JP2007248235A - Car navigation device and map information - Google Patents

Car navigation device and map information Download PDF

Info

Publication number
JP2007248235A
JP2007248235A JP2006071322A JP2006071322A JP2007248235A JP 2007248235 A JP2007248235 A JP 2007248235A JP 2006071322 A JP2006071322 A JP 2006071322A JP 2006071322 A JP2006071322 A JP 2006071322A JP 2007248235 A JP2007248235 A JP 2007248235A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
intersection
map
car navigation
vehicle
information
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.)
Pending
Application number
JP2006071322A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hirohisa Onome
寛久 小野目
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.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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 Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2006071322A priority Critical patent/JP2007248235A/en
Publication of JP2007248235A publication Critical patent/JP2007248235A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a car navigation device and map information capable of presenting information necessary for safe traveling of a user without increase of a storage capacity of a database. <P>SOLUTION: This car navigation device 1 is equipped with a positioning means for measuring the position of one's own car, a specification means for specifying the position on a map of one's own car by using the position of one's own car and the map information of a topological map constituted of a node and a link, a recognition means for recognizing information on the periphery of one's own car, a determination means for determining whether one's own car is positioned in a crossing range or not, and a processing means for processing the information on the periphery of one's own car recognized by the recognition means and acquiring geometric information in the crossing range. The device is characterized by being equipped with a learning means 2 for creating a metric map based on the geometric information in the crossing range, when the determination means determined that one's own car is positioned in the crossing range. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、車両に装備されるカーナビゲーション装置及び地図情報に関する。   The present invention relates to a car navigation device mounted on a vehicle and map information.

近年、ユーザの利便性を高める目的で、多くの車両に、自車両の位置と目的地、それらの最短時間あるいは最短距離の経路をあらかじめデータベースに格納された探索用地図情報を用いて探索して、自車両の位置と目的地および探索された経路を表示用地図情報とともにユーザに提示するカーナビゲーション装置が装備されている。   In recent years, for the purpose of improving the convenience of users, many vehicles have been searched for the position and destination of the own vehicle and the shortest time or the shortest distance route using search map information stored in a database in advance. A car navigation device is provided that presents the position and destination of the host vehicle and the searched route to the user together with display map information.

このカーナビゲーション装置に用いられる地図情報は、最新情報をもとに更新されることが好ましいため、例えば、特許文献1に記載されているような学習機能を有するカーナビゲーション装置が提案されている。このカーナビゲーション装置では、あらかじめ車両のデータベースに格納されている地図情報に存在しない新設道路が存在した場合に、その新設道路を地図情報に新たに登録することができる。
特開2003−42775号公報
Since the map information used in this car navigation device is preferably updated based on the latest information, for example, a car navigation device having a learning function as described in Patent Document 1 has been proposed. In this car navigation device, when there is a new road that does not exist in the map information stored in the vehicle database in advance, the new road can be newly registered in the map information.
JP 2003-42775 A

ところが、このようなカーナビゲーション装置では、地図情報がノードとリンクを組み合わせた、いわゆるトポロジカルマップにより構成されているため、ユーザが車両をより安全に走行できるよう、交差点の形状や信号の有無等のより詳細な情報を学習しユーザに提示しようとする場合に、その要求を満足することができないという問題が生じた。かといって、交差点の形状や信号の有無等の交差点の幾何学的情報を表示できるメトリックマップにより全ての地図情報を構成すると、今度はデータベースの記憶容量の増大を招いてしまうという問題が生じる。   However, in such a car navigation device, the map information is composed of a so-called topological map in which nodes and links are combined, so that the shape of intersections, presence of signals, etc. can be used so that the user can drive the vehicle more safely. When more detailed information is learned and presented to the user, there has been a problem that the request cannot be satisfied. However, if all the map information is constituted by a metric map that can display the geometric information of the intersection such as the shape of the intersection and the presence / absence of a signal, there arises a problem that the storage capacity of the database is increased.

本発明は、上記問題に鑑み、データベースの記憶容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を提示することができるカーナビゲーション装置及び地図情報を提供することを目的とする。   In view of the above problems, an object of the present invention is to provide a car navigation device and map information that can present information necessary for a user's safe driving without increasing the storage capacity of a database.

上記の問題を解決するため、本発明によるカーナビゲーション装置は、
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が交差点範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記交差点範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とする。
In order to solve the above problem, a car navigation device according to the present invention provides:
Positioning means for measuring the own vehicle position, specifying means for identifying the position of the own vehicle on the map using the map information of the topological map composed of the own vehicle position, the node, and the link; Recognizing recognizing means, determining means for determining whether or not the vehicle is located within the intersection range, and processing the vehicle surrounding information recognized by the recognizing means to obtain geometric information within the intersection range. And a learning means for creating a metric map based on geometric information within the intersection range when the determination means determines that the vehicle is located within the intersection range. And

ここで、トポロジカルマップとはノードとリンクから構成される地図情報のことであり、ノードとは、一般に道路の交差点、車線数や幅員が変更する点などを指し、リンクは、隣接するノードを連結するベクトルで表され、リンクが含む道路情報にはリンクの距離、方向、幅員、車線数、一方通行等の情報が含まれる。また、メトリックマップとは、交差点に代表される道路の幾何学的形状を表現することができる、画像をグリッド処理して作成した地図情報を言う。   Here, the topological map is map information composed of nodes and links. Nodes generally refer to road intersections, the number of lanes and the number of widths that change, and links connect adjacent nodes. The road information included in the link includes information such as link distance, direction, width, number of lanes, and one-way traffic. A metric map is map information created by grid processing of an image, which can express the geometric shape of a road represented by an intersection.

ここで、前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記交差点範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することが好ましい。これにより、前記交差点範囲外範囲外においても、処理手段の取得した道路情報をもとにトポロジカルマップを構成するノード及びリンクをより正確に作成し学習することができる。   Here, the processing means processes the vehicle periphery information recognized by the recognition means to obtain road information outside the intersection range, and the determination means determines that the vehicle is located outside the intersection range. In this case, it is preferable that the learning unit creates a topological map based on road information outside the intersection range. Thereby, even outside the range outside the intersection range, the nodes and links constituting the topological map can be more accurately created and learned based on the road information acquired by the processing means.

加えて、前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員に基づいて求めることが好ましい。これによれば、より簡易な手法で、前記交差点範囲を定めることができる。   In addition, it is preferable that the determination unit obtains the intersection range based on the width of road information included in the links constituting the intersection. According to this, the intersection range can be determined by a simpler method.

さらに、前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するノードを中心とし、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員の最大値に基づいた長さを半径とする円の内側範囲として求めることが好ましい。これにより、より簡易な手法で、前記交差点範囲を定めることができる。   Further, the determination means sets the intersection range as an inner range of a circle having a radius based on the maximum value of the width of the road information having a link centered on the nodes constituting the intersection. It is preferable to obtain. Thereby, the intersection range can be determined by a simpler method.

加えて、前記学習手段が、前記円と前記交差点を構成するリンクとの交点を新たなノードとして認識するとともに、当該新たなノードに基づいて当該交差点を構成するノードを修正することが好ましい。これにより、当該交差点を構成するノードを新たに学習した当該ノード周辺のノードにより修正することができる。   In addition, it is preferable that the learning unit recognizes an intersection between the circle and the link constituting the intersection as a new node and corrects the node constituting the intersection based on the new node. Thereby, the node which comprises the said intersection can be corrected by the node around the said newly learned node.

さらに、前記学習手段が、前記交差点が四叉路である場合に、前記新たなノードの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線の交点を用いて、当該交差点を構成するノードを修正することが好ましい。これにより、より簡易な手法で、当該交差点を構成するノードを修正することができる。   Further, when the intersection is a four-way, the learning means corrects a node constituting the intersection by using an intersection of two pairs of straight lines connecting two pairs of nodes facing each other of the new node. Is preferred. Thereby, the node which comprises the said intersection can be corrected with a simpler method.

本発明は以上述べた交差点範囲によるメトリックマップとトポロジカルマップの使い分けによる学習以外にも、以下の形態において適用可能である。すなわち、本発明によるカーナビゲーション装置は、
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が所定の範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記所定の範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴としてもよい。
The present invention can be applied to the following forms in addition to the learning based on the use of the metric map and the topological map by the intersection range described above. That is, the car navigation device according to the present invention is
Positioning means for measuring the own vehicle position, specifying means for identifying the position of the own vehicle on the map using the map information of the topological map composed of the own vehicle position, the node, and the link; Recognizing recognition means, determining means for determining whether or not the vehicle is located within a predetermined range, and processing the vehicle surrounding information recognized by the recognition means to obtain geometric information within the predetermined range. And a learning means for creating a metric map based on geometric information within the predetermined range when the determination means determines that the vehicle is located within the predetermined range. It is good also as providing.

ここで、前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記所定の範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することが好ましい。これにより、前記所定の範囲外においても、処理手段の取得した道路情報をもとにトポロジカルマップを構成するノード及びリンクをより正確に作成し学習することができる。   Here, the processing means processes the surrounding information of the vehicle recognized by the recognition means to acquire road information outside the predetermined range, and the determining means is configured to detect when the own vehicle is located outside the predetermined range. In the determination, it is preferable that the learning unit creates a topological map based on road information outside the predetermined range. Thereby, even outside the predetermined range, it is possible to more accurately create and learn the nodes and links constituting the topological map based on the road information acquired by the processing means.

さらに、前記所定の範囲を事故多発区間とすることもできる。あるいは、前記所定の範囲をユーザが指定する範囲とすることもできる。これにより、交通情報に基づきあるいはユーザの判断に基づき、メトリックマップを作成する場合と、トポロジカルマップを作成する場合とを峻別することができる。   Furthermore, the predetermined range may be a frequent accident section. Alternatively, the predetermined range may be a range designated by the user. Thereby, the case where a metric map is created based on traffic information or a user's judgment can be distinguished from the case where a topological map is created.

また、本発明による地図情報は、カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、いずれかの交差点範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該交差点範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする。   Further, the map information according to the present invention is map information used for display or search of the own vehicle position or the search route of the car navigation device, and any intersection range is constituted by both a metric map and a topological map, The outside of the intersection range is constituted by a topological map.

あるいは、本発明による地図情報は、
カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、所定の範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該所定の範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする。
Alternatively, the map information according to the present invention is
Map information used to display or search the vehicle position or search route of the car navigation device. The predetermined range is composed of both a metric map and a topological map, and the outside of the predetermined range is composed of a topological map. It is characterized by that.

本発明によれば、データベースの記憶容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を学習しユーザに提示することができる。   According to the present invention, it is possible to learn and present to a user information necessary for the user's safe driving without increasing the storage capacity of the database.

以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

図1は、本発明に係るカーナビゲーション装置の一実施形態を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a car navigation apparatus according to the present invention.

カーナビゲーション装置1は、カーナビゲーションECU2と、GPSアンテナ3、イナーシャメジャメントユニット(IMU)4、アンチロックブレーキシステム(ABS)5、ステアリングセンサ6、受信器7、データベース8、ディスプレイ9、スピーカ10、タッチパネル11、カメラ12、レーザレンジファインダ13、記憶媒体14とから構成される。   The car navigation device 1 includes a car navigation ECU 2, a GPS antenna 3, an inertia measurement unit (IMU) 4, an antilock brake system (ABS) 5, a steering sensor 6, a receiver 7, a database 8, a display 9, a speaker 10, and a touch panel. 11, a camera 12, a laser range finder 13, and a storage medium 14.

カーナビゲーションECU2(Electronic Control Unit)は例えばCPU、ROM、RAMおよびそれらを接続するデータバスから構成され、ROMに格納されたプログラムに従い、CPUが以下に述べる処理を行うものである。   The car navigation ECU 2 (Electronic Control Unit) is constituted by, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and a data bus connecting them, and the CPU performs the following processing according to a program stored in the ROM.

カーナビゲーションECU2にはGPS受信アンテナ3と、IMU(イナーシャメジャメントユニット)4と、ステアリングセンサ6と、ディスプレイ9と、スピーカ10と、タッチパネル11と、受信器7と、データベース8と、カメラ12、レーザレンジファインダ13、記憶媒体14が接続され、さらに、ABS(アンチロックブレーキシステム)5がCANあるいはFrexRay等の通信規格により接続される。   The car navigation ECU 2 includes a GPS receiving antenna 3, an IMU (Inertia Measurement Unit) 4, a steering sensor 6, a display 9, a speaker 10, a touch panel 11, a receiver 7, a database 8, a camera 12, and a laser. The range finder 13 and the storage medium 14 are connected, and further, an ABS (anti-lock brake system) 5 is connected according to a communication standard such as CAN or FlexRay.

GPS(Global Positioning System:全地球測位システム)受信アンテナ6は、地球上空に打ち上げられた複数の軍事衛星の内三個の軍事衛星からの電波を受信し、これらの電波をもとに、カーナビゲーションECU2は、三角測量の原理で自車の位置つまりは経度と緯度を測定する。なお、経度と緯度に加え高度も測定する場合には四個の軍事衛星を用いる。   A GPS (Global Positioning System) receiving antenna 6 receives radio waves from three military satellites among a plurality of military satellites launched above the earth, and car navigation based on these radio waves. The ECU 2 measures the position of the own vehicle, that is, the longitude and latitude based on the principle of triangulation. When measuring altitude in addition to longitude and latitude, four military satellites are used.

ここで、IMU4は車両のヨーレートを検出するものであり、ステアリングセンサ6は車両の操舵装置に設けられて操舵角を検出するものである。タッチパネル11はユーザが目的地等の探索条件を入力する入力装置であり、データベース8はCD−ROMやDVD−ROMあるいはハードディスク等の記憶媒体により構成され、ノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの、表示用の地図情報と、探索用の地図情報を格納し記憶している。ディスプレイ9は入力された目的地をもとにカーナビゲーションECU2が探索した探索ルートを表示用の地図情報とともに表示するものである。また、ABS5は制動時の車輪のロックを防止する装置であり、その制御に用いるための車速を図示しない車輪速センサから取得している。   Here, the IMU 4 detects the yaw rate of the vehicle, and the steering sensor 6 is provided in a steering device of the vehicle and detects a steering angle. The touch panel 11 is an input device for a user to input search conditions such as a destination, and the database 8 is configured by a storage medium such as a CD-ROM, DVD-ROM, or hard disk, and a topological map including nodes and links. Map information for display and map information for search are stored and stored. The display 9 displays the search route searched by the car navigation ECU 2 based on the input destination together with map information for display. The ABS 5 is a device that prevents the wheel from being locked during braking, and obtains a vehicle speed to be used for the control from a wheel speed sensor (not shown).

さらに、受信器7は光あるいは電波ビーコンに準拠したものであり、VICS(Vehicle Information & Communication System:道路交通情報システム)からの道路情報を受信する。VICSは、警察が収集した一般路の情報と道路公団が収集した高速道路の情報がVICSセンターに送られて、そこで編集された情報がFM多重放送、電波ビーコンあるいは光ビーコンにより発信されるものである。   Further, the receiver 7 is compliant with light or radio beacon, and receives road information from a VICS (Vehicle Information & Communication System). In VICS, general road information collected by the police and highway information collected by the Highway Public Corporation are sent to the VICS Center, and the edited information is transmitted by FM multiplex broadcasting, radio wave beacons or optical beacons. is there.

VICSの発信する情報は渋滞情報(渋滞区間とその距離)が主であるが、自車の現在地からの所要時間、交通規制、速度規制、チェーン規制、駐車場情報、地震・津波などの緊急情報も含む。送信の方式としては、FM多重放送(NHKのFMを利用した広域通信方法)、電波ビーコン(主に高速道路に設置された通信方法)、光ビーコン(赤外線を利用した通信方法で主要一般道路に設置)という三つがあり、情報送信方法それぞれに異なる受信器が必要となるが、光あるいは電波ビーコンに準拠した受信器がないと、DRG(Dynamic Route Guidance)という渋滞区間回避経路の探索はできないため、受信器10は前述したように光あるいは電波ビーコンに準拠したものとすることが好ましい。なお、VICSの発信する情報は、文字表示、簡易図形表示、地図表示の三方法により表示される。   The information sent by VICS is mainly traffic jam information (traffic jam sections and distances), but emergency information such as required time from current location of vehicle, traffic regulation, speed regulation, chain regulation, parking lot information, earthquake / tsunami, etc. Including. Transmission methods include FM multiplex broadcasting (wide area communication method using NHK FM), radio beacon (communication method mainly installed on expressways), and optical beacon (communication method using infrared rays to main general roads). There are three receivers for each information transmission method, but if there are no receivers that comply with light or radio wave beacons, it is impossible to search for a congestion avoidance route called DRG (Dynamic Route Guidance). As described above, it is preferable that the receiver 10 conforms to light or a radio beacon. Information transmitted by VICS is displayed by three methods: character display, simple graphic display, and map display.

上述したGPS受信アンテナ6を用いた自車の位置の測定は、軍事衛星からの電波を利用する特性上、高層ビルの谷間に自車が位置する場合やトンネル内を自車が走行している場合、あるいは、高架橋の下を自車が走行している場合などでは電波をGPS受信アンテナ6が受信できないため、自車の位置が測定できないという問題が生じる。   The measurement of the position of the own vehicle using the GPS receiving antenna 6 described above is based on the characteristics of using radio waves from military satellites, when the own vehicle is located in a valley of a high-rise building or the own vehicle is traveling in a tunnel. In this case, or when the host vehicle is traveling under a viaduct, the GPS receiving antenna 6 cannot receive radio waves, which causes a problem that the position of the host vehicle cannot be measured.

このため、上述したようなGPS受信アンテナ6が電波を受信できない場合には、カーナビゲーションECU2は、ABS5が検出した車速とIMU4が検出したヨーレート、ステアリングセンサ6が検出した操舵角をもとにして、自車の移動距離と方向を計算して自車の位置を測定し、GPS受信アンテナ6を用いた自車の位置の測定と併せて、トータルの自車位置の測定の精度を高めている。なお、車速はABS5から取得することに限られず、例えばVSC(Vehicle Dynamic Control)やECB(電子制御ブレーキ)などを搭載した車両であればそれらの装置から取得することも可能である。   For this reason, when the GPS receiving antenna 6 as described above cannot receive radio waves, the car navigation ECU 2 determines the vehicle speed detected by the ABS 5, the yaw rate detected by the IMU 4, and the steering angle detected by the steering sensor 6. In addition to measuring the position of the vehicle by calculating the travel distance and direction of the vehicle, and measuring the position of the vehicle using the GPS receiving antenna 6, the accuracy of the measurement of the total vehicle position is increased. . Note that the vehicle speed is not limited to being acquired from the ABS 5, and can be acquired from such devices as long as the vehicle is equipped with, for example, VSC (Vehicle Dynamic Control), ECB (Electronic Control Brake), or the like.

そして、カーナビゲーションECU2は、データベース8内の表示用の地図情報と、上述した方法により測定した自車の位置と、タッチパネル11により入力された目的地と、受信器7により受信した渋滞区間等の情報とを併せて地図上の自車の位置を特定しディスプレイ9に表示する。これとともに、カーナビゲーションECU2はデータベース8内の表示用の地図情報と、上述した方法により測定した自車の位置とを照合して、自車が交差点範囲内にあるかどうかを判定する。   The car navigation ECU 2 then displays the map information for display in the database 8, the position of the vehicle measured by the method described above, the destination input by the touch panel 11, the traffic jam section received by the receiver 7, etc. Together with the information, the position of the vehicle on the map is specified and displayed on the display 9. At the same time, the car navigation ECU 2 compares the map information for display in the database 8 with the position of the own vehicle measured by the above-described method, and determines whether or not the own vehicle is within the intersection range.

カメラ12は、自車の周辺情報を認識するためのものであり、例えば車両室内のウインドシールド中央上部に、車両前方に光軸が合致するように配設され、車両の前方を撮像する。撮像された画像は、カーナビゲーションECU2により水平面内の幾何学的情報(上方視)に変換処理される。   The camera 12 is for recognizing the surrounding information of the own vehicle. For example, the camera 12 is arranged at the center upper part of the windshield in the vehicle compartment so that the optical axis coincides with the front of the vehicle, and images the front of the vehicle. The captured image is converted into geometric information (upward view) in the horizontal plane by the car navigation ECU 2.

レーザレンジファインダ13も、自車の周辺情報を認識するためのものであり、例えば車両室内のウインドシールド中央上部に、車両前方に光軸が合致するように配設され、車両の前方の一定範囲に存在する物体との距離を測定する。測定された情報は、カーナビゲーションECU2によりこれも水平面内の幾何学的情報(上方視)に変換処理される。   The laser range finder 13 is also used for recognizing the surrounding information of the own vehicle. For example, the laser range finder 13 is disposed at the center upper part of the windshield in the vehicle room so that the optical axis coincides with the front of the vehicle. Measure the distance to the object present in The measured information is converted into geometric information (upward view) in the horizontal plane by the car navigation ECU 2.

カーナビゲーションECU2が、自車が交差点範囲内にあると判定する場合には、カメラ12およびレーザレンジファインダ13により取得した幾何学的情報(交差点形状、歩道の縁石の位置や形状、右折レーン、標識の有無等)に基づいて、カーナビゲーションECU2は例えば図2に示すような交差点範囲内のメトリックマップを作成する。また、カーナビゲーションECU2が、自車が交差点範囲外にあると判定する場合には、これらの幾何学的情報に基づいて、道路線形、車線数、幅員等の道路情報を認識し、図3に示すような、交差点範囲外の道路のトポロジカルマップを作成する。さらに、カーナビゲーションECU2は、これらのメトリックマップとトポロジカルマップを統合して図4に示すような学習ファイルを作成し、この学習ファイルを記憶媒体14に格納する。記憶媒体14内に過去に格納した学習ファイルが存在する場合には、新たに作成した学習ファイルにより過去の学習ファイルを修正するあるいは上書きする。   When the car navigation ECU 2 determines that the host vehicle is within the intersection range, the geometric information acquired by the camera 12 and the laser range finder 13 (intersection shape, position and shape of curb on the sidewalk, right turn lane, sign The car navigation ECU 2 creates a metric map within the intersection range as shown in FIG. 2, for example. Further, when the car navigation ECU 2 determines that the vehicle is outside the intersection range, the road information such as road alignment, the number of lanes, and the width is recognized based on these geometric information. Create a topological map of the road outside the intersection area as shown. Further, the car navigation ECU 2 integrates the metric map and the topological map to create a learning file as shown in FIG. 4 and stores the learning file in the storage medium 14. When a learning file stored in the past exists in the storage medium 14, the past learning file is corrected or overwritten by the newly created learning file.

さらに、カーナビゲーションECU2は記憶媒体14に格納した学習ファイルと、データベース8内の地図情報とを統合(トポロジカルマップを、リンクの有する車線数と幅員を用いて模式的に復元した後、メトリックマップと統合する。)して、ディスプレイ9上に表示する。   Further, the car navigation ECU 2 integrates the learning file stored in the storage medium 14 and the map information in the database 8 (after restoring the topological map schematically using the number of lanes and the width of the link, And display them on the display 9.

なお、データベース8が読み書き自在のハードディスク等により構成されている場合は、データベース8内の地図情報と学習ファイルを統合して、データベース8内に格納することも可能である。   When the database 8 is configured by a readable / writable hard disk or the like, the map information in the database 8 and the learning file can be integrated and stored in the database 8.

前述した自車が交差点範囲内にあるかどうかの判定は、具体的な以下のような手法を用いる。図5は本発明によるカーナビゲーション装置に用いる地図情報を示す模式図である。   The above-described specific method is used to determine whether the vehicle is in the intersection range. FIG. 5 is a schematic diagram showing map information used in the car navigation apparatus according to the present invention.

図5に示すようなノードとリンクからなるトポロジカルマップの地図上において、自車AがノードBに向かって走行している。ノードBには四つのリンクL1、L2、L3、L4が接続されて交差点が形成されており、自車AはリンクL4上を走行している。リンクL1、L2、L3、L4の有する道路情報から、リンクL1、L2、L3、L4の幅員がそれぞれW1、W2、W3、W4と求められる。幅員W1、W2、W3、W4の最大値がW4である場合に、半径R=W4であり、ノードBを中心とする半径Rである円Cを描き、その円Cの内側を交差点範囲内と定義する。これらを模式的に表すと図6のようになる。   The host vehicle A is traveling toward the node B on the topological map made up of nodes and links as shown in FIG. Four links L1, L2, L3, and L4 are connected to the node B to form an intersection, and the vehicle A travels on the link L4. From the road information of the links L1, L2, L3, and L4, the widths of the links L1, L2, L3, and L4 are obtained as W1, W2, W3, and W4, respectively. When the maximum value of the widths W1, W2, W3, and W4 is W4, a radius R = W4 is drawn, a circle C having a radius R centered on the node B is drawn, and the inside of the circle C is within the intersection range. Define. These are schematically shown in FIG.

本発明によるカーナビゲーション装置1では上述したことに加えて、以下のような学習も行う。図7および図8は本発明によるカーナビゲーション装置に用いる地図情報を示す模式図である。   In addition to the above, the car navigation device 1 according to the present invention performs the following learning. 7 and 8 are schematic views showing map information used in the car navigation apparatus according to the present invention.

図7に示すようなノードとリンクからなるトポロジカルマップの地図上において、ノードDには四つのリンクL5、L6、L7、L8が接続されて交差点が形成されており、リンクL5、L6、L7、L8の有する道路情報から、リンクL5、L6、L7、L8の幅員がそれぞれW5、W6、W7、W8と求められる。幅員W5、W6、W7、W8の最大値がW8である場合に、半径R=W8であり、ノードDを中心とする円Cを描き、その円Cの内側を交差点範囲内と定義する。図8に示すように、この円Cと交差点を構成するリンクL5、L6、L7、L8との交点を新たなノードE、F、G、Hとして学習するとともに、これらの新たなノードE、F、G、Hに基づいて交差点を構成するノードDを修正する。つまり、図8に示すように、交差点が四叉路である場合に、新たなノードE、F、G、Hの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線EG、FHの交点DSを用いて、交差点を構成するノードDを修正し、交点DSを新たなノードとして認識する。   On the map of the topological map composed of nodes and links as shown in FIG. 7, four links L5, L6, L7, L8 are connected to node D to form intersections, and links L5, L6, L7, From the road information of L8, the widths of the links L5, L6, L7, and L8 are obtained as W5, W6, W7, and W8, respectively. When the maximum value of the widths W5, W6, W7, and W8 is W8, the radius R = W8, a circle C centered on the node D is drawn, and the inside of the circle C is defined as the intersection range. As shown in FIG. 8, the intersections of the circle C and the links L5, L6, L7, and L8 constituting the intersection are learned as new nodes E, F, G, and H, and these new nodes E and F , G, and H, the node D constituting the intersection is corrected. That is, as shown in FIG. 8, when the intersection is a four-way, using the intersection DS of two pairs of straight lines EG and FH connecting two pairs of opposite nodes of new nodes E, F, G, and H. Then, the node D constituting the intersection is corrected, and the intersection DS is recognized as a new node.

以上述べた本発明によるカーナビゲーション装置の制御内容を、フローチャートを用いて説明する。図9は本発明によるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。   The control content of the car navigation apparatus according to the present invention described above will be described with reference to a flowchart. FIG. 9 is a flowchart showing the control contents of the car navigation apparatus according to the present invention.

S1において、上述したような手法によりカーナビゲーションECU2が自車位置を測定し、S2において、これも上述したような手法によりカーナビゲーションECU2が地図中の自車位置を特定する。S3において、カメラ12およびレーザレンジファインダ13により自車の周辺情報を取得する。S4においてカーナビゲーションECU2が、自車が交差点範囲内にあると判定すると、S5にすすみ、S5において自車の周辺情報に基づき交差点範囲内の幾何学的情報を認識し、S6においてカーナビゲーションECU2は、幾何学的情報に基づき交差点範囲内のメトリックマップを作成する。   In S1, the car navigation ECU 2 measures the vehicle position by the method described above, and in S2, the car navigation ECU 2 specifies the vehicle position in the map by the method described above. In S3, the surrounding information of the own vehicle is acquired by the camera 12 and the laser range finder 13. If the car navigation ECU 2 determines in S4 that the host vehicle is within the intersection range, the process proceeds to S5. In S5, the geometric information in the intersection range is recognized based on the surrounding information of the host vehicle. In S6, the car navigation ECU 2 Create a metric map within the intersection range based on the geometric information.

S4においてカーナビゲーションECU2が、自車が交差点範囲外にあると判定すると、S7にすすみ、S7においてカーナビゲーションECU2は自車の周辺情報に基づき、交差点範囲外の道路情報を認識し、S8においてこの道路情報に基づき、カーナビゲーションECU2は交差点範囲外の道路のトポロジカルマップを作成する。S9において、カーナビゲーションECU2は、S6で作成した交差点範囲内のメトリックマップと、S8で作成した交差点範囲外のトポロジカルマップを統合して学習ファイルを作成し記憶媒体14に格納し、S10においてカーナビゲーションECU2は、データベース8内の地図情報と学習ファイルを統合して、ディスプレイ7に表示する。   If the car navigation ECU 2 determines in S4 that the vehicle is outside the intersection range, the process proceeds to S7. In S7, the car navigation ECU 2 recognizes road information outside the intersection range based on the surrounding information of the vehicle, and in S8 Based on the road information, the car navigation ECU 2 creates a topological map of the road outside the intersection range. In S9, the car navigation ECU 2 creates a learning file by integrating the metric map in the intersection range created in S6 and the topological map outside the intersection range created in S8, stores it in the storage medium 14, and in S10 the car navigation system. The ECU 2 integrates the map information in the database 8 and the learning file and displays them on the display 7.

このように、交差点範囲内においては、交差点の幾何学的情報(交差点の形状、歩道の縁石の形状、右折レーンの有無や形状、信号機の位置等)を詳細に表現できるメトリックマップを作成し、交差点範囲外においては、道路の幅員や車線数のみを表現するトポロジカルマップを作成することにより、記憶媒体の容量を大きくすることなく、効率的にユーザの安全走行に必要な情報を学習することができる。また、ユーザが次回以降は交差点範囲内の幾何学的情報をより詳細に事前に知ることができるので、ユーザはその情報に従ってより安全に運転することができる。   In this way, within the intersection range, create a metric map that can express in detail the geometric information of the intersection (the shape of the intersection, the shape of the curb on the sidewalk, the presence and shape of the right turn lane, the position of the traffic light, etc.) Outside the intersection range, by creating a topological map that expresses only the width of the road and the number of lanes, it is possible to learn information necessary for safe driving efficiently without increasing the capacity of the storage medium. it can. Further, since the user can know the geometric information in the intersection range in more detail in advance after the next time, the user can drive more safely according to the information.

さらに、ここでは図示しないが、カーナビゲーションECU2が作成した学習ファイルを路側のセンタに送信する送信器を設けて、本実施例によるカーナビゲーション装置1を複数の車両に搭載して、これらのカーナビゲーション装置1が作成する複数の学習ファイルをセンタにより集計して、地図情報をリアルタイムに作成し、この地図情報を地上側のセンタから車両に送信して車両の表示用あるいは探索用の地図情報をリアルタイムに更新することも可能である。   Furthermore, although not shown here, a transmitter for transmitting the learning file created by the car navigation ECU 2 to the roadside center is provided, and the car navigation device 1 according to the present embodiment is mounted on a plurality of vehicles, and these car navigation systems are provided. A plurality of learning files created by the device 1 are aggregated by the center, map information is created in real time, and the map information is transmitted from the center on the ground side to the vehicle to display map information for vehicle display or search in real time. It is also possible to update.

以下に本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルの効果を説明する。図10〜12は本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。図10は豊田市内の一般道路を示すトポロジカルマップであり、図12は同じく豊田市内の一般道路を詳細に示す地図であり、図11は本発明によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルより復元した交差点及び道路の模式図である。   The effect of the learning file created by the car navigation apparatus according to this embodiment will be described below. 10 to 12 are schematic diagrams showing the effect of the learning file created by the car navigation apparatus according to the present embodiment. FIG. 10 is a topological map showing general roads in Toyota city, FIG. 12 is a detailed map showing general roads in Toyota city, and FIG. 11 is restored from a learning file created by the car navigation device according to the present invention. It is a schematic diagram of an intersection and a road.

豊田市内の図10に示すような一般道路において、本実施例によるカーナビゲーション装置を搭載した車両を走行させて、以上述べたような学習ファイルを作成し、その学習ファイルから復元した模式図である図11と実際の道路の図面である図12とを比較した。   In a general road as shown in FIG. 10 in Toyota city, a vehicle equipped with the car navigation device according to the present embodiment is run to create a learning file as described above, and a schematic diagram restored from the learning file. FIG. 11 was compared with FIG. 12, which is a drawing of an actual road.

図11に示す交差点の歩道の縁石は図12に示す歩道の縁石の形状とよく一致しており、かつ、図11に示す交差点範囲外の道路の線形、幅員、車線数についても図12に示す交差点範囲外の道路の線形、幅員、車線数とよく一致している。このように、本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルにより、交差点範囲内の幾何学的形状及び交差点範囲外の道路情報が忠実に再現できていることが分かる。   The curb on the sidewalk at the intersection shown in FIG. 11 closely matches the shape of the curb on the sidewalk shown in FIG. 12, and the alignment, width, and number of lanes of the road outside the intersection shown in FIG. 11 are also shown in FIG. It matches the alignment, width, and number of lanes of the road outside the intersection. Thus, it can be seen that the learning file created by the car navigation apparatus according to the present embodiment can faithfully reproduce the geometric shape within the intersection range and the road information outside the intersection range.

なお、以上述べた実施例では交差点範囲に着目して、その範囲の内外にてメトリックマップとトポロジカルマップを使い分けてユーザの安全走行に必要な情報を学習したが、例えば、VICS等の情報によりユーザが知得できる事故多発区間や、市街地の駐車場の出入り口周辺あるいはユーザが目的地に指定する頻度が高い地域をユーザがタッチパネル11から入力して、これらの範囲内に自車があるかどうかを判定して、その範囲内であればメトリックマップを用いて学習し、範囲外であればトポロジカルマップを用いて学習することもできる。以下にその実施例を示す。   In the embodiment described above, paying attention to the intersection range, the metric map and the topological map are used separately inside and outside the range to learn information necessary for the safe driving of the user. The user inputs from the touch panel 11 the area where the accident occurs frequently, the area around the entrance / exit of the parking lot in the city area, or the frequency that the user designates as the destination is high, and whether or not the vehicle is within these ranges. If it is determined, learning can be performed using the metric map if it is within the range, and learning can be performed using the topological map if it is outside the range. Examples are shown below.

本実施例のカーナビゲーション装置は実施例1ひいては図1に示したものと同様であるため、構成および機能についての説明は重複するので省略する。   Since the car navigation apparatus of the present embodiment is the same as that shown in FIG. 1 according to the first embodiment, the description of the configuration and functions will be omitted because they are redundant.

図13は本実施例によるカーナビゲーション装置の事故多発区間の内外を判定するための手法を示す模式図である。   FIG. 13 is a schematic diagram showing a method for determining the inside and outside of the accident-prone section of the car navigation apparatus according to this embodiment.

図13に示すように、二つのノードI、Jがあり、ノードI、Jを結ぶリンクL9が、急カーブが連続する区間であり、この区間がVICS等の情報により事故多発区間であることをユーザが知得しているとする。この場合に、ユーザがタッチパネル11からの入力により、リンクL9が事故多発区間であると指定する。   As shown in FIG. 13, there are two nodes I and J, and the link L9 connecting the nodes I and J is a section where a sharp curve continues, and this section is an accident-prone section based on information such as VICS. Assume that the user knows. In this case, the user designates that the link L9 is an accident-prone section by an input from the touch panel 11.

この場合に、カーナビゲーションECU2は、自車が事故多発区間(リンクL9)内にあるかどうかを判定して、事故多発区間内にあると判定する場合には、カメラ12およびレーザレンジファインダ13により認識した幾何学的情報(ガードレールの有無や位置および形状、急カーブの実際の曲率やバンクの有無等)に基づいて、カーナビゲーションECU2はメトリックマップを作成する。また、カーナビゲーションECU2が、自車がリンクL9外にあると判定する場合には、これらの幾何学的情報に基づいて、道路線形、車線数、幅員等の道路情報を認識し、事故多発区間外の道路のトポロジカルマップを作成する。   In this case, the car navigation ECU 2 determines whether or not the vehicle is in the accident-prone section (link L9), and determines that the vehicle is in the accident-prone section by the camera 12 and the laser range finder 13. Based on the recognized geometric information (presence / absence / position and shape of guardrail, actual curvature of sharp curve, presence / absence of bank, etc.), the car navigation ECU 2 creates a metric map. Further, when the car navigation ECU 2 determines that the vehicle is outside the link L9, the road information such as the road alignment, the number of lanes, and the width is recognized based on the geometric information, and the accident occurrence section Create a topological map of the outside road.

以下、本実施例によるカーナビゲーション装置の制御内容を、フローチャートを用いて説明する。図14は本実施例によるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。   Hereinafter, the control contents of the car navigation apparatus according to the present embodiment will be described with reference to flowcharts. FIG. 14 is a flowchart showing the control contents of the car navigation apparatus according to this embodiment.

S11において、上述したような手法によりカーナビゲーションECU2が自車位置を測定し、S12において、これも上述したような手法によりカーナビゲーションECU2が地図中の自車位置を特定する。S13において、カメラ12およびレーザレンジファインダ13により自車の周辺情報を取得する。S14においてカーナビゲーションECU2が、自車がユーザの指定した事故多発区間内にあると判定すると、S15にすすみ、S15において自車の周辺情報に基づき事故多発区間内の幾何学的情報を認識し、S16においてカーナビゲーションECU2は、幾何学的情報に基づき事故多発区間内のメトリックマップを作成する。   In S11, the car navigation ECU 2 measures the vehicle position by the method as described above, and in S12, the car navigation ECU 2 specifies the vehicle position in the map by the method as described above. In S13, the surrounding information of the own vehicle is acquired by the camera 12 and the laser range finder 13. If the car navigation ECU 2 determines in S14 that the vehicle is in the accident-prone section designated by the user, the process proceeds to S15, and in S15, the geometric information in the accident-prone section is recognized based on the surrounding information of the vehicle. In S16, the car navigation ECU 2 creates a metric map in the accident-prone section based on the geometric information.

S14においてカーナビゲーションECU2が、自車が事故多発区間外にあると判定すると、S17にすすみ、S17においてカーナビゲーションECU2は自車の周辺情報に基づき、事故多発区間外の道路情報を認識し、S18においてこの道路情報に基づき、カーナビゲーションECU2は事故多発区間外の道路のトポロジカルマップを作成する。S19において、カーナビゲーションECU2は、S16で作成した事故多発区間内のメトリックマップと、S18で作成した事故多発区間外のトポロジカルマップを統合して学習ファイルを作成し記憶媒体14に格納し、S20においてカーナビゲーションECU2は、データベース8内の地図情報と学習ファイルを統合して、ディスプレイ7に表示する。   If the car navigation ECU 2 determines in S14 that the vehicle is outside the frequent accident section, the process proceeds to S17. In S17, the car navigation ECU 2 recognizes road information outside the frequent accident section based on the surrounding information of the own vehicle, and S18. Based on this road information, the car navigation ECU 2 creates a topological map of the road outside the accident-prone section. In S19, the car navigation ECU 2 creates a learning file by integrating the metric map in the frequent accident section created in S16 and the topological map outside the frequent accident section created in S18, and stores it in the storage medium 14, and in S20. The car navigation ECU 2 integrates the map information in the database 8 and the learning file and displays them on the display 7.

このように、事故多発区間内においては、道路の幾何学的情報(ガードレールの有無や形状、急カーブの実際の曲率等)を詳細に表現できるメトリックマップを作成し、事故多発区間外においては、道路の幅員や車線数のみを表現するトポロジカルマップを作成することにより、記憶媒体の容量を大きくすることなく、効率的にユーザの安全走行に必要な情報を学習することができる。また、ユーザが事故多発区間の道路情報をより詳細に事前に知ることができるので、ユーザの安全運転に有効に寄与することができる。   In this way, in the accident frequent section, a metric map that can express in detail the geometric information of the road (presence and shape of guardrail, actual curvature of sharp curve, etc.) is created, and outside the accident frequent section, By creating a topological map that expresses only the width of the road and the number of lanes, it is possible to efficiently learn information necessary for the safe driving of the user without increasing the capacity of the storage medium. Moreover, since the user can know the road information of the accident-prone section in more detail in advance, it can contribute to the user's safe driving effectively.

また、ここではユーザが事故多発区間を指定することを示したが、他にも例えば、市街地における他車の出入りが頻繁な駐車場の出入り口付近や、目的地に指定する頻度の高い地域をユーザが指定して、これに基づいて、メトリックマップとトポロジカルマップを使い分けて学習することも可能である。   In addition, although it is shown here that the user designates an accident-prone section, for example, the user may enter an area near the entrance / exit of a parking lot where other vehicles frequently enter and exit in an urban area, or an area frequently designated as a destination. Can be specified, and based on this, the metric map and the topological map can be used separately for learning.

以上本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明は上述した実施例に制限されることなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形および置換を加えることができる。   Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions are made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. be able to.

本発明は、学習機能を有するカーナビゲーション装置および地図情報に関するものであり、特には記憶媒体の容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を詳細に学習することができるので、乗用車、トラック、バス等の様々な車両に適用して有益なものである。   The present invention relates to a car navigation device having a learning function and map information, and in particular, it can learn in detail the information necessary for a user's safe driving without causing an increase in the capacity of a storage medium. It is useful when applied to various vehicles such as passenger cars, trucks, and buses.

本発明に係るカーナビゲーション装置の一実施形態を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an embodiment of a car navigation device according to the present invention. 本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する交差点範囲内のメトリックマップの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the metric map in the intersection range which the car navigation apparatus concerning this invention creates. 本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する交差点範囲外のトポロジカルマップの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the topological map outside the intersection range which the car navigation apparatus which concerns on this invention produces. 本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する学習ファイルの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the learning file which the car navigation apparatus concerning this invention produces. 本発明に係るカーナビゲーション装置の使用する交差点範囲を定める手法の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the method of determining the intersection range which the car navigation apparatus concerning this invention uses. 本発明に係るカーナビゲーション装置の使用する交差点範囲を定める手法の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the method of determining the intersection range which the car navigation apparatus concerning this invention uses. 本発明に係るカーナビゲーション装置の交差点を構成するノードを修正する手法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of correcting the node which comprises the intersection of the car navigation apparatus which concerns on this invention. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の交差点を構成するノードを修正する手法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the method of correcting the node which comprises the intersection of the car navigation apparatus concerning this invention. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the control content of the car navigation apparatus concerning this invention. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the effect of the learning file which the car navigation apparatus concerning this invention produced. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the effect of the learning file which the car navigation apparatus concerning this invention produced. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the effect of the learning file which the car navigation apparatus concerning this invention produced. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の事故多発区間の内外を判定するための手法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the method for determining the inside / outside of the accident frequent occurrence area of the car navigation apparatus concerning this invention. 本発明に係わるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the control content of the car navigation apparatus concerning this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 カーナビゲーション装置
2 カーナビゲーションECU
3 GPSアンテナ
4 IMU
5 ABS
6 ステアリングセンサ
7 受信器
8 データベース
9 ディスプレイ
10 スピーカ
11 タッチパネル
12 カメラ
13 レーザレンジファインダ
14 記憶媒体
1 Car navigation system 2 Car navigation ECU
3 GPS antenna 4 IMU
5 ABS
6 Steering sensor 7 Receiver 8 Database 9 Display 10 Speaker 11 Touch panel 12 Camera 13 Laser range finder 14 Storage medium

Claims (12)

自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が交差点範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記交差点範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とするカーナビゲーション装置。   Positioning means for measuring the own vehicle position, specifying means for identifying the position of the own vehicle on the map using the map information of the topological map composed of the own vehicle position, the node, and the link; Recognizing recognizing means, determining means for determining whether or not the vehicle is located within the intersection range, and processing the vehicle surrounding information recognized by the recognizing means to obtain geometric information within the intersection range. And a learning means for creating a metric map based on geometric information within the intersection range when the determination means determines that the vehicle is located within the intersection range. Car navigation device. 前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記交差点範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することを特徴とする請求項1に記載のカーナビゲーション装置。   When the processing means processes the vehicle surrounding information recognized by the recognition means to obtain road information outside the intersection range, and the determination means determines that the vehicle is located outside the intersection range, The car navigation device according to claim 1, wherein the learning means creates a topological map based on road information outside the intersection range. 前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員に基づいて求めることを特徴とする請求項1若しくは2に記載のカーナビゲーション装置。   3. The car navigation device according to claim 1, wherein the determination unit obtains the intersection range based on a width of road information included in a link constituting the intersection. 前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するノードを中心とし、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員の最大値に基づいた長さを半径とする円の内側範囲として求めることを特徴とする請求項3に記載のカーナビゲーション装置。   The determination means obtains the intersection range as an inner range of a circle whose center is a node constituting the intersection and whose radius is a length based on the maximum width of road information included in the link constituting the intersection. The car navigation device according to claim 3. 前記学習手段が、前記円と前記交差点を構成するリンクとの交点を新たなノードとして認識するとともに、当該新たなノードに基づいて当該交差点を構成するノードを修正することを特徴とする請求項4に記載のカーナビゲーション装置。   5. The learning unit recognizes an intersection between the circle and a link constituting the intersection as a new node, and corrects the node constituting the intersection based on the new node. The car navigation device described in 1. 前記学習手段が、前記交差点が四叉路である場合に、前記新たなノードの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線の交点を用いて、当該交差点を構成するノードを修正することを特徴とする請求項5に記載のカーナビゲーション装置。   The learning means, when the intersection is a four-way, corrects a node constituting the intersection by using an intersection of two pairs of straight lines connecting two pairs of nodes facing each other of the new node. The car navigation device according to claim 5. 自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が所定の範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記所定の範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とするカーナビゲーション装置。   Positioning means for measuring the own vehicle position, specifying means for identifying the position of the own vehicle on the map using the map information of the topological map composed of the own vehicle position, the node, and the link; Recognizing recognition means, determining means for determining whether or not the vehicle is located within a predetermined range, and processing the vehicle surrounding information recognized by the recognition means to obtain geometric information within the predetermined range. And a learning means for creating a metric map based on geometric information within the predetermined range when the determination means determines that the vehicle is located within the predetermined range. A car navigation device comprising: 前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記所定の範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することを特徴とする請求項7に記載のカーナビゲーション装置。   The processing means processes the vehicle surrounding information recognized by the recognition means to acquire road information outside the predetermined range, and the determination means determines that the vehicle is located outside the predetermined range. The car navigation device according to claim 7, wherein the learning unit creates a topological map based on road information outside the predetermined range. 前記所定の範囲を事故多発区間とすることを特徴とする請求項7若しくは8に記載のカーナビゲーション装置。   The car navigation device according to claim 7 or 8, wherein the predetermined range is an accident-prone section. 前記所定の範囲をユーザが指定する範囲とすることを特徴とする請求項7〜9のいずれか一項に記載のカーナビゲーション装置。   The car navigation device according to any one of claims 7 to 9, wherein the predetermined range is a range designated by a user. カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、いずれかの交差点範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該交差点範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする地図情報。   Map information used to display or search the vehicle position or search route of the car navigation device, and any intersection range is composed of both a metric map and a topological map, and outside the intersection range is composed of a topological map Map information characterized by being made. カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、所定の範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該所定の範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする地図情報。   Map information used to display or search the vehicle position or search route of the car navigation device. The predetermined range is composed of both a metric map and a topological map, and the outside of the predetermined range is composed of a topological map. Map information characterized by
JP2006071322A 2006-03-15 2006-03-15 Car navigation device and map information Pending JP2007248235A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006071322A JP2007248235A (en) 2006-03-15 2006-03-15 Car navigation device and map information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006071322A JP2007248235A (en) 2006-03-15 2006-03-15 Car navigation device and map information

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007248235A true JP2007248235A (en) 2007-09-27

Family

ID=38592711

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006071322A Pending JP2007248235A (en) 2006-03-15 2006-03-15 Car navigation device and map information

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007248235A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022518592A (en) * 2019-10-18 2022-03-15 シャンハイ センスタイム リンカン インテリジェント テクノロジー カンパニー リミテッド Route generation methods and devices, electronic devices and storage media
KR102427810B1 (en) * 2021-05-26 2022-08-02 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining the lane's centerline network
WO2022250471A1 (en) * 2021-05-26 2022-12-01 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining lane's centerline network

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06273186A (en) * 1993-03-24 1994-09-30 Nissan Motor Co Ltd Map information generator
JPH09330022A (en) * 1996-06-12 1997-12-22 Sumitomo Electric Ind Ltd Picture displaying method and device utilizing threedimensional cg technology
JP2000230834A (en) * 1999-02-10 2000-08-22 Daihatsu Motor Co Ltd Updating equipment of road map information and its control method
JP2001041754A (en) * 1999-07-28 2001-02-16 Zenrin Co Ltd Map display device and its method
JP2001117487A (en) * 1999-10-14 2001-04-27 Zenrin Co Ltd Device and method for generating polygon road network data
JP2001215129A (en) * 2000-02-02 2001-08-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd Indication method of junction, its map display and recording medium
JP2002243469A (en) * 2001-02-19 2002-08-28 Alpine Electronics Inc Navigation device and map database updating system
JP2002310680A (en) * 2001-04-09 2002-10-23 Asia Air Survey Co Ltd Traffic safety information providing method and program for providing traffic safety information
JP2003269982A (en) * 2002-03-15 2003-09-25 Auto Network Gijutsu Kenkyusho:Kk Car navigation device
JP2004309167A (en) * 2003-04-02 2004-11-04 Mitsubishi Electric Corp Display control apparatus
JP2005098853A (en) * 2003-09-25 2005-04-14 Toyota Motor Corp Map data updating method and map data updating apparatus
JP2005221781A (en) * 2004-02-05 2005-08-18 Kenwood Corp Magnified intersection image display apparatus, navigation system, and magnified intersection image display method

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06273186A (en) * 1993-03-24 1994-09-30 Nissan Motor Co Ltd Map information generator
JPH09330022A (en) * 1996-06-12 1997-12-22 Sumitomo Electric Ind Ltd Picture displaying method and device utilizing threedimensional cg technology
JP2000230834A (en) * 1999-02-10 2000-08-22 Daihatsu Motor Co Ltd Updating equipment of road map information and its control method
JP2001041754A (en) * 1999-07-28 2001-02-16 Zenrin Co Ltd Map display device and its method
JP2001117487A (en) * 1999-10-14 2001-04-27 Zenrin Co Ltd Device and method for generating polygon road network data
JP2001215129A (en) * 2000-02-02 2001-08-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd Indication method of junction, its map display and recording medium
JP2002243469A (en) * 2001-02-19 2002-08-28 Alpine Electronics Inc Navigation device and map database updating system
JP2002310680A (en) * 2001-04-09 2002-10-23 Asia Air Survey Co Ltd Traffic safety information providing method and program for providing traffic safety information
JP2003269982A (en) * 2002-03-15 2003-09-25 Auto Network Gijutsu Kenkyusho:Kk Car navigation device
JP2004309167A (en) * 2003-04-02 2004-11-04 Mitsubishi Electric Corp Display control apparatus
JP2005098853A (en) * 2003-09-25 2005-04-14 Toyota Motor Corp Map data updating method and map data updating apparatus
JP2005221781A (en) * 2004-02-05 2005-08-18 Kenwood Corp Magnified intersection image display apparatus, navigation system, and magnified intersection image display method

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022518592A (en) * 2019-10-18 2022-03-15 シャンハイ センスタイム リンカン インテリジェント テクノロジー カンパニー リミテッド Route generation methods and devices, electronic devices and storage media
KR102427810B1 (en) * 2021-05-26 2022-08-02 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining the lane's centerline network
WO2022250471A1 (en) * 2021-05-26 2022-12-01 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining lane's centerline network
KR102473401B1 (en) * 2021-05-26 2022-12-05 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining the lane's centerline network using the lane's centerline network geometry
KR102473392B1 (en) * 2021-05-26 2022-12-05 포티투닷 주식회사 Method and apparatus for determining the lane's centerline network using section node and section link

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11580852B2 (en) Electrical data processing system for monitoring or affecting movement of a vehicle using a traffic device
US20230124092A1 (en) Electrical data processing system for determining a navigation route based on the location of a vehicle and generating a recommendation for a vehicle maneuver
US10515543B2 (en) Electrical data processing system for determining status of traffic device and vehicle movement
JP4513740B2 (en) Route guidance system and route guidance method
JP4831434B2 (en) Feature information collection device, feature information collection program, own vehicle position recognition device, and navigation device
US8175800B2 (en) Route guidance system and route guidance method
US20070106460A1 (en) Route guidance system, methods and programs
US20070106459A1 (en) Route navigation systems, methods and programs
JP2011013039A (en) Lane determination device and navigation system
JP2009140008A (en) Dangerous traveling information provision device, dangerous traveling decision program and dangerous traveling decision method
JP2007155352A (en) Route guide system and method
JP2008032542A (en) Route guiding device for vehicle
JP2007219588A (en) Mobile terminal device, traffic information system, traffic information extracting method for mobile terminal device, and arrival time computing method and traffic information processing method for mobile terminal device
JP4591311B2 (en) Route guidance system and route guidance method
JP6833206B2 (en) In-vehicle terminal and automatic driving end advance warning method
JP2006277546A (en) Information providing system and information providing method
JP4678504B2 (en) Suspension notification device
JP2006273230A (en) Vehicle controller and vehicle control method
EP3712873A1 (en) Dangerous place identification device, map data, dangerous place identification method, and program
JP2007241468A (en) Lane change detection device
JP2006317317A (en) Navigation system and navigation method
JP3933025B2 (en) Obstacle information providing device and obstacle collision prevention support system
JP4831433B2 (en) Own vehicle position recognition device, own vehicle position recognition program, and navigation device
JP2007248235A (en) Car navigation device and map information
JP2007155349A (en) Route guide system and method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090204

A977 Report on retrieval

Effective date: 20110106

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110118

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20110726