JP2016180797A - 道路情報生成装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】道路情報を精度よく生成することができるようにする。
【解決手段】組み合わせ設定部１６によって、道路ＩＤが付与された、車両の走行データを複数記憶した走行データ記憶部１２から、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを複数設定する。そして、道路地図生成部１８によって、組み合わせ設定部１６によって設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路ＩＤについての道路地図を生成する。そして、道路地図評価部２０によって、道路地図生成部１８によって道路ＩＤについて生成された道路地図の各々に基づいて、道路ＩＤについての道路地図の信頼度を算出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、道路情報生成装置及びプログラムに係り、特に、道路情報の信頼度を算出する道路情報生成装置及びプログラムに関する。

従来、地図情報の精度を向上させるために，各車両に搭載されたナビゲーション装置から所定のタイミングで走行履歴をサーバに送信し、サーバでは各走行の走行履歴情報に基づいて、地図情報の更新を行う地図情報更新装置が知られている（たとえば、特許文献１）。

また、プローブカーのプローブ情報から道路地図におけるコンテンツの道路情報を作成し、コンテンツに関して道路地図に付随した地図上の道路情報と、現在の道路情報を「所定のルール」に基づいて比較し、両者が相違しているときに、コンテンツを道路地図に置き換える道路地図更新方法が知られている（たとえば、特許文献２）。

また、現実の道路構成が正確に表された信頼性が高い道路地図を提供するために、車両で収集した位置情報と既存の道路地図の位置情報の差分を計算し、その差分データの確度で判定をすることで、既存の道路地図を評価し、さらに評価の結果、道路が変わったと判断すれば道路地図を変更する地図評価システムが知られている（たとえば、特許文献３）。

また、道路を構成するリンクに基づいて、逐次の走行データを収集するたびに検出した白線の存在確率を更新し、道路形状を生成することで、高精度な道路形状を低コストに取得する道路形状取得装置が知られている（たとえば、特許文献４）。

特開２００３−２０７３４２号公報 特開２００５−６２８５４号公報 特開２００４−１９８９９７号公報 特開２００８−３２５３号公報

従来技術では、車両の位置情報・軌跡情報を収集し、その情報から道路地図を作成、もしくは変化した場所を検出して地図情報の更新を行っている（特許文献１〜３）。

地図情報の更新を行う際、作成する道路地図の基準となるのは、カーナビやＧＰＳ／ＧＮＳＳといった衛星測位装置の位置情報であるため、おおよそ１０ｍ程度の誤差が生じる。そのため、道路の位置が大きく変化した場合や、新しく道路が追加された場合は、従来技術で検知することができるが、道路の各レーンの位置や数が変わったり、もしくは横断歩道のような路面マークが追加／消去された場合は、誤差１０ｍ程度の車両の位置データからだけでは変化を推定することは難しい。

一方、従来から道路地図の信頼度を推定することで、道路地図の作成や更新に役立てる手法が提案されている。上記特許文献１〜３に記載の技術では、車両の位置・軌跡情報を集めることでカーナビを用途に想定したノード・リンク地図を作成・更新するが、特に、上記特許文献３では、信頼度を推定することで、道路地図の更新に役立てている。しかし、上記特許文献３に記載の手法では、入力の情報を、車両の軌跡情報に限定をしているため、道路のノード・リンクの位置情報の作成、更新は可能であるが、交通ルールやレーンの情報を作成／更新することはできないという問題がある。また、一回一回の走行軌跡と地図とのズレ量を算出しているため、車両の位置・軌跡の精度によっては、誤差があるズレ量を推定してしまう可能性がある。

一方、画像やレーザを利用することで白線位置を検出する手法では、レーンの位置・数や、路面マークの変化を検出できる可能性がある（特許文献４）。上記特許文献４では、カメラの情報を用いて道路の白線の存在確率を更新することで、高精度な道路形状を推定する方法が提案されている。この方法では、存在確率を信頼度として、レーンの位置・数や、路面マークといった規制情報の変化を検出できる可能性がある。

しかし、照合前後の既存の道路地図の情報と、新しく取得した情報を照合するためには、地図上での車両の位置を正確に知る必要がある。そのためには、正確な地図情報が既にあり、それを利用したローカライゼーションを実施するか、もしくは高精度で高価な測位装置を利用する必要がある。高精度な地図情報を作成するために、高精度な地図情報が必要になるため、いわゆる「鶏と卵の関係」になる。また、各車両で高価なセンサを利用することは現実的なことではない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、道路情報を精度よく生成することができる道路情報生成装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る道路情報生成装置は、道路位置情報が付与された、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを複数設定する組み合わせ設定手段と、前記組み合わせ設定手段によって設定された前記組み合わせの各々について、前記組み合わせに基づいて、前記道路位置情報についての路面画像又は道路地図である道路情報を生成する道路情報生成手段と、前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の信頼度を算出する道路情報評価手段と、を含んで構成されている。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、道路位置情報が付与された、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを複数設定する組み合わせ設定手段、前記組み合わせ設定手段によって設定された前記組み合わせの各々について、前記組み合わせに基づいて、前記道路位置情報についての路面画像又は道路地図である道路情報を生成する道路情報生成手段、及び前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の信頼度を算出する道路情報評価手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、組み合わせ設定手段によって、道路位置情報が付与された、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、道路位置情報が対応する走行データの組み合わせを複数設定する。

そして、道路情報生成手段によって、組み合わせ設定手段によって設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路位置情報についての路面画像又は道路地図である道路情報を生成する。

そして、道路情報評価手段によって、道路情報生成手段によって道路位置情報について生成された道路情報の各々に基づいて、道路位置情報についての道路情報の信頼度を算出する。

このように、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、道路位置情報が対応する走行データの組み合わせを複数設定し、設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路位置情報についての道路情報を生成し、生成された道路情報の各々に基づいて、道路位置情報についての道路情報の信頼度を算出することにより、道路情報を精度よく生成することができる。

また、本発明に係る前記走行データには、前記走行データが取得された時間が付与され、前記組み合わせ設定手段は、前記走行データが取得された時間に基づいて、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを設定するようにすることができる。

また、本発明は、前記道路位置情報の各々についての前記道路情報を記憶した道路情報記憶手段と、前記道路情報評価手段によって算出された前記道路位置情報についての前記信頼度に基づいて、前記道路情報記憶手段に記憶されている前記道路位置情報についての道路情報を更新するか否かを判定する道路情報更新判定手段と、を更に含むようにすることができる。

また、本発明に係る前記道路情報評価手段は、前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々の位置情報に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の前記信頼度を算出するようにすることができる。

なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。

以上説明したように、本発明の道路情報生成装置及びプログラムによれば、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、道路位置情報が対応する走行データの組み合わせを複数設定し、設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路位置情報についての道路情報を生成し、生成された道路情報の各々に基づいて、道路位置情報についての道路情報の信頼度を算出することにより、道路情報を精度よく生成することができる、という効果が得られる。

（Ａ）本発明の実施の形態で用いる道路地図と、（Ｂ）ノード・リンク地図との概要を説明するための説明図である。 第１の実施の形態に係る地図生成装置を示すブロック図である。 道路ＩＤが同一の走行データの各々を分類することを説明するための図である。 道路ＩＤによって分類された走行データの各々を、ランダムに組み合わせることを説明するための図である。 道路ＩＤによって分類された走行データの各々を、時間を考慮して組み合わせることを説明するための図である。 （Ａ）路面画像と、（Ｂ）道路地図とを説明するための図である。 道路地図生成の概念を示す図である。 路面画像又は道路画像の特徴的な場所の一例を示す図である。 第１の実施の形態に係る地図生成装置のコンピュータにおける地図生成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 時間を考慮して生成された走行データの組み合わせを用いて、信頼度を算出する概念を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、移動体が車両である場合であって、車両の走行データの組み合わせを複数設定し、設定された走行データの組み合わせから道路地図を生成し、生成された道路地図の信頼度を算出する地図生成装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。なお、地図生成装置は、道路情報生成装置の一例である。

［本発明の実施の形態の概要］
本発明の実施の形態に係る地図生成装置は、低コストのセンサによって得られた情報を収集することにより、道路地図を高精度に生成するための技術である。

本発明の実施の形態における道路地図とは、交通ルール情報（例えば、規制情報とその位置、進路情報等）と、車両が走行するレーン情報（例えば、位置、白線種別、幅）とが含まれ、それらの情報を生成するのに有用な路面画像も含む。なお、交通ルール情報は停止線の位置及び信号機の位置に関する情報を少なくとも含み、レーン情報はレーンの外側線又は縁石の位置、及び中央線に関する情報を少なくとも含む。図１に、従来からカーナビゲーションシステム等で用いられているノード・リンクから構成される地図と、本発明の実施の形態における道路地図との違いを示す。図１（Ｂ）に示すノード・リンク地図では、大まかな交差点（ノード）の位置と、交差点を繋ぐ道路（リンク）の位置とが管理されている。ノード・リンク地図の位置精度は、概ね１０ｍ程度とされており、カーナビゲーションシステム等で使用する場合は、十分な精度である。一方、図１（Ａ）に示すような、本実施の形態で想定する道路地図は、交通ルール情報とレーン情報とを含んでおり、カーナビゲーションシステムの経路誘導だけでなく、高度な運転支援や、自動運転に利用することを想定できる情報が含まれている。

道路地図を作成する際、低コストのセンサによって得られたセンサ情報には誤差が含まれており、高精度な地図情報を信頼性が高く作成することは難しい。また、従来、地図を作成する手法は提案されているが、作成した地図情報がどの程度正しいか検証する技術は提案されていない。

そこで、本実施の形態では、蓄積されたデータセットの同じ場所で複数のデータセットから地図情報を複数生成し、生成された地図情報の比較により、地図の信頼度を推定することで、高精度な地図を構築できる手法の提案をする。

［第１の実施の形態］
＜第１の実施の形態に係る地図生成装置１０の構成＞
図２に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る地図生成装置１０は、複数の走行データが記憶された走行データ記憶部１２と、走行データ記憶部１２に記憶された走行データから道路地図を生成し、生成された道路地図の信頼度を算出するコンピュータ１４と、道路地図が格納されている道路地図データベース２４とを備えている。なお、走行データ記憶部１２は、記憶手段の一例である。

走行データ記憶部１２には、車両の走行データが複数記憶されている。走行データの各々には、道路位置情報として道路ＩＤが付与されている。具体的には、走行データ記憶部１２には、各車両に搭載された車載器から通信技術等を用いて送信されたセンサ情報が、走行データとして記憶されている。ここで、センサ情報とは、例えば、車載カメラ、レーザ、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ、速度計、ジャイロ、加速度計といった、車両に設置されているセンサから取得された情報を示す。本実施の形態では、車載カメラによって撮像された車両の周辺画像と、ＧＰＳセンサによって取得された位置情報とがセンサ情報として取得され、取得されたセンサ情報が走行データとして走行データ記憶部１２に格納されている場合を例に説明する。

コンピュータ１４は、ＣＰＵ、後述する地図生成処理ルーチンを実現するためのプログラムを記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、及びＨＤＤ等の記憶装置で構成され、機能的には次に示すように構成されている。

コンピュータ１４は、図２に示すように、複数の走行データから、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを複数設定する組み合わせ設定部１６と、組み合わせ設定部１６によって設定された組み合わせの各々について、当該組み合わせに基づいて、道路ＩＤについての道路地図を生成する道路地図生成部１８と、道路地図生成部１８によって道路ＩＤについて生成された道路地図の各々に基づいて、道路ＩＤについての道路地図の信頼度Ｓを算出する道路地図評価部２０と、道路地図評価部２０によって算出された道路ＩＤについての信頼度Ｓに基づいて、後述する道路地図データベース２４に記憶されている道路ＩＤについての道路地図を更新するか否かを判定して更新する道路地図更新部２２とを備えている。なお、道路地図生成部１８は、道路情報生成手段の一例であり、道路地図評価部２０は、道路情報評価手段の一例であり、道路地図更新部２２は、道路情報更新判定手段の一例であり、道路地図データベース２４は、道路情報記憶手段の一例である。

組み合わせ設定部１６は、走行データ記憶部１２に記憶されている複数の走行データから、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを複数設定する。走行データ記憶部１２に、道路ＩＤが同一となる、予め定められた数以上の走行データが格納されている場合、当該道路ＩＤの道路地図を生成するために用いる走行データの組み合わせを複数設定することができる。組み合わせ設定部１６では、後述する道路地図生成部１８で用いる走行データの組み合わせを複数個設定する。

具体的には、組み合わせ設定部１６は、走行データ記憶部１２から、車両が同じ道路を走行したことにより道路ＩＤが同一の走行データの各々を取得し、複数の組み合わせを設定する。図３に、同じ道路を走行した走行データの取得方法の一例を示す。図３に示すように、道路ＩＤは各道路リンクのＩＤ番号を示し、レーンＩＤは道路の各レーンのＩＤ番号を示す。道路ＩＤは、従来のカーナビゲーションで利用されているマップマッチングの技術等で推定することができる。また、レーンＩＤは、片側１車線であれば、往路復路を区別し、複数車線であれば左側、右側車線を区別するＩＤとなる。

また、各走行データに対して、ＧＰＳセンサによって取得された位置情報も付与されている。上記図３に示した一例では、絶対位置（Ｌａｔ：緯度、Ｌｏｎ：経度）が各走行データに付与されている。位置情報は、走行データ記憶部１２に保存されている位置情報となる。そのため、走行データ記憶部１２に車両の位置を保存する際に、時間（例えば１秒毎）や距離（例えば１ｍ毎）で離散化してもよい。なお、上記図３では道路ＩＤを利用して、同じ道路を走行した走行データを集めたが、位置情報を利用して道路毎の走行データを分類してもよい。

次に、組み合わせ設定部１６は、同じ道路を走行した複数の走行データを複数に分割をすることで、複数の組み合わせを設定する。ここで、１つの組み合わせに複数のレーンＩＤの走行データが含まれる場合、当該組み合わせに含まれる走行データのレーンＩＤの各々について、レーンＩＤが同一の走行データの数は同数になるように、走行データの組み合わせを設定する。または、他に適切な数にしてもよい。以下の説明では、各組み合わせに含まれる走行データのレーンＩＤの各々について、レーンＩＤが同一の走行データの数を同数として、Ｎ個と規定されている場合を例に説明する。

本実施の形態では、走行データの組み合わせを決める方法として、１つの組み合わせに含まれる、レーンＩＤが同一の走行データの個数がＮ個になるように、ランダムに走行データを組み合わせる手法を用いる。図４に各レーンの個数Ｎを３個にした場合の具体例を示す。この手法では、ランダムに走行データの取得日を選択し、各レーンの走行データの個数がＮ個になるまで走行データを選択する。

なお、別の方法として、時間を考慮して走行データの組み合わせを設定する方法を用いてもよい。図５に、時間を考慮して走行データの組み合わせを設定する場合の具体例を示す。図５に示すように、走行データの各々について、取得された時間に基づいてソートを行い、各レーンの数がＮ個に達するまでカウントを行い、走行データの各々を分類することで組み合わせを設定する。この手法では、各走行データの組み合わせ間で比較をすることで、どの時点で道路地図が変化したかを検出することができる。

道路地図生成部１８は、組み合わせ設定部１６によって設定された組み合わせの各々について、当該組み合わせに基づいて、道路ＩＤについての路面画像を生成し、生成した路面画像に基づいて道路地図を生成する。

具体的には、道路地図生成部１８は、走行データ記憶部１２に記憶された走行データの組み合わせから、既存の技術（例えば参考文献１及び参考文献２を参照。）により、同じ場所を走行した複数の走行データの組み合わせから、路面画像を生成し、生成された路面画像から道路地図を生成する。図６に、道路地図生成部１８によって生成される路面画像及び道路地図の一例を示す。ここで、路面画像は既存の技術（参考文献１）より車載カメラと車両との位置・軌跡の走行データから生成することができる。そして、道路地図に含まれる、交通ルール情報（例えば、停止線・横断歩道）と、レーン情報（例えば、レーン中心・道路外側線・中央線の位置、レーンの幅・数）とは、路面画像に対する画像処理によって抽出することができる（参考文献２）。道路地図生成部１８は、後述する道路地図データベース２４に格納されている情報に応じて、路面画像及び道路地図の何れか一方を出力する。本実施の形態では、道路地図生成部１８は、図６（Ｂ）に示すような道路地図を出力する場合を例に説明する。

参考文献１：
“Road Image Generation with Probe Vehicle Data Using Low-Cost Sensors for ADAS”，2014/09/23，12th International Symposium on Advanced Vehicle Control（AVEC'14））

参考文献２：
“Automatic Lane-Level Map Generation for Advanced Driver Assistance Systems Using Low-Cost Sensors”，2014/06/03，2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation（ICRA2014）

なお、道路ＩＤが同一となる走行データの組み合わせは複数個設定されているため、道路地図生成部１８では、当該道路ＩＤについて複数の道路地図が生成される。

道路地図評価部２０は、道路ＩＤ毎に、道路地図生成部１８によって当該道路ＩＤについて生成された道路地図の各々に基づいて、当該道路ＩＤについての道路地図の信頼度を算出する。道路地図生成部１８によって生成された道路地図同士を比較することで、信頼度を推定し、道路地図の位置関係の精度を評価する。信頼度の総和が予め定められた閾値より大きい場合、後述する道路地図更新部２２では道路地図の登録又は更新は行われないため、道路画像の位置関係が高精度である道路地図データベース２４を生成することが可能となる。

具体的には、道路地図評価部２０は、組み合わせ設定部１６で設定された走行データの組み合わせの数に応じて、道路地図生成部１８で生成された各道路地図を比較する。道路地図間の比較により、道路地図の信頼度を推定することで、高い位置精度の道路地図を生成する。以下、具体的な方法を示す。

道路地図評価部２０は、道路地図生成部１８によって評価対象の道路ＩＤについて生成された道路地図の各々の位置情報に基づいて、評価対象の道路ＩＤについての道路地図の信頼度を算出する。

道路地図評価部２０は、道路地図生成部１８によって複数のデータセットの組み合わせから生成された道路地図の各々を、その相互の位置関係を比較することで、信頼度を推定する。図７に、道路地図の相互の位置関係を比較し信頼度を算出する概要を示す。また、図８に、生成された道路画像の特徴的な部分を説明するための図を示す。なお、図８には、特徴的な部分を説明するために路面画像を用いている。

まず、道路地図評価部２０は、図８に示すように、複数の組み合わせから作成した道路地図において特徴的な場所の設定を行う。路面画像の場合は、例えば画像処理等に抽出された路面マークの位置や、ＳＩＦＴ（Scale-invariant feature transform）に代表されるような画像特徴量が組み合わせ間で照合される場所でよい。道路地図の場合は、横断歩道、停止線のような路面マークの端点や範囲、もしくはその中心等でよい。ここで重要になるのは、各特徴的な場所の相対位置である。組み合わせＡの特徴点ｎの位置をＡ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）とするとき、特徴点ｎと特徴点ｍの相対位置（Ａｘ_ｎｘ_ｍ，Ａｙ_ｎｙ_ｍ）は、以下の式（１）に示すように表すことができる。

次に、以下の式（２）のように、走行データの組み合わせＡと走行データの組み合わせＢとの間で、特徴的な場所の相対位置の差の自乗和を計算し、信頼度Ｓ_ＡＢとする。ここでＮｕｍは組み合わせＡと組み合わせＢとの特徴的な場所の組み合わせの個数を示す。信頼度Ｓをデータセット間の組み合わせで和をとることで、信頼度の総和Ｒを計算することができる。信頼度の総和Ｒは小さければ小さいほど信頼性が高い指数となる。また、以下の式（３）の例では、走行データの組み合わせが三つ（Ａ，Ｂ，Ｃ）の場合の例を示している。

ここで、上記式（３）に示した信頼度の総和Ｒが、予め定められた閾値以下であれば、抽出した走行データの組み合わせから生成した道路地図の生成が成功し、高い相対位置関係が実現された道路地図が生成されたことを示す。

道路地図更新部２２は、道路ＩＤ毎に、道路地図評価部２０によって算出された当該道路ＩＤについての信頼度の総和Ｒに基づいて、後述する道路地図データベース２４に記憶されている当該道路ＩＤについての道路地図を更新するか否かを判定する。そして、道路地図更新部２２は、道路ＩＤについての信頼度の総和Ｒが予め定められた閾値よりも小さい場合には、道路地図データベース２４に、生成された道路地図を登録（既に同じ道路のデータがあるのであれば更新）する。一方、信頼度の総和Ｒが閾値より大きい場合は生成された道路地図は棄却される。なお、信頼度の総和Ｒが閾値よりも大きい場合、走行データの組み合わせを変更することで、信頼度が変わる可能性もある。そのため、信頼度の総和が閾値以下となるまで、組み合わせ設定部１６からの処理を再度実施する方法も有効である。

道路地図データベース２４には、道路ＩＤ毎の道路地図が格納されている。

＜第１の実施の形態に係る地図生成装置１０の作用＞
次に、第１の実施の形態に係る地図生成装置１０の作用について説明する。

まず、車載器が搭載された複数の車両によってセンサ情報が送信され、走行データ記憶部１２に走行データとして格納される。そして、コンピュータ１４において、図９に示す地図生成処理ルーチンが実行される。

まず、ステップＳ１００において、組み合わせ設定部１６は、走行データ記憶部１２に格納された走行データの道路ＩＤのうち、１つの道路ＩＤを設定する。

そして、ステップＳ１０２において、組み合わせ設定部１６は、上記ステップＳ１００で設定された道路ＩＤの走行データの組み合わせを複数設定する。

次のステップＳ１０４において、道路地図生成部１８は、上記ステップＳ１０２で設定された組み合わせの各々について、当該組み合わせに基づいて、上記ステップＳ１００で設定された道路ＩＤについての道路地図を生成する。

ステップＳ１０６において、道路地図評価部２０は、上記ステップＳ１０４で生成された道路地図の各々について、特徴的な場所を設定する。

ステップＳ１０８において、道路地図評価部２０は、上記ステップＳ１０６で設定された特徴的な場所の各々に基づいて、上記ステップＳ１０４で生成された道路地図間の各々について、道路地図間の相対位置を算出する。

ステップＳ１１０において、道路地図評価部２０は、道路地図間の各々について、上記ステップＳ１０８で算出された相対位置の自乗和を、道路地図間の信頼度Ｓとして算出する。

ステップＳ１１２において、道路地図更新部２２は、上記ステップＳ１１０で算出された信頼度の総和Ｒが予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。信頼度の総和Ｒが予め定められた閾値以下である場合には、ステップＳ１１４へ進む。一方、信頼度の総和Ｒが予め定められた閾値より大きい場合には、ステップＳ１００へ進む。

ステップＳ１１４において、道路地図更新部２２は、上記ステップＳ１０４で生成された複数の道路地図のうち、何れか１つの道路地図を道路地図データベース２４に登録又は更新する。

そして、ステップＳ１１６において、全ての道路ＩＤについて上記ステップＳ１００〜ステップＳ１１４の処理を実行したか否かを判定する。全ての道路ＩＤについて上記ステップＳ１００〜ステップＳ１１４の処理を実行した場合には、地図生成処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップＳ１００〜ステップＳ１１４の処理を実行していない道路ＩＤが存在する場合には、ステップＳ１００へ戻る。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る地図生成装置によれば、車両の走行データを複数記憶した走行データ記憶部１２から、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを複数設定し、設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路ＩＤについての道路地図を生成し、生成された道路地図間の各々の相対位置に基づいて、道路ＩＤについての道路地図の信頼度を算出することにより、道路情報を精度よく生成することができる。

また、低コストのセンサによって得られた走行データから、精度よく道路情報を生成することができる。

また、信頼性が高く、相対位置関係が高精度である道路地図が得られるため、様々な運転支援や、自動運転技術に道路地図を利用することができる。

また、複数の車両から収集されるセンサ情報を、複数個の走行データの組み合わせに分類し、分類された組み合わせを比較検査することで、作成した道路地図の信頼度を推定することにより、推定された信頼度を基準に、信頼性が高い道路地図のみを利用し、また、道路が変化した場所では更新を行うことで、高精度の地図情報を作成することができる。

［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態に係る地図生成装置について説明する。なお、第２の実施の形態に係る地図生成装置は、第１の実施の形態に係る地図生成装置と同様の構成である。

第２の実施の形態では、走行データが取得された時間に基づいて、道路ＩＤが同一である走行データの組み合わせを設定し、設定された組み合わせの各々から道路地図を生成し、生成された道路地図間の各々について算出される信頼度に基づいて、道路の構造等が変化した時期を判定する点が、第１の実施の形態と異なっている。

第２の実施の形態の組み合わせ設定部１６は、走行データ記憶部１２から、車両が同じ道路を走行したことにより道路ＩＤが同一である走行データの各々を取得し、走行データが取得された時間に基づいて、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを設定する。
具体的には、組み合わせ設定部１６は、上記図５に示すように、道路ＩＤが同一の走行データの各々について、取得された時間に基づいてソートを行い、各レーンの数がＮ個に達するまでカウントを行い、道路ＩＤが同一の走行データを分類することで組み合わせを設定する。

第２の実施の形態の道路地図評価部２０は、道路ＩＤ毎に、道路地図生成部１８によって当該道路ＩＤについて生成された道路地図の各々に基づいて、道路ＩＤについての道路地図間の信頼度Ｓを算出する。図１０に、時間を考慮して生成された走行データの組み合わせを用いて、信頼度Ｓを算出する概念を示す。

第２の実施の形態の道路地図更新部２２は、道路ＩＤ毎に、道路地図評価部２０によって算出された当該道路ＩＤについての道路地図間の信頼度の各々に基づいて、道路地図データベース２４に記憶されている当該道路ＩＤについての道路地図を更新するか否かを判定する。そして、道路地図更新部２２は、上記図１０に示されるように、信頼度が大きく変化する時期を判定し、信頼度が大きく変化した以降の走行データの組み合わせから生成された道路地図を、道路地図データベース２４に登録又は更新する。

具体的には、道路地図更新部２２は、道路地図評価部２０によって算出された当該道路ＩＤについての道路地図間の信頼度の各々と、予め定められた閾値とに基づいて、道路地図間の信頼度同士の差が予め定められた閾値以上である時期を、道路の構造等が変化した時期であると判定する。

上記図１０に示すように、走行データが取得された時間に基づいて組み合わせが設定されている場合、ある時期を挟んだ道路地図間の信頼度Ｓが大きくなるときは、その時期から道路が変化したことが予想される。図１０の例では、Ｓ_ＡＢ，Ｓ_ＡＣ，Ｓ_ＡＤを比較し、Ｓ_ＡＢ，Ｓ_ＡＣの値に対して、Ｓ_ＡＤの値が大きくなっている場合は、道路地図更新部２２は、組み合わせＣと組み合わせＤとの間の時期で、道路が変化したと判断し、道路地図データベース２４に記憶されている当該道路ＩＤについての道路地図を更新すると判定する。また、上記図１０の例では、道路地図更新部２２は、組み合わせＤによって生成された道路地図を、道路地図データベース２４に登録又は更新する。

なお、第２の実施の形態に係る地図生成装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る地図生成装置によれば、走行データが取得された時間に基づいて、道路ＩＤが同一の走行データの組み合わせを設定し、設定された組み合わせの各々について、組み合わせに基づいて、道路ＩＤについての道路地図を生成し、生成された道路地図間の各々について、道路ＩＤについての道路地図の信頼度を算出し、算出された信頼度を比較することで、どの時点で道路の構造等が変化したかを検出することにより、正しい道路情報を生成することができる。

なお、上記の実施の形態では、移動体が車両である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の移動体であってもよい。

また、上記の実施の形態では、車載カメラによって撮像された車両の周辺画像と、ＧＰＳセンサによって取得された位置情報とがセンサ情報として取得され、取得されたセンサ情報が走行データとして走行データ記憶部１２に格納されている場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。路面画像及び道路地図を生成することができるセンサ情報であれば、どのようなものであってもよい。

また、上記の実施の形態では、組み合わせ設定部１６は、走行データをランダムに組み合わせを設定する場合と、時間を考慮した組み合わせを設定する場合を例に説明したがこれに限定されるものではなく、他の組み合わせを設定してもよい。例えば、走行データを取得した車両の車両ＩＤ又は車両を操作するドライバのドライバＩＤ等がなるべく異なるように、複数の組み合わせを設定してもよい。

また、上記の実施の形態では、道路地図生成部１８が出力する情報と、道路地図データベース２４に格納されている情報とは道路地図である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、道路地図生成部１８が出力する情報と道路地図データベース２４に格納されている情報とは路面画像であってもよい。

また、上記の実施の形態では、道路地図評価部２０は、生成された道路地図の各々に基づいて、信頼度を算出する場合を例に説明したが、路面画像の各々に基づいて信頼度を算出してもよい。

また、上記の実施の形態では、道路地図更新部２２は、生成された複数の道路地図のうち、何れか１つの道路地図を道路地図データベース２４に登録又は更新する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、生成された複数の道路地図の平均画像を道路地図データベース２４に登録又は更新してもよい。

１０ 地図生成装置
１２ 走行データ記憶部
１４ コンピュータ
１６ 組み合わせ設定部
１８ 道路地図生成部
２０ 道路地図評価部
２２ 道路地図更新部
２４ 道路地図データベース

Claims (5)

1. 道路位置情報が付与された、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを複数設定する組み合わせ設定手段と、
   前記組み合わせ設定手段によって設定された前記組み合わせの各々について、前記組み合わせに基づいて、前記道路位置情報についての路面画像又は道路地図である道路情報を生成する道路情報生成手段と、
   前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の信頼度を算出する道路情報評価手段と、
   を含む道路情報生成装置。
2. 前記走行データには、前記走行データが取得された時間が付与され、
   前記組み合わせ設定手段は、前記走行データが取得された時間に基づいて、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを設定する
   請求項１に記載の道路情報生成装置。
3. 前記道路位置情報の各々についての前記道路情報を記憶した道路情報記憶手段と、
   前記道路情報評価手段によって算出された前記道路位置情報についての前記信頼度に基づいて、前記道路情報記憶手段に記憶されている前記道路位置情報についての道路情報を更新するか否かを判定する道路情報更新判定手段と、
   を更に含む請求項１又は請求項２に記載の道路情報生成装置。
4. 前記道路情報評価手段は、前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々の位置情報に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の前記信頼度を算出する
   請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の道路情報生成装置。
5. コンピュータを、
   道路位置情報が付与された、移動体の走行データを複数記憶した記憶手段から、前記道路位置情報が対応する前記走行データの組み合わせを複数設定する組み合わせ設定手段、
   前記組み合わせ設定手段によって設定された前記組み合わせの各々について、前記組み合わせに基づいて、前記道路位置情報についての路面画像又は道路地図である道路情報を生成する道路情報生成手段、及び
   前記道路情報生成手段によって前記道路位置情報について生成された前記道路情報の各々に基づいて、前記道路位置情報についての前記道路情報の信頼度を算出する道路情報評価手段
   として機能させるためのプログラム。