(57)【要約】【課題】複数の単一車線画像を繋げた複車線画像が地図生成に利用可能か評価できる地図生成システムを提供する。【解決手段】地図生成システム１００は、車載カメラの撮像画像に基づいて単一車線画像を生成する単一車線画像生成部１２と、複数の単一車線画像を繋げることで合成複車線画像を生成する合成複車線画像生成部１３と、隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された複車線連続画像を生成する複車線連続画像生成部１４と、合成複車線画像及び複車線連続画像に共通して含まれる特徴物を検出すると共に、合成複車線画像上の特徴物の位置と複車線連続画像上の特徴物の位置とを認識する特徴物位置認識部１５と、合成複車線画像上の特徴物の位置と複車線連続画像上の特徴物の位置とに基づいて照合度を演算すると共に、照合度が閾値以上である場合に合成複車線画像を地図生成に利用可能と判定する複車線画像照合部１６と、を備える。【選択図】図１
2019204210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラによる路面の撮像画像と前記撮像画像の撮像位置とに基づいて、複数の車線からなる道路を含む地図を生成する地図生成システムであって、
前記車載カメラの撮像画像と前記撮像位置とに基づいて、複数の前記車線のうち１つの前記車線を表す画像である単一車線画像を生成する単一車線画像生成部と、
複数の前記単一車線画像と前記撮像位置とに基づいて前記単一車線画像を車線幅方向に繋げることで、複数の前記車線のうち互いに隣接する前記車線を含む画像である合成複車線画像を生成する合成複車線画像生成部と、
前記車載カメラの撮像画像と前記撮像位置とに基づいて、前記車載カメラによって隣接する複数の前記車線を跨いで連続して撮像された画像である複車線連続画像を生成する複車線連続画像生成部と、
前記合成複車線画像及び前記複車線連続画像に共通して含まれる特徴物を検出すると共に、前記合成複車線画像上の前記特徴物の位置と前記複車線連続画像上の前記特徴物の位置とを認識する特徴物位置認識部と、
前記合成複車線画像上の前記特徴物の位置と前記複車線連続画像上の前記特徴物の位置とに基づいて、前記合成複車線画像及び前記複車線連続画像の照合度を演算すると共に、前記照合度が閾値以上である場合に前記合成複車線画像を地図生成に利用可能と判定する複車線画像照合部と、を備える、地図生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、地図生成システムに関する技術として、車載カメラによる路面の撮像画像及び車載の位置運動計測センサの出力に基づいて車両の走行データを生成し、走行データを統合することで地図を生成する技術（例えば特許文献１）が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１０３９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この技術分野では、車載カメラによる路面の撮像画像から複数の車線のそれぞれの車線を表す単一車線画像を生成し、複数の単一車線画像を繋げることで複数の車線を含む複車線画像を生成することがある。しかしながら、例えば単一車線画像が車線幅方向にずれた状態で繋げられてしまうと、生成した複車線画像が地図生成には不適切となってしまう。
【０００５】
そこで、本技術分野では、複数の単一車線画像を繋げた複車線画像が地図生成に利用可能か評価できる地図生成システムを提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る地図生成システムは、車載カメラによる路面の撮像画像と撮像画像の撮像位置とに基づいて、複数の車線からなる道路を含む地図を生成する地図生成システムであって、車載カメラの撮像画像と撮像位置とに基づいて、複数の車線のうち１つの車線を表す画像である単一車線画像を生成する単一車線画像生成部と、複数の単一車線画像と撮像位置とに基づいて単一車線画像を車線幅方向に繋げることで、複数の車線のうち互いに隣接する車線を含む画像である合成複車線画像を生成する合成複車線画像生成部と、車載カメラの撮像画像と撮像位置とに基づいて、車載カメラによって隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された画像である複車線連続画像を生成する複車線連続画像生成部と、合成複車線画像及び複車線連続画像に共通して含まれる特徴物を検出すると共に、合成複車線画像上の特徴物の位置と複車線連続画像上の特徴物の位置とを認識する特徴物位置認識部と、合成複車線画像上の特徴物の位置と複車線連続画像上の特徴物の位置とに基づいて、合成複車線画像及び複車線連続画像の照合度を演算すると共に、照合度が閾値以上である場合に合成複車線画像を地図生成に利用可能と判定する複車線画像照合部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、複数の単一車線画像を繋げた複車線画像が地図生成に利用可能か評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、一実施形態の地図生成システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、地図生成システムを有するセンターと通信対象車両の走行する道路を示す図である。
【図３】図３は、地図生成システムの車両取得データの収集処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、地図生成システムの合成複車線画像の評価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】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
図１は、一実施形態の地図生成システムを示すブロック図である。図２は、地図生成システムを有するセンターと通信対象車両の走行する道路を示す図である。図１及び図２に示されるように、地図生成システム１００は、例えば交通情報を管理するセンターＣに設けられ、通信対象車両との通信により通信対象車両の各種データを収集する。
【００１１】
通信対象車両とは、一例として、地図生成システム１００との通信機能を有する車両である。通信対象車両は、例えば、ＧＰＳ受信部、外部センサ、及び内部センサ（いずれも図示省略）の機器を少なくとも備えている。通信対象車両は、汎用的な当該機器を備える一般の車両であってもよい。通信対象車両は、一般の車両に限定されず、汎用的な機器よりも高性能な機器を備える情報収集用の車両（いわゆるプローブカー）であってもよい。図２における個別の通過対象車両Ｖ１〜Ｖ３の状況については後述する。
【００１２】
ＧＰＳ受信部は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、通信対象車両の位置（例えば通信対象車両の緯度及び経度）を測定する。
【００１３】
外部センサは、通信対象車両の周辺の状況を検出する車載センサである。外部センサは、例えば車載カメラである。車載カメラは、通信対象車両の外部環境を撮像する撮像機器である。車載カメラは、通信対象車両のフロントガラスの裏側等に設けられている。車載カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。車載カメラでは、例えば車載カメラの解像度等を考慮して、対象範囲Ａ（図２参照）が設定されてもよい。対象範囲Ａは、車載カメラの仕様としての撮像可能な範囲の一部であって、路面の撮像画像の解像度が所定解像度以上となるような範囲である。所定解像度は、後述の単一車線画像、合成複車線画像、及び複車線連続画像の生成を支障なく行うために必要な解像度である。
【００１４】
内部センサは、通信対象車両の走行状態を検出する車載センサである。内部センサは、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、通信対象車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、通信対象車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。加速度センサは、通信対象車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、通信対象車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、通信対象車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。ヨーレートセンサは、通信対象車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。
【００１５】
地図生成サーバ１は、通信部２を介して通信対象車両と通信することにより、通信対象車両のそれぞれから車両取得データを取得する。車両取得データとは、地図生成サーバ１において地図生成のために用いられる情報である。車両取得データとしては、例えば、ＧＰＳ受信部で測定した通信対象車両の地図上の位置（測位位置）、通信対象車両の車載カメラによる路面の撮像画像（路面撮像画像）、撮像画像の撮像位置（路面撮像位置）、及び通信対象車両の内部センサで取得した各種データが含まれる。路面撮像位置とは、車載カメラが撮像した撮像画像に対応する測位位置である。通信対象車両は、車両取得データを通信部２へ送信（アップロード）する。路面撮像画像は、路面撮像位置と関連付けられた状態で地図生成サーバ１にアップロードされる。図２の例では、地図生成サーバ１の設けられたセンターＣには、通信対象車両としての車両Ｖ１〜Ｖ３から、各車両Ｖ１〜Ｖ３で取得された車両取得データがそれぞれアップロードされる。
【００１６】
［地図生成システムの構成］
次に、地図生成システム１００の構成について説明する。地図生成システム１００は、路面撮像画像と路面撮像位置とに少なくとも基づいて、複数の車線からなる道路を含む地図を生成する。地図生成システム１００は、受信した車両取得データに基づいて生成した合成複車線画像が地図生成に利用可能かの評価を行う。合成複車線画像の評価について詳しくは後述する。
【００１７】
図１に示されるように、地図生成システム１００は、地図生成サーバ１を備えている。地図生成サーバ１は、ＣＰＵ［Central  Processing  Unit］、記憶部、及び通信制御部などを含む一般的なコンピュータとして構成される。記憶部は、ＣＰＵが直接アクセス可能な地図生成サーバ１内のメモリであってもよく、ＨＤＤ［Hard  Disk  Drive］などの記憶媒体であってもよい。記憶部は、地図生成サーバ１の外部に設けられていてもよい。通信制御部は、例えば通信を制御するネットワークカードなどの通信デバイスである。地図生成サーバ１は、複数台のコンピュータによって構成されていてもよく、クラウドサーバであってもよい。
【００１８】
地図生成サーバ１は、通信部２及び地図データベース（地図ＤＢ）３と接続されている。通信部２は、通信対象車両と通信するための無線通信の設備である。通信部２は、地図生成サーバ１が設けられたセンターの通信設備とすることができる。
【００１９】
地図データベース３は、地図情報及び通信対象車両で取得した車両取得データを記憶するデータベースである。地図情報には、地図生成サーバ１で生成した地図が含まれてもよい（後述）。地図情報には、道路の道路リンク情報及び道路の車線数が含まれてもよい。地図データベース３は、地図生成サーバ１の一部を構成していてもよく、地図生成サーバ１とは異なる施設に設けられていてもよい。
【００２０】
道路リンク情報とは、地図上に設定された道路リンク及びノードに関する情報である。道路リンクは、ノードとノードの間の道路区間を意味する。ノードは、道路リンクと道路リンクを繋ぐ点（或いは道路リンクと道路リンクを分ける点）である。ノードには、一つ以上の交差点が含まれる。標準的な道路リンクは、ある交差点から次の交差点までの道路区間となる。なお、地図情報には、必ずしも道路リンク情報が含まれていなくてもよい。
【００２１】
車線数とは、例えばある道路リンクに着目した場合に、当該道路リンクにおいて対向車線を含めた全車線数である。車線数は、当該道路リンクにおいて車両が走行可能な車線の数と対応する。なお、例えば車両が一時的に走行不可能な車線がある場合には、車線数は、全車線数から当該走行不可能な車線の数だけ減らした車線数とされてもよい。なお、地図情報には、必ずしも車線数が含まれていなくてもよい。
【００２２】
次に、地図生成サーバ１の機能的構成について説明する。図１に示されるように、地図生成サーバ１は、走行軌跡推定部１１、単一車線画像生成部１２、合成複車線画像生成部１３、複車線連続画像生成部１４、特徴物位置認識部１５、及び複車線画像照合部１６を有している。以下に説明する地図生成サーバ１の機能の一部は、通信対象車両に搭載されたＥＣＵ［Electronic  Control  Unit］により実現されていてもよい。
【００２３】
走行軌跡推定部１１は、車両取得データに基づいて、通信対象車両の走行軌跡を推定する。走行軌跡は、通信対象車両が走行した車線を特定するために用いられる。
【００２４】
走行軌跡推定部１１は、ＧＰＳ受信部で測定した通信対象車両の測位位置に基づいて、通信対象車両の走行軌跡を推定する。走行軌跡推定部１１は、例えば道路が立体的な場合等、測位位置の精度が低下するおそれがある場合には、測位位置に加えて、内部センサで取得した各種データに基づいて通信対象車両の挙動（例えばドリフト角等）を推定することで、走行軌跡を推定してもよい。
【００２５】
なお、走行軌跡推定部１１は、走行軌跡の推定に用いられる車両取得データのうち不適切なデータを、予め除去してもよい。走行軌跡推定部１１は、例えば、天候又は周辺環境の影響により後述の単一車線画像等の車線の画像が適切に生成されないような路面撮像画像を、不適切なデータとして除去してもよい。走行軌跡推定部１１は、例えば、急操舵により通信対象車両の車両姿勢が急激に変化しているようなときに内部センサで取得した各種データを、不適切なデータとして除去してもよい。
【００２６】
また、走行軌跡推定部１１は、推定した走行軌跡及び路面撮像画像を用いた判定等を行う。走行軌跡推定部１１は、推定した走行軌跡に基づいて、通信対象車両が車線変更をしたかどうかを判別する。また、走行軌跡推定部１１は、例えば、連続する複数の時刻における路面撮像画像を比較して、撮像画像における区画線の位置関係が連続的に変化したか否か（いわゆる区画線の位置の論理構造）に基づいて、通信対象車両が車線変更をしたかどうかを判別してもよい。その他、走行軌跡推定部１１は、例えば測位位置が車線幅方向に急に時間変化した場合に、通信対象車両が車線変更をしたと判別してもよい。
【００２７】
走行軌跡推定部１１は、車線変更をしたかどうかの判別結果に応じて路面撮像画像に車線変更の有無のラベリングを行うことで、路面撮像画像を分類する。車線変更の有無のラベリングは、通信対象車両が車線変更をしたか否かの情報を路面撮像画像に関連付けることを意味する。走行軌跡推定部１１は、車線変更の有無のラベリングとして、例えば車線変更フラグの値（０又は１）を路面撮像画像に対応付けてもよい。走行軌跡推定部１１は、車線変更の有無のラベリングを行った路面撮像画像を地図データベース３に記録する。
【００２８】
単一車線画像生成部１２は、路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、単一車線画像を生成する。単一車線画像は、複車線の道路を構成する複数の車線のうち１つの車線を表す画像である。単一車線画像生成部１２は、例えば車線変更が無い旨のラベリングを行われた路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複数の車線のうち１つの車線を表わす単一車線画像を生成する。
【００２９】
単一車線画像生成部１２は、例えば通信対象車両による車線の走行に伴って、車線での通信対象車両の測位位置（複数の路面撮像位置）ごとに、路面撮像画像をオルソ化したオルソ画像を生成する。オルソ画像は、車載カメラによって俯瞰視で撮像された路面の撮像画像を平面視で直上から見た画像に変換（オルソ化）した画像である。オルソ化としては、一般的な手法を用いることができる。単一車線画像生成部１２は、生成したオルソ画像を通信対象車両の測位位置ごとに通信対象車両の進行方向に沿って結合することで、単一車線画像を生成する。単一車線画像生成部１２は、例えば、路面撮像画像のうちの対象範囲Ａについてオルソ画像を生成する。
【００３０】
図２の例では、車線Ｌ１を走行する車両Ｖ１から取得した車両取得データから、単一車線画像生成部１２によって車線Ｌ１の単一車線画像が生成される。また、車線Ｌ２を走行する車両Ｖ２から取得した車両取得データから、単一車線画像生成部１２によって車線Ｌ２の単一車線画像が生成される。車線Ｌ１と車線Ｌ２とは互いに隣接する車線である。
【００３１】
合成複車線画像生成部１３は、複数の単一車線画像と路面撮像位置とに基づいて単一車線画像を車線幅方向に繋げることで（いわゆるスティッチング）、合成複車線画像を生成する。合成複車線画像とは、複数の単一車線画像を合成して得られる複車線を表わす画像である。ここでの合成複車線は、複数の車線のうち互いに隣接する車線を少なくとも含んでいる。
【００３２】
合成複車線画像生成部１３は、例えば、初期位置合わせとして、互いに隣接する車線の単一車線画像の路面撮像位置を用いて、それぞれの単一車線画像を車線幅方向に繋げる。合成複車線画像生成部１３は、初期位置合わせに加えて、例えば単一車線画像に含まれる同一の物体のパターン認識又は同一の区画線同士の合わせ込み等の手法を用いて、それぞれの単一車線画像の車線幅方向の位置を調整してもよい。
【００３３】
図２の例では、単一車線画像生成部１２によって生成された車線Ｌ１の単一車線画像及び車線Ｌ２の単一車線画像から、合成複車線画像生成部１３によって合成複車線画像が生成される。
【００３４】
複車線連続画像生成部１４は、路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複車線連続画像を生成する。複車線連続画像生成部１４は、例えば、車線変更がある旨のラベリングを行われた複数の路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複車線連続画像を生成する。複車線連続画像は、車載カメラの撮像画像と撮像位置とに基づいて、車載カメラによって隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された画像である。
【００３５】
複車線連続画像とは、例えば、車載カメラによって隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された時間的に連続性を有する複数の撮像画像を繋ぎ合わせることで、隣接する複数の車線が一体的に撮像されたとみなせる程度の複車線画像であってもよい。時間的に連続性を有する複数の撮像画像とは、例えば、連続する複数の時刻において撮像された複数の撮像画像であってもよい。また、複車線連続画像は、例えば対象範囲Ａが車線幅方向に広い場合には、隣接する車線が車載カメラで同時に撮像された撮像画像であってもよい。
【００３６】
図２の例では、車線Ｌ１から車線Ｌ２に車線変更して走行する車両Ｖ３から取得した車両取得データから、車線Ｌ１，Ｌ２の複車線連続画像が複車線連続画像生成部１４によって生成される。
【００３７】
特徴物位置認識部１５は、車両取得データに基づいて、合成複車線画像及び複車線連続画像に共通して含まれる特徴物（共通特徴物）を検出する。共通特徴物は、合成複車線画像の評価として合成複車線画像と連続複車線画像とを照合するための道路上の物体である。共通特徴物は、合成複車線画像生成部１３によって合成される単一車線画像の車線幅方向の初期位置合わせに用いられる物体とは異なる物体であってもよい。
【００３８】
共通特徴物には、合成複車線画像及び複車線連続画像に共通して含まれる路面上の構造物及び道路標示が含まれる。共通特徴物には、例えば車線のオルソ画像中に写り込んでいるものであれば、車道周辺の道路（車線の外側）に設けられた構造物及び道路標示が含まれてもよい。
【００３９】
構造物としては、マンホール、路面鋲（チャッターバー等）、ポール、縁石、道路標識の支柱、デリニエータの支柱、信号機の支柱等が含まれる。道路標示としては、前方に横断歩道があることを示す菱形マーク、前方に優先道路があることを示す三角マーク、進行方向マーク、横断歩道標示、一時停止線、「止まれ」の文字等が含まれる。道路標示としては、車線境界線又は車道中央線等の区画線が連続する点線又は破線として表わされている場合、区画線の端点が含まれてもよい。区画線には、白線及び黄線が含まれてもよい。
【００４０】
特徴物位置認識部１５は、合成複車線画像上の共通特徴物の位置と複車線連続画像上の共通特徴物の位置とを認識する。
【００４１】
図２の例では、特徴物位置認識部１５によって、車線Ｌ１，Ｌ２の合成複車線画像と複車線連続画像とに含まれる共通特徴物であるマンホールＭ１，Ｍ２が検出されると共に、合成複車線画像上でのマンホールＭ１，Ｍ２の位置と、複車線連続画像上でのマンホールＭ１，Ｍ２の位置と、が認識される。
【００４２】
複車線画像照合部１６は、合成複車線画像上の共通特徴物の位置と複車線連続画像上の共通特徴物の位置とに基づいて、合成複車線画像及び複車線連続画像の照合度を演算する。複車線画像照合部１６は、照合度が閾値以上である場合に合成複車線画像を地図生成に利用可能と判定する。照合度は、複車線連続画像に対する合成複車線画像の生成精度の度合いを表す指標である。照合度は、例えば、合成複車線画像上の共通特徴物の位置と複車線連続画像上の共通特徴物の位置との一致度に相当する。閾値は、合成複車線画像が地図生成に利用可能かを判定するための照合度の値である。閾値は、例えば、ＧＰＳ受信部の測位精度に応じて予め設定されていてもよい。閾値は、共通特徴物の種類に応じて個別に設けられていてもよいし、共通の閾値であってもよい。
【００４３】
複車線画像照合部１６は、例えば、合成複車線画像上の２以上の共通特徴物の第１相対距離と、複車線連続画像上の当該２以上の共通特徴物の第２相対距離と、に基づいて、照合度を演算することができる。複車線画像照合部１６は、第１相対距離と第２相対距離との差が所定の距離閾値以下である場合に、照合度が所定の閾値以上であると判定してもよい。
【００４４】
複車線画像照合部１６は、例えば、照合度が閾値以上である場合、合成複車線画像生成部１３で生成された合成複車線画像を地図データベース３に記録する。複車線画像照合部１６は、照合度が閾値以上ではない場合、合成複車線画像生成部１３で生成された合成複車線画像を地図データベース３に記録しない。これにより、照合度が閾値以上の場合の合成複車線画像が地図データベース３に記録されるため、精度の高い合成複車線画像が地図生成に利用可能となる。
【００４５】
［地図生成システムの合成複車線画像の評価処理］
次に、本実施形態の地図生成システム１００の合成複車線画像の評価処理について図３及び図４を参照して説明する。
【００４６】
図３は、地図生成システムの車両取得データの収集処理を示すフローチャートである。図３に示されるように、地図生成システム１００では、Ｓ１１として、通信対象車両により、車両取得データのアップロードが行われる。通信対象車両は、ＧＰＳ受信部、車載カメラ、及び内部センサの検出結果に基づいて、車両取得データを通信部２にアップロードする。
【００４７】
Ｓ１２において、地図生成システム１００の地図生成サーバ１は、走行軌跡推定部１１により、通信対象車両の走行軌跡の推定を行う。走行軌跡推定部１１は、例えば、通信対象車両の測位位置と内部センサで取得した各種データとに基づいて、通信対象車両の走行軌跡を推定する。走行軌跡推定部１１は、走行軌跡の推定に用いられるこれら車両取得データのうち不適切なデータを、予め除去してもよい。
【００４８】
Ｓ１３において、地図生成サーバ１は、走行軌跡推定部１１により、通信対象車両の車線変更の有無のラベリングを行う。走行軌跡推定部１１は、例えば、通信対象車両の測位位置と推定した走行軌跡とに基づいて、通信対象車両が車線変更をしたかどうかを判別する。走行軌跡推定部１１は、車線変更をしたかどうかを判別結果に応じて、路面撮像画像に対して車線変更の有無のラベリングを行う。
【００４９】
Ｓ１４において、地図生成サーバ１は、走行軌跡推定部１１により、車両取得データの地図データベース３への保存を行う。走行軌跡推定部１１は、車線変更の有無のラベリングを行った路面撮像画像を含む車両取得データを地図データベース３に記録する。その後、地図生成サーバ１は、図３の車両取得データの収集処理を終了する。
【００５０】
図４は、地図生成システムの合成複車線画像の評価処理を示すフローチャートである。図４に示されるように、地図生成システム１００の地図生成サーバ１は、Ｓ２１として、単一車線画像生成部１２により、単一車線画像の生成を行う。単一車線画像生成部１２は、路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複数の単一車線画像を生成する。
【００５１】
Ｓ２２において、地図生成サーバ１は、合成複車線画像生成部１３により、合成複車線画像の生成を行う。合成複車線画像生成部１３は、複数の単一車線画像と路面撮像位置とに基づいて単一車線画像を車線幅方向に繋げることで、合成複車線画像を生成する。
【００５２】
Ｓ２３において、地図生成サーバ１は、複車線連続画像生成部１４により、複車線連続画像の生成を行う。複車線連続画像生成部１４は、車載カメラによって隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複車線連続画像を生成する。複車線連続画像生成部１４は、例えば、車線変更がある旨のラベリングを行われた複数の路面撮像画像と路面撮像位置とに基づいて、複車線連続画像を生成する。
【００５３】
Ｓ２４において、地図生成サーバ１は、特徴物位置認識部１５により、合成複車線画像及び複車線連続画像に共通して含まれる共通特徴物の位置の認識を行う。特徴物位置認識部１５は、例えば、共通特徴物を検出すると共に、共通特徴物の位置を認識する。
【００５４】
Ｓ２５において、地図生成サーバ１は、複車線画像照合部１６により、合成複車線画像と複車線連続画像との照合度の演算を行う。複車線画像照合部１６は、例えば、合成複車線画像上の２以上の共通特徴物の第１相対距離と、複車線連続画像上の当該２以上の共通特徴物の第２相対距離と、に基づいて、照合度を演算する。
【００５５】
Ｓ２６において、複車線画像照合部１６は、照合度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。地図生成サーバ１は、照合度が閾値以上であると判定された場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、Ｓ２７に移行する。Ｓ２７において、地図生成サーバ１は、複車線画像照合部１６により、合成複車線画像の地図データベース３への保存を行う。複車線画像照合部１６は、生成した合成複車線画像を地図データベース３に記録する。その後、地図生成サーバ１は、図４の合成複車線画像の評価処理を終了する。
【００５６】
一方、地図生成サーバ１は、照合度が閾値以上ではないと判定された場合（Ｓ２６：ＮＯ）、合成複車線画像の地図データベース３への保存を行わずに、図４の合成複車線画像の評価処理を終了する。この場合、例えばＳ２１に戻って単一車線画像の生成をやり直してもよいし、Ｓ２２に戻って合成複車線画像の生成をやり直してもよい。
【００５７】
［地図生成システムの作用効果］
以上説明した地図生成システム１００によれば、特徴物位置認識部１５によって認識された合成複車線画像上での共通特徴物の位置と複車線連続画像上での共通特徴物の位置との位置関係に基づいて、複車線画像照合部１６によって合成複車線画像と複車線連続画像との照合度が演算されると共に、照合度が閾値以上である場合に合成複車線画像が地図生成に利用可能と判定される。これにより、複数の単一車線画像を車線幅方向に繋げた合成複車線画像が地図生成に利用可能かを評価することが可能となる。なお、上記の結果として、例えば単一車線画像が車線幅方向にずれた状態で繋げられてしまい、合成複車線画像の車線数が実際の複車線連続画像の車線数よりも少なくなることを抑制することが可能となる。
【００５８】
［変形例］
本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。
【００５９】
上記実施形態において、複車線画像照合部１６は、合成複車線画像上の２以上の共通特徴物と複車線連続画像上の当該２以上の共通特徴物との第１及び第２相対距離に基づいて照合度を演算したが、その他、下記のようにしてもよい。
【００６０】
例えば、合成複車線画像と複車線連続画像とを比較して、合成複車線画像上の複数の共通特徴物の位置と複車線連続画像上の当該複数の共通特徴物の位置との論理性（例えば順番）の一致度から照合度を演算してもよい（いわゆる共通特徴物の位置の論理構造）。
【００６１】
また例えば、並進移動及び回転移動の少なくとも何れかにより、合成複車線画像と複車線連続画像とを互いに重なるように移動させて（オーバーレイさせて）、互いに重なったか否かに応じて照合度を演算してもよい。ここでは、例えば、オーバーレイさせる際に基準として用いた特徴物以外の同一の共通特徴物の位置のずれが一定範囲内であるか否かに基づいて、互いに重なったか否かを判断することができる。
【００６２】
また例えば、ＧＰＳ受信部の測位位置の精度が非常に高い場合、合成複車線画像と複車線連続画像とをグレースケール化して、合成複車線画像上のピクセルと複車線連続画像上のピクセルとを直接的に比較して、ピクセルレベルのずれ量から照合度を演算してもよい。
【００６３】
上記実施形態では、互いに隣接する２つの単一車線画像を繋げて生成された合成複車線画像と、複車線連続画像とが照合されたが、例えば３つ以上の単一車線画像を繋げて生成される場合、下記の２通りの照合をすることができる。すなわち、例えば第１、第２及び第３車線からなる三車線道路の場合、全ての車線をまとめて照合する手法として、第１〜第３車線の単一車線画像を繋げて生成された合成複車線画像と第１〜第３車線を含む複車線連続画像とをまとめて照合することができる。あるいは、全ての車線のうち隣接する二車線同士を照合する手法として、隣接する第１及び第２車線の単一車線画像を繋げて生成された合成複車線画像と第１及び第２車線を含む複車線連続画像との照合をしてもよいし、隣接する第２及び第３車線の単一車線画像を繋げて生成された合成複車線画像と第２及び第３車線を含む複車線連続画像との照合をしてもよいし、これら２つの二車線同士を照合の両方を組み合わせてもよい。
【００６４】
上記実施形態では、複車線連続画像生成部１４は、車載カメラによって隣接する複数の車線を跨いで連続して撮像された路面撮像画像を用いて複車線連続画像を生成したが、要は、車線の隣接車線が写り込んだ撮像画像に基づいて複車線連続画像を生成すればよい。例えば車載カメラの解像度が十分に高く図２の対象範囲Ａが通信対象車両の進行方向奥側に十分広い場合、カーブにおけるカーブ外側の車線の隣接車線が写り込んだ撮像画像に基づいて、複車線連続画像を生成することも可能である。
【００６５】
上記実施形態では、照合度が閾値以上である場合、生成した合成複車線画像が地図データベース３に記録されたが、地図データベース３への記録に併せて、あるいは地図データベース３への記録に代えて、その他の処理（例えば運転支援制御、自動運転制御等の処理）が実行されてもよい。
【００６６】
上記実施形態では、外部センサは車載カメラを例示したが、レーダセンサを更に含んでいてもよい。レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して通信対象車両の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light  Detection  and  Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を通信対象車両の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体までの相対位置及び反射強度（輝度）を検出する。ここでの物体は、例えば路面、区画線、縁石、ガードレール等の特徴物が含まれてもよい。
【００６７】
地図データベース３は、通信対象車両に設けられていてもよい。この場合、合成複車線画像生成部１３は、当該通信対象車両が走行した部分のみの単一車線画像を生成してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１…地図生成サーバ、３…地図データベース、１１…走行軌跡推定部、１２…単一車線画像生成部、１３…合成複車線画像生成部、１４…複車線連続画像生成部、１５…特徴物位置認識部、１６…複車線画像照合部、１００…地図生成システム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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