JP7417465B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来から道路の路肩等にあるガードレールを検出する技術が存在する。特許文献１に記載された技術は、レーダ波を照射することに応じて物体（反射点）で反射する際の反射点群を検出し、反射点群に含まれる反射点をクラスタリングすることによりクラスタ群を生成する。特許文献１に記載された技術は、クラスタ群に含まれるクラスタのうちガードレール条件を満たすものをガードレールとして出力する。

特開２０１９－０２７９７３号公報

特許文献１に記載された技術は、ガードレールを抽出するものである。しかし、道路の路肩等には、クッションドラム及びラバーポール等を始めとする種々の地物が存在する。その地物の設置位置によっては、路肩縁の位置が変わる。路肩縁は、例えば、車両が緊急停車する時の停車限界を表す。例えば、道路地図を作成する際には、車両が停車できる限界位置（路肩縁）に関する情報も地図情報に記載しておいた方が、ドライバにとって好都合な場合がある。特許文献１に記載された技術では、路肩縁の特定は行っていない。

本発明は、道路の路肩縁を取得することが可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

一態様の情報処理装置は、地表面にレーザを照射することにより物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得部と、第１取得部によって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類部と、分類部によって非道路面に分類される点群データに基づいて地物の形状を推定する推定部と、推定部によって推定された地物の位置に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定部と、を備える。

一態様の情報処理装置は、地表面を含む周囲を撮像して得られる画像データを取得する第２取得部を備え、分類部は、第１取得部によって取得された点群データに加えて、第２取得部によって取得された画像データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類することとしてもよい。

一態様の情報処理装置では、推定部は、点群データについて所定の距離内にある互いに隣接する反射点毎にグループ化することにより地物を推定することとしてもよい。

一態様の情報処理装置では、推定部は、グループ化した反射点の特徴に基づいて地物を推定することとしてもよい。

一態様の情報処理装置では、分類部は、同一平面内にある反射点を道路面に分類することとしてもよい。

一態様の情報処理装置では、特定部は、推定部によって推定された複数の地物のうち、道路の延長方向に対して交差する方向に複数の地物がある場合、最も道路の中央側に位置する地物の境界を路肩縁とすることとしてもよい。

一態様の情報処理装置では、特定部は、推定部によって推定された互いに隣接する地物の間隔が閾値以下の場合、当該互いに隣接する地物を結ぶ延長線を路肩縁と特定することとしてもよい。

一態様の情報処理装置は、道路地図に関する地図情報を記憶する記憶部と、特定部によって路肩縁を地図情報に登録する登録部と、を備えることとしてもよい。

一態様の情報処理方法では、コンピュータが、地表面にレーザを照射することにより物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得ステップと、第１取得ステップによって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類ステップと、分類ステップによって非道路面に分類される点群データに基づいて地物の形状を推定する推定ステップと、推定ステップによって推定された地物の位置に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定ステップと、を実行する。

一態様の情報処理プログラムは、コンピュータに、地表面にレーザを照射することにより物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得機能と、第１取得機能によって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類機能と、分類機能によって非道路面に分類される点群データに基づいて地物の形状を推定する推定機能と、推定機能によって推定された地物の位置に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定機能と、を実現させる。

一態様の情報処理装置は、地表面にレーザを照射することにより計測される点群データを取得し、その点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類し、非道路面に分類される点群データに基づいて地物の形状を推定し、その推定された地物の位置に基づいて道路の路肩縁を特定するので、道路の路肩縁を取得することができる。
また、一態様の情報処理方法及び情報処理プログラムは、上述した一態様の情報処理装置と同様の効果を奏することができる。

一実施形態に係る情報処理装置について説明するためのブロック図である。 地表面を含む周囲の領域の点群について説明するための図である。 道路の一例を上方から見た図であり、点群データと路肩縁について説明するための図である。 一実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について説明する。
本明細書では、「情報」の文言を使用しているが、「情報」の文言は「データ」と言い換えることができ、「データ」の文言は「情報」と言い換えることができる。

図１は、一実施形態に係る情報処理装置１について説明するためのブロック図である。
図２は、地表面を含む周囲の領域の点群２０１について説明するための図である。

図１に示す情報処理装置１は、地表面を含む周囲の領域の点群データと、その領域を撮像することにより得られた画像データとに基づいて、車両が走行する道路の縁部（例えば、路肩等）にある地物２０２を取得して、その地物２０２の位置を路肩縁２０３として設定する（図２参照）。路肩縁２０３は、例えば、車両が緊急停車する際の停車限界を示す。

点群データは、地表面を含む周囲の領域をレーザ（出射光）で走査して、その領域にある物体で反射されたレーザ（反射光）を受光することにより得られる。すなわち、点群データは、複数のレーザ光の反射点（点群）のデータによって構成される。地表面を含む周囲の領域は、例えば、下方（地表面）の領域に加えて、下方に対して横方向（側方）の領域を含む概念であってよい。また、地表面を含む周囲の領域は、例えば、上述した下方及側方の領域に加えて、上方の領域を含んでいてもよい。画像データは、地表面を含む周囲の領域を撮像するカメラ部によって生成される。例えば、点群データ及び画像データは、３次元レーザ計測機とデジタルカメラとを備えるモバイル（モービル）マッピングシステムにより得ることができる。

次に、情報処理装置１について詳細に説明する。
情報処理装置１は、通信部１９、記憶部２０、表示部２１、第１取得部１２、第２取得部１３、分類部１４、推定部１５、特定部１６、出力制御部１７及び登録部１８を備える。第１取得部１２、第２取得部１３、分類部１４、推定部１５、特定部１６、出力制御部１７及び登録部１８は、情報処理装置１の制御部１１（例えば、演算処理装置）の一機能として実現されてもよい。

通信部１９は、情報処理装置１の外部にある装置（例えば、サーバ１００等）との間で情報の送受信を行うことが可能である。通信部１９は、制御部１１の制御に基づいて、モバイルマッピングシステムで得られた情報（点群データ及び画像データ）をサーバ１００から読み出すこととしてもよい。

記憶部２０は、種々の情報及びプログラムを記憶する。記憶部２０は、道路地図に関する地図情報を記憶する。また、記憶部２０は、通信部１９によってサーバ１００から取得した点群データ及び画像データを一時的又は非一時的に記憶することとしてもよい。

表示部２１は、例えば、文字及び画像等を表示することが可能な装置である。

第１取得部１２は、地表面にレーザを照射することにより計測される点群データを取得する。すなわち、第１取得部１２は、例えば、モバイルマッピングシステムで計測される点群データを取得する。第１取得部１２は、路肩縁２０３を特定したい特定領域（道路）において計測された点群データを取得する。一例として、第１取得部１２（制御部１１）は、特定領域を指定することより、その特定領域の点群データを取得することとしてもよい。

第２取得部１３は、地表面を含む周囲を撮像して得られる画像データを取得することとしてもよい。すなわち、第２取得部１３は、例えば、モバイルマッピングシステムで生成される画像データを取得する。第２取得部１３は、第１取得部１２によって取得される点群データが計測された特定領域（道路）と同じ特定領域の画像データを取得する。

なお、例えば、モバイルマッピングシステムは、計測場所毎に点群データと画像データとを対応付けておいてもよい。又は、例えば、サーバ１００は、モバイルマッピングシステムの計測場所毎に点群データと画像データとを対応付けておいてもよい。これにより、情報処理装置１は、同一場所の点群データと画像データとを取得することが可能になる。この場合、第１取得部１２（制御部１１）において指定された特定領域の点群データが取得されると、第２取得部１３（制御部１１）は、それと同一領域（特定領域）の画像データを取得することとしてもよい。
本実施形態の場合、第１取得部１２及び第２取得部１３はそれぞれ異なる機能（２つのブロック）として記載されているが、他の実施形態として、第１取得部１２及び第２取得部１３は同一の機能（１つのブロック）になってもよい。

分類部１４は、第１取得部１２によって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する。分類部１４は、点群データのうち同一平面内にある点群２０１（反射点２０１ａ）を道路面に分類することとしてもよい。
例えば、分類部１４は、一定の平面から所定の距離内（上下方向の高さに関する所定範囲以内）にある点群データを地表面として分類することとしてもよい。分類部１４は、所定の距離として種々の距離を設定することができ、道路の表面にある凹凸を考慮して上下方向に所定範囲内の距離を所定の距離として設定することができる。分類部１４は、一例として、処理の距離として、５ｃｍ、１０ｃｍ、１５ｃｍ及び２０ｃｍ等の任意の上下方向の距離を設定することができる。すなわち、分類部１４は、例えば、上下方向に所定の距離内に収まる反射点２０１ａで構成される平面を道路面として分類することとしてもよい。

分類部１４は、道路面に分類されなかった点群２０１（反射点２０１ｂ）を非道路面として分類することとしてもよい。分類部１４は、地物２０２（一例として、ガードレール、クッションドラム、ラバーポール及び植生等の道路の路肩等にある物体）でレーザが反射されることに基づく反射点２０１ｂを非道路面として分類する。分類部１４は、上述した一例の地物２０２の他に、種々の地物２０２（一例として、ガードケーブル、道路の側壁、防音壁、車道と歩道との段差、及び、道路の法面等）でレーザが反射されることに基づく反射点２０１ｂを非道路面として分類することとしてもよい。

分類部１４は、上述したように点群データのみで道路面及び非道路面に分類することに限らず、第１取得部１２によって取得された点群データに加えて、第２取得部１３によって取得された画像データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類することとしてもよい。分類部１４は、画像データに地物２０２が記録されていれば、画像データを利用して地物２０２を把握することが可能である。すなわち、分類部１４は、例えば、点群データ及び画像データに基づいて、地表面（地表面を含む周囲の領域）を道路面及び非道路面に分類することが可能である。

推定部１５は、分類部１４によって非道路面に分類される点群データに基づいて地物２０２の形状を推定する。例えば、推定部１５は、点群データについて所定の距離内にある互いに隣接する点群２０１（反射点２０１ｂ）毎にグループ化することにより地物２０２を推定することとしてもよい。推定部１５は、グループ化した反射点２０１ｂ（点群２０１）の特徴に基づいて地物２０２を推定することとしてもよい。

すなわち、推定部１５は、分類部１４によって非道路面に分類される反射点２０１ｂのうち、互いに隣接する反射点２０１ｂの距離が所定の距離内にある反射点２０１ｂをグループ化する。この場合、推定部１５は、例えば、所定の距離として、１つの物体を１つの塊として特定できる距離が設定される。一例として、推定部１５は、所定の距離として、５ｃｍ、１０ｃｍ、１５ｃｍ又は２０ｃｍ等の任意の距離を設定することとしてもよい。

推定部１５は、グループ化された反射点２０１ｂの形状に基づいて、地物２０２を推定する。
例えば、ガードレールは、垂直方向に延設される複数の支柱と、水平方向に延設される板（平面）とを備える形状である。例えば、クッションドラムは、水平方向の幅が太い（直径が相対的に長い）筒状（円柱）形状である。例えば、ラバーポールは、水平方向の幅が細い（直径が相対的に短い）筒状（円柱又は棒状）形状である。例えば、植生は、道路の幅方向に不規則な面（凹凸のある面）を有し、その面が車両の走行方向（道路の延長方向）に沿って続く形状である。上述した一例の地物２０２の他にも、道路に配される地物２０２はそれぞれ特徴的な形状を有する。

推定部１５は、例えば、上述した地物２０２の特徴形状を予め記憶しておき、グループ化された反射点２０１ｂが特徴形状に対応していれば、その特徴形状を有する地物２０２と推定することとしてもよい。
又は、推定部１５は、上述した地物２０２の特徴形状を学習した学習モデルを予め生成しておき、その学習モデルと、グループ化した反射点２０１ｂの特徴（形状）とに基づいて、地物２０２を推定することとしてもよい。推定部１５は、学習モデルを生成する際、種々の地物２０２の特徴形状と、その特徴形状を採る地物２０２とを対応付ける教師データを利用することとしてもよい。
学習モデルは、上述したように推定部１５が生成するばかりでなく、例えば、制御部１１が生成することとしてもよい。また、学習モデルは、例えば、推定部１５に記憶されるばかりでなく、記憶部２０に記憶されていてもよい。学習モデルが記憶部２０に記憶される場合、推定部１５は、記憶部２０から学習モデルを読み出して地物２０２の推定を行うこととしてもよい。

また、推定部１５は、点群データに加えて、画像データを利用して地物２０２の形状（特徴）を推定することとしてもよい。
推定部１５は、例えば、画像データに地物２０２が記録される場合、その画像データに記録される地物２０２の形状を推定することが可能である。例えば、推定部１５は、地物２０２の形状を学習した学習モデル、又は、パターンマッチング等を利用して、地物２０２の形状を推定することが可能である。
また、推定部１５は、画像データに記録される地物２０２の色に基づいて、地物２０２を推定することとしてもよい。例えば、地物２０２がガードレールの場合には、地物２０２の色が白色等になる。例えば、地物２０２がクッションドラムの場合には、地物２０２の色が黄色又はオレンジ色等で、黄色と黒色の縞模様若しくは市松模様、又は、オレンジ色と銀色の縞模様若しくは市松模様等が加わっている。例えば、地物２０２がラバーポールの場合には、地物２０２の色が黄色、オレンジ色又は緑色等で、銀色の縞模様、又は、黄色と黒色の縞模様等が加わっている。例えば、地物２０２が植生の場合には、例えば、色が緑色になる。なお、上述した地物２０２の一例の他にも、種々の地物２０２それぞれには色（特徴的な色）が付されている。
推定部１５は、点群データと、画像データに基づく地物２０２の形状及び地物２０２の色の少なくとも一方の特徴とに基づいて、地物２０２を推定することとしてもよい。

具体的な一例として、推定部１５は、クッションドラム及びラバーポールについては、３Ｄ点群処理のためのライブラリＰｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ ＬｉｂｒａｒｙのＣｙｌｉｎｄｅｒ ｍｏｄｅｌ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎを適用し、半径及び中心軸方向等のパラメータを調整することにより、推定することができる。

また具体的な一例として、推定部１５は、上空から投影した点群２０１が道路の幅方向にばらつく箇所を植生存在候補箇所として設定し、その箇所の画像がＨａｒｒｉｓコーナ検出等の手法で特徴点を算出し、予め植生と判明している特徴点分布に合致するものを植生と推定することができる。

図３は、道路の一例を上方から見た図であり、点群データと路肩縁２０３について説明するための図である。
特定部１６は、推定部１５によって推定された地物２０２の位置に基づいて、道路の路肩縁２０３を特定する。すなわち、特定部１６は、推定部１５によって推定された地物２０２の位置を道路の路肩縁２０３として特定することとしてもよい。
この場合、特定部１６は、推定部１５によって推定された複数の地物２０２のうち、道路の延長方向に対して交差する方向（道路の幅方向）に複数の地物２０２がある場合、最も道路の中央側に位置する地物２０２の境界（位置）を路肩縁２０３とすることとしてもよい。一例として、道路の路肩には、道路の中央方向により近い位置にガードレール又はラバーポールがあり、それの背後（道路の中央方向からより離れた位置）に植生がある場合がある。このように、特定部１６は、道路の幅方向に複数の地物２０２が有る場合でも、道路の幅方向において、その道路の中央方向に最も近い位置に有る地物２０２の位置を路肩縁２０３として特定する。

特定部１６は、推定部１５によって推定された互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下の場合、その互いに隣接する地物２０２を結ぶ延長線を路肩縁２０３と特定することとしてもよい。例えば、道路の路肩には、車両の走行方向（道路の延長方向）に沿って複数の地物２０２が設置される場合がある。この場合、特定部１６は、互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下の場合、その間隔を埋めるように（互いに隣接する地物２０２の延長線を）路肩縁２０３として特定することとしてもよい。閾値は、例えば、車両の幅より狭い長さである。このように、例えば、特定部１６は、互いに隣接する地物２０２の間隔のうち車両が進入することができない間隔については路肩縁２０３を設定することが可能である。

なお、上述した推定部１５は、点群データ及び画像データに基づいて、道路に付される区画線（一例として白線等）を推定することが可能である。すなわち、区画線は、例えば、モバイルマッピングシステムで利用されるレーザをより反射させやすいと考えられる。また、区画線の色は、例えば、白色及び黄色等で統一され、相対的に幅が細く、相対的に長いと考えられる。このため、推定部１５は、レーザがより反射されることにより反射点（点群２０１）が集まる、相対的に細くて相対的に長い同一色の物体を区画線として推定することとしてもよい。この場合、特定部１６は、道路の最も中央方向に有る、推定される区画線２０４の位置を路肩縁２０３（２０３ａ）として特定することとしてもよいし、特定しなくともよい。すなわち、特定部１６は、道路のセンターライン側（中央分離帯側）では、区画線２０４の位置を路肩縁２０３（２０３ａ）として特定することとしてもよいし、特定しなくともよい。特定部１６は、道路のセンターライン側（中央分離帯側）において区画線２０４の位置を路肩縁２０３として特定しない場合には、地物２０２の位置（図３に示す場合には法面の端部））を路肩縁２０３ｂと特定することとしてもよい。

出力制御部１７は、特定部１６によって特定された路肩縁２０３を出力するよう出力部を制御する。出力部は、例えば、表示部２１であってもよく、記憶部２０であってもよい。例えば、出力制御部１７は、特定部１６によって特定された路肩縁２０３を表示部２１に表示することとしてよい。この場合、出力制御部１７は、地図情報に基づく道路地図に路肩縁２０３を重ねて表示部２１に表示することとしてもよい。また、例えば、出力制御部１７は、特定部１６によって特定された路肩縁２０３に関する情報を記憶部２０に記憶することとしてもよい。

登録部１８は、特定部１６によって路肩縁２０３を地図情報に登録する。登録部１８は、特定部１６によって特定される路肩縁２０３を、記憶部２０に記憶される地図情報に登録する。登録部１８は、特定部１６によって特定される路肩縁２０３の位置を特定できるため、地図情報の対応する位置の道路に路肩縁２０３を登録する。

制御部１１は、登録部１８によって路肩縁２０３が登録された地図情報をサーバ１００に送信するよう通信部１９を制御することとしてもよい。サーバ１００は、路肩縁２０３が登録された地図情報を車両（図示せず）のナビゲーション装置（図示せず）に送信することとしてもよい。
又は、制御部１１は、特定部１６によって特定された路肩縁２０３に関する情報をサーバ１００に送信するよう通信部１９を制御することとしてもよい。サーバ１００は、路肩縁２０３に関する情報を車両のナビゲーション装置に送信することとしてもよい。ナビゲーション装置は、路肩縁２０３に関する情報を自機が使用する地図情報に登録することとしてもよい。
これにより、ナビゲーション装置は、路肩縁２０３が登録された地図情報を利用して、緊急停車が可能な位置への誘導を行うことが可能になる。

次に、一実施形態に係る情報処理方法について説明する。
図４は、一実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。

ステップＳＴ１０１において、第１取得部１２は、地表面を含む周囲の領域にレーザを照射することにより計測される点群データを取得する。第１取得部１２は、例えば、路肩縁２０３を特定したい特定領域（道路）において計測された点群データを取得する。

ステップＳＴ１０２において、第２取得部１３は、地表面を含む周囲の領域を撮像して得られる画像データを取得する。第２取得部１３は、第１取得部１２によって取得される点群データが計測された特定領域（道路）と同じ特定領域の画像データを取得する。

ステップＳＴ１０３において、分類部１４は、ステップＳＴ１０１で取得される点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する。ここで、例えば、分類部１４は、同一平面内にあるレーザ光の反射点２０１ａを道路面に分類し、それ以外の反射点２０１ｂを非道路面に分類することとしてもよい。
なお、分類部１４は、ステップＳＴ１０１で取得される点群データ、及び、ステップＳＴ１０２で取得される画像データに基づいて、地表面を含む周囲の領域を道路面及び非道路面に分類することとしてもよい。

ステップＳＴ１０４において、推定部１５は、ステップＳＴ１０３で非道路面と分類された反射点２０１ｂに基づいて、地物２０２を推定する。この場合、推定部１５は、グループ化した反射点２０１ｂ（点群）の特徴に基づいて、地物２０２を推定することとしてもよい。すなわち、推定部１５は、例えば、互いに近接する複数の反射点２０１ｂを１つの塊としてグループ化することに基づいて形状（特徴）を推定し、その形状に基づいて地物２０２を推定する。
推定部１５は、点群２０１に加えて、画像データに記録される地物２０２の形状及び色の少なくとも一方を利用して、地物２０２を推定することとしてもよい。

ステップＳＴ１０５において、特定部１６は、ステップＳＴ１０４で推定された地物２０２の位置に基づいて路肩縁２０３を特定する。この場合、特定部１６は、道路の路肩において、その道路の幅方向に複数の地物２０２が有る場合、複数の地物２０２のうち道路の中央方向に最も近い位置に有る地物２０２の位置を路肩縁２０３として特定することとしてもよい。また、道路の路肩において、車両の走行方向（道路の延長方向）に沿って複数の地物２０２が設置される場合、互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下であると、特定部１６は、その間隔を埋めるように（互いに隣接する地物２０２の延長線を）路肩縁２０３として特定することとしてもよい。

特定部１６によって特定された路肩縁２０３は出力制御部１７の制御に基づいて出力される。
また、登録部１８は、特定部１６によって路肩縁２０３を地図情報に登録する。路肩縁２０３が登録された地図情報は、例えば、ナビゲーション装置（図示せず）等によって利用される。

次に、本実施形態の効果について説明する。
情報処理装置１は、地表面にレーザを照射することにより計測される点群データを取得する第１取得部１２と、第１取得部１２によって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類部１４と、分類部１４によって非道路面に分類される点群データに基づいて地物２０２の形状を推定する推定部１５と、推定部１５によって推定された地物２０２の位置に基づいて、道路の路肩縁２０３を特定する特定部１６と、を備える。
すなわち、情報処理装置１は、路肩に地物２０２がある場合には、地物２０２よりも道路の端部側（道路の中央方向とは反対方向）に車両が進入することができないため、その地物２０２の位置を道路の路肩縁２０３として特定することができる。これにより、情報処理装置１は、ドライバに対して車両を緊急停車させることができる位置（路肩縁２０３）を提供することができる。

情報処理装置１は、地表面を含む周囲を撮像して得られる画像データを取得する第２取得部１３を備えることとしてもよい。この場合、分類部１４は、第１取得部１２によって取得された点群データに加えて、第２取得部１３によって取得された画像データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類することとしてもよい。
情報処理装置１は、点群データに加えて画像データを利用して、道路面及び非道路面を分類することができ、さらに場合によっては、地物２０２も推定することができる。情報処理装置１は、例えば、モバイルマッピングシステムで得られるデータを有効に利用して地物２０２を推定し、その地物２０２の位置に基づいて路肩縁２０３を特定することができる。

情報処理装置１では、推定部１５は、点群データについて所定の距離内にある互いに隣接する反射点２０１ｂ毎にグループ化することにより地物２０２を推定することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、互いに近接する反射点２０１ｂについては１つの塊と推定することにより地物２０２の形状を推定でき、その形状に基づいて地物２０２が何であるかを推定することができる。

情報処理装置１では、推定部１５は、グループ化した反射点２０１ｂ（点群）の特徴に基づいて地物２０２を推定することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、互いに近接する複数の反射点２０１ｂを１つの塊としてグループ化することにより、地物２０２の形状を推定することができ、その形状に基づいて地物２０２が何であるかを推定することができる。

情報処理装置１では、分類部１４は、同一平面内にある反射点２０１ａを道路面に分類することとしてもよい。
情報処理装置１は、道路面には凹凸が有るものの平面であると考えることができるため、複数の反射点２０１ａの上下方向の分布が所定距離内（所定範囲以内）で同一平面であれば、その反射点２０１ａを道路面に分類することができる。

情報処理装置１では、特定部１６は、推定部１５によって推定された複数の地物２０２のうち、道路の延長方向に対して交差する方向（道路の幅方向）に複数の地物２０２がある場合、最も道路の中央側に位置する地物２０２の境界（位置）を路肩縁２０３とすることとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、道路の路肩において、その道路の幅方向に複数の地物２０２がある場合でも、道路の中央側に最も近い（車両が走行する車線に最も近い）地物２０２の位置を路肩縁２０３として特定することができる。

情報処理装置１では、特定部１６は、推定部１５によって推定された互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下の場合、その互いに隣接する地物２０２を結ぶ延長線を路肩縁２０３と特定することとしてもよい。
道路の路肩には、車両の進行方向に沿って複数の地物２０２が配される場合がある。この場合、互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下（相対的に短い場合）には、その間隔に車両が進入することができない。このため、情報処理装置１は、互いに隣接する地物２０２の間隔が閾値以下の場合には、その間隔（地物２０２の延長線上）に路肩縁２０３を設定することができる。

情報処理装置１は、道路地図に関する地図情報を記憶する記憶部２０と、特定部１６によって路肩縁２０３を地図情報に登録する登録部１８と、を備えることとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、特定された路肩縁２０３を道路地図に登録できるので、ユーザの利便性を向上することができる。また、例えば、ナビゲーション装置（図示せず）は、路肩縁２０３が登録された地図情報を利用して道路案内をする場合には、車両の通常走行時及び車両の緊急時等に、車両を緊急停車させることができる路肩の情報をユーザに提供することができる。

情報処理方法では、コンピュータが、地表面にレーザを照射することにより計測される点群データを取得する第１取得ステップと、第１取得ステップによって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類ステップと、分類ステップによって非道路面に分類される点群データに基づいて地物２０２の形状を推定する推定ステップと、推定ステップによって推定された地物２０２の位置に基づいて、道路の路肩縁２０３を特定する特定ステップと、を実行する。
すなわち、情報処理方法は、路肩に地物２０２がある場合には、地物２０２よりも道路の端部側（道路の中央方向とは反対方向）に車両が進入することができないため、その地物２０２の位置を道路の路肩縁２０３として特定することができる。これにより、情報処理方法は、ドライバに対して車両を緊急停車させることができる位置（路肩縁２０３）を提供することができる。

情報処理プログラムは、コンピュータに、地表面にレーザを照射することにより計測される点群データを取得する第１取得機能と、第１取得機能によって取得された点群データに基づいて、地表面を道路面及び非道路面に分類する分類機能と、分類機能によって非道路面に分類される点群データに基づいて地物２０２の形状を推定する推定機能と、推定機能によって推定された地物２０２の位置に基づいて、道路の路肩縁２０３を特定する特定機能と、を実現させる。
すなわち、情報処理プログラムは、路肩に地物２０２がある場合には、地物２０２よりも道路の端部側（道路の中央方向とは反対方向）に車両が進入することができないため、その地物２０２の位置を道路の路肩縁２０３として特定することができる。これにより、情報処理プログラムは、ドライバに対して車両を緊急停車させることができる位置（路肩縁２０３）を提供することができる。

上述した情報処理装置１の各部は、コンピュータの演算処理装置等の機能として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１の第１取得部１２、第２取得部１３、分類部１４、推定部１５、特定部１６、出力制御部１７及び登録部１８は、コンピュータの演算処理装置等による第１取得機能、第２取得機能、分類機能、推定機能、特定機能、出力制御機能及び登録機能としてそれぞれ実現されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置１の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置１の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１の第１取得部１２、第２取得部１３、分類部１４、推定部１５、特定部１６、出力制御部１７及び登録部１８は、コンピュータの演算処理装置等を構成する第１取得回路、第２取得回路、分類回路、推定回路、特定回路、出力制御回路及び登録回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置１の通信部１９、記憶部２０及び表示部２１は、例えば、演算処理装置等の機能を含む通信機能、記憶機能及び表示機能として実現されもよい。また、情報処理装置１の通信部１９、記憶部２０及び表示部２１は、例えば、集積回路等によって構成されることにより通信回路、記憶回路及び表示回路として実現されてもよい。また、情報処理装置１の通信部１９、記憶部２０及び表示部２１は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより通信装置、記憶装置及び表示装置として構成されてもよい。

１ 情報処理装置
１１ 制御部
１２ 第１取得部
１３ 第２取得部
１４ 分類部
１５ 推定部
１６ 特定部
１７ 出力制御部
１８ 登録部
１９ 通信部
２０ 記憶部
２１ 表示部

Claims (9)

1. 車両が走行する道路と当該道路の路肩とを含む周囲の領域にレーザを照射して物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得部と、
   前記第１取得部によって取得された点群データに基づいて、上下方向に所定距離内に収まる複数の反射点を車両が走行する道路面に分類し、当該道路面に分類されなかった反射点を非道路面に分類する分類部と、
   前記分類部によって非道路面に分類される点群データを構成する反射点のうち所定の距離内にある互いに隣接する複数の反射点をグループ化し、グループ化した反射点の特徴形状と、学習対象の地物と当該学習対象の地物の特徴形状とを学習した学習モデルとに基づいて、グループ化した反射点に対応する地物を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された地物に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記周囲の領域を撮像して得られる画像データを取得する第２取得部を備え、
   前記分類部は、前記第１取得部によって取得された点群データと、前記第２取得部によって取得された画像データとを対応付けた結果に基づいて、画像データに記録される地物が有る領域を非道路面に分類する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部は、点群データと、画像データに記録される地物の形状及び色とに基づいて、グループ化した反射点に対応する地物を推定する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、
   垂直方向に延設される複数の支柱と、水平方向に延設される平面とを備える特徴形状と、当該特徴形状を取るガードレールとを対応付け、
   水平方向に幅が相対的に太い円柱形状としての特徴形状と、当該特徴形状を取るクッションドラムとを対応付け、
   水平方向の幅が相対的に細い円柱形状としての特徴形状と、当該特徴形状を取るラバーポールとを対応付け、
   道路の幅方向に不規則な面を有し、当該面が道路の延長方向に沿って続く特徴形状と、当該特徴形状を取る植生とを対応付け、
   当該対応付けた結果を学習した学習モデルを利用して、グループ化した反射点に対応する地物を推定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記特定部は、前記推定部によって推定された複数の地物のうち、道路の延長方向に対して交差する方向に複数の地物がある場合、最も道路の中央側に位置する地物の境界を路肩縁とする
   請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記特定部は、前記推定部によって推定された互いに隣接する地物の間隔が閾値以下の場合、当該互いに隣接する地物を結ぶ延長線を路肩縁と特定する
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 道路地図に関する地図情報を記憶する記憶部と、
   前記特定部によって路肩縁を地図情報に登録する登録部と、
   を備える請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. コンピュータが、
   車両が走行する道路と当該道路の路肩とを含む周囲の領域にレーザを照射して物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得ステップと、
   前記第１取得ステップによって取得された点群データに基づいて、上下方向に所定距離内に収まる複数の反射点を車両が走行する道路面に分類し、当該道路面に分類されなかった反射点を非道路面に分類する分類ステップと、
   前記分類ステップによって非道路面に分類される点群データを構成する反射点のうち所定の距離内にある互いに隣接する複数の反射点をグループ化し、グループ化した反射点の特徴形状と、学習対象の地物と当該学習対象の地物の特徴形状とを学習した学習モデルとに基づいて、グループ化した反射点に対応する地物を推定する推定ステップと、
   前記推定ステップによって推定された地物に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定ステップと、
   を実行する情報処理方法。
9. コンピュータに、
   車両が走行する道路と当該道路の路肩とを含む周囲の領域にレーザを照射して物体で反射される反射点を計測することにより生成される点群データを取得する第１取得機能と、
   前記第１取得機能によって取得された点群データに基づいて、上下方向に所定距離内に収まる複数の反射点を車両が走行する道路面に分類し、当該道路面に分類されなかった反射点を非道路面に分類する分類機能と、
   前記分類機能によって非道路面に分類される点群データを構成する反射点のうち所定の距離内にある互いに隣接する複数の反射点をグループ化し、グループ化した反射点の特徴形状と、学習対象の地物と当該学習対象の地物の特徴形状とを学習した学習モデルとに基づいて、グループ化した反射点に対応する地物を推定する推定機能と、
   前記推定機能によって推定された地物に基づいて、道路の路肩縁を特定する特定機能と、
   を実現させる情報処理プログラム。

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