(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、ノードに関するノードデータとリンクに関するリンクデータとを含む地図データから、出発地と目的地とが含まれる地図領域に含まれるノードとリンクを抽出し、
前記コンピュータが、前記抽出されたリンクについて、エネルギー消費に関する非負のリンクコストまたはエネルギー回生に関する非正のリンクコストを特定し、
前記コンピュータが、前記抽出されたノードとリンクの各々について、複数の複製を生成して、第１の道路ネットワークを生成し、
前記コンピュータが、前記第１の道路ネットワークに対して、第１の追加リンクと第２の追加リンクとを追加して第２の道路ネットワークを生成し、
前記コンピュータが、前記特定されたリンクコストと前記生成された前記第２の道路ネットワークとを用いて、前記出発地に対応するノードの複製から前記目的地に対応するノードの複製までの経路を探索し、
前記第１の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、前記生成されたリンクの複製の終点のノードを当該リンクの他の複製の終点のノードに変更したリンクであり、
前記第２の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、前記目的地に対応するノードの複製の間をそれぞれ接続するリンクである経路探索方法。
【請求項２】
請求項１に記載の経路探索方法において、
前記リンクデータには、各リンクについて、エネルギー消費または回生がそれぞれ非負または非正のリンクコストとして含まれる経路探索方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の経路探索方法において、
前記抽出されたノードとリンクにより構成されるグラフの複製を複数生成し、前記複数のグラフの複製を用いて複数の階層を有する前記第１の道路ネットワークを生成する経路探索方法。
【請求項４】
請求項３に記載の経路探索方法において、
前記第１の追加リンクは、前記生成されたリンクの複製の終点を、前記リンクコストに対応する階層数だけ異なる階層に属する当該リンクの他の複製の終点に変更したリンクであり、
前記第２の追加リンクは、前記目的地に対応するノードの複製のうち、階層が互いに一層異なる前記目的地に対応するノードの複製の間を接続するリンクである経路探索方法。
【請求項５】
請求項３または４に記載の経路探索方法において、
前記地図データは、道路地図上の地点の標高に関する標高値情報を含み、
前記第１の道路ネットワークの総階層数は、前記標高値情報に基づいて算出される経路探索方法。
【請求項６】
請求項１に記載の経路探索方法において、
電力消費に関する非負のリンクコストまたは電力回生に関する非正のリンクコストを特定するとき、燃料消費に関するリンクコストをさらに特定する経路探索方法。
【請求項７】
ノードに関するノードデータとリンクに関するリンクデータとを含む地図データから、出発地と目的地とが含まれる地図領域に含まれるノードとリンクを抽出し、
前記抽出されたリンクについて、エネルギー消費に関する非負のリンクコストまたはエネルギー回生に関する非正のリンクコストを特定し、
前記抽出されたノードとリンクの各々について、複数の複製を生成して、第１の道路ネットワークを生成し、
前記第１の道路ネットワークに対して、第１の追加リンクと第２の追加リンクとを追加して第２の道路ネットワークを生成し、
前記特定されたリンクコストと生成された前記第２の道路ネットワークとを用いて、前記出発地に対応するノードの複製から前記目的地に対応するノードの複製までの経路を探索する制御部を備え、
前記第１の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、前記生成されたリンクの複製の終点のノードを当該リンクの他の複製の終点のノードに変更したリンクであり、
前記第２の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、前記目的地に対応するノードの複製の間をそれぞれ接続するリンクである経路探索装置。
【請求項８】
請求項７に記載の経路探索装置において、
前記リンクデータには、各リンクについて、エネルギー消費または回生がそれぞれ非負または非正のリンクコストとして含まれる経路探索装置。
【請求項９】
請求項７または８に記載の経路探索装置において、
前記制御部は、前記抽出されたノードとリンクにより構成されるグラフの複製を複数生成し、前記複数のグラフの複製を用いて複数の階層を有する前記第１の道路ネットワークを生成する経路探索装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の経路探索装置において、
前記第１の追加リンクは、前記生成されたリンクの複製の終点を、前記リンクコストに対応する階層数だけ異なる階層に属する当該リンクの他の複製の終点に変更したリンクであり、
前記第２の追加リンクは、前記目的地に対応するノードの複製のうち、階層が互いに一層異なる前記目的地に対応するノードの複製の間を接続するリンクである経路探索装置。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の経路探索装置において、
前記地図データは、道路地図上の地点の標高に関する標高値情報を含み、
前記制御部は、前記第１の道路ネットワークの総階層数を前記標高値情報に基づいて算出する経路探索装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の経路探索装置において、
前記制御部は、電力消費に関する非負のリンクコストまたは電力回生に関する非正のリンクコストを特定するとき、燃料消費に関するリンクコストをさらに特定する経路探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、経路探索方法及び経路探索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車（ＥＶ）やハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）など、駆動用のバッテリを備える車両において、航続可能距離を適切に管理するため、走行中のバッテリの電力消費のほかにバッテリの電力回生が注目されている。特許文献１では、電力回生量に基づいて経路探索用のリンクコストを算出して、経路探索を行う経路探索装置が記載されている。【０００３】
また、リンクコストに基づいて経路探索を行う方法として、ダイクストラ法と呼ばれる単一始点最短路問題のアルゴリズムを用いることが周知となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】日本国特開２０１０−１０１７４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、電力回生量をリンクコストに含めてはいるものの、リンクごとの電力消費量については考慮されているとは言えない。そのため、電力消費量が電力回生量を上回り、目的地に到達不能となる経路を探索してしまう虞があった。【０００６】
本発明は、バッテリの電力消費と電力回生の両方を考慮した経路を探索可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によると、経路探索方法は、コンピュータが、ノードに関するノードデータとリンクに関するリンクデータとを含む地図データから、出発地と目的地とが含まれる地図領域に含まれるノードとリンクを抽出し、コンピュータが、抽出されたリンクについて、エネルギー消費に関する非負のリンクコストまたはエネルギー回生に関する非正のリンクコストを特定し、コンピュータが、抽出されたノードとリンクの各々について、複数の複製を生成して、第１の道路ネットワークを生成し、コンピュータが、第１の道路ネットワークに対して、第１の追加リンクと第２の追加リンクとを追加して第２の道路ネットワークを生成し、コンピュータが、特定されたリンクコストと生成された第２の道路ネットワークとを用いて、出発地に対応するノードの複製から目的地に対応するノードの複製までの経路を探索し、第１の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、生成されたリンクの複製の終点のノードを当該リンクの他の複製の終点のノードに変更したリンクであり、第２の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、目的地に対応するノードの複製の間をそれぞれ接続するリンクである。
本発明の第２の態様によると、第１の態様の経路探索方法において、リンクデータには、各リンクについて、エネルギー消費または回生がそれぞれ非負または非正のリンクコストとして含まれるのが好ましい。
本発明の第３の態様によると、第１または第２の態様の経路探索方法において、抽出されたノードとリンクにより構成されるグラフの複製を複数生成し、複数のグラフの複製を用いて複数の階層を有する第１の道路ネットワークを生成するのが好ましい。
本発明の第４の態様によると、第３の態様の経路探索方法において、第１の追加リンクは、生成されたリンクの複製の終点を、リンクコストに対応する階層数だけ異なる階層に属する当該リンクの他の複製の終点に変更したリンクであり、第２の追加リンクは、目的地に対応するノードの複製のうち、階層が互いに一層異なる目的地に対応するノードの複製の間を接続するリンクであるのが好ましい。
本発明の第５の態様によると、第３または第４の態様の経路探索方法において、地図データは、道路地図上の地点の標高に関する標高値情報を含み、第１の道路ネットワークの総階層数は、標高値情報に基づいて算出されるのが好ましい。
本発明の第６の態様によると、第１の態様の経路探索方法において、電力消費に関する非負のリンクコストまたは電力回生に関する非正のリンクコストを特定するとき、燃料消費に関するリンクコストをさらに特定するのが好ましい。
本発明の第７の態様によると、経路探索装置は、ノードに関するノードデータとリンクに関するリンクデータとを含む地図データから、出発地と目的地とが含まれる地図領域に含まれるノードとリンクを抽出し、抽出されたリンクについて、エネルギー消費に関する非負のリンクコストまたはエネルギー回生に関する非正のリンクコストを特定し、抽出されたノードとリンクの各々について、複数の複製を生成して、第１の道路ネットワークを生成し、第１の道路ネットワークに対して、第１の追加リンクと第２の追加リンクとを追加して第２の道路ネットワークを生成し、特定されたリンクコストと生成された第２の道路ネットワークとを用いて、出発地に対応するノードの複製から目的地に対応するノードの複製までの経路を探索する制御部を備え、第１の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、生成されたリンクの複製の終点のノードを当該リンクの他の複製の終点のノードに変更したリンクであり、第２の追加リンクは、所定の非負のリンクコストが設定されたリンクであって、目的地に対応するノードの複製の間をそれぞれ接続するリンクである。
本発明の第８の態様によると、第７の態様の経路探索装置において、リンクデータには、各リンクについて、エネルギー消費または回生がそれぞれ非負または非正のリンクコストとして含まれるのが好ましい。
本発明の第９の態様によると、第７または第８の態様の経路探索装置において、制御部は、抽出されたノードとリンクにより構成されるグラフの複製を複数生成し、複数のグラフの複製を用いて複数の階層を有する第１の道路ネットワークを生成するのが好ましい。
本発明の第１０の態様によると、第９の態様の経路探索装置において、第１の追加リンクは、生成されたリンクの複製の終点を、リンクコストに対応する階層数だけ異なる階層に属する当該リンクの他の複製の終点に変更したリンクであり、第２の追加リンクは、目的地に対応するノードの複製のうち、階層が互いに一層異なる目的地に対応するノードの複製の間を接続するリンクであるのが好ましい。
本発明の第１１の態様によると、第９または第１０の態様の経路探索装置において、地図データは、道路地図上の地点の標高に関する標高値情報を含み、制御部は、第１の道路ネットワークの総階層数を標高値情報に基づいて算出するのが好ましい。
本発明の第１２の態様によると、第７の態様の経路探索装置において、制御部は、電力消費に関する非負のリンクコストまたは電力回生に関する非正のリンクコストを特定するとき、燃料消費に関するリンクコストをさらに特定するのが好ましい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、バッテリの電力消費と電力回生とを考慮した経路を探索できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態による経路探索装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）は、地図データに含まれるノードやリンクについて説明するためのグラフの一例である。図２（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態における地図データの一例を示す図である。
【図３】図３は、地図データを基に生成される階層型グラフの一例である。
【図４】図４（ａ）および（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態において階層間リンクを追加する規則の説明に用いられる図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態における経路探索用グラフの一例である。
【図６】図６は、本発明の第１の実施形態による経路探索装置における経路探索処理に関するフローチャートの一例である。
【図７】図７は、本発明の第２の実施形態による経路探索装置の一構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施形態による経路探索装置における第２の経路探索処理に関するフローチャートの一例である。
【図９】図９（ａ）および（ｂ）は、本発明の第２の実施の形態において階層間リンクを追加する規則の説明に用いられる図である。
【図１０】図１０は、本発明の第３の実施形態による経路探索装置における経路探索処理に関するフローチャートの一例である。
【図１１】図１１は、本発明の第４の実施形態による経路探索装置における経路探索処理に関するフローチャートの一例である。
【図１２】図１２は、プログラム製品を提供するために用いる機器の全体構成を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による経路探索装置の一構成例を示すブロック図である。図１に示す経路探索装置１は、ナビゲーション装置であって、駆動用のバッテリを備える電気自動車等の車両に搭載される。経路探索装置１は、制御部１０と、記憶部１１と、表示モニタ１２と、スピーカ１３と、ＧＰＳ受信部１４と、入力装置１５とを備える。
【００１１】
制御部１０は、マイクロプロセッサ、各種周辺回路、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって構成される。制御部１０は、経路探索装置１の各構成を制御して後述する経路探索処理などを実行する。すなわち、制御部１０は、ＲＡＭを作業領域としてＲＯＭに記憶されたプログラムを実行して、経路探索装置１の制御を行う。
【００１２】
記憶部１１は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶部材である。記憶部１１には、地図データと、経路探索装置１を搭載している電気自動車等の車重が記憶されている。地図データには、制御部１０が経路探索処理に用いるノードデータと、リンクデータとが含まれる。
【００１３】
ノードデータは、道路地図上の所定の地点を表すノードに関する情報である。ノードデータは、各ノードのＩＤと、各ノードが表す地点の位置情報と、各ノードが表す地点の標高値情報とを含む。
【００１４】
リンクデータは、道路地図上の道路を表すリンクに関する情報である。リンクデータは、各リンクのＩＤと、各リンクの始点のノードＩＤと、終点のノードＩＤと、リンクコストとを含む。リンクデータが表すリンクは、有向なものであって、その始点と終点にはノードがある。また、リンクデータが表すリンクには、リンクコストと呼ばれる重みが設定されている。リンクコストは、たとえばリンクに対応した道路を電気自動車等が走行したときのバッテリの消費量などであり、負のリンクコストが存在し得る。道路地図は、地図データに含まれる複数のノードと、１または複数のリンクによる重み付き有向グラフとして表現される。
【００１５】
図２は、ノードと、リンクとを説明するための図である。図２（ａ）では、ノードＮ１〜Ｎ６の六つのノードと、リンクＬ１〜Ｌ７の七つのリンクとからなる有向グラフＧ１が示されている。図２（ｂ）は、リンクＬ１〜Ｌ７のリンクデータの一例を示したものである。
【００１６】
図２（ｂ）では、図２（ａ）にある各リンクについて、それぞれ始点のノードＩＤと、終点のノードＩＤと、リンクコストとの一例が示されている。たとえば、リンクＬ１は、ノードＮ１を始点として、ノードＮ２を終点とする。そして、リンクＬ１のリンクコストは、２０Ｗｈと設定されている。このリンクコストは、電気自動車等がリンクＬ１に対応した道路を走行すると、電気自動車等のバッテリの充電量が２０Ｗｈだけ消費されることを意味する。リンクＬ６のリンクコストには、−２０Ｗｈという負の値が設定されている。これは、電気自動車等がリンクＬ６に対応した道路を走行すると、電気自動車等のバッテリの充電量が２０Ｗｈだけ回生されることを意味する。図２のようにリンクコストと呼ばれる重みが設定された有向グラフのことを重み付き有向グラフという。
【００１７】
重み付き有向グラフＧ１として表された道路地図において、経路は通過するリンクの列として表される。各経路に含まれるリンクのリンクコストの合計を経路コストと称する。たとえば、図２の重み付き有向グラフにおいて、リンクＬ１、リンクＬ２、リンクＬ５の順に通過するノードＮ１からノードＮ６への経路の場合、経路コストは４０Ｗｈとなる。また、同じノードＮ１からノードＮ６への経路であっても、リンクＬ３、リンクＬ６、リンクＬ７の順に通過する経路の経路コストは、３０Ｗｈとなる。二つのノード間の経路のうち経路コストが最小の経路のことを最小経路と称する。たとえば図２の例においてノードＮ１からノードＮ６への最小経路は、リンクＬ３、リンクＬ６、リンクＬ７の順に通過する経路である。
【００１８】
表示モニタ１２は、たとえば液晶モニタであって、制御部１０の制御にしたがって道路地図や、経路探索処理で探索した経路などをその画面に表示する。スピーカ１３は、制御部１０の制御に従って所定の音声を出力する。ＧＰＳ受信部１４は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信し、制御部１０に送信する。制御部１０は、ＧＰＳ受信部１４から受信したＧＰＳ信号に基づいて、経路探索装置１を搭載した車両の現在位置を算出することができる。
【００１９】
入力装置１５は、各種スイッチ類や、操作パネル、表示モニタ１２と一体化されたタッチパネルなどで構成される。ユーザは、入力装置１５を用いて出発地や目的地の設定など、経路探索装置１の操作をすることができる。制御部１０は、経路探索処理において、入力装置１５を介して設定された出発地から目的地までの経路を探索する。
【００２０】
制御部１０が実行する経路探索処理について説明する。制御部１０は、出発地に対応するノードから目的地に対応するノードまでの経路をダイクストラ法により探索する。以降、出発地に対応するノードのことを出発地ノードと称し、目的地に対応するノードのことを目的地ノードと称する。
【００２１】
ダイクストラ法は、リンクコストがすべて非負の値である重み付きグラフにおいて、出発地ノードからの最小経路を算出するアルゴリズムである。負のリンクコストを持つリンクが存在する重み付きグラフにダイクストラ法を適用すると、算出される経路が必ずしも最小経路とならないことが知られている。図２に示した重み付き有向グラフＧ１は、ダイクストラ法により最小経路が探索できないグラフの一例である。たとえば、図２のノードＮ１を出発地ノードとし、ノードＮ６を目的地ノードとしてダイクストラ法を実行すると、リンクＬ１、リンクＬ２、リンクＬ５の順にリンクを通過する経路が算出されてしまう。なお、図２の最小路経路は、前述したとおり、リンクＬ３、リンクＬ６、リンクＬ７の順にリンクを通過する経路である。
【００２２】
記憶部１１に記憶されている地図データでは、バッテリの電力回生があるリンクについては負のリンクコストが設定されている。そのため、記憶部１１に記憶された地図データに基づいた道路地図全体の重み付き有向グラフそのものでは、ダイクストラ法により最小経路が算出できないことがある。そこで、経路探索装置１の制御部１０は、地図データに基づいた重み付き有向グラフに基づいて、負のリンクコストを含まない経路探索用の重み付き有向グラフを生成する。以降、経路探索用の重み付き有向グラフのことを経路探索用グラフと称する。また、以降では地図データに基づいた重み付き有向グラフのことを原地図グラフと称する。
【００２３】
原地図グラフに基づいて経路探索グラフを生成するにあたって、まず原地図グラフから出発地ノードと目的地ノードとを含む部分グラフを抽出する。たとえば、出発地と目的地とを焦点とする楕円形状の道路地図領域に含まれるノードとリンクとを地図データから抽出して部分グラフとする。そして、制御部１０は、抽出した部分グラフの複製を生成し、階層化したグラフ構造を生成する。以降、部分グラフの複製を階層化したグラフ構造のことを、階層型グラフと称する。
【００２４】
図３は、原地図グラフの部分グラフに基づいて生成された階層型グラフの一例である。図３の例における原地図グラフの部分グラフは、図２に示された重み付き有向グラフＧ１である。そして図３には、重み付き有向グラフＧ１を複製した四つのグラフＧ１ａ〜Ｇ１ｄにより構成される階層型グラフＧ２が示されている。図３のノードＮ１ａ〜Ｎ１ｄは、重み付き有向グラフＧ１のノードＮ１の複製である。同様にノードＮ２ａ〜Ｎ２ｄは、重み付き有向グラフＧ１のノードＮ２の複製である。そして、ノードＮ３ａ〜Ｎ３ｄ、ノードＮ４ａ〜Ｎ４ｄ、ノードＮ５ａ〜Ｎ５ｄ、およびノードＮ６ａ〜Ｎ６ｄは、それぞれ重み付き有向グラフＧ１のノードＮ３、ノードＮ４、ノードＮ５、およびノードＮ６の複製である。リンクＬ１ａ〜Ｌ１ｄは、重み付き有向グラフＧ１のリンクＬ１の複製である。同様にリンクＬ２ａ〜Ｌ２ｄは、重み付き有向グラフＧ１のリンクＬ２の複製である。同様にリンクＬ３ａ〜Ｌ３ｄ、リンクＬ４ａ〜Ｌ４ｄ、リンクＬ５ａ〜Ｌ５ｄ、リンクＬ６ａ〜Ｌ６ｄ、およびリンクＬ７ａ〜Ｌ７ｄは、それぞれ重み付き有向グラフＧ１のリンクＬ３、リンクＬ４、リンクＬ５、リンクＬ６、およびリンクＬ７の複製である。以降、図３のグラフＧ１ａ〜Ｇ１ｄのように、原地図グラフの部分グラフを複製したグラフのことを複製グラフと称する。
【００２５】
階層型グラフに含まれる複製グラフの数は、原地図グラフの部分グラフに含まれるノードデータとリンクデータとに基づいて算出される。まず、制御部１０は、原地図グラフの部分グラフに含まれるノードについて、ノードデータの標高値情報を検索し、その最大値ｈ１と最小値ｈ２とを抽出する。次に制御部１０は、原地図グラフの部分グラフに含まれるリンクの中から負のリンクコストを有するリンクを抽出する。そして、制御部１０は、抽出したリンクの負のリンクコストについて、その絶対値の最大公約数ｘを算出する。最大公約数ｘは、非負の有理数となる。最大公約数ｘは、公知のユークリッド互除法を有理数に拡張したアルゴリズムにより算出すればよい。図２の重み付き有向グラフの場合、最大公約数ｘの値は「１０」となる。制御部１０は、ノードデータから抽出した標高値情報の最大値ｈ１および最小値ｈ２と、最大公約数ｘとを下記の数式（１）に代入して階層型グラフに含まれる複製グラフの数ｓを算出する。なお、数式（１）における回生効率Ａおよび重力加速度ｇは、予め定められた定数である。車重ｍは、記憶部１１に記憶されている。
【００２６】
【数１】
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・・・（１）
【００２７】
各複製グラフには、所定の階層番号が割り当てられる。そして、制御部１０は、その階層番号と、階層型グラフに含まれるリンクのリンクコストとに基づいて、階層間（複製グラフ間）にリンクを追加することにより経路探索用グラフを生成する。以下、階層間に追加されるリンクのことを階層間リンクと称する。なお、階層番号は１からｓまでの連続した数値が割り当てられており、数値が大きいものほど下層であるものとする。図３の例では、ｓ＝４と算出されたものとし、複製グラフＧ１ａ〜Ｇ１ｄにそれぞれ１，２，３，４が割り当てられているものとする。
【００２８】
経路探索用グラフを生成するために階層型グラフに追加される階層間リンクは２種類存在する。第１の階層間リンクは、階層型グラフに含まれる負のリンクコストのリンクを置換するものである。
【００２９】
図４は、第１の階層間リンクを説明するための図である。図４（ａ）は、図３の階層型グラフのうちリンクＬ６ａ〜Ｌ６ｄとそれらの両端のノードのみを示したものである。リンクＬ６ａ〜Ｌ６ｄは、負のリンクコストｙを有する。第１の階層間リンクは、負のリンクコストｙを前述の最大公約数ｘで除する。図４（ａ）の例では、ｘ＝１０[Ｗｈ]、ｙ＝−２０[Ｗｈ]であるため、ｙ／ｘ＝−２となる。そして、そのｙ／ｘの結果に基づいて、次の〔規則１〕により負のリンクコストを有するリンクを第１の階層間リンクに置換する。
【００３０】
〔規則１〕
負のリンクコストｙを有し、始点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｐ、終点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｑであるリンクを、零のリンクコストを有し、始点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｐ、終点が階層番号ｋ＝ｊ−（ｙ／ｘ）の複製グラフＧｋのノードＮｑである第１の階層間リンクに置換する。ただし、複製グラフＧｋに相当するグラフが階層型グラフ中に存在しない場合は削除する。
【００３１】
図４（ｂ）は、図４（ａ）のリンクＬ６ａ〜Ｌ６ｄに対して上記の〔規則１〕を適用した状態を示している。リンクＬ６ａは、負のリンクコスト−２０[Ｗｈ]を有し、始点が階層番号１の複製グラフＧ１ａのノードＮ４ａであり、終点が階層番号１の複製グラフＧ１ａのノードＮ５ａである。リンクＬ６ａにおける階層番号ｋは、ｋ＝１−（−２）＝３である。階層番号３は複製グラフＧ１ｃであるため、リンクＬ６ａは、零のリンクコストを有し、始点が階層番号１の複製グラフＧ１ａのノードＮ４ａ、終点が階層番号３の複製グラフＧ１ｃのノードＮ５ａである第１の階層間リンクＬ１００ａに置換される。同様にリンクＬ６ｂは、第１の階層間リンクＬ１００ｂに置換される。リンクＬ６ｃおよびＬ６ｄについては、階層番号が５以上の複製グラフがないため削除される。
【００３２】
第２の階層間リンクは、階層番号が隣り合う複製グラフの目的地ノード間に〔規則２〕に従って追加される。
【００３３】
〔規則２〕
リンクコストを最大公約数ｘとし、階層番号ｉの複製グラフＧｉの目的地ノードＮｄを始点とし、階層番号ｊ＝ｉ＋１の複製グラフＧｊの目的地ノードＮｄを終点とする第２の階層間リンクを追加する。ただし、複製グラフＧｊに相当するグラフが階層型グラフ中に存在しない場合は、追加しない。
【００３４】
たとえば、目的地ノードが図２のノードＮ６である場合、図３の階層型グラフに階層番号１の複製グラフＧ１ａの目的地ノードＮ６ａを始点とし、階層番号２の複製グラフＧ１ｂの目的地ノードＮ６ｂを終点とするリンクコストが１０の第２の階層間リンクが追加される。さらに、ノードＮ６ｂを始点とし、ノードＮ６ｃを終点とするリンクコストが１０の第２の階層間リンクも追加される。同様に、ノードＮ６ｃを始点とし、ノードＮ６ｄを終点とするリンクコストが１０の第２の階層間リンクも追加される。しかし、階層番号５の複製グラフが存在しないため、ノードＮ６ｄを始点とする第２の階層間リンクは追加されない。
【００３５】
図５は、図３の階層型グラフＧ２に対して〔規則１〕および〔規則２〕に従って階層間リンクを追加することにより生成された経路探索用グラフＧ３を示す。図５では、〔規則１〕に従って、リンクＬ６ａ、Ｌ６ｂ、Ｌ７ａ、Ｌ７ｂ、Ｌ７ｃがそれぞれ第１の階層間リンクＬ１００ａ、Ｌ１００ｂ、Ｌ１０１ａ、Ｌ１０１ｂ、Ｌ１０１ｃに置換されている。また、〔規則２〕に従って、第２の階層間リンクＬ１０２ａ、Ｌ１０２ｂ、Ｌ１０２ｃが追加されている。
【００３６】
制御部１０は、経路探索用グラフを生成したら、出発地ノードの複製のうち最上位の階層にあるノードから、目的地ノードの複製のうち最下位の階層にあるノードまでの経路をダイクストラ法により算出する。たとえば、図５の場合、ノードＮ１ａからノードＮ６ｄまでの経路を算出する。
【００３７】
経路探索用グラフによる経路探索では、「経路中において負のリンクコストｙを有するリンクを通過すること」が、「リンクコストが零の第１の階層間リンクを通過することにより、リンクコストがｘの第２の階層間リンクをｙ／ｘ本回避すること」、すなわち階層差ｙ／ｘに置換されている。たとえば、図２においてリンクＬ１、リンクＬ２、リンクＬ５の順に通過する経路は、図５ではリンクＬ１ａ、リンクＬ２ａ、リンクＬ５ａ、第２の階層間リンクＬ１０２ａ、第２の階層間リンクＬ１０２ｂ、第２の階層間リンクＬ１０２ｃの順に通過する経路となる。この経路の経路コストは７０Ｗｈとなる。また、図２においてリンクＬ３、リンクＬ６、リンクＬ７の順に通過する経路は、図５ではリンクＬ３、第１の階層間リンクＬ１００ａ、第１の階層間リンクＬ１０１ｃの順に通過する経路となる。この経路の経路コストは６０Ｗｈとなる。
【００３８】
なお、前述のようにリンクＬ１、リンクＬ２、リンクＬ５の順に通過する経路の実際の経路コストは４０Ｗｈであり、リンクＬ３、リンクＬ６、リンクＬ７の順に通過する経路の実際の経路コストは３０Ｗｈである。図５の経路探索用グラフを用いた場合の経路コスト（それぞれ７０Ｗｈ、６０Ｗｈ）は、それぞれ３０Ｗｈずつ大きくなる。この経路コストの差は図５に存在する第２の階層間リンクＬ１０２ａ〜Ｌ１０２ｃの各リンクコストの合計値に等しい。経路探索用グラフを用いた場合の経路コストと、実際の経路コストとの差は、追加された第２の階層間リンクのリンクコストの合計に等しくなる。
【００３９】
図６は、図５のような経路探索用グラフを仮想的な道路ネットワークとして用いて経路コストが最小となる経路を探索する経路探索処理に関するフローチャートである。まず、ステップＳ１０では、道路地図上に出発地と、目的地とを設定する。たとえば、出発地は、電気自動車等の現在位置とすればよい。また、目的地は、表示モニタ１２に表示された道路地図の中から所望の地点を入力装置１５を介してユーザに選択させればよい。
【００４０】
次に、ステップＳ２０では、制御部１０は、設定した出発地と目的地とを含む道路地図上の地図領域を道路地図上に設定する。たとえば、出発地と目的地とを焦点とする所定の大きさの楕円形状の道路地図領域を道路地図上に設定する。そして、ステップＳ３０では、制御部１０は、記憶部１１に記憶されている地図データのうち、ノードの位置情報がその楕円形状の道路地図領域の範囲内にあるノードのノードデータを抽出し、さらにそれら抽出されたノード間にあるリンクのリンクデータも抽出する。このようにすることにより、原地図グラフを親グラフとする部分グラフを地図データから抽出することができる。
【００４１】
次に、ステップＳ４０では、制御部１０は、数式（１）に基づいて、階層型グラフに含める複製グラフの数ｓ、すなわち経路探索用グラフの階層数ｓを算出する。ステップＳ５０では、制御部１０は、ステップＳ４０で算出された階層数ｓだけ部分グラフの複製を生成し、階層型グラフを生成する。ステップＳ６０では、ステップＳ５０で生成された階層型グラフに〔規則１〕および〔規則２〕を適用することにより、経路探索用グラフを生成する。ステップＳ７０では、ステップＳ６０で生成された経路探索用グラフの最上位の階層にある出発地ノードから、その経路探索用グラフの最下位の階層にある目的地ノードまでの経路をダイクストラ法により算出する。
【００４２】
このように地図データに基づいて経路探索用グラフを生成し、ダイクストラ法による経路探索に用いることにより、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した正しい推奨経路が探索できる。
【００４３】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、本発明の第２の実施形態による経路探索装置の一構成例を示すブロック図である。図７の経路探索装置２は、ナビゲーション装置であって、ガソリン等の燃料によるエネルギーとバッテリから供給される電気エネルギーとを併用して走行するハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）に搭載される。経路探索装置２は、制御部２０と、記憶部２１と、表示モニタ１２と、スピーカ１３と、ＧＰＳ受信部１４と、入力装置１５とを備える。第１の実施形態と同一の構成要素についてはその説明を省略する。
【００４４】
制御部２０は、マイクロプロセッサ、各種周辺回路、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって構成される。制御部２０は、経路探索装置２の各構成を制御して経路探索処理などを実行する。すなわち、制御部２０は、ＲＡＭを作業領域としてＲＯＭに記憶されたプログラムを実行して、経路探索装置２の制御を行う。制御部２０は、ＨＥＶからそのバッテリの充電状態に関する情報を取得することができる。
【００４５】
記憶部２１は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶部材である。記憶部２１には、地図データと、経路探索装置２を搭載しているＨＥＶの車重が記憶されている。地図データには、制御部２０が経路探索処理に用いるノードデータと、リンクデータとが含まれる。ノードデータは、第１の実施形態と同様である。しかし、リンクデータは、リンクコストが表す情報の内容が第１の実施形態と異なる。
【００４６】
第２の実施形態におけるリンクコストは、ガソリン等の燃料消費量と、バッテリの電力消費量との対で表される。リンクコストのうち、バッテリの電力消費量については、負の値を取ることがあり、バッテリが電力回生することを表す。
【００４７】
第２の実施形態において制御部２０が実行する経路探索処理について説明する。第２の実施形態では、制御部２０は、地図データに基づいて第１の実施形態の経路探索用グラフとは異なる第２の経路探索用グラフを生成する。
【００４８】
図８は、記憶部２１に記憶した地図データに基づいて、制御部２０が第２の経路探索用グラフを仮想的な道路ネットワークとして用いて経路コストが最小となる経路を探索する経路探索処理に関するフローチャートの一例である。図８に示す第２の経路探索用グラフを生成する処理は、図６に示す処理とステップＳ３０までは同様である。
【００４９】
ステップＳ１００では、制御部２０は原地図グラフの部分グラフについて所定数ｓ２個の複製を生成し、階層型グラフを生成する。所定数ｓ２は、Ｆ／ｇｃｄ（Ｆ，ｘ２）の整数倍の定数である。Ｆ[Ｗｈ]はＨＥＶのバッテリが満充電のときの電池残量である。ｘ２[Ｗｈ]は地図データに含まれる電力消費量に関するリンクコストすべての絶対値の最大公約数である。ｇｃｄ（Ｆ，ｘ２）は、Ｆとｘ２の最大公約数である。
【００５０】
ステップＳ１１０では、制御部２０はステップＳ１００において生成した階層型グラフに下記の〔規則３〕に基づいて第３の階層間リンクを追加して、第２の経路探索用グラフを生成する。第３の階層間リンクはＨＥＶのバッテリの充電状態の変化を表し、第２の実施形態における階層型グラフの各階層はバッテリの充電状態を表す。階層番号ｉ（１≦ｉ≦ｓ２）の階層は、ＨＥＶのバッテリの電池残量がＦ×（ｓ２−ｉ）／（ｓ２−１）[Ｗｈ]である状態に対応する。ステップＳ１２０では、制御部２０は、ステップＳ１１０で生成された第２の経路探索用グラフを用いて出発地から目的地までの経路をダイクストラ法により算出する。出発地ノードと目的地ノードの設定方法については後述する。
【００５１】
〔規則３〕
記憶部２１に記憶されているリンクＬ（下記）に基づいて、第３の階層間リンクＬｓ（下記）を追加する。ただし、階層番号ｋに対応する複製グラフが階層型グラフ中に存在せず、ｊ≠１かつｊ≠ｓ２である場合は、ｋの値を１およびｓ２のいずれか近い値とする。また、階層番号ｋに対応する複製グラフが階層型グラフ中に存在せず、ｊ＝１またはｊ＝ｓ２である場合は、階層間リンクを追加しない。
「リンクＬ」
電力消費量に関するリンクコスト：ｙ１、
燃料消費量に関するリンクコスト：ｙ２、
始点：階層番号ｊの複製グラフのノードＮｐ、
終点：階層番号ｊの複製グラフのノードＮｑ
「リンクＬｓ」
電力消費量に関するリンクコスト：零、
燃料消費量に関するリンクコスト：ｙ２、
始点：階層番号ｊの複製グラフのノードＮｐ、
終点：階層番号ｋ＝ｊ＋ｙ１／（Ｆ／（ｓ２−１））の複製グラフのノードＮｑ
【００５２】
図９は、〔規則３〕を説明するための図である。図９（ａ）には、複製グラフＧ４ａと、複製グラフＧ４ｂと、複製グラフＧ４ｃとからなるｓ２＝３の階層型グラフＧ５が示されている。グラフＧ４ａは、ノードＮ２０ａと、ノードＮ２１ａと、ノードＮ２２ａと、リンクＬ２０ａと、リンクＬ２１ａとからなる。同様に、複製グラフＧ４ｂは、ノードＮ２０ｂと、ノードＮ２１ｂと、ノードＮ２２ｂと、リンクＬ２０ｂと、リンクＬ２１ｂとからなる。複製グラフＧ４ｃは、ノードＮ２０ｃと、ノードＮ２１ｃと、ノードＮ２２ｃと、リンクＬ２０ｃと、リンクＬ２１ｃとからなる。リンクＬ２０ａ〜Ｌ２０ｃは、電力消費量に関して負のリンクコスト（たとえば、−２ｋＷｈ）を有する。リンクＬ２１ａ〜Ｌ２１ｃは、電力消費量に関して正のリンクコスト（たとえば、＋４ｋＷｈ）を有する。ＨＥＶのバッテリの満充電時の電池残量Ｆは４ｋＷｈであるものとする。複製グラフＧ４ａは、階層番号１であり、ＨＥＶのバッテリの電池残量が４ｋＷｈである状態に対応する。複製グラフＧ４ｂは、階層番号２であり、ＨＥＶのバッテリの電池残量が２ｋＷｈである状態に対応する。複製グラフＧ４ｃは、階層番号３であり、ＨＥＶのバッテリの電池残量が零である状態に対応する。
【００５３】
図９（ｂ）の階層間リンクＬ１０３ａは、リンクＬ２１ａに基づいて〔規則３〕により追加された第３の階層間リンクである。リンクＬ２１ａは、電力消費量に関するリンクコストｙ＝＋４ｋＷｈを有し、始点が階層番号１の複製グラフＧ４ａのノードＮ２０ａ、終点が階層番号１の複製グラフＧ４ａのノードＮ２２ａである。第３の階層間リンクＬ１０３ａは、始点が階層番号１の複製グラフＧ４ａのノードＮ２０ａ、終点が階層番号ｋ＝３＝１＋４０００／（４０００／（３−１））の複製グラフＧ４ｃのノードＮ２２ｃとなっている。そして、第３の階層間リンクＬ１０３ａの電力消費量に関するリンクコストは、零に設定される。
【００５４】
図９（ｂ）の階層間リンクＬ１０３ｂは、リンクＬ２１ｂに基づいて〔規則３〕により追加された第３の階層間リンクである。リンクＬ２１ｂは、電力消費量に関するリンクコストｙ＝＋４ｋＷｈを有し、始点が階層番号２の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２０ｂ、終点が階層番号１の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２２ｂである。第３の階層間リンクＬ１０３ｂでは、始点は階層番号１の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２０ａである。終点は、階層番号ｋ＝４＝２＋４０００／（４０００／（３−１））の複製グラフがグラフＧ５中に存在しないため、ｋ＝ｓ２＝３の複製グラフＧ４ｃのノードＮ２２ｃとなっている。そして、第３の階層間リンクＬ１０３ａの電力消費量に関するリンクコストは、零に設定される。
【００５５】
リンクＬ２１ｃについては、階層番号ｋ＝５＝３＋４０００／（４０００／（３−１））の複製グラフがグラフＧ５中に存在せず、ｊ＝ｓ２であるため、階層間リンクを追加していない。
【００５６】
階層間リンクＬ１０４ａは、リンクＬ２０ｂに基づいて〔規則３〕により追加された階層間リンクである。リンクＬ２０ｂは、電力消費量に関するリンクコストｙ＝−２ｋＷｈを有し、始点が階層番号２の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２０ｂ、終点が階層番号１の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２１ｂである。階層間リンクＬ１０４ａは、始点が階層番号２の複製グラフＧ４ｂのノードＮ２０ｂ、終点が階層番号ｋ＝１＝２＋（−２０００）／（４０００／（３−１））の複製グラフＧ４ａのノードＮ２１ａとなっている。そして、階層間リンクＬ１０４ａのリンクコストは、零に設定される。そして、階層間リンクＬ１０４ａのリンクコストは、零に設定される。階層間リンクＬ１０４ｂは、階層間リンクＬ１０４ａと同様にリンクＬ２０ｃに基づいて〔規則３〕により追加された階層間リンクである。階層番号１以下の複製グラフが階層型グラフＧ５中に存在せず、元の階層番号ｊが１であるため、リンクＬ２０ａに基づいた階層間リンクは追加されない。
【００５７】
第２の実施形態では、制御部２０は、第２の経路探索用グラフを生成したら、ダイクストラ法による経路探索を行う。このとき、電力消費量に関するリンクコストと、燃料消費量に関するリンクコストとの双方を考慮した経路を探索する。
【００５８】
出発地ノードは、出発地にＨＥＶの現在地に最も近い位置にあるノードのうち、経路探索処理開始時点でのＨＥＶのバッテリの充電状態がｆ[Ｗｈ]のとき、階層番号ｎ＝ｆ／Ｆ×（１−ｓ２）＋ｓ２の階層にあるノードを選択する。また、目的地ノードは、いずれの階層にある目的地ノードでもよく、いずれかの階層の目的地ノードまでの経路が確定したら経路探索を終了することにしてもよいし、所定の階層をユーザに指定させてもよい。
【００５９】
ユーザに所定の階層を選択させて経路探索を終了させる目的地ノードを決定する場合、以下の〔規則４〕に従って第４の階層間リンクおよび第５の階層間リンクをさらに追加することにしてもよい。
〔規則４〕
電力消費量に関するリンクコストと燃料消費量に関するリンクコストの両方が零であり、階層番号ｉの複製グラフＧｉの目的地ノードＮｄを始点として、階層番号ｊ＝ｉ＋１の複製グラフＧｊの目的地ノードＮｄを終点とする第４の階層間リンクを追加する。ただし、複製グラフＧｊに相当するグラフが階層型グラフに存在しない場合は、追加しない。
電力消費量に関するリンクコストと燃料消費量に関するリンクコストの両方が零であり、階層番号ｉの複製グラフＧｉの目的地ノードＮｄを始点として、階層番号ｋ＝ｉ−１の複製グラフＧｋの目的地ノードＮｄを終点とする第５の階層間リンクを追加する。ただし、複製グラフＧｋに相当するグラフが階層型グラフに存在しない場合は、追加しない。
【００６０】
第２の実施形態における経路探索処理では、電力消費量と燃料消費量という２種類のリンクコストに基づいて、２種類の経路コストを算出しながら経路探索する。元の部分グラフに含まれていたリンク、すなわちリンクＬ２０ａ〜Ｌ２０ｃ、およびリンクＬ２１ａ〜Ｌ２１ｃは、燃料消費量に関する経路コストを算出するのに利用し、電力消費量に関する経路コストの算出には利用しない。すなわち、ハイブリッド電気自動車がリンクに対応する道路を、燃料を消費して走行することを意味する。第３の階層間リンクＬ１０３ａ，第３の階層間リンクＬ１０３ｂ，および第３の階層間リンクＬ１０４ａ〜Ｌ１０４ｃは、電力消費量に関する経路コストを算出するのに利用し、燃料消費量に関する経路コストの算出には利用しない。電力消費量に関するリンクコストのうち、経路コストに関与するものは零に設定され、階層間の移動に置換されているため、ダイクストラ法により正しい推奨経路が探索できる。
【００６１】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態による経路探索装置は、図１に示す第１の実施の形態による経路探索装置１と同一の構成を備える。第３の実施の形態による経路探索装置は、記憶部１１に記憶される地図データのリンクデータが第１の実施の形態と異なる。
【００６２】
第３の実施の形態におけるリンクデータは、リンクコストを含まない。第３の実施の形態では、各リンクに対応する道路上を電気自動車等が走行することで損失するまたは回生する電力量を制御部１０が推定して、その電力量の推定値に基づいて制御部１０がリンクコストを算出する。制御部１０により推定される電力量は、電力を損失するリンクでは非負の値となり、電力を回生するリンクでは非正の値となる。制御部１０は、算出したリンクコストを用いて、経路探索用グラフを生成する。
【００６３】
図１０は、制御部１０が経路探索用グラフを用いて経路探索する経路探索処理に関するフローチャートである。図１０に例示される処理は、ステップＳ３０までは図６に示す処理と同様である。
【００６４】
第３の実施の形態では、制御部１０は、ステップＳ３０において原地図グラフを親グラフとする部分グラフを地図データから抽出した後、ステップＳ２００の処理を開始する。ステップＳ２００では、制御部１０は、ステップＳ３０で抽出した部分グラフに含まれる各リンクについて、電気自動車等が走行することで損失または回生する電力量を推定する。
【００６５】
制御部１０は、たとえば次のように電力量を推定する。まず、制御部１０は、式（２）を用いて、ステップＳ３０で抽出した部分グラフに含まれる各リンクのエネルギー変化量Ｅｋを算出する。制御部１０は、エネルギー変化量Ｅｋが正の値であるリンクについては損失する電力量を推定し、エネルギー変化量Ｅｋが負の値であるリンクについては回生する電力量を推定する。なお、Ｖ１、Ｈ１、Ｄ１は、各リンクの平均車速、標高、リンク距離であり、Ｖ２、Ｈ２は、各リンクの次のリンクの平均車速と標高である。λ１、λ２、λ３、λ４は、それぞれ加速抵抗係数、勾配抵抗係数、路面抵抗係数、空気抵抗係数である。
【数２】
0005977753.tif 000003
・・・（２）
【００６６】
損失する電力量は、たとえば制御部１０がエネルギー変化量Ｅ１に所定の電力変換係数Ｃを乗ずることにより推定することができる。回生する電力量は、たとえば制御部１０がエネルギー変化量Ｅ１に所定の電力変換係数Ｃ、回生ブレーキと摩擦ブレーキの配分比率α、回生係数Ｒを乗ずることにより推定することができる。
【００６７】
ステップＳ２１０では、制御部１０は、ステップＳ３０で抽出した部分グラフに含まれる各リンクについて、ステップＳ２００で当該リンクに対して推定された電力量を用いて、電力消費量に関するリンクコストを算出する。たとえば、ステップＳ２００で推定された電力量に、リンクが表す道路の幅や曲がり角の角度により変化する重み係数を乗ずることにより算出する。
【００６８】
制御部１０は、ステップＳ３０で抽出した部分グラフに含まれる各リンクについてリンクコストを算出した後、そのリンクコストを用いてステップＳ４０〜Ｓ６０の処理を実行して第１の実施の形態と同様の経路探索用グラフを生成することができる。経路探索用グラフに対してダイクストラ法による経路探索に用いることにより、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した正しい推奨経路が探索できる。
【００６９】
（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態による経路探索装置は、図７に示す第２の実施の形態による経路探索装置１と同一の構成を備える。第４の実施の形態による経路探索装置は、記憶部２１に記憶される地図データのリンクデータが第２の実施の形態と異なる。
【００７０】
第４の実施の形態におけるリンクデータは、第３の実施の形態と同様に、リンクコストを含まない。なお、第４の実施の形態におけるリンクコストは、第２の実施の形態と同様に、燃料消費量に関するリンクコストと、電力消費量に関するリンクコストとを含む。
【００７１】
第４の実施の形態では、制御部２０は、各リンクに対応する道路上をハイブリッド電気自動車が走行することで損失するまたは回生する電力量を、第３の実施の形態と同様の方法により推定する。制御部２０により推定される電力量は、電力を損失するリンクでは非負の値となり、電力を回生するリンクでは非正の値となる。そして、制御部２０は、その電力量の推定値を用いて電力消費量に関するリンクコストを算出する。
【００７２】
また、制御部２０は、各リンクに対応する道路上をハイブリッド電気自動車が走行する際の燃料消費量Ｑを推定し、その燃料消費量Ｑを用いて燃料消費量に関するリンクコストを算出する。たとえば、制御部２０は、たとえばエンジンの基礎消費量ＦＢＡＳＥと、各リンクのリンク旅行時間Ｔと、力学エネルギー当量Ｅ２と、車重Ｗと、リンクの地形特徴量ＭB，ＭC，およびＭDと、リンク内で加速走行した割合ＰＡと、空気抵抗損失ＥＡＩＲと、加速に伴う運動エネルギーによる加速損失ＥＡＣＣを用いて、数式（３）により燃料消費量Ｑを推定することができる。
【数３】
0005977753.tif 000004
・・・（３）
【００７３】
図１１は、制御部２０が第２の経路探索用グラフを用いて経路探索する経路探索処理に関するフローチャートである。図１１に例示されるフローのうち、図８および図１０と同一のフローについては、同様の符号を付してその説明を省略する。ステップＳ３００では、制御部２０は、数式（３）を用いて燃料消費量Ｑを推定する。ステップＳ３１０では、ステップＳ３００で推定した燃料消費量を用いてリンクコストを算出する。
【００７４】
以上で説明した実施の形態によれば、以下の作用効果を奏する。
本発明の第１の実施の形態における経路探索装置１では、制御部１０は、記憶部１１に記憶されたプログラムを実行することにより、図６に示す処理を実行する。制御部１０は、記憶部１１に記憶された地図データから出発地と目的地とが含まれる地図領域に関する部分グラフを抽出する（図６のステップＳ３０）。制御部１０は、部分グラフの複製である複製グラフを生成して、階層型グラフを生成する（ステップＳ５０）。制御部１０は、階層型グラフに対して、第１階層間リンクと第２階層間リンクとを追加して、経路探索用グラフを生成する（ステップＳ６０）。制御部１０は、経路探索用グラフを用いて、経路を探索する（ステップＳ７０）。第１階層間リンクは、階層型グラフにおいて負のリンクコストを有するリンクの終点のノードを他の階層の部分グラフに含まれる当該ノードに変更したリンクであって、非負のリンクコストを有する。第２階層間リンクは、非負のリンクコストを有し、階層番号が隣り合う複製グラフの目的地ノード間を接続する。これにより、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した経路を探索できる。
【００７５】
本発明の第２の実施の形態における経路探索装置２では、制御部２０は、記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、図８に示す処理を実行する。制御部２０は、記憶部２１に記憶された地図データから出発地と目的地とが含まれる地図領域に関する部分グラフを抽出する（図８のステップＳ３０）。制御部２０は、部分グラフの複製である複製グラフを生成して、階層型グラフを生成する（ステップＳ１００）。制御部２０は、階層型グラフに対して、第３階層間リンクを追加して、第２の経路探索用グラフを生成する（ステップＳ１１０）。制御部２０は、第２の経路探索用グラフを用いて、経路を探索する（ステップＳ１２０）。第３階層間リンクは、各リンクの終点のノードを、他の階層の部分グラフの終点の当該ノードに変更したリンクである。これによっても、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した経路を探索できる。また、第２の実施の形態では、目的地までのエネルギー消費が最小となる経路を提供可能とするだけでなく、エンジンを用いて走行するリンクとモータを用いて走行するリンクとが適切に選択された経路を探索することもできる。
【００７６】
本発明の第３の実施の形態における経路探索装置では、制御部１０は、記憶部１１に記憶されたプログラムを実行することにより、図１０に示す処理を実行する。制御部１０は、記憶部１１に記憶された地図データから出発地と目的地とが含まれる地図領域に関する部分グラフを抽出する（図１０のステップＳ３０）。制御部１０は、その部分グラフに含まれる各リンクについてリンクコストを算出する（ステップＳ２００およびＳ２１０）。制御部１０は、部分グラフの複製である複製グラフを生成して、階層型グラフを生成する（ステップＳ５０）。制御部１０は、階層型グラフに対して、第１階層間リンクと第２階層間リンクとを追加して、経路探索用グラフを生成する（ステップＳ６０）。制御部１０は、経路探索用グラフを用いて、経路を探索する（ステップＳ７０）。第１階層間リンクは、階層型グラフにおいて負のリンクコストを有するリンクの終点のノードを他の階層の部分グラフに含まれる当該ノードに変更したリンクであって、非負のリンクコストを有する。第２階層間リンクは、非負のリンクコストを有し、階層番号が隣り合う複製グラフの目的地ノード間を接続する。これにより、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した経路を探索できる。
【００７７】
本発明の第４の実施の形態における経路探索装置では、制御部２０は、記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、図１１に示す処理を実行する。制御部２０は、記憶部２１に記憶された地図データから出発地と目的地とが含まれる地図領域に関する部分グラフを抽出する（図１１のステップＳ３０）。制御部２０は、その部分グラフに含まれる各リンクについて電力消費に関するリンクコストと燃料消費に関するリンクコストとを算出する（ステップＳ２００、ステップＳ２１０、Ｓ３００、およびＳ３１０）。制御部２０は、部分グラフの複製である複製グラフを生成して、階層型グラフを生成する（ステップＳ１００）。制御部２０は、階層型グラフに対して、第３階層間リンクを追加して、第２の経路探索用グラフを生成する（ステップＳ１１０）。制御部２０は、第２の経路探索用グラフを用いて、経路を探索する（ステップＳ１２０）。第３階層間リンクは、各リンクの終点のノードを、他の階層の部分グラフの終点の当該ノードに変更したリンクである。これによっても、バッテリの電力消費量と電力回生量とを考慮した経路を探索できる。また、第４の実施の形態では、目的地までのエネルギー消費が最小となる経路を提供可能とするだけでなく、エンジンを用いて走行するリンクとモータを用いて走行するリンクとが適切に含まれる経路を探索することもできる。
【００７８】
以上で説明した実施の形態は、以下のように変形して実施できる。
上記の実施形態では、出発地を電気自動車などの現在位置であるものとした。しかし、出発地に関しても目的地と同様にユーザが入力装置１５を介して入力するものとしてもよい。
【００７９】
経路探索装置１はナビゲーション装置であるものとしたが、ナビゲーション装置以外のものであってもよい。経路探索処理を実行可能な制御部を備えるコンピュータであればよく、たとえばノートＰＣなどのパーソナルコンピュータや携帯端末などの情報処理装置であってもよい。経路探索装置２についても同様である。また、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置に本発明を適用する場合、上述した制御に関するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて提供することができる。図１２はその様子を示す図である。パーソナルコンピュータ４００は、ＣＤ−ＲＯＭ４０４を介してプログラムの提供を受ける。また、パーソナルコンピュータ４００は通信回線４０１との接続機能を有する。コンピュータ４０２は上記プログラムを提供するサーバーコンピュータであり、ハードディスク４０３などの記録媒体にプログラムを格納する。通信回線４０１は、インターネット、パソコン通信などの通信回線、あるいは専用通信回線などである。コンピュータ４０２はハードディスク４０３を使用してプログラムを読み出し、通信回線４０１を介してプログラムをパーソナルコンピュータ４００に送信する。すなわち、プログラムをデータ信号として搬送波を介して、通信回線４０１を介して送信する。このように、プログラムは、記録媒体やデータ信号（搬送波）などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給できる。
【００８０】
図６または図１０のステップＳ６０において、ＣＰＵ１０は、以下に示す〔規則５〕を用いて、第６の階層間リンクをさらに階層型グラフに追加することにしてもよい。〔規則５〕は、階層型グラフに含まれる正のリンクコストを有するリンクを、第６の階層間リンクに置換するものである。第６の階層間リンクを第１の階層間リンクと同時に用いることで、階層型グラフに必要な階層数を削減することができる場合がある。
〔規則５〕
正のリンクコストｙ３を有し、始点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｐ、終点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｑであるリンクを、始点が階層番号ｊの複製グラフＧｊのノードＮｐ、終点が階層番号ｋ２＝ｊ＋（ｙ３―ｍｏｄ（ｙ３，ｘ））／ｘの複製グラフＧｋ２のノードＮｑである第６の階層間リンクに置換する。ｍｏｄ（ｙ３，ｘ）は、リンクコストｙ３を最大公約数ｘで除したときの剰余である。第６の階層間リンクのリンクコストは、この剰余ｍｏｄ（ｙ３，ｘ）とすればよい。なお、複製グラフＧｋ２に相当するグラフが階層型グラフ中に存在しない場合は置換を行わない。
【００８１】
〔規則１〕において、ＣＰＵ１０は、第１の階層間リンクの終点のノードＮｑが存在する階層番号ｋを、最大公約数ｘを用いてｋ＝ｊ−（ｙ／ｘ）と算出することにした。しかし、ＣＰＵ１０は、階層番号ｋを、最大公約数ｘの代わりに所定値ｘ３（たとえば、ｘ３＝１０）を用いて、ｋ＝ｊ−（ｙ―ｍｏｄ（ｙ，ｘ３））／ｘ３と算出することにしてもよい。最大公約数ｘの代わりに所定値ｘ３を用いることにした場合、第１の階層間リンクのリンクコストはｍｏｄ（ｙ，ｘ３）とすることが望ましい。また、最大公約数ｘの代わりに所定値ｘ３を用いることにした場合、数式（１）による階層数ｓの算出においても、最大公約数ｘを所定値ｘ３に変更することが望ましい。また、第２の階層間リンクのリンクコストについても、所定値ｘ３に変更することが望ましい。なお、ＣＰＵ１０は、最大公約数ｘが所定値ｘ３以下となったとき、最大公約数ｘの代わりに所定値ｘ３を用いて階層番号ｋ、階層数ｓ、第２の階層間リンクのリンクコストを定めることにしてもよい。最大公約数ｘが所定値以下となったときに所定値ｘ３を用いて階層数ｓを算出することにより、経路探索用グラフのサイズを抑制することができる。これにより、経路探索によるＲＡＭの使用率が過剰に大きくなることを抑制することができる。
【００８２】
図８および図１１のステップＳ１１０において、ＣＰＵ２０は、以下に示す〔規則６〕を用いて、第７の階層間リンクをさらに階層型グラフに追加することにしてもよい。第７の階層間リンクを階層型グラフに追加することにより、目的地に到達した時点でのハイブリッド電気自動車のバッテリの電池残量が所定残量Ｗｒｅｍ以上となる経路を探索することが可能となる。
〔規則６〕
ｉ≦ｓ２−Ｗｒｅｍ／（Ｆ／（ｓ２−１））となる階層番号ｉに対して、電力消費量に関するリンクコストが零であり、燃料消費量に関するリンクコストがＦ／（ｓ２−１）であり、階層番号ｉの複製グラフＧｉの目的地ノードＮｄを始点とし、階層番号ｊ＝ｉ―１の複製グラフＧｊの目的地ノードＮｄを終点とする第７の階層間リンクを追加する。ただし、複製グラフＧｊに相当するグラフが階層型グラフ中に存在しない場合は、追加しない。
【００８３】
経路探索装置１および経路探索装置２において、経路探索処理の手法としてダイクストラ法を用いたが、これに限定しない。他の既知の経路探索の計算手法を用いてもよい。
【００８４】
以上で説明した実施の形態や変形例はあくまで例示に過ぎず、発明の特徴が損なわれない限り本発明はこれらの内容に限定されない。また、以上で説明した実施の形態や変形例は発明の特徴が損なわれない限り組み合わせて実行してもよい。
【００８５】
次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
日本国特許出願２０１１年第２２７６２５号（２０１１年１０月１７日出願）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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