JP6633893B2 - 道路特徴決定装置 - Google Patents

Description

この発明は、道路などを走行しながら計測した表面形状の三次元測定データ等に基づいて、道路の特徴を決定する装置に関するものである。

道路の形状を計測によって特定し、道路端部、道路中心、車線中心などの道路形状データを得ることができれば、自動車の自動運転、運転補助制御などに利用することができる。

たとえば、特許文献１においては、道路の傾斜を正確に測定することのできる方法が開示されている。この方法によれば、道路の場所による傾斜などを測定し、傾斜の変化を連続的に得ることができる。

また、特許文献２においては、自動車の速度や操舵角をセンサによって取得し、これらデータに基づいて、道路の曲率を推定するシステムが開示されている。これにより、道路の曲率を推定して、衝突の回避などに用いることができる。

さらに、特許文献３においては、道路上の移動を三次元軌跡データとして取得し、道路のカーブ部分において直線と円弧とを緩和曲線（クロソイド曲線）によって接続する装置が開示されている。

特開平１１−１００８０９ 特開２０１２−１３１４９６ 特開２０１４−１６００６４

上記いずれの従来技術においても、一旦生成した道路特徴を、補正して精度を高くすることは考慮されておらず、これに対する示唆もされていない。

この発明は上記の問題点を解決して、精度の良い道路特徴補正装置を提供することを目的とする。

この発明のいくつかの独立して適用可能な特徴を以下に示す。

(1)(2)この発明に係る道路特徴補正装置は、道路の形状に基づいて推定された中心線を補正する道路特徴補正装置であって、実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得する走行データ取得手段と、前記複数の移動体の走行データに基づく走行軌跡線を、近接するもの同士でグループ化し、各グループについて前記中心線との距離に基づいて中心線と関連するかどうかを判断するグループ化手段と、前記各グループが中心線と関連するかどうかに基づいて、前記中心線の本数を補正する中心線補正手段とを備えている。

したがって、形状に基づいて推定された中心線の本数を補正することができる。

(3)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、前記中心線と関連しないグループが見いだされると、当該グループの走行軌跡線に基づいて、新たな中心線を生成することを特徴としている。

したがって、走行軌跡に基づいて正しい中心線を追加することができる。

(4)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、２以上の中心線と関連するグループが見いだされると、当該グループにおける中心線を１つにする補正を行うことを特徴としている。

したがって、誤って推定された中心線を削除することができる。

(5)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、新たな中心線を生成するか、いずれかの中心線を選択するかのいずれかにより中心線を１つにすることを特徴としている。

したがって、中心線の数を正しく訂正することができる。

(6)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、１つの中心線とのみ関連するグループが見いだされると、当該グループにおける中心線の本数の補正を行わないことを特徴としている。

したがって、正しく推定されている中心線の本数を維持することができる。

(7)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、当該グループの中心線をそのまま用いるか、当該グループに属する走行軌跡線に基づいて新たな中心線を生成するかのいずれかによって、中心線の本数を変えないことを特徴としている。

したがって、正しく推定されている中心線の本数を維持することができる。

(8)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、グループの走行軌跡線の占める割合もしくは本数が、所定値以下の場合には、補正を行わないことを特徴としている。

したがって、サンプル数の少ない情報に基づく誤った修正を回避することができる。

(9)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、新たな中心線を生成する場合、元の中心線をオフセットすることで新たな中心線を生成することを特徴としている。

したがって、適切な中心線を生成することができる。

(10)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線が、少なくとも道路中心線または車線中心線を含むことを特徴としている。

したがって、道路中心、車線中心を正しく補正することができる。

(11)(14)この発明に係る道路特徴補正装置は、道路の形状に基づいて推定された直線部、クロソイド曲線部、円弧部を含む中心線を補正する道路特徴補正装置であって、実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得する走行データ取得手段と、前記複数の移動体の走行データに示された複数の移動体の方向変更操作開始の最頻位置をクロソイド曲線開始位置として算出するクロソイド曲線開始位置算出手段と、算出したクロソイド曲線開始位置に基づいて、前記推定されたクロソイド曲線を補正するクロソイド曲線補正手段とを備えている。

したがって、実際の走行情報に基づいて、クロソイド曲線を補正することができる。

(12)(15)この発明に係る道路特徴補正装置は、クロソイド曲線補正手段が、クロソイド曲線終了位置も考慮して、前記推定されたクロソイド曲線を補正することを特徴としている。

したがって、実際の走行情報に基づいて、クロソイド曲線を補正することができる。

(13)(16)(17)(18)この発明に係る道路特徴補正装置は、複数の移動体の走行データに示された複数の移動体の方向変更操作開始の最頻位置およびブレーキ開始の最頻位置を、中心線の属性として付与する属性付与手段をさらに備えている。

したがって、自動運転制御などに適した情報を与えることができる。

(19)(20)この発明に係る道路特徴補正装置は、道路の形状に基づいて推定された分岐部または交差部の中心線を補正する道路特徴補正装置であって、実際に前記道路の分岐部または交差部を走行した複数の移動体の走行データを取得する走行データ取得手段と、前記複数の移動体の走行データに示された走行軌跡線をグループ化するグループ化手段と、前記分岐部または交差部の中心線を、グループ化された走行軌跡線に基づいて生成した代表走行軌跡線によって補正する中心線補正手段とを備えている。

したがって、分岐部や交差部の中心線を正しく補正することができる。

(21)この発明に係る道路特徴補正装置は、グループ化手段が、交差部から出る出車線と、交差部に入る入車線との組合せに基づいて、出車線から入車線に向かう走行軌跡線をグループとすることを特徴としている。

したがって、実際の軌跡に基づいた補正を行うことができる。

(22)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、グループ内の走行軌跡線の軌跡点に基づいて、代表走行軌跡線を生成することを特徴としている。

したがって、実際の軌跡に基づいた補正を行うことができる。

(23)この発明に係る道路特徴補正装置は、右折または左折専用車線における代表走行軌跡を生成することを特徴としている。

したがって、交差部における右折または左折専用車線の軌跡を明確にすることができる。

(24)この発明に係る道路特徴補正装置は、中心線補正手段が、分岐部において、直線部分と分岐先の直線部分を接続するクロソイド曲線を生成して代表走行軌跡線を生成することを特徴としている。

したがって、なめらかな軌跡によって補正を行うことができる。

(25)(26)この発明に係る道路特徴補正装置は、特徴データを記録した記録部と、補正対象部分の道路特徴に類似する道路特徴を有する部分を見いだす参照手段と、見いだした部分の中心線に基づいて、補正対象部分の中心線を補正または生成する中心線補正手段とを備えている。

したがって、既に生成されている中心線に基づいて、補正を行うことができる。

(27)この発明に係る道路特徴補正装置は、参照手段が比較する道路特徴は、少なくとも直線部、クロソイド曲線部、円弧部の形状、横断面における形状、縦断面における形状のいずれかを含むことを特徴としている。

したがって、適切に類似度を判断することができる。

「走行データ取得手段」は、実施形態においては、ステップＳ２０１がこれに対応する。

「グループ化手段」は、実施形態においては、ステップＳ２０４やステップＳ２８６がこれに対応する。

「中心線補正手段」は、実施形態においては、ステップＳ２１６やステップＳ２９９やステップＳ３０２やステップＳ３５９などがこれに対応する。

「クロソイド曲線開始位置算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ２２７がこれに対応する。

「クロソイド曲線補正手段」は、実施形態においては、ステップＳ２３９がこれに対応する。

「属性付与手段」は、実施形態においては、ステップＳ２３１がこれに対応する。

「参照手段」は、実施形態においては、ステップＳ３５４、Ｓ３５５がこれに対応する。

「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。

この発明の第４の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。 道路特徴決定装置のハードウエア構成である。 道路端部・中心決定処理のフローチャートである。 横断面設定処理のフローチャートである。 三次元計測データの例である。 横断面に投影された点群データの例である。 道路端点抽出処理のフローチャートである。 道路端点抽出処理のフローチャートである。 道路端点抽出処理を説明するための図である。 第５の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。 区分線・車線中心線決定処理のフローチャートである。 区分線抽出処理を説明するための図である。 他の例による区分線決定処理を説明するための図である。 第６の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。 中心線接続処理のフローチャートである。 中心線接続処理のフローチャートである。 中心線接続処理のフローチャートである。 平面における直線の接続を説明するための図である。。 縦断面における直線の接続を説明するための図である。。 直線と円弧の接続を説明するための図である。 直線と円弧の接続を説明するための図である。 円弧と円弧の接続を説明するための図である。 第７の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図である。 分岐処理のフローチャートである。 分岐部特定・中央線補完処理のフローチャートである。 分岐部特定・中央線補完処理のフローチャートである。 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。 分岐部における中央線の接続を説明するための図である。 交差点における中央線の接続を説明するための図である。 第１の実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図である。 道路特徴補正装置のハードウエア構成である。 中心線補正処理のフローチャートである。 中心線補正処理のフローチャートである。 中心線補正処理のフローチャートである。 推定されている中心線Ｃと走行軌跡を示す図である。 中心線Ｃと走行軌跡の距離算出を説明するための図である。 走行軌跡から中心線を生成する手法を示す図である。 第２の実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図である。 クロソイド曲線補正処理のフローチャートである。 クロソイド曲線補正処理のフローチャートである。 カーブ部分の中心線の詳細を示す図である。 ステアリング開始位置の決定処理を説明するための図である。 クロソイド曲線補正処理のフローチャートである。 クロソイド曲線補正処理のフローチャートである。 クロソイド曲線補正処理のフローチャートである。 最小二乗法による代表軌跡算出を示す図である。 クロソイド曲線の開始位置のシフトを示す図である。 クロソイド曲線の補正処理を示す図である。 第３の実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図である。 分岐部・交差部における中心線補正のフローチャートである。 分岐部・交差部における中心線補正のフローチャートである。 分岐部・交差部における中心線補正のフローチャートである。 交差部のインデックスを示す図である。 右折レーンの中心線生成を示す図である。 交差部・分岐部における中心線の補正を示す図である。 第４の実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図である。 類似部分に基づく補正処理のフローチャートである。 中心線の区分を示す図である。 平面形状の比較を示す図である。 縦断面における形状の比較を示す図である、 横断面の生成手法を示す図である。

１．第１の実施形態
1.1機能ブロック図
図３１に、この発明の一実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図を示す。この実施形態では、道路特徴補正装置は、道路形状などによって推定された中心線を含む道路特徴データを補正するものである。

走行データ取得手段１０２は、実際に走行した複数の自動車などの走行軌跡を含む走行データを取得する。グループ化手段１０４は、複数の自動車の走行軌跡線を、近接するもの同士でグループ化する。さらに、各グループについて、前記中心線との距離に基づいて、前記中心線と関連するかどうかを付与する。中心線補正手段１０６は、前記各グループが中心線と関連するかどうかに基づいて、前記中心線の本数を補正する。

このようにして、道路形状などによって推定された中心線を、実際に走行した自動車などの走行軌跡によって補正し、より正確なものとすることができる。

1.2ハードウエア構成
図３２に、道路特徴決定装置のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ３０には、メモリ３２、ディスプレイ３４、ハードディスク３６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３８、キーボード／マウス４０が接続されている。

ハードディスク３６には、オペレーティングシステム４２、道路特徴補正プログラム４５が記録されている。道路特徴補正プログラム４５は、オペレーティングシステム４２と協働してその機能を発揮するものである。

これらプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ４６に記録されていたものを、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３８を介して、ハードディスク３６にインストールしたものである。なお、インターネットを介して、サーバ装置（図示せず）からダウンロードしてインストールしたものであってもよい。

1.3中心線補正処理
図３３〜３５に、道路特徴補正プログラム４５のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、道路特徴データのうちの中心線を取得する（ステップＳ２０１）。この実施形態では、道路形状に基づいて推定された中心線（道路中心線または車線中心線）を含む道路特徴データを取得するようにしている。ここで、道路中心線とは、たとえば、図１３Ａの横断面に示すように、道路幅の中心を結ぶ線をいう。また、車線中心線とは、図１３Ｄの横断面に示すように、車線の中心を結ぶ線をいう。道路特徴データは、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭに記録されたものを取得すればよい。

さらに、ＣＰＵ３０は、実際に自動車などが、当該道路を走行したときの走行データを取得する。補正処理のためには、多数の車の走行データがあることが好ましい。この実施形態においては、走行データには、走行軌跡（ＧＰＳ受信機によって取得した各時刻における走行位置のデータ群）、各時刻におけるハンドル操作の有無およびステアリング角、各時刻におけるブレーキ操作の有無などの情報が含まれる。走行データは、ＧＰＳ受信機や自動車に搭載された計測機器によって記録されたもの（ＣＡＮデータなど）を用いることができる。

次に、ＣＰＵ３０は、走行軌跡の点データを接続して、走行軌跡線を生成する（ステップＳ２０３）。たとえば、図３６Ａに示すように、走行軌跡点Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ・・・を接続して、走行軌跡線Ｌ３を生成する。同様にして、走行軌跡線Ｌ１、Ｌ２なども生成する。図３６Ａにおいては、３つの走行軌跡線のみが示されているが、多数の走行軌跡線が生成されることになる。

ＣＰＵ３０は、生成した走行軌跡線について、推定された中心線Ｃと関連するかどうかを判断する。走行軌跡線の走行軌跡点と、中心線Ｃとの垂直距離を所定範囲にわたって平均した平均距離を求める。図３７に、走行軌跡線Ｌと中心線Ｃの垂直距離の平均の算出方法を示す。走行軌跡点Ｐｆ、Ｐｇ、Ｐｎと中央線Ｃとの垂直距離ｄ１、ｄ２・・・ｄｉの平均値を算出することで、垂直距離の平均値を算出する。

さらに、ＣＰＵ３０は、この垂直距離の平均値が所定距離内（たとえば、車線幅の半分である１．５ｍ以内）にあれば、中央線Ｃと関連ありという属性を付す。垂直距離の平均値が所定距離より大きければ、中央線Ｃと関連なしという属性を付す。図３６Ａの場合であれば、走行軌跡線Ｌ１、Ｌ３は関連なし、走行軌跡線Ｌ２は関連ありとの属性が付される。

図３６Ｂのように、走行軌跡線Ｌ５が、２つの中央線Ｃ１、Ｃ２に関連ありとされる場合もある。

次に、ＣＰＵ３０は、複数の走行軌跡線の塊を見いだしこれをグループ化する（ステップＳ２０４）。たとえば、図３６Ｃに示す場合であれば、グループＧ１とＧ２を生成する。以上の処理を、全ての走行軌跡について行う。

次に、ＣＰＵ３０は、各グループに含まれる走行軌跡線の数を計数する（ステップＳ２０７）。走行軌跡線の数（全体の走行軌跡線の数に対する割合でもよい）が所定値より少ない場合には、サンプルデータがすくないので、このグループのデータは補正に用いない（ステップＳ２０８）。

所定値以上の場合には、当該グループの属性を判断する（ステップＳ２０９）。まず、中心線と関連しない場合には、その位置に別の中心線があると判断できる。したがって、ＣＰＵ３０は、ステップＳ２１０〜Ｓ２１２にて、新たな中心線を生成する。

まず、ＣＰＵ３０は、グループに属する走行軌跡線につき、直線部における中央線を算出する。たとえば、図３８Ａに示すように、走行軌跡線があったとする。この走行軌跡線につき、図３８Ｂに示すように、所定間隔の横断面ＰＳを設定する。さらに、横断面ＰＳと走行軌跡線との交点を仮想点ＩＰとして求める（ステップＳ２１０）。さらに、ＣＰＵ３０は、図３８Ｃに示すように、すべての仮想点ＩＰを囲うことのできる最大の矩形ＬＣを設定する（ステップＳ２１１）。この矩形ＬＣの中央の直線ＤＣを中心線とする（ステップＳ２１２）。

さらに、ＣＰＵ３０は、図３８Ｄに示すように、直線部においては、生成した中心線ＤＣに重なるように既に存在する中心線Ｃをスライドさせる。なお、曲線部においては、そのままスライドさせると曲率等の整合性がとれなくなるので、縮小（拡大）を行って適切な曲率となるようにしてスライドさせる。

ステップＳ２０９において、グループが２つ以上の中心線と関連する場合には、本来一つであるべき中心線が複数個推定されていると判断される。したがって、ＣＰＵ３０は、ステップＳ２１３〜Ｓ２１７にて、中心線を１つに絞り込む。

この場合も、図３８Ａ〜図３８Ｄのようにして、新たな中心線ＤＣを生成する（ステップＳ２１３〜Ｓ２１６）。さらに、ＣＰＵ３０は、関連づけられているもとの中心線を削除する。このようにして、中心線の数と位置を補正することができる。

なお、新たな中心線を生成するのではなく、図３８Ｃのように生成した中心線ＤＣに最も近い中心線だけを残して、グループ内の他の中心線は削除するようにしてもよい。

ステップＳ２０９において、グループが１つの中心線とのみ関連づけられている場合には、中心線が正しく推定されていると判断して、特段の処理を行わない。なお、図３８Ａ〜図３８Ｄの処理により、新たな中心線を生成し、元の中心線を削除するようにしてもよい。

1.4その他
(1)上記実施形態では、走行データをＣＤ−ＲＯＭなどから取得するようにしている。しかし、インターネットなどを介してサーバ装置から取得するようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、道路特徴方正装置をスタンドアローンのＰＣとして構成している。しかし、サーバ装置として構成してもよい。この場合、補正対象となる道路特徴データ（中心線データを含む）は、インターネットなどを介して接続された端末装置から、道路特徴補正装置であるサーバ装置に送信するようにすればよい。また、補正された道路特徴データは、サーバ装置から端末装置に対して送信する。

(3)上記実施形態では、道路を走行する自動車を対象として説明した。しかし、自動二輪車、原動機付き自転車など、動力によって移動する自走移動体全般に適用することができる。さらに、自転車や人体など動力を持たない移動体にも適用することができる。他の実施形態においても同様である。

(4)上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせて実施することが可能である。

２．第２の実施形態
2.1機能ブロック図
図３９に、この発明の一実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図を示す。この実施形態では、道路特徴補正装置は、道路形状などによって推定された中心線を含む道路特徴データを補正するものである。

走行データ取得手段１０２は、実際に走行した複数の自動車などの走行軌跡やステアリング角度、速度などを含む走行データを取得する。クロソイド曲線開始位置算出手段１０８は、複数の自動車の走行データに示されたステアリング開始の最頻位置をクロソイド曲線開始位置として算出する。クロソイド曲線補正手段１１０は、算出したクロソイド曲線開始位置に基づいて、推定されたクロソイド曲線を補正する。

このようにして、道路形状などによって推定された中心線におけるクロソイド曲線を、実際に走行した自動車などの走行軌跡によって補正し、より正確なものとすることができる。

2.2ハードウエア構成
この実施形態における道路特徴補正装置のハードウエア構成は、図３１と同様である。

2.3クロソイド曲線補正処理
図４０、４１に、道路特徴補正プログラム４５のフローチャートを示す。ここでは、走行データについて、たとえば、図３３の手法によって、グループ化、中心線との関連の付与がなされているものとする。

ＣＰＵ３０は、補正する対象となる中心線を選択する（ステップＳ２２１）。マウスなどによって、クロソイド部を含むカーブ部分とその両端の直線部を選択する。ユーザの操作によって選択してもよいし、ＣＰＵ３０が、所定の規則によって自動的に選択するようにしてもよい。ＣＰＵ３０が自動的に選択する場合には、クロソイド部を含むカーブ部分とその両端の直線部の所定長さ（たとえば５ｍなど）の範囲を選択する。

次に、前記対象中心線に関連するグループにおける走行軌跡線の数（または全走行軌跡線数に対する割合）が、所定値を超えているかどうかを判断する（ステップＳ２２３）。所定値を超えていなければ、当該グループの走行軌跡線に基づく補正処理を行わない。走行軌跡線の数が少ないと、信頼のおける補正ができないからである。

所定値を超えていると、当該グループの走行データに基づいて、クロソイド曲線の補正を行う。図４２に、カーブ付近において推定された中心線の構造を示す。直線部ＬＩＮ１、クロソイド曲線部ＣＲＳ１、円弧部ＣＲ、クロソイド曲線部ＣＲＳ２、直線部ＬＩＮ２が連続している。ＣＳＰ１、ＣＳＰ２はクロソイド曲線の開始点、ＣＥＰ１、ＣＥＰ２はクロソイド曲線の終了点である。クロソイド曲線は、徐々に曲率半径が小さくなる曲線であり、緩和曲線とも呼ばれている。カーブ区間の入り口と出口においてクロソイド曲線があるため、カーブにおいてハンドルをゆっくりと切って曲がることができるように設計されている。

ＣＰＵ３０は、当該グループの走行データにおいて、カーブ区間の平均走行スピード（クロソイド区間ＣＲＳ１、ＣＲＳ２、円弧区間ＣＲの平均走行スピード）を算出する（ステップＳ２２５）。ＣＰＵ３０は、それぞれの走行データについて、カーブ区間の平均スピードが、この区間の全走行データの中央値前後の所定範囲に入っているかどうかを判断する（ステップＳ２２６）。入っていなければ、当該走行データを補正に用いない。異常値である可能性が高いからである。

範囲内に入っていれば、ＣＰＵ３０は、走行データから、カーブ区間に入る前のステアリング開始位置、ブレーキング開始位置を算出する（ステップＳ２２７）。ステアリング開始位置の算出は、以下のようにして行う。まず、グループ内の各走行データにおいて、ステアリング開始位置（ステアリング角度が所定値（たとえば２度）を超えた位置）の直線部における進行方向の位置（図においてはＸ座標）を取得する。これを、グループ内の全ての走行データについて行う。これにより、図４３に示すように、直線部の進行方向に所定間隔の区間をとることで、いずれの区間で一番多くステアリング開始がなされたかを知ることができる（ステップＳ２２９）。なお、この実施形態では、カーブ区間に入ってからステアリングが開始された場合であっても、直線部の進行方法（Ｘ座標）にて、ステアリング開始位置を取得するようにしている。

ステアリング開始の最頻Ｘ座標に対応する、推定された中心線Ｃ（または補正された中心線Ｃ）上の点を、ステアリング開始位置ＡＣＳＰ１とし、中心線Ｃの属性として記録する（ステップＳ２３０）。ブレーキング開始位置についても、上記と同様にして、中心線Ｃの属性として記録する。

次に、ＣＰＵ３０は、上記と同様にして、第２のクロソイド曲線ＣＲＳ２におけるステアリング終了位置（ステアリング角度が所定値（たとえば２度）以下になった位置）の最頻値に対応するＸ座標を算出し、中心線Ｃ上にステアリング終了位置ＡＣＥＰ２（図示せず）を決定する。このステアリング終了位置ＡＣＥＰ２についても、上記と同様にして、中心線Ｃの属性として記録する。

これらの位置情報は、自動運転や運転補助制御を行う際に、ハンドルの切り始めやブレーキ開始を制御するために用いることができる。

なお、ステアリングの開始点ＡＣＳＰ１は、本来ならば、第１クロソイド曲線ＣＳＲ１の開始点ＣＳＰ１と合致するはずである。同様に、ステアリング終了点ＡＣＥＰ２は、第２クロソイド曲線ＣＳＲ２の終了点ＣＥＰ２と合致するはずである。しかし、図４８に示すように、道路形状から推定したクロソイド曲線の開始点ＣＳＰ１と、ステアリング開始点ＡＣＳＰ１等にずれが生じる場合も多い。推定したクロソイド曲線の開始点ＣＳＰ１や終了点ＣＥＰ２が正確ではなかった可能性がある。そこで、この実施形態では、以下の処理により、実測によって決定したステアリング開始位置ＡＣＳＰ１、ステアリング終了位置ＡＣＥＰ２に基づいて、推定したクロソイド曲線を修正する。

図４４〜４６に、道路特徴補正プログラム４５のフローチャートを示す。ここでは、上記で算出したステアリング開始位置ＡＣＳＰ１、ステアリング終了位置ＡＣＥＰ２に基づいて、カーブにおける中心線を修正する処理を説明する。

ＣＰＵ３０は、走行データによって示される各車両の走行軌跡線と、所定間隔の横断面との交点である仮想点を生成する（ステップＳ２３１）。この処理は、図３８Ｃにて説明した処理と同様である。ＣＰＵ３０は、複数の車両について生成した仮想点群を用いて、図４７Ａに示すように、最小二乗法により近似曲線ＫＬを求める（ステップＳ２３２）。この近似曲線は、多くの車両の実際の走行軌跡から導かれた中心線であるということができる。なお、最小二乗法以外の方法によって、近似曲線を求めるようにしてもよい。

次に、ＣＰＵ３０は、図４７Ｂに示すように、生成した近似直線ＫＬに対し、ＲＡＮＳＡＣ法を適用し、カーブ形状に沿う円ＫＣＲを生成し、その半径Ｒ’を記録する（ステップＳ２３３）。なお、円の推定方法は、ＲＡＮＳＡＣ法以外の方法を用いてもよい。

次に、ＣＰＵ３０は、図４８に示すように、道路形状によって推定された中心線Ｃのステアリング開始位置ＡＣＳＰ１とクロソイド曲線ＣＳＰ１のＸ座標方向のずれａを算出する（ステップＳ２３８）。ここで、Ｘ座標方向は、中心線Ｃの直線部の方向である。ＣＰＵ３０は、このずれを補正値ａとして、クロソイド曲線の修正を行う（ステップＳ２３９）。

ステップＳ２３９の詳細を、図４６に示す。ＣＰＵ３０は、クロソイド曲線の開始位置ＣＳＰ１を補正値ａだけずらし、ステアリング開始位置ＡＣＳＰ１に合致させる（ステップＳ２５３）。図４９に示すように、形状から推定された道路特徴データにおけるクロソイド曲線のＸパラメータ（Ｘ値）はＸである。開始点が移動するので、これを補正値ａによって補正しＸ’（ここではＸ＋ａとなる）とする。

クロソイド曲線は、直線、クロソイド曲線開始位置、Ｘパラメータ、クロソイド終了位置の曲率半径が分かれば、描くことができる。今、直線は第１直線ＬＩＮ１であり（図４２参照）、クロソイド曲線開始位置はステアリング開始位置ＡＣＳＰ１として決定され、ＸパラメータはＸ’として算出され、クロソイド終了位置の曲率半径は円ＫＣＲの半径Ｒ’（図４７Ｂ参照）として決定される。したがって、ＣＰＵ３０は、これらに基づいて第１クロソイド曲線ＣＳＲ１（図４２参照）を生成する（ステップＳ２５４）。

次に、ＣＰＵ３０は、生成した第１クロソイド曲線ＣＳＲ１に、ステップＳ２３３で生成した円を接続する（ステップＳ２５５）。つまり、円弧の中心位置を決定する。

さらに、ＣＰＵ３０は、円弧ＣＲを構成する円、第２直線ＬＩＮ２が決まっているので、これを結ぶ第２クロソイド曲線ＣＲＳ２（図４２参照）を生成する（ステップＳ２５６）。

上記のようにして、図４９Ｂに示すような修正された中心線Ｃを得ることができる。図４９Ｂにおいて、ＣＳＰ１は第１クロソイド曲線の開始位置であり（すなわち、ステアリング開始位置ＡＣＳＰ１）、ＣＥＰ２は第２クロソイド曲線の終了位置である。

次に、ＣＰＵ３０は、このようにして修正した中心線Ｃの第２クロソイド曲線の終了位置ＣＥＰ２と、カーブを抜けた時のステアリング終了位置ＡＣＥＰ２のＸ座標方向の誤差を新たな補正値ａとする（ステップＳ２５７）。

続いて、ＣＰＵ３０は、第２クロソイド曲線の終了位置ＣＥＰ２と、カーブを抜けた時のステアリング終了位置ＡＣＥＰ２が合致しているかどうかを判断する（ステップＳ２５２）。所定範囲内の誤差に収まっていれば合致していると判断するようにしている。

合致していなければ、ステップＳ２５７において生成した補正値ａに基づいて、第１クロソイド曲線の開始位置ＣＳＰ１（つまりステアリング開始位置ＡＣＳＰ１）はそのままにして、パラメータＸの値を補正値ａに基づいて、クロソイド終了位置ＣＥＰ２とステアリング終了位置ＡＣＥＰ２が合致する方向に補正する（ステップＳ２５３）。以下、補正されたＸ’に基づいて、ステップＳ２５４以下の処理を実行する。

ステップＳ２５２において、第２クロソイド曲線の終了位置ＣＥＰ２とステアリング終了位置ＡＣＥＰ２が合致（所定値以下の誤差）していれば、ＣＰＵ３０は、ループ２の処理を終了する。

このようにして得られた、カーブ近傍の中心線Ｃは、クロソイド曲線の開始位置と終了位置が、ステアリング開始位置ＡＣＳＰ１、ステアリング終了位置ＡＣＥＰ２に合致するように補正されたものとなる。

次に、ＣＰＵ３０は、このようにして修正されたカーブの中心線Ｃと、図４７Ａにおいて算出した走行軌跡ＫＬとの合致性を判断する（ステップＳ２４０）。たとえば、図４９Ｃに示すように、両者の誤差が大きい場合には、中心線Ｃの形状として適切とはいえないからである。

ＣＰＵ３０は、補正した中心線Ｃと走行軌跡ＫＬ（図４７Ａ参照）との合致度を、図３７に示す手法にて、両者の距離（所定間隔の横断面における距離）の合計（絶対値）を算出することで判断している。つまり、この合計値が所定値以下であれば合致していると判断する。

両者が所定の誤差内で合致していれば、ＣＰＵ３０は、修正したカーブの中心線Ｃを決定する。

合致していない場合、ＣＰＵ３０は、図４９Ｃにおける中央線Ｃと走行軌跡ＫＬとの誤差の平均値（所定間隔の横断面における誤差の平均値）を算出する（ステップＳ２４１）。この平均値は、絶対値ではなく、符号も含めて平均をとるようにしている。ＣＰＵ３０は、この平均値にしたがって、両者が合致する方向に、クロソイド曲線の開始位置ＣＳＰ１、終了位置ＣＥＰ２を移動させる（ステップＳ２４２）。なお、直線上もしくは直線の延長線上に移動を行うようにする。このように開始位置ＣＳＰ１、終了位置ＣＥＰ２を移動し、再び、ステップＳ２３６以下を実行する。以上の処理を繰り返し、適切なクロソイド曲線を見いだす。

2.4その他
(1)上記実施形態では、中央線Ｃの属性として、図４２に示す、ステアリング開始位置ＣＳＰ１、終了位置ＣＥＰ２、ブレーキ開始位置（図示せず）を記録するようにしている。

しかし、ステアリング変化終了位置ＣＥＰ１、ステアリング変化開始位置ＣＳＰ２も属性として記録するようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、方向変更操作の例として、自動車におけるステアリング操作を用いている。しかし、自動二輪車などのハンドル操作などを方向変更操作として用いて適用してもよい。他の実施形態において同様である。

(3)上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせて実施することが可能である。

３．第３の実施形態
3.1機能ブロック図
図５０に、この発明の一実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図を示す。この実施形態では、道路特徴補正装置は、道路形状などによって推定された中心線を含む道路特徴データを補正するものである。

走行データ取得手段１０２は、実際に分岐部や交差部を走行した複数の自動車などの走行軌跡やステアリング角度、速度などを含む走行データを取得する。グループ化手段１１２は、前記複数の走行データに示された走行軌跡線をグループ化する。中心線補正手段１１４は、グループ化した走行軌跡線に基づいて代表走行軌跡線を生成し、これに基づいて分岐部や交差部の中心線を補正する。

このようにして、道路形状などによって推定された分岐部や交差部の中心線を、実際に走行した自動車などの走行軌跡によって補正し、より正確なものとすることができる。たとえば、実施形態１〜３などによって補正が行われていない部分や、道路形状に基づく中心線の推定などがなされていない箇所を、補正対象部分とすることができる。

3.2ハードウエア構成
この実施形態における道路特徴補正装置のハードウエア構成は、図３１と同様である。

3.3分岐部・交差部における中心線補正処理
図５１〜５３に、道路特徴補正プログラム４５のフローチャートを示す。この実施形態では、推定された道路特徴データの分岐部や交差部における中心線の補正を行う。

ＣＰＵ３０は、補正する対象となる分岐部・交差部を選択する（ステップＳ２８１）。ユーザの操作によって選択してもよいし、ＣＰＵ３０が、所定の規則によって自動的に選択するようにしてもよい。

続いて、ＣＰＵ３０は、選択された対象箇所の走行データを取得する（ステップＳ２８２）。ＣＰＵ３０は、選択した対象箇所が、交差部（交差点）であるかどうかを判断する（ステップＳ２８３）。たとえば、道路が４本以上接合していれば交差部であると判断する。

ＣＰＵ３０は、交差部の中央線において、交差部に入る方向に車両が動く車線と、交差部から出る方向に車両が動く車線のそれぞれに、インデックスを付与する（ステップＳ２８４）。たとえば、図５４Ａに示すように、各車線にインデックスを付す。

次に、ＣＰＵ３０は、各車線の中心線から所定の距離内（図５５Ａ参照、概ね当該車線内であることが好ましい）にある走行軌跡線のそれぞれに対し、インデックスを与える（ステップＳ２８６）。たとえば、ＩＮ１から交差部に入って、左折し、ＯＵＴ９に走行した軌跡の場合には、ＩＮ１−ＯＵＴ９が付される。

ＣＰＵ３０は、上記において、ＩＮのインデックスが付されていない走行軌跡線を抽出する（図５４Ａ参照）。これは、例えば、図５５Ａに示すように、右折レーンが設けられている場合に生じる。ＣＰＵ３０は、このようなＩＮのインデックスが付されていない走行軌跡に基づいて、最小二乗法により、右折レーンの中央線を生成する（図５５Ｂ参照）。なお、最小二乗法以外の方法によって近似曲線を求めてもよい。以下の処理の詳細を説明する。また、この実施形態では、右折レーン(右折専用車線）について説明しているが、国や法規により左折レーン（左折専用車線）がある場合には、同様に適用することができる。

まず、車線中心線の一定の範囲から外れた場所を特定する（ステップＳ２９１）。一定の範囲から外れた場所の最頻位置（範囲内から範囲外に変化した軌跡の数が最も多い位置）を算出する（ステップＳ２９２）。進行方向に対して、最頻位置以降の走行軌跡に基づいて、右折レーンの中央線Ｃ５を生成する（たとえば、図３８Ｃの手法にて行うことができる）（ステップＳ２９３）。

次に、最小二乗法により近似曲線を生成し、中央線Ｃ５と元の中央線Ｃ１とを接続する（ステップＳ２９４）。さらに、この近似曲線に基づいて、クロソイド曲線を生成する（ステップＳ２９５）。なお、生成した右折レーンにもインデックスが与えられる。したがって、図５４Ｂに示すように、インデックスが付されることになる。なお、近似曲線は、最小二乗法以外の方法によって生成してもよい。

次に、ＣＰＵ３０は、同じインデックスが付された走行軌跡線をグループ化する（ステップＳ２９７）。さらに、これらに基づいて、最小二乗法により、近似曲線を生成する（ステップＳ２９８）。生成した近似曲線を既にある中心線Ｃと接続するため、近似直線の不要な部分を削除する（ステップＳ２９９）。

たとえば、ＩＮ８−ＯＵＴ１としてグループ化された走行軌跡線からは、図５６Ａに示すような修正された中心線Ｃ’を得ることができる。ＣＰＵ３０は、他のグループについても同様の処理を行う。

一方、ステップＳ２９０において、交差部ではなく分岐部であると判断した場合、ＣＰＵ３０は、ステップＳ３００以下を実行する。

ＣＰＵ３０は、ステップＳ３００において、分岐部における複数の走行軌跡につき、所定間隔の横断面を設定し、走行軌跡と横断面が接する仮想点を生成する。この仮想点に基づいて、最小二乗法により走行軌跡ＫＪ（図５６Ｂ）を生成する（ステップＳ３０１）。生成した走行軌跡により、分岐の開始点と終了点が判明する。さらに、この近似線ＫＪに基づいて、２つの中心線Ｃを接続するクロソイド曲線ＣＲを生成する（ステップＳ３０２）。なお、近似曲線は、最小二乗法以外の方法によって生成してもよい。

以上のようにして、実際の走行軌跡に基づき、交差部や分岐部の中心性を補正することができる。

3.4その他
上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせて実施することが可能である。

４．第４の実施形態
4.1機能ブロック図
図５７に、この発明の一実施形態による道路特徴補正装置の機能ブロック図を示す。この実施形態では、道路特徴補正装置は、道路形状などによって推定された中心線を含む道路特徴データを補正するものである。

記録部１２０には、道路特徴データが記録されている。道路特徴データは、道路形状や実際に走行したデータなどに基づいて、生成・補正されたデータである。参照手段１２２は、道路特徴データの補正（生成を含む）を行いたい道路部分の特徴（カーブの曲率、バンク角など）と類似する特徴を有する他の道路部分であって、既にデータを有する部分を参照部分として特定する。

中心線補正手段１１４は、当該補正を行いたい部分の道路特徴データを、上記見いだした参照部分の特徴に基づいて補正する。

このようにして、他の部分の道路特徴データを用いて、中心線などの道路特徴データを補正し、より正確なものとすることができる。なお、ここで補正とは、もともとあるデータを修正する場合だけでなく、データが無い場合これを生成する場合も含む概念である。

4.2ハードウエア構成
この実施形態における道路特徴補正装置のハードウエア構成は、図３１と同様である。

4.3中心線の補正
図５８に、道路特徴補正プログラム４５のフローチャートを示す。この実施形態では、道路特徴データのうちの中心線を、補正する処理を行う。

ＣＰＵ３０は、補正する対象となる中心線を選択する（ステップＳ３５１）。ユーザの操作によって選択してもよいし、ＣＰＵ３０が、所定の規則によって自動的に選択するようにしてもよい。なお、所定の範囲にわたって選択する。

次に、ＣＰＵ３０は、補正対象箇所を、直線部、クロソイド部、円弧部によって分割する（ステップＳ３５２）。たとえば、図５９Ａのような箇所であれば、直線部Ｌ、クロソイド部ＣＲ、円弧部ＣＣ、クロソイド部ＣＲ、直線部Ｌに分割される。また、図５９Ｂのような箇所であれば、直線部Ｌ、クロソイド部ＣＲ、クロソイド部ＣＲ、直線部Ｌに分割される。

続いて、他の道路部分における道路特徴データを取得し、類似度の判定を行う（ステップＳ３５４）。この実施形態では、大きく３つの観点から類似度を判定するようにしている。

まず、平面的（道路を上から見た図）な中心線の形状類似性を判断する。その前提として、上記の区分が合致しているかどうかを判断する。たとえば、図６０Ａのようにクロソイド部、円弧部、クロソイド部と連続している場合、図６０Ｂ、図６０Ｃのように同じようにクロソイド部、円弧部、クロソイド部が連続している箇所を抽出する。さらに、抽出したものにつき、回転などを施して比較し、図形としての類似度を判定する。

次に、縦断面における中心線の形状類似性を判断する（図６１参照）。なお、縦断面は、カーブ部分においては、そのカーブの中心線に沿った縦断面とする。これも、図形としての類似度にて判定する。

さらに、横断面の形状の類似性を判断する。たとえば、図６２Ａと図６２Ｂの中心線が存在する道路の特徴を比較する場合、Ｌ、ＣＲ、ＣＣ、ＣＲ、Ｌのそれぞれの区分において、同じ数の横断面を設定する。たとえば、図６２Ａの円弧部分ＣＣと、図６２Ｂの円弧部分を比較する場合、両区分において同じ数だけの横断面を設定する。この横断面における道路表面の形状の類似性を判断する。他の部分についても同様である。

ＣＰＵ３０は、上記３つ全ての場合において、所定の基準を設けて類似度を算出する。類似度が所定値以上であれば、類似する道路特徴を有するものとして記録する（ステップＳ３５６）。これを、繰り返すことで、類似する道路特徴を有する部分を記録していくことができる。

ＣＰＵ３０は、上記のようにして抽出した類似する道路部分があるかどうかを判断する（ステップＳ３５８）。あれば、最も類似度の高い道路部分の中心線を用いて、補正対象部分の補正を行う（ステップＳ３５９）。たとえば、類似度の高い道路部分の中心線にあわせて、補正対象部分のクロソイド開始位置などを修正することができる。また、補正対象部分に中央線がない場合であっても、類似度の高い道路部分の中心線を参照して、生成することができる。

4.4その他
(1)上記実施形態では、中心線の補正を行うようにしている。しかし、車線数、道路幅等の他の道路特徴を補正するようにしてもよい。

(2)上記実施形態および変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせて実施することが可能である。

５．第５の実施形態
5.1全体構成
図１に、この発明の第５の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、道路端部および道路中心の決定を行う。

横断面設定手段２は、三次元計測データにおいて、走行方向に垂直な横断面を所定間隔で設定する。走行点決定手段４は、走行の軌跡を結ぶ走行線と、横断面との交点を走行点として決定する。

構造物下部端点抽出手段６は、横断面において、端部の構造物の頂点から水平方向に最小歩道幅より短い所定距離移動した位置における表面点を見いだす。見いだした表面点と、前記頂点との間を結ぶ直線を設定する。さらに、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を構造物下部端点として抽出する。

道路端部点抽出手段８は、構造物下部端点から所定距離の範囲の表面点の平均点を決定し、当該平均点と前記走行点との間を結ぶ直線を設定する。さらに、当該直線に対する垂線が最も長い表面点を道路端部点として抽出する。このようにして、各横断面において、道路端部点が抽出される。

道路端部決定手段１０は、各横断面における道路端部点を接続して道路端部線を生成し、道路端部を決定する。これにより、道路端部の形状を連続的に得ることができる。

さらに、道路中心点抽出手段１２は、各横断面における左右の道路端部点の中間点を道路中心点として抽出する。道路中心決定手段１４は、各横断面における道路中心点を結んで道路中心線を決定する。

5.2ハードウエア構成
図２に、道路特徴決定装置のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ３０には、メモリ３２、ディズプレイ３４、ハードディスク３６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３８、キーボード／マウス４０が接続されている。

ハードディスク３６には、オペレーティングシステム４２、道路特徴決定プログラム４４が記録されている。道路特徴決定プログラム４４は、オペレーティングシステム４２と協働してその機能を発揮するものである。

これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ４６に記録されていたものを、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３８を介して、ハードディスク３６にインストールしたものである。なお、インターネットを介して、サーバ装置（図示せず）からダウンロードしてインストールしたものであってもよい。

5.3道路端部・中心決定処理
5.3.1全体フローチャート
図３に、道路特徴決定プログラム４４の道路端部・中心決定処理における全体フローチャートを示す。

ＣＰＵ３０は、三次元計測データをＤＶＤ−ＲＯＭなどから読み込んで、ハードディスク３６に記録する。三次元計測データは、自動車や無人航空機（ＵＡＶ）などにレーダ測距装置を積載し、走行しながら計測して得られたものであり、道路近傍の表面形状を示すデータである。また、この三次元計測データには、自動車の位置を時間的変化にて示す走行点のデータが含まれる。三次元点群データとして、たとえば、ＭＭＳ点群データを用いることができる。

ＣＰＵ３０は、ハードディスク３６から三次元計測データを読み出し、所定間隔にて横断面を設定する（ステップＳ１）。続いて、ＣＰＵ３０は、設定した各横断面において、道路の左側端部点を抽出する（ステップＳ３）。さらに、設定した各横断面において、道路の右側端部点を抽出する（ステップＳ４）。次に、ＣＰＵ３０は、各横断面において、左側端部点と右側端部点の中心を中心点として抽出する（ステップＳ５）。

ＣＰＵ３０は、すべての横断面について、左端部点、右端部点、中心点を抽出すると、これらを接続して、左端部線、右端部線、中心線を決定する（ステップＳ６）。

以下、各処理ごとに詳細を説明する。

5.3.2横断面の設定
図４に、横断面設定処理（ステップＳ１）の詳細フローチャートを示す。図５に、三次元計測データを模式的に示した例を示す。多数の計測点によって、道路の表面形状が表されている。この実施形態では、各点の測定データとして、Ｘ、Ｙ、Ｚの三次元座標、反射強度、計測時刻が含まれる。さらに、車両の走行位置（走行点）のＸ、Ｙ、Ｚの三次元座標、計測時刻も含まれる。なお、高さ方向のＺ座標は、海抜として得られる。

ＣＰＵ３０は、走行点を計測時刻順に線で結び、走行線を生成する（ステップＳ１１〜Ｓ１４）。次に、ＣＰＵ３０は、各測定点から走行線に対して垂線を引き、交点を生成する（ステップＳ１７）。ＣＰＵ３０は、走行線の起点から前記交点までの距離に基づいて、所定距離ごと（たとえば１０ｃｍごと）に各測定点を１つのグループとする（ステップＳ１９）。グループ化した測定点により、横断面（走行線に垂直な平面）の測定点が得られることになる。また、走行線が横断面と接する点を走行点として得る。

図６に、横断面における測定点の例を示す。この例では、道路部分と歩道部分があり、端部に構造物がある場合が示されている。ただし、測定データにおいては、直接的には、図６に示す形状がわかるのみである。したがって、ＣＰＵ３０は、いずれの部分が道路部分であり、いずれの部分が歩道部分であるかを、後述の道路端点の抽出処理によって得る。

なお、この実施形態では、１０ｃｍごとに測定点をグループ化している。しかし、走行線に沿って、所定の間隔で横断面を設定し、当該横断面に対する垂直距離が５ｃｍ以内の測定点を垂直移動して横断面に移すようにしてもよい。

5.3.3道路端点の抽出
図７、図８に、道路端点抽出処理（ステップＳ３、Ｓ４）の詳細フローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、各横断面において左側端部の頂点Ａを抽出する（図９Ａ参照）。さらに、この頂点から内側に所定距離（たとえば０．５ｍ）だけＸ方向に移動した位置にある点Ｂを抽出する。ＣＰＵ３０は、この頂点Ａと点Ｂを結ぶ直線を設定する（ステップＳ３１）。

ＣＰＵ３０は、この頂点Ａと点Ｂの範囲内にある各計測点につき、当該直線に対する垂線を生成し、その距離を算出する（ステップＳ３４）。そして、最も垂直距離の大きい計測点を見いだし、構造物下部の特徴点Ｃとする（ステップＳ３５、Ｓ３６、Ｓ３７）。

上記のようにして、左側の特徴点Ｃが見いだされる。ＣＰＵ３０は、同様にして、右側の特徴点Ｃも見いだす。

次に、ＣＰＵ３０は、図９Ｂ、図９Ｃに示すように、特徴点ＣからＸ方向に所定距離（たとえば０．５ｍ）以内、Ｚ方向に所定距離（たとえば０．１ｍ）以内の計測点を抽出し、そのＸ、Ｙ、Ｚ座標の平均値を算出し、仮点Ｄを求める（ステップＳ３９）。

ＣＰＵ３０は、仮点Ｄと走行点とを直線で結ぶ（ステップＳ４０）。次に、ＣＰＵ３０は、仮点Ｄと走行点Ｅの間にある各計測点につき（ステップＳ４３）、当該直線との垂直距離を算出する（ステップＳ４４）。最も垂直距離の大きい計測点を見いだし、道路端点Ｆとする（ステップＳ４５、Ｓ４６、Ｓ４７）。図９では、左側の道路端点Ｆの決定について説明しているが、右側の道路端点Ｆについても同様にして決定する。

5.3.4道路中心点の決定
続いて、ＣＰＵ３０は、図９Ｄに示すように、各横断面において、左側道路端点と右側道路端点の座標を平均し、道路中心点Ｇ（両点のＸ座標の平均値を持つ）を算出する（図３のステップＳ５）。

以上の各処理により、各横断面において、左側道路端点、右側道路端点、道路中心点を得ることができる。

5.3.5道路端部線・道路中心線の決定
ＣＰＵ３０は、各横断面における左側道路端点、右側道路端点を線で結び、左側道路端部線、右側道路端部線を得る。さらに、道路中心点を線で結び、道路中心線を得る（ステップＳ７）。

5.4その他
(1)上記実施形態では、左右の道路端部線に加えて、道路中心線を得るようにしている。しかし、道路端部線、道路中心線のいずれか一方のみを得るようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、道路の両端に歩道がある場合について説明した。歩道がない道路の場合には、特徴点Ｃをそのまま道路端部点として抽出すればよい。また、仮点ＤのＺ座標がが走行点ＥのＺ座標より小さい場合や、仮点Ｄと走行点ＥとのＺ座標の差が、所定値（たとえば１ｃｍ）を下回っている場合には、歩道がないと判断すればよい。

(3)上記実施形態では、道路端部線、道路中心線を決定するようにしている。これに加えて、あるいはこれに代えて、道路の横断勾配を決定するようにしてもよい。横断面において、左右の道路端部線を結ぶ直線の勾配を算出することにより決定することができる。

(4)上記実施形態では、道路特徴決定装置をスタンドアローンのＰＣとして構成している。しかし、サーバ装置として構成してもよい。この場合、三次元計測データは、インターネットなどを介して接続された端末装置から、道路特徴決定装置であるサーバ装置に送信するようにすればよい。また、決定された道路端部線、道路中心線は、サーバ装置から端末装置に対して送信する。

(5)図９Ａ、図９Ｂにおいて、０．５ｍ内側に直線を引くための点を設けている。しかし、歩道の幅よりも小さい長さであれば、これより大きくても小さくてもよい。

(6)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。

６．第６の実施形態
6.1全体構成
図１０に、この発明の第６の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、車線区分線および車線中心線の決定を行う。

区分線抽出手段２０は、三次元計測データに基づいて、反射強度（輝度）が所定値以上で、所定長さ継続する箇所を車線区分線として抽出する。区分線決定手段２２は、断続する車線区分線に基づいて車線区分線の欠損部分を補完し、区分線を決定する。

道路端部線決定手段２６は、三次元計測データに基づいて、道路の端部線を決定する。道路端部線決定手段２６としては、第１の実施形態による手法を用いることができる。区分線決定手段２２は、前記輝度差による車線区分線が抽出されない場合、道路端部線に基づいて得られた道路幅に基づき、車線区分線を決定する。

車線中心線決定手段２４は、車線区分線と道路端部線に基づいて、車線中心線を決定する。

このようにして決定された車線中心線は、自動車の自動運転制御などに用いることができる。

6.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図２と同様である。

6.3区分線決定・車線中心決定処理
道路特徴決定プログラム４４の車線区分線・車線中心線決定処理におけるフローチャートを示す。

ＣＰＵ３０は、三次元計測データの各点について、所定の輝度より大きい部分を抽出する。道路に車線を区分するための白線や黄色線がひかれていると、この部分での反射が大きくなり輝度が周りよりも高くなる。したがって、所定長さ以上にわたって輝度の高い部分を抽出することにより車線区分線を抽出することができる。

たとえば、図１２Ｂに示すように、白線や黄色線を抽出することができる。図１２Ｂにおいて、断続的な車線区分領域Ｒが抽出されている。横断面にて示すと、図１２Ａのようになる。なお、領域ＲＥのように輝度の高い部分が所定以上の長さ継続しない場合には、抽出しない。

図１２Ｂに示すように、白線もしくは黄色線の車線区分領域Ｒが検出されると（ステップＳ８１）、ＣＰＵ３０は、領域Ｒの道路幅方向に関する中心を車線区分点とする。ＣＰＵ３０は、各横断面における車線区分点をつないで、車線区分線ＤＬを決定する（ステップＳ８２）。

なお、白線や黄色線が断続する場合、白線や黄色線がない部分においては、近傍における道路端部から白線・黄色線までの距離ｄの位置に白線や黄色線があるものとして車線区分線ＤＬを決定する（図１２Ｃ参照）。

白線や黄色線が引かれておらず、これらを抽出できない場合もある。この場合、ＣＰＵ３０は、道路幅Ｄに基づき、次のようにして車線区分線ＤＬを決定する（ステップＳ８３）。まず、三次元計測データに基づいて、図３の処理に基づいて、各横断面における左右の道路端部点を決定する。さらに、この左右の道路端部点に基づき、道路幅Ｄを算出する（図１３Ａ参照）。なお、道路端部点、道路幅Ｄが与えられている場合には、これを用いればよい。

ＣＰＵ３０は、道路幅Ｄと予め定められた最小車線幅ｄとに基づいて、Ｄ／ｄを算出し、少数以下を切り捨てて、車線数Ｃを算出する。たとえば、道路幅Ｄが８．５ｍであり、設定された最小車線幅ｄが２．７５ｍであれば、Ｄ／ｄは３．０９となる（図１３Ｂ参照）。これを切り捨てて、車線数Ｃとして３が求まることになる。なお、最小車線幅ｄは、道路の種類（一般道路か高速道路か）によって変えるようにしてもよい。

次に、ＣＰＵ３０は、道路幅Ｄを車線数で除して車線幅を算出し、これによって、車線区分点を決定する（図１３Ｃ参照）。各横断面の車線区分点をつないで、車線区分線を決定する。

以上のようにして、白線や黄色線がある場合にはこれに基づいて車線区分線を決定し、ない場合には道路幅Ｄに基づいて車線区分線を決定する。車線区分線を決定すると、ＣＰＵ３０は、図１３Ｄに示すように、各車線の中心に車線中心線を決定する（ステップＳ８４）。

6.4その他
（1）上記実施形態では、白線・黄色線のない部分について、近傍の白線・黄色線がある部分における道路端部からの距離ｄに基づいて、車線区分線を補完するようにしている。しかし、白線・黄色線のある部分における車線区分線を接続して補完を行うようにしてもよい。

(2)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。

７．第７の実施形態
7.1全体構成
図１４に、この発明の第７の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。

この実施形態における道路特徴決定装置は、道路上を走行しながら計測された表面点による三次元計測データを受けて、車線中心線の直線とクロソイド曲線を決定する。

直線・円弧抽出手段３０は、三次元計測データを受けて、車線中心線の直線と円弧を抽出する。クロソイド曲線決定手段３２は、前記円弧の中心から、前記直線に対して垂線を設定し、前記円弧の中心をクロソイド終点における距離率半径の中心として、前記垂線に対する接線角を変化させてクロソイド曲線を生成し、クロソイド終点が前記円弧と合致するクロソイド曲線を決定する。接続手段３４は、決定したクロソイド曲線に基づいて、前記直線の端点と円弧の端点とを決定し、直線、クロソイド曲線、円弧を接続する。

以上のようにして、カーブ部分におけるクロソイド曲線を含む曲がり度合いを正確に決定することができる。

7.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図２と同様である。

7.3曲線部決定処理
図１５〜図１７に、道路特徴決定プログラム４４の曲線部決定処理を含む中心線接続処理におけるフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、三次元計測データに基づいて、道路中心点または車線中心点を決定する（ステップＳ９１）。これは、たとえば、第１の実施形態、第２の実施形態に示す処理によって実現することができる。

次に、ＣＰＵ３０は、ハフ変換によって直線部分を抽出する（ステップＳ９２）。この直線として抽出された中心点を判断対象から取り除く（ステップＳ９３）。続いて、ＣＰＵ３０は、ＲＡＮＳＡＣ法によって円弧部分を抽出する（ステップＳ９４）。さらに、ノイズを除去するため、各線のグループ化を行い、点数の少ないグループを削除する（ステップＳ９５）。

続いて、ＣＰＵ３０は、各線について以下の処理を行う。まず、ＣＰＵ３０は、処理対象とする線が、直線かどうかを判断する（ステップＳ９７）。直線であれば、その勾配（縦断面における角度）を算出する（ステップＳ９８）。円弧であれば、円の中心点座標と半径を算出する（ステップＳ９９）。

すべての線について上記のように直線の勾配、円の中心座標・半径を算出すると、ＣＰＵ３０は、各線を対象として以下の処理を実行する。まず、ＣＰＵ３０は、処理対象とする線が直線であるかを判断する（ステップＳ１０３）。対象線が直線であれば、隣接する次の線が直線であるかを判断する（ステップＳ１０４）。次の線が直線であれば、直線と直線が連続していることになるので、直線間の補完処理を行う（ステップＳ１０６）。

直線間の補完処理を、図１８Ａ、Ｂ、Ｃに示す。まず、ＣＰＵ３０は、両直線を延長してその交点を求める（図１８Ａ）。さらに、一方の直線の端点から、垂線を引く。また、両直線の交点から、両直線のなす角度を２等分する直線を引く。この垂線と２等分線との交わる点を求める（図１８Ｂ）。この交点を中心点として、円弧を描く（図１８Ｃ）。他方の直線とこの円弧が交わる点まで、円弧を設ける。なお、他方の直線と円弧が交わらない場合、他方の直線と円弧が交わるように他方の直線を伸ばす。このようにして、ＸＹ平面において、直線と直線の接合部を補完する。

また、ＹＺ平面（縦断面）においても、直線と直線の接合部の補完を行う。ＣＰＵ３０は、縦断面において両直線を延長し、その交点を求める（図１９Ａ）。さらに、その交点からｄだけ離れた点を通り、両直線に接する放物線を生成する（図１９Ｂ）。

また、対象線が直線であり（ステップＳ１０３がＹＥＳ）、次の線が曲線である場合には（ステップＳ１０４がＮＯ）、直線と曲線をクロソイド曲線によって接合するための補完を行う（ステップＳ１０７）。

図２０Ａに示すように、直線部と円弧とが接しない。これは、道路のカーブにおいては、直線と円弧が接続されるのではなく、その間にクロソイド曲線が設けられるからである。そこで、ＣＰＵ３０は、ステップＳ１０７において、このクロソイド曲線を推定するようにしている。

まず、ＣＰＵ３０は、図２０Ｂに示すように、クロソイド曲線のパラメータを変化させながら、最も適切なクロソイド曲線を決定する。さらに、図２０Ｃに示すように、決定したクロソイド曲線によって、直線と円弧を接続する。

図２１Ａ、Ｂ、Ｃに、適切なクロソイド曲線を示すための処理の詳細を示す。まず、ＣＰＵ３０は、円弧の中心Ｍから直線に対して垂線を引く（図２１Ａ）。次に、図２１Ｂに示すように、直線上の点をクロソイド開始点とし、垂線との角度τの位置をクロソイド終点としてクロソイド曲線を生成する。この際、角度τを0〜90まで0.01間隔で変えながらクロソイド曲線を生成する。

ＣＰＵ３０は、角度τを変えて生成したクロソイド曲線のクロソイド終点のクロソイド開始点からの距離Ｙと、直線から円弧までの距離ｄとが合致するクロソイド曲線を見いだす。さらに、図２１Ｃに示すように、見いだしたクロソイド曲線に基づいて、クロソイド開始点Ｓを直線の終点とし、当該クロソイド曲線によって直線と円弧とを接合する。

また、対象線が曲線であり（ステップＳ１０３がＮＯ）、次の線が曲線である場合には（ステップＳ１０４がＮＯ）、曲線と曲線を接合するための補完を行う（ステップＳ１０８）。処理の詳細を、図２２に示す。

ＣＰＵ３０は、円弧と円弧の中心点を結ぶ直線を設定する。さらに、この直線を、半径の小さい方の円弧の側に延長し、円弧からＤの位置に点を設定する。Ｄは、以下の式によって決定する。

Ｄ＝元直線距離×小さい円半径/（大きい円半径−小さい円半径）
ＣＰＵ３０は、設定した点から２つの円弧に接する直線を引く。この直線により、円弧と円弧を接続する。

7.4その他
(1）上記実施形態では、車線中心線の接合について説明した。しかし、道路中心線、道路端部線についても同様に適用することができる。

(2)上記変形例は、互いに組み合わせて実施することが可能である。また、その本質に反しない限り、本実施形態および変形例を、他の実施形態においても適用することができる。

８．第８の実施形態
8.1全体構成
図２３に、この発明の第８の実施形態による道路特徴決定装置の機能ブロック図を示す。

この実施形態における道路特徴決定装置は、分岐部分における中心線の処理を行う。分類手段４０は、道路端部線を、走行線の右側にある右側道路端部線と、走行線の左側にある左側道路端部線に分類する。分岐範囲判断手段４２は、右側道路端部線と左側道路端部線が接する位置を分岐開始位置とする。さらに、分岐開始位置から直線を延長し、当該直線が道路端部線に接する位置を分岐酋長位置とする。

中央線生成手段４４は、分岐開始位置から分岐終了位置まで双方の道路中心線または車線中央線を延長する。さらに、分岐終了位置に置いて、双方の道路中心線を結ぶように道路中央線または車線中央線を生成する。

8.2ハードウエア構成
この実施形態による道路特徴決定装置のハードウエア構成は、図２と同様である。

8.3分岐処理
図２４に、道路特徴決定プログラムの分岐処理のフローチャートを示す。ＣＰＵ３０は、まず、分岐部を特定する（ステップＳ１１０）。さらに、特定した各分岐部について、分岐区間を特定する（ステップＳ１１２）。続いて、分岐区間において、中央線を接続する（ステップＳ１１３）。このようにして、分岐部分における中央線の補完を行うことができる。

図２５、図２６に、ステップＳ１１２、Ｓ１１３の詳細を示す。ＣＰＵ３０は、各道路端部線につき走行線の右側にあるか左側にあるかを判断する（ステップＳ１２０）。図２７Ａに示すように、右側であるか左側であるかを記録する。次に、各道路端部線を、繋がっているもの同士でグループ化する（ステップＳ１２１）。

ＣＰＵ３０は、上記で生成した各クラスタについて次の処理を行う。まず、クラスタ内に右側道路端部線と左側道路端部線の双方があるかどうかを判断する（ステップＳ１２３）。図２７Ｂに示すように、クラスタ２には、双方があるので、分岐であると判断することができる。さらに、右側と左側の交差部分Ｚ（図２７Ｃ参照）を分岐開始点とする（ステップＳ１２４）。以上のようにして分岐を抽出して、開始点を決定することができる。

ＣＰＵ３０は、各分岐について、分岐部で車線数が変化するかどうかを判断する（ステップＳ１３０）。たとえば、図２８Ａに示すように、分岐部において車線数が変わらなければ、中心線は上手く引かれているので、特段の処理を行わない。しかし、図２８Ｂや図２８Ｃに示すように、分岐部において車線数が変わっていれば、ＣＰＵ３０は、以下に示すように中心線の補完を行う。

まず、分岐開始点Ｚから、図２９Ａ、図２９Ｂに示すように、直線の道路境界線を伸ばす（ステップＳ１３１）。さらに、ＣＰＵ３０は、伸ばした直線と他の道路境界線との交点Ｑを求め、分岐終了点とする（ステップＳ１３２）。

ＣＰＵ３０は、分岐開始点Ｚから分岐終了点Ｑまでの分岐部において、双方の中央線を延長する（ステップＳ１３４）。分岐終了点Ｑでは、両方の中心線の端点を直線Ｋで結ぶ(図２９Ａ参照）。なお、図２９Ｂのように、中央線を延長しただけで両方の中央線が接続される場合には、そのままとする。

また、図３０に示すように、交差点においても、道路中央線、車線中央線が途切れるが、上記と同じ手法にて接続を行うことができる。

8.4．その他
その本質に反しない限り、本実施形態を、他の実施形態においても適用することができる。

Claims (12)

1. 道路の形状に基づいて推定された少なくとも一つの中心線を補正する道路特徴補正装置であって、
   実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得して記録部に記録する走行データ取得手段と、
   所定区間において切り取った前記複数の移動体の走行データに基づく走行軌跡線について、前記中心線との距離に基づいて前記中心線と関連するかどうかを判断し、前記中心線と関連する走行軌跡と前記中心線と関連しない走行軌跡とに分けて近接するもの同士でグループ化し、各グループについて前記中心線と関連するかどうかをグループの属性として記録部に記録するグループ化手段と、
   前記記録されたグループの属性を参照し、前記グループが中心線と関連しない場合には、前記推定された中心線とは別に、当該グループの複数の走行軌跡線に基づいて、新たな中心線を生成する中心線補正手段と、
   を備えた道路特徴補正装置。
2. 道路の形状に基づいて推定された少なくとも一つの中心線を補正する道路特徴補正装置であって、
   実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得して記録部に記録する走行データ取得手段と、
   所定区間において切り取った前記複数の移動体の走行データに基づく走行軌跡線について、前記中心線との距離に基づいて前記中心線と関連するかどうかを判断し、前記中心線と関連する走行軌跡と前記中心線と関連しない走行軌跡とに分けて近接するもの同士でグループ化し、各グループについて前記中心線と関連するかどうかをグループの属性として記録部に記録するグループ化手段と、
   前記記録されたグループの属性を参照し、前記グループが２以上の中心線と関連する場合には、当該グループにおける中心線を１つにする補正を行う中心線補正手段と、
   を備えた道路特徴補正装置。
3. 請求項２の装置において、
   前記中心線補正手段は、前記２以上の中心線に代えて新たな中心線を生成するか、前記２以上の中心線のいずれかの中心線を選択するかのいずれかにより中心線を１つにすることを特徴とする装置。
4. 請求項１〜３のいずれかの装置において、
   前記中心線補正手段は、グループの走行軌跡線の占める割合もしくは本数が、所定値以下の場合には、補正を行わないことを特徴とする装置。
5. 請求項１〜４のいずれかの装置において、
   前記中心線補正手段は、新たな中心線を生成する場合、元の中心線をオフセットすることで新たな中心線を生成することを特徴とする装置。
6. 請求項１〜５のいずれかの装置において、
   前記中心線は、少なくとも道路中心線または車線中心線を含むことを特徴とする装置。
7. 道路の形状に基づいて推定された少なくとも一つの中心線を補正する道路特徴補正装置をコンピュータによって実現するための道路特徴補正プログラムであって、コンピュータを、
   実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得して記録部に記録する走行データ取得手段と、
   所定区間において切り取った前記複数の移動体の走行データに基づく走行軌跡線について、前記中心線との距離に基づいて前記中心線と関連するかどうかを判断し、前記中心線と関連する走行軌跡と前記中心線と関連しない走行軌跡とに分けて近接するもの同士でグループ化し、各グループについて前記中心線と関連するかどうかをグループの属性として記録部に記録するグループ化手段と、
   前記記録されたグループの属性を参照し、前記グループが中心線と関連しない場合には、前記推定された中心線とは別に、当該グループの走行軌跡線に基づいて、新たな中心線を生成する中心線補正手段として機能させるための道路特徴補正プログラム。
8. 道路の形状に基づいて推定された少なくとも一つの中心線を補正する道路特徴補正装置をコンピュータによって実現するための道路特徴補正プログラムであって、コンピュータを、
   実際に前記道路を走行した複数の移動体の走行データを取得して記録部に記録する走行データ取得手段と、
   所定区間において切り取った前記複数の移動体の走行データに基づく走行軌跡線について、前記中心線との距離に基づいて前記中心線と関連するかどうかを判断し、前記中心線と関連する走行軌跡と前記中心線と関連しない走行軌跡とに分けて近接するもの同士でグループ化し、各グループについて前記中心線と関連するかどうかをグループの属性として記録部に記録するグループ化手段と、
   前記記録されたグループの属性を参照し、前記グループが２以上の中心線と関連する場合には、当該グループにおける中心線を１つにする補正を行う中心線補正手段として機能させるための道路特徴補正プログラム。
9. 請求項８のプログラムにおいて、
   前記中心線補正手段は、前記２以上の中心線に代えて新たな中心線を生成するか、前記２以上の中心線のいずれかの中心線を選択するかのいずれかにより中心線を１つにすることを特徴とするプログラム。
10. 請求項７〜９のいずれかのプログラムにおいて、
    前記中心線補正手段は、グループの走行軌跡線の占める割合もしくは本数が、所定値以下の場合には、補正を行わないことを特徴とするプログラム。
11. 請求項７〜１０のいずれかのプログラムにおいて、
    前記中心線補正手段は、新たな中心線を生成する場合、元の中心線をオフセットすることで新たな中心線を生成することを特徴とするプログラム。
12. 請求項７〜１１のいずれかのプログラムにおいて、
    前記中心線は、少なくとも道路中心線または車線中心線を含むことを特徴とするプログラム。