CN114072864B - 地图数据生成装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及地图数据生成装置。地图数据生成装置(2)具备：探测地图数据生成部(17)，基于由探测数据收集部(16)从多个车辆(A)收集到的探测数据来生成每个数据管理单位的探测地图数据，该数据管理单位由道路区间或路线、或者划分地图得到的网格构成；以及地图数据更新部(20)，将由上述探测地图数据生成部生成的探测地图数据与基本地图数据相比较来求出差分数据，并基于每个上述数据管理单位的多个差分数据来更新上述基本地图数据，并且具备一时性数据判别处理部(19)，根据上述探测数据或者差分数据来判别一时性的数据，并从数据除去该一时性的数据。

Description

地图数据生成装置

相关申请的交叉引用

本申请基于2019年7月3日申请的日本申请号2019－124462号，并在此引用其记载内容。

技术领域

本公开涉及基于从多个车辆收集探测数据来生成、更新地图数据的地图数据生成装置。

背景技术

作为生成利用于例如车辆导航装置、自动驾驶控制等的数字道路地图的技术，考虑基于收集来自多个探测车的探测数据进行地图数据的生成、更新的系统(例如参照专利文献1)。在该系统中，以能够通信的方式连接作为探测车的多台车辆和中心，中心收集伴随各车辆的行驶的车载相机的拍摄图像数据以及此时的车辆的行驶位置数据作为探测数据。而且，中心根据这些探测数据再现道路单位的行驶轨迹，并基于检测与数据库中的地图数据的差分来进行地图数据的更新。

专利文献1：美国专利申请公开2017/0031359号公报

在上述的系统中，若在从探测车采集的探测数据中例如在车载相机的拍摄图像数据存在失真、部分缺损等，则基于不正确的数据更新了地图数据。这样，有可能因探测数据的质量的偏差等，所更新的地图数据的精度降低。

发明内容

因此，本公开的目的在于提供在基于从多个车辆收集探测数据来生成、更新地图数据时，能够提高地图数据的更新的精度的地图数据生成装置。

在本公开的第一方式中，地图数据生成装置具备：探测数据收集部，从多个车辆收集探测数据；探测地图数据生成部，基于由上述探测数据收集部收集到的多个探测数据来生成每个数据管理单位的探测地图数据，上述数据管理单位由道路区间或路线、或者划分地图得到的网格构成；地图数据更新部，将由上述探测地图数据生成部生成的探测地图数据与基本地图数据相比较来求出差分数据，并基于每个上述数据管理单位的多个差分数据来更新上述基本地图数据，并且具备一时性数据判别处理部，根据上述探测数据或者差分数据来判别一时性的数据，并从数据除去该一时性的数据。

由此，通过探测数据收集部从多个车辆收集探测数据，通过探测地图数据生成部基于多个探测数据来生成每个数据管理单位的探测地图数据，该探测地图数据由道路区间或路线、或者划分地图得到的网格构成。而且，地图数据更新部将生成的探测地图数据与基本地图数据相比较来求出差分数据，并基于每个数据管理单位的多个差分数据来更新基本地图数据。因此，在存在实际道路中的车道的追加、道路附近的地标的新设立这样的变更的情况下，通过地图数据更新部迅速地更新基本地图数据，能够始终得到最新的地图数据。

此时，通过一时性数据判别处理部根据这些探测数据或者差分数据来判别一时性的数据，并从数据除去该一时性的数据。由此，在探测数据中，例如在车载相机的拍摄图像数据中存在失真、部分缺损等的情况下，能够将该探测数据本身或者基于其求出的差分数据判别为包含较大的误差的一时性的差分数据。由此，在地图数据更新部中更新基本地图数据时，能够预先排除包含误差的一时性的数据，并能够仅使用可靠的数据进行更新的处理，不会基于不正确的数据更新地图数据。其结果，在基于从多个车辆收集探测数据来生成、更新地图数据时，能够提高地图数据的更新的精度。

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示出第一实施方式，是概略性地示出地图生成系统的电结构的框图，

图2是概略性地示出数据中心的CPU执行的基本地图数据更新的处理顺序的流程图，

图3是示意性地示出数据中心的CPU执行的处理功能的功能框图，

图4是用于对统合探测地图数据与基本地图数据的偏差的修正进行说明的图，

图5是示出在统合探测地图数据与基本地图数据之间存在地标的差分的样子的图，

图6是示出在统合探测地图数据与基本地图数据之间存在道路划分线的差分的样子的图，

图7是用于对基于差分数据的基本地图数据的更新的样子进行说明的图，

图8示出第二实施方式，是概略性地示出基本地图数据更新的处理顺序的流程图，

图9示出第三实施方式，是概略性地示出基本地图数据更新的处理顺序的流程图，

图10示出其它实施方式，是示出作为数据管理单位的将地图划分而成的网格的一个例子的图。

具体实施方式

(1)第一实施方式

以下，参照图1至图7，对第一实施方式进行说明。图1概略性地示出地图生成系统1的整体结构。此处，地图生成系统1由数据中心2、和分别设置于在道路上行驶的多台车辆A群(在图3中仅图示一台)的车载装置3构成。具体而言，车辆A群包含乘用车、卡车等所有一般的汽车。上述数据中心2作为从多个车辆A收集探测数据，并生成、更新道路地图数据的本实施方式所涉及的地图数据生成装置发挥功能。

搭载于上述各车辆A的车载装置3构成为包含计算机以及其周边装置、无线通信装置等。具体而言，如图1所示，车载装置3具备CPU4，并且具备与该CPU4连接的、车载相机5、GPS接收机6、本车位置获取部7、位置数据库8、地图数据库9、网络接口(NW I/F)10。上述车载相机5是搭载于车辆A并拍摄周边的相机，例如设置于车辆A的前后以及左右。在车辆A行驶时，通过该车载相机5拍摄周边图像，并将其拍摄图像数据输入至CPU4。另外，车载相机5至少拍摄车辆A的前方即可。

如公知的那样，上述GPS接收机6是接收来自GPS卫星的电波的装置，能够基于其接收数据来进行本车位置的定位。上述本车位置获取部7从距离传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器等各种车载传感器检测本车位置。来自该GPS接收机6以及本车位置获取部7的信号输入至CPU4，高精度地检测本车位置。CPU4将车辆A行驶时的车载相机5的拍摄图像数据与车辆A的行驶信息以及车辆A的位置信息建立关联并作为探测数据，存储于位置数据库8。

另外，作为探测数据，也可以包含图像数据本身，但也可以取而代之而包含对图像数据进行解析所确定的地上物的位置坐标。此处的地上物包含道路划分线、道路标志、电线杆、包含商业标志的招牌等地标、临时停止线等路面标识等。道路划分线不限于喷涂为实线或者虚线状，也包含博斯点、猫眼道钉这样的道钉，换言之也包含点列状道路划分线。根据将地上物的观测位置坐标作为探测数据上传的结构，与上传图像数据本身的情况相比，能够抑制通信量。也能够减少数据中心2的处理负荷。

另外，也能够设为使探测数据包含表示该探测数据的可靠性的信息的结构。所谓表示探测数据的可靠性的信息，例如能够设为与车辆位置的推断精度、更具体而言基于GUSS的定位精度、车载相机5的精度、质量的优劣、图像识别芯片的性能、型号等对应的信息。在上传地上物的观测位置坐标的情况下，表示车辆A中的物标的位置检测的可靠性的信息相当于表示探测数据的可靠性的信息。车辆A中的物标的位置检测的可靠性能够设为除了包含上述的信息以外，还包含用于地上物的识别的传感器的种类、天气状态例如是晴天或雨雪、外部环境的亮度例如是白天还是夜晚、车速等信息。

上述网络接口10是例如与互联网等通信网络(未图示)连接的接口，能够通过无线通信进行与上述数据中心2之间的数据的收发。在该情况下，定期例如一天一次通过上述网络接口10对上述数据中心2发送记录在位置数据库8中的探测数据。上述地图数据库9例如存储有全国的道路地图信息。此时，经由网络接口10从上述数据中心2向地图数据库9分发、更新最新的地图数据。

另一方面，上述数据中心2构成为包含服务器计算机以及其周边装置、大容量存储装置、无线通信装置等。具体而言，数据中心2具备CPU11，并且具备与该CPU11连接的、探测数据库12、中间数据库13、主地图数据库14、网络接口(NW I/F)15。此时，详细如后述那样，上述CPU11通过硬件以及软件结构来实现探测数据收集部16、作为探测地图数据生成部的探测数据统合部17、比较处理部18、一时性数据判别处理部19、作为地图数据更新部20的功能。

此时，在上述主地图数据库14中，生成、更新并存储有也能够利用于车辆A的自动驾驶控制的高精度的基本地图数据。而且，存储于该主地图数据库14的高精度的基本地图数据也被分发至各车辆A，将同等的数据存储至上述地图数据库9。另外，在上述探测数据库12中存储从车辆A发送的探测数据。在上述中间数据库13中存储在CPU11中的地图数据的更新的各处理中中间生成的数据、即后述的统合探测地图数据、差分数据等。

上述网络接口15是经由互联网等与上述各车辆A的车载装置3进行数据通信的接口，接收从多个车载装置3发送的探测数据。此时，例如从在日本全国行驶的一般的车辆A收集探测数据。上述探测数据收集部16经由网络接口15收集许多探测数据，并存储至上述探测数据库12。

上述探测数据统合部17通过将收集到的许多探测数据中拍摄图像数据转换为从正上方的俯视图像，提取道路、地标，并对这些数据进行统合，从而按照每个道路区间或者每个路线生成统合探测地图数据。统合探测地图数据主要由道路的车道中央线、车道边界线、车道外侧线等道路划分线的位置的数据、以及标志、招牌等地标的位置数据等构成。在该情况下，当按照作为数据管理单位的例如每个道路区间或者每个路线收集必要数量例如10个探测数据时，探测数据统合部17进行统合探测地图数据的生成。

此时的统合处理例如通过对数据进行平均化来进行。例如，探测地图数据由在多个车辆观测到的道路划分线的位置的平均值、以及标志、招牌等地标的位置的平均值等构成。生成的统合探测地图数据写入中间数据库13并存储。在下文中，也将统合探测地图数据记载为统合地图。也将对按照作为数据管理单位的每个道路区间或者每个路线对多个探测数据进行统合，生成每个道路区间或者每个路线的统合探测地图的处理记载为统合处理。

另外，探测数据统合部17也可以构成为不考虑探测数据的收集程度、即收集了多少个探测数据，而以规定的统合周期定期地执行对各道路区间或者路线的统合处理。也可以不定义用于生成统合探测地图数据的必要数量。统合周期例如能够设为两周、一个月等。在将统合周期设为一个月的情况下，探测数据统合部17按照每个月基于最近一个月期间所收集到的探测数据来生成各道路区间或者每个路线的统合探测地图数据。在最近一个月以内的探测数据中，因数据不足而不能够生成统合地图的情况下，也可以还挪用与该时间相比向过去追溯而收集到的探测数据，并重试统合处理。

上述比较处理部18进行将统合探测数据而得到的每个道路区间或者每个路线的统合探测地图数据与存储于上述主地图数据库14的基本地图数据相比较的处理，求出差分数据。通过该比较处理部18的比较处理，求出统合探测地图数据中的与基本地图数据的道路的形状的变化、车道的增减、地标的增减等作为差分数据。由比较处理部18求出的差分数据存储至上述中间数据库13。

另外，如之后的作用说明中叙述的那样，在按照每个道路区间或者每个路线获取规定个数N的由上述比较处理部18求出的差分数据或者获取由上述比较处理部18求出的差分数据达到规定期间时，该情况下积蓄并获得规定个数N的情况下，上述一时性数据判别处理部19进行根据这些多个差分数据并通过统计学处理判别一时性的差分数据的处理。因此在本实施方式中，一时性数据判别处理部19作为一时性差分数据判别处理部发挥功能。

另外，在本实施方式中，进行基于获取规定个数N的差分数据来判别差分数据的处理，此时的规定个数N被设定为固定的值，例如10个。此时，更具体而言，作为一时性数据判别处理部19执行的判别一时性的差分数据的处理，在各差分数据中，在相对于这些差分数据的平均值的误差超过阈值例如±5％的阈值的情况下，判别为一时性的差分数据。

而且，上述地图数据更新部20从上述每个道路区间或者每个路线的规定个数N的差分数据除去由上述一时性数据判别处理部19判别出的一时性差分数据，基于剩余的差分数据来更新上述主地图数据库14的基本地图数据。此时，地图数据更新部20对除去一时性差分数据后的多个差分数据进行平均化，并基于其平均差分数据来更新基本地图数据。另外，在更新了基本地图数据的情况下，经由上述网络接口15对各车辆A的车载装置3发送更新后的最新的地图数据。

接下来，还参照图2至图7，对上述结构的地图生成系统1中的数据中心2的CPU11的动作进行叙述。图2的流程图示出CPU11的各处理部16～20执行的基本地图数据更新的处理顺序。另外，图3是示意性地示出此时的CPU11的处理功能的功能框图。图4～图7是用于举出一个例子对求出统合探测地图数据与基本地图数据之间的差分的处理进行说明的图。

在图2的流程图中，首先在步骤S1中，执行收集并统合探测数据来生成统合探测地图数据的处理。此处，如上述那样，在上述数据中心2中，经由网络接口15从各车辆A的车载装置3接收探测数据，通过探测数据收集部16执行使收集到的多个探测数据存储于探测数据库12的处理。与此同时，通过探测数据统合部17执行按照每个道路区间或者每个路线生成统合探测地图数据的处理。

虽然省略详细说明，但在按照每个道路区间或者每个路线收集到必要数量例如10个探测数据的情况下，进行该探测数据的统合处理，通过将各探测数据的拍摄图像数据转换为从正上方的俯视图像，提取道路、地标，并将这些数据统合并进行平均化，从而进行该探测数据的统合处理。在该情况下，如图4等所示，统合探测地图数据主要由道路的车道中央线、车道边界线、车道外侧线等道路划分线M′的位置的数据、以及标志、招牌等地标L′的位置数据等构成。如图3所示，生成的统合探测地图数据被写入中间数据库13并存储。

在接下来的步骤S2中，通过比较处理部18执行将生成的统合探测地图数据与存储于主地图数据库14的基本地图数据相比较来求出差分数据的处理。对该比较处理简单地进行叙述。即，首先，读出与生成的统合探测地图数据相同的道路区间或者路线的基本地图数据。此时，如图4～图6所示，基本地图数据包含道路划分线M的位置的数据以及地标L的位置数据。

对于比较处理而言，首先，如图4所示，提取统合探测地图数据的地标L1′～L4′和基本地图数据的地标L1～L4中共有的地标，基于它们的位置将统合探测地图数据旋转移动以及平行移动来使地标L1′～L4′的位置与地标L1～L4一致。接下来，如图5所示，判定地标是否一致。在该情况下，虽然统合探测地图数据的地标L1′～L4′分别与基本地图数据的地标L1～L4一致，但对于统合探测地图数据的地标L5，不存在一致的地标，因此判断为差分数据，该情况下判断为新设立的地标。

另外，如图6所示，判断统合探测地图数据的道路划分线M′和基本地图数据的道路划分线M是否一致。在该情况下，虽然统合探测地图数据的道路划分线M1′～M5′分别与基本地图数据的道路划分线M1～M5一致，但对于统合探测地图数据的道路划分线M6～M8，不存在一致的地标，因此判断为差分数据，该情况下判断为新设立的划分线。由此，如图7所示，地标L5以及道路划分线M6～M8被设为差分数据D。

若这样求出差分，则返回图2，在步骤S3中，判断是否存在差分。当不存在差分的情况下(步骤S3：“否”)，返回到步骤S1，重复与下一个道路区间或者路线有关的生成统合探测地图数据的处理。与此相对，当存在差分的情况下(步骤S3：“是”)，如图3所示，在接下来的步骤S4中，将该差分数据D作为一次差分数据写入中间数据库13并存储。

接下来，在步骤S5中，判断是否获得规定个数N例如10个以上的与相同的道路区间或者路线有关的差分数据D，该情况下一次差分数据。在还没有获得的情况下(步骤S5：“否”)，返回到步骤S1，重复与下一个道路区间或者路线有关的生成统合探测地图数据的处理。而且，在获得规定个数N，该情况下10个一次差分数据D的情况下(步骤S5：“是”)，在步骤S6中，通过一时性数据判别处理部19执行差分数据的确定处理。

通过判定上述10个一次差分数据D分别是否是一时性的差分数据，之后除去被判断为是一时性差分数据的数据，并对剩余的多个一次差分数据D进行平均化，从而进行该差分数据的确定的处理。更具体而言，对于是否是一时性的差分数据的判别而言，在10个一次差分数据D中求出它们的平均值，计算各差分数据相对于该平均值具有多大的误差，并在该误差超过阈值例如±5％的情况下，判别为是一时性的差分数据。如图3所示，若在一次差分数据D中存在与其它数据相比误差显著地大的一次差分数据D(图中带圈数字1的数据)，则判断为一时性差分数据，并去除。

如图3所示，除去一时性差分数据，对剩余的数据进行平均化得到的差分数据D被确定为正确的差分数据，并将确定出的差分数据D存储至中间数据库13。在图7的例子中，地标L5以及道路划分线M6～M8的数据被确定为应新追加的差分数据D。返回到图2，在接下来的步骤S7中，通过地图数据更新部20更新主地图数据库14的基本地图数据，以便反映确定出的差分数据D。此处，如图7所示，对更新前的基本地图数据追加差分数据D后的数据被设为新的基本地图数据。

根据这样的本实施方式，能够得到以下的效果。即，在数据中心2中，通过探测数据收集部16从多台车辆A的车载装置3收集探测数据，通过探测数据统合部17基于探测数据生成每个道路区间或者每个路线的探测地图数据。而且，通过比较处理部18将探测地图数据与基本地图数据相比较，求出差分数据D。地图数据更新部20基于该差分数据D来更新基本地图数据。

因此，当存在实际道路中的车道的追加、道路附近的地标的新设立这样的变更的情况下，通过地图数据更新部20迅速地更新基本地图数据，能够始终获得最新的地图数据。此时，在按照每个道路区间或者每个路线获取到规定个数N的由比较处理部18求出的差分数据D时，由一时性数据判别处理部19根据这些差分数据并通过统计学处理判别一时性的差分数据D。在探测数据中，例如在车载相机5的拍摄图像数据存在失真、部分缺损等的情况下，基于此求出的差分数据D能够判别为包含较大的误差的一时性差分数据。

由此，在地图数据更新部20中更新基本地图数据时，能够预先排除一时性差分数据，能够仅使用可靠的差分数据D进行更新的处理。其结果，根据本实施方式，在基于从多个车辆A收集探测数据来生成、更新地图数据时，不会基于不正确的差分数据来更新基本地图数据，而能够提高基于差分数据D的基本地图数据的更新的精度。

此时，在本实施方式中，将上述一时性数据判别处理部19构成为在各差分数据D中相对于这些差分数据D的平均值的误差超过阈值例如±5％的情况下判别为一时性的差分数据。由此，能够通过简单的处理且以充分的可靠度进行一时性的差分数据的判别。

另外，在本实施方式中，设为对除去一时性差分数据后的多个差分数据D进行平均化，并基于该平均差分数据来更新基本地图数据的结构。在该情况下，通过对除去一时性差分数据后的多个差分数据D进行平均化，可以通过平均化吸收并消除各差分数据D所包含的微小的误差，能够使用精度较高的平均差分数据来进行基本地图数据的更新。

另外，在上述的第一实施方式中，构成为在按照每个道路区间或者每个路线获得规定个数N的差分数据D时进行差分数据的确定处理，将此时的规定个数N例如固定为10个。关于规定个数N，若为过小的值则可靠性变低，若设定为较大的值，则能够根据比那些更多的差分数据进行基本地图数据的更新，精度提升，但反之，探测数据的收集等处理需要时间。因此，优选将规定个数N设定为取得这两方面的平衡的适当的个数，例如10个左右。

另外，在上述实施方式中，设为对除去一时性差分数据后的剩余的差分数据进行平均化而确定的差分数据，但也可以设为采用中位数、众数等其它统计学方法。关于判别一时性的差分数据的处理，也能够采用各种统计学处理。即使在使用与平均值的误差的情况下，对于将阈值设为多大等，也能够适当地变更并实施。

(2)第二实施方式

图8的流程图表示第二实施方式，是示出数据中心2的CPU11执行的基本地图数据更新的处理顺序。该第二实施方式与上述第一实施方式的不同之处在于用于判别差分数据是否是一时性差分数据的方法。在上述第一实施方式中，基于求出10个差分数据的平均值并计算相对于该平均值的误差的大小，来判别是否是一时性的差分数据。在该第二实施方式中，取而代之，检测随时间依次生成的一次差分数据在恒定期间内是否同等，判别是否是一时性差分数据。

在图8中，在步骤S1～S4中进行与第一实施方式的图2的流程图相同的处理。即，在步骤S1中，执行收集并统合探测数据，生成统合探测地图数据的处理。在步骤S2中，执行将生成的统合探测地图数据与存储于主地图数据库14的基本地图数据相比较来求出差分数据的处理。在步骤S3中，判断是否存在差分，在存在差分的情况下(步骤S3：“是”)，在步骤S4中，将该差分数据D作为一次差分数据写入中间数据库13。

在接下来的步骤S21中，判断与相同的数据管理单位，该情况下与道路区间或者路线有关的差分数据D，该情况下一次差分数据积累的个数是否超过规定个数N，例如5个。而且，在超过规定个数N的情况，该情况下获得6个一次差分数据D的情况下(步骤S21：“是”)，在步骤S22中，进行一时性差分数据的判定，但此处，根据一次差分数据D是否在恒定期间例如5天内相同，来判断是否是一时性的数据。另外，此处所谓的相同，并不限于完全相同，也可以包含微小的误差例如0.05m或0.1m左右的误差。

在获得与过去5天的一次差分数据D不相同的一次差分数据D的情况下(步骤S22：“否”)，设为该一时差分数据D是一时性的差分数据，并从差分数据除去，返回到步骤S1。在判断为一次差分数据D与过去5天的数据相同的情况下(步骤S22：“是”)，在步骤S23中，被确定为正确地差分数据，将该差分数据D存储至中间数据库13。在接下来的步骤S7中，通过地图数据更新部20更新主地图数据库14的基本地图数据，以便反映确定的差分数据D。

根据这样的第二实施方式，若在一次差分数据D中存在与其它数据相比误差显著地大的一次差分数据D，则也判别为一时性差分数据，并从用于基本地图数据的更新的数据除去。因此，在基于从多个车辆A收集探测数据来生成、更新地图数据时，不会基于不正确的差分数据来更新基本地图数据，而能够提高基于差分数据D的基本地图数据的更新的精度。

(3)第三实施方式

图9的流程图表示第三实施方式，依然示出数据中心2的CPU11执行的基本地图数据更新的处理顺序。该第三实施方式与上述第一、第二实施方式的不同之处在于：设置一时性探测数据判别处理部作为一时性数据判别处理部，该一时性探测数据判别处理部根据由探测数据收集部16在规定的收集期间内收集到的多个探测数据并通过统计学处理判别一时性的探测数据。而且，根据除去一时性探测数据后的多个探测数据进行统合处理及以后的处理。

即，在步骤S31中，当通过探测数据收集部16从各车辆A车载装置3接收到探测数据时，在步骤S32中，将该探测数据存储至探测数据库12，并例如按时间单位进行管理。在步骤S33中，按照每个道路区间或者每个路线进行探测数据的新旧的比较，在接下来的步骤S34中，进行新收集到的探测数据是否是一时性探测数据的判定。此处，通过相同的道路区间或者路线中的多个探测数据是否在恒定期间例如在三小时左右期间相同，来判断是否是一时性的数据。是否相同的判断设为允许微小的误差。

当探测数据在恒定期间不相同的情况下(步骤S34：“否”)，设为该探测数据是一时性的探测数据，从探测数据库12除去，返回到步骤S31。另一方面，当判断为探测数据在恒定期间相同的情况下(步骤S34：“是”)，确定为正确的探测数据。然后，在步骤S35中，通过探测数据统合部17执行按照每个道路区间或者每个路线统合探测数据来生成统合探测地图数据的处理。在步骤S36中，将生成的统合探测地图数据写入中间数据库13并存储、管理。

与上述第二实施方式同样地执行以后的处理。即，在步骤S2中，将生成的统合探测地图数据与主地图数据库14的基本地图数据相比较，求出差分数据。在步骤S3中，判断是否存在差分，在存在差分的情况下(步骤S3：“是”)，在步骤S4中，将该差分数据D作为一次差分数据写入中间数据库13并进行管理。在接下来的步骤S21中，判断差分数据积累的个数是否超过规定个数N。

然后，在获得超过规定个数N的例如6个差分数据的情况下(步骤S21：“是”)，在步骤S22中，根据差分数据是否在恒定期间例如5天内相同，来进行一时性差分数据的判定。在判断为差分数据与过去5天内的数据相同的情况下(步骤S22：“是”)，在步骤S23中，确定为正确的差分数据，将该差分数据存储至中间数据库13。在接下来的步骤S7中，通过地图数据更新部20更新主地图数据库14的基本地图数据，以便反映确定出的差分数据D。

根据这样的第三实施方式，在收集到的探测数据中存在与其它数据相比误差显著地大的探测数据的情况下，设为是一时性的探测数据，从探测数据库12除去，而不会用于基本地图数据的更新。因此，在基于从多个车辆A收集探测数据来生成、更新地图数据时，能够将基于不正确的探测数据来更新基本地图数据防患于为未然，提高基本地图数据的更新的精度。

另外，在上述第三实施方式中，作为判别一时性的探测数据的方法，判断多个探测数据是否在恒定期间相同，但也能够通过收集到的探测数据是否相对于在最近的恒定期间内收集到的多个探测数据的平均值具有超过阈值的误差来进行判断。另外，在上述第三实施方式中，对于探测数据以及差分数据双方，判别一时性的数据，但也可以设为仅关于探测数据判别一时性数据的结构。

(4)其它实施方式

另外，在上述的各实施方式中，作为探测数据、地图数据的管理单位，使用“道路区间或者路线”这样的语句，但作为数据管理单位，也包含划分地图得到的网格的概念。此处，参照图10，对作为数据管理单位的划分地图得到的网格进行说明。

图10示出将地图数据的区域E纵横、即沿南北方向以及东西方向划分成矩形状的网格M的例子，在区域E中包含道路R。上述各网格M也能够称为地图区块，分别相当于不同区域的地图数据。各网格M例如设为2km见方的正方形。网格M的大小为1km见方、4km见方等，能够适当变更。另外，网格M的形状也可以为长方形、六边形、圆形等。各网格M也可以设定为与邻接的网格M部分地重叠。网格M的大小也可以按照层或者道路种类而不同。

另外，网格M的大小、形状也可以不均匀。例如，地标等地图要素的存在密度相对稀疏的田园部的网格M也可以设定得比地图要素密集存在的都市部的网格M大。例如，考虑田园部的网格M设为4km见方的矩形状，另一方面，都市部的网格M设为1km、0.5km见方的矩形状等。此处的都市部，是指例如人口密度为规定值以上的地域、办公室或商业设施集中的地域。田园部能够设为都市部以外的地域。

此外，全部地图数据的分布方式也可以由数据尺寸规定。换言之，也可以在由数据尺寸规定的范围对地图收录地域进行分割并管理。该情况下，基于地标的数量或密度，将各网格M设定为数据量小于规定值。根据这样的方式，能够使一次分发中的数据尺寸为恒定值以下。此外，都市部的网格M对应的实际空间范围比田园部的网格M对应的实际空间范围窄。如上述的那样，这是因为，与田园部相比，都市部可能密集地存在地标、车路标记等地图要素。

进一步，能够对上述的各实施方式例如如以下那样进行变更并实施。即，存在根据设置于车辆A的用于收集探测数据的硬件资源，例如车载相机5的精度、质量的优劣等，而探测数据的精度，换言之可靠性也改变的情况。因此，规定个数N也可以构成为根据探测数据的精度、即可靠性以精度越高则越小的方式变动。由此，在探测数据的精度较高的情况下，能够在短时间内进行基本地图数据的更新。即使在探测数据的精度比较低的情况下，通过使用多个差分数据，也能够以足够高的精度进行基本地图数据的更新。

此处，各个探测数据的精度与使用它们所生成的统合探测地图数据的精度对应。上述的结构相当于统合探测地图数据的精度越高则越减小用于地图更新的差分数据的必要数量N的结构。此外，在规定了用于统合处理的探测数据的必要数量的结构中，也能够探测数据的精度越高，则越减小统合处理所需的探测数据的数量。除此以外，也能够根据探测数据的精度来变更统合处理中的每个探测数据的加权。例如，精度越高，则探测数据统合部17越增大权重来进行探测数据的平均化。根据这样的结构，精度较高的探测数据的内容被较强地反映在统合地图以及差分数据中，因此能够进一步提高更新地图的精度。

此外，对于车载装置3(车辆A)、数据中心2的硬件结构、软件结构等，也能够进行各种变更并实施。虽然依据实施例对本公开进行了描述，但是应当理解为本公开并不限定于该实施例、结构。本公开也包含各种各样的变形例、等同范围内的变形。除此之外，各种各样的组合、方式、进一步包含有仅一个要素、其以上或其以下的其它组合、方式也属于本公开的范畴、思想范围。

本公开所记载的控制部及其方法也可以由专用计算机来实现，该专用计算机通过构成被编程为执行通过计算机程序具体化的一个或多个功能的处理器以及存储器来提供。或者，本公开所记载的控制部及其方法也可以通过专用计算机来实现，该专用计算机通过由一个以上的专用硬件逻辑电路构成处理器来提供。或者，本公开所记载的控制部及其方法可以通过一个以上的专用计算机来实现，该一个以上的专用计算机通过由被编程为执行一个或多个功能的处理器以及存储器、和由一个以上的硬件逻辑电路构成的处理器的组合构成。另外，计算机程序也可以作为由计算机执行的指令存储至计算机可读取的非迁移有形记录介质。

Claims (5)

1.一种地图数据生成装置，具备：

探测数据收集部，从多个车辆收集探测数据；

探测地图数据生成部，基于由上述探测数据收集部收集到的多个探测数据来生成每个数据管理单位的探测地图数据，上述数据管理单位由道路区间或路线、或者划分地图得到的网格构成；

比较处理部，将由上述探测地图数据生成部生成的探测地图数据与基本地图数据相比较来求出差分数据；

一时性差分数据判别处理部，在按照每个上述数据管理单位获取规定个数N的由上述比较处理部求出的差分数据时，或者获取由上述比较处理部求出的差分数据达到规定期间时，根据这些差分数据并通过统计学处理判别一时性的差分数据；以及

地图数据更新部，从每个上述数据管理单位的多个差分数据除去由上述一时性差分数据判别处理部判别出的一时性差分数据，并基于剩余的差分数据来更新上述基本地图数据，

在车载相机的拍摄图像数据存在失真、部分缺损的情况下，判别为一时性差分数据，

使上述探测数据包含表示该探测数据的可靠性的信息，

作为该信息，包括车辆位置的推断精度以及车速，

上述规定个数N或者规定期间根据上述探测数据的精度以精度越高则越小的方式变动。

2.根据权利要求1所述的地图数据生成装置，其中，

上述地图数据更新部对除去一时性差分数据后的多个差分数据进行平均化，并基于其平均差分数据来更新上述基本地图数据。

3.根据权利要求1或2所述的地图数据生成装置，其中，

在上述各差分数据中，相对于这些差分数据的平均值的误差超过阈值的情况下，上述一时性差分数据判别处理部判别为一时性的差分数据。

4.根据权利要求1或2所述的地图数据生成装置，其中，

还具备一时性探测数据判别处理部，根据由上述探测数据收集部在规定的收集期间内收集到的多个探测数据并通过统计学处理判别一时性的探测数据，

上述探测地图数据生成部基于除去上述一时性探测数据后的上述多个探测数据来生成每个上述数据管理单位的探测地图数据。

5.根据权利要求1或2所述的地图数据生成装置，其中，

在上述各探测数据中包括表示上述车辆中的物标的位置检测的可靠性的信息，

上述探测地图数据生成部通过对上述多个探测数据进行平均化来生成每个上述数据管理单位的探测地图数据，并且根据上述探测数据的可靠性来变更平均化时的加权。