特開 2024-68010 生成プログラムおよび生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024068010

(43)【公開日】2024-05-17

(54)【発明の名称】生成プログラムおよび生成方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 11/60 20060101AFI20240510BHJP

   G06T 17/10 20060101ALI20240510BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20240510BHJP

   G09B 29/00 20060101ALI20240510BHJP

【ＦＩ】

G06T11/60 300

G06T17/10

G08G1/00 A

G09B29/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022178490

(22)【出願日】2022-11-07

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】畠中 耕平

【テーマコード（参考）】

2C032

5B050

5B080

5H181

【Ｆターム（参考）】

2C032HB05

2C032HC14

5B050AA07

5B050BA17

5B080AA13

5B080AA17

5B080DA01

5B080DA06

5H181AA01

5H181BB13

5H181CC03

5H181CC14

5H181EE02

5H181FF13

5H181FF33

5H181LL09

(57)【要約】

【課題】自動運転シミュレーションに適した点群地図データを生成すること。
【解決手段】情報処理装置１０１は、対象地域の３次元ポリゴンモデル１１０を含む空間を区切って分割した要素（格子状の点線枠１１１）のうち、対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群１３０を抽出する。情報処理装置１０１は、抽出した要素群１３０に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データ１４０を生成する。情報処理装置１０１は、要素群１３０のうち、経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、第１の点群データ１４０が表すいずれかの点を含む要素まで領域を拡張する。情報処理装置１０１は、第１の点群データ１４０が表す点群のうち、領域１５０内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データ１６０を出力する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、前記対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出し、
抽出した前記要素群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、
前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含む要素まで前記領域を拡張し、
前記第１の点群データが表す点群のうち、拡張した前記領域内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。

【請求項2】

前記抽出する処理は、
前記対象地域内の通行可能な経路を表す経路情報と、前記センサーの有効距離とに基づいて、前記センサーの有効範囲を特定し、
前記分割した要素のうち、特定した前記有効範囲内となる要素群を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。

【請求項3】

前記抽出する処理は、
前記経路を形成する線分ごとに、前記移動体における前記センサーの取り付け位置を示す座標情報に基づいて、前記線分を平行移動し、
平行移動後の前記線分と前記センサーの有効距離とに基づいて、前記センサーの有効範囲を特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の生成プログラム。

【請求項4】

前記センサーは、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）である、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の生成プログラム。

【請求項5】

対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、前記対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出し、
抽出した前記要素群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、
前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含む要素まで前記領域を拡張し、
前記第１の点群データが表す点群のうち、拡張した前記領域内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、生成プログラムおよび生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、自動運転技術の開発が急速に進んでいる。自動運転の実現には、自動運転技術の実証実験を行うことが望ましいが、公道を使った実証実験を行うことは難しい。この実証実験の難しさを回避するために、自動運転シミュレーションの開発が行われている。自動運転シミュレーションでは、車両の自己位置推定のために点群地図が用いられることがある。点群地図は、例えば、街の３Ｄ（ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）ポリゴンモデルを直接点群に変換することによって生成される。

【0003】

先行技術としては、外部アクターの検出および追跡のためのセンサー入力を受信し、センサー入力にオブジェクト追跡を適用して外部アクターを追跡することにより、一時間区間における外部アクターの観測されたトレースを決定するものがある。また、車両の位置を推定するための技術がある。また、第１移動体から自動運転の状況を示す状況情報を受信し、第１移動体が移動した場所の状態を示す状態情報の送信が可能な第２移動体へ状態情報の要求を送信する技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特表２０２２－５１６３８２号公報

【特許文献2】特開２０１９－２０７２１４号公報

【特許文献3】特開２０２１－１０６０４２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、自動運転シミュレーションにおける自己位置推定に用いられないような構造物までもが点群化された点群地図が生成されるという問題がある。例えば、点群地図に不要なデータが多く含まれると、点群地図の生成にかかる時間やシミュレーション時間の長期化を招くという問題がある。

【0006】

一つの側面では、本発明は、自動運転シミュレーションに適した点群地図データを生成することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、前記対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出し、抽出した前記要素群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含む要素まで前記領域を拡張し、前記第１の点群データが表す点群のうち、拡張した前記領域内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データを出力する、生成プログラムが提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、自動運転シミュレーションに適した点群地図データを生成することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態１にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、入力データの具体例を示す説明図である。

【図4】図４は、３Ｄポリゴンモデル３０１の具体例を示す説明図である。

【図5】図５は、通行可能な経路の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、レーンデータ３０２の具体例を示す説明図である。

【図7】図７は、センサー情報３０３の具体例を示す説明図である。

【図8】図８は、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。

【図9】図９は、線分の平行移動例を示す説明図である。

【図10】図１０は、センサーの有効範囲の一例を示す説明図である。

【図11A】図１１Ａは、領域の拡張例を示す説明図（その１）である。

【図11B】図１１Ｂは、領域の拡張例を示す説明図（その２）である。

【図11C】図１１Ｃは、領域の拡張例を示す説明図（その３）である。

【図12】図１２は、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、対象ボクセル抽出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、対象ボクセルテーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図15】図１５は、対象領域特定処理の具体的処理手順の一例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】

以下に図面を参照して、本発明にかかる生成プログラムおよび生成方法の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、自動運転シミュレータ向けの点群地図データを生成するコンピュータである。点群地図データとは、構造物や地形などを点群で表現した地図データである。構造物は、例えば、道路、建物、電柱、信号機、ポストなどを含む。

【0012】

自動運転シミュレーションでは、例えば、３Ｄポリゴンで表現された街において、車両のセンサーをシミュレートして、自動運転ソフトウェアにセンサー情報を送り、自動運転ソフトウェアが出力する制御情報を車両に反映させる。

【0013】

自動運転シミュレーションでは、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）により検知された点群を点群地図と照合することによって、車両の位置を推定する。ＬｉＤＡＲは、車両の周囲状況を点群として検知するセンサーである。したがって、都市計画の策定時など、全く新しい環境での自動運転シミュレータを構築する場合には、新たなシミュレーション用の点群地図を生成することになる。

【0014】

点群地図を生成する従来方法としては、例えば、街の３Ｄポリゴンモデルを直接点群に変換するものがある。しかしながら、従来方法では、全てのポリゴンの面に対して点を配置することによって、点群地図が生成される。このため、自動運転シミュレーションにおいて自己位置推定に用いられないような構造物までもが点群化されてしまう。

【0015】

例えば、近年は建築業界もＩＴ化が進んでおり、建築物やその周囲の環境を３Ｄモデリングしたデータは、ＢＩＭ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）データとして扱われている。これらのデータでは、建物の梁などセンサーで検知されない構造物もモデリングされる。

【0016】

このため、ＢＩＭデータを単純に点群に変換するだけでは、不要なデータが多く含まれてしまう。また、建物の形状のみを表すような単純なデータであっても、建物の地面との接地面を表す点群など、センサーで感知し得ない不要なデータが含まれる。

【0017】

また、高精度な３Ｄポリゴンモデルはデータ量が膨大であり、それらのデータを全て使って点群化の処理を行うと、点群地図の生成にかかる時間の長期化を招く。さらに、不要なデータを多く含むような点群地図を用いてシミュレーションが行われると、シミュレーション時間の長期化を招く。

【0018】

なお、他の従来方法として、シミュレーション上で車両を走行させて、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）によりログデータから点群地図を生成するものがある。しかしながら、この従来方法では、生成精度が悪く、広範囲に高精度な点群地図を生成するには、人手による修正などの手間がかかるという問題がある。

【0019】

そこで、本実施の形態では、自己位置推定に用いられないような不要なデータが除去された、自動運転シミュレーションに適した点群地図データを生成する生成方法について説明する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。

【0020】

（１）情報処理装置１０１は、対象地域の３次元ポリゴンモデル１１０を含む空間を区切って分割した要素（図１中、格子状の点線枠１１１）のうち、対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群１３０を抽出する。ここで、対象地域は、点群地図の生成対象となる地域である。地域は、例えば、市や区などに含まれる小区画である。

【0021】

３次元ポリゴンモデル１１０は、対象地域の構造物や地形などをポリゴンで表現したモデルデータである。ポリゴンは、３点以上の頂点をつないで形成される多角形データである。例えば、ポリゴンの集合によって立体的な曲面を表現することができる。要素は、例えば、ボクセル（立方体）である。ただし、要素は、立方体以外の立体形状（例えば、直方体など）であってもよい。

【0022】

３次元ポリゴンモデル１１０を含む空間は、例えば、３次元ポリゴンモデル１１０を囲うバウンディングボックス（最小のボックス）である。図１中、３次元ポリゴンモデル１１０を覆う格子状の点線枠１１１は、３次元ポリゴンモデル１１０を含む空間を区切って分割した要素を表す。

【0023】

移動体は、自動運転の対象となる物体である。移動体は、例えば、自動車、オートバイなどである。移動体は、無人航空機、空飛ぶ乗り物、船舶などであってもよい。移動体に搭載されるセンサーは、自己位置推定に用いられるセンサーである。センサーは、例えば、ＬｉＤＡＲである。センサーの有効範囲は、例えば、センサーの有効距離によって特定される。例えば、ＬｉＤＡＲの有効距離（周囲状況を計測可能な距離）は、２００ｍ程度である。

【0024】

対象地域内の通行可能な経路は、例えば、道路、空路、航路などである。対象地域内の通行可能な経路は、例えば、経路情報１２０から特定される。経路情報１２０は、対象地域内の通行可能な経路を表す情報である。経路情報１２０は、例えば、対象地域内の通行可能な経路上の点（ノード）と、その点間をつなぐ線分（リンク）の情報である。

【0025】

また、３次元ポリゴンモデル１１０の各ポリゴンには、属性（構造物、色、素材など）が付加されていてもよい。この場合、対象地域内の通行可能な経路は、例えば、移動体が自動車やオートバイなどの車両であれば、属性「道路」が付加されたポリゴンから特定されてもよい。

【0026】

（２）情報処理装置１０１は、抽出した要素群１３０に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データ１４０を生成する。ここで、ポリゴンを点群化するとは、頂点をつないで形成される多角形を、点の集まりによって表すことである。例えば、ポリゴンを、５ｍ×５ｍの四角形とする。この場合、ポリゴン内に１ｍ間隔で点を配置することによって点群化すると、ポリゴンは、３６点の点群によって表される。

【0027】

これにより、情報処理装置１０１は、対象地域内の通行可能な経路からセンサーの有効範囲内に存在する構造物や地形を点群によって表す第１の点群データ１４０を得ることができる。

【0028】

（３）情報処理装置１０１は、抽出した要素群１３０のうち、経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、第１の点群データ１４０が表すいずれかの点を含む要素まで領域を拡張する。起点となる要素は、例えば、領域拡張法（ｒｅｇｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）におけるシードに相当する。

【0029】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、要素群１３０から、経路情報１２０が表す経路上の点（ノード）を含む要素をシード（起点）として選択する。つぎに、情報処理装置１０１は、要素群１３０のうち、選択した要素に隣接する要素を選択する。選択した要素に隣接する要素は、例えば、選択した要素の上下方向、左右方向、前後方向の要素である。

【0030】

そして、情報処理装置１０１は、選択した要素を取り込んで領域を拡張する領域拡張を行う。ここで、情報処理装置１０１は、選択した要素に、第１の点群データ１４０が表すいずれの点も含まれない場合、要素群１３０のうち、当該要素に隣接する要素を選択して領域拡張を行う。一方、情報処理装置１０１は、選択した要素に、第１の点群データ１４０が表すいずれかの点が含まれる場合、領域拡張を終了する。

【0031】

これにより、情報処理装置１０１は、移動体が通過する可能性がある箇所をシードとして、構造物や地形の表面（おもてに露出した部分）にぶつかるまで領域拡張を行って、センサーに検知されないような部分を除外した領域を特定することができる。図１の例では、移動体が通過する可能性がある箇所をシードとして拡張した領域を「領域１５０」と表記する。

【0032】

（４）情報処理装置１０１は、第１の点群データ１４０が表す点群のうち、領域１５０内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データ１６０を生成する。そして、情報処理装置１０１は、生成した第２の点群データ１６０を出力する。第２の点群データ１６０は、対象地域の点群地図データに相当する。

【0033】

このように、実施の形態１にかかる情報処理装置１０１によれば、自動運転シミュレーションに適した点群地図データ（第２の点群データ１６０）を生成することができる。第２の点群データ１６０は、移動体に搭載されるセンサーに検知されないような部分が除去された点群データである。

【0034】

これにより、情報処理装置１０１は、例えば、３次元ポリゴンモデル１１０を単純に点群に変換する場合に比べて、点群地図データの生成にかかる時間を短縮したり、シミュレーション時間を短縮したりすることができる。また、情報処理装置１０１は、ポリゴンの面に対して点を配置した第２の点群データ１６０を生成することにより、高精度な点群地図データを生成することができる。

【0035】

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１について説明する。なお、実施の形態１で説明した箇所と同様の箇所については説明を省略する。

【0036】

以下の説明では、情報処理装置１０１を、ユーザが使用するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣなどに適用する場合を例に挙げて説明する。ただし、情報処理装置１０１は、ユーザが使用するＰＣなどからアクセス可能なサーバに適用されてもよい。ユーザは、例えば、点群地図データの作成者である。また、自動運転の対象となる移動体として、「車両」を例に挙げて説明する。車両は、例えば、自動車やオートバイなどである。

【0037】

まず、図２を用いて、情報処理装置１０１のハードウェア構成例について説明する。

【0038】

図２は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２において、情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、メモリ２０２と、ディスクドライブ２０３と、ディスク２０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０５と、ディスプレイ２０６と、入力装置２０７と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０８と、可搬型記録媒体２０９と、を有する。また、各構成部は、バス２００によってそれぞれ接続される。

【0039】

ここで、ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ２０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。メモリ２０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ２０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ２０１に実行させる。

【0040】

ディスクドライブ２０３は、ＣＰＵ２０１の制御に従ってディスク２０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク２０４は、ディスクドライブ２０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク２０４は、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどである。

【0041】

通信Ｉ／Ｆ２０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータに接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ２０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。通信Ｉ／Ｆ２０５は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

【0042】

ディスプレイ２０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ２０６は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。

【0043】

入力装置２０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置２０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

【0044】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０８は、ＣＰＵ２０１の制御に従って可搬型記録媒体２０９に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体２０９は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０８の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体２０９は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどである。

【0045】

なお、情報処理装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ２０３、ディスク２０４、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ２０８、可搬型記録媒体２０９を有していなくてもよい。また、情報処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、スキャナ、プリンタなどを有していてもよい。

【0046】

（入力データの具体例）
つぎに、図３を用いて、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１への入力データの具体例について説明する。

【0047】

図３は、入力データの具体例を示す説明図である。図３において、入力データ３００は、３Ｄポリゴンモデル３０１と、レーンデータ３０２と、センサー情報３０３とを含む。３Ｄポリゴンモデル３０１は、街のポリゴンデータであり、例えば、道路、建物、電柱、信号機、地形などをポリゴンによって表現したモデルデータである。街は、対象地域の一例であり、市や区などに含まれる小区画である。３Ｄポリゴンモデル３０１は、例えば、図１に示した対象地域の３次元ポリゴンモデル１１０に対応する。３Ｄポリゴンモデル３０１の具体例については、図４を用いて後述する。

【0048】

レーンデータ３０２は、車両が通行可能な経路を表す情報である。レーンデータ３０２は、例えば、図１に示した経路情報１２０に対応する。レーンデータ３０２の具体例については、図６を用いて後述する。センサー情報３０３は、車両に搭載されるセンサーに関する情報である。センサーは、例えば、ＬｉＤＡＲである。センサー情報３０３の具体例については、図７を用いて後述する。

【0049】

図４は、３Ｄポリゴンモデル３０１の具体例を示す説明図である。図４において、３Ｄポリゴンモデル３０１は、街の道路、建物、電柱、信号機、地面などをポリゴンによって表現したモデルデータである。各ポリゴンは、例えば、ポリゴンＩＤと、多角形の各頂点の座標とを含む。

【0050】

ポリゴンＩＤは、ポリゴンを一意に識別する識別子である。各頂点の座標は、街を模擬するデジタル空間上における座標位置（ｘ，ｙ，ｚ）である。また、各ポリゴンには、各ポリゴンの属性（構造物、色、素材など）を表す属性情報が付加されていてもよい。３Ｄポリゴンモデル３０１において、点線枠４００内の経路４１０は、車両が通行可能な経路の一例である。

【0051】

図５は、通行可能な経路の一例を示す説明図である。図５において、経路４１０は、図４に示した点線枠４００内の経路を拡大して示したものである。経路４１０は、例えば、車両が通行可能な経路であり、ノード（例えば、ノード５０１，５０２）と、ノード間をつなぐリンク（例えば、リンク５１０）によって表現されている。経路４１０は、レーンデータ３０２によって特定される。

【0052】

図６は、レーンデータ３０２の具体例を示す説明図である。図６において、レーンデータ３０２は、線分ＩＤ、始点および終点のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、線分情報（例えば、線分情報６００－１，６００－２）をレコードとして記憶する。

【0053】

ここで、線分ＩＤは、車両が通行可能な経路を形成する線分を一意に識別する識別子である。線分は、例えば、図５に示したリンク５１０に対応する。始点は、線分の始点の座標を示す。終点は、線分の終点の座標を示す。始点および終点の座標は、街（対象地域）を模擬するデジタル空間上における座標位置（ｘ，ｙ，ｚ）である。

【0054】

線分（経路）の方向は、始点から終点に向かう方向であり、車両の進行方向に対応する。始点および終点は、例えば、図５に示したノード５０１，５０２に対応する。例えば、線分情報６００－１は、線分Ｌ１の始点ｐ１および終点ｐ２を示す。

【0055】

図７は、センサー情報３０３の具体例を示す説明図である。図７において、センサー情報３０３は、パラメータａ，ｂ，ｃ，ｒを含む。パラメータａ，ｂ，ｃは、車両におけるセンサーの取り付け位置を示す。センサーの取り付け位置は、例えば、車両の後輪車軸中心を基準とした位置（ｘ，ｙ，ｚ）である。

【0056】

パラメータｒは、センサーの有効距離を示す。例えば、ＬｉＤＡＲの有効距離（周囲状況を計測可能な距離）は、２００ｍ程度である。また、車両に性能の異なる複数のセンサーが搭載される場合、パラメータｒは、複数のセンサーのうち最も有効距離が長いセンサーの有効距離を示す。

【0057】

（情報処理装置１０１の機能的構成例）
つぎに、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の機能的構成例について説明する。

【0058】

図８は、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図８において、情報処理装置１０１は、取得部８０１と、抽出部８０２と、第１の生成部８０３と、特定部８０４と、第２の生成部８０５と、出力部８０６と、を含む。取得部８０１～出力部８０６は制御部８００となる機能であり、具体的には、例えば、図２に示したメモリ２０２、ディスク２０４、可搬型記録媒体２０９などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ２０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置に記憶される。

【0059】

取得部８０１は、対象地域の３次元ポリゴンモデルを取得する。また、取得部８０１は、対象地域内の通行可能な経路を表す経路情報を取得する。経路は、例えば、一般道路、高速道路などである。また、取得部８０１は、センサー情報を取得する。センサー情報は、車両に搭載されるセンサーの有効範囲を特定可能な情報である。

【0060】

具体的には、例えば、取得部８０１は、図２に示した入力装置２０７を用いたユーザの操作入力により、図３に示した入力データ３００を取得する。また、取得部８０１は、他のコンピュータから受信することにより、入力データ３００を取得してもよい。入力データ３００に含まれる３Ｄポリゴンモデル３０１は、３次元ポリゴンモデルの一例である。入力データ３００に含まれるレーンデータ３０２は、経路情報の一例である。入力データ３００に含まれるセンサー情報３０３は、センサー情報の一例である。

【0061】

抽出部８０２は、取得された３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、対象地域内の通行可能な経路を通行する車両に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出する。具体的には、例えば、抽出部８０２は、取得された経路情報とセンサー情報とに基づいて、センサーの有効範囲を特定する。そして、抽出部８０２は、分割した要素のうち、特定した有効範囲内となる要素群を抽出する。

【0062】

より詳細に説明すると、例えば、抽出部８０２は、取得された入力データ３００に含まれる３Ｄポリゴンモデル３０１を覆うバウンディングボックスを作成する。つぎに、抽出部８０２は、作成したバウンディングボックスを区切って複数の要素に分割する。要素は、例えば、ボクセルである。ボクセルは、例えば、１辺が数十ｃｍ～数ｍの立方体である。

【0063】

つぎに、抽出部８０２は、取得された入力データ３００に含まれるレーンデータ３０２とセンサー情報３０３とに基づいて、対象地域内の通行可能な経路を通行する車両に搭載されるセンサーの有効範囲を特定する。センサーの有効範囲は、例えば、対象地域内の通行可能な経路と、センサーの有効距離とから特定される。

【0064】

なお、車両に搭載されるセンサーの有効範囲の特定例については、図９および図１０を用いて後述する。

【0065】

そして、抽出部８０２は、分割したボクセル（要素）のうち、特定した有効範囲内のボクセル群を抽出する。有効範囲内のボクセルは、例えば、少なくとも一部分が有効範囲内に含まれるボクセルである。また、有効範囲内のボクセルは、有効範囲内に全部分が含まれるボクセルであってもよい。

【0066】

以下の説明では、３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素を「ボクセル」と表記する場合がある。

【0067】

第１の生成部８０３は、抽出されたボクセル群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成する。具体的には、例えば、第１の生成部８０３は、３Ｄポリゴンモデル３０１から、抽出されたボクセル群に含まれるポリゴンを抽出する。そして、第１の生成部８０３は、抽出したポリゴンごとに、当該ポリゴン内に所定の間隔で点を配置することによって、第１の点群データを生成する。点間の間隔は、例えば、１０ｃｍ～３０ｃｍ程度である。

【0068】

特定部８０４は、対象領域を特定する。ここで、対象領域は、対象地域のうち点群地図の対象となる領域である。例えば、特定部８０４は、抽出されたボクセル群のうち、対象地域内の通行可能な経路の少なくとも一部を含むボクセルをシードとして、領域拡張を行うことにより、対象領域を特定する。

【0069】

具体的には、例えば、特定部８０４は、抽出されたボクセル群のうち、経路の少なくとも一部を含むボクセルを領域の起点として、当該ボクセルから隣接するボクセルを順次辿ることにより、生成された第１の点群データが表すいずれかの点を含むボクセルまで領域を拡張する。

【0070】

より詳細に説明すると、例えば、特定部８０４は、抽出されたボクセル群から、レーンデータ３０２が表す経路上の点（ノード）を含むボクセルをシードとして選択してもよい。つぎに、特定部８０４は、ボクセル群から、選択したシードに隣接するボクセルを選択する。

【0071】

ここで、隣接するボクセルは、例えば、選択したボクセルと面を共有する少なくともいずれかのボクセル（上下方向、左右方向、前後方向のボクセルなど）である。また、隣接するボクセルは、選択したボクセルと頂点または線を共有する少なくともいずれかのボクセルであってもよい。

【0072】

そして、特定部８０４は、選択したボクセルに、第１の点群データが表すいずれかの点が含まれるか否かを判断する。ここで、選択したボクセルにいずれの点も含まれない場合、特定部８０４は、選択したボクセルを取り込んで領域を拡張し、そのボクセルに隣接するボクセルをさらに選択して、同じ処理を繰り返す。一方、選択したボクセルにいずれかの点が含まれる場合、特定部８０４は、選択したボクセルを取り込んで領域を拡張した上で、領域拡張を終了する。

【0073】

なお、領域の拡張例については、図１１Ａ～図１１Ｃを用いて後述する。

【0074】

第２の生成部８０５は、特定された対象領域に含まれるポリゴンを点群化した第２の点群データを生成する。具体的には、例えば、第２の生成部８０５は、生成された第１の点群データが表す点群のうち、拡張された領域内のボクセルに含まれる点群を表す第２の点群データを生成する。より詳細に説明すると、例えば、第２の生成部８０５は、第１の点群データから、拡張された領域内のボクセルに含まれる点群のみを抽出することによって、第２の点群データを生成する。

【0075】

出力部８０６は、生成された第２の点群データを出力する。具体的には、例えば、出力部８０６は、対象地域の点群地図データとして、生成された第２の点群データを出力する。出力部８０６の出力形式としては、例えば、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置への記憶、通信Ｉ／Ｆ２０５による他のコンピュータへの送信、ディスプレイ２０６への表示、不図示のプリンタへの印刷出力などがある。

【0076】

なお、出力部８０６は、生成された第１の点群データを出力してもよい。第１の点群データには、センサーの有効範囲内であっても、経路上を走行する車両のセンサーに検知されない部分が含まれる場合がある。しかし、第１の点群データは、３次元ポリゴンモデルを単純に点群に変換したものに比べて、センサーの有効範囲外となる構造物や地形を表す点群が除外されている。このため、出力部８０６は、対象地域の点群地図データとして、生成された第１の点群データを出力してもよい。

【0077】

（センサーの有効範囲の特定例）
つぎに、図９および図１０を用いて、車両に搭載されるセンサーの有効範囲の特定例について説明する。ここでは、車両を「車両９０１」とし、車両に搭載されるセンサーを「センサー９０２」とする。車両９０１は、例えば、自動車である。センサー９０２は、例えば、ＬｉＤＡＲである。

【0078】

図９は、線分の平行移動例を示す説明図である。図９において、線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３は、対象地域内の通行可能な経路を形成する線分の一例である。線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３は、例えば、図６に示したようなレーンデータ３０２から特定される。

【0079】

例えば、抽出部８０２は、対象地域内の通行可能な経路を形成する線分（例えば、線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３）ごとに、車両９０１におけるセンサー９０２の取り付け位置を示す座標情報に基づいて、線分を平行移動する。センサー９０２の取り付け位置を示す座標情報は、例えば、図７に示すセンサー情報３０３に含まれるパラメータａ，ｂ，ｃである。

【0080】

パラメータａ，ｂ，ｃは、車両９０１の後輪車軸中心Ｏを基準とした座標位置である。具体的には、例えば、抽出部８０２は、線分Ｌ１の始点ｐ１および終点ｐ２を、ｘ軸方向に「ａ」、ｙ軸方向に「ｂ」、ｚ軸方向に「ｃ」それぞれ移動することにより、線分Ｌ１を平行移動する。

【0081】

これにより、抽出部８０２は、車両９０１におけるセンサー９０２の取り付け位置に合わせて線分Ｌ１を移動することができる。

【0082】

そして、抽出部８０２は、平行移動後の線分とセンサー９０２の有効距離とに基づいて、センサー９０２の有効範囲を特定してもよい。センサー９０２の有効距離は、例えば、センサー情報３０３に含まれるパラメータｒである。具体的には、例えば、抽出部８０２は、平行移動後の線分ごとに、当該線分を有効距離ｒ分伸ばした線分を中心とする、有効距離ｒを半径とする円柱領域を作成する。そして、抽出部８０２は、平行移動後の線分ごとに作成した円柱領域を、センサー９０２の有効範囲として特定する。

【0083】

ここで、図１０を用いて、平行移動後の線分Ｌ１を例に挙げて、センサー９０２の有効範囲について説明する。

【0084】

図１０は、センサーの有効範囲の一例を示す説明図である。図１０において、線分Ｌ１は、平行移動後の線分Ｌ１を示す。抽出部８０２は、例えば、線分Ｌ１を両方向に、センサー９０２の有効距離ｒ分伸ばした線分Ｌ１’を作成する。そして、抽出部８０２は、作成した線分Ｌ１’を中心とする、有効距離ｒを半径とする円柱領域１０００を作成する。

【0085】

これにより、抽出部８０２は、対象地域内の通行可能な経路を形成する線分Ｌ１を通行する車両９０１のセンサー９０２の有効範囲となる円柱領域１０００を特定することができる。円柱領域１０００は、対象地域（待ち）を模擬するデジタル空間上における領域として特定される。

【0086】

（領域の拡張例）
つぎに、図１１Ａ～図１１Ｃを用いて、領域の拡張例について説明する。

【0087】

図１１Ａ～図１１Ｃは、領域の拡張例を示す説明図である。図１１Ａにおいて、建物ポリゴン１１０１は、対象地域内（街）の建物を表すポリゴンである。地面ポリゴン１１０２は、対象地域内の地面を表すポリゴンである。経路１１０３は、対象地域内の通行可能な経路を表す。なお、図１１Ａ～図１１Ｃは、経路１１０３上を走行する車両を後方から見た図に相当する。

【0088】

点線枠１１１０は、車両のセンサーの有効範囲を示す。点線枠１１１０内の正方形は、センサーの有効範囲内のボクセル群を示す。また、点線枠１１１０内の点群（円の集合）は、センサーの有効範囲内のボクセル群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データに相当する。

【0089】

図１１Ａにおいて、特定部８０４は、点線枠１１１０内のボクセル群のうち、経路１１０３の少なくとも一部を含むボクセル１１１１をシードとして選択する。

【0090】

図１１Ｂにおいて、特定部８０４は、点線枠１１１０内のボクセル群から、選択したボクセル１１１１に隣接するボクセルを選択する。ここでは、ボクセル１１１１の左右方向のボクセル１１１２，１１１３と、ボクセル１１１１の上下方向のボクセル１１１４，１１１５とが選択される。図示は省略するが、ボクセル１１１１の前後方向のボクセルも選択される。

【0091】

ここで、ボクセル１１１５には、地面ポリゴン１１０２を点群化した点が含まれる。この場合、特定部８０４は、選択したボクセル１１１５を取り込んで領域を拡張した上で、ボクセル１１１５からの領域拡張を中止する。

【0092】

一方、ボクセル１１１２，１１１３，１１１４には、点群化したいずれの点も含まれない。この場合、特定部８０４は、各ボクセル１１１２，１１１３，１１１４を取り込んで領域を拡張し、さらに、各ボクセル１１１２，１１１３，１１１４に隣接するボクセルを選択する。

【0093】

図１１Ｃにおいて、点線枠１１１０内のボクセル群から、ボクセル１１１２に隣接するボクセル１１１６，１１１７，１１１８が選択されている。ここで、ボクセル１１１６には、建物ポリゴン１１０１を点群化した点が含まれる。この場合、特定部８０４は、ボクセル１１１６を取り込んで領域を拡張した上で、ボクセル１１１６からの領域拡張を中止する。

【0094】

また、ボクセル１１１８には、地面ポリゴン１１０２を点群化した点が含まれる。この場合、特定部８０４は、ボクセル１１１８を取り込んで領域を拡張した上で、ボクセル１１１８からの領域拡張を中止する。一方、ボクセル１１１７には、点群化したいずれの点も含まれない。この場合、特定部８０４は、ボクセル１１１７を取り込んで領域を拡張し、さらに、ボクセル１１１７に隣接するボクセルを選択する。

【0095】

このように、特定部８０４は、車両が通過する可能性がある箇所（ボクセル１１１１）をシードとして、建物や地面にぶつかるまで領域拡張を行って、センサーに検知されないような部分を除外した領域を特定することができる。例えば、特定部８０４は、点線円１１２０内の点群のように、建物の陰になっている点群を除去することができる。

【0096】

（情報処理装置１０１の生成処理手順）
つぎに、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の生成処理手順について説明する。

【0097】

図１２は、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、図３に示したような入力データ３００を取得する（ステップＳ１２０１）。入力データ３００は、３Ｄポリゴンモデル３０１と、レーンデータ３０２と、センサー情報３０３とを含む。

【0098】

つぎに、情報処理装置１０１は、取得した入力データ３００に含まれる３Ｄポリゴンモデル３０１を覆うバウンディングボックスを作成する（ステップＳ１２０２）。そして、情報処理装置１０１は、作成したバウンディングボックスを区切って複数のボクセルに分割する（ステップＳ１２０３）。

【0099】

つぎに、情報処理装置１０１は、取得した入力データ３００に含まれるレーンデータ３０２とセンサー情報３０３とに基づいて、分割した複数のボクセルから対象ボクセルを抽出する対象ボクセル抽出処理を実行する（ステップＳ１２０４）。対象ボクセルは、対象地域内の通行可能な経路を通行する車両に搭載されるセンサーの有効範囲内となるボクセル群である。対象ボクセル抽出処理の具体的な処理手順については、図１３を用いて後述する。

【0100】

そして、情報処理装置１０１は、３Ｄポリゴンモデル３０１から、抽出した対象ボクセルに含まれるポリゴンを抽出する（ステップＳ１２０５）。つぎに、情報処理装置１０１は、抽出したポリゴンを点群化した第１の点群データを生成する（ステップＳ１２０６）。

【0101】

そして、情報処理装置１０１は、対象領域特定処理を実行する（ステップＳ１２０７）。対象領域特定処理は、対象地域のうち点群地図の対象となる領域を特定する処理である。対象領域特定処理の具体的な処理手順については、図１５を用いて後述する。

【0102】

つぎに、情報処理装置１０１は、生成した１の点群データが表す点群のうち、特定した対象領域に含まれるポリゴンを点群化した第２の点群データを生成する（ステップＳ１２０８）。そして、情報処理装置１０１は、生成した第２の点群データを、対象地域の点群地図データとして出力して（ステップＳ１２０９）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0103】

これにより、情報処理装置１０１は、自動運転シミュレータ向けの点群地図データを生成することができる。

【0104】

つぎに、図１３を用いて、図１２に示したステップＳ１２０４の対象ボクセル抽出処理の具体的な処理手順について説明する。

【0105】

図１３は、対象ボクセル抽出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、レーンデータ３０２が表す経路を形成する線分のうち選択されていない未選択の線分を選択する（ステップＳ１３０１）。

【0106】

つぎに、情報処理装置１０１は、センサー情報３０３に含まれるパラメータａ，ｂ，ｃに基づいて、選択した線分を平行移動する（ステップＳ１３０２）。そして、情報処理装置１０１は、平行移動後の線分を、センサー情報３０３に含まれるパラメータｒ分伸ばした線分を中心とする、パラメータｒを半径とする円柱領域を作成する（ステップＳ１３０３）。

【0107】

つぎに、情報処理装置１０１は、図１２に示したステップＳ１２０３において分割した複数のボクセルから、作成した円柱領域に含まれるボクセルを抽出する（ステップＳ１３０４）。なお、円柱領域に含まれるボクセルとは、例えば、円柱領域に全部が含まれるボクセルであってもよく、また、円柱領域に一部または全部が含まれるボクセルであってもよい。

【0108】

抽出されたボクセルの情報は、例えば、図１４に示すような対象ボクセルテーブル１４００に記憶される。対象ボクセルテーブル１４００は、例えば、メモリ２０２、ディスク２０４などの記憶装置により実現される。

【0109】

図１４は、対象ボクセルテーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、対象ボクセルテーブル１４００は、ボクセルＩＤおよび領域フラグのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、対象ボクセル情報（例えば、対象ボクセル情報１４００－１，１４００－２）をレコードとして記憶する。

【0110】

ここで、ボクセルＩＤは、ボクセルを一意に識別する識別子である。領域フラグは、対象領域にボクセルが含まれるか否かを示す。領域フラグ「０」は、対象領域に含まれないことを示す。領域フラグ「１」は、対象領域に含まれることを示す。領域フラグは、初期状態では「０」である。

【0111】

例えば、図１３に示したステップＳ１３０４において、ボクセルＩＤ「Ｂ１０」のボクセルが抽出されると、対象ボクセル情報１４００－１が対象ボクセルテーブル１４００に新たなレコードとして記憶される。ただし、この時点では、領域フラグは「０」である。

【0112】

図１３の説明に戻り、情報処理装置１０１は、レーンデータ３０２が表す経路を形成する線分のうち選択されていない未選択の線分があるか否かを判断する（ステップＳ１３０５）。ここで、未選択の線分がある場合（ステップＳ１３０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１３０１に戻る。

【0113】

一方、未選択の線分がない場合（ステップＳ１３０５：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、対象ボクセル抽出処理を呼び出したステップに戻る。

【0114】

これにより、情報処理装置１０１は、対象地域内の通行可能な経路を通行する車両に搭載されるセンサーの有効範囲内となるボクセル群を抽出することができる。なお、ステップＳ１３０４において円柱領域に含まれるボクセルを判断するにあたり、対象ボクセルテーブル１４００に登録済みのボクセルは除外する。これにより、情報処理装置１０１は、同一のボクセルについての重複処理を防いで負荷を軽減することができる。

【0115】

つぎに、図１５を用いて、図１２に示したステップＳ１２０７の対象領域特定処理の具体的な処理手順について説明する。

【0116】

図１５は、対象領域特定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、図１４に示した対象ボクセルテーブル１４００を参照して、対象ボクセルのうち、対象地域内の通行可能な経路の少なくとも一部を含むボクセルであって選択されていない未選択のボクセルを選択する（ステップＳ１５０１）。

【0117】

そして、情報処理装置１０１は、選択したボクセルをシードとする（ステップＳ１５０２）。この際、情報処理装置１０１は、シードとして選択したボクセルのボクセルＩＤに対応する対象ボクセルテーブル１４００内の対象ボクセル情報の領域フラグに「１」を設定する。例えば、ボクセルＩＤ「Ｂ１０」のボクセルがシードとして選択された場合、対象ボクセル情報１４００－１の領域フラグに「１」が設定される。

【0118】

つぎに、情報処理装置１０１は、対象ボクセルのうち、シードから隣接するボクセルを順次辿ることにより領域拡張を行う（ステップＳ１５０３）。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、対象ボクセルから、シードに隣接するボクセルを選択する。情報処理装置１０１は、選択したボクセルに第１の点群データが表すいずれの点も含まれない場合、選択したボクセルを領域に取り込んで、さらに、当該ボクセルに隣接するボクセルを対象ボクセルから選択する。一方、選択したボクセルに第１の点群データが表すいずれかの点が含まれる場合、情報処理装置１０１は、選択したボクセルを領域に取り込んだ上で領域拡張を終了する。また、情報処理装置１０１は、選択したボクセルのボクセルＩＤに対応する対象ボクセルテーブル１４００内の対象ボクセル情報の領域フラグに「１」を設定する。例えば、ボクセルＩＤ「Ｂ１１」のボクセルが選択された場合、対象ボクセル情報１４００－２の領域フラグに「１」が設定される。なお、情報処理装置１０１は、隣接するボクセルを選択するにあたり、領域フラグが「１」のボクセルは除外する。これにより、情報処理装置１０１は、同一のボクセルについての重複処理を防いで負荷を軽減することができる。

【0119】

そして、情報処理装置１０１は、対象ボクセルテーブル１４００を参照して、対象ボクセルのうち、対象地域内の通行可能な経路の少なくとも一部を含むボクセルであって選択されていない未選択のボクセルがあるか否かを判断する（ステップＳ１５０４）。

【0120】

ここで、未選択のボクセルがある場合（ステップＳ１５０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１５０１に戻る。一方、未選択のボクセルがない場合（ステップＳ１５０４：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、対象領域特定処理を呼び出したステップに戻る。

【0121】

これにより、情報処理装置１０１は、対象地域のうち点群地図の対象となる領域を特定することができる。対象領域は、例えば、対象ボクセルテーブル１４００内の領域フラグが「１」のボクセルの集合である。

【0122】

なお、ステップＳ１５０１においてボクセルを選択するにあたり、情報処理装置１０１は、例えば、図１３に示したステップＳ１３０２において平行移動した線分の一部または全部を含むボクセルを選択してもよい。

【0123】

以上説明したように、実施の形態２にかかる情報処理装置１０１によれば、対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割したボクセルのうち、対象地域内の通行可能な経路を通行する車両に搭載されるセンサーの有効範囲内となるボクセル群を抽出することができる。センサーは、例えば、ＬｉＤＡＲである。また、情報処理装置１０１によれば、抽出したボクセル群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、ボクセル群のうち、経路の少なくとも一部を含むボクセルを領域の起点として、当該ボクセルから隣接するボクセルを順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含むボクセルまで領域を拡張することができる。そして、情報処理装置１０１は、生成した第１の点群データが表す点群のうち、拡張した領域内のボクセルに含まれる点群を表す第２の点群データを出力することができる。

【0124】

これにより、情報処理装置１０１は、自己位置推定に用いられないような不要なデータ（点群）を除去した、自動運転シミュレーションに適した点群地図データを生成することができる。このため、情報処理装置１０１は、例えば、３次元ポリゴンモデル（例えば、ＢＩＭデータ）を単純に点群に変換する場合に比べて、点群地図データの生成にかかる時間を短縮したり、シミュレーション時間を短縮したりすることができる。

【0125】

また、情報処理装置１０１によれば、対象地域内の通行可能な経路を表す経路情報と、センサーの有効距離（例えば、パラメータｒ）とに基づいて、センサーの有効範囲を特定し、分割したボクセルのうち、特定した有効範囲内となるボクセル群を抽出することができる。

【0126】

これにより、情報処理装置１０１は、対象地域内の通行可能な経路を指定することができる。また、情報処理装置１０１は、センサーの有効距離を考慮して、指定された経路を車両が通行するときにセンサーの有効範囲内となるボクセル群を精度よく抽出することができる。

【0127】

また、情報処理装置１０１によれば、経路を形成する線分ごとに、車両におけるセンサーの取り付け位置を示す座標情報（例えば、パラメータａ，ｂ，ｃ）に基づいて、線分を平行移動し、平行移動後の線分とセンサーの有効距離とに基づいて、センサーの有効範囲を特定することができる。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、平行移動後の線分ごとに、当該線分を両方向に有効距離分伸ばした線分を中心とする当該有効距離を半径とする円柱領域を作成し、平行移動後の線分ごとに作成した円柱領域を、センサーの有効範囲として特定する。

【0128】

これにより、情報処理装置１０１は、対象地域内の通行可能な経路を形成する線分を、車両におけるセンサーの取り付け位置に合わせて移動して、センサーの有効範囲を精度よく特定することができる。

【0129】

また、情報処理装置１０１によれば、ボクセル群のうち、経路の少なくとも一部を含むボクセルをシードとして、当該ボクセルに隣接する要素を選択し、選択したボクセルを取り込んで領域を拡張する領域拡張を行うことができる。そして、情報処理装置１０１によれば、選択したボクセルに第１の点群データが表すいずれの点も含まれない場合、ボクセル群のうち、当該ボクセルに隣接するボクセルをさらに選択して領域拡張を行い、選択したボクセルに第１の点群データが表すいずれかの点が含まれる場合、領域拡張を終了することができる。

【0130】

これにより、情報処理装置１０１は、領域拡張法を利用して、構造物の陰になってセンサーに検知されないような点群を除去することができる。

【0131】

これらのことから、情報処理装置１０１によれば、センサー（例えば、ＬｉＤＡＲ）に検知されないような点群を除去した自動運転シミュレータ向けの点群地図データを生成することができる。これにより、情報処理装置１０１は、例えば、都市計画の策定時など、全く新しい環境での自動運転シミュレータを構築する際に、自己位置推定に用いる高精度な点群地図データを短時間で生成可能となり、自動運転の実現に役立てることができる。

【0132】

なお、本実施の形態で説明した生成方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本生成プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本生成プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0133】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0134】

（付記１）対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、前記対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出し、
抽出した前記要素群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、
前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含む要素まで前記領域を拡張し、
前記第１の点群データが表す点群のうち、拡張した前記領域内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データを出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。

【0135】

（付記２）前記抽出する処理は、
前記対象地域内の通行可能な経路を表す経路情報と、前記センサーの有効距離とに基づいて、前記センサーの有効範囲を特定し、
前記分割した要素のうち、特定した前記有効範囲内となる要素群を抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。

【0136】

（付記３）前記抽出する処理は、
前記経路を形成する線分ごとに、前記移動体における前記センサーの取り付け位置を示す座標情報に基づいて、前記線分を平行移動し、
平行移動後の前記線分と前記センサーの有効距離とに基づいて、前記センサーの有効範囲を特定する、
ことを特徴とする付記２に記載の生成プログラム。

【0137】

（付記４）平行移動後の前記線分ごとに、当該線分を両方向に前記有効距離分伸ばした線分を中心とする当該有効距離を半径とする円柱領域を作成し、
平行移動後の前記線分ごとに作成した前記円柱領域を、前記センサーの有効範囲として特定する、
ことを特徴とする付記３に記載の生成プログラム。

【0138】

（付記５）前記領域を拡張する処理は、
前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素をシードとして、当該要素に隣接する要素を選択し、選択した前記要素を取り込んで領域を拡張する領域拡張を行い、
選択した前記要素に前記第１の点群データが表すいずれの点も含まれない場合、前記要素群のうち、当該要素に隣接する要素をさらに選択して前記領域拡張を行い、
選択した前記要素に前記第１の点群データが表すいずれかの点が含まれる場合、前記領域拡張を終了する、ことを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。

【0139】

（付記６）前記センサーは、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）である、ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載の生成プログラム。

【0140】

（付記７）対象地域の３次元ポリゴンモデルを含む空間を区切って分割した要素のうち、前記対象地域内の通行可能な経路を通行する移動体に搭載されるセンサーの有効範囲内となる要素群を抽出し、
抽出した前記要素群に含まれるポリゴンを点群化した第１の点群データを生成し、
前記要素群のうち、前記経路の少なくとも一部を含む要素を領域の起点として、当該要素から隣接する要素を順次辿ることにより、生成した前記第１の点群データが表すいずれかの点を含む要素まで前記領域を拡張し、
前記第１の点群データが表す点群のうち、拡張した前記領域内の要素に含まれる点群を表す第２の点群データを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生成方法。

【符号の説明】

【0141】

１０１ 情報処理装置
１１０ ３次元ポリゴンモデル
１２０ 経路情報
１３０ 要素群
１４０ 第１の点群データ
１５０ 領域
１６０ 第２の点群データ
２００ バス
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ ディスクドライブ
２０４ ディスク
２０５ 通信Ｉ／Ｆ
２０６ ディスプレイ
２０７ 入力装置
２０８ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
２０９ 可搬型記録媒体
２１０ ネットワーク
３００ 入力データ
３０１ ３Ｄポリゴンモデル
３０２ レーンデータ
３０３ センサー情報
４１０，１１０３ 経路
５０１，５０２ ノード
５１０ リンク
８００ 制御部
８０１ 取得部
８０２ 抽出部
８０３ 第１の生成部
８０４ 特定部
８０５ 第２の生成部
８０６ 出力部
９０１ 車両
９０２ センサー
１０００ 円柱領域
１１０１ 建物ポリゴン
１１０２ 地面ポリゴン
１４００ 対象ボクセルテーブル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】