(57)【要約】本発明は、演算装置と、記憶装置と、入出力装置とを使用してルートを選択するための補助システムに関し、各ルートは、行程に影響し前記記憶装置に記憶されるルート・パラメータによって表され、前記演算装置は、検索規準の入力の後に特定のルートを選択しかつそれを出力装置を介して出力する。本発明により、演算装置が、行程に影響するルート・パラメータを使用して、マクロ的ルート特徴の検索規準の入力により問い合わされることが可能な各ルートのマクロ的ルート特徴を決定することが提案されている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算装置（１）と、記憶装置（２）と、入力装置（４）と、出力装置（５）とを使用するルート選択のための補助システムであって、各ルートは、行程に影響し前記記憶装置（２）に記憶されるルート・パラメータによって表され、前記演算装置（１）は検索規準の入力の後に特定のルートを選択し、前記特定のルートを前記出力装置（５）を介して出力する補助システムにおいて、
前記演算装置（１）は、前記行程に影響するルート・パラメータを使用して、マクロ的ルート特徴に対する検索規準の入力により問い合わされることが可能な各ルートのマクロ的ルート特徴を決定しかつ記憶する
ことを特徴とする補助システム。
【請求項２】
探究されるルートに関して、前記演算装置（１）は、入力されたマクロ的ルート特徴を各ルートについて画定されたマクロ的ルート特徴と比較し、前記入力されたルート特徴に最も近いマクロ的ルート特徴を有するルートを選択して出力することを特徴とする請求項１記載の補助システム。
【請求項３】
前記行程に影響するルート・パラメータからマクロ的ルート特徴として計算されるものは、水平線トレース及び／または垂直線トレース及び／または活性化されたパイロット速度であることを特徴とする請求項１記載の補助システム。
【請求項４】
マクロ的ルート特徴として、前記水平線トレースは曲り及び／またはカーブの比率及び／または前記水平線トレースの分類を含むことを特徴とする請求項３記載の補助システム。
【請求項５】
マクロ的ルート特徴として、垂直線トレースは平均傾斜、及び／または上り坂及び下り坂部分、及び／または最大傾斜を含むことを特徴とする請求項３記載の補助システム。
【請求項６】
前記演算装置（１）は、所定の長さ区間に対するマクロ的ルート特徴を計算することを特徴とする請求項３記載の補助システム。
【請求項７】
前記マクロ的ルート特徴は、速度制限の比率及び／または追越し禁止の比率及び／または道路タイプの比率及び／または車線数の比率を含むことを特徴とする請求項１記載の補助システム。
【請求項８】
前記補助システムが、ナビゲーション・システムの一部であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の補助システム。
【請求項９】
前記補助システムが、車両試験のための試験ルートの選択に使用されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の補助システム。
【発明の詳細な説明】
本発明は、請求項１の前提部分に記載されたルート選択のための補助システムに関する。
【０００１】
独国特許ＤＥ　４３　４４　３６９　Ｃ２は、演算装置と、記憶装置と入出力装置とに支援されてルートを選択する補助システムについて説明しており、この場合の各ルートは、行程に影響する記憶されたルート・パラメータによって記述され、特定ルートが、行程に影響するルート・パラメータの比較により指定された規準の入力後に演算装置によって選択され、かつ出力装置を介して出力される。規準としては、特に低いエネルギー消費または可能な限り短いドライブ時間を指定することが可能である。
【０００２】
本発明の目的は、指定されたルート特性によって区別化されたルート検索を可能にし、その結果、ルート選択におけるユーザの利便性が向上するルート選択のための補助システムを特定することにある。
【０００３】
この目的は、請求項１に記載された特徴によって達成される。諸従属請求項は、本発明の効果的な設計及び展開に関連したものである。
【０００４】
本発明の主たる考案内容は、デジタル・マップに様々な属性の形式で記憶されている行程に影響するルート・パラメータを使用して、例えばルートのマクロ的特徴を計算し、これらのマクロ的ルート特徴によってルートを分類し、次いで所望のマクロ的ルート特徴を入力してこのマクロ的ルート特徴を比較することにより特定ルートを検索しかつ選択するものである。
【０００５】
行程に影響する重要なルート・パラメータは、例えば、カーブの半径及び傾斜等の地形的パラメータ、制限速度、追い越し禁止及び通行権等の交通規制パラメータ、車線数、道路のタイプ（連邦高速道路、郊外及び市街地の道路）、道路の幅及びルートの視界等の構造上のパラメータである。行程に影響するルート・パラメータは、例えば車両をＦＣＤ（フローティング・カー・データ）の形式でランダムにサンプリングすることにより準継続的に捕捉され、条件付けされ、記憶される。その他、行程に影響するルート・パラメータを捕捉するために、例えば道路工事事務所、ロードマップ、マップ他等のソースをさらに使用することができる。連続して捕捉される行程に影響するルート・パラメータは、シミュレーション、計算または他の評価にとって極めて有用なルートの詳細説明を生み出す。但し、２つのルートの比較または分類は、データ量に起因してかろうじて可能であるに過ぎない。
【０００６】
従って本発明によれば、ルートのマクロ的特徴が、捕捉された行程に影響するルート・パラメータから画定され、計算される。そして、マクロ的ルート特徴を使用して幾つかの指標により２つのルートを比較すること、または１つのルートを特徴付けること、もしくは類似するマクロ的ルート特徴を有する新規ルートを検索することは極めて単純な可能性となる。
【０００７】
上述のような連続して捕捉される行程に影響するルート特徴は、例えば、マクロ的ルート特徴としての水平線トレース（ｔｒａｃｅ）（曲り、カーブの比率、線トレースの分類）、垂直線トレース（平均傾斜、上り坂及び下り坂部分、最大傾斜）、制限速度、追い越し禁止、道路のタイプ及び車線数の区画毎の有効比率、通行権に関する局所的に有効な特徴（信号、停止標識、他）の頻度及び活性化されたパイロット速度（ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｚｅｄ ｐｉｌｏｔ ｓｐｅｅｄ）（平均値及び変動及び正の速度差）の計算に使用される。
【０００８】
またマクロ的ルート特徴は、マクロ的ルート特徴の指標に対して数値レンジの形式でユーザが特定する特別なユーザの希望を取り入れる際にも使用される。従って、例えば、オートバイのライダーが多くのカーブを伴うという特定の水平線トレースでルートを発見しようとすることが可能であり、または、コンビネーション（トレーラー付き車両）のドライバーが特定の水平線及び垂直線トレース（少ないカーブと少ない傾斜変化）を指定しようとすることが可能である。さらに本発明による方法は、試験運転のための特定のマクロ的ルート特徴を指定することにより、車両試験用の試験ルートの選択に使用されることが可能である。
【０００９】
類似するマクロ的ルート特徴を有するルートは、指標の形式で特定されている被探究ルートのマクロ的ルート特徴を比較することによって探究され、ユーザには推奨ルートとして所望の規準に最も近いルートが出力されるため、これにより例えば最初の３ルートを出力するということが可能である。この場合、ユーザがＡからＢまでの特定ルートをカバーすることを希望するかどうか、または試験目的もしくは楽しみで所望のマクロ的ルート特徴に最も近い何らかのルートまたは他のルート上を走行することを希望するかどうかは重要ではない。さらに、ユーザが被探究ルートを包含することになる始点からの特定距離を指定可能であることも考えられる。
【００１０】
本発明のさらなる展開の場合では、ルート選択のための補助システムはナビゲーション・システムの一部であり、ナビゲーション・システムは、始点から目的地までのルートを複数の代替可能ルートから選択する目的で補助システムにアクセスし、指定された始点から目的地までの最適ルートを選択し、例えば低燃料消費、最も速い可能な接続または始点から目的地までの最短距離等の周知の指定された規準に加えてこれらを使用してさらにナビゲーションを行なう。この選択はまた、マクロ的ルート特徴の規定事項の一関数である。この設計の場合、ナビゲーション・システムの対応装置を補助システムの入出力装置として使用することができる。さらに、計算済みの活性化されたパイロット速度を使用して、ルートまたはルート部分に関する見込み走行時間を計算することが可能である。
【００１１】
本発明の特に効果的な変形例では、ＡからＢまでのルート全体に対して任意の長さの部分ルート（長さ区間）、例えば長さ１ｋｍまたはその他の長さ区間に関するマクロ的ルート特徴が計算され、記憶される。
【００１２】
車両を試験する際には、例えばルート案内に基づいてコンポーネントの負荷を最大にするために、または等価負荷を有する新規ルートを発見するために試験運行用の特定のマクロ的ルート特徴区間が指定され、検索は次に、検出されたルート内の、指定された区間の境界内にそのマクロ的ルート特徴が存在している部分ルートに対して行われる。
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の例示的実施形態をより詳細に説明する。
【００１４】
図１から分かるように、ルート選択のための本補助システムは、演算装置１と、例えば適当な読取り装置を有するＣＤ　ＲＯＭである捕捉されたルート・パラメータを有する記憶装置２と、決定されたマクロ的ルート特徴を記憶するための記憶装置３と、１つのユニットとして結合される場合もある入力装置４及び出力装置５とを備えている。
【００１５】
次に図２乃至５を参照して、演算装置１によりマクロ的ルート特徴が決定される方法について説明する。
【００１６】
マクロ的ルート特徴は、連続して捕捉されるルート・パラメータの統計的評価及び分類によって決定されることが可能である。マクロ的ルート特徴を使用すれば、異なるルートをより効果的に説明し、客観的に比較することができる。特定のルート部分の長さ、所謂長さ区間に対するマクロ的ルート特徴が、２つの異なるルートについて計算される。本計算は、任意サイズの長さ区間を許容する。適用される基本的基準は、長さ区間が１キロメートルである。これにより、一方でマクロ的ルート特徴のルート・プロファイルを表示することが可能であると同時に、もう一方でマクロ的ルート特徴の使用により、長さ区間が完全にその上を伸長している２つの部分ルートを客観的に比較することができる。長さ区間がＡ、Ｂ間のルート全体に渡って伸長していれば、これらの比較及び説明が可能である。
【００１７】
マクロ的ルート区間は、水平線及び垂直線トレース、部分に対して及び位置に対して有効なマクロ的ルート特徴及び活性化されたパイロット速度を使用して分類される。
【００１８】
次の計算では、ｓｉは、連続して捕捉されるルート・パラメータの２つの測定点間のルート差（ｔｈｅ ｒｏｕｔｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を示している。ある長さ区間におけるマクロ的ルート特徴を計算するためには、ルート差がその長さ区間に対応するために必要な連続して捕捉されるルート・パラメータの多数の測定点が使用される。ｎの決定は、数学的には次のように定義される。
【００１９】
【数１】
2004502184.tif 000003
【００２０】
水平線トレースは、速度の選択、速度の変動に影響し、よって車両のギアの選択及び燃料消費に影響する。燃料消費は、カーブの多いルートの場合でステアリング・サーボ（ｓｅｒｖｏ）に強い負荷がかかればさらに増える。燃料消費の割増しは、ステアリング・サーボのタイプに依存して８％まで上がる可能性がある。レイアウトマップにおけるルートのプロファイルは、曲り、カーブの比率及び線トレースの分類のマクロ的ルート特徴によって説明される。
【００２１】
曲りは、単位長当たりの絶対角度変化の和であり、単位はｇｏｎ／ｋｍである（４００ｇｏｎ＝３６０゜（角度）＝２π（弧度）が成り立つ）。図２は、曲りのこの計算を示している。
【００２２】
左方向及び右方向のカーブの曲り半径は、正の値と負の値で表される。ルート・トレースにおいて、例えば左方向のカーブから右方向のカーブへ変わる等のカーブ・タイプに変化が生じると、カーブで条件付けられる、方向の全体変化の角度αｉは、下記の２つの正接を使用して計算される。
【００２３】
【数２】
2004502184.tif 000004
【００２４】
対応する単位ｇｏｎの角度変化βｉは、下記のようにもたらされる。
【００２５】
【数３】
2004502184.tif 000005
【００２６】
長さ区間におけるカーブを計算するためには、角度絶対変化の和がルート差ｓｉの和で除され、ｇｏｎ／ｋｍで正規化される。
【００２７】
【数４】
2004502184.tif 000006
【００２８】
カーブの比率は、その長さ区間におけるカーブの長さ成分の比率である。この場合、考慮されるのは半径が５００ｍ未満のカーブだけであるが、これは、これより半径が大きい場合は概して、運転力学に起因してルートが運転速度にほとんど影響しないためである。
【００２９】
水平線トレースは、幅広で連続、狭いが連続、不連続で狭いという規準を使用して分類される。水平線トレースの分類は、表１から分かるように、曲りとカーブの比率を使用して決定される。
【００３０】
【表１】
2004502184.tif 000007
【００３１】
曲りが同じであれば、走行速度はカーブの比率が下がるにつれて低下するため、カーブの比率は必ず考慮されなければならない。低いカーブ比率とは、ある区間内により多くの直線部分が存在するものの、曲りが同じであることからカーブは概してより狭くならざるを得ず、よって全体的なハンドリングは不連続となることを意味する。線トレースは、６００ｇｏｎ／ｋｍを起点として概して不連続である。
【００３２】
幅広で連続するルート・トレースでは、そのルート部分を、市街地を除いて減速効果を有する線トレースなしに最大許容速度１００ｋｍ／時で走行することができる。
【００３３】
狭いが連続する線トレースは、長期的な加速または減速段階のない許容最高速度を下回る速度レベルでの定速走行スタイルをもたらす。この場合の線トレースは、速度を下げる働きをする。
【００３４】
不連続で狭い線トレースのルートは、速度選択に大きな影響を与え、半径間の好ましくない関係の結果として大きな速度差が生じる可能性がある。プロファイルは、頻繁な減速及び加速プロセスによって特徴付けられる。
【００３５】
田舎道での速度は、垂直線トレースによっても影響される。最高速度は、車両に依存して２％の下り坂で到達され、４％を起点として上り坂では速度は継続的に低下し、一方で速度プロファイルの一様性は増大する。上り坂は、ラジエータから側方のホイール・シャフトに至る動力伝達全体に負荷をかけ、燃料消費に大きな影響を与える。下り坂の場合には、主としてブレーキに負荷がかかる。垂直線トレースは、平均傾斜、上り坂及び下り坂部分及び最大傾斜のマクロ的ルート特徴によって説明される。
【００３６】
平均傾斜は、あるルート部分における行程の傾向を表す。その長さ区間が円形コース全体に渡って伸長していれば、平均傾斜は単にほぼゼロである。車両が走行するにつれて、運動エネルギー及び位置エネルギーを構成する２形式のエネルギーが発生する。上り坂の走行では増大する仕事量が要求されるが、下り坂部分ではこの仕事量を取り戻すことができる。車両のエネルギー・バランスは平均傾斜を使用して決定され、平均傾斜は、長さ区間の始点と終点との間で決定される。図３を参照されたい。
【００３７】
点Ａ及び点Ｂは、図示されている長さ区間の初期レベルと最終レベルとを形成している。両地点間の平均傾斜は、次の式を使用して決定される。
【００３８】
【数５】
2004502184.tif 000008
【００３９】
概算：ｓｉｎ（α） ｔａｎ（α） αは、物理的及び技術的計算の場合は約１７％の上り坂または下り坂に相当する１０゜までの角度に許容される。従って、ｇとΔｘとの間の僅かな長さの差は無視することが可能であり、従ってｇと実際に走行されたルートｓとの間の長さの差も同じく無視することができる。従って、次の概算が成り立つ。
【００４０】
【数６】
2004502184.tif 000009
【００４１】
上り坂及び下り坂部分は、各々運転力学に関する経験的結果及び計算によって４つのクラスに分けられる。この場合は、走行速度及びギア選択が重要な規準となる。表２を参照されたい。
【００４２】
【表２】
2004502184.tif 000010
【００４３】
上り坂及び下り坂部分のマクロ的ルート特徴は、長さ区間における上り坂及び下り坂クラスの長さ成分の比率を表わす。平均傾斜は長さ区間における全てのルート差ｓｉについて決定され、先に指定されたクラスに割当てられる。各クラスのルート差の和は、長さ区間におけるその長さ成分の比率を決定するために使用される。
【００４４】
長さ区間内では、最大の上り坂と最大の下り坂とが決定されている。これらは、生成されるピーク負荷の尺度である。
【００４５】
制限速度、追越し禁止、道路タイプ及び車線数に関する連続して検出されたルート・パラメータは、異なる長さのルート部分に対して有効である。対応するマクロ的ルート特徴は、長さ区間全体における当該部分の長さ成分の比率である。
【００４６】
制限速度は、標識によって明示的に、または暗示的に指定される。暗示的制限速度は、例えば、市街地では自動車の最高許容速度が時速５０ｋｍであり、郊外では３．５ｔまでの自動車で時速１００ｋｍ、これ以上の総車両重量の自動車で時速６０ｋｍである。
【００４７】
明示的または暗示的に指定された同一の最高速度を有する部分について、その長さ区間における長さ成分の比率が決定される。この計算は、全ての慣習的な法定最高速度条項（毎時３０ｋｍ、４０ｋｍ、５０ｋｍ、６０ｋｍ、等）に関して実行される。
【００４８】
概して車両は、速度制限のある区域へ進入すると制動され、当該区域を出ると再度加速されるため、頻繁に変化する速度制限は、速度選択、変速頻度及び燃料消費に影響する。逆に言えば、１つの速度制限が長く続くと、穏やかな運転スタイルになる傾向があり、これにより燃料消費は低減される。これらの効果は、以下でさらに定義される活性化されたパイロット速度によって正確に取得される。
【００４９】
長さ区間における追い越し禁止の長さ成分の比率は、マクロ的ルート特徴として決定される。追越し禁止は標識で、及び連続線によって表示される。
【００５０】
追越し禁止区域における走行では、追越し禁止のない部分における走行よりも一様な運転が必要とされる。追越し禁止のない部分における走行では、追越し動作の回数が増えて、より速い加速及び速度が予測され、従って、より速いモータ速度が予測される。この結果、動力伝達には負荷がかかり、変速比率は変化し、燃料消費は増大する。
【００５１】
ドイツの連邦道路網における個々の道路タイプは、市街地の道路、郊外の道路及び連邦高速道路に分類される。マクロ的ルート特徴は、長さ区間における各道路タイプ（郊外または市街地の道路もしくは高速道路）の長さ成分の比率で構成される。郊外での走行とは対照的に市街地での走行では、より遅い運転スタイル及び通行権に関するより高頻度の規則（例えば信号、横断歩道、他）が必要とされ、交通の流れに対する他の阻害事項も発生する。市街地では、速度、加速及びギアがより大きく変動する可能性があり、これが主として動力伝達負荷、変速比率、変速頻度及び燃料消費に影響する。
【００５２】
ドイツの郊外における道路網は、９０％以上まで１車線道路で構成される。その他は主として２車線道路で占められ、３車線道路及び多車線道路はほとんど存在しない。走行方向における車線数（１、２または３及び多車線）は各々、クラスを形成している。マクロ的ルート特徴は、その長さ区間における各クラスの長さ成分の比率である。
【００５３】
原則として、走行方向における複数の車線では、所望の個々の目標速度は長い時間間隔に渡って到達され得る。追越し操作の頻度は確かに高くなるが、対向交通のある車線上での追越しプロセスの場合ほど強い加速プロセス及び速度変化によって特徴付けられることはない。従って多車線道路は、比較的高レベルでのより一様な速度プロファイル、変速回数の少ない高速ギアの部分及び穏やかな加速プロセスに起因したより低い動力伝達負荷をもたらす。これにより、走行時間が同じである場合に、燃料消費は１車線道路の場合より低減する。
【００５４】
通行権、停止、信号、優先権、横断歩道及び踏切の局所的に有効なパラメータは、ルート・パラメータの連続捕捉におけるイベントによって管理される方法で検出される。これらのポイントでは、速度は頻繁に事実上低減されなければならない。１キロメートル当たりのこの頻度が、全ての局所的に有効なパラメータについてマクロ的ルート特徴として定義される。
【００５５】
活性化されたパイロット速度は、走行速度を指定された法定最高速度、交通上の慣例であるカーブでの速度及び加減速の関数として表わしている。交通に影響を及ぼす先行車両、信号等の他の要因は、考慮されない。
【００５６】
定義により、パイロット速度は速度の不連続性を有するが、これは、車両の無限加速及び減速によってのみ達成される。図５を参照されたい。従って、交通上の慣例である平均加速及び減速を考慮した活性化されたパイロット速度が計算される。活性化されたパイロット速度は、マクロ的ルート特徴として活性化された平均パイロット速度、活性化されたパイロット速度の変動及び活性化されたパイロット速度の速度差を計算する際に使用される。
【００５７】
これらのマクロ的ルート特徴は、加速プロセス及び制動プロセスに伴う多大な速度変動によって生じるような動力伝達負荷、変速比率、変速回数及び制動に影響する。次に、パイロット速度及び活性化されたパイロット速度の計算規則について説明する。
【００５８】
道路を配するためのガイドラインは、予定された設計速度で道路を安全かつ確信的に往来することを可能にするために、確実に到達される最小半径を指定している。乾いた道路上では、ドライバーは供給される安全上の冗長性を部分的に補正するため、設計速度を２０％まで超過することが可能である。コーナーリングでは、速度とカーブ半径との関数である側方加速がドライバーと車両とに影響を及ぼす。より高速で走行される大きな半径を有する広いカーブの場合、受容される側方加速は、より低速で走行される狭いカーブの場合ほど大きくはない。後者の場合、ドライバーは低速故により安全を感じ、より大きな側方加速を許容する。受容される側方加速は、一般のドライバーで０．１５乃至０．４ｇであると想定することができる。経験を積んだＦ１（Ｆｏｒｍｕｌａ １）ドライバーは一般のドライバーが不快かつ危険であると感じる側方加速限界値である０．９５乃至１．０ｇまで運転することから、受容される側方加速はドライバーに依存する。一般のドライバー及びＦ１ドライバーに関する半径及び側方加速に依存するカーブでの速度は、ｉ番目のルート差について下記のように計算される。
【００５９】
まず、ドライバーの受容される側方加速が「負荷される側方摩擦係数μｉ」を介して決定される。μｉは、半径が増大するにつれてますます下がる。これにより、高速で走行される広いカーブの場合の低下する側方加速の効果がモデル化される。
【００６０】
一般のドライバーの場合の負荷される側方摩擦係数μｉを計算するためには、設計速度の定式化及びカーブにおける測定された速度の結果を考慮した次の回帰方程式を設定することが可能である。
【００６１】
【数７】
2004502184.tif 000011
【００６２】
Ｆ１ドライバーの場合の負荷される側方摩擦係数は、定数０．９に固定されている。μｉが一定であれば、乾燥した道路上のカーブにおける速度ｖｉは、下記のように計算することができる。
【００６３】
【数８】
2004502184.tif 000012
【００６４】
μｉ＝側方摩擦係数、Ｒｉ＝カーブの半径（ｍ）、ｇ＝重力に起因する加速［ｍ／ｓ２］である。
【００６５】
小さいカーブ半径を有するルートの場合、カーブにおける目標速度は指定された法定最高速度より遅いことが多い。あるルート差における目標速度を決定するためには、法定制限速度及びドライバーに依存するカーブにおける上述の速度から最低値が形成される。この最低値が、パイロット速度として示される。パイロット速度は、一般のドライバーとＦ１ドライバーとについて決定される。この場合は、各々のケースでカーブにおける適正な速度を使用して最低値が形成される。
【００６６】
高速道路上では、時速１３０ｋｍという一般的な推奨速度しか存在しないため、高速道路の典型的なカーブにおいては、パイロット速度は高速のみから形成される。極端に速いパイロット速度を避けるため、高速道路では最高速度時速１８０ｋｍが指定されている。
【００６７】
速度の不連続性を回避するため、ルート差ｓｉにおいては、交通上の慣例である加速１ｍ／ｓ２及び減速−２ｍ／ｓ２の場合に可能な速度差Δｖｉが基準とされている。ルート差及び速度差の計算は、まず運動の法則から導出される。図４は、加速の動作の場合の、ある時間間隔における距離及び速度の変化を表している。グラフより下の部分は、瞬間ｔｉ−１からｔｉまでの間にｖｉ−１からｖｉまで加速する場合のルート差ｓｉに相当する。その結果、下記の関係式が成り立つ。
【００６８】
【数９】
2004502184.tif 000013
【００６９】
式２にΔｔｉを代入すると、下記のようにΔｖｉが得られる。
【００７０】
【数１０】
2004502184.tif 000014
【００７１】
式３は、ｖｉ−１２＋２ａΔｓｉ≧０の境界条件の下で正及び負の加速に関して成り立つ。ｖｉは、式３及び４から下記のように得られる。
【００７２】
【数１１】
2004502184.tif 000015
【００７３】
これは、逆算して、ｖｉ−１に適用される。
【００７４】
【数１２】
2004502184.tif 000016
【００７５】
活性化されたパイロット速度ｖｄｉは、これに基づいて次のように計算される。
【００７６】
まず、法定制限速度の最低値及びドライバーに依存するカーブにおける速度からパイロット速度ｖｐｉが計算される。全ての負のパイロット速度の不連続に関して、式６を使用して、初期速度ｖｉ−ｍ（ｍ≧１）がこのｖｐｉに至る約４００ｍまで慣例的減速とは逆に計算される。図５における点線で示された減速曲線が、その結果である。ルート長さ４００ｍ上では、−２ｍ／ｓ２の減速で、時速１４４ｋｍまでの減速を実施することができる。パイロット速度では通常、これ以上の不連続性は想定されない。
【００７７】
正のパイロット速度の不連続性に関しては、速度の上昇はまず、不連続性より前の計算されたパイロット速度に対応する。続くルート・ポイントｓｉ＋ｋ（ｋ＞１）では、ｖｄｉ＋ｋが前述の負のパイロット速度の不連続性における最小減速曲線（Ｓ１）またはパイロット速度プロファイルｖｐｉ＋ｋ（Ｓ２）と交差するまで、速度は、式５に従って１ｍ／ｓ２で上昇される。各ルート・ポイントｓｉで、活性化されたパイロット速度ｖｄｉは、存在する全ての加速及び減速曲線及び計算されたパイロット速度ｖｐｉの最低値である。
【００７８】
活性化されたパイロット速度の平均
【００７９】
【数１３】
2004502184.tif 000017
【００８０】
は、長さ区間における活性化されたパイロット速度のルート加重相加平均である。
【００８１】
【数１４】
2004502184.tif 000018
【００８２】
長さ区間に対する、活性化されたパイロット速度の１キロメートル当たりの変動は、活性化されたパイロット速度の個々の値のそれらの平均値からの平均二次偏差を表している。この変動は、長さ区間における制動及び加速プロセスの尺度である。統計学で慣例的に定義された変動に類似する方法では、１キロメートル当たりの活性化されたパイロット速度の変動σ２は次のように計算される。
【００８３】
【数１５】
2004502184.tif 000019
【００８４】
活性化されたパイロット速度の１キロメートル当たりの速度差［１／時］は、当該長さ区間における活性化されたパイロット速度の正の変化を表し、よって可能な平均加速を示す。これは、活性化されたパイロット速度の正の変化の和を長さ区間の長さによって割ることによって決定される。
【００８５】
【数１６】
2004502184.tif 000020
【００８６】
表４は、マクロ的ルート特徴の概要を示している。
【００８７】
【表４】
2004502184.tif 000021
【００８８】
表５は、４つの異なるルートのマクロ的ルート特徴の計算結果を例示的に示している。
【００８９】
【表５】
2004502184.tif 000022
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、ルート選択のための補助システムのブロック図を示している。
【図２】図２は、ルートの曲りの計算を示している。
【図３】図３は、ルート部分の平均傾斜を示している。
【図４】図４は、加速移動の場合の速度及びルートの差を示している。
【図５】図５は、加速曲線及び減速曲線に伴う活性化されたパイロット速度のプロファイルを示している。
【図１】
2004502184.tif 000023
【図２】
2004502184.tif 000024
【図３】
2004502184.tif 000025
【図４】
2004502184.tif 000026
【図５】
2004502184.tif 000027
【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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