道路形状学習装置
【課題】予め記憶されている地図データを実際の道路の形状の即した詳細な地図データとして整備する道路形状学習装置を提供する。
【解決手段】道路形状学習装置は、自車両がカーブを走行したと判定すると、カーブの入口、中央および出口における自車両の位置すなわち入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を、予め設定されている補正値ｄ１およびｄ２に基づいて、補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を求める。そして、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１の３点を通る円弧の半径を算出し、その半径をカーブの曲率半径Ｒ１として設定する。
【解決手段】道路形状学習装置は、自車両がカーブを走行したと判定すると、カーブの入口、中央および出口における自車両の位置すなわち入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を、予め設定されている補正値ｄ１およびｄ２に基づいて、補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を求める。そして、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１の３点を通る円弧の半径を算出し、その半径をカーブの曲率半径Ｒ１として設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の形状を学習する道路形状学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自車両に搭載されたナビゲーション装置などと協調し、運転の支援や挙動の制御を行うアプリケーション（以下、ナビ協調アプリと称する）が知られている。このようなナビ協調アプリは、ナビゲーション装置が備えている例えば地図データや現在位置取得機能などを利用して安全且つ快適な運転を支援するための装置または機能として提供される。例えば特許文献１には、地図データに含まれている各種データのうち、カーブの曲率半径や道幅などの道路形状データに基づいて、当該カーブにおいて予想される走行ラインの最大曲率半径を取得し、この最大曲率半径に基づいてカーブ進入時の目標車速を算出する道路形状学習装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３２８５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の場合、地図データから走行ラインの道路の形状を取得し、その道路の形状に応じて適切な車速を設定することにより、安全性の向上および運転者の感性にあった快適な走行を可能にすることが可能になる。
【０００５】
ところで、地図データは、元にした地図の測量データが古かったり、地図をデータ化するオーサリング（取り込み作業）時に誤差が生じることがある。その場合、例えば特許文献１のように地図データに記憶されている曲率半径に基づいて目標車速を算出する構成では、実際の道路の形状よりも大きい曲率半径が地図データに記憶されていた場合には、目標速度が高く算出されてしまうおそれがある。そのため、このようなナビ協調アプリ、特に自車両の挙動を制御するナビ協調アプリの場合、道路の形状を正確に表す詳細な地図データが必要とされている。
【０００６】
しかしながら、道路の形状を正確に表す詳細な地図データを作成するためには膨大なコストと大容量の記憶領域とが必要になり、予め整備しておくことは容易ではなかった。
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、予め記憶されている地図データを実際の道路の形状を正確に表す詳細な地図データとして整備する道路形状学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の道路形状学習装置によれば、自車両が走行した道路の形状を判定し、自車両がカーブを走行したと判定した場合には、地図データに基づいてカーブの入口、中央および出口を特定する。続いて、取得した自車両の位置情報からカーブの入口、中央および出口における自車両の位置を示す情報である入口座標、中央座標、出口座標を抽出し、これら入口座標、中央座標および出口座標を、カーブの走行傾向に対応して予め定められている補正値で補正した補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求める。そして、補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標の３点を通る円弧の半径を算出し、算出した半径をカーブの曲率半径として設定するとともに、この曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶する。
【０００８】
上記のカーブの曲率半径の算出における補正は、次の誤差を調整するためである。すなわち、自車両が実際に走行した位置を示す入口座標、中央座標および出口座標に基づいてカーブの曲率半径を算出した場合、算出された曲率半径は、実際のカーブの曲率半径（以下、実曲率半径と称する）と異なることがある。この誤差は走行傾向に起因すると考えられることから、走行傾向に対応した補正値で入口座標、中央座標および出口座標を補正して補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求め、これら補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標に基づいてカーブの曲率半径を算出する。具体的には、補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標の各点を通る円弧の半径を算出し、この半径をカーブの曲率半径として設定する。このようにして設定されたカーブの曲率半径は、走行傾向に対応した補正がなされていることから、より実曲率半径に近くなる。つまり、自車両の位置情報に基づいてカーブの曲率半径を算出する場合に、より実際の道路の形状に近い曲率半径を算出することが可能になる。そして、算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、例えば次回の走行時に利用することができる。したがって、地図データを実際のカーブの形状に即したより詳細なものに整備することができる。
【０００９】
請求項２の道路形状学習装置によれば、カーブにおける走行傾向として所謂アウト・イン・アウトを想定している。カーブ走行時には、横方向への加速度を軽減し安全且つ快適な乗り心地を得るために、走行傾向がアウト・イン・アウト気味になることが多い。そのため、アウト・イン・アウトの走行傾向に対応してカーブ方向毎の補正値を設定することにより、処理の複雑化を招くことなく容易に道路の形状を学習することができる。
【００１０】
請求項３の道路形状学習装置によれば、カーブの入口および出口に対して予め設定されている補正値をＨ１、中央に対して予め設定されている補正値をＨ２とすると、左側通行時の自車両の進行方向に対して左カーブに対してはＨ１＜Ｈ２に、右カーブに対してはＨ１＞Ｈ２に設定する。走行傾向がアウト・イン・アウト傾向である場合、カーブの入口および出口に対しては同一の補正値Ｈ１を予め設定し、中央位置に対しては補正値Ｈ２を予め設定することにより、曲率半径の算出を簡便に行うことができる。なお、上記した補正値Ｈ１、Ｈ２の関係は、例えば日本のように車両が左側通行をする場合の設定例である。外国などで右側通行の場合にはこの逆、すなわち、右側通行時の自車両の進行方向に対して左カーブに対してはＨ１＞Ｈ２に、右カーブに対してはＨ１＜Ｈ２になるように設定すればよい。
【００１１】
請求項４の道路形状学習装置によれば、補正値設定部は道路の幅員方向の中心例えばセンターラインからの距離として設定されている。そのため、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径は、道路の中心に対する曲率半径になる。これにより、左カーブを走行した場合または右カーブを走行した場合のどちらであっても、道路の中心に対する曲率半径を算出することができる。このため、同一のカーブにおいて左カーブおよび右カーブ両方を走行することなく、つまり、道路を往復することなく、実際の道路の形状を学習することができる。このため、１回の走行で往路・復路に対応する形状を学習することができることから学習に要する作業を簡略化できるとともに、学習データとして記憶するデータ量および学習データを記憶する記憶領域の容量も削減することができる。
【００１２】
請求項５の道路形状学習装置によれば、走行軌跡記憶部に記憶されている走行軌跡を、カーブ前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡のうちカーブ前後の軌跡を平行移動することにより補正を行っているので、補正にかかる演算の複雑化などを招くことがない。
【００１３】
請求項６の道路形状学習装置によれば、走行軌跡記憶部に記憶されている走行軌跡を、カーブの前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡におけるカーブ前の直線区間と補正後入口座標との間、および、カーブ後の直線区間と補正後出口座標位置との間を、例えばスプライン曲線やクロソイド曲線などによって補間する。これにより、カーブとカーブ前後の直線区間との間を、実際の道路における所謂カーブ取付区間のように滑らかに接続することができる。
【００１４】
請求項７および８の道路形状学習装置によれば、学習データに基づいて車両の挙動を制御するための制御データが生成される。これにより、蓄積した学習データに基づいて、より実際の道路の形状に即した状態で車両の挙動を制御することができる。特に、請求項８の道路形状学習装置では、車両の速度を制御するための制御データを生成しているので、カーブを走行する場合において適切な車両の速度を設定することができる。
【００１５】
請求項９の道路形状学習装置によれば、学習データ記憶部は、走行環境取得部で取得した走行環境および走行傾向を地図データに対応づけて前記学習データとして記憶する。この場合、走行環境は、例えば自車両の車速やユーザの種類などである。つまり、学習データ記憶部は、まず、地図データにある道路（路幅、曲率等も既知の道路区間）を走行した場合、走行時の走行環境および走行傾向を記憶する。そして、地図データ補完部は、自車両が未登録道を走行した場合、走行時の走行環境または走行傾向に類似する走行環境または走行傾向が記憶されている学習データを抽出し、抽出した学習データに対応づけられている地図データを前記未登録道路の地図データに設定することにより、地図データを補完する。これにより、どのような道路を走行した場合にどのような走行環境または走行傾向になるかを推定することができるようになり、地図データに含まれていない未登録道路を走行した場合であっても、地図データを補完して学習することができる。この場合、走行時の走行環境および走行傾向のうち少なくとも一方に基づいて地図データを補完すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１実施形態による道路形状学習装置の構成を概略的に示す機能ブロック図
【図２】道路の形状と自車両の走行軌跡とを比較した模式図
【図３】左カーブの道路を模式的に示す図で、（ａ）は地図データに記憶されているノードＮおよびリンクＬを示す図、（ｂ）は走行軌跡から算出した曲率半径Ｒ０と実際の曲率半径Ｒ１とを対比する図
【図４】道路形状学習装置のメイン処理を示すフローチャート
【図５】カーブ形状補正処理を示すフローチャート
【図６】カーブ形状の補正前および補正後の位置関係を示す図で、（ａ）は左カーブ、（ｂ）は右カーブを示す図
【図７】直線部の補正を模式的に示す図
【図８】本発明の第１実施形態の変形例による直線区間の補正を模式的に示す図
【図９】本発明の第２実施形態による道路形状学習装置の構成を示すブロック図
【図１０】車両が走行する道路の形状を示す図
【図１１】本発明のその他の実施形態における走行軌跡の一例を示す模式図その１
【図１２】走行軌跡の一例を示す模式図その２
【図１３】道路形状学習処理の流れを示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明による道路形状学習装置の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、複数の実施形態において実質的に同一の構成部位には同一の符号を付し、説明を省略する。
【００１８】
（第１実施形態）
以下、本発明による道路形状学習装置の第１実施形態について、図１から図７を参照して説明する。図１は道路形状学習装置１の構成を概略的に示す機能ブロック図である。道路形状学習装置１は、制御部２、位置取得部３、操作スイッチ群４、地図データ入力器５、ＶＩＣＳ（登録商標）受信機６、通信装置７、外部メモリ８、表示装置９、音声コントローラ１０、音声認識部１１、リモコンセンサ１２などを備えた所謂ナビゲーション装置１３と、このナビゲーション装置１３に通信回線１４を介して接続されているアプリ制御部１５とを備えている。
【００１９】
制御部２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏバスなどを備えたマイクロコンピュータにより構成されており、例えばＲＯＭなどに記憶されている制御プログラムを実行してナビゲーション装置１３の全体を制御する。また、制御部２は、プログラム実行時の処理データや位置取得部３から取得した車両の位置情報、あるいは地図データ入力器５から取得した地図データなどが一時的に格納されるようになっている。
【００２０】
位置取得部３は、周知の地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄなどを備えている。これら地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄは、互いに性質の異なる検出誤差を有している。位置取得部３は、これら地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄから入力される検出信号を互いに補完することにより自車両の位置情報を取得する。この場合、位置取得部３は、要求される検出精度で車両の位置情報を取得可能であれば、これら全ての要素を備える必要はなく、また、ステアリングの舵角を検出するステアリングセンサや各車輪の回転を検出する車輪センサ（いずれも図示せず）などと組み合わされて構成されていても良い。位置取得部３は、取得した自車両の位置情報を制御部２に出力する。
【００２１】
操作スイッチ群４は、表示装置９の周辺に配置されている図示しないメカニカルキーや表示装置９の表示画面上に形成されるタッチキーなどから構成され、ユーザが何らかの操作（例えばメニュー表示選択、目的地設定、経路探索、経路案内開始、表示画面変更及び音量調整等）を行った旨を検出すると、操作信号を制御部２に出力する。
【００２２】
地図データ入力器５は、地図データを記憶している地図データ記憶部１６、および後述する学習データを記憶する学習データ記憶部１７に接続している。地図データ入力器５は、これら地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７からの地図データや学習データの読み込み、および学習データ記憶部１７への学習データの書き込みを実行する。地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７は、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＨＤＤなどの記憶媒体で構成されている。なお、地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７は、学習データ記憶部１７への書き込みが可能であれば、単一の記憶媒体を共有する構成としてもよいし、個別の記憶媒体を設ける構成してもよい。
【００２３】
地図データ記憶部１６は、地図表示のための地図描画用データ、マップマッチングや経路探索、経路誘導などの種々の処理に必要な道路データ、交差点の詳細データからなる交差点データ、背景レイヤを表示するための背景データ、地名や地域などを表示するための地名データ、施設名称を例えば５０音順に並べた施設名称データ、電話番号と施設との対応を示す電話番号データなどの地図データを記憶している。また、本実施形態に関連して、高速道路と一般道路との区別などを示す道路種別情報、道路の勾配情報、道路の幅員を示す幅員情報、地図上の位置を示すノード情報、各ノードの接続状態を示すリンク情報、道路の形状（直線、カーブ、カーブの曲率半径など）を記憶している。この道路形状データは、例えば国土地理院が発行している２万分の１の地図をオーサリングすることにより作成されている。なお、学習データ記憶部１７に記憶される学習データの詳細は後述する。
【００２４】
ＶＩＣＳ受信機６は、広域通信網を通じて広域通信を行い、図示しないＶＩＣＳセンター装置から送信されたＶＩＣＳ情報を受信する。通信装置７は、例えば携帯電話や無線ＬＡＮのような無線通信手段で構成され、広域通信網を通じて広域通信を行い、図示しないサーバとの間で各種の情報を送受信する。外部メモリ８は、例えばフラッシュメモリなどのデータ書換可能な不揮発性メモリにより構成されており、例えば他の規格の情報記録媒体に対応するためのプログラムソフトを記憶したり特定のデータ（画像データや音楽データなど）の保存や呼出などを行ったりするために設けられている。外部メモリ９は、ナビゲーション装置１３から着脱可能に設けられている。
【００２５】
表示装置９は、例えば液晶ディスプレイ装置から構成され、メニュー選択画面、目的地設定画面、経路案内画面等の各種の表示画面を表示すると共に、車両の現在位置を表す現在位置マークや走行軌跡等を地図データの地図上に重ねて表示する。尚、表示装置９は、有機ＥＬやプラズマディスプレイ装置などで構成してもよい。
【００２６】
音声コントローラ１０は、スピーカ１８および音声認識部１１と接続されている。音声コントローラ１０は、例えば警告音や経路案内の案内音声等をスピーカ１８から出力する。音声認識部１１は、マイク１９に接続され、マイク１９から入力された音声を音声認識アルゴリズムにしたがって認識する。マイク１９からは、操作スイッチ群４から入力される操作信号と同様に、ナビゲーション装置１３の機能を制御する所謂音声コマンドが入力される。リモコンセンサ１２は、操作リモコン２０との間で各種の操作信号の送受信を行う。リモコンセンサ１２は、操作リモコン２０から送信された操作信号を受信すると、その受信した操作信号を制御部２に出力する。ユーザは、操作リモコン２０を操作することにより、上述した音声コマンドと同様に、ナビゲーション装置１３に対する各種の操作信号を入力することができる。
【００２７】
通信回線１４は、有線または無線の通信手段により構成され、ナビゲーション装置１３とアプリ制御部１５との間を各種の情報を送受信可能に接続している。通信回線１４は、専用の通信方式で構成してもよく、ＵＳＢやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、あるいは所謂車載ＬＡＮの規格であるＣＡＮやＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）などの通信方式で構成するようにしてもよい。なお、通信回線１４が車載ＬＡＮに接続されている場合、ナビゲーション装置１３およびアプリ制御部１５は、自車両に備えられている例えばエンジン回転数を検出するエンジン回転数センサ、アクセルの踏み込み量を検出するアクセル開度センサ、ステアリング操舵角を検出するステアリングセンサなどから各種の情報の取得、また、図示しない制御ＥＣＵ（エンジン制御ＥＣＵ、ブレーキ制御ＥＣＵなど）との間で情報を送受信することも可能になる。
【００２８】
アプリ制御部１５は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏバスなどを備えたマイクロコンピュータにより構成されており、例えばＲＯＭなどに記憶されている制御プログラムを実行する。アプリ制御部１５は、位置抽出部２１、位置補正部２２、曲率半径算出部２３、走行軌跡記憶部２４および走行軌跡補正部２５を備えている。アプリ制御部１５は、詳細は後述するが、ナビゲーション装置１３側から地図データおよび自車両の位置情報を取得し、それら地図データおよび位置情報に基づいて自車両が走行した道路の形状、特にカーブの曲率半径を算出する。これら位置抽出部２１、位置補正部２２、曲率半径算出部２３、走行軌跡記憶部２４および走行軌跡補正部２５は、本実施形態では、アプリ制御部１５のＣＰＵによって処理されるプログラムにより、ソフトウェア機能として構成されている。なお、これら各部は、ハードウェアで構成してもよい。
【００２９】
次に上記した構成の道路形状学習装置１の作用について説明する。
図２は、道路の形状と自車両の走行軌跡とを比較した模式図である。本実施形態では、図２に示すように、左側通行の道路を対象とし、センターラインが設けられた片側１車線であって、自車両の進行方向（図示矢印方向）に対して左に曲がっている道路を一例として想定している。
【００３０】
さて、地図データ記憶部１６に記憶されている地図データは、道路上の全ての座標のデータを記憶しているのではなく、図３（ａ）に示すように、離間した地点における位置情報である複数のノードＮと、各ノードＮ間を接続する接続情報である複数のリンクＬとを記憶している。この場合、各ノードＮおよび各リンクＬは、一般的には道路の幅員方向の中心（図３（ａ）ではセンターライン）に相当する位置のデータとして記憶されているものの、前述した理由から必ずしも実際の道路の中心に一致しないことがある。
【００３１】
また、カーブ走行時の自車両の走行軌跡は、カーブ入口付近においてはセンターライン寄り、カーブ中央付近においてはカーブ内側の路肩寄り、カーブ出口付近においては再びセンターライン寄りに走行する所謂アウト・イン・アウト気味の走行傾向を示すことがある。そのため、図３（ｂ）に示すように、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径Ｒ０（中心座標Ｐ０）は、実際の道路の中心線であるセンターラインに対する曲率半径Ｒ１（中心位置Ｐ１）よりも大きく算出されることになる。また、同じカーブを走行した場合であっても、自車両が左カーブを走行したのか、あるいは右カーブを走行したのかによって、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径Ｒ０は異なる。つまり、走行軌跡から推測される道路の形状は、走行傾向（例えば、アウト・イン・アウトなど）などにより変化する。
【００３２】
そこで、本実施形態の道路形状学習装置１は、予め記憶されている地図データをより詳細なものにするために、実際の走行軌跡に基づいて道路の形状を求め、その道路の形状を学習データとして学習データ記憶部１７に記憶する。つまり、ここでいう学習データとは、車両の走行軌跡に基づいて算出され、地図データ記憶部１６に記憶されている地図データよりも実際の道路の形状に即した値を有する道路形状データを意味する。
【００３３】
図４は、道路形状学習装置１のアプリ制御部１５によるメイン処理の流れを示すフローチャートである。アプリ制御部１５による処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０４）に先立って、ナビゲーション装置１３の制御部２は、周知のナビゲーション処理（現在位置の取得、目的地までの経路探索および案内など）を実行し、走行中に取得した自車両の現在位置に関するデータを通信回線１４を介してアプリ制御部１５に送信する。現在位置を受信したアプリ制御部１５は、現在位置の履歴すなわち走行軌跡を、走行軌跡記憶部２４に記憶する。
【００３４】
アプリ制御部１５は、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡を、直線部およびカーブに分離する（Ｓ１０１）。この場合、アプリ制御部１５の位置抽出部２１は、地図データのノードＮおよびリンクＬ（図３（ａ）参照）に基づいて、まずカーブの入口、中央および出口を特定し、道路の形状を直線部とカーブとを分離する。ここで、直線部とは、カーブ以外の区間のことを意味しており、必ずしも走行軌跡が直線である区間だけを意味しているものではない。なお、本実施形態では、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡の全区間に対し、カーブと直線部とを分離している。つまり、走行軌跡には、複数のカーブと複数の直線部とが存在する。
【００３５】
続いて、アプリ制御部１５は、カーブ形状を補正する（Ｓ１０２）。このカーブ形状の補正は、主としてアプリ制御部１５がソフトウェア的に実行している機能ブロックである位置補正部２２および曲率半径算出部２３により実行される。図５は、カーブ形状補正処理の詳細を示すフローチャートである。このカーブ形状の補正処理は、左カーブに対する補正または右カーブに対する補正、および走行軌跡の補正が行われる。以下、これらについて順に説明する。
【００３６】
位置抽出部２１は、まず走行軌跡から中心座標Ｐ０（図３（ｂ）参照）を算出する（Ｓ２０１）。この場合、位置抽出部２１は、走行軌跡記憶部２４に記憶している走行軌跡において、ステップＳ１０１で特定されたカーブの入口、中央および出口に最も近い座標である入口座標、中央座標および出口座標を抽出する。なお、入口座標、中央座標および出口座標は、最も近い座標ではなく、地図データにおけるカーブの曲率半径の中心と入口、中央、出口とを結ぶ直線上の座標としてもよい。位置抽出部２１は、このようにして、図６（ａ）または図６（ｂ）に示すように、入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を抽出する。なお、図６（ａ）、（ｂ）では、中心座標Ｐ０は図示していない。
【００３７】
位置抽出部２１により入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０が抽出されると、位置補正部２２は、これら入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を通る円弧の中心座標Ｐ０（以下、点Ｐ０とも称する）を算出する。そして、位置補正部２２は、入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０の位置関係から、左カーブであるか否かを判定する（Ｓ２０２）。
【００３８】
＜左カーブに対する補正＞
位置補正部２２は、図６（ａ）に示すような左カーブであると判定すると（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、点Ｐ０と入口座標Ａ０とを通る直線Ｐ０−Ａ０を求める（Ｓ２０３）。続いて、この直線Ｐ０−Ａ０上において、入口座標Ａ０からｄ１分外周側の点Ａ１（本発明でいう、補正後入口座標Ａ１）を特定する（Ｓ２０４）。ここで、ｄ１は、入口座標Ａ０および出口座標Ｃ０に対して設定される補正値であり、本発明でいう補正値Ｈ１に相当する。また、後述するように、ｄ２は、中央座標Ｂ０に対して設定される補正値であり、本発明でいう補正値Ｈ２に相当する。各補正値ｄ１およびｄ２は、予め設定され、例えばアプリ制御部１５のＲＯＭなどに記憶されている。本実施形態では、各補正値ｄ１およびｄ２は、センターラインまでの距離（より厳密には、センターラインまでの距離に相当する座標データ）として設定されている。
【００３９】
続いて、位置補正部２２は、点Ｐ０と中央座標Ｂ０とを通る直線Ｐ０−Ｂ０を求め（Ｓ２０５）、この直線Ｐ０−Ｂ０上において、中央座標Ｂ０からｄ２分外周側の点Ｂ１（本発明でいう、補正後中央座標Ｂ１）を特定する（Ｓ２０６）。ここで、ｄ１およびｄ２の関係は、上述したようにアウト・イン・アウトの走行傾向を想定し、アウト・イン・アウトの走行傾向に対応した補正値としてｄ１＜ｄ２（すなわち、Ｈ１＜Ｈ２）の関係に設定してある。
【００４０】
同様に、出口座標Ｃ０に対して、点Ｐ０と出口座標Ｃ０とを通る直線を求め（Ｓ２０７）、この直線Ｐ０−Ｃ０上において出口座標Ｃ０からｄ１分外周側の点Ｃ１（本発明でいう、補正後出口座標Ｃ１）を特定する（Ｓ２０８）。そして、位置補正部２２は、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を算出し、当該カーブにおける曲率半径Ｒ１として設定する（Ｓ２０９）。
【００４１】
＜右カーブに対する補正＞
位置補正部２２は、左カーブではない、つまり図６（ｂ）に示すような右カーブであると判定すると（Ｓ２０２：ＮＯ）、点Ｐ０と入口座標Ａ０とを通る直線Ｐ０−Ａ０を求める（Ｓ２１０）。続いて、この直線Ｐ０−Ａ０上において入口座標Ａ０からｗ−ｄ１分内周側の点Ａ１を特定する（Ｓ２１１）。ここで、ｗは、道路の１車線分の幅を示しており、地図データの含まれる道路形状データから取得される値である。すなわち、右カーブにおいては、ｗ−ｄ１が本発明でいう補正値Ｈ１に相当する。
【００４２】
続いて、位置補正部２２は、点Ｐ０と中央座標Ｂ０とを通る直線Ｐ０−Ｂ０を求め（Ｓ２１２）、この直線Ｐ０−Ｂ０上において中央座標Ｂ０からｗ−ｄ２分内周側の点Ｂ１を特定する（Ｓ２１３）。ここで、ｗ−ｄ２は、本発明でいう補正値Ｈ２に相当する。つまり、本実施形態では、カーブの入口および出口に対して補正値ｄ１を設定し、カーブの中央に対して補正値ｄ２を設定している。さらに、右カーブにおいては、車線の幅ｗを基準にし、左カーブで用いた補正値ｄ１、ｄ２を用いている。換言すると、左カーブおよび右カーブのいずれに対しても、同一の補正値ｄ１、ｄ２に基づいた補正を行っている。
【００４３】
続いて、出口座標Ｃ０に対して、点Ｐ０と出口座標Ｃ０とを通る直線を求め（Ｓ２１４）、この直線Ｐ０−Ｃ０上において出口座標Ｃ０からｗ−ｄ１分内周側の点Ｃ１を特定する（Ｓ２１５）。そして、位置補正部２２は、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を算出し、当該カーブにおける曲率半径Ｒ１として設定する（Ｓ２０９）。
【００４４】
このように、道路形状学習装置１は、左カーブおよび右カーブのそれぞれに対し、カーブの入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を補正し、補正された補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を、当該カーブにおける道路の曲率半径Ｒ１として設定する。これにより、曲率半径Ｒ１を、より実際の道路の中心の形状近い値にすることができる。なお、上述したように、上記した補正方法は左側通行時の補正であり、右側通行時には、ｄ１およびｄ２の関係及び補正の方向を逆転させればよい。つまり、右側通行時には、ｄ１＞ｄ２とし、且つ、左カーブでは内周側に補正し、右カーブでは外周側に補正するようにすればよい。
【００４５】
＜走行軌跡の補正＞
アプリ制御部１５は、図４に示すステップＳ１０２において上記のようにカーブ形状を補正すると、直線部を平行移動し、補正後のカーブ開始点・終了点に合わせる走行軌跡の補正を実行する（Ｓ１０３）。この補正は、主として走行軌跡補正部２５により実行される。
【００４６】
図７は、走行軌跡の補正を段階的に示す模式図である。図７（ａ）には、ステップＳ１０１で分離された複数のカーブと、その間に位置する直線部とが示されている。なお、Ａ０およびＡ０’は入口座標、Ｃ０およびＣ０’は出口座標を示している。走行軌跡補正部２５は、カーブに対して、上記したステップＳ２０１〜Ｓ２１５で算出された補正後の円弧を道路の中心として設定する。これにより、図７（ｂ）に示すように、カーブの走行軌跡がセンターラインに近い位置まで補正される。すなわち、入口座標Ａ０およびＡ０’が補正後入口座標Ａ１およびＡ１’に補正され、出口座標Ｃ０およびＣ０’が補正後出口座標Ｃ１およびＣ１’に補正される。
【００４７】
この場合、入口座標Ａ０と補正後入口座標Ａ１、入口座標Ａ０’と補正後入口座標Ａ１’、出口座標Ｃ０と補正後出口座標Ｃ１、出口座標Ｃ０’と補正後出口座標Ｃ１’との間は、上記した補正値ｄ１分だけずれることになる。そこで、走行軌跡補正部２５は、図７（ａ）におけるＣ０’−Ａ０間およびＣ０−Ａ０’間の直線部を、補正値ｄ１だけ外周側に平行移動する。これにより、直線部の終了点（入口座標Ａ０に相当）が補正後入口座標Ａ１に、直線部の開始点（出口座標Ｃ０に相当）が補正後出口座標Ｃ１に移動される。その結果、図７（ｃ）に示すように、各補正後入口座標Ａ１、Ａ１’、および各補正後出口座標Ｃ１、Ｃ１’が連続した走行軌跡を得ることができる。
【００４８】
アプリ制御部１５は、カーブ形状の補正（Ｓ１０２）および走行軌跡の補正（Ｓ１０３）が終了すると、走行軌跡の終端かを判定する（Ｓ１０４）。つまり、アプリ制御部１５は、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡の全区間に対して補正が行われたか否かを判定する。アプリ制御部１５は、全ての区間に対する補正が終了したと判定すると（Ａ１０４：ＹＥＳ）、処理を終了する。一方、補正がまだ終了していないと判定すると（Ａ１０４：ＮＯ）、ステップＳ１０１に移行して再び上記した補正の処理を実行する。
【００４９】
アプリ制御部１５は、上記した補正が終了すると、算出された曲率半径Ｒ１を当該カーブの曲率半径として設定し、地図データと対応付けて学習データとして学習データ記憶部１７に記憶する。これにより、車両が走行するごとに、車両の走行軌跡に基づいた学習データが学習データ記憶部１７に蓄積される。換言すると、予め地図データ記憶部１６に記憶されている地図データが、より実際の道路の形状に近い学習データにより整備される。
【００５０】
以上説明したように、本実施形態による道路形状学習装置１によれば、以下のような効果を得ることができる。
道路形状学習装置１は、自車両がカーブを走行したと判定すると、カーブの入口、中央および出口における自車両の位置すなわち入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を、補正値ｄ１およびｄ２により補正する。そして、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１に基づいてカーブの曲率半径Ｒ１を算出する。これにより、カーブの曲率半径Ｒ１は、走行傾向に対応した補正がなされ、より実際の道路の曲率半径に近い値になる。したがって、地図データを実際のカーブの形状に即したもの、すなわち道路の形状を正確にあらわしたより詳細なものに整備することができる。
【００５１】
カーブにおける走行傾向として所謂アウト・イン・アウトを想定し、この走行傾向に対応してカーブ方向毎の補正値を設定しているので、補正値を設定するときの処理の複雑化を招くことなく容易に道路の形状を学習することができる。
【００５２】
各補正値ｄ１およびｄ２を、道路の中心からの距離として設定しているので、算出される曲率半径Ｒ１は、道路の中央に対する値として設定される。これにより、学習データにはセンターラインの位置情報が記憶されるため、一度の走行で、同じ道路を往復することなく、補正された道路の形状を得ることができる。また、１回の走行で往路・復路に対応する道路の形状を学習することができることから、学習に要する作業を簡略化できるとともに、学習データとして記憶するデータ量および学習データを記憶する学習データ記憶部１７の容量も削減することができる。
【００５３】
アウト・イン・アウトの走行傾向に対応させて、カーブの入口および出口に対する補正値をｄ１、中央に対する補正値をｄ２、道路の１車線分の幅をｗとすると、ｄ１＜ｄ２に設定しているので、曲率半径の算出を簡便に行うことができる。また、左カーブに対してはｄ１およびｄ２で、右カーブに対しては幅ｗとの差ｗ−ｄ１、ｗ−ｄ２で入口座標、中央座標、出口座標を補正することにより、同一の補正値ｄ１およびｄ２で左カーブおよび右カーブの何れにも対応することができる。なお、右側通行の場合には、この逆にすればよい。すなわち、右側通行の場合には、ｄ１＞ｄ２、且つ、補正の方向を左カーブの場合には内周側へ、右カーブの場合には外周側へ補正するようにすればよいので、設定の変更だけで世界中の国々の道路事情に対応することができる。
【００５４】
カーブ前後の区間における走行軌跡をも補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡のうちカーブ前後の軌跡を平行移動することにより補正を行っているので、補正にかかる演算の複雑化などを招くことがない。
【００５５】
算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、例えば次回の走行に利用することができる。
（第１実施形態の変形例）
以下、本発明による道路形状学習装置の第１実施形態の変形例について、図８を参照して説明する。第１実施形態の走行軌跡の補正においては、カーブ前後の区間を直線部と見なしたが、実際の道路では、カーブ前後には所謂カーブ取付区間が設けられている。このカーブ取付区間は、カーブ進入時の急なハンドル操作を防ぐ目的で設けられている。そこで、走行軌跡を補正する場合にも、同様にカーブ取付区間に相当する形状で補間するようにしてもよい。この補間は、第１実施形態における直線部の補正（図４のステップＳ１０３）に相当するものである。なお、本変形例の場合、第１実施形態と異なり、直線区間は、走行軌跡がほぼ直線状とみなせる区間のことを意味している。
【００５６】
図８は、カーブ取付区間を考慮した場合における、走行軌跡の補正を段階的に示す模式図である。図８（ａ）には、ステップＳ１０１で分離された複数のカーブ区間（Ａ０〜Ｃ０間）、その間に位置する直線区間（Ｘ０より前の区間、Ｙ０より後の区間）、およびカーブ取付区間（Ｘ０〜Ａ０間、Ｃ０〜Ｙ０間）が示されている。なお、Ｘ０はカーブ取付区間の開始座標、Ｘ１（図８（ｃ）参照）は補正後のカーブ取付区間の開始座標、Ｙ０はカーブ取付区間の終了座標、Ｙ１（図８（ｃ）参照）は補正後のカーブ取付区間の終了座標を示している。
【００５７】
走行軌跡補正部２５は、まず第１実施形態と同様にカーブ形状を補正する。これにより、図８（ｂ）に示すように、カーブ区間の走行軌跡がセンターラインに近い位置まで補正される。また、直線区間も、第1実施形態と同様に、図８（ｃ）に示すようにセンターライン側に平行移動される。そして、補正前のカーブ取付区間（Ｘ０−Ａ０間、Ｃ０−Ｙ０間）に対応する区間（Ｘ１−Ａ１間、Ｃ１−Ｙ１間）を、曲線により補間する。ここで、補間するための曲線としては、例えば実際のカーブ取付区間の設計に用いられているクロソイド曲線、あるいは、走行軌跡として記憶されている座標データに基づいて直線区間の終点Ｘ１と補正後入口座標Ａ１との間を滑らかに接続するスプライン曲線などを用いればよい。これにより、補正後の走行軌跡は、図８（ｄ）に示すように、各点Ｘ１、Ａ１、Ｃ１、Ｙ１において連続した軌跡に補正される。
【００５８】
このように、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡を、カーブの前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。特に、走行軌跡のうち平行移動したカーブ前の直線区間（Ｘ１より前の区間）と補正後入口座標Ａ１との間、および、補正後出口座標Ｃ１とカーブ後の直線区間（Ｙ１より後の区間）との間を曲線によって補間することにより、走行軌跡を、実際の道路におけるカーブ取付区間のようにカーブとカーブ前後の直線区間との間が滑らかに接続された軌跡にすることができる。
【００５９】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について、図９および図１０に基づいて説明する。第２実施形態による道路形状学習装置は、車両を制御するための制御データを生成する制御データ生成部を備えている点において第１実施形態と異なっている。なお、第２実施形態の道路形状学習装置の大まかな処理の流れは第１実施形態と同様である。
【００６０】
図９に示すように、第２実施形態の道路形状学習装置１００は、ナビゲーション装置１３、アプリ制御部１０１を備えている。アプリ制御部１０１は、第１実施形態と同様に、図４のようにして取得された学習データに基づいて、カーブの形状を学習する。さて、学習データを記憶することにより、地図データは、実際の道路の形状に近い、より詳細なものに整備される。本実施形態は、その整備された地図データを活用する一例として、車両の挙動の制御、特に、カーブ進入時における車両の速度の制御を示すものである。
【００６１】
アプリ制御部１０１は、制御データ生成部１０２を備えている。制御データ生成部１０２は、学習データに基づいて、走行予定のカーブの形状に合わせた制御データを生成する。図１０は、車両が走行する道路の形状を示している。一度走行して学習データを記憶しているカーブ区間（図１０の「前回走行時の学習データあり」の区間）の手前において、制御データ生成部１０２は、学習データ記憶部１７から学習データを読み出し、当該カーブの曲率半径Ｒ１を取得する。そして、取得した曲率半径Ｒ１に基づいて、カーブ区間を走行可能な目標車速を算出し、車両をその目標車速に制御するための制御データを生成する。この場合、第１実施形態で説明したように、学習データに記憶されている曲率半径Ｒ１は、より実際の道路の形状に近いものであるため、この学習データに基づいてなされる制御は、より安全性が向上したものとなる。
【００６２】
制御データ生成部１０２で生成された制御データは、通信回線１４を介して車両制御ＥＣＵ１０３に送信される。この車両制御ＥＣＵ１０３は、例えばエンジン制御ＥＣＵやブレーキ制御ＥＣＵなどであり、カーブ進入までに車両の速度が目標車速以下になるようにエンジンまたはブレーキなどを制御する。このとき、制御データをナビゲーション装置にも送信することにより、例えば表示装置９に目標車速や現在の車両の速度が目標車速より速い場合には警告メッセージなどを表示する、あるいは、スピーカ１８から音声により警告を発するようにしてもよい。
【００６３】
このように、道路形状学習装置１００は、一度学習したデータの再利用の方法として、車両の挙動の制御、特には、カーブ進入時の車両の速度の制御をおこなう制御データを精製する。この場合、第１実施形態と同様に、学習データは、地図データ記憶部１６に予め記憶されている地図データに比べて、より詳細なものになっている。換言すると、走行軌跡に基づいて補正した道路の形状を記憶している学習データは、誤差がより少なく、車両の制御に使用できる程度の高精度なものである。このように走行軌跡に基づいて曲率半径を算出し、算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、次回の走行時により適切且つより安全に車両の制御を行うための制御データを生成することができる。
【００６４】
また、この場合、第１実施形態の変形例のように、カーブ取付区間を曲線で補間すれば、車両の挙動をより滑らかに制御することができる。つまり、カーブ取付部では一定の角速度での走行が可能になり、走行の安全性が高まる。
【００６５】
（その他の実施形態）
また、本発明は、上記に説明した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
走行傾向がアウト・イン・アウトではなく、例えば道路の形状やセンターラインに沿って走行するような傾向を示す場合には、その走行傾向に対応した補正値を設定すればよい。以下、その一例について説明する。
【００６６】
走行傾向に対応した補正の例としては、過去に地図データに存在する道路を走行した際の走行軌跡を学習データ記憶部１７等に記憶し、その走行軌跡からカーブ区間を走行するときの走りのクセ（走行傾向）を算出し、その走りのクセに基づいて道路形状を補正する補正値を算出し、その補正値に基づいて道路形状を学習することが考えられる。カーブ区間を走行する場合には、以下のような走りのクセが想定される。
【００６７】
・比較的カーブ区間への進入速度が高い場合には、各実施形態で示したアウト・イン・アウト（図１２の走行軌跡ＳＬ３を参照）やセンターラインに沿って走行する。
・図１１に走行軌跡ＳＬ１として示すような、比較的低速でカーブ区間に進入した場合などに発生する蛇行した走行する。
・図１２に走行軌跡ＳＬ２として示すような、カーブの形状にあった速度でカーブ区間に進入した場合には、道路（走行車線）の中心を常に走行する。
・常に道路の左側の白線上を走行する。
【００６８】
また、これらの走りのクセに基づいて補正値を算出する場合、その補正値は、
・ユーザによる違い
・カーブ区間への進入速度による違い
・カーブ区間の傾斜による違い
等によって異なることが考えられる。
【００６９】
つまり、カーブ区間を走行したときに上記したユーザ（運転者）の違いや車速などの情報を走行環境として記憶しておき、それらの情報に基づいて走りのクセを算出することにより、適切な補正値を算出することが可能になる。以下、第１実施形態の道路形状学習装置１を例にして、補正値の算出処理の流れを説明する。道路形状学習装置１の場合、車速センサ３ｃが走行環境（車速）を取得する走行環境取得部に相当する。なお、ジャイロスコープ３ｂなど他のセンサ類を走行環境取得部に含めてもよい。また、道路形状学習装置１は、走行環境取得部として、図示しないユーザ特定部を備えている。ユーザ特定部は、例えば画像処理やユーザが所持する形態通信端末との通信あるいはユーザによる名前入力作業や設定操作などにより、ユーザを特定する。さらに、道路形状学習装置１は、制御部２によって実行されるソフトウェアにより構成される図示しない地図データ補完部を有している。なお、地図データ補完部は、ハードウェアにより構成してもよい。
【００７０】
道路形状学習装置１は、図１３に示す道路形状学習処理において、地図にない道路である未登録道路を走行中か否かを判定する（Ｓ３０１）。この場合、地図にない道路とは、実際に地図データに記憶されていない道路だけでなく、道路形状の学習が行われていない道路即ち初めて走行する道路を含んでもよい。道路形状学習装置１は、地図にない道路を走行中であると判定すると（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、車両の進入速度を判定する（Ｓ３０２）。この場合、道路形状学習装置１は、車速センサ３ｃから車速を取得し、予め定められている速度範囲、例えば２０ｋｍ／ｈ以下（図１３の「〜２０ｋｍ／ｈ」）、２１〜４０ｋｍ／ｈの範囲、４１〜６０ｋｍ／ｈの範囲、６０ｋｍ／ｈ以上（図１３の「６０ｋｍ／ｈ〜」）の何れであるかを判定する。続いて、道路形状学習装置１は、ステップＳ３０２で判定した進入速度に対応する過去の走行軌跡データを呼び出した後（Ｓ３０３）、その走行軌跡データに基づいて道路形状を学習する（Ｓ３０４）。たとえば、道路形状学習装置１は、学習データ記憶部１７などに記憶されている過去の走行軌跡データのうち、ステップＳ３０２で判定した進入速度と一致する走行軌跡データに基づいて、現在走行中の道路の形状を推定し、その形状を走行中の道路の形状として学習する。この場合、過去の走行履歴即ち走りのクセそのものが、道路形状を学習するための補正値になる。
【００７１】
より具体的には、一例として、まず地図データにある道路（路幅、曲率等も既知の道路区間）を走行した場合に、その走行軌跡データすなわち走りのクセを対応させて学習データとして記憶しておく。当然、このときには走りのクセを誘発する環境条件（上述したユーザの違いや車速などの情報）も対応させ、走行環境として記憶しておく。
【００７２】
そして、道路形状学習装置１は、上述したその対応関係から補正値を割り出すのである。これによって、あるとき地図にない道を走行した場合、その走行環境によってどのような走りのクセが発生するのかを学習データから推定することができ、それに応じた補正値を算出（または特定）することができる。この場合、地図にある道路を走行したときに算出した補正値そのものを学習データとして記憶してもよい。これにより、演算処理を行うことなく、補正値を特定することができる。このように、道路形状学習装置１の地図データ補完部は、補正値に基づいて既知の道路形状を未登録道路に対応する道路形状として設定することにより地図データを補完することができる。
【００７３】
また、道路形状学習装置１は、地図にある道路を走行していると判定した場合には（Ｓ３０１：ＮＯ）、ユーザ即ち運転者は同じであるか否かを判定する（Ｓ３０５）。この場合、道路形状学習装置１は、ユーザによる設定操作などの図示しないユーザ特定部によりユーザを特定し、現在のユーザが例えばユーザＡであるか否かを判定する。そして、道路形状学習装置１は、ユーザが同じ場合には（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、ユーザＡの進入速度を記録し（Ｓ３０６）、その進入速度に対応付けて走行軌跡を記録する（Ｓ３０７）。一方、道路形状学習装置１は、ユーザが異なる場合には（Ｓ３０５：ＮＯ）、別ユーザの進入速度を記録し（Ｓ３０８）、その進入速度に対応付けて走行軌跡を記録する（Ｓ３０９）。つまり、道路形状学習装置１は、現在の進入速度及び走行軌跡を、ユーザ毎に対応付けて記録するとともに、その記録したデータを学習データ記憶部１７等に記憶する。この場合、各ユーザに対応した走行軌跡のデータが、道路形状を学習するときの補正値となる。
【００７４】
このように、カーブ区間における走行傾向は様々のものが考えられる。そして、その進入速度などの走りのクセを記憶しておくことにより、その走りのクセを道路形状を学習するときの補正値として利用でき、地図にない道路の学習を効果的に行うことができる。この場合、走りのクセをユーザに対応付けて記憶しておくことにより、学習の精度を高めることができる。
【００７５】
また、このような走りのクセを利用する場合、例えばカーブ区間における道路の傾斜によってカーブ区間への進入速度及びカーブ区間中の車速が変化すると考えられる。すなわち、下りのカーブ区間と上りのカーブ区間とでは、上記したような走りのクセが出やすくなる。そのため、カーブ区間への進入速度とカーブ区間中の車速とを補正値として使用すれば道路の傾斜をも学習することができ、その結果、地図データを実際のカーブの形状に即したより詳細なものに整備することができる。
【００７６】
各実施形態では、センターラインが設けられている道路における補正について例示したが、センターラインがない（道幅が１車線分しかない）道路の場合には、補正の方向（外周側への補正、または内周側への補正）を、地図データに記憶されている道路形状データに含まれる道路の幅に応じて変更可能に構成してもよい。
【００７７】
進行方向において複数の車線がある道路の場合には、各補正値Ｈ１、Ｈ２を、走行している車線により変化させてもよい。例えば、片側２車線で第１走行車線（日本国内の場合）を走行した場合、第１実施形態の例では、左カーブに対する補正値を入口および出口に対しては補正値Ｈ１としてｗ＋ｄ１、中央に対しては補正値Ｈ２としてｗ＋ｄ２のように設定すればよい。勿論、右カーブに対しても、同様に走行している車線により補正値を設定してもよい。
【００７８】
図４に示すステップＳ１０１では全ての区間をカーブと直線部とに予め分離したが、全ての区間に対して補正をするのではなく、道路の形状の補正が必要か否かを判定する判定部を設け、必要と判定された場合に補正を行うようにしてもよい。この場合、走行軌跡と地図データとの差が所定の閾値以上であるか否かなどを判定基準として用いることができる。
【００７９】
カーブ全体の入口座標、中央座標、出口座標の各点を通る円弧の半径を曲率半径としたが、カーブをさらに分割して複数の曲率半径を算出してもよい。例えば、曲率半径が変化する所謂複合カーブの場合、全体を１つのカーブとして曲率半径を算出すると、実際の道路の形状との間に誤差が生じるおそれがある。そこで、走行軌跡の形状に基づいて同一の曲率半径とみなせる区間にカーブをさらに分割し、それぞれの区間について曲率半径を算出することにより、より正確な道路の形状を取得することができる。また、曲率半径の算出には、カーブ全体の入口座標、中央座標、出口座標以外の点を含めてもよい。
【００８０】
アプリ制御部とナビゲーション装置の制御部とを別体とした構成を例示したが、一体に構成してもよい。また、各ＥＣＵにアプリ制御部の機能を実装してもよい。
【符号の説明】
【００８１】
図面中、１、１００は道路形状学習装置、３は位置取得部、３ｃは車速センサ（走行環境取得部）、１６は地図データ記憶部、１７は学習データ記憶部、２１は位置抽出部、２３は曲率半径算出部、２４は走行軌跡記憶部、２５は走行軌跡補正部、１０２は制御データ生成部を示す。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路の形状を学習する道路形状学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自車両に搭載されたナビゲーション装置などと協調し、運転の支援や挙動の制御を行うアプリケーション（以下、ナビ協調アプリと称する）が知られている。このようなナビ協調アプリは、ナビゲーション装置が備えている例えば地図データや現在位置取得機能などを利用して安全且つ快適な運転を支援するための装置または機能として提供される。例えば特許文献１には、地図データに含まれている各種データのうち、カーブの曲率半径や道幅などの道路形状データに基づいて、当該カーブにおいて予想される走行ラインの最大曲率半径を取得し、この最大曲率半径に基づいてカーブ進入時の目標車速を算出する道路形状学習装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３２８５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の場合、地図データから走行ラインの道路の形状を取得し、その道路の形状に応じて適切な車速を設定することにより、安全性の向上および運転者の感性にあった快適な走行を可能にすることが可能になる。
【０００５】
ところで、地図データは、元にした地図の測量データが古かったり、地図をデータ化するオーサリング（取り込み作業）時に誤差が生じることがある。その場合、例えば特許文献１のように地図データに記憶されている曲率半径に基づいて目標車速を算出する構成では、実際の道路の形状よりも大きい曲率半径が地図データに記憶されていた場合には、目標速度が高く算出されてしまうおそれがある。そのため、このようなナビ協調アプリ、特に自車両の挙動を制御するナビ協調アプリの場合、道路の形状を正確に表す詳細な地図データが必要とされている。
【０００６】
しかしながら、道路の形状を正確に表す詳細な地図データを作成するためには膨大なコストと大容量の記憶領域とが必要になり、予め整備しておくことは容易ではなかった。
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、予め記憶されている地図データを実際の道路の形状を正確に表す詳細な地図データとして整備する道路形状学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の道路形状学習装置によれば、自車両が走行した道路の形状を判定し、自車両がカーブを走行したと判定した場合には、地図データに基づいてカーブの入口、中央および出口を特定する。続いて、取得した自車両の位置情報からカーブの入口、中央および出口における自車両の位置を示す情報である入口座標、中央座標、出口座標を抽出し、これら入口座標、中央座標および出口座標を、カーブの走行傾向に対応して予め定められている補正値で補正した補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求める。そして、補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標の３点を通る円弧の半径を算出し、算出した半径をカーブの曲率半径として設定するとともに、この曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶する。
【０００８】
上記のカーブの曲率半径の算出における補正は、次の誤差を調整するためである。すなわち、自車両が実際に走行した位置を示す入口座標、中央座標および出口座標に基づいてカーブの曲率半径を算出した場合、算出された曲率半径は、実際のカーブの曲率半径（以下、実曲率半径と称する）と異なることがある。この誤差は走行傾向に起因すると考えられることから、走行傾向に対応した補正値で入口座標、中央座標および出口座標を補正して補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求め、これら補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標に基づいてカーブの曲率半径を算出する。具体的には、補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標の各点を通る円弧の半径を算出し、この半径をカーブの曲率半径として設定する。このようにして設定されたカーブの曲率半径は、走行傾向に対応した補正がなされていることから、より実曲率半径に近くなる。つまり、自車両の位置情報に基づいてカーブの曲率半径を算出する場合に、より実際の道路の形状に近い曲率半径を算出することが可能になる。そして、算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、例えば次回の走行時に利用することができる。したがって、地図データを実際のカーブの形状に即したより詳細なものに整備することができる。
【０００９】
請求項２の道路形状学習装置によれば、カーブにおける走行傾向として所謂アウト・イン・アウトを想定している。カーブ走行時には、横方向への加速度を軽減し安全且つ快適な乗り心地を得るために、走行傾向がアウト・イン・アウト気味になることが多い。そのため、アウト・イン・アウトの走行傾向に対応してカーブ方向毎の補正値を設定することにより、処理の複雑化を招くことなく容易に道路の形状を学習することができる。
【００１０】
請求項３の道路形状学習装置によれば、カーブの入口および出口に対して予め設定されている補正値をＨ１、中央に対して予め設定されている補正値をＨ２とすると、左側通行時の自車両の進行方向に対して左カーブに対してはＨ１＜Ｈ２に、右カーブに対してはＨ１＞Ｈ２に設定する。走行傾向がアウト・イン・アウト傾向である場合、カーブの入口および出口に対しては同一の補正値Ｈ１を予め設定し、中央位置に対しては補正値Ｈ２を予め設定することにより、曲率半径の算出を簡便に行うことができる。なお、上記した補正値Ｈ１、Ｈ２の関係は、例えば日本のように車両が左側通行をする場合の設定例である。外国などで右側通行の場合にはこの逆、すなわち、右側通行時の自車両の進行方向に対して左カーブに対してはＨ１＞Ｈ２に、右カーブに対してはＨ１＜Ｈ２になるように設定すればよい。
【００１１】
請求項４の道路形状学習装置によれば、補正値設定部は道路の幅員方向の中心例えばセンターラインからの距離として設定されている。そのため、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径は、道路の中心に対する曲率半径になる。これにより、左カーブを走行した場合または右カーブを走行した場合のどちらであっても、道路の中心に対する曲率半径を算出することができる。このため、同一のカーブにおいて左カーブおよび右カーブ両方を走行することなく、つまり、道路を往復することなく、実際の道路の形状を学習することができる。このため、１回の走行で往路・復路に対応する形状を学習することができることから学習に要する作業を簡略化できるとともに、学習データとして記憶するデータ量および学習データを記憶する記憶領域の容量も削減することができる。
【００１２】
請求項５の道路形状学習装置によれば、走行軌跡記憶部に記憶されている走行軌跡を、カーブ前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡のうちカーブ前後の軌跡を平行移動することにより補正を行っているので、補正にかかる演算の複雑化などを招くことがない。
【００１３】
請求項６の道路形状学習装置によれば、走行軌跡記憶部に記憶されている走行軌跡を、カーブの前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡におけるカーブ前の直線区間と補正後入口座標との間、および、カーブ後の直線区間と補正後出口座標位置との間を、例えばスプライン曲線やクロソイド曲線などによって補間する。これにより、カーブとカーブ前後の直線区間との間を、実際の道路における所謂カーブ取付区間のように滑らかに接続することができる。
【００１４】
請求項７および８の道路形状学習装置によれば、学習データに基づいて車両の挙動を制御するための制御データが生成される。これにより、蓄積した学習データに基づいて、より実際の道路の形状に即した状態で車両の挙動を制御することができる。特に、請求項８の道路形状学習装置では、車両の速度を制御するための制御データを生成しているので、カーブを走行する場合において適切な車両の速度を設定することができる。
【００１５】
請求項９の道路形状学習装置によれば、学習データ記憶部は、走行環境取得部で取得した走行環境および走行傾向を地図データに対応づけて前記学習データとして記憶する。この場合、走行環境は、例えば自車両の車速やユーザの種類などである。つまり、学習データ記憶部は、まず、地図データにある道路（路幅、曲率等も既知の道路区間）を走行した場合、走行時の走行環境および走行傾向を記憶する。そして、地図データ補完部は、自車両が未登録道を走行した場合、走行時の走行環境または走行傾向に類似する走行環境または走行傾向が記憶されている学習データを抽出し、抽出した学習データに対応づけられている地図データを前記未登録道路の地図データに設定することにより、地図データを補完する。これにより、どのような道路を走行した場合にどのような走行環境または走行傾向になるかを推定することができるようになり、地図データに含まれていない未登録道路を走行した場合であっても、地図データを補完して学習することができる。この場合、走行時の走行環境および走行傾向のうち少なくとも一方に基づいて地図データを補完すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１実施形態による道路形状学習装置の構成を概略的に示す機能ブロック図
【図２】道路の形状と自車両の走行軌跡とを比較した模式図
【図３】左カーブの道路を模式的に示す図で、（ａ）は地図データに記憶されているノードＮおよびリンクＬを示す図、（ｂ）は走行軌跡から算出した曲率半径Ｒ０と実際の曲率半径Ｒ１とを対比する図
【図４】道路形状学習装置のメイン処理を示すフローチャート
【図５】カーブ形状補正処理を示すフローチャート
【図６】カーブ形状の補正前および補正後の位置関係を示す図で、（ａ）は左カーブ、（ｂ）は右カーブを示す図
【図７】直線部の補正を模式的に示す図
【図８】本発明の第１実施形態の変形例による直線区間の補正を模式的に示す図
【図９】本発明の第２実施形態による道路形状学習装置の構成を示すブロック図
【図１０】車両が走行する道路の形状を示す図
【図１１】本発明のその他の実施形態における走行軌跡の一例を示す模式図その１
【図１２】走行軌跡の一例を示す模式図その２
【図１３】道路形状学習処理の流れを示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明による道路形状学習装置の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、複数の実施形態において実質的に同一の構成部位には同一の符号を付し、説明を省略する。
【００１８】
（第１実施形態）
以下、本発明による道路形状学習装置の第１実施形態について、図１から図７を参照して説明する。図１は道路形状学習装置１の構成を概略的に示す機能ブロック図である。道路形状学習装置１は、制御部２、位置取得部３、操作スイッチ群４、地図データ入力器５、ＶＩＣＳ（登録商標）受信機６、通信装置７、外部メモリ８、表示装置９、音声コントローラ１０、音声認識部１１、リモコンセンサ１２などを備えた所謂ナビゲーション装置１３と、このナビゲーション装置１３に通信回線１４を介して接続されているアプリ制御部１５とを備えている。
【００１９】
制御部２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏバスなどを備えたマイクロコンピュータにより構成されており、例えばＲＯＭなどに記憶されている制御プログラムを実行してナビゲーション装置１３の全体を制御する。また、制御部２は、プログラム実行時の処理データや位置取得部３から取得した車両の位置情報、あるいは地図データ入力器５から取得した地図データなどが一時的に格納されるようになっている。
【００２０】
位置取得部３は、周知の地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄなどを備えている。これら地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄは、互いに性質の異なる検出誤差を有している。位置取得部３は、これら地磁気センサ３ａ、ジャイロスコープ３ｂ、車速センサ３ｃ及びＧＰＳ受信機３ｄから入力される検出信号を互いに補完することにより自車両の位置情報を取得する。この場合、位置取得部３は、要求される検出精度で車両の位置情報を取得可能であれば、これら全ての要素を備える必要はなく、また、ステアリングの舵角を検出するステアリングセンサや各車輪の回転を検出する車輪センサ（いずれも図示せず）などと組み合わされて構成されていても良い。位置取得部３は、取得した自車両の位置情報を制御部２に出力する。
【００２１】
操作スイッチ群４は、表示装置９の周辺に配置されている図示しないメカニカルキーや表示装置９の表示画面上に形成されるタッチキーなどから構成され、ユーザが何らかの操作（例えばメニュー表示選択、目的地設定、経路探索、経路案内開始、表示画面変更及び音量調整等）を行った旨を検出すると、操作信号を制御部２に出力する。
【００２２】
地図データ入力器５は、地図データを記憶している地図データ記憶部１６、および後述する学習データを記憶する学習データ記憶部１７に接続している。地図データ入力器５は、これら地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７からの地図データや学習データの読み込み、および学習データ記憶部１７への学習データの書き込みを実行する。地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７は、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＨＤＤなどの記憶媒体で構成されている。なお、地図データ記憶部１６および学習データ記憶部１７は、学習データ記憶部１７への書き込みが可能であれば、単一の記憶媒体を共有する構成としてもよいし、個別の記憶媒体を設ける構成してもよい。
【００２３】
地図データ記憶部１６は、地図表示のための地図描画用データ、マップマッチングや経路探索、経路誘導などの種々の処理に必要な道路データ、交差点の詳細データからなる交差点データ、背景レイヤを表示するための背景データ、地名や地域などを表示するための地名データ、施設名称を例えば５０音順に並べた施設名称データ、電話番号と施設との対応を示す電話番号データなどの地図データを記憶している。また、本実施形態に関連して、高速道路と一般道路との区別などを示す道路種別情報、道路の勾配情報、道路の幅員を示す幅員情報、地図上の位置を示すノード情報、各ノードの接続状態を示すリンク情報、道路の形状（直線、カーブ、カーブの曲率半径など）を記憶している。この道路形状データは、例えば国土地理院が発行している２万分の１の地図をオーサリングすることにより作成されている。なお、学習データ記憶部１７に記憶される学習データの詳細は後述する。
【００２４】
ＶＩＣＳ受信機６は、広域通信網を通じて広域通信を行い、図示しないＶＩＣＳセンター装置から送信されたＶＩＣＳ情報を受信する。通信装置７は、例えば携帯電話や無線ＬＡＮのような無線通信手段で構成され、広域通信網を通じて広域通信を行い、図示しないサーバとの間で各種の情報を送受信する。外部メモリ８は、例えばフラッシュメモリなどのデータ書換可能な不揮発性メモリにより構成されており、例えば他の規格の情報記録媒体に対応するためのプログラムソフトを記憶したり特定のデータ（画像データや音楽データなど）の保存や呼出などを行ったりするために設けられている。外部メモリ９は、ナビゲーション装置１３から着脱可能に設けられている。
【００２５】
表示装置９は、例えば液晶ディスプレイ装置から構成され、メニュー選択画面、目的地設定画面、経路案内画面等の各種の表示画面を表示すると共に、車両の現在位置を表す現在位置マークや走行軌跡等を地図データの地図上に重ねて表示する。尚、表示装置９は、有機ＥＬやプラズマディスプレイ装置などで構成してもよい。
【００２６】
音声コントローラ１０は、スピーカ１８および音声認識部１１と接続されている。音声コントローラ１０は、例えば警告音や経路案内の案内音声等をスピーカ１８から出力する。音声認識部１１は、マイク１９に接続され、マイク１９から入力された音声を音声認識アルゴリズムにしたがって認識する。マイク１９からは、操作スイッチ群４から入力される操作信号と同様に、ナビゲーション装置１３の機能を制御する所謂音声コマンドが入力される。リモコンセンサ１２は、操作リモコン２０との間で各種の操作信号の送受信を行う。リモコンセンサ１２は、操作リモコン２０から送信された操作信号を受信すると、その受信した操作信号を制御部２に出力する。ユーザは、操作リモコン２０を操作することにより、上述した音声コマンドと同様に、ナビゲーション装置１３に対する各種の操作信号を入力することができる。
【００２７】
通信回線１４は、有線または無線の通信手段により構成され、ナビゲーション装置１３とアプリ制御部１５との間を各種の情報を送受信可能に接続している。通信回線１４は、専用の通信方式で構成してもよく、ＵＳＢやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、あるいは所謂車載ＬＡＮの規格であるＣＡＮやＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）などの通信方式で構成するようにしてもよい。なお、通信回線１４が車載ＬＡＮに接続されている場合、ナビゲーション装置１３およびアプリ制御部１５は、自車両に備えられている例えばエンジン回転数を検出するエンジン回転数センサ、アクセルの踏み込み量を検出するアクセル開度センサ、ステアリング操舵角を検出するステアリングセンサなどから各種の情報の取得、また、図示しない制御ＥＣＵ（エンジン制御ＥＣＵ、ブレーキ制御ＥＣＵなど）との間で情報を送受信することも可能になる。
【００２８】
アプリ制御部１５は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏバスなどを備えたマイクロコンピュータにより構成されており、例えばＲＯＭなどに記憶されている制御プログラムを実行する。アプリ制御部１５は、位置抽出部２１、位置補正部２２、曲率半径算出部２３、走行軌跡記憶部２４および走行軌跡補正部２５を備えている。アプリ制御部１５は、詳細は後述するが、ナビゲーション装置１３側から地図データおよび自車両の位置情報を取得し、それら地図データおよび位置情報に基づいて自車両が走行した道路の形状、特にカーブの曲率半径を算出する。これら位置抽出部２１、位置補正部２２、曲率半径算出部２３、走行軌跡記憶部２４および走行軌跡補正部２５は、本実施形態では、アプリ制御部１５のＣＰＵによって処理されるプログラムにより、ソフトウェア機能として構成されている。なお、これら各部は、ハードウェアで構成してもよい。
【００２９】
次に上記した構成の道路形状学習装置１の作用について説明する。
図２は、道路の形状と自車両の走行軌跡とを比較した模式図である。本実施形態では、図２に示すように、左側通行の道路を対象とし、センターラインが設けられた片側１車線であって、自車両の進行方向（図示矢印方向）に対して左に曲がっている道路を一例として想定している。
【００３０】
さて、地図データ記憶部１６に記憶されている地図データは、道路上の全ての座標のデータを記憶しているのではなく、図３（ａ）に示すように、離間した地点における位置情報である複数のノードＮと、各ノードＮ間を接続する接続情報である複数のリンクＬとを記憶している。この場合、各ノードＮおよび各リンクＬは、一般的には道路の幅員方向の中心（図３（ａ）ではセンターライン）に相当する位置のデータとして記憶されているものの、前述した理由から必ずしも実際の道路の中心に一致しないことがある。
【００３１】
また、カーブ走行時の自車両の走行軌跡は、カーブ入口付近においてはセンターライン寄り、カーブ中央付近においてはカーブ内側の路肩寄り、カーブ出口付近においては再びセンターライン寄りに走行する所謂アウト・イン・アウト気味の走行傾向を示すことがある。そのため、図３（ｂ）に示すように、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径Ｒ０（中心座標Ｐ０）は、実際の道路の中心線であるセンターラインに対する曲率半径Ｒ１（中心位置Ｐ１）よりも大きく算出されることになる。また、同じカーブを走行した場合であっても、自車両が左カーブを走行したのか、あるいは右カーブを走行したのかによって、走行軌跡に基づいて算出される曲率半径Ｒ０は異なる。つまり、走行軌跡から推測される道路の形状は、走行傾向（例えば、アウト・イン・アウトなど）などにより変化する。
【００３２】
そこで、本実施形態の道路形状学習装置１は、予め記憶されている地図データをより詳細なものにするために、実際の走行軌跡に基づいて道路の形状を求め、その道路の形状を学習データとして学習データ記憶部１７に記憶する。つまり、ここでいう学習データとは、車両の走行軌跡に基づいて算出され、地図データ記憶部１６に記憶されている地図データよりも実際の道路の形状に即した値を有する道路形状データを意味する。
【００３３】
図４は、道路形状学習装置１のアプリ制御部１５によるメイン処理の流れを示すフローチャートである。アプリ制御部１５による処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０４）に先立って、ナビゲーション装置１３の制御部２は、周知のナビゲーション処理（現在位置の取得、目的地までの経路探索および案内など）を実行し、走行中に取得した自車両の現在位置に関するデータを通信回線１４を介してアプリ制御部１５に送信する。現在位置を受信したアプリ制御部１５は、現在位置の履歴すなわち走行軌跡を、走行軌跡記憶部２４に記憶する。
【００３４】
アプリ制御部１５は、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡を、直線部およびカーブに分離する（Ｓ１０１）。この場合、アプリ制御部１５の位置抽出部２１は、地図データのノードＮおよびリンクＬ（図３（ａ）参照）に基づいて、まずカーブの入口、中央および出口を特定し、道路の形状を直線部とカーブとを分離する。ここで、直線部とは、カーブ以外の区間のことを意味しており、必ずしも走行軌跡が直線である区間だけを意味しているものではない。なお、本実施形態では、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡の全区間に対し、カーブと直線部とを分離している。つまり、走行軌跡には、複数のカーブと複数の直線部とが存在する。
【００３５】
続いて、アプリ制御部１５は、カーブ形状を補正する（Ｓ１０２）。このカーブ形状の補正は、主としてアプリ制御部１５がソフトウェア的に実行している機能ブロックである位置補正部２２および曲率半径算出部２３により実行される。図５は、カーブ形状補正処理の詳細を示すフローチャートである。このカーブ形状の補正処理は、左カーブに対する補正または右カーブに対する補正、および走行軌跡の補正が行われる。以下、これらについて順に説明する。
【００３６】
位置抽出部２１は、まず走行軌跡から中心座標Ｐ０（図３（ｂ）参照）を算出する（Ｓ２０１）。この場合、位置抽出部２１は、走行軌跡記憶部２４に記憶している走行軌跡において、ステップＳ１０１で特定されたカーブの入口、中央および出口に最も近い座標である入口座標、中央座標および出口座標を抽出する。なお、入口座標、中央座標および出口座標は、最も近い座標ではなく、地図データにおけるカーブの曲率半径の中心と入口、中央、出口とを結ぶ直線上の座標としてもよい。位置抽出部２１は、このようにして、図６（ａ）または図６（ｂ）に示すように、入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を抽出する。なお、図６（ａ）、（ｂ）では、中心座標Ｐ０は図示していない。
【００３７】
位置抽出部２１により入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０が抽出されると、位置補正部２２は、これら入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を通る円弧の中心座標Ｐ０（以下、点Ｐ０とも称する）を算出する。そして、位置補正部２２は、入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０の位置関係から、左カーブであるか否かを判定する（Ｓ２０２）。
【００３８】
＜左カーブに対する補正＞
位置補正部２２は、図６（ａ）に示すような左カーブであると判定すると（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、点Ｐ０と入口座標Ａ０とを通る直線Ｐ０−Ａ０を求める（Ｓ２０３）。続いて、この直線Ｐ０−Ａ０上において、入口座標Ａ０からｄ１分外周側の点Ａ１（本発明でいう、補正後入口座標Ａ１）を特定する（Ｓ２０４）。ここで、ｄ１は、入口座標Ａ０および出口座標Ｃ０に対して設定される補正値であり、本発明でいう補正値Ｈ１に相当する。また、後述するように、ｄ２は、中央座標Ｂ０に対して設定される補正値であり、本発明でいう補正値Ｈ２に相当する。各補正値ｄ１およびｄ２は、予め設定され、例えばアプリ制御部１５のＲＯＭなどに記憶されている。本実施形態では、各補正値ｄ１およびｄ２は、センターラインまでの距離（より厳密には、センターラインまでの距離に相当する座標データ）として設定されている。
【００３９】
続いて、位置補正部２２は、点Ｐ０と中央座標Ｂ０とを通る直線Ｐ０−Ｂ０を求め（Ｓ２０５）、この直線Ｐ０−Ｂ０上において、中央座標Ｂ０からｄ２分外周側の点Ｂ１（本発明でいう、補正後中央座標Ｂ１）を特定する（Ｓ２０６）。ここで、ｄ１およびｄ２の関係は、上述したようにアウト・イン・アウトの走行傾向を想定し、アウト・イン・アウトの走行傾向に対応した補正値としてｄ１＜ｄ２（すなわち、Ｈ１＜Ｈ２）の関係に設定してある。
【００４０】
同様に、出口座標Ｃ０に対して、点Ｐ０と出口座標Ｃ０とを通る直線を求め（Ｓ２０７）、この直線Ｐ０−Ｃ０上において出口座標Ｃ０からｄ１分外周側の点Ｃ１（本発明でいう、補正後出口座標Ｃ１）を特定する（Ｓ２０８）。そして、位置補正部２２は、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を算出し、当該カーブにおける曲率半径Ｒ１として設定する（Ｓ２０９）。
【００４１】
＜右カーブに対する補正＞
位置補正部２２は、左カーブではない、つまり図６（ｂ）に示すような右カーブであると判定すると（Ｓ２０２：ＮＯ）、点Ｐ０と入口座標Ａ０とを通る直線Ｐ０−Ａ０を求める（Ｓ２１０）。続いて、この直線Ｐ０−Ａ０上において入口座標Ａ０からｗ−ｄ１分内周側の点Ａ１を特定する（Ｓ２１１）。ここで、ｗは、道路の１車線分の幅を示しており、地図データの含まれる道路形状データから取得される値である。すなわち、右カーブにおいては、ｗ−ｄ１が本発明でいう補正値Ｈ１に相当する。
【００４２】
続いて、位置補正部２２は、点Ｐ０と中央座標Ｂ０とを通る直線Ｐ０−Ｂ０を求め（Ｓ２１２）、この直線Ｐ０−Ｂ０上において中央座標Ｂ０からｗ−ｄ２分内周側の点Ｂ１を特定する（Ｓ２１３）。ここで、ｗ−ｄ２は、本発明でいう補正値Ｈ２に相当する。つまり、本実施形態では、カーブの入口および出口に対して補正値ｄ１を設定し、カーブの中央に対して補正値ｄ２を設定している。さらに、右カーブにおいては、車線の幅ｗを基準にし、左カーブで用いた補正値ｄ１、ｄ２を用いている。換言すると、左カーブおよび右カーブのいずれに対しても、同一の補正値ｄ１、ｄ２に基づいた補正を行っている。
【００４３】
続いて、出口座標Ｃ０に対して、点Ｐ０と出口座標Ｃ０とを通る直線を求め（Ｓ２１４）、この直線Ｐ０−Ｃ０上において出口座標Ｃ０からｗ−ｄ１分内周側の点Ｃ１を特定する（Ｓ２１５）。そして、位置補正部２２は、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を算出し、当該カーブにおける曲率半径Ｒ１として設定する（Ｓ２０９）。
【００４４】
このように、道路形状学習装置１は、左カーブおよび右カーブのそれぞれに対し、カーブの入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を補正し、補正された補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１を通る円弧の半径を、当該カーブにおける道路の曲率半径Ｒ１として設定する。これにより、曲率半径Ｒ１を、より実際の道路の中心の形状近い値にすることができる。なお、上述したように、上記した補正方法は左側通行時の補正であり、右側通行時には、ｄ１およびｄ２の関係及び補正の方向を逆転させればよい。つまり、右側通行時には、ｄ１＞ｄ２とし、且つ、左カーブでは内周側に補正し、右カーブでは外周側に補正するようにすればよい。
【００４５】
＜走行軌跡の補正＞
アプリ制御部１５は、図４に示すステップＳ１０２において上記のようにカーブ形状を補正すると、直線部を平行移動し、補正後のカーブ開始点・終了点に合わせる走行軌跡の補正を実行する（Ｓ１０３）。この補正は、主として走行軌跡補正部２５により実行される。
【００４６】
図７は、走行軌跡の補正を段階的に示す模式図である。図７（ａ）には、ステップＳ１０１で分離された複数のカーブと、その間に位置する直線部とが示されている。なお、Ａ０およびＡ０’は入口座標、Ｃ０およびＣ０’は出口座標を示している。走行軌跡補正部２５は、カーブに対して、上記したステップＳ２０１〜Ｓ２１５で算出された補正後の円弧を道路の中心として設定する。これにより、図７（ｂ）に示すように、カーブの走行軌跡がセンターラインに近い位置まで補正される。すなわち、入口座標Ａ０およびＡ０’が補正後入口座標Ａ１およびＡ１’に補正され、出口座標Ｃ０およびＣ０’が補正後出口座標Ｃ１およびＣ１’に補正される。
【００４７】
この場合、入口座標Ａ０と補正後入口座標Ａ１、入口座標Ａ０’と補正後入口座標Ａ１’、出口座標Ｃ０と補正後出口座標Ｃ１、出口座標Ｃ０’と補正後出口座標Ｃ１’との間は、上記した補正値ｄ１分だけずれることになる。そこで、走行軌跡補正部２５は、図７（ａ）におけるＣ０’−Ａ０間およびＣ０−Ａ０’間の直線部を、補正値ｄ１だけ外周側に平行移動する。これにより、直線部の終了点（入口座標Ａ０に相当）が補正後入口座標Ａ１に、直線部の開始点（出口座標Ｃ０に相当）が補正後出口座標Ｃ１に移動される。その結果、図７（ｃ）に示すように、各補正後入口座標Ａ１、Ａ１’、および各補正後出口座標Ｃ１、Ｃ１’が連続した走行軌跡を得ることができる。
【００４８】
アプリ制御部１５は、カーブ形状の補正（Ｓ１０２）および走行軌跡の補正（Ｓ１０３）が終了すると、走行軌跡の終端かを判定する（Ｓ１０４）。つまり、アプリ制御部１５は、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡の全区間に対して補正が行われたか否かを判定する。アプリ制御部１５は、全ての区間に対する補正が終了したと判定すると（Ａ１０４：ＹＥＳ）、処理を終了する。一方、補正がまだ終了していないと判定すると（Ａ１０４：ＮＯ）、ステップＳ１０１に移行して再び上記した補正の処理を実行する。
【００４９】
アプリ制御部１５は、上記した補正が終了すると、算出された曲率半径Ｒ１を当該カーブの曲率半径として設定し、地図データと対応付けて学習データとして学習データ記憶部１７に記憶する。これにより、車両が走行するごとに、車両の走行軌跡に基づいた学習データが学習データ記憶部１７に蓄積される。換言すると、予め地図データ記憶部１６に記憶されている地図データが、より実際の道路の形状に近い学習データにより整備される。
【００５０】
以上説明したように、本実施形態による道路形状学習装置１によれば、以下のような効果を得ることができる。
道路形状学習装置１は、自車両がカーブを走行したと判定すると、カーブの入口、中央および出口における自車両の位置すなわち入口座標Ａ０、中央座標Ｂ０および出口座標Ｃ０を、補正値ｄ１およびｄ２により補正する。そして、これら補正後入口座標Ａ１、補正後中央座標Ｂ１および補正後出口座標Ｃ１に基づいてカーブの曲率半径Ｒ１を算出する。これにより、カーブの曲率半径Ｒ１は、走行傾向に対応した補正がなされ、より実際の道路の曲率半径に近い値になる。したがって、地図データを実際のカーブの形状に即したもの、すなわち道路の形状を正確にあらわしたより詳細なものに整備することができる。
【００５１】
カーブにおける走行傾向として所謂アウト・イン・アウトを想定し、この走行傾向に対応してカーブ方向毎の補正値を設定しているので、補正値を設定するときの処理の複雑化を招くことなく容易に道路の形状を学習することができる。
【００５２】
各補正値ｄ１およびｄ２を、道路の中心からの距離として設定しているので、算出される曲率半径Ｒ１は、道路の中央に対する値として設定される。これにより、学習データにはセンターラインの位置情報が記憶されるため、一度の走行で、同じ道路を往復することなく、補正された道路の形状を得ることができる。また、１回の走行で往路・復路に対応する道路の形状を学習することができることから、学習に要する作業を簡略化できるとともに、学習データとして記憶するデータ量および学習データを記憶する学習データ記憶部１７の容量も削減することができる。
【００５３】
アウト・イン・アウトの走行傾向に対応させて、カーブの入口および出口に対する補正値をｄ１、中央に対する補正値をｄ２、道路の１車線分の幅をｗとすると、ｄ１＜ｄ２に設定しているので、曲率半径の算出を簡便に行うことができる。また、左カーブに対してはｄ１およびｄ２で、右カーブに対しては幅ｗとの差ｗ−ｄ１、ｗ−ｄ２で入口座標、中央座標、出口座標を補正することにより、同一の補正値ｄ１およびｄ２で左カーブおよび右カーブの何れにも対応することができる。なお、右側通行の場合には、この逆にすればよい。すなわち、右側通行の場合には、ｄ１＞ｄ２、且つ、補正の方向を左カーブの場合には内周側へ、右カーブの場合には外周側へ補正するようにすればよいので、設定の変更だけで世界中の国々の道路事情に対応することができる。
【００５４】
カーブ前後の区間における走行軌跡をも補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。この場合、走行軌跡のうちカーブ前後の軌跡を平行移動することにより補正を行っているので、補正にかかる演算の複雑化などを招くことがない。
【００５５】
算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、例えば次回の走行に利用することができる。
（第１実施形態の変形例）
以下、本発明による道路形状学習装置の第１実施形態の変形例について、図８を参照して説明する。第１実施形態の走行軌跡の補正においては、カーブ前後の区間を直線部と見なしたが、実際の道路では、カーブ前後には所謂カーブ取付区間が設けられている。このカーブ取付区間は、カーブ進入時の急なハンドル操作を防ぐ目的で設けられている。そこで、走行軌跡を補正する場合にも、同様にカーブ取付区間に相当する形状で補間するようにしてもよい。この補間は、第１実施形態における直線部の補正（図４のステップＳ１０３）に相当するものである。なお、本変形例の場合、第１実施形態と異なり、直線区間は、走行軌跡がほぼ直線状とみなせる区間のことを意味している。
【００５６】
図８は、カーブ取付区間を考慮した場合における、走行軌跡の補正を段階的に示す模式図である。図８（ａ）には、ステップＳ１０１で分離された複数のカーブ区間（Ａ０〜Ｃ０間）、その間に位置する直線区間（Ｘ０より前の区間、Ｙ０より後の区間）、およびカーブ取付区間（Ｘ０〜Ａ０間、Ｃ０〜Ｙ０間）が示されている。なお、Ｘ０はカーブ取付区間の開始座標、Ｘ１（図８（ｃ）参照）は補正後のカーブ取付区間の開始座標、Ｙ０はカーブ取付区間の終了座標、Ｙ１（図８（ｃ）参照）は補正後のカーブ取付区間の終了座標を示している。
【００５７】
走行軌跡補正部２５は、まず第１実施形態と同様にカーブ形状を補正する。これにより、図８（ｂ）に示すように、カーブ区間の走行軌跡がセンターラインに近い位置まで補正される。また、直線区間も、第1実施形態と同様に、図８（ｃ）に示すようにセンターライン側に平行移動される。そして、補正前のカーブ取付区間（Ｘ０−Ａ０間、Ｃ０−Ｙ０間）に対応する区間（Ｘ１−Ａ１間、Ｃ１−Ｙ１間）を、曲線により補間する。ここで、補間するための曲線としては、例えば実際のカーブ取付区間の設計に用いられているクロソイド曲線、あるいは、走行軌跡として記憶されている座標データに基づいて直線区間の終点Ｘ１と補正後入口座標Ａ１との間を滑らかに接続するスプライン曲線などを用いればよい。これにより、補正後の走行軌跡は、図８（ｄ）に示すように、各点Ｘ１、Ａ１、Ｃ１、Ｙ１において連続した軌跡に補正される。
【００５８】
このように、走行軌跡記憶部２４に記憶されている走行軌跡を、カーブの前後についても補正することにより、より詳細な地図データを整備することができる。特に、走行軌跡のうち平行移動したカーブ前の直線区間（Ｘ１より前の区間）と補正後入口座標Ａ１との間、および、補正後出口座標Ｃ１とカーブ後の直線区間（Ｙ１より後の区間）との間を曲線によって補間することにより、走行軌跡を、実際の道路におけるカーブ取付区間のようにカーブとカーブ前後の直線区間との間が滑らかに接続された軌跡にすることができる。
【００５９】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について、図９および図１０に基づいて説明する。第２実施形態による道路形状学習装置は、車両を制御するための制御データを生成する制御データ生成部を備えている点において第１実施形態と異なっている。なお、第２実施形態の道路形状学習装置の大まかな処理の流れは第１実施形態と同様である。
【００６０】
図９に示すように、第２実施形態の道路形状学習装置１００は、ナビゲーション装置１３、アプリ制御部１０１を備えている。アプリ制御部１０１は、第１実施形態と同様に、図４のようにして取得された学習データに基づいて、カーブの形状を学習する。さて、学習データを記憶することにより、地図データは、実際の道路の形状に近い、より詳細なものに整備される。本実施形態は、その整備された地図データを活用する一例として、車両の挙動の制御、特に、カーブ進入時における車両の速度の制御を示すものである。
【００６１】
アプリ制御部１０１は、制御データ生成部１０２を備えている。制御データ生成部１０２は、学習データに基づいて、走行予定のカーブの形状に合わせた制御データを生成する。図１０は、車両が走行する道路の形状を示している。一度走行して学習データを記憶しているカーブ区間（図１０の「前回走行時の学習データあり」の区間）の手前において、制御データ生成部１０２は、学習データ記憶部１７から学習データを読み出し、当該カーブの曲率半径Ｒ１を取得する。そして、取得した曲率半径Ｒ１に基づいて、カーブ区間を走行可能な目標車速を算出し、車両をその目標車速に制御するための制御データを生成する。この場合、第１実施形態で説明したように、学習データに記憶されている曲率半径Ｒ１は、より実際の道路の形状に近いものであるため、この学習データに基づいてなされる制御は、より安全性が向上したものとなる。
【００６２】
制御データ生成部１０２で生成された制御データは、通信回線１４を介して車両制御ＥＣＵ１０３に送信される。この車両制御ＥＣＵ１０３は、例えばエンジン制御ＥＣＵやブレーキ制御ＥＣＵなどであり、カーブ進入までに車両の速度が目標車速以下になるようにエンジンまたはブレーキなどを制御する。このとき、制御データをナビゲーション装置にも送信することにより、例えば表示装置９に目標車速や現在の車両の速度が目標車速より速い場合には警告メッセージなどを表示する、あるいは、スピーカ１８から音声により警告を発するようにしてもよい。
【００６３】
このように、道路形状学習装置１００は、一度学習したデータの再利用の方法として、車両の挙動の制御、特には、カーブ進入時の車両の速度の制御をおこなう制御データを精製する。この場合、第１実施形態と同様に、学習データは、地図データ記憶部１６に予め記憶されている地図データに比べて、より詳細なものになっている。換言すると、走行軌跡に基づいて補正した道路の形状を記憶している学習データは、誤差がより少なく、車両の制御に使用できる程度の高精度なものである。このように走行軌跡に基づいて曲率半径を算出し、算出した曲率半径を地図データに関連付けた学習データとして記憶することにより、次回の走行時により適切且つより安全に車両の制御を行うための制御データを生成することができる。
【００６４】
また、この場合、第１実施形態の変形例のように、カーブ取付区間を曲線で補間すれば、車両の挙動をより滑らかに制御することができる。つまり、カーブ取付部では一定の角速度での走行が可能になり、走行の安全性が高まる。
【００６５】
（その他の実施形態）
また、本発明は、上記に説明した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
走行傾向がアウト・イン・アウトではなく、例えば道路の形状やセンターラインに沿って走行するような傾向を示す場合には、その走行傾向に対応した補正値を設定すればよい。以下、その一例について説明する。
【００６６】
走行傾向に対応した補正の例としては、過去に地図データに存在する道路を走行した際の走行軌跡を学習データ記憶部１７等に記憶し、その走行軌跡からカーブ区間を走行するときの走りのクセ（走行傾向）を算出し、その走りのクセに基づいて道路形状を補正する補正値を算出し、その補正値に基づいて道路形状を学習することが考えられる。カーブ区間を走行する場合には、以下のような走りのクセが想定される。
【００６７】
・比較的カーブ区間への進入速度が高い場合には、各実施形態で示したアウト・イン・アウト（図１２の走行軌跡ＳＬ３を参照）やセンターラインに沿って走行する。
・図１１に走行軌跡ＳＬ１として示すような、比較的低速でカーブ区間に進入した場合などに発生する蛇行した走行する。
・図１２に走行軌跡ＳＬ２として示すような、カーブの形状にあった速度でカーブ区間に進入した場合には、道路（走行車線）の中心を常に走行する。
・常に道路の左側の白線上を走行する。
【００６８】
また、これらの走りのクセに基づいて補正値を算出する場合、その補正値は、
・ユーザによる違い
・カーブ区間への進入速度による違い
・カーブ区間の傾斜による違い
等によって異なることが考えられる。
【００６９】
つまり、カーブ区間を走行したときに上記したユーザ（運転者）の違いや車速などの情報を走行環境として記憶しておき、それらの情報に基づいて走りのクセを算出することにより、適切な補正値を算出することが可能になる。以下、第１実施形態の道路形状学習装置１を例にして、補正値の算出処理の流れを説明する。道路形状学習装置１の場合、車速センサ３ｃが走行環境（車速）を取得する走行環境取得部に相当する。なお、ジャイロスコープ３ｂなど他のセンサ類を走行環境取得部に含めてもよい。また、道路形状学習装置１は、走行環境取得部として、図示しないユーザ特定部を備えている。ユーザ特定部は、例えば画像処理やユーザが所持する形態通信端末との通信あるいはユーザによる名前入力作業や設定操作などにより、ユーザを特定する。さらに、道路形状学習装置１は、制御部２によって実行されるソフトウェアにより構成される図示しない地図データ補完部を有している。なお、地図データ補完部は、ハードウェアにより構成してもよい。
【００７０】
道路形状学習装置１は、図１３に示す道路形状学習処理において、地図にない道路である未登録道路を走行中か否かを判定する（Ｓ３０１）。この場合、地図にない道路とは、実際に地図データに記憶されていない道路だけでなく、道路形状の学習が行われていない道路即ち初めて走行する道路を含んでもよい。道路形状学習装置１は、地図にない道路を走行中であると判定すると（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、車両の進入速度を判定する（Ｓ３０２）。この場合、道路形状学習装置１は、車速センサ３ｃから車速を取得し、予め定められている速度範囲、例えば２０ｋｍ／ｈ以下（図１３の「〜２０ｋｍ／ｈ」）、２１〜４０ｋｍ／ｈの範囲、４１〜６０ｋｍ／ｈの範囲、６０ｋｍ／ｈ以上（図１３の「６０ｋｍ／ｈ〜」）の何れであるかを判定する。続いて、道路形状学習装置１は、ステップＳ３０２で判定した進入速度に対応する過去の走行軌跡データを呼び出した後（Ｓ３０３）、その走行軌跡データに基づいて道路形状を学習する（Ｓ３０４）。たとえば、道路形状学習装置１は、学習データ記憶部１７などに記憶されている過去の走行軌跡データのうち、ステップＳ３０２で判定した進入速度と一致する走行軌跡データに基づいて、現在走行中の道路の形状を推定し、その形状を走行中の道路の形状として学習する。この場合、過去の走行履歴即ち走りのクセそのものが、道路形状を学習するための補正値になる。
【００７１】
より具体的には、一例として、まず地図データにある道路（路幅、曲率等も既知の道路区間）を走行した場合に、その走行軌跡データすなわち走りのクセを対応させて学習データとして記憶しておく。当然、このときには走りのクセを誘発する環境条件（上述したユーザの違いや車速などの情報）も対応させ、走行環境として記憶しておく。
【００７２】
そして、道路形状学習装置１は、上述したその対応関係から補正値を割り出すのである。これによって、あるとき地図にない道を走行した場合、その走行環境によってどのような走りのクセが発生するのかを学習データから推定することができ、それに応じた補正値を算出（または特定）することができる。この場合、地図にある道路を走行したときに算出した補正値そのものを学習データとして記憶してもよい。これにより、演算処理を行うことなく、補正値を特定することができる。このように、道路形状学習装置１の地図データ補完部は、補正値に基づいて既知の道路形状を未登録道路に対応する道路形状として設定することにより地図データを補完することができる。
【００７３】
また、道路形状学習装置１は、地図にある道路を走行していると判定した場合には（Ｓ３０１：ＮＯ）、ユーザ即ち運転者は同じであるか否かを判定する（Ｓ３０５）。この場合、道路形状学習装置１は、ユーザによる設定操作などの図示しないユーザ特定部によりユーザを特定し、現在のユーザが例えばユーザＡであるか否かを判定する。そして、道路形状学習装置１は、ユーザが同じ場合には（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、ユーザＡの進入速度を記録し（Ｓ３０６）、その進入速度に対応付けて走行軌跡を記録する（Ｓ３０７）。一方、道路形状学習装置１は、ユーザが異なる場合には（Ｓ３０５：ＮＯ）、別ユーザの進入速度を記録し（Ｓ３０８）、その進入速度に対応付けて走行軌跡を記録する（Ｓ３０９）。つまり、道路形状学習装置１は、現在の進入速度及び走行軌跡を、ユーザ毎に対応付けて記録するとともに、その記録したデータを学習データ記憶部１７等に記憶する。この場合、各ユーザに対応した走行軌跡のデータが、道路形状を学習するときの補正値となる。
【００７４】
このように、カーブ区間における走行傾向は様々のものが考えられる。そして、その進入速度などの走りのクセを記憶しておくことにより、その走りのクセを道路形状を学習するときの補正値として利用でき、地図にない道路の学習を効果的に行うことができる。この場合、走りのクセをユーザに対応付けて記憶しておくことにより、学習の精度を高めることができる。
【００７５】
また、このような走りのクセを利用する場合、例えばカーブ区間における道路の傾斜によってカーブ区間への進入速度及びカーブ区間中の車速が変化すると考えられる。すなわち、下りのカーブ区間と上りのカーブ区間とでは、上記したような走りのクセが出やすくなる。そのため、カーブ区間への進入速度とカーブ区間中の車速とを補正値として使用すれば道路の傾斜をも学習することができ、その結果、地図データを実際のカーブの形状に即したより詳細なものに整備することができる。
【００７６】
各実施形態では、センターラインが設けられている道路における補正について例示したが、センターラインがない（道幅が１車線分しかない）道路の場合には、補正の方向（外周側への補正、または内周側への補正）を、地図データに記憶されている道路形状データに含まれる道路の幅に応じて変更可能に構成してもよい。
【００７７】
進行方向において複数の車線がある道路の場合には、各補正値Ｈ１、Ｈ２を、走行している車線により変化させてもよい。例えば、片側２車線で第１走行車線（日本国内の場合）を走行した場合、第１実施形態の例では、左カーブに対する補正値を入口および出口に対しては補正値Ｈ１としてｗ＋ｄ１、中央に対しては補正値Ｈ２としてｗ＋ｄ２のように設定すればよい。勿論、右カーブに対しても、同様に走行している車線により補正値を設定してもよい。
【００７８】
図４に示すステップＳ１０１では全ての区間をカーブと直線部とに予め分離したが、全ての区間に対して補正をするのではなく、道路の形状の補正が必要か否かを判定する判定部を設け、必要と判定された場合に補正を行うようにしてもよい。この場合、走行軌跡と地図データとの差が所定の閾値以上であるか否かなどを判定基準として用いることができる。
【００７９】
カーブ全体の入口座標、中央座標、出口座標の各点を通る円弧の半径を曲率半径としたが、カーブをさらに分割して複数の曲率半径を算出してもよい。例えば、曲率半径が変化する所謂複合カーブの場合、全体を１つのカーブとして曲率半径を算出すると、実際の道路の形状との間に誤差が生じるおそれがある。そこで、走行軌跡の形状に基づいて同一の曲率半径とみなせる区間にカーブをさらに分割し、それぞれの区間について曲率半径を算出することにより、より正確な道路の形状を取得することができる。また、曲率半径の算出には、カーブ全体の入口座標、中央座標、出口座標以外の点を含めてもよい。
【００８０】
アプリ制御部とナビゲーション装置の制御部とを別体とした構成を例示したが、一体に構成してもよい。また、各ＥＣＵにアプリ制御部の機能を実装してもよい。
【符号の説明】
【００８１】
図面中、１、１００は道路形状学習装置、３は位置取得部、３ｃは車速センサ（走行環境取得部）、１６は地図データ記憶部、１７は学習データ記憶部、２１は位置抽出部、２３は曲率半径算出部、２４は走行軌跡記憶部、２５は走行軌跡補正部、１０２は制御データ生成部を示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図データを記憶している地図データ記憶部と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
自車両がカーブを走行したと判定した場合、前記地図データに基づいて当該カーブの入口、中央および出口を特定し、前記位置情報取得部により取得された自車両の前記位置情報から前記入口、前記中央および前記出口に対応する自車両の位置を示す情報である入口座標、中央座標および出口座標を抽出する位置抽出部と、
前記位置抽出部により抽出された前記入口座標、前記中央座標および前記出口座標を予め定められている走行傾向に対応した補正値で補正した補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求める位置補正部と、
前記位置補正部で補正された前記補正後入口座標、前記補正後中央座標および前記補正後出口座標の各点を通る円弧の半径を算出し、当該半径を前記カーブにおける曲率半径として設定する曲率半径算出部と、
前記曲率半径算出部により設定された前記曲率半径を前記地図データに関連付けた学習データとして記憶する学習データ記憶部と、
を備えることを特徴とする道路形状学習装置。
【請求項２】
前記位置補正部は、前記車両位置取得部により取得された自車両の位置情報に基づいて前記カーブが左カーブであるか右カーブであるかのカーブ方向を判定し、該判定結果に基づいて予め定められた走行傾向であるアウト・イン・アウト傾向に対応するカーブ方向毎の補正値を設定することを特徴とする請求項１記載の道路形状学習装置。
【請求項３】
前記位置補正部は、前記入口座標および前記出口座標に対する補正値をＨ１、前記中央座標に対する補正値をＨ２をとすると、右側通行において、前記カーブが自車両の進行方向に対して左カーブである場合にはＨ１＞Ｈ２に設定し、前記カーブが自車両の進行方向に対して右カーブである場合にはＨ１＜Ｈ２に設定し、左側通行において、前記カーブが自車両の進行方向に対して左カーブである場合にはＨ１＜Ｈ２に設定し、前記カーブが自車両の進行方向に対して右カーブである場合にはＨ１＞Ｈ２に設定することを特徴とする請求項２記載の道路形状学習装置。
【請求項４】
前記位置補正部は、前記補正値を、道路の幅員方向における中心からの距離に対応する値として設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項５】
前記位置取得部により取得された車両の位置情報を走行軌跡として記憶する走行軌跡記憶部と、
前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡を補正する走行軌跡補正部とをさらに備え、
前記走行軌跡補正部は、前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡の前記入口より前の区間を前記補正後入口座標側へ平行移動するとともに、前記カーブの前記出口より後の区間を前記補正後出口座標側へ平行移動することにより、前記走行軌跡を補正することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項６】
前記位置取得部により取得された車両の位置情報を走行軌跡として記憶する走行軌跡記憶部と、
前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡を補正する走行軌跡補正部とをさらに備え、
前記走行軌跡補正部は、前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡の前記カーブより前の区間における直線部と前記補正後入口座標との間、および、前記カーブの後の区間における直線部と前記補正後出口座標との間を曲線により補間することにより、前記走行軌跡を補正することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項７】
前記学習データに基づいて、車両の挙動を制御するための制御データを生成する制御データ生成部を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項８】
前記制御データ生成部は、車両の速度を制御するための制御データを生成することを特徴とする請求項７記載の道路形状学習装置。
【請求項９】
地図データ補完部と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得部とをさらに備え、
前記学習データ記憶部は、前記走行環境取得部で取得した前記走行環境を前記地図データに対応づけて前記学習データとして記憶し、
前記地図データ補完部は、前記地図データに含まれていない未登録道路を自車両が走行した場合、走行時の走行環境または走行傾向に類似する走行環境または走行傾向を前記学習データから抽出し、抽出した学習データに対応づけられている地図データを前記未登録道路の地図データに設定することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項記載の道路形状学習装置。
【請求項１】
地図データを記憶している地図データ記憶部と、
自車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
自車両がカーブを走行したと判定した場合、前記地図データに基づいて当該カーブの入口、中央および出口を特定し、前記位置情報取得部により取得された自車両の前記位置情報から前記入口、前記中央および前記出口に対応する自車両の位置を示す情報である入口座標、中央座標および出口座標を抽出する位置抽出部と、
前記位置抽出部により抽出された前記入口座標、前記中央座標および前記出口座標を予め定められている走行傾向に対応した補正値で補正した補正後入口座標、補正後中央座標および補正後出口座標を求める位置補正部と、
前記位置補正部で補正された前記補正後入口座標、前記補正後中央座標および前記補正後出口座標の各点を通る円弧の半径を算出し、当該半径を前記カーブにおける曲率半径として設定する曲率半径算出部と、
前記曲率半径算出部により設定された前記曲率半径を前記地図データに関連付けた学習データとして記憶する学習データ記憶部と、
を備えることを特徴とする道路形状学習装置。
【請求項２】
前記位置補正部は、前記車両位置取得部により取得された自車両の位置情報に基づいて前記カーブが左カーブであるか右カーブであるかのカーブ方向を判定し、該判定結果に基づいて予め定められた走行傾向であるアウト・イン・アウト傾向に対応するカーブ方向毎の補正値を設定することを特徴とする請求項１記載の道路形状学習装置。
【請求項３】
前記位置補正部は、前記入口座標および前記出口座標に対する補正値をＨ１、前記中央座標に対する補正値をＨ２をとすると、右側通行において、前記カーブが自車両の進行方向に対して左カーブである場合にはＨ１＞Ｈ２に設定し、前記カーブが自車両の進行方向に対して右カーブである場合にはＨ１＜Ｈ２に設定し、左側通行において、前記カーブが自車両の進行方向に対して左カーブである場合にはＨ１＜Ｈ２に設定し、前記カーブが自車両の進行方向に対して右カーブである場合にはＨ１＞Ｈ２に設定することを特徴とする請求項２記載の道路形状学習装置。
【請求項４】
前記位置補正部は、前記補正値を、道路の幅員方向における中心からの距離に対応する値として設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項５】
前記位置取得部により取得された車両の位置情報を走行軌跡として記憶する走行軌跡記憶部と、
前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡を補正する走行軌跡補正部とをさらに備え、
前記走行軌跡補正部は、前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡の前記入口より前の区間を前記補正後入口座標側へ平行移動するとともに、前記カーブの前記出口より後の区間を前記補正後出口座標側へ平行移動することにより、前記走行軌跡を補正することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項６】
前記位置取得部により取得された車両の位置情報を走行軌跡として記憶する走行軌跡記憶部と、
前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡を補正する走行軌跡補正部とをさらに備え、
前記走行軌跡補正部は、前記走行軌跡記憶部に記憶されている前記走行軌跡の前記カーブより前の区間における直線部と前記補正後入口座標との間、および、前記カーブの後の区間における直線部と前記補正後出口座標との間を曲線により補間することにより、前記走行軌跡を補正することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項７】
前記学習データに基づいて、車両の挙動を制御するための制御データを生成する制御データ生成部を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の道路形状学習装置。
【請求項８】
前記制御データ生成部は、車両の速度を制御するための制御データを生成することを特徴とする請求項７記載の道路形状学習装置。
【請求項９】
地図データ補完部と、
自車両の走行環境を取得する走行環境取得部とをさらに備え、
前記学習データ記憶部は、前記走行環境取得部で取得した前記走行環境を前記地図データに対応づけて前記学習データとして記憶し、
前記地図データ補完部は、前記地図データに含まれていない未登録道路を自車両が走行した場合、走行時の走行環境または走行傾向に類似する走行環境または走行傾向を前記学習データから抽出し、抽出した学習データに対応づけられている地図データを前記未登録道路の地図データに設定することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項記載の道路形状学習装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１１−２０３２４０（Ｐ２０１１−２０３２４０Ａ）
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６４１２（Ｐ２０１１−１６４１２）
【出願日】平成２３年１月２８日（２０１１．１．２８）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月２８日（２０１１．１．２８）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
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