。道路形状データの分割区間２に対しては、図１３（ｃ）に示すように、分割区間１での平均・最大・最小誤差距離等を基に、候補点検索範囲を調整し最適化する。   FIG. 13 schematically shows this pattern. As shown in FIG. 13A, for the segment 1 of the road shape data, candidate points included in a candidate point search range of a predetermined default size are searched to identify “true road”. When the map matching of the divided section 1 is completed, as shown in FIG. 13B, the error distance from the WP in each node (node A, node B) on the “true road” is calculated, and the average / maximum / The minimum error distance is calculated. For the segment 2 of the road shape data, the candidate point search range is adjusted and optimized based on the average / maximum / minimum error distance in the segment 1 as shown in FIG.

このように、道路形状データの一部分における誤差発生状況から、道路形状データのその他の部分における誤差発生状況を推定して候補点検索範囲を設定することにより、「送受信間の地図差異が小さいほど、マップマッチングの処理時間は短くなり、大きいほど処理時間は長くなる。」という、理にかなった動作が適応的に実現できる。   In this way, by setting the candidate point search range by estimating the error occurrence situation in the other part of the road shape data from the error occurrence situation in a part of the road shape data, “the smaller the map difference between transmission and reception, It makes it possible to adaptively realize a reasonable operation that the processing time for map matching is shorter and the processing time is longer as the map matching is larger.

なお、図１３では、候補点検索範囲を矩形で表示しているが、候補点検索の角度範囲を示す候補点検索方位範囲を決定する場合も同様であり、ここで言う候補点検索範囲には候補点検索方位範囲も当然含まれる。   In FIG. 13, the candidate point search range is displayed in a rectangle, but the same applies to the case where the candidate point search azimuth range indicating the candidate point search angle range is determined. Naturally, the candidate point search orientation range is also included.

図１４は、候補点検索範囲決定部１６が、道路形状データの一部分における誤差発生状況から、道路形状データのその他の部分における誤差発生状況を推定して候補点検索範囲を適応的に設定する場合の処理フローを示している。
候補点検索範囲の設定に関する各種パラメータ（ＷＰからの距離、τ、γ等）を初期値にリセットし（ステップ３１）、最初（Ｍ＝１）の道路形状データＭに着目して（ステップ３２）、道路形状データＭを分割し（ステップ３３）、その最初（Ｍｎ＝Ｍ１）の道路形状データブロックＭｎを対象として（ステップ３４）、そのブロックＭｎの道路形状データを取得し（ステップ３５）、マップマッチングを行い（ステップ３６）、マップマッチングが成功したか否かを判定する（ステップ３７）。適切な候補点が得られず、マップマッチングに失敗したときは、検索範囲が拡がるようにパラメータを変更し（ステップ３８）、マップマッチングをやり直す。 FIG. 14 illustrates a case where the candidate point search range determination unit 16 adaptively sets the candidate point search range by estimating the error occurrence status in other portions of the road shape data from the error occurrence status in a portion of the road shape data. The processing flow is shown.
Various parameters related to the setting of the candidate point search range (distance from WP, τ, γ, etc.) are reset to initial values (step 31), and attention is paid to the first (M = 1) road shape data M (step 32). The road shape data M is divided (step 33), the first road shape data block Mn (Mn = M1) is targeted (step 34), road shape data of the block Mn is obtained (step 35), and the map Matching is performed (step 36), and it is determined whether map matching is successful (step 37). If an appropriate candidate point cannot be obtained and map matching fails, parameters are changed so that the search range is expanded (step 38), and map matching is performed again.

マップマッチングに成功したときは（ステップ３７でＹｅｓの場合）、道路形状データとそれを用いて特定した道路との誤差を算出し（ステップ３９）、誤差の状況からパラメータを更新する（ステップ４０）。   When the map matching is successful (Yes in Step 37), an error between the road shape data and the road identified using the road shape data is calculated (Step 39), and the parameter is updated from the error state (Step 40). .

例えば、各ＷＰの誤差（ＷＰと「真の道路」上の候補点との距離）をＤｉとするとき、候補点検索範囲を規定するＷＰからの距離を、次のように設定する。
・Ｄｉにおける最大誤差ＤｍａｘのＰ倍に設定する。
・Ｄｉの平均Ｄａｖｅｒａｇｅ＋２σに設定する（母数全体の９８％が候補点検索範囲に入る水準）。
・Ｄａｖｅｒａｇｅ＋Ｐ・σに設定する（Ｐは、母数全体のＮ％が候補点検索範囲に入るように調整する定数）。 For example, when the error of each WP (distance between WP and a candidate point on “true road”) is Di, the distance from WP that defines the candidate point search range is set as follows.
Set to P times the maximum error Dmax in Di.
Set to the average Di + 2σ of Di (a level in which 98% of the entire population falls within the candidate point search range).
・ Devage + P · σ (P is a constant that is adjusted so that N% of the entire parameter falls within the candidate point search range).

道路形状データＭの次の道路形状データブロックに対しては、更新したパラメータを用いてステップ３５〜４０の処理を行い、こうした手順を道路形状データＭの全ての道路形状データブロックＭｎに対して繰り返す（ステップ４１、４２）。道路形状データＭの全ての道路形状データブロックＭｎに対する処理が終了したときは、次回以降のマップマッチング用パラメータを更新して（ステップ４３）、次の道路形状データを対象としてステップ３３〜４３の処理を行い、こうした手順を道路形状データＭの全てに対して繰り返す（ステップ４４、４５）。   For the next road shape data block of the road shape data M, the processing in steps 35 to 40 is performed using the updated parameters, and these procedures are repeated for all the road shape data blocks Mn of the road shape data M. (Steps 41 and 42). When the processing for all the road shape data blocks Mn of the road shape data M is completed, the map matching parameters for the next and subsequent times are updated (step 43), and the processing of steps 33 to 43 is performed for the next road shape data. This procedure is repeated for all the road shape data M (steps 44 and 45).

こうした手順で、道路形状データの一部分の誤差発生状況に基づいて、道路形状データのその他の部分での候補点検索範囲を適応的に設定することができる。
なお、地図間の距離誤差の発生状況は、高速道路か否か、本線か連絡路か等々の道路属性により変わるケースが多いため、候補点検索範囲のパラメータ調整は、道路属性等の分類単位に行うという方法も考えられる。 With this procedure, the candidate point search range in the other part of the road shape data can be set adaptively based on the error occurrence state of a part of the road shape data.
Note that the occurrence of distance errors between maps often changes depending on road attributes such as whether it is a highway or whether it is a main line or a connecting road, so parameter adjustment of the candidate point search range can be done in classification units such as road attributes. It is also possible to do this.

また、地図間での角度誤差の発生状況は、偏角の大きさにより大きく変わるため、道路形状データの偏角絶対値の分類（１０°以内、１０〜４５°、４５°以上等）単位に候補点検索範囲のパラメータ調整を行うという方法も考えられる。   In addition, since the occurrence of angle errors between maps varies greatly depending on the magnitude of the declination, the absolute value of declination of the road shape data is classified into units (within 10 °, 10-45 °, 45 ° or more). A method of adjusting parameters of the candidate point search range is also conceivable.

なお、各実施形態では、道路形状データをマップマッチングする場合について説明したが、本発明のマップマッチング方法は、道路だけで無く、鉄道、水路、等高線、行政境界等の形状データを用いて、それらの線形形状をデジタル地図上に対応付けるマップマッチングにも適用できる。また、情報受信装置とは、携帯情報端末やナビゲーション装置、またはプローブ情報収集センターなど、情報送信側から交通情報や位置情報等を受信するものを含む。 In addition, although each embodiment demonstrated the case where map matching was performed for road shape data, the map matching method of the present invention uses not only roads but also shape data such as railways, waterways, contour lines, administrative boundaries, etc. It can also be applied to map matching that associates a linear shape with a digital map. The information receiving device includes a device that receives traffic information, position information, and the like from the information transmission side, such as a portable information terminal, a navigation device, or a probe information collection center .

本発明のマップマッチング方法は、マップマッチングに際して、省メモリや処理の高速化が必要な全ての分野で利用することができ、例えば、交通情報提供システムやプローブ情報の収集システム、鉄道・水路・等高線・行政境界等の地図データを提供するシステムなどで、幅広く利用することができる。
また、本発明の装置は、交通情報を受信して再現するカーナビゲーション装置、ＰＣ、ＰＤＡ、携帯電話等の情報端末、あるいは、プローブカー情報を収集するプローブ情報収集センタ等、マップマッチングを実施する多くの装置に適用することができる。 The map matching method of the present invention can be used in all fields that require memory saving and high-speed processing for map matching. For example, a traffic information providing system, a probe information collecting system, a railway / waterway / contour line, etc. -It can be widely used in systems that provide map data such as administrative boundaries.
In addition, the apparatus of the present invention performs map matching, such as a car navigation apparatus that receives and reproduces traffic information, an information terminal such as a PC, PDA, or mobile phone, or a probe information collection center that collects probe car information. It can be applied to many devices.

本発明の第１の実施形態におけるマップマッチング方法での道路形状データの分割処理を説明する図The figure explaining the division | segmentation process of the road shape data by the map matching method in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第１の実施形態における道路形状データの分割処理で使用メモリ量が少なくなる状況を説明する図The figure explaining the condition where the amount of used memory decreases by the division | segmentation process of the road shape data in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第１の実施形態におけるマップマッチング方法を実施する装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the apparatus which implements the map matching method in the 1st Embodiment of this invention 地図データのユニットを示す図Diagram showing map data unit 本発明の第１の実施形態における道路形状データの分割処理によりユニットの使用枚数が減る理由を説明する図The figure explaining the reason for the use number of units decreasing by the division | segmentation process of the road shape data in the 1st Embodiment of this invention 道路形状データを表示した地図の例Example of a map showing road shape data 本発明の第１の実施形態におけるマップマッチング方法でのノードの間引き処理を説明する図The figure explaining the thinning-out process of the node by the map matching method in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第１の実施形態におけるノードの間引き処理手順を示すフロー図The flowchart which shows the thinning-out process procedure of the node in the 1st Embodiment of this invention 本発明の実施形態における候補点検索方位範囲の適応的設定手順を示すフロー図The flowchart which shows the adaptive setting procedure of the candidate point search azimuth | direction range in embodiment of this invention 本発明の第１の実施形態における候補点検索方位範囲の適応的設定で得られる候補点を説明する図The figure explaining the candidate point obtained by the adaptive setting of the candidate point search azimuth | direction range in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第１の実施形態におけるマップマッチング方法で交通情報との整合を取る手順を示すフロー図The flowchart which shows the procedure which takes matching with traffic information with the map matching method in the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１の実施形態におけるマップマッチング方法での対象道路ブロックの端点の補正処理を示す図The figure which shows the correction process of the end point of the object road block in the map matching method in the 1st Embodiment of this invention 本発明の第２の実施形態における候補点検索範囲の適応的設定方法を模式的に説明する図The figure which illustrates typically the adaptive setting method of the candidate point search range in the 2nd Embodiment of this invention 本発明の第２の実施形態における候補点検索範囲の適応的設定手順を示すフロー図The flowchart which shows the adaptive setting procedure of the candidate point search range in the 2nd Embodiment of this invention 道路形状データを説明する図Diagram explaining road shape data 道路形状データの符号化のための処理を説明する図The figure explaining the process for encoding of road shape data 従来のマップマッチング方法を示す図The figure which shows the conventional map matching method

符号の説明Explanation of symbols

１０ マップマッチング型情報処理装置
１１ 形状データ・交通情報受信部
１２ 符号化データ復号部
１３ 形状データ復元部
１４ 形状データ切断部
１５ ノード間引き処理部
１６ 候補点検索範囲決定部
１７ デジタル地図データベース
１８ 形状パターン生成・評価部
１９ 交通情報編集部
２０ 切断形状補正・交通情報重畳部
２１ 情報活用部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Map matching type information processing apparatus 11 Shape data / traffic information receiving unit 12 Encoded data decoding unit 13 Shape data restoring unit 14 Shape data cutting unit 15 Node thinning processing unit 16 Candidate point search range determining unit 17 Digital map database 18 Shape pattern Generation / Evaluation Unit 19 Traffic Information Editing Unit 20 Cut Shape Correction / Traffic Information Superimposition Unit 21 Information Utilization Unit

Claims (6)

情報受信装置が、情報送信装置から対象道路区間におけるノードの位置データ列によって表される道路形状データを受信して、デジタル地図上に前記道路形状データに対応する対象道路区間を特定する方法であって、
前記情報受信装置の受信部が、前記ノードの位置データ列によって表される道路形状データを受信するステップと、
前記情報受信装置の形状データ切断部が、前記受信した道路形状データを所定の条件で切断して、前記切断した各々のノードの位置データ列からなる道路形状データをブロック化するステップと、
前記情報受信装置のマップマッチング処理部が、前記ブロック化した道路形状データ毎に、当該ノードの位置データと前記デジタル地図上の位置データとのマッチング処理をおこなって道路区間を特定し、前記各々特定された道路区間を連結して前記対象道路区間を前記デジタル地図上に特定するステップと、
を備える方法。 The information receiving apparatus receives road shape data represented by a node position data string in the target road section from the information transmitting apparatus, and specifies a target road section corresponding to the road shape data on a digital map. And
A receiving unit of the information receiving device receiving road shape data represented by a position data string of the node;
The shape data cutting unit of the information receiving device cuts the received road shape data under a predetermined condition, and blocks road shape data composed of position data strings of the cut nodes,
The map matching processing unit of the information receiving device performs a matching process between the position data of the node and the position data on the digital map for each of the blocked road shape data, and specifies a road section. Specifying the target road section on the digital map by connecting the road sections that have been performed;
A method comprising: 請求項１記載の方法であって、
前記受信部は、前記対象道路区間におけるノードの位置データ列によって表される前記道路形状データを受信し、
前記形状データ切断部は、前記道路形状データを対応する対象道路区間上の所定の距離で切断し、当該切断した道路形状データを表すノードのデータ列をブロック化する方法。 The method of claim 1, comprising:
The receiving unit receives the road shape data represented by a position data string of nodes in the target road section;
The shape data cutting unit cuts the road shape data at a predetermined distance on a corresponding target road section, and blocks a data string of nodes representing the cut road shape data. 請求項１記載の方法であって、
前記受信部は、前記対象道路区間におけるノードの位置データ列によって表される前記道路形状データを受信し、
前記形状データ切断部は、前記道路形状データに含まれる前記ノードのデータ列について、所定のノード数で切断し、当該切断したノードのデータ列をブロック化する方法。 The method of claim 1, comprising:
The receiving unit receives the road shape data represented by a position data string of nodes in the target road section;
The shape data cutting unit cuts the data string of the nodes included in the road shape data by a predetermined number of nodes, and blocks the data string of the cut nodes. 請求項１記載の方法であって、
前記形状データ切断部が、前記道路形状データをブロック化することにより、複数のブロック化された道路形状データが生成され、
前記情報受信装置のマップマッチング処理部が、一つのブロック化された道路形状データと前記デジタル地図上の位置データとのマッチング処理をおこなって道路区間を特定した後、前記情報受信装置の候補点検策範囲決定部が、残りのブロック化された道路形状データのうち、カーブを構成する道路区間に対応したブロック化された道路形状データを選択する方法。 The method of claim 1, comprising:
The shape data cutting unit blocks the road shape data to generate a plurality of blocked road shape data,
The map matching processing unit of the information receiving device performs matching processing between one block road shape data and the position data on the digital map to identify a road section, and then the candidate check policy of the information receiving device A method in which the range determination unit selects block road shape data corresponding to a road section constituting a curve from the remaining block road shape data. 請求項１記載の方法であって、
前記形状データ切断部が、前記道路形状データをブロック化することにより、複数のブロック化された道路形状データが生成され、
前記情報受信装置のマップマッチング処理部が、一つのブロック化された道路形状データと前記デジタル地図上の位置データとのマッチング処理をおこなって道路区間を特定した後、前記情報受信装置の候補点検策範囲決定部が、残りのブロック化された道路形状データのうち、所定の道路属性を持つ道路区間に対応したブロック化された道路形状データを選択する方法。 The method of claim 1, comprising:
The shape data cutting unit blocks the road shape data to generate a plurality of blocked road shape data,
The map matching processing unit of the information receiving device performs matching processing between one block road shape data and the position data on the digital map to identify a road section, and then the candidate check policy of the information receiving device A method in which the range determining unit selects block road shape data corresponding to a road section having a predetermined road attribute from the remaining block road shape data. 情報送信装置から対象道路区間におけるノードの位置データ列によって表される道路形状データを受信して、デジタル地図上に前記道路形状データに対応する対象道路区間を特定する情報受信装置であって、
前記ノードの位置データ列によって表される道路形状データを受信する受信部と、
前記受信した道路形状データを所定の条件で切断して、前記切断した各々のノードの位置データ列からなる道路形状データをブロック化する形状データ切断部と、
前記ブロック化した道路形状データ毎に、当該ノードの位置データと前記デジタル地図上の位置データとのマッチング処理をおこなって道路区間を特定し、前記各々特定された道路区間を連結して前記対象道路区間を前記デジタル地図上に特定するマップマッチング処理部と、
を備える情報受信装置。 An information receiving device for receiving road shape data represented by a position data string of nodes in a target road section from an information transmitting device, and identifying a target road section corresponding to the road shape data on a digital map,
A receiving unit for receiving road shape data represented by the position data string of the node;
A shape data cutting unit that cuts the received road shape data under a predetermined condition and blocks road shape data composed of a position data string of each cut node;
For each of the blocked road shape data, matching processing between the position data of the node and the position data on the digital map is performed to identify a road section, and the identified road sections are connected to form the target road A map matching processing unit for identifying a section on the digital map;
An information receiving apparatus comprising:
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