JP2023147576A - 地図生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】地図生成時における区画線の位置ずれを精度よく判定する。【解決手段】地図生成装置５０は、路面上の区画線を検出するとともに自車両の周囲の物体の特徴点を検出するカメラ１ａと、検出された区画線の位置情報を含む地図を生成する第１地図生成部１７１と、検出された特徴点の位置情報を含む地図を生成する第２地図生成部１７２と、第１時点で検出された区画線および特徴点を含む区画線地図および特徴点図を記憶する記憶部１２と、記憶された区画線地図と、第２時点で検出された区画線を含む区画線地図との差異に基づいて路面上の区画線の位置が変化したか否かを判定する判定部２２と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、道路地図を含む地図を生成する地図生成装置に関する。

この種の装置として、従来、車両に搭載されたカメラにより撮像された画像を利用して区画線（白線）を認識し、区画線の認識結果を車両の走行制御に利用するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。上記特許文献１記載の装置では、撮像された画像の輝度の変化が閾値以上であるエッジ点を抽出し、エッジ点に基づいて区画線を認識する。

特開２０１４－１０４８５３号公報

しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、カメラ画像を用いて区画線を認識するため、区画線が誤検知されるおそれがある。このため、実際に区画線の位置がずれているにも拘わらず、位置がすれていないと誤って判断されるおそれがある。

本発明の一態様である地図生成装置は、

本発明によれば、地図生成時における区画線の位置ずれを精度よく判定することができる。

本発明の実施形態に係る地図生成装置を有する車両制御システムの全体構成を概略的に示すブロック図。 本発明の実施形態に係る地図生成装置が適用される道路構造の一例を示す図。 本発明の実施形態に係る地図生成装置が適用される道路構造の他の例を示す図。 本発明の実施形態に係る地図生成装置の要部構成を示すブロック図。 図２Ａに特徴点を重ねた合成地図の一例を示す図。 図２Ｂに特徴点を重ねた合成地図の他の例を示す図。 図４のコントローラで実行される処理の一例を示すフローチャート。

以下、図１～図５を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る地図生成装置は、例えば自動運転機能を有する車両（自動運転車両）が走行するときに用いられる地図を生成するように構成される。なお、本実施形態に係る地図生成装置が設けられる車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。

地図生成装置による地図の生成は、ドライバが自車両を手動で運転するときに実行される。したがって、地図生成装置は、自動運転機能を有しない車両（手動運転車両）に設けることができる。地図生成装置は、手動運転車両だけでなく、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードからドライバの運転操作が必要な手動運転モードへの切換が可能な自動運転車両に設けることもできる。以下では、自動運転車両に地図生成装置が設けられるものとして地図生成装置に関する説明を行う。

まず、自動運転車両の構成について説明する。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。図１は、本発明の実施形態に係る地図生成装置を有する車両制御システム１００の全体構成を概略的に示すブロック図である。

図１に示すように、車両制御システム１００は、コントローラ１０と、ＣＡＮ通信線等を介してコントローラ１０にそれぞれ通信可能に接続された外部センサ群１と、内部センサ群２と、入出力装置３と、測位ユニット４と、地図データベース５と、ナビゲーション装置６と、通信ユニット７と、走行用のアクチュエータＡＣとを主に有する。

外部センサ群１は、自車両の周辺情報である外部状況を検出する複数のセンサ（外部センサ）の総称である。例えば外部センサ群１には、レーザ光を照射して反射光を検出することで自車両の周辺の物体の位置（自車両からの距離や方向）を検出するライダ、電磁波を照射し反射波を検出することで自車両の周辺の物体の位置を検出するレーダ、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有し、自車両の周辺（前方、後方および側方）を撮像するカメラなどが含まれる。

内部センサ群２は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。例えば内部センサ群２には、自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の前後方向および左右方向の加速度を検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサなどが含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群２に含まれる。

入出力装置３は、ドライバから指令が入力されたり、ドライバに対し情報が出力されたりする装置の総称である。例えば入出力装置３には、操作部材の操作によりドライバが各種指令を入力する各種スイッチ、ドライバが音声で指令を入力するマイク、ドライバに表示画像を介して情報を提供するディスプレイ、ドライバに音声で情報を提供するスピーカなどが含まれる。

測位ユニット（ＧＮＳＳユニット）４は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有する。測位センサを内部センサ群２に含めることもできる。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星などの人工衛星である。測位ユニット４は、測位センサが受信した測位情報を利用して、自車両の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。

地図データベース５は、ナビゲーション装置６に用いられる一般的な地図情報を記憶する装置であり、例えばハードディスクや半導体素子により構成される。地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、交差点や分岐点の位置情報が含まれる。なお、地図データベース５に記憶される地図情報は、コントローラ１０の記憶部１２に記憶される高精度な地図情報とは異なる。

ナビゲーション装置６は、ドライバにより入力された目的地までの道路上の目標経路を探索するとともに、目標経路に沿った案内を行う装置である。目的地の入力および目標経路に沿った案内は、入出力装置３を介して行われる。目標経路は、測位ユニット４により測定された自車両の現在位置と、地図データベース５に記憶された地図情報とに基づいて演算される。外部センサ群１の検出値を用いて自車両の現在位置を測定することもでき、この現在位置と記憶部１２に記憶された高精度な地図情報とに基づいて目標経路を演算するようにしてもよい。

通信ユニット７は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報などを定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域ごとに設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。取得した地図情報は、地図データベース５や記憶部１２に出力され、地図情報が更新される。通信ユニット７を介して他車両と通信することもできる。

アクチュエータＡＣは、自車両の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図１では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２には、高精度の道路地図情報が記憶される。この道路地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸などの路面プロファイルの情報が含まれる。記憶部１２に記憶される地図情報には、通信ユニット７を介して取得した自車両の外部から取得した地図情報と、外部センサ群１の検出値あるいは外部センサ群１と内部センサ群２との検出値を用いて自車両自体で作成される地図情報とが含まれる。

演算部１１は、機能的構成として、自車位置認識部１３と、外界認識部１４と、行動計画生成部１５と、走行制御部１６と、地図生成部１７とを有する。

自車位置認識部１３は、測位ユニット４で得られた自車両の位置情報および地図データベース５の地図情報に基づいて、地図上の自車両の位置（自車位置）を認識する。記憶部１２に記憶された地図情報と、外部センサ群１が検出した自車両の周辺情報とを用いて自車位置を認識してもよく、これにより自車位置を高精度に認識することができる。なお、道路上や道路脇の外部に設置されたセンサで自車位置を測定可能であるとき、そのセンサと通信ユニット７を介して通信することにより、自車位置を認識することもできる。

外界認識部１４は、ライダ、レーダ、カメラ等の外部センサ群１からの信号に基づいて自車両の周囲の外部状況を認識する。例えば自車両の周辺を走行する周辺車両（前方車両や後方車両）の位置や速度や加速度、自車両の周囲に停車または駐車している周辺車両の位置、および他の物体の位置や状態などを認識する。他の物体には、標識、信号機、道路の区画線や停止線等の標示、建物、ガードレール、電柱、看板、歩行者、自転車等が含まれる。他の物体の状態には、信号機の色（赤、青、黄）、歩行者や自転車の移動速度や向きなどが含まれる。

行動計画生成部１５は、例えばナビゲーション装置６で演算された目標経路と、記憶部１２に記憶された地図情報と、自車位置認識部１３で認識された自車位置と、外界認識部１４で認識された外部状況とに基づいて、現時点から所定時間先までの自車両の走行軌道（目標軌道）を生成する。目標経路上に目標軌道の候補となる複数の軌道が存在するときには、行動計画生成部１５は、その中から法令を順守し、かつ効率よく安全に走行する等の基準を満たす最適な軌道を選択し、選択した軌道を目標軌道とする。そして、行動計画生成部１５は、生成した目標軌道に応じた行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、先行車両を追い越すための追い越し走行、走行車線を変更する車線変更走行、先行車両に追従する追従走行、走行車線を逸脱しないように車線を維持するレーンキープ走行、減速走行または加速走行等に対応した種々の行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、目標軌道を生成する際に、まず走行態様を決定し、走行態様に基づいて目標軌道を生成する。

走行制御部１６は、自動運転モードにおいて、行動計画生成部１５で生成された目標軌道に沿って自車両が走行するように各アクチュエータＡＣを制御する。より具体的には、走行制御部１６は、自動運転モードにおいて道路勾配などにより定まる走行抵抗を考慮して、行動計画生成部１５で算出された単位時間毎の目標加速度を得るための要求駆動力を算出する。そして、例えば内部センサ群２により検出された実加速度が目標加速度となるようにアクチュエータＡＣをフィードバック制御する。すなわち、自車両が目標車速および目標加速度で走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、運転モードが手動運転モードであるとき、走行制御部１６は、内部センサ群２により取得されたドライバからの走行指令（ステアリング操作等）に応じて各アクチュエータＡＣを制御する。

地図生成部１７は、手動運転モードで走行しながら、外部センサ群１により検出された検出値を用いて、３次元の点群データからなる地図を生成する。具体的には、カメラにより取得されたカメラ画像から、画素ごとの輝度や色の情報に基づいて物体の輪郭を示すエッジを抽出するとともに、そのエッジ情報を用いて特徴点を抽出する。特徴点は例えばエッジ上の点やエッジの交点であり、路面上の区画線、建物の角、道路標識の角などに対応する。地図生成部１７は、抽出された特徴点までの距離を求めて、特徴点を順次、地図上にプロットし、これにより自車両が走行した道路周辺の地図が生成される。カメラに代えて、レーダやライダにより取得されたデータを用いて、自車両の周囲の物体の特徴点を抽出し、地図を生成するようにしてもよい。

自車位置認識部１３は、地図生成部１７による地図生成処理と並行して、自車両の位置推定処理を行う。すなわち、特徴点の時間経過に伴う位置の変化に基づいて、自車両の位置を推定する。地図作成処理と位置推定処理とは、例えばカメラやライダからの信号を用いてＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）のアルゴリズムにしたがって同時に行われる。地図生成部１７は、手動運転モードで走行するときだけでなく、自動運転モードで走行するときにも同様に地図を生成することができる。既に地図が生成されて記憶部１２に記憶されている場合、地図生成部１７は、新たに得られた特徴点により地図を更新してもよい。

次に、本実施形態に係る地図生成装置、すなわち車両制御システム１００の地図生成装置としての構成について説明する。図２Ａ，図２Ｂは、本実施形態に係る地図生成装置が適用される道路構造の一例を示す図である。図２Ａ，図２Ｂは、車載カメラにより取得された同一の地点の道路周辺の画像（カメラ画像）である。特に図２Ａは、第１時点Ｔ１（例えば数ヶ月前の過去時点）に撮影された画像であり、図２Ｂは、第１時点Ｔ１よりも後の第２時点Ｔ２（例えば現在時点）に撮影された画像である。

図２Ａに示すように、カメラ画像には、対象物として走行車線２００を規定する左右一対の区画線２０１，２０２が含まれる。なお、区画線２０１，２０２は、白線や、道路と歩道との境界線である。区画線２０１，２０２は自車両の進行方向に延びており、カメラ画像のうち自車両の進行方向に沿って延びる線状のエッジ画像を認識することで、区画線２０１，２０２を認識できるとともに、自車位置に対する区画線２０１，２０２の位置を算出できる。

図２Ｂは、道路と歩道との境界部で道路工事が行われている状態を示し、道路の端部に略円錐形の複数の障害物（パイロン）が置かれ、複数の障害物を連結する棒状部材（コーンバー）により、道路の境界が規定される。このため、図２Ｂの歩道側の区画線２０１は、図２Ａの位置（点線）からずれている（実線）。地図生成部１７により生成される地図は、通信ユニット７を介して自車両の外部から取得した地図と異なり、地図生成を目的として自車両が走行する度に更新することができる。このため、図２Ｂに示すような道路構造の変化を反映した最新の道路地図を生成することができ、最新の地図を用いて自動運転することが可能である。

ところで、カメラ画像に基づく位置の算出には、天候などの影響により誤差が含まれることがある。このため、図２Ｂに示すように、区画線２０１の位置が点線から実線へと変化した場合に、これが誤って誤差であると判定されるおそれがある。すなわち、カメラの誤検知によって区画線２０１の位置がずれたと認識されるおそれがある。その結果、区画線の位置を誤って算出し、自動運転を良好に行うことが困難となる。この点を考慮し、区画線の位置ずれを反映した正確な地図を生成できるよう、本実施形態は以下のように地図生成装置を構成する。

図３は、本実施形態に係る地図生成装置５０の要部構成を示すブロック図である。地図生成装置５０は、図１の車両制御システム１００に含まれる。図３に示すように、地図生成装置５０は、カメラ１ａと、センサ２ａと、コントローラ１０とを有する。

カメラ１ａは、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子（イメージセンサ）を有する単眼カメラであり、図１の外部センサ群１の一部を構成する。カメラ１ａはステレオカメラであってもよい。カメラ１ａは、自車両の前部の所定位置に取り付けられ、自車両の前方空間を連続的に撮像し、対象物の画像（カメラ画像）を取得する。このカメラ画像に基づいて、区画線などの路面上の対象物を認識することができる。

さらにカメラ画像により自車両の周囲の特徴点を検出することができる。すなわち、カメラ画像に基づいて、自車両の周囲の物体の輪郭を示すエッジを抽出するとともに、そのエッジ情報を用いて特徴点を検出することができる。物体には、他車両、自転車、歩行者などの移動体と、建物、ガードレール、信号機などの静止体とが含まれ、カメラ画像により移動体と静止体の両方の特徴点を検出することができる。なお、カメラ１ａに代えて、あるいはカメラ１ａに加え、ライダなどの検出器を用いて路面上の対象物を認識し、あるいは特徴点を検出するようにしてもよい。

センサ２ａは、自車両の移動量と移動方向とを算出するために用いられる検出器である。センサ２ａは、内部センサ群２の一部であり、例えば車速センサとヨーレートセンサとにより構成される。すなわち、コントローラ１０（自車位置認識部１３）は、車速センサにより検出された車速を積分して自車両の移動量を算出するとともに、ヨーレートセンサにより検出されたヨーレートを積分してヨー角を算出し、地図を作成する際にオドメトリにより自車両の位置を推定する。なお、センサ２ａの構成はこれに限らず、他のセンサの情報を用いて自車位置を推定するようにしてもよい。

図３のコントローラ１０は、演算部１１（図１）が担う機能的構成として、記憶部１２と地図生成部１７の他に、地図合成部２１と、判定部２２とを有する。地図合成部２１と判定部２２とは、地図生成の機能も有するため、これらを地図生成部１７に含めることもできる。地図生成部１７は、第１地図生成部１７１と、第２地図生成部１７２とを有する。

第１地図生成部１７１は、カメラ１ａにより検出された区画線の位置情報を含む地図を生成する。すなわち、カメラ画像から、自車両の進行方向に沿って線状に延びるエッジ画像を抽出して区画線を認識するとともに、自車位置に対する区画線の位置を算出し、これにより地図を生成する。なお、区画線には、路面上に描かれた白線だけでなく、路面と歩道との境界線も含まれる。第１地図生成部１７１により生成された地図（区画線地図と呼ぶ）は、記憶部１２に記憶される。

第２地図生成部１７２は、カメラ画像に基づいて自車両の周囲の物体の特徴点を検出するとともに、自車両から特徴点までの距離を算出し、特徴点の位置情報を含む地図を生成する。具体的には、ＶｉｓｕａｌＳＬＡＭなどの技術を用いてマッピングにより生成される点群データからなる地図を生成する。このとき、物体が移動体であるか否かを判定するとともに移動体であると判定された物体を除外し、静止体の表面の特徴点のみを用いて特徴点群の地図を生成する。なお、移動体であるか否かの判定は、所定時間内に特徴点の位置が移動したか否かを判定することによって行うことができる。第２地図生成部１７２により生成された地図（特徴点地図と呼ぶ）は、記憶部１２に記憶される。

第１地図生成部１７１と第２地図生成部１７２とは、区画線地図と特徴点地図とを同時に生成する。したがって、同一時点のカメラ画像により得られた区画線地図と特徴点地図とが、記憶部１２に記憶される。

地図合成部２１は、第１地図生成部１７１により生成された区画線地図と第２地図生成部１７２により生成された特徴点地図とを合成し、合成地図を生成する。地図を合成するとは、区画線地図の座標位置と特徴点地図の座標位置とを合わせて重畳することを意味する。地図合成部２１による合成地図は、記憶部１２に記憶される。

図４Ａは、第１時点Ｔ１で得られたカメラ画像によって生成された合成地図の一例を示す図であり、図４Ｂは、第２時点Ｔ２で得られたカメラ画像によって生成された合成地図の一例を示す図である。これら図４Ａ，図４Ｂは、それぞれ図２Ａ，図２Ｂと同一時点の地図であり、図２Ａ，図２Ｂに特徴点を追加することにより図４Ａ，図４Ｂの合成地図が得られる。

図４Ａに示すように、第１時点Ｔ１の合成地図には、区画線２０１，２０２と複数の特徴点２１１とが含まれる。特徴点２１１は、道路と歩道との境界における縁石やガードレール、街路樹、建物などに対応する。なお、図４Ａでは、便宜上、特徴点２１１を強調して示す。図４Ａに示すように区画線２０１，２０２と特徴点２１１の位置情報を含む合成地図は、一旦、記憶部１２に記憶される。

図４Ｂに示すように、第２時点Ｔ２の合成地図には、区画線２０１，２０２と複数の特徴点２１１とが含まれる。図４Ｂには、図４Ａと同様の特徴点２１１が示される。さらに、ハッチングで示されるように、図４Ａに含まれない新たな特徴点２１１ａが含まれる。複数の特徴点２１１ａは、区画線２０１から所定範囲内の領域２１０に存在しており、これら特徴点２１１ａは、道路工事中の区画線２０１を示す障害物や棒状部材に対応する。なお、図示は省略するが、領域２１０の外側における図４Ａと図４Ｂの特徴点（例えば街路樹に対応する特徴点）が互いに異なることがある。

判定部２２は、第１時点Ｔ１の合成地図と第２時点Ｔ２の合成地図との差異の程度が所定程度以上であるか否かを判定する。すなわち、異なる２つの時点Ｔ１，Ｔ２で得られた同一地点の複数の合成地図を重ね合わせて比較することで、両者の差異の程度を求める。具体的には、判定部２２は、まず、第１時点Ｔ１の区画線地図に含まれる区画線の位置と、第２時点Ｔ２の区画線地図に含まれる区画線の位置が、所定値α以上ずれているか否かを判定する。所定値αは、例えば数センチメートルあるいは数十センチメートルである。

区画線の位置が所定値α以上ずれていると判定されると、判定部２２は、第１時点Ｔ１の特徴点地図に含まれる特徴点と、第２時点Ｔ２の特徴点地図に含まれる特徴点の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、所定値α以上のずれが生じていると判定された区画線（例えば図４Ｂの区画線２０１）の周囲の所定範囲内の領域２１０における特徴点２１１の個数が所定値β以上異なるか否かを判定する。この判定は、領域２１０内の特徴点が所定値β以上増加しているか否かの判定だけでなく、領域内の特徴点が所定値以上減少しているか否かの判定も含む。なお、第１時点Ｔ１と第２時点Ｔ２とにおける特徴点の個数の変化ではなく、特徴点の位置の変化に応じて、特徴点の差異が所定値以上であるか否かを判定してもよい。すなわち、領域２１０内の特徴点の位置が所定値以上ずれているとき、差異の程度が所定値程度以上であると判定するようにしてもよい。

判定部２２により第１時点Ｔ１の合成地図と第２時点Ｔ２の合成地図との差異の程度が所定程度以上であると判定されると、第１地図生成部１７１は、第２時点Ｔ２の区画線地図を新たな区画線地図として記憶部１２に記憶する。これにより道路工事等による区画線の位置ずれを考慮した、最新の道路地図情報が記憶部１２に記憶され、この地図情報を用いて自車両は自動運転モードで良好に走行することができる。

第２時点Ｔ２に区画線の位置ずれが検出されても、それはカメラ１ａの誤検知によって検出された可能性がある。一方、区画線の位置が実際にずれた場合、区画線の周囲の道路構造が変化しているはずである。この点を考慮して本実施形態では、上述したように、区画線の位置ずれが検出された場合に、その区画線の周囲の特徴点の変化の程度に基づき、区画線の位置ずれの有無を判定する。これにより道路構造の変化を精度よく認識することができる。

図５は、予め定められたプログラムに従い、図３のコントローラ１０で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、予め記憶部１２に、第１時点Ｔ１でのカメラ画像に基づき区画線地図と特徴点地図との合成地図が記憶された状態で、その合成地図上の地点を自車両が手動運転モードで走行するときに開始され、所定周期で繰り返される。

まず、ステップＳ１で、カメラ１ａとセンサ２ａとからの信号を読み込む。次いでステップＳ２で、カメラ画像に基づいて区画線を認識するとともに、自車位置に対する区画線の位置を算出し、区画線地図を生成する。次いで、ステップＳ３で、ステップＳ２で生成された区画線地図と、この区画線地図に対応する予め記憶された合成地図内の区画線地図、すなわち予め生成された同一地点での区画線地図との差異の程度が所定程度以上であるか否かを判定する。例えば区画線の位置が所定値α以上ずれているか否かを判定する。ステップＳ３で肯定されるとステップＳ４に進み、否定されると処理を終了する。

ステップＳ４では、カメラ画像に基づいて自車両の周囲の物体の特徴点を検出するとともに、自車両から特徴点までの距離を算出し、特徴点地図を生成する。このとき、物体が移動体か否かを判定し、移動体の表面の特徴点を除去した上で、特徴点地図を生成する。次いで、ステップＳ５で、ステップＳ４で生成された特徴点地図と、この特徴点地図に対応する予め記憶された合成地図内の特徴点地図、すなわち予め生成された同一地点での特徴点地図との差異の程度が所定程度以上であるか否かを判定する。具体的には、ステップＳ３で所定程度以上の位置ずれがあると判定された区画線の周囲の所定範囲内の領域において、予め記憶された特徴点との差異（例えば個数の違い）が所定値β以上であるか否かを判定する。

ステップＳ５で肯定されるとステップＳ６に進む。ステップＳ６では、予め記憶された区画線地図を、ステップＳ２で生成された区画線地図に書き換えて、処理を終了する。すなわち、記憶部１２に記憶された区画線地図の地図情報を更新する。なお、ステップＳ５で否定される場合には、カメラ１ａにより区画線の位置が誤検知された可能性があるため、区画線地図の地図情報を更新せずに処理を終了する。

本実施形態に係る地図生成装置５０の動作をより具体的に説明する。自車両が第１時点Ｔ１に、地図生成の目的で手動運転モードによって走行するとき、記憶部１２には、図４Ａに示すように路面上の区画線２０１，２０２とその周囲の特徴点２１１とを含む合成地図が記憶される。その後、自車両が、第１時点Ｔ１で走行した地点を第２時点Ｔ２で再び走行したとき、次のような動作が実現される。

このとき、図４Ｂに示すように、道路工事等によって区画線２０１の位置が所定値α以上ずれ、かつ、区画線２０１の近傍の領域２１０内に、第１時点Ｔ１で検出されなかった新たな特徴点２１１ａが検出されると、区画線２０１の位置ずれがあると判断される（ステップＳ３～ステップＳ６）。このため、区画線の位置情報が変更され、区画線地図が書き換えられる。このように、区画線の位置ずれがあると判定された場合に、その周囲の特徴点の変化の有無を併せて判定することで、区画線の位置ずれが実際にあったか否かを正確に判別できる。その結果、通信ユニット７を介した自車両の外部からの新たな地図情報の取得がない場合であっても、最新の区画線地図を用いて自動運転モードでの走行を良好に行うことができる。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）地図生成装置５０は、自車両の周囲の路面上の区画線２０１，２０２を検出するカメラ１ａと、カメラ１ａにより検出された区画線２０１，２０２の位置情報を含む地図を生成する第１地図生成部１７１と、自車両の周囲の物体の特徴点を検出するカメラ１ａと、カメラ１ａにより検出された特徴点の位置情報を含む地図を生成する第２地図生成部１７２と、第１時点Ｔ１でカメラ１ａにより検出された区画線２０１，２０２を含む第１地図生成部１７１により生成された区画線地図と、第１時点Ｔ１でカメラ１ａにより検出された特徴点２１１を含む第２地図生成部１７２により生成された特徴点地図と、を記憶する記憶部１２と、記憶部１２に記憶された区画線地図と、第１時点Ｔ１よりも後の第２時点Ｔ２でカメラ１ａにより検出された区画線２０１，２０２を含む第１地図生成部１７１により生成された区画線地図と、の差異に基づいて、路面上の区画線２０１，２０２の位置が変化したか否かを判定する判定部２２と、を備える（図３）。判定部２２は、第１時点Ｔ１の区画線地図と第２時点Ｔ２の区画線地図との差異の程度が所定程度以上であり、かつ、記憶部１２に記憶された特徴点地図と、第２時点Ｔ２でカメラ１ａにより検出された特徴点２１１，２１１ａを含む第２地図生成部１７２により生成された特徴点地図との差異の程度が所定程度以上であるとき、路面上の区画線２０１，２０２の位置が変化したと判定する（図５）。

これにより、第１時点Ｔ１と第２時点Ｔ２とで区画線２０１の位置が実際にずれている場合、その位置ずれを正確に判定することができる。すなわち、位置ずれがカメラ１ａの誤検知によるものと誤って判定されることを防止できる。これにより、予め記憶部１２に記憶された地図を、道路工事等を反映した地図に容易かつ精度よく更新することができる。また、自車両が地図生成を目的として走行することにより、外部から地図情報を取得することなく、地図を頻繁に更新することができる。

（２）判定部２２は、第２時点Ｔ２の区画線地図に含まれる区画線２０１から所定範囲内の領域２１０における、第１時点Ｔ１の特徴点地図と第２時点Ｔ２の特徴点地図との差異の程度が所定程度以上であるか否かを判定する。これにより、道路構造の変化と無関係な箇所で特徴点の変化があった場合にそれを無視することができ、区画線の位置ずれなどの道路構造の変化の有無を精度よく判定することができる。

（３）判定部２２は、第１時点Ｔ１の特徴点地図に含まれる所定範囲内の領域２１０における特徴点２１１の個数と、第２時点T２の特徴点地図に含まれる所定範囲内の領域２１０における特徴点２１１，２１１ａの個数との差異が所定値β以上であるとき、あるいは特徴点の位置の変化量が所定値以上であるとき、差異の程度が所定程度以上であると判定する。これにより第１時点Ｔ１と第２時点Ｔ２とでの特徴点の変化の有無を容易に判定することができる。

（４）カメラ１ａにより検出される特徴点２１１には、移動体の特徴点と静止体の特徴点とが含まれる。第２地図生成部１７２は、カメラ１ａにより検出された特徴点２１１のうち、移動体の特徴点を除いた特徴点の位置情報を含む地図を生成する。これにより、道路構造の変化を判定するのに有用な特徴点地図を生成することができる。

上記実施形態は種々の形態に変形することができる。上記実施形態では、カメラ１ａ等の外部センサ群１により自車両の周囲の路面上の区画線２０１，２０２を検出するようにしたが、ライダ等により区画線を検出してもよく、区画線検出部の構成は上述したものに限らない。上記実施形態では、カメラ１ａにより自車両の周囲の物体の特徴点２１１，２１１ａを検出するようにしたが、ライダ等により特徴点を検出するようにしてもよく、特徴点検出部の構成は上述したものに限らない。上記実施形態では、区画線２０１，２０２と特徴点２１１，２１１ａを同一のカメラ１ａに検出するようにしたが、異なるカメラにより検出するようにしてもよい。区画線２０１，２０２と特徴点２１１，２１１ａの一方をカメラで、他方をライダで検出するようにしてもよい。

上記実施形態では、第１地図生成部１７１により第１時点Ｔ１で検出された区画線２０１，２０２を含む区画線地図（第１時点第１地図）と、第２時点Ｔ２で検出された区画線２０１，２０２を含む区画線地図（第２時点第１地図）とを生成するようにしたが、区画線検出部により検出された区画線の位置情報を含む地図を生成するのであれば、第１地図生成部の構成はいかなるものでもよい。上記実施形態では、第２地図生成部１７２により第１時点Ｔ１で検出された特徴点２１１を含む特徴点地図（第１時点第２地図）と、第２時点Ｔ２で検出された特徴点２１１，２１１ａを含む特徴点地図（第２時点第２地図）とを生成するようにしたが、特徴点検出部により検出された特徴点の位置情報を含む地図を生成するのであれば、第２地図生成部の構成はいかなるものでもよい。

上記実施形態では、判定部２２が、第１時点Ｔ１の区画線地図と第２時点Ｔ２の区画線地図との差異の程度が第１所定程度（例えば所定値α）以上であり、かつ、第２時点Ｔ２の区画線地図に含まれる区画線２０１から所定範囲内における、第１時点Ｔ１の特徴点地図と第２時点Ｔ２の特徴点地図との差異の程度が第２所定程度（例えば特徴点の個数の差が所定値β以上）以上であるとき、路面上の区画線の位置が変化したと判定するようにしたが、判定部の構成は上述したものに限らない。上記実施形態は、左右一対の区画線２０１，２０２のうち、一方の区画線２０１の位置ずれが生じた場合に、地図生成装置５０を適用する例を説明したが、両方の区画線の位置ずれが生じた場合においても、本発明を同様に適用できる。なお、新たな区画線が生成された場合や既存の区画線が消去された場合も、区画線の位置ずれが生じた場合に含まれる。

上記実施形態では、自車両が走行しながら地図生成部１７が環境地図を生成するようにしたが、自車両の走行中にカメラ画像により得られたデータを記憶部１２に記憶し、自車両の走行完了後に、記憶されたデータを用いて環境地図を生成するようにしてもよい。したがって、走行しながら地図を生成しなくてもよい。

上記実施形態では、自動運転機能を有する自車両が、地図生成装置５０として機能する例を説明したが、自動運転機能を有しない自車両が地図生成装置として機能するようにしてもよい。この場合、地図生成装置５０で生成された地図情報を他車両との間で共有し、地図情報を用いて他車両（例えば自動運転車両）の運転が支援されるようにしてもよい。すなわち、自車両は、地図生成装置５０としての機能のみを有するようにしてもよい。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ａ カメラ、２ａ センサ、１０ コントローラ、１２ 記憶部、１７ 地図生成部、２１ 地図合成部、２２ 判定部、５０ 地図生成装置、２０１，２０２ 区画線、２１１，２１１ａ 特徴点

Claims (4)

1. 自車両の周囲の路面上の区画線を検出する区画線検出部と、
   前記区画線検出部により検出された区画線の位置情報を含む地図を生成する第１地図生成部と、
   自車両の周囲の物体の特徴点を検出する特徴点検出部と、
   前記特徴点検出部により検出された特徴点の位置情報を含む地図を生成する第２地図生成部と、
   第１時点で前記区画線検出部により検出された区画線を含む、前記第１地図生成部により生成された第１時点第１地図と、前記第１時点で前記特徴点検出部により検出された特徴点を含む、前記第２地図生成部により生成された第１時点第２地図と、を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記第１時点第１地図と、前記第１時点よりも後の第２時点で前記区画線検出部により検出された区画線を含む、前記第１地図生成部により生成された第２時点第１地図と、の差異に基づいて、路面上の区画線の位置が変化したか否かを判定する判定部と、を備え、
   前記判定部は、前記第１時点第１地図と前記第２時点第１地図との差異の程度が第１所定程度以上であり、かつ、前記記憶部に記憶された前記第１時点第２地図と、前記第２時点で前記特徴点検出部により検出された特徴点を含む、前記第２地図生成部により生成された第２時点第２地図との差異の程度が第２所定程度以上であるとき、路面上の区画線の位置が変化したと判定することを特徴とする地図生成装置。
2. 請求項１に記載の地図生成装置において、
   前記判定部は、前記第２時点第１地図に含まれる区画線から所定範囲内における前記第１時点第２地図と前記第２時点第２地図との差異の程度が前記第２所定程度以上であるか否かを判定することを特徴とする地図生成装置。
3. 請求項２に記載の地図生成装置において、
   前記判定部は、前記第１時点第２地図に含まれる前記所定範囲内における特徴点の個数と、前記第２時点第２地図に含まれる前記所定範囲内における特徴点の個数との差異が所定値以上であるとき、または前記第１時点第２地図に含まれる前記所定範囲内における特徴点の位置と、前記第２時点第２地図に含まれる前記所定範囲内における特徴点の位置との差異が所定値以上であるとき、前記差異の程度が前記第２所定程度以上であると判定することを特徴とする地図生成装置。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の地図生成装置において、
   前記特徴点検出部により検出される特徴点には、移動体の特徴点と静止体の特徴点とが含まれ、
   前記第２地図生成部は、前記特徴点検出部により検出された特徴点のうち、前記移動体の特徴点を除いた特徴点の位置情報を含む地図を生成することを特徴とする地図生成装置。

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