JP2022105516A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】二次元地図において高さ方向の認識を可能とする。【解決手段】自動運転車両が自律走行時に利用する地図データであって、一定の面積を有する領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、第１道路と第２道路とが異なる二次元地図データで表されている地図データを記憶する記憶部と、地図データに基づいて、自動運転車両を自律走行させる制御部とを備えた情報処理装置であって、制御部は、第１道路又は第２道路のうち、現在走行中の道路が表された二次元地図データを参照することにより現在走行中の道路を識別して自動運転車両を自律走行させる。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置に関する。

近年、車両に搭載したカメラ、ライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection And Ranging）などの各種センサにより自車両周辺の状況を取得しながら自立走行する車両（自動運転車両）が開発されている。

この種の自動運転車両が自動運転にて走行するためには、正確な道路情報を有した地図データが必要とされる（例えば、特許文献１を参照）。正確な道路情報とは、例えば、道路幅、車線、標識等の詳細な位置情報だけでなく、道路の傾斜、道路の凹凸、路肩の凹凸などの情報を含むものであり一般的には三次元地図データとして生成される。

特開２０１６－４３７４７号公報

上述した自動運転用の三次元地図は作成コストがかかる。また、このような自動運転用の三次元地図は、例えばライダ等で取得した点群情報等を用いて生成されるため、データ量が多くなり大容量の記憶装置等が必要となる。そこで、点群情報等に基づく二次元地図を利用して自動運転をすることが検討されている。

二次元地図を利用して自動運転をする場合、この二次元地図は点群情報を投影して生成されたラスター情報であるため、高さ方向の情報が無い。そのため、例えば、オーバーパスやアンダーパス等の高さが異なる道路が重なっている位置を走行したときに自動運転車両が正しく位置を認識できなくなるおそれがある。

本発明が解決しようとする課題としては、上述したような二次元地図において高さ方向に重なる道路を識別することが一例として挙げられる。

本発明に係る情報処理装置は、自動運転車両が自律走行時に利用する地図データであって、一定の面積を有する領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、第１道路と第２道路とが異なる二次元地図データで表されている地図データを記憶する記憶部と、地図データに基づいて、自動運転車両を自律走行させる制御部とを備えた情報処理装置であって、制御部は、第１道路又は第２道路のうち、現在走行中の道路が表された二次元地図データを参照することにより現在走行中の道路を識別して自動運転車両を自律走行させる。

本発明の第１の実施例にかかる地図データ記憶装置を有するシステムの概略構成図である。 図１に示されたサーバ装置の機能構成図である。 図２に示されたサーバ装置における二次元地図データの生成動作のフローチャートである。 リンクと走行軌跡との関連付けの説明図である。 交差するリンクの説明図である。 二次元地図データの生成の説明図である。 同一地点における高さ方向の異なる二次元地図データの配置イメージ図である。 本発明の第２の実施例にかかる地図データ生成方法の対象となるリンクの説明図である。 図８に示したリンクの分割例の説明図である。 本発明の第２の実施例にかかる二次元地図データの生成動作のフローチャートである。 図１０に示されたフローチャートを実行して生成された二次元地図データの例である。 自動運転車両が自動運転を行う際に走行開始するまでのフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態にかかる地図データ構造を説明する。本発明の一実施形態にかかる地図データ構造は、領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、第１道路と第２道路とが異なる二次元地図データで表されている。このようにすることにより、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域については異なる二次元地図データとなっていることから、走行時には、それぞれの道路に応じた二次元地図データを参照することで高さ方向に重なる道路を識別することが可能となる。

また、複数の二次元地図データは、道路における所定の区間毎に領域が分けられていてもよく、例えば、リンクごとに二次元地図データを有することで、他のリンクと重なる領域においても走行している道路（リンク）を識別することができる。

また、複数の二次元地図データは、一定の面積を有する領域に分けられていてもよく、一定の面積を有する領域を例えばタイル状に並べるようにすることで、地図データを構成することができる。

また、複数の二次元地図データは、各々が相対的な高さを示す識別情報を有しているので、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに識別情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。

また、本発明の一実施形態にかかる地図データ記憶装置は、上述した地図データ構造を記憶している。このようにすることにより、地図データを自動運転車両等に配信するサーバ装置等に地図データを記憶させることで、自動走行時に高さ方向に重なる道路を識別することが可能となる。

また、本発明の一実施形態にかかる地図データ生成方法は、走行軌跡取得工程で地物の認識結果である認識情報を取得する車両が走行した走行軌跡を取得し、関連付工程で走行軌跡を道路ネットワーク情報が有する区間と関連付ける。次に、認識情報取得工程で関連付工程において関連付けた区間毎に認識情報を取得し、生成工程で認識情報取得工程において取得した認識情報に基づいて二次元地図データを生成する。このようにすることにより、点群情報等の二次元地図データを生成するために必要となる認識情報を取得する際の走行軌跡を既存の道路ネットワーク情報のリンク等と関連付けることができる。したがって、リンク等の区間毎に二次元地図データを生成することができるため、高さ方向に重なる道路であっても、個々の道路を識別することが可能となる。また、リンクが有する標高等の情報を利用することも可能となる。さらに、既存の道路ネットワーク情報を利用することで、自動運転用の地図データの生成コストを低減させることができる。

また、生成工程は、道路ネットワーク情報におけるリンク毎に二次元地図データを生成してもよい。このようにすることにより、リンク毎に二次元地図データを生成するので、交差する道路であってもリンクとして異なれば道路を識別することができる。

また、道路ネットワーク情報における区間を複数の区間に更に分割する分割工程を更に含み、関連付工程は、分割工程により分割された区間毎に関連付けを行ってもよい。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路等の１つのリンクにおいて交差する部分があるような場合に、そのリンクを複数に分割することで、相対的な高さ位置を正しく認識することが可能となる。

また、分割工程は、分割された区間のそれぞれに対応して高さ方向の識別情報を付与してもよい。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに識別情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。

本発明の第１の実施例にかかる地図データ構造および地物情報生成方法を図１～図６を参照して説明する。本実施例にかかる地物データ記憶装置としてのサーバ装置１は、図１に示したように、インターネット等のネットワークＮを介して計測車両Ｃに搭載されている情報処理装置３と通信可能となっている。

計測車両Ｃは、情報処理装置３と、センサ４と、を有し、所定の経路を走行することで、センサ４により周辺環境等の認識情報を計測する（得る）車両であり、手動運転車両、自動運転車両のいずれであってもよい。

情報処理装置３は、センサ４が検出した周辺情報に基づく情報をサーバ装置１へアップロードする。情報処理装置３は、例えばナビゲーション装置等の車載機器の一部として構成されていてもよいし、単独の機器として構成してもよい。あるいは、センサ４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。

センサ４は、自車位置等の自車の情報や周辺環境（周辺に存在する地物等）を認識するためのセンサであり、カメラ、ライダと、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機と、加速度センサと、速度センサなどを含む。カメラは、外界の状況を表す色付きの画像を生成する。ライダは、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置や形状等を三次元の点群として認識する。ＧＰＳ受信機は、現在の車両の位置を表す緯度及び経度の位置情報を生成する。加速度センサは、車両の加速度を検出する。速度センサは、車両の速度を検出する。なお、センサ４は、車両の姿勢（向きなど）を認識して他のセンサの取得データを補正するための慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）やジャイロセンサなどを備えてもよい。さらに、センサ４は、雨が降っているか否かを検知するための雨滴センサ、温度計、及び湿度計などを含んでいてもよい。このようなセンサ４で検出、取得された自車位置等の自車の情報や周辺環境等の情報は周辺情報として情報処理装置３へ出力される。

センサ４により地図データを生成するために必要な地物の認識結果を得ることができる。地物とは、地上に存在する天然または人工のあらゆる物体を含む概念である。地物の例としては、車両の経路（即ち道路）上に位置する経路上地物と、道路の周辺に位置する周辺地物と、が含まれる。経路上地物の例としては、道路標識や信号機、ガードレール、歩道橋等が挙げられ、道路そのものも含まれる。即ち、路面に描写された文字や図形、及び、道路の形状（道幅や曲率）も経路上地物に含まれる。また、周辺地物の例としては、道路に沿って位置する建築物（住宅、店舗）や看板等が挙げられる。

地図データ記憶装置としてのサーバ装置１の機能的構成を図２に示す。サーバ装置１は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、を備えている。

制御部１１は、サーバ装置１のＣＰＵ（Central Processing Unit）が機能し、サーバ装置１の全体制御を司る。制御部１１は、情報処理装置３からアップロードされた情報を記憶部１３に取得情報１３ａとして蓄積するとともに、その取得情報１３ａと後述する道路ネットワーク情報１３ｂとに基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。

通信部１２は、サーバ装置１のネットワークインターフェース等が機能し、情報処理装置３がアップロードした情報を受信する。なお、本実施例では、通信によって情報処理装置３がセンサ４により計測された情報をアップロードしているが、通信でなく、走行後にメモリーカード等の記憶媒体によりサーバ装置１へ転送するようにしてもよい。

記憶部１３は、サーバ装置１のハードディスク等の記憶装置が機能し、上述した取得情報１３ａと、道路ネットワーク情報１３ｂと、二次元地図データ１３ｃと、が記憶されている。道路ネットワーク情報１３ｂは、交通網表現上の結節点であるノードと、当該ノード間を接続するリンクと、の組み合わせによって表現されるネットワークに関する情報を含むものである。この道路ネットワーク情報１３ｂは、例えば目的地までの経路を案内するナビゲーション装置等に利用されている地図データであってもよい。

二次元地図データ１３ｃは、制御部１１によって、取得情報１３ａと後述する道路ネットワーク情報１３ｂとに基づいて生成された地図データである。本実施例における二次元地図データ１３ｃは、例えば情報処理装置３からアップロードされた点群情報を投影して生成されたラスター情報である。なお、本実施例では、主に自動運転に用いられる二次元地図として説明するが、それに限らず、手動運転車両のナビゲーション装置や各種地図サービスに利用するための二次元地図であってもよい。

なお、図１や図２に示した構成では、サーバ装置１が、取得情報１３ａを取得し、道路ネットワーク情報１３ｂを有し、二次元地図データ１３ｃを生成しているが、それぞれの機能を別のサーバ装置等に分散させてもよい。

次に、上述した構成のサーバ装置１における二次元地図データの生成動作（地図データ生成方法）について図３のフローチャートを参照して説明する。図３のフローチャートはサーバ装置１の制御部１１で実行される。即ち、サーバ装置１が地図データ生成装置となる。

まず、ステップＳ１において、計測車両Ｃを走行させてセンサ４により、当該計測車両Ｃの周辺情報に基づく情報（地物の認識結果である認識情報や走行軌跡）の計測をする（得る）。計測した結果は、情報処理装置３からサーバ装置１にアップロードされ、取得情報１３ａとして記憶部１３に蓄積される。本実施例では、取得情報１３ａには、点群情報と計測車両Ｃの走行軌跡を含むものとする。点群情報は、センサ４に含まれるライダが認識した三次元の点群の情報である。走行軌跡は、センサ４に含まれるＧＰＳ受信機による計測車両Ｃの位置情報等から生成された情報であり、例えば緯度経度情報や高度情報及び時刻情報を含む。

次に、ステップＳ２において、計測車両Ｃの走行軌跡を道路ネットワーク（ＮＷ）情報１３ｂが有する区間としてのリンクとマッチングしてマッチング結果ｄ１が生成される。マッチングの方法について図４を参照して説明する。図４において、道路ネットワーク情報１３ｂとしてノードＮ１～Ｎ３の３つのノードがあり、ノードＮ１とノードＮ２間をリンクＢ、ノードＮ２とノードＮ３間をリンクＡとする。そして、計測車両Ｃが、ノードＮ１、リンクＢ、ノードＮ２、リンクＡ、ノードＮ３の順に走行した走行軌跡（取得情報１３ａ）が取得されたとする（図４の破線参照）。

この場合、ノードＮ１が有する位置情報と走行軌跡に含まれる位置情報を照合して、一致または所定の範囲内である場合は、ノードＮ１を通過したと判定する。その後、ノードＮ２が有する位置情報と走行軌跡に含まれる位置情報を照合して、一致または所定の範囲内である場合は、ノードＮ２を通過したと判定する。したがって、ノードＮ１を走行したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ２を走行したと判定された走行軌跡に含まれる時刻まではリンクＢを走行したと判定する。同様に、ノードＮ２を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ３を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻まではリンクＡを走行したと判定する。なお、リンクが位置情報を有する場合はリンクの位置情報と走行軌跡との照合を行ってもよい。このようにして、道路ネットワーク情報１３ｂに含まれるリンクと走行軌跡とを関連付け、この関連付けの結果がマッチング結果ｄ１となる。

次に、ステップＳ３において、ステップＳ２で生成されたマッチング結果ｄ１と点群情報（取得情報１３ａ）とに基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。二次元地図データは、マッチングした（関連付けた）リンク毎に生成する。例えば、リンクＡであれば、ノードＮ２を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ３を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻までに取得された点群情報を読み出して、周知の方法によりその点群情報を投影して二次元地図データを生成する。このようにすることにより、リンクＡに該当する部分の点群情報のみで二次元地図データを生成することができる。そのため、例えば、図５に示すように、リンクＢと交差する（重なる）が互いのリンク間を直接行き来できないリンクＣがあった場合に、リンクＢとリンクＣとは二次元地図データとして異なる二次元地図データ（ファイル）とすることができるので、リンクＢとリンクＣとが交差する地点で走行位置（高さ位置）を誤ることなく認識することができる。

また、二次元地図データは、上述した高さ方向以外に水平方向に複数の領域に分割して生成してもよい。分割方法は、ノード毎で分割してもよいし、図６に示したように、例えば緯度経度方向に所定の長さとなる矩形状（タイル状）に分割してもよい。つまり、一定の面積となる領域に分割してもよい。図６の場合は、図５を４つの領域に分割した例である。この図６の例において、リンクＡはファイルｆ１となる領域、ファイルｆ２となる領域の２領域に跨る。リンクＢはファイルｆ３となる領域、ファイルｆ４となる領域の２領域に跨る。リンクＣはファイルｆ５となる領域、ファイルｆ６となる領域の２領域に跨る。これらの領域は、ファイルｆ１～ｆ６として、それぞれ異なる二次元地図データとして生成されている。

例えば、リンクＡのノードＮ２を含むファイルｆ１とリンクＢのノードＮ２を含むファイルｆ３とは同じ領域を示す二次元地図データであるが異なるファイルとなっている。また、リンクＢのノードＮ１を含むファイルｆ４とリンクＣを含むファイルｆ５とは同じ領域を示す二次元地図データであるが異なるファイルとなっている。

図７は、同じ領域を示す二次元地図データであるファイルｆ４とファイルｆ５を高さ方向に重ねたイメージ図である。図７は、現実の道路等としてリンクＢの上をリンクＣが交差している場合である。この場合、自動運転車両はリンクＢを走行している場合とリンクＣを走行している場合では異なるファイルを参照することとなるので、リンクが交差している位置であっても個々の道路を識別することができる。即ち、リンクＢ（第１道路）とリンクＣ（第２道路）とが高さ方向で重なる領域について、リンクＢ（第１道路）とリンクＣ（第２道路）とが異なる二次元地図データで表されている。

図２に示した二次元地図データ１３ｃは、上述したファイルｆ１～ｆ６等の複数のファイル（二次元地図データ）を有するものであり、本実施例にかかる地図データ構造である。なお、地図データ構造としては、二次元地図データを単に複数ファイル有するものであってもよいし、図７のような複数のファイルからなるレイヤー構造としてもよい。

以上の説明から明らかなように、ステップＳ１が走行軌跡取得工程、ステップＳ２が関連付工程、ステップＳ３が生成工程となる。

本実施例によれば、領域毎に分けられた複数の二次元地図データ（ファイル）を含み、例えばリンクＢとリンクＣとが高さ方向で重なる領域について、リンクＢとリンクＣとが異なるファイルで表されている。このようにすることにより、リンクＢとリンクＣとが高さ方向で重なる領域については異なるファイルとなっていることから、走行時には、それぞれの道路に応じたファイルを参照することで高さ方向に重なる道路を正しく認識することが可能となる。

また、複数のファイルは、道路における所定のリンク毎に領域が分けられていてもよく、他のリンクと重なる領域においても走行している道路（リンク）を誤認識しないようにできる。また、複数のファイルは、一定の面積を有する領域毎に分けられていてもよく、一定の面積を有する領域をタイル状に並べるようにすることで、地図データを構成することができる。

また、サーバ装置１は、上述した二次元地図データ１３ｃを記憶している。このようにすることにより、地図データを自動運転車両等に配信するために地図データを記憶させることで、自動走行時に高さ方向に重なる道路を正しく認識することが可能となる。

また、ステップＳ１で地物の認識結果である認識情報を得る車両が走行した走行軌跡を取得し、ステップＳ１での計測の結果得られた走行軌跡を道路ネットワーク情報１３ｂが有するリンクとマッチング処理をして関連付ける。次に、ステップＳ３でステップＳ２においてマッチングした結果に基づいて点群情報を取得し、その点群情報に基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。このようにすることにより、点群情報を取得する際の走行軌跡を既存の道路ネットワーク情報１３ｂに関連付けることができる。したがって、リンク毎に二次元地図データ１３ｃを生成することができるため、高さ方向に重なる道路であっても、個々の道路を識別することが可能となる。また、リンクが有する標高等の情報を利用することも可能となる。さらに、既存の道路ネットワーク情報を利用することで、自動運転用の地図データの生成コストを低減させることができる。

また、ステップＳ３で、道路ネットワーク情報１３ｂにおけるリンクごとに二次元地図データ１３ｃを生成している。このようにすることにより、道路ネットワーク情報１３ｂのリンク毎に二次元地図データを生成することが可能となる。

次に、本発明の第２の実施例にかかる地図データ構造および地図データ生成方法を図８～図１１を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

第１の実施例では、リンク毎にマッチング処理を行ったが、例えば図８に示すような螺旋形状のリンクである場合、１つのリンク内で交差する地点（自己交差）が発生する。そのため、第１の実施例のようなリンク毎にマッチング処理を行うことができない。本実施例は、第１道路と第２道路とが同一リンクとなる場合の実施例である。つまり、第１道路と第２道路とが同一リンクであっても本発明は適用できる。

そこで、本実施例では、自己交差が発生する地点で１つのリンクを複数の区間に分割して細分化する。図８の例であれば、自己交差が発生する地点がｃ１、ｃ２の２か所あるので図９に示したように、４つの区間に分割される。このとき、分割された区間を元のリンクの長さに対する割合で示す。図９の場合、一番下に示した区間は０以上０．３未満となっている。これは、元のリンクの一方の端部から３０％の位置までの長さであることを示している。同様に、下から２番目は、０．３以上０．５未満（一方の端部から３０％の位置～５０％の位置までの長さ）、下から３番目は０．５以上０．８未満、一番上は０．８以上１までとなっている。図９の例では、１つのリンクを複数の区間に分割する際に、０～１の数字を使用しているが、細分化の表記方法はこれに限定されない。１つのリンクが複数の区間に分割された各々のリンクの長さの割合が分かるものあれば、その他の数字や文字等を使用してもよい。また、分割された各々のリンクの始点と終点の位置座標を使用してもよいし、分割された各々のリンクの始点と終点の位置座標から算出した長さ等を使用してもよい。

本実施例にかかる二次元地図データの生成方法（地図データ生成方法）について図１０のフローチャートを参照して説明する。図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ１、Ｓ２及び、取得情報１３ａ、道路ネットワーク情報１３ｂは図３に示したフローチャートと同様である。

走行軌跡（取得情報１３ａ）を取得後のステップＳ１１においては、上述したような自己交差を有するリンクがあるか否かを判定し、自己交差を有するリンクがある場合（Ｓ１１がＹＥＳの場合）はステップＳ１２に進み、自己交差を有するリンクがない場合（Ｓ１１がＮＯの場合）はステップＳ２に進む。自己交差を有するか否かは道路ネットワーク情報１３ｂに含まれるリンクが有する位置情報や標高の情報等により判定すればよい。

ステップＳ１２においては、図８及び図９に示したような方法でリンクを複数の区間に分割する。分割された区間は、図３で説明したステップＳ２を実行して、区間毎にマッチング処理を行う。各区間は、図９に示したように、リンク長に対する割合が分かっているので、走行軌跡とのマッチングが可能である。即ち、ステップＳ１２は、リンク（区間）を複数の区間にさらに分割する分割工程となる。

そして、マッチング処理後のマッチング結果ｄ１から二次元地図データを生成する際は（ステップＳ３Ａ）、図１１に示したように、区間毎のファイルｆ１０～ｆ１３のそれぞれに相対的な高さを示す識別情報としての相対高さ情報を付与する。図１１では、ファイルｆ１０に“０”、ファイルｆ１１に“１”、ファイルｆ１２に“２”、ファイルｆ１３に“３”がそれぞれ付与されている。相対高さ情報は、図１１では、連続する整数（数値）としているが、アルファベット等の他の識別可能な情報であってもよい。この相対高さ情報により、このリンクを走行した際に次の二次元地図データを容易に取得することができる。また、相対的な高さも容易に判別できる。即ち、分割された区間のそれぞれに対応して高さ方向の識別情報を付与している。

本実施例によれば、複数の二次元地図データ（ファイルｆ１０～ｆ１３）は、各々が高さを示す相対高さ情報を有しているので、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに相対高さ情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。

また、道路ネットワーク情報１３ｂにおけるリンクを複数の区間に分割するステップＳ１２を更に含み、ステップＳ２は、ステップＳ１２により分割された各区間へ関連付けを行っている。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路等の１つのリンクにおいて交差する部分があるような場合に、そのリンクを複数に分割することで、相対的な高さ位置を正しく認識することが可能となる。

最後に、上述した二次元地図データ１３ｃ（地図データ構造）の利用場面について図１２を参照して説明する。図１２は、自動運転車両が自動運転を行う際に走行開始するまでのフローチャートである。まず、自動運転車両に搭載された端末装置等で経路計画を行う（ステップＳ２１）。つまり、始点（例えば現在地）と終点（目的地）を決定する。決定した始点と終点をデータｄ２として経路探索を行う（ステップＳ２２）。経路探索は、周知の経路探索アルゴリズムにより行えばよい。経路探索の結果抽出された経路候補ｄ３から走行する経路を決定する（ステップＳ２３）。決定方法は、利用者等が選択してもよいし、渋滞等の交通状況等に基づいて自動で決定してもよい。

次に、決定した経路ｄ４に基づいて二次元地図データ１３ｃから必要な二次元地図データを取得する（ステップＳ２４）。なお、二次元地図データ１３ｃは、サーバ装置１の記憶部１３から取得したデータではなく、自動運転車両に搭載された端末装置等に記憶された二次元地図データを使用してもよい。そして、取得した二次元地図データｄ５を利用して走行が開始される（ステップＳ２５）。

なお、上述した実施例では、道路が交差する位置で説明したが、第１道路と第２道路とが重なる状態であればそれに限らない。例えば一般道の上に高速道路があるような状態であっても本発明を適用することで、走行している道路を正しく認識することが可能となる。

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、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。かかる変形によってもなお本発明の地図データ構造及び地図データ生成方法の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１ サーバ装置（地図データ記憶装置、地図データ生成装置）
１３ｃ 二次元地図データ（地図データ構造）
Ｓ１ 計測（走行軌跡取得工程）
Ｓ２ リンクへマッチング（関連付工程）
Ｓ３ 地図データ生成（認識情報取得工程、生成工程）
Ｓ１２ 分割（分割工程）

Claims (2)

1. 自動運転車両が自律走行時に利用する地図データであって、一定の面積を有する領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、前記第１道路と前記第２道路とが異なる前記二次元地図データで表されている地図データを記憶する記憶部と、
   前記地図データに基づいて、前記自動運転車両を自律走行させる制御部とを備えた情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記第１道路又は前記第２道路のうち、現在走行中の道路が表された前記二次元地図データを参照することにより前記現在走行中の道路を識別して前記自動運転車両を自律走行させる、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記複数の二次元地図データは、各々が相対的な高さを示す識別情報を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

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