JP7001024B2 - 車載機 - Google Patents

Description

本発明は、車載機に関する。

車両に搭載され、走行に必要な情報を、車両や周囲の情報および地図データに基づいて取得し制御に用いる情報を提供する車載機がある。例えば、カーナビゲーションや自動運転などでは、このような情報に基づいて走行に必要な情報を提供している。

この場合、地図データについては、実際には刻々と変化する現実の状況を取り込むため、車両に設けられるセンサなどにより認識した情報を、地図情報を統括して管理するセンタ（以下、センタと称する）に送ることで更新していくようにしたシステムが考えられていた。

しかしながら、車両が走行中に検出する全ての情報をプローブデータとしてセンタに送るのでは情報量が多くなるため、通信量が増大すると共に、センタ側では情報の解析処理に大きな負担がかかる。

そこで、例えば、特許文献１に示されるように、必要な情報のみをプローブデータとして送るという方法がある。これは、車両側でセンタが把握していない情報が何かということを車両が把握している必要がある。このため、センタが持っている最新の地図情報を車載機に常に送り、車載機がその最新の地図情報と、車載機が検出する情報との違いを見つけ、その違いをセンタに送るというものである。

この方法を採用することで、車両が走行中に検出する全ての情報をプローブデータとしてセンタに送る手法に比べて情報量を削減する事が可能である。しかし、精度を向上させるために、さらにプローブデータとして検出する情報量が増加することを想定すると、センタ側での情報の解析処理の負担が増大するという課題が発生する。

特開２００７－２６４７３１号公報

本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的は、車両が走行中に検出するプローブデータをセンタに送る場合の情報量を必要且つ最小限にしてセンタでの情報の解析処理負担を軽減することができる車載機を提供することにある。

発明者は、上記目的のために、以下の点を考慮した。すなわち、まず、上記したように、従来では地図情報を最新の情報に保つことを目標としてプローブデータの収集を行うようにしている。しかし、さらにこのことの意義を追求すると、地図情報を最新の情報に保つことが最終的な目的となるのではなく、地図情報を利用した機能を実現することが本来の目的であるから、地図情報としての違いがあってもその違いが地図情報の利用上で必要な情報となるのか否かがプローブデータとしてアップロードするか否かを判断する新たな基準とすることができる。

つまり、地図データを管理するセンタで保有する情報と現実世界の状況との間に違いがあっても、これを利用する車両において機能を実現する事ができれば実用上において問題が無くなる。したがって、このような考え方に基づいて、機能を実現する為に不要なレベルの差異情報はセンタにアップロードしないということで、車両からセンタにアップロードするデータの情報量・通信量をさらに削減する事ができる。

上記の場合、例えば車両がロバスト性を持った制御システムを備えている場合には、地図データと現実に多少の差異があっても、その差異を吸収して正しく制御することが可能となる。つまり、ある一つの現実世界の変化による、現実世界と地図情報との差異が存在していても、制御システムが持つロバスト性により正しく制御することができる。

従って、この現実世界と地図情報との差異は、制御に影響を与えないと判断することができ、センタには送る必要がないものであり、地図情報を変更する差異としないようにすることができる。

しかし、上記のように現実世界と地図情報との差異が制御に影響を与えないものであっても、さらにもう一つこのようなレベルの差異が近接した別の場所で発生した場合には、この二つの現実世界と地図情報との差異の影響により、制御システムは正しく作動しなくなることがある。この場合には、制御が正しく作動しなくなった時に、初めて、その差異が車両の車載機からセンタに送信され、地図情報が変更されることとなる。

すなわち、地図を更新する為の情報が車載機からセンタに送信されるタイミングでは、必ず、正しく制御が作動しないという状況が発生し、エンドユーザは不利益を被る状況となる。

上記の状況を踏まえて、本発明の請求項１に記載の車載機は、送信対象へ向けて車両プローブデータを送信するかどうかを決定する車載機であって、車両が走行する道路に関する地図データを提供する地図データ提供部と、前記車両の周囲の道路および地物の位置や形状を示す前記車両プローブデータが与えられると、前記地図データ提供部から提供される地図データと比較して差異を算出する演算部と、前記差異が、前記地図データおよび前記車両プローブデータに基づいた前記車両の走行制御の実施が許容可能な範囲の差異である場合に、前記与えられた車両プローブデータを送信しないと判定する判定部とを備える。

上記構成を採用することにより、地図データと認識地物の車両プローブデータとの差異がある場合でも、判定部により、車両の走行制御を地図データおよび車両プローブデータに基づいて実施できる制御可能値の範囲の場合は、その車両プローブデータは地図データ更新のために送信する必要がないとするので、車両プローブデータの送信量を低減することができる。

一実施形態を示す電気的構成図 システムの概略構成 判定処理の流れを示す図 劣化判定の流れを示す図 差異度の計算を説明する図 差異度の具体例を示す図 制御余裕度の計算を説明する図 制御余裕度の具体例を示す図（その１） 制御余裕度の具体例を示す図（その２） ランドマーク余裕度の計算を説明する図 ランドマーク余裕度の具体例を示す図（その１） ランドマーク余裕度の具体例を示す図（その２）

以下、本発明の一実施形態について、図１～図１２を参照して説明する。
このシステムの全体構成を示す図２において、路上を走行する車両１～３は、後述するように車両プローブデータを収集しながら走行する。また、車両１～３は自動運転システムもしくは運転支援システムを備え、車両プローブデータおよび地図データを利用して運転制御を行う。

車両１～３は、通信機能を備えており、検出した車両プローブデータのうち、後述するようにして、地図データの更新が必要となる車両プローブデータであることを判定したものだけを地図データ収集センタ４のサーバ４ａに送信する。地図データ収集センタ４は、受信した車両プローブデータを地図データ更新センタ５のサーバ５ａに送信する。

地図データ更新センタ５においては、このようにして送信された車両プローブデータに基づいて、最新の状況に対応した地図データに更新する処理を実行する。車両１～３においては、地図データ更新センタ５で更新作成している最新の地図データを、ＤＶＤなどの媒体によって取得したり、通信機能を利用して取得することで、最新の地図データを備えた状態とすることができる。

次に、図１を参照して車両１～３が備える車載機１０および関連する構成について説明する。車載機１０は、機能ブロックとして演算部１１、判定部１２を備えている。演算部１１は、外部状況認識部１１ａ、自車位置特定部／ランドマーク余裕度算出部１１ｂ、地図データ入手／格納部１１ｃ、データ差異検出部／差異度算出部１１ｄを備える。また、判定部１２は、差異アップロード判定部１２ａ、制御・機能実現部／制御余裕度算出部１２ｂを備えている。なお、車載機１０は、実際にはＣＰＵを主体とした構成で、内部に記憶されたプログラムに基づいて演算部１１および判定部１２の機能を達成する。

車載機１０にはセンサ２０が接続されている。センサ２０としては、車外を撮影するカメラ２０ａ、レーダ２０ｂ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）２０ｃ、超音波センサ２０ｃなどが設けられる。車載機１０は、センサ２０により検出されたセンサデータが入力されると、演算部１１でこれを解析して外部状況を示す車両プローブデータとして算出する。

カメラ２０ａは、車外の前方や周囲の状況を撮影して映像情報をセンサデータとして出力する。レーダ２０ｂ、ＬｉＤＡＲ２０ｃは、車両の前方や周囲の状況や地物の距離を検出してセンサデータとして出力する。超音波センサ２０ｄは、超音波を出力して対向する部分に物体が存在するか否かを検出し、センサデータとして出力する。

通信部３０は、車載機１０と外部との通信を行うもので、前述した地図データ収集センタ４との間で通信を行って、車載機１０が後述するようにして判定した送信すべき車両プローブデータを送信する。また、通信部３０は、前述した地図データ更新センタ５との間で通信を行って、更新された最新の地図データをダウンロードしたり、あるいは必要な地図データをその都度受信する。

認識地物データ記憶部４０は、車載機１０により認識された地物のデータを記憶させるもので、必要に応じて車載機１０により読み出して利用される。地図データ記憶部６０は、通信機３０により地図データ更新センタ５のサーバ５ａからダウンロードした最新の地図データを記憶保持するものである。なお、地図データについては、ＤＶＤなどの媒体に記憶されたものを利用する形態も可能であり、地図データ更新センタ５で更新された分の地図データを逐次ダウンロードすることで最新の地図データとして記憶保持することもできる。

制御出力機器６０は、車両１～３の走行制御を行うための制御機器であり、車載機１０により作成された走行制御の指令に応じて自車の走行制御を行うものである。車載機１０は、自動運転／運転支援モードでは、センサ２０により取り込んだ情報に基づいて走行制御の指令を生成し、この場合に必要に応じて地図データを参照して精度の高い走行制御を実現するものである。

＜自動運転／運転支援システムの概要＞
次に、車両１～３における自動運転／運転支援システムの概要について説明する。この実施形態においては、車両１～３には自動運転／運転支援システムが搭載されている。自動運転／運転支援システムは、地図データの役割が重要な要素となる。地図データを用いた自動運転／運転支援システムでは、まず、地図データ上の自車位置の特定をする。

この場合、移動体の絶対位置特定（地球上の位置の特定）には困難が伴う。移動体の絶対位置特定には、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System ：全地球衛星測位システム）を利用することが一般的であるが、その場合においては１０ｍ程度の誤差が発生する。このため、より高精度に絶対位置を特定する手法も存在しているが、測定の為の装置が大がかりになるため、大量生産する車両に装着することはコスト的に現実的ではない。

そこで、車載機１０においては、ＧＮＳＳにより通信部３０から取り込んだ前記の誤差を含んだ位置を特定した後、地図データを用いて自車位置が地図データ上のどこに存在しているのかを、より精度高く特定する手法をとることができる。具体的には、地図データ上に存在している地物と、センサ２０および他の車載の各種センサから得る周囲の情報を比較することで特定する。

例えば、自車の前方１０ｍに制限速度標識があり、自車が左側車線の左外側線から１．５ｍの位置を北に向かって走行している状態を車載センサのデータから検出している場合を想定する。自車においては、ＧＮＳＳ情報から想定される自車位置の周囲の地図データを取得し、地図データ内にある道路（レーン）形状や標識位置から、自車が地図データ上のどこに存在しているのかを算出して特定することができる。

次に、地図データを用いて自動運転／運転支援システムにおいて自車の制御・機能を実現させる場合の制御について説明する。車載の各種センサから得る周囲の情報だけでは制御・機能の実現が不可能な場合があり、このような場合に対応して地図データを用いる。

例えば、レーン中心を保持して走行する機能の場合、前方のレーン形状を事前に把握して操舵制御する必要があるが、前方がブラインドコーナーとなっており車載センサでは認識不可能な場合がある。また、雨や雪等で前方の見通しが悪くなる気象状況により、車載センサで前方のレーン形状が認識困難な場合がある。このような場合に、地図データを用いて車載センサの認識結果を補完し、レーン中心を保持して走行する機能を中断させることなく継続することができる。

次に、上記のようにして地図データを利用する場合における地図データの供給手段について説明する。
前述したように、地図データ更新センタ５から車載機１０に地図データを供給する手段は何でも良く、次のように分類することができる。

（１）ＣＤ、ＤＶＤフラッシュメモリ等の媒体を経由して、車載機１０の記憶部１０ｃや地図データ記憶部５０に取り込んで保持する。あるいは、媒体を装着した状態として必要に応じて車載機１０により媒体の地図データを読み出しする。
（２）通信部３０を利用して、電話通信網、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線を経由して、車載機１０内の記憶部１０ｃあるいは地図データ記憶部５０に取り込んで保持する。

この場合、車載機１０あるいは地図データ記憶部５０内に保持する地図データについても、全国分を記憶することでも良いし、車両１～３の車載機１０の存在する場所の周囲の地図データのみを記憶しておく事でも良い。

また、記憶部１０ｃ、地図データ記憶部５０についても、半恒久的に記憶し、再利用するという事でも良いし、利用の度に地図データ更新センタ５に要求し入手して使用するという方法を採用することもできる。

なお、本実施形態においては、車載機１０と地図データ収集センタ４との間の通信量を必要最小限に低減することを想定しているので、車載機１０が比較の元として使用する地図データは極力鮮度の高いものであることが望ましい。そこで、電話通信網等を用いた通信部３０により、常に最新の地図データを取得して比較の元として使用させることが好ましい。このことは、古い地図データを恒久的に比較元として使用することが、地図データと現実世界（外部状況）との乖離が大きくなる傾向となり、アップロードする車両プローブデータの通信量を抑制するという目的に合致しないからである。

＜車載機１０の作用説明＞
次に、車載機１０による作用について説明する。
車載機１０は、センサ２０が検出するセンサデータにより現実世界の状況つまり外部状況として認識する対象は次のとおりである。これは、車両制御に必要となる車両プローブデータであり、必要に応じて地図データ収集センタ４に送信するか否かを判定するものである。

その対象としては、道路のレーンペイント、横断歩道、停止線、導流帯、規制矢印、その他、道路上に描かれた交通制御・交通規制に用いる為の情報などの路面に描くペイントによるものがある。また、物体として設けられるものでは、標識（規制、警告、案内、補助等）、信号機、その他、車載機が自己位置を特定する為に利用するランドマークとなりうるものがある。

また車載機２０の演算部１１により算出するものとして、上記した対象の位置、形態、意味等がある。これは、例えば、道路のレーンペイントであれば、ペイントの位置（３次元）、色（白，黄）であり、標識であれば、標識そのものの位置（３次元）、標識の高さ・幅、標識の支柱の位置（３次元）、標識の種類、標識の意味、等である。

これらの外部情報を認識するセンサ２０として、カメラ２０ａ、レーダ２０ｂ、ＬｉＤＡＲ２０ｃ、超音波センサ２０ｄなどを設けている。なお、これらはすべて設けなくても良く、選択的に設けることもできる。そして、これらセンサ２０により検出したセンサデータおよびＧＮＳＳ情報、その他の車両情報（速度等）を組み合わせる事により、外部の状況を認識する事が可能である。

＜地図データ処理＞
次に、図３および図４を参照して、車載機１０による地図データ処理の内容について説明する。なお、以下の説明においては、全体として車載機１０が実行する内容として説明するが、機能的には演算部１１、判定部１２が分担した動作である。また、車載機１０により車両１の自動走行制御を実施している状態を想定している。

車載機１０は、まず、ステップＡ１で現在位置を特定する。車載機１０は、通信部３０を介して受信したＧＮＳＳ情報に基づいて自車位置特定部／ランドマーク余裕度算出部１１ｂにより現在位置を演算して特定する。ここでは、地図上の位置を概略的に取得することとなる。次に、車載機１０は、ステップＡ２で地図データ記憶部５０から地図データ読み出しを行う。ここでは、車載機１０は、ステップＡ１で特定した現在位置を中心とした領域の地図データを地図データ入手／格納部１１ｃにより地図データ記憶部５０から読み出す。

続いて、車載機１０は、ステップＡ３で外部状況認識の処理を実施する。ここでは、車載機１０は、まず、センサ２０を構成するカメラ２０ａ、レーダ２０ｂ、ＬｉＤＡＲ２０ｃおよび超音波センサ２０ｄや、他の車両に搭載されたセンサ等から外部状況に関するデータを外部状況認識部１１ａにより取り込む。

この後、車載機１０は、外部状況認識部１１ａにおいて路面に描かれたペイントによる道路のレーンペイント、横断歩道、停止線、導流帯、規制矢印、その他、道路上に描かれた交通制御・交通規制に用いる為の情報などを認識するとともに、物体として設けられた標識や信号機その他車載機が自己位置を特定する為に利用するランドマークを認識する。この後、車載機１０は、ステップＡ４で外部状況認識部１１ａにより認識した上記の認識地物データを認識地物データ記憶部４０に保存する。

次に、車載機１０は、ステップＡ５で劣化判定処理を実施する。この場合、この処理で得られる劣化情報は、認識地物データと地図データとの差異として検出されたデータのうちで、敢えて車両プローブデータとして地図データ収集センタ４にアップロードしない、もしくは、アップロードする時に「劣化フラグ」を付加して送信するために判定する。

例えば、車線区分線等の道路上のペイントが劣化により擦れて消えてしまっている場合や、標識が曲げられて位置が変わっている場合などの道路管理者が意図して変更した変化ではないことを車載機２０の認識により判断した時にこのような劣化情報として判定する。

この場合、路上に描かれたペイントの劣化によるかすれや消失は、車載機１０が道路上のレーンペイントを認識する場合の認識自信度の値、及び、地図データ上のレーンペイント位置、を比較する事により判定する。

地図データ上にはレーンペイントが存在しており、車載機１０による認識結果で、レーンペイントの認識自信度が低くなり、閾値を下回った為に車線検出不可と判定し、その結果、地図データと外部状況に差異が発生したと結論付けた場合には、「ペイント劣化」と判断し、差異情報として記録する場合に、「劣化フラグ」を付加する。

地図データ更新センタ５は、「劣化フラグ」を付加された差異情報については、そのデータを変更する時の閾値を他の変化よりも高く設定する。すなわち、たとえレーンペイントがかすれて消えてしまい、現実に見えないとしても、本来はそこにレーンペイントはあるべきものだと判定し、地図データ上ではデータを残しておく事により、車載機１０での制御に利用できる可能性があるからである。

具体的な劣化判定処理の内容としては、図４に示す手順で外部状況認識部１１ａにより実施される。車載機１０は、ステップＢ１で、認識地物データと地図データとの比較を実施する。この比較結果に基づいて、車載機１０は、ステップＢ２で、認識地物の変化があるか否かを判断し、「ＮＯ」の場合には変化判定なしとして処理を終了する。

車載機１０は、ステップＢ２で「ＹＥＳ」の場合には、次のステップＢ３で、その変化状態として標識が曲げられて位置が変わっている場合などの形状劣化によるものか判断し、「ＹＥＳ」の場合には形状劣化の「劣化フラグ」を設定する。また、車載機１０は、ステップＢ３で「ＮＯ」の場合には、ステップＢ４に進む。車載機１０は、ステップＢ４で、変化状態として道路上のペイントが劣化により擦れたり消えてしまっている場合などのペイント劣化によるものかを判断し、「ＹＥＳ」の場合にはペイント劣化の「劣化フラグ」を設定する。

そして、車載機１０は、ステップＢ２で変化有りと判断した場合で、形状劣化やペイント劣化のいずれでもない場合には、ステップＢ７で、その他の劣化か否かを判断し、「ＹＥＳ」の場合にはステップＢ８に移行してその他の「劣化フラグ」を設定する。また、車載機１０は、ステップＢ７で「ＮＯ」の場合には、変化の内容が意図的な変更であって劣化によるものではないと判断する。車載機１０は、これにより劣化判定の処理を終了して図３のステップＡ５が終了したとして次のステップＡ６に移行する。

車載機１０は、ステップＡ６で、地図データと上記のようにして得られた認識地物データとを考慮して、判定部１２の制御・機能実現部／制御余裕度算出部１２ｂにより自動運転の制御機能を実行し、制御出力機器６０に出力する。

このとき、車載機１０は、まず、ステップＡ７にて、演算部１１のデータ差異検出部／差異度算出部１１ｄにおいて、地図データと認識した外部状況との比較をして差異度Ｖｄを算出する。

ここでは、車載機１０のデータ差異検出部／差異度算出部１１ｄは、差異度Ｖｄとして、前述のように認識した現実世界の状況と保持している地図データの差異の度合いを数値化した情報として算出する。

この場合、データ差異検出部／差異度算出部１１ｄは、具体的には、差異度Ｖｄとして、車両がある距離を進行する範囲（判定区間）の間に検出する外部状況について、種別毎に算出する。差異度Ｖｄの判定レベルは、種別毎に異なるレベルに設定されている。例えば、標識位置の判定レベルは７５％未満とされ、具体的には４箇所の標識のうち、１箇所に不一致がある場合は許容となる。また、停止線の判定レベルは１００％とされ、１箇所でも位置の不一致がある場合はアップロードすることとしている。なお、差異度Ｖｄの判定レベルは、車載機１０での地図データの使い方により決定される。

ここで、標識位置の判定レベルが低い理由は、標識の位置は地図データ内での自車位置の特定の為に利用されるものであり、１つの標識による処理ではなく、複数の標識位置による総合的な処理・判定がなされるからである。

一方、停止線の位置は、自車位置の特定に利用される場合、前後位置判定を非常に明確に処理できるため、１箇所の停止線の位置ずれにより車載機１０の位置特定に大きく影響を与えるおそれがある。また、制御機能として、停止線位置で車両１を停止させる制御の場合においても、地図データ内の停止線位置のずれは、車載機１０での外部状況認識が不確実な場合、例えば悪天候による外部認識が困難な場合や、先行車等により見えない場合には、正しく機能しないおそれがあるからである。

次に、車載機１０は、ステップＡ８で、算出した差異度Ｖｄの値が誤差を考慮してほぼゼロとみなせるか否かを判断する。ここで「ＮＯ」の場合、つまり差異度Ｖｄがゼロとみなすことができない場合には、車載機１０は、ステップＡ９に進み、制御余裕度Ｖｍｃ、およびランドマーク余裕度Ｖｍｌを算出する。

ここでいう制御余裕度とは、車載機１０が車両制御を実施した時の余裕度を示す指標で、車載機１０が外部状況及び地図データを使用して車両制御を実施した時の結果をフィードバックし、車両制御が十分な余裕をもってなされたのか、それとも、ぎりぎりのところでなんとか車両制御できたのかという部分について数値化を図るものである。

車載機１０が車両制御を実施した時に、事前に地図データから読み取った情報を元に想定した車両制御の結果に対して、外部状況を考慮して制御した結果を比較する。なお、実際には、外部状況を優先的に使用することになる。比較する内容は、例えばレーン中心を保持して走行する機能の場合、車両のレーン中心からのずれ量、車両の左右加速度、等が考えられる。これらの数値を比較し、それぞれの差異が小さい場合に、制御余裕度が大きいと判断するものである。

なお、車載機１０は、ステップＡ８で、「ＹＥＳ」の場合には、ステップＡ１３を経て処理を終了する。ステップＡ１３では、車載機１０は、判定対象となっている差異度Ｖｄがほぼゼロとみなせることで地図データ収集センタ４へのアップロードを実施しないことを判断する。

次に、車載機１０は、ステップＡ１０に進むと、制御余裕度Ｖｍｃが所定閾値Ｎｍｃよりも大きく、且つランドマーク余裕度Ｖｍｌが所定閾値Ｎｍｌよりも大きいか否かを判断する。車載機１０は、ステップＡ１０で「ＮＯ」の場合、つまり制御余裕度Ｖｍｃもランドマーク余裕度Ｖｍｌも閾値以下である場合には、ステップＡ１１に移行する。

なお、上記の場合に、車載機１０は、車両制御中においては、制御余裕度Ｖｍｃおよびランドマーク余裕度Ｖｍｌの両者を判定する。また、車両制御を実施していない場合には、ランドマーク余裕度Ｖｍｌのみを判定する。これにより、実際に制御を実施した場合の制御内容の条件を含めた判定と、車両制御をしていない場合でも、これを想定した判定が行えるようになる。

車載機１０は、ステップＡ１１で、センサデータに基づいて算出した差異情報を前述の劣化フラグを含めて車両プローブデータとしてアップロードする処理を実施する。これにより、車載機１０は、通信部３０を介して地図データ収集センタ４のサーバ４ａに、車両プローブデータを送信する。

一方、前述のステップＡ１０で「ＹＥＳ」の場合つまり制御余裕度Ｖｍｃもランドマーク余裕度Ｖｍｌも閾値より大きく余裕がある場合には、車載機１０は、ステップＡ１２に進み、ここで前述した差異度Ｖｄが所定閾値Ｎｄを超えているか否かを判断する。ここでは、車載機１０は、制御余裕度はあるが差異度Ｖｄが一定量を超える場合には、「ＹＥＳ」と判断してステップＡ１１に移行し、車両プローブデータとしてアップロードする処理を実施する。また、車載機１０は、ステップＡ１２で「ＮＯ」の場合には、ステップＡ１３を経て処理を終了する。

上記の地図データ処理を実行することで、検出した車両プローブデータが地図データに対して差異度がある場合でも、車載機１０による車両制御を支障なく実施できる場合には、その車両プローブデータは地図データ収集センタ４へのアップロードを省略することで、通信量を低減することができる。

＜差異度の計算＞
次に、上記した差異度Ｖｄの計算例について、図５および図６を参照して説明する。差異度Ｖｄは種別毎に設定されており、例えばランドマークつまり地物に関する差異度はＶｄｌであり、ペイントに関する差異度はＶｄｐである。ここでは、これらの算出例を説明する。

ランドマーク差異度Ｖｄｌは、図５中に式（１）で示すように算出される。数値化処理のために、ここでは、認識地物データと地図データとの両データに存在する地物（ランドマーク）の数をＰｃｆとし、いずれか一方のデータにのみ存在する地物の数をＰｓｆとする。また、両者に存在する地物とは、両方のデータに同じ位置で且つ同じ属性で存在することを意味するものである。

次に、ペイント差異度Ｖｄｐは、図５中に式（２）で示すように算出される。数値化処理のために、ここでは、認識地物データと地図データとの両データに存在するペイントの距離をＬｃｐとし、いずれか一方のデータにのみ存在するペイントの距離をＬｓｐとする。また、「両データに存在する」とは、両方のデータに同じ位置で且つ同じ色で存在することを意味するものである。

図６では、その具体例を示している。図６（ａ）では、車両側でダウンロードなどにより取得している地図データを示している。レーンを区切るペイントＰ１～Ｐ５および４個の標識Ｌ１～Ｌ４が示されている。

これに対して、図６（ｂ）では、センサ２０などにより車載機１０が認識した地物データを示している。自車は矢印付きの破線で示す軌道を走行するものであり、その走行軌跡の周囲に存在する地物として、ペイントＰ１、Ｐ２および３個の標識Ｌ２～Ｌ４がある。このうち、ペイントＰ２は、自車の走行レーンと隣接するレーンのレーンペイントであるが、前方に未検出の部分が存在するペイントＰ２ａとして示される。

そして、図６（ｃ）は、地図データから図６（ｂ）に示した自車の走行軌跡の周囲データを抽出した結果を示している。ここでは、ペイントＰ１、Ｐ２および４個の標識Ｌ１～Ｌ４が抽出されている。

前述した図３の処理のステップＡ７で示す処理を実行して差異度Ｖｄを算出すると、図６（ｄ）のように得られる。左側の欄には差異データを示している。ここでは、地図データのみに存在した標識Ｌ１が示され、他の標識Ｌ２～Ｌ４は共通データであるから差異として表示されていない。また、ペイントについては、ペイントＰ２に差異が生じており、認識地物データでは未検出となっていた部分が差異として表示される。

この結果から、ランドマーク差異度Ｖｄｌは、両データに存在する地物の数Ｐｃｆが３個、一方のデータにのみ存在する地物の数Ｐｓｆが１個であるから、式（１）により、
Ｖｄｌ＝Ｐｃｆ／（Ｐｃｆ＋Ｐｓｆ）
＝３／４
＝０．７５
として算出することができる。

また、ペイント差異度Ｖｄｐは、両データに存在するペイントの距離Ｌｃｐが１７０ｍ、一方のデータにのみ存在するペイントの距離Ｌｓｐが３０ｍであるから、式（２）により、
Ｖｄｐ＝Ｌｃｐ／（Ｌｃｐ＋Ｌｓｐ）
＝１７０／２００
＝０．８５
として算出することができる。

＜制御余裕度の計算＞
次に、上記した制御余裕度Ｖｃｍの計算例について、図７から図９を参照して説明する。制御余裕度Ｖｃｍは地図データから想定される走行軌跡に対して実際の車両制御により走行した軌跡との差異を数値化するものである。制御余裕度Ｖｃｍは、図７中に式（３）で示すように算出される。

数値化処理のために、ここでは、一定区間内における軌道差異許容量をＤとし、一定区間内の走行軌跡の推定軌道からのずれ量ΔＤとし、その区間内での最大値をΔＤｍａｘとする。また、演算子ＭＩＮ（Ａ，Ｂ）は、カッコ内の数ＡとＢの小さい方の値をとるものとする。

実際の走行制御を実施したときに、通過した区間内における制御余裕度を上記した定義に従って算出する。この結果、式（３）に示しているように、ずれ量の最大値ΔＤｍａｘが、軌道差異許容量Ｄを超える場合には余裕度Ｖｃｍはゼロとなり、最大値ΔＤｍａｘが、軌道差異許容量Ｄ以下の範囲である場合には余裕度Ｖｃｍがゼロより大きい値として得られることになる。

つまり、車載機１０により、地図データおよび認識地物データにより車両制御を行った場合に、両者の間に差異がある場合でも、余裕度Ｖｃｍがゼロより大きい値として得られることがある。この場合には、車載機１０は、差異度に対応した更新された地図データがない場合でも、余裕のある状態で車両制御を実施できていることとなり、このような差異度を生じている車両プローブデータを敢えて地図データ収集センタ４に送信する必要がないことがわかる。

図８および図９では、その具体例１、２を示している。具体例１を示す図８では、左上に車両側でダウンロードなどにより取得している道路の地図データを示し、図中点線で地図データから想定される自車の走行軌跡Ｓｃを示している。これに対して、図８の右上に、センサ２０などにより車載機１０が認識した道路の地物データを示している。認識された道路のカーブ形状は地図データのカーブ形状よりもゆるやかになっている。走行レーンを示すペイントからレーン保持制御により走行した実際の自車の走行軌跡Ｓａを図中に示している。

そして、図８の下側には、一定の区間内における地図データから推定される走行軌跡Ｓｃと実際の自車の走行軌跡Ｓａとの比較をするため、重ね合わせた状態で示している。図中、推定される走行軌跡Ｓｃと実際の自車の走行軌跡Ｓａとのずれ量ΔＤについて、区間内で複数個（ΔＤ１～ΔＤｎ）計算し、これらのうちの最も大きいずれ量をΔＤｍａｘとして示している。このようにして得られた結果に基づいて、前述の式（３）により制御余裕度Ｖｃｍ１を算出することができる。

この場合には、制御余裕度Ｖｃｍ１は次のように算出される。例えば、検出したずれ量ΔＤの最大値ΔＤｍａｘが０．３ｍで、ここでの軌道差異許容値Ｄが０．１ｍである場合には、区間内での制御余裕度Ｖｃｍは、式（３）から、次のように算出される。
Ｖｍｃ１＝（０．１－ＭＩＮ（０．３、０．１））／０．１
＝０

次に、具体例２を示す図９では、左上には図８と同様の地図データを示し、図中点線で地図データから想定される自車の走行軌跡Ｓｃを示している。これに対して、図９の右上に、センサ２０などにより車載機１０が認識した道路の地物データを示している。認識された道路にはカーブ外側部分に退避領域Ｘが設けられている。走行レーンを示すペイントからレーン保持制御により走行した実際の自車の走行軌跡Ｓａを図中に示している。

そして、図９の下側には、一定の区間内における地図データから推定される走行軌跡Ｓｃと実際の自車の走行軌跡Ｓａとの比較をするため、重ね合わせた状態で示している。図中、推定される走行軌跡Ｓｃと実際の自車の走行軌跡Ｓａとのずれ量ΔＤについて、同様に区間内で複数個（ΔＤ１～ΔＤｎ）計算し、これらのうちの最も大きいずれ量をΔＤｍａｘとして示している。

この場合には、制御余裕度Ｖｃｍ２は次のように算出される。例えば、検出したずれ量ΔＤの最大値ΔＤｍａｘが０．０２ｍで、ここでの軌道差異許容値Ｄが０．１ｍである場合には、区間内での制御余裕度Ｖｃｍ２は、式（３）から、次のように算出される。
Ｖｍｃ２＝（０．１－ＭＩＮ（０．０２、０．１））／０．１
＝０８

＜ランドマーク余裕度の計算＞
次に、ランドマーク余裕度Ｖｍｌの計算例について図１０から図１２を参照して説明する。車載機１０による走行制御中あるいは非制御中に関わらず、車載機１０が地図データから読み取った地物のデータと、現実の認識地物データとの差異の検出は実施する事ができる。

この場合、地図上への自車位置特定を実施する場合には、複数のランドマーク（標識等）を認識し、地図データとの一致をとるため、多少のずれがあっても自車位置は特定できるように制御機能としてロバスト性を持つように設計するのが普通である。しかし、敢えて、車載機１０が認識したランドマークが使えないあるいは認識できない場合に自車位置特定が正しく実施できたのかということを仮想的に確認・評価するものである。

仮想的にランドマークを減らした状態を想定して車載機１０による自己位置特定の可否を推測し、自己位置を特定する為の限界ランドマーク数ＬＬＭを決定する。図１０に式（４）で示すように、現在正しく認識しているランドマーク数ＲＬＭと限界ランドマーク数ＬＬＭとの差がランドマーク余裕度Ｖｍｌである。

制御余裕度Ｖｍｃ、ランドマーク余裕度Ｖｍｌそれぞれで参照・認識する地図データは異なる為、余裕度判定により差異情報として車両プローブデータを地図データ収集センタ４にアップロードする時に、関係する差異情報のみをアップロードする事で、通信量を抑制する事ができる。したがって、例えば、制御余裕度Ｖｍｃは閾値より高いが、ランドマーク余裕度Ｖｍｌは閾値以下の場合には、ランドマークに関連する差異情報を示す車両プローブデータのみを地図データ収集センタ４にアップロードする。

ランドマーク余裕度Ｖｍｌの計算例について図１１、図１２で説明する。図１１には左側に、地図データで示されるランドマークとして４レーンの道路で、標識Ｌ０～Ｌ４が示されている。一方、図１１の右側には、区間内で認識した地物データが示されるランドマークとして走行レーンと、標識Ｌ１～Ｌ４が示されている。

この場合には、区間内において認識した地物データが４個の標識Ｌ１～Ｌ４であり、地図データの標識Ｌ１～Ｌ４と一致していて、車載機１０による位置特定は可能な状況である。この状況において、ランドマーク余裕度Ｖｍｌを計算する。

車載機１０による位置特定が可能か否かについて、認識した地物データが少ない場合を想定する。上記のように、認識ランドマーク数ＲＬＭは４個である。図１２に示すように、１つ認識できない地物データがある場合を想定すると、図示のように４通りの場合があるが、これらについては、車載機１０はいずれも位置特定をすることができる。同様にして、２つ認識できない地物データがある場合を想定すると、図１２には２つの例を示しているが６通りの場合があるが、これらについても車載機１０はいずれも位置特定をすることができる。

これに対して、３つ認識できない場合には、図１２には２つの例を示しているが、４通りの場合があるが、この場合には車載機１０は位置特定をすることが不可能となる。したがって、このケースでは、区間内における車載機１０の自己位置特定限界ランドマーク数ＬＬＭは２個となる。
この結果、ランドマーク余裕度Ｖｍｌは、図１０に示した式（４）により次のように得ることができる。
Ｖｍｌ＝４－２
＝２

このような本実施形態によれば、車載機１０に、演算部１１および判定部１２を設け、地図データと認識地物の車両プローブデータとの差異がある場合でも、判定部１２により、車両の走行制御を地図データおよび車両プローブデータに基づいて実施できる制御可能値の範囲の場合は、その車両プローブデータは地図データ更新のために送信する必要がないとするので、車両プローブデータの送信量を低減することができるようになる。

（他の実施形態）
なお、本発明は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能であり、例えば、以下のように変形または拡張することができる。

本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

図面中、４は地図データ収集センタ、５は地図データ更新センタ、１０は車載機、１１は演算部、１２は判定部、２０はセンサ、３０は通信部、４０は認識地物データ記憶部、５０は地図データ記憶部、６０は制御出力機器である。

Claims (8)

1. 送信対象（４）へ向けて車両プローブデータを送信するかどうかを決定する車載機であって、
   車両が走行する道路に関する地図データを提供する地図データ提供部（５０）と、
   前記車両の周囲の道路および地物の位置や形状を示す前記車両プローブデータが与えられると、前記地図データ提供部から提供される地図データと比較して差異を算出する演算部（１１）と、
   前記差異が、前記地図データおよび前記車両プローブデータに基づいた前記車両の走行制御の実施が許容可能な範囲の差異である場合に、前記与えられた車両プローブデータを送信しないと判定する判定部（１２）と
   を備えた車載機。
2. 前記判定部は、前記車両の走行制御を前記地図データおよび前記プローブデータに基づいて実施する場合の余裕度を前記差異に応じて算出し、算出した前記余裕度が制御可能値に相当する閾値よりも小さくなる場合に、前記検出した車両プローブデータを送信すべき車両プローブデータとして判定する請求項１に記載の車載機。
3. 前記演算部は、前記差異として、前記車両プローブデータおよび前記地図データが示す道路および地物の位置や形状の差異量に応じて差異度を算出し、
   前記判定部は、前記差異度が予め設定された閾値を超えることを条件として前記検出した車両プローブデータを送信すべき車両プローブデータとして判定する請求項１に記載の車載機。
4. 前記判定部は、前記車両の走行制御を前記地図データおよび前記車両プローブデータに基づいて実施する場合の余裕度を前記差異に応じて算出し、算出した前記余裕度が制御可能値に相当する閾値よりも小さくなる場合であって、且つ前記差異度が予め設定された閾値を超えることを条件として、前記検出した車両プローブデータを送信すべき車両プローブデータとして判定する請求項３に記載の車載機。
5. 前記判定部は、前記余裕度の算出について、前記車両の走行制御を前記地図データおよび前記車両プローブデータに基づいて実施している場合と、実施していない場合とでは、異なる判定条件を適用する請求項２または４に記載の車載機。
6. 前記演算部は、前記差異として、前記地図データに対してセンサにより検出される前記車両プローブデータの道路および地物の位置や形状が劣化により生じている場合にその程度を劣化度として検出し、
   前記判定部は、前記送信すべき車両プローブデータとして判定した場合には前記送信すべき車両プローブデータに前記劣化度のデータを付加する請求項１から５のいずれか一項に記載の車載機。
7. 前記車両の周囲の道路および地物の位置や形状を示す車両プローブデータを検出するセンサ（２０）を備えた請求項１から６のいずれか一項に記載の車載機。
8. 前記判定部により判定された送信すべき車両プローブデータを地図データ収集センタに送信する通信部（３０）を備えた請求項１から７のいずれか一項に記載の車載機。

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