JP7380718B2 - 路面推定装置、路面推定方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、路面推定装置、路面推定方法およびプログラムに関する。

移動体に取付けられたセンサ等によって得られたセンサデータや位置情報を用いて路面を推定し、地図データ等と対応付ける技術が存在していた。この種の技術において、路面推定に必要なセンサデータが不足している地理的な範囲を適切に抽出することを目的とした提案がなされている。
（例えば、特許文献１）。

日本国特開２０１８－１９５１１８号公報

前述した路面データを収集する技術では、地図データ中の地理範囲となる該当リンクが長い場合に、局所的な路面状態が検出できない、当該リンクに複数の路面状態が存在する場合が考慮されない、などの事態が発生し得る。

本発明は前記のような実情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、１つの地理範囲内に複数の路面状態が存在する場合や、局所的な路面状態が存在する場合でも、高い精度で路面状態を推定することが可能な路面推定装置、路面推定方法およびプログラムを提供することにある。

本発明の一態様に係る路面推定装置は、位置情報を伴う路面の地理範囲のそれぞれについて地点単位で予め収集された、移動体が移動したときの位置情報を含むセンサデータを用いた路面状態の種別の推定結果を、前記位置情報に基づいて前記地理範囲上の所定の地理単位毎にグループ化し、グループ毎に前記推定結果を集約することで、グループ毎の代表である路面状態の種別の推定結果を判定する集約部と、前記路面状態の種別毎の、前記集約部で判定された前記推定結果と、予め定められた各路面状態の種別の組み合せの優先度に基づいて、前記地理範囲毎に前記路面状態の種別を推定する推定部と、を備える。

本発明の一態様によれば、１つの地理範囲内に複数の路面状態が存在する場合や、局所的な路面状態が存在する場合でも、高い精度で路面状態を推定することが可能となる。

図１は、本発明の一実施形態に係る路面推定装置の概略機能構成を示すブロック図である。 図２は、同実施形態に係る位置情報の補正とグループ化とを行わないでリンクの路面状態を推定する場合の動作を例示する図である。 図３は、同実施形態に係る位置情報の補正とグループ化、優先度評価を実施してリンクの路面状態を推定する場合の動作を例示する図である。 図４は、同実施形態に係る図である。 図５は、同実施形態に係るバリア毎の検出優先度の設定例を示す図である。 図６は、同実施形態に係るバリアの組み合せ優先度の設定例を示す図である。

以下、本発明を路面推定装置に適用した場合の一実施形態について説明する。

［路面推定装置の構成］
図１は、同路面推定装置の概略機能構成を示すブロック図である。同図において、路面推定装置は、入力部１１、位置情報付き推定データＤＢ（データベース）１２、推定データ補正部１３、地図データＤＢ１４、推定データグループ化部１５、グループ化済推定データＤＢ１６、優先度評価部１７、および出力部１８を備える。

入力部１１は、例えばインターネットを含むネットワークを介して、地点単位で路面状態が推定済の位置情報とセンサデータとを含むデータ群を推定データとして入力する。入力部１１で入力された推定データが位置情報付き推定データＤＢ１２に記憶される。

位置情報付き推定データＤＢ１２に記憶された推定データは、推定データ補正部１３に読み出される。推定データ補正部１３にはまた、地図データＤＢ１４が記憶している、位置情報を伴う路面の地理範囲（以下「リンク」と称する）を示した地図データが読み出される。

推定データ補正部１３は、位置情報付き推定データＤＢ１２からの推定データと、地図データＤＢ１４からのリンクを示した地図データとを用いて、推定データ中の位置情報の補正を行ない、位置情報を補正した後の推定データを推定データグループ化部１５へ出力する。

推定データグループ化部１５は、位置情報を補正した推定データに対し、リンク上の予め設定した地理単位、例えば距離Ｎ毎に、連続する推定データをグループ化して代表となる路面状態を判定する。グループ化した推定データは、グループ化済推定データＤＢ１６に出力されて記憶される。

グループ化済推定データＤＢ１６に記憶された推定データに対し、優先度評価部１７が路面状態の出現頻度と組合せによる、予め設定されている優先度に従って評価を実施することで、正しい路面状態を推定する。優先度評価部１７は、各リンク毎に１つの路面状態を推定結果として出力部１８に出力する。出力部１８は、優先度評価部１７から得た推定結果を、例えばインターネットを含むネットワークを介して出力する。

［路面推定装置の動作］
次に本実施形態の動作について説明する。
まず参考のために、あえて本実施形態による位置情報の補正とグループ化、および優先度評価を行わないでリンクの路面状態を推定する場合の動作について、図２を用いて説明する。

図２（Ａ）は、ユーザＡがリンクＬＫ－Ａを移動した際に得られる推定データを例示している。図中に示す如く、同図（Ａ）では地点単位で４つの路面状態「平坦」「段差」「坂」「階段」となる推定データを例示している。

図２（Ｂ）は、リンクＬＫ－Ａに関連するすべての推定データを統合した結果を例示する。合計１２地点中、路面状態としては「平坦」が７地点、「段差」が２地点、「坂」が１地点、「階段」が２地点となっている。

図２（Ｃ）は、図２（Ｂ）で示した路面状態をそのまま全体として評価、統合した結果、地理範囲であるリンクＬＫ－Ａを代表する路面状態として「平坦」を推定した結果を示している。

次に図３乃至図６を用いて、本実施形態に係る路面推定装置での動作を説明する。
図３は、位置情報の補正とグループ化、優先度評価を実施してリンクの路面状態を推定する場合の動作を例示する図である。

図３（Ａ）は、ユーザＢがリンクＬＫ－Ｂを移動した際に得られる推定データを例示している。図中に示す如く、同図（Ｂ）でも、地点単位で４つの路面状態「平坦」「段差」「坂」「階段」となる推定データを例示している。これらの推定データは入力部１１によりネットワーク経由で入力された後、位置情報付き推定データＤＢ１２に記憶される。

推定データ補正部１３は、位置情報付き推定データＤＢ１２に記憶された推定データと、地図データＤＢ１４に記憶される地図データとにより、推定データ中の位置データを最寄りのリンクに合わせて補正する位置補正処理を実行する。

図３（Ｂ）は、推定データ補正部１３による当該位置補正処理の手法を説明するものである。推定データの地点位置に対して、最寄りのリンクＬＫ－Ｂへの垂線が交差する地点を、補正後の位置情報として算出して、推定データ中の位置情報を書き換える。

こうして位置情報を補正することで、移動経路であるリンクＬＫ－Ｂでの連続性を高めた推定データに対し、グループ化済推定データＤＢ１６がリンク上の予め設定した地理単位、例えば距離Ｎ（Ｎは定数）毎に、連続する推定データを取り纏めてグループ化し、グループ化した推定データの代表となる路面状態を判定した後、グループ化済推定データＤＢ１６に出力して記憶させる。

位置情報として、例えば一般的なＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位システム）においては、位置の誤差がメートルオーダーで発生することが広く知られている。したがって、前述したように位置情報に対して、移動経路に沿って連続性を高めるような補正処理を行なうことで、より高い精度でのグループ化が実現できる。

図３（Ｃ）は、補正した位置情報でグループ化した推定データをリンクＬＫ－Ｂの距離Ｎ毎に取り纏めてグループ化した例を示している。ＲＯＭ１５は、取り纏めたグループ毎に、推定データの路面状態の推定結果を集約した判定を実施し、その結果をグループ化済推定データＤＢ１６に記憶させる。

なお、グループ毎に路面状態を集約する判定結果を得る手法に関しては、例えば前述した特許文献１の段落［００６８］などで説明されている。

グループ化済推定データＤＢ１６に記憶された推定データに対し、優先度評価部１７が各グループの路面状態の判定結果に基づいて、優先度評価部１７が当該リンク全体の路面状態の出現頻度と組合せによる優先度に従って評価を実施することで、当該リンクＬＫ－Ｂの正しい路面状態を推定する。

図３（Ｄ）は、リンクＬＫ－Ｂの路面状態が「階段」があるものとして推定した結果を示す。出力部１８は、この推定結果を、例えば図示しないネットワークを介して出力する。

次に図４乃至図６により、優先度評価部１７による優先度評価の詳細な処理内容について説明する。
図４（Ａ）－１は、リンクＬＫ－Ｃを移動したユーザから得られた路面状態の推定データをグループ化した、各グループの路面状態の判定結果を例示する図である。距離Ｎ毎の各グループの代表となる路面状態の判定結果（バリア）を出現頻度として取り纏めた結果を図４（Ａ）－２に示す。

ここでは、バリア「階段」の出現頻度が「１／７（≒０．１４３）」、バリア「段差」の出現頻度が「１／７（≒０．１４３）」、バリア「坂」の出現頻度が「０／７」、バリア「平坦」の出現頻度が「４／７（≒０．５７１）」となる。

優先度評価部１７では、図５に示す検出優先度の閾値に従って、各閾値を上回っているバリアを検出する。なお、図５に示したバリア毎の閾値は、この路面推定装置の運用者が任意に設定可能であるものとする。

ここではバリア「階段」とバリア「平坦」が設定された閾値を超えており、前述した検出優先度によれば「階段」および「平坦」が予め設定された出現頻度を超えているものとして判定される。

次に優先度評価部１７は、設定された出現頻度を超えたバリアが１つであればそのバリアをリンク全体の路面状態の推定結果として、設定された出現頻度を超えたバリアが２つであればそのバリアの組合せから導出されるバリアをリンク全体の路面状態の推定結果として、判定する。

図６は、バリアの組合せに基づく優先度の設定例を示す図である。２つのバリア「階段」および「平坦」の組合せ結果としては、リンク全体で１つのバリア「階段」と判定することが設定されているため、当該リンクＬＫ－Ｃの路面状態の推定結果として「階段」であることが優先度評価部１７での優先度評価により算出され、これが出力部１８により出力されることになる。

図４（Ｂ）－１は、リンクＬＫ－Ｄを移動したユーザから得られた路面状態の推定データをグループ化した、各グループの路面状態の判定結果を例示する図である。距離Ｎ毎の各グループの代表となる路面状態の判定結果（バリア）を出現頻度として取り纏めた結果を図４（Ｂ）－２に示す。

ここでは、バリア「階段」の出現頻度が「０／７」、バリア「段差」の出現頻度が「３／７（≒０．４２９）」、バリア「坂」の出現頻度が「３／７（≒０．４２９）」、バリア「平坦」の出現頻度が「１／７（≒０．１４３）」となる。

優先度評価部１７では、図５に示す検出優先度の閾値に従って、各閾値を上回っているバリアを検出する。ここではバリア「段差」とバリア「坂」が設定された閾値を超えており、前述した検出優先度によれば「段差」および「坂」が予め設定された出現頻度を超えているものとして判定される。

次に優先度評価部１７は、設定された出現頻度を超えたバリアが１つであればそのバリアをリンク全体の路面状態の推定結果として、設定された出現頻度を超えたバリアが２つであればそのバリアの組合せから導出されるバリアをリンク全体の路面状態の推定結果として、判定する。

図６に示した例では、２つのバリア「段差」および「坂」の組合せ結果としては、リンク全体で２つのバリア「坂＆段差」と判定することが設定されているため、優先度評価部１７は当該リンクＬＫ－Ｄの路面状態の推定結果として「坂＆段差」であることを優先度評価により算出し、これが出力部１８により最終的な路面の推定結果として出力される。

［効果］
以上詳述した如く本実施形態によれば、１つの地理範囲内に複数の路面状態が存在する場合や、局所的な路面状態が存在する場合でも、高い精度で路面状態を推定することが可能となる。

また本実施形態では、グループ化した推定結果に対して、出現頻度と、予め定められた各路面状態の推定結果の組合せの優先度とに基づいて、リンク毎に路面状態を推定するものとしたので、最終的な推定に対する基準の設定を任意に可変できる上に、複数の推定結果から統括した推定結果を容易に算出できる。

なお本実施形態では、路面状態を「平坦」「段差」「坂」「階段」の４つに分類して推定する場合について例示したが、本発明はこれらに限るものではない。

その他、本願発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、前記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

１１…入力部、
１２…位置情報付き推定データＤＢ、
１３…推定データ補正部、
１４…地図データＤＢ、
１５…推定データグループ化部、
１６…グループ化済推定データＤＢ、
１７…優先度評価部、
１８…出力部、
ＬＫ－Ａ～ＬＫ－Ｄ…リンク（地理範囲）。

Claims (5)

1. 位置情報を伴う路面の地理範囲のそれぞれについて地点単位で予め収集された、移動体が移動したときの位置情報を含むセンサデータを用いた路面状態の種別の推定結果を、前記位置情報に基づいて前記地理範囲上の所定の地理単位毎にグループ化し、グループ毎に前記推定結果を集約することで、グループ毎の代表である路面状態の種別の推定結果を判定する集約部と、
   前記路面状態の種別毎の、前記集約部で判定された前記推定結果と、予め定められた各路面状態の種別の組み合せの優先度に基づいて、前記地理範囲毎に前記路面状態の種別を推定する推定部と、
   を備える路面推定装置。
2. 前記集約部は、前記地理範囲の移動経路の連続性に基づいて、前記推定結果における前記位置情報を補正し、補正後の前記位置情報に基づいて所定の地理単位毎に集約することで、前記代表である路面状態の種別の推定結果を判定する、
   請求項１に記載の路面推定装置。
3. 前記推定部は、路面状態の種別毎の、前記集約部で判定された、前記代表である路面状態の種別の推定結果の出現頻度の優先度と、予め定められた各路面状態の種別の推定結果の組み合せの優先度とに基づいて、前記地理範囲毎に前記路面状態の種別を推定する、
   請求項１または２に記載の路面推定装置。
4. 路面推定装置により実行される方法であって、
   前記路面推定装置の集約部により、位置情報を伴う路面の地理範囲のそれぞれについて地点単位で予め収集された、移動体が移動したときの位置情報を含むセンサデータを用いた路面状態の種別の推定結果を、前記位置情報に基づいて前記地理範囲上の所定の地理単位毎にグループ化し、グループ毎に前記推定結果を集約することで、グループ毎の代表である路面状態の種別の推定結果を判定することと、
   前記路面推定装置の推定部により、前記路面状態の種別毎の、前記集約部で判定された前記推定結果と、予め定められた各路面状態の種別の組み合せの優先度に基づいて、前記地理範囲毎に前記路面状態の種別を推定することと、
   を有する路面推定方法。
5. 請求項１乃至３のいずれかに記載の路面推定装置が備える各部の処理を、前記路面推定装置のプロセッサに実行させるプログラム。

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