(57)【要約】  勾配などの値を精度良く算出できると共に地図データの圧縮率の向上に寄与できる技術を提供する。データ変換部（２２）は、対象経路の形状を表す点列の３次元位置データに基づいて、対象経路上のサンプル点における勾配サンプル値と、対象経路上の基準点からサンプル点までの距離サンプル値とを算出する。近似部（２４）は、勾配サンプル値と距離サンプル値との関係を表す近似式用のモデル式に含まれている未確定要素を確定させる。近似部（２４）は、モデル式用の誤差評価式に基づく評価結果が許容範囲になるように、未確定要素を確定する。誤差評価式は、勾配サンプル値とモデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と上記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分とを含む。
2017175433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点（Ａ１〜ＡＮ）の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点（Ｂｋ）における勾配を示す勾配サンプル値（ｓｋ）と、前記対象経路上の基準点（Ａ１）から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値（ｌｋ）とを算出する、データ変換部（２２，３２）と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式（ｓ＝ａｌ＋ｂ）に含まれている未確定要素（ａ，ｂ）を確定させることによって、生成する、近似部（２４，３４）と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式（Ｑ）によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値（ｓｋ）と前記モデル式によって算出される勾配モデル値（ａｌｋ＋ｂ）との間の勾配誤差（Δｓ）を評価するための勾配誤差評価成分（ΣΔｓ２，式（１３）の右辺の項，式（１６）の右辺の項）と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値（ａｄｋ２／２＋ｂｄｋ＋ｚ１）と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値（ｚｋ）との間の高度誤差（Δｚ）を評価するための高度誤差評価成分（ΣΔｚ２）と
を含む、
地図データ生成システム（１）。
【請求項２】
請求項１に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部（２３，３３）をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲（ε）に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム（１）。
【請求項３】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点（Ａ１〜ＡＮ）の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点（Ｂｋ）における勾配を示す勾配サンプル値（ｓｋ）と、前記対象経路上の基準点（Ａ１）から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値（ｌｋ）とを算出する、データ変換部（２２，３２）と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式（ｓ＝ａｌ＋ｂ）に含まれている未確定要素（ａ，ｂ）を確定させることによって、生成する、近似部（２４，３４）と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式（Ｑ）によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値（ｓｋ）と前記モデル式によって算出される勾配モデル値（ａｌｋ＋ｂ）との間の勾配誤差（Δｓ）を評価するための勾配誤差評価成分（式（１３）の右辺の項，式（１６）の右辺の項）を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点に関する情報に応じて変化させる能動的重み付け成分（Ｆ（ｓ），ＧＫ）を有する、
地図データ生成システム（１）。
【請求項４】
請求項３に記載の地図データ生成システムであって、
前記サンプル点に関する前記情報は、前記サンプル点の前記勾配サンプル値である、
地図データ生成システム（１）。
【請求項５】
請求項３に記載の地図データ生成システムであって、
前記サンプル点に関する前記情報は、前記サンプル点の環境情報である、
地図データ生成システム（１）。
【請求項６】
請求項５に記載の地図データ生成システムであって、
前記近似部は、勾配変化率が所定値以上である場合にのみ、前記近似式を生成する、
地図データ生成システム（１）。
【請求項７】
請求項３から請求項６までのうちのいずれか１項に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値（ａｄｋ２／２＋ｂｄｋ＋ｚ１）と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値（ｚｋ）との間の高度誤差（Δｚ）を評価するための高度誤差評価成分（ΣΔｚ２）をさらに含む、
地図データ生成システム（１）。
【請求項８】
請求項３から請求項７までのうちのいずれか１項に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部（２３，３３）をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲（ε）に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム（１）。
【請求項９】
請求項８に記載の地図データ生成システムであって、
前記経路分割部は、前記所定範囲の大きさを、前記サンプル点に関する前記情報に応じて変化させる、
地図データ生成システム（１）。
【請求項１０】
請求項１または請求項７に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分とが前記誤差評価結果に与える影響の割合を調整するための重み付け成分（ｗ）をさらに含む、
地図データ生成システム（１）。
【請求項１１】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点（Ａ１〜ＡＮ）の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点（Ｂｋ）における勾配を示す勾配サンプル値（ｓｋ）と、前記対象経路上の基準点（Ａ１）から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値（ｌｋ）とを算出するステップ（ＳＴ２２）と、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式（ｓ＝ａｌ＋ｂ）に含まれている未確定要素（ａ，ｂ）を確定させることによって、生成するステップ（ＳＴ２６）と
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式（Ｑ）によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値（ｓｋ）と前記モデル式によって算出される勾配モデル値（ａｌｋ＋ｂ）との間の勾配誤差（Δｓ）を評価するための勾配誤差評価成分（ΣΔｓ２，式（１３）の右辺の項，式（１６）の右辺の項）と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値（ａｄｋ２／２＋ｂｄｋ＋ｚ１）と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値（ｚｋ）との間の高度誤差（Δｚ）を評価するための高度誤差評価成分（ΣΔｚ２）と
を含む、
地図データ生成方法（ＳＴ２０）。
【請求項１２】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点（Ａ１〜ＡＮ）の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点（Ｂｋ）における勾配を示す勾配サンプル値（ｓｋ）と、前記対象経路上の基準点（Ａ１）から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値（ｌｋ）とを算出するステップ（ＳＴ２２）と、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式（ｓ＝ａｌ＋ｂ）に含まれている未確定要素（ａ，ｂ）を確定させることによって、生成するステップ（ＳＴ２６）と
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式（Ｑ）によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値（ｓｋ）と前記モデル式によって算出される勾配モデル値（ａｌｋ＋ｂ）との間の勾配誤差（Δｓ）を評価するための勾配誤差評価成分（式（１３）の右辺の項，式（１６）の右辺の項）を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点に関する情報に応じて変化させる能動的重み付け成分（Ｆ（ｓ），ＧＫ）を有する、
地図データ生成方法（ＳＴ２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図データの生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、測量車を走行させながら道路面や、道路脇の設備などの３次元点群情報を取得するＭＭＳ（モービルマッピングシステム）が利用されるようになってきた。なお、測量車にはＧＰＳ（Global Positioning System）装置、レーザレーダ、カメラなどの測量機能が搭載されている。【０００３】
取得した３次元点群情報はそのままではデータ量が非常に大きいので、必要な情報のみを抽出する処理が行われる。例えば車載機器では、道路の中心位置（以下「道路中心線」とも呼ぶ）、道路上の各車線の中心位置（以下「車線中心線」とも呼ぶ）、区画線、標識などの３次元位置および３次元形状が有用であるので、これらの情報が抽出される。【０００４】
しかし、道路中心線などの３次元形状情報についてはデータ量が大きくなる場合があるので、３次元形状情報を圧縮する技術が必要となる。そのような技術として、３次元形状情報を関数を用いて表現する技術がある。例えば特許文献１には、３次元点群情報を円弧、直線および緩和曲線の関数によって表現する技術が開示されている。その概要は次の通りである。【０００５】
まず、３次元走行軌跡から、水平面における軌跡である平面走行軌跡を生成する。そして、平面走行軌跡の各曲線部分について、制御点を検出する。制御点は、曲線部分の両側に設定される２つの直線部分が交わる点である。その後、円弧と直線部分とに滑らかに繋がる緩和曲線を検出する。これにより、平面走行軌跡を直線、円弧および緩和曲線の関数を用いて記述する。同様の処理が、縦断面における軌跡である縦断走行軌跡についても行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２６６３０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
車載情報機器では勾配データを利用する頻度が高いと考えられるが、特許文献１は勾配データに言及していない。特許文献１では縦断走行軌跡を表す関数を生成しているので、この関数から勾配データを得ることは可能かもしれない。しかし、縦断走行軌跡の関数を生成する際に、勾配データの精度などは検討されていない。【０００８】
本発明は、勾配などの値を精度良く算出できると共に地図データの圧縮率の向上に寄与できる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様に係る地図データ生成システムは、データ変換部と近似部とを含んでいる。前記データ変換部は、対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する。前記近似部は、複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する。より具体的には、前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定する。ここで、前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分とを含んでいる。
【発明の効果】
【００１０】
上記一態様によれば、誤差評価式は、勾配誤差評価成分と、高度誤差評価成分とを含んでいる。このため、得られた近似式によって、対象経路上の任意点の勾配値を精度良く算出できるだけでなく、算出された高精度の勾配値を積分することによって、高度値を精度良く算出できる。また、近似式の採用により、多くの地点について勾配値および高度値のデータを保有する場合に比べて、データ量を削減できる。それにより、地図データの圧縮率を上げることができる。【００１１】
本発明の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１〜３に係る地図データ生成システムのハードウェア構成図である。
【図２】実施の形態１〜３に係る地図データ生成システムの機能ブロック図である。
【図３】経路分割処理の概念図である。
【図４】経路分割処理の概念図である。
【図５】経路分割処理の概念図である。
【図６】経路分割処理の概念図である。
【図７】経路分割処理のフローチャートである。
【図８】地図データ生成システムの動作シーケンス図である。
【図９】近似部の動作シーケンス図である。
【図１０】実施の形態１〜３に共通の変形例に係る地図データ生成システムのハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜実施の形態１＞
＜地図データ生成システムの構成＞
図１に、実施の形態１および後述の実施の形態２，３に係る地図データ生成システム１のハードウェア構成図を示す。地図データ生成システム１は、例えば地図データを生成する事業者によって利用される。あるいは、地図データ生成システム１は、自動車などの移動体に搭載されるナビゲーションシステムに組み込まれて利用される。
【００１４】
図１の例によれば、地図データ生成システム１はプロセッサ１１とメモリ１２とを含んでおり、プロセッサ１１とメモリ１２とはバス１３を介して接続されている。メモリ１２は１つまたは複数の記憶装置によって構成される。記憶装置は例えば、半導体メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、書き換え可能な不揮発性メモリ、など）、または、ＨＤ（hard disk）装置である。メモリ１２は半導体メモリとＨＤ装置との両方を含んでいてもよい。
【００１５】
図１の構成によれば、メモリ１２に格納されているプログラムをプロセッサが実行することによって、地図データ生成システム１の後述の各種機能が実現される。換言すれば、地図データ生成システム１がソフトウェアによって実現される。
【００１６】
図２に、地図データ生成システム１の機能ブロック図を示す。図２の例によれば、地図データ生成システム１は、３次元位置データ格納部２１と、データ変換部２２と、経路分割部２３と、近似部２４と、近似式パラメータ格納部２５とを含んでいる。３次元位置データ格納部２１と近似式パラメータ格納部２５とは、メモリ１２によって実現される。３次元位置データ格納部２１と近似式パラメータ格納部２５とは、同じ記憶装置によって実現されてもよいし、別個の記憶装置によって実現されてもよい。データ変換部２２と経路分割部２３と近似部２４との機能は、上記のように、プロセッサがプログラムを実行することによって、ソフトウェア的に実現される。
【００１７】
＜３次元位置データ格納部２１＞
３次元位置データ格納部２１は、処理対象とする経路（以下、対象経路と呼ぶことにする）の３次元形状を特定するためのデータを格納している。以下では、対象経路が道路である例を説明する。但し、対象経路は道路でなくてもよく、例えばユーザが地図上で示した経路を対象経路にしてもよい。
【００１８】
道路の３次元形状は、その道路に沿って設定された点を順に直線などで結ぶことによって、表現可能である。そのような点を形状構成点と呼ぶならば、道路の３次元形状は、形状構成点の並びである形状構成点列によって、表現可能である。道路の形状構成点列は例えば、道路中心線を表す点列である。ここでは、３次元位置データ格納部２１には、道路中心線を表す点列の３次元位置データが格納されているものとする。
【００１９】
道路中心線の点列および各点の３次元位置データは、例えばＭＭＳ（モービルマッピングシステム）を利用した既知の技術によって、予め求められているものとする。このため、道路中心線に関するデータの生成方法については、詳細な説明を省略する。
【００２０】
なお、道路の形状構成点列として、他の点列（例えば車線中心線、区画線またはＭＭＳの測量車の移動軌跡を表す点列）を利用することも可能である。このため、３次元位置データ格納部２１には、他の点列の３次元位置データが格納されていてもよい。
【００２１】
３次元位置データは、緯度と経度と高度との３つのデータの組によって構成されている。この場合、高度は典型的には標高、すなわち平均海面を基準面とした場合の高さである。但し、平均海面以外の面を高度の基準面にしてもよい。
【００２２】
あるいは、３次元位置データは、直交座標系であるＸＹＺ座標系の下で、Ｘ、ＹおよびＺの３つの座標値の組によって、構成されていてもよい。なお、ＸＹＺ座標系は、所定の緯度、経度および高度によって特定される地点を原点に設定し、その原点から所定方向にＸ、ＹおよびＺの座標軸を設定することによって、定義される。ここではＺ軸を原点から重力方向に設定するものとし、その場合、Ｚ座標値は高度を表すことになる。
【００２３】
３次元位置データ格納部２１は、より具体的には、複数の経路のデータを格納しており、当該複数の経路のうちでデータ変換部２２によって指定された対象経路のデータを、データ変換部２２に提供することになる。
【００２４】
＜データ変換部２２＞
データ変換部２２は、３次元位置データ格納部２１から、対象経路の３次元形状を表す形状構成点列の３次元位置データを取得する。対象経路は例えば、複数の経路を順次選択することによって指定される。あるいは、操作者が対象経路を指定してもよい。あるいは、地図データ生成システム１がナビゲーションシステムに組み込まれている場合、ナビゲーションシステムが搭載されている自動車が走行している道路を、対象経路に設定してもよい。なお、ＧＰＳ装置などによって自動車の現在位置を検出し、検出した現在位置を地図データに照合すれば、走行中の道路を特定可能である。
【００２５】
データ変換部２２は、取得した３次元位置データに基づいて、対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値を算出する。また、データ変換部２２は、取得した３次元位置データに基づいて、対象経路上の基準点からサンプル点までの距離を示す距離サンプル値も算出する。
【００２６】
以下では、上記の基準点が、対象経路の形状構成点列において一方端に位置する形状構成点である例を説明する。この場合、基準点を始点と呼び、他方端に位置する形状構成点を終点と呼んでもよい。なお、地図データ生成システム１がナビゲーションシステムに組み込まれている場合、始点から終点に向かう方向が移動方向に一致するように、始点および終点が設定されるものとする。但し、基準点の設定はこれらの例に限定されるものではない。
【００２７】
また、対象経路の形状構成点列はＮ個の形状構成点Ａを含むものとし、始点から数えてｎ番目の形状構成点をＡｎと呼ぶことにする。なお、Ｎは正の整数であり、ｎは１以上Ｎ以下の整数である。この場合、始点はＡ１であり、終点はＡＮである。
【００２８】
上記のサンプル点は、連続する２つの形状構成点の間の区間に設定される。すなわち、形状構成点Ａｋから次の形状構成点Ａｋ＋１までの区間内に、始点Ａ１の側から数えてｋ番目のサンプル点Ｂｋが設定される。なお、ｋは１以上Ｎ−１以下の整数である。ここでは、サンプル点Ｂｋが形状構成点Ａｋ，Ａｋ＋１間の中間点に設定される例を説明する。この場合、始点Ａ１からサンプル点Ｂｋまでの距離を示す距離サンプル値ｌｋは、次式（１）によって算出される。
【００２９】
【数１】
2017175433.tif 000003
【００３０】
ここで、ｄｋは、始点Ａ１から形状構成点Ａｋまでの距離である。距離ｄｋは、連続する２つの形状構成点間の距離を始点Ａ１から形状構成点Ａｋまで積算することによって、算出される。具体的には、形状構成点Ａｉ，Ａｉ＋１間の距離ｄｉ，ｉ＋１とすると、距離ｄｋは次式（２）によって算出される。
【００３１】
【数２】
2017175433.tif 000004
【００３２】
また、ＸＹＺ座標系において形状構成点Ａｉの３次元位置データを（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とすると、形状構成点Ａｉ，Ａｉ＋１間の距離ｄｉ，ｉ＋１は次式（３）によって算出される。
【００３３】
【数３】
2017175433.tif 000005
【００３４】
なお、形状構成点Ａｉの３次元位置データが緯度、経度および高度のデータによって構成されている場合であっても、そのような３次元位置データを、既知の変換手法によって、ＸＹＺ座標系の３次元位置データ（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）に変換可能である。
【００３５】
他方、サンプル点Ｂｋにおける勾配を示す勾配サンプル値ｓｋは、次式（４）によって算出される。なお、ｚｋは形状構成点Ａｋの高度値である。
【００３６】
【数４】
2017175433.tif 000006
【００３７】
式（４）によれば、サンプル点Ｂｋにおける勾配サンプル値ｓｋは、形状構成点Ａｋ，Ａｋ＋１間の平均勾配値として定義されている。なお、上記のように式（１）によれば、サンプル点Ｂｋは形状構成点Ａｋ，Ａｋ＋１間の中間点として定義され、サンプル点Ｂｋの距離サンプル値ｌｋは、始点Ａ１から形状構成点Ａｋ，Ａｋ＋１間の中間点までの距離として定義されている。但し、サンプル点Ｂｋ、勾配サンプル値ｓｋおよび距離サンプル値ｌｋに、他の定義を適用してもよい。
【００３８】
以下では、同じサンプル点Ｂｋに係る距離サンプル値ｌｋと勾配サンプル値ｓｋとをまとめた２次元データ（ｌｋ，ｓｋ）を、サンプル点データＤＢｋと呼ぶ場合もある。次式（５）を参照。
【００３９】
【数５】
2017175433.tif 000007
【００４０】
＜経路分割部２３＞
経路分割部２３は、データ変換部２２から、対象経路上の全てのサンプル点のサンプル点データＤＢ１〜ＤＢＮ−１を取得する。そして、経路分割部２３は、サンプル点データＤＢ１〜ＤＢＮ−１に基づいて、対象経路を分割する。それにより、形状構成点列およびサンプル点列が分割される。
【００４１】
図３〜図６に、経路分割部２３による経路分割処理の概念図を示す。図３〜図６では、始点Ａ１からの距離ｌを横軸に採り勾配ｓを縦軸に採った座標系に、サンプル点データＤＢ１〜ＤＢＮ−１を黒丸でプロットしている。また、図７に、経路分割処理のフローチャートを示す。
【００４２】
まず、図３に示すように、対象経路の全体を分割検討経路に設定し（図７のステップＳＴ１１参照）、分割検討経路において両端に位置するサンプル点Ｂを直線で結ぶ（ステップＳＴ１２参照）。なお、この直線を暫定直線と呼ぶことにする。
【００４３】
次に、分割検討経路に含まれる各サンプル点Ｂについて、暫定直線からの距離（縦軸に沿った距離）が所定距離ε未満であるか否かを調査する（ステップＳＴ１３参照）。εは例えば０．０５ラジアンである。分割検討経路に含まれている全てのサンプル点Ｂが暫定直線から所定距離ε未満の位置に存在する場合、経路分割処理ＳＴ１０は終了する。
【００４４】
これに対し、暫定直線から所定距離ε以上離れているサンプル点が見つかった場合、見つかったサンプル点Ｂのうちで、暫定直線から最も遠いサンプル点Ｂを分割点に設定する。その後、現在の分割検討経路を分割点において分割することによって２つの新たな分割検討経路を設定し、新たな分割検討経路ごとに上記ステップＳＴ１２を実行する（ステップＳＴ１４。図５も参照）。なお、分割点は新たな分割検討経路の両方に属するものとする。
【００４５】
かかる経路分割処理ＳＴ１０によれば、新たな分割点が見つからなくなるまで分割検討経路が分割され、最終的に得られた分割検討経路がそれぞれ分割経路に設定される（図６参照）。
【００４６】
なお、ステップＳＴ１３，ＳＴ１４では、暫定直線からの距離が最も大きいサンプル点Ｂを抽出し、その距離を所定距離εと比較することによって、分割点を探してもよい。
【００４７】
対象経路が分割された場合、経路分割部２３は、分割経路単位で、サンプル点列および形状構成点列のデータを出力する。これに対し、対象経路が分割されなかった場合、経路分割部２３は、対象経路全体のサンプル点列および形状構成点列のデータを出力する。
【００４８】
経路分割部２３については、後にさらに説明する。
【００４９】
＜近似部２４＞
近似部２４は、経路分割部２３から、サンプル点列および形状構成点列のデータを取得する。そして、近似部２４は、取得したデータに基づいて、勾配サンプル値と距離サンプル値との関係を表す近似式を生成する。
【００５０】
ここで、経路分割部２３によって対象経路が分割された場合、近似部２４は分割経路ごとに近似式を生成する。これに対し、経路分割部２３によって対象経路が分割されなかった場合、近似部２４は対象経路の全体について１つの近似式を生成する。以下では、対象経路の全体および各分割経路を、近似対象区間と呼ぶことにする。すなわち、近似部２４は１つの近似対象区間について１つの近似式を生成する。
【００５１】
近似部２４は、近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、近似式を生成する。ここでは、勾配サンプル値と距離サンプル値との関係を表す近似式が、一次関数式である例を説明する。この場合、近似式用のモデル式は次式（６）で表される。
【００５２】
【数６】
2017175433.tif 000008
【００５３】
式（６）において、ｓは勾配であり、ｌは始点Ａ１からの距離である。式（６）は未確定要素としてａおよびｂを含んでおり、ａおよびｂを確定することによって式（６）は一意に確定する。その確定した式が、求める近似式である。
【００５４】
近似部２４による処理は、モデル式（６）について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように未確定要素を確定する、という思想に基づいて構成されている。まず、誤差評価式Ｑは次式（７）で定義され、誤差評価式Ｑ中のΣΔｓ２およびΣΔｚ２は式（８），（９）で定義される。
【００５５】
【数７】
2017175433.tif 000009
【００５６】
【数８】
2017175433.tif 000010
【００５７】
【数９】
2017175433.tif 000011
【００５８】
式（８）のΣΔｓ２は勾配誤差Δｓの二乗和である。式（８）によれば、勾配誤差Δｓとして、サンプル点Ｂｋの勾配サンプル値ｓｋと、同じサンプル点Ｂｋの距離サンプル値ｌｋをモデル式（６）に代入することによって算出される値である勾配モデル値ａｌｋ＋ｂと、の間の誤差が利用される。なお、式（８）において、ｂｉおよびｂｆは、近似対象区間において両端のサンプル点Ｂの番号である。例えば近似対象区間が対象経路の全体である場合、ｂｉ＝１、ｂｆ＝Ｎ−１である。
【００５９】
式（９）のΣΔｚ２については、モデル式（６）を積分した次式（１０）に基づいている。式（１０）において、ｚは高度値であり、ｚ１は始点Ａ１における高度値である。（なお、勾配を積分すれば高度が得られ、逆に高度を微分すれば勾配が得られる。）
【００６０】
【数１０】
2017175433.tif 000012
【００６１】
式（１）を参照すると、式（９）のΣΔｚ２は高度誤差Δｚの二乗和である。式（９）によれば、高度誤差Δｚとして、形状構成点Ａｋの高度値ｚｋと、同じ形状構成点Ａｋと始点Ａ１との間の距離ｄｋをモデル式（１０）に代入することによって算出される値である高度モデル値ａｄｋ２／２＋ｂｄｋ＋ｚ１と、の間の誤差が利用される。なお、式（９）において、ａｉおよびａｆは、近似対象区間において両端の形状構成点Ａの番号である。例えば近似対象区間が対象経路の全体である場合、ａｉ＝１、ａｆ＝Ｎである。
【００６２】
式（７）の誤差評価式Ｑでは、重み付け係数ｗがΣΔｚ２の項に乗算されている。例えばｗ＝１の場合、勾配誤差と高度誤差とが同等に評価される。また、ｗ＜１の場合（例えばｗ＝０．２）、勾配誤差がより小さくなるように評価を行うことができる。逆にｗ＞１の場合、高度誤差がより小さくなるように評価を行うことができる。例えば、重み付け係数ｗの値がユーザによって変更可能であれば、ユーザが誤差評価を調整できる。これに対し、重み付け係数ｗの値は変更不能な固定値であってもよい。
【００６３】
なお、重み付け係数ｗを採用しないことも可能であり、その場合、誤差評価式Ｑは次式（１１）に特化される。
【００６４】
【数１１】
2017175433.tif 000013
【００６５】
ここで、式（７）および式（１１）の誤差評価式Ｑにおいて、ΣΔｓ２は、勾配サンプル値とモデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を、各サンプル点Ｂについて評価するための勾配誤差評価成分の一例である。また、ΣΔｚ２は、勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と対象経路に関する上記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を、各形状構成点Ａについて評価するための高度誤差評価成分の一例である。つまり、式（７）および式（１１）の誤差評価式Ｑは、勾配誤差評価成分と高度誤差評価成分とを含んでいる。
【００６６】
また、式（７）の誤差評価式Ｑにおいて、ｗは、勾配誤差評価成分が誤差評価結果に与える影響と、高度誤差評価成分が誤差評価結果に与える影響と、の割合を調整するための重み付け成分である。つまり、式（７）の誤差評価式Ｑは、そのような重み付け成分をさらに含んでいる。
【００６７】
さて、式（７）の誤差評価式Ｑは、ａおよびｂを変数とする関数式である。より具体的には、Ｑは、ａに関しては２次関数式であり、ｂに関しても２次関数式である。また、ａ２の項およびｂ２の項の係数は正である。このため、次式（１２）を満たすａおよびｂによって、Ｑの値（すなわち誤差評価結果）は最小になる。式（１１）の誤差評価式Ｑについても同様である。
【００６８】
【数１２】
2017175433.tif 000014
【００６９】
以上に鑑み、式（１２）を満たすａおよびｂを求めるための数式を近似部２４に与えておき、近似部２４はその数式を用いてａおよびｂを算出する。それにより、モデル式（６）に含まれている未確定要素（すなわちａおよびｂ）が確定し、近似式を決定することができる。
【００７０】
近似部２４は、近似式を特定するためのパラメータである近似式パラメータを、近似式パラメータ格納部２５に保存する。近似式パラメータは例えば、モデル式の未確定要素の確定内容（すなわち上記のａおよびｂの値）および近似式の有効範囲によって構成される。あるいは、近似対象区間が複数在る場合、隣接する近似対象区間の近似式直線が交差する点の２次元座標のデータ群によって、近似式パラメータを構成してもよい。なお、近似式、換言すれば近似式パラメータは地図データの一部を構成することになる。
【００７１】
ここで、近似部２４によって算出されるａおよびｂの値は、例えば演算の有効桁数に起因して、数学的に算出される厳密な理論値と一致しないかもしれない。しかし、そのような演算誤差を含んでいても、得られた近似式は有用であると考えられる。つまり、誤差評価式Ｑによって得られる誤差評価結果が許容範囲（実質的に最小値と見なせる範囲）になるように、モデル式の未確定要素を確定すれば、近似式の有用性は確保できる。
【００７２】
上記では近似式が一次関数式である例を説明した。しかし、円弧、２次関数などの曲線を表す関数式を、近似式として採用してもよい。
【００７３】
ところで、近似式が一次関数式である場合、近似式によって表される近似線は直線である。このため、経路分割処理ＳＴ１０（図７参照）では、近似線と同じ形状である暫定直線を利用した。すなわち、経路分割処理では、近似線と同じ形状の暫定線を利用して対象経路を分割する。かかる点に鑑みると、経路分割処理は次のように一般化できる。
【００７４】
経路分割処理は、対象経路を、所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する処理である。特に、上記所定要件は、分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的な勾配モデル値（すなわち、暫定的なモデル式（後述する）に距離サンプル値を代入することによって得られる勾配値）と、対応する勾配サンプル値（すなわち、暫定的なモデル式に代入した距離サンプル値に対応付けられている勾配サンプル値）と、の間の誤差が所定範囲に収まるという要件である。なお、誤差に関する所定範囲は、上記の例では、所定距離ε未満の範囲のことである。ここで、上記の暫定的なモデル式は、モデル式の未確定要素を、分割経路に含まれる両端のサンプル点では上記誤差がゼロになるように、設定した式のことである。
【００７５】
＜動作シーケンス＞
図８に、地図データ生成システム１の動作シーケンス図を示す。図８の動作シーケンスＳＴ２０によればステップＳＴ２１において、データ変換部２２が、３次元位置データ格納部２１から、対象経路の３次元形状を表す形状構成点列の３次元位置データを取得する。そして、ステップＳＴ２２において、データ変換部２２は、取得した３次元位置データに基づいて、対象経路上のサンプル点についての勾配サンプル値および距離サンプル値を算出する。
【００７６】
次に、ステップＳＴ２３において、経路分割部２３が、データ変換部２２によって生成された上記データを取得する。そして、ステップＳＴ２４において、経路分割部２３は、取得したデータに基づき、必要に応じて対象経路を分割する。その結果、近似対象区間が定義される。
【００７７】
次に、ステップＳＴ２５において、近似部２４が、経路分割部２３から、経路分割部２３によって定義された近似対象区間単位で、サンプル点列および形状構成点列のデータを取得する。そして、ステップＳＴ２６において、近似部２４は、取得したデータに基づいて、勾配サンプル値と距離サンプル値との関係を表す近似式を生成する。そして、ステップＳＴ２７において、近似部２４は、近似式パラメータを、近似式パラメータ格納部２５に格納する。
【００７８】
＜効果＞
地図データ生成システム１によれば、誤差評価式Ｑ（式（７）および式（１１）を参照）は、勾配誤差評価成分（ΣΔｓ２を参照）と、高度誤差評価成分（ΣΔｚ２を参照）とを含んでいる。このため、得られた近似式によって、対象経路上の任意点の勾配値を精度良く算出できるだけでなく、算出された高精度の勾配値を積分することによって、高度値を精度良く算出できる。
【００７９】
また、近似式の採用により、多くの地点について勾配値および高度値のデータを保有する場合に比べて、データ量を削減できる。それにより、地図データの圧縮率を上げることができる。
【００８０】
また、式（７）の誤差評価式Ｑは、重み付け係数ｗを含んでいる。このため、勾配誤差評価成分と高度誤差評価成分とが誤差評価結果に与える影響の割合を調整することできる。
【００８１】
＜実施の形態２＞
勾配データは例えば、電気自動車およびハイブリッド自動車における回生電力量の事前推定に利用される。回生電力量を予め把握すれば、走行できる距離を正確に算出することができる。また、どの区間をガソリンで走行し、どの区間を電力で走行すれば最も効率的であるか、を判断することができる。
【００８２】
回生電力は、ブレーキ操作が或る強度よりも強く行われた場合にのみ発生するので、回生電力の推定は、或る基準勾配値よりも大きい下り勾配の区間に対して行われる。このため、勾配値を算出するための近似式には、そのような区間に対して高い算出精度が要求される。
【００８３】
かかる点に鑑み、実施の形態２では誤差評価式Ｑとして次式（１３）を用いる。なお、実施の形態２に係る地図データ生成システム１の構成および動作は基本的に、実施の形態１と同様である。
【００８４】
【数１３】
2017175433.tif 000015
【００８５】
特に式（１３）中のＦ（ｓ）は例えば次式（１４）で与えられる。
【００８６】
【数１４】
2017175433.tif 000016
【００８７】
式（１３）および式（１４）によれば、勾配値ｓが基準勾配値（式（１４）の例では−０．０５ラジアン）未満の場合、勾配誤差Δｓ（より具体的にはその二乗値Δｓ２）に対する重み付けを相対的に大きくする。逆に勾配値ｓが基準勾配値以上の場合、勾配誤差Δｓに対する重み付けを相対的に小さくする。これにより、基準勾配値（より具体的にはその絶対値）よりも大きい下り勾配については、勾配誤差Δｓが厳しく評価されることになる。その結果、基準勾配値よりも大きい下り勾配を精度良く算出可能な近似式を得ることができる。
【００８８】
なお、Ｆ（ｓ）の定義は上記の例に限定されるものではない。例えば、ｓの値を３つ以上の範囲に分類し、その範囲ごとにＦ（ｓ）の値が割り当てられる。その場合、全ての範囲でＦ（ｓ）の値が異なっていてもよいし、一部の範囲でＦ（ｓ）の値が同じであってもよい。すなわち、Ｆ（ｓ）に３種類以上の値を割り当てることも可能である。
【００８９】
ここで、式（１３）の右辺の項は、勾配サンプル値とモデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を、各サンプル点Ｂについて評価するための勾配誤差評価成分の一例である。また、Ｆ（ｓ）は、勾配誤差に対する重み付けをサンプル点Ｂに関する情報に応じて変化させる重み付け成分の一例である。ここでは、サンプル点Ｂに関する情報は、勾配サンプル値である。このように重み付けの値が変化する重み付け成分を、能動的重み付け成分と呼ぶことにする。つまり、式（１３）の勾配誤差評価成分は能動的重み付け成分を有している。能動的重み付け成分の採用によって、対象経路のうちの特定の地点または区間について近似精度を上げることができる。
【００９０】
また、近似式の採用により、多くの地点について勾配値および高度値のデータを保有する場合に比べて、データ量を削減できる。それにより、地図データの圧縮率を上げることができる。
【００９１】
式（１３）の誤差評価式Ｑに高度誤差評価成分を追加してもよい。次式（１５）参照。なお、式（１５）中のΣΔｚ２は既述の式（９）で与えられる。
【００９２】
【数１５】
2017175433.tif 000017
【００９３】
式（１５）中のｗΣΔｚ２に代えて、式（１１）と同様にΣΔｚ２を採用してもよい。
【００９４】
誤差評価式Ｑが高度誤差評価成分も含むことによって、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【００９５】
ところで、能動的な重み付けは、経路分割にも応用できる。すなわち、経路分割部２３が、暫定的な勾配モデル値と勾配サンプル値との間の誤差を評価する上記所定範囲の大きさを、サンプル点Ｂに関する情報に応じて変化させるのである。ここでは、サンプル点Ｂに関する情報は、勾配サンプル値である。具体的には、当該所定範囲の大きさを規定している上記εの値を、勾配サンプル値に応じて変化させればよい。あるいは、εに能動的重み付け成分を乗算し、能動的重み付け成分を変化させてもよい。
【００９６】
例えば、勾配サンプル値ｓｋが−０．０５ラジアン未満の場合には上記所定範囲の大きさを０．０１ラジアンに設定し、勾配サンプル値ｓｋが−０．０５ラジアン以上の場合には上記所定範囲の大きさを０．０３ラジアンに設定する。これによれば、基準勾配値（ここでは０．０５ラジアン）よりも大きい下り勾配の区間は細かく分割され、近似対象区間が相対的に短くなる。そのような短い区間については、高精度の近似式を得ることができる。これに対し、それ以外の区間は大まかに分割され、近似対象区間が相対的に少なくなる。その結果、近似式の数、すなわち近似式パラメータのデータ量が削減され、地図データの圧縮率を上げることができる。
【００９７】
＜実施の形態３＞
勾配データは例えば、自車の現在位置（以下、自車位置とも呼ぶ）の推定に利用される。具体的には、道路の勾配（地図データに含まれている）と自車の傾き（傾きセンサなどによって測定される）とを比較することによって、地図上で自車位置を特定できる。この場合、勾配値および傾き値が正確であれば、自車位置を正確に特定できる。
【００９８】
但し、ＧＰＳ装置、マップマッチング技術（例えば自動車は道路上を走行するという一般的な事実に基づいて、自車位置を補正する技術）などを利用すれば、勾配データを利用しなくても、自車位置を正確に推定できる場合が多い。しかし、ＧＰＳ受信環境が悪い場合（例えばトンネル内に居る場合）、ＧＰＳ装置を利用して自車位置を検出するのは難しい。また、長い直線道路を走行している場合、自車位置をマップマッチング技術によって、道路の延伸方向に補正するのは難しい。
【００９９】
したがって、ＧＰＳ装置およびマップマッチング技術を利用できない環境では、勾配データを利用して自車位置を推定する技術が、有用である。
【０１００】
かかる点に鑑み、実施の形態３では誤差評価式Ｑとして次式（１６）を用いる。なお、実施の形態３に係る地図データ生成システム１の構成および動作は基本的に、実施の形態１と同様である。
【０１０１】
【数１６】
2017175433.tif 000018
【０１０２】
特に、式（１６）中のＧＫの値は、サンプル点ＢＫの環境情報に応じて変化する。なお、ＧＫは正数とする。
【０１０３】
サンプル点ＢＫの環境情報は例えば、ＧＰＳ受信環境に関する情報である。例えば、ＧＰＳ受信環境が良い場合、ＧＫ＝１に設定され、ＧＰＳ受信環境が悪い場合、ＧＫ＝５に設定される。より具体的には、上空の仰角４５°以上の範囲の全域に障害物が無い場合、ＧＰＳ受信にとって良い環境であると判別される。これに対し、トンネル内のようにＧＰＳ電波が到達しない地点は、ＧＰＳ受信にとって悪い環境であると判別される。これらの例については、地図データに含まれている各種情報（地形情報、施設情報、など）から、ＧＰＳ受信環境の良し悪しを判別できる。
【０１０４】
この例によれば、サンプル点ＢｋのＧＰＳ受信環境が悪い場合、すなわちサンプル点Ｂｋでは勾配データを利用した自車位置推定技術が有用になる場合、ＧＫが相対的に大きい値に設定される。これにより、勾配データを利用した自車位置推定技術が有用になる地点については、勾配誤差Δｓが厳しく評価されることになる。その結果、勾配値を精度良く算出可能な近似式を得ることができる。
【０１０５】
あるいは、サンプル点ＢＫの環境情報は例えば、マップマッチング技術を利用するのに適した環境であるかという情報である。例えば道路形状が特徴的な場所および標識が存在している場所は、マップマッチング技術を利用するのに適している。これに対し、例えば標識などが存在しない長い直線道路では、マップマッチング技術を利用し難い。
【０１０６】
かかる点に鑑み、サンプル点Ｂｋの環境がマップマッチング技術を利用するのに適していない場合、すなわちサンプル点Ｂｋでは勾配データを利用した自車位置推定技術が有用になる場合、ＧＫが相対的に大きい値に設定される。これにより、勾配データを利用した自車位置推定技術が有用になる地点については、勾配誤差Δｓが厳しく評価されることになる。その結果、勾配値を精度良く算出可能な近似式を得ることができる。
【０１０７】
なお、ＧＰＳ受信環境の判別条件は上記の例に限定されるものではない。また、複数の判別条件を併用することによって、ＧＰＳ受信環境をより正確に判別できる。また、ＧＰＳ受信環境を３つ以上のレベルに分類し、レベルに応じてＧＫの値を設定してもよい。換言すれば、ＧＫに３種類以上の値を割り当ててもよい。これらの変形例は、マップマッチング技術を利用するのに適した環境であるかの判別する場合にも適用可能である。
【０１０８】
ここで、式（１６）の右辺の項は、勾配サンプル値とモデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を、各サンプル点Ｂについて評価するための勾配誤差評価成分の一例である。また、Ｇｋは、勾配誤差に対する重み付けをサンプル点Ｂｋに関する情報に応じて変化させる能動的重み付け成分の一例である。ここでは、サンプル点Ｂに関する情報は、サンプル点Ｂの環境情報である。つまり、式（１６）の勾配誤差評価成分は能動的重み付け成分を有している。能動的重み付け成分の採用によって、対象経路のうちの特定の地点または区間について近似精度を上げることができる。
【０１０９】
また、近似式の採用により、多くの地点について勾配値および高度値のデータを保有する場合に比べて、データ量を削減できる。それにより、地図データの圧縮率を上げることができる。
【０１１０】
式（１６）の誤差評価式Ｑに高度誤差評価成分を追加してもよい。次式（１７）参照。なお、式（１７）中のΣΔｚ２は既述の式（９）で与えられる。
【０１１１】
【数１７】
2017175433.tif 000019
【０１１２】
式（１７）中のｗΣΔｚ２に代えて、式（１１）と同様にΣΔｚ２を採用してもよい。
【０１１３】
誤差評価式Ｑが高度誤差評価成分も含むことによって、実施の形態１と同様の効果が得られる。
【０１１４】
ここで、勾配データを利用した自車位置推定技術によれば、勾配の変化が乏しい環境では、高精度な推定は難しい。すなわち、そのような環境下では、自車位置推定のために近似式を利用する必要性は低い。このため、近似部２４は、近似対象区間における勾配変化率が所定値以上である場合にのみ、近似式を生成するようにしてもよい。
【０１１５】
その場合、図８の近似部２４の動作シーケンスは図９のように変更される。すなわち、ステップＳＴ２５の次にステップＳＴ２８を追加し、当該ステップＳＴ２８において近似部２４は、近似対象区間における勾配変化率が所定値以上であるか否かを判別する。勾配変化率として、例えば、近似対象区間における勾配サンプル値の分布幅を、その近似対象区間の長さで除算した値を利用可能である。また、上記所定値として、自車位置推定について要求される推定精度を実現するために必要な値が設定される。
【０１１６】
勾配変化率が所定値以上である場合、近似部２４はステップＳＴ２６において近似式を生成する。これに対し、勾配変化率が所定値以上でない場合、近似部２４は、その近似対象区間については近似式を生成しない。
【０１１７】
この例によれば、近似式の数が減り、近似式パラメータのデータ量を削減できる。その結果、地図データの圧縮率を上げることができる。
【０１１８】
ところで、実施の形態２と同様に、能動的な重み付けは、経路分割にも応用できる。すなわち、経路分割部２３が、暫定的な勾配モデル値と勾配サンプル値との間の誤差を評価する上記所定範囲の大きさを、サンプル点Ｂに関する情報に応じて変化させるのである。ここでは、サンプル点Ｂに関する情報は、サンプル点Ｂの環境情報である。具体的には、当該所定範囲の大きさを規定している上記εの値を、サンプル点Ｂの環境情報に応じて変化させればよい。あるいは、εに能動的重み付け成分を乗算し、能動的重み付け成分を変化させてもよい。
【０１１９】
例えば、ＧＰＳ受信環境が悪い場合には上記所定範囲の大きさを０．０１ラジアンに設定し、ＧＰＳ受信環境が良い場合には上記所定範囲の大きさを０．０３ラジアンに設定する。これによれば、ＧＰＳ受信環境が悪い区間は細かく分割され、近似対象区間が相対的に短くなる。そのような短い区間については、高精度の近似式を得ることができる。これに対し、ＧＰＳ受信環境が良い区間は大まかに分割され、近似対象区間が相対的に少なくなる。その結果、近似式の数、すなわち近似式パラメータのデータ量が削減され、地図データの圧縮率を上げることができる。
【０１２０】
＜実施の形態１〜３に共通の変形例＞
経路分割部２３を省略しても、地図データ生成システム１は動作可能である。しかし、経路分割部２３を設けることによって、高精度の近似式を得ることができる。なぜならば、経路分割部２３は、近似式の種類に鑑みて（換言すれば、近似線の形状に鑑みて）近似式の精度を低減させそうなサンプル点Ｂが含まれないように、対象経路を分割するからである。
【０１２１】
また、実施の形態１〜３では、図１のハードウェア構成図に基づき、データ変換部２２と経路分割部２３と近似部２４との機能がソフトウェア的に実現されるものとした。これに対し、データ変換部２２と経路分割部２３と近似部２４との機能を、専用の処理回路によって、すなわちハードウェアによって実現することも可能である。
【０１２２】
そのような場合のハードウェア構成図を図１０に示す。図１０の地図データ生成システム１において、データ変換回路３２はデータ変換部２２の機能を実現するように構成された処理回路である。同様に、経路分割回路３３は経路分割部２３の機能を実現するように構成された処理回路であり、近似回路３４は近似部２４の機能を実現するように構成された処理回路である。記憶装置３６には、形状構成点列の３次元位置データと、近似式パラメータとが格納されている。なお、これらのデータは別々の記憶装置に格納されてもよい。データ変換回路３２と、経路分割回路３３と、近似回路３４と、記憶装置３６とはバス３７を介して接続されている。
【０１２３】
ここで、図１の構成によれば、形状構成点列の３次元位置データと近似式パラメータとはバス１３を介して伝送される。これに対し、これらのデータの一方または両方が、ネットワーク上のサーバに格納されていてもよい。その場合、プロセッサ１１は、バス１３に接続された不図示の通信回路介してサーバにアクセスし、データを送受信する。また、データ変換部２２と経路分割部２３と近似部２４とがネットワーク上に分散配置されていてもよい。これらの例は図１０の構成にも応用可能である。
【０１２４】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【０１２５】
本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１２６】
１  地図データ生成システム、２２  データ変換部、２３  経路分割部、２４  近似部、Ａ  形状構成点、Ｂ  サンプル点、Ｑ  誤差評価式。
【図１】
2017175433.tif 000020
【図２】
2017175433.tif 000021
【図３】
2017175433.tif 000022
【図４】
2017175433.tif 000023
【図５】
2017175433.tif 000024
【図６】
2017175433.tif 000025
【図７】
2017175433.tif 000026
【図８】
2017175433.tif 000027
【図９】
2017175433.tif 000028
【図１０】
2017175433.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】平成29年5月30日(2017.5.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する、データ変換部と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する、近似部と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分と、
前記近似式によって表わされる勾配の精度と、前記近似式を積分することによって得られる高度の精度とを調整するために、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分との重み付けを調整する重み付け成分と
を含む、
地図データ生成システム。
【請求項２】
請求項１に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項３】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する、データ変換部と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する、近似部と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点の勾配値の値域に応じて変化させる能動的重み付け成分を有する、
地図データ生成システム。
【請求項４】
請求項３に記載の地図データ生成システムであって、
前記近似部は、勾配変化率が所定値以上である場合にのみ、前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分をさらに含む、
地図データ生成システム。
【請求項６】
請求項３から請求項５までのうちのいずれか１項に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項７】
請求項６に記載の地図データ生成システムであって、
前記経路分割部は、前記所定範囲の大きさを、前記サンプル点に関する前記情報に応じて変化させる、
地図データ生成システム。
【請求項８】
請求項５に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分とが前記誤差評価結果に与える影響の割合を調整するための重み付け成分をさらに含む、
地図データ生成システム。
【請求項９】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出するステップと、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成するステップと
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分と、
前記近似式によって表わされる勾配の精度と、前記近似式を積分することによって得られる高度の精度とを調整するために、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分との重み付けを調整する重み付け成分と
を含む、
地図データ生成方法。
【請求項１０】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出するステップと、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成するステップと
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点の勾配値の値域に応じて変化させる能動的重み付け成分を有する、
地図データ生成方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の一態様に係る地図データ生成システムは、データ変換部と近似部とを含んでいる。前記データ変換部は、対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する。前記近似部は、複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する。より具体的には、前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定する。ここで、前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分と、前記近似式によって表わされる勾配の精度と、前記近似式を積分することによって得られる高度の精度とを調整するために、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分との重み付けを調整する重み付け成分とを含んでいる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上記一態様によれば、誤差評価式は、勾配誤差評価成分と、高度誤差評価成分と、重み付け成分とを含んでいる。このため、得られた近似式によって、対象経路上の任意点の勾配値を精度良く算出できるだけでなく、算出された高精度の勾配値を積分することによって、高度値を精度良く算出できる。また、近似式の採用により、多くの地点について勾配値および高度値のデータを保有する場合に比べて、データ量を削減できる。それにより、地図データの圧縮率を上げることができる。
【手続補正書】
【提出日】平成29年8月24日(2017.8.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する、データ変換部と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する、近似部と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分と、
前記近似式によって表わされる勾配の精度と、前記近似式を積分することによって得られる高度の精度とを調整するために、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分との重み付けを調整する重み付け成分と
を含む、
地図データ生成システム。
【請求項２】
請求項１に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項３】
対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出する、データ変換部と、
複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成する、近似部と
を備え、
前記近似部は、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点の勾配値の取り得る範囲である勾配値の値域に応じて変化させる能動的重み付け成分を有する、
地図データ生成システム。
【請求項４】
請求項３に記載の地図データ生成システムであって、
前記近似部は、勾配変化率が所定値以上である場合にのみ、前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分をさらに含む、
地図データ生成システム。
【請求項６】
請求項３から請求項５までのうちのいずれか１項に記載の地図データ生成システムであって、
前記対象経路を所定要件を満足するように複数の分割経路に分割する経路分割部をさらに備え、
前記所定要件は、前記分割経路に含まれる全てのサンプル点について、暫定的なモデル式に前記距離サンプル値を代入することによって得られる暫定的な勾配モデル値と、対応する前記勾配サンプル値との間の誤差が所定範囲に収まるという要件であり、
前記暫定的なモデル式は、前記モデル式の前記未確定要素を、前記分割経路に含まれる両端のサンプル点では前記誤差がゼロになるように、設定した式であり、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割された場合、前記近似部は前記分割経路ごとに前記近似式を生成し、
前記経路分割部によって前記対象経路が分割されなかった場合、前記近似部は前記対象経路の全体について前記近似式を生成する、
地図データ生成システム。
【請求項７】
請求項６に記載の地図データ生成システムであって、
前記経路分割部は、前記所定範囲の大きさを、前記サンプル点に関する前記情報に応じて変化させる、
地図データ生成システム。
【請求項８】
請求項５に記載の地図データ生成システムであって、
前記誤差評価式は、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分とが前記誤差評価結果に与える影響の割合を調整するための重み付け成分をさらに含む、
地図データ生成システム。
【請求項９】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出するステップと、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成するステップと
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、
前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分と、
前記勾配モデル値の積分によって得られる高度モデル値と前記対象経路の前記３次元位置データから得られる高度値との間の高度誤差を評価するための高度誤差評価成分と、
前記近似式によって表わされる勾配の精度と、前記近似式を積分することによって得られる高度の精度とを調整するために、前記勾配誤差評価成分と前記高度誤差評価成分との重み付けを調整する重み付け成分と
を含む、
地図データ生成方法。
【請求項１０】
（ａ）対象経路の３次元形状を表す形状構成点の３次元位置データに基づいて、前記対象経路上のサンプル点における勾配を示す勾配サンプル値と、前記対象経路上の基準点から前記サンプル点までの距離を示す距離サンプル値とを算出するステップと、
（ｂ）複数のサンプル点について得られた前記勾配サンプル値と前記距離サンプル値との関係を表す近似式を、前記近似式用に準備されたモデル式に含まれている未確定要素を確定させることによって、生成するステップと
を備え、
前記ステップ（ｂ）では、前記モデル式について定義された誤差評価式によって得られる誤差評価結果が許容範囲になるように、前記未確定要素を確定し、
前記誤差評価式は、前記勾配サンプル値と前記モデル式によって算出される勾配モデル値との間の勾配誤差を評価するための勾配誤差評価成分を含み、前記勾配誤差評価成分は、前記勾配誤差に対する重み付けを前記サンプル点の勾配値の取り得る範囲である勾配値の値域に応じて変化させる能動的重み付け成分を有する、
地図データ生成方法。
【国際調査報告】
2017175433.tif 000030
2017175433.tif 000031
2017175433.tif 000032
2017175433.tif 000033