CN111344765B - 道路地图生成系统以及道路地图生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及道路地图生成系统以及道路地图生成方法。道路地图生成系统(1)从搭载有车载相机(4)的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据而生成道路地图数据，该路地图生成系统具备：判断装置(14)，对上述拍摄的道路的路面状态进行判断；以及车道中心线计算装置(14)，基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线。

Description

道路地图生成系统以及道路地图生成方法

相关申请的交叉引用

本申请基于2017年12月15日申请的日本申请号2017－240643号，并在此引用其记载内容。

技术领域

本公开涉及从搭载有车载相机的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路状况而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据而生成道路地图数据的道路地图生成系统以及道路地图生成方法。

背景技术

以往，作为在车载导航装置中利用的数字道路地图的生成方法，例如已知专利文献1所记载的技术。该专利文献1所记载的道路地图的生成方法为，通过车辆的行驶而从GPS获取随时间经过而得的车辆的位置数据作为移动轨迹数据，收集多个移动轨迹数据来生成数据库。而且，基于根据这些移动轨迹数据使用统计的方法来求出车道中心线，生成地图数据。另外，在该专利文献1中，在求出转弯处等的车道中心线的情况下，使用样条曲线来进行地图的生成。

专利文献1:日本特开第5064870号公报

近年来，对汽车的自动驾驶技术的实现的趋势正在提高，有想要配备为此的高精度的道路地图数据的需求。然而，在上述专利文献1的技术中，由于使用利用了GPS的车辆的行驶轨迹，所以在难以接收GPS电波的场所例如隧道内、高楼林立的大街等，有位置的偏差变大的情形。因此，与现实的背离变大，实际情况是无法充分地获得高精度的道路地图。另外，由于也在转弯处使用样条曲线，所以转换误差变大。

发明内容

本公开的目的在于提供能够基于收集车载相机的相机图像数据来生成道路地图数据、且能够生成高精度的道路地图数据的道路地图生成系统以及道路地图生成方法。

在本公开的第一方式中，道路地图生成系统是从搭载有车载相机的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据而生成道路地图数据的系统，具备：判断装置，对拍摄的上述道路的路面状态进行判断；以及车道中心线计算装置，基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线。

据此，若从多台车辆收集到拍摄车辆行驶中的道路状况而得的相机图像数据，则通过判断装置判断所拍摄的道路的路面状态。而且，通过车道中心线计算装置基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线。此时，针对拍摄车辆实际行驶时的道路状况而得的相机图像数据，基于车辆实际行驶的路面状态来求出道路的车辆行驶车道的行驶中心线。即使对于转弯处，也能够求出车辆实际行驶的行驶中心线。

因此，无论GPS电波的接收状况如何，都能够获得车辆行驶车道以及行驶中心线的数据，能够高精度地检测行驶中心线。其结果为，起到能够基于收集车载相机的相机图像数据来生成道路地图数据，且可以生成高精度的道路地图数据这个优异的效果。进而，能够有助于自动驾驶用的高精度的道路地图数据的设置。

另外，此处所说的“行驶中心线”相当于实际在该车辆行驶车道行驶的车辆，最多的车辆通过(频度最高)的车辆中心的痕迹。

附图说明

关于本公开的上述目的以及其它目的、特征及优点，参照附图并通过下述的详细描述会变得更加明确。在该附图中：

图1是表示第一实施方式的图，且是示意性地表示系统的整体构成的图。

图2是示意性地表示车载装置的构成的框图。

图3示意性地表示数据中心的主要部分构成的框图。

图4是示意性地表示处理控制装置执行的地图数据的生成的处理的顺序的流程图。

图5是表示相机图像的例子的图。

图6是表示车辆行驶车道内的车辙以及行驶中心线的例子的俯视图的

图7是表示第二实施方式的图，且是表示相机图像的例子的图。

图8是表示第三实施方式的图，且是表示温度传感器的安装位置的立体图。

图9是表示第四实施方式的图，且是表示相机图像的例子的图。

图10是表示雪道中的车道选取的样子的图。

具体实施方式

(1)第一实施方式

以下，参照图1至图6，对将本公开具体化的第一实施方式进行说明。图1示意性地示出本实施方式所涉及的道路地图生成系统1的整体构成。此处，道路地图生成系统1由收集并分析相机图像数据且生成道路地图数据的数据中心2、和在道路上行驶的多台车辆A群构成。具体而言，车辆A群包括乘用车、卡车等一般的汽车整体。

在上述各车辆A上搭载有用于实现道路地图生成系统1的车载装置3。如图2所示，车载装置3具备车载相机4、位置检测部5、各种车载传感器6、地图数据库7、通信部8、图像数据存储部9、操作部10、控制部11。其中，车载相机4构成为例如设置在车辆A的前部并至少拍摄行驶方向前方的道路状况。上述位置检测部5基于公知的GPS接收机的接收数据等来检测本车位置。上述各种车载传感器6检测本车的速度信息、行驶方向(朝向)的信息等。另外，上述车载相机4能够设置在车辆A的前后以及左右。另外，作为车载相机4的种类，能够采用广角相机，特别是对于前方相机，优选采用双目式以上的相机。

上述地图数据库7例如存储有全国的道路地图信息。上述通信部8经由移动通信网或使用路车间通信等来进行与上述数据中心2之间的通信。在上述图像数据存储部9中，对上述车载相机4拍摄的相机图像数据附加此时的本车位置、行驶速度、行驶方向、拍摄时间等数据进行存储。上述操作部10具有未图示的开关、显示部，由车辆A的用户(驾驶员)进行所需的操作。

上述控制部11包括计算机而构成，控制整个车载装置3。该情况下，当车辆A正行驶时，控制部11通过上述车载相机4始终拍摄前方的道路状况，并将该相机图像数据与本车位置数据等一起存储至上述图像数据存储部9。而且，定期地例如一日一次使上述通信部8对上述数据中心2发送图像数据存储部9中存储的相机图像数据。

另一方面，如图3所示，上述数据中心2具备通信部12、输入操作部13、处理控制装置14、相机图像数据库15、车辙追加图像数据库16、车道中心线数据库17、道路地图数据库18。其中，上述通信部12通过与各车辆A的通信部8之间的通信来接收上述相机图像数据。上述输入操作部13用于操作人员进行所需的输入操作。

上述处理控制装置14以计算机为主体而构成，进行整个数据中心2的控制。与此同时，如后面详述那样，处理控制装置14执行道路地图数据的生成处理等处理。在上述相机图像数据库15中收集并存储从各车辆A发送的相机图像数据。此时，例如从在日本全国行驶的一般的车辆A收集膨大的相机图像数据。

另外，在上述处理控制装置14执行的道路地图数据的生成处理中，在上述车辙追加图像数据库16中存储追加了车辙的图像的数据。在车道中心线数据库17中存储求出的车道的行驶中心线的数据。而且，在道路地图数据库18中存储所生成的高精度的道路地图数据。

另外，如也在后面的作用说明(流程图说明)中所述那样，在本实施方式中，上述数据中心2的处理控制装置14在进行道路地图数据的生成处理时，执行接下来的处理。即，首先，处理控制装置14对上述相机图像数据库15中存储的相机图像数据进行图像处理，提取道路的车辆行驶车道，并且执行判断道路的路面状态的处理(判断工序)。然后，处理控制装置14执行基于在上述判断工序中判断出的路面状态来求出道路的车辆行驶车道的行驶中心线的车道中心线计算的处理(车道中心线计算工序)。

此时，在本实施方式中，处理控制装置14在判断工序中从相机图像数据检测车辆(特别是四轮车)行驶的痕迹作为道路的路面状态。更具体而言，作为车辆行驶的痕迹，检测车轮通过的车辙。在上述车道中心线计算工序中，通过从检测到的行驶的痕迹该情况下车辙连接左右的宽度的中心位置，从而求出车辆行驶车道的行驶中心线。但是，在本实施方式中，当存在胎面宽度不同的多个种类的车辆行驶的痕迹时，求出它们的平均中心并作为车辆行驶车道的行驶中心线。另外，对于摩托车等二轮车的车辙，从检测中排除。

由此，基于求出的车辆行驶车道的行驶中心线来生成最新的高精度的道路地图数据，并存储至道路地图数据库18。另外，虽然未图示，但在本实施方式的道路地图生成系统1中，数据中心2构成为能够将所生成的最新的道路地图数据等提供到外部。例如，从数据中心2向动态信息中心提供交通信息，或向地图供应商、汽车制造商等提供自动驾驶用的高精度的道路地图数据。

接下来，也参照图4至图6，对上述结构的道路地图生成系统1的作用进行叙述。图4的流程图示出主要由数据中心2的处理控制装置14执行的、道路地图数据的生成处理的顺序。即，在图4中，首先，在步骤S1中，在各车辆A的车载装置3中通过车载相机4拍摄行驶中的道路状况。在其次的步骤S2中，在各车辆A中所拍摄到的相机图像的数据被收集到数据中心2中并写入相机图像数据库15。图5表示此时的相机图像的例子。

该情况下，在各车辆A中通过控制部10的控制来执行上述步骤S1的处理。另外，在步骤S2的处理中，从各车辆A通过通信部8向数据中心2发送相机图像数据，在数据中心2中，通过处理控制装置14的控制将经由通信部12接收到的相机图像数据写入相机图像数据库15。该情况下，从正在全国的道路上行驶的多台一般的车辆A收集全国的道路的最新的相机图像数据。

步骤S3～S6是处理控制装置14执行的图像处理的工序。在步骤S3中，从相机图像数据库15读入相机图像，并从各帧图像进行道路(行驶车道)以及道路上的车辙的位置的提取(确定)的处理。此处，若道路的路面有凹凸，则由于该凹凸而导致光的反射的状态不同，所以车辙部分在相机图像中的颜色(明暗)与其它部分不同。由此，可以提取及确定车辙。

此时，如图5、图6所例示那样，通过道路上的白线标识(分界线、中央线等)来确定车辆行驶车道L，在该车辆行驶车道L中确定左右一对车辙R(参照图6)。但是，例如左右的车轮间的宽度尺寸(胎面宽度)根据诸如大型车、小型车的车辆的种类而不同。因此，如图5所示，也产生在一个车辆行驶车道L中存在普通车等小型车的车辙R1和卡车等大型车的车辙R2，且确定这两种车辙R1、R2这样的事件。若这样进行车辙R(R1、R2)的位置的确定，则在步骤S4中，将确定出的车辙R(R1、R2)的位置数据写入车辙追加图像数据库16中。

在下一个步骤S5中，从车辙追加图像数据库16读入车辙R的位置数据，如图6所示，执行计算实际在该车辆行驶车道L上车辆A行驶的行驶中心线C的处理。该情况下，如上述那样，当存在多个种类的车辙R1、R2时，通过计算根据各车辙R1、R2求出的中心的平均来求出行驶中心线C。在步骤S6中，将求出的各车辆行驶车道L的行驶中心线C的位置数据写入车道中心线数据库17。

之后，在步骤S7中，基于所求出的行驶中心线C等来生成道路地图数据，在步骤S8中，写入道路地图数据库18。通过以上的处理，生成最新且高精度的道路地图数据。该情况下，在将道路地图数据用作自动驾驶用的数据的情况下，车辆沿着也包括转弯处等的行驶中心线C行驶。另外，有关道路地图数据的生成的方法的详细的说明省略，但例如对相机图像数据进行图像处理，将帧图像转换为从正上方的正投影图像。之后，能够采用基于沿着道路将多个正投影图像连结配置来生成连结图像，来生成道路地图数据这个公知的方法。

如以上那样，根据本实施方式的道路地图生成系统1，能够获得如下那样的优异的效果。即，在本实施方式中，针对拍摄车辆A实际行驶时的道路状况而得的相机图像数据，基于车辆A实际行驶的路面状态来求出道路的车辆行驶车道L的行驶中心线C。对于转弯处，也能够求出车辆A实际行驶的行驶中心线C。因此，根据本实施方式，与以往那样的使用利用了GPS的车辆的行驶轨迹不同，不管GPS电波的接收状况如何，都能够获得车辆行驶车道L以及行驶中心线C的数据，能够高精度地检测行驶中心线C。

其结果为，能够基于收集车载相机4的相机图像数据来生成道路地图数据，且能够生成高精度的道路地图数据。进而，能够有助于自动驾驶用的高精度的道路地图数据的设置。另外，在本实施方式的道路地图生成系统1中，能够基于在全国的道路上行驶的一般的多台的车辆A的车载相机4的相机图像数据来生成地图数据。其结果为，与使专用的车辆行驶来获得数据不同，也能够获得以廉价的成本生成高精度的地图数据这个优点。

此时，在本实施方式中，构成为：在判断工序中从相机图像数据检测车辆A的行驶的痕迹作为道路的路面状态，在车道中心线计算工序中根据行驶痕迹来求出车辆行驶车道L的行驶中心线C。由此，能够可靠地根据相机图像数据判断车辆C的行驶轨迹。而且，能够可靠地求出车辆行驶车道L的行驶中心线C。特别是在本实施方式中，由于设为检测车轮通过的车辙R作为车辆A的行驶的痕迹的构成，所以检测比较容易，能够容易且可靠地检测车辆A的行驶轨迹。

而且，在本实施方式中，构成为，当存在胎面宽度不同的多个种类的车辆A行驶的痕迹(车辙R1、R2)时，在车道中心线计算工序中求出它们的平均中心并作为车辆行驶车道L的行驶中心线C。由此，能够求出有效的行驶中心线C而不会偏向诸如小型车、大型车的种类不同的车辆A之一。

(2)第二～第四实施方式、其它实施方式

接下来，参照图7～图10，依次对第二～第四实施方式进行叙述。另外，在以下所述的第二～第四实施方式中，对与上述第一实施方式相同部分标注相同的附图标记，省略新的图示或反复的说明。

图7是表示第二实施方式的图，在如下的方面与上述第一实施方式不同。即，处理控制装置14在判断工序中从相机图像检测留在路面上的轮胎痕迹T作为车辆A的行驶的痕迹。该情况下，对于轮胎痕迹T，由于仅轮胎痕迹T在路面的颜色变黑，所以能够基于颜色与其它部分不同来进行提取及确定。由此，与上述第一实施方式同样地，能够比较容易地从相机图像数据来检测留在路面上的轮胎痕迹T，并能够容易且可靠地检测与车辙R同等的车辆A的行驶轨迹。其结果能够与上述第一实施方式同样地可以生成高精度的道路地图数据。

图8是表示第三实施方式的图，在如下的方面与上述第一实施方式不同。即，在车辆A中设置有温度传感器21，该温度传感器21检测行驶中(通过车载相机4拍摄中)的道路(行驶车道L)的路面温度分布。该温度传感器21例如由红外线辐射型的温度传感器(热成像仪)构成，能够检测与路面上的车辆A的行进方向正交的方向，换句话说道路的宽度方向的温度分布，并获得热分布图像。检测到的热分布图像与相机图像数据一起被发送至数据中心2。

而且，数据中心2的处理控制装置14基于路面温度分布来检测车辆A的行驶的痕迹。该情况下，在车辆A行驶的道路中，由于路面与车轮(轮胎)之间的摩擦，路面的温度在对应的部分上升。因此，即使在图像上难以检测路面的车辙R或轮胎痕迹T那样的情况下，也能够基于通过温度传感器21检测拍摄中的道路的路面温度分布来检测与车辙R同等的车辆A的行驶轨迹。其结果为，能够与上述第一实施方式等同样地，能够生成高精度的道路地图数据。

图9以及图10是表示第四实施方式的图，在如下的方面与上述第一实施方式等不同。即，处理控制装置14在判断工序中从相机图像确定雪道中的行驶痕迹(雪融化痕迹)S作为车辆A的行驶的痕迹。当然该行驶痕迹S相当于车辙R。由此，能够与上述第一实施方式同样地，比较容易地从相机图像数据检测留在路面上的雪道中的行驶痕迹S，能够容易且可靠地检测车辆A的行驶轨迹，并可以生成高精度的道路地图数据。

与此同时，在本实施方式中，关于单侧具有多个车辆行驶车道的道路，处理控制装置14执行获取在该道路的各区间中车辆在各车辆行驶车道上行驶的频度信息的处理(频度信息获取工序)。而且，执行基于该频度信息来生成推荐的车道选取信息的处理(推荐车道信息工序)。若列举具体例子，则如图10所示，例如在单侧具有2车道的车辆行驶车道L1、L2的道路中，也可以在车辆行驶车道L1、L2的任意一个行驶。然而，左侧的车辆行驶车道L1还没有人行驶过，且一直有积雪而不存在行驶痕迹S。与此相对，右面的车辆行驶车道L2，车辆A相应的频度较高，留下清晰的行驶痕迹S。换句话说，车辆A在各车辆行驶车道L1、L2上行驶的频度不平衡。

在这样的情况下，在雪道中，在留下行驶痕迹S的车辆行驶车道L2上行驶能够更容易行驶。还没有人行驶过的车辆行驶车道L1较难行驶。因此，处理控制装置14能够基于车辆A在各车辆行驶车道L1、L2上行驶的频度的信息来生成推荐的车道选取信息，换句话说，在哪个车辆行驶车道L1、L2行驶较好的信息。由此，不仅道路地图数据的生成，除此以外，还能够附加推荐车道信息这个有效的信息。

另外，在上述各实施方式中，设为计算机构成的处理控制装置14自动进行数据中心2中的各种处理(工序)的结构，但也可以设为包括来自操作人员的输入指示，所谓半自动地执行处理的结构。由此，能够采用例如在进行作为车辆的行驶痕迹的、车辙或轮胎痕迹、雪道的行驶痕迹的确定时，使显示装置显示相机图像数据，操作人员在所显示的相机图像上指定行驶痕迹的位置的方法。由此，能够容易根据实际的图像进行行驶痕迹的提取及确定。

另外，在上述第四实施方式中，对于雪道，生成推荐的车道选取信息，但并不限于雪道，能够在多个车道的整个道路中，基于频度信息来生成车道选取信息。而且，在上述各实施方式中，从车辆A通过无线通信收集相机图像数据，但也能够例如设为经由SD卡等存储介质来收集相机图像数据的结构。其它，对于车辆(车载装置)、数据中心的硬件构成等，也可以进行各种变更。

根据实施例对本公开进行了叙述，但应理解为本公开并不限于该实施例、构造。本公开也包含各种变形例、等同范围内的变形。此外，各种组合、方式、进而在这些组合、方式中仅包含一个要素、更多或更少的其它组合、方式也落入本公开的范畴、思想范围中。

Claims (11)

1.一种道路地图生成系统，从搭载有车载相机的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据而生成道路地图数据，上述道路地图生成系统具备：

判断装置，对拍摄的上述道路的路面状态进行判断；以及

车道中心线计算装置，基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线，

上述判断装置根据上述相机图像数据检测车辆行驶的痕迹作为道路的路面状态，

上述车道中心线计算装置根据上述行驶的痕迹来求出车辆行驶车道的行驶中心线。

2.根据权利要求1所述的道路地图生成系统，其中，

上述判断装置检测车轮通过的车辙、留在路面上的轮胎痕迹以及雪道中的行驶痕迹的任意一个作为上述车辆行驶的痕迹。

3.根据权利要求1所述的道路地图生成系统，其中，

上述车辆具备温度检测装置，上述温度检测装置检测拍摄中的道路的路面温度分布，

上述判断装置基于上述路面温度分布来检测上述车辆行驶的痕迹。

4.根据权利要求1所述的道路地图生成系统，其中，

当存在胎面宽度不同的多个种类的车辆行驶的痕迹时，上述车道中心线计算装置求出它们的平均中心作为车辆行驶车道的行驶中心线。

5.根据权利要求1～4中的任意一项所述的道路地图生成系统，其中，具备：

频度信息获取装置，对于单侧具有多个车辆行驶车道的道路，在该道路的各区间中获取车辆在各车辆行驶车道上行驶的频度信息；以及

推荐车道信息生成装置，基于上述频度信息来生成推荐的车道选取信息。

6.一种道路地图生成方法，从搭载有车载相机的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据来生成道路地图数据，该道路地图生成方法包括：

判断工序，对拍摄的上述道路的路面状态进行判断；以及

车道中心线计算工序，基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线，

在上述判断工序中，根据上述相机图像数据检测车辆行驶的痕迹作为道路的路面状态，

在上述车道中心线计算工序中，根据上述行驶的痕迹来求出车辆行驶车道的行驶中心线。

7.根据权利要求6所述的道路地图生成方法，其中，

在上述判断工序中，检测车轮通过的车辙、留在路面上的轮胎痕迹以及雪道上的行驶痕迹的任意一个作为上述车辆的行驶的痕迹。

8.根据权利要求6所述的道路地图生成方法，其中，

上述车辆具备温度检测装置，上述温度检测装置检测拍摄中的道路的路面温度分布，

在上述判断工序中，基于上述路面温度分布来检测上述车辆行驶的痕迹。

9.根据权利要求6所述的道路地图生成方法，其中，

在上述车道中心线计算工序中，当存在胎面宽度不同的多个种类的车辆行驶的痕迹的情况下，求出它们平均中心作为车辆行驶车道的行驶中心线。

10.根据权利要求6～9中的任意一项所述的道路地图生成方法，其中，具有：

频度信息获取工序，对于单侧具有多个车辆行驶车道的道路，在该道路的各区间中获取车辆在各车辆行驶车道上行驶的频度信息；以及

推荐车道信息生成工序，基于上述频度信息来生成推荐的车道选取信息。

11.一种道路地图生成系统，从搭载有车载相机的多台车辆收集拍摄这些车辆行驶中的道路而得的相机图像数据，并基于这些相机图像数据来生成道路地图数据，

上述道路地图生成系统具备处理器，

上述处理器执行：对上述拍摄的道路的路面状态进行判断；基于上述路面状态来求出上述道路的车辆行驶车道的行驶中心线，

根据上述相机图像数据检测车辆行驶的痕迹作为道路的路面状态，

根据上述行驶的痕迹来求出车辆行驶车道的行驶中心线。

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