JP6656886B2 - 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、地図データの生成技術に関する。

近年、車両にレーザースキャナやカメラを搭載し、車両周辺の情報を収集する移動体計測車両が開発されている。例えば、特許文献１には、同じ走行路を複数回走行し、各走行でのレーザー点群の結果において位置が変化しない固定物を基準点とし、基準点が重ね合わさるように点群を伸縮する後処理を行うことで、三次元点群の座標位置データを高精度に算出することが開示されている。

特開２０１３−４０８８６号公報

ところで、特許文献１の技術によって取得された点群のデータは、例えば、車両の自動運転に用いられる高精度な地図の素材として利用されることがある。日本全国の高精度な地図を作成しようとした場合、日本全国の非常に広範囲にわたる点群データを取得することが好ましいが、これを取得するには多くの時間と手間がかかる。例えば、複数の車両で計測範囲を分担し、それぞれの車両にて取得された点群データを手動で繋ぎ合わせることが考えられるが、計測範囲が広ければ広いほど、計測車両の数が増えるほど、その作業は非常に多くの時間と手間がかかるものであった。

また、特許文献１の技術は、高精度なデータを得ることが可能である一方で、同じ走行路を複数回走行することが必要となるため、広範囲のデータ収集という観点からすると改善の余地があるものである。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、効率的に広範囲な測定データを得ることが可能な情報処理装置を提供することを主な目的とする。

請求項に記載の発明は、情報処理装置であって、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得部と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得部と、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成部と、を備えることを特徴とする。
また、請求項に記載の発明は、第１経路を移動する第１移動体が有する第１レーザースキャナにより取得される前記第１移動体の周囲の地物における照射点と前記第１移動体との距離情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、に基づいて推定された、前記第１レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第１点群情報を取得する第１取得部と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２レーザースキャナにより取得される前記第２移動体の周囲の地物における照射点と前記第２移動体との距離情報と、第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、に基づいて推定された、前記第２レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第２点群情報を取得する第２取得部と、前記第１点群情報と前記第２点群情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１点群情報と前記第２点群情報とを合成する合成部と、を備えることを特徴とする。

また、請求項に記載の発明は、情報処理装置が実行する制御方法であって、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得工程と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得工程と、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成工程と、を有することを特徴とする。

また、請求項に記載の発明は、コンピュータが実行するプログラムであって、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得部と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得部と、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成部として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。

計測システムの概略構成である。 主要道路及び主要道路に接続する非主要道路を含むエリアの俯瞰図である。 点群データ補正処理のフローチャートを示す。

本発明の好適な実施形態によれば、情報処理装置は、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報を取得する第１取得部と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報を取得する第２取得部と、前記第１環境情報と前記第２環境情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１環境情報と前記第２環境情報とを合成する合成部と、を備える。

上記情報処理装置は、第１取得部と、第２取得部と、合成部とを備える。第１取得部は、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される第１環境情報を取得する。第２取得部は、第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部によって取得される第２環境情報を取得する。合成部は、第１環境情報と第２環境情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、第１環境情報と第２環境情報とを合成する。この態様では、情報処理装置は、第１移動体の移動により取得した第１環境情報と、第２移動体の移動により取得した第２環境情報とを合成することで、効率的に広範囲な測定データを得ることができる。

上記情報処理装置の一態様では、前記第１取得部は、前記第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定された前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得し、前記第２取得部は、前記第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定された前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得し、前記合成部は、前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する。この態様により、情報処理装置は、地図データ等として利用可能な位置情報を含む広範囲の測定データを効率的に取得することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記第２自己位置推定部の推定精度は、前記第１自己位置推定部より推定精度が低く、情報処理装置は、前記特徴情報に基づいて、前記第２情報を補正する補正部を更に備える。この態様では、情報処理装置は、第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部に基づき生成した第２情報を、高精度な第１自己位置推定部を用いて生成した第１情報により補正し、第２情報の精度を好適に高めることができる。よって、この態様により、情報処理装置は、第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部を効率的に活用し、計測に要する費用や手間などを好適に抑制しつつ高精度な測定データを得ることができる。

上記情報処理装置の一態様では、前記第１環境情報取得部は第１レーザースキャナを含み、前記第２環境情報取得部は第２レーザースキャナを含み、前記第１情報は、前記第１レーザースキャナによって計測された前記第１移動体と周囲の地物における照射点との距離情報と、前記第１自己位置推定部によって推定された前記第１移動体の第１位置情報と、に基づいて推定された、前記第１レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第１点群情報を含み、前記第２情報は、前記第２レーザースキャナによって計測された前記第２移動体と周囲の地物における照射点との距離情報と、前記第２自己位置推定部によって推定された前記第２移動体の第２位置情報と、に基づいて推定された、前記第２レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第２点群情報を含む。この態様では、情報処理装置は、第１移動体及び第２移動体が走行した経路に沿った点群情報を好適に生成することができ、自動運転等に用いられる地図データの生成等に好適に活用することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記第１環境情報取得部は第１カメラを含み、前記第２環境情報取得部は第２カメラを含み、前記第１情報は、前記第１カメラによって撮影された第１画像と、前記第１自己位置推定部によって推定された前記第１移動体の第１位置情報とが関連付けられた情報を含み、前記第２情報は、前記第２カメラによって撮影された第２画像と、前記第２自己位置推定部によって推定された前記第２移動体の第２位置情報とが関連付けられた情報を含み、前記補正部は、前記特徴情報に基づいて、前記第２画像に関連付けられた第２位置情報を補正する。この態様により、情報処理装置は、第１移動体及び第２移動体が走行した経路に沿って撮影した画像を高精度な位置情報と好適に関連付けることができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、情報処理装置は、前記第１経路と前記第２経路とが接続する地点を基準として、前記第１情報及び前記第２情報から共通して特定される地物に対応する特徴情報を抽出する抽出部をさらに備える。この態様により、情報処理装置は、第２情報を第１情報により補正するための基準となる特徴情報を好適に抽出することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記補正部は、前記第１情報から抽出した特徴情報が示す座標位置と、前記第２情報から抽出した特徴情報が示す座標位置との差分量に基づき、前記第２情報を補正する。この態様により、情報処理装置は、第２情報を第１情報により好適に補正することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、情報処理装置が実行する制御方法であって、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報を取得する第１取得工程と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報を取得する第２取得工程と、前記第１環境情報と前記第２環境情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１環境情報と前記第２環境情報とを合成する合成工程と、を有する。情報処理装置は、この制御方法を実行することで、効率的に広範囲な測定データを得ることができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行するプログラムであって、第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報を取得する第１取得部と、前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報を取得する第２取得部と、前記第１環境情報と前記第２環境情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１環境情報と前記第２環境情報とを合成する合成部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、効率的に広範囲な測定データを得ることができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

［計測システムの概要］
図１は、本実施例に係る計測システムの概略構成である。計測システムは、自動運転等に必要な地図データの一部として使用される三次元（３Ｄ）点群データを生成するためのシステムであり、主に、高精度計測ユニット１と、簡易計測ユニット２と、サーバ装置３とを有する。高精度計測ユニット１及び簡易計測ユニット２は、それぞれ車両に搭載される。

高精度計測ユニット１は、高精度な３Ｄ点群データを生成するシステムであり、主に車載機１１と、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌａｓｅｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）１２と、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３と、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）１４とを有する。また、簡易計測ユニット２は、高精度計測ユニット１よりも精度が低い３Ｄ点群データを生成するシステムであり、主に車載機２１と、ライダ２２と、ＧＰＳ２３と、ＩＭＵ２４とを有する。

ライダ１２、２２は、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置を示す３次元の点群データを出力する。ライダ１２、２２が出力する点群データは、車両の位置及び進行方向に依存する相対的な３次元位置情報である。なお、ライダ１２とライダ２２とは同一精度であってもよく、ライダ１２がライダ２２よりも高精度であってもよい。ライダ１２は本発明における「第１環境情報取得部」及び「第１レーザースキャナ」の一例であり、ライダ１２が出力するデータは本発明における「第１環境情報」の一例である。同様に、ライダ２２は本発明における「第２環境情報取得部」及び「第２レーザースキャナ」の一例であり、ライダ２２が出力するデータは本発明における「第２環境情報」の一例である。

ＲＴＫ−ＧＰＳ１３は、ＲＴＫ測位方式（即ち干渉測位方式）に基づき車両の絶対的な位置（例えば緯度、経度、及び高度の３次元位置）を示す高精度な位置情報を生成する。また、ＧＰＳ２３は、単独測位方式又は相対測位方式に基づき車両の絶対的な位置を示す位置情報を生成する。ＲＴＫ−ＧＰＳ１３が出力する位置情報は、ＧＰＳ２３が出力する位置情報よりも位置推定精度が高い。ＲＴＫ−ＧＰＳ１３は本発明における「第１自己位置推定部」の一例であり、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３が出力する位置情報は本発明における「第１位置情報」の一例である。また、ＧＰＳ２３は本発明における「第２自己位置推定部」の一例であり、ＧＰＳ２３が出力する位置情報は本発明における「第２位置情報」の一例である。ＩＭＵ（慣性計測装置）１４、２４は、３軸方向における車両の加速度及び角速度（又は角度）を出力する。

車載機１１は、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３から供給される出力に基づき、車両の絶対的な位置及び方位を特定し、ライダ１２が検知した点群の各点について、車両の位置及び向きに依存した相対的な３次元位置情報から絶対的な３次元位置情報を算出する。なお、車両の絶対的な位置及び方位は、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３からの出力に加え、ＩＭＵ１４の出力に基づいて特定するようにしてもよい。そして、車載機１１は、算出した３次元点群データ「Ｐｔ」を、サーバ装置３へ供給する。この場合、車載機１１は、算出した３次元点群データＰｔを無線通信により即時にサーバ装置３へ送信してもよく、サーバ装置３が後で読取り可能な記憶媒体等に蓄積してもよい。３次元点群データＰｔは、本発明における「第１情報」の一例である。

同様に、車載機２１は、ＧＰＳ２３から供給される出力に基づき、車両の絶対的な位置及び方位を特定し、ライダ２２が検知した点群の各点について、車両の位置及び向きに依存した相対的な３次元位置情報から絶対的な３次元位置情報を算出する。なお、なお、車両の絶対的な位置及び方位は、ＧＰＳ２３からの出力に加え、ＩＭＵ２４の出力に基づいて特定するようにしてもよい。そして、車載機２１は、算出した３次元点群データ「Ｑｔ」を、サーバ装置３へ供給する。３次元点群データＱｔは、本発明における「第２情報」の一例である。

本実施例では、高精度計測ユニット１は、高速道路や国道又は県道などの主要道路を対象に計測を行い、簡易計測ユニット２は、高精度計測ユニット１が計測対象とする主要道路以外の道路（「非主要道路」とも呼ぶ。）を対象に計測を行う。

サーバ装置３は、車載機１１から取得した３次元点群データＰｔ及び車載機２１から取得した３次元点群データＱｔを記憶し、記憶した３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔから、３次元点群データＱｔを補正したデータ（「補正後点群データＱ‘ｔ」とも呼ぶ。）を生成する。この場合、サーバ装置３は、後述するように、高精度計測ユニット１の計測対象である主要道路と簡易計測ユニット２の計測対象である非主要道路との接続地点（「接続地点Ｌｃ」とも呼ぶ。）での３次元点群データＰｔと３次元点群データＱｔとの差異に基づき、３次元点群データＱｔを補正した補正後点群データＱ‘ｔを生成する。サーバ装置３は、本発明における「情報処理装置」の一例である。

［サーバ装置の構成］
サーバ装置３は、車載機１１が生成した３次元点群データＰｔ及び車載機２１が生成した３次元点群データＱｔをそれぞれ取得するためのインターフェース３０と、３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔなどを記憶する記憶部３１と、ＣＰＵなどから構成される制御部３２と、を有する。

インターフェース３０は、制御部３２の制御に基づき、車載機１１が生成した３次元点群データＰｔ及び車載機２１が生成した３次元点群データＱｔをそれぞれ取得する。インターフェース３０は、車載機１１、２１と無線通信を行うためのワイヤレスインターフェースであってもよく、３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔを記憶した記憶媒体等から３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔを読み出すためのハードウェアインターフェースであってもよい。

記憶部３１は、制御部３２が所定の処理を実行するためのプログラム及び制御部３２の処理に必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部３１は、制御部３２の制御に基づき、インターフェース３０が取得した３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔを記憶する。また、記憶部３１は、制御部３２が３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔに基づき３次元点群データＱｔを補正した補正後点群データＱ‘ｔを記憶する。

制御部３２は、記憶部３１等に記憶されたプログラムなどを実行し、サーバ装置３の全体を制御する。本実施例では、制御部３２は、インターフェース３０を介して３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔを取得し、記憶部３１に記憶させる。その後、制御部３２は、記憶部３１が記憶する３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔに基づき、補正後点群データＱ‘ｔを生成する。制御部３２は、機能的には、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂと、マッチング部３４と、差分量算出部３５と、補正部３６と、を有する。制御部３２は、本発明における「第１取得部」、「第２取得部」、「抽出部」、「補正部」、「合成部」及びプログラムを実行する「コンピュータ」の一例である。

特徴点抽出部３３Ａは、高精度計測ユニット１の計測対象である主要道路と簡易計測ユニット２の計測対象である非主要道路との接続地点Ｌｃ付近に存在する地物を構成する（特に、地物の特徴的な形状を構成する）点群データを、３次元点群データＰｔから抽出する。そして、特徴点抽出部３３Ａは、３次元点群データＰｔから抽出した点群データ（「特徴点データＲｔ」とも呼ぶ。）を、マッチング部３４へ供給する。同様に、特徴点抽出部３３Ｂは、接続地点Ｌｃ付近に存在する地物を構成する（特に、地物の特徴的な形状を構成する）点群データを、３次元点群データＱｔから抽出し、抽出した点群データ（「特徴点データＳｔ」とも呼ぶ。）を、マッチング部３４へ供給する。特徴点データＲｔ、Ｓｔは、本発明における「特徴情報」の一例である。

マッチング部３４は、特徴点抽出部３３Ａから供給された特徴点データＲｔと、特徴点抽出部３３Ｂから供給された特徴点データＳｔとを比較することで、両者に共通した地物の形状を特定し、共通した地物を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを差分量算出部３５へ供給する。

差分量算出部３５は、マッチング部３４から供給された、共通した地物を構成する特徴点データＲｔと特徴点データＳｔとの差分量を、接続地点Ｌｃごとに算出する。ここでは、マッチング部３４から供給された特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔの３次元座標空間の各座標軸（例えば緯度、経度、高度）における上述の差分量を、それぞれ「Δｘ」、「Δｙ」、「Δｚ」とする。差分量算出部３５は、接続地点Ｌｃごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚの情報を、補正部３６へ供給する。

補正部３６は、接続地点Ｌｃごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づき、３次元点群データＱｔを補正し、補正後の３次元点群データＱｔである補正後点群データＱ‘ｔを記憶部３１に記憶させる。この場合、補正部３６は、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚが示す３次元点群データＰｔと３次元点群データＱｔとのずれが無くなるように、３次元点群データＱｔの全体の移動、回転、又は／及び拡縮を行う。この処理の具体例については、後述する。

また、制御部３２は、補正部３６が補正した補正後点群データＱ‘ｔと３次元点群データＰｔとに対し、表示処理等の種々の用途において１つの３次元点群データベースとして使用できるようにするために、これらを合成する処理を行う。具体的には、制御部３２は、補正後点群データＱ‘ｔと３次元点群データＰｔとを１つの３次元点群データベースとして統合したり、補正後点群データＱ‘ｔと３次元点群データＰｔとを別個のデータとして意識することなく使用できるようにこれらを関連付けたりする。

［点群データ補正処理の詳細］
次に、サーバ装置３が実行する３次元点群データＱｔの補正処理について図２を参照して説明する。図２は、主要道路及び当該主要道路に接続する非主要道路を含むエリアの俯瞰図である。

図２は、高精度計測ユニット１による計測対象となる主要道路４１と、簡易計測ユニット２による計測対象となる非主要道路４２〜４４とを示している。図２の例では、接続地点Ｌｃとして、主要道路４１と非主要道路４２との接続地点「Ｌｃａ」と、主要道路４１と道路４４との接続地点「Ｌｃｂ」とが示されている。そして、実線で示される測定経路「Ｒｔ１」は、高精度計測ユニット１による測定対象の区間（即ち主要道路４１に沿った経路）を示し、破線で示される測定経路「Ｒｔ２」は、簡易計測ユニット２による測定対象の区間（即ち非主要道路４２〜４４に沿った経路）を示す。測定経路Ｒｔ１は、本発明における「第１経路」の一例であり、測定経路Ｒｔ２は、本発明における「第２経路」の一例である。

図２の例では、高精度計測ユニット１の車載機１１は、測定経路Ｒｔ１を車両が走行中にライダ１２、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３、及びＩＭＵ１４が出力するデータに基づき３次元点群データＰｔを生成し、簡易計測ユニット２の車載機２１は、測定経路Ｒｔ２を車両が走行中にライダ２２、ＧＰＳ２３及びＩＭＵ２４が出力するデータに基づき３次元点群データＱｔを生成する。その後、車載機１１が生成した３次元点群データＰｔ及び車載機２１が生成した３次元点群データＱｔは、サーバ装置３に供給される。

この場合、まず、サーバ装置３の特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂ付近に存在する地物の特徴的な形状を構成する特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔを、それぞれ３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔから抽出する。図２の例では、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、それぞれ、接続地点Ｌｃａ付近に存在する地物の特徴的な形状として、建物５１の破線枠６１内の形状及び建物５２の破線枠６２内の形状を認識し、当該形状を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを、それぞれ３次元点群データＰｔ、Ｑｔから抽出する。同様に、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、接続地点Ｌｃｂ付近に存在する地物の特徴的な形状として、建物５３の破線枠６３内の形状及び建物５４の破線枠６４内の形状を認識し、当該形状を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを、それぞれ３次元点群データＰｔ、Ｑｔから抽出する。

次に、サーバ装置３のマッチング部３４は、接続地点Ｌｃａと接続地点Ｌｃｂとのそれぞれについて、特徴点抽出部３３Ａから供給された特徴点データＲｔと、特徴点抽出部３３Ｂから供給された特徴点データＳｔとを比較し、両者が表す共通した地物の形状を特定する。図２の例では、マッチング部３４は、接続地点Ｌｃａについては、破線枠６１〜６２内の建物５１〜５２の形状を表す点群データが特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔに共通して存在すると判定し、当該形状を表す特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔを差分量算出部３５へ供給する。また、マッチング部３４は、接続地点Ｌｃｂについては、破線枠６３〜６４内の建物５３〜５４の形状を表す点群データが特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔに共通して存在すると判定し、当該形状を表す特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔを差分量算出部３５へ供給する。

その後、サーバ装置３の差分量算出部３５は、マッチング部３４から供給された特徴点データＲｔと特徴点データＳｔとに基づき、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとに差分量Δｘ、Δｙ、Δｚを算出する。そして、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づき、測定経路Ｒｔ２に沿って計測された３次元点群データＱｔを補正した補正後点群データＱ‘ｔを生成する。

ここで、補正部３６が実行する補正後点群データＱ‘ｔの生成方法の具体例について説明する。

例えば、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づき、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂに対する距離に応じた線形補間により、測定経路Ｒｔ２に沿って計測された３次元点群データＱｔを補正した補正後点群データＱ‘ｔを生成する。この場合、補正部３６は、３次元点群データＱｔの各点について、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂとの距離を算出し、算出した距離の比に基づき、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに対して重み付けを行い、重み付け後のΔｘ、Δｙ、Δｚを対象の点の座標値に反映させる。

他の例では、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂ間での任意の計測地点で生成された３次元点群データＱｔの信頼度に基づき、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに対して重み付けを行い、重み付け後の差分量Δｘ、Δｙ、Δｚを、補正後点群データＱ‘ｔに反映させる。この場合、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂ間の任意の計測地点で、ＧＰＳ衛星の補足数、及びマルチパスの有無などに基づき信頼度を算出し、算出した信頼度に基づき、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂごとの差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに対して重み付けを行う。例えば、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ付近の信頼度が接続地点Ｌｃｂ付近の信頼度よりも高い場合には、接続地点Ｌｃａに対応する差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに対する重み付けを、接続地点Ｌｃｂに対応する差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに対する重み付けよりも大きくする。

その他、補正部３６は、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３、ＧＰＳ２３、ＩＭＵ１４、２４等の各センサの誤差に基づき、３次元点群データＱｔに対する補正量を決定してもよい。この場合、補正部３６は、接続地点Ｌｃａ、Ｌｃｂの真位置を推定後、各センサの誤差を勘案した公知の確率的手法を用いて３次元点群データＰｔの全体を移動することで、補正後点群データＱ‘ｔを生成する。

このように、サーバ装置３は、簡易計測ユニット２による測定経路Ｒｔ２の始点に相当する接続地点Ｌｃａ及び終点に相当する接続地点Ｌｃｂでの３次元点群データＰｔと３次元点群データＱｔとの差異に基づき、３次元点群データＱｔの補正を行う。これにより、簡易計測ユニット２が計測したデータを好適に高精度化することができる。

一般に、高精度計測ユニット１を利用した高精度な測定のみによって全国の道路の測定を行った場合、膨大な時間と費用が掛かることが予想される。これに対し、本実施例では、非主要道路については簡易計測ユニット２により計測を行い、計測後のデータを補正することで、得られるデータの精度を保ちつつ、計測に要する時間及び費用を好適に低減することができる。従って、高精度での計測の簡素化及び高速化により、計測データの更新頻度を上げることもできる。

［処理フロー］
図３は、本実施例においてサーバ装置３の制御部３２が実行する点群データ補正処理の手順を示すフローチャートである。図３のフローチャートの実行時には、制御部３２は、インターフェース３０により供給された３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔを取得し、これらを記憶部３１に記憶しているものとする。制御部３２は、簡易計測ユニット２による計測を行う一繋がりの測定経路（図２の例では測定経路Ｒｔ２）ごとに計測された３次元点群データＱｔを対象に、図３のフローチャートの処理を実行する。

まず、制御部３２は、補正対象となる３次元点群データＰｔの計測区間の始点及び終点に相当する接続地点Ｌｃを特定する（ステップＳ１０１）。次に、制御部３２の特徴点抽出部３３Ａ，３３Ｂは、３次元点群データＰｔ、Ｑｔから、それぞれ、特定した接続地点Ｌｃ付近の特徴的な地物の形状を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを抽出する（ステップＳ１０２）。この場合、特徴的な地物の形状は、例えば予め定めた特定の地物（例えば信号機や建物）の一部又は全部の形状であり、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、例えば公知のパターンマッチング技術により予め記憶したテンプレート等と一致又は類似する形状を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを、３次元点群データＰｔ、Ｑｔから抽出する。

次に、制御部３２のマッチング部３４は、共通の地物の形状を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔを、接続地点Ｌｃごとに選定する（ステップＳ１０３）。例えば、マッチング部３４は、接続地点Ｌｃごとに、特徴点データＲｔが構成する形状及び特徴点データＳｔが構成する形状のマッチングを行い、一致していると推定された共通の形状を構成する一群の特徴点データＲｔ及び特徴点データＳｔを、接続地点Ｌｃごとに選定する。

次に、制御部３２の差分量算出部３５は、接続地点Ｌｃごとにマッチング部３４が選定した特徴点データＲｔ、Ｓｔを比較し、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚを算出する（ステップＳ１０４）。この場合、例えば、差分量算出部３５は、接続地点Ｌｃごとに選定された一群の特徴点データＲｔ、Ｓｔの各々の重心を算出し、これらの重心の差を各接続地点Ｌｃに対応する差分量Δｘ、Δｙ、Δｚとして算出する。そして、補正部３６は、接続地点Ｌｃごとに算出した差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づき、３次元点群データＱｔを補正した補正後点群データＱ‘ｔを生成し、記憶部３１に記憶する（ステップＳ１０５）。なお、補正部３６は、例えば、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づいて、３次元点群データＱｔを移動、回転、拡縮処理を行うことで、補正後点群データＱ‘ｔを生成してもよい。また、この場合、例えば、変換行列を生成し、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づいて変換行列を算出し、当該変換行列に基づいて、上述の移動、回転、拡縮処理を行うようにしてもよい。

以上説明したように、本実施例に係るサーバ装置３は、ライダ１２及びＲＴＫ−ＧＰＳ１３を含む高精度計測ユニット１から３Ｄ点群データＰｔを取得すると共に、ライダ２２及びＧＰＳ２３を含む簡易計測ユニット２から３Ｄ点群データＱｔを取得する。そして、サーバ装置３は、３次元点群データＰｔ、Ｑｔから、簡易計測ユニット２による計測区間と高精度計測ユニット１による計測区間との接続地点Ｌｃでの特徴的な地物の形状を表す特徴点データＲｔ、Ｓｔを抽出し、これらの差異に基づき、３次元点群データＱｔの補正を行う。これにより、高精度計測ユニット１よりも測定精度が低い簡易計測ユニット２を好適に活用しつつ、高精度な測定データを得ることができる。

［変形例］
次に、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施例に適用してもよい。

（変形例１）
車載機１１は、ライダ１２、ＲＴＫ−ＧＰＳ１３、ＩＭＵ１４の各出力を統合する処理を行うことなくこれらの出力データを計測時刻又は計測地点ごとに関連付けてサーバ装置３へ供給してもよい。同様に、車載機２１は、ライダ２２、ＧＰＳ２３、ＩＭＵ２４の各出力を統合する処理を行うことなく、これらの出力データを関連付けてサーバ装置３へ供給してもよい。この場合、サーバ装置３の制御部３２は、高精度計測ユニット１及び簡易計測ユニット２からそれぞれ供給される出力データを記憶すると共に、これらの出力データから３次元点群データＰｔ、Ｑｔをそれぞれ生成する。なお、この例では、制御部３２は、差分量算出部３５が生成したΔｘ、Δｙ、Δｚに基づき、３次元点群データＱｔを補正するのに代えて、又はこれに加えて、簡易計測ユニット２から供給された出力データに含まれるＧＰＳ２３が測定した位置情報を補正してもよい。

（変形例２）
高精度計測ユニット１及び簡易計測ユニット２は、ライダ１２、２２に代えて、カメラを備えてもよい。

この場合、車載機１１は、搭載される車両が走行中における車両の周囲環境を撮影した撮影画像群（「第１撮影画像群」とも呼ぶ。）をカメラから取得し、撮影時にＲＴＫ−ＧＰＳ１３が出力する位置情報及びＩＭＵ１４の出力データと関連付けて記憶する。同様に、車載機２１は、搭載される車両が走行中における車両の周囲環境を撮影した画像（「第２撮影画像群」とも呼ぶ。）をカメラから取得し、撮影時にＧＰＳ２３が出力する位置情報及びＩＭＵ２４の出力データと関連付けて記憶する。そして、サーバ装置３は、車載機１１、２１から、位置情報等が関連付けられた第１及び第２撮影画像群を取得する。この場合、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、接続地点Ｌｃ付近の位置情報と関連付けられた第１及び第２撮影画像群のそれぞれから、公知の画像認識技術を適用し、特徴的な地物の形状を抽出すると共に、当該形状の３次元位置情報を公知の３次元測定技術に基づき算出する。このとき、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂは、第１及び第２撮影画像群と関連付けられた位置情報等を３次元位置情報に反映させることで、緯度、経度、高度等の絶対的な位置を表す３次元位置情報を生成する。マッチング部３４は、特徴点抽出部３３Ａ、３３Ｂが算出した接続地点Ｌｃごとの特徴的な地物の形状を示す３次元位置情報から、第１及び第２撮影画像群で共通に存在する形状を構成する部分を抽出し、当該形状の３次元位置情報を差分量算出部３５へ供給する。差分量算出部３５は、マッチング部３４から供給された第１撮影画像群に基づく３次元位置情報と第２撮影画像群に基づく３次元位置情報とを比較することで、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚを算出する。そして、差分量算出部３５は、差分量Δｘ、Δｙ、Δｚに基づき、第２撮影画像群に関連付けられた位置情報を補正する。

このように、本変形例では、ＧＰＳ２３を含む簡易計測ユニット２を、ＧＰＳ２３よりも高精度のＲＴＫ−ＧＰＳ１３を含む高精度計測ユニット１と併用し、高精度な位置情報に関連付けられた撮影画像を収集することができる。この場合、高精度計測ユニット１が備えるカメラは、本発明における「第１環境情報取得部」及び「第１カメラ」の一例であり、簡易計測ユニット２が備えるカメラは、本発明における「第２環境情報取得部」及び「第２カメラ」の一例である。

（変形例３）
実施例で説明したサーバ装置３の処理を、複数のサーバ装置からなるサーバシステムが実行してもよい。

例えば、サーバシステムは、３次元点群データＰｔ及び３次元点群データＱｔ等を記憶するサーバと、３次元点群データＱｔを補正する処理（即ち実施例の制御部３２の処理）を実行する１又は複数のサーバとから構成されていてもよい。この場合、各サーバは、予め割り当てられた処理を実行するのに必要な情報を他のサーバから適宜受信して所定の処理を実行する。この場合、３次元点群データＱｔを補正する処理を実行する１又は複数のサーバは、本発明における「情報処理装置」の一例である。

（変形例４）
高精度計測ユニット１が搭載される車両と、簡易計測ユニット２が搭載される車両とは、同一車両であってもよい。この場合、例えば、車両は、高精度計測ユニット１を搭載して高精度計測ユニット１の測定経路を走行後、高精度計測ユニット１から簡易計測ユニット２に積み替えて簡易計測ユニット２の測定経路を走行する。この場合、上述の車両は、本発明における「第１移動体」及び「第２移動体」の両方として機能する。

（変形例５）
実施例においては、高精度計測ユニット１及び簡易計測ユニット２は、それぞれ車両に搭載するようにしたが、車両以外の移動体（例えば航空機や歩行者）が備えるような構成にしてもよい。

（変形例６）
サーバ装置３は、高精度計測ユニット１と簡易計測ユニット２との測定精度が同等である場合などには、補正後点群データＱ‘ｔを生成する処理を行わなくともよい。この場合、サーバ装置３は、マッチング部３４が特定した共通した地物を構成する特徴点データＲｔ、Ｓｔに基づき、３次元点群データＰｔと３次元点群データＱｔとを１つの３次元点群データベースとして使用できるように合成する処理を行う。この場合であっても、サーバ装置３は、広範囲な測定データを効率的に生成することができる。

１ 簡易計測ユニット
２ 高精度計測ユニット
３ サーバ装置
３０ インターフェース
３１ 記憶部
３２ 制御部
３３Ａ、３３Ｂ 特徴点抽出部
３４ マッチング部
３５ 差分量算出部
３６ 補正部

Claims (10)

1. 第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得部と、
   前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得部と、
   前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記特徴情報に基づいて、前記第２情報を補正する補正部を更に備える、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１環境情報取得部は第１レーザースキャナを含み、
   前記第２環境情報取得部は第２レーザースキャナを含み、
   前記第１情報は、前記第１レーザースキャナによって計測された前記第１移動体と周囲の地物における照射点との距離情報と、前記第１自己位置推定部によって推定された前記第１移動体の第１位置情報と、に基づいて推定された、前記第１レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第１点群情報を含み、
   前記第２情報は、前記第２レーザースキャナによって計測された前記第２移動体と周囲の地物における照射点との距離情報と、前記第２自己位置推定部によって推定された前記第２移動体の第２位置情報と、に基づいて推定された、前記第２レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第２点群情報を含む、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１環境情報取得部は第１カメラを含み、
   前記第２環境情報取得部は第２カメラを含み、
   前記第１情報は、前記第１カメラによって撮影された第１画像と、前記第１自己位置推定部によって推定された前記第１移動体の第１位置情報とが関連付けられた情報を含み、
   前記第２情報は、前記第２カメラによって撮影された第２画像と、前記第２自己位置推定部によって推定された前記第２移動体の第２位置情報とが関連付けられた情報を含み、
   前記補正部は、前記特徴情報に基づいて、前記第２画像に関連付けられた第２位置情報を補正する請求項２に記載の情報処理装置
5. 前記第１経路と前記第２経路とが接続する地点を基準として、前記第１情報及び前記第２情報から共通して特定される地物に対応する特徴情報を抽出する抽出部を更に備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記補正部は、前記第１情報から抽出した特徴情報が示す座標位置と、前記第２情報から抽出した特徴情報が示す座標位置との差分量に基づき、前記第２情報を補正する請求項２または４に記載の情報処理装置。
7. 情報処理装置が実行する制御方法であって、
   第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得工程と、
   前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得工程と、
   前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成工程と、
   を有する制御方法。
8. コンピュータが実行するプログラムであって、
   第１経路を移動する第１移動体が有する第１環境情報取得部により取得される前記第１移動体の周囲の情報である第１環境情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、が統合され又は関連付けられた第１情報を取得する第１取得部と、
   前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２環境情報取得部により取得される前記第２移動体の周囲の情報である第２環境情報と、前記第１自己位置推定部よりも推定精度が低い第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、が統合され又は関連付けられた第２情報を取得する第２取得部と、
   前記第１情報と前記第２情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１情報と前記第２情報とを合成する合成部
   として前記コンピュータを機能させるプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
10. 第１経路を移動する第１移動体が有する第１レーザースキャナにより取得される前記第１移動体の周囲の地物における照射点と前記第１移動体との距離情報と、第１自己位置推定部によって推定される前記第１移動体の第１位置情報と、に基づいて推定された、前記第１レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第１点群情報を取得する第１取得部と、
    前記第１経路とは異なる第２経路を移動する第２移動体が有する第２レーザースキャナにより取得される前記第２移動体の周囲の地物における照射点と前記第２移動体との距離情報と、第２自己位置推定部によって推定される前記第２移動体の第２位置情報と、に基づいて推定された、前記第２レーザースキャナのレーザー光が照射された前記地物の照射点からなる点群のそれぞれの座標位置を示す第２点群情報を取得する第２取得部と、
    前記第１点群情報と前記第２点群情報とに基づいて抽出された特徴情報に基づいて、前記第１点群情報と前記第２点群情報とを合成する合成部と、
    を備える情報処理装置。