(57)【要約】【課題】走行する車両が検出する情報に基づいて既知でない施設の入口の位置を推定すること。【解決手段】地図情報を記憶した記憶部と、車両から、車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得する取得部と、地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定する推定部と、を備える地図更新装置である。【選択図】図１
2020074030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図情報を記憶した記憶部と、
車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得する取得部と、
前記地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、前記取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定する推定部と、
を備える地図更新装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報を参照し、前記施設を出入りする移動物体の入出割合の高さに基づいて前記入口の位置を推定する、
請求項１に記載の地図更新装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に含まれる、前記施設を出入りする移動物体の種類に基づいて、前記移動物体の種類に対応した入口の位置を推定する、
請求項１または２に記載の地図更新装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に基づいて前記施設を出入りする移動物体の移動速度を推定し、前記移動速度に基づいて前記移動物体の種類を推定し、前記推定した移動物体の種類に基づいて、前記移動物体の種類に対応した入口の位置を推定する、
請求項１または２に記載の地図更新装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に含まれる車両周辺を撮像した画像に基づいて前記施設の壁面の切れ目を検出し、前記切れ目の周辺領域を前記入口の位置として推定する、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の地図更新装置。
【請求項６】
前記入口の位置情報を提供する情報提供部を更に備え、
前記情報提供部は、移動手段に対応させて前記施設の前記入口の位置の情報を提供する、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の地図更新装置。
【請求項７】
請求項３記載の前記地図更新装置と、
センサの検出結果に基づいて物体の種類を判別し、前記センサ検出情報に含めて前記地図更新装置に送信する前記車両と、
を備える地図更新システム。
【請求項８】
コンピュータが、
車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得し、
記憶部に記憶された地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定する、
地図更新方法。
【請求項９】
コンピュータに、
車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得させ、
記憶部に記憶された地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図更新装置、地図更新システム、地図更新方法、及びプログラムに関する。
本願は、２０１７年６月１６日に、日本に出願された特願２０１７−１１８６９５号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
従来のナビゲーション装置は、住所によって目的地までのルート案内を行い、目的地の近くに到達するとルート案内を終了する。そのため、大型施設等で同じ敷地内に複数の施設がある場合、複数の入口があるので、従来のナビゲーション装置を用いる場合、利用者が入口を自ら探す必要がある場合があった。特許文献１に記載された技術によると、敷地内の複数の施設の情報を予め記憶されたデータベースから取得し、目的地となる施設の入口を目的地として設定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２２３８２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら従来の技術は、既知の施設の入口の情報を目的地として取得するものであり、既知でない施設の入口の情報は取得できなかった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、走行する車両が検出する情報に基づいて既知でない施設の入口の位置を推定することができる地図更新装置、地図更新システム、地図更新方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）：地図情報を記憶した記憶部と、車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得する取得部と、前記地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、前記取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定する推定部と、を備える地図更新装置である。
【０００７】
（２）：（１）に記載の地図更新装置であって、前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報を参照し、前記施設を出入りする移動物体の入出割合の高さに基づいて前記入口の位置を推定するものである。
【０００８】
（３）：（１）または（２）に記載の地図更新装置であって、前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に含まれる、前記施設を出入りする移動物体の種類に基づいて、移動物体の種類に対応した入口の位置を推定するものである。
【０００９】
（４）：（１）または（２）に記載の地図更新装置であって、前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に基づいて前記移動物体の移動速度を推定し、前記移動速度に基づいて前記移動物体の種類を推定し、前記推定した移動物体の種類に基づいて、移動物体の種類に対応した入口の位置を推定するものである。
【００１０】
（５）：（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の地図更新装置であって、前記推定部は、前記取得部により取得された前記センサ検出情報に含まれる車両周辺を撮像した画像に基づいて前記施設の壁面の切れ目を検出し、前記切れ目の周辺領域を前記入口の位置として推定するものである。
【００１１】
（６）：（１）から（５）のうちいずれか１つに記載の地図更新装置であって、前記入口の位置情報を提供する情報提供部を更に備え、前記情報提供部は、移動手段に対応させて前記施設の前記入口の位置の情報を提供するものである。
【００１２】
（７）：（３）記載の前記地図更新装置と、センサの検出結果に基づいて物体の種類を判別し、前記検出情報に含めて前記地図更新装置に送信する前記車両と、を備える地図更新システムである。
【００１３】
（８）：コンピュータが、車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得し、記憶部に記憶された地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定する、地図更新方法である。
【００１４】
（９）：コンピュータに、
車両から、前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づくセンサ検出情報を取得させ、記憶部に記憶された地図情報に含まれる施設のうち、入口の位置が既知でない施設について、取得されたセンサ検出情報に基づいて入口の位置を推定させる、プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
（１）、（７）、（８）、（９）によれば、走行する車両が検出する情報を取得し、推定部が情報を分析することにより既知でない施設の入口の位置を推定でき、ルート案内に用いることができる。
【００１６】
（２）によれば、推定部が施設の周辺で移動する移動物体の行動を分析することで施設の入口の位置を推定することができる。
【００１７】
（３）、（４）によれば、推定部が移動物体の種類に応じた施設の入口を推定することができ、移動手段に応じた施設の入口の位置情報に更新することができる。
【００１８】
（５）によれば、撮像された画像を用いて施設の壁面の切れ目を検出することで、施設の入口の位置を推定することができ、施設の入口の位置情報を更新することができる。
【００１９】
（６）によれば、情報提供部が移動手段に応じた施設の入口の位置情報を提供することで、ナビゲーション装置等に施設の入口までのルート案内をさせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】地図更新システム１の構成の一例を示す図である。
【図２】外部センシング部１１０の構成の一例を示す図である。
【図３】各センサによって検出される車両１００の周辺の領域を示す図である。
【図４】物体認識装置１１４が生成するセンサ検出情報１１５の内容の一例を示す図である。
【図５】ナビゲーション装置１２０の構成の一例を示す図である。
【図６】車両１００が撮像する施設Ｈの周辺の状態の一例を示す図である。
【図７】画像解析により認識される入口Ｅの一例を示す図である。
【図８】施設の入口の位置情報が付加されたＰＯＩのデータの内容の一例を示す図である。
【図９】地図更新システム１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照し、本発明の地図更新システムの実施形態について説明する。
［地図更新システム］
図１は、地図更新システム１の構成の一例を示す図である。地図更新システム１は、例えば、一以上の車両１００と、地図更新装置２００とを備える。車両１００は、ネットワークＮＷに無線通信によってアクセスし、ネットワークＮＷを介して地図更新装置２００と通信を行う。
【００２２】
地図更新システム１において、車両１００は、走行中または停車中に撮像した画像のデータ（撮像データ）を地図更新装置２００に送信する。地図更新装置２００は、車両１００から取得した情報に基づいて施設の入口を推定し、入口情報を生成する。地図更新システム１で生成された入口情報に基づいて、車両１００は、施設の入口までの経路案内を行うことができる。入口情報は、例えば、移動物体の種類に対応した入口の情報を含む。このため、利用者は、移動手段に応じた施設の入口までのルート案内のサービスを受けることができる。
【００２３】
［車両］
車両１００は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。車両１００は、例えば自動運転車両である。車両１００は、手動運転車両であってもよい。
【００２４】
車両１００は、例えば、外部センシング部１１０と、ナビゲーション装置１２０と、通信装置１３０と、制御部１４０と、自動運転制御装置１５０と、推奨車線決定装置１６０と、駆動力出力装置１７０と、ブレーキ装置１８０と、ステアリング装置１９０とを備える。
【００２５】
外部センシング部１１０は、車両１００に搭載された外部をセンシングするセンサによって外部の情報を取得する。
【００２６】
図２は、外部センシング部１１０の構成の一例を示す図である。外部センシング部１１０は、センサとしてカメラ１１１と、レーダ装置１１２と、ファインダ１１３と、物体認識装置１１４とを備える。これらのセンサは、例えば、自動運転のための外界監視センサとしても用いられる。車両１００が手動運転車両の場合、外部センシング部１１０は、自動ブレーキ等の安全装置に用いられるものであってもよい。
【００２７】
カメラ１１１は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１１１は、車両１００の周辺を撮像する。カメラ１１１は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられ、車両１００の周辺を撮像する。カメラ１１１は、前方を撮像する場合、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。
【００２８】
カメラ１１１は、後方を撮像する場合、例えば、リアバンパー付近に取り付けられる。カメラ１１１は、左右方向を撮像する場合、例えば、左右のサイドミラーに取り付けられる。カメラ１１１は、例えば、車両１００の屋根に取り付けられた３６０°の周辺の景観を撮像するステレオカメラであってもよい。カメラ１１１は、例えば、車両１００の周辺を所定の周期で繰り返し撮像する。
【００２９】
レーダ装置１１２は、車両１００の周辺にミリ波等の電波を放射するとともに、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１１２は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１１２は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。距離の測定には、距離を測定する距離カメラを用いてもよい。
【００３０】
ファインダ１１３は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１１３は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。
【００３１】
図３は、各センサによって検出される車両１００の周辺の領域を示す図である。（ａ）は、前方を検出するセンサの検出領域、（ｂ）は、右方を検出するセンサの検出領域、（ｃ）は、後方を検出するセンサの検出領域、（ｄ）は、左方を検出するセンサの検出領域を示す。上記の車両１００に搭載されたカメラ１１１、レーダ装置１１２、及びファインダ１１３の各センサによって、車両１００の前後左右方向をセンシングすることができる。
【００３２】
物体認識装置１１４は、カメラ１１１、レーダ装置１１２、及びファインダ１１３のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、車両１００の外部の物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１１４は、車両周辺の物体や構造物等の位置、および速度、加速度などの状態を認識し、認識された車両１００の周辺の物体等を認識する。周辺の物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、物体の輪郭で表現された領域で表されてもよい。
【００３３】
物体認識装置１１４により認識される物体は例えば、周辺車両に加えて、構造物、建物、樹木、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体等がある。認識される車両には、例えば、自動車、二輪車、自転車等が含まれる。このような機能は、自動運転において車両１００の周辺物体を認識する際に用いられる。車両１００が手動運転車両の場合、外部センシング部１１０の機能は、自動ブレーキ等の安全装置の構成に用いられるものであってもよい。
【００３４】
物体認識装置１１４は、移動物体（車両、歩行者）を検出した場合、検出対象をトラッキングし、車両１００を基準とした移動物体の位置、移動方向、及び移動距離を認識する。移動物体の移動や移動方向は、時系列で連続する画像データやレーダ検出結果に基づいて推定される。
【００３５】
物体認識装置１１４は、所定のタイミングで、各センサが検出したデータをまとめてセンサ検出情報１１５として生成する。物体認識装置１１４は、所定のサンプリング間隔でサンプリングしたセンサ検出情報１１５を生成する。
【００３６】
図４は、物体認識装置１１４が生成するセンサ検出情報１１５の内容の一例を示す図である。センサ検出情報１１５は、例えば、車両位置、進行方向、各センサの検出情報、検出物体、物体位置、物体移動方向、日時等を含む。センサ検出情報１１５は、外部センシング部１１０の検出結果を示すセンサ検出情報の一例である。
【００３７】
車両位置は、画像などが取得された位置を表すデータである。物体認識装置１１４は、ナビゲーション装置１２０からサンプリング周期ごとに位置データを取得し、車両位置とする。進行方向データは、車両１００の進行方向が記録されデータである。物体認識装置１１４は、位置データの変化などから進行方向データを取得する。
【００３８】
カメラ１、…は、車両１００の周辺の複数の方向に対して撮像された画像データを含む。レーダ１、…は、車両１００の周辺の複数の方向に対してレーダ装置１１２が物体を検出した結果のデータを含む。ファインダ１、…は、車両１００の周辺の複数の方向に対してファインダ１１３が物体を検出したデータを含む。
【００３９】
物体ＩＤは、認識された物体に個別に付与されるデータを含む。種類は、認識された移動物体の種類のデータを含む。位置は、認識された移動物体の車両１００に対する位置のデータを含む。移動方向は、移動物体の車両１００に対する移動方向のデータを含む。日時データは、画像や検出結果などが取得された日時の情報である。
【００４０】
図５は、ナビゲーション装置１２０の構成の一例を示す図である。ナビゲーション装置１２０は、車両１００が目的地まで走行する経路に従って経路案内を行う。ナビゲーション装置１２０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機１２１と、ナビＨＭＩ１２２と、経路決定部１２３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶部１２５に地図情報１２６を保持している。
【００４１】
ＧＮＳＳ受信機１２１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、車両１００の位置（緯度、経度、高度）を特定する。車両１００の位置は、車両センサ６０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビゲーション装置１２０は、ＧＮＳＳ受信機１２１の受信データに基づいて、車両１００の位置データや進行方向データを生成する。
【００４２】
ナビＨＭＩ１２２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ１２２は、前述した外部センシング部１１０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部１２３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機１２１により特定された車両１００の位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ１２２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（例えば、目的地まで走行するときの経由地に関する情報を含む）を、地図情報１２６を参照して決定する。
【００４３】
地図情報１２６は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報１２６は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。ＰＯＩには、後述のように、地図更新装置２００から取得された施設の入口の位置の情報が含まれる。施設の入口の情報は、入口の種別が付与されたノードとして表現されてもよい。
【００４４】
地図情報１２６は、通信装置１３０とネットワークＮＷを介して地図更新装置２００にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。地図情報１２６は、更に、ネットワークＮＷを介して取得された、利用者の入力したＰＯＩに関する情報が付加されてもよい。
【００４５】
ナビゲーション装置１２０は、経路決定部１２３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ１２２を用いた経路案内を行う。ナビゲーション装置１２０は、例えば、利用者の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置１２０は、通信装置１３０を介して地図更新装置２００やその他のナビゲーションサーバ（不図示）に現在位置と目的地を送信し、それらから返信された経路を取得してもよい。
【００４６】
経路決定部１２３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。経路決定部１２３は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。経路決定部１２３は、地図情報１２６に基づいて目的地までの経路を決定する。
【００４７】
図１に戻り、通信装置１３０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、無線通信を行い、ネットワークＮＷを介して地図更新装置２００と通信する。
【００４８】
制御部１４０は、外部センシング部１１０により検出された検出結果を示すセンサ検出情報１１５を、通信装置１３０およびネットワークＮＷを介して地図更新装置２００に送信する。制御部１４０は、地図更新装置２００により送信された情報を、通信装置１３０を介してナビＨＭＩ１２２に表示させる。
【００４９】
制御部１４０は、ＣＰＵなどのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。制御部１４０は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００５０】
ナビゲーション装置１２０は、目的地までの経路を推奨車線決定装置１６０に出力する。推奨車線決定装置１６０は、ナビゲーション装置１２０が備える地図データよりも詳細な地図を参照し、車両が走行する推奨車線を決定し、自動運転制御装置１５０に出力する。
【００５１】
自動運転制御装置１５０は、外部センシング部１１０から入力される情報に基づいて、推奨車線決定装置１６０から入力される推奨車線に沿って走行するように、エンジンやモータを含む駆動力出力装置１７０、ブレーキ装置１８０、ステアリング装置１９０のうち一部または全部を制御する。
【００５２】
このような自動運転の車両１００では、車両の周辺の情報を外部センシング部１１０が自動的に取得するので、地図更新装置２００は、車両１００と通信し、入口の位置が既知でない施設の周辺を走行する車両１００に施設の周辺のセンサ検出情報１１５を送信させてもよい。そして、地図更新装置２００は、センサ検出情報１１５に基づいて施設の建物Ｂの入口Ｅを推定し、入口Ｅの位置情報を追加して地図情報２５１を更新することができる。
【００５３】
［地図更新装置］
地図更新装置２００は、例えば、情報取得部２１０と、入口位置推定部２２０と、情報提供部２３０と、記憶部２５０とを備える。
【００５４】
入口位置推定部２２０、及び情報提供部２３０は、ＣＰＵなどのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。これらの機能部のうち一方または双方は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００５５】
情報取得部２１０は、例えば、ネットワークＮＷに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）を含む。情報取得部２１０は、車両１００に搭載された外部センシング部１１０から、ネットワークＮＷを介してセンサ検出情報１１５を取得する。
【００５６】
入口位置推定部２２０は、情報取得部２１０から取得されたセンサ検出情報１１５に基づいて、画像解析を行い、撮像された施設の入口を推定する。入口位置推定部２２０の入口推定手法については後に詳述する。
【００５７】
情報提供部２３０は、入口位置推定部２２０により推定された施設の入口の位置情報を、ネットワークＮＷを介して車両１００に送信する。地図更新装置２００がナビゲーションサーバである場合、経路探索機能を有し、その結果に、入口位置推定部２２０により追加された施設の入口の位置情報を反映させて車両１００に提供してもよい。
【００５８】
記憶部２５０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部２５０の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバなど、地図更新装置２００がアクセス可能な外部装置であってもよい。記憶部２５０には、例えば、地図情報２５１と、入口情報２５２が記憶される。
【００５９】
地図情報２５１は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路や施設の情報が記憶された情報である。地図情報２５１は、施設と位置とが対応付けられたＰＯＩ情報等を含む。
【００６０】
入口情報２５２は、入口位置推定部２２０が推定した施設の入口の位置の情報である。
施設の入口の位置の情報は、例えば地図情報２５１に記憶されたノードまたはリンクの存在する複数の座標（位置）と対応付けられて記憶される。この座標には、ＰＯＩが対応付けられている場合もある。
【００６１】
［入口推定手法］
次に、地図更新装置２００による施設の入口を推定する方法について説明する。入口位置推定部２２０は、記憶部２５０に記憶されている地図情報２５１のＰＯＩを参照し、ＰＯＩに対応付けられている施設を抽出する。
【００６２】
入口位置推定部２２０は、抽出した施設のうち、入口が既知でない施設の入口の位置を情報取得部２１０が取得したセンサ検出情報１１５に基づいて推定する。入口位置推定部２２０は、推定した入口の位置情報をＰＯＩに対するアクセスポイントとして設定する。
【００６３】
入口位置推定部２２０は、情報取得部２１０が取得したセンサ検出情報１１５を参照し、入口が既知でない施設の周辺の画像を用いて画像解析を行う。入口位置推定部２２０は、画像の解析によって施設の入口を推定する。施設には、例えば、建物、私有地、駐車場等が含まれる。
【００６４】
図６は、車両１００が撮像する施設Ｈの周辺の状態の一例を示す図である。入口位置推定部２２０は、車両１００の位置情報と地図情報２５１のＰＯＩに基づいて施設Ｈの車両１００が施設Ｈの周辺を走行していることを検出する。入口位置推定部２２０は、施設Ｈの周辺の複数のセンサ検出情報１１５の時系列で連続する複数の画像データやレーダの検出結果に基づいて、施設Ｈ及び周辺の移動物体を認識する。図中、自動車Ｍａは、車両１００以外の四輪車両を示している。
【００６５】
入口位置推定部２２０は、施設Ｈを認識した後、センサ検出情報１１５に基づいて、施設Ｈの周辺に位置する移動物体の行動を推定する。入口位置推定部２２０は、移動物体が施設Ｈから現れたり、施設Ｈに入ったりする移動物体の行動を推定する。入口位置推定部２２０は、例えば、センサ検出情報１１５に基づいて、時系列に従って移動物体の行動をトラッキングする。
【００６６】
入口位置推定部２２０は、認識された移動物体について、センサ検出情報１１５の車両位置、進行方向、物体ＩＤ、位置、移動方向のデータに基づいて、移動物体の位置の軌跡を推定する。入口位置推定部２２０は、ある場所に向かう軌跡を示す移動物体を、物体ＩＤに基づいて種類ごとにカウントする。
【００６７】
例えば、入口位置推定部２２０は、物体ＩＤごとの移動物体の軌跡を時系列に従って求める。入口位置推定部２２０は、求めた軌跡から施設Ｈの周辺を移動する移動物体を抽出する。入口位置推定部２２０は、抽出された移動物体の軌跡を移動物体の種類ごとに集計する。入口位置推定部２２０は、集計された移動物体の軌跡から施設Ｈの方向に対して移動する軌跡を移動物体の種類ごとに抽出する。
【００６８】
入口位置推定部２２０は、施設Ｈの方向に対して移動する軌跡に基づいて施設Ｈの入口の候補となる場所を移動物体の種類ごとに抽出する。このとき入口の候補は移動物体の種類ごとに複数個所で抽出され得る。
【００６９】
入口位置推定部２２０は、移動物体の種類ごとに施設Ｈの方向に対して移動する移動物体の総数と、入口の候補となる場所に対して移動する移動物体の総数とをカウントして統計処理を行う。
【００７０】
例えば、入口位置推定部２２０は、移動物体の種類ごとに移動物体の総数と、入口の候補となる場所に出入りする移動物体の総数とに基づいて施設Ｈを出入りする移動物体の入出割合を算出する。入口位置推定部２２０は、例えば、施設Ｈに出入りする移動物体の入出割合が閾値よりも高い点を、施設Ｈの入口として認識する。施設Ｈの入口は、複数個所で認識され得る。
【００７１】
入口位置推定部２２０は、上記の方法によって、自動車Ｍａの入口Ｅ１、二輪車の入口Ｅ３、自転車の入口Ｅ４、歩行者Ｐの入口Ｅ２をそれぞれ推定する。入口位置推定部２２０は、移動物体の種類ごとではなく、種類を問わずカウントしてもよい。
【００７２】
入口位置推定部２２０は、入口Ｅの他、入口以外を移動する歩行者Ｐの数が所定数以上の場所を推定してもよい。歩行者Ｐの数が所定数以上の場所の情報利用については、後述する。
【００７３】
更に、センサ検出情報に、物体の種類などが含まれていない場合、入口位置推定部２２０は、センサ検出情報１１５の移動物体の検出結果を参照し、画像データの画像解析に基づいて移動物体の種類を判別してもよい。
【００７４】
入口位置推定部２２０は、例えば、画像における移動物体の輪郭をエッジ検出によって抽出し、抽出された移動物体の大きさ、形状に基づいて移動物体の種類を判別してもよい。これにより、入口位置推定部２２０は、センサ検出情報１１５で移動物体の種類が特定されていない場合にも移動物体の種類を判別することができる。
【００７５】
この他、入口位置推定部２２０は、例えば、センサ検出情報１１５に基づいて、移動物体の移動速度に応じて移動物体の種類を判別してもよい。入口位置推定部２２０は、例えば、認識された移動物体の速度と、予め設定された移動物体の種類に応じた速度範囲とを比較して移動物体の種類を判別してもよい。
【００７６】
入口位置推定部２２０は、センサ検出情報１１５に基づいて、車道Ｓ１、歩道Ｓ２等の移動物体の移動場所を認識して移動物体の種類を判別してもよい。入口位置推定部２２０は、例えば、車道Ｓ１を移動する自動車Ｍａの移動方向を認識し、施設Ｈを出入りする自動車Ｍａを認識する。入口位置推定部２２０は、例えば、自動車Ｍａの入出割合が高い施設Ｈの領域を自動車Ｍａが施設Ｈに対して出入りしている場所として、自動車Ｍａ用の入口Ｅ１の位置と推定する。
【００７７】
同様に、入口位置推定部２２０は、例えば、歩道Ｓ２を移動する歩行者Ｐの移動方向を認識し、施設Ｈを出入りする歩行者Ｐを認識する。入口位置推定部２２０は、例えば、歩行者Ｐの施設Ｈへの入出割合が閾値より高い領域を歩行者用の入口Ｅ２の位置と推定する。
【００７８】
施設Ｈの建物等の入口が道路に面している場合、入口位置推定部２２０は、建物を撮像した画像データに基づいて建物等の入口を推定してもよい。図７は、画像解析により認識される入口Ｅの一例を示す図である。入口位置推定部２２０は、例えば、センサ検出情報１１５に含まれる画像データを画像解析し、建物Ｂの壁面Ｂ１やゲートの切れ目を検出し、検出された切れ目で囲まれた領域の周辺領域Ｒを入口Ｅの位置として推定してもよい。
【００７９】
入口位置推定部２２０は、例えば、周辺領域Ｒの位置を推定する場合、認識した入口Ｅの切れ目が道路に向かう方向と車両が出入りする周辺通過領域とを結ぶ線を入口Ｅの位置として認識する。入口位置推定部２２０は、上記と同様に建物Ｂの入口Ｅの位置を移動手段（自動車、二輪車、自転車、徒歩等）の種類ごとに推定する。
【００８０】
入口位置推定部２２０は、上記方法により、私有地の入口、駐車場の入口、建物のエントランス前等の位置情報を判別することができる。入口Ｅの位置は、機械学習によって適宜修正されてもよい。入口Ｅの位置は、利用者からのフィードバックによって修正されてもよい。
【００８１】
入口位置推定部２２０は、建物Ｂの入口Ｅの位置を移動手段ごとに対応させて、記憶部２５０の入口情報２５２に記憶する。入口位置推定部２２０は、入口情報２５２に基づいて、地図情報２５１のＰＯＩに入口の位置情報を追加し、地図情報２５１を更新する。図８は、施設の入口の位置情報が付加されたＰＯＩのデータの内容の一例を示す図である。
【００８２】
情報提供部２３０は、地図情報２５１に記憶された施設の入口Ｅの情報を車両１００に提供する。例えば、利用者がナビゲーション装置１２０等で施設を目的地としたルート設定の操作を行った場合、情報提供部２３０は、車両１００に施設Ｂの入口Ｅの位置情報を提供し、ナビゲーション装置１２０においては施設Ｂの入口Ｅまでのルート案内が行われる。
【００８３】
情報提供部２３０は、車両１００だけでなく、スマートフォン等のモバイル機器を利用する利用者に情報を提供してもよい。このとき、情報提供部２３０は、利用者の移動手段（自動車、二輪車、自転車、徒歩等）の種類に対応させて、施設の入口Ｅの位置の情報を提供してもよい。例えば、歩行者の利用者がスマートフォンのナビゲーションアプリケーションプログラムによって施設までのルート案内を行う場合、スマートフォンの入力画面で移動手段を「徒歩」と入力する。
【００８４】
情報取得部２１０は、利用者の移動手段が徒歩であることを示す情報を取得する。情報提供部２３０は、この情報に従って、利用者のスマートフォンに施設の歩行者用の入口Ｅ２の位置の情報を提供する。
【００８５】
利用者のスマートフォンのナビゲーションアプリケーションプログラム等は、歩行者用の入口Ｅ２の位置の情報に基づいて、施設の歩行者用の入口Ｅ２までのルート情報を生成し、利用者は、施設の歩行者用の入口Ｅ２までルート案内のサービスの提供を受けることができる。
【００８６】
情報提供部２３０は、例えば、利用者が自動車Ｍａの入口Ｅ１のルート案内を要求した場合に、ナビゲーション装置１２０やスマートフォン等の端末に自動車Ｍａの入口Ｅ１の位置情報に加えて、回避すべき場所の情報として、歩行者用の入口Ｅ２の位置情報や、歩行者の数が所定以上の場所の位置情報を提供してもよい。
【００８７】
これにより、ナビゲーション装置１２０やスマートフォン等のナビゲーションアプリケーションプログラム等は、自動車Ｍａの入口Ｅ１のルート案内において、歩行者用の入口Ｅ２や、歩行者の数が所定以上の場所を回避するルートを案内することができる。
【００８８】
次に地図更新システム１において実行される処理について説明する。図９は、地図更新システム１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報取得部２１０は、ネットワークＮＷを介して車両１００からセンサ検出情報１１５を取得する（ステップＳ１００）。入口位置推定部２２０は、センサ検出情報１１５に基づいて、入口の位置が既知でない施設の入口の位置を推定する（ステップＳ１１０）。情報提供部２３０は、車両１００に施設の入口の位置の情報を提供する（ステップＳ１２０）。
【００８９】
上述した地図更新システム１によると、入口Ｅの位置が既知でない施設Ｈについて、車両１００が取得したセンサ検出情報１１５を用いて入口Ｅの位置情報を取得し、地図情報２５１を自動的に更新することができる。地図更新システム１によると、移動手段に応じて施設Ｈの入口Ｅの位置情報を取得し、地図情報２５１を自動的に更新することができる。
【００９０】
車両１００や、スマートフォン等のナビゲーションアプリケーションプログラム等を使用する利用者は、地図更新装置２００から施設Ｈの入口Ｅの位置情報の提供を受けることができる。これにより、地図更新システム１は、利用者に対して移動手段に応じた施設Ｈの入口Ｅまでのルート案内を行うことができる。利用者は、施設から荷物を搬送する場合など、施設の入口を指定して自動運転の車両１００を呼び出すことができる。
【００９１】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。例えば、地図更新装置２００の入口位置推定部２２０は車両１００側に設けられていてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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