CN112384963A - 地图数据高详细度化系统、其服务器及其方法 - Google Patents

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Abstract

一种地图数据高详细度化系统，对地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适合于分发目的地(5)的规格，具备：数据补全部(13)，对详细度为中低水平的中低水平地图数据(2、3)进行数据补全来使详细度高度化；创作部(12)，编辑适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的规格的地图数据；以及数据库(16)，将其编辑后的地图数据作为通用数据以能够分发的方式积蓄。另外还具备：可靠性评价部(7)，在与分发目的地(5)之间进行信息通信，并且能够评价可靠性，该可靠性表示从数据库(16)分发的通用数据适合于规格的程度；以及可靠性登记部(15)，将基于此的评价与通用数据建立关联地向数据库(16)进行可靠性登记。

Description

地图数据高详细度化系统、其服务器及其方法
技术领域
本发明涉及地图数据高详细度化系统、其服务器及其方法，尤其涉及与以往已有的汽车导航用的地图数据相比要求更高的详细度、精度的地图数据高详细度化系统、其服务器及其方法。
背景技术
近年来，使用地图数据的自动驾驶技术不断得到实用化。该自动驾驶技术不仅使用传感器信息，而且将地图数据用于车辆的位置校正、或预读行驶路线的道路信息。对于这样的用途的地图数据，与以往已有的汽车导航用的地图数据相比，需要更高的详细度、精度。因此，作为用于生成在自动驾驶中使用的高详细度地图数据的基本性的材料而被使用的基本地图数据，使用测量技术通过特殊的系统被测量，并被制作为高详细度而且高精度。
另外，为了维持该基本地图数据的高详细、高精度，需要定期地将以道路新建为代表的道路信息的变化采集至该基本地图数据，在当前的使用测量技术的方法中，以尽可能短的周期进行再测量是不可缺少的。由于这样的理由，自动驾驶用的地图数据在当前为高价的，这成为妨碍自动驾驶技术的普及的一个重要原因。作为用于使该地图数据低成本化的手段，已知如下技术：通过采集来自各一般车辆的车载机的信息，并对地图数据进行校正，能够省略利用了特殊的系统的再测量(例如参照专利文献1)。
在先技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2018－81252号公报
发明内容
发明所要解决的课题
根据专利文献1所记载的技术，在车载机设置接收由定位卫星发送的导航信号并检测车辆的位置坐标的机构，取得实际的各地图要素的位置坐标与该自动驾驶用地图数据中收录的地图要素的位置坐标之间的误差，通过中央系统协作对地图数据的各地图要素的位置坐标进行校正，能够以低成本提供该地图数据。但是，专利文献1所记载的技术以对原本高价的自动驾驶用地图数据进行校正作为前提。即，遗留了自动驾驶用的地图数据依然高价这样的课题。
另外，在当前的自动驾驶技术中，其实现方法是各汽车厂商的竞争领域，关于该自动驾驶用地图数据，也根据与各公司所使用的传感器之间的平衡来决定必要条件，在各公司中规格不同。另外，在自动驾驶中对地图数据要求的详细度不需要全部都是最高精度。因此，在各汽车厂商所构筑的自动驾驶系统中，其自动驾驶用数据所需的地图要素、对该数据要求的可靠性不同，未被标准化，这也成为无法使该自动驾驶用地图数据低成本化的重要原因。
本发明为了解决上述课题而做出，其目的在于，提供地图数据高详细度化系统，通过对能够以低价格供给的详细度为低水平或者中等水平的地图数据进行编辑处理从而升级为高详细度地图数据，并且通过提高通用性从而使其也容易适合于与用途相应的可靠性和数据形式，由此能够减小高详细度化的地图数据的供给成本。
用于解决课题的手段
为了达成上述目的，技术方案1所涉及的发明是一种地图数据高详细度化系统，进行校正以使地图数据的数据形式及详细度适于分发目的地的要求规格，具备：数据补全部，对详细度为中低水平的中低水平地图数据进行数据补全来使详细度高度化；创作部，编辑适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的分发目的地的要求规格的地图数据；以及数据库，将该创作部编辑后的地图数据作为通用数据以能够分发的方式积蓄。
根据技术方案1所涉及的地图数据高详细度化系统，例如，尽管替代自动驾驶用的高价的地图数据而使用了低价格的低、中详细地图数据，但通过对其进行数据补全，能够升级为高详细度地图数据。该高详细度地图数据由创作部编辑以提高通用性，因此也容易适合于按各分发目的地的每个不同规格决定的可靠性和数据形式。结果，能够减小高详细度地图数据的供给成本。
技术方案2所涉及的发明是在技术方案1所述的地图数据高详细度化系统中，还具备：可靠性评价部，在与所述分发目的地之间进行信息通信，并且能够评价可靠性，该可靠性表示从所述数据库分发的所述通用数据适合于所述要求规格的程度；以及可靠性登记部，将该可靠性评价部的评价与所述通用数据逐一建立关联地向所述数据库进行可靠性登记。
由此，向分发目的地分发的通用数据由可靠性评价部评价对于分发目的地的要求规格的可靠性。可靠性评价部的评价由可靠性登记部与通用数据逐一建立关联并且向数据库登记。从与可靠性建立关联地登记的通用数据之中，筛选适合于分发目的地根据规格要求的可靠性的数据并输出。在此，也可以由分发目的地接收筛选前的数据，并由分发目的地(车载机侧)实施使用的数据的筛选。像这样，数据库中积蓄的通用数据能够维持通用性，并且在每次由不同的分发目的地使用时使可靠性登记变得充实。
技术方案3所涉及的发明是在技术方案2所述的地图数据高详细度化系统中，所述分发目的地是自动驾驶车辆的车载器，在所述可靠性评价部与所述可靠性登记部之间还具备：可靠性判定部，关于对所述通用数据是否适于所述自动驾驶车辆进行指标显示的所述可靠性，基于通过计算需要所述数据补全的程度而得到的补全率与阈值的比较结果进行判定，在该可靠性判定部将可靠性判定为高精度的情况下，由所述可靠性登记部更新与所述通用数据建立了关联的可靠性的登记内容。
由此，在关于通用数据是否适合于对数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的每个自动驾驶车辆的车载机规定的要求规格，可靠性判定部将可靠性判定为高精度的情况下，由可靠性登记部更新与通用数据建立了关联的可靠性的登记内容。结果，易于选择性地分发能够对应于自动驾驶车辆的每个不同要求的可靠性高的高详细度的地图数据。
发明效果
根据本发明，能够提供能减小高详细度地图数据的供给成本的地图数据高详细度化系统。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式中的地图数据高详细度化系统(以下也称为“本系统”)的整体构成的框图。
图2是更详细地表示图1的本系统中的可靠性判定部的框图。
图3是用于说明地图数据中的详细度及精度的图。
图4是表示基于图1的本系统的地图数据高详细度化及分发的处理次序的流程图。
图5是例示了基于图1的本系统的地图数据高详细度化的说明图。
图6是例示基于表示对地图数据的划分的单位的可靠性信息表的图。
图7是表示由车载机的可靠性评价部更新地图数据的可靠性的处理次序的流程图。
图8是例示可靠性评价信息表的图。
图9是表示图1的本系统被用于自动驾驶车辆的情况下的处理次序的流程图。
图10是例示图1所示的地图数据高详细度化服务器(以下也称为“本服务器”)与车载机的接口的时序图。
具体实施方式
[前提技术]
MMS(Mobile Mapping System：移动测量系统)是通过三维激光计测机和数字相机取得道路及周边的三维坐标数据和连续影像的车辆搭载型计测装置。MMS有助于实现道路维护管理业务的高效化、高度化，对社会基础设施的生命周期成本的优化及长寿命化进行支援，并且对自动驾驶所需的动态地图(高详细度地图数据)的构筑进行支援。
基于由MMS取得的道路周边环境的道路影像和三维点群数据，能够取得更准确的位置信息。特别是，将在通常的管理中难以确定详细位置的路面显示、道路附带物作为道路数据库利用，能够有助于构筑道路基础设施的综合性的维护管理系统。此外，上述的路面显示、道路附带物，指的是照明、隔音墙、护栏、井盖、电线杆、标牌、栽植带、道路标志及道路信息管理设施等。
[实施方式]
参照图1～图10说明本发明的一个实施方式所涉及的地图数据高详细度化系统(本系统)、地图数据高详细度化服务器(本服务器)及地图数据高详细度化方法(本方法)的概要。图1是表示本系统的整体构成的框图。以图1的大框包围表示的本服务器4形成本系统的核心，能够将品质不同的各种地图数据升级到自动驾驶能够使用的程度，由数据分发部8将该高详细度化地图数据向具有数据收发部6的车载机5分发。
在本服务器4内的地图数据生成部10中，通过采集高详细基本数据1、中详细基本数据2、低详细基本数据3等各详细度不同的基本数据，并恰当地施以高详细度化处理，从而成为能够用于自动驾驶的地图数据。该高详细度化处理也能够一边适用于自动驾驶车辆一边逐渐地推进。
也就是说，本系统具有通过加以实用从而使高详细度化处理进展的性质。其中，在实施本实施例时，根据高详细度化处理的进展阶段，也可能有在仅依赖于地图数据的自动驾驶中无法得到安全保障的阶段。在该阶段中，优选通过不需要全面依赖于地图数据的基于传感器的自动驾驶技术，一边对中低水平的地图数据所引起的问题进行补全一边行驶。
如上所述，处于“在当前的自动驾驶技术中，其实现方法是各汽车厂商的竞争领域，关于该自动驾驶用地图数据，也根据与各公司所使用的传感器之间的平衡来决定必要条件，在各公司中规格不同”的情况。也就是说，在自动驾驶用的地图中的整个区域中，不需要都是高详细度，根据所依赖的信息的平衡决定必要条件即可。
此外，本服务器4是个人计算机等一般性的计算机，关于其构成省略特别详细的图示，由运算处理部(CPU)、存储部、被存储在该存储部中且能够由CPU执行的程序、像这样通过由CPU执行程序而形成的各功能、与上述各功能以交互信息的方式连接且用于与用户进行意思沟通的输入输出部、以及进行与外部的信息通信的通信部构成。在这些构成中的各个构成中，还包含在图1中附加标记说明的各功能模块。
在图1中以中等的框包围表示的地图数据生成部10除了通过由上述的CPU执行程序而形成的各功能之外，还由存储部中形成的数据库16构成。
地图数据生成部10包含：详细判定部11，判定被采集至地图数据生成部10中的基本数据的详细度；创作部12，整理能够在自动驾驶中使用的数据要素，并作为依照恰当的格式的数据生成；数据补全部13，补充基本数据所不足的详细度；可靠性判定部14，判定基于表示所生成的数据的划分的单位的数据的可靠性；可靠性登记部15，将判定的可靠性对各划分单位进行登记；以及数据库16，保管所生成的数据。
该可靠性登记是与能够按照自动驾驶的要求来使用相对应的可靠性。另外，在自动驾驶中对地图数据要求的详细度不需要全部都是最高精度。因此，本服务器4能够提供对于不同的要求规格的适应性即通用性高的地图数据。此外，最高精度指的是：基于由MMS取得的道路周边环境的道路影像和三维点群数据的位置信息等的精度。
在此记载的划分，是作为该地图数据的管理单位定义的划分，设为可靠性管理有效地发挥功能的单位。例如，如使用图3、图5、图6、图8后述的那样，关于有限的交叉点，意味着用于对可靠性进行评价并对其信息进行管理的记载划分。本系统的地图数据经过按每个该记载划分顺次更新的阶段而在总体上升级。
可靠性判定部14将由车载机5的可靠性评价部7评价、由数据收发部6发送、并由本服务器4的可靠性评价接收部9接收的可靠性，作为可靠性评价的指标采集。
图2是更详细地表示图1的本系统中的可靠性判定部的框图。如图2所示，可靠性判定部14构成为具备：可靠性附加部17，与基本数据的详细度相应地对各划分单位附加地图数据的可靠性；可靠性评价确认部18，接受来自车载机的可靠性评价，确认各划分单位的可靠性是否需要更新；以及可靠性变更部19，在各划分单位需要更新可靠性的情况下，变更各划分单位的可靠性。
图3是用于说明地图数据中的详细度及精度的图。此外，地图数据中的详细度，指的是数据被如何详细地表现的程度。在此，例示实际存在的由上下各2车道合计4车道构成的宽度比较宽的1条高规格道路来进行说明。关于对该道路的数据表现，在图3的左侧，表示与详细度的低/中/高的等级相应的3例。
首先，在仅以1条道路中心线31表现1条道路的情况下，详细度是低等级。另外，在以合计2条上下行道中心线32表现相同的1条道路的情况下，详细度是中等级。进而，在与车道数量相应的4条车道中心线33表现相同的1条道路的情况下，详细度是高等级。此外，上下行道中心线32是即使为多车道也将上行道和下行道各自的中心线以各1条表示的线。另外，在此表示的车道中心线33意味着表示至少合计4车道各自的中心线的线。
与上述的“详细度”相近，作为评价地图的品质的概念有“精度”。地图数据中的精度，指的是数据相对于实际情况以何种程度是准确的程度。在图3的右侧，存在用于说明低精度的道路中心数据_数据值34、以及用于说明低精度的真值35。如果以用于说明低精度的道路中心数据_数据值交叉位置36、用于说明低精度的真值_交叉位置37来表现各个交叉位置，则该交叉位置的偏差在图3中如三角记号表示。
另一方面，存在用于说明高精度的道路中心数据_数据值38、以及用于说明高精度的真值39。如果以用于说明高精度的道路中心数据_数据值交叉位置40、用于说明高精度的真值_交叉位置41来表现各个交叉位置，则该交际位置的偏差在图3中如三角记号表示，比上述的偏差小，可以说是高精度。
图4是表示基于图1的本系统的地图数据高详细度化及分发的处理次序的流程图。以下，关于地图数据高详细度化处理及分发处理，使用图1及图4进行说明。在步骤S1中，本服务器4的地图数据生成部10将详细度从高到低的各种基本数据、高详细基本数据1、中详细基本数据2、低详细基本数据3采集至地图数据生成部10。
在步骤S2中，针对在步骤S1中采集的高详细基本数据1、中详细基本数据2、低详细基本数据3，由地图数据生成部10的详细判定部11判定详细度。在此设为：被采集至地图数据生成部10的高详细基本数据1、中详细基本数据2、低详细基本数据3按各数据的每个特定记录，已知各自是高详细基本数据1、中详细基本数据2、低详细基本数据3中的哪一个。也就是说，详细度的判定不是按统一的数据整体进行，而是按各数据的每个特定记录进行不同的判定。
在此，在被采集的基本数据不是高详细的情况下(S2：否)，在步骤S3中，由地图数据生成部10的数据补全部13，将被采集至上述的地图数据生成部10的低、中详细度基本数据1、2的拓扑(topology)信息设为正，利用生成附加几何(geometry)信息的特定的逻辑(算法)，进行数据补全以使其成为高详细度数据。
图5是例示了基于图1的本系统的地图数据高详细度化的说明图。如图5所示，道路中心线信息群(以下也称为“低详细度数据”)50由低详细度数据的道路中心线51、52构成。车道中心线信息群53(以下也称为“高详细度数据”)是对道路中心线51、52所不足的信息进行补全而进行高详细度化的数据。道路中心线51、52是基于低详细数据的拓扑信息。对此，高详细度数据53为：通过生成附加低详细数据及低详细数据的属性信息、例如车道增减地点54、56、55的位置信息、车道数量信息、表示车道数量在左右如何增加的左右车道数量信息、表示车线宽度的宽度信息等几何信息，来生成车道中心线57等其他信息。
此时，通过使用特定的计算式(算法)进行运算处理，生成某点处的车道中心线57。也就是说，以低、中详细度基本数据1、2的拓扑信息作为基础，适宜地生成附加几何信息，基于该要领来生成高详细度数据53。像这样生成的高详细度数据53，只要以所需的最低限度使用基于由MMS等取得的道路周边环境的道路影像和三维点群数据的高精度的位置信息等来进行数据补全即可。因此，能够以比从地图行业人员购买专用于自动驾驶的现成的高详细度地图更低的价格供给。此外，执行上述处理的数据补全部13的特定逻辑即具体性的算法的说明加以省略。
在步骤S2中，将基本数据判定为高详细的情况下(S2：是)，在步骤S4中，地图数据生成部10的创作部12整理上述的图3的车道中心线33等能够在自动驾驶中使用的高详细的数据要素。
即，作为依照如下格式的数据进行创作，该格式包含后述的图6所示的以表示对地图数据的划分的单位确定可靠性的数据格式，而且供车载机5能够参照各高详细度数据的要素。另外，对于在步骤S3中补全的数据，也同样在该步骤S4中，由地图数据生成部10的创作部12进行创作。像这样，创作部12生成通用性高的地图数据即“通用数据”。
在步骤S5中，对于由上述创作部12创作的地图数据，由地图数据生成部10的可靠性判定部14中包含的可靠性附加部17，确认有无补全数据、以及补全数据率N。在此，可靠性附加部17参照后述的图6所示的以表示对地图数据的划分的单位确定可靠性的数据格式的补全率列62。也就是说，可靠性附加部17按每个上述的划分单位读出有无补全数据、以及补全数据率，并向可靠性登记部15送出。
在步骤S5中，在地图数据的划分单位中对地图数据没有补全数据的情况下(S5：否)，在步骤S6中，由上述的可靠性附加部17将可靠性决定为A。
在步骤S5中，由上述的可靠性附加部17判定为在上述的划分单位中有补全数据(S5：是)，而且在步骤S7中，判定补全数据率是否小于划分的全部数据的N％的结果是小于N％的情况下(S7：是)，在步骤S8中，将可靠性决定为B，在是N％以上的情况下(S7：否)，在步骤S9中，将可靠性决定为C。
在步骤S10中，将按上述的各个数据划分决定的可靠性，以能够与各个数据划分建立关联的方式对划分单位进行登记。在步骤S11中，包含步骤S10中对划分单位登记的可靠性在内，将所需的地图数据按照车载机5的要求分发。
图6是例示基于表示对地图数据的划分的单位的可靠性信息表的图。如图6所示，作为能够按上述的地图数据的划分单位管理可靠性的格式例，表示地图数据可靠性表60。
地图数据可靠性表60由数据识别ID列61、补全率列62、可靠性列63、基本数据生成日列64、可靠性评价日列65、可靠性变化信息列66构成。数据识别ID列61是存放唯一确定上述的地图数据划分且能够与各可靠性信息建立关联的数据识别ID的列。
补全率列62是存放有无补全、以及补全率的列，是在确定可靠性列63时参照的列。可靠性列63是存放上述的地图数据划分的可靠性的列。基本数据生成日列64是存放上述的地图数据划分的基本数据生成日的列。可靠性评价日列65是存放上述的地图数据划分的可靠性评价日的列。
可靠性变化信息列66是存放上述的地图数据划分的可靠性变化信息的列。数据识别ID列61和可靠性列63用作如下信息：该信息供各汽车厂商按每个自动驾驶系统，针对适于车载机传感器、自动驾驶规格的自动驾驶用数据，参照其可靠性进行选择并活用。也就是说，根据自动驾驶规格，有时可靠性C以下的地图数据即可，因此通过避免由于过高品质造成的浪费，能够降低成本。具体而言，意味着不重视地图而重视相机图像的传感器判定等的自动驾驶模式。
基本数据生成日列64、可靠性评价日列65及可靠性变化信息列66也可以作为地图数据的管理信息活用，并且作为所决定的可靠性的准确度信息来使用。
图7是表示由车载机的可靠性评价部更新地图数据的可靠性的处理次序的流程图。如图7所示，在步骤S21中，由本服务器4的可靠性评价接收部9，取得能够参照由车载机5的可靠性评价部7评价的每个地图数据划分单位的可靠性的可靠性评价信息(后述的图8的可靠性评价信息表)。此外，在此关于车载机5的可靠性评价部7的说明加以省略。
在步骤S22中，针对在步骤S21中取得的信息，由可靠性判定部14的可靠性评价确认部18按每个地图数据划分，确认是否有可靠性的变化。在有可靠性的变化的情况下(S22：是)，向下一步骤前进，在没有变化的情况下(S22：否)结束。
在步骤S23中，依照在步骤S22中确认的可靠性变化，由可靠性判定部14的可靠性变更部19，变更上述的图6的格式例所示的列63的可靠性。在步骤S24中，地图数据生成部10的可靠性登记部15将在步骤S23中变更后的可靠性信息向数据库16存放。
图8是例示可靠性评价信息表的图，在实质上，是从图6的地图数据可靠性表60中适宜地摘录4个列并沿用信息而成的格式例。如图8所示，可靠性评价信息表80由数据识别ID列81、可靠性评价列82、可靠性评价日列83、可靠性变化信息列84构成。
数据识别ID列81是以与上述的数据识别ID列61相同的值被永久化、且能够唯一确定地图数据划分的ID。可靠性评价列82是表示由车载机5的可靠性评价部7评价的可靠性的列。
可靠性评价日83表示由车载机5的可靠性评价部7评价了可靠性的可靠性评价日。可靠性变化信息列84是表示由车载机5的可靠性评价部7评价的可靠性的变化信息的列。通过参照该可靠性变化信息列84，能够确认有无可靠性变化。
图9是表示图1的本系统被用于自动驾驶车辆的情况下的处理次序的流程图。如图9所示，在步骤S31中，从车载机5取得分发请求。即，在步骤S31中，取得车载机5向本服务器4的数据分发部8请求分发包含所需的地图数据划分及各划分的可靠性等的地图数据之意的信息。
在步骤S32中，由服务器4侧的数据分发部8，识别在步骤S31中取得的对于包含地图数据划分、各划分的可靠性等的地图数据的分发请求。
在步骤S33中，依照在步骤S32中识别的对于地图数据的分发请求的内容，由数据分发部8确定并构成为了分发所需的地图数据。在步骤S34中，将在步骤S33中构成的地图数据从数据分发部8向车载机5分发。由车载机5侧的数据收发部6接收该地图数据。
图10是例示图1所示的地图数据高详细度化服务器(本服务器)4与车载机5的接口的时序图。如图10所示，在步骤S41中，从车载机5向本服务器4将希望取得的划分、各划分的可靠性信息连同地图数据分发请求发出。
在步骤S42中，本服务器4接受来自车载机5的地图数据分发请求，向车载机5发出车载机5的ID确认要求。在步骤S43中，车载机5向本服务器4发送车载机5的ID。
在步骤S44中，本服务器4确认车载机5的ID，参照预先在本服务器4中以车载机ID单位登记的车载机5的服务等级，判定来自车载机5的地图数据分发请求是否恰当。
在步骤S45中，在步骤S44的判定是恰当的情况下，本服务器4对其进行响应。即，对于从车载机5作为地图数据的分发请求发送的希望取得的划分、各划分的可靠性信息，本服务器4进行确认，并且与其相应地确定应该向车载机5分发的数据。在步骤S46中，本服务器4将应该向车载机5分发的数据向车载机5分发。
如上所说明的那样，具备在从不同的自动驾驶规格的车载机5接收了地图数据的分发请求的情况下能够对其进行响应的本服务器4，来构成本系统。由此，在替代高价的高详细基本数据1而多用能够以低价格供给的低中等水平的详细基本数据2、3的情况下，也选择按每个划分进行了可靠性登记的数据，以品质被抑制为与需求相应的所需最低限度的内容来分发。由于像这样与需求相应，因此也容易适合于按各分发目的地的每个不同规格决定的可靠性和数据形式。结果，能够减小高详细度地图数据的供给成本。
[本实施例的要点]
接下来，说明本实施例的要点。
[1]本系统是进行校正以使地图数据的数据形式及详细度适于分发目的地5的要求规格的计算机系统。本系统构成为具备数据补全部13、创作部12和数据库16。
数据补全部13对详细度为中低水平的中低水平地图数据2、3进行数据补全来使详细度高度化。创作部12进行编辑以使地图数据适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的分发目的地5的要求规格。数据库16将创作部12所编辑的地图数据作为通用数据以能够分发的方式积蓄。
根据本系统，能够进行编辑以使被输入的地图数据的数据形式及详细度适应于按分发目的地的每个设备5不同的要求规格。例如，尽管替代自动驾驶用的高价的地图数据而使用了低价格的低、中详细地图数据，通过对其进行数据补全，能够升级为高详细度地图数据。
该高详细度地图数据由创作部12编辑以提高其通用性，因此也容易适合于按各分发目的地的每个不同规格决定的可靠性和数据形式。结果，能够减小高详细度地图数据的供给成本。
[2]另外，本系统优选还具备可靠性评价部7和可靠性登记部15。可靠性评价部7在与分发目的地5之间进行信息通信，并且能够评价可靠性，该可靠性表示从数据库16分发的通用数据适合于要求规格的程度。可靠性登记部15将可靠性评价部7的评价与通用数据逐一建立关联地向数据库16进行可靠性登记。
由此，向分发目的地5分发的通用数据由可靠性评价部7评价对于分发目的地5的要求规格的可靠性。可靠性评价部7的评价由可靠性登记部15与通用数据逐一建立关联并且向数据库16登记。
从与可靠性建立关联地登记的通用数据之中，筛选适合于分发目的地5根据规格要求的可靠性的数据并输出。在此，也可以由分发目的地5接收筛选前的数据，并由分发目的地(车载机侧)5实施要使用的数据的筛选。像这样，数据库16中积蓄的通用数据能够维持通用性，并且在每次由不同的分发目的地5使用时使可靠性登记得以充实。
[3]另外，在本系统中，分发目的地5适于设为自动驾驶车辆的车载器5。另外，优选在可靠性评价部7与可靠性登记部15之间还具备：可靠性判定部14，关于对通用数据是否适于自动驾驶车辆进行指标显示的可靠性，通过基于计算需要数据补全的程度而得到的补全率与阈值N％的比较结果进行判定。在该可靠性判定部14将可靠性判定为高精度的情况下，与通用数据建立了关联的可靠性的登记内容由可靠性登记部15更新。
由此，在关于通用数据是否适合于对数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的每个自动驾驶车辆的车载机5规定的要求规格，可靠性判定部14将可靠性判定为高精度的情况下，由可靠性登记部15将与通用数据建立了关联的可靠性的登记内容更新。结果，易于选择性地分发能够对应于自动驾驶车辆的每个不同要求且可靠性高的高详细度地图数据。
[4]地图数据高详细度化服务器(本服务器)4是对被输入的地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适于分发目的地的要求规格并进行分发的计算机装置。本服务器4构成为具备数据补全部13、创作部12、数据库16、数据分发部8和可靠性接收部9。
数据分发部8向分发目的地5进行数据分发。从数据库16分发的通用数据在分发目的地5接受可靠性的评价。可靠性接收部9接收来自该分发目的地5的评价，以与通用数据逐一建立关联的方式进行可靠性登记，并且使通用数据向数据库16积蓄。
另外，创作部12进行编辑以适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的分发目的地5的要求规格。作为像这样积蓄的通用数据，能够选择性地分发满足分发目的地5所需的可靠性的数据。结果，地图数据高详细度化服务器4能够生成高详细度地图数据。
本实施例所涉及的地图高详细度化服务器(本服务器)4使用低价格的低、中详细度的基本地图数据2、3进行编辑处理。由此，能够生成高详细度化的通用性高的地图数据，并且将与按表示各划分的每个单位更新后的可靠性信息建立了关联的通用数据，例如向自动驾驶用的车载机5分发，该可靠性信息作为明示对于该地图数据的可靠性的指标。
在该情况下，本服务器4能够使得：在作为地图数据的分发目的地的自动驾驶用的车载机5中，选择适于各汽车厂商自己开发的每个自动驾驶系统的自动驾驶用数据，以低成本进行活用。为此，本服务器4具备：可靠性评价接收部9，从分发目的地5反馈取得在自动驾驶系统中使用了未完成高详细度化处理的低、中详细度的低中等水平地图数据的结果、即可靠性评价信息。
本服务器4如果判定为由可靠性评价接收部9从分发目的地5反馈取得的可靠性评价信息是能够满足的程度的高精度，则对数据库16中存放的通用数据的可靠性进行更新登记。此时，本服务器4在替代高价的高详细基本数据1而多用能够以低价格供给的低中等水平的详细基本数据2、3的情况下，也选择按每个划分进行了可靠性登记的数据并分发。
[5]地图数据高详细度化方法(本方法)是通过使计算机中执行程序，对被输入的地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适应于按分发目的地的每个设备5不同的要求规格并进行分发的方法。本方法具有数据补全步骤S3、创作步骤S4、可靠性决定步骤S5～S9和可靠性登记步骤S10。
在数据补全步骤S3中，数据补全部13通过对于中低水平的详细度的中低水平地图数据2、3进行数据补全，使其详细度高度化。在创作步骤S4中，创作部12对于地图数据进行编辑以提高通用性。在可靠性决定步骤S5～S9中，与为了数据补全而使用的补全数据被包含的补全率相应地决定可靠性。可靠性登记步骤S10将可靠性与通用数据建立关联地在数据库16中以能够读出的方式登记。基于此的作用效果与[2]、[4]中所述的发明大致同等。
如以上说明的那样，根据本实施例所涉及的地图数据高详细度化系统(本系统)、其服务器及其方法，通过对能够以低价格供给的详细度为低水平或者中等水平的地图数据进行加工，能够升级为高详细度地图数据。另外，通过提高像这样被高详细度化的地图数据的通用性，也易于使其适合于按照不同规格而未被标准化的可靠性和数据形式。结果，能够减小高详细度地图数据的供给成本。
本发明不限定于上述的实施方式的内容。即，本发明例示了适于在自动驾驶中使用，但也适于将以往已有的汽车导航系统的地图适宜地按每个划分进行高详细度化。另外，在本发明的技术思想的范围内能够想到的其他方式也包含在本发明的范围内。
附图标记说明：
1 高详细基本数据
2 中详细基本数据
3 低详细基本数据
4 地图高详细度化服务器(本服务器)
5 车载机(分发目的地)
6 数据收发部
7 可靠性评价部
8 数据分发部
10 地图数据生成部
11 详细判定部
12 创作部
13 数据补全部
14 可靠性判定部
15 可靠性登记部
16 数据库
17 可靠性附加部
18 可靠性评价确认部
19 可靠性变更部
31 道路中心线
32 上下行道中心线
33 车道中心线
34 用于说明低精度的道路中心数据_数据值
35 用于说明低精度的真值
36 用于说明低精度的道路中心数据_数据值交叉位置
37 用于说明低精度的真值_交叉位置
38 用于说明高精度的道路中心数据_数据值
39 用于说明高精度的真值
40 用于说明高精度的道路中心数据_数据值交叉位置
41 用于说明高精度的真值_交叉位置
50 道路中心线信息群(低详细度数据)
51、52 道路中心线
53 车道中心线信息群(高详细度数据)
54、56、55 车道增减地点
57 车道中心线
60 地图数据可靠性表
61 数据识别ID列
62 补全率列
63 可靠性列
64 基本数据生成日列
65 可靠性评价日列
66 可靠性变化信息列
80 可靠性评价信息表
81 数据识别ID列
82 可靠性评价列
83 可靠性评价日列
84 可靠性变化信息列
N 判定可靠性的补全率的阈值。

Claims (5)

1.一种地图数据高详细度化系统，对地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适于分发目的地的要求规格，具备：
数据补全部，对详细度为中低水平的中低水平地图数据进行数据补全来使详细度高度化；
创作部，编辑适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的分发目的地的要求规格的地图数据；以及
数据库，将该创作部编辑后的地图数据作为通用数据以能够分发的方式积蓄。
2.如权利要求1所述的地图数据高详细度化系统，还具备：
可靠性评价部，在与所述分发目的地之间进行信息通信，并且能够评价可靠性，该可靠性表示从所述数据库分发的所述通用数据适合于所述要求规格的程度；以及
可靠性登记部，将该可靠性评价部的评价与所述通用数据逐一建立关联地向所述数据库进行可靠性登记。
3.如权利要求2所述的地图数据高详细度化系统，
所述分发目的地是自动驾驶车辆的车载器，
在所述可靠性评价部与所述可靠性登记部之间还具备：可靠性判定部，关于对所述通用数据是否适于所述自动驾驶车辆进行指标显示的所述可靠性，基于通过计算需要所述数据补全的程度而得到的补全率与阈值的比较结果进行判定，
在该可靠性判定部将可靠性判定为高精度的情况下，由所述可靠性登记部将与所述通用数据建立了关联的可靠性的登记内容更新。
4.一种地图数据高详细度化服务器，对被输入的地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适于分发目的地的要求规格，并进行分发，具备：
数据补全部，对详细度为中低水平的中低水平地图数据进行数据补全来使详细度高度化；
创作部，编辑适于数据形式和详细度中的至少某一个不同的多个种类的分发目的地的要求规格的所述地图数据；
数据库，将该创作部编辑后的地图数据作为通用数据以能够分发的方式积蓄；
数据分发部，向所述分发目的地进行数据分发；以及
可靠性接收部，接收来自所述分发目的地的对于从数据库分发的所述通用数据的评价，使其与所述通用数据逐一建立关联并且向数据库进行可靠性登记。
5.一种地图数据高详细度化方法，通过使计算机中执行程序，对被输入的地图数据的数据形式及详细度进行校正以使其适应于按分发目的地的每个设备不同的要求规格，并进行分发，具有：
数据补全步骤，数据补全部通过对中低水平的详细度的中低水平地图数据进行数据补全，来使详细度高度化；
创作步骤，创作部进行编辑以提高被输入的所述地图数据的通用性；
可靠性决定步骤，与为了所述数据补全而使用的补全数据被包含的补全率相应地决定可靠性；以及
可靠性登记步骤，将所述可靠性与提高了所述通用性的通用数据建立关联地在数据库中以能够读出的方式登记。
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