(57)【要約】【課題】分岐点に関連するコスト情報を提供するための方法およびデバイス、並びにこのような情報を利用するルートを決定する方法を提供する。【解決手段】道路ネットワークの分岐点に関連するコスト情報を提供する方法およびデバイスが提供される。乗り物の複数の分岐点通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データが検索される。複数の分岐点の各分岐点に対して、それぞれの分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルのパラメーターが調整される。分岐点コストモデルは、分岐点に関連する特徴値のセットに応答してコスト値を提供するように構成される。分岐点コストモデルのパラメーターは、受信された運転データおよび複数の分岐点に対して決定された特徴値のセットに基づいて調整される。分岐点コストモデルは、ルートサーチのために使われ得る。【選択図】図１
2012027905.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワーク（３１）の分岐点（３２−３５；７１）に関連するコスト情報を提供する方法であって、該方法は、
複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して、乗り物の該複数の分岐点（３２−３５；７１）通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データ（７;２７;１１１，１１７）を受信することと、
該複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点（３２−３５；７１）に対して、マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（９）を決定することと、
分岐点コストモデル（５；１０８）、特に分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル（５；１０８）のパラメーターを調整することであって、該コストモデル（５；１０８）が、分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を受信するのに応答してコスト値（１６）を提供するように構成され、該分岐点コストモデル（５；１０８）の該パラメーターが、該受信された運転データ（７；２７；１１１，１１７）および該複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して決定された該特徴値のセット（９）に基づいて調整される、ことと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点に対して、前記特徴値のセット（９）は、少なくとも、前記分岐点での道路区分（３６−４２；７２−７５）の該分岐点および／または方向（７８）に接続される該道路区分（３６−４２；７２−７５）の該分岐点および／または交通パターンに接続される該道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスに基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点に対して、前記特徴値のセット（９）は、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、該入ってくる道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスおよび／または交通パターン、該出ていく道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスおよび／または交通パターンおよび方向変換（７８）を表す操作分類に基づいて決定される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴値のセット（９）は、ｎが２以上、特にｎが３以上のｎ組であり、前記分岐点コストモデル（５；１０８）は、ｎ組の特徴値（１５）を受信するのに応答して前記コスト値（１６）を提供するように構成される、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の方法は、選択された特徴値のセット（９）に対して、該選択された特徴値のセット（９）を有する分岐点（３２−３５；７１）に関連する測定に基づくコスト値を決定することを含み、該測定に基づくコスト値（１６）が、該選択された特徴値のセット（９）を有する該分岐点（３２−３５；７１）に対する前記運転データ（７；２７；１１１，１１７）に基づいて決定され、前記分岐点コストモデル（５；１０８）の前記パラメーターが、該測定に基づくコスト値（１６）に基づいて調整される、方法。
【請求項６】
前記運転データ（７；２７；１１１，１１７）は、前記測定に基づくコスト値（１６）を決定するために分析される時間の関数のような前記乗り物の速度（５１，６１，６５）または燃料消費に関する情報を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記測定に基づくコスト値（１６）は、前記選択された特徴値のセット（９）を有する前記分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定される、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記測定に基づくコスト値（１６）を決定することは、前記乗り物の前記選択された特徴値のセット（９）を有する分岐点通過の複数のシミュレーションを行うことを含み、該シミュレーションの１つずつが、ランダム分布に従って選択された少なくとも１つの入力パラメーターに基づいて行われる、請求項５〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記測定に基づくコスト値（１６）を決定することは、複数の選択された特徴値のセット（９）に対して、それぞれに行われる、請求項５〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
回帰分析は、前記複数の選択された特徴値のセット（９）に対して決定された前記測定に基づくコスト値で行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記運転データ（７；２７；１１１，１１７）は、前記乗り物のボードネットワーク（２３）から受信され、前記パラメーターを調整することは、前記乗り物内で行われる、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれかに記載の方法は、前記複数の分岐点（３２−３５；７１）の入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通情報信号を検索することを含み、該交通情報信号が、前記乗り物の前記それぞれの分岐点（３２−３５；７１）通過での該入ってくる道路区分および出ていく道路区分の交通状況を表示し、前記分岐点コストモデル（５；１０８）の前記パラメーターが、該交通情報信号に基づいて調整される、方法。
【請求項１３】
コンピューティングデバイス（１；２１；１００）であって、特に乗り物のナビゲーションデバイスとして構成されるコンピューティングデバイスであって、該コンピューティングデバイスは、
複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して、乗り物の該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）通過での該乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データ（７；２７；１１１，１１７）を受信するように構成されるインターフェース（６；２６；１０１）と、
マップデータ（８；１０４，１１５，１１６）を格納するように構成される格納ユニット（３；２９；１０３）と、
該複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点（３２−３５；７１）に対して、該マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて、該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（９）を決定することと、
分岐点コストモデル（５；１０８）、特に分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル（５；１０８）のパラメーターを調整することと
を行うように構成されるプロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）と
含む、コンピューティングデバイスであって、
該分岐点コストモデル（５；１０８）が、分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を受信するのに応答してコスト値（１６）を提供するように構成され、該プロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）が、該インターフェースで受信された該運転データ（７；２７；１１１，１１７）と、該複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して決定された該特徴値のセット（９）とに基づいて、該分岐点コストモデル（５；１０８）の該パラメーターを調整するように構成される、コンピューティングデバイス。
【請求項１４】
プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プログラムは、コンピューティングデバイス（１；２１）のプロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）に、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１５】
道路ネットワーク上のルートを決定する方法であって、該方法は、
決定されるべきコスト値（１６）に対して、分岐点（３２−３５；７１）を識別することと、
マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて、該識別された分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を決定することと、
該決定された特徴値のセット（１５）を入力パラメーターとして分岐点コストモデル（５；１０８）に提供することと、
該特徴値のセット（１５）に応答して、該分岐点コストモデル（５；１０８）から該識別された分岐点（３２−３５；７１）に対するコスト値（１６）を検索することと、
ルートサーチの該分岐点コストモデル（５；１０８）によって提供される該コスト値（１６）を使うことと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、道路ネットワークの分岐点に対して、移動時間、燃料消費または類似なものに関する情報のようなコスト情報を提供するための方法およびデバイスに関する。本発明は、特に、乗り物ナビゲーションの分岐点に対するコスト情報を提供し得るこのような方法およびデバイスに関する。本発明はさらに、ルートを決定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
（背景）
道路ネットワーク内のルートサーチを行うことは、ますます重要になる。このようなルートサーチは、とりわけ、道路区分、それらの接続性、およびオリエンテーションと道路区分の長さとのような可能な追加の情報に関する情報を提供するマップデータベース内のマップデータに基づいて行われる。技術的には、道路区分および分岐点は、ルートサーチが行われるグラプを形成する。ルートサーチを行うために、最小コストのサーチは、コストモデルに基づいてグラフ上で行われる。異なるコストモデルは、異なる量に関して最適化されるルートを見つけるために使用され得る。例として、道路ネットワークの異なる道路区分に関連する移動時間に関する情報を提供するコストモデルは、最速ルートサーチのために使われる。道路ネットワークの異なる道路区分に関連する燃料消費に関する情報を提供するコストモデルは、最適燃料消費を有するルートに対するサーチのために使われる。最速ルート、最小燃料消費を有するルート等のようなさまざまなコストモデルに対する異なる道路区分に関連するコスト情報はまた、データベース内に提供され得る。
【０００３】
さまざまなコストモデルに対して、分岐点に関連するコストは、ルートサーチの結果に著しく影響し得る。例として、都市エリアの道路交通点での待ち時間は、ルートに関連する時間または燃料消費の点から全部のコストを著しく増し得る。ルートサーチの分岐点に関連するこのようなコストを考慮に入れることは望ましい。分岐点に関連するコストに関する情報が専門家によって設定されるとき、コスト値は、存在する多種のタイプの分岐点と、そこで行われ得る操作とを正しく反映しないかもしれない。分岐点ごとを基本とした分岐点に対する個々のコスト値を格納することは、格納スペースの要求を著しく増し得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
当技術分野において、分岐点に関連するコスト情報を提供するための方法およびデバイス、並びにこのような情報を利用するルートを決定する方法に対するニーズがある。特に、当技術分野において、多種のタイプの分岐点およびそこで行われる可能な操作である事実を明らかにするこのような方法およびデバイスに対するニーズがある。また、当技術分野において、適度のレベルで分岐点に関連するコスト情報を提供するために必要とされる格納スペアを保つこのような方法およびデバイスに対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（要約）
これらおよび他のニーズは、独立請求項によって定義されるような方法およびデバイスによって取り組まれる。従属請求項は、実施形態を定義する。
【０００６】
一側面によると、道路ネットワークの分岐点に関連するコスト情報を提供する方法が提供される。複数の分岐点に対して、乗り物の複数の分岐点通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データが受信される。複数の分岐点の各分岐点に対して、それぞれの分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルのパラメーターは、受信された運転データおよび複数の分岐点に対する決定された特徴値のセットの両方に基づいて調整される。分岐点コストモデル、調整される分岐点コストモデルのパラメーターは、所与の分岐点に関連する特徴値のセットを受信するのに応答して、所与の分岐点に関連するコスト値を提供するように構成される。
【０００７】
方法において、分岐点コストモデルが利用される。分岐点コストモデルは、それが分岐点コストモデルに供給される特徴値のセットに応答してコスト値を提供するようにインプリメントされる。この構成は、多種の異なるタイプの分岐点およびそこで行われる操作が考慮に入れられることを許可する。異なる分岐点のクラスおよび操作は、分岐点コストモデルに供給される特徴値の異なるセットに関連し得る。さまざまなタイプの分岐点の間の異なりが作られ得る。特徴値のセットを用いて分岐点コストモデルに問い合わせすることによって、特徴値のセットを有する分岐点に対する分岐点コスト情報が決定され得る。分岐点コストモデルは、適応システムで調整され得、またはマップデータベースの大量の修正を要求するこのような適応または拡張がなく、望まれたときに追加のコストモデルをカバーするように拡張され得る。
【０００８】
分岐点コストモデルは、それがそれぞれの分岐点のための特有の分岐点識別子を含まない特徴値のセットに応答してコスト情報を提供するように構成され得る。例として、分岐点コストモデルに提供される特徴値のセットは、特徴値のセットが、それぞれの分岐点の特性を記述し、しかし分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないようであり得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るように決定され得る。
【０００９】
対応して、複数の分岐点の各分岐点に対してそれぞれに決定される特徴値のセットは、それが、分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないようである。分岐点の地理座標または他の特有の識別子は、マップデータに基づいて特徴値のセットを決定するために使われ得るが、特徴値のセットは、それが分岐点の地理座標または他の特有の識別子を含まないように決定され得る。
【００１０】
方法において、分岐点コストモデルのパラメーターは、複数の分岐点通過での乗り物の状況、例えば、速度または燃料消費レートを反映する運転データに基づいて調整される。複数の分岐点は、合計で道路ネットワークの分岐点の全数より著しく少ないかもしれない。複数の分岐点のさまざまな分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データおよび決定された特徴値のセットに基づいて調整される。分岐点コストモデルは、従って、運転データおよび対応する特徴値のセットに基づいてモデルをトレーニングすることによって、決定された特徴値のセットによって反映されるように、異なるタイプの分岐点通過で取得されるデータに基づくように適応され得る。異なる分岐点通過での乗り物の状況および関連する分岐点特徴を反映する情報を集めることよって、優れた分岐点コストモデルが確立され得る。
【００１１】
分岐点コストモデルおよび調整されるパラメーターの異なるインプリメンテーションが考えられる。実施形態において、分岐点コストモデルは、複数の特徴値のセットに対して、それぞれに関連するコスト値を格納する多重次元のルックアップテーブルとして構成され得、またはそのルックアップテーブルを含み得る。この場合において、ルックアップテーブルの入力が調整され得る。もう１つの実施形態において、分岐点コストモデルは、数学的機能またはアルゴリズムとして構成され得、パラメーターは、機能またはアルゴリズムの係数を表し得る。この場合において、係数が調整され得る。もう１つの実施形態において、特徴値のセットを有する分岐点通過での乗り物ふるまいのシミュレーションをすることによって生成されるコスト情報を提供し得る。この場合において、シミュレーションが基づくランダムパラメーターは、運転データと運転データによって表されるさまざまな分岐点に対して決定される特徴値のセットとに基づいて決定される分布から選択され得る。
【００１２】
コストモデルは、特徴値のセットを用いて問い合わせされるとき、分岐点通過で発生した移動時間または燃料消費を表す情報を提供するコストモデルであり得る。コストモデルは、それぞれの分岐点に対する識別子または地理座標を含まない特徴値のセットで用いて問い合わせされるとき、このような情報を提供するコストモデルであり得る。
【００１３】
複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の分岐点および／または方向に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。本明細書で使われる項目「道路クラス」は、道路の機能分類を表す任意の量を指す。道路クラスに対する例は、それに制限されなく、機能道路クラス（ＦＲＣ）を含む。
【００１４】
複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、時間の関数として変化しない分岐点に関する情報に基づいて決定され得る。特徴値のセットは、マップデータベースの静的マップデータから検索される情報に基づいて決定され得る。
【００１５】
代替的にまたはさらに、特徴値のセットはまた、ダイナミックな方式で、すなわち、時刻および任意的に日の情報に依存して決定され得る。例として、特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の分岐点および方向に接続される道路区分の交通パターンに基づいて決定され得る。乗り物のそれぞれの分岐点通過での時刻に関する情報および任意的に曜日に関する情報は検索され得、かつ分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。例として、分岐点コストモデルは、交通パターンおよび方向変換に対応する特徴値に応答してコスト値を提供するように適応され得、このコストモデルのパラメーターは、決定された交通パターンを利用して適応され得る。
【００１６】
複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラスまたは交通パターン、出ていく道路区分の道路クラスまたは交通パターンおよび方向変換を表す操作分類に基づいて決定され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。例として、分岐点通過で発生した待ち時間または燃料消費は、通過がより高い道路クラスを有する道路区分から低い道路クラスを有する道路区分へまたは逆に作られるかどうか、および入ってくる道路区分と出ていく道路区分との間の通過が直進すること、左折すること、右折すること、またはＵターンを作ることを含むかどうかに依存する。さらに、任意の操作に対して、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の道路クラスおよび分岐点でのこれらの道路区分によって含まれる角度に関する情報は、マップデータに基づいて決定され得る。
【００１７】
特徴値のセットは、ｎが２以上を有し、特にｎが３以上を有するｎ組である。分岐点コストモデルは、ｎ組の特徴値を用いて問い合わせされるのに応答してコスト値を提供するように構成される。それによって、異なる分岐点特徴に関する分岐点の分類がインプリメントされ得る。分岐点コストモデルは、乗り物が通過すると同時に運転データが記録されることを通して、さまざまな分岐点に対して決定されるｎ組の特徴値を用いてトレーニングされ得る。
【００１８】
選択された特徴値のセットを有する分岐点に関連する測定に基づくコスト値は、運転データに基づいて決定され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、測定に基づくコスト値に基づいて調製され得る。このことは、行われるべきパラメーターマッチングを許可する。選択された特徴値のセットは、分岐点コストモデルに入力され得、分岐点コストモデルによって提供されるコスト値は、測定に基づくコスト値と比較され得、分岐点コストモデルのパラメーターは、比較に基づいて調製され得る。このようなステップをインプリメントするための効率的な方法は、公知であり、例えば、異なる特徴値のセットに及ばれるスペースにおける多重次元回帰分析に基づき得る。
【００１９】
運転データは、乗り物の速度または燃料消費レートに関する情報を時間の関数として含み得る。この情報は、測定に基づくコスト値を決定するために分析され得る。例として、時間の関数のような速度プロフィールは、分岐点通過での特有の遅延または待ち時間、分岐点エリア内の乗り物の特有の速度、出ていく道路区分に入る前に発生した交通信号灯での停止回数、または類似なものを識別するために分析され得る。
【００２０】
測定に基づくコスト値は、運転データの解析、および所与の操作に対する入ってくる道路区分および／または出ていく道路区分に関連するコスト値に基づいて決定され得る。分岐点の効果が乗り物速度または他の乗り物状況に著しく影響すると同時に乗り物がなお道路区分の交差点の実際のポイントからはるか遠くにある分岐点に対して、修正は、コストの二重計数を避けるためにインプリメントされ得る。例として、運転データの分析が、乗り物が交差点の実際のポイントの前の距離にわたって延長する入ってくる道路区分の部分で停止しなければならないことを示す場合、運転データから決定されるような分岐点エリア内に使われる時間期間は、コストの二重計数を避けるために調整され得る。分岐点が運転パターンに影響する入ってくる道路区分の部分に関連する時間または燃料消費のようなコストは、決定され得る。運転データから決定される分岐点に対するコスト値は、ルート決定においてコストの二重計数を避けるように入ってくる道路区分の部分に関連するこれらのコストによって減少され得る。
【００２１】
測定に基づくコスト値は、選択された特徴値のセットを有する分岐点通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定され得る。それによって、最速ルートサーチまたは最小燃料消費ルートサーチでの使用のための分岐点コストモデルがインプリメントされ得る。
【００２２】
測定に基づくコスト値を決定するために、乗り物の選択された特徴値のセットを有する分岐点通過の複数のシミュレーションが行われ得る。シミュレーションの１つずつは、ランダム分布から選択された少なくとも１つの入力パラメーターに基づいて行われ得る。ランダム分布は、選択された特徴値のセットを有する分岐点に関連する運転データに基づいて選択され得る。それによって、選択された特徴値のセットを有する分岐点での平均待ち時間のような測定された運転データからの１以上の特性を抽出することによって、より大きいデータ量は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するための基礎の代用になるようにシミュレーションによって生成され得る。
【００２３】
測定に基づくコスト値は、複数の選択された特徴値のセットに対して決定され得る。それによって、分岐点コストモデルに戻される値は、数多くの特徴値のセットに対する測定されたデータと比べてテストされ得る。
【００２４】
回帰分析は、複数の選択された特徴値のセットに対して決定された測定に基づくコスト値で行われ得る。回帰分析は、異なる特徴値のセットに及ばれるスペースで行われ得る。このことは、コストモデルのパラメーターが効率的な方式で調整されることを許可する。
【００２５】
本明細書に記述される側面および実施形態に従う分岐点に対するコスト情報を提供する方法は、乗り物内で行われ得、むしろ乗り物内で行われる必要がない。例として、コスト情報を提供する方法は、運転データの履歴ログファイルを評価する固定コンピューティングデバイスによって行われ得る。それによって、分岐点コストモデルは、確立され得、乗り物内にインストールされるべきナビゲーションシステムの部品として供給され得る。
【００２６】
コスト情報を提供する方法は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するのに役に立ち得、また乗り物および／またはドライバー特有の方式で分岐点コストモデルを適応するために乗り物内で行われ得る。
【００２７】
運転データは、乗り物のボードネットワークから受信され得る。パラメーターは、乗り物内で調整され得る。このことは、分岐点コストモデルが乗り物特有の方式で適応されることを許可する。運転データは、乗り物のＣＡＮバスから受信され得る。
【００２８】
乗り物の複数のドライバーのうちの１人が識別され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、ドライバー特有の方式で調整され得る。
【００２９】
もう１つの側面によると、コンピューティングデバイスが提供され、道路ネットワークの分岐点に対してコスト情報を提供するように構成される。コンピューティングデバイスは、ナビゲーションデバイスとして構成され得る。コンピューティングデバイスは、複数の分岐点に対して、乗り物のそれぞれの分岐点通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データを受信するように構成されるインターフェースを含む。デバイスは、マップデータを格納するように構成される格納ユニットを含む。デバイスは、複数の分岐点の各分岐点に対して、マップデータに基づいてそれぞれの分岐点に関連する特徴値のセットを決定し、インターフェースで受信される運転データおよび複数の分岐点に対して決定される特徴値のセットに基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを調整するように構成されるプロセッサーを含む。分岐点コストモデルは、分岐点に関連する特徴値のセットに応答してコスト値を提供するように構成される。
【００３０】
分岐点コストモデルは、例えば、分岐点通過で発生した移動時間または燃料消費を表すコストモデルであり得る。
【００３１】
乗り物の少なくとも１つの状況は、分岐点通過での乗り物の速度プロフィールであり得、またはそれを含み得る。乗り物の少なくとも１つの状況は、分岐点通過での燃料消費レートであり得、またはそれを含み得る。運転データは、分岐点通過での速度および／または燃料消費レートプロフィールの特性を確立するために分析され得る。特性は、分岐点で操作を行うときに発生した全部の時間または全部の燃料消費を含み得る。運転データは、異なる分岐点に対するマップデータに基づいて決定される特徴値のセットと関連され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データの分析と、マップデータに基づいて決定される特徴値のセットとに基づいて確立される特性に基づいて調整され得る。それによって、分岐点コストモデルは、確立され得、マップデータに基づいて決定され得る分岐点に関連する特徴値のセットを用いて問い合わせするとき、分岐点通過に関連する時間遅延または燃料消費のような分岐点コスト値を提供し得る。
【００３２】
分岐点コストモデルおよび調整されるパラメーターの異なるインプリメンテーションは、実施形態に従う方法に関して説明されるように考えられる。例として、コンピューティングデバイスのプロセッサーは、分岐点コストモデルがルックアップテーブルとしてインプリメントされるとき、従って、ルックアップテーブルの入力を調整するように構成され得る。プロセッサーはまた、分岐点に関連する特徴値のセットの関数として分岐点に対するコスト値を決定するために利用されるコンピュータ操作手順の係数または他のパラメーターを調整するように適応され得る。プロセッサーはまた、乗り物の選択された特徴値のセットを有する分岐点通過でのふるまいのシミュレーションをするように構成され得る。後の場合において、プロセッサーは、運転データと、運転データによって表されるさまざまな分岐点に対して決定される特徴値のセットとに基づいて決定される分布からシミュレーションを行うために、少なくとも１つのランダムパラメーターを選択し得る。
【００３３】
プロセッサーは、少なくとも、分岐点に接続される道路区分の道路クラスおよび／または分岐点での道路区分の方向に基づいて、特徴値のセットを決定するように構成され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。プロセッサーは、各分岐点に対してそれぞれに決定される特徴値のセットが分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないように構成され得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るように決定され得る。同じ特徴値のセットを有する道路ネットワークの複数の分岐点であり得る。
【００３４】
プロセッサーは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラスおよび方向変換を表す操作分類に基づいて、複数の分岐点の所与の分岐点での所与の操作に対する特徴値のセットを決定するように構成され得る。道路区分の道路クラスおよび操作分類は、マップデータに基づいて決定され得る。
【００３５】
プロセッサーは、マップデータベースから検索される分岐点計数を用いて特徴値のセットを決定するように構成され得る。さらに、分岐点に接続される道路区分に関する情報は、マップデータベースから検索され得る。検索された情報は、特徴値のセットを決定するように処理され得る。
【００３６】
プロセッサーは、特徴値のセットが、コストモデルのパラメーターを調整し、続いてコストモデルに問い合わせするように利用され、ｎが２以上を有し、特にｎが３以上を有するｎ組であるように構成され得る。
【００３７】
コンピューティングデバイスは、固定コンピューティングデバイスとして構成され得る。コンピューティングデバイスはまた、乗り物内にインストールされるべきナビゲーションデバイスとして構成され得る。このことは、分岐点コストモデルのパラメーターが乗り物またはドライバー選択的方式で調整されることを許可する。使用中、コンピューティングデバイスは、乗り物のボードネットワークと接続され得る。
【００３８】
コンピューティングデバイスは、本明細書に記述される任意の１つの側面または実施形態の方法を行うように構成され得る。
【００３９】
もう１つの側面によると、コンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスのプロセッサーによって実行されるとき、プロセッサーに本明細書に記述される任意の１つの側面または実施形態の分岐点に対するコスト情報を提供するための方法を行うように指示する命令コードを含む。コンピュータプログラム製品は、格納媒体、特に非一時的な格納媒体に格納される命令コードによってインプリメントされ得る。
【００４０】
本明細書に記述される任意の１つの側面または実施形態のコスト情報を提供するための方法を用いて調整されるパラメーターを有する分岐点コストモデルは、乗り物内のナビゲーションデバイスによって利用され得る。分岐点モデルは、例えば、ルートサーチでの使用のための分岐点に関連するコスト値を得るために、分岐点に対する特徴値のセットを用いて問い合わせされ得る。
【００４１】
もう１つの側面によると、道路ネットワーク上のルートを決定する方法が提供される。方法において、コスト値が決定されるべき分岐点が識別される。コスト値が決定されるべき分岐点は、例えば、Ｄｉｊｋｓｔｒａアルゴリズム、Ａ＊アルゴリズム、またはグラフの新しいエッジまたはノードが探索される他のルートサーチアルゴリズムの拡張ステップで識別され得る。マップデータに基づいて、識別された分岐点に関連する特徴値のセットが決定される。決定された特徴値のセットは、入力パラメーターとして分岐点コストモデルに提供される。識別された分岐点に対するコスト値は、特徴値のセットに応答して分岐点コストモデルから検索される。コスト値は、ルートサーチで使われる。
【００４２】
ルートを決定する方法において、分岐点コストモデルは、所与の分岐点に関連するコスト値が確立されることを許可する。それぞれの分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルは、特徴値のセットの関数であるコスト値を提供する。新しいコストモデルまたは乗り物またはドライバー特有のルーティングを収容することが望ましい異なる分岐点に関連するコストの適応は、分岐点コストモデルを適応することによって容易に行われ得る。
【００４３】
ルートを決定する方法において、識別された分岐点に対する特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の識別された分岐点または方向に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。
【００４４】
ルートを決定する方法において、分岐点コストモデルに問い合わせするために入力パラメーターとして提供される特徴値のセットは、それがそれぞれの分岐点に対する特有の識別子を含まないように構成され得る。１つより多い分岐点は、同じ特徴値のセットを有し得る。
【００４５】
分岐点コストモデルに問い合わせするために使われた特徴値のセットは、それが分岐点に対する特有の識別子を含まないようであり得る。特徴値のセットは、それが分岐点の地理座標を含まないようであり得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るようであり得る。
【００４６】
ルートを決定する方法において、識別された分岐点に対する特徴値のセットは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラスおよび方向変換を表す操作分類に基づいて決定され得る。
【００４７】
ルートを決定する方法において、特徴値のセットは、ｎが２以上を有し、特にｎが３以上を有するｎ組である。
【００４８】
ルートを決定する方法は、本明細書に記述される任意の１つの側面または実施形態に従ってコスト情報を提供する方法で調整されるパラメーターを有する分岐点コストモデルを利用し得る。
【００４９】
もう１つの側面によると、ナビゲーションデバイスは、提供され、側面または実施形態に従ってルートを決定する方法を行うように構成される。
【００５０】
前述の特徴およびなお以下に説明されるべきそれらが、表示されるそれぞれの組み合わせで使われ得ることだけではなく、また他の実施形態がインプリメントされ得、他の組み合わせまたは単独のそれらの特徴を含むことも理解されるべき。
【００５１】
例えば、本発明は、以下の項目を提供する。
（項目１）  道路ネットワーク（３１）の分岐点（３２−３５；７１）に関連するコスト情報を提供する方法であって、該方法は、
複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して、乗り物の該複数の分岐点（３２−３５；７１）通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データ（７;２７;１１１，１１７）を受信することと、
該複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点（３２−３５；７１）に対して、マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（９）を決定することと、
分岐点コストモデル（５；１０８）、特に分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル（５；１０８）のパラメーターを調整することであって、該コストモデル（５；１０８）が、分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を受信するのに応答してコスト値（１６）を提供するように構成され、該分岐点コストモデル（５；１０８）の該パラメーターが、該受信された運転データ（７；２７；１１１，１１７）および該複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して決定された該特徴値のセット（９）に基づいて調整される、ことと
を含む、方法。
（項目２）  上記複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点に対して、上記特徴値のセット（９）は、少なくとも、上記分岐点での道路区分（３６−４２；７２−７５）の該分岐点および／または方向（７８）に接続される該道路区分（３６−４２；７２−７５）の該分岐点および／または交通パターンに接続される該道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスに基づいて決定される、項目１に記載の方法。
（項目３）  上記複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点に対して、上記特徴値のセット（９）は、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、該入ってくる道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスおよび／または交通パターン、該出ていく道路区分（３６−４２；７２−７５）の道路クラスおよび／または交通パターンおよび方向変換（７８）を表す操作分類に基づいて決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目４）  上記特徴値のセット（９）は、ｎが２以上、特にｎが３以上のｎ組であり、上記分岐点コストモデル（５；１０８）は、ｎ組の特徴値（１５）を受信するのに応答して上記コスト値（１６）を提供するように構成される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目５）  上記項目のいずれかに記載の方法は、選択された特徴値のセット（９）に対して、該選択された特徴値のセット（９）を有する分岐点（３２−３５；７１）に関連する測定に基づくコスト値を決定することを含み、該測定に基づくコスト値（１６）が、該選択された特徴値のセット（９）を有する該分岐点（３２−３５；７１）に対する上記運転データ（７；２７；１１１，１１７）に基づいて決定され、上記分岐点コストモデル（５；１０８）の上記パラメーターが、該測定に基づくコスト値（１６）に基づいて調整される、方法。
（項目６）  上記運転データ（７；２７；１１１，１１７）は、上記測定に基づくコスト値（１６）を決定するために分析される時間の関数のような上記乗り物の速度（５１，６１，６５）または燃料消費に関する情報を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目７）  上記測定に基づくコスト値（１６）は、上記選択された特徴値のセット（９）を有する上記分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目８）  上記測定に基づくコスト値（１６）を決定することは、上記乗り物の上記選択された特徴値のセット（９）を有する分岐点通過の複数のシミュレーションを行うことを含み、該シミュレーションの１つずつが、ランダム分布に従って選択された少なくとも１つの入力パラメーターに基づいて行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目９）  上記測定に基づくコスト値（１６）を決定することは、複数の選択された特徴値のセット（９）に対して、それぞれに行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１０）  回帰分析は、上記複数の選択された特徴値のセット（９）に対して決定された上記測定に基づくコスト値で行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１１）  上記運転データ（７；２７；１１１，１１７）は、上記乗り物のボードネットワーク（２３）から受信され、上記パラメーターを調整することは、上記乗り物内で行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１２）  上記項目のいずれかに記載の方法は、上記複数の分岐点（３２−３５；７１）の入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通情報信号を検索することを含み、該交通情報信号が、上記乗り物の上記それぞれの分岐点（３２−３５；７１）通過での該入ってくる道路区分および出ていく道路区分の交通状況を表示し、上記分岐点コストモデル（５；１０８）の上記パラメーターが、該交通情報信号に基づいて調整される、方法。
（項目１３）  コンピューティングデバイス（１；２１；１００）であって、特に乗り物のナビゲーションデバイスとして構成されるコンピューティングデバイスであって、該コンピューティングデバイスは、
複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して、乗り物の該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）通過での該乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データ（７；２７；１１１，１１７）を受信するように構成されるインターフェース（６；２６；１０１）と、
マップデータ（８；１０４，１１５，１１６）を格納するように構成される格納ユニット（３；２９；１０３）と、
該複数の分岐点（３２−３５；７１）の各分岐点（３２−３５；７１）に対して、該マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて、該それぞれの分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（９）を決定することと、
分岐点コストモデル（５；１０８）、特に分岐点（３２−３５；７１）通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル（５；１０８）のパラメーターを調整することと
を行うように構成されるプロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）と
含む、コンピューティングデバイスであって、
該分岐点コストモデル（５；１０８）が、分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を受信するのに応答してコスト値（１６）を提供するように構成され、該プロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）が、該インターフェースで受信された該運転データ（７；２７；１１１，１１７）と、該複数の分岐点（３２−３５；７１）に対して決定された該特徴値のセット（９）とに基づいて、該分岐点コストモデル（５；１０８）の該パラメーターを調整するように構成される、コンピューティングデバイス。
（項目１４）  プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プログラムは、コンピューティングデバイス（１；２１）のプロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）に、上記項目のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能媒体。
（項目１４Ａ）  命令コードを含むコンピュータプログラム製品であって、該命令コードが、コンピューティングデバイス（１；２１）のプロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）によって実行されるとき、該プロセッサー（２；２２；１０２，１０６−１０９）に上記項目のいずれかに記載の方法を行うように指示する、コンピュータプログラム製品。
（項目１５）  道路ネットワーク上のルートを決定する方法であって、該方法は、
決定されるべきコスト値（１６）に対して、分岐点（３２−３５；７１）を識別することと、
マップデータ（８；１１５，１１６）に基づいて、該識別された分岐点（３２−３５；７１）に関連する特徴値のセット（１５）を決定することと、
該決定された特徴値のセット（１５）を入力パラメーターとして分岐点コストモデル（５；１０８）に提供することと、
該特徴値のセット（１５）に応答して、該分岐点コストモデル（５；１０８）から該識別された分岐点（３２−３５；７１）に対するコスト値（１６）を検索することと、
ルートサーチの該分岐点コストモデル（５；１０８）によって提供される該コスト値（１６）を使うことと
を含む、方法。
【００５２】
（摘要）
道路ネットワークの分岐点に関連するコスト情報を提供する方法およびデバイスが提供される。乗り物の複数の分岐点通過での乗り物の少なくとも１つの状況を表す運転データ（７）が検索される。複数の分岐点の各分岐点に対して、それぞれの分岐点に関連する特徴値のセット（９）は、マップデータ（８）に基づいて決定される。分岐点コストモデル（５）のパラメーターが調整される。分岐点コストモデル（５）は、分岐点に関連する特徴値のセット（１５）に応答してコスト値（１６）を提供するように構成される。分岐点コストモデル（５）のパラメーターは、受信された運転データ（７）および複数の分岐点に対して決定された特徴値のセット（９）に基づいて調整される。分岐点コストモデル（５）は、ルートサーチのために使われ得る。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
（図面の簡単な記述）
実施形態は、添付した図面を参照することと共に記述される。
【図１】図１は、分岐点に対するコスト情報を提供するためのデバイスと、コストモデルを用いるナビゲーションデバイスの概略的ブロックダイヤグラムである。
【図２Ａ】図２Ａは、ナビゲーションデバイスが分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために動いているとき、ナビゲーションデバイスを有する乗り物の概略的ブロックダイヤグラムである。
【図２Ｂ】図２Ｂは、ナビゲーションデバイスがルートサーチを行うために動いているとき、乗り物の概略的ブロックダイヤグラムである。
【図３】図３は、道路ネットワークの一部分の概略的ダイヤグラムである。
【図４Ａ】図４Ａ−４Ｃは、コスト情報を提供する方法を説明するための運転データの一部分を表す。
【図４Ｂ】図４Ａ−４Ｃは、コスト情報を提供する方法を説明するための運転データの一部分を表す。
【図４Ｃ】図４Ａ−４Ｃは、コスト情報を提供する方法を説明するための運転データの一部分を表す。
【図５】図５は、特徴値のセットの抽出を説明するための分岐点の概略的ダイヤグラムである。
【図６】図６は、分岐点に対するコスト情報を提供する方法のフローダイヤグラム表示である。
【図７】図７は、分岐点に対するコスト情報を提供する方法のフローダイヤグラム表示である。
【図８】図８は、分岐点に対するコスト情報を提供するためのデバイスの概略的機能ブロックダイヤグラムである。
【図９】図９は、分岐点に対するコスト情報を提供するために、デバイスによって行われる分岐点通過での乗り物のふるまいのシミュレーションを説明するダイヤグラムである。
【図１０】図１０は、分岐点コストモデルを利用するルートサーチ方法のフローダイヤグラム表示である。
【発明を実施するための形態】
【００５４】
(好ましい実施形態の詳細な記述）
本発明の実施形態は、以下に図面を参照して記述される。本発明が本明細書に記述される特定の実施形態に限定されないことおよび様々な実施形態の特徴が明確に別のことを述べられない限り互いに組み合わされ得ることは理解されるべきである。
【００５５】
実施形態の記述は、例示の目的で与えられ、限定する意味で取られるべきではない。図面は、単に概略表示であると見なされるべきである。図面に示される例示の機能ブロックまたは機能ユニットは、これらのユニットが必ず物理的に別個のユニットとしてインプリメントされることを示すものとして解釈されるべきではない。むしろ、機能ブロックまたは機能ユニットは、別個のユニット、回路、チップまたは回路要素としてインプリメントされ得るか、または一体化したユニットに結合され得る。機能ユニットは、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせにおいてインプリメントされ得る。
【００５６】
本発明の実施形態に従って、道路ネットワークの分岐点に対するコスト情報を提供する方法およびデバイスが提供される。これらの方法およびデバイスにおいて、分岐点コストモデルのパラメーターが調整される。この目的のために、乗り物の分岐点通過で記録されている運転データまたは記録される運転データが分析される。乗り物が分岐点で停止しなければならない回数、分岐点通過時の最低速度、分岐点で停止しているときの特有の待ち時間、または類似のことなどの運転データに関連する特性が、複数の異なる分岐点に対する運転データから抽出され得る。一式の特徴値は、マップデータに基づいて異なる分岐点のうちの各々１つに対して決定される。特徴値のセットは、特に、運転データを記録しながら、入ってくるリンクおよび出ていくリンクなど、分岐点で行われる特定の操作に関する静的マップデータおよび情報に基づいて決定され得る。複数の分岐点のうちの各々の１つに対して、それぞれの分岐点対する関連する特徴値のセットと組み合わされる運転データの特性は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。
【００５７】
分岐点コストモデルのパラメーターを調整することは、図１を参照して説明されるように、例えば固定コンピュータシステムを用いて車載ナビゲーションとは別に行われ得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、図２を参照して説明されるように、代わりにまたはさらに、乗り物内で調整され得る。
【００５８】
図１は、電子コンピューティングデバイス１およびナビゲーションデバイス１１のブロックダイヤグラムを示す。コンピューティングデバイス１は、運転データと、マップデータに基づいて決定される分岐点の特徴値のセットとに基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを調整する。コンピューティングデバイス１は、それによって、一実施形態に従って、コスト情報を提供するコンピューティングデバイスとして動作する。ナビゲーションデバイス１１は、乗り物内にインストールされるように適応され、コンピューティングデバイス１において適応されるパラメーターを用いて分岐点コストモデルを利用する。
【００５９】
コンピューティングデバイス１は、プロセッサー２と、プロセッサー２に結合されたマップデータベース３と、例えば履歴ログファイルとして運転データが格納される格納ユニット４とを含む。マップデータベース３は、その中に格納された、道路ネットワークに関連するマップデータを有する。道路ネットワークの分岐点に対して、マップデータベース３は、少なくともそれぞれの分岐点に接続される道路区分に関する情報を含み得る。マップデータベース３はまた、道路区分に関する情報を含み、その情報は、道路区分の分類および様々な分岐点に近接した道路区分の方向に関する情報を含み得る。マップデータベース３は、分岐点に対して課される制限を変えること、様々な道路区分における交通信号の有無、交差道路名、車線接続性または類似のものに関する情報など、道路ネットワーク分岐点に関連する追加の情報を含み得る。
【００６０】
格納ユニット４は、その中に格納された、複数の分岐点の通過時の乗り物の状態に関する情報を表す運転データを有する。格納ユニット４に格納された情報は、時間の関数として、複数の分岐点の通過時に記録される、乗り物の速度プロフィールおよび／または燃料消費率を含み得る。時間スタンプまたは位置スタンプなどの追加の情報が、格納ユニット４に格納される情報に含まれ得る。位置スタンプは、乗り物の速度プロフィールおよび／または燃料消費率を記録しながらＧＰＳまたは他の位置決めシステムを用いて得られる位置データであり得る。プロセッサー２は、インターフェース６を介して格納ユニット４から運転データ７を検索する。この目的のために、プロセッサー２は格納ユニット４にリクエストを出力し得、格納ユニット４はリクエストに応答して運転データを提供する。
【００６１】
運転データを記録するときに乗り物が分岐点を通過する分岐点に対する特徴値のセットを確立するために、プロセッサー２は、分岐点に関する情報を含むマップデータ８をマップデータベース３から検索し得る。この目的のために、プロセッサー２はマップデータベース３にリクエストを出力し得、マップデータベース３はリクエストに応答して分岐点に関する情報を提供する。プロセッサー２は、格納ユニット４から運転データ７を検索する。プロセッサー２は、分岐点の通過時に乗り物の状態に関連する特定の特性を確立するために、乗り物が通過するこの分岐点に関連する運転データ８を分析する。プロセッサー２は、マップデータに基づいて分岐点に関連する特徴値のセットを決定する。プロセッサー２は、分岐点コストモデル５のパラメーターを調整するために複数の異なる分岐点に対するマップデータ８に基づいて、運転データ７の分析および関連する特徴値のセットの決定を行う。
【００６２】
プロセッサー２は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために様々な手順を行い得る。プロセッサー２は、乗り物の速度プロフィールまたは燃料消費率に基づいて分岐点を識別するために運転データ７を分析し得る。プロセッサー２は、次いで分岐点に関連するマップデータ８をマップデータベース３から検索し得る。プロセッサー２は、それぞれの分岐点に関連している、ｎ組（ｆ１，ｆ２，・・・）の特徴値ｆ１，ｆ２などを生成し得る。特徴値のセットは、特有である必要はない。ｎ組のすべての特徴値は、一分岐点に対する特有の識別子とは異なり得、その結果、道路ネットワークにおける２つ以上の分岐点は、同じ特徴値のセットを有し得る。プロセッサー２によって決定される特徴値の少なくとも１つは、それぞれの分岐点に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。プロセッサー２によって決定される特徴のうちの少なくとも別の１つは、それぞれの分岐点に接続される道路区分に関する方向情報に基づいて決定され得、その方向情報はマップデータベース８から検索され得る。プロセッサー２は、ｎが３以上であるｎ組（ｆ１，ｆ２，ｆ３）の特徴値を生成し得る。特徴値のうちの１つは、運転データ７によって表される分岐点に対する操作のための入ってくる道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちのさらに別の１つは、入ってくる道路区分および出ていく道路区分によって囲まれる角度など、分岐点の通過時に発生する方向変換を表し得る。角度の離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）が用いられ得る。例示として、角度は、直進、右折、左折、およびＵターン間において区別がなされるように離散化され得る。
【００６３】
特徴値のセットはまた、より複雑な方法で決定され得る。例示として、動的な交通状況を明らかにするために、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通パターンが決定され得る。日時に関する情報は、交通パターンを決定するために利用され得る。さらにまたは代わりに、交通情報信号は、分岐点特徴値を決定しこれらの特徴値を調整するために利用され得る。そのような交通情報信号の例は、ＴＭＣまたはＴＰＥＧメッセージを含む。交通情報信号から抽出されたデータは、特徴値として用いられ得るか、または、例えば交通情報信号で放送される交通状況を明らかにするように別の特徴値を調整するために利用され得る。
【００６４】
プロセッサー２は、運転データに基づいて分岐点の通過に関連する１つまたは複数の特性を確立するために、様々な方法で運転データ７を分析し得る。例示として、プロセッサー２は、分岐点を通過するのに必要とされる全時間を識別するために運転データ７を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー２は、出ていく道路区分に入る前に分岐点において乗り物が受ける全停止回数を識別するために運転データ７を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー２は、分岐点の通過時に平均速度を識別するために運転データ７を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー２は、分岐点の通過時に発生する全燃料消費を識別するために運転データ７を分析し得る。後者の量は、例えば時間の関数として記録される燃料消費率に基づくか、または乗り物モデルとの組み合わせの速度プロフィールに基づいて確立され得る。このように決定された量は、特定の分岐点に関連するコスト値であると見なされ得、コスト値は記録された運転データに基づいて決定される。分岐点に関連する特徴値のセットとの組み合わせのこの測定ベースのコスト値は、分岐点コストモデル５のパラメーターを調整するために用いられ得る。
【００６５】
プロセッサー２は、分岐点コストモデル５のパラメーターを調整するために様々な手順を用い得る。一インプリメンテーションにおいて、プロセッサー２は、マップデータに基づいて決定される場合、関連する分岐点の異なるセットの特徴値に関して運転データに基づいて決定される測定ベースのコスト値に対して多次元回帰分析を行い得る。例示として、プロセッサー２は、運転データによる分析による第１の分岐点の通過に対する測定ベースのコスト値ｃ（１）、運転データの分析による第２の分岐点の通過に対する測定ベースのコスト値ｃ（２）などを決定し得る。値ｃ（１）、ｃ（２）などは、それぞれの分岐点の通過時に発生する時間遅延または燃料消費を表し得る。プロセッサー２は、第１の分岐点が特徴値のセット（ｆ１（１），ｆ２（１），ｆ３（１））に関連こと、一方、第２の分岐点が特徴値のセット（ｆ１（２），ｆ２（２），ｆ３（２））関連することなどをさらに決定し得る。プロセッサー２は、次いで測定ベースのコスト値に近似するｎ組の特徴値における関数を決定するために回帰分析を行い得る。運転データが分析される分岐点の数は、可能な特徴値の異なるセットの数より大きくなるように選択され得る。例示として、特徴値のセットが、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラス、および入力として９０°ステップで離散化される方向変換を有する３組である場合、運転データが分析される分岐点の数は、２乗され（可能な方向変換を示す）４を掛けた可能な特徴値の異なるセットの数より大きくなるように選択され得る。
【００６６】
プロセッサー２は、運転データおよび複数の分岐点の関連する特徴値に基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを決定するように動作可能であり得る。すなわち、複数の分岐点に対するデータは、分岐点コストモデルの１つのパラメーターを決定するために、それぞれ処理され得る。
【００６７】
別のインプリメンテーションにおいて、プロセッサー２は、代わりにまたはさらに、例えば、出ていく道路区分に入る前の異なる待ち時間、分岐点領域における異なる最低速度、または異なる出ていく速度に関してサンプリングされる、分岐点通過の乗り物のシミュレーションを行い得る。分岐点領域における異なる待ち時間または最低速度は、特徴値の特定のセット（ｆ１，ｆ２，・・・）を有する分岐点に対する運転データ７に依存する確率分布に従ってそれぞれ選択され得る。シミュレーションのうちの各々の１つに対して、シミュレーションをされたコスト値が決定され得る。シミュレーションをされたコスト値は、例えば特徴値のセット（ｆ１，ｆ２，・・・）を有する分岐点のシミュレーションをされた通過時にかかる全時間または全燃料消費を表し得る。シミュレーションをされたコスト値が全燃料消費である場合、シミュレーションをされたコスト値は、例えば分岐点通過時に速度プロフィールのシミュレーションを行い、乗り物モデルを用いて速度プロフィールに基づいて全燃料消費を決定することによって決定され得る。異なるシミュレーション走行において決定されるシミュレーションをされたコスト値は、平均され得、特徴値のセット（ｆ１，ｆ２，・・・）を有する分岐点に対するコスト値を決定し得る。このように決定されたコスト値はまた、測定ベースである。なぜなら、分岐点通過のシミュレーションをする際に用いられる確率分布は運転データに基づいて設定されるからである。シミュレーションは、特徴値のセット（ｆ１，ｆ２，・・・）または特徴値の類似したセットを有する分岐点に関連する運転データに基づいて、それぞれ特徴値の様々なセット（ｆ１，ｆ２，・・・）に対して行われ得る。
【００６８】
コスト値を決定する特定のインプリメンテーションに関係なく、プロセッサー２はまた、特徴値の所与のセットを有する分岐点を通って移動するときに発生したコストの統計分布についての追加の情報を決定し得る。例示として、回帰分析においてまたは複数のシミュレーションを行うことによって決定された平均値からのコストの分散または平均二乗偏差が確立され得る。統計分布についての情報は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために用いられ得る。例示として、分岐点コストモデルは、特徴値の各ｎ組に対して、平均コスト値についての情報のみならず、分散などの平均値についての統計分布についての情報も含み得る。平均値および分散の両方とも、運転データを用いて調整され得る。その情報は、分岐点コストモデルに基づいて行われるその後のルートサーチにおいてコストの分散を決定するために利用され得る。
【００６９】
さらに他のインプリメンテーションにおいて、プロセッサー２は、分岐点モデルのパラメーターを調整するための他の手順を行い得、そのうちのいくつかは、図３〜図９を参照してより詳細に記述される。
【００７０】
分岐点コストモデル５は、異なる方法でインプリメントされ得る。限定するよりはむしろ例示として、分岐点コストモデル５は、それぞれ特徴値の複数の異なるセットに対するコスト値入力を有するルックアップテーブルを含み得る。プロセッサー２は、例えば回帰分析または乗り物通過シミュレーションを用いて、特徴値の様々なセット（ｆ１，ｆ２，・・・）を有する分岐点に関連するコスト値を決定し得、新しいデータ９をルックアップテーブルに書き込むことによってルックアップテーブル５において入力に上書きし得るかまたは入力を更新し得る。ルックアップテーブルにおける入力が更新された場合、ルックアップテーブルの古い入力および新しい運転データ７に基づいて決定されたコスト値の加重平均が計算され得、新しいコスト値９を生成し得る。重み係数は、ルックアップテーブルにおいて古い入力のベースを形成したデータセットのサイズ、および、例えば、ルックアップテーブルにおいて入力を更新するように処理される特徴値の特定のセット（ｆ１，ｆ２，・・・）を有する運転データ７における分岐点の数などのデータセットのサイズに基づいて決定され得る。
【００７１】
分岐点コストモデル５はまた、ソフトウェアまたはファームウェアにおける手順としてインプリメントされ得る。プロセッサー２は、手順のパラメーターを調整するように構成され得る。調整されたパラメーターは、特徴値における多項式の係数または類似のものであり得る。
【００７２】
分岐点コストモデル５はまた、特徴値の特定のセットを有する分岐点の乗り物の通過のシミュレーションをするシミュレーションマシンを含み得る。プロセッサー２は、次いで、運転データおよび特徴値の関連するセットを分析することによって決定された運転データ７の特性に基づくシミュレーションランにおいて用いられるパラメーターの確率分布を調整するように構成され得る。そのような確率分布は、入ってくる速度または出ていく速度、待ち時間、停止回数、分岐点領域における最低速度に対する確率分布を含み得る。
【００７３】
上記に記述される様々なインプリメンテーションに関して、分岐点モデル５は、分岐点通過時の乗り物の状態を表す運転データ、および複数の異なる分岐点に対して集められそれぞれの分岐点に関連する特徴値のセットに基づいて適応される。このように確立された分岐点モデル５は、所与の分岐点に関連するコスト値を分岐点コストモデル５から検索するために、所与の分岐点に関連する特徴値のセットを入力として用いてアクセスされ得る。この目的のために、分岐点コストモデル５は、図１の破線によって示されるように、１つまたは複数のナビゲーションデバイス１１に配置され得る。分岐点コストモデル５は、ソフトウェア、ファームウェアの一部として、またはナビゲーションデバイス１１のデータベースの一部として配置され得る。ナビゲーションデバイス１１は、様々なタイプの乗り物にインストールされ得、様々なタイプの乗り物は、格納ユニット４に格納された運転データを記録するために用いられる乗り物と同一である必要はない。
【００７４】
ナビゲーションデバイス１１は、プロセッサー１２と、マップデータベース１３と、分岐点コストモデル５とを含む。マップデータベース１３は、コンピューティングデバイスのマップデータベース３と同一であり得るが、マップデータベース３と同一である必要はない。マップデータベース１３は、道路ネットワークにおける分岐点に対して、分岐点に接続された道路区分の分類および分岐点における道路区分間の角度をプロセッサー１２がそれぞれ決定することを可能にするように構成され得る。転向制限、分岐点における様々な道路区分に位置する交通信号灯、車線接続性または交差道路名についての情報などの追加の情報がマップデータベースに含められ得る。
【００７５】
分岐点に関連するコスト値についての情報が例えばルートサーチなどのために必要である場合、プロセッサー１２は、マップデータベース１３から分岐点のマップデータ１４を検索する。マップデータ１４に基づいて、プロセッサー１２は、分岐点に関連する特徴値のセットを決定する。特徴値のセットは、ｎ組であり、分岐点コストモデル５のパラメーターを調整するときに用いられる特徴値のセットと同一に決定され得る。一インプリメンテーションにおいて、プロセッサー１２は、マップデータに基づいて、ｎが２以上であるｎ組（ｆ１，ｆ２，・・・）の特徴値を生成し得る。ｎ組の特徴値は、それらが特有の分岐点識別子を含まないようなものであり得る。すなわち、道路ネットワークにおける複数の異なる分岐点は、同じｎ組の特徴値を有し得る。特徴値のうちの１つは、ルートサーチにおいて意図された分岐点での操作に対する入ってくる道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちの別の１つは、ルートサーチにおいて意図された分岐点での操作に対する出ていく道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちのさらに別の１つは、入ってくる道路区分および出ていく道路区分によって囲まれる角度など、ルートサーチにおいて意図された分岐点において発生する方向変換を表し得る。角度の離散化が用いられ得る。例示として、角度は、直進、右折、左折、およびＵターン間において区別がなされるように離散化され得る。プロセッサー１２は、ｎ組の特徴値を生成するために何度かマップデータベース１３に問い合わせ得る。例として、道路区分の名前または識別子は、第１の問い合わせにおいてマップデータベース１３から検索され得、この情報は、その後、第２の問い合わせにおいて道路区分の道路クラスおよび方向についての情報を検索するために用いられ得る。
【００７６】
プロセッサー１２は、分岐点に対して決定された特徴値のセット１５を入力として用いて分岐点コストモデル５に問い合わせる。応答して、特徴値のセット１５を有する分岐点に関連するコスト値１６が受信される。コスト値１６は、動的ルーティングのために開始点から目的地までのルートサーチ、または類似のことのために用いられ得る。
【００７７】
分岐点コストモデル５がナビゲーションデバイス１１に配置された後でも、分岐点コストモデル５のパラメーターを適応させることは継続され得る。この目的のために、ナビゲーションデバイス１１は、分岐点を通過中、それがインストールされている乗り物のふるまいをモニターし得、マップデータ１４に基づいて分岐点に関連する特徴値のセット１５を確立し得、分岐点通過時の乗り物のふるまいおよび特徴値のセット１５の分析に基づいて分岐点コストモデル５のパラメーターを更新し得る。このことは、図２を参照してより詳細に説明される。
【００７８】
図２Ａおよび図２Ｂはそれぞれ、乗り物２０の概略ブロックダイヤグラム表示である。乗り物２０は、ナビゲーションデバイス２１と、ボードネットワーク２３とを有する。ボードネットワーク２３は、乗り物の状態を表す運転データ２７をナビゲーションデバイス２１に提供するために、ナビゲーションデバイス２１に結合されたＣＡＮバスを含み得る。
【００７９】
ナビゲーションデバイス２１は、プロセッサー２２と、マップデータベース１３と、分岐点コストモデル５とを含む。マップデータベース１３および分岐点コストモデル５は、図１を参照して記述されるように構成され得る。マップデータベース１３は、道路ネットワークにおける任意の分岐点に対して特徴値のセットをプロセッサー２２が決定することを可能にする情報を含み得る。特徴値のセットは、道路区分クラスおよび道路区分間の角度などの情報を含み得る。分岐コストモデル５は、分岐点に対するコスト値が、特徴値のセットと共に問い合わせられる場合、分岐点コストモデル５から検索され得るように構成され得る。マップデータベース１３および分岐点コストモデル５は、ナビゲーションデバイス２１の格納デバイスまたはメモリ２９に格納されたデータを含み得る。格納デバイス２９と一体に形成され得る格納デバイス２８は、そこに格納された命令を有し得、その命令は、プロセッサー２２によって実行される場合、分岐コストモデル５の適応または分岐コストモデル５を問い合わせることによって分岐に対するコスト値を検索することを行うようにプロセッサーに指図し、このことは以下により詳細に記述される。
【００８０】
図２Ａは、分岐コストモデル５のパラメーターを調整するように動作可能である場合のナビゲーションデバイス２１を例示する。プロセッサー２２は、乗り物ボードネットワーク２３からインターフェース２６を介して運転データ２７を受信する。運転データ２７は、例えば速度または燃料消費率をそれぞれ時間の関数として含み得る。現在の場所についての情報などの追加の情報は、運転データ２７として供給され得るか、または、ＧＰＳまたは他の類似した位置決めデバイスなどの位置決めデバイスから直接に検索され得る。プロセッサー２２は、例えば、乗り物が分岐点を通過する時の速度プロフィールの特性を識別するために運転データ２７を分析する。分岐点領域は、運転データ２７自体に基づきかつ／またはマップデータベース１３によって提供される分岐点の場所についての情報に位置データをマッチさせることによって識別され得る。識別された特性は、例えば、分岐点の通過に関連する総時間遅延または総燃料消費であり得る。
【００８１】
プロセッサー２２は、それぞれの分岐点に対する特徴値のセットを抽出する。この目的のために、プロセッサー２２は、マップデータベース１３からマップデータ８を読み取る。特徴値のセットは、少なくとも、分岐点に接続された道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。プロセッサー２２は、運転データおよび特徴値の関連するセットの分析に基づいて分岐点コストモデル５のパラメーターを調整する。複数の分岐点に対するこの情報の集約は、分岐点コストモデルの値を調整する前に行なわれ得る。分岐点コストモデル５のパラメーターは、例えば、ルックアップテーブルへの入力値、特徴値における数学的展開の係数、分岐点の乗り物の通過をシミュレートするために用いられる平均値または確率分布の分散、または類似のものであり得る。プロセッサー２２は、図１のプロセッサー２に対して記述される方法のうちの任意の１つまたは本明細書において記述される運転データおよび特徴値のセットを処理する手順のうちの任意の他の１つを行い得る。例示として、分岐点コストモデル５がルックアップテーブルとして構成される場合、更新されたコスト値９は、ルックアップテーブルに書き込まれ得る。
【００８２】
ナビゲーションデバイス２１の動作は、プロセッサー２２が乗り物ボードネットワーク２６から受信された運転データ２７を直接に処理するシナリオを参照して例示的に説明されたが、データは後の処理のために格納され得る。例示として、ナビゲーションデバイスは、例えば乗り物が駐車しているときなど所定の時間にまたは所定の状況においてのみ、分岐点コストモデル５のパラメーターの更新を行い得る。プロセッサー２２は、乗り物が運転中、速度プロフィールまたは燃料消費率などの乗り物の状態の特性を時間の関数として識別し得、分岐点コストモデル５の後の更新のために格納媒体に特性を格納し得、例えば乗り物が駐車しているときなどの適切な時間に分岐点コストモデル５を更新するために分岐点に対する特徴値の関連するセットと組み合せて、格納された特性を利用し得る。
【００８３】
図２Ｂは、ナビゲーションデバイス２１が分岐点に関連するコスト値または分岐点での特定の操作についての情報を必要とするルートサーチまたは別のタスクを行うように動作可能である場合のナビゲーションデバイス２１を例示する。コスト値は、例えば、最速ルートサーチにおける時間遅延または燃料消費に関して最適化されたサーチにおける分岐点に関連した総燃料消費率であり得る。
【００８４】
分岐点に関連するコスト値が必要な場合、プロセッサー２２はマップデータベース１３からマップデータ１４を検索する。マップデータは、分岐点座標などの特有の分岐点識別子を用いて検索され得る。マップデータに基づいて、プロセッサー２２は分岐点に対する特徴値のセットを決定する。特徴値のセットは、ｎ組の特徴値であり得る。特徴値の決定したセットは、その特徴値のセットが特有の分岐点識別子を含まないようなものであり得る。特徴値は、分岐点での所与の操作に対する入ってくる道路区分の道路クラス、分岐点での操作に対する出ていく道路区分の道路クラス、および分岐点での方向変換を表し得る。
【００８５】
プロセッサー２２は、特徴値のセット１５を用い、分岐点コストモデル５にアクセスし、分岐点コストモデルからコスト値１６を受信する。コスト値１６は、特徴値のセット１５に関連しており、従って、プロセッサー２２がコスト値を必要とする分岐点に関連している。分岐点コストモデル５にアクセスするための様々なインプリメンテーションは、分岐点コストモデル５のインプリメンテーションしだいで提供され得る。例示として、分岐点コストモデルがルックアップテーブルを含む場合、入力値のうちの１つが特徴値のセット１５に基づいて読み出され得る。分岐点コストモデルが数学的手順を含む場合、特徴値１５は数学的手順に入力され得、その手順は特徴値のセットに関連するコスト値を出力し得る。
【００８６】
図３〜図５を参照すると、コスト情報を提供する方法およびデバイスがさらに例示される。方法およびデバイスは、分岐点通過時の乗り物の状態の特性をマップデータに基づいて決定される分岐点の特徴値と関連させることによって、分岐点に対するコスト情報を提供し得る。
【００８７】
図３は、道路ネットワーク３１の一部分を例示する概略的ダイヤグラムである。道路ネットワーク３１は、分岐点３２〜３５と、道路部分３６〜４２とを含む。より太い線で表示される道路区分３７、３８、３９は、道路分類に従ってより重要な道路を表し、より細い線で表示される道路区分３６、４０〜４２は、道路分類に従ってより重要性の低い道路を表す。
【００８８】
運転データは、道路ネットワークの複数の分岐点を通って乗り物を運転中に記録される。例示として、乗り物は、分岐点３２で道路区分３６から道路区分３８に進み得、それによって、より重要性の低い道路区分からより重要な道路区分に左折し、重要性は分類によって指定される。乗り物は、分岐点３３で道路区分３８から道路区分３９に進み得、すなわち、道路分類に従って交差街路より重要である街路で移動を続け得る。乗り物は、分岐点３４で道路区分３９から道路区分４２に進み得、より重要な道路区分からより重要性の低い道路区分に左折し、重要性は分類によって指定される。
【００８９】
これらの操作中における時間の関数としての速度および／または燃料消費率などの乗り物の状態は、モニターされ得る。乗り物の状態の特性は、モニターされる乗り物の状態から抽出され得る。様々な分岐点における複数の異なる操作に対して得られた特性を分岐点の特性値と関連させることによって、分岐点コストモデルのパラメーターが、設定され得るかまたは調整され得る。
【００９０】
時間の関数としてモニターされる乗り物の状態の特性の抽出は、図４Ａ〜図４Ｃを参照して例示的速度プロフィールに対して説明される。
【００９１】
図４Ａは、乗り物がより重要性の低い道路区分からより重要な道路区分に進行方向を変える場合に記録され得るような速度プロフィール５１を例示する。そのような操作の例は、図３において分岐点３２で道路区分３６から道路区分３８に進行方向を変える。初期速度から開始し、負の速度傾斜によって表示されるように乗り物は減速する。５２において、乗り物は、例えば交通信号灯によってもたらされる第１の停止をする。５３において、乗り物は、低速ｖｊｕｎで動く。５４において、乗り物は第２の停止をする。抽出され得る速度プロフィールの特性は、出ていく道路区分に進む前に乗り物によってなされる１回以上の停止回数、乗り物が分岐点で停止した時間期間５５、５７、乗り物が分岐点領域において低速で移動する時間期間５６、分岐点領域における特性速度ｖｊｕｎ、または時間期間５５〜５７において生じる総時間を含む。
【００９２】
図４Ｂは、乗り物が分岐点において、重要な道路、すなわち高い分類の有する道路を継続して走行する場合に記録され得るような速度プロフィール６１を例示する。そのような操作の例は、図３における分岐点３３で道路区分３８から道路区分３９への直進である。初期速度から開始し、乗り物は、負の速度傾斜によって表示されるように減速する。６２において、乗り物は分岐点領域においてより低速の速度ｖｊｕｎで動く。時間期間６３後、乗り物は、加速し、出ていく速度で移動を継続する。抽出され得る速度プロフィールの特性は、乗り物が分岐点領域において低速で移動している１つ以上の時間期間６２、分岐領域における特性速度ｖｊｕｎ、または分岐点領域を通過している間に生じる総時間を含む。
【００９３】
図４Ｃは、乗り物がより重要な道路区分からより重要性の低い道路区分に進行方向を変える場合に記録され得るような速度プロフィール６５を例示する。そのような操作の例は、図３において分岐点３４で道路区分３９から道路区分４２に進行方向を変える。初期速度から開始し、負の速度傾斜によって表示されるように乗り物は減速する。６６において、乗り物は、出ていく道路区分に進む前に停止する。時間期間６７後、乗り物は、加速し、出ていく速度で移動を継続する。抽出され得る速度プロフィールの特性は、乗り物が分岐点で停止する１つ以上の時間期間６７、または分岐点領域を通過している間に生じる総時間を含む。
【００９４】
乗り物の状態の代わりの特性またはさらなく特性もまた確立され得る。例として、乗り物が分岐点を通過するのに要する時間を決定することが十分であり得る。代わりにまたはさらに、分岐点を通過することに関連する操作に関連する総燃料消費が決定され得る。燃料消費率について直接の情報が利用可能でない場合、燃料消費についての情報は、乗り物モデルを用いて速度プロフィールに基づいて決定され得る。
【００９５】
分岐点通過時の乗り物のふるまいを表示する運転データは、時間の関数としての速度または燃料消費の特性を確立するために分析され得るのみならず、運転データに基づいて分岐点もまた検出され得る。ＧＰＳなどの位置決めシステムを用いて得られる位置情報を用いるマップマッチングおよびマップデータは、乗り物が分岐点を通過するときに識別するためにさらにまたは代わりに用いられ得る。
【００９６】
図５は、分岐点を表示する特徴値がマップデータに基づいて確立され得る仕方を例示する分岐点領域７１の概略表示である。道路区分７２〜７５は、分岐点に接続される。分岐点に対してマップデータは、例えば道路区分識別子または道路名の言葉で分岐点に接続される道路区分についての情報を含み得る。マップデータは、これらの道路区分の道路クラスについての情報を含み得る。マップデータは、分岐点における異なる道路区分に対する交通信号灯の有無についての情報をさらに含み得る。マップデータは、７７に概略的に例示されるように転向制限についての情報をさらに含み得る。マップデータは、分岐点における道路区分の配向についての情報をさらに含み得る。配向についてのこの情報に基づいて、道路区分によって囲まれる角度は７８に例示されるように決定され得る。マップデータは、分岐点に接続される道路区分上の交通パターンについての情報をさらに含み得る。
【００９７】
マップデータベースから引き出し可能なこの情報に基づいて、特徴値のセットは、分岐点に対してまたは分岐点上の特定の操作に対して生成され得る。例示として、分岐点に接続される道路区分の道路クラスに基づきかつ分岐点での操作に関連する方向変更に関連する情報に基づいて決定される特徴値の他に、特徴値のセットは、入ってくる道路区分または出ていく道路区分についての交通パターンまたは入ってくる道路区分における交通信号灯の存在を表示する追加の特徴値を含み得る。
【００９８】
ｎが３より大きいｎ組である特徴値のセットを利用することによって、分岐点の様々なタイプに関連する、より多くの特徴は、分岐点コストモデルのパラメーターを適合させる場合、考慮に入れられ得る。
【００９９】
図６は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整する方法８０のフローダイヤグラム表示である。方法は、図１のコンピューティングデバイス１のプロセッサー２によって行われ得る。
【０１００】
８１において、運転データが検索される。運転データは、道路ネットワークの分岐点の通過時の乗り物の状態についての情報を含む。乗り物の状態は、時間の関数として記録される速度または時間の関数として記録される燃料消費を含み得る。運転データは、乗り物ボードネットワークから直接または履歴ログファイルが格納されている格納ユニットから検索され得る。
【０１０１】
８２において、分岐点の通過が検出される。分岐点の通過は、有意な減速または停止に基づいて検出され得、このことは、運転データに基づいて確立され得る。分岐点の通過はまた、位置情報およびマップデータに基づいて決定される分岐点の場所についての情報を用いてマップマッチングを行うことによって検出され得る。分岐点を検出することは、乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウを識別することを含み得る。閾値比較は時間ウィンドウを識別するために行われ得る。
【０１０２】
８３において、座標マッチングは、運転データが利用可能である分岐点に対応するマップデータへの分岐点入力を識別するために行われる。
【０１０３】
８４において、分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。特徴値のセットは、静的マップデータに基づいて決定され得る。特徴値のセットは、分岐点に接続された道路区分の道路クラスの情報に基づくか／または道路区分の方向に基づいて決定され得る。
【０１０４】
８５において、運転データがさらなる分岐点の通過に対する乗り物の状態についての情報を含むかどうかが判定され、運転データは、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用される。分岐点の他の通過に対する運転データが利用可能である場合、方法は８２に戻る。さもなければ、方法は８６において継続する。
【０１０５】
８６において、分岐点コストモデルのパラメーターが調整され得る。これは、異なる分岐点の通過に対する運転データの特性およびそれぞれの分岐点に対する特徴値の対応するセットに基づいて行われ得る。運転データの特性は、ステップ８２〜８４が行われる各分岐点に対して、出ていく道路区分に入る前に乗り物が停止なければならない総回数、分岐点において費やされる総時間、分岐点において発生する総燃料消費、または分岐点に関連する特性的速度減についての１つ以上の情報を含み得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データに基づいて決定される乗り物の状態の特性を利用することによって調整され、運転データは、マップデータに基づいて決定される分岐点特徴値に関連する。運転データから引き出される特性およびそれぞれの分岐点および操作に対する特徴値の関連するセットは、分岐点コストモデルのパラメーターを調整する前に複数の分岐点に対して集計され得る。複数の異なる技術が、回帰分析またはシミュレーション技術などの分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。
【０１０６】
８７において、分岐点コストモデルは、ナビゲーションにおいて用いるために提供され得る。所与の分岐点において所与の操作を行うときに発生する時間遅延または追加の燃料消費などのコスト値についての情報が必要である場合、分岐点コストモデルは、この情報を提供するためにアクセスされ得る。方法は図６に例示され、図６において、運転データおよび特徴値の関連するセットがパラメーター値のセットを調整する前に複数の分岐点に対して集計されるが、例えば分岐点の通過時に発生する時間遅延または総燃料消費および特徴値の関連するセットが決定されるたびに、８６における調整もまた行われ得る。さらに他のインプリメンテーションにおいて、特徴値の同じセットに関連する運転データの特性は、分岐点での複数の操作に対して評価され得、この情報は、分岐点コストモデルパラメーターを調整するために組み合せられ得る。
【０１０７】
図７は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するための方法９０のフローダイヤグラム表示である。方法は、図１のコンピューティングデバイス１のプロセッサー２によって実行され得る。方法はまた、図２のナビゲーションデバイス２１のプロセッサー２２によって行われ得る。方法９０は、図６の方法の８２〜８６をインプリメントするために利用され得る。
【０１０８】
９１において、分岐点が乗り物の運転の状態に実質的に影響を及ぼすかどうかが判定される。一インプリメンテーションにおいて、分岐点領域における速度変化は、分岐点コストモデルにとって有意である方法で分岐点が運転の状態に影響を及ぼすかどうかを決定するために閾値と比較され得る。
【０１０９】
９１において、例えば乗り物速度などの乗り物の状態が分岐点領域において実質的に変らないことが決定された場合、方法は９２に進む。９２において、分岐点の通過に関連する１つ以上の特性の値が設定される。１つ以上の特性は、分岐点において発生する時間遅延Ｔｊｕｎ、分岐点において発生する追加の燃料消費Ｂｊｕｎ、分岐点において乗り物が停止する回数＃ＳＴＯＰＳ、および分岐点領域における速度減ΔＶｊｕｎのうちの１つ以上を含み得る。９２において、これらの特性の値は、分岐点が乗り物の速度プロフィールに実質的に影響を及ぼさないことを示すように設定される。一実施形態において、これらの特性の値は、方法が９７に進む前に０に設定され得る。
【０１１０】
９１において、例えば乗り物の速度などの乗り物の状態が分岐点領域において実質的に変えられると決定された場合、方法は９３〜９６に進む。これらのステップが部分的に並行して行われることとして例示されているが、それらのステップはまた順次に行われ得る。
【０１１１】
９３において、例えば速度などの乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウが決定される。速度変化は、ウィンドウを決定するために閾値と比較され得る。一インプリメンテーションにおいて、乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウは、速度プロフィールの部分を識別することによって決定され得、その速度プロフィールにおいて、乗り物は、入ってくる道路区分または出ていく道路区分上を移動しており、閾値より小さい加速または減速を有する。ＧＰＳなどの位置決めシステムによって提供される位置情報は、分岐点が乗り物の状態に影響を及ぼす時間ウィンドウを確立するために運転データと組み合わされ得る。
【０１１２】
９４において、時間ウィンドウにおける運転データは、分岐点における操作に関連する１つ以上の特性を確立するために評価され、その操作は運転データによって表される。１つ以上の特性は、分岐点において発生する時間遅延Ｔｊｕｎ、分岐点において発生する追加の燃料消費Ｂｊｕｎ、分岐点において乗り物が停止する回数＃ＳＴＯＰＳ、および分岐点領域における速度減ΔＶｊｕｎのうちの１つ以上を含み得る。これらの特性は、運転データを評価することによって引き出され得る。例示として、分岐点において発生する時間遅延Ｔｊｕｎは、９３において決定される時間ウィンドウの長さに基づいて決定され得る。分岐点において発生する追加の燃料消費Ｂｊｕｎは、９３において決定された時間ウィンドウにわたり統合された燃料消費率に基づいて決定され得る。複数のインプリメンテーションにおいて、分岐点において発生する時間遅延Ｔｊｕｎまたは燃料消費Ｂｊｕｎはさらに、入ってくる道路区分および出ていく道路区分上を移動することに関連するコストに基づいて決定され得る。この目的のために、９３において識別されるように分岐点領域に対応する、入ってくる道路区分のセクションおよび出ていく道路区分のセクションが決定され得る。それによって、入ってくる道路区分の特定の長さおよび出ていく道路区分の特定の長さにわたり分岐点によって乗り物の速度プロフィールが影響を及ぼされることが決定され得る。分岐点において発生する時間遅延Ｔｊｕｎは、移動時間コストモデルに従って道路区分コストに基づいて決定されるように、９３において決定される時間ウィンドウの長さマイナス入ってくる道路区分の長さを通り抜けるとき乗り物が被る時間遅延に等しく、また、移動時間コストモデルに従って道路区分コストに基づいて決定されるように、９３において決定される時間ウィンドウの長さマイナス出ていく道路区分の長さを通り抜けるとき乗り物が被る時間遅延に等しく設定され得る。それによって、後のルートサーチにおけるコストの二重計数（ｄｏｕｂｌｅ  ｃｏｕｎｔｉｎｇ）は回避され得る。同様に、分岐点において発生する燃料消費Ｂｊｕｎを決定する場合、９３において決定された時間ウィンドウにわたり統合される燃料消費率は、燃料消費に関して、分岐点領域の場所にある、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の部分に関連するコストに対して訂正され得る。
【０１１３】
９３および９４、９５における検出および決定と並行して、時間ウィンドウにおいて乗り物が通過する分岐点に対応するマップデータへの入力を識別するために、座標マッチングが行われる。９６において、分岐点の分類は、マップデータへの入力に基づいて行われる。分類は、静的マップデータに基づいて行われる。分岐点に関連するマップデータ計数（ｍａｐ  ｄａｔａ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）は、特徴値のセットを決定するために検索され得る。
【０１１４】
分岐点通過に関連する乗り物の状態の特性および特徴値のセットが決定された後、方法は９７に進む。
【０１１５】
９７において、分岐点コストモデルの古いパラメーターが検索される。一インプリメンテーションにおいて、古いパラメーターは、９６において決定された特徴値のセットに対して検索され得る。古いパラメーターは、９６において決定された特徴値のセットによって問い合わせられたとき分岐点コストモデルによって戻されるコスト値と、この値の信頼性についての情報とを含む。信頼性についての情報は、例えば分岐点の数を表示し得、その分岐点に対して、分岐点コストモデルによって現在提供されているコスト値に到達するために運転データが分析される。
【０１１６】
９８において、分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データに基づいて決定された特性に基づいて調整される。例示として、分岐点コストモデルが移動時間情報を提供する場合、分岐点において所与の操作を行うとき発生する時間遅延を表示するコスト値は、９４または９２においてそれぞれ決定されるように、時間遅延Ｔｊｕｎ、分岐点において乗り物が停止する回数、または分岐点領域における速度減ΔＶｊｕｎのうちの１つ以上に基づいて調整され得る。更新は、古いコスト値の加重平均および決定された特性を計算することを含み得る。例示として、分岐点コストモデルが移動時間情報を提供する場合、古いコスト値の加重平均およびＴｊｕｎが計算され得、重み係数は信頼性情報に基づいて決定される。信頼性情報は、従って、新しいコスト値に到達するために追加の運転データが評価されたという事実を説明するように調整され得る。一インプリメンテーションにおいて、運転データが分析された分岐点の数を信頼性情報が表示する場合、この値は１だけ増加させられる。
【０１１７】
９９において、分岐点コストモデルの新しいパラメーターが格納される。様々な行為９１〜９９は、複数の分岐点に対して反復して行われ得る。
【０１１８】
図８は、分岐点に対してコスト情報を提供するデバイス１００の機能ブロックダイヤグラムである。例示のために別個の機能ブロックが示されるが、これらのブロックによって提供される機能は、１つの物理的エンティティに結合され得る。例示として、マッチングモジュール１０２、分類モジュール１０６、処理モジュール１０７および集計モジュール１０９の動作はすべて、図１のデバイス１のプロセッサー２または図２のナビゲーションデバイス２１のプロセッサー２２によって行われ得る。
【０１１９】
デバイス１００は、インターフェース１０１と、マッチングモジュール１０２と、静的マップデータ１０４と動的マップデータ１０５とを格納するマップデータベース１０３と、分類モジュール１０６と、処理モジュール１０７と、分岐点コストモデル１０８と、集計モジュール１０９とを含む。
【０１２０】
運転データ１１１は、インターフェース１０１において受信される。運転データ１１１は、分岐点通過時の乗り物の状態についての情報を含む。運転データ１１１は、時間の関数として、速度および／または燃料消費率をそれぞれ含み得る。乗り物の位置を指定する位置情報などの追加の情報が、運転データに含められ得る。時間スタンプおよび日スタンプは運転データに含められ得るか、または動的に変化する交通状況を説明することが所望される場合、時間および日についての情報は、他のデバイスから検索され得る。さらに、交通情報信号もまた、検索され得る。
【０１２１】
マッチングモジュール１０２は、乗り物座標についての情報を含み得る位置情報１１２を運転データ１１１から検索する。マッチングモジュールはまた、分岐点座標についての情報１１３を静的マップデータ１０４から検索する。マッチングは、乗り物が通過した分岐点に対する識別子を決定するために行われる。識別子は、分岐点に対する入力がマップデータベース１０３においてアクセスされることを可能にするようなものである。
【０１２２】
分類モジュール１０６は、マッチングモジュール１０２から分岐点識別子１１４を受信する。分岐点１１４に基づいて、分類モジュールは、静的マップデータ１０４および動的マップデータ１０５から分岐点計数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）１１５を検索する。分岐点計数は、交差道路、道路クラス、交通標識の有無または転向制限についての情報を含み得る。分岐点計数１１５に基づいて、特徴値のセット１１６は、決定され、処理モジュール１０７に提供される。追加の問い合わせは、特徴値のセット１１６を決定するために行われ得る。例示として、データベース１０３は、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に対する交通パターンについての情報を検索するために時間および日情報を用いて問い合わせられ得る。
【０１２３】
処理モジュール１０７は、分岐点の通過時における乗り物の状態の特性を決定する。この目的のために、処理モジュール１０７は、分岐点において入ってくる道路区分から出ていく道路区分に通過するために要する総時間または分岐点において発生する総燃料消費などの測定ベースのコスト値を決定するために乗り物の状態１１７についての情報を分析する。
【０１２４】
処理モジュール１０７は、分岐点コストモデルの現在のパラメーター１１８を分岐点コストモデル１０８から検索する。パラメーター１１８の検索は、特徴値のセット１１６に基づいて行われ得る。処理モジュール１０７は、特徴値のセット１１６に基づいて検索された、乗り物の状態１１７およびパラメーター１１８についての情報の分析に基づいて分岐点コストに対する新しいパラメーターを計算する。分岐点コストモデルのパラメーター１１８が決定された運転データ量を考慮した重みづけが行われ得る。処理モジュール１０７は、次いで、分岐点コストモデル１１９に対する新しいパラメーターを設定し、分岐点コストモデル１０８に新しいパラメーター１１９を書き込む。
【０１２５】
処理モジュール１０７はまた、運転データに対して行われた分析の結果１２０を集計モジュール１０９に提供する。結果１２０は、後の使用のために、マップデータベース１０３に格納するのに適している情報を含み得る。例示として、乗り物がしばしば通過する特定の分岐点についての情報をマップデータベース１０３に格納することが望まれ得る。集計モジュール１０９は、情報１０９を集計し、マップデータベース１０３の動的マップデータ１０５に適応マップ情報１２１を書き込む。
【０１２６】
処理モジュール１０７は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために様々な手順を行い得る。一インプリメンテーションにおいて、処理モジュール１０７は、あり得る特徴値のセットまで広げられたパラメータースペースにおいて、複数の分岐点に対して集められたデータについての回帰分析を行い得る。一インプリメンテーションにおいて、図９を参照してより詳細に説明されるように、処理モジュール１０７は、分岐点における乗り物の速度プロフィールのモデルを作るために確率的シミュレーションを行い得る。
【０１２７】
分岐点に対するコスト情報を提供する方法およびデバイスにおいて、確率的シミュレーションが行われ得る。複数のシミュレーションが所与の特徴値のセットを有するように分類される分岐点および操作に対して行われ得、シミュレーションプロセスは、異なるあり得る特徴値のセットに対して繰り返され得る。シミュレーションの各々の１つに対して、少なくとも１つの運動学的量が、所定の特徴値のセットを有する分岐点に対して得られた運転データに基づいて確立された確率分布に従って選ばれる。
【０１２８】
図９は、シミュレーション手順を説明するための概略的ダイヤグラムである。手順を用いて、分岐点で発生した時間遅延または燃料消費は、異なる入ってくる速度、出ていく速度、乗り物が停止しなければならない回数、乗り物が分岐点エリア内進む間に分岐点エリア内の平均最低速度、および分岐点エリア内の停止時間にわたるシミュレーションをされ得る。シミュレーションのためのパラメーターは、運転データ、すなわち、モニターされた乗り物のふるまいに基づいて決定され得る。表示された量のうちの１つずつに対して、平均値および可能な分散は、特有の特徴値のセットに関連する分岐点の複数の通過を表す運転データに基づいて決定され得る。
【０１２９】
１３１で、入ってくる速度は、入ってくる速度の確率分布に従って選択され得、または入ってくる道路区分上のマップデータの情報から取られた固定値に設定され得る。確率的モデリングは、特徴値のセットを有する分岐点通過のために行われ、異なる速度プロフィールが、むしろ現実的な物理的前提を用いて、確率的方式で生成される。現実的な速度プロフィールをモデル化するために、乗り物が分岐点で停止する回数および／または乗り物運動を記述する他の入力パラメーターは、ランダム分布に従って選択される。１３２で、停止の数は、停止の数に対する確率分布に従って選択される。ゼロ回停止、１回停止、２回停止等かどうかに依存することは、確率分布に従って１３２で選択され、簡単にされた速度プロフィールは、ゼロ回停止に対応するパス１３３、１回停止に対応するパス１３６、２回停止に対応するパス１３８等のうちの１つでシミュレーションをされる。インプリメンテーションにおいて、簡単にされた速度プロフィールは、乗り物が知られた加速および減速を有すること、および特有の最低速度に加速または減速される後に、分岐点エリア内の２つの停止の間にその速度で進むことを仮定して計算される。
【０１３０】
平均または分散または他のパラメーターのようなランダム分布のパラメーターは、測定された運転データに基づいて設定され得る。例として、入ってくる速度に対する確率分布の平均は、それぞれの特徴値のセットを有する分岐点に対する測定された入ってくる速度の平均と等しいように設定され得る。同様に、確率分布の分散は、運転データによって表されるように、それぞれの量に対する測定された値の分散と等しいように設定され得る。
【０１３１】
ゼロ回停止に対応するパス１３３でのシミュレーションに対して、１３４で表示され、分岐点エリア内の特有の最低速度Ｖｊｕｎは、最低速度に対する確率分布に従って選択され、最低速度で進むのに対する時間期間Ｔｊｕｎは、もう１つの確率分布に従って選択される。出ていく速度１３５は、なおもう１つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度からランダムに選択されたＶｊｕｎまでに減速し、ランダムに選択された時間期間ＴｊｕｎにＶｊｕｎで移動し、およびＶｏｕｔに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび／または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供する乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。加速プロフィールに関する情報は、利用可能な場合、全部のエネルギー消費のより現実的な推定を得るように乗り物のモデルにも供給され得る。
【０１３２】
１回停止に対応するパス１３６でのシミュレーションに対して、１３７で表示され、乗り物が分岐点を通過する前に停止する時間期間Ｔｊｕｎ，１は、このような停止時間に対する確率分布に従って選択される。出ていく速度１３５は、なおもう１つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度から速度０までに減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Ｔｊｕｎ，１に待ち、およびＶｏｕｔに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび／または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供するも乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。
【０１３３】
２回停止に対応するパス１３８でのシミュレーションに対して、１３９と１４１で表示され、乗り物が分岐点を通過する前に停止する時間期間Ｔｊｕｎ，１とＴｊｕｎ，３は、それぞれに、このような停止時間に対する確率分布に従って選択され得る。同様に、１４０で表示され、乗り物が２つの停止の間に移動する特有の速度Ｖｊｕｎは、最低速度に対する確率分布に従って選択され、乗り物が停止の間に移動する時間期間Ｔｊｕｎ，２は、もう１つの確率分布に従って選択される。出ていく速度１３５は、なおもう１つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度から速度０までに減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Ｔｊｕｎ，１に待ち、Ｖｊｕｎに加速しかつ時間期間Ｔｊｕｎ，２にこの速度で進み、再び速度０に減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Ｔｊｕｎ，３に待ち、およびＶｏｕｔに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび／または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供するも乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。加速プロフィールに関する情報は、利用可能な場合、全部のエネルギー消費のより現実的な推定を得るように乗り物のモデルにも供給され得る。
【０１３４】
複数のこうようなシミュレーションは、任意の可能な特徴値のセットに対して行われ得る。シミュレーションで決定された結果の時間遅延および／または全部の燃料消費が平均され得る。平均値は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するように利用され得る。例として、分岐点コストモデルがルックアップテーブルを含む場合、複数のシミュレーションから得られた時間遅延および／または全部の燃料消費に対する平均値は、ルックアップテーブル内に、特徴値のセットによって決定された位置で書き込まれ得る。複数のシミュレーションは、特徴値の異なるセットに対して行われ得る。
【０１３５】
分岐点コストモデルのパラメーターが適応に調整されるとき、シミュレーション手順に利用される確率分布は、運転データに基づいて更新され得る。例として、乗り物が、特有の特徴値のセットに関連する分岐点の出ていく道路区分内に通過する前に、ある回数、例えば、２回を停止することが決定される場合、停止回数に対する確率分布は、従って更新され得る。同様に、この通過に対して決定される２つの待ち時間は、分岐点の停止回数に対する確率分布を更新するために使われ得る。繰り返されたシミュレーションは、更新された確率分布を用いて、新しいコスト値を決定するために、その後になって行われ得る。
【０１３６】
分岐点コストモデルは、最終的に、乗り物内のナビゲーション目的のために使われ得る。分岐点コストモデルは、例えば、ルートサーチを行うとき、コスト値に関する情報を得るために使われ得る。
【０１３７】
図１０は、分岐点コストモデルを利用するルートサーチ方法１５０のフローダイヤグラム表示である。分岐点コストモデルは、それが特徴値のセットに応答してコスト値を提供するように構成され得る。コスト値は、最速ルートサーチの分岐点に関連する時間遅延、または最小燃料消費に関連するルートのためのサーチの分岐点で発生した燃料消費であり得る。
【０１３８】
１５１で、特定の分岐点での特定の操作に対するコスト値が必要とされることが決定される。これは、例えば、Ｄｉｊｋｓｔｒａ’ｓアルゴリズムまたはＡ＊アルゴリズムのようなルートサーチアルゴリズムの拡張ステップの場合であり得る。
【０１３９】
１５２で、分岐点での操作に関連する特徴値のセットが決定される。特徴値のセットは、静的マップデータに基づいて決定される。特徴値のセットは、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラス、および入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに通過するときに遭遇された方向変換を含み得る。他の特徴値は、セット内に含まれ得る。
【０１４０】
１５３で、特徴値のセットは、分岐点コストモデルに問い合わせするために使われる。インプリメンテーションにおいて、特徴値のセットは、ルックアップテーブル内の入力を識別するために使われ得る。もう１つのインプリメンテーションにおいて、分岐点コストモデルは、セットのさまざまな特徴値に基づいて、コスト値を表す出力値を決定するように数学的動作を行い得る。
【０１４１】
１５４で、特徴値のセットに関連する操作および分岐点に対するコスト値は、分岐点コストモデルから受信される。コスト値は、分岐点で操作を行うときに発生した時間遅延または燃料消費を表し得る。
【０１４２】
１５５で、１５４で受信されたコスト値を用いて、ルートサーチが行われまたは続けられる。
【０１４３】
方法１５０は、乗り物内にインストールされたナビゲーションデバイスによって、またはもう１つの電子コンピューティングデバイスによって行われ得る。
【０１４４】
さらなる実施形態において、情報は、所与の特徴値のセットを有する分岐点に関連する平均コスト値に加えて、分岐点コストモデルから検索され得る。例として、特徴値のセットを有する分岐点での所与の操作に関連するコストの標準偏差に関する情報は、マップデータベースから検索され得、かつルートサーチに利用され得る。これは、ルートに関連するコストの全部の分散が決定されるべきであるときに望ましいかもしれない。
【０１４５】
追加の情報は、分岐点コストモデルに問い合わせする前に検索され得る。例として、乗り物が分岐点を通過すると予想される時刻および日に関する情報は、それに基づいて、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に対する交通パターンを確立するために決定され得る。交通パターンは、特徴値として分岐点コストモデルに問い合わせするために利用され得る。同様に、ＴＭＣまたはＴＰＥＧメッセージのような交通情報信号は、分岐点コストモデルに問い合わせするプロセスに利用され得る。
【０１４６】
模範的実施形態に従う方法およびデバイスは、図面を参照することと共に記述される。他の実施形態がインプリメントされ得る。例として、コスト情報を提供するための方法およびデバイスは、分岐点コストモデルをトレーニングし、かつその後に分岐点コストモデルの情報にアクセスするために使われるある特徴値で記述されるが、他の特徴値のセットも使われ得る。例として、実施形態に従って、入ってくる道路区分の道路クラスと出ていく道路区分の道路クラスとの異なりは、特徴値として使われ得る。方向変換を表す特徴値の離散化が行われ得る。実施形態において、方向変換を表す特徴値は、左折、右折、直進およびＵターンのうちの１つに対応するように設定され得、それによって９０°離散化をインプリメントし得る。方向変換のための他の離散化が使われ得る。分岐点に関連するように本明細書に記述される任意の特徴値のセットまたは任意のコスト値に対して、特徴値のセットまたはコスト値が分岐点に依存し得るだけではなく、また分岐点での特有の操作にも依存し得ることは理解されるべき。すなわち、特徴値のセットまたはコスト値は、分岐点で行われた操作を表し得る。分岐点に関する追加または代替的な情報は、特徴値として使われ得る。例として、入ってくる道路区分および／または出ていく道路区分の傾斜は、特徴値として使われ得る。入ってくる道路区分および／または出ていく道路区分の曲率の大きさは、特徴値として使われ得る。曲率の大きさは、さまざまな方法で、例えば、道路区分の長さに沿って曲率の半径またはその逆数を積分することによって決定され得る。入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するときの交通信号または通過制限に関する情報も特徴値として使われ得る。
【０１４７】
方法およびデバイスの１つずつにおいて、分岐点コストモデルは、追加の情報を含み得る。例として、分岐点コストモデルは、特徴値のセットに応答して、それが特徴値のセットを有する分岐点に関連するコスト値に関する情報を提供するだけではなく、また発生したコストの統計分布に関する情報も提供するように構成され得る。統計分布に関する情報は、例えば、特徴値のセットを有する分岐点に対して決定されるコストの標準偏差または分散を含み得る。対応して、分岐点コストモデルのパラメーターを適応することは、例えば、所与の特徴値のセットを有する分岐点に対して、コストの標準偏差または分散を決定することを含み得る。本発明の実施形態に従う方法およびデバイスは、複数の分岐点のために取得された運転データが分岐点コストモデルを更新するために評価されるゆえに、この情報を決定するためによく適される。
【０１４８】
方法およびデバイスの１つずつにおいて、道路状況のダイナミックな変化が明らかにされ得る。例として、所与の分岐点での操作に関連する入ってくる道路区分および出ていく道路区分は、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の道路クラスの代わりまたは加えて、特徴値として使われ得る。時間および日に関する情報は検索され得、交通パターンを格納するダイナミックなマップデータベースに問い合わせするために利用され得る。交通情報メッセージはまた、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するプロセスおよびルート決定のために分岐点コストモデルを使うときの両方で明らかにされ得る。
【０１４９】
本明細書に記述される実施形態に従う方法は、ドライバー特有の方式で行われ得る。それによって、異なるドライバーのふるまいを考慮に入れる学習ナビゲーションがインプリメントされ得る。
【０１５０】
実施形態は、最速ルートサーチのための時間遅延または最小燃料消費ルートサーチのための燃料消費に関する情報を提供するコストモデルの状況で記述されるが、複数の異なる分岐点コストモデルのパラメーターは、本明細書に記述される方法に従って同時に調整され得る。例として、時間遅延に関する情報を提供する分岐点コストモデルおよび燃料消費に関する情報を提供する分岐点コストモデルの両方は、保持され得、かつナビゲーションデバイスに活用され得る。なお他のコスト情報、例えば乗り物が入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに通過する前に経験する停止回数に関する情報を提供する分岐点コストモデルもインプリメントされ得る。
【符号の説明】
【０１５１】
１  電子コンピューティングデバイス
２  プロセッサー
３  マップデータベース
４  格納ユニット
５  分岐点コストモデル
６  インターフェース
７  運転データ
８  マップデータ
１１  ナビゲーションデバイス
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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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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