JP6302848B2 - 地図生成システム及び地図生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、地図データを生成する技術に関する。

ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブ情報に含まれる位置（緯度経度）や時刻情報に基づき、新規に供用された道路の形状を検知・推定する技術において、本技術分野の背景技術として、特開２００９−１５０７９６号公報（特許文献１）がある。この公報には、「ナビゲーション装置１において、地図情報を記憶するとともに、新たな地図情報をアップデート可能とされる記憶手段と、ナビゲーション装置１の現在位置を検出位置として検出する２種以上の位置検出手段とを備え、検出位置が地図の道路上に存在しているかを判定する道路データ有無判定手段と、道路上にないと判定された場合に、複数の検出位置をつなぐ軌跡を新規検出経路として検出する新規検出経路検出手段と、所定の走行速度以上で所定の距離以上走行したかに基づき、新規検出経路を１以上の新規検出区間に分割して判別する新規検出経路判別手段と、新規道路データを記憶手段にアップデートする道路データアップデート手段とを備える。」と記載されている。

また、特開２００８−２９７８７２号公報（特許文献２）においては、道路の補修のための異常検出において、プローブ情報の一つである、ある道路の走行時の路面性状情報の分散及び平均値を参照基準として、同時期同様に施工した他の道路の路面性状情報の分散及び平均値を収集し、補修の必要性を判断する手段が記載されている。

特開２００９−１５０７９６号公報 特開２００８−２９７８７２号公報

ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブデータに含まれる、緯度経度等の位置及び時刻情報に基づき、新規に供用された道路の形状を検知・推定する技術に関して、特許文献１のように道路以外の部分を判別する技術が開示されている。しかし、道路の形状に関しては、例えば単に車載端末の（すなわちその車載端末を搭載した車両の）移動軌跡をそのまま道路として認識すると、ＧＰＳの誤差又はマルチパス等によって、実際の道路から大きく外れた形状を道路と認識してしまうことで、道路形状の精度が低下する場合がある。

このような誤差等の影響は、数多くの測定値を収集するとその分布が正規分布に近づく事を利用し、数多くのプローブデータを収集し処理する事によって低減でき、道路形状の推定精度の向上が図れる。

しかしナビゲーションシステムにおいて、新規に供用された道路の形状情報等を早期に提供することは、重要な製品価値の一つであり、数多くのプローブデータが収集できるまで新規道路の形状情報等の提供を控えてしまうことは、製品価値の低下を意味する。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、少ない数のプローブデータに基づいて、精度の良い新規道路の形状情報の推定を行うことを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一形態は、ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する地図生成システムであって、前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、前記プロセッサは、前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定し、座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定し、前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算し、複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定することを特徴とする。

本発明によれば、ナビゲーション装置又はスマートフォンからのプローブ情報に含まれる位置情報等に基づき、新規に供用された道路の形状を推定する際に、少ないサンプル数で精度の良い道路形状推定を行う事ができる。上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。

本発明の実施形態の地図データ生成システムの概略を示すブロック図である。 本発明の実施形態のプローブデータ記憶部に格納される車両位置データの説明図である。 本発明の実施形態の車両位置データの例の説明図である。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する新規道路データ推定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第１の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第１の例の説明図である。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第２の例の説明図である。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第２の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第３の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の地図サーバが実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第４の処理を示すフローチャートである。

本発明の地図データ配信システムの実施例を、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の実施形態の地図データ生成システムの概略を示すブロック図である。

本実施形態の地図データ生成システムは、地図生成者が保有する地図サーバ１０と、ナビゲーション端末２０と、これらを接続するネットワーク４０及びインターネット４１とを有する。ナビゲーション端末２０には、無線通信装置３０及びＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）装置３２が接続されている。ナビゲーション端末２０は、この無線通信装置３０によって無線基地局３１を経由してネットワーク４０及びインターネット４１に接続される。無線通信装置３０は、ナビゲーション端末２０に内蔵されても良い。地図サーバ１０は、ナビゲーション端末２０から受信したプローブ情報を、プローブデータ記憶部１１に記憶する。

本実施形態では、ナビゲーション端末２０を、ナビゲーションを実施せず、位置情報の収集だけを行うスマートフォン等の移動端末で置き換えることができる。また、これらの端末で測定した位置情報については、前記のように無線を通じて地図サーバ１０に格納するだけでなく、一時的にナビゲーション端末２０の位置データ記憶部２６に格納し、無線又は通信以外の他の手段でオフラインで地図サーバ１０中のプローブデータ記憶部１１に格納してもよい。

地図サーバ１０は、プロセッサ１７と、メモリ１８と、ネットワークインターフェース（ＩＦ）部１５と、プローブデータ記憶部１１と、更新データ記憶部１２と、地図データ記憶部１６とを有している。メモリ１８には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することによって実現される機能として、少なくとも、プローブデータを処理するプローブデータ処理部１３と、更新データ管理部１４とがある。プロセッサ１７がプログラムを実行することによって実現される処理については後述する。以下の説明においてプローブデータ処理部１３等が実行する処理は、実際には、プローブデータ処理部１３等のプログラムに従ってプロセッサ１７が実行する。

プローブデータ記憶部１１、更新データ記憶部１２及び地図データ記憶部１６は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置である。地図データ記憶部１６には、地図上の道路を構成する各リンクのリンクデータが記憶されている。このリンクデータの一例としては、カーナビゲーション用の地図がある。このリンクデータは、道路の相互接続情報、道路幅、道路の種類等の情報を含んでいる。地図データは、道路及び建物といった地図の構成物（地物）の位置及び形状を示す座標値等を含む。本実施形態の地図データ記憶部１６には、地図データとして、少なくとも、道路の位置、形状及び接続関係等を示す道路データが格納される。

プローブデータ記憶部１１には、各ナビゲーション端末２０から取得された車両位置データが格納される。車両位置データの詳細については後述する（図２参照）。更新データ記憶部１２には、ナビゲーション端末２０が保持する地図データを更新するためにナビゲーション端末２０に送信されるデータが格納される。このデータには、本実施形態によって生成された新規道路の形状に関するデータが含まれてもよい。

各ナビゲーション端末２０は、車両に搭載される移動端末であり、車両に搭乗しているユーザを目的地まで誘導するために、経路検索及び検索結果の出力等を行う。以下、複数のナビゲーション端末２０の一つの典型的な構成を説明する。他のナビゲーション端末２０の構成も図１に示すものと同様であってよいため、それらに関する図示及び説明は省略する。

なお、地図サーバ１０の機能は、複数の計算機によって実現されてもよい。例えば、プローブデータ記憶部１１及び地図データ記憶部１６がそれぞれネットワーク４０に接続された別の計算機の記憶装置であり、さらに別の計算機のプロセッサ１７がそれらの記憶部のデータに基づいて後述する処理を実行してもよい。

ナビゲーション端末２０は、ネットワーク４０に接続するためのネットワークＩＦ部２１と、メモリ２９と、プロセッサ２８と、ＧＵＩ機能を有する画面入出力ＩＦ２５と、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）又はフラッシュメモリのような記憶装置とを有している。メモリ２９には、複数のプログラムが保持されており、これらのプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される機能として、少なくとも、車両位置記録・送信部６１と、ナビゲーション処理部６２とがある。また、記憶装置には、位置データ記憶部２６と、地図データ記憶部２７とが含まれる。地図データ記憶部２７には、ナビケーション用の地図データが保持されている。

車両位置記録・送信部６１は、所定のタイミングで（例えば定期的に）位置情報取得部２４が取得した車両の位置情報を地図サーバ１０に送信する。取得された位置情報を位置データ記憶部２６に記録し、後にその位置情報を車両位置記録・送信部６１がまとめて地図サーバ１０に送信するか、又は、その位置情報を格納した記録媒体を地図サーバ１０が読み込むなどの方法によって地図サーバ１０が参照可能にすることもできる。送信されたデータは、地図サーバ１０のプローブデータ記憶部１１に格納される（図２参照）。

位置情報取得部２４は、ＧＰＳ装置３２を使用し、ナビゲーション端末２０の（例えばそれを搭載した車両の）位置情報を取得する。取得される位置情報は、少なくとも、例えば緯度及び経度のような２次元の座標値を含む。

なお、図１に示したナビゲーション端末２０は、端末装置の一例であり、複数のナビゲーション端末２０の一部又は全部が他の種類の端末装置、例えば、端末の位置情報を収集可能なスマートフォンなどの端末装置によって置き換えられてもよい。

図２は、本発明の実施形態のプローブデータ記憶部１１に格納される車両位置データ２００の説明図である。

車両位置データ２００の一つのレコードは、ある時刻に一つの車両のナビゲーション端末２０の位置情報取得部２４によって取得された当該車両の位置情報を含む。具体的には、各レコードは、機器ＩＤ２０１、タイムスタンプ２０２、緯度２０３、経度２０４及び速度２０５を含む。

機器ＩＤ２０１は、各ナビゲーション端末２０を一意に識別する情報である。タイムスタンプ２０２は、各ナビゲーション端末２０の位置情報取得部２４が位置情報を取得した時刻である。緯度２０３及び経度２０４は、各ナビゲーション端末２０が各時刻に取得した車両の位置情報（すなわち座標値）である。速度２０５は、各時刻における各車両の走行速度である。

例えば、レコード２１１は、識別情報「００１」によって識別されるナビゲーション端末２０の位置情報取得部２４が２０１２年５月１日１２時３４分００秒に取得した緯度及び経度がそれぞれ１３９．７３３７６３９度及び３５．６６９３９１６７度であり、その時刻における当該ナビゲーション端末２０を搭載した車両の走行速度が時速２３ｋｍであったことを示す。

地図サーバ１０は、各ナビゲーション端末２０から受信した車両位置情報を、一つのレコードが一つのナビゲーション端末２０からの一つの時刻に関する情報を含むように、プローブデータ記憶部１１に格納する。受信した車両位置情報が速度を含まない場合、地図サーバ１０は、各ナビゲーション端末２０から取得したタイムスタンプ２０２、緯度２０３及び経度２０４に基づいて各時刻の各車両の速度を計算してその結果を速度２０５に格納してもよい。例えば、レコード２１１、２１４及び２１７は一つのナビゲーション端末２０から取得された各時刻の緯度及び経度２０４を含むため、それらに基づいて、当該ナビゲーション端末２０を搭載する車両の各時刻の速度を計算することができる。同様に、レコード２１２、２１５及び２１８に基づいて別の車両の速度を、レコード２１３、２１６及び２１９に基づいてさらに別の車両の速度を計算することができる。

あるいは、車両位置データ２００が速度２０５を含まなくてもよいが、その場合には、地図サーバ１０は、必要に応じて、タイムスタンプ２０２、緯度２０３及び経度２０４に基づいて各時刻の各車両の速度を計算する。

なお、各ナビゲーション端末２０は、各時刻に位置情報取得部２４が位置情報を取得する度に、その時刻の位置情報を含む車両位置情報を地図サーバ１０に送信してもよいが、所定の期間（例えば１日）に取得した全座標値を含む車両位置情報をまとめて地図サーバ１０に送信してもよい（図１の送信ステップ５１）。本実施形態では、複数の車両からある程度の時間をかけて収集された位置情報に基づいて、新規道路データを含む地図情報が作成されるため、車両位置情報の送信に即時性は要求されない。

以下、図３を参照して、車両位置データ２００の例を説明する。これらの例において、「既存道路」とは、地図データ記憶部１６にその位置、形状及び他の道路との接続関係等を示す情報が保持されている道路である。一方、「新規道路」とは、地図データ記憶部１６にその位置、形状及び他の道路との接続関係等を示す情報がまだ保持されていない道路である。

図３は、本発明の実施形態の車両位置データ２００の例の説明図である。

図３には、例として、既存道路３０１Ａ〜３０１Ｅ及びそれらを接続する新規道路３０２Ａが表示されている。この例において、既存道路３０１Ａ及び３０１Ｂは交差点３０３Ａで接続されている。また、既存道路３０１Ｃ及び３０１Ｄは交差点３０３Ｂで接続されている。交差点３０３Ｂにはさらに既存道路３０１Ｅが、既存道路３０１Ｃ及び３０１Ｄとそれぞれ概ね直交するように接続されている。新規道路３０２Ａは、交差点３０３Ａ及び３０３Ｂの間を接続し、既存道路３０１Ａ〜３０１Ｄとそれぞれ概ね直交するように設けられる。このため、新規道路３０２Ａと既存道路３０１Ｅは、交差点３０３Ｂで概ね直線をなすように接続されている（言い換えるとそれらがなす角度は概ね０度である）。

さらに、図３には、それぞれの道路を走行した複数の車両の複数のナビゲーション端末２０から取得された座標値が示す位置（すなわち緯度２０３及び経度２０４によって特定される位置）が、Ｘ型のシンボルによって表示されている。座標値は道路の範囲内でばらつき、一部の座標値は道路の範囲から外れている。このようなばらつきが存在することは、後述する例においても同様である。

なお、座標値の分布に基づいて新規道路等を推定する方法、及び、推定された新規道路等が既存道路に接続されるか否かの判定方法については後述する（図５Ａ、図５Ｂ等参照）。

図４Ａは、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する新規道路データ推定処理を示すフローチャートである。

最初に、地図サーバ１０のプローブデータ処理部１３は、プローブデータ記憶部１１に格納された車両位置データ２００及び地図データ記憶部１６に格納された地図データ（図示省略）を参照して、車両位置データ２００に含まれるレコードのうち、既存道路の範囲外の座標値を有するレコードを特定する（ステップ４０１）。

ここで、地図データ記憶部１６に、道路の位置及び形状を示すデータとして道路の中心線を特定する情報が格納されている場合、既存道路の範囲とは、その中心線を中心とする所定の幅の範囲であってもよい。あるいは、道路の位置及び形状を示すデータとして道路の輪郭を特定する情報が格納されている場合、既存道路の範囲とは、その輪郭の内側の範囲であってもよいし、その輪郭の内側の範囲を所定の量だけ拡張した範囲であってもよい。このような拡張は、位置情報取得部２４が取得する座標値の誤差によって、道路を走行している車両の座標値が道路から外れる場合があることを考慮したものである。

次に、プローブデータ処理部１３は、ステップ４０１において特定されたデータ（言い換えると、車両位置データ２００に格納されているレコードのうち、既存道路の範囲内の座標値を有するレコードを除外した残りのレコードのデータ）に基づいて新規道路を推定する（ステップ４０２）。この推定処理の詳細については図４Ｂを参照して後述する。

図４Ｂは、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第１の処理を示すフローチャートである。

図４Ｂに示す処理は、図４Ａのステップ４０２において実行される。

最初に、プローブデータ処理部１３は、ステップ４０１において特定されたレコードに含まれる座標値を対象として、座標空間内の複数の範囲の各々における座標値の分布を特定し（ステップ４１１）、複数の範囲の特定された中心を結ぶ線を道路形状（例えば道路の中心線）として推定する（ステップ４１２）。

ステップ４１１において実行される処理の典型的な例について、図５Ａ及び図５Ｂを参照して詳細に説明する。

図５Ａは、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第１の例の説明図である。

図３と同様、図５ＡにおいてＸ型のシンボルがプロットされた位置は、複数の車両のナビゲーション端末２０から取得された座標値が示す位置である。

図５Ａに示す範囲５０１Ａ及び５０１Ｂは、それぞれ、座標空間を任意の一方向（図５Ａの例ではｘ軸方向）に平行、かつ所定の間隔を持った２本の直線によって区切られた範囲である。同様に、範囲５０１Ｃ及び５０１Ｄは、それぞれ、座標空間を上記とは別の一方向（図５Ａの例ではｘ軸に直行するｙ軸方向）に平行、かつ所定の間隔を持った２本の直線によって区切られた範囲である。例えばｘ軸方向が緯線方向、ｙ軸方向が経線方向であってもよい。

ステップ４１１において、プローブデータ処理部１３は、範囲５０１Ａ〜５０１Ｄのそれぞれにおける座標値の頻度分布５０２Ａ〜５０２Ｄを計算する。そして、プローブデータ処理部１３は、計算された頻度分布のうち、ばらつき（例えば分散値）が所定の値以下であるものの中心を計算する。図５Ａの例では、頻度分布５０２Ｂの分散値が所定の値を超えるため、頻度分布５０２Ｂは新規道路の推定から除外され、プローブデータ処理部１３は、頻度分布５０２Ａ、５０２Ｃ及び５０２Ｄそれぞれの中心５０３Ａ、５０３Ｃ及び５０３Ｄを計算する。この計算はどのような方法で行われてもよい。本実施形態では、ガウス分布に対する最小二乗法によって計算されたそれぞれのガウス分布の中央値が、中心５０３Ａ、５０３Ｃ、５０３Ｄとなる。

次に、ステップ４１２において、プローブデータ処理部１３は、計算された分布の中心５０３Ａ、５０３Ｃ、５０３Ｄを結んだ線５０４Ａを新規道路の形状（例えば新規道路の中心線）として推定する。図５Ａでは説明を簡単にするために四つの範囲５０１Ａ〜５０１Ｄのみを示したが、実際にはより多くの範囲を設定してそれらに基づく推定を行うことによって、新規道路の形状をより高い分解能で推定することが期待できる。

図５Ｂは、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する、座標値の分布の中心を特定する処理の第２の例の説明図である。

図３と同様、図５Ｂにも複数の車両のナビゲーション端末２０から取得された座標値を示す。具体的には、三角形のシンボルがプロットされた位置は、複数の車両のうちの一つのナビゲーション端末２０から取得された座標値が示す位置であり、Ｘ型のシンボルがプロットされた位置は、その他の複数の車両のナビゲーション端末２０から取得された座標値が示す位置である。当該車両の位置をそれぞれの座標値が取得された時刻の順に結ぶことによって、当該車両の走行軌跡５０５が取得される。図５Ｂに示す範囲５０１Ｅ及び５０１Ｆは、いずれも、走行軌跡５０５に直交する直線を中心とする所定の幅を持った範囲である。

ステップ４１１において、プローブデータ処理部１３は、範囲５０１Ｅ及び５０１Ｆのそれぞれにおける座標値の頻度分布５０２Ｅ及び５０２Ｆを計算し、それらのうち分散値が所定の値以下のものの中心を計算する。この計算方法は、図５Ａの場合と同様であってよい。図５Ｂの例では頻度分布５０２Ｅ及び５０２Ｆのいずれの分散値も所定の値以下であるため、それぞれの中心５０３Ｅ及び５０３Ｆが計算される。

次に、ステップ４１２において、プローブデータ処理部１３は、計算された分布の中心５０３Ｅ及び５０３Ｆを結んだ線５０４Ｂを新規道路の形状（例えば新規道路の中心線）として推定する。図５Ｂの例では二つの範囲５０１Ｅ及び５０１Ｆのみを示したが、より多くの範囲に基づく推定を行うことによって、新規道路の形状を高い分解能で推定することが期待できる。

なお、ステップ４１１において設定された範囲に含まれる座標値の数が十分に多い場合は、それらに基づいてある程度信頼性の高い新規道路の推定を行うことができると期待される。一方、座標値の数が少ない場合、それらの座標値は、新規道路の推定に使用できるほどの信頼性を有していないものと考えられる。

統計学的に見ると、プローブデータの座標値の分布は新規道路の真の位置に対し、正規分布となると考えられる。ここで、道路の真の位置とは、実際の道路の位置、例えば実際の道路の中心の位置である。道路の中心とは、当該道路の地理的な中心であってもよいし、当該道路において実際に車両が走行する確率が最も高い位置であってもよい。以下、道路の真の位置を道路真値とも記載する。既存道路の道路真値は地図データに基づいて特定できるが、新規道路の道路真値は未知である。道路真値に対するプローブデータの座標値のずれは、実際に車両が走行する位置の道路真値からのずれ（例えば車両が実際に道路の中心より右寄り又は左寄りを走行することによって発生する）に起因するもののほか、ＧＰＳによる測位の誤差に起因するものがあり、一般には後者が支配的である。

この場合、道路の位置の推定、すなわち母集団平均の推定の精度は、サンプル数すなわち座標値の数、プローブデータ数に依存する。例えば、母集団偏差σであり、道路中心（母集団平均）から誤差１５ｍ以下、すなわち信頼区間の幅１５ｍ、信頼区間９５％の推定を行う場合、必要なプローブデータのサンプル数は、統計学的には、（（２×１．９６×σ）／１５）の二乗以上となる。具体的には、上記の精度で新規道路の位置を推定するために、母集団標準偏差が３０ｍの場合は６２個、２０ｍの場合は２８個のサンプルが必要になる。

一般に、新規道路では、道路真値が不明なため、そこでのプローブデータの標準偏差を求めることは困難である。統計学的には、母集団標準偏差が不明な場合でも、信頼区間及びその幅を設定して母集団推定を行うことが出来るが、その場、必要なサンプル数は、母集団標準偏差が既知の場合と比較して非常に多くなる。このことは、新規道路の供用が開始されてから相当の時間が経過してからでなければ精度の高い新規道路の推定ができないことを意味する。しかし、ナビゲーションシステムの利便性を考慮すると、新規道路の推定を、その精度は維持しながら、より早期に行って、早期に新規道路のナビゲーションを可能にすることが望ましい。本実施形態では、ＧＰＳデータの性質を利用して、推定しようとする新規道路の周辺の既存道路のプローブデータのばらつきに基づいて十分な精度の母集団推定を行うために必要なサンプル数を推定し、推定されたサンプル数のプローブデータが既に取得されている場合には母集団推定を開始することによって、新規道路のナビゲーションを早期に実行することを可能にする。そのために実行される処理の例を、図６〜図８を参照して説明する。これらの処理は、図４Ａのステップ４０２において図４Ｂの処理の代わりに実行される。

図６は、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第２の処理を示すフローチャートである。

プローブの位置データの元となるＧＰＳデータの性質を鑑みるに、その分散は、求める新規道路とその周辺道路とでは同様な性質を持つと考えられる。これは、ＧＰＳデータの精度が周囲の地形及び建造物等の影響を受けることから、地理的に近い位置で取得されたＧＰＳデータは類似した誤差を含んでいると考えられるためである。このため、本実施形態の地図サーバ１０は、道路の形状が既知である周辺道路におけるプローブデータの位置の標準偏差に基づき、新規道路の形状推定に必要なプローブデータのサンプル数を決定してもよい。

具体的には、プローブデータ処理部１３は、最初に、周辺道路のプローブ座標の道路真値からの標準偏差を算出する（ステップ６１１）。周辺道路とは、新規道路に地理的に近い既存道路、例えば、図４Ａのステップ４０１で除外されなかったプローブデータからの距離が所定の値以下の既存道路である。

次に、プローブデータ処理部１３は、周辺道路の標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定する（ステップ６１２）。周辺道路の標準偏差が一定基準値以下の場合は、プローブデータ処理部１３は、当該新規道路の周辺では精度良く位置データが取得できるとみなし、既存周辺道路の標準偏差を用いて必要なサンプル数を設定し、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定する（ステップ６１３）。ここで、必要なサンプル数とは、既に説明した通り、所定の精度で新規道路の形状（例えば新規道路の中心の位置）を推定するために必要とされるプローブデータのサンプル数である。

既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多い場合に、プローブデータ処理部１３は道路形状推定を実施する。具体的には、プローブデータ処理部１３は、座標空間内の複数の範囲の各々における座標値の分布を特定し（ステップ６１４）、複数の範囲の特定された中心を結ぶ線を道路形状（例えば道路の中心線）として推定する（ステップ６１５）。これらの処理の詳細は図５Ａ及び図５Ｂに例示した通りであるため、説明を省略する。

一方、ステップ６１２において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であると判定された場合、及び、ステップ６１３において既に取得されているプローブデータ数が必要なサンプル数より少ないと判定された場合は、プローブデータ処理部１３は新規道路区間の形状推定を実施しない（ステップ６１６）。

なお、ステップ６１２において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であっても、プローブデータ処理部１３は、ステップ６１３においてその標準偏差に基づいて必要なサンプル数を計算し、既に取得されたプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定し、多い場合には道路形状推定を行ってもよい。ただし、その場合には、周辺道路の標準偏差が一定基準値以下である場合と比較して必要なサンプル数が多くなるため、道路形状推定が開始されるまでの時間が長くなる。

ここで、図３を参照して図４及び図６の処理の具体例を説明する。図３に示すようなプローブデータが取得された場合、プローブデータ処理部１３は、図４Ａのステップ４０１において既存道路３０１Ａ〜３０１Ｅの範囲内のプローブデータを除外する。これによって、既存道路３０１Ａ〜３０１Ｅの範囲外のプローブデータが特定される。図３の例では、特定されたプローグデータは新規道路３０２Ａを走行した車両から取得されたものである。

次に、プローブデータ処理部１３は、例えば図５Ａ又は図５Ｂに示すように座標空間を複数の範囲に分割する。これによって、新規道路３０２Ａを走行した車両からのプローブデータが複数の範囲に分割される。そして、プローブデータ処理部１３は、各範囲の周辺道路（例えば既存道路３０１Ａ〜３０１Ｅのいずれかのうち、各範囲からの距離が所定の値以内の部分）を特定し、地図データに含まれる特定した周辺道路の道路真値に対する、当該周辺道路のプローグデータの座標値の標準偏差を算出する（ステップ６１１）。

次に、プローブデータ処理部１３は、算出した標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定し（ステップ６１２）、算出した標準偏差が一定基準値を超える場合に、分割した各範囲のプローブデータのサンプル数が当該標準偏差に基づく必要なサンプル数より多いか否かを判定し（ステップ６１３）、分割した各範囲のプローブデータのサンプル数が当該標準偏差に基づく必要なサンプル数より多い場合に、各範囲のプローブデータの座標値の分布の中心を計算する（ステップ６１４）。そして、プローブデータ処理部１３は、各範囲で計算された分布の中心を相互に結ぶ線の位置を新規道路３０２Ａの位置として、その線の形状を新規道路３０２Ａの形状として推定する（ステップ６１５）。

上記の図６の処理によれば、周辺道路のプローブデータの標準偏差を近似的な新規道路のプローブデータの標準偏差として用いることによって、周辺道路におけるＧＰＳデータの精度がよい場合には少ないサンプル数で精度よく新規道路の形状を推定し、その結果を早期に利用することが可能になる。

図７は、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第３の処理を示すフローチャートである。

プローブデータを分析すると、右左折等の大きな方向変化が無い場合は、道路真値に対して精度良く適合する傾向がある。車両が右左折等の比較的大きな方向変化をすると、その直後のプローブデータは道路真値から外れる（すなわち取得した座標値の誤差が大きくなる）確率が高い。このため、プローブデータ処理部１３は、新規道路区間に対し、右左折等による比較的大きい方向変化を伴って進入した車両からのプローブデータを除外し、残りのプローブデータにおける標準偏差を再計算する（ステップ７１１）。

例えば、図３の例において、既存道路３０１Ａ〜３０１Ｅのいずれにも属さないプローブデータが、新規道路３０２Ａを走行した車両からのプローブデータであると推定される。新規道路３０２Ａを走行した車両が、既存道路３０１Ｃから右折して（すなわち約９０度の方向変化を伴って）新規道路３０２Ａに進入した車両と、既存道路３０１Ｄから左折して（すなわち約９０度の方向変化を伴って）新規道路３０２Ａに進入した車両と、既存道路３０１Ｅから直進して（すなわち約０度の方向変化を伴って、言い換えると方向変化をほとんど又は全く伴わずに）新規道路３０２Ａに進入した車両と、を含んでいる場合、ステップ７１１においてプローブデータ処理部１３は、既存道路３０１Ｅから直進して新規道路３０２Ａに進入した車両からの既存道路３０１Ｅにおけるプローブデータのみを用いて標準偏差を算出する。

なお、新規道路３０２Ａへの進入時の方向変化の量は、種々の方法で計算できるが、一例を示せば次の通りである。プローブデータ処理部１３は、車両位置データ２００から各ナビゲーション端末２０を搭載した車両の移動軌跡を特定し、その軌跡が既存道路を外れた地点と外れてから所定の時間が経過した後の当該車両の位置とを結ぶ線と、当該既存道路とがなす角度を、新規道路への進入時の方向変化の量として求めることができる。例えば、０度より大きく９０度より小さい所定の角度を方向変化の量の閾値として設定し、その閾値を用いてステップ７１１を実行することによって、既存道路３０１Ｅから新規道路３０２Ａに進入した車両、すなわち比較的大きい方向変化を伴わずに新規道路３０２Ａに進入した車両のプローブデータの標準偏差を算出することができる。

次に、プローブデータ処理部１３は、ステップ７１１で算出した標準偏差が一定基準値以下であるか否かを判定する（ステップ７１２）。標準偏差が一定基準値以下の場合、プローブデータ処理部１３は、この標準偏差を用いて必要なサンプル数を設定し、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いか否かを判定する（ステップ７１３）。このとき、プローブデータ処理部１３は、ステップ７１１と同様の方法で、新規道路への進入時の方向変化の量が所定の閾値以下であるプローブデータを特定し、そのサンプル数を、必要なサンプル数と比較する。

そして、プローブデータ処理部１３は、既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多い場合に、道路形状推定を実施する（ステップ７１４、７１５）。道路形状推定は、方向変化の量が所定の閾値以下であるプローブデータのみを対象として行うことを除いて、図６のステップ６１４及び６１５と同様であるため、詳細な説明を省略する。

一方、ステップ７１２において周辺道路の標準偏差が一定基準値以上であると判定された場合、及び、ステップ７１３において既に取得されているプローブデータ数が必要なサンプル数より少ないと判定された場合は、プローブデータ処理部１３は新規道路区間の形状推定を実施しない（ステップ７１６）。

これによって、大きい誤差を含む蓋然性の高いプローブデータが除外されるため、さらに少ないプローブデータ数で精度の良い道路推定が可能になる。

図８は、本発明の実施形態の地図サーバ１０が実行する新規道路データ推定処理に含まれる道路形状を推定する第４の処理を示すフローチャートである。

プローブデータの位置情報は、ＧＰＳの観測値に基づいているため、ＧＰＳ衛星の配置等に依存して、道路真値からの一定のオフセットのずれが発生する場合がある。このようなオフセットは、見通せるＧＰＳ衛星の配置及び周辺環境が類似する周辺の道路でも同様に発生する。したがって、上記に述べた新規道路の形状推定時に、周辺既存道路でのＧＰＳデータのズレ方に基づいて、同一方向に延びる新規道路のＧＰＳデータの位置を補正する。

具体的には、プローブデータ処理部１３は、最初にステップ８１１〜８１３を実行し、ステップ８１２又は８１３の判定結果がＮＯである場合にはステップ８１７を実行する。これらは、それぞれ、図７のステップ７１１〜７１３及び７１６と同様であるため、説明を省略する。

ステップ８１３において既に取得されているプローブデータのサンプル数が必要なサンプル数より多いと判定された場合、プローブデータ処理部１３は、新規道路を走行した車両からのプローブデータの座標値を、ほぼ同一時刻に周辺道路を走行した車両からのプローブデータの座標値の道路真値からのずれの値に基づいて補正する（ステップ８１４）。

ここで、ほぼ同一時刻とは、例えば新規道路を走行した車両からのプローブデータの取得時刻を含む所定の時間範囲内の時刻である。この所定の時間範囲は、ナビゲーション端末２０が信号を受信可能なＧＰＳ衛星の配置が類似する時間範囲であることが望ましい。ＧＰＳ衛星の配置には周期性があり、所定の間隔で同一の配置が出現するため、ほぼ同一時刻とは、新規道路を走行した車両からのプローブデータの取得時刻と同一のＧＰＳ衛星の配置が出現する時刻を含む所定の時間範囲内の時刻であってもよい。

上記はＧＰＳ衛星の配置が類似する時間範囲を特定する方法の一例であり、他の方法によって特定してもよいが、上記のようにＧＰＳ衛星の配置の周期性を利用することによって簡易な計算で時間範囲を特定することができる。

本実施形態では測位システムの例としてＧＰＳを示しているが、他の人工衛星からの無線信号を利用した測位システム（例えば準天頂衛星システム、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＧＬＯＮＡＳＳ等）にも本発明を適用することができる。その場合も、それぞれのシステムで利用される人工衛星の配置に関して上記と同様の処理が行われる。

また、プローブデータ処理部１３は、例えば、周辺の既存道路におけるプローブデータの座標値を公知のマップマッチングによって補正した場合、その補正量がプローブデータの座標値の道路真値からのずれの量であると推定してもよい。

次に、プローブデータ処理部１３は、ステップ８１５及び８１６を実行する。これらは、ステップ８１４で補正された座標値を対象として行う点を除いて、図７のステップ７１４及び７１５と同様であるため、説明を省略する。

上記のような座標値の補正は、図６の処理と組み合わせることもできる。例えば、プローブデータ処理部１３は、図６のステップ６１３の次にステップ８１４を実行し、ステップ８１４で補正された座標値を対象としてステップ６１４及び６１５を実行してもよい。

以上のように、ＧＰＳ衛星の配置が類似する時間帯の周辺道路のオフセット量に基づいて新規道路の座標値を補正することによって、さらに精度の良い道路形状推定が可能になる。

なお、本発明は上記した実施形態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、上記した実施形態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。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態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、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。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、実行することによって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、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０ 地図サーバ
１１ プローブデータ記憶部
１２ 更新データ記憶部
１３ プローブデータ処理部
１４ 更新データ管理部
１５、２１ ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）
１６、２７ 地図データ記憶部
１７、２８ プロセッサ
１８、２９ メモリ
２０ ナビゲーション端末
２４ 位置情報取得部
２５ 画面入出力Ｉ／Ｆ
２６ 位置データ記憶部
３０ 無線通信装置
３１ 無線基地局
４０ ネットワーク
４１ インターネット
６１ 車両位置記録・送信部
６２ ナビゲーション処理部

Claims (10)

1. ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する地図生成システムであって、
   前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、
   前記プロセッサは、
   前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定し、
   座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定し、
   前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算し、
   複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定することを特徴とする地図生成システム。
2. 請求項１に記載の地図生成システムであって、
   前記プロセッサは、前記標準偏差が所定の値以下であるか否かを判定し、前記標準偏差が前記所定の値を超える場合には、前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かの判定を実行しないことを特徴とする地図生成システム。
3. 請求項１に記載の地図生成システムであって、
   前記プロセッサは、前記車両位置データに基づいて、前記新規道路に進入した各車両の方向変化の量を計算し、前記方向変化の量が所定の値以内である車両の座標値を対象として、前記標準偏差の計算、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かの判定、及び前記特定された座標値の分布の中心の計算を行うことを特徴とする地図生成システム。
4. 請求項１に記載の地図生成システムであって、
   前記車両位置データに含まれる座標値は、人工衛星からの無線信号に基づいて取得された座標値であり、
   前記プロセッサは、前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻に取得された前記各領域の周辺の道路の範囲内の座標値と、前記地図データに含まれる当該周辺の道路の位置の座標値との差に基づいて、前記特定された座標値を補正することを特徴とする地図生成システム。
5. 請求項４に記載の地図生成システムであって、
   前記プロセッサは、前記人工衛星の配置の周期性に基づいて、前記特定された座標値が取得された時刻を含む所定の時間範囲内、及び、当該時刻と同一の前記人工衛星の配置が出現する時刻を含む前記所定の時間範囲内の時刻を、前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻とすることを特徴とする地図生成システム。
6. ネットワークに接続されるインターフェースと、前記インターフェースに接続されるプロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムが実行する地図生成方法であって、
   前記記憶装置は、複数の道路の位置及び形状を示す座標値を含む地図データと、複数の車両に搭載された複数の端末装置から取得した各車両の各時刻における座標値を含む車両位置データと、を保持し、
   前記地図生成方法は、
   前記車両位置データに含まれる座標値のうち、前記地図データに含まれる道路の範囲外の座標値を特定する第１手順と、
   座標空間内の複数の領域の各々について、前記地図データに含まれる前記各領域の周辺の道路の位置の座標値に対する、前記車両位置データに含まれる当該周辺の道路の範囲内の座標値の標準偏差に基づいて、所定の精度で新規道路を推定するために必要な座標値の数を計算し、前記各領域における前記特定された座標値の数が前記必要な座標値の数より多いか否かを判定する第２手順と、
   前記特定された座標値の数が前記標準偏差に基づいて計算した数より多い場合に、前記領域内の前記特定された座標値の分布の中心を計算する第３手順と、
   複数の前記領域について計算された前記分布の中心を結ぶ線を新規道路として推定する第４手順と、を含むことを特徴とする地図生成方法。
7. 請求項６に記載の地図生成方法であって、
   前記標準偏差が所定の値以下であるか否かを判定する手順をさらに含み、
   前記第２手順は、前記標準偏差が前記所定の値を超える場合には実行しないことを特徴とする地図生成方法。
8. 請求項６に記載の地図生成方法であって、
   前記車両位置データに基づいて、前記新規道路に進入した各車両の方向変化の量を計算する手順をさらに含み、
   前記第２手順から前記第４手順は、前記方向変化の量が所定の値以内である車両の座標値を対象として実行されることを特徴とする地図生成方法。
9. 請求項６に記載の地図生成方法であって、
   前記車両位置データに含まれる座標値は、人工衛星からの無線信号に基づいて取得された座標値であり、
   前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻に取得された前記各領域の周辺の道路の範囲内の座標値と、前記地図データに含まれる当該周辺の道路の位置の座標値との差に基づいて、前記特定された座標値を補正する手順をさらに含むことを特徴とする地図生成方法。
10. 請求項９に記載の地図生成方法であって、
    前記特定された座標値が取得された時刻と前記人工衛星の配置が類似する時刻は、前記特定された座標値が取得された時刻を含む所定の時間範囲内、及び、前記人工衛星の配置の周期性に基づく当該時刻と同一の前記人工衛星の配置が出現する時刻を含む前記所定の時間範囲内の時刻であることを特徴とする地図生成方法。

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