JP7141845B2 - 情報処理装置、情報処理方法および地図更新方法 - Google Patents

Description

本発明は、地図データを更新する情報処理装置、車両、情報処理方法、走行制御方法および地図更新方法に関する。

従来、特許文献１、特許文献２および非特許文献１のように、車両に搭載したセンサが取得したデータを用いて地図データを更新する技術が知られている。

特開２０１６－１５６９７３号公報 特開２０１６－１５３８３２号公報

A.K.Aijazi, P.Checchin, and L.Trassouldaine, "Detecting andUpdating Changes in Lidar Point Clouds for Automatic 3D Urban Cartography", ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., II-5/W2, 7-12, 2013, http://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/II-5-W2/7/2013/isprsannals-II-5-W2-7-2013.pdf

しかしながら、前記従来技術では、精度のよい地図データに更新することが難しいという課題を有していた。

本開示は、前記従来の課題を解決するもので、精度のよい地図データに効果的に更新することができる情報処理装置、車両などを提供することを目的とする。

本開示の情報処理装置は、車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記車両に配信する情報処理装置であって、複数のエリアに区切られている前記地図を記憶している地図データベースと、前記複数のエリアのそれぞれについて、前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定する第１判定部と、を備える。

本開示の車両は、走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を検出する第１検出部と、道路形状の検出依頼を外部の情報処理装置から通信ネットワークを介して受信する第２通信部と、前記第２通信部により前記検出依頼が受信された場合、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定する第２判定部と、前記第２判定部により前記検出モードに切り替えると判定された場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定された場合、前記走行モードを前記通常モードのままとする切替部と、前記切替部により切り替えられた走行モードで前記車両を走行させる制御部と、を備える。

本開示の地図更新方法は、１以上の車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記１以上の車両に配信する情報処理装置と、前記１以上の車両とが行う地図更新システムにおける前記地図の地図更新方法であって、前記情報処理装置では、複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の挙動の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、前記地図の更新が必要であると判定したエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、道路形状を精度よく検出する検出車両を選択し、選択した前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信し、前記１以上の車両のうちの前記検出車両として選択された車両では、前記検出依頼を、外部の情報処理装置から前記通信ネットワークを介して受信し、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定し、前記検出モードに切り替えると判定した場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定した場合、前記走行モードを前記通常モードのままとし、切り替えた走行モードで前記検出車両を走行させる。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示の情報処理装置、車両などによると、精度のよい地図データに効果的に更新することができる。

図１は、実施の形態に係る地図更新システムの概略図である。 図２は、実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る車両のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、実施の形態に係る地図更新システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図５は、第１判定部によるスコアの算出を説明するためのグラフである。 図６は、複数のエリアに区分された３次元地図の一部を示す図である。 図７Ａは、イベント履歴データベースの一例を示す図である。 図７Ｂは、車両データベースの一例を示す図である。 図８Ａは、検出依頼を受信したことを通知するＵＩの一例を示す図である。 図８Ｂは、走行モードを検出モードに切り替えるか否かをユーザに尋ねるＵＩの一例を示す図である。 図９は、実施の形態に係る地図更新システムによる地図更新方法の一例を示すシーケンス図である。 図１０は、実施の形態に係る更新判定処理の詳細の一例を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態に係る走行制御の詳細の一例を示すフローチャートである。 図１２は、検出モードとして車間距離を大きくして走行することの効果について説明するための図である。 図１３Ａは、検出モードとして、最大速度または最大加速度を小さくして走行することの効果について説明するための図である。 図１３Ｂは、検出モードとして、最大速度または最大加速度を小さくして走行することの効果について説明するための図である。 図１４Ａは、複数のオブジェクトによるオクルージョンの発生を抑制する効果について説明するための図である。 図１４Ｂは、複数のオブジェクトによるオクルージョンの発生を抑制する効果について説明するための図である。

（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、地図更新システムに関し、以下の問題が生じることを見出した。

特許文献１では、地図データを管理するサーバと、センサを搭載した車両とを有する地システムが開示されている。当該システムは、車両はセンサから取得したデータと地図データとの比較から環境の変化点を検出し、サーバは変化点のデータと、変化点検出時のセンサ精度情報とを車両から取得し、変化点データに対してセンサ精度情報によって重み付けを行うことで地図データを更新する。

また、特許文献２では、特許文献１と同様に、車両が走行したエリアの交通量に基づいて変化点の重み付けを行って地図データを更新するシステムが開示されている。

また、非特許文献１には、ライダー（LiDAR： Light Detection And Ranging）の観測データと格子状に分割された地図との比較から環境の変化点を検出し、複数回にわたる観測から各変化点の分散を計算することが開示されている。そして、非特許文献１には、各変化点の分散の計算結果を用いて、一時的と推定される環境変化は地図の更新に反映せず、恒久的と推定される変化のみを地図の更新に反映するというアルゴリズム、および実データへの適用結果が開示されている。

これらの文献における技術では、地図エリアごとの交通量の多少が、サーバのデータ収集量の多少につながるため、交通量が多いエリアでは過剰にデータ通信が行われ、かつ、少ないエリアでは更新データが不足するという課題があった。特にライダーまたはカメラにより得られる検出データは大容量であるため、交通量が多いエリアでは、無駄な通信が行われることが多い。一方、交通量の少ないエリアでは、ライダーまたはカメラにより得られる検出データが不足しがちなため、実際の道路に変化点が生じていたとしても、更新頻度を維持できず、情報鮮度を維持できない。このため、車両は、地図データと実際に走行する道路との間に差異が生じたまま、走行しなければならなくなる。なお、特許文献２は、交通量が少ないエリアで得られた検出データの重みを大きくして更新頻度を維持する方法を開示している。しかし、この方法では、検出したデータの精度が悪い場合、更新の信頼性を犠牲にしてしまうという課題が残っていた。

また、上記文献における技術では、車両のセンサから検出データを収集する際に、精度の悪い検出データも収集してしまうおそれがあった。例えば、車両は、走行しながらセンサにより周囲を検出するため、センサの検出中における車両の振動または急加速によって車両の自己位置を推定する精度が悪化し、検出データと地図データとのマッチング精度が悪くなる可能性があった。また、データを検出中の車両が大型車両などに接近していると、ライダーの検出データにオクルージョンが発生し、周囲状況を適切に検出できないおそれがあった。なお、特許文献１は、データ検出時のセンサ精度に関わる要素に応じて、検出されたデータの重みを変える方法を開示している。しかし、この方法では、センサ精度が安定しない状況では低い重み付けばかりなされるため、更新が進まないという課題が残っていた。

このような課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理装置は、車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記車両に配信する情報処理装置であって、複数のエリアに区切られている前記地図を記憶している地図データベースと、前記複数のエリアのそれぞれについて、前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定する第１判定部と、を備える。

これによれば、地図を複数のエリアに分割し、複数のエリアのそれぞれについて、地図の更新の要否を判定する。このように情報処理装置は、地図の更新が必要なエリアを効率的に判定することができる。

また、前記第１判定部により前記地図の更新が必要であると判定されたエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、前記道路形状を検出する検出車両を選択する選択部と、前記選択部で選択された前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信する第１通信部と、をさらに備えてもよい。

これによれば、地図の更新が必要であるエリアについて、１以上の車両に検出データの検出を依頼する。このように、情報処理装置は、更新が必要なエリアを走行するまたは走行予定の車両を選択して検出依頼を送信するため、精度のよい検出データを効果的に取得することができる。このため、情報処理装置は、精度のよい地図データに効果的に更新することができる。

また、前記車両は、自動運転を行う車両であり、前記所定の動作は、現在までの所定期間の間に発生した急減速、急加速、前記自動運転中の手動運転割り込み、および急回避の少なくとも１つであってもよい。

これによれば、情報処理装置は、自動運転を行う車両において所定の動作の発生回数が多いほど、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が大きいと判断する。なぜなら、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が生じると、自車位置を推定する精度が悪くなるため、安定した走行制御が難しくなるからである。このように、情報処理装置は、所定の動作の発生回数が多いほど、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が大きいと判断するため、地図の更新の要否を効果的に判定することができる。

また、前記選択部は、前記検出車両として、車高が所定の高さ以上である車両を選択してもよい。

このため、精度よく道路形状を検出できる車両を選択することができる。

また、前記選択部は、前記検出車両として、前記道路形状を検出するセンサであって、検出精度が所定の精度以上のセンサを有する車両を選択してもよい。

このため、精度よく道路形状を検出できる車両を選択することができる。

また、前記選択部は、前記検出車両として、以前に、前記地図の更新を行うために前記道路形状を検出する検出モードで走行したことがある車両を選択してもよい。

このため、精度よく道路形状を検出するための検出モードで走行できる可能性が高い車両を選択することができる。これにより、検出モードで走行する車両を選択するまでにかかる時間および処理負荷を低減することができる。

また、前記第１判定部は、前記複数のエリアのそれぞれについて、前記変化量および前記発生回数の少なくとも一方に基づいてスコアを算出し、前記複数のエリアのうち、算出したスコアが所定のスコアを超えるエリアの地図に更新の必要があると判定してもよい。

このため、複数のエリアのそれぞれについて、当該エリアの地図の更新の要否を効果的、かつ、容易に判定することができる。

また、前記第１判定部は、前記複数のエリアのうち、単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が第１の回数以上であるエリアの前記所定のスコアを大きくし、前記単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が前記第１の回数以下の第２の回数未満であるエリアの前記所定のスコアを小さくしてもよい。

このため、道路形状の時系列の変化が大きいエリアほど、更新頻度を大きくすることができる。これにより、道路形状の時系列の変化に応じた頻度で、エリアの地図の更新を行うことができる。よって、複数のエリアの地図の更新を、エリアごとに適切な頻度で行うことができる。

本開示の一態様に係る車両は、走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を検出する第１検出部と、道路形状の検出依頼を外部の情報処理装置から通信ネットワークを介して受信する第２通信部と、前記第２通信部により前記検出依頼が受信された場合、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定する第２判定部と、前記第２判定部により前記検出モードに切り替えると判定された場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定された場合、前記走行モードを前記通常モードのままとする切替部と、前記切替部により切り替えられた走行モードで前記車両を走行させる制御部と、を備える。

これによれば、車両は、通常モードとは異なる走行モードであって、地図の更新用に道路形状を検出するための検出モードで走行するため、道路形状を精度よく検出することができる。また、車両は、検出依頼を情報処理装置から受信した場合であっても、車両２００の状況に応じて、走行モードを検出モードに切り替えずに通常モードのままで走行するため、車両のユーザの利便性が損なわれることを抑制することができる。

また、前記第２通信部は、前記第１検出部により検出された前記道路形状を示す検出データを、前記通信ネットワークを介して前記情報処理装置に送信してもよい。

このため、車両は、地図の更新が必要なエリアにおいて精度よく検出した検出データを情報処理装置に送信することができる。

また、前記検出モードは、前記通常モードよりも、最大走行速度を小さくする、最大走行加速度を小さくする、車間距離を大きくする、前記第１検出部が検出する検出周波数を大きくする、の少なくとも１つの設定を変更した状態で走行する走行モードであってもよい。

このため、車両は、検出モードにおいて、道路形状を精度よく検出することができる。

また、さらに、前記車両から一定距離以内の後続車両を検出する第２検出部を備え、前記制御部は、前記切替部により前記走行モードが前記検出モードに切り替えられた場合において、前記第２検出部が前記後続車両を検出しているとき、前記通常モードで前記車両を走行させてもよい。

このため、車両は、走行モードが検出モードに切り替えられた場合であっても、第２検出部が後続車両を検出したときには、後続車両の邪魔にならないように走行することができる。

また、さらに、前記車両の周囲における渋滞の発生を検出する渋滞検出部を備え、前記制御部は、前記切替部により前記走行モードが前記検出モードに切り替えられた場合において、前記渋滞検出部が前記渋滞の発生を検出しているとき、前記通常モードで前記車両を走行させてもよい。

このため、車両は、走行モードが検出モードに切り替えられた場合であっても、他の車両の密度が所定の密度以上であり、渋滞しているときには、渋滞している車両の邪魔にならないように走行することができる。

また、さらに、前記走行モードを前記通常モードから前記検出モードに切り替えることを許可するか否かを示す入力を受け付ける入力受付部を備え、前記第２判定部は、前記入力受付部により受け付けられた前記入力が許可を示す場合、前記走行モードを切り替えると判定し、前記入力受付部により受け付けられた前記入力が不許可を示す場合、前記走行モードを切り替えないと判定してもよい。

このため、車両は、車室内にいる人から許可されていない場合には、走行モードを切り替えずに通常モードで走行するため、当該人の利便性を損なうことを抑制することができる。

また、前記車両は、客を運送する車両であり、前記第２判定部は、前記車両が前記客を迎車中でない、かつ、前記車両が前記客を運送中でない場合、前記走行モードを切り替えると判定し、前記車両が前記客を迎車中である、または、前記客を運送中である場合、前記走行モードを切り替えないと判定してもよい。

このため、車両は、客を迎車中または運送中である場合、走行モードを通常モードのままで走行するため、客の利便性を損なうことを抑制することができる。

本開示の一態様に係る地図更新方法は、１以上の車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記１以上の車両に配信する情報処理装置と、前記１以上の車両とが行う地図更新システムにおける前記地図の地図更新方法であって、前記情報処理装置では、複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の挙動の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、前記地図の更新が必要であると判定したエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、道路形状を精度よく検出する検出車両を選択し、選択した前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信し、前記１以上の車両のうちの前記検出車両として選択された車両では、前記検出依頼を、外部の情報処理装置から前記通信ネットワークを介して受信し、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定し、前記検出モードに切り替えると判定した場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定した場合、前記走行モードを前記通常モードのままとし、切り替えた走行モードで前記検出車両を走行させる。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の一態様に係る情報処理装置、車両、情報処理方法、走行制御方法および地図更新方法について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての図を通して、同一の要素については同じ符号を割り当てる。

（実施の形態）
以下、図１～図１４Ｂを用いて、実施の形態を説明する。

［１－１．構成］
図１は、実施の形態に係る地図更新システムの概略図である。

具体的には、図１において、情報処理装置１００、複数の車両２００、通信ネットワーク３００および移動通信システムの基地局３１０が示されている。例えば、地図更新システム１は、これらの構成要素のうち、情報処理装置１００および複数の車両２００を備える。なお、図１では、複数の車両２００は、２台示されているが、１台以上であれば何台でもよい。

情報処理装置１００は、複数の車両２００が走行する道路および当該道路の周辺の３次元的な道路形状を示す３次元地図を複数の車両２００に配信する装置である。情報処理装置１００は、例えば、サーバである。

複数の車両２００のそれぞれは、３次元地図で示される３次元的な道路形状と、当該車両２００が備える検出部（センサ）を備える。複数の車両２００のそれぞれは、例えば、検出部により検出された、当該車両２００が走行している道路および当該道路の周辺の３次元的な道路形状とをマッチングすることで自車位置を推定し、推定した自車位置を用いて自動運転または運転支援を行う車両である。複数の車両２００のそれぞれは、例えば、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムやＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）アルゴリズムを用いて上記マッチングを行う。

ところで、道路の形状が変化していたり、道路周辺の建造物が建て変わっていたり、あるいは道路周辺の樹木等の自然物の形状が大幅に変化していた場合、３次元地図で示される道路形状と、実際の道路形状とが一致しなくなる。道路および道路周辺の形状は日々変化する。例えば、樹木の形状は季節によって大きく異なる。また、道路脇に建築現場があれば、当該道路の周辺の形状は、日々変化する。これにより、マッチング精度は、悪化する。

このように、マッチング精度が悪化すると、自車位置を推定する精度が悪化する。車両２００は、推定した自車位置をベースに、走行、停止、右左折などの自律制御を行うため、推定した自車位置が現実の位置と大きくずれていれば、想定外の位置で停止したり、曲がったりすることになり、安全上の脅威となる。よって、自律制御での車両２００の走行における安全性を確保するためには、情報処理装置１００が保持している３次元地図の情報鮮度を高く保つ必要がある。つまり、従来のカーナビゲーションシステム向けの抽象的な地図よりも、圧倒的に高い更新頻度が必要になる。また、道路形状を検出する専用の検出車両のみを用いて、広い範囲の道路形状の検出を、高い更新頻度で実現することは困難である。このため、地図更新システム１では、検出部（センサ）を搭載した一般の汎用的な複数の車両２００に、地図更新用の検出データを検出させ、検出データを情報処理装置１００に集約させる。

複数の車両２００が備えるセンサで得られた検出データを用いて情報処理装置１００が保持する３次元地図を更新する場合、ある１台の車両２００がある時刻で検出した検出データのみを用いて更新することは通常しない。なぜなら、何らかの理由で検出データの精度が悪かった場合に当該検出データを更新に用いると精度の悪い地図に更新してしまうおそれがあるためである。つまり、偶発的な環境変化を検出した検出データを用いて更新することは、極力避けられるべきである。よって、複数の車両２００が適度に分散した時刻で検出することにより得られた複数の検出データの中で、当該複数の検出データに共通する環境変化を確かな検出データであるとみなし、更新に反映すればよい。これは、特許文献１、特許文献２および非特許文献１において、ベースとなっている既知の考え方である。

この観点からも、情報処理装置１００は、ある１つの環境変化についても複数の検出データを要する。しかし、その地点を通る全ての車両が検出データをアップロードすることは通信量の観点でも情報処理装置１００の計算資源の観点でも無駄が大きい。例えば、交通量の多い大型国道などのように、１日５万台以上走行する道路もあり、さらに、ＬＩＤＡＲまたはカメラにより得られる検出データは、上述したように大容量であるため、膨大な通信量となってしまう。

逆に交通量が少ないエリアにおける検出データが十分に集まらず、３次元地図の更新に至らないケースがある。特許文献２では、交通量が少ない道路では１データあたりの信頼度を高く補正して更新に至らせている。つまり、交通量が少ないエリアでは、少ない検出データのままで更新を確定させているため、そのままでは信頼性が犠牲になる。そこで、交通量が少ないエリアにおいて検出データをより多く検出すること、および、１つ１つの検出データの精度を向上させることが求められる。

このため、情報処理装置１００は、３次元地図を複数のエリアに分割し、複数のエリアのそれぞれについて、３次元地図の更新の要否を判定し、３次元地図の更新が必要であるエリアのみについて、１以上の車両２００に検出データの検出を依頼する。また、情報処理装置１００は、検出データの検出を依頼する車両２００として、当該エリアを走行中または走行予定の１以上の車両２００のうち、精度よく道路形状を検出できる車両２００を選択する。このように、情報処理装置１００は、更新が必要なエリアに、精度よく道路形状を検出できる車両２００を選択して検出依頼を送信するため、３次元地図の情報鮮度を極力高く保つことができ、かつ、検出データを集約するために発生する通信量および当該検出データの処理負荷を低減することができる。

情報処理装置１００のハードウェア構成について図２を用いて説明する。

図２は、実施の形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、情報処理装置１００は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、メインメモリ１２と、ストレージ１３と、通信ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１４とを備える。

ＣＰＵ１１は、ストレージ１３等に記憶された制御プログラムを実行するプロセッサである。

メインメモリ１２は、ＣＰＵ１１が制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域である。

ストレージ１３は、制御プログラム、コンテンツなどを保持する不揮発性の記憶領域である。

通信ＩＦ１４は、通信ネットワークを介して複数の車両２００と通信する通信インタフェースである。通信ＩＦ１４は、例えば、有線ＬＡＮインタフェースである。なお、通信ＩＦ１４は、無線ＬＡＮインタフェースであってもよい。また、通信ＩＦ１４は、ＬＡＮインタフェースに限らずに、通信ネットワークとの通信接続を確立できる通信インタフェースであれば、どのような通信インタフェースであってもよい。

次に、車両２００のハードウェア構成について図３を用いて説明する。

図３は、実施の形態に係る車両のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、車両２００は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ２１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、メインメモリ２２と、ストレージ２３と、通信ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２４と、撮像装置２５と、ＬＩＤＡＲ２６と、ＩＭＵ２７と、ＧＮＳＳ２８と、ディスプレイ２９と、入力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０とを備える。なお、図３には、複数の車両２００それぞれの構成が示されている。なお、複数の車両２００は、それぞれ、図３に示されるハードウェア構成を全て含んでいなくてもよい。例えば、車両２００は、撮像装置２５およびＬＩＤＡＲ２６の少なくとも一方を有していればよい。また、車両２００は、ディスプレイ２９を有していなくてもよい。また、車両２００は、入力ＩＦ３０を有していなくてもよい。また、車両２００は、ＣＰＵ２１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、メインメモリ２２との代わりに専用回路を有していてもよい。

ＣＰＵ２１は、ストレージ２３等に記憶された制御プログラムを実行するプロセッサである。

メインメモリ２２は、ＣＰＵ２１が制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域である。

ストレージ２３は、制御プログラム、コンテンツなどを保持する不揮発性の記憶領域である。

通信ＩＦ２４は、通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００と通信する通信インタフェースである。つまり、通信ＩＦ２４は、通信ネットワーク３００に通信接続できる通信インタフェースであればよい。具体的には、通信ＩＦ２４は、移動通信システムの基地局３１０との通信接続により、通信ネットワーク３００と通信接続する通信インタフェースである。通信ＩＦ２４は、例えば、第３世代移動通信システム（３Ｇ）、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、または、ＬＴＥ（登録商標）などのような移動通信システムで利用される通信規格に適合した無線通信インタフェースであってもよい。また、通信ＩＦ２４は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ｂ、ｇ、ｎ規格に適合した無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）インタフェースであってもよく、図示しないルータ（例えば、モバイル無線ＬＡＮルータ）との通信接続により、通信ネットワーク３００と通信接続する通信インタフェースであってもよい。

撮像装置２５は、レンズなどの光学系およびイメージセンサを有するカメラである。

ＬＩＤＡＲ２６は、車両２００の水平方向において３６０度全方位、および、垂直方向において所定の角度（例えば３０度）の角度範囲の検出範囲にある物体との距離を検出するレーザセンサである。ＬＩＤＡＲ２６は、周囲にレーザを発し、周囲の物体に反射されたレーザを検知することで、ＬＩＤＡＲ２６から物体までの距離を計測する。ＬＩＤＡＲ２６は、例えば、センチメートルオーダーで当該距離を計測する。このように、ＬＩＤＡＲ２６は、車両２００の周囲の地形表面の複数の点それぞれの３次元座標を検出する。つまり、ＬＩＤＡＲ２６は、周囲の地形表面の複数の３次元座標を検出することで、車両２００の周囲の物体を含む地形の３次元形状を検出することができる。

ＩＭＵ２７は、加速度センサおよびジャイロセンサを含むセンサ機器である。加速度センサは、車両２００の異なる３方向のそれぞれにかかる加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、車両２００の異なる３方向を軸とした３軸周りそれぞれの回転における角速度を検出するセンサである。

ＧＮＳＳ２８は、ＧＰＳ衛星を含む人工衛星から当該ＧＮＳＳ２８の位置を示す情報を受信する。つまり、ＧＮＳＳ２８は、車両２００の現在位置を検出する。

ディスプレイ２９は、ＣＰＵ２１での処理結果を表示する表示装置である。ディスプレイ２９は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイである。なお、ディスプレイ２９は、車両２００の車室内に配置されている。

入力ＩＦ３０は、例えば、ディスプレイ２９の表面に配置され、ディスプレイ２９に表示されるＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）へのユーザからの入力を受け付けるタッチパネルである。入力ＩＦ３０は、例えば、テンキー、キーボード、マウスなどの入力装置であってもよい。なお、入力ＩＦ３０は、車両２００の車室内に配置されている。

図１に戻り、通信ネットワーク３００は、情報処理装置１００および複数の車両が互いに通信するための通信ネットワークである。通信ネットワーク３００は、インターネットのような汎用のネットワークであってもよいし、地図更新システム１の専用のネットワークであってもよい。

次に、地図更新システムの機能構成について図４を用いて説明する。

図４は、実施の形態に係る地図更新システムの機能構成の一例を示すブロック図である。

まず、情報処理装置１００の機能構成について説明する。

情報処理装置１００は、機能構成として、第１判定部１１０と、選択部１２０と、第１通信部１３０と、データベース１５０とを備える。情報処理装置１００は、さらに、位置取得部１４０を備えていてもよい。

第１判定部１１０は、複数のエリアのそれぞれについて、３次元地図により示される道路形状から現在の道路の道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの３次元地図の更新の要否を判定する。具体的には、第１判定部１１０は、複数のエリアのそれぞれについて、上記変化量および上記発生回数の少なくとも一方に基づいてスコアを算出する。そして、第１判定部１１０は、複数のエリアのうち、算出したスコアが所定のスコアを超えるエリアの３次元地図に更新の必要があると判定してもよい。

例えば、第１判定部１１０は、下記の式１を用いて地図更新の要否を決定するためのスコアを算出してもよい。

図５は、第１判定部によるスコアの算出を説明するためのグラフである。

ここで、式１および図５において、Ｓは、スコアを示し、ｃ_ｉは、過去の更新スコアにおける変更量を示し、Ｐは、最終更新時刻から遡る所定期間を示し、Ｔは、最終更新時刻から現在時刻までの経過時間を示し、ｐ_ｊは、各種イベントの発生回数を示し、αおよびβ_ｊは、係数を示す。なお、各種イベントの発生回数とは、車両２００の所定の動作の発生回数である。また、所定の動作とは、現在までの所定期間Ｔの間に車両２００に発生した急減速、急加速、自動運転中の手動運転割り込み、および急回避である。なお、所定の動作は、急減速、急加速、手動運転割り込みよび急回避の全てでなくてもよく、このうちの少なくとも１つであればよい。

第１判定部１１０が算出するスコアは、式１の第１項で示される、３次元地図により示される道路形状から現在の道路の道路形状への変化量に基づくスコアと、式１の第２項で示される、エリアを走行した車両２００の所定の動作の発生回数に基づくスコアとの重み付け和である。すなわち、過去の更新履歴で頻繁に更新しているエリア、最終更新時刻から経過時間が長いエリア、または、急減速、急回避等のイベントが頻発しているエリアは、スコアが高くなりやすい。なお、スコアは、式１の第１項で示されるスコア、および、式１の第２項で示されるスコアの一方であってもよい。

図６は、複数のエリアに区分された３次元地図の一部を示す図である。

第１判定部１１０は、図６に示すように、複数のエリアＡ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４のそれぞれについて、式１の計算を行うことで、スコアを算出する。なお、図６に示す３次元地図を構成する複数のエリアは、一部であるため、第１判定部１１０は、図６に示されていない複数のエリアのそれぞれについても、式１の計算を行う。

また、第１判定部１１０は、複数のエリアのうち、単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が第１の回数以上であるエリアの所定のスコアを大きくし、単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が第１の回数以下の第２の回数未満であるエリアの所定のスコアを小さくしてもよい。

第１判定部１１０は、例えば、ＣＰＵ１１、メインメモリ１２、ストレージ１３などにより実現される。

選択部１２０は、第１判定部１１０により３次元地図の更新が必要であると判定されたエリアを走行中または走行予定の１以上の車両２００の中から、道路形状を検出する検出車両を選択する。選択部１２０は、後述する位置取得部１４０により取得された、複数の車両２００の現在位置または走行経路を用いて、上記エリアを走行中または走行予定の１以上の車両２００を特定してもよい。

選択部１２０は、さらに、特定した、上記エリアを走行中または走行予定の１以上の車両２００の中から、後述する車両データベース１５４に記憶されている車両情報を用いて、道路形状を検出する検出車両を選択してもよい。例えば、選択部１２０は、車両情報に含まれる車高情報または車種情報を用いて、検出車両として、車高が所定の高さ以上である車両を選択してもよい。また、例えば、選択部１２０は、車両情報に含まれるセンサ情報または車種情報を用いて、検出車両として、道路形状を検出するセンサであって、検出精度が所定の精度以上のセンサを有する車両を選択してもよい。また、例えば、選択部１２０は、車両情報に含まれる履歴情報を用いて、検出車両として、以前に、３次元地図の更新を行うために道路形状を検出する検出モードで走行したことがある車両を選択してもよい。

選択部１２０は、例えば、ＣＰＵ１１、メインメモリ１２、ストレージ１３などにより実現される。

第１通信部１３０は、選択部１２０で選択された検出車両に対してエリアの道路形状を検出させる検出依頼を通信ネットワーク３００を介して送信する。第１通信部１３０は、第１通信部の一例である。第１通信部１３０は、検出車両として検出依頼を送信した車両２００から、当該車両２００が備えるセンサによる検出データを、通信ネットワーク３００を介して受信してもよい。また、第１通信部１３０は、複数の車両２００それぞれの現在位置を示す位置情報または走行経路を示す経路情報を受信してもよい。また、第１通信部１３０は、複数の車両２００それぞれの所定の動作の発生履歴を受信してもよい。第１通信部１３０により受信された所定の動作の発生履歴は、イベント履歴データベース１５３に複数の車両２００ごとに記憶される。第１通信部１３０は、例えば、ＣＰＵ１１、メインメモリ１２、ストレージ１３、通信ＩＦ１４などにより実現される。

位置取得部１４０は、第１通信部１３０を介して複数の車両２００の現在位置または走行経路を取得する。位置取得部１４０は、数秒から数十秒ごとに複数の車両２００の現在位置または走行経路を取得する。位置取得部１４０は、例えば、ＣＰＵ１１、メインメモリ１２、ストレージ１３などにより実現される。

データベース１５０は、地図データベース１５１、地図履歴データベース１５２、イベント履歴データベース１５３および車両データベース１５４を有する。

地図データベース１５１は、複数のエリアに区切られている３次元地図を記憶している。複数のエリアは、２次元地図のエリアが複数に区切られたエリアである。３次元地図は、点群地図（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｍａｐ）であり、道路を含む地形（土地の形状）が３次元空間上の点群によって構成されるデータである。点群を構成する複数の点（例えば数百万以上の点）は、それぞれが３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）で示される。

地図データベース１５１の３次元地図は、検出車両のセンサによる検出データを検出車両から第１通信部１３０が受信すると、受信した検出データに基づく３次元地図に更新される。このため、地図データベース１５１は、最新の３次元地図を記憶している。なお、更新が為される前に地図データベース１５１に記憶されている３次元地図は、例えば、所定のセンサを備える装置を用いて、予め検出された道路形状のデータが用いられる。

地図履歴データベース１５２は、地図データベース１５１に過去に記憶されていた３次元地図を記憶している。つまり、地図履歴データベース１５２は、地図データベース１５１に記憶されていた３次元地図であって、更新されることで最新ではなくなった３次元地図を記憶している。なお、地図履歴データベース１５２は、地図データベース１５１に含まれていてもよい。

イベント履歴データベース１５３は、第１通信部１３０を介して取得された複数の車両２００に発生した所定の動作の発生履歴を複数の車両２００ごとに記憶している。イベント履歴データベース１５３は、例えば、図７Ａに示すように、複数の車両２００を識別する車両ＩＤと、発生した所定の動作と、所定の動作が発生した時刻と、所定の動作が発生したエリアとが対応付けられたデータを有する。

車両データベース１５４は、車両情報を記憶している。車両情報は、複数の車両２００の車両に関する情報である。具体的には、車両情報は、複数の車両２００のそれぞれの車高を示す車高情報を含んでいてもよい。また、車両情報は、複数の車両２００のそれぞれが有するセンサの検出精度を示すセンサ情報を含んでいてもよい。また、車両情報は、車種を示す車種情報を含んでいてもよい。なお、車種情報は、例えば、車高情報を含んでいてもよい。また、車種情報は、センサの検出精度を特定するために用いられてもよい。つまり、車種情報を用いることで車種を特定できるため、当該車種の車両が有するセンサの種類を特定できる。よって、車種情報を用いることで、センサの検出精度を特定できる。また、車両情報は、複数の車両２００のそれぞれが道路形状を検出するための検出モードで走行したか否かを示す履歴情報を含んでいてもよい。車両データベース１５４は、例えば、図７Ｂに示すように、複数の車両２００を識別する車両ＩＤと、当該車両の車高と、当該車両のセンサのセンサ精度と、当該車両が検出モードで走行した履歴情報としての走行回数とが対応付けられたデータを有する。

なお、図７Ｂでは、車高として、車高に応じて「高」、「中」、「低」の３段階に分類された情報を有することとしているが、車高の数値そのものを有していてもよい。

また、図７Ｂにおけるセンサ精度は、例えば、複数種類のセンサのそれぞれについて、事前に所定の検出テストを行うことにより「高」、「中」、「低」、「不明」などに分類されることで定義されてもよい。センサの種類と車両とは、車種によって対応付けられていてもよいし、車両からセンサの種類を示す情報を取得することで当該車両のセンサの種類を特定してもよい。なお、「不明」は、所定のテストが行われていないセンサである。

データベース１５０は、例えば、ストレージ１３などにより実現される。なお、データベース１５０が有する、地図データベース１５１、地図履歴データベース１５２、イベント履歴データベース１５３および車両データベース１５４は、一つのストレージで実現されてもよいし、複数のストレージで実現されてもよいし、それぞれが対応する複数のストレージで実現されてもよい。また、情報処理装置１００は、データベース１５０を有していなくてもよく、情報処理装置１００とは別の装置がデータベース１５０を有していてもよい。この場合、情報処理装置１００と別の装置とは相互に通信可能に接続されている。

次に、車両２００の機能構成について説明する。

車両２００は、機能構成として、第２通信部２１０と、第２判定部２２０と、切替部２３０と、制御部２４０と、第１検出部２５０と、地図データベース２６０とを備える。車両２００は、さらに、入力受付部２７０を備えていてもよい。車両２００は、さらに、第２検出部２８０を備えていてもよい。車両２００は、さらに、渋滞検出部２９０を備えていてもよい。

第２通信部２１０は、現在の道路形状の検出依頼を外部の情報処理装置１００から通信ネットワーク３００を介して受信する。第２通信部２１０は、第２通信部の一例である。第２通信部２１０は、第１検出部２５０により検出された道路形状を示す検出データを、通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００に送信してもよい。また、第２通信部２１０は、現在位置を示す位置情報または走行経路を示す経路情報を通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００に送信してもよい。また、第２通信部２１０は、車両２００の所定の動作の発生履歴を通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００に送信してもよい。第２通信部２１０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３、通信ＩＦ２４などにより実現される。

第２判定部２２０は、第２通信部２１０により検出依頼が受信された場合、通常モードから検出モードに、車両２００の走行モードを切り替えるか否かを判定する。通常モードは、通常走行を行う走行モードである。検出モードは、３次元地図を更新するために、走行中の道路の３次元的な道路形状を検出する走行を行う走行モードである。検出モードは、より具体的には、通常モードよりも、最大速度を小さくする、最大加速度を小さくする、他の車両との間の車間距離を大きくする、第１検出部２５０が検出する検出周波数を大きくする、の少なくとも１つの設定を変更した状態で走行する走行モードである。検出モードにおいて、設定される最大速度、最大加速度、車間距離、および検出周波数は、予め定められた固定値であってもよいし、下記の式２で算出される値にスコアに応じて変更されてもよい。設定変更後の制御は、既に実用化されているクルーズコントロール機能などと同様の技術を用いることができる。なお、第１検出部２５０の検出周波数とは、第１検出部２５０の検出のためのサンプリング周波数である。例えば、同一方向において位置を検出するためのサンプリング周波数である。検出周波数は、ＬＩＤＡＲ２６においては、受発光部の回転周波数である。

第２判定部２２０は、後述する入力受付部２７０により受け付けられた入力が、走行モードを通常モードから検出モードに切り替えることを許可すること、つまり許可、を示す場合、走行モードを切り替えると判定してもよい。一方で、第２判定部２２０は、入力受付部２７０により受け付けられた入力が、走行モードを切り替えることを許可しないこと、つまり不許可、を示す場合、走行モードを切り替えないと判定してもよい。

また、第２判定部２２０は、車両２００が客を運送する車両である場合であって、車両２００が客を迎車中でない、かつ、車両２００が客を運送中でない場合、走行モードを切り替えると判定してもよい。一方で、第２判定部２２０は、車両２００が客を迎車中である、または、車両２００が客を運送中である場合、走行モードを切り替えないと判定してもよい。なお、車両２００が客を迎車中とは、客を運送するために当該客がいる場所まで車両２００が走行している状態を示す。また、車両２００が客を運送中とは、車両２００が客を乗せた状態で走行している状態を示す。

第２判定部２２０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３などにより実現される。

切替部２３０は、第２判定部２２０により検出モードに切り替えると判定された場合、走行モードを検出モードに切り替え、検出モードに切り替えないと判定された場合、走行モードを通常モードのままとする。

制御部２４０は、切替部２３０により切り替えられた走行モードで車両２００を走行させる。なお、制御部２４０は、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、後述する第２検出部２８０が後続車両が後続車両を検出しているとき、通常モードで車両２００を走行させてもよい。また、制御部２４０は、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、後述する渋滞検出部２９０が車両２００の周囲で渋滞の発生を検出しているとき、通常モードで車両２００を走行させてもよい。つまり、制御部２４０は、検出モードに切り替えられた場合であっても、後続車両を検出した場合または渋滞を検出した場合には、検出モードでの走行を止めて、通常モードで走行させてもよい。

第１検出部２５０は、道路の３次元的な道路形状を検出する。第１検出部２５０は、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合、車両２００が検出モードで走行している状態で、当該車両が走行している道路の３次元的な道路形状を検出する。第１検出部２５０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３、撮像装置２５、ＬＩＤＡＲ２６などにより実現される。

地図データベース２６０は、３次元地図を記憶している。第２通信部２１０により、所定期間毎に、情報処理装置１００の地図データベース１５１に記憶されている最新の３次元地図が取得され、地図データベース２６０には、第２通信部２１０により取得された最新の３次元地図が記憶されている。地図データベース２６０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３などにより実現される。

入力受付部２７０は、走行モードを通常モードから検出モードに切り替えることを許可するか否かを示す入力を受け付ける。入力受付部２７０は、例えば、車両２００の車室内に居る人から上記入力を受け付ける。入力受付部２７０は、例えば、ディスプレイ２９および入力ＩＦ３０により実現され、図８Ａまたは図８Ｂに示すように、ディスプレイ２９に検出依頼を受信したことを通知するＵＩ２９１または走行モードを検出モードに切り替えるか否かをユーザに尋ねるＵＩ２９２を表示する。ユーザは、入力ＩＦ３０を操作することにより、ＵＩ２９１またはＵＩ２９２に表示されている「はい」または「いいえ」を選択することができる。入力受付部２７０は、ＵＩ２９１またはＵＩ２９２において受け付けられた「はい」または「いいえ」を示す入力を、通常モードから検出モードに切り替えることを許可するか否かを示す入力として受け付ける。なお、入力受付部２７０は、ＵＩ２９１またはＵＩ２９２において、「はい」への入力を検出モードに切り替えることを許可することを示す入力として受け付け、「いいえ」への入力を検出モードに切り替えることを許可しないことを示す入力として受け付ける。

第２検出部２８０は、車両２００から一定距離以内の後続車両を検出する。第２検出部２８０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３、撮像装置２５、ＬＩＤＡＲ２６などにより実現される。なお、撮像装置２５は、第２検出部２８０の機能の一部を実現している場合、車両２００の後方を撮像する。

渋滞検出部２９０は、車両２００の周囲における渋滞の発生を検出する。渋滞検出部２９０は、車両の周囲の複数の他の車両２００の密度が所定の密度以上であるかを推定することで渋滞の発生を検出してもよい。渋滞検出部２９０は、具体的には、車両２００の周囲の所定の範囲内に他の車両２００が何台あるかを推定することで、上記密度を推定してもよい。渋滞検出部２９０は、例えば、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、ストレージ２３、撮像装置２５、ＬＩＤＡＲ２６などにより実現される。なお、渋滞検出部２９０は、車両２００の現在位置に基づいて、外部の情報処理装置から当該現在位置周辺の渋滞情報を取得することにより、車両２００の周囲における渋滞の発生を検出してもよい。

［１－２．動作］
次に、地図更新システム１の動作について説明する。

図９は、実施の形態に係る地図更新システムによる地図更新方法の一例を示すシーケンス図である。

地図更新方法には、情報処理装置１００により行われる情報処理方法と、車両２００により行われる走行制御方法とが含まれる。

まず、情報処理装置１００では、第１判定部１１０は、複数のエリアのそれぞれにおいて、当該エリアの地図の更新の要否を判定する（Ｓ１１）。地図の更新の要否を判定する更新判定処理の詳細は後述する。

選択部１２０は、第１判定部１１０により地図の更新が必要であると判定されたエリアを走行中または走行予定の１以上の車両から、道路形状を検出する検出車両を選択する（Ｓ１２）。

第１通信部１３０は、検出車両に、上記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワーク３００を介して送信する（Ｓ１３）。

そして、検出車両として選択された車両２００は、検出依頼を受信することで、走行制御を開始する（Ｓ２１）。当該車両２００は、走行制御において、検出モードでの走行が許可された場合、検出モードで走行すると共に、道路形状の検出を行う。検出依頼の受信も含む走行制御の詳細は、後述する。

車両２００は、道路形状の検出を行った場合、得られた検出データを通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００に送信する（Ｓ２２）。

そして、情報処理装置１００では、第１通信部１３０が車両２００から送信された検出データを受信し（Ｓ１４）、地図データベース１５１の３次元地図の更新が行われる（Ｓ１５）。

なお、ステップＳ２２、Ｓ１４、Ｓ１５の処理は必ずしも行われなくてもよい。例えば、情報処理装置１００は、地図データベース１５１を備えていなくてもよく、第１判定部１１０、選択部１２０および第１通信部１３０を備える第１の情報処理装置と、データベース１５０を備える第２の情報処理装置とに構成が分離されていてもよい。この場合、第１の情報処理装置は、第２の情報処理装置から地図の更新の要否を判定するための情報を取得して、ステップＳ１１～Ｓ１３を行う。車両２００は、ステップＳ２１を行い、検出データを第２の情報処理装置に送信する処理をステップＳ２２の代わりに行う。そして、第２の情報処理装置は、ステップＳ１４、Ｓ１５の処理を行う。

図１０は、実施の形態に係る更新判定処理の詳細の一例を示すフローチャートである。

情報処理装置１００は、所定の期間ごとに更新判定処理を繰り返し行う。

第１判定部１１０は、複数のエリアＡ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４のそれぞれについて以下のステップＳ３２～Ｓ３５の処理を行うループを行う（Ｓ３１）。

第１判定部１１０は、複数のエリアのうちの１つのエリア、例えばエリアＡ１のスコアを算出する（Ｓ３２）。第１判定部１１０は、例えば、式１を用いてスコアを算出する。

第１判定部１１０は、算出したスコアが所定のスコアを超えているか否かを判定する（Ｓ３３）。

第１判定部１１０は、算出したスコアが所定のスコアを超えていると判定した場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、エリアＡ１の更新が必要であると判定する（Ｓ３４）。

一方で、第１判定部１１０は、算出したスコアが所定のスコア以下であると判定した場合（Ｓ３３でＮｏ）、エリアＡ１の更新が不要であると判定する（Ｓ３５）。

第１判定部１１０は、エリアＡ１についてステップＳ３４またはステップＳ３５が行われると、まだループが行われていない残りのエリアＡ２～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４のそれぞれに対して順番にループを繰り返す。第１判定部１１０は、全てのエリアＡ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４についてループが行われた場合、ループを終了し更新判定処理を終了する。

なお、上記では、第１判定部１１０は、ループを実行することにより、複数のエリアＡ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４のそれぞれについて更新判定処理を行うとしたが、複数のエリアＡ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４のそれぞれについてのステップＳ３２～Ｓ３５を並列して行うことにより更新判定処理を行ってもよい。

図１１は、実施の形態に係る走行制御の詳細の一例を示すフローチャートである。

情報処理装置１００に検出依頼を送信された車両２００、つまり、検出車両として情報処理装置１００に選択された車両２００は、走行制御を行う。

車両２００では、第２通信部２１０が検出依頼を受信する（Ｓ４１）。

第２判定部２２０は、通常モードから検出モードに、車両２００の走行モードを切り替えるか否かを判定する（Ｓ４２）。

切替部２３０は、第２判定部２２０により走行モードを検出モードに切り替えると判定された場合（Ｓ４２でＹｅｓ）、検出モードに切り替える（Ｓ４３）。切替部２３０は、第２判定部２２０により走行モードを検出モードに切り替えないと判定された場合（Ｓ４２でＮｏ）、走行モードを通常モードのままとし、走行制御処理を終了する。

制御部２４０は、切替部２３０により切り替えられた検出モードで、更新が必要であると判定されたエリア内で車両２００を走行させ（Ｓ４４）、第１検出部２５０に当該エリアにおける道路形状の検出を行わせる。このとき、制御部２４０は、通常モードよりも、最大速度を小さくする、最大加速度を小さくする、他の車両との間の車間距離を大きくする、第１検出部２５０が検出する検出周波数を大きくする、の少なくとも１つの設定を変更した状態で車両２００を走行させ、この状態で道路形状の検出を第１検出部２５０に行わせる。

切替部２３０は、エリアにおける道路形状の検出が終了したか否かを判定する（Ｓ４５）。

切替部２３０は、検出が終了したと判定した場合（Ｓ４５でＹｅｓ）、車両２００の走行モードを検出モードから通常モードに切り替える（Ｓ４６）。一方で、切替部２３０は、検出が終了していないと判定した場合（Ｓ４５でＮｏ）、ステップＳ４５を繰り返す。つまり、切替部２３０は、エリアにおける道路形状の検出が終了するまで、検出モードを継続し、当該検出が終了すると検出モードを通常モードに切り替える。

制御部２４０は、切替部２３０により切り替えられた通常モードで、走行させ（Ｓ４７）、走行制御を終了する。

なお、ステップＳ４５～Ｓ４７は、必ずしも行われなくてもよい。

［１－３．検出モードでの走行例］
図１２は、検出モードとして車間距離を大きくして走行することの効果について説明するための図である。

図１２に示すように、車両２００の上部には、センサとしてＬＩＤＡＲ２６が配置されている。複数の破線は、ＬＩＤＡＲ２６から発せられるレーザを示し、ＬＩＤＡＲ２６は、破線４０から破線４１までの範囲でレーザを発する。

車両２００の前方にトラック４００が走行している場合を考える。このとき、ＬＩＤＡＲ２６による検出データとしては、周囲の建物や樹木、道路等の地図に記載されるオブジェクトが検出されたデータであることが好ましく、一時的に前方に居るトラック４００が検出されたデータではない。しかしながら、ＬＩＤＡＲ２６では、透視はできないため、トラック４００の向こう側のオブジェクトを検出することは難しい。

この場合では、ＬＩＤＡＲ２６は、検出すべきでないオブジェクトであるトラック４００を検出してしまい、検出すべきオブジェクトを検出できない。このため、トラック４００を検出した検出データに基づいて環境変化と誤解する可能性がある。もちろんＬＩＤＡＲ２６と並行して撮像装置２５によりえら得る画像等からトラック４００であることを検出し、トラック４００を検出した検出データを地図の更新に利用することを除外することも可能である。しかし、トラック４００を検出するための処理に負荷がかかり、検出すべきオブジェクトを検出できないことは避けられない。したがって、例えば図１２に示すように前方をトラック４００が走行している場合などのように、検出すべきオブジェクトを効果的に検出するために、前方の車両から車間距離を大きく取ることに効果がある。

なお、ＬＩＤＡＲ２６でオブジェクトを検出することを例にして説明したが、ステレオカメラなどの撮像装置を用いてオブジェクトを検出する場合においても同様のことが言える。

なお、片側１車線の道路で後続車を検知している場合や、渋滞中は車間距離設定は変更しないという配慮は必要と考えられる。渋滞情報は既に市販車で取得できており、またレーン情報も地図情報に通常含まれているものであり、後続車検知は全周囲ライダーやバックカメラで容易に検知できる。

図１３Ａおよび図１３Ｂは、検出モードとして、最大速度または最大加速度を小さくして走行することの効果について説明するための図である。

図１３Ａおよび図１３Ｂは、車両２００とオブジェクト５０を上から見た図である。車両２００は、向きなどを示すために簡易的に示している。車両２００が備えるＬＩＤＡＲ２６は、図１３Ａにおいて、ｘｙ平面の原点に位置し、３６０度の全方位に破線で示すレーザを発する。このとき、ＬＩＤＡＲ２６は、オブジェクト５０に反射された箇所である点５１～点５７のそれぞれの座標が点群として検出される。なお、検出された座標は、車両２００のＬＩＤＡＲ２６の中心座標、つまりｘｙ平面の原点、を基準としたときの値であって、地図上の座標ではない。

地図を更新するためには点５１～点５７の地図上の座標を求める必要がある。これは地図上における車両の位置および／または姿勢を考慮して、車両２００のＬＩＤＡＲ２６を中心とする第１の座標系から、地図上の第２の座標系へ座標変換することで求められる。座標変換には、式３を用いる。

地図上の第２の座標系における車両２００の位置および／または姿勢は上述したＩＣＰやＮＤＴアルゴリズムによって推定される。これらのアルゴリズムは一般に繰り返しアルゴリズムであるから、初期値依存性がある。このため、これらのアルゴリズムを用いた車両２００の位置および／または姿勢の推定では、不適切な初期値を与えると推定精度が悪化する。一般に初期値としては現時刻での位置およびまたは姿勢、速度、加速度、角加速度などから推定した次時刻での位置およびまたは姿勢が使われるが、急加速や急旋回中はその精度が悪化する。

ここで図１３Ｂに示すように、車両２００が地図上の第２の座標系において位置２００ａに位置するのに関わらず、位置２００ｂに位置すると推定された場合、図１３Ａのように検出された第１の座標系の点５１～点５７から推定される第２の座標系上の座標値は点５１ｂ～点５７ｂとなる。つまり、オブジェクトの推定される位置５０ｂとオブジェクトの実際の位置５０ａとの間にずれが生じる。

つまり、車両２００が急加減速中、急旋回中、振動が多い状況などでは、推定する車両２００の位置および／または姿勢の誤差が大きくなる。車両２００の位置および／または姿勢の誤差が大きくなるため、上記のように検出した点群から推定したオブジェクトの座標値にも誤差が生じてしまう。よって、最大速度、最大加速度の設定を小さくすることにより、車両２００の第２の座標系における位置および／または姿勢の推定の精度を向上させることができ、推定した座標値に誤差が生じることを防ぐことができる。

さらに、式２と同様に、センサの検出周波数をスコアに応じて変更することが考えられる。例えば、ＬＩＤＡＲ２６は、レーザの受発光部が内部で回転しており、その回転周波数を変更できる。ＬＩＤＡＲ２６は、受発光部の回転周波数を大きくして速く回転させることで、検出される検出データの時間的な密度を大きくすることができる。なお、この場合、受発光部のレーザの発光周期は変わらないため、受発光部が１周する毎に得られる検出データに含まれる点の数は減少する。しかし、一般に、検出データに含まれる点群は、ダウンサンプルして利用されるため、ほとんど弊害とはならない。このように、ＬＩＤＡＲ２６の受発光部の回転周波数を大きくすることで、検出データの時間的な密度を大きくすることで自車位置を推定する際のマッチング処理で与える初期位置の精度を向上させることができ、自車位置の推定精度を向上させることができる。

図１４Ａおよび図１４Ｂは、複数のオブジェクトによるオクルージョンの発生を抑制する効果について説明するための図である。

図１４Ａでは、車両２００のＬＩＤＡＲ２６は、時刻ｔ＝０および時刻ｔ＝１のどちらの地点においても、オブジェクト７１がオブジェクト７０、７２の陰に入っているため、オブジェクト７１を検出することができない。ここで、図１４Ｂに示すように、ＬＩＤＡＲ２６の回転周波数を２倍にして時刻ｔ＝０．５の位置からでも検出を可能にすれば、オブジェクト７１を検出することができる。なお、図１４Ａおよび図１４Ｂにおいて破線で示すＬＩＤＡＲ２６のレーザの角度間隔は模式的なものであり、実際には０．５度以下である。それでも、時刻ｔ＝０および時刻ｔ＝１の位置からでは、オブジェクト７０、７２の陰になるため、オブジェクト７１を検出できない。

上記ではＬＩＤＡＲ２６を例として記載したが、検出周波数の変更は、その他のセンサでも実施できる。例えば、ステレオカメラなどの撮像装置を用いてオブジェクトを検出する場合であっても、上記と同様のことが言える。

［１－４．効果など］
本実施の形態に係る情報処理装置１００によれば、３次元地図を複数のエリアに分割し、複数のエリアのそれぞれについて、地図の更新の要否を判定する。このように、情報処理装置１００は、地図の更新が必要なエリアを効率的に判定することができる。

また、情報処理装置１００において、地図の更新が必要であるエリアについて、１以上の車両２００に検出データの検出を依頼する。このように、情報処理装置１００は、更新が必要なエリアを走行するまたは走行予定の車両２００を選択して検出依頼を送信するため、精度のよい検出データを効果的に取得することができる。このため、情報処理装置１００は、精度のよい地図データに効果的に更新することができる。

また、情報処理装置１００において、車両２００は、自動運転を行う車両である。所定の動作は、現在までの所定期間の間に発生した急減速、急加速、自動運転中の手動運転割り込み、および急回避の少なくとも１つである。つまり、情報処理装置１００は、自動運転を行う車両において所定の動作の発生回数が多いほど、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が大きいと判断する。なぜなら、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が生じると、自車位置を推定する精度が悪くなるため、安定した走行制御が難しくなるからである。このように、情報処理装置１００は、所定の動作の発生回数が多いほど、地図が示す道路形状と、実際の道路形状との間に差が大きいと判断するため、地図の更新の要否を効果的に判定することができる。

また、情報処理装置１００において、選択部１２０は、検出車両として、車高が所定の高さ以上である車両を選択する。このため、精度よく道路形状を検出できる車両２００を選択することができる。

また、情報処理装置１００において、選択部１２０は、検出車両として、道路形状を検出するセンサであって、検出精度が所定の精度以上のセンサを有する車両２００を選択する。このため、精度よく道路形状を検出できる車両２００を選択することができる。

また、情報処理装置１００において、選択部１２０は、検出車両として、以前に、地図の更新を行うために道路形状を検出する検出モードで走行したことがある車両２００を選択する。このため、精度よく道路形状を検出するための検出モードで走行できる可能性が高い車両を選択することができる。これにより、検出モードで走行する車両を選択するまでにかかる時間および当該選択にかかる処理負荷を低減することができる。

また、情報処理装置１００において、第１判定部１１０は、複数のエリアのそれぞれについて、道路形状の変化量、および、所定の動作の発生回数の少なくとも一方に基づいてスコアを算出する。第１判定部１１０は、複数のエリアのうち、算出したスコアが所定のスコアを超えるエリアの地図に更新の必要があると判定する。このため、複数のエリアのそれぞれについて、当該エリアの地図の更新の要否を効果的、かつ、容易に判定することができる。

また、情報処理装置１００において、第１判定部１１０は、複数のエリアのうち、単位期間当たりの更新の必要があると判定した回数が第１の回数以上であるエリアの所定のスコアを大きくし、単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が第１の回数以下の第２の回数未満であるエリアの所定のスコアを小さくする。このように、第１判定部１１０は、地図の更新の要否を判定するためのスコアの閾値を過去に更新の要否を判定した回数に応じて変更するため、道路形状の時系列の変化が大きいエリアほど、更新頻度を大きくすることができる。これにより、道路形状の時系列の変化に応じた頻度で、エリアの地図の更新を行うことができる。よって、複数のエリアの地図の更新を、エリア毎に適切な頻度で行うことができる。

本実施の形態に係る車両２００によれば、検出依頼を受信した場合、通常モードとは異なる走行モードであって、地図の更新用に道路形状を検出するための検出モードで走行する。このため、車両２００は、道路形状を精度よく検出することができる。また、車両２００は、検出依頼を情報処理装置から受信した場合であっても、車両２００の状況に応じて、検出モードに切り替えずに通常モードのままで走行するため、車両２００のユーザの利便性が損なわれることを抑制することができる。

また、車両２００において、第２通信部２１０は、第１検出部２５０により検出された道路形状を示す検出データを、通信ネットワーク３００を介して情報処理装置１００に送信する。このため、車両２００は、地図の更新が必要なエリアにおいて精度よく検出した検出データを情報処理装置１００に送信することができる。

また、車両２００において、検出モードは、通常モードよりも、最大走行速度を小さくする、最大走行速度を小さくする、車間距離を大きくする、第１検出部２５０が検出する検出周波数を大きくする、の少なくとも１つの設定を変更した状態で走行する走行モードである。このため、車両２００は、検出モードにおいて、道路形状を精度よく検出することができる。

また、車両２００において、さらに、車両２００から一定距離以内の後続車両を検出する第２検出部２８０を備える。制御部２４０は、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、第２検出部２８０が後続車両を検出しているとき、通常モードで車両２００を走行させる。このため、車両２００は、走行モードが検出モードに切り替えられた場合であっても、第２検出部２８０が後続車両を検出した場合には、後続車両の邪魔にならないように走行することができる。

また、車両２００において、さらに、車両２００の周囲における渋滞の発生を検出する渋滞検出部２９０を備える。制御部２４０は、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、渋滞検出部２９０が渋滞の発生を検出しているとき、通常モードで車両２００を走行させる。このため、車両２００は、走行モードが検出モードに切り替えられた場合であっても、車両２００の周囲が渋滞している場合、渋滞している車両の邪魔にならないように走行することができる。

また、車両２００において、さらに、走行モードを通常モードから検出モードに切り替えることを許可するか否かを示す入力を受け付ける入力受付部２７０を備える。第２判定部２２０は、入力受付部２７０により受け付けられた入力が許可を示す場合、走行モードを切り替えると判定し、入力受付部２７０により受け付けられた入力が不許可を示す場合、走行モードを切り替えないと判定する。このため、車両２００は、車室内にいる人から許可されていない場合には、走行モードを切り替えずに通常モードで走行するため、当該人の利便性を損なうことを抑制することができる。

また、車両２００において、車両２００は、客を運送する車両である。第２判定部２２０は、車両２００が客を迎車中でない、かつ、車両２００が客を運送中でない場合、走行モードを切り替えると判定する。第２判定部２２０は、車両２００が客を迎車中である、または、客を運送中である場合、走行モードを切り替えないと判定する。このため、車両２００は、客を迎車中または運送中である場合、走行モードを通常モードのままで走行するため、客の利便性を損なうことを抑制することができる。

［１－５．変形例］
上記実施の形態では、車両２００の周囲の地形表面の３次元形状を検出するのに、ＬＩＤＡＲ２６を用いるとしたが、これに限らない。例えば、ステレオカメラを用いて、ステレオカメラにより撮像された画像から、車両２００の周囲の地形表面の３次元形状を検出してもよいし、距離センサおよびカメラの組合せを用いて、距離センサの検出結果およびカメラにより撮像された画像から、車両２００の周囲の地形表面の３次元形状を検出してもよい。

上記実施の形態では、地図として道路および道路周辺の３次元形状を示す３次元地図を用いるとしたが、道路および道路周辺の２次元形状を示す２次元地図を用いてもよい。この場合、ＬＩＤＡＲ２６などで実現される第１検出部２５０は、車両２００の周辺の道路および道路の周辺の形状である道路形状を３次元形状で検出するとしたが、２次元形状で検出してもよい。なお、第１検出部２５０は、３次元形状で検出した道路形状を、２次元形状に変換することで２次元形状で検出してもよい。

上記実施の形態では、車両２００において、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、第２検出部２８０が後続車両を検出しているとき、制御部２４０は車両２００を通常モードで走行させるとした。ただし、検出依頼を情報処理装置１００から受信した後、第２検出部２８０が後続車両を検出した場合、第２判定部２２０が走行モードを検出モードに切り替えないと判定してもよい。

上記実施の形態では、車両２００において、切替部２３０により走行モードが検出モードに切り替えられた場合において、渋滞検出部２９０が車両２００の周囲における渋滞の発生を検出しているとき、制御部２４０は車両２００を通常モードで走行させるとした。ただし、検出依頼を情報処理装置１００から受信した後、渋滞検出部２９０が車両２００の周囲における渋滞の発生を検出した場合、第２判定部２２０が走行モードを検出モードに切り替えないと判定してもよい。

なお、上記の実施形態では、情報処理装置１００が選択した検出車両に対するエリアの道路形状を検出させる検出依頼を受けた車両２００が、走行モードを、通常モードから検出モードに変更する場合において、車両２００の所有者または乗車している人に対して報酬を与えるようなサービスを、情報処理装置１００またはサービス用のサーバ等で備える構成にしてもよい。ここでの報酬は金銭を与えてもよいし、ポイントサービスを付与してもよい。

情報処理装置１００は、車両２００を一意に特定できるので、例えば、車両２００が自動運転タクシーである場合、車両２００に乗っている乗客が、走行モードの変更を承諾するような場合におけるサービスとしては、車内２００に備え付けられた端末に、特定のＱＲコード（登録商標）を表示させる。そして、乗客は、乗客の所有するスマートフォン等で、ＱＲコード（登録商標）をスキャンし、スマートフォン等から情報処理装置１００またはサービス用のサーバに走行モードの変更を承諾したことを示す情報が送信される。これにより乗客が上記の報酬を入手する、つまり、情報処理装置１００が乗客に報酬を与えるような仕組みであってもよい。または、車両２００それぞれに所有者のアカウントを紐付けておき、そのアカウントに走行モードの変更を許諾したことを示す情報を蓄積するようにしてもよい。

報酬を与えることによって、走行モードを、通常モードから検出モードへの変更を許可する車両が増加し、精度の高いデータをより多く集めることができる。

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の情報処理方法、走行制御方法、地図更新方法などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記車両に配信する情報処理装置が行う情報処理方法であって、複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の挙動の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、前記地図の更新が必要であると判定したエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、道路形状を精度よく検出する検出車両を選択し、選択した前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信する情報処理方法を実行させる。

また、このプログラムは、コンピュータに、車両が行う走行制御方法であって、走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を検出し、道路形状の検出依頼を、外部の情報処理装置から通信ネットワークを介して受信し、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定し、前記検出モードに切り替えると判定した場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定した場合、前記走行モードを前記通常モードのままとし、切り替えた走行モードで前記車両を走行させる走行制御方法を実行させる。

また、このプログラムは、コンピュータに、１以上の車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記１以上の車両に配信する情報処理装置と、前記１以上の車両とが行う地図更新システムにおける前記地図の地図更新方法であって、前記情報処理装置では、複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量、および、当該エリアを走行した車両の所定の挙動の発生回数の少なくとも一方に基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、前記地図の更新が必要であると判定したエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、道路形状を精度よく検出する検出車両を選択し、選択した前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信し、前記１以上の車両のうちの前記検出車両として選択された車両では、前記検出依頼を、外部の情報処理装置から前記通信ネットワークを介して受信し、通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定し、前記検出モードに切り替えると判定した場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定した場合、前記走行モードを前記通常モードのままとし、切り替えた走行モードで前記検出車両を走行させる地図更新方法を実行させる。

以上、本発明の一つまたは複数の態様に係る情報処理装置、車両、情報処理方法、走行制御方法および地図更新方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

本開示は、精度のよい地図データに効果的に更新することができる情報処理装置、車両、情報処理方法、走行制御方法および地図更新方法などとして有用である。

１ 地図更新システム
１１ ＣＰＵ
１２ メインメモリ
１３ ストレージ
１４ 通信ＩＦ
２１ ＣＰＵ
２２ メインメモリ
２３ ストレージ
２４ 通信ＩＦ
２５ 撮像装置
２６ ＬＩＤＡＲ
２７ ＩＭＵ
２８ ＧＮＳＳ
２９ ディスプレイ
３０ 入力ＩＦ
４０、４１ 破線
５０ オブジェクト
５０ａ 実際の位置
５０ｂ 推定される位置
５１～５７、５１ｂ～５７ｂ 点
７０～７２ オブジェクト
１００ 情報処理装置
１１０ 第１判定部
１２０ 選択部
１３０ 第１通信部
１４０ 位置取得部
１５０ データベース
１５１ 地図データベース
１５２ 地図履歴データベース
１５３ イベント履歴データベース
１５４ 車両データベース
２００ 車両
２００ａ、２００ｂ 位置
２１０ 第２通信部
２２０ 第２判定部
２３０ 切替部
２４０ 制御部
２５０ 第１検出部
２６０ 地図データベース
２７０ 入力受付部
２８０ 第２検出部
２９０ 渋滞検出部
２９１、２９２ ＵＩ
３００ 通信ネットワーク
３１０ 基地局
４００ トラック

Claims (8)

1. 車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記車両に配信する情報処理装置であって、
   複数のエリアに区切られている前記地図を記憶している地図データベースと、
   前記複数のエリアのそれぞれについて、前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量に基づく第１スコアと、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数に基づく第２スコアとを下記の式１に基づいて加算したスコアに基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定する第１判定部と、を備え、
   前記車両は、自動運転を行う車両であり、
   前記所定の動作は、最終更新時刻から現在時刻までの経過期間の間に発生した急減速、急加速、前記自動運転中の手動運転割り込み、および急回避の少なくとも１つであり、
   前記第１判定部は、前記複数のエリアのうち、算出した前記スコアが所定のスコアを超えるエリアの地図に更新の必要があると判定する
   情報処理装置。
   

   
2. 前記第１判定部により前記地図の更新が必要であると判定されたエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、前記道路形状を検出する検出車両を選択する選択部と、
   前記選択部で選択された前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信する第１通信部と、をさらに備える
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記選択部は、前記検出車両として、車高が所定の高さ以上である車両を選択する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記選択部は、前記検出車両として、前記道路形状を検出するセンサであって、検出精度が所定の精度以上のセンサを有する車両を選択する
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記選択部は、前記検出車両として、以前に、前記地図の更新を行うために前記道路形状を検出する検出モードで走行したことがある車両を選択する
   請求項２から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記第１判定部は、前記複数のエリアのうち、単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が第１の回数以上であるエリアの前記所定のスコアを大きくし、前記単位期間当たりに更新の必要があると判定した回数が前記第１の回数以下の第２の回数未満であるエリアの前記所定のスコアを小さくする
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記車両に配信する情報処理装置が行う情報処理方法であって、
   複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量に基づく第１スコアと、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数に基づく第２スコアとを下記の式１に基づいて加算したスコアに基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、
   前記車両は、自動運転を行う車両であり、
   前記所定の動作は、最終更新時刻から現在時刻までの経過期間の間に発生した急減速、急加速、前記自動運転中の手動運転割り込み、および急回避の少なくとも１つであり、
   前記判定では、前記複数のエリアのうち、算出した前記スコアが所定のスコアを超えるエリアの地図に更新の必要があると判定する
   情報処理方法。
   

   
8. １以上の車両が走行する道路および前記道路の周辺の形状である道路形状を示す地図を前記１以上の車両に配信する情報処理装置と、前記１以上の車両とを備える地図更新システムにおける前記地図の地図更新方法であって、
   前記情報処理装置では、
   複数のエリアのそれぞれについて、前記情報処理装置が備える地図データベースに記憶されている前記地図により示される前記道路形状から現在の前記道路形状への変化量に基づく第１スコアと、当該エリアを走行した車両の所定の動作の発生回数に基づく第２スコアとを下記の式１に基づいて加算したスコアに基づいて、当該エリアの前記地図の更新の要否を判定し、
   前記車両は、自動運転を行う車両であり、
   前記所定の動作は、最終更新時刻から現在時刻までの経過期間の間に発生した急減速、急加速、前記自動運転中の手動運転割り込み、および急回避の少なくとも１つであり、
   前記判定では、前記複数のエリアのうち、算出した前記スコアが所定のスコアを超えるエリアの地図に更新の必要があると判定し、
   前記地図の更新が必要であると判定したエリアを走行中または走行予定の１以上の車両の中から、道路形状を精度よく検出する検出車両を選択し、
   選択した前記検出車両に対して前記エリアの道路形状を検出させる検出依頼を、通信ネットワークを介して送信し、
   前記１以上の車両のうちの前記検出車両として選択された車両では、
   前記検出依頼を、外部の情報処理装置から前記通信ネットワークを介して受信し、
   通常走行を行う通常モードから、前記地図を更新するために、走行中の道路の道路形状を検出する走行を行う検出モードに、前記車両の走行モードを切り替えるか否かを判定し、
   前記検出モードに切り替えると判定した場合、前記走行モードを前記検出モードに切り替え、前記検出モードに切り替えないと判定した場合、前記走行モードを前記通常モードのままとし、
   切り替えた走行モードで前記検出車両を走行させる
   地図更新方法。
   

   

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