JP2019109592A

JP2019109592A - 道路地図生成システム及び道路地図生成方法

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Publication number: JP2019109592A
Application number: JP2017240642A
Authority: JP
Inventors: 俊男野村; Toshio Nomura
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2017-12-15
Filing date: 2017-12-15
Publication date: 2019-07-04
Anticipated expiration: 2037-12-15
Also published as: US20200302191A1; US11475679B2; CN111480182B; WO2019116686A1; CN111480182A; JP6760251B2

Abstract

【課題】実際の道路状況を忠実に反映した正確な道路地図データの生成を可能とする。【解決手段】道路地図生成システム１は、車載カメラ４が搭載された複数台の車両Ａから、それら車両Ａの走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データを収集し、それらカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成するものであって、収集されたカメラ画像データを画像処理し、真上からの正射画像に変換すると共に、複数の正射画像を連結して連結画像を生成する画像処理手段１４と、連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する抽出手段１４と、道路標示の不良箇所が、画像処理手段の画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する判定手段１４と、判定手段１４による判定結果に基づいて、道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示の補正処理を行う補正手段１４とを備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、車載カメラが搭載された複数台の車両から、それら車両の走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データを収集し、それらカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成する道路地図生成システム及び道路地図生成方法に関する。

車両に搭載された道路面撮影システムにより、道路を走行しながら路面を撮影し、その画像から、路面標示を含む道路地図を生成するシステムが考えられている（例えば特許文献１参照）。このシステムでは、カメラによる撮影画像を、路面標示を含む真上から見た正射画像に変換し、更に、周辺を構成する複数の正射画像を、路面標示が適正な位置関係となるように組み合わせて連結画像を得るようになっている。尚、路面標示の誤認識を修正する処理を併せて行うことも開示されている。

特開２００９−２２３２２１号公報

近年、自動車の自動運転技術に対する実現の気運が高まっており、そのための高精度の道路地図データを整備したい要望がある。上記特許文献１の技術では、例えば道路の中央線や車線境界線のペイントが歪んでいる場合に、それを真っ直ぐに補正するといった処理が行われる。しかし、実際に道路状況が悪くてペイントに歪みが生じている場合も考えられ、単純に路面標示の修正を行ってしまうと、現実に即した正確な道路地図データが得られないケースが生ずる。この場合、ペイントが実際に消えているといった、道路状況が良くない道路については、自動運転を解除することが安全・安心につながるため、現実に即した正確な道路地図データを得ることが望ましいのである。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車載カメラのカメラ画像データを収集することに基づいて道路地図データを生成するものにあって、実際の道路状況を忠実に反映した正確な道路地図データの生成を可能とすることができる道路地図生成システム及び道路地図生成方法を提供するにある。

上記目的を達成するために、本発明の道路地図生成システム（１）は、車載カメラ（４）が搭載された複数台の車両（Ａ）から、それら車両（Ａ）の走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データを収集し、それらカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成するシステムであって、前記収集されたカメラ画像データを画像処理し、真上からの正射画像に変換すると共に、複数の正射画像を連結して連結画像を生成する画像処理手段（１４）と、前記連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する抽出手段（１４）と、前記道路標示の不良箇所が、前記画像処理手段の画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する判定手段（１４）と、前記判定手段による判定結果に基づいて、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示の補正処理を行う補正手段（１４）とを備えている（請求項１の発明）。

これによれば、車両の走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データが複数台の車両から収集されると、画像処理手段により、収集されたカメラ画像データが画像処理され、真上からの正射画像に変換されると共に、複数の正射画像が連結されて連結画像が生成される。次いで、抽出手段により、その連結画像から道路上の道路標示の不良箇所が抽出されると、判定手段により、その道路標示の不良箇所が、画像処理手段の画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかが判定される。そして、判定手段による判定結果に基づいて、道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に、補正手段により、当該道路標示の補正処理が行われる。

このとき、補正手段により道路標示の不良箇所の補正がなされるのは、判定手段により、道路標示の不良箇所が、画像処理手段の画像処理時のノイズによるものであると判定された場合に限られ、判定手段により現実に不良が発生していると判定された場合には、補正は行われない。この結果、車載カメラのカメラ画像データを収集することに基づいて道路地図データを生成するものにあって、実際の道路状況を忠実に反映した正確な道路地図データの生成を可能とすることができるという優れた効果を奏する。

本発明の一実施形態を示すもので、システムの全体構成を模式的に示す図車載装置の構成を概略的に示すブロック図データセンタの要部構成を概略的に示すブロック図処理制御装置が実行する地図データの生成の処理の手順を概略的に示すフローチャート処理制御装置が実行する道路標示の変化の蓄積記憶の処理の手順を概略的に示すフローチャート画像処理の過程を説明するための図道路標示の変化パターンの複数の例を示す図

以下、本発明を具体化した一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る道路地図生成システム１の全体構成を概略的に示している。ここで、道路地図生成システム１は、カメラ画像データを収集、分析し、道路地図データを生成するデータセンタ２と、道路上を走行する複数台の車両Ａ群とから構成される。具体的には、前記車両Ａ群は、乗用車やトラック等、一般の自動車全体を含んでいる。

前記各車両Ａには、道路地図生成システム１を実現するための車載装置３が搭載されている。図２に示すように、車載装置３は、車載カメラ４、位置検出部５、各種車載センサ６、地図データベース７、通信部８、画像データ記憶部９、操作部１０、制御部１１を備えている。そのうち車載カメラ４は、例えば車両Ａの前部に設けられ少なくとも走行方向前方の道路状況を撮影するように構成されている。前記位置検出部５は、周知のＧＰＳ受信機の受信データ等に基づいて、自車位置を検出するものである。前記各種車載センサ６は、自車の速度情報や走行方向（向き）の情報等を検出するものである。尚、前記車載カメラ４は、車両Ａの前後及び左右に設けることができる。また、車載カメラ４の種類としては、広角カメラを採用することができ、特に前方カメラについては２眼式以上のカメラを採用することが望ましい。

前記地図データベース７は、例えば全国の道路地図情報を記憶している。前記通信部８は、移動体通信網を介して或いは路車間通信等を用いて、前記データセンタ２との間での通信を行うものである。前記画像データ記憶部９には、前記車載カメラ４が撮影したカメラ画像データが、その時の自車位置や走行速度、走行方向、撮影日時等のデータを付されて記憶されるようになっている。前記操作部１０は、図示しないスイッチや表示部を有し、車両Ａのユーザ（ドライバ）により必要な操作がなされる。

前記制御部１１は、コンピュータを含んで構成され、車載装置３全体を制御する。この場合、制御部１１は、車両Ａの走行中に、前記車載カメラ４により、常時前方の道路状況を撮影し、そのカメラ画像データを自車位置データ等と共に前記画像データ記憶部９に記憶させる。そして、定期的に、例えば１日１回、前記通信部８により、前記データセンタ２に対して、画像データ記憶部９に記憶されているカメラ画像データを送信させるようになっている。

一方、前記データセンタ２は、図３に示すように、通信部１２、入力操作部１３、処理制御装置１４、カメラ画像データベース１５、正射画像データベース１６、連結画像データベース１７、道路地図データベース１８、変化情報データベース１９を備えている。そのうち前記通信部１２は、各車両Ａの通信部８との間の通信により、前記カメラ画像データを受信する。前記入力操作部１３は、オペレータが必要な入力操作を行うためのものである。

前記処理制御装置１４は、コンピュータを主体として構成され、データセンタ２全体の制御を行う。これと共に、後に詳述するように、処理制御装置１４は、道路地図データの生成処理、道路標示の変化の蓄積記憶の処理等の処理を実行する。前記カメラ画像データベース１５には、各車両Ａから送信されたカメラ画像データが収集され、記憶される。このとき、例えば日本全国を走行する一般の車両Ａから、膨大なカメラ画像データが収集されるようになる。

また、前記処理制御装置１４の実行する道路地図データの生成処理において、前記正射画像データベース１６には、正射画像のデータが記憶され、連結画像データベース１７には、連結画像のデータが記憶される。更に、道路地図データベース１８には、生成された高精度の道路地図データが記憶される。そして、本実施形態では、前記処理制御装置１４の実行する道路標示の変化の蓄積記憶の処理において、前記変化情報データベース１９には、道路標示の最新（現在）の変化情報が蓄積記憶される。

さて、後の作用説明（フローチャート説明）でも述べるように、本実施形態では、前記データセンタ２の処理制御装置１４は、道路地図データの生成処理を行うにあたって、次の処理を順に実行する。即ち、まず、処理制御装置１４は、前記カメラ画像データベース１５に記憶されているカメラ画像データを画像処理し、真上からの正射画像に変換すると共に、複数の正射画像を連結配置して連結画像を生成する処理（画像処理工程）を実行する。

次に、処理制御装置１４は、上記連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する処理（抽出工程）を実行する。次いで、処理制御装置１４は、抽出された道路標示の不良箇所が、画像処理工程におけるノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する処理（判定工程）を実行する。そして、処理制御装置１４は、その判定結果に基づいて、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示の補正処理（補正工程）を実行する。

このとき、本実施形態では、連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する処理にあっては、処理制御装置１４は、道路標示として道路上にペイントされた標示線の欠損部分又は歪み部分を不良箇所として抽出する。また、道路標示の補正処理を行うにあたっては、処理制御装置１４は、道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に、標示線の欠損部分又は歪み部分を、滑らかにつなぐように補正する。尚、ここでいう「標示線」とは、車道中央線、車線境界線、車道外側線、車両通行帯等の車線区画線や、停止線、歩行者や自転車の横断帯等の各種の線を含み、主として道路上に白でペイントされるものをいう。

これと共に、処理制御装置１４は、道路標示の変化の蓄積記憶の処理を並行して実行する。この道路標示の変化の蓄積記憶の処理では、処理制御装置１４は、カメラ画像データベース１５に記憶されているカメラ画像データから、同一箇所において道路標示の時間的な変化があったことを検出する処理（検出工程）を実行する。そして、道路標示の変化が検出された場合には、その変化情報を前記変化情報データベース１９に蓄積記憶する処理（記憶工程）を実行する。

このとき、処理制御装置１４は、カメラ画像データから、同一箇所において道路標示の時間的な変化があったことを検出する処理においては、道路標示の変化のパターンとして、道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかの発生を検出するようになっている。処理制御装置１４は、いずれかの変化パターンに該当する道路標示の変化を検出した場合に、その変化情報を変化情報データベース１９に蓄積記憶する。変化情報データベース１９には、変化情報として、道路の位置、変化パターン、日時、該当するカメラ画像（図７参照）等のデータが記憶される。

そして、処理制御装置１４は、道路地図データの生成処理のうち、抽出された道路標示の不良箇所が、画像処理工程におけるノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する処理において、変化情報データベース１９に蓄積記憶されている変化情報を参照して判定を行う。つまり、道路標示（標示線）の不良が抽出された箇所において、変化情報データベース１９に変化情報が存在しない場合には、該当する道路箇所における道路標示の不良は、画像処理上のノイズによるものと判定される。変化情報データベース１９に変化情報が存在する場合には、現実に不良が発生したものと判定される。

これにて、連結画像に対する必要な補正が行われた上で、その連結画像に基づいて最新の高精度の道路地図データが生成され、道路地図データベース１８に記憶される。尚、図示はしないが、本実施形態の道路地図生成システム１においては、データセンタ２は、生成した最新の道路地図データ等の外部に提供することが可能に構成されている。例えば、データセンタ２から動的情報センタに交通情報を提供したり、地図サプライヤやカーメーカ等に、自動運転用の高精度の道路地図データを提供したりするようになっている。

次に、上記構成の道路地図生成システム１の作用について、図４から図７も参照して述べる。図４のフローチャートは、主としてデータセンタ２の処理制御装置１４が実行する、道路地図データの生成処理の手順を示している。また、図５のフローチャートは、処理制御装置１４が実行する、道路標示の変化の蓄積記憶の処理手順を示している。まず、図５のフローチャートにおいて、ステップＳ１１にて、カメラ画像データベース１５にアクセスしてカメラ画像データが読込まれる。次のステップＳ１２では、カメラ画像データから道路標示の時間的な変化を検出する処理がなされる（検出工程）。

ここで、例えば道路の舗装時や道路標示のペイントの塗り替え時等の初期状態においては、道路標示は正常になされており、道路標示に不良が発生したとすると、初期状態から後の道路標示の時間経過に伴う何らかの変化によるものと考えられる。本実施形態では、上記したように、道路標示の変化のパターンとして、道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかの発生を検出する。そして、道路標示の変化を検出した場合に、ステップＳ１３にて、その変化情報を変化情報データベース１９に書込む処理が行われる（記憶工程）。このようにして変化情報データベース１９に変化情報が蓄積記憶される。

ここで、図７は、道路標示の変化があった場合の画像のパターンの例を示している。図７（ａ）は、例えば道路工事後の埋戻しによって部分的な隆起（凹凸）が発生し、標示線（車線区画線）が歪んでいる様子を示す。図７（ｂ）は、道路上のタイヤのスリップ痕によって車線区画線が途中で消えている様子を示す。図７（ｃ）は、災害（斜面の崩落）により土砂が堆積し標示線を含む道路の一部が埋められる異状が生じた様子を示している。これらの変化が予めパターン化されていることにより、カメラ画像から容易に検出することが可能となる。

次に、道路地図データの生成処理の手順を示す図４のフローチャートにおいて、まずステップＳ１では、各車両Ａの車載装置３において、車載カメラ４により走行中の道路状況が撮影され、次のステップＳ２にて、各車両Ａにおいて撮影されたカメラ画像のデータがデータセンタ２に収集されてカメラ画像データベース１５に書込まれる。このときのカメラ画像の例を図６（ａ）に示す。この場合、前記ステップＳ１の処理は、各車両Ａにおいて制御部１０の制御により実行される。

ステップＳ２の処理では、各車両Ａから通信部８によりカメラ画像データがデータセンタ２に送信され、データセンタ２において、通信部１２を介して受信したカメラ画像データが処理制御装置１４の制御によりカメラ画像データベース１５に書込まれる。この場合、全国の道路を走行している多数台の一般の車両Ａから、全国の道路の最新のカメラ画像データが収集されるようになる。

ステップＳ３〜Ｓ６は、処理制御装置１４の実行する画像処理の工程であり、ステップＳ３では、カメラ画像データベース１５からカメラ画像が読込まれ、各フレーム画像を真上から見た状態に変換し正射画像を生成する処理が実行される。ステップＳ４にて、生成された正射画像が正射画像データベース１６に書込まれる。次のステップＳ５では、生成された正射画像を車両Ａの走行時の走行軌跡に沿って複数配置して連結（合せ込み）することにより、連結画像を生成する処理が実行される。ステップＳ６では、生成された連結画像が連結画像データベース１７に書込まれる。連結画像の一例を図６（ｂ）に示す。

そして、ステップＳ７では、生成された連結画像から、道路上の道路標示を認識し、必要に応じて道路標示の補正を行う処理が実行される。より具体的には、連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する抽出処理（抽出工程）、その道路標示の不良箇所が上記画像処理の工程における画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する判定処理（判定工程）、その判定結果に基づいて、道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示を補正する処理（補正工程）が実行される。

ここで、図６（ｂ）に例示しているように、道路標示の不良としては、図に符号Ｂ１で示すような、例えば本来直線であるべき停止線が途中でずれるように歪んでいたり、符号Ｂ２で示すような、例えば本来直線であるべき車線境界線がジグザグ状に設けられていたりするケースがある。道路標示の不良箇所が抽出されると、判定工程が実行されるのであるが、本実施形態では、上記変化情報データベース１９に記憶されている変化情報を参照して判定が行われる。このとき、道路標示の不良が抽出された箇所において、変化情報データベース１９に該当する道路箇所の変化情報が存在するときには、現実に不良が発生したものと推定することができる。この場合には、道路標示の補正は行われない。

これに対し、変化情報データベース１９に該当する道路箇所における変化情報が存在しないときには、その道路標示の不良は、画像処理上のノイズによるものと推定できる。この場合には、道路標示の不良部分の補正が行われる。道路上にペイントされた標示線（道路区画線等）の欠損部分又は歪み部分が生じた場合には、その標示線の欠損部分又は歪み部分を滑らかにつなぐように補正が行われる。この後、ステップＳ８では、補正処理後の連結画像から道路地図データが生成され、道路地図データベース１８に書込まれる。以上の処理により、最新かつ高精度の道路地図データが生成されるようになる。

以上のように、本実施形態の道路地図生成システム１によれば、次のような優れた効果を得ることができる。即ち、本実施形態においては、車載カメラ４のカメラ画像データを収集することに基づいて道路地図データを生成するものにあって、連結画像から道路上の道路標示の不良箇所が抽出されたときに、当該道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものであると判定された場合に限って補正を行うようにした。そして、判定の工程において、現実に不良が発生していると判定された場合には、補正は行われない。

この結果、実際の道路状況を忠実に反映した正確な道路地図データの生成を可能とすることができる。ひいては、自動車の自動運転用の高精度の道路地図データの整備に大いに寄与することができる。また、本実施形態の道路地図生成システム１においては、全国の道路を走行する一般の多数台の車両Ａの車載カメラ４によるカメラ画像データを収集することに基づいて、地図データを生成することができるので、専用の車両を走行させてデータを得るものと異なり、安価なコストで高精度の地図データを生成できるといった利点も得ることができる。

このとき、本実施形態では、道路標示の変化の蓄積記憶の処理において、カメラ画像データから、同一箇所において道路標示の時間的な変化があったことが検出されると、変化情報データベース１９にその変化情報が蓄積記憶されるようになる。そして、道路標示の不良が画像処理上のノイズによるものかどうかを判定する工程において、変化情報データベース１９に記憶されている変化情報を参照して判定を行えば良いので、判断の処理を容易且つ確実に行うことができる。

また、現実の道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかが発生することが、道路標示の不良と判断される要因、つまり現実に道路標示に欠損や歪みが発生する原因となる。本実施形態では、検出の工程において、カメラ画像データから、道路標示の変化のパターンとして、道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかの発生を検出するように構成した。それらの変化が予めパターン化されていることにより、カメラ画像から道路標示の変化を容易に検出することが可能となる。

特に本実施形態では、道路標示として道路上にペイントされた標示線の欠損部分又は歪み部分を不良箇所として抽出し、道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に、標示線の欠損部分又は歪み部分を、滑らかにつなぐように補正する構成とした。これにより、画像処理時のノイズによる標示線の欠損部分又は歪み部分を正しく補正でき、高精度の地図データを生成することができる。

尚、上記実施形態では、データセンタ２における各種処理（工程）を、コンピュータからなる処理制御装置１４が自動で行う構成としたが、オペレータからの入力指示を含めて、いわゆる半自動で処理を実行する構成としても良い。これによれば、例えば現実に道路標示の不良が発生しているかの判定を行うにあたって、カメラ画像データを表示装置に表示させ、オペレータがそのカメラ画像データを参照して判定を行うようにすれば、実際の画像を容易に確認して、正確に判定を行うことができる。

また、上記実施形態では、車両Ａから無線通信によりカメラ画像データを収集するようにしたが、例えばＳＤカード等の記憶媒体を介してカメラ画像データを収集する構成とすることもできる。その他、車両（車載装置）やデータセンタのハードウエア構成等についても様々な変更が可能である。本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

図面中、１は道路地図生成システム、２はデータセンタ、３は車載装置、４は車載カメラ、８は通信部、１１は制御部、１２は通信部、１４は処理制御装置（画像処理手段、抽出手段、判定手段、補正手段、検出手段）、１５はカメラ画像データベース、１９は変化情報データベース（変化情報記憶手段）、Ａは車両を示す。

Claims

車載カメラ（４）が搭載された複数台の車両（Ａ）から、それら車両（Ａ）の走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データを収集し、それらカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成する道路地図生成システム（１）であって、
前記収集されたカメラ画像データを画像処理し、真上からの正射画像に変換すると共に、複数の正射画像を連結して連結画像を生成する画像処理手段（１４）と、
前記連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する抽出手段（１４）と、
前記道路標示の不良箇所が、前記画像処理手段の画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する判定手段（１４）と、
前記判定手段（１４）による判定結果に基づいて、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示の補正処理を行う補正手段（１４）とを備える道路地図生成システム。
前記判定手段（１４）は、前記道路標示の不良箇所の前記カメラ画像データを参照して、判定を行う請求項１記載の道路地図生成システム。
前記カメラ画像データから、同一箇所において道路標示の時間的な変化があったことを検出する検出手段（１４）と、
前記検出手段により道路標示の変化が検出された場合に、その変化情報を蓄積記憶する変化情報記憶手段（１９）とを備え、
前記判定手段（１４）は、前記変化情報記憶手段（１９）に記憶されている変化情報を参照して判定を行う請求項１又は２記載の道路地図生成システム。
前記検出手段（１４）は、前記カメラ画像データから、前記道路標示の変化のパターンとして、道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかの発生を検出する請求項３記載の道路地図生成システム。
前記抽出手段（１４）は、前記連結画像から、前記道路標示として道路上にペイントされた標示線の欠損部分又は歪み部分を不良箇所として抽出し、
前記補正手段（１４）は、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に、前記標示線の欠損部分又は歪み部分を、滑らかにつなぐように補正する請求項１から４のいずれか一項に記載の道路地図生成システム。
車載カメラ（４）が搭載された複数台の車両（Ａ）から、それら車両（Ａ）の走行中の道路状況を撮影したカメラ画像データを収集し、それらカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成する道路地図生成方法であって、
前記収集されたカメラ画像データを画像処理し、真上からの正射画像に変換すると共に、複数の正射画像を連結して連結画像を生成する画像処理工程と、
前記連結画像から道路上の道路標示の不良箇所を抽出する抽出工程と、
前記道路標示の不良箇所が、前記画像処理工程の画像処理時のノイズによるものか或いは現実に不良が発生しているのかを判定する判定工程と、
前記判定工程における判定結果に基づいて、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に当該道路標示の補正処理を行う補正工程とを含む道路地図生成方法。
前記判定工程は、前記道路標示の不良箇所の前記カメラ画像データを参照して、判定を行う請求項６記載の道路地図生成方法。
前記カメラ画像データから、同一箇所において道路標示の時間的な変化があったことを検出する検出工程と、
前記検出工程において道路標示の変化が検出された場合に、その変化情報を変化情報記憶手段（１９）に蓄積記憶する記憶工程とを備え、
前記判定工程においては、前記変化情報記憶手段（１９）に記憶されている変化情報を参照して判定を行う請求項６又は７記載の道路地図生成方法。
前記検出工程は、前記カメラ画像データから、前記道路標示の変化のパターンとして、道路上におけるタイヤスリップ痕、再舗装、部分的な陥没又は隆起、ひび割れ、災害による異状の少なくともいずれかの発生を検出する請求項８記載の道路地図生成方法。
前記抽出工程は、前記連結画像から、前記道路標示として道路上にペイントされた標示線の欠損部分又は歪み部分を不良箇所として抽出し、
前記補正工程は、前記道路標示の不良箇所が画像処理時のノイズによるものである場合に、前記標示線の欠損部分又は歪み部分を、滑らかにつなぐように補正する請求項６から９のいずれか一項に記載の道路地図生成方法。