JPWO2019107353A1 - 地図データのデータ構造 - Google Patents

Abstract

ある位置にある地物が劣化しているかどうかを判定することができる地図データのデータ構造を提供する。地図データを、地物の位置を示す位置情報と、前記地物の劣化状態に関する劣化情報と、を関連付けて含むデータ構造とする。地図データは、情報処理装置が、前記位置情報により特定される前記地物が劣化しているかどうかを前記劣化情報に基づいて判定する処理に用いられる。

Description

本願は、地物の劣化状態に関する劣化情報を含む地図データのデータ構造に関する。

自動運転車両では、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）などのセンサで計測した地物位置と、自動運転用の地図データに記述された地物位置をマッチングして高精度に自車位置を推定する必要がある。利用する地物として標識や看板、道路に描かれた白線などがあり、これらの地物位置を含む自動運転用の地図データは安定した自動運転を行うために、現実に即して整備・更新を行う必要がある。例えば、白線が経年劣化等によりその一部が消えてしまっている場合には、地図データにおける当該白線を表すデータに対して、劣化情報を反映させておく必要がある。

そのため、従来は地図整備車両を走行させて、劣化した地物がないか実地調査を行う必要があった。そうした中、レーザー計測技術の発達により、地表面を計測した点群データを用いて地図データの利用・更新等に活かす技術の開発が進められている。例えば、特許文献１には、点群データに建物や街路樹等、道路面以外のデータも多く含まれているところ、この中から道路面を計測しているデータを抽出する技術が開示されている。当該技術は道路に描かれた白線を抽出するための前処理として利用することができる。

特開２０１７−９３７８号公報

特許文献１の技術を用いることにより、地表面を計測した点群データから道路領域を判定することができたが、地物の劣化状態まで判定することはできなかった。しかしながら、自動運転技術において、自車位置推定、レーンキープ、走行可能領域の認識などで地物の情報を用いた処理の重要性は非常に高く、地物の劣化状態がその処理に与える影響も大きい。そのため、実際の地物の劣化状態を把握し、劣化している地物については地図データに反映させておくことが重要である。

本願発明は、こうした事情に鑑み、ある位置にある地物が劣化しているかどうかを判定することができる地図データのデータ構造を提供することを課題の一例とする。

請求項１に記載の発明は、地物の位置を示す位置情報と、前記地物の劣化状態に関する劣化情報と、を関連付けて含む地図データのデータ構造であって、情報処理装置が、前記位置情報により特定される前記地物が劣化しているかどうかを前記劣化情報に基づいて判定する処理に用いられる、前記地図データのデータ構造である。

実施形態に係る劣化地物特定システムの構成を示すブロック図である。 実施例に係る地図データ管理システムの概要構成を示すブロック図である。 （Ａ）は実施例に係るＬｉｄａｒが白線（劣化無し）での光の反射強度を測定する様子を示す図であり、（Ｂ）は当該反射強度を統計処理した場合のグラフの一例を示す図である。 （Ａ）は実施例に係るＬｉｄａｒが白線（劣化有り）での光の反射強度を測定する様子を示す図であり、（Ｂ）は当該反射強度を統計処理した場合のグラフの一例を示す図である。 実施例に係る白線予測範囲の算出方法を説明するための図である。 実施例に係る送信データのデータ構造の一例を示す図である。 実施例に係る地図データ管理システムによる反射強度データ処理の動作例を示すフローチャートである。 実施例に係るサーバ装置による劣化判定処理の動作例を示すフローチャートである。 （Ａ）は第３変形例に係るＬｉｄａｒが垂直方向に複数の光を照射する様子を示す側面図であり、（Ｂ）は当該Ｌｉｄａｒが白線での光の反射強度を測定する様子を示す図である。 （Ａ）は第３変形例に係る車両の進行方向に沿って破線の白線について測定された反射強度の一例を示す図であり、（Ｂ）は当該反射強度の分布に基づいて劣化判定に用いる反射強度を切り分ける有効エリア及び無効エリアを示す例図である。 第５変形例に係る地図データのデータ構造の一例を示す図である。 第６変形例に係る送信データのデータ構造の一例を示す図である。

本願発明を実施するための形態について、図１を用いて説明する。なお、図１は、本実施形態に係る地図データのデータ構造の概要構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る地図データのデータ構造１は、地物の位置を示す位置情報１Ａと、前記地物の劣化状態に関する劣化情報１Ｂと、を関連付けて含んで構成されている。

送信データは、情報処理装置が、前記位置情報により特定される前記地物が劣化しているかどうかを前記劣化情報に基づいて判定する処理に用いられる。

本実施形態に係る送信データのデータ構造によれば、情報処理装置は、ある位置にある地物が劣化しているかどうかを、当該位置を示す位置情報と関連付けられている劣化情報に基づいて判定することができる。

図２−図８を用いて実施例について説明する。なお以下に説明する実施例は、本願発明を、地図データ管理システムＳに適用した場合の実施例である。

［１．地図データ管理システムＳの構成及び概要］
図２に示すように、本実施例の地図データ管理システムＳは、地図データを管理するサーバ装置１００と、複数の車両のそれぞれに搭載される車載端末２００とを含んで構成され、サーバ装置１００と各車載端末２００はネットワークＮＷを介して接続されている。なお、図２では車載端末２００を一台示しているが、地図データ管理システムＳは複数の車載端末２００を含んで構成してもよい。また、サーバ装置１００についても複数の装置で構成してもよい。

車載端末２００は、図３（Ａ）、図４（Ａ）に示すように、車載端末２００と共にＬｉｄａｒ２０５が搭載された車両Ｖにおいて、Ｌｉｄａｒ２０５が自ら照射した光Ｌの白線Ｗ１、白線Ｗ２（「地物」の一例）からの反射光を受光することにより測定した反射強度を示す反射強度データＤをサーバ装置１００に送信する。なお、図３（Ａ）、図４（Ａ）において反射強度データＤとして示している棒線は、その長さによってその地点における反射強度の大きさを表している（長いほど反射強度が大きい）。反射強度データＤは、Ｌｉｄａｒ２０５が照射した光Ｌが照射された各地点における反射強度を含むデータである。図３（Ａ）、図４（Ａ）では、白線Ｗ１、白線Ｗ２それぞれについて５地点での反射強度が測定されていることを示している。

サーバ装置１００は、複数の車載端末２００それぞれから受信した複数の反射強度データＤに基づいて、劣化している地物を特定する。具体的には、複数の反射強度データＤを統計処理することにより劣化している地物を特定する。例えば、図３（Ａ）に示すように、劣化していない白線については、白線内の各地点での反射強度は高い値且つ均一的な値となるため、図３（Ｂ）に示すように、複数の反射強度に基づいて算出した平均値μが高くなり、且つ、標準偏差σが小さくなる。一方、図４（Ａ）に示すように、劣化した白線については、白線内の各地点での反射強度は低い値又は不均一的な値となることから、図４（Ｂ）に示すように、複数の反射強度に基づいて算出した平均値μが低くなるか、又は、標準偏差σが大きくなる。そこで、サーバ装置１００は、複数の反射強度に基づいて算出した平均値μや標準偏差σを閾値と比較することにより、地物が劣化していないか判定し、劣化している地物を特定する。そして、サーバ装置１００は、劣化している地物に対応する地図データを更新する。なお、地図データの更新は、サーバ装置１００から指示を受けた装置が行うこととしてもよい。

［２．車載端末２００の構成］
次に、本実施例に係る車載端末２００の構成について説明する。図２に示すように、車載端末２００は、大別して、制御部２０１と、記憶部２０２と、通信部２０３と、インターフェース部２０４を含んで構成されている。

記憶部２０２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ(Solid State Drive)等により構成されており、ＯＳ（Operating System）、反射強度データ処理プログラム、地図データ、反射強度データＤ及び各種データ等を記憶する。地図データには、劣化判定の対象となる地物（本実施例では、白線）について、その位置を示す位置情報と、他の地物と識別するための地物ＩＤが記述されている（位置情報と地物ＩＤは一の地物に紐付く情報であるため、地物ＩＤは当該一の地物の位置を示す位置情報の一つということができる）。図３（Ａ）の例では、白線Ｗ１と白線Ｗ２にはそれぞれ別の地物ＩＤが割り当てられる。なお、白線が数百メートルに及ぶなど長く、一の地物として取り扱うことが不適当な場合には、一定の長さ（例えば、５ｍ）で区切りそれぞれを別個の地物として地物ＩＤを付与して取り扱うこととする。また、記憶部２０２が記憶する地図データと同様の地図データ（地物毎に、位置情報と地物ＩＤが記述された地図データ）が、サーバ装置１００の記憶部１０２にも記憶されており、車載装置２００とサーバ装置１００それぞれにおいて地物ＩＤにより同一の地物を特定することができる。更に、記憶部２０２が記憶する地図データは、例えば全国の地図データを記憶しておくこととしてもよいし、車両の現在位置を含む一定地域に対応する地図データをサーバ装置１００等から予め受信して記憶しておくこととしてもよい。

通信部２０３は、車載端末２００とサーバ装置１００との通信状態を制御する。

インターフェース部２０４は、外部機器であるＬｉｄａｒ２０５や内界センサ２０６と車載端末２００の間でデータをやりとりする際のインターフェース機能を実現する。

Ｌｉｄａｒ２０５は、車両のルーフ部分等に取り付けられ、赤外線レーザー光を照射し（ルーフ部分から下向きに一定の角度で照射し）、車両の周囲にある地物の表面上の点で反射した光を受光するという処理を、車両の周囲に円を描くように繰り返し、各点における反射強度を示す反射強度データＤを生成することにより、地物を検出する機器である。反射強度データＤは、レーザー光を水平に照射し、地面や地物で反射した強度を示すデータであるため、反射強度が低い部分（地物が存在しない地面部分）と反射強度が高い部分（地物が存在する部分）が含まれる。また、Ｌｉｄａｒ２０５は、車両フロント部やリア部などに複数取り付け、それぞれが取得した視野範囲の反射強度データを合成して、車両の周囲の反射強度データＤを生成してもよい。

Ｌｉｄａｒ２０５は、反射強度を測定すると即時に反射強度データＤ（反射強度が低い部分と高い部分を含む）を、インターフェース部２０４を介して車載端末２００に送信する。制御部２０１は、Ｌｉｄａｒ２０５から反射強度データＤを受信すると、受信した反射強度データＤを、反射強度データＤを測定するために照射した赤外線レーザー光の強度を示す照射強度データと、反射強度データＤの受信時の車両（Ｌｉｄａｒ２０５）の位置を示す測定位置情報と、反射強度データＤの受信時の日時を示す測定日時情報と、対応付けて記憶部２０２に記憶させる。なお、制御部２０１は、記憶部２０２に記憶させた反射強度データＤ、照射強度データ、測定位置情報及び測定日時情報のうち、測定から所定時間が経過したもの、或いは、サーバ装置１００に送信したものについては、記憶部２０２から削除してもよい。

内界センサ２０６は、車両に搭載される、衛星測位センサ（ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System））、ジャイロセンサ、車速センサ等の総称である。

カメラ２０７は、車両に搭載され、車両の周囲を撮影して得た撮影画像を、インターフェース部２０４を介して車載端末２００に送信する。

制御部２０１は、制御部２０１全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、制御部２０１を制御する制御プログラム等が予め記憶されているＲＯＭ（Read Only Memory）と、各種データを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）と、により構成されている。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部２０２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより各種機能を実現する。

制御部２０１は、推定自車位置情報を取得する。推定自車位置情報は、車載端末２００外の装置が生成したものであってもよいし、制御部２０１が生成したものであってもよい。推定自車位置情報は、例えば、Ｌｉｄａｒ２０５で計測した地物位置と、自動運転用の地図データの地物位置をマッチングして生成したり、内界センサ２０６で検出した情報と地図データに基づいて生成したり、これらの組み合わせにより生成することができる。

また、制御部２０１は、推定自車位置情報と、地図データで示される白線の位置情報に基づいて、自車両（Ｌｉｄａｒ２０５）から見た実際の白線位置を予測する。このとき、制御部２０１は、ある程度の余裕を持って、白線が含まれる白線予測範囲を算出・設定する。

ここで、図５を用いて、白線予測範囲の設定方法について具体的に説明する。図５における座標系等は次の通りである。
地図座標系：Ｘｍ，Ｙｍ
車両座標系：ＸＶ，ＹＶ
地図座標系における白線地図位置：ｍｘｍ，ｍｙｍ
車両座標系における白線予測位置：ｌｘｖ，ｌｙｖ
地図座標系における推定自車位置：ｘｍ，ｙｍ
地図座標系における推定自車方位角：Ψｍ
車両座標系とは、車両の位置を基準（原点）とする座標系である。

制御部２０１は、推定自車位置情報の示す推定自車位置に基づき、車両の進行方向（例えば、１０ｍ先）にある白線の位置情報の示す白線地図位置から、白線予測範囲を算出する。このとき、図５に示すように、車両Ｖが走行するレーンが左側の白線１と右側の白線２により区切られている場合であれば、白線１及び２それぞれについて白線予測範囲を算出する。

白線１と白線２とで白線予測範囲の算出方法は同様であるので、ここでは、白線１について白線予測範囲を算出する場合について説明する。まず、制御部２０１は、白線１地図位置と推定自車位置に基づいて白線１予測位置３０１（白線１についての白線予測位置）を算出する。白線予測位置は、次の（１）式で求められる。

次に、制御部２０１は、白線１予測位置３０１を基準に白線１予測範囲３１１を設定する。具体的には、白線１予測位置３０１を含む一定の範囲を白線１予測範囲３１１とする。そして、制御部２０１は、複数の点における反射強度を含む反射強度データＤから、白線１予測範囲３１１内の反射強度を示す白線１反射強度データ３２１を抽出する。

制御部２０１は、こうして抽出した反射強度データ３２１、３２２を、白線１地図位置及び白線２地図位置にそれぞれ対応する地物ＩＤと、反射強度データ３２１、３２２の抽出元である反射強度データＤと対応する照射強度データ、測定日時情報と対応付けてサーバ装置１００に送信する。なお、以下では、Ｌｉｄａｒ２０５が測定し、車載端末２００が記憶部２０２に記憶させた反射強度データＤ（Ｌｉｄａｒ２０５が測定した生データ又は生データを加工したデータであってもよい）を抽出前反射強度データＤと呼び、そのうち、白線予測範囲内で抽出した反射強度を示す反射強度データＤを抽出後反射強度データＤと呼ぶ場合がある。

ここで、図６を用いて、車載端末２００が反射強度データＤをサーバ装置１００に送信する際の送信データ５００のデータ構造について説明する。図６に示すように、送信データ５００は、基本情報部５１０、認識オブジェクト情報部５２０及び特有情報部５３０を含んで構成される。

基本情報部５１０は、ヘッダ５１１、車両メタデータ５１２、車両位置５１３を含んで構成される。ヘッダ５１１には、送信データのデータフォーマットのＶｅｒ（バージョン）や、タイムスタンプ（送信データ５００の送信時刻）が格納される。車両メタデータ５１２には、車載端末２００が搭載されている車両を識別する車両ＩＤ、車両サイズを示す情報、車両が搭載するセンサの種別（Ｌｉｄａｒ２０５やカメラ２０７）を示す情報が格納される。車両位置５１３には、車載端末２００が地物を認識した際の車両位置を示す情報が格納される。

認識オブジェクト情報部５２０は地物ＩＤ５２１を含んで構成される。地物ＩＤ５２１は、劣化情報の対象である地物を特定するＩＤ（例えば、白線１地図位置及び白線２地図位置にそれぞれ対応する地物ＩＤ）が格納される。サーバ装置１００や車載端末２００は、地物ＩＤに基づいて地物を特定する。

特有情報部５３０は、取得日時５３１、劣化情報５３２、天候情報５３３、センサ種別５３４を含んで構成される。劣化情報５３２には、抽出後反射強度データＤ及び照射強度データが格納される。取得日時５３１には、制御部２０１がＬｉｄａｒ２０５から反射強度データＤを受信した日時を示す測定日時情報が格納される。天候情報５３３には、制御部２０１がＬｉｄａｒ２０５から反射強度データＤを受信した際の天候（晴、雨、雪、霧等）を示す情報が格納される。天候情報は、例えば、カメラ２０７が撮影した画像等に基づいて制御部２０１が生成することとしても良いし、天候情報提供サーバから受信することとしてもよい。また、特有情報部５３０には、天候情報５３３に代えて又は加えて、路面の状態（濡れ、積雪有り等）を示す路面情報を含んでもよい。使用センサ種別５３４には、劣化情報５３２に格納するデータを測定したセンサ種別を示す情報が格納される。本実施例では、劣化情報５３２には抽出後反射強度データＤ及び照射強度データが格納されるため、使用センサ種別５３４には、Ｌｉｄａｒ２０５を示す情報が格納される。

［３．サーバ装置１００の構成］
次に、サーバ装置１００の構成について説明する。図２に示すように、サーバ装置１００は、大別して、制御部１０１、記憶部１０２、通信部１０３、表示部１０４及び操作部１０５を含んで構成されている。

記憶部１０２は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等により構成されており、ＯＳ、白線劣化判定プログラム、地図データ、車載端末２００から受信した送信データ５００及びその他各種データ等を記憶する。

通信部１０３は、車載端末２００との通信状態を制御する。

表示部１０４は、例えば、液晶ディスプレイ等により構成されており、文字や画像等の情報を表示する。

操作部１０５は、例えば、キーボード、マウス等により構成されており、オペレータからの操作指示を受け付け、その指示内容を指示信号として制御部１０１に出力する。

制御部１０１は、制御部１０１全体を制御するＣＰＵと、制御部１０１を制御する制御プログラム等が予め記憶されているＲＯＭと、各種データを一時的に格納するＲＡＭと、により構成されている。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部１０２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより各種機能を実現する。

制御部１０１は、一又は複数の車載端末２００それぞれから受信した複数の反射強度データＤに基づいて、白線の劣化状態を判定する。そして、制御部１０１は、劣化している地物が劣化していることを識別できるように、当該地物に対応する地図データを更新する。

［４．地図データ管理システムＳの動作例］
［４．１．反射強度データ処理時の動作例］
次に、図７のフローチャートを用いて、地図データ管理システムＳによる反射強度データ処理の動作例について説明する。なお、図７のフローチャートでは、一の車載端末２００が反射強度データＤを測定してサーバ装置１００に送信する流れについて説明しているが、地図データ管理システムＳに含まれる各車載端末２００について同様の処理が実行される。また、図７の車載端末２００のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理は、定期的に（例えば、所定時間毎に、及び／又は、車載端末２００が搭載された車両が所定距離移動する毎に）実行され、車載端末２００によるステップＳ１０５の処理を受けて、サーバ装置１００はステップＳ２０１〜ステップＳ２０２の処理を実行する。

まず、車載端末２００の制御部２０１は、推定自車位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、制御部２０１は、ステップＳ１０１の処理で取得した推定自車位置情報の示す推定自車位置に対応する地図データから、白線の位置情報を取得する（ステップＳ１０２）。このとき、制御部２０１は、上述したように、車両の進行方向にある白線の位置情報と地物ＩＤを取得する。

次に、制御部２０１は、推定自車位置情報の示す推定自車位置と白線の位置情報の示す白線地図位置から、白線予測範囲を算出・設定する（ステップＳ１０３）。

次に、制御部２０１は、Ｌｉｄａｒ２０５が測定した抽出前反射強度データＤのうち白線予測範囲内のものを抽出して、抽出後反射強度データＤを得る（ステップＳ１０４）。具体的には、制御部２０１は、まず、抽出前反射強度データＤと対応付けて記憶されている測定位置情報の測定位置と、Ｌｉｄａｒ２０５がレーザー光を照射する際の照射角（下向きの一定の角度）に基づいて、白線予測範囲を含む範囲にレーザー光を照射して測定した抽出前反射強度データＤを特定する。次いで、制御部１０１は、当該特定した抽出前反射強度データＤにおける白線予測範囲内の部分を抽出して抽出後反射強度データＤ２を得る。例えば、制御部１０１は、車両方向を基準とする白線予測範囲の方位角（θ1、θ2（図５参照）)に対応する部分を抽出する。

次に、制御部２０１は、送信データ５００を生成する（ステップＳ１０５）。このとき、劣化情報５３２には、ステップＳ１０４の処理で抽出した抽出後反射強度データＤが格納される。

次に、制御部２０１は、ステップＳ１０５の処理で生成した送信データ５００をサーバ装置１００に送信し（ステップＳ１０６）、反射強度データ送信時処理を終了する。

これに対して、サーバ装置１００の制御部１０１は、車載端末２００から送信データ５００を受信すると（ステップＳ２０１）、これを記憶部１０２に記憶させ（ステップＳ２０２）、反射強度データ送信時処理を終了する。これにより、サーバ装置１００の記憶部１０２には、複数の車載端末２００それぞれから送信された複数の抽出後反射強度データＤが蓄積されることとなる。

［４．２．劣化判定処理時の動作例］
次に、図８のフローチャートを用いて、サーバ装置１００による劣化判定処理の動作例について説明する。劣化判定処理は、例えば、オペレータ等から白線について劣化判定することの指示とともに、劣化判定すべき白線の地物ＩＤが指定された場合に実行される。

まず、サーバ装置１００の制御部１０１は、指定された地物ＩＤを取得する（ステップＳ２１１）。次いで、制御部１０１は、当該地物ＩＤを含む送信データ５００であって、且つ、測定日時が所定期間内（例えば、直近３ヶ月）である送信データ５００の劣化情報（抽出後反射強度データＤ）を記憶部１０２から取得する（ステップＳ２１２）。取得対象を測定日時が所定期間内の反射強度データＤに限定している理由は、あまりに古い反射強度データＤでは、現在の劣化状態を判定するのに適切でないからである。

次に、制御部１０１は、ステップＳ２１２の処理で抽出した抽出後反射強度データＤを補正する（ステップＳ２１３）。具体的には、測定日時情報又は天候情報（路面情報）の少なくとも何れか一方の情報を用いて反射強度データＤの補正を行う。Ｌｉｄａｒ２０５により測定される反射強度は、日光の影響や路面の状態の影響を受けるため測定日時や測定時の天候（路面状態）により異なる。例えば、同一の白線における反射強度であっても、明け方や夕暮れ時での反射強度と日中での反射強度は異なる。また、晴天時の反射強度と、曇りや雨、雪等の時の反射強度も異なる。これにより、測定時の時刻や天候（路面状態）による反射強度データ間の差を相殺して、適切に劣化判定を行うことができる。

次に、制御部１０１は、ステップＳ２１３の処理で補正した抽出後反射強度データＤの平均を算出し（ステップＳ２１４）、次いで、標準偏差を算出する（ステップＳ２１５）。なお、制御部１０１は、平均及び標準偏差を算出する場合、地物ＩＤ毎（図３（Ａ）、図４（Ａ）の例では、白線Ｗ１と白線Ｗ２毎）に抽出後反射強度データＤを処理する。また、図３（Ａ）、図４（Ａ）の例では、白線Ｗ１について５つの地点での反射強度が測定されているので、制御部１０１はそれぞれの地点での反射強度の平均及び標準偏差を算出する。

次に、制御部１０１は、ステップＳ２１４の処理で算出した平均が第１の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。このとき、制御部１０１は、平均が第１の閾値以下であると判定した場合には（ステップＳ２１６：ＹＥＳ）、指定された白線ついて「劣化あり」と判定し（ステップＳ２１８）、当該白線に対応する地図データについて「劣化あり」であることを示す情報を付加する更新を行い（ステップＳ２１９）、劣化判定処理を終了する。なお、制御部１０１は、ステップＳ２１８の処理で、指定された白線ついて「劣化あり」と判定することは、劣化した白線を特定することの一例である。一方、制御部１０１は、平均が第１の閾値以下ではないと判定した場合には（ステップＳ２１６：ＮＯ）、次いで、ステップＳ２１５の処理で算出した標準偏差が第２の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１７）。

このとき、制御部１０１は、標準偏差が第２の閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ２１７：ＹＥＳ）、指定された白線ついて「劣化あり」と判定し（ステップＳ２１８）、当該白線に対応する地図データについて「劣化あり」であることを示す情報を付加する更新を行い（ステップＳ２１９）、劣化判定処理を終了する。一方、制御部１０１は、標準偏差が第２の閾値以上ではないと判定した場合には（ステップＳ２１７：ＮＯ）、指定された白線ついて「劣化なし」と判定し（ステップＳ２２０）、劣化判定処理を終了する。

以上説明したように、本実施例における地図データ管理システムＳは、サーバ装置１００の制御部１０１が、車両（「移動体」の一例）が備えるＬｉｄａｒ２０５が照射した光を白線（「地物」の一例）が反射した反射光を受光することで測定された反射強度データＤを取得し、当該取得した反射強度データＤに基づいて劣化している白線を特定する。

したがって、本実施例の地図データ管理システムＳによれば、車両から取得する反射強度データＤを用いることで、劣化している白線を特定することができる。なお、白線の劣化判定を、車両に搭載したカメラで撮影した画像に基づいて行うことも考えられるが、夜間、逆光など明るさの変化、カメラ解像度などの制約があるため、適切に劣化判定を行うことは困難であり、本実施例のように反射強度データＤを用いた劣化判定の方が優位である。

また、制御部１０１は、反射強度データＤの測定日時を示す測定日時情報を更に取得し、測定日時情報に基づいて所定の期間に測定された反射強度データＤを選択し、当該選択した反射強度データＤに基づいて劣化している白線を特定する。したがって、所定の期間（例えば直近の数ヶ月間）を適切に設定することにより、白線の劣化判定に不適切な反射強度データＤを除いた反射強度データに基づいて劣化している白線を適切に特定することができる。

更に、制御部１０１は、光を反射した白線の位置を特定するための地物ＩＤを更に取得し、反射強度データＤ及び地物ＩＤに基づいて、劣化している白線を特定する。これにより、劣化している白線の位置も特定することができる。

更にまた、制御部１０１は、位置情報に基づいて、設定された白線予測範囲内で測定された抽出後反射強度データＤに基づいて、劣化している白線を特定する。これにより、白線以外で反射された光を示す反射強度データＤを除外して劣化判定を行うことができ、より高精度に白線について劣化判定を行うことができる。

更にまた、制御部１０１は、図８のステップＳ２１８の処理で「劣化あり」と判定した白線に対応する地図データを更新する（「劣化あり」であることを示す情報を付加する更新を行う）。これにより、劣化している白線を表す地図データに対して、劣化情報を反映させることができる。

更にまた、制御部１０１は、一又は複数の車両が備えるＬｉｄａｒが照射した光を白線が反射した反射光を受光して、当該一又は複数の車両のそれぞれにおいて測定された反射強度データＤを取得し、当該取得した複数の反射強度データＤに基づいて劣化している白線を特定する。したがって、本実施例の地図データ管理システムＳによれば、一又は複数の車両から取得する反射強度データＤを用いて、高精度に劣化している白線を特定することができる。

なお、本実施例では、劣化判定の対象の地物を白線として説明したが、反射強度に基づいて劣化判定を行うことが可能な全ての地物を劣化判定の対象とすることができる。

［５．変形例］
次に、本実施例の変形例について説明する。なお、以下に説明する変形例は適宜組み合わせることができる。

［５．１．第１変形例］
上記実施例では、劣化判定の対象である白線が実線である場合について説明したが、白線が破線である場合もある。また、白線はレーンを区切るためだけではなく、導流帯、文字、横断歩道等にも用いられている。更に、劣化判定の対象は白線のみならず、標識や看板等の地物も含めることができる。つまり、劣化判定の対象とする地物は様々な種別に分類することができる。そこで、地物の種類を示す地物種類情報を更に地物ＩＤと紐付けておくこととし、地物の種類によって反射強度データを用いて劣化判定をする際の閾値を変更することとしてもよい。

また、白線が破線である場合、白線がペイントされている部分毎に地物ＩＤを設定して、白線がペイントされていない部分については地物ＩＤを設定せずに劣化判定の対象から除外することとしてもよい。なお、導流帯、文字、横断歩道等は、白線の向きが車両の進行方向と平行でない場合もあるので、白線の種類毎に白線予測範囲の設定方法を定めておき（例えば、白線予測範囲の四隅の点の位置情報を地図データに記述しておき、車載装置２００の制御部２０１はそれに基づいて白線予測範囲を設定する）、劣化判定の対象となる白線の種類に応じて白線予測範囲を設定することとしてもよい。

［５．２．第２変形例］
上記実施例では、車載端末２００の制御部２０１は定期的に反射強度データＤをサーバ装置１００に送信することとしたが、これに加えて、制御部２０１は車載端末２００（自車両）が所定のエリア（例えば、サーバ装置１００から指定された測定エリア）内で測定した反射強度データＤのみを送信するという条件を加えることとしてもよい。これにより、例えば、サーバ装置１００が白線の劣化判定を行う必要のあるエリアを測定エリアとして指定することにより、白線の劣化判定を行う必要のないエリアで測定された反射強度データＤを受信しなくてすむ。これにより、車載端末２００とサーバ装置１００間の通信データ量の削減や、反射強度データＤを記憶するサーバ装置１００の記憶部１０２の記憶容量の節約、劣化判定に係る処理負荷の軽減を実現することができる。

また、サーバ装置１００の制御部１０１は、記憶部１０２に反射強度データＤとともに記憶させた位置情報を参照して、指定されたエリア（例えば、オペレータ等により指定された、白線の劣化判定を行う必要のあるエリア）で測定された反射強度データに基づいて、劣化している白線を特定することとしてもよい。これにより、劣化判定を行う必要のあるエリアを指定することにより、当該エリア内の白線についてのみ劣化判定を行うことができ、劣化判定を行う必要のないエリアについて劣化判定を行う場合よりも処理負担を軽減できる。

［５．３．第３変形例］
上記実施例では、Ｌｉｄａｒ２０５が車両のルーフ部分等に取り付けられ、一定の角度で下向きに車両の周囲に円を描くように一本の赤外線レーザー光Ｌを照射することとしたが、例えば、図９（Ａ）に示すように、Ｌｉｄａｒ２０５が車両の周囲に円を描くように複数本（図９（Ａ）では５本）の赤外線レーザー光Ｌをそれぞれ下向き方向の照射角度を異ならせて照射することとしてもよい。これにより、図９（Ｂ）に示すように、一度に、車両の進行方向に沿って反射強度データＤを測定することができる。また、上記実施例のように、一本の赤外線レーザー光Ｌを照射して反射強度データＤを測定するということを車両Ｖが所定の距離移動する度に行い、それらを組み合わせることにより、図９で示した例と同様に、車両の進行方向に沿って反射強度データＤを得ることができる。

また、第１変形例でも説明したが、図１０（Ａ）に示すように、白線が破線である場合に、白線がペイントされていない部分は、白線の劣化がそもそも発生しないことから劣化判定の対象から外すことが好ましい。そこで、サーバ装置１００の制御部１０１は、上述したように車両Ｖの進行方向に沿って測定された反射強度データＤに基づいて、白線がペイントされている部分（ペイントエリア）を有効エリア、白線がペイントされていない部分（非ペイントエリア）を無効エリアとして切り分け、有効エリアに対応する反射強度のみに基づいて劣化判定を行うこととしてもよい。具体的には、図１０（Ａ）、（Ｂ）に示すように、破線の白線について車両Ｖの進行方向に沿って測定された反射強度データＤの示す反射強度は、大別して、ペイントエリアで高い値となり、非ペイントエリアで低い値となることから、閾値を設定して、反射強度が閾値以上であれば有効エリア、それ以外は無効エリアとして切り分ける。これにより、第１変形例で説明したように、破線である白線のペイントエリア毎に地物ＩＤを設定することなく、実線である白線と同様に所定の距離毎に地物ＩＤを設定することができ、且つ、非ペイントエリアについて劣化判定を行わないようにすることができる。なお、このペイントエリア（有効エリア）と非ペイントエリア（無効エリア）を切り分ける手法は、破線の白線以外にも、ペイントエリアと非ペイントエリアで構成される導流帯、文字、横断歩道等の劣化判定に採用してもよい。

［５．４．第４変形例］
上記実施例では、予め白線予測範囲を算出して、そこに含まれる反射強度データＤは、白線で反射した光によるものとして処理を行っている。すなわち、車載端末２００がサーバ装置１００に送信する抽出後反射強度データＤは、白線での反射強度を示すデータであることが保証されていた。第４変形例では、車載端末２００は、Ｌｉｄａｒ２０５から受信した抽出前反射強度データＤを、測定位置情報及び測定日時情報と対応付けてサーバ装置１００に送信することとする。そして、サーバ装置１００の制御部１０１は、当該抽出前反射強度データＤの示す反射強度の分布と、車両が走行するレーンを区切る白線の位置関係から白線による反射に基づく反射強度を特定し、当該特定した反射強度に基づいて、劣化判定を行うこととする。そして、劣化判定により地物が劣化していると判定した場合には、反射強度データＤと対応する測定位置情報と、Ｌｉｄａｒ２０５がレーザー光Ｌを照射する照射角度を示す情報との組み合わせにより、劣化している白線の位置を特定することとしてもよい。これにより、Ｌｉｄａｒ２０５が測定した抽出前反射強度データＤから、白線の劣化判定に用いる部分を抽出する処理、白線の地図位置の取得処理に掛かる車載端末２００の処理負担を軽減することができる。また、第４変形例では、記憶部２０２に記憶されている地図データに白線の位置情報を持たせなくても、サーバ装置１００において白線の劣化判定を行うことが可能となる。

［５．５．第５変形例］
送信データ５００の劣化情報５３２に、抽出後反射強度データＤ及び照射強度データに代えて、反射率（照射強度データに対する抽出後反射強度データＤの割合）を格納することとしてもよい。この場合、取得日時５３１には、反射率の基となる抽出後反射強度データＤを測定した日時を格納する。サーバ１００の制御部１０１は、車載端末２００から受信した抽出後反射強度データＤ及び照射強度データ、又は、反射率（以下、「抽出後反射強度データＤ及び照射強度データ、又は、反射率」をまとめて「反射強度データＤ等」という場合がある）に基づいて、地物の劣化レベル（例えば、１０段階のレベル）や劣化種別（例えば、塗料の部分剥離、塗料のかすれ、汚れ付着）を判定することとしてもよい。このとき、制御部１０１は、カメラ２０７が撮影した撮影画像を車載端末２００から受信して、当該撮影画像、又は、反射強度データＤ等の少なくとも何れか一方に基づいて、地物の劣化レベルや劣化種別を判定することとしてもよい。例えば、制御部１０１は反射強度データＤ等を統計処理して判定したり、撮影画像を解析して判定したり、両者を組み合わせて判定したりしてもよい。なお、車載端末２００から撮影画像を受信する場合、例えば、送信データ５００の劣化情報５３２に撮影画像を含ませたり、別途、撮影画像用の領域を設けたりしてもよく、このような場合、取得日時５３１には、撮影画像の撮影日時が格納されるとともに、使用センサ種別５３４にはカメラ２０７を示す情報が格納される。そして、制御部１０１は、判定した地物の劣化レベルや劣化種別を地図データに反映することとする。次に、図１１を用いて記憶部１０２に記憶される地図データのデータ構造（特に地物である白線（「区画線」という場合がある）に関する劣化情報を保持する地図データのデータ構造）について説明する。

図１１に示すように、地図データ６００は、地物ＩＤ（区画線ＩＤ）６０１、位置６０２、線幅６０３、所属リンク６０４、線の種別６０５、劣化情報取得日（時）６０６、劣化情報６０７及び劣化種別６０８を含む。地図データ６００は、サーバ装置１００、車載端末２００又は他の情報処理装置が、位置６０２により特定される地物が劣化しているかどうかを劣化情報６０７に基づいて判定する処理に用いられる。地物ＩＤ（区画線ＩＤ）６０１には、区画線を識別するＩＤが格納され、サーバ装置１００や車載端末２００が地物（区画線）を特定する際に用いられる。位置６０２には、区画線の位置を示す緯度・経度情報が格納される。なお、区画線の中央を通る長手方向の線を構成する複数の点のそれぞれについて位置を示す緯度・経度情報を格納することとしてもよい。線幅６０３には、区画線の短手方向の長さ情報が格納される。線の種別６０５には、区画線の種別（破線、実線など）を示す情報が格納される。

劣化情報取得日（時）６０６には、劣化情報６０７に格納される劣化レベルを取得（判定）した日付が格納される。劣化情報６０７には、区画線の劣化レベルが格納される。劣化種別６０８には、劣化の種別を示す情報が格納される。劣化情報取得日（時）６０６については、劣化レベルを判定した日付に代えて、劣化レベルの判定に用いた反射強度データＤ等の測定日時又はこれから求まる日付又は日時（劣化レベルの判定を、一定の期間に測定された反射強度データＤ等に基づいて行った場合には、当該一定の期間を代表する日付又は日時）を格納してもよい。例えば、一日に大量の反射強度データＤ等を受信している場合などは、ステップＳ２１２の所定期間を処理日の前日などの一日にしてもよく、その場合、その日付（処理日の前日の日付）を格納する。また、所定期間を○年○月○日の午前１０時〜午前１１時などにしてもよく、その場合、劣化情報取得日（時）６０６に○年○月○日の午前１０時（又は午前１１時）を格納することとしてもよい。なお、地図データ６００のデータ構造の例として上記のものを示したが、対象が白線の場合には、上記以外にもさらに、再帰性反射材が塗布されているか否かや、降雨時に水溜りになりやすいか否か、などを示す情報を追加しても良い。

制御部１０１は、同一の地物について劣化レベル及び劣化種別を判定する度に、当該地物を特定する地物ＩＤ６０１又は位置６０２と対応付けて、劣化レベル及び劣化種別を判定した日時を示す情報を格納した劣化情報取得日（時）６０６と、劣化レベルを格納した劣化情報６０７と、劣化種別を示す情報を格納した劣化種別６０８と、を履歴情報として地図データ６００に保持してもよい。履歴情報は、地物の劣化の進行状況を予測するために利用することができる。また、地物の劣化が地物の修復無しに回復した場合には、劣化種別が汚れ付着であったと判定することもできる。

［５．６．第６変形例］
第５変形例では、サーバ装置１００の制御部１０１が車載端末２００から受信した反射強度データＤ等や撮影画像に基づいて、地物の劣化レベルや劣化種別を判定することとしたが、車載端末２００の制御部２０１が反射強度データＤ等に基づいて、地物の劣化レベルや劣化種別を判定し、判定結果を送信データ５００に含めてサーバ装置１００に送信することとしてもよい。そして、第６変形例における送信データ５００においては、取得日時５３１に劣化レベルを判定した日時を格納する（または、劣化レベルの判定に用いた反射強度データＤ等の測定時期を特定する日付又は日時を格納してもよい）。また、劣化情報５３２に制御部２０１が判定した劣化レベルを格納することとする（但し、この場合も反射強度データＤ等を送信データ５００に含めることが好ましい）。更に、図１２に示すように、送信データ５００の特有情報部５３０に劣化種別５３５を設け、劣化種別を示す情報を格納する。更に、天候情報５３３には、劣化レベルの判定に用いた反射強度データＤを測定した際の天候又は路面状態を特定する情報を格納してもよい。更に、Ｌｉｄａｒ２０５が測定した反射強度データＤ等とカメラ２０７が撮影した撮影画像の双方に基づいて地物の劣化レベルや劣化種別を判定した場合には、送信データ５００の使用センサ種別５３４にＬｉｄａｒ２０５及びカメラ２０７を示す情報を格納する。なお、車載端末２００は、その他のセンサで測定したデータに基づいて地物の劣化レベルや劣化種別を判定した場合には、送信データ５００の使用センサ種別５３４に当該その他のセンサを示す情報を格納する。

一方、サーバ装置１００の制御部１０１は、送信データ５００の取得日時５３１に格納された情報を、地図データ６００の劣化情報取得日（時）６０６に格納する。また、制御部１０１は、送信データ５００の劣化情報５３２に格納された劣化レベルを、地図データ６００の劣化情報６０７に格納する。更に、制御部１０１は、送信データ５００の劣化種別５３５に格納された情報を、地図データ６００の劣化種別６０８に格納する。なお、制御部１０１は、同一の地物ＩＤ（区画線ＩＤ）を含む送信データ５００を受信する度に、当該地物ＩＤと対応付けて、取得日時５３１に格納された情報を格納した劣化情報取得日（時）６０６、劣化情報５３２に格納された劣化レベルを格納した劣化情報６０７及び劣化種別５３５に格納された情報を格納した劣化種別６０８を履歴情報として地図データ６００に保持してもよい。履歴情報は、地物の劣化の進行状況を予測するために利用することができる。また、地物の劣化が地物の修復無しに回復した場合には、劣化種別が汚れ付着であったと判定することもできる。

［５．７．第７変形例］
第７変形例は第５変形例の変形例である。第７変形例における地図データ６００の劣化情報６０７には、送信データ５００の劣化情報５３２に格納された反射強度データＤ等を格納することとしてもよい。すなわち、サーバ装置１００の制御部１０１は、劣化レベル及び劣化種別を判定せずに、車両端末２００から受信した送信データ５００における劣化情報５３２に格納された反射強度データＤ等を格納するとともに、送信データ５００の取得日時５３１に格納された測定日時を地図データ６００の劣化情報取得日（時）６０６に格納することとしてもよい。また、この場合も、同一の地物ＩＤ（区画線ＩＤ）を含む送信データ５００を受信する度に、当該地物ＩＤと対応付けて、取得日時５３１に格納された情報を格納した劣化情報取得日（時）６０６、劣化情報５３２に格納された反射強度データＤ等を格納した劣化情報６０７を履歴情報として地図データ６００に保持してもよい。履歴情報は、地物の劣化の進行状況を予測するために利用することができる。また、地物の劣化が地物の修復無しに回復した場合には、劣化種別が汚れ付着であったと判定することもできる。

１ 地図データ
１Ａ 位置情報
１Ｂ 劣化情報
Ｓ 地図データ管理システム
１００ サーバ装置
１０１ 制御部
１０２ 記憶部
１０３ 通信部
１０４ 表示部
１０５ 操作部
２００ 車載端末
２０１ 制御部
２０２ 記憶部
２０３ 通信部
２０４ インターフェース部
２０５ Ｌｉｄａｒ
２０６ 内界センサ
２０７ カメラ

請求項１に記載の発明は、地物に照射されたレーザ光の反射光に基づく劣化情報に基づき当該地物の劣化状態を判定する情報処理装置によって用いられる、当該地物に関するデータ構造であって、前記地物の位置を示す位置情報と、前記位置情報が示す位置に対応する前記反射光の反射強度を含む劣化情報と、を含むデータ構造である。
請求項６に記載の発明は、地物に照射されたレーザ光の反射光の強度に関する反射情報を取得する取得部と、前記反射情報に基づき前記地物の劣化状態を判定する判定部と、を備える情報処理装置である。

Claims (11)

1. 地物の位置を示す位置情報と、前記地物の劣化状態に関する劣化情報と、を関連付けて含む地図データのデータ構造であって、
   情報処理装置が、前記位置情報により特定される前記地物が劣化しているかどうかを前記劣化情報に基づいて判定する処理に用いられる、前記地図データのデータ構造。
2. 請求項１に記載のデータ構造であって、
   前記劣化情報は、前記地物に対して照射された照射光の強度に対する、当該照射光による反射光の強度である反射率を示す情報であることを特徴とするデータ構造。
3. 請求項１に記載のデータ構造であって、
   前記劣化情報は、前記地物に対して照射された照射光の強度、及び、当該照射光による反射光の強度を示す情報であることを特徴とするデータ構造。
4. 請求項１に記載のデータ構造であって、
   前記劣化情報は、前記地物に対して照射された照射光の強度に対する、当該照射光による反射光の強度である反射率、又は、前記照射光の強度及び前記反射光の強度、に基づいて判定された劣化レベルを示す情報であることを特徴とするデータ構造。
5. 請求項４に記載のデータ構造であって、
   前記劣化レベルが判定された時期を特定する情報を更に含むことを特徴とするデータ構造。
6. 請求項５に記載のデータ構造であって、
   前記位置情報と関連付けて、前記劣化レベルを示す劣化情報と、当該劣化レベルが判定された時期を特定する情報とを、履歴情報として含むことを特徴とする含むデータ構造。
7. 請求項１乃至６の何れか一項に記載のデータ構造であって、
   前記地物の劣化種別を特定する劣化種別情報を更に含むことを特徴とするデータ構造。
8. 請求項７に記載のデータ構造であって、
   前記劣化種別が判定された時期を特定する情報を更に含むことを特徴とするデータ構造。
9. 請求項８に記載のデータ構造であって、
   前記地物の劣化種別は、塗料の部分剥離、塗料のかすれ又は汚れ付着の少なくとも何れかを含むことを特徴とするデータ構造。
10. 請求項８又は９に記載のデータ構造であって、
    前記位置情報と関連付けて、前記劣化種別を示す劣化種別情報と、当該劣化種別が判定された時期を特定する情報とを、履歴情報として含むことを特徴とする含むデータ構造。
11. 請求項１乃至１０の何れか一項に記載のデータ構造であって、
    前記地物は区画線であることを特徴とするデータ構造。