WO2018180096A1 - 位置推定装置、サーバ装置、位置推定方法、地図情報更新方法、位置推定用プログラム、地図情報更新用プログラム、記録媒体、及び地図情報 - Google Patents

Abstract

状態が変化する場所を移動体が移動する場合であっても、その移動体の位置の推定精度を高める。移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報が記憶部に記憶され、移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得し、地図情報及び周辺情報に基づいて、移動体の位置を推定し、複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けてそのボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、移動体の位置の推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、移動体の位置を推定する。

Description

位置推定装置、サーバ装置、位置推定方法、地図情報更新方法、位置推定用プログラム、地図情報更新用プログラム、記録媒体、及び地図情報

　本願は、移動体の周辺の状態と地図とに基づいて移動体の位置を推定する位置推定装置の技術分野に属する。

　近年、例えばＮＤＴ（Normal Distribution Transform）、ＯＧＭ（Occupancy Grid Map）等を用いた３次元の詳細な地図情報に基づいて、自動運転を行う車両の研究開発が盛んである。例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を利用して計測した３次元位置情報と、慣性センサ（加速度センサおよびジャイロセンサ）を利用した車両の位置や姿勢の変化情報と、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）等の、車両の周辺にある物体の移動体からの相対的な位置及び形状を高精度に検出するセンサを搭載した地図整備のための専用車両が走行中にこのセンサにより検出された情報に基づいて、自動運転に利用するための地図情報が生成される。自動運転を行う車両は、この車両に搭載されたセンサにより検出された情報と地図情報とを比較して、車両の現在位置の推定を行う。

　特許文献１には、他の車両や歩行者、その他道路上の障害物などの存在を検出する検出部を備える車両が、検出部のミリ波レーダーのサンプリング間隔を、区間に対応付けられた警戒情報に基づいて変更する技術が開示されている。

特開２０１６－１７７５５５号公報

　例えば他の車両の駐車、人間の歩行、季節による植物の変化等により、地上の多くの場所では、状況によって状態が変化する。こうした場所の状態をセンサで検出して得られた情報と地図情報とを比較した場合、得られた情報と地図情報との間に差違が生じ、車両の現在位置の推定の精度が低下する恐れがあるという問題がある。

　特許文献１に記載の技術によれば、ミリ波レーダーのサンプリング間隔の変更により、物自体の検出精度は変えられるかもしれない。しかしながら、たとえ検出精度が向上したとしても、状態が変化する場所で地図情報との間に差違が生じる問題を解決することはできない。

　本願は、以上の点に鑑みてなされたものであり、その課題の一例は、状態が変化する場所を移動体が移動する場合であっても、その移動体の位置の推定精度を高めることが可能な位置推定装置、サーバ装置、位置推定方法、地図情報更新方法、位置推定用プログラム、地図情報更新用プログラム、記録媒体、及び地図情報を提供することにある。

　上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報を記憶する記憶部と、前記移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する取得部と、前記地図情報及び前記周辺情報に基づいて、前記移動体の位置を推定する推定部と、を備え、前記推定部は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、前記位置推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、前記移動体の位置を推定することを特徴とする。

　請求項８に記載の発明は、移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表すサーバ地図情報を記憶するサーバ記憶部と、移動体が備える取得部により取得された、該移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する周辺情報取得部と、前記取得された周辺情報に基づいて、前記記憶されたサーバ地図情報を更新する更新部と、を備え、前記更新部は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報を前記サーバ地図情報に含ませることを特徴とする。

　請求項１０に記載の発明は、コンピュータにより実行される位置推定方法において、移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する取得工程と、記憶部に記憶された、前記移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報及び前記周辺情報に基づいて、前記移動体の位置を推定する推定工程と、を含み、前記推定工程は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、前記推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする。

　請求項１１に記載の発明は、コンピュータにより実行される地図情報更新方法において、移動体が備える取得部により取得された、該移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する周辺情報取得工程と、前記取得された周辺情報に基づいて、記憶部に記憶された、移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表すサーバ地図情報を更新する更新工程と、を含み、前記更新工程は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報を前記サーバ地図情報に含ませることを特徴とする。

　請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、前記位置推定装置として機能させる位置推定用プログラムであることを特徴とする。

　請求項１３に記載の発明は、コンピュータを、前記サーバ装置として機能させる地図情報更新用プログラムであることを特徴とする。

　請求項１４に記載の発明は、前記位置推定用プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録したことを特徴とする。

　請求項１５に記載の発明は、前記地図情報更新用プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録したことを特徴とする。

　請求項１６に記載の発明は、三次元空間の状態を複数のボクセルで表す地図情報において、前記複数のボクセルのそれぞれについて、前記三次元空間内でボクセルに対応する位置における物体の存在有無又は形状を示す値を含み、且つ、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの値の信頼度を示す信頼度情報を含むことを特徴とする。

実施形態に係る位置推定装置の概要構成の一例を示すブロック図である。 実施例に係る通信システムの概要構成の一例を示すブロック図である。 （ａ）は、実施例に係るサーバ装置の概要構成の一例を示すブロック図である。（ｂ）は、実施例に係る位置推定装置の概要構成の一例を示すブロック図である。 （ａ）は、ボクセルに対する信頼度情報の関連付けの一例を示す図である。（ｂ）は、低信頼度のマークが関連付けられたボクセルの影響の一例を示す図である。 （ａ）は、実施例に係る低信頼度付加処理の一例を示すフローチャートである。（ｂ）は、実施例に係る高信頼度付加処理の一例を示すフローチャートである。 実施例に係る位置推定処理の一例を示すフローチャートである。

　次に、本願を実施するための形態について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る位置推定装置の概要構成を示すブロック図である。

　図１に示すように、実施形態に係る位置推定装置１は、記憶部１ａと、取得部１ｂと、推定部１ｃとを備える。位置推定装置１は、移動体に備えられてもよい。移動体の例として、自動車、自動二輪車等の車両、ドローン（または、Unmanned Aerial Vehicle）等の航空機等が挙げられる。移動体は、移動体の周辺の状態と地図とに基づく自動運転が可能である。

　記憶部１ａは、移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報を記憶する。

　取得部１ｂは、移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する。

　推定部１ｃは、地図情報及び周辺情報に基づいて、移動体の位置を推定する。ここで、推定部は、上述の複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けてそのボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、移動体の位置の推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、移動体の位置を推定する。

　以上説明したように、実施形態に係る位置推定装置１の動作によれば、ボクセルに関連付けられた信頼度に基づいて、移動体の位置が推定される。場所の状態の変化のしやすさに応じて、その場所に対応するボクセルの信頼度情報を関連付けることができる。従って、状態が変化する場所を移動体が移動する場合であっても、その移動体の位置の推定精度を高めることが可能となる。

　次に、上述した実施形態に対応する具体的な実施例について、図２乃至図６を用いて説明する。以下に説明する実施例は、サーバ装置と通信可能な位置推定装置に実施形態を適用した場合の実施例である。図２は、実施例に係る通信システムの概要構成の一例を示すブロック図である。図３（ａ）は、実施例に係るサーバ装置の概要構成の一例を示すブロック図である。図３（ｂ）は、実施例に係る位置推定装置の概要構成の一例を示すブロック図である。図４（ａ）は、ボクセルに対する信頼度情報の関連付けの一例を示す図である。図４（ｂ）は、低信頼度のマークが関連付けられたボクセルの影響の一例を示す図である。図５（ａ）は、実施例に係る低信頼度付加処理の一例を示すフローチャートである。図５（ｂ）は、実施例に係る高信頼度付加処理の一例を示すフローチャートである。図６は、実施例に係る位置推定処理の一例を示すフローチャートである。

　図２に示すように、実施例に係る通信システムＳは、サーバ装置１０と、複数の位置推定装置２０とを備える。サーバ装置１０と各位置推定装置２０とはネットワーク７を介して通信可能である。ネットワーク７は、例えばインターネットであってもよい。各位置推定装置２０は、車両５に搭載される。各車両５は、車両５の周辺の状態と地図とに基づく自動運転が可能である。車両５の周辺の状態とは、例えば、車両５の周辺の物体の有無及び物体の形状の少なくとも何れか一方のことをいう。サーバ装置１０の詳細を図３（ａ）に、位置推定装置２０の詳細を図３（ｂ）に表している。

　図３（ａ）に示すように、サーバ装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３とを備える。制御部１１～通信部１３は、バス１４を介して接続される。

　制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える。ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部１２に記憶された各種プログラムを読み出して実行することにより、制御部１１がサーバ装置１０の地図情報を更新する。

　記憶部１２は、例えばハードディスク等の不揮発性メモリにより構成されている。記憶部１２には、サーバ装置１０の地図情報を制御するための各種プログラムが記憶されている。各種プログラムは、例えば図示しないドライブ装置を介して記録媒体から読み込まれてもよいし、ネットワーク７を介して所定のサーバ装置からダウンロードされてもよい。

　また、記憶部１２には、車両５の自動運転のための地図データが記憶されている。地図データは、三次元空間の状態を複数のボクセルで表す。この場合の三次元空間は、例えば、車両が走行可能な場所及びその周辺を含む現実世界である。地図データは、例えば、車両が走行可能な場所及びその周辺の状態を三次元で表す。例えば、地図データは、ＮＤＴ、ＯＧＭ等の、車両が走行可能な場所及びその周辺の状態を複数のボクセルで表すグリッドマップであってもよい。複数のボクセルのそれぞれは、例えば車両が走行可能な場所周辺の物体の有無及び物体の形状の少なくとも何れか一方を示してもよい。より具体的には、各ボクセルは、現実世界（車両が走行可能な場所及びその周辺）においてボクセルが対応する位置における物体の有無及び物体の形状少なくとも何れか一方を示してもよい。地図データを作成するために、例えば、ＬＩＤＡＲ等の周辺の状態を検出する周辺センサを搭載した図示せぬ地図整備のための専用車両を走行させてもよい。周辺センサにより、例えば専用車両の位置を基準として、走行時に専用車両の周辺に存在した地物等の障害物の形状及び相対的な位置を複数の点の位置で示す点群データを収集する。点群データと収集時の専用車両の位置とに基づいて、点群の絶対位置（例えば緯度、経度、標高等）が計算される。地図内の空間を、グリッド状に整列された複数のボクセルに分割し、点群の絶対位置に基づいて、各ボクセル内の点の分布を示す三次元正規分布、又は各ボクセル内の障害物の占有確率や占有の有無等の情報が、ボクセルの値として計算される。このようなボクセルの値を含む地図データが作成される。

　また、地図データは、少なくとも１つのボクセルに関連付けて、そのボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、車両５の位置の推定に影響する信頼度情報を含む。ボクセルの信頼度とは、例えばそのボクセルの値、又はその値が示す障害物の存在若しくは不存在がどの程度信頼できるかを示す。信頼度情報は、その信頼度情報に関連付けられたボクセルの値が示す状態と現実世界でボクセルに対応する位置の実際の状態との間の差違の生じやすさに基づいて設定されている。例えば、現実世界において或るボクセルに対応する位置について、実際の状態とそのボクセルが示す状態との間で差違が生じやすいほどそのボクセルの信頼度が低く、差違が生じにくいほどそのボクセルの信頼度が高い。これは、車両５に搭載された後述する周辺センサ３１から得られる点群データとそのボクセルの値とを比較して、点群データとボクセルの値との間での差違の生じやすさ又は生じにくさに対応する。地図データは、例えば１つの段階の信頼度を示す信頼度情報のみを含んでもよい。例えば、信頼度情報が付されていないボクセルよりも相対的に信頼度が低いボクセルに対して、相対的に信頼度が低い信頼度を示す信頼度情報が関連付けられてもよい。この信頼度情報を、低信頼度情報という。或いは、信頼度情報が付されていないボクセルよりも相対的に信頼度が高いボクセルに対して、相対的に高い信頼度を示す信頼度情報が関連付けられてもよい。この信頼度情報を、高信頼度情報という。或いは、地図データは、２つの段階の信頼度をそれぞれ示す信頼度情報を含んでもよい。例えば、低信頼度情報が関連付けられたボクセルと、高信頼度情報が関連付けられたボクセルと、信頼度情報が関連付けられていないボクセルとが存在してもよい。或いは、３段階以上の信頼度情報が定義されてもよい。

　現実世界において、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい場所の例を説明する。例えば、季節に応じてその状態が変化する場所については、季節によって実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じたり生じなかったりする。例えば、広葉樹などの樹木、草花、作物などが存在する場所が挙げられる。また、駐車車両や駐輪する自転車が多い場所は、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい。また、走行車両や歩行者が多い場所も、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい。例えば、１日のうち時間帯によって駐車車両、自転車、走行車両、歩行者等が多くなったり少なくなったりする場所がある。また、建築物の建築や解体が行われている場所は、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい。また、現在工事中である場所は、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい。現実世界において、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じにくい場所の例として、周囲に上述したような植物、車両、歩行者等が少ない建築物の壁面、交通量が少ない道路面等が挙げられる。

　例えば、図４（ａ）に示すように、或る場所の道路１００の周囲に対応して、地図データにはボクセル群１１０、１２０及び１３０が定義されている。ボクセル群１１０は、店舗の壁面に対応し、この店舗の前は一定の人通りがある。ボクセル群１１０には、信頼度情報が関連付けられていない。ボクセル群１２０は樹木に対応し、ボクセル群１２０には、低信頼度情報が関連付けられている。ボクセル群１３０はビルの壁面に対応し、このビルの前の人通りは比較的少ない。ボクセル群１３０には、高信頼度情報が関連付けられている。

　通信部１３は、車両５との通信を制御する。

　地図データを作成又は更新する場合において、信頼度情報をボクセルに関連付ける方法を説明する。信頼度情報は、三次元空間内でその信頼度情報に関連付けられたボクセルに対応する位置に存在する物体の種類に基づいて設定されてもよい。物体の種類の例として、歩行者等の人間、車両、自転車、植物、工事現場、建造物の壁面、道路面等が挙げられる。例えば、地図整備のための専用車両に搭載されたカメラにより車両周辺の状態を撮影することにより得られた画像から、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい場所又は生じにくい場所が特定されてもよい。このような場所の特定はサーバ装置１０の管理者等の人間が行ってもよいし、サーバ装置１０等のコンピュータが行ってもよい。撮影された画像は、例えばフラッシュメモリ、光ディスク、ハードディスク等の記録媒体に記録される。例えば、人間が、画像から植物、工事現場等がある場所を特定し、又は車両、歩行者等が多そうな場所を特定して、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。また、人間が、画像から、道路から見て周囲に植物、車両、歩行者等が少ない建築物の壁面、又は交通量が少ない道路面を特定して、その壁面又は道路面に対応する１又は複数のボクセルに、高信頼度情報を関連付けてもよい。また例えば、サーバ装置１０に備えられる図示せぬドライブ装置を介して、上述した記録媒体に記録された画像が記憶部１２に記憶されてもよい。こうして、制御部１１は、画像を取得して、この画像に基づいて地図データを更新する。制御部１１が、画像からパターン認識により植物、工事現場等が認識された場所に対応するボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。また、制御部１１が、画像からパターン認識により壁面等を認識し、又は画像からStructure from motionにより平面を認識し、認識した壁面又は平面等に対応する１又は複数のボクセルに、高信頼度情報を関連付けてもよい。

　また例えば、専用車両に搭載された周辺センサにより得られた点群データに基づいて、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい場所又は生じにくい場所が特定されてもよい。このような場所の特定は人間が行ってもよいし、サーバ装置１０等のコンピュータが行ってもよい。例えば、周辺センサにより得られた点群データは、フラッシュメモリ、光ディスク、ハードディスク等の記録媒体に記録される。サーバ装置１０に備えられる図示せぬドライブ装置を介して、この記録媒体に記録された点群データが記憶部１２に記憶されてもよい。こうして、制御部１１は、点群データを取得して、この点群データに基づいて地図データを更新する。制御部１１は、専用車両が道路を定期的に走行し、定期的に得られた点群データのそれぞれと地図データとを比較して、実際の状態とボクセルが示す状態の間に差違が生じる場所を特定する。制御部１１は、差違が生じる場所に対応する点群データから、その場所に実際に存在した物が、植物等の、時間の経過に伴ってその状態が変化する所定種類の物であるか否かを推定する。実際に存在した物が所定種類の物であると推定された場合、制御部１１は、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。例えば、制御部１１は、点群の分散が大きい場所に、樹木が存在すると推定してもよい。また例えば、制御部１１は、定期的に得られた点群データのそれぞれと地図データとを比較して、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じる頻度が所定の第１頻度以上である場所を特定してもよい。そして、制御部１１は、特定された場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。制御部１１は、点群データに基づいて、特定した場所に実際に存在した物が、車両、歩行者等の、移動する所定種類の物であるか否かを推定し、所定種類の物であると推定された場合にのみ、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。例えば、制御部１１は、水平方向に平面上に分散する点群を道路等とみなし、その上に垂直方向に分散する点群を、車両又は歩行者と推定してもよい。或いは、制御部１１は、点群データから物の形状を推定し、形状から物の種類を推定してもよい。また例えば、制御部１１は、定期的に得られた点群データのそれぞれと地図データとを比較して、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じる頻度が所定の第２頻度未満である場所を特定してもよい。そして、制御部１１は、特定された場所に対応する１又は複数のボクセルに、高信頼度情報を関連付けてもよい。第２頻度は第１頻度以下である。制御部１１は、点群データに基づいて、特定した場所に実際に存在した物が、壁面等の、状態が変化しない所定種類の物であるか否かを推定し、所定種類の物であると推定された場合にのみ、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、高信頼度情報を関連付けてもよい。例えば、制御部１１は、道路の外側において、比較的高い位置まで垂直方向に平面上に分散する点群を、壁面と推定してもよい。

　また例えば、各車両５に搭載された後述する周辺センサ３１により得られた点群データに基づいて、サーバ装置１０が、実際の状態とボクセルが示す状態との間で差違が生じやすい場所又は生じにくい場所を特定してもよい。例えば、車両５に搭載された位置推定装置２０は、点群データから生成されたボクセルのデータと地図データとを比較して、実際の状態とボクセルが示す状態との間に差違が生じたときに周辺センサ３１により得られた点群データもしくはこの点群データから生成されたボクセルのデータ及びこのボクセルの位置情報、及び差違が生じた車両５の位置を示す位置情報（例えば緯度、経度、標高等）をサーバ装置１０へ送信してもよい。制御部１１は、通信部１３を介して点群データ及び位置情報を受信する。そして、制御部１１は、受信された点群データ及び位置情報に基づいて、記憶部１２に記憶された地図データを更新する。地図データの更新において、制御部１１は、少なくとも一のボクセルに関連付けて信頼度情報を関連付ける。信頼度情報を関連付ける方法は、基本的には地図整備のための専用車両の場合と同様であってもよいが、車両５の場合、専用車両のように同一ルートを定期的に走行するとは限らない。また、車両５の場合、実際の状態とボクセルが示す状態との間に差違が生じなかった場所についての点群データを送信しない。従って、差違が生じる頻度の計算ができない。従って、制御部１１は、実際の状態とボクセルが示す状態の間に差違が生じる場所に対応する点群データから、その場所に実際に存在した物が、植物等の、時間の経過に伴ってその状態が変化する所定種類の物であると推定した場合、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けることは可能である。或いは、所定数以上の別々の日で、ボクセルとの間で差違が生じた点群データが得られた場所がある場合、制御部１１は、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。制御部１１は、点群データに基づいて、特定した場所に実際に存在した物が、車両、歩行者等の、移動する所定種類の物であると推定した場合にのみ、低信頼度情報を関連付けてもよい。或いは、所定数以上の別々の日の同一時間帯に、ボクセルとの間で差違が生じた点群データが得られた場所がある場合、制御部１１は、その場所に対応する１又は複数のボクセルに、低信頼度情報を関連付けてもよい。

　地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、この信頼度情報に示される信頼度が適用される時間帯に関連付けてられてもよい。時間帯を示す情報は、例えば信頼度情報自体に含まれてもよいし、信頼度情報とは別に地図データに含まれてもよい。例えば、上述した専用車両又は車両５に搭載されたカメラにより撮影された画像又は周辺センサから得られた点群データに基づいて信頼度情報が設定される場合、その画像の撮影時刻又はその点群データが得られた時刻に対応する時間帯が、信頼度情報に関連付けられる。一の信頼度情報に複数の異なる時間帯が関連付けられてもよい。また例えば、一のボクセルに複数の信頼度情報が関連付けられ、その複数の信頼度情報のそれぞれに複数の異なる時間帯が関連付けられてもよい。

　地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、この信頼度情報に示される信頼度が適用される季節等の期間又は気温に関連付けてられてもよい。期間を示す情報は、例えば信頼度情報自体に含まれてもよいし、信頼度情報とは別に地図データに含まれてもよい。例えば、上述した専用車両又は車両５に搭載されたカメラにより撮影された画像又は周辺センサから得られた点群データに基づいて信頼度情報が設定される場合、その画像の撮影時刻又はその点群データが得られた時刻に対応する期間が、信頼度情報に関連付けられる。或いは、画像の撮影時刻又は点群データが得られた時刻における専用車両又は車両５が位置する場所の気温が、信頼度情報に関連付けられる。一の信頼度情報に複数の異なる期間（若しくは気温）が関連付けられてもよい。また、一のボクセルに複数の信頼度情報が関連付けられ、その複数の信頼度情報のそれぞれに複数の異なる期間（若しくは気温）が関連付けられてもよい。

　地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、この信頼度情報が設定された要因を示す要因情報に関連付けてられてもよい。例えばこの要因は、現実世界におけるにおける実際の状態とボクセルの値が示す状態との間で差違が生じやすい又は生じにくい要因である。要因の例として、歩行者が多い又は少ない、走行車両が多い又は少ない、駐車車両が多い又は少ない、駐輪自転車が多い又は少ない、工事中である、植物がある、ビルの壁面である等が挙げられる。また、道路に走行車両が多い場合には、その道路の状態が取得できないことによってもボクセルの信頼度が低くなる。逆に、道路に走行車両が少ない場合には、その道路の状態が取得しやすいためボクセルの信頼度が高くなる。このことは、横断歩道や歩道における歩行者の多い／少ない場合についても同様である。また、例えば、点群データ又は撮影された画像に基づいて上述したように物体の種類が推定された場合、その物体の種類に基づいて要因情報が決定されてもよい。

　地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、この信頼度情報が設定された際の、そのエリアの状況によっても調整することができる。例えば、路肩に駐車している車両が多い状況である場合には、当該エリアについての路肩付近に対応するボクセルの信頼度を、路肩駐車が少ないエリアに対して下げるようにしてもよい。

　地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、時間帯（又は期間若しくは気温）と、要因情報との両方に関連付けられてもよい。この場合の要因情報は、例えば関連付けられた時間帯に対して信頼度情報が設定された要因を示す。すなわち、この場合の時間帯は、要因情報が示す要因となる事象が発生しやすい時間帯である。低信頼度情報に関連付けて時間帯が設定される場合、点群データ又は撮影された画像に基づいてその時間帯に存在したと推定された物体の種類に基づいて要因情報が設定されてもよい。高信頼度情報に関連付けて時間帯が設定される場合、点群データ又は撮影された画像に基づいて、その時間帯以外の、ボクセルの値と実際の状態との差違が比較的発生しやすい時間帯に存在したと推定された物体の種類に基づいて要因情報が設定されてもよい。期間及び気温についても、用いる情報が期間又は気温である点を除き、基本的には時間帯の場合と同様である。

　位置推定装置２０は、無線通信が可能であり、図示しない基地局を介してネットワーク７に接続可能である。位置推定装置２０は、車両５の現在位置を推定するとともに、推定された現在位置等の情報を用いて車両５の自動運転を制御する。なお、位置推定装置２０自身が自動運転の制御を行うのではなく、位置推定装置２０は、自動運転を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）等の制御装置に接続され、この制御装置へ車両５の現在位置を示す情報を出力してもよい。

　図３（ｂ）に示すように、位置推定装置２０は、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、インターフェース部２４とを備える。制御部２１～インターフェース部２４は、バス２５を介して接続される。制御部２１は、実施形態に係る取得部１ｂ及び推定部１ｃの一例である。記憶部２２は、実施形態に係る記憶部１ａの一例である。

　制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える。ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部２２に記憶された各種プログラムを読み出して実行することにより、制御部２１が後述する様々な機能により推定装置２０を制御する。

　記憶部２２は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリにより構成されている。記憶部２２には、位置推定装置２０を制御するための各種プログラムが記憶されている。各種プログラムは、例えば図示しないドライブ装置を介して記録媒体から読み込まれてもよいし、無線通信網等のネットワークを介してサーバ装置１０等からダウンロードされてもよい。

　また、記憶部２２には、地図データが記憶される。例えば、制御部２１が、サーバ装置１０に記憶された地図データの全部又は一部を必要に応じてサーバ装置１０から受信し、受信されたデータで、記憶部２２に記憶された地図データを書き換える。

　通信部２３は、サーバ装置１０との通信を制御する。

　インターフェース部２４は、車両５に搭載された周辺センサ３１、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）センサ３２、慣性センサ３３、車速センサ３４、及びＥＣＵ群３５と接続される。インターフェース部２４は、位置推定装置２０と、周辺センサ３１～ＥＣＵ群３５との間のインターフェース処理を行う。

　周辺センサ３１は、車両５の周辺の状態を検出する。例えば、周辺センサ３１は、車両５の周辺に存在する地物や人間等の障害物の車両５からの距離及び方向を検出し、車両５を基準として、障害物の形状及び相対的な位置を、複数の点の位置で示す点群データをインターフェース部２４に出力するセンサであってもよい。例えばＬＩＡＤＲ等が用いられてもよい。或いは、周辺センサ３１は、点群データを出力するセンサに追加して、車両５の周辺の状態を撮影するカメラを備えてもよい。この場合、周辺センサ３１は、車両５の周辺の状態を表す画像を更に出力する。

　ＧＮＳＳセンサ３２は、図示せぬＧＰＳ衛星から送信された信号を受信し、この信号に基づいて車両５の位置を計算し、計算された位置を示す位置情報（例えば緯度、経度、標高等）をインターフェース部２４に出力する。

　慣性センサ３３は、車両５の加速度や角速度を検出し、その情報をインターフェース部２４に出力する。

　車速センサ３４は、車両５の走行速度を検出し、検出された速度を示す情報をインターフェース部２４に出力する。

　ＥＣＵ群３５は、車両５の動作を制御する複数のＥＣＵにより構成されている。このようなＥＣＵの例として、アクセルを制御するＥＣＵ、ステアリングを制御するＥＣＵ、ブレーキを制御するＥＣＵ、エンジンを制御するＥＣＵ等が挙げられる。

　制御部２１は、この制御部２１を備える位置推定装置２０を搭載する車両５の自動運転を制御する。例えば、制御部２１は、ＧＮＳＳセンサ３２から出力される位置情報を、慣性センサ３３及び車速センサ３４から出力される情報に基づいて補正することにより、車両５の仮の現在位置を推定する。制御部２１は、周辺センサ３１から出力された点群データを取得する。制御部２１は、点群データと、記憶部２２に記憶された地図データとに基づいて、車両５の現在位置を推定する。例えば、制御部２１は、点群データから、車両５の位置を基準として配列される各ボクセルの値を計算して、ボクセルのデータを生成する。制御部２１は、地図データから、車両５の仮の現在位置から所定距離内の領域に対応するボクセルのデータを比較する。制御部２１は、点群データから生成されたボクセルのデータと地図データから取得されたボクセルのデータとを比較して、一致率が最も高くなる位置を、車両５のより正確な現在位置として推定する。この一致率は、点群データから生成されたボクセルのうち、地図データから取得されたボクセルとの間で、ボクセルの値が略一致するボクセルの数の割合であってもよい。

　制御部２１は、地図データに含まれる信頼度情報に更に基づいて、車両５の現在位置を推定する。例えば、地図データにおいて、低信頼度情報が関連付けられたボクセルがある場合、制御部２１は、そのボクセルが車両５の現在位置の推定に与える影響度を相対的に低くする。例えば、制御部２１は、低信頼度情報が関連付けられたボクセルを、点群データから生成されたボクセルとの比較に用いずに、上記の一致率を計算してもよい。或いは、制御部２１は、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの重みを相対的に低くして、一致率を計算してもよい。或いは、制御部２１は、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの値と、点群データから生成されたボクセルのうち、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの位置と重なるボクセルの値とが略一致する場合にのみ、低信頼度情報が関連付けられたボクセルを用いて、一致率を計算してもよい。複数段階の低信頼度情報が定義されている場合、制御部２１は、信頼度が低いボクセルほどより影響度を低くし又は重みを小さくしてもよい。

　車両５の位置を基準とした場合、或るボクセルが、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの背後に隠れる場合がある。例えば、図４（ｂ）に示すように、或る場所について、地図データにおいてボクセル群１４０及び１５０が定義されている。ボクセル群１４０のうち一部のサブボクセル群１４１に、低信頼度情報が関連付けられている。車両５から見た場合、ボクセル群１５０のうち一部のサブボクセル群１５１が、サブボクセル群１４１の背後に隠れる。この場合、制御部２１は、サブボクセル群１５１が車両５の現在位置の推定に与える影響度を相対的に低くしてもよい。低信頼度情報が関連付けられているボクセルの背後に隠れるボクセルとは、例えば、車両５の位置の一点を頭頂点として、低信頼度情報が関連付けられているボクセルと接するように各側面が形成され、且つ車両５の位置から無限の遠方に底面があると仮定された角錐内の空間に重なる他のボクセルのうち、車両５の位置からの距離が、低信頼度情報が関連付けられているボクセルよりも遠いボクセルである。

　地図データにおいて、高信頼度情報が関連付けられたボクセルがある場合、制御部２１は、そのボクセルが車両５の現在位置の推定に与える影響度を相対的に高くする。例えば、制御部２１は、全ボクセルのうち、高信頼度情報が関連付けられたボクセルのみを、点群データから生成されたボクセルとの比較に用いて、上記の一致率を計算してもよい。或いは、制御部２１は、高信頼度情報が関連付けられたボクセルの重みを相対的に高くして、一致率を計算してもよい。複数段階の高信頼度情報が定義されている場合、制御部２１は、信頼度が高いボクセルほどより影響度を高く又は重みを大きくしてもよい。

　制御部２１は、車両５の位置を推定する時点に対応する時間帯に関連付けられた信頼度情報に基づいて、車両５の位置を推定してもよい。これにより、ボクセルの値が示す状態と現実世界においてボクセルに対応する位置の実際の状態との間の差違の生じやすさが時間帯に応じて変化し得る場合に、車両５の位置を適切に推定することが可能となる。例えば、或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた時間帯が現在時刻を含む場合、制御部２１は、そのボクセルについて信頼度情報を用いて車両５の位置を推定してもよい。或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた時間帯が現在時刻を含まない場合、制御部２１は、そのボクセルについては信頼度情報を用いないで推定を行ってもよい。

　制御部２１は、車両５の位置を推定する時点に対応する期間に関連付けられた信頼度情報に基づいて、車両５の位置を推定してもよい。これにより、ボクセルの値が示す状態と現実世界においてボクセルに対応する位置の実際の状態との間の差違の生じやすさが期間に応じて変化し得る場合に、車両５の位置を適切に推定することが可能となる。例えば、或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた期間が現在時刻を含む場合、制御部２１は、そのボクセルについて信頼度情報を用いて車両５の位置を推定してもよい。或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた期間が現在時刻を含まない場合、制御部２１は、そのボクセルについては信頼度情報を用いないで推定を行ってもよい。

　制御部２１は、車両５の位置を推定する時点に対応する気温に関連付けられた信頼度情報に基づいて、車両５の位置を推定してもよい。これにより、ボクセルの値が示す状態と現実世界においてボクセルに対応する位置の実際の状態との間の差違の生じやすさが気温に応じて変化し得る場合に、車両５の位置を適切に推定することが可能となる。また、季節や時間帯に応じて気温は変化する。そのため、季節や時間帯に応じて車両５の位置を適切に推定することが可能となる。この場合、位置推定装置２０は、車両５の外気温を計測するための温度計と接続され、この温度計から気温のデータを取得する。例えば、或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた気温と現在の気温との差が所定値未満である場合、制御部２１は、そのボクセルについて信頼度情報を用いて車両５の位置を推定してもよい。或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた気温と現在の気温との差が所定値以上である場合、制御部２１は、そのボクセルについては信頼度情報を用いないで推定を行ってもよい。

　制御部２１は、信頼度情報及びこの信頼度情報に関連付けられた要因情報に基づいて、車両５の位置を推定してもよい。例えば、信頼度情報が設定された要因となる事象の発生しやすさ（すなわち、この事象によってボクセルの値が示す状態と現実世界においてボクセルに対応する位置の実際の状態との間の差違の生じやすさ）が時間帯又は期間に応じて変化する場合がある。制御部２１は、例えば、要因情報により示される要因となる事象の発生のしやすさであって、車両５の位置を推定する時点におけるその事象の発生のしやすさに応じたボクセルの信頼度を、信頼度情報に基づいて決定してもよい。例えば、或るボクセルについて低信頼度情報が関連付けられており、その低信頼度情報が、歩行者が多いという要因を示す要因情報が関連付けられているとする。昼の時間帯は歩行者が多い可能性が高く、深夜の時間帯は歩行者が少ない可能性が高い。そこで、制御部２１は、例えば現在時刻が昼の時間帯に含まれる場合、そのボクセルについてはその低信頼度情報が示す信頼度を、車両５の位置を推定に用いる信頼度に決定してもよい。現在時刻が深夜の時間帯に含まれる場合、そのボクセルについてはその低信頼度情報が示す信頼度よりも高い信頼度を、車両５の位置を推定に用いる信頼度に決定してもよい。また例えば、或るボクセルについて高信頼度情報が関連付けられており、その高信頼度情報に、広葉樹が存在するという要因を示す要因情報が関連付けられているとする。春から秋にかけては広葉樹は葉を付けているため、これらの葉がゆれる等により、ボクセルの値が示す状態と現実世界の実際の状態との間で差違が生じやすい。一方、冬においては広葉樹は葉を付けていないため、ボクセルの値が示す状態と現実世界の実際の状態との間で差違が生じにくい。そこで、制御部２１は、例えば今日が春から夏の季節に含まれる場合、そのボクセルについてはその高信頼度情報が示す信頼度よりも低い信頼度を、車両５の位置を推定に用いる信頼度に決定してもよい。制御部２１は、今日が冬に含まれる場合、そのボクセルについてはその高信頼度情報が示す信頼度を、車両５の位置を推定に用いる信頼度に決定してもよい。例えば、記憶部２２に、要因となる事象が発生しやすい時間帯又は期間を要因ごとに示すテーブル等の情報が予め記憶されていてもよい。制御部２１は、このテーブル等の情報と要因情報とに基づいて、信頼度を決定してもよい。

　また、制御部２１は、信頼度情報及びこの信頼度情報に関連付けられた要因情報に加えて、信頼度情報が設定された時期にも基づいて、車両５の位置を推定してもよい。例えば、夏に広葉樹が存在する位置についてボクセルの状態が取得されて、地図データにはそのボクセルの状態が取得された月日の情報、ボクセルの示す値、および信頼度情報が設定されているとする。そして、車両５が冬に、当該ボクセルを用いて位置推定を行う場合、広葉樹は落葉しているため、現実世界における状態は、地図に設定されたボクセルの値が示す状態とは異なっている。従って、車両５はそのボクセルについては、地図データにおいて当該ボクセルについて設定されている信頼度情報が示す信頼度よりも低い信頼度を、車両５の位置を推定に用いる信頼度に決定してもよい。

　信頼度情報に時間帯（又は期間若しくは気温）と要因情報との両方が関連付けられている場合、制御部２１は、信頼度情報、時間帯及び要因情報に基づいて、車両５の位置を推定してもよい。或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた時間帯が、車両５の位置を推定する時点に対応する場合、制御部２１は、そのボクセルについてはその信頼度情報に基づいて推定を行ってもよい。或るボクセルの信頼度情報に関連付けられた時間帯が、車両５の位置を推定する時点に対応しない場合、制御部２１は、要因情報により示される要因となる事象の発生のしやすさであって、車両５の位置を推定する時点におけるその事象の発生のしやすさに応じたボクセルの信頼度を、信頼度情報に基づいて決定してもよい。

　例えば、１３：００～１４：００、及び歩行者が多いという要因を示す要因情報に関連付けられた低信頼度情報が関連付けられたボクセルについて、２２：００～２３：００に関連付けられた信頼度情報が設定されていないとする。上述したように、深夜の時間帯は歩行者が少ない可能性が高い。そこで、制御部２１は、現在時刻が２２：００～２３：００の間にある場合、１３：００～１４：００に関連付けられた低信頼度情報が示す信頼度よりも高い信頼度を、車両５の位置の推定に用いる信頼度に決定する。また例えば、２３：００～２４：００、及び歩行者が少ないという要因を示す要因情報に関連付けられた高信頼度情報が関連付けられたボクセルについて、２２：００～２３：００に関連付けられた信頼度情報が設定されていないとする。この場合、制御部２１は、現在時刻が２２：００～２３：００の間にある場合、当該時刻であっても歩行者が少ないであろうとの判断により、２３：００～２４：００に関連付けられた高信頼度情報が示す信頼度を、車両５の位置の推定に用いる信頼度に決定する。

　或るボクセルの信頼度情報に時間帯、期間、気温及び要因情報の何れも関連付けられていない場合、制御部２１は、そのボクセルについては常にその信頼度情報を用いて推定を行ってもよい。

　制御部２１は、車両５の現在位置を推定すると、車両５の目的地、地図データ及び点群データから特定される車両５が位置する道路の状況、周辺センサ３１に搭載されたカメラにより撮影された画像から認識される信号、標識等に基づいて、ＥＣＵ群３５に対して制御信号を送信することにより、車両５の各部を制御して自動運転を行う。但し、例えば運転手自らが車両５を運転することを運転手が選択した場合、制御部２１は、車両５の自動運転を停止状態にする。自動運転が停止状態の間であっても、制御部２１は、車両５の現在位置の推定を行う。

　制御部２１は、周辺センサ３１から取得された点群データをサーバ装置１０へ送信する。例えば、制御部２１は、点群データから生成されたボクセルのデータと地図データとの比較において、地図データとの間で所定基準以上の差違が生じたときの点群データのみをサーバ装置１０へ送信してもよい。所定基準以上の差違とは、例えば点群データから生成されたボクセルのデータと地図データとの差違に起因して自動運転が不可能であると制御部２１が判定する程度以上の差違であってもよい。また、例えば位置推定の精度が所定の精度以下と制御部２１が判定した場合でもよい。また、サーバ装置へ送信するデータは、点群データそのものではなく、点群データから生成されたボクセルのデータでもよい。制御部２１は、点群データやボクセルデータとともに車両５の現在位置を示す位置情報を送信してもよい。制御部２１は、点群データとともに、点群データが得られた時刻、日付、気温等の情報をサーバ装置１０へ送信してもよい。

　次に、サーバ装置１０及び位置推定装置２０により実行される処理例について、図５及び図６を用いて説明する。図５は、サーバ装置１０により実行される処理を示す。図６は、位置推定装置２０により実行される処理を示す。

　サーバ装置１０は、図５（ａ）に示す低信頼度情報関連付け処理、及び図５（ｂ）に示す高信頼度情報関連付け処理のうち何れか一方のみを実行してもよいし、両方を実行してもよい。サーバ装置１０は、低信頼度情報関連付け処理及び高信頼度情報関連付け処理を連続して実行してもよいし、別々のタイミングで実行してもよい。サーバ装置１０は、少なくとも一の位置推定装置２０から点群データを受信した後に、低信頼度情報関連付け処理及び高信頼度情報関連付け処理の少なくとも何れか一方を実行する。例えば、サーバ装置１０は、定期的に実行してもよいし、管理者の指示に応じて実行してもよい。

　図５（ａ）に示す低信頼度情報関連付け処理において、制御部１１は、記憶部１２に記憶された点群データからボクセルのデータを生成する。また、制御部１１は、記憶部１２に記憶された位置情報に基づいて、地図データから、点群データから生成されたボクセルと比較するボクセルを抽出する。制御部１１は、抽出した各ボクセルについて差違の発生しやすさをチェックする（ステップＳ１）。例えば、制御部１１は、地図データから抽出されたボクセルのうち、点群データから生成されたボクセルとの間で所定値以上の差違があるボクセルを特定する。制御部１１は、差違があるボクセルに対応する場所についての点群データから、その場所に植物が存在すると推定した場合には、そのボクセルについて差違が発生しやすいと判定する。また例えば、制御部１１は、複数日分の点群データのそれぞれから生成されたボクセルと、地図データから抽出されたボクセルとを比較して、所定日数以上、所定値以上の差違があるボクセルを特定する。制御部１１は、点群データに基づいて、特定されたボクセルに対応する場所に車両等が存在したと推定した場合、そのボクセルについて差違が発生しやすいと判定する。

　次いで、制御部１１は、抽出されたボクセルの中に、差違が発生しやすいボクセルがあるか否かを判定する（ステップＳ２）。このとき、制御部１１は、差違が発生しやすいボクセルがないと判定した場合には（ステップＳ２：ＮＯ）、低信頼度情報関連付け処理を終了させる。一方、制御部１１は、差違が発生しやすいボクセルがあると判定した場合には（ステップＳ２：ＹＥＳ）、処理をステップＳ３に進める。

　ステップＳ３において、制御部１１は、地図データにおいて、差違が発生しやすいボクセルに低信頼度情報を関連付ける。このとき、制御部１１は、差違が発生しやすいボクセルについてステップＳ１で用いられた点群データに関連付けられた時刻、日付又は気温に基づいて、差違が発生しやすい時間帯、期間又は気温を決定してもよい。制御部１１は、決定した時間帯、期間又は気温を低信頼度情報に関連付けてもよい。また、制御部１１は、差違が発生しやすいボクセルについて、ステップＳ１において現実世界において対応する位置に存在する物体の種類を推定した場合、その物体の種類に基づいて、要因情報を決定してもよい。そして、制御部１１は、決定した要因情報を低信頼度情報に関連付けてもよい。ステップＳ３を終えると、制御部１１は、低信頼度情報関連付け処理を終了させる。

　図５（ｂ）に示す高信頼度情報関連付け処理を行うにあたっては、各位置推定装置２０は、周辺センサ３１から取得された点群データと地図データとの間で差違が生じたか否かに関係なく、常に点群データをサーバ装置１０へ送信する。

　高信頼度情報関連付け処理において、制御部１１は、記憶部１２に記憶された点群データからボクセルのデータを生成する。また、制御部１１は、記憶部１２に記憶された位置情報に基づいて、地図データから、点群データから生成されたボクセルと比較するボクセルを抽出する。制御部１１は、抽出した各ボクセルについて差違の発生しにくさをチェックする（ステップＳ１１）。例えば、制御部１１は、複数日分の点群データのそれぞれから生成されたボクセルと、地図データから抽出されたボクセルとを比較する。制御部１１は、地図データから抽出されたボクセルのうち、点群データから生成されたボクセルとの間で、所定値以上の差違が生じた頻度が第２頻度未満であるボクセルを特定する。制御部１１は、点群データに基づいて、特定されたボクセルに対応する場所に壁面等が存在したと推定した場合、そのボクセルについて差違が発生しにくいと判定する。

　次いで、制御部１１は、抽出されたボクセルの中に、差違が発生しにくいボクセルがあるか否かを判定する（ステップＳ１２）。このとき、制御部１１は、差違が発生しにくいボクセルがないと判定した場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、高信頼度情報関連付け処理を終了させる。一方、制御部１１は、差違が発生しにくいボクセルがあると判定した場合には（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１３に進める。

　ステップＳ１３において、制御部１１は、地図データにおいて、差違が発生しにくいボクセルに高信頼度情報を関連付ける。このとき、制御部１１は、差違が発生しにくいボクセルについてステップＳ１１で用いられた点群データに関連付けられた時刻、日付又は気温に基づいて、差違が発生しにくい時間帯、期間又は気温を決定してもよい。制御部１１は、決定した時間帯、期間又は気温を高信頼度情報に関連付けてもよい。また、制御部１１は、差違が発生しにくいボクセルについて、ステップＳ１１において現実世界において対応する位置に存在する物体の種類を推定した場合、その物体の種類に基づいて、要因情報を決定してもよい。そして、制御部１１は、決定した要因情報を高信頼度情報に関連付けてもよい。ステップＳ１３を終えると、制御部１１は、高信頼度情報関連付け処理を終了させる。

　図６に示す位置推定処理は、車両５が走行しているときに繰り返し実行される。図６は、地図データが低信頼度情報及び高信頼度情報の両方を含み得る場合の処理例を示す。

　位置推定処理において、制御部２１は、例えば前回実行された位置推定処理で推定された車両５の位置を、ＧＮＳＳセンサ３２、慣性センサ３３及び車速センサ３４のうち少なくとも１つから出力される情報に基づいて補正して、車両５の仮の現在位置を推定する。制御部２１は、記憶部２２に記憶された地図データのうち、車両５の仮の現在位置から所定距離内の領域に対応するボクセルのデータを取得する（ステップＳ２１）。次いで、制御部２１は、周辺センサ３１から点群データを取得する（ステップＳ２２）。

　次いで、制御部２１は、取得した点群データと、地図データから抽出されたボクセルのデータとに基づいて、車両５の現在位置を推定する（ステップＳ２３）。例えば、制御部２１は、点群データからボクセルのデータを生成する。制御部２１は、車両５の仮の現在位置から所定距離内にある複数の位置のそれぞれについて、点群データから生成されたボクセルのデータと、地図データから抽出されたボクセルのデータとの一致率を計算し、複数の位置のうち一致率が最も高くなる位置を、車両５の現在位置として推定する。このとき、制御部２１は、地図データから抽出されたボクセルの中に低信頼度情報が関連付けられたボクセルがある場合、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの、一致率の計算に対する影響度を相対的に低くする。例えば、制御部２１は、低信頼度情報が関連付けられたボクセルを一致率の計算に用いなくてもよい。或いは、制御部２１は、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの値と、点群データから生成されたボクセルのうち、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの位置と重なるボクセルの値とが略一致する場合にのみ、低信頼度情報が関連付けられたボクセルを一致率の計算に用いてもよい。或いは、一致率の計算において、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの重みを、信頼度情報が関連付けられていないボクセルの重みよりも小さくしてもよい。また、制御部２１は、車両５の仮の現在位置から所定距離内にある複数の位置のそれぞれについて、その位置を基準として、低信頼度情報が関連付けられたボクセルの背後に存在するボクセルを特定し、背後に存在するボクセルの、一致率の計算に対する影響度を相対的に低くしてもよい。また、制御部２１は、地図データから抽出されたボクセルの中に高信頼度情報が関連付けられたボクセルがある場合、高信頼度情報が関連付けられたボクセルの、一致率の計算に対する影響度を相対的に高くする。例えば、制御部２１は、一致率の計算において、高信頼度情報が関連付けられたボクセルの重みを、信頼度情報が関連付けられていないボクセルの重みよりも大きくしてもよい。或るボクセルの信頼度情報に時間帯又は期間若しくは気温が関連付けられている場合、制御部２１は、現在時刻又は今日の日付若しくは現在の気温を取得してもよい。そして、制御部２１は、信頼度情報に関連付けられた時間帯又は期間若しくは気温が、現在時刻又は今日の日付若しくは現在の気温に対応する場合、その信頼度情報に基づいて、一致率の計算に対するそのボクセルの影響度を決定してもよい。また、或るボクセルの信頼度情報に要因情報が関連付けられている場合、制御部２１は、現在時刻又は今日の日付を取得してもよい。そして、制御部２１は、要因情報が示す要因となる事象が、現在時刻又は今日の日付が示す現時点での生じやすさと、信頼度情報とに基づいて、そのボクセルの影響度を決定するための信頼度を決定してもよい。車両５の現在位置を推定すると、制御部２１は、位置推定処理を終了させる。

　以上説明したように、実施例に係る位置推定装置２０の動作によれば、車両が走行可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図データが記憶部２２に記憶されており、車両５の周辺の状態を表す点群データを取得し、地図データ及び点群データに基づいて、車両５の位置を推定し、複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、そのボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、車両５の位置の推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、車両５の位置を推定する。従って、状態が変化する場所を車両５が走行する場合であっても、その車両５の位置の推定精度を高めることが可能となる。

　また、低信頼度情報に関連付けられたボクセルが、車両５の位置の推定に与える影響度を相対的に低くした場合、状態が変化しやすい場所に対応するボクセルに低信頼度情報に関連付けることで、そのボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、車両５の位置を基準として、低信頼度情報に関連付けられたボクセルの背後にあるボクセルが、車両５の位置の推定に与える影響度を相対的に低くした場合、状態が変化しやすい場所の背後に存在することで正確な状態を取得することできない可能性がある場所に対応するボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、高信頼度情報に関連付けられたボクセルが、車両５の位置の推定に与える影響度を相対的に高くした場合、状態が変化しにくい場所に対応するボクセルに高信頼度情報を関連付けることで、推定精度を高めることが可能となる。

　また、車両５の位置を推定する時点に対応する時間帯に関連付けられた信頼度情報に基づいて推定を行う場合、ボクセルの値が示す状態と三次元空間内でそのボクセルに対応する位置の状態との間の差違の生じやすさが時間帯に応じて変化する場所に対応するボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、信頼度情報及びこの信頼度情報に関連付けられた要因情報に基づいて、車両５の位置を推定する場合、信頼度情報が設定された要因に応じて、車両５の位置を適切に推定することができる。

　例えば、要因情報により示される要因となる事象の発生のしやすさであって、車両５の位置を推定する時点における発生のしやすさに応じた、ボクセルの信頼度を、その信頼度情報に基づいて決定し、決定された信頼度に基づいて推定を行う場合、時間帯又は期間に応じて、要因情報が示す要因となる事象が発生しやすさが変化する場所に対応するボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、実施例に係るサーバ装置１０の動作によれば、車両が走行可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図データが記憶部１２に記憶されており、車両５又は専用車両が備える周辺センサにより取得された点群データを取得し、取得された点群データに基づいて、記憶部１２に記憶された地図データを更新し、複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、そのボクセルの信頼度を示す信頼度情報を地図データに含ませる。従って、更新された地図データを用いて車両５の位置を推定することにより、推定精度を高めることが可能となる。

　また、実施例に係る地図データは、複数のボクセルのそれぞれについて、三次元空間内でボクセルに対応する位置における物体の存在有無又は形状を示す値を含み、且つ、複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、そのボクセルの値の信頼度を示す信頼度情報を含む。従って、この地図データを用いて車両５の位置を推定することにより、推定精度を高めることが可能となる。

　また、信頼度情報が、その信頼度情報に関連付けられたボクセルの値が示す状態と三次元空間内でそのボクセルに対応する位置の状態との間の差違の生じやすさに基づいて設定されている場合、そのボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、信頼度情報が、三次元空間内でその信頼度情報に関連付けられたボクセルに対応する位置に存在する物体の種類に基づいて設定される場合、物体の種類に応じて信頼度情報を適切に設定することができる。

　また、地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報に関連付けて、その信頼度情報に示される信頼度が設定された要因を示す要因情報を含む場合、信頼度情報が設定された要因に応じて、車両５の位置を適切に推定することができる。

　また、地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報が、その信頼度情報に示される信頼度が適用される時間帯に関連付けられている場合、ボクセルの値が示す状態と三次元空間内でそのボクセルに対応する位置の状態との間の差違の生じやすさが時間帯に応じて変化する場所に対応するボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

　また、地図データに含まれる信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報が、その信頼度情報に示される信頼度が適用される期間に関連付けられている場合、ボクセルの値が示す状態と三次元空間内でそのボクセルに対応する位置の状態との間の差違の生じやすさが期間に応じて変化する場所に対応するボクセルの影響で推定精度が低下することを防止することが可能となる。

１　位置推定装置
１ａ　記憶部
１ｂ　取得部
１ｃ　推定部
１０　サーバ装置
１１　制御部
１２　記憶部
１３　通信部
２０　位置推定装置
２１　制御部
２２　記憶部
２３　通信部
２４　インターフェース部
３１　周辺センサ
３２　ＧＮＳＳセンサ
３３　慣性センサ
３４　車速センサ
３５　ＥＣＵ群

Claims (21)

1. 　移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報を記憶する記憶部と、
   　前記移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する取得部と、
   　前記地図情報及び前記周辺情報に基づいて、前記移動体の位置を推定する推定部と、
   　を備え、
   　前記推定部は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、前記推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする位置推定装置。
2. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、相対的に低い信頼度を示し、
   　前記推定部は、前記相対的に低い信頼度を示す前記信頼度情報に関連付けられたボクセルが前記推定に与える影響度を相対的に低くすることを特徴とする請求項１に記載の位置推定装置。
3. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、相対的に低い信頼度を示し、
   　前記推定部は、前記移動体の位置を基準として、前記相対的に低い信頼度を示す前記信頼度情報に関連付けられたボクセルの背後にあるボクセルが前記推定に与える影響度を相対的に低くすることを特徴とする請求項１又は２に記載の位置推定装置。
4. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、相対的に高い信頼度を示し、
   　前記推定部は、前記相対的に高い信頼度を示す前記信頼度情報に関連付けられたボクセルが前記推定に与える影響度を相対的に高くすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の位置推定装置。
5. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、該信頼度情報に示される信頼度が適用される時間帯に関連付けてられており、
   　前記推定部は、前記位置を推定する時点に対応する時間帯に関連付けられた前記信頼度情報に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の位置推定装置。
6. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、該信頼度情報に示される信頼度が設定される要因を示す要因情報に関連付けられており、
   　前記推定部は、前記信頼度情報及び該信頼度情報に関連付けられた前記要因情報に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の位置推定装置。
7. 　前記推定部は、前記位置を推定する時点における、前記要因情報により示される要因の発生のしやすさに応じた前記ボクセルの信頼度を前記信頼度情報に基づいて決定し、該決定された信頼度に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする請求項６に記載の位置推定装置。
8. 　移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表すサーバ地図情報を記憶するサーバ記憶部と、
   　移動体が備える取得部により取得された、該移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
   　前記取得された周辺情報に基づいて、前記記憶されたサーバ地図情報を更新する更新部と、
   　を備え、
   　前記更新部は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報を前記サーバ地図情報に含ませることを特徴とするサーバ装置。
9. 　前記周辺情報取得部は、前記移動体から前記周辺情報を受信することを特徴とする請求項８に記載のサーバ装置。
10. 　コンピュータにより実行される位置推定方法において、
    　移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する取得工程と、
    　記憶部に記憶された、前記移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表す地図情報及び前記周辺情報に基づいて、前記移動体の位置を推定する推定工程と、
    　を含み、
    　前記推定工程は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報であって、前記推定に影響する信頼度情報に更に基づいて、前記位置を推定することを特徴とする位置推定方法。
11. 　コンピュータにより実行される地図情報更新方法において、
    　移動体が備える取得部により取得された、該移動体の周辺の状態を表す周辺情報を取得する周辺情報取得工程と、
    　前記取得された周辺情報に基づいて、記憶部に記憶された、移動体が移動可能な場所周辺の状態を複数のボクセルで表すサーバ地図情報を更新する更新工程と、
    　を含み、
    　前記更新工程は、前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの信頼度を示す信頼度情報を前記サーバ地図情報に含ませることを特徴とする地図情報更新方法。
12. 　コンピュータを、請求項１乃至７の何れか１項に記載の位置推定装置として機能させることを特徴とする位置推定用プログラム。
13. 　コンピュータを、請求項８又は９に記載のサーバ装置として機能させることを特徴とする地図情報更新用プログラム。
14. 　請求項１２に記載の位置推定用プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
15. 　請求項１３に記載の地図情報更新用プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
16. 　三次元空間の状態を複数のボクセルで表す地図情報において、
    　前記複数のボクセルのそれぞれについて、前記三次元空間内でボクセルに対応する位置における物体の存在有無又は形状を示す値を含み、且つ、
    　前記複数のボクセルのうち少なくとも一のボクセルに関連付けて、該ボクセルの値の信頼度を示す信頼度情報を含むことを特徴とする地図情報。
17. 　前記信頼度情報は、該信頼度情報に関連付けられたボクセルの値が示す状態と前記三次元空間内で前記ボクセルに対応する位置の状態との間の差違の生じやすさに基づいて設定されていることを特徴とする請求項１６に記載の地図情報。
18. 　前記信頼度情報は、前記三次元空間内で前記信頼度情報に関連付けられたボクセルに対応する位置に存在する物体の種類に基づいて設定されていることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の地図情報。
19. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報に関連付けて、該信頼度情報に示される信頼度が設定された要因を示す要因情報を含むことを特徴とする請求項１６乃至１８の何れか１項に記載の地図情報。
20. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、該信頼度情報に示される信頼度が適用される時間帯に関連付けられていることを特徴とする請求項１６乃至１９の何れか１項に記載の地図情報。
21. 　前記地図情報に含まれる前記信頼度情報のうち少なくとも一の信頼度情報は、該信頼度情報に示される信頼度が適用される期間に関連付けられていることを特徴とする請求項１６乃至２０の何れか１項に記載の地図情報。

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