JP2021128207A - 地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より高精度に地図を作成することができる地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得する第１取得部と、前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得する第２取得部と、前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成する作成部と、を備える地図作成装置。【選択図】図２

Description

本発明は、地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラムに関する。

車載カメラが搭載された複数台の車両から、走行中の道路を撮影したカメラ画像データを収集し、収集したカメラ画像データに基づいて道路地図データを生成する道路地図生成システムの発明が開示されている（特許文献１）。

ところで、オドメトリ情報を利用した発明が幾つか開示されている。例えば、車両に搭載されたカメラによって撮像されたカメラ画像から特徴を抽出した第１特徴画像と、三次元マップとカメラ姿勢の予測値とに基づいてカメラ画像にマップ内の物標を投影した第２特徴画像との間でチャンファー距離を求め、エピポーラ幾何とオドメトリ情報に基づいてチャンファー距離を最適化することでカメラ姿勢を推定する発明が開示されている（特許文献２）。

また、自律移動するロボット装置において、オドメトリ情報から計算される進行方向の変化と、ジャイロセンサやカメラなどによる測定結果から計算される進行方向の変化との差を求めることによって、カーペットドリフトによる進行方向の変化を推定する発明が開示されている（特許文献３）。

特開２０１９−１０９２９３号公報 特開２０１８−１９７７４４号公報 特表２０１５−５２１７６０号公報

特許文献１に記載の技術では、外界センサの測定誤差の影響を適切に排除することができず、地図の精度が十分なものにならない場合があった。なお、特許文献２、３に記載の技術は、地図を作成する観点で発明されたものでは無い。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より高精度に地図を作成することができる地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る地図作成装置は、車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得する第１取得部と、前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得する第２取得部と、前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成する作成部と、を備えるものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記作成部は、前記第１移動量と前記第２移動量とに基づいて前記車両の第３移動量を導出し、前記第３移動量を用いて複数時点で取得された前記物標の位置情報を結合することで、第１地図情報を作成するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記第１取得部は、前記第１移動量の精度を示す情報を前記作成部に提供し、前記作成部は、少なくとも前記第１移動量の精度を示す情報に基づいて、前記第１移動量と前記第２移動量とのそれぞれが前記第３移動量に反映される度合いを決定するものである。

（４）：上記（２）または（３）の態様において、前記作成部は、前記第１移動量の確率分布である第１確率分布と、前記第２移動量の確率分布である第２確率分布とを設定し、前記第１確率分布のピークの高さと前記第２確率分布のピークの高さとに基づいて前記第３移動量を導出するものである。

（５）：上記（２）または（３）の態様において、前記作成部は、前記第１移動量の確率分布である第１確率分布と、前記第２移動量の確率分布である第２確率分布とを設定し、前記第１確率分布の分散と前記第２確率分布の分散とに基づいて前記第３移動量を導出するものである。

（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記作成部は、時系列に隣接して取得された複数の前記第１地図情報を、それぞれの前記第１地図情報に含まれる物標の位置情報が整合するように接合することで、第２地図を作成するものである。

（７）：上記（６）の態様において、前記作成部は、第２地図情報が所定の拘束条件を満たすように、前記第１地図情報同士の接合関係を補正するものである。

（８）：前記作成部は、前記第１地図情報同士の接合関係を補正する際に、第１地図情報の信頼度に基づいて、前記第１地図情報を修正する量を異ならせるものである。

（９）：上記（１）から（８）のいずれかの態様の地図作成装置と、前記外界センサと、前記車両のオドメトリ情報を取得するための装置と、を備える地図作成システムである。

（１０）：本発明の他の態様に係る地図作成方法は、コンピュータが、車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得し、前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得し、前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成するものである。

（１１）：本発明の他の態様に係るプログラムは、車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得させ、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得させ、前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得させ、前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成させるものである。

（１２）：本発明の他の態様に係る記憶媒体は、上記（１１）の態様のプログラムを記憶したコンピュータ読み込み可能な非一次的記憶媒体である。

（１）〜（１２）の態様によれば、より高精度に地図を作成することができる。

第１実施形態に係る地図作成システム１の構成例を示す図である。 地図作成装置１００の構成の一例を示す図である。 第３確率分布導出部１３６による処理の内容を模式的に示す図である。 部分地図作成部１４０による処理の内容を模式的に示す図である。 部分地図接合処理部１４２による処理の内容を模式的に示す図である。 補正部１４４が、一次作成地図情報１５０自体に基づいて一次作成地図情報１５０を補正する様子を示す図である。 補正部１４４が、参照地図情報１５２に基づいて一次作成地図情報１５０を補正する様子を示す図である。 補正部１４４による修正処理の内容を模式的に示す図である。 第２実施形態に係る地図作成システム２の構成例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の地図作成装置、地図作成システム、地図作成方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る地図作成システム１の構成例を示す図である。地図作成システム１は、車両に搭載されるものであり、例えば、外界センサの一例であるＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）１０と、オドメトリ情報を取得するための装置の一例である車輪速センサ２０−１〜２０−４、速度計算装置２２、操舵角センサ３０、およびヨーレートセンサ４０と、地図作成装置１００とを備える。車両Ｍは、自動運転機能を有する車両であってもよいし、手動運転によって走行する車両であってもよい。また、その駆動機構に特段の制限はなく、エンジン車両、ハイブリッド車両、電気自動車、燃料電池車両など、種々の車両が車両Ｍとなり得る。以下、各車輪速センサを区別しない場合、単に車輪速センサ２０と表記する。

オドメトリ情報とは、移動体の挙動を測定するために移動体に取り付けられる装置（典型的にはセンサ）の出力値に基づいて、移動体の位置および姿勢を推定した結果をいう。車両の場合、車輪の速度を測定するための車輪速センサ２０、車輪速センサ２０の出力に基づいて車両の速度を計算する速度計算装置２２、ステアリングホイールの操作角度（或いは操舵機構の角度）を検出する操舵角センサ３０、車両に生じた垂直軸回りの回転速度を検出するヨーレートセンサ４０のうち一部または全部、或いはこれらに類する他のセンサなどが上記「センサ」に該当する。速度を取得するためのセンサとして、変速機や走行用モータの回転角度を検出するセンサが用いられてもよい。

ＬＩＤＡＲ１０は、光を照射して反射光を検出し、照射から検出までの時間を測定することで物体までの距離を検出する。ＬＩＤＡＲ１０は、光の照射方向を、仰角または俯角（以下、上下方向の照射方向φ）と、方位角（水平方向の照射方向θ）との双方について変更可能である。ＬＩＤＡＲ１０は、例えば、照射方向φを固定して照射方向θを変えながらスキャンを行い、次いで上下方向の照射方向φを変更し、変更した角度で照射方向φを固定して照射方向θを変えながらスキャンを行う、という動作を繰り返し行う。以下、照射方向φのことを「レイヤ」と称し、レイヤを固定して照射方向θを変えながら行う一回のスキャンのことを「ラインスキャン」と称し、全てのレイヤについてラインスキャンを一通り行うことを「１スキャン」と称する。

ＬＩＤＡＲ１０は、例えば、｛φ，θ，ｄ，ｐ｝を一つの単位とするデータセット（ライダーデータ）を地図作成装置１００などに出力する。ｄは距離であり、ｐは反射光の強度である。図１では、ＬＩＤＡＲ１０は車両Ｍのルーフ上に設置され、照射方向θを３６０度で変更可能なものとしているが、この配置はあくまで一例であり、例えば、車両Ｍの前部に設けられて車両Ｍの前方を中心に照射方向θを１８０度で変更可能なライダーと、車両Ｍの後部に設けられて車両Ｍの後方を中心に照射方向θを１８０度で変更可能なライダーとが車両Ｍに搭載されてもよい。

車輪速センサ２０は、車両Ｍの各車輪に取り付けられており、車輪が所定角度回転するごとにパルス信号を出力する。速度計算装置２２は、各車輪速センサ２０から入力されたパルス信号をカウントすることで、各車輪の速度Ｖｗ−１〜Ｖｗ−４を計算する。また、速度計算装置２２は、各車輪の速度Ｖｗ−１〜Ｖｗ−４のうち例えば従動輪の速度を平均することで、車両Ｍの速度Ｖ_Ｍを計算する。

図２は、地図作成装置１００の構成の一例を示す図である。地図作成装置１００は、例えば、第１取得部（物標位置追跡部）１１０と、第２取得部（オドメトリ情報取得部）１２０と、作成部１３０とを備える。作成部１３０は、例えば、第１確率分布設定部１３２と、第２確率分布設定部１３４と、第３確率分布導出部１３６と、部分地図作成部１４０、部分地図接合処理部１４２と、補正部１４４とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

また、地図作成装置１００は、ＨＤＤやＲＡＭ、フラッシュメモリなどの記憶装置に、一次作成地図情報１５０、参照地図情報１５２、補正後地図情報１５４などの情報を書き込み、或いは予め保持している。なお、参照地図情報１５２は、必ずしも地図作成装置１００の内部、或いは車両Ｍに搭載された記憶装置によって保持される必要はなく、地図作成装置１００、或いは車両Ｍの外部の記憶装置によって保持され、地図作成装置１００が通信によって適宜取得するようにしてもよい。

第１取得部１１０は、車両Ｍに搭載されたＬＩＤＡＲ１０などの外界センサから、車両Ｍの外部にある物標の位置情報を取得する。例えば、第１取得部１１０は、ＬＩＤＡＲ１０から入力されるデータセット（ライダーデータ）を１スキャンごとに集めて点群データを取得する。点群データは、車両Ｍの周辺にある物標の位置を表す三次元データである。点群データは、単なる反射点の集合ではなく、「道路面」、「ガードレール」といった、広がりを持つ物体を構成するものとして物体認識がなされた後の、面や立体物を表現したモデルのデータを含んでもよい。また、点群データには反射光の強度が含まれており、周辺データとの強度差に基づいて道路面上の道路区画線（白線や黄線）の輪郭を抽出可能となっていてもよい。係る物体認識は、ＬＩＤＡＲ１０の内蔵コンピュータまたはＬＩＤＡＲ１０に付随する物体認識装置によって行われてもよいし、第１取得部１１０によって行われてもよい。

更に、第１取得部１１０は、時系列で取得される点群データの今回値と前回値（数回前の値でもよい）とを比較し、１サイクルあたりの車両Ｍの移動量（第１移動量）を導出して取得する。１サイクルとは、車両Ｍの移動量を導出する始点時刻と終点時刻との間の期間を意味する。１サイクルは、例えば０．１［ｓｅｃ］〜１［ｓｅｃ］程度の期間である。移動量とは、例えば、地図作成装置１００が想定する直交座標系をＸＹＺ軸とすると、ＸＹＺ軸のそれぞれに関する並進移動量と、ＸＹＺ軸のそれぞれを中心とする回転移動量とを含む、６自由度の移動量である。第１取得部１１０は、例えば、今回の点群データを６自由度の中で任意に動かして、前回の点群データと最もマッチング率が高くなったときの移動量を、当該回の１サイクルあたりの移動量として導出する。第１取得部１１０は、点群データのマッチングの精度を示す情報を作成部に提供する。点群データのマッチングの精度は、点群データに基づく車両Ｍの移動量の精度の一例である。マッチングの精度は、マッチング率が高くなるほど高くなるように、第１取得部１１０により決定される。

第２取得部１２０は、速度計算装置２２、操舵角センサ３０、およびヨーレートセンサ４０の出力値を取得し、それらを合成して車両Ｍのオドメトリ情報を取得する。オドメトリ情報とは、第１取得部１１０が導出する移動量と同じく、６自由度の移動量で表される情報であってもよいし、実用上は、ＸＹ軸のそれぞれに関する並進移動量と、Ｚ軸を中心とする回転移動量とを含む、３自由度の移動量であってもよい。オドメトリ情報は、第２移動量の一例である。以下の説明では、オドメトリ情報は、３自由度の移動量であるものとし、Ｚ軸に関する並進移動量と、ＸＹ軸のそれぞれを中心とする回転移動量はゼロに設定されるものとする。オドメトリ情報を取得するための演算手法として種々の手法が知られているが、一例として、Ｕｎｉｃｙｃｌｅモデルと称される演算手法を採用してよい。この演算手法において、例えば、速度計算装置２２の出力値と、操舵角センサ３０の出力値とが入力値として用いられる。出力となるオドメトリ情報は、例えば、車両Ｍの時刻ｔにおけるＸ方向の位置ｘ（ｔ）、Ｙ方向の位置ｙ（ｔ）、および方位ｔｈ（ｔ）である。時刻ｔにおける速度計算装置２２の出力値をｖ（ｔ）、操舵角センサ３０の出力値をｄ（ｔ）とし、中間変数として車両Ｍの滑り角（車両Ｍの向きと実際の進行方向とのなす角度）をＢ（ｔ）と定義し、車両Ｍの重心から前輪中心までの長さをＬｆ、車両Ｍの重心から後輪中心までの長さをＬｒとすると、オドメトリ情報は、以下の式（Ａ）〜（Ｄ）に基づいて算出される。

ｘ（ｔ＋１）＝ｘ（ｔ）＋ｖ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔｈ（ｔ）＋Ｂ（ｔ））×Δｔ …（Ａ）
ｙ（ｔ＋１）＝ｙ（ｔ）＋ｖ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔｈ（ｔ）＋Ｂ（ｔ））×Δｔ …（Ｂ）
ｔｈ（ｔ＋１）＝ｔｈ（ｔ）＋ｖ（ｔ）／Ｌｒ×ｓｉｎ（Ｂ（ｔ））×Δｔ …（Ｃ）
Ｂ（ｔ）＝ａｔａｎ［｛Ｌｒ／（Ｌｆ＋Ｌｒ）｝×ｔａｎ（ｄ（ｔ））］ …（Ｄ）

作成部１３０は、第１取得部により取得された車両Ｍの移動量と、オドメトリ情報とに基づいて、地図を作成する。

作成部１３０の第１確率分布設定部１３２は、第１取得部１１０により取得された車両Ｍの移動量について第１確率分布を設定する。第１確率分布は、例えば、６自由度ごとに求められる。第１確率分布設定部１３２は、第１取得部１１０により取得された車両Ｍの移動量をピークの位置とし、マッチングの精度が高いほど分散が小さく、且つピークの高さが高くなるように、第１確率分布を設定する。以下に説明する第１確率分布、第２確率分布、第３確率分布は、例えば正規分布の形状で設定されるが、これに限らず、正規分布以外の形状で設定されてもよい。

第２確率分布設定部１３４は、第２取得部により取得されたオドメトリ情報について第２確率分布を設定する。第２確率分布は、例えば、６自由度ごとに求められる。第２確率分布設定部１３４は、オドメトリ情報から得られる車両Ｍの移動量をピークの位置として設定される。第２確率分布設定部１３４は、第２確率分布の分散およびピークの高さを固定値にしてもよいし、変動値にしてもよい。後者の場合、第２確率分布設定部１３４は、例えば、車両Ｍが直進に近い運動をしている場合はオドメトリ情報の信頼度が高いため分散を小さく且つ／又はピークの高さを高く、車両Ｍが旋回している場合はオドメトリ情報の信頼度が低くなるため分散を大きく且つ／又はピークの高さを低くしてもよい。

第３確率分布導出部１３６は、第１確率分布と第２確率分布とを、例えば６自由度ごとに融合させて第３確率分布を導出する。図３は、第３確率分布導出部１３６による処理の内容を模式的に示す図である。第３確率分布導出部１３６は、例えば、第１確率分布ＰＤ１と第２確率分布ＰＤ２とを所定のピークの位置にずらした上で加算することで、第３確率分布ＰＤ３を導出する。ここで、第１確率分布ＰＤ１のピークの位置をＰｅ１、分散をＶ１、第２確率分布ＰＤ２のピークの位置をＰｅ２、分散をＶ２とすると、第３確率分布導出部１３６は、第３確率分布ＰＤ３のピークの位置Ｐｅ３（第３移動量）を、例えば式（１）、（２）に基づいて導出する。式中、Ｓｉｇ｛｝はシグモイド関数である。

Ｐｅ３＝α×Ｐｅ１＋（１−α）×Ｐｅ２ …（１）
α＝Ｓｉｇ｛（Ｖ２−Ｖ１）／（Ｖ１＋Ｖ２）｝ …（２）

また、第１確率分布ＰＤ１のピークの位置をＰｅ１、ピークＰｅ１の高さ（確率）をｈ１、第２確率分布ＰＤ２のピークの位置をＰｅ２、ピークＰｅ１の高さ（確率）をｈ２とすると、第３確率分布導出部１３６は、第３確率分布ＰＤ３のピークＰｅ３を、例えば式（３）、（４）に基づいて導出する。

Ｐｅ３＝β×Ｐｅ１＋（１−β）×Ｐｅ２ …（３）
β＝Ｓｉｇ｛（ｈ１−ｈ２）／（ｈ１＋ｈ２）｝ …（４）

上記のαやβは、点群データに基づく車両Ｍの移動量と、オドメトリ情報とのそれぞれが地図に反映される度合いを決定付ける係数である。このようにして、第３確率分布導出部１３６は、少なくとも点群データに基づく車両Ｍの移動量の精度を示す情報に基づいて、点群データに基づく車両Ｍの移動量と、オドメトリ情報とのそれぞれが第３確率分布ＰＤ３のピークＰｅ３の位置に反映される度合いを決定する。

第３確率分布導出部１３６は、第３確率分布ＰＤ３のピークＰｅ３の位置のみを解として導出してもよいし、ピークの高さや分散も含めた第３確率分布ＰＤ３を解として導出してもよい。第３確率分布ＰＤ３のピークＰｅ３の位置は、該当する自由度に関する車両Ｍの移動量を示しており、ピークの高さや分散は、移動量の信頼度を示している。

部分地図作成部１４０は、第３確率分布導出部１３６により導出された解（少なくとも車両Ｍの位置と姿勢の変化を含むもの）と、解に対応するタイミングで取得された点群データとに基づいて、部分地図情報を作成する。図４は、部分地図作成部１４０による処理の内容を模式的に示す図である。図４〜７は、簡易的に二次元平面で表されているが、実際は三次元空間での処理であってよい。ここで、移動している車両Ｍにおいて異なる時点で取得された点群データは、車両Ｍの位置と姿勢の変化の情報が無ければ結合することができない。部分地図作成部１４０は、第３確率分布導出部１３６により導出された解に含まれる車両Ｍの位置と姿勢の変化を基準として、所定数のサイクル分の始点または終点の点群データを結合して部分地図情報を作成する。

例えば、部分地図作成部１４０は、ｋサイクル目の始点を基準とする場合、以下を結合して部分地図情報を作成する。
（１）ｋサイクル目の始点における点群データ
（２）ｋ＋１サイクル目の始点における点群データを、ｋサイクル目の車両Ｍの位置と姿勢の変化に基づいて平行移動および回転させたもの
（３）ｋ＋２サイクル目の始点における点群データを、ｋサイクル目の車両Ｍの位置と姿勢の変化、およびｋ＋１サイクル目の車両Ｍの位置と姿勢の変化に基づいて平行移動および回転させたもの
（４）…（以下、同様に繰り返し）

上記の処理を行う回数である「所定数」は、例えば、センサードリフトの影響が有意な値にならない程度の数である。センサードリフトとは、ＬＩＤＡＲ１０などの外界センサに生じる定常的な誤差成分（ドリフト成分）である。

部分地図接合処理部１４２は、部分地図作成部１４０によって作成された部分地図情報を接合し、一次作成地図情報１５０を作成する。図５は、部分地図接合処理部１４２による処理の内容を模式的に示す図である。部分地図接合処理部１４２は、時系列に対応して作成された部分地図情報を、時系列の順序に従って接合する。このとき、部分地図接合処理部１４２は、直接的に接合される二つの部分地図情報に、互いに重なり合う領域（のりしろ領域）を設け、のりしろ領域同士を、同じタイミングで取得された点群データの同一点が重なるように、すなわちそれぞれの部分地図情報に含まれる点群データが整合するように、当該二つの部分地図情報を接合する（ループクロージング）。このようにして順番に接合されたものが、一次作成地図情報１５０である。

補正部１４４は、一次作成地図情報１５０に基づいて、或いは一次作成地図情報１５０と参照地図情報とを比較することで、一次作成地図情報１５０が所定の拘束条件を満たすように、一次作成地図情報１５０を補正する。図６および図７は、補正部１４４による処理の内容を模式的に示す図である。

図６は、補正部１４４が、一次作成地図情報１５０自体に基づいて一次作成地図情報１５０を補正する様子を示す図である。例えば、補正部１４４は、車両Ｍが一周して元の場所に戻るような経路を走行した場合において、最終的に接合すべき部分地図情報がズレている場合、ズレを解消するために、部分地図情報間の接合を少しずつ修正する（一方の部分地図を他方に対して移動させ、または回転させる）処理を行う。部分地図情報（１）と部分地図情報（ｎ）は、一周して元に戻った場所を示しており、本来であれば接合されるべきものである。図中の矢印は、このズレを修正するために部分地図情報を移動させるべき方向を示している。なお、補正部１４４は、同じ場所に戻ったことの確認を、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの情報で粗く判断した後に、部分地図情報（１）に係る点群データと部分地図情報（ｎ）に係る点群データを比較して、マッチング率に基づいて同じ場所を示しているか否かを判定することで行う。

図７は、補正部１４４が、参照地図情報１５２に基づいて一次作成地図情報１５０を補正する様子を示す図である。例えば、補正部１４４は、車両Ｍが参照地図情報１５２上で既知の第１位置から同じく参照地図情報１５２上で既知の第２位置まで移動する経路を走行した場合において、部分地図情報を接合した結果が第２位置とズレている場合、ズレを解消するために、部分地図情報間の接合を少しずつ修正する処理を行う。図７の例では、第１位置と第２位置は共に交差点であり、それらの二つの交差点の間の道路は直線状であることが参照地図情報１５２によって分かっている。そのような場合において、第１位置である交差点を通過したことを点群データなどで認識した後、第２位置である交差点に到達したことを認識するまでの間に取得された、点群データに基づく一次作成地図情報１５０が示す道路形状がカーブしている場合、補正部１４４は、カーブを直線に近づける補正を行う。この場合、補正部１４４は、第２位置に到達したことの確認を、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）などの情報に基づいて行ってもよいし、オドメトリ情報から「走行距離」に相当する情報を取り出して、その情報に基づいて行ってもよい。

補正部１４４は、複数の部分地図情報を同じ量だけ移動または回転させる（以下、修正する）のではなく、修正する量を部分地図情報ごとに異ならせてもよい。補正部１４４は、例えば、部分地図情報の信頼度に基づいて、信頼度が高い部分地図情報の修正量を、信頼度が低い部分地図情報の修正量に比して小さくしてもよい。ここで、「修正量」とは、ある部分地図情報から波及的に隣の部分地図情報を修正していくことを前提とすると、隣の部分地図情報が修正されるのに連れて同じ量だけ修正される分を含まない。以下、これについて説明する。

図８は、補正部１４４による修正処理の内容を模式的に示す図である。図中、括弧書きの数字は部分地図情報の識別情報を示している。（１）が時系列に関して最初の情報に基づいて作成された部分地図情報であり、以下、（２）、（３）、（４）、（５）の順に新しい情報に基づいて作成された部分地図情報である。補正部１４４は、部分地図情報（１）から順に、波及的に部分地図情報を修正する。まず、補正部１４４は、部分地図情報（１）に対する部分地図情報（２）の位置および姿勢を修正し、これに併せて、部分地図情報（３）〜（５）の部分地図情報（２）に対する相対関係が変わらないように、部分地図情報（３）〜（５）の位置および姿勢を修正する。図８の例では、部分地図情報（２）の信頼度が比較的低いため、修正の量を比較的大きくしている。

次いで、補正部１４４は、部分地図情報（２）に対する部分地図情報（３）の位置および姿勢を修正し、これに併せて、部分地図情報（４）〜（５）の部分地図情報（３）に対する相対関係が変わらないように、部分地図情報（４）〜（５）の位置および姿勢を修正する。図８の例では、部分地図情報（３）の信頼度が比較的高いため、修正の量を比較的小さくしている。

次いで、補正部１４４は、部分地図情報（３）に対する部分地図情報（４）の位置および姿勢を修正し、これに併せて、部分地図情報（５）の部分地図情報（４）に対する相対関係が変わらないように、部分地図情報（５）の位置および姿勢を修正する。図８の例では、部分地図情報（４）の信頼度が比較的低いため、修正の量を比較的大きくしている。そして、補正部１４４は、部分地図情報（４）に対する部分地図情報（５）の位置および姿勢を修正する。図８の例では、部分地図情報（５）の信頼度が比較的低いため、修正の量を比較的大きくしている。

部分地図情報の信頼度としては、例えば、部分地図に包含されるサイクルごとの第３確率分布ＰＤ３の分散やピークの高さなどの指標の平均値が用いられてよい。また、部分地図情報の信頼度として、部分地図情報に包含されるサイクルごとの第３確率分布ＰＤ３を導出する元になった、第１確率分布ＰＤ１または第２確率分布ＰＤ２の分散やピークの高さなどの指標の平均値が用いられてよい。

このように、補正部１４４は、部分地図情報同士の接合関係を補正する際に、部分地図情報の信頼度に基づいて、部分地図情報を修正する量を異ならせる。これによって、信頼度の高い部分地図情報をなるべくそのまま残す形で補正後地図情報１５４を生成することができるため、高精度に地図を作成することができる。

以上説明した第１実施形態の地図作成システム１、並びに地図作成装置１００によれば、より高精度に地図を作成することができる。一般的に、オドメトリ情報による誤差は変動が緩やかであり、他方でＬＩＤＡＲなどの外界センサによる誤差は変動が大きいが、状態によってはオドメトリ情報よりも高精度に車両Ｍの移動量を導出できるという性質を有している。従って、第３確率分布導出部１３６が、これらの双方に基づいて車両Ｍの移動量（第３確率分布におけるピークの位置）を導出し、導出した移動量を基準として部分地図作成部１４０が部分地図情報を作成するため、より高精度に地図を作成することができる。

また、第３確率分布導出部１３６は、少なくとも点群データに基づく車両Ｍの移動量の精度を示す情報に基づいて、点群データに基づく車両Ｍの移動量と、オドメトリ情報とのそれぞれが第３確率分布ＰＤ３のピークＰｅ３の位置に反映される度合いを決定するため、上記のうち精度が良好な方の情報がより大きく地図に反映されることになる。このため、更に高精度に地図を作成することができる。

外界センサの一例としてＬＩＤＡＲを例示したが、三次元位置が測定可能なものであれば如何なるセンサが外界センサとして用いられてもよい。また、一部の自由度にのみ限定して情報を採用するのであれば、単眼カメラなどの二次センサが外界センサとして用いられてもよいし、精度の低い部分を他の外界センサで補うことができるのであればミリ波レーダなどのレーダ装置が外界センサとして用いられてもよい。

確率分布のパラメータの例として分散とピークの高さを例示したが、第１確率分布設定部１３２、第２確率分布設定部１３４、および第３確率分布導出部１３６のうち一部または全部は、歪度や尖度などを調整することでそれぞれの確率分布を設定してもよい。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。図９は、第２実施形態に係る地図作成システム２の構成例を示す図である。地図作成システム２において、地図作成装置１００Ａは、車両Ｍではなくクラウドサーバとして構成される。一以上の車両Ｍには、ＬＩＤＡＲ１０、速度計算装置２２、操舵角センサ３０、ヨーレートセンサ４０などからの情報を、必要に応じて処理を加えて地図作成装置１００Ａに送信する通信装置５０が搭載されている。地図作成装置１００Ａは、ネットワークＮＷを介して通信装置５０から情報を取得する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、セルラー網、無線基地局などを含む。地図作成装置１００Ａは、ネットワークＮＷに接続するための通信インターフェース（不図示）を備える他は第１実施形態と同様の構成を備える（図２参照）。これについての再度の説明は省略する。

以上説明した第２実施形態の地図作成システム２、並びに地図作成装置１００Ａによれば、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１ 地図作成システム
１０ ＬＩＤＡＲ
２０ 車輪速センサ
２２ 速度計算装置
３０ 操舵角センサ
４０ ヨーレートセンサ
５０ 通信装置
１００、１００Ａ 地図作成装置
１１０ 第１取得部
１２０ 第２取得部
１３０ 作成部
１３２ 第１確率分布設定部
１３４ 第２確率分布設定部
１３６ 第３確率分布導出部
１４０ 部分地図作成部
１４２ 部分地図接合処理部
１４４ 補正部
１５０ 一次作成地図情報
１５２ 参照地図情報
１５４ 補正後地図情報

Claims (11)

1. 車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得する第１取得部と、
   前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得する第２取得部と、
   前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成する作成部と、
   を備える地図作成装置。
2. 前記作成部は、前記第１移動量と前記第２移動量とに基づいて前記車両の第３移動量を導出し、前記第３移動量を用いて複数時点で取得された前記物標の位置情報を結合することで、第１地図情報を作成する、
   請求項１記載の地図作成装置。
3. 前記第１取得部は、前記第１移動量の精度を示す情報を前記作成部に提供し、
   前記作成部は、少なくとも前記第１移動量の精度を示す情報に基づいて、前記第１移動量と前記第２移動量とのそれぞれが前記第３移動量に反映される度合いを決定する、
   請求項２記載の地図作成装置。
4. 前記作成部は、
   前記第１移動量の確率分布である第１確率分布と、前記第２移動量の確率分布である第２確率分布とを設定し、
   前記第１確率分布のピークの高さと前記第２確率分布のピークの高さとに基づいて前記第３移動量を導出する、
   請求項２または３記載の地図作成装置。
5. 前記作成部は、
   前記第１移動量の確率分布である第１確率分布と、前記第２移動量の確率分布である第２確率分布とを設定し、
   前記第１確率分布の分散と前記第２確率分布の分散とに基づいて前記第３移動量を導出する、
   請求項２または３記載の地図作成装置。
6. 前記作成部は、時系列に隣接して取得された複数の前記第１地図情報を、それぞれの前記第１地図情報に含まれる物標の位置情報が整合するように接合することで、第２地図を作成する、
   請求項２から５のうちいずれか１項記載の地図作成装置。
7. 前記作成部は、第２地図情報が所定の拘束条件を満たすように、前記第１地図情報同士の接合関係を補正する、
   請求項６記載の地図作成装置。
8. 前記作成部は、前記第１地図情報同士の接合関係を補正する際に、第１地図情報の信頼度に基づいて、前記第１地図情報を修正する量を異ならせる、
   請求項７記載の地図作成装置。
9. 請求項１から８のうちいずれか１項記載の地図作成装置と、
   前記外界センサと、
   前記車両のオドメトリ情報を取得するための装置と、
   を備える地図作成システム。
10. コンピュータが、
    車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、
    前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得し、
    前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得し、
    前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成する、
    地図作成方法。
11. 車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得させ、
    前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得させ、
    前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得させ、
    前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成させる、
    プログラム。

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