JP7707238B2 - 地図生成装置および地図生成システム - Google Patents

Description

本発明は、車両で取得された情報に基づいて地図を生成する地図生成装置、地図生成システムに関する。

この種の技術として、車両に搭載された車載センサで取得された情報に基づいて地図を生成する地図生成装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１０－２６３２６号公報

従来の技術では、交差点の進入点と退出点とが、進行方向に基づき、ベジェ曲線を用いてＳ字状または単一円弧で接続される。そのため、例えば交差点の進入口と退出口とが互いにオフセットするような変形交差点の場合、滑らかなレーン形状が得られないおそれがある。
地図データにおいて交差点内の滑らかなレーン形状を得ることは、車両の円滑な移動を可能にすることから交通の利便性および安全性の向上につながる。これにより、持続可能な輸送システムの発展に寄与することができる。

本発明の第１の態様による地図生成装置は、車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、車両の周囲の状況を認識する認識部と、走行経路を案内する誘導標示が設置されていない交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、記憶部から読み出した走行軌跡情報に基づいて交差点内での走行軌跡の平均値の曲率を算出する曲率算出部と、曲率算出部で算出された曲率が所定値以上である場合は、走行軌跡の平均値と、交差点の入口および出口のレーン形状とに基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する推定部と、推定部で推定された交差点内のレーン形状を走行用地図情報に加える地図生成部と、を備える。
本発明の第２の態様による地図生成装置は、車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、車両の周囲の状況を認識する認識部と、走行経路を案内する誘導標示が設置されていない交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、記憶部から読み出した走行軌跡情報に基づいて交差点内での走行軌跡の平均値の曲率を算出する曲率算出部と、曲率算出部で算出された曲率が所定値未満である場合は、交差点の入口および出口のレーン形状に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する推定部と、推定部で推定された交差点内のレーン形状を走行用地図情報に加える地図生成部と、を備える。
本発明の第３の態様による地図生成装置は、車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、車両の周囲の状況を認識する認識部と、走行経路を案内する誘導標示が設置されている交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、記憶部から読み出した走行軌跡情報に基づいて交差点内での走行軌跡の曲率を算出する曲率算出部と、曲率算出部で算出された曲率に基づいて交差点内のレーン形状を推定する推定部と、推定部で推定された交差点内のレーン形状を走行用地図情報に加える地図生成部と、を備える。推定部は、交差点の入口および出口のレーン形状および誘導標示に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。
本発明の第４の態様による地図生成システムは、第１～４のいずれか一態様の地図生成装置と、複数の車両から走行軌跡情報を取得し記憶するサーバ装置と、を備え、曲率算出部は、サーバ装置に記憶される複数の車両からの走行軌跡情報のうち、二輪車以外の車両の走行軌跡情報に基づいて交差点内での走行軌跡の曲率を演算する。

本発明によれば、例えば変形交差点内のような特定シーンにおいて、適切なレーン形状を走行用地図に加えることが可能になる。

変形交差点を例示する模式図。 発明の実施の形態に係る地図生成装置を有する車両制御システムの概略構成を例示するブロック図。 実施の形態に係る地図生成装置の要部構成を例示するブロック図。 交差点を含む走行区間の走行軌跡を２次元マップ上に表した模式図。 外れ値を除外した走行軌跡の分布を説明する模式図。 レーン形状の推定例１を説明する模式図。 図５Ａの走行軌跡Ｍの曲率を示す図。 推定例１による手法をさらに詳しく説明する模式図。 交差点の入口から出口までの走行軌跡Ｍと仮想レーン境界線までの距離を例示する図。 レーン形状の推定例２を説明する模式図。 レーン形状の推定例３を説明する模式図。 図３のコントローラで実行される処理の一例を示すフローチャート。 変形例１に係る道路地図生成システムの構成を例示する図。

以下、図面を参照して発明の実施の形態について説明する。
＜概要＞
実施の形態による地図生成装置は、例えば自動運転機能を有する車両（自動運転車両）が走行するときに用いられる地図（後述する環境地図）を生成するように構成される。以降の説明において、実施の形態に係る地図生成装置が搭載された車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。

地図生成装置による地図の生成は、運転者が自車両を手動で運転するときに実行される。したがって、地図生成装置は、自動運転機能を有しない車両（手動運転車両）にも設けることができる。

地図生成装置は、自車両が走行中に後述する外部センサ群により検出される検出値を用いて、３次元の点群データからなる環境地図を生成する。例えば、外部センサ群を構成するカメラにより取得されたカメラ画像から、画素毎の輝度や色の情報に基づいて地物としての物体の輪郭を示すエッジを抽出するとともに、そのエッジ情報を用いて特徴点を抽出する。特徴点は、例えばエッジ上の点やエッジの交点であり、路面上の区画線、建物の角、道路標識の角等に対応する。地図生成装置は、外部センサ群を構成するライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）やレーダ（Radar）により、自車両から上記特徴点までの距離を求め、特徴点を環境地図上に記録し、自車両が走行した道路周辺の環境地図を生成する。
なお、地図生成装置は、手動運転車両だけでなく、運転者による運転操作が不要な自動運転モードから運転者の運転操作が必要な手動運転モードへの切換が可能な自動運転車両に設けることもできる。以下では、自動運転車両に地図生成装置が設けられるものとして地図生成装置に関する説明を行う。

＜変形交差点の例示＞
図１は、交差点へ進入する入口と、交差点から退出する出口とにオフセットがある交差点、換言すると、交差点の入口に向かう走行レーンを交差点内へ延長した位置と、その交差点の出口の位置とにずれがある変形交差点を例示する模式図である。長方形の破線で囲む交差点内には、交差点内の走行経路を案内するガイド線等（路面標示、コーンを含む）が設けられていないものとする。
交差点を挟んで上下方向に設けられた道路は、片側２レーンずつ計４レーンの道路である。図１の例では、上方向に第１レーンを走行する自車両１０１と、同じく上方向に第２レーンを走行する他車両１０２とが交差点を直進する場合、それぞれ矢印の経路Ｌ１０１、Ｌ１０２を辿って交差点内を上方向に進むのが正しい。
実施の形態による地図生成装置は、第１レーンおよび第２レーンを自動運転モードで走行する自車両１０１および他車両１０２が上記交差点を直進する場合に、交差点内でそれぞれ経路Ｌ１０１およびＬ１０２を辿るように交差点内のレーン形状を推定し、推定したレーン形状を含めた環境地図を生成する。以下、このような地図生成装置について詳細に説明する。

＜自動運転車両＞
まず、自動運転車両の構成について説明する。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。図２は、実施の形態に係る地図生成装置を有する車両制御システム１００の概略構成を例示するブロック図である。

図２に示すように、車両制御システム１００は、コントローラ１０と、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等を介してコントローラ１０とそれぞれ通信可能に接続された外部センサ群１と、内部センサ群２と、入出力装置３と、測位ユニット４と、地図データベース５と、ナビゲーション装置６と、通信ユニット７と、走行用のアクチュエータＡＣとを主に有する。

外部センサ群１は、自車両の周辺情報である外部状況を検出する複数のセンサ（外部センサ）の総称である。外部センサ群１には、例えばＣＭＯＳセンサ等の撮像素子（イメージセンサ）を有し、自車両の周辺（前方、後方および側方）を撮像するカメラ、レーザ(Laser)光を照射して反射光を検出することで、自車両の周辺の物体の位置（自車両からの距離や方向等）を検出するライダ、電磁波を照射し反射波を検出することで、自車両の周辺の物体の位置を検出するレーダ等が含まれる。

内部センサ群２は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。内部センサ群２には、例えば自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の前後方向および左右方向の加速度を検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサ等が含まれる。手動運転モードでの運転者の運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群２に含まれる。

入出力装置３は、運転者から指令が入力されたり、運転者に対し情報が出力されたりする装置の総称である。例えば入出力装置３には、操作部材の操作により運転者が各種指令を入力する各種スイッチ、運転者が音声で指令を入力するマイク、運転者に表示画像を介して情報を提供するディスプレイ、運転者に音声で情報を提供するスピーカ等が含まれる。

測位ユニット４は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有しており、測位センサで受信した測位情報を利用して、自車両の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星等の人工衛星である。測位センサを内部センサ群２に含めてもよい。また、測位ユニット４をＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)ユニットと呼んでもよい。

地図データベース５は、ナビゲーション装置６に用いられる一般的な地図情報を記憶する装置であり、例えばハードディスクや半導体素子により構成される。地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率等）の情報、交差点や分岐点の位置情報が含まれる。
なお、地図データベース５に記憶される地図情報は、コントローラ１０の記憶部１２に記憶される高精度な環境地図の地図情報とは異なる。

ナビゲーション装置６は、運転者により入力された目的地までの道路上の目標経路を探索するとともに、目標経路に沿った案内を行う装置である。目的地の入力および目標経路に沿った案内は、入出力装置３を介して行われる。目標経路は、測位ユニット４により測定された自車両の現在位置と、地図データベース５に記憶された地図情報とに基づいて演算される。外部センサ群１の検出値を用いて自車両の現在位置を測定することもでき、この現在位置と記憶部１２に記憶された環境地図情報とに基づいて目標経路を演算するようにしてもよい。

通信ユニット７は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報等を定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域毎に設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。取得された地図情報が上記一般的な地図情報の場合は、地図データベース５の地図が更新される。また、取得された地図情報が環境地図情報の場合は、記憶部１２の環境地図が更新される。通信ユニット７は、他車両と通信することもできる。

アクチュエータＡＣは、自車両の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図２では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２は、高精度の環境地図情報を記憶する。環境地図には、道路の位置情報、道路形状（曲率等）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線（走行レーンと呼んでもよい）数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸等の路面プロファイルの情報等が含まれる。
記憶部１２は、環境地図（そのデータ）と、その環境地図の信頼度を示す信頼度情報とを、環境地図情報として記憶する。記憶部１２はさらに、外部センサ群１と内部センサ群２の検出値に基づく走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶することも可能である。

演算部１１は、機能的構成として、自車位置認識部１３と、外界認識部１４と、行動計画生成部１５と、走行制御部１６とを有する。

自車位置認識部１３は、測位ユニット４で得られた自車両の位置情報および地図データベース５の地図情報に基づいて、地図上の自車両の位置（自車位置）を認識する。また、記憶部１２に記憶された環境地図情報と、外部センサ群１が検出した自車両の周辺情報とを用いて自車位置を認識してもよく、自車位置を高精度に認識することができる。
なお、道路上や道路脇の外部に設置されたセンサで自車位置を測定可能であるとき、そのセンサと通信ユニット７を介して通信することにより、自車位置を認識してもよい。

自車位置認識部１３はさらに、後述する地図生成部１１４による地図生成処理と並行して、自車両の位置推定処理を行う。位置推定は、地物（特徴点）の時間経過に伴う位置の変化に基づいて、自車両の位置を推定する。地図作成処理と位置推定処理とは、例えば、外部センサ群１（カメラやライダ）からの信号を用いてＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）のアルゴリズムにしたがって同時に行われる。

外界認識部１４は、外部センサ群１からの信号に基づいて自車両の周囲の外部状況を認識する。例えば自車両の周辺を走行する周辺車両（前方車両や後方車両）の位置、速度や加速度、自車両の周囲に停車または駐車している周辺車両の位置、および他の物体の位置や状態等を認識する。他の物体には、標識、信号機、道路の区画線や停止線等の標示、建物、ガードレール、電柱、看板、歩行者、自転車等が含まれる。他の物体の状態には、信号機の色（赤、青、黄）、歩行者や自転車の移動速度や向き等が含まれる。区画線は、白線（黄色等の色違いの線を含む）、縁石線、道路鋲等を含むものとし、レーンマーク(Lane mark)と呼んでもよい。

行動計画生成部１５は、例えばナビゲーション装置６で演算された目標経路と、地図データベース５に記憶された地図情報（記憶部１２に記憶された環境地図情報でもよい）と、自車位置認識部１３で認識された自車位置と、外界認識部１４で認識された外部状況とに基づいて、現時点から所定時間先までの自車両の走行軌道（目標軌道）を生成する。目標経路上に目標軌道の候補となる複数の軌道が存在するときには、行動計画生成部１５は、その中から法令を順守し、かつ効率よく安全に走行する等の基準を満たす最適な軌道を選択し、選択した軌道を目標軌道とする。そして、行動計画生成部１５は、生成した目標軌道に応じた行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、先行車両を追い越すための追い越し走行、走行車線を変更する車線変更走行、先行車両に追従する追従走行、走行車線を逸脱しないように車線を維持するレーンキープ走行、減速走行または加速走行等に対応した種々の行動計画を生成する。行動計画生成部１５は、目標軌道を生成する際に、まず走行態様を決定し、走行態様に基づいて目標軌道を生成する。

走行制御部１６は、自動運転モードにおいて、行動計画生成部１５で生成された目標軌道に沿って自車両が走行するように各アクチュエータＡＣを制御する。より具体的には、走行制御部１６は、自動運転モードにおいて道路勾配等により定まる走行抵抗を考慮して、行動計画生成部１５で算出された単位時間毎の目標加速度を得るための要求駆動力を算出する。そして、例えば内部センサ群２により検出された実加速度が目標加速度となるようにアクチュエータＡＣをフィードバック制御する。すなわち、自車両が目標車速および目標加速度で走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、運転モードが手動運転モードであるとき、走行制御部１６は、内部センサ群２により取得された運転者からの走行指令（ステアリング操作等）に応じて各アクチュエータＡＣを制御する。

＜地図生成装置＞
図３は、実施の形態に係る地図生成装置５０の要部構成を例示するブロック図である。地図生成装置５０は、図２の車両制御システム１００に含まれる。図３において、地図生成装置５０は、カメラ１ａと、ライダ１ｂと、センサ２ａと、コントローラ１０とを有する。

カメラ１ａは、ＣＭＯＳセンサ等のイメージセンサを有する単眼カメラであり、図２の外部センサ群１の一つである。カメラ１ａはステレオカメラであってもよい。カメラ１ａは、自車両の前部の所定位置に取り付けられ、自車両の前方空間を所定のフレームレートで連続的に撮像し、上述した周辺車両および他の物体としての対象物の画像（カメラ画像）を取得する。
なお、カメラ１ａとともに、あるいはカメラ１ａに代えて、ライダ１ｂ等により対象物を検出するようにしてもよい。

ライダ１ｂも外部センサ群１の一つである。ライダ１ｂは、走行時に注視すべき領域をライダ１ｂの視野（Field of view；以下ＦＯＶと呼ぶ）に含むように、自車両の前方に向けて取付けられている。ライダ１ｂは、ＦＯＶ内の複数の検出点（照射点と呼んでもよい）にレーザ光を間欠的に照射し、照射したレーザ光が物体の表面のある１点で反射（散乱）して戻る点情報を、検出点毎に取得する。点情報は、レーザ源（自車両）からその点までの距離と、反射（散乱）して戻ったレーザ光の強度と、レーザ源とその点との相対速度とを含む。実施の形態では、ＦＯＶ内の複数の検出点の点情報で構成されるデータを点群データと呼ぶ。ライダ１ｂは、１フレーム当たり所定数（ＦＯＶ内の検出点の数）の点群データを、所定のフレームレートで連続的に取得する。

センサ２ａは、自車両の移動量と移動方向とを算出するために用いられる検出器である。センサ２ａは、内部センサ群２の一部であり、例えば車速センサとヨーレートセンサとにより構成される。すなわち、コントローラ１０（自車位置認識部１３）は、車速センサにより検出された車速を積分して自車両の移動量を算出するとともに、ヨーレートセンサにより検出されたヨーレートを積分してヨー角を算出し、地図を作成する際にオドメトリにより自車両の位置を推定する。なお、センサ２ａの構成はこれに限らず、他のセンサの情報を用いて自車位置を推定するようにしてもよい。

図３のコントローラ１０は、演算部１１（図２）が担う機能的構成として、記憶部１２および外界認識部１４の他に、走行軌跡取得部１１１と、曲率算出部１１２と、レーン形状推定部１１３と、地図生成部１１４と、を有する。

記憶部１２は、上述したように環境地図情報を記憶する。記憶部１２で記憶する環境地図には、通信ユニット７を介して自車両の外部から取得した環境地図（外部環境地図と呼んでもよい）と、外界認識部１４による認識情報、外部センサ群１の検出値あるいは外部センサ群１と内部センサ群２との検出値を用いて地図生成部１１４で作成される環境地図（内部環境地図と呼んでもよい）とが含まれる。外部環境地図は、例えばクラウドサーバを介して取得した環境地図であり、内部環境地図は、上記ＳＬＡＭ等の技術を用いてマッピングにより作成される環境地図である。外部環境地図は、自車両と他車両とで共有されるのに対し、内部環境地図は、自車両が独自に有する地図である。
記憶部１２はさらに、走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶することも可能である。
また、記憶部１２は、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等についての情報を記憶してもよい。

外界認識部１４は、例えばカメラ１ａで取得したカメラ画像に基づき、道路の境界を示す縁石、壁、溝、ガードレールまたは区画線を道路境界線として認識し、道路境界線で示される道路構造を認識する。上述したように、区画線は白線（色違いの線を含む）、縁石線、道路鋲等を含み、これら区画線等による標示によって道路の走行レーンが規定される。
なお、外界認識部１４が道路境界線で挟まれた領域を道路に対応する領域として認識する例を開示したが、道路に対する認識方法はこれに限らず、他の方法により認識してもよい。

（走行軌跡取得部）
走行軌跡取得部１１１は、自車両１０１が走行した走行軌跡を取得する。自車両１０１の走行中に測位ユニット４により測定された自車両１０１の位置情報（時系列の位置情報）が、記憶部１２に一時的に記録（蓄積と呼んでもよい）される。走行軌跡取得部１１１は、記憶部１２に蓄積されている時系列の位置情報を読み出して算出することにより、自車両１０１の走行軌跡を取得する。
なお、自車両１０１の走行中に内部センサ群２を構成する車輪速センサおよび操舵角センサにより測定された時系列のセンサデータを記憶部１２に一時的に記録するように構成してもよい。走行軌跡取得部１１１は、記憶部１２に蓄積されている時系列のセンサデータを読み出して算出することにより、自車両１０１の走行軌跡を取得する。
走行軌跡取得部１１１で取得した走行軌跡を示す走行軌跡情報は、上述したように記憶部１２に記憶させておくことが可能である。

記憶部１２から読み出した走行軌跡情報に基づく時系列の位置情報を、例えば、２次元マップ（縦軸は進行方向（奥行方向と呼んでもよい）、横軸は道路幅方向）上に時系列に並べると、位置情報が進行方向に離散的に連なる。進行方向の離散的な点に基づく近似曲線を、走行機会毎に算出することにより、走行区間に対応する近似曲線が、その走行区間を走行した回数分得られる。

図４Ａは、交差点を含む走行区間の走行軌跡を、上空から俯瞰したような上記２次元マップ上に表した模式図である。図４Ａにおける上下方向が自車両１０１から見た進行方向に対応し、図４Ａにおける左右方向が自車両１０１から見た道路幅方向に対応する。長方形の破線で囲むエリアが交差点内である。区画線Ｌ１～Ｌ３は、それぞれ交差点へ進入する前の第１および第２レーンを規定する区画線であり、区画線Ｌ１´～Ｌ３´は、それぞれ交差点を退出した後の第１および第２レーンを規定する区画線である。

ｎ本の走行軌跡Ｐ１、Ｐ２…、Ｐｎは、図４Ａの下から上に向かって第１レーンをｎ回走行した場合のｎ本の走行軌跡を示す。走行軌跡Ｍは、走行軌跡Ｐ１、Ｐ２…、Ｐｎの平均値に対応する。
後述する曲率算出部１１２は、走行回数分の複数の近似曲線の平均値を走行軌跡Ｍとする。

（曲率算出部）
曲率算出部１１２は、記憶部１２から読み出した走行軌跡情報に基づいて、例えば走行レーンの標示が設けられていない交差点内、高速道路上のゲートを通過後の合流エリア等の特定シーンにおける自車両１０１等の走行軌跡の曲率（レーン曲率）を算出する。より詳しく説明すると、曲率算出部１１２は、走行軌跡情報のうちの統計的な外れ値（特異データ）を除外した上で、上述した走行軌跡Ｐ１、Ｐ２…、Ｐｎの平均値としての走行軌跡Ｍを算出し、その走行軌跡Ｍの曲率を算出する。
外れ値の除外は、例えばＲＡＮＳＡＣ（Random Sample Consensus）のアルゴリズムを用いて行ってもよく、進行方向と交差する方向（道路幅方向）に、他の位置情報から所定間隔以上離れた位置情報を除外する。

図４Ｂは、外れ値を除外した走行軌跡の分布を説明する模式図である。縦軸は出現数を示し、横軸は道路幅方向の位置座標を示す。実施の形態では、走行軌跡取得部１１１で取得された道路上の同じ区間の走行軌跡がｎ個の標本に対応し、ｎ個の標本の平均値（標本平均）μがその区間の走行軌跡の平均値である走行軌跡Ｍに対応する。

（レーン形状推定部）
レーン形状推定部１１３は、上述した特定シーンにおける自車両１０１等の走行軌跡Ｍの曲率に基づいて、以下のように特定シーンのレーン形状を推定する。
＜推定例１＞
図５Ａは、レーン形状の推定例１を説明する模式図である。特定シーンが走行レーンの標示が設けられていない図５Ａに例示したような交差点内であって、曲率算出部１１２で算出された走行軌跡Ｍの曲率が所定値以上である場合は、レーン形状推定部１１３は、走行軌跡Ｍと、交差点の入口および出口のレーン形状とに基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

図５Ｂは、図５Ａの走行軌跡Ｍの曲率を示す図であり、縦軸が曲率の大きさを示し、横軸が進行方向の距離を示す。図５Ａにおいて円Ｒ１で囲む部分の曲率が、図５Ｂの円Ｃ１で囲む部分に対応し、図５Ａにおいて円Ｒ２で囲む部分の曲率が、図５Ｂの円Ｃ２で囲む部分に対応する。レーン形状推定部１１３は、図５Ｂにおいて曲率があらかじめ定めた所定の閾値を超えているので、走行軌跡Ｍと、交差点の入口および出口のレーン形状とに基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

図６Ａは、推定例１による手法をさらに詳しく説明する模式図である。図６Ａにおいて、交差点の入口における第１レーンを規定する区画線Ｌ１と走行軌跡Ｍとの間隔を左側距離と呼ぶことにする。また、交差点の入口における第１レーンを規定する区画線Ｌ２と走行軌跡Ｍとの間隔を右側距離と呼ぶ。
同様に、交差点の出口における第１レーンを規定する区画線Ｌ１´と走行軌跡Ｍとの間隔を左側距離と呼ぶ。また、交差点の出口における第１レーンを規定する区画線Ｌ２´と走行軌跡Ｍとの間隔を右側距離と呼ぶ。

図６Ｂは、交差点の入口から出口までの走行軌跡Ｍと仮想レーン境界線までの距離を例示する図である。レーン形状推定部１１３は、図６Ａにおける交差点の入口および出口での走行軌跡Ｍと、入口および出口に設けられている左右のレーン境界線としての区画線Ｌ１、Ｌ２およびＬ１´、Ｌ２´との距離に基づいて、交差点の入口から出口まで、交差点内の走行軌跡Ｍから左右の仮想レーン境界線までの距離の変化をそれぞれ線形近似により推定する。そして、線形近似で推定した距離を元に算出した左右の仮想レーン境界線の離散点を用いて、交差点内における曲線的なレーン形状（換言すると、左右の仮想レーン境界線）を非線形近似曲線により推定する。
なお、図５Ａおよび図５Ｂでは交差点内の２か所の曲率が所定の閾値を超える例を示したが、交差点内で少なくとも１か所の曲率が所定の閾値を超えると、レーン形状推定部１１３が推定例１に説明した手法を用いて交差点内のレーン形状を推定する。

＜推定例２＞
図７Ａは、レーン形状の推定例２を説明する模式図である。特定シーンが走行レーンの標示が設けられていない図７Ａに例示したような交差点内であって、曲率算出部１１２で算出された走行軌跡Ｍの曲率が所定値未満である場合は、レーン形状推定部１１３は、この交差点の入口および出口のレーン形状に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

例えば、入口に設けられている左右のレーン境界線としての区画線Ｌ１、Ｌ２で規定される第１レーンのレーン形状と、出口に設けられている左右のレーン境界線としての区画線Ｌ１´、Ｌ２´で規定される第１レーンのレーン形状とを結ぶ左右の仮想レーン境界線としての左右の近似曲線（図７Ａにおいて交差点内に破線で示す）をそれぞれ算出し、これら左右の近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

＜推定例３＞
図７Ｂは、レーン形状の推定例３を説明する模式図である。特定シーンが走行レーンの標示が設けられている図７Ｂに例示したような交差点内である場合は、レーン形状推定部１１３は、この交差点の入口および出口のレーン形状および誘導標示に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

例えば、入口に設けられている左右のレーン境界線としての区画線Ｌ１、Ｌ２で規定される第１レーンのレーン形状と、交差点内に設けられている誘導標示としての左右のガイド線Ｇ１、Ｇ２と、出口に設けられている左右のレーン境界線としての区画線Ｌ１´、Ｌ２´で規定される第１レーンのレーン形状と、をそれぞれ結ぶ、左右の仮想レーン境界線としての左右の近似曲線（図７Ａにおいて交差点内に破線で示す）をそれぞれ算出し、これら左右の近似曲線から交差点内のレーン形状を推定する。

（地図生成部）
地図生成部１１４は、手動運転モードで走行しながら、路面上の区画線等の地物の位置を示す位置情報を含む環境地図を生成する。具体的には、３次元の点群データからなる内部環境地図を生成する。地図生成部１１４は、例えば外界認識部１４で認識された地物の特徴点を、カメラ１ａで取得されたカメラ画像から抽出する。地図生成部１１４はさらに、カメラ画像に基づく測距値またはライダ１ｂによる検出値を用いて自車両から特徴点までの距離を求め、自車位置認識部１３で推定した環境地図上の自車両の位置から、上記で求めた距離を隔てた位置に特徴点を順次プロットすることにより、自車両が走行した道路周辺の環境地図を生成する。
なお、上述したように地図生成部１１４は、手動運転モードで走行するときに限らず、自動運転モードで走行するときにも手動運転モード時と同様に地図生成処理を行ってもよい。
また、地図生成部１１４は、上述した特定シーンについては、レーン形状推定部１１３で推定されたレーン形状を示す情報を上記環境地図に含める（加える）。

＜フローチャートの説明＞
図８は、予め定められたプログラムに従い図３のコントローラ１０で実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば、環境地図を生成するために、手動運転モードで走行中に所定周期で繰り返される。

図８のステップＳ１０において、コントローラ１０は、カメラ１ａ、ライダ１ｂおよびセンサ２ａからセンサ情報を取得してステップＳ２０へ進む。
ステップＳ２０において、コントローラ１０は、交差点内にガイド標示が設けられていないかを判定する。コントローラ１０は、ガイド標示がない場合にステップＳ２０を肯定判定してステップＳ３０へ進み、ガイド標示がある場合にステップＳ２０を否定判定してステップＳ１００へ進む。

ステップＳ３０において、コントローラ１０は、走行軌跡を取得してステップＳ４０へ進む。上述したように、走行軌跡情報は記憶部１２に記憶されている。ステップＳ４０において、コントローラ１０は、曲率算出部１１２により、走行軌跡の平均値である走行軌跡Ｍの曲率を算出してステップＳ５０へ進む。

ステップＳ５０において、コントローラ１０は、曲率が所定の閾値以上か否かを判定する。コントローラ１０は、曲率が所定の閾値以上の場合にステップＳ５０を肯定判定してステップＳ６０へ進み、曲率が所定の閾値未満の場合にステップＳ５０を否定判定してステップＳ９０へ進む。

ステップＳ６０において、コントローラ１０は、レーン形状推定部１１３により、走行軌跡Ｍおよび交差点の出入口の形状に基づいて交差点のレーン形状を推定してステップＳ７０へ進む。ステップＳ６０による推定は、上述した推定例１に該当する。

ステップＳ７０において、コントローラ１０は、地図生成部１１４により、ステップＳ６０で推定したレーン形状を示す情報を、上記環境地図に付加してステップＳ８０へ進む。

ステップＳ８０において、コントローラ１０は、レーン形状を示す情報を付加した環境地図を、環境地図情報として記憶部１２に記録して図８による処理を終了する。

上記ステップＳ５０を否定判定して進むステップＳ９０において、コントローラ１０は、レーン形状推定部１１３により、交差点の出入口の形状に基づいて交差点のレーン形状を推定してステップＳ７０へ進む。ステップＳ９０による推定は、上述した推定例２に該当する。

上記ステップＳ２０を否定判定して進むステップＳ１００において、コントローラ１０は、レーン形状推定部１１３により、交差点の出入口および交差点のガイド標示に基づいて交差点のレーン形状を推定してステップＳ７０へ進む。ステップＳ１００による推定は、上述した推定例３に該当する。

以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を奏する。
（１）地図生成装置５０は、自車両１０１の走行軌跡Ｍを示す走行軌跡情報を記憶する記憶部１２と、自車両１０１の周囲の状況を認識する外界認識部１４と、特定シーンとしての交差点内における走行用地図情報としての環境地図が取得されていない場合に、記憶部１２から読み出した走行軌跡情報に基づいて交差点内での走行軌跡Ｍの曲率を算出する曲率算出部１１２と、曲率算出部１１２で算出された曲率に基づいて交差点内のレーン形状を推定するレーン形状推定部１１３と、レーン形状推定部１１３で推定されたレーン形状を環境地図に加える地図生成部１１４と、を備える。
このように構成したので、例えば交差点内の走行経路を案内する路面標示またはコーン等のガイド線が設けられていない交差点内の走行用地図情報としての環境地図が取得されていない場合に、その交差点を実際に走行した走行軌跡Ｍの曲率に基づいて推定した交差点内の適切なレーン形状を環境地図に加えることが可能になる。

（２）上記（１）の地図生成装置５０において、特定シーンは、走行経路を案内する誘導標示としてのガイド線等が設置されていない交差点内であって、曲率算出部１１２は、走行軌跡情報に基づいて交差点内の走行軌跡の平均値（走行軌跡Ｍ）の曲率を算出し、レーン形状推定部１１３は、曲率算出部１１２で算出された曲率が所定値以上である場合は、走行軌跡Ｍと、交差点の入口および出口のレーン形状とに基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定し、地図生成部１１４は、レーン形状推定部１１３で推定した交差点内のレーン形状を環境地図に加える。
このように構成したので、例えば交差点の入口と出口とが進行方向と交差する方向にずれがある（オフセットと呼んでもよい）ことにより、交差点内の走行軌跡の平均値である走行軌跡Ｍの曲率が所定値以上となる交差点について、交差点内のレーン形状を適切に推定し、環境地図に加えることが可能となる。

（３）上記（２）の地図生成装置５０において、レーン形状推定部１１３は、走行軌跡情報に基づく交差点の入口および出口での走行軌跡の平均値と、入口および出口に設けられている左右のレーン境界線との距離に基づいて、入口から出口までの、交差点内の走行軌跡の平均値から左右の仮想レーン境界線までの距離の変化をそれぞれ線形近似するとともに、線形近似で推定した距離に基づいて算出した左右の仮想レーン境界線の離散点を用いて、交差点内のレーン形状を非線形近似曲線で推定し、地図生成部１１４は、レーン形状推定部１１３で推定された交差点内のレーン形状を環境地図に加える。
このように構成したので、自車両１０１の走行軌跡との乖離が小さく実際の走行軌跡に近い交差点内のレーン形状を、走行軌跡の平均値である走行軌跡Ｍの曲率に基づいて適切に推定し、環境地図に加えることが可能になる。

（４）上記（１）の地図生成装置５０において、特定シーンは、走行経路を案内する誘導標示が設置されていない交差点であって、曲率算出部１１２は、走行軌跡情報に基づいて交差点内の走行軌跡の平均値の曲率を算出し、レーン形状推定部１１３は、曲率算出部１１２で算出された曲率が所定値未満である場合は、交差点の入口および出口のレーン形状に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定し、地図生成部１１４は、レーン形状推定部１１３で推定した交差点内のレーン形状を環境地図に加える。
このように構成したので、交差点内の走行軌跡の平均値である走行軌跡Ｍの曲率が所定値を超えない交差点について、上記（２）、（３）の場合の推定演算と比べて演算負荷を低減しつつ、交差点内のレーン形状を適切に推定し、環境地図に加えることが可能になる。

（５）上記（２）から（４）の地図生成装置５０において、特定シーンは、走行経路を案内する誘導標示（例えば路面標示の他、コーン等の設置物を含む）が設置されている交差点内であって、レーン形状推定部１１３は、交差点の入口および出口のレーン形状および誘導標示に基づいて算出した近似曲線から交差点内のレーン形状を推定し、地図生成部１１４は、レーン形状推定部１１３で推定された交差点内のレーン形状を環境地図に加える。
このように構成したので、交差点内の走行経路を案内する路面標示またはコーン等のガイド線が設置されている交差点についても、交差点内のレーン形状を適切に推定し、環境地図に加えることが可能となる。

（６）上記（１）から（４）の地図生成装置５０において、曲率算出部１１２は、複数の走行軌跡情報から統計的な外れ値を検出し、外れ値を除外した走行軌跡情報に基づいて交差点内等の特定シーンでの走行軌跡の曲率を演算する。
このように構成したので、走行軌跡情報に存在する通常とは異なるイレギュラーな走行軌跡情報（例えば、交差点内の障害物回避行動や、交差点内で緊急車両等に進路を譲る行動等）を外れ値として除外することで、交差点内のレーン形状の推定を、より適切に行うことが可能となる。

上記実施の形態は、種々の形態に変形することができる。以下、変形例について説明する。
（変形例１）
実施の形態では、走行軌跡取得部１１１が、自車両１０１の走行軌跡情報を独自に取得する例を説明したが、変形例１では、例えばクラウドサーバを介して自車両１０１以外の他車両１０２等が走行した走行軌跡情報を取得する例を説明する。すなわち、変形例１では、複数の車両間で走行軌跡情報を共有する。

図９は、変形例１に係る道路地図生成システム４００の構成を例示する図である。図９において、道路地図生成システム４００は、通信ネットワーク３００に接続されたサーバ２００と、通信ネットワーク３００と通信接続可能に構成された車両制御システム１００ａと、車両制御システム１００ｂとを含む。車両制御システム１００ａは、自車両１０１に搭載された車両制御システム１００であり、車両制御システム１００ｂは、他車両１０２に搭載された車両制御システム１００である。

サーバ２００は、例えば、走行軌跡情報共有サービスを提供する事業体等によって運用される。車両制御システム１００ａおよび１００ｂの構成は、上述した実施の形態における車両制御システム１００と同様である。

車両制御システム１００ａおよび１００ｂは、それぞれ通信ユニット７を介して無線通信網、インターネット網、および電話回線網等の通信ネットワーク３００に接続される。
図９には、自車両１０１および他車両１０２の２台を示したが、通信ネットワーク３００に接続可能な車両数は、２台に限らず多数存在してよい。

自車両１０１および他車両１０２の車両制御システム１００ａおよび１００ｂは、それぞれ、記憶部１２に記憶されている自車の走行軌跡情報を、自車の車種情報とともにあらかじめ定められた送信時期に通信ユニット７を介してサーバ２００へ送信する。車種情報は、少なくとも乗用車（一般車と呼んでもよい）、バス、トラック、または二輪車等の車両のサイズ等を識別可能な情報でよい。また、送信時期は、例えば毎週１回送信、あるいは所定の走行距離毎に送信する等、運転者が適宜設定してよい。

サーバ２００は、自車両１０１および他車両１０２に搭載される車両制御システム１００ａおよび１００ｂから走行軌跡情報が送信されると、例えば車両のサイズ別に走行軌跡情報を不図示のデータベースに格納する。

また、サーバ２００は、自車両１０１および他車両１０２に搭載される車両制御システム１００ａおよび１００ｂから走行軌跡情報の要求を受けると、要求元の車両が走行しているエリアの特定シーンにおける走行軌跡情報であって、要求元の車両のサイズに対応する車両の走行軌跡情報を上記データベースから読み出して要求元の車両へ送信する。

変形例１の場合の自車両１０１等のコントローラ１０は、図８のステップＳ３０において走行軌跡を取得する際、サーバ２００に対して自車両１０１等の走行するエリアにおける走行軌跡情報を要求する。このとき、自車両１０１等の位置情報および自車両１０１等の車種情報をサーバ２００へ知らせることとする。これにより、サーバ２００が要求元の車両のサイズに対応する車両の走行軌跡情報を要求元の車両へ送信することが可能になる。

以上説明した変形例１に記載の道路地図生成システム４００は、自車両１０１等の複数の車両から走行軌跡情報を取得しデータベースに記憶するサーバ装置としてのサーバ２００を備え、自車両１０１等の曲率算出部１１２は、サーバ２００のデータベースに記憶される複数の車両からの走行軌跡情報に基づいて特定シーンでの走行軌跡の曲率を算出する。
このように構成したので、自車両１０１以外の他車両１０２等の走行軌跡情報を取り込むことで、より信頼性の高い交差点内のレーン形状の推定が可能となる。
また、走行軌跡情報を数多く取り込むことが可能になるので、統計値を演算に用いる場合には真値に近い統計データが得られる。
さらにまた、要求元の車両のサイズに対応する車両の走行軌跡情報を取り込むことで、例えば車幅、内輪差等が異なる他車種の車両の走行軌跡情報を除外し、要求元のサイズの車両の走行実態に即した走行軌跡情報を得ることが可能となる。この結果、より信頼性の高い交差点内のレーン形状の推定が可能となる。

（変形例２）
サーバ２００のデータベースに記憶される複数の車両からの走行軌跡情報のうち、二輪車以外の車両の走行軌跡情報に基づいて特定シーンでの走行軌跡の曲率を算出してもよい。すなわち、変形例２における曲率算出部１１２が、二輪車以外の車両の走行軌跡情報に基づいて特定シーンでの走行軌跡の曲率を算出する。
このように構成したので、一般的に路端側を走行するケースが多い二輪車の走行軌跡を除外し、路端から離れた走行軌跡のみを用いて曲率を算出できるため、二輪車以外の車両の走行実態に即した走行軌跡の曲率を算出することが可能となる。この結果、より信頼性の高い交差点内のレーン形状の推定が可能となる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施の形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施の形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ 外部センサ群、２ 内部センサ群、１０ コントローラ、１１ 演算部、１２ 記憶部、１４ 外界認識部、５０ 地図生成装置、１００ 車両制御システム、１０１ 自車両、１１１ 走行軌跡取得部、１１２ 曲率算出部、１１３ レーン形状推定部、１１４ 地図生成部

Claims (6)

1. 車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、
   前記車両の周囲の状況を認識する認識部と、
   走行経路を案内する誘導標示が設置されていない交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、前記記憶部から読み出した前記走行軌跡情報に基づいて前記交差点内での前記走行軌跡の平均値の曲率を算出する曲率算出部と、
   前記曲率算出部で算出された前記曲率が所定値以上である場合は、前記走行軌跡の平均値と、前記交差点の入口および出口のレーン形状とに基づいて算出した近似曲線から前記交差点内のレーン形状を推定する推定部と、
   前記推定部で推定された前記交差点内のレーン形状を前記走行用地図情報に加える地図生成部と、
   を備えることを特徴とする地図生成装置。
2. 請求項１に記載の地図生成装置において、
   前記推定部は、前記走行軌跡情報に基づく前記交差点の前記入口および前記出口での前記走行軌跡の平均値と、前記入口および前記出口に設けられている左右のレーン境界線との距離に基づいて、前記入口から前記出口までの、前記交差点内の前記走行軌跡の平均値から左右の仮想レーン境界線までの距離の変化をそれぞれ線形近似するとともに、前記線形近似で推定した距離に基づいて算出した前記左右の仮想レーン境界線の離散点を用いて、前記交差点内のレーン形状を非線形近似曲線で推定し、
   前記地図生成部は、前記推定部で推定された前記交差点内のレーン形状を前記走行用地図情報に加える、ことを特徴とする地図生成装置。
3. 車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、
   前記車両の周囲の状況を認識する認識部と、
   走行経路を案内する誘導標示が設置されていない交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、前記記憶部から読み出した前記走行軌跡情報に基づいて前記交差点内での前記走行軌跡の平均値の曲率を算出する曲率算出部と、
   前記曲率算出部で算出された前記曲率が所定値未満である場合は、前記交差点の入口および出口のレーン形状に基づいて算出した近似曲線から前記交差点内のレーン形状を推定する推定部と、
   前記推定部で推定された前記交差点内のレーン形状を前記走行用地図情報に加える地図生成部と、
   を備えることを特徴とする地図生成装置。
4. 車両の走行軌跡を示す走行軌跡情報を記憶する記憶部と、
   前記車両の周囲の状況を認識する認識部と、
   走行経路を案内する誘導標示が設置されている交差点内における走行用地図情報が取得されていない場合に、前記記憶部から読み出した前記走行軌跡情報に基づいて前記交差点内での前記走行軌跡の曲率を算出する曲率算出部と、
   前記曲率算出部で算出された前記曲率に基づいて前記交差点内のレーン形状を推定する推定部と、
   前記推定部で推定された前記交差点内のレーン形状を前記走行用地図情報に加える地図生成部と、
   を備え、
   前記推定部は、前記交差点の入口および出口のレーン形状および前記誘導標示に基づいて算出した近似曲線から前記交差点内のレーン形状を推定することを特徴とする地図生成装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の地図生成装置において、
   前記曲率算出部は、複数の前記走行軌跡情報から統計的な外れ値を検出し、前記外れ値を除外した前記走行軌跡情報に基づいて前記交差点内での前記走行軌跡の前記曲率を演算する、ことを特徴とする地図生成装置。
6. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の地図生成装置と、
   複数の車両から前記走行軌跡情報を取得し記憶するサーバ装置と、を備え、
   前記曲率算出部は、前記サーバ装置に記憶される前記複数の車両からの前記走行軌跡情報のうち、二輪車以外の車両の前記走行軌跡情報に基づいて前記交差点内での前記走行軌跡の前記曲率を演算する、
   ことを特徴とする地図生成システム。

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