JP2014137743A - 情報提供システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両に設けられた車載装置と情報処理センタとからなり、障害物の位置に係わらず有効な走行支援を行うことができ、車載装置と情報処理センタとの間で通信されるデータ量の増大を抑制可能な情報提供システムを提供する。
【解決手段】車載装置１０では、外界センサ１１の検出結果に基づき、占有格子地図を生成し、情報処理センタ２０に送信する。この占有格子地図は、車両の周囲の領域を小領域に分割し、各分割領域に障害物が存在する確率に応じた値を、該当する分割領域の位置に対応して配列したものである。情報処理センタ２０では、複数の占有格子地図を合成して合成占有格子地図を生成する。生成された合成占有格子地図は、広範なエリアをカバーするものとなり、この合成占有格子地図に基づき、有効な支援情報を車載装置１０に提供することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両に設けられた車載装置と情報処理センタとからなり、情報処理センタから車載装置に対して、当該車両の走行を支援する支援情報を提供する情報提供システムに関する。

例えば、特許文献１には、走行支援のための走行経路の演算に要する計算コストを抑制することが可能な走行支援装置が記載されている。この走行支援装置では、カメラ画像から抽出した３次元特徴点群を周辺環境として認識するとともに、認識した３次元特徴点群に対する自車両の相対的な自車位置と自車両姿勢とを検出し、これらを対応付けて保存する処理を、車両の進行に伴って繰り返し行う。これにより、車両が実際に走行した経路を示す走行履歴が、３次元特徴点群によって表される周辺環境と関連付けて走行履歴データベースに保存される。

また、特許文献１に記載された別の装置では、複数の車両と無線通信可能な通信部を備えたサーバが、撮影画像、撮影時のカメラ位置、車両位置、車両姿勢などのデータを各車両から取得して保存しておく。そして、車両から車両位置を示す情報が送られてくると、サーバは、蓄積されたデータ群から、車両の位置に適したデータ群を選択して、車両の走行支援コントローラに送信する。これにより、走行支援コントローラは、自車両又は他車両が実際に走行した経路に関するデータを得ることができる。

走行支援を行う際には、走行履歴データベースあるいはサーバから受信したデータ群を参照して、自車両（又は他車両）が実際に過去に走行した経路を参照経路として設定する。さらに、自車位置及び自車姿勢に基づいて、自車位置から参照経路に至るまでの導入経路を算出する。そして、参照経路と導入経路とを組み合わせることにより、最終的な走行経路を設定する。このように、過去の走行履歴を利用して走行支援のための走行経路を算出するようにすることで、その算出のための計算コストを抑制できるようにしている。

特開２０１２−１１８９０９号公報

上述したように、特許文献１に記載された走行支援装置は、車両が過去に走行した経路を利用して走行支援を行う。このため、過去に走行した経路上に、例えば他車両などの障害物が置かれていた場合には、その過去に走行した経路を、走行支援のための走行経路として利用することはできないという問題が起こりえる。

さらに、特許文献１に記載された別の装置では、撮影画像、撮影時のカメラ位置、車両位置、車両姿勢などのデータを各車両からサーバに送信するので、そのデータ量が大きくなり、通信速度や通信コストの面で問題が生じる。

本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、車両に設けられた車載装置と情報処理センタとからなり、障害物の位置に係わらず有効な走行支援を行うことが可能であるとともに、車載装置と情報処理センタとの間で通信されるデータ量の増大を抑制することが可能な情報提供システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の情報提供システムは、車両に設けられた車載装置と情報処理センタとからなり、前記情報処理センタから前記車載装置に対して、当該車両の走行を支援する支援情報を提供するものであって、
前記車載装置は、
前記車両の周囲に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、
前記車両の周囲の領域を小領域に分割し、前記障害物検出手段の検出結果に基づき、各分割領域に障害物が存在する確率に応じた値を算出するとともに、その算出した障害物存在確率に応じた値を、該当する分割領域の位置に対応して配列した障害物マップを生成する障害物マップ生成手段と、
前記障害物マップ生成手段によって生成された障害物マップを、前記情報処理センタに送信する車両側通信手段と、を備え、
前記情報処理センタは、
複数の前記障害物マップにおける障害物存在確率に応じた値の分布状態から、それぞれの障害物マップの対応点を探索し、その探索された対応点に基づき複数の障害物マップを合成して、合成障害物マップを生成する合成マップ生成手段と、
前記合成マップ生成手段によって生成された合成障害物マップに基づく情報を、前記支援情報として前記車載装置に配信する配信手段と、を備えることを特徴とする。

請求項１に記載の情報提供システムによれば、車載装置において、障害物検出手段の検出結果に基づき、障害物マップを生成して、情報処理センタに送信する。この障害物マップは、車両の周囲の領域を小領域に分割し、各分割領域に障害物が存在する確率に応じた値を、該当する分割領域の位置に対応して配列したものである。従って、例えば画像情報を車載装置から情報処理センタへ送信する場合に比較して、通信データ量を低減することが可能である。

情報処理センタでは、複数の障害物マップを合成して合成障害物マップを生成する。この合成障害物マップの生成に当り、情報処理センタでは、障害物マップにおける障害物存在確率に応じた値の分布状態から、それぞれの障害物マップの対応点を探索する。複数の障害物マップにオーバーラップ部分があれば、そのオーバーラップ部分の障害物存在確率に応じた値の配列は近似したものとなる。そのため、障害物存在確率に応じた値の分布状態からそれぞれの障害物マップの対応点を探索することが可能である。そして、生成された合成障害物マップは、自車両に搭載された障害物検出手段の検出範囲を超えたエリアをカバーするものとなり、この合成障害物マップに基づき、有効な支援情報を車載装置に提供することができる。

例えば、請求項２に記載したように、前記配信手段は、前記合成障害物マップそのものを、前記支援情報として前記車載装置に配信しても良い。これにより、車載装置は、自身が生成した障害物マップよりも広範なエリアを有する合成障害物マップを取得でき、例えば、より好ましい走行経路計画を立てることが容易になる。

また、請求項３に記載したように、前記情報処理センタは、前記車載装置から送信されてきた前記障害物マップ及びその障害物マップにおける車両位置と、前記合成障害物マップとに基づいて、前記合成障害物マップにおける前記車両の位置を推定する位置推定手段を備え、前記配信手段は、前記車載装置に対して、前記合成障害物マップにおける車両位置を示す情報を、前記支援情報として配信しても良い。これにより、車載装置において、合成障害物マップにおける正確な車両位置を認識することができる。

さらに、請求項４に記載したように、前記情報処理センタは、前記合成障害物マップ上において、前記車両が辿るべき経路を計画する経路計画手段を備え、前記配信手段は、前記車載装置に対して、前記経路計画手段によって計画された経路を示す情報を、前記支援情報として配信しても良い。これにより、車載装置は、車両が辿るべき経路に関する情報を取得することができる。

請求項５に記載したように、前記生成手段は、前記障害物マップにおいて、前記障害物存在確率に応じた値の分布状態を特徴づける特徴点に関して、その特徴点周辺の前記障害物存在確率に応じた値の変化勾配の方向に基づいて、前記特徴点に対応付けられる方向であるオリエンテーションを決定し、前記特徴点周辺の領域の向きを前記オリエンテーションにより正規化するとともに、前記特徴点周辺の領域を所定数のブロックに分割し、各ブロックの障害物存在確率に応じた値の変化勾配の方向から、特徴点の特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量の近似性に基づいて、前記障害物マップの対応点を探索するようにしても良い。

上述した手法は、画像処理の分野では、例えばＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）などとして良く知られたものである。請求項５の発明では、この手法を、障害物存在確率に応じた値の分布状態の解析に応用したものである。これにより、障害物存在確率に応じた値の分布状態が類似する箇所を対応点として精度良く探索することができる。

請求項６に記載したように、前記生成手段は、複数の前記障害物マップがオーバーラップする部分に関しては、それぞれの障害物マップの障害物存在確率に応じた値を平均化して、前記合成障害物マップの障害物存在確率とすることが好ましい。これにより、合成障害物マップの障害物存在確率の精度の向上を図ることができる。

実施形態による情報提供システムの全体構成を示す構成図である。 車載装置にて生成される占有格子地図の一例を示す図である。 車載装置にて実行される処理を示すフローチャートである。 情報処理センタにて実行される処理を示すフローチャートである。 図４のフローチャートにおける、運転支援情報の生成及び配信処理を示すフローチャートである。 合成占有地図の生成の一例を説明するための説明図である。 運転支援情報として車載装置に配信される、駐車場全体の様子を表す合成占有格子地図と、その地図上において車両が走行すべき走行経路との一例を示した図である。

以下、本発明の好ましい実施形態について、図面を参照しつつ説明する。図１は、本実施形態による情報提供システムの全体構成を示す構成図である。

図１に示すように、本実施形態における情報提供システムは、各車両に搭載される車載装置１０と、各車載装置１０から送信される占有格子地図を含む情報を受信し、その情報に基づいて運転支援情報を生成して、該当する車載装置１０に配信する情報処理センタ２０とからなる。

車載装置１０は、車両の周囲に存在する障害物を検出するための外界センサ１１を備えている。この外界センサ１１が、本発明における障害物検出手段に相当する。この外界センサ１１として、例えば、光、電波、超音波などを媒体とし、障害物からの媒体の反射を利用して、障害物までの距離や方位を測定するレーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波レーダなどを用いることができる。あるいは、外界センサ１１として複数のカメラを利用し、いずれかのカメラによって撮影した画像から障害物を認識するとともに、複数のカメラによるステレオ視により、その障害物までの距離及び方位を算出するようにしても良い。

外界センサ１１は、当該外界センサ１１を車両の周囲方向に回転させたり、外界センサ１１から送出する媒体の向きを車両の周囲方向に変化させたり、あるいは複数の外界センサ１１を車両に搭載したりすることにより、車両周囲の全方位に渡って、障害物の検出を行うことが可能であることが好ましい。これにより、車両の周囲の全方位に渡るエリアを有する占有格子地図を生成することができるためである。ただし、外界センサ１１は、例えば、車両の進行方向など、車両の周囲の一部の領域について、障害物検出を行うものであっても良い。

制御装置１３は、外界センサ１１の検出結果を入力するとともに、図示しない車速センサや操舵角センサからの検出信号を入力する。車速センサの検出信号は、車両の進行距離を算出するために用いられ、操舵角センサの検出信号は、車両の進行方向を算出するために用いられる。そして、制御装置１３は、外界センサ１１の検出結果と、車両の進行距離及び進行方向とに基づき、占有格子地図を生成する。

占有格子地図は、例えば図２に示すように、車両の周囲の領域を小領域（例えば網目状）に分割し、外界センサ１１の検出結果に基づき、各分割領域（格子領域）に障害物が存在する確率を算出し、その算出した障害物存在確率を、該当する分割領域の位置に対応して配列したものである。以下に、この占有格子地図の生成方法の一例について説明する。

制御装置１３は、外界センサ１１の検出結果、車速センサ及び操舵角センサの検出信号を定期的に入力する。そして、制御装置１３は、それぞれのセンサからの検出結果や検出信号が入力される毎に、現在の車両位置、もしくは過去の走行経路における任意の位置を基準とする座標系において、検出された障害物の位置を定める。なお、この障害物の位置決めは、所定数の検出結果や検出信号が記憶部１２に蓄積されたタイミングで行うようにしても良い。

制御装置１３は、上述した座標系を例えば網目状に分割する。そして、障害物の位置決め結果に基づき、分割された各格子領域における障害物の存在確率を算出する。すなわち、同じ格子領域において、繰り返し障害物が検出される場合には、その格子領域の障害物の存在確率が高くなり、検出回数が少なくなるほど、その格子領域の障害物の存在確率が低くなるように、各格子領域の障害物の存在確率を算出する。検出回数が少なくなるほど、その検出はノイズ等の影響によるものであったり、一時的に存在していたものであったりする可能性が高くなるためである。なお、この存在確率の算出に際して、障害物からの媒体の反射強度や、格子領域内の障害物の検出位置と外界センサ１１の検出精度との関係などを考慮しても良い。逆に、障害物の存在確率の算出を簡単にすべく、障害物が検出された場合には存在確率を「１」とし、障害物が検出されない場合には存在確率を「０」としても良い。

このようにして、制御装置１３は、各格子領域の障害物の存在確率を算出することにより、占有格子地図を生成する。生成された占有格子地図は、記憶部１２に保存される。そして、各センサによって新たな検出結果及び検出信号が入力される毎に、あるいは、所定数の検出結果及び検出信号が蓄積される毎に、障害物の位置決め結果に基づき、占有格子地図の更新、すなわち、各格子領域における障害物の存在確率の更新が行われる。このように、制御装置１３及び記憶部１２が、本発明における障害物マップ生成手段に相当する。

なお、上述した例では、各格子領域の障害物存在確率に応じた値として、各格子領域に障害物が存在する確率を示す値を用いたが、例えば、障害物の検出回数を用いても良い。

車載無線器１４は、情報処理センタ２０の通信装置２３との間で、相互に、各種の情報の通信を行うものである。この車載無線器１４が、本発明における車両側通信手段に相当する。制御装置１３は、定期的に、もしくは、所定範囲の占有格子地図が生成されたとき、車載無線器１４を介して、占有格子地図と、その占有格子地図における車両位置及び車両姿勢（車両の向き）を情報処理センタ２０に送信する。

表示装置１５は、情報処理センタ２０からの運転支援情報が受信されたとき、制御装置１３からの指示に基づき、その運転支援情報に含まれる合成占有格子地図を表示したり、その合成占有格子地図上に自車両の位置や姿勢を表示したり、周囲の障害物との距離を表示したり、障害物に接近したときには警告メッセージを表示したりするものである。なお、警告メッセージを表示するときには、同時に、図示しないスピーカから音声などによって警告を与えるようにしても良い。また、表示装置１５は、情報処理センタ２０からの運転支援情報に、経路情報が含まれている場合には、合成占有格子地図上に、その経路を表示しても良い。

情報処理センタ２０は、車載装置１０の車載無線機１４と通信を行う通信装置２３と、各種の演算処理を行うコンピュータ２１と、車載装置１０から送信されてきた占有格子地図及び複数の占有格子地図を合成した合成占有格子地図を格納しておくデータベース２２と、を備えている。

コンピュータ２１は、車載装置１０から送信されてきた複数の占有格子地図を対象として、もしくは、送信されてきた占有格子地図と、既にデータベース２２に格納されている（合成）占有格子地図とを対象として、それぞれの格子地図における障害物存在確率の分布状態から、同一地点を示す対応点を探索する。そして、コンピュータ２１は、探索された対応点に基づき、複数の占有格子地図を合成して合成占有格子地図を生成したり、既に格納されている合成占有格子地図を更新したりする。さらに、コンピュータ２１は、生成、更新した合成占有格子地図に基づく運転支援情報を、通信装置２３を介して車載装置１０に配信する。従って、コンピュータ２１が、本発明の合成マップ生成手段に相当し、コンピュータ２１と通信装置２３とが、本発明の配信手段に相当する。

運転支援情報として、例えば、コンピュータ２１は、生成、更新した合成占有格子地図そのものを車載装置１０に配信しても良い。これにより、車載装置１０は、自身が生成した占有格子地図よりも広範なエリアをカバーする合成占有格子地図を取得でき、例えば、より好ましい走行経路計画を立てることが容易になるためである。なお、送信する合成占有格子地図がカバーするエリアの大きさは、予め定められた一定の大きさであっても良いし、車両側からリクエストが有る場合には、そのリクエストされた大きさであっても良い。

また、コンピュータ２１は、合成占有格子地図に加えて、その合成占有格子地図における車両位置及び車両姿勢を示す情報を、運転支援情報として配信しても良い。これにより、車載装置１０において、合成占有格子地図における正確な車両位置及び車両姿勢を認識することができるためである。合成占有格子地図における車両位置及び車両姿勢は、コンピュータ２１において、車載装置１０から送信されてきた占有格子地図及びその占有格子地図における車両位置と車両姿勢と、合成占有格子地図とに基づいて算出することができる。

つまり、車載装置１０においては、制御装置１３が、車両の進行距離及び進行方位に基づいて、生成した占有格子地図を情報処理センタ２０へ送信するときの、その占有格子地図における自車両の位置及び姿勢を特定することができる。従って、車載装置１０は、占有格子地図に加えて、その占有格子地図における車両位置と車両姿勢を示す情報を情報処理センタ２０に送信することができる。情報処理センタ２０では、車載装置１０から送信されてきた占有格子地図から、合成占有格子地図を生成したり、更新したりする際に、それらの対応点を算出している。従って、合成占有格子地図に対して、対応点が一致するように占有格子地図を当て嵌めたときの車両位置及び車両姿勢から、合成占有格子地図における車両位置及び車用姿勢を決定することができる。

さらに、コンピュータ２１は、合成占有格子地図上において、車両が辿るべき経路を計画して、その計画経路を示す情報を、運転支援情報として配信しても良い。これにより、車載装置１０は、車両が辿るべき経路に関する情報を取得することができる。この場合、その経路に参照して運転者自ら運転を行っても良いし、あるいは、その経路に沿うように車両を自動運転するようにしても良い。例えば、駐車場においては、車両は、空き駐車スペースを目指して走行するものと考えられる。従って、駐車場に進入した車両に対して、駐車場全体の合成格子地図及びその合成格子地図上において、車両を空き駐車スペースに導くための計画経路を配信する。これにより、車載装置１０においては、空き駐車スペースに導くための経路を提示したり、その経路に沿って自動運転を行ったりすることが可能となり、有効な運転支援を行うことができる。

次に、車載装置１０の制御装置１３により実行される処理の流れについて、図３のフローチャートを用いて説明する。なお、図３のフローチャートに示す処理は、車載装置１０において、定期的に繰り返し実行される。

まず、ステップＳ１００では、外界センサ１１からの検出結果を入力する。このとき、車速センサ及び操舵角センサの検出信号も併せて入力する。ステップＳ１１０では、外界センサ１１からの検出結果に加え、車速センサ及び操舵角センサの検出信号に基づき、上述した手法により、占有格子地図を生成する。そして、ステップＳ１２０において、生成した占有格子地図を、情報処理センタ２０に送信する。このとき、占有格子地図とともに、その占有格子地図における車両の位置及び姿勢を示す情報も送信する。

ステップＳ１３０では、情報処理センタ２０から配信された運転支援情報を受信したか否かを判定する。この判定処理において、情報処理センタ２０からの運転支援情報を受信したと判定されると、ステップS１４０に進んで、受信した運転支援情報に基づいて、運転支援を実行する。

次に、情報処理センタ２０のコンピュータ２１により実行される処理の流れについて、図４のフローチャートを用いて説明する。なお、図４のフローチャートに示す処理は、情報処理センタ２０において、定期的に繰り返し実行される。

まず、ステップＳ２００では、車載装置１０から占有格子地図を含む情報を受信したか否かを判定する。このとき、占有格子地図を受信していないと判定すると、図４のフローチャートに示す処理を一旦終了する。一方、占有格子地図を受信したと判定すると、ステップＳ２１０の処理に進む。ステップＳ２１０では、受信した占有格子地図における、各格子領域の障害物存在確率の分布状態を特徴づける特徴点を検出する。そして、ステップＳ２２０では、まず、検出した特徴点に関して、その特徴点周辺の格子領域の障害物存在確率の変化勾配の方向に基づいて、当該特徴点に対応付けられる方向であるオリエンテーションを決定し、特徴点周辺の領域の向きをオリエンテーションにより正規化する。さらに、オリエンテーションにより方向が正規化された状態の特徴点周辺の複数の格子領域を、少なくとも２以上の格子領域が１つのブロックに含まれるように、所定数のブロックに分割し、各ブロックにおける障害物存在確率の変化勾配の方向から、特徴点の特徴量を算出する。

上述した手法は、画像処理の分野では、例えばＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）やＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）などとして良く知られたものである。すなわち、本実施形態では、占有格子地図を画像と見立てて、画像処理において用いられている手法を、占有格子地図における障害物存在確率の分布状態の解析に応用したのである。

ここで、ＳＩＦＴによる画像処理手法を適用した場合の、処理の概要を簡潔に説明する。ＳＩＦＴによる特徴量の算出は、特徴の抽出に適した特徴点の検出と、スケール変化、回転などに不変な特徴量の記述との２段階からなる。

特徴点の検出では、まず、特徴点候補となる極値を検出する。そのため、スケールの異なるガウシアンフィルタを用いて、占有格子地図を平滑化する。次に各平滑化された占有格子地図の差分であるＤｏＧ（Difference of Gaussian）地図を求める。このＤｏＧ地図を求める処理を、ｋ倍ずつ大きくした異なるスケール間で行なうことで、複数のＤｏＧ地図を得る。

次に、得られたＤｏＧ地図から極値を検出し、特徴点とスケールを決定する。極値は、例えば、スケールの異なるＤｏＧ地図３枚を１組とし、注目格子領域のＤｏＧ値を、上下のスケールのＤｏＧ地図を含めて、注目画素の近傍の例えば２６個の格子領域と比較することで検出する。そして、注目格子領域のＤｏＧ値が極大となるようなとき、その注目格子領域を特徴点の候補とする。さらに、候補点について、ＤｏＧ値，主曲率，及びサブピクセルのＤｏＧ値がある範囲にあるなどの条件をみたすものを特徴点とする。特徴点にはスケールの情報を持たせておく。

次に、特徴量の記述に関しては、まず、検出された各特徴点の代表となる方向であるオリエンテーションを求める。具体的には、各特徴点について，その近傍領域で障害物存在確率の勾配の方向ヒストグラムを計算し、最も頻度が高い方向を探す。この方向が、各特徴点のオリエンテーションとなる。なお、オリエンテーションには、スケール情報に応じた大きさの情報も持たせておく。

さらに、特徴点を中心として、スケール情報に応じた局所領域を、探索されたオリエンテーションの方向に回転した局所座標系を作成する。この局所座標系で、特徴点を中心とし、保持しているスケール情報に比例した大きさの局所領域を、例えば４×４のブロックに分割する。そして、各ブロック毎に障害物存在確率の勾配のヒストグラムを作成して、複数次元のベクトルによる表現される特徴量を得る。

続くステップＳ２３０では、データベース２２に、受信した占有格子地図と近いエリアの近傍地図が保存されているか否かを判定する。例えば、各車載装置１０が、占有格子地図を送信してくるときに、ＧＰＳ受信機などにより検出された車両の絶対位置情報を付加していると、その絶対位置情報に基づき、近傍地図が保存されているか否かを判定することができる。そして、近傍地図が保存されていると判定されるとステップＳ２４０の処理に進み、近傍地図が保存されていないと判定されるとステップＳ２８０の処理に進む。

なお、ステップＳ２３０の処理は省略し、車載装置１０から占有格子地図が送信されてきたときには、データベース２２に保存されているすべての地図を対象として、対応点の探索を行うようにしても良い。

ステップＳ２４０では、ステップＳ２２０にて算出された特徴点を用いて、近傍地図との対応点の探索を行う。つまり、送信されてきた占有格子地図の特徴点の特徴量と、近傍地図の特徴点の特徴量を比較することで、それらの地図において同一の地点を示す対応点を検索する。より具体的には、送信されてきた占有格子地図中のある特徴点の特徴量と、近傍地図中の全特徴点の特徴量とのユークリッド距離をそれぞれ算出する。その中で、ユークリッド距離が最小となる近傍地図の特徴点が、送信されてきた占有格子地図のある特徴点の対応点として探索される。このような処理を、占有格子地図の全特徴点について実行することにより、それら全特徴点の対応点となる近傍地図の特徴点を探索する。ただし、対応点候補の探索に関して、その処理の高速化を図るべく、いわゆるＡＮＮ（Approximate Nearest Neighbor）手法を適用しても良い。

ステップＳ２５０では、ステップＳ２４０にて検索された対応点による、占有格子地図と近傍地図との合成が適切であるか否か、すなわち、対応点候補が一致するように占有格子地図と近傍地図を重ね合わせたときに、その重ね合わせが適切であるか否かを判定する。この判定は、例えば、占有格子地図と近傍地図とのオーバーラップ部分における、各格子領域の障害物存在確率の差の平均値を求め、この平均値が所定値以上であるか否かにより行うことができる。なお、対応点による重ね合わせが複数通り想定される場合には、最も可能性の高い重ね合わせから順番に、各格子領域の障害物存在確率の差の平均値を求め、所定値以下の平均値が得られたときに、その重ね合わせが適切であると判定しても良い。あるいは、複数通りの重ね合わせについて、それぞれ、各格子領域の障害物存在確率の差の平均値を求め、最も低い平均値を示す重ね合わせを選択しても良い。

ステップＳ２５０の判定処理により、合成が成功したと判定されるとステップＳ２６０の処理に進み、合成が不適切であり、合成は失敗と判定されると、ステップＳ２８０の処理に進む。

ステップＳ２６０では、合成が成功と判定された、占有格子地図と近傍地図とに基づき、合成占有格子地図の生成、更新を行う。例えば、データベース２２に、他車両の車載装置１０から送信された占有格子地図が保存されており、それが近傍地図として選択された場合、情報処理センタ２０のコンピュータ２１は、新たに送信されてきた占有格子地図と、選択された近傍地図とを対応点が一致するように重ねあわせて、合成占有格子地図を生成する。その際、両地図のオーバーラップ部分に関しては、両地図の、各格子領域の障害物存在確率を単純平均したものを、合成占有格子地図の各格子領域の障害物存在確率とする。このようにすることにより、合成占有格子地図の各格子領域の障害物存在確率の精度の向上を図ることができる。

また、データベース２２には、複数の占有格子地図を合成した合成占有格子地図が保存されており、その合成占有格子地図（の一部）が近傍地図として選択された場合には、両地図のオーバーラップ部分に関して、送信されてきた占有格子地図の障害物存在確率と、近傍地図の障害物存在確率とを加重平均して新たな障害物存在確率を算出して、保存されていた合成占有格子地図を更新する。このようにして、既に作成されている合成占有格子地図を更新することにより、障害物の位置が変化したときなどに、合成占有格子地図の内容を、迅速にその変化後の状況に応じた内容に変更することができる。なお、そのために、送信されてきた占有格子地図の障害物存在確率に対する重み付けを相対的に大きく設定することが好ましい。

続くステップＳ２７０では、生成、更新された合成占有格子地図に基づいて、運転支援情報を生成し、該当する車載装置１０に配信する。この運転支援情報の生成、配信処理は、後に、図５のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ２３０において近傍地図が保存されていないと判定された場合、及びステップＳ２５０において合成は失敗と判定された場合には、送信されてきた占有格子地図と合成できる占有格子地図は、データベース２２に保存されていないということである。このため、ステップＳ２８０の処理において、受信した占有格子地図、特徴点、及びその特徴量を保存し、その後に送信されてくる占有格子地図との合成に備える。

次に、図５のフローチャートを参照して、運転支援情報の生成及び配信処理の一例について説明する。つまり、運転支援情報として、どのような情報を配信するかは適宜決定されえるものであるが、図５のフローチャートでは、運転支援情報として、合成占有地図及び走行計画経路を配信する例について説明する。このような運転支援情報の配信は、例えば、駐車場内に進入して、空き駐車スペースを目指している車両に対して行われ、これにより、その車両は、駐車場全体をカバーする合成占有格子地図と、その地図上において、空き駐車スペースへ達する走行計画経路を取得することが可能となる。

駐車場全体をカバーする合成占有格子地図は、例えば図６（ａ）、（ｂ）に示すように、複数の車載装置１０から送信されてきた占有格子地図を、対応点に基づいて合成することにより生成される。なお、図６（ａ）、（ｂ）は、所定値以上の障害物存在確率を持つ格子領域と、それよりも低い障害物存在確率を持つ格子領域との境界線を図に表したものである。

まず、ステップＳ３００において、車載装置１０から送信されてきた占有格子地図、その占有格子地図における車両の位置及び姿勢を示す情報、及び合成占有格子地図に基づいて、合成占有格子地図上の車両の位置及び姿勢を算出する。送信されてきた占有格子地図と合成占有格子地図とを、対応点に基づいて、どのように重ね合わせるかが決定されれば、合成占有格子地図上の車両の位置及び姿勢は簡単に算出することができる。従って、車両が駐車場に進入しようとしているか、もしくは既に駐車場に進入したような状況を、情報処理センタ２０のコンピュータ２１において把握することができる。

次に、ステップＳ３１０では、合成占有格子地図上において、車両が辿るべき走行経路を算出する。すなわち、駐車場の例で説明すれば、車両の現在位置及び姿勢（向き）を考慮しつつ、空き駐車スペースに達する経路を計算する。空き駐車スペースの位置は、合成占有格子地図に表れる、駐車車両や駐車スペースを区画する柱や壁面の形状から推定可能である。あるいは、事前に駐車スペースに関する情報をデータベース２２に取得しておき、合成占有格子地図に当て嵌めても良い。そして、ステップＳ３２０において、駐車場全体をカバーする合成占有地図及び走行経路を、該当する車載装置１０に配信する
図７は、送信してきた占有格子地図を含む情報から、これから駐車場に進入しようとしていることが認識された車両に対して配信される、駐車場全体の様子を表す合成占有格子地図（図６（ａ），（ｂ）と同様に、障害物存在確率に応じた境界線により表されたもの）と、その地図上において車両が走行すべき走行経路とを示している。このような運転支援情報を受信した車載機器１０においては、表示装置１５により、合成格子占有地図上において空き駐車スペースに導くための経路を提示することが可能になる。また、車載装置１０が、車両の走行速度及び進行方向を制御することが可能なものであれば、配信された経路に沿って車両を自動運転させることが可能になる。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。

例えば、上述した実施形態では、占有格子地図を、地面に沿って２次元的なものとして生成する例について説明したが、外界センサ１１によって障害物の高さ情報も検出することにより、３次元的なものとして生成しても良い。

また、上述した実施形態では、情報処理センタ２０において、車載装置１０から送信されてきた複数の占有格子地図を合成して、合成占有格子地図を作成する例について説明した。しかしながら、情報処理センタ２０は、例えば、衛星写真など障害物が撮影された写真を取得し、その取得した写真に基づいて各エリアの占有格子地図を生成し、車載装置１０から送信されてきた占有格子地図と合成するようにしても良い。

１０ 車載装置
１１ 外界センサ
１２ 記憶部
１３ 制御装置
１４ 車載無線機
１５ 表示装置
２０ 情報処理センタ
２１ コンピュータ
２２ データベース
２３ 通信装置

Claims (6)

1. 車両に設けられた車載装置と情報処理センタとからなり、前記情報処理センタから前記車載装置に対して、当該車両の走行を支援する支援情報を提供する情報提供システムであって、
   前記車載装置は、
   前記車両の周囲に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記車両の周囲の領域を小領域に分割し、前記障害物検出手段の検出結果に基づき、各分割領域に障害物が存在する確率に応じた値を算出するとともに、その算出した障害物存在確率に応じた値を、該当する分割領域の位置に対応して配列した障害物マップを生成する障害物マップ生成手段と、
   前記障害物マップ生成手段によって生成された障害物マップを、前記情報処理センタに送信する車両側通信手段と、を備え、
   前記情報処理センタは、
   複数の前記障害物マップにおける障害物存在確率に応じた値の分布状態から、それぞれの障害物マップの対応点を探索し、その探索された対応点に基づき複数の障害物マップを合成して、合成障害物マップを生成する合成マップ生成手段と、
   前記合成マップ生成手段によって生成された合成障害物マップに基づく情報を、前記支援情報として前記車載装置に配信する配信手段と、を備えることを特徴とする情報提供システム。
2. 前記配信手段は、前記合成障害物マップを、前記支援情報として前記車載装置に配信することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記情報処理センタは、前記車載装置から送信されてきた前記障害物マップ及びその障害物マップにおける車両位置と、前記合成障害物マップとに基づいて、前記合成障害物マップにおける前記車両の位置を推定する位置推定手段を備え、
   前記配信手段は、前記車載装置に対して、前記合成障害物マップにおける車両位置を示す情報を、前記支援情報として配信することを特徴とする請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記情報処理センタは、前記合成障害物マップ上において、前記車両が辿るべき経路を計画する経路計画手段を備え、
   前記配信手段は、前記車載装置に対して、前記経路計画手段によって計画された経路を示す情報を、前記支援情報として配信することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報提供システム。
5. 前記生成手段は、前記障害物マップにおいて、前記障害物存在確率に応じた値の分布状態を特徴づける特徴点に関して、その特徴点周辺の前記障害物存在確率に応じた値の変化勾配の方向に基づいて、前記特徴点に対応付けられる方向であるオリエンテーションを決定し、前記特徴点周辺の領域の向きを前記オリエンテーションにより正規化するとともに、前記特徴点周辺の領域を所定数のブロックに分割し、各ブロックの障害物存在確率に応じた値の変化勾配の方向から、特徴点の特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量の近似性に基づいて、前記障害物マップの対応点を探索することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の情報提供システム。
6. 前記生成手段は、複数の前記障害物マップがオーバーラップする部分に関しては、それぞれの障害物マップの障害物存在確率に応じた値を平均化して、前記合成障害物マップの障害物存在確率に応じた値とすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の情報提供システム。

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