JP3374374B2 - 車両経路プラニング・システム - Google Patents
車両経路プラニング・システムInfo
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- JP3374374B2 JP3374374B2 JP50839893A JP50839893A JP3374374B2 JP 3374374 B2 JP3374374 B2 JP 3374374B2 JP 50839893 A JP50839893 A JP 50839893A JP 50839893 A JP50839893 A JP 50839893A JP 3374374 B2 JP3374374 B2 JP 3374374B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- route
- driver
- routes
- planning system
- fuzzy
- Prior art date
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- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
- G08G1/096805—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
- G08G1/096827—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed onboard
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3446—Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags or using precalculated routes
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
- G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types or segments such as motorways, toll roads or ferries
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- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
発明の分野
本発明は、一般にナビゲーションの分野に関し、さら
に詳しくは、車両経路プラニングのシステムに関する。
本発明は、米国特許出願第07/786500号 AN IMPROVED AC
CURACY SENSORY SYSTEM FOR VEHICLE NAVIGATION,Seymo
ur et .al.および米国特許出願第07/786450号 A VEHICL
E ROUTE GUIDANCE SYSTEM,Seymour et.al.に関連し、こ
れら両出願は本明細書と同じ出願日に出願され、本発明
の譲受人に譲渡されている。
に詳しくは、車両経路プラニングのシステムに関する。
本発明は、米国特許出願第07/786500号 AN IMPROVED AC
CURACY SENSORY SYSTEM FOR VEHICLE NAVIGATION,Seymo
ur et .al.および米国特許出願第07/786450号 A VEHICL
E ROUTE GUIDANCE SYSTEM,Seymour et.al.に関連し、こ
れら両出願は本明細書と同じ出願日に出願され、本発明
の譲受人に譲渡されている。
発明の背景
現在の車両ナビゲーション・システムは、ドライバを
起点から所望の目的地まで誘導するため、地図データベ
ースおよび推測位置（dead−reckoning）ナビゲーショ
ン方法をさまざまな車両経路プラニング方式と組み合わ
せている。一般に車両経路プラニング方式は、地図デー
タベースにおける道路区画網にアクセスする。各移動を
開始する前に、車両の起点と目的地とが指定される。車
両経路プラニング方式は、道路区画を連結して一つの経
路を形成することによって経路を計画する。現在のシス
テムはクリスプ（crisp）な性質であり、望ましくない
渋滞をさけたり、ドライバ側の集中または集中度（conc
entration intensity）に対する要求などドライバの希
望条件（driver preferences）について車両経路を補償
していない。また、経路は最短距離かもしれないが、緊
急事態の場合には、長距離だが高速の経路をとるほうが
ドライバにとってよい場合もある。さらに、ドライバは
交通が激しい金曜日の午後に交差点で左折したくない場
合もある。または、ドライバが景色のきれいな経路をと
りたい場合には、現在のシステムでは無理である。これ
らの希望条件はドライバにとって重要であるが、経路プ
ラニングの分析的または明確な方法では完全に解決する
ことは資源的に厳しいものがある。
起点から所望の目的地まで誘導するため、地図データベ
ースおよび推測位置（dead−reckoning）ナビゲーショ
ン方法をさまざまな車両経路プラニング方式と組み合わ
せている。一般に車両経路プラニング方式は、地図デー
タベースにおける道路区画網にアクセスする。各移動を
開始する前に、車両の起点と目的地とが指定される。車
両経路プラニング方式は、道路区画を連結して一つの経
路を形成することによって経路を計画する。現在のシス
テムはクリスプ（crisp）な性質であり、望ましくない
渋滞をさけたり、ドライバ側の集中または集中度（conc
entration intensity）に対する要求などドライバの希
望条件（driver preferences）について車両経路を補償
していない。また、経路は最短距離かもしれないが、緊
急事態の場合には、長距離だが高速の経路をとるほうが
ドライバにとってよい場合もある。さらに、ドライバは
交通が激しい金曜日の午後に交差点で左折したくない場
合もある。または、ドライバが景色のきれいな経路をと
りたい場合には、現在のシステムでは無理である。これ
らの希望条件はドライバにとって重要であるが、経路プ
ラニングの分析的または明確な方法では完全に解決する
ことは資源的に厳しいものがある。
発明の概要
車両経路プラニングシステムでは、起点および終点が
設けられ、地図から得られるこの起点と終点との間の第
１および第２経路を考慮し、好適な経路のモデル独立型
（model−free）選択において第１および第２属性とド
ライバの希望条件とを含む。
設けられ、地図から得られるこの起点と終点との間の第
１および第２経路を考慮し、好適な経路のモデル独立型
（model−free）選択において第１および第２属性とド
ライバの希望条件とを含む。
図面の簡単な説明
本発明は、添付の図面と共に読むことにより理解を深
めることができよう。
めることができよう。
第１図は、好適な実施例による物理的なプラットフォ
ームを提供するファジィ論理を有するナビゲーション・
コンピュータのブロック図を示す。
ームを提供するファジィ論理を有するナビゲーション・
コンピュータのブロック図を示す。
第２図は、好適な実施例による「渋滞（Congestio
n）」を記述するファジィ・セットを示す。
n）」を記述するファジィ・セットを示す。
第３図は、好適な実施例による「集中度（Concentrat
ion Intensity）」を記述するファジィ・セットを示
す。
ion Intensity）」を記述するファジィ・セットを示
す。
第４図は、好適な実施例による「移動時間差（Travel
Time difference）」を記述するファジィ・セットを示
す。
Time difference）」を記述するファジィ・セットを示
す。
第５図は、好適な実施例によるさまざまな移動シナリ
オに対するドライバの希望条件または耐性（tolerance
s）の表を示す。
オに対するドライバの希望条件または耐性（tolerance
s）の表を示す。
第６図は、好適な実施例によるさまざまな経路シナリ
オに対する真理値の表を示す。
オに対する真理値の表を示す。
第７図は、好適な実施例によるさまざまな経路シナリ
オに対する表１からのルールＡの推論表を示す。
オに対する表１からのルールＡの推論表を示す。
第８図は、好適な実施例によるさまざまな経路シナリ
オに対する表１からのルールＢの推論表を示す。
オに対する表１からのルールＢの推論表を示す。
第９図は、好適な実施例によるさまざまな経路シナリ
オに対する表１からのルールＣの推論表を示す。
オに対する表１からのルールＣの推論表を示す。
第10図は、好適な実施例によるさまざまな経路シナリ
オに対する表１からのルールＤの推論表を示す。
オに対する表１からのルールＤの推論表を示す。
第11図は、好適な実施例による真理値に基づいて経路
の最終的な融合（dlending）および選択（Selection）
または排除（Exclusion）の表を示す。
の最終的な融合（dlending）および選択（Selection）
または排除（Exclusion）の表を示す。
好適な実施例の詳細な説明
好適な実施例において、車載ナビゲーション・システ
ムにおける経路プラニング機構によって計画される経路
の便宜性を改善するため、経路属性（route attribute
s）およびドライバの希望条件（driver preferences）
を考慮するシステムを開示する。経路属性はデジタル地
図データベース内で表され、このデータベースは渋滞移
動時間（Congested travel time）および非渋滞移動時
間（Uncongested travel time）を含み、また経時的な
（historical）経路渋滞および集中度（concentration
intensity）を含むことができる。ドライバ希望条件は
車両ドライバによって定義され、渋滞に対するドライバ
の耐性，集中度に対するドライバの耐性および移動の緊
急性を記述するパラメータを含む。あるいはこれらのド
ライバ希望条件は経時的データから得たり、あるいは過
去の運転慣習から導出したり、他の人物によって定める
ことができる。経時属性およびドライバ希望条件は、モ
デル独立型（model free）メカニズムを有するナビゲー
ション・コンピュータにすべて結合され、この場合、最
も便利な経路または最も好ましい経路を選択するように
設計されたファジィ推論エンジンである。もちろん、ニ
ューラル・ネットワーク，発生的学習方法（genetic le
arning method）、または解析的な方法ではなく観察す
ることによって直接得られる他の手段など他のモデル独
立型手段を代用できることが当業者に明らかである。本
明細書でいうモデル独立型手段とは、非解析的な手段に
基づいて入／出力機能または刺激／応答連想を推定する
方法のことである。
ムにおける経路プラニング機構によって計画される経路
の便宜性を改善するため、経路属性（route attribute
s）およびドライバの希望条件（driver preferences）
を考慮するシステムを開示する。経路属性はデジタル地
図データベース内で表され、このデータベースは渋滞移
動時間（Congested travel time）および非渋滞移動時
間（Uncongested travel time）を含み、また経時的な
（historical）経路渋滞および集中度（concentration
intensity）を含むことができる。ドライバ希望条件は
車両ドライバによって定義され、渋滞に対するドライバ
の耐性，集中度に対するドライバの耐性および移動の緊
急性を記述するパラメータを含む。あるいはこれらのド
ライバ希望条件は経時的データから得たり、あるいは過
去の運転慣習から導出したり、他の人物によって定める
ことができる。経時属性およびドライバ希望条件は、モ
デル独立型（model free）メカニズムを有するナビゲー
ション・コンピュータにすべて結合され、この場合、最
も便利な経路または最も好ましい経路を選択するように
設計されたファジィ推論エンジンである。もちろん、ニ
ューラル・ネットワーク，発生的学習方法（genetic le
arning method）、または解析的な方法ではなく観察す
ることによって直接得られる他の手段など他のモデル独
立型手段を代用できることが当業者に明らかである。本
明細書でいうモデル独立型手段とは、非解析的な手段に
基づいて入／出力機能または刺激／応答連想を推定する
方法のことである。
好適な実施例は、Lotfi Zadahによる著名な論文“Fuz
zy Sets",published in Information and Control,Vol.
8,pages 338−353,by Academic Press,1965で説明され
ているファジィ・セットに基づくファジィ推論を適用す
る。
zy Sets",published in Information and Control,Vol.
8,pages 338−353,by Academic Press,1965で説明され
ているファジィ・セットに基づくファジィ推論を適用す
る。
第１図において、Motorola Inc.,Microcomputer Divi
sion Marketing Department,MS DW283,2900 South Diab
lo Way,Tempe,AZ 850282から入手可能なMVME147SA−2 V
MEコンピュータ・ボードを採用することにより、ファジ
ィ推論を有するナビゲーション・コンピュータ101の物
理的なプラットフォームを示す。このシグナル・ボード
・コンピュータまたはCPU103は、68882浮動小数点コプ
ロセッサ付き32MHz 68030と、32MbのDRAMと、バッテリ
バックアップ型リアルタイム・クロック・カレンダとを
有する。VMEバス105は、さまざまな機能をCPU103に結合
するために用いられる経路である。他のマイクロプロセ
ッサやプラットフォームもこの用途に適している。
sion Marketing Department,MS DW283,2900 South Diab
lo Way,Tempe,AZ 850282から入手可能なMVME147SA−2 V
MEコンピュータ・ボードを採用することにより、ファジ
ィ推論を有するナビゲーション・コンピュータ101の物
理的なプラットフォームを示す。このシグナル・ボード
・コンピュータまたはCPU103は、68882浮動小数点コプ
ロセッサ付き32MHz 68030と、32MbのDRAMと、バッテリ
バックアップ型リアルタイム・クロック・カレンダとを
有する。VMEバス105は、さまざまな機能をCPU103に結合
するために用いられる経路である。他のマイクロプロセ
ッサやプラットフォームもこの用途に適している。
SCSIバス・インタフェース121は、CPU103からCDROM10
7（Sony,Computer Peripheral Products Company,Sony
Corporationn of America 12337 Jones Road Suite 200
−17 Houston,TX 77070から入手可能なCDU−541）に結
合される。このCDROM107は、光ディスクから地図データ
ベースを読み込む。以下ではCDROMと地図データベース
の組み合わせを地図データベースといい、参照番号107
で表す。
7（Sony,Computer Peripheral Products Company,Sony
Corporationn of America 12337 Jones Road Suite 200
−17 Houston,TX 77070から入手可能なCDU−541）に結
合される。このCDROM107は、光ディスクから地図データ
ベースを読み込む。以下ではCDROMと地図データベース
の組み合わせを地図データベースといい、参照番号107
で表す。
次に、データ無線装置135は、有効交通情報などの経
路属性情報を受信する代替または追加メカニズムとし
て、RS−232Cリンクを介してCPU103に接合される。この
無線装置135は、Motorola,Inc.Communications Sector
1303 Algonquin Road,Schaumburg,IL 60196から入手可
能なCoverage Plus Simplex 35 Watt Radio,Model Numb
er D45AHA5GB1AKである。この無線装置135は、空中波を
137を介して基地局システム139と通信を行なう。基地局
システム139は、交通渋滞などの関連する経路属性情報
をデータ無線装置135に放送する。もちろん、欧州無線
データ・サービス（European Radio Data Service）な
どの他のデータ無線装置およびシステムや、他の交通情
報センタ基盤も適用できる。
路属性情報を受信する代替または追加メカニズムとし
て、RS−232Cリンクを介してCPU103に接合される。この
無線装置135は、Motorola,Inc.Communications Sector
1303 Algonquin Road,Schaumburg,IL 60196から入手可
能なCoverage Plus Simplex 35 Watt Radio,Model Numb
er D45AHA5GB1AKである。この無線装置135は、空中波を
137を介して基地局システム139と通信を行なう。基地局
システム139は、交通渋滞などの関連する経路属性情報
をデータ無線装置135に放送する。もちろん、欧州無線
データ・サービス（European Radio Data Service）な
どの他のデータ無線装置およびシステムや、他の交通情
報センタ基盤も適用できる。
最後に、ポータブルPCまたはラップトップ・コンピュ
ータ131はRS−232Cポート129を介してCPU103に結合され
る。このラップトップ・コンピュータ131は車両オペレ
ータすなわちドライバから入力を受け取り、関連ナビゲ
ーション情報を表示するために用いられる。Apple Comp
uter Inc.20525 Mariani Avenue,Cupertino,CA 95014か
ら入手可能なアップル・マッキントッシュ・パワーブッ
ク170が採用される。入力メカニズムとしてラップトッ
プ・コンピュータが与えられると、ドライバは音声無線
により、または視覚的に交通渋滞情報を受け取ることが
でき、かつ他の経路属性情報を補足するためにシステム
に入力できることに留意されたい。
ータ131はRS−232Cポート129を介してCPU103に結合され
る。このラップトップ・コンピュータ131は車両オペレ
ータすなわちドライバから入力を受け取り、関連ナビゲ
ーション情報を表示するために用いられる。Apple Comp
uter Inc.20525 Mariani Avenue,Cupertino,CA 95014か
ら入手可能なアップル・マッキントッシュ・パワーブッ
ク170が採用される。入力メカニズムとしてラップトッ
プ・コンピュータが与えられると、ドライバは音声無線
により、または視覚的に交通渋滞情報を受け取ることが
でき、かつ他の経路属性情報を補足するためにシステム
に入力できることに留意されたい。
CPU103は、Togai Infralogic,Inc.30 Corporate Pac
k,Suite 107 Irvine,CA 92714から入手可能なソフトウ
ェアを用いて、IBM PCホスト・コンピュータ上で開発
された推論ソフトウェアを実行する。このソフトウェア
は、ファジィＣ開発システムという。メンバーシップ関
数によって定義されるファジィ・セットと、ファジィ・
ルールがIBM PCホストを用いて導出されると、ファジ
ィＣ開発システムの出力は標準的なANSI Ｃソース・コ
ードになる。このソース・コードは、Motorola Inc.,Mi
crocomputer Division Marketing Department,MS DW28
3,2900 South Diablo Way,Tempe,AZ 850282から入手可
能なM68NNTBGHC SYSTEM V/68 GREEN HILLS C−68000 Co
mpilerを用いてコンパイルされる。このコンパイラの出
力は、アプリケーションを実行するためCPU103上で展開
される。もちろん、他の組み込み型（embedded）ソフト
ウェア・エミュレーションも利用できる。
k,Suite 107 Irvine,CA 92714から入手可能なソフトウ
ェアを用いて、IBM PCホスト・コンピュータ上で開発
された推論ソフトウェアを実行する。このソフトウェア
は、ファジィＣ開発システムという。メンバーシップ関
数によって定義されるファジィ・セットと、ファジィ・
ルールがIBM PCホストを用いて導出されると、ファジ
ィＣ開発システムの出力は標準的なANSI Ｃソース・コ
ードになる。このソース・コードは、Motorola Inc.,Mi
crocomputer Division Marketing Department,MS DW28
3,2900 South Diablo Way,Tempe,AZ 850282から入手可
能なM68NNTBGHC SYSTEM V/68 GREEN HILLS C−68000 Co
mpilerを用いてコンパイルされる。このコンパイラの出
力は、アプリケーションを実行するためCPU103上で展開
される。もちろん、他の組み込み型（embedded）ソフト
ウェア・エミュレーションも利用できる。
他のファジィ推論システムのプラットフォームとし
て、ファジィ・マイクロコントローラ回路，ファジィ・
コプロセッサ，アナログ演算回路，デジタル・コンピュ
ータ回路，光コンピュータ，空間光変調器およびホログ
ラムなどが含まれる。
て、ファジィ・マイクロコントローラ回路，ファジィ・
コプロセッサ，アナログ演算回路，デジタル・コンピュ
ータ回路，光コンピュータ，空間光変調器およびホログ
ラムなどが含まれる。
好適な実施例では、ラップトップ・コンピュータ131
は、ドライバが起点および終点情報ならびにドライバ希
望条件情報を入力するメカニズムである。ラップトップ
・コンピュータ131の目的を満たす音声入力メカニズム
や他の専用装置を含むさまざまな入力メカニズムを採用
できる。ファジィ推論を有するナビゲーション・コンピ
ュータ101は、ラップトップ・コンピュータ131から起点
および終点を読み込む。次にファジィ推論付きナビゲー
ション・コンピュータ101は図データベース107に問い合
わせて、起点と終点との間のあらゆる可能な経路を探し
出す。前述のように、経路属性はデジタル地図データベ
ース内で表され、このデータベースは渋滞移動時間およ
び非渋滞移動時間を含み、また経時的な経路渋滞や集中
度を含むことができる。他の属性を地図データベース10
7内の経路に割り当てることができることはもちろんで
ある。例えば、険しい経路の場合、悪天候時にドライバ
はこれらの経路を避けることを希望することができる。
経路属性の別の例として、付近が不穏な経路や、ラバノ
ン料理専門レストランのある経路や、金曜日の午後５時
に左折が困難な経路や、スポーツ・バーのある経路など
がある。これらの経路属性の一部またはすべては、特定
のドライバが選択する希望条件にとって重要である。も
ちろん、別のドライバが自動車を運転する場合、別の希
望条件を入力することができる。渋滞およびまたは集中
度などの経路属性は地図データベースに保存された経時
的にあらかじめ推定された値を有する。あるいはこれら
の属性は、データ無線装置135および基地局139を介して
走行中に更新することもできる。
は、ドライバが起点および終点情報ならびにドライバ希
望条件情報を入力するメカニズムである。ラップトップ
・コンピュータ131の目的を満たす音声入力メカニズム
や他の専用装置を含むさまざまな入力メカニズムを採用
できる。ファジィ推論を有するナビゲーション・コンピ
ュータ101は、ラップトップ・コンピュータ131から起点
および終点を読み込む。次にファジィ推論付きナビゲー
ション・コンピュータ101は図データベース107に問い合
わせて、起点と終点との間のあらゆる可能な経路を探し
出す。前述のように、経路属性はデジタル地図データベ
ース内で表され、このデータベースは渋滞移動時間およ
び非渋滞移動時間を含み、また経時的な経路渋滞や集中
度を含むことができる。他の属性を地図データベース10
7内の経路に割り当てることができることはもちろんで
ある。例えば、険しい経路の場合、悪天候時にドライバ
はこれらの経路を避けることを希望することができる。
経路属性の別の例として、付近が不穏な経路や、ラバノ
ン料理専門レストランのある経路や、金曜日の午後５時
に左折が困難な経路や、スポーツ・バーのある経路など
がある。これらの経路属性の一部またはすべては、特定
のドライバが選択する希望条件にとって重要である。も
ちろん、別のドライバが自動車を運転する場合、別の希
望条件を入力することができる。渋滞およびまたは集中
度などの経路属性は地図データベースに保存された経時
的にあらかじめ推定された値を有する。あるいはこれら
の属性は、データ無線装置135および基地局139を介して
走行中に更新することもできる。
第５図において、異なるドライバ希望条件と共に３つ
の異なる移動が示されている。これらは、さまざまな希
望条件と共に３つの異なる移動を準備する同じドライバ
によって入力することができ、あるいは異なる希望条件
を有する異なるドライバによって入力することができ
る。前述のように、渋滞に対する耐性，集中度に対する
耐性および緊急移動など図示のさまざまなカテリゴにつ
いて、ドライバは、ラップトップ・コンピュータ131に
自分の希望条件を入力する。もちろん、前述の他の属性
もドライバにとって重要であり、この時点で入力でき
る。好適な実施例では、ドライバは自分の希望条件を示
す０から10までの番号を入力する。移動１（501）の場
合、ドライバは渋滞耐性10（503）を選択している。つ
まり、ドライバの渋滞に対する耐性は高い。このドライ
バは集中度に対する耐性０（505）および緊急移動の値
０（507）を選択している。これらの希望条件は、移動
するために高い集中力を必要とする経路には関心がな
く、かつこの移動は緊急ではないことを意味している。
この希望条件の内容から、バンパとバンパが触れ合うほ
どの交通渋滞以外で邪魔されないことを希望し、かつ、
運転時間に余裕があることがわかる。移動２（509）の
場合、ドライバは渋滞耐性５（511），集中度耐性５（5
11）および緊急移動条件０（515）を選択している。こ
の内容から、ドライバの渋滞および集中度に対する耐性
は平均的であり、運転時間に余裕があることがわかる。
移動３（517）の場合では、ドライバは渋滞対性０（51
9），集中度耐性10（521）および緊急移動条件10（52
3）を選択している。移動３（517）の内容から、ドライ
バは起点から終点まで到着するのに急いでおり、渋滞し
た経路で運転することを希望しておらず、集中力を必要
とする経路でも気にしないことがわかる。
の異なる移動が示されている。これらは、さまざまな希
望条件と共に３つの異なる移動を準備する同じドライバ
によって入力することができ、あるいは異なる希望条件
を有する異なるドライバによって入力することができ
る。前述のように、渋滞に対する耐性，集中度に対する
耐性および緊急移動など図示のさまざまなカテリゴにつ
いて、ドライバは、ラップトップ・コンピュータ131に
自分の希望条件を入力する。もちろん、前述の他の属性
もドライバにとって重要であり、この時点で入力でき
る。好適な実施例では、ドライバは自分の希望条件を示
す０から10までの番号を入力する。移動１（501）の場
合、ドライバは渋滞耐性10（503）を選択している。つ
まり、ドライバの渋滞に対する耐性は高い。このドライ
バは集中度に対する耐性０（505）および緊急移動の値
０（507）を選択している。これらの希望条件は、移動
するために高い集中力を必要とする経路には関心がな
く、かつこの移動は緊急ではないことを意味している。
この希望条件の内容から、バンパとバンパが触れ合うほ
どの交通渋滞以外で邪魔されないことを希望し、かつ、
運転時間に余裕があることがわかる。移動２（509）の
場合、ドライバは渋滞耐性５（511），集中度耐性５（5
11）および緊急移動条件０（515）を選択している。こ
の内容から、ドライバの渋滞および集中度に対する耐性
は平均的であり、運転時間に余裕があることがわかる。
移動３（517）の場合では、ドライバは渋滞対性０（51
9），集中度耐性10（521）および緊急移動条件10（52
3）を選択している。移動３（517）の内容から、ドライ
バは起点から終点まで到着するのに急いでおり、渋滞し
た経路で運転することを希望しておらず、集中力を必要
とする経路でも気にしないことがわかる。
以下の説明では、経路選択の例について検討しくうえ
で移動２（509）とそれに付随するドライバ希望条件に
ついて考える。
で移動２（509）とそれに付随するドライバ希望条件に
ついて考える。
第６図において、この移動の例について地図データベ
ース107にある３つの経路のさまざまな属性を示す。こ
れらの属性の一部は、ファジィ・セットからの真理値で
あり、また一部は算出される。経路１（601）につい
て、地図データベース107に問い合わせると、平均車両
密度属性1.5（603）が得られる。第２図において、ファ
ジィ・セットはすべての渋滞属性について母集合（univ
erse of discourse）を定義することがわかっている。
ース107にある３つの経路のさまざまな属性を示す。こ
れらの属性の一部は、ファジィ・セットからの真理値で
あり、また一部は算出される。経路１（601）につい
て、地図データベース107に問い合わせると、平均車両
密度属性1.5（603）が得られる。第２図において、ファ
ジィ・セットはすべての渋滞属性について母集合（univ
erse of discourse）を定義することがわかっている。
車両密度属性1.5（201）について検討すると、「渋滞
している（Congested）」ファジィ・セットにおいて真
理値は0.6（203）であり、「渋滞していない（Not Cong
ested）」ファジィ・セットにおいて真理値は0.4（20
5）であり、「とても渋滞している（Very Congeste
d）」ファジィ・セットにおいて真理値は０（207）であ
り、「あまり渋滞していない（Not Very Congested）」
ファジィ・セットでは真理値は1.0（209）である。第６
図において、これらの真理値は表として示されている。
問い合わせると、地図データベース107は非渋滞時の移
動時間の経時的な平均値８分（605）を与え、渋滞時の
移動時間の経時的な平均値16分（611）を与える。
している（Congested）」ファジィ・セットにおいて真
理値は0.6（203）であり、「渋滞していない（Not Cong
ested）」ファジィ・セットにおいて真理値は0.4（20
5）であり、「とても渋滞している（Very Congeste
d）」ファジィ・セットにおいて真理値は０（207）であ
り、「あまり渋滞していない（Not Very Congested）」
ファジィ・セットでは真理値は1.0（209）である。第６
図において、これらの真理値は表として示されている。
問い合わせると、地図データベース107は非渋滞時の移
動時間の経時的な平均値８分（605）を与え、渋滞時の
移動時間の経時的な平均値16分（611）を与える。
経路２（613）および経路３（615）の真理値および移
動時間は、経路１（601）について説明するのと同じ方
法で導出される。
動時間は、経路１（601）について説明するのと同じ方
法で導出される。
好適な実施例で用いられるファジィ・セットの記述的
な形式を示す表１から、この場合どのファジィ・ルール
が選択されるかさらに理解できる。
な形式を示す表１から、この場合どのファジィ・ルール
が選択されるかさらに理解できる。
ただし、斜体文字の項目は同じルールの前件部で用い
られる真理値を示し、頭文字が大文字の項目はファジィ
・セットを表すメンバーシップ関数であり、すべて大文
字の項目はルールを記述する形式的な言語演算子であ
る。
られる真理値を示し、頭文字が大文字の項目はファジィ
・セットを表すメンバーシップ関数であり、すべて大文
字の項目はルールを記述する形式的な言語演算子であ
る。
経路属性およびドライバ希望条件をファジィ・セット
に分類して、第６図に示す真理値を得た後、ファジィ推
論付きナビゲーション・コンピュータ101は表１から少
なくとも一つのファジィ・ルールを選択する。第７図の
ファジィ推論表でさらに示す表１のルールＡから開始し
て、第１前件節701について調べ、比較された経路703が
この前件節701を選択するかどうか検討する。第６図の
欄617に示すように、どの２つの経路も完全に「渋滞し
ている（Congested）」ではなく、従って、この前件節
は成立（fire）せず、真理値は０（705）になる。前件
節１（701）によって真理値は０（705）になるので、後
件節707も真理値は０（709）になる。
に分類して、第６図に示す真理値を得た後、ファジィ推
論付きナビゲーション・コンピュータ101は表１から少
なくとも一つのファジィ・ルールを選択する。第７図の
ファジィ推論表でさらに示す表１のルールＡから開始し
て、第１前件節701について調べ、比較された経路703が
この前件節701を選択するかどうか検討する。第６図の
欄617に示すように、どの２つの経路も完全に「渋滞し
ている（Congested）」ではなく、従って、この前件節
は成立（fire）せず、真理値は０（705）になる。前件
節１（701）によって真理値は０（705）になるので、後
件節707も真理値は０（709）になる。
次に第８図のファジィ推論表に示すルールＢについて
考える。この場合も前件節に対する経路の比較について
検討する。ルールB801の前件節２は真理値0.8（803）を
有することがわかる。この真理値（803）は、経路２の
「あまり渋滞していない」の真理値0.8（621）として第
６図の表から得られる。経路１と経路２とを比較する
と、前件節１（805）は経路１の「とても渋滞してい
る」の真理値として第６図の表から値０となる。この最
も単純なファジィAND演算子を適用すると、後件節807も
ゼロ（813）の最小値として真理値０となり、0.8（80
3）はゼロ（809）である。
考える。この場合も前件節に対する経路の比較について
検討する。ルールB801の前件節２は真理値0.8（803）を
有することがわかる。この真理値（803）は、経路２の
「あまり渋滞していない」の真理値0.8（621）として第
６図の表から得られる。経路１と経路２とを比較する
と、前件節１（805）は経路１の「とても渋滞してい
る」の真理値として第６図の表から値０となる。この最
も単純なファジィAND演算子を適用すると、後件節807も
ゼロ（813）の最小値として真理値０となり、0.8（80
3）はゼロ（809）である。
第８図のファジィ推論表は前述のように完了される。
第９図において、表１からのルールＣはファジィ推論
表として示されている。この表は、第８図に示す表で説
明した同じ手順が記されている。ただし、この場合、ド
ライバ希望条件が前件節４（901）に含まれている。ド
ライバの渋滞に対する耐性の真理値0.5（903）は、０か
ら１の値の間でドライバの渋滞耐性の選択511を正規化
する、すなわちこの場合、10で除算することにより得ら
れる。前件節３（905）の真理値を得る場合、クリスプ
な演算を呼び出し、次にテーブル・ルックアップ処理に
よりファジィ化を行なう必要がある。このクリスプな演
算は次の通りである。
表として示されている。この表は、第８図に示す表で説
明した同じ手順が記されている。ただし、この場合、ド
ライバ希望条件が前件節４（901）に含まれている。ド
ライバの渋滞に対する耐性の真理値0.5（903）は、０か
ら１の値の間でドライバの渋滞耐性の選択511を正規化
する、すなわちこの場合、10で除算することにより得ら
れる。前件節３（905）の真理値を得る場合、クリスプ
な演算を呼び出し、次にテーブル・ルックアップ処理に
よりファジィ化を行なう必要がある。このクリスプな演
算は次の通りである。
ただし：
CTTxは、ルールＣの前件節２における渋滞していない
経路に対する「渋滞移動時間（Congested Travel Tim
e）」である。
経路に対する「渋滞移動時間（Congested Travel Tim
e）」である。
UCTTxは、ルールＣの前件節２における渋滞していな
い経路に対する「非渋滞移動時間（Uncongested Travel
Time）」である。
い経路に対する「非渋滞移動時間（Uncongested Travel
Time）」である。
Cxは、ルールＣの前件節２における渋滞していない経
路に対する「渋滞Congestion）」真理値である。
路に対する「渋滞Congestion）」真理値である。
CTTyは、ルールＣの前件節１における渋滞している経
路に対する「渋滞移動時間」である。
路に対する「渋滞移動時間」である。
UCTTyは、ルールＣの前件節１における渋滞している
経路に対する「非渋滞移動時間」である。
経路に対する「非渋滞移動時間」である。
Cyは、ルールＣの前件節１における渋滞している経路
に対する「渋滞」真理値である。
に対する「渋滞」真理値である。
経路２対経路１の場合（906）、21.88％の節約が算出
される。第４図において、21.88％の節約401は「より短
い移動時間差」のファジィ・セットを交差して、真理値
0.8（403）となることがわかる。この真理値0.8（403）
を第９図のファジィ推論表に真理値0.8（907）として挿
入する。このクリスプな演算と、次にテーブル・ルック
アップによるファジィ化とは、第９図のルールＣのファ
ジィ推論表を完了するために他の場合についても反復さ
れる。
される。第４図において、21.88％の節約401は「より短
い移動時間差」のファジィ・セットを交差して、真理値
0.8（403）となることがわかる。この真理値0.8（403）
を第９図のファジィ推論表に真理値0.8（907）として挿
入する。このクリスプな演算と、次にテーブル・ルック
アップによるファジィ化とは、第９図のルールＣのファ
ジィ推論表を完了するために他の場合についても反復さ
れる。
第10図において、表１からのファジィ・ルールＤがフ
ァジィ推論表で示されている。この表は、ファジィ変数
を適切なファジィ・セットに分類することにより、第７
図，第８図および第９図に示す表と同じように記されて
いる。
ァジィ推論表で示されている。この表は、ファジィ変数
を適切なファジィ・セットに分類することにより、第７
図，第８図および第９図に示す表と同じように記されて
いる。
第11図の表は、好適な実施例で選ばれた融合（blendi
ng）処理を示す。もちろん、この説明の目的を満たす他
の融合処理を利用できることは当業者に明らかである。
まず、経路１（1101）およびファジィ・ルールからの
「後件選択（Select Consequences）」について調べる
ことにより融合する。第７図のルールＡでは、経路１選
択（SelectingRoute 1）911,913について真理値は０と
なっている。第８図のルールＢでも、経路１選択911,91
3について真理値は０となっている。ファジィ・ルール
Ｃも経路１（911,913）について真理値は０となってい
る。ファジィ・ルールＤでは、「後件選択」の真理値は
0.4（1001）で、後件選択の真理値は0.4（1003）とな
る。これらの値は第11図の「後件選択」欄1103に入力さ
れる。「後件選択」欄1103および「後件除外（Exclude
Consequence）欄1105は共に、経路１（1101），経路２
（1107）および経路３（1109）に対して同じように完了
される。つぎに、最大「後件選択」の真理値を選択し、
最大「後件除外」真理値を引くことにより融合し、最終
的な真理値を得る。従って、経路３（1109）では、最大
「後件選択」値は0.3（1111）であり、最大「後件除
外」真理値0.8（1113）を引くと、融合された真理値−
0.5（1115）が得られる。「融合」欄1117は、経路１（1
101）および経路２（1107）についても同じように完了
される。次に、真理値の数値差が最も高い経路を選択す
る、すなわちこの場合、経路１（1101）を選択すること
により非ファジィ化処理を完了する。
ng）処理を示す。もちろん、この説明の目的を満たす他
の融合処理を利用できることは当業者に明らかである。
まず、経路１（1101）およびファジィ・ルールからの
「後件選択（Select Consequences）」について調べる
ことにより融合する。第７図のルールＡでは、経路１選
択（SelectingRoute 1）911,913について真理値は０と
なっている。第８図のルールＢでも、経路１選択911,91
3について真理値は０となっている。ファジィ・ルール
Ｃも経路１（911,913）について真理値は０となってい
る。ファジィ・ルールＤでは、「後件選択」の真理値は
0.4（1001）で、後件選択の真理値は0.4（1003）とな
る。これらの値は第11図の「後件選択」欄1103に入力さ
れる。「後件選択」欄1103および「後件除外（Exclude
Consequence）欄1105は共に、経路１（1101），経路２
（1107）および経路３（1109）に対して同じように完了
される。つぎに、最大「後件選択」の真理値を選択し、
最大「後件除外」真理値を引くことにより融合し、最終
的な真理値を得る。従って、経路３（1109）では、最大
「後件選択」値は0.3（1111）であり、最大「後件除
外」真理値0.8（1113）を引くと、融合された真理値−
0.5（1115）が得られる。「融合」欄1117は、経路１（1
101）および経路２（1107）についても同じように完了
される。次に、真理値の数値差が最も高い経路を選択す
る、すなわちこの場合、経路１（1101）を選択すること
により非ファジィ化処理を完了する。
この例では、地図データベースから「渋滞「Congeste
d）」属性を用いた。渋滞に対する耐性，集中度に対す
る耐性および緊急移動を含むさまざまなドライバ希望条
件はすべて、ラップトップ・コンピュータ131を介して
ドライバによって与えられる。もちろん、前述のよう
に、データ無線装置135および基地局139からの「渋滞」
属性情報と、地図データベースの「渋滞」属性とを組み
合わせることもできる。
d）」属性を用いた。渋滞に対する耐性，集中度に対す
る耐性および緊急移動を含むさまざまなドライバ希望条
件はすべて、ラップトップ・コンピュータ131を介して
ドライバによって与えられる。もちろん、前述のよう
に、データ無線装置135および基地局139からの「渋滞」
属性情報と、地図データベースの「渋滞」属性とを組み
合わせることもできる。
第３図において、「集中度」経路属性の母集合を記述
するファジィ・セットを示した。表２において、集中度
を経路属性として考慮するファジィ・ルール・セットを
示す。これらのルールおよびセットを検討することによ
り、経路選択処理の便宜がさらに向上する。
するファジィ・セットを示した。表２において、集中度
を経路属性として考慮するファジィ・ルール・セットを
示す。これらのルールおよびセットを検討することによ
り、経路選択処理の便宜がさらに向上する。
以上、経路属性およびドライバの希望条件を考慮する
ことにより、好ましい、より便宜的な経路を計画するシ
ステムについて説明した。
ことにより、好ましい、より便宜的な経路を計画するシ
ステムについて説明した。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 カーソン、アラン・エム
アメリカ合衆国イリノイ州ハイランド・
パーク、ローレンス・レーン1830
(56)参考文献 特開 平１−130299（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−28800（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−304587（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−173298（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01C 21/00
G08G 1/0969
Claims (5)
- 【請求項１】車両経路プラニング・システムであって、 起点および終点を識別する情報を受け取る手段と、 前記受け取られた情報に応答して、前記識別された起点
と終点とを結ぶ複数の経路を識別する地図手段と、 前記複数の経路毎に対して、経路の特性に関連した属性
の各内容及び所定のドライバ希望に関連した属性の各内
容を割り当てる割当手段と、 前記の割り当てられた属性に関連した少なくとも１つの
ファジィ・ルールに基づいて各経路を評価して、前記複
数の経路から好適な経路を選択することによりドライバ
の希望に沿わせる手段と を備える車両経路プラニング・システム。 - 【請求項２】前記経路の特性に関連した属性が前記複数
の経路に関連した交通渋滞情報を備える請求項１記載の
車両経路プラニング・システム。 - 【請求項３】前記経路の特性に関連した属性が前記複数
の経路に関連した交通集中度情報を備える請求項１記載
の車両経路プラニング・システム。 - 【請求項４】前記割当手段は更に、前記経路の特性に関
連した属性を送信する無線送信機を備える請求項１記載
の車両経路プラニング・システム。 - 【請求項５】前記無線送信機により送信される前記経路
の特性に関連した属性を受信する無線受信機を更に備え
る請求項４記載の車両経路プラニング・システム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US78686791A | 1991-11-01 | 1991-11-01 | |
| US786,867 | 1991-11-01 | ||
| PCT/US1992/008104 WO1993009511A1 (en) | 1991-11-01 | 1992-09-25 | A vehicle route planning system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06504133A JPH06504133A (ja) | 1994-05-12 |
| JP3374374B2 true JP3374374B2 (ja) | 2003-02-04 |
Family
ID=25139805
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP50839893A Expired - Lifetime JP3374374B2 (ja) | 1991-11-01 | 1992-09-25 | 車両経路プラニング・システム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6216086B1 (ja) |
| EP (1) | EP0578788A1 (ja) |
| JP (1) | JP3374374B2 (ja) |
| WO (1) | WO1993009511A1 (ja) |
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