JP2008267875A - デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム - Google Patents

Abstract

【課題】低いコストで、高精度な道路地図を生成する方法を提案する。
【解決手段】車両の走行によって得られた複数の軌跡データを収集する第１ステップと、前記軌跡データが収集された道路において、前記複数の軌跡データの特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を満たすスプライン曲線を算出する第２ステップと、前記算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する第３ステップとを含む、デジタル道路地図の生成方法。
【選択図】図３

Description

本発明は、デジタル道路地図の生成方法に関し、特に、車両の走行軌跡を利用することによって道路地図上に車線中心線をマッピングする技術に関する。

デジタル道路地図と正確な測位システムの統合は、例えば、次世代の車両ナビゲーションシステムとして関心が高まっている先進的な走行安全アプリケーションにとって、非常に重要なものである。しかし、現在のデジタル道路地図は、走行安全アプリケーションに必要とされる精度及び情報内容を満たしていない。そのため、道路を、高精度にかつ詳細に地図上にマッピングする必要が高まっている。

従来の道路マッピング技術は、大きく分けて二つのカテゴリーに分類される測量（地上における測量及び写真測量）によって測定されたデータに基づく。地上における測量システムは、車載機器（ＧＰＳ受信機を含む）によって構成される。車載機器には、例えば、カメラ（レーザースキャナでもよい）、表示装置及び通信装置等の装置が接続されてもよい。このようなシステムは、システムを搭載した車両が走行する道路上の詳細な情報を取得する。しかし、それは、非常に狭い範囲の測量に適用され、データ収集のサイクルが長期にわたり、測量後のデータ処理が煩雑であり、システムの保守に高額な費用がかかる等の問題点があり、その適用範囲は限定的である。

一方、写真測量は、測量される領域が広く、データ収集が迅速である等、有望な方策であるように思われる。しかし、複雑なデータから必要な情報を効果的に抽出するには技術的困難がある。そして、従来の測量データから高精度な道路地図を生成することは、リソース及び時間が必要であった。

図２３は、車載ＧＰＳ装置及びデジタル道路地図データベースが使用されている車両ナビゲーションシステムによる処理を示す。ナビゲーションシステムは、地図上に車両の位置を決定する。この処理が地図の照合（Ｍａｐ Ｍａｔｃｈｉｎｇ）と呼ばれる。車両の位置情報は、車載ＧＰＳ装置によって捕捉された信号から定められる。図２４に示すように、ＧＰＳポジショニング信号が利用可能であるとき、ＧＰＳ装置が取得した位置情報をデジタル地図と照合することによって、車両ナビゲーションを利用することができる。しかし、ＧＰＳ信号はＧＰＳ衛星から到来する電波であることから、利用できない場合がある。特に、市街地域では、上空が開けていないことから、所定数の衛星からの電波を受信できない場所ではＧＰＳによる測位を利用することができない。従って、正確に車両の位置を決めるための方法として、地上波による測位、疑似ＧＰＳ人工衛星システム、無線タグ等の、様々な補完的な方法が開発されている。

現在のデジタル道路地図は、ナビゲーションのために、道路の幾何学的な情報の精度ではなく、道路上に設けられたノードのリンクの相対的な正確さが重要とされている。図２５に示すように、リンクＡＢは、車両が点Ａを通過した後に点Ｂに到達することをドライバーに示す。このルート案内の機能がナビゲーションである。ナビゲーションアプリケーションでは、リンクＡＢが点Ａと点Ｂの間の道路を正確に示していることは必ずしも重要でない。そして、車両ナビゲーションのためには、簡略化された道路地図が有効に機能する。しかし、車線上に車を正確に誘導することが求められる走行安全アプリケーションにとって、道路地図が直線ＡＢであるか曲線ＡＣＢであるかは重要である。

先進的な走行安全支援システムは、次世代車両ナビゲーションシステムの開発において最も期待されている技術の一つである。例えば、非特許文献１及び非特許文献２に示される、米国運輸省のプロジェクトである拡張デジタルマッピング（ＥＤＭａｐ）、及び、非特許文献３に示される欧州連合によるＮｅｘｔＭａｐ等の先行研究では、拡張されたデジタル道路地図と正確な測位システムとの統合が走行安全アプリケーションのために非常に重要であることが言われている。これらのシステムでは、曲線の通過速度の警告支援及び速度制御（ＣＳＡ−Ｗ及びＣＳＡ−Ｃ：Ｃｕｒｖｅ Ｓｐｅｅｄ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ−Ｗａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ）のような、地図を使用した又は拡張されたアプリケーションが実証試験されている。それらは、車両位置と地図とを照合することによって、先の道路のカーブを予測して、接近する道路を電子的に可視化する。また、ダイムラークライスラー社も、車線追従支援警告（ＬＦＡ−Ｗ：Ｌａｎｅ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ−Ｗａｒｎｉｎｇ）において、別のアプリケーションを提案している。それは、車両が走行中の車線から外れようとしているときに運転者に警告するために、視覚的車線追跡システム、車線レベルのデジタル地図及び高精度測位システムを組み合わせている。
特開２００２−１１６６８９号公報 「ＩＶＩ Ｌｉｇｈｔ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｅｎａｂｌｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｇｒａｍ」，Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｆｉｎａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ２００４ Ｈａｓｋｉｔｔ Ｐ．著，「Ｍａｐ Ｂａｓｅｄ Ｓａｆｅｔｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ： Ｆｒｏｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｏ Ｒｅａｌｉｔｙ （Ａ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ＩＶＩ−ＥＤＭａｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）」 Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １２ｔｈ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ ＣＡ ＵＳＡ Ｎｏｖ．６−１０ ２００５ ＥＲＴＩＣＯ ＮｅｘｔＭＡＰ ｗｅｂｓｉｔｅ，インターネット＜ＵＲＬ：http://www.ertico.com/en/activities/projects_and_fora/nextmap_website.htm＞

今日の、車載ＧＰＳ装置の測位精度に対応して、現在のデジタルナビゲーション道路地図は、道路ノードのリンクの接続の正確性が強調された点レベルでの道路の位置情報を提供する。車両ナビゲーションシステムは、車両の位置情報と地図とを照合するものであることから、道路地図の精度及び内容は重要とされていない。一方、走行安全アプリケーションは、例えば、道路の中心線、車線の中心線及び道路のカーブ等の非常に正確な道路の幾何学的情報、更には、例えば、車線の数、停止位置及び速度制限等の詳細な内容を必要とする。そして、従来の方法によって、走行安全アプリケーションに必要な拡張デジタル道路地図を生成することは、高いコストが必要となる。地上における測量は煩雑であり、写真測量は情報を抽出する技術的な困難性に問題がある。調査車は、道路の詳細の情報を測定する方法を提供する。しかし、調査車による測量は、コストが高いことから、大規模な測量に対してのみ適用することができる。結果として、拡張されたデジタル道路地図を必要とする多くの需要に応えるために、費用対効果が適切な方法を提案することが重要となっている。

さらに、現在のデジタル道路地図は、精度及び情報の内容の観点から、走行安全アプリケーションの要求をほとんど満たしていない。更に、従来の道路地図作成技術は、リソース及び時間を浪費するものであった。本発明は、この点に着目して、高精度な道路地図作成のために、費用対効果が適切な方法を提案する。

例えば、図２３に示すように、車両ナビゲーションのためのＧＰＳ位置情報及び地図との照合結果が簡単に廃棄されていたことが注目されるべきである。車載ＧＰＳ装置から得られたＧＰＳ位置情報の取得順序及び地図との対象結果（ＧＰＳトラック）は、車両の走行軌跡を含み、道路の幾何学的な情報と正確に合致する。ＧＰＳトラックデータは、ＧＰＳ測位信号の誤差のために正確な道路情報を示すためには不十分である。しかし、そのようなＧＰＳトラックデータを多数収集して、蓄積することによって、ＧＰＳトラックから道路情報を統計学的に導出することができるようになる。本発明は、そのような廃棄されていたＧＰＳトラックデータを収集して蓄積する方法を提案する。

すなわち、本発明は、車載ＧＰＳ装置から得られたデータを統計的に分析して、高精度な道路地図を動的に生成する新規な方法を提案することを目的とする。本発明の基本的な考えは、車載ＧＰＳ装置によって得られたトラックデータは道路に固有の情報を包含することから、車載ＧＰＳ装置によって得られた多くのトラックデータを収集するという「データリサイクリング」と名付けられた技術的コンセプトに由来する。さらに、本発明は、従来の地図生成方法より低コストなものである。

本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、デジタル道路地図の生成方法であって、車両の走行によって得られた複数の軌跡データを収集する第１ステップと、前記軌跡データが収集された道路において、前記複数の軌跡データの特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を満たすスプライン曲線を算出する第２ステップと、前記算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する第３ステップとを含む。

本発明によれば、低いコストで、高精度な道路地図を生成することができる。

次に、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施の形態の概要を示す。図１を用いて、本発明の基本的なコンセプトを説明する。

図１の左側部分は、前述した従来の道路地図の作成方法を示す。道路地図に用いられる基本データは、例えば、空中測量（写真測量及び／又はリモートセンシング）及び地理的調査（人手による測量及び／又は車両による測量）によって、測量が行われた区域毎に得られる。その後、地図を供給するプロバイダ（地図作成者）が、得られた基本データを使用して、人手により又は半自動的に道路地図を作成する。このように、地図作成は、非常に煩雑かつ時間のかかる処理であることから、コストが高い。

古い地図データを新しい地図データと入れ替える地図更新には、二つの意味がある。一つは、地図プロバイダと地図データの所有者との間の更新プロセスである。具体的には、新たに測量された領域において得られた新しい道路データによって中央地図データベースが更新される。もう一つは、個々のユーザが保有する中央地図データベースの複製データの更新を意味する。

現在のところ、地図を更新するための情報は、プロバイダからユーザへ流れるのみであって、ユーザからプロバイダへのフィードバックが存在しない。すなわち、地図更新はプロバイダからユーザへの一方向のみの処理である。

そこで、本発明によって、図１の右側部分に示されるように、ＧＰＳデータリサイクリングシステムが導入されると、ユーザからプロバイダへの地図データのフィードバックが生じ、地図更新において情報が循環するフローが完成する。すなわち、本発明では、車両の走行によって収集され、車内に記録されたＧＰＳトラックデータが、正確かつ詳細な道路地図を生成するために使用される。そして、それが中央地図データベースを更新するために使用される。このユーザからプロバイダへのデータのフィードバックによる更新プロセスを「逆更新」と呼ぶ。

図２は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

本発明の実施の形態の道路地図生成システムは、演算部１１、記憶装置１２、１３、入力インターフェース１４、出力インターフェース１５及び表示装置１６を含む。

演算部１１は、各種プログラムを実行するＣＰＵ、ＣＰＵによって実行されるプログラムが記憶されるＲＯＭ、及び、プログラムの実行時にワークエリアとして使用されるＲＡＭを含む。ＣＰＵは、各種プログラムを実行することによって、記憶装置１２、１３に格納されたデータを管理する。

記憶装置１２は、ＧＰＳトラックデータが格納されるＧＰＳトラックデータベースを保持する。記憶装置１３は、高精度デジタル道路地図データが格納される道路地図データベースを保持する。なお、図２には、二つの記憶装置を図示したが、記憶装置の数はこれに限らない。

入力インターフェース１４は、予め定められたプロトコルに従って車載装置と通信して、車載装置に格納されたＧＰＳトラックデータを受信する。出力インターフェース１５は、道路地図生成システムによって生成された道路地図の更新用データを出力する。

表示装置１６は、ＧＰＳトラックデータのプロファイルを表示したり、道路地図生成システムにより実行される処理における、オペレータによる指示を促す表示をする。

図３は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムの構成例を示す機能ブロック図である。

本実施の形態の道路地図作成システムは、車両に搭載されるＧＰＳデータ収集部１１０及び中心サーバ１００を備える。中心サーバ１００は、ＧＰＳトラック管理部１２０、道路情報抽出部１３０、道路地図逆更新部１４０及び基準位置補正部１５０を備える。

ＧＰＳデータ収集部１１０は、データ記録部１１１及びデータ伝送部１１２を含む。データ記録部１１１は、車載ＧＰＳ装置によって測定されたＧＰＳ測位データ及びＧＰＳ測位データに関連するパラメータを記録する。データ伝送部１１２は、後述するＧＰＳデータ入力部１２１と通信可能で、ＧＰＳデータ収集部１１０が収集したＧＰＳ測位データをＧＰＳデータ入力部１２１に送信する出力インターフェースを提供する。

ＧＰＳトラック管理部１２０は、ＧＰＳデータ入力部１２１、ＧＰＳトラック生成部１２２及びＧＰＳトラック検索部１２３を含む。ＧＰＳデータ入力部１２１は、予め定められたプロトコルに従ってデータ伝送部１１２と通信して、ＧＰＳデータ収集部１１０に蓄積されたデータを受信する入力インターフェースを提供する。ＧＰＳトラック生成部１２２は、時間及び位置によって表されるＧＰＳトラックデータを生成する。ＧＰＳトラックデータの一例は、図１４に示す。ＧＰＳトラック検索部１２３は、道路ＩＤ及び時間をキーにして所望のＧＰＳトラックデータを検索する。

道路情報抽出部１３０は、ＧＰＳトラック分析部１３１、道路特徴抽出部１３２及び道路属性整合部１３３を含む。ＧＰＳトラック分析部１３１は、ＧＰＳトラックデータが道路地図の更新に適切なデータであるか否かを判定する。道路特徴抽出部１３２は、ＧＰＳトラックデータから車線中心線の候補となる曲線を抽出する。地図オブジェクト生成部１３３は、道路地図データに書き込まれる地図オブジェクトを生成する。

道路地図逆更新部１４０は、地図オブジェクト生成部１４１及び地図更新部１４２を含む。道路属性整合部１４１は、生成された地図オブジェクトの属性と更新対象の地図オブジェクトの属性とを比較する。地図更新部１４２は、生成された地図オブジェクトの属性を道路地図データベースに書き込んで、地図データを更新する。

基準位置補正部１５０は、入力された高精度の基準位置情報を参照して車線中心線を補正する。基準位置情報は、複数の基準位置の情報を含む集合である。

図４は、本発明の実施の形態のＧＰＳデータ収集処理のフローチャートである。このＧＰＳデータ収集処理はＧＰＳデータ収集部１１０によって実行される。

まず、ＧＰＳデータ収集部１１０は、収集スイッチがＯＮであるか否かを判定する（Ｓ２０１）。この収集スイッチはデータ記録部１１１に設けられ、収集スイッチによってデータ記録部１１１の動作状態が変化し、ＧＰＳ測位データを収集するか否かが決まる。

図５に示すように、データ記録部１１１の動作は、手動モード、自動モード及び外部起動モードの３種類の設定が可能である。運転者は、ＧＰＳデータ収集部を操作して、手動モード、自動モード又は外部起動モードのいずれかにデータ記録部１１１の動作モードを設定して、ＧＰＳ測位データの収集に同意するか否かの意思を示す。

手動モードでは、運転者によって収集スイッチのＯＮ／ＯＦＦが設定される。なお、初期値はＯＦＦにするとよい。自動モードでは、データ記録部１１１の空き容量が十分であれば、収集スイッチをＯＮに設定して、ＧＰＳ測位データを収集する。一方、データ記録部１１１の空き容量が不足していれば、収集スイッチをＯＦＦに設定して、ＧＰＳ測位データは収集されない。外部起動モードでは、中心サーバ１００から送信される指示信号によって、収集スイッチのＯＮ／ＯＦＦが切り替えられる。

ステップＳ２０１における判定の結果、収集スイッチがＯＦＦであると判定された場合は、車両のＧＰＳ測位データは収集されず、ＧＰＳデータ収集処理を終了する。一方、収集スイッチがＯＮであると判定された場合は、ＧＰＳ測位データの収集に運転者が同意しているので、ＧＰＳ測位データを記録するため、ステップＳ２０２に進む。

ステップＳ２０２では、車両の走行に基づいて収集されるパラメータを取得する。具体的には、パラメータは、車両の走行状況を示すもので、ＧＰＳ装置によって測定された車両の位置、位置の測定時刻、道路の識別子（道路ＩＤ）及び車両の速度を含む。

その後、取得されたパラメータは、道路ＩＤによって地図上の道路と関連付けられ、データ記録部１１１内に設けられた車両走行データベースに記録するためのデータに変換される（Ｓ２０３）。そして、変換されたデータは車両走行データベースに格納される（Ｓ２０４）。

その後、車両走行データベースに格納されたデータは、データ伝送部１１２から中心サーバ１００に転送される（Ｓ２０５）。中心サーバ１００へのデータの転送は、媒体を介した複写又はネットワークを経由したデータ転送によることができる。

図６は、本発明の実施の形態のＧＰＳトラック管理処理のフローチャートである。このＧＰＳトラック管理処理はＧＰＳトラック管理部１２０によって実行される。

まず、車両走行データベースに記録されたＧＰＳ測位データが、ＧＰＳデータ収集部１１０から、ＧＰＳデータ入力部１２１に入力される（Ｓ２１１）。その後、入力されたデータの有効性を判定する（Ｓ２１２）。具体的には、入力されたデータが、入力されたデータの形式が正しく、かつ、地図の更新のために使用可能なデータであるかを判定する。

データが有効なものでなければ、ＧＰＳトラック管理処理を終了する。一方、データが有効なものであれば、ステップＳ２１３に進む。

ＧＰＳトラック生成部１２２は、入力されたＧＰＳ測位データに対応する道路ＩＤを特定し、ＧＰＳ測位データを時間順に並べることによって、特定された道路ＩＤに対応したＧＰＳトラックデータを生成する（Ｓ２１３）。なお、車内ＧＰＳデータ収集部１１０が、ＧＰＳトラックデータを生成してもよい。その場合、中心サーバ１００は、車内ＧＰＳデータ収集部１１０から、生成されたＧＰＳトラックデータを受信する。

そして、生成されたＧＰＳトラックデータが、ＧＰＳトラック管理部１２０内に設けられたＧＰＳトラックデータベースに格納される（Ｓ２１４）。このとき、道路ＩＤ及びデータ取得順序に従って、ＧＰＳトラックに検索用のインデックスが付される。

その後、ＧＰＳトラック検索部１２３は、ＧＰＳトラックデータベースから必要なデータを検索し、検索されたデータを抽出する（Ｓ２１５）。例えば、ステップＳ２１５のデータ抽出では、場所（道路ＩＤ）及びデータ収集時刻が合致するデータが抽出される。

図７は、本発明の実施の形態の道路情報抽出処理のフローチャートである。この道路情報抽出処理は道路情報抽出部１３０によって実行される。

まず、目標道路に関するデータの更新の必要性が判定される（Ｓ２２１）。更新の必要性は、図８に示すように、マニュアルモード又は自動モードに設定される。マニュアルモードでは、無条件で道路地図データが更新されるＯＮ、又は、道路地図データが更新されないＯＦＦに設定される。

自動モードでは、現在の道路の精度によって、ＯＮ又はＯＦＦに設定される。例えば、現在の道路地図データの誤差（例えば、分散）が予め定められた閾値より小さければ、更新対象の道路のデータは収束しているので、この道路のデータは更新する必要がない。よって、更新の必要はＯＦＦに設定される。一方、道路地図データの誤差（分散）が予め定められた閾値より大きければ、更新対象の道路地図のデータは未だ収束していないので、この道路地図データは、新たなＧＰＳトラックデータによって更新した方がよい。よって、更新の必要はＯＮに設定される。

判定の結果、データの更新が必要なければ、道路情報抽出処理を終了する。一方、データの更新が必要であれば、ステップＳ２２２に進む。

ステップＳ２２２では、まず、更新対象の道路に所定間隔で横断線を引くことによって、道路を複数の領域に分割する。この分割された領域は、ステップＳ２２５で、道路の特徴点を抽出する単位として用いられる。

その後、更新が必要な道路に対応するＧＰＳトラックデータを抽出する。具体的には、更新が必要な道路の道路ＩＤが等しく、更新が必要な領域と位置が等しく、さらに、データ収集時刻が所定の範囲内に含まれるＧＰＳトラックデータが抽出される。このとき、車線ＩＤによって車線（上りか下りか等）も識別してもよい。

その後、抽出されたＧＰＳトラックデータの数がを所定値Ｋと比較する（Ｓ２２３）。その結果、抽出されたＧＰＳトラックデータの数が少なければ、道路情報抽出処理を終了する。一方、抽出されたＧＰＳトラックデータの数が所定値以上であれば、ステップＳ２２４に進む。抽出されたＧＰＳトラックデータの数と所定値との比較結果に基づいて、道路地図データベースを更新するか否かを判定するのは、更新に用いられるＧＰＳトラックデータの数が少なければ、道路地図データベースの更新が小規模なものとなる。データの誤差が向上するような適切な更新がされない。よって、十分なＧＰＳトラックデータが蓄積されるまで、道路情報抽出処理は実行されない。

その後、抽出されたＧＰＳトラックデータが対応する道路の各部分に当てはめられる（Ｓ２２４）。

その後、最小二乗法を用いて、道路の分割された各部分で、ＧＰＳトラックデータの特徴点を抽出する（Ｓ２２５）。例えば、特徴点として、最頻点を抽出するとよいが、他の統計値を用いても構わない。そして、抽出された特徴点を満たす曲線を算出する（Ｓ２２６）。具体的には、ステップＳ２２６では、抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出するが、抽出された特徴点のうち異常点があれば、その点は通過しないようなスプライン曲線を算出してもよい。なお、道路の分割された各部分の分散によって、重み付けをして、スプライン曲線を定めてもよい。

その後、導出されたスプライン曲線を用いて、車線の中心線が求められる（Ｓ２２７）。具体的には、導出されたスプライン曲線によって車線の中心線が数値化される。

その後、更新される道路の属性データと地図オブジェクト（地図データベースに追加される車線の中心のデータ）とを生成し（Ｓ２２８）、生成された地図オブジェクト及び道路属性を道路地図データに書き込んで、道路地図データベースを更新する（Ｓ２２９）。このステップＳ２２９の道路地図逆更新処理の詳細は図９を用いて説明する。

図９は、本発明の実施の形態の道路地図逆更新処理のフローチャートである。この道路地図逆更新処理は道路地図逆更新部１４０によって実行される。

まず、現在の道路地図データベースに格納されている道路地図データを抽出し（Ｓ２３１）、抽出された現在の道路地図データの精度と生成された地図オブジェクトの精度とを比較する（Ｓ２３２）。その結果、生成された地図オブジェクトの精度（例えば、分散）が、現在の道路地図データの精度よりよい場合、生成された地図データが幾何学的に高い精度を有するので、地図データベースの更新が必要と判定される。そこで、道路位置更新フラグをＯＮに設定する（Ｓ２３３）。

その後、生成された地図オブジェクトの属性（例えば、属性は、車線ノードリンク、車線の幅、車線の方向及び車線の湾曲等を含む）が、現在の道路地図データの属性と一致するか否かを判定する（Ｓ２３４）。その結果、生成された地図オブジェクトの属性と抽出された道路地図データの属性とが一致する場合、生成された地図データと抽出された道路地図データとは同じ対象（道路）のデータなので、生成された地図オブジェクトを地図データベースに上書きしてもよい。そこで、道路属性更新フラグをＯＮに設定する（Ｓ２３５）。

その後、更新フラグがＯＮであるか否かを判定する（Ｓ２３６）。道路位置更新フラグ及び道路属性更新フラグの両方がＯＮに設定されている場合に、生成された地図オブジェクト及び道路属性を道路地図データに書き込んで、道路地図データベースを更新する（Ｓ２３７）。

図１０は、本発明の実施の形態のＧＰＳトラックデータの構造を示す説明図である。

本発明において、ＧＰＳトラックデータは、基本的なデータソースとして重要な役割を担うもので、トラックＩＤ、日付、位置情報、及びその他の情報を含む。

トラックＩＤは、トラックデータの一意な識別子である。道路ＩＤは、トラックデータを取得した車両が走行している道路の一意な識別子である。日付は、トラックデータを取得した年月日である。トラックデータに含まれる全てのノード（ＧＰＳ測位データ）は、ノードの数及びノードの順序が定められたリンクによって結合される。個々のノード（ＧＰＳ測位データ）は、ＧＰＳ信号から取得したＧＰＳ位置、ＧＰＳ位置を地図と照合した結果に基づく地図上の位置、位置情報を取得した時刻及び位置情報取得時の車速を含む。

図１１及び図１２は、本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を示す説明図であり、図１１はデータの項目を、図１２はデータの階層構造を示す。

現在のデジタル道路地図データ構造において、道路は道路中心線上のノードのリンクによって構成される。このノードのリンクによって道路の幾何的特徴が表される。また、道路地図データ構造は、道路を表す情報として道路ＩＤ、車線の数、及び、その他の道路の特徴を含む。

車線は車線中心線上のノードのリンクによって構成される。このノードのリンクによって車線の幾何的特徴が表される。例えば、車線の曲率は、三つのノードのリンクによって表される。また、道路地図データ構造には、車線を表す情報として車線ＩＤ、及び、車線の方向（上りか、下りか）が含まれる。さらに、付加的な情報として車線の幅が含まれてもよい。

図１２に示すように、本発明の実施の形態の道路地図生成システムで用いられる道路地図データは階層化されている。道路属性は、道路ＩＤにリンクしている。道路中心線データ、車線（上り）データ、及び、車線（下り）データは道路属性にリンクしている。なお、道路属性は、図１１で示すデータ項目のうち、道路ＩＤ、道路中心線データ、車線（上り）データ、及び、車線（下り）データ以外のデータの総称である。

図１３Ａは、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳ測定データの分布を示す。

ＧＰＳシステムよって提供される位置情報には一定の誤差が含まれる。この不確実さのために、ＧＰＳシステムによって得られる位置データは、現実の位置の周辺において、ガウス配布に準じて分布する（図１３Ｂ）。そして、原点を中心とした対称的な２次元のガウス分布が得られる。それは、ガウス分布に含まれる多数のデータの平均値を使用することによって、実際の位置が正確に表現される。これは、本発明の基本的な着眼点である。

図１４は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックの一例を示す。

車両が道路を走行するとき、取得されるＧＰＳ測位データは、所定のタイミング（例えば、周期的に又はランダムな間隔時間）で、ノードとして記録される。その後、記録されたノードが、ＧＰＳトラックを形成するようにリンクによって結合される。すなわち、個々のＧＰＳトラックは、車両の軌跡から生成されるものである。

このように得られた複数のＧＰＳトラックデータは、図１５に示すように、２Ｄガウス分布を示す。

図１６Ａ及び図１６Ｂは、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックデータのうち、ある横断線部分におけるプロファイルを示す。具体的には、図１６Ａにおいて実線で示す横断線を横軸にすると、取得された複数のＧＰＳ位置データは、図１６Ｂに示す２Ｄガウス分布となる。図１６Ｂに示す２Ｄガウス分布において、峰点（最頻値が示すプロファイルの特徴点）は、その横断線上のＧＰＳ位置データの平均値となる。そして、峰点は、その横断線が示す領域における車線の中心点の位置を示す。

図１７は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線を示す。道路上、所定間隔で設定された横断線が示す部分の峰点は、先ず初めに最小二乗法を使用することによって算出される。その後、峰点を満足する（例えば、峰点を通過する）スプライン曲線が定められ、車線中心線となる。この横断線を設定する間隔は、一定の間隔でも、道路形状によって間隔を変えてもよい（例えば、直線区間では長い間隔とし、曲線区間では短い間隔とする）。

図１８は、本発明の実施の形態の道路地図生成システムにおける、ＧＰＳトラックデータの数と抽出された中心線の誤差との関係を示す。図１８に示すように、ＧＰＳトラックデータの数が増加すると、抽出された中心線の誤差は小さくなり、中心線は収束する。ＧＰＳトラックの数がある数以上であれば、抽出された中心線の位置はほとんど変化せず、それらは実際の中心線に近い位置となっている。

このように、所定値以下の誤差で抽出された車線中心線は、図１９に示すように、拡張デジタル道路地図に追加され、走行安全性の向上に貢献する。

以上、本発明の実施の形態として、ＧＰＳ信号を用いた例について記載したが、本発明は、ＧＰＳ信号を用いる場合のみに限定されるものではなく、他の様々な測位方法にも同様に適用可能である。よって、他の測位方法も本発明の範疇に含まれる。

次に、本発明の効果について説明する。

図２０は、従来のマッピング技術の本発明との比較を示す。従来の道路地図作成技術には、人手による地上測量、調査車による測量及び空中測量がある。これらの技術は、様々なアプリケーションにおいて利点及び欠点がある。しかし、これまでは、何れの測量技術も高精度道路地図を生成するための条件を満たさず、技術的及び／又は経済的な点において適用される範囲の問題がある。その一方で、本発明に係る方法は、特に、ナビゲーション用地図を作成するためのものとして非常に有望である。

本発明の地図逆更新技術は、地図更新の新しいアプローチを提案するだけでなく、道路地図を作成する新しい方法としても、従来の地図作成方法に勝る多くの利点がある。特に、本発明に係る方法は、ナビゲーション用の道路地図を作成するために非常に適しているのである。

例えば、リモートセンシングによって得られたイメージデータ（写真）から道路情報を抽出する方法は、現在でも非常に一般的な方法である。しかし、データ源（例えば、写真に表された道路）と作成された道路地図との同一性は注意されていないことから、現実の道路との相違が無視されている。このことは、地図の精度及び信頼性の問題を引き起こす。複数の方法を併用した地図の作成は、煩雑かつ高コストであると共に、複数の方法を協働させるための慎重な制御を必要とする。また、更に、イメージデータは広範な場所で取得されるに偏在しない情報である。これは、複雑なイメージデータから道路を特定するイメージ分析システムにとって厳しい課題を課する。また、モバイルマッピング技術も、特徴抽出及び地理的照合の問題を有する。また、モバイルマッピング技術によるカバー領域が局所的であることも適用される分野が限定されている。

本発明の逆更新技術は、車両の走行によって得られたＧＰＳトラックという非常にユニークなデータ源を利用するものであり、他の測量方法によって得られた情報を使用するものではない。そのアイデアは、現実的には、ほぼ全てのドライバーが車線の中心を走行するという共通の認識に基づいている。そのため、ＧＰＳトラックデータは、ドライバーの習性が反映されるだけでなく、道路情報にも依存する。本発明の方法によって生成される道路地図は、道路の実際の様子を正確に描いており、走行案内及び走行支援のための信頼性が高い。更に、本発明によると、橋の下、トンネル内及び建物内の道路を地図化することも可能である。これは従来の技術によって可能な範囲を遥かに越えている。

本発明の地図逆更新方法は、大きな潜在的な用途があり、費用対効果が非常によいものである。例えば、従来の測定方法によって取得されるデータ源は、リモートセンシングによって得られるイメージデータ及びモバイルマッピング技術によって得られる正確な測定データのように、コストが高い。これらとは異なり、本発明の地図逆更新方法によると、ＧＰＳトラックデータを用いたデータリサイクリングによって、低コストで道路情報を取得することができる。膨大なＧＰＳトラックデータから道路情報を抽出する方法は、統計的手法を用いることによって自動的に計算することができる。このため、本発明の地図逆更新方法によると、特徴抽出ステップ、地図生成ステップ及び地図更新ステップをスムーズに統合することができる。

また、地図逆更新システムは、道路マッピングの目的のための独立したデータ処理センターにおいて機能する、又は、既存の地図更新システムを補完するシステムとして機能する。その結果、システムの総コストを削減しつつ、道路地図を作成及び更新するシステムのパフォーマンスを大きく向上させる。

以上、収集したＧＰＳデータに基づき、高精度の地図を作成する方式を述べた。一方、本実施形態の地図作成システムによって作成された車線中心線のデータを、図３に示す基準位置補正部１５０等の手段によって補正することも可能である。

例えば、本実施の形態の地図作成システムによって、図２１に示すような車線中心線が生成できた。図中の黒丸は、図１１の「車線中心線」の（Ｘ1，Ｙ1）、（Ｘ2，Ｙ2）・・・に対応する車線中心線上の点をあらわす。さらに、白丸２４０、２４１、２４２で示すような、別の手段で精密に測定された車線中心線上の点の座標（基準位置）が得られたとする。通常、精密な測定には人手がかかり、また高価な計測機器が必要である。このため、本発明で生成した車線中心線上の点（Ｘ1，Ｙ1）、（Ｘ2，Ｙ2）・・・に比べ、少ない数の基準位置しか利用できない。

そこで、図２２に示す処理によって、少ない数の基準位置から、車線中心線上の多数の点を補正する。まず、各基準位置毎に、それぞれ最も近い距離にある点（基準位置近傍点）を補正前の車線中心線から抽出する（Ｓ２５０１）。次に、各基準位置毎に、基準位置と基準位置近傍点の位置ベクトルの差分（差分ベクトル）を算出する（Ｓ２５０２）。

次に、補正前の車線中心線上の各点（Ｘsi，Ｙsi）毎に、下記の処理（Ｓ２５０２〜Ｓ２５０５）を繰り返す。まず、最も近くにある二つの基準位置近傍点（Ｘsi1，Ｙsi1）と（Ｘsi2，Ｙsi2）を求める（Ｓ２５０３）。次に、車線中心線上の各点の補正ベクトルを求める。具体的には、上記の二つの基準位置近傍点からの距離に応じて、（Ｘsi1，Ｙsi1）と（Ｘsi2，Ｙsi2）の差分ベクトルを内分することによって、補正ベクトルを求める（Ｓ２５０４）。最後に、求められた補正ベクトルを用いて、車線中心線を補正する（Ｓ２５０５）。

また、基準位置補正部１５０に基準位置の精度を入力し、入力された基準位置の精度が本実施の形態によって得られた車線中心線の推定精度を上回る場合のみ、車線中心線を補正してもよい。この場合、例えば、ＧＰＳデータの標準偏差値を、車線中心線の推定精度として用いることができる。

以上説明したことをまとめると、本発明の実施の形態の道路地図の生成方法によれば、車両の走行によって取得された多くのＧＰＳデータを収集し、収集されＧＰＳデータを蓄積して、蓄積されたＧＰＳデータを分析することによって、費用対効果が非常によく高精度な道路地図を動的に生成することができる。

また、本発明の実施の形態の道路地図の生成方法によれば、生成される道路地図は、現実の車両の走行をモデル化することによって抽出される。その後、道路の幾何学的な特徴が非常に正確に示される。本発明の実施の形態によると、拡張されたデジタル道路地図を迅速に生成するための経済的、効果的かつ機能的なシステムを実現することができ、地図が走行安全アプリケーションに使用されるための要求事項を満たすことができる。

本発明の実施の形態の基本的なコンセプトの説明図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムの構成例を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態のＧＰＳデータ収集処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のデータ記録部の動作モードを説明する図である。 本発明の実施の形態のＧＰＳトラック管理処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態の道路情報抽出処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のデータ更新の動作モードを説明する図である。 本発明の実施の形態の道路地図逆更新処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態のＧＰＳトラックデータの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の拡張された道路地図データの構造を説明する図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳ測定データの分布を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳ測定データの分布を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックの一例を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックの分布の一例を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックデータのある横断線が示す部分におけるプロファイルを示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られたＧＰＳトラックデータのある横断線が示す部分におけるプロファイルを示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムにおける、ＧＰＳトラックデータの数と抽出された中心線の誤差との関係を示す図である。 本発明の実施の形態の道路地図生成システムによって得られた車線中心線の一例を示す図である。 従来のマッピング技術の本発明との比較を示す図である。 本発明の実施の形態の車線中心線を補正を示す図である。 本発明の実施の形態の車線中心線を補正処理を示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。 従来の車両ナビゲーションシステムを示す図である。

符号の説明

１１ 演算部
１２、１３ 記憶装置
１４ 入力インターフェース
１５ 出力インターフェース
１６ 表示装置
１００ 中心サーバ
１１０ ＧＰＳデータ収集部
１１１ データ記録部
１１２ データ伝送部
１２０ ＧＰＳトラック管理部
１２１ ＧＰＳデータ入力部
１２２ ＧＰＳトラック生成部
１２３ ＧＰＳトラック検索部
１３０ 道路情報抽出部
１３１ ＧＰＳトラック分析部
１３２ 道路特徴抽出部
１３３ 道路属性整合部
１４０ 道路地図逆更新部
１４１ 地図オブジェクト生成部
１４２ 地図更新部
１５０ 基準位置補正部

Claims (24)

1. デジタル道路地図の生成方法であって、
   車両の走行によって得られた複数の軌跡データを収集する第１ステップと、
   前記軌跡データが収集された道路において、前記複数の軌跡データの特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を満たすスプライン曲線を算出する第２ステップと、
   前記算出されたスプライン曲線を、車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する第３ステップとを含む、デジタル道路地図の生成方法。
2. 前記第１ステップでは、ＧＰＳによって経時的に得られた車両の位置データを軌跡データとして取得し、前記取得された複数の軌跡データを収集してデータベースを生成し、
   前記第２ステップでは、前記更新対象の道路を複数の部分に分割し、前記収集された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから特徴点を抽出し、道路の中心線の候補として前記抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出し、
   前記第３ステップでは、前記候補として算出されたスプライン曲線の誤差が十分に収束している場合、前記候補として算出されたスプライン曲線を用いて地図データを更新することを特徴とする請求項１に記載のデジタル道路地図の生成方法。
3. 前記第１ステップの処理は、車両の位置データの取得方法として、第１モード、第２モード又は第３モードのいずれかに切替可能であって、
   前記第１モードでは、前記車両の操作者の操作によって、前記位置データが記録されるか否かを設定可能であり、
   前記第２モードでは、前記位置データの記録容量が尽きた場合に、前記位置データが記録されないように制御され、
   前記第３モードでは、外部からの信号を受信した場合に、前記位置データが記録されるように制御されることを特徴とする請求項２に記載のデジタル道路地図の生成方法。
4. 前記第１ステップでは、
   前記前記位置データを記録するように制御される場合に、ＧＰＳによって得られた車両の位置データ、データ取得時刻、車両が存在する道路の識別子、車速及び車両の走行方向を含む位置データを記録し、
   前記記録された位置データを、地図の道路と関連付けて記録するためのデータを生成し、
   前記生成された記録データを一データの取得時刻順にリンクして軌跡データとして軌跡データベースに記憶することを特徴とする請求項３に記載のデジタル道路地図の生成方法。
5. 前記第１ステップでは、
   前記車両の位置データの入力を受け付け、
   前記入力された位置データの有効性を判定し、
   前記入力された位置データが有効性であると判定された場合に、道路の識別子に対応した軌跡データを生成し、
   前記生成された軌跡データを記憶することを特徴とする請求項２に記載のデジタル道路地図の生成方法。
6. 前記第２ステップでは、
   前記軌跡データが収集された道路の地図データの更新の必要性を判定し、
   前記更新が必要と判定された道路の識別子及び前記軌跡データの取得日時に基づいて更新に利用される軌跡データを特定し、
   前記特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、
   前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから峰点を抽出し、
   道路の中心線の候補として、前記抽出された峰点を通過するスプライン曲線を算出する請求項２に記載のデジタル道路地図の生成方法。
7. 前記第２ステップでは、
   前記更新に利用される軌跡データの誤差を所定の閾値と比較し、
   前記誤差が収束していると判定された場合に、特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめることを特徴とする請求項６に記載のデジタル道路地図の生成方法。
8. 前記第２ステップでは、
   前記更新に利用される軌跡データの数を所定の閾値と比較し、
   前記データ数が多いと判定された場合に、特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめることを特徴とする請求項６に記載のデジタル道路地図の生成方法。
9. 前記第３ステップでは、
   前記算出されたスプライン曲線が十分に収束しているか否かを判定し、さらに、前記算出されたスプライン曲線の属性と現在の車線中心線の属性とを比較し、
   前記算出されたスプライン曲線の精度が現在の車線中心線の精度より高く、かつ、両者の属性が一致する場合に、前記求められたスプライン曲線によって前記地図データを更新することを特徴とする請求項２に記載のデジタル道路地図の生成方法。
10. 前記算出されたスプライン曲線の属性は、車線ノードリンク、車線の幅及び車線の湾曲を含むことを特徴とする、請求項９に記載のデジタル道路地図の生成方法。
11. 高精度の基準位置の集合を参照して前記車線中心線を補正する第４ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のデジタル道路地図の作成方法。
12. 前記第４ステップは、
    各基準位置の最近傍点を補正前の車線中心線上の点の中から抽出するステップと、
    前記基準位置と前記近傍点との差を求めるステップと、
    最も近接する二つの前記近傍点からの距離に応じて、前記車線中心線上の各点の補正ベクトルを求めるステップと、を含むこと特徴とする請求項１１に記載のデジタル道路地図の作成方法。
13. ＧＰＳによって取得した車両の位置データ及び前記位置データ取得時の車両の状況を取得する車載装置と、前記取得された車両の位置データを処理するサーバとを備え、前記位置データを使用してデジタル道路地図を生成するシステムであって、
    前記サーバは、
    前記車両の位置データを受信する入力インターフェースと、
    前記受信した位置データを記憶する第１記憶部と、
    前記受信した位置データからＧＰＳトラックを生成し、前記生成されたＧＰＳトラックから地図オブジェクトを生成するプロセッサと、
    地図データベースが記憶される第２記憶部と、を備え、
    車両の走行によって得られた複数の軌跡データを収集する管理部と、
    前記軌跡データが収集された道路において、前記複数の軌跡データの特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を満たすスプライン曲線を算出する抽出部と、
    前記算出されたスプライン曲線を車線の中心線として前記デジタル道路地図に追加することによって、地図データを更新する更新部とが、前記プロセッサが所定のプログラムを実行することによって構成されることを特徴とする地図生成システム。
14. 前記管理部は、ＧＰＳによって経時的に得られた車両の位置データを軌跡データとして取得し、前記取得された複数の軌跡データを収集してデータベースを生成し、
    前記抽出部は、前記更新対象の道路を複数の部分に分割し、前記収集された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから特徴点を抽出し、道路の中心線の候補として前記抽出された特徴点を通過するスプライン曲線を算出し、
    前記更新部は、前記候補として算出されたスプライン曲線の誤差が十分に収束している場合、前記候補として算出されたスプライン曲線を用いて地図データを更新することを特徴とする請求項１３に記載の地図生成システム。
15. 前記車載装置は、車両の位置を測定するＧＰＳ受信機と、前記ＧＰＳ受信機が測定した位置データを記録する位置データ記録部と、前記記録された位置データを送信する出力インターフェースと、を備え、
    前記位置データ記録部は、車両の位置データの取得方法として、第１モード、第２モード又は第３モードに設定され、
    前記第１モードでは、前記車両の操作者の操作によって、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されるか否かを設定可能であり、
    前記第２モードでは、前記位置データの記録容量が尽きた場合に、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されないように制御され、
    前記第３モードでは、外部からの信号を受信した場合に、前記位置データ記録部に前記位置データが記録されるように制御されることを特徴とする請求項１４に記載の地図生成システム。
16. 前記位置データ記録部は、
    前記位置データ記録部が前記位置データを記録するように制御される場合に、ＧＰＳによって得られた車両の位置データ、データ取得時刻、車両が存在する道路の識別子、車速及び車両の走行方向を含む位置データを記録し、
    前記記録された位置データを、地図の道路と関連付けて記録するためのデータを生成し、
    前記生成された記録データを一データの取得時刻順にリンクして軌跡データとして軌跡データベースに記憶することを特徴とする請求項１５に記載の地図生成システム。
17. 前記管理部は、
    前記車両の位置データの入力を受け付け、
    前記入力された位置データの有効性を判定し、
    前記入力された位置データが有効性であると判定された場合に、道路の識別子に対応した軌跡データを生成し、
    前記生成された軌跡データを記憶することを特徴とする請求項１４に記載の地図生成システム。
18. 前記抽出部は、
    前記軌跡データが収集された道路の地図データの更新の必要性を判定し、
    前記更新が必要と判定された道路の識別子及び前記軌跡データの取得日時に基づいて更新に利用される軌跡データを特定し、
    前記特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめ、
    前記各部分において最小二乗法を用いて前記軌跡データから峰点を抽出し、
    道路の中心線の候補として、前記抽出された峰点を通過するスプライン曲線を算出する請求項１４に記載の地図生成システム。
19. 前記抽出部は、
    前記更新に利用される軌跡データの誤差を所定の閾値と比較し、
    前記誤差が収束していると判定された場合に、特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめることを特徴とする請求項１８に記載の地図生成システム。
20. 前記抽出部は、
    前記更新に利用される軌跡データの数を所定の閾値と比較し、
    前記データ数が多いと判定された場合に、特定された軌跡データを分割された道路の各部分に当てはめることを特徴とする請求項１８に記載の地図生成システム。
21. 前記更新部は、
    前記算出されたスプライン曲線が十分に収束しているか否かを判定し、さらに、前記算出されたスプライン曲線の属性と現在の車線中心線の属性とを比較し、
    前記算出されたスプライン曲線の精度が現在の車線中心線の精度より高く、かつ、両者の属性が一致する場合に、前記求められたスプライン曲線によって前記地図データを更新することを特徴とする請求項１４に記載の地図生成システム。
22. 前記算出されたスプライン曲線の属性は、車線ノードリンク、車線の幅及び車線の湾曲を含むことを特徴とする請求項２１に記載の地図生成システム。
23. 高精度の基準位置の集合を参照して前記車線中心線を補正する車線中心線補正部をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載の地図作成システム。
24. 車線中心線補正部は、各基準位置の最近傍点を補正前の車線中心線上の点の中から抽出し、前記基準位置と前記近傍点との差を求め、最も近接する二つの近傍点からの距離に応じて、前記車線中心線上の各点の補正ベクトルを求めること、を特徴とする請求項２３に記載の地図作成システム。