(57)【要約】【課題】演算量を増やさずに高精度に日照量を計算することができる。【解決手段】日照量計算装置１は、日照量を計算するべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部２と、場所の周辺の経路情報を取得する経路情報取得部３と、経路情報取得部で取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得する主要経路情報抽出部４と、複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した二次元の天空図を生成する天空図生成部５と、複数の代表点のそれぞれごとに、各代表点での天空図に基づいて、各代表点の日照量を表す代表点日照量を計算する代表点日照量計算部６と、複数の代表点のそれぞれにおける代表点日照量に基づいて、複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路の日照量を計算する経路日照量計算部７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
日照量を計算する場所の周辺の経路情報であって、複数の地点を含む経路情報を取得する経路情報取得部と、
前記複数の地点にて全天を撮像した画像データに基づいて、前記複数の地点を結ぶ経路の日照量を計算する経路日照量計算部と、を備える日照量計算装置。
【請求項２】
前記経路日照量計算部は、
前記複数の地点での前記画像データに基づいて前記複数の地点の日照量を計算する第１日照量計算部と、
前記第１日照量計算部で計算された複数の地点の日照量に基づいて前記複数の地点を結ぶ経路の日照量を計算する第２日照量計算部と、を有する、請求項１に記載の日照量計算装置。
【請求項３】
前記経路情報取得部は、前記複数の地点を含む主要な経路情報を取得する、請求項１または２に記載の日照量計算装置。
【請求項４】
前記複数の地点を結ぶ経路における日向と日影との割合を検出する割合検出部を備え、
前記経路日照量計算部は、前記割合に基づいて、日向の代表日照量と日影の代表日照量とを重み付けして、各経路における日照量を計算する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の日照量計算装置。
【請求項５】
前記経路日照量計算部は、前記複数の地点のうち、隣接する２つの地点を結ぶ経路の日照量を計算する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の日照量計算装置。
【請求項６】
日照量を計算する場所の周辺の経路情報であって、複数の地点を含む経路情報を取得するステップと、
前記複数の地点にて全天を撮像した画像データに基づいて、前記複数の地点を結ぶ経路の日照量を計算するステップと、を備える日照量計算方法。
【請求項７】
コンピュータに、
日照量を計算する場所の周辺の経路情報であって、複数の地点を含む経路情報を取得するステップと、
前記複数の地点にて全天を撮像した画像データに基づいて、前記複数の地点を結ぶ経路の日照量を計算するステップと、を実行させるための日照量計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、日照量計算装置、日照量計算方法および日照量計算プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の地点の日照量を計算する手法が提案されている。例えば、緯度、経度、時刻および季節などから太陽の位置を特定するとともに、周辺の３Ｄモデルを取得して、日影になる範囲を特定して日照量を計算する手法がある。
【０００３】
この手法では、日照量を計算したい地点ごとに、太陽の位置の特定と３Ｄモデルの取得を行わなければならず、計算精度を高めるには、膨大な計算量が必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１３７６５２号公報
【特許文献２】特開２０１２−２１５４５１号公報
【特許文献３】特開２００３−９７９６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、演算量を増やさずに高精度に日照量を計算することが可能な日照量計算装置、経路提案装置および日照量計算方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態では、日照量を計算するべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と、
前記場所の周辺の経路情報を取得する経路情報取得部と、
前記経路情報取得部で取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得する主要経路情報抽出部と、
前記複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した画像に対応する二次元画像データからなる天空図を生成する天空図生成部と、
前記複数の代表点のそれぞれごとに、各代表点での前記天空図に基づいて、各代表点の日照量を表す代表点日照量を計算する代表点日照量計算部と、
前記複数の代表点のそれぞれにおける前記代表点日照量に基づいて、前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路の日照量を計算する経路日照量計算部と、を備える日照量計算装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る日照量計算装置１の概略を示すブロック図。
【図２】３Ｄモデルと経路情報の一例を示す図。
【図３】図２の経路情報の中から主要経路情報抽出部４が抽出した主要経路情報の一例を示す図。
【図４】第２の実施形態に係る日照量計算装置１の処理動作を行う経路提案装置２０の概略を示すブロック図。
【図５】主要経路情報抽出部４が抽出した各経路での日照量の計算の一例を示す図。
【図６】最適経路の候補の一例を示す図。
【図７】（ａ）はコスト関数を生成する処理手順の一例を示すフローチャート、（ｂ）は最適経路の候補を探索する処理手順の一例を示すフローチャート。
【図８】クラスタリングの一例を示す図。
【図９】クラスタリングにより代表点を絞り込んだ例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係る日照量計算装置１の概略を示すブロック図である。図１の日照量計算装置１は、３Ｄモデル取得部２と、経路情報取得部３と、主要経路情報抽出部４と、天空図生成部５と、代表点日照量計算部６と、経路日照量計算部７とを備えている。
【００１０】
３Ｄモデル取得部２は、日照量の計算を行うべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得する。周辺とは、日照量の計算を行うべき場所を中心とする予め定めた範囲でもよいし、この場所を中心とする任意に設定可能な範囲でもよい。具体的な一例としては、この場所を中心とする所定の半径の範囲である。３Ｄモデルとは、日照量の計算を行うべき場所の周辺の三次元画像データである。３Ｄモデルの具体的な取得方法は問わない。例えば、３Ｄモデル取得部２は、サーバ等にアクセスして、日照量の予測情報に含まれる地点の周辺の３Ｄモデルを取得してもよいし、３Ｄモデルを生成するツールを使用してもよい。
【００１１】
経路情報取得部３は、例えば不図示の経路情報データベースにアクセスして、日照量の計算を行うべき場所の周辺にある経路情報を取得する。経路情報とは、代表点同士を接続する各経路を識別するための情報であり、より具体的には、各経路の場所や長さ、各経路の両端の代表点の種類などの情報などを含む。
【００１２】
主要経路情報抽出部４は、経路情報取得部３が取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得する。ここで、主要な経路情報とは、日照量を計算する必要のある経路情報であり、代表点も主要な経路情報となりえる。主要経路情報抽出部４は、日照量を計算するのに重要でない経路情報を省略して、経路情報の削減を図り、日照量の計算に要する計算処理の高速化を図る。主要な経路情報か否かの判断は、代表点の決め方に依存する。例えば、代表点が交差点だけであれば、すべての代表点が主要な経路情報になりえるが、経路上に所定間隔で代表点が設けられる場合は、そのうちの一部のみの代表点を主要な経路情報として選択することも考えられる。なお、元の経路情報から、あまり重要でない代表点を省く場合、省かれた代表点に接続される経路の接続先がなくなってしまう場合がある。この場合、この経路も削除する代わりに、主要な代表点同士を接続する新たな経路を設ける。後述するように、主要経路情報抽出部４は、ある経路上に新たな代表点が設けられた場合は、その新たな代表点に接続される経路情報も抽出する。
【００１３】
図２は３Ｄモデルと経路情報の一例を示す図である。図示のように、経路情報は、隣接する２つの代表点同士を結ぶ経路を含んでいる。図２は、６つの経路Ａ〜Ｅと、５つの代表点１〜５と、２つの３Ｄモデル１，２とを有する例を示している。
【００１４】
図示のように、経路Ａ，Ｃの脇に３Ｄモデル１，２が設けられている場合は、経路Ａ，Ｃ上に３Ｄモデル１，２による日影ができる。ただし、日影の有無および大きさは、時間帯や季節によって変化する。ここで、代表点とは、複数の経路の交差点や、各経路上の日照量が急変する地点などである。
【００１５】
図３は図２の経路情報の中から主要経路情報抽出部４が抽出した主要経路情報の一例を示す図である。図３の例では、図２の代表点５を削除して、その代表点５に隣接する２つの代表点１，４同士を結ぶ新たな経路Ｆを主要経路情報として設けている。
【００１６】
天空図生成部５は、複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した画像に対応する二次元画像データからなる天空図を生成する。天空図は、代表点のそれぞれにおいて、３Ｄモデルと、日照量計算を行う時刻での太陽の位置から照射される太陽光の映り込む様子と、を含む全天を撮像して生成される。天空図は、複数のピクセルからなる二次元画像データである。
【００１７】
代表点日照量計算部６は、複数の代表点のそれぞれごとに、各代表点での天空図に基づいて、各代表点の日照量を表す代表点日照量を計算する。より具体的には、代表点日照量計算部６は、各代表点に対応する天空図の各ピクセルごとに、太陽の方位と日射を妨げる障害物を考慮に入れて太陽からの日照量を計算し、すべてのピクセルについての日照量を積算して代表点日照量を計算する。
【００１８】
経路日照量計算部７は、複数の代表点のそれぞれにおける代表点日照量に基づいて、複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ経路のそれぞれにおける日照量を計算する。以下に示すように、経路日照量計算部７は、複数の代表点に含まれる任意の隣接する２つの代表点を結ぶ経路のそれぞれについて、日向と日影の割合を検出して、その割合に基づいて代表点日照量を按分して、各経路の日照量を計算する。
【００１９】
本実施形態では、経路日照量計算部７にて各経路の日照量を精度よく計算するために、図１の日照量計算装置１に、経路代表日照量決定部８と割合検出部９を設けている。
【００２０】
経路代表日照量決定部８は、複数の代表点のうち、隣接する２つの代表点を結ぶ経路のそれぞれについて、これら２つの代表点の代表点日照量に基づいて当該経路の日向の代表日照量と日影の代表日照量とを計算する。
【００２１】
より具体的には、経路代表日照量決定部８は、隣接する２つの代表点がともに日向の場合と、ともに日影の場合と、一方が日向で他方が日影の場合とに分けて、対応する経路の日向の代表日照量と日影の代表日照量とを計算する。
【００２２】
割合検出部９は、複数の代表点のうち、隣接する２つの代表点を結ぶ経路のそれぞれにおける日向と日影との割合を検出する。より詳細には、現在の時刻から太陽の方位を計算し、対象となる経路上で日影になる領域を３Ｄモデルに基づいて検出する。この検出には、例えば、シャドウマップ法やシャドウボリューム法など、３Ｄモデルに基づくコンピュータグラフィクスの分野で汎用的に用いられているレンダリング手法を用いることができる。
【００２３】
図１の日照量計算装置１が経路代表日照量決定部８と割合検出部９を備える場合、経路日照量計算部７は、複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ経路のそれぞれについて、対応する割合に基づいて、対応する日向の代表日照量と日影の代表日照量とを重み付けして、各経路における日照量を計算する。
【００２４】
さらに、図１の日照量計算装置１は、追加代表点選定部１０を備えていてもよい。追加代表点選定部１０を設けることで、日照量の計算精度を向上できる。追加代表点選定部１０は、複数の代表点のうち隣接する２つの代表点がともに日影の場合、当該２つの代表点を結ぶ経路上で日向の箇所を新たな代表点として選定する。この場合、天空図生成部５は、新たな代表点にて天空図を生成する。また、代表点日照量計算部６は、新たな代表点に対応する代表点日照量を計算する。さらに、経路代表日照量決定部８は、新たな代表点に対応する代表点日照量を、当該経路の日影の代表日照量として決定する。
追加代表点選定部１０がないとすると、ある経路の両端の２つの代表点がともに日影の場合、その経路については日向の代表日照量を把握できない。一方、追加代表点選定部１０を設けると、ある経路の両端の２つの代表点がともに日陰であっても、その経路上で日向の場所を検索して日向の代表日照量を設定できる。よって、追加代表点選定部１０を設けることで、日照量の計算精度を向上できるが、経路上から日向の場所を検索する処理が必要になり、計算時間が長くなってしまう。
【００２５】
また、図１の日照量計算装置１は、サブ経路生成部１１、クラスタ分類部１２および天空図抽出部１３を備えていてもよく、これにより、日照量の計算精度を向上できる。  
【００２６】
サブ経路生成部１１は、経路情報取得部３が取得した経路情報に含まれる各経路を所定の間隔で区切った複数のサブ経路を生成する。クラスタ分類部１２は、複数のサブ経路の区切りごとに天空図生成部５にて生成した天空図のうち、類似する天空図を一つのクラスタにまとめる。天空図抽出部１３は、クラスタ分類部１２で分類された各クラスタに属する天空図のうち、日照量の計算に特徴的な天空図を抽出する。この場合、代表点日照量計算部６は、天空図抽出部１３で抽出された天空図に対応する代表点の代表点日照量を計算する。
例えば、交差点だけを代表点とすると、交差点の少ない地域では、代表点の間隔が広がってしまい、日照量の計算精度が悪くなる。かといって、経路上に一定間隔で代表点を設定したとすると、代表点の数が多くなりすぎて、日照量の計算に膨大な時間がかかるおそれがある。一方、上述したクラスタ分類部１２を設けると、必要最小限の代表点を適切な場所に自動で配置できるため、少ない計算量で精度よく日照量を計算できる。
【００２７】
このように、第１の実施形態では、代表点のそれぞれについて天空図を生成し、生成した天空図に基づいて各代表点の代表点日照量を計算し、代表点日照量に基づいて隣接する２つの代表点を結ぶ経路の日照量を計算するため、各経路の日照量を簡易かつ精度よく計算できる。
【００２８】
また、隣接する２つの代表点を結ぶ各経路における日向と日影の割合を検出することで、各経路の日照量を精度よく計算することができる。
【００２９】
さらに、隣接する２つの代表点がともに日向の場合と、ともに日影の場合と、一方が日向で他方が日影の場合とに場合分けして、対応する経路の日向の代表日照量と日影の代表日照量を計算することで、日向と日影の代表日照量の計算精度を向上できる。
【００３０】
（第２の実施形態）
以下に説明する第２の実施形態は、上述した第１の実施形態をより具体化したものである。
【００３１】
図４は第２の実施形態に係る日照量計算装置１の処理動作を行う経路提案装置２０の概略を示すブロック図である。
【００３２】
図４の経路提案装置２０は、サーバ装置２１とクライアント装置２２を備えている。サーバ装置２１とクライアント装置２２は、有線または無線により直接通信を行ってもよいし、不図示のネットワークを介して通信を行ってもよい。また、サーバ装置２１とクライアント装置２２は、同一のコンピュータ機器内に設けられていてもよい。この場合、サーバ装置２１とクライアント装置２２とは、マシン内通信を行うことになる。
【００３３】
サーバ装置２１は、３Ｄモデル取得部２と、経路情報取得部３と、コスト関数生成コア部２３と、３Ｄモデル記憶部２４と、コスト関数記憶部（日照量記憶部）２５と、検索前処理部２６と、経路情報記憶部２７と、必要経路情報取得部２８と、経路候補決定部２９とを備えている。図４では、サーバ装置２１とクライアント装置２２を構成する各部のうち、図１の日照量計算装置１を構成する各部と同じ処理を行うものには同じ名称を付している。したがって、以下では、図１の日照量計算装置１内になかった処理部について説明する。
【００３４】
コスト関数生成コア部２３は、３Ｄモデル取得部２が取得した３Ｄモデルと経路情報取得部３が取得した経路情報とに基づいて、個々の時刻での日照量を計算するためのコスト関数を生成する。
【００３５】
コスト関数生成コア部２３は、主要経路情報抽出部４と、割合検出部９と、天空図生成部５と、コスト関数合成部（日照量事前計算部）３０とを有する。
【００３６】
コスト関数合成部３０は、各代表点での天空図と各経路の日影の割合とに基づいて、各経路の日照量を計算する。各経路の日照量を計算するに当たって、日向の代表日照量と日影の代表日照量を以下の要領で決定する。
【００３７】
１）隣接する２つの代表点がともに日向の場合、これら２つの代表点での両天空図から算出される日照量の平均を、当該経路の日向の代表日照量とする。
【００３８】
２）隣接する２つの代表点の一方が日向で他方が日影の場合、日向の代表点での両天空図から算出される日照量を、当該経路の日向の代表日照量とする。
【００３９】
３）隣接する２つの代表点がともに日影の場合、これら代表点の地域の標準的な日向の日照量を、当該経路の日向の代表日照量とする。
【００４０】
４）隣接する２つの代表点がともに日影の場合、これら２つの代表点での両天空図から算出される日照量の平均を、当該経路の日影の代表日照量とする。
【００４１】
５）隣接する２つの代表点の一方が日影で他方が日向の場合、日影の代表点での両天空図から算出される日照量を、当該経路の日影の代表日照量とする。
【００４２】
６）隣接する２つの代表点がともに日向の場合、これら代表点の地域の標準的な日影の日照量を、当該経路の日影の代表日照量とする。
【００４３】
図５は主要経路情報抽出部４が抽出した各経路での日照量の計算の一例を示す図である。図５の例では、代表点１と４は日向で、代表点２と３は日影であり、代表点１の日照量（代表点日照量）を８、代表点２の代表点日照量を２、代表点３の代表点日照量を６、代表点４の代表点日照量を９としている。
【００４４】
上述した１）〜６）によれば、代表点１と２を結ぶ経路Ａは、代表点１が日向で代表点２が日影であることから、日向の代表日照量は８で、日影の代表日照量が２となる。同様に、代表点２と３を結ぶ経路Ｂは、代表点２と３がいずれも日影であることから、日向の代表日照量は当該地域の標準的な日向の日照量である１０となり、日影の代表日照量は代表点２と３の日照量の平均である４となる。
【００４５】
次に、コスト関数合成部３０は、各経路における日向の代表日照量と日影の代表日照量について、各経路の日影の割合に応じて重み付け平均を取る。
【００４６】
図５では、各経路における日影の割合を太線で表している。例えば、代表点１と２を結ぶ経路Ａでは、日影の割合が６７％であり、日影は日向の割合の２倍である。よって、経路Ａの日照量は、（８×１＋２×２）／３＝４と計算される。代表点２と３を結ぶ経路Ｂでは、日影の割合と日向の割合が同じであり、（１０＋４）／２＝７と計算される。他の経路についても、同様に計算される。
【００４７】
コスト関数合成部３０は、異なる複数の時刻のそれぞれについて、各経路における日向の代表日照量と日影の代表日照量とを、各経路の日影の割合に応じて重み付け平均して各経路の日照量を計算し、計算した各経路の日照量をコスト関数として、コスト関数記憶部２５に記憶する。
【００４８】
検索前処理部２６は、主要経路情報抽出部４が抽出した主要な経路情報に対して、必要であれば前処理を行う。この前処理は、クライアント装置２２からの要求に応じて、最適経路を不図示の表示装置に装置する際に、最適経路の周辺に表示させる付加情報の追加や、最適経路の検索を高速化するための空間索引構築や、Contraction Hierarchiesの構築などを想定しているが、この前処理は必須の処理ではなく、省略してもよい。
【００４９】
経路情報記憶部２７は、主要経路情報抽出部４が抽出した経路情報と３Ｄモデル取得部２が取得した３Ｄモデルを記憶する。
【００５０】
必要経路情報取得部２８は、経路情報記憶部２７に記憶された情報の中から、クライアント装置２２が指定した検索条件に関連のある情報を取得する。
【００５１】
経路候補決定部２９は、クライアント装置２２が指定した検索条件に見合う最適経路の候補を決定する。検索条件の中に、日照重要度の情報が含まれる場合は、コスト関数記憶部２５に記憶されているコスト関数を参照して、指定された日照重要度に合致する最適経路の候補を決定する。最適経路の候補の決定にあたっては、例えば、公知の最短経路探索アルゴリズムやその拡張アルゴリズムを用いればよい。ここで、日照重要度とは、ユーザが日照量をどの程度重要視するかを示す情報であり、より具体的には、できるだけ日照量の少ない経路とか、できるだけ日照量の多い経路等の情報である。ユーザができるだけ日照量が少ない経路を希望する場合は、出発地から目的地までの間に日照量が最低になる経路を最適経路の候補として決定する。また、ユーザができるだけ日照量が多い経路を希望する場合は、出発地から目的地までの間に日照量が最大になる経路を最適経路の候補として決定する。
【００５２】
ユーザが日照量の少ない経路を希望する例としては、夏場の昼間に徒歩で経路探索を行う場合である。また、ユーザが日照量の多い経路を希望する例としては、太陽電池パネルを装着した車両で経路探索を行う場合である。
【００５３】
なお、経路日照量計算部７や経路候補決定部２９等が処理を行っている間に、太陽の位置が変化し、それに伴って各経路の日影の割合も変化するおそれがあるが、本実施形態では、経路日照量計算部７や経路候補決定部２９等が処理を行っている最中は、日影の割合は変化しないものとする。
【００５４】
クライアント装置２２は、検索条件取得部３１と経路候補描画部３２とを有する。検索条件取得部３１は、ユーザが入力した各種の検索条件を取得する。ここで、検索条件とは、出発時刻、出発地、目的地、日照重要度、気象条件などである。気象条件とは、温度、湿度、気温などについてのユーザの要望である。
【００５５】
上述したように、コスト関数記憶部２５には、時刻ごとに、種々の経路の日照量の情報がコスト関数として記憶されており、検索条件取得部３１で取得した検索条件をコスト関数記憶部２５に与えることで、任意の時刻および任意の経路の日照量を取得できる。したがって、経路候補決定部２９は、クライアント装置２２から送られてきた検索条件に基づいて、該当する経路の日照量をコスト関数記憶部２５から取得して、最適経路の候補を決定する。
【００５６】
例えば、図５のような経路情報がある場合に、出発点が代表点１で、目的地が代表点３で、日照量ができるだけ少ない検索条件が指定されたとすると、図６の矢印の経路が最適経路の候補として決定される。
【００５７】
クライアント装置２２内の経路候補描画部３２は、サーバ装置２１内の経路候補決定部２９が決定した最適経路の候補を不図示の表示装置に表示する制御を行う。最適経路の表示形態は特に問わないが、例えば、最適経路の候補を複数表示させて、そのうちの一つをユーザに選択させてもよい。さらに、最適経路の候補を複数表示させる際には、各候補の日照量も合わせて表示させてもよい。
【００５８】
図７（ａ）はコスト関数を生成する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、３Ｄモデル取得部２にて３Ｄモデルを取得する（ステップＳ１）とともに、経路情報取得部３にて経路情報を取得する（ステップＳ２）。次に、３Ｄモデルと経路情報に基づいて、主要経路情報抽出部４にて主要経路情報の抽出を行う（ステップＳ３）。次に、検索前処理部２６にて前処理を行い（ステップＳ４）、主要経路情報抽出部４が抽出した経路情報と、３Ｄモデル取得部２が取得した３Ｄモデルと、検索前処理部２６が行った前処理による付加情報とを、経路情報記憶部２７に記憶する（ステップＳ５）。
【００６０】
次に、天空図生成部５は、各代表点ごとに天空図を生成する（ステップＳ６）。次に、割合計算部は、隣接する２つの代表点を結ぶ各経路ごとに日影の割合を計算する（ステップＳ７）。次に、コスト関数合成部３０は、各時刻ごとに、各経路の日照量を計算し、時刻を与えると各経路の日照量を返すコスト関数を生成する（ステップＳ８）。次に、生成したコスト関数をコスト関数記憶部２５に記憶する（ステップＳ９）。
【００６１】
図７（ｂ）は最適経路の候補を探索する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６２】
まず、検索条件取得部３１にて、ユーザが希望する最適経路の検索条件を取得する（ステップＳ１１）。次に、必要経路情報取得部２８にて、検索条件に関連のある経路情報と３Ｄモデルを取得する（ステップＳ１２）。次に、経路候補決定部２９にて、検索条件に見合う最適経路の候補を決定する（ステップＳ１３）。次に、最適経路の候補をクライアント装置２２の不図示の表示装置に表示させる（ステップＳ１４）。
【００６３】
なお、図５の経路提案装置２０を単に日照量計算装置１として利用したい場合は、サーバ装置２１内の経路候補決定部２９とクライアント装置２２内の経路候補描画部３２とは不要となる。
【００６４】
このように、第２の実施形態では、各代表点の日照量と、隣接する代表点同士を接続する経路の日影の割合と、に基づいて、各経路の日照量を計算して、その計算結果をコスト関数としてコスト関数記憶部２５に格納しておく。したがって、クライアント装置２２から、日照量の計算を行うための検索条件が与えられると、この検索条件に合致する日照量をコスト関数記憶部２５から容易に取得でき、日照量を考慮に入れた経路探索を迅速かつ精度よく行うことができる。
【００６５】
（第３の実施形態）
以下に説明する第３の実施形態は、コスト関数合成部３０が行う処理動作が第２の実施形態と異なるものである。
【００６６】
第３の実施形態は、コスト関数合成部３０の処理動作が異なる以外は、第２の実施形態と共通し、経路提案装置２０のブロック図も図４と同様である。
【００６７】
第２の実施形態に係るコスト関数合成部３０は、隣接する２つの代表点が日向か日影かによって、上述した１）〜６）の場合分けを行う。このうち、２）の隣接２つの代表点の一方が日向で他方が日影の場合、日向の代表点の地域の標準的な日向の日照量を採用するため、正確さに欠けるという問題がある。そこで、本実施形態では、２）については、隣接する２つの代表点を結ぶ経路上で日向になっている地点を選択し、この地点での天空図を生成し、生成した天空図から日照量を計算し、計算した日照量をこの経路における日向の代表日照量とする。
【００６８】
また、第２の実施形態で説明した５）についても、隣接する２つの代表点を結ぶ経路上で日影になっている地点を選択し、この地点での天空図を生成し、生成した天空図から日照量を計算し、計算した日照量をこの経路における日影の代表日照量とする。それ以外の１）、３）、４）、６）については、第２の実施形態と同様である。
【００６９】
本実施形態において、経路上に新たな地点を設ける処理は、図１における追加代表点選定部１０に相当する。
【００７０】
このような場合分けを行ってコスト関数を求めることにより、標準的な日照量を用いる第２の実施形態よりもさらに日照量の計算精度を向上できる。
【００７１】
（第４の実施形態）
以下に説明する第４の実施形態は、主要経路情報抽出部４の処理動作が第２および第３の実施形態とは異なるものである。
【００７２】
第４の実施形態は、主要経路情報抽出部４の処理動作が異なる以外は、第２および第３の実施形態と共通し、経路提案装置２０のブロック図も図４と同様である。
【００７３】
第４の実施形態に係る主要経路情報抽出部４は、経路情報取得部３が取得した経路情報から主要な経路情報を抽出する際、各経路を一定間隔で区切り、各区切りに代表点を設けて、それぞれ天空図を計算する。
【００７４】
次に、主要経路情報抽出部４は、計算された天空図のうち、類似する天空図を同一のクラスタにまとめるクラスタリング処理を行う。これにより、特徴的な天空図のみを抽出し、その天空図に対応する区切りを代表点として残し、それ以外の区切りは削除する。
【００７５】
図１では、上述した処理をサブ経路生成部１１とクラスタ分類部１２が行う例を説明したが、これらサブ経路生成部１１とクラスタ分類部１２の処理は、本実施形態のように主要経路情報抽出部４で行ってもよいし、図１のように主要経路情報抽出部４とは別個に行ってもよい。
【００７６】
図８および図９はクラスタリング処理の一例を示す図である。図８の破線の丸のそれぞれはクラスタを示している。図８において、各クラスタ内の一つまたは複数の天空図は、類似度が高いことから同一のクラスタにまとめられる。図９に示すように、各クラスタは、それぞれ一つの代表点にまとめられる。これにより、図８における１２個の代表点が図９に示すように７個の代表点に削減される。
【００７７】
このようなクラスタリング処理を行う利点は以下の通りである。例えば、日向の交差点同士を結ぶ直線経路の途中付近に巨大なビルがある場合、直線経路上に大きな日影ができるが、両側の交差点ではこのビルによる日影はできないため、第１〜第３の実施形態の処理では、経路上の日影の割合としてしか、ビルによる影響を考慮に入れられない。
【００７８】
これに対して、上述したクラスタリング処理を行うことで、ビルの近くの経路上に新たな代表点を設定できるため、ビルによる日影の影響をより精度よく考慮に入れて日照量を計算することができる。
【００７９】
このように、第４の実施形態では、各経路を所定間隔ごとに区切って、各区切りに代表点を設定して天空図を生成し、これら天空図のうち、類似度が高い天空図を一つのクラスタにまとめるクラスタリング処理を行って、代表点の数を削減するため、日照量が急変する箇所に確実に代表点を設定でき、代表点の数を減らしつつ、日照量をより精度よく計算することができる。
【００８０】
上述した実施形態で説明した日照量計算装置１および経路提案装置２０の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、日照量計算装置１および経路提案装置２０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【００８１】
また、日照量計算装置１および経路提案装置２０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【００８２】
以下に、本願原出願の特許査定時の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］日照量を計算するべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と、
前記場所の周辺の経路情報を取得する経路情報取得部と、
前記経路情報取得部で取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得する主要経路情報抽出部と、
前記複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した画像に対応する二次元画像データからなる天空図を生成する天空図生成部と、
前記複数の代表点のそれぞれごとに、各代表点での前記天空図に基づいて、各代表点の日照量を表す代表点日照量を計算する代表点日照量計算部と、
前記複数の代表点のそれぞれにおける前記代表点日照量に基づいて、前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路の日照量を計算する経路日照量計算部と、を備える日照量計算装置。
［２］前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路について、これら２つの代表点の前記代表点日照量に基づいて当該経路の日向の代表日照量と日影の代表日照量とを計算する経路代表日照量決定部と、
前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路における日向と日影との割合を検出する割合検出部と、を備え、
前記経路日照量計算部は、前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路について、対応する前記割合に基づいて、対応する前記日向の代表日照量と前記日影の代表日照量とを重み付けして、各経路における日照量を計算する［１］に記載の日照量計算装置。
［３］前記経路代表日照量決定部は、隣接する２つの代表点がともに日向の場合と、ともに日影の場合と、一方が日向で他方が日影の場合と、に分けて、対応する経路の前記日向の代表日照量と前記日影の代表日照量とを計算する［２］に記載の日照量計算装置。
［４］前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点がともに日影の場合、当該２つの代表点を結ぶ経路上で日向の箇所を新たな代表点として選定する追加代表点選定部を備え、
前記天空図生成部は、前記新たな代表点にて前記天空図を生成し、
前記代表点日照量計算部は、前記新たな代表点に対応する前記代表点日照量を計算し、
前記経路代表日照量決定部は、前記新たな代表点に対応する前記代表点日照量を、当該経路の前記日向の代表日照量として決定する［２］または［３］に記載の日照量計算装置。
［５］前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点がともに日向の場合、当該２つの代表点を結ぶ経路上で日影の箇所を新たな代表点として選定する追加代表点選定部を備え、
前記天空図生成部は、前記新たな代表点にて前記天空図を生成し、
前記代表点日照量計算部は、前記新たな代表点に対応する前記代表点日照量を計算し、
前記経路代表日照量決定部は、前記新たな代表点に対応する前記代表点日照量を、当該経路の前記日影の代表日照量として決定する［２］または［３］に記載の日照量計算装置。
［６］前記経路情報取得部が取得した経路情報に含まれる各経路を所定の間隔で区切った複数のサブ経路を生成するサブ経路生成部と、
前記複数のサブ経路の区切りごとに前記天空図生成部にて生成した前記天空図のうち、類似する天空図を一つのクラスタにまとめるクラスタ分類部と、
前記クラスタ分類部で分類された各クラスタに属する天空図のうち、日照量の計算に特徴的な天空図を抽出する天空図抽出部と、を備え、
前記代表点日照量計算部は、前記天空図抽出部で抽出された天空図に対応する代表点の前記代表点日照量を計算する［１］乃至［５］のいずれかに記載の日照量計算装置。
［７］前記複数の代表点の少なくとも一部は、前記経路情報に含まれる複数の経路の交差点である［１］乃至［６］のいずれかに記載の日照量計算装置。
［８］日照量を計算するべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得する３Ｄモデル取得部と、
前記場所の周辺の経路情報を取得する経路情報取得部と、
前記経路情報取得部で取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得する主要経路情報抽出部と、
前記複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した二次元の天空図を生成する天空図生成部と、
前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路における日向と日影との割合を検出する割合検出部と、
時刻ごとに、前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路について、対応する前記割合に基づいて、対応する代表点における日向の代表日照量と日影の代表日照量とを重み付けして、各経路における日照量を計算する日照量事前計算部と、
前記日照量事前計算部で計算もった日照量を時刻と対応づけて記憶する日照量記憶部と、
指定した出発地から目的地までの経路探索を行うための検索条件を取得する検索条件取得部と、
前記検索条件に合致する前記日照量を前記日照量記憶部から読み出して前記出発地から前記目的地までの最適経路の候補を決定する経路候補決定部と、を備える経路提案装置。
［９］前記検索条件は、時刻に関する条件と、日照量に関する条件と、経路探索を行う地域に関する条件とを含む［８］に記載の経路提案装置。
［１０］日照量を計算するべき場所の周辺の３Ｄモデルを取得するステップと、
前記場所の周辺の経路情報を取得するステップと、
前記取得した経路情報の中から、複数の代表点を含む主要な経路情報を取得するステップと、
前記複数の代表点のそれぞれにて、全天を撮像した二次元の天空図を生成するステップと、
前記複数の代表点のそれぞれごとに、各代表点での前記天空図に基づいて、各代表点の日照量を表す代表点日照量を計算するステップと、
前記複数の代表点のそれぞれにおける前記代表点日照量に基づいて、前記複数の代表点のうち隣接する２つの代表点を結ぶ各経路の日照量を計算するステップと、を備える日照量計算方法。
【００８３】
本発明の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではなく、当業者が想到しうる種々の変形も含むものであり、本発明の効果も上述した内容に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１  日照量計算装置、２  ３Ｄモデル取得部、３  経路情報取得部、４  主要経路情報抽出部、５  天空図生成部、６  代表点日照量計算部、７  経路日照量計算部、８  経路代表日照量決定部、９  割合検出部、１０  追加代表点選定部、１１  サブ経路生成部、１２  クラスタ分類部、１３  天空図抽出部、２０  経路提案装置、２１  サーバ装置、２２  クライアント装置、２３  コスト関数生成コア部、２４  ３Ｄモデル記憶部、２５
コスト関数記憶部、２６  検索前処理部、２７  経路情報記憶部、２８  必要経路情報取得部、２９  経路候補決定部、３１  検索条件取得部、３２  経路候補描画部
【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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