JP4506261B2 - カーブ曲率推定装置及びカーブ曲率推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車載ナビゲーション装置等で扱われる地図情報の点列データを用いて、車両走行経路に存在するカーブの曲率を推定するカーブ曲率推定装置及びカーブ曲率推定方法に関する。

車両に搭載されて地図の表示や走行経路の設定、経路案内等を行う車載ナビゲーション装置は、その利便性が多くのユーザに受け入れられ、広く一般に普及するに至っている。このような車載ナビゲーション装置の分野では、より便利な付加機能を実現するための様々な研究開発が盛んに行われており、その一つとして、地図情報に含まれる点列データを用いて車両走行経路に存在するカーブの曲率を算出し、それをナビゲーション画面上で表示してドライバの運転操作を支援したり、車両挙動の自動制御に利用したりする試みがなされている（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１には、車両走行経路を表す点列データのうちで、車両前方に存在する３つの点を用いて、その点列間の距離に基づきこれら３点で示されるカーブの曲率を算出し、この算出したカーブ曲率に対して所定の条件で補正を加えるという技術が開示されている。
特開平１１−２５２８号公報

しかしながら、地図情報に含まれる点列データは、点列が一定の法則に従って規則的に並ぶようにはなっておらず、同一のカーブ区間中においても点列の間隔であるリンク長や、隣接する２つのリンクのなす角であるリンク角のばらつきが大きい。このため、前記特許文献１にて開示される技術のように、車両前方に存在する３つの点を用いてカーブの曲率を算出する方法では、カーブ区間の特定を精度良く行うことが難しく、同一カーブ区間を複数のカーブとみなしてそれぞれカーブ曲率の算出や画面表示等を行う場合があり、処理が煩雑になるばかりか、ドライバに違和感を与えてしまうことも懸念される。

本発明は、以上のような従来技術の有する課題を解決すべく創案されたものであり、点列データのばらつきが大きくなるような道路形状であっても、同一のカーブ区間を精度良く抽出してその曲率を推定できるようにしたカーブ曲率推定装置及びカーブ曲率推定方法を提供することを目的としている。

本発明に係るカーブ曲率推定装置は、地図情報の道路形状を表す点列データを用いて車両走行経路に存在するカーブの曲率を推定するものであり、カーブ区間抽出手段で車両走行経路におけるカーブ区間を抽出し、このカーブ区間抽出手段が抽出したカーブ区間内の点列データを用いて、曲率率演算手段で当該カーブ区間の曲率を求めるようにしている。そして、特にカーブ区間抽出手段では、車両走行経路における所定区間を処理対象区間とし、この処理対象区間内で、連続する２つの点の間の間隔であるリンク長の平均値と、前記リンク長の最大値又は最小値と、隣接する２つのリンクのなす角であるリンク角の平均値とが、所定の条件を満たしている区間をカーブ区間として抽出するようにしている。

本発明によれば、処理対象区間内におけるリンク長の平均値、リンク長の最大値又は最小値、リンク角の平均値がそれぞれ所定の条件を満たしているかどうかによってカーブ区間を抽出するようにしているので、点列データのばらつきが大きくなるような道路形状であっても同一のカーブ区間を精度良く抽出することができる。そして、このように抽出したカーブ区間内の点列データを用いてこのカーブ区間の曲率を求めることで、処理の煩雑化を招くことなく車両走行経路に存在するカーブの曲率を高精度に推定することができ、ドライバに違和感を与えることのない適切な情報の提示や車両の挙動制御等を行うことが可能となる。

以下、本発明の具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

（第１の実施形態）
本発明は、例えば、図１に示すような車載ナビゲーション装置の一機能として実現される。この車載ナビゲーション装置は、車両に搭載されて地図の表示や走行経路の設定、経路案内の他、車両の運転に有用な各種情報の提示等を行うものであり、地図情報格納手段１、自車位置検出手段２、マップマッチング手段３、インフラ受信器４、道路情報取得手段５を備えて構成される。

地図情報格納手段１は、地図情報が記録されたＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc−Read Only Memory）等の記録メディアを有しており、この記録メディアから必要な地図情報を取り出せるようになっている。ここで、地図情報は道路形状を表す点列データとその他の付加データとから構成されており、点列データは、地図上の地点を示すノードのデータと、各ノード間を連結するリンクのデータよりなる。

自車位置検出手段２は、車載ナビゲーション装置が搭載されている車両（自車）の現在位置を検出するものであり、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から送られる信号を受信するＧＰＳアンテナ６を有している。この自車位置検出手段２は、ＧＰＳアンテナ６で受信されたＧＰＳ信号から自車の絶対値及び方位を求め、これを地磁気センサやジャイロスコープ、距離センサ等の各種センサからの出力をもとに自律航法によって求めた情報を用いて補正して、自車の正確な現在位置を検出する。

マップマッチング手段３は、自車位置検出手段２で検出された自車の現在位置を、地図情報格納手段１から読み出した地図の該当する道路上にマッチングさせるものである。

インフラ受信器４は、道路に設置されたビーコンなどの狭い範囲の情報提供インフラや、ＦＭ多重放送などの広い範囲の情報提供インフラからの情報を受信するものであり、ビーコンアンテナ７やコンバータ等を有している。

道路情報取得手段５は、地図情報格納手段１から読み出されてマップマッチング手段３で自車位置のマッチングが行われた地図情報や、インフラ受信器４で受信された情報提供インフラからの情報等を取得するものであり、本発明は、この道路情報取得手段５の一機能として実現される。すなわち、この道路情報取得手段５には、地図情報の道路形状を表す点列データを用いて、自車の走行経路に存在するカーブの曲率を推定するカーブ曲率推定装置としての機能が実現される。

図２は、車載ナビゲーション装置の道路情報取得手段５に実現されるカーブ曲率推定装置の概要を示す機能ブロック図である。この図２に示すように、本実施形態のカーブ曲率推定装置は、道路情報プレビュー手段１１と、カーブ区間抽出手段１２と、曲率演算手段１３とを有している。

道路情報プレビュー手段１１では、地図情報格納手段１から自車位置周辺の地図情報に含まれる点列データを取得して、この点列データを展開する。

カーブ区間抽出手段１２では、道路情報プレビュー手段１１によって展開された自車位置周辺の点列データを用いて、自車の走行経路におけるカーブ区間を抽出する。

曲率演算手段１３では、カーブ区間抽出手段１２によって抽出された自車の走行経路におけるカーブ区間内の点列データを用いて、当該カーブ区間の曲率を求める。

本実施形態のカーブ曲率推定装置では、以上の各手段での処理によって自車の走行経路に存在するカーブの曲率を推定するようにしている。そして、このカーブ曲率推定装置で推定されたカーブ曲率の情報は、車両の運転に有用な情報として車載ナビゲーション装置の道路情報取得手段５で扱われ、例えばナビゲーション画面上に表示してドライバの運転操作を支援するといった目的や、車両挙動の自動制御等に利用される。

ここで、以上のような本実施形態のカーブ曲率推定装置において特徴的なカーブ区間抽出手段１２の処理の概要について、簡単に説明する。

現行の車載ナビゲーション装置で扱われる地図情報は、基本的には地図表示用のデータとして作成されているため、道路形状を表す点列が一定の法則に従って規則的にプロットされる構造とはなっていない。しかしながら、連続する２つのノード間の間隔（２つのノードを結ぶリンクの長さ）であるリンク長や、隣接する２つのリンクのなす角（前のリンクの延長線と後続するリンクとがなす角）であるリンク角と道路形状との関係に着目すると、曲率の小さなカーブになるほどリンク長が短く、リンク角が大きくなる傾向がある。そこで、本実施形態のカーブ曲率推定装置では、カーブ区間抽出手段１２が、自車の走行経路における所定区間をカーブ抽出対象区間（処理対象区間）とし、このカーブ抽出対象区間内で、リンク長の平均値と、リンク長の最大値又は最小値と、リンク角の平均値とが所定の条件を満たしている区間をカーブ区間として抽出することで、カーブ区間の抽出を高精度に行えるようにしている。

具体的には、例えば図３のＰ１を始点としたカーブ区間の抽出は、この始点Ｐ１から所定距離Ｌの範囲内にある点列で構成される区間（Ｐ１〜Ｐｎ）をカーブ抽出対象区間として設定し、先ず、このカーブ抽出対象区間の最も長い区間（Ｐ１〜Ｐｎ）内におけるリンク長（図３中のＬ１…）の平均値、リンク長の最大値又は最小値、リンク角（図３中のθ１…）の平均値が所定の条件を満たすかどうか判別する。そして、所定の条件を満たすまで区間終点を一つずつ自車位置側の点列に順次移動させて、所定の条件を満たすようになった区間をカーブ区間として抽出する。また、所定の条件を満たすことなく区間内のノード数が２以下になった場合は、このカーブ抽出対象区間にはカーブがないものと判定する。図３に示す例では、Ｐ１〜Ｐｎ−１の区間がカーブ区間として抽出されることになる。

なお、以上のようなカーブ区間の抽出は、抽出対象とするカーブの曲率レベル（カーブの大きさ）毎に行うことが望ましい。例えば抽出対象とするカーブの曲率レベルを小Ｒ（１００Ｒ以下）、中Ｒ（１００Ｒ〜３００Ｒ）、大Ｒ（３００Ｒ〜５００Ｒ）の３段階に分けて、カーブ抽出対象区間について、小Ｒ、中Ｒ、大Ｒの順でカーブ区間の抽出判定を行うようにすれば、カーブ区間の抽出をより精度良く行うことができる。この場合、自車の走行経路の点列データが、例えば図４に示すようにプレビューされたとすると、Ｐ１〜Ｐ４の区間が大Ｒのカーブ区間として抽出され、Ｐ５〜Ｐ９の区間が小Ｒのカーブ区間として抽出されることになる。

次に、本実施形態のカーブ曲率推定装置における制御の一例について、図５乃至図９のフローチャートを参照しながら説明する。なお、本制御は一定の時間間隔（例えば１００ｍｓ）毎に車載ナビゲーション装置のメインプログラムから呼び出されて、繰り返し実行されるものである。

先ず、本実施形態のカーブ曲率推定装置全体の制御の流れを図５に沿って説明する。

ステップＳ１１１では、道路情報プレビュー手段１１が、車載ナビゲーション装置の地図情報格納手段１から自車位置周辺の点列データを取得して、取得した点列データをプレビューする。

次に、ステップＳ１１２において、カーブ区間抽出手段１２が、道路情報プレビュー手段１１によりプレビューされた点列データより、自車の走行経路における最初のカーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}を自車位置に最も近い点（図３に示した例ではＰ１）に定める。そして、ステップＳ１１３において、カーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄを定め、これら始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}と終点Ｐ_ｅｎｄとの間の区間をカーブ抽出対象区間として設定する。なお、このステップＳ１１３でのカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄを定める処理の詳細については、図６を用いて後述する。

次に、ステップＳ１１４において、設定したカーブ抽出対象区間内で、曲率半径がおよそ１００Ｒ以下の小Ｒのカーブ区間抽出を行う。ここで、小Ｒカーブ区間が抽出されればステップＳ１１７に進む。一方、小Ｒカーブ区間が抽出されない場合は、次のステップＳ１１５において、曲率半径がおよそ１００Ｒ〜３００Ｒの中Ｒのカーブ区間抽出を行い、中Ｒカーブ区間が抽出されればステップＳ１１７に進む。一方、中Ｒカーブ区間が抽出されない場合は、次のステップＳ１１６において、曲率半径がおよそ３００Ｒ〜５００Ｒの大Ｒのカーブ区間抽出を行う。そして、大Ｒカーブ区間が抽出されればステップＳ１１７に進み、大Ｒカーブ区間が抽出されない場合にはステップＳ１１８に進む。

以上のように、本実施形態のカーブ曲率推定装置では、カーブ区間抽出手段１２が抽出対象とするカーブの曲率レベル（カーブの大きさ）毎にカーブ区間の抽出を行うようにしており、情報の表示や車両の挙動制御に必要性の高い曲率半径の小さい小Ｒカーブ区間から、中Ｒカーブ区間、大Ｒカーブ区間の順に、カーブ区間の抽出を行うようにしている。なお、ステップＳ１１４〜ステップＳ１１６でのカーブ区間を抽出する処理の詳細については、図７乃至図９を用いて後述する。

ステップＳ１１７では、曲率演算手段１３が、ステップＳ１１４〜ステップＳ１１６の何れかで抽出されたカーブ区間内の点列データを用いて、カーブ曲率を演算する。具体的には、例えば、抽出されたカーブ区間内における各リンクのリンク長及びリンク角を用いて、下記式（１）によりカーブ曲率Ｒを演算する。なお、下記式（１）のＬＳは抽出されたカーブ区間内のリンク長の総和（図３に示した例ではＬ１＋…＋Ｌｎ−２）であり、θＳは抽出されたカーブ区間内のリンク角の総和（図３に示した例ではθ１＋…θｎ−１）である。

Ｒ＝ＬＳ／θＳ ・・・（１）
ステップＳ１１８では、カーブ区間抽出手段１２が、カーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}を次の点に移動する。始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}の移動方法としては、図４に示した例のように、カーブ区間（Ｐ１〜Ｐ４、Ｐ５〜Ｐ９）の終端が直線で区切られる場合には、この例ではＰ１の次はＰ４、Ｐ５の次はＰ６といったように、カーブ区間の終端の点へと移動させるようにしてもよい。また、Ｓ字カーブで旋回方向が変化した場合や交差点などの他の要因でカーブ区間が区切られた場合も同様に、次のカーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}をカーブ区間の終端へ移動させるようにしてもよい。

一方で、図１０に示すように、長いカーブに対してカーブ区間の抽出を行う場合は、Ｐ１を始点としたカーブ抽出対象区間の終点が、Ｐｎでは距離上限値Ｌを越えるためＰｎ−１と設定され、抽出されるカーブ区間はカーブ抽出対象区間そのままのＰ１〜Ｐｎ−１となることも想定される。このように、カーブ区間の終端がカーブ抽出対象区間の距離上限値により制限される場合には、次のカーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}は、次の点（図１０に示した例ではＰ２）に定められる。

ステップＳ１１８で次のカーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}を定めたら、次に、ステップＳ１１９において、ステップＳ１１８で定めた始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}がステップＳ１１１で道路情報プレビュー手段１１によりプレビューされた点列データの最終端（自車の走行経路上で自車位置から最も遠い点、図４に示した例ではＰｎ）であるかどうかを判定し、ステップＳ１１８で定めた始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}がプレビューされた点列データの最終端でない場合は、ステップＳ１１３に戻って以降の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ１１８で定めた始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}がプレビューされた点列データの最終端となった段階で、一連の制御フローが終了する。

次に、図５のフローチャートのステップＳ１１３におけるカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄを定める処理の詳細について、図６に沿って説明する。

終点Ｐ_ｅｎｄの設定に際しては、先ず、ステップＳ２１１において、カーブ抽出対象区間の終点候補Ｐ_ｅｎｄ’を、図５のステップＳ１１２又はステップＳ１１８で定めた始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}の次の点に設定する。そして、ステップＳ２１２において、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内におけるリンク長総和を求め、これが所定の距離上限値Ｌを越えるかどうかを判定する。その結果、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内におけるリンク長総和が距離上限値Ｌを越えていればステップＳ２１６に進み、越えていなければ次のステップＳ２１３に進む。

なお、ここでの判定に用いる距離上限値Ｌは、抽出対象とするカーブの曲率レベル（カーブの大きさ）に応じて設定することが望ましい。具体的には、例えば小Ｒカーブ区間の抽出では距離上限値Ｌを１００ｍに設定し、中Ｒカーブ区間及び大Ｒカーブ区間の抽出では距離上限値Ｌを２００ｍに設定する。

ステップＳ２１３では、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’におけるリンク角の符号が直前の点におけるリンク角の符号と異なるかどうかを判定する。その結果、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’におけるリンク角の符号が直前の点におけるリンク角の符号と異なる場合は、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’が図１１に示すようなＳ字カーブにおける旋回方向変化点Ｐｃであると判断してステップＳ２１７に進み、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’におけるリンク角の符号が直前の点におけるリンク角の符号と等しい場合は、次のステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１４では、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’における分岐数が所定値以上（例えば３以上）であるかどうかを判定する。その結果、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’における分岐数が所定値以上であれば、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’が図１２に示すような５差路以上の複雑な形状の交差点Ｐｘであると判断してステップＳ２１７に進み、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’における分岐数が所定値未満であれば次のステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２１５では、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’を次の点に移動して、ステップＳ２１２に戻る。そして、ステップＳ２１２〜ステップＳ２１４の何れかでＹｅｓと判定されるまで終点候補Ｐ_ｅｎｄ’を始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から離れた位置へと順次移動させていく。

ステップＳ２１６では、ステップＳ２１２において始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内におけるリンク長総和が所定の距離上限値Ｌを越えたと判定された場合に、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’をその直前の点に移動してステップＳ２１７に進む。

ステップＳ２１７では、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内における点（ノード）数が２以上あるかどうかを判定する。その結果、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内における点数が２以上あれば、次のステップＳ２１８において、終点候補Ｐ_ｅｎｄ’をカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄとして設定する。そして、ステップＳ２１９において、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}と終点Ｐ_ｅｎｄとの間の区間をカーブ抽出対象区間として設定し、図５のフローチャートのステップＳ１１４へと進む。

一方、ステップＳ２１７での判定の結果、始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から終点候補Ｐ_ｅｎｄ’までの区間内における点数が２未満の場合には、図５のフローチャートのステップＳ１１８へと処理を移行して、カーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}を次の点に移動する。

次に、図５のフローチャートのステップＳ１１４における小Ｒカーブ区間を抽出する処理の詳細について、図７に沿って説明する。

小Ｒカーブ区間の抽出に際しては、先ず、ステップＳ３１１において、カーブ抽出対象区間内のリンク長の平均値Ｌｍを求め、このリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}（例えば２０ｍ）未満であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}以上であればステップＳ３１５に進み、閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}未満であれば次のステップＳ３１２に進む。

ステップＳ３１２では、カーブ抽出対象区間内のリンク長の最大値Ｌ_ｍａｘを求め、このリンク長最大値Ｌ_ｍａｘが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}（例えば３０ｍ）未満であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長最大値Ｌ_ｍａｘが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}以上であればステップＳ３１５に進み、閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}未満であれば次のステップＳ３１３に進む。

ステップＳ３１３では、カーブ抽出対象区間内のリンク角の平均値θｍを求め、このリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｓｍａｌｌ}（例えば１０ｄｅｇ．）を越えているかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｓｍａｌｌ}以下であればステップＳ３１５に進み、閾値θ_{ｓｍａｌｌ}を越えていれば次のステップＳ３１４に進む。

以上のステップＳ３１１〜ステップＳ３１３において全てＹｅｓと判定され、これらステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の条件を全て満たした場合には、次に、ステップＳ３１４において、当該区間を小Ｒカーブ区間として抽出して、図５のフローチャートのステップＳ１１７へと進む。

一方、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の何れかでＮｏと判定された場合には、ステップＳ３１５において、区間の終端を終点Ｐ_ｅｎｄの１つ手前の点に移動する。そして、ステップＳ３１６において、ステップＳ３１５で設定した終端までの区間内における点（ノード）数が２以上あるかどうかを判定し、区間内における点数が２以上であればステップＳ３１１に戻って、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の判定を繰り返す。そして、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の条件を全て満たすことなく、区間内における点数が２未満となった場合には、図５のフローチャートのステップＳ１１５へと処理を移行する。

ここで、図３に示した点列データを例に挙げて小Ｒカーブ区間を抽出する処理について具体的に説明すると、先ず、カーブ抽出対象区間がＰ１〜Ｐｎに設定されるので、このＰ１〜Ｐｎの区間について、ステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の判定を行う。その結果、この例ではリンク長最大値Ｌ_ｍａｘ（ここではＬｎ−１）が閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}（例えば３０ｍ）を越えているので、ステップＳ３１５において、区間終端を１つ手前の点Ｐｎ−１へと移動させる。そして、次にＰ１〜Ｐｎ−１の区間についてステップＳ３１１〜ステップＳ３１３の判定を行う。その結果、この例ではＰ１〜Ｐｎ−１の区間が小Ｒカーブ区間抽出のための全ての条件を満たしているので、このＰ１〜Ｐｎ−１の区間が小Ｒカーブ区間として抽出されることになる。

次に、図５のフローチャートのステップＳ１１５における中Ｒカーブ区間を抽出する処理の詳細について、図８に沿って説明する。

中Ｒカーブ区間の抽出に際しては、先ず、ステップＳ４１１において、カーブ抽出対象区間内のリンク長の平均値Ｌｍを求め、このリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}（例えば２０ｍ）以上で、且つ閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}（例えば３０ｍ）未満であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}未満、或いは閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}以上であればステップＳ４１５に進み、閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}以上且つ閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}未満であれば次のステップＳ４１２に進む。

ステップＳ４１２では、カーブ抽出対象区間内のリンク長の最大値Ｌ_ｍａｘを求め、このリンク長最大値Ｌ_ｍａｘが閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ}（例えば６０ｍ）未満であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長最大値Ｌ_ｍａｘが閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ}以上であればステップＳ４１５に進み、閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ}未満であれば次のステップＳ４１３に進む。

ステップＳ４１３では、カーブ抽出対象区間内のリンク角の平均値の絶対値θｍを求め、このリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｍｉｄｄｌｅ}（例えば５ｄｅｇ．）を越えているかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｍｉｄｄｌｅ}以下であればステップＳ４１５に進み、閾値θ_{ｓｍａｌｌ}を越えていれば次のステップＳ４１４に進む。

以上のステップＳ４１１〜ステップＳ４１３において全てＹｅｓと判定され、これらステップＳ４１１〜ステップＳ４１３の条件を全て満たした場合には、次に、ステップＳ４１４において、当該区間を中Ｒカーブ区間として抽出して、図５のフローチャートのステップＳ１１７へと進む。

一方、ステップＳ４１１〜ステップＳ４１３の何れかでＮｏと判定された場合には、ステップＳ４１５において、区間の終端を終点Ｐ_ｅｎｄの１つ手前の点に移動する。そして、ステップＳ４１６において、ステップＳ４１５で設定した終端までの区間内における点（ノード）数が２以上あるかどうかを判定し、区間内における点数が２以上であればステップＳ４１１に戻って、ステップＳ４１１〜ステップＳ４１３の判定を繰り返す。そして、ステップＳ４１１〜ステップＳ４１３の条件を全て満たすことなく、区間内における点数が２未満となった場合には、図５のフローチャートのステップＳ１１６へと処理を移行する。

次に、図５のフローチャートのステップＳ１１６における大Ｒカーブ区間を抽出する処理の詳細について、図９に沿って説明する。

大Ｒカーブ区間の抽出に際しては、先ず、ステップＳ５１１において、カーブ抽出対象区間内のリンク長の平均値Ｌｍを求め、このリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}（例えば３０ｍ）以上であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長平均値Ｌｍが閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}未満であればステップＳ５１５に進み、閾値Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}以上であれば次のステップＳ５１２に進む。

ステップＳ５１２では、カーブ抽出対象区間内のリンク長の最小値Ｌ_ｍｉｎを求め、このリンク長最小値Ｌ_ｍｉｎが閾値Ｌ_{ｌａｒｇｅ＿ｍｉｎ}（例えば２０ｍ）を越えているかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク長最小値Ｌ_ｍｉｎが閾値Ｌ_{ｌａｒｇｅ＿ｍｉｎ}以下であればステップＳ５１５に進み、閾値Ｌ_{ｌａｒｇｅ＿ｍｉｎ}を越えていれば次のステップＳ５１３に進む。

ステップＳ５１３では、カーブ抽出対象区間内のリンク角の平均値θｍを求め、このリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｌａｒｇｅ}（例えば４．５ｄｅｇ．）未満であるかどうかを判定する。その結果、カーブ抽出対象区間内のリンク角平均値の絶対値｜θｍ｜が閾値θ_{ｌａｒｇｅ}以上であればステップＳ５１５に進み、閾値θ_{ｌａｒｇｅ}未満であれば次のステップＳ５１４に進む。

以上のステップＳ５１１〜ステップＳ５１３において全てＹｅｓと判定され、これらステップＳ５１１〜ステップＳ５１３の条件を全て満たした場合には、次に、ステップＳ５１４において、当該区間を大Ｒカーブ区間として抽出して、図５のフローチャートのステップＳ１１７へと進む。

一方、ステップＳ５１１〜ステップＳ５１３の何れかでＮｏと判定された場合には、ステップＳ５１５において、区間の終端を終点Ｐ_ｅｎｄの１つ手前の点に移動する。そして、ステップＳ５１６において、ステップＳ５１５で設定した終端までの区間内における点（ノード）数が２以上あるかどうかを判定し、区間内における点数が２以上であればステップＳ５１１に戻って、ステップＳ５１１〜ステップＳ５１３の判定を繰り返す。そして、ステップＳ５１１〜ステップＳ５１３の条件を全て満たすことなく、区間内における点数が２未満となった場合には、図５のフローチャートのステップＳ１１６へと処理を移行する。

以上のように、本実施形態のカーブ曲率推定装置では、カーブ区間抽出手段１２が抽出対象とするカーブの曲率レベル（カーブの大きさ）毎にカーブ区間の抽出を行うようにしており、カーブ区間の抽出は、区間内におけるリンク長平均値Ｌｍ、リンク長最大値Ｌ_ｍａｘ又はリンク長最小値Ｌ_ｍｉｎ、リンク角平均値θｍが所定の条件を満たしているかどうかによって行っている。そして、このカーブ区間を抽出する条件は、抽出対象とするカーブの曲率レベルに応じて設定している。

下記の表１は、抽出対象とするカーブの曲率レベル毎に設定されるカーブ区間抽出条件の一例をまとめたものである。

以上のカーブ区間抽出に用いられる閾値のうち、リンク長に関する閾値（Ｌ_{ｓｍａｌｌ}、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}、Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ、}Ｌ_{ｌａｒｇｅ＿ｍｉｎ}）については、地図情報格納手段１に格納された地図情報に含まれる点列データのプロットのされ方の傾向より定められる。なお、これらリンク長に関する閾値は、カーブ抽出対象区間の道路種別に応じて変更するようにしてもよい。すなわち、例えば高速道路の場合には点列データの間隔が長めにプロットされる傾向にあるので、リンク長平均値Ｌｍに対する閾値をＬ_{ｓｍａｌｌ}＝３０ｍ、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ}＝４０ｍといったように、一般道よりも大きめに変更してインターチェンジやジャンクションにおけるカーブ区間を抽出し易くしてもよい。また、これに併せて、リンク長最大値Ｌ_ｍａｘに対する閾値（Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ、}）やリンク長最小値Ｌ_ｍｉｎに対する閾値（Ｌ_{ｌａｒｇｅ＿ｍｉｎ}）も変更するようにしてもよい。

さらに、リンク長に関する閾値は、カーブ抽出対象区間内における点列を構成する点の数に応じて変更するようにしてもよい。例えば、小Ｒカーブ区間を抽出する場合に、図１３に示すように少ない点で構成される点列ではリンク長が短かくなる傾向にあるので、点列を構成する点の数に応じて、リンク長に関する閾値（Ｌ_{ｓｍａｌｌ}、Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}）を以下のように変更するようにしてもよい。また、これに併せてリンク角に関する閾値も変更するようにしてもよい。

点列を構成する点の数＝３ → Ｌ_{ｓｍａｌｌ}＝２０ｍ、Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}＝２０ｍ
点列を構成する点の数＝２ → Ｌ_{ｓｍａｌｌ}＝１５ｍ、Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}＝２０ｍ
また、カーブ区間抽出に用いられる閾値のうち、リンク角に関する閾値（θ_{ｓｍａｌｌ}、θ_{ｍｉｄｄｌｅ}、θ_{ｌａｒｇｅ}）については、リンク長に関する閾値と、抽出対象とするカーブの曲率レベルとにより定められる。例えば、小Ｒカーブ区間を抽出する場合、リンク長平均値Ｌｍに対する閾値Ｌ_{ｓｍａｌｌ}（例えば２０ｍ）を弧の長さ、小Ｒカーブ区間の最大曲率半径（１００ｍ）を半径とする扇形の中心角を求めると１１．５ｄｅｇ．となるので、点列データのプロットばらつきを考慮して、リンク角平均値θｍに対する閾値θ_{ｓｍａｌｌ}は、例えば１０ｄｅｇ．と定められる。また、同様にして、中Ｒカーブ区間を抽出する場合のリンク角平均値θｍに対する閾値θ_{ｍｉｄｄｌｅ}は例えば５ｄｅｇ．、大Ｒカーブ区間を抽出する場合のリンク角平均値θｍに対する閾値θ_{ｌａｒｇｅ}は例えば４．５ｄｅｇ．と定められる。

以上説明したように、本実施形態のカーブ曲率推定装置では、カーブ区間抽出手段１２が、自車の走行経路における所定区間をカーブ抽出対象区間として設定し、このカーブ抽出対象区間内で、リンク長の平均値と、リンク長の最大値又は最小値と、リンク角の平均値とが所定の条件を満たしている区間をカーブ区間として抽出するようにしているので、点列データのばらつきが大きくなるような道路形状であってもカーブ区間の抽出を高精度に行うことができる。そして、このようにして抽出したカーブ区間内の点列データを用いて、曲率演算手段１３がこのカーブ区間の曲率を求めるようにしているので、処理の煩雑化を招くことなく車両走行経路に存在するカーブの曲率を高精度に推定することができ、ドライバに違和感を与えることのない適切な情報の提示や車両の挙動制御等を行うことが可能となる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態は、カーブ区間抽出手段１２がカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄを設定する処理に特徴を有するものである。すなわち、上述した第１の実施形態では、カーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から所定距離Ｌまでの間にリンク角の符号が直前の点におけるリンク角の符号と異なる点がある場合に、その点をカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄに設定するようにしているが、本実施形態では、カーブ抽出対象区間の始点Ｐ_{ｓｔａｒｔ}から所定距離Ｌまでの間の連続する３つの点（第１の点、第２の点、第３の点）で、第１の点におけるリンク角の符号が第２の点におけるリンク角の符号と異なり、且つ、第２の点におけるリンク角の符号が第３の点におけるリンク角の符号と同じである場合に、第２の点をカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄに設定するようにしている。なお、本実施形態のカーブ曲率推定装置の基本的な構成や制御概要は、上述した第１の実施形態と同様であるので、ここでは第１の実施形態と同様の部分については重複した説明を省略し、本実施形態に特徴的な部分についてのみ説明する。

本実施形態では、例えば図１４や図１５に示すように、自車の走行経路を表す点列の中で、道路の中心線に対して位置がばらついている点がある場合にも対応して、カーブ抽出対象区間の設定を適切に行えるようにしている。すなわち、地図情報に含まれる点列データでは、例えば図１４や図１５中における点Ｐｎのように、同一のカーブ区間の点列の中で１点だけカーブの内側へずれてプロットされている場合がある。このとき、点Ｐｎにおけるリンク角θｎの符号が、その前後の点Ｐｎ−１、Ｐｎ＋１におけるリンク角θｎ−１、θｎ＋１の符号と異なることを用いて、図１１に示したＳ字カーブの旋回方向変化点Ｐｃと区別し、この場合は点Ｐｎをカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄに設定しないようにする。

ここで、本実施形態のカーブ曲率推定装置に特徴的な部分の処理の概要について、図１６のフローチャートを参照しながら説明する。なお、この処理は、図６のフローチャートにおけるステップＳ２１３での処理に変わるものとして実行される。

カーブ抽出対象区間の終点候補Ｐ_ｅｎｄ’を点Ｐｎとすると、先ず、ステップＳ６１１において、この点Ｐｎにおけるリンク角θｎの符号が、点Ｐｎの１つ手前の点Ｐｎ−１におけるリンク角θｎ−１の符号と異なっているかどうかを判定する。そして、リンク角θｎの符号とθｎ−１の符号とが異なっている場合には、次のステップＳ６１２において、この点Ｐｎにおけるリンク角θｎの符号が、点Ｐｎの１つ後ろの点Ｐｎ＋１におけるリンク角θｎ＋１の符号と異なっているかどうかを判定する。

ステップＳ６１１でＹｅｓと判定され、ステップＳ６１２でＮｏと判定された場合には、点Ｐｎは図１１に示したようなＳ字カーブの旋回方向変化点と判断できるので、ステップＳ６１４に進む。一方、ステップＳ６１１及びステップＳ６１２で共にＹｅｓと判定された場合には、点ＰｎはＳ字カーブの旋回方向変化点ではなく、同一のカーブ区間の点列の中で道路の中心線に対して位置がばらついている点であると判断できるので、次のステップＳ６１３に進む。

ステップＳ６１３では、点Ｐｎが図１５に示すようにカーブ出口の点であるか否かを判定するために、点Ｐｎと点Ｐｎ＋１の間の間隔であるリンク長Ｌｎが所定値未満となっているか、例えば、リンク長Ｌｎがカーブ区間抽出で用いるリンク長最大値Ｌ_ｍａｘに対する閾値（Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ、}）未満となっているかどうかを判定する。その結果、リンク長Ｌｎが所定値未満であれば、点ＰｎはＳ字カーブの旋回方向変化点ではなく、またカーブ出口の点でもないと判断できるので、この点Ｐｎをカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄとして設定することなく、次の処理（図６のフローチャートにおけるステップＳ２１４）へと移行する。一方、リンク長Ｌｎが所定値以上であれば、点Ｐｎはカーブ出口の点であると判断できるので、ステップＳ６１４に進む。

ステップＳ６１４では、点Ｐｎをカーブ抽出対象区間の終点Ｐ_ｅｎｄとして設定する。以上の処理により、本実施形態では、点列データのプロットのばらつきによる影響を排除しながら、Ｓ字カーブの旋回方向変化点やカーブ出口の点を終点Ｐ_ｅｎｄとするカーブ抽出対象区間を設定することができ、カーブ区間の抽出をより高精度に行うことができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、カーブ区間抽出手段１２で抽出したカーブ区間を修正するカーブ区間修正手段を備えている点に特徴を有するものである。なお、本実施形態のカーブ曲率推定装置の基本的な構成や制御概要は、上述した第１及び第２の実施形態と同様であるので、ここでは第１及び第２の実施形態と同様の部分については重複した説明を省略し、本実施形態に特徴的な部分についてのみ説明する。

本実施形態では、図１７に示すように、つづら折りの山岳路等でカーブ間の直線距離が短い場合に、この直線部分をカーブ区間の一部として抽出しまう場合があることを想定し、このような場合に、カーブ区間抽出手段１２が抽出したカーブ区間をカーブ区間修正手段で修正し、直線部分を含まない適切なカーブ区間を抽出できるようにしている。

具体的には、例えば図１７に示す例では、点Ｐ１から点Ｐｎ−１までの区間が１つのカーブ区間であるが、点Ｐｎ−１と次の点Ｐｎとの間のリンク長Ｌｎ−１がカーブ区間抽出条件のリンク長最大値Ｌ_ｍａｘに対する閾値（Ｌ_{ｓｍａｌｌ＿ｍａｘ}、Ｌ_{ｍｉｄｄｌｅ＿ｍａｘ、}）未満となっている場合には、カーブ区間抽出手段１２では点Ｐ１から点Ｐｎまでの区間をカーブ区間として抽出してしまうことになる。そこで、本実施形態では、カーブ区間修正手段が、カーブ区間抽出手段１２で抽出されたカーブ区間のうち、始点（Ｐ１）から終点（Ｐｎ）の１つ手前の点（Ｐｎ−１）までのリンク長平均値を求め、このリンク長平均値に対して、カーブ区間終端のリンク長（Ｌｎ−１）が所定以上長い場合には、カーブ区間抽出手段１２で抽出されたカーブ区間の終点（Ｐｎ）を自車位置に対して１つ手前の点（Ｐｎ−１）に修正するようにしている。これにより、図１７に示した例においても、点Ｐ１から点Ｐｎ−１までの区間をカーブ区間として正確に抽出できるようになる。

ここで、本実施形態のカーブ曲率推定装置に特徴的なカーブ区間修正手段による処理の概要について、図１８のフローチャートを参照しながら説明する。なお、この処理は、図５のフローチャートにおけるステップＳ１１７での処理の前処理として実行される。

カーブ区間抽出手段１２によって点Ｐ１から点Ｐｎまでの区間がカーブ区間として抽出されたとすると、カーブ区間修正手段は、先ず、ステップＳ７１１において、抽出されたカーブ区間の始点Ｐ１から終点Ｐｎの１つ手前の点Ｐｎ−１までのリンク長平均値Ｌｍ（ｎ−１）を演算によって求める。そして、ステップＳ７１２において、ステップＳ７１１で求めたリンク長平均値Ｌｍ（ｎ−１）に対して、カーブ区間終端のリンク長Ｌｎ−１が下記式（２）の条件を満たすかどうかを判定する。なお、下記式（２）におけるＫは定数であり、その値は例えば１．５のように１以上の値とする。

Ｋ×Ｌｍ（ｎ−１）＜Ｌｎ−１ ・・・（２）
また、このステップＳ７１２での判定には、上記式（２）に代えて、下記式（３）の条件を用いるようにしてもよい。なお、下記式（３）におけるＣは一定値であり、例えば１０ｍとする。

Ｌｍ（ｎ−１）＋Ｃ＜Ｌｎ−１ ・・・（３）
ステップＳ７１２での判定の結果、カーブ区間終端のリンク長Ｌｎ−１が以上の条件を満たしていると判定された場合には、次に、ステップＳ７１３において、カーブ区間抽出手段１２によって抽出されたカーブ区間の終点Ｐｎを自車位置に対して１つ手前の点Ｐｎ−１に修正する。一方、カーブ区間終端のリンク長Ｌｎ−１が条件を満たしていない場合には、カーブ区間の修正を行うことなく処理が終了する。以上の処理により、本実施形態では、カーブ間の直線距離が短いような道路状況においても、カーブ区間の抽出を高精度に行うことができる。

車載ナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。 車載ナビゲーション装置の一機能として実現されるカーブ曲率推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 カーブ区間を抽出する処理の概要を説明する図であり、プレビューされた点列データの一例を示す模式図である。 カーブ区間を抽出する処理の概要を説明する図であり、プレビューされた点列データの他の例を示す模式図である。 本発明を適用したカーブ曲率推定装置の全体の制御の流れを示すフローチャートである。 カーブ抽出対象区間の終点を定める処理の流れを示すフローチャートである。 曲率レベルの小さい小Ｒカーブ区間を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。 曲率レベルが中程度の中Ｒカーブ区間を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。 曲率レベルの大きい大Ｒカーブ区間を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。 長いカーブに対してカーブ区間の抽出を行う場合の処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 Ｓ字カーブの場合のカーブ区間抽出処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 交差点を含む道路に対してカーブ区間の抽出を行う場合の処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 カーブ抽出対象区間の点列が少ない点で構成されている場合のカーブ区間抽出処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 自車の走行経路を表す点列の中である点の位置が道路の中心線に対して位置がばらついている場合のカーブ区間抽出処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 自車の走行経路を表す点列の中で、カーブ出口となる点の位置が道路の中心線に対して位置がばらついている場合のカーブ区間抽出処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 第２の実施形態に特徴的なカーブ抽出対象区間の終点を設定する処理の流れを示すフローチャートである。 カーブ間の直線距離が短い場合に抽出されたカーブ区間を修正する処理を説明する図であり、プレビューされた点列データの更に他の例を示す模式図である。 第３の実施形態に特徴的なカーブ区間修正処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ 地図情報格納手段
５ 道路情報取得手段
１１ 道路情報プレビュー手段
１２ カーブ区間抽出手段
１３ 曲率演算手段

Claims (10)

1. 地図情報の道路形状を表す点列データを用いて、車両走行経路に存在するカーブの曲率を推定するカーブ曲率推定装置であって、
   車両走行経路における所定区間を処理対象区間とし、この処理対象区間内で、連続する２つの点の間の間隔であるリンク長の平均値と、前記リンク長の最大値又は最小値と、隣接する２つのリンクのなす角であるリンク角の平均値とが、所定の条件を満たしている区間をカーブ区間として抽出するカーブ区間抽出手段と、
   前記カーブ区間抽出手段で抽出したカーブ区間内の点列データを用いて、当該カーブ区間の曲率を求める曲率演算手段とを備えることを特徴とするカーブ曲率推定装置。
2. 前記カーブ区間抽出手段は、抽出対象とするカーブの大きさに応じて、前記所定の条件を設定することを特徴とする請求項１に記載のカーブ曲率推定装置。
3. 前記カーブ区間抽出手段は、抽出対象とするカーブの大きさと、前記処理対象区間の道路種別とに応じて、前記所定の条件を設定することを特徴とする請求項２に記載のカーブ曲率推定装置。
4. 前記カーブ区間抽出手段は、抽出対象とするカーブの大きさと、前記処理対象区間内における点列を構成する点の数とに応じて、前記所定の条件を設定することを特徴とする請求項２に記載のカーブ曲率推定装置。
5. 前記カーブ区間抽出手段は、車両前方の任意の点を始点とし、この始点から車両走行経路に沿って所定距離以内にある点を終点とし、これら始点と終点との間の区間を前記処理対象区間として設定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載のカーブ曲率推定装置。
6. 前記カーブ区間抽出手段は、抽出対象とするカーブの大きさに応じて、前記所定距離を設定することを特徴とする請求項５に記載のカーブ曲率推定装置。
7. 前記カーブ区間抽出手段は、前記始点から車両走行経路に沿って所定距離離れた点までの間に、分岐数が所定値以上の点が存在する場合には、この点を前記処理対象区間の終点として設定することを特徴とする請求項５又は６に記載のカーブ曲率推定装置。
8. 前記カーブ区間抽出手段は、前記始点から車両走行経路に沿って所定距離離れた点までの間に、リンク角の符号が直前の点におけるリンク角の符号と異なる点が存在する場合には、この点を前記処理対象区間の終点として設定することを特徴とする請求項５又は６に記載のカーブ曲率推定装置。
9. 前記カーブ区間抽出手段は、前記始点から車両走行経路に沿って所定距離離れた点までの間に存在する第１乃至第３の連続する３つの点で、第１の点におけるリンク角の符号が第２の点におけるリンク角の符号と異なり、第２の点におけるリンク角の符号と第３の点におけるリンク角の符号とが同じ場合に、前記第２の点を前記処理対象区間の終点として設定することを特徴とする請求項８に記載のカーブ曲率推定装置。
10. 前記カーブ区間抽出手段で抽出したカーブ区間内において、当該カーブ区間の始点から終点の１つ手前の点までの区間のリンク長の平均値に対して、終点の１つ手前の点から終点までのリンク長が所定値以上長い場合に、当該カーブ区間の終点を１つ手間の点に修正するカーブ区間修正手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至９の何れかに記載のカーブ曲率推定装置。
    

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