WO2017208503A1 - 地図データ更新装置、地図データ更新方法および地図データ更新プログラム - Google Patents

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Definitions

  • the present invention relates to a technique for updating map data.
  • the data measured by the MMS measurement vehicle contains measurement errors.
  • the map data is created after correcting the measurement data.
  • the measurement data obtained by MMS cannot be directly reflected in the map data, and the data measured by a surveying method to correct the measured data. Had to get.
  • Patent Document 1 discloses a technique for creating map data using MMS.
  • the object of the present invention is to make it possible to update map data using measurement data.
  • the map data update device of the present invention is Map data including position information of features existing at the reference time, and data obtained by measurement performed at the measurement time after the reference time, including data including position information of the features existing at the measurement time Using a certain measurement data, a deviation amount calculation unit for calculating a deviation amount of the position of the feature common to the map data and the measurement data; Based on the calculated amount of deviation, a deviation correction unit that corrects position information included in the measurement data; Using the map data and the corrected measurement data, a difference extraction unit that extracts a difference between a set of features existing at the reference time and a set of features measured at the measurement time; A map data updating unit that updates the map data based on the extracted difference.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a map data update device 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a configuration diagram of a storage unit 191 in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a configuration diagram of a measurement vehicle 810 according to Embodiment 1.
  • 5 is a flowchart of a map data update method according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a map image 201 and a white line 202 in the first embodiment.
  • FIG. 3 shows a point cloud image 211 and a white line 212 in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram in which white lines (202, 212) in Embodiment 1 are superimposed.
  • FIG. 5 shows the center of gravity (203, 213) of a white line in the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart of a deviation amount calculation process (S100) in the first embodiment.
  • FIG. 5 shows a measurement point group 214 and a boundary line 215 according to the first embodiment. The figure which shows the new feature 221 and the extinction feature 222 in Embodiment 1.
  • FIG. 6 shows white lines 202 before and after updating in the first embodiment.
  • FIG. 3 shows a usage pattern 1 in the first embodiment.
  • FIG. 5 shows a usage pattern 2 in the first embodiment.
  • FIG. 3 shows a summary in the first embodiment.
  • FIG. 10 shows an overlapping portion of white lines (202, 212) in the second embodiment.
  • 9 is a flowchart of a deviation amount calculation process (S100) in the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart of a deviation amount calculation process (S100) in Example 1 of Embodiment 3.
  • FIG. 10 is a flowchart of a map data update method according to the fourth embodiment.
  • Embodiment 1 FIG. The form which updates map data is demonstrated based on FIGS. 1-15. *** Explanation of configuration *** Based on FIG. 1, the structure of the map data update apparatus 100 is demonstrated.
  • the map data update device 100 is a computer including hardware such as a processor 901, a memory 902, an auxiliary storage device 903, a display 904, an input device 905, and a communication device 906. These hardwares are connected to each other via signal lines.
  • the processor 901 is an IC (Integrated Circuit) that performs processing, and controls other hardware.
  • the processor 901 is a CPU, DSP, or GPU.
  • CPU is an abbreviation for Central Processing Unit
  • DSP is an abbreviation for Digital Signal Processor
  • GPU is an abbreviation for Graphics Processing Unit.
  • the memory 902 is a volatile storage device.
  • the memory 902 is also called main memory or main memory.
  • the memory 902 is a RAM (Random Access Memory).
  • the auxiliary storage device 903 is a nonvolatile storage device. Specifically, the auxiliary storage device 903 is a ROM, HDD, or flash memory. ROM is an abbreviation for Read Only Memory, and HDD is an abbreviation for Hard Disk Drive.
  • processor 901, the memory 902, and the auxiliary storage device 903 are combined is referred to as a “processing circuit”.
  • the display 904 is a display device that displays an image or the like. Specifically, the display 904 is a liquid crystal display. The display 904 is also called a monitor.
  • the input device 905 is a device that accepts input. Specifically, the input device 905 is a keyboard, a mouse, a numeric keypad, or a touch panel.
  • the communication device 906 is a device that performs communication, and includes a receiver and a transmitter. Specifically, the communication device 906 is a communication chip or a NIC (Network Interface Card).
  • NIC Network Interface Card
  • the map data update device 100 includes “parts” such as a deviation amount calculation unit 111, a deviation correction unit 112, a difference extraction unit 113, and a map data update unit 114 as elements of a functional configuration.
  • the function of “part” is realized by software. The function of “part” will be described later.
  • the auxiliary storage device 903 stores a program that realizes the function of “unit”.
  • a program that realizes the function of “unit” is loaded into the memory 902 and executed by the processor 901.
  • the auxiliary storage device 903 stores an OS (Operating System). At least a part of the OS is loaded into the memory 902 and executed by the processor 901.
  • OS Operating System
  • the processor 901 executes a program that realizes the function of “unit” while executing the OS.
  • Data obtained by executing a program that realizes the function of “unit” is stored in a storage device such as the memory 902, the auxiliary storage device 903, a register in the processor 901, or a cache memory in the processor 901.
  • the memory 902 functions as a storage unit 191 in which data used, generated, input, output, transmitted or received by the map data update device 100 is stored.
  • other storage devices may function as the storage unit 191.
  • the display 904 functions as a display unit 192 that displays an image or the like.
  • the input device 905 functions as a reception unit 193 that receives input.
  • the communication device 906 functions as a communication unit that communicates data.
  • the receiver functions as a receiving unit that receives data
  • the transmitter functions as a transmitting unit that transmits data.
  • the map data update device 100 may include a plurality of processors that replace the processor 901.
  • the plurality of processors share execution of a program that realizes the function of “unit”.
  • the program that realizes the function of “unit” can be stored in a computer-readable manner in a nonvolatile storage medium such as a magnetic disk, an optical disk, or a flash memory.
  • a nonvolatile storage medium such as a magnetic disk, an optical disk, or a flash memory.
  • a non-volatile storage medium is a tangible medium that is not temporary.
  • Part may be read as “processing” or “process”.
  • the function of “unit” may be realized by firmware.
  • the data stored in the storage unit 191 will be described based on FIG.
  • the storage unit 191 stores map data 181 and measurement data 182 and the like.
  • the map data 181 is map data including position information of features existing at the reference time.
  • the map data 181 is basic map data used in the automatic driving support system.
  • An automatic driving support system is a system for realizing automatic driving of a vehicle.
  • the position information included in the map data 181 is a three-dimensional coordinate value indicating the point where the feature is located.
  • the measurement data 182 is data obtained by measurement performed at the measurement time after the reference time, and is data including position information of the feature existing at the measurement time.
  • the measurement data 182 is measurement data obtained by three-dimensional measurement using a mobile mapping system (MMS).
  • MMS mobile mapping system
  • MMS is a system for obtaining measurement data of a measurement area by traveling with a measurement vehicle in a measurement area to be subjected to three-dimensional measurement.
  • the measurement vehicle 810 will be described with reference to FIG.
  • the measurement vehicle 810 is a vehicle equipped with measurement equipment. Specific measuring devices are a GPS receiver 811, an IMU 812, an odometer 813, a laser scanner 814, and a camera 815. GPS is an abbreviation for Global Positioning System, and IMU is an abbreviation for Internal Measurement Unit.
  • Vehicle position data is obtained using measurement data obtained by the GPS receiver 811, IMU 812, and odometer 813.
  • the vehicle position data is data including a three-dimensional coordinate value indicating a point where the measurement vehicle is located at each time.
  • Laser point cloud data and 3D point cloud data are obtained by the laser scanner 814.
  • Laser point cloud data is data including the distance from the laser scanner 814 to the measurement point and the direction from the laser scanner 814 to the measurement point for each measurement point.
  • the measurement point is a point where the laser beam is irradiated and the laser beam is reflected.
  • the 3D point cloud data is data generated using the vehicle position data and the laser point cloud data, and is data including a 3D coordinate value indicating the measurement point for each measurement point.
  • the three-dimensional coordinate value of the measurement point is obtained by using the three-dimensional coordinate value of the measurement vehicle at the time when the laser beam is irradiated, the distance from the laser scanner 814 to the measurement point, and the direction from the laser scanner 814 to the measurement point. Calculated.
  • Photographed image data is obtained by the camera 815.
  • the captured image data is data including a captured image for each time.
  • the captured image is an image in which the surroundings of the measurement vehicle are reflected.
  • Vehicle position data, laser point cloud data, 3D point cloud data, and captured image data are measurement data obtained by 3D measurement using MMS.
  • the measurement data 182 in the first embodiment is three-dimensional point group data.
  • the position information included in the measurement data 182 is a three-dimensional coordinate value indicating the measurement point.
  • the operation of the map data update device 100 corresponds to a map data update method.
  • the map data update method procedure corresponds to the map data update program procedure.
  • the map data update method will be described with reference to FIG.
  • Step S100 is a shift amount calculation process.
  • step S100 the deviation amount calculation unit 111 calculates the deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182 using the map data 181 and the measurement data 182.
  • the deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182 is a deviation amount of the position of the feature common to the map data 181 and the measurement data 182.
  • the amount of deviation is represented by a vector.
  • a map image 201 is an image based on the map data 181.
  • the map image 201 shows the features that existed at the reference time.
  • a white line 202 is a feature existing at the reference time.
  • the point cloud image 211 is an image based on the three-dimensional point cloud data that is the measurement data 182.
  • the point cloud image 211 shows the feature that existed at the measurement time.
  • a white line 212 is a feature existing at the measurement time.
  • the position information included in the measurement data 182 has a measurement error. Therefore, when the white line 212 of the point cloud image 211 is superimposed on the white line 202 of the map image 201 based on the position information included in the measurement data 182, the white line 202 of the map image 201 and the point cloud image 211 are shown in FIG. The white line 212 is displaced. This shift occurs in the parallel direction.
  • the shift amount calculation unit 111 calculates the shift amount between the white line 202 of the map image 201 and the white line 212 of the point cloud image 211 as a shift amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the center of gravity 203 is the center of gravity of the white line 202 of the map image 201
  • the center of gravity 213 is the center of gravity of the white line 212 of the point cloud image 211.
  • the shift amount calculation unit 111 calculates the shift amount of the center of gravity (203, 213) as the shift amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • step S ⁇ b> 111 the deviation amount calculation unit 111 detects a feature that is a feature common to the map data 181 and the measurement data 182.
  • the feature in the first embodiment is a white line.
  • the deviation amount calculation unit 111 detects the feature object from the map data 181 as follows.
  • the map data 181 includes feature information for each feature.
  • the feature information includes a type, an identifier, and position information.
  • the position information included in the feature information includes a three-dimensional coordinate value indicating a corner position for each corner of the feature.
  • the deviation amount calculation unit 111 extracts feature information whose type is a white line from the map data 181.
  • the deviation amount calculation unit 111 extracts a three-dimensional coordinate value for each corner of the white line from the extracted feature information.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the range of the white line using the extracted three-dimensional coordinate value.
  • the deviation amount calculation unit 111 detects the characteristic object from the measurement data 182 as follows.
  • the measurement data 182 includes measurement point information for each measurement point.
  • the measurement point information includes color information and position information.
  • the position information included in the measurement point information is a three-dimensional coordinate value of the measurement point.
  • the measurement point group 214 is a set of measurement points corresponding to the measurement point information included in the measurement data 182.
  • a black circle is a measurement point corresponding to measurement point information including color information indicating a color other than white.
  • a white circle is a measurement point corresponding to measurement point information including color information indicating white.
  • the deviation amount calculation unit 111 extracts measurement point information including color information indicating white from the measurement data 182.
  • the deviation amount calculation unit 111 extracts a three-dimensional coordinate value from each of the extracted measurement point information.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the boundary line 215 of the white line 212 using the extracted three-dimensional coordinate value.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the range of the white line 212.
  • step S112 the deviation amount calculation unit 111 calculates the position of the feature in the map data 181. Specifically, the position of the feature is the position of the center of gravity of the feature.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the position of the feature in the map data 181 as follows.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates a three-dimensional coordinate value indicating the position of the center of gravity of the white line based on the range of the white line calculated using the map data 181 in step S111.
  • the calculated three-dimensional coordinate value is the position of the feature in the map data 181.
  • step S113 the deviation amount calculation unit 111 calculates the position of the feature in the measurement data 182.
  • the position of the feature is the position of the center of gravity of the feature.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the position of the feature in the measurement data 182 as follows.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates a three-dimensional coordinate value indicating the position of the center of gravity of the white line based on the range of the white line calculated using the measurement data 182 in step S111.
  • the calculated three-dimensional coordinate value is the position of the feature in the measurement data 182.
  • step S114 the deviation amount calculation unit 111 calculates a difference between the position of the feature in the map data 181 and the position of the feature in the measurement data 182.
  • the calculated difference is a deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the difference between the three-dimensional coordinate value calculated in step S112 and the three-dimensional coordinate value calculated in step S113.
  • step S200 the description will be continued from step S200.
  • Step S200 is misalignment correction processing.
  • step S200 the deviation correction unit 112 corrects the position information included in the measurement data 182 based on the deviation amount calculated in step S100.
  • the deviation correction unit 112 calculates a corrected three-dimensional coordinate value by subtracting the deviation amount from the three-dimensional coordinate value that is position information for each piece of position information included in the measurement data 182, A certain three-dimensional coordinate value is updated to a corrected three-dimensional coordinate value.
  • Step S300 is a difference extraction process.
  • step S300 the difference extraction unit 113 uses the map data 181 and the corrected measurement data 182 to extract the difference between the feature set present at the reference time and the feature set measured at the measurement time. To do.
  • the difference extraction unit 113 extracts new features and extinct features as differences.
  • the new feature is a feature that does not exist at the reference time but is measured at the measurement time.
  • the difference extraction unit 113 extracts position information that does not match the position information included in the map data 181 from the corrected measurement data 182 as position information of the new feature.
  • Extinction features are features that exist at the reference time and were not measured at the measurement time.
  • the difference extraction unit 113 extracts position information that does not match the position information included in the corrected measurement data 182 from the map data 181 as the position information of the extinct feature.
  • FIG. 11 shows a state where the white line 202 of the map image 201 is superimposed on the white line 212 of the corrected point cloud image 211.
  • the corrected point cloud image 211 is a point cloud image 211 based on the corrected measurement data 182.
  • the difference extraction unit 113 extracts the new feature 221 and the disappeared feature 222 as differences.
  • the new feature 221 is a portion that is not included in the white line 202 of the map image 201 but is included in the white line 212 of the corrected point cloud image 211.
  • the extinguished feature 222 is a portion that is included in the white line 202 of the map image 201 and not included in the white line 212 of the corrected point cloud image 211.
  • step S400 will be described.
  • Step S400 is a map data update process.
  • step S400 the map data update unit 114 updates the map data 181 based on the difference extracted in step S300.
  • the map data update unit 114 updates the map data 181 as follows.
  • the map data update unit 114 adds position information corresponding to the new feature to the map data 181. That is, the map data update unit 114 generates feature information of a new feature, and adds the generated feature information to the map data 181.
  • the map data update unit 114 deletes position information corresponding to the extinct feature from the map data 181. That is, the map data update unit 114 deletes the feature information of the disappeared features from the map data 181.
  • FIG. 12 shows a white line 202 of the map image 201 before update and a white line 202 of the map image 201 after update.
  • the map image 201 before update is the map image 201 based on the map data 181 before update
  • the map image 201 after update is the map image 201 based on the map data 181 after update.
  • the map data updating unit 114 deletes the feature information of the disappeared feature 222 from the map data 181 and adds the feature information of the new feature 221 to the map data 181.
  • Effects of Embodiment 1 ***
  • the map data 181 can be updated using the measurement data 182 without performing actual measurement by a surveying method. Further, the time and labor required for updating the map data 181 are reduced.
  • the map data 181 can be updated periodically.
  • the feature object positions calculated in step S112 and step S113 in FIG. 9 may be representative positions based on the corner positions of the feature objects.
  • the representative position is a three-dimensional coordinate value indicating the position of any corner of the feature.
  • the representative position is an average of the three-dimensional coordinate values of the plurality of corners of the feature object.
  • the magnitude of the measurement error varies depending on the distance traveled by the measurement vehicle. However, in the range of about 100 meters, the magnitude of the measurement error hardly changes.
  • the map data update method should be executed for each update area.
  • the feature is detected for each update area.
  • the renewal area is an area that is divided by a specified size.
  • the specified size is a predetermined size. Specifically, the specified size is 100 m ⁇ 100 m. m means meter.
  • the feature is preferably a kind of feature that is easy to detect.
  • features are features that exist in large numbers or features that change little. Many features can be detected even if a change occurs in part, and features with little change can always be detected.
  • the white line is taken as an example of the feature used for the shift amount calculation processing.
  • a sign or a traffic light may be used as the feature, and the detection order is determined in advance. A thing that can be detected in that order may be used as a feature.
  • the order of detecting “white line, sign, traffic light” is determined, and when a white line is detected, the white line is used as a feature. If the white line cannot be detected, the label is used as a candidate for a feature, and if the label is detected, the label is used as a feature.
  • the traffic signal is selected as a candidate for a feature, and when the traffic signal is detected, the traffic signal is determined as a feature.
  • all of those detected as feature object candidates may be used as the feature object for the deviation amount calculation processing. That is, a plurality of features (white line, curbstone, utility pole, stop line, traffic light, etc.) may be detected at the same time, and the difference may be extracted based on the detected plurality of features.
  • the amount of deviation concerning the white line, the amount of deviation concerning the sign, and the amount of deviation concerning the traffic light are calculated. Then, an average value thereof may be used as a final shift amount, or a final shift amount may be calculated by weighting each shift amount.
  • a captured image may be used instead of the point cloud image 211.
  • the accuracy of difference extraction can be increased by using the captured image.
  • the feature is a utility pole
  • it is difficult to extract the utility pole from the photographed image so it is better to use the point cloud image 211 instead of the photographed image.
  • the point cloud image 211 when the point cloud is viewed from above, the density of the measurement points in the circle representing the power pole increases, so that it is easy to extract the power pole.
  • the point cloud image 211 or the captured image may be selected according to the type of the feature object.
  • Usage form of Embodiment 1 *** ⁇ Usage form 1> Based on FIG. 13, Usage Mode 1 of Embodiment 1 will be described.
  • the map data update device 100 is provided in a center that manages the map data 181.
  • the measurement vehicle 810 returns to the parking lot after collecting the measurement data 182.
  • the measurement data 182 is extracted from the measurement vehicle 810, and the extracted measurement data 182 is transmitted to the map data update device 100 in the center.
  • the center map data updating apparatus 100 receives the measurement data 182 and updates the map data 181 using the received measurement data 182. ⁇ Usage form 2> Based on FIG. 14, the usage mode 2 of the first embodiment will be described.
  • the map data update device 100 is mounted on the measurement vehicle 810.
  • the measurement vehicle 810 updates the map data 181 using the measurement data 182 collected by the measurement vehicle 810.
  • the map data 181 updated in the measurement vehicle 810 is transmitted to the center that manages the map data 181.
  • the original map data 181 is updated using the updated map data 181.
  • *** Summary of Embodiment 1 *** Based on FIG. 15, the summary of the first embodiment will be described. (1) A part of the measurement data 182 obtained by MMS is compared with a part of the base map data 181 based on the feature. (2) A part of the map data 181 is updated based on the comparison result. (3) The map data 181 is updated by reflecting the updated part of the map data 181 in the map data 181.
  • Embodiment 2 The difference between the map data 181 and the measurement data 182 based on the area where the white line 202 of the map image 201 and the white line 212 of the point cloud image 211 overlap is mainly different from the first embodiment. This will be described with reference to FIGS. 16 and 17. *** Explanation of configuration *** The configuration of the map data update device 100 is the same as that in FIG. 1 and FIG. 2 of the first embodiment. *** Explanation of operation *** The procedure of the map data update method is the same as that in FIG. 4 of the first embodiment.
  • step S100 the procedure of the deviation amount calculation process (S100) is different from that of the first embodiment.
  • step S200 to step S400 is the same as that in the first embodiment.
  • the white part is the white line 202 of the map image 201
  • the shaded part is the white line 212 of the point cloud image 211
  • the black part is the white line 202 of the map image 201 and the white line 212 of the point cloud image 211. It is an overlapping part which mutually overlaps.
  • the area of the overlapping part is medium.
  • the area of the overlapping part is the maximum.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the movement amount of the white line 212 when the area of the overlapping portion is maximum as shown in (3) as the deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • step S ⁇ b> 121 the deviation amount calculation unit 111 detects a feature that is a feature common to the map data 181 and the measurement data 182.
  • the method for detecting the feature is the same as that in step S111 in FIG. 9 in the first embodiment.
  • step S122 the deviation amount calculation unit 111 calculates the overlapping area of the feature objects while moving the feature objects in the measurement data 182.
  • the overlapping area of the feature is an area of a portion where the feature in the map data 181 and the feature in the measurement data 182 overlap each other.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the overlapping area of the feature objects as follows.
  • the moving direction is the XY direction.
  • the XY direction is the horizontal direction.
  • the moving range is a predetermined range. Specifically, the movement range is a range from ⁇ to + ⁇ in the X direction, and a range from ⁇ to + ⁇ in the Y direction. ⁇ and ⁇ are predetermined distances.
  • the deviation amount calculation unit 111 moves the feature in the measurement data 182 by the unit distance in the X direction or the Y direction within the movement range.
  • shift amount calculation part 111 calculates the overlapping area of a feature, whenever the feature in the measurement data 182 is moved.
  • the deviation amount calculating unit 111 stores the calculated overlapping area in the storage unit 191 in association with the movement amount.
  • the movement amount associated with the overlapping area is the amount that the feature in the measurement data 182 has moved from the original position.
  • the amount of movement is represented by a vector.
  • step S123 the deviation amount calculation unit 111 selects a movement amount corresponding to the maximum overlapping area.
  • the selected movement amount is the shift amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the deviation amount calculation unit 111 selects the maximum overlapping area from the overlapping areas calculated in step S122. Then, the deviation amount calculation unit 111 selects the movement amount associated with the maximum overlapping area. *** Effects of Embodiment 2 *** It is possible to obtain a deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182 with high accuracy. As a result, the map data 181 is appropriately updated. *** Other configurations *** The feature moved in step S122 in FIG. 17 may be a feature in the map data 181.
  • Embodiment 3 Regarding the form in which the user designates the position of the characteristic object, points different from the first embodiment will be mainly described with reference to FIGS.
  • the configuration of the map data update device 100 is the same as that in FIG. 1 and FIG. 2 of the first embodiment.
  • the procedure of the map data update method is the same as that in FIG. 4 of the first embodiment.
  • step S100 the procedure of the deviation amount calculation process (S100) is different from that of the first embodiment.
  • step S200 to step S400 is the same as that in the first embodiment.
  • step S1311 the deviation amount calculation unit 111 obtains the position of the feature using the map data 181.
  • the deviation amount calculation unit 111 obtains the position of the feature as follows.
  • the map data 181 includes feature information of features called marker points.
  • Marker points are features that serve as common landmarks between vehicles in an automated driving support system.
  • the deviation amount calculation unit 111 selects feature information whose type is a marker point from the map data 181 and extracts position information from the selected feature information.
  • the three-dimensional coordinate value indicated by the extracted position information is the position of the feature object.
  • step S1312 the deviation amount calculation unit 111 generates a measurement image corresponding to the measurement data 182.
  • the display unit 192 displays the measurement image.
  • the deviation amount calculation unit 111 generates a point cloud image 211 as shown in FIG. 5 using the three-dimensional point cloud data that is the measurement data 182. Then, the display unit 192 displays the point cloud image 211.
  • step S1313 the accepting unit 193 accepts a designated location designated in the measurement image.
  • the designated location is a location corresponding to the position of the feature.
  • the specified location is specified as follows.
  • the user finds a location corresponding to the marker point from the measurement image displayed on the display 904.
  • the user operates the input device 905 to designate a location corresponding to the marker point.
  • the designated location is the designated location.
  • step S1314 the deviation amount calculation unit 111 uses the measurement data 182 to obtain a position corresponding to the designated location.
  • the deviation amount calculation unit 111 obtains a position corresponding to the designated location as follows.
  • the deviation amount calculation unit 111 selects a measurement point corresponding to the designated location from the point cloud image 211 that is a measurement image.
  • the measurement points corresponding to the designated location are the measurement points closest to the designated location or the three measurement points surrounding the designated location.
  • the deviation amount calculation unit 111 extracts the three-dimensional coordinate value of the selected measurement point from the measurement data 182.
  • shift amount calculation part 111 calculates
  • the obtained three-dimensional coordinate value is position information corresponding to the designated location.
  • the 3D coordinate value corresponding to the specified location is the 3D coordinate value of the measurement point closest to the specified location.
  • the three-dimensional coordinate value corresponding to the designated location is a three-dimensional coordinate value of the center of gravity of a triangle whose apexes are three measurement points surrounding the designated location.
  • step S1315 the deviation amount calculation unit 111 calculates the difference between the position of the feature in the map data 181 and the position of the feature in the measurement data 182.
  • the calculated difference is a deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the position of the feature in the map data 181 is the position obtained in step S1311.
  • the position of the characteristic object in the measurement data 182 is the position obtained in step S1314.
  • Example 2> Based on FIG. 19, the procedure of the deviation amount calculation process (S100) will be described.
  • step S1321 the deviation amount calculation unit 111 obtains the position of the feature using the measurement data 182.
  • the method for obtaining the position of the feature is the same as step S113 of FIG. 9 in the first embodiment.
  • step S1322 the deviation amount calculation unit 111 uses the map data 181 to generate a map image 201 as shown in FIG. Then, the display unit 192 displays the map image 201.
  • step S ⁇ b> 1323 the deviation amount calculation unit 111 accepts a designated location designated in the map image 201.
  • the designated location is a location corresponding to the position of the feature.
  • the specified location is specified as follows.
  • the user finds a location corresponding to the position of the feature from the map image 201 displayed on the display 904.
  • the user operates the input device 905 to designate a location corresponding to the position of the feature object.
  • the designated location is the designated location.
  • step S1324 the deviation amount calculation unit 111 uses the map data 181 to obtain a position corresponding to the designated location.
  • the deviation amount calculation unit 111 obtains a position corresponding to the designated location as follows.
  • the deviation amount calculation unit 111 detects from the map data 181 a feature that is a feature located at a specified location.
  • the method for detecting the feature is the same as that in step S111 in FIG. 9 in the first embodiment.
  • the deviation amount calculation unit 111 calculates the position of the feature in the map data 181.
  • the method for calculating the position of the feature object is the same as step S112 in FIG. 9 in the first embodiment.
  • step S1325 the deviation amount calculation unit 111 calculates the difference between the position of the feature in the map data 181 and the position of the feature in the measurement data 182.
  • the calculated difference is a deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the position of the feature in the map data 181 is the position obtained in step S1324.
  • the position of the feature in the measurement data 182 is the position obtained in step S1321.
  • Example 3> Based on FIG. 20, the procedure of the deviation amount calculation process (S100) will be described.
  • Steps S1331 to S1333 are the same as steps S1322 to S1324 in FIG.
  • Steps S1334 to S1336 are the same as Steps S1312 to S1314 in FIG.
  • step S1337 the deviation amount calculation unit 111 calculates a difference between the position of the feature in the map data 181 and the position of the feature in the measurement data 182.
  • the calculated difference is a deviation amount between the map data 181 and the measurement data 182.
  • the position of the feature in the map data 181 is the position obtained in step S1333.
  • the position of the feature in the measurement data 182 is the position obtained in step S1336.
  • *** Effects of Embodiment 3 *** With respect to a feature that is a feature common to the map data 181 and the measurement data 182, the position of the feature can be appropriately detected. As a result, the map data 181 is appropriately updated. *** Other configurations ***
  • the measurement image corresponding to the measurement data 182 may be a captured image based on the captured image data.
  • the position information corresponding to the specified location specified in the captured image is obtained as follows.
  • the shift amount calculation unit 111 projects the measurement point group onto the captured image using the three-dimensional point group data that is the measurement data 182.
  • the measurement point is projected at a location corresponding to the intersection of the image plane corresponding to the captured image and the line-of-sight vector from the camera to the measurement point.
  • the deviation amount calculation unit 111 regards the captured image on which the measurement point cloud is projected as the point cloud image 211, and obtains position information corresponding to the designated location.
  • the method for obtaining the position information corresponding to the designated location is the same as step S1314 in FIG.
  • Embodiment 4 With respect to the form in which the map data 181 is updated when the same difference is extracted a plurality of times, differences from the first embodiment will be mainly described with reference to FIG. *** Explanation of configuration *** The configuration of the map data update device 100 is the same as that in FIG. 1 and FIG. 2 of the first embodiment. *** Explanation of operation *** Based on FIG. 21, the map data update method will be described.
  • step S100 to step S300 is executed for each measurement data 182 having different measurement times.
  • the contents of step S100 to step S300 are as described in FIG. 4 of the first embodiment.
  • step S401 the map data update unit 114 determines whether the same difference has been extracted a plurality of times. Specifically, the map data update unit 114 determines whether the same difference has been extracted three times.
  • step S400 If the same difference is extracted a plurality of times, the process proceeds to step S400.
  • step S100 If the same difference has not been extracted a plurality of times, the process returns to step S100.
  • Step S400 is as described in FIG. 4 of the first embodiment.
  • Effects of Embodiment 4 *** Temporary differences caused by the presence of pedestrians or measurement errors in MMS should not be reflected in the map data 181. When the same difference is extracted a plurality of times, the difference is reflected in the map data 181 so that the map data 181 can be appropriately updated. *** Other configurations *** The number of times that the same difference is extracted to update the map data 181 may be two times, three times, or four times or more. *** Supplement to the embodiment *** In the embodiment, the function of the map data update device 100 may be realized by hardware.
  • FIG. 22 shows a configuration when the function of the map data update device 100 is realized by hardware.
  • the map data update device 100 includes a processing circuit 990.
  • the processing circuit 990 is also called a processing circuit.
  • the processing circuit 990 is a dedicated electronic circuit that realizes the function of “unit” such as the deviation amount calculation unit 111, the deviation correction unit 112, the difference extraction unit 113, the map data update unit 114, and the storage unit 191.
  • the processing circuit 990 is a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, GA, ASIC, FPGA, or a combination thereof.
  • GA is an abbreviation for Gate Array
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA is an abbreviation for Field Programmable Gate Array.
  • the map data update device 100 may include a plurality of processing circuits that replace the processing circuit 990.
  • the plurality of processing circuits share the function of “unit”.
  • the functions of the map data update device 100 may be realized by a combination of software and hardware. That is, a part of the function of “unit” may be realized by software, and the rest of the function of “unit” may be realized by hardware.
  • the embodiment is an example of a preferred embodiment and is not intended to limit the technical scope of the present invention.
  • the embodiment may be implemented partially or in combination with other embodiments.
  • the procedure described using the flowchart and the like may be changed as appropriate.
  • Map data update device 111 Deviation amount calculation unit, 112 Deviation correction unit, 113 Difference extraction unit, 114 Map data update unit, 181 Map data, 182 Measurement data, 191 Storage unit, 192 Display unit, 193 Reception unit, 201 Map Image, 202 white line, 203 centroid, 211 point cloud image, 212 white line, 213 centroid, 214 measurement point cloud, 215 boundary line, 221 new feature, 222 extinction feature, 810 measurement vehicle, 811 GPS receiver, 812 IMU, 813 odometer, 814 laser scanner, 815 camera, 901 processor, 902 memory, 903 auxiliary storage device, 904 display, 905 input device, 906 communication device, 990 processing circuit.

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Abstract

計測データ（１８２）の一部と地図データ（１８１）の一部とを特徴物に基づいて比較する。比較結果に基づいて、地図データの一部を更新する。地図データの更新された一部を地図データに反映して、地図データを更新する。

Description

地図データ更新装置、地図データ更新方法および地図データ更新プログラム
　本発明は、地図データを更新する技術に関するものである。
　モービルマッピングシステム（ＭＭＳ）を用いて、詳細な道路地図を示す地図データを作成する場合、ＭＭＳの計測車両が計測したデータには計測誤差が含まれているため、測量的手法によって実測したデータを用いて計測データを更正した上で、地図データを作成している。
　白線の塗り直し又は道路の補修工事などが発生した場合、道路地図に変化が生じるため、地図データを更新する必要がある。
　しかし、変化が生じた箇所を測量的手法を用いて実測すると、時間と手間がかかってしまう。
　また、変化が生じた箇所をＭＭＳを用いて計測したとしても、ＭＭＳで得られる計測データを地図データにそのまま反映することはできず、計測したデータを更正するために測量的手法によって実測したデータを取得する必要があった。
　特許文献１には、ＭＭＳを用いて地図データを作成するための技術が開示されている。
特開２００９－０７６０９６号公報
　本発明は、計測データを用いて地図データを更新できるようにすることを目的とする。
　本発明の地図データ更新装置は、
　基準時刻に存在した地物の位置情報を含む地図データと、前記基準時刻の後の計測時刻に行われる計測によって得られるデータであって前記計測時刻に存在した地物の位置情報を含むデータである計測データとを用いて、前記地図データと前記計測データとに共通する地物の位置のずれ量を算出するずれ量算出部と、
　算出されたずれ量に基づいて、前記計測データに含まれる位置情報を修正するずれ修正部と、
　前記地図データと修正後の計測データとを用いて、前記基準時刻に存在した地物の集合と前記計測時刻に計測された地物の集合との差分を抽出する差分抽出部と、
　抽出された差分に基づいて、前記地図データを更新する地図データ更新部とを備える。
　本発明によれば、計測データを用いて地図データを更新することが可能となる。
実施の形態１における地図データ更新装置１００の構成図。 実施の形態１における記憶部１９１の構成図。 実施の形態１における計測車両８１０の構成図。 実施の形態１における地図データ更新方法のフローチャート。 実施の形態１における地図画像２０１および白線２０２を示す図。 実施の形態１における点群画像２１１および白線２１２を示す図。 実施の形態１における白線（２０２、２１２）を重ね合わせた図。 実施の形態１における白線の重心（２０３、２１３）を示す図。 実施の形態１におけるずれ量算出処理（Ｓ１００）のフローチャート。 実施の形態１における計測点群２１４および境界線２１５を示す図。 実施の形態１における新規地物２２１および消滅地物２２２を示す図。 実施の形態１における更新前後の白線２０２を示す図。 実施の形態１における利用形態１を示す図。 実施の形態１における利用形態２を示す図。 実施の形態１における要約を示す図。 実施の形態２における白線（２０２、２１２）の重なり部分を示す図。 実施の形態２におけるずれ量算出処理（Ｓ１００）のフローチャート。 実施の形態３の実施例１におけるずれ量算出処理（Ｓ１００）のフローチャート。 実施の形態３の実施例２におけるずれ量算出処理（Ｓ１００）のフローチャート。 実施の形態３の実施例３におけるずれ量算出処理（Ｓ１００）のフローチャート。 実施の形態４における地図データ更新方法のフローチャート。 実施の形態における地図データ更新装置１００のハードウェア構成図。
　実施の形態および図面において、同じ要素または互いに相当する要素には同じ符号を付している。同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略する。
　実施の形態１．
　地図データを更新する形態について、図１から図１５に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１に基づいて、地図データ更新装置１００の構成を説明する。
　地図データ更新装置１００は、プロセッサ９０１とメモリ９０２と補助記憶装置９０３とディスプレイ９０４と入力装置９０５と通信装置９０６といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線を介して互いに接続されている。
　プロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、他のハードウェアを制御する。具体的には、プロセッサ９０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰまたはＧＰＵである。ＣＰＵはＣｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔの略称であり、ＤＳＰはＤｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略称であり、ＧＰＵはＧｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔの略称である。
　メモリ９０２は揮発性の記憶装置である。メモリ９０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。具体的には、メモリ９０２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。
　補助記憶装置９０３は不揮発性の記憶装置である。具体的には、補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ、ＨＤＤまたはフラッシュメモリである。ＲＯＭはＲｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙの略称であり、ＨＤＤはＨａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅの略称である。
　プロセッサ９０１とメモリ９０２と補助記憶装置９０３とをまとめたハードウェアを「プロセッシングサーキットリ」という。
　ディスプレイ９０４は、画像等を表示する表示装置である。具体的には、ディスプレイ９０４は液晶ディスプレイである。ディスプレイ９０４はモニタともいう。
　入力装置９０５は、入力を受け付ける装置である。具体的には、入力装置９０５は、キーボード、マウス、テンキーまたはタッチパネルである。
　通信装置９０６は、通信を行う装置であり、レシーバとトランスミッタとを備える。具体的には、通信装置９０６は通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）である。
　地図データ更新装置１００は、ずれ量算出部１１１とずれ修正部１１２と差分抽出部１１３と地図データ更新部１１４といった「部」を機能構成の要素として備える。「部」の機能はソフトウェアで実現される。「部」の機能については後述する。
　補助記憶装置９０３には、「部」の機能を実現するプログラムが記憶されている。「部」の機能を実現するプログラムは、メモリ９０２にロードされて、プロセッサ９０１によって実行される。
　さらに、補助記憶装置９０３にはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ９０２にロードされて、プロセッサ９０１によって実行される。
　つまり、プロセッサ９０１は、ＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
　「部」の機能を実現するプログラムを実行して得られるデータは、メモリ９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタまたはプロセッサ９０１内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。
　メモリ９０２は、地図データ更新装置１００で使用、生成、入力、出力、送信または受信されるデータが記憶される記憶部１９１として機能する。但し、他の記憶装置が記憶部１９１として機能してもよい。
　ディスプレイ９０４は画像等を表示する表示部１９２として機能する。
　入力装置９０５は入力を受け付ける受付部１９３として機能する。
　通信装置９０６はデータを通信する通信部として機能する。通信装置９０６において、レシーバはデータを受信する受信部として機能し、トランスミッタはデータを送信する送信部として機能する。
　地図データ更新装置１００は、プロセッサ９０１を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、「部」の機能を実現するプログラムの実行を分担する。
　「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体にコンピュータ読み取り可能に記憶することができる。不揮発性の記憶媒体は、一時的でない有形の媒体である。
　「部」は「処理」または「工程」に読み替えてもよい。「部」の機能はファームウェアで実現してもよい。
　図２に基づいて、記憶部１９１に記憶されるデータを説明する。
　記憶部１９１には、地図データ１８１および計測データ１８２などが記憶される。
　地図データ１８１は、基準時刻に存在した地物の位置情報を含む地図データである。
　具体的には、地図データ１８１は、自動走行支援システムにおいて用いられる基盤的地図データである。自動走行支援システムとは、車両の自動走行を実現するためのシステムである。また、地図データ１８１に含まれる位置情報は、地物が位置する地点を示す３次元座標値である。
　計測データ１８２は、基準時刻の後の計測時刻に行われる計測によって得られるデータであって、前記計測時刻に存在した地物の位置情報を含むデータである。
　具体的には、計測データ１８２は、モービルマッピングシステム（ＭＭＳ）を用いた３次元計測によって得られる計測データである。
　ＭＭＳは、３次元計測の対象となる計測地域を計測車両で走行することによって、計測地域の計測データを得るためのシステムである。
　図３に基づいて、計測車両８１０を説明する。
　計測車両８１０は、計測機器が搭載された車両である。具体的な計測機器は、ＧＰＳ受信機８１１、ＩＭＵ８１２、オドメータ８１３、レーザスキャナ８１４およびカメラ８１５である。ＧＰＳはＧｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍの略称であり、ＩＭＵはＩｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔの略称である。
　ＧＰＳ受信機８１１とＩＭＵ８１２とオドメータ８１３とのそれぞれによって得られる計測データを用いて、車両位置データが得られる。車両位置データは、時刻毎に計測車両が位置する地点を示す３次元座標値を含むデータである。
　レーザスキャナ８１４によって、レーザ点群データおよび３次元点群データが得られる。
　レーザ点群データは、計測点毎に、レーザスキャナ８１４から計測点までの距離と、レーザスキャナ８１４から計測点への方位とを含むデータである。計測点は、レーザ光が照射されてレーザ光を反射した地点である。
　３次元点群データは、車両位置データとレーザ点群データとを用いて生成されるデータであり、計測点毎に計測点を示す３次元座標値を含むデータである。計測点の３次元座標値は、レーザ光が照射された時刻における計測車両の３次元座標値と、レーザスキャナ８１４から計測点までの距離と、レーザスキャナ８１４から計測点への方位とを用いて算出される。
　カメラ８１５によって、撮影画像データが得られる。撮影画像データは、時刻毎の撮影画像を含んだデータである。撮影画像は、計測車両の周囲が映った画像である。
　車両位置データ、レーザ点群データ、３次元点群データおよび撮影画像データは、ＭＭＳを用いた３次元計測によって得られる計測データである。
　実施の形態１における計測データ１８２は３次元点群データである。計測データ１８２に含まれる位置情報は、計測点を示す３次元座標値である。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　地図データ更新装置１００の動作は地図データ更新方法に相当する。また、地図データ更新方法の手順は地図データ更新プログラムの手順に相当する。
　図４に基づいて、地図データ更新方法を説明する。
　ステップＳ１００は、ずれ量算出処理である。
　ステップＳ１００において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１と計測データ１８２とを用いて、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量を算出する。
　地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量は、地図データ１８１と計測データ１８２とに共通する地物の位置のずれ量である。ずれ量はベクトルで表される。
　図５から図８に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の概要を説明する。
　図５において、地図画像２０１は、地図データ１８１に基づいた画像である。地図画像２０１は、基準時刻に存在した地物を示している。白線２０２は、基準時刻に存在した地物である。
　図６において、点群画像２１１は、計測データ１８２である３次元点群データに基づいた画像である。点群画像２１１は、計測時刻に存在した地物を示している。白線２１２は、計測時刻に存在した地物である。
　計測データ１８２に含まれる位置情報は計測誤差を有する。そのため、計測データ１８２に含まれる位置情報に基づいて点群画像２１１の白線２１２を地図画像２０１の白線２０２に重ね合わせると、図７に示すように、地図画像２０１の白線２０２と点群画像２１１の白線２１２とにずれが生じる。このずれは平行な方向に生じる。
　ずれ量算出部１１１は、地図画像２０１の白線２０２と点群画像２１１の白線２１２とのずれ量を、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量として算出する。
　図８において、重心２０３は地図画像２０１の白線２０２の重心であり、重心２１３は点群画像２１１の白線２１２の重心である。具体的には、ずれ量算出部１１１は、重心（２０３、２１３）のずれ量を、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量として算出する。
　図９に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順を説明する。
　ステップＳ１１１において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１と計測データ１８２とに共通する地物である特徴物を検出する。
　具体的な特徴物は、白線と標識と信号機とのいずれかである。実施の形態１における特徴物は白線である。
　ずれ量算出部１１１は、以下のように特徴物を地図データ１８１から検出する。
　地図データ１８１には、地物毎に地物情報が含まれる。地物情報には、種類、識別子および位置情報が含まれる。地物情報に含まれる位置情報は、地物が有する角毎に角の位置を示す３次元座標値を含む。
　まず、ずれ量算出部１１１は、種類が白線である地物情報を地図データ１８１から抽出する。
　次に、ずれ量算出部１１１は、抽出された地物情報から、白線の角毎に３次元座標値を抽出する。
　そして、ずれ量算出部１１１は、抽出された３次元座標値を用いて、白線の範囲を算出する。
　ずれ量算出部１１１は、以下のように特徴物を計測データ１８２から検出する。
　計測データ１８２には、計測点毎に計測点情報が含まれる。計測点情報には、色情報および位置情報が含まれる。計測点情報に含まれる位置情報は、計測点の３次元座標値である。
　図１０において、計測点群２１４は、計測データ１８２に含まれる計測点情報に対応する計測点の集合である。黒丸は、白以外の色を示す色情報を含んだ計測点情報に対応する計測点である。白丸は、白を示す色情報を含んだ計測点情報に対応する計測点である。
　まず、ずれ量算出部１１１は、白を示す色情報を含んだ計測点情報を、計測データ１８２から抽出する。
　次に、ずれ量算出部１１１は、抽出された計測点情報のそれぞれから３次元座標値を抽出する。
　次に、ずれ量算出部１１１は、抽出された３次元座標値を用いて、白線２１２の境界線２１５を算出する。
　そして、ずれ量算出部１１１は、白線２１２の範囲を算出する。
　図９に戻り、ステップＳ１１２から説明を続ける。
　ステップＳ１１２において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置を算出する。具体的には、特徴物の位置は、特徴物の重心の位置である。
　ずれ量算出部１１１は、以下のように地図データ１８１における特徴物の位置を算出する。
　ずれ量算出部１１１は、ステップＳ１１１で地図データ１８１を用いて算出された白線の範囲に基づいて、白線の重心の位置を示す３次元座標値を算出する。算出される３次元座標値が、地図データ１８１における特徴物の位置である。
　ステップＳ１１３において、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２における特徴物の位置を算出する。具体的には、特徴物の位置は、特徴物の重心の位置である。
　ずれ量算出部１１１は、以下のように計測データ１８２における特徴物の位置を算出する。
　ずれ量算出部１１１は、ステップＳ１１１で計測データ１８２を用いて算出された白線の範囲に基づいて、白線の重心の位置を示す３次元座標値を算出する。算出される３次元座標値が、計測データ１８２における特徴物の位置である。
　ステップＳ１１４において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置と計測データ１８２における特徴物の位置との差を算出する。算出される差が、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量である。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、ステップＳ１１２で算出された３次元座標値とステップＳ１１３で算出された３次元座標値との差を算出する。
　図４に戻り、ステップＳ２００から説明を続ける。
　ステップＳ２００はずれ修正処理である。
　ステップＳ２００において、ずれ修正部１１２は、ステップＳ１００で算出されたずれ量に基づいて、計測データ１８２に含まれる位置情報を修正する。
　具体的には、ずれ修正部１１２は、計測データ１８２に含まれる位置情報毎に、位置情報である３次元座標値からずれ量を引いて修正後の３次元座標値を算出し、位置情報である３次元座標値を修正後の３次元座標値に更新する。
　ステップＳ３００は差分抽出処理である。
　ステップＳ３００において、差分抽出部１１３は、地図データ１８１と修正後の計測データ１８２とを用いて、基準時刻に存在した地物の集合と計測時刻に計測された地物の集合との差分を抽出する。
　具体的には、差分抽出部１１３は、新規地物と消滅地物とを差分として抽出する。
　新規地物は、基準時刻に存在せず計測時刻に計測された地物である。差分抽出部１１３は、修正後の計測データ１８２から、地図データ１８１に含まれる位置情報に合致しない位置情報を、新規地物の位置情報として抽出する。
　消滅地物は、基準時刻に存在して計測時刻に計測されなかった地物である。差分抽出部１１３は、地図データ１８１から、修正後の計測データ１８２に含まれる位置情報に合致しない位置情報を、消滅地物の位置情報として抽出する。
　図１１に基づいて、差分抽出処理（Ｓ３００）の概要を説明する。
　図１１は、修正後の点群画像２１１の白線２１２の上に地図画像２０１の白線２０２を重ね合わせた様子を示している。修正後の点群画像２１１は、修正後の計測データ１８２に基づく点群画像２１１である。
　差分抽出部１１３は、新規地物２２１と消滅地物２２２とを差分として抽出する。
　新規地物２２１は、地図画像２０１の白線２０２に含まれず修正後の点群画像２１１の白線２１２に含まれる部分である。
　消滅地物２２２は、地図画像２０１の白線２０２に含まれ修正後の点群画像２１１の白線２１２に含まれない部分である。
　図４に戻り、ステップＳ４００を説明する。
　ステップＳ４００は地図データ更新処理である。
　ステップＳ４００において、地図データ更新部１１４は、ステップＳ３００で抽出された差分に基づいて、地図データ１８１を更新する。
　具体的には、地図データ更新部１１４は、以下のように地図データ１８１を更新する。
　抽出された差分が新規地物である場合、地図データ更新部１１４は、新規地物に対応する位置情報を地図データ１８１に追加する。つまり、地図データ更新部１１４は、新規地物の地物情報を生成し、生成された地物情報を地図データ１８１に追加する。
　抽出された差分が消滅地物である場合、地図データ更新部１１４は、消滅地物に対応する位置情報を地図データ１８１から削除する。つまり、地図データ更新部１１４は、消滅地物の地物情報を地図データ１８１から削除する。
　図１２に基づいて、地図データ更新処理（Ｓ４００）の概要を説明する。
　図１２は、更新前の地図画像２０１の白線２０２と更新後の地図画像２０１の白線２０２とを示している。更新前の地図画像２０１は更新前の地図データ１８１に基づく地図画像２０１であり、更新後の地図画像２０１は更新後の地図データ１８１に基づく地図画像２０１である。
　地図データ更新部１１４は、消滅地物２２２の地物情報を地図データ１８１から削除し、新規地物２２１の地物情報を地図データ１８１に追加する。
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　測量的手法による実測を行わずに、計測データ１８２を用いて地図データ１８１を更新することが可能となる。そして、地図データ１８１の更新に要する時間と手間が軽減される。
　定期トラックのように同じ経路を定期的に走行する車両がＭＭＳにおける計測車両として利用される場合、地図データ１８１を定期的に更新することが可能となる。
＊＊＊他の構成＊＊＊
　図９のステップＳ１１２およびステップＳ１１３で算出される特徴物の位置は、特徴物の角の位置に基づく代表位置であってもよい。
　具体的には、代表位置は、特徴物のいずれかの角の位置を示す３次元座標値である。または、代表位置は、特徴物の複数の角のそれぞれの３次元座標値の平均である。
　ＭＭＳにおける３次元計測では、計測車両が走行した距離に応じて、計測誤差の大きさが異なる。但し、１００メートル程度の範囲では、計測誤差の大きさは、ほとんど変わらない。
　そのため、地図データ更新方法は、更新区域毎に実行するとよい。その場合、特徴物は、更新区域毎に検出される。更新区域は、規定サイズで区分けされる区域である。規定サイズは予め決められた大きさである。具体的には、規定サイズは１００ｍ×１００ｍである。ｍはメートルを意味する。
　特徴物は、検出し易い種類の地物であるのが好ましい。
　特徴物として好ましい地物は、たくさん存在する地物または変化が少ない地物である。たくさん存在する地物は一部に変化が生じても検出することが可能であり、変化が少ない地物は常に検出することが可能である。
　たくさん存在する地物は、白線、縁石、電柱、標識または信号器などである。
　変化が少ない地物は、建物の角または橋脚の柱などである。
　また、実施の形態１では、ずれ量算出処理に用いる特徴物として白線を例に挙げて説明したが、標識または信号機などのいずれかを特徴物としても良いし、検出する順番を予め定めておき、その順番で検出できた物を特徴物としても良い。
　例えば、「白線、標識、信号機」を検出する順番として定めておき、白線を検出できた場合には白線を特徴物とする。白線を検出できなかった場合には標識を特徴物の候補とし、標識を検出できた場合には標識を特徴物とする。標識も検出できなかった場合には信号機を特徴物の候補とし、信号機を検出できた場合には信号機を特徴物とする。
　また、白線、標識、信号機などのうち、特徴物の候補として検出できたもの全てを特徴物としてずれ量算出処理に用いても良い。つまり、複数の地物（白線、縁石、電柱、停止線、信号機など）を同時に検出し、検出した複数の地物を基準として差分を抽出してもよい。
　その場合には、白線に関するずれ量と、標識に関するずれ量と、信号機に関するずれ量とのそれぞれを算出する。そして、それらの平均値を最終的なずれ量としても良いし、それぞれのずれ量に重み付けをして最終的なずれ量を算出しても良い。
　複数の特徴物を用いることで、ずれ量算出の精度を高めることができる。
　点群画像２１１の代わりに撮影画像が用いられてもよい。
　点群画像２１１の代わりに撮影画像が用いられる場合、撮影画像に映った特徴物の位置と、撮影画像の中で特徴物が映った範囲とが予め算出されることが前提になる。
　撮影画像の画素の方が点群画像２１１の計測点よりも密度が高いため、撮影画像を用いることにより、差分抽出の精度を高めることができる。
　但し、特徴物が電柱である場合、撮影画像から電柱を抽出することが困難であるため、撮影画像の代わりに点群画像２１１を用いた方がよい。点群画像２１１を用いた場合、上方から点群を見ると電柱を表す円の中で計測点の密度が高くなるため、電柱を抽出することが容易である。
　そこで、特徴物の種類に応じて、点群画像２１１または撮影画像が選択されるようにしてもよい。
＊＊＊実施の形態１の利用形態＊＊＊
＜利用形態１＞
　図１３に基づいて、実施の形態１の利用形態１を説明する。
　地図データ更新装置１００は、地図データ１８１を管理するセンタに設けられる。
　計測車両８１０は計測データ１８２の収集が終わると駐車場に戻ってくる。駐車場では計測車両８１０から計測データ１８２が取り出され、取り出された計測データ１８２がセンタの地図データ更新装置１００に送信される。
　センタの地図データ更新装置１００は、計測データ１８２を受信し、受信された計測データ１８２を用いて地図データ１８１を更新する。
＜利用形態２＞
　図１４に基づいて、実施の形態１の利用形態２を説明する。
　地図データ更新装置１００は、計測車両８１０に搭載される。
　計測車両８１０は、計測車両８１０によって収集された計測データ１８２を用いて地図データ１８１を更新する。
　計測車両８１０において更新された地図データ１８１は、地図データ１８１を管理するセンタに送信される。
　センタにおいて、更新された地図データ１８１を用いて、元の地図データ１８１が更新される。
＊＊＊実施の形態１の要約＊＊＊
　図１５に基づいて、実施の形態１の要約を説明する。
（１）ＭＭＳで得られた計測データ１８２の一部と基盤となる地図データ１８１の一部とを特徴物に基づいて比較する。
（２）比較結果に基づいて、地図データ１８１の一部を更新する。
（３）地図データ１８１の更新された一部を地図データ１８１に反映して、地図データ１８１を更新する。
　実施の形態２．
　地図画像２０１の白線２０２と点群画像２１１の白線２１２とが重なる部分の面積に基づいて地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量を算出する形態について、主に実施の形態１と異なる点を、図１６および図１７に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　地図データ更新装置１００の構成は、実施の形態１の図１および図２と同じである。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　地図データ更新方法の手順は、実施の形態１の図４と同じである。
　但し、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順が実施の形態１と異なる。ステップＳ２００からステップＳ４００の手順は実施の形態１と同じである。
　図１６に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の概要を説明する。
　白抜きの部分は地図画像２０１の白線２０２であり、網掛けの部分は点群画像２１１の白線２１２であり、黒塗りの部分は地図画像２０１の白線２０２と点群画像２１１の白線２１２とが互いに重なる重なり部分である。
　（１）において、重なり部分の面積は小さい。（１）の状態から白線２１２がＸ方向に移動すると、（２）の状態が得られる。
　（２）において、重なり部分の面積は中程度である。（２）の状態から白線２１２をＹ方向に移動すると、（３）の状態が得られる。
　（３）において、重なり部分の面積は最大である。
　ずれ量算出部１１１は、（３）のように重なり部分の面積が最大になるときの白線２１２の移動量を、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量として算出する。
　図１７に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順を説明する。
　ステップＳ１２１において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１と計測データ１８２とに共通する地物である特徴物を検出する。特徴物を検出する方法は、実施の形態１における図９のステップＳ１１１と同じである。
　ステップＳ１２２において、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２における特徴物を移動しながら、特徴物の重なり面積を算出する。
　特徴物の重なり面積は、地図データ１８１における特徴物と計測データ１８２における特徴物とが互いに重なる部分の面積である。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、以下のように特徴物の重なり面積を算出する。
　移動方向はＸＹ方向である。ＸＹ方向は水平方向である。
　移動範囲は予め決められた範囲である。具体的には、移動範囲は、Ｘ方向において－αから＋αまでの範囲であり、Ｙ方向において－βから＋βまでの範囲である。αおよびβは予め決めら距離である。
　ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２における特徴物を移動範囲の中でＸ方向またはＹ方向に単位距離ずつ移動させる。
　そして、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２における特徴物を移動させる毎に、特徴物の重なり面積を算出する。
　また、ずれ量算出部１１１は、特徴物の重なり面積を算出する毎に、算出された重なり面積を移動量に対応付けて記憶部１９１に記憶する。重なり面積に対応付けられる移動量は、計測データ１８２における特徴物が元の位置から移動した量である。移動量はベクトルで表される。
　ステップＳ１２３において、ずれ量算出部１１１は、最大の重なり面積に対応する移動量を選択する。選択される移動量が、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量である。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、ステップＳ１２２で算出された重なり面積から最大の重なり面積を選択する。そして、ずれ量算出部１１１は、最大の重なり面積に対応付けられた移動量を選択する。
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
　地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量を高い精度で求めることが可能となる。その結果、地図データ１８１が適切に更新される。
＊＊＊他の構成＊＊＊
　図１７のステップＳ１２２において移動される特徴物は、地図データ１８１における特徴物であってもよい。
　実施の形態３．
　利用者が特徴物の位置を指定する形態について、主に実施の形態１と異なる点を、図１８から図２０に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　地図データ更新装置１００の構成は、実施の形態１の図１および図２と同じである。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　地図データ更新方法の手順は、実施の形態１の図４と同じである。
　但し、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順が実施の形態１と異なる。ステップＳ２００からステップＳ４００の手順は実施の形態１と同じである。
　以下に、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順として、＜実施例１＞から＜実施例３＞を説明する。
＜実施例１＞
　図１８に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順を説明する。
　ステップＳ１３１１において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１を用いて特徴物の位置を求める。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、以下のように特徴物の位置を求める。
　地図データ１８１には、マーカーポイントと呼ばれる地物の地物情報が含まれる。
　マーカーポイントは、自動走行支援システムにおいて、車両間で共通の目印となる地物である。
　ずれ量算出部１１１は、種類がマーカーポイントである地物情報を地図データ１８１から選択し、選択された地物情報から位置情報を抽出する。抽出される位置情報が示す３次元座標値が特徴物の位置である。
　ステップＳ１３１２において、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２に対応する計測画像を生成する。そして、表示部１９２は、計測画像を表示する。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２である３次元点群データを用いて、図５に示すような点群画像２１１を生成する。そして、表示部１９２は、点群画像２１１を表示する。
　ステップＳ１３１３において、受付部１９３は、計測画像の中で指定される指定箇所を受け付ける。指定箇所は、特徴物の位置に対応する箇所である。
　具体的には、指定箇所は、以下のように指定される。
　まず、利用者は、ディスプレイ９０４に表示された計測画像から、マーカーポイントに対応する箇所を見つける。
　そして、利用者は、入力装置９０５を操作して、マーカーポイントに対応する箇所を指定する。指定される箇所が指定箇所である。
　ステップＳ１３１４において、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２を用いて、指定箇所に対応する位置を求める。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、以下のように指定箇所に対応する位置を求める。
　まず、ずれ量算出部１１１は、計測画像である点群画像２１１から、指定箇所に対応する計測点を選択する。指定箇所に対応する計測点は、指定箇所に最も近い計測点、または、指定箇所を囲む３つの計測点である。
　次に、ずれ量算出部１１１は、選択された計測点の３次元座標値を計測データ１８２から抽出する。
　そして、ずれ量算出部１１１は、抽出された３次元座標値を用いて、指定箇所に対応する３次元座標値を求める。求められた３次元座標値が指定箇所に対応する位置情報である。
　指定箇所に対応する３次元座標値は、指定箇所に最も近い計測点の３次元座標値である。または、指定箇所に対応する３次元座標値は、指定箇所を囲む３つの計測点を頂点とする３角形の重心の３次元座標値である。
　ステップＳ１３１５において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置と計測データ１８２における特徴物の位置との差を算出する。算出される差が、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量である。
　地図データ１８１における特徴物の位置は、ステップＳ１３１１で求められた位置である。
　計測データ１８２における特徴物の位置は、ステップＳ１３１４で求められた位置である。
＜実施例２＞
　図１９に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順を説明する。
　ステップＳ１３２１において、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２を用いて、特徴物の位置を求める。
　特徴物の位置を求める方法は、実施の形態１における図９のステップＳ１１３と同じである。
　ステップＳ１３２２において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１を用いて、図５に示すような地図画像２０１を生成する。そして、表示部１９２は、地図画像２０１を表示する。
　ステップＳ１３２３において、ずれ量算出部１１１は、地図画像２０１の中で指定される指定箇所を受け付ける。指定箇所は、特徴物の位置に対応する箇所である。
　具体的には、指定箇所は、以下のように指定される。
　まず、利用者は、ディスプレイ９０４に表示された地図画像２０１から、特徴物の位置に対応する箇所を見つける。
　そして、利用者は、入力装置９０５を操作して、特徴物の位置に対応する箇所を指定する。指定される箇所が指定箇所である。
　ステップＳ１３２４において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１を用いて、指定箇所に対応する位置を求める。
　具体的には、ずれ量算出部１１１は、以下のように指定箇所に対応する位置を求める。
　まず、ずれ量算出部１１１は、指定箇所に位置する地物である特徴物を地図データ１８１から検出する。特徴物を検出する方法は、実施の形態１における図９のステップＳ１１１と同じである。
　そして、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置を算出する。特徴物の位置を算出する方法は、実施の形態１における図９のステップＳ１１２と同じである。
　ステップＳ１３２５において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置と計測データ１８２における特徴物の位置との差を算出する。算出される差が、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量である。
　地図データ１８１における特徴物の位置は、ステップＳ１３２４で求められた位置である。
　計測データ１８２における特徴物の位置は、ステップＳ１３２１で求められた位置である。
＜実施例３＞
　図２０に基づいて、ずれ量算出処理（Ｓ１００）の手順を説明する。
　ステップＳ１３３１からステップＳ１３３３は、図１９のステップＳ１３２２からステップＳ１３２４と同じである。
　ステップＳ１３３４からステップＳ１３３６は、図１８のステップＳ１３１２からステップＳ１３１４と同じである。
　ステップＳ１３３７において、ずれ量算出部１１１は、地図データ１８１における特徴物の位置と計測データ１８２における特徴物の位置との差を算出する。算出される差が、地図データ１８１と計測データ１８２とのずれ量である。
　地図データ１８１における特徴物の位置は、ステップＳ１３３３で求められた位置である。
　計測データ１８２における特徴物の位置は、ステップＳ１３３６で求められた位置である。
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
　地図データ１８１と計測データ１８２とに共通する地物である特徴物について、特徴物の位置を適宜に検出することが可能となる。その結果、地図データ１８１が適切に更新される。
＊＊＊他の構成＊＊＊
　計測データ１８２に対応する計測画像は、撮影画像データに基づく撮影画像であってもよい。
　撮影画像の中で指定された指定箇所に対応する位置情報は以下のように求められる。
　まず、ずれ量算出部１１１は、計測データ１８２である三次元点群データを用いて、計測点群を撮影画像に投影する。計測点は、撮影画像に対応する画像平面とカメラから計測点への視線ベクトルとの交点に対応する箇所に投影される。
　そして、ずれ量算出部１１１は、計測点群が投影された撮影画像を点群画像２１１と見做して、指定箇所に対応する位置情報を求める。指定箇所に対応する位置情報を求める方法は、図１８のステップＳ１３１４と同じである。
　実施の形態４．
　同じ差分が複数回抽出された場合に地図データ１８１を更新する形態について、主に実施の形態１と異なる点を、図２１に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　地図データ更新装置１００の構成は、実施の形態１の図１および図２と同じである。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図２１に基づいて、地図データ更新方法を説明する。
　ステップＳ１００からステップＳ３００までの処理は、計測時刻が異なる計測データ１８２毎に実行される。ステップＳ１００からステップＳ３００の内容は、実施の形態１の図４で説明した通りである。
　ステップＳ４０１において、地図データ更新部１１４は、同じ差分が複数回抽出されたか判定する。具体的には、地図データ更新部１１４は、同じ差分が３回抽出されたか判定する。
　同じ差分が複数回抽出された場合、処理はステップＳ４００に進む。
　同じ差分が複数回抽出されていない場合、処理はステップＳ１００に戻る。
　ステップＳ４００は、実施の形態１の図４で説明した通りである。
＊＊＊実施の形態４の効果＊＊＊
　歩行者の存在またはＭＭＳにおける計測ミス等によって生じる一時的な差分は、地図データ１８１に反映するべきではない。同じ差分が複数回抽出された場合にその差分が地図データ１８１に反映されることにより、地図データ１８１を適切に更新することが可能となる。
＊＊＊他の構成＊＊＊
　地図データ１８１を更新するために同じ差分を抽出する回数は、２回でもよいし、３回でもよいし、４回以上でもよい。
＊＊＊実施の形態の補足＊＊＊
　実施の形態において、地図データ更新装置１００の機能はハードウェアで実現してもよい。
　図２２に、地図データ更新装置１００の機能がハードウェアで実現される場合の構成を示す。
　地図データ更新装置１００は処理回路９９０を備える。処理回路９９０はプロセッシングサーキットリともいう。
　処理回路９９０は、ずれ量算出部１１１とずれ修正部１１２と差分抽出部１１３と地図データ更新部１１４と記憶部１９１といった「部」の機能を実現する専用の電子回路である。
　具体的には、処理回路９９０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたはこれらの組み合わせである。ＧＡはＧａｔｅ　Ａｒｒａｙの略称であり、ＡＳＩＣはＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略称であり、ＦＰＧＡはＦｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略称である。
　地図データ更新装置１００は、処理回路９９０を代替する複数の処理回路を備えてもよい。複数の処理回路は、「部」の機能を分担する。
　地図データ更新装置１００の機能は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせで実現してもよい。つまり、「部」の機能の一部をソフトウェアで実現し、「部」の機能の残りをハードウェアで実現してもよい。
　実施の形態は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。フローチャート等を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。
　１００　地図データ更新装置、１１１　ずれ量算出部、１１２　ずれ修正部、１１３　差分抽出部、１１４　地図データ更新部、１８１　地図データ、１８２　計測データ、１９１　記憶部、１９２　表示部、１９３　受付部、２０１　地図画像、２０２　白線、２０３　重心、２１１　点群画像、２１２　白線、２１３　重心、２１４　計測点群、２１５　境界線、２２１　新規地物、２２２　消滅地物、８１０　計測車両、８１１　ＧＰＳ受信機、８１２　ＩＭＵ、８１３　オドメータ、８１４　レーザスキャナ、８１５　カメラ、９０１　プロセッサ、９０２　メモリ、９０３　補助記憶装置、９０４　ディスプレイ、９０５　入力装置、９０６　通信装置、９９０　処理回路。

Claims (14)

  1. 　基準時刻に存在した地物の位置情報を含む地図データと、前記基準時刻の後の計測時刻に行われる計測によって得られるデータであって前記計測時刻に存在した地物の位置情報を含むデータである計測データとを用いて、前記地図データと前記計測データとに共通する地物の位置のずれ量を算出するずれ量算出部と、
    　算出されたずれ量に基づいて、前記計測データに含まれる位置情報を修正するずれ修正部と、
    　前記地図データと修正後の計測データとを用いて、前記基準時刻に存在した地物の集合と前記計測時刻に存在した地物の集合との差分を抽出する差分抽出部と、
    　抽出された差分に基づいて、前記地図データを更新する地図データ更新部と
    を備える地図データ更新装置。
  2. 　前記ずれ量算出部は、
    　前記地図データと前記計測データとに共通する地物である特徴物を検出し、
    　前記地図データにおける前記特徴物の位置と、前記計測データにおける前記特徴物の位置とを算出し
    　前記地図データにおける前記特徴物の位置と前記計測データにおける前記特徴物の位置との差を、前記ずれ量として算出する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  3. 　前記特徴物の位置は、前記特徴物の重心の位置である
    請求項２に記載の地図データ更新装置。
  4. 　前記特徴物の位置は、前記特徴物の角の位置に基づく代表位置である
    請求項２に記載の地図データ更新装置。
  5. 　前記ずれ量算出部は、
    　前記地図データと前記計測データとに共通する地物である特徴物を検出し、
    　前記地図データにおける前記特徴物と前記計測データにおける前記特徴物とのうちの一方の特徴物を移動させながら、前記地図データにおける前記特徴物と前記計測データにおける前記特徴物とが互いに重なる部分の面積を重なり面積として算出し、
    　最大の重なり面積に対応する移動量を前記ずれ量として選択する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  6. 　前記特徴物は、規定サイズで区分けされる更新区域毎に検出される
    請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の地図データ更新装置。
  7. 　前記特徴物は、白線と標識と信号機とのいずれかである
    請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の地図データ更新装置。
  8. 　前記ずれ量算出部は、
    　前記地図データを用いて特徴物の位置を求め、
    　計測画像の中で指定される指定箇所に対応する位置を前記計測データを用いて求め、
    　前記地図データを用いて求められた位置と前記計測データを用いて求められた位置との差を前記ずれ量として算出する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  9. 　前記ずれ量算出部は、
    　前記計測データを用いて特徴物の位置を求め、
    　地図画像の中で指定される指定箇所に対応する位置を前記地図データを用いて求め、
    　前記地図データを用いて求められた位置と前記計測データを用いて求められた位置との差を前記ずれ量として算出する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  10. 　前記ずれ量算出部は、
    　地図画像の中で指定される指定箇所に対応する位置を前記地図データを用いて求め、
    　計測画像の中で指定される指定箇所に対応する位置を前記計測データを用いて求め、
    　前記地図データを用いて求められた位置と前記計測データを用いて求められた位置との差を前記ずれ量として算出する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  11. 　前記地図データ更新部は、
    　抽出された差分が、前記基準時刻に存在せず前記計測時刻に存在した新規地物である場合、前記新規地物に対応する位置情報を前記地図データに追加し、
    　抽出された差分が、前記基準時刻に存在して前記計測時刻に存在しなかった消滅地物である場合、前記消滅地物に対応する位置情報を前記地図データから削除する
    請求項１に記載の地図データ更新装置。
  12. 　差分抽出部は、計測時刻が異なる計測データ毎に、前記基準時刻に存在した地物の集合と計測時刻に存在した地物の集合との差分を抽出し、
    　前記地図データ更新部は、同じ差分が複数回抽出された場合に前記地図データを更新する
    請求項１または請求項１１に記載の地図データ更新装置。
  13. 　ずれ量算出部が、基準時刻に存在した地物の位置情報を含む地図データと、前記基準時刻の後の計測時刻に行われる計測によって得られるデータであって前記計測時刻に存在した地物の位置情報を含むデータである計測データとを用いて、前記地図データと前記計測データとに共通する地物の位置のずれ量を算出し、
    　ずれ修正部が、算出されたずれ量に基づいて、前記計測データに含まれる位置情報を修正し、
    　差分抽出部が、前記地図データと修正後の計測データとを用いて、前記基準時刻に存在した地物の集合と前記計測時刻に存在した地物の集合との差分を抽出し、
    　地図データ更新部が、抽出された差分に基づいて、前記地図データを更新する
    地図データ更新方法。
  14. 　基準時刻に存在した地物の位置情報を含む地図データと、前記基準時刻の後の計測時刻に行われる計測によって得られるデータであって前記計測時刻に存在した地物の位置情報を含むデータである計測データとを用いて、前記地図データと前記計測データとに共通する地物の位置のずれ量を算出するずれ量算出部と、
    　算出されたずれ量に基づいて、前記計測データに含まれる位置情報を修正するずれ修正部と、
    　前記地図データと修正後の計測データとを用いて、前記基準時刻に存在した地物の集合と前記計測時刻に存在した地物の集合との差分を抽出する差分抽出部と、
    　抽出された差分に基づいて、前記地図データを更新する地図データ更新部として
    コンピュータを機能させるための地図データ更新プログラム。
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