(57)【要約】【課題】車両の走行シミュレーションに用いる道路モデルを道路画像から容易に作成できる道路モデル作成装置を提供する。【解決手段】道路情報保持部１６は、道路の種類ごとに、撮影した複数の道路画像から抽出した特徴量を保持する。導出部１４は、対象道路を撮影した対象道路画像から特徴量を抽出し、抽出した対象道路画像の特徴量と道路情報保持部１６に保持された特徴量とにもとづいて、対象道路の道路の種類を導出する。路面データ保持部２０は、道路の種類ごとに、路面状態を示す路面データを保持する。モデル作成部１８は、導出部により導出された道路の種類にもとづいて路面データ保持部から路面データを読み出し、対象道路の形状を示す道路形状データに、読み出した路面データをマッピングして、対象道路のモデルを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行シミュレーションで車両モデルを走行させる対象道路のモデルを作成する道路モデル作成装置であって、
道路の種類ごとに、撮影した複数の道路画像から抽出した特徴量にもとづく導出関数を保持する道路情報保持部と、
道路の種類ごとに、路面状態を示す路面データを保持する路面データ保持部と、
対象道路を撮影した対象道路画像から特徴量を抽出し、抽出した対象道路画像の特徴量と前記道路情報保持部に保持された導出関数とにもとづいて、対象道路の道路の種類を導出する導出部と、
前記導出部により導出された道路の種類にもとづいて前記路面データ保持部から路面データを読み出し、対象道路の形状を示す道路形状データに、読み出した路面データをマッピングして、対象道路のモデルを作成するモデル作成部と、
を備えることを特徴とする道路モデル作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行シミュレーションにおいて、車両モデルを走行させるための道路モデルを作成する道路モデル作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、走行する車両の挙動情報から路面状況を推定する路面状況推定装置が開示される。路面状況推定装置は、走行中の車両の位置、姿勢および車速を含む挙動情報を取得し、挙動情報から走行軌跡上の起伏と轍の起伏を推定し、走行軌跡の起伏と轍の起伏を重ね合わせて路面状況を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−７３８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両の走行シミュレーションの走行経路として現実の道路を対象にすることで、シミュレーション装置は現実的な燃費性能や振動性能などを調べることができる。道路モデルを作成するためには、道路形状のデータと路面の凹凸を示すデータが必要になるが、道路形状のデータは地図情報などから容易に取得できるのに対し、路面の凹凸を示すデータを取得するのは容易でなく、実際の路面状態を計測して路面のデータを取得することはコストおよび労力がかかる。また、多数の道路モデルを作成する場合や、外国など遠方の道路モデルを作成する場合、実際の路面状態を計測するのは現実的に困難である。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両の走行シミュレーションに用いる道路モデルを容易に作成できる道路モデル作成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様は、走行シミュレーションで車両モデルを走行させる対象道路のモデルを作成する道路モデル作成装置であって、道路の種類ごとに、撮影した複数の道路画像から抽出した特徴量にもとづく導出関数を保持する道路情報保持部と、道路の種類ごとに、路面状態を示す路面データを保持する路面データ保持部と、対象道路を撮影した対象道路画像から特徴量を抽出し、抽出した対象道路画像の特徴量と道路情報保持部に保持された導出関数とにもとづいて、対象道路の道路の種類を導出する導出部と、導出部により導出された道路の種類にもとづいて路面データ保持部から路面データを読み出し、対象道路の形状を示す道路形状データに、読み出した路面データをマッピングして、対象道路のモデルを作成するモデル作成部と、を備える。
【０００７】
この態様によると、道路モデル作成装置は対象道路画像から道路種類を導出して、導出結果に応じた路面状態をもつ道路モデルを作成でき、路面状態を実際に計測する場合と比べて、計測の労力およびコストを抑えることができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、車両の走行シミュレーションに用いる道路モデルを容易に作成できる道路モデル作成装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】道路モデル作成装置の機能構成について説明するための図である。
【図２】複数の路面データについて説明するための図である。
【図３】道路モデルを作成する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】
【００１０】
図１は、走行シミュレーションで車両モデルを走行させる対象道路の道路モデルを作成する道路モデル作成装置１０の機能構成について説明するための図である。車両の走行シミュレーションでは、実際の道路をモデリングした道路モデルに、様々な車両モデルを走行させることで、様々な車両モデルの燃費性能や振動性能等を調べることを目的とする。
【００１１】
道路モデル作成装置１０で作成される道路モデルは、道路の形状と路面の状態に関する情報をもとに作成される。具体的に、道路モデルは、距離、道路の曲がり度合い、傾斜角などを含む道路の形状を示す道路形状データに、路面の凹凸の状態を示す路面データをマッピングすることで作成される。
【００１２】
道路形状データは地図情報等により比較的容易に取得できる一方で、路面データの取得は容易でなく、たとえば測定者が実際の道路でセンサを用いて計測するとコストや労力が膨大となる。
【００１３】
そこで、実施例の道路モデル作成装置１０は、個々の道路の路面状態を計測した路面データを利用するのではなく、道路種類ごとの路面データを雛形データとして用意する。道路モデル作成装置１０は、走行シミュレーションの対象道路の道路種類を決定して、対象道路の道路形状データに、雛形データをマッピングすることで道路モデルを作成する。
【００１４】
図２は、雛形データとして用意する複数の路面データについて説明するための図である。図２（ａ）〜図２（ｄ）の縦軸は路面の高さ、つまり路面の凹凸を示し、横軸は距離を示す。
【００１５】
図２（ａ）は高速道路の路面状態を示し、図２（ｂ）は新しい舗装路の路面状態を示し、図２（ｃ）は荒れた舗装路の路面状態を示し、図２（ｄ）は、未舗装路の路面状態を示す。図２（ａ）から図２（ｄ）の順に、路面が荒れて、凹凸が大きくなっている。図２（ａ）から図２（ｄ）に示す路面データは、実際に路面をセンサで計測して路面の凹凸を検出した雛形データであってよいが、道路種類ごとの理想的なモデルとして作成されたデータであってよい。
【００１６】
図２に示す複数の路面データは、道路種類ごとの雛形データとして道路種類に対応付けて道路モデル作成装置１０の路面データ保持部２０に保持されており、道路モデル作成装置１０による道路モデルの作成に用いられる。道路モデル作成装置１０は、道路モデルの作成対象となる道路の道路種類を決定することで、道路種類に対応する路面データを読み出して道路モデルを作成する。
【００１７】
実施例の道路モデル作成装置１０は、対象道路の道路種類を導出するため、撮影した道路画像を解析して対象道路画像の道路種類を導出する。道路モデル作成装置１０は、対象道路画像から道路種類を導出する精度を高めるため、事前に大量の道路画像を取得し、道路種類ごとの道路画像の特徴をディープラーニングの手法により学習する。このように、道路モデル作成装置１０は、道路画像から道路種類をディープラーニングの学習結果を用いて精度良く導出し、推定した道路種類に応じた路面データを道路形状データにマッピングすることで、コストや労力を抑えて道路モデルを作成できる。
【００１８】
図１に戻る。道路モデル作成装置１０は、受取部１２、学習部１３、導出部１４、道路情報保持部１６、モデル作成部１８、路面データ保持部２０および道路形状取得部２２を備える。
【００１９】
学習部１３は、ディープラーニングの手法を用いて、道路種類ごとの学習用道路画像の特徴を学習する。学習部１３は、道路画像を入力とし、道路種類情報を出力とする導出関数を保持し、学習用道路画像（入力）とその学習用道路画像の道路種類情報（出力）を受け取って、入力に対して正しい出力がなされるように導出関数を更新する。つまり、学習部１３は、問題とその出力を受け取って、正しい解を導き出すように、導出関数を更新する。学習部１３による学習結果は、道路情報保持部１６に保持される導出関数を更新して反映され、道路画像から道路種類情報を導出する精度を向上する。道路種類情報は、図２に示したように、道路の種類を示すカテゴリ情報である。
【００２０】
学習部１３は、撮影した学習用道路画像およびその道路種類情報を受け取ると、学習用道路画像から特徴量を抽出し、道路種類ごとの特徴量の違いを学習して導出関数を生成する。道路画像から抽出された複数の特徴量は、道路種類を導出するための判定基準となるもので、例えば路面の色、白線、路面の補修跡、交通標識、ガードレールなどを含む。
【００２１】
学習部１３が保持する導出関数は、道路画像を入力すると道路画像の各特徴量に対して道路種類ごとにマッチングスコアを算出し、特徴量ごとに算出したマッチングスコアを総合して、道路画像の道路種類情報を導出する。マッチングスコアは、入力した特徴量と、学習結果として蓄積された特徴量とにもとづいて算出される。導出関数は、各特徴量に重み付けをした重み付けパラメータを有し、マッチングスコアは重み付けパラメータにより調整される。学習部１３は、学習によって導出関数における重み付けパラメータを更新する。
【００２２】
道路情報保持部１６は、学習処理により入力された複数の学習用道路画像と、複数の道路種類情報に関連付けられた学習用道路画像の特徴量と、道路種類情報を導出する導出関数とを保持する。道路情報保持部１６は、道路の種類ごとに学習用道路画像の特徴量を蓄積し、学習部１３の学習結果である更新された導出関数を保持する。
【００２３】
受取部１２は、走行シミュレーションの対象となる撮影した対象道路画像を受け取る。導出部１４は、受け取った対象道路画像から複数の特徴量を抽出し、抽出した複数の特徴量から導出関数によりマッチングスコアを算出して、対象道路画像に対応する道路種類情報を導出する。
【００２４】
導出部１４は、特徴量の抽出を画像マッチングによって実行してよい。導出部１４は、特徴量を抽出するための典型的な抽出用画像データ、たとえば白線、ガードレール、交通標識等の典型的な画像データを保持する。導出部１４は、抽出用画像データに類似する対象道路画像上の領域を探索し、各特徴量を抽出する。
【００２５】
導出部１４は、抽出した複数の特徴量から導出関数により、それぞれの道路種類情報に対するマッチングスコアを各特徴量ごとにそれぞれ算出して、算出したマッチングスコアを総合して、対象道路画像に対応する道路種類情報を導出する。
【００２６】
たとえば、導出部１４は、対象道路画像の路面の色が黒いほど、新しい舗装路である可能性が高いため、新しい舗装路に該当する道路種類に対して高いマッチングスコアを導出する。また、導出部１４は、路面の補修跡が多ければ古い舗装路である可能性が高いため、古い舗装路に該当する道路種類に対して高いマッチングスコアを導出する。また、導出部１４は、信号があれば高速道路や未舗装路である可能性は低いため高速道路や未舗装路の道路種類に低いマッチングスコアを導出し、市街地の舗装路である可能性が高いため市街地の舗装路の道路種類に高いマッチングスコアを導出する。導出部１４は、これらのマッチングスコアを重み付けパラメータも加味して合算し、最も高いマッチングスコアとなった道路種類情報を、対象道路画像の道路の種類であるとして導出する。
【００２７】
モデル作成部１８は、導出部１４から導出結果である道路種類情報を受け取り、道路種類情報に対応する路面データを路面データ保持部２０から読み出す。路面データ保持部２０は、路面データを道路種類情報に関連付けて保持する。路面データは、図２に示すように、路面の凹凸度合いを示す情報であり、道路種類ごとの雛形データである。
【００２８】
モデル作成部１８は、道路形状取得部２２から道路形状データを受け取る。道路形状取得部２２は、ユーザの入力により道路形状データを取得してよく、地図情報を保持するデータベースから道路形状データを取得してよい。
【００２９】
モデル作成部１８は、道路形状取得部２２から道路形状データを受け取り、導出部１４により導出された道路種類情報にもとづいて路面データ保持部２０から読み出した路面データを読み出し、道路形状データにもとづく道路形状モデルの表面に、読み出した路面データをマッピングして対象となる道路モデルを作成する。
【００３０】
モデル作成部１８は、作成した道路モデルを車両の走行シミュレーション装置に出力する。走行シミュレーション装置は、道路モデル作成装置１０により作成された道路モデルに車両モデルを走行させる走行シミュレーションを行い、燃費などのデータを取得する。
【００３１】
実施例の道路モデル作成装置１０は、対象とする路面の状態を直接測定しなくとも、対象道路画像から道路モデルを作成できるため、作成のコストを抑えることができる。また、実際の道路を対象とした走行シミュレーションを行う際に、対象道路画像からディープラーニングの手法を用いて道路種類を精度良く導出できるため、道路モデルを実際の路面状態に近づけることができる。
【００３２】
図３は、道路モデルを作成する処理を示すフローチャートである。ユーザは、走行シミュレーションの対象となる道路の対象道路画像を道路モデル作成装置１０に入力し、受取部１２は、入力された対象道路画像を受け取る（Ｓ１０）。
【００３３】
導出部１４は、対象道路画像から複数の特徴量を抽出し（Ｓ１２）、抽出した複数の特徴量と道路情報保持部１６に保持される導出関数にもとづいて道路種類情報を導出する（Ｓ１４）。モデル作成部１８は、導出部１４から道路種類情報を取得し、路面データ保持部２０からその道路種類情報に対応する路面データを取得する（Ｓ１６）。また、モデル作成部１８は、道路形状取得部２２から道路形状データを取得する（Ｓ１８）。
【００３４】
モデル作成部１８は、道路形状データに路面データをマッピングして道路モデルを作成する（Ｓ２０）。このように、道路モデル作成装置１０は、撮影した対象道路画像から道路種類を推定し、道路種類に応じた路面状態の道路モデルを作成できる。
【００３５】
なお実施例はあくまでも例示であり、各構成要素の組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００３６】
実施例では、道路情報保持部１６が学習した学習用道路画像を蓄積する態様を示したが、この態様に限られない。道路情報保持部１６は、学習部１３の学習結果を蓄積すれば、学習処理により入力された学習用道路画像そのものを保持しなくともよい。
【００３７】
また、実施例では道路モデル作成装置１０が学習部１３および導出部１４を含むが、学習部１３および導出部１４は別体の処理装置に設けられてよい。つまり、学習部１３による学習処理は別の処理装置で実行し、その学習結果を道路情報保持部１６に読み込ませて反映させる。
【符号の説明】
【００３８】
１０  道路モデル作成装置、  １２  受取部、  １３  学習部、  １４  導出部、  １６  道路情報保持部、  １８  モデル作成部、  ２０  路面データ保持部、  ２２  道路形状取得部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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