(57)【要約】  車線に正確な道路地図（２２）の作成方法が提案される。方法は、ディジタルの車道に正確な道路地図（１４）を提供するステップ、軌道データ記録（１６）を提供するステップ、および車道に正確な道路地図（１４）を少なくとも１つの道路セグメント（２６）に区分化することにより少なくとも１つの道路（１７）を識別するステップを有する。さらに、方法は、道路セグメント（２６）を少なくとも１つの道路モデル（２８）にモデル化するステップを有し、この場合、道路モデル（２８）は、道路（１７）の車線（２３）を表わすためのパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）を有する。さらに、方法は、道路モデル（２８）のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）の少なくとも１つの部分パラメータ値を、道路モデル（２８）の変更操作（４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０）のランダム選択によりランダムに変化させるステップ、並びに道路モデル（２８）に対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録（１６）の軌道データ（２７）の少なくとも１つの部分を道路モデル（２８）に割り当てるステップを有する。決定され少なくとも１つの確率値に基づいて、道路モデル（２８）の最適パラメータ値が決定され、およびそれに基づいて、特に高い精度を特徴とする車線に正確な道路地図（２２）が作成される。【選択図】図３Ａ
2020524295.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法は、
少なくとも１つの道路（１７）の道路コースを表わすためのディジタルの車道に正確な道路地図（１４）を提供するステップと、
少なくとも１つの道路（１７）に沿った道路使用者の複数の軌道データ（２７）を有する軌道データ記録（１６）を提供するステップと、
車道に正確な道路地図（１４）を少なくとも１つの道路セグメント（２６）に区分化することにより少なくとも１つの道路（１７）を識別するステップと、
を有する、車線に正確な道路地図（２２）の作成方法において、方法は、さらに、
道路セグメント（２６）を少なくとも１つの道路モデル（２８）にモデル化するステップであって、道路モデル（２８）は、道路（１７）の車線（２３）を幾何学的および／または位相幾何学的に表わすための複数のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）を有するステップと、
パラメータ値を変更するために、道路モデル（２８）のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）の少なくとも１つの部分のパラメータ値を、道路モデル（２８）の変更操作（４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０）のランダム選択によりランダムに変化させる、特に複数回ランダムに変化させるステップであって、道路モデル（２８）に対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録（１６）の軌道データ（２７）の少なくとも１つの部分を道路モデル（２８）に割り当てるステップを有し、この場合、確率値は、道路モデル（２８）による軌道データ（２７）の描写の質と相関関係を有するステップと、
決定された少なくとも１つの確率値に基づいて、道路モデル（２８）のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）の少なくとも１つの部分の最適パラメータ値を決定するステップと、
道路モデル（２８）の最適パラメータ値に基づいて、車線に正確な道路地図（２２）を作成するステップと、
を有することを特徴とする、車線に正確な道路地図（２２）の作成方法。
【請求項２】
最適パラメータ値は、モンテカルロ法に基づき、特にリバーシブルジャンプ・マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
道路モデル（２８）は、少なくとも道路セグメント（２６）の部分領域内に一定数の車線（２３）をモデル化するために少なくとも１つの道路ブロック（３２）を有するか、または、
道路モデル（２８）は、少なくとも１つの幾何学的パラメータマトリックス（ＲＧＬ、ＲＧＲ）および少なくとも１つの位相幾何学的パラメータマトリックス（ＲＴＬ、ＲＴＲ）に基づいて、少なくとも道路セグメント（２６）の部分領域内に、変化する数の車線（２３）をモデル化するために少なくとも１つの結合ブロック（３０）を有し、位相幾何学的パラメータマトリックス（ＲＧＬ、ＲＧＲ）の値は、道路セグメント（２６）内の車線数（Ｌ）の変更を表わすか、または、位相幾何学的パラメータマトリックス（ＲＴＬ、ＲＴＲ）の値は、道路セグメント（２６）内の個々の車線（２３）間の結合を表わす、
ことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
道路セグメント（２６）を少なくとも１つの道路モデル（２８）にモデル化するステップは、
道路セグメント（２６）内の道路（１７）の各点がパラメータ化値を介して単位間隔で決定されているように、道路セグメント（２６）を単位間隔でパラメータ化する部分ステップと、
道路セグメント（２６）を、道路モデル（２８）の少なくとも１つの道路ブロック（３２）および少なくとも１つの結合ブロック（３０）に区分化する部分ステップと、
結合ブロック（３０）の少なくとも１つの幾何学的パラメータマトリックス（ＲＧＬ、ＲＧＲ）に基づいて、道路セグメント（２６）の内部の車線（２３）の消滅または発生をモデル化する部分ステップと、
結合ブロック（３０）の少なくとも１つの位相幾何学的パラメータマトリックス（ＲＴＬ、ＲＴＲ）に基づいて、道路セグメントの内部の個々の車線の結合をモデル化する部分ステップと、
道路モデル（２８）の変更操作（４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０）のランダム選択に基づいて、幾何学的パラメータマトリックス（ＲＧＬ、ＲＧＲ）の値および／または位相幾何学的パラメータマトリックス（ＲＴＬ、ＲＴＲ）の値を決定する部分ステップと、
を有することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
ディジタルの車道に正確な道路地図（１４）は少なくとも１つの交差点（１９）および交差点（１９）と結合された複数の道路（１７）を有し、
方法は、さらに、
車道に正確な道路地図（１４）を少なくとも１つの交差点セグメント（１９ａ）に区分化することにより少なくとも１つの交差点（１９）を識別することを有するステップと、
交差点セグメント（１９ａ）を少なくとも１つの交差点モデル（３４）にモデル化するステップであって、交差点モデル（３４）は、交差点（１９）の車線（２３）を幾何学的および／または位相幾何学的に表わすために複数のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）を有するステップと、
パラメータ値を変更するために、交差点モデル（３４）のパラメータの少なくとも１つの部分のパラメータ値を、交差点モデル（３４）の変更操作（４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０）のランダム選択によりランダムに変化させる、特に複数回ランダムに変化させるステップと、
交差点モデルに対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録（１６）の軌道データ（２７）の少なくとも１つの部分を交差点モデル（３４）に割り当てるステップであって、確率値は、交差点モデル（３４）による軌道データ（２７）の描写の質と相関関係を有するステップと、
決定された少なくとも１つの確率値に基づいて、交差点モデル（３４）のパラメータ（Ｌ、Ｗ、Ｇ、Ｃ）の少なくとも１つの部分の最適パラメータ値を決定するステップと、
交差点モデル（３４）の最適パラメータ値に基づいて、車線に正確な道路地図（２２）を作成するステップと、
を有することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
交差点モデル（３４）は、距離パラメータ（ｄ）および角度パラメータ（ａ）に基づいて交差点（１９）の通行可能交差点面（３７）をモデル化するために、外部交差点モデル（３６）を有し、
交差点セグメント（１９ａ）を交差点モデル（３４）にモデル化するステップは、
車道に正確な道路地図（１４）内に交差点交点（３５）を決定する部分ステップと、
交差点（１９）と結合された道路（１７）の数を決定することにより、車道に正確な道路地図（１４）の、交差点交点（３５）と結合された端縁（１３）の数を決定する部分ステップと、
交差点と結合された道路（１７）の数に対応する数の交差点アーム（Ａ１−Ａ４）を発生させる部分ステップを有し、この場合、交差点アーム（Ａ１−Ａ４）の各々は、それぞれの交差点アーム（Ａ１−Ａ４）に沿って交差点（１９）の中心から交差点（１９）の境界面までの間隔を与えるための距離パラメータ（ｄ）によって定義されるか、または、交差点アーム（Ａ１−Ａ４）の各々は、それぞれの交差点アーム（Ａ１−Ａ４）と基準方向の間の回転角を与えるための角度パラメータ（ａ）によって定義されている部分ステップと、
を有することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
交差点モデル（３４）は、交差点モデル（３４）の係数マトリックス（Ｆ）に基づいて、交差点（１９）内に入る車線（２３）、交差点（１９）から出る車線（２３）および交差点（１９）の交差点面（３７）上の車線（２３）のコースをモデル化するために、内部交差点モデル（３８）を有し、
交差点セグメント（１９ａ）を交差点モデル（３４）にモデル化するステップは、
係数マトリックス（Ｆ）に基づいて、交差点（１９）内に入る車線（２３）の少なくとも１つの部分、交差点（１９）から出る車線（２３）の少なくとも１つの部分および交差点（１９）の交差点面（３７）上を通過する車線（２３）の少なくとも１つの部分のコースをモデル化する部分ステップを有し、係数マトリックス（Ｆ）の値は、交差点面（３７）上の車線（２３）のコースおよび結合を表わす部分ステップと、
軌道データ記録（１６）の軌道データ（２７）の少なくとも１つの部分に基づいて、係数マトリックス（Ｆ）の値を決定する部分ステップと、
を有することを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
道路モデル（２８）および／または交差点モデル（３４）はそれぞれ、車線（２３）の数を表わすための数パラメータ（Ｌ）、個々の車線（２３）の幅を表わすための幅パラメータ（Ｗ）、道路（１７）の曲率を表わすための曲率パラメータ（Ｃ）および対向走行方向の車線（２３）間の間隔を表わすための間隔パラメータ（Ｇ）を有することを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
道路モデル（２８）および／または交差点モデル（３４）は、結合ブロック（３０）を道路ブロック（３２）内に挿入するための挿入操作（４０）と、２つの道路ブロック（３２）および１つの結合ブロック（３０）を１つの道路ブロック（３２）に混成させるための混成操作（４１）と、道路（１７）の縦方向伸長をパラメータ化するためにパラメータ化値を適合させるための適合操作（４２）と、車線（２３）を付加するための付加操作（４３）と、車線（２３）を除去するための除去操作（４４）と、対向走行方向の車線（２３）間の間隔を適合させるための間隔適合操作（４６）と、車線（２３）の幅を適合させるための幅適合操作（４８）と、および道路（１７）の曲率を適合させるための曲率適合操作（５０）とからなるリストから選択された少なくとも１つの変更操作（４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０）を有することを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
変更操作のランダム選択に基づいてランダムに変化されたパラメータ値を、道路モデル（２８）および／または交差点モデル（３４）による軌道データ（２７）の描写の質を表わす評価計測値に基づいて破棄したりまたは採用したりするステップであって、評価計測値は、軌道データ（２７）と道路モデル（２８）および／または交差点モデル（３４）の間の一致を表わすための第１項と、道路形状の少なくとも１つの所定の特性変数、特に車線幅および／または道路幅に関する特性変数を考慮するための第２項を有するステップを、更に有することを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
ディジタルの車道に正確な道路地図（１４）に基づいて車線に正確な道路地図（２２）を決定するためのデータ処理装置（１０）において、データ処理装置（１０）は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法を実行するように設計されている、データ処理装置（１０）。
【請求項１２】
データ処理装置（１０）は、ディジタルの車道に正確な道路地図（１４）を記憶するためのデータメモリ（１２）およびプロセッサ（１８）を有する、請求項１１に記載のデータ処理装置（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、道路地図の作成に関する。特に、本発明は、ディジタルの車線に正確な道路地図の作成方法およびデータ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特に車両の自動運転および／または自律運転に関して、過去に、ディジタル道路地図の種々の作成方法が開発された。
例えば、Ｕｒｕｗａｒａｇｏｄａ  ｅｔ  ａｌ．，２０１３，“Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｌａｎｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ｒｏａｄ  Ｄａｔａ  ｆｒｏｍ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｔｒａｊｅｃｔｒｏｉｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＩＥＥＥ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＩＴＳＣ  ２０１３），２０１の論文に、道路上の車線の数および幅の評価方法が開示されている。このために、車道に正確な道路地図から出発して、道路の中心線が離散間隔で垂直に切断される。この各垂直線に対して道路上の車両の軌道との切断点が計算されかつそれぞれ１つの核密度評価が実行される。これにより、車線数および車線幅に関する情報を含みかつそれに続いて結合可能な、道路に沿った支持位置が作成される。
【０００３】
Ｓｃｈｒｏｅｄｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｍｉｎｉｎｇ  ＧＰＳ  Ｔｒａｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｍａｐ  Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ”，Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，２００４，９の論文に、アルゴリズムが、車両の軌道を、はじめにセグメントに分割しかつ中心線を識別することにより、地図を予め知ることなく車線数および車線幅に関する情報が導かれる。車線に関して説明可能にするために、中心線に沿って車両の軌道までの垂直間隔が密度評価法により分類される。
【０００４】
Ｂｅｔａｉｌｌｅ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｃｒｅａｔｉｎｇ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｍａｐｓ  ｆｏｒ  Ｌａｎｅ−Ｌｅｖｅｌ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ，２０１０，４，２０１０，１０の論文に、クロソイドにより表わされたモデルが測定された車両の軌道データに適合される、モデルが基礎とされた手法が追求されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｕｒｕｗａｒａｇｏｄａ  ｅｔ  ａｌ．，２０１３，“Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｌａｎｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ｒｏａｄ  Ｄａｔａ  ｆｒｏｍ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｔｒａｊｅｃｔｒｏｉｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＩＥＥＥ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＩＴＳＣ  ２０１３），２０１
【非特許文献２】Ｓｃｈｒｏｅｄｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｍｉｎｉｎｇ  ＧＰＳ  Ｔｒａｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｍａｐ  Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ”，Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，２００４，９
【非特許文献３】Ｂｅｔａｉｌｌｅ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｃｒｅａｔｉｎｇ  Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｍａｐｓ  ｆｏｒ  Ｌａｎｅ−Ｌｅｖｅｌ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ，２０１０，４，２０１０，１０
【発明の概要】
【０００６】
本発明の実施形態により、詳細かつ精密な、車線に正確な道路地図の改善された作成方法並びに対応データ処理装置が提供可能であることが有利である。
本発明の態様は、車線に正確な道路地図、特にディジタルの車線に正確な道路地図の作成および／または発生方法に関する。この場合、方法は、
少なくとも１つの道路の道路コースを表わすためのディジタルの車道に正確な道路地図を提供するステップを有し、
少なくとも１つの道路に沿った道路使用者の複数の軌道データを有する軌道データ記録を提供するステップを有し、
車道に正確な道路地図を少なくとも１つの道路セグメントに区分化し、分割しおよび／または分類することにより少なくとも１つの道路を識別および／または決定するステップを有し、
道路セグメントを少なくとも１つの道路モデルにモデル化するステップを有し、この場合、道路モデルは、道路の車線を幾何学的および／または位相幾何学的に表わすための複数のパラメータを有し、
パラメータ値を変更するために、道路モデルのパラメータの少なくとも１つの部分のパラメータ値を、道路モデルの変更操作のランダム選択によりランダムに変化させおよび／または変更させる、特に複数回ランダムに変化させおよび／または変更させるステップを有し、
道路モデルに対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録の軌道データの少なくとも１つの部分を道路モデルに割り当てるステップを有し、この場合、確率値は、道路モデルによる軌道データの描写、複写および／または模写の質および／または品質と相関関係を有し、
決定された少なくとも１つの確率値に基づいて、道路モデルのパラメータの少なくとも１つの部分の最適パラメータ値を決定するステップを有し、および
道路モデルの最適パラメータ値に基づいて、車線に正確な道路地図を作成するステップを有する。
【０００７】
「ディジタルの車道に正確な道路地図」は、ここでは、および以下において、道路コースおよび／または車道に関する情報のみを含むが、車道上の個々の車線に関する情報を含まない道路地図を表わしてもよい。例えば、車道に正確な道路地図は１つ以上の接続点および端縁を有してもよく、この場合、端縁は、道路および／または道路部分を示すために、および接続点は、交差点を示すために使用可能である。同様に、車道に正確な道路地図は、接続点および端縁を有するグラフを表わしてもよい。この場合、グラフおよび／または車道に正確な道路地図内において、端縁は矢印により、および接続点は点によって与えられおよび示されていてもよい。
【０００８】
用語「車線に正確な道路地図」は、個々の車線に関する情報を有するディジタル道路地図および／またはグラフを表わしてもよい。車線に正確な道路地図は、特に、例えば車線幅、車線数、対向走行方向の車線間の間隔および／または道路および／または道路部分の曲率のような、個々の車線の形状に関する情報を含んでもよい。これらの幾何学的情報は、例えば、「道路の車線を幾何学的に表わすためのパラメータ」の少なくとも１つの部分内に考慮されおよび／または含まれていてもよい。すなわち、「幾何学的に表わすためのパラメータ」は、車線の数、個々の車線の幅、道路ないしは個々の車線の曲率および／または対向走行方向の車線間の間隔を表わすためのパラメータを有してもよい。さらに、車線に正確な道路地図は、車線の位相幾何学に関する情報を含んでもよく、この場合、位相幾何学は、個々の車線間の結合路、結合および／または接続性を表わしてもよい。これらの位相幾何学的情報は、例えば、「道路車線を位相幾何学的に表わすためのパラメータ」の少なくとも１つの部分内に考慮されおよび／または含まれていてもよい。すなわち、「道路の車線を位相幾何学的に表わすためのパラメータ」は、個々の車線の間の結合路、結合、接続性、道路セグメント内の個々の車線の消滅および道路セグメント内の個々の車線の発生を表わすためのパラメータを有してもよい。
【０００９】
用語「軌道データ」は、例えば車両、自動車および／または歩行者のような道路使用者の、道路に沿ったおよび／または交差点上の軌道、運動輪郭、走行路および／または運動を表わす、例えばＧＰＳ座標（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ，ＧＰＳ）および／またはＧＮＳＳデータ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ，ＧＮＳＳ）のような地理的座標を示してもよい。同様に、用語「軌道データ記録」は、１つ以上の道路使用者のこのような軌道データの集合を示してもよい。
【００１０】
さらに、用語「道路セグメントを少なくとも１つの道路モデルにモデル化」は、道路セグメントの、少なくとも１つの道路モデルへの描写、複写、複製および／または模写を示してもよい。この場合、道路モデルは、道路セグメントの数学的および／またはモデルベース的抽象化および／または表示を示してもよい。
【００１１】
以下に本発明による方法が要約されている。車道に正確な道路地図は、例えばデータ処理装置内において、データ処理装置のデータメモリから読取り可能である。この場合、車道に正確な道路地図は、１つ以上の道路および／または１つ以上の交差点を地理的に現わすための１つ以上の接続点および／または１つ以上の端縁を有してもよい。したがって、車道に正確な道路地図の提供は、車道に正確な道路地図の読取りおよび／または少なくとも１つの端縁および／または少なくとも１つの接続点の読取りを含んでもよい。車道に正確な道路地図は、このとき、例えば少なくとも１つの接続点および／または少なくとも１つの端縁により解析され、および少なくとも１つの道路セグメントに分割されおよび区分化されてもよい。特に、車道に正確な道路地図は、例えば接続点および／または端縁に基づいて、それぞれ個々の道路セグメントに分割可能な複数の道路を有してもよい。言い換えると、道路および／または少なくとも１つの道路は、接続点および／または端縁に基づいて識別されてもよい。それに続いて、識別された道路セグメントの各々は、別の道路モデルに描写され、モデル化され、複写されおよび／または模写されてもよい。その後に、それぞれ１つの道路セグメントに付属可能な道路モデルの各々に対して、それぞれの道路モデルのパラメータの少なくとも１つの部分が変化されおよび／または変更されてもよい。特に、各道路モデルのパラメータは、複数回反復して変化されてもよく、この場合、種々の道路モデルのパラメータは、同時におよび／または時間的に順次に相前後して変化されてもよい。この場合、パラメータ値は、軌道データとは無関係に変化可能である。さらに、軌道データは、それぞれの道路モデルに、例えば軌道データおよび／または車道に正確な道路地図の地理的座標により割り当てられてもよい。この場合、軌道データのいずれが道路セグメントの１つ内に配置されているかが決定され、これに基づいて、個々の道路モデルに付属の軌道データが決定可能である。特に、軌道データを道路モデルに割り当てるステップの前に、道路モデルにモデル化するステップが実行されてもよい。それに続いて、軌道データがそれぞれの道路モデルによりいかに良好に模写されおよび／または複写されているかが検査可能であり、この場合、道路モデルの各々に対するこのような描写の質および品質の尺度として、確率値が決定されてもよい。すなわち、本発明の考え方における確率は、対応道路モデルによる軌道データの描写、複写および／または模写の質および／または品質に対する尺度を示してもよい。特に道路モデルの各々に対して、各道路モデルのパラメータの１つの部分の複数回の独立変化により、複数の確率値が決定されてもよい。道路モデルの各々に対して決定された確率値から、次に、その道路モデルの他の確率値に比較してより高いおよび／または最高の、したがって、付属道路モデルの最適構成および／または付属道路モデルの最適パラメータ値に対応可能な、少なくとも１つの確率値が選択可能である。さらに、最高確率値の決定範囲内において、いわゆるシミュレーテド・アニーリング法が使用されてもよい。これは、最適化過程の進行中に道路モデルと軌道データの間の一致を低下させる変更操作がほとんど受け入れられないように、および／または道路モデルの最適化が、直接道路モデルの最適パラメータ値に、すなわち、最も確率の高いおよび／または最善の道路モデルに終端するように作用可能である。したがって、最終的に、個々の道路モデルの確率値並びにパラメータ値は、反復により最適化可能である。個々の道路モデルの最適パラメータ値が選別および／または選択可能であり、これにより、車線に正確な道路地図を示しおよび／または表わすことが可能である。言い換えると、車線に正確な道路地図は、少なくとも１つの道路モデルの最適パラメータ値によって与えられていてもよい。したがって、本発明による方法は、１つ以上の道路セグメントが１つ以上の道路モデルに描写され、それに続いて、反復により１つ以上の道路モデルの最適パラメータ値が決定されるように設計可能である。
【００１２】
したがって、本発明による方法は、１つ以上の道路使用者の運動輪郭、軌道データおよび／または走行軌道から、走行された道路網の正確な位相幾何学的および／または幾何学的道路地図がいかに有利に導出可能および／または決定可能であるかに基づいた、モデルベースの最適化方法を特徴とすることが可能である。この場合、特に、個々の車線の数、コース、幅、間隔および／または接続性が高い精度で決定可能である。これは、直線道路セグメント、曲線セグメントおよび／または交差点セグメントに対して実行可能である。
【００１３】
本発明は、特に、以下に記載の知見に基づくものとみなされ得る。多くの量産車両内の接続性の問題解決を利用して、および／またはスマートフォンの使用を介して、既に、今日、車両および／または道路使用者の無数の運動輪郭および／または軌道データが検出可能である。したがって、これは、簡単に、コスト的に有利にかつ早期に利用可能なデータ源を示すことが可能である。同時に、平面をカバーする、道路網の正確な地図作成は、自動運転に関連して、世界中で常により大きな意義を有する。したがって、本発明による方法は、例えば大きな車両群の既知の運動輪郭、軌跡データおよび／または走行軌道の解析に基づいて、道路網の正確な地図作成を可能にし得ることは有利である。例えば、一般的な地図作成によりしばしば行われるような、きわめて特殊な測定車両による地図作成に比較して、本発明による方法に対して使用される軌道は、コスト的に有利に、簡単かつ大量に提供可能であるので、コスト的に有利な、迅速な、平面をカバーする、並びに精密な、道路網の地図作成が実行可能である。
【００１４】
一実施形態により、最適パラメータ値は、モンテカルロ法に基づき、特にリバーシブルジャンプ・マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＲＪＭＣＭＣ）に基づいて決定される。特に、道路モデルのパラメータの少なくとも１つの部分のパラメータ値をランダムに変化させるための変更操作のランダム選択は、モンテカルロ法および／またはリバーシブルジャンプ・マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づいて実行可能である。この場合、変更操作の全てまたは少なくとも１つの部分は一様に分布されているとみなされてもよく、およびパラメータ値の少なくとも１つの部分のランダム変化のために、パラメータ値の少なくとも１つの部分が、乱数に基づいて、すなわち、いわゆるサイコロが振られて選択されてもよい。変更操作のランダム選択の後に、この変更操作が実行され、およびそれに続いて、これにより引き出された変更がパラメータ値に採用されるかまたは破棄されるかが決定されてもよい。ＲＪＭＣＭＣ法の過程において、一般的に、ランダム実験の実行のとき、例えば軌道データのような入力データが考慮されてもよく、この場合、入力データの分布は、基礎となる道路網および／または道路モデルにより含められてもよい。ＲＪＭＣＭＣの目的は、この場合、例えば実際の道路網のような未知の分布を道路モデルにより再構成することであってもよい。この場合、道路モデルおよび／または道路モデルのパラメータ値は、ランダムにおよび／または軌道データとは無関係に変化されてもよい。それに続いて、決定された確率値に応じてそれぞれ、および／または決定された確率値の高さに応じてそれぞれ、例えばしきい値との比較に基づいて、および／または評価計測値に基づいて、付属のパラメータ値、ないしはパラメータ値の変更が破棄されてもまたは採用されてもよい。最適パラメータ値の決定の過程において、シミュレーテド・アニーリング法が使用されてもよい。
【００１５】
一実施形態により、道路モデルは、少なくとも道路セグメントの部分領域内に一定数の車線をモデル化するために少なくとも１つの道路ブロックを有する。その代わりにまたはそれに追加して、道路モデルは、少なくとも１つの幾何学的パラメータマトリックスおよび少なくとも１つの位相幾何学的パラメータマトリックスに基づいて、少なくとも道路セグメントの部分領域内に、変化する数の車線をモデル化するために少なくとも１つの結合ブロックを有し、この場合、幾何学的パラメータマトリックスの値は、道路セグメント内の車線数の変更を表わし、およびこの場合、位相幾何学的パラメータマトリックスの値は、道路セグメント内の個々の車線間の結合を表わす。言い換えると、識別された各道路セグメントを、道路モデルの少なくとも１つの道路ブロックおよび結合ブロックによりモデル化するように設計されていてもよい。特に、識別された各道路セグメントを、２つの結合ブロック間に配置された道路ブロックによりモデル化するように設計されていてもよい。一定の車線数をモデル化した各道路セグメント内のそれぞれ１つの道路ブロックの使用により、計算費用が低減可能であることは有利である。さらに、道路セグメントごとに少なくとも１つの結合ブロックを使用することにより、幾何学および／または位相幾何学における、相互に隣接する２つの道路セグメントの場合による変更は、結合ブロック内において確実にかつ包括的にモデル化可能および／または考慮可能である。この場合、結合ブロックは、車道の各走行方向に対するそれぞれ１つの幾何学的およびそれぞれ１つの位相幾何学的パラメータマトリックスを有してもよい。言い換えると、結合ブロックは、異なる走行方向の車線の幾何学および／または位相幾何学のモデル化のために２つの幾何学的および２つの位相幾何学的パラメータマトリックスを有してもよい。
【００１６】
一実施形態により、道路セグメントを少なくとも１つの道路モデルにモデル化するステップは、
道路セグメント内の道路の各点がパラメータ化値を介して単位間隔で決定されているように、道路セグメントを単位間隔でパラメータ化する部分ステップと、
道路セグメントを、道路モデルの少なくとも１つの道路ブロックおよび少なくとも１つの結合ブロックに区分化および／または分割する部分ステップと、
結合ブロックの少なくとも１つの幾何学的パラメータマトリックスに基づいて、道路セグメントの内部の車線の消滅または発生をモデル化、複写および／または模写する部分ステップと、
結合ブロックの少なくとも１つの位相幾何学的パラメータマトリックスに基づいて、道路セグメントの内部の個々の車線の結合をモデル化、複写および／または模写する部分ステップと、および
道路モデルの変更操作のランダム選択に基づいて、幾何学的パラメータマトリックスの値および／または位相幾何学的パラメータマトリックスの値を決定する部分ステップとを有する。
【００１７】
この場合、パラメータ化するステップは、道路セグメントの長さおよび／または縦方向伸長を決定するステップおよび決定された長さに正規化するステップを含んでもよい。言い換えると、各道路セグメントは、一次元でパラメータ化されてもよく、これにより、道路セグメントの各点は、０と１の間の値により、すなわち、単位間隔の値により表わすことが可能であることは有利である。
【００１８】
一実施形態により、ディジタルの車道に正確な道路地図は少なくとも１つの交差点および交差点と結合された複数の道路を有し、この場合、方法は、さらに、
車道に正確な道路地図を少なくとも１つの交差点セグメントに区分化および／または分割することにより少なくとも１つの交差点を識別するステップを有し、
交差点セグメントを少なくとも１つの交差点モデルにモデル化、描写、複写および／または模写するステップを有し、この場合、交差点モデルは、交差点の車線を幾何学的および／または位相幾何学的に表わすために複数のパラメータを有し、
パラメータ値を変更するために、交差点モデルのパラメータの少なくとも１つの部分のパラメータ値を、交差点モデルの変更操作のランダム選択によりランダムに変化および／または変更させ、特に複数回ランダムに変化させるステップを有し、
交差点モデルに対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録の軌道データの少なくとも１つの部分を交差点モデルに割り当てるステップを有し、この場合、確率値は、交差点モデルによる軌道データの描写の質および／または品質と相関関係を有し、
決定された少なくとも１つの確率値に基づいて、交差点モデルのパラメータの少なくとも１つの部分の最適パラメータ値を決定するステップを有し、および
交差点モデルの最適パラメータ値に基づいて、車線に正確な道路地図を作成するステップを有する。
【００１９】
したがって、本発明により、車道に正確な道路地図の各道路セグメントを道路モデルにより、および各交差点セグメントを交差点モデルによりモデル化するように設計されていてもよい。これにより、交差点および道路の個々の特性がモデル化可能であり、および計算費用が低減可能であることは有利である。さらに、これは、作成された車線に正確な道路地図の精密度および／または正確度を上昇可能である。この場合、車道に正確な道路地図内の交差点は、例えば２つより多い端縁と結合された接続点の識別により識別可能である。
【００２０】
一実施形態により、交差点モデルは、距離パラメータ（ｄ）および角度パラメータ（ａ）に基づいて交差点の通行可能面をモデル化するために、外部交差点モデルを有する。その代わりにまたはそれに追加して、交差点セグメントを交差点モデルにモデル化するステップは、
例えば車道に正確な道路地図内の２つより多い端縁と結合された接続点の決定に基づいて、車道に正確な道路地図内に交差点交点を決定する部分ステップを有し、
交差点と結合された道路の数を決定することにより、車道に正確な道路地図の、交差点交点と結合された端縁の数を決定する部分ステップを有し、この場合、決定された端縁の数は交差点と結合された道路の数に対応可能であり、
交差点と結合された道路の数に対応する数の交差点アームを発生および／または作成させるステップを有し、この場合、交差点アームの各々は、それぞれの交差点アームに沿って交差点の中心から交差点の境界面までの間隔を与えるための距離パラメータ（ｄ）によって定義され、およびこの場合、交差点アームの各々は、それぞれの交差点アームと基準方向、例えば基準交差点アームの間の回転角を与えるための角度パラメータ（ａ）によって定義されている。
【００２１】
外部交差点モデルにより、交差点アームと、それに接続された道路間の接続断面は、例えば車線の数、車線の幅、対向走行方向の車線間の間隔および／または曲率に関して精密にモデル化可能および／または相互に心出し可能である。
【００２２】
一実施形態により、交差点モデルは、交差点モデルの係数マトリックス（Ｆ）に基づいて、交差点内に入る車線、交差点から出る車線および交差点の通行可能面上の車線のコースをモデル化するために、内部交差点モデルを有する。その代わりにまたはそれに追加して、交差点セグメントを交差点モデルにモデル化するステップは、
係数マトリックス（Ｆ）に基づいて、交差点内に入る車線の少なくとも１つの部分、交差点から出る車線の少なくとも１つの部分および交差点の交差点面上を通過する車線の少なくとも１つの部分のコースをモデル化、複写、描写および／または模写する部分ステップを有し、この場合、係数マトリックス（Ｆ）の値は、交差点面上の車線のコースおよび結合を表わし、および
軌道データ記録の軌道データの少なくとも１つの部分に基づいて、係数マトリックス（Ｆ）の値を決定する部分ステップを有する。
【００２３】
内部交差点モデルにより、交差点面上の個々の車線の可能な各結合は、精密にモデル化可能であることが有利である。さらに、軌道データは常に車線の実際かつ現実の結合を表わし、および／または示すことが可能であるので、軌道データに基づいて係数マトリックスの値を決定することにより、交差点上の車線の可能な結合の数、したがって、計算費用は低減可能である。
【００２４】
一実施形態により、道路モデルおよび／または交差点モデルはそれぞれ、車線の数を表わすための数パラメータ（Ｌ）、個々の車線の幅を表わすための幅パラメータ（Ｗ）、道路の曲率を表わすための曲率パラメータ（Ｃ）および対向走行方向の車線間の間隔を表わすための間隔パラメータ（Ｇ）を有する。前記パラメータは、交差点モデルの内部交差点モデルおよび／または外部交差点モデルのパラメータであってもよい。また、前記パラメータは、道路モデルの道路ブロックおよび／または結合ブロックのパラメータであってもよい。対向走行方向の車線間の間隔は、例えば、対向走行方向の隣接車線間の構造的分離を表わしてもよい。前にリストアップされた道路モデルおよび／または交差点モデルのパラメータにより、道路および／または交差点が精密にモデル化可能であり、したがって、精密な、車線に正確な道路地図が作成可能であることが保証されていることは有利である。
【００２５】
一実施形態により、道路モデルおよび／または交差点モデルは、結合ブロックを道路ブロック内に挿入するための挿入操作と、２つの道路ブロックおよび１つの結合ブロックを１つの道路ブロックに混成させるための混成操作と、道路の縦方向伸長をパラメータ化するためにパラメータ化値を適合させるための適合操作と、車線を付加するための付加操作と、車線を除去するための除去操作と、対向走行方向の車線間の間隔を適合させるための間隔適合操作と、車線の幅を適合させるための幅適合操作と、および道路モデル内の道路、道路モデルの道路ブロックおよび／または結合ブロックの曲率を適合させるための曲率適合操作とからなるリストから選択された少なくとも１つの変更操作を有する。前にリストアップされた変更操作により、道路モデルおよび／または交差点モデルのパラメータの全ておよび／または少なくとも１つの大部分のパラメータ値が、変更操作の１つのランダム選択によって変化可能であることは有利である。さらに、変更操作は、実際の道路網の１つの、考えられかつ現実的な全ての変更を確実に描写可能であり、このことは、一方で、精密かつ現実的な、車線に正確な道路地図を作成することを可能にする。
【００２６】
一実施形態により、方法は、さらに、変更操作のランダム選択に基づいてランダムに変化されたパラメータ値を、道路モデルおよび／または交差点モデルによる軌道データの描写の質を表わす評価計測値に基づいて、破棄したりまたは採用したりするステップを有する。この場合、評価計測値は、軌道データと道路モデルおよび／または交差点モデルの一致を表わすための第１項を有する。さらに、評価計測値は、道路形状の少なくとも１つの所定の特性変数、特に車線幅および／または道路幅に関する特性変数を考慮するための第２項を有する。例えば、それは、特性変数に対して、特性変数の大きさを予め決定可能な、特性変数の値に関する推計学的基準値を与えることが可能である。例えば、車線幅は、車線幅が約３．２５ｍの付近で求められるように、正規分布により決定されていてもよい。これにより、例えば６ｍの車線幅が調査されることが回避可能である。したがって、評価計測値を介して、道路形状および／または交差点形状に関するそれぞれの予備知識が考慮可能であることは有利である。例えば、評価計測値内に、道路構造に対する構造規格および／または構造指針が考慮されてもよい。これにより、特に、本発明の方法によって、現実的な、車線に正確な道路地図が作成可能であることが保証可能である。これにより、計算時間もまた低減可能である。
【００２７】
本発明の他の態様は、ディジタルの車道に正確な道路地図に基づいて車線に正確な道路地図を決定するためのデータ処理装置に関する。この場合、データ処理装置は、前記および後記のような方法を実行するように設計されている。ここで、用語「設計されている」は、例えばデータ処理装置のプロセッサ上においてそれを実行するとき、例えば、本発明の方法を実行するようにデータ処理装置を導くプログラム要素を自由に使用可能であることを意味する。例えば、プログラム要素は、対応ソフトウェアインストラクションを有してもよい。
【００２８】
本発明の方法に関する前記および後記の全ての特徴、ステップ、機能および／または特性は、前記および後記のような、データ処理装置の特徴、機能および／または特性であってもよく、およびその逆であってもよい。
【００２９】
一実施形態により、データ処理装置は、ディジタルの車道に正確な道路地図を記憶するためのデータメモリおよびプロセッサを有する。データメモリ上に、さらに、プロセッサ上でそれを実行するとき、本発明の方法を実行するようにデータ処理装置を導くプログラム要素が記憶されていてもよい。
【００３０】
以下に本発明の実施例が添付図面に関して詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、本発明の一実施例によるデータ処理装置を示す。
【図２】図２は、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図の作成方法のステップを説明するための流れ図を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、車道に正確な道路地図の作成方法を示す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、車道に正確な道路地図の作成方法を示す。
【図３Ｃ】図３Ｃは、車道に正確な道路地図の作成方法を示す。
【図３Ｄ】図３Ｄは、車道に正確な道路地図の作成方法を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図の作成方法のステップを示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図の作成方法のステップを示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図の作成方法のステップを示す。
【図５Ａ】図５Ａは、本発明の一実施例による道路モデルを示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本発明の一実施例による道路モデルを示す。
【図５Ｃ】図５Ｃは、本発明の一実施例による道路モデルを示す。
【図６Ａ】図６Ａは、本発明の一実施例による交差点モデルを示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本発明の一実施例による交差点モデルを示す。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本発明の一実施例による交差点モデルを示す。
【図６Ｄ】図６Ｄは、本発明の一実施例による交差点モデルを示す。
【図７Ａ】図７Ａは、本発明の一実施例による変更操作を示す。
【図７Ｂ】図７Ｂは、本発明の一実施例による変更操作を示す。
【図７Ｃ】図７Ｃは、本発明の一実施例による変更操作を示す。
【図７Ｄ】図７Ｄは、本発明の一実施例による変更操作を示す。
【図７Ｅ】図７Ｅは、本発明の一実施例による変更操作を示す。
【図８Ａ】図８Ａは、本発明の一実施例による評価計測値の使用を示す。
【図８Ｂ】図８Ｂは、本発明の一実施例による評価計測値の使用を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図は単なる略図でありかつ寸法は正確ではない。図において、同一の、同一に作用するまたは類似の要素には同じ符号が付けられている。
図１は、本発明の一実施例によるデータ処理装置１０を示す。
【００３３】
データ処理装置１０はデータメモリ１２を有する。データメモリ１２内に、例えば車道に正確な道路地図１４が記憶されていてもよく、車道に正確な道路地図は、道路１７（図４Ａ参照）および／または交差点１９（図４Ａ参照）の道路コースを表わすための少なくとも１つの接続点１１（例えば図３Ｃおよび３Ｄ参照）および／または端縁１３（例えば図３Ｃおよび３Ｄ参照）を有してもよい。特に、車道に正確な道路地図１４は、複数の道路１７および／または交差点１９を有する道路網を表わすための複数の接続点１１および／または端縁１３を有してもよい。データメモリ１２内に、道路使用者の複数の軌道データ２７（例えば図３Ｂ参照）を有してもよい軌道データ記録１６もまた記憶されていてもよい。
【００３４】
その代わりにまたはそれに追加して、データ処理装置１０は、車線に正確な道路地図１４および／または軌道データ記録１６がそれを介してデータ処理装置１０に提供可能なインタフェース１５を有してもよい。インタフェース１５は例えば無線で実行可能であり、これにより、車道に正確な道路地図１４および／または軌道データ記録１６は、例えばＷＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）・サーバ等を介して、例えば少なくとも１つのサーバからおよび／またはクラウド環境を介して無線で受信可能である。
【００３５】
さらに、データ処理装置１０は少なくとも１つのプロセッサ１８を有する。プロセッサ１８上で、例えばデータメモリ１２内に記憶されたプログラム要素が実行可能であり、プログラム要素は、データ処理装置１０および／またはプロセッサ１８を、前記および後記のように、車線に正確な道路地図２２の本発明による作成方法を実行するように導く。
【００３６】
データ処理装置１０は、例えばユーザにより操作入力を入力するための操作要素２０を有してもよいことは任意である。操作要素は、さらに、車道に正確な道路地図１４、車線に正確な道路地図２２および／または軌道データ記録１６を表示するための表示要素２１を有してもよい。
【００３７】
図２は、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図２２の作成方法のステップを説明するための流れ図を示す。
第１ステップＳ１において、少なくとも１つの道路１７および／または少なくとも１つの交差点１９の道路コースを表わすためのディジタルの車道に正確な道路地図１４が、例えばデータ処理装置１０のデータメモリ１２を介しておよび／またはインタフェース１５を介して提供される。特に、車道に正確な道路地図１４は、複数の道路１７および交差点１９を有してもよい。さらに、ステップＳ１において、少なくとも１つの道路１７および／または少なくとも１つの交差点１９に沿った道路使用者の複数の軌道データ２７を有する軌道データ記録１６が提供される。軌道データ記録１６もまた、データ処理装置１０のデータメモリ１２を介しておよび／またはインタフェース１５を介して提供されていてもよい。
【００３８】
ステップＳ２において、車道に正確な道路地図１４を少なくとも１つの道路セグメント２６（図４Ｃ参照）に区分化することにより少なくとも１つの道路１７が識別される。これは、車道に正確な道路地図１４の接続点１１および／または端縁１３に基づいて実行可能である。ステップＳ２において、少なくとも１つの交差点１９が、車道に正確な道路地図１４を少なくとも１つの交差点セグメント１９ａに区分化することにより実行されてもよいことは任意である。特に、ステップＳ２において、車道に正確な道路地図１４が複数の道路セグメント２６および複数の交差点セグメント１９ａに分割されてもよい。
【００３９】
他のステップＳ３において、少なくとも１つの道路セグメント２６が少なくとも１つの道路モデル２８（図５Ａ、５Ｂ参照）にモデル化される。特に、ステップＳ２において、全ての道路セグメント２６がそれぞれ道路モデル２８にモデル化されてもよい。さらに、ステップＳ３において、少なくとも１つの交差点１９が交差点モデル３４（図６Ａ−６Ｃ参照）にモデル化されてもよい。特に、交差点１９の各々は別々の交差点モデル３４にモデル化されてもよい。この場合、道路モデル２８の各々および／または交差点モデル３４の各々は、車線２３の幾何学的および／または位相幾何学的に表わすための複数のパラメータを有する。
【００４０】
他のステップＳ４において、道路モデル２８および／または交差点モデル３４のパラメータの少なくとも１つの部分のパラメータ値が、道路モデル２８および／または交差点モデル３４の変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０（図７Ａ−７Ｅ参照）のランダム選択により変化される。特に、ステップＳ４において、全ての道路モデル２８および全ての交差点モデル３４のパラメータ値は反復してかつ複数回変化されてもよい。
【００４１】
他のステップＳ５において、道路モデル２８に対して少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ記録１６の軌道データ２７の少なくとも１つの部分が道路モデル２８に割り当てられる。特に、ステップＳ５において、道路モデル２８の各々に対して、それぞれ少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ２７が道路モデル２８のそれぞれに割当可能である。さらに、ステップＳ５において、少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データが少なくとも１つの交差点モデルに割当可能である。ステップＳ５において、交差点モデル３４の各々に対してそれぞれ少なくとも１つの確率値を決定することにより、軌道データ２７が交差点モデル３４の各々に割当可能である。この場合、確率値は、それぞれの道路モデル２８および／またはそれぞれの交差点モデル３４による軌道データ２７の描写の質と相関関係を有する。
【００４２】
ステップＳ６において、決定された少なくとも１つの確率値に基づいて、道路モデル２８および／または交差点モデル３４のパラメータの少なくとも１つの部分の最適パラメータ値が決定される。特に、道路モデル２８の各々に対しておよび／または交差点モデル３４の各々に対して最適パラメータ値が決定可能である。
【００４３】
ステップＳ７において、少なくとも１つの道路モデル２８および／または少なくとも１つの交差点モデル３４の最適パラメータ値に基づいて、車線に正確な道路地図２２が作成される。特に車線に正確な道路地図２２は、全ての道路モデル２８および／または全ての交差点モデル３４の最適パラメータ値により与えられていてもよい。
【００４４】
図３Ａないし３Ｄはそれぞれ、車道に正確な道路地図１６の作成方法を示す。このように作成された車道に正確な道路地図１６は、車線に正確な道路地図２２の作成のための基礎として使用可能である。それに対応して、図３Ａないし３Ｄに関して記載された全てのステップは、本発明による車線に正確な道路地図２２の作成方法の一部であってもよい。
【００４５】
図３Ａに、集められた複数の軌道データ２７および／または軌道２７を有する軌道データ記録１６が示されている。さらに、図３Ａは、種々の交通シナリオおよび／またはセグメント２４ａ−ｃにおける軌道データ２７の区分化および／または分割を示す。図３Ａにおいて、カーブを表わす第１セグメント２４ａ、交差点を表わす第２セグメント２４ｂ、および道路を表わす第３セグメントが略図で示されている。セグメント２４ａ−ｃは、この場合、以下に記載のように決定される。
【００４６】
車両群から集められた軌道データ２７、例えばＧＮＳＳ軌道２７は、任意の数で、同様に任意の大きさの交通シナリオを表わすことが可能である。評価されるデータの大きさを把握可能にするために、軌道２７は論理により自動的に分割されてもよい。このために、入力データと呼ばれてもよい軌道データ２７は、種々の交通シナリオ２４ａ−ｃおよび／または種々のセグメント２４ａ−ｃに分割可能であり、この場合、セグメント２４ａ−ｃの各々は、直線道路、カーブまたは交差点を表わしてもよい。
【００４７】
自動化方法において、各軌道２７は走行可能であり、および走行角変化および／または速度における限界値により、個々の測定点は可能なカーブ点として識別可能である。したがって、これらの点は、カーブ上、交差点上に位置しても、または測定誤差により発生してもよい。それに続いて、識別された全ての点は、距離限界値を介して、集合され、統合されおよび／または包括されてもよい。包括された点の所定の量から、集合は、カーブおよび／または交差点とみなされる。検出されたカーブおよび／または交差点に基づいて、次に、三角形分割およびさらにドロネー分割が構成されてもよい。この分割の各セルは、最終的に、独立の交通状況２４ａ−ｃおよび／またはセグメント２４ａ−ｃを表わしてもよい。同様に、セグメント２４ａ−ｃは分割のセル２４ａ−ｃと解釈されてもよい。
【００４８】
軌道データ２７、例えばＧＮＳＳ車両軌道２７の量に基づいて、車道に正確な道路地図１４が作成可能であり、車道に正確な道路地図は、接続点１１および端縁１３からなるグラフに対応してもよく、この場合、接続点１１および端縁１３は道路の中心線を表わしてもよい。一例として、このような車道に正確な道路地図１４が図３Ｄに示されている。
【００４９】
車道に正確な道路地図１４を作成するために、はじめに、図３Ａに表わされているように、入力データ１６、２７が区分化されてもよい。それに続いて、各セル２４ａ−ｃに対して、それぞれのセグメント２４ａ−ｃないしはそれぞれのセル２４ａ−ｃの交通シナリオを表わすことが可能なグラフが初期化されてもよい。この場合、意図された目的は、セル２４ａ−ｃ内のモデルが境界条件を介して結合され、個々に展開されかつ最後にグラフに統合可能であることである。一例として、車道に正確な道路地図１４の作成が、図３Ａからの道路セグメント２４ｃに対して図３Ｂ−３Ｄに示されている。図３Ｂは、この場合、セル２４ｃないしはセグメント２４ｃおよび車両軌道２７を示す。図３Ｃは、初期の道路地図１４を示し、および３Ｄは最適化道路地図１４を示す。図３Ｃおよび３Ｄの道路地図１４はセルグラフ１４として示されてもよい。
【００５０】
初期化のために、はじめに、図３Ｂに示されているように、セル端縁２５上に道路中心を決定するために、全てのセル端縁２５が軌道２７により切断されてもよい。この中心は、対応セル２４ｃのグラフに、図３Ｃに示されているように接続点１１として採用されてもよい。さらに、各セル２４ｃ内に、セル２４ｃの重心がグラフ内に接続点１１として挿入されかつセル端縁２５上において端縁１３により接続点１１と結合されてもよい。
【００５１】
軌道データ２７およびモデルないしはセルグラフを結合するために、モデルがデータをいかに良好に描写しているかを表わす評価計測値が導入されてもよい。この場合、一方で、モデルと軌道データ２７の間の距離が、他方で、走行方向の相違が考慮されてもよい。モデルを最適化しかつ図３Ｄに示されているような最終的な車道に正確な道路地図１６を作成するために、リバーシブルジャンプ・マルコフ連鎖モンテカルロ（ＲＪＭＣＭＣ）法が使用されてもよい。この場合、軌道データ２７は、ランダム実験の現実化とみなされ、その分布は、基礎となる道路網により包含される。この方法の目的は、未知の分布、この場合、道路網を再構成することである。この場合、方法はランダムに、軌道データ２７とは無関係に変化され、およびそれに続いて、評価計測値に基づいて変更の採用または破棄に関する決定が行われてもよい。モデルのランダム変更は前記の変更操作のランダム選択により行われる。例えば、移動操作、発生操作、除去操作、分割操作および／または混成操作が選択される。移動操作において、セルグラフ２４ｃの接続点１１が空間内で移動される。発生操作は新しい接続点１１をグラフ２４ｃ内に付加することを表わし、および除去操作により操作の可逆対を形成する。混成操作において、接続点１１が隣接端縁１３内に付加され、これにより、２つの隣接する端縁１３が個々に組み合わされる。分割操作はこのような構成を再び分割し、したがって、混成操作の逆を示す。可逆対の存在は、過程の正確な推計学的表現に対して有利である。図３Ｃおよび３Ｄの比較から明らかなように、最適化の間に中心接続点１１が除去され、その理由は、これは道路１７を表わすために必要ではないからである。
【００５２】
図４Ａないし４Ｃは、本発明の一実施例による、車線に正確な道路地図２２の作成方法のそれぞれのステップを示す。特に、図４Ａに、車道に正確な道路地図１４が示されている。図４Ｂは、道路地図１４の道路１７のパラメータ化を示し、および図４Ｃは、その区分化を示す。さらに、図５Ａないし５Ｃはそれぞれ、本発明の一実施例による道路モデル２８を示す。特に、図５Ａは、道路モデル２８の結合ブロック３０を示し、図５Ｂは、道路モデル２８の道路ブロック３２を示し、および図５Ｃは、図５Ａからの結合ブロック３０の幾何学的および位相幾何学的パラメータマトリックスを示す。
【００５３】
図４Ａは、道路１７と、および端部にそれぞれ１つの交差点１９とを、接続点１１および端縁１３によって表わした、道路に正確なグラフ１４および／または車道に正確な道路地図１４を示す。道路１７を、車線に正確な道路地図２２に移行させるために、道路１７は、はじめに、一次元でパラメータ化される。これにより、図４Ｂに示されているように、道路１７の各点ｐは、単位間隔の値ｐ∈［０；１］を介して表わされてもよい。
【００５４】
このパラメータ化に基づいて、図４Ｃに示されているような道路セグメント２６が定義されてもよい。言い換えると、道路１７は、例えば接続点１１および／または端縁１３に基づいて識別可能な１つ以上の道路セグメント２６に分割される。
【００５５】
道路１７の道路セグメント２６への区分化は、図５Ａないし５Ｃに示されているように、道路モデル２８内の車線面上の交通状況を表わすことを可能にする。この場合、一定数の車線２３上における走行および車線２３の周りの道路１７の拡大ないしは縮小が区別される。
【００５６】
図５Ｂに示されているように、一般的な道路ブロック３２は、この場合、車線２３の数を表わすための数パラメータＬ、個々の車線２３の幅を表わすための幅パラメータＷ、道路１７の曲率を表わすための曲率パラメータＣおよび対向走行方向の隣接車線２３間の間隔を表わすための間隔パラメータＧを有してもよい。道路ブロック２８は、各車線２３に対する車道マーキングのタイプを表わすためのタイプパラメータＴを備えていてもよい。パラメータＧは、この場合、対向車線２３間の構造的分離の大きさを表わしてもよい。
【００５７】
したがって、一般的な道路ブロック３２は、大きさ
【００５８】
【数１】
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【００５９】
により定義されていてもよい。
したがって、道路１７は、ｍ個の道路セグメント２６の量ξｓおよび図４Ａないし４Ｃが表わしているような道路１７上の縦方向伸長を与えているそのパラメータ化値Ｐとして定義されている。
【００６０】
【数２】
2020524295.tif 000004
【００６１】
湾曲された道路セグメント２６を示すために、道路セグメント２６上の車線２３の全ての結合は三次のエルミート多項式により表わされてもよい。これにより、道路セグメント２６は、一定の曲率を有するのみならず、任意のコースをとってもよく、この場合、現実的な道路コースを作成するために、定常性および微分可能性の境界条件のみが保持される。境界条件は、接続点および接続点内の勾配ないしは勾配ベクトルの設定により形成される。多項式の経過を調節するために、勾配ベクトルの値は、道路モデル２８内のパラメータＣとしてアクセス可能ないしは統合されている。
【００６２】
以下においてβＳとしても示されている一般的な道路ブロック３２は、他の制限または補足により条件が付けられてもよい。図５Ｂに示されているような道路ブロック３２は、それぞれの道路セグメント２６内の車線２３の数Ｌは一定のままであるという制限を含む。したがって、車線幅Ｗのような固有の特性のみがその上で変化する道路部分が描写可能である。図５Ｂにおいて、車線２３は特性値−１、−２、＋１、＋２により識別され、この場合、記号は走行方向を与えかつ各走行方向の車線は連続する自然数１、２で番号づけされている。
【００６３】
以下においてβＣとしても示されている、図５Ａに示されているような結合ブロック３０は、車線２３の数Ｌが変化し、したがって車線２３の集合または分割がモデル化可能な交通状況を表わす。したがって、結合ブロック３０は、道路ブロック３２に対して、結合置換Ｒ＝（ＲＧＲ，ＲＴＲ，ＲＧＬ，ＲＴＬ）により補足され、結合置換は、幾何学的にどの車線２３が消滅され、ないしは作成されるかのみならず、位相幾何学的にどの車線２３が結合されているかもまた定義される。図５Ｃに示されているように、各走行方向に対して、個々の幾何学的パラメータマトリックスＲＧＲ，ＲＧＬおよび位相幾何学的パラメータマトリックスＲＴＲ，ＲＴＬが与えられる。車線２３の存在情報ないしは結合は、図５Ｃに示されているように、１と、０による非結合とにより二進法で表わされる。図５Ａおよび５Ｃにおいてもまた、車線２３が特性値−１、−２、＋１、＋２で示され、この場合、記号は走行方向を与えかつ各走行方向の車線２３は連続する自然数１、２で番号づけされている。例えば、図５Ａに示された状況において、位相幾何学的に、左側の車線１から新たな車線２へ移行すること、または存在する車線に留まることが可能である。この位相幾何学的情報は、単なる車線変更操作と同じ意味ではなく、これは、車道マーキングのタイプにより含められてもよい。したがって、結合ブロック３０は、
【００６４】
【数３】
2020524295.tif 000005
【００６５】
として定義可能である。
道路モデル３０に対するこの制限に追加して、さらに、場合により道路ブロック３２間の（例えば車線数Ｌに関する）相違を均等化させるために、２つの道路ブロック３２の間に結合ブロック３０が位置するように設定されてもよい。変更が必要でない場合、結合ブロック３０は特例として道路ブロック３２を示してもよい。
【００６６】
図６Ａないし６Ｄはそれぞれ、本発明の一実施例による交差点モデル３４を示す。特に、図６Ａおよび６Ｂは交差点モデル３４の外部交差点モデル３６を示し、図６Ｃは交差点モデル３４の内部交差点モデル３８を示し、および図６Ｄは図６Ｃからの内部交差点モデルの係数マトリックスＦを示す。
【００６７】
例えば図４Ａに示されているような、道路地図１４の従来の表示においては、交差点１９は、２つより多い端縁１３と結合された接続点１１により示されてきた。交差点１９の車線に正確な描写および／またはモデル化に対しては、交差点面３７および／または通行可能面３７ないしは交差点面３７に関する幾何学的情報のみならず、入ったり出たりする車線２３の結合および交差点面３７上のその車道に関する位相幾何学的情報もまた必要とされる。このために、車道に正確な道路地図１４は、はじめに、少なくとも１つの交差点セグメント１９ａに区分化されおよび／または交差点セグメント１９ａは車道に正確な道路地図１４内において識別される。交差点セグメント１９ａは、次に、以下に詳細に説明されているように、内部交差点モデル３８および外部交差点モデル３６にモデル化される。
【００６８】
以下においてξｃによってもまた示されている交差点モデル３４は、２つの異なる個別モデルから構成されている。図６Ａおよび６Ｂにおいて、以下においてξｃ，ｏによってもまた示されている外部交差点モデル３６が示されている。初期化のために、車道に正確な道路地図１４の接続点１１が調査されかつ結合された端縁１３により交差点交点３５が識別される。車道に正確な道路地図１４内の大きな交差点１９は複数の接続点１１により表わされていてもよいので、場合により距離値ｄｃｒにより複数の接続点１１がまとめられてもよい。外部交差点モデル３６は関係する接続点１１の中心に作成されてもよい。識別された交差点交点３５により、いかに多くの道路１７が交差点１９と結合されているかの情報が直接取出し可能である。各道路１７に対して、交差点アームＡ１−Ａ４が作成される。各交差点アームＡ１−Ａ４は、この交差点アームＡ１−Ａ４に関して中心から交差点面３７の開始までの距離を表わす距離パラメータｄと、および基準方向、例えば東方向に対して回転角を定義する角度パラメータａとを備えている。これらの両方のパラメータｄ、ａにより、各交差点アームＡ１−Ａ４に対して、道路１７から交差点面３７内への移行点が決定されている。
【００６９】
以下においてξｃ，ｉによってもまた示されている内部交差点モデル３８が、図６Ｃおよび６Ｄに示されている。内部交差点モデル３８は車線２３の結合を表わす。各交差点アームＡ１−Ａ４は、この場合、道路モデル２８の一般的道路ブロック３２のような同一情報を備え、これにより、結合された道路１７の形状が決定されている。入ったり出たりする各々の車線２３の間に結合が存在していてもよく、そのコースは三次のエルミート多項式により表わすことが可能である。したがって、各結合は、交差点面３７を介してコースを設定可能なパラメータＣにより調節される。パラメータＣは、図６Ｄに示されているような係数マトリックスＦ内に記憶され、この場合、０の値は、結合が存在しないことを与える。外部車線コースの識別により、さらに、交差点面３７の限界が定義される。係数マトリックスＦは、この場合、各走行方向および各交差点アームＡ１−Ａ４に対して行および列を有してもよい。図を見やすくするために、図６Ｄにおいて、異なる走行方向は符号の異なる記号により示されている。さらに、図６Ｄにおいて、個々の交差点アームＡ１−Ａ４の車線２３は、連続する自然数により番号づけされている。
【００７０】
以下に、前図、特に図４Ａないし６Ｄに表わされた道路モデル２８、交差点モデル３２の詳細、並びに車線に正確な道路地図２２の本発明による作成方法が記載されている。
モデル２８、３４を初期化するために、車道に正確な道路地図１４が道路１７および交差点１９に分割される。各交差点１９上にｄｉｎｉｔ＝２５ｍのアーム距離を有する初期交差点モデル３４が作成され、この場合、接続された道路１７の数およびそれと共に交差点アームＡ１−Ａ４の角度パラメータａが道路地図１４から決定される。それに続いて、交差点１９間に道路モデル２８が発生され、この場合、グラフ内の道路はチェーン｛νｘ，・・・，νｙ｝により表わされる。車線に正確な道路モデル２８内において、各接続点１１上に結合ブロック３０が、およびそれらの間に道路ブロック３２が作成される。各道路１７は結合ブロック３０で開始しかつ終端し、結合ブロックは、場合により、隣接する道路ブロック３２と交差点接続の間の相違を補正可能である。各道路１７は、走行方向ごとにそれぞれ１つの車線２３を有する二車線として初期化される。ａ  道路モデル２８および  ｂ  交差点モデル３４の全体は、以下において、
【００７１】
【数４】
2020524295.tif 000006
【００７２】
として示される。
初期化モデル２８、３４、Φは、全体モデルの実際の形状を示す。これらのモデルのパラメータは、道路ブロック３２、結合ブロック３０、内部交差点モデル３６および外部交差点モデル３８の前記特性ないしはパラメータである。これらは、ＲＪＭＣＭＣ法を使用して変化されるべきであり、したがって、以下に、可能な変更操作および対応する移行の本質が説明される。全てのモデル２８、３０、３２、３４、３６、３８に対して、一方で、存在するパラメータの値のみを調節する変更操作が、他方で、モデル２８、３０、３２、３４、３６、３８の寸法を変更する変更操作が存在する。
【００７３】
図７Ａないし７Ｅはそれぞれ、本発明の一実施例による変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０を示す。特に、図７Ａの左側は、結合ブロック３０を道路ブロック３２内に挿入するための挿入操作４０、並びに挿入操作４０に対する逆の変更操作４１としての、２つの道路ブロック３２および１つの結合ブロック３０を１つの道路ブロック３２に混成するための混成操作４１を示す。さらに、図７Ａの右側は、道路１７の縦方向伸長をパラメータ化するためにパラメータ化値を適合させるための適合操作４２を示す。図７Ｂは、車線２３を付加するための付加操作４３および車線２３を除去するための除去操作４４を示す。さらに、図７Ｃは、対向走行方向の車線２３間の間隔Ｇを適合させるための間隔適合操作４６を示す。図７Ｄは、車線２３の幅Ｗを適合させるための幅適合操作４８を示し、および図７Ｅは道路１７の曲率Ｃを適合させるための曲率適合操作５０を示す。
【００７４】
道路モデル２８に関して、変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０は、さらに２つのクラスに分割される。図７Ａに示されているような付加操作４０、混成操作４１および適合操作４２はブロック面上で道路モデル２８を変更させ、すなわち、個々の特性は変更されないで、道路ブロック３２および結合ブロック３０の数並びにその空間的広がりのみが変更される。付加操作４３の場合、存在する道路ブロック３２は２つの道路ブロック３２および１つの結合ブロック３０に分割される。除去操作４４は、それに対応して、このような状況を結合し、および付加操作４３と共に、拡張された詳細なバランス状態が満たされるようにその選択確率が選択可能なような可逆対を形成する。適合操作４２の場合、道路ブロック３２および／または結合ブロック３０の境界は、道路モデル２８のパラメータ化に関して変更される。付加操作４３、除去操作４４、間隔適合操作４６、幅適合操作４８および曲率適合操作５０は、道路ブロック３２の特性ないしはパラメータ値を変更させる。結合ブロック３０のパラメータ値は、能動的ではなく、受動的にのみ変更可能である。これは、そのパラメータを隣接道路ブロック３２に適合させる。車線２３を付加させるための付加操作４３および除去操作４４は、この場合、同様に可逆対を形成し、一方、３つの調節操作４２、４６、５０は、パラメータの値のみを変化させる。
【００７５】
道路モデル２８および／または交差点モデル３４のパラメータのランダム変化において変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０のいずれをも優先させないために、ないしは変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０の各々を同一確率で選択するために、全ての変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０の選択確率ω４０、ω４１、ω４２、ω４３、ω４４、ω４６、ω４８、ω５０は同一と仮定される。
【００７６】
【数５】
2020524295.tif 000007
【００７７】
この場合、
【００７８】
【数６】
2020524295.tif 000008
【００７９】
以下において、個々の変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０がより詳細に考察される。
図７Ａの上の図から図７Ａの左側の図への移行は挿入操作４０により行われる。分割された道路ブロック３２の縦方向伸長βｓは、道路モデルξｓのパラメータ化Ｐを介して、パラメータ化された長さｐｌ＝ｐｅ−ｐｓを有する値（ｐｓ，ｐｅ）∈Ｐにより定義されている。分割するために、この長さに２つの新しい値ｕ１，ｕ２∈［０，ｐｌ］が必要とされ、ここで、ｕ１＜ｕ２である。
【００８０】
【数７】
2020524295.tif 000009
【００８１】
ここで、
【００８２】
【数８】
2020524295.tif 000010
【００８３】
【数９】
2020524295.tif 000011
【００８４】
受入確率は次のように決定される。
【００８５】
【数１０】
2020524295.tif 000012
【００８６】
変換のヤコビマトリックスは次のようになり、
【００８７】
【数１１】
2020524295.tif 000013
【００８８】
マトリックスは三角形状を有するので、１の行列式を有する。
混成操作４１は、逆の場合とみなすことができる。道路ブロック３２、結合ブロック３０、道路ブロック３２の状況は集約され、この場合、変換のために、新しい部分は必要とされずに計算される。状況は、道路ブロック２８のパラメータ化Ｐにおいて、順序｛ｐａ，ｐｂ，ｐｃ，ｐｄ｝により定義される。受入確率は次のようになる。
【００８９】
【数１２】
2020524295.tif 000014
【００９０】
ここで、
【００９１】
【数１３】
2020524295.tif 000015
【００９２】
適合操作４２は、図７Ａの上の図と図７Ａの右側の図の間の移行として、道路ブロック３２の両方のパラメータ化値の１つの変更を表わす。パラメータは、この場合、最大で道路ブロック３２のパラメータ化長さｐｌの半分だけ変更されてもよい。運動方向を優先させないために、探索関数はランダム運動として実現される。
【００９３】
【数１４】
2020524295.tif 000016
【００９４】
図７Ｂに示されているように、新しい車線を付加操作４３により付加するために、道路モデル２８は車線２３の新しい車線幅だけ補足される。新しい車線幅は正規分布から引き出され、その期待値および分散は道路構造基準値から与えられる。これらは、シナリオの状況ないしは道路１７のタイプにおいて決定されてもよい。変換に対して、次式が成立する。
【００９５】
【数１５】
2020524295.tif 000017
【００９６】
【数１６】
2020524295.tif 000018
【００９７】
ヤコビマトリックスの行列式は１でありかつ受入確率は次式で与えられる。
【００９８】
【数１７】
2020524295.tif 000019
【００９９】
逆の除去操作４４に対する受入確率はそれに対応して計算され、この場合、成分ｕは除去される車線２３の車線幅である。
【０１００】
【数１８】
2020524295.tif 000020
【０１０１】
図７Ｃ、７Ｄ、７Ｅに示された３つの変更操作４６、４８、５０は、道路モデル２８および／または交差点モデルの存在するパラメータ値を変更させる。したがって、対応する探索関数は一様分布として実現される。
【０１０２】
【数１９】
2020524295.tif 000021
【０１０３】
【数２０】
2020524295.tif 000022
【０１０４】
【数２１】
2020524295.tif 000023
【０１０５】
交差点モデル３４は内部交差点モデル３６および外部交差点モデル３８からなるので、各部分モデル３６、３８に対して種々の変更操作が存在する。図６Ａおよび６Ｂに示されているように、距離ｄおよび角度ａの２つのパラメータは外部交差点モデル３６の形状に影響を与える。交差点アームＡ１−Ａ４の数は既に初期化過程において道路地図１４から抽出されかつもはや変更されない。これにより、両方のパラメータｄ、ａを変更するが、外部交差点モデル３６の寸法は変更しない２つの変更操作が定義される。言い換えると、外部交差点モデルは、距離パラメータ変更操作および角度パラメータ変更操作を備えていてもよい。したがって、探索関数は一様分布として変換される。
【０１０６】
【数２２】
2020524295.tif 000024
【０１０７】
【数２３】
2020524295.tif 000025
【０１０８】
内部交差点モデル３８内において、各交差点アームＡ１−Ａ４は、道路ブロック３２と同一特性を有する接続断面を備えている。各交差点アームＡ１−Ａ４に結合ブロック３０が接続されているので、結合ブロックは、道路ブロック３２の変更に応答するのと同様に正確に交差点アームＡ１−Ａ４の変更に応答する。したがって、接続特性を変化させるための変更操作は、道路ブロック３２の既に定義された変更操作と同一である。言い換えると、内部交差点モデル３８は、上記の変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０を備えている。図６Ｄからの係数マトリックスＦの調節はＲＪＭＣＭＣ操作によって行われない。
【０１０９】
図８Ａおよび８Ｂはそれぞれ、本発明の一実施例による評価計測値の使用を説明する。
評価に対して、一方で、道路モデル２８および／または交差点モデル３４と軌道データ２７の間の一致に関する尺度が第１項πｌｄ内で、他方で、モデル２８、３４に関する予備知識は第２項πｌｐ内で考慮される。以下に、これらの尺度が説明される。
【０１１０】
第１ステップにおいて、車両軌道２７が車線２３上に描写される。このために、はじめに、各道路セグメント２６および各交差点１９の各中心線がグラフ内に通され、この場合、中心線は、接続点１１および端縁１３により小さいステップで分割される。各グラフは、それに続いて、ダグラス・ポーカー・アルゴリズムにより最小数の接続点１１に最適化される。それに続いて、このグラフは、全体表示Ｇに融合される。
【０１１１】
【数２４】
2020524295.tif 000026
【０１１２】
次のステップにおいて、軌道２７に対して、隠れた状態として発生されたグラフＧの端縁１３を有しかつ放出された観察として軌道点を有する、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）が発生される。ＨＭＭはビタビ・アルゴリズムにより解かれかつ各測定点の車線２３への確率的割当を与える。
【０１１３】
【数２５】
2020524295.tif 000027
【０１１４】
評価尺度として、図８Ａに示すような軌道と車線の間のユークリッド間隔γｄ、並びに図８Ｂに示すような包囲された走行角γαが評価される。さらに、通行における最小数に対する限界値が導入される。γｆは、通行が少なすぎる車線は確実ではないとして等級分けされかつ構成が拒否されるように働くジャンプ関数を表わす。一般的に、関数の定義は通行における全体数に依存し、および場合により、正常数として特定の値が評価されかつ減価のために偏差が導入されるように形成されてもよい。したがって、評価計測値の第１項は次のように与えられている。
【０１１５】
【数２６】
2020524295.tif 000028
【０１１６】
【数２７】
2020524295.tif 000029
【０１１７】
通行を考慮するためのジャンプ関数は、この場合、次のように定義され、
【０１１８】
【数２８】
2020524295.tif 000030
【０１１９】
この場合、Ｌ（ξ）はモデルの車線を、
【０１２０】
【数２９】
2020524295.tif 000031
【０１２１】
はｘ番目の車線上に描写された軌道の数を、およびηは通行において達成された最小通行数を表わす。
πｌｐ内に、車線に正確なモデル２８、３４に関する予備知識が考慮される。道路セグメントおよび交差点１９を現実的に保持するために、特性の展開を調節する調節項が導入される。この場合、車線の幅およびブロックの長さが調節される。
【０１２２】
【数３０】
2020524295.tif 000032
【０１２３】
車線幅ｗに関して正規分布が仮定され、そのパラメータはシナリオの状況において選択される。種々のシナリオに対する特性変数は、道路構造の種々の指針から取り入れられてもよい。
【０１２４】
【数３１】
2020524295.tif 000033
【０１２５】
この方法において、きわめて短い道路セグメント２６の並びにより、過剰適合が発生するであろう。これを防止するために、道路セグメントに対する最小長さが導入され、最小長さは、ジャンプ関数による調節によって実現される。
【０１２６】
【数３２】
2020524295.tif 000034
【０１２７】
全ての道路セグメント２８および交差点モデル３４が初期化された後に、方法は、定義されたＲＪＭＣＭＣ変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０により変化可能である。このために、目的関数
【０１２８】
【数３３】
2020524295.tif 000035
【０１２９】
が決定され、目的関数は、πｌｄにおける軌道データ２７とモデル２８、３４の間の一致のみならず、πｌｐにおいて回避されかつ強化されるモデル２８、３４の展開に関して存在する予備知識もまた決定し、この場合、δ∈［０；１］は、データ知識とモデル知識の間の比率を決定する。
【０１３０】
本発明による方法を実行するための対応アルゴリズムは、準備過程および主過程に分割されていてもよい。準備過程において、例えば全ての変更操作４０、４１、４２、４３、４４、４６、４８、５０は使用可能ではなく、道路モデル２８ないしは交差点モデル３４の間隔適合操作４６のみが使用可能である。この手段により処理された問題点は、大きな構造的分離を有する道路において発生する。操作の平等選択と、および構造的分離のない初期モデルとにおいて、方法は、複数の車線を有するモデルを急速に作成することがある。それに続いて、過剰な車線２３を構造的分離と交換するために複数回の反復が使用される。準備過程により、きわめて少ない反復において、より良好な分離の初期評価が達成可能である。
【０１３１】
さらに、いわゆるシミュレーテド・アニーリング法が使用されてもよく、その目的は、上記の目的関数を経過時間の関数として調節することであり、
【０１３２】
【数３４】
2020524295.tif 000036
【０１３３】
この場合、各セルに対する関数
【０１３４】
【数３５】
2020524295.tif 000037
【０１３５】
は冷却関数を示し、ここで
【０１３６】
【数３６】
2020524295.tif 000038
が成立する。これは、マルコフ連鎖の発生が、目的関数の、よりよく評価された領域上に集中可能なように働く。実際に、これは、時間の経過と共に評価を悪化させる変更操作は、ほとんど受け入れられないことを意味する。冷却関数の値は、提案された変更操作が拒否されたとき直ちに低下する。冷却関数は、この場合、指数的に低下する関数であり、
【０１３７】
【数３７】
2020524295.tif 000039
【０１３８】
この場合、パラメータλは、温度
【０１３９】
【数３８】
2020524295.tif 000040
【０１４０】
を達成させるために、所定数のステップｓが必要とされるように選択される。このために、関数は、ステップ数の関数として計算規定に移行される。
【０１４１】
【数３９】
2020524295.tif 000041
【０１４２】
それに補足して、「含んで」は他の要素を除外せずかつ「１つの」は複数を除外しないことを指摘しておく。さらに、上記実施例のいずれかに参照として記載された特徴は、上記他の実施例の他の特徴と組み合わされて使用されてもよいことを指摘しておく。請求項内の引用項は制限とはみなされない。
【符号の説明】
【０１４３】
１０  データ処理装置
１１  接続点
１２  データメモリ
１３  端縁
１４  車道に正確な道路地図、セルグラフ、道路に正確なグラフ
１５  インタフェース
１６  軌道データ記録
１７  道路
１８  プロセッサ
１９  交差点
１９ａ  交差点セグメント
２０  操作要素
２１  表示要素
２２  車線に正確な道路地図
２３  車線
２４ａ−ｃ  セグメント、交通シナリオ、交通状況、セル、セルグラフ
２５  セル端縁
２６  道路セグメント
２７  軌道データ、軌道、車両軌道
２８  道路モデル
３０  結合ブロック
３２  道路ブロック
３４  交差点モデル
３５  交差点交点
３６  外部交差点モデル、部分モデル
３７  交差点面、通行可能面
３８  内部交差点モデル、部分モデル
４０  挿入操作、変更操作
４１  混成操作、変更操作
４２  適合操作、変更操作、調節操作
４３  付加操作、変更操作
４４  除去操作、変更操作
４６  間隔適合操作、変更操作、調節操作
４８  幅適合操作、変更操作
５０  曲率適合操作、変更操作、調節操作
ａ  角度パラメータ
Ａ１−Ａ４  交差点アーム
ｄ  距離パラメータ
Ｆ  係数パラメータ、係数マトリックス
ＲＧＬ、ＲＧＲ  幾何学的パラメータマトリックス
ＲＴＬ、ＲＴＲ  位相幾何学的パラメータマトリックス
【図１】
2020524295.tif 000042
【図２】
2020524295.tif 000043
【図３Ａ】
2020524295.tif 000044
【図３Ｂ】
2020524295.tif 000045
【図３Ｃ】
2020524295.tif 000046
【図３Ｄ】
2020524295.tif 000047
【図４Ａ】
2020524295.tif 000048
【図４Ｂ】
2020524295.tif 000049
【図４Ｃ】
2020524295.tif 000050
【図５Ａ】
2020524295.tif 000051
【図５Ｂ】
2020524295.tif 000052
【図５Ｃ】
2020524295.tif 000053
【図６Ａ】
2020524295.tif 000054
【図６Ｂ】
2020524295.tif 000055
【図６Ｃ】
2020524295.tif 000056
【図６Ｄ】
2020524295.tif 000057
【図７Ａ】
2020524295.tif 000058
【図７Ｂ】
2020524295.tif 000059
【図７Ｃ】
2020524295.tif 000060
【図７Ｄ】
2020524295.tif 000061
【図７Ｅ】
2020524295.tif 000062
【図８Ａ】
2020524295.tif 000063
【図８Ｂ】
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【国際調査報告】
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