专利名称：导航装置及导航方法
技术领域：
本发明涉及一种进行车辆燃料消耗量最小化的路径搜索及路径引导的导航装置
及导航方法。
背景技术：
导航系统是能搜索从出发地点到目的地点的路径并将所搜索的路径提示给驾驶 者的系统。在该路径搜索中，通常，预先设定出每种道路路段需要什么样的费用(以下称作 路段费用)，基于该路段费用，对于从出发地点到目的地点的路径，计算出费用函数，抽出该 费用函数值变为最小的路径。 在导航系统中，作为费用函数，一般来说，使用从出发地点到目的地点的路径行驶 所要时间及该路径的距离(路径长度)。在这种情况下，在道路路段上，作为路段费用，要设 定该道路路段的行驶所要时间及路段长度。此外，根据给定的算法，对作为费用函数值变为 最小的路径，搜索出最小所要时间路径(最短时间路径)及最小行驶距离路径(最短距离 路径)。 作为路径搜索的费用函数，能使用燃料消耗量。在这种情况下，作为路段费用，必 须设定车辆经过该道路路段行驶时的燃料消耗量。如果设定燃料消耗量的路段费用，导航 装置能基于该燃料消耗量的路段费用，搜索出燃料消耗量变为最小化的路径(以下，称作 燃料费用最小路径)。 作为路段费用，为了设定燃料消耗量，需要在各道路路段上实测或预测车辆经过 该道路路段行驶时的燃料消耗量。在专利文献1 3中，公开了一种实测或预测道路路段 的燃料消耗量、搜索燃料费用最小路径的导航装置的例子。 例如，在专利文献1中，公开了一种事先制作地形、交通拥堵状况与燃料费用的对 应关系，从三维道路地图与该道路路段的交通状况，预测各道路路段的燃料消耗量的技术。 此外，在专利文献2中，揭示了一种基于过去行驶时实际燃料消耗量，预测道路路段的燃料 消耗量的方法。进一步，在专利文献3中，揭示了一种根据过去行驶时的实际燃料消耗量与 表示道路状况的各种特征量(路段长度、信号数量、汽车线路数量、标高差等)的重回归分 析，预测道路路段的燃料消耗量的方法。
专利文献1 :特开2006-098174号公报
专利文献2 :特开平2-278116号公报
专利文献3 :特开平10-122883号公报 例如，公开在专利文献1中的发明等，在更正确地预测道路路段的燃料消耗量时， 三维道路地图是不可缺少的。在这样的三维道路地图中，作为道路路段信息，不仅希望保持 其始端与终端的标高差，而且也希望保持途中的上坡下坡信息。然而，在这样的三维道路地 图中，通常，数据量大，要保持这些，就需要大容量的存储装置。因此，给安装在车辆上的导 航装置带来了负担。 公开在专利文献2中的发明，虽然不需要三维道路地图，但是在没有行驶实绩的
4道路路段中，不可能得到其燃料消耗量的路段费用。与此相对，公开在专利文献3中的发 明，即使是在没有行驶实绩的道路路段中，也能预测燃料消耗量，但是，在这种情况下，要想 在燃料消耗量上反映出道路路段内的上坡下坡信息或者反映交通拥堵信息，实际上是困难 的。 另外，不管是任何一种以往技术，都没有考虑到很好地应对车重量或燃料费用不 同的各种车辆。例如，公开在专利文献l中的发明，如果对应于车重量的差异，对于每种车 种，都必须预测燃料消耗量的路段费用，但是并没有公开这种方法。 在专利文献2或3中记载的发明的情况下，为了得到燃料消耗量的路段费用，或取 得重回归分析用的特征量，必须取得各种车种的车辆在各种道路路段中实际行驶时其燃料 消耗量的实绩数据。因而，需要昂贵的费用和时间。

发明内容
鉴于上述以往技术的问题，本发明的目的是提供一种能縮小安装在车辆上的导航 装置部分的信息存储量，而且，很容易实现适用于各种车种的燃料费用最小路径搜索的导 航装置及导航方法。 为了解决上述以往技术的问题，本发明的导航装置，包括道路地图数据存储单
元，储存了包含道路路段的连接信息、位置信息及高度信息在内的数据；路径搜索单元，搜
索到目的地的引导路径；以及能量变化量计算单元，根据道路路段的位置信息和高度信息，
计算车辆在其道路路段行驶时的能量变化量，路径搜索单元搜索到目的地的引导路径时，
根据能量变化量计算单元计算出的能量变化量，搜索车辆的燃料消耗量少的路径。 另外，在本发明中，能量变化计算单元将道路路段分割为小区间，计算车辆在这些
小区间分别进行加速行驶、减速行驶以及匀速行驶时的能量变化量，并且根据各个情况下
的燃料消耗的有无，对这些小区间分类，将构成该道路路段的各小区间的匀速行驶时的能
量变化量按照每个分类进行汇总，计算出该每个分类的汇总值作为道路路段的地形特征 另外，在本发明中，路径搜索单元具有获取道路路段的路段旅程时间的路段旅程 时间获取单元，根据该路段旅程时间获取单元获取的道路路段的路段旅程时间和从道路地 图数据存储单元获取的道路路段的路段长度，预测车辆在该道路路段行驶时的加速行驶、 减速行驶及匀速行驶的行驶模式，根据该预测出的行驶模式和所述地形特征量，推导车辆 在道路路段行驶时的燃料消耗量，根据该燃料消耗量，搜索车辆燃料消耗量少的路径。
另外，在本发明中，路径搜索单元具有输入与车辆的种类相关的车辆信息的输入 单元，对应于从该输入单元输入了的车辆信息推导车辆燃料消耗量。 因此，导航装置的路径搜索单元预测各道路路段的燃料消耗量时，由于利用各道 路路段的地形特征量，所以，不需要包含道路路段的高度信息在内的三维道路地图信息。因 而，能縮小安装在车辆上的导航装置部分的存储量。另外，地形特征量由于是事先计算能量 消耗量的结果的信息，所以，不需要计算燃料消耗量预测时、即车辆行驶时的能量消耗量。 因此，能削减安装在车辆上的导航装置部分的计算量。 另外，在本发明中，计算地形特征量时，将车辆能量的变化量按照车重量等标准 化。因此，地形特征量对所有车种来说通用，因而，导航装置预测路径搜索之际各道路路段的燃料消耗量时，如果能考虑车重量或发动机效率等车辆本身的特征量会更好。
发明的效果 根据本发明，能縮小安装在车辆上的导航装置部分的信息存储量以及计算量，而 且，很容易实现适用于各种车种的燃料费用最小路径的搜索。


图1是说明本实施形式的导航系统功能的方框构成例子的示意图。 图2是表示储存三维道路地图存储部中的三维道路地图的记录构成例子的示意
图， 图3是表示分割成多个小区间的道路路段高度方向上的路段形状的例子的示意 图。 图4是用于说明路段形状集成处理的概念的示例图，其中(a)是力学能量变化量 的示例图，(b)表示小区间分类的示例图，(c)是表示地形特征量的示例图。 图5是表示路段形状集成处理的处理流程例子的示意图。 图6是表示储存在地形特征量存储部的地形特征量的记录构成例子的示意图。 图7是表示储存在车种特征量存储部的车种特征量数据的构成例子的示意图。 图8是表示车种选择处理的处理流程例子的示意图。 图9是表示用显示装置所显示的车种选择画面的例子的示意图。 图10是表示储存在统计交通信息存储部中的统计交通信息记录的构成例子的示意图。 图11是表示包含在燃料消耗预测处理中的行驶模式预测处理的处理流程例子的 示意图。 图12是表示道路路段中的车辆行驶模式的例子的示意图。 图13是表示包含在燃料消耗预测处理中的燃料消耗量计算处理的处理流程例子 的示意图。 图14是表示路径搜索处理的处理流程例子的示意图。 图15是表示通过路径引导处理并用显示装置所显示的显示画面的例子的示意 图。 图16是表示道路路段信息包含地形特征量的情况下的道路路段数据记录的构成
例子的示意图。 符号说明 1-中心装置 2-车载终端装置 3-通信网络 4-基站 5-DVD 10-导航系统 11-中心处理装置 12-通信装置
6
13-媒体驱动器 21-导航处理装置 22-GPS接收器 23-方向传感器 24-显示装置 25-输入装置 26-媒体驱动器 27-通信装置 111-路段形状集成部 112-数据输入输出控制部 113-三维道路地图存储部 114-地形特征量存储部 211-旅程时间预测部 212-路径搜索部 213-路径引导部 214-车种选择部 215-燃料消耗预测部 216-数据输入输出控制部 217-统计交通信息存储部 218-道路地图存储部 219-车种特征量存储部 220-地形特征量存储部 2151-行驶模式预测部 2152-燃料消耗量计算部 2411-检查栏 2421-本车位置 2422目的地 2423-燃料费用最小路径 2424-最短时间路径 2425-显示窗口 2426-复选框
具体实施例方式
以下，参照附图详细说明本发明的实施形式。 (1.导航系统的整体构成) 图1是表示本发明实施形式的导航系统功能的方框的构成例子的示意图。如图 1所示，导航系统10的构成包括设置在交通信息中心等的中心装置1及安装在乘用车 等的车辆上的车载终端装置2。这时，中心装置1和车载终端装置2之间的信息传递通过 DVD(Digita VersatileDisk)5等便携式存储媒体、电话线路或互联网等组成的通信网络3、移动电话网的基站4等进行。 在此，中心装置1的构成包括作为通用的信息处理装置的中心处理装置11 ;以及 与通信网络3连接的路由器等构成的通信装置12、DVD5等的便携式存储媒体的读入/写入 器构成的媒体驱动器13等。 中心处理装置11作为硬件的实体，其构成包括信息处理执行主体的 CPU (Central Processing Unit:图中省略)；及用于储存信息处理的程序及各种信息的存 储装置(半导体存储器、硬盘装置等图中省略)等。 中心处理装置11还作为功能块，如图1所示，其构成包括路段形状集成部111、 数据输入输出控制部112、三维道路地图存储部113以及地形特征量存储部114等。
在这种情况下，路段形状集成部111作为能量变化量计算单元操作，从储存在三 维道路地图存储部113中的三维道路地图中获取各道路路段的上坡下坡等的三维形状信 息，并在车辆沿着该道路路段的三维形状行驶时，计算出与该行驶一起变化的车辆能量变 化量；进一步根据该车辆的能量变化量计算出地形特征量，将计算出的地形特征量保存在 地形特征量存储部114中。此外，路段形状集成部111中的详细处理、其他用途将在以下叙 述。 数据输入输出控制部112控制相对通信装置12或媒体驱动器13的信息的输入输 出。根据本实施形式，数据输入输出控制部112将储存在地形特征量存储部114中的地形特 征量通过通信装置12，进一步通过通信网络3、基站4等，发送到车载终端装置2中，或者， 通过媒体驱动器13，将地形特征量写入DVD5等的便携式存储媒体中。 这些路段形状集成部111及数据输入输出控制部112的功能，以中心处理装置11 通过其CPU，执行初始储存在该存储装置中的给定程序来实现。另外，三维道路地图存储部 113以及地形特征量存储部114构成于该存储装置之上。 接着，车载终端装置2的构成包括接收作为通用信息处理装置的导航处理装置 21、GPS(Global Positioning System)卫星电波并定位当前位置的GPS接收器22 ;旋转仪 等组成的方向传感器23 ;LCD(liquidCrystal Display)等组成的显示装置24 ;触摸面板传 感器或遥控装置等组成的输入装置25 ;DVD5等便携式存储媒体的读入/写入器构成的媒体 驱动器26 ;以及移动电话等构成的通信装置27。 导航处理装置21作为硬件的实体，其构成包括信息处理执行主体构成的CPU (图 中省略)；以及用于储存信息处理程序及各种信息的存储装置(半导体存储器、硬盘装置 等图中省略)。 导航处理装置21还作为功能块，如图1所示，其构成包括旅程时间预测部211、 路径搜索部212、路径引导部213、车种选择部214、燃料消耗预测部215、数据输入输出控制 部216、统计交通信息存储部217、道路地图存储部218、车种特征量存储部219以及地形特 征量存储部220等。这些功能块的详细情况、其他用途，将在以下叙述。
此外，这些旅程时间预测部211、路径搜索部212、路径引导部213、车种选择部 214、燃料消耗预测部215及数据输入输出控制部216的功能，以导航处理装置21通过其 CPU，执行初始储存在该存储装置中的给定程序来实现。另外，统计交通信息存储部217、道 路地图存储部218、车种特征量存储部219以及地形特征量存储部220构成于该存储装置之 上。
(2.中心装置1的操作) 接着，参照图2 图6，说明中心处理装置11的路段形状集成处理。路段形状集成 处理是作为路段形状集成部111的处理执行，将信息量大的三维道路地图集成到信息量小 的地形特征量数据中进行的处理。 在此，图2是表示储存在三维道路地图存储部113中的三维道路地图的记录构成 例的示意图。图3是表示分割成多个小区间的道路路段高度方向的路段形状例子的示意 图。图4是用于说明路段形状集成处理的概念的示例图，(a)是力学能量变化量的示例图， (b)是小区间分类的示例图，(c)是地形特征量的示例图。图5是表示路段形状集成处理的 处理流程例子的示意图。图6是表示储存在地形特征量存储部114中的地形特征量的记录 构成例的示意图。 三维道路地图是表示道路路段的三维位置及形状的信息。在三维道路地图中，对 于各道路路段的位置及形状通过包含在该道路路段中的多个点序列的三维坐标(X， Y， Z) 来表现。因此，在直线上具有固定坡度的道路路段，仅仅用路段始端与终端的坐标表示就可 以。另一方面，在道路路段的途中有弯曲点或有坡度变化点的情况下，在该道路路段的途中 设置内插点。 —般情况下，设置在道路路段途中的内插点的数目或其间隔是任意的，只要能将 实际道路的三维形状如实地表现出来就可以。也就是说，在直线形状的道路路段上，不设置 内插点，而是在曲率大的道路上，以窄的间隔(例如，10m的间隔)设置内插点，这也是可行 的。 一般来说，1个道路路段通过至少包含始端与终端的2个以上的点序列的三维坐标来表 示。 如图2所示，三维道路地图记录的构成包括路段(或道路路段)ID、内插点标号、 经度、纬度及高度。其中的一个记录表示包含各道路路段的始端与终端在内的各内插点的 坐标。 在此，路段ID是标注在道路路段上的识别标号，与储存于车载终端装置2的道路 地图存储部218中的二维道路地图中的标注在各道路路段上的识别标号是相同的。此外， 道路路段，即使是同样的道路区间，在上坡线与下坡线的方向上是分别定义的。另外，内插 点标号是识别内插点的标号。这里，也看作道路路段的始端与终端的内插点，该内插点的标 号，始端为"1"，相对到终端的内插点的点序列，标注有上升顺序的标号。另外，经度、纬度及 高度是表示各内插点的三维位置坐标(X，Y，Z)的信息。
接着，说明路段形状集成处理的原理。 如图3所示，道路路段一般来说，通过内插点被分割为多个小区间，各个小区间近 似于直线。在考虑燃料消耗量的情况下，由于道路高低差或坡度对燃料消耗量有大的影响， 所以，这里，道路路段的各小区间作为到路段始端的距离与高度的关系来表示。
但是，车辆行使模式分类成加速行驶、匀速行驶及减速行驶的三种的任意行驶模 式。顺便说，在经过平坦(坡度为零)的道路上加速行驶的情况下，由于需要增加车辆动能， 所以，车辆的燃料消耗量增大。与此相对，在匀速行驶的情况下，由于只需要给车辆供给克 服滚动摩擦的能量，所以，能减少燃料消耗量。另外，在减速行驶的情况下，由于不需要给车 辆供给能量，所以，不会消耗燃料。 另外，在车辆行驶于坡道的情况下，计算其燃料消耗时，进一步，需要考虑位置能量。鉴于此，在这里，当车辆在具有给定坡度的小区间的整个区域上行驶时，由于要考虑力学能量以什么方式变化，所以，将力学能量变化量M用下式(1)定义。 M = FR+AP+AK ..................(式1) 在此，FR:摩擦损失能量
AP:位置能量变化量
AK:动能的变化量 此外，(式1)的力学能量变化量M是用车辆的重量(车重量)标准化的，也就是说，是车辆每单位重量的力学能量。另外，用在该计算中的摩擦系数、暂时速度减少时的加速度等，不考虑路面、车辆、发动机特性的依赖性，是平均化的值，该值能通过车辆的设计信息、行驶试验等获取。另外，空气阻力虽然依赖于行驶速度，但是，这里，忽略该空气阻力。另外，车辆的加速时及减速时的加速度分别相等。 在路段形状集成处理中，对于各小区间，求出车辆加速行驶、匀速行驶及减速行驶的各个情况下的力学能量变化量M。图4(a)是用来表示图3所示道路路段的小区间1 5中的计算该力学能量变化量M的结果的例子情况的示意图。 在图4(a)中，"摩擦+位置"栏表示(式l)的"FR+AP"部分的能量，另外，"加速行驶"、"匀速行驶"及"减速行驶"的各栏分别表示车辆加速行驶、匀速行驶及减速行驶时的(式l)的值(力学能量变化量M)。 此外，加速行驶及减速行驶时的力学能量变化量M，如果将该加速度设为G、小区间的长度设为L的话，则表示为M = GXL。如上所述，在本实施形式中，由于加速行驶及减速行驶时的加速度G的大小(绝对值)是相同的，所以，如果G为G > 0的固定值，则该力学能量变化量M在加速时为M = +6乂1^，减速时为1 = -GXL。 在图4 (a)中，例如，在图3所示的没有坡度的小区间1及2中，"摩擦+位置栏"的能量为AP二0，所以变小，但是，在有正坡度的小区间3中，"摩擦+位置"栏的能量为AP，所以变大，在有负坡度的小区间4及5中，由于AP为负，所以，"摩擦+位置"栏的能量出现负的情况。 在"摩擦+位置"栏的能量为负的情况下，根据该坡度，不仅在减速行驶时，就是在匀速行驶时，力学能量变化量M也会出现为负的情况(小区间4)。在这种情况下，即使车辆为匀速行驶时，也不需要给车辆供给能量，换句话说，车辆的燃料消耗为零。进一步，在加速行驶时，也会出现力学能量变化量M为负的情况(小区间5)。在该小区间中，加速行驶时，车辆的燃料消耗也为零。 鉴于此，将小区间按照车辆行驶的各种模式的燃料消耗的有无，依照图4(b)的方式分类。这里，分类A表示任意一种行驶模式下不消耗燃料的小区间(小区间5)中的例如、加速行驶时依然不消耗燃料的急下坡的情况。分类B表示加速行驶时虽然消耗燃料，但匀速行驶时及减速行驶时不消耗燃料的小区间(小区间4)中的例如、缓下坡的情况。分类C表示匀速行驶时及加速行驶时虽然消耗燃料，但减速行驶时不消耗燃料的小区间(小区间1、2)中的例如、平坦道路、非常缓的下坡或缓的上坡的情况。分类D表示任意一种行驶模式下消耗燃料的小区间(小区间3)中的例如减速行驶时消耗燃料的急上升的情况。
图4(a)的"分类"栏表示图3所示的道路路段的各小区间按照以上方式进行分类的分类结果的例子。
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然而，在图4(a)中，"摩擦+位置"栏的能量是根据小区间的三维形状确定的值。也就是说，摩擦损失能量FR是根据行驶距离即小区间的长度确定的，位置能量变化量AP根据小区间两端的高低差确定。因此，在各小区间中，在考虑"摩擦+位置"的能量变化的情况下，这些是根据小区间的三维形状确定的值。不依赖于车辆行驶的方法。因此，"摩擦+位置"栏的能量能是该小区间的地形特征量。鉴于此，将"摩擦+位置"栏的能量在下面称作"小区间的地形特征量"。 另外，在求得"摩擦+位置"的能量变化的情况下，对于车重量进行标准化，求出每单位质量的能量变化，至于摩擦系数，能使用考虑以燃料消耗预测为对象的车种平均的摩擦系数。因此，这样求出的小区间的地形特征量对于全部对象的车种是共用的，不需要对每种车种制作数据。 接着，在路段形状集成处理中，使用该小区间的地形特征量，作为多个小区间构成的道路路段地形特征量，将4个特征量MA、 MB、 Me及MD按照下述方式定义。[Cms] Mi =(属于分类i的小区间的地形特征量的总合)。……(式2)
在这里，i = A， B， C， D 图4(c)的"小区间的地形特征量的总和"栏表示的是对于图4(a)的属于各分类A-D的小区间，计算小区间的地形特征量总和的值。例如，图4(c)的"分类C"的"小区间的地形特征量的总和"栏表示计算分类到图4(a)中的"分类C"下的"小区间l及2"的"摩擦+位置"栏的能量总和。 详细地说，虽然在以下进行了叙述，但是，通过使用这些地形特征量MA、 MB、 Me及MD与车重量等的车辆特征量，能计算出道路路段的燃料消耗量。也就是说，在本实施形式中，代替三维道路地图，使用道路路段的地形特征量，这意味着能计算出道路路段的燃料消耗量。换句话说，根据各道路路段的三维位置信息所表示的三维路段形状能集成成地形特征量Ma、Mb、Mc及Md。 此外，如图4(b)所示，在分类A的小区间中，即使在加速行驶、匀速行驶及减速行
驶任的意情况下，都不会消耗燃料。因此，该地形特征量MA在之后的燃料消耗量计算中没
有使用。因此，在图4(c)中，"地形特征量"栏中没有记载"M/，只记载了"-"。 接着，在对以上说明进行汇总的情况下，参照图5，说明中心处理装置11的路段形
状集成部111中的路段形状集成处理。路段形状集成处理如图5所示，作为包含在三维道
路地图存储部113中的道路路段的全部情况的循环处理来执行(步骤Sl)。 在此，中心处理装置11的CPU(以下，简单地称作CPU)，设定路段ID，从三维道路
地图113中读入具有路段ID的路段数据(步骤S2)。这里，路段数据意味着三维道路地图
113中的记录。 接着，CPU从读入的路段数据中例如，生成到各内插点的路段始端的距离与高度数据组成的小区间数据(步骤S3)，算出图4(a)所示的每一种行驶模式下的力学能量变化量，换句话说，计算出小区间的地形特征量(步骤S4)。进一步，CPU基于该算出的力学能量变化量，对该小区间进行分类(步骤S5)。 接着，CPU基于各小区间的地形特征量，生成道路路段的地形特征量Me、 Mc以及MD(步骤S6)，并将所生成的地形特征量MB、MC以及MD保存到地形特征量存储部114中(步骤S7)。然后，CPU判断所有道路路段中步骤S1以后的循环处理执行与否，在执行了循环处理的情况下，结束该循环处理(步骤S8)。 保存在地形特征量存储部114中的地形特征量如图6所示，对于每一种路段来说
用MB、MC以及M。的三个数据构成。将该地形特征量的构成与图2所示的三维道路地图的数
据进行比较，可以理解，地形特征量三维道路地图是如何集成成小的数据的。 此外，保存在地形特征量存储部114中的地形特征量，一边通过数据输入输出控
制部112的处理经由媒体驱动器13写入DVD5等的便携式存储媒体中，一边通过通信装置
12、通信网络3等向车载终端装置2发送。 (3.车载终端装置2的操作) 参照图7 图9，说明导航处理装置21的车种选择处理。车种选择处理作为车种
选择部214的处理执行，选择出安装有该车载终端装置2的车辆的车种。 这里，图7是表示储存在车种特征量存储部219中的车种特征量数据的构成例子
的示意图，图8是表示车种选择处理的处理流程例子的示意图，图9是表示用显示装置24
所示的车种选择画面的例子示意图。 如图7所示，车种特征量数据由车种ID、车种名称、车重量W、发动基础消耗量F、力学能量当量E及空气阻力系数k等构成。 这里，发动基础消耗量F是为了克服内部阻力并维持发动机旋转而消耗的单位时间内的燃料消耗量。另外，力学能量当量E是为了得到给定的力学能量所必要的燃料消耗量，设燃料消耗量为q、力学能量为H时，则是E = q/H所得到的量。另外，空气阻力系数k是使用车辆的Cd值、前方投影面积A及空气密度P ，并通过k = CdX p XA/2定义的值。
此外，车种特征量数据通过数据输入输出控制部216的处理，经由DVD5等的便携式存储媒体的媒体驱动器26或通信装置27，预先从外部输入，并储存到车种特征量存储部219中。 驾驶者必须在接受从车载终端装置2提供燃料费用最小路径时选择本车车种。鉴于此，驾驶者从输入装置25等输入车种选择开始指示信息时，导航处理装置21的CPU(以下，简单地称作CPU)，开始图8所示的车种选择处理。 在车种选择处理中，CPU首先从车种特征量存储部219中读入车种特征量数据(步骤Sll)，用显示装置24显示图9所示的车种选择画面241 (步骤S12)。在车种选择画面241中，显示出车种名称、制造商名称、模型名称、年型等的一览表。在该一览表中，设有驾驶者选择车种用的检查栏2411。在此，当驾驶者从输入装置25等选择本车车种时，CPU输入该车种选择信息(步骤S13)，将通过该输入的车种选择信息所指定的车种的车种特征量作为本车特征量存储到存储装置中(步骤S14)。 此外，车种特征量中的车重量W，设定成车辆原来的车体重量加上作为驾驶者重量的成人平均体重。或者，通过设置搭乘人员的输入画面等，驾驶者根据需要将搭乘人员或货物载重情况作为直接数值输入，修改车重量，这样也是可行的。另外，在给车辆上设置有检测车重量的传感器的情况下，也能将该传感器的输出作为车重量W。 通过以上的车种选择处理，车载终端装置2相对各种车种能向驾驶者提供更高精度的燃料费用最小路径。 接着，参照图10 图13，说明导航处理装置21的燃料消耗预测处理。燃料消耗预测处理作为燃料消耗预测部215的处理执行，预测出道路路段的本车的燃料消耗量。
这里，图10是表示储存在统计交通信息存储部217中的统计交通信息记录的构成例子的示意图，图11是表示包含在燃料消耗预测处理中的行驶模式预测处理的处理流程例子的示意图，图12是表示道路路段中的车辆行驶模式的例子的示意图，图13是表示包含在燃料消耗预测处理中的燃料消耗量计算处理的处理流程例子的示意图。
统计交通信息如图IO所示，是将各道路路段中的过去旅程时间的统计值以日期种类(平常日、休息日等)的不同和时间带的不同储存在统计交通信息存储部217中的信息。此外，统计交通信息预先通过数据输入输出控制部216的处理，经由DVD5等的便携式存储媒体的媒体驱动器26或通信装置27，从外部输入，并储存到统计交通信息存储部217中。 接着，在驾驶者通过输入装置25输入燃料费用最小路径搜索的指示信息时等，导航处理装置21的CPU，对于作为旅程时间预测部211的处理，基于储存在统计交通信息存储部217中的统计交通信息或当前的交通信息，预测通过上述指示信息指示的日期种类及时间带中的路段旅程时间。关于该预测方法，由于有各种公知的技术，所以，这里，省略了对其的说明。此外，根据连接旅程时间最简单的预测方法，将存储在所指定的日期种类及时间带中的统计交通信息中的连接旅程时间依旧作为预测值。 接着，CPU对于作为行驶模式预测部2151的处理，开始图11所示的行驶模式预测处理。首先CPU获取通过旅程时间预测部211预测的路段旅程时间T(步骤S21)，进一步，从道路地图存储部218中获取预测对象的道路路段的路段长度L(步骤S22)。
接着，CPU执行交通拥堵预测处理(步骤S23)。在交通拥堵预测处理中，CPU基于步骤S21获取的路段旅程时间T和步骤S22中获取的路段长度L，算出该道路路段的车辆平均速度VJ = L/T)，基于该平均速度Va，算出道路路段的交通拥堵度J。此外，交通拥堵度J在一般道路中，例如，确定为Va > 30km/h时J = l、30km/h > Va > 10km/h时J = 2、10km/h〉Va时J二 3。同样地，在高速道路中，交通拥堵度J例如，确定为Va^60km/h时J二 1、60km/h > Va > 40km/h时J = 2、40km/h > Va时J = 3。 接着，CPU执行暂时速度减少预测处理(步骤S24)。暂时速度减少预测处理是预测各道路路段中的车辆暂时速度减少的次数n的处理。这里，暂时速度减少的次数用n =T/C式预测。在该式中，C是用道路种类决定的常数。顺便说，由于在一般道路中大多情况下会受到信号等的影响，所以，与高速道路相比，大多情况下产生暂时的速度减少。因此，一般道路的C为CA，高速道路的C为CB时，有CA < CB。 该n = T/C式，路段旅程时间T越长，对应于该路段旅程时间T的速度摆动或信号
的影响越大，因而，表示加减速度的情况多。另外，即使是在相同的道路路段中，路段旅程时
间T越大，换句话说，交通拥堵度越高，则表现为产生加减速度的情况多。 此外，这里，虽然只用路段旅程时间T预测加减速度的次数n，但是，也能对该预测
的加减速度的次数n通过三维道路地图中的道路路段内插点的个数进行补正。也就是说，
对于设置有内插点的多种道路连接的弯曲点、弯曲线、坡度的变化点等，由于加减速度的情
况多，所以，也能对应于内插点的数目或密度增加或减少加减速度的次数n。 接着，CPU执行加减速比率预测处理(步骤S25)。这里，所谓加减速度比率是指道
路路段内进行加速行驶的距离的比率PA、减速行驶的距离的比率P。。因此，匀速行驶的距离
的比率为1-PA_PD。
CPU求出该路段的交通拥堵度J，将该交通拥堵度J下的最高速度设定为VMX。但是，在该道路路段中设定限制速度的情况下，将交通拥堵度J下的最高速度或限制速度中的小的一方设定为VMX。例如，当该路段是一般道路时，Va = 25km/h，限制速度=50km/h的情况下，交通拥堵度J = 2， J = 2的最高速度步骤由于是步骤S23说明中所示的30km/h，所以VMX = 30km/h。 接着，CPU算出PA和PD。这时，匀速行驶是速度VMX下的行驶，加速行驶是将速度从速度为0km/h以固定的加速度G加速到速度V皿的行驶，减速行驶是将速度从速度VMX以固定的加速度G减速到速度为Okm/h的行驶。此外，该G值与中心处理装置11中的路段形状集成处理(参照图5)中使用的加减速度的加速度G的值相同。 例如，匀速行驶的车辆在某道路路段中反复进行两次加减速度的情况下，表示行驶速度与自路段始端的距离的关系的行驶模式为图12所示的模式。这里，由于加减速度的加速度是相同的值G，所以，在图12中，l次加速或减速所要的距离U分别相等(LA = A =B = C = D)。该距离LA通过LA = V磁72G计算。 在此，CPU使用该距离U、该道路路段的路段长度L、在步骤S24中求出的加减速度的次数N，通过PA = PB = UXN/L式，算出Pa和PD。 另外，在车辆经过高速道路顺利行驶的情况下，按照图12所示的行驶模式，不会产生速度来回变成V皿和Okm/h的加减速度行驶。然而，由于会出现速度摆动的情况，所以，如果将这看作是速度来回变成速度VMX和图12所示的速度VOT的加减速度行驶的话，则即使是高速道路的顺利行驶，也能使用类似于图12的行驶模式的模型。 借助于以上的行驶模式预测处理(参照图11)，能算出加减速度的次数N、最大行驶速度V皿、加减速度比率PA、P。。在下面将这些信息称作行驶模式预测信息，将该行驶模式预测信息提交给燃料消耗量计算部2152(图11、步骤S26)。 接着，CPU对于对燃料消耗量计算部2152的处理，执行图13所示的燃料消耗量计算处理。CPU首先获取通过行驶模式预测部2151计算出的行驶模式预测信息(步骤S31)，另外，从地形特征量存储部220获取该道路路段的地形特征量MB、 Me及MD (步骤S32)。
进一步，CPU利用车种选择部214所选择的汽车车种特征量的车重量W、发动基础消耗量F、力学能量当量E及空气阻力系数k，基于下述计算式，计算出燃料消耗量预测值Q(步骤S33)。 Q = FXT+EX{WX 〔MBXPA+MCX (1_PA)+MD 〕 +EAIK+EACC} ............(式3) 在式3中，其中的第l项(FXT)是指发动机的基础消耗量。另外，式3中的{}内各项中的地形特征量Me、Mc及M。有关的部分(〔〕内的各项)从左侧顺次分别指的是加速行驶的摩擦与位置的能量损失、匀速行驶的摩擦与位置的能量损失以及减速行驶的摩擦与位置的能量损失。另外，式3中的{}内各项中的后面两项分别为E^指的是空气阻力损失，EACC指的是随着加速运动能量弓I起的加速损失。 此夕卜，空气阻力损失E^通过E^ = kXV皿2XL定义，此夕卜，加速损失E^是用加减速度的次数N，通过EAee = NXWX V皿2/2定义。这里，VAVE是指车辆平均行驶速度。
接着，CPU将在步骤S33中算出的燃料消耗量预测值提交给路径搜索部212(步骤S34)。
导航处理装置21的CPU,能通过以上说明的行驶模式预测处理及燃料消耗量计算处理，得到相对指定的日期种类、时间带及道路路段的燃料消耗量预测值Q。
以上，在导航处理装置21中，在直到得到燃料消耗量预测值Q的处理过程中，不需要三维道路地图，取而代之，利用各道路路段的地形特征量Me、 Mc及M。。因此，导航处理装置21，由于不需要保持三维道路地图，所以，该部分能实现导航处理装置21的存储装置存储容量的縮小。另外，为了计算燃料消耗量预测值Q，仅仅使用了各个道路路段的3个地形特征量Me、Me及M。。这意味着也削减了燃料消耗量计算处理的处理量，还意味着减轻了导航处理装置21的CPU的计算处理负担。 接着，参照图14及图15，说明导航处理装置21的路径搜索处理及路径引导处理。路径搜索处理及路径引导处理分别作为路径搜索部212及路径引导部213的处理执行。这里，图14是表示路径搜索处理的处理流程例子的示意图，图15是表示通过路径引导处理并用显示装置24显示的显示画面的例子示意图。 CPU在驾驶者通过输入装置25输入燃料费用最小路径搜索的指示信息时，或在燃料费用最小路径的路径引导处理中产生重新路径请求时，开始路径搜索处理。CPU首先从输入装置25、 GPS接收器22等，获取目的地、本车位置的信息(步骤S41)，进一步，从旅程时间预测部211获取自本车位置到目的地的路径的周围道路路段的旅程时间的预测值(步骤S42)。 接着，CPU对燃料消耗量计算部2152提出上述周围道路的道路路段燃料消耗量预测计算的请求(步骤S43)，通过燃料消耗量计算部2152计算燃料消耗量预测值时，从燃料消耗量计算部2152获取燃料消耗量预测值(步骤S44)，进一步，利用该燃料消耗量预测值设定路径搜索用的路段费用(步骤S45)。 接着，CPU基于设定该燃料消耗量的路段费用，执行路径搜索(步骤S46)，将该路径搜索结果提交给路径引导部213(步骤S47)。此外，路径搜索能用最短路径法等公知的路径搜索算法进行，这是所得到的路径搜索结果是燃料费用最小路径。 接着，CPU转换到路径引导部213的处理，将路径搜索结果显示在显示装置24上。在这种情况下，虽然在显示装置24上能只显示作为引导路径的燃料费用最小路径，但是，例如，如图15的引导路径显示画面242所示的那样，作为从本车位置2421到目的地2422的路径，也能将燃料费用最小路径2423与最短时间路径2424同时显示。但是，在这种情况下，用路径搜索部212的处理也能搜索出最短时间路径。 另外，在这种显示时，也能在引导路径显示画面242内设置显示路径概况的显示窗口 2425，在该显示窗口 2425中，分别显示与路径有关的燃料消耗量及所要时间等。进一步，还能在该显示窗口 2425内，设置用于选择引导路径的复选框2426，驾驶者能适当地选择引导路径的种类。 此外，在图15中，虽然用显示装置24显示的是燃料费用最小路径与最短时间路径，但是，也能代替最短时间路径，显示最短距离路径，而且，也不限于最短时间路径或最短距离路径，还能适当地将用其他的费用函数搜索的多个最小费用路径与燃料最小费用路径同时显示。 另外，作为导航处理装置21的构成，在搜索包含燃料费用最小路径在内的多个最小费用路径、并且并列显示这些多个路径的基础上，驾驶者不用选择引导路径(图15的情况)，驾驶者预先选择路径搜索费用函数，只用搜索出来的该费用函数为最小的路径，将该搜索的路径作为弓I导路径显示就可以了 。 此外，在以上说明的实施形式中，虽然地形特征量作为与道路地图不同的信息储存在地形特征量存储部220(参照图1)中，但是，还能是道路地图存储部218的道路路段信息包含地形特征量的构成。图16是表示道路路段信息包含地形特征量的情况下的道路路段数据记录的构成例子的示意图。如图16所示，道路路段数据除了表示道路路段位置及形状的坐标点序列、连接路段的信息、路段属性信息等通常的路段属性数据之外，还包括地形特征量。 在这种情况下，导航处理装置21对于燃料消耗预测部215等的处理，不需要道路地图存储部218的数据与地形特征量存储部220的数据的对应关系，因此能使其相关联的处理高速化。进一步，在通过通信网络3或DVD5等更新地图及地形特征量信息的情况下，能将这些同时更新，因此能减少更新作业的麻烦。
权利要求
一种导航装置，其特征在于，包括道路地图数据存储单元，储存了包含高度信息在内的道路地图数据；路径搜索单元，搜索到目的地的引导路径；以及能量变化量计算单元，计算车辆在所述道路地图数据中所包含的道路路段行驶时所述车辆的能量变化量，所述路径搜索单元根据所述能量变化量计算单元计算出的能量变化量，搜索所述车辆的燃料消耗量少的路径。
2. 根据权利要求l所述的导航装置，其特征在于，所述能量变化量计算单元将所述道路路段分割成小区间，计算所述车辆在该小区间分 别进行加速行驶、减速行驶及匀速行驶时的能量变化量，并且根据各个情况下的燃料消耗 的有无，对该小区间进行分类，将构成所述道路路段的所述小区间的匀速行驶时的能量变化量按照每个所述小区间 的分类进行汇总，计算出该每个分类的汇总值作为所述道路路段的地形特征量。
3. 根据权利要求2所述的导航装置，其特征在于，所述路径搜索单元具有获取道路路段的路段旅程时间的路段旅程时间获取单元， 根据所述路段旅程时间获取单元获取的所述道路路段的路段旅程时间和从所述道路地图数据存储单元获取的所述道路路段的路段长度，预测所述车辆在所述道路路段行驶时的加速行驶、减速行驶及匀速行驶的行驶模式，根据所述预测出的所述车辆的行驶模式与所述地形特征量，推导所述车辆在所述道路路段行驶时的燃料消耗量。
4. 根据权利要求2所述的导航装置，其特征在于，所述路径搜索单元具有输入与所述车辆的种类相关的车辆信息的输入单元， 对应于从所述输入单元输入了的车辆信息推导车辆燃料消耗量。
5. —种导航装置的导航方法，该导航装置具有储存了包含高度信息在内的道路地图数 据的道路地图数据存储单元，并搜索到目的地的引导路径，其特征在于，所述导航装置对于在所述道路地图数据中所包含的道路路段，计算车辆在所述道路路 段行驶时的所述车辆的能量变化量，根据所述计算出的能量变化量，搜索所述车辆燃料消耗量少的路径。
6. 根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于， 所述导航装置在计算所述能量变化量时，将所述道路路段分割成小区间，计算所述车辆在该小区间分别进行了加速行驶、减速 行驶及匀速行驶时的能量变化量，并且根据各个情况下的燃料消耗的有无，对该小区间进 行分类，将构成所述道路路段的所述小区间的匀速行驶时的能量变化量按照每个所述小区间 的分类进行汇总，计算出该每个分类的汇总值作为所述道路路段的地形特征量。
7. 根据权利要求6所述的导航方法，其特征在于，所述导航装置具有获取道路路段的路段旅程时间的路段旅程时间获取单元， 搜索到所述目的地的引导路径时，根据所述路段旅程时间获取单元获取的所述道路路段的路段旅程时间和从所述道路地图数据存储单元获取的所述道路路段的路段长度，预测所述车辆在所述道路路段行驶时 的加速行驶、减速行驶及匀速行驶的行驶模式，根据所述预测出的所述车辆的行驶模式与所述地形特征量，推导所述车辆在所述道路 路段行驶时的燃料消耗量。
8. 根据权利要求6所述的导航方法，其特征在于，所述导航装置具有输入与所述车辆的种类相关的车辆信息的输入单元， 搜索到所述目的地的引导路径时，对应于从所述输入单元输入了的车辆信息推导车辆燃料消耗量。
9. 一种导航装置，其特征在于，包括道路地图数据存储单元，储存了道路地图数据；地形特征量存储单元，储存能量变化量数据作为地形特征量，该能量变化量数据是对 于包含在所述道路地图数据中的道路路段利用高度信息预先计算出的各道路路段的能量 变化量数据；路径搜索单元，搜索到目的地的引导路径；以及能量变化量计算单元，根据所述地形特征量存储单元的能量变化量数据，计算能量变 化量，该能量变化量对应于车辆在所述道路地图数据中所包含的道路路段行驶时的所述车 辆的行驶模式，所述路径搜索单元根据所述能量变化量计算单元计算出的能量变化量，搜索所述车辆 燃料消耗量少的路径。
10. 根据权利要求9所述的导航装置，其特征在于，储存在所述地形特征量存储单元中的地形特征量将所述道路路段分割成小区间，计算 所述车辆在该小区间分别进行加速行驶、减速行驶及匀速行驶时的能量变化量，并且根据 各个情况下的燃料消耗的有无，对该小区间进行分类，将构成所述道路路段的所述小区间的匀速行驶时的能量变化量按照每个所述小区间 的分类进行汇总，计算出该每个分类的汇总值作为所述道路路段的地形特征量。
11. 根据权利要求2或9所述的导航装置，其特征在于，所述能量变化量计算单元具有获取道路路段的路段旅程时间的路段旅程时间获取单元，根据所述路段旅程时间获取单元获取的所述道路路段的路段旅程时间和从所述道路 地图数据存储单元获取的所述道路路段的路段长度，预测所述车辆在所述道路路段行驶时 的加速行驶、减速行驶及匀速行驶的行驶模式，根据所述预测出的所述车辆的行驶模式与所述地形特征量，推导所述车辆在所述道路 路段行驶时的燃料消耗量。
12. 根据权利要求9所述的导航装置，其特征在于，所述路径搜索单元具有输入与所述车辆的种类相关的车辆信息的输入单元， 对应于从所述输入单元输入了的车辆信息推导车辆燃料消耗量。
全文摘要
本发明提供一种导航装置及导航方法。减少车载终端装置的信息存储量，使燃料费用最小路径搜索容易适用于各种各样的车种。中心装置通过路段形状集成部，对于从三维道路地图获取的各道路路段的上坡下坡的形状信息，根据车辆在该道路路段行驶时的能量变化量，计算地形特征量。车载终端装置根据中心装置计算出的地形特征量、从统计交通信息预测的路段旅程时间以及路段长度，预测车辆平均的行驶模式(行驶模式预测部2151)，另外，根据该预测出的行驶模式与车辆特征量，计算各道路路段的燃料消耗量(燃料消耗量计算部2152)，将该燃料消耗量作为路段费用，搜索燃料费用最小路径(路径搜索部212)。另外，车载终端装置具备用于选择本车车种的车种选择部。
文档编号G01C21/34GK101788298SQ20091100006
公开日2010年7月28日 申请日期2009年10月29日 优先权日2008年10月31日
发明者伏木匠, 河野敏明 申请人:歌乐牌株式会社