JP4682870B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車周辺の地図データを利用して自車の制御対象に対する運転支援アプリケーションを実行する運転支援装置に関する。

車両（自動車）に搭載されるカーナビゲーションシステムは、ＧＰＳ等を利用することにより、自車の絶対位置（及び進行方向）を高精度で検出（測位）するようになっている。そして、前記自車位置と地図データベースから読込んだ地図データとに基づいて、自車の位置及び進行方向を地図と重ね合わせて表示装置の画面に表示するロケーション機能や、ユーザの指定した目的地までの推奨する経路を探索し、案内するルートガイダンス機能等を実現するようになっている。

この場合、一般に、ロケーション機能を実現するにあたっては、自車両の位置を、表示される電子地図上の道路に乗せるために、自車両の移動軌跡と道路地図データ中の道路形状とを比較照合して、現在走行中の道路を推測するマップマッチングの処理が行われる。このようなマップマッチングの手法として、近年では、車両が走行している車線までも特定するようにしたものが考えられている（例えば、特許文献１参照）。また、マップマッチングにおける位置表示の精度についての情報（照合率）を表示することによって、ユーザの誤認識を防止することも考えられている（例えば、特許文献２参照）。
特開平１１−２１１４９１号公報 特開平６−２６５３６４号公報

ところで、上記したカーナビゲーションシステムにおける精度（位置精度）の向上のためには、地図データベースに記憶される地図データ全体の精度の向上や鮮度の向上が求められる。ところが、全国（日本、米国など）一律に精度の高い地図にするためには、地図データの整備コストが非常にかかるものとなり、また、地図データのデータ量が膨大なものとなって地図記憶媒体（ハードディスクやＤＶＤ等）に格納できなくなったりする問題が生ずる。

しかも、詳細な情報になればなるほど、時間経過と共に信頼性が低くなるので、信頼性確保のためには、頻繁な現地調査や地図更新が必要となる。この場合、一部地域だけ詳細な地図データを整備するといったことも考えられるが、それ以外の地域では詳細な地図データを使用できないことから、ユーザに違和感を与える等、地図データを利用しづらいものとなる。このため、地図データベースには、全国で一律の精度の地図データを格納しているのが現状である。

これに対し、近年では、カーナビゲーションシステムにおいて検出された自車位置とその周辺地図の情報とを、ナビゲーション機能以外の他の運転支援アプリケーションにも利用することが考えられてきている。具体的には、衝突防止のためのブレーキ制御や、カーブ等の道路形状に合わせたヘッドライト制御、地形等に合わせたエアコン制御などである。しかし、例えばブレーキ制御のためには、極めて高い位置精度が必要となり、一方、エアコン制御などにおいてはさほど高い位置精度がなくても良いといったように、アプリケーションの種類によって要求する位置精度が相違することになる。このため、上記したような一律とされた地図データの位置精度では、各種の運転支援アプリケーションの実行が安定して行えない不都合がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、自車周辺の地図データを利用した各種の運転支援アプリケーションを、安定して実行することができる運転支援装置を提供するにある。

自車周辺の地図データを利用して実行される運転支援アプリケーションには、一般的なナビゲーション制御（地図描画やルート案内）の他にも、速度制御、停止（ブレーキ）制御、速度，停止等の警告や通知、エアコン制御、ヘッドライト制御など、様々なものがある。そして、それら各運転支援アプリケーションによって、要求される地図精度が相違するものとなる。本発明においては、運転支援アプリケーションの実行に利用する地図データに、単なる位置の精度ではなく、各情報の精度を表す地図信頼度という概念を導入するものである。

即ち、本発明の運転支援装置は、自車の現在位置を検出する現在位置検出装置と、少なくとも道路と施設とを含む地物に関連する複数の情報を含む地図データを記憶する地図データ記憶装置と、自車周辺の地図データを利用して自車の制御対象に対する運転支援アプリケーションを実行するアプリケーション実行手段とを備えるものにあって、前記利用すべき自車周辺の地図データの前記地物の精度を表す地図信頼度を算出する地図信頼度算出手段を設け、前記アプリケーション実行手段が、前記地図信頼度に応じた処理内容で前記運転支援アプリケーションを実行するように構成すると共に、前記地図信頼度算出手段が、少なくとも、前記地物の地図データ上の位置精度を表す位置精度情報、及び、前記地図データの整備・更新のために前記地物を調査した最新の調査時から現時点までの変化係数を示す経年変化情報、並びに、前記地物に関連する地図データ上の複数の情報内容と外部の情報センタから通信手段を介して取得した現在の情報内容との一致率で表される情報精度から前記地図信頼度を算出するように構成したところに特徴を有する（請求項１の発明）。

これによれば、アプリケーション実行手段は、地図信頼度算出手段が算出した地図信頼度に応じた処理内容で、運転支援アプリケーションを実行する。このとき、地図信頼度が比較的低い場合には、さほど高い地図精度が要求されない運転支援アプリケーションを実行することができ、地図信頼度が高い場合には、高い地図精度が要求される運転支援アプリケーションをも実行することが可能となる。従って、自車周辺の地図データを利用した各種の運転支援アプリケーションを、安定して実行することができる。

ここで、利用すべき自車周辺の地図データの整備状況が詳細であれば、対象地物の地図データ上の位置精度が高くなり、地図信頼度も高くなるということができる。これに対し、地図データの整備状況が比較的大まかであれば、その分地図信頼度も低くなる。そして、地図データは、調査（整備）時からの時間経過が大きくなるほど劣化するものであるから、地図データの最新の調査時からの時間経過が短いほど、地図信頼度が高いということができる。更には、地図データ上の対象地物に関連する複数の情報の正確さが大きい、つまり実際との一致率が高いほど、地図信頼度が高いということができる。

そこで、上記地図信頼度算出手段を、少なくとも、前記地物の地図データ上の位置精度を表す位置精度情報、及び、前記地図データの整備・更新のために前記地物を調査した最新の調査時から現時点までの変化係数を示す経年変化情報、並びに、前記地物に関連する地図データ上の複数の情報内容と外部の情報センタから取得した現在の情報内容との一致率で表される情報精度から前記地図信頼度を算出するように構成したことにより、算出される地図信頼度は、極めて信頼性が高いものとなり、有効に利用することが可能となる。また、外部の情報センタから、地物に関連する実際（現在）の情報を容易に得ることができ、的確な情報精度を得ることができる。記憶装置に記憶しておくデータ量も抑えることができる。

より具体的には、前記位置精度情報を、前記地物の絶対位置と前記地図データ上の位置の位置誤差の逆数で表すことができる（請求項２の発明）。位置誤差に応じた地図信頼度を求めることができる。前記経年変化情報を、対象物の種別毎に定義された経年変化率の逆数で表し、時間経過と共に小さくするように構成することができる（請求項３の発明）。対象物の種別に応じた経年変化情報を得ることができ、実情に即した地図信頼度を算出することができる。このとき、前記経年変化率を、前記地図データの整備・更新のために前記地物を調査した初回調査時から起算して、同じ地物について所定時間経過後に再び調査が行われる毎に増える調査の繰返し回数に応じて変動させるようにすれば（請求項４の発明）、より実情に合致した有用な経年変化情報を得ることができる。

前記情報精度を、前記地物の階層的な情報に関して、上位ほど信頼度への影響が大きくなるように重み付けするようにしても良い（請求項５の発明）。より実情に即した信頼度を算出することが可能となる。

前記アプリケーション実行手段を、前記運転支援アプリケーション毎に設定される要求精度と、前記地図信頼度との積からなる判断値が、所定値に満たないときには、該当する地図データを利用しないように構成することができる（請求項６の発明）。安全性が高く、安定した運転支援アプリケーションを実行することができる。

以下、本発明の一実施例について、図面を参照しながら説明する。図２は、本実施例に係る運転支援装置１のシステム構成を概略的に示している。この運転支援装置１は、車両（自動車）に搭載され、カーナビゲーション装置と車両制御とを連携させたシステムとして構成される。

この運転支援装置１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等からなるマイクロコンピュータを主体として構成された制御回路２を中心として構成されている。この制御回路２には、自車位置検出用のセンサとして、ＧＰＳセンサ（受信機）３、車速センサ４、距離センサ５、３Ｄジャイロセンサ６が接続されている。それらセンサ３〜６からの信号（自車位置検出用の信号）が制御回路２に入力されるようになっている。

また、制御回路２には、記憶装置７が接続されている。この記憶装置７内には、後述する地図データベース８、学習データベース９、プログラム記憶部１０等が設けられている。制御回路２には、更に、周辺監視カメラ１１及び前方測定レーダ１２が接続されている。これら周辺監視カメラ１１及び前方測定レーダ１２は、周辺情報取得装置として機能し、これらにより得られた自車周辺情報が、制御回路２に入力されるようになっている。

制御回路２は、そのソフトウエア構成（及びハードウエア構成）により、各センサ３〜６から入力された自車位置検出用の信号に基づいて、自車の現在位置（絶対位置）を高精度で算出するようになっている。そして、その自車の現在位置のデータ、及び、前記自車周辺情報、並びに前記地図データベース８から得られる道路地図データに基づいて、周知のパターンマッチングの手法により、自車が地図上のどの位置に存在（走行）しているか、つまり自車の地図上の相対位置を検出するようになっている。これにより、現在位置検出装置としての機能が実現されるようになっている。

前記地図データベース８は、例えば日本全土の道路地図データや、それに付随する施設データ等からなる地図データを記憶するものであり、地図データ記憶装置として機能する。前記道路地図データは、道路形状、道路種別、道路距離、道路幅員、道路勾配、道路名称等の複数の情報を含むと共に、道路に付随する建造物、各種施設、それら地物の住所や電話番号、地名、地形等の情報を含んでいる。更に、道路地図を表示装置１３の画面に再生（描画）するためのデータ、経路探索（計算）用の道路データ（リンクデータ）を含んで構成されている。

前記施設データは、駅等の交通機関、レジャー施設、宿泊施設、公共施設、観光施設等の施設や、コンビニ、デパート、レストラン、ガソリンスタンド等の各種の店舗、住居やマンションなどに関する複数の情報からなり、このデータにはそれら地物の読み、電話番号や住所、緯度及び経度等の情報が含まれると共に、それらの分類（大分類、中分類、小分類）、店舗における営業時間、駐車台数、サービスの内容、利用可能なクレジットカードなどの情報が含まれている。また、それら施設を示すランドマーク等を、表示装置１３の画面上に道路地図に重ね合せて表示するためのデータを含んで構成されている。

このとき、地図データベース８には、上記地図データに付随して、地図信頼度算出用のデータが記憶されている。この地図信頼度算出用のデータは、計測（調査）時の位置精度、地図縮尺、調査時刻（経過時間）、調査機関、出典（情報種別）、参照地図縮尺（位置誤差）、地図種別等の情報からなる。

尚、本実施例では、地図データベース８に記憶される地図データは、例えば都心部や交通の要所においては、詳細なデータが整備され、それ以外の地域では一般的な精度とされている。全国で一律の精度の地図データとしても良い。また、この地図データは、適宜のタイミングで（例えば１年に１回）更新されるようになっている。

また、前記制御回路２には、ユーザが各種の操作指示などを行うための操作スイッチ群１４、ナビゲーション画面や各種のメッセージ等を表示可能な表示装置１３、音声案内等を行うための音声出力装置１５が接続されている。制御回路２には、ＶＩＣＳ（登録商標）センタとの間での通信により道路交通情報等を取得するためのＶＩＣＳ受信機１６や、カードスロット１７等も接続されている。

これにより、表示装置１３の画面に自車周辺の道路地図と共に自車の現在位置（及び進行方向）を重ね合せて表示させるロケーション機能や、ユーザにより指定された目的地までの推奨する走行経路を自動的に計算しその経路を案内するルートガイダンス機能等の、ナビゲーション機能が実現されるようになっている。このナビゲーションの機能（地図表示（描画）、ルート探索、ルート案内など）も、本発明にいう運転支援アプリケーションに含まれ、制御回路２によって実行（制御）されるものとなっている。

そして、制御回路２には、外部の情報センタ１８との間で中継基地１９を介して無線通信を行うための通信手段としての通信装置２０が接続されている。前記情報センタ１８は、地図データ（道路地図データ及び施設データ）を記憶するデータベース２１を備えると共に、例えば全国に設けられた複数のデータ収集端末２２によって、最新の地図データを収集し、前記データベース２１に蓄積するようになっている。後述するように、制御回路２は、情報精度のデータを、外部の情報センタ１８から通信装置２０を介して取得するようになっている。

さらに、制御回路２には、アプリケーション制御部２３が接続されている。このアプリケーション制御部２３は、自車周辺の地図データを利用する各種の運転支援アプリケーションを実行（制御）するものであり、ナビゲーション機能を実行する制御回路２と共にアプリケーション実行手段として機能する。具体的には、アプリケーション制御部２３により、例えば、停止（ブレーキ）制御、速度制御、それらに関する警告や通知、ヘッドライト制御、エアコン制御などの運転支援アプリケーションが実行される。

さて、後の作用説明でも述べるように、本実施例においては、制御回路２は、そのソフトウエア構成（及びハードウエア構成）により、運転支援アプリケーションを実行するにあたって利用すべき自車周辺の地図データの各情報の精度を表す地図信頼度Ｒを算出する地図信頼度算出手段として機能するようになっている。地図信頼度Ｒは、次の式で求められる。数値が大きいほど信頼度が高く、小さいほど信頼度は低い。
地図信頼度Ｒ＝位置精度係数＊経年変化係数＊情報精度係数

そのうち位置精度係数は、対象地物の地図データ上の位置精度を表すものであり、具体的には、対象地物の絶対位置と地図データ上の位置の位置誤差（Δｄ：単位ｍ）の逆数（１／Δｄ）で表すことができる。例えば位置誤差が１ｍの地図の位置精度係数は、１となり、位置誤差が１０ｍの地図の位置精度係数は、１／１０となる。

経年変化係数は、対象物（建物や施設など）についての、地図データの最新の調査時からの時間（ｔ）経過による経年変化率ｆ（ｔ）の逆数（１／ｆ（ｔ））で表すことができる。経年変化率ｆ（ｔ）は時間の関数となるが、本実施例では、その経年変化率ｆ（ｔ）は、対象物の種別ｋ毎に定義されるようになっている。

即ち、経年変化の比較的少ないと考えられる種別（例えば、高速道路、神社など）においては、経年変化率ｆｋ（ｔ）は比較的小さく、変動が比較的大きいと考えられる種別（例えば、コンビニ、ガソリンスタンドなど）については、経年変化率ｆｋ（ｔ）は比較的大きくなる。更に本実施例では、経年変化係数が、調査（地図データの更新）の繰返し回数に応じて変動する、つまり調査回数（ｎ）が多くなるほど経年変化率ｆｋ（ｔ）に係数Ｓｋ（ｎ）が乗算され、経年変化係数が大きくされるようになっている。

図５は、時間経過と経年変化率との関係の一例を模式的に示している。但し、この図５では縦軸は経年変化係数（経年変化率の逆数）、横軸は時間経過を示しており、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２は、調査を行った時点を示している。ここで、具体例をあげて説明すると、例えば、調査時点から３ヶ月程度では、高速，神社など及びコンビニなどのどちらも、経年変化率ｆｋ（ｔ）は０％であるが、１年経過後には、高速，神社などの経年変化率ｆｋ（ｔ）は５％であるのに対し、コンビニなどでは２０％となる。

また、コンビニなどについて、初回調査時（Ｔ０）からは、１年経過後の経年変化率ｆｋ（ｔ）＊Ｓｋ（１）が２０％であるのに対し、２回目調査時（Ｔ１）にそのコンビニに変化がなかった場合には、そこから１年経過後の経年変化率ｆｋ（ｔ）＊Ｓｋ（２）が１０％となり、さらに、３回目調査時（Ｔ２）にそのコンビニに変化がなかった場合には、そこから１年経過後の経年変化率ｆｋ（ｔ）＊Ｓｋ（３）が５％となる。このように、調査しても変化がない（その施設が長く継続している）場合には、調査回数に応じて経年変化係数が次第に大きくされるのである。

前記情報精度係数は、対象地物に関連する複数の情報の地図データ上と実際との一致率で表される数値である。上述のように、この情報精度係数のデータは、適宜の時期に、通信装置２０により、外部の情報センタ１８との間でデータ通信を行うことにより取得されるようになっている。具体的には、対象地物（施設等）の種別ｋ毎の、現在（実際）の各情報内容ｉ（例えば、店舗名、読み、電話番号、住所（県名、市町村名、字名、番地等）、種別（大分類、中分類、小分類等）、駐車可能台数、営業時間、サービスの内容、利用可能クレジットカード等）が、地図データ上のデータと一致するかどうかの一致率で表わされる。

また、上記住所や種別は階層的な情報であるため、上位ほど信頼度への影響が大きくなるように重み付けがなされる。更に、情報内容間でも重要度によって重み付けを変えることができる。従って、対象地物（施設等）の種別ｋに係る情報精度係数は、種別毎の係数をｍｋとすると、
ｍｋ＊Σｉ一致項目の重み付けｊ／情報項目数
で求められる。

例をあげると、ある施設の情報項目数が５つで、そのうち３つが一致しているとすると、各一致項目の重み付けを１とすると、情報精度係数は、３／５となる。４つ一致した場合には４／５となる。これに対し、例えば名称の重み付けが１、電話番号の重み付けが２、その他の項目が０．５であるとすると、一致した数が３でも、名称が含まれ電話番号が含まれていなければ、情報精度係数は２／５となり、電話番号が含まれていれば（名称が含まれない）、情報精度係数は３／５となる。

また、別の例として、ある道路区間に関し、その情報項目に、「道路形状」、「道路種別」、「道路距離」、「道路幅員」、「道路勾配」、「道路名称」の６つがあり、重み付けが順に、４，１，３，１，２，１とする。例えば、全ての情報項目が一致すると、情報精度係数は１２／６となる。道路形状のみが不一致であると、情報精度係数は８／６となる。道路名称のみが不一致であると、情報精度係数は１１／６となる。

以上により、種別ｋ毎の地図信頼度Ｒｋは、次の（１）式で求めることができる。
Ｒｋ＝（１／Δｄ）＊｛１／（ｆｋ（ｔ）＊Ｓｋ（ｎ））｝
＊（ｍｋ＊Σｉ一致項目の重み付けｊ／情報項目数） ‥‥（１）

そして、前記制御回路２及びアプリケーション制御部２３は、算出された地図信頼度Ｒに応じた処理内容で各運転支援アプリケーションを実行する。このとき、各運転支援アプリケーション毎に、地図に対する位置精度の要求が異なる。例えば、停止制御などにおいては、高い位置精度（地図信頼度）が要求される。また、地図描画などにおいては、比較的低い位置精度（地図信頼度）でも実行できる。速度制限通知などにおいては、それらの中間程度の位置精度（地図信頼度）が要求される。

そこで、制御回路２は、次の作用説明でも述べるように、運転支援アプリケーション毎に設定される要求精度Ａｊと、上記地図信頼度Ｒｋとの積である判断値が、所定値Ｃ以上である場合、つまり次の（２）式を満足する場合に、その地図データを利用して該当する運転支援アプリケーションの実行が可能であると判断する。
Ｒｋ＊Ａｊ≧Ｃ ‥‥（２）
但し、Ｃは判定のための定数である。

言い換えれば、地図信頼度が高い場合には、詳細なサービス（速度制御や停止制御）が行われるが、地図信頼度が低い場合には、大まかなサービス（速度警告、停止警告、停止位置通知）が行われるようになるのである。尚、制御回路２は、ＣＰＵ動作を有効に利用するため、マップマッチング処理を行うに際し、自車が移動中であり且つ地図信頼度が高い場合には、マップマッチングの処理周期を短いものとし、自車が停止中であれば、マップマッチングの処理周期を長くするあるいは停止し、自車が移動中であり且つ地図信頼度が低い場合には、マップマッチングの処理周期を長くしたり、誤差範囲を大きくしたりするようになっている。

次に、上記構成の作用について、図１、図３、図４も参照して説明する。図１のフローチャートは、制御回路２（及びアプリケーション制御部２３）が、自車周辺の地図データを利用する運転支援アプリケーションを実行する際に、その地図データを利用するかどうかを判断する処理手順を示すものである。

即ち、ステップＳ１では、地図データベース８からの地図データの読込みが行われ、ステップＳ２では、自車の現在位置の検出処理が行われる。この自車の現在位置の検出処理は、上述のように、各センサ３〜６からの入力信号を処理して自車の絶対位置を算出すると共に、その結果と、周辺監視カメラ１１や前方測定レーダ１２から得られる周辺情報及び道路地図データとに基づいて、マップマッチング処理により自車の地図上の相対位置を検出することが行われる。ステップＳ３では、自車周辺の地図データの地図信頼度の算出に必要な情報が取得される。その情報には、外部の情報センタ１８から得られる情報精度のデータも含まれる。

次のステップＳ４では、地図信頼度の算出が行われる。この地図信頼度の算出は、上記（１）式に従って行われる。そして、ステップＳ５にて、運転支援アプリケーションの利用の判定が行われる。この判定は、上記（２）式で示したように、アプリケーション毎の要求精度Ａｊと、上記算出された地図信頼度Ｒｋとの積が、所定値Ｃ以上であるかどうかにより行われる。上記（２）式を満たす場合には（ステップＳ５にてＹｅｓ）、その自車周辺の地図データを利用して該当するアプリケーションが実行される（ステップＳ６）。上記（２）式を満たさなかった場合には（ステップＳ５にてＮｏ）、該当するアプリケーションには、その自車周辺の地図データが利用されなくなる（ステップＳ７）。

ここで、具体例をあげて説明する。まず、図３を参照して、地図データを地図表示（描画）アプリケーションに利用する場合について述べる。図３（ａ）は、便宜上、位置精度の情報のみで地図信頼度を表した例、つまり経年変化係数及び情報精度係数を共に１と仮定した場合の例を示している。今、例えば、地図データ（道路地図データ）には、４種類の縮尺（１／５００、１／２５００、１／１万、１／１０万）があり、夫々の位置精度（Δｄ）は、０．５ｍ、２．５ｍ、１０ｍ、１００ｍである。このとき、地図信頼度は、順に、２、０．４、０．１、０．０１となる。

図３（ｂ）に示すように、地図表示アプリケーションを実行する場合、表示する地図縮尺に応じて、要求精度Ａｊは変動する。４種類の地図縮尺（１／５００、１／２５００、１／１万、１／１０万）において、要求精度Ａｊは、順に、０．５ｍ、２．５ｍ、１０ｍ、１００ｍとされる。従って、その要求精度Ａｊと、図３（ａ）の地図信頼度とから、上記（２）式の左辺である（Ｒｋ＊Ａｊ）の判断値が図３（ｂ）のように求められる。

上記（２）式を満足する場合に、地図データの地図表示アプリケーションへの利用が可能と判断される。従って、例えば判定のための所定値Ｃを１とすると、（Ｒｋ＊Ａｊ）の判断値が１となる組合せで該当する縮尺の地図データの利用が可能となることは勿論、それより大きな値となる場合にもその地図データの利用が可能となる。例えば、地図信頼度が０．４の地図データ（地図縮尺が１／２５００）を、縮尺が１／１０万の地図表示に利用する場合、（Ｒｋ＊Ａｊ）の値が４０となり、要求精度Ａｊを満足した地図表示（描画）が可能となる。一方、地図信頼度が０．０１の地図データ（地図縮尺が１／１０万）を、縮尺が１／２５００の地図表示に利用しようとしても、（Ｒｋ＊Ａｊ）の値が０．０２５となり、要求精度Ａｊを満足した地図の描画ができなくなる。

また、別の例として、安全運転支援に関するアプリケーションを実行する場合を、図４に示す。ここでも、便宜上、地図信頼度Ｒｋは、図３と同じとしている。この場合、アプリケーション（制御の内容）によって、要求精度Ａｊが異なってくる。例えば、車両の停止制御を行う場合には、要求精度Ａｊが０．５ｍと高く、また、速度制限通知を行う場合には、要求精度Ａｊが１０ｍと比較的低くなっている。

要求精度Ａｊが０．５ｍ（停止制御）の場合には、地図信頼度Ｒｋが２（縮尺が１／５００）の場合に、（Ｒｋ＊Ａｊ）の判断値が１となり、利用が可能となる。しかし、地図信頼度Ｒｋが０．４（縮尺が１／２５００）では、（Ｒｋ＊Ａｊ）の判断値が０．２となり、利用（アプリケーションの実行）が不可能となる。但し、このように判断値が１未満となった場合には、制御の内容を停止位置通知等に変更して実行することが可能である。一方、要求精度Ａｊが１０ｍ（速度制限通知）の場合には、地図信頼度Ｒｋが０．１（縮尺が１／１万）以上であれば、その地図データを利用してアプリケーションを実行することができる。

このように本実施例によれば、自車周辺の地図データを利用して運転支援アプリケーションを実行させるに際し、単なる位置の精度ではなく、各情報の精度を表す地図信頼度という概念を導入し、算出された地図信頼度に応じた処理内容で、運転支援アプリケーションを実行するようにした。このとき、地図信頼度が比較的低い場合には、さほど高い地図精度が要求されない運転支援アプリケーションを実行することができ、地図信頼度が高い場合には、高い地図精度が要求される運転支援アプリケーションをも実行することが可能となる。

従って、本実施例によれば、自車周辺の地図データを利用した各種の運転支援アプリケーションを、安定して実行することができる。この場合、必ずしも全国一律に精度の高い地図データを必要としないので、地図データの整備にさほどのコストをかける必要もなく、また、地図データのデータ量が徒に膨大なものとなることもない。

特に本実施例では、地図信頼度Ｒｋを、対象地物の地図データ上の位置精度を表す位置精度情報（位置精度係数）、地図データの最新の調査時からの経年変化情報（経年変化係数）、対象地物に関連する複数の情報の地図データ上と実際との一致率で表される情報精度係数から算出（３つの係数を乗算）するようにしたので、算出された地図信頼度Ｒｋは、極めて信頼性の高い数値となり、これを有効利用することが可能となる。

尚、上記した実施例では、地図データを利用する運転支援アプリケーションとして、地図表示、停止制御、速度制限通知を具体例としてあげたが、本発明は、その他にも、速度制御、ヘッドライト制御（道路形状に沿う向きの制御）、エアコン制御（内気、外気の自動切替）等の様々な運転支援アプリケーションに適用することができる。

また、上記実施例では、運転支援アプリケーション毎に設定される要求精度Ａｊと、地図信頼度Ｒｋとの積である判断値を、所定値Ｃと比較することに基づいてその地図データを利用するかどうかを判断するようにしたが、算出された地図信頼度Ｒｋと運転支援アプリケーション毎に設定される判定値とを単純に比較して、地図データの利用の可否を判断するようにしても良い。その他、上記した式や数値などについては、あくまでも一例を示したに過ぎない等、本発明は要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得るものである。

本発明の一実施例を示すもので、運転支援アプリケーションに関する地図データの利用の可否の判断の処理手順を示すフローチャート 全体構成を概略的に示すブロック図 地図データを地図表示アプリケーションに利用する場合の具体例を示す図 地図データを安全運転支援アプリケーションに利用する場合の具体例を示す図 経年変化率（経年変化係数）の例を示す図

符号の説明

図面中、１は運転支援装置、２は制御回路（現在位置検出手段、地図信頼度算出手段）、８は地図データベース（地図データ記憶装置）、１８は情報センタ、２０は通信装置（通信手段）、２３はアプリケーション制御部（アプリケーション実行手段）を示す。

Claims (6)

1. 自車の現在位置を検出する現在位置検出装置と、少なくとも道路と施設とを含む地物に関連する複数の情報を含む地図データを記憶する地図データ記憶装置と、自車周辺の地図データを利用して自車の制御対象に対する運転支援アプリケーションを実行するアプリケーション実行手段とを具備する運転支援装置であって、
   前記利用すべき自車周辺の地図データの前記地物の精度を表す地図信頼度を算出する地図信頼度算出手段を備え、
   前記アプリケーション実行手段は、前記地図信頼度に応じた処理内容で前記運転支援アプリケーションを実行すると共に、
   前記地図信頼度算出手段は、少なくとも、前記地物の地図データ上の位置精度を表す位置精度情報、及び、前記地図データの整備・更新のために前記地物を調査した最新の調査時から現時点までの変化係数を示す経年変化情報、並びに、前記地物に関連する地図データ上の複数の情報内容と外部の情報センタから通信手段を介して取得した現在の情報内容との一致率で表される情報精度から前記地図信頼度を算出することを特徴とする運転支援装置。
2. 前記位置精度情報は、前記地物の絶対位置と前記地図データ上の位置の位置誤差の逆数で表されることを特徴とする請求項１記載の運転支援装置。
3. 前記経年変化情報は、対象物の種別毎に定義された経年変化率の逆数で表され、時間経過と共に小さくされることを特徴とする請求項１又は２記載の運転支援装置。
4. 前記経年変化率は、前記地図データの整備・更新のために前記地物を調査した初回調査時から起算して、同じ地物について所定時間経過後に再び調査が行われる毎に増える調査の繰返し回数に応じて変動されることを特徴とする請求項３記載の運転支援装置。
5. 前記情報精度は、前記地物の階層的な情報に関しては、上位ほど信頼度への影響が大きくなるように重み付けがなされることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の運転支援装置。
6. 前記アプリケーション実行手段は、前記運転支援アプリケーション毎に設定される要求精度と、前記地図信頼度との積からなる判断値が、所定値に満たないときには、該当する地図データを利用しないことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の運転支援装置。

Images