JP6257327B2 - ナビゲーション装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、ナビゲーション装置、システム及び方法に関し、例えばナビゲーション機能を実行する時に気象関連データを考慮に入れられるナビゲーション装置、システム及び方法に関する。

ポータブルコンピューティングデバイス、例えばＧＰＳ（全気球測位システム）信号受信及び処理機能性を含むポータブルナビゲーションデバイス（ＰＮＤ）は周知であり、車両搭載型又は他の車両ナビゲーションシステムとして広く採用されている。

そのようなＰＮＤの有用性は、主に、第１の場所（一般に、出発地又は現在地）と第２の場所（一般に、目的地）との間の経路を決定する機能にある。デバイスのユーザは、多種多様な種々の方法、例えば郵便番号、道路名及び番地、以前に格納した「既知」の目的地（有名な場所、公共の場所（運動場又は水泳プール等）又は他の地点情報等）、並びにお気に入りの目的地又は最近訪れた目的地のいずれかにより、それらの場所を入力できる。

ＰＮＤは、一般にデジタル地図の形式の格納された地理データに基づいて経路を決定する。格納された地理データは、多種多様な特徴に関するデータ、例えば道路又は他の主要道路の位置及び特性、地点情報の位置及び特性、並びに例えば川、海岸線又は山である地理的特徴の位置及び特性を含むことができる。

動作中、殆どのＰＮＤは、例えば５秒毎に時間の関数として自身の位置を周期的にログ記録する。ＰＮＤは、時間の関数として移動の速度又は方向等の他の関連するデータを更にログ記録できる。ＰＮＤ又は他のポータブルコンピューティングデバイスによりログ記録されたデータは、プローブデータと呼ばれる。例えば既存のデジタル地図である既存の地理データを検査又は補足するために、多くのＰＮＤ又は他のポータブルコンピューティングデバイスからプローブデータを取得し、プローブデータを処理することが既知である。

道路又は他の経路は、デジタル地図において別個のセグメントにより表される。デジタル地図は、道路又は他の経路の各セグメントにわたる予想移動速度を表す速度データを含むことができる。そのような速度データは、種々の道路にわたる予想平均移動速度から取得されるか、あるいはデジタル地図における各道路又は他の経路における多くの車両の実際の移動を表すプローブデータから取得される。

速度データは、特定の目的地までの最速経路を決定するため、経路を計画するため及び／又は目的地への予想到着時刻（ＥＴＡ）を決定するために、既知のシステムにおいて使用可能である。このように速度データを使用するシステムの一例は、トムトム社（ＴｏｍＴｏｍ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂ．Ｖ．）により製造されるＩＱ Ｒｏｕｔｅｓ（ＲＴＭ）システムである。

速度データが好適な経路及びＥＴＡを計算するために使用される一方で、そのような計算の精度は交通の不確実性のために損なわれる可能性がある。プローブデータから取得された速度プロファイルは、一般に、種々の交通量変動より長い期間にわたり平均された長期平均を表す。局所的な寿命の短い事象又は交通量変動は、道路セグメントの特定の速度プロファイルを無効にするか又は不正確にする可能性がある。例えば１つのそのような事象は悪天候であり、ＥＴＡを容易に２倍にする。

ナビゲーションデバイスに気象データを送信し、例えばＥＴＡを計算し且つ閾値より高い気象条件を有するあらゆる領域を回避するように走行経路を計画するために気象データを使用することは、例えば米国特許出願公開第２０１０／００１６１２２２号明細書及び国際公開第ＷＯ０２／０８９２２号から既知であるが、本出願人は、ナビゲーション機能を実行する時に気象関連データを考慮に入れることに関して改善の余地があると考えている。

本発明の第１の態様において、選択した目的地までの経路を決定し、気象関連データを取得し、且つ気象関連データに従って複数の経路セグメントの速度データを変更するように構成された処理リソースを備え、経路セグメント毎にその経路セグメントに対する道路種別を分類する各分類子が存在し、処理リソースは、気象関連データ及び経路セグメントの分類子により表される道路種別に基づいて各経路セグメントの速度データを変更するように構成されるナビゲーション装置が提供される。

気象関連データに基づいて速度データを変更することにより、経路計画、予想到着時刻及び他のナビゲーション機能に対する気象の影響がナビゲーション装置により決定され、ナビゲーション装置のより正確な動作を提供する。分類子を使用することにより、種々の道路種別に対する移動速度への気象条件の影響をより正確に決定できる。例えば同一の気象条件下にある同一の領域の種々の道路は、その気象条件に対して異なる反応をする可能性があり、このことは道路種別の分類子を使用する際に考慮に入れられる。

経路セグメントの速度データは、その経路セグメントに沿う予想移動速度を表してもよく、処理リソースは、気象関連データに従って予想移動速度を変更するように構成される。

速度データは、例えば複数のナビゲーションデバイスの移動を表すタイムスタンプを押された複数の位置であるプローブデータに基づいて決定されてもよい。

分類された道路種別の各々は、少なくとも１つの気象条件に対する各感度レベルを表してもよい。

気象関連データは、複数の異なる時刻に対する気象関連データを含んでもよく、処理リソースは、経路の少なくとも１つのセグメントに対してそのセグメントの予想到着時刻を決定し且つその予想到着時刻に対して気象関連データを使用してそのセグメントの速度データを変更するように構成されてもよい。

ナビゲーションデバイスは、複数の経路セグメントの速度データを格納するデータ記憶部を含んでもよい。データ記憶部は、経路セグメント毎に経路セグメントの道路種別を分類する各分類子を格納してもよく、処理リソースは、セグメント毎に気象関連データ及び分類子により表される道路種別に基づいてそのセグメントの速度を変更してもよい。

移動デバイスにより取得された気象関連データは、気象関連データの複数のサブセットを含んでもよく、各気象関連データのサブセットは道路種別の各々に固有のものであり、処理リソースは、経路セグメント毎に経路セグメントの分類子により表される道路種別に基づいて気象関連データのサブセットを選択してもよい。

気象関連データは、場所の関数として予想された気象条件を表すデータを含んでもよい。気象条件は、例えば雨、あられ、みぞれ又は雪等が降ること又はその降水量、風速及び風向、積雪の有無又は積雪量、凍結の有無又は凍結量、視界レベル、霧の有無又は霧の量、並びに気温のうちの１つ以上を含む。

気象関連データは、気象条件による速度の予想変更を表す速度変更データ、例えば速度変更因子データを含んでもよい。変更は、一般に低下を含むが、場合によっては気象条件のために通常と比較して速度が上昇することがある。

気象関連データは、少なくとも１つの輪郭データセットを含んでもよく、各輪郭データセットは、同じ気象条件又は速度変更因子の各エリアを表す。処理リソースは、経路セグメントの位置及びその位置の輪郭データから経路セグメントの気象関連データを決定するように構成されてもよい。

輪郭データを使用することにより、特に効率的なデータの格納、送信及び処理が行われ、データ送信及び格納の必要条件が軽減される。これは、制限された記憶容量又は通信能力を有するポータブルデバイスにおいて特に有益である。例えば輪郭データを使用することは、制限された帯域幅通信リンクを有するナビゲーション装置に対して特に有益となりうる。

気象関連データは、例えば変換又はフィッティングであるパラメータ表現を含んでもよく、処理リソースは、パラメータ表現から気象関連データを抽出するように構成されてもよい。

パラメータ表現を使用することにより、効率的なデータの格納、送信及び処理が行われ、制限された記憶容量又は通信能力を有するポータブルデバイスにおいて特に有益となりうる。

処理リソースは、目的地への予想到着時刻を決定し、変更された速度データに基づいて予想到着時刻を変更するように構成されてもよい。気象条件は、目的地までの移動時間に大きな影響を及ぼす可能性があることが分かっており、目的地までの経路に関係する実際の気象条件又は予想された気象条件を考慮して予想到着時刻の予想変更を決定できる装置の提供はユーザにとって特に有用となりうる。

処理リソースは、予想移動速度に従って選択された目的地までの経路を計算し、速度データの変更に応答して経路を再計算するように構成されてもよい。

目的地までの可能な経路に関係する実際の気象条件又は予想された気象条件は、目的地までの最適な経路の決定に大きな影響を及ぼす可能性があることが分かっており、経路計画へのそのような気象条件の影響を自動的に考慮に入れられる装置の提供はユーザにとって特に有益となりうる。

処理リソースは、予想到着時刻を変更するか又はある期間にわたる気象関連データの変動に従って経路を再計算するように構成されてもよい。

処理リソースは、更新された気象関連データを繰り返し受信し、予想到着時刻を繰り返し変更するか又は経路を繰り返し再計算するように構成されてもよい。

気象関連データは、セグメントが通行不能であると予想されることを示してもよい。セグメントが通交不能であると予想される場合、そのセグメントは、通行可能になるまで、後続のナビゲーション動作、例えば経路計画において使用されないように装置によりブロック又はフィルタリングされてもよい。

処理リソースは、セグメントが通行不能であると予想されることを決定することに応答して、並びに／あるいは特定の気象種別の発生又は少なくとも所定の重大度（荒天）の種類の発生に応答して、警告信号を生成するように構成されてもよい。

処理リソースは、セグメントが通行不能であると予想されることを決定することに応答して、並びに／あるいは特定の気象種別の発生及び／又は少なくとも所定の荒天の種類の発生に応答して、経路を再計算するように構成されてもよい。

処理リソースは、少なくとも１つのセグメントが通行不能であると予想されることを気象関連データから決定することに応答して、並びに／あるいは特定の気象種別の発生又は少なくとも所定の荒天の種類の発生に応答して、その少なくとも１つの道路セグメント又は少なくとも１つの領域を経路計算処理から除外するように構成されてもよい。

処理リソースは、特定の気象種別の発生又は少なくとも所定の荒天の種類の発生に応答して、あるいはナビゲーション装置のユーザからの入力に応答して、経路計算処理において選択されて分類された道路種別を有する経路セグメントを除外又は格下げするように構成されてもよい。選択されて分類された道路種別は小さい道路を表してもよい。

ナビゲーション装置は、例えばポータブルナビゲーションデバイス（ＰＮＤ）、移動電話機又はポータブルコンピュータであるポータブルデバイスを含んでもよい。あるいは又はそれに加えて、ナビゲーション装置はサーバを含んでもよい。装置の機能性は、サーバとポータブルデバイスとの間で分割されてもよい。

移動デバイスを含んでもよい装置は、例えばディスプレイ及び／スピーカである出力デバイスを含んでもよく、処理リソースは、ユーザに警告を提供するために警告信号を出力デバイスに提供するように構成されてもよい。

例えば移動デバイスである装置は、移動デバイスの場所を表すデータ及び／又は選択された場所までの経路をサーバに送信するように構成されてもよく、サーバは、移動デバイスの場所及び／又は経路に従って気象関連データを選択し且つ選択された気象関連データを移動デバイスに送信するように構成されてもよい。

本発明の更なる態様において、気象関連データを少なくとも１つのナビゲーション装置に提供するサーバシステムが提供される。サーバシステムは、気象データを取得し、気象データを処理して速度変更データを生成し且つ速度変更データを少なくとも１つのナビゲーション装置に送信するように構成された処理リソースを備える。速度変更データは、速度変更データの複数のセットを含み、各速度変更データセットは、異なる道路の分類の種別と関連付けられる。

気象データは、ある場所における特定の気象種別のレベルを表すデータを含んでもよく、サーバは、気象データからその場所に対する速度変更因子データを決定するために例えば指数関数モデルであるモデルを適用するように構成されてもよい。

サーバは、例えば以下のモデルである指数関数モデルを使用してある場所における速度変更データを決定するように構成されてもよい。
η（I）∝ｅｘｐ（−αＩ）
式中、ηは速度変更因子であり、Ｉはその場所における特定の気象種別のレベルを表し、αは減衰率である。

処理リソースは、複数の道路セグメントの各々に対して気象データと移動データとを互いに関連付け、これにより少なくとも１つの気象条件の関数として複数の道路セグメントの各々に対する速度変更を表す気象反応データを決定するように構成されてもよい。

処理リソースは、少なくとも１つの気象条件の関数として速度変更を表す気象反応データ及び少なくとも１つの道路セグメントに対する現在の天気又は天気予報に基づいて速度変更データを決定するように構成されてもよい。

本発明の別の態様において、気象条件による移動速度の変動を決定する装置であって、複数の道路の分類の種別の各々に対する気象データ及び移動データ、同一の道路の分類の種別の複数の道路セグメントの各々に対する気象データ及び移動データを取得し、その道路の分類の種別に対する気象データ及び移動データを互いに関連付けることにより少なくとも１つの気象条件の関数として複数の道路セグメントの各々に対する速度変更を表す気象反応データを決定するように構成された処理リソースを備える装置が提供される。

処理リソースは、各セグメントを複数の分類のうちの１つに分類し、分類毎に気象反応データを決定するように構成されてもよい。各分類は少なくとも１つの気象条件に対する各感度レベル及び／又は少なくとも１つの道路プロパティを表す。オプションとして、互いに関連付けることは、同一の分類の道路セグメントに対する気象データと移動データとを互いに関連付けることを含む。

本発明の更なる態様において、本明細書において請求又は説明されるような少なくとも１つのナビゲーション装置と、気象関連データを少なくとも１つのナビゲーション装置に提供するサーバシステムとを備えるナビゲーションシステムが提供される。

サーバシステムは、ナビゲーション装置の場所及び／又は選択された目的地までの決定された経路に従って気象関連データを選択し、選択した気象関連データをナビゲーション装置に送信するように構成されてもよい。

サーバシステムは、経路及び／又は場所の閾値距離内の場所に対して気象関連データを選択するように構成されてもよい。

本発明の別の態様において、ナビゲーション動作を実行する方法であって、気象関連データを受信することと、気象関連データ及び道路の分類の種別に従って複数の経路セグメントの各々の速度データを変更することと、変更した速度データを使用してナビゲーション動作を実行することとを備える方法が提供される。

ナビゲーション動作は、目的地までの経路を決定すること及び予想到着時刻（ＥＴＡ）を決定することのうちの少なくとも一方を含んでもよい。

経路セグメントの速度データは、その経路セグメントに沿う予想移動速度を表してもよく、方法は、気象関連データに従って予想移動速度を変更することを含んでもよい。

気象関連データは、複数の異なる時刻における気象関連データを含んでもよく、処理リソースは、経路の少なくとも１つのセグメントに対してそのセグメントに対する予想到着時刻を決定し、その予想到着時刻に対する気象関連データを使用してそのセグメントの速度データを変更するように構成されてもよい。

方法は、経路セグメント毎に経路セグメントに対して道路種別を分類する各分類子を提供することを含んでもよく、セグメント毎に気象関連データ及び分類子により表される道路種別に基づいてそのセグメントに対する速度を変更することを含んでもよい。

気象関連データは、気象関連データの複数のサブセットを含んでもよく、各気象関連データのサブセット気象関連データのサブセットは、道路種別の各々に固有のものである。方法は、経路セグメント毎にその経路セグメントの分類子により表される道路種別に基づいて気象関連データのサブセットを選択することを含んでもよい。

気象関連データは、場所の関数として予想された気象条件を表すデータを含んでもよい。気象条件は、例えば雨、あられ、みぞれ又は雪等が降ること又はその降水量、風速及び風向、積雪の有無又は積雪量、凍結の有無又は凍結量、視界レベル、霧の有無又は霧の量、並びに気温のうちの１つ以上を含む。

気象関連データは、気象条件による速度の予想変更を表す速度変更データ、例えば速度変更因子データを含んでもよい。

気象関連データは、少なくとも１つの輪郭データセットを含んでもよく、各輪郭データセットは、同じ気象条件又は速度変更因子の各エリアを表す。方法は、経路セグメントの位置及びその位置の輪郭データから経路セグメントの気象関連データを決定することを含んでもよい。

気象関連データは、例えば気象関連データの変換又はフィッティングである気象関連データのパラメータ表現を含んでもよく、方法は、パラメータ表現から気象関連データを抽出することを含んでもよい。

方法は、目的地への予想到着時刻を決定し且つ変更された速度データに基づいて予想到着時刻を変更することを含んでもよい。

方法は、予想移動速度に従って選択された目的地までの経路を計算し且つ速度データの変更に応答して経路を再計算することを含んでもよい。

方法は、更新された気象関連データを繰り返し受信し且つ予想到着時刻を繰り返し変更するか又は経路を繰り返し再計算することを含んでもよい。

方法は、移動デバイスの場所を表すデータ及び／又は選択された場所までの経路をサーバに送信することを含んでもよい。方法は、移動デバイスの場所及び／又は経路に従って気象関連データを選択し且つ選択された気象関連データを移動デバイスに送信することを含んでもよい。

本発明の更なる独立した態様において、気象関連データを生成するために気象データを処理し且つ気象関連データを少なくとも１つのナビゲーション装置に送信することを備える方法が提供される。気象関連データは、例えば速度変更因子データである速度変更データを含み、気象データの処理は、気象データから速度変更因子データを決定することを含む。

気象データは、ある場所における特定の気象種別のレベルを表すデータを含んでもよく、方法は、気象データからその場所に対する速度変更因子データを決定するために例えば指数関数モデルであるモデルを適用することを含んでもよい。モデルは、以下の式を含んでもよい。
η（I）∝ｅｘｐ（−αＩ）
式中、ηは速度変更因子であり、Ｉはその場所における特定の気象種別のレベルを表し、αは減衰率である。

方法は、履歴気象データ及び履歴移動データから気象データを速度変更因子に関連付けるモデルのパラメータを決定することを含んでもよい。方法は、複数の経路セグメントの各々及び／又は複数の経路セグメントの分類の各々に対して履歴気象データと履歴移動データとを互いに関連付けることを含んでもよい。

方法は、ナビゲーション装置の場所及び／又は選択された目的地までの決定された経路に従って気象関連データを選択し且つ選択した気象関連データをナビゲーション装置に送信することを含んでもよい。方法は、経路及び／又は場所の閾値距離内の場所に対して気象関連データを選択することを含んでもよい。

本発明の別の独立した態様において、本明細書において請求又は説明されるような方法を実行するために実行可能なコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムが提供される。

本明細書において添付の図面を参照して実質的に説明されるような装置又は方法が提供されてもよい。

本発明のあらゆる特徴又は態様は、あらゆる適切な組み合わせで本発明のあらゆる他の特徴又は態様と組み合わされてもよい。装置の特徴は方法の特徴として適用されてもよく、方法の特徴は装置の特徴として適用されてもよい。

次に、本発明の実施形態について説明するがそれらに限定されない。本発明の実施形態を以下の図面に示す。
第１の実施形態に係るナビゲーションシステムを示す概略図である。 一実施形態に係るナビゲーションデバイスを示す概略図である。 図２の処理リソースを示す概略図である。 、 図１のシステムのサーバにおいて気象データの処理を概略的に示すフローチャートである。 ＥＴＡ又は目的地までの経路を決定又は変更するための処理を概略的に示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るナビゲーションシステムを示す概略図である。 異なる時刻における同一の降水エリアを表す２つの輪郭を示す図である。 異なる時刻における輪郭の出現及び消滅を示す図である。 暴風警報が出されている領域のエリアを示す画像である。 一実施形態の動作モードの概要を示すフローチャートである。 特定の時間における位置の関数として降水量を示す図である。 図１１で表されるデータに対して実行されるフーリエ変換手順から取得される選択されたフーリエ係数を示す図である。 選択されたフーリエ係数に対して実行される逆フーリエ変換手順の後に取得される位置の関数である降水量を示す図である。 図１３の図を取得するために処理された選択されたフーリエ係数を示す図である。 別個のフーリエ変換手順が実行されるサブ領域を示す領域の画像である。 シフトされた２つのサブ領域セットを示す領域の画像である。 種々のサイズの３つのサブ領域セットを示す領域の画像である。

一実施形態に係るシステムを図１に概略的に示す。システムは、複数のポータブルデバイス、例えばＰＮＤ２００ａ〜２００ｅと通信するように動作可能であるサーバ１５０を備える。分かりやすくするために、５つのデバイス２００ａ〜２００ｅのみが示されるが、実際には数千以上のデバイスがサーバ１５０と通信していてもよいことが理解されるだろう。

図１の実施形態において、デバイス２００ａ〜２００ｅは、自身の位置を決定するために全地球即位システム（ＧＰＳ）技術を使用し、ナビゲーション又はマッピング動作を実行できる車両搭載型のＰＮＤである。そのようなデバイスの例は、トムトム社（ＴｏｍＴｏｍ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂ．Ｖ．）により製造及び供給されるＧＯ ＬＩＶＥ １００５モデルを含むが、これに限定されない。デバイス２００ａ〜２００ｅは、ＰＮＤであることに限定されず、例えば移動電話機又はポータブルコンピュータであるナビゲーション機能性を有するあらゆる適切な種類のデバイスであってもよい。

サーバ１５０は、メモリ１５６に動作可能に接続されたプロセッサ１５４を含む。動作中、サーバメモリ１５６に格納されたソフトウェアは、プロセッサ１５４により読み出され、プロセッサ１５４が種々の処理又は通信機能を実行できるようにするソフトウェアモジュール又は他のソフトウェアコンポーネントをロードする。図１の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、気象影響モデル化モジュール１７０及び気象データ処理モジュール１７２を含む。種々のモジュールの動作については、以下に更に詳細に説明する。

サーバ１５０は、大容量データ記憶装置１６０に更に動作可能に接続される。大容量記憶装置１６０は、ナビゲーションデータの記憶部を含み、サーバ１５０とは別個のデバイスであるか又はサーバ１５０に内蔵される。大容量データ記憶装置１６０は、デバイス２００ａ〜２００ｅからのプローブデータを格納するために使用される。

サーバ１５０は、例えば専用の気象フィードを提供する第三者ウェブサイト又は気象通信センターである気象データの少なくとも１つの送信元１８０と動作可能に通信している。あるいは又はそれに加えて、気象データの少なくとも１つの送信元は、気象センサ、降雨レーダ又はモデル計算を実行するコンピュータを含むことができる。サーバ１５０は、あらゆる適切な通信チャネルを介して、例えばインターネット接続、専用有線接続又は専用無線接続を介して、気象データの少なくとも１つの送信元と通信する。

サーバ１５０は、要望に応じて、複数の送信元からの正確な局地気象情報（降水量、気温、風の状態及び暴風又は道路凍結等の地域の荒天警報に関する現在の情報／予報情報を含むがこれらに限定されない）を収集及び融合できる。

プロセッサ１５４は、通信チャネル１５２を介して、例えば送信機１６２及び受信機１６４を介して、デバイス２００ａ〜２００ｅに対して情報を送受信するように動作可能である。送出及び受信された信号は、データ及び／又は他の伝播信号を含んでもよい。送信機１６２及び受信機１６４は、ナビゲーションシステムの通信設計において使用された通信要件及び通信技術に従って選択又は設計されてもよい。尚、送信機１６２及び受信機１６４の機能は、単一の送受信機に組み合わされてもよい。

ナビゲーションデバイス２００ａ〜２００ｅの正常な動作過程において、それらデバイスからのＧＰＳデータは、一般にポータブルナビゲーションデバイス自体に含まれるデータロガーモジュールの形態であるロギングデバイスにプローブデータとして定期的に記録される（例えば、あるシステムの場合は５秒毎）。

デバイス２００ａ〜２００ｅから受信したプローブデータを受信及び処理すると共に、サーバ１５０は、例えばデジタル地図データ（例えば、受信したプローブデータを考慮して更新されたデジタル地図データ）、ソフトウェアアップグレード又は交通更新データの形式でデータをデバイス２００ａ〜２００ｅに提供できる。以下に更に詳細に説明するように、サーバ１５０がデバイス２００ａ〜２００ｅに気象関連データを更に提供することは図１の実施形態の特徴である。気象関連データは、例えば気象条件に依存して経路に対する予想到着時刻を変更するため又は気象条件のために予想される速度の変動に基づいて経路を変更するためにデバイスにより使用される。

図１の実施形態の通信チャネル１５２はインターネット接続を含んでもよいが、あらゆる適切なデータチャネルの形態が使用可能である。通信チャネル１５２は、特定の通信技術に限定されない。更に、通信チャネル１５２は単一の通信技術に限定されない。すなわち、チャネル１５２は種々の技術を使用するいくつかの通信リンクを含んでもよい。例えば通信チャネル１５２は、電気通信、光通信及び／又は電磁通信のためにパスを提供するように構成される。従って、通信チャネル１５２は、電気回路、ワイヤ及び同軸ケーブル等の電気導体、光ファイバケーブル、変換器、無線周波数（ＲＦ）波、大気又は空所のうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むが、それらに限定されない。更に通信チャネル１５２は、例えばルータ、中継器、バッファ、送信機及び受信機等の中間デバイスを含むことができる。

１つの構成例において、通信チャネル１５２は電話及びコンピュータネットワークを含む。更に通信チャネル１５２は、マイクロ波周波数通信等の無線通信、例えば赤外線通信、無線周波数通信に対応できてもよい。あるいは又はそれに加えて、通信チャネル１５２は衛星通信に対応できる。

通信チャネル１５２を介して送信された通信信号は、所定の通信技術に対して要求又は要望される可能性があるような信号を含むが、これに限定されない。例えば信号は、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、汎ヨーロッパデジタル移動通信システム（ＧＳＭ（登録商標））等のセルラ通信技術において使用されるように構成されてもよい。デジタル信号及びアナログ信号の双方とも、通信チャネル１５２を介して送信可能である。これらの信号は、変調、暗号化及び／又は圧縮されてもよい。

一実施形態におけるナビゲーションデバイス２００を図２に示す。ナビゲーションデバイス２００は、図１に示したデバイス２００ａ〜２００ｅのいずれか１つを表す。尚、ナビゲーションデバイス２００のブロック図は、ナビゲーションデバイスの全ての構成要素を含むわけではなく、多くの構成要素の例を表すだけである。ナビゲーションデバイス２００は筐体（不図示）内に配置される。ナビゲーションデバイス２００は、プロセッサ２０２を含む処理リソースを含み、プロセッサ２０２は、入力デバイス２０４及び例えば表示画面２０６であるディスプレイデバイスに結合される。ここで入力デバイス２０４は単数で参照されるが、入力デバイス２０４がキーボードデバイス、音声入力デバイス、タッチパネル及び／又は情報を入力するのに利用される他のあらゆる既知の入力デバイスを含む１つ又は複数の入力デバイスを表すことは当業者には理解されるべきである。同様に、表示画面２０６は、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のあらゆる種類の表示画面を含むことができる。

１つの構成において、タッチパネル及び表示画面２０６は、ユーザが複数の表示選択肢のうちの１つを選択するか又は複数の仮想又は「ソフト」ボタンのうちの１つを有効にするために表示画面２０６の一部分にタッチするだけでよいように、タッチパネルスクリーンを介する情報の入力（直接入力、メニュー選択等による）及び情報の表示の双方を可能にするタッチパッド又はタッチスクリーン入力を含む一体型入力表示デバイスを提供するように一体化される。この点に関して、プロセッサ２０２は、タッチスクリーンと共に動作するグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）をサポートする。

ナビゲーションデバイス２００において、プロセッサ２０２は、接続２１０を介して入力デバイス２０４に動作可能に接続され且つ入力デバイス２０４から入力情報を受信でき、各出力接続２１２を介して表示画面２０６及び出力デバイス２０８のうちの少なくとも一方に動作可能に接続されて情報を出力する。ナビゲーションデバイス２００ａは、例えば可聴出力デバイス（例えば、スピーカ）である出力デバイス２０８を含んでもよい。出力デバイス２０８は、ナビゲーションデバイス２００のユーザに対して可聴情報を生成できるため、入力デバイス２０４は、入力音声コマンドを受信するためのマイク及びソフトウェアを更に含むことができることが同様に理解されるべきである。また、ナビゲーションデバイス２００ａは、例えばオーディオ入出力デバイス等のあらゆる追加の入力デバイス２０４及び／又はあらゆる追加の出力デバイスを含むことができる。

プロセッサ２０２は、接続２１６を介してメモリ２１４に動作可能に接続され、接続２２０を介して入出力（Ｉ／Ｏ）ポート２１８との間で情報を送受信するように更に構成される。ここで、Ｉ／Ｏポート２１８は、ナビゲーションデバイス２００の外部のＩ／Ｏデバイス２２２に接続可能である。外部Ｉ／Ｏデバイス２２２は、例えばイヤホン等の外部リスニングデバイスを含んでもよいが、これに限定されない。更にＩ／Ｏデバイス２２２への接続は、例えばイヤホン又はヘッドフォンへの接続のため及び／又は移動電話機への接続のためのハンズフリー動作及び／又は音声起動動作のために、カーステレオユニット等の他のあらゆる外部装置への有線接続又は無線接続であってもよい。移動電話機接続は、例えばナビゲーションデバイス２００とインターネット又は他のあらゆるネットワークとの間のデータ接続を確立するため、並びに／あるいは例えばインターネット又は他のネットワークを介するサーバへの接続を確立するために使用される。

次に添付の図面の図３を参照すると、デバイス２００の内部フラッシュメモリ（不図示）は、機能ハードウェアコンポーネント２５４による実行のために記憶装置２１４（図２に示す）からオペレーティングシステム２５０及びアプリケーションソフトウェア２５２をロードするためにプロセッサ２０２により実行可能なブートローダプログラムを格納し、これによりアプリケーションソフトウェア２５２が実行可能である環境が提供される。オペレーティングシステム２５０は、機能ハードウェアコンポーネントを制御し、アプリケーションソフトウェア２５２と機能ハードウェアコンポーネント２５４との間に常駐する。

アプリケーションソフトウェア２５２は、例えば地図閲覧、経路計画、ナビゲーション機能及びそれらと関連付けられた他のあらゆる機能であるナビゲーションデバイス２００の中核機能をサポートするＧＵＩを含む動作環境を提供する。アプリケーションソフトウェア２５２は、経路を計画でき、既知の技術を使用して経路の各セグメントの予想移動速度に基づいて目的地への予想到着時刻を決定できる。デジタル地図の道路又は他の主要道路の各セグメントの予想移動速度は速度データとしてデバイス２００に格納され、必要に応じてアクセスされる。速度データは、サーバ１５０からの速度データ更新データを介して更新される。

ユーザがナビゲーションデバイス２００の電源を投入すると、デバイス２００は、ＧＰＳフィックスを取得し、ナビゲーションデバイス２００の現在地を計算する（既知の方法で）。ユーザは、ナビゲーションデバイス２００が配置されると決定されるローカル環境を疑似３次元で示し且つローカル環境の下のディスプレイの領域において一連の制御及び状態メッセージを示すディスプレイが提示される。

ローカル環境のディスプレイをタッチすることにより、ナビゲーションデバイス２００はアイコンにより表される一連の仮想又はソフトボタンを表示するように切り替え、これにより、ユーザはナビゲートしたい目的地を入力し且つナビゲーションデバイス２００の制御又はディスプレイ上のデータの表示に関連する他の種々の機能を実行できる。

ナビゲーションデバイス２００の機能が例えばサーバ１５０から受信された気象関連データに従って実行されることは、図１の実施形態の特徴である。アプリケーションソフトウェア２５２は、以下に更に詳細に説明するように、受信した気象関連データに従って経路計算機能を実行又は変更するように動作可能であるデータ処理モジュール２６０を含む。

デバイス２００における気象関連データの処理を説明する前に、気象に依存する交通の変動を決定するためのサーバ１５０による気象データの処理及びデバイス２００への速度又は気象データの送信について説明する。

図４は、サーバ１５０における気象データの処理を概略的に示すフローチャートである。

第１段階３００において、サーバ１５０は、ある長い期間、例えば１年にわたるデジタル地図により表された領域の気象条件を表す履歴気象データを取得する。サーバ１５０は、データ記憶部１６０に格納され且つデジタル地図により表された道路又は他の主要道路における車両の移動を表す大量のプローブデータにアクセスできる。プローブデータは、例えば時間ビン毎の個々の道路セグメントに沿う平均車両速度、時間ビン毎の個々の道路セグメントにおける交通密度（例えば、ナビゲーションデバイスの外挿及び正規化された密度から取得されるか、あるいは車両の前後に配置された超音波距離検出器から取得される）、道路セグメント及び時間ビンの各々に対する速度の統計的分布、並びに個々の道路セグメント及び時間ビンに対する渋滞の確率のうちの１つ以上を取得するために処理される。

気象データは、例えば雨、あられ又は雪等が降ること又はその降水量、風速、風向、凍結の有無又は凍結量、積雪の有無又は積雪量、地表水の発生又はその量、霧の有無又は霧の量、視界レベル、並びに気温のうちの１つ以上である１つ以上の種々の気象種別を表せる。あらゆる適切な送信元から取得された気象データ、例えば政府又は民間の機関により維持された公式の気象レコード。複数の送信元からの気象データが使用されてもよい。いくつかの実施形態において、適切に装備された個々の車両から取得された気象関連データも使用できる。個々の車両から取得されたそのような気象関連データは、例えばスリップ事象、フォグランプの動作、ワイパーの動作、気温測定又は雨の検出を表すデータを含むことができる。

サーバ１５０は、気象に依存する速度平均及びそれらの重要性の統計的に重要な測定を可能にするために気象データ及びプローブデータの非常に大きなアーカイブにアクセスできる。サーバ１５０におけるモデル化モジュール１７０は、段階３０２においてデジタル地図の道路又は他の主要道路の種々のセグメントの平均速度の変動と各気象条件の変動とを互いに関連付ける相関技術を適用するように構成される。モデル化モジュール１７０は、要望に応じて、気象条件と例えば渋滞の確率、運転者の経路の好み又は他のあらゆる交通関連パラメータとの統計的な相関を導出できる。サーバ１５０は、速度プロファイル及び気象の影響を計算するためにオフライン統計解析を提供する。

気象条件に対する感度に基づく種々の道路種別の分類は、相関手順を実行する際に有用であることが分かっている。例えば降水強度のみでは、全ての道路に対する平均速度変更を与えるある代数式のパラメータとしては不十分であることが多い。降水量の影響は、局地交通の例及び道路のレイアウトによっては非線形的であり且つ不連続である可能性がある。

１つの動作モードにおいて、各道路セグメントは、複数の道路種別の分類子のうちの１つに分類される（例えば、５個、１０個又はそれ以上の種々の道路種別の分類子が使用されてもよい）。各分類子は、１つ以上の特性、例えば幅、車線数、路面の種類（例えば、未舗装道路又は凸凹の多い道路）、通常の状態及び／又はラッシュアワーの状態の平均速度又は交通量、都心又は地方、交通の分岐点又は信号機までの近接度を有する道路を表してもよい。トムトム社（ＴｏｍＴｏｍ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂ．Ｖ．）が自身の製品において使用するような機能道路分類（ＦＲＣ）は道路分類子として使用されてもよい。各道路セグメントは、その道路セグメントのプロパティの演繹的な評価に基づいて分類子を割り当てられてもよく、あるいは気象条件によりどのようにセグメントの速度プロパティが変動するかの演繹的決定に基づいて分類子を割り当てられてもよい。２番目の例において、各分類子は、少なくとも１つの気象条件に対する各感度レベルを表してもよい。

使用される分類の数及び種類は、気象条件に対する種々のセグメントの異なる反応の数及び交通に対する重要度に依存し、一般に分類の数が多いほどデバイスに送信される必要があるデータ量は多いため、チャネル１５２を介してデバイス２００ａ〜２００ｅにデータを送信するための帯域幅の制限にも依存しうる。１つの動作モードにおいて、各道路セグメントの分類を表す分類データは、デバイス２００ａ〜２００ｅにおいてデジタル地図データとして格納される。

各分類に対して、種々の種類及びレベルの気象条件に対する反応は、その分類の各セグメントの速度データとその道路セグメントにおける気象条件を表す対応する気象データとを互いに関連付けることにより決定される。一般に反応は、気象により低下されない速度プロファイルに対する速度の変更を表す。混雑の推定は、一般に、自由走行速度の偏差として時間に依存する速度プロファイルを介して暗示される。相関処理は時間に依存する処理であり、日又は週の同一時間に対して取得された気象データ及び速度データを互いに関連付け、これにより特定のセグメントに対する平均速度の日毎又は週毎の予想される変動を考慮に入れる。

相関処理は、道路状態及び／又は降水量の関数である平均速度、その気象条件下のＦＲＣ又は他の分類に固有の平均速度、その気象条件下の渋滞の確率、並びに／あるいは平均速度に対する気象種別の分類を決定するために使用される。

相関処理は、ある期間にわたる気象条件の変動、並びに速度又は他の移動条件の関連した変化を考慮に入れることができる。例えば相関処理は、ある期間にわたる気温又は他の気象条件の所定の変動に対して、１つ又は複数の所定の道路セグメント、あるいは所定の道路の分類の種別に対する積雪又は凍結がなくなったか又は除去されたことが分かるまでの速さを決定できる。例えば特定の気温の上昇を仮定して、ある道路に対して積雪及び凍結が他の道路より速くなくなると予想される可能性があることが分かるだろう。多くの道路セグメントに対する大量の履歴データを仮定すると、そのような複数パラメータの相関は相対的に正確に決定される。

図１の実施形態において、相関処理の結果、１つ以上の種類及び荒天レベルの気象条件に応答して、平均速度の予想変更を表す道路セグメントの分類の種類の各々に対して気象反応データが生成される。

道路セグメントの分類の種類の各々に対する荒天に伴う速度の変動は、例えば速度変更が特定の荒天程度と共に指数関数的に変動する指数関数モデルである量的モデルを使用して効果的にモデル化されることが分かっている。気象反応データは、既知のフィッティング技術を使用して選択されたモデルにフィッティングされる。

段階３０２及び３０４は、計算コストがかかり、いくつかの動作モードにおいて、３〜６ヶ月毎にだけ繰り返されるか、あるいは交通エンジニア又は他のオペレータが結果に影響を及ぼす変化が起きたと考えた時にのみ繰り返される。

次に図４ｂを参照して更に詳細に説明するように、道路の分類の種別の各々及び領域中の各場所に対する速度変更因子が受信した気象データに基づいて実行中に計算されることは、図１の実施形態の特徴である。

動作中、段階３０６において、サーバ１５０は、定期的に、例えば１５分毎に気象データ送信元４００から現在の気象データを受信する。一般に現在の気象データは、最新の測定気象データと、未来の時間、例えば未来の３時間の間の１５分間隔の予報気象条件を表す予報気象データセットとを含む気象データセットを含む。

各気象データセットは、各々が領域の各場所における気象条件（例えば、降雨量）を表す複数のデータ点を含んでもよい。いくつかの例において、データ点は、領域にわたる等間隔の点に対応してもよい。いくつかの実施形態において、あらゆる適切なデータ形式が使用可能であるが、気象データはテキストデータ又はＸＭＬデータの形式である。いくつかの例において、気象データセットは、特定の時間における領域の気象条件を表す画像を表示するために使用される気象データのフレームを含むか又はそれを生成するために使用される。

いくつかの動作モードにおいて、サーバ１５０は、各々が１つの特定の時間における異なる気象条件（例えば、降雨量、気温、風速）を表す複数の気象データセットを受信してもよい。

段階３０８において、気象データ処理モジュール１７２は、領域の各場所に対して及び道路の分類の種別の各々に対して特定の時間における実際の気象条件又は予報気象条件による各速度変更因子を決定するために、先に決定された気象反応データに基づいて選択された気象種別に対する受信した各気象データセットを処理する。特定の道路の分類の種別及びその場所に対する速度変更因子は、気象条件によるその場所におけるその道路の分類の種別の道路に沿う予想平均移動速度の予想変更を表す。

更なる速度変更因子データセットは、当該気象種別毎に生成されてもよい。いくつかの動作モードにおいて、単一の気象種別、例えば降雨が考慮される。複数の気象種別が考慮される場合、種々の気象種別に対する速度変更因子データは、例えば場所毎の計算された最大の速度変更因子を利用することにより組み合わされてもよい。

説明した動作モードにおいて、気象条件による道路セグメントすなわち道路セグメントの種類の反応は履歴プローブデータと履歴気象データとの相関に基づいて決定される。道路セグメントに対する予想速度変更は、現在の天気又は天気予報並びに気象条件に対する過去に決定された道路セグメントの反応に基づいて、現在の時間及び未来の時間に対して決定される。

いくつかの例において、履歴相関は、ある期間にわたる気象条件の短期変動、並びに速度又は他の移動条件の関連した変化を考慮に入れる。

例えば、履歴相関は、特定の気象条件の終了後、例えば降雨又は降雪の後、特定のセグメント又は道路種別の速度が通常の速度に回復までの予想時間を決定するために使用される。そのような時間に依存する履歴相関は、予想速度変更を決定するために使用される。

例えば特定のセグメントの気象条件が良いか又は良くなると予想されてもよいが、特定の直前の期間内に降雨又は降雪があった場合、履歴データに基づいて、速度変更、一般に速度の低下があることが予想されると決定されてもよい。

そのような計算は、多数の種々のパラメータを考慮に入れられる。例えば降雨、降雪、凍結又は他の気象条件の後に速度が通常の速度に回復するまでにかかる時間は、その気象条件が継続した長さ、荒天及びその気象条件が終了した後の間の期間の他の気象条件に依存してもよい。例えば、降雪後に速度が通常の速度に回復するまでにかかる時間は、激しい降雪及びその長さに依存してもよく、また雪が止んだ後の間の期間の気温に依存してもよい。そのような計算は、道路の分類の種別にも依存してよい。例えば大きい道路は、例えば路面の状態、道路の使用量及び道路が除雪車又は他の道路清掃車により清掃される増加尤度である種々の因子のために、降雪又は他の状態からより迅速に回復することが分かるだろう。

次の段階３１０において、速度変更データは、ナビゲーションデバイス２００ａ〜２００ｅの１つ以上に提供される。

１つの動作モードにおいて、ナビゲーションデバイス２００は、自身の場所及び選択された経路を表す経路データをサーバ１５０に送信する。サーバ１５０は、ナビゲーションデバイス２００に隣接した周囲に対する速度変更因子データと、選択した経路に沿い且つその経路の特定の周辺にある場所に対する速度変更因子データとを選択する。その特定の周辺は、方向に依存し、現在の風速及び風向のような因子並びにデバイス２００の実際の移動速度又は予想移動速度に基づいてインテリジェントに適応される。送信されたデータは、現在の時間までの速度変更因子データ並びに未来の可能な期間の予報速度変更因子データを含む。以下に更に詳細に説明するように、それらを組み合わせると、デバイス２００は、デバイス２００が設置された車両が経路の個々のセグメントを通過する実際の時間におけるそれらセグメントに沿う関連する気象条件を考慮に入れられる。

実施形態のいくつかの変形例において、サーバ１５０は、デバイス２００の場所及び経路の双方に基づき且つ更にデバイス２００が経路の種々のセグメントに到着する予想時間に基づいてデバイス２００に送信する速度変更因子データを選択する。従って、例えばデバイス２００の現在地の周辺の場所に対する現在の時間の速度変更因子データは送信されるが、デバイス２００がある未来の時間までに経路を更に進んだ場所にいると予想されるため、それら場所に対するその未来の時間の速度変更因子データは送信されなくてもよい。

デバイス２００の場所及び／又は経路に基づいて送信する速度変更因子データの一部のみを選択することにより、送信される必要があるデータ量は減少される。

図１の実施形態の更なる重要な特徴は、送信されるデータ量を減少するために速度変更因子データが気象データ処理モジュール１７２により送信される前に更に処理されてもよいことである。１つの動作モードにおけるデータの処理は、輪郭データにより速度変更因子データを表すことと、生速度変更因子データではなく輪郭データをデバイス２００に送信することとを含む。別の動作モードにおいて、データの処理は、データを複数の係数として表すために、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用してデータを変換することを含む。係数はフィルタリングされ、元のデータの適切で正確な表現を再作成するのに必要とされる係数のみがデバイス２００に送信される。送信される必要があるデータ量を減少するそのような技術については、以下に更に詳細に説明する。

図５は、受信した気象関連データに基づいてＥＴＡを決定するために並びに／あるいは目的地までの経路を決定又は変更するためにデバイス２００により実行される処理を概略的に示すフローチャートである。

処理の第１段階４００において、デバイス２００は現在の気象関連データを受信する。この場合の現在の気象関連データは、複数の速度変更因子データセットを含む。各速度変更因子データセットは、速度変更因子データセットを含み、各データ点セットは特定の時間及び特定の道路種別の分類に対応する。別個の速度変更因子データセットは、時間毎（例えば、現在の時間及び未来の複数の時間、例えば未来の３時間の間の１５分単位）及び道路種別の分類毎に送信される。

送信された速度変更因子データは、現在の気象条件及び未来の可能な期間の天気予報による予想速度変更を表す。この情報により、デバイスは、車両が経路の個々のセグメントを通過する実際の時間におけるそれらセグメントに沿う関連する気象条件を考慮に入れられる。

実際には、速度変更因子データセットは、所定の間隔の間に大きく変動しない可能性があり、その場合、プロセッサ１５０は、先に送信したデータセットに対する更新のみを送信してもよい。例えば、特定の時間に対する速度変更因子データが先の送信以降に所定の閾値を上回るだけ変更された場合、プロセッサ１５０はその時間に対する新しいデータセットのみを送信してもよい。

更に図５に関連して説明する例において、速度変更因子データセットは、デバイス２００により計算された選択した目的地までの経路の所定の周辺内の領域に対してのみデバイス２００に送信される。デバイス２００は、目的地データ又は経路を表す経路データをサーバ１５０に先に送信した。計算された経路の所定の周辺の距離内のみの場所に対するデータを送信し且つ要求された時にのみ更新データを送信することにより、デバイス２００へのデータ伝送速度は利用可能な帯域幅内に維持されることが理解される。

デバイス２００は、既知の技術を使用して、選択した目的地までの経路を既に計算している。経路は複数の接続されたセグメントを含み、それらセグメントの各々に対して、デバイス２００は経路の先行する各セグメントの予想移動速度に基づいてそのセグメントへの予想ＥＴＡを決定する。ＥＴＡの計算は、既知の技術を使用し、ＴｏｍＴｏｍ ＩＱ Ｒｏｕｔｅｓ（ＲＴＭ）で使用される時間に依存する平均速度等のデバイス２００のメモリ２１４に格納された速度データを使用して実行される。

デバイス２００のメモリ２１４は、気象条件に対する反応を決定するためにデジタル地図において表される各セグメントをサーバ１５０により使用される分類の１つに分類する道路種別の分類データを格納する。

セグメント毎に、デバイス２００は、メモリ２１４から分類データを読み出してそのセグメントに対する道路の分類を決定し、セグメントへの計算されたＥＴＡに基づいてそのセグメントに関連する受信した速度変更因子データセットを決定する。１つの動作モードにおいて、デバイス２００は、セグメントへのＥＴＡに最も近い時間を表す速度変更因子データセットを決定し、そのセグメントに対してその速度変更因子データセットを使用する。

別の動作モードにおいて、デバイス２００は、セグメントへのＥＴＡの直前及び直後の速度変更因子データセットを決定する。その後、処理モジュール２６０は、当該セグメントに対する適用可能な速度変更因子を決定するために線形補間等の適切な補間手順を実行してもよい。

デバイス２００は、受信した気象関連データから決定されたセグメントに対する速度変更因子をセグメントに対する格納された予想移動速度に乗算し且つ悪い気象条件による移動速度の予想変更を表すことにより、そのセグメントに対する変更された移動速度を決定する（ステップ４０２）。

デバイス２００は、１つ又は複数の先行するセグメントに対して決定された変更された予想移動速度に基づいて経路の次のセグメントへのＥＴＡを再計算し、次のセグメントに対する予想速度変更を決定する。処理は、経路のセグメント毎に連続して繰り返される。

ステップ４０４において、処理が経路のセグメント毎に繰り返されると、処理モジュール２６０は最終目的地へのＥＴＡを決定する。ＥＴＡは、ユーザに対して表示されてもよい。いくつかの動作モードにおいて、メッセージ、アイコン又は他の特徴もユーザに対して出力され、ＥＴＡが悪い気象条件のために変更されたことを示す。地図の表示は、現在の経路と悪天候のゾーン（例えば赤又は他のあらゆる適切な色で色をつけられてもよい）との交点＋新しい経路（既存の経路とは異なる色、例えば緑色で色をつけられてもよい）を示してもよい。

いくつかの動作モードにおいて、デバイス２００は、悪い気象条件による予想速度変更を考慮して目的地までの最適な経路を再計算するかを決定する。

正常な動作において、デバイス２００ａは、目的地までの多くの可能な経路を計算し（目的地及び利用可能な経路数に従って）、最速経路（この経路は最も早い予想ＥＴＡを提供する）を選択する。１つの動作モードにおいて、デバイス２００は、車両が選択した経路に沿って移動する時に目的地までの他の可能な経路を周期的に決定し、通常の状態におけるそれら経路毎の予想ＥＴＡ及び目的地までの移動時間を決定する。

選択された経路に対する変更されたＥＴＡが他の経路に対する通常の状態でのＥＴＡより所定の差だけ遅い（例えば、ＥＴＡが５分又は１０分以上遅いか、あるいは予想到着時刻が５％又は１０％以上遅い）と決定される場合、処理モジュール２６０は、他の可能な経路に対する予想ＥＴＡを決定するためにそれら他の経路の１つ以上に対して予想速度変更手順を実行する。他の経路の１つに対する気象により変更された予想ＥＴＡが選択した経路より早い場合、選択した経路は予想ＥＴＡを有する他の経路により置き換えられてもよく（ユーザにより指定されたあらゆる経路制限に従って）、あるいはメッセージがユーザに対して表示されて他の経路へ切り替えるオプションを与えてもよい。

別の動作モードにおいて、新しい気象関連データが受信される度に、気象により変更された予想移動速度及びＥＴＡは可能な経路の各々に対して実行される。

説明した実施形態において、速度変更データは、関連する気象条件での予想移動速度を取得するために通常の状態での予想移動速度と乗算される速度変更因子データを含む。しかし、速度変更データは、別の実施形態においてあらゆる適切な形式であってよい。例えば速度変更データは、関連する気象条件における速度の予想絶対変更又は予想絶対速度を表してもよい。

理解されるように、図５の処理について、速度変更因子データの受信及び処理に関連して説明した。しかし、本発明の他の実施形態において、サーバ１５０から送信される気象関連データが実際の気象条件及び／又は予想された気象条件を表すデータであることが考えられる。この動作モードにおいて、速度変更因子は、デバイス２００において処理モジュール２６０により気象データから計算される。気象データから速度変更因子を計算する処理は、サーバにより実行される時の処理に対応する。説明した実施形態において、デバイス２００へのデータ伝送速度を利用可能な帯域幅内に維持しつつ、予想された気象条件に基づくＥＴＡの有効な変更及び／又は経路選択が達成されることが理解される。

本実施形態に係るシステムを図６に示す。システムは、気象影響モデル化モジュール１７０がサーバ５００に存在せずにナビゲーションデバイス２００内のモジュール５００であること以外は図１に示したシステムに実質的に対応する。

モジュール５００は、各々が特定の種類又はレベルの気象条件及び特定の道路種別の分類子と関連付けられる複数の所定の速度変更因子を格納するデータ記憶部と動作可能に通信していてもよい。格納された速度変更因子は、例えば３〜６ヶ月毎に必要に応じて更新される。そのような実施形態において、処理モジュール１７２により処理された気象データは、例えば速度変更因子データセットをデバイス２００に送信するのに使用された本明細書で説明した方法のいずれかに従ってデバイス２００に送信される。例えば気象データは、輪郭データ又はフィルタリングされた係数セットとしてデバイス２００に送信されてもよい（以下に更に詳細に説明するように）。使用中、セグメントの受信した気象データ及び道路の分類、並びに目的地までの経路の計算及び／又は目的地へのＥＴＡの決定等のナビゲーション動作で使用されたそのセグメントの変更速度に基づいて、適切な速度変更因子がそのセグメントに対して選択される。

本発明の実施形態において、例えば速度変更因子データセット、実際の気象条件又は予測される気象条件である気象関連データは、送信される必要があるデータ量を減少するために、気象データ処理モジュール１７２によりナビゲーションデバイスに送信される前に処理される。

１つの動作モードにおいて、データの処理は、輪郭データにより気象関連データを表すことと、輪郭データをデバイス２００に送信することとを含む。速度変更因子データの送信を参照して処理を説明するが、その処理は気象データの送信に同様に適用可能であることが理解されるだろう。

モジュール１７２は、速度変更因子が同一の値を有するエリアの境界を表す輪郭を決定するために特定の時間及び特定の道路種別の分類に対する速度変更因子データセットを処理する。輪郭はネストされた輪郭であってもよく、１つの輪郭は、別の輪郭内にあり且つ１つの値の速度変更因子を有するエリアから別の値の速度変更因子を有するエリアへの遷移を設定する。

処理モジュール１７２は、各輪郭をある形状にフィッティングし、そのフィッティングを表すデータを輪郭データとして格納する。フィッティングは、例えば最小二乗フィッティングであるあらゆる既知の適切なフィッティング技術を使用して実行される。あらゆる適切な形状が使用可能であるが、各輪郭を多角形にフィッティングすることが特に効率的であることが分かっている。あるいは、例えば楕円形又は角を丸めた三角形が使用可能である。各多角形の頂点の数は事前に固定されるか、あるいは所定の閾値内の適合度が得られることを保証するように処理中に選択される。

輪郭データは、輪郭により表される速度変更因子の値を表す輪郭値と共に、フィッティングされた多角形の各頂点の座標を含む。

データへの輪郭のフィッティングについて速度変更因子データに関連して説明したが、他の実施形態又は変形例において、輪郭フィッティングは速度変更因子データではなく各気象データセットに対して実行される。速度変更モデルを使用して速度変更因子輪郭を決定するために、結果として得られる気象輪郭データは、例えばデバイス２００において処理される。気象データが処理されている時、同一の種類及び／又は強度の気象を有するエリアの境界を表す輪郭が決定される。

本発明の実施形態において、例えば速度変更因子データ又は気象データ等の気象関連データであるデータを表すために輪郭データを生成すると共に、処理モジュール１７２はある期間にわたり輪郭を追跡する。処理モジュール１７２は、各々が異なる時刻を表す複数のデータセットに対して輪郭識別及びフィッティング手順を実行し、異なるデータセット間の輪郭を追跡するために更なる手順を実行する。追跡手順は、互いに対応する異なるデータセットの輪郭を決定し且つ例えば異なる時刻における同一の気象エリアを表すために異なるデータセット間で輪郭の形状、サイズ及び位置を比較することを含む。互いに対応する輪郭を決定するために、あらゆる適切なデータ比較、相関又はフィッティング手順が使用される。

例として、図７は、異なる時刻における同一の降水エリアを表し且つ異なる気象データセットから得られる２つの輪郭６００及び６０２を示す。輪郭６００、６０２の位置は降水エリアの相対位置を表す。識別子値ｓ＝０で表された第１の輪郭６００は、時間Ａにおける降水エリアを表す。識別子値ｓ＝１で表された第２の輪郭６０２は、より遅い時間Ｂにおける降水エリアを表す。

輪郭６００、６０２を表す輪郭データは、図７に概略的に示されるように輪郭の対応する頂点の位置を補間することにより中間の時間Ｃ＝Ａ＋（Ｂ−Ａ）／２における輪郭の形状及び位置を取得するために補間される。図７において、頂点の線形補間は点線で示される。

図７において、輪郭の形状が時間Ａと時間Ｂとの間で変化したことが分かる。ここで、輪郭の左上の追加の頂点６０４が時間Ｂにおいて出現し、輪郭の下部の頂点６０６が時間Ａと時間Ｂとの間で消滅した。

輪郭データセット６００と６０２との間の後続する補間を容易にするために、処理モジュール１７２は、出現する頂点及び消滅する頂点を表す輪郭データ点を輪郭データセットに人為的に追加する。

処理モジュール１７２は、異なる輪郭データセット間の対応する頂点を識別するために輪郭データセットに頂点識別子を更に含むことができる。例えば頂点識別子は、時間Ａにおける輪郭データセットの頂点６０６が時間Ｂにおける輪郭データセットの人為的に追加された頂点６１０に対応することを識別する。

場合によっては、輪郭は、１つのフレーム又は他のデータセットと次のフレーム又は他のデータセットとの間で消滅又は出現する。輪郭の出現又は消滅は、一般に、処理モジュール１７２が直後又は直前のフレームあるいは他のデータセットの対応する輪郭を見つけられない場合検出される。

１つの動作モードにおいて、出現又は消滅の位置は、直後又は直前のフレームあるいは他のデータセットの輪郭に割り当てられる。出現又は消滅の位置は、データセット間の輪郭の予想される移動から、例えば測定された実際の風速から、あるいはフレーム間又は他のデータセット間の他の輪郭の決定された移動から決定される。

図８において、輪郭の出現及び消滅の例が提供される。図８は、現在のフレーム（時間ｔ＝０）及び先行フレーム（時間ｔ＝−１）に存在する輪郭を示す。時間ｔ＝−１における先行フレームに存在する降水エリアを表す２つの輪郭７００及び７０２が存在する。現在のフレームにおいて、１つの輪郭７０２が消滅し、新しい輪郭７０４が出現している。輪郭７００は、形状が変化しているが、現在のフレームにおいて輪郭７０８として存在する。輪郭は、存在する風の状態のために移動している。

この場合、処理モジュール１７２は、最初に測定された風速を表す局地風ベクトルを使用して種々のフレームの輪郭の間の相関性を見つけ、最適に重なり合う輪郭を関連付ける。従って、図７において、輪郭７００は輪郭７０８に対応し且つ同一の降水エリアを表すことが識別される。

次に、処理モジュール１７２は、あらゆる残りの輪郭（いずれかのフレームにおける）が出現又は消滅したことを決定する。時間ｔ＝−１における輪郭７０４の起点の場所Ｘは、局地風ベクトルを１フレーム間隔だけ後方に辿ることにより決定される。同様に輪郭７０２の消滅の場所Ｙは、局地風ベクトルを１フレーム間隔だけ前方に辿ることにより決定される。場所Ｘ及びＹを識別するデータは、移動デバイスへの送信のためにフレーム又は他のデータセットに含まれる。

輪郭７００が輪郭７０８ではなく輪郭７０４に対応することが可能である。しかし、処理モジュール１７２により決定されるように、輪郭７００及び７０８は局地風ベクトルにより置き換えられた場合に最適に重なり合うため、輪郭７００が輪郭７０８に対応する方が妥当である。互いに対応する輪郭に関して曖昧である明らかでない状況が起こる可能性がある。しかし、システムは妥当な状況を要求するだけである。選択肢が完全に同じである場合、例えば全ての面においてオーバラップ類似度が等しい場合、いずれの選択肢もレーダ又は他の気象測定と同等に一致するため、相関性は無作為に選択される。

処理モジュール１７２は、例えば輪郭データセットをインテリジェントに選択し、輪郭を一貫して規定し、且つ隣接するフレーム又は他のデータセットの頂点及び輪郭間の相関性に関する情報を格納又は送信することにより、異なるフレーム中の対応する輪郭形状、頂点及び輪郭の出現又は消滅、輪郭トポロジの変化（例えば、輪郭を分割又はマージする）の識別等の処理を実行できる。サーバ１５０においてそのような処理を実行することにより、ナビゲーションデバイス２００又は別の移動デバイスにおける処理の負担は軽減される。

従って、図５の処理において、本発明の一実施形態のデバイス２００において受信された気象関連データは輪郭データを含むことができる。輪郭データが速度変更因子データを含む場合、輪郭データは、同じ速度変更因子のエリアを表す輪郭の頂点の位置を表す頂点座標と、同一の速度変更因子のエリアを表す輪郭を識別する輪郭識別子と、異なる時刻を表す異なるデータセット間の対応する輪郭の追跡を可能にする頂点識別子とを含むことができる。同様に、輪郭データが気象データを含む場合、輪郭データは、同一又は同様の気象種別及び強度のエリアを表す輪郭の頂点の位置を表す頂点座標と、同一又は同様の気象種別及び強度のエリアを表す輪郭を識別する輪郭識別子と、異なる時刻を表す異なるデータセット間の対応する輪郭の追跡を可能にする頂点識別子とを含むことができる。

他の実施形態において、デバイス２００において受信された輪郭データセットは、気象警報又は他の局所化気象条件情報が発行されたエリアを表せる。そのようないくつかの実施形態において、同様又は同種の気象条件を示すと平均して予想される気象学上意味のある領域へのエリア（例えば、国又は大陸）の固定細分化は、サーバ１５０において決定され且つ格納される。そのような実施形態において、エリアの細分化を表すデータは、例えば頂点座標を含むラベル付けされた多角形定義であるラベル付けされた輪郭データの形式でデバイス２００に格納される。

動作中、気象警報又は他の気象条件データを受信すると、サーバ１５０は、各気象条件の指定（例えば、気象警報が大雨、強風又は他の気象条件に関連することを指定する識別子）と共に現在影響を受けている領域のラベルのみを送信する。一意の識別子は特定の気象警報に割り当てられてもよい。気象警報が古いものになった場合、サーバ１５０は、識別子により表される気象警報が存在しないことを示す対応するメッセージを送信できる。

別の実施形態において、サーバ１５０は、同一の気象警報又は他の気象条件が複数の隣接領域に当てはまるかを決定する。サーバ１５０は、マージされた隣接領域の外形を表す輪郭データを決定し、輪郭データをデバイス２００に送信する。デバイス２００は、受信した輪郭データから気象警報が当てはまるエリアを決定する。

更に別の実施形態において、サーバは、気象警報又は他の気象条件が当てはまるエリア毎に、その警報又は条件が当てはまるエリアを構成する領域を識別する固定領域ラベルを提供することとエリアを表す輪郭座標データを提供することとのうちどちらがより効率的であるか（例えば、より少ないデータの送信を要求するか）を実行中に決定する。多くの領域が単純な形状のエリアを形成する場合、後者がより効率的である可能性がある。例えば図９において、暴風警報がドイツのエリア８００、８０２、８０４及び８０６に対して出されている。この場合、輪郭座標は、デバイス２００に送信され、多くの連続領域を含むエリア８００を表し、その一方で、領域ラベルがデバイス２００に送信され、少数の領域から成るエリア８０２、８０４及び８０６（並びに他の同様の領域）を表す。

別の動作モードにおいて、データの処理は、データを複数の係数として表すために、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）手順を使用してデータを変換することを含む。その後、係数はフィルタリングされ、元のデータの適切で正確な表現を再作成するのに必要とされる係数のみがデバイス２００に送信される。処理については気象データの送信を参照して説明するが、処理は速度変更因子データの送信にも同様に適用可能であることが理解されるだろう。元の関数が元のフーリエ係数のサブセットによってのみほぼ十分に再構成されるため、フーリエ表現の使用は特に適切である。いくつかの動作モードにおいて、元の関数が十分に平滑であり且つ従って効果的に帯域制限されると仮定して、所望の圧縮を行うために最大周波数まで係数のみを保持できる。

そのような実施形態において、サーバ１５０の気象データ処理モジュール１７２（図１に示す）は、上述した輪郭データ処理に加えて又はその代わりに、関数フィッティング及び／又は変換手順を実行するように動作可能である。同様に、データ処理モジュール２６０は、上述した輪郭データ処理に加えて又はその代わりに、受信したフィッティングされた関数からデータを抽出し且つ／又は逆変換手順を実行するように動作可能である。

図１０のフローチャートにおいて、実施形態の動作を概略的に示す。

処理の第１段階９００において、サーバ１５０は、気象データ送信元１８０から現在の気象データを受信する。一般にサーバ１５０は、定期的に、例えば１５分毎に気象データ送信元から新しい気象データを受信する。この場合の現在の気象データは、最新の測定気象データを含む気象データセットと、未来の時間、例えば未来の３時間の間の１５分単位の予報気象条件を表す予報気象データセットとを含む。既に説明したように、各気象データセットは、各々が領域の各場所における気象条件（例えば、降雨量）を表す複数のデータ点を含む。データ点は、領域にわたる等間隔の点に対応する。気象データセットは、特定の時間における領域に対する気象条件を表す画像を表示するために使用される気象データのフレームを含むか又はそれを生成するために使用されてもよい。

図１０に関連して説明した処理において、あらゆる他の種類の気象データが使用可能であるが、気象データは降雨データである。

次の段階９０２において、処理モジュール１７２は、変換又はフィッティングを実行し、これにより受信した気象データを複数の係数として表す。以下に更に詳細に説明するように、データのプロパティに依存して、あらゆる適切なフィッティング又は変換が使用可能である。図１０に関連して説明する動作モードにおいて、フーリエ変換が使用される。

処理モジュール１７２は、受信した現在の気象データに含まれるデータセット数Ｔを決定する。各気象データセットはｍ×ｎのサイズのデータ点の配列Ｐを含む。処理モジュール１７２は、データセットの配列Ｐを３次元配列ＰＰにスタックする。配列をスタックすることにより、同じ降水量の複雑な非凸形状を表す３次元配列ＰＰが生成される。時間及び空間を処理している時、データは３次元離散ボリュームデータ、例えば値ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）を有する立方体として解釈し直される。オプションとして、処理モジュール１７２は、３次元配列ＰＰに対して平滑化処理を実行し、１つの２次元配列Ｐから次の２次元配列Ｐへの十分に平滑なレベル遷移を保証する。

次に、処理モジュール１７２は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）手順を実行し、これにより３次元データをフーリエ係数セットにフィッティングする。ＦＦＴ手順は、標準のフーリエライブラリ関数を使用して実行される。別の実施形態において、あらゆる適切なフーリエ変換、あるいは実際には他の変換又はフィッティング手順が使用可能である。実施形態はＦＦＴの使用に限定されず、例えばｎ次元離散フーリエ変換が使用されてもよい。

ＦＦＴ手順の出力は、位置及び時間の関数として気象データを含む３次元データセットＰＰを表すフーリエ係数セットである。フーリエ係数セットは、気象データセットを再構成し且つあらゆる選択した時間又は位置に対する気象データを抽出するために使用可能である。

処理モジュール１７２は、フーリエ係数の一部を選択し且つその他を廃棄するフィルタリング処理を実行する。１つの動作モードにおいて、処理モジュール１７２は、閾値より大きい係数ｃを選択する。別の動作モードにおいて、処理モジュール１７２は、フーリエ変換のＮ項の最初のＷ個の項に対する係数を選択する。ここで、Ｗは閾値である。更なる動作モードにおいて、最適化処理は、係数の数及び／又はデータの表現の品質に関して制約されるデータを最適に表せる係数を選択するために実行される。あらゆる他の適切なフィルタリング又は選択処理が使用可能である。

例として、図１１は、単一の時間における位置の関数として降水量を示す単一のデータセットを示す図である。図は、種々の降雨量を表す輪郭を含む。ＦＦＴ手順はデータセットに対して実行され、図１２は、フィルタリング処理後に選択されたフーリエ係数を示す図である。この場合、全てのフーリエ係数が選択され、実質的にフィルタリングは実行されていない。

図１４は、２．８より大きい係数のみを選択するためにフィルタリング処理後に選択されたフーリエ係数を示す図である。多くの係数が廃棄されたことが図１４から分かり、この場合、フィルタリングにより８．７２の圧縮率が提供される。

図１３は、選択された係数のみを使用して逆ＦＦＴを実行することにより抽出された降水量データを示す図である。図１１の元のデータセットと図１３の再構成されたデータセットとの間には小さい相違点が存在することが分かる。例えば、図１１の対応する輪郭には存在しない僅かな波形が図１３の１つの輪郭に存在する。しかし、例えば経路計算、ＥＴＡ推定等のナビゲーション動作で使用する気象データを提供する目的で、再構成データに存在する小さな歪みは無視でき、フーリエ変換及びフィルタリング処理は大きな損失を発生させない。図１１及び図１３の例は、結果の表示を分かり易くするために２次元データセットに関する。しかし、３次元データセットに対して同様の結果が取得される。

選択されたフーリエ係数は、例えばポータブルナビゲーションデバイス２００である１つ以上の移動デバイスに送信される（ステップ９０４）。デバイスへの送信のために係数を選択するのに使用されるフィルタリング処理は、当該データのプロパティ及び／又はデバイスへの送信に利用可能な帯域幅に従って選択される。例えば送信のために選択される係数の数は、利用可能な帯域幅に従って変動しうる。

フーリエ係数は、ナビゲーションデバイス２００において受信される。処理モジュール１７２は、時間及び位置の関数として降雨量を表す３次元気象データを抽出するために逆ＦＦＴを実行する。逆ＦＦＴを実行するために、既知のライブラリ関数又はルーチンが使用可能である。一実施形態において、処理モジュール１７２は、元の気象データセットにより表される時間に対してだけでなく、受信したフーリエ係数からあらゆる選択した位置又は時間に対する気象データを抽出できる。

図１０の処理において、処理モジュール１７２は、各々が各時間における領域にわたる位置の関数として降雨量を表す一連のデータセットを抽出するために逆ＦＦＴ手順を使用する。各データセットの抽出は、３次元データセット中のスライスの取得と考えられる。

フーリエ変換処理、並びに係数のフィルタリング又は他の選択を使用した結果、実際の気象条件及び／又は予想される気象条件を表すために例えばポータブルナビゲーションデバイスである移動デバイスに送信される必要があるデータ量が大幅に減少される。移動デバイスへの気象関連データの送信を必要とする多くの応用例の場合、あらゆる特定の個々の画素における気象データの厳密な値は重要でないだろう。従って、係数の大量の切捨て又は他のフィルタリングは、性能を大きく低下させずに実行できる。

フーリエ変換及びフィルタリング処理は、特定の時間における領域全体（例えば、大陸全体）に対する気象を表す単一の気象データセットに関連して、図１０を参照して説明した。実際には、ナビゲーションデバイス又は他の移動デバイスのユーザは、デバイスの場所に近接したエリア又は例えば計画した経路周辺のエリアに対する気象データを受信するだけでよい。従って、いくつかの実施形態において、別個のフーリエ変換及びフィルタリング処理は、選択したサブ領域に対する気象データを含む気象データサブセットに対して実行される。

図１５は、９つの種々のサブ領域４３０ａ〜４３０ｉを示す図である。別個のフーリエ変換及びフィルタリング処理は、９つの種々の選択フーリエ係数セットを生成するために各サブ領域の気象データに対して別個に実行される。図１５において、ポータブルナビゲーションデバイス２００の場所も示される。ポータブルナビゲーションデバイス２００は、自身の場所をサーバ１５０に送信し、サーバ１５０は、デバイスの位置が特定されるサブ領域４３０ｅに対するフーリエ係数セットを選択し、それらフーリエ係数をデバイス２００に送信する。気象データは、既に説明したように、受信したフーリエ係数からデバイス２００により抽出される。特定のデバイスに関連する１つ又は複数のサブ領域に対するフーリエ係数のみを送信することにより、デバイスに送信されるデータ量は更に減少される。

実際には、図１５に関連して説明した例において、デバイス２００が４つのサブ領域４３０ｄ、４３０ｅ、４３０ｇ、４３０ｈの境界に近接しているため、サーバ１５０は、１つの動作モードにおいてそれら４つのサブ領域に対する４つのフーリエ係数セットを送信する。４つのフーリエ係数セットを送信することによりデバイス２００に送信されるデータ量が減少されるが、デバイス２００において抽出された気象データを組み合わせることは、ある状況において計算が煩雑になりうる。

実際には、サーバ１５０は、地球上に散在する数千又は数百万の有効なデバイスに対処している可能性がある。しかし、図１５に示す状況において、各フーリエ係数セットは、単一のサブ領域のみに対する気象データを表す。デバイスがサブ領域間の境界に近接している場合、２つ以上のサブ領域に対するフーリエ係数が送信される必要があってもよい。デバイスのユーザが単一のサブ領域より大きい領域に対する気象データを閲覧又は使用したい場合、より多くのサブ領域に対するフーリエ係数が送信される必要があってもよい。更に、送信されるデータ量を減少するには、サブ領域の十分に高密度のタイリングが必要とされるが、サブ領域のサイズが小さいほど、画像又は隣接する複数の気象データセットがデバイス２００において組み合わされる必要がある可能性は高くなり、これは上述したように計算が煩雑になりうる。

更なる一実施形態の動作について、図１６に関連して説明する。この場合、領域は２つのサブ領域セットに分割される。各サブ領域セットは領域のタイリングを提供するが、各セットは、ｘ方向及びｙ方向（あるいは縦方向及び横方向）のサブ領域の長さの１／２だけ他のセットに対してシフトされる。図１６において、２つのサブ領域セット４３０ａ〜４３０ｉ及び４４０ａ〜４４０ｉを示す。

図１６に関連して説明する実施形態の動作において、デバイス２００は、自身の場所をサーバ１５０に提供する。サーバ１５０は、デバイス２００の位置が特定されるサブ領域を選択する。デバイスの位置が特定されるサブ領域は２つ存在する。この場合、サブ領域４３０ｅ及び４４０ｄである。サーバ１５０は、デバイスがサブ領域の境界から最も遠くにある２つのサブ領域のうちの一方、この場合はサブ領域４４０ｄを選択する。サーバ１５０は、選択したサブ領域４４０ｄに対する選択されたフーリエ係数をデバイス２００に送信する。サーバ１５０は、選択したサブ領域の位置、形状及びサイズを表すデータ、あるいはナビゲーションデバイス２００がサブ領域４４０ｄの位置、形状及びサイズを決定することを可能にする選択したサブ領域４４０ｄの識別子を更に送信する。デバイス２００は、既に説明したように、逆ＦＦＴを使用してサブ領域４４０ｄに対する気象データを抽出できる。

図１６の実施形態において、種々のタイリングのサブ領域は互いに対してサブ領域の長さ寸法（長さ又は幅）の１／２だけシフトされる。しかし、あらゆる適切なシフトサイズが使用可能である。例えばいくつかの実施形態において、３つのタイリングが存在し、各タイリングのサブ領域はサブ領域の長さ寸法の１／３だけシフトされる。サーバ１５０における利用可能なメモリ及び計算能力を仮定すると、気象情報の各更新のための種々のサブ領域の種々のフーリエ係数セット又は他の係数セットの事前計算は容易に実現可能である。

サブ領域のサイズの選択は、サーバ１５０においてオペレータにより行われる。サブ領域のサイズは、ズームレベルとも呼ばれる。気象データがデバイス２００において抽出されると、デバイス２００におけるユーザは例えば更にズームするために抽出データサブセットを表示することを選択できることが明らかである。

多くの場合、異なるユーザは異なるズームレベルを要求する。例えばデバイス２００のユーザは、大陸又は国全体に対する気象データを閲覧又は使用したいか、あるいはデバイス２００の周辺の特定の領域に対する気象データを閲覧又は使用したいだろう。いくつかの実施形態において、デバイス２００に送信されるデータ量は、サーバ１５０において種々のサイズのサブ領域（及び従って種々のズームレベル）に対してフーリエ変換及びフィルタリング又は他の選択処理を実行することにより減少される。図１７において、そのような一実施形態の動作の一例を示す。

図１７において、領域は種々のサブ領域セットによりタイリングされ、各サブ領域セットは、種々のサイズ／種々のズームレベルのサブ領域を有する。図１７の例において、各々が種々のサイズのサブ領域を有する３つの別個のタイリングが存在する。３つの別個のタイリングは、図１７のサブ領域４５０ａ〜４５０ｉ、４５２ａ〜４５２ｉ及び４５４ａ〜４５４ｉにより表される。分かりやすくするために、タイリングのサブ領域の全てを図示しているわけではない。

サーバ１５０は、一般に、各デバイス２００から受信したデータから、そのデバイス２００の場所及びそのデバイス２００により要求されるズームレベルを決定する。いくつかの例において、デフォルトのズームレベルは、例えばデバイスの種類又はそのデバイスに対する以前のユーザ要求又は設定に基づいて特定のデバイス毎に設定されてもよい。サーバ１５０は、デバイスの場所及びズームレベルに最も一致するサブ領域を選択し、そのサブ領域に対する選択したフーリエ係数をデバイス２００に送信する。サーバ１５０は、サブ領域識別子、並びに／あるいはサブ領域のサイズ及び形状を表すデータを更に送信してもよい。デバイス２００は、既に説明したように、逆フーリエ変換手順を使用して気象データを抽出できる。

いくつかの例において、サーバ１５０は、２つ以上のサブ領域に対する係数データを送信することを回避するために、デバイス２００ａにより要求されるものより僅かに小さいサイズ／ズームレベルを有するサブ領域を選択してもよい。

更なる実施形態において、サーバ１５０は、図１７に関連して説明したような種々のサイズ／ズームレベルを有するサブ領域タイリング及び図１６に関連して説明したようなそれらサブ領域タイリングのシフトに対するフーリエ係数を計算及び選択する。サーバ１５０は、デバイスの位置及び／又は要求されたズームレベルに基づいて特定のデバイス２００に対する最適なサブ領域を種々のタイリングの中から選択する。

別の動作モードにおいて、サーバ１５０は、デバイス２００の現在地以外のデータに基づいてフーリエ係数データを特定のデバイスに送信するサブ領域を選択してもよい。例えばデバイス２００のユーザは、デバイス２００を介して、デバイスが現在位置する場所以外の場所に対するデータを要求してもよい。あるいは又はそれに加えて、サーバ１５０は、ナビゲーションデバイス２００の選択した目的地までの経路に沿い且つオプションとしてその経路の所定の周辺内にある全ての場所を範囲に含むサブ領域に対する係数データを送信してもよい。

他の実施形態において、係数セットは、時間及び空間に関して特定のデータ要求の密度未満で、要望に応じて各デバイス２００に対して個々に計算される。これは、最適なデータ圧縮を与えられる。そのような実施形態において、サーバ１５０は、次の気象の更新までの期間内にデバイスにより個別に要求された各領域又は各サブ領域に対するフーリエ係数を計算、選択及び送信できるべきである。サーバ１５０がその目標を達成できない場合、既に説明したように所定のタイリングに対するフーリエ係数を算出することはより効率的になる。そのような実施形態において、サーバ１５０は、要求のレベルに従って、要求する各デバイスに対する個々の係数の計算と所定のタイリングに対する係数の計算とを切り換えられる。要求のレベルはサーバ１５０により周期的に又は継続的に監視される。常にいくつかのデバイスが存在する領域（例えば、中央オーストラリア又はシベリア）に対して、係数のオンデマンド型の計算が常に使用されることが可能である。

図１０〜図１７に関連して説明した処理は、降雨データの送信に関連して説明したが、処理は、あらゆる気象関連データ、あるいは実際には適切なプロパティを有するあらゆる２次元又は３次元データセットを送信するのに使用可能である。例えば処理は、気象データではなく気象関連速度変更因子データを送信するのに使用可能である。速度変更因子データは、デバイス２００における逆ＦＦＴの実行によりあらゆる所望の時間及び位置に対して抽出可能である。結果として得られる速度変更因子データは、例えば図１〜図６に関連して説明したような処理を使用して実際の予想された気象条件により変更されたＥＴＡ又は経路を決定するために使用される。いくつかの例において、輪郭データとしてではなくＦＦＴ係数として速度変更因子データを送信することにより、特にサーバ１５０において処理されるデータセットにより表される時間の間の中間の時間における速度変更因子データを決定することが要求される時に、高い効率が得られる。逆ＦＦＴ手順は、輪郭データセットに関連して使用されるように補間手順を使用することを必要とせずに、そのような中間の時間におけるデータ、例えば速度変更因子データの決定を可能にする。

図１０〜図１７に関連して説明した実施形態は、帯域幅が制限された接続を介して気象関連データ又は他の適切なデータをナビゲーションデバイス、スマートフォン及びあらゆる他の適切な移動デバイスに送信する効率的な方法を提供する。例えば実施形態は、輪郭の追跡、あるいはある期間にわたる輪郭の分割及びマージを必要とせず、そのようなフレーム又は他のデータセットを個別に圧縮又は送信する代わりに組み合わされたフレーム又は他のデータセットのプロパティを利用できる。

特に多くの応用例に適するようにするフーリエ変換方法の特徴はウェーブレット変換にも当てはまり、別の実施形態又は別の動作モードにおいて、サーバ１５０は、係数を決定するためにフーリエ変換処理の代わりにウェーブレット変換を使用する。同様に、そのような実施形態又は動作モードにおいて、デバイス２００は、選択した係数から気象関連データ又は他のデータを抽出するために逆ウェーブレット変換を実行するように構成される。

別の実施形態は、フーリエウェーブレット変換の代わりに変換、フィッティング又は他のパラメータ表現を使用する。圧縮される関数の特性のより詳細な事前知識は、特定の応用例のためにより高い圧縮を可能にする種々の表現を誘導する。より詳細な種類の関数及び別のパラメータ表現を目標にすることは完全である必要はない。すなわち、全ての可能な関数を無限精度で構成できる必要はない。実際には、特定の応用例に対する一般に予想される目標関数が要求された程度に近似されるので十分である。更に、パラメータ空間への変換及びパラメータ空間からの変換の実現可能な方法が利用可能である限り、パラメータ化はフーリエの場合のように線形である必要はない。

例えばいくつかの実施形態又は動作モードにおいて、ボリュームデータは固定の種々の共分散行列を有する３Ｄガウス関数の固定の無限集合の線形重畳によりモデル化される。近似的再構成の場合、これら基底関数の小さな部分集合に対する変倍重み及び３次元位置のみが使用される。あるいは、他の適切で平滑な体積関数はガウス関数の代わりに使用可能である。この方法の重要な面は、合成が線形的であるため、元の関数の最適な表現が単純な線形代数方法を使用して容易に取得可能な基底関数の所定の集合により見つけられる（例えば、最小二乗誤差方法を使用して）ことである。

更に、そのような近似の複雑さは、特異値分解（ＳＶＤ）方法（これはフーリエを用いた方法において閾値を係数に適用することに対応する）等の主成分分析（ＰＣＡ）の一般的な方法を使用して軽減される。一般的な目標関数の特性に依存して、所望の精度を達成するために大きな基底関数のライブラリが必要とされるだろう。その方法の利点は、デバイス２００による近似関数の再構成が、例えば単純なルックアップテーブルの形式で格納される基底関数の固定の集合の値（空間的に平行移動された）を線形的に組み合わせるだけでよいことである。従って、デバイス２００において実行される再構成の計算の複雑さは低い。

更なる別の実施形態において、ボリュームデータは、可変の共分散行列及び位置の可変の数の３Ｄガウシアンの線形重畳によりモデル化され、これにより、ガウシアンの数、共分散行列及び位置は、一方で個々の関数に最適に一致するように選択される。前の段落で説明した実施形態と比較すると、表現の達成可能な精度は、基底関数の無限集合の選択により制限されない。より正確には、ガウシアンの数、位置及び共分散行列が所定のボリュームデータに対して最適化されるため、近似の精度は良くなると予想され、必要とされるガウシアンの数は、前の段落の実施形態より少なくなる可能性がある。しかし、モデルが共分散行列の係数において非線形的であり且つガウシアンの数に依存するため、方式に従う所定の目標関数の最適な表現を見つけることは数学的により複雑である。しかし、問題は例えば統計データ解析の分野における多モード確率密度のモデル化に類似するため、例えば適切な数のガウシアン（クラスタ中心）及びガウシアンの最適な位置（クラスタ中心）を決定するための変更されたｋ平均アルゴリズムを見つける平均シフト法等のその分野からの多くの方法がこの応用例に対して適応可能である。更に期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズムのクラスは、考えられる種類のパラメータフィッティングを実行するための一般的なフレームワークを提供し、更なる実施形態において、他の反復的な非線形最適化アルゴリズムも適用可能である。

フーリエ又はウェーブレット変換方法とは対照的に、表現のパラメータの複雑さの更なる軽減は容易に帰納的に達成されない。その代わり、元のデータをモデル化するのに許容されるガウシアンの数の制限は、フィッティングステップ中に課される。関数からのデータの再構成の場合、デバイス２００ａは可変の共分散を有するガウス関数の値を算出するように構成される。再構成の計算の複雑さは、固定の共分散を有するガウス関数を使用する実施形態の場合と比較して高い。

いくつかの実施形態において、サーバ１５０及びデバイス２００は、データを変換又はフィッティングし且つその後データを抽出する説明した方法のいずれかを使用するように構成される。使用される方法は、データのプロパティ及び／又は最適なフィッティングを提供する方法に依存して手作業で又は自動的に選択される。

本発明の上述した実施形態において、ナビゲーションデバイス２００により受信される気象関連データは、デバイスに格納されたデジタル地図の道路セグメントと関連付けられた速度プロファイルを変更するために使用される。しかし、速度プロファイルを変更することに加えて又はその代わりに、受信した気象関連データにより、特定の道路の分類の種別はナビゲーション動作、例えば経路又はＥＴＡの計算から除外されるか、あるいはナビゲーション動作においてより小さい重みを与えられる（例えば、格下げされる等、異なる道路種別に変更されることにより）ことが考えられる。

例えばいくつかの実施形態において、特定の気象条件が発生する（例えば、積雪）と予報される場合、処理モジュール２６０は、特定の道路種別（例えば、小さい道路）を除外し、そのような道路種別により小さい重みを提供し、且つ／又は経路計算においてそのような道路種別をより低い道路種別の分類に格下げする。従って、大きい道路がより適切に又はより迅速に整備される（例えば、道路清掃される）可能性があると予想すると、例えば積雪がある場合は大きい道路の方が好ましいだろう。従って、通常の状態における最速経路が小さい道路を経由する可能性がある場合でも、実際に雪が降った場合又は雪の予報がある場合、車両は小さい道路を迂回して大きい道路を経由してもよい。同様に、雪が降るか又は他のそのような気象条件において、通常の気象条件では小さい道路に経路変更することになる交通渋滞が大きい道路で発生していることが分かっている場合でも、経路計算は大きい道路の経路を維持してもよい。

そのような実施形態において、一般に気象関連データは、周期的に且つ頻繁にサーバから移動通信ネットワークを介して受信される。そのようなデジタル地図の道路セグメントの除外又は道路種別の変更（例えば、格下げ）は、デバイス２００に対するユーザ入力の結果であってもよいことが予想される。例えば、インド及びマレーシア等の気象の大きな季節的変化がある国において、特定の道路種別は特定の季節中に使用され、モンスーンの季節（３〜４ヶ月続く可能性がある）等の他の季節には通行不能である。例えば干上がっている川底は、夏には道路として使用されてもよいが、冬には通行不能であると予想されてもよく又はより危険である。

上述した詳細な説明において説明した実施形態はＧＰＳを参照したが、ナビゲーションデバイスは、ＧＰＳの代わりに（又は実際にはＧＰＳに加えて）あらゆる種類の位置検知技術を利用してもよい。例えばナビゲーションデバイスは、欧州のＧａｌｉｌｅｏシステム等の他のグローバルナビゲーション衛星システムを利用してもよい。同様に、実施形態は衛星を用いたシステムを使用することに限定されず、地上ビーコン、慣性センサ又はデバイスが地理的場所を決定できるようにする他のどんな種類のシステムを使用しても容易に機能できる。

本明細書で説明した実施形態において、特定の機能性はサーバにおいて提供されるものとして説明され、他の機能性は例えばＰＮＤ又は他の移動デバイスであるデバイスにおいて提供されるものとしてされる。その一方で、別の実施形態においては、説明した機能性のいずれもサーバ又はデバイスで提供可能である。例えば、サーバがナビゲーションデバイスとして動作してもよいいくつかの実施形態では、ほぼ全て機能性はサーバにおいて提供される。他の実施形態において、ほぼ全ての機能性は、気象データ又は他のデータをサーバからではなくデータ送信元から直接受信してもよいデバイスにおいて提供される。

本発明の別の実施形態は、コンピュータシステムと共に使用するコンピュータプログラムとして実現可能であり、コンピュータプログラムは、例えばディスケット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ又は固定ディスク等の有形データ記録媒体に格納される一連のコンピュータ命令であるか、あるいは例えばマイクロ波又は赤外線である無線媒体又は有形の媒体を介して送信されるコンピュータデータ信号において具現化される一連のコンピュータ命令である。一連のコンピュータ命令は上述の機能性の全て又は一部を構成でき、半導体メモリ素子、磁気メモリ素子、光メモリ素子又は他のメモリ素子等のあらゆる揮発性又は不揮発性メモリ素子に更に格納できる。

本明細書において特定のモジュールを説明したが、別の実施形態において、それらモジュールの１つ以上の機能性は単一のモジュール又は他の構成要素により提供されるか、あるいは単一のモジュールにより提供される機能性は２つ以上のモジュール又は他の構成要素の組み合わせにより提供される。

好適な実施形態は、特定の機能性をソフトウェアにより実現するが、その機能性はハードウェアでのみ（例えば、１つ以上のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）により）同様に実現可能であり、あるいは実際はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現可能であることも当業者にはよく理解されるだろう。そのため、本発明の範囲は、ソフトウェアで実現されることのみに限定されると解釈されるべきではない。

本発明は単なる例として説明され、本発明の範囲内でその詳細が変更されてよいことが理解されるだろう。

説明、並びに請求項及び図面（必要に応じて）において開示される各特徴は、個別に又はあらゆる適切な組み合わせで提供されてもよい。

最後に、添付の請求の範囲は本明細書で説明した特徴の特定の組み合わせを記載するが、本発明の範囲は、以下に請求される特定の組み合わせに限定されず、特定の組み合わせが添付の請求の範囲に特に記載されているか否かに関わらず、本明細書で開示された特徴又は実施形態のどんな組み合わせも含む。

Claims (15)

1. ナビゲーション装置であって、
   それぞれが異なる時間期間に関連する速度変更データのセットであって、特定の道路種別における各時間期間において気象条件に起因した予想される速度変更にそれぞれが対応する複数の速度変更要因を有する前記速度変更データの複数のセットを含むか、又は、該セットを生成するために使用される気象関連データを受信し、
   経路の決定から除外されるべき、少なくとも１つの道路セグメントに関連するユーザ入力を、ユーザから受け付け、
   前記受け付けたユーザ入力と、前記少なくとも１つの道路セグメントが通行不能であるか否かの前記気象関連データからの決定と、特定の気象種別の発生若しくは少なくとも所定の重大度の気象種別の発生とに応じて、経路の決定から前記少なくとも１つの道路セグメントを除外し、道路セグメントに沿った予想移動速度の代表値である該道路セグメントにおける速度データであって、デジタルマップの除外されない複数の前記道路セグメントのそれぞれにおける前記速度データを変更し、
   前記変更された速度データを用いて、行き先への経路を決定することと予想到着時刻（ＥＴＡ）を決定することとの少なくとも１つを行うナビゲーション動作を実行するように構成された処理リソースを備え、
   前記道路セグメントごとに該道路セグメントに対する前記道路種別を分類するそれぞれの分類子が存在し、
   前記それぞれの分類子は、さらに、少なくとも１つの気象条件に対する前記道路種別の感度レベルを表し、
   各道路セグメントにおける前記速度データは、前記道路セグメント及び該道路セグメントへの予想到着時刻における前記分類子によって表される前記道路種別におけるそれぞれの前記速度変更要因を用いて変更されることを特徴とするナビゲーション装置。
2. 前記気象関連データは、場所の関数として予想された気象条件を表すデータを含み、
   前記気象条件は、雨、あられ、みぞれ若しくは雪が降ることの有無又は降水量、風速及び風向、積雪の有無又は積雪量、凍結の有無又は凍結量、視界レベル、霧の有無又は霧の量、並びに気温のうち１つ以上を含み、
   前記処理リソースは、さらに、前記速度変更データの複数のセットを生成するように前記気象関連データを処理するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のナビゲーション装置。
3. 前記気象関連データは、少なくとも１つの輪郭データのセットを含み、
   輪郭データの各セットは、同じ気象条件又は速度変更データのそれぞれのエリアを表し、
   前記処理リソースは、道路セグメントの位置及び当該位置の前記輪郭データから前記道路セグメントの気象関連データを決定するように構成されることを特徴とする請求項１又は２に記載のナビゲーション装置。
4. 前記処理リソースは、前記行き先への予想到着時刻を決定し、前記変更された速度データに基づいて前記予想到着時刻を変更するように構成されることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のナビゲーション装置。
5. 前記処理リソースは、予想移動速度に従って選択された前記行き先までの経路を計算し、前記速度データの前記変更に応じて前記経路を再計算するように構成されることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のナビゲーション装置。
6. 前記処理リソースは、所定期間にわたる前記気象関連データの変動に従って、前記予想到着時刻を変更するか又は前記経路を再計算するように構成されることを特徴とする請求項４又は５に記載のナビゲーション装置。
7. 前記処理リソースは、更新された気象関連データを繰り返し受信し、前記予想到着時刻を繰り返し変更するか又は前記経路を繰り返し再計算するように構成されることを特徴とする請求項４乃至６の何れか１項に記載のナビゲーション装置。
8. 前記ナビゲーション装置は、携帯ナビゲーションデバイス（ＰＮＤ）又は移動電話機である携帯デバイスであり、
   前記携帯デバイスは、該携帯デバイスの位置を表すデータと選択された位置への前記経路との少なくとも１つを、サーバへ送信し、前記携帯デバイスの位置及び前記経路の少なくとも一方に従って前記サーバから選択された気象関連データを受信することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載のナビゲーション装置。
9. 少なくとも１つのナビゲーション装置へ気象関連データを提供するサーバシステムであって、
   気象データを取得し、経路の決定から除外されるべき、少なくとも１つの道路セグメントに関連するユーザ入力を、ユーザから受け付け、取得した前記気象データを処理して、前記受け付けたユーザ入力と、前記少なくとも１つの道路セグメントが通行不能であるか否かの前記気象関連データからの決定と、特定の気象種別の発生若しくは少なくとも所定の重大度の気象種別の発生とに応じて、経路の決定から前記少なくとも１つの道路セグメントを除外し、前記少なくとも１つのナビゲーション装置へ送信するための、除外されない道路セグメントについての速度変更データを生成するように構成された処理リソースを備え、
   前記速度変更データは、速度変更データの複数のセットを含み、
   各速度変更データセットは、異なる時間期間に関連し、複数の速度変更要因を含み、
   各速度変更要因は、特定の道路の分類の種別におけるそれぞれの時間期間において気象条件に起因した、デジタルマップの複数の道路セグメントに沿った予想移動速度への予想される速度変更に対応し、
   前記特定の道路の分類の種別は、さらに、少なくとも１つの気象条件に対する前記複数の道路セグメントのそれぞれの感度レベルを表すことを特徴とするサーバシステム。
10. 前記気象データは、所定の場所における特定の気象種別のレベルを表すデータを含み、
    前記サーバシステムは、前記気象データから前記所定の場所に対する速度変更データを決定するために指数関数モデルを適用するように構成されることを特徴とする請求項９に記載のサーバシステム。
11. 前記処理リソースは、複数の道路セグメントの各々に対して気象データと移動データとを互いに関連付けることにより、少なくとも１つの気象条件の関数として、前記複数の道路セグメントの各々に対する速度変更を表す気象反応データを決定するように構成されることを特徴とする請求項９又は１０に記載のサーバシステム。
12. 前記処理リソースは、少なくとも１つの気象条件の関数として速度変更を表す前記気象反応データと、少なくとも１つの道路セグメントに対する現在の天気又は天気予報とに基づいて、前記速度変更データを決定するように構成されることを特徴とする請求項１１に記載のサーバシステム。
13. ナビゲーション動作を実行する方法であって、
    それぞれが異なる時間期間に関連する速度変更データのセットであって、特定の道路種別における各時間期間において気象条件に起因した予想される速度変更にそれぞれが対応する複数の速度変更要因を有する前記速度変更データの複数のセットを含むか、又は、該セットを生成するために使用される気象関連データを受信するステップと、
    経路の決定から除外されるべき、少なくとも１つの道路セグメントに関連するユーザ入力を、ユーザから受け付けるステップと、
    前記受け付けたユーザ入力と、前記少なくとも１つの道路セグメントが通行不能であるか否かの前記気象関連データからの決定と、特定の気象種別の発生若しくは少なくとも所定の重大度の気象種別の発生とに応じて、経路の決定から前記少なくとも１つの道路セグメントを除外し、道路セグメントに沿った予想移動速度の代表値である該道路セグメントにおける速度データであって、デジタルマップの除外されない複数の前記道路セグメントのそれぞれにおける前記速度データを変更するステップと、
    前記変更された速度データを用いて、行き先への経路を決定することと予想到着時刻（ＥＴＡ）を決定することとの少なくとも１つを行うナビゲーション動作を実行するステップと
    を含み、
    前記道路セグメントごとに該道路セグメントに対する前記道路種別を分類するそれぞれの分類子が存在し、
    前記それぞれの分類子は、さらに、少なくとも１つの気象条件に対する前記道路種別の感度レベルを表し、
    各道路セグメントにおける前記速度データは、前記道路セグメント及び該道路セグメントへの予想到着時刻における前記分類子によって表される前記道路種別におけるそれぞれの前記速度変更要因を用いて変更されることを特徴とする方法。
14. サーバシステムから少なくとも１つのナビゲーション装置へ気象関連データを提供する方法であって、
    気象データを取得するステップと、
    経路の決定から除外されるべき、少なくとも１つの道路セグメントに関連するユーザ入力を、ユーザから受け付けるステップと、
    前記受け付けたユーザ入力と、前記少なくとも１つの道路セグメントが通行不能であるか否かの前記気象関連データからの決定と、特定の気象種別の発生若しくは少なくとも所定の重大度の気象種別の発生とに応じて、経路の決定から前記少なくとも１つの道路セグメントを除外し、前記少なくとも１つのナビゲーション装置へ送信するための、除外されない道路セグメントについての速度変更データを生成するように前記気象データを処理するステップと
    を含み、
    前記速度変更データは、速度変更データの複数のセットを含み、
    前記速度変更データの各セットは、異なる時間期間に関連し、複数の速度変更要因を含み、
    各速度変更要因は、特定の道路の分類の種別におけるそれぞれの時間期間において気象条件に起因した、デジタルマップの複数の道路セグメントに沿った予想移動速度への予想される速度変更に対応し、
    前記特定の道路の分類の種別は、さらに、少なくとも１つの気象条件に対する前記複数の道路セグメントのそれぞれの感度レベルを表すことを特徴とする方法。
15. 請求項１３又は１４に記載の方法の各ステップを実行可能なコンピュータで読み取り可能なコンピュータプログラム。