6996882 自動運転支援システム、自動運転支援方法、及び自動運転用のデータの地図データ構造

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2021-12-20

(45)【発行日】2022-01-17

(54)【発明の名称】自動運転支援システム、自動運転支援方法、及び自動運転用のデータの地図データ構造

(51)【国際特許分類】

   G09B 29/00 20060101AFI20220107BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20220107BHJP

【ＦＩ】

G09B29/00 Z

G08G1/16 C

【請求項の数】 2

(21)【出願番号】P 2017127604

(22)【出願日】2017-06-29

(65)【公開番号】P2019012130

(43)【公開日】2019-01-24

【審査請求日】2020-03-26

(73)【特許権者】

【識別番号】597151563

【氏名又は名称】株式会社ゼンリン

(73)【特許権者】

【識別番号】517207875

【氏名又は名称】ダイナミックマップ基盤株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】竹川 道郎

(72)【発明者】

【氏名】都丸 優樹

(72)【発明者】

【氏名】中島 務

(72)【発明者】

【氏名】星 政臣

【審査官】宇佐田 健二

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－０９０５４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０４５１４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】工藤貴宏＋ノオト，3次元データ、誤差は10cm以内－自動運転時代に求められる道路地図とは，GAZOO，日本，トヨタ自動車株式会社，2016年12月13日，全文，全図（pp.1-7），https://gazoo.com/mobility/feature/future/16/12/13/，［2020年12月15日検索］（特に、「誤差は最大10cm」の項）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０９Ｂ ２９／００，２９／１０

Ｇ０８Ｇ １／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

区画線を含む地図データを記憶した記憶装置と、
車両の周辺情報を検出する外部センサと、
前記外部センサが検出した周辺情報と、前記地図データとに基づいて、前記車両と前記区画線との相対的な位置関係を算出しつつ、前記車両の走行を制御する制御ユニットと、
を備え、
前記地図データは、
車線の中心をとおる点列を結んで生成されたレーンネットワークと、
前記レーンネットワークに関連付けられた複数の区画線データと、
を備え、
前記複数の区画線データのうち、前記レーンネットワーク上の任意の基準点から一定範囲内に位置する任意の２つの区画線データの水平横断面における位置間の距離の誤差について、当該誤差の分布の標準偏差が１２．５ｃｍ以内である、
自動運転支援システム。

【請求項2】

車両が備える外部センサによって、前記車両の周辺情報を検出するステップと、
記憶装置に記憶された区画線を含む地図データと、前記外部センサが検出した周辺情報とに基づいて、前記車両と前記区画線との相対的な位置関係を算出しつつ、前記車両の走行を制御するステップと、
を実行する車両の自動運転支援方法であって、
前記地図データは、
車線の中心をとおる点列を結んで生成されたレーンネットワークと、
前記レーンネットワークに関連付けられた複数の区画線データと、
を備え、
前記複数の区画線データのうち、前記レーンネットワーク上の任意の基準点から一定範囲内に位置する任意の２つの区画線データの水平横断面における位置間の距離の誤差について、当該誤差の分布の標準偏差が１２．５ｃｍ以内である、
車両の自動運転支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自動運転支援システム、自動運転支援方法、及び自動運転用のデータの地図データ構造等に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、運転者の運転負荷を軽減することを目的として、車両を自動で運転するシステムが開発されている。

【0003】

例えば、特許文献１には、周辺車両と通信して手動運転車両を検出し、手動運転車両が存在する場合には、手動運転車両が存在しない場合よりも、自車両の運転者に対する注意喚起の頻度が高くなるように、自動運転の態様を変更するシステムが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－３０７４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、特許文献１に記載されるような自動運転のシステムでは、高精度な地図が必要になる。高精度な地図として、例えば公共測量地図を自動運転のシステムに用いることが考えられるが、公共測量地図は製作コストが高いことに加え、地物間の関連付けがされていないため、自動運転システムに適さない。

【0006】

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、自動運転に適した地図データを提供可能にすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一実施形態による、自動運転支援システムは、区画線を含む地図データを記憶した記憶装置と、車両の周辺情報を検出する外部センサと、外部センサが検出した周辺情報と、地図データとに基づいて、車両と区画線との相対的な位置関係を算出しつつ、車両の走行を制御する制御ユニットと、を備え、地図データは、車線の中心をとおる点列を結んで生成されたレーンネットワークと、レーンネットワークに関連付けられた複数の区画線データと、を備え、複数の区画線データのうち、レーンネットワーク上の任意の基準点から一定範囲内に位置する任意の２つの区画線データの水平横断面における位置間の距離の誤差について、当該誤差の分布の標準偏差が１２．５ｃｍ以内である。

【0008】

なお、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、自動運転に適した地図データを提供可能にする。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】自動運転支援システムの構成の一例を示す構成図である。

【図2】本発明の一実施形態における地図データの構造を模式的に示す図である。

【図3】ＭＭＳの構成の一例を示す図である。

【図4】本発明の一実施形態における地図データが自動運転に利用可能であることを示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

［実施形態］
以下、本発明の実施の形態の１つについて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。また、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな変形が可能である。さらに、当業者であれば、以下に述べる各要素を均等なものに置換した実施の形態を採用することが可能であり、かかる実施の形態も本発明の範囲に含まれる。また、以下においては、理解を容易にするべく、情報処理装置を利用して本発明が実現される実施の形態を例にとって説明するが、上述の如く、本発明はそれに限定されない。

【0012】

＜１．システムの概要＞
図１は、本実施形態に係る自動運転支援システム１の構成の一例を示している。図１に示すように、自動運転支援システム１は、運転制御ユニット（ＥＣＵ）１１と、検出部１２と、記憶装置１３と、アクチュエータ１４とが互いに接続されて構成されている。自動運転支援システム１は、例えば自動車や電車等の車両に搭載され、運転者の運転を支援する。このとき、運転制御ユニット１１は、ネットワークを介して外部システムと通信し、記憶装置１３に記憶された地図データ１３０を構成することも可能である。なお、記憶装置１３は車両に搭載されない構成でもよい。この場合、運転制御ユニット１１は、ネットワークを介して記憶装置１３と通信を行うことで自動運転を実行する。

【0013】

検出部１２は、自動運転を行う際に必要な車両周辺の情報を取得する機能を有しており、例えば、車載カメラ１２１と、ＧＰＳ測位部１２２と、センサ１２３とを含む。

【0014】

車載カメラ１２１は、例えば車両のフロントガラスの裏側等に設けられ、車両の前方を撮影する。車載カメラ１２１が撮影した画像や動画は運転制御ユニット１１へと送信される。

【0015】

ＧＰＳ測位部１２２は、ＧＰＳ衛星から信号を受信し、それにより自車両の位置情報（例えば緯度、経度の情報）を検出する。ＧＰＳ測位部１２２は、検出した位置情報を運転制御ユニット１１へと送信する。

【0016】

センサ１２３は、車両の走行状態を検出するものであり、図には示さないが、例えば車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサ等から構成される。車速センサは、車両の速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両の前後方向の加速度を検出する検出器である。ヨーレートセンサは、車両の重心の鉛直軸周りの回転角速度を検出する検出器である。これら車速センサ、加速度センサ、およびヨーレートセンサにより検出された情報は運転制御ユニット１１へと送信される。

【0017】

アクチュエータ１４は、車両の走行制御を行うために設けられており、図には示さないが、例えばアクセルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータ等から構成される。アクセルアクチュエータは、運転制御ユニット１１からの制御信号に応じてスロットル開度を制御することによって車両の駆動力を制御する。ブレーキアクチュエータは、運転制御ユニット１１からの制御信号に応じてブレーキペダルの踏み込み両を制御することにより、車両の車輪に対する制動力の制御を行う。操舵アクチュエータは、運転制御ユニット１１からの制御信号に応じて電動パワーステアリングシステムの操舵アシストモータの駆動を制御して、車両の操舵作用の制御を行う。

【0018】

記憶装置１３には本実施形態に係る地図データ１３０が記憶されている。地図データ１３０には、例えば道路の３次元の位置情報、道路の形状の情報（例えばカーブの曲率等）、交差点及び分岐点の情報、看板や信号機等の地物の３次元の位置に関する情報等が記憶されている。

【0019】

図２を参照して、本実施形態に係る地図データ１３０のデータ構造について、説明する。図２（Ａ）は地物データＡ１（図２（Ａ）の例では道路脇に設置された標識である。）、地物データＡ２（図２（Ａ）の例では道路上の看板である。）、地物データＡＬ、ＡＲ（図２（Ａ）の例では区画線である。）と、レーンネットワークＡ３との関係を模式的に示す図である。図２（Ａ）に示すように、地図データ１３０において、地物データＡ１、Ａ２、区画線データＡＬ、ＡＲはいずれもレーンネットワークＡ３に関連付けられて記憶されている。

【0020】

まず、レーンネットワークＡ３の生成方法について説明する。レーンネットワークＡ３は、区画線により車線が定義された区間において生成される。レーンネットワークＡ３は、道路における区画線データＡＬ、ＡＲよって区切られた位置の中央を示す点（以下、「構成点」という。）列の緯度経度、及び高度を取得することによって生成される。構成点は、数ｍ間隔で取得されることが好ましい。また、車線が定義される区間の始点と終点とは構成点とされることが好ましい。

【0021】

次に、各地物データＡ１、Ａ２、ＡＬ、ＡＲと、レーンネットワークＡ３との対応関係について説明する。まず図２（Ｂ）を参照して区画線データＡＬ、ＡＲについて説明する。図２（Ｂ）に示すように、レーンネットワークＡ３を構成する構成点のうち、連続する２点から成る線分（図２（Ｂ）の例では点Ｐ１，Ｐ２）の中点から法線方向にある直近の区画線が、当該レーンネットワークＡ３と関連付けられる。他方で、看板や標識等の地物データＡ１、Ａ２は、水平横断方向における直近のレーンネットワークＡ３に関連付けられる。なお、レーンネットワークＡ３に関連付けられて記憶されている地物として、路肩縁、道路標示、道路標識、信号機、トンネル境界線、交差点領域等が挙げられる。地物データがレーンネットワークＡ３に関連付けられて記憶されていることによって、レーンネットワークＡ３上を走行する車両は、地物の存在の有無や、地物の種類、位置を推測することができるため、車載カメラ１２１が撮影した画像と地物データとの画像マッチング処理の負荷を低減することができ、この結果、自車両の現在位置の推定処理を効率的に行うことができる。また、レーンネットワークＡ３上を走行する車両は、自車両の進行方向前方に、停止線や交差点， カーブ進入口等の自動運転による制御を行う上で把握が必要な地物の存在の有無や、その地物との相対的な距離を予め把握しておくことが可能となり（いわゆる、地物の先読み処理）、車載カメラ１２１による地物の把握を効率的に行うことができる。このように、レーンネットワークを基準とした地図データ１３０を用いることで、より精度の高い自動運転を行うことが可能になる。

【0022】

次に、地図データ１３０の精度について説明する。本実施形態に係る地図データ１３０の精度は、レーンネットワークＡ３上の任意の基準点から一定範囲（例えば道路内の前後１０ｍの範囲）に位置する任意の２つの区画線データの水平横断面における、当該区画線データ間の距離の誤差（以下、「相対誤差」ともいう。）で定義されている。具体的には、本実施形態に係る地図データ１３０は、その相対誤差の分布の４σが５０ｃｍ（すなわち、標準偏差σが１２．５ｃｍ）程度以内の精度を有している。この精度は言い換えると、ある区画線Ａ、Ｂ間の実際の距離に対する地図データ上の区画線データＡ，Ｂ間の距離の誤差（相対誤差）が、５０ｃｍ以内である確率が９９％以上、１２．５ｃｍ以内である確率が６８％以上であることを意味している。本実施形態に係る地図データ１３０がこのような相対誤差で規定されることによって、地図データ１３０を用いる自動運転支援システム１において、より精度の高い自動運転が可能になる。

【0023】

図１に戻り、自動運転支援システム１の構成の続きについて説明する。
運転制御ユニット１１は、記憶装置１３に記憶された地図データ１３０を参照して自動運転を行う。まず、運転制御ユニット１１は、地図データ１３０上にマップマッチングを行う。このとき運転制御ユニット１１は、まずＧＰＳ測位部１２２から送信される位置情報に基づいて自車両の現在位置の緯度及び経度（初期座標）を検出する。

【0024】

次に、運転制御ユニット１１は、センサ１２３が検出した情報に基づいて、自車両の進行方位などの走行状態を検出して、自車両位置の初期座標からの車両の走行軌跡（推測軌跡）を作成する。運転制御ユニット１１は、初期座標と推測軌跡の情報とに基づいてマップマッチングを行う。また、運転制御ユニット１１は、車載カメラ１２１により撮影された画像と地物データとの画像マップマッチングにより、地物データとの相対的な位置関係を算出し、自車両の現在位置の推定処理を行う。

【0025】

さらに運転制御ユニット１１は、上述の画像マップマッチングによって得られた自車両の現在位置から所定の範囲内の地図データについて、記憶装置１３から読み出しを行う。そして、運転制御ユニット１１は、読み出した地図データを参照して、自車両の進行方向前方に、停止線や交差点， カーブ進入口等の自動運転による制御が必要な地物が存在するときは、測位した自車両の位置と地図データ１３０に格納されているその目標地物の位置との関係に基づいて、自車両からその目標地物までの距離を算出することで、どのような地物がどれくらい先に存在するかを予め把握することができる（地物の先読み処理）。運転制御ユニット１１は、算出した地物までの距離を考慮に入れつつ、実際には車載カメラ１２１にて撮影した画像に基づいて地物を検出して、アクチュエータ１４を制御して、レーンネットワークに沿って両側の区画線（いわゆる、車線）からはみ出ることなく車両が走行するように、自動運転を実行する。
なお、運転制御ユニット１１は、種々の従来技術を用いて構成することができる。

【0026】

次に、本実施形態に係る地図データ１３０の作成方法について説明する。
本実施形態に係る地図データ１３０は、既存のＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて測量を行うことで作成される。ＭＭＳは、図３に示す計測車両２で計測地域を走行し、走行した道路周辺の地物の三次元の座標値を計測するシステムである。計測車両２は、図３に示すように、ＧＮＳＳ受信機２１と、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）２２と、レーザスキャナ２３と、カメラ２４とを備える。これらの機器は、計測車両２の天部に設けられた天板２０に取り付けられている。また、計測車両２の車輪には走行距離計２５が取り付けられている。

【0027】

ＧＮＳＳ受信機２１は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）の衛星から測位信号を受信するアンテナを有している。ＧＮＳＳ受信機２１は、アンテナによって受信した測位信号に基づいて衛星との疑似距離、測位信号を搬送した搬送波の位相および三次元の座標値を算出する。

【0028】

ＩＭＵ２２は、３軸方向の角速度を計測するジャイロセンサと、加速度を計測する加速度センサを有している。ＩＭＵ２２は、これらのセンサによって自車両の姿勢データを取得する。

【0029】

レーザスキャナ２３は、計測車両２の幅方向において、放射角度を変更させながらレーザ光を放射し、放射先に位置する地物に反射したレーザ光を受光する。レーザスキャナ２３は、レーザ光を放射してから受光するまでの時刻を計測し、地物との距離を算出する。

【0030】

カメラ２４は、計測車両２の前方を撮像する。また、走行距離計２５は、計測車両２の走行距離を計測する。

【0031】

従来においては、ＧＮＳＳ受信機２１の測位データに基づいてＧＣＰ（Ｇｒｏｕｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｏｉｎｔｓ）を特定し、計測車両２において計測したデータをそのＧＣＰを用いて位置補正を行うことで、地図データの絶対誤差の精度を向上させ、それを公共測量地図として使用していた。これに対し、自動運転システムにおいては、自車両の現在位置の推定処理にしても、地物の先読み処理にしても、地図データを車両と地物の相対的な位置関係を把握する目的で使用するため、絶対誤差の精度よりも、地図データにおける地物間の相対距離の精度が重要となる。本実施形態に係る地図データ１３０は、絶対誤差ではなく相対誤差が所定の値（標準偏差σが１２．５ｃｍ程度以下）に収まるように作成されている。そのため、ＧＮＳＳ受信機２１が受信した観測データに基づいて補正を行う処理を省略することができ、これによって、地図データの作成に係るコストを低減しつつ、自動運転が可能な精度を担保している。

【0032】

次に、図４を参照して地図データの標準偏差σが１２．５ｃｍ程度以下であれば両側の区画線（すなわち、車線）をはみ出すことなく車両の自動運転が可能である理由について説明する。道路法上において、道路を通行可能な車両の最高限度は、幅Ｗ１が２．５ｍ、長さＬ１が１２ｍとして規格されている。また、道路法（道路構造令）上において、高速道路の幅Ｗ２（図４（Ａ）における実際の区画線ＡＬ、ＡＲ間の距離）の最小値は３．５ｍとして定められている。

【0033】

仮に地図データ上の区画線データＡＬ－ＡＲ間の相対誤差が＋５０ｃｍ（レーンネットワークＡ３を中心として実際より左右に２５ｃｍ大きい）だった場合について想定する。この場合、地図データ上において、区画線データＡＬ，ＡＲの位置から所定の距離（例えば５０ｃｍ）をとって内側を走行する車両は、自車両の現在位置の推定処理において誤差が生まれ、その誤差を補正しないまま運転制御ユニット１１がアクチュエータ１４を制御した場合、実際には片側の区画線（例えば区画線ＡＲ側）に２５ｃｍ寄って走行してしまうおそれがある。しかし、車両が直線道路を走行している場合(図４（Ａ）)には、最高限度の車幅Ｗ１（２．５ｍ）に対する道路幅Ｗ２（３．５ｍ）は左右に５０ｃｍずつ余裕がある。したがって、仮に車両が区画線ＡＲ側に２５ｃｍ寄ってしまった場合でも、実際に区画線ＡＬ，ＡＲからはみ出すことなく走行できる。他方、車両がカーブに差し掛かっている場合（図４（Ｂ））においては、長さ方向における中心（先端から６ｍの地点）Ｍは、車両の後端部Ｂよりも、所定の幅ｘｃｍ分だけ、カーブの内側に位置する区画線（図４（Ｂ）では区画線ＡＲ）側に寄ってしまう。この場合でも、車両の側面Ｎが区画線ＡＲをはみ出すことなくカーブを走行するには、カーブの曲率半径ｒ、と上記のｘとが、以下の式（１）を満たす必要がある。

【0034】

（数１）
６００²＋（ｒ－ｘ）²＝ｒ²・・・式（１）

【0035】

ここで、出願人が全国の高速道路のカーブの曲率について調査したところによると、高速道路のカーブの曲率半径は８９ｍ以上であった。したがって、仮にｒを７２ｍとして上記の式（１）をｘについて解くと、ｘは約２５．０ｃｍとなる。上述のとおり、最高限度の車幅Ｗ１（２．５ｍ）に対する道路幅Ｗ２（３．５ｍ）は左右に５０ｃｍずつ余裕がある。したがって、余裕分の５０ｃｍから、最小曲率のカーブにおいて車両の中心Ｍがカーブの内側に寄ってしまう幅２５．０ｃｍを減じた値である約２５ｃｍが、カーブ走行中においても区画線をはみ出すことなく走行するためにレーンネットワークＡ３を中心とした片側に許容される相対誤差の最大値であることがわかる（両側に換算すると約５０ｃｍとなる）。

【0036】

本実施形態に係る地図データは、相対誤差の分布の４σが５０ｃｍ（すなわち、標準偏差σが１２．５ｃｍ）以内という精度を有しているため、相対誤差の９９％以上が上述したレーンネットワークＡ３を中心とした片側に許容される最大値である２５ｃｍ以内に収まることになる。このため、本実施形態に係る地図データは、両側の区画線（すなわち、車線）をはみ出すことなく車両を自動的に走行させる上で十分な精度を持っていると判断できる。

【0037】

このように本実施形態に係る地図データが、相対誤差の分布の標準偏差σが１２．５ｃｍ以内である場合には、生成コストを低減しつつ、自動運転に必要な精度を担保することができる。

【0038】

以上説明した各実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。また、各実施形態は例示であり、異なる実施形態で示した構成の部分的な置換または組み合わせが可能であることは言うまでもなく、これらも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

【符号の説明】

【0039】

１ システム
１１ 運転制御ユニット
１２ 検出部
１３ 記憶装置
１４ アクチュエータ
１３０ 地図データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】