JP2019066631A - Map data structure - Google Patents
Map data structure Download PDFInfo
- 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
Links
Images
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Navigation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
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.
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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-
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
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
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
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)
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
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-
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-
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
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
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-
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
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
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
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
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-
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-
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)
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.
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.
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)
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)
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)
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 |
-
2017
- 2017-09-29 JP JP2017191027A patent/JP2019066631A/en active Pending
-
2021
- 2021-07-19 JP JP2021118603A patent/JP2021179624A/en active Pending
Patent Citations (4)
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)
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 |