(57)【要約】【課題】データベースの記憶容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を提示することができるカーナビゲーション装置及び地図情報を提供すること。【解決手段】本発明によるカーナビゲーション装置１は、自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が交差点範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記交差点範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段２を備えることを特徴とする。【選択図】図９
2007248235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が交差点範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記交差点範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とするカーナビゲーション装置。
【請求項２】
前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記交差点範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することを特徴とする請求項１に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項３】
前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員に基づいて求めることを特徴とする請求項１若しくは２に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項４】
前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するノードを中心とし、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員の最大値に基づいた長さを半径とする円の内側範囲として求めることを特徴とする請求項３に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項５】
前記学習手段が、前記円と前記交差点を構成するリンクとの交点を新たなノードとして認識するとともに、当該新たなノードに基づいて当該交差点を構成するノードを修正することを特徴とする請求項４に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項６】
前記学習手段が、前記交差点が四叉路である場合に、前記新たなノードの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線の交点を用いて、当該交差点を構成するノードを修正することを特徴とする請求項５に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項７】
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が所定の範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記所定の範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とするカーナビゲーション装置。
【請求項８】
前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記所定の範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することを特徴とする請求項７に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項９】
前記所定の範囲を事故多発区間とすることを特徴とする請求項７若しくは８に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項１０】
前記所定の範囲をユーザが指定する範囲とすることを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載のカーナビゲーション装置。
【請求項１１】
カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、いずれかの交差点範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該交差点範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする地図情報。
【請求項１２】
カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、所定の範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該所定の範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする地図情報。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に装備されるカーナビゲーション装置及び地図情報に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの利便性を高める目的で、多くの車両に、自車両の位置と目的地、それらの最短時間あるいは最短距離の経路をあらかじめデータベースに格納された探索用地図情報を用いて探索して、自車両の位置と目的地および探索された経路を表示用地図情報とともにユーザに提示するカーナビゲーション装置が装備されている。
【０００３】
このカーナビゲーション装置に用いられる地図情報は、最新情報をもとに更新されることが好ましいため、例えば、特許文献１に記載されているような学習機能を有するカーナビゲーション装置が提案されている。このカーナビゲーション装置では、あらかじめ車両のデータベースに格納されている地図情報に存在しない新設道路が存在した場合に、その新設道路を地図情報に新たに登録することができる。
【特許文献１】特開２００３−４２７７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、このようなカーナビゲーション装置では、地図情報がノードとリンクを組み合わせた、いわゆるトポロジカルマップにより構成されているため、ユーザが車両をより安全に走行できるよう、交差点の形状や信号の有無等のより詳細な情報を学習しユーザに提示しようとする場合に、その要求を満足することができないという問題が生じた。かといって、交差点の形状や信号の有無等の交差点の幾何学的情報を表示できるメトリックマップにより全ての地図情報を構成すると、今度はデータベースの記憶容量の増大を招いてしまうという問題が生じる。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑み、データベースの記憶容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を提示することができるカーナビゲーション装置及び地図情報を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の問題を解決するため、本発明によるカーナビゲーション装置は、
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が交差点範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記交差点範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴とする。
【０００７】
ここで、トポロジカルマップとはノードとリンクから構成される地図情報のことであり、ノードとは、一般に道路の交差点、車線数や幅員が変更する点などを指し、リンクは、隣接するノードを連結するベクトルで表され、リンクが含む道路情報にはリンクの距離、方向、幅員、車線数、一方通行等の情報が含まれる。また、メトリックマップとは、交差点に代表される道路の幾何学的形状を表現することができる、画像をグリッド処理して作成した地図情報を言う。
【０００８】
ここで、前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記交差点範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記交差点範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記交差点範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することが好ましい。これにより、前記交差点範囲外範囲外においても、処理手段の取得した道路情報をもとにトポロジカルマップを構成するノード及びリンクをより正確に作成し学習することができる。
【０００９】
加えて、前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員に基づいて求めることが好ましい。これによれば、より簡易な手法で、前記交差点範囲を定めることができる。
【００１０】
さらに、前記判定手段が前記交差点範囲を、前記交差点を構成するノードを中心とし、前記交差点を構成するリンクの有する道路情報の幅員の最大値に基づいた長さを半径とする円の内側範囲として求めることが好ましい。これにより、より簡易な手法で、前記交差点範囲を定めることができる。
【００１１】
加えて、前記学習手段が、前記円と前記交差点を構成するリンクとの交点を新たなノードとして認識するとともに、当該新たなノードに基づいて当該交差点を構成するノードを修正することが好ましい。これにより、当該交差点を構成するノードを新たに学習した当該ノード周辺のノードにより修正することができる。
【００１２】
さらに、前記学習手段が、前記交差点が四叉路である場合に、前記新たなノードの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線の交点を用いて、当該交差点を構成するノードを修正することが好ましい。これにより、より簡易な手法で、当該交差点を構成するノードを修正することができる。
【００１３】
本発明は以上述べた交差点範囲によるメトリックマップとトポロジカルマップの使い分けによる学習以外にも、以下の形態において適用可能である。すなわち、本発明によるカーナビゲーション装置は、
自車位置を測定する測位手段と、前記自車位置とノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの地図情報とを用いて自車の地図上の位置を特定する特定手段と、自車周辺情報を認識する認識手段と、自車が所定の範囲内に位置するかどうかを判定する判定手段と、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲内の幾何学的情報を取得する処理手段とを備えるとともに、自車が前記所定の範囲内に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲内の幾何学的情報に基づいてメトリックマップを作成する学習手段を備えることを特徴としてもよい。
【００１４】
ここで、前記処理手段が、前記認識手段の認識した自車周辺情報を処理して前記所定の範囲外の道路情報を取得するとともに、自車が前記所定の範囲外に位置すると前記判定手段が判定する場合に、前記所定の範囲外の道路情報に基づいて前記学習手段がトポロジカルマップを作成することが好ましい。これにより、前記所定の範囲外においても、処理手段の取得した道路情報をもとにトポロジカルマップを構成するノード及びリンクをより正確に作成し学習することができる。
【００１５】
さらに、前記所定の範囲を事故多発区間とすることもできる。あるいは、前記所定の範囲をユーザが指定する範囲とすることもできる。これにより、交通情報に基づきあるいはユーザの判断に基づき、メトリックマップを作成する場合と、トポロジカルマップを作成する場合とを峻別することができる。
【００１６】
また、本発明による地図情報は、カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、いずれかの交差点範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該交差点範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする。
【００１７】
あるいは、本発明による地図情報は、
カーナビゲーション装置の自車位置又は探索経路の表示若しくは探索に用いられる地図情報であって、所定の範囲内はメトリックマップとトポロジカルマップの双方により構成され、当該所定の範囲外はトポロジカルマップにより構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、データベースの記憶容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を学習しユーザに提示することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は、本発明に係るカーナビゲーション装置の一実施形態を示すブロック図である。
【００２１】
カーナビゲーション装置１は、カーナビゲーションＥＣＵ２と、ＧＰＳアンテナ３、イナーシャメジャメントユニット（ＩＭＵ）４、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）５、ステアリングセンサ６、受信器７、データベース８、ディスプレイ９、スピーカ１０、タッチパネル１１、カメラ１２、レーザレンジファインダ１３、記憶媒体１４とから構成される。
【００２２】
カーナビゲーションＥＣＵ２(Electronic  Control  Unit)は例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびそれらを接続するデータバスから構成され、ＲＯＭに格納されたプログラムに従い、ＣＰＵが以下に述べる処理を行うものである。
【００２３】
カーナビゲーションＥＣＵ２にはＧＰＳ受信アンテナ３と、ＩＭＵ（イナーシャメジャメントユニット）４と、ステアリングセンサ６と、ディスプレイ９と、スピーカ１０と、タッチパネル１１と、受信器７と、データベース８と、カメラ１２、レーザレンジファインダ１３、記憶媒体１４が接続され、さらに、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）５がＣＡＮあるいはＦｒｅｘＲａｙ等の通信規格により接続される。
【００２４】
ＧＰＳ（Global  Positioning  System：全地球測位システム）受信アンテナ６は、地球上空に打ち上げられた複数の軍事衛星の内三個の軍事衛星からの電波を受信し、これらの電波をもとに、カーナビゲーションＥＣＵ２は、三角測量の原理で自車の位置つまりは経度と緯度を測定する。なお、経度と緯度に加え高度も測定する場合には四個の軍事衛星を用いる。
【００２５】
ここで、ＩＭＵ４は車両のヨーレートを検出するものであり、ステアリングセンサ６は車両の操舵装置に設けられて操舵角を検出するものである。タッチパネル１１はユーザが目的地等の探索条件を入力する入力装置であり、データベース８はＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭあるいはハードディスク等の記憶媒体により構成され、ノードとリンクから構成されるトポロジカルマップの、表示用の地図情報と、探索用の地図情報を格納し記憶している。ディスプレイ９は入力された目的地をもとにカーナビゲーションＥＣＵ２が探索した探索ルートを表示用の地図情報とともに表示するものである。また、ＡＢＳ５は制動時の車輪のロックを防止する装置であり、その制御に用いるための車速を図示しない車輪速センサから取得している。
【００２６】
さらに、受信器７は光あるいは電波ビーコンに準拠したものであり、ＶＩＣＳ（Vehicle  Information  &  Communication  System：道路交通情報システム）からの道路情報を受信する。ＶＩＣＳは、警察が収集した一般路の情報と道路公団が収集した高速道路の情報がＶＩＣＳセンターに送られて、そこで編集された情報がＦＭ多重放送、電波ビーコンあるいは光ビーコンにより発信されるものである。
【００２７】
ＶＩＣＳの発信する情報は渋滞情報（渋滞区間とその距離）が主であるが、自車の現在地からの所要時間、交通規制、速度規制、チェーン規制、駐車場情報、地震・津波などの緊急情報も含む。送信の方式としては、ＦＭ多重放送（ＮＨＫのＦＭを利用した広域通信方法）、電波ビーコン（主に高速道路に設置された通信方法）、光ビーコン（赤外線を利用した通信方法で主要一般道路に設置）という三つがあり、情報送信方法それぞれに異なる受信器が必要となるが、光あるいは電波ビーコンに準拠した受信器がないと、ＤＲＧ（Dynamic  Route  Guidance）という渋滞区間回避経路の探索はできないため、受信器１０は前述したように光あるいは電波ビーコンに準拠したものとすることが好ましい。なお、ＶＩＣＳの発信する情報は、文字表示、簡易図形表示、地図表示の三方法により表示される。
【００２８】
上述したＧＰＳ受信アンテナ６を用いた自車の位置の測定は、軍事衛星からの電波を利用する特性上、高層ビルの谷間に自車が位置する場合やトンネル内を自車が走行している場合、あるいは、高架橋の下を自車が走行している場合などでは電波をＧＰＳ受信アンテナ６が受信できないため、自車の位置が測定できないという問題が生じる。
【００２９】
このため、上述したようなＧＰＳ受信アンテナ６が電波を受信できない場合には、カーナビゲーションＥＣＵ２は、ＡＢＳ５が検出した車速とＩＭＵ４が検出したヨーレート、ステアリングセンサ６が検出した操舵角をもとにして、自車の移動距離と方向を計算して自車の位置を測定し、ＧＰＳ受信アンテナ６を用いた自車の位置の測定と併せて、トータルの自車位置の測定の精度を高めている。なお、車速はＡＢＳ５から取得することに限られず、例えばＶＳＣ（Vehicle  Dynamic  Control）やＥＣＢ（電子制御ブレーキ）などを搭載した車両であればそれらの装置から取得することも可能である。
【００３０】
そして、カーナビゲーションＥＣＵ２は、データベース８内の表示用の地図情報と、上述した方法により測定した自車の位置と、タッチパネル１１により入力された目的地と、受信器７により受信した渋滞区間等の情報とを併せて地図上の自車の位置を特定しディスプレイ９に表示する。これとともに、カーナビゲーションＥＣＵ２はデータベース８内の表示用の地図情報と、上述した方法により測定した自車の位置とを照合して、自車が交差点範囲内にあるかどうかを判定する。
【００３１】
カメラ１２は、自車の周辺情報を認識するためのものであり、例えば車両室内のウインドシールド中央上部に、車両前方に光軸が合致するように配設され、車両の前方を撮像する。撮像された画像は、カーナビゲーションＥＣＵ２により水平面内の幾何学的情報（上方視）に変換処理される。
【００３２】
レーザレンジファインダ１３も、自車の周辺情報を認識するためのものであり、例えば車両室内のウインドシールド中央上部に、車両前方に光軸が合致するように配設され、車両の前方の一定範囲に存在する物体との距離を測定する。測定された情報は、カーナビゲーションＥＣＵ２によりこれも水平面内の幾何学的情報（上方視）に変換処理される。
【００３３】
カーナビゲーションＥＣＵ２が、自車が交差点範囲内にあると判定する場合には、カメラ１２およびレーザレンジファインダ１３により取得した幾何学的情報（交差点形状、歩道の縁石の位置や形状、右折レーン、標識の有無等）に基づいて、カーナビゲーションＥＣＵ２は例えば図２に示すような交差点範囲内のメトリックマップを作成する。また、カーナビゲーションＥＣＵ２が、自車が交差点範囲外にあると判定する場合には、これらの幾何学的情報に基づいて、道路線形、車線数、幅員等の道路情報を認識し、図３に示すような、交差点範囲外の道路のトポロジカルマップを作成する。さらに、カーナビゲーションＥＣＵ２は、これらのメトリックマップとトポロジカルマップを統合して図４に示すような学習ファイルを作成し、この学習ファイルを記憶媒体１４に格納する。記憶媒体１４内に過去に格納した学習ファイルが存在する場合には、新たに作成した学習ファイルにより過去の学習ファイルを修正するあるいは上書きする。
【００３４】
さらに、カーナビゲーションＥＣＵ２は記憶媒体１４に格納した学習ファイルと、データベース８内の地図情報とを統合（トポロジカルマップを、リンクの有する車線数と幅員を用いて模式的に復元した後、メトリックマップと統合する。）して、ディスプレイ９上に表示する。
【００３５】
なお、データベース８が読み書き自在のハードディスク等により構成されている場合は、データベース８内の地図情報と学習ファイルを統合して、データベース８内に格納することも可能である。
【００３６】
前述した自車が交差点範囲内にあるかどうかの判定は、具体的な以下のような手法を用いる。図５は本発明によるカーナビゲーション装置に用いる地図情報を示す模式図である。
【００３７】
図５に示すようなノードとリンクからなるトポロジカルマップの地図上において、自車ＡがノードＢに向かって走行している。ノードＢには四つのリンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４が接続されて交差点が形成されており、自車ＡはリンクＬ４上を走行している。リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の有する道路情報から、リンクＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の幅員がそれぞれＷ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４と求められる。幅員Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４の最大値がＷ４である場合に、半径Ｒ＝Ｗ４であり、ノードＢを中心とする半径Ｒである円Ｃを描き、その円Ｃの内側を交差点範囲内と定義する。これらを模式的に表すと図６のようになる。
【００３８】
本発明によるカーナビゲーション装置１では上述したことに加えて、以下のような学習も行う。図７および図８は本発明によるカーナビゲーション装置に用いる地図情報を示す模式図である。
【００３９】
図７に示すようなノードとリンクからなるトポロジカルマップの地図上において、ノードＤには四つのリンクＬ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８が接続されて交差点が形成されており、リンクＬ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８の有する道路情報から、リンクＬ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８の幅員がそれぞれＷ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ８と求められる。幅員Ｗ５、Ｗ６、Ｗ７、Ｗ８の最大値がＷ８である場合に、半径Ｒ＝Ｗ８であり、ノードＤを中心とする円Ｃを描き、その円Ｃの内側を交差点範囲内と定義する。図８に示すように、この円Ｃと交差点を構成するリンクＬ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８との交点を新たなノードＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈとして学習するとともに、これらの新たなノードＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈに基づいて交差点を構成するノードＤを修正する。つまり、図８に示すように、交差点が四叉路である場合に、新たなノードＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈの向かい合う二対のノードを結ぶ二対の直線ＥＧ、ＦＨの交点ＤＳを用いて、交差点を構成するノードＤを修正し、交点ＤＳを新たなノードとして認識する。
【００４０】
以上述べた本発明によるカーナビゲーション装置の制御内容を、フローチャートを用いて説明する。図９は本発明によるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。
【００４１】
Ｓ１において、上述したような手法によりカーナビゲーションＥＣＵ２が自車位置を測定し、Ｓ２において、これも上述したような手法によりカーナビゲーションＥＣＵ２が地図中の自車位置を特定する。Ｓ３において、カメラ１２およびレーザレンジファインダ１３により自車の周辺情報を取得する。Ｓ４においてカーナビゲーションＥＣＵ２が、自車が交差点範囲内にあると判定すると、Ｓ５にすすみ、Ｓ５において自車の周辺情報に基づき交差点範囲内の幾何学的情報を認識し、Ｓ６においてカーナビゲーションＥＣＵ２は、幾何学的情報に基づき交差点範囲内のメトリックマップを作成する。
【００４２】
Ｓ４においてカーナビゲーションＥＣＵ２が、自車が交差点範囲外にあると判定すると、Ｓ７にすすみ、Ｓ７においてカーナビゲーションＥＣＵ２は自車の周辺情報に基づき、交差点範囲外の道路情報を認識し、Ｓ８においてこの道路情報に基づき、カーナビゲーションＥＣＵ２は交差点範囲外の道路のトポロジカルマップを作成する。Ｓ９において、カーナビゲーションＥＣＵ２は、Ｓ６で作成した交差点範囲内のメトリックマップと、Ｓ８で作成した交差点範囲外のトポロジカルマップを統合して学習ファイルを作成し記憶媒体１４に格納し、Ｓ１０においてカーナビゲーションＥＣＵ２は、データベース８内の地図情報と学習ファイルを統合して、ディスプレイ７に表示する。
【００４３】
このように、交差点範囲内においては、交差点の幾何学的情報（交差点の形状、歩道の縁石の形状、右折レーンの有無や形状、信号機の位置等）を詳細に表現できるメトリックマップを作成し、交差点範囲外においては、道路の幅員や車線数のみを表現するトポロジカルマップを作成することにより、記憶媒体の容量を大きくすることなく、効率的にユーザの安全走行に必要な情報を学習することができる。また、ユーザが次回以降は交差点範囲内の幾何学的情報をより詳細に事前に知ることができるので、ユーザはその情報に従ってより安全に運転することができる。
【００４４】
さらに、ここでは図示しないが、カーナビゲーションＥＣＵ２が作成した学習ファイルを路側のセンタに送信する送信器を設けて、本実施例によるカーナビゲーション装置１を複数の車両に搭載して、これらのカーナビゲーション装置１が作成する複数の学習ファイルをセンタにより集計して、地図情報をリアルタイムに作成し、この地図情報を地上側のセンタから車両に送信して車両の表示用あるいは探索用の地図情報をリアルタイムに更新することも可能である。
【００４５】
以下に本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルの効果を説明する。図１０〜１２は本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。図１０は豊田市内の一般道路を示すトポロジカルマップであり、図１２は同じく豊田市内の一般道路を詳細に示す地図であり、図１１は本発明によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルより復元した交差点及び道路の模式図である。
【００４６】
豊田市内の図１０に示すような一般道路において、本実施例によるカーナビゲーション装置を搭載した車両を走行させて、以上述べたような学習ファイルを作成し、その学習ファイルから復元した模式図である図１１と実際の道路の図面である図１２とを比較した。
【００４７】
図１１に示す交差点の歩道の縁石は図１２に示す歩道の縁石の形状とよく一致しており、かつ、図１１に示す交差点範囲外の道路の線形、幅員、車線数についても図１２に示す交差点範囲外の道路の線形、幅員、車線数とよく一致している。このように、本実施例によるカーナビゲーション装置により作成した学習ファイルにより、交差点範囲内の幾何学的形状及び交差点範囲外の道路情報が忠実に再現できていることが分かる。
【００４８】
なお、以上述べた実施例では交差点範囲に着目して、その範囲の内外にてメトリックマップとトポロジカルマップを使い分けてユーザの安全走行に必要な情報を学習したが、例えば、ＶＩＣＳ等の情報によりユーザが知得できる事故多発区間や、市街地の駐車場の出入り口周辺あるいはユーザが目的地に指定する頻度が高い地域をユーザがタッチパネル１１から入力して、これらの範囲内に自車があるかどうかを判定して、その範囲内であればメトリックマップを用いて学習し、範囲外であればトポロジカルマップを用いて学習することもできる。以下にその実施例を示す。
【実施例２】
【００４９】
本実施例のカーナビゲーション装置は実施例１ひいては図１に示したものと同様であるため、構成および機能についての説明は重複するので省略する。
【００５０】
図１３は本実施例によるカーナビゲーション装置の事故多発区間の内外を判定するための手法を示す模式図である。
【００５１】
図１３に示すように、二つのノードＩ、Ｊがあり、ノードＩ、Ｊを結ぶリンクＬ９が、急カーブが連続する区間であり、この区間がＶＩＣＳ等の情報により事故多発区間であることをユーザが知得しているとする。この場合に、ユーザがタッチパネル１１からの入力により、リンクＬ９が事故多発区間であると指定する。
【００５２】
この場合に、カーナビゲーションＥＣＵ２は、自車が事故多発区間（リンクＬ９）内にあるかどうかを判定して、事故多発区間内にあると判定する場合には、カメラ１２およびレーザレンジファインダ１３により認識した幾何学的情報（ガードレールの有無や位置および形状、急カーブの実際の曲率やバンクの有無等）に基づいて、カーナビゲーションＥＣＵ２はメトリックマップを作成する。また、カーナビゲーションＥＣＵ２が、自車がリンクＬ９外にあると判定する場合には、これらの幾何学的情報に基づいて、道路線形、車線数、幅員等の道路情報を認識し、事故多発区間外の道路のトポロジカルマップを作成する。
【００５３】
以下、本実施例によるカーナビゲーション装置の制御内容を、フローチャートを用いて説明する。図１４は本実施例によるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。
【００５４】
Ｓ１１において、上述したような手法によりカーナビゲーションＥＣＵ２が自車位置を測定し、Ｓ１２において、これも上述したような手法によりカーナビゲーションＥＣＵ２が地図中の自車位置を特定する。Ｓ１３において、カメラ１２およびレーザレンジファインダ１３により自車の周辺情報を取得する。Ｓ１４においてカーナビゲーションＥＣＵ２が、自車がユーザの指定した事故多発区間内にあると判定すると、Ｓ１５にすすみ、Ｓ１５において自車の周辺情報に基づき事故多発区間内の幾何学的情報を認識し、Ｓ１６においてカーナビゲーションＥＣＵ２は、幾何学的情報に基づき事故多発区間内のメトリックマップを作成する。
【００５５】
Ｓ１４においてカーナビゲーションＥＣＵ２が、自車が事故多発区間外にあると判定すると、Ｓ１７にすすみ、Ｓ１７においてカーナビゲーションＥＣＵ２は自車の周辺情報に基づき、事故多発区間外の道路情報を認識し、Ｓ１８においてこの道路情報に基づき、カーナビゲーションＥＣＵ２は事故多発区間外の道路のトポロジカルマップを作成する。Ｓ１９において、カーナビゲーションＥＣＵ２は、Ｓ１６で作成した事故多発区間内のメトリックマップと、Ｓ１８で作成した事故多発区間外のトポロジカルマップを統合して学習ファイルを作成し記憶媒体１４に格納し、Ｓ２０においてカーナビゲーションＥＣＵ２は、データベース８内の地図情報と学習ファイルを統合して、ディスプレイ７に表示する。
【００５６】
このように、事故多発区間内においては、道路の幾何学的情報（ガードレールの有無や形状、急カーブの実際の曲率等）を詳細に表現できるメトリックマップを作成し、事故多発区間外においては、道路の幅員や車線数のみを表現するトポロジカルマップを作成することにより、記憶媒体の容量を大きくすることなく、効率的にユーザの安全走行に必要な情報を学習することができる。また、ユーザが事故多発区間の道路情報をより詳細に事前に知ることができるので、ユーザの安全運転に有効に寄与することができる。
【００５７】
また、ここではユーザが事故多発区間を指定することを示したが、他にも例えば、市街地における他車の出入りが頻繁な駐車場の出入り口付近や、目的地に指定する頻度の高い地域をユーザが指定して、これに基づいて、メトリックマップとトポロジカルマップを使い分けて学習することも可能である。
【００５８】
以上本発明の好ましい実施例について詳細に説明したが、本発明は上述した実施例に制限されることなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形および置換を加えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、学習機能を有するカーナビゲーション装置および地図情報に関するものであり、特には記憶媒体の容量の増大を招くことなく、ユーザの安全走行に必要な情報を詳細に学習することができるので、乗用車、トラック、バス等の様々な車両に適用して有益なものである。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明に係るカーナビゲーション装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する交差点範囲内のメトリックマップの一例を示す模式図である。
【図３】本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する交差点範囲外のトポロジカルマップの一例を示す模式図である。
【図４】本発明に係るカーナビゲーション装置の作成する学習ファイルの一例を示す模式図である。
【図５】本発明に係るカーナビゲーション装置の使用する交差点範囲を定める手法の一例を示す模式図である。
【図６】本発明に係るカーナビゲーション装置の使用する交差点範囲を定める手法の一例を示す模式図である。
【図７】本発明に係るカーナビゲーション装置の交差点を構成するノードを修正する手法を示すフローチャートである。
【図８】本発明に係わるカーナビゲーション装置の交差点を構成するノードを修正する手法を示す模式図である。
【図９】本発明に係わるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。
【図１１】本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。
【図１２】本発明に係わるカーナビゲーション装置の作成した学習ファイルの効果を示す模式図である。
【図１３】本発明に係わるカーナビゲーション装置の事故多発区間の内外を判定するための手法を示す模式図である。
【図１４】本発明に係わるカーナビゲーション装置の制御内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１      カーナビゲーション装置
２      カーナビゲーションＥＣＵ
３      ＧＰＳアンテナ
４      ＩＭＵ
５      ＡＢＳ
６      ステアリングセンサ
７      受信器
８      データベース
９      ディスプレイ
１０      スピーカ
１１      タッチパネル
１２      カメラ
１３      レーザレンジファインダ
１４      記憶媒体
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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