JP6302848B2 - Map generation system and map generation method - Google Patents
Map generation system and map generation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6302848B2 JP6302848B2 JP2015007754A JP2015007754A JP6302848B2 JP 6302848 B2 JP6302848 B2 JP 6302848B2 JP 2015007754 A JP2015007754 A JP 2015007754A JP 2015007754 A JP2015007754 A JP 2015007754A JP 6302848 B2 JP6302848 B2 JP 6302848B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- road
- coordinate values
- time
- map generation
- map
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、地図データを生成する技術に関する。 The present invention relates to a technique for generating map data.
ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブ情報に含まれる位置(緯度経度)や時刻情報に基づき、新規に供用された道路の形状を検知・推定する技術において、本技術分野の背景技術として、特開2009−150796号公報(特許文献1)がある。この公報には、「ナビゲーション装置1において、地図情報を記憶するとともに、新たな地図情報をアップデート可能とされる記憶手段と、ナビゲーション装置1の現在位置を検出位置として検出する2種以上の位置検出手段とを備え、検出位置が地図の道路上に存在しているかを判定する道路データ有無判定手段と、道路上にないと判定された場合に、複数の検出位置をつなぐ軌跡を新規検出経路として検出する新規検出経路検出手段と、所定の走行速度以上で所定の距離以上走行したかに基づき、新規検出経路を1以上の新規検出区間に分割して判別する新規検出経路判別手段と、新規道路データを記憶手段にアップデートする道路データアップデート手段とを備える。」と記載されている。 As a technology for detecting and estimating the shape of a newly used road based on position (latitude and longitude) and time information included in probe information from a navigation device or a smartphone, as a background art of this technical field, No. 150796 (Patent Document 1). This publication states that “in the navigation device 1, storage means for storing map information and updating new map information, and two or more types of position detection for detecting the current position of the navigation device 1 as a detection position. A road data presence / absence determining means for determining whether the detected position exists on the road of the map, and a trajectory connecting a plurality of detected positions when determined not to be on the road as a new detected path. New detection route detection means for detecting, new detection route determination means for determining by dividing the new detection route into one or more new detection sections based on whether the vehicle has traveled over a predetermined distance at a predetermined traveling speed or higher, and a new road And road data update means for updating the data in the storage means. "
また、特開2008−297872号公報(特許文献2)においては、道路の補修のための異常検出において、プローブ情報の一つである、ある道路の走行時の路面性状情報の分散及び平均値を参照基準として、同時期同様に施工した他の道路の路面性状情報の分散及び平均値を収集し、補修の必要性を判断する手段が記載されている。 In Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-297872 (patent document 2), in detecting an abnormality for repairing a road, a variance and an average value of road surface property information when traveling on a certain road, which is one of probe information, are calculated. As a reference standard, means for collecting the dispersion and average value of road surface property information of other roads constructed in the same period and determining the necessity for repair is described.
ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブデータに含まれる、緯度経度等の位置及び時刻情報に基づき、新規に供用された道路の形状を検知・推定する技術に関して、特許文献1のように道路以外の部分を判別する技術が開示されている。しかし、道路の形状に関しては、例えば単に車載端末の(すなわちその車載端末を搭載した車両の)移動軌跡をそのまま道路として認識すると、GPSの誤差又はマルチパス等によって、実際の道路から大きく外れた形状を道路と認識してしまうことで、道路形状の精度が低下する場合がある。 Regarding the technology for detecting and estimating the shape of a newly used road based on the position and time information such as latitude and longitude included in the probe data from the navigation device or the smartphone, a part other than the road as in Patent Document 1 is used. A technique for discriminating is disclosed. However, with regard to the shape of the road, for example, if the movement locus of the in-vehicle terminal (that is, the vehicle equipped with the in-vehicle terminal) is recognized as a road as it is, the shape greatly deviates from the actual road due to GPS error or multipath. May be recognized as a road, the accuracy of the road shape may be reduced.
このような誤差等の影響は、数多くの測定値を収集するとその分布が正規分布に近づく事を利用し、数多くのプローブデータを収集し処理する事によって低減でき、道路形状の推定精度の向上が図れる。 The effects of errors such as these can be reduced by collecting and processing a large number of probe data by using the fact that the distribution approximates a normal distribution when collecting a large number of measured values, and improving the accuracy of road shape estimation. I can plan.
しかしナビゲーションシステムにおいて、新規に供用された道路の形状情報等を早期に提供することは、重要な製品価値の一つであり、数多くのプローブデータが収集できるまで新規道路の形状情報等の提供を控えてしまうことは、製品価値の低下を意味する。 However, it is one of the important product values to provide information on the shape of newly used roads in the navigation system at an early stage, and it will be necessary to provide information on the shape of new roads until a large amount of probe data can be collected. The refusal means a decline in product value.
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、少ない数のプローブデータに基づいて、精度の良い新規道路の形状情報の推定を行うことを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to estimate shape information of a new road with high accuracy based on a small number of probe data.
上記の課題を解決するために、本発明の一形態は、ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する地図生成システムであって、前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、前記プロセッサは、前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定し、座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定し、前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算し、複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定することを特徴とする。 In order to solve the above problems, an embodiment of the present invention is a map generation system including an interface connected to a network, a processor connected to the interface, and a storage device connected to the processor. The storage device includes map data including coordinate values indicating positions and shapes of a plurality of roads, and a vehicle position including coordinate values at each time of each vehicle acquired from a plurality of terminal devices mounted on the plurality of vehicles. And the processor specifies a coordinate value outside the range of the road included in the map data among the coordinate values included in the vehicle position data, and for each of a plurality of regions in the coordinate space , The position within the range of the surrounding road included in the vehicle position data with respect to the coordinate value of the position of the road around the area included in the map data. Based on the standard deviation of the values, the number of coordinate values necessary for estimating the new road with a predetermined accuracy is calculated, and the number of the specified coordinate values in each area is greater than the number of the necessary coordinate values. Determining whether the number of coordinate values is greater than the number calculated based on the standard deviation, and calculating the center of the distribution of the specified coordinate values in the region, A line connecting the centers of the distributions calculated for the region is estimated as a new road.
本発明によれば、ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブ情報に含まれる位置情報等に基づき、新規に供用された道路の形状を推定する際に、少ないサンプル数で精度の良い道路形状推定を行う事ができる。上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。 According to the present invention, when estimating the shape of a newly used road based on position information or the like included in probe information from a navigation device or a smartphone, accurate road shape estimation is performed with a small number of samples. Can do. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
本発明の地図データ配信システムの実施例を、図面を参照しながら説明する。 An embodiment of the map data distribution system of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態の地図データ生成システムの概略を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a map data generation system according to an embodiment of the present invention.
本実施形態の地図データ生成システムは、地図生成者が保有する地図サーバ10と、ナビゲーション端末20と、これらを接続するネットワーク40及びインターネット41とを有する。ナビゲーション端末20には、無線通信装置30及びGPS(Global Positioning System)装置32が接続されている。ナビゲーション端末20は、この無線通信装置30によって無線基地局31を経由してネットワーク40及びインターネット41に接続される。無線通信装置30は、ナビゲーション端末20に内蔵されても良い。地図サーバ10は、ナビゲーション端末20から受信したプローブ情報を、プローブデータ記憶部11に記憶する。
The map data generation system of this embodiment includes a
本実施形態では、ナビゲーション端末20を、ナビゲーションを実施せず、位置情報の収集だけを行うスマートフォン等の移動端末で置き換えることができる。また、これらの端末で測定した位置情報については、前記のように無線を通じて地図サーバ10に格納するだけでなく、一時的にナビゲーション端末20の位置データ記憶部26に格納し、無線又は通信以外の他の手段でオフラインで地図サーバ10中のプローブデータ記憶部11に格納してもよい。
In this embodiment, the
地図サーバ10は、プロセッサ17と、メモリ18と、ネットワークインターフェース(IF)部15と、プローブデータ記憶部11と、更新データ記憶部12と、地図データ記憶部16とを有している。メモリ18には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することによって実現される機能として、少なくとも、プローブデータを処理するプローブデータ処理部13と、更新データ管理部14とがある。プロセッサ17がプログラムを実行することによって実現される処理については後述する。以下の説明においてプローブデータ処理部13等が実行する処理は、実際には、プローブデータ処理部13等のプログラムに従ってプロセッサ17が実行する。
The
プローブデータ記憶部11、更新データ記憶部12及び地図データ記憶部16は、例えばハードディスクドライブ(HDD)のような記憶装置である。地図データ記憶部16には、地図上の道路を構成する各リンクのリンクデータが記憶されている。このリンクデータの一例としては、カーナビゲーション用の地図がある。このリンクデータは、道路の相互接続情報、道路幅、道路の種類等の情報を含んでいる。地図データは、道路及び建物といった地図の構成物(地物)の位置及び形状を示す座標値等を含む。本実施形態の地図データ記憶部16には、地図データとして、少なくとも、道路の位置、形状及び接続関係等を示す道路データが格納される。
The probe
プローブデータ記憶部11には、各ナビゲーション端末20から取得された車両位置データが格納される。車両位置データの詳細については後述する(図2参照)。更新データ記憶部12には、ナビゲーション端末20が保持する地図データを更新するためにナビゲーション端末20に送信されるデータが格納される。このデータには、本実施形態によって生成された新規道路の形状に関するデータが含まれてもよい。
The probe
各ナビゲーション端末20は、車両に搭載される移動端末であり、車両に搭乗しているユーザを目的地まで誘導するために、経路検索及び検索結果の出力等を行う。以下、複数のナビゲーション端末20の一つの典型的な構成を説明する。他のナビゲーション端末20の構成も図1に示すものと同様であってよいため、それらに関する図示及び説明は省略する。
Each
なお、地図サーバ10の機能は、複数の計算機によって実現されてもよい。例えば、プローブデータ記憶部11及び地図データ記憶部16がそれぞれネットワーク40に接続された別の計算機の記憶装置であり、さらに別の計算機のプロセッサ17がそれらの記憶部のデータに基づいて後述する処理を実行してもよい。
The function of the
ナビゲーション端末20は、ネットワーク40に接続するためのネットワークIF部21と、メモリ29と、プロセッサ28と、GUI機能を有する画面入出力IF25と、例えばハードディスクドライブ(HDD)又はフラッシュメモリのような記憶装置とを有している。メモリ29には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される機能として、少なくとも、車両位置記録・送信部61と、ナビゲーション処理部62とがある。また、記憶装置には、位置データ記憶部26と、地図データ記憶部27とが含まれる。地図データ記憶部27には、ナビケーション用の地図データが保持されている。
The
車両位置記録・送信部61は、所定のタイミングで(例えば定期的に)位置情報取得部24が取得した車両の位置情報を地図サーバ10に送信する。取得された位置情報を位置データ記憶部26に記録し、後にその位置情報を車両位置記録・送信部61がまとめて地図サーバ10に送信するか、又は、その位置情報を格納した記録媒体を地図サーバ10が読み込むなどの方法によって地図サーバ10が参照可能にすることもできる。送信されたデータは、地図サーバ10のプローブデータ記憶部11に格納される(図2参照)。
The vehicle position recording /
位置情報取得部24は、GPS装置32を使用し、ナビゲーション端末20の(例えばそれを搭載した車両の)位置情報を取得する。取得される位置情報は、少なくとも、例えば緯度及び経度のような2次元の座標値を含む。
The position
なお、図1に示したナビゲーション端末20は、端末装置の一例であり、複数のナビゲーション端末20の一部又は全部が他の種類の端末装置、例えば、端末の位置情報を収集可能なスマートフォンなどの端末装置によって置き換えられてもよい。
The
図2は、本発明の実施形態のプローブデータ記憶部11に格納される車両位置データ200の説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram of the
車両位置データ200の一つのレコードは、ある時刻に一つの車両のナビゲーション端末20の位置情報取得部24によって取得された当該車両の位置情報を含む。具体的には、各レコードは、機器ID201、タイムスタンプ202、緯度203、経度204及び速度205を含む。
One record of the
機器ID201は、各ナビゲーション端末20を一意に識別する情報である。タイムスタンプ202は、各ナビゲーション端末20の位置情報取得部24が位置情報を取得した時刻である。緯度203及び経度204は、各ナビゲーション端末20が各時刻に取得した車両の位置情報(すなわち座標値)である。速度205は、各時刻における各車両の走行速度である。
The
例えば、レコード211は、識別情報「001」によって識別されるナビゲーション端末20の位置情報取得部24が2012年5月1日12時34分00秒に取得した緯度及び経度がそれぞれ139.7337639度及び35.66939167度であり、その時刻における当該ナビゲーション端末20を搭載した車両の走行速度が時速23kmであったことを示す。
For example, in the
地図サーバ10は、各ナビゲーション端末20から受信した車両位置情報を、一つのレコードが一つのナビゲーション端末20からの一つの時刻に関する情報を含むように、プローブデータ記憶部11に格納する。受信した車両位置情報が速度を含まない場合、地図サーバ10は、各ナビゲーション端末20から取得したタイムスタンプ202、緯度203及び経度204に基づいて各時刻の各車両の速度を計算してその結果を速度205に格納してもよい。例えば、レコード211、214及び217は一つのナビゲーション端末20から取得された各時刻の緯度及び経度204を含むため、それらに基づいて、当該ナビゲーション端末20を搭載する車両の各時刻の速度を計算することができる。同様に、レコード212、215及び218に基づいて別の車両の速度を、レコード213、216及び219に基づいてさらに別の車両の速度を計算することができる。
The
あるいは、車両位置データ200が速度205を含まなくてもよいが、その場合には、地図サーバ10は、必要に応じて、タイムスタンプ202、緯度203及び経度204に基づいて各時刻の各車両の速度を計算する。
Alternatively, the
なお、各ナビゲーション端末20は、各時刻に位置情報取得部24が位置情報を取得する度に、その時刻の位置情報を含む車両位置情報を地図サーバ10に送信してもよいが、所定の期間(例えば1日)に取得した全座標値を含む車両位置情報をまとめて地図サーバ10に送信してもよい(図1の送信ステップ51)。本実施形態では、複数の車両からある程度の時間をかけて収集された位置情報に基づいて、新規道路データを含む地図情報が作成されるため、車両位置情報の送信に即時性は要求されない。
Each
以下、図3を参照して、車両位置データ200の例を説明する。これらの例において、「既存道路」とは、地図データ記憶部16にその位置、形状及び他の道路との接続関係等を示す情報が保持されている道路である。一方、「新規道路」とは、地図データ記憶部16にその位置、形状及び他の道路との接続関係等を示す情報がまだ保持されていない道路である。
Hereinafter, an example of the
図3は、本発明の実施形態の車両位置データ200の例の説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of the
図3には、例として、既存道路301A〜301E及びそれらを接続する新規道路302Aが表示されている。この例において、既存道路301A及び301Bは交差点303Aで接続されている。また、既存道路301C及び301Dは交差点303Bで接続されている。交差点303Bにはさらに既存道路301Eが、既存道路301C及び301Dとそれぞれ概ね直交するように接続されている。新規道路302Aは、交差点303A及び303Bの間を接続し、既存道路301A〜301Dとそれぞれ概ね直交するように設けられる。このため、新規道路302Aと既存道路301Eは、交差点303Bで概ね直線をなすように接続されている(言い換えるとそれらがなす角度は概ね0度である)。
In FIG. 3, as an example, existing
さらに、図3には、それぞれの道路を走行した複数の車両の複数のナビゲーション端末20から取得された座標値が示す位置(すなわち緯度203及び経度204によって特定される位置)が、X型のシンボルによって表示されている。座標値は道路の範囲内でばらつき、一部の座標値は道路の範囲から外れている。このようなばらつきが存在することは、後述する例においても同様である。
Further, in FIG. 3, positions indicated by coordinate values acquired from a plurality of
なお、座標値の分布に基づいて新規道路等を推定する方法、及び、推定された新規道路等が既存道路に接続されるか否かの判定方法については後述する(図5A、図5B等参照)。 A method for estimating a new road based on the distribution of coordinate values and a method for determining whether the estimated new road or the like is connected to an existing road will be described later (see FIG. 5A, FIG. 5B, etc.). ).
図4Aは、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する新規道路データ推定処理を示すフローチャートである。
FIG. 4A is a flowchart illustrating new road data estimation processing executed by the
最初に、地図サーバ10のプローブデータ処理部13は、プローブデータ記憶部11に格納された車両位置データ200及び地図データ記憶部16に格納された地図データ(図示省略)を参照して、車両位置データ200に含まれるレコードのうち、既存道路の範囲外の座標値を有するレコードを特定する(ステップ401)。
First, the probe
ここで、地図データ記憶部16に、道路の位置及び形状を示すデータとして道路の中心線を特定する情報が格納されている場合、既存道路の範囲とは、その中心線を中心とする所定の幅の範囲であってもよい。あるいは、道路の位置及び形状を示すデータとして道路の輪郭を特定する情報が格納されている場合、既存道路の範囲とは、その輪郭の内側の範囲であってもよいし、その輪郭の内側の範囲を所定の量だけ拡張した範囲であってもよい。このような拡張は、位置情報取得部24が取得する座標値の誤差によって、道路を走行している車両の座標値が道路から外れる場合があることを考慮したものである。
Here, when the map
次に、プローブデータ処理部13は、ステップ401において特定されたデータ(言い換えると、車両位置データ200に格納されているレコードのうち、既存道路の範囲内の座標値を有するレコードを除外した残りのレコードのデータ)に基づいて新規道路を推定する(ステップ402)。この推定処理の詳細については図4Bを参照して後述する。
Next, the probe
図4Bは、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第1の処理を示すフローチャートである。
FIG. 4B is a flowchart illustrating a first process for estimating a road shape included in the new road data estimation process executed by the
図4Bに示す処理は、図4Aのステップ402において実行される。
The process shown in FIG. 4B is executed in
最初に、プローブデータ処理部13は、ステップ401において特定されたレコードに含まれる座標値を対象として、座標空間内の複数の範囲の各々における座標値の分布を特定し(ステップ411)、複数の範囲の特定された中心を結ぶ線を道路形状(例えば道路の中心線)として推定する(ステップ412)。
First, the probe
ステップ411において実行される処理の典型的な例について、図5A及び図5Bを参照して詳細に説明する。
A typical example of the processing executed in
図5Aは、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第1の例の説明図である。
FIG. 5A is an explanatory diagram of a first example of processing for specifying the center of the distribution of coordinate values, which is executed by the
図3と同様、図5AにおいてX型のシンボルがプロットされた位置は、複数の車両のナビゲーション端末20から取得された座標値が示す位置である。
As in FIG. 3, the position where the X-type symbol is plotted in FIG. 5A is the position indicated by the coordinate values acquired from the
図5Aに示す範囲501A及び501Bは、それぞれ、座標空間を任意の一方向(図5Aの例ではx軸方向)に平行、かつ所定の間隔を持った2本の直線によって区切られた範囲である。同様に、範囲501C及び501Dは、それぞれ、座標空間を上記とは別の一方向(図5Aの例ではx軸に直行するy軸方向)に平行、かつ所定の間隔を持った2本の直線によって区切られた範囲である。例えばx軸方向が緯線方向、y軸方向が経線方向であってもよい。
ステップ411において、プローブデータ処理部13は、範囲501A〜501Dのそれぞれにおける座標値の頻度分布502A〜502Dを計算する。そして、プローブデータ処理部13は、計算された頻度分布のうち、ばらつき(例えば分散値)が所定の値以下であるものの中心を計算する。図5Aの例では、頻度分布502Bの分散値が所定の値を超えるため、頻度分布502Bは新規道路の推定から除外され、プローブデータ処理部13は、頻度分布502A、502C及び502Dそれぞれの中心503A、503C及び503Dを計算する。この計算はどのような方法で行われてもよい。本実施形態では、ガウス分布に対する最小二乗法によって計算されたそれぞれのガウス分布の中央値が、中心503A、503C、503Dとなる。
In
次に、ステップ412において、プローブデータ処理部13は、計算された分布の中心503A、503C、503Dを結んだ線504Aを新規道路の形状(例えば新規道路の中心線)として推定する。図5Aでは説明を簡単にするために四つの範囲501A〜501Dのみを示したが、実際にはより多くの範囲を設定してそれらに基づく推定を行うことによって、新規道路の形状をより高い分解能で推定することが期待できる。
Next, in
図5Bは、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第2の例の説明図である。
FIG. 5B is an explanatory diagram of a second example of the process of specifying the center of the distribution of coordinate values executed by the
図3と同様、図5Bにも複数の車両のナビゲーション端末20から取得された座標値を示す。具体的には、三角形のシンボルがプロットされた位置は、複数の車両のうちの一つのナビゲーション端末20から取得された座標値が示す位置であり、X型のシンボルがプロットされた位置は、その他の複数の車両のナビゲーション端末20から取得された座標値が示す位置である。当該車両の位置をそれぞれの座標値が取得された時刻の順に結ぶことによって、当該車両の走行軌跡505が取得される。図5Bに示す範囲501E及び501Fは、いずれも、走行軌跡505に直交する直線を中心とする所定の幅を持った範囲である。
Similar to FIG. 3, FIG. 5B also shows coordinate values acquired from the
ステップ411において、プローブデータ処理部13は、範囲501E及び501Fのそれぞれにおける座標値の頻度分布502E及び502Fを計算し、それらのうち分散値が所定の値以下のものの中心を計算する。この計算方法は、図5Aの場合と同様であってよい。図5Bの例では頻度分布502E及び502Fのいずれの分散値も所定の値以下であるため、それぞれの中心503E及び503Fが計算される。
In
次に、ステップ412において、プローブデータ処理部13は、計算された分布の中心503E及び503Fを結んだ線504Bを新規道路の形状(例えば新規道路の中心線)として推定する。図5Bの例では二つの範囲501E及び501Fのみを示したが、より多くの範囲に基づく推定を行うことによって、新規道路の形状を高い分解能で推定することが期待できる。
Next, in
なお、ステップ411において設定された範囲に含まれる座標値の数が十分に多い場合は、それらに基づいてある程度信頼性の高い新規道路の推定を行うことができると期待される。一方、座標値の数が少ない場合、それらの座標値は、新規道路の推定に使用できるほどの信頼性を有していないものと考えられる。
When the number of coordinate values included in the range set in
統計学的に見ると、プローブデータの座標値の分布は新規道路の真の位置に対し、正規分布となると考えられる。ここで、道路の真の位置とは、実際の道路の位置、例えば実際の道路の中心の位置である。道路の中心とは、当該道路の地理的な中心であってもよいし、当該道路において実際に車両が走行する確率が最も高い位置であってもよい。以下、道路の真の位置を道路真値とも記載する。既存道路の道路真値は地図データに基づいて特定できるが、新規道路の道路真値は未知である。道路真値に対するプローブデータの座標値のずれは、実際に車両が走行する位置の道路真値からのずれ(例えば車両が実際に道路の中心より右寄り又は左寄りを走行することによって発生する)に起因するもののほか、GPSによる測位の誤差に起因するものがあり、一般には後者が支配的である。 From a statistical viewpoint, the distribution of the coordinate values of the probe data is considered to be a normal distribution with respect to the true position of the new road. Here, the true position of the road is an actual road position, for example, a center position of the actual road. The center of the road may be a geographical center of the road or a position where the probability that the vehicle actually travels on the road is the highest. Hereinafter, the true position of the road is also referred to as the road true value. The road true value of the existing road can be specified based on the map data, but the road true value of the new road is unknown. The deviation of the coordinate value of the probe data with respect to the road true value is caused by the deviation of the position where the vehicle actually travels from the road true value (for example, when the vehicle actually travels right or left from the center of the road). In addition to the above, there are some that are caused by errors in positioning by GPS, and the latter is generally dominant.
この場合、道路の位置の推定、すなわち母集団平均の推定の精度は、サンプル数すなわち座標値の数、プローブデータ数に依存する。例えば、母集団偏差σであり、道路中心(母集団平均)から誤差15m以下、すなわち信頼区間の幅15m、信頼区間95%の推定を行う場合、必要なプローブデータのサンプル数は、統計学的には、((2×1.96×σ)/15)の二乗以上となる。具体的には、上記の精度で新規道路の位置を推定するために、母集団標準偏差が30mの場合は62個、20mの場合は28個のサンプルが必要になる。 In this case, the accuracy of the estimation of the position of the road, that is, the estimation of the population average depends on the number of samples, that is, the number of coordinate values and the number of probe data. For example, in the case of estimating the population deviation σ and estimating an error of 15 m or less from the road center (population average), that is, a confidence interval width of 15 m and a confidence interval of 95%, the number of necessary probe data samples is statistically Is equal to or greater than the square of ((2 × 1.96 × σ) / 15). Specifically, in order to estimate the position of a new road with the above accuracy, 62 samples are required when the population standard deviation is 30 m, and 28 samples are required when the population standard deviation is 20 m.
一般に、新規道路では、道路真値が不明なため、そこでのプローブデータの標準偏差を求めることは困難である。統計学的には、母集団標準偏差が不明な場合でも、信頼区間及びその幅を設定して母集団推定を行うことが出来るが、その場、必要なサンプル数は、母集団標準偏差が既知の場合と比較して非常に多くなる。このことは、新規道路の供用が開始されてから相当の時間が経過してからでなければ精度の高い新規道路の推定ができないことを意味する。しかし、ナビゲーションシステムの利便性を考慮すると、新規道路の推定を、その精度は維持しながら、より早期に行って、早期に新規道路のナビゲーションを可能にすることが望ましい。本実施形態では、GPSデータの性質を利用して、推定しようとする新規道路の周辺の既存道路のプローブデータのばらつきに基づいて十分な精度の母集団推定を行うために必要なサンプル数を推定し、推定されたサンプル数のプローブデータが既に取得されている場合には母集団推定を開始することによって、新規道路のナビゲーションを早期に実行することを可能にする。そのために実行される処理の例を、図6〜図8を参照して説明する。これらの処理は、図4Aのステップ402において図4Bの処理の代わりに実行される。
In general, since the true value of a road is unknown for a new road, it is difficult to obtain the standard deviation of probe data there. Statistically, even if the population standard deviation is unknown, it is possible to estimate the population by setting the confidence interval and its width, but the population standard deviation is already known on the spot. It will be much more than in the case of. This means that the new road cannot be estimated with high accuracy until a considerable time has elapsed since the start of the new road. However, in consideration of the convenience of the navigation system, it is desirable that the estimation of a new road is performed earlier while maintaining the accuracy thereof, and navigation of the new road can be performed early. In the present embodiment, the number of samples necessary for performing population estimation with sufficient accuracy is estimated based on variations in probe data of existing roads around a new road to be estimated using the properties of GPS data. When the estimated number of samples of probe data has already been acquired, the population estimation is started to enable early navigation of the new road. An example of processing executed for this purpose will be described with reference to FIGS. These processes are executed in
図6は、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第2の処理を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a second process for estimating the road shape included in the new road data estimation process executed by the
プローブの位置データの元となるGPSデータの性質を鑑みるに、その分散は、求める新規道路とその周辺道路とでは同様な性質を持つと考えられる。これは、GPSデータの精度が周囲の地形及び建造物等の影響を受けることから、地理的に近い位置で取得されたGPSデータは類似した誤差を含んでいると考えられるためである。このため、本実施形態の地図サーバ10は、道路の形状が既知である周辺道路におけるプローブデータの位置の標準偏差に基づき、新規道路の形状推定に必要なプローブデータのサンプル数を決定してもよい。
Considering the nature of the GPS data that is the source of the probe position data, the variance is considered to have the same nature on the new road to be obtained and the surrounding roads. This is because the accuracy of GPS data is affected by surrounding terrain, buildings, and the like, and thus GPS data acquired at geographically close positions is considered to contain similar errors. For this reason, the
具体的には、プローブデータ処理部13は、最初に、周辺道路のプローブ座標の道路真値からの標準偏差を算出する(ステップ611)。周辺道路とは、新規道路に地理的に近い既存道路、例えば、図4Aのステップ401で除外されなかったプローブデータからの距離が所定の値以下の既存道路である。
Specifically, the probe
次に、プローブデータ処理部13は、周辺道路の標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定する(ステップ612)。周辺道路の標準偏差が一定基準値以下の場合は、プローブデータ処理部13は、当該新規道路の周辺では精度良く位置データが取得できるとみなし、既存周辺道路の標準偏差を用いて必要なサンプル数を設定し、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定する(ステップ613)。ここで、必要なサンプル数とは、既に説明した通り、所定の精度で新規道路の形状(例えば新規道路の中心の位置)を推定するために必要とされるプローブデータのサンプル数である。
Next, the probe
既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多い場合に、プローブデータ処理部13は道路形状推定を実施する。具体的には、プローブデータ処理部13は、座標空間内の複数の範囲の各々における座標値の分布を特定し(ステップ614)、複数の範囲の特定された中心を結ぶ線を道路形状(例えば道路の中心線)として推定する(ステップ615)。これらの処理の詳細は図5A及び図5Bに例示した通りであるため、説明を省略する。
When the number of samples of probe data already acquired is larger than the required number of samples, the probe
一方、ステップ612において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であると判定された場合、及び、ステップ613において既に取得されているプローブデータ数が必要なサンプル数より少ないと判定された場合は、プローブデータ処理部13は新規道路区間の形状推定を実施しない(ステップ616)。
On the other hand, if it is determined in
なお、ステップ612において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であっても、プローブデータ処理部13は、ステップ613においてその標準偏差に基づいて必要なサンプル数を計算し、既に取得されたプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定し、多い場合には道路形状推定を行ってもよい。ただし、その場合には、周辺道路の標準偏差が一定基準値以下である場合と比較して必要なサンプル数が多くなるため、道路形状推定が開始されるまでの時間が長くなる。
Even if the standard deviation of the surrounding road is equal to or larger than a certain reference value in
ここで、図3を参照して図4及び図6の処理の具体例を説明する。図3に示すようなプローブデータが取得された場合、プローブデータ処理部13は、図4Aのステップ401において既存道路301A〜301Eの範囲内のプローブデータを除外する。これによって、既存道路301A〜301Eの範囲外のプローブデータが特定される。図3の例では、特定されたプローグデータは新規道路302Aを走行した車両から取得されたものである。
Here, a specific example of the processing of FIGS. 4 and 6 will be described with reference to FIG. When the probe data as shown in FIG. 3 is acquired, the probe
次に、プローブデータ処理部13は、例えば図5A又は図5Bに示すように座標空間を複数の範囲に分割する。これによって、新規道路302Aを走行した車両からのプローブデータが複数の範囲に分割される。そして、プローブデータ処理部13は、各範囲の周辺道路(例えば既存道路301A〜301Eのいずれかのうち、各範囲からの距離が所定の値以内の部分)を特定し、地図データに含まれる特定した周辺道路の道路真値に対する、当該周辺道路のプローグデータの座標値の標準偏差を算出する(ステップ611)。
Next, the probe
次に、プローブデータ処理部13は、算出した標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定し(ステップ612)、算出した標準偏差が一定基準値を超える場合に、分割した各範囲のプローブデータのサンプル数が当該標準偏差に基づく必要なサンプル数より多いか否かを判定し(ステップ613)、分割した各範囲のプローブデータのサンプル数が当該標準偏差に基づく必要なサンプル数より多い場合に、各範囲のプローブデータの座標値の分布の中心を計算する(ステップ614)。そして、プローブデータ処理部13は、各範囲で計算された分布の中心を相互に結ぶ線の位置を新規道路302Aの位置として、その線の形状を新規道路302Aの形状として推定する(ステップ615)。
Next, the probe
上記の図6の処理によれば、周辺道路のプローブデータの標準偏差を近似的な新規道路のプローブデータの標準偏差として用いることによって、周辺道路におけるGPSデータの精度がよい場合には少ないサンプル数で精度よく新規道路の形状を推定し、その結果を早期に利用することが可能になる。 According to the processing of FIG. 6 described above, by using the standard deviation of the probe data of the surrounding road as the standard deviation of the approximate new road probe data, the number of samples is small when the accuracy of the GPS data on the surrounding road is good. Thus, it is possible to accurately estimate the shape of a new road and use the result early.
図7は、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第3の処理を示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing a third process for estimating the road shape included in the new road data estimation process executed by the
プローブデータを分析すると、右左折等の大きな方向変化が無い場合は、道路真値に対して精度良く適合する傾向がある。車両が右左折等の比較的大きな方向変化をすると、その直後のプローブデータは道路真値から外れる(すなわち取得した座標値の誤差が大きくなる)確率が高い。このため、プローブデータ処理部13は、新規道路区間に対し、右左折等による比較的大きい方向変化を伴って進入した車両からのプローブデータを除外し、残りのプローブデータにおける標準偏差を再計算する(ステップ711)。
When the probe data is analyzed, there is a tendency to accurately match the road true value when there is no large direction change such as a right or left turn. When the vehicle makes a relatively large change in direction such as a right or left turn, there is a high probability that the probe data immediately after that will deviate from the true road value (that is, the error of the acquired coordinate value becomes large). For this reason, the probe
例えば、図3の例において、既存道路301A〜301Eのいずれにも属さないプローブデータが、新規道路302Aを走行した車両からのプローブデータであると推定される。新規道路302Aを走行した車両が、既存道路301Cから右折して(すなわち約90度の方向変化を伴って)新規道路302Aに進入した車両と、既存道路301Dから左折して(すなわち約90度の方向変化を伴って)新規道路302Aに進入した車両と、既存道路301Eから直進して(すなわち約0度の方向変化を伴って、言い換えると方向変化をほとんど又は全く伴わずに)新規道路302Aに進入した車両と、を含んでいる場合、ステップ711においてプローブデータ処理部13は、既存道路301Eから直進して新規道路302Aに進入した車両からの既存道路301Eにおけるプローブデータのみを用いて標準偏差を算出する。
For example, in the example of FIG. 3, it is estimated that probe data that does not belong to any of the existing
なお、新規道路302Aへの進入時の方向変化の量は、種々の方法で計算できるが、一例を示せば次の通りである。プローブデータ処理部13は、車両位置データ200から各ナビゲーション端末20を搭載した車両の移動軌跡を特定し、その軌跡が既存道路を外れた地点と外れてから所定の時間が経過した後の当該車両の位置とを結ぶ線と、当該既存道路とがなす角度を、新規道路への進入時の方向変化の量として求めることができる。例えば、0度より大きく90度より小さい所定の角度を方向変化の量の閾値として設定し、その閾値を用いてステップ711を実行することによって、既存道路301Eから新規道路302Aに進入した車両、すなわち比較的大きい方向変化を伴わずに新規道路302Aに進入した車両のプローブデータの標準偏差を算出することができる。
The amount of change in direction when entering the
次に、プローブデータ処理部13は、ステップ711で算出した標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定する(ステップ712)。標準偏差が一定基準値以下の場合、プローブデータ処理部13は、この標準偏差を用いて必要なサンプル数を設定し、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定する(ステップ713)。このとき、プローブデータ処理部13は、ステップ711と同様の方法で、新規道路への進入時の方向変化の量が所定の閾値以下であるプローブデータを特定し、そのサンプル数を、必要なサンプル数と比較する。
Next, the probe
そして、プローブデータ処理部13は、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多い場合に、道路形状推定を実施する(ステップ714、715)。道路形状推定は、方向変化の量が所定の閾値以下であるプローブデータのみを対象として行うことを除いて、図6のステップ614及び615と同様であるため、詳細な説明を省略する。
Then, the probe
一方、ステップ712において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であると判定された場合、及び、ステップ713において既に取得されているプローブデータ数が必要なサンプル数より少ないと判定された場合は、プローブデータ処理部13は新規道路区間の形状推定を実施しない(ステップ716)。
On the other hand, if it is determined in
これによって、大きい誤差を含む蓋然性の高いプローブデータが除外されるため、さらに少ないプローブデータ数で精度の良い道路推定が可能になる。 As a result, highly probable probe data including a large error is excluded, so that it is possible to estimate the road with high accuracy with a smaller number of probe data.
図8は、本発明の実施形態の地図サーバ10が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第4の処理を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a fourth process for estimating the road shape included in the new road data estimation process executed by the
プローブデータの位置情報は、GPSの観測値に基づいているため、GPS衛星の配置等に依存して、道路真値からの一定のオフセットのずれが発生する場合がある。このようなオフセットは、見通せるGPS衛星の配置及び周辺環境が類似する周辺の道路でも同様に発生する。したがって、上記に述べた新規道路の形状推定時に、周辺既存道路でのGPSデータのズレ方に基づいて、同一方向に延びる新規道路のGPSデータの位置を補正する。 Since the positional information of the probe data is based on GPS observation values, there may be a case where a certain offset shift from the true road value occurs depending on the arrangement of GPS satellites and the like. Such an offset also occurs in the surrounding roads where the arrangement of GPS satellites that can be seen and the surrounding environment are similar. Therefore, at the time of estimating the shape of the new road described above, the position of the GPS data of the new road extending in the same direction is corrected based on the method of deviation of the GPS data on the surrounding existing road.
具体的には、プローブデータ処理部13は、最初にステップ811〜813を実行し、ステップ812又は813の判定結果がNOである場合にはステップ817を実行する。これらは、それぞれ、図7のステップ711〜713及び716と同様であるため、説明を省略する。
Specifically, the probe
ステップ813において既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いと判定された場合、プローブデータ処理部13は、新規道路を走行した車両からのプローブデータの座標値を、ほぼ同一時刻に周辺道路を走行した車両からのプローブデータの座標値の道路真値からのずれの値に基づいて補正する(ステップ814)。
When it is determined in
ここで、ほぼ同一時刻とは、例えば新規道路を走行した車両からのプローブデータの取得時刻を含む所定の時間範囲内の時刻である。この所定の時間範囲は、ナビゲーション端末20が信号を受信可能なGPS衛星の配置が類似する時間範囲であることが望ましい。GPS衛星の配置には周期性があり、所定の間隔で同一の配置が出現するため、ほぼ同一時刻とは、新規道路を走行した車両からのプローブデータの取得時刻と同一のGPS衛星の配置が出現する時刻を含む所定の時間範囲内の時刻であってもよい。
Here, substantially the same time is a time within a predetermined time range including, for example, an acquisition time of probe data from a vehicle traveling on a new road. This predetermined time range is preferably a time range in which the arrangement of GPS satellites in which the
上記はGPS衛星の配置が類似する時間範囲を特定する方法の一例であり、他の方法によって特定してもよいが、上記のようにGPS衛星の配置の周期性を利用することによって簡易な計算で時間範囲を特定することができる。 The above is an example of a method for specifying a time range in which the arrangement of GPS satellites is similar, and may be specified by other methods, but simple calculation by utilizing the periodicity of the arrangement of GPS satellites as described above. To specify the time range.
本実施形態では測位システムの例としてGPSを示しているが、他の人工衛星からの無線信号を利用した測位システム(例えば準天頂衛星システム、Galileo、GLONASS等)にも本発明を適用することができる。その場合も、それぞれのシステムで利用される人工衛星の配置に関して上記と同様の処理が行われる。 In the present embodiment, GPS is shown as an example of a positioning system, but the present invention can also be applied to a positioning system (for example, a quasi-zenith satellite system, Galileo, GLONASS, etc.) using radio signals from other artificial satellites. it can. In this case, the same processing as described above is performed for the arrangement of the artificial satellites used in each system.
また、プローブデータ処理部13は、例えば、周辺の既存道路におけるプローブデータの座標値を公知のマップマッチングによって補正した場合、その補正量がプローブデータの座標値の道路真値からのずれの量であると推定してもよい。
In addition, when the probe
次に、プローブデータ処理部13は、ステップ815及び816を実行する。これらは、ステップ814で補正された座標値を対象として行う点を除いて、図7のステップ714及び715と同様であるため、説明を省略する。
Next, the probe
上記のような座標値の補正は、図6の処理と組み合わせることもできる。例えば、プローブデータ処理部13は、図6のステップ613の次にステップ814を実行し、ステップ814で補正された座標値を対象としてステップ614及び615を実行してもよい。
The correction of the coordinate values as described above can be combined with the process of FIG. For example, the probe
以上のように、GPS衛星の配置が類似する時間帯の周辺道路のオフセット量に基づいて新規道路の座標値を補正することによって、さらに精度の良い道路形状推定が可能になる。 As described above, it is possible to estimate the road shape with higher accuracy by correcting the coordinate value of the new road on the basis of the offset amount of the surrounding road in the time zone where the arrangement of GPS satellites is similar.
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 In addition, this invention is not limited to above-described embodiment, Various modifications are included. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described. Further, a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment. In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、SSD(Solid State Drive)等の記憶デバイス、または、ICカード、SDカード、DVD等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。 Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Further, each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in a non-volatile semiconductor memory, a hard disk drive, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), or a computer-readable non-readable information such as an IC card, an SD card, or a DVD. It can be stored on a temporary data storage medium.
また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
10 地図サーバ
11 プローブデータ記憶部
12 更新データ記憶部
13 プローブデータ処理部
14 更新データ管理部
15、21 ネットワークインターフェース(I/F)
16、27 地図データ記憶部
17、28 プロセッサ
18、29 メモリ
20 ナビゲーション端末
24 位置情報取得部
25 画面入出力I/F
26 位置データ記憶部
30 無線通信装置
31 無線基地局
40 ネットワーク
41 インターネット
61 車両位置記録・送信部
62 ナビゲーション処理部
10
16, 27 Map
26 position
Claims (10)
前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、
前記プロセッサは、
前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定し、
座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定し、
前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算し、
複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定することを特徴とする地図生成システム。 A map generation system comprising an interface connected to a network, a processor connected to the interface, and a storage device connected to the processor,
The storage device includes map data including coordinate values indicating positions and shapes of a plurality of roads, vehicle position data including coordinate values at each time of each vehicle acquired from a plurality of terminal devices mounted on the plurality of vehicles, and Hold
The processor is
Among the coordinate values included in the vehicle position data, specify a coordinate value outside the range of the road included in the map data,
For each of a plurality of areas in the coordinate space, a standard of coordinate values within the range of the surrounding roads included in the vehicle position data with respect to the coordinate values of the road positions around the respective areas included in the map data Based on the deviation, the number of coordinate values necessary for estimating a new road with a predetermined accuracy is calculated, and whether or not the number of the specified coordinate values in each region is greater than the number of the required coordinate values Determine whether
If the number of identified coordinate values is greater than the number calculated based on the standard deviation, calculate the center of the distribution of the identified coordinate values in the region;
A map generation system, wherein a line connecting the centers of the distributions calculated for a plurality of the regions is estimated as a new road.
前記プロセッサは、前記標準偏差が所定の値以下であるか否かを判定し、前記標準偏差が前記所定の値を超える場合には、前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かの判定を実行しないことを特徴とする地図生成システム。 The map generation system according to claim 1,
The processor determines whether the standard deviation is less than or equal to a predetermined value, and if the standard deviation exceeds the predetermined value, the number of the specified coordinate values is equal to the required coordinate value. A map generation system characterized by not determining whether or not the number is greater than the number.
前記プロセッサは、前記車両位置データに基づいて、前記新規道路に進入した各車両の方向変化の量を計算し、前記方向変化の量が所定の値以内である車両の座標値を対象として、前記標準偏差の計算、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かの判定、及び前記特定された座標値の分布の中心の計算を行うことを特徴とする地図生成システム。 The map generation system according to claim 1,
The processor calculates the amount of change in direction of each vehicle that has entered the new road based on the vehicle position data, and targets the coordinate value of the vehicle whose amount of change in direction is within a predetermined value. Calculating a standard deviation, determining whether the number of the specified coordinate values in each region is greater than the number of the required coordinate values, and calculating a center of the distribution of the specified coordinate values. A featured map generation system.
前記車両位置データに含まれる座標値は、人工衛星からの無線信号に基づいて取得された座標値であり、
前記プロセッサは、前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻に取得された前記各領域の周辺の道路の範囲内の座標値と、前記地図データに含まれる当該周辺の道路の位置の座標値との差に基づいて、前記特定された座標値を補正することを特徴とする地図生成システム。 The map generation system according to claim 1,
The coordinate value included in the vehicle position data is a coordinate value acquired based on a radio signal from an artificial satellite,
The processor includes, in the map data, coordinate values within a range of roads around each area acquired at a time when the specified coordinate value is acquired and a time when the artificial satellite is located in a similar manner. A map generation system, wherein the specified coordinate value is corrected based on a difference from a coordinate value of a position of the surrounding road.
前記プロセッサは、前記人工衛星の配置の周期性に基づいて、前記特定された座標値が取得された時刻を含む所定の時間範囲内、及び、当該時刻と同一の前記人工衛星の配置が出現する時刻を含む前記所定の時間範囲内の時刻を、前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻とすることを特徴とする地図生成システム。 The map generation system according to claim 4,
Based on the periodicity of the arrangement of the artificial satellites, the processor has an arrangement of the artificial satellites within a predetermined time range including the time when the specified coordinate value is acquired and the same time as the time. A map generation system characterized in that a time within the predetermined time range including a time is a time at which the position of the artificial satellite is similar to the time at which the specified coordinate value is acquired.
前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、
前記地図生成方法は、
前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定する第1手順と、
座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定する第2手順と、
前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算する第3手順と、
複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定する第4手順と、を含むことを特徴とする地図生成方法。 A map generation method executed by a computer system having an interface connected to a network, a processor connected to the interface, and a storage device connected to the processor,
The storage device includes map data including coordinate values indicating positions and shapes of a plurality of roads, vehicle position data including coordinate values at each time of each vehicle acquired from a plurality of terminal devices mounted on the plurality of vehicles, and Hold
The map generation method includes:
A first procedure for specifying a coordinate value outside the range of the road included in the map data among the coordinate values included in the vehicle position data;
For each of a plurality of areas in the coordinate space, a standard of coordinate values within the range of the surrounding roads included in the vehicle position data with respect to the coordinate values of the road positions around the respective areas included in the map data Based on the deviation, the number of coordinate values necessary for estimating a new road with a predetermined accuracy is calculated, and whether or not the number of the specified coordinate values in each region is greater than the number of the required coordinate values A second procedure for determining whether
A third step of calculating a center of the distribution of the specified coordinate values in the region when the number of the specified coordinate values is greater than the number calculated based on the standard deviation;
And a fourth procedure for estimating a line connecting the distribution centers calculated for a plurality of the regions as a new road.
前記標準偏差が所定の値以下であるか否かを判定する手順をさらに含み、
前記第2手順は、前記標準偏差が前記所定の値を超える場合には実行しないことを特徴とする地図生成方法。 The map generation method according to claim 6,
Further comprising determining whether the standard deviation is less than or equal to a predetermined value;
The map generation method, wherein the second procedure is not executed when the standard deviation exceeds the predetermined value.
前記車両位置データに基づいて、前記新規道路に進入した各車両の方向変化の量を計算する手順をさらに含み、
前記第2手順から前記第4手順は、前記方向変化の量が所定の値以内である車両の座標値を対象として実行されることを特徴とする地図生成方法。 The map generation method according to claim 6,
Further comprising calculating a direction change amount of each vehicle entering the new road based on the vehicle position data;
The map generating method, wherein the second procedure to the fourth procedure are executed for a coordinate value of a vehicle whose amount of change in direction is within a predetermined value.
前記車両位置データに含まれる座標値は、人工衛星からの無線信号に基づいて取得された座標値であり、
前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻に取得された前記各領域の周辺の道路の範囲内の座標値と、前記地図データに含まれる当該周辺の道路の位置の座標値との差に基づいて、前記特定された座標値を補正する手順をさらに含むことを特徴とする地図生成方法。 The map generation method according to claim 6,
The coordinate value included in the vehicle position data is a coordinate value acquired based on a radio signal from an artificial satellite,
The coordinate values in the range of the roads around each area acquired at the time when the specified coordinate values were acquired and the time when the arrangement of the artificial satellite is similar, and the roads in the surroundings included in the map data A map generation method, further comprising a step of correcting the specified coordinate value based on a difference from the coordinate value of the position of.
前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻は、前記特定された座標値が取得された時刻を含む所定の時間範囲内、及び、前記人工衛星の配置の周期性に基づく当該時刻と同一の前記人工衛星の配置が出現する時刻を含む前記所定の時間範囲内の時刻であることを特徴とする地図生成方法。 The map generation method according to claim 9,
The time at which the specified coordinate value is acquired and the time at which the artificial satellite arrangement is similar are within a predetermined time range including the time at which the specified coordinate value is acquired, and the arrangement of the artificial satellite. A map generation method comprising: a time within the predetermined time range including a time at which the same arrangement of the artificial satellites appears as the time based on periodicity.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015007754A JP6302848B2 (en) | 2015-01-19 | 2015-01-19 | Map generation system and map generation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015007754A JP6302848B2 (en) | 2015-01-19 | 2015-01-19 | Map generation system and map generation method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016133605A JP2016133605A (en) | 2016-07-25 |
JP6302848B2 true JP6302848B2 (en) | 2018-03-28 |
Family
ID=56437991
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015007754A Active JP6302848B2 (en) | 2015-01-19 | 2015-01-19 | Map generation system and map generation method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6302848B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11906326B2 (en) | 2018-09-14 | 2024-02-20 | Denso Corporation | Map update method, map update server, and onboard terminal |
US11933631B2 (en) | 2018-08-31 | 2024-03-19 | Denso Corporation | Map generation device and map generation program |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7136035B2 (en) * | 2018-08-31 | 2022-09-13 | 株式会社デンソー | Map generation device and map generation method |
WO2020045427A1 (en) * | 2018-08-31 | 2020-03-05 | 株式会社デンソー | Map generation device and map generation method |
JP7059888B2 (en) * | 2018-10-12 | 2022-04-26 | トヨタ自動車株式会社 | Assistance control system |
JP7074087B2 (en) * | 2019-01-25 | 2022-05-24 | 株式会社デンソー | Travel route prediction device |
WO2020250718A1 (en) * | 2019-06-12 | 2020-12-17 | 株式会社デンソー | Map data generation device |
DE112020002824T5 (en) * | 2019-06-13 | 2022-03-10 | Denso Corporation | Map data generation system, data center and on-vehicle device |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5035226B2 (en) * | 2008-12-11 | 2012-09-26 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | New road detection device, method and program |
JP5189552B2 (en) * | 2009-05-11 | 2013-04-24 | 本田技研工業株式会社 | Vehicle travel support device |
JP5930920B2 (en) * | 2012-09-10 | 2016-06-08 | 株式会社日立製作所 | Map generation server, map generation method, and map generation system |
-
2015
- 2015-01-19 JP JP2015007754A patent/JP6302848B2/en active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11933631B2 (en) | 2018-08-31 | 2024-03-19 | Denso Corporation | Map generation device and map generation program |
US11906326B2 (en) | 2018-09-14 | 2024-02-20 | Denso Corporation | Map update method, map update server, and onboard terminal |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016133605A (en) | 2016-07-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6302848B2 (en) | Map generation system and map generation method | |
JP5930920B2 (en) | Map generation server, map generation method, and map generation system | |
KR102394103B1 (en) | Location determination methods and devices, servers and systems | |
EP3663718B1 (en) | Method and apparatus for estimating a localized position on a map | |
KR102297478B1 (en) | Trajectory matching using ambient signals | |
US8359156B2 (en) | Map generation system and map generation method by using GPS tracks | |
KR20190082071A (en) | Method, apparatus, and computer readable storage medium for updating electronic map | |
KR101457279B1 (en) | Concurrent wireless transmitter mapping and mobile station positioning | |
US9978161B2 (en) | Supporting a creation of a representation of road geometry | |
CN103068039B (en) | Wireless fidelity (WIFI) signal-based locating method for received signal strength indicator (RSSI) values | |
US11774571B2 (en) | Method and system for navigating autonomous ground vehicle using radio signal and vision sensor | |
WO2019126950A1 (en) | Positioning method, cloud server, terminal, system, electronic device and computer program product | |
JP5404861B2 (en) | Stationary object map generator | |
CN110608746B (en) | Method and device for determining the position of a motor vehicle | |
WO2017161475A1 (en) | Method and device for generating electronic map, and method and device for planning route | |
JP2008065087A (en) | Apparatus for creating stationary object map | |
US20170227365A1 (en) | Information processing apparatus and trajectory information correcting method | |
US11578991B2 (en) | Method and system for generating and updating digital maps | |
US12055643B2 (en) | Method for real-time position estimate correction of a movable object | |
JP2017003728A (en) | Map generation system, method, and program | |
US20190249997A1 (en) | Effective search of travelling data corresponding to measured positions of a vehicle | |
JPWO2014132432A1 (en) | Vehicle position display control device and vehicle position specifying program | |
CN112767545A (en) | Point cloud map construction method, device, equipment and computer storage medium | |
US20220090929A1 (en) | Information processing device and information processing system | |
JP2019174191A (en) | Data structure, information transmitting device, control method, program, and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170308 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180227 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180223 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180305 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6302848 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |