JP2019168514A - 地図データ生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度の高い３次元の地図用の地図データを作成する。【解決手段】地図データ生成装置は、対象領域の３次元の地図用の地図データを生成する。地図データ生成装置は、対象領域内のＫ個（Ｋは１以上の自然数）の計測点のそれぞれについてのＫ個の環境情報を記憶する環境情報記憶部と、Ｎ−１個目からＮ個目の計測点（Ｎは１以上Ｋ以下の自然数）までの水平面に対する第１傾きを、Ｋ個の計測点のそれぞれについて記憶する傾き情報記憶部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて、標高情報を取得して記憶部に記憶する標高記憶部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて、Ｎ−１個目からＮ個目の計測点までの水平面に対する第２傾きを、Ｋ個の標高情報を用いて算出する傾き算出部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて第１傾きと第２傾きを比較し、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高い計測点についての標高情報を抽出する抽出部と、を備える。【選択図】図１

Description

本明細書に開示する技術は、対象領域の環境地図用の地図データを作成する技術に関する。

例えば、移動体に対象領域内を自律的に移動させる場合、対象領域内の障害物（例えば、建造物等）を記憶する環境地図が必要となる。このため、対象領域内の環境地図を作成する技術が開発されおり、例えば、センサにより取得した環境情報から環境地図を作成する方法が知られている。この方法では、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）等のセンサを搭載した移動体を対象領域内で移動させ、移動経路上の複数の計測点においてセンサにより環境情報を取得する。そして、地図データ生成装置を用いて、複数の計測点で取得した環境情報に基づいて環境地図を作成する。また、このような方法において、環境地図の精度を向上させるための技術が開発されている。例えば、特許文献１には、ＧＰＳで測位した座標を用いて環境地図の精度を向上させる技術が開示されている。特許文献１に技術では、ＧＰＳによって移動中の移動体（すなわち、センサ）の位置が絶対座標として測位される。環境情報を計測したセンサの位置は、絶対座標を用いて補正される。絶対座標を用いてセンサ位置を補正することによって、センサで環境情報を計測した際に生じる誤差が小さくなる。

ここで、３次元の環境地図を作成する際には、標高情報が必要となる。例えば、特許文献１では、ＧＰＳで測位した絶対座標は３次元座標となっている。また、絶対座標の標高情報は、ＧＰＳで測位した標高情報に代わり、航空レーザ測量によって計測した標高情報を用いることができる。

国際公開第２０１４／０７６８４４号公報

特許文献１の技術では、精度の高い３次元の環境地図を作成するために、ＧＰＳで測位した３次元座標を用いて、環境情報を計測したセンサの位置を補正している。しかしながら、ＧＰＳで測位する際には、センサの位置を上空から測位するため、水平情報である緯度及び経度の座標は精度が高い一方、標高情報については精度が低いという問題があった。また、航空レーザ測量では、周辺に建造物や木々等があると、それらが周辺の高さ方向の測量結果に影響を及ぼすことがある。このため、航空レーザ測量についても、対象領域内の全ての標高情報が信頼できるとは言えないという問題があった。

本明細書は、精度の高い３次元の地図用の地図データを作成する技術を開示する。

本明細書に開示する地図データ生成装置は、対象領域の３次元の地図用の地図データを生成する。地図データ生成装置は、対象領域内のＫ個（Ｋは１以上の自然数）の計測点のそれぞれについてのＫ個の環境情報であって、計測点の周囲に存在する物体との相対距離を示す環境情報を記憶する環境情報記憶部と、Ｎ−１個目からＮ個目の計測点までの水平面に対する第１傾きを、Ｋ個の計測点のそれぞれについて記憶する傾き情報記憶部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて、標高情報を取得して記憶部に記憶する標高情報記憶部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて、Ｎ−１個目からＮ個目の計測点までの水平面に対する第２傾きを、Ｋ個の標高情報を用いて算出する傾き算出部と、Ｋ個の計測点のそれぞれについて第１傾きと第２傾きを比較し、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高い計測点についての前記標高情報を抽出する抽出部と、を備える。

上記の地図データ生成装置では、抽出部によって、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高い計測点についての標高情報が抽出される。このため、計測点毎の標高情報に精度の信頼度が高いものと低いものが含まれていても、第２傾きを精度の高い第１傾きと比較することによって、精度の高い計測点の標高情報のみを抽出することができる。このため、３次元の地図データの精度を高くすることができる。

実施例１、２に係る地図データ生成装置のシステム構成を示す図。 地図データ生成処理の一例を示すフローチャート。 移動体が環境情報を計測しながら移動する移動経路を模式的に示す図であり、（ａ）は斜視図であり、（ｂ）は上面図であり、（ｃ）は側面図である。 実施例１における図２のステップＳ１６の処理の詳細を示すフローチャート。 各計測地点で計測されたピッチ角と時間との関係を示す図であり、（ａ）は、各計測地点で計測されたピッチ角を時系列で示し、（ｂ）は、（ａ）に対応する実際の標高を示す。 各計測地点で計測されたピッチ角と時間との関係と、標高情報と時間との関係を示す図であり、（ａ）は、各計測地点で計測されたピッチ角を時系列で示し、（ｂ）は、標高情報を（ａ）に対応する時系列で示す。 各計測地点で計測されたピッチ角と時間との関係と、標高情報と時間との関係を示す図であり、（ａ）は、各計測地点で計測されたピッチ角を時系列で示し、（ｂ）は、図６（ｂ）の標高情報を時間Δｔ毎にさらに分割した状態を示す。 絶対座標を模式的に示す図。 グラフ構造データを模式的に示す図であり、（ａ）は斜視図であり、（ｂ）は上面図であり、（ｃ）は側面図である。 図９の部分Ｘの拡大図。 実施例２における図２のステップＳ１６の処理の詳細を示すフローチャート。 各計測地点の相対座標のｚ座標と移動距離との関係と、標高情報と対応する移動距離との関係を示す図であり、（ａ）は、各計測地点の相対座標のｚ座標と移動距離との関係で示し、（ｂ）は、標高情報を（ａ）に対応付けて示す。

以下に説明する実施例の主要な特徴を列記しておく。なお、以下に記載する技術要素は、それぞれ独立した技術要素であって、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組合せに限定されるものではない。

（特徴１）本明細書に開示する地図データ生成装置では、抽出部は、正または負の第１傾きを有して連続するＭ個（Ｍは２以上Ｋ以下の自然数）の一群の計測点を抽出してもよい。このような構成によると、Ｋ個の計測点から、正または負の第１傾きを有して連続するＭ個の一群の計測点が抽出される。すなわち、Ｋ個の計測点が、正の第１傾きを有する群または負の第１傾きを有する群に分割される。これにより、第１傾きと第２傾きを比較しやくなり、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高いか否かを容易に判定することができる。

（特徴２）本明細書に開示する地図データ生成装置では、抽出部は、Ｍ個の一群の計測点全体において、第２傾きの正負が第１傾きの正負と一致するか否かによって、第２傾きの前記第１傾きに対する一致の度合いを判定してもよい。このような構成によると、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いを容易に判定することができる。

（特徴３）本明細書に開示する地図データ生成装置では、抽出部は、Ｍ個の一群の計測点全体において、第１傾きと第２傾きの間の差分を算出し、差分が閾値以下のときに第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高いと判定してもよい。このような構成によると、第１傾きと第２傾きの間の差分を算出することによって、第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いを容易に判定することができる。

（特徴４）本明細書に開示する地図データ生成装置は、抽出部によって抽出された標高情報に対応する計測点の３次元座標を生成する座標生成部と、環境情報が計測されたＫ個の計測点のそれぞれの位置を規定する計測点ノードと、隣接する計測点ノード間の相対的位置関係を規定する計測点アークと、３次元座標の位置を規定する座標ノードと、計測点の位置とその位置に対応する３次元座標との間のずれを規定する座標アークと、を備えるグラフ構造データを生成するグラフ構造データ生成部と、グラフ構造データについて、各計測点アークおよび各座標アークから算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化するグラフ構造データ最適化部と、をさらに備えていてもよい。このような構成によると、座標生成部は、抽出部によって第２傾きの第１傾きに対する一致の度合いが高いと判定された標高上雄法に対応する３次元座標のみ生成するため、精度の信頼度が高い座標のみが生成される。このため、計測点の位置と、その位置に対応する３次元座標からグラフ構造データを生成して最適化することによって、精度の信頼度が高い座標情報のみがグラフ構造データに追加される。このため、３次元の地図データ全体の精度を高くすることができる。

（特徴５）本明細書に開示する地図データ生成装置は、最適化されたグラフ構造データ内の計測点ノードと、計測点ノードが規定する位置から計測された環境情報を用いて、地図データを生成する地図データ生成部をさらに備えていてもよい。このような構成によると、精度の信頼度が高い３次元座標のみを取り込み、最適化されたグラフ構造データ内の計測点ノードが規定するセンサの位置から計測された環境情報に基づいて、精度の高い地図データを生成することができる。

（実施例１）
以下、実施例１に係る地図データ生成装置１０について説明する。地図データ生成装置１０は、対象領域の３次元の地図用の地図データを生成する。地図データ生成装置１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータによって構成することができる。コンピュータがプログラムを実行することで、地図データ生成装置１０は、図１に示す標高判定部１６、絶対座標生成部１８、グラフ構造データ生成部２０、グラフ構造データ最適化部２２、地図データ生成部２４等として機能する。地図データ生成装置１０の各部１６、１８、２０、２２、２４の処理については、後で詳述する。

また、図１に示すように、地図データ生成装置１０は、環境計測データ記憶部１２と、標高情報記憶部１４を備えている。環境計測データ記憶部１２は、環境計測センサ５２によって計測された対象領域内の環境情報と、環境計測センサ５２の姿勢情報と、環境計測センサ５２の相対位置と、環境計測センサ５２の２次元座標を記憶する。後述するように環境計測センサ５２は移動体５０に搭載される。以下では、環境計測センサ５２の姿勢情報を「移動体５０の姿勢情報」ともいい、環境計測センサ５２の相対位置を「移動体５０の相対位置」ともいい、環境計測センサ５２の２次元座標を「移動体５０の２次元座標」ともいう。移動体５０は対象領域内を移動しながら、環境計測センサ５２によって対象領域内の環境（例えば、建造物や木々等の計測物）を計測する。環境計測センサ５２によって取得された環境情報は、その環境情報が取得されたときの移動体５０の姿勢情報、相対位置及び２次元座標と共に環境計測データ記憶部１２に記憶される。標高情報記憶部１４は、環境計測センサ５２が環境情報を計測した地点の標高情報を記憶する。環境計測データ記憶部１２に記憶される環境情報、姿勢情報、相対位置及び２次元座標と、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報については、後で詳述する。

図２〜図１０を参照して、地図データ生成装置１０が行う処理について説明する。図２は、地図データ生成装置１０が行う地図データ生成処理の一例を示すフローチャートである。図２に示すように、まず、地図データ生成装置１０は、移動体５０から、対象領域内の複数（本実施例では、Ｋ個（Ｋは１以上の自然数））の計測地点において計測された環境情報と、各計測地点における移動体５０の姿勢情報と、各計測地点における移動体５０の相対位置と、各計測地点における移動体５０の２次元座標を取得し、環境計測データ記憶部１２に記憶する（Ｓ１２）。

ここで、移動体５０によって環境情報、姿勢情報、相対位置及び２次元座標を取得する手順について説明する。移動体５０は、車輪駆動型の移動体である。移動体５０は、図示しない操作装置を備えており、例えば、ジョイスティック等のリモコンで操縦される。なお、本実施例では、移動体５０はリモコンで操縦されるが、このような構成に限定されない。例えば、移動体５０は、作業者がハンドル操作によって運転することによって移動してもよいし、作業者が手で押すことによって移動してもよい。

移動体５０は、環境計測センサ５２と記憶部５４を備えている（図１参照）。環境計測センサ５２は、環境計測センサ５２が搭載される移動体５０の周囲の環境情報と、移動体５０の姿勢情報と、移動体５０の位置情報を計測する。本実施例では、移動体５０に搭載される環境計測センサ５２は、３Ｄ−ＬｉＤＲＡ、慣性センサ及びＧＰＳセンサである。

３Ｄ−ＬｉＤＲＡは、レーザ光を射出し、射出したレーザ光が物体で反射して返ってくるまでの時間を計測する。３Ｄ−ＬｉＤＲＡで計測された時間から、３Ｄ−ＬｉＤＲＡから物体までの距離が計測される。また、３Ｄ−ＬｉＤＲＡからレーザ光を射出した方向（すなわち、物体から反射されるレーザ光の入射角度）は既知であるため、３Ｄ−ＬｉＤＲＡに対する物体の方位を決定することができる。３Ｄ−ＬｉＤＲＡは、計測地点から見た建造物や木々等（以下、「計測物６２」という）の位置、姿勢及び形状等の環境情報を計測することができる。３Ｄ−ＬｉＤＲＡで計測された環境情報は、記憶部５４に記憶される。慣性センサは、例えば、ジャイロセンサであり、移動体５０の姿勢情報（例えば、ピッチ角）を計測する。慣性センサで計測された移動体５０の姿勢情報は、記憶部５４に記憶される。ＧＰＳセンサは、ＧＰＳによって移動体５０の位置を測位する。本実施例では、ＧＰＳセンサによって測位される環境計測センサ５２の位置は、緯度及び経度による２次元座標で示される。ＧＰＳセンサで測位された移動体５０の２次元座標は、記憶部５４に記憶される。

また、各計測地点における移動体５０の相対位置は、各計測地点において環境計測センサ５２によって計測された環境情報を用いて算出される。詳細には、１つの計測地点（例えば、Ｎ−１個目の計測地点（Ｎは１以上Ｋ以下の自然数））において３Ｄ−ＬｉＤＲＡが計測した環境情報と、次の計測地点（例えば、Ｎ個目の計測地点）において３Ｄ−ＬｉＤＲＡが計測した環境情報をマッチングさせることによって、両者の間の位置及び姿勢の変位を算出する。ここで算出された変位が、１つの計測地点から次の計測地点までの移動体５０の移動量といえる。マッチングの方法としては、パターンマッチングやＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）等の公知の方法を用いることができる。このように、各計測地点の間の移動体５０の移動量を算出することによって、各計測地点における移動体５０の姿勢及び位置（すなわち、相対位置）を算出することができる。また、移動体５０は、車輪の回転角を検出するセンサ（例えば、エンコーダ）を備えていてもよい。このセンサによって車輪の回転角を検出することで、移動体５０の移動方向及び移動量を算出することができる。移動体５０は、算出された移動体５０の移動方向及び移動量と、慣性センサで計測された移動体５０の姿勢情報に基づいて、各計測地点における移動体５０の姿勢及び位置（すなわち、相対位置）を算出することができる。

記憶部５４には、各計測地点において環境計測センサ５２で計測された環境情報に対応付けて、その計測地点における移動体５０の姿勢情報、相対位置及び２次元座標が時系列で記憶される。本実施例では、環境計測センサ５２が計測する環境情報、移動体５０の姿勢情報及び２次元座標と、算出される移動体５０の相対位置を合わせて「環境計測データ」と称することがある。なお、本実施例では、環境計測センサ５２として、３Ｄ−ＬｉＤＲＡ、慣性センサ及びＧＰＳセンサを用いているが、このような構成に限定されない。各計測地点から環境情報を計測できると共に、各計測地点における移動体５０の姿勢情報、相対位置及び２次元座標を取得または算出できる構成であればよい。例えば、環境計測センサ５２は、レーザ距離センサ、単願又は複眼のカメラシステム、気圧センサ、傾斜計等であってもよい。

図３（ａ）〜図３（ｃ）は、移動体５０が環境計測センサ５２によって環境情報を計測しながら移動する移動経路６０を模式的に示している。図３（ａ）〜図３（ｃ）に示すように、移動経路６０は、始点Ｐ０から地点Ｐ１までの間は略平坦となっており、地点Ｐ１から地点Ｐ２までの間は上りとなっており、地点Ｐ２から終点Ｐ３までの間は下りとなっている。また、地点Ｐ１から地点Ｐ２までの間の上り区間の周辺には、移動経路６０より高さ方向（図３（ａ）ではｚ方向）に突出する計測物６２ａと計測物６２ｂが存在する。例えば、計測物６２ａは建造物であり、計測物６２ｂは木々である。移動体５０は、移動経路６０を移動しながら、Ｋ個の計測地点において環境情報と、移動体５０の姿勢情報及び２次元座標を計測し、また、各計測地点における移動体５０の相対位置を算出する。計測された環境情報、移動体５０の姿勢情報及び２次元座標と、算出された移動体５０の相対位置は、計測時の時系列情報と共に記憶部５４に記憶される。

次に、地図データ生成装置１０は、Ｋ個の計測地点についての標高情報を取得し、標高情報記憶部１４に記憶する（Ｓ１４）。本実施例では、国土地理院が整備するデータベース（以下、地理院地図ともいう）から、Ｋ個の計測地点のそれぞれについて標高情報を取得し、標高情報記憶部１４に記憶する。

ここで、地理院地図から計測地点の標高情報を取得する方法について説明する。地理院地図を用いると、緯度及び経度からその地点における標高を取得することができる。地理院地図の標高は、航空レーザ測量により計測されている。航空レーザ測量では、航空機に搭載されたレーザスキャナから、地上に向かってレーザ光を射出し、航空機から地上までの距離を計測する。また、航空機の位置情報は、全地球衛星測位システム（ＧＮＳＳ）測量器と、慣性計測装置（ＩＭＵ）から取得している。航空レーザ測量では、航空機から地上までの距離と航空機の位置情報から、地上の標高や地形の形状を計測している。このとき、計測された標高データは、南北及び東西に５ｍ間隔で内挿補間される。地理院地図では、緯度及び経度を入力すると、その地点の標高情報が出力される。地図データ生成装置１０は、地理院地図に環境計測データ記憶部１２に記憶される２次元座標を入力し、その２次元座標に対応する位置の標高情報を地理院地図から出力する。出力された標高情報は、対応する２次元座標と、その２次元座標が計測された際の時系列情報と共に、標高情報記憶部１４に記憶される。

次に、標高判定部１６は、標高情報記憶部１４に記憶されるＫ個の計測地点の標高情報から、信頼度が高いと判定される標高情報を抽出する（Ｓ１６）。地理院地図から取得した標高情報は、実際の移動経路６０の標高と一致していないことがある。上述したように、地理院地図の標高情報は、航空レーザ測量によって計測され、内挿補間されている。このため、例えば、航空レーザ測量によって計測された位置の周辺にその位置の標高より高い物体（例えば、建造物や木々等）が存在していると、それらの物体が計測結果に影響を及ぼし、計測地点の標高を精度よく計測できないことがある。ステップＳ１６では、標高判定部１６は、地理院地図から取得したＫ個の計測地点の標高情報について、精度の信頼性が高いか否かを判定し、精度の信頼性が高いと判定された標高情報のみを抽出する。

ここで、ステップＳ１６の処理について、図４を参照して説明する。図４に示すように、ステップＳ１６の処理では、まず、標高判定部１６は、Ｋ個の計測地点について、環境計測データ記憶部１２に記憶される移動体５０の姿勢情報から、移動体５０の姿勢（すなわち、ピッチ角）が時系列に連続して正となる群と、連続して負となる群と、連続して略０となる群に分類する（Ｓ３２）。

図５（ａ）は、Ｋ個の計測地点で計測されたピッチ角と時間との関係を示すグラフである。図５（ａ）では、縦軸はピッチ角を示し、横軸は時間を示している。グラフＡは、慣性センサによって計測された各計測地点のピッチ角を時系列で示している。また、図５（ｂ）は、図５（ａ）に対応する実際の標高を示しており、グラフＢは、比較のため、移動経路６０の実際の標高を、グラフＡの各計測地点に対応付けて示している。移動体５０が上り坂を移動すると、移動体５０は上を向くため、ピッチ角は負の値となる。一方、移動体５０が下り坂を移動すると、移動体５０は下を向くため、ピッチ角は正の値となる。図５（ａ）に示すように、ピッチ角は、時間Ｔ０から時間Ｔ１までの間、連続して略０となっている。したがって、時間Ｔ０から時間Ｔ１までの間、移動体５０は平坦な経路を移動したことがわかり、これは、図３に示す始点Ｐ０から地点Ｐ１までの平坦な区間と一致する。標高判定部１６は、時間Ｔ０から時間Ｔ１までの間に移動体５０が移動した計測地点（すなわち、図３の始点Ｐ０から地点Ｐ１まで間の計測地点）を、グループＧ１と分類する。

また、ピッチ角は、時間Ｔ１から時間Ｔ２までの間、連続して負の値となっている。したがって、時間Ｔ１から時間Ｔ２までの間、移動体５０は上りの経路を移動したことがわかり、これは、図３に示す地点Ｐ１から地点Ｐ２までの上り区間と一致する。標高判定部１６は、時間Ｔ１から時間Ｔ２までの間に移動体５０が移動した計測地点（すなわち、図３の地点Ｐ１から地点Ｐ２まで間の計測地点）を、グループＧ２と分類する。また、ピッチ角は、時間Ｔ２から時間Ｔ３までの間、連続して正となっており、移動体５０は下りの経路を移動したことがわかる。標高判定部１６は、時間Ｔ２から時間Ｔ３までの間に移動体５０が移動した計測地点を、グループＧ３と分類する。このようにして、Ｋ個の計測地点全てについて、ピッチ角が時系列に連続して正となる群と、連続して負となる群と、連続して略０となる群に分類する。

次に、標高判定部１６は、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報を、ステップＳ３２で分類された群に分類する（Ｓ３４）。上述したように、標高情報は、対応する２次元座標が計測された際の時系列情報と共に、標高情報記憶部１４に記憶されている。標高判定部１６は、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報を、各群に分類される計測地点の時系列情報と対応するように、ステップＳ３２で設定された各群に分類する。図６（ａ）は、図５（ａ）と同様のグラフであり、慣性センサによって計測された各計測地点のピッチ角を時系列で示している。図６（ｂ）は、図５（ｂ）に示されるグラフに、標高情報記憶部１４に記憶された標高情報を追加したものである。グラフＣは、標高情報記憶部１４に記憶された標高情報を対応する時系列順で示している。図６（ｂ）に示すように、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報は、グループＧ１〜Ｇ３に分類される。

次に、標高判定部１６は、標高情報を時間Δｔ毎にさらに分割し、時間Δｔ毎の標高の変化率を算出する（Ｓ３６）。時間Δｔ毎の標高の変化率は、正、負、略０のいずれかで示される。例えば、図７（ｂ）に示すように、標高情報を時間Δｔ毎に分割すると、グループＧ１では、標高情報は３つの小グループｇ１１、ｇ１２、ｇ１３に分割される。また、グループＧ２では、標高情報は５つの小グループｇ２１〜ｇ２５に分割され、グループＧ３では、標高情報は５つの小グループｇ３１〜ｇ３５に分割される。そして、標高判定部１６は、時間Δｔ毎に分割された各小グループについて、標高の変化率を算出する。例えば、小グループを規定する時間が時間ｔから時間ｔ＋１までの間であり、時間ｔに対応する標高情報がｈｔであり、時間ｔ＋１に対応する標高情報がｈｔ＋１である場合、小グループの標高の変化率は、（ｈｔ＋１−ｈｔ）／Δｔによって算出される。このようにして小グループの標高の変化率を算出すると、グループＧ１では、小グループｇ１１〜ｇ１３の標高の変化率は、時系列順に略０、略０、正となる。また、グループＧ２では、小グループｇ２１〜ｇ２５の標高の変化率は、５つすべて略０となる。さらに、グループＧ３では、小グループｇ３１〜ｇ３５の標高の変化率は、時系列順に略０、負、略０、負、負となる。

次に、標高判定部１６は、ステップＳ３４で分類された群毎に、標高情報の起伏状態を決定する（Ｓ３８）。標高情報の起伏状態は、ステップＳ３６において算出した小グループの標高の変化率に基づいて決定する。詳細には、各群を構成する小グループの標高の変化率のうち、最も多いものをその群全体の起伏状態と決定する。例えば、グループＧ１では、３つの小グループｇ１１〜ｇ１３の標高の変化率のうち、２つが略０であり、１つが正であるため、略０が最も多い。このため、標高判定部１６は、グループＧ１全体における標高情報の起伏状態を平坦と決定する。また、グループＧ２では、５つの小グループｇ２１〜ｇ２５の標高の変化率が全て略０であるため、標高判定部１６は、グループＧ２全体における標高情報の起伏状態を平坦と決定する。さらに、グループＧ３では、５つの小グループｇ３１〜ｇ３５の標高の変化率のうち、２つが略０であり、３つが負であるため、負が最も多い。このため、標高判定部１６は、グループＧ３全体における標高情報の起伏状態を下りと決定する。

次に、標高判定部１６は、ステップＳ３８で決定した標高情報の起伏状態と、それに対応する群のピッチ角から決定される起伏状態を比較し、両者の起伏状態が一致するか否かを判定する（Ｓ４０）。上述したように、ステップＳ３２では、ピッチ角が時系列に連続して正となる群と、連続して負となる群と、連続して略０となる群に分類している。すなわち、ピッチ角が正の群では、ピッチ角から決定される起伏状態は下りとなり、ピッチ角が負の群では、ピッチ角から決定される起伏状態は上りとなり、ピッチ角が略０の群では、ピッチ角から決定される起伏状態は平坦となる。標高判定部１６は、ステップＳ３２で分類された各群について、ピッチ角から決定される起伏状態と、対応する群における標高情報の起伏状態を比較し、両者の起伏状態が一致するか否かを判定する。

例えば、グループＧ１は、ステップＳ３２において、ピッチ角が略０の群として分類されている。すなわち、グループＧ１は、ピッチ角から決定される起伏状態が平坦となっている。また、グループＧ１は、ステップＳ３８において、標高情報の起伏状態が平坦と決定されている。したがって、グループＧ１では、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態はいずれも平坦となっている。このため、標高判定部１６は、グループＧ１において、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致すると判定する。

グループＧ２は、ステップＳ３２において、ピッチ角が負の群として分類されているため、ピッチ角から決定される起伏状態が上りとなる。一方、グループＧ２は、ステップＳ３８において、標高情報の起伏状態が平坦と決定されている。このため、標高判定部１６は、グループＧ２において、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致しないと判定する。また、グループＧ３は、ステップＳ３２において、ピッチ角が正の群として分類されているため、ピッチ角から決定される起伏状態が下りとなる。そして、グループＧ２は、ステップＳ３８において、標高情報の起伏状態も下りと決定されている。このため、標高判定部１６は、グループＧ３において、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致すると判定する。

ピッチ角から決定される起伏状態と、それに対応する群の標高情報の起伏状態が一致すると判定された場合（ステップＳ４０でＹＥＳの場合）、標高判定部１６は、その群に分類される標高情報を抽出する（Ｓ４２）。図７（ａ）及び図７（ｂ）では、グループＧ１及びグループＧ３において、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致すると判定されている。したがって、標高判定部１６は、グループＧ１及びグループＧ３に分類される標高情報を抽出する。その後、ステップＳ４４に進む。

一方、ピッチ角から決定される起伏状態と、それに対応する群の標高情報の起伏状態が一致しないと判定された場合（ステップＳ４０でＮＯの場合）、標高判定部１６は、ステップＳ４２をスキップして、ステップＳ４４に進む。すなわち、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致しない場合には、その群に分類される標高情報は抽出されない。図７（ａ）及び図７（ｂ）では、グループＧ２において、ピッチ角から決定される起伏状態と標高情報の起伏状態が一致しないと判定されている。したがって、標高判定部１６は、グループＧ２に分類される標高情報を抽出しない。慣性センサは、その計測地点におけるピッチ角が正であるか、負であるか、又は略０であるかを正確に計測することができる。このため、標高情報の起伏状態を、ピッチ角から決定される起伏状態と比較することによって、精度の信頼度の高い標高情報のみを抽出することができる。

次に、標高判定部１６は、全ての群について、ステップＳ４０の判定（すなわち、ピッチ角から決定される起伏状態と、それに対応する群の標高情報の起伏状態が一致するか否かの判定）を実行したか否かを判定する（Ｓ４４）。全ての群についてステップＳ４０の判定を実行していない場合（ステップＳ４４でＮＯの場合）、ステップＳ４０に戻り、ステップＳ４０〜ステップＳ４４の処理を繰り返す。一方、全ての群についてステップＳ４０の判定を実行した場合（ステップＳ４４でＹＥＳの場合）、ステップＳ１６の処理を終了し、図２のステップＳ１８に進む。

ステップＳ１６の処理が終了すると、絶対座標生成部１８は、ステップＳ１６で抽出された標高情報と、それに対応する２次元座標から、３次元座標（以下、この３次元座標を絶対座標ともいう）を生成する（Ｓ１８）。したがって、ステップＳ１８では、絶対座標生成部１８は、ステップＳ１６で抽出された標高情報についてのみ絶対座標を生成し、ステップＳ１６で抽出されなかった標高情報については絶対座標を生成しない。すなわち、本実施例では、ステップＳ３４でグループＧ１及びグループＧ３に分類された標高情報から絶対座標を生成し、ステップＳ３４でグループＧ２に分類された標高情報については絶対座標を生成しない。２次元座標は緯度及び経度に対応しており、緯度及び経度は、地球楕円体中心を原点とする地心直交座標に変換することによって、メートル単位に変換できる。

図８は、ステップＳ１８で生成された絶対座標を模式的に示したものである。図８に示すように、領域Ｒ１内には、グループＧ１に分類された標高情報とそれに対応する緯度及び経度から生成された絶対座標が示されている。また、領域Ｒ３内には、グループＧ３に分類された標高情報とそれに対応する緯度及び経度から生成された絶対座標が示されている。一方、領域Ｒ２内には、絶対座標が示されていない。これは、ステップＳ１８において、グループＧ２に分類される標高情報が抽出されなかったためである。したがって、ステップＳ１８で生成された絶対座標を時系列順に並べると、連続して存在しない領域（図８では領域Ｒ２）が存在する。

次に、グラフ構造データ生成部２０は、環境計測データ記憶部１２に記憶される移動体５０の姿勢情報及び相対位置と、ステップＳ１８で生成された絶対座標から、グラフ構造データを生成する（Ｓ２０）。図９及び図１０に示すように、グラフ構造データは、計測点ノード３２と、計測点アーク３４と、座標ノード３６と、座標アーク３８によって構成される。計測点ノード３２は、環境計測データ記憶部１２に記憶される、Ｋ個の計測地点における移動体５０の姿勢及び位置（相対位置）を規定する。計測点アーク３４は、時系列に隣接する計測点ノード３２間における移動体５０の相対位置関係を規定する。計測点アーク３４は、計測点アーク３４の両端にある２つの計測点ノード３２の各姿勢についての制約を表している。計測点アーク３４は、各計測地点において環境計測センサ５２（詳細には、３Ｄ−ＬｉＤＲＡ）が計測した環境情報をマッチングさせることによって算出することができる。座標ノード３６は、ステップＳ１８で生成された絶対座標の位置を規定する。座標アーク３８は、計測点ノード３２の位置と、その位置に対応する座標ノード３６の位置との間のずれを規定する。

次に、グラフ構造データ最適化部２２は、ステップＳ２０で生成されたグラフ構造データを最適化する（Ｓ２２）。具体的には、グラフ構造データ最適化部２２は、グラフ構造データ内の計測点アーク３４及び座標アーク３８に基づいて算出される誤差関数の和が最小となるように、グラフ構造データを最適化する。誤差関数は、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ技術で用いられている、公知の方法を用いて生成することができ、また、最適化方法についても、最急降下法や共役勾配法等の最小二乗法等の公知の方法を用いることができる。グラフ構造データ最適化部２２は、グラフ構造データ内の全てのアーク（計測点アーク３４及び座標アーク３８）から誤差関数を算出し、これら算出された誤差関数を加算し、次いで、この誤差関数の和が最小となるように最適化する。環境計測センサ５２によって計測される環境情報から算出される移動体５０の相対位置は、短い距離間においては精度が高い一方、移動経路６０全体においては誤差が蓄積される。座標アーク３８を追加したグラフ構造データを最適化することによって、絶対座標を取り込んだグラフ構造データを最適化できる。これによって、移動経路６０全体において、移動体５０の相対位置の精度を高くすることができる。

次に、地図データ生成部２４は、環境計測データ記憶部１２に記憶される環境情報と、ステップＳ２２で最適化されたグラフ構造データに基づいて、対象領域の環境地図データを生成する（Ｓ２４）。具体的には、地図データ生成部２４は、グラフ構造データ最適化部２２によって最適化されたグラフ構造データを構成する計測点ノード３２（以下では、最適化された計測点ノード３２ともいう）に基づいて、その計測点ノード３２に対応する位置から計測した環境情報を用いて環境地図データを生成する。地図データ生成部２４は、各計測点ノード３２について、環境情報に、最適化された計測点ノード３２が規定する移動体５０の位置及び姿勢をそれぞれ適用する。そして、地図データ生成部２４は、最適化された計測点ノード３２が規定する移動体５０の位置及び姿勢が適用された複数の環境情報を、ＩＣＰ等の公知の方法を用いてマッチングして環境地図データを生成する。このように、グラフ構造データ最適化部２２によって最適化されたグラフ構造データに基づいて環境地図データを生成することによって、環境地図データ全体の精度を高めることができる。

なお、本実施例では、標高情報記憶部１４は、Ｋ個の計測地点全ての標高情報を記憶しているが、このような構成に限定されない。標高情報の起伏状態と、ピッチ角から決定される起伏状態を比較できればよく、例えば、標高情報記憶部１４は、Ｋ個の計測地点から選択された地点の標高情報のみを記憶していてもよい。

また、本実施例では、グラフ構造データ最適化部２２は、計測点アーク３４及び座標アーク３８に基づいて算出される誤差関数の和が最小となるように、グラフ構造データを最適化しているが、このような構成に限定されない。例えば、ステップＳ２０で生成されたグラフ構造データに、時系列で隣接しない２つの計測点ノード３２間における移動体５０の相対位置や姿勢を規定するアーク（以下、第３のアークともいう）を追加してもよい。この第３のアークを規定するために選択される２つの計測点ノード３２は、２つの計測点ノード３２によって規定される移動体５０間の距離が比較的近く、かつ、２つの計測点ノード３２によって規定される移動体５０から環境情報を計測した時間が比較的離れているほうがよい。そして、グラフ構造データ最適化部２２は、計測点アーク３４、座標アーク３８及び第３のアークに基づいて算出される誤差関数の和が最小となるように、グラフ構造データを最適化してもよい。グラフ構造データに第３のアークを追加して、グラフ構造データを最適化することによって、環境地図データ全体の精度をより高くすることができる。

（実施例２）
上記の実施例１では、ステップＳ１６において、信頼度の高い標高情報を抽出する際に、環境計測データ記憶部１２に記憶される移動体５０のピッチ角を用いていたが、このような構成に限定されない。地理院地図から取得した標高情報から算出される傾きと計測地点の傾きを比較できればよく、例えば、計測地点の傾きは、移動体５０の３次元の位置変動量から算出してもよい。なお、本実施例では、環境計測データ記憶部１２に記憶される移動体５０の姿勢情報と、ステップＳ１６の標高情報の抽出処理が、実施例１と相違しており、その他の構成については略同一となっている。そこで、実施例１の地図データ生成装置１０と同一の構成については、その説明を省略する。

本実施例では、環境計測データ記憶部１２には、３次元ジャイロオドメトリによって計測された移動体５０の姿勢情報が記憶される。移動体５０は、ジャイロセンサを搭載しており、ジャイロセンサによって、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸周りの回転量を計測する。移動体５０は、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸周りの回転量から、移動体５０の姿勢変動量を算出する。移動体５０が移動すると、移動前の姿勢（例えば、時間ｔ−１の姿勢）と移動後の姿勢（例えば、時間ｔの姿勢）の変動から、新たな姿勢を更新する。また、移動体５０は、移動体５０の車輪の回転量から並進量を算出する。移動体５０は、更新された姿勢と、算出された並進量から、移動体５０の３次元の位置変動量を算出し、移動体５０の３次元の位置変動量は、相対座標（ｘ，ｙ，ｚ）で示される。記憶部５４には、各計測点において環境計測センサ５２で計測された環境情報に対応付けて、その計測点における移動体５０の相対座標が時系列で記憶される。

次に、本実施例におけるステップＳ１６の処理について、図１１を参照して説明する。図１１に示すように、まず、標高判定部１６は、Ｋ個の計測地点について、環境計測データ記憶部１２に記憶される相対座標から算出される傾きが、時系列に連続して正となる群と、連続して負となる群と、連続して略０となる群に分類する（Ｓ５２）。

図１２（ａ）は、相対座標のｚ座標と移動体５０の移動距離の関係を示すグラフである。図１２（ａ）では、縦軸は相対座標のｚ座標を示し、横軸は移動距離を示している。グラフＤは、相対座標のｚ座標と移動体５０の移動距離を示している。図１２（ａ）に示すように、相対座標のｚ座標と移動距離との関係を示すと、各計測地点における移動体５０の傾きを算出できる。標高判定部１６は、移動体５０の傾きの変曲点を検出し、傾きが連続して正となる群と、負となる群と、略０となる群に分類する。図１２（ａ）では、移動距離が０からｄ１までの間では、グラフＤの傾きが略０となっている。したがって、移動距離が０からｄ１までの間に位置する計測地点をグループＧ１と分類する。また、移動距離がｄ１からｄ２までの間では、グラフＤの傾きが正となっている。したがって、移動距離がｄ１からｄ２までの間に位置する計測地点をグループＧ２と分類する。さらに、移動距離がｄ２からｄ３までの間では、グラフＤの傾きが負となっている。したがって、移動距離がｄ２からｄ３までの間に位置する計測地点をグループＧ３と分類する。

次に、標高判定部１６は、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報を、ステップＳ３２で分類された群に分類する（Ｓ５４）。なお、ステップＳ５４の処理は、実施例１のステップＳ３４の処理と略同一であるため、詳細な説明は省略する。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）に対応する標高情報を示すグラフである。グラフＥは、比較のため、移動経路６０の実際の標高を、図１２（ａ）のグラフＤと対応付けて示している。グラフＦは、標高情報記憶部１４に記憶された標高情報を、図１２（ａ）のグラフＤと対応付けて示している。図１２（ｂ）に示すように、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報は、グループＧ１〜Ｇ３に分類される。

次に、標高判定部１６は、ステップＳ５２で分類した群毎に、相対座標のｚ座標の平均勾配を算出する（Ｓ５６）。図１２（ａ）に示すように、例えば、グループＧ２において、移動距離ｄ１のｚ座標がｚ_ｉであり、移動距離ｄ２のｚ座標がｚ_ｉ＋１であり、移動距離ｄ１、ｄ２の間の距離が、ΔＤ_ｊであるとする。この場合、グループＧ２のｚ座標の平均勾配は、（ｚ_ｉ＋１−ｚ_ｉ）／ΔＤ_ｊと算出される。同様に、グループＧ３において、移動距離ｄ２のｚ座標がｚ_ｉ＋１であり、移動距離ｄ３のｚ座標がｚ_ｉ＋２であり、移動距離ｄ２、ｄ３の間の距離が、ΔＤ_ｊ＋１である場合、グループＧ３のｚ座標の平均勾配は、（ｚ_ｉ＋２−ｚ_ｉ＋１）／ΔＤ_ｊ＋１と算出される。

次に、標高判定部１６は、ステップＳ５４で分類した群毎に、標高情報の平均勾配を算出する（Ｓ５８）。図１２（ｂ）に示すように、例えば、グループＧ２において、移動距離ｄ１の標高がｈ_ｉであり、移動距離ｄ２の標高がｈ_ｉ＋１であるとする。この場合、移動距離ｄ１、ｄ２の間の距離はステップＳ５６の場合と同様にΔＤ_ｊであるため、グループＧ２の標高情報の平均勾配は、（ｈ_ｉ＋１−ｈ_ｉ）／ΔＤ_ｊと算出される。同様に、グループＧ３において、移動距離ｄ２の標高がｈ_ｉ＋１であり、移動距離ｄ２の標高がｈ_ｉ＋２である場合、移動距離ｄ２、ｄ３の間の距離はΔＤ_ｊ＋１であるため、グループＧ３の標高情報の平均勾配は、（ｈ_ｉ＋２−ｈ_ｉ＋１）／ΔＤ_ｊ＋１と算出される。

次に、標高判定部１６は、ステップＳ５２及びステップＳ５４で分類した群毎に、ステップＳ５６で算出したｚ座標の平均勾配と、ステップＳ５８で算出した標高情報の平均勾配の差分を算出し、その差分の絶対値が閾値以内であるか否かを判定する（Ｓ６０）。本実施例では、閾値を１％とするが、このような構成に限定されない。閾値は特に限定されるものではなく、適宜変更して用いることができる。ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値が閾値以内である場合（ステップＳ６０でＹＥＳの場合）、両者の勾配は略一致していると判定される。すなわち、この群に分類された標高情報は精度の信頼度が高いと判定される。したがって、この場合には、標高判定部１６は、その群に分類される標高情報を抽出する（Ｓ６２）。一方、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値が閾値以内ではない場合（ステップＳ６０でＮＯの場合）、両者の勾配は一致しないと判定される。すなわち、この群に分類された標高情報は精度の信頼度が低いと判定される。したがって、この場合には、ステップＳ６２をスキップする。

例えば、グループＧ２において、実際の標高を示すグラフＥが上りを示しており、その平均勾配が約３％であったとする。この場合、図１２（ａ）に示されるｚ座標の平均勾配（ｚ_ｉ＋１−ｚ_ｉ）／ΔＤ_ｊは３％となる。一方、図１２（ｂ）に示されるように、標高情報の平均勾配（ｈ_ｉ＋１−ｈ_ｉ）／ΔＤｊは、略０となっている。したがって、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値は、３％となる。すなわち、グループＧ２では、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値が１％以内となっていないため、この群に分類された標高情報は精度の信頼度が低いと判定される。したがって、ステップＳ６２をスキップし、グループＧ２に分類された標高情報は抽出されない。

また、グループＧ３において、実際の標高を示すグラフＥが下りを示しており、その平均勾配が約−２．５％であったとする。この場合、図１２（ａ）に示されるｚ座標の平均勾配（ｚ_ｉ＋２−ｚ_ｉ＋１）／ΔＤ_ｊ＋１は−２．５％となる。そして、図１２（ｂ）に示されるように、標高情報の平均勾配（ｈ_ｉ＋２−ｈ_ｉ＋１）／ΔＤ_ｊ＋１も全体として減少しており、例えば、標高情報の平均勾配は−３％となっていたとする。すると、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値は、０．５％となる。すなわち、グループＧ３では、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値が１％以内となっているため、この群に分類された標高情報は精度の信頼度が高いと判定される。したがって、ステップＳ６２に進み、グループＧ３に分類された標高情報は抽出される。

次に、標高判定部１６は、全ての群について、ステップＳ６０の判定（すなわち、ｚ座標の平均勾配と標高情報の平均勾配の差分の絶対値が閾値以内であるか否かの判定）を実行したか否かを判定する（Ｓ６４）。全ての群についてステップＳ６０の判定を実行していない場合（ステップＳ６４でＮＯの場合）、ステップＳ６０に戻り、ステップＳ６０〜ステップＳ６４の処理を繰り返す。一方、全ての群についてステップＳ６０の判定を実行した場合（ステップＳ６４でＹＥＳの場合）、図２のステップＳ１８に進む。このように、本実施例の方法を用いても、標高情報記憶部１４に記憶される標高情報から、精度の信頼度の高い標高情報を抽出することができる。このため、３次元の地図データの精度を高くすることができる。

実施例で説明した地図データ生成装置１０に関する留意点を述べる。実施例の環境計測データ記憶部１２は、「環境情報記憶部」及び「傾き情報記憶部」の一例であり、標高判定部１６は、「傾き算出部」及び「抽出部」の一例であり、絶対座標生成部１８は「座標生成部」の一例である。

以上、本明細書に開示の技術の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。

１０：地図データ生成装置
１２：環境計測データ記憶部
１４：標高情報記憶部
１６：標高判定部
１８：絶対座標生成部
２０：グラフ構造データ生成部
２２：グラフ構造データ最適化部
２４：地図データ生成部
５０：移動体
５２：環境計測センサ
５４：記憶部

Claims (6)

1. 対象領域の３次元の地図用の地図データを生成する装置であって、
   前記対象領域内のＫ個（Ｋは１以上の自然数）の計測点のそれぞれについてのＫ個の環境情報であって、前記計測点の周囲に存在する物体との相対距離を示す前記環境情報を記憶する環境情報記憶部と、
   Ｎ−１個目からＮ個目の計測点までの水平面に対する第１傾きを、前記Ｋ個の計測点のそれぞれについて記憶する傾き情報記憶部と、
   前記Ｋ個の計測点のそれぞれについて、標高情報を取得して記憶部に記憶する標高情報記憶部と、
   前記Ｋ個の計測点のそれぞれについて、Ｎ−１個目からＮ個目の計測点までの水平面に対する第２傾きを、前記Ｋ個の標高情報を用いて算出する傾き算出部と、
   前記Ｋ個の計測点のそれぞれについて前記第１傾きと前記第２傾きを比較し、前記第２傾きの前記第１傾きに対する一致の度合いが高い計測点についての前記標高情報を抽出する抽出部と、を備える、地図データ生成装置。
2. 前記抽出部は、正または負の前記第１傾きを有して連続するＭ個（Ｍは２以上Ｋ以下の自然数）の一群の計測点を抽出する、請求項１に記載の地図データ生成装置。
3. 前記抽出部は、前記Ｍ個の一群の計測点全体において、前記第２傾きの正負が前記第１傾きの正負と一致するか否かによって、前記第２傾きの前記第１傾きに対する一致の度合いを判定する、請求項２に記載の地図データ生成装置。
4. 前記抽出部は、前記Ｍ個の一群の計測点全体において、前記第１傾きと前記第２傾きの間の差分を算出し、前記差分が閾値以下のときに前記第２傾きの前記第１傾きに対する一致の度合いが高いと判定する、請求項２に記載の地図データ生成装置。
5. 前記抽出部によって抽出された前記標高情報に対応する計測点の３次元座標を生成する座標生成部と、
   前記環境情報が計測された前記Ｋ個の計測点のそれぞれの位置を規定する計測点ノードと、隣接する計測点ノード間の相対的位置関係を規定する計測点アークと、前記３次元座標の位置を規定する座標ノードと、前記計測点の位置とその位置に対応する３次元座標との間のずれを規定する座標アークと、を備えるグラフ構造データを生成するグラフ構造データ生成部と、
   前記グラフ構造データについて、各計測点アークおよび各座標アークから算出される誤差関数の和が最小となるように前記グラフ構造データを最適化するグラフ構造データ最適化部と、をさらに備える、請求項１〜４のいずれか一項に記載の地図データ生成装置。
6. 最適化された前記グラフ構造データ内の計測点ノードと、計測点ノードが規定する位置から計測された環境情報を用いて、地図データを生成する地図データ生成部をさらに備える、請求項５に記載の地図データ生成装置。

Images