JP2019066631A - Map data structure - Google Patents

Map data structure Download PDF

Info

Publication number
JP2019066631A
JP2019066631A JP2017191027A JP2017191027A JP2019066631A JP 2019066631 A JP2019066631 A JP 2019066631A JP 2017191027 A JP2017191027 A JP 2017191027A JP 2017191027 A JP2017191027 A JP 2017191027A JP 2019066631 A JP2019066631 A JP 2019066631A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
map data
road
information
link
dimensional map
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2017191027A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
陽子 藤田
Yoko Fujita
陽子 藤田
正行 天沼
Masayuki Amanuma
正行 天沼
由和 栃木
Yoshikazu Tochigi
由和 栃木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pioneer Corp
Geotechnologies Inc
Original Assignee
Pioneer Electronic Corp
Increment P Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pioneer Electronic Corp, Increment P Corp filed Critical Pioneer Electronic Corp
Priority to JP2017191027A priority Critical patent/JP2019066631A/en
Publication of JP2019066631A publication Critical patent/JP2019066631A/en
Priority to JP2021118603A priority patent/JP2021179624A/en
Priority to JP2022070316A priority patent/JP7284851B2/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Instructional Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

To provide a map data structure allowing recognition in height direction in a two-dimensional map.SOLUTION: A map data structure of a map used for travel of a vehicle includes multiple pieces of two-dimensional map data segmented by area. For an area where a first road and a second road overlap each other in a height direction, the first road and the second road are represented by different two-dimensional map data.SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

本発明は、地図データ構造に関する。   The present invention relates to map data structures.

近年、車両に搭載したカメラ、ライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection And Ranging）などの各種センサにより自車両周辺の状況を取得しながら自立走行する車両（自動運転車両）が開発されている。   BACKGROUND In recent years, vehicles (autonomously driven vehicles) that travel autonomously while acquiring the situation around the subject vehicle by various sensors such as a camera mounted on the vehicle and a light detection and ranging (LiDAR) have been developed.

この種の自動運転車両が自動運転にて走行するためには、正確な道路情報を有した地図データが必要とされる（例えば、特許文献１を参照）。正確な道路情報とは、例えば、道路幅、車線、標識等の詳細な位置情報だけでなく、道路の傾斜、道路の凹凸、路肩の凹凸などの情報を含むものであり一般的には三次元地図データとして生成される。   In order for this type of autonomous driving vehicle to travel by autonomous driving, map data having accurate road information is required (see, for example, Patent Document 1). Accurate road information includes, for example, information such as road inclination, road unevenness, road shoulder unevenness, as well as detailed position information such as road width, lanes, signs, etc., and is generally three-dimensional. It is generated as map data.

特開２０１６−４３７４７号公報JP, 2016-43747, A

上述した自動運転用の三次元地図は作成コストがかかる。また、このような自動運転用の三次元地図は、例えばライダ等で取得した点群情報等を用いて生成されるため、データ量が多くなり大容量の記憶装置等が必要となる。そこで、点群情報等に基づく二次元地図を利用して自動運転をすることが検討されている。   The above-described three-dimensional map for automatic driving is expensive to create. In addition, since such a three-dimensional map for automatic driving is generated using, for example, point cloud information and the like acquired by a rider or the like, the amount of data increases and a large-capacity storage device or the like is required. Therefore, it has been considered to perform automatic driving using a two-dimensional map based on point cloud information and the like.

二次元地図を利用して自動運転をする場合、この二次元地図は点群情報を投影して生成されたラスター情報であるため、高さ方向の情報が無い。そのため、例えば、オーバーパスやアンダーパス等の高さが異なる道路が重なっている位置を走行したときに自動運転車両が正しく位置を認識できなくなるおそれがある。   When automatic driving is performed using a two-dimensional map, this two-dimensional map is raster information generated by projecting point group information, and thus there is no information in the height direction. Therefore, for example, when traveling at a position where roads having different heights such as overpass and underpass overlap, there is a possibility that the automatically driven vehicle can not correctly recognize the position.

本発明が解決しようとする課題としては、上述したような二次元地図において高さ方向に重なる道路を識別することが一例として挙げられる。   The problem to be solved by the present invention is, for example, to identify roads overlapping in the height direction in the two-dimensional map as described above.

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の走行に利用する地図の地図データ構造であって、領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、前記第１道路と前記第２道路とが異なる前記二次元地図データで表されていることを特徴としている。   In order to solve the above problems, the invention according to claim 1 is a map data structure of a map used for traveling a vehicle, including a plurality of two-dimensional map data divided into areas, and a first road In a region where the second road and the second road overlap in the height direction, the first road and the second road are represented by different two-dimensional map data.

請求項６に記載の発明は、地図データを生成する地図データ生成装置で実行される地図データ生成方法であって、地物の認識結果である認識情報を得る車両が走行した走行軌跡を取得する走行軌跡取得工程と、前記走行軌跡を道路ネットワーク情報が有する区間と関連付ける関連付工程と、前記関連付工程で関連付けた前記区間毎に前記認識情報を取得する認識情報取得工程と、前記認識情報取得工程で取得した前記認識情報に基づいて二次元地図データを生成する生成工程と、を含むことを特徴としている。   The invention according to claim 6 is a map data generation method that is executed by a map data generation device that generates map data, and acquires a traveling locus along which a vehicle that obtains recognition information that is a recognition result of a feature traveled. A traveling locus acquisition step, an associating step for associating the traveling locus with a section included in the road network information, a recognition information acquiring step for acquiring the recognition information for each section associated in the associating step, and the recognition information acquisition And generating a two-dimensional map data based on the recognition information acquired in the step.

本発明の第１の実施例にかかる地図データ記憶装置を有するシステムの概略構成図である。It is a schematic block diagram of a system which has a map data storage device concerning a 1st example of the present invention. 図１に示されたサーバ装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the server apparatus shown by FIG. 図２に示されたサーバ装置における二次元地図データの生成動作のフローチャートである。It is a flowchart of the production | generation operation | movement of two-dimensional map data in the server apparatus shown by FIG. リンクと走行軌跡との関連付けの説明図である。It is an explanatory view of association with a link and a run track. 交差するリンクの説明図である。It is explanatory drawing of the link which cross | intersects. 二次元地図データの生成の説明図である。It is an explanatory view of generation of two-dimensional map data. 同一地点における高さ方向の異なる二次元地図データの配置イメージ図である。It is an arrangement | positioning image figure of the different two-dimensional map data of the height direction in the same point. 本発明の第２の実施例にかかる地図データ生成方法の対象となるリンクの説明図である。It is explanatory drawing of the link used as the object of the map data generation method concerning the 2nd Example of this invention. 図８に示したリンクの分割例の説明図である。It is explanatory drawing of the example of division | segmentation of the link shown in FIG. 本発明の第２の実施例にかかる二次元地図データの生成動作のフローチャートである。It is a flowchart of the production | generation operation | movement of two-dimensional map data concerning the 2nd Example of this invention. 図１０に示されたフローチャートを実行して生成された二次元地図データの例である。It is an example of two-dimensional map data generated by executing the flowchart shown in FIG. 自動運転車両が自動運転を行う際に走行開始するまでのフローチャートである。It is a flowchart until it starts driving | running | working, when an autonomous driving vehicle performs an automatic driving | operation.

以下、本発明の一実施形態にかかる地図データ構造を説明する。本発明の一実施形態にかかる地図データ構造は、領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、第１道路と第２道路とが異なる二次元地図データで表されている。このようにすることにより、第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域については異なる二次元地図データとなっていることから、走行時には、それぞれの道路に応じた二次元地図データを参照することで高さ方向に重なる道路を識別することが可能となる。   Hereinafter, the map data structure according to the embodiment of the present invention will be described. A map data structure according to an embodiment of the present invention includes a plurality of two-dimensional map data divided into areas, and the first road and the second road are overlapped in an area where the first road and the second road overlap in the height direction. The two roads are represented by different two-dimensional map data. By doing in this way, since the two-dimensional map data is different for the area where the first road and the second road overlap in the height direction, the two-dimensional map data corresponding to each road is It is possible to identify roads overlapping in the height direction by referring.

また、複数の二次元地図データは、道路における所定の区間毎に領域が分けられていてもよく、例えば、リンクごとに二次元地図データを有することで、他のリンクと重なる領域においても走行している道路（リンク）を識別することができる。   In addition, a plurality of two-dimensional map data may be divided into regions for each predetermined section of the road. For example, by having two-dimensional map data for each link, the vehicle travels in a region overlapping with other links. Road (link) can be identified.

また、複数の二次元地図データは、一定の面積を有する領域に分けられていてもよく、一定の面積を有する領域を例えばタイル状に並べるようにすることで、地図データを構成することができる。   In addition, a plurality of two-dimensional map data may be divided into areas having a certain area, and map data can be configured by arranging areas having a certain area in a tile shape, for example. .

また、複数の二次元地図データは、各々が相対的な高さを示す識別情報を有しているので、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに識別情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。   Also, since each of a plurality of two-dimensional map data has identification information indicating a relative height, for example, in a spiral-shaped road, it is divided into a plurality of sections and each has identification information Then, it becomes possible to correctly recognize the position of oneself.

また、本発明の一実施形態にかかる地図データ記憶装置は、上述した地図データ構造を記憶している。このようにすることにより、地図データを自動運転車両等に配信するサーバ装置等に地図データを記憶させることで、自動走行時に高さ方向に重なる道路を識別することが可能となる。   Moreover, the map data storage device according to the embodiment of the present invention stores the above-described map data structure. In this way, by storing map data in a server device or the like that distributes map data to an automatically driven vehicle or the like, it becomes possible to identify roads overlapping in the height direction during automatic traveling.

また、本発明の一実施形態にかかる地図データ生成方法は、走行軌跡取得工程で地物の認識結果である認識情報を取得する車両が走行した走行軌跡を取得し、関連付工程で走行軌跡を道路ネットワーク情報が有する区間と関連付ける。次に、認識情報取得工程で関連付工程において関連付けた区間毎に認識情報を取得し、生成工程で認識情報取得工程において取得した認識情報に基づいて二次元地図データを生成する。このようにすることにより、点群情報等の二次元地図データを生成するために必要となる認識情報を取得する際の走行軌跡を既存の道路ネットワーク情報のリンク等と関連付けることができる。したがって、リンク等の区間毎に二次元地図データを生成することができるため、高さ方向に重なる道路であっても、個々の道路を識別することが可能となる。また、リンクが有する標高等の情報を利用することも可能となる。さらに、既存の道路ネットワーク情報を利用することで、自動運転用の地図データの生成コストを低減させることができる。   Moreover, the map data generation method according to the embodiment of the present invention acquires the traveling locus traveled by the vehicle acquiring the recognition information which is the recognition result of the feature in the traveling locus acquiring step and acquires the traveling locus in the associating step. It associates with the section that road network information has. Next, recognition information is acquired for each section associated in the association process in the recognition information acquisition process, and two-dimensional map data is generated based on the recognition information acquired in the recognition information acquisition process in the generation process. By doing this, it is possible to associate a traveling locus when acquiring recognition information required to generate two-dimensional map data such as point cloud information with a link or the like of existing road network information. Therefore, since two-dimensional map data can be generated for each section such as a link, even if the roads overlap in the height direction, individual roads can be identified. In addition, it is also possible to use information such as the elevation of the link. Furthermore, by using the existing road network information, it is possible to reduce the generation cost of map data for automatic driving.

また、生成工程は、道路ネットワーク情報におけるリンク毎に二次元地図データを生成してもよい。このようにすることにより、リンク毎に二次元地図データを生成するので、交差する道路であってもリンクとして異なれば道路を識別することができる。   Also, the generation step may generate two-dimensional map data for each link in the road network information. By doing this, two-dimensional map data is generated for each link, so even if it is a crossing road, if it is different as a link, the road can be identified.

また、道路ネットワーク情報における区間を複数の区間に更に分割する分割工程を更に含み、関連付工程は、分割工程により分割された区間毎に関連付けを行ってもよい。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路等の１つのリンクにおいて交差する部分があるような場合に、そのリンクを複数に分割することで、相対的な高さ位置を正しく認識することが可能となる。   Further, the method may further include a dividing step of further dividing a section in the road network information into a plurality of sections, and the associating step may perform association for each of the sections divided by the dividing step. In this way, for example, when there is a crossing portion in one link such as a spiral road, the relative height position is correctly recognized by dividing the link into a plurality of parts. Is possible.

また、分割工程は、分割された区間のそれぞれに対応して高さ方向の識別情報を付与してもよい。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに識別情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。   Further, the dividing step may add identification information in the height direction corresponding to each of the divided sections. By doing this, for example, in a spiral road, it is possible to correctly recognize its own position by dividing it into a plurality of sections and having identification information in each of the sections.

本発明の第１の実施例にかかる地図データ構造および地物情報生成方法を図１〜図６を参照して説明する。本実施例にかかる地物データ記憶装置としてのサーバ装置１は、図１に示したように、インターネット等のネットワークＮを介して計測車両Ｃに搭載されている情報処理装置３と通信可能となっている。   A map data structure and a feature information generation method according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. As shown in FIG. 1, the server device 1 as the feature data storage device according to the present embodiment can communicate with the information processing device 3 mounted on the measurement vehicle C via the network N such as the Internet. ing.

計測車両Ｃは、情報処理装置３と、センサ４と、を有し、所定の経路を走行することで、センサ４により周辺環境等の認識情報を計測する（得る）車両であり、手動運転車両、自動運転車両のいずれであってもよい。   The measurement vehicle C is a vehicle that has the information processing device 3 and the sensor 4 and measures (acquires) recognition information such as the surrounding environment by the sensor 4 by traveling a predetermined route, and is a manually driven vehicle It may be any of an autonomous driving vehicle.

情報処理装置３は、センサ４が検出した周辺情報に基づく情報をサーバ装置１へアップロードする。情報処理装置３は、例えばナビゲーション装置等の車載機器の一部として構成されていてもよいし、単独の機器として構成してもよい。あるいは、センサ４を接続することができれば、ノート型ＰＣ等の可搬性のある端末機器であってもよい。   The information processing device 3 uploads information based on the surrounding information detected by the sensor 4 to the server device 1. The information processing device 3 may be configured, for example, as a part of a vehicle-mounted device such as a navigation device, or may be configured as a single device. Alternatively, as long as the sensor 4 can be connected, it may be a portable terminal device such as a notebook PC.

センサ４は、自車位置等の自車の情報や周辺環境（周辺に存在する地物等）を認識するためのセンサであり、カメラ、ライダと、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機と、加速度センサと、速度センサなどを含む。カメラは、外界の状況を表す色付きの画像を生成する。ライダは、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置や形状等を三次元の点群として認識する。ＧＰＳ受信機は、現在の車両の位置を表す緯度及び経度の位置情報を生成する。加速度センサは、車両の加速度を検出する。速度センサは、車両の速度を検出する。なお、センサ４は、車両の姿勢（向きなど）を認識して他のセンサの取得データを補正するための慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）やジャイロセンサなどを備えてもよい。さらに、センサ４は、雨が降っているか否かを検知するための雨滴センサ、温度計、及び湿度計などを含んでいてもよい。このようなセンサ４で検出、取得された自車位置等の自車の情報や周辺環境等の情報は周辺情報として情報処理装置３へ出力される。   The sensor 4 is a sensor for recognizing information of the vehicle such as the vehicle position and the surrounding environment (a feature present in the periphery), and includes a camera, a rider, a GPS (Global Positioning System) receiver, and an acceleration. Includes sensors and speed sensors. The camera produces a colored image representing the situation of the outside world. The lidar discretely measures the distance to an object present in the outside world, and recognizes the position, shape, etc. of the object as a three-dimensional point group. The GPS receiver generates latitude and longitude position information that represents the current position of the vehicle. The acceleration sensor detects the acceleration of the vehicle. The speed sensor detects the speed of the vehicle. The sensor 4 may be provided with an inertial measurement unit (IMU: Inertial Measurement Unit), a gyro sensor, or the like for recognizing the posture (direction or the like) of the vehicle and correcting acquired data of another sensor. Furthermore, the sensor 4 may include a raindrop sensor for detecting whether it is raining, a thermometer, and a hygrometer. Information of the vehicle such as the vehicle position detected and acquired by the sensor 4 and information such as the surrounding environment are output to the information processing device 3 as the surrounding information.

センサ４により地図データを生成するために必要な地物の認識結果を得ることができる。地物とは、地上に存在する天然または人工のあらゆる物体を含む概念である。地物の例としては、車両の経路（即ち道路）上に位置する経路上地物と、道路の周辺に位置する周辺地物と、が含まれる。経路上地物の例としては、道路標識や信号機、ガードレール、歩道橋等が挙げられ、道路そのものも含まれる。即ち、路面に描写された文字や図形、及び、道路の形状（道幅や曲率）も経路上地物に含まれる。また、周辺地物の例としては、道路に沿って位置する建築物（住宅、店舗）や看板等が挙げられる。   The sensor 4 can obtain a feature recognition result necessary to generate map data. A feature is a concept that includes all natural or artificial objects present on the ground. Examples of features include path features located on the vehicle's path (i.e., the road) and peripheral features located on the periphery of the road. As an example of the route top feature, a road sign, a traffic light, a guardrail, a footbridge, etc. may be mentioned, and the road itself is also included. That is, characters and figures drawn on the road surface, and the shape of the road (road width and curvature) are also included in the route features. In addition, examples of the peripheral features include buildings (houses, stores) and billboards located along the road.

地図データ記憶装置としてのサーバ装置１の機能的構成を図２に示す。サーバ装置１は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、を備えている。   The functional configuration of the server device 1 as a map data storage device is shown in FIG. The server device 1 includes a control unit 11, a communication unit 12, and a storage unit 13.

制御部１１は、サーバ装置１のＣＰＵ（Central Processing Unit）が機能し、サーバ装置１の全体制御を司る。制御部１１は、情報処理装置３からアップロードされた情報を記憶部１３に取得情報１３ａとして蓄積するとともに、その取得情報１３ａと後述する道路ネットワーク情報１３ｂとに基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。   The control unit 11 functions as a CPU (Central Processing Unit) of the server device 1 and controls the entire server device 1. The control unit 11 stores the information uploaded from the information processing device 3 in the storage unit 13 as the acquired information 13a, and generates two-dimensional map data 13c based on the acquired information 13a and the road network information 13b described later. .

通信部１２は、サーバ装置１のネットワークインターフェース等が機能し、情報処理装置３がアップロードした情報を受信する。なお、本実施例では、通信によって情報処理装置３がセンサ４により計測された情報をアップロードしているが、通信でなく、走行後にメモリーカード等の記憶媒体によりサーバ装置１へ転送するようにしてもよい。   The communication unit 12 functions as a network interface or the like of the server device 1 and receives the information uploaded by the information processing device 3. In the present embodiment, the information processing device 3 uploads the information measured by the sensor 4 by communication, but it is not communication and is transferred to the server device 1 by a storage medium such as a memory card after traveling. It is also good.

記憶部１３は、サーバ装置１のハードディスク等の記憶装置が機能し、上述した取得情報１３ａと、道路ネットワーク情報１３ｂと、二次元地図データ１３ｃと、が記憶されている。道路ネットワーク情報１３ｂは、交通網表現上の結節点であるノードと、当該ノード間を接続するリンクと、の組み合わせによって表現されるネットワークに関する情報を含むものである。この道路ネットワーク情報１３ｂは、例えば目的地までの経路を案内するナビゲーション装置等に利用されている地図データであってもよい。   The storage unit 13 functions as a storage device such as a hard disk of the server device 1 and stores the above-described acquired information 13a, road network information 13b, and two-dimensional map data 13c. The road network information 13b includes information on a network represented by a combination of a node which is a node on a traffic network expression and a link connecting the nodes. The road network information 13b may be, for example, map data used in a navigation device for guiding a route to a destination.

二次元地図データ１３ｃは、制御部１１によって、取得情報１３ａと後述する道路ネットワーク情報１３ｂとに基づいて生成された地図データである。本実施例における二次元地図データ１３ｃは、例えば情報処理装置３からアップロードされた点群情報を投影して生成されたラスター情報である。なお、本実施例では、主に自動運転に用いられる二次元地図として説明するが、それに限らず、手動運転車両のナビゲーション装置や各種地図サービスに利用するための二次元地図であってもよい。   The two-dimensional map data 13 c is map data generated by the control unit 11 based on the acquired information 13 a and the road network information 13 b described later. The two-dimensional map data 13 c in the present embodiment is, for example, raster information generated by projecting point cloud information uploaded from the information processing device 3. In addition, although a present Example demonstrates as a two-dimensional map mainly used for automatic driving, it may be a two-dimensional map for using for not only it but the navigation apparatus of a manual operation vehicle, and various map services.

なお、図１や図２に示した構成では、サーバ装置１が、取得情報１３ａを取得し、道路ネットワーク情報１３ｂを有し、二次元地図データ１３ｃを生成しているが、それぞれの機能を別のサーバ装置等に分散させてもよい。   In the configurations shown in FIG. 1 and FIG. 2, the server device 1 acquires the acquired information 13a, has the road network information 13b, and generates the two-dimensional map data 13c. It may be distributed to a server device or the like.

次に、上述した構成のサーバ装置１における二次元地図データの生成動作（地図データ生成方法）について図３のフローチャートを参照して説明する。図３のフローチャートはサーバ装置１の制御部１１で実行される。即ち、サーバ装置１が地図データ生成装置となる。   Next, an operation of generating two-dimensional map data (map data generation method) in the server device 1 having the above-described configuration will be described with reference to the flowchart of FIG. The flowchart of FIG. 3 is executed by the control unit 11 of the server device 1. That is, the server device 1 is a map data generation device.

まず、ステップＳ１において、計測車両Ｃを走行させてセンサ４により、当該計測車両Ｃの周辺情報に基づく情報（地物の認識結果である認識情報や走行軌跡）の計測をする（得る）。計測した結果は、情報処理装置３からサーバ装置１にアップロードされ、取得情報１３ａとして記憶部１３に蓄積される。本実施例では、取得情報１３ａには、点群情報と計測車両Ｃの走行軌跡を含むものとする。点群情報は、センサ４に含まれるライダが認識した三次元の点群の情報である。走行軌跡は、センサ４に含まれるＧＰＳ受信機による計測車両Ｃの位置情報等から生成された情報であり、例えば緯度経度情報や高度情報及び時刻情報を含む。   First, in step S1, the measurement vehicle C is made to travel, and the sensor 4 measures (acquires) information (recognition information as a result of feature recognition and travel locus) based on the peripheral information of the measurement vehicle C. The measurement result is uploaded from the information processing device 3 to the server device 1 and accumulated in the storage unit 13 as acquired information 13a. In the present embodiment, it is assumed that the acquired information 13a includes point cloud information and a traveling locus of the measurement vehicle C. The point cloud information is information of a three-dimensional point cloud recognized by the lidar included in the sensor 4. The travel locus is information generated from position information and the like of the measurement vehicle C by the GPS receiver included in the sensor 4 and includes, for example, latitude and longitude information, altitude information, and time information.

次に、ステップＳ２において、計測車両Ｃの走行軌跡を道路ネットワーク（ＮＷ）情報１３ｂが有する区間としてのリンクとマッチングしてマッチング結果ｄ１が生成される。マッチングの方法について図４を参照して説明する。図４において、道路ネットワーク情報１３ｂとしてノードＮ１〜Ｎ３の３つのノードがあり、ノードＮ１とノードＮ２間をリンクＢ、ノードＮ２とノードＮ３間をリンクＡとする。そして、計測車両Ｃが、ノードＮ１、リンクＢ、ノードＮ２、リンクＡ、ノードＮ３の順に走行した走行軌跡（取得情報１３ａ）が取得されたとする（図４の破線参照）。   Next, in step S2, a matching result d1 is generated by matching the traveling track of the measurement vehicle C with a link as a section included in the road network (NW) information 13b. The method of matching will be described with reference to FIG. In FIG. 4, there are three nodes N1 to N3 as the road network information 13b. A link B is between node N1 and node N2, and a link A is between node N2 and node N3. Then, it is assumed that the traveling track (acquisition information 13a) in which the measurement vehicle C travels in the order of the node N1, the link B, the node N2, the link A, and the node N3 is acquired (see dashed line in FIG. 4).

この場合、ノードＮ１が有する位置情報と走行軌跡に含まれる位置情報を照合して、一致または所定の範囲内である場合は、ノードＮ１を通過したと判定する。その後、ノードＮ２が有する位置情報と走行軌跡に含まれる位置情報を照合して、一致または所定の範囲内である場合は、ノードＮ２を通過したと判定する。したがって、ノードＮ１を走行したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ２を走行したと判定された走行軌跡に含まれる時刻まではリンクＢを走行したと判定する。同様に、ノードＮ２を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ３を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻まではリンクＡを走行したと判定する。なお、リンクが位置情報を有する場合はリンクの位置情報と走行軌跡との照合を行ってもよい。このようにして、道路ネットワーク情報１３ｂに含まれるリンクと走行軌跡とを関連付け、この関連付けの結果がマッチング結果ｄ１となる。   In this case, the position information of the node N1 and the position information included in the traveling track are collated, and if they match or are within a predetermined range, it is determined that the node N1 has been passed. Thereafter, the position information of the node N2 is compared with the position information included in the traveling track, and when it is in agreement or within a predetermined range, it is determined that the node N2 has been passed. Therefore, it is determined that link B has been traveled from the time included in the travel locus determined to have traveled the node N1 to the time included in the travel locus determined to travel the node N2. Similarly, it is determined that the link A has traveled from the time included in the travel locus determined to have passed through the node N2 to the time included in the travel locus determined to have passed through the node N3. When the link has position information, the link position information may be compared with the traveling track. In this way, the link included in the road network information 13b is associated with the traveling track, and the result of the association is the matching result d1.

次に、ステップＳ３において、ステップＳ２で生成されたマッチング結果ｄ１と点群情報（取得情報１３ａ）とに基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。二次元地図データは、マッチングした（関連付けた）リンク毎に生成する。例えば、リンクＡであれば、ノードＮ２を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻からノードＮ３を通過したと判定された走行軌跡に含まれる時刻までに取得された点群情報を読み出して、周知の方法によりその点群情報を投影して二次元地図データを生成する。このようにすることにより、リンクＡに該当する部分の点群情報のみで二次元地図データを生成することができる。そのため、例えば、図５に示すように、リンクＢと交差する（重なる）が互いのリンク間を直接行き来できないリンクＣがあった場合に、リンクＢとリンクＣとは二次元地図データとして異なる二次元地図データ（ファイル）とすることができるので、リンクＢとリンクＣとが交差する地点で走行位置（高さ位置）を誤ることなく認識することができる。   Next, in step S3, two-dimensional map data 13c is generated based on the matching result d1 generated in step S2 and the point cloud information (acquisition information 13a). Two-dimensional map data is generated for each matching (associated) link. For example, in the case of link A, the point cloud information acquired from the time included in the travel locus determined to have passed through the node N2 to the time included in the travel locus determined to have passed through the node N3 is read out Then, the point cloud information is projected by a known method to generate two-dimensional map data. By doing this, it is possible to generate two-dimensional map data with only point cloud information of a portion corresponding to link A. Therefore, for example, as shown in FIG. 5, when there is a link C which can not directly travel between the links that intersect (overlap) the link B, the link B and the link C are different as two-dimensional map data. Since it can be set as dimensional map data (file), the traveling position (height position) can be recognized without mistake at the point where the link B and the link C intersect.

また、二次元地図データは、上述した高さ方向以外に水平方向に複数の領域に分割して生成してもよい。分割方法は、ノード毎で分割してもよいし、図６に示したように、例えば緯度経度方向に所定の長さとなる矩形状（タイル状）に分割してもよい。つまり、一定の面積となる領域に分割してもよい。図６の場合は、図５を４つの領域に分割した例である。この図６の例において、リンクＡはファイルｆ１となる領域、ファイルｆ２となる領域の２領域に跨る。リンクＢはファイルｆ３となる領域、ファイルｆ４となる領域の２領域に跨る。リンクＣはファイルｆ５となる領域、ファイルｆ６となる領域の２領域に跨る。これらの領域は、ファイルｆ１〜ｆ６として、それぞれ異なる二次元地図データとして生成されている。   Also, the two-dimensional map data may be generated by being divided into a plurality of regions in the horizontal direction other than the height direction described above. The division method may be divided for each node, or, as shown in FIG. 6, may be divided into, for example, a rectangular shape (tile shape) having a predetermined length in the latitude and longitude direction. That is, it may be divided into areas having a constant area. The case of FIG. 6 is an example in which FIG. 5 is divided into four regions. In the example of FIG. 6, the link A spans two areas: an area to be the file f1 and an area to be the file f2. The link B spans two areas: an area to be the file f3 and an area to be the file f4. The link C spans two areas: an area to be the file f5 and an area to be the file f6. These areas are generated as files f1 to f6 as different two-dimensional map data.

例えば、リンクＡのノードＮ２を含むファイルｆ１とリンクＢのノードＮ２を含むファイルｆ３とは同じ領域を示す二次元地図データであるが異なるファイルとなっている。また、リンクＢのノードＮ１を含むファイルｆ４とリンクＣを含むファイルｆ５とは同じ領域を示す二次元地図データであるが異なるファイルとなっている。   For example, the file f1 including the node N2 of the link A and the file f3 including the node N2 of the link B are two-dimensional map data indicating the same area but different files. Also, the file f4 including the node N1 of the link B and the file f5 including the link C are two-dimensional map data indicating the same area but different files.

図７は、同じ領域を示す二次元地図データであるファイルｆ４とファイルｆ５を高さ方向に重ねたイメージ図である。図７は、現実の道路等としてリンクＢの上をリンクＣが交差している場合である。この場合、自動運転車両はリンクＢを走行している場合とリンクＣを走行している場合では異なるファイルを参照することとなるので、リンクが交差している位置であっても個々の道路を識別することができる。即ち、リンクＢ（第１道路）とリンクＣ（第２道路）とが高さ方向で重なる領域について、リンクＢ（第１道路）とリンクＣ（第２道路）とが異なる二次元地図データで表されている。   FIG. 7 is an image diagram in which a file f4 and a file f5 which are two-dimensional map data indicating the same area are overlapped in the height direction. FIG. 7 shows the case where the link C crosses over the link B as a real road or the like. In this case, the autonomous driving vehicle refers to different files in the case of traveling on the link B and in the case of traveling on the link C. Therefore, even when the link intersects the individual roads It can be identified. That is, in a region where link B (first road) and link C (second road) overlap in the height direction, two-dimensional map data in which link B (first road) and link C (second road) are different. Is represented.

図２に示した二次元地図データ１３ｃは、上述したファイルｆ１〜ｆ６等の複数のファイル（二次元地図データ）を有するものであり、本実施例にかかる地図データ構造である。なお、地図データ構造としては、二次元地図データを単に複数ファイル有するものであってもよいし、図７のような複数のファイルからなるレイヤー構造としてもよい。   The two-dimensional map data 13c shown in FIG. 2 has a plurality of files (two-dimensional map data) such as the files f1 to f6 described above, and has a map data structure according to the present embodiment. As the map data structure, two-dimensional map data may simply have a plurality of files, or may be a layer structure including a plurality of files as shown in FIG.

以上の説明から明らかなように、ステップＳ１が走行軌跡取得工程、ステップＳ２が関連付工程、ステップＳ３が生成工程となる。   As apparent from the above description, step S1 is a traveling locus acquisition step, step S2 is an association step, and step S3 is a generation step.

本実施例によれば、領域毎に分けられた複数の二次元地図データ（ファイル）を含み、例えばリンクＢとリンクＣとが高さ方向で重なる領域について、リンクＢとリンクＣとが異なるファイルで表されている。このようにすることにより、リンクＢとリンクＣとが高さ方向で重なる領域については異なるファイルとなっていることから、走行時には、それぞれの道路に応じたファイルを参照することで高さ方向に重なる道路を正しく認識することが可能となる。   According to the present embodiment, a file including a plurality of two-dimensional map data (files) divided into areas, for example, in an area in which link B and link C overlap in the height direction, link B and link C are different It is represented by. By doing in this way, the area in which the link B and the link C overlap in the height direction is a different file, so when traveling, by referring to the file corresponding to each road, in the height direction It becomes possible to correctly recognize overlapping roads.

また、複数のファイルは、道路における所定のリンク毎に領域が分けられていてもよく、他のリンクと重なる領域においても走行している道路（リンク）を誤認識しないようにできる。また、複数のファイルは、一定の面積を有する領域毎に分けられていてもよく、一定の面積を有する領域をタイル状に並べるようにすることで、地図データを構成することができる。   In addition, the plurality of files may be divided into areas for each predetermined link on the road, and a road (link) traveling can be prevented from being erroneously recognized even in an area overlapping with another link. Also, the plurality of files may be divided into areas having a certain area, and map data can be configured by arranging areas having a certain area in a tile form.

また、サーバ装置１は、上述した二次元地図データ１３ｃを記憶している。このようにすることにより、地図データを自動運転車両等に配信するために地図データを記憶させることで、自動走行時に高さ方向に重なる道路を正しく認識することが可能となる。   The server device 1 also stores the two-dimensional map data 13c described above. By storing the map data in order to distribute the map data to the automatically driven vehicle or the like, it is possible to correctly recognize the road overlapping in the height direction at the time of automatic traveling.

また、ステップＳ１で地物の認識結果である認識情報を得る車両が走行した走行軌跡を取得し、ステップＳ１での計測の結果得られた走行軌跡を道路ネットワーク情報１３ｂが有するリンクとマッチング処理をして関連付ける。次に、ステップＳ３でステップＳ２においてマッチングした結果に基づいて点群情報を取得し、その点群情報に基づいて二次元地図データ１３ｃを生成する。このようにすることにより、点群情報を取得する際の走行軌跡を既存の道路ネットワーク情報１３ｂに関連付けることができる。したがって、リンク毎に二次元地図データ１３ｃを生成することができるため、高さ方向に重なる道路であっても、個々の道路を識別することが可能となる。また、リンクが有する標高等の情報を利用することも可能となる。さらに、既存の道路ネットワーク情報を利用することで、自動運転用の地図データの生成コストを低減させることができる。   Also, in step S1, the travel locus obtained by the vehicle to obtain recognition information that is the recognition result of the feature travels is acquired, and the travel locus obtained as a result of measurement in step S1 is matched with the link possessed by the road network information 13b. And associate. Next, point cloud information is acquired based on the matching result in step S2 in step S3, and two-dimensional map data 13c is generated based on the point cloud information. By doing this, it is possible to associate the traveling locus when acquiring point cloud information with the existing road network information 13b. Therefore, since the two-dimensional map data 13c can be generated for each link, it is possible to identify individual roads even if the roads overlap in the height direction. In addition, it is also possible to use information such as the elevation of the link. Furthermore, by using the existing road network information, it is possible to reduce the generation cost of map data for automatic driving.

また、ステップＳ３で、道路ネットワーク情報１３ｂにおけるリンクごとに二次元地図データ１３ｃを生成している。このようにすることにより、道路ネットワーク情報１３ｂのリンク毎に二次元地図データを生成することが可能となる。   Also, in step S3, two-dimensional map data 13c is generated for each link in the road network information 13b. By doing this, it becomes possible to generate two-dimensional map data for each link of the road network information 13b.

次に、本発明の第２の実施例にかかる地図データ構造および地図データ生成方法を図８〜図１１を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。   Next, a map data structure and a map data generation method according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The same parts as those of the first embodiment described above are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.

第１の実施例では、リンク毎にマッチング処理を行ったが、例えば図８に示すような螺旋形状のリンクである場合、１つのリンク内で交差する地点（自己交差）が発生する。そのため、第１の実施例のようなリンク毎にマッチング処理を行うことができない。本実施例は、第１道路と第２道路とが同一リンクとなる場合の実施例である。つまり、第１道路と第２道路とが同一リンクであっても本発明は適用できる。   In the first embodiment, matching processing is performed for each link, but in the case of a spiral link as shown in FIG. 8, for example, crossing points (self-crossings) occur in one link. Therefore, matching processing can not be performed for each link as in the first embodiment. The present embodiment is an embodiment in which the first road and the second road are the same link. That is, the present invention is applicable even if the first road and the second road are the same link.

そこで、本実施例では、自己交差が発生する地点で１つのリンクを複数の区間に分割して細分化する。図８の例であれば、自己交差が発生する地点がｃ１、ｃ２の２か所あるので図９に示したように、４つの区間に分割される。このとき、分割された区間を元のリンクの長さに対する割合で示す。図９の場合、一番下に示した区間は０以上０．３未満となっている。これは、元のリンクの一方の端部から３０％の位置までの長さであることを示している。同様に、下から２番目は、０．３以上０．５未満（一方の端部から３０％の位置〜５０％の位置までの長さ）、下から３番目は０．５以上０．８未満、一番上は０．８以上１までとなっている。図９の例では、１つのリンクを複数の区間に分割する際に、０〜１の数字を使用しているが、細分化の表記方法はこれに限定されない。１つのリンクが複数の区間に分割された各々のリンクの長さの割合が分かるものあれば、その他の数字や文字等を使用してもよい。また、分割された各々のリンクの始点と終点の位置座標を使用してもよいし、分割された各々のリンクの始点と終点の位置座標から算出した長さ等を使用してもよい。   Therefore, in the present embodiment, one link is divided into a plurality of sections and subdivided at a point where self-crossing occurs. In the example of FIG. 8, there are two points c1 and c2 at which self-intersection occurs, and the points are divided into four sections as shown in FIG. At this time, the divided section is shown as a ratio to the length of the original link. In the case of FIG. 9, the section shown at the bottom is 0 or more and less than 0.3. This indicates a length from one end of the original link to a position of 30%. Similarly, the second from the bottom is 0.3 or more and less than 0.5 (the length from one end to a position of 30% to 50%), and the third from the bottom is 0.5 or more and 0.8 Less than 0.8, the top is 1 or more. In the example of FIG. 9, when dividing one link into a plurality of sections, the numbers 0 to 1 are used, but the notation method of segmentation is not limited to this. Other numbers, letters, etc. may be used as long as the proportion of the length of each link obtained by dividing one link into a plurality of sections can be known. The position coordinates of the start point and the end point of each divided link may be used, or the length calculated from the position coordinates of the start point and the end point of each divided link may be used.

本実施例にかかる二次元地図データの生成方法（地図データ生成方法）について図１０のフローチャートを参照して説明する。図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ１、Ｓ２及び、取得情報１３ａ、道路ネットワーク情報１３ｂは図３に示したフローチャートと同様である。   A method of generating two-dimensional map data (a method of generating map data) according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. In the flowchart of FIG. 10, steps S1 and S2, acquired information 13a, and road network information 13b are the same as the flowchart shown in FIG.

走行軌跡（取得情報１３ａ）を取得後のステップＳ１１においては、上述したような自己交差を有するリンクがあるか否かを判定し、自己交差を有するリンクがある場合（Ｓ１１がＹＥＳの場合）はステップＳ１２に進み、自己交差を有するリンクがない場合（Ｓ１１がＮＯの場合）はステップＳ２に進む。自己交差を有するか否かは道路ネットワーク情報１３ｂに含まれるリンクが有する位置情報や標高の情報等により判定すればよい。   In step S11 after acquiring the travel locus (acquired information 13a), it is determined whether there is a link having a self-crossing as described above, and if there is a link having a self-crossing (if S11 is YES) The process proceeds to step S12, and if there is no link having a self-crossing (if S11 is NO), the process proceeds to step S2. Whether or not it has a self-crossing may be determined based on position information, elevation information, and the like included in the link included in the road network information 13b.

ステップＳ１２においては、図８及び図９に示したような方法でリンクを複数の区間に分割する。分割された区間は、図３で説明したステップＳ２を実行して、区間毎にマッチング処理を行う。各区間は、図９に示したように、リンク長に対する割合が分かっているので、走行軌跡とのマッチングが可能である。即ち、ステップＳ１２は、リンク（区間）を複数の区間にさらに分割する分割工程となる。   In step S12, the link is divided into a plurality of sections by the method as shown in FIG. 8 and FIG. The divided sections execute step S2 described in FIG. 3 to perform matching processing for each section. In each section, as shown in FIG. 9, since the ratio to the link length is known, matching with the traveling locus is possible. That is, step S12 is a dividing step of further dividing the link (section) into a plurality of sections.

そして、マッチング処理後のマッチング結果ｄ１から二次元地図データを生成する際は（ステップＳ３Ａ）、図１１に示したように、区間毎のファイルｆ１０〜ｆ１３のそれぞれに相対的な高さを示す識別情報としての相対高さ情報を付与する。図１１では、ファイルｆ１０に“０”、ファイルｆ１１に“１”、ファイルｆ１２に“２”、ファイルｆ１３に“３”がそれぞれ付与されている。相対高さ情報は、図１１では、連続する整数（数値）としているが、アルファベット等の他の識別可能な情報であってもよい。この相対高さ情報により、このリンクを走行した際に次の二次元地図データを容易に取得することができる。また、相対的な高さも容易に判別できる。即ち、分割された区間のそれぞれに対応して高さ方向の識別情報を付与している。   Then, when generating two-dimensional map data from the matching result d1 after the matching process (step S3A), as shown in FIG. 11, the identification indicating the relative height to each of the files f10 to f13 for each section Give relative height information as information. In FIG. 11, "0" is given to the file f10, "1" is given to the file f11, "2" is given to the file f12, and "3" is given to the file f13. The relative height information is a continuous integer (numerical value) in FIG. 11, but may be other distinguishable information such as an alphabet. This relative height information makes it possible to easily acquire the next two-dimensional map data when traveling on this link. Also, the relative height can be easily determined. That is, identification information in the height direction is given corresponding to each of the divided sections.

本実施例によれば、複数の二次元地図データ（ファイルｆ１０〜ｆ１３）は、各々が高さを示す相対高さ情報を有しているので、例えば、螺旋形状の道路において、複数の区間に分割してそれぞれに相対高さ情報を有することで、自身の位置を正しく認識することが可能となる。   According to the present embodiment, the plurality of two-dimensional map data (files f10 to f13) each have relative height information indicating height, so for example, in a spiral shaped road, a plurality of sections By dividing and having relative height information for each, it becomes possible to correctly recognize its own position.

また、道路ネットワーク情報１３ｂにおけるリンクを複数の区間に分割するステップＳ１２を更に含み、ステップＳ２は、ステップＳ１２により分割された各区間へ関連付けを行っている。このようにすることにより、例えば、螺旋形状の道路等の１つのリンクにおいて交差する部分があるような場合に、そのリンクを複数に分割することで、相対的な高さ位置を正しく認識することが可能となる。   Further, step S12 of dividing the link in the road network information 13b into a plurality of sections is further included, and step S2 associates the sections divided in step S12. In this way, for example, when there is a crossing portion in one link such as a spiral road, the relative height position is correctly recognized by dividing the link into a plurality of parts. Is possible.

最後に、上述した二次元地図データ１３ｃ（地図データ構造）の利用場面について図１２を参照して説明する。図１２は、自動運転車両が自動運転を行う際に走行開始するまでのフローチャートである。まず、自動運転車両に搭載された端末装置等で経路計画を行う（ステップＳ２１）。つまり、始点（例えば現在地）と終点（目的地）を決定する。決定した始点と終点をデータｄ２として経路探索を行う（ステップＳ２２）。経路探索は、周知の経路探索アルゴリズムにより行えばよい。経路探索の結果抽出された経路候補ｄ３から走行する経路を決定する（ステップＳ２３）。決定方法は、利用者等が選択してもよいし、渋滞等の交通状況等に基づいて自動で決定してもよい。   Finally, a usage scene of the two-dimensional map data 13c (map data structure) described above will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart up to the start of traveling when the autonomous driving vehicle performs the autonomous driving. First, route planning is performed by a terminal device or the like mounted on the autonomous driving vehicle (step S21). That is, the start point (for example, the current location) and the end point (destination) are determined. A route search is performed with the determined start point and end point as data d2 (step S22). The route search may be performed by a known route search algorithm. A traveling route is determined from the route candidate d3 extracted as a result of the route search (step S23). The determination method may be selected by the user or the like, or may be automatically determined based on traffic conditions such as traffic congestion.

次に、決定した経路ｄ４に基づいて二次元地図データ１３ｃから必要な二次元地図データを取得する（ステップＳ２４）。なお、二次元地図データ１３ｃは、サーバ装置１の記憶部１３から取得したデータではなく、自動運転車両に搭載された端末装置等に記憶された二次元地図データを使用してもよい。そして、取得した二次元地図データｄ５を利用して走行が開始される（ステップＳ２５）。   Next, necessary two-dimensional map data is acquired from the two-dimensional map data 13c based on the determined route d4 (step S24). The two-dimensional map data 13 c may be not the data acquired from the storage unit 13 of the server device 1, but may be two-dimensional map data stored in a terminal device or the like mounted on the autonomous driving vehicle. Then, traveling is started using the acquired two-dimensional map data d5 (step S25).

なお、上述した実施例では、道路が交差する位置で説明したが、第１道路と第２道路とが重なる状態であればそれに限らない。例えば一般道の上に高速道路があるような状態であっても本発明を適用することで、走行している道路を正しく認識することが可能となる。   In addition, although the Example mentioned above demonstrated by the position where a road cross | intersects, if it is the state which a 1st road and a 2nd road overlap, it will not restrict to it. For example, even if there is a highway on a general road, it is possible to correctly recognize the road on which the vehicle is traveling by applying the present invention.

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の地図データ構造及び地図データ生成方法の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。   Further, the present invention is not limited to the above embodiment. That is, those skilled in the art can carry out various modifications without departing from the gist of the present invention in accordance with conventionally known findings. Of course, as long as the configuration of the map data structure and the map data generation method of the present invention is provided even by this modification, it is included in the scope of the present invention.

１ サーバ装置（地図データ記憶装置、地図データ生成装置）
１３ｃ 二次元地図データ（地図データ構造）
Ｓ１ 計測（走行軌跡取得工程）
Ｓ２ リンクへマッチング（関連付工程）
Ｓ３ 地図データ生成（認識情報取得工程、生成工程）
Ｓ１２ 分割（分割工程） 1 Server device (map data storage device, map data generation device)
13c Two-dimensional map data (map data structure)
S1 measurement (traveling track acquisition process)
Matching to S2 link (related process)
S3 Map data generation (recognition information acquisition process, generation process)
S12 division (division process)

Claims (9)

車両の走行に利用する地図の地図データ構造であって、
領域毎に分けられた複数の二次元地図データを含み、
第１道路と第２道路とが高さ方向で重なる領域について、前記第１道路と前記第２道路とが異なる前記二次元地図データで表されていることを特徴とする地図データ構造。 A map data structure of a map used to drive a vehicle,
Contains multiple 2D map data divided into areas,
A map data structure characterized in that the first road and the second road are represented by different two-dimensional map data in a region where the first road and the second road overlap in the height direction. 前記複数の二次元地図データは、道路における所定の区間毎に前記領域が分けられていることを特徴とする請求項１に記載の地図データ構造。   The map data structure according to claim 1, wherein the plurality of two-dimensional map data are divided into predetermined areas on a road. 前記複数の二次元地図データは、一定の面積を有する領域に分けられていることを特徴とする請求項１に記載の地図データ構造。   The map data structure according to claim 1, wherein the plurality of two-dimensional map data are divided into areas having a certain area. 前記複数の二次元地図データは、各々が相対的な高さを示す識別情報を有することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか一項に記載の地図データ構造。   The map data structure according to any one of claims 1 to 3, wherein each of the plurality of two-dimensional map data has identification information indicating a relative height. 請求項１から４のうちいずれか一項に記載の地図データ構造を記憶することを特徴とする地図データ記憶装置。   A map data storage device storing the map data structure according to any one of claims 1 to 4. 地図データを生成する地図データ生成装置で実行される地図データ生成方法であって、
地物の認識結果である認識情報を得る車両が走行した走行軌跡を取得する走行軌跡取得工程と、
前記走行軌跡を道路ネットワーク情報が有する区間と関連付ける関連付工程と、
前記関連付工程で関連付けた前記区間毎に前記認識情報を取得する認識情報取得工程と、
前記認識情報取得工程で取得した前記認識情報に基づいて二次元地図データを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする地図データ生成方法。 A map data generation method that is executed by a map data generation device that generates map data, comprising:
A traveling locus acquisition step of acquiring a traveling locus traveled by a vehicle that obtains recognition information that is a recognition result of a feature;
An associating step of associating the traveling locus with a section included in road network information;
A recognition information acquisition step of acquiring the recognition information for each of the sections associated in the associating step;
A generation step of generating two-dimensional map data based on the recognition information acquired in the recognition information acquisition step;
A map data generation method comprising: 前記生成工程は、前記道路ネットワーク情報におけるリンク毎に前記二次元地図データを生成することを特徴とする請求項６に記載の地図データ生成方法。   The map data generation method according to claim 6, wherein the generation step generates the two-dimensional map data for each link in the road network information. 前記区間を複数の区間にさらに分割する分割工程を更に含み、
前記関連付工程は、前記分割工程により分割された区間毎に関連付けを行うことを特徴とする請求項６に記載の地図データ生成方法。 The method further includes a dividing step of further dividing the section into a plurality of sections,
The map data generation method according to claim 6, wherein the associating step associates the segments divided by the dividing step. 前記生成工程は、前記分割された区間のそれぞれに対応して高さ方向の識別情報を付与することを特徴とする請求項８に記載の地図データ生成方法。   9. The map data generation method according to claim 8, wherein in the generation step, identification information in a height direction is given corresponding to each of the divided sections.
JP2017191027A 2017-09-29 2017-09-29 Map data structure Pending JP2019066631A (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017191027A JP2019066631A (en) 2017-09-29 2017-09-29 Map data structure
JP2021118603A JP2021179624A (en) 2017-09-29 2021-07-19 Map data generation method
JP2022070316A JP7284851B2 (en) 2017-09-29 2022-04-21 Information processing equipment

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017191027A JP2019066631A (en) 2017-09-29 2017-09-29 Map data structure

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021118603A Division JP2021179624A (en) 2017-09-29 2021-07-19 Map data generation method
JP2022070316A Division JP7284851B2 (en) 2017-09-29 2022-04-21 Information processing equipment

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019066631A true JP2019066631A (en) 2019-04-25

Family

ID=66337865

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017191027A Pending JP2019066631A (en) 2017-09-29 2017-09-29 Map data structure
JP2021118603A Pending JP2021179624A (en) 2017-09-29 2021-07-19 Map data generation method

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021118603A Pending JP2021179624A (en) 2017-09-29 2021-07-19 Map data generation method

Country Status (1)

Country Link
JP (2) JP2019066631A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113971723A (en) * 2021-10-25 2022-01-25 北京百度网讯科技有限公司 Method, device, equipment and storage medium for constructing three-dimensional map in high-precision map
CN114556349A (en) * 2020-02-26 2022-05-27 株式会社日立制作所 Two-dimensional map data generation device, two-dimensional map data generation method, and two-dimensional map data generation system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001174267A (en) * 1999-12-16 2001-06-29 Equos Research Co Ltd Apparatus and method for correction of database
JP2002333830A (en) * 2001-05-07 2002-11-22 Zenrin Co Ltd Three-dimensional display of electronic map
JP2009085734A (en) * 2007-09-28 2009-04-23 Aisin Aw Co Ltd Drawing data creation method, navigation apparatus, map drawing method and map drawing program
JP2013148378A (en) * 2012-01-17 2013-08-01 Alpine Electronics Inc Navigation apparatus

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3637650B2 (en) * 1995-10-03 2005-04-13 日産自動車株式会社 Car navigation system
JP4917764B2 (en) * 2005-06-14 2012-04-18 株式会社ゼンリン MAP INFORMATION CREATION DEVICE, MAP INFORMATION CREATION METHOD, AND PROGRAM
JP6656886B2 (en) * 2015-11-10 2020-03-04 パイオニア株式会社 Information processing apparatus, control method, program, and storage medium

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001174267A (en) * 1999-12-16 2001-06-29 Equos Research Co Ltd Apparatus and method for correction of database
JP2002333830A (en) * 2001-05-07 2002-11-22 Zenrin Co Ltd Three-dimensional display of electronic map
JP2009085734A (en) * 2007-09-28 2009-04-23 Aisin Aw Co Ltd Drawing data creation method, navigation apparatus, map drawing method and map drawing program
JP2013148378A (en) * 2012-01-17 2013-08-01 Alpine Electronics Inc Navigation apparatus

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114556349A (en) * 2020-02-26 2022-05-27 株式会社日立制作所 Two-dimensional map data generation device, two-dimensional map data generation method, and two-dimensional map data generation system
CN113971723A (en) * 2021-10-25 2022-01-25 北京百度网讯科技有限公司 Method, device, equipment and storage medium for constructing three-dimensional map in high-precision map
CN113971723B (en) * 2021-10-25 2024-04-09 北京百度网讯科技有限公司 Method, device, equipment and storage medium for constructing three-dimensional map in high-precision map

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021179624A (en) 2021-11-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110832417B (en) Generating routes for autonomous vehicles using high definition maps
EP3673407B1 (en) Automatic occlusion detection in road network data
CN107449433B (en) Method and device for collecting observation data for updating geographic database
US10331957B2 (en) Method, apparatus, and system for vanishing point/horizon estimation using lane models
JP4446201B2 (en) Image recognition apparatus and image recognition method
JP4437556B2 (en) Feature information collecting apparatus and feature information collecting method
JP2022535351A (en) System and method for vehicle navigation
CN109491375A (en) The path planning based on Driving Scene for automatic driving vehicle
CN109947090A (en) Non- chocking limit for automatic driving vehicle planning
US11906309B2 (en) Method and apparatus for providing a map matcher tolerant to wrong map features
US11255692B2 (en) System and method for identification of a roadwork zone
JP2007101580A (en) Map database generation system
US9098088B2 (en) Method for building outdoor map for moving object and apparatus thereof
CN109491378A (en) The route guiding system based on roadway segment of automatic driving vehicle
EP3207335B1 (en) Diverging and converging road geometry generation from sparse data
US11409292B2 (en) Method, apparatus, and computer program product for generating a map of road links of a parking lot
JP6692740B2 (en) Selection device, selection method, and selection program
US10900804B2 (en) Methods and systems for roadwork extension identification using speed funnels
CN111307167A (en) Method and system for route generation through an area
WO2016103921A1 (en) Information processing device
JP2023508769A (en) Systems and methods for optimizing map tile requests for navigation
KR101620911B1 (en) Auto Pilot Vehicle based on Drive Information Map and Local Route Management Method thereof
JP2021179624A (en) Map data generation method
JP6912859B2 (en) Map update device, map update method, computer program, and recording medium on which the computer program is recorded.
US20210270629A1 (en) Method and apparatus for selecting a path to a destination

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20180305

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200818

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210521

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210608

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210719

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20210827

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20210916

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211217

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20220201