WO2002091587A1

WO2002091587A1 - Digital map shape vector encoding method and position information transfer method

Info

Publication number: WO2002091587A1
Application number: PCT/JP2002/004267
Authority: WO
Inventors: Shinya Adachi
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date: 2001-05-01
Filing date: 2002-04-26
Publication date: 2002-11-14
Also published as: CA2443268A1; US7333666B2; US20030093221A1; EP1385269A9; EP1385269A4; CN1515077A; KR20040004611A; JP2003023357A; JP4230132B2; US20080031534A1; KR100943676B1; US7539348B2; EP1385269A1

Description

明細書デジタル地図の形状べクトルの符号化方法と位置情報伝達方法ぐ技術分野 >

本発明は、デジタル地図の位置情報を伝達する方法と、伝達するデータ量を圧縮して符号化する符号化方法と、その装置に関し、特に、圧縮符号化の技術を用いてデータ量を削減するものである。ぐ背景技術 >

従来、デジタル地図データベースを搭載するナビゲーシヨン車載機などに交通情報を提供する場合には、送り手側と受け手側とが制作元の異なるデジタル地図を保持しているときでもデジタル地図上の位置が正確に伝わるように、道路をリンク番号で、また、その道路に存在する交差点などのノードをノード番号で特定し、そのノードから何メートル、と云う表現方法で道路上の地点を伝えている。し力、し、道路網に定義したノード番号やリンク番号は、道路の新設や変更に伴つて新しい番号に付け替える必要があり、また、それに応じて、制作元の各社のデジタル地図データも更新しなければならないため、ノード番号ゃリンク番号を用いる方式は、そのメンテナンスに多大な社会的コストが掛かることになる。こうした点を改善するため、本発明の発明者等は、特願平 1 1— 2 1 4 0 6 8 号や特願平 1 1一 2 4 2 1 6 6号で、次のようなデジタル地図の位置情報伝達方法を提案している。

この方法では、情報提供側は、渋滞や事故などの事象が発生した道路位置を伝えるとき、その事象位置を含む所定長の道路区間の道路形状を、その道路上に配列するノード及び捕間点（道路の曲線を近似する折れ線の頂点。この明細書では、特に断らない限り、補間点を含めて「ノード」と呼ぶことにする）の座標列から成る「道路形状データ」と、この道路形状データで表した道路区間内の相対的な位置により事象位置を表す「事象位置データ」とを受信側に伝達し、これらの情報を受信した側では、道路形状データを用いてマップマッチングを行い、自己のデジタル地図上での道路区間を特定し、事象位置データを用いてこの道路区間内の事象発生位置を特定する。

図 4 3には「道路形状データ」を、また、図 4 4には「事象位置データ」を例示している。

しかし、この「道路形状データ」と「事象位置データ」とを用いてデジタル地図の位置情報を伝達する方法では、道路形状を特定する道路形状データのデータ量が多くなり、データ伝送量が増えると云う問題点がある。

この道路形状データのデータ量を減らす方法として、本発明の発明者等は道路形状をスプライン関数で近似する方法を特願平 2 0 0 1 - 1 2 1 2 7号で提案しているが、この位置情報伝達方法の定着を図るためには、データ量の削減をさらに進めることが必要である。

本発明は、こうした課題に応えるものであり、圧縮符号化の技術を利用してデジタル地図の位置情報を少ないデータ量で伝達する位置情報伝達方法と、データ量を減らすための符号化方法と、その方法を実施する装置とを提供することを目的としている。

<発明の開示 >

そこで、本発明では、デジタル地図上の形状ベクトルを表すデータを符号化する符号化方法において、前記形状べクトルを表すノード列の個々のノードの位置情報に算術加工を施して、前記位置情報を統計的に偏りを持つデータに変換し、前記データを符号化してデータ量を削減している。

また、送信側が、デジタル地図上の形状ベクトルを表す形状データを送信し、受信側が、受信した形状データをもとにマップマツチングを行って自己のデジタル地図上での前記形状べタトルを特定するデジタル地図の位置情報伝達方法において、送信側は、前記符号化方法で符号化した形状べクトルデータを送信し、受信側は、受信したデータを復号して形状を再現し、再現した形状に対応する形状ベタトルをマップマッチングで特定するように構成.している。また、受信側にデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信する送信装置に、デジタル地図上の形状べクトルを表すノード列の個々のノードの位置情報に算術加工を施して、前記位置情報を統計的に偏りを持つデータに変換し、前記データの出現分布に基づいて前記データの符号化に用いる符号表を生成する符号表算出手段と、受信側に伝達する形状べクトルの個々のノードの位置情報を、前記符号表を用いて符号化し、受信側に送る形状データを生成する位置情報変換手段とを設けている。

また、送信側からデジタル地図上の形状べクトルを表す符号化したデータを受信する受信装置に、符号化された受信データを複号化し、デジタル地図上の位置情報で表した形状データを再現する符号データ複号化手段と、再現された形状データを用いてマップマツチングを行い自己のデジタル地図上での前記形状べクトルを特定するマップマッチング手段とを設けている。

そのため、デジタル地図における形状べクトルのデータ量を効率的に圧縮することができ、デジタル地図の形状べクトルを伝達する場合の伝送データ量を大幅に減らすことができる。受信側では、受信データから形状データを復元し、マツプマッチングを実施することにより、伝送された形状べクトルを正確に特定することができる。

<図面の簡単な説明 >

図 1は第 1の実施形態の符号化方法を適用する場合のリサンプルされたノードを示す図、

図 2は第 1の実施形態の符号化方法での符号表を示す図、

図 3は第 2の実施形態の符号化方法で用いるランレングス符号表を示す図、図 4は第 2の実施形態の符号化方法で用いる Δ Θの符号表を示す図、

図 5は第 2の実施形態の符号化方法で用いるランレングスを考慮した Δ 0の符号表を示す図、

図 6は第 3の実施形態の位置情報伝達方法を実施する装置の構成を示すプロック図、図 7は第 3の実施形態の符号化方法での符号表作成手順を示すフ口一図、図 8は第 3の実施形態の符号化方法での形状データ作成処理手順を示すフ口一図、

図 9は第 3の実施形態の位置情報伝達方法での送信データとしての道路区間特定用形状べクトルデータ列情報の構成を示す図、

図 1 0は第 3の実施形態の位置情報伝達方法での送信データとしての形状べクトルデータ上の各ノードからの相対距離により表現される各種道路情報の構成を示す図、

図 1 1は第 3の実施形態の位置情報伝達方法での受信側の処理手順を示すフ口一図、

図 1 2は第 4の実施形態の符号化方法でのサンプル区間長と形状データの曲率との関係を示す図、

図 1 3は第 4の実施形態の符号化方法での円弧 ·直線近似を説明する図、図 1 4は第 4の実施形態の符号化方法での区分された区間を示す図、図 1 5 (a)は第 4の実施形態の符号化方法でのリサンプル区間長の決定方法を示すフロー図、図 1 5 (b)は図 1 5 (a)で参照する表を示す図、

図 1 6は第 4の実施形態の符号化方法での量子化リサンプルを説明する図、図 1 7は第 4の実施形態の符号化方法での次ノードの候補点を説明する図、図 1 8は第 4の実施形態の符号化方法での次ノード決定手順を示すフ口一図、図 1 9は第 4の実施形態の符号化方法での符号表を示す図、

図 2 0は第 4の実施形態の符号化方法での符号表作成手順を示すフロー図、図 2 1は第 4の実施形態の符号化方法での形状データ作成処理手順を示すフ口一図、

図 2 2は第 4の実施形態の位置情報伝達方法での送信データの構成を示す図、図 2 3 ( a )、（b )、 ( c ) は第 4の実施形態の符号化方法でのデータの伝送を模式的に示す図、

図 2 4は第 4の実施形態の位置情報伝達方法での受信側の処理手順を示すフ口一図、図 2 5は第 5の実施形態の符号化方法を適用する場合のノード位置、距離及び角度情報を示す図、

図 2 6 ( a )、 ( b ) は第 5の実施形態の符号化方法で用いる符号表を示す図、図 2 7は第 5の実施形態の符号化方法での符号表作成手順を示すフ口一図、図 2 8はは第 5の実施形態の符号化方法での形状データ作成処理手順を示すフロー図、

図 2 9は第 5の実施形態の位置情報伝達方法での送信データの道路 Z区間特定用形状べクトルデータ列情報の構成を示す図、

図 3 0は第 5の実施形態の位置情報伝達方法での送信デタの形状べクトルデータ上の各ノードからの相対距離により表現される各種交通情報

図 3 1は第 6の実施形態の符号化方法を適用する場合のノード位置、距離及び角度情報を示す図、

図 3 2は第 6の実施形態の符号化方法で用いる符号表を示す図、

図 3 3は第 6の実施形態の符号化方法での符号表作成手順を示すフ口一図、図 3 4は第 6の実施形態の符号化方法での形状データ作成処理手順を示すフ口一図、

図 3 5は第 6の実施形態の位置情報伝達方法での送信データの道路区間特定用形状べクトルデータ列情報の構成を示す図、

図 3 6は第 7の実施形態の符号化方法を適用するのに適する道路形状を示す図、図 3 7は第 7の実施形態の符号化方法での Θ符号表の作成手順を示すフロー図、図 3 8は第 7の実施形態の符号化方法での Δ Θ符号表の作成手順を示すフロー図、

図 3 9は第 7の実施形態の符号化方法での形状データ作成処理手順を示すフ口一図、

図 4 0は第 7の実施形態の位置情報伝達方法での送信データの道路 Z区間特定用形状べクトルデータ列情報の構成を示す図、

図 4 1は座標点を特定する距離及び角度について説明する図、

図 4 2 ( a ) ( a ' ) は形状データの全曲率関数表現を示す図、図 42 (b) (b') は形状データの偏角表現を示す図、

図 42 (c) (c') は形状データの偏角の予測値差分表現を示す図、図 43は従来の位置情報伝達方法での形状べクトルデータ列情報のデータ構成を示す図、

図 44は従来の位置情報伝達方法での交通情報のデータ構成を示す図である。なお、図中の符号、 10， 30はオンライン処理部、 11は事象情報入力部、 12はデジタル地図表示部、 13, 22はデジタル地図データベース、 14はマップマツチング部、 15は位置情報変換部、 16は位置情報送信部、 17は位置情報受信部、 18は符号データ解凍部、 20はオフライン処理部、 21は過去の交通情報、 23は符号表算出部、 24は符号表データ、 40は道路である。

<発明を実施するための最良の形態 >

(第 1の実施形態）

第 1の実施形態では、可変長符号化によりデータを圧縮する方法について説明する。

本発明におけるデジタル地図の位置情報伝達方法では、まず、道路形状を、統計的に偏りを持つ形状データで表現する。これは、形状データを圧縮符号化したときに、圧縮率が高くなるようにするためである。

道路形状をその道路上に配列する座標点で表す場合、図 41に示すように、各座標点（Pj) の位置は、隣接する座標点（PjJ からの距離と角度との 2つのディメンジョンにより一意に特定することができる。この角度として、図 41では、真北（図の上方）の方位を 0度とし、時計回りに 0〜 360度の範囲で大きさを指定する「絶対方位」による角度 @j を示している。このように、座標点を距離と絶対方位とを用いて表すことを全曲率関数表現と云う。

座標点 Pj— Pj、 P_J+1の X y座標をそれぞれ（χ」 y _i) , (xj， yj)、 (x _j+1， y_j+1) とするとき、距離 Lj (座標点 Pj、 P_J+1間の距離）及び絶対角度 Θ」'（座標点から座標点 P_J+1に向かう直線の絶対方位）は、次式により算出することができる。 L j = { (x j) 2+ (y_j+1— y j) 2}

Θ j =tan-l { ( x _jn— x j) / (y _j+1― y j) }

ところで、道路形状の上に、隣接する座標点からの距離が一定（=L) となるように新たな座標点を設定し直した（リサンプルした）場合には、共通するの情報の他に、それらの個々の座標点に関して、角度€)j の情報（即ち、 1ディメンジョンの情報）を伝えるだけで、受信側では座標点の位置を特定することが可能になり、伝送データ量の削減を図ることができる。

図 42 (a) は、道路上の隣接する座標点からの距離が一定（=L) となる位置に座標点をリサンプルした場合の各座標点（Pj) における絶対方位 @jを示している。各座標点を絶対方位 Θ」'で表した場合には、図 42 (a ') に図示するように、各座標点を示す角度情報の発生頻度に統計的な偏りは現れない。

しカゝし、各座標点の角度は、図 42 (b) に示すように、絶対方位の変位差、即ち、「偏角」 0jによって表すこともできる。この偏角 0jは、

として算出される。各座標点を偏角 0j で表した場合、直線的な道路が多い地域では、図 42 (b ') に図示するように、各座標点を示す角度情報 0jの発生頻度は、 Θ =0。に極大が現れる。

また、各座標点の角度は、図 42 (c) に示すように、偏角 0j と偏角統計予測値 Sj (偏角で表した予測値）との差分 Δ 0jにより表すこともできる。偏角統計予測値 Sjとは、着目する座標点の偏角 0 jを、それ以前のまでの座標点の偏角を用いて推定した値である。例えば、偏角統計予測値 Sjは、と定義したり、

S j= ( θ + Θ j- 2) /2

と定義することができる。また、過去 n個の座標点の偏角の加重平均を Sj として定義しても良い。偏角の予測値差分 Δ 0jは、

厶 θ j= θ j-S j

として算出される。道路形状は、直線や緩やかに曲がる曲線が殆どであるため、座標点間の距離 L を一定に設定した場合、偏角の予測値差分 A 0 j は 0° 付近に集中し、図 42 (c ')に図示するように、各座標点を示す角度情報 Δ Θ jの発生頻度は、 6 = 0° を中心に強い偏りを見せる。

そこで、ここでは、統計的に偏りを持つ形状データを得るために、図 1に示すように、道路形状（元の形状）を一定の距離を持つリサンプル区間長 Lで等間隔にサンプリングし、サンプリング点（ノード） Pjの位置データを、偏角 0 jの予測値差分 Δ θ」· (= θ j-Sj) で表すことにする。なお、ここで言う距離は、実世界に展開したときの実際の距離でも良いし、予め決めた正規化座標での単位で表現された長さでも構わない。

いま、偏角統計予測値 Sjを、

S j= ( Θ Θ j-2) /2

と定義することにする。道路形状は殆どの場合なだらかに曲がるため、

Θ j= ( θ _Μ + Θ j-2) / 2 = S j

となり、 Δ 0 jは 0を中心に極狭い範囲に分布すると考えられる。

この Λ Θ j は、理論上、一 360° 〜+ 360° の値を取り得る。そのため Δ 0 j を 1° 分解能で表現するには、正負を表す 1 b i tと 360の数値を表す 9 b i tとを加えた 1 0 b i tが必要であるが、 ±0° 近辺の角度を 1 0 b i tより小さい値で符号化し、 ±0° から離れたところの角度に 10 b i tより大きな値を割り振ることにより、 A 6j の符号化に使用する平均 b i t数を 10 b i t より少なくすることができ、形状データをトータノレとして短いデータ量で表現することが可能になる。

図 2は、この Δ Θに対して符号化の符号を割り当てた符号表を例示している。厶 0 = 0の場合は 0に符号化する。 Δ θ =+ 1の場合は、符号 100に +を表す付加ビット 0を加えて 1000と符号化する。 Δ 0 = _ 1の場合は、符号 100 に一を表す付加ビット 1を加えて 1 001と符号化する。

図 1により可変長符号化を説明する。ノード数が 6 (=始端 + 5ノード）の場合、通常の符号化では、初期値角度（ 1 0 b i t ) の他に 5 X 1 0 b i t = 50 b i tの固定長のデータ量が必要である。これに対して、図 2の符号表を用いた符号化の場合では、 A 0j の値として 0が 3回、 ± 2° 以内が 2回あったとすると、初期値角度（10 b i t) の他に 3 X l b i t + 2 X4 b i t = l l b i t で表現できる。このデータが "0， 0， + 1，一2， 0" であったとすると、符号化により "001000101 10" と表現される。

受信側は、形状データとともに送られて来る（あるいは予め保持している）符号表を参照し、順番に Δ 0の値を当てはめることにより Δ 0j の各々の値を得ることができる。そして、初期値から順次積算していくことにより、各座標点における偏角 0 jの値を一意に確定できる。

この符号表の作成は、各座標点 Pjでの Δ 0jの角度を算出し、その角度の発生頻度を調べ、発生頻度に応じて良く知られたハフマン木等を用いて構築する。このように、形状データに算術加工を施して統計的な偏りを持たせた後、可変長符号化することにより、形状データのデータ量を削減することができる。

また、ここでは、リサンプルしたノード位置を、隣接するノードの距離と偏角とで表しているが、リサンプル区間長 Lで等間隔にサンプリングしたノード位置を相対緯度経度座標（Δ χ_ί， Δ y j) で表現することも可能である。この場合、統計値 S jを例えば S jx= Δ Xト S jy= Δ y と定義して、

Δ χ j = S jX + δ x j =厶 x + δ x j

Δ y j= S ₃γ - δ y j= Δ y + δ y j

と表し、 δ xj及び δ yjを可変長符号化し、形状データとして伝送する。

(第 2の実施形態）

第 2の実施形態では、ランレングス法を用いてデータを圧縮する方法について説明する。

第 1の実施形態の例において、 Δ 6」を符号化して形状データを表す場合、直線道路や、同一曲率で曲がる道路では、 "0" が連続する。このような場合、 "0 0000 ··"と表現するよりも、 "0が 20回"と表現する方がデータの圧縮率が高くなる。ここでは、こうしたランレングス符号化を行い、データを圧縮する。図 3は、ランレングスの符号表であり、例えば、同じ数が 5回続く場合（ランレングスが 5の場合）は " 1 0 1" で表示することを定義している。図 4は、図 2と同じ Δ 0の符号表である。

データの並ぴは、例えば、ランレングス→Δ 0→ランレングス→Δ 6→··と決めておく。厶 0力 S

"0, 0, 0, 0， 0, -2， -2, 0， +3, 0, 0, 0， 0, 0, 0, 0, 0, 0， 0， 0, 0, 0， 0， 0， 0,-1· · " と続くときは、ランレングス法により、

"101 · 0—0 · 1011_0 · 1011—0 · 0—0■ 11000—1101 ■ 0—0■ 1001· ·" → "10100101101011000110001101001001 - - " (3 2 b i t )

と表現される。

一方、ランレングス表現をしない場合は、

"000001011101101100000000000000000001001· ·" (3 8 b i t ) となる。

また、図 3及び図 4の符号表を、特に効果的なものだけに絞り、図 5のように 1つの符号表に纏めることもできる。図 5では、 Δ 0 = 0の場合のみ、ランレングスを定義している。図 5の符号表を用いると、

"0, 0， 0, 0， 0, - 2, -2, 0， +3, 0, 0， 0, 0, 0， 0, 0， 0， 0, 0, 0， 0， 0, 0, 0， 0,-1· · " は、

"100 · 11101■ 11101 · 0 · 111100 · 1100 · 11011· ·"

→ "10011101111010111100110011011· ·" (2 9 b i t )

と表せる。

ちなみに、 1ノード 1 0 b i tの固定長の表現方法と比較すると、 1 0 b i t X 2 5ノード = 2 5 0 b i tとなり、この例では 2 9 + 2 5 0 = 1 2%に圧縮されることが分かる。

(第 3の実施形態）

第 3の実施形態では、本発明の位置情報伝達方法を実施する装置について説明する。図 6は、この装置の一例として、他の装置 30との間で道路上の事象発生情報を交換する位置情報送受信装置を示している。

この装置は、道路形状データの圧縮符号化に用いる符号表をオフラインで生成するオフライン処理部 20と、オフライン処理部 20で生成された符号表データを用いて交通情報を伝えるオンライン処理部 10 とカゝら成り、オフライン処理部 20 は、デジタル地図データベース 22と、過去の交通情報を記憶する記憶部 21と、圧縮符号化に用いる符号表データを生成する符号表算出部 23と、生成された符号表データを蓄積する符号表データベース 24とを備えている。

一方、オンライン処理部 10は、他の装置 30の位置情報送信部 16から圧縮符号化された「道路形状データ」と「事象位置データ」とを受信する位置情報受信部 17 と、圧縮符号化されているデータを解凍（復号化）する符号データ解凍部 18 と、デジタル地図データを蓄積するデジタル地図データベース 13と、解凍された道路形状データと事象位置データとを用いてマップマッチングを行い、自己のデジタル地図上での事象位置を特定するマップマッチング部 14と、地図上に事象位置を重畳して表示するデジタル地図表示部 12と、発生した事象情報を入力する事象情報入力部 11と、事象位置を含む対象道路区間を決定し、事象位置を対象道路区間の相対位置で表す「事象位置データ」を生成し、対象道路区間の形状データを符号表データ 24を用いて圧縮符号化して「道路形状データ」を生成する位置情報変換部 15と、生成された「道路形状データ」と「事象位置データ」とを他の装置 30の位置情報受信部 17に送信する位置情報送信部 16とを備えている。

図 7およぴ図 8のフロー図は、この装置の動作手順を示している。オフライン処理部 20では、符号表算出部 23が、図 7に示すように、

1 過去の交通情報 21を参照し、

交通情報の対象道路区間を選出する。

対象道路区間の形状データを固定長 Lでリサンプルし、ノードを

B 疋 f " 。

ノ一ドの位置データを全曲率関数表現に変換し、ステップ 5 統計値算出式に従い、各区間/各ノードの Δ Θを算出する。次に、 Δ Θの出現分布を計算する。

次に、同一値の連続分布を計算する。

Δ Θの出現分布及び同一値の連続分布を基に符号表を作成し、完成した符号表を符号表データベース 24に格納する。

この処理手順は、オフライン処理部 20のコンピュータを符号表算出部 23として機能させるためのプログラムによって規定される。

また、オンライン処理部 10では、位置情報変換部 15が、図 8に示すように、

10：事象情報入力部 11から交通情報を受信すると、

11：交通事象の発生位置を含む対象道路区間を選出する。ステップ 12：対象道路区間の形状データを固定長 Lでリサンプルしノードを設定する。

ステップ 13 : ノードの位置データを全曲率関数表現に変換し、

14：統計値算出式に従い、各区間 Ζ各ノードの Δ Θを算出する。

15：前記対象道路区間を対象として作成された符号表 (または前記対象道路区間に形状が近似している道路を対象として作成され符号表）の符号表データ 24を参照し、形状データを符号表現に変換する。

ステップ 16 _:対象道路区間の相対情報で表した事象位置のデータとともに符号化した対象道路区間の形状データを送信する。

この処理手順は、オンライン処理部 10のコンピュータを位置情報変換部 15として機能させるためのプログラムによって規定される。

図 9および図 1 0は、それぞれ送信される道路形状データ（図 9 ) と事象位置データ（図 1 0 ) とを示している。道路形状データには、符号表データ、リサンプルした区間長 Lのデータ、及び圧縮符号化した形状データが含まれている。図 1 1は、このデータを受信した受信側の処理手順を示している。

20：位置情報受信部 17が位置情報を受信すると、

21：符号データ解凍部 18は、受信データに含まれる符号表を参照して符号表現されているデータを復元し、形状データを全曲率関数に変換する。ステップ 22：次いで、緯度経度座標で表した形状データを再現する。ステップ²³：マップマッチング部 14は、再現された形状と自己のデジタル地図の道路形状とのマップマッチングを実行して対象道路区間を特定し、また、事象位置データから、この対象道路区間内の交通事象発生位置を特定する。

ステップ 24：デジタル地図表示部 12は、地図上に交通情報を重畳表示する。この処理手順は、オンライン処理部 10 のコンピュータを、符号データ解凍部 18及ぴマップマッチング部 14として機能させるためのプログラムによって規定される。

なお、ここでは、圧縮符号化に用いた符号表を送信データに含めて送信しているが、送信及び受信側が予め同じ符号表を持つことによって、送信データに符号表を含めることが不要になる。

また、ここでは、オンライン処理部 10が圧縮符号化した形状データを得るために、オフライン処理部 20で作成された符号表データ 24を利用する例について説明したが、オフライン処理部 20において、対象地域の各道路形状を圧縮符号化して、符号表現した各道路区間の形状データを予め保持し、オンライン処理部 10 は、交通事象の発生情報を取得したとき、オフライン処理部 20に保持された形状データの中から、交通事象発生位置を含む道路区間の符号化された道路形状データを選択し、交通事象発生位置を前記道路区間の相対位置で表した交通情報を生成して、選択した符号化された道路形状データと、生成した交通情報とを受信側に伝送するようにしても良い。

この場合、オフライン処理部 20は、ステップ 2〜ステップ 9の手順により、符号化の対象となる道路区間の形状データを固定長 Lでリサンプルし、各ノードにおけるを算出し、 Δ Θの出現分布に基づいて符号表を作成する。次いで、作成した符号表を用いて、リサンプルした各座標点の Δ 0を符号表現に変換し、圧縮符号化した形状データを作成してデータベースに蓄積する。この処理を対象地域の各道路区間に対して繰り返し実施することにより、対象地域に含まれる各道路区間の圧縮符号化した形状データを保持することができる。

このように、オフラインで実施した道路形状に対する固定長 Lでのリサンプル結果を、オンライン処理において利用することも可能である。 (第 4の実施形態）

第 4の実施形態では、不可逆圧縮法を導入して道路形状データを高圧縮する方法について説明する。

音声データや画像データの伝送では、圧縮率の向上を図るため、感覚（視覚 Z 聴覚）上、気にならない範囲でサンプリング点を減らしたり、計測情報の量子化桁数を減らしたり、あるいは、圧縮率が高まるように計測情報を改ざんする処理が行われている。これらの処理を実施した場合、受信側では元のデータを完全に復元することはできないが、多少データが変わっても支障がない場合には、このような不可逆圧縮処理を導入することによって、データを大幅に圧縮することが可能になる。

本発明の位置情報伝達方法では、受信側がマップマツチングを実施して道路形状を特定するため、対象道路区間の始点ゃ終点、及び誤マッチングが発生しやすい箇所では、正確に形状を伝える必要があるが、それ以外の箇所では、伝える形状が多少曖昧であっても、受信側では本来の位置を特定することができる。そのため、本発明の位置情報伝達方法においても、不可逆圧縮の手法を導入して伝送データの圧縮率を高めることが可能である。

そこで、この実施形態の圧縮方法では、次の方法でデータの圧縮率を高めている。

( 1 ) 誤マッチングが発生しない範囲で、標本化点を減らす。曲率が大きい、力ーブがきつい道路では、マッチング点が道路上から外れ、誤マッチングが発生する可能性がある。そのため、図 1 2に示すように、曲率の大小を目安にサンプリング区間長 Lを設定する。

( 2 ) 誤マッチングが発生しない範囲で、 Δ 0を表現する量子化桁数を減らす。例えば、最小分解能を 2 ° に設定し、この単位で Δ Θを量子化する。この場合、再現したノード位置が真値を中心に左右にプレるため、再現形状は当然いびつになる。そのため、受信側では、再現形状を平滑化する補間処理を行う。

( 3 ) 道路形状を円弧及び直線で近似する。偏角統計予測値 S j を基準にした差分表現で値に偏りを持たせて圧縮符号化する場合には、弧または直線で表現された、曲率が同一の道路区間では、その偏りが◦に集中するため、統計的な偏りがさらに大きくなり、圧縮効率が飛躍的に上がる。従って、道路形状を円弧及び直線で近似することにより、圧縮率が飛躍的に向上する。また、ランレングス符号化による効果も上がる。

この（1) (2) (3) の方法は、単独で実施しても良いし、複数を組み合わせて実施しても良い。

ここでは、この（1) (2) 及び（3) の方法を適用して圧縮符号化を行う具体例について説明する。

道路形状の円弧及び直線近似は、全曲率関数で表現した道路形状を直線近似することにより行うことができる。図 1のように、道路上の点 P jを全曲率関数で表現した道路形状は、図 1 3に示すように、縦軸を Θ (=∑ 6_]')、横軸を (=∑ Li (但し、ここでは Li 一定としている））とする座標系において実線の曲線として表示される。道路形状を円弧及ぴ直線で近似することは、この曲線を点線で示す直線（0 = a L + b) で近似することである。この座標系上で傾き = 0の直線（6 =b) は、直線状の道路形状を表し、傾き≠0の直線（0 = a L + b) は円弧状の道路形状を表している。

この近似に際して、本発明者等が別途提案（特願平 2001— 1 29665号、特願平 2001— 1 3 26 1 1号）している方法により、道路区間に沿って許容誤差を決定する。この方法では、許容誤差として、距離に関する誤差（距離誤差）の許容量（許容距離誤差）と、方位に関する誤差（方位誤差）の許容量（許容方位誤差）とを、道路形状に含まれる各ノードまたはリンクの単位で、次の条件を満たすように設定している。

①対象道路区間の始点、終点近辺では、許容距離誤差を小さく設定する。

②並走道路が隣接する場合は、許容距離誤差を小さく設定する。

③インターチンジ入出路などの交差角度の浅い接続道路が存在する交差点周辺では、許容距離誤差を小さく設定する。

④許容方位誤差は、周辺道路からの距離が近い程、小さく設定する。 ⑤曲率が大きい道路形状の箇所では、方位誤差の乖離が大きくなる可能性が高いため、許容方位誤差を小さく設定する。

また、各ノードにおける許容誤差の大きさは、対象道路区間の左右で別々に設定する。前記提案では、ノード単位で許容誤差を定量的に求める計算方法を具体的に示している。

道路区間に沿って許容誤差を決定すると、その許容誤差の範囲に入るように道路形状を円弧及び直線で近似し、図 14に示すように、道路形状を円弧または直線で表される各区間に分割する。

次に、各区間のそれぞれのリサンプル区間長を決定する。

リサンプル区間長は、各区間ごとに、各区間 j の曲率 a j に応じて次式により決定する。

Lj=KX 1/ I a j I

(Kは予め決めた定数）

また、この Ljの値は量子化しても良い。量子化により Ljが取り得る値を、例えば、 40/80/1 60/320/640/1 280/25 60/5 1 20メ一トルの 8つの値のいずれかとすると、 Lj の値は 3 b i tに符号化して伝達することができる。

このとき、隣接する区間の間でリサンプル区間長 Lj が変動しない方が圧縮効果を高めることができる。図 1 5 (a)は、リサンプル区間長の変動ふらつきを抑えるため、曲率にあまり変化が無い場合に、区間長が連続するように区間長を決定する決定手順を示している。区間の 1番から順番に（ステップ 30)、各区間 jの曲率 _a jからリサンプル区間長算出値 Djを求め（ステップ 31)、隣接する区間のリサンプル区間長算出値との変化率 Hj (= I Dj-D^ I /Dj) を求め（ステツプ 32)、また、隣接区間のリサンプル区間長との比率 l j (^Dj/L^) を求める（ステップ 33)。そして、リサンプル区間長算出値の変化率 Hjと予め決めた定数 Ha とを比較し、また、隣接区間のリサンプル区間長との比率 l j と、予め決めた値 Ial、 I a2 とを比較し、率 Hj が Ha 以下であり、且つ、 I j 力 S Ialと Ia2との間にあるときは、リサンプル区間長 Ljを隣接区間のリサンプル区間長と同じ長さに設定する（ステップ 35)。ここで、リサンプル区間長算出値 Dj を隣接区間のリサンプル区間長と比較しているのは、リサンプル区間長算出値 Dj の変化率 Hj が小さいためにリサンプル区間長を同じ値に設定し続けることにより、リサンプル区間長算出値 Djとリサンプル区間長 Ljとの乖離が生じるのを防ぐためである。

ステップ 34において、否であるときは、 Djの範囲と区間長との関係を設定した図 1 3の下表に基づいて、 Djの値から区間長 Ljを決定する（ステップ 36)。これを全ての区間について実行する（ステップ 37、 38)。

Haは概ね 0. 2程度の値に、また、 1&1は0. 7程度、 I a2は 2. 0程度の値に設定する。

次に、図 1 6に示すように、各区間 nをリサンプル区間長 Ln で等間隔にサンプリングしてノードを求め、 Pjの儸角 Θ jと偏角統計予測値 Sjとの予測値差分 Δ 0」' (- Θ j-Sj) の量子化値を算出する。

ここでは、偏角統計予測値 Sj として、先行するノードの偏角を用いることとする（Sj= 0j—

また、 Δ 0 jの量子化値は、 Δ Θ jの最小分解能を δ ° (最小分解能 = δ ) として、その値を求める。

このとき、 A 0 j を δの単位で設定するため、先行するノード Pjから距離 Ln と角度情報 A 6j とに基づいて再現したノード P_J+1は元の道路形状（あるいは近似した形状）の上に位置するとは限らない。図 1 7に示すように、 Pjから次のノ一ド P_J+1を求めるとき、 Δ Θ jの量子化値の取り方によりノード P_J+1の候補点が幾つか現れる。この候補点の中から、許容誤差の範囲内で、できるだけ Δ Θの値が連続して 0となるように次のノード P_J+1を選出する。また、こうしたノード選出を続けることにより、選出されたノード位置と真値（元の道路形状上の点）との誤差が許容誤差の限度近くまで拡大した場合は、この誤差を縮める方向にノードを選出して行く必要があるが、この場合も Δ 6が連続して 0となるようにノードの選出を行う。

図 1 8は、 1つのノード P_J+1に関する複数の候補点 P_J+1 ( i ) の中から 1つの候補点を選出するための手順を示している。

ステップ 40：から距離 Ln、 Δ θ = δ · iの位置に侯補点 P_J+1 ( i ) を設定する。ここで、 iは Δ Θの量子化値であり、 _m, ··， - 1 , 0， 1， ··， mから成る、 0を中心とする 2m+ 1個の正負の整数とする。

ステップ 41：各候補点 P_J+1 ( i ) 力ら元の道路形状の最近接点までの距離 D_i 及び、その最近接点の切片方位と候補点 P_J+1 ( i ) の切片方位との誤差 @₁を算出する。

ステップ 42：各候補点 P_J+1 ( i ) に対する評価値を次式により算出する。

ε ^ α · ( 8 · I i I ) + β - Di+ y - \ Δ ©i | +Ψ

α、 β y ：予め決めた係数

Ψ：許容誤差範囲を超えた場合に課すペナルティ値

ステップ 43：最も小さい ε を持つ候補点 P_J+1 ( i ) をノード P_J+1として採用する。

この評価値 ε iは、 Di及び Δ ®iが拡大してペナルティ値 Ψが加算されるまでは、 i = 0の場合に最小となる。従って、 Δ 0が 0となるように候補点が採用される。また、区間 nの区間長 Dnの端数分については、以下のように処理する。

Ln<Ln+iの時：区間 nを距離 Lnでリサンプルし、区間 nの残り（端数分）が Lnより短くなった場合は、この端数分と区間 n+ 1の一部とを合わせた距離が Lnとなるように Lnで区間 n + 1内までをリサンプルし、区間 n+ 1のこの点以降を Ln+1でリ

Ln>Ln+lの時：区間 nを距離 Lnでリサンプルし、区間 nの端数分が Lnより短くなった場合は、区間 nのこの点から区間 n+ 1に渡つて Ln+1でリサンプルする。

このように、短い区間長でリサンプルする分には、精度の低下を来さない。なお、の最小分解能 δ° を大きくした場合は、角度の表現桁数は減るが、円弧の形状追随性は悪くなり、 Δ 0 =0となる確率が低下し、符号化圧縮効果は落ちる。逆に、 δ° を小さくした場合は、角度の表現桁数は大きくなるが、円弧の形状追随性は良くなり、 Δ 0 = Οとなる確率が上がり、符号化圧縮効果も上がる。また、ランレングス圧縮効果も上がる。こうした点を考慮して、実際に使用する Δ 0の最小分解能 δ ° を決める必要がある。 '

次に、この場合のデータの符号化について説明する。

該当するノードの予測値差分 Δ 6は、 Δ 0 = 0を中心にデータ長が短くなるように符号化する。

ランレングスは、連続するデータの大部分が Δ Θ = 0のデータであるため、 Δ 0 = 0のランレングスについて符号化する。

また、リサンプル区間長の変更点を表す区間長変更コードを設定する。この区間長変更コードには、特殊符号を割り当て、この特殊符号の直後の固定ビット（3 ビット程度）で区間長を定義する。

また、各区間の基準点ノードの識別コードを表す基準点設定コードを設定する。基準点設定ドには特殊符号を割り当て、この特殊符号の直後の固定ビット（ 6 ビット等）を基準ノード番号とし、この基準ノード番号の後に出現した座標を基準ノードと定義する（付加ビットなしで、予めノード番号初期値を定めておき、このコードを発見する都度、 + 1するノード番号体系でも良い）。

また、データの終わりを表す E O D (End of Data) コードとして特殊符号を割り当てる。この符号を以て形状データ列表現の終わりとする。

図 1 9には、この符号化に用いる符号表を例示している。

また、図 2 0には、オフラインでこの符号表を作成するまでの手順を示し、図 2 1には、符号表を用いてオンラインで交通情報を送信するまでの手順を示している。図 2 0において、

ステップ 50：過去の交通情報を参照し、

ステップ 51：交通情報の対象道路区間を選出する。

52：対象道路区間に沿って許容誤差範囲を算出する。

53：対象道路区間のドを全曲率関数表現に変換し、

ステップ 54：対象道路区間の形状べクトルを円弧及び直線に近似する。

55：円弧または直線に近似した各区間 nのリサンプル長 L nを決定する。

ステップ 56：対象道路区間の形状データを L nで量子化リサンプルし、ノードを設定する。

57：統計値算出式に従い、各区間/各ノードの Δ Θを算出する。

58： Δ Θの出現分布を計算する。

59：同一値の連続分布を計算する。

ステップ 60： Δ 0の出現分布及び同一値の連続分布を基に符号表を作成し、ステップ 61：完成した符号表を符号表データベース 24に格納する。

また、図 2 1のオンライン処理は次のようになる。

62 事象情報入力部 11から交通情報を受信すると、

63 交通事象の発生位置を含む対象道路区間を選出する。ステップ 64 対象道路区間に沿って許容誤差範囲を算出する。

対象道路区間のノードを全曲率関数表現に変換し、ステップ 66：対象道路区間の形状べクトルを円弧及び直線に近似する。

ステップ 67：円弧または直線に近似した各区間 nのリサンプル長 L nを決定する。

ステップ 68：対象道路区間の形状データを L nで量子化リサンプルし、ノードを設定する。

ステップ 69：統計値算出式に従い、各区間各ノードの Δ Θを算出する。

ステップ 70：符号表を参照し、形状データを符号表現に変換する。

ステップ 71：交通情報とともに符号化した対象道路区間の形状データを送信する。

なお、ここでは、オンライン処理において、オフライン処理で作成した符号表データのみを利用する例について説明したが、第 3の実施形態で説明したように、オフライン処理により、対象地域の各道路形状を符号表現した各道路区間の形状データを予め生成して蓄積し、オンライン処理では、交通事象の発生情報が入力すると、オフライン処理で生成した形状データの中から、交通事象発生位置を含む道路区間の符号化された道路形状データを選択し、交通事象の発生位置を前記道路区間の相対位置で表した交通情報を生成して、選択した符号化された道路形状データと、生成した交通情報とを受信側に伝送するようにしても良い。このように、オフラインで実施した道路形状に対する固定長 Lでのリサンプル結果を、オンライン処理においても利用することができる。

図 2 2は、送信される道路形状データを示している。このデータには、符号表データ及び符号化された形状データを含み、符号化された形状データとして Δ 0、各区間の基準ノ一ド、サンプル区間長などのデータを含んでいる。

図 2 3 ( a )、（b )、 ( c ) は、送受信間で交換されるデータを模式的に示している。送信側では、図 2 3 ( a ) に示すように、道路形状を表すために量子化リサンプル後のノード位置を算出し、図 2 3 ( b ) に示すように、このノード位置を表すデータが受信側に送信される。受信側では、図 2 3 ( c ) に示すように、受信データを平滑化して形状を再現する。この場合、 Bスプライン（ベジエスプライン Zベジエ曲線等の捕間曲線でも可）等での捕間または平滑化関数による平滑化を行う。また、生成した各補間点の切片方位も平均的に配分する。

図 2 4は、受信側の手順を示している。

ステップ 80：位置情報を受信すると、

ステップ 81：符号表を参照し、符号表現の形状データを全曲率関数に変換する。ステップ 82 :次いで、緯度経度座標に変換し、平滑化■補間処理を行い、形状データを再現する。

ステップ 83：基準ノード位置を取得し、

ステップ 84：マップマッチングを行い、対象道路区間を特定し、

ステップ⁸⁵：交通情報を再現する。

このように、この実施形態で説明した不可逆圧縮の方法を用いて形状データを高圧縮することにより伝送データ量を大幅に削減することができる。

なお、全曲率関数表現した形状データの円弧 ·直線近似は、ここで説明したように事前に形状を近似する以外に、量子化リサンプルと同時に行うことも可能である。

また、ここで説明したリサンプル区間長の決定ロジックや量子化リサンプルの決定手順は、形状データを円弧近似しない場合にも適用できる。

(第 5の実施形態）

第 5の実施形態では、座標点のリサンプルを行わずに、道路形状データを符号化する方法について説明する。

先に図 41を用いて説明したように、道路上に配列する座標点（Pj) は、隣接する座標点（PjJ からの距離と角度との 2つのディメンジョンにより一意に特定することができる。第 1〜第 4の実施形態では、この内、距離が一定となるように座標点位置をリサンプルし、角度のみを符号化して伝送データ量の削減を図つている。しかし、この場合、リサンプルの処理が必要になる。

これに対して、デジタル地図の道路形状に含まれるノードや補間点をそのまま座標点に用いて道路形状データを符号化する場合には、リサンプルの処理が不要になる。ただ、この場合には、ノードや補間点間の距離が一定していないため、角度と距離とを符号化することが必要になる。

図 25は、角度及び距離の両方を符号化する方法について示している。角度の符号化に関しては、第 1の実施形態と同じであり、各ノード（補間点を含む） Pj の角度情報を、偏角 Θ jと偏角統計予測値 Sj との差分である予測値差分 Δ Θ jで表し、 Δ Θ jを例えば 1° 単位（2° 単位等、他の分解能でも良い）で量子化し、量子化した A 0j の大きさの発生頻度に基づいて Δ Θの符号表を作成する。このとき、偏角統計予測値 Sjは、例えば、 Sj= 0j—いあるいは、 Sj= ( Θ J.,+ Θ ₂)

Z2として定義する。

図 26 (b) は、こうして作成した Δ Θの符号表の一例を示している。この表は、第 1の実施形態の符号表（図 2) と変わりがない。このの符号表を用いて各ノードの角度情報（Δ θ」'）を可変長符号化する。

一方、距離の符号化は、次のように行う。

まず、各ノード Pjの距離情報を、隣接ノード P_J+1までの距離 Ljと距離統計予測値 Tjとの差分である予測値差分 A Lj (=Lj— Tj) で表し、 A Ljを例えば 1 Om単位（5 Om単位、 10 Om単位等、他の分解能でも良い）で量子化する。このとき距離統計予測値 Tj は、例えば、 Tj= Lj—いあるいは、 Tj= (Lj_i + Lj_₂) /2として定義する。

次いで、量子化した A Lj の大きさの発生頻度に基づいて Δ Lの符号表を作成する。図 2 6 ( a ) は、こうして作成した Δ Lの符号表の一例を示している。この符号表の付加ビットは、の正負を表すために付加されるビットであり、 Δ L≠ 0のとき、が正であれば 0、 Δ Lが負であれば 1が付加される。従って、 Tj L と定義した場合、

Ljが Lj— より長い（Lj— L_j—₁> 0) ときは 0

Ljが Lj—丄より短い（Lj_ Lj— i O) ときは 1

を付加する。

この Δ Lの符号表を用いて各ノードの距離情報（A Lj) を可変長符号化する。距離及び角度を符号化する際のデータの並びは、 A Lj→A Θ j→A L_j+1→A θ _j+1→'，のように予め順序を決めておく。いま、 A L— の並びが

"0■ 0—0 · 0一 0 · - 2一 +2 · - 2—0 · +3— - 5 · 0—0 · 0_0■ +6"

であるとき、このデータ列は、図 2 6 (a) (b) の符号表を用いて次のように可変長符号化される。 '

"0 ■ 0_0 · 0—0 · 1011—1010■ 1011—0 · 11000_11101 ■ 0—0 · 0—0 · 111100 → "00000101110101011011000111010000111100" (3 8 b i t )

これを、距離成分を 8 b i t , 角度成分を 1 0ビットの固定長で表したとすると、（8 b i t + 1 0 b i t ) X 8ノード = 1 44ビットが必要であり、可変長符号化によってデータ量を 2 6%に圧縮することができる。

図 2 7は、これらの符号表をオフラインで作成するときの処理手順を示している。まず、過去の交通情報を参照して（ステップ 90)、交通情報の対象道路区間を選出する（ステップ 91)。対象道路区間に含まれるノードの位置データを全曲率関数表現に変換し (ステップ 92)、統計値算出式に従い、各区間の各ノードの厶 Lj及び Δ 0 jを算出する（ステップ 93)。次に、 A Lj及ぴ Δ Θ jの出現分布を計算し（ステップ 94)、 Δ Ljの出現分布を基に Δ Lの符号表を作成し、また、 Δ 0 jの出現分布を基に Δ Θの符号表を作成する（ステップ 95、 96)。また、図 2 8は、交通情報を伝達するために、作成された符号表を用いて道路形状データを符号化する際の処理手順を示している。交通情報を受信すると（ステツプ 97)、交通事象の発生位置を含む対象道路区間を選出する（ステップ 98)。対象道路区間に含まれるノードの位置データを全曲率関数表現に変換し（ステツプ 99)、統計値算出式に従い、各区間の各ノードの Δ L j及び Δ Θ jを算出する（ステツプ 100)。次に、前記対象道路区間を対象として作成された符号表（または前記対象道路区間に形状が近似している道路を対象として作成され符号表）の符号表データを参照し、各ノードの A L j及び Δ Θ jを符号表現に変換する（ステップ 101)。対象道路区間の相対情報で表した事象位置のデータとともに符号化した対象道路区間の形状データを送信する（ステップ 102)。

図 2 9および図 3 0は、送信される道路形状データ（図 2 9 ) と事象位置データ（図 3 0 ) とを示している。道路形状データには、符号表データ、符号表現される区間（ノード p i〜； p 2 ) の始端ノード p 1の絶対座標、ノード； iの絶対方位、ノード p 1から次のノードまでの距離 L、及び、ノード p i〜p 2間の符号化データ（ 1^'及び 0」を符号化したビット列）が含まれている。

このデータを受信した受信側では、図 1 1の処理フローと同様に、符号表現されているデータを、符号表を参照して全曲率関数に変換し、道路形状データを再現する。次いで、再現された形状と自己のデジタル地図の道路形状とのマップマツチングを実行して対象道路区間を特定し、事象位置データから、この対象道路区間内の交通事象発生位置を特定する。

このように、この実施形態の方法では、座標点のリサンプルは行わずに、座標点を特定する角度と距離とのデータを共に可変長符号化して、道路形状データの伝送データ量を削減することができる。

(第 6の実施形態）

第 6の実施形態では、道路上で角度成分が一定となるように座標点位置をリサンプルし、距離成分のみを符号化する方法について説明する。

先に図 4 1を用いて説明したように、道路上に配列する座標点（P j) は、隣接する座標点（Pj-J からの距離と角度との 2つのディメンジョンにより一意に特定することができる。第 1〜第 4の実施形態では、この 2つのディメンジョンの内、距離が一定となるように座標点位置をリサンプルすることにより、角度のみを符号化して伝送データ量の削減を図っているが、第 6の実施形態では、逆に、角度が一定となるように座標点位置をリサンプルし、距離のみの符号化により伝送データ量の削減を図る。

図 3 1は、角度情報を固定し（偏角 0 =—定)、距離情報を符号化する場合のリサンプル座標点を示している。この形状データのリサンプル処理は次のように行ラ。

(1) 道路形状の上を始端ノード P0 から終端ノードに向かってトレースし、偏角があらかじめ決めた角度 Θ (または一 6) に達した位置に次のノード P1 を設定する。

(2)但し、（ 1)でトレースしている際、偏角が Θ (または _ Θ)に達する前に、始端ノード P 0からの距離が予め決めた距離 L maxに達したときは、その位置に次のノード P1を設定する。

(3) 前記（1) または（2) で決定したノード P1 を始端として、前記（1) 及び（2) の規則を適用して次のノード P2 を決定し、それを順次繰り返して、 P3、 ··、 Pj、 ··を決定する。

リサンプルした各ノード PJにおける距離情報は、隣接ノード P_J+1までの距離 Ljと距離統計予測値 Tjとの差分である予測値差分 A Lj(=Lj— Tj)で表し、 Δ L jを例えば 1 Om単位（5 Om単位、 1 00 m単位等、他の分解能でも良い）で量子化する。このとき距離統計予測値 Tj は、例えば、あるいは、

/2として定義する。

次いで、量子化した A Lj の大きさの発生頻度に基づいて Δ Lの符号表を作成する。このとき、 A Lj の連続分布を計算し、ランレングス符号化を組み入れた符号表を作成しても良い。

こうして作成した Δ Lの符号表の一例を図 32に示している。この符号表では、 A L = 0のとき、偏角 0の正負を表すための 1ビット（6が正であれば 0、負であれば 1 ) を付加ビットとして符号に付加することを規定し、また、 A L≠0のとき、偏角 0の正負を表すための 1ビットと、 Δ Lの正負を表すための 1ビット ( Δ Lが正であれば 0、負であれば 1 ) との合計 2ビットを符号に付加ビットとして付加することを規定している。従って、 T j = L と定義した場合では、 Δ L≠0のとき、

L j力より長い

0 ) ときは、 Δ Lの正負を表す付加ビットとして 0

L jがより短い（L j一 L w O ) ときは、 Δ Lの正負を表す付加ビットとして 1

が付加され、また、

Ρ →Ρ j の方位が Ρ」— ₂→P の方位の左側にあるとき（左曲がり）は、 Θの正負を表す付加ビットとして 0

P ^→ P j の方位が P j.₂→ P Hの方位の右側にあるとき（右曲がり）は、 Θの正負を表す付加ビットとして 1

が付加される。

なお、第 4の実施形態では、距離成分が一定となるように座標点をリサンプルする場合に、区間によって距離成分（リサンプル区間長）を変更する例について説明したが、同様に、角度成分が一定となるようにリサンプルする場合でも、 0 の値を区間によって切り替えることも可能である。この場合、符号変換した形状データ列上では、第 4の実施形態と同様に、特殊コードを使って各区間の 0の値を識別できるようにする。

図 3 3は、この符号表をオフラインで作成するときの処理手順を示し、また、図 3 4は、作成された符号表を用いて道路形状データを符号化し、交通情報を伝達する際の処理手順を示している。これらの手順は、第 3の実施形態で説明した手順（図 7および図 8 ) と比べて、対象道路区間の形状データを、固定長 Lでリサンプルする代わりに固定角 0 (または一 0 ) でリサンプルしている点（ステツプ 112、ステップ 121)、リサンプルした各ノードの Δ 0を算出する代わりに Δ L を算出している点（ステップ 114、ステップ 123)、及び、 Δ Θの分布に基づいて Δ Θの符号表を作成する代わりに、 Δ Lの分布に基づいて Δ Lの符号表を作成している点（ステップ 115、ステップ 117) で相違しているが、その他の手順は同じである。

また、図 3 5は、送信される道路形状データを示している。この道路形状データは、第 3の実施形態で説明した道路形状データ（図 9 ) と比べて、サンプル区間長 Lの代わりにサンプル角度 Θの情報が含まれ、また、符号化データとして、厶 Θ j を符号化したビット列の代わりに Δ L j を符号化したビット列が含まれている点で相違しているが、その他の点については同じである。

このように、この実施形態の方法では、道路上で角度成分が一定となるように座標点位置をリサンプルし、距離成分のみを可変長符号化して、道路形状データの伝送データ量を削減することができる。

(第 7の実施形態）

第 7の実施形態の符号化方法では、道路形状を統計的に偏りを持つ形状データに変換するために、角度情報の表現方法として、偏角による表現または予測値差分による表現のいずれかを選択できるようにしている。

先に図 4 2を用いて説明したように、座標点の角度情報は、偏角 0 j での表現 (図 4 2 ( b ) ( b，））、及び、偏角 Θ jの予測値差分 Δ 0 jでの表現（図 4 2 ( c ) ( c ⁵ ) ) のいずれを採用した場合でも、道路形状データを統計的に偏りを持つデータに変換することができる。

この統計的な偏りは、それが大きい程、可変長符号化によるデータ量削減の効果が高い。座標点の角度情報を偏角 Θ jで表現する場合と偏角 Θ jの予測値差分 Δ Θ j で表現する場合とを比較すると、一般的には、後者の方が統計的な偏りは大きい。

しかし、図 3 6に示すように、カーブとカーブとの間にしばらく直線が続くような道路 40の場合には、偏角の予測値差分 Δ Θ jで表現すると、

0， ' ·，0， 0 1，— Θ 1，0, · · , 0, Θ 2，一 6 2, 0，■ ·

となる力偏角 0で表現すると、

0， · ·，（)， Θ 1, 0, 0, · · 0, Θ 2, 0, 0, · ·

となり、座標点の角度情報を偏角 Θ jで表現した方が、予測値差分 Δ Θ jで表現するよりも、統計的な偏りを持たせることができる。

このように、道路形状によっては、一定距離 Lでリサンプルした座標点の角度情報を偏角 0 jで表現した方が、可変長符号化に適する場合が有る。

この実施形態の方法では、道路形状を偏角 0で表現して可変長符号化した時のデータサイズと、偏角の予測値差分 Δ 0で表現して可変長符号化した時のデータサイズとを比較し、データサイズの小さい方の符号化データを伝送するようにしている。

そこで、まず、道路形状を偏角 0 j で表現して可変長符号化するための偏角 0 符号表と、道路形状を偏角 Θ jの予測値差分 Δ Θ jで表現して可変長符号化するための Δ 0符号表とを作成する。

図 3 7は偏角 Θ符号表の作成手順を示し、図 3 8は Δ 0符号表の作成手順を示している。 3 8の手順は、第 3の実施形態における手順（図 7 ) と同じである。また、図 3 7の手順は、図 3 8の手順中の Δ Θが偏角 Θに代わっている点だけが違っている。

図 3 9は、オフラインで作成されたこれらの符号表を用いて、道路形状データを符号化し、交通情報を伝達する際の処理手順を示している。

130：交通情報を受信すると、

131：交通事象の発生位置を含む対象道路区間を選出し、 132：対象道路区間の道路形状データを固定長 Lでリサンプルしてノードを設定し、

ステップ 133：設定したノードの位置データを全曲率関数表現に変換する。ステップ 134 :次に、 0の符号表を参照して、 0の符号データを作成し、データサイズ（A) を算出する。

ステップ 135 :次に、 Δ 0の符号表を参照して、 Δ 0の符号データを作成し、データサイズ（B ) を算出する。

ステップ 136 :データサイズ（A) とデータサイズ（B ) とを比較して、データサイズが小さい方の角度表現を採用し、送信する形状データに、採用した角度表現を表す「角度表現識別フラグ」の値と、採用した角度表現での「符号化データ J とをセットする。

ステップ 137：対象道路区間の相対情報で表した事象位置のデータとともに符号化した対象道路区間の形状データを送信する。

図 4 0は、送信される道路形状データを示している。この道路形状データには、採用した角度表現を表す「角度表現識別フラグ」（偏角 0による表現を採用したときは 0、予測値差分 Δ Θによる表現を採用したときは 1 ) の情報、及び、採用した角度表現での「符号化データ」の情報を含んでいる。

このデータを受信した受信側では、「角度表現識別フラグ」が指定する情報に基づいて、符号表現されている「符号化データ」から、符号表を参照して、 Θまたは Δ 0を復元し、各ノードの位置データを全曲率関数に変換する。その後の処理は、第 3の実施形態等と同じであり、道路形状データを再現して、再現した形状と自己のデジタル地図の道路形状とのマップマツチングを実行して対象道路区間を特定し、事象位置データから、この対象道路区間内の交通事象発生位置を特定する。

このように、この実施形態の方法では、角度情報の表現方法として、偏角による表現または予測値差分による表現のいずれかを選択することにより、伝送データ量の一層の削減を図ることができる。

なお、本発明による符号化方法は、地図データ本体の圧縮にも適用が可能である。また、地図データのインターネット上のやり取り（例、ベクトル地図を使つたクライアント 'サーバ型地図表示システム）や地図データ配信サービスなどにも適用できる。また、車両の車載機から緊急通報やフローティングカーデータ（F C D ) のために、センターに走行軌跡データを送信する場合にも、この符号化方法を用いてデータを圧縮することが可能である。

また、ベクトル形状をスプライン圧縮方式で圧縮し、各節点列のデータとして伝送する場合にも、本発明の符号化方法を適用して、節点列の表現を符号表を用いてデータ圧縮することが可能である。

また、本発明による符号化方法は、デジタル地図上の領域（ポリゴン）の形状データを伝達する場合にも適用することができる。例えば、ポリゴンを指定してその領域の天気予報を伝える場合では、ポリゴン形状の境界線の形状データを伝達することにより、受信側では、ポリゴンを特定することができる。この境界線の形状データを伝達する場合、本発明の符号化方法を適用して伝送データ量を圧縮することができる。このとき、天気予報の適用領域のようにポリゴン形状を精密に特定する必要がない場合には、受信側では、デジタル地図上の形状とのマツチング処理を省略することができる。

例示した符号表は、あくまで例であり、最適なものとは言えない。実際には、変数（0 j、 Δ Θ

L j など）の分布を調査し、ハフマン木などを用いて符号表を作成する必要がある。

符号化技術には、固定文字圧縮法、ランレングス法、シャノン'ファノ符号法、ハフマン符号法、適応型ハフマン符号法、算術符号法、辞書法（L HA法）等多種存在し、本発明において、これらの符号化方法を用いることも可能である。また、ここでは、符号表をオフラインで生成する場合について説明したが、適応型ハフマン符号法や算術符号法を用いることによりオンラインでの符号化が可能になる。本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとつて明らかである。

本出願は、 2001年 5月 1日出願の (≡[本特許出願（特願 2001— 134318)、 2001年 7月 19日出願の日本特許出願（特願 2001— 220061) に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。ぐ産業上の利用可能性〉

以上の説明から明らかなように、本発明の符号化方法では、デジタル地図におけるベクトル形状のデータ量を効率的に圧縮することができる。そのため、本発明の位置情報伝達方法及び装置では、デジタル地図のベタトル形状を伝達する場合の伝送データ量を大幅に減らすことができる。受信側では、受信データから形状データを復元し、マップマッチングを実施することにより、伝送されたべクトル形状を正確に特定することができる。

Claims

請求の範囲

1 . デジタル地図上の形状べクトルを表すデータを符号化する符号化方法において、

前記形状べクトルを表すノ一ド列の個々のノードの位置情報に算術加工を施して、前記位置情報を統計的に偏りを持つデータに変換し、前記データを符号化してデータ量を削減することを特徴とする形状べクトルデータの符号化方法。

2 . 前記ノードの位置情報を、隣接するノードからの距離、及び、隣接するノードから延びる直線の角度の情報で表現し、前記距離または角度を統計的に偏りを持つデータで表して、前記データを符号化することを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

3 . 前記ノードの位置情報を統計予測値との差分データに変換し、前記差分データを符号化することを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

4 . 前記角度の情報を偏角で表し、前記偏角を符号化することを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

5 . 前記角度の情報を偏角の統計予測値に対する差分で表し、前記差分を符号化することを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

6 . 前記距離の情報を距離の統計予測値に対する差分で表し、前記差分を符号化することを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

7 . 前記形状べクトルの所定区間内で、前記ノ一ドの位置情報のうち、少なくとも 1つの要素が一定の値を取るように、前記ノードをリサンプルすることを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

8 . 隣接するノードからの距離が等間隔となる位置に前記ノードをリサンプルし、前記ノードの位置情報を角度情報のみで表現することを特徴とする請求の範囲第 7項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

9 . 隣接するノードから延びる直線の偏角が一定の角度を取る位置に前記ノードをリサンプルし、前記ノ一ドの位置情報を距離情報のみで表現することを特徴とする請求の範囲第 7項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 0 . 前記形状べクトルを複数の区間に分割し、各区間ごとに前記一定の値を設定することを特徴とする請求の範囲第 7項に記載の形状べクトルの符号化方法。

1 1 . 前記各区間ごとに一定のリサンプル区間長を設定し、前記リサンプル区間長の間隔で前記ノードをリサンプルすることを特徴とする請求の範囲第 1 0項に記載の形状べクトルの符号化方法。

1 2 . デジタル地図の前記形状べクトルに含まれるノードまたは補間点の位置情報に算術加工を施して、前記位置情報を統計的に偏りを持つデータに変換することを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の形状べクトルの符号化方法。

1 3 . 前記形状べクトルを近似するスプライン関数の節点列の情報に算術加工を施して、統計的に偏りを持つデータに変換することを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の形状べクトルの符号化方法。

1 4 . 前記データを可変長符号化してデータ量を削減することを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 5 . 前記データをランレングス符号化してデータ量を削減することを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 6 . 前記リサンプル区間長を、前記形状ベクトルの曲率の大小に応じて設定することを特徴とする請求の範囲第 1 1項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 7 . 前記形状べクトルの許容誤差を算出し、前記許容誤差を超えない範囲で、前記データを符号化したときの量子化桁数を減らすことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 8 . 前記形状べクトルを円弧及び直線で近似し、近似した円弧または直線の区間ごとに前記リサンプル区間長を設定することを特徴とする請求の範囲第 1 6項に記載の形状べクトルデータの符号化方法。

1 9 . 送信側が、デジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信し、受信側が、受信した形状データを基にマップマッチングを行って自己のデジタル地図上での前記形状べクトルを特定するデジタル地図の位置情報伝達方法において、

送信側は、請求の範囲第 1項から第 1 8項のいずれかに記載の符号化方法で符号化した形状べクトルデータを送信し、受信側は、受信したデータを復号して形状を再現し、再現した形状に対応する形状べクトルをマップマッチングで特定することを特徴とする位置情報伝達方法。

2 0 . 送信側は、符号化に用いた符号表を、送信するデータに含めて送信し、受信側は、受信した前記符号表を用いて形状を再現することを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の位置情報伝送方法。

2 1 . 送信側は、受信側で誤マッチングが発生しない範囲で前記リサンプル区間長を設定することを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の位置情報伝達方法。

2 2 . 送信側は、受信側で誤マッチングが発生しない範囲で前記量子化桁数を減らすことを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の位置情報伝達方法。

2 3 . 送信側は、受信側で誤マッチングが発生しない範囲で前記形状べクトルを円弧及び直線で近似することを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の位置情報伝達方法。

2 4 . 送信側は、符号化に用いる符号表を予め作成して保持し、前記符号表を用いて前記形状べクトルの符号化を行うことを特徴とする請求の範囲第 1 9 項に記載の位置情報伝達方法。

2 5 . 送信側は、前記符号表を用いて符号化した前記形状べクトルのデータを予め保持し、送信するデータを、前記保持するデータの中から選択することを特徴とする請求の範囲第 2 4項に記載の位置情報伝達方法。

2 6 . 送信側が、符号化した前記形状べクトルデータとして、デジタル地図上のポリゴンの形状を表すデータを送信することを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の位置情報伝達方法。

2 7 . 受信側に、マップマッチングで形状を特定するためのデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信する送信装置において、

デジタル地図上の形状べクトルを表すノード列の個々のノードの位置情報に算術加工を施して、前記位置情報を統計的に偏りを持つデータに変換し、前記データの出現分布に基づいて前記データの符号化に用いる符号表を生成する符号表算出手段と、

受信側に伝達する形状べクトルの個々のノードの位置情報を、前記符号表を用いて符号化し、受信側に送る形状データを生成する位置情報変換手段とを備えることを特徴とする送信装置。

2 8 . 受信側に、マップマッチングで形状を特定するためのデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信する送信装置において、

受信側に伝達する形状べクトルの個々のノードの位置情報を、他の装置で生成された符号表を用いて符号化し、受信側に送る形状データを生成する位置情報変換手段を備えることを特徴とする送信装置。

2 9 . 送信側からデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを受信し、マップマッチングを行って自己のデジタル地図上で前記形状べクトルを特定する受信装置において、

符号化された受信データを複号化して、デジタル地図上の位置情報で表した形状データを再現する符号データ復号化手段と、

再現した前記形状データを用いてマップマツチングを行い、自己のデジタル地図上での前記形状べクトルを特定するマップマッチング手段と

を備えることを特徴とする受信装置。

3 0 . 受信側に、マップマッチングで形状を特定するためのデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信する送信装置のプログラムであって、コンピュータに、

デジタル地図上の形状べクトルを固定長でリサンプルしてノードを設定する手

1噴と、

前記ノ一ドの位置データに算術加工を施して統計的に偏りを持つデータに変換する手順と、

前記統計的に偏りを持つデータの出現分布に基づいて前記データの符号化に用いる符号表を生成する手順と

を実行させるためのプログラム。

3 1 . 受信側に、マップマッチングで形状を特定するためのデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを送信する送信装置のプログラムであって、コンピュータに、

前記形状べタトルを固定長でリサンプルしてノードを設定する手順と、前記ノードの位置データに算術加工を施して統計的に偏りを持つデータに変換する手順と、

前記統計的に偏りを持つデータを符号表を参照して符号表現に変換する手順とを実行させるためのプログラム。

3 2 . 送信側からデジタル地図上の形状べクトルを表す形状データを受信し、マップマッチングを行って自己のデジタル地図上で前記形状べクトルを特定する受信装置のプログラムであって、

コンピュータに、

符号化された受信データを符号表を参照して復号化する手順と、

復号化したデータからデジタル地図上の位置情報で表した形状データを再現する手 I噴と、

再現した前記形状データを用いてマップマッチングを行い自己のデジタル地図上での前記形状べクトルを特定する手順と

を実行させるためのプログラム。