JP2019109705A - データ構造、記録装置及び記録方法並びに記録用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両が実際に移動する場所の周囲環境の影響を排除して壁形状の検出結果を的確に抽出することを可能とするデータ構造を提供する。【解決手段】ＬｉＤＡＲセンサ２０の周囲に実在する物体の形状の中から、既定の壁状形状を有する物体をＬｉＤＡＲセンサ２０において検出するために用いられる検出用データと、検出用データに対応する壁形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を備え、検出用データと、位置／領域データと、が、壁形状が実在する位置ごと又は領域ごとに関連付けられている。【選択図】図２

Description

本願は、データ構造、記録装置及び記録方法並びに記録用プログラムの技術分野に属する。より詳細には、地図に関連する情報におけるデータ構造、当該情報を記録する記録装置及び記録方法、並びに当該記録装置用のプログラムの技術分野に属する。

近年、車両におけるいわゆる自動運転に関する研究が盛んに行われている。自動運転の実現に当たって必要な技術の一つに、移動中の車両の周囲にある物体の検出がある。この場合の物体とは、例えば、車両の進行方向前方の地面（道路）にある障害物や、当該前方にある建物、或いは、交通標識や街路樹、路側にある柵等が挙げられる。そして、このような車両上での物体の検出に用いることができる技術の一つに、レーザ光等のパルス状の光ビームを用いたＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）システムがある。このＬｉＤＡＲシステムを用いた物体の検出では、車両の周囲に上記光ビームを照射し、上記各物体からのその反射光を受光して得られたデータにより当該各物体を検出し、その検出結果を当該車両の案内等に活用する。

なお上記背景技術に関連する技術の一例としては、例えば下記特許文献１に記載された技術がある。下記特許文献１に記載されている技術では、上記光ビームの反射光に基づき、例えば道路脇の縁石の高さ等に基づいて移動方向前方の地面の高さを検出し、当該地面の高さとの比較において、既定の高さ以上にある光ビームの反射点及び当該既定の高さ以下にある光ビームの反射点をそれぞれ抽出する。そして、当該抽出した各反射点の位置を二次元平面に投影することにより、車両の移動案内用の俯瞰画像を生成する構成とされている。

一方、上述したＬｉＤＡＲシステムおいて、車両の周囲に均等に上記光ビームが出射される場合、その反射光を受光して得られた車両の周囲に存在する物体のデータ（例えば画像として表現される当該物体のデータ）の中には、建物の壁や、道路脇の車両の移動方向に長く植えられた植生の検出結果も含まれる。ここで、上述したような、車両の周囲に存在する物体のうち、建物の壁や植生等の形状（それが平面である場合と曲面である場合とを含む。以下、同様。）を、以下、単に「壁状形状」と称する。そして、車両の周囲に存在する物体のデータの中から、当該壁状形状の検出結果を予め除いた上で、壁状形状以外の物体の認識に認識装置の処理能力を供させることができれば、物体認識処理の負担を軽減することができ、物体認識装置の小型化や安価化に寄与することができる。

このとき、上記データから当該壁状形状の検出結果を予め除く方法としては、例えば、壁状形状の検出結果に基づいて当該検出結果を上記データから除くための閾値を車両において算出し、当該閾値を用いて当該検出結果を上記データから除外する方法が考えられる。

特許第４８３２５９６号公報

しかしながら、実際の例えば道路環境等においては、以下のｉ）乃至iii）に例示する理由により、上記閾値を車両において適切に算出することが困難な場合があるという問題点があった。そしてこのことは、壁状形状の検出結果を上記データから除くための閾値自体が適切でないことから、結果的に、除外されるべき壁状形状の検出結果を正確に特定（検出）することができないという問題点に繋がる。
ｉ）様々な高さ又は長さの壁状形状が存在すること
ii）鉛直方向に一様な形状ではない壁状形状が存在すること
iii）前方又は対向車線上の車両や街路樹等、車両から出射された光ビームに対して遮蔽物となる物体が存在すること
そこで本願は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、車両が実際に移動する場所の周囲環境の影響を排除して壁状形状の検出結果を的確に抽出することを可能とする記録装置及び記録方法並びに当該記録装置用のプログラム及び当該記録後のデータ構造を提供することにある。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、検出装置の周囲に実在する物体の中から、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する物体を当該検出装置において検出するために用いられる検出用データと、前記検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を備え、前記検出用データと、前記位置／領域データと、が、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けられている。

上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、周囲に実在する物体を検出する検出手段と、前記検出された物体の形状を示す形状情報に基づいて、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する前記物体を前記検出された物体の中から検出するために用いられる検出用データを生成する生成手段と、前記生成された検出用データと、当該検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けて記録媒体に記録する記録制御手段と、を備える。

上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、検出手段と、生成手段と、記録制御手段と、を備える記録装置において実行される記録方法であって、周囲に実在する物体を前記検出手段により検出する検出工程と、前記検出された物体の形状を示す形状情報に基づいて、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する前記物体を前記検出された物体の中から検出するために用いられる検出用データを前記生成手段により生成する生成工程と、前記生成された検出用データと、当該検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けて前記記録制御手段により記録媒体に記録する記録制御工程と、を含む。

上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、コンピュータを、請求項８に記載の記録装置として機能させる。

実施形態に係るデータ構造を示す図である。 第１実施例に係る地図データ記録利用システムの概要構成を示すブロック図である。 第１実施例に係るデータ構造により記録されるパラメータ等の内容を示す図であり、（ａ）は当該内容の第１例を示す図であり、（ｂ）は当該内容の第２例を示す図である。 第１実施例に係る地図データの構造を示す図であり、（ａ）は当該構造の第１例を示す図であり、（ｂ）は当該構造の第２例を示す図であり、（ｃ）は当該構造の第３例を示す図（Ｉ）であり、（ｄ）は当該構造の第３例を示す図（II）であり、（ｅ）は当該構造の第３例を示す図（III）である。 第１実施例に係る地図データ記録処理を示すフローチャートである。 第１実施例に係る地図データ利用処理を示すフローチャートである。 第１実施例に係る地図データ利用処理における変換処理を説明する図であり、（ａ）は当該変換処理の第１例を示す図（Ｉ）であり、（ｂ）は当該変換処理の第１例を示す図（II）であり、（ｃ）は当該変換処理の第２例を示す図（Ｉ）であり、（ｄ）は当該変換処理の第２例を示す図（II）であり、（ｅ）は当該変換処理の第３例を示す図（Ｉ）であり、（ｆ）は当該変換処理の第３例を示す図（II）である。 第２実施例に係る地図データ記録処理を示すフローチャート等であり、（ａ）は当該地図データ記録処理を説明する図（Ｉ）であり、（ｂ）は当該地図データ記録処理を説明する図（II）であり、（ｃ）は当該地図データ記録処理を説明する図（III）であり、（ｄ）は当該フローチャートである。 第２実施例に係る地図データ利用処理を示すフローチャートである。

次に、本願を実施するための形態について、図１を用いて説明する。なお図１は、実施形態に係るデータ構造を示すブロック図である。

図１に示すように、実施形態に係るデータ構造Ｄは、検出装置２０の周囲に実在する物体の中から、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する物体を当該検出装置２０において検出するために用いられる検出用データｆ１、検出用データｆ２、検出用データｆ３、…、検出データｆｎ（ｎは自然数。以下、同様。）と、検出用データｆ１、検出用データｆ２、検出用データｆ３、…、検出データｆｎに対応する被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データｐ１、位置／領域データｐ２、位置／領域データｐ３、…、位置／領域データｐｎ、と、を備え、検出用データｆ１乃至検出用データｆｎと、位置／領域データｐ１乃至位置／領域データｐｎと、が、上記被検出壁状形状が実在する位置ごと又は領域ごとに関連付けられている。

ここで、検出用データｆ１、検出用データｆ２、検出用データｆ３、…、検出データｆｎに共通の事項を説明する場合、これらを纏めて、以下単に「検出用データｆ」と称する。また同様に、位置／領域データｐ１、位置／領域データｐ２、位置／領域データｐ３、…、位置／領域データｐｎに共通の事項を説明する場合、これらを纏めて、以下単に「位置／領域データｐ」と称する。

以上説明したように、実施形態に係るデータ構造Ｄによれば、検出用データｆと、位置／領域データｐと、を備え、検出用データｆと、位置／領域データｐと、が、上記位置ごと又は上記領域ごとに関連付けられているので、実施形態に係るデータ構造Ｄを検出装置２０による被検出壁状形状の検出に用いることで、検出装置２０においてその周囲環境の影響を排除して被検出壁状形状を的確に検出することができる。従って、周囲環境の影響を受けることなく被検出壁状形状を他の物体から区別して的確に検出できることで、例えば、当該被検出壁状形状以外の物体を対象とした処理の負担を軽減することができる。

次に、上述した実施形態に対応する具体的な実施例について、図２乃至図９を用いて説明する。なお以下に説明する各実施例は、車両に搭載されたＬｉＤＡＲシステムを用いた物体検出に用いられるパラメータ等の記録及びその利用に本願を適用した場合の実施例である。

（Ｉ）第１実施例
始めに、実施形態に係る第１実施例について、図２乃至図７を用いて説明する。なお、図２は第１実施例に係る地図データ記録利用システムの概要構成を示すブロック図であり、図３は第１実施例に係るデータ構造により記録されるパラメータ等の内容を示す図であり、図４は第１実施例に係る地図データの構造を示す図である。また、図５は第１実施例に係る地図データ記録処理を示すフローチャートであり、図６は第１実施例に係る地図データ利用処理を示すフローチャートであり、図７は第１実施例に係る地図データ利用処理における変換処理を説明する図である。このとき図２及び図４では、図１に示した実施形態に係るデータ構造Ｄにおける各構成部材に対応する第１実施例の構成部材それぞれについて、当該データ構造Ｄにおける各構成部材と同一の部材番号を用いている。

図２に示すように、第１実施例に係る地図データ記録利用システムＳＳは、インターネット等のネットワークＮＷを介してデータの授受が可能な地図サーバ装置ＳＶと、ユーザが利用する車両に搭載されている壁状形状判定装置Ｃと、により構成されている。

また地図サーバ装置ＳＶには、地図管理用の車両に搭載されるか又は固定設置された一又は複数のＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータが入力されている。ＬｉＤＡＲセンサ１０は、それから照射された光ビームが周囲の物体で反射した反射光を受光することで、周囲の当該物体の存在を認識すると共に、当該物体の高さを示す情報、又は当該物体に対して照射された光ビームの照射数（即ち、パルス状の光ビームの高さ方向への照射スポット数。以下、同様。）を示す情報等を取得することができる。そして地図サーバ装置ＳＶは、処理エリア決定部１１と、地図データベース１２と、標高画像生成部１３と、識別器１４と、長さパラメータ閾値計算部１５と、高さ最大値計算部１６と、照射数最大値計算部１７と、二次元マップ生成部１８と、により構成されており、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７及び二次元マップ生成部１８は地図データベース（図２において「地図ＤＢ」と示す）Ｄに接続されている。この地図データベースＤは地図サーバ装置ＳＶとは別個に設けられてもよいし、地図サーバ装置ＳＶ内に設けられてもよい。なお、上記処理エリア決定部１１、標高画像生成部１３、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７及び二次元マップ生成部１８は、地図サーバ装置ＳＶに備えられた図示しないＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、後述する第１実施例に係る地図データ記録処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み出して実行することにより、ソフトウェア的に実現されるものであってもよい。

一方壁状形状判定装置Ｃには、ユーザが利用する車両（より具体的には、例えば自動運転車両）に搭載されたＬｉＤＡＲセンサ２０からのデータが入力されている。ＬｉＤＡＲセンサ２０は、それから照射された光ビームが周囲の物体で反射した反射光を受光することで、周囲の当該物体の存在を認識すると共に、当該物体の高さを示す情報、又は当該物体に対して照射した光ビームの照射数を示す情報等を取得することができる。そして壁状形状判定装置Ｃは、ネットワークＮＷ及びＬｉＤＡＲセンサ２０に接続されたデータ変換部２１と、ＬｉＤＡＲセンサ２０及び地図データベース２３に接続された処理エリア決定部２２と、長さパラメータ閾値利用部２４と、高さ最大値利用部２５と、照射数最大値利用部２６と、二次元マップ利用部２７と、により構成されている。このとき、データ変換部２１、処理エリア決定部２２、長さパラメータ閾値利用部２４、高さ最大値利用部２５、照射数最大値利用部２６及び二次元マップ利用部２７は、壁状形状判定装置Ｃに備えられた図示しないＣＰＵ等を含むハードウェアロジック回路により実現されてもよいし、後述する第１実施例に係る地図データ利用処理に相当するプログラムを上記ＣＰＵ等が読み出して実行することにより、ソフトウェア的に実現されるものであってもよい。

なお上記の構成において、ＬｉＤＡＲセンサ１０が本願に係る「検出手段」の一例に相当し、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７又は二次元マップ生成部１８のいずれかが本願に係る「生成手段」の一例及び「記録制御手段」の一例にそれぞれ相当し、地図データベースＤが実施形態に係るデータ構造Ｄ及び本願に係る「記録媒体」の一例に相当する。

以上の構成において地図サーバ装置ＳＶの地図データベース１２は、ＬｉＤＡＲセンサ１０が走査するエリアの地図データを記録している。そして地図サーバ装置ＳＶの処理エリア決定部１１は、当該地図データを地図データベース１２から読み出しつつ、第１実施例に係るパラメータ等の生成の対象となる地図上のエリアを、予め設定された方法により決定する。このエリアの決定は手動で行われてもよい。

次に標高画像生成部１３は、ＬｉＤＡＲセンサ１０からのデータに基づき、当該ＬｉＤＡＲセンサ１０が搭載されている上記地図管理用の車両、又は固定設置された当該ＬｉＤＡＲセンサ１０の周囲に存在する三次元の物体を、その上方から鉛直方向下向きに二次元画像として投影したいわゆる標高画像（Elevation Image）に相当する標高画像データを生成する。ここで上記標高画像（Elevation Image）とは、例えば、対象となる三次元物体の高さ、又は当該対象に照射された光ビームの縦方向における照射数に基づいて表現される、壁状形状検出用の画像である。そして標高画像生成部１３は、当該生成された標高画像データを、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７及び二次元マップ生成部１８にそれぞれ出力する。このとき上記「物体」とは上述したように、ＬｉＤＡＲセンサ１０の周囲に存在する、建物、交通標識、街路樹等の植生、及び路側にある柵等の物体をいう。

ここで、標準画像生成部１３における上記標高画像の生成について詳細には、例えば、論文「”Comprehensive Automated 3D Urban Environment Modelling Using Terrestrial Laser Scanning Point Cloud”, Pouria Babahajiani, Fan Lixin, Kamarainen Joni-Kristian, Gabbouj Moncef, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2016, Nokia Technologies, Tampere, Finland.」に記載されている。

一方識別器１４は、予め設定された機械学習アルゴリズム等又は手動により、標高画像に含まれる上記物体に相当する形状の中から建物の壁等に相当する壁状形状を識別するための識別データを生成し、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７及び二次元マップ生成部１８にそれぞれ出力する。この識別データを用いることで、長さパラメータ閾値計算部１５、高さ最大値計算部１６、照射数最大値計算部１７及び二次元マップ生成部１８において、上記標高画像に対応する物体の中から壁状形状の物体を特定することができるようになる。

より具体的に、先ず長さパラメータ閾値計算部１５は、壁状形状の物体が存在するグリッド（即ち、地図データとしての地理的なグリッド。上記論文参照。）、又は当該グリッドを含む予め設定された広さのエリア（即ち、当該グリッドを含む地図データとしての予め設定された広さのエリア）について、以下の条件（ａ）を満たす長さパラメータ閾値Ａを算出する。なお以下の説明では、上記グリッド又はそれを含む予め設定された広さのエリアを、単に「グリッド等」と称する。

壁状形状以外の物体の形状に対応する長さパラメータの最大値＜長さパラメータ閾値Ａ＜壁状形状に対応する長さパラメータの最小値 …（ａ）
このとき、実施例に係る上記「長さパラメータ」とは、上記論文におけるGeodesic elongation E(X)のことをいい、
Ｅ（Ｘ）=πＬ²（Ｘ）／４×Ｓ（Ｘ）
によって定義され、図形（即ち物体の形状）の細長さの程度を示すパラメータである。ここで、上記「Ｓ（Ｘ）」は標高画像における物体の面積であり、上記「Ｌ（Ｘ）」は標高画像における物体の長さを示すパラメータ（Geodesic Diameter）である。そして上記長さパラメータ閾値Ａは、下記条件（ａ）は、壁状形状以外の物体の形状に対応する長さパラメータと壁状形状に対応する長さパラメータとを仕分けるための閾値である。

その後長さパラメータ閾値計算部１５は、上記長さパラメータ閾値Ａを、それが適用されるグリッド又はエリアを示すデータと関連付けて、ＬｉＤＡＲセンサ１０の諸元と共に地図データベースＤに記録する。なお上記ＬｉＤＡＲセンサ１０の諸元とは、例えば、上記地図管理用の車両に備えられた又は固定設置されたＬｉＤＡＲセンサ１０の地上からの高さや、その鉛直方向の光ビームの照射数、設置角度、グリッドの密度等のＬｉＤＡＲセンサ１０の仕様に関する情報をいう。

一方高さ最大値計算部１６は、ＬｉＤＡＲセンサ１０から出射された光ビームの、一の壁状形状の物体における反射点の高さの最大値を示すデータである高さ最大値データＨmaxを、当該一の壁状形状の物体が存在する上記グリッド等に関連付けて、ＬｉＤＡＲセンサ１０の諸元と共に地図データベースＤに記録する。なお、一の高さ最大値データＨmaxが関連付けられているグリッド等に壁状形状の物体が複数存在する場合には、当該複数の壁状形状の物体うち上記反射点の高さの最大値が最も高かった壁状形状の物体についての最大値データＨmaxが、そのグリッド等に関連付けられる高さ最大値データＨmaxとなる。ここで当該高さ最大値データＨmaxについては、図３（ａ）に示すように、例えば上記地図管理用の車両ＳＣのＬｉＤＡＲセンサ１０から照射される光ビームＬＤの最高到達点よりも高い建物ＢＤが存在している場合には、その壁ＦＤの当該最高到達点の高さが、その壁ＦＤについての上記高さ最大値データＨmaxとなる。

他方照射数最大値計算部１７は、ＬｉＤＡＲセンサ１０から出射された光ビームが、一の壁状形状の物体に照射された数の最大値を示すデータである照射数最大値データＮmaxを、当該一の壁状形状の物体が存在する上記グリッド等に関連付けて、ＬｉＤＡＲセンサ１０の諸元と共に地図データベースＤに記録する。なお、一の照射数最大値データＮmaxが関連付けられているグリッド等に壁状形状の物体が複数存在する場合には、当該複数の壁状形状の物体うち上記照射数の最大値が最も大きかった壁状形状の物体についての照射数最大値データＮmaxが、そのグリッド等に関連付けられる照射数最大値データＮmaxとなる。ここで当該照射数最大値データＮmaxについては、図３（ｂ）に示すように、例えば上記最高到達点よりも高い建物ＢＤがある場合には、当該最高到達点に至るまでの光ビームの照射数が、その建物ＢＤについての上記照射数最大値データＮmaxとなる。

なお以下の説明において、上記長さパラメータ閾値Ａ、上記高さ最大値データＨmax及び上記照射数最大値データＮmaxを纏めて説明する場合、単に「パラメータ」と称する。

最後に二次元マップ生成部１８は、上記パラメータのうちの一つ以上と、標準画像生成部１３からの標高画像データと、上記識別データと、に基づき、壁状形状の物体が存在する位置を示す二次元マップに相当するマップデータを生成し、地図データベースＤに記録する。

なお、上記パラメータ及び上記マップデータが、実施形態に係る検出用データｆの一例に相当する。また第１実施例に係る地図サーバ装置ＳＶにおいて、上記パラメータ又は上記マップデータのいずれを地図データベースＤに記録させるかは、例えば第１実施例に係る地図データ記録利用システムＳＳの管理者が任意に予め設定し得る。

次に壁状形状判定装置Ｃのデータ変換部２１は、地図サーバ装置ＳＶの地図データベースＤに記録されている上記パラメータを、ネットワークＮＷを介して取得する。その後データ変換部２１は、上記パラメータをＬｉＤＡＲセンサ２０の諸元に対応した値に変換する。そしてデータ変換部２１は、当該変換処理後の長さパラメータ閾値Ａを長さパラメータ閾値利用部２４へ、当該変換処理後の高さ最大値データＨmaxを高さ最大値利用部２５へ、当該変換処理後の照射数最大値データＮmaxを照射数最大値利用部２６へ、それぞれ出力する。なお、データ変換部２１による変換処理については、後ほど詳述する。

他方地図データベース２３は、ＬｉＤＡＲセンサ２０が走査するエリア（即ちＬｉＤＡＲセンサ２０が搭載された車両が走行するエリア）の地図データを記録している。そして処理エリア決定部２２は、壁状形状判定装置Ｃが搭載された車両（より具体的には、例えば自動運転車）の現在位置の周囲の地図データを地図データベース２３から読み出し、第１実施例に係る壁状形状の検出の対象となる地図上のエリアを特定する。

そして長さパラメータ利用部２４は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等についての上記変換処理後の長さパラメータ閾値Ａをデータ変換部２１から取得して、当該決定されたエリアに存在する壁状形状の物体を検出する。なお、データ変換部２１による長さパラメータ閾値Ａの変換処理が不要である場合（後述のステップＳ２２：ＮＯ参照）、長さパラメータ利用部２４は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等についての上記長さパラメータ閾値Ａを地図データベースＤから取得し、当該決定されたエリアに存在する壁状形状の物体を検出する。

一方高さ最大値利用部２５は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等についての上記変換処理後の高さ最大値データＨmaxをデータ変換部２１から取得して、当該決定されたエリアに存在する壁状形状を検出する。なお、データ変換部２１による高さ最大値データＨmaxの変換処理が不要である場合（後述のステップＳ２２：ＮＯ参照）、高さ最大値利用部２５は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等についての上記高さ最大値データＨmaxを地図データベースＤから取得し、当該決定されたエリアに存在する壁状形状を検出する。

更に照射数最大値利用部２６は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等についての上記変換処理後の照射数最大値データＮmaxをデータ変換部２１から取得して、当該決定されたエリアに存在する壁状形状を検出する。なお、データ変換部２１による照射数最大値データＮmaxの変換処理が不要である場合（後述のステップＳ２２：ＮＯ参照）、照射数最大値利用部２６は、処理エリア決定部２２により決定されたエリアに対応するグリッド等について上記照射数最大値データＮmaxを地図データベースＤから取得し、当該決定されたエリアに存在する壁状形状を検出する。

最後に二次元マップ利用部２７は、当該決定されたエリアに存在する壁状形状を、地図データベースＤから取得したマップデータを用いて検出する。

なお、長さパラメータ利用部２４、高さ最大値利用部２５、照射数最大値利用部２６又は二次元マップ利用部２７のいずれかにより検出された壁状形状を示すデータは、ＬｉＤＡＲセンサ２０を用いて検出された、ＬｉＤＡＲセンサ２０が搭載された車両の周囲に存在する複数の物体のデータの中から取り除かれる。これにより、当該周囲に存在する壁状形状の物体以外の物体についての物体認識処理に、ＬｉＤＡＲセンサ２０が搭載された車両（即ち、ユーザが利用する車両）に搭載されている図示しない物体認識装置の処理能力をより多く割り当てることができることになる。

次に、第１実施例に係る地図データベースＤに記録される、第１実施例に係る地図データのデータ構造について、図４を用いて説明する。

先ず、地図データベースＤに上記マップデータとして壁状形状の位置が記録される場合の一態様としては、図４（ａ）に例示するように、グリッド等ごとに関連付けられたグレースケールの二次元マップとして、存在データＦＥx及び存在データＦＥ0がそれぞれのグリッド等の位置に記録される。このとき、存在データＦＥxにより壁状形状自体の大きさ（即ち、鉛直方向の高さ又は水平方向の長さ）を具体的に記録することが好ましい。また存在データＦＥ0として、そのグリッド等の位置には壁状形状が存在しない旨を記録してもよい。

次に、地図データベースＤに上記マップデータとして壁状形状の位置が記録される場合の他の態様としては、図４（ｂ）に例示するように、グリッド等ごとに関連付けられたグレースケールの二次元ＯＧＭ（Occupancy Grid Maps）として、関連付けられるグリッド等の位置に壁状形状が存在する旨を示す存在データＦ１と、関連付けられるグリッド等の位置に壁状形状が存在しない旨を示す存在データＦ０と、を記録するように構成してもよい。

また図４（ｃ）に示すように、マップデータ以外の上記パラメータのいずれかを地図データベースＤに記録する場合、当該パラメータ１９Ｂと、それらが関連付けられているグリッド等を示すグリッド等データ１９Ｃと、が、それらを関連付ける識別データ１９Ａに関連付けられて記録される。このとき当該パラメータ１９Ｂは、例えば図４（ｄ）に例示するように、車両ＣＣが進行する道路をその進行方向に等分したエリアＡ１乃至エリアＡ２０ごとに、当該エリアＡ１乃至エリアＡ２０それぞれに関連付けて上記パラメータ１９Ｂが記録される。この場合のエリアＡ１乃至エリアＡ２０のそれぞれは、対応するパラメータ１９Ｂに関連付けられているグリッド等に対応するエリアである。なお、例えば図４（ｅ）に例示するように、道路Ｒに対して自由に（任意に）分割されたエリアＡ１乃至エリアＡ６ごとに上記パラメータ１９Ｂが記録されていてもよい。また、上記グリッド等データ１９Ｃが、実施形態に係る位置／領域データｐの一例に相当する。

次に、第１実施例に係る地図サーバ装置ＳＶにおいて実行される、第１実施例に係る地図データ記録処理について、図５を用いて具体的に説明する。図５に示すように、第１実施例に係る地図データ記録処理は、例えば地図サーバ装置ＳＶの電源スイッチがオンとされたタイミングで開始される。そして第１実施例に係る地図データ記録処理では、先ず処理エリア決定部１１により処理対象となるエリアが決定されたか否かが確認される（ステップＳ１）。ステップＳ１の確認において当該エリアが決定されていない場合（ステップＳ１：ＮＯ）、処理エリア決定部１１により、例えば図４にそれぞれ例示するエリアＡ１等のいずれかが選択される（ステップＳ２）。次に、処理対象のエリアが決定されたら（ステップＳ１：ＹＥＳ又はステップＳ２）、標高画像生成部１３は、当該決定されたエリアについて上記論文に記載の方法により上記標高画像に相当する標高画像データを生成する（ステップＳ３）。次に識別器１４は、上記決定されたエリアについて上記識別データを生成する（ステップＳ４）。次に二次元マップ生成部１８は、地図データベースＤに上記マップデータを記録する旨が予め設定されているか否かを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５の判定において、当該マップデータを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ５：ＮＯ）、二次元マップ生成部１８は後述するステップＳ８に移行する。一方ステップＳ５の判定において、当該マップデータを記録する旨が設定されている場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、次に二次元マップ生成部１８は上述した方法により当該マップデータを生成し、地図データベースＤに記録する（ステップＳ６）。

その後地図サーバ装置ＳＶは、次のエリアについての処理を行うか否かを判定し（ステップＳ７）、当該処理を引き続き行う場合は（ステップＳ７：ＹＥＳ）、上記ステップＳ１以降の処理を繰り返す。一方ステップＳ７の判定において当該処理を終了する場合（ステップＳ７：ＮＯ）、地図サーバ装置ＳＶはそのまま当該処理を終了する。

他方上記ステップＳ５の判定において、当該マップデータを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ５：ＮＯ）に実行されるステップＳ８として、長さパラメータ閾値計算部１５は、地図データベースＤに上記長さパラメータ閾値Ａを記録する旨が予め設定されているか否かを判定する（ステップＳ８）。ステップＳ８の判定において、地図データベースＤに上記長さパラメータ閾値Ａを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ８：ＮＯ）、長さパラメータ閾値計算部１５は後述するステップＳ１１に移行する。一方ステップＳ８の判定において、当該長さパラメータ閾値Ａを記録する旨が設定されている場合（ステップＳ８：ＹＥＳ）、長さパラメータ閾値計算部１５は上述した条件（ａ）を満たす長さパラメータ閾値Ａを算出し、関連付けられるグリッド等を示すグリッド等データ１９Ｃと共に地図データベースＤに記録する（ステップＳ１０。図４（ｃ）乃至図４（ｅ）参照）。その後長さパラメータ閾値計算部１５は、上記ステップＳ７に移行する。

他方上記ステップＳ８の判定において、当該長さパラメータ閾値Ａを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ８：ＮＯ）に実行されるステップＳ１１として、高さ最大値計算部１６は、地図データベースＤに上記高さ最大値データＨmaxを記録する旨が予め設定されているか否かを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の判定において、地図データベースＤに上記高さ最大値データＨmaxを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、高さ最大値計算部１６は後述するステップＳ１３に移行する。一方ステップＳ１１の判定において、当該高さ最大値データＨmaxを記録する旨が設定されている場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、高さ最大値計算部１６は上述した方法により当該高さ最大値データＨmaxを算出し、関連付けられるグリッド等を示すグリッド等データ１９Ｃと共に地図データベースＤに記録する（ステップＳ１２。図４（ｃ）乃至図４（ｅ）参照）。その後高さ最大値計算部１６は、上記ステップＳ７に移行する。

最後に上記ステップＳ１１の判定において、当該高さ最大値データＨmaxを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）に実行されるステップＳ１３として、照射数最大値計算部１７は、地図データベースＤに上記照射数最大値データＮmaxを記録する旨が予め設定されているか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の判定において、地図データベースＤに上記照射数最大値データＮmaxを記録する旨が設定されていない場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、照射数最大値計算部１７は上記ステップＳ７に移行する。一方ステップＳ１３の判定において、当該照射数最大値データＮmaxを記録する旨が設定されている場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、照射数最大値計算部１７は上述した方法により当該照射数最大値データＮmaxを算出し、関連付けられるグリッド等を示すグリッド等データ１９Ｃと共に地図データベースＤに記録する（ステップＳ１４。図４（ｃ）乃至図４（ｅ）参照）。その後照射数最大値計算部１７は、上記ステップＳ７に移行する。

次に、第１実施例に係る地図データ利用処理について、図６及び図７を用いて説明する。当該地図データ利用処理は、例えばユーザが利用する自動運転車両に搭載された壁状形状判定装置Ｃによって行われる処理である。当該自動運転車両に搭載されたＬｉＤＡＲセンサ２０は、周囲に上記光ビームを照射することによって走査を行い、自動運転車両の周囲に存在する物体の形状、及び当該物体のＬｉＤＡＲセンサ２０からの距離及び方向を検出することができる。

即ち図６に示すように、第１実施例に係る地図データ利用処理は、例えば壁状形状判定装置Ｃの電源スイッチがオンとされたタイミングで開始される。そして第１実施例に係る地図データ利用処理では、先ず地図サーバ装置ＳＶの地図データベースＤから必要な上記パラメータ又は上記マップデータを取得済みであるか否かが判定される（ステップＳ２０）。ステップＳ２０の判定において当該パラメータ等が取得されていない場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、地図サーバ装置ＳＶの地図データベースＤにアクセスして当該必要なパラメータ等が取得される（ステップＳ２１）。必要なパラメータ等が取得されたら（ステップＳ２０：ＹＥＳ又はステップＳ２１）、次に壁状形状判定装置Ｃは、上記パラメータ等と共に地図データベースＤから取得されている上記グリッド等を示すデータ、及びＬｉＤＡＲセンサ１０の諸元と、地図データベース２３に記録されている地図データの諸元、及び壁状形状判定装置Ｃに接続されているＬｉＤＡＲセンサ２０の諸元と、を比較し、データ変換部２１による変換処理が必要か否かを判定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の判定において、当該変換処理が必要とされる場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、データ変換部２１は当該変換処理を実行する（ステップＳ２３）。

ここで、データ変換部２１による当該変換処理について、より具体的に図７を用いて説明する。

即ち図７（ａ）及び図７（ｂ）に例示するように、地図データベースＤから取得されたパラメータに対応するグリッド等を示すデータにより示される当該グリッド等ＧＤの地図データ上の密度と、壁状形状判定装置Ｃの地図データベース２３に記録されている地図データベースにおけるグリッド等ｇｄの地図データ上の密度と、を比較したとき、図７（ｂ）に例示するように後者の方が粗い場合がある。このような場合にデータ変換部２１は、例えば従来の間引き処理等により、上記当該グリッド等ＧＤの密度をグリッド等ｇｄの密度に変換すると共に、変換処理後のグリッド等ｇｄに関連付けられるパラメータ等の具体的値として、変換処理後のグリッド等ｇｄに含まれることとなった元のグリッド等ＧＤそれぞれにおけるパラメータの最大値を設定する。なお、図７（ａ）及び図７（ｂ）に例示する場合とは逆に、地図データベースＤから取得されたパラメータに対応するグリッド等を示すデータにより示される当該グリッド等の地図データ上の密度が、壁状形状判定装置Ｃの地図データベース２３に記録されている地図データベースにおけるグリッド等の地図データ上の密度より粗い場合があり得る。この場合にデータ変換部２１は、地図データベースＤから取得されたパラメータに対応するグリッド等における密度が不足している領域を、地図データベース２３に記録されている地図データにより補完するための変換処理を行う。

一方図７（ｃ）に例示するように、地図データベースＤから取得されたパラメータを生成する際に用いられたＬｉＤＡＲセンサ１０の地上からの高さＨと、ユーザが利用する車両ＵＣに搭載される壁状形状判定装置Ｃに接続されるＬｉＤＡＲセンサ２０の地上からの高さｈと、を比較したとき、図７（ｄ）に例示するように後者の方が低い場合がある。このような場合であって地図データベースＤから上記高さ最大値データＨmaxが取得されているときにデータ変換部２１は、上記高さ最大値データＨmaxを「高さ最大値データＨmax−（Ｈ−ｈ）」に置き換えて、以後の壁状形状の判定を行う。なお、図７（ｃ）及び図７（ｄ）に例示する場合とは逆に、上記高さＨが上記高さｈより低い場合もある。この場合も同様に、データ変換部２１は上記の高さ最大値データＨmaxについての置き換えを行って、以降の壁状形状の判定を行う。

更に図７（ｅ）に例示するように、地図データベースＤから取得されたパラメータを生成する際に用いられたＬｉＤＡＲセンサ１０における光ビームの鉛直方向の照射数Ｎ１と、上記車両ＵＣに搭載される壁状形状判定装置Ｃに接続されるＬｉＤＡＲセンサ２０における光ビームの鉛直方向の照射数Ｎ２と、を比較したとき、図７（ｆ）に例示するように後者の方が少ない場合がある。このような場合であって地図データベースＤから上記照射数最大値データＮmaxが取得されているときにデータ変換部２１は、上記照射数最大値データＮmaxを「照射数最大値データＮmax×Ｎ２／Ｎ１」に置き換えて、以後の壁状形状の判定を行う。なお、図７（ｅ）及び図７（ｆ）に例示する場合とは逆に、照射数Ｎ１の方が上記照射数Ｎ２より少ない場合がある。この場合も同様に、データ変換部２１は上記の照射数最大値データＮmaxについての置き換えを行って、以降の壁状形状の判定を行う。

図６に戻って、データ変換部２１による変換処理が不要である場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、又はデータ変換部２１による当該変換処理が終了した（ステップＳ２３）場合、次に二次元マップ利用部２７は、地図データベースＤから上記マップデータが取得されているか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４の判定において、当該マップデータが取得されていない場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、二次元マップ利用部２７は後述するステップＳ２８に移行する。一方ステップＳ２４の判定において、当該マップデータが取得されている場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、二次元マップ利用部２７は、ＬｉＤＡＲセンサ２０からのデータを用いて上記標高画像に相当する標高画像データを生成する（ステップＳ２５）。その後二次元マップ利用部２７は、生成された標高画像データと、地図データベースＤから取得されたマップデータ又は上記ステップＳ２３による変換処理後のマップデータと、に基づき、壁状形状及びその位置を検出する（ステップＳ２６）。

その後壁状形状判定装置Ｃは、例えば当該壁状形状判定装置Ｃの電源がオフとされた等の理由により第１実施例に係る地図データ利用処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７の判定において当該地図データ利用処理を終了する場合（ステップＳ２７：ＹＥＳ）、壁状形状判定装置Ｃはそのまま当該地図データ利用処理を終了する。一方ステップＳ２７の判定において当該地図データ利用処理を継続する場合（ステップＳ２７：ＮＯ）、壁状形状判定装置Ｃは上記ステップＳ２０以降の処理を繰り返す。

次に、上記ステップＳ２４の判定において当該マップデータが取得されていない場合（ステップＳ２４：ＮＯ）に実行されるステップＳ２８として長さパラメータ閾値利用部２４は、ＬｉＤＡＲセンサ２０が走査するエリアに対応するグリッド等について、地図データベースＤから上記長さパラメータ閾値Ａが取得されているか否かを判定する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８の判定において、当該長さパラメータ閾値Ａが取得されていない場合（ステップＳ２８：ＮＯ）、長さパラメータ閾値利用部２４は後述するステップＳ３１に移行する。一方ステップＳ２８の判定において、当該長さパラメータ閾値Ａが取得されている場合（ステップＳ２８：ＹＥＳ）、長さパラメータ閾値利用部２４は、ＬｉＤＡＲセンサ２０によって取得された、当該ＬｉＤＡＲセンサ２０の周囲（換言すれば、ＬｉＤＡＲセンサ２０が搭載されている自動運転車両の周囲。以下、同様）に存在する物体の形状、距離及び方向のデータを用いて、上記標高画像に相当する標高画像データを生成する（ステップＳ２９）。その後長さパラメータ閾値利用部２４は、生成された標高画像データと、地図データベースＤから取得された長さパラメータ閾値Ａ又は上記ステップＳ２３による変換処理後の長さパラメータ閾値Ａと、に基づき、当該長さパラメータ閾値Ａより大きい長さパラメータを有する物体の形状を、当該長さパラメータ閾値Ａに関連付けられているグリッド等に存在する壁状形状と検出する（ステップＳ３０）。その後長さパラメータ閾値利用部２４は、上記ステップＳ２７に移行する。

他方上記ステップＳ２８の判定において当該長さパラメータ閾値Ａが取得されていない場合（ステップＳ２８：ＮＯ）に実行されるステップＳ３１として高さ最大値利用部２５は、ＬｉＤＡＲセンサ２０が走査するエリアに対応するグリッド等について、地図データベースＤから上記高さ最大値データＨmaxが取得されているか否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１の判定において、当該高さ最大値データＨmaxが取得されていない場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、高さ最大値利用部２５は後述するステップＳ３５に移行する。一方ステップＳ３１の判定において、当該高さ最大値データＨmaxが取得されている場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、高さ最大値利用部２５は、地図データベースＤから取得された高さ最大値データＨmax又は上記ステップＳ２３による変換処理後の高さ最大値データＨmaxと、ＬｉＤＡＲセンサ２０によって取得された、当該ＬｉＤＡＲセンサ２０の周囲の物体の高さを示すデータと、を用いて、上記標高画像に相当する標高画像データを生成する（ステップＳ３２）。その後高さ最大値利用部２５は、手動、又は地図データベース２３に記録されている地図データを用いた予め設定された方法により長さパラメータ閾値を壁状形状判定装置Ｃ独自に設定する（ステップＳ３３）。そして高さ最大値利用部２５は、ステップＳ３３で設置された長さパラメータ閾値と、ステップＳ３２で生成された標高画像データと、に基づき、当該独自の長さパラメータ閾値より大きい長さパラメータを有する物体の形状を、当該長さパラメータ閾値に関連付けられているグリッド等に存在する壁状形状と検出する（ステップＳ３４）。その後高さ最大値利用部２５は、上記ステップＳ２７に移行する。

最後に上記ステップＳ３１の判定において当該高さ最大値データＨmaxが取得されていない場合（ステップＳ３１：ＮＯ）に実行されるステップＳ３５として照射数最大値利用部２６は、ＬｉＤＡＲセンサ２０が走査するエリアに対応するグリッド等について、地図データベースＤから上記照射数最大値データＮmaxが取得されているか否かを判定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５の判定において、当該照射数最大値データＮmaxが取得されていない場合（ステップＳ３５：ＮＯ）、高さ最大値利用部２５は上記ステップＳ２７に移行する。一方ステップＳ３５の判定において、当該照射数最大値データＮmaxが取得されている場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、照射数最大値利用部２６は、地図データベースＤから取得された照射数最大値データＮmax又は上記ステップＳ２３による変換処理後の照射数最大値データＮmaxと、ＬｉＤＡＲセンサ２０によって取得された、当該ＬｉＤＡＲセンサ２０の周囲の物体に対する光ビームの照射数のデータと、を用いて上記標高画像に相当する標高画像データを生成する（ステップＳ３６）。その後照射数最大値利用部２６は上記ステップＳ３３に移行して、上述したステップＳ３３及びステップＳ３４と同様の処理を実行する。

以上それぞれ説明したように、第１実施例に係る地図データ記録処理及び地図データ利用処理によれば、地図サーバ装置ＳＶの地図データベースＤにおいて、検出用データｆと、位置／領域データｐと、が、対応する位置ごと又はエリア（グリッド）ごとに関連付けられているので、第１実施例に記載の地図データベースＤのデータ構造をＬｉＤＡＲセンサ２０による壁状形状の検出に用いることで、ＬｉＤＡＲセンサ２０においてその周囲環境の影響を排除して壁状形状を的確に検出することができる。従って、周囲環境の影響を受けることなく壁状形状を他の物体の形状から区別して的確に検出できることで、例えば、当該壁状形状以外の物体の形状を対象とした処理の負担を軽減することができる。

また、長さパラメータ閾値Ａ等のパラメータ及びグリッド等データ１９Ｃを相互に関連付けて記録する場合は、周囲環境の影響を排除しつつ、少ないデータ量で壁状形状を他の物体の形状から区別して的確に検出することができる。

更に当該パラメータが、長さパラメータ閾値Ａ、高さ最大値データＨmax又は照射数最大値データＮmaxのいずれかであるので、周囲環境の影響を排除しつつ、少ないデータ量で壁状形状を他の物体の形状から区別してより具体的且つ的確に検出することができる。

更にまた、長さパラメータ閾値Ａを地図データベースＤに記録する場合に、長さパラメータ閾値Ａが上記式（ａ）の関係を有するので、長さパラメータ閾値Ａを用いる場合において、より正確に壁状形状を検出することができる。

また、パラメータ等に関連付けられたエリアＡ１等を、壁状形状判定装置Ｃの周囲を一定間隔で分割した領域とする場合（図４（ｄ）参照）は、壁状形状をきめ細かく検出することができる。

更に、パラメータ等に関連付けられたエリアＡ１等を、壁状形状判定装置Ｃの周囲の特性に応じて当該周囲を予め分割した領域とする場合（図４（ｅ）参照）は、周囲の特性に応じて壁状形状を的確に検出することができる。

更にまた、壁状形状及びその位置を含むマップデータを地図データベースＤに記録する場合は、周囲環境の影響を排除しつつ壁状形状を他の物体の形状から区別して迅速且つ的確に検出することができる。

（II）第２実施例
次に、実施形態に係る他の実施例である第２実施例について、図８及び図９を用いて説明する。なお、図８は第２実施例に係る地図データ記録処理を示すフローチャート等であり、図９は第２実施例に係る地図データ利用処理を示すフローチャートである。

以下に説明する第２実施例では、第２実施例に係る地図サーバ装置における地図データ記録処理、及び第２実施例に係る壁状形状判定装置における地図データ利用処理として、当該地図サーバ装置に接続されたＬｉＤＡＲセンサの出射光の鉛直方向の傾きの角度（即ちピッチ角。以下同様。）θに応じた地図データ記録処理、及び当該壁状形状判定装置に接続されたＬｉＤＡＲセンサの出射光のピッチ角θ’に応じた地図データ利用処理を行う。なお、第２実施例に係る構成及び処理について、第１実施例に係る構成及び処理と同一のものは、同一の部材番号又はステップ番号を付して、細部の説明は省略する。

即ち、先ず図８（ａ）及び図８（ｂ）に例示するように、地図サーバ装置ＳＶに接続されているＬｉＤＡＲセンサ１０が搭載されている地図管理用の車両ＳＣが、水平な地面上を走行中（図８（ａ）参照）からピッチ角θ_ａの坂道上を走行することでその進行方向がＸ_ａ方向（図８（ｂ）参照）となった場合でも、地面に対する建物ＢＤの壁ＦＤの角度は変わらない。従ってこの場合は、ＬｉＤＡＲセンサ１０からの光ビームの反射点が、水平走行時に比して、図８（ｂ）に例示するように上方に移動した反射点Ｘ１乃至反射点Ｘ５に変わってしまう。従って第２実施例に係る地図データ記録処理では、図８（ｃ）に例示するように、ＬｉＤＡＲセンサ１０からの各光ビームの出射仰角（図８（ｃ）において、角度θ_２、角度θ_３…と示す）を用いて、各反射点のＸ軸（即ち、車両ＳＣの水平走行時の進行方向）上の位置Ｘ_ＢＤを、以下の式（ｂ）により算出する。但し式（ｂ）では、Ｘ_ａ軸を基準としてＬｉＤＡＲセンサ１０から出射仰角θ_ｎで出射された光ビームの反射点のＸ_ａ軸上の位置を「Ｘ_ｎ」としている。

Ｘ_ＢＤ＝（Ｘ_ｎ／ｃｏｓ（θ_ｎ）×ｃｏｓ（θ_ａ+θ_ｎ） …（ｂ）
そして、上記式（ｂ）により各光ビームの反射点の位置Ｘ_ＢＤ（結果的に、一の壁ＦＤについては全ての反射点で同一となる）を求め、これらにより上記ピッチ角θ_ａの影響を補正して正しくパラメータ等を算出する。

より具体的に、第２実施例に係る地図データ記録処理では、図８（ｄ）に示すように、第１実施例に係る地図データ記録処理におけるステップＳ３に代えて、上記補正を行ったステップＳ３０により第２実施例に係る標高画像に相当する標高画像データが生成される（ステップＳ３０）。なお、第２実施例に係る地図データ記録処理における上記ステップＳ３０以外の処理は、第１実施例に係る地図データ記録処理において対応する各処理と同様であるので、細部の説明は省略する。

次に、壁状形状判定装置Ｃに接続されているＬｉＤＡＲセンサ２０からの各光ビームの出射仰角に上記ピッチ角θ_ａと同様のピッチ角θ’が含まれる場合も、壁状形状の検出精度に対して上記ピッチ角θ_ａと同様の影響が生じる。そこで第２実施例に係る地図データ利用処理でも、第２実施例に係る地図データ記録処理と同様にして上記ピッチ角θ’の影響を補正する。

即ち図９に示すように、第２実施例に係る地図データ利用処理では、第１実施例に係る地図データ利用処理におけるステップＳ２５、ステップＳ２９、ステップＳ３２及びステップＳ３６に代えて、ＬｉＤＡＲセンサ２０からの各光ビームの出射仰角に含まれる上記ピッチ角θ’の影響の補正として、図８に示した第２実施例に係る地図データ記録処理と同様の補正を当該ステップＳ２５、当該ステップＳ２９、当該ステップＳ３２及び当該ステップＳ３６にそれぞれ加えたステップＳ４０、ステップＳ４１、ステップＳ４２及びステップＳ４３により、第２実施例に係る標高画像に相当する標高画像データが生成される（ステップＳ４０、ステップＳ４１、ステップＳ４２及びステップＳ４３）。なお、第２実施例に係る地図データ利用処理における上記ステップＳ４０、ステップＳ４１、ステップＳ４２及びステップＳ４３以外の処理は、第１実施例に係る地図データ利用処理において対応する各処理と同様であるので、細部の説明は省略する。

以上説明した第２実施例に係る地図データ記録処理及び地図データ利用処理によれば、ＬｉＤＡＲセンサ１０からの各光ビームの出射仰角に上記ピッチ角θ_ａが含まれる場合、及び、ＬｉＤＡＲセンサ２０からの各光ビームの出射仰角に上記ピッチ角θ’が含まれる場合のいずれであっても、より正確に、上記パラメータ等の算出及び利用が可能となる。

なお、図５、図６、図８（ｄ）及び図９にそれぞれ示したフローチャートに相当するプログラムを、光ディスク又はハードディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはインターネット等のネットワークを介して取得しておき、これらを汎用のマイクロコンピュータ等に読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等に各実施例に係る地図データ記録処理及び地図データ利用処理を実行させるように構成することも可能である。

１０ ＬｉＤＡＲセンサ
１３ 標高画像生成部
１５ 長さパラメータ閾値計算部
１６ 高さ最大値計算部
１７ 照射数最大値計算部
１８ 二次元マップ生成部
２０ 検出装置（ＬｉＤＡＲセンサ）
２４ 長さパラメータ閾値利用部
２５ 高さ最大値利用部
２６ 周波数最大値利用部
２７ 二次元マップ利用部
ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆｎ 検出用データ
ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐｎ 位置／領域データ
Ｄ データ構造（地図データベース）
Ｃ 壁状形状判定装置
ＳＶ 地図サーバ装置
ＳＳ 地図データ記録利用システム

Claims (10)

1. 検出装置の周囲に実在する物体の中から、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する物体を当該検出装置において検出するために用いられる検出用データと、
   前記検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、
   を備え、
   前記検出用データと、前記位置／領域データと、が、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けられていることを特徴とするデータ構造。
2. 請求項１に記載のデータ構造において、
   前記検出用データが、前記被検出壁状形状であることを判定するための高さ又は長さに対応する閾値データであり、
   前記位置／領域データが、前記閾値データに対応する前記被検出壁状形状が実在する前記領域を示す領域データであり、
   前記閾値データと、前記領域データと、が、前記領域ごとに関連付けられていることを特徴とするデータ構造。
3. 請求項２に記載のデータ構造において、
   前記被検出壁状形状の検出は、前記検出装置から周囲に出射された光ビームの前記物体からの反射光を当該検出装置で受光することにより得られた受光情報に基づいて行われ、
   前記閾値データは、
   ｉ）前記受光情報により示される前記物体から、前記被検出壁状形状を判別するための長さ閾値データ、
   ii）前記受光情報により示される複数の前記被検出壁状形状の物体のうち、前記光ビームの反射位置が最も高い位置を示す高さ最大値データ、又は、
   iii）前記受光情報により示される複数の前記被検出壁状形状の物体のうち、前記光ビームの前記被検出壁状形状の物体の高さ方向への照射数が最も多い照射数である照射数最大値データ、
   のいずれかであることを特徴とするデータ構造。
4. 請求項３に記載のデータ構造において、
   前記閾値データが前記長さ閾値データである場合において、
   当該長さ閾値データが、
   前記被検出壁状形状を除く他の前記物体に対応する前記長さ閾値データの最大値＜前記長さ閾値データ＜前記被検出壁状形状に対応する前記長さ閾値データの最小値
   の関係にあることを特徴とするデータ構造。
5. 請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のデータ構造において、
   前記領域は、前記周囲を一定間隔で分割した領域であることを特徴とするデータ構造。
6. 請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のデータ構造において、
   前記領域は、前記周囲の特性に応じて当該周囲を予め分割した領域であることを特徴とするデータ構造。
7. 請求項１に記載のデータ構造において、
   前記検出用データが、前記被検出壁状形状の存在を示す存在データであり、
   前記位置／領域データが、前記存在データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置を示す位置データであり、
   前記存在データと、前記位置データと、が、前記位置ごとに関連付けられていることを特徴とするデータ構造。
8. 周囲に実在する物体を検出する検出手段と、
   前記検出された物体の形状を示す形状情報に基づいて、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する前記物体を前記検出された物体の中から検出するために用いられる検出用データを生成する生成手段と、
   前記生成された検出用データと、当該検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けて記録媒体に記録する記録制御手段と、
   を備えることを特徴とする記録装置。
9. 検出手段と、生成手段と、記録制御手段と、を備える記録装置において実行される記録方法であって、
   周囲に実在する物体を前記検出手段により検出する検出工程と、
   前記検出された物体の形状を示す形状情報に基づいて、予め設定された壁状形状である被検出壁状形状を有する前記物体を前記検出された物体の中から検出するために用いられる検出用データを前記生成手段により生成する生成工程と、
   前記生成された検出用データと、当該検出用データに対応する前記被検出壁状形状が実在する位置又は領域を示す位置／領域データと、を、前記位置ごと又は前記領域ごとに関連付けて前記記録制御手段により記録媒体に記録する記録制御工程と、
   を含むことを特徴とする記録方法。
10. コンピュータを、請求項８に記載の記録装置として機能させることを特徴とする記録用プログラム。