JP7211513B2 - 地図データ生成装置 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照

本出願は、２０１９年７月３日に出願された日本出願番号２０１９－１２４４６２号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。

本開示は、複数の車両からプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新する地図データ生成装置に関する。

例えばカーナビゲーション装置や自動運転制御等に利用されるデジタル道路地図を生成する技術として、複数のプローブカーからのプローブデータを収集することに基づいて、地図データの生成・更新を行うシステムが考えられている（例えば特許文献１参照）。このシステムでは、プローブカーである複数台の車両とセンタとを通信可能に接続し、各車両の走行に伴う車載カメラの撮影画像データ及びその際の車両の走行位置データをプローブデータとしてセンタが収集する。そして、センタは、それらプローブデータから道路単位の走行軌跡を再現し、データベース中の地図データとの差分を検出することに基づいて、地図データの更新を行うものである。

米国特許出願公開２０１７／００３１３５９号公報

上記のシステムにおいては、プローブカーから収取したプローブデータ中に、例えば車載カメラの撮影画像データに歪みや部分的な欠損などがあると、不正確なデータに基づいて地図データが更新されてしまうことになる。このように、プローブデータの品質のばらつき等によって、更新される地図データの精度が低下してしまう虞がある。
そこで、本開示は、複数の車両からプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新するものにあって、地図データの更新の精度を高めることができる地図データ生成装置を提供することを目的とする。

本開示の第１の態様において、地図データ生成装置は、複数の車両からプローブデータを収集するプローブデータ収集部と、前記プローブデータ収集部により収集された複数個のプローブデータに基づいて、道路の区間又は路線或いは地図を区画したメッシュからなるデータ管理単位毎のプローブ地図データを生成するプローブ地図データ生成部と、前記プローブ地図データ生成部により生成されたプローブ地図データを基本地図データと比較して差分データを求める比較処理部と、前記比較処理部により求められた差分データが、前記データ管理単位毎に所定個数Ｎ又は所定期間だけ取得されたときに、それら差分データから統計学的処理により一過性の差分データを判別する一過性差分データ判別処理部（と、前記データ管理単位毎の複数個の差分データから、前記一過性差分データ判別処理部により判別された一過性差分データを除き、残った差分データに基づいて前記基本地図データを更新する地図データ更新部とを備えている。

これによれば、プローブデータ収集部により、複数の車両からプローブデータが収集され、プローブ地図データ生成部により、複数のプローブデータに基づいて、道路の区間又は路線或いは地図を区画したメッシュからなるデータ管理単位毎のプローブ地図データが生成される。そして、地図データ更新部は、生成されたプローブ地図データを基本地図データと比較して差分データを求め、データ管理単位毎の複数個の差分データに基づいて基本地図データを更新する。従って、実道路における車線の追加や、道路付近のランドマークの新設といった変更があった場合には、地図データ更新部により、速やかに基本地図データが更新されるようになり、常に、最新の地図データを得ることができる。

このとき、一過性データ判別処理部により、それらプローブデータ又は差分データから、一過性のデータが判別されてデータから除外される。これにて、プローブデータ中に、例えば車載カメラの撮影画像データに歪みや部分的な欠損などがあった場合に、そのプローブデータ自体又はそれに基づいて求められた差分データは、大きな誤差を含む一過性の差分データと判別することができる。これにより、地図データ更新部において基本地図データを更新するにあたって、予め、誤差を含んだ一過性のデータを排除することができ、確かなデータのみを用いて更新の処理を行うことができ、不正確なデータに基づいて地図データが更新されてしまうことがなくなる。この結果、複数の車両からプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新するものにあって、地図データの更新の精度を高めることができる。

本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図１は、第１の実施形態を示すもので、地図生成システムの電気的構成を概略的に示すブロック図であり、 図２は、データセンタのＣＰＵが実行する基本地図データ更新の処理手順を概略的に示すフローチャートであり、 図３は、データセンタのＣＰＵが実行する処理機能を模式的に示す機能ブロック図であり、 図４は、統合プローブ地図データと基本地図データとのずれの補正を説明するための図であり、 図５は、統合プローブ地図データと基本地図データとの間でランドマークの差分がある様子を示す図であり、 図６は、統合プローブ地図データと基本地図データとの間で道路区画線の差分がある様子を示す図であり、 図７は、差分データに基づく基本地図データの更新の様子を説明するための図であり、 図８は、第２の実施形態を示すもので、基本地図データ更新の処理手順を概略的に示すフローチャートであり、 図９は、第３の実施形態を示すもので、基本地図データ更新の処理手順を概略的に示すフローチャートであり、 図１０は、他の実施形態を示すもので、データ管理単位としての地図を区画したメッシュの一例を示す図である。

（１）第１の実施形態
以下、第１の実施形態について、図１から図７を参照しながら説明する。図１は、地図生成システム１の全体構成を概略的に示している。ここで、地図生成システム１は、データセンタ２と、道路上を走行する複数台の車両Ａ群（図３に１台のみ図示）に夫々設けられた車載装置３とから構成される。車両Ａ群は、具体的には、乗用車やトラック等、一般の自動車全体を含んでいる。前記データセンタ２は、多数の車両Ａからプローブデータを収集し、道路地図データを生成・更新する本実施形態に係る地図データ生成装置として機能する。

前記各車両Ａに搭載された車載装置３は、コンピュータ及びその周辺装置、無線通信装置等を含んで構成される。具体的には、図１に示すように、車載装置３は、ＣＰＵ４を備えると共に、このＣＰＵ４に接続された、車載カメラ５、ＧＰＳ受信機６、自車位置取得部７、位置データベース８、地図データベース９、ネットワークインターフェイス（ＮＷ Ｉ／Ｆ）１０を備えている。前記車載カメラ５は、車両Ａに搭載されて周辺を撮影するもので、例えば車両Ａの前後及び左右に設けられる。この車載カメラ５により、車両Ａの走行時に周辺画像が撮影され、その撮影画像データがＣＰＵ４に入力される。尚、車載カメラ５は、少なくとも車両Ａの前方を撮影するものであれば良い。

前記ＧＰＳ受信機６は、周知のように、ＧＰＳ衛星からの電波を受信するもので、その受信データに基づいて自車位置の測位が可能となる。前記自車位置取得部７は、距離センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ等の各種車載センサから、自車位置を検出するものである。これらＧＰＳ受信機６及び自車位置取得部７からの信号は、ＣＰＵ４に入力され、高精度に自車位置が検出されるようになっている。ＣＰＵ４は、車両Ａの走行時における、車載カメラ５の撮影画像データを、車両Ａの走行情報及び車両Ａの位置情報と関連付けてプローブデータとし、位置データベース８に記憶させる。

尚、プローブデータとしては、画像データそのものを含んでいても良いが、その代わりに、画像データを解析して特定された地物の位置座標を含むものでも良い。ここでの地物には、道路区画線や、道路標識、ポール、商業看板を含む看板等のランドマーク、一時停止線等の路面標示などが含まれる。道路区画線は、実線又は破線状にペイントされたものに限らず、ポッツドッツやカッツアイといった道路鋲、換言すれば点列状道路区画線も含まれる。地物の観測位置座標をプローブデータとしてアップロードする構成によれば、画像データそのものをアップロードする場合よりも通信量を抑制できる。データセンタ２の処理負荷も低減することができる。

また、プローブデータに、当該プローブデータの信頼度を示す情報を含ませる構成とすることもできる。プローブデータの信頼度を示す情報とは、例えば車両位置の推定精度、より具体的にはＧＵＳＳによる測位精度や、車載カメラ５の精度や品質の良否、画像認識チップの性能や型番などに応じたものとすることができる。地物の観測位置座標をアップロードする場合には、車両Ａにおける物標の位置検出の信頼度を示す情報が、プローブデータの信頼度を示す情報に相当する。車両Ａでの物標の位置検出の信頼度は、上述した情報のほか、地物の識別に用いたセンサの種別や、天候状態例えば晴れか雨又は雪か、外部環境の明るさ例えば昼か夜か、車速などの情報を含むものとすることができる。

前記ネットワークインターフェイス１０は、例えばインターネット等の通信ネットワーク（図示せず）に接続するもので、無線通信により、前記データセンタ２との間のデータの送受信が可能となっている。この場合、定期的に、例えば１日１回、前記ネットワークインターフェイス１０により、前記データセンタ２に対して、位置データベース８に記録されているプローブデータが送信される。前記地図データベース９は、例えば全国の道路地図情報を記憶している。このとき、地図データベース９には、ネットワークインターフェイス１０を介して前記データセンタ２から最新の地図データが配信、更新される。

一方、前記データセンタ２は、サーバコンピュータ及びその周辺装置、大容量記憶装置、無線通信装置等を含んで構成される。具体的には、データセンタ２は、ＣＰＵ１１を備えると共に、このＣＰＵ１１に接続された、プローブデータベース１２、中間データベース１３、マスタ地図データベース１４、ネットワークインターフェイス（ＮＷ Ｉ／Ｆ）１５を備えている。このとき、詳しくは後述するように、前記ＣＰＵ１１は、ハードウエア及びソフトウエア構成により、プローブデータ収集部１６、プローブ地図データ生成部としてのプローブデータ統合部１７、比較処理部１８、一過性データ判別処理部１９、地図データ更新部２０としての機能を実現する。

このとき、前記マスタ地図データベース１４には、車両Ａの自動運転制御にも利用可能な高精度の基本地図データが生成・更新されて記憶されている。そして、そのマスタ地図データベース１４に記憶されている高精度の基本地図データが、各車両Ａにも配信され、同等のデータが前記地図データベース９に記憶されるようになっている。また、前記プローブデータベース１２には、車両Ａから送信されるプローブデータが記憶される。前記中間データベース１３には、ＣＰＵ１１における地図データの更新の各処理において中間的に生成されるデータ、即ち後述する統合プローブ地図データや差分データなどが記憶されるようになっている。

前記ネットワークインターフェイス１５は、インターネット等を介して前記各車両Ａの車載装置３とデータ通信を行うもので、多数の車載装置３から送信されるプローブデータを受信する。このとき、例えば日本全国を走行する一般の車両Ａから、プローブデータが収集されるようになる。前記プローブデータ収集部１６は、ネットワークインターフェイス１５を介して多数のプローブデータを収集し、前記プローブデータベース１２に記憶させる。

前記プローブデータ統合部１７は、収集された多数のプローブデータにおいて、撮影画像データを真上からの平面画像に変換し、道路やランドマークを抽出し、それらデータを統合することにより、道路の区間又は路線毎に統合プローブ地図データを生成する。統合プローブ地図データは、主として、道路の車道中央線、車線境界線、車道外側線等の道路区画線の位置のデータ、及び、標識や看板などのランドマークの位置データなどから構成される。この場合、プローブデータ統合部１７は、データ管理単位としての例えば道路の区間又は路線毎に、必要数例えば１０個のプローブデータが収集された場合に統合プローブ地図データの生成を行う。

このときの統合処理は、例えばデータを平均化することにより行われる。例えば、プローブ地図データは、複数の車両で観測された道路区画線の位置の平均値、及び、標識や看板などのランドマークの位置の平均値等から構成される。生成された統合プローブ地図データは、中間データベース１３に書込まれて記憶される。以降では、統合プローブ地図データを統合地図とも記載する。データ管理単位としての道路の区間又は路線毎に複数個のプローブデータを統合し、道路区間又は路線毎の統合プローブ地図を生成する処理を統合処理とも記載する。

尚、プローブデータ統合部１７は、プローブデータの収集度合い、つまり何個のプローブデータが集まったかを考慮せずに、所定の統合周期で定期的に各道路区間又は路線に対する統合処理を実行するように構成されていても良い。統合プローブ地図データを生成するための必要数は定義されていなくとも良い。統合周期は、例えば２週間や１ヶ月などとすることができる。統合周期を１ヶ月とした場合、プローブデータ統合部１７は、１ヶ月毎に、直近１ヶ月間で収集されたプローブデータをもとに各道路区間又は路線毎の統合プローブ地図データを生成することになる。直近１ヶ月以内のプローブデータでは、データ不足により統合地図を生成できないような場合には、それよりも過去に遡って収集されたプローブデータも流用して統合処理を再試行するようにしても良い。

前記比較処理部１８は、プローブデータを統合して得られた道路の区間又は路線毎の統合プローブ地図データと、前記マスタ地図データベース１４に記憶されている基本地図データとを比較する処理を行い、差分データを求める。この比較処理部１８の比較処理により、統合プローブ地図データにおける基本地図データからの道路の形状の変化や車線の増減、ランドマークの増減等が、差分データとして求められる。比較処理部１８により求められた差分データは、前記中間データベース１３に記憶される。

さて、後の作用説明でも述べるように、前記一過性データ判別処理部１９は、前記比較処理部１８により求められた差分データが、道路の区間又は路線毎に所定個数Ｎ又は所定期間だけ取得されたときに、この場合所定個数Ｎだけ蓄積されて得られた場合に、それら複数個の差分データから統計学的処理により一過性の差分データを判別する処理を行う。従って本実施形態では、一過性データ判別処理部１９は、一過性差分データ判別処理部として機能する。

また本実施形態では、差分データが所定個数Ｎだけ取得されることに基づいて差分データを判別する処理を行い、その際の所定個数Ｎは、固定的な値、例えば１０個に設定されている。このとき、より具体的には、一過性データ判別処理部１９の実行する一過性の差分データを判別する処理として、各差分データにおいて、それら差分データの平均値に対する誤差が、閾値例えば±５％の閾値を超えた場合に一過性の差分データと判別するようになっている。

そして、前記地図データ更新部２０は、前記道路の区間又は路線毎の所定個数Ｎの差分データから、前記一過性データ判別処理部１９により判別された一過性差分データを除き、残った差分データに基づいて前記マスタ地図データベース１４の基本地図データを更新する。このとき、地図データ更新２０部は、一過性差分データを除いた複数の差分データを平均化し、その平均差分データに基づいて基本地図データを更新するようになっている。尚、基本地図データが更新された場合には、前記ネットワークインターフェイス１５を介して、各車両Ａの車載装置３に対し、更新された最新の地図データが送信される。

次に、上記構成の地図生成システム１における、データセンタ２のＣＰＵ１１の動作について、図２から図７も参照して述べる。図２のフローチャートは、ＣＰＵ１１の各処理部１６～２０が実行する基本地図データ更新の処理手順を示している。また、図３は、その際のＣＰＵ１１の処理機能を模式的に示す機能ブロック図である。図４～図７は、統合プローブ地図データと基本地図データとの間の差分を求める処理を、一例をあげて説明するための図である。

図２のフローチャートにおいて、まずステップＳ１では、プローブデータを収集し、統合して統合プローブ地図データを生成する処理が実行される。ここでは、上記したように、前記データセンタ２では、ネットワークインターフェイス１５を介して各車両Ａの車載装置３からプローブデータを受信し、プローブデータ収集部１６により、収集した多数のプローブデータをプローブデータベース１２に記憶させる処理が実行される。これと共に、プローブデータ統合部１７により、道路の区間又は路線毎に、統合プローブ地図データを生成する処理が実行される。

詳しい説明は省略するが、このプローブデータの統合の処理は、道路の区間又は路線毎に、必要数例えば１０個のプローブデータが収集された場合に行われ、各プローブデータの撮影画像データを真上からの平面画像に変換し、道路やランドマークを抽出し、それらデータを統合して平均化することにより行われる。この場合、図４等にも示すように、統合プローブ地図データは、主として、道路の車道中央線、車線境界線、車道外側線等の道路区画線Ｍ´の位置のデータ、及び、標識や看板などのランドマークＬ´の位置データ等から構成される。図３にも示すように、生成された統合プローブ地図データは、中間データベース１３に書込まれて記憶される。

次のステップＳ２では、比較処理部１８により、生成された統合プローブ地図データと、マスタ地図データベース１４に記憶されている基本地図データとを比較して差分データを求める処理が実行される。この比較の処理について簡単に述べる。即ち、まず、生成された統合プローブ地図データと同一の道路の区間又は路線の基本地図データを読出す。このとき、図４～図６に示すように、基本地図データは、道路区画線Ｍの位置のデータ及びランドマークＬの位置データを含んでいる。

比較の処理は、まず、図４に示すように、統合プローブ地図データのランドマークＬ１´～Ｌ４´と、基本地図データのランドマークＬ１～Ｌ４とで共通するランドマークを抽出し、それらの位置に基づいて、統合プローブ地図データを回転移動及び平行移動してランドマークＬ１´～Ｌ４´の位置を、ランドマークＬ１～Ｌ４に一致させるようにする。次に、図５に示すように、ランドマークが一致しているかどうかを判断する。この場合、統合プローブ地図データのランドマークＬ１´～Ｌ４´は、夫々基本地図データのランドマークＬ１～Ｌ４と一致しているが、統合プローブ地図データのランドマークＬ５については一致するランドマークが存在しないので、差分データ、この場合新設されたランドマークと判断される。

また、図６に示すように、統合プローブ地図データの道路区画線Ｍ´と基本地図データの道路区画線Ｍとが一致しているかどうかを判断する。この場合、統合プローブ地図データの道路区画線Ｍ１´～Ｍ５´は、夫々基本地図データの道路区画線Ｍ１～Ｍ５と一致しているが、統合プローブ地図データの道路区画線Ｍ６～Ｍ８については一致するランドマークが存在しないので、差分データ、この場合新設された区画線と判断される。これにより、図７に示すように、ランドマークＬ５及び道路区画線Ｍ６～Ｍ８が差分データＤとされる。

このようにして差分が求められると、図２に戻って、ステップＳ３では、差分があったかどうかが判断される。差分がなかった場合には（ステップＳ３にてＮｏ）、ステップＳ１に戻り、次の道路の区間又は路線に関する、統合プローブ地図データを生成する処理が繰返される。これに対し、差分があった場合には（ステップＳ３にてＹｅｓ）、図３にも示すように、次のステップＳ４にて、その差分データＤが、一次差分データとして中間データベース１３に書込まれて記憶される。

次いで、ステップＳ５では、同一の道路の区間又は路線に関する差分データＤこの場合一次差分データが、所定個数Ｎ、例えば１０個以上得られたかどうかが判断される。未だ得られていない場合には（ステップＳ５にてＮｏ）、ステップＳ１に戻り、次の道路の区間又は路線に関する、統合プローブ地図データを生成する処理が繰返される。そして、所定個数Ｎこの場合１０個の一次差分データＤが得られた場合には（ステップＳ５にてＹｅｓ）、ステップＳ６にて、一過性データ判別処理部１９により、差分データの特定の処理が実行される。

この差分データの特定の処理は、上記１０個の一次差分データＤが夫々一過性の差分データであるかどうかを判定し、その後、一過性差分データであると判断されたデータを除いて残った複数個の一次差分データＤを平均化することにより行われる。より具体的には、一過性の差分データであるかの判別は、１０個の一次差分データＤにおいて、それらの平均値を求め、各差分データが、その平均値に対してどれだけの誤差を有するかを計算し、その誤差が閾値例えば±５％を超えた場合に一過性の差分データであると判別する。図３に示すように、一次差分データＤの中に、他のデータと比べて著しく誤差の大きい一次差分データＤが存在すれば（図で丸数字１のデータ）、一過性差分データと判断され、取除かれる。

図３に示すように、一過性差分データが除かれ、残りのデータが平均化された差分データＤが、正しい差分データとして確定され、確定された差分データＤが中間データベース１３に記憶される。図７の例では、ランドマークＬ５及び道路区画線Ｍ６～Ｍ８のデータが、新たに追加されるべき差分データＤとして確定される。図２に戻って、次のステップＳ７では、地図データ更新部２０により、確定された差分データＤを反映するように、マスタ地図データベース１４の基本地図データが更新される。ここでは、図７に示したように、更新前の基本地図データに対し、差分データＤが追加されたものが新たな基本地図データとされる。

このような本実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。即ち、データセンタ２においては、プローブデータ収集部１６により、多数台の車両Ａの車載装置３からプローブデータが収集され、プローブデータ統合部１７により、プローブデータに基づいて、道路の区間又は路線毎のプローブ地図データが生成される。そして、比較処理部１８により、プローブ地図データと基本地図データとが比較されて差分データＤが求められる。地図データ更新部２０は、その差分データＤに基づいて基本地図データを更新する。

従って、実道路における車線の追加や、道路付近のランドマークの新設といった変更があった場合には、地図データ更新部２０により、速やかに基本地図データが更新されるようになり、常に、最新の地図データを得ることができる。このとき、比較処理部１８により求められた差分データＤが、道路の区間又は路線毎に所定個数Ｎだけ取得されたときに、一過性データ判別処理部１９により、それら差分データから統計学的処理により一過性の差分データＤが判別される。プローブデータ中に、例えば車載カメラ５の撮影画像データに歪みや部分的な欠損などがあった場合に、それに基づいて求められた差分データＤは、大きな誤差を含む一過性差分データと判別することができる。

これにより、地図データ更新部２０において基本地図データを更新するにあたって、予め一過性差分データを排除することができ、確かな差分データＤのみを用いて更新の処理を行うことができる。この結果、本実施形態によれば、複数の車両Ａからプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新するものにあって、不正確な差分データに基づいて基本地図データが更新されてしまうことがなくなり、差分データＤに基づく基本地図データの更新の精度を高めることができる。

このとき本実施形態では、前記一過性データ判別処理部１９を、各差分データＤにおいて、それら差分データＤの平均値に対する誤差が、閾値例えば±５％を超えた場合に一過性の差分データと判別するように構成した。これにより、簡単な処理で且つ十分な確かさで一過性の差分データの判別を行うことが可能となる。

また本実施形態では、一過性差分データを除いた複数の差分データＤを平均化し、その平均差分データに基づいて基本地図データを更新する構成とした。この場合、一過性差分データを除いた複数の差分データＤを平均化することによって、各差分データＤに含まれる僅かな誤差を平均化により吸収してキャンセルすることが可能となり、精度の高い平均差分データを用いて基本地図データの更新を行うことができる。

尚、上記した第１の実施形態では、道路の区間又は路線毎に差分データＤが所定個数Ｎだけ得られたときに差分データの特定処理を行うように構成し、その際の所定個数Ｎを、例えば１０個で固定するようにした。所定個数Ｎに関しては、あまり小さい値にすれば信頼性が低くなり、大きい値に設定すれば、その分より多数の差分データから基本地図データの更新を行うことができて精度が上がるが、その反面、プローブデータの収集等の処理に時間がかかるようになる。従って、所定個数Ｎを、それらのバランスを取った適度な個数、例えば１０個程度に設定することが望ましい。

また、上記実施形態では、一過性差分データを除いた残りの差分データを平均化して確定した差分データとしたが、メジアンやモードなど他の統計学的手法を採用するようにしても良い。一過性の差分データを判別する処理についても、様々な統計学的処理を採用することができる。平均値からの誤差を用いる場合でも、閾値をどれくらいにするか等についても、適宜変更して実施することができる。

（２）第２の実施形態
図８のフローチャートは、第２の実施形態を示すもので、データセンタ２のＣＰＵ１１が実行する基本地図データ更新の処理手順を示している。この第２の実施形態が上記第１の実施形態と異なるところは、差分データが一過性差分データかどうかを判別するための手法にある。上記第１の実施形態では、１０個の差分データの平均値を求め、その平均値に対する誤差の大きさを計算することに基づいて、一過性の差分データかどうかを判別するようにした。この第２の実施形態では、それに代えて、経時的に順次生成された一次差分データが、一定期間同等であるかどうかを検出し、一過性差分データかどうかを判別するようにしている。

図８において、ステップＳ１～Ｓ４では、第１の実施形態の図２のフローチャートと同様の処理が行われる。即ち、ステップＳ１では、プローブデータを収集し、統合して統合プローブ地図データを生成する処理が実行される。ステップＳ２では、生成された統合プローブ地図データと、マスタ地図データベース１４に記憶されている基本地図データとを比較して差分データを求める処理が実行される。ステップＳ３では、差分があったかどうかが判断され、差分があった場合には（ステップＳ３にてＹｅｓ）、ステップＳ４にて、その差分データＤが一次差分データとして中間データベース１３に書込まれる。

次のステップＳ２１では、同一のデータ管理単位この場合道路の区間又は路線に関する差分データＤこの場合一次差分データの溜まった個数が、所定個数Ｎ、例えば５個を超えたかどうかが判断される。そして、所定個数Ｎを超えたこの場合６個の一次差分データＤが得られた場合には（ステップＳ２１にてＹｅｓ）、ステップＳ２２にて、一過性差分データの判定が行われるのであるが、ここでは、一次差分データＤが一定期間、例えば５日間同一であるかどうかにより、一過性のデータかどうかが判断される。尚、ここでいう同一とは、完全同一に限らず、僅かな誤差、例えば０．０５ｍもしくは０．１ｍ程度の誤差を含むものでも良い。

過去５日間の一次差分データＤに対して、同一でない一次差分データＤが得られた場合には（ステップＳ２２にてＮｏ）、その一時差分データＤが一過性の差分データであるとして、差分データから除外され、ステップＳ１に戻る。一次差分データＤが過去５日間のデータと同一と判断された場合には（ステップＳ２２にてＹｅｓ）、ステップＳ２３にて、正しい差分データとして確定され、その差分データＤが中間データベース１３に記憶される。次のステップＳ７では、地図データ更新部２０により、確定された差分データＤを反映するように、マスタ地図データベース１４の基本地図データが更新される。

このような第２の実施形態によっても、一次差分データＤの中に、他のデータと比べて著しく誤差の大きい一次差分データＤが存在すれば、一過性差分データと判別され、基本地図データの更新に用いるデータから除外される。従って、複数の車両Ａからプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新するものにあって、不正確な差分データに基づいて基本地図データが更新されてしまうことがなくなり、差分データＤに基づく基本地図データの更新の精度を高めることができる。

（３）第３の実施形態
図９のフローチャートは、第３の実施形態を示すもので、やはり、データセンタ２のＣＰＵ１１が実行する基本地図データ更新の処理手順を示している。この第３の実施形態が、上記第１、第２の実施形態と異なるところは、一過性データ判別処理部として、プローブデータ収集部１６により所定の収集期間内に収集された複数個のプローブデータから統計学的処理により一過性のプローブデータを判別する一過性プローブデータ判別処理部を設けた点にある。そして、一過性プローブデータが除外された複数個のプローブデータから統合の処理以降の処理を行うようにしている。

即ち、ステップＳ３１にて、プローブデータ収集部１６により、各車両Ａ車載装置３からプローブデータを受信すると、ステップＳ３２にて、プローブデータベース１２に記憶され、例えば時間単位で管理される。ステップＳ３３では、道路区間又は路線毎にプローブデータの新旧の比較が行われ、次のステップＳ３４にて、新たに収集されたプローブデータが、一過性プローブデータかどうかの判定が行われる。ここでは、同一の道路区間又は路線における複数のプローブデータが一定期間、例えば３時間程度の間同一であるかどうかにより、一過性のデータかどうかが判断される。同一の判断は、僅かな誤差を許容したものとされる。

プローブデータが、一定期間に渡って同一でない場合には（ステップＳ３４にてＮｏ）、そのプローブデータが一過性のプローブデータであるとして、プローブデータベース１２から除外され、ステップＳ３１に戻る。一方、プローブデータが一定期間に渡って同一であると判断された場合には（ステップＳ３４にてＹｅｓ）、正しいプローブデータとして確定される。そして、ステップＳ３５にて、プローブデータ統合部１７により、道路の区間又は路線毎に、プローブデータを統合して統合プローブ地図データを生成する処理が実行される。ステップＳ３６では、生成された統合プローブ地図データが、中間データベース１３に書込まれて記憶、管理される。

以降の処理は、上記第２の実施形態と同様に実行される。即ち、ステップＳ２では、生成された統合プローブ地図データと、マスタ地図データベース１４の基本地図データとが比較され、差分データが求められる。ステップＳ３では、差分があったかどうかが判断され、差分があった場合には（ステップＳ３にてＹｅｓ）、ステップＳ４にて、その差分データＤが一次差分データとして中間データベース１３に書込まれ、管理される。次のステップＳ２１では、差分データの溜まった個数が、所定個数Ｎを超えたかどうかが判断される。

そして、所定個数Ｎを超えた例えば６個の差分データが得られた場合には（ステップＳ２１にてＹｅｓ）、ステップＳ２２にて、差分データが一定期間、例えば５日間同一であるかどうかにより、一過性差分データの判定が行われる。差分データが過去５日間のデータと同一と判断された場合には（ステップＳ２２にてＹｅｓ）、ステップＳ２３にて、正しい差分データとして確定され、その差分データが中間データベース１３に記憶される。次のステップＳ７では、地図データ更新部２０により、確定された差分データＤを反映するように、マスタ地図データベース１４の基本地図データが更新される。

このような第３の実施形態によれば、収集したプローブデータの中に、他のデータと比べて著しく誤差の大きいプローブデータが存在する場合には、一過性のプローブデータであるとして、プローブデータベース１２から除外され、基本地図データの更新に用いるころがなくなる。従って、複数の車両Ａからプローブデータを収集することに基づいて、地図データを生成・更新するものにあって、不正確なプローブデータに基づいて基本地図データが更新されてしまうことが未然に防止され、基本地図データの更新の精度を高めることができる。

尚、上記第３の実施形態では、一過性のプローブデータを判別する手法として、複数のプローブデータが一定期間同一であるかを判断するようにしたが、収集されたプローブデータが、直近の一定期間内に収集された複数のプローブデータの平均値に対し、閾値を超えた誤差を有するどうかにより判断することも可能である。又、上記第３の実施形態では、プローブデータ及び差分データの双方について、一過性のデータを判別するようにしたが、プローブデータに関してのみ一過性データを判別するような構成としても良い。

（４）その他の実施形態
尚、上記した各実施形態では、プローブデータや地図データの管理単位として、「道路の区間又は路線」という文言を使用したが、データ管理単位としては、地図を区画したメッシュの概念も含まれる。ここで、図１０を参照して、データ管理単位としての、地図を区画したメッシュについて説明する。

図１０は、地図データの領域Ｅを縦横つまり南北方向及び東西方向に矩形状に区画したメッシュＭの例を示しており、領域Ｅには、道路Ｒが含まれている。前記各メッシュＭは、マップタイルということもでき、それぞれ異なる区域の地図データに相当する。各メッシュＭは、例えば２km四方の正方形状とされる。メッシュＭの大きさは、１km四方、４km四方など、適宜変更可能である。また、メッシュＭの形状は、長方形、六角形、円形などであってもよい。各メッシュＭは、隣接するメッシュＭと部分的に重なるように設定されていても良い。メッシュＭの大きさは、レイヤ別または道路種別ごとに異なっていても良い。

また、メッシュＭの大きさ、形状は不均一であっても良い。例えば、ランドマーク等の地図要素の存在密度が相対的に疎である田園部のメッシュＭは、地図要素が密に存在する都市部のメッシュＭより大きく設定されていても良い。例えば、田園部のメッシュＭは、４km四方の矩形状とする一方、都市部のメッシュＭは、１kmや０．５km四方の矩形状とする等が考えられる。ここでの都市部とは、例えば人口密度が所定値以上となっている地域や、オフィスや商業施設が集中している地域を指す。田園部は、都市部以外の地域とすることができる。

加えて、全地図データの分布態様は、データサイズによって規定されていても良い。換言すれば、地図収録地域は、データサイズによって規定される範囲で分割されて管理されても良い。その場合、各メッシュＭは、ランドマークの数或いは密度に基づき、データ量が所定値未満になるように設定されている。そのような態様によれば、１回の配信におけるデータサイズを一定値以下とすることができる。なお、都市部のメッシュＭが対応する実空間範囲は、田園部のメッシュＭが対応する実空間範囲よりも狭くなることが想定される。前述の通り、都市部は田園部よりもランドマークやレーンマーク等の地図要素が密に存在することが見込まれるためである。

更に、上記した各実施形態に対し、例えば以下のように変更して実施することが可能である。即ち、車両Ａに設けられるプローブデータを収集するに用いるハードウエア資源、例えば車載カメラ５の精度や品質の良否等によって、プローブデータの精度言い換えれば信頼度も変わってくる事情がある。そこで、所定個数Ｎは、プローブデータの精度即ち信頼度に応じて、精度が高いほど小さくなるように変動させるように構成しても良い。これにより、プローブデータの精度が高い場合には、短時間で基本地図データの更新を行うことができる。プローブデータの精度が比較的低い場合でも、多数の差分データを用いることで、基本地図データの更新を十分高い精度で行うことが可能となる。

ここで、個々のプローブデータの精度は、それらを用いて生成される統合プローブ地図データの精度に対応する。上記の構成は、統合プローブ地図データの精度が高いほど、地図更新に使用する差分データの必要数Ｎを小さくする構成に相当する。なお、統合処理に使用するプローブデータの必要数が規定されている構成においては、プローブデータの精度が高いほど、統合処理に必要なプローブデータの数を小さくすることもできる。その他、プローブデータの精度に応じて、統合処理におけるプローブデータ毎の重み付けを変更することもできる。例えば、プローブデータ統合部１７は、精度が高いほど重みを大きくしてプローブデータの平均化を行う。そのような構成によれば、精度が高いプローブデータの内容が、統合地図ひいては差分データに強く反映されるため、更新地図の精度をより一層高めることができる。

その他、車載装置３（車両Ａ）やデータセンタ２のハードウエア構成、ソフトウエア構成等についても、種々変更して実施できる。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。

本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することにより提供された専用コンピュータにより実現されても良い。或いは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によりプロセッサを構成することにより提供された専用コンピュータにより実現されても良い。若しくは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路により構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより実現されても良い。又、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていても良い。

Claims (6)

1. 複数の車両（Ａ）からプローブデータを収集するプローブデータ収集部（１６）と、
   前記プローブデータ収集部により収集された複数個のプローブデータに基づいて、道路の区間又は路線或いは地図を区画したメッシュからなるデータ管理単位毎のプローブ地図データを生成するプローブ地図データ生成部（１７）と、
   前記プローブ地図データ生成部により生成されたプローブ地図データを基本地図データと比較して差分データを求める比較処理部（１８）と、
   前記比較処理部により求められた差分データが、前記データ管理単位毎に所定個数Ｎ又は所定期間だけ取得されたときに、それら差分データから統計学的処理により一過性の差分データを判別する一過性差分データ判別処理部（１９）と、
   前記データ管理単位毎の複数個の差分データから、前記一過性差分データ判別処理部により判別された一過性差分データを除き、残った差分データに基づいて前記基本地図データを更新する地図データ更新部（２０）とを備える地図データ生成装置。
2. 前記地図データ更新部は、一過性差分データを除いた複数の差分データを平均化し、その平均差分データに基づいて前記基本地図データを更新する請求項１記載の地図データ生成装置。
3. 前記所定個数Ｎ又は所定期間は、前記プローブデータの精度に応じて、精度が高いほど小さくなるように変動される請求項１又は２記載の地図データ生成装置。
4. 前記一過性差分データ判別処理部は、前記各差分データにおいて、それら差分データの平均値に対する誤差が、閾値を超えた場合に一過性の差分データと判別する請求項１から３のいずれか一項に記載の地図データ生成装置。
5. 前記プローブ地図データ生成部は、前記プローブデータ収集部により所定の収集期間内に収集された複数個のプローブデータから統計学的処理により一過性のプローブデータを判別し、一過性プローブデータが除かれた複数個のプローブデータに基づいて、道路の区間又は路線或いは地図を区画したメッシュからなるデータ管理単位毎のプローブ地図データを生成する請求項１から４のいずれか一項に記載の地図データ生成装置。
6. 前記各プローブデータには、前記車両での物標の位置検出の信頼度を示す情報が含まれており、
   前記プローブ地図データ生成部は、前記複数個のプローブデータを平均化することにより、前記データ管理単位毎のプローブ地図データを生成すると共に、
   前記プローブデータの信頼度に応じて、平均化する際の重み付けを変更する請求項１から５のいずれか一項に記載の地図データ生成装置。

Images