(57)【要約】【課題】車両の走行により得られた情報に基づいて、立体駐車場の推定を行う。【解決手段】情報処理装置は、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得し、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する。推定部は、駐車位置と、傾斜情報又は高度情報とに基づいて、駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。【選択図】図５
2018092233.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部と、
道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記傾斜情報又は前記高度情報が所定値より大きい領域をフロア移動領域と推定し、前記フロア移動領域を通過していない移動体の駐車位置と、前記フロア移動領域を通過した移動体の駐車位置とが同じ領域にある場合に、当該駐車場を立体駐車場と推定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、各フロアにおいて前記移動体が駐車するまでの位置情報に基づいて、フロアごとに駐車領域及び走行領域を推定する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、フロア移動領域の数に基づいて前記立体駐車場のフロア数を推定する請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得工程と、
道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定工程と、
を備え、
前記推定工程は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータを備える情報処理装置により実行されるプログラムであって、
移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部、
道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部、
として前記コンピュータを機能させ、
前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定するプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車場に関する情報を収集する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
地図整備において、従来の手法では、ビルの形状や駐車場領域などを地図データに反映するには、航空写真や測量結果の図面を参考にして人手による描画が必要であった。特に、施設に付属する駐車場に関しては、膨大に存在する駐車場について手作業により地図データを整備することは困難であった。また、道路に囲まれた範囲を疑似的な駐車場区間とすることは実現可能であるが、１つの区画に複数の駐車場が存在する場合には、この手法は有効ではなかった。また、平面駐車場と立体駐車場とを区別することもできなかった。
【０００３】
特許文献１は、新規な道路に対して道路幅を推定する技術を記載しているが、駐車場領域を推定する技術は存在していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１６４３７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の解決しようとする課題としては、上記のものが一例として挙げられる。本発明は、車両の走行により得られた情報に基づいて、立体駐車場の推定を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、情報処理装置であって、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部と、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部と、を備え、前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。
【０００７】
請求項５に記載の発明は、情報処理装置により実行される情報処理方法であって、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得工程と、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定工程と、を備え、前記推定工程は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。
【０００８】
請求項６に記載の発明は、コンピュータを備える情報処理装置により実行されるプログラムであって、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部、として前記コンピュータを機能させ、前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例に係る情報処理システムの構成を示す。
【図２】プローブデータの一例を示す。
【図３】駐車場データの一例を示す。
【図４】駐車場領域推定処理のフローチャートである。
【図５】駐車場同定処理、及び、推定処理のフローチャートである。
【図６】道路外走行を説明する図である。
【図７】駐車場領域の推定方法を説明する図である。
【図８】複数の走行面から駐車場領域を推定する例を示す。
【図９】立体駐車場における車両の走行軌跡の例を示す。
【図１０】人気が高い駐車位置の推定処理のフローチャートである。
【図１１】人気が高い駐車位置の推定方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の好適な実施形態では、情報処理装置は、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部と、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部と、を備え、前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。
【００１１】
上記の情報処理装置は、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得し、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する。ここで、推定部は、駐車位置と、傾斜情報又は高度情報とに基づいて、駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。こうして、移動体から得た情報に基づいて、駐車場が立体駐車場であるか否かを推定することができる。
【００１２】
上記の情報処理装置の一態様では、前記推定部は、前記傾斜情報又は前記高度情報が所定値より大きい領域をフロア移動領域と推定し、前記フロア移動領域を通過していない移動体の駐車位置と、前記フロア移動領域を通過した移動体の駐車位置とが同じ領域にある場合に、当該駐車場を立体駐車場と推定する。この態様では、異なるフロアにおいて同じ領域に車両が駐車している場合に、その駐車場を立体駐車場と推定する。これにより、異なる高さの複数の駐車エリアを有する駐車場と、立体駐車場とを区別することができる。
【００１３】
上記の情報処理装置の他の一態様では、前記推定部は、各フロアにおいて前記移動体が駐車するまでの位置情報に基づいて、フロアごとに駐車領域及び走行領域を推定する。この態様では、立体駐車場のフロア毎に、車両が駐車する駐車領域と、車両が走行する走行領域とを区別することができる。
【００１４】
上記の情報処理装置の他の一態様では、前記推定部は、フロア移動領域の数に基づいて前記立体駐車場のフロア数を推定する。この態様では、フロア移動領域の数により、その立体駐車場のフロア数を推定することができる。
【００１５】
本発明の他の好適な実施形態では、情報処理装置により実行される情報処理方法は、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得工程と、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定工程と、を備え、前記推定工程は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。この方法によっても、移動体から得た情報に基づいて、駐車場が立体駐車場であるか否かを推定することができる。
【００１６】
本発明の他の好適な実施形態では、コンピュータを備える情報処理装置により実行されるプログラムは、移動体から、駐車位置を含む位置情報と、傾斜情報又は高度情報とを取得する取得部、道路外領域に進入した複数の移動体の位置情報に基づいて、前記道路外領域に存在する駐車場に関する駐車場情報を推定する推定部、として前記コンピュータを機能させ、前記推定部は、前記駐車位置と、前記傾斜情報又は前記高度情報とに基づいて、前記駐車場が立体駐車場であるか否かを推定する。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の情報処理装置を実現することができる。このプログラムは記憶媒体に記憶して取り扱うことができる。
【実施例】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
【００１８】
［システム構成］
図１（Ａ）は、本発明を適用した情報処理システムの構成を示す。情報処理システムは、サーバ１０と、車両３に搭載されたナビゲーション装置２０とを含む。サーバ１０とナビゲーション装置２０とは無線通信可能に構成されている。なお、図１においては説明の便宜上１つの車両３のみが示されているが、実際には多数の車両３がサーバ１０と通信する。
【００１９】
図１（Ｂ）は、サーバ１０の構成を示す。サーバ１０は、通信部１１と、制御部１２と、地図データベース（以下、「データベース」を「ＤＢ」と記す。）１３と、プローブＤＢ１４とを備える。
【００２０】
通信部１１は、ナビゲーション装置２０からプローブデータを受信する。プローブデータは、車両３の走行に伴い、ナビゲーション装置２０により生成される。地図ＤＢ１３は、地図データを記憶している。地図データとしては、道路に対応するリンクを示すリンクデータや交差点に対応するノードデータに加えて、駐車場に関する駐車場データが記憶されている。プローブＤＢ１４は、多数のナビゲーション装置２０から受信したプローブデータを記憶している。
【００２１】
制御部１２は、サーバ１０の全体を制御する。制御部１２は、ＣＰＵなどのコンピュータにより構成され、予め用意されたプログラムを実行することにより所定の処理を実行する。具体的に、制御部１２は、プローブデータをナビゲーション装置２０から受信する処理、プローブＤＢ１４に蓄積されたプローブデータに基づいて、駐車場領域を推定する処理などを実行する。
【００２２】
［プローブデータ］
次にプローブデータについて説明する。図２は、プローブデータの一例を示す。プローブデータは、車両３の走行に伴ってナビゲーション装置２０により所定時間毎（例えば数秒毎）に生成されるものであり、図２の例は所定時間毎に生成された複数の地点におけるプローブデータを示している。図示のように、プローブデータは、「走行距離」、「緯度」、「経度」、「日時」、「速度」、「進行方向」、「傾斜」、「道路種別」及び「バックフラグ」を含む。
【００２３】
「走行距離」は、車両３の走行距離であり、オドメータによる積算走行距離が使用される。「緯度」及び「経度」は、車両３の位置の緯度及び経度を示す。「日時」は各プローブデータが生成された日時を示す。「速度」は、測定時における車両３の速度を示す。「進行方向」は測定時における車両３の進行方向を示す。なお、進行方向は、北方向を０度とした方位により示される。「傾斜」は水平を基準とした車両３の傾き角である。傾斜の値は、車両３が上り坂を上っているときは正の値となり、車両３が下り坂を下っているときは負の値となる。
【００２４】
「道路種別」は、車両３が走行している道路の種類を示す情報であり、高速道路が「１」、有料道路が「２」、国道が「３」、県道が「４」、市道が「５」と決められている。なお、本実施例では、ナビゲーション装置２０は、車両３が道路外のエリアを走行しているときには、道路種別を「−１」に設定する。よって、道路種別が「−１」である場合、車両３は道路外を走行していることになる。
【００２５】
「バックフラグ」は、車両３がバック（後進）しているか否かを示すフラグである。バックフラグ「０」は前進を示し、「１」はバック（後進）を示す。なお、バックフラグは、車両３のギアがバック位置にあるか否かに基づいて生成される。
【００２６】
［駐車場データ］
次に、駐車場データについて説明する。図３は、駐車場データの一例を示す。駐車場データは、駐車場の入口毎に用意される。よって、１つの駐車場に複数の入口がある場合には、１つの駐車場について複数の駐車場データが用意される。図示のように、駐車場データは、「ＩＤ」、「緯度」、「経度」、「方位」及び「名称」を含む。
【００２７】
「ＩＤ」は、駐車場の入口を一意に示す識別番号である。「緯度」及び「経度」は、その駐車場入口の緯度及び経度である。「方位」は、駐車場入口から車両３が進入する際の進行方向を示す。例えば、その駐車場の入口が北向きである場合、車両３はその駐車場の北側から南方向へ進行して進入するので、その入口の方位は南方向の方位となる。なお、この例では方位は北を０度とした角度により示されている。
【００２８】
「名称」は、その駐車場の名称である。なお、図３の例では、駐車場の入口毎に駐車場データを用意しているが、その代わりに、駐車場毎に駐車場データを用意しても良い。但し、その場合でも、駐車場データには駐車場の入口の緯度、経度及び方位を含める。即ち、その駐車場の入口（複数ある場合にはそれぞれ）の位置及び方位を示す情報を含めるものとする。
【００２９】
［駐車場領域取得処理］
次に、駐車場領域取得処理について説明する。駐車場領域取得処理は、サーバ１０により実行され、多数の車両３から得たプローブデータに基づいて、駐車場が立体であるか平面であるかを推定するとともに、各フロアにおける駐車場の領域を推定する処理である。この処理は、主としてサーバ１０の制御部１２により実行される。なお、実際には、制御部１２を構成するＣＰＵ等のコンピュータが、予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。
【００３０】
まず、サーバ１０は、多数の車両３から、無線通信によりプローブデータを受信する（ステップＳ１０）。サーバ１０は、受信したプローブデータを、プローブＤＢ１４に蓄積する。
【００３１】
次に、サーバ１０は、駐車場同定を行う（ステップＳ１１）。駐車場同定処理は、プローブデータと、地図データ中の駐車場データから駐車場を同定する処理である。駐車場同定処理の詳細を図５（Ａ）に示す。まず、サーバ１０は、プローブデータに基づいて、道路外走行の開始地点を検出する（ステップＳ２１）。
【００３２】
図６は、道路外走行を説明する図である。図示のように複数の道路が交差しており、南北に延びる道路と東西に延びる道路により複数の区画（敷地）が形成されているものとする。車両マークＸは、プローブデータにより示される車両３の位置を示す。白抜きの車両マークＸは県道上の位置を示し、この位置におけるプローブデータは道路種別として「４（県道）」を含む。斜めのハッチングが付された車両マークＸは市道上の位置を示し、この位置におけるプローブデータは道路種別として「５（市道）」を含む。また、黒塗りの車両マークＸは道路外の位置を示し、この位置におけるプローブデータは道路種別として「−１（道路外）」を含む。
【００３３】
いま、図示のように車両３が道路Ｒ３（県道）を西方向に走行し、道路Ｒ２と道路Ｒ３の交差点を左折して道路Ｒ２（市道）に入り、さらに左折して駐車場のある区画５０に進入し、駐車場内を走行して最終的に車両３を西方向に向けて駐車させたとする（破線６２参照）。この場合、サーバ１０は、図６に示す走行軌跡を示すプローブデータを参照し、道路種別が最初に「−１（道路外）」になった地点（図６における破線６１の地点）を道路外走行の開始地点と判定する。
【００３４】
次に、サーバ１０は、地図ＤＢ１３内の駐車場データを参照し、ステップＳ２１で得られた道路外走行の開始地点の座標から所定の閾値範囲内に入口を有する駐車場を検索する（ステップＳ２２）。そして、サーバ１０は、検索により得られた複数の駐車場のうち、入口の方位が道路外走行の開始地点における車両３の進行方向と一致し、かつ、道路外走行の開始地点と最も近い入口を有する駐車場を特定する（ステップＳ２３）。そして、処理は、図４に示すメインルーチンへ戻る。
【００３５】
次に、サーバ１０は、ステップＳ１１の駐車場同定処理で、駐車場が同定できたか否か、即ち、該当する駐車場が見つかったか否かを判定する（ステップＳ１２）。該当する駐車場が見つからなかった場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、サーバ１０は、今回得られたプローブデータが示す駐車場が未だ地図ＤＢ１３に登録されていないと判断し、その駐車場を地図ＤＢ１３に登録する（ステップＳ１３）。具体的には、サーバ１０は、新たな駐車場データを生成して地図ＤＢ１３に登録する。この際、新たな駐車場データにおいては、新たなＩＤが付与され、道路外走行の開始地点の座標が「緯度」及び「経度」に設定され、道路外走行の開始地点における車両３の進行方向が「方位」に設定され、道路外走行の開始始点に最も近い施設などの名称が「名称」に設定される。
【００３６】
こうして、ステップＳ１３で駐車場が新規に登録された場合、又は、ステップＳ１２で駐車場が同定できたと判定された場合、サーバ１０は、プローブデータから、道路外走行データを抽出し、プローブＤＢ１４内に保存する（ステップＳ１４）。図２の例では、道路種別が「−１」となっている地点のデータが、道路外走行データとして保存される。
【００３７】
次に、サーバ１０は、道路外走行データを利用して、推定処理を実行する（ステップＳ１５）。図５（Ｂ）は、推定処理のフローチャートである。まず、サーバ１０は、同一の駐車場について得られた道路外走行データをプローブＤＢ１４から取得する（ステップＳ３１）。
【００３８】
次に、サーバ１０は、道路外走行データに基づいて、フロア移動があったか否かを判定する（ステップＳ３２）。ここで、「フロア移動」とは、立体駐車場におけるフロア（階）の移動である。具体的には、サーバ１０は、道路外走行データに含まれる傾斜データを参照し、傾斜の値が所定の閾値（例えば、±１％）を超える期間が所定時間以上継続した領域をフロア移動領域と推定する。そして、フロア移動領域が検出された場合、サーバ１０は、フロア移動が発生した、即ち車両３が立体駐車場のフロアを移動したと推定する。なお、この例では、サーバ１０は、傾斜の値が＋１％を超えた場合に車両３が一つ上のフロアへ移動したと推定し、傾斜の値が−１％を超えた場合に車両３が一つ下のフロアへ移動したと推定する。
【００３９】
また、別の方法として、サーバ１０は、傾斜データに基づいて車両３の高度を算出し、フロア移動を検出しても良い。具体的には、サーバ１０は、傾斜の値と、その傾斜で走行した距離とに基づいて車両３の高度の変化を算出する。そして、車両３の高度の変化が所定の閾値ΔＨを超えた領域をフロア移動領域と推定し、フロア移動領域が検出された場合にフロア移動が発生したと推定する。例えば、サーバ１０は、算出された車両３の高度がΔＨ以上増加した場合に車両３が一つ上のフロアに移動したと推定し、算出された車両３の高度がΔＨ以上減少した場合に車両３が一つ下のフロアに移動したと推定する。
【００４０】
また、サーバ１０は、車両３がフロア移動領域を通過した回数に基づいて、車両３がどのフロア（何階）に駐車したかを特定することができる。例えば、車両３の高度が上昇し、フロア移動領域を２回通過して駐車した場合、その車両３は立体駐車場の３階に駐車したと推定することができる。
【００４１】
なお、図２の例ではプローブデータに車両３の傾斜データが含められているが、車両３側で直接的に車両の高度を測定できる場合には、プローブデータに車両３の高度データを含めてもよい。この場合には、サーバ１０はプローブデータに含まれる高度データの変化を所定の閾値ΔＨと比較してフロア移動を検出すればよい。
【００４２】
そして、サーバ１０は、フロア移動が無い場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、その駐車場を平面駐車場と判定し（ステップＳ３３）、フロア移動があった場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、その駐車場を立体駐車場と判定する（ステップＳ３６）。
【００４３】
平面駐車場と判定された場合、サーバ１０は、各道路外走行データに基づいて、走行面を生成する（ステップＳ３４）。ここで、「走行面」とは、道路外走行データに含まれる座標を中心とした一定距離を持つ面である。いま、道路外走行データが図７（Ａ）に示す軌跡４２を有すると仮定すると、サーバ１０は、図７（Ｂ）に模式的に示すように、軌跡４２に対して標準的な車両の車幅程度の幅を持たせた走行面４４を生成する。サーバ１０は、道路外走行データの各々について、このような走行面４４を生成する。
【００４４】
そして、サーバ１０は、ステップＳ３４で生成した複数の走行面４４を空間的に結合し、駐車場領域を推定する（ステップＳ３５）。図８は、複数の走行面４４から駐車場領域を推定する例を示し、同一の駐車場で得られた複数の走行面４４が示されている。この例においては、車両３がある程度直線的に移動している領域と、車両３が方向転換などを行って駐車している領域とが区別できる。よって、サーバ１０は、車両３が方向転換して駐車している領域を駐車領域５１と推定し、車両３がある程度直線的に移動している領域を走行領域５２ｂと推定する。なお、図８の例では、２つの駐車領域５１ａ、５１ｂが得られ、それぞれに対応する２つの走行領域５２ａ、５２ｂが得られている。
【００４５】
なお、一般的に車両を駐車する際には、駐車位置まではある程度の速度で移動するが、方向転換などを行って車両を駐車させる際には車両の速度は十分に低い。よって、車両３の位置座標のみならず、道路外走行データにおける車速も加味して、駐車領域５１と走行領域５２とを区別してもよい。
【００４６】
また、こうして得られた１つ又は複数の駐車領域５１と、１つ又は複数の走行領域５２とを結合することにより、駐車場全体の形状を推定することができる。図８の例では、駐車場の全体形状はおよそ破線４８で示す形状となる。
【００４７】
一方、ステップＳ３６で、その駐車場が立体駐車場であると判定された場合、サーバ１０は、各道路外走行データに基づいて立体駐車場のフロア毎に走行面を生成する（ステップＳ３７）。立体駐車場の場合、前述のように、各フロアの間にはフロア移動領域が検出されているので、サーバ１０は、道路外走行データを、フロア移動領域を境界としてフロア毎の走行データに分割し、フロア毎に走行面を生成する。なお、走行面の生成方法自体は図７を参照して説明した方法と同じである。
【００４８】
そして、サーバ１０は、得られた走行面をフロア毎に結合して、フロア毎の駐車場領域を推定する（ステップＳ３８）。なお、駐車場領域の推定方法自体は図８を参照して説明した方法と同じである。こうして、フロア毎に駐車場の全体形状、駐車領域及び走行領域を得ることができる。また、サーバ１０は、フロア移動領域の数に基づいて、その立体駐車場のフロア数（階数）を推定することができる。例えば、道路外走行データから得られた１つの車両３によるフロア移動領域の通過回数の最大値がＮである場合、その立体駐車場は（Ｎ＋１）フロアを有すると推定することができる。こうして、駐車場領域推定処理は終了する。
【００４９】
以上のように、本実施例によれば、複数の車両のプローブデータ、即ち、走行履歴に基づいて、駐車場が平面駐車場であるか立体駐車場であるかを推定することができる。また、立体駐車場の場合、フロア数を推定することができるとともに、各フロア毎に駐車場領域の全体形状、駐車場領域内の走行領域と駐車領域などを推定することができる。
【００５０】
図９は、立体駐車場における車両３の走行軌跡の例を示す。いま、図９（Ａ）に示すように、立体駐車場が２つのフロアを有し、車両３が２階に駐車したものとする。この場合に得られた道路外走行データは、地点Ｐ１〜Ｐ１８についてのデータであるとする。即ち、車両３は、地点Ｐ１で立体駐車場の敷地内に入り、立体駐車場の１階を地点Ｐ１〜Ｐ８の順に走行し、２階へ上がるためのスロープ５２を地点Ｐ９〜Ｐ１１の順に走行し、立体駐車場の２階を地点Ｐ１２〜Ｐ１７の順に走行し、地点Ｐ１８に駐車したとする。
【００５１】
サーバ１０は、まず、道路外走行データ中の傾斜データを参照し、図９（Ｂ）に模式的に示すように、所定の閾値を超える傾斜θで所定距離以上走行した領域をフロア移動領域と判定する。これにより、スロープ５２がフロア移動領域として検出される。そして、サーバ１０は、地点Ｐ１〜Ｐ１８のうち、地点Ｐ１〜Ｐ８の走行データを１階の走行データとし、地点Ｐ９〜Ｐ１１の走行データをフロア移動領域（スロープ５２）の走行データとし、地点Ｐ１２〜Ｐ１８の走行データを２階の走行データとする。そして、サーバ１０は、１階の走行データに基づいて１階の駐車場の全体形状、駐車領域及び走行領域を推定し、２階の走行データに基づいて２階の駐車場の全体形状、駐車領域及び走行領域を推定する。また、フロア移動領域が１つ検出されているので、サーバ１０はこの駐車場を２フロアの立体駐車場と推定する。こうして、サーバ１０は、立体駐車場のフロア数、及び、各フロア毎の駐車場の形状を推定することができる。
【００５２】
なお、現実には、いわゆる立体駐車場では無いが、高さの異なる複数の駐車エリアを含む駐車場が存在する。例えば、入口側の第１駐車エリアは道路面とほぼ同じ高さであり、敷地の奥側の第２駐車エリアはスロープを上がったところにあり、第１駐車エリアより高くなっているような場合である。このような駐車場を以下「段違い駐車場」と呼ぶ。段違い駐車場では、第２駐車場に駐車する際には車両３がスロープを通過するので、第２駐車エリアを立体駐車場の２階と推定してしまう可能性がある。段違い駐車場を立体駐車場と区別するためには、各フロアの駐車位置が上下関係にあるか否かを判定すればよい。立体駐車場の１階と２階の駐車位置は上下関係にあり、平面座標で見ると同じ領域に属する。これに対し、段違い駐車場の複数の駐車エリアは上下関係にないため、車両３の駐車位置が上下関係になることはない。よって、サーバ１０は、複数の車両３の駐車位置の座標を取得し、フロア移動領域を通過した車両３の駐車位置と、フロア移動領域を通過していない車両３の駐車位置とが上下関係にあるか否か、即ち平面座標上で同一の領域にあるか否かを判定する。そして、同一の領域にある場合に、その駐車場を立体駐車場と判定すればよい。
【００５３】
［利用率の高い駐車位置の推定］
次に、駐車場領域内において、利用率の高い（人気の高い）駐車位置を推定する手法について説明する。１つの駐車場においても、施設の入口が近い、屋根が付いている、などの様々な理由により、人気の駐車位置と、人気が無い駐車位置とが発生する。また、立体駐車場では、フロア毎に人気、不人気が分かれることもある。そこで、サーバ１０は、各駐車場の中で車両３の実際の駐車地点を収集し、その密度を求めることで、駐車場における人気位置と不人気位置を推定する。
【００５４】
図１０は、立体駐車場において、人気が高い駐車位置を推定する処理の一例を示す。この処理は、サーバ１０により行われる。なお、この処理の前提として、サーバ１０は、立体駐車場のフロア数を取得済であるものとする。まず、サーバ１０は、車両３のナビゲーション装置２０からプローブデータを受信する（ステップＳ４１）。
【００５５】
次に、サーバ１０は、プローブデータから、フロア毎に、複数の車両３の駐車位置の座標を取得する（ステップＳ４２）。具体的には、サーバ１０は、プローブデータ中の、速度＝０となった地点を車両３の駐車位置と判定し、その地点の緯度及び経度を駐車位置の座標とする。なお、先行車両の駐車を待っている場合などに生じる単なる停車と区別するため、サーバ１０は、所定時間以上にわたり、所定の速度未満で車両３がとどまっている場合を駐車と判定することが好ましい。例えば、速度１ｋｍ／ｈ未満の状態が３分以上継続した場合に車両３が駐車したと判定する。図１１（Ａ）は、１つのフロアにおいて駐車位置を抽出した例を示す。
【００５６】
次に、サーバ１０は、ステップＳ４２で得られた駐車位置の座標の密度をフロア毎に集計し、フロア毎に人気の駐車位置を推定する（ステップＳ４３）。例えば、サーバ１０は、カーネル密度推定などの手法を用いて、駐車場の空間上における車両３の駐車位置の密度を計算する。
【００５７】
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示すフロアの駐車位置のデータに基づいて、駐車位置の密度を算出した結果を模式的に示す。図１１（Ｂ）においては、色が明るいエリアほど、駐車位置の密度が高く、人気があることを示している。
【００５８】
さらに、サーバ１０は、フロア毎の車両３の駐車数を比較することにより、人気のフロアと不人気のフロアを判定する（ステップＳ４４）。これにより、人気のフロアと不人気のフロアを推定することができる。そして、処理は終了する。こうして、どのフロアのどのエリアが人気であり、どのフロアのどのエリアが不人気であるなどの情報を得ることができる。
【００５９】
上記の例では、駐車位置の密度に基づいて人気の（利用率の高い）駐車位置を推定しているが、その代わりに、駐車時間の長さに基づいて人気の駐車位置を推定しても良い。通常、駐車時間が長いほど利用率が高いと考えることができる。よって、サーバ１０は、プローブデータに基づいて駐車時間が長い駐車位置を抽出し、その位置を利用率の高い駐車位置と推定することができる。また、所定時間以上の駐車時間での駐車数をフロア毎に比較することにより、人気のフロアと不人気のフロアを推定しても良い。
【００６０】
なお、上記のようにして得られた駐車位置の分布情報や人気のフロア及び駐車位置の情報は、例えば、駐車場の混雑防止や駐車位置を分散させるための対策の検討、駐車場の入口位置を変更／増設する際の検討など、各種の用途に利用することができる。
【符号の説明】
【００６１】
３  車両
１０  サーバ
１２  制御部
１３  地図ＤＢ
１４  プローブＤＢ
２０  ナビゲーション装置
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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