(57)【要約】【課題】より信頼性の高い地図データを配信することができる道路地図データ管理システムを提供する。【解決手段】道路地図ＤＢ１１１から配信地図データ１２２を作成して外部に配信する道路地図データ管理システムであって、道路地図ＤＢ１１１に同じ道路に対する道路データが複数ある場合、各道路データの信頼度を算出する。そして、その信頼度に基づいて、同じ道路に対する複数の道路データから１つの道路データを選択して配信地図データ１２２を作成する。そのため、より信頼性の高い地図データを配信することができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路地図データベースを記憶する記憶装置を備え、その記憶装置に記憶されている道路地図データベースから配信地図データを作成して外部に配信する道路地図データ管理システムであって、
車両のプローブ情報に基づいて作成された道路データまたはそのプローブ情報を学習データとして取得する学習データ取得手段と、
その学習データに基づいて定まる道路データが、前記記憶装置に記憶されている道路地図データベースに含まれる道路と同じ道路に対する道路データであるか否かを判定する判定手段と、
その判定手段で同じ道路に対する道路データであると判定された道路データのそれぞれの信頼度に基づいて、同じ道路に対する複数の道路データから１つの道路データを選択する道路データ選択手段と、
選択した道路データに基づいて配信地図データを作成する配信データ作成手段とを含むことを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記信頼度が、道路データの情報元の信頼性が高いほど高くなることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記信頼度が、道路データの経過日数が長いほど低くなることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項において、
前記信頼度が、前記学習データの母集団数が大きいほど高くなることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項において、
前記信頼度が、前記学習データの分散値が大きいほど低くなることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項において、
前記信頼度が、前記学習データの相関係数が大きいほど高くなることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【請求項７】
請求項２において、
前記信頼度が、信頼度係数αと母集団数との積を、前記道路データの経過日数で割った値として算出され、
前記信頼度係数αが、道路データの情報元の信頼性が高いほど高くなる第１項と、前記学習データの分散値が大きいほど小さくなる第２項と、前記学習データの相関係数が大きいほど大きくなる第３項との和から算出されることを特徴とする道路地図データ管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路地図データ管理システムに関し、特に、記憶装置に記憶している道路地図データベースから配信地図データを作成して配信することができる道路地図データ管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
記憶装置に記憶している道路地図データベースから配信地図データを作成し、その配信地図データを、車両に搭載されたナビゲーション装置などの外部装置へ配信する道路地図データ管理システムが知られている。
【０００３】
また、地図データベースが、地図上に表される地物毎に用意された地物データと、その地物データに対応付けられた時間情報とを備えているものも知られている（たとえば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３０３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
道路地図データ管理システムには、車両からのプローブ情報に基づいて道路データを学習することができるものも存在する。このように、プローブ情報に基づいて道路データを学習することができる場合、学習した道路データが、記憶装置に記憶している道路地図データベースに含まれる道路と同じ道路に対する道路データである可能性がある。この場合、どちらの道路データに基づいて配信地図データを作成すればよいかが問題となる。
【０００６】
ここで、特許文献１の地図データベースでは、時間情報を備えている。配信地図データを作成する道路地図データ管理システムの道路地図データベースにも、この特許文献１記載のデータベース構造を採用して時間情報を持たせ、時間が新しい道路データを採用して配信地図データを作成することが考えられる。
【０００７】
しかし、新しいデータが必ずしも信頼性があるとは限らない。たとえば、プローブ情報から道路データを作成する場合、少ないデータ数から作成した道路データは信頼性が十分でない可能性もある。そのため、時間情報のみを用いてどちらの道路データを採用するかを決定してしまうと、信頼性の高い地図データを配信できない可能性がある。
【０００８】
本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、より信頼性の高い地図データを配信することができる道路地図データ管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
その目的を達成するための請求項１記載の発明は、道路地図データベースを記憶する記憶装置を備え、その記憶装置に記憶されている道路地図データベースから配信地図データを作成して外部に配信する道路地図データ管理システムであって、車両のプローブ情報に基づいて作成された道路データまたはそのプローブ情報を学習データとして取得する学習データ取得手段と、その学習データに基づいて定まる道路データが、前記記憶装置に記憶されている道路地図データベースに含まれる道路と同じ道路に対する道路データであるか否かを判定する判定手段と、その判定手段で同じ道路に対する道路データであると判定された道路データのそれぞれの信頼度に基づいて、同じ道路に対する複数の道路データから１つの道路データを選択する道路データ選択手段と、選択した道路データに基づいて配信地図データを作成する配信データ作成手段とを含むことを特徴とする。
【００１０】
このように、本発明では、同じ道路に対する道路データが複数あると判定した場合、各道路データの信頼度に基づいて、同じ道路に対する複数の道路データから１つの道路データを選択して配信地図データを作成する。そのため、より信頼性の高い地図データを配信することができる。
【００１１】
請求項２は、前記信頼度が、道路データの情報元の信頼性が高いほど高くなることを特徴とする。このようにすれば、道路データの情報元の信頼性が高いほど、その情報元の情報に基づく道路データが選択されやすくなるので、信頼性の高い配信地図データを作成することができる。
【００１２】
請求項３は、前記信頼度が、道路データの経過日数が長いほど低くなることを特徴とする。信頼度をこのようにするのは、経過日数が長いほど、道路形状が変更になっている可能性が高くなるからである。
【００１３】
また、信頼度は、請求項４のように、学習データの母集団数が大きいほど高くし、請求項５のように、学習データの分散値が大きいほど低くし、請求項６のように、学習データの相関係数が大きいほど高くすることが好ましい。
【００１４】
請求項７は、請求項２乃至６記載の特徴をすべて反映させたものである。すなわち、請求項７は、前記信頼度が、信頼度係数αと母集団数との積を、前記道路データの経過日数で割った値として算出され、前記信頼度係数αが、道路データの情報元の信頼性が高いほど高くなる第１項と、前記学習データの分散値が大きいほど小さくなる第２項と、前記学習データの相関係数が大きいほど大きくなる第３項との和から算出されることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】発明が適用された地図データ管理システム１００、およびこのシステムに関連する構成を示す全体構成図である。
【図２】配信地図データ１２２が情報センタ１２０に登録されるまでの処理を示すフローチャートである。
【図３】プローブデータ３１１が電波航法によって検出した現在位置を示す場合の学習データ１２１の作成方法を説明する図である。
【図４】プローブデータ３１１がハイブリッド航法によって検出した現在位置を示す場合の学習データ１２１の作成方法を説明する図である。
【図５】図２のステップＳ６の処理を詳しく示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５３の処理を詳しく示すフローチャートである。
【図７】ナビゲーション装置３０４が新たな地図データを要求する際の処理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】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明が適用された道路地図データ管理システム１００、およびこのシステムに関連する構成を示す全体構成図である。
【００１７】
地図データ管理システム１００は、データベースセンタ（以下、ＤＢセンタ）１１０と情報センタ１２０とによって構成される。
【００１８】
ＤＢセンタ１１０には、コンピュータおよび記憶装置が備えられており、その記憶装置に道路地図データベース（以下、道路地図ＤＢ）１１１が格納されている。この道路地図ＤＢ１１１には、地図サプライヤ（地図製作会社）２００が作成した道路地図データ（以下、サプライヤデータ）２０１が格納されている。加えて、道路地図ＤＢ１１１には、情報センタ１２０においてプローブ情報に基づいて作成された道路データである学習データ１２１も格納される。
【００１９】
道路地図ＤＢ１１１は、サプライヤデータ２０１と学習データ１２１とを区別して格納しており、また、道路地図ＤＢ１１１においてサプライヤデータ２０１と学習データ１２１にはそれぞれ異なるＩＤが付与してあり、このＩＤによってサプライヤデータ２０１と学習データ１２１とを識別することができるようになっている。
【００２０】
また、上記ＩＤに代えて、個々のデータに対しデータ属性として「入手元」属性を設定し、この属性を、データの入手元に応じて設定することにより、サプライヤデータ２０１と学習データ１２１とを識別してもよい。また、道路地図ＤＢ１１１においてサプライヤデータ２０１と学習データ１２１には、データ作成日（データ調査日やデータ収集日でもよい）、母集団の数が付加情報として設定されている。
【００２１】
母集団の数は、サプライヤデータ２０１や学習データ１２１の作成に利用した生データの数を意味し、学習データ１２１の場合、母集団の数は車の走行台数や走行履歴数であり、これらの数は情報センタ１２０から提供される。また、サプライヤデータ２０１については地図サプライヤ２００から母集団の数が提供される。なお、地図サプライヤ２００は、高精度ＧＰＳ受信機、３軸ジャイロスコープ、３軸Ｇセンサ、車速センサ、ステレオカメラ等の道路地図データ計測用の専用機器を備えた計測車と呼ばれる専用車両を走行させて得た情報から道路地図データを作成することが一般的である。この計測車は、通常、各道路を１回だけ走行する。そのため、母集団の数は通常は１である。
【００２２】
情報センタ１２０とＤＢセンタ１１０とは通信回線によって接続されており、学習データ１２１はこの通信回線によって送信される。なお、地図サプライヤ２００が作成した道路地図データ２０１は、通信回線によってＤＢセンタ１１０に送信されてもよいし、記憶媒体に格納されてＤＢセンタ１１０へ搬送されてもよい。
【００２３】
ＤＢセンタ１１０のコンピュータは、情報センタ１２０から送信されてきた学習データ１２１や、地図サプライヤ２００から提供された道路地図データ２０１を道路地図ＤＢに格納する処理を行なう。また、この道路地図ＤＢ１１１から配信地図データ１２２を作成して、情報センタ１２０へ送信する。情報センンタ１２０は、ＤＢセンタ１１０から送信された配信地図データ１２２を、配信可能な地図データとして登録する。
【００２４】
上記配信地図データ１２２は、道路地図ＤＢ１１１に格納されている地域の一部または全部に対する道路地図データである。この配信地図データ１２２の作成タイミングは、たとえば、新たな学習データ１２１または新たなサプライヤデータ２０１を取得したときである。また、情報センタ１２０からの作成要求に応じて作成するようになっていてもよい。
【００２５】
次に、車載装置３００を説明する。車載装置３００において、地図データ記憶媒体３０１は、道路地図データを記憶している記憶媒体である。ＧＰＳ受信機３０２は、衛星からの位置計測用電波を受信する。ジャイロスコープ３０３は、このジャイロスコープ３０３が搭載されている車両の角度および速度を検出する。これらＧＰＳ受信機３０２およびジャイロスコープ３０３は、車両の現在位置を検出するために用いる位置検出器である。
【００２６】
ＧＰＳ受信機３０２は電波航法によって車両の現在位置を決定するための位置検出器であり、ジャイロスコープ３０３は、推測航法によって車両の現在位置を決定するための位置検出器である。すなわち、この位置検出器は、電波航法と推測航法とを併用するハイブリッド航法により現在位置を検出する。
【００２７】
ただし、必ずしもハイブリッド航法を用いる必要はなく、電波航法のみ、すなわち、ＧＰＳ受信機３０２のみによって車両の現在位置を検出することもできる。また、推測航法には、ジャイロスコープ３０３に代えて、または、ジャイロスコープ３０３に加えて、他の推測航法用センサ、たとえば、加速度センサ等を用いることもできる。
【００２８】
ナビゲーション装置３０４は、制御回路３２０、メモリ３２１等を備えている。制御回路３２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたコンピュータであり、地図データ記憶媒体３０１に記憶されている道路地図データ、位置検出器（ＧＰＳ受信機３０２、ジャイロスコープ３０３）によって検出される現在位置等、他の車載装置３００からの情報を利用して、現在位置表示機能、経路案内機能等を実行する。
【００２９】
通信機器３０６は、パケット通信可能な機器であり、パケット通信網４００を利用して情報センタ１２０と通信を行う。メモリスロット３０７は、記憶媒体が挿入される差込口である。前述の地図データ記憶媒体３０１には、たとえばハードディスクドライブに装着されて着脱不可能な記憶媒体が用いられるが、このメモリスロット３０７に挿入する記憶媒体を前述の地図データ記憶媒体３０１として用いてもよい。
【００３０】
表示器３０８は道路地図が表示されるものであり、センターコンソールなど、運転席から視認可能な場所に設置される。操作器３０９は、ユーザが、ナビゲーション装置３０４等の車載装置３００に対して各種の操作指示を入力するためのものであり、メカニカルスイッチおよび表示器３０８の表示面に重ねられたタッチスイッチから構成される。ＥＣＵ３１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたコンピュータであり、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することで各種処理を実行する。
【００３１】
ナビゲーション装置３０４の制御回路３２０は、前述した機能に加え、車両の走行中に、逐次、プローブデータ３１１を生成し、生成したプローブデータ３１１をプローブデータ記憶媒体３１２またはメモリ３０５に記憶する。このプローブデータ３１１とは、車両の現在位置を示すデータ、または、車両の走行軌跡を示すデータを含む車両データである。また、本実施形態においては、このプローブデータ３１１として、電波航法によって現在位置を検出したか、ハイブリッド航法によって現在位置を検出したかについての情報も含まれる。そして、生成したプローブデータ３１１を、通信機器３０６からパケット通信網４００を介して情報センタ１２０へ送信する。
【００３２】
なお、プローブデータ記憶媒体３１２に記憶されたプローブデータ３１１が自宅コンピュータ（自宅ＰＣ）５００に複製または移動され、自宅ＰＣ５００から情報センタ１２０へプローブデータ３１１が送信されてもよい。ナビゲーション装置３０４から自宅ＰＣ５００へのプローブデータ３１１の複製または移動は、メモリスロット３０７に差し込まれる記憶媒体を介して行われてもよいし、無線通信によって行われてもよい。
【００３３】
次に、配信地図データ１２２が情報センタ１２０に登録されるまでの処理を図２に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１、Ｓ２はナビゲーション装置３０４における処理である。ナビゲーション装置３０４は、プローブデータ３１１をメモリ３０５またはプローブデータ記憶媒体３１２に逐次蓄積する（ステップＳ１）。そして、蓄積したプローブデータ３１１を通信機器３０６を用いて情報センタ１２０へ送信する（ステップＳ２）。なお、通信機器３０６を用いる代わりに、前述のように、プローブデータ３１１を自宅ＰＣ５００へ複製または移動し、自宅ＰＣ５００から情報センタ１２０へプローブデータ３１１を送信してもよい。
【００３４】
続くステップＳ３、Ｓ４は情報センタ１２０における処理である。情報センタ１２０は、ナビゲーション装置３０４から直接または間接的に送信されたプローブデータ３１１を解析する（ステップＳ３）。そして、周知の解析方法を用いて学習データ１２１を作成する（ステップＳ４）。なお、ステップＳ３の処理が請求項の学習データ取得手段に相当する。
【００３５】
学習データ１２１の作成は、まず、第１処理として、既存道路との接続点決定処理を行う。次いで第２処理として道路形状決定処理を行なう。ただし、これら第１、２処理の具体的内容は、プローブデータ３１１が、電波航法によって検出した現在位置を示す場合と、ハイブリッド航法によって検出した現在位置を示す場合とで異なる。前者の場合の学習データ１２１の作成方法を図３を用いて説明する。
【００３６】
まず、第１処理、すなわち、既存道路６００との接続点（交差点位置）の決定処理では、各プローブデータ３１１が示す車両位置Ｐのうち、既存道路の周辺にあるものを除いて接続点決定用の新規道路（図３には図示せず）の形状を決定する。そして、この接続点決定用の新規道路と既存道路６００との交点を重心点決定用の基準点に決定する。次いで、この基準点からの距離が所定距離以内の車両位置Ｐの重心点を算出する。図３の例では、領域Ａに含まれる４つの車両位置Ｐの重心点、および、領域Ｂに含まれる３つの車両位置Ｐの重心点を算出することになる。次いで、この算出した重心点から既存道路６００に対して垂線を引き、この垂線と既存道路６００との交点を、既存道路６００と新規道路６１０との接続点（交差点位置）に決定する。そして、第２処理では、この接続点と、接続点間に存在する車両位置Ｐとを用いて近似曲線を作成し、この近似曲線を新規道路６１０の形状として決定する。このようにして決定した接続点の位置と、接続点間の道路形状とが学習データ１２１となる。
【００３７】
次に、プローブデータ３１１がハイブリッド航法によって検出した現在位置を示す場合における学習データ１２１の作成方法を図４を用いて説明する。図４において各車両位置Ｐから延びる矢印で示すように、ハイブリッド航法の場合、各測定点すなわち車両位置Ｐにおける進行方向を示すデータがプローブデータ３１１に存在する。そのため、第１処理では、プローブデータ３１１に含まれる進行方向を示すデータが、既存道路６００の方向と異なることをもって接続点（交差点位置）と判定する。第２処理においても、プローブデータ３１１に含まれる進行方向を示すデータから新規道路６１０の各車両位置Ｐにおける形状を決定する。従って、１台の車両からのプローブデータ３１１によって学習データ１２１を作成できるが、プローブデータ３１１がハイブリッド航法によって検出した現在位置を示す場合でも、複数台の車両からのプローブデータ３１１が得られる場合には、統計処理して学習データ１２１を作成する。
【００３８】
図２に戻り、情報センタ１２０で作成した学習データ１２１は、ＤＢセンタ１１０に送信される。また、この学習データ１２１には、前述のように、付加情報として、データ作成日等と母集団の数とが付加される。
【００３９】
ＤＢセンタ１１０のコンピュータは、情報センタ１２０から送信された学習データ１２１を道路地図ＤＢ１１１に格納する（ステップＳ５）。そして、道路地図ＤＢ１１１を用いて配信地図データ１２２を作成する（ステップＳ６）。
【００４０】
図５は、図２のステップＳ６の処理を詳しく示すフローチャートである。ＤＢセンタ１１０のコンピュータは、道路地図ＤＢ１１１を取得する（ステップＳ５１）。次いで、取得した道路地図ＤＢ１１１に、現実の同一の道路に対して複数のデータが存在するか否かを判断する（ステップＳ５２）。なお、このステップＳ５２が請求項の判定手段に相当する。現実の同一の道路に対するデータか否かは、次の（１）（２）のいずれか一方、または両方から判断する。（１）接続点が他方のデータの接続点付近か（所定距離以内か）、（２）データが示す互いの道路形状が相関があると認められる程度に近似しているか。
【００４１】
このステップＳ５２の判断が否定判断の場合には、ステップＳ５５へ進み、地図ＤＢ１１１を用いて、更新時期、エリア等の所定の条件に基づいて配信地図データ１２２を作成する。
【００４２】
前述のステップＳ５において格納した学習データ１２１が、既に道路地図ＤＢ１１１に格納されているサプライヤデータ２０１に含まれる道路と同一の道路に対するデータである場合にはこのステップＳ５２が肯定判断となる。この場合にはステップＳ５３へ進む。ステップＳ５３では、現実の同一の道路に対するデータと判定した複数のデータに対し、信頼度をそれぞれ算出する。この信頼度の算出処理を図６に詳しく示す。
【００４３】
まず、ステップＳ６１では情報元を判定するとともに、判定した情報元に応じて定まる情報元係数を設定する。この情報元係数は、道路のデータが、プローブデータ３１１から作成されたもの、すなわち、学習データであって、そのプローブデータ３１１がＧＰＳ情報のみによって現在位置を検出する電波航法のデータである場合には「１」とする。また、道路のデータが学習データであって、プローブデータ３１１がハイブリッド航法のデータである場合には「２０」とする。また、道路のデータがサプライヤデータ２０１である場合には「１０００」とする。
【００４４】
続くステップＳ６２では、ステップＳ６１で設定した情報元係数に基づいて、統計処理が必要か否かを判断する。具体的には、ステップＳ６１で設定した情報元係数が１０００よりも小さいか否かを判断する。従って、情報元が学習データである場合には、電波航法であってもハイブリッド航法であってもステップＳ６２が肯定判断となり、情報元が地図サプライヤである場合には、ステップＳ６２が否定判断となる。
【００４５】
ステップＳ６２が肯定判断の場合にはステップＳ６３にて交差点位置を確定するとともに、交差点位置を確定するために用いた複数の車両位置Ｐに対して重心点からの距離をそれぞれ算出し、さらに、それらの距離の分散値を算出する。
【００４６】
そして、続くステップＳ６４では、プローブデータ３１１が示す車両位置Ｐに基づいて、たとえば、最小二乗法等の近似曲線の算出方法を用いて道路形状を推測し、且つ、その推測した道路形状に対して、その道路形状の推測に用いた車両位置Ｐの相関係数を算出する。
【００４７】
続くステップＳ６５では、上記ステップＳ６１〜Ｓ６４の処理をもとに式１から信頼度係数αを算出する。
（式１）  α＝情報元係数＋１／分散値＋相関係数
そして、続くステップＳ６６では、ステップＳ６５で算出した信頼度係数αを用い、式２から信頼度を算出する。なお、式２の経過日数は、学習データ１２１に付加されているデータ作成日や、サプライヤデータ２０１の提供日と、このステップＳ６６を実行した日とから算出する。
（式２）  信頼度＝（α×母集団）／経過日数
式２から信頼度を算出し、また、式２における信頼度計数αは式１から算出するので、信頼度は、情報元の信頼性が高いほど高くなり、経過日数が長いほど低くなり、母集団の数が大きいほど高くなり、学習データ１２１の分散値が大きいほど低くなり、学習データ１２１の相関係数が大きいほど高くなる。
【００４８】
図５に戻り、請求項の道路データ選択手段に相当する処理であるステップＳ５４では、ステップＳ５３で計算した信頼度が高いデータを選択する。そして、ステップＳ５４を実行後は、ステップＳ５２を否定判断した場合と同様に、ステップＳ５５を実行して配信地図データ１２２を作成する。このステップＳ５５が請求項の配信データ作成手段に相当する。
【００４９】
このようにして作成した配信地図データ１２２は、図２に示すように、ＤＢセンタ１１０から情報センタ１２０に送信され、情報センタ１２０において、配信地図データ１２２として登録される（ステップＳ７）。
【００５０】
図７は、ナビゲーション装置３０４が新たな地図データを要求する際の処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ７１では、ユーザによって、地図データの要求操作が操作器３０９から行われる。この要求操作が行われると、ナビゲーション装置３０４の制御回路３２０は、地図データ記憶媒体３０１に記憶されている地図データよりも新しい地図データがあるか否かを問い合わせる問い合わせ要求を、通信機器３０６から情報センタ１２０に送信する。
【００５１】
情報センタ１２０では、その問い合わせ要求を受信した場合、配信可能な配信地図データ１２２が登録されているか否かを確認し、配信可能な配信地図データ１２２が登録されている場合には、その配信地図データ１２２をナビゲーション装置３０４へ送信する。ナビゲーション装置３０４では、その配信地図データ１２２を取得し、地図データ記憶媒体３０１に記憶されている道路地図データを更新する（ステップＳ７３）。
【００５２】
以上、説明した本実施形態によれば、道路地図ＤＢ１１１に、同じ道路に対する道路データが複数あると判定した場合、各道路データの信頼度に基づいて、同じ道路に対する複数の道路データから１つの道路データを選択して配信地図データ１２２を作成する。そのため、より信頼性の高い地図データを配信することができる。
【００５３】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の実施形態も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。
【００５４】
たとえば、前述の式１において、分散値や相関係数の影響を大きくするために、第２項、第３項に１よりも大きい係数β、γを乗じて信頼度係数αを算出してもよい。
【００５５】
また、前述の実施形態では、車載装置３００はプローブデータ３１１を情報センタ１２０に送信しており、情報センタ１２０において、そのプローブデータ３１１から学習データ１２１を作成していたが、車載装置３００が自車の走行履歴と地図データ記憶媒体３０１に記憶している道路地図データとから学習データ１２１を作成し、この作成した学習データ１２１を情報センタ１２０へ送信してもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１００：地図データ管理システム、      １１０：ＤＢセンタ、      １１１：道路地図ＤＢ、      １２０：情報センタ、      １２１：学習データ、      １２２：配信地図データ、      ２００：地図サプライヤ、        ２０１：道路地図データ（サプライヤデータ）、      ３００：車載装置、      ３０１：地図データ記憶媒体、      ３０２：ＧＰＳ受信機、      ３０３：ジャイロスコープ、      ３０４：ナビゲーション装置、      ３０５：メモリ、      ３０６：通信機器、      ３０７：メモリスロット、      ３０８：表示器、      ３０９：操作器、      ３１０：ＥＣＵ、      ３１１：プローブデータ、      ３１２：プローブデータ記憶媒体、      ３２０：制御回路、      ３２１：メモリ、      ４００：パケット通信網、      ５００：自宅ＰＣ、      ６００：既存道路、      ６１０：学習道路、      Ｐ：車両位置
【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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