JP5064870B2 - デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム - Google Patents

デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム Download PDF

Info

Publication number
JP5064870B2
JP5064870B2 JP2007108419A JP2007108419A JP5064870B2 JP 5064870 B2 JP5064870 B2 JP 5064870B2 JP 2007108419 A JP2007108419 A JP 2007108419A JP 2007108419 A JP2007108419 A JP 2007108419A JP 5064870 B2 JP5064870 B2 JP 5064870B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
road
map
position data
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2007108419A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2008267875A (ja
JP2008267875A5 (ja
Inventor
タオ グオ
昌史 古賀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2007108419A priority Critical patent/JP5064870B2/ja
Priority to US12/068,296 priority patent/US8359156B2/en
Priority to CN200810005869.XA priority patent/CN101290725B/zh
Publication of JP2008267875A publication Critical patent/JP2008267875A/ja
Publication of JP2008267875A5 publication Critical patent/JP2008267875A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5064870B2 publication Critical patent/JP5064870B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3833Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3837Data obtained from a single source
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804Creation or updating of map data
    • G01C21/3807Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815Road data
    • G01C21/3819Road shape data, e.g. outline of a route

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、デジタル道路地図の生成方法に関し、特に、車両の走行軌跡を利用することによって道路地図上に車線中心線をマッピングする技術に関する。
デジタル道路地図と正確な測位システムの統合は、例えば、次世代の車両ナビゲーションシステムとして関心が高まっている先進的な走行安全アプリケーションにとって、非常に重要なものである。しかし、現在のデジタル道路地図は、走行安全アプリケーションに必要とされる精度及び情報内容を満たしていない。そのため、道路を、高精度にかつ詳細に地図上にマッピングする必要が高まっている。
従来の道路マッピング技術は、大きく分けて二つのカテゴリーに分類される測量(地上における測量及び写真測量)によって測定されたデータに基づく。地上における測量システムは、車載機器(GPS受信機を含む)によって構成される。車載機器には、例えば、カメラ(レーザースキャナでもよい)、表示装置及び通信装置等の装置が接続されてもよい。このようなシステムは、システムを搭載した車両が走行する道路上の詳細な情報を取得する。しかし、それは、非常に狭い範囲の測量に適用され、データ収集のサイクルが長期にわたり、測量後のデータ処理が煩雑であり、システムの保守に高額な費用がかかる等の問題点があり、その適用範囲は限定的である。
一方、写真測量は、測量される領域が広く、データ収集が迅速である等、有望な方策であるように思われる。しかし、複雑なデータから必要な情報を効果的に抽出するには技術的困難がある。そして、従来の測量データから高精度な道路地図を生成することは、リソース及び時間が必要であった。
図23は、車載GPS装置及びデジタル道路地図データベースが使用されている車両ナビゲーションシステムによる処理を示す。ナビゲーションシステムは、地図上に車両の位置を決定する。この処理が地図の照合(Map Matching)と呼ばれる。車両の位置情報は、車載GPS装置によって捕捉された信号から定められる。図24に示すように、GPSポジショニング信号が利用可能であるとき、GPS装置が取得した位置情報をデジタル地図と照合することによって、車両ナビゲーションを利用することができる。しかし、GPS信号はGPS衛星から到来する電波であることから、利用できない場合がある。特に、市街地域では、上空が開けていないことから、所定数の衛星からの電波を受信できない場所ではGPSによる測位を利用することができない。従って、正確に車両の位置を決めるための方法として、地上波による測位、疑似GPS人工衛星システム、無線タグ等の、様々な補完的な方法が開発されている。
現在のデジタル道路地図は、ナビゲーションのために、道路の幾何学的な情報の精度ではなく、道路上に設けられたノードのリンクの相対的な正確さが重要とされている。図25に示すように、リンクABは、車両が点Aを通過した後に点Bに到達することをドライバーに示す。このルート案内の機能がナビゲーションである。ナビゲーションアプリケーションでは、リンクABが点Aと点Bの間の道路を正確に示していることは必ずしも重要でない。そして、車両ナビゲーションのためには、簡略化された道路地図が有効に機能する。しかし、車線上に車を正確に誘導することが求められる走行安全アプリケーションにとって、道路地図が直線ABであるか曲線ACBであるかは重要である。
先進的な走行安全支援システムは、次世代車両ナビゲーションシステムの開発において最も期待されている技術の一つである。例えば、非特許文献1及び非特許文献2に示される、米国運輸省のプロジェクトである拡張デジタルマッピング(EDMap)、及び、非特許文献3に示される欧州連合によるNextMap等の先行研究では、拡張されたデジタル道路地図と正確な測位システムとの統合が走行安全アプリケーションのために非常に重要であることが言われている。これらのシステムでは、曲線の通過速度の警告支援及び速度制御(CSA−W及びCSA−C:Curve Speed Assistant−Warning and Control)のような、地図を使用した又は拡張されたアプリケーションが実証試験されている。それらは、車両位置と地図とを照合することによって、先の道路のカーブを予測して、接近する道路を電子的に可視化する。また、ダイムラークライスラー社も、車線追従支援警告(LFA−W:Lane Following Assistant−Warning)において、別のアプリケーションを提案している。それは、車両が走行中の車線から外れようとしているときに運転者に警告するために、視覚的車線追跡システム、車線レベルのデジタル地図及び高精度測位システムを組み合わせている。
特開2002−116689号公報 「IVI Light Vehicle Enabling Research Program」,Enhanced Digital Mapping Project Final Report 2004 Haskitt P.著,「Map Based Safety Applications: From Research to Reality (A Review of the IVI−EDMap Project)」 In Proceedings of the 12th World Congress on Intelligent Transport Systems San Francisco CA USA Nov.6−10 2005 ERTICO NextMAP website,インターネット<URL:http://www.ertico.com/en/activities/projects_and_fora/nextmap_website.htm>
今日の、車載GPS装置の測位精度に対応して、現在のデジタルナビゲーション道路地図は、道路ノードのリンクの接続の正確性が強調された点レベルでの道路の位置情報を提供する。車両ナビゲーションシステムは、車両の位置情報と地図とを照合するものであることから、道路地図の精度及び内容は重要とされていない。一方、走行安全アプリケーションは、例えば、道路の中心線、車線の中心線及び道路のカーブ等の非常に正確な道路の幾何学的情報、更には、例えば、車線の数、停止位置及び速度制限等の詳細な内容を必要とする。そして、従来の方法によって、走行安全アプリケーションに必要な拡張デジタル道路地図を生成することは、高いコストが必要となる。地上における測量は煩雑であり、写真測量は情報を抽出する技術的な困難性に問題がある。調査車は、道路の詳細の情報を測定する方法を提供する。しかし、調査車による測量は、コストが高いことから、大規模な測量に対してのみ適用することができる。結果として、拡張されたデジタル道路地図を必要とする多くの需要に応えるために、費用対効果が適切な方法を提案することが重要となっている。
さらに、現在のデジタル道路地図は、精度及び情報の内容の観点から、走行安全アプリケーションの要求をほとんど満たしていない。更に、従来の道路地図作成技術は、リソース及び時間を浪費するものであった。本発明は、この点に着目して、高精度な道路地図作成のために、費用対効果が適切な方法を提案する。
例えば、図23に示すように、車両ナビゲーションのためのGPS位置情報及び地図との照合結果が簡単に廃棄されていたことが注目されるべきである。車載GPS装置から得られたGPS位置情報の取得順序及び地図との対象結果(GPSトラック)は、車両の走行軌跡を含み、道路の幾何学的な情報と正確に合致する。GPSトラックデータは、GPS測位信号の誤差のために正確な道路情報を示すためには不十分である。しかし、そのようなGPSトラックデータを多数収集して、蓄積することによって、GPSトラックから道路情報を統計学的に導出することができるようになる。本発明は、そのような廃棄されていたGPSトラックデータを収集して蓄積する方法を提案する。
すなわち、本発明は、車載GPS装置から得られたデータを統計的に分析して、高精度な道路地図を動的に生成する新規な方法を提案することを目的とする。本発明の基本的な考えは、車載GPS装置によって得られたトラックデータは道路に固有の情報を包含することから、車載GPS装置によって得られた多くのトラックデータを収集するという「データリサイクリング」と名付けられた技術的コンセプトに由来する。さらに、本発明は、従来の地図生成方法より低コストなものである。
本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、デジタル道路地図の生成方法であって、車両の走行によってGPSから経時的に得られた車両の位置データを軌跡データとして取得し、前記取得された複数の軌跡データを収集してデータベースを生成する第1ステップと、前記軌跡データが収集された道路を複数の部分に分割し、前記収集された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから特徴点を抽出し、道路の中心線の候補として前記抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出する第2ステップと、前記候補として算出されたスプライン曲線の誤差が十分に収束している場合、前記候補として算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する第3ステップとを含む。
本発明によれば、低いコストで、高精度な道路地図を生成することができる。
次に、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本発明の実施の形態の概要を示す。図1を用いて、本発明の基本的なコンセプトを説明する。
図1の左側部分は、前述した従来の道路地図の作成方法を示す。道路地図に用いられる基本データは、例えば、空中測量(写真測量及び/又はリモートセンシング)及び地理的調査(人手による測量及び/又は車両による測量)によって、測量が行われた区域毎に得られる。その後、地図を供給するプロバイダ(地図作成者)が、得られた基本データを使用して、人手により又は半自動的に道路地図を作成する。このように、地図作成は、非常に煩雑かつ時間のかかる処理であることから、コストが高い。
古い地図データを新しい地図データと入れ替える地図更新には、二つの意味がある。一つは、地図プロバイダと地図データの所有者との間の更新プロセスである。具体的には、新たに測量された領域において得られた新しい道路データによって中央地図データベースが更新される。もう一つは、個々のユーザが保有する中央地図データベースの複製データの更新を意味する。
現在のところ、地図を更新するための情報は、プロバイダからユーザへ流れるのみであって、ユーザからプロバイダへのフィードバックが存在しない。すなわち、地図更新はプロバイダからユーザへの一方向のみの処理である。
そこで、本発明によって、図1の右側部分に示されるように、GPSデータリサイクリングシステムが導入されると、ユーザからプロバイダへの地図データのフィードバックが生じ、地図更新において情報が循環するフローが完成する。すなわち、本発明では、車両の走行によって収集され、車内に記録されたGPSトラックデータが、正確かつ詳細な道路地図を生成するために使用される。そして、それが中央地図データベースを更新するために使用される。このユーザからプロバイダへのデータのフィードバックによる更新プロセスを「逆更新」と呼ぶ。
図2は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
本発明の実施の形態の道路地図生成システムは、演算部11、記憶12、13、入力インターフェース14、出力インターフェース15及び表示装置16を含む。
演算部11は、各種プログラムを実行するCPU、CPUによって実行されるプログラムが記憶されるROM、及び、プログラムの実行時にワークエリアとして使用されるRAMを含む。CPUは、各種プログラムを実行することによって、記憶装置12、13に格納されたデータを管理する。
記憶装置12は、GPSトラックデータが格納されるGPSトラックデータベースを保持する。記憶装置13は、高精度デジタル道路地図データが格納される道路地図データベースを保持する。なお、図2には、二つの記憶装置を図示したが、記憶装置の数はこれに限らない。
入力インターフェース14は、予め定められたプロトコルに従って車載装置と通信して、車載装置に格納されたGPSトラックデータを受信する。出力インターフェース15は、道路地図生成システムによって生成された道路地図の更新用データを出力する。
表示装置16は、GPSトラックデータのプロファイルを表示したり、道路地図生成システムにより実行される処理における、オペレータによる指示を促す表示をする。
図3は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムの構成例を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の道路地図作成システムは、車両に搭載されるGPSデータ収集部110及び中心サーバ100を備える。中心サーバ100は、GPSトラック管理部120、道路情報抽出部130、道路地図逆更新部140及び基準位置補正部150を備える。
GPSデータ収集部110は、データ記録部111及びデータ伝送部112を含む。データ記録部111は、車載GPS装置によって測定されたGPS測位データ及びGPS測位データに関連するパラメータを記録する。データ伝送部112は、後述するGPSデータ入力部121と通信可能で、GPSデータ収集部110が収集したGPS測位データをGPSデータ入力部121に送信する出力インターフェースを提供する。
GPSトラック管理部120は、GPSデータ入力部121、GPSトラック生成部122及びGPSトラック検索部123を含む。GPSデータ入力部121は、予め定められたプロトコルに従ってデータ伝送部112と通信して、GPSデータ収集部110に蓄積されたデータを受信する入力インターフェースを提供する。GPSトラック生成部122は、時間及び位置によって表されるGPSトラックデータを生成する。GPSトラックデータの一例は、図14に示す。GPSトラック検索部123は、道路ID及び時間をキーにして所望のGPSトラックデータを検索する。
道路情報抽出部130は、GPSトラック分析部131、道路特徴抽出部132及び地図オブジェクト生成部133を含む。GPSトラック分析部131は、GPSトラックデータが道路地図の更新に適切なデータであるか否かを判定する。道路特徴抽出部132は、GPSトラックデータから車線中心線の候補となる曲線を抽出する。地図オブジェクト生成部133は、道路地図データに書き込まれる地図オブジェクトを生成する。
道路地図逆更新部140は、道路属性整合部141及び地図更新部142を含む。道路属性整合部141は、生成された地図オブジェクトの属性と更新対象の地図オブジェクトの属性とを比較する。地図更新部142は、生成された地図オブジェクトの属性を道路地図データベースに書き込んで、地図データを更新する。
基準位置補正部150は、入力された高精度の基準位置情報を参照して車線中心線を補正する。基準位置情報は、複数の基準位置の情報を含む集合である。
図4は、本発明の実施の形態のGPSデータ収集処理のフローチャートである。このGPSデータ収集処理はGPSデータ収集部110によって実行される。
まず、GPSデータ収集部110は、収集スイッチがONであるか否かを判定する(S201)。この収集スイッチはデータ記録部111に設けられ、収集スイッチによってデータ記録部111の動作状態が変化し、GPS測位データを収集するか否かが決まる。
図5に示すように、データ記録部111の動作は、手動モード、自動モード及び外部起動モードの3種類の設定が可能である。運転者は、GPSデータ収集部を操作して、手動モード、自動モード又は外部起動モードのいずれかにデータ記録部111の動作モードを設定して、GPS測位データの収集に同意するか否かの意思を示す。
手動モードでは、運転者によって収集スイッチのON/OFFが設定される。なお、初期値はOFFにするとよい。自動モードでは、データ記録部111の空き容量が十分であれば、収集スイッチをONに設定して、GPS測位データを収集する。一方、データ記録部111の空き容量が不足していれば、収集スイッチをOFFに設定して、GPS測位データは収集されない。外部起動モードでは、中心サーバ100から送信される指示信号によって、収集スイッチのON/OFFが切り替えられる。
ステップS201における判定の結果、収集スイッチがOFFであると判定された場合は、車両のGPS測位データは収集されず、GPSデータ収集処理を終了する。一方、収集スイッチがONであると判定された場合は、GPS測位データの収集に運転者が同意しているので、GPS測位データを記録するため、ステップS202に進む。
ステップS202では、車両の走行に基づいて収集されるパラメータを取得する。具体的には、パラメータは、車両の走行状況を示すもので、GPS装置によって測定された車両の位置、位置の測定時刻、道路の識別子(道路ID)及び車両の速度を含む。
その後、取得されたパラメータは、道路IDによって地図上の道路と関連付けられ、データ記録部111内に設けられた車両走行データベースに記録するためのデータに変換される(S203)。そして、変換されたデータは車両走行データベースに格納される(S204)。
その後、車両走行データベースに格納されたデータは、データ伝送部112から中心サーバ100に転送される(S205)。中心サーバ100へのデータの転送は、媒体を介した複写又はネットワークを経由したデータ転送によることができる。
図6は、本発明の実施の形態のGPSトラック管理処理のフローチャートである。このGPSトラック管理処理はGPSトラック管理部120によって実行される。
まず、車両走行データベースに記録されたGPS測位データが、GPSデータ収集部110から、GPSデータ入力部121に入力される(S211)。その後、入力されたデータの有効性を判定する(S212)。具体的には、入力されたデータが、入力されたデータの形式が正しく、かつ、地図の更新のために使用可能なデータであるかを判定する。
データが有効なものでなければ、GPSトラック管理処理を終了する。一方、データが有効なものであれば、ステップS213に進む。
GPSトラック生成部122は、入力されたGPS測位データに対応する道路IDを特定し、GPS測位データを時間順に並べることによって、特定された道路IDに対応したGPSトラックデータを生成する(S213)。なお、車内GPSデータ収集部110が、GPSトラックデータを生成してもよい。その場合、中心サーバ100は、車内GPSデータ収集部110から、生成されたGPSトラックデータを受信する。
そして、生成されたGPSトラックデータが、GPSトラック管理部120内に設けられたGPSトラックデータベースに格納される(S214)。このとき、道路ID及びデータ取得順序に従って、GPSトラックに検索用のインデックスが付される。
その後、GPSトラック検索部123は、GPSトラックデータベースから必要なデータを検索し、検索されたデータを抽出する(S215)。例えば、ステップS215のデータ抽出では、場所(道路ID)及びデータ収集時刻が合致するデータが抽出される。
図7は、本発明の実施の形態の道路情報抽出処理のフローチャートである。この道路情報抽出処理は道路情報抽出部130によって実行される。
まず、目標道路に関するデータの更新の必要性が判定される(S221)。更新の必要性は、図8に示すように、マニュアルモード又は自動モードに設定される。マニュアルモードでは、無条件で道路地図データが更新されるON、又は、道路地図データが更新されないOFFに設定される。
自動モードでは、現在の道路の精度によって、ON又はOFFに設定される。例えば、現在の道路地図データの誤差(例えば、分散)が予め定められた閾値より小さければ、更新対象の道路のデータは収束しているので、この道路のデータは更新する必要がない。よって、更新の必要はOFFに設定される。一方、道路地図データの誤差(分散)が予め定められた閾値より大きければ、更新対象の道路地図のデータは未だ収束していないので、この道路地図データは、新たなGPSトラックデータによって更新した方がよい。よって、更新の必要はONに設定される。
判定の結果、データの更新が必要なければ、道路情報抽出処理を終了する。一方、データの更新が必要であれば、ステップS222に進む。
ステップS222では、まず、更新対象の道路に所定間隔で横断線を引くことによって、道路を複数の領域に分割する。この分割された領域は、ステップS225で、道路の特徴点を抽出する単位として用いられる。
その後、更新が必要な道路に対応するGPSトラックデータを抽出する。具体的には、更新が必要な道路の道路IDが等しく、更新が必要な領域と位置が等しく、さらに、データ収集時刻が所定の範囲内に含まれるGPSトラックデータが抽出される。このとき、車線IDによって車線(上りか下りか等)も識別してもよい。
その後、抽出されたGPSトラックデータの数がを所定値Kと比較する(S223)。その結果、抽出されたGPSトラックデータの数が少なければ、道路情報抽出処理を終了する。一方、抽出されたGPSトラックデータの数が所定値以上であれば、ステップS224に進む。抽出されたGPSトラックデータの数と所定値との比較結果に基づいて、道路地図データベースを更新するか否かを判定するのは、更新に用いられるGPSトラックデータの数が少なければ、道路地図データベースの更新が小規模なものとなる。データの誤差が向上するような適切な更新がされない。よって、十分なGPSトラックデータが蓄積されるまで、道路情報抽出処理は実行されない。
その後、抽出されたGPSトラックデータが対応する道路の各部分に当てはめられる(S224)。
その後、最小二乗法を用いて、道路の分割された各部分で、GPSトラックデータの特徴点を抽出する(S225)。例えば、特徴点として、最頻点を抽出するとよいが、他の統計値を用いても構わない。そして、抽出された特徴点を満たす曲線を算出する(S226)。具体的には、ステップS226では、抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出するが、抽出された特徴点のうち異常点があれば、その点は通過しないようなスプライン曲線を算出してもよい。なお、道路の分割された各部分の分散によって、重み付けをして、スプライン曲線を定めてもよい。
その後、導出されたスプライン曲線を用いて、車線の中心線が求められる(S227)。具体的には、導出されたスプライン曲線によって車線の中心線が数値化される。
その後、更新される道路の属性データと地図オブジェクト(地図データベースに追加される車線の中心のデータ)とを生成し(S228)、生成された地図オブジェクト及び道路属性を道路地図データに書き込んで、道路地図データベースを更新する(S229)。このステップS229の道路地図逆更新処理の詳細は図9を用いて説明する。
図9は、本発明の実施の形態の道路地図逆更新処理のフローチャートである。この道路地図逆更新処理は道路地図逆更新部140によって実行される。
まず、現在の道路地図データベースに格納されている道路地図データを抽出し(S231)、抽出された現在の道路地図データの精度と生成された地図オブジェクトの精度とを比較する(S232)。その結果、生成された地図オブジェクトの精度(例えば、分散)が、現在の道路地図データの精度よりよい場合、生成された地図データが幾何学的に高い精度を有するので、地図データベースの更新が必要と判定される。そこで、道路位置更新フラグをONに設定する(S233)。
その後、生成された地図オブジェクトの属性(例えば、属性は、車線ノードリンク、車線の幅、車線の方向及び車線の湾曲等を含む)が、現在の道路地図データの属性と一致するか否かを判定する(S234)。その結果、生成された地図オブジェクトの属性と抽出された道路地図データの属性とが一致する場合、生成された地図データと抽出された道路地図データとは同じ対象(道路)のデータなので、生成された地図オブジェクトを地図データベースに上書きしてもよい。そこで、道路属性更新フラグをONに設定する(S235)。
その後、更新フラグがONであるか否かを判定する(S236)。道路位置更新フラグ及び道路属性更新フラグの両方がONに設定されている場合に、生成された地図オブジェクト及び道路属性を道路地図データに書き込んで、道路地図データベースを更新する(S237)。
図10は、本発明の実施の形態のGPSトラックデータの構造を示す説明図である。
本発明において、GPSトラックデータは、基本的なデータソースとして重要な役割を担うもので、トラックID、日付、位置情報、及びその他の情報を含む。
トラックIDは、トラックデータの一意な識別子である。道路IDは、トラックデータを取得した車両が走行している道路の一意な識別子である。日付は、トラックデータを取得した年月日である。トラックデータに含まれる全てのノード(GPS測位データ)は、ノードの数及びノードの順序が定められたリンクによって結合される。個々のノード(GPS測位データ)は、GPS信号から取得したGPS位置、GPS位置を地図と照合した結果に基づく地図上の位置、位置情報を取得した時刻及び位置情報取得時の車速を含む。
図11及び図12は、本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を示す説明図であり、図11はデータの項目を、図12はデータの階層構造を示す。
現在のデジタル道路地図データ構造において、道路は道路中心線上のノードのリンクによって構成される。このノードのリンクによって道路の幾何的特徴が表される。また、道路地図データ構造は、道路を表す情報として道路ID、車線の数、及び、その他の道路の特徴を含む。
車線は車線中心線上のノードのリンクによって構成される。このノードのリンクによって車線の幾何的特徴が表される。例えば、車線の曲率は、三つのノードのリンクによって表される。また、道路地図データ構造には、車線を表す情報として車線ID、及び、車線の方向(上りか、下りか)が含まれる。さらに、付加的な情報として車線の幅が含まれてもよい。
図12に示すように、本発明の実施の形態の道路地図生成システムで用いられる道路地図データは階層化されている。道路属性は、道路IDにリンクしている。道路中心線データ、車線(上り)データ、及び、車線(下り)データは道路属性にリンクしている。なお、道路属性は、図11で示すデータ項目のうち、道路ID、道路中心線データ、車線(上り)データ、及び、車線(下り)データ以外のデータの総称である。
図13Aは、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPS測定データの分布を示す。
GPSシステムよって提供される位置情報には一定の誤差が含まれる。この不確実さのために、GPSシステムによって得られる位置データは、現実の位置の周辺において、ガウス配布に準じて分布する(図13B)。そして、原点を中心とした対称的な2次元のガウス分布が得られる。それは、ガウス分布に含まれる多数のデータの平均値を使用することによって、実際の位置が正確に表現される。これは、本発明の基本的な着眼点である。
図14は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックの一例を示す。
車両が道路を走行するとき、取得されるGPS測位データは、所定のタイミング(例えば、周期的に又はランダムな間隔時間)で、ノードとして記録される。その後、記録されたノードが、GPSトラックを形成するようにリンクによって結合される。すなわち、個々のGPSトラックは、車両の軌跡から生成されるものである。
このように得られた複数のGPSトラックデータは、図15に示すように、2Dガウス分布を示す。
図16A及び図16Bは、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックデータのうち、ある横断線部分におけるプロファイルを示す。具体的には、図16Aにおいて実線で示す横断線を横軸にすると、取得された複数のGPS位置データは、図16Bに示す2Dガウス分布となる。図16Bに示す2Dガウス分布において、峰点(最頻値が示すプロファイルの特徴点)は、その横断線上のGPS位置データの平均値となる。そして、峰点は、その横断線が示す領域における車線の中心点の位置を示す。
図17は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線を示す。道路上、所定間隔で設定された横断線が示す部分の峰点は、先ず初めに最小二乗法を使用することによって算出される。その後、峰点を満足する(例えば、峰点を通過する)スプライン曲線が定められ、車線中心線となる。この横断線を設定する間隔は、一定の間隔でも、道路形状によって間隔を変えてもよい(例えば、直線区間では長い間隔とし、曲線区間では短い間隔とする)。
図18は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムにおける、GPSトラックデータの数と抽出された中心線の誤差との関係を示す。図18に示すように、GPSトラックデータの数が増加すると、抽出された中心線の誤差は小さくなり、中心線は収束する。GPSトラックの数がある数以上であれば、抽出された中心線の位置はほとんど変化せず、それらは実際の中心線に近い位置となっている。
このように、所定値以下の誤差で抽出された車線中心線は、図19に示すように、拡張デジタル道路地図に追加され、走行安全性の向上に貢献する。
以上、本発明の実施の形態として、GPS信号を用いた例について記載したが、本発明は、GPS信号を用いる場合のみに限定されるものではなく、他の様々な測位方法にも同様に適用可能である。よって、他の測位方法も本発明の範疇に含まれる。
次に、本発明の効果について説明する。
図20は、従来のマッピング技術の本発明との比較を示す。従来の道路地図作成技術には、人手による地上測量、調査車による測量及び空中測量がある。これらの技術は、様々なアプリケーションにおいて利点及び欠点がある。しかし、これまでは、何れの測量技術も高精度道路地図を生成するための条件を満たさず、技術的及び/又は経済的な点において適用される範囲の問題がある。その一方で、本発明に係る方法は、特に、ナビゲーション用地図を作成するためのものとして非常に有望である。
本発明の地図逆更新技術は、地図更新の新しいアプローチを提案するだけでなく、道路地図を作成する新しい方法としても、従来の地図作成方法に勝る多くの利点がある。特に、本発明に係る方法は、ナビゲーション用の道路地図を作成するために非常に適しているのである。
例えば、リモートセンシングによって得られたイメージデータ(写真)から道路情報を抽出する方法は、現在でも非常に一般的な方法である。しかし、データ源(例えば、写真に表された道路)と作成された道路地図との同一性は注意されていないことから、現実の道路との相違が無視されている。このことは、地図の精度及び信頼性の問題を引き起こす。複数の方法を併用した地図の作成は、煩雑かつ高コストであると共に、複数の方法を協働させるための慎重な制御を必要とする。また、更に、イメージデータは広範な場所で取得されるに偏在しない情報である。これは、複雑なイメージデータから道路を特定するイメージ分析システムにとって厳しい課題を課する。また、モバイルマッピング技術も、特徴抽出及び地理的照合の問題を有する。また、モバイルマッピング技術によるカバー領域が局所的であることも適用される分野が限定されている。
本発明の逆更新技術は、車両の走行によって得られたGPSトラックという非常にユニークなデータ源を利用するものであり、他の測量方法によって得られた情報を使用するものではない。そのアイデアは、現実的には、ほぼ全てのドライバーが車線の中心を走行するという共通の認識に基づいている。そのため、GPSトラックデータは、ドライバーの習性が反映されるだけでなく、道路情報にも依存する。本発明の方法によって生成される道路地図は、道路の実際の様子を正確に描いており、走行案内及び走行支援のための信頼性が高い。更に、本発明によると、橋の下、トンネル内及び建物内の道路を地図化することも可能である。これは従来の技術によって可能な範囲を遥かに越えている。
本発明の地図逆更新方法は、大きな潜在的な用途があり、費用対効果が非常によいものである。例えば、従来の測定方法によって取得されるデータ源は、リモートセンシングによって得られるイメージデータ及びモバイルマッピング技術によって得られる正確な測定データのように、コストが高い。これらとは異なり、本発明の地図逆更新方法によると、GPSトラックデータを用いたデータリサイクリングによって、低コストで道路情報を取得することができる。膨大なGPSトラックデータから道路情報を抽出する方法は、統計的手法を用いることによって自動的に計算することができる。このため、本発明の地図逆更新方法によると、特徴抽出ステップ、地図生成ステップ及び地図更新ステップをスムーズに統合することができる。
また、地図逆更新システムは、道路マッピングの目的のための独立したデータ処理センターにおいて機能する、又は、既存の地図更新システムを補完するシステムとして機能する。その結果、システムの総コストを削減しつつ、道路地図を作成及び更新するシステムのパフォーマンスを大きく向上させる。
以上、収集したGPSデータに基づき、高精度の地図を作成する方式を述べた。一方、本実施形態の地図作成システムによって作成された車線中心線のデータを、図3に示す基準位置補正部150等の手段によって補正することも可能である。
例えば、本実施の形態の地図作成システムによって、図21に示すような車線中心線が生成できた。図中の黒丸は、図11の「車線中心線」の(X1,Y1)、(X2,Y2)・・・に対応する車線中心線上の点をあらわす。さらに、白丸240、241、242で示すような、別の手段で精密に測定された車線中心線上の点の座標(基準位置)が得られたとする。通常、精密な測定には人手がかかり、また高価な計測機器が必要である。このため、本発明で生成した車線中心線上の点(X1,Y1)、(X2,Y2)・・・に比べ、少ない数の基準位置しか利用できない。
そこで、図22に示す処理によって、少ない数の基準位置から、車線中心線上の多数の点を補正する。まず、各基準位置毎に、それぞれ最も近い距離にある点(基準位置近傍点)を補正前の車線中心線から抽出する(S2501)。次に、各基準位置毎に、基準位置と基準位置近傍点の位置ベクトルの差分(差分ベクトル)を算出する(S2502)。
次に、補正前の車線中心線上の各点(Xsi,Ysi)毎に、下記の処理(S2502〜S2505)を繰り返す。まず、最も近くにある二つの基準位置近傍点(Xsi1,Ysi1)と(Xsi2,Ysi2)を求める(S2503)。次に、車線中心線上の各点の補正ベクトルを求める。具体的には、上記の二つの基準位置近傍点からの距離に応じて、(Xsi1,Ysi1)と(Xsi2,Ysi2)の差分ベクトルを内分することによって、補正ベクトルを求める(S2504)。最後に、求められた補正ベクトルを用いて、車線中心線を補正する(S2505)。
また、基準位置補正部150に基準位置の精度を入力し、入力された基準位置の精度が本実施の形態によって得られた車線中心線の推定精度を上回る場合のみ、車線中心線を補正してもよい。この場合、例えば、GPSデータの標準偏差値を、車線中心線の推定精度として用いることができる。
以上説明したことをまとめると、本発明の実施の形態の道路地図の生成方法によれば、車両の走行によって取得された多くのGPSデータを収集し、収集されGPSデータを蓄積して、蓄積されたGPSデータを分析することによって、費用対効果が非常によく高精度な道路地図を動的に生成することができる。
また、本発明の実施の形態の道路地図の生成方法によれば、生成される道路地図は、現実の車両の走行をモデル化することによって抽出される。その後、道路の幾何学的な特徴が非常に正確に示される。本発明の実施の形態によると、拡張されたデジタル道路地図を迅速に生成するための経済的、効果的かつ機能的なシステムを実現することができ、地図が走行安全アプリケーションに使用されるための要求事項を満たすことができる。
本発明の実施の形態の基本的なコンセプトの説明図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムの構成例を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態のGPSデータ収集処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のデータ記録部の動作モードを説明する図である。 本発明の実施の形態のGPSトラック管理処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の道路情報抽出処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のデータ更新の動作モードを説明する図である。 本発明の実施の形態の道路地図逆更新処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のGPSトラックデータの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPS測定データの分布を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPS測定データの分布を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックの一例を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックの分布の一例を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックデータのある横断線が示す部分におけるプロファイルを示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたGPSトラックデータのある横断線が示す部分におけるプロファイルを示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムにおける、GPSトラックデータの数と抽出された中心線の誤差との関係を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線の一例を示す図である。 従来のマッピング技術の本発明との比較を示す図である。 本発明の実施の形態の車線中心線を補正を示す図である。 本発明の実施の形態の車線中心線を補正処理を示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。
符号の説明
11 演算部
12、13 記憶装置
14 入力インターフェース
15 出力インターフェース
16 表示装置
100 中心サーバ
110 GPSデータ収集部
111 データ記録部
112 データ伝送部
120 GPSトラック管理部
121 GPSデータ入力部
122 GPSトラック生成部
123 GPSトラック検索部
130 道路情報抽出部
131 GPSトラック分析部
132 道路特徴抽出部
133 道路属性整合部
140 道路地図逆更新部
141 地図オブジェクト生成部
142 地図更新部
150 基準位置補正部

Claims (9)

  1. デジタル道路地図の生成方法であって、
    車両の走行によってGPSから経時的に得られた車両の位置データを軌跡データとして取得し、前記取得された複数の軌跡データを収集してデータベースを生成する第1ステップと、
    前記軌跡データが収集された道路を複数の部分に分割し、前記収集された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから特徴点を抽出し、道路の中心線の候補として前記抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出する第2ステップと、
    前記候補として算出されたスプライン曲線の誤差が十分に収束している場合、前記候補として算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する第3ステップとを含む、デジタル道路地図の生成方法。
  2. 前記第1ステップの処理は、車両の位置データの取得方法として、第1モード、第2モード又は第3モードのいずれかに切替可能であって、
    前記第1モードでは、前記車両の操作者の操作によって、前記位置データが記録されるか否かを設定可能であり、
    前記第2モードでは、前記位置データの記録容量が尽きた場合に、前記位置データが記録されないように制御され、
    前記第3モードでは、外部からの信号を受信した場合に、前記位置データが記録されるように制御されることを特徴とする請求項1に記載のデジタル道路地図の生成方法。
  3. 前記第2ステップでは、
    前記軌跡データが収集された道路の地図データの更新の必要性を判定し、
    前記更新が必要と判定された道路の識別子及び前記軌跡データの取得日時に基づいて更新に利用される軌跡データを特定し、
    前記特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、
    前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから峰点を抽出し、
    道路の中心線の候補として、前記抽出された峰点を通過するスプライン曲線を算出する請求項1に記載のデジタル道路地図の生成方法。
  4. 前記第3ステップでは、
    前記算出されたスプライン曲線が十分に収束しているか否かを判定し、さらに、前記算出されたスプライン曲線の属性と現在の車線中心線の属性とを比較し、
    前記算出されたスプライン曲線の精度が現在の車線中心線の精度より高く、かつ、両者の属性が一致する場合に、前記求められたスプライン曲線によって前記地図データを更新することを特徴とする請求項1に記載のデジタル道路地図の生成方法。
  5. 高精度の基準位置の各々の最近傍点を補正前の車線中心線上の点の中から抽出し、
    前記基準位置と前記近傍点との差を求め、
    最も近接する二つの前記近傍点からの距離に応じて、前記車線中心線上の各点の補正ベクトルを求めることによって、前記車線中心線を補正するステップを含むこと特徴とする請求項1に記載のデジタル道路地図の作成方法。
  6. GPSによって取得した車両の位置データ及び前記位置データ取得時の車両の状況を取得する車載装置と、前記取得された車両の位置データを処理するサーバとを備え、前記位置データを使用してデジタル道路地図を生成するシステムであって、
    前記サーバは、
    前記車両の位置データを受信する入力インターフェースと、
    前記受信した位置データを記憶する第1記憶部と、
    前記受信した位置データから地図オブジェクトを生成するプロセッサと、
    地図データベースが記憶される第2記憶部と、を備え、
    車両の走行によって前記GPSから経時的に得られた車両の位置データを軌跡データとして取得し、前記取得された複数の軌跡データを収集してデータベースを生成する管理部と、
    前記軌跡データが収集された道路を複数の部分に分割し、前記収集された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから特徴点を抽出し、道路の中心線の候補として前記抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出する抽出部と、
    前記候補として算出されたスプライン曲線の誤差が十分に収束している場合、前記候補として算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する更新部とが、前記プロセッサが所定のプログラムを実行することによって構成されることを特徴とする地図生成システム。
  7. 前記車載装置は、車両の位置を測定するGPS受信機と、前記GPS受信機が測定した位置データを記録する位置データ記録部と、前記記録された位置データを送信する出力インターフェースと、を備え、
    前記位置データ記録部は、車両の位置データの取得方法として、第1モード、第2モード又は第3モードに設定され、
    前記第1モードでは、前記車両の操作者の操作によって、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されるか否かを設定可能であり、
    前記第2モードでは、前記位置データの記録容量が尽きた場合に、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されないように制御され、
    前記第3モードでは、外部からの信号を受信した場合に、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されるように制御されることを特徴とする請求項6に記載の地図生成システム。
  8. 前記更新部は、
    前記算出されたスプライン曲線が十分に収束しているか否かを判定し、さらに、前記算出されたスプライン曲線の属性と現在の車線中心線の属性とを比較し、
    前記算出されたスプライン曲線の精度が現在の車線中心線の精度より高く、かつ、両者の属性が一致する場合に、前記求められたスプライン曲線によって前記地図データを更新することを特徴とする請求項6に記載の地図生成システム。
  9. 高精度の基準位置の各々の最近傍点を補正前の車線中心線上の点の中から抽出し、前記基準位置と前記近傍点との差を求め、最も近接する二つの近傍点からの距離に応じて、前記車線中心線上の各点の補正ベクトルを求めることによって、前記車線中心線を補正することを特徴とする請求項6に記載の地図生成システム。
JP2007108419A 2007-04-17 2007-04-17 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム Expired - Fee Related JP5064870B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007108419A JP5064870B2 (ja) 2007-04-17 2007-04-17 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム
US12/068,296 US8359156B2 (en) 2007-04-17 2008-02-05 Map generation system and map generation method by using GPS tracks
CN200810005869.XA CN101290725B (zh) 2007-04-17 2008-02-15 数字道路地图的生成方法和地图生成系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007108419A JP5064870B2 (ja) 2007-04-17 2007-04-17 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2008267875A JP2008267875A (ja) 2008-11-06
JP2008267875A5 JP2008267875A5 (ja) 2010-04-02
JP5064870B2 true JP5064870B2 (ja) 2012-10-31

Family

ID=39873081

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007108419A Expired - Fee Related JP5064870B2 (ja) 2007-04-17 2007-04-17 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8359156B2 (ja)
JP (1) JP5064870B2 (ja)
CN (1) CN101290725B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022044104A (ja) * 2020-09-07 2022-03-17 三菱電機株式会社 目標経路生成装置および目標経路生成システム

Families Citing this family (146)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4702108B2 (ja) * 2006-03-03 2011-06-15 株式会社デンソー 地図表示装置の地図データの更新方法および地図表示装置
DE102008012654A1 (de) * 2007-08-29 2009-03-05 Continental Teves Ag & Co. Ohg Onlineerstellung einer digitalen Karte
US20090234579A1 (en) * 2008-03-12 2009-09-17 James Wang Systems of points of interest in satellite navigation system applications
US8612136B2 (en) 2008-08-27 2013-12-17 Waze Mobile Ltd. System and method for road map creation
JP2010176264A (ja) * 2009-01-28 2010-08-12 Konica Minolta Holdings Inc 領域内外判定システム、領域内外判定方法、地図情報生成システム及び地図情報生成方法
US8384776B2 (en) * 2009-04-22 2013-02-26 Toyota Motor Engineering And Manufacturing North America, Inc. Detection of topological structure from sensor data with application to autonomous driving in semi-structured environments
US8812232B2 (en) * 2009-06-22 2014-08-19 Nokia Corporation Method and apparatus for reducing energy consumption of a user equipment
WO2011023247A1 (en) * 2009-08-25 2011-03-03 Tele Atlas B.V. Generating raster image representing road existence probability based on probe measurements
US9147206B2 (en) * 2009-08-31 2015-09-29 Accenture Global Services Limited Model optimization system using variable scoring
US8818711B2 (en) * 2009-12-18 2014-08-26 Empire Technology Development Llc 3D path analysis for environmental modeling
CN102235874A (zh) * 2010-04-28 2011-11-09 北京四维图新科技股份有限公司 一种电子地图道路车道数自动更新的方法及装置
DE102010033729B4 (de) * 2010-08-07 2014-05-08 Audi Ag Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Position eines Fahrzeugs auf einer Fahrbahn sowie Kraftwagen mit einer solchen Vorrichtung
US9664518B2 (en) * 2010-08-27 2017-05-30 Strava, Inc. Method and system for comparing performance statistics with respect to location
KR101457019B1 (ko) * 2010-10-11 2014-10-31 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 객체 모델링
CN102054354B (zh) * 2010-11-18 2012-06-27 徐永龙 一种半自动地采集和更新电子地图的方法
US9823078B2 (en) 2010-12-23 2017-11-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Generating maps of private spaces using mobile computing device sensors
US9116922B2 (en) 2011-03-31 2015-08-25 Strava, Inc. Defining and matching segments
US9291713B2 (en) 2011-03-31 2016-03-22 Strava, Inc. Providing real-time segment performance information
US9086288B2 (en) * 2011-07-15 2015-07-21 Google Inc. Method and system for finding paths using GPS tracks
JP5732377B2 (ja) * 2011-11-21 2015-06-10 クラリオン株式会社 ナビゲーション装置
CN103196455B (zh) * 2012-01-09 2016-09-21 北京四维图新科技股份有限公司 显示道路名称的方法、装置、服务器和系统
CN103292816B (zh) * 2012-02-23 2016-08-03 北京四维图新科技股份有限公司 电子地图生成方法、装置及路径规划方法、装置
US8718927B2 (en) * 2012-03-12 2014-05-06 Strava, Inc. GPS data repair
US8948954B1 (en) * 2012-03-15 2015-02-03 Google Inc. Modifying vehicle behavior based on confidence in lane estimation
JP2013218436A (ja) * 2012-04-05 2013-10-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> データ収集管理方法
CN102831191B (zh) * 2012-08-03 2015-08-26 戴大蒙 一种基于网络数据源的公交到站信息轨迹生成方法
US9335175B2 (en) * 2012-08-15 2016-05-10 Google Inc. Crowd-sourcing indoor locations
JP5930920B2 (ja) * 2012-09-10 2016-06-08 株式会社日立製作所 地図生成サーバ、地図生成方法及び地図生成システム
US20140095062A1 (en) * 2012-09-28 2014-04-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Road Maps from Clusters of Line Segments of Multiple Sources
CN102927988B (zh) * 2012-10-30 2016-01-06 青岛海信网络科技股份有限公司 基于gis的用于公路管理的定位系统及方法
CN102928815B (zh) * 2012-11-01 2017-11-03 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 一种室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法、装置及智能通讯设备
US9063548B1 (en) 2012-12-19 2015-06-23 Google Inc. Use of previous detections for lane marker detection
US9081385B1 (en) 2012-12-21 2015-07-14 Google Inc. Lane boundary detection using images
CN103090872B (zh) * 2013-01-16 2016-03-09 广州市雄兵汽车电器有限公司 个人移动通信终端的电子地图中显示汽车行驶轨迹的方法
US9045041B2 (en) * 2013-02-27 2015-06-02 Here Global B.V. Driver behavior from probe data for augmenting a data model
US9816823B2 (en) 2013-03-15 2017-11-14 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Updating road maps
US9087234B2 (en) * 2013-03-15 2015-07-21 Nike, Inc. Monitoring fitness using a mobile device
US9170115B2 (en) 2013-06-03 2015-10-27 Hyundai Motor Company Method and system for generating road map using data of position sensor of vehicle
US10262462B2 (en) 2014-04-18 2019-04-16 Magic Leap, Inc. Systems and methods for augmented and virtual reality
JP6197393B2 (ja) * 2013-06-20 2017-09-20 株式会社豊田中央研究所 レーン地図生成装置及びプログラム
CN103366571B (zh) * 2013-07-03 2016-02-24 河南中原高速公路股份有限公司 智能的夜晚交通事件检测方法
US8983774B2 (en) * 2013-07-09 2015-03-17 Qualcomm Incorporated Intelligent map combination for venues enabling indoor positioning
CN103533078B (zh) * 2013-10-24 2017-07-21 无锡赛思汇智科技有限公司 一种生成地图的方法及系统
US9165477B2 (en) 2013-12-06 2015-10-20 Vehicle Data Science Corporation Systems and methods for building road models, driver models, and vehicle models and making predictions therefrom
JP6431261B2 (ja) * 2013-12-20 2018-11-28 矢崎エナジーシステム株式会社 運行情報管理システム
US9465388B1 (en) 2014-03-03 2016-10-11 Google Inc. Remote assistance for an autonomous vehicle in low confidence situations
US9720410B2 (en) 2014-03-03 2017-08-01 Waymo Llc Remote assistance for autonomous vehicles in predetermined situations
US9547989B2 (en) * 2014-03-04 2017-01-17 Google Inc. Reporting road event data and sharing with other vehicles
CN103995264A (zh) * 2014-04-17 2014-08-20 北京金景科技有限公司 一种车载移动激光雷达测绘系统
US10466056B2 (en) * 2014-04-25 2019-11-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Trajectory matching using ambient signals
CN103971521B (zh) * 2014-05-19 2016-06-29 清华大学 道路交通异常事件实时检测方法及装置
CN104006816B (zh) * 2014-06-06 2016-09-07 王洁 一种轨迹跟踪回放方法
RU2608885C2 (ru) * 2014-06-30 2017-01-25 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ определения точки кривой, ближайшей к позиции на карте
US9322666B2 (en) 2014-06-30 2016-04-26 Yandex Europe Ag Method for displaying a position on a map
CN104217580B (zh) * 2014-08-14 2016-08-17 中国科学院计算技术研究所 面向车辆群组动画的路网语义建模方法及系统
CN105528955B (zh) 2014-09-30 2018-02-06 国际商业机器公司 生成道路网络的方法及其装置
US9658074B2 (en) * 2014-10-13 2017-05-23 Here Global B.V. Diverging and converging road geometry generation from sparse data
CN104332064B (zh) * 2014-10-27 2017-06-23 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于用户轨迹更新道路信息的方法及装置
EP3032221B1 (en) * 2014-12-09 2022-03-30 Volvo Car Corporation Method and system for improving accuracy of digital map data utilized by a vehicle
DE102015000399B4 (de) * 2015-01-13 2019-08-29 Audi Ag Kartographieren von Fahrspuren mittels Fahrzeugflottendaten
EP3845427A1 (en) * 2015-02-10 2021-07-07 Mobileye Vision Technologies Ltd. Sparse map for autonomous vehicle navigation
JP6413841B2 (ja) 2015-02-27 2018-10-31 株式会社デンソー 運転支援装置
JP5997797B2 (ja) * 2015-03-03 2016-09-28 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
CN104700617B (zh) * 2015-04-02 2016-03-16 武汉大学 基于低精度gps轨迹数据的高精度车道信息提取方法
CN104808688B (zh) * 2015-04-28 2017-04-12 武汉大学 一种无人机曲率连续可调路径规划方法
CN106294474B (zh) * 2015-06-03 2019-07-16 阿里巴巴集团控股有限公司 显示数据的处理方法、装置及系统
CN105046059B (zh) 2015-06-24 2017-09-29 深圳市腾讯计算机系统有限公司 游戏运动轨迹确定方法及装置
US10378908B2 (en) 2015-06-26 2019-08-13 Here Global B.V. Method and apparatus for determining road stacking based upon error statistics
US9551583B1 (en) 2015-07-06 2017-01-24 International Business Machines Corporation Hybrid road network and grid based spatial-temporal indexing under missing road links
CN108109512B (zh) * 2015-07-27 2020-06-23 福建工程学院 一种基于行车数据识别新增建筑物的方法及系统
EP3130945B1 (en) * 2015-08-11 2018-05-02 Continental Automotive GmbH System and method for precision vehicle positioning
EP3343174B1 (en) * 2015-08-28 2020-04-15 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle position estimation device, vehicle position estimation method
US10429192B2 (en) 2015-09-16 2019-10-01 Strava, Inc. Generating trail network maps
DE102015218811A1 (de) * 2015-09-29 2017-03-30 Continental Teves Ag & Co. Ohg Vorrichtung zum Erzeugen einer digitalen topographischen Positionskarte in einem Fahrzeug
US10066947B2 (en) * 2015-10-30 2018-09-04 Faraday & Future Inc. Methods and apparatus for improved precision street maps using low cost sensors
JP6633893B2 (ja) * 2015-11-10 2020-01-22 田中 成典 道路特徴決定装置
DE102015222962A1 (de) * 2015-11-20 2017-05-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Aggregation von Fahrspurinformationen für digitale Kartendienste
DE102016205436A1 (de) 2015-11-25 2017-06-01 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und System zum Erstellen einer digitalen Karte
CN105352518A (zh) * 2015-11-27 2016-02-24 芜湖宏景电子股份有限公司 一种ios系统车载导航
CN105352524A (zh) * 2015-11-27 2016-02-24 芜湖宏景电子股份有限公司 一种智能ios系统车载导航
CN105444770B (zh) * 2015-12-18 2018-05-29 上海交通大学 基于智能手机的车道级别地图生成和定位方法
CN106931977B (zh) * 2015-12-31 2020-08-21 北京四维图新科技股份有限公司 一种指示电子地图引导路径的方法及装置
CN105717517B (zh) * 2016-01-29 2018-02-16 河北省测绘资料档案馆 一种车载北斗多模gnss高精度道路基础数据采集方法
US10088324B2 (en) * 2016-05-02 2018-10-02 International Business Machines Corporation Trajectory data compression
CN107631733A (zh) * 2016-07-19 2018-01-26 北京四维图新科技股份有限公司 基于浮动车轨迹发现新增道路的方法、装置以及服务器
US10436589B2 (en) * 2016-08-04 2019-10-08 International Business Machines Corporation Method and apparatus of data classification for routes in a digitized map
US11386068B2 (en) * 2016-10-27 2022-07-12 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for verifying and/or updating road map geometry based on received probe data
CN106988588B (zh) * 2016-12-12 2019-07-26 蔚来汽车有限公司 基于二维运动轨迹的停车位楼层识别方法
KR102395283B1 (ko) * 2016-12-14 2022-05-09 현대자동차주식회사 자율 주행 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법
WO2018145235A1 (zh) * 2017-02-07 2018-08-16 驭势(上海)汽车科技有限公司 高精度地图的分布式存储系统及其应用
CN106949897B (zh) * 2017-02-28 2020-08-07 四川九洲电器集团有限责任公司 一种在地图中生成道路的方法及装置
US10119824B2 (en) * 2017-03-03 2018-11-06 Here Global B.V. Method and apparatus for updating road map geometry based on probe data
WO2018200522A1 (en) * 2017-04-24 2018-11-01 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for compression of lane data
CN108801287B (zh) * 2017-05-03 2021-08-13 腾讯科技(深圳)有限公司 一种导航地图中引导线的显示方法和移动终端
DE102017209346A1 (de) * 2017-06-01 2019-01-10 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erstellung einer fahrspurgenauen Straßenkarte
CA3066993A1 (en) * 2017-06-13 2018-12-20 Nissan Motor Co., Ltd. Map data storage method and device
CN107402014A (zh) * 2017-07-27 2017-11-28 惠州市格农科技有限公司 分布式地图数据处理方法
DE102017216237A1 (de) * 2017-09-14 2019-03-14 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zum Ermitteln eines Verlaufs von Fahrspuren eines Straßennetzes sowie Servervorrichtung zum Durchführen des Verfahrens
CN107632285B (zh) * 2017-09-19 2021-05-04 北京小米移动软件有限公司 地图创建及修改方法与装置
DE102017217297B4 (de) * 2017-09-28 2019-05-23 Continental Automotive Gmbh System zur Erzeugung und/oder Aktualisierung eines digitalen Modells einer digitalen Karte
KR102371984B1 (ko) * 2017-09-30 2022-03-07 현대오토에버 주식회사 도로 변경 지점 검출 방법
WO2019084898A1 (en) 2017-11-03 2019-05-09 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for new road determination
EP3716244B1 (en) * 2017-11-22 2023-04-26 Mitsubishi Electric Corporation Map collection system and map collection method
CN108036794A (zh) * 2017-11-24 2018-05-15 华域汽车系统股份有限公司 一种高精度地图生成系统及生成方法
US10921133B2 (en) * 2017-12-07 2021-02-16 International Business Machines Corporation Location calibration based on movement path and map objects
CN111527377B (zh) * 2017-12-27 2023-06-13 宝马股份公司 数字地图的验证
KR102612960B1 (ko) * 2018-01-23 2023-12-13 삼성전자주식회사 지도 수신 방법 및 이를 위한 장치
CN108447262A (zh) * 2018-04-15 2018-08-24 山东工商学院 一种由行车轨迹构造“数字化道路”的技术与方法
CN108737955B (zh) * 2018-04-28 2021-02-05 交通运输部公路科学研究所 基于虚拟车道线的ldw/lka测试评价系统及方法
CN109033239B (zh) * 2018-06-23 2022-08-19 北京航空航天大学 一种基于最小二乘优化的路网结构生成方法
KR102541067B1 (ko) * 2018-06-29 2023-06-07 현대오토에버 주식회사 정밀 지도 생성 및 갱신 장치와 방법
FR3085082B1 (fr) * 2018-08-17 2020-07-17 Continental Automotive France Estimation de la position geographique d'un vehicule routier pour la production participative de base de donnees routieres
JP7192704B2 (ja) * 2018-08-31 2022-12-20 株式会社デンソー 地図生成装置及び地図生成プログラム
US11287278B1 (en) 2018-09-06 2022-03-29 Apple Inc. Offline registration of elements between maps
US10782136B2 (en) 2018-09-28 2020-09-22 Zoox, Inc. Modifying map elements associated with map data
CN110969890A (zh) * 2018-09-30 2020-04-07 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 车辆、车机设备及其在线式地图智能构造方法、云服务器
US11143513B2 (en) * 2018-10-19 2021-10-12 Baidu Usa Llc Labeling scheme for labeling and generating high-definition map based on trajectories driven by vehicles
US11217090B2 (en) * 2018-12-27 2022-01-04 Continental Automotive Systems, Inc. Learned intersection map from long term sensor data
CN111380543B (zh) * 2018-12-29 2023-05-05 沈阳美行科技股份有限公司 地图数据生成方法及装置
CN109862084B (zh) * 2019-01-16 2021-10-08 北京百度网讯科技有限公司 地图数据更新方法、装置、系统及存储介质
US10803635B2 (en) * 2019-02-26 2020-10-13 Tusimple, Inc. Method and system for map construction
US11170230B2 (en) 2019-02-26 2021-11-09 Tusimple, Inc. Method and system for map construction
DE102019206336A1 (de) * 2019-05-03 2020-11-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Erstellen einer ersten Karte
CN110413905B (zh) * 2019-07-30 2022-07-15 北京三快在线科技有限公司 获取道路线形的方法、装置、设备及存储介质
CN110472000B (zh) * 2019-08-12 2022-11-29 北京三快在线科技有限公司 路网线路确定方法、装置、电子设备及存储介质
US11860911B2 (en) 2019-08-20 2024-01-02 International Business Machines Corporation Method and apparatus of data classification for routes in a digitized map
CN110866077B (zh) * 2019-10-30 2022-07-01 武汉光庭信息技术股份有限公司 一种车载gps轨迹地图的展示方法及装置
CN111047862B (zh) * 2019-12-09 2021-06-29 北京中交兴路信息科技有限公司 一种获取道路属性的方法
CN113091757B (zh) * 2019-12-23 2022-09-27 百度在线网络技术(北京)有限公司 地图生成方法和装置
DE102020103906B4 (de) * 2020-02-14 2022-12-29 Audi Aktiengesellschaft Verfahren und Prozessorschaltung zum Aktualisieren einer digitalen Straßenkarte
US20210398041A1 (en) * 2020-06-18 2021-12-23 Uber Technologies, Inc. Side of street pickup optimization in ride coordination network
CN111982115A (zh) * 2020-08-12 2020-11-24 北京汽车研究总院有限公司 基于惯性导航系统的特征点地图构建方法、装置以及介质
CN111932887B (zh) * 2020-08-17 2022-04-26 武汉四维图新科技有限公司 车道级轨迹数据的生成方法及设备
CN112351384B (zh) * 2020-09-10 2022-09-27 小灵狗出行科技有限公司 一种车辆定位数据修正方法、装置及设备
JP7414683B2 (ja) 2020-09-29 2024-01-16 日立Astemo株式会社 自車位置推定装置及び自車位置推定方法
US11577733B2 (en) * 2020-09-30 2023-02-14 GM Global Technology Operations LLC Efficient road coordinates transformations library
CN112432650B (zh) * 2020-11-19 2023-07-07 北京四维图新科技股份有限公司 高精地图数据的获取方法、车辆控制方法以及设备
CN112685530B (zh) * 2021-01-08 2022-04-05 腾讯科技(深圳)有限公司 确定电子地图中孤立道路的方法、相关设备及存储介质
CN113177993B (zh) * 2021-03-22 2024-03-01 中国人民解放军32801部队 一种仿真环境中高精地图的生成方法及系统
CN114898058A (zh) * 2021-05-30 2022-08-12 上海天庸科技发展有限公司 一种数字道路基础设施、编码生成方法及装置
CN113254562B (zh) * 2021-06-18 2021-09-28 长安大学 一种高效gps轨迹地图匹配方法
US20230168106A1 (en) * 2021-11-29 2023-06-01 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for providing mock map data for map design validation and documentation
DE102022208227A1 (de) 2022-08-08 2024-02-08 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur komprimierten Speicherung von Bewegungsdaten eines Fahrzeuges, Verfahren zur Erfassung von komprimierten Bewegungsdaten für eine Karte von zumindest einem Fahrzeug und entsprechende Vorrichtungen
CN116182794A (zh) * 2023-04-25 2023-05-30 智道网联科技(北京)有限公司 高精地图路面高度生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN116977582B (zh) * 2023-07-27 2024-03-22 木卫四(北京)科技有限公司 基于gps数据的道路3d模型生成方法及装置
CN116756264B (zh) * 2023-08-18 2023-11-17 高德软件有限公司 重建数据评测方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI942218A0 (fi) * 1994-05-13 1994-05-13 Modulaire Oy Automatiskt styrningssystem foer obemannat fordon
US6029173A (en) * 1997-11-26 2000-02-22 Navigation Technologies Corporation Method and system for representation and use of shape information in geographic databases
JPH11167343A (ja) * 1997-12-01 1999-06-22 Honda Motor Co Ltd 道路地図作成装置
US6674434B1 (en) * 1999-10-25 2004-01-06 Navigation Technologies Corp. Method and system for automatic generation of shape and curvature data for a geographic database
JP2002116689A (ja) 2000-07-06 2002-04-19 Pioneer Electronic Corp 地図情報提供システムにおける道路情報の更新方法ならびにその更新サーバ、およびサーバプログラム、同プログラムを記録した記録媒体
US7805442B1 (en) * 2000-12-05 2010-09-28 Navteq North America, Llc Method and system for representation of geographical features in a computer-based system
CN1300032A (zh) 2001-01-16 2001-06-20 张建平 自动更新电子交通地图的方法及系统
JP3498310B2 (ja) * 2001-04-23 2004-02-16 株式会社日立製作所 道路地図作成システム
CN1205546C (zh) 2001-12-30 2005-06-08 吴国雄 山区公路平面线形自动仿真设计方法
CN1141669C (zh) * 2001-12-30 2004-03-10 上海交通大学 数字道路地图自动生成滚球法
CN1503202A (zh) * 2002-11-26 2004-06-09 何a雄 行车记录仪
US7689354B2 (en) * 2003-03-20 2010-03-30 Hemisphere Gps Llc Adaptive guidance system and method
CN100334429C (zh) * 2004-05-08 2007-08-29 曲声波 电子地图数据存储与更新的方法
KR20060049706A (ko) * 2004-07-20 2006-05-19 아이신세이끼가부시끼가이샤 차량의 레인주행지원장치
KR100516970B1 (ko) * 2005-03-29 2005-09-26 포인트아이 주식회사 MS-Based GPS 방식을 이용하여 길 안내 서비스를제공하는 방법 및 이를 이용한 시스템 및 장치
JP4882285B2 (ja) * 2005-06-15 2012-02-22 株式会社デンソー 車両用走行支援装置
JP4899671B2 (ja) * 2006-07-07 2012-03-21 トヨタ自動車株式会社 走行軌跡推定装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022044104A (ja) * 2020-09-07 2022-03-17 三菱電機株式会社 目標経路生成装置および目標経路生成システム
JP7080283B2 (ja) 2020-09-07 2022-06-03 三菱電機株式会社 目標経路生成装置および目標経路生成システム

Also Published As

Publication number Publication date
CN101290725B (zh) 2012-11-28
JP2008267875A (ja) 2008-11-06
US20080262721A1 (en) 2008-10-23
US8359156B2 (en) 2013-01-22
CN101290725A (zh) 2008-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5064870B2 (ja) デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム
US11125569B2 (en) Midpoint-based map-agnostic navigation routing
US10002537B2 (en) Learning lanes from radar sensors
EP3109591B1 (en) Decision-based map-agnostic navigation routing
Hashemi et al. A critical review of real-time map-matching algorithms: Current issues and future directions
US10262213B2 (en) Learning lanes from vehicle probes
US9459626B2 (en) Learning signs from vehicle probes
EP2427726B1 (en) Methods and systems for creating digital transportation networks
CN102183256B (zh) 行进车队的地图匹配方法
CN108763558B (zh) 一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法
CN101218486A (zh) 用于对道路网图进行建模的方法、装置及系统
CN111125293B (zh) 公交网络模型自动生成方法、装置及电子设备
US11408739B2 (en) Location correction utilizing vehicle communication networks
US11085791B2 (en) Method, apparatus, and computer program product for on-street parking localization
CN101826274A (zh) 基于浮动车数据的矢量交通数字地图校正方法
JP5794453B2 (ja) ナビゲーションシステム、ナビゲーションプログラム、及びナビゲーション方法
US11238735B2 (en) Parking lot information management system, parking lot guidance system, parking lot information management program, and parking lot guidance program
Guo et al. A novel method for road network mining from floating car data
CN110675631A (zh) 一种交通流溯源分析方法及系统
CN111811526A (zh) 一种智能交通系统的电子地图路径规划方法
CN113686330A (zh) 一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法
Yang et al. Three-dimensional structure determination of grade-separated road intersections from crowdsourced trajectories
Liu et al. Extracting campus’ road network from walking gps trajectories
Matthes et al. Accurate bike routing for lane prediction in glosa apps via infrastructure reference models
CN111400418A (zh) 车道的定位方法、装置、车辆、存储介质及地图构建方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100210

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100210

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110831

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110913

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20111111

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120309

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120724

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120809

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150817

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees