WO2018143237A1 - 情報処理装置、サーバ装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、サーバ装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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WO2018143237A1
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vehicle
information processing
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宏 永田
誠 倉橋
明 後藤田
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パイオニア株式会社
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    • H04N2201/3253—Position information, e.g. geographical position at time of capture, GPS data

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, a server device, an information processing system, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 An example of a technique for recognizing the position of the host vehicle is disclosed in Patent Document 1 below.
  • information label information
  • information about landmarks along a road detected using a camera or radar is detected, and the position of the host vehicle is estimated by selectively fusing the detected landmark information.
  • Technology is disclosed.
  • the accuracy of the position estimation process may be reduced due to various environmental factors.
  • a device for preventing such a decrease in accuracy of position estimation processing is desired.
  • a technique for preventing a decrease in accuracy of the position estimation process of the own vehicle or a technique for causing safe driving when the position estimation process of the own vehicle has deteriorated One example is to provide
  • the invention described in claim 1 Using at least one or more information and map data of the detection result of the object around the vehicle, the positioning information received from the positioning satellite, the inertial measurement unit (Inertial Measurement Unit: IMU), the estimated position of the vehicle A calculation unit for calculating a probability distribution; A process execution unit that executes at least one predetermined process when the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution is lower than a predetermined reference; Is an information processing apparatus.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the invention according to claim 10 is: An acquisition unit that acquires, from an information processing device arranged in a vehicle, first information including location information of a location where the accuracy of the estimated location of the vehicle is lower than a predetermined reference; Using the position information included in the first information, an output unit that outputs information indicating a position at which the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than a reference; It is a server apparatus provided with.
  • the invention described in claim 16 The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 6, The server device according to any one of claims 10 to 15, It is an information processing system including providing.
  • the invention described in claim 17 Computer Using at least one or more information and map data of the detection result of the object around the vehicle, the positioning information received from the positioning satellite, the inertial measurement unit (Inertial Measurement Unit: IMU), the estimated position of the vehicle Calculating a probability distribution; Executing at least one predetermined process when the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution is lower than a predetermined reference; Is an information processing method.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the invention described in claim 18 Computer Obtaining, from another computer arranged in the vehicle, first information including position information of a place where the accuracy of the estimated position of the vehicle is lower than a predetermined reference; Using the position information included in the first information, outputting information indicating a position at which the acquisition frequency of the first information is greater than or equal to a reference; Is an information processing method.
  • the invention according to claim 19 is Computer Using at least one or more information and map data of the detection result of the object around the vehicle, the positioning information received from the positioning satellite, the inertial measurement unit (Inertial Measurement Unit: IMU), the estimated position of the vehicle Means for calculating a probability distribution; and Means for executing at least one predetermined process when the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution is lower than a predetermined reference; It is a program to make it function as.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the invention according to claim 20 provides Computer Means for obtaining first information including position information of a place where the accuracy of the estimated position of the vehicle is lower than a predetermined reference from another computer arranged in the vehicle; and Means for outputting information indicating a position at which the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than a reference by using the position information included in the first information; It is a program to make it function as.
  • each block in the block diagram represents a functional unit configuration, not a hardware unit configuration.
  • FIG. 1 is a block diagram conceptually showing the functional configuration of the information processing apparatus 10. As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus 10 includes a calculation unit 12 and a process execution unit 14.
  • the calculation unit 12 is configured to detect a target object (landmark) around the vehicle, positioning information received from a positioning satellite (for example, GPS (Global Positioning System) information), an inertial measurement device (Inertial Measurement Unit, hereinafter referred to as IMU).
  • the probability distribution of the estimated position of the vehicle is calculated using at least one piece of information and map data.
  • the IMU does not indicate the position itself, the position of the time t can be estimated by calculating the information (acceleration information and angular velocity information) of the IMU up to the time t at a known position.
  • the calculation unit 12 can calculate the probability distribution of the estimated position of the vehicle by a method using Bayesian estimation such as a Kalman filter or a particle filter.
  • the calculation unit 12 may, for example, receive a GPS signal (for example, how to arrange the satellites that transmit the GPS signal, the number of GPS signals received from each satellite). ) And GPS signal reception sensitivity, etc., the probability distribution of the estimated position of the vehicle can be calculated.
  • a GPS signal for example, how to arrange the satellites that transmit the GPS signal, the number of GPS signals received from each satellite.
  • GPS signal reception sensitivity, etc. the probability distribution of the estimated position of the vehicle can be calculated.
  • the map data includes information on the road and landmarks provided in the vicinity of the road (hereinafter also referred to as “landmark information”).
  • the landmark information includes at least identification information for uniquely identifying each landmark and position information (position coordinates) of the landmark.
  • Specific examples of landmarks include features such as kilometer posts, 100 m posts, delineators, traffic infrastructure facilities (for example, signs, direction signs, signals, etc.), utility poles, street lamps, and the like that are periodically arranged along the road.
  • the landmark is not limited to the examples given here, as long as it can be used for vehicle position estimation.
  • the process execution unit 14 executes at least one predetermined process when the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution is lower than a predetermined reference.
  • the process execution unit 14 can determine “the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution” based on, for example, the variance of the probability distribution calculated by the calculation unit 12, the standard deviation, the mode value, and the like.
  • the predetermined process executed here is a process for improving the accuracy of the estimated position of the vehicle or a process for improving safety during vehicle travel. A specific example of the predetermined process will be described later.
  • the likelihood of the estimated position of the vehicle is determined based on the probability distribution of the estimated position of the vehicle. Then, when the degree of certainty of the estimated position of the vehicle is lower than a predetermined reference, processing for improving the accuracy and processing for improving the safety of traveling of the vehicle are executed. Thereby, the effect that the fall of the precision of the position estimation process of a vehicle is prevented or a vehicle can be controlled more safely can be expected.
  • Each functional component of the information processing apparatus 10 may be realized by hardware (for example, a hard-wired electronic circuit) that realizes each functional component, or a combination of hardware and software (for example: It may be realized by a combination of an electronic circuit and a program for controlling it).
  • hardware for example, a hard-wired electronic circuit
  • software for example: It may be realized by a combination of an electronic circuit and a program for controlling it.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 10.
  • the information processing apparatus 10 includes a bus 102, a processor 104, a memory 106, a storage device 108, an input / output interface 110, and a network interface 112.
  • the bus 102 is a data transmission path through which the processor 104, the memory 106, the storage device 108, the input / output interface 110, and the network interface 112 transmit / receive data to / from each other.
  • the method of connecting the processors 104 and the like is not limited to bus connection.
  • the processor 104 is an arithmetic processing device realized using a microprocessor or the like.
  • the memory 106 is a memory realized using a RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 108 is a storage device realized using a ROM (Read Only Memory) or a flash memory.
  • the input / output interface 110 is an interface for connecting the information processing apparatus 10 to peripheral devices.
  • the input / output interface 110 is connected with a GPS module 1101 for receiving GPS signals from satellites and generating GPS information, an inertial measurement device 1102 for generating information indicating the angular velocity and acceleration of the vehicle, and the like. Is done.
  • the inertial measurement device 1102 can generate information indicating the angular velocity and acceleration of the vehicle using, for example, a gyro sensor.
  • the input / output interface 110 may be further connected to various input devices that accept input operations from a user, a display device, a touch panel in which they are integrated, and the like.
  • the network interface 112 is an interface for connecting the information processing apparatus 10 to a communication network.
  • the information processing apparatus 10 may have a plurality of network interfaces 112.
  • the information processing apparatus 10 includes a network interface 112 for connecting to a CAN communication network and a network interface 112 for connecting to a WAN (Wide Area Network) communication network.
  • the information processing apparatus 10 can communicate with the scanning device 30 and an external server device or peripheral base station (not shown) via a WAN communication network.
  • the scanning device 30 is a device that is arranged inside or outside the vehicle and scans around the vehicle.
  • the scanning device 30 is, for example, LIDAR (Light Detection and Ranging) or RADAR (Radio Detection and Ranging).
  • the scanning device 30 may be a device including a CCD (ChargedCharCoupled Device) image sensor or a CMOS (Completed Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor. That is, the scanning device 30 functions as an external sensor that senses the external environment of the vehicle.
  • the information processing apparatus 10 can communicate with the ECU 40 of the vehicle via the CAN communication network and acquire various control signals for controlling the operation of the vehicle. Further, the information processing apparatus 10 may acquire the position information of the neighboring base station via the network interface 112 and correct the GPS information generated by the GPS module 1101 using the position information of the neighboring base station. .
  • the storage device 108 stores a program module for realizing each functional component of the information processing apparatus 10.
  • the processor 104 reads out the program module to the memory 106 and executes it, thereby realizing the function of each functional component of the information processing apparatus 10.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a first example of the operation of the information processing apparatus 10.
  • the information processing apparatus 10 shows an example in which the position of the vehicle is estimated mainly using landmark detection results.
  • the GPS module 1101 receives GPS signals from a plurality of satellites, and generates position information (GPS information) based on the received GPS signals.
  • the calculation unit 12 acquires GPS information generated by the GPS module 1101 (S102).
  • the scanning device 30 arranged in the vehicle scans the surroundings of the vehicle. For example, the scanning device 30 irradiates electromagnetic waves (light and millimeter waves) with respect to a predetermined angular range in the horizontal direction and the vertical direction, and detects a reflected wave reflected by an object existing around the object, thereby detecting the object. Distance and direction can be measured. Further, the scanning device 30 recognizes an object present around the vehicle by analyzing image data around the vehicle generated by using a CCD image sensor or a CMOS image sensor (eg, feature amount matching). be able to. Further, the scanning device 30 can calculate the distance to the recognized object using, for example, the TOF (Time of Flight) method. Further, the scanning device 30 can generate information indicating the direction of the recognized object based on the position of the pixel corresponding to the recognized object, for example. The calculation unit 12 acquires a scanning result generated by the scanning device 30 (S104).
  • S104 scanning result generated by the scanning device 30
  • S102 and S104 may be switched, or may be executed in parallel.
  • the calculation unit 12 calculates the probability distribution of the estimated position of the host vehicle (S106). For example, as described below, the calculation unit 12 can calculate the probability distribution of the estimated position of the host vehicle.
  • the calculating unit 12 calculates probability distribution of the estimated position. Specifically, the calculation unit 12 adds an error between the vehicle control information and a predetermined noise parameter (vehicle control information and actual vehicle operation) to the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t ⁇ 1. By applying the modeled parameter), an error distribution (probability distribution) of the estimated position of the host vehicle at time t can be calculated.
  • a predetermined noise parameter vehicle control information and actual vehicle operation
  • the calculation unit 12 acquires the rotation speed per unit time of the wheel detected by an axle sensor or the like via a CAN (Control Area Network) or the like, and converts the rotation speed of the wheel into the moving speed of the vehicle. can do.
  • the calculation part 12 can acquire the angular velocity and acceleration of a vehicle detected, for example using the inertial measurement apparatus 1102 etc.
  • the calculation unit 12 obtains landmarks corresponding to the objects detected in the scan of S104 based on the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t and the position information of each landmark on the map data. Identify. For example, the calculation unit 12 can identify landmarks corresponding to the object detected in the scan of S104 as follows. Assuming that the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t calculated as described above is correct, the calculation unit 12 determines the distance and direction of each landmark detected by scanning of the scanning device 30 at time t. Can be estimated by further using the position information of each landmark included in the map data.
  • the calculation unit 12 uses the position information of the position with the highest probability determined by the probability distribution calculated at time t as described above and the position information of each landmark included in the map data to The predicted value (distance and direction) of the landmark detection result can be calculated. Then, the calculation unit 12 compares the predicted distance and direction values of the landmarks with the measured distance and direction values of the objects detected in the scan of S104, and detects each object detected in the scan of S104. And landmarks can be identified.
  • the calculation unit 12 can correct the probability distribution of the estimated position of the host vehicle. Specifically, the calculation unit 12 compares the predicted value and the actual measurement value (scanning result of S104) for each landmark, and calculates the difference value based on the identified correspondence.
  • This difference value includes the probability distribution (theoretical value) of the estimated position of the host vehicle derived using the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t ⁇ 1, vehicle control information, and a predetermined noise parameter, and the scanning device. 30 shows a deviation from the position (actually measured value) of the host vehicle determined by the measurement result (distance and direction to each landmark).
  • the calculation unit 12 can correct the deviation of the theoretically derived probability distribution using the calculated difference value as a parameter.
  • the calculation unit 12 calculates the distance and direction to each landmark obtained by the process of S104. The information necessary for the processing may be narrowed down from the above information, and the probability distribution of the estimated position of the host vehicle may be calculated.
  • the calculation unit 12 calculates the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t using the probability distribution of the estimated position of the host vehicle at time t ⁇ 1, as in the above example.
  • calculation part 12 searches map data based on the GPS information acquired by S102, and specifies the area corresponding to the said GPS information on map data. And the calculation part 12 acquires the landmark information which exists in the specified area from map data.
  • the calculation unit 12 estimates the distance and direction predicted values of the landmarks detected by scanning with the scanning device 30 at time t using the position information of the landmarks included in the map data. For example, the calculation unit 12 converts the position information of the GPS information acquired in S102 into position information on map data, and uses the converted position information and the position information of each landmark included in the map data, The predicted value (distance and direction) of the detection result of each landmark at t can be calculated. Then, the calculation unit 12 identifies the correspondence relationship between each object and the landmark detected by the scan in S104 based on the similarity between the distance and the predicted direction value of each landmark.
  • the calculation unit 12 compares the predicted value with the actual measurement value (scanning result of S104) for each landmark based on the identified correspondence, calculates the difference value, and uses the difference value as a parameter. The deviation of the theoretically derived probability distribution can be corrected.
  • the calculation unit 12 calculates the distance and direction to each landmark obtained by the process of S104. The information necessary for the processing may be narrowed down from the above information, and the probability distribution of the estimated position of the host vehicle may be calculated.
  • the process execution unit 14 acquires the probability distribution of the position of the host vehicle calculated by the calculation unit 12 and determines whether or not the accuracy of the estimated position based on the probability distribution satisfies a standard (S108). ). For example, the process execution unit 14 acquires the probability corresponding to the position indicating the variance, the standard deviation, or the mode of the distribution based on the probability distribution. Then, the process execution unit 14 responds to the accuracy of the estimated position, for example, “dispersion or standard deviation is less than or equal to a predetermined threshold” or “probability corresponding to the position indicating the mode of distribution is greater than or equal to a predetermined threshold” Determine whether the criteria are met.
  • the process execution unit 14 executes at least one predetermined process for improving the accuracy of the estimated position, which will be described later (S110).
  • the process execution unit 14 ends the process without executing a predetermined process described later.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating the flow of the first predetermined process.
  • the process execution unit 14 changes the landmark used for position estimation of the host vehicle (S202). For example, the process execution unit 14 newly adds another landmark included in the map data that is not used when the calculation unit 12 calculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle. Further, for example, the process execution unit 14 may replace at least one landmark used when the calculation unit 12 calculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle with another landmark included in the map data.
  • the process execution unit 14 instructs the calculation unit 12 to recalculate the probability distribution of the estimated position of the vehicle.
  • the calculation unit 12 recalculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle using the landmark position information after the change and the scanning result of the scanning device 30 in S104 according to the instruction of the processing execution unit 14 (S204).
  • the position of the vehicle can be estimated with higher accuracy.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the flow of the second predetermined process.
  • the process execution unit 14 transmits an instruction to control the speed of the vehicle (an instruction to decelerate) to the ECU 40 via the CAN (S302).
  • the ECU 40 decelerates the vehicle according to the instruction from the process execution unit 14.
  • the process execution unit 14 preferably displays a voice message or the like indicating that the vehicle is decelerated in order to improve the accuracy of the vehicle position estimation process. Output to.
  • security of the self-driving vehicle whose position information is unstable by decelerating can also be expected.
  • the process execution unit 14 instructs the calculation unit 12 to acquire a scan result generated by the scanning device 30 after the vehicle decelerates and recalculate the probability distribution of the estimated position of the vehicle. For example, when the deceleration control is continued for a predetermined time by the ECU 40, the calculation unit 12 acquires again the scanning result around the vehicle by the scanning device 30 (S304). And the calculation part 12 recalculates the probability distribution of the estimated position of a vehicle using the scanning result of the scanning apparatus 30 acquired again (S306).
  • the scanning device 30 can easily detect landmarks existing around the vehicle. As a result, an effect of improving the accuracy of vehicle position estimation using the scanning result of the scanning device 30 can be expected. Moreover, the effect of improving the safety
  • processing execution unit 14 may further determine the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution of the estimated position of the vehicle. If the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution is less than the reference, the processing execution unit 14 may further reduce the vehicle speed until the vehicle speed reaches a predetermined lower limit speed. Good. Alternatively, the process execution unit 14 can further execute at least one of the predetermined processes illustrated in FIGS. 4, 6, and 7.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating the flow of the third predetermined process.
  • the process execution unit 14 determines whether or not the distance to the preceding vehicle is less than a predetermined threshold (S402).
  • the distance from the preceding vehicle can be calculated from the scanning result of the scanning device 30, for example.
  • the threshold value set for the inter-vehicle distance is a distance that can sufficiently secure the scanning range of the scanning device 30. Such a threshold value can be set to an appropriate value by, for example, a preliminary test run.
  • the process execution unit 14 ends the process without executing the above process.
  • the distance to the preceding vehicle is less than the predetermined threshold (S402: YES)
  • an instruction to control the inter-vehicle distance to the predetermined threshold is transmitted to the ECU 40 via the CAN (S404).
  • the ECU 40 controls the operation of the vehicle in accordance with an instruction from the processing execution unit 14 and controls the inter-vehicle distance with the preceding vehicle to be a predetermined threshold distance.
  • the processing execution unit 14 preferably gives a speaker a voice message or the like indicating the distance between the vehicles in order to improve the accuracy of the vehicle position estimation process. And output to the display. Moreover, the effect of improving the safety
  • the process execution unit 14 instructs the calculation unit 12 to acquire a scan result generated by the scanning device 30 after the inter-vehicle distance is controlled, and to recalculate the probability distribution of the estimated position of the vehicle. For example, when the calculation unit 12 receives a notification of completion of the control of the inter-vehicle distance from the ECU 40, the calculation unit 12 acquires again the scanning result around the vehicle by the scanning device 30 (S406). The calculation unit 12 recalculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle using the scanning result of the scanning device 30 acquired again (S408).
  • the range blocked by the preceding vehicle is reduced, and the scanning range of the scanning device 30 is expanded. This makes it easier for the scanning device 30 to detect landmarks present around the vehicle. As a result, an effect of improving the accuracy of vehicle position estimation using the scanning result of the scanning device 30 can be expected. Moreover, the effect of improving the safety
  • processing execution unit 14 may further determine the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution of the estimated position of the vehicle. When the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution is less than the reference, the process execution unit 14 further executes at least one of the predetermined processes illustrated in FIGS. 4, 5, and 7. be able to.
  • map data having different block widths can be stored in an environment such as a server device (not shown) where the amount of data to be stored is not a problem.
  • a plurality of map data having different block widths can be stored in an environment such as a server device (not shown) where the amount of data to be stored is not a problem.
  • map data having different block widths can be read from a server device (not shown) and used for position estimation of the host vehicle.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating the flow of the fourth predetermined process.
  • the process execution unit 14 instructs the calculation unit 12 to reduce the block width of the map data used for position estimation and recalculate the probability distribution of the estimated position of the vehicle.
  • the calculation unit 12 reduces the block width of the map data used for position estimation in accordance with the instruction from the processing execution unit 14 (S502). Specifically, the calculation unit 12 has a block width smaller than the map data used in the previous position estimation from among a plurality of map data having different block widths stored in a server device (not shown) (for example, one step). The (small) map data is read out as map data used for re-estimation of the vehicle position. Then, the calculation unit 12 recalculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle based on the map data with the block width reduced (S504).
  • the smaller the block width the more accurate the position estimation.
  • an effect of improving the accuracy of vehicle position estimation using the scanning result of the scanning device 30 can be expected.
  • processing execution unit 14 may further determine the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution of the estimated position of the vehicle. When the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution is less than the reference, the process execution unit 14 further executes at least one of the predetermined processes illustrated in FIGS. 4, 5, and 6. be able to.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a second example of the operation of the information processing apparatus 10.
  • the information processing apparatus 10 estimates the position of the vehicle mainly using GPS information is shown.
  • the GPS module 1101 receives GPS signals from a plurality of satellites, and generates position information (GPS information) based on the received GPS signals.
  • the calculation unit 12 acquires GPS information generated by the GPS module 1101 (S602).
  • the calculation unit 12 calculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle using the GPS information (S604). For example, the calculation part 12 can determine the position which GPS information shows as an estimated position of the own vehicle.
  • the process execution unit 14 acquires the probability distribution of the position of the host vehicle calculated by the calculation unit 12, and determines whether or not the accuracy of the estimated position based on the probability distribution satisfies the standard (S606). For example, the process execution unit 14 obtains a probability corresponding to a position indicating variance, standard deviation, or mode value based on the probability distribution. Then, the process execution unit 14 responds to the accuracy of the estimated position, for example, “dispersion or standard deviation is less than or equal to a predetermined threshold” or “probability corresponding to the position indicating the mode of distribution is greater than or equal to a predetermined threshold” Determine whether the criteria are met.
  • the accuracy of GPS information depends on, for example, the reception state of GPS signals (for example, the arrangement of satellites that transmit GPS signals, the number of GPS signals received from each satellite), the reception sensitivity of GPS signals, and the like. For example, the worse the reception state and reception sensitivity, the larger the error included in the GPS information generated based on the GPS signal. Then, GPS information is generated as position information having a certain error range.
  • the calculation unit 12 can regard the probability distribution in the error range of the GPS information as a predetermined distribution model such as a uniform distribution. In this case, the wider the error range of GPS information, the larger the variance and standard deviation of the probability distribution, and the lower the probability that any point in the range will be selected as the estimated position of the host vehicle.
  • the process execution unit 14 acquires the scan result generated by the scanning device 30 as described in S104 to the calculation unit 12, and Instructs the probability distribution of the estimated position to be recalculated.
  • the calculation unit 12 acquires a scanning result from the scanning device 30 in accordance with an instruction from the processing execution unit 14 (S608). Then, as described with reference to FIG. 3, the calculation unit 12 recalculates the probability distribution of the estimated position of the vehicle using the scanning result of the scanning device 30 (S610).
  • the processing execution unit 14 may further determine the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution of the estimated position of the vehicle. If the accuracy of the estimated position based on the recalculated probability distribution is less than the reference, the process execution unit 14 can execute at least one of the predetermined processes illustrated in FIGS. 4 to 7. On the other hand, when the accuracy of the estimated position does not satisfy the standard (S108: YES), the process execution unit 14 ends the process without executing the above process.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing system 1 according to the second embodiment.
  • the information processing system 1 includes an information processing device 10 and a server device 20.
  • the information processing apparatus 10 is an apparatus arranged in a vehicle, as in the first embodiment.
  • the server apparatus 20 is an apparatus which can communicate with the information processing apparatus 10 arrange
  • the information processing system 1 in FIG. 1 is depicted to include one information processing apparatus 10 and one server apparatus 20, but the information processing system 1 includes a plurality of information processing apparatuses 10 and / or a plurality of information processing apparatuses 10.
  • the server device 20 may be included.
  • the process execution unit 14 includes information (hereinafter referred to as “first information”) including location information of a place where the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the probability distribution calculated by the calculation unit 12 is lower than a predetermined reference.
  • first information information
  • the process of outputting (also indicated) is executed.
  • the process execution unit 14 acquires the vehicle position information from the GPS module 1101 when it is determined in S108 that “the accuracy of the estimated position of the vehicle has become lower than a predetermined reference”. Can be included.
  • the process execution unit 14 has the highest probability based on the probability distribution of the estimated position of the vehicle calculated by the calculation unit 12.
  • the position information of a high place can be specified, and the position information can be included in the first information.
  • the server device 20 includes an acquisition unit 22 and an output unit 24.
  • the acquisition part 22 acquires the 1st information containing the positional information on the point where the accuracy of the estimated position of the said vehicle became lower than the predetermined reference
  • the acquisition unit 22 accumulates the acquired first information in a predetermined storage unit (for example, the storage device 208 of the server device 20).
  • the output unit 24 uses the position information included in the first information accumulated in the predetermined storage unit to obtain the first information acquisition frequency (for example, the cumulative number of first information acquired, the number acquired per unit time, etc.). Information indicating a position where is greater than or equal to the reference is output.
  • the output unit 24 counts the number of acquisitions of the position information for each place indicated by the position information of the first information or for each area including the place, and indicates a place or area where the count number is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • Information can be output to a display device or the like.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 10 and the server apparatus 20.
  • Each functional component of the information processing device 10 and the server device 20 may be realized by hardware (for example, a hard-wired electronic circuit) that implements each functional component, or between hardware and software. It may be realized by a combination (for example, a combination of an electronic circuit and a program for controlling the electronic circuit).
  • the information processing apparatus 10 has the same hardware configuration as that of the first embodiment. Below, the case where each function structure part of the server apparatus 20 is mainly implement
  • the server device 20 includes a bus 202, a processor 204, a memory 206, a storage device 208, an input / output interface 210, and a network interface 212.
  • the bus 202 is a data transmission path through which the processor 204, the memory 206, the storage device 208, the input / output interface 210, and the network interface 212 exchange data with each other.
  • the method of connecting the processors 204 and the like is not limited to bus connection.
  • the processor 204 is an arithmetic processing device realized using a microprocessor or the like.
  • the memory 206 is a memory realized using a RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 208 is a storage device realized using a ROM (Read Only Memory), a flash memory, or the like.
  • the input / output interface 210 is an interface for connecting the server device 20 to peripheral devices.
  • the input / output interface 210 is connected to an input device 2101 such as a keyboard and a mouse, a display device 2102 such as an LCD (Liquid Crystal Display), and a touch panel integrated with them.
  • an input device 2101 such as a keyboard and a mouse
  • a display device 2102 such as an LCD (Liquid Crystal Display)
  • a touch panel integrated with them.
  • the network interface 212 is an interface for connecting the server device 20 to a communication network.
  • the server device 20 includes a network interface 212 for connecting to a WAN (Wide Area Network) communication network.
  • WAN Wide Area Network
  • the server device 20 communicates with the information processing device 10 disposed in the vehicle via the WAN communication network and acquires the first information.
  • the storage device 208 stores a program module for realizing each functional component of the server device 20.
  • the processor 204 reads out the program module to the memory 206 and executes it, thereby realizing the function of each functional component of the server device 20.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a first example of the operation of the information processing apparatus 10 according to the second embodiment. The process of FIG. 11 is executed as the predetermined process of S110 in the flowchart of FIG.
  • the process execution unit 14 generates first information including position information indicating a place where the accuracy of the estimated position is less than the reference (S702). For example, the process execution unit 14 may obtain the vehicle position information from the GPS module 1101 when it is determined in S108 that “the accuracy of the estimated position of the vehicle has become lower than a predetermined reference”. it can. Further, for example, in the determination of S108, when “the accuracy of the estimated position of the vehicle is lower than a predetermined reference”, the process execution unit 14 has the highest probability based on the probability distribution of the estimated position of the vehicle calculated by the calculation unit 12. It is possible to identify and acquire location information of high places.
  • the process execution unit 14 includes the position information acquired in this way in the first information and transmits it to the server device 20 (S704). At this time, the process execution unit 14 further includes information indicating the date and time when the accuracy of the estimated position of the vehicle is lower than a predetermined reference in the first information, and transmits the first information to the server device 20. May be.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a second example of the operation of the information processing apparatus 10 according to the second embodiment.
  • the first information is temporarily stored (output) in a storage device (e.g., storage device 108) of the information processing apparatus 10, and is stored in the storage device when a predetermined transmission condition is satisfied.
  • the first information is different from the processing of FIG. 11 in that the first information is transmitted to the server device 20 at once.
  • the process of FIG. 12 is executed as the predetermined process of S110 of the flowchart of FIG.
  • the process execution unit 14 generates first information including position information indicating a place where the accuracy of the estimated position is less than the reference (S802). For example, the process execution unit 14 may obtain the vehicle position information from the GPS module 1101 when it is determined in S108 that “the accuracy of the estimated position of the vehicle has become lower than a predetermined reference”. it can. Further, for example, the process execution unit 14 can specify and acquire position information of a place with the highest probability based on the probability distribution of the estimated position of the vehicle calculated by the calculation unit 12. The process execution unit 14 includes the position information acquired in this way in the first information, and outputs the first information to the storage device (for example, the storage device 108) of the information processing apparatus 10 (S804).
  • the storage device for example, the storage device 108 of the information processing apparatus 10
  • the process execution unit 14 determines whether or not the transmission condition of the first information stored in the storage device is satisfied (S806).
  • the transmission condition is, for example, when the number of first information not yet transmitted stored in the storage device of the information processing apparatus 10 reaches a predetermined number, or when the current time reaches a scheduled transmission time Etc.
  • the process execution unit 14 does not execute the process described later. If the transmission condition is satisfied later, the process execution unit 14 executes a process described later.
  • the process execution unit 14 When the transmission condition is satisfied (S806: YES), the process execution unit 14 reads the untransmitted first information stored in the storage device and transmits it to the server device 20 (S808). Then, the process execution unit 14 deletes the first information transmitted in S808 from the storage device (S810). Specifically, the process execution unit 14 deletes the transmitted first information from the storage device in response to receiving a confirmation signal indicating that the first information has been normally received from the server device 20. The process execution unit 14 may delete the record of the first information itself, or may logically delete the first information by giving a deletion flag to the first information. Further, the process execution unit 14 may add a flag to the transmitted first information, and delete the information to which the flag is added by the batch process that is periodically executed. Moreover, the process execution part 14 may be comprised so that 1st information may be resent, when the signal which shows a reception error from the server apparatus 20 is received.
  • FIGS. 13 and 14 are flowcharts showing an example of the operation of the server device 20.
  • the first information accumulation process (S902, S904) is shown.
  • the analysis process (S1002, S1004) using 1st information is illustrated.
  • the acquisition unit 22 receives the first information from the information processing apparatus 10 (S902). Then, the acquiring unit 22 accumulates the first information received in S202 in a predetermined storage unit (for example, the storage device 208 of the server device 20) (S904).
  • a predetermined storage unit for example, the storage device 208 of the server device 20
  • the analysis process using the first information is executed in response to an analysis request from the server device 20 or another device connected to the server device 20, for example.
  • an analysis request is received via the input device 2101 (keyboard or touch panel) connected to the input / output interface 210 of the server device 20 is illustrated.
  • the output unit 24 refers to the position information of each of the first information stored in a predetermined storage unit (for example, the storage device 208 of the server device 20), and the acquisition frequency of the first information A place above the reference is specified (S1002).
  • the output unit 24 can specify a place where the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than the reference as follows. First, the output unit 24 counts the number of acquisitions of the first information in place units indicated by the position information of the first information. Then, the output unit 24 compares the value counted in place units with a reference threshold value defined in a program module or the like that implements the function of the output unit 24, and determines the location exceeding the reference threshold value as “the first information acquisition frequency is It can be determined that the place is above the standard. In this case, the output unit 24 may count the number of first information in area units defined using three or more pieces of position information.
  • the output unit 24 determines the unit time (for example, one year unit, one month unit, one week unit) based on the time information. Etc.) is determined, and the “location where the acquisition frequency of the first information is higher than the standard” is identified by comparing the acquisition frequency of the first information per unit time with the reference threshold. You can also Further, the output unit 24 calculates the acquisition frequency of the first information in a specific time zone (for example, 8:00 to 10:00 on weekdays, etc.) and compares it with other time zones, thereby It is also possible to specify a place where the acquisition frequency of one information is above a reference.
  • a specific time zone for example, 8:00 to 10:00 on weekdays, etc.
  • the output unit 24 outputs information indicating “a place where the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than the reference” specified by the process of S1002 (S1004).
  • the output unit 24 can output map data obtained by converting the position information of the place specified in S1002 into a position on the map data and plotting the map data to the display device 2102 connected to the server device 20.
  • the server device 20 collects the first information (first information including the position information of the place where the accuracy of the position estimation is less than the reference from the information processing apparatus 10 of each vehicle).
  • the first information group stored in the predetermined storage device is useful information indicating a place where an event in which the accuracy of the position estimation process of the host vehicle is frequently generated occurs. Then, information indicating such a location is output to the display device 2102 or the like connected to the server device 20, so that a road administrator or the like can identify a location where it is necessary to take some measures to improve the accuracy of position estimation.
  • the road manager can take measures such as adjusting or adding new landmarks at the appropriate locations to improve the accuracy of position estimation. For example, when the NDT algorithm is used for position estimation, the road administrator adds map data for the NDT algorithm having a smaller block width to the server device 20 to increase the accuracy of position estimation. Measures such as improvement can be taken.
  • the output unit 24 calculates the acquisition frequency of the first information for each day based on the date information, and generates a reference threshold value. To identify “a place where the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than the reference”. Further, the output unit 24 calculates the acquisition frequency of the first information in a specific period (for example, the first week of May) and compares it with the other period, thereby obtaining “the acquisition frequency of the first information”. It is also possible to specify a location that is above the standard.
  • map data for the NDT algorithm there may be a point that must be changed according to the season.
  • the road administrator since the location where the acquisition frequency of the first information during the specific period is higher than the reference can be specified, the road administrator does not switch the map data to the location where the map data should be switched according to the season, for example. A good place can be identified.
  • the process execution unit 14 When the process execution unit 14 outputs the first information, the process execution unit 14 further acquires at least one of the individual information and the vehicle type information of the vehicle on which the information processing apparatus 10 is arranged, and outputs the first information in association with the first information. Also good.
  • individual information of the vehicle there is information such as a vehicle manufacturing number (serial number) that can uniquely identify each individual.
  • vehicle type information includes information such as the product name and product model number of the vehicle.
  • the acquisition unit 22 acquires first information further including at least one of vehicle individual information and vehicle type information, and accumulates the first information in a predetermined storage device (such as the storage device 208 of the server device 20).
  • the output unit 24 can calculate the occurrence frequency of the first information for each vehicle type identified by the vehicle type information, using the first information group including the vehicle type information of the vehicle. Then, the output unit 24 compares the occurrence frequency of the first information calculated for each vehicle type with a reference threshold value defined in a program module that implements the function of the output unit 24, and identifies a vehicle type that exceeds the reference threshold value. be able to. The output unit 24 outputs information indicating the specified vehicle type to, for example, the display device 2102 of the server device 20.
  • the organization operating the server device 20 can grasp the vehicle type in which the accuracy of the vehicle position estimation processing is frequently reduced and can provide information to the manufacturer.
  • the output unit 24 can calculate the acquisition frequency of the first information for each individual (specific vehicle) identified by the individual information, using the first information group including the individual information of the vehicle. Then, the output unit 24 compares the occurrence frequency of the first information calculated for each individual and a reference threshold defined in a program module that realizes the function of the output unit 24, and identifies an individual that exceeds the reference threshold. be able to. Furthermore, the output unit 24 can output a notification message to the user device associated with the identified individual. Specifically, for example, the output unit 24 reads out the destination address of the user device registered in advance in association with the individual information of each vehicle in the storage device 208 or the like using the individual identification information of the identified individual as a key. .
  • the output unit 24 generates a notification message.
  • the notification message indicates, for example, a message that prompts the user to confirm the installation position or orientation of the scanning device 30 or a hardware abnormality of the scanning device 30 (eg, lens contamination, various sensor failures, etc.). For example, a warning message.
  • the output unit 24 sets the read destination address as the destination of the generated notification message, and transmits the notification message to the user device corresponding to the destination address.
  • the user By transmitting the message notified in this way to the user, the user can be guided to perform the maintenance of the scanning device 30. Thereby, the effect which eliminates the problem in which the precision of the position estimation process of the own vehicle falls by the defect of the scanning apparatus 30 can be anticipated.
  • the process execution unit 14 may further acquire weather information around the vehicle on which the information processing apparatus 10 is arranged, and output the first information in association with the first information.
  • the weather information is obtained by acquiring weather information corresponding to the vicinity of the current position of the vehicle from a weather information server (not shown), and when the accuracy of position estimation is less than the reference, the weather, wind direction and wind speed, Includes information on at least one of precipitation, snowfall, snow cover, and temperature.
  • the acquisition unit 22 acquires first information further including weather information around the vehicle, and accumulates the first information in a predetermined storage device (such as the storage device 208 of the server device 20).
  • the output unit 24 can calculate the frequency of occurrence of the first information for each weather situation identified by the weather information using the first information group including the weather information. Then, the output unit 24 compares the occurrence frequency of the first information calculated for each weather condition with a reference threshold defined in a program module that realizes the function of the output unit 24, and the weather condition exceeding the reference threshold is determined. Can be identified. In addition, the output unit 24 outputs information indicating a position where the acquisition frequency of the first information is greater than or equal to a reference threshold for each weather, for example, to the display device 2102 of the server device 20.
  • the accuracy of position estimation may decrease due to a temporary decrease in landmark recognition accuracy due to the influence of the conditions of the western sun, heavy rain, or fog.
  • information indicating a position where the acquisition frequency of the first information is greater than or equal to the reference threshold is output for each weather.
  • information on a point that requires attention to continue the automatic driving in the current weather can be provided to the driver of the vehicle.
  • the process execution unit 14 may further acquire sensor information related to an external sensor mounted on the vehicle in which the information processing apparatus 10 is arranged, and output the first information in association with the first information.
  • the sensor information includes information on the format, year and performance of the external sensor (for example, information indicating the detection range and resolution of the sensor, information indicating the type and model number of the sensor, and the like).
  • the acquisition unit 22 acquires first information that further includes sensor information relating to an external sensor mounted on the vehicle, and accumulates the first information in a predetermined storage device (such as the storage device 208 of the server device 20).
  • the output unit 24 can calculate the occurrence frequency of the first information for each type, year or performance of the external sensor identified by the sensor information, using the first information group including the sensor information. Then, the output unit 24 compares the occurrence frequency of the first information calculated for each external sensor format, year or performance, and a reference threshold defined in a program module that implements the function of the output unit 24, and the like. The type, year or performance of the external sensor that exceeds the reference threshold can be specified. Further, the output unit 24 outputs information indicating a position where the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than a reference threshold for each type, year type, or performance of the external sensor to the display device 2102 of the server device 20, for example.
  • the landmark used for position estimation at that position may not be suitable for the type of the specific external sensor.
  • information indicating the position where the acquisition frequency of the first information is equal to or higher than the reference threshold is output for each type, year type, or performance of the external sensor.
  • the information processing apparatus 10 generates position information based on positioning information received from a GPS satellite.
  • the information processing apparatus 10 is not limited to the GPS satellite, and is not limited to the GPS satellite.
  • GLONASS registered trademark
  • GLONASS Globalnaya Navigatsionnaya Position information may be generated based on positioning information received from positioning satellites belonging to GNSS (Global Navigation Satellite System) or satellites such as Sputnikovaya (Sistema) satellite, Galileo (registered trademark) satellite, and quasi-zenith satellite. .

Landscapes

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Abstract

情報処理装置（１０）は、算出部（１２）および処理実行部（１４）を有する。算出部（１２）は、車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する。処理実行部（１４）は、算出部（１２）が算出した確率分布に基づく車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、位置推定処理の精度を改善させるための所定処理の少なくとも１つを実行する。

Description

情報処理装置、サーバ装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
　本発明は、情報処理装置、サーバ装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
　自車両の位置を認識する技術の一例が下記特許文献１に開示されている。下記特許文献１には、カメラやレーダーを用いて検出した道路沿いのランドマークに関する情報（ランドマーク情報）を検出し、検出したランドマーク情報を選択的に融合して自車両の位置を推定する技術が開示されている。
特開２０１６－１４６４７号公報
　各種センサ等で収集した情報を用いて自車両の位置を推定する場合、様々な環境要因によって位置推定処理の精度が低下する可能性がある。このような位置推定処理の精度の低下を防ぐ工夫が望まれる。
　本発明が解決しようとする課題としては、自車両の位置推定処理の精度の低下を防ぐ技術、または、自車両の位置推定処理が精度の低下してしまった場合に、安全な走行をさせる技術を提供することが一例として挙げられる。
　請求項１に記載の発明は、
　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する算出部と、
　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する処理実行部と、
　を備える情報処理装置である。
　請求項１０に記載の発明は、
　車両に配置された情報処理装置から、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する取得部と、
　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する出力部と、
　を備えるサーバ装置である。
　請求項１６に記載の発明は、
　請求項２～６のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
　請求項１０～１５のいずれか１項に記載のサーバ装置と、
　を備えることを含む情報処理システムである。
　請求項１７に記載の発明は、
　コンピュータが、
　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する工程と、
　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する工程と、
　を含む情報処理方法である。
　請求項１８に記載の発明は、
　コンピュータが、
　車両に配置された他のコンピュータから、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する工程と、
　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する工程と、
　を含む情報処理方法である。
　請求項１９に記載の発明は、
　コンピュータを、
　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する手段、及び、
　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する手段、
　として機能させるためのプログラムである。
　請求項２０に記載の発明は、
　コンピュータを、
　車両に配置された他のコンピュータから、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する手段、及び、
　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する手段、
　として機能させるためのプログラムである。
　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
情報処理装置の機能構成を概念的に示すブロック図である。 情報処理装置のハードウエア構成を例示する図である。 情報処理装置の動作の第１例を示すフローチャートである。 第１の所定処理の流れを例示するフローチャートである。 第２の所定処理の流れを例示するフローチャートである。 第３の所定処理の流れを例示するフローチャートである。 第４の所定処理の流れを例示するフローチャートである。 情報処理装置の動作の第２例を示すフローチャートである。 第２実施形態の情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 情報処理装置およびサーバ装置のハードウエア構成を例示する図である。 第２実施形態における情報処理装置の動作の第１例を示すフローチャートである。 第２実施形態における情報処理装置の動作の第２例を示すフローチャートである。 サーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。 サーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、ブロック図における各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。
［第１実施形態］
　〔情報処理装置１０の機能構成例〕
　図１は、情報処理装置１０の機能構成を概念的に示すブロック図である。図１に示されるように、情報処理装置１０は算出部１２および処理実行部１４を備える。
　算出部１２は、車両の周囲の対象物（ランドマーク）の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）情報）、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit、以下ＩＭＵと呼ぶ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する。ＩＭＵはそれ自体で位置を示すものではないが、既知の位置において、時刻ｔまでのＩＭＵの情報（加速度情報および角速度情報）を計算することにより、時刻ｔの位置を推定することができる。ランドマークの検出結果やＩＭＵの情報を用いる場合、算出部１２は、例えばカルマンフィルタやパーティクルフィルタといったベイズ推定を利用する手法によって、車両の推定位置の確率分布を算出することができる。また、測位衛星から受信した測位用情報としてＧＰＳ情報を用いる場合、算出部１２は、例えばＧＰＳ信号の受信状態（例えば、ＧＰＳ信号を発信する各衛星の並び方、各衛星から受信したＧＰＳ信号の数）やＧＰＳ信号の受信感度などに基づいて、車両の推定位置の確率分布を算出することができる。
　ここで、地図データは道路及びその道路付近に設けられたランドマークに関する情報（以下、“ランドマーク情報”とも表記）を含む。ランドマーク情報は、少なくとも、各ランドマークを一意に識別する識別情報と、そのランドマークの位置情報（位置座標）とを含む。ランドマークの具体例としては、道路沿いに周期的に配置されるキロポスト、１００ｍポスト、デリニエータ、交通インフラ設備（例えば、標識、方面看板、信号など）、電柱、街灯などの地物が挙げられる。但し、ランドマークは車両の位置推定に活用可能なものであればよく、ここで挙げた例に限定されない。
　処理実行部１４は、確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する。処理実行部１４は、“確率分布に基づく車両の推定位置の確度”を、例えば、算出部１２により算出された確率分布の分散、標準偏差、最頻値などに基づいて判定できる。なお、ここで実行される所定処理は、車両の推定位置の確度を改善させるための処理、もしくは、車両走行時の安全性を向上するための処理である。所定処理の具体例については後述する。
　以上、本実施形態では、車両の推定位置の確からしさが、車両の推定位置の確率分布に基づいて判定される。そして、車両の推定位置の確からしさの度合いが所定の基準よりも低い場合、その確度を改善させるための処理や車両の走行の安全性を向上するための処理が実行される。これにより、車両の位置推定処理の精度の低下を防ぐ、又は、車両をより安全に制御できるといった効果が見込める。
　〔具体例〕
　以下、具体的な例を挙げて、第１実施形態をより詳細に説明する。
　＜ハードウエア構成＞
　情報処理装置１０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置１０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
　図２は、情報処理装置１０のハードウエア構成を例示する図である。情報処理装置１０は、バス１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２を有する。バス１０２は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される演算処理装置である。メモリ１０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現されるメモリである。ストレージデバイス１０８は、ROM（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどを用いて実現されるストレージデバイスである。
　入出力インタフェース１１０は、情報処理装置１０を周辺機器と接続するためのインタフェースである。例えば、入出力インタフェース１１０には、衛星からのＧＰＳ信号を受信してＧＰＳ情報を生成するためのＧＰＳモジュール１１０１や、車両の角速度および加速度を示す情報を生成するための慣性計測装置１１０２などが接続される。なお、慣性計測装置１１０２は、例えばジャイロセンサなどを用いて車両の角速度および加速度を示す情報を生成することができる。また、入出力インタフェース１１０には、ユーザからの入力操作を受け付ける各種入力装置や、ディスプレイ装置、それらが一体となったタッチパネルなどが更に接続されてもよい。
　ネットワークインタフェース１１２は、情報処理装置１０を通信網に接続するためのインタフェースである。情報処理装置１０は、ネットワークインタフェース１１２を複数有していてもよい。例えば、情報処理装置１０は、ＣＡＮ通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２と、ＷＡＮ（Wide Area Network）通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２を有する。例えば、情報処理装置１０は、走査装置３０、及び、図示しない外部のサーバ装置や周辺基地局とＷＡＮ通信網を介して通信することができる。走査装置３０は、車両の室内または室外に配置され、車両の周囲を走査する装置である。走査装置３０は、例えば、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）やＲＡＤＡＲ（Radio Detection and Ranging）などである。また、走査装置３０は、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Completed Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを備える装置であってもよい。すなわち走査装置３０は、車両の外界をセンシングする外界センサとして機能する。また、情報処理装置１０は、ＣＡＮ通信網を介して車両のＥＣＵ４０などと通信し、車両の動作を制御するための各種制御信号を取得することができる。また、情報処理装置１０は、周辺基地局の位置情報をネットワークインタフェース１１２を介して取得し、当該周辺基地局の位置情報を用いて、ＧＰＳモジュール１１０１により生成されるＧＰＳ情報を補正してもよい。
　ストレージデバイス１０８は、情報処理装置１０の各機能構成部を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４は、このプログラムモジュールをメモリ１０６に読み出して実行することで、情報処理装置１０の各機能構成部の機能を実現する。
　〔動作例〕
　以下、図を用いて、情報処理装置１０の具体的な動作例を説明する。
　＜第１の動作例＞
　図３は、情報処理装置１０の動作の第１例を示すフローチャートである。ここででは、情報処理装置１０は、ランドマークの検出結果を主に用いて車両の位置を推定する例を示す。
　まず、ＧＰＳモジュール１１０１が、複数の衛星からＧＰＳ信号を受信し、当該受信したＧＰＳ信号に基づいて位置情報（ＧＰＳ情報）を生成する。算出部１２は、ＧＰＳモジュール１１０１によって生成されたＧＰＳ情報を取得する（Ｓ１０２）。
　また、車両に配置された走査装置３０が車両の周囲を走査する。例えば、走査装置３０は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対して電磁波（光やミリ波）を照射し、周囲に存在する物体によって反射された反射波を検知することにより、当該物体までの距離および方角を測定することができる。また、走査装置３０は、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサを用いて生成される車両の周囲の画像データを解析する（例：特徴量マッチングなど）ことによって、車両の周囲に存在する物体を認識することができる。また、走査装置３０は、例えばＴＯＦ（Time of Flight）法などを用いて、認識した物体までの距離を算出することができる。また、走査装置３０は、例えば認識した物体に対応する画素の位置に基づいて、認識した物体の方角を示す情報を生成することができる。算出部１２は、走査装置３０によって生成される走査結果を取得する（Ｓ１０４）。
　なお、Ｓ１０２とＳ１０４は、その実行順序が入れ替わってもよいし、並行して実行されてもよい。
　算出部１２は、自車両の推定位置の確率分布を算出する（Ｓ１０６）。算出部１２は、例えば以下で説明するように、自車両の推定位置の確率分布を算出することができる。
　＜ランドマークの検出結果のみを用いた確率分布の算出例＞
　まず、算出部１２は、時刻ｔ－１における自車両の推定位置の確率分布と、車両の動作に関する制御情報（車両の移動速度および角速度を示す情報）とに基づいて、時刻ｔにおける自車両の推定位置の確率分布を算出する。詳細には、算出部１２は、時刻ｔ－１における自車両の推定位置の確率分布に、車両の制御情報と所定のノイズパラメータ（車両の制御情報と実際の車両の動作との間の誤差をモデル化したパラメータ）を作用させることによって、時刻ｔにおける自車両の推定位置の誤差分布（確率分布）を算出することができる。なお、算出部１２は、例えば、車軸センサなどにより検出されるホイールの単位時間あたりの回転数をＣＡＮ（Control Area Network）などを介して取得し、当該ホイールの回転数を車両の移動速度に換算することができる。また、算出部１２は、例えば慣性計測装置１１０２などを用いて検出される車両の角速度および加速度を取得することができる。
　そして、算出部１２は、時刻ｔにおける自車両の推定位置の確率分布と、地図データ上の各ランドマークの位置情報とに基づいて、Ｓ１０４の走査で検出された物体に対応するランドマークをそれぞれ識別する。算出部１２は、例えば次のように、Ｓ１０４の走査で検出された物体に対応するランドマークをそれぞれ識別することができる。上述したように算出された時刻ｔにおける自車両の推定位置の確率分布を正しいものと仮定した場合、算出部１２は、時刻ｔにおいて走査装置３０の走査によって検出される各ランドマークの距離および方角の予測値を、地図データに含まれる各ランドマークの位置情報を更に用いて推測できる。例えば、算出部１２は、上述のように算出した時刻ｔにおける確率分布により定まる最も確率の高い位置の位置情報と、地図データに含まれる各ランドマークの位置情報とを用いて、時刻ｔにおける各ランドマークの検出結果の予測値（距離および方角）を算出することができる。そして、算出部１２は、当該各ランドマークの距離および方角の予測値とＳ１０４の走査で検出された各物体の距離および方角の実測値とを比較して、Ｓ１０４の走査で検出された各物体とランドマークとの対応関係を識別することができる。
　さらに、Ｓ１０４の走査で検出された物体とランドマークとの対応関係が明確になることによって、算出部１２は自車両の推定位置の確率分布を補正することができる。具体的には、算出部１２は、識別した対応関係に基づいて、ランドマーク毎に予測値と実測値（Ｓ１０４の走査結果）とを比較してその差分値を算出する。この差分値は、時刻ｔ－１における自車両の推定位置の確率分布、車両の制御情報、および所定のノイズパラメータを用いて導出した自車両の推定位置の確率分布（理論値）と、走査装置３０に測定結果（各ランドマークまでの距離および方角）によって定まる自車両の位置（実測値）とのずれを示す。算出部１２は、算出された差分値をパラメータとして用いて、理論的に導出した確率分布のずれを補正することができる。なお、道路上に設置されるランドマークの中で、自車両の位置推定に用いるランドマークが予め定義されている場合、算出部１２は、Ｓ１０４の処理により得られる各ランドマークまでの距離および方角の情報の中から処理に必要な情報を絞り込み、自車両の推定位置の確率分布を算出してもよい。
　＜＜ＧＰＳ情報とランドマークの検出結果を用いた確率分布の算出例＞＞
　まず、算出部１２は、上述の例と同様に、時刻ｔ－１における自車両の推定位置の確率分布を用いて、時刻ｔにおける自車両の推定位置の確率分布を算出する。
　そして、算出部１２は、Ｓ１０２で取得したＧＰＳ情報を基に地図データを検索し、地図データ上で当該ＧＰＳ情報に対応するエリアを特定する。そして、算出部１２は、特定したエリア内に存在するランドマーク情報を地図データから取得する。
　そして、算出部１２は、時刻ｔにおいて走査装置３０の走査によって検出される各ランドマークの距離および方角の予測値を、地図データに含まれる各ランドマークの位置情報を更に用いて推測する。例えば、算出部１２は、Ｓ１０２で取得したＧＰＳ情報の位置情報を地図データ上の位置情報に換算し、当該換算した位置情報と地図データに含まれる各ランドマークの位置情報とを用いて、時刻ｔにおける各ランドマークの検出結果の予測値（距離および方角）を算出することができる。そして、算出部１２は、当該各ランドマークの距離および方角の予測値との類似性に基づいて、Ｓ１０４の走査で検出された各物体とランドマークとの対応関係を識別する。
　そして、算出部１２は、識別した対応関係に基づいて、ランドマーク毎に予測値と実測値（Ｓ１０４の走査結果）とを比較してその差分値を算出し、当該差分値をパラメータとして用いて、理論的に導出した確率分布のずれを補正することができる。なお、道路上に設置されるランドマークの中で、自車両の位置推定に用いるランドマークが予め定義されている場合、算出部１２は、Ｓ１０４の処理により得られる各ランドマークまでの距離および方角の情報の中から処理に必要な情報を絞り込み、自車両の推定位置の確率分布を算出してもよい。
　図３に戻り、処理実行部１４は、算出部１２が算出した自車両の位置の確率分布を取得し、当該確率分布に基づく推定位置の確度が基準を満たしているか否かを判定する（Ｓ１０８）。例えば、処理実行部１４は、確率分布を基に、分散、標準偏差、または分布の最頻値を示す位置に対応する確率などを取得する。そして、処理実行部１４は、例えば、“分散または標準偏差が所定の閾値以下”、または、“分布の最頻値を示す位置に対応する確率が所定の閾値以上”といった、推定位置の確度に対する基準が満たされているか否か判定する。
　推定位置の確度が基準を満たしていない場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、処理実行部１４は、後述する、推定位置の確度を向上させるための所定処理を少なくとも１つ実行する（Ｓ１１０）。一方、推定位置の確度が基準を満たしていない場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、処理実行部１４は、後述の所定の処理を実行せずに処理を終了する。
　＜＜第１の所定処理＞＞
　図４は、第１の所定処理の流れを例示するフローチャートである。
　処理実行部１４は、自車両の位置推定に用いたランドマークを変更する（Ｓ２０２）。例えば、処理実行部１４は、算出部１２が車両の推定位置の確率分布を算出する際に使用しなかった、地図データに含まれる他のランドマークを新たに追加する。また例えば、処理実行部１４は、算出部１２が車両の推定位置の確率分布を算出する際に使用したランドマークの少なくとも１つを、地図データに含まれる他のランドマークと入れ替えてもよい。
　また、処理実行部１４は、算出部１２に車両の推定位置の確率分布を再計算するように指示する。算出部１２は、処理実行部１４の指示に従い、変更後のランドマークの位置情報とＳ１０４の走査装置３０の走査結果とを用いて、車両の推定位置の確率分布を再計算する（Ｓ２０４）。
　このように、車両の位置推定に用いるランドマークの組み合わせを変更する（新たなランドマークを加える）ことにより、車両の位置をより高い確度で推定することができる。
　＜＜第２の所定処理＞＞
　図５は、第２の所定処理の流れを例示するフローチャートである。
　まず、処理実行部１４は、車両の速度を制御する指示（減速させる指示）を、ＣＡＮを介してＥＣＵ４０に送信する（Ｓ３０２）。ＥＣＵ４０は、処理実行部１４からの指示に従って車両を減速させる。なお、意図しない車両の動作によってドライバーが困惑しないようにするために、処理実行部１４は、好ましくは、車両の位置推定処理の精度を向上させるために減速する旨の音声メッセージなどをスピーカーやディスプレイに出力する。また、減速することで位置情報が不安定な自動運転車両の安全性を向上させる効果も期待できる。
　また、処理実行部１４は、算出部１２に、車両が減速した後で走査装置３０によって生成される走査結果を取得して、車両の推定位置の確率分布を再計算するように指示する。算出部１２は、例えばＥＣＵ４０によって減速制御が所定時間継続されたタイミングで、走査装置３０による車両の周囲の走査結果を再度取得する（Ｓ３０４）。そして、算出部１２は、再度取得した走査装置３０の走査結果を用いて、車両の推定位置の確率分布を算出し直す（Ｓ３０６）。
　車両の移動速度を遅くすることにより、走査装置３０が、車両の周囲に存在するランドマークを検出しやすくなる。結果として、走査装置３０の走査結果を用いた車両の位置推定の確度を向上させる効果が期待できる。また、減速することで位置情報が不安定な自動運転車両の安全性を向上させる効果も期待できる。
　なお、処理実行部１４は、再計算した車両の推定位置の確率分布を基に推定位置の確度を更に判定してもよい。なお、再計算した確率分布に基づく推定位置の確度が基準未満であった場合、処理実行部１４は、車両の速度が予め定められた下限速度に達するまで、車両の速度を更に減速させてもよい。或いは、処理実行部１４は、図４、図６、及び図７に例示される所定処理の少なくとも１つを更に実行することができる。
　＜＜第３の所定処理＞＞
　図６は、第３の所定処理の流れを例示するフローチャートである。
　まず、処理実行部１４は、前方車両との距離が所定の閾値未満か否かを判定する（Ｓ４０２）。前方車両との距離は、例えば、走査装置３０の走査結果から算出することができる。また、この車間距離に関して設定される閾値は、走査装置３０の走査範囲を十分確保できる距離である。このような閾値は、例えば、事前のテスト走行などによって適切な値に設定することができる。
　前方車両との距離が所定の閾値以上である場合（Ｓ４０２：ＮＯ）、処理実行部１４は前述の処理を実行せずに処理を終了する。一方、前方車両との距離が所定の閾値未満である場合（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、車間距離が所定の閾値に制御する旨の指示を、ＣＡＮを介してＥＣＵ４０に送信する（Ｓ４０４）。ＥＣＵ４０は、処理実行部１４からの指示に従って車両の動作を制御し、前方車両との車間距離が所定の閾値の距離となるように制御する。なお、車両の意図しない動作によってドライバーが困惑しないようにするために、処理実行部１４は、好ましくは、車両の位置推定処理の精度を向上させるために車間距離を取る旨の音声メッセージなどをスピーカーやディスプレイに出力する。また、車間距離を大きくすることで位置情報が不安定な自動運転車両の安全性を向上させる効果も期待できる。
　また、処理実行部１４は、算出部１２に、車間距離が制御された後に走査装置３０によって生成される走査結果を取得して、車両の推定位置の確率分布を再計算するように指示する。算出部１２は、例えばＥＣＵ４０から車間距離の制御の完了通知を受信すると、走査装置３０による車両の周囲の走査結果を再度取得する（Ｓ４０６）。算出部１２は、再度取得した走査装置３０の走査結果を用いて、車両の推定位置の確率分布を算出し直す（Ｓ４０８）。
　前方車両との距離を十分にとることによって、前方車両によって遮られる範囲が減り、走査装置３０の走査範囲が広がる。これにより、走査装置３０が、車両の周囲に存在するランドマークを検出しやすくなる。結果として、走査装置３０の走査結果を用いた車両の位置推定の確度を向上させる効果が期待できる。また、車間距離を大きくすることで位置情報が不安定な自動運転車両の安全性を向上させる効果も期待できる。
　なお、処理実行部１４は、再計算した車両の推定位置の確率分布を基に推定位置の確度を更に判定してもよい。なお、再計算した確率分布に基づく推定位置の確度が基準未満であった場合、処理実行部１４は、図４、図５、及び図７に例示される所定処理の少なくとも１つを更に実行することができる。
　＜＜第４の所定処理＞＞
　上記では、ランドマークを使った位置推定処理について述べたが、道路周辺の３次元空間を特定のブロック幅（ボクセルサイズ）に区切ったときの特徴量を利用した位置推定が提案されている。これはNormal Distributions Transform（ＮＤＴ）アルゴリズムと呼ばれ、計算量と参照データの保存量が少ないことが利点である。ＮＤＴアルゴリズムでは、ブロック幅が小さいほど位置精度が向上するが、データの保存量が増加する。従って、位置精度が確保できる場合は、ブロック幅は大きいことが望ましい。
　なお、サーバ装置（図示せず）といったデータの保存量があまり問題にならない環境では、ブロック幅の異なる複数の地図データを保存することが可能である。以下、ブロック幅の異なる地図データを図示しないサーバ装置から読み出して自車両の位置推定に利用する場合における処理の一例を、図７を用いて説明する。
　図７は、第４の所定処理の流れを例示するフローチャートである。
　処理実行部１４は、算出部１２に、位置推定に用いる地図データのブロック幅を縮小して、車両の推定位置の確率分布を再計算するように指示する。算出部１２は、処理実行部１４の指示に従い、位置推定に用いる地図データのブロック幅を縮小する（Ｓ５０２）。具体的には、算出部１２は、図示しないサーバ装置に保存されているブロック幅の異なる複数の地図データの中から、先の位置推定で使用した地図データよりもブロック幅が小さい（例えば１段階小さい）地図データを、車両位置の再推定に使用する地図データとして読み出す。そして、算出部１２は、ブロック幅を縮小した地図データに基づいて、車両の推定位置の確率分布を算出し直す（Ｓ５０４）。
　上述したように、ＮＤＴアルゴリズムでは、ブロック幅が小さいほど、位置推定の精度が向上する。このように、位置推定時に基準とするランドマークが存在する範囲を絞り込むことにより、走査装置３０の走査結果を用いた車両の位置推定の確度を向上させる効果が期待できる。
　なお、処理実行部１４は、再計算した車両の推定位置の確率分布を基に推定位置の確度を更に判定してもよい。なお、再計算した確率分布に基づく推定位置の確度が基準未満であった場合、処理実行部１４は、図４、図５、及び図６に例示される所定処理の少なくとも１つを更に実行することができる。
　＜第２の動作例＞
　図８は、情報処理装置１０の動作の第２例を示すフローチャートである。ここでは、情報処理装置１０が、ＧＰＳ情報を主に用いて車両の位置を推定する例を示す。
　まず、ＧＰＳモジュール１１０１が、複数の衛星からＧＰＳ信号を受信し、当該受信したＧＰＳ信号に基づいて位置情報（ＧＰＳ情報）を生成する。算出部１２は、ＧＰＳモジュール１１０１によって生成されたＧＰＳ情報を取得する（Ｓ６０２）。
　算出部１２は、ＧＰＳ情報を用いて、車両の推定位置の確率分布を算出する（Ｓ６０４）。例えば、算出部１２は、ＧＰＳ情報が示す位置を、自車両の推定位置として決定することができる。
　処理実行部１４は、算出部１２が算出した自車両の位置の確率分布を取得し、当該確率分布に基づく推定位置の確度が基準を満たしているか否かを判定する（Ｓ６０６）。例えば、処理実行部１４は、確率分布を基に、分散、標準偏差、または最頻値を示す位置に対応する確率などを得る。そして、処理実行部１４は、例えば、“分散または標準偏差が所定の閾値以下”、または、“分布の最頻値を示す位置に対応する確率が所定の閾値以上”といった、推定位置の確度に対する基準が満たされているか否か判定する。
　ここで、ＧＰＳ情報の精度は、例えばＧＰＳ信号の受信状態（例えば、ＧＰＳ信号を発信する各衛星の並び方、各衛星から受信したＧＰＳ信号の数）やＧＰＳ信号の受信感度などに依存する。例えば、受信状態や受信感度が悪いほど、ＧＰＳ信号を基に生成されるＧＰＳ情報に含まれる誤差が大きくなる。すると、ＧＰＳ情報は、ある程度の誤差範囲を持つ位置情報として生成される。この場合、算出部１２は、当該ＧＰＳ情報の誤差範囲における確率分布を、例えば一様分布といった所定の分布モデルとみなすことができる。またこの場合、ＧＰＳ情報の誤差範囲が広くなるほど、確率分布の分散や標準偏差が大きくなり、また、当該範囲のいずれかの地点を自車両の推定位置として選んだ場合の確からしさも低くなる。
　推定位置の確度が基準を満たしていない場合（Ｓ６０６：ＹＥＳ）、処理実行部１４は、算出部１２に、Ｓ１０４で説明したように走査装置３０によって生成される走査結果を取得して、車両の推定位置の確率分布を再計算するように指示する。算出部１２は、処理実行部１４の指示に従い、走査装置３０から走査結果を取得する（Ｓ６０８）。そして、算出部１２は、図３を用いて説明したように、走査装置３０の走査結果を用いて、車両の推定位置の確率分布を算出し直す（Ｓ６１０）。
　これにより、ＧＰＳ情報による位置推定の精度が低い場合に、車両の周囲のランドマークの情報を用いて、車両の位置をより高い確度で推定することができる。
　なお、処理実行部１４は、再計算した車両の推定位置の確率分布を基に推定位置の確度を更に判定してもよい。なお、再計算した確率分布に基づく推定位置の確度が基準未満であった場合、処理実行部１４は、図４から図７に例示される所定処理の少なくとも１つを実行することができる。一方、推定位置の確度が基準を満たしていない場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、処理実行部１４は、上述の処理を実行せずに処理を終了する。
　［第２実施形態］
　〔システム構成例〕
　図９は、第２実施形態の情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０およびサーバ装置２０を含んで構成される。情報処理装置１０は、第１実施形態と同様に、車両に配置される装置である。また、サーバ装置２０は、各車両に配置される情報処理装置１０と通信可能な装置である。説明の便宜上、図１の情報処理システム１は１つの情報処理装置１０および１つのサーバ装置２０を含むように描かれているが、情報処理システム１は複数の情報処理装置１０および／または複数のサーバ装置２０を含んでいてもよい。
　＜情報処理装置１０の機能構成＞
　本実施形態の処理実行部１４は、算出部１２により算出された確率分布に基づく車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった場所の位置情報を含む情報（以下、“第１情報”とも表記）を出力する処理を実行する。処理実行部１４は、例えば、Ｓ１０８の判定において“車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった”と判定されたときの車両の位置情報をＧＰＳモジュールの１１０１から取得して第１情報に含めることができる。また例えば、Ｓ１０８の判定において“車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった”場合、処理実行部１４は、算出部１２が算出した車両の推定位置の確率分布に基づいて、最も確率の高い場所の位置情報を特定し、その位置情報を第１情報に含めることができる。
　＜サーバ装置２０の機能構成＞
　サーバ装置２０は、取得部２２および出力部２４を備える。取得部２２は、車両に配置された情報処理装置１０から、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった地点の位置情報を含む第１情報を取得する。取得部２２は、取得した第１情報を、所定の記憶部（例えば、サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積する。出力部２４は、所定の記憶部に蓄積された第１情報に含まれる位置情報を用いて、第１情報の取得頻度（例えば、第１情報の累積取得数、単位時間あたりの取得数など）が基準以上である位置を示す情報を出力する。一例として、出力部２４は、第１情報の位置情報が示す場所毎または当該場所を含むエリア毎に当該位置情報の取得数をカウントし、カウント数が所定の閾値以上である場所又はエリアを示す情報をディスプレイ装置などに出力することができる。
　〔ハードウエア構成〕
　図１０を用いて情報処理装置１０およびサーバ装置２０のハードウエア構成例について説明する。図１０は、情報処理装置１０およびサーバ装置２０のハードウエア構成を例示する図である。情報処理装置１０およびサーバ装置２０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。なお、情報処理装置１０は、第１実施形態と同様のハードウエア構成を有する。以下では、主に、サーバ装置２０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について説明する。
　＜サーバ装置２０のハードウエア構成例＞
　サーバ装置２０は、バス２０２、プロセッサ２０４、メモリ２０６、ストレージデバイス２０８、入出力インタフェース２１０、及びネットワークインタフェース２１２を有する。バス２０２は、プロセッサ２０４、メモリ２０６、ストレージデバイス２０８、入出力インタフェース２１０、及びネットワークインタフェース２１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ２０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ２０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される演算処理装置である。メモリ２０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現されるメモリである。ストレージデバイス２０８は、ROM（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどを用いて実現されるストレージデバイスである。
　入出力インタフェース２１０は、サーバ装置２０を周辺機器と接続するためのインタフェースである。例えば、入出力インタフェース２１０には、キーボードやマウスなどの入力装置２１０１、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイ装置２１０２、それらが一体となったタッチパネルなどが接続される。
　ネットワークインタフェース２１２は、サーバ装置２０を通信網に接続するためのインタフェースである。サーバ装置２０は、ＷＡＮ（Wide Area Network）通信網に接続するためのネットワークインタフェース２１２を有する。例えば、サーバ装置２０は、ＷＡＮ通信網を介して車両に配置された情報処理装置１０と通信し、第１情報を取得する。
　ストレージデバイス２０８は、サーバ装置２０の各機能構成部を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ２０４は、このプログラムモジュールをメモリ２０６に読み出して実行することで、サーバ装置２０の各機能構成部の機能を実現する。
　〔動作例〕
　以下、図を用いて、情報処理装置１０およびサーバ装置２０の具体的な動作例を説明する。
　＜情報処理装置１０の第１の動作例＞
　図１１は、第２実施形態における情報処理装置１０の動作の第１例を示すフローチャートである。図１１の処理は、図３のフローチャートのＳ１１０の所定処理として実行される。
　処理実行部１４は、推定位置の確度が基準未満の場所を示す位置情報を含む第１情報を生成する（Ｓ７０２）。例えば、処理実行部１４は、例えば、Ｓ１０８の判定において“車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった”と判定されたときの車両の位置情報をＧＰＳモジュールの１１０１から取得することができる。また例えば、Ｓ１０８の判定において“車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった”場合、処理実行部１４は、算出部１２が算出した車両の推定位置の確率分布に基づいて、最も確率の高い場所の位置情報を特定および取得するができる。処理実行部１４は、このように取得した位置情報を第１情報に含め、サーバ装置２０に送信する（Ｓ７０４）。この時、処理実行部１４は、更に、車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった際の、日付および時刻を示す情報を第１情報に含めて、サーバ装置２０に送信するようにしてもよい。
　＜情報処理装置１０の第２の動作例＞
　図１２は、第２実施形態における情報処理装置１０の動作の第２例を示すフローチャートである。本動作例では、第１情報を情報処理装置１０の記憶装置（例：ストレージデバイス１０８など）に一旦記憶（出力）し、所定の送信条件を満たした場合に、当該記憶装置に記憶されている第１情報をサーバ装置２０に一括送信する点で図１１の処理と相違する。図１２の処理は、図３のフローチャートのＳ１１０の所定処理として実行される。
　処理実行部１４は、推定位置の確度が基準未満の場所を示す位置情報を含む第１情報を生成する（Ｓ８０２）。例えば、処理実行部１４は、例えば、Ｓ１０８の判定において“車両の推定位置の確度が所定の基準より低くなった”と判定されたときの車両の位置情報をＧＰＳモジュールの１１０１から取得することができる。また例えば、処理実行部１４は、算出部１２が算出した車両の推定位置の確率分布に基づいて、最も確率の高い場所の位置情報を特定および取得するができる。処理実行部１４は、このように取得した位置情報を第１情報に含め、情報処理装置１０の記憶装置（例えば、ストレージデバイス１０８など）に出力する（Ｓ８０４）。
　その後、処理実行部１４は、記憶装置に記憶されている第１情報の送信条件を満たすか否かを判定する（Ｓ８０６）。送信条件は、例えば、情報処理装置１０の記憶装置に記憶されている未送信の第１情報の個数が所定の数に達した場合、または、現在時刻が予めスケジュールされた送信時刻に達した場合などである。
　送信条件を満たさない場合は（Ｓ８０６：ＮＯ）、処理実行部１４は後述の処理を実行しない。なお、後に送信条件が満たされた場合に、処理実行部１４は後述の処理を実行する。
　送信条件を満たす場合（Ｓ８０６：ＹＥＳ）、処理実行部１４は、記憶装置に記憶されている未送信の第１情報を読み出し、サーバ装置２０へ送信する（Ｓ８０８）。そして、処理実行部１４は、Ｓ８０８で送信した第１情報を記憶装置から削除する（Ｓ８１０）。詳細には、処理実行部１４は、第１情報を正常に受信した旨を示す確認信号をサーバ装置２０から受信したことに応じて、送信済みの第１情報を記憶装置から削除する。処理実行部１４は、第１情報のレコードそのものを削除してもよいし、第１情報に削除フラグを付与することによって当該第１情報を論理的に削除してもよい。また、処理実行部１４は、送信済みの第１情報にフラグを付与しておき、定期的に実行されるバッチ処理によってフラグが付与されている情報を削除するようにしてもよい。また、処理実行部１４は、サーバ装置２０から受信エラーを示す信号を受信した場合、第１情報を再送するように構成されていてもよい。
　＜サーバ装置２０の動作例＞
　図１３および図１４を用いてサーバ装置２０の具体的な動作を説明する、図１３及び図１４は、サーバ装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。図１３の例では、第１情報の蓄積処理（Ｓ９０２、Ｓ９０４）が示されている。また、図１４の例では、第１情報を用いた解析処理（Ｓ１００２、Ｓ１００４）が例示されている。
　まず、第１情報の蓄積処理について、図１３を用いて説明する。
　取得部２２は、情報処理装置１０から第１情報を受信する（Ｓ９０２）。そして、取得部２２は、Ｓ２０２で受信した第１情報を所定の記憶部（例えば、サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積する（Ｓ９０４）。
　次に、第１情報を用いた解析処理の例を、図１４を用いて説明する。
　第１情報を用いた解析処理は、例えば、サーバ装置２０またはサーバ装置２０に接続される他の装置からの解析要求に応じて実行される。ここでは、サーバ装置２０の入出力インタフェース２１０に接続された入力装置２１０１（キーボードやタッチパネル）を介して、解析要求を受信する場合を例示する。
　出力部２４は、解析要求に応じて、所定の記憶部（例えば、サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積されている第１情報それぞれの位置情報を参照し、第１情報の取得頻度が基準以上の場所を特定する（Ｓ１００２）。
　一例として、出力部２４は、次のように、第１情報の取得頻度が基準以上の場所を特定することができる。まず、出力部２４は、第１情報の位置情報が示す場所単位で第１情報の取得数をカウントする。そして、出力部２４は、場所単位にカウントした値を、出力部２４の機能を実現するプログラムモジュールなどにおいて定義される基準閾値と比較し、基準閾値を超える場所を“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”と判別することができる。なおこの場合において、出力部２４は、３つ以上の位置情報を用いて定義されるエリア単位で第１情報の数をカウントしてもよい。また他の例として、第１情報が生成された時刻を示す情報が含まれている場合、出力部２４は、時刻情報に基づいて単位時間（例えば、１年単位、１ヶ月単位、１週間単位など）あたりの第１情報の取得頻度を算出し、当該単位時間当たりの第１情報の取得頻度と基準閾値とを比較することによって、“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”を特定することもできる。また、出力部２４は、ある特定の時間帯（たとえば、平日の８：００から１０：００など）における第１情報の取得頻度を算出し、それ以外の時間帯と比較することによって、“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”を特定することもできる。
　そして、出力部２４は、Ｓ１００２の処理により特定された“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”を示す情報を出力する（Ｓ１００４）。出力部２４は、例えば、Ｓ１００２で特定された場所の位置情報を地図データ上の位置に換算してプロットした地図データを、サーバ装置２０に接続されたディスプレイ装置２１０２に出力することができる。
　このように、本実施形態では、サーバ装置２０によって、第１情報（位置推定の確度が基準未満である場所の位置情報を含む第１情報が各車両の情報処理装置１０から自動運転が収集され、所定の記憶装置に蓄積される。所定の記憶装置に蓄積された第１情報群は、自車両の位置推定処理の精度が低下する事象が頻繁に発生する場所を示す有益な情報となる。そして、そのような場所を示す情報がサーバ装置２０に接続されるディスプレイ装置２１０２などに出力されることにより、位置推定の精度を向上させる何らかの措置を取る必要がある場所を道路の管理者などが容易に把握することができる。そして、道路管理者は、例えば該当する場所に新たなランドマークを調整または追加して、位置推定の精度を向上させるといった対策を講じることができる。また例えば、位置推定にＮＤＴアルゴリズムを利用している場合、道路管理者は、例えばブロック幅のより小さいＮＤＴアルゴリズム用の地図データをサーバ装置２０に追加して位置推定の精度を向上させるといった対策を講じることができる。
　また他の例として、第１情報が生成された日付を示す日付情報が含まれている場合、出力部２４は、日付情報に基づいて日ごとの第１情報の取得頻度を算出し、基準閾値とを比較することによって、“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”を特定する。また、出力部２４は、ある特定の期間（たとえば、５月の第１週など）における第１情報の取得頻度を算出し、それ以外の期間と比較することによって、“第１情報の取得頻度が基準以上の場所”を特定することもできる。
　例えば、葉が夏場には多く冬場には少ないような樹木や、夏場にはこのような樹木の葉陰に隠れやすい看板などを位置推定のためのランドマークとして使用する場合、ＮＤＴアルゴリズム用の地図データを季節によって変更しなければならない地点が存在し得る。本実施形態では、特定の期間中の第１情報の取得頻度が基準以上の場所を特定できるようにしたことで、道路管理者は、例えば、地図データを季節によって切り替えるべき場所と、切り替えないでよい場所とを判別することができる。
　〔第２実施形態の変形例〕
　以下、第２実施形態の変形例の動作について説明する。
　＜情報処理装置１０の機能構成＞
　処理実行部１４は、第１情報を出力する際、情報処理装置１０が配置されている車両の個体情報や車種情報の少なくともいずれか一方を更に取得して第１情報に紐付けて出力してもよい。ここで、“車両の個体情報”の一例としては、車両の製造番号（シリアル番号）といった各個体を一意に特定可能な情報が挙げられる。また、“車両の車種情報”としては、車両の製品名や製品型番といった情報が挙げられる。
　＜サーバ装置２０の機能構成＞
　取得部２２は、車両の個体情報や車種情報の少なくともいずれか一方を更に含む第１情報を取得して、所定の記憶装置（サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積する。
　出力部２４は、車両の車種情報を含む第１情報群を用いて、車種情報により識別される車種毎に第１情報の発生頻度を計算することができる。そして、出力部２４は、車種毎に計算した第１情報の発生頻度と、出力部２４の機能を実現するプログラムモジュールなどにおいて定義される基準閾値とを比較し、基準閾値を超える車種を特定することができる。出力部２４は、特定した車種を示す情報を、例えばサーバ装置２０のディスプレイ装置２１０２などに出力する。
　これにより、サーバ装置２０を運用している団体などが、車両の位置推定処理の精度が頻繁に低下している車種を把握し、メーカーなどに情報提供することができる。
　また、出力部２４は、車両の個体情報を含む第１情報群を用いて、個体情報により識別される個体（特定の車両）毎に第１情報の取得頻度を計算することができる。そして、出力部２４は、個体毎に計算した第１情報の発生頻度と、出力部２４の機能を実現するプログラムモジュールなどにおいて定義される基準閾値とを比較し、基準閾値を超える個体を特定することができる。さらに、出力部２４は、特定した個体に紐付けられたユーザ装置に通知メッセージを出力することができる。具体的には、出力部２４は、例えば、特定した個体の個体識別情報をキーとして用いて、ストレージデバイス２０８などにおいて各車両の個体情報に紐付けて予め登録されたユーザ装置の宛先アドレスを読み出す。そして、出力部２４は、通知メッセージを生成する。ここで、通知メッセージは、例えば、走査装置３０の設置位置や向きなどを確認するように促すメッセージや、走査装置３０のハードウエア異常（例：レンズ汚れ、各種センサの故障など）の可能性を警告するメッセージなどである。出力部２４は、生成した通知メッセージの宛先に読み出した宛先アドレスを設定し、当該宛先アドレスに対応するユーザ装置に通知メッセージを送信する。
　このように通知されるメッセージをユーザ宛に送信することにより、走査装置３０のメンテナンスを行うように当該ユーザを誘導することができる。これにより、自車両の位置推定処理の精度が、走査装置３０の不良によって低下する問題を解消する効果が見込める。
　〔第２実施形態の変形例２〕
以下、第２実施形態の他の変形例の動作について説明する。
　＜情報処理装置１０の機能構成＞
　処理実行部１４は、第１情報を出力する際、情報処理装置１０が配置されている車両の周辺の天候情報を更に取得して第１情報に紐付けて出力してもよい。ここで、天候情報は、不図示の天候情報サーバから車両の現在位置周辺に対応する天候情報を取得したものなどであって、位置推定の確度が基準未満であるときの、天気、風向風速、降水量、降雪量、積雪量、気温の少なくともいずれかの情報を含む。
　＜サーバ装置２０の機能構成＞
　取得部２２は、車両の周辺の天候情報を更に含む第１情報を取得して、所定の記憶装置（サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積する。
　出力部２４は、天候情報を含む第１情報群を用いて、天候情報により識別される天候状況毎に第１情報の発生頻度を計算することができる。そして、出力部２４は、天候状況毎に計算した第１情報の発生頻度と、出力部２４の機能を実現するプログラムモジュールなどにおいて定義される基準閾値とを比較し、基準閾値を超える天候状況を特定することができる。また、出力部２４は、天候ごとに第１情報の取得頻度が基準閾値以上である位置を示す情報を、例えばサーバ装置２０のディスプレイ装置２１０２などに出力する。
　例えば、西日の状況や、大雨・霧などの影響によって、ランドマークの認識精度が一時的に下がることで、位置推定の確度が低下する場合がある。この点において、本変形例では、天候ごとに第１情報の取得頻度が基準閾値以上である位置を示す情報などを出力する。これにより、例えば、車両のドライバーに、現在の天候において自動運転の継続に注意を要する地点の情報などを提供することができる。
　〔第２実施形態の変形例３〕
以下、第２実施形態の他の変形例の動作について説明する。
　＜情報処理装置１０の機能構成＞
　処理実行部１４は、第１情報を出力する際、情報処理装置１０が配置されている車両に搭載されている外界センサに関するセンサ情報を更に取得して第１情報に紐付けて出力してもよい。ここで、センサ情報には、外界センサの形式、年式や性能に関する情報（例えば、センサの検知範囲や解像度などを示す情報、センサの種類や型番を示す情報など）を含む。
　＜サーバ装置２０の機能構成＞
　取得部２２は、車両に搭載されている外界センサに関するセンサ情報を更に含む第１情報を取得して、所定の記憶装置（サーバ装置２０のストレージデバイス２０８など）に蓄積する。
　出力部２４は、センサ情報を含む第１情報群を用いて、センサ情報により識別される外界センサの形式、年式または性能毎に第１情報の発生頻度を計算することができる。そして、出力部２４は、外界センサの形式、年式または性能毎に計算した第１情報の発生頻度と、出力部２４の機能を実現するプログラムモジュールなどにおいて定義される基準閾値とを比較し、基準閾値を超える外界センサの形式、年式または性能を特定することができる。また、出力部２４は、外界センサの形式、年式または性能ごとに第１情報の取得頻度が基準閾値以上である位置を示す情報を、例えばサーバ装置２０のディスプレイ装置２１０２などに出力する。
　例えば、特定の形式の外界センサについてのみ、第１情報の取得頻度が基準閾値以上である場合、その位置で位置推定に利用されるランドマークが当該特定の外界センサの形式に適していないことが考えられる。この点において、本変形例では、外界センサの形式、年式または性能ごとに第１情報の取得頻度が基準閾値以上である位置を示す情報などを出力する。これにより、例えば、道路管理者が、該当する場所に対応するランドマークを調整または追加して位置推定の精度を向上させるといった対策を講じる際に、有効な情報を提供することができる。
　上記の実施例において、情報処理装置１０はＧＰＳ衛星から受信した測位用情報に基づいて位置情報を生成することとしているが、ＧＰＳ衛星に限定されるものではなく、ＧＬＯＮＡＳＳ（登録商標）（Globalnaya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema）衛星、Ｇａｌｉｌｅｏ（登録商標）衛星、準天頂衛星等のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System / 全球測位衛星システム）に属する測位衛星から受信した測位用情報に基づいて位置情報を生成してもよい。
　以上、図面を参照して実施形態及び実施例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
　この出願は、２０１７年１月３１日に出願された日本出願特願２０１７－０１６００７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (20)

  1. 　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する算出部と、
    　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する処理実行部と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記処理実行部は、前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が前記所定の基準より低くなった場所の位置情報を含む第１情報を出力する処理を実行する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記処理実行部は、前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が前記所定の基準より低くなった日時を示す日時情報を含む第１情報を出力する処理を実行する、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記処理実行部は、前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が前記所定の基準より低くなった際の前記車両の周辺の天候を示す天候情報を含む第１情報を出力する処理を実行する、請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 　前記処理実行部は、前記車両の個体情報または前記車両の車種情報の少なくともいずれか一方を、前記第１情報と紐付けて出力する処理を更に実行する、請求項２～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記処理実行部は、前記車両に搭載される外界センサに関するセンサ情報を含む第１情報を出力する処理を実行する、請求項２～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記処理実行部は、前記確率分布の算出に用いた前記対象物を変更する処理を実行する、請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記処理実行部は、前記車両の移動速度または前記車両と周囲の他の車両との距離間隔を制御する処理を実行する、請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記処理実行部は、前記車両の位置推定に用いる前記地図データの範囲を変更する処理を実行する、請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　車両に配置された情報処理装置から、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する取得部と、
    　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する出力部と、
    　を備えるサーバ装置。
  11. 　前記取得部は、前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった日時を示す日時情報を更に含む前記第１情報を取得し、
    　前記出力部は前記日時情報に基づいて、日または時間帯ごとに前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する、
    　請求項１０に記載のサーバ装置。
  12. 　前記取得部は、前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった際の前記車両の周辺の天候を示す天候情報を更に含む前記第１情報を取得し、
    　前記出力部は前記天候情報に基づいて、天候ごとに前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する、
    　請求項１０に記載のサーバ装置。
  13. 　前記取得部は、前記車両の車種情報を更に含む前記第１情報を取得し、
    　前記出力部は、前記車種情報により識別される車種毎に計算した前記第１情報の取得頻度に基づいて前記第１情報の取得頻度が基準以上である車種を示す情報を出力する、
    　請求項１０～１２のいずれか１項に記載のサーバ装置。
  14. 　前記取得部は、前記車両に搭載される外界センサに関するセンサ情報を更に含む前記第１情報を取得し、
    　前記出力部は、前記センサ情報により識別される外界センサの種別毎に計算した前記第１情報の取得頻度に基づいて前記第１情報の取得頻度が基準以上である外界センサ種別を示す情報を出力する、
    　請求項１０～１３のいずれか１項に記載のサーバ装置。
  15. 　前記取得部は、前記車両の個体情報を更に含む前記第１情報を取得し、
    　前記出力部は、前記個体情報によって識別される車両毎に計算した前記位置情報の取得頻度に基づいて前記第１情報の取得頻度が基準以上である車両を特定し、当該特定された車両に紐付けられたユーザ装置に通知メッセージを出力する、
    　請求項１０に記載のサーバ装置。
  16. 　請求項２～６のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    　請求項１０～１５のいずれか１項に記載のサーバ装置と、
    　を備えることを含む情報処理システム。
  17. 　コンピュータが、
    　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する工程と、
    　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する工程と、
    　を含む情報処理方法。
  18. 　コンピュータが、
    　車両に配置された他のコンピュータから、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する工程と、
    　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する工程と、
    　を含む情報処理方法。
  19. 　コンピュータを、
    　車両の周囲の対象物の検出結果、測位衛星から受信した測位用情報、慣性計測装置（Inertial Measurement Unit：ＩＭＵ）の少なくとも１つ以上の情報と地図データとを用いて、当該車両の推定位置の確率分布を算出する手段、及び、
    　前記確率分布に基づく前記車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場合に、少なくとも１つの所定処理を実行する手段、
    　として機能させるためのプログラム。
  20. 　コンピュータを、
    　車両に配置された他のコンピュータから、当該車両の推定位置の確度が所定の基準よりも低くなった場所の位置情報を含む第１情報を取得する手段、及び、
    　前記第１情報に含まれる位置情報を用いて、前記第１情報の取得頻度が基準以上である位置を示す情報を出力する手段、
    　として機能させるためのプログラム。
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