WO2014115531A1 - カーブ形状モデル化装置、カーブ形状モデル化方法及び車載用ナビゲーション装置 - Google Patents

カーブ形状モデル化装置、カーブ形状モデル化方法及び車載用ナビゲーション装置 Download PDF

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WO2014115531A1
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WO
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curvature
unit
curve
sampling points
section
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PCT/JP2014/000263
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伸洋 水野
正広 飯田
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株式会社デンソー
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    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
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    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
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    • G01C21/3819—Road shape data, e.g. outline of a route
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
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    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
    • G09B29/106—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids using electronic means

Definitions

  • the present disclosure relates to a curve shape modeling device, a curve shape modeling method, and an in-vehicle navigation device that extract a curve shape from actual travel data and map data.
  • GPS Global Positioning System
  • the map data used in such a navigation device is, for example, using a commercially available road map, sampling points on the road at regular intervals to extract node points, and storing information on the two-dimensional coordinates of these node points as a storage medium It is generated by memorizing.
  • a commercially available road map sampling points on the road at regular intervals to extract node points, and storing information on the two-dimensional coordinates of these node points as a storage medium It is generated by memorizing.
  • Patent Document 1 an apparatus for creating map data based on a route on which the vehicle actually travels has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
  • the currently popular map for car navigation is a map for searching for a route to a destination and performing route guidance, and does not have sufficient accuracy to perform control.
  • the present disclosure has been made in view of the above points, and provides a curve shape modeling device and a curve shape modeling method capable of extracting an accurate curve shape, and an in-vehicle navigation device capable of extracting an accurate curve shape. With the goal.
  • the curve shape modeling device includes a curvature calculation unit, a curvature correction unit, and a node information generation unit.
  • the curvature calculation unit calculates the curvature at each of the plurality of sampling points based on position information at each of the plurality of sampling points on the path.
  • the curvature correction unit corrects the curvature at each of the plurality of sampling points calculated by the curvature calculation unit so that the path is approximated by any one of the straight section, the arc section, and the relaxation curve section.
  • the node information generation unit models the curve shape of the route by generating node information indicating the position of the node on the road corresponding to the route based on the plurality of corrected curvatures at the plurality of sampling points.
  • a curvature correction part correct
  • the orientation difference in the movement of the entire curve is maintained, so that the accuracy of the curve shape modeling can be improved.
  • the curve shape modeling method calculates a curvature at each of a plurality of sampling points based on position information at each of a plurality of sampling points on the path, and the path includes a straight section, an arc section, and Correcting the curvature at each of the plurality of sampling points so as to be approximated in any of the relaxation curve sections and maintaining the azimuth difference based on the curvature at each of the plurality of sampling points, and based on the corrected curvature, This includes modeling the curve shape of the route by generating node information indicating the position of the node on the road corresponding to the route.
  • the azimuth difference in the movement of the entire curve is maintained, so that the accuracy of the curve shape modeling can be improved.
  • the vehicle-mounted navigation device includes a curve shape modeling device according to the first aspect of the present disclosure, a navigation unit, and a display unit.
  • the navigation unit calculates route information to a preset destination based on the current position information of the vehicle and the road information stored in the storage unit.
  • the display unit displays the current position information of the vehicle superimposed on the road map.
  • the orientation difference in the movement of the entire curve is maintained, so that the accuracy of the curve shape modeling can be improved.
  • FIG. 1A and FIG. 1B are diagrams illustrating definitions of terms in the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the navigation device according to the first embodiment to which the curve shape modeling device of the present disclosure is applied.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a method of calculating a curvature at a sampling point on a travel route according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the curvature correction process of the related art, FIG. 5A to FIG.
  • FIG. 5C are explanatory diagrams showing a procedure for performing curvature correction of the related art
  • 6 (A) and 6 (B) are diagrams for explaining the problems of the related technology.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of the curvature correction unit according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating curvature correction processing according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the azimuth difference.
  • FIG. 10A to FIG. 10C are explanatory diagrams illustrating procedures for adjusting the curvature and extracting the maximum curvature according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11D are explanatory diagrams illustrating a procedure for adjusting the clothoid curve section according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating node data generation processing according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13A and FIG. 13B are explanatory diagrams showing an example of curvature correction when the curve shape is complex
  • FIG. 14A to FIG. 14C are explanatory diagrams illustrating a procedure of curvature correction processing in the navigation device according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating curvature correction processing according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of a navigation device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating curvature correction processing according to the third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 18A to FIG. 18D are explanatory diagrams illustrating a procedure of curvature correction processing in the navigation device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1A is a diagram showing the trajectory of the vehicle.
  • FIG. 1B is a graph showing a change in the curvature ⁇ of the trajectory with respect to the distance L in FIG.
  • FIG. 1A shows a trajectory in the traveling direction TD of the vehicle in xy coordinates (on latitude and longitude).
  • the vehicle travels in the order of sections I1, I2, I3, I4, and I5.
  • the curvature of the travel locus is zero in the section I, gradually increases in the section I2, maintains a constant value in the section I3, and decreases to zero in the section I4. And maintains zero in the interval I5.
  • the sections I1 and I5 in which the curvature is zero are straight sections (STG)
  • the section I2 is a clothoid curve section (CTH) in which the curvature gradually increases
  • a section I3 in which the curvature maintains a constant value is a steady section (ARC).
  • the section I4 is a clothoid curve section in which the curvature gradually decreases.
  • the steady section is also referred to as an arc section.
  • the point at which the curvature changes from the straight section I1 to the clothoid curve section I2 where the curvature gradually increases is called “curve start point (S)”, and the point at which the curvature gradually increases from the clothoid curve section I2 to the steady section I3
  • the point that changes to the clothoid curve section I4 where the curvature gradually decreases from the steady section I3 is called “entrance (N)” and is called “curve exit (X)”.
  • the point that changes to I5 is referred to as “curve end point (E)”.
  • the angle ⁇ that the steady section stretches with respect to the center of curvature (reference point) is referred to as “curve depth”.
  • the curve depth represents the length of the steady section.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an in-vehicle navigation device including the curve shape modeling device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the navigation device (NAVI APPA) 10 includes a vehicle information detection unit (VH INFO DETC) 12, an imaging unit (IMG TAKE) 14, an image analysis unit (IMG ANALYZE) 16, a display unit (DISPLAY) 18, and a navigation unit (NAVIGATE) 20. And a map generation unit (MAP GENERATE) 22.
  • the map creation unit 22 creates a map by modeling a curve shape, and corresponds to a curve shape modeling device and a map creation device.
  • the vehicle information detection unit 12 includes, for example, a GPS reception unit (GPS RECV) 24, a vehicle speed sensor (SPEED SENS) 26, and a direction sensor (DIRC SENS) 28.
  • GPS RECV GPS reception unit
  • SPEED SENS vehicle speed sensor
  • DIRC SENS direction sensor
  • the GPS reception unit 24 receives radio signals from GPS satellites.
  • the vehicle position information (longitude and latitude information) is acquired.
  • the vehicle speed sensor 26 measures the traveling speed of the vehicle and acquires traveling speed information.
  • the direction sensor 28 is a geomagnetic sensor or a gyro sensor, and acquires travel direction information indicating an absolute direction in which the vehicle travels.
  • the vehicle information detection unit 12 includes an acceleration sensor that detects the acceleration of the vehicle, an accelerator opening sensor that detects the accelerator opening, a brake sensor that detects the operation amount of the brake pedal, and the steering angle of the steering wheel.
  • a steering sensor to detect can be included.
  • the imaging unit 14 is, for example, a charge-coupled device (CCD) camera or a CMOS camera attached near the windshield of the vehicle.
  • CCD charge-coupled device
  • CMOS complementary metal-oxide-semiconductor
  • the imaging unit 14 captures a situation in front of the vehicle to generate a captured image, and outputs captured image data subjected to signal processing such as white balance processing and gamma correction.
  • the image analysis unit 16 performs well-known image analysis on the image obtained by the imaging unit 14 and indicates the feature amount of a facility (road sign, signal, gas station, convenience store, hotel, etc.) stored in advance. By comparing with the data, the presence / absence of the facility and the type of facility in the vicinity of the currently running road are detected.
  • a facility road sign, signal, gas station, convenience store, hotel, etc.
  • the display unit 18 is, for example, a liquid crystal display, and displays a map image generated by map data stored in a map database 32 (described later) and an indicator or the like indicating the vehicle position so as to be displayed to the driver. Provide map information.
  • the display unit 18 also displays route information to the destination.
  • the navigation unit 20 includes a control unit (CONTROL) 30 that generates route information for realizing a navigation function, and a map database (MAP DB) 32 that stores map information. Below the navigation ECU 30, the map database 32 is referred to as a map DB 32 for short.
  • the control unit 30 is provided by an electronic control unit (ECU) and is also referred to as a navigation ECU 30.
  • the navigation ECU 30 superimposes the route information to the destination selected by the user on the map image and causes the display unit 18 to display the information, such as the vehicle position, speed, and traveling direction detected by the vehicle information detection unit 12. The current position of the vehicle is superimposed on the map image on the display unit 18 and displayed.
  • the map DB 32 stores information necessary for constructing a road map such as node data and facility data.
  • the node data relates to the position and shape of the road constituting the map image. For example, the coordinates (longitude / latitude) of the points (node points) on the road including the road branch points (intersections) and the node points are included.
  • Road type for example, information such as expressway, arterial road, city road
  • road type at the node point straight section, arc section, clothoid curve section
  • curvature data are included.
  • the facility data includes data related to facility information existing in the vicinity of each node point, and is stored in association with the node data.
  • the map generation unit 22 generates a road map based on the route traveled by the vehicle, and includes a travel route storage unit (TRV ROUT STORE) 34, a curvature calculation unit (CURV CALC) 36, and a curvature correction unit (CURV CORRECT). 38, a node information generation unit (NODE INFO GENERATE) 40 is provided.
  • the road map data (node data) generated by the map generation unit 22 is sequentially stored in the map DB 32 of the navigation unit 20.
  • the traveling route storage unit 34 sequentially stores vehicle position information (longitude / latitude information) detected by the vehicle information detection unit 12 at regular time intervals.
  • vehicle position information longitude / latitude information
  • the point where the position information is detected by the vehicle information detection unit 12 is referred to as a “sampling point”.
  • the position information received by the GPS receiver 26 may be used as it is as the sampling point position information, but the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor 28 and the traveling direction information detected by the direction sensor 30 are combined.
  • the position information of the sampling points may be corrected.
  • the curvature calculation unit 36 calculates the value of the curvature ⁇ at each sampling point based on the position information of the sampling points obtained in the travel route storage unit 34 by the following method.
  • points P 0 to P 3 are sampling points detected by the vehicle information detection unit 12, and in the figure, the points P 0 to P 2 are circles having a radius R centered on the reference point O. It shall be located on the circumference.
  • the angle formed by the point P 0 , the reference point O, and the point P 1 is ⁇ 1
  • the angle formed by the point P 1 , the reference point O, and the point P 2 is ⁇ 2 .
  • the distance L 1 between the point P 0 and the point P 1 can be expressed by the following equation.
  • the curvature can be obtained from position information of three sample points as follows.
  • the coordinates of point P 0 , point P 1 , and point P 2 in FIG. 3 are P 0 (x 0 , y 0 ), P 1 (x 1 , y 1 ), and P 2 (x 2 , y 2 ), respectively.
  • the radius R and center O (x, y) of the circle passing through these points satisfy the following simultaneous equations.
  • the curvature correction unit 38 corrects the value of the curvature ⁇ calculated by the curvature calculation unit 36 so that the road on which the vehicle has traveled can be classified into one of a straight section, an arc section, and a clothoid curve section. If the straight section approximated by a straight line and the arc section with a constant curvature are directly connected, the vehicle driver can reach the steering angle corresponding to the curvature of the arc at the connecting section between the straight section and the arc section. It becomes necessary to operate the handle at once. Therefore, there is a clothoid curve section where the curvature increases at a constant rate between the straight section approximated by a straight line and the arc section approximated by a circular arc, so that the driver gradually steers. By operating, it is possible to pass the route from the straight section to the curve.
  • FIG. 5 (A) shows the curvature ⁇ measured at each sampling point
  • FIG. 5 (B) shows the curvature change amount ⁇ calculated based on the measured curvature ⁇
  • FIG. The curvature correction unit 38 of this technique shows the corrected curvature ⁇ and the specified straight section, clothoid section, and arc section.
  • the calculated value of the curvature ⁇ calculated by the above method often changes gently due to factors such as measurement errors of various sensors. The boundary between the arc section and clothoid curve section was unclear.
  • the curvature correction unit 38 first calculates a change amount ⁇ of the curvature ⁇ between two adjacent sampling points (S11), and obtains a distribution of the curvature change amount ⁇ as shown in FIG. 5B. Next, the curvature correction unit 38 extracts a peak value ⁇ peak of the curvature change amount ⁇ and a sampling point (distance L 1 in FIG. 5B) that takes this peak value (S12), and calculates this value ⁇ peak . Approximate the amount of change (constant value) of the curvature ⁇ in the clothoid curve section (straight line of slope ⁇ peak in FIG. 5C) (S13). The peak value of the curvature change amount ⁇ is also referred to as the maximum curvature change amount.
  • the curvature correction unit 38 detects a sampling point (L2) at which the curvature ⁇ takes a peak value ⁇ peak (hereinafter also referred to as “maximum curvature”) (S14), and includes the sampling point (L2). Is approximated to an arc segment with a constant curvature ⁇ peak ( ⁇ peak ) (S15).
  • the intersection of the straight line of curvature ⁇ in the curve section and the straight line of curvature ⁇ in the clothoid curve section is set as the boundary (curve entrance) between the clothoid curve section and the curve section.
  • FIG. 6A is a graph showing the relationship between actual road alignment (SP) and travel trajectory (TRV).
  • SP actual road alignment
  • TRV travel trajectory
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of the curvature correction unit 38.
  • the curvature correction unit 38 includes a curvature adjustment unit (CURV ADJUST) 381, a maximum curvature extraction unit (MAX CURV EXTRACT) 382, a maximum curvature change extraction unit (MAX CURV DIFF EXTRAT) 383, and a clothoid curve section adjustment unit (CTH CURVE). ADJUST) 384.
  • the curvature correction unit 38 performs the following processing so that the depth of the curve can be extracted with a certain length. The curvature correction process performed by the curvature correction unit 38 will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • FIG. 9 is a graph showing the azimuth difference.
  • the vertical axis represents the curvature calculated by the curvature calculation unit 36, and the horizontal axis represents the distance.
  • the area S shown in FIG. 9, that is, the integral of the curvature from the curve start point to the curve end point is the heading difference.
  • the curvature correction unit 38 corrects the curvature so as to model the curve shape. At this time, the curvature correction unit 38 corrects the curvature so that the azimuth difference in the entire curve does not change. This will be specifically described below.
  • the curvature adjustment unit 381 adjusts the curvature of each point when the curvature correction processing is started (S51).
  • the curvature adjustment unit 381 obtains an azimuth difference within a predetermined range (leveling range) before and after the point for which the curvature has been calculated, and maintains the azimuth difference in the leveling range. Find uniform curvature. The curvature thus obtained becomes the curvature after adjustment of the point.
  • the curvature adjustment unit 381 performs such curvature adjustment for all points.
  • the maximum curvature extraction unit 382 extracts the point having the largest curvature adjusted by the curvature adjustment unit 381 and the maximum curvature (S52).
  • the width in the distance direction of the leveling range may be a predetermined length before and after the point to be adjusted, or may be dynamically adjusted according to the size of the maximum curvature.
  • the width is set to such an extent that the leveling range does not become larger than the steady section with respect to the assumed curve with the largest curvature.
  • the width of the leveling range is dynamically set, the width of the leveling range is reduced as the maximum curvature increases.
  • the width of the leveling range may be determined by preparing a function having the maximum curvature size as a variable, or a table defining the maximum curvature size and the corresponding leveling range width is provided. You may decide by referring. Further, the leveling range need not be the same width before and after the point to be adjusted.
  • Figure 10 (C) from FIG. 10 (A) is a graph for explaining the processing in the curvature adjustment unit 381 and the maximum curvature extraction unit 382, in particular, it shows a process for adjusting the curvature of the point P 5.
  • Curvature adjustment unit 381, in adjusting the curvature of the point P 5 calculates the azimuth difference leveling range including the point P 5.
  • the range up to the points before and after the point P 5 is the leveling range.
  • the curvature adjustment unit 381 makes the curvature of the leveling range constant so as to maintain the azimuth difference (area of the hatched area in FIG. 10A) of the leveling range. At this time, the area of the rectangle shown in FIG. 10B is equal to the area of the hatched area. Then, the curvature adjusting unit 381 sets the curvature corresponding to the value of the upper side of the rectangle shown in FIG. 10B thus obtained as the adjusted curvature P 5 ′ of this point P 5 .
  • FIG. 10C shows the adjusted curvatures P 1 ′ to P 4 ′ and P 6 ′ to P obtained by performing the same processing for the other points P 1 to P 4 and P 6 to P 8.
  • P 8 ′ is shown.
  • the maximum curvature extraction unit 382 extracts a point having the maximum curvature after the adjustment as a curvature peak ⁇ peak .
  • the maximum curvature extraction unit 382 extracts the adjusted curvature P 5 ′ as a peak of curvature.
  • the average curvature including other points (other surrounding points) included in the leveling range may be used as the adjusted curvature of the point.
  • the reason for this is that the distance between the points is not equal.
  • the curvature adjustment part 381 and the maximum curvature extraction part 382 do not need to perform said process.
  • the maximum curvature change extraction unit 383 calculates the peak value ⁇ peak of the curvature change amount ⁇ in the same manner as the above technique (S53), and approximates the change amount of the curvature ⁇ in the clothoid curve section by this value ⁇ peak . (S54). In this process, the peak of the amount of change is obtained for the curvature of each point obtained by the curvature calculator 36.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 performs positioning in the distance direction of the change amount (slope) of the curvature ⁇ of the clothoid curve section calculated by the maximum curvature change extraction unit 383 (S55).
  • determining the position in the distance direction of the amount of change (slope) of the curvature ⁇ in the clothoid curve section is the steady section. Means to determine the length of.
  • FIGS. 11A to 11D are diagrams for explaining processing for adjusting the clothoid curve section and finally determining the curve shape.
  • FIG. 11A is a graph showing a change in curvature, and handles the same example as FIGS. 9 and 10A to 10C.
  • the maximum curvature ⁇ peak has already been obtained by the maximum curvature extraction unit 382, and the peak value ⁇ peak of the curvature change amount ⁇ has been obtained by the maximum curvature change extraction unit 383.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 positions the straight line having the peak value ⁇ peak (slope) of the curvature change amount ⁇ in the distance direction.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 first divides the azimuth difference to the left and right at the point having the adjusted maximum curvature. The azimuth difference on the left side will be described.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 is configured so that the trapezoid area (area S2 in FIG. 11C) is equal to the orientation difference calculated from the original curvature (area S1 in FIG. 11B). Determine the position of the maximum slope straight line in the distance direction.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 positions the right-side azimuth difference similarly in the distance direction of the straight line having the maximum inclination.
  • the position of the straight line with the maximum slope (when the curvature increases and when the curvature decreases) is determined in this way, as shown in FIG. 11D, the curve start point and the clothoid curve in which the curvature increases.
  • a section, a curve entrance, a steady section, a curve exit, and a clothoid curve section where the curvature decreases are determined, and the curve shape is determined.
  • the node information generation unit 40 reproduces the road shape on which the vehicle traveled based on the curvature of each sampling point corrected by the curvature correction unit 38, and arbitrarily selected points and intersections (nodes) on the reproduced road Point) coordinates are calculated, and a curve shape model including node data such as a curve start point, a curve entrance, a curve exit, and a curve end point is output to the map DB 32.
  • the node data stored in the map DB 32 is read when a navigation operation is performed.
  • the vehicle position detection unit 12 acquires travel data including the position information of the currently traveling vehicle (S21).
  • the imaging unit 16 captures the situation in front of the vehicle, and the image analysis unit 28 acquires information on the presence / absence of the facility and the facility type included in the captured image.
  • the data indicating the position information of the sampling points detected by the vehicle position detection unit 12 is stored in the travel route storage unit 34 of the map generation unit 22.
  • the curvature calculation unit 36 calculates the angle change in the running direction and the distance between the sampling points based on the position information of the sampling points stored in the travel route storage unit 34, and based on the information on the angle change and the distance, The value of the curvature ⁇ at the sampling point is calculated (S22).
  • the information on the curvature ⁇ obtained by the curvature calculation unit 36 is sent to the curvature correction unit 38.
  • the curvature correction unit 38 performs the above-described curvature correction processing, corrects the value of curvature at the sampling point, and classifies the travel route into one of a straight section, a clothoid curve section, and an arc section (S23).
  • the node information generation unit 40 generates a road map divided into a straight section, a clothoid curve section, and an arc section based on the curvature correction value subjected to the curvature correction process (S24). Then, the node information generation unit 40 extracts the generated point on the road map as a node point, and outputs the coordinates at the node point and information on the road type to the map DB 32 as node data (S25).
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 positions the clothoid curve section where the curvature increases to determine the curve start point and the curve entrance of the curve shape model, or the curvature decreases.
  • the curve start point is ahead of the point where the curve was started with the original curvature data, or the curve end point is behind the point where the curve was ended with the original curvature data. There is. Therefore, for the clothoid curve section where the curvature increases, the clothoid curve section adjustment unit 384 does not set the lower limit of the position in the distance direction ahead of the point where the curve is started with the original curvature data. After that, the difference in orientation may be maintained by increasing the slope of the clothoid curve section so as to maintain the orientation difference.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 sets the upper limit of the distance direction position for the clothoid curve section where the curvature decreases, as long as the curve end point is not behind the point where the curve ends with the original curvature data. Thereafter, the azimuth difference may be maintained by increasing the slope of the clothoid curve section so as to maintain the azimuth difference.
  • the curve entrance may be rearward from the point having the maximum curvature, or the curve exit may be forward from the point having the maximum curvature. Therefore, the clothoid curve section adjustment unit 384 sets the upper limit of the position in the distance direction for the clothoid curve section in which the curvature increases as the limit that the curve entrance does not become rearward from the point where the maximum curvature is taken, and thereafter, the direction The orientation difference may be maintained by increasing the slope of the clothoid curve section so as to maintain the difference. Further, the clothoid curve section adjustment unit 384 sets the lower limit of the position in the distance direction of the clothoid curve section where the curvature decreases to the limit where the curve exit does not come forward from the point where the maximum curvature is taken. The orientation difference may be maintained by increasing the slope of the clothoid curve section so as to maintain the difference.
  • the curve shape is not necessarily a trapezoid as in the first embodiment, and may be a complex curve shape.
  • the change amount ⁇ of the curvature ⁇ is a peak value.
  • the curvature correction may be performed.
  • the section M to be a gentle curve is modeled as an arc section having a large curvature (N) by correction.
  • a plurality of steady sections are extracted between the curve start point and the curve end point. For this reason, as shown in FIG. 14B, not only the point (L1, L3, L5, L7) where the curvature change amount ⁇ calculated based on the curvature of FIG. Points (L2, L4, L6) at which ⁇ takes 0 are also extracted, and an area including these points at which ⁇ takes 0 is approximated as an arc segment to perform curvature correction.
  • the point where the amount of change ⁇ changes from positive to negative is referred to as “upward convex peak (PK1)”, and the point where the amount of change ⁇ changes from negative to positive
  • the peak is convex (PK2). That is, the upward convex peak has a curvature larger than the curvature of two adjacent sampling points, and the downward convex peak has a curvature smaller than the curvature of the two adjacent sampling points.
  • the curvature of the downwardly convex peak adjacent to the upward direction from the upwardly convex peak is less than 70% of the curvature of the upwardly convex peak.
  • it is determined that the vicinity of the downwardly convex peak is a gentle curve section (a steady section with a small curvature).
  • the vicinity of the downward convex peak is a gentle curve section, even if another upward convex peak exists near the downward convex peak, such upward convex
  • the curvature of the peak does not exceed 100/70 of the curvature of the downward convex peak, it may be determined that such an upward convex peak is a steady section of another curve.
  • the curvature used to calculate the amount of change and obtain the peak may be the curvature adjusted by the curvature adjusting unit 381 or the original curvature acquired by the curvature calculating unit 36.
  • FIG. 15 is a flowchart of curvature correction processing performed by the curve shape modeling device according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the curvature adjusting unit 381 adjusts the curvature for each point by leveling the azimuth difference within the leveling range in the same manner as described above (S61).
  • the maximum curvature extraction unit 382 obtains a change amount ⁇ of the curvature of each point that has been adjusted by the curvature adjustment unit 381, and obtains a point at which the curvature change amount ⁇ becomes zero (S62).
  • the maximum curvature extraction unit 382 compares the curvature of the upwardly convex peak with the curvature of the downwardly convex peak in front of the distance axis, and the curvature of the downwardly convex peak is convex upward. It is determined whether the curvature is less than 70% of the peak curvature (S63). When the curvature of the downwardly convex peak is less than 70% of the curvature of the upwardly convex peak (Y in S63), the maximum curvature extraction unit 382 defines a section including the convex peak below as a gentle curve section. Then, the curvature of the peak is extracted as the curvature of the gentle curve section (S64).
  • the maximum curvature extraction unit 382 After extracting the curvature of the gentle curve section (after S64) and when not determined as a gentle curve (N in S63), the maximum curvature extraction unit 382 sets the curvature of the upward convex peak as the maximum curvature. Extract (S65).
  • the maximum curvature change extraction unit 383 calculates the peak value ⁇ peak of the curvature change amount ⁇ in the same manner as the above technique (S66), and approximates the change amount of the curvature ⁇ in the clothoid curve section by this value ⁇ peak . (S67).
  • the maximum curvature change extraction unit 383 also extracts the peak value ⁇ peak of the amount of curvature change on both sides of the gentle curve section.
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 positions the amount of change (slope) of the curvature ⁇ of the clothoid curve section calculated by the maximum curvature change extraction unit 383 (S68).
  • the clothoid curve section adjustment unit 384 divides the azimuth difference for each point of the maximum curvature extracted by the maximum curvature extraction unit 382 and the point of the curvature of the gentle curve section, and the divided azimuths. Position the clothoid curve section so that the difference is maintained.
  • the criterion for determining a gentle curve is less than 70% of the upwardly convex peak, but this criterion can be changed as appropriate.
  • the maximum curvature extraction unit 382 determines that the downward convex peak is lower than the upward convex peak according to a predetermined criterion as a gentle curve section. That's fine.
  • it may be a criterion that a difference between an upwardly convex peak and a downwardly convex peak is a predetermined curvature or more.
  • FIG. 16 is a block diagram showing a navigation device (NAVI APPA) 50 including a curve shape modeling device according to the third embodiment.
  • a map generation unit (MAP GENERATE) 52 is shown. 1 in that a curvature information update unit (CURV INFO UPDATE) 54 is further provided.
  • CURV INFO UPDATE curvature information update unit
  • the curvature information update unit 52 receives the curvature data obtained by the curvature calculation unit 36, and when the curvature data on the corresponding road exists in the map DB 32, reads the curvature data from the map DB 32 and weights them. The curvature data on the road is updated by taking the average. Thereafter, the curvature correction unit 38 performs a curvature correction process.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the procedure of map generation processing in this embodiment.
  • the vehicle position detection unit 12 acquires travel data including position information of the currently traveling vehicle and stores the travel data in the travel route storage unit 34 of the map generation unit 52 ( S41).
  • the curvature calculation unit 36 calculates the angle change and the travel distance in the travel direction based on the position information of the sampling points stored in the travel route storage unit 34. Based on these values, the curvature ⁇ at each sampling point is calculated. A value is calculated (S42).
  • the curvature information update unit 54 includes the node data of the road corresponding to the road for which the curvature ⁇ has been calculated in the map DB (that is, a road map has already been generated for the currently running road). (S43). This determination is made, for example, based on whether or not node data that substantially matches the longitude / latitude information of the sampling points detected by the vehicle information detection unit is stored in the map DB 32 or the facility analyzed by the image analysis unit 16 This can be done depending on whether or not the same facility information is stored in the map DB 32.
  • the curvature information update unit 54 reads the node data (curvature data) of the corresponding road ( S44) By calculating an average value (or a predetermined weighting calculation) with the curvature data calculated this time, a reference point to be subjected to curvature correction is calculated.
  • the value of the curvature at the sampling point calculated by the curvature calculator 36 shown in FIG. 18B and the average value of the curvature stored in the map DB shown in FIG. 18A are calculated.
  • the curvature of the reference point (the point indicated by the black triangle in FIG. 18C) is calculated (S45).
  • the same curvature correction processing as that described in the first embodiment (or the second embodiment) is performed ( S46).
  • the node information generation unit 40 generates a road map divided into a straight section, a clothoid curve section, and an arc section based on the curvature correction value subjected to the curvature correction process (S47). Then, the node information generation unit 40 extracts the generated point on the road map as a node point, and outputs the coordinates at the node point and information on the road type to the map DB 32 as node data (S48). Thereby, the node data of the map DB 32 is updated. Thus, each time the vehicle travels on the same road, the node data stored in the map DB is updated. For example, a more accurate road map can be generated for a road that is traveling normally. If road data corresponding to a road that is currently running is not stored in the map DB (N in S43), a road map is generated by performing a curvature correction process as in the first embodiment. Later, the node data is stored in the map DB 32.
  • the section between the straight section and the arc section is a clothoid curve section in which the curvature changes at a constant rate, but the present disclosure is not limited to this,
  • the interval can be approximated by any type of relaxation curve (eg, spline curve, Bezier curve).
  • the curve shape modeling devices of the first to third embodiments described above include the travel route storage unit 34, and the curvature calculation unit 36 is based on the vehicle travel locus stored in the travel route storage unit 34. Curvature was calculated.
  • the curve shape modeling device of the present disclosure includes a map data storage unit that acquires and stores map data including position information at sampling points on the route included in the map, instead of the travel route storage unit 34, The curvature calculation unit 36 may calculate the curvature based on the map data stored in the map data storage unit, extract the curve shape, and model it. In this case, the curvature calculation unit 36 is also referred to as a map data acquisition unit.
  • an accurate curve shape can be extracted, which is useful as a curve shape modeling device or the like.
  • This disclosure includes the following aspects.
  • the curve shape modeling device includes a curvature calculation unit, a curvature correction unit, and a node information generation unit.
  • the curvature calculation unit calculates the curvature at each of the plurality of sampling points based on position information at each of the plurality of sampling points on the path.
  • the curvature correction unit corrects the curvature at each of the plurality of sampling points calculated by the curvature calculation unit so that the path is approximated by any one of the straight section, the arc section, and the relaxation curve section.
  • the node information generation unit models the curve shape of the route by generating node information indicating the position of the node on the road corresponding to the route based on the plurality of corrected curvatures at the plurality of sampling points.
  • a curvature correction part correct
  • the azimuth difference in the movement of the entire curve is maintained, so that the accuracy of the curve shape modeling is improved. be able to.
  • the path has a plurality of sampling sections determined by two adjacent sampling points among the plurality of sampling points.
  • the curvature calculation unit may calculate a curvature change amount in each of the plurality of sampling sections based on the curvature of the plurality of sampling points.
  • the curvature correction unit is a maximum curvature extraction unit that extracts a maximum curvature from a plurality of corrected curvatures at a plurality of sampling points, and a maximum curvature based on a plurality of curvature changes in a plurality of sampling sections calculated by the curvature calculation unit.
  • the maximum curvature change amount is maintained so that the azimuth difference on the side where the sampling section where the maximum curvature change amount is extracted is maintained, with the maximum curvature change extraction unit that extracts the change amount and the sampling point having the maximum curvature as a boundary.
  • a relaxation curve section adjustment unit that determines the position of the relaxation curve section having a slope of may be provided. This configuration maintains azimuth differences on both sides with the sampling point having the maximum curvature as the boundary, so the relaxation curve sections on both sides are too close and the arc section becomes extremely short, resulting in inaccuracy in curve shape modeling. Can be reduced.
  • the curvature correction unit leveles the curvature of the leveling range so that the azimuth difference is maintained in the leveling range including the sampling point for each of the plurality of sampling points, and is leveled in the leveling range.
  • a curvature adjusting unit that uses the corrected curvature as a corrected curvature
  • a maximum curvature extracting unit that extracts a maximum curvature from a plurality of corrected curvatures obtained by the curvature adjusting unit.
  • the maximum curvature may be the curvature of the arc section.
  • the path has a plurality of sampling sections determined by two adjacent sampling points among the plurality of sampling points.
  • the curvature calculation unit may calculate a curvature change amount in each of the plurality of sampling sections based on the curvature of the plurality of sampling points.
  • the curvature correction unit includes a maximum curvature change extraction unit that extracts a maximum curvature change amount from a plurality of curvature change amounts in a plurality of sampling intervals calculated by the curvature calculation unit, and a maximum curvature change amount at a sampling point having the maximum curvature.
  • a relaxation curve section adjustment unit that determines the position of the relaxation curve section having the maximum curvature change amount as a slope may be provided so that the azimuth difference on the side where the sampling section is extracted is maintained. This configuration maintains azimuth differences on both sides with the sampling point having the maximum curvature as the boundary, so the relaxation curve sections on both sides are too close and the arc section becomes extremely short, resulting in inaccuracy in curve shape modeling. Can
  • the curvature correction unit has a curvature larger than the two adjacent front and rear curvatures from the plurality of corrected curvatures at the plurality of sampling points, and has a curvature smaller than the front and rear two curvatures adjacent to the convex peak.
  • the section including the peak of the gentle curve may be an arc section whose curvature is smaller than a predetermined value, and the section including an upwardly convex peak may be the arc section.
  • the curve shape modeling method calculates a curvature at each of a plurality of sampling points based on position information at each of a plurality of sampling points on the path, and the path includes a straight section, an arc section, and Correcting the curvature at each of the plurality of sampling points so as to be approximated in any of the relaxation curve sections and maintaining the azimuth difference based on the curvature at each of the plurality of sampling points, and based on the corrected curvature, This includes modeling the curve shape of the route by generating node information indicating the position of the node on the road corresponding to the route.
  • the vehicle-mounted navigation device includes a curve shape modeling device according to the first aspect of the present disclosure, a navigation unit, and a display unit.
  • the navigation unit calculates route information to a preset destination based on the current position information of the vehicle and the road information stored in the storage unit.
  • the display unit displays the current position information of the vehicle superimposed on the road map.
  • the orientation difference in the movement of the entire curve is maintained, so that the accuracy of the curve shape modeling is improved. Can do.

Abstract

　カーブ形状モデル化装置は、曲率算出部（３６）、曲率補正部（３８）とノード情報生成部（４０）を備える。曲率算出部は、経路上の複数のサンプリング点の各々における曲率を算出する。曲率補正部は、経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように、複数のサンプリング点の各々における曲率を補正する。ノード情報生成部は、複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率に基づいて、経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、経路のカーブ形状をモデル化する。曲率補正部は、複数のサンプリング点の各々に対して、曲率算出部が算出した曲率に基づく方位差を維持するように、経路における曲率を補正する。

Description

カーブ形状モデル化装置、カーブ形状モデル化方法及び車載用ナビゲーション装置 関連出願の相互参照
　本開示は、２０１３年１月２３に出願された日本出願番号２０１３－０１０３０７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、実走行データや地図データからカーブ形状を抽出するカーブ形状モデル化装置、カーブ形状モデル化方法及び車載用ナビゲーション装置に関する。
　Global Positioning System（ＧＰＳ）受信機を用いて走行中の車両の位置を検出するとともに、検出された位置情報を予めデータベース化された地図データと照合することで、地図上の車両の位置を特定するナビゲーション装置が広く知られている。
　このようなナビゲーション装置で用いられる地図データは、例えば市販の道路地図を用いて、道路上の点を一定間隔でサンプリングしてノード点を抽出し、これらノード点の二次元座標の情報を記憶媒体に記憶することで生成される。しかしながら、この地図データベースを導入するコストが高いため、カーナビゲーション装置を低価格で提供することが困難であった。そこで、車両が実際に走行した経路に基づいて地図データを作成する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
　特許文献１記載の電子化道路地図では、記憶媒体に予め記憶されたノード点の情報のうち、互いに隣接する３つのノード点を通過する円の近似式を算出することで、当該ノードにおける曲率を得る。そして、算出された曲率の値に応じて、当該ノードを含む区間を、直線、円弧またはクロソイド曲線（直線から円弧に至る曲線）のいずれかによって近似して表示することで、限られたデータ量のもとで高い精度の道路地図を表示することができる。
　急カーブを走行しようとする車両に対して、可能な限りドライバにとって自然なフィーリングで適切な車速に変えていけるように、カーブの形状をより正確に抽出することが望まれる。しかしながら、現在普及されているカーナビゲーション向けの地図は、目的地までの経路探索と経路案内を行うための地図であって、制御を行うほどの精度をもっていない。
　そこで、上記のような地図作成装置において、位置センサの測定誤差によって作成される地図データの精度が低くなってしまうという問題を解決するために、出願人らは特願２０１１－１４９５１４の技術を提案した。この技術により、位置センサに誤差が生じた場合であっても、正確な地図情報を生成することが可能となる。
　しかしながら、上記特願２０１１－１４９５１４の技術には更なる改良の余地がある。すなわち、実際の道路に存在する定常区間（曲率一定の円弧区間）が、実際の走行軌跡には見られず、上記の技術の手法を用いても定常区間の長さを正確に数値化できないことがある。この場合には、車速を制御する区間を決めることが困難になる。
特開平９－１８５３２２号公報
　本開示は、上記点に鑑みてなされたものであり、正確なカーブ形状を抽出できるカーブ形状モデル化装置とカーブ形状モデル化方法、及び正確なカーブ形状を抽出できる車載用ナビゲーション装置を提供することを目的とする。
　本開示の第一態様によるカーブ形状モデル化装置は、曲率算出部、曲率補正部とノード情報生成部を含む。曲率算出部は、経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、複数のサンプリング点の各々における曲率を算出する。曲率補正部は、経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように、曲率算出部が算出した複数のサンプリング点の各々における曲率を補正する。ノード情報生成部は、複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率に基づいて、経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、経路のカーブ形状をモデル化する。曲率補正部は、複数のサンプリング点の各々に対して、曲率算出部が算出した曲率に基づく方位差を維持するように、経路における曲率を補正する。
　上記装置によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　本開示の第二態様によるカーブ形状モデル化方法は、経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、複数のサンプリング点の各々における曲率を算出し、経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように且つ複数のサンプリング点の各々における曲率に基づく方位差を維持するように複数のサンプリング点の各々における曲率を補正し、補正後の曲率に基づいて、経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、経路のカーブ形状をモデル化することを含む。
　上記方法によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　本開示の第三態様による車載用ナビゲーション装置は、本開示の第一態様によるカーブ形状モデル化装置と、ナビゲーション部と表示部を含む。ナビゲーション部は、車両の現在位置情報と、記憶部に記憶された道路情報に基づき、予め設定された目的地までの経路情報を算出する。表示部は、車両の現在位置情報を道路地図に重ねて表示する。
　上記装置によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　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（Ａ）と図１（Ｂ）は、本開示の実施の形態の用語の定義を説明する図であり、 図２は、本開示のカーブ形状モデル化装置を適用した第１の実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図であり、 図３は、本開示の実施の形態の走行経路上のサンプリング点における曲率を算出する方法を示す説明図であり、 図４は、関連技術の曲率補正処理を示すフローチャートであり、 図５（Ａ）から図５（Ｃ）は、関連技術の曲率補正を行う手順を示す説明図であり、 図６（Ａ）と図６（Ｂ）は、関連技術の課題を説明する図であり、 図７は、本開示の実施の形態の曲率補正部の構成を示すブロック図であり、 図８は、本開示の実施の形態の曲率補正処理を示すフローチャートであり、 図９は、方位差を説明する図であり、 図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）は、本開示の実施の形態の曲率の調整及び最大曲率の抽出の手順を示す説明図であり、 図１１（Ａ）から図１１（Ｄ）は、本開示の実施の形態のクロソイド曲線区間の調整の手順を示す説明図であり、 図１２は、本開示の実施の形態のノードデータの生成処理を示すフローチャートであり、 図１３（Ａ）と図１３（Ｂ）は、カーブ形状が複合的である場合の曲率補正の一例を示す説明図であり、 図１４（Ａ）から図１４（Ｃ）は、本開示の第２の実施形態に係るナビゲーション装置における曲率補正処理の手順を示す説明図であり、 図１５は、本開示の第２の実施形態における曲率補正処理を示すフローチャートであり、 図１６は、本開示の第３の実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図であり、 図１７は、本開示の第３の実施形態における曲率補正処理を示すフローチャートであり、 図１８（Ａ）から図１８（Ｄ）は、本開示の第３の実施形態に係るナビゲーション装置における曲率補正処理の手順を示す説明図である。
　本開示の好適な実施形態について、図面を参照しつつ説明する。まず、以下の説明において使用する用語の定義を説明する。図１（Ａ）は、車両の軌跡を示す図である。図１（Ｂ）は、図１（Ａ）における軌跡の曲率χが距離Ｌに対しての変化を示すグラフである。
　図１（Ａ）はｘｙ座標（緯度経度上）で車両の進行方向ＴＤにおいての軌跡を示している。図１（Ａ）に示すように、車両は区間Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５の順で走行するものとする。このとき、図１（Ｂ）に示すように、この走行軌跡の曲率は、区間Ｉにおいてゼロであり、区間Ｉ２において徐々に増加し、区間Ｉ３において一定値を維持し、区間Ｉ４においてゼロまで減少し、区間Ｉ５でゼロを維持する。
　曲率がゼロである区間Ｉ１及び区間Ｉ５は直線区間（ＳＴＧ）であり、区間Ｉ２は曲率が徐々に増加するクロソイド曲線区間（ＣＴＨ）であり、曲率が一定値を保つ区間Ｉ３は定常区間（ＡＲＣ）であり、区間Ｉ４は曲率が徐々に減少するクロソイド曲線区間である。以下、定常区間は、円弧区間ともいう。
　直線区間Ｉ１から曲率が徐々に増加するクロソイド曲線区間Ｉ２に変わる点を「カーブ開始点（Ｓ）」といい、曲率が徐々に増加するクロソイド曲線区間Ｉ２から定常区間Ｉ３に変わる点を「カーブの入口（Ｎ）」といい、定常区間Ｉ３から曲率が徐々に減少するクロソイド曲線区間Ｉ４に変わる点を「カーブの出口（Ｘ）」といい、曲率が徐々に減少するクロソイド曲線区間Ｉ４から直線区間Ｉ５に変わる点を「カーブの終了点（Ｅ）」という。また、定常区間がその曲率中心（基準点）に対して張る角度θを「カーブの深さ」という。カーブ深さは、定常区間の長さを表している。
　（第１の実施形態）
　図２は、本開示の第１実施形態に係るカーブ形状モデル化装置を含む、車載用のナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置（ＮＡＶＩ　ＡＰＰＡ）１０は、車両情報検出部（ＶＨ　ＩＮＦＯ　ＤＥＴＣ）１２、撮像部（ＩＭＧ　ＴＡＫＥ）１４、画像解析部（ＩＭＧ　ＡＮＡＬＹＺＥ）１６、表示部（ＤＩＳＰＬＡＹ）１８、ナビゲーション部（ＮＡＶＩＧＡＴＥ）２０と、地図生成部（ＭＡＰ　ＧＥＮＥＲＡＴＥ）２２とを備える。地図作成部２２は、カーブ形状をモデル化することで地図を作成するものであり、カーブ形状モデル化装置に相当するとともに、地図作成装置に相当する。
　車両情報検出部１２は、例えばＧＰＳ受信部（ＧＰＳ　ＲＥＣＶ）２４、車速センサ（ＳＰＥＥＤ　ＳＥＮＳ）２６、方向センサ（ＤＩＲＣ　ＳＥＮＳ）２８を備えており、ＧＰＳ受信部２４は、ＧＰＳ衛星からの電波信号を受信して、車両の位置情報（経度及び緯度情報）を取得する。車速センサ２６は、車両の走行速度を測定して、走行速度情報を取得する。また、方向センサ２８は、地磁気センサあるいはジャイロセンサであり、車両が走行する絶対方位を示す走行方向情報を取得する。
　車両情報検出部１２には、上記センサの他に、車両の加速度を検出する加速度センサ、アクセル開度を検出するアクセル開度センサ、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサ、ステアリングの蛇角を検出するステアリングセンサ等を含めることができる。
　撮像部１４は、例えば車両のフロントガラス付近に取り付けられたCharge-coupled Device（ＣＣＤ）カメラあるいはＣＭＯＳカメラであり、例えば市販のドライブレコーダーに備えられたカメラを用いることができる。撮像部１４は、車両前方の状況を撮像して撮像画像を生成するとともに、ホワイトバランス処理、ガンマ補正等の信号処理を施した撮像画像データを出力する。
　画像解析部１６は、撮像部１４において得られた画像に対し、周知の画像解析を施すとともに、予め記憶された施設（道路標識、信号、ガソリンスタンド、コンビニエンスストア、ホテル等）の特徴量を示すデータと対比することで、現在走行中の道路付近における施設の有無、施設のタイプを検出する。
　表示部１８は、例えば液晶ディスプレイであり、後述する地図データベース３２に記憶されている地図データによって生成される地図画像と、自車位置を示すインジケータ等とを重ねて表示することで、運転手に地図情報を提供する。また、図示しない入力部を介して目的地情報が入力される場合は、表示部１８は、目的地までの経路情報を併せて表示する。
　ナビゲーション部２０は、ナビゲーション機能を実現するための経路情報を生成する制御部（ＣＯＮＴＲＯＬ）３０と、地図情報を記憶する地図データベース（ＭＡＰ　ＤＢ）３２とを備えている。ナビＥＣＵ３０以下、地図データベース３２は、略して地図ＤＢ３２という。制御部３０は、電子制御装置（ＥＣＵ）により提供され、ナビＥＣＵ３０ともいう。ナビＥＣＵ３０は、利用者によって選択された目的地までの経路情報を地図画像に重ねて表示部１８に表示させるとともに、車両情報検出部１２において検出された車両の位置、速度、走行方向等の情報に基づき、車両の現在位置を表示部１８上の地図画像に重ねて表示する。
　地図ＤＢ３２には、ノードデータ、施設データ等の道路地図を構成するのに必要な情報が記憶されている。ノードデータは、地図画像を構成する道路の位置及び形状に関するものであり、例えば道路の分岐点（交差点）を含む道路上の点（ノード点）の座標（経度・緯度）、当該ノード点が含まれる道路種別（例えば、高速道路、幹線道路、市道といった情報）、当該ノード点における道路のタイプ（直線区間、円弧区間、クロソイド曲線区間）及び曲率のデータが含まれる。また、施設データは、各ノード点の付近に存在する施設情報に関するデータを含み、ノードデータと関連づけて記憶されている。
　地図生成部２２は、車両が走行した経路に基づいて道路地図を生成するものであり、走行経路記憶部（ＴＲＶ　ＲＯＵＴ　ＳＴＯＲＥ）３４、曲率算出部（ＣＵＲＶ　ＣＡＬＣ）３６、曲率補正部（ＣＵＲＶ　ＣＯＲＲＥＣＴ）３８、ノード情報生成部（ＮＯＤＥ　ＩＮＦＯ　ＧＥＮＥＲＡＴＥ）４０を備える。地図生成部２２において生成された道路地図のデータ（ノードデータ）は、ナビゲーション部２０の地図ＤＢ３２に順次記憶される。
　走行経路記憶部３４は、車両情報検出部１２において一定時間間隔で検出された車両の位置情報（経度・緯度情報）を、順次記憶する。ここで、車両情報検出部１２において位置情報が検出された点を「サンプリング点」と称する。なお、サンプリング点の位置情報として、ＧＰＳ受信部２６において受信された位置情報をそのまま用いても良いが、車速センサ２８で検出された車速情報及び方向センサ３０で検出された走行方向情報を組み合わせて、サンプリング点の位置情報を補正してもよい。
　曲率算出部３６は、走行経路記憶部３４で得られたサンプリング点の位置情報に基づき、各サンプリング点における曲率χの値を、以下の方法により算出する。図３において、点Ｐ0～Ｐ3は、車両情報検出部１２によって検出されたサンプリング点であり、同図においては、点Ｐ0～Ｐ2が、基準点Ｏを中心とする半径Ｒの円周上に位置しているものとする。また、点Ｐ0、基準点Ｏ、点Ｐ1がなす角をθ1とし、点Ｐ1、基準点Ｏ、点Ｐ2がなす角をθ2とする。
　この場合、点Ｐ0、基準点Ｏ、点Ｐ1によって形成される三角形は二等辺三角形となるから、点Ｐ0と点Ｐ1の間の距離Ｌ1は、次式で表すことができる。
　　Ｌ1＝２・Ｒｓｉｎ（θ1／２）　　[式１]
　ここで、サンプリングの時間間隔が短く、θ1が微小角であると近似することができるから、上式（１）は、次のようになる。
　　Ｒ＝（１／χ）＝Ｌ1／θ1　　　　[式２]
　ここで、Ｌ1の値は、走行経路記憶部３４で得られた車両の位置情報に基づき、容易に算出することができる。また、図３において、点Ｐ0から点Ｐ1に至る線分を延長した線と、点Ｐ1からＰ2に至る線分とがなす角がθ1となるから、角度θ1は、点Ｐ1における走行方向の角度変化を示すこととなる。
　このように、サンプリング点の間隔Ｌ1と、車両の走行角度の変化量θ1に基づき、上記の（２）式により、曲率χ（＝１／Ｒ）の値を算出することができる。このため、円の最小二乗法に基づき曲率を算出する必要がなくなり、曲率χの算出に要する処理量を低減することができる。また、曲率χの算出値の飛びが生じるおそれをなくすことができる。
　また、点Ｐ1、基準点Ｏ、点Ｐ2によって形成される三角形も二等辺三角形となるため、上記と同様に、点Ｐ1と点Ｐ2の距離Ｌ2と、点Ｐ2における走行角度の変化量（＝θ2）に基づき、曲率χ（＝１／Ｒ）を算出することができる。
　曲率は、以下のようにして、３点のサンプルポイントの位置情報からも求めることができる。図３の点Ｐ0、点Ｐ1、点Ｐ2の座標をそれぞれＰ0（ｘ0，ｙ0）、Ｐ1（ｘ1，ｙ1）、Ｐ2（ｘ2，ｙ2）とおくと、それらの点を通る円の半径Ｒ及び中心Ｏ（ｘ，ｙ）は、以下の連立方程式を満足する。
　　（ｘ0－ｘ）2＋（ｙ0－ｙ）2＝Ｒ2
　　（ｘ1－ｘ）2＋（ｙ1－ｙ）2＝Ｒ2　　　　[式３]
　　（ｘ2－ｘ）2＋（ｙ2－ｙ）2＝Ｒ2
　この連立方程式をとくことにより、ｘ、ｙ、Ｒが求まり、曲率（１／Ｒ）を算出することができる。曲率算出部３６はこの方法で曲率を求めてもよい。
　曲率補正部３８は、曲率算出部３６において算出された曲率χの値を補正し、車両が走行した道路を、直線区間、円弧区間、クロソイド曲線区間のいずれかに分類できるようにする。直線で近似される直線区間と、曲率が一定の円弧区間とを直接に接続してしまうと、車両の運転手は、直線区間と円弧区間の接続部において、円弧の曲率に対応する操舵角まで一気にハンドルを操作する必要が生じる。そこで、直線で近似される直線区間と、円弧で近似される円弧区間との間に、曲率が一定の割合で増加するクロソイド曲線区間が設けられており、これにより、運転手は徐々にステアリングを操作することで、直線区間からカーブに至る経路を通過することができる。
　まず、特願２０１１－１４９５１４の技術の曲率補正部３８における曲率補正処理について、図４のフローチャート及び図５（Ａ）から図５（Ｃ）の説明図を用いて説明する。図５（Ａ）は、各サンプリング点において測定された曲率χを示し、図５（Ｂ）は、測定された曲率χに基づいて算出された曲率変化量Δχを示し、図５（Ｃ）は、この技術の曲率補正部３８により、補正された曲率χ及び特定された直線区間、クロソイド区間及び円弧区間を示す。上記方法により算出された曲率χの算出値は、各種センサの測定誤差等の要因により、図５（Ａ）に示すように、曲率χは、なだらかに変化している場合が多く、直線区間、円弧区間、クロソイド曲線区間の境界が不明確となっていた。
　曲率補正部３８は、まず、隣接する２つのサンプリング点間の曲率χの変化量Δχを算出し（Ｓ１１）、図５（Ｂ）に示すような曲率変化量Δχの分布を得る。次に、曲率補正部３８は、曲率変化量Δχのピーク値Δχpeakと、このピーク値をとるサンプリング点（図５（Ｂ）では距離Ｌ１）を抽出し（Ｓ１２）、この値Δχpeakを、クロソイド曲線区間における曲率χの変化量（一定値）と近似する（図５（Ｃ）の傾きΔχpeakの直線）（Ｓ１３）。曲率変化量Δχのピーク値は、最大曲率変化量ともいう。
　次に、曲率補正部３８は、曲率χがピーク値χpeak（以下、「最大曲率」ともいう。）をとるサンプリング点（Ｌ２）を検出し（Ｓ１４）、当該サンプリング点（Ｌ２）を含む領域を、曲率χが一定（χpeak）の円弧区間と近似する（Ｓ１５）。
　そして、カーブ区間における曲率χの直線と、クロソイド曲線区間の曲率χの直線の交点を、クロソイド曲線区間とカーブ区間の境界（カーブ入口）と設定する。また、クロソイド曲線区間に対応する曲率χの直線と、曲率χ＝０との交点を、直線区間とクロソイド曲線区間との境界（カーブ開始点）と設定する（Ｓ１６）。これにより、車両が走行した経路を、直線区間、クロソイド曲線区間及び円弧区間に分類することができる。
　以下では本実施の形態の曲率補正部３８における上記技術に対する改良について説明する。図６（Ａ）は、実際の道路線形（ＳＰ）と走行軌跡（ＴＲＶ）との関係を示すグラフである。この図６（Ａ）に示す例に対して、上記の技術の曲率補正処理を行うと、図６（Ｂ）のようにモデル化された道路線形（ＭＯＤ　ＳＰ），即ち、カーブ形状が得られる。ここで、図６（Ａ）と図６（Ｂ）とを比較すると、モデル化したことにより、定常区間が実際よりも短くなってしまっている。これが上記で説明した定常区間の長さを正確に数値化できないという問題である。
　そこで、本実施の形態の曲率補正部３８は、以下の構成を有する。図７は、曲率補正部３８の構成を示すブロック図である。曲率補正部３８は、曲率調整部（ＣＵＲＶ　ＡＤＪＵＳＴ）３８１と、最大曲率抽出部（ＭＡＸ　ＣＵＲＶ　ＥＸＴＲＡＣＴ）３８２と、最大曲率変化抽出部（ＭＡＸ　ＣＵＲＶ　ＤＩＦＦ　ＥＸＴＲＡＣＴ）３８３と、クロソイド曲線区間調整部（ＣＴＨ　ＣＵＲＶＥ　ＡＤＪＵＳＴ）３８４とを備えている。曲率補正部３８は、カーブの深さをある程度の長さで抽出できるように、以下の処理を行う。曲率補正部３８が行う曲率補正処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
　まず、カーブの開始点から終了点までの移動における方位差について説明する。図９は、方位差を示すグラフである。図９において、縦軸は曲率算出部３６で算出された曲率であり、横軸は距離である。図９に示す面積Ｓ、すなわちカーブ開始点からカーブ終了点までの曲率の積分が方位差である。曲率補正部３８は、カーブ形状をモデル化するために曲率を補正するが、このとき、カーブ全体での方位差が変化しないように曲率を補正する。以下、具体的に説明する。
　図８に示すように、曲率調整部３８１は、曲率補正処理を開始すると、各点の曲率を調整する（Ｓ５１）。曲率調整部３８１は、曲率を算出した各点について、当該点を含みその前後の所定の範囲（平準化範囲）内の方位差を求め、その方位差を維持するような、当該平準化範囲において均一な曲率を求める。このようにして得られた曲率が、当該点の調整後の曲率となる。曲率調整部３８１は、このような曲率の調整をすべての点について行う。最大曲率抽出部３８２は、曲率調整部３８１にて調整済みの曲率が最も大きい点とその最大の曲率を抽出する（Ｓ５２）。
　なお、平準化範囲の距離方向の幅は、調整すべき点から前後にそれぞれ所定の長さとしてもよいし、最大曲率の大きさに応じて動的に調整してもよい。幅を固定する場合には、その幅は、想定される最も曲率の大きいカーブに対して、平準化範囲が定常区間より大きくならない程度に設定される。平準化範囲の幅を動的に設定する場合には、最大曲率が大きいほど平準化範囲の幅が小さくなるようにする。この場合に、平準化範囲の幅は、最大曲率の大きさを変数とする関数を用意して決定してもよいし、最大曲率の大きさとそれに対応する平準化範囲の幅を規定したテーブルを参照することで決定してもよい。また、平準化範囲は、調整すべき点の前後に同じ幅だけとらなくてもよい。
　図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）は、曲率調整部３８１及び最大曲率抽出部３８２における処理を説明するグラフであり、特に、点Ｐ5の曲率を調整する処理を示している。曲率調整部３８１は、点Ｐ5の曲率を調整する際に、点Ｐ5を含む平準化範囲の方位差を算出する。図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）の例では、点Ｐ5の前後の点（点Ｐ4及び点Ｐ6）までの範囲を平準化範囲としている。
　曲率調整部３８１は、この平準化範囲の方位差（図１０（Ａ）の斜線領域の面積）を維持するように、平準化範囲の曲率を一定とする。このとき、図１０（Ｂ）に示す長方形の面積は斜線領域の面積と等しくなる。そして、曲率調整部３８１は、そのようにして求めた図１０（Ｂ）に示す長方形の上辺の値に対応する曲率をこの点Ｐ5の調整後の曲率Ｐ5´とする。
　図１０（Ｃ）には、他の点Ｐ1～Ｐ4、Ｐ6～Ｐ8についても同様の処理を行った結果得られた調整後の曲率Ｐ1´～Ｐ4´、Ｐ6´～Ｐ8´が示されている。最大曲率抽出部３８２は、調整後に最大の曲率を有する点を曲率のピークχpeakとして抽出する。図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）の例では、最大曲率抽出部３８２は、調整後の曲率Ｐ5´を曲率のピークとして抽出する。
　ここで、各点について、平準化範囲に含まれる他の点（周囲の他の点）を含めた平均の曲率を当該点の調整後の曲率とすることも考えられるが、本実施の形態においてそのようにしていないのは、点と点の間の距離が等間隔ではないためである。なお、実走行データの曲率が滑らかである場合には、曲率調整部３８１及び最大曲率抽出部３８２は上記の処理を行わなくてよい。
　最大曲率変化抽出部３８３は、上記の技術と同様にして、曲率変化量Δχのピーク値Δχpeakを算出して（Ｓ５３）、クロソイド曲線区間における曲率χの変化量をこの値Δχpeakで近似する（Ｓ５４）。なお、この処理では、曲率算出部３６で求めた各点の曲率について、その変化量のピークを求める。
　クロソイド曲線区間調整部３８４は、最大曲率変化抽出部３８３で算出されたクロソイド曲線区間の曲率χの変化量（傾き）の距離方向の位置決めを行う（Ｓ５５）。ここで、定常区間での曲率（曲率のピーク値χpeak）はすでに得られているので、クロソイド曲線区間の曲率χの変化量（傾き）の距離方向の位置を決めることは、すなわち、定常区間の長さを決定することを意味する。
　図１１（Ａ）～（Ｄ）は、クロソイド曲線区間を調整して最終的にカーブ形状を決定する処理を説明する図である。図１１（Ａ）は、曲率の変化を示すグラフであり、図９及び図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）と同じ例を扱っている。すでに最大曲率χpeakは最大曲率抽出部３８２によって求められており、曲率変化量Δχのピーク値Δχpeakは最大曲率変化抽出部３８３で求められている。クロソイド曲線区間調整部３８４は、この曲率変化量Δχのピーク値Δχpeak（傾き）を有する直線の距離方向の位置決めをする。
　クロソイド曲線区間調整部３８４は、まず、調整後の最大曲率を有する点を境にして、方位差を左右に分割する。左側の方位差について説明すると、その境界線と、最大曲率抽出部３８２で求めた最大曲率χpeakと、グラフの底辺（曲率＝０の線）と、最大曲率変化抽出部３８３で求めた傾きを有する直線とで、台形が形成される。最大傾きの直線を距離方向に平行移動すると、この台形の面積が変化する。クロソイド曲線区間調整部３８４は、この台形の面積（図１１（Ｃ）の面積Ｓ２）が、もとの曲率から算出される方位差（図１１（Ｂ）の面積Ｓ１）と等しくなるように、最大傾きの直線の距離方向の位置を決定する。
　クロソイド曲線区間調整部３８４は、右側の方位差についても同様にして最大傾きの直線の距離方向の位置決めをする。このようにして左右の（曲率が増加するとき及び曲率が減少するときの）最大傾きの直線の位置が決まると、図１１（Ｄ）に示すように、カーブ開始点、曲率が増加するクロソイド曲線区間、カーブ入口、定常区間、カーブ出口、曲率が減少するクロソイド曲線区間がいずれも確定し、カーブ形状が確定する。
　上記のようにしてカーブ形状をモデル化することにより、実測で得られた方位差を維持することができるので、カーブ形状のモデル化によって生じる、車両が実際に走行した道路形状との方位差のずれを軽減できる。
　ノード情報生成部４０は、曲率補正部３８によって補正された各サンプリング点の曲率に基づき、車両が走行した道路形状を再現するとともに、再現された道路上で任意に選択された点及び交差点（ノード点）の座標を算出し、カーブ開始点、カーブ入口、カーブ出口、及びカーブ終了点等のノードデータを含むカーブ形状モデルを地図ＤＢ３２に出力する。地図ＤＢ３２に記憶されたノードデータは、ナビゲーション動作が行われる際に読み出される。
　以下、上記構成によるカーブ形状モデル化装置が行う動作について、図１２のフローチャートを参照して説明する。ナビゲーション装置１０の起動後に車両を走行させると、車両位置検出部１２は、現在走行中の車両の位置情報を含む走行データを取得する（Ｓ２１）。また、撮像部１６は、車両の前方の状況を撮影し、画像解析部２８において、当該撮影画像に含まれる施設の有無及び施設タイプの情報を取得する。
　車両位置検出部１２において検出されたサンプリング点の位置情報を示すデータは、地図生成部２２の走行経路記憶部３４に記憶される。曲率算出部３６において、走行経路記憶部３４に記憶されたサンプリング点の位置情報に基づき、走行方向の角度変化及びサンプリング点間の距離を算出するとともに、これら角度変化及び距離の情報に基づき、各サンプリング点における曲率χの値を算出する（Ｓ２２）。これにより、走行経路上の道路における曲率χを算出するにあたり、円の最小二乗法を用いる必要がなく、処理に必要な演算量を低減することができる。
　曲率算出部３６で得られた曲率χの情報は、曲率補正部３８に送る。曲率補正部３８は、前述した曲率補正処理を行い、サンプリング点における曲率の値を補正するとともに、走行経路を直線区間、クロソイド曲線区間及び円弧区間のいずれかに分類する（Ｓ２３）。ノード情報生成部４０は、曲率補正処理が施された曲率の補正値に基づき、直線区間、クロソイド曲線区間及び円弧区間に区分けされた道路地図を生成する（Ｓ２４）。そして、ノード情報生成部４０は、生成された道路地図上の点をノード点として抽出し、当該ノード点における座標や道路種別の情報をノードデータとして地図ＤＢ３２に出力する（Ｓ２５）。
　なお、上記の実施の形態において、クロソイド曲線区間調整部３８４が、曲率が増加するクロソイド曲線区間の位置決めをして、カーブ形状モデルのカーブ開始点及びカーブ入口を確定し、又は、曲率が減少するクロソイド曲線区間の位置決めをして、カーブ形状モデルのカーブ終了点及びカーブ出口を確定する際に、上記のようにして方位差を維持しようとすると、場合によっては、次のような不都合が生じることがある。
　まず、カーブ開始点がもとの曲率データでカーブが開始された点よりも前方になり、又は、カーブ終了点がもとの曲率のデータでカーブが終了している点よりも後方になることがある。よって、クロソイド曲線区間調整部３８４は、曲率が増加するクロソイド曲線区間については、その距離方向の位置の下限を、カーブ開始点がもとの曲率データでカーブが開始された点よりも前方にならない限度とし、それ以降は、方位差を維持するようにクロソイド曲線区間の傾きを大きくすることで方位差を維持してよい。また、クロソイド曲線区間調整部３８４は、曲率が減少するクロソイド曲線区間については、その距離方向の位置の上限を、カーブ終了点がもとの曲率データでカーブが終了する点よりも後方にならない限度とし、それ以降は、方位差を維持するようにクロソイド曲線区間の傾きを大きくすることで方位差を維持してよい。
　また、最大曲率をとる点よりもカーブ入口が後方になり、又は、最大曲率をとる点よりもカーブ出口が前方になることがある。よって、クロソイド曲線区間調整部３８４は、曲率が増加するクロソイド曲線区間については、その距離方向の位置の上限を、最大曲率をとる点よりもカーブ入口が後方にならない限度とし、それ以降は、方位差を維持するようにクロソイド曲線区間の傾きを大きくすることで方位差を維持してよい。また、クロソイド曲線区間調整部３８４は、曲率が減少するクロソイド曲線区間については、その距離方向の位置の下限を、最大曲率をとる点よりもカーブ出口が前方にならない限度とし、それ以降は、方位差を維持するようにクロソイド曲線区間の傾きを大きくすることで方位差を維持してよい。
　（第２の実施形態）
　以下、本開示の第２の実施形態に係る地図生成装置について説明する。実際の走行軌跡においては、必ずしも第１の実施の形態のようにカーブ形状が台形とはならず、複合的なカーブ形状となることもある。
　図１３（Ａ）に示すように、連続するカーブの間に緩やかな曲線（曲率が所定値より小さい円弧区間を含む区間）Ｍがある道路を走行する場合、曲率χの変化量Δχがピーク値をとる点のみを抽出して曲率補正を行うと、図１３（Ｂ）で示すように、曲率が小さい定常区間（円弧区間）である緩曲線（Ｍ）を挟んだ２つのカーブを含む領域で曲率補正を行ってしまう場合がある。この場合には、緩曲線とすべき区間Ｍを補正により大きな曲率（Ｎ）を有する円弧区間であるとしてモデル化されてしまう。
　本実施形態に係るカーブ形状モデル化装置では、カーブ開始点とカーブ終了点との間に複数の定常区間を抽出する。このため、図１４（Ｂ）に示すように、図１４（Ａ）の曲率に基づいて算出された曲率の変化量Δχがピーク値をとる点（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ５，Ｌ７）のみならず、Δχが０をとる点（Ｌ２，Ｌ４，Ｌ６）も抽出し、これらΔχが０をとる点を含む領域を円弧区間と近似して、曲率補正を行う。以下、Δχが０をとる点のうち、変化量Δχが正から負に変化する点を「上に凸のピーク（ＰＫ１）」といい、変化量Δχが負から正に変化する点を「下に凸のピーク（ＰＫ２）」という。即ち、上に凸のピークは、隣接する２つのサンプリング点の曲率より大きい曲率を有し、下に凸のピークは、隣接する２つのサンプリング点の曲率より小さい曲率を有する。
　このとき、図１４（Ｃ）に示すように、上に凸のピークから進行方向と逆方向に隣接する、下に凸のピークの曲率が、当該上に凸のピークの曲率の７０％未満である場合には、当該下に凸のピーク付近を緩曲線区間（曲率が小さい定常区間）であると判断する。さらに、下に凸のピーク付近が緩曲線区間であると判断された場合には、下に凸のピーク付近に別の上に凸のピークが存在していたとしても、そのような上に凸のピークの曲率が下に凸のピークの曲率の１００／７０を超えない場合には、そのような上に凸のピークは別のカーブの定常区間であるとは判断しようにしてよい。このような処理により、図１４（Ａ）に示す曲率を、図１４（Ｃ）に示すような曲率に補正する。
　なお、入力の長さと曲率のデータ列の中において、複数のカーブと判断するか一つのカーブと判断するかの指標である「７０％未満」「１００／７０」は例示にすぎず、センサ精度（曲率データの信頼度）等に基づいて適切な値に設定することができる。また、変化量を算出してピークを求めるのに用いる曲率は、上記の曲率調整部３８１で調整された曲率でもよいし、曲率算出部３６で取得されたもとの曲率でもよい。
　図１５は、本開示の第２の実施形態に係るカーブ形状モデル化装置が行う曲率補正処理のフローチャートである。まず、曲率調整部３８１が、上記と同様にして、各点について、平準化範囲内で方位差を平準化することで曲率を調整する（Ｓ６１）。次に、最大曲率抽出部３８２は、曲率調整部３８１にて調整済みの各点の曲率について、その変化量Δχを求めて、曲率変化量Δχがゼロとなる点を求める（Ｓ６２）。
　そして、最大曲率抽出部３８２は、上に凸のピークの曲率と距離軸上でその前方にある下に凸のピークの曲率とを比較して、下に凸のピークの曲率が上に凸のピークの曲率の７０％未満であるか否かを判断する（Ｓ６３）。下に凸のピークの曲率が上に凸のピークの曲率の７０％未満である場合には（Ｓ６３でＹ）、最大曲率抽出部３８２は、その下に凸のピークを含む区間を緩曲線区間として、そのピークの曲率を緩曲線区間の曲率として抽出する（Ｓ６４）。
　緩曲線区間の曲率を抽出した後（Ｓ６４の後）、及び緩曲線として判断されなかった場合（Ｓ６３でＮ）には、最大曲率抽出部３８２は、上に凸のピークの曲率を最大曲率として抽出する（Ｓ６５）。
　最大曲率変化抽出部３８３は、上記の技術と同様にして、曲率変化量Δχのピーク値Δχpeakを算出して（Ｓ６６）、クロソイド曲線区間における曲率χの変化量をこの値Δχpeakで近似する（Ｓ６７）。ここで、最大曲率変化抽出部３８３は、最大曲率抽出部３８２にて緩曲線区間の曲率が抽出されている場合には、緩曲線区間の両側の曲率変化量のピーク値Δχpeakも抽出する。
　クロソイド曲線区間調整部３８４は、最大曲率変化抽出部３８３で算出されたクロソイド曲線区間の曲率χの変化量（傾き）の位置決めを行う（Ｓ６８）。本実施の形態では、クロソイド曲線区間調整部３８４は、最大曲率抽出部３８２で抽出した最大曲率の点及び緩曲線区間の曲率をとる点ごとに、方位差を分割して、当該分割された方位差が維持されるように、クロソイド曲線区間の位置決めを行う。
　これにより、緩やかな曲線を挟んだ２つのカーブを含む領域で曲率補正を行う場合であっても、当該緩曲線の区間を正確に抽出することができるので、より正確な地図情報を生成することが可能となる。
　なお、上記の実施の形態では、緩曲線と判断するための基準を上に凸のピークの７０％未満としているが、この基準は適宜変更可能である。すなわち、最大曲率抽出部３８２は、下に凸のピークが上に凸のピークよりも所定の基準に従って低いと評価される場合に、その下に凸のピークを含む区間を緩曲線区間として判断すればよい。例えば、上に凸のピークと下に凸のピークとの差が所定の曲率以上であるという基準であってもよい。
　（第３の実施形態）
　以下、本開示の第３の実施形態に係るカーブ形状モデル化装置について説明する。この実施形態に係るカーブ形状モデル化装置では、過去に走行したことのある道路を走行した場合に、検出された位置情報に基づき算出された曲率データと、地図ＤＢに記憶済みの曲率データとを用いて曲率データを更新した後に、曲率補正処理を行うものである。
　図１６は、第３の実施形態に係るカーブ形状モデル化装置を備えたナビゲーション装置（ＮＡＶＩ　ＡＰＰＡ）５０を示すブロック図であり、図２のブロック図と比較すると、地図生成部（ＭＡＰ　ＧＥＮＥＲＡＴＥ）５２において曲率情報更新部（ＣＵＲＶ　ＩＮＦＯ　ＵＰＤＡＴＥ）５４が更に備えられている点で相違する。なお、図１６のブロック図において、図２で説明したのと同じ構成部材については、同じ符番を付して詳細な説明を省略する。
　曲率情報更新部５２は、曲率算出部３６において得られた曲率データを受信するとともに、対応する道路における曲率データが地図ＤＢ３２に存在する場合は、この曲率データを地図ＤＢ３２から読み出して、これらの加重平均をとることにより、当該道路における曲率データを更新する。その後、曲率補正部３８において曲率補正処理が行われる。
　図１７は、この実施形態における地図生成処理の手順を示すフローチャートである。ナビゲーション装置１０の起動後に車両を走行させると、車両位置検出部１２において、現在走行中の車両の位置情報を含む走行データを取得し、地図生成部５２の走行経路記憶部３４に記憶される（Ｓ４１）。次いで、曲率算出部３６において、走行経路記憶部３４に記憶されたサンプリング点の位置情報に基づき、走行方向の角度変化及び走行距離を算出し、これらの値に基づき、各サンプリング点における曲率χの値を算出する（Ｓ４２）。
　次に、曲率情報更新部５４は、上記の曲率χが算出された道路に対応する道路のノードデータが地図ＤＢに含まれているか（すなわち、現在走行中の道路につき、道路地図が既に生成されているか否か）を判定する（Ｓ４３）。この判定は、例えば、車両情報検出部において検出されたサンプリング点の経度・緯度情報とほぼ一致するノードデータが地図ＤＢ３２に記憶されているか否か、あるいは、画像解析部１６において解析された施設と同一の施設情報が地図ＤＢ３２に記憶されているか否かにより、行うことができる。
　そして、現在走行中の道路に対応する道路データが地図ＤＢに記憶されている場合には（Ｓ４３でＹ）、曲率情報更新部５４は、対応する道路のノードデータ（曲率データ）を読み出して（Ｓ４４）、今回算出された曲率データとの平均値（あるいは所定の重み付け演算）を行うことで、曲率補正を行うべき基準点を算出する。
　すなわち、図１８（Ｂ）に示す曲率算出部３６において算出されたサンプリング点における曲率の値図１８（Ｂ）と、図１８（Ａ）に示す地図ＤＢに記憶された曲率との平均値を算出する（あるいは重み付け演算を行う）ことで、基準点（図１８（Ｃ）において黒塗り三角形で示した点）の曲率を算出する（Ｓ４５）。そして、算出された基準点の曲率の値に基づき、図１８（Ｄ）に示すように、第１の実施形態（あるいは第２の実施形態）で説明したのと同様の曲率補正処理を行う（Ｓ４６）。
　ノード情報生成部４０は、曲率補正処理が施された曲率の補正値に基づき、直線区間、クロソイド曲線区間及び円弧区間に区分けされた道路地図を生成する（Ｓ４７）。そして、ノード情報生成部４０は、生成された道路地図上の点をノード点として抽出し、当該ノード点における座標や道路種別の情報をノードデータとして地図ＤＢ３２に出力する（Ｓ４８）。これにより、地図ＤＢ３２のノードデータが更新される。
このように、同じ道路を走行する毎に、地図ＤＢに記憶されるノードデータが更新されていくので、例えば普段から走行している道路について、より正確な道路地図を生成することができる。
なお、現在走行中の道路に対応する道路データが地図ＤＢに記憶されていない場合には（Ｓ４３でＮ）、前記第１の実施形態と同様に、曲率補正処理を行って道路地図を生成した後に、ノードデータを地図ＤＢ３２に記憶する。
　上記の第１～第３の実施形態では、直線区間と円弧区間との間の区間を、曲率が一定割合で変化するクロソイド曲線区間としているが、本開示はこれに限定されることはなく、あらゆるタイプの緩和曲線（例えば、スプライン曲線、ベジエ曲線）で当該区間を近似することができる。
　また、上記の第１～第３の実施の形態のカーブ形状モデル化装置は、走行経路記憶部３４を備え、曲率算出部３６は、走行経路記憶部３４に記憶されている車両の走行軌跡から曲率を算出した。さらに、本開示のカーブ形状モデル化装置は、走行経路記憶部３４の代わりに、地図に含まれる経路上のサンプリング点における位置情報を含む地図データを取得して記憶する地図データ記憶部を備え、曲率算出部３６は、当該地図データ記憶部に記憶された地図データに基づいて、曲率を算出し、カーブ形状を抽出してモデル化するものであってもよい。この場合、曲率算出部３６は、地図データ取得部ともいう。
　以上説明したように、本開示によれば、正確なカーブ形状を抽出でき、カーブ形状モデル化装置等として有用である。
　本開示は、次の態様を含む。
　本開示の一態様によるカーブ形状モデル化装置は、曲率算出部、曲率補正部とノード情報生成部を含む。曲率算出部は、経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、複数のサンプリング点の各々における曲率を算出する。曲率補正部は、経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように、曲率算出部が算出した複数のサンプリング点の各々における曲率を補正する。ノード情報生成部は、複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率に基づいて、経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、経路のカーブ形状をモデル化する。曲率補正部は、複数のサンプリング点の各々に対して、曲率算出部が算出した曲率に基づく方位差を維持するように、経路における曲率を補正する。
　上記カーブ形状モデル化装置によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　さらに、経路は、複数のサンプリング点のうち、隣接する２つのサンプリング点により決まる複数のサンプリング区間を有する。曲率算出部は、複数のサンプリング点の曲率に基づいて、複数のサンプリング区間の各々における曲率変化量を算出てもよい。曲率補正部は、複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率の中から、最大曲率を抽出する最大曲率抽出部と、曲率算出部が算出した複数のサンプリング区間における複数の曲率変化量から最大曲率変化量を抽出する最大曲率変化抽出部と、最大曲率を有するサンプリング点を境として、最大曲率変化量が抽出されたサンプリング区間が位置する側の方位差が維持されるように、最大曲率変化量を傾きとする緩和曲線区間の位置を決める緩和曲線区間調整部を備えてもよい。この構成により、最大曲率を有するサンプリング点を境として両側の方位差がそれぞれ維持されるので、両側の緩和曲線区間が近づきすぎて円弧区間が極端に短くなるという、カーブ形状モデル化の不正確さを軽減できる。
　さらに、曲率補正部は、複数のサンプリング点の各々について、サンプリング点を含む平準化範囲内で方位差が維持されるように、平準化範囲の曲率を平準化し、平準化範囲内において平準化された曲率を補正後の曲率とする曲率調整部と曲率調整部で求められた複数の補正後の曲率の中から最大曲率を抽出する最大曲率抽出部を備えてもよい。また、最大曲率を円弧区間の曲率としてもよい。この構成により、円弧区間で位置情報が乱れていたとしても、円弧区間の曲率（曲率のピーク）の値を調整して、カーブ形状モデル化の正確性を向上できる。
　さらに、経路は、複数のサンプリング点のうち、隣接する２つのサンプリング点により決まる複数のサンプリング区間を有する。曲率算出部は、複数のサンプリング点の曲率に基づいて、複数のサンプリング区間の各々における曲率変化量を算出してもよい。曲率補正部は、曲率算出部が算出した複数のサンプリング区間における複数の曲率変化量から最大曲率変化量を抽出する最大曲率変化抽出部と、最大曲率を有するサンプリング点を境として、最大曲率変化量が抽出されたサンプリング区間が位置する側の方位差が維持されるように、最大曲率変化量を傾きとする緩和曲線区間の位置を決める緩和曲線区間調整部を備えてもよい。この構成により、最大曲率を有するサンプリング点を境として両側の方位差がそれぞれ維持されるので、両側の緩和曲線区間が近づきすぎて円弧区間が極端に短くなるという、カーブ形状モデル化の不正確さを軽減できる。
　さらに、曲率補正部は、複数のサンプリング点における補正後の複数の曲率から、隣接する前後２つの曲率より大きい曲率を有する上に凸のピークと隣接する前後２つの曲率より小さい曲率を有する下に凸のピークを抽出し、下に凸のピークが上に凸のピークよりも所定の基準に従って低いと評価される場合に、当該下に凸のピークを緩曲線のピークとして抽出するとともに、上に凸のピークを最大曲率として抽出する最大曲率抽出部を備えてもよい。緩曲線のピークを含む区間を曲率が所定値より小さい円弧区間とするとともに、上に凸のピークを含む区間を円弧区間としてもよい。この構成により、カーブの開始点からカーブの終了点までに一又は複数の緩曲線を含む複数の円弧区間があるような複合的なカーブについても、カーブ形状のモデル化の正確性を向上できる。
　本開示の第二態様によるカーブ形状モデル化方法は、経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、複数のサンプリング点の各々における曲率を算出し、経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように且つ複数のサンプリング点の各々における曲率に基づく方位差を維持するように複数のサンプリング点の各々における曲率を補正し、補正後の曲率に基づいて、経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、経路のカーブ形状をモデル化することを含む。
　上記カーブ形状モデル化方法によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　本開示の第三態様による車載用ナビゲーション装置は、本開示の第一態様によるカーブ形状モデル化装置と、ナビゲーション部と表示部を含む。ナビゲーション部は、車両の現在位置情報と、記憶部に記憶された道路情報に基づき、予め設定された目的地までの経路情報を算出する。表示部は、車両の現在位置情報を道路地図に重ねて表示する。
　上記車載用ナビゲーション装置によると、サンプリング点における位置情報に基づいてカーブ形状のモデル化を行うに際して、カーブ全体の移動における方位差が維持されるので、カーブ形状のモデル化の正確性を向上することができる。
　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。

Claims (10)

  1. 　経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、前記複数のサンプリング点の各々における曲率を算出する曲率算出部（３６）と、
    　前記経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように、前記曲率算出部が算出した前記複数のサンプリング点の各々における前記曲率を補正する曲率補正部（３８）と、
    　前記複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率に基づいて、前記経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、前記経路のカーブ形状をモデル化するノード情報生成部（４０）と、
    　を備え、
    　前記曲率補正部は、前記複数のサンプリング点の各々に対して、前記曲率算出部が算出した曲率に基づく方位差を維持するように、前記経路における曲率を補正するカーブ形状モデル化装置。
  2. 　前記経路は、前記複数のサンプリング点のうち、隣接する２つのサンプリング点により決まる複数のサンプリング区間を有し、
    　前記曲率算出部は、前記複数のサンプリング点の曲率に基づいて、前記複数のサンプリング区間の各々における曲率変化量を算出し、
    　前記曲率補正部は、
    　前記複数のサンプリング点における複数の補正後の曲率の中から、最大曲率を抽出する最大曲率抽出部（３８２）と、
    　前記曲率算出部が算出した前記複数のサンプリング区間における複数の曲率変化量から最大曲率変化量を抽出する最大曲率変化抽出部（３８３）と、
    　前記最大曲率を有するサンプリング点を境として、前記最大曲率変化量が抽出されたサンプリング区間が位置する側の方位差が維持されるように、前記最大曲率変化量を傾きとする前記緩和曲線区間の位置を決める緩和曲線区間調整部（３８４）と、
    　を備え、前記最大曲率を前記円弧区間の曲率とする請求項１に記載のカーブ形状モデル化装置。
  3. 　前記曲率補正部は、
    　前記複数のサンプリング点の各々について、前記サンプリング点を含む平準化範囲内で方位差が維持されるように、前記平準化範囲の曲率を平準化し、前記平準化範囲内において平準化された曲率を前記補正後の曲率とする曲率調整部（３８１）と、
    　前記曲率調整部で求められた前記複数の補正後の曲率の中から最大曲率を抽出する最大曲率抽出部（３８２）と、
    　を備え、
    　前記最大曲率を前記円弧区間の曲率とする請求項１に記載のカーブ形状モデル化装置。
  4. 　前記経路は、前記複数のサンプリング点のうち、隣接する２つのサンプリング点により決まる複数のサンプリング区間を有し、
    　前記曲率算出部は、前記複数のサンプリング点の曲率に基づいて、前記複数のサンプリング区間の各々における曲率変化量を算出し、
    　前記曲率補正部は、
    　前記曲率算出部が算出した前記複数のサンプリング区間における複数の曲率変化量から最大曲率変化量を抽出する最大曲率変化抽出部（３８２）と、
    　前記最大曲率を有するサンプリング点を境として、前記最大曲率変化量が抽出されたサンプリング区間が位置する側の方位差が維持されるように、前記最大曲率変化量を傾きとする前記緩和曲線区間の位置を決める緩和曲線区間調整部（３８４）と、
    　を備えた請求項３に記載のカーブ形状モデル化装置。
  5. 　前記曲率補正部は、
    　前記複数のサンプリング点における補正後の複数の曲率から、隣接する前後２つの曲率より大きい曲率を有する上に凸のピークと隣接する前後２つの曲率より小さい曲率を有する下に凸のピークを抽出し、前記下に凸のピークが前記上に凸のピークよりも所定の基準に従って低いと評価される場合に、当該下に凸のピークを緩曲線のピークとして抽出するとともに、前記上に凸のピークを最大曲率として抽出する最大曲率抽出部（３８２）を備え、
    　前記緩曲線のピークを含む区間を曲率が所定値より小さい円弧区間とするとともに、前記上に凸のピークを含む区間を前記円弧区間とする請求項１に記載のカーブ形状モデル化装置。
  6. 　前記経路の前記複数のサンプリング点の各々において、前記曲率算出部で算出された曲率のデータを受信するとともに、過去に受信した曲率のデータが記憶部に記憶されている場合に、前記曲率算出部で算出された曲率の値と、前記記憶部に記憶された曲率の値に基づき、前記経路の前記複数のサンプリング点の各々における曲率の値を更新する曲率更新部（５４）を更に備え、
    　前記曲率補正部は、前記経路の前記複数のサンプリング点の各々において、前記曲率更新部において更新された曲率の値に対して補正を行う、請求項１ないし５のいずれか一項に記載のカーブ形状モデル化装置。
  7. 　前記経路上の前記複数のサンプリング点の各々における前記位置情報を検出する位置検出部（１２）をさらに備え、
    　前記曲率算出部は、前記複数のサンプリング点の各々において、前記位置検出部が検出した前記位置情報に基づき、前記サンプリング点の曲率を算出する請求項１ないし６のいずれか一項に記載のカーブ形状モデル化装置。
  8. 　地図に含まれる前記経路上の前記複数のサンプリング点の各々における位置情報を取得する地図データ取得部（３６）をさらに備え、
    　前記曲率算出部は、前記複数のサンプリング点の各々において、前記地図データ取得部が取得した前記位置情報に基づき、前記サンプリング点の曲率を算出する請求項１ないし６のいずれか一項に記載のカーブ形状モデル化装置。
  9. 　請求項１ないし８のいずれか一項に記載のカーブ形状モデル化装置と、
    　車両の現在位置情報と、記憶部に記憶された道路情報に基づき、予め設定された目的地までの経路情報を算出するナビゲーション部（２０）と、
    　前記車両の現在位置情報を道路地図に重ねて表示する表示部（１８）と、を備えた車載用ナビゲーション装置。
  10. 　経路上の複数のサンプリング点の各々における位置情報に基づき、前記複数のサンプリング点の各々における曲率を算出し、
    　前記経路が、直線区間、円弧区間及び緩和曲線区間のいずれかで近似されるように且つ前記複数のサンプリング点の各々における前記曲率に基づく方位差を維持するように前記複数のサンプリング点の各々における曲率を補正し、
    　前記補正後の曲率に基づいて、前記経路に対応する道路上のノードの位置を示すノード情報を生成することで、前記経路のカーブ形状をモデル化することを含む
    　カーブ形状モデル化方法。
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122 Ep: pct application non-entry in european phase

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