JP2010271162A - 道路レーンデータ生成装置、道路レーンデータ生成方法および道路レーンデータ生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】次世代の道路ネットワークデータを容易に生成できるようにする。
【解決手段】車線中心点群算出部１１０は、各車線の側線上に位置する複数点を示す車線側線点群データ１８１に基づいて、各車線の中心線上に位置する複数点を示す車線中心点群データ１９１を生成する。車線毎道路線形データ生成部１２０は、車線中心点群データ１９１に基づいて、各車線の線形を示す車線毎道路線形データ１９２を生成する。停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、車線中心点群データ１９１と各停止線および横断歩道上に位置する複数点を示す停止線／横断歩道点群データ１８２とに基づいて、停止線／横断歩道ノードデータ１９３を生成する。道路ネットワークデータベース生成部１４０は、車線毎道路線形データ１９２と停止線／横断歩道ノードデータ１９３とに基づいて、道路の線形および停止線／横断歩道を車線毎に示す道路ネットワークデータ１９４を生成する。
【選択図】図７

Description

本発明は、道路レーンデータを生成する道路レーンデータ生成装置、道路レーンデータ生成方法および道路レーンデータ生成プログラムに関するものである。

従来のカーナビゲーションシステム（以下、「カーナビ」という）では、交差点をノード、道路をアーク（ノードを繋いだ線）で表現する道路ネットワークデータが使用されている。この従来の道路ネットワークデータは、車線を分離して道路を表現していない。つまり、従来の道路ネットワークデータは、道路の大まかな形状と交差点の存在とを表している。そのため、従来の道路ネットワークデータは従来の測量結果である１／２５０００地図から手動または自動で生成することが可能であった。

次世代カーナビやＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で使用する次世代の道路ネットワークデータには、従来のような「道路がある」という情報だけでなく、道路の車線ごとの接続情報、勾配や規制などの属性情報および道路に付帯する標識情報などの詳細な道路情報が必要となる。
しかし、一点毎に測量を行う従来の測量手法は、広域に渡るデータ取得に多大な時間・コストを要するため、次世代の道路ネットワークデータを生成するには現実的な手法ではない。

従来の測量手法に対し、自動車などの車両にカメラを搭載し、カメラ画像を処理して白線を認識し、レーン形状を求める走行レーン認識装置がある（特許文献１）。但し、この走行レーン認識装置は、車両制御などに利用することを目的としているため、基本的には自車位置周辺のデータをリアルタイムに車両上で処理する。
そのため、この走行レーン認識装置は、道路ネットワークデータのような広範囲のデータを一括して構築するための装置としては適さない。

また、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や画像センサなどを搭載した車両を用いるデータ取得装置がある（特許文献２）。このデータ取得装置は、道路周辺の地物位置や白線の３次元位置を広範囲にわたって自動的に抽出し、従来の測量手法の欠点である測定点数の少なさや測定範囲の狭さをカバーする。
しかし、このデータ取得装置は、３次元位置データを出力する装置であり、道路ネットワークデータを生成する装置ではない。

特開平８−２６１７５６号公報 特開２００６−０４７２９１号公報 国際公開第２００８／０９９９１５号パンフレット 特開２００７−２１８７０５号公報

本発明は、例えば、次世代の道路ネットワークデータを容易に生成できるようにすることを目的とする。

本発明の道路レーンデータ生成装置は、
車線の左側の境界線を示す左側線上に位置する複数点の座標値と前記車線の右側の境界線を示す右側線上に位置する複数点の座標値とを示す複数の座標点を車線側線点群として記憶する車線側線点群記憶部と、
前記車線側線点群記憶部に記憶される車線側線点群に含まれる左側線の複数の座標点と前記車線側線点群に含まれる右側線の複数の座標点とに基づいて、前記車線の中心線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を車線中心点群としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて算出する車線中心点群算出部と、
前記車線中心点群算出部により算出された車線中心点群に基づいて、前記車線の線形を表す車線線形データをＣＰＵを用いて生成する車線線形データ生成部とを備える。

本発明によれば、例えば、次世代の道路ネットワークデータ（車線線形データ）を容易に生成することができる。

実施の形態１における道路ネットワークデータ生成方法を示すフローチャート。 実施の形態１における計測車両２００の外観図。 実施の形態１における車線点群データ生成装置３００の機能構成図。 実施の形態１における白線の認識結果を示す図。 実施の形態１における停止線の認識結果を示す図。 実施の形態１における横断歩道の認識結果を示す図。 実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００の機能構成図。 実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。 実施の形態１における道路レーンデータ生成処理（Ｓ３００）のフローチャート。 実施の形態１における車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）と車線毎道路線形データ生成処理（Ｓ３２０）とを示すフローチャート。 実施の形態１における車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）の概要図。 実施の形態１における停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）のフローチャート。 実施の形態１における停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）の概要図。 実施の形態１における三次元点群データ３９１と車線毎道路線形データ１９２とに基づいて描画した道路図。 実施の形態１における三次元点群データ３９１と停止線／横断歩道ノードデータ１９３とに基づいて描画した道路図。 実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４に基づいて描画した道路図。 従来の道路ネットワークデータを表す図。 実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４の一例を示す図。 実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４の一例を示す図。

実施の形態１．
次世代の道路ネットワークデータ（以下、「道路レーンデータ」という）を生成する装置、方法およびプログラムについて説明する。

図１は、実施の形態１における道路ネットワークデータ生成方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における道路ネットワークデータ生成方法の概要について、図１に基づいて以下に説明する。

利用者は、後述する計測車両２００により、距離方位点群データ２９１、位置データ２９２および画像データ２９３を取得する（Ｓ１００）。
車線点群データ生成装置３００は、Ｓ１００において取得された距離方位点群データ２９１、位置データ２９２および画像データ２９３に基づいて、各車線（レーン）の左右の境界線上に位置する複数点を示す車線側線点群データ１８１と各停止線または横断歩道上に位置する複数点を示す停止線／横断歩道点群データ１８２とを生成する（Ｓ２００）。
道路ネットワークデータ生成装置１００は、車線側線点群データ１８１と停止線／横断歩道点群データ１８２とに基づいて、道路の線形および停止線／横断歩道を車線毎に示す道路ネットワークデータ１９４を生成する（Ｓ３００）。

以下に、計測車両２００、車線点群データ生成装置３００および道路ネットワークデータ生成装置１００について説明する。

図２は、実施の形態１における計測車両２００の外観図である。
実施の形態１における計測車両２００について、図２に基づいて以下に説明する。

利用者は、道路レーンデータを生成したい対象道路を図２に示すような計測車両２００で走行することにより、距離方位点群データ２９１、位置データ２９２および画像データ２９３を取得する。

計測車両２００は、天板に二台のレーザスキャナ２１０、二台のカメラ２２０、三台のＧＰＳ受信機２３０および一台のジャイロ２４０が設置されている。また、計測車両２００は、車輪にオドメトリ２５０が取り付けられている。

レーザスキャナ２１０は、レーザレーダ、ＬＲＦ（レーザレンジファインダ）ともいう。
ジャイロ２４０は、ＦＯＧ（Ｆｉｂｅｒ Ｏｐｔｉｃ Ｇｙｒｏ）ともいう。

レーザスキャナ２１０は、レーザの出射面を左右１８０度に繰り返し振りながら、レーザを多数回出射すると共に対象に反射して戻ってきた各レーザを受信する。そして、レーザスキャナ２１０は、レーザを出射または受信した「計測時刻」と、レーザを出射した「方位」と、レーザを出射してから受信するまでの時間に基づく「距離」とを「距離方位点」として計測する。
レーザスキャナ２１０により計測された多数の距離方位点を示すデータが距離方位点群データ２９１である。

二台のレーザスキャナ２１０のうち一台は、上向き約３０度に傾けて設置され、計測車両２００の天板より上に位置する対象を計測する。もう一台は、下向き約３０度に傾けて設置され、計測車両２００の天板より下に位置する対象を計測する。

二台のカメラ２２０のうち一台は計測車両２００の正面に向けて設置され、もう一台は下向きに傾けて設置されている。
各カメラ２２０により撮像された複数の「画像」と各画像の「撮像時刻」とを示すデータが画像データ２９３である。

三台のＧＰＳ受信機２３０はそれぞれＧＰＳ衛星（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発信される測位信号を観測し、観測結果に基づいて三次元座標値を測位する。以下、ＧＰＳ受信機２３０により得られる三次元座標値や測位信号などの情報を観測情報という。観測情報は観測時刻に対応付けられている。

一台のジャイロ２４０は、計測車両２００の３軸（ロール角、ピッチ角、ヨー角）の角速度を計測する。計測値は計測時刻に対応付けられている。

車輪に取り付けられたオドメトリ２５０は、車輪の回転速度を計測する。計測値は計測時刻に対応付けられている。

位置データ２９２は、ＧＰＳ受信機２３０により得られた観測情報、ジャイロ２４０により計測された３軸の角速度およびオドメトリ２５０により計測された車輪の回転速度を含んだデータである。

図３は、実施の形態１における車線点群データ生成装置３００の機能構成図である。
実施の形態１における車線点群データ生成装置３００の機能構成について、図３に基づいて以下に説明する。

車線点群データ生成装置３００は、三次元点群データ生成部３１０と車線点群データ生成部３２０とを備え、計測車両２００で取得された距離方位点群データ２９１、位置データ２９２および画像データ２９３に基づいて車線側線点群データ１８１と停止線／横断歩道点群データ１８２とを生成する。

三次元点群データ生成部３１０は、距離方位点群データ２９１と位置データ２９２とに基づいて三次元点群データ３９１をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて生成する。
三次元点群データ３９１は、距離方位点群データ２９１の各距離方位点に対応する三次元の座標値を示すデータである。

例えば、三次元点群データ生成部３１０は、位置データ２９２に基づいて、各距離方位点を計測時の計測車両２００の位置姿勢値を標定する。位置姿勢値は、三次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）と三次元姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）とを示す。
そして、三次元点群データ生成部３１０は、標定した位置姿勢値と距離方位点群データ２９１とに基づいて三次元点群データ３９１を生成する。位置姿勢値を基点として距離方位点で示される方位に距離方位点で示される距離だけ離れた地点の座標値が三次元点である。三次元点群データ３９１の三次元点の算出には同時刻の位置姿勢値および距離方位点が用いられる。
より詳細な内容は、特許文献３に開示されている。

車線点群データ生成部３２０は、三次元点群データ３９１と画像データ２９３とに基づいて車線側線点群データ１８１（車線側線点群の一例）と停止線／横断歩道点群データ１８２（横断標記点群の一例）とをＣＰＵを用いて生成する。
車線側線点群データ１８１は、車線の左右の境界線（白線、縁石、白線と縁石との両方（混合）など）上に連続して位置する多数点の座標値を示す多数の座標点を含むデータである。例えば、車線側線点群データ１８１は、境界線毎に、計測車両２００のレーザスキャナ２１０の走査数分の座標点を含む。レーザ出射面を左右１８０度に１回振って点群を得ることを１走査とする。
停止線／横断歩道点群データ１８２は、停止線または横断歩道（横断標記の一例）上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を含むデータである。

例えば、車線点群データ生成部３２０は、画像データ２９３を画像処理して画像内に写る白線を認識し、認識結果に基づいてカメラ２２０から白線へのＬＯＳ（Ｌｉｎｅ Ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）ベクトルを算出する。さらに、車線点群データ生成部３２０は、三次元点群データ３９１に基づいて路面の近似平面を算出する。そして、車線点群データ生成部３２０は、白線へのＬＯＳベクトルと路面の近似平面との交点の座標値を白線の座標点として算出する。同様に、車線点群データ生成部３２０は、停止線や横断歩道の座標点を算出する。
より詳細な内容は、特許文献４に開示されている。

また例えば、車線点群データ生成部３２０は、三次元点群と画像とを重畳させて表示し、利用者に計測対象（白線、縁石、停止線および横断歩道）が写っている画像内の位置を指定させ、指定された画像内の位置の近傍に重畳される三次元点に基づいて計測対象の三次元点を算出する。
より詳細な内容は、特許文献３に開示されている。

また例えば、車線点群データ生成部３２０は、三次元点群データ３９１に含まれる複数の三次元点を各座標値に基づいてグループ化し、路面の端の段差を表すグループを縁石の三次元点群として抽出する。
より詳細な内容は、特許文献３に開示されている。

車線点群データ生成装置３００は、特許文献２に開示されている方法を利用して、車線側線点群データ１８１および停止線／横断歩道点群データ１８２を生成しても構わない。

図４は、実施の形態１における白線の認識結果を示す図である。
車線側線点群（白線の座標点群）を座標値に基づいてカメラ画像４０１に投影すると、図４に示すように各車線側線点４０２は白線上（例えば、白線の周上）に投影される。

図５は、実施の形態１における停止線の認識結果を示す図である。
図６は、実施の形態１における横断歩道の認識結果を示す図である。
停止線／横断歩道点群を座標値に基づいてカメラ画像４０１に投影すると、図５や図６に示すように各停止線／横断歩道点４０３は停止線または横断歩道の周上に投影される。

図７は、実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００の機能構成図である。
実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００の機能構成について、図７に基づいて以下に説明する。

道路ネットワークデータ生成装置１００（道路レーンデータ生成装置の一例）は、車線中心点群算出部１１０、車線毎道路線形データ生成部１２０（車線線形データ生成部の一例）、停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０（横断標記データ生成部の一例）、道路ネットワークデータベース生成部１４０（道路データ生成部の一例）、車線点群データ記憶部１８０（車線側線点群記憶部、横断標記点群記憶部の一例）および道路ネットワークデータ記憶部１９０を備える。

車線点群データ記憶部１８０は、車線点群データ生成装置３００により生成された車線側線点群データ１８１および停止線／横断歩道点群データ１８２を記憶する記憶装置である。
車線側線点群データ１８１は、車線（レーン）の左側の境界線（例えば、白線や縁石）を示す左側線上に位置する複数点（多数点）の座標値と前記車線の右側の境界線を示す右側線上に位置する複数点の座標値とを示す複数の座標点を車線側線点群として含んだデータである。
停止線／横断歩道点群データ１８２は、車線に記された停止線や横断歩道（車線を横切る横断標記の一例）上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を停止線／横断歩道点群（横断標記点群の一例）として含んだデータである。

車線中心点群算出部１１０は、車線側線点群に含まれる左側線の複数の座標点と車線側線点群に含まれる右側線の複数の座標点とに基づいて、車線の中心線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を車線中心点群としてＣＰＵを用いて算出する。
例えば、車線中心点群算出部１１０は、車線側線点群から左側線と右側線とのいずれかの側線の座標点を片側側線の座標点（片側側線点）として抽出し、車線側線点群から左側線と右側線とのうち片側側線でない方の側線の複数の座標点を逆側側線の座標点群（逆側側線点群）として抽出し、抽出した逆側側線の座標点群に基づいて逆側側線を算出し、片側側線の座標点から逆側側線への垂線の中心の座標点を車線中心点として算出する。
以下、車線中心点群を含んだデータを「車線中心点群データ１９１」という。

車線毎道路線形データ生成部１２０は、車線中心点群データ１９１に基づいて、車線の線形を表す車線毎道路線形データ１９２（車線線形データの一例）をＣＰＵを用いて生成する。

停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、停止線／横断歩道点群データ１８２に基づいて、各停止線および横断歩道の位置を表す停止線／横断歩道ノードデータ１９３（横断標記データの一例）をＣＰＵを用いて生成する。
例えば、停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、停止線／横断歩道点群に基づいて停止線または横断歩道の近似直線（横断線の一例）を算出し、車線中心点群に基づいて車線の中心線を算出し、停止線または横断歩道の近似直線と車線の中心線との交点の座標値を停止線または横断歩道の位置を表す座標点として算出し、各停止線または横断歩道の座標点を含んだデータを停止線／横断歩道ノードデータ１９３として生成する。

道路ネットワークデータベース生成部１４０は、車線毎道路線形データ１９２により表される車線の線形を示す道路線形アーク（車線情報の一例）と停止線／横断歩道ノードデータ１９３により表される各停止線および横断歩道の位置を示す停止線／横断歩道ノード（横断標記情報の一例）とを所定の形式で表した道路ネットワークデータ１９４（道路データの一例）をＣＰＵを用いて生成する。

道路ネットワークデータ記憶部１９０は、道路ネットワークデータ生成装置１００で使用するデータを記憶する記憶装置である。
車線中心点群データ１９１、車線毎道路線形データ１９２、停止線／横断歩道ノードデータ１９３および道路ネットワークデータ１９４は、道路ネットワークデータ記憶部１９０に記憶されるデータの一例である。

図８は、実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図８において、道路ネットワークデータ生成装置１００は、ＣＰＵ９１１（マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ドライブ装置９０４、プリンタ装置９０６、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ装置９０４は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）などの記憶媒体を読み書きする装置である。

通信ボード９１５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。

磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。

プログラム群９２３には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものであり、また「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。

ファイル群９２４には、実施の形態において説明する「〜部」で使用される各種データ（入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果など）が含まれる。

実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。

実施の形態において「〜部」として説明するものは「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。

車線点群データ生成装置３００も道路ネットワークデータ生成装置１００と同様なハードウェアを備える。

図９は、実施の形態１における道路レーンデータ生成処理（Ｓ３００）のフローチャートである。
実施の形態１における道路ネットワークデータ生成装置１００が実行する道路レーンデータ生成処理（Ｓ３００）（図１参照）について、図９に基づいて以下に説明する。

道路ネットワークデータ生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。

まず、道路レーンデータ生成処理（Ｓ３００）の概要について説明する。

車線中心点群算出部１１０は、車線側線点群データ１８１に基づいて車線中心点群データ１９１を生成する（Ｓ３１０）。
車線毎道路線形データ生成部１２０は、車線中心点群データ１９１に基づいて車線毎道路線形データ１９２を生成する（Ｓ３２０）。
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、停止線／横断歩道点群データ１８２と車線中心点群データ１９１とに基づいて停止線／横断歩道ノードデータ１９３を生成する（Ｓ３３０）。
道路ネットワークデータベース生成部１４０は、車線毎道路線形データ１９２と停止線／横断歩道ノードデータ１９３とに基づいて道路ネットワークデータ１９４を生成する（Ｓ３４０）。

次に、各処理（Ｓ３１０〜Ｓ３４０）の詳細について説明する。

図１０は、実施の形態１における車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）と車線毎道路線形データ生成処理（Ｓ３２０）とを示すフローチャートである。
実施の形態１における車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）と車線毎道路線形データ生成処理（Ｓ３２０）とについて、図１０に基づいて以下に説明する。

まず、車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）について説明する。

車線側線点群データ１８１に含まれる車線側線点群は、車線の左右の境界を示す側線（白線や縁石）毎にグループ分けされているものとする。

＜Ｓ３１１＞
車線中心点群算出部１１０は、車線側線点群データ１８１から一点を片側側線点として選定する。片側側線点は、車線片側（例えば、計測車両２００の走行右側）の側線上に位置する一点を意味する。
Ｓ３１１の後、処理はＳ３１２に進む。

＜Ｓ３１２＞
車線中心点群算出部１１０は、片側側線点に対する車線逆側（例えば、計測車両２００の走行左側）の側線上に位置する複数の車線側線点を車線側線点群データ１８１から抽出する。
車線中心点群算出部１１０は、抽出した複数の車線側線点のうち片側側線点の微小近傍区間に位置する各点を逆側側線点群として抽出する。片側側線点の微小近傍区間に位置する点とは、片側側線点からの距離が所定値以下となる座標値を示す点である。逆側側線点群は、車線片側の側線と対になる車線逆側の側線上に位置する複数点のうち片側側線点の向かいにある複数点である。
Ｓ３１２の後、処理はＳ３１３に進む。

＜Ｓ３１３＞
車線中心点群算出部１１０は、逆側側線点群の各座標値に基づいて、車線逆側の側線を表す近似直線の式を算出する。以下、車線逆側の側線を表す近似直線を逆側側線という。
Ｓ３１３の後、処理はＳ３１４に進む。

＜Ｓ３１４＞
車線中心点群算出部１１０は、片側側線点の座標値と逆側側線の式とに基づいて、片側側線点から逆側側線への垂線上の中心に位置する点の座標値を車線中心点として算出する。車線中心点は、車線の両側線間の中心、すなわち、車線の中心を示す。
Ｓ３１４の後、処理はＳ３１５に進む。

＜Ｓ３１５＞
車線中心点群算出部１１０は、Ｓ３１１において片側側線点の選定を完了したか判定する。
例えば、車線中心点群算出部１１０は、対象地域内にある車線の右側線上の全ての点を車線側線点群データ１８１から片側側線点として選定した場合に、片側側線点の選定を完了したと判定する。
片側側線点の選定を完了した場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３２１に進む。
片側側線点の選定を完了していない場合（ＮＯ）、処理はＳ３１１に戻る。

Ｓ３１１〜Ｓ３１５により算出された複数の車線中心点は各車線の中心線上に位置する点群である。車線中心点群データ１９１は複数の車線中心点を含んだデータである。

図１１は、実施の形態１における車線中心点群データ生成処理（Ｓ３１０）の概要図である。
Ｓ３１１〜Ｓ３１５における片側側線点４１１、逆側側線点群４１２、逆側側線４１３、垂線４１４および車線中心点４１５の関係を図１１に示す。

図１０に戻り、車線毎道路線形データ生成処理（Ｓ３２０）について説明する。

＜Ｓ３２１〜Ｓ３２３＞
車線毎道路線形データ生成部１２０は、車線中心点群データ１９１に含まれる各車線中心点の座標値を用いてハフ変換を行い、各車線の直線成分（Ｓ３２１）、各車線の円弧成分（Ｓ３２２）および各車線のクロソイド成分（Ｓ３２３）を抽出（算出）する。各成分は、式およびパラメータで表される。クロソイド成分は、道路の直線部分とカーブ（円弧）部分とを緩やかに繋ぐ緩和直線（曲線）である。
Ｓ３２１〜Ｓ３２３の後、処理はＳ３２４に進む。

＜Ｓ３２４＞
車線毎道路線形データ生成部１２０は、Ｓ３２１〜Ｓ３２３で抽出した各車線の直線成分、円弧成分およびクロソイド成分を含めたデータを車線毎道路線形データ１９２として生成する。

次に、停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）について説明する。

図１２は、実施の形態１における停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）のフローチャートである。
実施の形態１における停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）について、図１２に基づいて以下に説明する。

停止線／横断歩道点群データ１８２に含まれる停止線／横断歩道点群は、停止線および横断歩道毎にグループ分けされているものとする。

＜Ｓ３３１＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、一つの停止線または横断歩道を表す点群を停止線／横断歩道点群データ１８２から横断線点群として選定する。以下、横断線点群により表される停止線または横断歩道を選定横断線という。
Ｓ３３１の後、処理はＳ３３２に進む。

＜Ｓ３３２＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、横断線点群の各座標値に基づいて、選定横断線の近似直線の式を算出する。
Ｓ３３２の後、処理はＳ３３３に進む。

＜Ｓ３３３＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、横断線点群の各座標値に基づいて、選定横断線の近傍の車線中心点群を車線中心点群データ１９１から抽出する。選定横断線の近傍の車線中心点群とは、選定横断線からの距離が所定値以下となる座標値を示す複数の車線中心点である。
Ｓ３３３の後、処理はＳ３３４に進む。

＜Ｓ３３４＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、Ｓ３３３で抽出した車線中心点群の各座標値に基づいて、各車線の中心線を表す近似直線の式を算出する。
Ｓ３３４の後、処理はＳ３３５に進む。

＜Ｓ３３５＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、Ｓ３３２で算出した選定横断線の近似直線の式とＳ３３４で算出した各車線の中心線を表す近似直線の式とに基づいて、選定横断線と各車線の中心線との交点を各車線の選定横断線の代表点として算出する。
Ｓ３３５の後、処理はＳ３３６に進む。

＜Ｓ３３６＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、Ｓ３３１において横断線点群の選定を完了したか判定する。
例えば、停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、対象地域内にある全ての停止線および横断歩道の点群を停止線／横断歩道点群データ１８２から横断線点群として選定した場合に、横断線点群の選定を完了したと判定する。
横断線点群の選定を完了した場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３３７に進む。
横断線点群の選定を完了していない場合（ＮＯ）、処理はＳ３３１に戻る。

＜Ｓ３３７＞
停止線／横断歩道ノードデータ生成部１３０は、Ｓ３３５で算出した各選定横断線の代表点を含めたデータを停止線／横断歩道ノードデータ１９３として生成する。

図１３は、実施の形態１における停止線／横断歩道ノードデータ生成処理（Ｓ３３０）の概要図である。
Ｓ３３１〜Ｓ３３７における横断線点群４２１、選定横断線４２２、車線中心点群４２３、車線中心線４２４および代表点４２５の関係を図１３に示す。

次に、道路ネットワークデータ生成処理（Ｓ３４０）について説明する。

図１４は、実施の形態１における三次元点群データ３９１と車線毎道路線形データ１９２とに基づいて描画した道路図である。
図１５は、実施の形態１における三次元点群データ３９１と停止線／横断歩道ノードデータ１９３とに基づいて描画した道路図である。
図１６は、実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４に基づいて描画した道路図である。

道路ネットワークデータベース生成部１４０は、車線毎道路線形データ１９２に示される各車線の線形（図１４の点線）と停止線／横断歩道ノードデータ１９３に示される各停止線および横断歩道の代表点（図１５の各点）とに基づいて、道路ネットワークデータ１９４を生成する。
道路ネットワークデータ１９４は、図１６に示すように、各車線の線形を「アーク４３１（リンクともいう）」、各停止線および横断歩道の代表点を「ノード４３２」として示すデータである。

図１４および図１５の道路図（図１４の鎖線、図１５の各点を除く）は、三次元点群データ３９１に含まれる各三次元点にカメラ画像内の対応画素の色を設定し、色付きの各三次元点をそれぞれの座標値に基づいて平面内に記したものである。

図１７は、従来の道路ネットワークデータを表す図である。
図１７に示すように、従来の道路ネットワークデータは、道路を一つのリンク（アーク）（線）で表し、交差点を一つのノード（丸）で表す。
一方、実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４は、図１６に示したように、道路の車線毎にアーク４３１を表し、交差点の停止線および横断歩道毎にノード４３２を表す。

図１８および図１９は、実施の形態１における道路ネットワークデータ１９４の一例を示す図である。
停止線／横断歩道ノードについての道路ネットワークデータ１９４を図１８に示し、車線リンク（アーク）についての道路ネットワークデータ１９４を図１９に示している。

例えば、道路ネットワークデータベース生成部１４０は、車線毎道路線形データ１９２および停止線／横断歩道ノードデータ１９３に含まれる各値を所定のフォーマットに設定し、図１８や図１９に示すようなＸＭＬ形式の道路ネットワークデータ１９４を生成する。

実施の形態１では、例えば、以下のような道路ネットワークデータ生成装置１００について説明した。

計測車両２００を用いることにより、道路上の白線位置や縁石位置のデータを容易に計測することができる。この白線・縁石データ（車線側線点群データ１８１、停止線／横断歩道点群データ１８２）をもとに、（１）車線領域を自動認識し、（２）交差点情報を自動認識する。そして、道路ネットワークデータとして車線ごとのレーン情報を生成する。
これにより、詳細な道路ネットワークデータを容易に作成することが可能となる。

まず、以下の手順で車線中心線、停止線／横断歩道ノードを算出する。
１）白線・縁石認識結果より車線領域を判別することで、車線中心点を算出する。
２）車線中心点群と停止線認識点群とより、停止線ノードを算出する。
３）車線中心点群と横断歩道認識点群とより、横断歩道ノードを算出する。
次に、算出した車線中心点ノードを計算曲線で表現することで道路を線形化する。その際にハフ変換を用いる。
最後に、作成した道路ネットワークデータをデータベース化する。データベース形式はＸＭＬ形式で表現し、拡張性と汎用性とを持たせた。

１００ 道路ネットワークデータ生成装置、１１０ 車線中心点群算出部、１２０ 車線毎道路線形データ生成部、１３０ 停止線／横断歩道ノードデータ生成部、１４０ 道路ネットワークデータベース生成部、１８０ 車線点群データ記憶部、１８１ 車線側線点群データ、１８２ 停止線／横断歩道点群データ、１９０ 道路ネットワークデータ記憶部、１９１ 車線中心点群データ、１９２ 車線毎道路線形データ、１９３ 停止線／横断歩道ノードデータ、１９４ 道路ネットワークデータ、２００ 計測車両、２１０ レーザスキャナ、２２０ カメラ、２３０ ＧＰＳ受信機、２４０ ジャイロ、２５０ オドメトリ、２９１ 距離方位点群データ、２９２ 位置データ、２９３ 画像データ、３００ 車線点群データ生成装置、３１０ 三次元点群データ生成部、３２０ 車線点群データ生成部、３９１ 三次元点群データ、４０１ カメラ画像、４０２ 車線側線点、４０３ 停止線／横断歩道点、４１１ 片側側線点、４１２ 逆側側線点群、４１３ 逆側側線、４１４ 垂線、４１５ 車線中心点、４２１ 横断線点群、４２２ 選定横断線、４２３ 車線中心点群、４２４ 車線中心線、４２５ 代表点、４３１ アーク、４３２ ノード、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ドライブ装置、９０６ プリンタ装置、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。

Claims (7)

1. 車線の左側の境界線を示す左側線上に位置する複数点の座標値と前記車線の右側の境界線を示す右側線上に位置する複数点の座標値とを示す複数の座標点を車線側線点群として記憶する車線側線点群記憶部と、
   前記車線側線点群記憶部に記憶される車線側線点群に含まれる左側線の複数の座標点と前記車線側線点群に含まれる右側線の複数の座標点とに基づいて、前記車線の中心線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を車線中心点群としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて算出する車線中心点群算出部と、
   前記車線中心点群算出部により算出された車線中心点群に基づいて、前記車線の線形を表す車線線形データをＣＰＵを用いて生成する車線線形データ生成部と
   を備えたことを特徴とする道路レーンデータ生成装置。
2. 前記車線中心点群算出部は、前記車線側線点群から左側線と右側線とのいずれかの側線の座標点を片側側線の座標点として抽出し、前記車線側線点群から左側線と右側線とのうち前記片側側線でない方の側線の複数の座標点を逆側側線の座標点群として抽出し、抽出した逆側側線の座標点群に基づいて前記逆側側線を算出し、前記片側側線の座標点から前記逆側側線への垂線の中心の座標点を車線中心点として算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の道路レーンデータ生成装置。
3. 前記道路レーンデータ生成装置は、さらに、
   前記車線を横切る横断標記上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を横断標記点群として記憶する横断標記点群記憶部と、
   前記横断標記点群記憶部に記憶される横断標記点群に基づいて、各横断標記の位置を表す横断標記データをＣＰＵを用いて生成する横断標記データ生成部とを備えた
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の道路レーンデータ生成装置。
4. 前記横断標記データ生成部は、前記横断標記点群に基づいて横断標記を表す線を横断線として算出し、前記車線中心点群に基づいて前記車線の中心線を算出し、前記横断線と前記車線の中心線との交点の座標値を前記横断標記の位置を表す座標点として算出し、各横断標記の座標点を含んだデータを前記横断標記データとして生成する
   ことを特徴とする請求項３記載の道路レーンデータ生成装置。
5. 前記道路レーンデータ生成装置は、さらに、
   前記車線線形データにより表される車線の線形を示す車線情報と前記横断標記データにより表される横断標記の位置を示す横断標記情報とを所定の形式で表した道路データをＣＰＵを用いて生成する道路データ生成部を備えた
   ことを特徴とする請求項３または請求項４記載の道路レーンデータ生成装置。
6. 車線中心点群算出部が、車線の左側の境界線を示す左側線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点と前記車線の右側の境界線を示す右側線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点とに基づいて、前記車線の中心線上に位置する複数点の座標値を示す複数の座標点を車線中心点群としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて算出し、
   車線線形データ生成部が、前記車線中心点群算出部により算出された車線中心点群に基づいて、前記車線の線形を表す車線線形データをＣＰＵを用いて生成する
   ことを特徴とする道路レーンデータ生成方法。
7. 請求項６記載の道路レーンデータ生成方法をコンピュータに実行させる道路レーンデータ生成プログラム。