JP2024071018A - 地図データ作成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自己位置推定の精度を向上させること。【解決手段】制御装置は、車両が備えるカメラによって路面を撮像することで得られた地図画像データを取得する。制御装置は、地図画像データを取得した地点の座標を含む位置情報を地図画像データに紐付ける。制御装置は、地図画像データの信頼度であって自己位置推定の精度に関する信頼度を評価する。【選択図】図６

Description

本開示は、地図データ作成装置に関する。

特許文献１に開示の自律走行車は、カメラと、記憶装置と、制御装置と、を備える。カメラは、路面を撮像するように配置されている。記憶装置は、地図データを記憶している。地図データは、予め路面を撮像した地図画像データと位置情報とが紐付けされたデータである。制御装置は、カメラから画像データを取得する。制御装置は、画像データと地図画像データとのマッチングにより自己位置を推定する。

特開２０１６－１６６８５３号公報

地図画像データには、自己位置推定を行う際に、マッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる低品質画像データが含まれている場合がある。

上記課題を解決する地図データ作成装置は、自律走行車が自己位置推定を行う際に用いる地図データであって前記自律走行車が備える撮像装置から取得した画像データとの照合に用いられる地図データを作成する地図データ作成装置であって、前記地図データ作成装置は、制御装置を備え、前記制御装置は、車両が備える撮像装置によって路面を撮像することで得られた地図画像データを取得し、前記地図画像データを取得した地点の座標を含む位置情報を前記地図画像データに紐付け、前記地図画像データの信頼度であって前記自己位置推定の精度に関する信頼度を評価する。

制御装置は、地図データを作成する際に、地図画像データの信頼度を評価する。信頼度は、自己位置推定の精度に関するため、この信頼度を指標とすることによって自己位置推定の精度を向上させることができる。

上記地図データ作成装置について、前記制御装置は、前記地図画像データを構成する画素のうち、輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させてもよい。

上記地図データ作成装置について、前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させてもよい。

上記地図データ作成装置について、前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点が偏って分布している場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させてもよい。
上記地図データ作成装置について、前記制御装置は、複数の前記地図画像データ同士でマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第１マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させてもよい。

上記地図データ作成装置について、前記制御装置は、前記信頼度の評価値が閾値未満であるサンプル画像データと前記地図画像データとのマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させてもよい。

本発明によれば、自己位置推定の精度を向上させることができる。

自律走行車の側面図である。 図１の自律走行車の概略構成図である。 図２の制御装置が実行する自己位置推定を示すフローチャートである。 図２の制御装置が実行する地図データ作成制御を示すフローチャートである。 図２の制御装置が行う地図作成処理を示すフローチャートである。 図２の制御装置が行う信頼度評価処理を示すフローチャートである。

以下、地図データ作成装置の一実施形態について説明する。
図１に示すように、車両１０は、車体１１と、駆動輪２１と、操舵輪３１と、を備える。車両１０は、乗用車であってもよいし、産業車両であってもよい。産業車両は、フォークリフト、トーイングトラクタ、及び無人搬送車を含む。本実施形態の車両１０は、自律走行可能な自律走行車である。

図２に示すように、車両１０は、走行モータ２２と、走行モータドライバ２３と、操舵モータ３２と、操舵モータドライバ３３と、を備える。走行モータ２２は、駆動輪２１を回転させるためのモータである。走行モータドライバ２３は、走行モータ２２を駆動させる。走行モータ２２の駆動により駆動輪２１が回転することで、車両１０は走行する。操舵モータ３２は、操舵輪３１を操舵するためのモータである。操舵モータドライバ３３は、操舵モータ３２を駆動させる。操舵モータ３２の駆動により操舵輪３１が操舵されることで、車両１０は旋回する。

車両１０は、制御装置１２を備える。制御装置１２は、プロセッサ１３と、記憶部１４と、を備える。プロセッサ１３としては、例えば、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、及びDSP（Digital Signal Processor）を挙げることができる。記憶部１４は、RAM（Random Access Memory）及びROM（Read Only Memory）を含む。記憶部１４は、処理をプロセッサ１３に実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。記憶部１４、即ち、コンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。制御装置１２は、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）やFPGA（Field Programmable Gate Array）等のハードウェア回路によって構成されていてもよい。処理回路である制御装置１２は、コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ、ASICやFPGA等の１つ以上のハードウェア回路、或いは、それらの組み合わせを含み得る。

車両１０は、カメラ４１を備える。カメラ４１は、撮像装置である。カメラ４１は、単眼カメラである。カメラ４１は、デジタルカメラである。カメラ４１は、撮像素子を備える。撮像素子としては、例えば、ＣＣＤイメージセンサ(Charge Coupled Device image sensor)、及びＣＭＯＳイメージセンサ(Complementary Metal Oxide Semiconductor image sensor)を挙げることができる。カメラ４１としては、例えば、RGBカメラ、赤外線カメラ、グレースケールカメラ、及び可視光カメラを挙げることができる。

カメラ４１は、所定のフレームレートで撮像を行って画像データを生成する。この画像データは、カメラ４１で撮像した画像のデジタルデータである。
図１に示すように、カメラ４１は、路面Ｓｒを撮像するように配置されている。カメラ４１は、路面Ｓｒを撮像した画像を示す画像データを生成する。カメラ４１は、鉛直方向を向いた状態で車体１１の底部に設けられている。

図２に示すように、車両１０は、照明装置５１を備える。照明装置５１は、路面Ｓｒの照明を行うように配置されている。詳細にいえば、照明装置５１は、路面Ｓｒのうちカメラ４１によって撮像される範囲の照明を行う。本実施形態において、照明装置５１は、鉛直方向を向いた状態で車体１１の底部に設けられている。照明装置５１としては、例えば、発光ダイオードを用いることができる。照明装置５１により路面Ｓｒの照明が行われることによって、車両１０の周辺環境によって路面Ｓｒの輝度に差が生じることを抑制している。

車両１０は、測位装置６１を備える。測位装置６１は、衛星航法装置６２と、慣性測定装置６３と、を備える。衛星航法装置６２は、GNSS（Global Navigation Satellite System）衛星から送信される衛星信号を受信する。衛星航法装置６２は、衛星信号を用いて位置を測定する。慣性測定装置６３は、ジャイロセンサ、及び加速度センサを含む。

車両１０は、補助記憶装置７１を備える。補助記憶装置７１は、制御装置１２が読み取り可能な情報を記憶している。補助記憶装置７１としては、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、及びフラッシュメモリを挙げることができる。

補助記憶装置７１は、地図データＭ１を記憶している。地図データＭ１は、路面Ｓｒを予め撮像した地図画像データと位置情報とを紐付けたものである。車両１０が走行する範囲は、予め定められている。位置情報は、座標と、姿勢と、を含む。座標は、絶対位置を表す座標系である地図座標系の座標である。地図座標系は、直交座標系であってもよいし、地理座標系であってもよい。地図座標系は、Ｘ軸と、Ｙ軸と、を備える。Ｘ軸とＹ軸とは互いに直交している。Ｘ軸及びＹ軸は、水平方向を表す座標系である。姿勢は、地図座標系の座標軸に対する車両１０の傾きを示す情報である。本実施形態の姿勢は、Ｘ軸に対する傾きを示す情報である。

地図データＭ１に含まれる全ての地図画像データには、信頼度の評価値が付与されている。信頼度の評価値は、２値で表されてもよいし、スコアで表されてもよい。信頼度の評価値を２値で表す場合、地図画像データが低品質画像データか否かが２値で表される。信頼度の評価値をスコアで表す場合、地図画像データの信頼度が高いほどスコアが高くなる。本実施形態において、信頼度の評価値は、２値で表されている。即ち、信頼度の評価値は、地図画像データが低品質画像データか否かを表す。適宜、地図画像データのうち低品質画像データとは異なる地図画像データを通常品質画像データと称する。通常品質画像データは、低品質画像データよりも信頼度が高い。信頼度の評価値は、低品質画像データと通常品質画像データとを表しているといえる。

車両１０は、無線通信機８１を備える。無線通信機８１は、無線LAN(Local Area Network)、ZigBee（登録商標）、LPWA(Low Power Wide Area)、又は移動通信システム等、任意の無線通信方式で通信を行うことが可能な通信機器である。無線通信機８１は、無線信号を送受信可能である。この無線信号には、トータルステーションによって検出された位置情報が含まれている。トータルステーションは、車両１０の位置情報を検出する装置である。無線通信機８１を介して、制御装置１２は、トータルステーションによって検出された位置情報を取得可能である。

＜自己位置推定＞
制御装置１２は、自己位置推定を行う。自己位置推定は、所定の制御周期で繰り返し行われる。自己位置推定は、車両１０が自律走行する際に行われる。例えば、車両１０は、目標地点までの走行経路を生成する。そして、車両１０は、自己位置推定により自己位置を認識しつつ走行経路に沿って走行する。

図３に示すように、ステップＳ１において、制御装置１２は、カメラ４１から画像データを取得する。
次に、ステップＳ２において、制御装置１２は、地図データＭ１に含まれる地図画像データのうち信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを除外する。閾値は、低品質画像データが除外されるように設定されている。

次に、ステップＳ３において、制御装置１２は、画像データと地図画像データとのマッチングを行う。ステップＳ２で低品質画像データを除外しているため、ステップＳ３でのマッチングは、ステップＳ１で取得された画像データと、地図データＭ１のうち低品質画像データを除外した地図画像データとで行われることになる。

制御装置１２は、画像データから特徴点を抽出する。制御装置１２は、特徴点の特徴量を記述する。特徴量としては、例えば、特徴量ベクトル、及び輝度値を挙げることができる。また、制御装置１２は、地図画像データを用いて特徴点の抽出、及び特徴量の記述を行う。制御装置１２は、画像データから得られた特徴点及び特徴量と、地図画像データから得られた特徴点及び特徴量とを照合し、特徴量が類似する特徴点のペアを探索する。制御装置１２は、特徴点のペアに基づき、画像データに対応する地図画像データを特定する。例えば、制御装置１２は、特徴点のペアが集中している地図画像データを画像データに対応する地図画像データと特定する。上記したマッチングは、特徴量記述子を用いて行うことができる。特徴量記述子は、例えば、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、又はSURF(Speeded Up Robust Features)である。

次に、ステップＳ４において、制御装置１２は、画像データに対応する地図画像データに基づき、自己位置の推定を行う。自己位置は、地図座標系での車両１０の座標、及び車両１０の姿勢を含む。制御装置１２は、地図画像データと画像データとの相対位置、及び地図画像データと画像データとの相対角度を算出する。地図画像データと画像データとの相対位置とは、画像データと地図画像データとのずれ量である。画像データと地図画像データとの相対角度とは、画像データと地図画像データとのずれ角である。画像データと地図画像データとは、完全には一致しない場合が多い。これは、地図画像データを取得した時点と、画像データを取得した時点とで車両１０の位置及び姿勢が完全に一致することが少ないためである。このため、画像データは、地図画像データの一部にのみ一致することが多い。地図画像データを取得した時点と、画像データを取得した時点で、車両１０の位置がずれていた場合、車両１０の位置の差によって地図画像データに写る路面Ｓｒの位置と画像データに写る路面Ｓｒの位置にずれが生じる。このずれ量が、地図画像データと画像データとの相対位置である。ずれ量は、地図画像データの特徴点と画像データの特徴点との位置関係から把握することができる。同様に、地図画像データを取得した時点と、画像データを取得した時点での車両１０の姿勢の差によって、画像データは、地図画像データを回転させたものになる。この回転により生じるずれ角が、画像データと地図画像データとの相対角度である。制御装置１２は、画像データに対応する地図画像データに紐付けられた位置情報と、相対位置と、相対角度とに基づき自己位置を推定する。制御装置１２は、地図画像データに紐付けられた座標を相対位置に対応する座標だけずらす。制御装置１２は、地図画像データに紐付けられた姿勢を相対角度だけずらす。これにより得られる地図座標系での座標、及び姿勢を制御装置１２は自己位置とする。ステップＳ４の処理を終えると、制御装置１２は、自己位置推定を終了する。

上記したように、地図データＭ１は、車両１０が自己位置推定を行う際に用いられる。地図データＭ１は、車両１０が備えるカメラ４１から取得した画像データとの照合に用いられる。

＜地図データ作成制御＞
地図データ作成制御について説明する。地図データ作成制御は、地図データＭ１を作成する際に制御装置１２によって行われる制御である。地図データ作成制御は、車両１０の走行中に行われる。地図データＭ１を作成する際、車両１０は、人の操作によって走行してもよいし、制御装置１２による制御によって走行してもよい。

図４に示すように、ステップＳ１１において、制御装置１２は、地図作成処理を行う。地図作成処理について詳細に説明を行う。
図５に示すように、ステップＳ２１において、制御装置１２は、位置情報を取得する。位置情報は、例えば、測位装置６１及び無線通信機８１の少なくとも１つから取得することができる。測位装置６１から取得できる位置情報は、衛星航法装置６２を用いて取得した経緯度、及び慣性測定装置６３を用いて算出する自己移動量の少なくとも１つによって算出可能である。

次に、ステップＳ２２において、制御装置１２は、カメラ４１から地図画像データを取得する。カメラ４１から取得する画像データであって地図データＭ１に用いられる画像データが地図画像データである。ステップＳ２１とステップＳ２２とは同期して行われる。従って、ステップＳ２１で取得される位置情報は、地図画像データを取得した地点の地図座標系の座標を含む。

次に、ステップＳ２３において、制御装置１２は、ステップＳ２１で取得した位置情報をステップＳ２２で取得した地図画像データに紐付ける。
制御装置１２は、ステップＳ２１～ステップＳ２３の処理を繰り返し行う。これにより、制御装置１２は、カメラ４１から地図画像データを複数回取得する。各地図画像データには、位置情報が紐付けられる。車両１０が地図データＭ１の作成を行う範囲の走行を終えると、地図作成処理は終了する。地図作成処理によって作成される地図データＭ１は、信頼度の評価値が付与される前のデータである。信頼度の評価値が付与される前の地図データＭ１を評価前地図データと称する。

図４に示すように、制御装置１２は、地図作成処理を終えると、ステップＳ１２において、信頼度評価処理を行う。信頼度評価処理では、地図画像データの信頼度が評価される。信頼度は、自己位置推定の精度に関する信頼度である。信頼度評価処理について詳細に説明を行う。

図６に示すように、ステップＳ３１において、制御装置１２は、評価対象地図画像データを決定する。評価対象地図画像データは、地図作成処理で作成された評価前地図データに含まれる地図画像データであって信頼度の評価が行われていない地図画像データである。ステップＳ３２～ステップＳ３６では、地図画像データの信頼度が評価される。ステップＳ３２～ステップＳ３６で評価される地図画像データは、評価対象地図画像データである。ステップＳ３１で評価対象地図画像データを順次変更していくことによって、評価前地図データに含まれる全ての地図画像データについて信頼度が評価される。

ステップＳ３２において、制御装置１２は、画素値評価を行う。画素値評価では、地図画像データを構成する画素の輝度から地図画像データの信頼度が評価される。制御装置１２は、地図画像データを構成する画素の輝度が低輝度閾値未満か否かを判定する。地図画像データを構成する画素の輝度が過剰に低いことは、自己位置推定を行う際に、画像データと地図画像データとのマッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。低輝度閾値としては、画像データと地図画像データとのマッチングの際に許容される輝度に基づいて設定されている。地図画像データを構成する画素の輝度が低輝度閾値未満になる場合としては、例えば、路面Ｓｒが汚れている場合、路面Ｓｒに影が存在している場合、及び照度不足の場合を挙げることができる。照度不足は、例えば、雨天時に路面Ｓｒが濡れた場合、照明装置５１が故障した場合、又は路面Ｓｒが光を反射しにくい色彩の場合に生じる。

制御装置１２は、地図画像データを構成する画素の輝度が高輝度閾値以上か否かを判定する。地図画像データを構成する画素の輝度が過剰に高いことは、自己位置推定を行う際に、画像データと地図画像データとのマッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。高輝度閾値としては、画像データと地図画像データとのマッチングの際に許容される輝度に基づいて設定されている。地図画像データを構成する画素の輝度が高輝度閾値以上になる場合としては、例えば、車両１０の下方に日が差し込んでいる場合、又は塗装によって路面Ｓｒが光を反射しやすくなっている場合を挙げることができる。

制御装置１２は、地図画像データを構成する画素のうち、輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。詳細にいえば、ステップＳ３２の処理を行う時点で信頼度の評価値が通常品質画像データに対応する評価値の場合、制御装置１２は、通常品質画像データに対応する評価値を低品質画像データに対応する評価値に低下させる。ステップＳ３２の処理を行う時点で信頼度の評価値が低品質画像データに対応する評価値の場合、制御装置１２は、信頼度の評価値を維持する。上記したように、輝度が低輝度閾値未満の画素、及び輝度が高輝度閾値以上の画素は、マッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。画素閾値としては、画像データと地図画像データとのマッチングの際に許容される画素数に基づいて設定されている。

次に、ステップＳ３３において、制御装置１２は、特徴点数評価を行う。特徴点数評価では、地図画像データに含まれる特徴点の数から地図画像データの信頼度が評価される。制御装置１２は、地図画像データから特徴点を抽出する。特徴点の抽出は、自己位置推定を行う際と同様の手法で行うことができる。特徴点の抽出は、輝度勾配に基づいて行われる。制御装置１２は、地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。地図画像データに含まれる特徴点の数が少ないと、画像データと地図画像データとのマッチングを行った際に特徴点のペアが少なくなる。この場合、マッチングが行いにくくなる。特徴点閾値としては、画像データとのマッチングを行った際に、特徴点のペア数が許容範囲となるように設定されている。

次に、ステップＳ３４において、制御装置１２は、特徴点分布評価を行う。特徴点分布評価では、地図画像データに含まれる特徴点の分布から地図画像データの信頼度が評価される。制御装置１２は、特徴点の分布が偏っているか否かを判定する。特徴点の分布の偏りは、例えば、標準偏差で求めることができる。特徴点の分布の偏りは、特徴点が直線状に分布しているなど特定の形状になるように特徴点が分布していることを含む。特徴点の分布の偏りは、地図画像データの一部に集中して特徴点が分布していることを含む。特徴点の分布に偏りが生じる場合としては、例えば、グレーチングが写っている場合、路面Ｓｒの塗装部分と非塗装部分との境界線が写っている場合、及び影と日向が写っている場合を挙げることができる。特徴点の分布が偏っていることは、画像データと地図画像データとのマッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。制御装置１２は、地図画像データに含まれる特徴点が偏って分布している場合、地図画像データの信頼度を低下させる。

次に、ステップＳ３５において、制御装置１２は、地図画像データ同士でのマッチングによる評価を行う。詳細にいえば、制御装置１２は、評価対象地図画像データと、評価対象地図画像データとは異なる全ての地図画像データとでマッチングを行う。マッチングは、自己位置推定の際に行われるマッチングと同様である。即ち、制御装置１２は、地図画像データ同士で特徴点のペアを探索する。制御装置１２は、特徴点のマッチング数が第１マッチング閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。特徴点のマッチング数とは、特徴点のペア数である。第１マッチング閾値は、画像データとのマッチングを行った際に、当該画像データに対応する地図画像データとして複数の地図画像データが特定されないように設定されている。

次に、ステップＳ３６において、制御装置１２は、サンプル画像データと地図画像データとのマッチングを行う。サンプル画像データは、信頼度の評価値が閾値未満である画像データである。即ち、サンプル画像データは、低品質画像データのサンプルである。サンプル画像データとしては、例えば、グレーチングが写る画像データ、路面標示などの塗装が写る画像データ、影及び日向が写る画像データ、汚れが写る画像データ、水溜まりなどの鏡面反射が生じる場所が写る画像データ、及び照度不足の画像データが挙げられる。制御装置１２は、サンプル画像データと地図画像データとのマッチングを行う。マッチングは、自己位置推定の際に行われるマッチングと同様である。即ち、制御装置１２は、地図画像データとサンプル画像データで特徴点のペアを探索する。制御装置１２は、特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。サンプル画像データが複数ある場合、制御装置１２は、複数のサンプル画像データ毎に、地図画像データとのマッチングを行う。この場合、制御装置１２は、少なくとも１つのサンプル画像データと地図画像データとの特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上であれば地図画像データの信頼度を低下させる。第２マッチング閾値は、第１マッチング閾値と同一の値であってもよいし、異なる値であってもよい。第２マッチング閾値は、低品質画像データと地図画像データとのマッチングを行った際に、当該地図画像データが低品質画像データに対応する地図画像データとして特定されるように設定されている。ステップＳ３６の処理を終えると、制御装置１２は、信頼度評価処理を終了する。

図４に示すように、制御装置１２は、信頼度評価処理を終えると、ステップＳ１３において、信頼度の評価値を地図画像データに付与する。本実施形態においては、ステップＳ３２～ステップＳ３６のうち少なくとも１つで信頼度の低下が行われた地図画像データには低品質画像データに対応する評価値が付与される。ステップＳ３２～ステップＳ３６の全てで信頼度の低下が行われなかった地図画像データには通常品質画像データに対応する評価値が付与される。ステップＳ１３の処理を終えると、制御装置１２は、地図データ作成制御を終了する。

上記したように、地図データ作成制御を行うことによって地図データＭ１を作成する制御装置１２が地図データ作成装置である。
［本実施形態の効果］
（１）制御装置１２は、地図データＭ１を作成する際に、地図画像データの信頼度を評価している。そして、制御装置１２は、地図画像データに信頼度の評価値を付与する。制御装置１２は、自己位置推定を行う際には、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを除外する。このように、自己位置推定の際に地図画像データを除外するか否かの指標として信頼度を用いることができる。信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを除外して自己位置推定を行うことによって、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを原因としてマッチングが行えなかったり、誤マッチングが生じたりすることが抑制される。従って、自己位置推定の精度を向上させることができる。

（２）制御装置１２は、地図画像データを構成する画素のうち輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の地図画像データは、マッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。このような地図画像データについて信頼度を低下させることによって、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを原因としてマッチングが行えなかったり、誤マッチングが生じたりすることが抑制される。

（３）制御装置１２は、地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、画像データと地図画像データとのマッチングを行った際に特徴点のペアが少なくなる。このような地図画像データについて信頼度を低下させることによって、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを原因としてマッチングが行えなくなることが抑制される。

（４）制御装置１２は、地図画像データに含まれる特徴点が偏って分布している場合に、地図画像データの信頼度を低下させる。グレーチングが写る地図画像データ、路面Ｓｒの塗装部分と非塗装部分との境界線が写る地図画像データ、及び影と日向が写る地図画像データは、マッチングが行いにくくなる原因、あるいは、誤マッチングの原因になる場合がある。このような地図画像データについて信頼度を低下させることによって、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを原因としてマッチングが行えなかったり、誤マッチングが生じたりすることが抑制される。

（５）制御装置１２は、地図データＭ１に含まれる複数の地図画像データ同士でマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第１マッチング閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。地図画像データ同士でマッチングを行った際の特徴点のマッチング数が多いと、自己位置推定の際に画像データに対応して複数の地図画像データが特定される場合がある。この場合、複数の地図画像データのうちいずれが正しいかを制御装置１２が認識しにくく、自己位置推定の精度が低下する場合がある。このような地図画像データについて信頼度を低下させることによって、自己位置推定の精度を向上させることができる。

（６）制御装置１２は、サンプル画像データと地図画像データとのマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、地図画像データの信頼度を低下させる。サンプル画像データと地図画像データとのマッチングを行った場合に特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、当該地図画像データは低品質画像データと特徴が一致する地図画像データである。このような地図画像データについては、低品質画像データとみなして信頼度を低下させることによって、信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データを原因としてマッチングが行えなかったり、誤マッチングが生じたりすることが抑制される。

［変更例］
実施形態は、以下のように変更して実施することができる。実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

○制御装置１２は、地図データ作成制御において信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データの再取得を行ってもよい。信頼度の評価値が閾値未満の地図画像データに紐付けられた地図座標系の座標に車両１０が移動すると、制御装置１２は、カメラ４１から地図画像データを取得する。車両１０は、人の操作によって走行してもよいし、制御装置１２による制御によって走行してもよい。このように、信頼度は、地図画像データを再取得するか否かの指標として用いることができる。

○制御装置１２は、自己位置推定の信頼度を判定する際に、地図画像データに付与された信頼度の評価値を用いてもよい。この場合、地図画像データに付与された信頼度の評価値が高いほど、自己位置推定の信頼度も高くなる。

○制御装置１２は、地図画像データから低品質範囲を特定してもよい。低品質範囲とは、地図画像データの一部であって画像データと地図画像データとのマッチングの際に、マッチングが行えない原因、あるいは誤マッチングの原因となる範囲である。制御装置１２は、例えば、地図画像データを複数の範囲に区分して、範囲毎に信頼度の評価を行えばよい。そして、制御装置１２は、信頼度の評価値が閾値未満の範囲を低品質範囲とする。制御装置１２は、自己位置推定を行う際には、低品質範囲をマスクして画像データとのマッチングを行う。マスクされた箇所については、特徴点の抽出が行われない。このため、低品質範囲を原因として自己位置推定の精度が低下することを抑制できる。

○制御装置１２は、画素値評価、特徴点数評価、特徴点分布評価、地図画像データ同士でのマッチングによる評価、及びサンプル画像データとのマッチングによる評価の少なくとも１つを行えればよい。制御装置１２は、画素値評価、特徴点数評価、特徴点分布評価、地図画像データ同士でのマッチングによる評価、及びサンプル画像データとのマッチングによる評価から任意の組み合わせで信頼度評価処理を行うことができる。

○制御装置１２は、画素値評価、特徴点数評価、特徴点分布評価、地図画像データ同士でのマッチングによる評価、及びサンプル画像データとのマッチングによる評価のうち複数の評価によって信頼度が低下した地図画像データに低品質画像データに対応する評価値を付与してもよい。制御装置１２は、２つの評価、３つの評価、４つの評価、又は５つの評価によって信頼度が低下した地図画像データに低品質画像データに対応する評価値を付与してもよい。

○信頼度の評価値をスコアにした場合、制御装置１２は、画素値評価、特徴点数評価、特徴点分布評価、地図画像データ同士でのマッチングによる評価、及びサンプル画像データとのマッチングによる評価のそれぞれで信頼度が低下する度に、スコアを低くしてもよい。

○地図データ作成装置は、制御装置１２と、制御装置１２とは異なる外部装置と、を備えていてもよい。外部装置は、車両１０の外部に設けられた装置である。外部装置のハードウェア構成は、例えば、制御装置１２と同一である。この場合、制御装置１２が評価前地図データを作成する。制御装置１２によって作成された評価前地図データは、制御装置１２と外部装置との通信、あるいは、記憶媒体によって外部装置に記憶される。外部装置は、信頼度評価処理によって評価前地図データの評価を行う。これにより、外部装置は、地図データＭ１を作成する。

○信頼度の評価値をスコアにした場合、スコアに対して閾値を設定してもよい。閾値は、低品質画像データが除外されるように設定されている。
○地図データＭ１は、車両１０とは異なる車両の走行によって作成されてもよい。即ち、地図データＭ１の作成に用いられる車両と、地図データＭ１が用いられる自律走行車とは、異なっていてもよい。地図データＭ１の作成に用いられる車両としては、自律走行を行えない車両を用いてもよい。

○撮像装置は、リニアイメージセンサであってもよい。
○地図データＭ１が記憶される記憶装置は、記憶部１４であってもよい。
上記実施形態及び変更例から把握できる技術的思想について記載する。

［態様１］自律走行車が自己位置推定を行う際に用いられる地図データであって前記自律走行車が備える撮像装置から取得した画像データとの照合に用いられる地図データを作成する地図データ作成装置であって、前記地図データ作成装置は、制御装置を備え、前記制御装置は、車両が備える撮像装置によって路面を撮像することで得られた地図画像データを取得し、前記地図画像データを取得した地点の座標を含む位置情報を前記地図画像データに紐付け、前記地図画像データの信頼度であって前記自己位置推定の精度に関する信頼度を評価する、地図データ作成装置。

［態様２］前記制御装置は、前記地図画像データを構成する画素のうち、輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、［態様１］に記載の地図データ作成装置。

［態様３］前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、［態様１］又は［態様２］に記載の地図データ作成装置。

［態様４］前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点が偏って分布している場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、［態様１］～［態様３］のうちいずれか１つに記載の地図データ作成装置。

［態様５］前記制御装置は、複数の前記地図画像データ同士でマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第１マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、［態様１］～［態様４］のうちいずれか１つに記載の地図データ作成装置。

［態様６］前記制御装置は、前記信頼度の評価値が閾値未満であるサンプル画像データと前記地図画像データとのマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、［態様１］～［態様５］のうちいずれか１つに記載の地図データ作成装置

Ｍ１…地図データ、Ｓｒ…路面、１０…自律走行車である車両、１２…地図データ作成装置である制御装置、４１…撮像装置であるカメラ。

Claims (6)

1. 自律走行車が自己位置推定を行う際に用いる地図データであって前記自律走行車が備える撮像装置から取得した画像データとの照合に用いられる地図データを作成する地図データ作成装置であって、
   前記地図データ作成装置は、制御装置を備え、
   前記制御装置は、
   車両が備える撮像装置によって路面を撮像することで得られた地図画像データを取得し、
   前記地図画像データを取得した地点の座標を含む位置情報を前記地図画像データに紐付け、
   前記地図画像データの信頼度であって前記自己位置推定の精度に関する信頼度を評価する、地図データ作成装置。
2. 前記制御装置は、前記地図画像データを構成する画素のうち、輝度が低輝度閾値未満の画素と輝度が高輝度閾値以上の画素との合計数が画素閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、請求項１に記載の地図データ作成装置。
3. 前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点の数が特徴点閾値未満の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、請求項１に記載の地図データ作成装置。
4. 前記制御装置は、前記地図画像データに含まれる特徴点が偏って分布している場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、請求項１に記載の地図データ作成装置。
5. 前記制御装置は、複数の前記地図画像データ同士でマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第１マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、請求項１に記載の地図データ作成装置。
6. 前記制御装置は、前記信頼度の評価値が閾値未満であるサンプル画像データと前記地図画像データとのマッチングを行い、特徴点のマッチング数が第２マッチング閾値以上の場合、前記地図画像データの前記信頼度を低下させる、請求項１に記載の地図データ作成装置。

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