JP6589570B2 - センター処理装置、地図生成システム、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、センター処理装置、地図生成システム、及びプログラムに関する。

従来より、ナビゲーション装置等に記憶された地図情報に対して新規道路情報を追加するために生成する地図情報生成システムが提供されている（特許文献１参照）。特許文献１の地図情報生成システムでは、走行軌跡情報を受信した地図配信センターは、受信したデータを収集して、更に、同一の道路を走行する走行軌跡情報をグループ化した後に、グループ毎に一の新規道路に関する新規道路情報を生成している。

また、プローブカーのプローブ情報から道路地図におけるコンテンツの現在道路情報を生成し、コンテンツに関して道路地図に付随した地図上道路情報と現在道路情報とを所定のルールに基づいて比較し、両者が相違しているとき、コンテンツを道路地図上において顕現化し、又は地図上道路情報を現在道路情報に置き換える技術が提案されている（特許文献２参照）。

また、車両に搭載された汎用ＧＰＳセンサと、車速やヨーレイトなどの車両情報を活用して高精度な路面画像を生成し、生成した路面画像から画像処理により道路情報を自動抽出する手法が提案されている（非特許文献１参照）。

また、車載用の汎用GPSと車両情報（車速・ヨーレイト）から生成した路面画像から、レーンレベルの地図を自動生成する手法が提案されている（非特許文献２参照）。レーンレベル地図とは、リンクとノードで道路網を表現した一般的なナビ地図ではなく、道路のレーン配置や幅、交差点におけるレーンの接続関係までを表現した詳細な道路地図である。これらの情報は、道路上でクルマの制御を精緻に行うために必要であり、将来の自動運転システム等での活用を想定したものである。

特開２００８−１６４８２６号公報 特開２００５−０６２８５４号公報

J. Meguro, et al., "Road Image Generation with Probe Vehicle Data Using Low-Cost Sensors for ADAS," in Proc. 12th Int Symp. on Advanced Vehicle Control, pp. 361-367, Sept. 2014. C. Guo, et al., "Automatic Lane-Level Map Generation for Advanced Driver Assistance Systems Using Low-Cost Sensors," in Proc. of 2014 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 3975-3982, June 2014.

上記のように、プローブデータを活用して、新規道路情報を生成したり、変化した道路情報を判定するシステムが、これまでに数多く提案されている。

特許文献１の手法では、ＧＰＳによって自車の現在位置を検出し、ナビ地図を用いたマップマッチング処理により地図データ上での自車位置を特定している。しかしながら、一般的にＧＰＳの単独測位で計測される絶対位置は１０ｍ程度の誤差を含むため、地図がある場所であれば、どの道路を走っているかは分かるが、どのレーンを走行しているかまでは判別できない。また、地図情報が現実と一致しない新規道路や更新が必要な道路ではマップマッチングでも場所を特定することが難しいという問題がある。

また、特許文献２では、地図上の道路情報とプローブ情報から作成した道路情報を比較して地図情報の更新を判定しているが、ここでセンターに通信される座標情報はＧＰＳで計測した緯度・経度を想定している。上述した特許文献１の課題と同様に、単独測位の精度では、地図と道路単位で照合することはできても、レーン単位で照合することは難しい。したがって、レーンの形状変化など、詳細な道路変化については更新することが難しい。また、複数台からのプローブ情報を照合する際にも同じ問題が含まれる。

また、非特許文献１、及び非特許文献２の手法では、複数の走行データをレーンレベルで位置合わせして統合することで高精度な路面画像を生成し、そこから道路地図情報を抽出している。ここでは、ＧＰＳと車両の内界センサを組合せて、走行軌跡の精度を向上する技術が使われている。しかし、それでも絶対位置の精度は数ｍである。ＧＰＳ衛星の配置や道路周辺の構造物の影響により絶対位置がばらつくため、同じ道路の同一レーンを走行した場合でも、ＧＰＳ単独測位の結果で位置を合わせるとレーンレベルで照合することは難しい。単路は比較的問題ないが、複数車線の道路では問題となる。また、周辺の高層ビルや高架等でＧＰＳ衛星の受信状態が劣化すると、単独測位では地図生成・更新に必要な位置精度を確保することが難しくなるという問題がある。

本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、高精度な地図情報を生成するために移動体の位置を精度よく推定することができるセンター処理装置、地図生成システム、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１の発明に係るセンター処理装置は、移動体上に設置された情報収集装置から送信された、発信源から前記情報収集装置が受信した前記移動体の絶対位置を示す発信源情報、及び前記発信源情報から推定された前記移動体の位置情報を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信した前記発信源情報を、予め定めた手法により解析し、前記移動体の位置を推定する位置推定手段と、を含んで構成されている。

また、第１の発明に係るセンター処理装置において、前記受信手段は、前記情報収集装置から、前記発信源からの受信状態が悪いときに送信された、前記移動体の絶対位置を示す発信源情報を受信するようにしてもよい。

また、第１の発明に係るセンター処理装置において、前記受信手段は、前記情報収集装置から、前記移動体が、前記発信源情報の取得が必要なエリア内にいるときに送信された、前記移動体の絶対位置を示す発信源情報を受信するようにしてもよい。

また、第１の発明に係るセンター処理装置において、データ層別手段を更に含み、前記受信手段は、前記情報収集装置から、更に前記移動体の周辺の環境情報を受信し、前記データ層別手段は、前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置に基づいて、前記複数の移動体を、走行レーン単位のグループに分割し、前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を分類するようにしてもよい。

また、第１の発明に係るセンター処理装置において、前記データ層別手段は、前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置に基づいて、前記複数の移動体の各々の走行軌跡を生成し、前記走行軌跡の横位置の分布のピークを基準として、前記ピーク毎に、前記ピークを含む予め定めた範囲に前記走行軌跡が含まれる前記移動体が、前記走行レーン単位のグループに属するように分割するようにしてもよい。

また、第１の発明に係るセンター処理装置において、前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を合成して、前記グループの走行レーンにおける道路地図情報を形成する環境情報合成手段を更に含むようにしてもよい。

第２の発明に係る地図生成システムは、移動体上に設置された情報収集装置であって、発信源から受信した前記移動体の絶対位置を示す発信源情報、及び前記発信源情報から推定された前記移動体の位置情報を取得する情報取得手段、及び前記情報取得手段によって取得した前記位置情報を送信すると共に、予め定められた判定条件を満たしたときに、前記情報取得手段によって取得した前記発信源情報を送信する第一通信手段、を含む情報収集装置と、前記情報収集装置から送信された前記発信源情報及び前記位置情報を受信する第二通信手段、及び前記第二通信手段によって受信した前記発信源情報を、予め定めた手法により解析し、前記移動体の位置を推定する位置推定手段を含むセンター処理装置と、を備える。

また、第２の発明に係る地図生成システムにおいて、前記情報収集装置は前記発信源からの受信状態を推定し、前記判定条件として、推定した受信状態が悪いか否かを判定する受信状態判定手段を更に含み、前記第一通信手段は、前記受信状態が良い場合には、前記移動体の位置情報を送信し、前記受信状態が悪い場合には、前記移動体の絶対位置を示す発信源情報を送信するようにしてもよい。

また、第２の発明に係る地図生成システムにおいて、前記センター処理装置は、前記発信源情報の取得が必要な要求エリアを設定する要求エリア設定手段を更に含み、前記第二通信手段は、設定された前記要求エリアを前記情報収集装置に送信し、前記情報収集装置は、前記判定条件として、前記センター処理装置から受信した前記要求エリア内に、前記移動体が存在するか否かを判定する要求エリア判定手段を更に含み、前記第一通信手段は、前記要求エリア内に存在すると判定された場合には、前記移動体の絶対位置を示す発信源情報を送信するようにしてもよい。

第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、移動体上に設置された情報収集装置から送信された、発信源から前記情報収集装置が受信した前記移動体の絶対位置を示す発信源情報、及び前記発信源情報から推定された前記移動体の位置情報を受信する受信手段、及び前記受信手段によって受信した前記発信源情報を、予め定めた手法により解析し、前記移動体の位置を推定する位置推定手段、として機能させるためのプログラムである。

本発明のセンター処理装置、地図生成システム、及びプログラムによれば、高精度な地図情報を生成するために移動体の位置を精度よく推定することができる。

本発明の第１の実施の形態に係る地図生成システムの構成を示すブロック図である。 撮影画像から路面画像へ投影する処理の一例を示す抽象図である。 高速道路を走行して生成した路面画像の一例を示す抽象図である。 計測ごとにセンター処理装置に情報が送信されるイメージを示す図である。 走行軌跡の分布の一例を示す図である。 地図中のレーン中心の一例を示す図である。 最寄のレーン位置探索の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る情報収集装置における情報収集処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係るセンター処理装置におけるセンター処理ルーチンを示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る地図生成システムの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

＜本発明の実施の形態に係る概要＞

まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。

本発明の実施の形態に係る手法は、プローブカーからの情報を集約して、センター処理装置側で道路地図情報を自動生成・更新する装置に関する。無線通信で集約する情報の中に、測位装置で受信した受信信号データを含め、センター処理装置側で高精度な位置推定を行うことで、移動体上での単独測位では対応できない環境での地図生成を実現する点を特徴とする。

プローブカーを用いたシステム構成は従来より数多く提案されているが、それらでは単独測位の結果である位置情報（緯度・経度）や、位置情報に基づいてナビ地図とマップマッチングして補正された位置情報がセンター側に送られる。しかしながら、道路地図、特に自動運転や高度な運転支援に使われる高精度地図には走行レーンレベルの詳細な情報が要求されるため、単独測位の位置精度で収集したデータでは道路情報を自動生成できる範囲が限定されてしまう。

例えば、片側１車線の単路であれば、単独測位の結果がばらついたデータであっても同一レーンを走行したデータであるとグループ化できる。しかしながら、単独測位の精度（〜１０ｍ程度）では、複数車線の場合、どちらのレーンを走ったデータかを決めることは難しい。レーンマークのパターンを手掛かりにする方法もあるが、パターン認識手段が必要であるし、３車線より多ければ、中央付近のレーンは左右どちらも同じ破線のレーンマークで区別がつかないことも容易に想定される。

また、道路上に高架があったり、周囲に高い建造物があると、マルチパスや補足できる衛星数の低下により位置推定精度がさらに劣化する場合も多く、レーンレベルの位置決めは難しい。

そのため、本実施の形態では測位衛星から受信した受信信号をセンターに集め、ＲＴＫ等の処理を施して高精度な位置を推定する。測位結果の位置情報のみに比べて、通信量は増加するが、地図生成には他の車載センサ情報も必須であり、それらの情報に比べれば測位情報の増加分は決して大きくない。また、移動体側に固定基地局からの補正情報を得るための受信機をそれぞれ搭載する必要もない。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態に係る地図生成システムの具体的な構成について説明する。なお、車載センサを活用して生成した路面画像から道路情報を自動生成する技術を用いて地図情報を収集するシステムを想定して解説する。

＜本発明の第１の実施の形態に係る地図生成システムの構成＞

次に、本発明の第１の実施の形態に係る地図生成システム１００の構成について説明する。図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る地図生成システム１００は、車両（プローブカー）上に搭載された情報収集装置２００と、情報収集装置２００から送信された情報を処理するセンター処理装置３００とを備えており、情報収集装置２００とセンター処理装置３００との間ではネットワーク１を介した通信が行われる。なお、以下説明の便宜のため１つの情報収集装置２００で行われる処理を例に説明するが、地図生成システム１００においては、複数の車両に情報収集装置２００が搭載されており、複数の情報収集装置２００で収集された情報が、センター処理装置３００に送信されるものとする。

情報収集装置２００は、機能的には図１に示すように環境認識センサ１０と、測位装置１２と、車両センサ１４と、コンピュータ２２０とを備えている。

センター処理装置３００は、コンピュータで構成されている。

環境認識センサ１０は、車載カメラやレーザレーダで構成され、車外の障害物や走路情報（例えばレーンマークや路面標示等）といった観測情報を検出するセンサである。本実施の形態では車載カメラによって路面画像を撮像する。

測位装置１２は、自車両の絶対位置を計測する装置であり、例えば測位用衛星からの受信信号を検出するＧＰＳセンサを用いて構成され、複数のＧＰＳ衛星からの受信信号に基づいて、自車両の絶対位置を計測する。

車両センサ１４は、自車両の車速、及びヨーレイト等の車両運動情報を計測する。

情報収集装置２００のコンピュータ２２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報収集処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含んで構成されている。このコンピュータ２２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センサ情報取得部２０と、走行軌跡推定部２２と、環境情報生成部２４と、測位情報抽出部２６と、地図データベース３０と、要求エリア判定部３２と、情報収集通信部３４と、を含んだ構成で表すことができる。なお、測位情報抽出部２６が情報取得手段の一例である。

センサ情報取得部２０は、環境認識センサ１０によって検出された観測情報と、測位装置１２が測位衛星から受信した受信信号と、測位装置１２による自車両の絶対位置の測位結果と、車両センサ１４によって計測された車両運動情報とを取得する。

走行軌跡推定部２２は、センサ情報取得部２０で取得した、測位衛星からの受信信号と、自車両の車両運動情報とに基づいて、自車両の走行軌跡を推定する。自車の走行軌跡の推定には参考文献１に記載の既存のアルゴリズムを用いる。なお、推定される自車両の走行軌跡が、発信源情報から推定された移動体の位置情報の一例である。

［参考文献１］：J. Meguro et al., “Automotive positioning based on bundle adjustment of GPS raw data and vehicle trajectory,” Proc. Int. Tech. Meet. of the Satellite Division of the Institute of Navigation, pp. 1005-1010, Sep. 2011.

参考文献１に記載の手法は、ＧＰＳの受信信号と、車速・ヨーレイトなどの車両運動情報を組み合わせて自車の走行軌跡を高精度に推定する手法である。他に、カメラやレーザの観測情報を時系列処理することで自車の動きを推定する手法などを用いてもよい。

環境情報生成部２４は、走行軌跡推定部２２によって推定された走行軌跡と、環境認識センサ１０によって検出された観測情報とに基づいて、走行軌跡に沿った路面画像を生成する。なお、路面画像が、移動体の周辺の環境情報の一例である。

環境情報生成部２４の処理の前提として、環境認識センサ１０の車載カメラでは、予め参考文献２（Z．Zhang，“A Flexible New Technique for Camera Calibration.”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，22(11)，p.1330-1334，2000.）の方法を用いてキャリブレーションされ、内部パラメータ行列Ａ、及び外部パラメータ行列［Ｒ｜ｔ］は求められているものとする。走行軌跡推定部２２により推定された走行軌跡における自車両の位置情報から得られる自車両の方向（ｙａｗ角）をφ［ｒａｄ］、スケール変数をｓ、車載カメラの設置位置の高さをｈ［ｍ］とすると、実空間上の位置（ｅ，ｎ）［ｍ］と画像中の位置（ｘ，ｙ）［ｐｉｘｅｌ］との関係は以下の（１）式で与えられる。

ここで、Ａは車載カメラの内部パラメータ、行列［Ｒ｜ｔ］は外部パラメータである。

環境情報生成部２４は、上記（１）式の関係式に従って、自車両の位置情報を用いて、画像上の各画素の実位置を求めると共に、路面を所定間隔で区切ったグリッド上（例えば１グリッドあたり５ｃｍ）に画素値を投影することで、撮影画像から路面画像を生成する。また、撮影画像をフーレム単位で変換し、グリッド上に重畳していくことで、車両が走った経路に沿った路面画像が生成する。グリッドは一般的な地図座標に合わせて、右方向を東、上方向を北とするが、座標系の設定は任意でよい。

図２に撮影画像から路面画像へ投影する処理の一例を示す。また、図３に高速道路を走行して生成した路面画像の一例を示す。

測位情報抽出部２６は、センサ情報取得部２０で取得した受信信号のうち、センター処理装置３００による位置推定に必要な測位情報を抽出する。具体的には、測位情報として、衛星までの疑似距離、ドップラー周波数、及び搬送波位相などを、観測できた衛星ごとに抽出する。また、測位情報抽出部２６は、取得した受信信号の受信状態を識別する。受信状態は、受信した衛星信号の数や衛星信号のＳＮ比等により識別できる。

地図データベース３０には、道路情報が格納されている。道路情報は、広く普及しているナビゲーション向けの地図（道路構造をリンク及びノードで表現したもの）、レーンマークの位置、形状、幅、種別を表した情報である。

要求エリア判定部３２は、地図データベース３０の道路情報を参照して、後述するセンター処理装置３００の要求エリア設定部５０によって設定された要求エリア内に、自車両が存在するか否かを判定する。具体的には、測位装置１２による測位結果（現在だけでなく過去からの履歴も利用）、走行軌跡推定部２２で推定した自車両の走行軌跡、又は環境情報生成部２４で生成した路面画像等の観測結果を、地図データベース３０の道路情報と照合して、地図中における自車両の位置を特定する。特定した自車位置が要求エリア内であれば、情報収集通信部３４を介して、測位情報抽出部２６で抽出した測位情報と路面画像とをセンター処理装置３００へ送信する。この際、受信状態の識別結果も合わせてセンター処理装置３００へ送信する。一方、自車両が要求エリア外を走行している場合には、情報収集通信部３４を介して、測位情報は送信せずに、測位装置１２による測位結果（緯度・経度などの位置情報）を路面画像とともにセンター処理装置３００へ送信する。なお、情報収集通信部３４が、第一通信手段の一例である。

センター処理装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報収集処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含むコンピュータで構成されている。このコンピュータをハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センター通信部４０と、高精度位置推定部４２と、環境情報作成部４３と、データ層別部４４と、データベース４６と、環境情報合成部４８と、要求エリア設定部５０と、高精度地図データベース６０と、を含んだ構成で表すことができる。

センター通信部４０は、複数の車両上に備えられた情報収集装置２００から送信された複数の車両の各々についての、測位情報又は位置情報、路面画像、及び受信状態を受信する。また、後述する要求エリア設定部５０で設定された要求エリアを情報収集装置２００に送信する。なお、センター通信部４０が、受信手段、及び第二通信手段の一例である。

高精度位置推定部４２は、センター通信部４０によって受信した測位情報を、予め定めた手法により解析し、測位情報を送信した車両の絶対位置を推定する。高精度位置推定部４２は、例えば、ＲＴＫ−ＧＰＳ（Ｒｅａｌｔｉｍｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ＧＰＳ）と呼ばれる干渉測位を実施する。この方法では固定基準局から配信されている補正観測情報が必要であるため、補正観測情報は別途ネットワーク１を介して固定基準局３から取得する。補正観測情報には、固定基準局３の予め求められた位置情報と、測位衛星からの受信信号に基づいて固定基準局３が観測した測位情報とのずれ量を表したものを用いる。具体的な位置推定の計算方法としては従来公知ものを用いればよいため、説明を省略する。Ｌ１／Ｌ２の２周波を使う構成もあるが、移動体側の測位装置（アンテナ）を低価格にするため、Ｌ１のみを使う構成でも構わない。

ここで、ＲＴＫ−ＧＰＳの計算に必要な測位情報のデータ量について概算する。１衛星から受信する測位情報のデータを疑似距離、ドップラー周波数、搬送波位相の３つと考える。それぞれｆｌｏａｔ型の４ｂｙｔｅで表現できるため、観測できる衛星数の上限を７個とすると、１回あたりの観測データは８４バイトである。走行中に２ｍ間隔で情報を保存したとして、１ｋｍ当たりのデータ量は無圧縮で約４１キロバイトである。カメラ画像のデータ量は解像度を６４０ｘ４８０画素、ＲＧＢの３チャネルとしても、１枚の画像で約９００ｋＢであることを考えると、測位情報のデータ量は比較的少なく済む。図４のイメージに示すように、計測ごとにセンター処理装置３００に情報が送信される。なお、干渉測位にＲＴＫ−ＧＰＳを用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、高精度に位置を求める手法であれば、どのような位置推定の手法を用いても構わない。また、図４にように計測ごとに逐次的にデータをアップロードする構成に限定されるものではなく、例えば、情報収集装置２００の内部にデータを一時保存しておき、通信可能なエリアや所定時間帯に、蓄積されたデータをセンター処理装置３００に送信するように構成することもできる。

環境情報作成部４３は、センター通信部４０によって受信した受信状態に基づいて、受信状態が悪い場所である場合に、高精度位置推定部４２で推定された位置情報から求められる走行軌跡に基づいて、情報収集装置２００の環境情報生成部２４と同様の手法を用いて、路面画像を作成し、データベース４６に格納する。情報収集装置２００においては、自車の走行軌跡を推定して環境情報を生成するが、衛星配置や受信状態が悪い場合には、推定される走行軌跡の精度も劣化している可能性がある（測位情報を使わず、車両センサと環境認識センサのみから自車軌跡を推定している場合はこれに当たらない）。そこで、センター処理装置３００で精度の良い位置情報が推定できた後、その位置情報に基づく走行軌跡を用いて路面画像を生成した方が精度の高い路面画像を得ることができる。環境情報作成部４３の処理は、受信状態が悪い場所などに限定して、センター側で路面画像を修正することが有効である。

データ層別部４４は、高精度位置推定部４２によって複数の車両の各々について推定した車両の位置、又はセンター通信部４０で受信した複数の車両の各々についての路面画像に含まれる走行軌跡から得られる複数の車両の位置情報に基づいて、複数の車両を、走行レーン単位のグループに分割し、グループ毎に、グループに属する車両の路面画像を分類し、データベース４６に格納する。また、データ層別部４４は、高精度位置推定部４２によって複数の車両の各々について推定した車両の位置に基づいて、複数の車両の各々の走行軌跡を生成し、生成した走行軌跡、又はセンター通信部４０で受信した車両の各々についての路面画像に含まれる走行軌跡に基づいて、走行軌跡の横位置の分布のピークを基準として、ピーク毎に、ピークを含む予め定めた範囲に走行軌跡が含まれる車両が、走行レーン単位のグループに属するように分割する。

データ層別部４４は、具体的には、まず、図５に示すように、複数の車両の各々についての走行軌跡に基づいて、軌跡分布のピークをとる。ピーク毎に、所定範囲に入るデータ群を、同一レーンを走行したデータ群としてグループ化することができる。前段の高精度位置推定部４２の処理により位置精度が向上しているので、走行軌跡のバラつきも大きくなく、グループ化は比較的容易である。隣接レーンの近くを走行したデータは曖昧性が残るため、使わないように所定範囲を設定すればよい。また、レーンの数が予め分かっていれば、その情報を活用することでグループ化の精度を高めることもできる。また、図６に示すように、地図中のレーン中心などの位置座標が分かっていれば、軌跡分布を調べることなく、収集データの位置情報から直接、走行したレーンを判定することもできる。また、図７に示すように、進行方向と位置情報により地図中から走行中の道路情報を抽出し、最寄のレーン位置を探索して走行レーンを決定すればよい。

このように、データ層別部４４における走行レーン単位のグループ化は、観測状況が良い場所では単独測位の結果を使っても可能である。しかしながら、位置精度が低いままでは、軌跡の分布範囲が広がり、ピーク位置が不明瞭となる。したがって、データ層別にはより多くのデータが必要であり、レーン間に分布する、曖昧で使えないデータが増えるため、システム全体として効率が低下する。さらに、測位条件が悪い場所では位置精度がさらに低下するため、グループ化自体が困難になる。本実施の形態では、高精度位置推定部４２で推定した高精度な位置情報を活用することで、これらの課題を克服することができる。

データベース４６には、また、環境情報作成部４３で作成された車両の路面画像が格納されており、車両の路面画像はデータ層別部４４で各グループに分類される。また、環境情報合成部４８で合成された道路地図情報が格納される。また、受信状態に関するデータが格納される。

環境情報合成部４８は、グループ毎に、データベース４６に格納された、当該グループに属する車両の周辺の路面画像を合成して、当該グループの走行レーンにおける道路地図情報を形成する。具体的には、同一グループに属する路面画像を合成し、観測位置を平均化する。そして、合成した路面画像から、レーンマークや横断歩道等を検出し、レーンの中心位置や幅の情報を抽出して、最終的な道路地図情報を形成する。この処理には非特許文献２に記載のアルゴリズムを用いる。

このように環境情報合成部４８の処理によって、１回の走行データでは周辺の車両や照明条件によって路面がうまく取れていないケースに対して、位置情報を手掛かりに、複数走行データを合成することで情報を補間することができる。また、位置推定精度を向上したとはいえ、それでも数１０ｃｍの誤差は含まれている可能性があるため、複数の路面画像を画像間で照合し、ずれ量を平均化して位置を算出し直すことで、測位に含まれるランダムな誤差を低減することができる。

要求エリア設定部５０は、センター通信部４０で受信した受信状態に基づいて、発信源情報の取得が必要な要求エリアを設定する。衛星の受信状態は情報収集装置から送られてくるため、センター処理装置３００ではどのエリアで受信状態が悪いかを識別することができる。データベース４６に格納された受信状態を用いて、受信状態が芳しくないエリアを要求エリアに設定し、情報収集装置２００へ送信する。ここで、エリア設定の基準として、取得時間に関係なく、定常的に受信状態が芳しくないエリアのみを抽出する。また、衛星配置との関係まで考慮し、その時間帯において受信状態が芳しくないエリアを抽出するようにしてもよい。この場合、時間とともにエリアが変更される。また、受信状態に関するデータが十分足りていない場所も、要求エリアに入れる必要がある。また、データベースの受信状態に関するデータがない場所でも同様である。高架道路の存在などから、既存地図からでもある程度予想できる受信劣化場所については別途定義しておいても構わない。

高精度地図データベース６０には、環境情報合成部４８によって合成された道路地図情報の内容に基づいて更新された高精度地図が格納される。高精度地図においては、道路面上の情報として、レーンマークや横断歩道などの路面標示の位置や輪郭情報をデータ化してもつ。

＜第１の実施の形態に係る地図生成システムの作用＞

次に、第１の実施の形態に係る地図生成システム１００の作用について説明する。地図生成システムの処理は、情報収集装置２００が行う情報収集処理ルーチンと、センター処理装置３００が行うセンター処理ルーチンとに分けて説明される。

まず、情報収集処理ルーチンについて図８を参照して説明する。測位装置１２によって複数の測位衛星からの受信信号が逐次取得されると共に自車両の位置情報が逐次計測されているとき、及び車両センサ１４によって車両運動情報が逐次計測されているときに、環境認識センサ１０によって、自車両前方の撮像が開始されると、情報収集装置２００は、図８に示す情報収集処理ルーチンを繰り返し実行する。なお、センター処理装置３００から要求エリアを予め受け付けており、要求エリアが設定されている。

ステップＳ１００では、センサ情報取得部２０によって、環境認識センサ１０によって撮像された画像と、測位装置１２が測位衛星から受信した受信信号と、測位装置１２による自車両の絶対位置の測位結果と、車両センサ１４によって計測された車両運動情報とを一定期間分だけ取得する。

次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で取得された、測位衛星からの受信信号と、自車両の車両運動情報とに基づいて、自車両の走行軌跡を算出する。

ステップＳ１０４では、ステップＳ１００で取得された画像及び自車両の位置情報に基づいて、上記（１）式の関係式に従って、取得した画像を、自車両が走行する路面に投影した路面画像であって、かつ、各画素に位置情報が付与された路面画像を、ステップＳ１０２で算出された走行軌跡に沿って生成する。

ステップＳ１０６では、ステップＳ１００で取得された、測位衛星からの受信信号のうち、センター処理装置３００による位置推定に必要な測位情報を抽出する。

ステップＳ１０８では、ステップＳ１００で取得した受信信号の受信状態を識別する。

ステップＳ１１２では、設定された要求エリア内に、自車両が存在するか否かを判定し、要求エリア内に存在すると判定された場合には、ステップＳ１１４へ移行し、要求エリア内に存在しないと判定された場合には、ステップＳ１１６へ移行する。

ステップＳ１１４では、ステップＳ１０８で取得した受信信号の受信状態、ステップＳ１０６で抽出された測位情報、及びステップＳ１０４で生成された路面画像を、センター処理装置３００へ送信し、ステップＳ１００へ戻り、情報収集処理ルーチンを繰り返す。

ステップＳ１１６では、ステップＳ１０８で取得した受信信号の受信状態、ステップＳ１００で取得した測位結果である位置情報、及びステップＳ１０４で生成された路面画像を、センター処理装置３００へ送信し、ステップＳ１００へ戻り、情報収集処理ルーチンを繰り返す。

次に、センター処理ルーチンについて図９を参照して説明する。車両上に備えられた情報収集装置２００から送信された、測位情報又は位置情報、路面画像、及び受信状態を受信すると、センター処理装置３００は、図９に示すセンター処理ルーチンを繰り返し実行する。

ステップＳ２００では、センター通信部４０で受信した情報から得られる車両の位置情報が、要求エリア内のものであるか否かを判定する。受信した情報から得られる車両の位置情報が要求エリア内であればステップＳ２００へ移行し、受信した情報から得られる車両の位置情報であれば要求エリア内でない場合にはステップＳ２０８へ移行する。

ステップＳ２０２では、受信した情報から得られる車両の位置情報に対応する固定基準局３が提供する補正観測情報を取得する。

ステップＳ２０４では、センター通信部４０で受信した測位情報を、ＲＴＫ−ＧＰＳにより解析し、測位情報を送信した車両の絶対位置を推定する。

ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で推定された位置情報に基づいて走行軌跡を生成し、走行軌跡に沿って路面画像を作成し、データベース４６に格納する。

ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６で生成した車両の走行軌跡、及びデータベース４６に既に格納されている、ステップＳ２０４で推定された位置情報に対応する、車両の各々についての路面画像に含まれる走行軌跡に基づいて、走行軌跡の横位置の分布のピークを基準として、ピーク毎に、ピークを含む予め定めた範囲に走行軌跡が含まれる車両が、走行レーン単位のグループに属するように分割する。そして、グループ毎に、グループに属する車両の路面画像を分類し、データベース４６に格納する。

ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８での分類結果に基づいて、グループ毎に、当該グループに分類された各車両の路面画像を用いて、同一グループに属する路面画像を合成し、観測位置を平均化する。

ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０で合成した路面画像から、レーンマークや横断歩道等を検出し、レーンの中心位置や幅の情報等を抽出して、最終的な道路地図情報を形成し、高精度地図ＤＢ６０を更新する。

ステップＳ２１４では、センター通信部４０で受信した受信状態に基づいて、測位情報の取得が必要な要求エリアの設定を更新する。

ステップＳ２１６では、ステップＳ２１４で更新した要求設定エリアを情報収集装置２００へ送信し処理を終了する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る地図生成システムによれば、情報収集装置が、発信源から受信した車両の絶対位置を示す測位情報、及び車両の位置情報を取得し、要求エリア内である場合に、測位情報を送信し、センター処理装置が、受信した測位情報を、予め定めた手法により解析し、車両の位置を推定することにより、高精度な地図情報を生成するために車両の位置を精度よく推定することができる。

＜本発明の第２の実施の形態に係る地図生成システムの構成＞

次に、本発明の第２の実施の形態に係る地図生成システムの構成について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる箇所については同一符号を付して説明を省略する。

上記第１の実施の形態では、要求エリアを設定し、要求エリアに応じて情報収集装置２００から送信する情報を切り替える場合を例に説明したが、第２の実施の形態では、受信状況に応じて情報収集装置２００から送信する情報を切り替える点が異なっている。

図１０に示すように、本発明の第２の実施の形態に係る地図生成システム１０２は、車両（プローブカー）上に搭載された情報収集装置２０２と、情報収集装置２０２から送信された情報を処理するセンター処理装置３０２とを備えており、情報収集装置２０２とセンター処理装置３０２との間ではネットワーク１を介した通信が行われる。

情報収集装置２０２は、機能的には図１０に示すように環境認識センサ１０と、測位装置１２と、車両センサ１４と、コンピュータ２２２とを備えている。

センター処理装置３０２は、コンピュータで構成されている。

情報収集装置２０２のコンピュータ２２２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報収集処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含んで構成されている。このコンピュータ２２２をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センサ情報取得部２０と、走行軌跡推定部２２と、環境情報生成部２４と、測位情報抽出部２６と、情報収集通信部３４と、受信判定部３６とを含んだ構成で表すことができる。なお、測位情報抽出部２６が情報取得手段の一例である。

受信判定部３６は、測位情報抽出部２６で識別した受信状態に基づいて、発信源からの受信状態を推定し、推定した受信状態が良いか悪いかを判定する。受信状態は、次に挙げる指標で良し悪しを判定できる。受信した衛星信号の数の指標では、数が多いほど受信状態が良い。衛星信号のＳＮ比の指標では、ＳＮ比が高いほど受信状態が良い。衛星仰角の指標では、仰角が高いほど受信状態が良い。衛星配置の指標（ＤＯＰ）の指標では、ＤＯＰ値が低いほど受信状態が良い。疑似距離残差（推定位置から衛星までの距離と観測した疑似距離との差（差が大きい衛星の割合などでもよい）の指標では、差が小さいほど受信状態が良い。受信判定部３６は、上記の受信状態の情報から、受信状態を判定する。ここでは、単独測位が十分信頼できるレベル／信頼できないレベルの２値判定でもよいが、上記のように複数の情報があるので、受信状態のレベルを段階的に定義してもよい。受信状態が良い場合には、センター処理装置３０２で必ずしもＲＴＫ処理を実施しなくてもデータのグループ化が可能である。したがって、受信状態が悪い場合のみ、情報収集通信部３４を介して、測位情報抽出部２６で抽出した測位情報と路面画像とをセンター処理装置３００へ送信する。この際、受信状態の判定結果も合わせてセンター処理装置３００へ送信する。一方、受信状態が良い場合には、情報収集通信部３４を介して、測位情報は送信せずに、測位装置１２による測位結果（緯度・経度などの位置情報）を路面画像とともにセンター処理装置３００へ送信する。これにより、通信データ量を抑制することができる。なお、情報収集通信部３４が、第一通信手段の一例である。

センター処理装置３０２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する情報収集処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭと、これらを接続するバスとを含むコンピュータで構成されている。このコンピュータをハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、センター通信部４０と、高精度位置推定部４２と、環境情報作成部４３と、データ層別部４４と、データベース４６と、環境情報合成部４８と、高精度地図データベース６０と、を含んだ構成で表すことができる。要求エリア設定部５０が存在しない点が、第１の実施の形態と異なる。

＜第２の実施の形態に係る地図生成システムの作用＞

次に、第２の実施の形態に係る地図生成システム１０２の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる箇所については同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、上記図８に示す情報収集処理ルーチンにおいて、ステップＳ１１２の処理を、ステップＳ１０８で識別された受信状態に基づいて、受信状態の良し悪しを判定し、受信状態が悪いと判定された場合には、ステップＳ１１４へ移行し、受信状態が良いと判定された場合には、ステップＳ１１６へ移行する処理に、置き換えて実行する。

また、第２の実施の形態では、上記図９に示すセンター処理ルーチンにおいて、ステップＳ２００の処理を、センター通信部４０で受信した受信状態に基づいて、受信状態の良し悪しを判定し受信状態が悪い場合にステップＳ２００へ移行し、受信状態が良い場合にステップＳ２０８へ移行する処理に、置き換えて実行する。また、ステップＳ２１４〜Ｓ２１６の処理は実行しない。

なお、第２の実施形態の他の構成及び作用は第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る地図生成システムによれば、情報収集装置が、発信源から受信した車両の絶対位置を示す測位情報、及び車両の位置情報を取得し、受信状態が悪い場合に、測位情報を送信し、センター処理装置が、受信した測位情報を、予め定めた手法により解析し、車両の位置を推定することにより、高精度な地図情報を生成するために車両の位置を精度よく推定することができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

１ ネットワーク
３ 固定基準局
１０ 環境認識センサ
１２ 測位装置
１４ 車両センサ
２０ センサ情報取得部
２２ 走行軌跡推定部
２４ 環境情報生成部
２６ 測位情報抽出部
３０ 地図データベース
３２ 要求エリア判定部
３４ 情報収集通信部
３６ 受信判定部
４０ センター通信部
４２ 高精度位置推定部
４３ 環境情報作成部
４４ データ層別部
４６ データベース
４８ 環境情報合成部
５０ 要求エリア設定部
６０ 高精度地図データベース
１００、１０２ 地図生成システム
２００、２０２ 情報収集装置
２２０、２２２ コンピュータ
３００、３０２ センター処理装置

Claims (9)

1. 複数の移動体上に設置された情報収集装置から送信された、発信源である測位用衛星に関する情報を抽出した測位情報、又は前記測位用衛星からの受信信号に基づく測位結果である前記移動体の位置情報、及び前記移動体の位置情報の走行軌跡に沿った前記移動体の周辺の環境情報を受信する受信手段と、
   前記複数の移動体の各々について、前記受信手段によって前記測位情報を受信した場合には、前記測位情報を予め定めた補正観測情報を用いた手法により解析し、補正された前記移動体の位置を推定する位置推定手段と、
   前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置、又は前記移動体の周辺の環境情報に含まれる走行軌跡から得られる複数の移動体の位置情報に基づいて、前記複数の移動体を、走行レーン単位のグループに分割し、前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を分類するデータ層別手段と、
   を含むセンター処理装置。
2. 前記受信手段は、前記情報収集装置から、前記発信源からの受信状態が悪いときに送信された、前記測位情報を受信し、前記発信源からの受信状態が良いときに送信された、前記移動体の位置情報を受信する請求項１記載のセンター処理装置。
3. 前記受信手段は、前記情報収集装置から、前記移動体が、前記測位情報の取得が必要なエリア内にいるときに送信された、前記測位情報を受信し、前記移動体が、前記測位情報の取得が必要なエリア内にいないときに送信された、前記移動体の位置情報を受信する請求項１記載のセンター処理装置。
4. 前記データ層別手段は、前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置に基づいて、前記複数の移動体の各々の走行軌跡を生成し、生成した前記走行軌跡、又は前記周辺の環境情報に含まれる走行軌跡の横位置の分布のピークを基準として、前記ピーク毎に、前記ピークを含む予め定めた範囲に前記走行軌跡が含まれる前記移動体が、前記走行レーン単位のグループに属するように分割する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のセンター処理装置。
5. 前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を合成して、前記グループの走行レーンにおける道路地図情報を形成する環境情報合成手段を更に含む請求項４に記載のセンター処理装置。
6. 複数の移動体上に設置された情報収集装置であって、
   発信源である測位用衛星に関する情報を抽出した測位情報、又は前記測位用衛星からの受信信号に基づく測位結果である前記移動体の位置情報、及び前記移動体の位置情報の走行軌跡に沿った前記移動体の周辺の環境情報を取得する情報取得手段、及び
   前記情報取得手段によって取得した前記移動体の周辺の環境情報を送信すると共に、予め定められた判定条件に従って、前記情報取得手段によって取得した前記測位情報又は前記移動体の位置情報を送信する第一通信手段、
   を含む情報収集装置と、
   前記情報収集装置から送信された前記測位情報又は前記移動体の位置情報、及び前記移動体の周辺の環境情報を受信する第二通信手段、
   前記複数の移動体の各々について、前記第二通信手段によって前記測位情報を受信した場合には、前記測位情報を予め定めた補正観測情報を用いた手法により解析し、補正された前記移動体の位置を推定する位置推定手段、並びに
   前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置、又は前記移動体の周辺の環境情報に含まれる走行軌跡から得られる複数の移動体の位置情報に基づいて、前記複数の移動体を、走行レーン単位のグループに分割し、前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を分類するデータ層別手段、
   を含むセンター処理装置と、
   を備える地図生成システム。
7. 前記情報収集装置は
   前記発信源からの受信状態を推定し、前記判定条件として、推定した受信状態が悪いか否かを判定する受信状態判定手段を更に含み、
   前記第一通信手段は、前記受信状態判定手段の判定において、前記受信状態が悪い場合には、前記測位情報を送信し、前記受信状態が悪くない場合には前記移動体の位置情報を送信する請求項６に記載の地図生成システム。
8. 前記センター処理装置は、
   前記測位情報の取得が必要な要求エリアを設定する要求エリア設定手段を更に含み、
   前記第二通信手段は、設定された前記要求エリアを前記情報収集装置に送信し、
   前記情報収集装置は、
   前記判定条件として、前記センター処理装置から受信した前記要求エリア内に、前記移動体が存在するか否かを判定する要求エリア判定手段を更に含み、
   前記第一通信手段は、前記要求エリア判定手段の判定において、前記要求エリア内に存在する場合には、前記測位情報を送信し、前記要求エリア内に存在しない場合には、前記移動体の位置情報を送信する請求項６に記載の地図生成システム。
9. コンピュータを、
   複数の移動体上に設置された情報収集装置から送信された、発信源である測位用衛星に関する情報を抽出した測位情報、又は前記測位用衛星からの受信信号に基づく測位結果である前記移動体の位置情報、及び前記移動体の位置情報の走行軌跡に沿った前記移動体の周辺の環境情報を受信する受信手段、及び
   前記複数の移動体の各々について、前記受信手段によって前記測位情報を受信した場合には、前記測位情報を予め定めた補正観測情報を用いた手法により解析し、補正された前記移動体の位置を推定する位置推定手段、並びに
   前記位置推定手段によって複数の移動体の各々について推定した前記移動体の位置、又は前記移動体の周辺の環境情報に含まれる走行軌跡から得られる複数の移動体の位置情報に基づいて、前記複数の移動体を、走行レーン単位のグループに分割し、前記グループ毎に、前記グループに属する前記移動体の周辺の環境情報を分類するデータ層別手段、
   として機能させるためのプログラム。