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公開番号2025109459
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-25
出願番号2024003361
出願日2024-01-12
発明の名称情報処理装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G08G 1/01 20060101AFI20250717BHJP(信号)
要約【課題】移動体によって収集されたプローブデータに基づいて道路グラフを生成する。
【解決手段】道路の位置情報を含む第一の地図データを取得し、道路上を移動する第一の移動体によって測位された、前記第一の移動体の位置情報の集合を含むプローブデータを取得し、前記第一の地図データを教師データ、前記プローブデータを入力データとして機械学習モデルを学習させ、前記学習済みの機械学習モデルを用いて、第二の移動体の位置情報の集合を含む第二のプローブデータを、道路の位置情報を含む道路グラフに変換する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
道路の位置情報を含む第一の地図データを取得することと、
道路上を移動する第一の移動体によって測位された、前記第一の移動体の位置情報の集合を含むプローブデータを取得することと、
前記第一の地図データを教師データ、前記プローブデータを入力データとして機械学習モデルを学習させることと、
前記学習済みの機械学習モデルを用いて、第二の移動体の位置情報の集合を含む第二のプローブデータを、道路の位置情報を含む道路グラフに変換することと、
を実行する制御部を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 460 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記第一の移動体の位置情報の集合と、実際の道路との相対的な位置関係を前記機械学習モデルに学習させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第一の地図データは、道路の中心線の位置情報を含み、
前記制御部は、前記第一の地図データに含まれる道路の中心線の位置情報を教師データとして前記機械学習モデルを学習させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記第二のプローブデータに含まれる位置情報の集合を前記学習済みの機械学習モデルに入力し、推定結果として、道路の中心線の位置情報の集合を取得する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記プローブデータは、道路境界線および／または車線境界線の位置に関するデータをさらに含み、
前記制御部は、当該データを入力データにさらに含ませて前記機械学習モデルを学習させる、
請求項１に記載の情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、道路情報の収集に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
高精度な地図データを生成するため、車両によって収集されたプローブデータを利用する技術がある。これに関連して、例えば、特許文献１には、蓄積されたプローブデータに基づいて、既存のデジタル道路網をアップデートするシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１３－５１５９７４号公報
特開２０２０－５１６８５３号公報
特開２００９－５０３６３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、移動体によって収集されたプローブデータに基づいて道路グラフ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】
【０００５】
本開示の実施形態の一態様は、
道路の位置情報を含む第一の地図データを取得することと、道路上を移動する第一の移動体によって測位された、前記第一の移動体の位置情報の集合を含むプローブデータを取得することと、前記第一の地図データを教師データ、前記プローブデータを入力データとして機械学習モデルを学習させることと、前記学習済みの機械学習モデルを用いて、第二の移動体の位置情報の集合を含む第二のプローブデータを、道路の位置情報を含む道路グラフに変換することと、を実行する制御部を有する、情報処理装置である。
【０００６】
また、他の態様として、上記の情報処理装置が実行する方法、当該方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、移動体によって収集されたプローブデータに基づいて道路グラフを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態に係るシステムの概要を説明するための図。
サーバ装置１０および車両１の構成を説明する図。
道路モデルに対する入出力を説明する図。
道路モデルの出力から道路グラフを生成する処理の概要図。
サーバ装置１０が実行する処理のフローチャート。
従来技術の問題点を説明する図。
第二の実施形態に係る車両１の構成を説明する図。
道路境界線および車線境界線の検出処理を説明する図。
第二の実施形態における、道路モデルに対する入出力を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
高精度な道路地図データを生成するため、車両によって収集されたプローブデータを利用しようという試みがある。例えば、複数の車両から周期的に位置情報を収集し、収集した位置情報に基づいて、道路が存在する場所を推定することができる。かかる構成によると、例えば、新規に開通した道路がある場合に、車両メーカーは、地図提供会社によるデータ更新を待つことなく、走行可能な道路リンクが増えたことをいち早く把握することができる。
【００１０】
一方、車両によって収集されたプローブデータを利用する場合、データの精度が問題となる。例えば、車両に搭載されたＧＰＳモジュールには、数メートル程度の誤差があるため、データをそのまま利用すると、道路領域を正しく判定することができない場合がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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