JP2019168984A - データ構造 - Google Patents

Abstract

【課題】物体の検出に関する事前情報を好適に含むことが可能な地物情報のデータ構造を提供する。【解決手段】地図及び配信地図に含まれる地物情報は、「地物ＩＤ」、「所属リンクＩＤ」、「種別ＩＤ」、「所属オブジェクトＩＤ」、「検出難易度」、「大きさ」、「絶対位置」、「相対位置」の各要素を含む。「所属リンクＩＤ」は、対象の地物に隣接する（即ち対象の地物を検出可能な）道路のリンクＩＤを指定する項目である。「所属オブジェクトＩＤ」は、対象の地物に隣接するオブジェクト（駐車場などの施設を含む）の識別番号を指定する項目である。「検出難易度」は、各外界センサを用いて対象の地物を検出する際の難易度を指定する項目である。【選択図】図５

Description

本発明は、車両等の移動体の周辺情報を取得する際に参照するのに好適な地図データのデータ構造に関する。

従来から、車両に設置されたセンサの出力に基づき地図データを更新する技術が知られている。例えば、特許文献１には、車両等の移動体に設置されたセンサの出力に基づいて部分地図の変化点を検出した場合に、当該変化点に関する変化点情報をサーバ装置に送信する運転支援装置が開示されている。また、非特許文献１には、車両側のセンサが検出したデータをクラウドサーバで収集するためのデータフォーマットに関する仕様が開示されている。

特開２０１６−１５６９７３号公報

ｈｅｒｅ社ホームページ、Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ Ｄａｔａ Ｃｌｏｕｄ Ｉｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ｖ２．０．２），［平成３０年２月５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://lts.cms.here.com/static-cloud-content/Company_Site/2015_06/Vehicle_Sensor_Data_Cloud_Ingestion_Interface_Specification.pdf＞

チェーンやロープなどを含む細長い物体などは、ライダなどの外界センサによる検出が困難又は不可能な場合がある。よって、外界センサにより物体を検出しながら走行する移動体においては、このような検出困難又は不可能な物体に関する事前情報が得られると、安全及び処理負荷低減の観点から好ましい。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、物体の検出に関する事前情報を好適に含むことが可能な地物情報のデータ構造を提供することを主な目的とする。

請求項に記載の発明は、地図データに含まれる地物情報のデータ構造であって、地物の位置を示す位置情報と、検出装置による前記地物の検出難度が所定度合以上であることを示す検出難度情報と、を含み、前記位置情報が示す位置に前記地物が存在することを、前記地物の検出処理において認識するのに用いられるデータ構造である。

データ収集システムの概略構成である。 端末装置及びサーバ装置のブロック構成を示す。 端末装置が実行する処理概要を示したブロック図である。 検出困難地物の具体例である。 地物情報のデータ構造を示す。 「種別ＩＤ」において指定される番号と地物の種別との対応関係を示すテーブルである。 アップロード情報のデータ構造の概要を示す。 イベント情報に含まれる「オブジェクト認識イベント」のデータ構造を示す。 金網がライダ測定範囲に含まれる場合の車両の俯瞰図である。 アップロード情報及びダウンロード情報の授受に関する処理の概要を示すフローチャートの一例である。 オブジェクト検出処理の一例を示すフローチャートである。 変形例に係るデータ収集システムの概略構成である。

本発明の好適な実施形態によれば、地図データに含まれる地物情報のデータ構造であって、地物の位置を示す位置情報と、検出装置による前記地物の検出難度が所定度合以上であることを示す検出難度情報と、を含み、前記位置情報が示す位置に前記地物が存在することを、前記地物の検出処理において認識するのに用いられるデータ構造である。「検出装置が認識する」とは、検出装置自体が認識する場合に限らず、検出装置の検出データに基づき地物の検出処理を行う装置が認識する場合も含む。「所定度合」は、例えば、検出装置による対象の地物の検出処理を行った場合に、信頼性が高い検出結果が得られることが期待できない検出難度に設定される。地図データは、このようなデータ構造を有することで、検出装置による検出難度が高い（即ち検出困難又は不可能な）地物の存在を、地物の検出処理において好適に認識させることができる。

上記データ構造の一態様では、前記検出難度情報は、複数種類の検出装置による前記地物の検出難度を示す情報である。この態様の地図データを参照することで、対象の地物の検出難度を複数種類の検出装置の各々について好適に認識することができる。

上記データ構造の他の一態様では、前記検出難度情報を含む地物情報には、前記地物が属する道路又は駐車場の識別情報がさらに含まれる。この態様の地図データを参照することで、検出装置による検出難度が高い地物が属する道路又は駐車場を好適に認識することができる。

上記データ構造の他の一態様では、前記検出難度情報を含む地物情報には、前記地物の種別を示す種別情報がさらに含まれる。この態様の地図データを参照することで、検出装置による検出難度が高い地物の存在を、当該地物の種別と共に好適に認識することができる。

好適な例では、前記検出装置は測域センサであり、前記検出が困難な地物は、疎に構成された細長物を含む地物である。「疎に構成された細長物を含む地物」とは、例えば、ロープやチェーンなどの細長物が両端を固定された状態で吊るされたもの、又は、細長物が所定の間隔により構成された金網等が該当する。

上記データ構造の他の一態様では、地図データに含まれる地物情報のデータ構造は、前記地物の範囲、幅、または大きさを示す情報をさらに含む。この態様により、検出装置が検出できない地物の存在範囲等を、地図データを参照することで特定して車両の制御などに好適に用いることができる。

上記データ構造の他の一態様では、地図データに含まれる地物情報のデータ構造は、前記検出装置から見た場合に、前記地物の裏側となる領域である地物裏領域を、前記検出処理において検出対象から除外するのに用いられる。このデータ構造を有する地物情報を参照することで、検出対象領域を好適に限定し、検出処理の負荷を低減させることができる。

上記データ構造の他の一態様では、地図データに含まれる地物情報のデータ構造は、前記検出装置が、前記検出処理において前記地物裏領域を検出対象から除外してよいか否かを示す検出除外フラグをさらに含む。このデータ構造を有する地物情報を参照することで、地物裏領域を検出対象から除外してよいかを好適に判定することが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

［データ収集システムの概要］
図１は、本実施例に係るデータ収集システムの概略構成である。データ収集システムは、移動体である各車両に搭載され車両と共に移動する端末装置１と、各端末装置１とネットワークを介して通信を行うサーバ装置２とを備える。そして、データ収集システムは、各端末装置１から送信された情報に基づき、サーバ装置２若しくはサーバ装置と通信回線を介して接続された図示しない地図サーバ装置が保有する地図を更新する。なお、以後において、「地図」とは、従来の経路案内用の車載機が参照するデータに加えて、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）や自動運転に用いられるデータも含むものとする。

端末装置１は、カメラやライダ（ＬＩＤＡＲ：Ｌａｓｅｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ または ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）などから構成されるセンサ部７の出力に基づき、所定のイベントを検知した場合に、検知したイベントに関する情報（「イベント情報」とも呼ぶ。）をアップロード情報Ｉｕに含めてサーバ装置２へ送信する。上記のイベントは、例えば、自車位置周辺の物体（オブジェクト）の認識に関するイベントである「オブジェクト認識イベント」などが存在する。また、端末装置１は、地図データを更新するためのダウンロード情報「Ｉｄ」をサーバ装置２から受信する。

なお、端末装置１は、車両に取り付けられた車載機又は車載機の一部であってもよく、車両の一部であってもよい。あるいは、センサ部７を接続することができれば、ノート型ＰＣ等の可搬性のある端末機器であってもよい。端末装置１は、制御装置の一例である。

サーバ装置２は、各端末装置１からアップロード情報Ｉｕを受信して記憶する。サーバ装置２は、例えば、収集したアップロード情報Ｉｕに基づき、後述する地図データの作成基準時点からの変化部分（変化点）を検出し、検出した変化点を反映するための地図データの更新などを行う。

［端末装置の構成］
図２（Ａ）は、端末装置１の機能的構成を表すブロック図を示す。図２（Ａ）に示すように、端末装置１は、主に、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、制御部１４と、インターフェース１５と、出力部１６とを有する。端末装置１内の各要素は、バスライン９８を介して相互に接続されている。

通信部１１は、制御部１４の制御に基づき、アップロード情報Ｉｕをサーバ装置２へ送信したり、地図ＤＢ４を更新するための地図データをサーバ装置２から受信したりする。また、通信部１１は、車両を制御するための信号を車両に送信する処理、車両の状態に関する信号を車両から受信する処理を行ってもよい。

記憶部１２は、制御部１４が実行するプログラムや、制御部１４が所定の処理を実行する為に必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、地図ＤＢ４と、センサデータキャッシュ６と、車両属性情報「ＩＶ」とを記憶する。

地図ＤＢ４には、自動運転やＡＤＡＳなどで使用される種々のデータが記録されている。地図ＤＢ４は、例えば、道路網をノードとリンクの組合せにより表した道路データ、施設データ、及び道路周辺の地物情報などを含むデータベースである。地物情報は、道路標識等の看板や停止線等の道路標示、センターライン等の道路区画線や道路沿いの構造物等の地物に関する情報である。また、後述するように、ライダ３１による計測が困難又は不可能な地物（「検出困難地物」とも呼ぶ。）の地物情報には、検出困難地物であることを特定可能な情報が含まれている。その他、地図ＤＢ４には、位置推定に必要な種々のデータが記憶されてもよい。

センサデータキャッシュ６は、センサ部７の出力データ（所謂生データ）を一時的に保持するキャッシュメモリである。車両属性情報ＩＶは、車両の種別、車両ＩＤ、車両長さ、車幅、車高、車両の燃料タイプなどの端末装置１を搭載する車両の属性に関する情報を示す。

入力部１３は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、例えば、経路探索のための目的地を指定する入力、自動運転のオン及びオフを指定する入力などを受け付け、生成した入力信号を制御部１４へ供給する。出力部１６は、例えば、制御部１４の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。

インターフェース１５は、センサ部７の出力データを制御部１４やセンサデータキャッシュに供給するためのインターフェース動作を行う。センサ部７は、ライダ３１やカメラ３２などの車両の周辺環境を認識するための複数の外界センサと、ＧＰＳ受信機３３、ジャイロセンサ３４、ポジションセンサ３５、３軸センサ３６などの内界センサを含む。ライダ３１は、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の表面を３次元の点群として認識し、点群データを生成する。カメラ３２は、車両から撮影した画像データを生成する。ポジションセンサ３５は、各外界センサの取り付け位置を検出するために設けられ、３軸センサ３６は、各外界センサの姿勢を検出するために設けられている。超音波センサ３７は、送波器により超音波を発信し、その反射波を受波器で受信することにより、対象物の有無や対象物までの距離に関する情報を出力する。なお、センサ部７は、図２（Ａ）に示した外界センサ及び内界センサ以外の任意の外界センサ及び内界センサを有してもよい。例えば、センサ部７は、外界センサとして、赤外線センサ、マイクなどを含んでもよい。センサ部７に含まれる任意の外界センサは、検出装置として機能する。

制御部１４は、所定のプログラムを実行するＣＰＵなどを含み、端末装置１の全体を制御する。制御部１４は、地図ＤＢ４及びセンサ部７の出力データなどに基づき、経路案内や自動運転などの運転者を補助する制御、及び地図更新のためのオブジェクト検出などを行ったりする。制御部１４は、機能的には、位置推定部１７と、オブジェクト検出部１８と、アップロードデータ生成部１９と、地図更新部２０と、自動運転制御部２１とを含む。制御部１４は、認識手段、制御手段、運転制御手段、及びプログラムを実行するコンピュータ等として機能する。

図３は、端末装置１の位置推定部１７、オブジェクト検出部１８、アップロードデータ生成部１９、地図更新部２０及び自動運転制御部２１の処理概要を示したブロック図である。

位置推定部１７は、センサデータキャッシュ６に保持されているセンサ部７の出力データ及び地図ＤＢ４に基づき、自車位置（車両の姿勢も含む）を推定する。位置推定部１７は、種々の位置推定方法を実行可能となっている。位置推定部１７は、例えば、ＧＰＳ受信機３３及びジャイロセンサ３４等の自立測位センサの出力に基づくデッドレコニング（自律航法）による自車位置推定方法、自律航法に地図ＤＢ４の道路データなどをさらに照合する処理（マップマッチング）を行う自車位置推定方法、周囲に存在する所定のオブジェクト（ランドマーク）を基準としてライダ３１やカメラ３２などの外界センサの出力データと地図ＤＢ４の地物情報が示すランドマークの位置情報とに基づく自車位置推定方法などを実行する。そして、位置推定部１７は、例えば、現在実行可能な位置推定方法の中から最も高い推定精度となる位置推定方法を実行し、実行した位置推定方法に基づき得られた自車位置等を示した自車位置情報を、アップロードデータ生成部１９へ供給する。

オブジェクト検出部１８は、センサ部７が出力する点群情報、画像データ、音声データ等に基づき、所定の対象物を検出する。この場合、例えば、オブジェクト検出部１８は、位置推定部１７が推定した自車位置に基づき、センサ部７により検出したオブジェクトに対応する地物情報を地図ＤＢ４から抽出する。そして、オブジェクト検出部１８は、センサ部７により検出したオブジェクトの位置及び形状等と、地図ＤＢ４から抽出した地物情報が示すオブジェクトの位置及び形状等とに違いがある場合、又は、地図ＤＢ４に該当する地物情報が存在しない場合などに、センサ部７により検出したオブジェクトに関する情報（「オブジェクト検出データ」とも呼ぶ。）を、アップロードデータ生成部１９へ供給する。また、オブジェクト検出部１８は、後述するように、地物情報に基づき、ライダ３１の測定範囲内に検出困難地物が存在すると判断した場合、ライダ３１の測定範囲を限定する。

なお、オブジェクト検出部１８は、センサ部７により検出したオブジェクトと地図ＤＢ４の地物情報が示すオブジェクトとに形状や位置等に違いがあるか否かに関わらず、特定のオブジェクトを検出した場合に、当該オブジェクトに関するオブジェクト検出データをアップロードデータ生成部１９へ供給してもよい。例えば、オブジェクト検出部１８は、センサ部７の出力に基づき、道路標識の内容、形状、位置等を認識した場合、又は、車線境界（即ち区画線等）の位置、形状等を認識した場合に、これらの認識結果をオブジェクトデータとしてアップロードデータ生成部１９へ供給してもよい。

アップロードデータ生成部１９は、位置推定部１７から供給される自車位置情報と、オブジェクト検出部１８から供給されるオブジェクト検出データと、車両属性情報ＩＶとに基づき、アップロード情報Ｉｕを生成する。そして、アップロードデータ生成部１９は、生成したアップロード情報Ｉｕを、通信部１１によりサーバ装置２へ送信する。アップロードデータ生成部１９が送信するアップロード情報Ｉｕのデータ構造については、［データ構造］のセクションで詳しく説明する。

地図更新部２０は、通信部１１によりサーバ装置２から受信したダウンロード情報Ｉｄに基づき、地図ＤＢ４を更新する。

自動運転制御部２１は、地図ＤＢ４を参照し、設定された経路と、位置推定部１７が推定した自車位置とに基づき、自動運転制御に必要な信号を車両に送信する。自動運転制御部２１は、設定された経路に基づき、目標軌道を設定し、自車位置推定部１７が推定した自車位置が目標軌道から所定幅以内のずれ幅となるように、車両に対してガイド信号を送信して車両の位置を制御する。また、自動運転制御部２１は、オブジェクト検出部１８の出力データに基づき、オブジェクト検出部１８が検出したオブジェクトと車両が接触しないように上述の目標軌道を修正する。

［サーバ装置の構成］
図２（Ｂ）は、サーバ装置２の機能的構成を示すブロック図を示す。図２（Ｂ）に示すように、サーバ装置２は、主に、記憶部２２と、制御部２３、通信部２４とを有する。サーバ装置２内の各要素は、バスライン９９を介して相互に接続されている。

通信部２４は、制御部２３の制御に基づき、各端末装置１からアップロード情報Ｉｕを受信したり、地図ＤＢ４を更新するためのダウンロード情報Ｉｄを各端末装置１へ送信したりする。

記憶部２２は、制御部２３が実行するプログラムや、制御部２３が所定の処理を実行する為に必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部２２は、配信地図ＤＢ５と、イベント情報ＤＢ９とを記憶する。

配信地図ＤＢ５は、各端末装置１に配信するための地図データであり、地図ＤＢ４と同様に、自動運転やＡＤＡＳなどで使用される種々のデータが記録されている。

イベント情報ＤＢ９は、各端末装置１から受信するアップロード情報Ｉｕに含まれるイベント情報を記録したデータベースである。イベント情報ＤＢ９に記録されたデータは、例えば、配信地図ＤＢ５の更新に用いられ、所定の統計処理、検証処理等が行われた後に配信地図ＤＢ５に反映される。

制御部２３は、所定のプログラムを実行するＣＰＵなどを含み、サーバ装置２の全体を制御する。本実施例では、制御部２３は、通信部２４によりイベント情報を含むアップロード情報Ｉｕを端末装置１から受信した場合に、イベント情報をイベント情報ＤＢ９に登録する。また、制御部２３は、所定のタイミングにおいて、イベント情報ＤＢ９を参照し、配信地図ＤＢ５の地物情報などを更新する。さらに、制御部２３は、更新した地物情報等を含むダウンロード情報Ｉｄを、通信部２４により端末装置１へ送信する。

［検出困難地物］
ここで、検出困難地物の具体例について、図４を参照して説明する。

図４（Ａ）は、ライダ３１により計測が困難な金網５２付近に存在する車両周辺の俯瞰図を示す。図４（Ａ）の例では、道路５３沿いに存在する駐車場５１には、駐車場５１と道路５３とを隔てるように金網５２が設けられている。この場合、金網５２は、ライダ３１の光の走査密度より疎に構成されるため、ライダ３１から出射されるレーザ光の大部分を反射せずに透過する場合がある。よって、この場合、端末装置１は、金網５２から反射された十分な光量のレーザ光を得ることが困難であるため、ライダ３１が出力する点群データによっては金網５２の存在を正確に検出することができない場合がある。この場合、金網５２の存在を検出できないために、金網５２を透過して駐車場５１に存在する物体を検出する可能性がある。

図４（Ｂ）は、ライダ３１により計測が困難なチェーンゲート５５付近に存在する車両周辺の俯瞰図を示す。図４（Ｂ）の例では、道路５６沿いに存在する駐車場５４への入退出を制限するためのチェーンゲート５５が設けられている。ここで、チェーンゲート５５は、両端に設けられた柱と、両端の柱を結ぶチェーンとを含む。このチェーンは、ライダ３１の光の走査密度に対して細い場合には、ライダ３１から出射されるレーザ光がチェーンに照射されない場合があるため、反射光を得ることができず、ライダ３１が出力する点群データとして正確に検出されない場合がある。よって、この場合、端末装置１は、ライダ３１が出力する点群データによってはチェーンゲート５５のチェーン部分を正確に検出することができない。

同様に、駐車場、空き地その他施設への土地への進入を規制するためのチェーンやロープ、車線間に設けられたワイヤなども同様に、ライダ３１の光の走査密度より疎に構成され、かつ、垂直方向での当該光の走査間隔よりも細いため、端末装置１は、ライダ３１の出力データによっては正確に検出することができない。以上を勘案し、本実施例では、地図ＤＢ４及び配信地図ＤＢ５に含まれる地物情報には、このような検出困難地物を事前に識別可能にするための情報が含まれる。地物情報のデータ構造については、以下の［データ構造］のセクションで説明する。

［データ構造］
次に、地図ＤＢ４、配信地図ＤＢ５、及びアップロード情報Ｉｕのデータ構造について説明する。

（１）地物情報
まず、地図ＤＢ４及び配信地図ＤＢ５に含まれる地物情報について図５及び図６を参照して説明する。以下では、対象の地物の各外界センサによる検出難易度を示す情報が地物情報に含まれる例について説明する。

図５は、地図ＤＢ４及び配信地図ＤＢ５に含まれる地物情報のデータ構造例を示す。図５に示す地物情報は、「地物ＩＤ」、「所属リンクＩＤ」、「種別ＩＤ」、「所属オブジェクトＩＤ」、「検出難易度」、「大きさ」、「絶対位置」、「相対位置」の各要素を含む。また、「指定される情報の例」の欄には、検出困難地物である図４（Ａ）の金網５２を対象とした場合に各項目に指定される情報の例が示されている。また、図６は、「種別ＩＤ」において指定される番号と地物の種別との対応関係を示すテーブルである。

ここで、「地物ＩＤ」は、各地物に対して割り当てられた固有の識別番号である地物ＩＤを指定する項目である。「所属リンクＩＤ」は、対象の地物に隣接する又は対象の地物が存在する（即ち対象の地物を検出可能な）道路のリンクＩＤを指定する項目である。ここでは、金網５２に隣接する道路５３のリンクＩＤ「Ｌ０００１」が指定されている。「種別ＩＤ」は、対象のオブジェクトの種別を示す識別番号等を指定する項目である。ここでは、金網を示す種別ＩＤ「５」が指定されている。なお、図６に示すように、種別ＩＤ「４」のチェーンゲート及び種別ＩＤ「５」の金網などのように、検出困難地物となる地物の各種類に対してそれぞれ種別ＩＤが割り当てられている。

「所属オブジェクトＩＤ」は、対象の地物に隣接するオブジェクト（駐車場などの施設を含む）の識別番号を指定する項目である。ここでは、金網５２に隣接する図４（Ａ）に示す駐車場５１の識別番号「ＯＢ３９９２」が指定されている。なお、図４（Ｂ）に示すチェーンゲート５５の地物情報の「所属オブジェクトＩＤ」には、駐車場５４の識別番号が指定される。

「検出難易度」は、各外界センサを用いて対象の地物を検出する際の難易度を指定する項目である。ここでは、ライダ、カメラ、超音波センサなどの外界センサの種別ごとに１から３までの検出難易度が指定されている。ここでは、ライダによる金網５２の検出難易度が「３」、カメラによる金網５２の検出難易度が「１」、超音波センサによる金網５２の検出難易度が「２」に設定されている。なお、検出難易度「３」の場合には、対象のセンサ（図５ではライダ）によっては検出が困難又は不可能な地物（即ち検出困難地物）であることを示し、検出難易度「１」の場合には、対象のセンサ（図５ではカメラ）による検出が適した地物であることを示し、検出難易度「２」の場合には、対象のセンサ（図５では超音波センサ）による検出が（得手不得手なく）可能な地物であることを示す。そして、図５の例では、ライダによる金網５２の検出難易度が「３」であることから、端末装置１は、図５に示す地物情報を参照することで、金網５２がライダによる検出が困難又は不可能な検出困難地物であることが好適に認識することができる。

このように、「検出難易度」には、ライダによる検出が困難又は不可能な検出困難地物であることを示す情報が指定可能となっている。そして、好ましくは、図５に示すように、「検出難易度」には、ライダ以外の外界センサによる検出難易度に関する情報についてもさらに指定されるとよい。なお、ライダ以外の外界センサの検出難易度は、後述するように、ライダの代替としてオブジェクト検出に用いるセンサを決定するのに好適に参照される。「検出難易度」として指定される情報は、検出難度情報の一例である。

「大きさ（長さ）」は、対象の地物の大きさ又は長さを指定する項目である。「絶対位置」は、対象のオブジェクトの位置を緯度及び経度により指定する項目であり、「相対位置」は、対象のオブジェクトの所定の基準位置に対する相対位置を指定する項目である。上述の基準位置は、例えば、地物情報内で別途定義された位置であり、近傍に存在する他の地物の位置であってもよい。相対位置によって位置を指定する場合には、基準位置を定義する必要がある。なお、「絶対位置」又は「相対位置」で示される地物の位置は、例えば地物の中心位置を示すものであってもよく、地物を含む矩形領域の四隅の位置をそれぞれ示すものであってもよい。この他、地物情報は、対象の地物の色の情報、形状の情報などを含んでもよい。

（２）アップロード情報
次に、アップロード情報Ｉｕのデータ構造の具体例について説明する。

図７は、端末装置１が送信するアップロード情報Ｉｕのデータ構造の概要を示す図である。図７に示すように、アップロード情報Ｉｕは、ヘッダ情報と、走行経路情報と、イベント情報と、メディア情報とを含む。

ヘッダ情報（Ｅｎｖｅｌｏｐｅ）は、「バージョン（Ｖｅｒｓｉｏｎ）」、「送信元（Ｓｕｂｍｉｔｔｅｒ）」、「車両メタデータ（ｖｅｈｉｃｌｅＭｅｔａＤａｔａ）」の各項目を含む。端末装置１は、「バージョン」に、使用されるアップロード情報Ｉｕのデータ構造のバージョンの情報を指定し、「送信元」には、アップロード情報Ｉｕを送信する会社名（車両のＯＥＭ名又はシステムベンダー名）の情報を指定する。また、端末装置１は、「車両メタデータ」に、車両種別、車両ＩＤ、車両長、車幅、車高、燃料タイプなどの車両属性情報ＩＶの各情報を指定する。

走行経路情報（Ｐａｔｈ）は、「位置推定（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｅ）」の項目を含む。端末装置１は、この「位置推定」には、位置推定時刻を示すタイムスタンプ情報の他、推定した車両の位置を示す緯度、経度、標高の情報、及びこれらの推定精度に関する情報などを指定する。

イベント情報（Ｐａｔｈ Ｅｖｅｎｔｓ）は、「オブジェクト認識イベント（Ｏｂｊｅｃｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」、「標識認識イベント（Ｓｉｇｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」、「車線境界認識イベント（Ｌａｎｅ Ｂｏｕｎｄａｒｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」の各項目を含む。端末装置１は、オブジェクト認識イベントを検知した場合に、その検知結果となる情報を「オブジェクト認識イベント」に指定する。「オブジェクト認識イベント」には、図７を参照して後述するように、標識及び車線境界線以外の特定のオブジェクトを検出した際の当該オブジェクトの認識結果に関する情報が指定される。また、端末装置１は、標識認識イベントを検知した場合に、その検知結果となる情報を「標識認識イベント」に指定する。「標識認識イベント」には、例えば標識を検出した際の当該標識の認識結果に関する情報が指定される。また、端末装置１は、車線境界認識イベントを検知した場合に、その検知結果となる情報を「車線境界認識イベント」に指定する。「車線境界認識イベント」には、例えば、車線の境界を検出した際の当該境界の認識結果に関する情報が指定される。なお、これらの「オブジェクト認識イベント」、「標識認識イベント」、「車線境界認識イベント」の各項目は任意項目となっている。従って、端末装置１は、検知したイベントに対応する項目にのみ、その検知結果となる情報を指定すればよい。

メディア情報（Ｐａｔｈ Ｍｅｄｉａ）は、センサ部７の出力データ（検出情報）である生データを送信する際に使用されるデータタイプである。

図８は、イベント情報に含まれる「オブジェクト認識イベント」のデータ構造を示す。図８では、「オブジェクト認識イベント」に含まれる要素（サブ項目）ごとに、各要素に対応する情報の指定が必須であるか任意であるかの情報を「必須／任意」の欄に示す。

図８に示すように、「オブジェクト認識イベント」は、「タイムスタンプ（ｔｉｍｅＳｔａｍｐＵＴＣ＿ｍｓ）」、「オブジェクトＩＤ（ｄｅｔｅｃｔｅｄＯｂｊｅｃｔＩＤ）」、「オフセット位置（ＰｏｓｉｔｉｏｎＯｆｆｓｅｔ）」、「オブジェクトタイプ（ｏｂｊｅｃｔＴｙｐｅ）」、「オブジェクトサイズ（ｏｂｊｅｃｔＳｉｚｅ＿ｍ）」、「オブジェクトサイズ精度（ｏｂｊｅｃｔＳｉｚｅＡｃｃｕｒａｃｙ＿ｍ）」、「メディアＩＤ（ｍｅｄｉａＩＤ）」の各要素を含んでいる。

端末装置１のアップロードデータ生成部１９は、オブジェクト検出部１８からオブジェクトの検出結果を示すオブジェクト検出データを受信した場合に、図７に示すデータ構造を有する「オブジェクト認識イベント」を含むイベント情報を生成する。

ここで、アップロードデータ生成部１９は、「タイムスタンプ」にはオブジェクト検出時の時刻を指定し、「オブジェクトＩＤ」には、検出したオブジェクトのオブジェクトＩＤを指定する。オブジェクトＩＤは、地図ＤＢ４や配信地図ＤＢ５で用いられる地物ＩＤであってもよい。また、「オフセット位置」には、アップロードデータ生成部１９は、検出したオブジェクトの車両からの相対位置（例えば緯度差及び経度差等）の情報を指定する。

「オブジェクトタイプ」は、図６に示す地物情報の「種別ＩＤ」と同様の情報を指定する項目であり、アップロードデータ生成部１９は、検出したオブジェクトの種別を示す情報を「オブジェクトタイプ」に指定する。また、アップロードデータ生成部１９は、検出したオブジェクトのサイズ情報及び当該サイズの精度情報がオブジェクト検出部１８から供給されるオブジェクト検出データに含まれていた場合に、これらの情報を、「オブジェクトサイズ」、「オブジェクトサイズ精度」の各要素に指定する。また、アップロードデータ生成部１９は、センサ部７が出力した画像、ビデオ、点群データなどの生データを送信する必要がある場合に、当該生データに対して付与した識別情報を、「メディアＩＤ」に指定する。そして、「メディアＩＤ」の要素で指定されたメディア（生データ）の詳細情報等については、「メディア情報」の項目に別途格納される。

［ライダ測定範囲の制御］
次に、地物情報に基づくライダ３１の測定範囲（「ライダ測定範囲ＡＬ」とも呼ぶ。）の制御について説明する。本実施例では、ライダ３１が車両に搭載されており、車両はライダ３１が検出する周囲の地物の存在を自動運転又はＡＤＡＳに利用するものとする。オブジェクト検出部１８は、検出困難地物がライダ測定範囲ＡＬに含まれると判断した場合に、端末装置１から観察した場合に検出困難地物の裏側（奥側）となる領域（「地物裏領域Ａｘ」とも呼ぶ。）をライダ測定範囲ＡＬから除外してオブジェクトの検出処理を行う。これにより、オブジェクト検出の処理負荷を好適に低減する。

図９は、図４（Ａ）に示した金網５２がライダ測定範囲ＡＬに含まれる場合の車両の俯瞰図である。この場合、地物裏領域Ａｘを考慮しないライダ測定範囲ＡＬは、車両を中心とし、ライダ３１の最大測距距離を半径とした円形領域となっている。

まず、オブジェクト検出部１８は、地物情報に基づき、ライダ３１の最大測距距離以内にライダ３１による検出が困難又は不可能な検出困難地物である金網５２が存在すると認識する。そして、オブジェクト検出部１８は、検出困難地物である金網５２の裏側の領域、即ち、ライダ３１の最大測距距離以内であって金網５２を透過したライダ３１のレーザ光が到達する範囲を、地物裏領域Ａｘとして認識する。この場合、例えば、オブジェクト検出部１８は、地図ＤＢ４に登録された金網５２の地物情報等から金網５２の存在範囲を特定し、ライダ３１から観察した場合に当該存在範囲と重なる領域を、地物裏領域Ａｘとして決定する。

そして、オブジェクト検出部１８は、地物裏領域Ａｘを除外したライダ測定範囲ＡＬ内から得られたライダ３１の点群データに基づき、オブジェクトの検出を行う。例えば、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１により得られたライダ測定範囲ＡＬの点群データのうち、地物裏領域Ａｘの位置を示す点群データを削除し、残りの点群データに基づきオブジェクトの検出を行う。なお、オブジェクト検出部１８は、障害物の検出のためには、地物裏領域Ａｘからオブジェクト検出処理を行う必要はなく、自車位置推定のためのランドマーク検出等のためには、地物裏領域Ａｘからのオブジェクト検出処理を行ってもよい。同様に、地物裏領域Ａｘに存在するオブジェクトの情報を積極的に収集する場合には、地物裏領域Ａｘからのオブジェクト検出処理を行ってもよい。

一般に、金網５２などの検出困難地物は、ライダ３１からのレーザ光の大部分を透過するため、地物裏領域Ａｘ内に存在するオブジェクトに対する点群データがライダ３１より生成される。一方、地物裏領域Ａｘに存在するオブジェクトは、対象の検出困難地物の裏に存在し、金網５２を超えて道路５３に進入することはないため、車両の走行の妨げとなる障害物にはならず、検出対象とする必要性に乏しい。以上を勘案し、本実施例では、オブジェクト検出部１８は、地物裏領域Ａｘ内におけるオブジェクト（障害物）検出を実行しない。これにより、オブジェクト検出部１８は、地物裏領域Ａｘ内における不要なオブジェクトの検出処理を省き、処理負荷を好適に低減させる。なお、オブジェクト検出部１８は、自車位置推定処理におけるランドマークとする地物が地物裏領域Ａｘに存在する場合には、地物裏領域Ａｘ内で得られる当該ランドマークの点群データに基づき自車位置推定を行ってもよい。

また、この場合、自動運転制御部２１は、金網５２の地物情報に基づき特定した金網５２の存在範囲と所定距離以上近づかないように車両を制御する。これにより、ライダ３１により検出できなかった金網５２と車両が接触するのを確実に抑制する。

また、検出困難地物が、地物裏領域Ａｘから道路へのオブジェクトの進入を防ぎうるものでない場合もある。例えば、金網は地物裏領域Ａｘから道路への車両や歩行者等のオブジェクトの進入を防ぎうるが、ロープや車両の天井よりも高い位置に設置されたチェーンについては、地物裏領域Ａｘと道路とを完全に隔てるものではなく、地物裏領域Ａｘからのオブジェクトの進入の可能性がある。このような検出困難地物の地物裏領域Ａｘ内におけるオブジェクトの検出処理を省いてはならない。そこで、端末装置１は、地物裏領域Ａｘに存在するオブジェクトの検出処理を省いてよいかを、地物情報に付された種別ＩＤが示す地物の種別に基づいて判断することが望ましい。もしくは、地物裏領域Ａｘに存在するオブジェクトの検出処理を省いてよいかを示す検出除外フラグを、検出困難地物についての地物情報に付加して記録し、端末装置１は地物裏領域Ａｘのオブジェクトの検出処理にあたって、検出除外フラグを参照するようにしてもよい。

また、検出困難地物の前領域において障害物を検知した場合、通常通りのオブジェクト検出処理をする。

また、好適には、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１による計測が困難又は不可能な検出困難地物を他の外界センサにより検出してもよい。例えば、オブジェクト検出部１８は、金網５２の地物情報（図５参照）の「検出難易度」の各センサの項目を参照し、検出難易度が「１」となるセンサ（図５ではカメラ）により金網５２の検出処理を行う。これにより、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１により検出できない地物を他のセンサにより好適に検出することができる。この場合、オブジェクト検出部１８は、対象の検出困難地物（ここでは金網５２）の周辺位置では、ライダ３１に基づくオブジェクト検出からカメラ３２に基づくオブジェクト検出へ完全に切り替えてもよい。

［処理フロー］
図１０は、アップロード情報Ｉｕ及びダウンロード情報Ｉｄの授受に関する処理の概要を示すフローチャートの一例である。

まず、端末装置１は、所定のイベントを検知したか否か判定する（ステップＳ１０１）。例えば、端末装置１は、センサ部７の出力に基づき、イベント情報として送信すべきイベント（オブジェクト認識イベント等）が発生したか否か判定する。そして、端末装置１は、イベントを検知した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、イベント情報を生成し、生成したイベント情報を含むアップロード情報Ｉｕをサーバ装置２へ送信する（ステップＳ１０２）。

サーバ装置２は、ステップＳ１０２で送信されたアップロード情報Ｉｕを受信し、イベント情報ＤＢ９にアップロード情報Ｉｕを蓄積する（ステップＳ２０１）。そして、サーバ装置２は、配信地図ＤＢ５の更新タイミングであるか否か判定する（ステップＳ２０２）。上述の更新タイミングは、配信地図ＤＢ５の前回更新時からの時間長に基づいて判定されてもよく、配信地図ＤＢ５の前回更新時から受信したアップロード情報Ｉｕの累積受信数に基づいて判定されてもよい。

そして、サーバ装置２は、配信地図ＤＢ５の更新タイミングである場合（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、イベント情報ＤＢ９を参照して地物情報を生成し、生成した地物情報を用いて配信地図ＤＢ５を更新する（ステップＳ２０３）。そして、サーバ装置２は、ステップＳ２０３において生成した地物情報を示すダウンロード情報Ｉｄを各端末装置１に対して送信する（ステップＳ２０４）。なお、サーバ装置２は、ダウンロード情報Ｉｄの送信要求があった端末装置１に対してのみダウンロード情報Ｉｄを送信してもよい。一方、サーバ装置２は、配信地図ＤＢ５の更新タイミングではない場合（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、引き続きステップＳ２０１を実行する。

一方、端末装置１は、ステップＳ１０２の実行後、又は、ステップＳ１０１において所定のイベントを検知しなかった場合、ダウンロード情報Ｉｄをサーバ装置２から受信したか否か判定する（ステップＳ１０３）。そして、端末装置１は、ダウンロード情報Ｉｄを受信した場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、当該ダウンロード情報Ｉｄを用いて地図ＤＢ４を更新する（ステップＳ１０４）。これにより、地図ＤＢ４には、道路周辺のオブジェクトに関する最新情報が記録され、経路探索、注意喚起、自動運転制御などに好適に用いられる。一方、端末装置１は、サーバ装置２からダウンロード情報Ｉｄを受信していない場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、ステップＳ１０１へ処理を戻す。

図１１は、オブジェクト検出部１８が実行するライダ３１を用いたオブジェクト検出処理の一例を示すフローチャートである。オブジェクト検出部１８は、図１１のフローチャートの処理を繰り返し実行する。なお、本実施例は、ライダ３１が車両に搭載されており、車両はライダ３１が検出する周囲の地物の存在を自動運転又はＡＤＡＳに利用する場合の処理の一例である。

まず、オブジェクト検出部１８は、地図ＤＢ４を参照し、ライダ３１による検出が困難又は不可能な検出困難地物がライダ３１の最大測距距離以内に存在するか否か判定する（ステップＳ１１１）。例えば、オブジェクト検出部１８は、現在位置からライダ３１の最大測距距離以内となる範囲内の位置を示す位置情報を含む地物情報を地図ＤＢ４から検索し、検索した地物情報のうちライダに対する検出難易度が「３」となる地物情報が存在するか否か判定する。

そして、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１による検出が困難又は不可能な検出困難地物がライダ３１の最大測距距離以内に存在すると判断した場合（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）、地物情報に基づき対象の検出困難地物の存在範囲を特定することで、当該検出困難地物を基準とした地物裏領域Ａｘを認識する（ステップＳ１１２）。そして、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１により得られた点群データのうち、地物裏領域Ａｘ内の位置を指し示す点群データを削除する（ステップＳ１１３）。そして、オブジェクト検出部１８は、残りの点群データに基づき、オブジェクトの検出を行う（ステップＳ１１４）。これにより、オブジェクト検出部１８は、地物裏領域Ａｘ内での不要なオブジェクト検出処理を好適に防ぐ。なお、地物裏領域Ａｘ内の位置を指し示す点群データを削除せず、当該点群データをオブジェクト検出の処理の対象から除外してもよい。

一方、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１による検出が困難又は不可能な検出困難地物がライダ３１の最大測距距離以内に存在しないと判断した場合（ステップＳ１１１；Ｎｏ）、ライダ３１により得られたすべての点群データに基づき、ライダ３１の最大測距距離以内の全範囲を対象としたオブジェクト検出を行う（ステップＳ１１７）。

ステップＳ１１３の後、オブジェクト検出部１８は、対象の検出困難地物の検出に適した他のセンサが存在するか否か判定する（ステップＳ１１５）。この場合、例えば、オブジェクト検出部１８は、対象の検出困難地物の地物情報を参照し、ライダ以外の他のセンサの検出難易度が「１」となるセンサが存在するか否か判定する。そして、オブジェクト検出部１８は、検出困難地物の検出に適した他のセンサが存在する場合（ステップＳ１１５；Ｙｅｓ）、当該他のセンサを用いて検出困難地物の検出処理を行う（ステップＳ１１６）。この場合、好適には、オブジェクト検出部１８は、対象の検出困難地物の周辺位置では、ライダ３１に基づくオブジェクト検出から上述の他のセンサに基づくオブジェクト検出へ完全に切り替えてもよい。これにより、上述の検出困難地物を含むオブジェクト検出を好適に実行することができ、検出困難地物についてもアップロードデータ生成部１９がアップロード情報Ｉｕを生成することができる。

一方、オブジェクト検出部１８は、検出困難地物の検出に適した他のセンサが存在しない場合（ステップＳ１１５；Ｎｏ）、当該検出困難地物のセンサ部７による検出はできないと判断し、フローチャートの処理を終了する。

［変形例］
以下では、上述の実施例に好適な変形例について説明する。以下の変化例は任意に組み合わせて上述の実施例に適用してもよい。

（変形例１）
地物情報は、図５に示す「検出難易度」の項目に代えて、対象の地物が検出困難地物であるか否かを示すフラグ情報を指定する項目を含んでもよい。この場合、地物情報は、図５に示すデータ構造と同様に、対象の地物が検出困難又は不可能か否かを外界センサごとに指定する項目を含んでもよい。

（変形例２）
オブジェクト検出部１８は、対象のオブジェクトまでの距離又は現在位置周辺の天候を勘案し、図１１のステップＳ１１１での検出困難地物の判定処理を行ってもよい。

例えば、オブジェクト検出部１８は、対象のオブジェクトまでの距離が長いほど、ライダ３１のオブジェクトの検出精度が低下することを勘案し、対象のオブジェクトまでの距離が所定距離以上の場合に、ライダに対する検出難易度を地物情報に記録されている値から１だけ上げてもよい。同様に、オブジェクト検出部１８は、現在位置周辺の天候が雨や雪などのライダ３１の精度低下が生じる所定の天候である場合に、ライダに対する検出難易度を地物情報に記録されている値から１だけ上げてもよい。同様に、オブジェクト検出部１８は、ライダ以外の外界センサの検出難易度についても、当該外界センサの精度に影響が生じる天候や距離などの検出条件に応じて、検出難易度を、地物情報に記録されている値から増減させてもよい。

（変形例３）
図１１では、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１の出力データを原則的に参照したオブジェクト検出を行った。これに代えて、オブジェクト検出部１８は、ライダ３１以外の他の外界センサ（「他外界センサ」とも呼ぶ。）を原則的に参照したオブジェクト検出を行ってもよい。

この場合、地図ＤＢ４又は配信地図ＤＢ５の地物情報には、上述の他外界センサによる対象の地物の検出が困難又は不可能であるか否かを特定可能な情報（例えば検出難易度又はフラグ情報）が含まれ、オブジェクト検出部１８は、当該地物情報を参照し、他外界センサによる対象の地物の検出が困難又は不可能である検出困難地物が他外界センサの測定範囲内に存在するか否か判定する。そして、オブジェクト検出部１８は、当該検出困難地物が存在する場合に、実施例と同様に当該検出困難地物を基準として地物裏領域Ａｘを設定し、地物裏領域Ａｘを除外した測定範囲内において他外界センサに基づくオブジェクト検出を行う。この態様によっても、好適に処理負荷を低減しつつ、自動運転制御などを好適に行うことができる。

（変形例４）
実施例で説明したサーバ装置２の処理を、複数のサーバ装置からなるサーバシステム（所謂クラウドサーバ）が実行してもよい。

例えば、サーバシステムは、配信地図ＤＢ５を記憶するサーバと、イベント情報ＤＢ９を記憶するサーバと、地物情報の生成処理を行うサーバとから構成されていてもよい。この場合、各サーバは、予め割り当てられた処理を実行するのに必要な情報を他のサーバから適宜受信して所定の処理を実行する。

また、検出されたオブジェクトに関する情報（即ち図８のデータ構造を有する情報）は、端末装置１とサーバ装置２との間で授受が行われてもよく、サーバ間で授受が行われてもよい。図１２は、変形例に係るデータ収集システムの概略構成である。図１２に示すデータ収集システムは、複数の端末装置１と、車両クラウド２Ａと、地図クラウド２Ｂとを有する。車両クラウド２Ａは、主に車ベンダーが管理するサーバ群であり、地図クラウド２Ｂは、主に地図ベンダーが管理するサーバ群である。

この場合、車両クラウド２Ａ及び地図クラウド２Ｂは、実施例のサーバ装置２と同様に、アップロード情報Ｉｕを各車両の端末装置１から受信してもよい。これにより、車両クラウド２Ａ及び地図クラウド２Ｂは、それぞれ地物情報の生成に必要なイベント情報を収集することが可能である。また、車両クラウド２Ａは、アップロード情報Ｉｕに基づき生成した地物情報を地図クラウド２Ｂへ送信してもよい。

１ 端末装置
２ サーバ装置
４ 地図ＤＢ
５ 配信地図ＤＢ
６ センサデータキャッシュ
７ センサ部
９ イベント情報ＤＢ

Claims (8)

1. 地図データに含まれる地物情報のデータ構造であって、
   地物の位置を示す位置情報と、
   検出装置による前記地物の検出難度が所定度合以上であることを示す検出難度情報と、
   を含み、
   前記位置情報が示す位置に前記地物が存在することを、前記地物の検出処理において認識するのに用いられるデータ構造。
2. 前記検出難度情報は、複数種類の検出装置による前記地物の検出難度を示す情報である請求項１のいずれか一項に記載のデータ構造。
3. 前記検出難度情報を含む地物情報には、前記地物が属する道路又は駐車場の識別情報がさらに含まれる請求項１又は２に記載のデータ構造。
4. 前記検出難度情報を含む地物情報には、前記地物の種別を示す種別情報がさらに含まれる請求項１〜３のいずれか一項に記載のデータ構造。
5. 前記検出装置は測域センサであり、
   前記検出が困難な地物は、疎に構成された細長物を含む地物である請求項１〜４のいずれか一項に記載のデータ構造。
6. 前記地物の範囲、幅、または大きさを示す情報をさらに含む請求項１〜５のいずれか一項に記載のデータ構造。
7. 前記検出装置から見た場合に、前記地物の裏側となる領域である地物裏領域を、前記検出処理において検出対象から除外するのに用いられる請求項１〜６のいずれか一項に記載のデータ構造。
8. 前記検出装置が、前記検出処理において前記地物裏領域を検出対象から除外してよいか否かを示す検出除外フラグをさらに含む請求項７に記載のデータ構造。

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