WO2023139935A1

WO2023139935A1 - 演算装置、自己位置推定装置、地図情報生成方法

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Publication number: WO2023139935A1
Application number: PCT/JP2022/044066
Authority: WO
Inventors: 盛彦坂野; 秀行粂; 茂規早瀬; 竜彦門司
Original assignee: Hitachi Astemo Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2022-01-21
Filing date: 2022-11-29
Publication date: 2023-07-27
Anticipated expiration: 2024-07-21
Also published as: US20250052594A1; DE112022005296T5; JP7781656B2; JP2023106980A

Abstract

演算装置は、車両に搭載され周囲環境を計測するセンサが出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図を格納する記憶部と、車両に搭載されたセンサの出力に基づき車両の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部と、センサ情報および運動情報に基づいて、参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図を生成する周辺地図生成部と、周辺地図から重複しないそれぞれの領域である部分地図を抽出する部分地図抽出部と、部分地図のそれぞれを参照座標系における地図である変換部分地図に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する部分地図同士の座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータを算出するギャップパラメータ算出部と、を備え、部分地図抽出部は、参照地図とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな前記部分地図を生成する。

Description

演算装置、自己位置推定装置、地図情報生成方法

　本発明は、演算装置、自己位置推定装置、および地図情報生成方法に関する。

　自動運転システムや運転支援システムの適用範囲を拡大するためには、自己位置推定に基づく地図からの情報取得が重要である。しかしながら、高速道路においては、運転支援システム用の地図が整備されているが、一般道や自宅周辺などの住宅街における地図整備の目途はたっていない。したがって、地図を自己生成し、自己位置推定できる技術が求められる。特許文献１には、車両に搭載された外界センサから、前記車両の外部にある物標の位置情報を取得し、前記物標の位置情報に基づく前記車両の第１移動量を取得する第１取得部と、前記車両のオドメトリ情報に基づいて前記車両の第２移動量を取得する第２取得部と、前記物標の位置情報と、前記第１移動量と、前記第２移動量とに基づいて、前記車両が走行した場所の地図情報を作成する作成部と、を備える地図作成装置が開示されている。

特開２０２１－１２８２０７号公報

　特許文献１に記載されている発明では、複数の地図を物標の位置情報が整合するように接合するが、複数の地図同士を矛盾なく高精度につなぎ合わせることは困難である。そのため特許文献１に記載されている発明では、地図の領域が広がるほど精度の維持が困難である。

　本発明の第１の態様による演算装置は、車両に搭載され周囲環境を計測するセンサが出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図を格納する記憶部と、前記車両に搭載されたセンサの出力に基づき前記車両の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部と、前記センサ情報および前記運動情報に基づいて、前記参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図を生成する周辺地図生成部と、前記周辺地図から重複しないそれぞれの領域である部分地図を抽出する部分地図抽出部と、前記部分地図のそれぞれを前記参照座標系における地図である変換部分地図に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する前記部分地図同士の前記座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータを算出するギャップパラメータ算出部と、を備え、前記部分地図抽出部は、前記参照地図とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな部分地図を生成する。
　本発明の第２の態様による自己位置推定装置は、適用する座標変換パラメータが異なる変換部分地図の集合である部分地図群と、少なくとも隣接する前記変換部分地図同士における前記座標変換パラメータの相関に関する情報を含むギャップパラメータと、が格納される記憶部を備え、前記座標変換パラメータは、前記変換部分地図が採用する第１座標系に前記第１座標系とは異なる第２座標系から変換するためのパラメータであり、いずれの前記変換部分地図も、あらかじめ作成された前記第１座標系の地図である参照地図とのずれ量が所定の閾値以下であり、車両に搭載されるセンサの出力に基づき前記変換部分地図における前記車両の位置を特定する自己位置推定部と、前記自己位置推定部が推定する前記車両の位置が、隣接する２つの前記変換部分地図の境界に近づくと、前記２つの前記変換部分地図に関する前記ギャップパラメータに基づいて前記２つの前記変換部分地図の相対位置を修正し、前記２つの前記変換部分地図が連続した連続地図を生成する連続地図生成部と、を備える。
　本発明の第３の態様による地図情報生成方法は、車両に搭載され周囲環境を計測するセンサが出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部、あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図を格納する記憶部、および前記車両に搭載されたセンサの出力に基づき前記車両の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部とを備える演算装置が実行する地図情報生成方法であって、前記センサ情報および前記運動情報に基づいて、前記参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図を生成する生成ステップと、前記周辺地図から重複しないそれぞれの領域である部分地図を抽出する抽出ステップと、前記部分地図のそれぞれを前記参照座標系における地図である変換部分地図に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する前記部分地図同士の前記座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータを算出する算出ステップと、を含み、前記生成ステップでは、前記参照地図とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな前記部分地図を生成する。

　本発明によれば、領域の広さによらず誤差が一定以下の地図を作成できる。

車載装置を搭載する車両の構成を示すブロック図車載装置の機能構成図作成フェーズにおける車載装置の処理の概要を示す図利用フェーズにおける車載装置の処理の概要を示す図参照地図１８１、周辺地図、部分地図、変換部分地図、および部分地図群の関係を示す図未確定領域および未確定変換部分地図の説明を示す図地図生成部による処理を示すフローチャート周辺地図の例を示す図参照地図と周辺地図の誤差の一例を示す図参照地図と部分地図との照合の一例を示す図部分地図群の一例を示す図部分地図群の別の一例を示す図連続地図生成部の動作を示す図連続地図生成部による生成結果の一例を示す図第２の実施の形態における位置推定システムの概要構成図

―第１の実施の形態―
　以下、図１～図１４を参照して、本発明にかかる演算装置および自己位置推定装置である車載装置の第１の実施の形態を説明する。

　図１は、車載装置１０１を搭載する車両１００の構成を示すブロック図である。車両１００は、自己位置推定システム１０と、車両制御装置１９０と、操舵装置１９１と、駆動装置１９２と、制動装置１９３とを備える。自己位置推定システム１０は、カメラ１２１と、ＬｉＤＡＲ１２５と、ＧＮＳＳ１２６と、車速センサ１６１と、舵角センサ１６２と、インタフェース１７１と、参照地図１８１を格納する参照地図記憶部１８１Ｋと、車載装置１０１と、通信装置１８２と、表示装置１８３とを備える。車載装置１０１は、信号線で接続される、カメラ１２１、ＬｉＤＡＲ１２５、ＧＮＳＳ１２６、車速センサ１６１、舵角センサ１６２、インタフェース１７１、および参照地図１８１から各種データを取得する。

　車載装置１０１は、たとえばＥＣＵ（Electronic　Control　Unit；電子制御装置）である。車載装置１０１は、ＣＰＵ１１０と、ＲＯＭ１１１と、ＲＡＭ１１２と、記憶部１１３と、通信モジュール１１４と、を備える。ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１１１から各種プログラムをＲＡＭ１１２に展開して実行することにより、後述する機能を実現する。ただし車載装置１０１は、ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１１１、およびＲＡＭ１１２の組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）や特定用途向け集積回路であるＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）を用いて後述する機能を実現してもよい。また車載装置１０１は、ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１１１、およびＲＡＭ１１２の組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１１１、ＲＡＭ１１２とＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。

　ＲＡＭ１１２は読み書き可能な記憶領域であり、車載装置１０１の主記憶装置として動作する。ＲＡＭ１１２には、前述したプログラムの展開に用いられ、後述する周辺地図１４１、ギャップパラメータ１４２、部分地図１４３が格納される。ＲＯＭ１１１は、読み取り専用の記憶領域であり、後述するプログラムが格納される。このプログラムはＲＡＭ１１２で展開されて、ＣＰＵ１１０により実行される。ＣＰＵ１１０は中央演算装置である。記憶部１１３は、不揮発性の記憶装置であり、車載装置１０１の補助記憶装置として動作する。通信モジュール１１４は、自己位置推定システム１０が採用する通信規格、たとえばＩＥＥＥ８０２．３やＣＡＮ（登録商標）に対応する通信モジュールである。車載装置１０１は、通信モジュール１１４を介して他の装置と情報を授受する。

　カメラ１２１は、例えば、車両１００の例えば車室内フロントガラスの手前に取り付けられ、車両１００の前方を撮影する。カメラ１２１と車両１００との位置関係および姿勢関係は、後述するように、センサパラメータ１４０としてＲＯＭ１１１に格納される。カメラ１２１の取り付け方は、上述の方法に限らず、他の取り付け方でもよい。また、カメラ１２１は車両１００に複数備えられてもよい。ＬｉＤＡＲ１２５は、車両１００に搭載され、車両１００の周囲を観測する。ＬｉＤＡＲ１２５と車両１００の位置姿勢関係は、センサパラメータ１４０としてＲＯＭ１１１に格納される。

　カメラ１２１は、レンズおよび撮像素子を備える。カメラの特性、たとえばレンズの歪みを示すパラメータであるレンズ歪み係数、光軸中心、焦点距離、撮像素子の画素数および寸法などの内部パラメータ、および車両１００とカメラ１２１との位置や姿勢の関係などの外部パラメータは、センサパラメータ１４０としてＲＯＭ１１１に格納される。なお、カメラ１２１、ＬｉＤＡＲ１２５の各センサと車両１００の位置姿勢関係は、車載装置１０１において、撮影画像、車速センサ１６１、舵角センサ１６２を用いて、ＣＰＵ１１０で推定してもよい。

　ＬｉＤＡＲ１２５は、光を用いた物体検出および距離測定を行うＬｉＤＡＲ装置（light detection and ranging；ＬｉＤＡＲ）である。ＬｉＤＡＲ１２５を構成する各センサに固有の情報は前述のセンサパラメータ１４０としてＲＯＭ１１１に格納される。ＧＮＳＳ１２６は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を構成する受信機である。ＧＮＳＳ１２６は、ＧＮＳＳを構成する複数の衛星から電波を受信し、その電波に含まれる信号を解析することで車両１００の位置、すなわち緯度と経度の組み合わせ（以下、「緯度経度」と呼ぶ）を算出して車載装置１０１に出力する。

　車速センサ１６１および舵角センサ１６２はそれぞれ、車載装置１０１が搭載された車両１００の車速と舵角を測定し車載装置１０１に出力する。車載装置１０１は、車速センサ１６１および舵角センサ１６３の出力を用いて公知のデッドレコニング技術によって、車載装置１０１が搭載された車両の移動量および移動方向を算出する。インタフェース１７１は、例えば、ユーザからの指示入力を受け付けるＧＵＩである。また、その他の情報をその他の形でやり取りしてもよい。

　参照地図１８１は、あらかじめ作成された地図、たとえばカーナビゲーションシステム用の地図である。参照地図１８１には、緯度経度と紐づけられたノードとリンクを用いた道路網情報が格納される。ノードは道路上の交差点や分岐等に対応して設定される点であり、リンクは道路に沿って並んだ２つのノード間を結んだ線である。参照地図１８１にはたとえば、レーン中心線の位置、レーン幅、レーン数、道路境界位置、停止線位置、信号位置などの情報が含まれる。ただし、これらの精度は一般的なカーナビゲーション用の地図に準拠したものであり、例えば各地物について１σ２ｍ程度の誤差を有する。したがって、この地図単体では自動運転や先進運転支援システム（以下では「ＡＤ／ＡＤＡＳ」と呼ぶ）を実現するには精度が不足している。大まかな傾向として、参照地図１８１は局所的な精度は必ずしも高くないが、広域的においても局所と同程度の安定的な精度を有する。

　本実施の形態では、説明を簡略化するために参照地図１８１は平面直交座標系を採用する。ただし計算の複雑化を許容すれば、参照地図１８１は緯度経度座標系を採用してもよい。参照地図１８１が採用する座標系を「参照座標系」や「第１座標系」と呼ぶ。たとえば参照座標系は、あらかじめ定めた緯度と経度の地点を原点、北方向をＸ軸、東方向をＹ軸、重力方向をＺ軸と定める。

　通信装置１８２は、車両１００の外部の機器と車載装置１０１とが無線で情報を授受するために用いられる。たとえば、ユーザが車両１００の外にいるときに、ユーザが身に着けている携帯端末と通信することで情報を授受する。通信装置１８２が通信を行う対象はユーザの携帯端末に限定されない。表示装置１８３はたとえば液晶ディスプレイであり、車載装置１０１から出力される情報が表示される。

　車両制御装置１９０は、車載装置１０１から出力される車両１００の自己位置に基づいて、操舵装置１９１、駆動装置１９２、および制動装置１９３を制御する。操舵装置１９１は、車両１００のステアリングを操作する。駆動装置１９２は、車両１００に駆動力を与える。駆動装置１９２はたとえば、車両１００が備えるエンジンの目標回転数を増加させることにより車両１００の駆動力を増加させる。制動装置１９３は、車両１００に制動力を与える。

　図２は、車載装置１０１の機能構成図である。ＣＰＵ１１０は、プログラムを読み込んで実行することにより、オドメトリ推定部１３１、車両概略位置推定部１３２、ランドマーク検出部１３３、周辺地図生成部１３４、部分地図抽出部１３５、部分地図照合部１３６、ギャップパラメータ算出部１３７、自己位置推定部１３８、連続地図生成部１３９、として動作する。ＲＡＭ１１２には、周辺地図１４１、ギャップパラメータ１４２、部分地図１４３、および変換部分地図１４４が格納される。記憶部１１３には部分地図群１５１、およびギャップパラメータ１４２が格納される。

　周辺地図１４１、ギャップパラメータ１４２、部分地図１４３、変換部分地図１４４、および部分地図群１５１は、後述する手順で作成される。以下では、車載装置１０１の動作を便宜的に「作成フェーズ」と「利用フェーズ」に分けて説明する。部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２は、作成フェーズにおいて作成されて記憶部１１３に格納され、利用フェーズにおいて記憶部１１３から読みだされて利用される。作成フェーズと利用フェーズの詳細は後述する。

　ＲＯＭ１１１にはさらに、センサパラメータ１４０が格納される。センサパラメータ１４０は、カメラ１２１と、ＬｉＤＡＲ１２５と、ＧＮＳＳ１２６それぞれと車両１００との位置姿勢関係、および、各センサ固有の情報を格納する。カメラ１２１に関しては、レンズ歪み係数、光軸中心、焦点距離、撮像素子の画素数および寸法、他外界センサの場合も各センサに応じた固有の情報を格納する。

　図３は、作成フェーズにおける車載装置１０１の処理の概要を示す図である。以下では、図３に示すセンサ情報取得部２０１、オドメトリ情報取得部２０２、位置情報取得部２０３、ランドマーク検出部１３３、オドメトリ推定部１３１、車両概略位置推定部１３２、周辺地図生成部１３４、部分地図照合部１３６、およびギャップパラメータ算出部１３７をまとめて「地図生成部」２５０とも呼ぶ。図３に示す処理は車両１００の走行中に繰り返し実行される。以下では、繰り返し実行される図３に示す処理の１回の期間を「処理周期」と呼ぶ。

　地図生成部２５０は、自車に搭載されたセンサであるカメラ１２１およびＬｉＤＡＲ１２５によるセンシング情報と、参照地図１８１の情報とを用いて、ＡＤ／ＡＤＡＳにも利用できる地図を生成する。地図生成部２５０は、各時刻に観測されるセンサ情報を、車両運動を考慮しつつ時系列的に合成することで地図を自己生成する。地図生成部２５０はさらに、部分地図照合部１３６、ギャップパラメータ算出部１３７を用いて、生成した地図と参照地図１８１の情報とを重ね合わせて、双方の情報を参照できるようにすることで、ＡＤ／ＡＤＡＳ用の地図を生成する。すなわち地図生成部２５０は、車両１００が一度走行して得られた情報を用いて、センシング情報と参照地図１８１の情報の双方が参照できるＡＤ／ＡＤＡＳ用の地図を生成する。図３に示す各構成の処理は次のとおりである。

　センサ情報取得部２０１は、各外界センサから出力される信号を取得する。具体的にはセンサ情報取得部２０１は、カメラ１２１からは画像情報を取得し、ＬｉＤＡＲ１２５からは点群座標および反射強度を取得する。カメラ１２１は、連続して高い頻度、たとえば毎秒３０回での撮影を行う。ＬｉＤＡＲ１２５は、センサごとに信号を一定の頻度で受信する。センサ情報取得部２０１は、これらの画像や信号を高い頻度、たとえば３３ミリ秒ごとに受信し、ランドマーク検出部１３３に出力する。

　オドメトリ情報取得部２０２は、車速センサ１６１および舵角センサ１６２から出力されるオドメトリ推定に関わる速度や舵角などの信号を取得する。オドメトリ情報取得部２０２は、これらを連続して高い頻度で受信し、オドメトリ推定部１３１に出力する。位置情報取得部２０３は、ＧＮＳＳ１２６から出力される車両１００の現在位置を表す緯度経度情報を取得する。位置情報取得部２０３は、情報を取得するたびに車両概略位置推定部１３２にその情報を出力する。

　ランドマーク検出部１３３は、センサ情報取得部２０１の出力、およびＲＯＭ１１１に格納されるセンサパラメータ１４０を用いてランドマークを検出する。ランドマークとはセンサにより識別可能な特徴を有する特徴であり、たとえば路面ペイントの１種であるレーンマークや、停止線、横断歩道や、そのほか規制表示、レーンマークであらわされない道路境界、縁石、ガードレール、建物の壁、交通信号等などである。本実施の形態では、移動体である車両や人間はランドマークに含めない。

　ランドマーク検出部１３３は、まず、カメラ１２１、ＬｉＤＡＲ１２５から入力される情報に基づき、車両１００の周辺に存在する路面上のランドマーク、すなわちセンサにより識別可能な特徴を有する路面上の特徴を認識する。認識手段は、公知の様々な手法を用いることができる。たとえば、事前の学習により得られたパラメータと、公知の分類器を実現するニューラルネットワークとを用いて、ランドマークを検出できる。ランドマーク情報は、画素単位で得られてもよいし、物体としてグルーピングされて得られてもよい。ランドマークは認識により、識別された具体的な物標、たとえばレーンマーク、横断歩道、および停止線のいずれかに識別されている必要がある。

　次にランドマーク検出部１３３は、ここで得られたランドマーク情報に基づき、ランドマークを表現する点群を生成する。この点群は二次元でもよいし三次元でもよい。ランドマーク検出部１３３はカメラ１２１が撮影して得られる画像を用いる場合は、路面上の座標値については、センサパラメータ１４０に含まれるカメラ１２１に関する情報を用いて、路面上での距離を求めることができ、この路面上での距離情報から路面上の座標値を計算できる。路面外の座標値の算出は、公知のＶＳＬＡＭ（Visual Simultaneous Localization and Mapping）技術によって実現できる。ランドマーク検出部１３３は、これを用いてランドマークが存在する画素、またはグルーピングされた対象について、対応する二次元座標を点群として周辺地図生成部１３４に出力する。

　ランドマーク検出部１３３は、ＬｉＤＡＲ１２５の出力を用いる場合は、ＬｉＤＡＲ１２５が備えるセンサの特性から出力には点群が含まれており、その点群を用いて認識処理を行っているので、特別な処理を経ることなくランドマークに紐づいた点群情報が得られる。またランドマーク検出部１３３が算出する各ランドマークの座標は、各センサ座標系における観測値であり、センサからの相対座標値である。また、ランドマークとして認識のラベルを付与することはできなかったものの、点群としては取得できた情報についてもランドマークとして、周辺地図生成部１３４に出力する。この点群は、ＡＤ／ＡＤＡＳに直接は利用しないが、後述の自己位置推定部１３８において、自己位置推定用の特徴として活用する。

　オドメトリ推定部１３１は、車速センサ１６１および舵角センサ１６２から入力され、オドメトリ情報取得部２０２から送信される車両の速度および舵角を用いて、車両運動を推定する。オドメトリ推定部１３１はたとえば、公知のデッドレコニングを用いてもよいし、公知のカルマンフィルタ等を併用してもよい。またオドメトリ推定部１３１は、センサ情報取得部２０１からカメラ情報も取得し、画像を用いた公知のビジュアルオドメトリ技術を用いて車両運動を推定してもよい。ここで得られる車速、舵角、車両運動情報、車両運動を積分した車両運動軌跡は、周辺地図生成部１３４、および車両概略位置推定部１３２に出力される。なお、オドメトリ推定部１３１は、位置情報取得部２０３で取得されるＧＮＳＳの情報も入力し、車速と舵角とＧＮＳＳから推定した情報をオドメトリとして出力してもよい。また、オドメトリ推定部１３１の出力は必ずしも正確ではなく、たとえば時刻の経過とともに誤差が累積する傾向がある。

　車両概略位置推定部１３２は、ＧＮＳＳ１２６から入力され、位置情報取得部２０３から送信される車両の位置情報、および参照地図１８１に含まれるノードおよびリンクの情報、オドメトリ推定部１３１から得られるオドメトリ情報を用いて、参照地図１８１上での車両１００の概略位置を推定する。概略位置の推定は、例えば、カーナビゲーションシステム等で公知のマップマッチング技術によって実施する。マップマッチング技術は、ＧＮＳＳ１２６、およびオドメトリ推定部１３１から得られる軌跡情報と、ノードおよびリンクから表される道路形状情報とから、道路レベルでの位置、たとえば走行している道路の特定、および交差点からのおおよその距離を推定するものである。道路レベルでの位置のため、車両前後方向や左右方向に数ｍ程度の誤差が含まれる。

　周辺地図生成部１３４では、ランドマーク検出部１３３から得られたセンサからの相対座標値となっている点群、またはベクトル情報を、オドメトリ推定部１３１から得られた自車の運動情報、およびＲＯＭ１１１に格納されているセンサの取り付け位置等を示すセンサパラメータ１４０を用いて平面直交座標系の世界座標に変換し、時系列的に合成し、周辺地図１４１を生成する。この世界座標値は、ある座標、ある軸を基準とした座標値となる。たとえば、車載装置１０１が起動した位置を原点、直後に進んだ方向をＸ軸、それに直交する軸をＹ軸、Ｚ軸と定める。以下では、周辺地図生成部１３４が採用する座標系を「車測座標系」や「第２座標系」と呼ぶ。ここで得られた地図は、周辺地図１４１としてＲＡＭ１１２に格納される。次時刻以降は、ＲＡＭ１１２から周辺地図１４１を読み出し、新たにランドマーク検出部１３３から得られた点群、あるいはベクトル情報を座標変換し、自車の運動情報を用いて時系列的に合成する。

　部分地図抽出部１３５は、周辺地図１４１の一部を部分地図１４３として抽出する。具体的には部分地図抽出部１３５は、周辺地図生成部１３４が生成する周辺地図１４１、車両概略位置推定部１３２が算出する参照地図１８１上での概略位置、および参照地図１８１を用いて、車両１００の現在位置付近の地図情報を含む、周辺地図１４１の一部を部分地図１４３として抽出する。詳しくは後述する。なお、周辺地図１４１はオドメトリ推定部１３１の出力を用いて生成されるため、誤差の累積が生じやすく、局所的には精度が高いが広域的には精度が必ずしも高くない。たとえば、局所的には参照地図１８１よりも周辺地図１４１の精度が高いが、広域的には周辺地図１４１よりも参照地図１８１の精度が高い。

　部分地図抽出部１３５は、まず部分地図１４３として切り出す必要があるか否かを判定し、そのうえで、部分地図１４３として切り出す必要がある場合には、部分地図１４３として切り出す。これにより、後段の部分地図照合部１３６およびギャップパラメータ算出部１３７が動作する。部分地図１４３として切り出す必要がない場合には、後段の処理は省略される。

　部分地図１４３として切り出す必要があるか否かの判断を説明する前に、例外処理を説明する。後段の部分地図照合部１３６による処理が一度も実行されていない場合は、部分地図１４３として切り出す必要があるか否かを判断せずに、周辺地図１４１そのものを部分地図１４３としてＲＡＭ１１２に出力し、部分地図照合部１３６に渡す。部分地図照合部１３６による処理が少なくとも１回は実行されている場合には、次のように部分地図１４３として切り出す必要があるか否かが判断される。

　部分地図１４３として切り出す必要があるか否かは、参照地図１８１と部分地図１４３との道路の重ね合わせの誤差が、あらかじめ定めた値（以下、「許容誤差」と呼ぶ）より大きくなったか否かで判断する。道路の重ね合わせ誤差は、例えば、双方の車線中心線の差で評価する。部分地図抽出部１３５は、道路の重ね合わせ誤差が許容誤差を超える場合は、部分地図１４３として切り出す必要があると判断して部分地図１４３を抽出する。部分地図１４３の抽出範囲は、周辺地図１４１において、前回に部分地図１４３として切り出した範囲と現在の周辺地図１４１の差分となる範囲である。抽出した部分地図１４３はＲＡＭ１１２に記録される。

　部分地図照合部１３６は、車測座標系の部分地図１４３を参照座標系の変換部分地図１４４に変換する。周辺地図１４１が採用する車測座標系と参照地図１８１が採用する参照座標系とを比較すると、原点および各軸の方向は同一ではない。しかし、両者とも平面直交座標系を採用しているので、車測座標系におけるある物標の位置及び姿勢は、併進移動および回転により参照座標系に変換できる。すなわち、併進移動量を示すｘおよびｙと、回転量を示すθの３つのパラメータで座標変換を表すことができる。なお、車測座標系と参照座標系の両方が平面直交座標系を採用することは必須の構成ではない。その場合は、両者が平面直交座標系の場合に比べれば計算式が複雑となり、パラメータの数が４以上となる場合もあるが、いずれにしても公知の計算式と座標変換のためのパラメータ（以下、「座標変換パラメータ」や「変換パラメータ」と呼ぶ）により変換は可能なので特段の問題は生じない。

　部分地図照合部１３６は、部分地図抽出部１３５で抽出されＲＡＭ１１２に記録された部分地図１４３と、参照地図１８１とが共通でもつ地物の位置情報、すなわちレーンマーク、停止線、横断歩道、レーンマークで表されない道路境界、交通信号などの位置情報をマッチングすることで、参照地図１８１上に部分地図１４３の重ね合わせるべき位置を求め、部分地図１４３の座標を参照地図１８１上の座標に変換する。地物の位置情報のマッチングは、例えば、ベクトル情報も点群化し、点群同士の公知のマッチング技術であるＩＣＰなどを活用することで、対応点同士の誤差を最小化するマッチング位置を求めることができる。ただし部分地図照合部１３６は、他の照合方式を活用しても構わない。ここでは、なるべく精度良く照合できることが望ましい。

　ただし、もともと参照地図１８１がもつ地物の情報は実際の観測値と比べると精度が低いため、実際の観測値から生成された部分地図１４３の地物情報と参照地図１８１の地物情報は完全には照合できないため、多少の誤差は避けられない。この誤差は、後述の位置推定部３５０で自己位置推定し、参照地図１８１の道路網情報等を参照する場合にそのまま誤差としてあらわれることになる。この実質誤差量に応じて、ＡＤ／ＡＤＡＳで対応できる範囲が変わってくる。このマッチングにより、部分地図１４３を参照地図１８１上の座標に変換するための変換パラメータ、すなわち前述のｘ、ｙ、θを得ることができる。

　部分地図照合部１３６は、ここで得られた変換パラメータを用いて部分地図１４３の座標を変換し、ＲＡＭ１１２に変換部分地図１４４として記録する。部分地図１４３は、この処理がおこなわれるたびに生成され、前回処理までの生成分とあわせて、複数保持される。さらに部分地図照合部１３６は、得られた変換パラメータ、たとえばｘ、ｙ、およびθをギャップパラメータ算出部１３７に出力する。ただしオドメトリ推定部１３１が算出する位置情報は誤差の累積が避けられないので、時間の経過とともにこの変換パラメータは変化する。

　ギャップパラメータ算出部１３７は、部分地図照合部１３６で得られた変換パラメータを用いて、変換部分地図１４４同士のずれ量を補正するギャップパラメータ１４２を算出する。前段の部分地図照合部１３６で得られる変換パラメータは、周辺地図生成部１３４が用いる車測座標系を参照地図１８１が用いる参照座標系に変換するためのパラメータである。ギャップパラメータ算出部１３７は、新たな変換部分地図１４４と、直前に作成した変換部分地図１４４とのずれ量を補正するギャップパラメータ１４２を、最新の変換パラメータによる変換行列の逆行列と、直前に算出した変換パラメータによる変換行列の積で表すことができる。ただし変換パラメータの表現方法によってはこの限りではない。得られたギャップパラメータ１４２は、ＲＡＭ１１２に保存された変換部分地図１４４の集合である部分地図群１５２とセットで記憶部１１３に保存される。

　図４は、利用フェーズにおける車載装置１０１の処理の概要を示す図である。以下では、図４に示す、センサ情報取得部２０１、オドメトリ情報取得部２０２、位置情報取得部２０３、ランドマーク検出部１３３、オドメトリ推定部１３１、車両概略位置推定部１３２、周辺地図生成部１３４、自己位置推定部１３８、および連続地図生成部１３９をまとめて「自己位置推定部」３５０とも呼ぶ。位置推定部３５０は、記憶部１１３に記憶された部分地図群１５１とギャップパラメータ１４２を読み出して、参照地図１８１に重畳されて同一座標系となった部分地図群１５１上での自己位置を推定する。

　位置推定部３５０が実行する処理のうち、各時刻に観測されるセンサ情報を、車両運動を考慮しつつ時系列的に合成することで周辺地図１４１を自己生成する点は地図生成部２５０と同様である。位置推定部３５０が実行する処理のうち地図生成部２５０と異なる点は、周辺地図１４１、部分地図群１５１、ギャップパラメータ１４２を用いて参照座標系における位置推定を行う点である。位置推定部３５０は、位置推定を行う際に必要に応じて、ギャップパラメータ１４２の情報を用いて部分地図群１５１に含まれる変換部分地図１４４同士のずれ部分をシームレスに接続する。そして位置推定部３５０は、地図の地物情報同士をマッチングすることで、参照座標系上での位置推定を行う。

　ＡＤ／ＡＤＡＳ用に地物情報を参照する際も同様に、位置推定部３５０が部分地図群１５１のずれ部分をシームレスに接続することで、高精度な地物参照が可能となり、さらに参照地図１８１の情報も参照できる。センサ情報取得部２０１、オドメトリ情報取得部２０２、位置情報取得部２０３、ランドマーク検出部１３３、オドメトリ推定部１３１、車両概略位置推定部１３２、および周辺地図生成部１３４の動作は地図生成部２５０と共通のため、地図生成部２５０に含まれない連続地図生成部１３９、および自己位置推定部１３８について説明する。

　連続地図生成部１３９は連続地図１４５を生成する。連続地図生成部１３９による連続地図１４５の生成は２つのケースに分類される。第１のケースは部分地図群１５１に含まれる複数の変換部分地図１４４を接続して連続地図１４５を生成するケースである。具体的には、記憶部１１３に記憶された部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２と、後述する自己位置推定部１３８が算出してＲＡＭ１１２に保存された参照座標系上での自己位置情報とを用いて、部分地図群１５１をシームレスに接続する。第２のケースは、部分地図群１５１に含まれるいずれかの変換部分地図１４４をそのまま連続地図１４５とするケースである。第２のケースでは特段の処理は行われず、名称と実態の齟齬はあるが、便宜的に同一の名称である連続地図１４５と呼ぶ。詳しくは次のとおりである。

　連続地図生成部１３９は、まず、参照座標系で表現された自己位置情報をＲＡＭ１１２から読み込み、部分地図群１５１からその位置を含む変換部分地図１４４を抽出する。次に連続地図生成部１３９は、その変換部分地図１４４について、他の変換部分地図１４４との接続が必要であるか否かを判断する。この判断は、使用するＡＤ／ＡＤＡＳで求められる範囲や、自己位置推定部１３８が必要とする範囲と、その変換部分地図１４４に含まれる範囲との関係で判断される。ただし、正確に判断することが困難な場合は、まずは変換部分地図１４４の接続をしない、または少ない数の接続で済ませておき、後段の処理において範囲の不足が明らかになった時点で変換部分地図１４４の接続数を増やしてもよい。

　たとえば、ＡＤ／ＡＤＡＳを実現するアプリケーションが５０ｍ先までの地図情報を求める場合は、５０ｍ先の地図情報を含む範囲までを接続する。また、後述の自己位置推定部１３８が自己位置推定の演算を行う場合に、地物同士の照合によって位置推定を行うが、地図の範囲が狭い場合は、地物同士の照合によって位置推定を行うことが困難な場合があり、照合に最低限必要な地図上の距離が規定される場合がある。自己位置推定部１３８によって規定される距離に満たない場合は、自車位置を含め前方および後方にそれぞれ必要な長さが確保されるように、他の変換部分地図１４４を接続して連続地図１４５とする。変換部分地図１４４同士の接続は、ギャップパラメータ１４２を用いてパラメータ変換することで実現される。ここで生成された必要な範囲が接続された地図は、自己位置推定部１３８に渡される。

　自己位置推定部１３８は、連続地図生成部１３９で生成された連続地図１４５上において、自己位置推定を行う。自己位置推定部１３８による自己位置推定は、連続地図１４５と、現在の走行中に周辺地図生成部１３４が生成した周辺地図１４１との地物同士のマッチングによって行う。ここでの地物は、参照地図１８１との照合とは異なり、参照地図１８１が持たない建物の点群情報等の地物も含めて実施する。照合は、例えば、既知の点群マッチング技術であるＩＣＰ(Iterative Closest Point)アルゴリズムを利用することができる。これにより、現在走行中の周辺地図１４１から過去に生成した部分地図群１５１への座標変換量を求めることができ、座標変換された周辺地図１４１の現在車両の位置から、部分地図群１５１上の自己位置を推定することができる。部分地図群１５１は、参照地図１８１に紐づけられているため、参照地図１８１上での位置も特定できる。

　ＡＤ／ＡＤＡＳで参照する地物については、部分地図群１５１と参照地図１８１の双方について、最適な地物を参照する。参照地図１８１については、道路網や交通規則等のセンシングが困難な情報を備えるが、レーンマーク位置などの地物の精度は低い。この一方で、センシング情報を元に生成した部分地図群は、センシングによってレーン位置などを精度良く持たせることができるが、センシングが難しい道路網、交通規則などについては提供が難しい。そのためたとえば、レーンマーク位置などのセンシングか可能な部分地図群が備えている地物については、部分地図群の情報を参照し、道路網情報などについては参照地図１８１の情報を参照する。

　図５は、参照地図１８１、周辺地図１４１、部分地図１４３、変換部分地図１４４、および部分地図群１５１の関係を示す図である。ただし図５の上部には、次の図６において説明する未確定領域ＵＰおよび未確定変換部分地図ＵＱも記載している。車両１００が走行して得られたセンサ情報を用いて作成される周辺地図１４１には、部分地図１４３が複数含まれる。前述のとおり、周辺地図１４１および部分地図１４３は、車測座標系を用いる。ここでは、３つの部分地図Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を示している。それぞれの部分地図１４３に対応する変換部分地図１４４をＱ１、Ｑ２、Ｑ３で示している。

　前述のとおり部分地図照合部１３６は、それぞれの部分地図１４３に対して参照地図１８１における地物とのマッチングにより座標変換ためのパラメータである座標変換パラメータφを算出し、部分地図１４３を変換部分地図１４４に変換する。以下ではこの座標変換を、関数ｆと座標変換パラメータφを用いて「ｆ（φ）」と表現する。

　オドメトリ推定部１３１の出力は必ずしも正確ではなく、たとえば時刻の経過とともに誤差が累積するため、座標変換パラメータφは部分地図１４３ごとに異なる。そのため図５では、座標変換パラメータφは部分地図ごとにφ１、φ２、φ３と異なっている。すなわち、部分地図Ｐ１は座標変換パラメータφ１を用いて変換部分地図Ｑ１に変換され、部分地図Ｐ２は座標変換パラメータφ２を用いて変換部分地図Ｑ２に変換され、部分地図Ｐ３は座標変換パラメータφ３を用いて変換部分地図Ｑ３に変換される。

　ギャップパラメータ算出部１３７は、部分地図１４３がＰ１、Ｐ２、Ｐ３の順番でＰ１が最初に作成された場合には、変換部分地図Ｑ２のギャップパラメータ１４２として「ｆ（φ２）^Ｔ＊ｆ（φ１）」を算出する。この演算は、最新の変換パラメータによる変換行列の逆行列と、直前に算出した変換パラメータによる変換行列の積である。変換部分地図１４４であるＱ２は、「ｆ（φ２）^Ｔ＊ｆ（φ１）」というギャップパラメータ１４２と紐づけられて記憶部１１３に格納される。変換部分地図１４４であるＱ３は同様に、「ｆ（φ３）^Ｔ＊ｆ（φ２）」というギャップパラメータ１４２と紐づけられて記憶部１１３に格納される。

　図６は、未確定領域ＵＰおよび未確定変換部分地図ＵＱの説明を示す図である。図６の上部は車測座標系の周辺地図１４１を示し、下部は参照座標系の部分地図群１５１を示す。また図６の左半分の状態から処理が進むと図示右半分の状態となる。周辺地図１４１は、部分地図１４３の領域と、部分地図１４３以外の領域である未確定領域ＵＰに分けられる。部分地図１４３の領域は、未確定領域ＵＰと比較すれば領域が確定しているので「確定領域」とも呼べる。車測座標系である未確定領域ＵＰを参照座標系に座標変換して得られる領域を未確定変換部分地図ＵＱと呼ぶ。

　部分地図群１５１は、１以上の変換部分地図１４４、および未確定変換部分地図ＵＱの和集合である。ただし部分地図群１５１は、未確定変換部分地図ＵＱを含まなくてもよい。未確定変換部分地図ＵＱを算出するために用いる座標変換パラメータは、最新の座標変換パラメータである。たとえば図示左側の状態において最新の座標変換パラメータが「φ２」である場合に、未確定変換部分地図ＵＱは「φ２」を用いて算出される。未確定変換部分地図ＵＱの一部は変換部分地図１４４となるので、未確定変換部分地図ＵＱは部分地図群１５１の未確定領域とも呼べる。

　未確定変換部分地図ＵＱは、部分地図抽出部１３５により参照地図１８１とのずれが算出され、ＵＱの全域についてずれが所定の閾値未満であれば特段の処理は行われず次の処理周期に進む。部分地図抽出部１３５は、未確定変換部分地図ＵＱの少なくとも一部のずれが所定の閾値以上であれば、ずれが所定値未満である未確定変換部分地図ＵＱに対応する未確定領域ＵＰを新たな部分地図Ｐ２とする。そのため、図示右上に示すように未確定領域ＵＰは縮小する。また、新たな部分地図Ｐ２に対応する変換部分地図Ｑ２は、部分地図群１５１の新たな確定領域となる。

　縮小された未確定領域ＵＰは、部分地図照合部１３６により参照地図１８１とのマッチング処理が行われ、新たな座標変換パラメータφ３が算出される。次の処理周期では、この座標変換パラメータφ３を用いて未確定領域ＵＰの座標変換が行われる。以上が図６の説明である。

　図７は、地図生成部２５０による処理を示すフローチャートである。ただし本フローチャートは、周辺地図生成部１３４以降の処理を主に説明している。地図生成部２５０は、まずステップＳ３０１において各種情報を取得する。ステップＳ３０１の処理は、図３の上部に記載のセンサ情報取得部２０１、オドメトリ情報取得部２０２、位置情報取得部２０３、ランドマーク検出部１３３、オドメトリ推定部１３１、および車両概略位置推定部１３２の処理に相当する。

　続くステップＳ３０２では周辺地図生成部１３４は、周辺地図１４１を更新する。ただし初回実行時には周辺地図１４１が存在しないので、周辺地図生成部１３４は周辺地図１４１を作成する。続くステップＳ３０３では部分地図抽出部１３５は、初回の実行であるか否か、すなわち周辺地図１４１の作成を開始した直後であるか否かを判断する。部分地図抽出部１３５は、初回であると判断する場合はステップＳ３０４に進み、初回ではないと判断する場合はステップＳ３０５に進む。

　ステップＳ３０４では部分地図照合部１３６は、ステップＳ３０２において作成した周辺地図１４１を最初の部分地図１４３として部分地図照合部１３６に出力し、部分地図照合部１３６が参照地図１８１とマッチングを行い、最初の部分地図１４３に対応する変換パラメータを算出してステップＳ３０１に戻る。なおステップＳ３０４では、算出した変換パラメータを用いて最初の部分地図を座標変換し、変換部分地図１４４の確定領域とする。

　ステップＳ３０５では部分地図照合部１３６は、最新の変換パラメータを用いて周辺地図１４１の未確定領域を参照座標系に座標変換する。続くステップＳ３０６では部分地図照合部１３６は、ステップＳ３０５において参照座標系に座標変換した周辺地図１４１の未確定領域と、参照地図１８１とのずれを評価する。ずれの評価にはたとえば、前述のように、双方の車線中心線の差を用いることができる。続くステップＳ３０７では部分地図抽出部１３５は、ステップＳ３０６において実行したずれの評価結果が許容値以上であるか否かを判断する。部分地図抽出部１３５は、ずれが許容以上であると判断する場合はステップＳ３０８に進み、ずれが許容未満であると判断する場合はステップＳ３０１に戻る。

　ステップＳ３０８では部分地図抽出部１３５は、未確定領域において、ずれが許容範囲内の領域を新たな部分地図とする。すなわちステップＳ３０８が実行されることにより、周辺地図１４１の未確定領域は小さくなる。続くステップＳ３０９では部分地図照合部１３６は、ステップＳ３０８において新たに部分地図とした領域に対応する変換部分地図１４４の領域を、変換部分地図１４４の確定領域とする。換言すると、ステップＳ３０５において座標変換して得られた参照座標系の領域の一部を、変換部分地図１４４の新たな確定領域とする。

　続くステップＳ３１０では部分地図照合部１３６は、周辺地図１４１の未確定領域、すなわちステップＳ３０８の処理により新たな部分地図とならなかった残りの未確定領域と、参照地図１８１とのマッチング処理を行い新たな座標変換パラメータを算出する。続くステップＳ３１１では部分地図照合部１３６は、ステップＳ３１０において算出した座標変換パラメータを用いて、未確定領域を座標変換して新たな未確定変換部分地図を得る。続くステップＳ３１２ではギャップパラメータ算出部１３７は、最新の座標変換パラメータと、１つ前の座標変換パラメータとを用いてギャップパラメータを算出してステップＳ３０１に戻る。なおステップＳ３１２における最新の座標変換パラメータとは、ステップＳ３１１において算出した座標変換パラメータである。以上が図７の説明である。

　図８は、周辺地図１４１の例を示す図である。車両１００にカメラ１２１およびＬｉＤＡＲ１２５が搭載されており、道路を走行中である。ある時刻ｔにおける状態を図８（ａ）に示す。ある時刻ｔにおいて、カメラ１２１、ＬｉＤＡＲ１２５によって、扇形の破線で示す観測範囲４０５内のレーンマーカ位置４０１とレーンマーカ以外での道路境界位置４０２と、建物の情報等の点群４０３を観測し、周辺地図１４１の座標系に記録している。時刻ｔからさらにＮが経過した時刻ｔ＋Ｎにおける状態を図８（ｂ）に示す。時刻ｔ以降の時刻ｔ＋１、ｔ＋２、・・・、ｔ＋Ｎのそれぞれにおいてカメラ１２１およびＬｉＤＡＲ１２５によって、観測範囲４０４内のレーンマーカ位置４０１とレーンマーカ以外での道路境界位置４０２と、建物の情報等の点群４０３が観測された。さらに、オドメトリ推定部１３１から得られた自車の運動情報を用いて観測されたデータを時系列的に合成し、周辺地図１４１を生成する。この結果として、図８（ｂ）のように周辺地図１４１の範囲は走行するにつれて拡大される。

　図９は、参照地図１８１と周辺地図１４１の誤差の一例を示す図である。図９において、実線は参照地図１８１における道路の中心位置を示し、破線は周辺地図１４１における検出された走行車線を示す。

　周辺地図１４１は図８に示したとおり、走行しながら、カメラ１２１、ＬｉＤＡＲ１２５によって各時刻で観測されるセンサ情報を、オドメトリ推定部１３１から得られた自車の運動情報を用いて時系列的に合成して接続する。ただし、自車の運動情報には誤差が含まれ、また、参照地図１８１は高精度地図と異なり１ｍを超える誤差も含まれるため、周辺地図１４１と参照地図１８１の地物情報が完全に一致することはほとんどない。

　したがって、参照地図１８１のリンク１１５１とノード１１５２とにより表される道路形状と、周辺地図１４１で生成される道路形状、例えばレーンマーカ１１５３の間の中心線は、図９に示すように誤差が生じる。このように周辺地図１４１と参照地図１８１が重ならず、辻褄があわなくなると、両方の情報を参照することができなくなる。そこで本実施の形態では、あえてずれを持つ部分地図群１５１を生成し、この部分地図群１５１を参照地図１８１に重ね合わせて利用する。部分地図群１５１におけるずれは必要に応じて復元され、シームレス化して利用する。詳しくは後述する。

　図１０は、参照地図１８１と部分地図１４３との照合の一例を示す図である。図１０（ａ）は参照地図１８１における地物位置を示す。レーンマーカ位置６０１とレーンマーカ以外での道路境界位置６０２、停止線６０３、横断歩道６０４などの情報は含まれるが停止線６０３が道路境界位置６０２と重なるなど、位置誤差がある。図１０（ｂ）は、周辺地図１４１から抽出された部分地図１４３を示す。レーンマーカ位置６１１とレーンマーカ以外での道路境界位置６１２、停止線６１３、横断歩道６１４、建物の点群６１５などの情報をセンシングによって生成しているため、それぞれの地物の相対位置の精度が比較的高い。また、部分地図１４３として局所的な範囲を切り出しているため、１つの部分地図１４３の範囲内ではオドメトリによる誤差の影響も小さく、その観点でも精度が高い。

　図１０（ａ）に示す参照地図１８１と、図１０（ｂ）に示す部分地図１４３とは、同種の情報同士の誤差が小さくなるように照合する。たとえば、参照地図１８１における地物であるレーンマーカ位置６０１、およびレーンマーカ以外での道路境界位置６０２、停止線６０３、横断歩道６０４と、部分地図１４３における地物であるレーンマーカ位置６１１、およびレーンマーカ以外での道路境界位置６１２、停止線６１３、横断歩道６１４とを照合する。

　照合により座標系をあわせた結果、図１０（ｃ）のようになる。これによって、参照地図１８１と部分地図１４３の双方の情報を参照可能になる。参照地図１８１の地物情報は精度が低いため、センシング出来ない情報を除いて基本的には部分地図１４３の情報を参照する。

　図１１は、部分地図群１５１の一例を示す図である。図１１（ａ）は、部分地図抽出部１３５および部分地図照合部１３６によって、図もと５に示す周辺地図１４１が部分地図群１５１として記録された状態の一例を示す。オドメトリ誤差等によって、参照地図１８１と周辺地図１４１の地物の誤差が大きくなった部分で、部分地図１４３としての切り出しが行われ、さらに参照地図１８１と照合して座標変換を行った結果、変換部分地図１４４間でのずれが発生した状況である。全体としてはずれが見られるが、部分地図単体としては参照地図１８１と可能な限り誤差が小さくなるように照合されている。

　図１１（ｂ）に図１１（ａ）における２つの変換部分地図７０１と７０２について、詳細地物も含めて示す。変換部分地図７０１、および変換部分地図７０２は、局所的な相対精度が高いが、変換部分地図７０１および変換部分地図７０２の境界部分においてずれが生じている。このずれは、変換部分地図７０１に用いられた座標変換パラメータと、変換部分地図７０２に用いられた座標変換パラメータとの差に起因するものである。ギャップパラメータ算出部１３７は、両者の座標変換パラメータの差、正確には両者の座標変換パラメータの相関を示す情報をギャップパラメータ１４２として算出する。ギャップパラメータ１４２は部分地図の境界ごとに保持される。ギャップパラメータ１４２を用いることで変換部分地図７０１と変換部分地図７０２とをシームレスに接続できる。変換部分地図７０１と変換部分地図７０２とをつないだ地図の範囲では、オドメトリ誤差の影響は多少大きくなるが、その範囲で局所的な相対精度が維持される。

　図１２は、部分地図群１５１の別の一例を示す図である。図１２では、図１１（ａ）と同様に部分地図抽出部１３５および部分地図照合部１３６によって、図もと５に示す周辺地図１４１が部分地図群１５１として記録されている。図１２において図１１（ａ）と異なる点はオドメトリ誤差の内容であり、この例では方位だけでなく、距離方向の誤差も生じている。この場合も図１１（ｂ）と同様に、それぞれの変換部分地図８０１、８０２の中においては局所的な相対精度が保たれている。変換部分地図同士の境界部にはずれがあるが、そのずれを解消するための情報はギャップパラメータ１４２として保持されている。そのため、ギャップパラメータ１４２を用いて、変換部分地図１４４をシームレスに接続することができる。

　図１３は、連続地図生成部１３９の動作を示す図である。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）では、図１３に示す範囲の部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を作成済みの車両１００が、図示左から右方向に走行する。図示左側は変換部分地図９０１であり、図示右側は変換部分地図９０２である。図１１において、車両１００を中心とする一点鎖線の円は、自己位置推定に必要な範囲を示す。

　図１３（ａ）では、車両１００が存在する変換部分地図９０１内だけで自己位置推定に必要な範囲の情報が足りているので、変換部分地図同士の接続は不要である。図１３（ｂ）では車両１００が変換部分地図９０１と変換部分地図９０２の境界付近に差し掛かり、自己位置推定に必要な情報が変換部分地図９０１内だけでは足りない。そのため、変換部分地図９０１にあわせて変換部分地図９０２を、ギャップパラメータ１４２を用いてシームレスに接続し、変換部分地図９０１と変換部分地図９０２が接続された地図に対して地物照合による自己位置推定を実施する。

　図１３（ｃ）では、車両１００がギャップ位置を通り抜けて変換部分地図９０２上に移動している。しかし変換部分地図９０２だけでは自己位置推定に必要な範囲の情報が足りないため、変換部分地図９０２にあわせて、ギャップパラメータ１４２を用いて、シームレスに接続し、部分地図９０１と部分地図９０２が接続された地図に対して地物照合による自己位置推定を実施している。このように自己位置推定システム１０は、ベースとする変換部分地図を変えながら、変換部分地図同士を接続させて、自己位置推定および地物参照を実施する。

　図１４は連続地図生成部１３９による生成結果の一例を示す図である。図１３では隣接する２つの変換部分地図１４４を接続したが、ＡＤ／ＡＤＡＳアプリで必要とされる範囲や自己位置推定に必要な範囲にあわせて複数の変換部分地図１４４を接続する場合もある。図１４では変換部分地図１００１をベースとして、変換部分地図１００２および変換部分地図１００３を接続している。ただし、接続範囲を広げるほどオドメトリでの合成範囲も広がるため、接続した地図内での誤差が大きくなる。したがって、ＡＤ／ＡＤＡＳアプリで必要とされる範囲や自己位置推定に必要な範囲を含む、最小限の範囲で接続することが望ましい。

　上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）車両１００に搭載され周囲環境を計測するセンサであるカメラ１２１やＬｉＤＡＲ１２５が出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部２０１と、あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図１８１を格納する参照地図記憶部１８１Ｋと、車両１００に搭載されたセンサである車速センサ１６１および舵角センサ１６２の出力に基づき車両１００の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部２０２と、センサ情報および運動情報に基づいて、参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図１４１を生成する周辺地図生成部１３４と、周辺地図１４１から重複しないそれぞれの領域である部分地図１４３を抽出する部分地図抽出部１３５と、部分地図１４３のそれぞれを参照座標系における地図である変換部分地図１４４に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する部分地図同士の座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータ１４２を算出するギャップパラメータ算出部１３７と、を備え、部分地図抽出部１３５は、参照地図１８１とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな部分地図１４３を抽出する。そのため車載装置１０１は、領域の広さによらず誤差が一定以下の地図を作成できる。

（２）周辺地図１４１は、領域が確定した部分地図の領域である確定領域、および周辺地図から確定領域を除いた未確定領域に分けられる。車載装置１０１は、未確定領域を最新の座標変換パラメータを用いて算出して得られる未確定変換部分地図における参照地図とのずれ量が所定の閾値以上の場合には、ずれ量が所定の閾値未満である未確定変換部分地図に対応する未確定領域を新たな部分地図の領域として抽出する部分地図抽出部１３５と、未確定領域から新たな部分地図の領域を除いた照合対象領域を参照地図１８１と照合して最新の座標変換パラメータを算出する部分地図照合部１３６と、を備える。そのため、いずれの変換部分地図１４４も参照地図１８１との誤差を所定値未満に抑えることができる。

（３）車載装置１０１は、車両１００の運動から独立した外部情報、たとえばＧＮＳＳ１２６が算出する位置情報に基づいて参照座標系における車両の位置を特定する車両概略位置推定部１３２を備える。部分地図照合部１３６は、車両概略位置推定部１３２が算出する車両の位置に基づき、参照地図１８１における照合対象の領域を決定する。そのため、ＧＮＳＳ１２６が算出する緯度経度に基づき参照地図１８１における対象領域を絞ることができ、緯度経度が不明な場合に比べて計算量を大きく減らすことができる。

（４）車載装置１０１は、適用する座標変換パラメータφが異なる変換部分地図１４４の集合である部分地図群１５１と、少なくとも隣接する変換部分地図１４４同士における座標変換パラメータφの相関に関する情報を含むギャップパラメータ１４２と、が格納される記憶部１１３を備える。座標変換パラメータφは、変換部分地図１４４が採用する第２座標系、すなわち参照座標系に第２座標系、すなわち車測座標系から変換するためのパラメータである。いずれの変換部分地図１４４も、あらかじめ作成された第１座標系の地図である参照地図１８１とのずれ量が所定の閾値以下である。車載装置１０１は、車両１００に搭載されるセンサの出力に基づき変換部分地図１４４における車両１００の位置を特定する自己位置推定部１３８と、自己位置推定部１３８が推定する車両１００の位置が、隣接する２つの変換部分地図１４４の境界に近づくと、２つの変換部分地図１４４に関するギャップパラメータ１４２に基づいて２つの変換部分地図１４４の相対位置を修正し、２つの変換部分地図１４４が連続した連続地図１４５を生成する連続地図生成部１３９と、を備える。そのため、領域の広さによらず誤差が一定以下の地図である変換部分地図１４４を用いて高精度な位置推定を実現できる。

（変形例１）
　上述した第１の実施の形態では、隣接する変換部分地図１４４同士の変換パラメータの相関、すなわち「ｆ（φ２）^Ｔ＊ｆ（φ１）」をギャップパラメータ１４２として保存した。しかし変換パラメータの組み合わせである「φ２」と「φ１」をギャップパラメータ１４２として保存してもよいし、それぞれの変換部分地図１４４における変換パラメータそのもの、たとえば「φ２」をギャップパラメータ１４２として保存してもよい。すなわちギャップパラメータ１４２は、変換部分地図１４４同士をシームレスに接続するために必要な演算に用いられるパラメータであればよく、様々な形態で保存できる。

（変形例２）
　車載装置１０１は、記憶部１１３に格納された部分地図群１５１を、通信装置１８２を介して車両１００の外部に存在するサーバ等に送信してもよい。また、他の車両に搭載された自動運転装置１０２によって通信装置１８２を介してサーバに格納された部分地図群１５１を、通信装置１８２を介して記憶部１１３に格納し、自己位置推定に活用してもよい。

（変形例３）
　上述した第１の実施の形態では、図７のステップＳ３０５～Ｓ３０７に示したように、周辺地図１４１の未確定領域を座標変換して参照地図１８１とのずれを評価して部分地図１４３として抽出するか否かを判断した。しかし、部分地図１４３を抽出するか否かは他の手法により判断してもよい。たとえば、オドメトリ推定部１３１の累積誤差を推定または算出して、累積誤差が所定の閾値を超えるたびに新たな部分地図１４３を抽出してもよい。

　たとえば、図７のステップＳ３０５～Ｓ３０７の代わりに次の処理を行ってもよい。すなわち、オドメトリ推定部１３１が算出する車両１００の位置と、車両概略位置推定部１３２が算出する車両１００の位置とを比較して、両者の差が所定の閾値以上の場合にステップＳ３０５の処理を行ってステップＳ３０８に進む。両社の差が所定の閾値未満の場合にはステップＳ３０１に戻る。

　また、オドメトリ推定部１３１が算出する車両１００の位置と、車両概略位置推定部１３２が算出する車両１００の位置とを比較する代わりに、統計処理により累積誤差の大きさを推定してもよい。センサの誤差は、時間経過、温度、および振動の影響を受けることがある。そのため、これらとセンサの誤差の相関をあらかじめ調べておき、時間の経過、温度変化、および振動の大きさによりセンサの累積誤差を推定し、その推定する累積誤差が前述の所定の閾値以上であるか否かを判断してもよい。

（変形例４）
　上述した第１の実施の形態では、地図生成部２５０が生成する部分地図群１５１の座標系は参照座標系であった。しかし、地図生成部２５０は生成する部分地図群１５１の座標系を車測座標系としてもよい。換言すると、図６において符号Ｑ１やＱ２で示す変換部分地図１４４の代わりに、図６において符号Ｐ１やＰ２で示す部分地図１４３が部分地図群１５１に含まれてもよい。またこの場合のギャップパラメータ１４２は、それぞれの部分地図１４３における変換パラメータの集合であることが望ましい。なお、本変形例の構成で部分地図群１５１を保存する場合でも、それぞれの変換パラメータが保存されているので、第１の実施の形態と同様に連続地図を生成できる。

（変形例５）
　上述した第１の実施の形態では、局所的には参照地図１８１よりも周辺地図１４１の精度が高いが、広域的には周辺地図１４１よりも参照地図１８１の精度が高いと説明した。しかし、両者の精度はこれに限定されない。たとえば、局所および広域の両方において参照地図１８１よりも周辺地図１４１の精度が高くてもよいし、周辺地図１４１よりも参照地図１８１の精度が高くてもよい。すなわち、参照地図１８１および周辺地図１４１の精度に関わらず、上述した第１の実施の形態を適用できる。

―第２の実施の形態―
　図１５を参照して、演算装置および自己位置推定装置である車載装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２が車両外で生成される点で、第１の実施の形態と異なる。

　図１５は、第２の実施の形態における位置推定システムの概要構成図である。位置推定システムは、情報送信車両１００Ａと、地図生成サーバ２と、情報利用車両１００Ｂとを備える。本実施の形態では、部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２の生成が地図生成サーバ２において実行される。情報送信車両１００Ａは、地図生成サーバ２に対して、部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２の生成に必要な情報を送信する。情報利用車両１００Ｂは、地図生成サーバ２から部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を受信して利用する。各構成を詳述する。

　図１５では記載を省略しているが、情報送信車両１００Ａおよび情報利用車両１００Ｂは、カメラ１２１と、ＬｉＤＡＲ１２５と、ＧＮＳＳ１２６と、車速センサ１６１と、舵角センサ１６２と、通信装置１８２と、を備える。情報送信車両１００Ａは車載装置１０１および参照地図１８１を備えなくてよい。情報利用車両１００Ｂおよび地図生成サーバ２は、参照地図１８１を備える。情報送信車両１００Ａおよび情報利用車両１００Ｂは、通信装置１８２を用いて地図生成サーバ２と通信する。

　センサ情報送信部２０１Ｓは、各外界センサから出力される信号を取得し、地図生成サーバ２に送信する。オドメトリ情報送信部２０２Ｓは、車速センサ１６１および舵角センサ１６２から出力されるオドメトリ推定に関わる速度や舵角などの信号を取得して地図生成サーバ２に送信する。位置情報送信部２０３Ｓは、ＧＮＳＳ１２６から出力される車両１００の現在位置を表す緯度経度情報を取得して地図生成サーバ２に送信する。

　センサ情報送信部２０１Ｓ、オドメトリ情報送信部２０２Ｓ、および位置情報送信部２０３Ｓは、取得した信号をその都度、地図生成サーバ２に送信してもよいし、所定期間ごと、たとえば１時間ごとに送信してもよいし、所定のイベントごと、たとえばイグニッションスイッチがオフにされるたびに送信してもよい。センサ情報送信部２０１Ｓ、オドメトリ情報送信部２０２Ｓ、および位置情報送信部２０３Ｓは、取得した信号をそのまま送信するのではなく、タイムスタンプを付して送信することが望ましい。

　地図生成サーバ２は、中央演算装置であるＣＰＵ、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ、および読み書き可能な記憶装置であるＲＡＭを備え、ＣＰＵがＲＯＭに格納されるプログラムをＲＡＭに展開して実行することで地図生成部２５０として動作する。地図生成サーバ２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭの組み合わせの代わりにＦＰＧＡやＡＳＩＣを利用して地図生成部２５０を実現してもよい。また地図生成サーバ２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭの組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭとＦＰＧＡの組み合わせにより地図生成部２５０を実現してもよい。

　地図生成サーバ２が備える地図生成部２５０の処理は、第１の実施の形態において説明した処理と略同一である。相違点は、センサ情報取得部２０１、オドメトリ情報取得部２０２、および位置情報取得部２０３が、センサから直接情報を取得するのではなく、情報送信車両１００Ａから送信されたセンサの情報を利用する点である。地図生成サーバ２は、生成した部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を情報利用車両１００Ｂに送信する。

　情報利用車両１００Ｂは、図４に示した位置推定部３５０、参照地図１８１、記憶部１１３、および車両制御装置１９０を備える。記憶部１１３に格納される部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２は、通信装置１８２を用いて地図生成サーバ２から受信したものである。部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２は、通信モジュール１１４を介して位置推定部３５０に読み込まれるので、位置推定部３５０は、部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を外部から通信装置１８２を介して受信する通信モジュール１１４を備えるとも言える。

　上述した第２の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（５）位置推定部３５０は情報利用車両１００Ｂに搭載される。位置推定部３５０は、部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を外部から通信装置１８２を介して受信する通信モジュール１１４を備える。そのため位置推定部３５０は、他の車両である情報送信車両１００Ａが取得したセンサ情報に基づいて生成された部分地図群１５１およびギャップパラメータ１４２を用いることができるので、初めて走行する場所でも高精度な位置推定が実現できる。

　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、車両１００が不図示の入出力インタフェースを備え、必要なときに入出力インタフェースと車載装置１０１が利用可能な媒体を介して、他の装置からプログラムが読み込まれてもよい。ここで媒体とは、たとえば入出力インタフェースに着脱可能な記憶媒体、または通信媒体、すなわち有線、無線、光などのネットワーク、または当該ネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号、を指す。また、プログラムにより実現される機能の一部または全部がハードウエア回路やＦＰＧＡにより実現されてもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

　上述した各実施の形態および変形例において、機能ブロックの構成は一例に過ぎない。別々の機能ブロックとして示したいくつかの機能構成を一体に構成してもよいし、１つの機能ブロック図で表した構成を２以上の機能に分割してもよい。また各機能ブロックが有する機能の一部を他の機能ブロックが備える構成としてもよい。

２…地図生成サーバ
１０…自己位置推定システム
１００…車両
１００Ａ…情報送信車両
１００Ｂ…情報利用車両
１０１…車載装置
１１４…通信モジュール
１３４…周辺地図生成部
１３５…部分地図抽出部
１３６…部分地図照合部
１３７…ギャップパラメータ算出部
１３８…自己位置推定部
１３９…連続地図生成部
１４１…周辺地図
１４２…ギャップパラメータ
１４３…部分地図
１４４…変換部分地図
１４５…連続地図
１５１…部分地図群
１８１…参照地図
２５０…地図生成部
３５０…位置推定部
ＵＰ…未確定領域
ＵＱ…未確定変換部分地図

Claims

　車両に搭載され周囲環境を計測するセンサが出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
　あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図を格納する記憶部と、
　前記車両に搭載されたセンサの出力に基づき前記車両の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部と、
　前記センサ情報および前記運動情報に基づいて、前記参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図を生成する周辺地図生成部と、
　前記周辺地図から重複しないそれぞれの領域である部分地図を抽出する部分地図抽出部と、
　前記部分地図のそれぞれを前記参照座標系における地図である変換部分地図に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する前記部分地図同士の前記座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータを算出するギャップパラメータ算出部と、を備え、
　前記部分地図抽出部は、前記参照地図とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな前記部分地図を生成する、演算装置。
　請求項１に記載の演算装置において、
　前記周辺地図は、前記部分地図の領域である確定領域、および前記周辺地図から前記確定領域を除いた未確定領域に分けられ、
　前記部分地図抽出部は、前記未確定領域を最新の前記座標変換パラメータを用いて算出して得られる未確定変換部分地図における前記参照地図とのずれ量が前記所定の閾値以上の場合には、ずれ量が前記所定の閾値未満である前記未確定変換部分地図に対応する前記未確定領域を新たな前記部分地図の領域として抽出し、
　前記未確定領域から前記新たな前記部分地図の領域を除いた照合対象領域を前記参照地図と照合して最新の前記座標変換パラメータを算出する部分地図照合部と、をさらに備える、演算装置。
　請求項２に記載の演算装置において、
　前記車両の運動から独立した外部情報に基づいて前記参照座標系における前記車両の位置を特定する車両概略位置推定部をさらに備え、
　前記部分地図照合部は、前記車両概略位置推定部が算出する前記車両の位置に基づき、前記参照地図における照合対象の領域を決定する、演算装置。
　請求項１に記載の演算装置において、
　前記変換部分地図の集合である部分地図群および前記ギャップパラメータを格納する記憶部と、
　車両に搭載されるセンサの出力に基づき前記変換部分地図における前記車両の位置を特定する自己位置推定部と、
　前記自己位置推定部が推定する前記車両の位置が、隣接する２つの前記変換部分地図の境界に近づくと、前記２つの前記変換部分地図に関する前記ギャップパラメータに基づいて前記２つの前記変換部分地図の相対位置を修正し、前記２つの前記変換部分地図が連続した連続地図を生成する連続地図生成部と、をさらに備える、演算装置。
　適用する座標変換パラメータが異なる変換部分地図の集合である部分地図群と、少なくとも隣接する前記変換部分地図同士における前記座標変換パラメータの相関に関する情報を含むギャップパラメータと、が格納される記憶部を備え、
　前記座標変換パラメータは、前記変換部分地図が採用する第１座標系に前記第１座標系とは異なる第２座標系から変換するためのパラメータであり、
　いずれの前記変換部分地図も、あらかじめ作成された前記第１座標系の地図である参照地図とのずれ量が所定の閾値以下であり、
　車両に搭載されるセンサの出力に基づき前記変換部分地図における前記車両の位置を特定する自己位置推定部と、
　前記自己位置推定部が推定する前記車両の位置が、隣接する２つの前記変換部分地図の境界に近づくと、前記２つの前記変換部分地図に関する前記ギャップパラメータに基づいて前記２つの前記変換部分地図の相対位置を修正し、前記２つの前記変換部分地図が連続した連続地図を生成する連続地図生成部と、を備える自己位置推定装置。
　請求項５に記載の自己位置推定装置において、
　当該自己位置推定装置は前記車両に搭載され、
　前記部分地図群および前記ギャップパラメータを外部から受信する通信部を備える、自己位置推定装置。
　車両に搭載され周囲環境を計測するセンサが出力するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部、あらかじめ作成された、所定の世界座標系である参照座標系の地図である参照地図を格納する記憶部、および前記車両に搭載されたセンサの出力に基づき前記車両の運動に関する情報である運動情報を取得するオドメトリ情報取得部とを備える演算装置が実行する地図情報生成方法であって、
　前記センサ情報および前記運動情報に基づいて、前記参照座標系とは異なる座標系である車両座標系における地図である周辺地図を生成する生成ステップと、
　前記周辺地図から重複しないそれぞれの領域である部分地図を抽出する抽出ステップと、
　前記部分地図のそれぞれを前記参照座標系における地図である変換部分地図に変換する座標変換パラメータについて、少なくとも隣接する前記部分地図同士の前記座標変換パラメータの相関に関する情報であるギャップパラメータを算出する算出ステップと、を含み、
　前記生成ステップでは、前記参照地図とのずれ量が所定の閾値以上となったら新たな前記部分地図を生成する、地図情報生成方法。