JP2022017412A - Feature point generation method - Google Patents

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稔樹 藤原
Toshiki Fujiwara
卓也 塚田
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a feature point generation method, a feature point generation device, a feature point generation program, and a recording medium recording the feature point generation program, capable of generating feature points of a traveling road.
SOLUTION: A server generates a feature point as a candidate of a node of a traveling road based on a travel track of a moving body. The server acquires the travel track from an on-vehicle machine via a network. The server extracts a linear component from the travel track, and obtains an intersection point of an extended line of the extracted linear line component and the extended line of another linear line component adjacent to the linear line component in the travel track. Then, if the travel track passes from the intersection point into a predetermined range, the server generates the intersection point as the feature point.
SELECTED DRAWING: Figure 3
COPYRIGHT: (C)2022,JPO&INPIT

Description

本発明は、特徴点生成方法に関する。 The present invention relates to a method for generating feature points.

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 route that does not exist on the map represented by the existing map data, such as a newly opened route, the map data is updated by estimating the shape of the new route from the vehicle's position information and driving direction. (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 the above technology is used for intersections and driving roads with many corners such as driving roads in parking lots, not only the shape but also the generation of feature points for identifying intersections and corners can be used for navigation and autonomous driving. It is indispensable for using it. However, in the technique of Patent Document 1, one example is the problem that new feature points are not generated only by inferring the shape of the new traveling path.

特開2014-235510号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-235510

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、走行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。 The present invention is an example of a problem to deal with such a problem. That is, it is an object of the present invention to provide, for example, a feature point generation method capable of generating feature points on a traveling path, a feature point generation device, a feature point generation program, and a recording medium on which the feature point generation program is recorded. It is supposed to be.

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、前記走行軌跡を取得する取得工程と、前記走行軌跡から直線成分を抽出する抽出工程と、前記抽出した直線成分の延長線と、前記走行軌跡において前記直線成分に隣接する他の直線成分の延長線と、の交点を前記特徴点として生成する第1生成工程と、を含むことを特徴とする。 The feature point generation method according to claim 1, which has been made to solve the above-mentioned problems, is a feature point generation method for generating feature points that are candidates for a node of a travel path based on a travel locus of a moving body. An acquisition step for acquiring the traveling locus, an extraction step for extracting a linear component from the traveling locus, an extension line of the extracted linear component, and an extension line of another linear component adjacent to the linear component in the traveling locus. It is characterized by including a first generation step of generating the intersection of and the above as the feature point.

また、請求項5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、前記走行軌跡を取得する取得部と、前記走行軌跡から直線成分を抽出する抽出部と、前記抽出した直線成分の延長線と、前記走行軌跡において前記直線成分に隣接する他の直線成分の延長線と、の交点を前記特徴点として生成する第1生成部と、を含むことを特徴とする。 Further, the feature point generation device according to claim 5 is a feature point generation device that generates feature points that are candidates for nodes of the travel path based on the travel locus of the moving body, and is an acquisition unit that acquires the travel locus. The feature point is the intersection of the extraction unit that extracts the linear component from the traveling locus, the extension line of the extracted linear component, and the extension line of another linear component adjacent to the linear component in the traveling locus. It is characterized by including a first generation unit generated as.

また、請求項6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、前記コンピュータに、前記走行軌跡を取得する取得部と、前記走行軌跡から直線成分を抽出する抽出部と、前記抽出した直線成分の延長線と、前記走行軌跡において前記直線成分に隣接する他の直線成分の延長線と、の交点を前記特徴点として生成する第1生成部として、機能させることを特徴とする。 The feature point generation program according to claim 6 is a feature point generation program that causes a computer to generate feature points that are candidates for a node of a travel path based on a travel locus of a moving body, and the computer is used to generate the feature points. An acquisition unit for acquiring a travel locus, an extraction unit for extracting a linear component from the travel locus, an extension line of the extracted linear component, and an extension line of another linear component adjacent to the linear component in the travel locus. It is characterized in that it functions as a first generation unit that generates the intersection of the above as the feature point.

また、請求項7記載の記録媒体は、請求項7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。 The recording medium according to claim 7 is characterized in that the feature point generation program according to claim 7 is recorded.

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を利用したシステム構成である。It is a system configuration using the feature point generation device and the link information generation device according to the embodiment of the present invention. 図1に示された特徴点生成装置の特徴点生成にかかる動作のフローチャートである。It is a flowchart of the operation which concerns on the feature point generation of the feature point generation apparatus shown in FIG. 特徴点生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the feature point generation. 特徴点生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the feature point generation. 特徴点生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the feature point generation. 特徴点生成の変形例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the modification of the feature point generation. 特徴点統合の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the concrete example of the feature point integration. 図1に示された特徴点生成装置にかかる動作のフローチャートである。It is a flowchart of the operation concerning the feature point generation apparatus shown in FIG. (A)は走行軌跡が少ないときの統合結果を示し、(B)は走行軌跡が多きときの統合結果を示す。(A) shows the integration result when the traveling locus is small, and (B) shows the integration result when the traveling locus is large. リンク情報生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the link information generation. リンク情報生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the link information generation. 図1に示されたリンク情報生成装置にかかる動作のフローチャートである。It is a flowchart of the operation concerning the link information generation apparatus shown in FIG. リンク情報生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the link information generation. リンク情報生成の具体例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the specific example of the link information generation.

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、前記走行軌跡を取得する取得工程と、前記走行軌跡から直線成分を抽出する抽出工程と、前記抽出した直線成分の延長線と、前記走行軌跡において前記直線成分に隣接する他の直線成分の延長線と、の交点を前記特徴点として生成する第1生成工程と、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走行路の特徴点を生成することができる。 The feature point generation method according to one embodiment of the present invention is a feature point generation method for generating feature points that are candidates for a node of a travel path based on a travel locus of a moving body, and is an acquisition method for acquiring the travel locus. The feature is the intersection of the step, the extraction step of extracting the linear component from the traveling locus, the extension line of the extracted linear component, and the extension line of another linear component adjacent to the linear component in the traveling locus. It is characterized by including a first generation step of generating points. As a result, it is possible to generate feature points of the traveling path suitable for the use of navigation and automatic driving.

また、前記交点を中心にした所定範囲内に前記走行軌跡が存在しない場合、又は、前記交点が存在しない場合、前記走行軌跡のうち前記直線成分から外れる地点から前記他の直線成分上までの軌跡上における接線と前記直線成分の延長線との交点、及び、前記接線と前記他の直線成分の延長線との交点、をそれぞれ前記特徴点として生成する第2生成工程、を含んでもよい。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, when the traveling locus does not exist within a predetermined range centered on the intersection, or when the intersection does not exist, the locus from the point deviating from the linear component of the traveling locus to the other linear component. The second generation step of generating the intersection of the tangent line and the extension line of the linear component and the intersection point of the tangent line and the extension line of the other linear component as the feature points may be included. As a result, it is possible to generate feature points that are more suitable for navigation and automatic driving.

また、前記接線は、前記軌跡上の中央における接線であってもよい。 Further, the tangent line may be a tangent line at the center of the locus.

また、前記走行軌跡の傾斜角度の変化が所定角度以上の点を前記特徴点として生成する第3生成工程、を含んでもよい。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, a third generation step of generating a point in which the change in the inclination angle of the traveling locus is equal to or more than a predetermined angle as the feature point may be included. As a result, it is possible to generate feature points that are more suitable for navigation and automatic driving.

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、前記走行軌跡を取得する取得部と、前記走行軌跡から直線成分を抽出する抽出部と、前記抽出した直線成分の延長線と、前記走行軌跡において前記直線成分に隣接する他の直線成分の延長線と、の交点を前記特徴点として生成する第1生成部と、を含むことを特徴とする。これにより、新規道路の特徴点を生成することができる。 Further, the feature point generation device according to the embodiment of the present invention is a feature point generation device that generates feature points that are candidates for nodes of the travel path based on the travel locus of the moving body, and acquires the travel locus. The intersection of the acquisition unit, the extraction unit that extracts the linear component from the traveling locus, the extension line of the extracted linear component, and the extension line of another linear component adjacent to the linear component in the traveling locus. It is characterized by including a first generation unit generated as the feature point. This makes it possible to generate feature points on new roads.

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。 Further, a feature point generation program may be used in which the above-mentioned feature point generation method is executed by a computer. Since the program is executed by a computer in this way, it does not require dedicated hardware or the like, and can be installed in a general-purpose information processing device to function.

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。 Further, the feature point generation program described above may be stored in a computer-readable recording medium. By doing so, the program can be distributed as a single unit in addition to being incorporated in the device, and version upgrades and the like 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。
The feature point generation device and the link information generation device of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 14. A server 10 as a feature point generation device and a link information generation device according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 11, a feature point generation unit 12, a link information generation unit 13, and a storage unit 14. There is.

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 communication unit 11 communicates with the vehicle-mounted device 20 described later via a network N such as the Internet. The communication unit 11 receives, for example, a traveling locus such as a vehicle (moving body) position information (latitude, longitude), a traveling direction, and an inclination angle acquired by the vehicle-mounted device 20. Further, when the vehicle-mounted device 20 is a device that requires map data such as a navigation device, the communication unit 11 stores the map data stored in the storage unit 14 described later in response to a request from the vehicle-mounted device 20. Send.

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 point generation unit 12 generates feature points that are candidates for nodes on the travel path based on the travel locus received from the communication unit 11.

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 information generation unit 13 generates a link connecting the feature points generated by the feature point generation unit 12.

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 storage unit 14 stores the feature points generated by the feature point generation unit 12 and the links generated by the link information generation unit 13. Further, the storage unit 14 accumulates and stores the traveling loci received from the plurality of vehicle-mounted devices 20. Further, the storage unit 14 stores existing map data in which the travel path of the vehicle is indicated by a node, a link, or the like.

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 point generation unit 12 and the link information generation unit 13 function as an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) of the server 10. Further, in the communication unit 11, the network interface of the server 10 or the like functions. The storage unit 14 functions as a storage medium such as a hard disk of the server 10. Therefore, by configuring the flowcharts of FIGS. 2, 8 and 12, which will be described later, executed by the feature point generation unit 12 and the link information generation unit 13 as a computer program executed by the CPU, the feature point generation program and the link information generation are generated. It can be a program. Further, when the feature point generation unit 12 and the link information generation unit 13 execute the flowcharts shown in FIGS. 2, 8 and 12, the server 10 implements the feature point generation method and the link information generation method of the present invention. ..

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 on-board unit 20 is mounted on the vehicle and collects and transmits a traveling locus to the server 10. Further, when the vehicle-mounted device 20 is configured as a navigation device, the vehicle-mounted device 20 requests the generated map data from the server 10 as needed.

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 on-board unit 20 includes a communication unit 21, a control unit 22, and a vehicle information acquisition unit 23.

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 communication unit 21 communicates with the server 10 via a network N such as the Internet. The communication unit 21 transmits a traveling locus including the vehicle position information (latitude, longitude), traveling direction, inclination angle, etc. acquired by the vehicle information acquisition unit 23. In this embodiment, as shown in FIG. 3, for example, the traveling locus is composed of point cloud data representing a position (latitude, longitude) on the locus on which the vehicle traveled, and the traveling direction at the point representing the position. , Tilt angle, etc. are added.

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。 Further, when the in-vehicle device 20 is a device such as a navigation device that requires map data, the communication unit 21 requests the map data from the server 10 under the control of the control unit 22 or the like, and transmits the map data from the server 10. Receive the created map data.

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 control unit 22 controls the entire control of the vehicle-mounted device 20. The control unit 22 causes the communication unit 21 to transmit the vehicle position information (latitude, longitude), traveling direction, inclination angle, etc. collected by the vehicle information acquisition unit 23 to the server 10 as a traveling locus.

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 information acquisition unit 23 is connected to a GPS (Global Positioning System) receiver, a gyro sensor, various sensors such as a vehicle speed pulse, a receiver, and the like. The vehicle information acquisition unit 23 collects information such as both position information (latitude, longitude), traveling direction, and inclination angle from the above-mentioned sensors and the like.

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-vehicle device 20 is not limited to the car navigation system installed on the instrument panel of the vehicle, and may be, for example, a portable device such as a smartphone. That is, the on-board unit 20 may be detachably installed in the vehicle.

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 control unit 22 functions as an arithmetic unit such as a CPU of the vehicle-mounted device 20. Further, in the communication unit 21, the communication circuit, the antenna, and the like of the vehicle-mounted device 20 function. Further, the vehicle information acquisition unit 23 functions as an interface circuit or the like with various sensors.

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, the operation of the server 10 and the vehicle-mounted device 20 having the above-described configuration will be described. The on-board unit 20 transmits the travel locus to the server 10 at a predetermined timing such as every fixed time or every time the vehicle travels a certain distance. The server 10 functions as an acquisition unit, receives (acquires) a travel locus from the vehicle-mounted device 20, and sequentially stores it in the storage unit 14.

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 (feature point generation unit 12) described above executes the feature point generation process shown in FIG. 2 at a predetermined timing such as every time a travel locus is received or every fixed period. The server 10 reads out one of the plurality of travel loci stored in the storage unit 14 for which the feature point generation process has not been executed (step S1). Subsequently, the server 10 uses a well-known map matching technique to determine whether or not the read travel locus is a travel locus that deviates from the travel path included in the map data (step S2).

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 server 10 determines that the travel locus is a travel path included in the map data (N in step S2), the server 10 ends the process.

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 server 10 determines that the travel locus is a locus deviating from the travel path included in the map data (Y in step S2), the server 10 proceeds to steps S3 to S13 and selects a node of the travel path from the travel locus. Generate feature points.

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 server 10 functions as an extraction unit and extracts a linear component from the traveling locus by using a well-known linear extraction technique (step S3). Next, as shown in FIG. 3A, the server 10 has an extension line LPn of the extracted linear component LSn and an extension line LPn + 1 of another linear component LSn + 1 adjacent to the linear component LSn in the traveling locus. Find the intersection (step S4). If the server 10 can obtain the intersection in step S4 (Y in step S5), the server 10 uses the intersection obtained in step S4 as the feature point candidate Pcn as shown in FIG. 3 (B) (step S6).

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 server 10 determines whether or not the traveling locus exists in the predetermined range A1 centered on the feature point candidate Pcn (step S7). In this embodiment, the predetermined range A1 is an area within a circle centered on the feature point candidate Pcn, but is not limited to this. The predetermined range A1 may have any shape as long as it is centered on the feature point candidate Pcn.

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, when the server 10 has a traveling locus within a predetermined range A1 centered on the feature point candidate Pcn (Y in step S7), the server 10 is shown in FIG. 3C. After functioning as the first generation unit and determining the feature point candidate Pcn as the feature point Pfn (step S8), the process proceeds to step S13.

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, when the server 10 does not have a traveling locus within a predetermined range A1 centered on the feature point candidate Pcn, for example, when the radius of curvature of the traveling locus is large, as shown in FIG. 4A (in step S5). N), the process proceeds to step S9. Further, the server 10 proceeds to step S9 even when the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1 cannot be formed (N in step S5), for example, as in the trajectory of crank movement as shown in FIG.

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 FIGS. 4B and 5, the server 10 is tangent to the center of the locus from the point Pn deviating from the linear component LSn to the point Pn + 1 on the other linear component LSn + 1. Find Ltn. Then, the server 10 uses the intersection of the obtained tangent line Ltn and the extension line LPn of the linear component LSn as the feature point candidate Pcn1 and the intersection of the obtained tangent line Ltn and the extension line LPn + 1 of the straight line component LSn + 1 as the feature point candidate Pcn2. (Step S10).

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。 After that, the server 10 determines whether or not the traveling locus exists in the predetermined range A1 centered on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2, as in step S7 (step S11). When the traveling locus exists in the predetermined range A1 centered on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2 (Y in step S11), the server 10 functions as a second generation unit, and the feature point candidates Pcn1 and Pcn2 are set as feature points Pfn. After confirming, the process proceeds to step S13. On the other hand, if the traveling locus does not exist in the predetermined range A1 centered on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2 (N in step S11), the server 10 proceeds to step S13 without determining the feature point Pfn.

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。 After that, the server 10 determines whether or not the process of determining the feature points of steps S4 to S12 has been executed for all the linear components adjacent to each other in the traveling locus (step S13). If the feature points have not been determined for all the adjacent linear components (N in step S13), the process of returning to step S4 and executing the process of determining the feature points for the next adjacent linear components LSn + 1 and LSn + 2 on the traveling locus is executed. ..

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 server 10 extracts a linear component from the traveling locus, and extends the extension line LPn of the extracted linear component LSn and another linear component LSn + 1 adjacent to the linear component LSn in the traveling locus. The feature point candidate Pcn, which is the intersection of the line LPn + 1, is generated as the feature point Pfn. As a result, feature points can be generated at positions that are candidates for nodes such as corners of the runway and intersections, and feature points of the runway suitable for use in navigation and automatic driving can be generated.

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 feature point generation process described above, when the traveling locus does not exist in the predetermined range A1 centered on the feature point candidate Pcn which is the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1, or between the extension lines LPn and LPn + 1. If the intersection of the above points does not exist, the feature point candidates Pcn1 and Pcn2, which are the intersections of the tangent line Ltn and the extension lines LPn and LPn + 1, are generated as the feature point 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 traveling locus is large, the feature point Pfn can be generated near the turning angle of the traveling locus and at a position close to the traveling locus. As a result, map matching can be performed with high accuracy, and it is possible to generate feature points of the traveling path more suitable for the use of 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 the traveling locus does not exist in 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 the present invention is not limited to this. If there is an intersection of the extension lines LPn and LPn + 1 without determining whether or not the traveling locus exists in 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 the traveling locus does not exist in the predetermined range A1 centered on the intersection of the extension lines LPn and LPn + 1, the feature point Pfn is obtained 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, if the traveling locus does not exist in the predetermined range A1 centered on the intersection of the tangent line Ltn and the extension lines LPn and LPn + 1 (feature point candidates Pcn1 and Pcn2), 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 the traveling locus exists in 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 the traveling locus does not exist in the predetermined range A1 centered on the feature point candidates Pcn1 and Pcn2, a tangent line is drawn at a position slightly deviated from the center to the points Pn and Pn + 1, respectively, and the tangent line and the extension line LPn, The intersection with LPn + 1 may be used as a new feature point candidate. Then, it is conceivable to shift the tangent line to the points Pn and Pn + 1 side until the traveling locus exists in the predetermined range A1 centered 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。 Further, in the above-described embodiment, the feature point Pfn is generated from the position (latitude, longitude) of the traveling locus, but the present invention is not limited to this. For example, as shown in FIG. 6, the server 10 may set a position on the traveling locus where the change in the inclination angle is equal to or more than a predetermined angle as the feature point Pfn. In this embodiment, the feature points Pfn and Pfn + 1 are the positions on the traveling locus where the change of the inclination angle is 1 degree or more. Thereby, for example, feature points Pfn and Pfn + 1 can be generated at the boundary between each floor such as a self-propelled multi-storey car park and the slope connecting each floor. Feature points may be generated using GPS altitude data, but since GPS altitude data is likely to have a large error, more accurate feature points can be obtained by obtaining feature points from the tilt angle as described above. can get. Therefore, it is possible to generate feature points Pfn and Pfn + 1, which are more suitable for use in navigation and automatic driving.

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。 Further, a camera is installed in the vehicle, and the image of the camera is transmitted from the vehicle to the server 10. The server 10 may analyze the image of the camera and generate a landmark such as a tollhouse as a feature point if it can be detected. Further, a narrow band communication device (for example, DSRC) that communicates with a toll booth or the like may be mounted on the vehicle, and the fact that the communication has been performed may be added to the position information transmitted to the server 10. The server 10 generates a communication position as a feature point.

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, feature points can be generated for each of the plurality of traveling trajectories. Therefore, as shown in FIG. 7, a plurality of feature points Pf are generated for, for example, intersections of the same travel path.

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, every time the feature point Pfn is determined by the feature point generation process (that is, every time steps S9 and S12 are executed), the server 10 functions as an integration unit and integrates a plurality of feature point Pfn. The feature point integration process shown in 8 is executed.

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 process, the server 10 determines whether or not the existing feature point Pfn determined before the feature point Pfn exists in the predetermined range A2 centered on the determined feature point Pfn (). Step S21). The predetermined range A2 may be the same as or different from the predetermined range A1 used in the feature point generation process. If the existing feature point Pfn exists in the predetermined range A2 (Y in step S21), the server 10 obtains the average position of the two feature points Pfn existing in the predetermined range A2 (step S22). Then, the server 10 is integrated into the feature points at the average position (step S23).

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。
After that, the server 10 deletes the two feature points Pfn before the integration, stores the integrated feature points Pfn as existing feature points Pfn in the storage unit 14 (step S24), and ends the process. On the other hand, if the existing feature point Pfn does not exist in the predetermined range A2 (N in step S21), the server 10 stores the feature point Pfn determined this time as an existing feature point in the storage unit 14 (step). S24), the process is terminated.

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 a predetermined range A2, the plurality of feature point Pfn can be integrated. As a result, a plurality of feature points Pfn are not added to one corner or intersection of the traveling path, 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-mentioned feature point integration process, the positions (latitude, longitude) of the plurality of feature points Pfn are integrated into the feature points having an average. This makes it possible to generate feature points Pfn that are more suitable for use in navigation and automatic driving.

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。 In the feature point integration process described above, the integration result differs depending on the number of traveling trajectories. FIG. 9A shows the result of integrating the feature points when the traveling locus is small. FIG. 9B shows the result of integrating the feature points when there are many traveling loci. When the traveling locus is large, the position of the feature point 1 moves slightly lower than when the traveling locus is small. In general, it is considered that the more the traveling locus is, the closer the feature points are to the average of the traveling path on which the actual vehicle travels. By generating feature points according to the actual travel path and using the map data in this way, the accuracy of map matching can be improved.

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。 The above-mentioned feature point integration process was integrated every time one feature point was generated by the feature point generation process, but the present invention is not limited to this. After executing the feature point generation process for a plurality of traveling loci (that is, after executing the feature point generation process a plurality of times), the feature point integration process may be executed. In this case as well, the latitudes and longitudes of the plurality of feature points existing in the predetermined range A2 are averaged and integrated into the averaged points. Further, 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 at the center position of the figure formed by connecting a plurality of feature points existing in 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。 Further, the above-mentioned feature point integration process is a process of integrating feature points generated from extension lines LPn and LPn + 1 of a traveling locus, but it is also conceivable to integrate feature points generated from an inclination angle as well. For the feature points generated from the tilt angle, the tilt angle is added to the feature points. Then, if there are a plurality of feature points having the same inclination angle in A2 within a predetermined range, the feature points may be integrated by averaging their latitudes and longitudes.

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 server 10 generates a link connecting the integrated feature points by the feature point integration process described above. The server 10 (link information generation unit 13) is basically characterized in the order of passage of one traveling locus R1 passing through a predetermined range A3 from each of the plurality of feature points Pf7 and Pf18 as shown in FIG. Points Pf7 and Pf18 are connected to each other. The predetermined range A3 may be the same as or different from the predetermined ranges A1 and A2 used in the feature point generation process and the feature point integration process. Further, at this time, the connection direction of the feature points (passing direction of the vehicle) may be added to the link data.

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, when a link connecting the feature point Pf3 and the feature point Pf2 is generated along the travel locus R2, the link is generated based on the travel locus R1. Since the traveling locus R2 passes within the predetermined range A3 centered on the feature point Pf8, as shown in FIG. 11A, a link connecting the feature point Pf2 → the feature point Pf8 → the feature point Pf3 is generated. It ends 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 server 10 is generated by the feature point generation process, and among a plurality of feature points integrated by the feature point integration process, the same travel locus passes within a predetermined range A3 from each feature point, and the passage thereof. Three feature points having a continuous order are extracted (step S30). For example, in the example shown in FIG. 11, the feature points Pf2, Pf8, and Pf3 have three features in which the traveling locus R2 (one of a plurality of traveling loci) passes within the predetermined range A3 and the passing order thereof is continuous. Extracted as points.

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 server 10 has a line L1 connecting the three consecutive feature points Pf2, Pf8, and Pf3 extracted, and a traveling locus R2 passing through the predetermined range A3 from each of the three feature points Pf2, Pf8, and Pf3. The first evaluation result of evaluating the distance between and is calculated (step S31). In this embodiment, as shown in FIG. 11A, the server 10 first evaluates the maximum value of the distance until the normal line (indicated by the arrow in the figure) on the traveling locus R2 intersects the line L1. As a result. In the example shown in FIG. 11A, the distance until the normal intersects the feature point Pf8 is the maximum value.

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 server 10 calculates a second evaluation result in which the distance between the line L2 connecting the first and last feature points Pf2 and Pf3 among the three feature points Pf2, Pf8, and Pf3 and the traveling locus R2 is evaluated. (Step S32). In this embodiment, as shown in FIG. 11B, the server 10 uses the maximum value of the distance until the normal on the traveling locus R2 intersects the line L2 as the second evaluation result. In the example shown in FIG. 11B, the distance until the normal intersects the feature point Pf2 is the maximum value.

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 server 10 compares the first evaluation result and the second evaluation result, and if the first evaluation result is larger than a certain value (Y in step S33), the feature point in the middle. The process is terminated by generating a link connecting the front and rear feature points Pf2 and Pf3 without connecting Pf8 (step S34). On the other hand, if the first evaluation result is not larger than a certain value by a certain value or more (N in step S33), the server 10 connects three consecutive feature points Pf2, Pf8, and Pf3 to end the process. (Step S35).

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。 Especially in the driving path of a parking lot, the traveling direction is often determined in detail. In the example shown in FIG. 11, a pole cone exists 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 shown in FIG. 11, a link connecting the feature points Pf2 and Pf3 is generated. Therefore, the accuracy of the link is improved, and the link information suitable for the use of 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。 The first evaluation result and the second evaluation result are not limited to the above-mentioned examples. As the first evaluation result, for example, as shown in FIG. 13A, the traveling locus R2, the line L1, the normal line L3 on the traveling locus R2 passing through the first feature point Pf3, and the last feature point Pf2. It may be an area surrounded by a normal line L4 on a traveling locus R2 passing through (indicated by a diagonal line in the figure). As the second evaluation result, for example, as shown in FIG. 13B, the area surrounded by the traveling locus R2, the line L2, and the normal lines L3 and L4 (indicated by diagonal lines in the figure) 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。 Further, as the first evaluation result, as shown in FIG. 14A, the maximum value of the distances until the normal on the traveling locus R2 intersects each of the three feature points Pf2, Pf8, and Pf3 may be used. Further, as the second evaluation result, as shown in FIG. 14B, the maximum value of the distance between the normal on the traveling locus R2 and each of the front and rear features Pf2 and Pf3 may be used. In this case, as in the embodiment shown in FIG. 11, the distance until the normal on the traveling locus R2 intersects the feature point Pf8 is the first evaluation result, and until the normal on the traveling locus R2 intersects the feature point Pf2. The distance of 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。 Even if the first evaluation result and the second evaluation result are determined in this way, the accuracy of the link is similarly improved, and the link information suitable for the use of 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 or not the first evaluation result is larger than a certain value or more than the second evaluation result, that is, whether or not the difference between the first evaluation result and the second evaluation result is a certain value or more. The link was generated based on this, but it is not limited to this. Links may be generated based on whether the first evaluation result is larger than the second evaluation result. More specifically, if the first evaluation result> the second evaluation result, the center feature point Pf8 is not connected, and a link connecting the front and rear feature points Pf2 and 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, in the link information generation process, the server 10 has extracted three consecutive feature points, but the present invention is not limited to this. You may try to extract three or more consecutive feature points.

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 server 10 capable of communicating with the vehicle-mounted device 20 via the network N generates feature points and link information, but the present invention is not limited to this. A device that stores the traveling locus in a memory that can be attached to and detached from the vehicle-mounted device 20 and reads the memory removed from the vehicle-mounted device 20 may be used to generate feature points and link information. Further, the vehicle-mounted device 20 may generate a feature point from its own traveling locus and transmit it to the server 10.

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 server 10, but the present invention is not limited to this. Feature points may be generated, integrated, and link information may be generated on separate servers.

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。 Further, in the above-described embodiment, the description has been made mainly assuming a traveling path in the parking lot, but the description is not limited to this. The travel path may be a general road or the like.

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, it can be variously modified and carried out within a range that does not deviate from the gist 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)

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特徴点生成方法。
It is a feature point generation method that generates feature points that are candidates for nodes on a travel path based on the travel locus of a moving object.
A generation process that generates feature points for each of multiple travel loci,
A method for generating a feature point, which comprises an integration step of integrating the plurality of generated feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range.
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することを特徴とする請求項1に記載の特徴点生成方法。 The feature point generation method according to claim 1, wherein in the integration step, the plurality of feature points are integrated into feature points having an average latitude and longitude. 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特徴点生成装置。
It is a feature point generation device that generates feature points that are candidates for nodes on a travel path based on the travel locus of a moving object.
A generator that generates feature points for each of multiple travel loci,
A feature point generation device comprising an integrated unit that integrates the plurality of generated feature points when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range.
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特徴点生成プログラム。
A feature point generation program that causes a computer to generate feature points that are candidates for nodes on a travel path based on the travel trajectory of a moving object.
A generator that generates feature points for each of multiple travel loci,
A feature point generation program characterized in that when a plurality of the generated feature points exist within a predetermined range, the plurality of feature points are made to function as an integrated unit for integrating the plurality of feature points.
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記録媒体。 A recording medium characterized in that the feature point generation program according to claim 4 is recorded.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006321291A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Fuji Heavy Ind Ltd Method for generating travel track of vehicle, and parking support device using it
JP2006323527A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Fuji Heavy Ind Ltd Traveling support device for vehicles
JP2008014870A (en) * 2006-07-07 2008-01-24 Toyota Motor Corp Device for deducing swept path

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006321291A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Fuji Heavy Ind Ltd Method for generating travel track of vehicle, and parking support device using it
JP2006323527A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Fuji Heavy Ind Ltd Traveling support device for vehicles
JP2008014870A (en) * 2006-07-07 2008-01-24 Toyota Motor Corp Device for deducing swept path

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