JP2019158701A - Feature point generating method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、特徴点生成方法に関する。 The present invention relates to a feature point generation method.
新しく開通された走行路等、既存の地図データの表す地図に存在しない新規走行路を車両が走行した場合に、車両の位置情報と走行方向から新規走行路の形状を推測して地図データを更新する技術が知られている(特許文献1)。 When a vehicle travels on a new travel route that does not exist in the map represented by the existing map data, such as a newly opened travel route, the map data is updated by inferring the shape of the new travel route from the vehicle location information and travel direction The technique which performs is known (patent document 1).
上記技術を駐車場内の走行路など交差点や曲がり角が多く存在する走行路に利用する場合、形状だけでなく、交差点や曲がり角などを識別するための特徴点の生成がナビゲーションや自動運転に地図データを利用する上で不可欠である。しかしながら、特許文献1の技術においては、新規走行路の形状を推測するだけで、新規特徴点の生成を行っていない、という問題が一例として挙げられる。
When using the above technology for roads where there are many intersections and corners such as roads in parking lots, not only the shape but also the generation of feature points to identify intersections and corners can be used for navigation and automatic driving. Indispensable to use. However, in the technique of
本発明は、このような問題点に対処することを課題の一例とするものである。即ち、本発明は、例えば、新規道路の特徴点を生成することができる特徴点生成方法、特徴点生成装置、特徴点生成プログラム及び当該特徴点生成プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的としている。 This invention makes it an example of a subject to cope with such a problem. That is, the present invention provides, for example, a feature point generation method, a feature point generation device, a feature point generation program, and a recording medium on which the feature point generation program is recorded that can generate a feature point of a new road. It is said.
上述した課題を解決するためになされた請求項1記載の特徴点生成方法は、移動体の走行軌跡に基づき、走行路上のノードの候補となる特徴点を生成する特徴点生成方法であって、複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成工程と、前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合工程と、を含むことを特徴とする。
The feature point generation method according to
請求項3記載の特徴点生成装置は、移動体の走行軌跡に基づき、走行路上のノードの候補となる特徴点を生成する特徴点生成装置であって、複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成部と、前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合部と、を含むことを特徴とする。 The feature point generation device according to claim 3 is a feature point generation device that generates a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel locus of a moving body, and generates a feature point for each of a plurality of travel trajectories. And a combining unit that integrates the plurality of feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range.
請求項4記載の特徴点生成プログラムは、コンピュータに、移動体の走行軌跡に基づき、走行路上のノードの候補となる特徴点を生成させる特徴点生成プログラムであって、複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成部と、前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合部として機能させることを特徴とする。 The feature point generation program according to claim 4 is a feature point generation program for causing a computer to generate a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel trajectory of a mobile object. When a plurality of generated feature points exist within a predetermined range, a generation unit that generates points, and an integration unit that integrates the plurality of feature points, are configured to function.
請求項5記載の記録媒体は、請求項4に記載の特徴点生成プログラムが記録されていることを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, a feature point generating program according to the fourth aspect is recorded.
本発明の一実施形態にかかる特徴点生成方法は、移動体の走行軌跡に基づき、走行路上のノードの候補となる特徴点を生成する特徴点生成方法であって、複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成工程と、前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合工程と、を含むことを特徴とする。これにより、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点を生成することができる。 A feature point generation method according to an embodiment of the present invention is a feature point generation method that generates a feature point that is a candidate for a node on a travel path on the basis of a travel trajectory of a moving object. A generation step of generating points; and an integration step of integrating the plurality of feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range. Thereby, the feature point suitable for the use of navigation or automatic driving can be generated.
また、前記統合工程において、前記複数の特徴点の緯度、経度が平均となる特徴点に統合してもよい。これにより、より一層、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点を生成することができる。 Further, in the integration step, the plurality of feature points may be integrated into feature points having an average latitude and longitude. Thereby, the feature point suitable for the use of navigation or automatic driving can be further generated.
また、本発明の一実施形態にかかる特徴点生成装置は、移動体の走行軌跡に基づき、走行路上のノードの候補となる特徴点を生成する特徴点生成装置であって、複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成部と、前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合部と、を含むことを特徴とする。これにより、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点を生成することができる。 A feature point generation device according to an embodiment of the present invention is a feature point generation device that generates a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel trajectory of a moving object. Each includes a generation unit that generates a feature point, and an integration unit that integrates the plurality of feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range. Thereby, the feature point suitable for the use of navigation or automatic driving can be generated.
また、上述した特徴点生成方法をコンピュータにより実行させる特徴点生成プログラムとしてもよい。このようにコンピュータにより実行されるプログラムであるので、専用のハードウェア等が不要となり、汎用の情報処理装置にインストールして機能させることができる。 Moreover, it is good also as a feature point production | generation program which makes a computer perform the feature point production | generation method mentioned above. Since the program is executed by the computer in this way, dedicated hardware or the like is not necessary, and can be installed and functioned in a general-purpose information processing apparatus.
また、上述した特徴点生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。 The feature point generation program described above may be stored in a computer-readable recording medium. In this way, the program can be distributed as a single unit in addition to being incorporated in the device, and version upgrades can be easily performed.
本発明の特徴点生成装置、リンク情報生成装置を図1〜図14を参照して説明する。本発明の一実施例にかかる特徴点生成装置、リンク情報生成装置としてのサーバ10は、通信部11と、特徴点生成部12と、リンク情報生成部13と、記憶部14と、を備えている。
A feature point generation device and a link information generation device of the present invention will be described with reference to FIGS. A
通信部11は、後述する車載機20とインターネット等のネットワークNを介して通信する。通信部11は、例えば、車載機20が取得した車両(移動体)の位置情報(緯度、経度)、進行方向、傾斜角度など走行軌跡を受信する。また、通信部11は、車載機20が例えばナビゲーション装置等の地図データを必要とする機器である場合に、車載機20からの要求に応じて後述する記憶部14に記憶されている地図データを送信する。
The
特徴点生成部12は、通信部11から受信した走行軌跡に基づいて走行路上のノードの候補となる特徴点を生成する。
The feature
リンク情報生成部13は、特徴点生成部12により生成された特徴点同士を接続するリンクを生成する。
The link
記憶部14は、特徴点生成部12で生成した特徴点と、リンク情報生成部13で生成したリンクを記憶する。また、記憶部14は、複数の車載機20から受信した走行軌跡を蓄積して記憶する。また、記憶部14は、車両の走行路がノードやリンクなどによって示された既存の地図データを記憶する。
The
上述した説明において、特徴点生成部12及びリンク情報生成部13は、サーバ10のCPU(Central Processing Unit)等の演算装置が機能する。また、通信部11は、サーバ10のネットワークインターフェース等が機能する。記憶部14は、サーバ10のハードディスク等の記憶媒体が機能する。したがって、特徴点生成部12及びリンク情報生成部13が実行する後述する図2、図8、図12のフローチャートを、CPUで実行するコンピュータプログラムとして構成することで、特徴点生成プログラム、リンク情報生成プログラムとすることができる。また、特徴点生成部12及びリンク情報生成部13が図2、図8、図12に示すフローチャートを実行することで、サーバ10は、本発明の特徴点生成方法、リンク情報生成方法を実施する。
In the above description, the feature
車載機20は、車両に搭載され、サーバ10に対して走行軌跡を収集して送信する。また、車載機20は、ナビゲーション装置として構成された場合、必要に応じてサーバ10に対して生成された地図データを要求する。
The in-
車載機20は、通信部21と、制御部22と、車両情報取得部23と、を備えている。
The in-
通信部21は、サーバ10とインターネット等のネットワークNを介して通信する。通信部21は、車両情報取得部23が取得した車両の位置情報(緯度、経度)、進行方向、傾斜角度などを含む走行軌跡を送信する。本実施例において、走行軌跡は、例えば図3に示すように、車両が走行した軌跡上の位置(緯度、経度)を表す点群データから構成され、位置を表す点にその位置での進行方向、傾斜角度などが付加されている。
The
また、通信部21は、車載機20がナビゲーション装置等の地図データを必要とする機器である場合、制御部22等からの制御により、サーバ10に対して地図データを要求し、サーバ10から送信された地図データを受信する。
In addition, when the in-
制御部22は、車載機20の全体制御を司る。制御部22は、車両情報取得部23が収集した車両の位置情報(緯度、経度)、進行方向、傾斜角度などを、走行軌跡として通信部21にサーバ10へ送信させる。
The
車両情報取得部23は、GPS(Global Positioning System)受信機やジャイロセンサ或いは車速パルス等の各種センサや受信機等と接続されている。車両情報取得部23は、前記したセンサ等から両の位置情報(緯度、経度)、進行方向、傾斜角度などの情報を収集する。
The vehicle
なお、車載機20は、車両のインストルメントパネル等に設置されるカーナビゲーションシステムに限らず、例えば、スマートフォン等の携帯機器であってもよい。即ち、車載機20は、車内に着脱自在に設置可能であってもよい。
The in-
上述した説明において、制御部22は、車載機20のCPU等の演算装置が機能する。また、通信部21は、車載機20の通信回路やアンテナ等が機能する。また、車両情報取得部23は、各種センサとのインタフェース回路等が機能する。
In the above description, the
次に、上述した構成のサーバ10及び車載機20の動作について説明する。車載機20は、一定時間毎、または、一定距離走行する毎などの所定のタイミングで走行軌跡をサーバ10に送信する。サーバ10は、取得部として機能し、車載機20からの走行軌跡を受信(取得)して記憶部14に順次、記憶する。
Next, operations of the
上述したサーバ10(の特徴点生成部12)は、走行軌跡を受信する毎や、一定期間毎など、所定のタイミングで図2に示す特徴点生成処理を実行する。サーバ10は、記憶部14に記憶された複数の走行軌跡のうち特徴点生成処理が実行されていない1つを読み出す(ステップS1)。続いて、サーバ10は、周知のマップマッチング技術を用いて、読み込んだ走行軌跡が地図データに含まれる走行路から外れた走行軌跡であるか否かを判定する(ステップS2)。
The server 10 (the feature point generation unit 12) described above executes the feature point generation process shown in FIG. 2 at a predetermined timing, for example, every time a travel locus is received or every certain period. The
サーバ10は、走行軌跡が地図データに含まれる走行路であると判定すると(ステップS2でN)、処理を終了する。
When the
一方、サーバ10は、走行軌跡が地図データに含まれる走行路から外れた軌跡であると判定すると(ステップS2でY)、ステップS3〜S13に進んでその走行軌跡から走行路のノードの候補となる特徴点を生成する。
On the other hand, when the
まず、サーバ10は、抽出部として働き、周知の直線抽出技術を用いて、走行軌跡から直線成分を抽出する(ステップS3)。次に、サーバ10は、図3(A)に示すように、抽出した直線成分LSnの延長線LPnと、走行軌跡において上記直線成分LSnに隣接する他の直線成分LSn+1の延長線LPn+1と、の交点を求める(ステップS4)。サーバ10は、ステップS4で交点を求めることができれば(ステップS5でY)、図3(B)に示すようにステップS4で求めた交点を特徴点候補Pcnとする(ステップS6)。
First, the
次に、サーバ10は、特徴点候補Pcnを中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在するか否かを判定する(ステップS7)。本実施例では、所定範囲A1は、特徴点候補Pcnを中心とした円内のエリアであるが、これに限ったものではない。所定範囲A1は、特徴点候補Pcnを中心としていれば、どのような形状であってもよい。
Next, the
サーバ10は、図3(B)に示すように、特徴点候補Pcnを中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在する場合(ステップS7でY)、図3(C)に示すように、第1生成部として機能し、特徴点候補Pcnを特徴点Pfnとして確定させた後(ステップS8)、ステップS13に進む。
As shown in FIG. 3B, the
一方、サーバ10は、例えば図4(A)に示すように、走行軌跡の曲率半径が大きい場合など、特徴点候補Pcnを中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合(ステップS5でN)、ステップS9に進む。また、サーバ10は、例えば、図5に示すようなクランク移動した軌跡のように、延長線LPn、LPn+1の交点ができない場合も(ステップS5でN)、ステップS9に進む。
On the other hand, for example, as shown in FIG. 4A, the
ステップS9において、サーバ10は、図4(B)、図5に示すように、走行軌跡のうち直線成分LSnから外れる地点Pnから他の直線成分LSn+1上となる地点Pn+1までの軌跡の中央における接線Ltnを求める。そして、サーバ10は、求めた接線Ltnと直線成分LSnの延長線LPnとの交点を特徴点候補Pcn1とすると共に、求めた接線Ltnと直線成分LSn+1の延長線LPn+1との交点を特徴点候補Pcn2とする(ステップS10)。
In step S9, as shown in FIG. 4B and FIG. 5, the
その後、サーバ10は、ステップS7と同様に、特徴点候補Pcn1、Pcn2を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在するか否かを判定する(ステップS11)。サーバ10は、特徴点候補Pcn1、Pcn2を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在すると(ステップS11でY)、第2生成部として機能し、特徴点候補Pcn1、Pcn2を特徴点Pfnとして確定させた後、ステップS13に進む。一方、サーバ10は、特徴点候補Pcn1、Pcn2を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しなければ(ステップS11でN)、特徴点Pfnとして確定させることなく、ステップS13に進む。
Thereafter, similarly to step S7, the
その後、サーバ10は、走行軌跡において隣り合う全ての直線成分についてステップS4からS12の特徴点を確定する処理を実行したか判定する(ステップS13)。隣り合う全ての直線成分について特徴点を確定していなければ(ステップS13でN)、ステップS4に戻って走行軌跡上、次に隣り合う直線成分LSn+1、LSn+2について特徴点を確定する処理を実行する。
Thereafter, the
上述した特徴点生成処理によれば、サーバ10は、走行軌跡から直線成分を抽出し、抽出した直線成分LSnの延長線LPnと、走行軌跡において直線成分LSnに隣接する他の直線成分LSn+1の延長線LPn+1と、の交点である特徴点候補Pcnを特徴点Pfnとして生成する。これにより、走行路の曲がり角や、交差点などノードの候補となる位置に特徴点を生成することができ、ナビゲーションや自動運転の利用に適した走行路の特徴点を生成することができる。
According to the feature point generation process described above, the
また、上述した特徴点生成処理によれば、延長線LPn、LPn+1同士の交点である特徴点候補Pcnを中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合、又は、延長線LPn、LPn+1同士の交点が存在しない場合、接線Ltnと延長線LPn、LPn+1各々との交点である特徴点候補Pcn1、Pcn2を特徴点Pfnとして生成する。 Further, according to the above-described feature point generation processing, when there is no traveling locus within the predetermined range A1 centered on the feature point candidate Pcn that is the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1, or the extension lines LPn and LPn + 1 If there is no intersection point, feature point candidates Pcn1 and Pcn2 that are intersection points between the tangent line Ltn and the extension lines LPn and LPn + 1 are generated as feature points Pfn.
これにより、図4に示すように、走行軌跡の曲率半径が大きい場合は、走行路の曲り角近傍かつ走行軌跡に近い位置に特徴点Pfnを生成することができる。これにより、マップマッチングを精度よく行うことができるようになり、より一層、ナビゲーションや自動運転の利用に適した走行路の特徴点を生成することができる。 As a result, as shown in FIG. 4, when the radius of curvature of the travel locus is large, the feature point Pfn can be generated near the corner of the travel path and near the travel locus. As a result, map matching can be performed with high accuracy, and it is possible to further generate feature points of a travel route suitable for use in navigation and automatic driving.
なお、上記実施例では、延長線LPn、LPn+1の交点を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合、その交点を特徴点Pfnを生成しないが、これに限ったものではない。所定範囲A1内に走行軌跡が存在するか否か判定することなく、延長線LPn、LPn+1の交点があれば、その交点を特徴点Pfnとしてもよい。 In the above embodiment, when there is no traveling locus within the predetermined range A1 centered on the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1, the feature point Pfn is not generated at the intersection, but this is not restrictive. If there is an intersection of the extension lines LPn and LPn + 1 without determining whether or not a traveling locus exists within the predetermined range A1, the intersection may be set as the feature point Pfn.
また、延長線LPn、LPn+1の交点を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合、新たに特徴点候補Pcn1、Pcn2を求めることなく、延長線LPn、LPn+1に基づいて特徴点Pfnを生成しなくてもよい。 Further, when there is no travel locus within the predetermined range A1 centered on the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1, the feature point Pfn is determined based on the extension lines LPn and LPn + 1 without newly obtaining the feature point candidates Pcn1 and Pcn2. It does not have to be generated.
また、上記実施例では、接線Ltnと延長線LPn、LPn+1との交点(特徴点候補Pcn1、Pcn2)を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合、特徴点Pfnを生成しないが、これに限ったものではない。特徴点候補Pcn1、Pcn2を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在するか否か判定することなく、接線Ltnと延長線LPn、LPn+1との交点を特徴点Pfnとして生成してもよい。 Further, in the above embodiment, when there is no travel locus within the predetermined range A1 centering on the intersection (feature point candidate Pcn1, Pcn2) of the tangent line Ltn and the extension lines LPn, LPn + 1, the feature point Pfn is not generated. It is not limited to this. The intersection of the tangent line Ltn and the extension lines LPn and LPn + 1 may be generated as the feature point Pfn without determining whether or not a travel locus exists within the predetermined range A1 centered on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2.
また、特徴点候補Pcn1、Pcn2を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在しない場合、中央から地点Pn、Pn+1側にそれぞれ少しずらした位置に接線を引いて、その接線と延長線LPn、LPn+1との交点を新たな特徴点候補としてもよい。そして、新たな特徴点候補を中心とした所定範囲A1内に走行軌跡が存在するまで、接線を地点Pn、Pn+1側にずらすことが考えられる。 Further, when there is no traveling locus within the predetermined range A1 centering on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2, a tangent line is drawn at a position slightly shifted from the center toward the points Pn and Pn + 1, and the tangent line and the extension line LPn, The intersection with LPn + 1 may be a new feature point candidate. Then, it is conceivable that the tangent line is shifted toward the points Pn and Pn + 1 until the travel locus exists within the predetermined range A1 centering on the new feature point candidate.
また、上述した実施例では、走行軌跡の位置(緯度、経度)から特徴点Pfnを生成していたが、これに限ったものではない。例えば、図6に示すように、サーバ10は、傾斜角度の変化が所定角度以上となる走行軌跡上の位置を特徴点Pfnとしてもよい。本実施例では、傾斜角度の変化が1度以上となる走行軌跡上の位置を特徴点Pfn、Pfn+1としている。これにより、例えば、自走式の立体駐車場などの各フロアと、各フロア間をつなぐスロープと、の境界に特徴点Pfn、Pfn+1を生成することができる。GPSによる高度データを用いて特徴点を生成してもよいが、GPSによる高度データは誤差が大きい可能性が高いため、上記のように傾斜角度によって特徴点を求めることでより正確な特徴点が得られる。このため、より一層、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点Pfn、Pfn+1を生成することができる。
In the above-described embodiment, the feature point Pfn is generated from the position (latitude, longitude) of the travel locus, but the present invention is not limited to this. For example, as illustrated in FIG. 6, the
また、車両にカメラを設置して、車両からサーバ10にカメラの画像を送信させる。サーバ10は、カメラの画像を解析して、料金所などのランドマークが検出できれば、その地点を特徴点として生成してもよい。さらに、車両に料金所などと通信を行う狭帯域通信機(例えばDSRC)を搭載して、サーバ10に送信する位置情報に通信を行った旨を付加させるようにしてもよい。サーバ10は、通信を行った位置を特徴点として生成する。
In addition, a camera is installed in the vehicle, and the camera image is transmitted from the vehicle to the
上述した特徴点生成処理を実行することにより、複数の走行軌跡それぞれについて特徴点を生成することができる。このため、図7に示すように、例えば同一の走行路の交差点などに対して複数の特徴点Pfが生成される。 By executing the feature point generation process described above, it is possible to generate feature points for each of a plurality of traveling trajectories. For this reason, as shown in FIG. 7, for example, a plurality of feature points Pf are generated for intersections of the same traveling road.
そこで、上記特徴点生成処理により特徴点Pfnが確定される毎に(即ちステップS9、S12が実行される毎に)、サーバ10は、統合部として機能し、複数の特徴点Pfnを統合する図8に示す特徴点統合処理を実行する。
Therefore, each time the feature point Pfn is determined by the feature point generation process (that is, every time steps S9 and S12 are executed), the
特徴点統合処理において、サーバ10は、確定された特徴点Pfnを中心とした所定範囲A2内に当該特徴点Pfnより前に確定された既存の特徴点Pfnが存在するか否かを判定する(ステップS21)。所定範囲A2としては、特徴点生成処理に用いた所定範囲A1と同じであってもよいし、異なってもよい。所定範囲A2内に既存の特徴点Pfnが存在すれば(ステップS21でY)、サーバ10は、所定範囲A2内に存在する2つの特徴点Pfnの平均位置を求める(ステップS22)。そして、サーバ10は、平均位置に特徴点に統合する(ステップS23)。
In the feature point integration processing, the
その後、サーバ10は、統合前の2つの特徴点Pfnについては削除し、統合した特徴点Pfnを既存の特徴点Pfnとして記憶部14内に保存して(ステップS24)、処理を終了する。一方、サーバ10は、所定範囲A2内に既存の特徴点Pfnが存在しなければ(ステップS21でN)、今回確定した特徴点Pfnを既存の特徴点として記憶部14内に保存して(ステップS24)、処理を終了する。
Thereafter, the
上述した特徴点統合処理によれば、生成された特徴点Pfnが所定範囲A2内に複数存在したとき、複数の特徴点Pfnを統合することができる。これにより、走行路の1つの曲がり角や交差点に複数の特徴点Pfnが付されることがなく、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点を生成することができる。 According to the feature point integration process described above, when a plurality of generated feature points Pfn exist within the predetermined range A2, a plurality of feature points Pfn can be integrated. As a result, a plurality of feature points Pfn are not attached to one turning corner or intersection of the traveling road, and feature points suitable for use in navigation and automatic driving can be generated.
また、上述した特徴点統合処理によれば、複数の特徴点Pfnの位置(緯度、経度)が平均となる特徴点に統合している。これにより、より一層、ナビゲーションや自動運転の利用に適した特徴点Pfnを生成することができる。 Further, according to the above-described feature point integration process, the feature points having the average position (latitude, longitude) of the plurality of feature points Pfn are integrated. Thereby, the feature point Pfn suitable for the use of navigation and automatic driving can be generated.
上述した特徴点統合処理は、走行軌跡の数に応じて統合結果が異なる。図9(A)に走行軌跡が少ないときの特徴点統合結果を示す。図9(B)に走行軌跡が多きときの特徴点統合結果を示す。走行軌跡が多いときは、少ないときよりも特徴点1の位置が少し下に移動する。一般的には、走行軌跡が多いほど特徴点は実際の車両が走行する走行路の平均に近くなると考えられる。このように実際の走行路に準じた特徴点を生成し、その地図データを利用することにより、マップマッチングの精度を高めることができる。
The above-described feature point integration processing has different integration results depending on the number of travel tracks. FIG. 9A shows the feature point integration result when the travel locus is small. FIG. 9B shows a feature point integration result when there are many traveling tracks. When the traveling locus is large, the position of the
なお、上述した特徴点統合処理は、特徴点生成処理により特徴点が1つ生成される毎に統合していたが、これに限ったものではない。複数の走行軌跡について特徴点生成処理を実行した後(即ち特徴点生成処理を複数回実行した後)、特徴点統合処理を実行するようにしてもよい。この場合も同様に、所定範囲A2内に存在する複数の特徴点の緯度、経度を平均化し、その平均化した点に統合する。また、所定範囲A2内に存在する複数の特徴点のうち緯度、経度が同じものがあれば、その数が多い緯度、経度に統合してもよい。さらに、所定範囲A2内に存在する複数の特徴点をつないでできた図形の中心位置に特徴点を統合してもよい。 Note that the above-described feature point integration processing is integrated every time one feature point is generated by the feature point generation processing, but is not limited thereto. The feature point integration process may be executed after the feature point generation process is executed for a plurality of travel loci (that is, after the feature point generation process is executed a plurality of times). In this case as well, the latitudes and longitudes of a plurality of feature points existing within the predetermined range A2 are averaged and integrated into the averaged points. In addition, if there are a plurality of feature points having the same latitude and longitude among a plurality of feature points existing in the predetermined range A2, they may be integrated into a large number of latitudes and longitudes. Further, the feature points may be integrated into the center position of the figure formed by connecting a plurality of feature points existing within the predetermined range A2.
また、上述した特徴点統合処理は、走行軌跡の延長線LPn、LPn+1から生成した特徴点を統合する処理であったが、傾斜角度から生成した特徴点も同様に、統合することが考えられる。傾斜角度から生成した特徴点については、その特徴点に傾斜角度を付加させる。そして、傾斜角度が同じ特徴点が、所定範囲内A2に複数あれば、その緯度、経度を平均化するなどして特徴点を統合してもよい。 The feature point integration process described above is a process of integrating the feature points generated from the extension lines LPn and LPn + 1 of the travel locus. However, it is conceivable that the feature points generated from the inclination angle are also integrated. For the feature point generated from the tilt angle, the tilt angle is added to the feature point. If there are a plurality of feature points having the same inclination angle within the predetermined range A2, the feature points may be integrated by averaging the latitude and longitude.
次に、サーバ10は、上述した特徴点統合処理により統合した特徴点同士を接続するリンクを生成する。サーバ10(のリンク情報生成部13)は、基本的には図10に示すように複数の特徴点Pf7、Pf18の各々から所定範囲A3内を通過する1つの走行軌跡R1の通過順番通りに特徴点Pf7、Pf18同士を接続する。所定範囲A3としては、特徴点生成処理、特徴点統合処理に用いた所定範囲A1、A2と同じであってもよいし、異なってもよい。また、この際にリンクデータに特徴点の接続方向(車両の通過方向)を併せて付加してもよい。
Next, the
しかしながら、このリンク生成方法では、走行軌跡R2に沿って、図11(B)に示すように、特徴点Pf3と特徴点Pf2とを接続するリンクを生成したところ、走行軌跡R1に基づいて生成された特徴点Pf8を中心とした所定範囲A3内に走行軌跡R2が通過するため、図11(A)に示すように、特徴点Pf2→特徴点Pf8→特徴点Pf3と接続するリンクを生成してしまう。 However, in this link generation method, as shown in FIG. 11B, a link that connects the feature point Pf3 and the feature point Pf2 is generated along the travel locus R2, and is generated based on the travel locus R1. Since the travel locus R2 passes through the predetermined range A3 centered on the feature point Pf8, a link connecting the feature point Pf2 → the feature point Pf8 → the feature point Pf3 is generated as shown in FIG. End up.
そこで、本実施例では、図12に示すリンク生成処理を実行する。まず、サーバ10は、特徴点生成処理で生成され、特徴点統合処理で統合された複数の特徴点のうち、各特徴点から所定範囲A3内を同一の走行軌跡が通過し、かつ、その通過順番が連続する3つの特徴点を抽出する(ステップS30)。例えば、図11に示す例では、特徴点Pf2、Pf8、Pf3が、所定範囲A3内に走行軌跡R2(複数の走行軌跡の1つ)が通過し、かつ、その通過順番が連続する3つの特徴点として抽出される。
Therefore, in this embodiment, the link generation process shown in FIG. 12 is executed. First, the
次に、サーバ10は、抽出された連続する3つの特徴点Pf2、Pf8、Pf3を結んだ線L1と、3つの特徴点Pf2、Pf8、Pf3各々から所定範囲A3内を通過する走行軌跡R2と、の間の距離を評価した第一評価結果を算出する(ステップS31)。本実施例では、サーバ10は、図11(A)に示すように、走行軌跡R2上の法線(図中矢印で示す)が線L1と交わるまでの距離のうち最大の値を第一評価結果とする。図11(A)に示す例では、法線が特徴点Pf8と交わるまでの距離が最大値となる。
Next, the
次に、サーバ10は、3つの特徴点Pf2、Pf8、Pf3のうち最初と最後の特徴点Pf2、Pf3を結んだ線L2と、走行軌跡R2と、の距離を評価した第二評価結果を算出する(ステップS32)。本実施例では、サーバ10は、図11(B)に示すように、走行軌跡R2上の法線が線L2と交わるまでの距離のうち最大の値を第二評価結果とする。図11(B)に示す例では、法線が特徴点Pf2と交わるまでの距離が最大値となる。
Next, the
次に、サーバ10は、第一評価結果と第二評価結果とを比較して、第一評価結果が第二評価結果に比べて一定値以上大きければ(ステップS33でY)、真ん中の特徴点Pf8の接続を行わず、前後の特徴点Pf2、Pf3を接続するリンクを生成して処理を終了する(ステップS34)。一方、第一評価結果が第二評価結果に比べて一定値以上大きくなければ(ステップS33でN)、サーバ10は、3つ連続する特徴点Pf2、Pf8、Pf3を接続して処理を終了する(ステップS35)。
Next, the
特に駐車場の走行路では、進行方向などが細かく決められていることが多い、実際に図11に示す例ではPf2、Pf8との間にはポールコーンが存在し、Pf2、Pf8間のリンクは不適切なリンクであった。上述した実施例によれば、図11に示す例では、特徴点Pf2、Pf3を接続するリンクが生成される。このため、リンクの精度が上がり、ナビゲーションや自動運転の利用に適したリンク情報を生成することができる。 In particular, the traveling direction of the parking lot is often determined in detail, such as the direction of travel. In the example shown in FIG. 11, there is a pole cone between Pf2 and Pf8, and the link between Pf2 and Pf8 is It was an inappropriate link. According to the above-described embodiment, in the example illustrated in FIG. 11, the link connecting the feature points Pf2 and Pf3 is generated. For this reason, the accuracy of the link is improved, and link information suitable for use in navigation and automatic driving can be generated.
なお、第一評価結果、第二評価結果は、上述した実施例に限定されるものではない。第一評価結果としては、例えば、図13(A)に示すように、走行軌跡R2と、線L1と、最初の特徴点Pf3を通る走行軌跡R2上の法線L3と、最後の特徴点Pf2を通る走行軌跡R2上の法線L4と、で囲まれた面積(図中の斜線で示す)でもよい。第二評価結果としては、例えば、図13(B)に示すように、走行軌跡R2と、線L2と、法線L3及びL4と、で囲まれた面積(図中斜線で示す)でもよい。 In addition, a 1st evaluation result and a 2nd evaluation result are not limited to the Example mentioned above. As the first evaluation result, for example, as shown in FIG. 13A, a normal locus L3 on a travel locus R2, a line L1, and a travel locus R2 passing through the first feature point Pf3, and the last feature point Pf2, as shown in FIG. The area surrounded by the normal line L4 on the travel locus R2 passing through (indicated by the oblique lines in the figure) may be used. As the second evaluation result, for example, as shown in FIG. 13B, an area (indicated by hatching in the drawing) surrounded by the traveling locus R2, the line L2, and the normals L3 and L4 may be used.
また、第一評価結果としては、図14(A)に示すように、走行軌跡R2上の法線と3つの特徴点Pf2、Pf8、Pf3各々に交わるまでの距離のうち最大値でもよい。また、第二評価結果としては、図14(B)に示すように、走行軌跡R2上の法線と前後の特徴Pf2、Pf3点各々に交わるまでの距離のうち最大値でもよい。この場合、図11に示す実施例と同様に、走行軌跡R2上の法線が特徴点Pf8と交わるまでの距離が第一評価結果となり、走行軌跡R2上の法線が特徴点Pf2と交わるまでの距離が第二評価結果となる。 Moreover, as a 1st evaluation result, as shown to FIG. 14 (A), the maximum value may be sufficient among the distances until it intersects with the normal on driving track R2, and each of three feature points Pf2, Pf8, and Pf3. Moreover, as a 2nd evaluation result, as shown to FIG. 14 (B), the maximum value may be sufficient among the distances until the normal on the driving | running | working locus | trajectory R2 and each of the front and back features Pf2 and Pf3 intersect. In this case, as in the embodiment shown in FIG. 11, the distance until the normal on the travel locus R2 intersects with the feature point Pf8 is the first evaluation result, and the normal on the travel locus R2 intersects with the feature point Pf2. Is the second evaluation result.
このように第一評価結果、第二評価結果を定めても同様に、リンクの精度が上がり、ナビゲーションや自動運転の利用に適したリンク情報を生成することができる。 As described above, even when the first evaluation result and the second evaluation result are determined, the accuracy of the link is improved, and link information suitable for use in navigation and automatic driving can be generated.
なお、上述した実施例では、第一評価結果が第二評価結果に比べて一定値以上大きいか否か、即ち第一評価結果と第二評価結果の差分が一定値以上であるか否かに基づいてリンクを生成していたが、これに限ったものではない。第一評価結果が、第二評価結果より大きいか否かに基づいてリンクを生成してもよい。詳しく説明すると、第一評価結果>第二評価結果であれば、真ん中の特徴点Pf8の接続を行わず、前後の特徴点Pf2、Pf3を接続するリンクを生成する。一方、第一評価結果≦第二評価結果であれば、3つの特徴点Pf2、Pf8、Pf3を接続してリンクを生成する。 In the above-described embodiment, whether the first evaluation result is greater than a certain value compared to the second evaluation result, that is, whether the difference between the first evaluation result and the second evaluation result is greater than a certain value. The link was generated based on this, but it is not limited to this. A link may be generated based on whether the first evaluation result is greater than the second evaluation result. More specifically, if the first evaluation result> the second evaluation result, the middle feature point Pf8 is not connected, and a link connecting the preceding and following feature points Pf2, Pf3 is generated. On the other hand, if the first evaluation result ≦ the second evaluation result, the three feature points Pf2, Pf8, and Pf3 are connected to generate a link.
また、上述した実施例によれば、リンク情報生成処理において、サーバ10は3つの連続する特徴点を抽出していたが、これに限ったものではない。3つ以上の連続する特徴点を抽出するようにしてもよい。
Further, according to the above-described embodiment, the
また、上述した実施例によれば、車載機20とネットワークNを介して通信可能なサーバ10が特徴点、リンク情報を生成していたが、これに限ったものではない。走行軌跡を車載機20に着脱自在なメモリに記憶し、車載機20から外したメモリを読み取る装置を用いて、特徴点、リンク情報を生成するようにしてもよい。また、車載機20が、自身の走行軌跡から特徴点を生成して、サーバ10に送信するようにしてもよい。
Further, according to the above-described embodiment, the
また、上述した実施例によれば、特徴点の生成、統合、リンク情報の生成を1つのサーバ10で行っていたが、これに限ったものではない。特徴点の生成、統合、リンク情報の生成を別々のサーバで行うようにしてもよい。
Further, according to the above-described embodiment, the generation of feature points, integration, and generation of link information are performed by one
また、上述した実施例では、主に駐車場内の走行路を想定して説明していたが、これに限ったものではない。走行路としては、一般道などであってもよい。 In the above-described embodiments, the description has been made mainly assuming the traveling path in the parking lot, but the present invention is not limited to this. The travel path may be a general road.
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。即ち、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。 The present invention is not limited to the above embodiment. That is, various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
10 サーバ(特徴点生成装置、リンク情報生成装置、取得部)
12 特徴点生成部(抽出部、第1生成部、第2生成部、生成部、統合部)
13 リンク情報生成部
10 servers (feature point generator, link information generator, acquisition unit)
12 feature point generation unit (extraction unit, first generation unit, second generation unit, generation unit, integration unit)
13 Link information generator
Claims (5)
複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成工程と、
前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合工程と、を含むことを特徴とする特徴点生成方法。 A feature point generation method for generating a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel locus of a moving object,
A generation step of generating feature points for each of a plurality of travel trajectories;
An integration step of integrating the plurality of feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range.
複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成部と、
前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合部と、を含むことを特徴とする特徴点生成装置。 A feature point generation device that generates a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel locus of a moving object,
A generating unit that generates feature points for each of a plurality of traveling tracks;
An integration unit that integrates the plurality of feature points when there are a plurality of the generated feature points within a predetermined range.
複数の走行軌跡についてそれぞれ特徴点を生成する生成部と、
前記生成された特徴点が所定範囲内に複数存在したとき、前記複数の特徴点を統合する統合部として機能させることを特徴とする特徴点生成プログラム。 A feature point generation program for causing a computer to generate a feature point that is a candidate for a node on a travel path based on a travel locus of a moving object,
A generating unit that generates feature points for each of a plurality of traveling tracks;
When a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range, a feature point generation program that functions as an integration unit that integrates the plurality of feature points.
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