JP7352331B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Description

本発明は、自律走行するための地図情報を生成する情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing device that generates map information for autonomous driving.

近年、運転者の運転操作によらず、車両に搭載されたセンサから得られた自車位置等の情報に基づいて自律的に目的地へ走行させる所謂自動運転技術が開発されている。自動運転技術は、例えば、車両の現在位置や、周辺状況を把握し、予め設定した経路に沿って走行するように操舵、アクセル、ブレーキ等の制御を自動で行う技術である。 In recent years, so-called automatic driving technology has been developed in which the vehicle autonomously travels to a destination based on information such as the vehicle's position obtained from sensors installed in the vehicle, without depending on the driver's driving operations. Automated driving technology is, for example, a technology that grasps the current position of a vehicle and surrounding conditions and automatically controls steering, accelerator, brake, etc. so that the vehicle travels along a preset route.

このような自動運転が可能な車両は、前記した自車位置だけでなく高精度な地図情報も必要である。高精度な地図とは、車線中央や白線の緯度、経度情報、標識、および、信号位置に関する情報など従来のナビゲーション装置の地図よりも詳細な情報が含まれている地図である（例えば、特許文献１を参照）。 Vehicles capable of such autonomous driving require not only the above-mentioned vehicle location but also highly accurate map information. A high-precision map is a map that includes more detailed information than maps of conventional navigation devices, such as latitude and longitude information of lane centers and white lines, signs, and information about signal positions (for example, Patent Document 1).

特開２０１７－１５６１１２号公報Japanese Patent Application Publication No. 2017-156112

上述した高精度地図は、現在、国や地図メーカなどの協力により作成されようとしている。しかしながら、このような国や地図メーカなどにより作成される地図は、大都市圏や高速道路等の人口や通行量の多い地域や道路が優先される。そのため、人口の少ない地域等に住む住民等の自動運転を利用したいというニーズを満たすことが困難になっている。 The above-mentioned high-precision maps are currently being created with the cooperation of the government, map manufacturers, and others. However, maps created by such countries or map manufacturers give priority to areas and roads with large populations and traffic, such as metropolitan areas and expressways. As a result, it has become difficult to meet the needs of residents living in sparsely populated areas to utilize automated driving.

本発明が解決しようとする課題としては、自律走行可能な地図情報を個人のニーズに応じて生成することができる情報処理装置を提供することが一例として挙げられる。 An example of the problem to be solved by the present invention is to provide an information processing device that can generate map information that allows autonomous driving according to individual needs.

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集部と、前記収集部が収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成部と、前記生成部が生成した前記地図情報を前記識別情報により特定された対象に提供する提供部と、を備え、前記地図情報は、前記識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている、ことを特徴としている。 In order to solve the above problem, the invention according to claim 1 uses route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor and sensor information collected by the sensor while traveling on the route as identification information. A collection unit that collects data in association with each other, and a generation unit that generates a route indicated by the route information as map information for autonomous driving of a vehicle having an autonomous driving function, based on the route information and the sensor information collected by the collection unit. and a providing unit that provides the map information generated by the generation unit to the target specified by the identification information, wherein the map information includes information regarding the target specified by the identification information. It is characterized by the fact that there is.

請求項８に記載の発明は、自律走行するための地図情報を生成する情報処理装置で実行される情報処理方法であって、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集工程と、前記収集工程で収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成工程と、前記生成工程で生成した前記地図情報を前記識別情報により特定された対象に提供する提供工程と、を含み、前記地図情報は、前記識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている、ことを特徴としている。 The invention according to claim 8 is an information processing method executed by an information processing device that generates map information for autonomous driving, the method comprising: route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor; a collection step of associating and collecting sensor information collected by the sensor while traveling with identification information, and autonomously traveling along a route indicated by the route information based on the route information and the sensor information collected in the collection step. The map information includes a generation step of generating map information for autonomous driving of a vehicle having a function, and a providing step of providing the map information generated in the generation step to a target specified by the identification information. is characterized in that information regarding the object specified by the identification information is included.

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の情報処理方法を、コンピュータにより実行させることを特徴としている。 The invention according to claim 9 is characterized in that the information processing method according to claim 8 is executed by a computer.

本発明の実施例にかかる情報処理装置を有するシステムの概略構成図である。1 is a schematic configuration diagram of a system having an information processing device according to an embodiment 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。2 is a functional configuration diagram of the server device shown in FIG. 1. FIG. 図１に示された車両制御装置の機能構成図である。2 is a functional configuration diagram of the vehicle control device shown in FIG. 1. FIG. 図３に示された車両制御装置の動作のフローチャートである。4 is a flowchart of the operation of the vehicle control device shown in FIG. 3. FIG. 図２に示されたサーバ装置の動作のフローチャートである。3 is a flowchart of the operation of the server device shown in FIG. 2. 自律走行用の地図データを生成する際の具体例を示した図である。It is a figure showing a concrete example at the time of generating map data for autonomous driving. 図１の変形例を示した概略構成図である。2 is a schematic configuration diagram showing a modification of FIG. 1. FIG. 図１の変形例を示した概略構成図である。2 is a schematic configuration diagram showing a modification of FIG. 1. FIG. 推奨走行経路を示した説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a recommended travel route.

以下、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる情報処理装置は、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、経路を走行時にセンサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集部と、収集部が収集した経路情報及びセンサ情報に基づいて、経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成部と、生成部が生成した地図情報を識別情報により特定された対象に提供する提供部と、を備えている。そして、地図情報は、識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている。このようにすることにより、経路情報やセンサ情報を収集することができる車両があれば、収集された情報に基づいて個人が必要な範囲の自律走行が可能な地図を生成することができ、自律走行可能な地図情報を個人のニーズに応じて生成することができる。 An information processing device according to an embodiment of the present invention will be described below. An information processing device according to an embodiment of the present invention includes a collection unit that collects route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor and sensor information collected by a sensor while traveling on the route in association with identification information. and a generation unit that generates map information for a vehicle having an autonomous driving function to autonomously drive a route indicated by the route information based on the route information and sensor information collected by the collection unit, and map information generated by the generation unit. and a provision unit that provides the information to a target specified by the identification information. The map information includes information regarding the target specified by the identification information. By doing this, if there is a vehicle that can collect route information and sensor information, it is possible to generate a map that allows individuals to autonomously drive within the required range based on the collected information, and Drivable map information can be generated according to individual needs.

また、生成部は、同一の経路について複数回走行して収集されたセンサ情報に基づいて地図情報を生成してもよい。このようにすることにより、地図情報に含まれる情報の精度を高めることが可能となる。 Further, the generation unit may generate map information based on sensor information collected by driving the same route multiple times. By doing so, it becomes possible to improve the accuracy of the information included in the map information.

また、収集部は、センサを搭載した車両の周辺環境情報を収集し、生成部は、周辺環境情報が所定条件を満たさない場合に収集されたセンサ情報は、地図情報の生成に用いないようにしてもよい。このようにすることにより、例えば、車両に搭載されたセンサにとって悪条件となる状況において収集されたセンサ情報は地図情報の生成に利用しないようにすることができる。したがって、地図情報の精度が低下することを防止することができる。 Further, the collection unit collects surrounding environment information of the vehicle equipped with the sensor, and the generation unit prevents the collected sensor information from being used to generate map information when the surrounding environment information does not satisfy a predetermined condition. It's okay. By doing so, for example, sensor information collected under adverse conditions for sensors mounted on a vehicle can be prevented from being used to generate map information. Therefore, it is possible to prevent the accuracy of map information from decreasing.

また、地図情報の生成の際に除外する道路が設定されている地図生成除外道路情報が格納された格納部を更に備え、生成部は、地図生成除外道路情報に基づいて地図情報を生成してもよい。このようにすることにより、繁華街や複雑な交差点等の高度な自律走行機能を要求される場所では、地図情報の生成を行わないようにすることができる。 The invention further includes a storage unit storing map generation excluded road information in which roads to be excluded when generating map information are stored, and the generation unit generates map information based on the map generation excluded road information. Good too. By doing so, it is possible to prevent map information from being generated in places where advanced autonomous driving functions are required, such as downtown areas and complex intersections.

また、生成部は、経路情報に基づいて推奨走行経路情報を生成し、地図情報には、推奨走行経路情報が含まれていてもよい。このようにすることにより、実際の走行実績に基づく経路を自律走行させることができる。 Further, the generation unit may generate recommended travel route information based on the route information, and the map information may include the recommended travel route information. By doing so, it is possible to autonomously travel along a route based on actual driving results.

また、センサはライダ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）であって、センサ情報には、ライダにより取得された点群情報を含んでもよい。このようにすることにより、ライダにより収集された点群情報に基づいて地図情報を生成することができる。また、ライダにとってのセンサ情報収集の悪条件とは、天候が雨であったり、ライダから出力されたレーザ光が対象物によって反射された光である反射光の反射強度が所定値より高くなってしまうような晴天又は日光が強い時間帯等である。このとき、センサはライダには限定されず、ミリ波等の電波によるレーダーであってもよい。 Further, the sensor is a lidar (Light Detection and Ranging), and the sensor information may include point cloud information acquired by the lidar. By doing so, map information can be generated based on point cloud information collected by the lidar. In addition, bad conditions for sensor information collection for the lidar include rainy weather, or when the intensity of the reflected light, which is the light from the laser beam output from the lidar reflected by an object, is higher than a predetermined value. It is a sunny day or a time of day with strong sunlight. At this time, the sensor is not limited to a lidar, but may be a radar using radio waves such as millimeter waves.

また、センサはカメラであって、センサ情報には、カメラにより取得された画像情報を含んでもよい。このようにすることにより、カメラによって撮像された画像に基づいて地図情報を生成することができる。また、カメラにとってのセンサ情報収集の悪条件とは、天候が雨であったり、カメラにより取得された画像情報の鮮明度が低下する夜の時間帯等である。 Further, the sensor may be a camera, and the sensor information may include image information acquired by the camera. By doing so, map information can be generated based on the image captured by the camera. Further, adverse conditions for sensor information collection for the camera include rainy weather, night time when the clarity of image information acquired by the camera is reduced, and the like.

また、本発明の一実施形態にかかる情報処置方法は、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、経路を走行時にセンサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集工程と、収集工程で収集した経路情報及びセンサ情報に基づいて、経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成工程と、生成工程で生成した地図情報を識別情報により特定された対象に提供する提供工程と、を含んでいる。そして、地図情報は、識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている。このようにすることにより、経路情報やセンサ情報を収集することができる車両があれば、収集された情報に基づいて個人が必要な範囲の自律走行が可能な地図を生成することができ、自律走行可能な地図情報を個人のニーズに応じて生成することができる。 Further, an information processing method according to an embodiment of the present invention collects route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor, and sensor information collected by a sensor while traveling on the route, in association with identification information. a collection step; a generation step of generating map information for a vehicle with an autonomous driving function to autonomously drive a route indicated by the route information based on the route information and sensor information collected in the collection step; The method includes a providing step of providing map information to a target specified by identification information. The map information includes information regarding the target specified by the identification information. By doing this, if there is a vehicle that can collect route information and sensor information, it is possible to generate a map that allows individuals to autonomously drive within the required range based on the collected information, and Drivable map information can be generated according to individual needs.

また、上述した情報処理方法を、コンピュータにより実行させてもよい。このようにすることにより、経路情報やセンサ情報を収集することができる車両があれば、コンピュータを用いて、収集された情報に基づいて個人が必要な範囲の自律走行が可能な地図を生成することができ、自律走行可能な地図情報を個人のニーズに応じて生成することができる。 Further, the information processing method described above may be executed by a computer. By doing this, if there is a vehicle that can collect route information and sensor information, a computer can be used to generate a map that allows individuals to drive autonomously within the necessary range based on the collected information. It is possible to generate map information that allows autonomous driving according to individual needs.

本発明の一実施例にかかる情報処理装置を図１～図９を参照して説明する。自律走行機能を有する車両である車両Ｃに搭載されている車両制御装置３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を介してサーバ装置１と通信可能となっている。 An information processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 9. As shown in FIG. 1, a vehicle control device 3 mounted on a vehicle C, which is a vehicle having an autonomous driving function, is capable of communicating with a server device 1 via a network N such as the Internet.

情報処理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。 FIG. 2 shows the functional configuration of the server device 1 as an information processing device. The server device 1 includes a control section 11, a communication section 12, and a storage section 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、車両制御装置３から送信された経路情報及びセンサ情報等に基づいて車両Ｃが自律走行（自動運転による走行）できる程度の詳細情報が付加された地図データを生成し、記憶部１３に地図データ１３ａとして記憶させる。そして、生成された地図データを車両制御装置３（車両Ｃ）に提供する。 The control unit 11 functions as a CPU (Central Processing Unit) of the server device 1 and manages the overall control of the server device 1 . The control unit 11 generates map data to which detailed information to the extent that the vehicle C can travel autonomously (driving by automatic driving) is added based on the route information and sensor information transmitted from the vehicle control device 3, and stores the map data in the storage unit. 13 as map data 13a. The generated map data is then provided to the vehicle control device 3 (vehicle C).

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、車両制御装置３が送信した経路情報及びセンサ情報等を受信する。また、制御部１１が生成した地図データを車両制御装置３に送信する。 The communication unit 12 functions as a network interface of the server device 1, and receives route information, sensor information, etc. transmitted by the vehicle control device 3. Furthermore, the map data generated by the control unit 11 is transmitted to the vehicle control device 3.

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、地図データ１３ａが記憶されている。地図データ１３ａは、制御部１１で生成された車両Ｃが自律走行できる程度の詳細な情報（車線中央や白線の緯度、経度情報、標識、および、信号位置、その他の地物の位置等）が含まれている地図である。 The storage unit 13 functions as a storage device such as a hard disk of the server device 1, and stores map data 13a. The map data 13a includes detailed information (latitude and longitude information of lane centers and white lines, positions of traffic lights, positions of other features, etc.) generated by the control unit 11 to the extent that the vehicle C can autonomously drive. Included is a map.

車両Ｃは、車両制御装置３及びセンサ４を備えている。車両制御装置３は、センサ４が検出した結果及び、車両制御装置３が有する地図データ３３ａに基づいて車両Ｃを自律走行させることが可能である。 Vehicle C includes a vehicle control device 3 and a sensor 4. The vehicle control device 3 can cause the vehicle C to travel autonomously based on the results detected by the sensor 4 and the map data 33a that the vehicle control device 3 has.

図３に車両制御装置３の機能的構成を示す。車両制御装置３は、制御部３１と、通信部３２と、記憶部３３と、を備えている。 FIG. 3 shows the functional configuration of the vehicle control device 3. The vehicle control device 3 includes a control section 31, a communication section 32, and a storage section 33.

制御部３１は、センサ４が検出した結果及び記憶部３３に記憶された地図データ３３ａに基づいて、車両Ｃの自己位置を推定する。そして、制御部３１は、車両Ｃのハンドル（操舵装置）やアクセル、ブレーキ等を制御して車両Ｃを自律的に走行させる。つまり、制御部３１は、外界認識部としてのセンサ４の検出結果（認識結果）を取得する。また、制御部３１は、センサ４で取得された結果のうち、少なくとも経路情報と点群情報や画像情報を含む情報を通信部３２を介してサーバ装置１に送信する。また、制御部３１は、サーバ装置１で生成された地図データを受信し、地図データ３３ａとして記憶部３３に記憶させる。 The control unit 31 estimates the self-position of the vehicle C based on the result detected by the sensor 4 and the map data 33a stored in the storage unit 33. The control unit 31 controls the steering wheel (steering device), accelerator, brake, etc. of the vehicle C to cause the vehicle C to travel autonomously. That is, the control unit 31 acquires the detection result (recognition result) of the sensor 4 as an external world recognition unit. Further, the control unit 31 transmits information including at least route information, point cloud information, and image information among the results obtained by the sensor 4 to the server device 1 via the communication unit 32. Further, the control unit 31 receives map data generated by the server device 1, and stores it in the storage unit 33 as map data 33a.

通信部３２は、経路情報と点群情報等をサーバ装置１に送信する。また、サーバ装置１から送信された地図データ等を受信する。 The communication unit 32 transmits route information, point cloud information, etc. to the server device 1. It also receives map data and the like transmitted from the server device 1.

記憶部３３は、地図データ３３ａが記憶されている。地図データ３３ａは、地図データ１３ａと同様に車両Ｃが自律走行できる程度の詳細情報が付加された地図データである。 The storage unit 33 stores map data 33a. The map data 33a is map data to which detailed information sufficient to allow the vehicle C to travel autonomously is added, similar to the map data 13a.

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、レーダー、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等、を含む。また、これらのセンサ以外に車両の加速度を検出する加速度センサ、車両の速度を検出する速度センサ、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、雨滴を検知する雨滴センサなどを備えている。 The sensor 4 is a sensor for recognizing information about the own vehicle such as the own vehicle position and the surrounding environment (features existing in the surrounding area, etc.), and includes a camera, lidar, radar, GPS (Global Positioning System) receiver, etc. including. In addition to these sensors, we also have an acceleration sensor that detects the acceleration of the vehicle, a speed sensor that detects the speed of the vehicle, and an inertial measurement device that recognizes the posture (orientation, etc.) of the vehicle and corrects the data obtained by other sensors. (IMU: Inertial Measurement Unit), a gyro sensor, a raindrop sensor that detects raindrops, etc.

センサ４に含まれるカメラは、車両Ｃの外界の状況を表す画像を撮影する。センサ４に含まれるライダ又はレーダーは、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。このライダ又はレーダーが取得した情報は点群情報として出力される。センサ４に含まれる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検出し出力する。 A camera included in the sensor 4 captures an image representing the external environment of the vehicle C. The lidar or radar included in the sensor 4 discretely measures the distance to an object existing in the outside world, and recognizes the position, shape, etc. of the object as a three-dimensional point group. The information acquired by this lidar or radar is output as point cloud information. A GPS receiver included in the sensor 4 detects and outputs latitude and longitude position information representing the current position of the vehicle.

次に、上述した構成にかかる車両制御装置３及びサーバ装置１の動作について図４及び図５のフローチャートを参照して説明する。図４は、車両制御装置３の動作のフローチャートである。 Next, the operations of the vehicle control device 3 and the server device 1 having the above-described configuration will be explained with reference to the flowcharts of FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is a flowchart of the operation of the vehicle control device 3.

まず、ステップＳ１０１において、制御部３１は、センサ４が取得した情報を収集するか否か判断し、収集する場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１０２に進み、収集しない場合（ＮＯの場合）は本フローチャートを終了する。ステップＳ１０１は、例えば車両Ｃの搭乗者（運転者）に車両の走行開始時に収集するか否かを選択させることにより判断すればよい。 First, in step S101, the control unit 31 determines whether or not to collect the information acquired by the sensor 4. If the information is collected (YES), the process proceeds to step S102, and if not collected (NO), the control unit 31 determines whether or not to collect the information acquired by the sensor 4. Exit the flowchart. Step S101 may be determined, for example, by having the passenger (driver) of vehicle C select whether or not to collect data at the time the vehicle starts traveling.

次に、ステップＳ１０２において、制御部３１は、経路情報及びセンサ情報並びに環境情報の収集を開始する。経路情報は、例えばＧＰＳ受信機により検出される現在位置の情報に基づく走行軌跡としてもよいし、車両Ｃが走行したノードやリンクの情報であってもよい。即ち、経路情報は、センサを搭載した車両が走行した経路を示している。 Next, in step S102, the control unit 31 starts collecting route information, sensor information, and environmental information. The route information may be, for example, a traveling trajectory based on information on the current position detected by a GPS receiver, or may be information on nodes or links on which the vehicle C has traveled. That is, the route information indicates the route traveled by the vehicle equipped with the sensor.

センサ情報は、センサ４に含まれるライダから得られた点群情報としてもよいし、カメラから得られた画像情報としてもよい。或いは、点群情報及び画像情報の両方を含むものであってもよい。以降の説明では、センサ情報として点群情報で説明する。即ち、センサ情報は、上記経路情報が示す経路を走行時にセンサ４（ライダ、カメラ）が収集した情報を示している。したがって、センサ情報は経路情報に関連付けられている。 The sensor information may be point cloud information obtained from a lidar included in the sensor 4, or may be image information obtained from a camera. Alternatively, it may include both point cloud information and image information. In the following explanation, point cloud information will be used as sensor information. That is, the sensor information indicates information collected by the sensor 4 (rider, camera) while traveling along the route indicated by the route information. Therefore, sensor information is associated with route information.

環境情報とは、例えば雨滴センサの検出結果から得られる車両Ｃ周囲の天候や経路情報及びセンサ情報の取得時刻等である。時刻はＧＰＳ衛星からの電波に含まれる時刻情報から得てもよいし、制御部３１等が時計機能を有していれば、当該時計機能から得てもよい。即ち、環境情報は、センサを搭載した車両の周辺環境情報となる。 The environmental information includes, for example, the weather around the vehicle C obtained from the detection results of the raindrop sensor, route information, and the acquisition time of the sensor information. The time may be obtained from time information included in radio waves from a GPS satellite, or if the control unit 31 or the like has a clock function, it may be obtained from the clock function. That is, the environmental information is surrounding environment information of the vehicle equipped with the sensor.

次に、ステップＳ１０３において、制御部３１は、目的地に到着したか否かを判断し、到着した場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１０４に進み、到着しない場合（ＮＯの場合）は経路情報及びセンサ情報並びに環境情報の収集を行いつつ、本ステップを繰り返し実行する。目的地到着したか否かの判断は、車両Ｃが自律走行している場合であれば、走行前に設定される目的地から判断すればよい。また、車両Ｃが手動運転で走行している場合であれば運転者による目的地到着を示す操作の有無又は図示しないナビゲーション装置に設定された目的地に到着したか否か等により判断すればよい。ここで、手動運転とは、操舵やアクセル、ブレーキ等の運転操作が運転者により行われて車両Ｃを走行させることをいう。 Next, in step S103, the control unit 31 determines whether or not the destination has been reached. If the destination has been reached (in the case of YES), the process proceeds to step S104; if the destination has not arrived (in the case of NO), the control unit 31 includes the route information and This step is repeatedly executed while collecting sensor information and environmental information. If the vehicle C is autonomously traveling, it may be determined whether the vehicle has arrived at the destination based on the destination set before traveling. In addition, if the vehicle C is traveling manually, the judgment may be made based on whether or not the driver has performed an operation indicating arrival at the destination, or whether or not the destination has been set on a navigation device (not shown). . Here, manual driving refers to driving the vehicle C by performing driving operations such as steering, accelerator, and brakes by the driver.

次に、ステップＳ１０４において、制御部３１は、ステップＳ１０２～Ｓ１０３において取得された経路情報及びセンサ情報並びに経路情報及びセンサ情報取得時の環境情報をサーバ装置１へ通信部３２を介して送信する。また、これらの情報を送信する際に、ユーザＩＤや車両番号等の識別情報を付加して送信する。或いは、ユーザＩＤとパスワードによりサーバ装置１にログインして経路情報及びセンサ情報並びに環境情報を送信するようにしてもよい。即ち、経路情報とセンサ情報とを識別情報に関連付けて送信している。 Next, in step S104, the control unit 31 transmits the route information and sensor information acquired in steps S102 to S103, and the environment information at the time of acquisition of the route information and sensor information to the server device 1 via the communication unit 32. Furthermore, when transmitting this information, identification information such as a user ID and vehicle number is added and transmitted. Alternatively, route information, sensor information, and environment information may be transmitted by logging into the server device 1 using a user ID and password. That is, route information and sensor information are transmitted in association with identification information.

なお、図４のフローチャートでは、目的地到着時に経路情報及びセンサ情報並びに環境情報をサーバ装置１へ送信しているが、走行中に逐次送信するようにしてもよいし、予め定めた時刻（例えば午前０時）に送信するようにしてもよい。 In the flowchart of FIG. 4, the route information, sensor information, and environment information are transmitted to the server device 1 upon arrival at the destination, but they may be transmitted sequentially while driving, or at a predetermined time (e.g. (0:00 a.m.).

次に、サーバ装置１の動作（情報処理方法）を図５のフローチャートを参照して説明する。図５のフローチャートは、センサ情報として点群情報を取得して地図データを生成する例である。また、図５に示したフローチャートを制御部１１のＣＰＵで実行するプログラムとして構成することで情報処理プログラムとすることができる。 Next, the operation (information processing method) of the server device 1 will be explained with reference to the flowchart of FIG. The flowchart in FIG. 5 is an example of generating map data by acquiring point cloud information as sensor information. Further, by configuring the flowchart shown in FIG. 5 as a program executed by the CPU of the control unit 11, it can be made into an information processing program.

まず、ステップＳ２０１において、制御部１１は、車両制御装置３から経路情報及びセンサ情報並びに環境情報を収集する。この際に、経路情報及びセンサ情報並びに環境情報は、上述したユーザＩＤに関連付けて収集される。即ち、制御部１１は、経路情報とセンサ情報とを識別情報に関連付けて収集する収集部として機能する。 First, in step S201, the control unit 11 collects route information, sensor information, and environment information from the vehicle control device 3. At this time, route information, sensor information, and environment information are collected in association with the above-mentioned user ID. That is, the control unit 11 functions as a collection unit that collects route information and sensor information in association with identification information.

なお、ステップＳ２０１において、制御部１１は、車両制御装置３から送信された情報を直接取得するに限らず、一旦記憶部１３に記憶させた経路情報及びセンサ情報並びに環境情報を記憶部１３から読み出すことも含む。 Note that in step S201, the control unit 11 not only directly acquires the information transmitted from the vehicle control device 3, but also reads route information, sensor information, and environment information that have been temporarily stored in the storage unit 13 from the storage unit 13. Also includes.

次に、ステップＳ２０２において、制御部１１は、ステップＳ２０１で収集した経路情報及びセンサ情報について、悪条件で収集されたものであるか否かを判断し、悪条件による収集でない場合（ＮＯの場合）はステップＳ２０３に進み、悪条件による収集の場合（ＹＥＳの場合）はフローチャートを終了する。即ち、環境情報（周辺環境情報）がセンサにとって悪条件の状況で収集されたセンサ情報は、地図データの生成に用いないようにしている。 Next, in step S202, the control unit 11 determines whether or not the route information and sensor information collected in step S201 were collected under adverse conditions. ) proceeds to step S203, and in the case of collection under adverse conditions (in the case of YES), the flowchart ends. That is, sensor information collected under conditions where environmental information (surrounding environment information) is unfavorable for the sensor is not used to generate map data.

ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で収集した環境情報に基づいて、経路情報及びセンサ情報が、例えばライダが雨又は反射光の反射強度が所定値より高くなる天候や時間帯といった悪条件で収集されたものである場合は、その情報は地図データの生成に利用しないようにしている。つまり、悪条件で収集された情報は、地図データの精度を悪化させる場合があるので、そのような情報は地図データ生成から排除する。なお、悪天候の例として上記では雨を挙げたが、雪や霧等他の悪天候も含む。 In step S202, based on the environmental information collected in step S201, route information and sensor information are collected under adverse conditions such as when the rider is in the rain or the weather or time when the intensity of reflected light is higher than a predetermined value. If so, that information is not used to generate map data. In other words, since information collected under adverse conditions may deteriorate the accuracy of map data, such information is excluded from map data generation. Although rain is mentioned above as an example of bad weather, it also includes other bad weather such as snow and fog.

次に、ステップＳ２０３において、制御部１１は、ステップＳ２０１で収集した走行経路が、同一の経路について所定回数以上走行しているか否かを判断し、所定回数以上走行している場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ２０４に進み、所定回数以上走行していない場合（ＮＯの場合）はフローチャートを終了する。自律走行に利用される地図は、できるだけ多くの情報に基づいて生成した方が地図に含まれる地物の位置や属性等の精度を向上させることができる。そこで、本実施例では、同一の経路を複数回以上走行した場合に以降のステップを実行するようにしている。なお、所定回数は、例えば８回等予め定めてもよいし、例えば収集された点群情報の密度等に応じて定めてもよい。また、経路情報に含まれる道路の種類（複数車線・１車線、センターラインの有無等）によって変更してもよい。 Next, in step S203, the control unit 11 determines whether or not the traveling route collected in step S201 has been traveled on the same route more than a predetermined number of times, and if it has been traveled more than a predetermined number of times (in case of YES) ) proceeds to step S204, and if the vehicle has not traveled a predetermined number of times or more (in the case of NO), the flowchart ends. When maps used for autonomous driving are generated based on as much information as possible, the accuracy of the locations and attributes of features included in the map can be improved. Therefore, in this embodiment, the following steps are executed when the same route is traveled multiple times or more. Note that the predetermined number of times may be predetermined, for example eight times, or may be determined depending on, for example, the density of the collected point cloud information. Further, the route information may be changed depending on the type of road included in the route information (multiple lanes, one lane, presence or absence of a center line, etc.).

また、本実施例では、ユーザＩＤ等で識別しているので、同じユーザＩＤ等で同一の経路について所定回数以上走行している場合にステップＳ２０３はＹＥＳと判断される。即ち、同一の識別情報によって特定された対象から収集した経路について複数回走行した場合、ステップＳ２０３はＹＥＳと判断される。 Furthermore, in this embodiment, since identification is performed using a user ID or the like, if the same user ID or the like has traveled the same route a predetermined number of times or more, step S203 is determined to be YES. That is, if the route collected from the target identified by the same identification information has been traveled multiple times, step S203 is determined to be YES.

次に、ステップＳ２０４において、制御部１１は、ステップＳ２０１で収集した走行経路に地図生成除外道路が含まれているか否かを判断し、地図生成除外道路が含まれていない場合（ＮＯの場合）はステップＳ２０５に進み、地図生成除外道路が含まれている場合（ＹＥＳの場合）はフローチャートを終了する。地図生成除外道路とは、自律走行用の地図データを生成しない道路をいい、地図生成除外道路の情報は、記憶部１３に予め記憶されている。即ち、記憶部１３が、地図情報の生成の際に除外する道路が設定されている地図生成除外道路情報が格納された格納部として機能し、制御部１１は、地図生成除外道路情報に基づいて地図情報を生成している。 Next, in step S204, the control unit 11 determines whether or not the travel route collected in step S201 includes a road excluded from map generation, and if the road excluded from map generation is not included (in case of NO). The process proceeds to step S205, and if a road excluded from map generation is included (in the case of YES), the flowchart is ended. The map generation exclusion road refers to a road on which map data for autonomous driving is not generated, and information on the map generation exclusion road is stored in the storage unit 13 in advance. That is, the storage unit 13 functions as a storage unit that stores map generation excluded road information in which roads to be excluded when generating map information is set, and the control unit 11 functions as a storage unit that stores map generation excluded road information in which roads to be excluded when generating map information is set. Generating map information.

地図生成除外道路の具体例としては、繁華街やゾーン３０等の人通りが多く、歩道が無いか、歩道があってもガードレールが設置されていないため人の飛び出しの危険性が高い道路や形状が複雑な交差点等が挙げられる。このような道路では高度な自律走行機能を要求されるため、地図データの生成を行わない。なお、車両Ｃに高度な自立走行を行うことが可能な制御部やセンサを備えており、繁華街等であっても安全に自律走行を行える場合には、この限りではない。 Specific examples of roads excluded from map generation include roads and shapes that have a high risk of people running out because they have a lot of foot traffic, such as downtown areas and Zone 30, and there are no sidewalks, or even if there are sidewalks, there are no guardrails installed. Examples include intersections where the traffic is complicated. Map data is not generated on such roads because advanced autonomous driving functions are required. Note that this does not apply if the vehicle C is equipped with a control unit and sensors that are capable of highly autonomous driving and can safely perform autonomous driving even in a downtown area or the like.

次に、ステップＳ２０５において、制御部１１は、ステップＳ２０１で収集した点群情報に含まれるノイズ情報を除去する。このノイズ除去は、例えばライダで取得した点群情報に他車両など地図の生成に不要な物体等を除去することである。 Next, in step S205, the control unit 11 removes noise information included in the point cloud information collected in step S201. This noise removal is, for example, removing objects unnecessary for map generation, such as other vehicles, from the point cloud information acquired by the lidar.

次に、ステップＳ２０６において、制御部１１は、複数回走行分の点群情報を接合する。つまり、同一の識別情報によって特定された対象から収集した同一の経路について複数回走行した結果得られた点群情報同士の整合をとるように接合する。 Next, in step S206, the control unit 11 joins the point cloud information for multiple runs. In other words, point cloud information obtained as a result of traveling multiple times on the same route collected from an object specified by the same identification information is joined to match each other.

次に、ステップＳ２０７において、制御部１１は、ステップＳ２０６の結果に対して地物（建物、道路標示等）を抽出して図化を行う。 Next, in step S207, the control unit 11 extracts and plots features (buildings, road markings, etc.) from the result of step S206.

次に、ステップＳ２０８において、制御部１１は、図化したデータに対して、車両向けの地図データフォーマットに変換して地図データとして生成する。即ち、ステップＳ２０２～Ｓ２０８において、制御部１１は、収集部が収集した経路情報及びセンサ情報に基づいて、経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成部として機能している。 Next, in step S208, the control unit 11 converts the plotted data into a map data format for vehicles and generates it as map data. That is, in steps S202 to S208, the control unit 11 generates a route indicated by the route information as map information for autonomous driving of a vehicle having an autonomous driving function, based on the route information and sensor information collected by the collection unit. It functions as a generator.

そして、ステップＳ２０９において、制御部１１は、ステップＳ２０８で生成された地図データを通信部１２を介して経路情報等を収集した際に識別したユーザＩＤが示す車両制御装置３へ送信する。なお、本ステップで生成した地図データを送信するタイミングは、生成後直ちにでなくてもよく、車両制御装置３からの要求に応じて送信してもよいし、予め定めた時刻（例えば午前０時）に送信するようにしてもよい。即ち、制御部１１は、生成部が生成した地図情報を識別情報により特定された対象に提供する提供部として機能する。 Then, in step S209, the control unit 11 transmits the map data generated in step S208 via the communication unit 12 to the vehicle control device 3 indicated by the user ID identified when collecting route information and the like. Note that the timing for transmitting the map data generated in this step does not have to be immediately after generation, and may be transmitted in response to a request from the vehicle control device 3, or at a predetermined time (for example, midnight). ). That is, the control unit 11 functions as a providing unit that provides the map information generated by the generating unit to the target specified by the identification information.

以上の説明から明らかなように、ステップＳ２０１が収集工程、ステップＳ２０２～Ｓ２０８が生成工程、ステップＳ２０９が提供工程として機能する。 As is clear from the above description, step S201 functions as a collection process, steps S202 to S208 function as a generation process, and step S209 functions as a provision process.

なお、上述したフローチャートはセンサ情報としてライダで収集した点群情報で説明したが、カメラで収集した画像情報であってもよい。カメラの場合であっても、フローチャートの基本的なステップは同様である。また、点群情報と画像情報の双方をセンサ情報として地図データを生成してもよい。 Note that although the above flowchart has been explained using point cloud information collected by a lidar as sensor information, image information collected by a camera may also be used. Even in the case of a camera, the basic steps of the flowchart are the same. Alternatively, map data may be generated using both point cloud information and image information as sensor information.

次に、上述した自律走行用の地図データを生成する際の具体例として図６を参照して説明する。図６は、車両Ｃの所有者が、自宅ＨからスーパーマーケットＳまで車両Ｃで買い物に行く際の経路ＲＴを示した図である。また、この図６の範囲は、自律走行（自動運転）用の地図データが国や地図メーカ等により整備されていないとする。この場合、車両Ｃの所有者は、まず、車両Ｃを手動運転で自宅ＨからスーパーマーケットＳまで所定回数以上走行する（往復する）。次に、得られた走行軌跡と、車両Ｃに搭載されたライダで得られた点群情報から経路ＲＴについての自律走行用の地図データをサーバ装置１に生成させる。そして、生成した地図データを車両Ｃの車両制御装置３に格納（ダウンロード）する。そして、自律走行用の地図データが車両制御装置３に格納された以降は、車両Ｃの自律走行機能を利用して、少なくとも自宅ＨからスーパーマーケットＳまで自律走行することが可能となる。 Next, a specific example of generating the map data for autonomous driving described above will be described with reference to FIG. 6. FIG. 6 is a diagram showing a route RT when the owner of vehicle C goes shopping from home H to supermarket S in vehicle C. Further, it is assumed that map data for autonomous driving (self-driving) is not maintained by the government, map manufacturer, etc. in the range shown in FIG. In this case, the owner of the vehicle C first manually drives the vehicle C from his home H to the supermarket S a predetermined number of times (round trip). Next, the server device 1 is caused to generate map data for autonomous driving regarding the route RT from the obtained travel trajectory and point cloud information obtained by the lidar mounted on the vehicle C. The generated map data is then stored (downloaded) in the vehicle control device 3 of the vehicle C. After the map data for autonomous driving is stored in the vehicle control device 3, the autonomous driving function of the vehicle C can be used to autonomously travel at least from the home H to the supermarket S.

また、上述した自律走行用の地図データは、個人所有の車両Ｃに搭載されたセンサを利用するため、例えば自宅Ｈにおける車両Ｃの駐車位置からスーパーマーケットＳの駐車場の駐車位置までの走行軌跡を取得することができる。つまり、上述した地図データには、このような特定個人が利用した駐車場についての情報（駐車位置や出発地・目的地の名称等）が含まれている。即ち、地図情報は、識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている。そのため、出発地である自宅の駐車位置から目的地であるスーパーマーケットＳの駐車位置まで自律走行が可能となる。勿論復路（自宅への帰還）も自律走行で自宅Ｈの駐車位置まで走行可能である。 In addition, since the above-mentioned map data for autonomous driving uses sensors installed in a personally owned vehicle C, the driving trajectory from the parking position of the vehicle C at home H to the parking position in the parking lot of supermarket S, for example, is generated. can be obtained. That is, the above-mentioned map data includes information about the parking lot used by such a specific individual (parking position, name of departure point, destination, etc.). That is, the map information includes information regarding the target specified by the identification information. Therefore, it is possible to autonomously travel from the parking position at the home, which is the starting point, to the parking position at the supermarket S, which is the destination. Of course, on the return trip (return to home), the vehicle can autonomously travel to the parking location at home H.

本実施例によれば、サーバ装置１の制御部１１は、センサ４を搭載した車両Ｃが走行した経路を示す経路情報と、経路を走行時にセンサ４に含まれるライダが収集した点群情報と、をユーザＩＤに関連付けて収集し、収集した経路情報及びセンサ情報に基づいて、経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両Ｃが自律走行するための地図データとして生成し、生成した地図データを車両Ｃに提供している。そして、地図データは、ユーザＩＤにより特定されたユーザの出発地や目的地における駐車位置の情報が含まれている。このようにすることにより、経路情報やセンサ情報を収集することができる車両があれば、収集された情報に基づいて個人が必要な範囲での自律走行が可能な程度の地図を生成することができ、自律走行用の地図データを個人のニーズに応じて生成することができる。 According to this embodiment, the control unit 11 of the server device 1 uses route information indicating the route traveled by the vehicle C equipped with the sensor 4 and point cloud information collected by the lidar included in the sensor 4 while traveling on the route. , is collected in association with the user ID, and based on the collected route information and sensor information, the route indicated by the route information is generated as map data for the vehicle C having an autonomous driving function to autonomously travel, and the generated map data is provided to vehicle C. The map data includes information on the parking position at the departure point and destination of the user specified by the user ID. By doing this, if there is a vehicle that can collect route information and sensor information, it is possible to generate a map that allows individuals to drive autonomously within the necessary range based on the collected information. It is possible to generate map data for autonomous driving according to individual needs.

また、制御部１１は、同一の経路について所定回数以上走行して収集されたセンサ情報に基づいて地図データを生成する。このようにすることにより、地図データに含まれる情報の精度を高めることが可能となる。 Further, the control unit 11 generates map data based on sensor information collected by driving the same route a predetermined number of times or more. By doing so, it becomes possible to improve the accuracy of the information included in the map data.

また、制御部１１は、車両Ｃの天候や時刻の情報も収集し、天候が雨の場合や時刻が反射光の反射強度が所定値より高くなる時間帯に収集された点群情報は、地図データの生成に用いないようにしている。このようにすることにより、天候が雨であったり、反射光の反射強度が所定値より高くなる時間帯であったりといった悪条件において収集された情報は地図データの生成に利用しないようにすることができる。したがって、地図データの精度が低下することを防止することができる。 The control unit 11 also collects information on the weather and time of the vehicle C, and points cloud information collected when the weather is rainy or when the intensity of reflected light is higher than a predetermined value is I try not to use it for data generation. By doing this, information collected under adverse conditions such as rainy weather or times when the intensity of reflected light is higher than a predetermined value can be prevented from being used to generate map data. I can do it. Therefore, it is possible to prevent the accuracy of map data from decreasing.

また、記憶部１３に地図生成除外道路情報が記憶され、制御部１１は、地図生成除外道路情報に基づいて地図データを生成している。このようにすることにより、繁華街等自律走行に適さない場所では、地図データの生成を行わないようにすることができる。 Additionally, map generation exclusion road information is stored in the storage unit 13, and the control unit 11 generates map data based on the map generation exclusion road information. By doing so, map data can be prevented from being generated in places that are not suitable for autonomous driving, such as downtown areas.

なお、上述した図１に示した構成では、経路情報及びセンサ情報等を収集した車両Ｃにサーバ装置１で生成した地図データを送信していたが、本発明はこれに限らない。例えば、図７に示したように、経路情報及びセンサ情報等は車両Ｃで収集し、生成された地図データは携帯機器Ｍや自宅等に設置したパソコンＰ等に送信（ダウンロード）するようにしてもよい。これは、ユーザＩＤとパスワードでサーバ装置１にログインする方式でデータを管理すれば実現可能である。そして、携帯端末ＭやパソコンＰから地図データを自律走行機能を有する車両にＢｌｕｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信やメモリーカード等の記憶媒体により転送すればよい。つまり、提供部の提供先は車両に限らない。 Note that in the configuration shown in FIG. 1 described above, map data generated by the server device 1 is transmitted to the vehicle C that has collected route information, sensor information, etc., but the present invention is not limited to this. For example, as shown in FIG. 7, route information, sensor information, etc. are collected by vehicle C, and the generated map data is transmitted (downloaded) to mobile device M, personal computer P installed at home, etc. Good too. This can be achieved by managing data by logging into the server device 1 with a user ID and password. Then, map data may be transferred from the mobile terminal M or the personal computer P to a vehicle having an autonomous driving function using wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) or a storage medium such as a memory card. In other words, the provider's destination is not limited to vehicles.

また、図８に示したように経路情報及びセンサ情報等を収集する車両と、生成された地図データを使用して自律走行する車両と、が異なっていてもよい。図８は、車両Ｃ１で経路情報及びセンサ情報等を収集し、生成された地図データを車両Ｃ１と異なる車両Ｃ２で自律走行に利用していることを示す図である。このようにすることで、例えばある家族において、父が主に使用する車両で経路情報及びセンサ情報等を収集し、父が主に使用する車両で収取した情報に基づいて生成された地図データを利用して母が別の車両を利用して、自律走行により買い物や通院等に出かけることが可能となる。 Further, as shown in FIG. 8, the vehicle that collects route information, sensor information, etc. may be different from the vehicle that autonomously travels using the generated map data. FIG. 8 is a diagram showing that the vehicle C1 collects route information, sensor information, etc., and the generated map data is used for autonomous driving in a vehicle C2 different from the vehicle C1. By doing this, for example, in a certain family, route information, sensor information, etc. are collected using the vehicle mainly used by the father, and map data is generated based on the information collected from the vehicle mainly used by the father. Using this, my mother will be able to use a separate vehicle to drive autonomously to go shopping, go to the doctor, etc.

図８のような構成が可能なため、経路情報及びセンサ情報を収集する車両は、自律走行機能を有していなくてもよい。例えばＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）用のセンサ等を利用してもよい。 Since the configuration shown in FIG. 8 is possible, the vehicle that collects route information and sensor information does not need to have an autonomous driving function. For example, a sensor for ADAS (Advanced Driver Assistance System) or the like may be used.

また、サーバ装置１は、収集した経路情報に基づいて、例えば制御部１１が、自律走行時の推奨走行経路を生成し、その推奨走行経路の情報を地図データに含めてもよい。このようにすることにより、例えば、図９に示したように、片側２車線の道路で歩道側（左側）の車線Ｌ１に駐車車両ＰＶが停車していることが多い場合は、対向車線側（右側）の車線Ｌ２を予め走行させるように指定できる（符号ＲＲＴ参照）。また、路地等の幅が狭い道路でも、予め電柱等の障害物を避けた範囲を走行させることが可能となる。即ち、実際の走行実績に基づく経路を自律走行させることができる。 Further, in the server device 1, for example, the control unit 11 may generate a recommended travel route during autonomous travel based on the collected route information, and may include information on the recommended travel route in the map data. By doing this, for example, as shown in FIG. 9, when a parked vehicle PV is often stopped in lane L1 on the sidewalk side (left side) on a road with two lanes on each side, it is possible to It is possible to specify in advance that the vehicle should run in the lane L2 on the right side (see symbol RRT). Furthermore, even on narrow roads such as alleys, it is possible to drive within a range that avoids obstacles such as utility poles. That is, it is possible to autonomously travel along a route based on actual driving results.

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情報処理装置を具備する限り、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 embodiments. That is, those skilled in the art can implement various modifications based on conventionally known knowledge without departing from the gist of the present invention. Of course, such modifications fall within the scope of the present invention as long as they still include the information processing apparatus of the present invention.

１ サーバ装置（情報処理装置）
３ 車両制御装置
４ センサ（ライダ、レーダー、カメラ）
１３ 記憶部
３１ 制御部（収集部、生成部、提供部）
３２ 通信部
３３ 記憶部（格納部）
Ｃ 車両 1 Server device (information processing device)
3 Vehicle control device 4 Sensors (lidar, radar, camera)
13 Storage unit 31 Control unit (collection unit, generation unit, provision unit)
32 Communication section 33 Storage section (storage section)
C Vehicle

Claims (9)

センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報とを、ユーザＩＤと車両番号との少なくとも一方を含む識別情報に関連付けて収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を、自律走行機能を有し、前記センサ情報を収集した際に識別した前記識別情報が示す車両が自律走行するための地図情報を生成する生成部と、
前記生成部が生成した前記地図情報を、前記センサ情報を収集した際に識別した前記識別情報が示す車両または装置に提供する提供部と、を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。 a collection unit that collects route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor and sensor information collected by the sensor while traveling on the route in association with identification information including at least one of a user ID and a vehicle number; and,
Based on the route information and the sensor information collected by the collection unit, a vehicle having an autonomous driving function and identified by the identification information identified when collecting the sensor information autonomously follows the route indicated by the route information. a generation unit that generates map information for driving;
a providing unit that provides the map information generated by the generating unit to a vehicle or device indicated by the identification information identified when collecting the sensor information;
An information processing device characterized by: 前記生成部は、同一の経路について複数回走行して収集された前記センサ情報に基づいて前記地図情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the generation unit generates the map information based on the sensor information collected by traveling on the same route multiple times. 前記収集部は、前記センサを搭載した車両の周辺環境情報を収集し、
前記生成部は、前記周辺環境情報が所定条件を満たさない場合に収集された前記センサ情報は、前記地図情報の生成に用いないようにする、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The collection unit collects surrounding environment information of a vehicle equipped with the sensor,
The generation unit does not use the sensor information collected when the surrounding environment information does not satisfy a predetermined condition to generate the map information.
The information processing device according to claim 1 or 2, characterized in that: 前記地図情報の生成の際に除外する道路が設定されている地図生成除外道路情報が格納された格納部を更に備え、
前記生成部は、前記地図生成除外道路情報に基づいて前記地図情報を生成する、
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情報処理装置。 further comprising a storage unit storing map generation excluded road information in which roads to be excluded when generating the map information are set;
The generation unit generates the map information based on the map generation excluded road information.
The information processing device according to any one of claims 1 to 3. 前記生成部は、前記経路情報に基づいて推奨走行経路情報を生成し、
前記地図情報には、前記推奨走行経路情報が含まれている、
ことを特徴とする請求項１から４のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The generation unit generates recommended travel route information based on the route information,
The map information includes the recommended travel route information.
The information processing device according to any one of claims 1 to 4. 前記センサはライダ又はレーダーであって、
前記センサ情報には、前記ライダ又は前記レーダーにより取得された点群情報を含むこ
とを特徴とする請求項１から５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The sensor is a lidar or a radar,
The information processing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the sensor information includes point cloud information acquired by the lidar or the radar. 前記センサはカメラであって、
前記センサ情報には、前記カメラにより取得された画像情報を含むことを特徴とする請求項１から５のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 The sensor is a camera,
The information processing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the sensor information includes image information acquired by the camera. 自律走行するための地図情報を生成する情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報とを、ユーザＩＤと車両番号との少なくとも一方を含む識別情報に関連付けて収集する収集工程と、
前記収集工程で収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を、自律走行機能を有し、前記センサ情報を収集した際に識別した前記識別情報が示す車両が自律走行するための地図情報を生成する生成工程と、
前記生成工程で生成した前記地図情報を、前記センサ情報を収集した際に識別した前記識別情報が示す車両または装置に提供する提供工程と、を含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device that generates map information for autonomous driving, the method comprising:
A collection step of collecting route information indicating a route traveled by a vehicle equipped with a sensor and sensor information collected by the sensor while traveling on the route in association with identification information including at least one of a user ID and a vehicle number. and,
Based on the route information and the sensor information collected in the collection step, a vehicle having an autonomous driving function and identified by the identification information identified when collecting the sensor information is autonomously traveling along the route indicated by the route information. a generation step of generating map information for driving;
a provision step of providing the map information generated in the generation step to a vehicle or device indicated by the identification information identified when collecting the sensor information;
An information processing method characterized by: 請求項８に記載の情報処理方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An information processing program that causes a computer to execute the information processing method according to claim 8.

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