ITS Japan - 自動車と地図...自動車と地図 ITS Japan 道路情報基盤活用委員会...

自動車と地図

ITS Japan

道路情報基盤活用委員会

浜田・東條

（2014.08.22）

道路地図

信号や交差点名だけでなく、ガソリンスタンド・コンビニ・ファミレスなど豊富な沿道情報を現地調査することで、街の様子を地図上に忠実に再現。

道路地図と現地を見比べ、現在位置、走行経路を判断

出典：昭文社

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道路情報基盤活用委員会2014活動報告書　添付資料 1

カーナビ

カーナビが、走行位置、走行経路を教えてくれる

カーナビの地図データ

表示地図経路ネットワーク

標準規格

• ISO/TS20452:2007

• JIS D0810:2004

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データ構造（論理データモデル）

• 表示地図（形状データ）と経路ネットワーク（位相データ）を、それぞれ階層化し格納

• 表示地図（形状データ）と経路ネットワーク（位相データ）の関係を記述

図３ KIWIのデータベース構造の概要

形状データ：矩形のメッシュ単位にデータを管理

位相データ：指定量のネットワークデータが収納できる領域毎に管理

管理データおよび情報定義データ

メタデータ（記述方法の定義など）

階層

詳細

概略関係

関係

関係

関係

関係

領域境界

詳細背景データ詳細道路データ

背景データ

道路データ

地図データ

背景データ

地図データ

道路データ

地図データ

背景データ道路データ

形状情報属性情報

場所検索データ

サービス検索データ

検索データ

Metadata

レベル０（最下位レベル）

レベルｍ（最上位）

レベル１

パーセル単位管理情報

経路計算データ

ネットワーク情報

経路計算データ

レベル１

レベルｎ（最上位）

リージョン単位管理情報

・・・

図1-１論理データモデルの全体構造

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地図表示・位置評定

• 全国をカバーする情報を階層化し保有

表示地図

マップマッチング

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経路探索

• 道路中心線を道路ネットワークとして整備

• 全国をカバーする情報を階層化し保有

• 通行規制をネットワークの方向性ルールとして格納

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1/25000地形図カーナビ用地図

道路中心線

を

デジタイジング

道路ネットワークの整備

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航空写真

市街図

道路ネットワーク

上下線を２条線化

複数車線

中央分離帯


7/4５



航空写真

市街図


道路ネットワークの例（国会議事堂前）

8/4５


航空写真

市街図


道路ネットワークの例（赤坂見付）

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航空写真

市街図


道路ネットワークの例（御堂筋）

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道路ネットワークの例（名古屋IC）

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デジタル道路地図（道路ネットワーク）

オーサリング

デジタル道路地図からカーナビ用地図データへ

• デジタル道路地図からオーサリング処理にて、各地図データを生成

• 各地図データの相互関係を示す情報を格納


カーナビの性能と品質を決める

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出典：VICS

交通情報

VICS

リンク

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交通情報

出典：Kiwi解説書

VICSリンクで提供される交通情報は、カーナビの地図データ内に格納されたVICSリンクと道路リンクの変換テーブルにて、地図データの道路リンクに変換され利用される。

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交通情報

出典：ＶＩＣＳリンク及び交通規制データの作成・流通の効率化に関する調査研究報告書（公益財団法人日本交通管理技術協会）

VICSリンクの整備

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交通情報

出典：ＶＩＣＳリンク及び交通規制データの作成・流通の効率化に関する調査研究報告書（公益財団法人日本交通管理技術協会）

VICSリンクの整備状況

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交通情報

VICSリンクの課題

• 道路や交差点の新設等により道路状況が変化すると、当然従来のVICSリンクは追加・更新され、それに応じてVICS情報も送出されることになる。

• 変更された従来のVICSリンクも、変更後3年間は、VICS情報を提供する仕組みになっている。

出典：VICS

カーナビの地図データを更新しないまま利用し続けると、最悪、3年後には、交通情報を表示できない道路が出現することになる。

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自動走行

Ⅰ Ⅱ Ⅲ

自律システム

• 車載センサ

• 車載カメラ

協調システム

• 路車間通信

• 車車間通信

クラウドシステム

• 道路情報

• 運転知識

領域Ⅰ 領域Ⅱ 領域Ⅲ

距離近遠

精度詳細概略

時間今未来

情報の要件

オーソリティマップオーソリティテーブル

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走行ルート上の情報

道路を走行するためには、走行ルート上の様々な情報が必要となる（領域Ⅲ）

カーナビ

自動走行

システム

道路情報

運転知識

衛星測位システム

走行位置

走行ルート

交通情報

協調システム

クラウド

車両、歩行者情報

オーソリティテーブルを利用することで、情報の共有化が可能となる。

テレマセンター

交通情報

プローブ情報

情報連携

自律システム

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道路の区間ID方式

道路ネットワーク方式の課題

• 各社の道路ネットワークの違い

• 道路ネットワーク更新によるIDの変化

ユニークでパーマネントなIDで各道路区間を管理

道路区間ID

参照点ID

道路ネットワークの場合

道路の区間IDの場合 200

参照点を追加

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DRM

リンク_V1

区間ID 参照点情報道路区間情報経由参照点情報 DRMリンク情報

544001

00001 起点と終点の参照点ID

距離標値

リンク長

道路種別コード

参照点数

参照点ID

起点からの距離

DRMバージョン番号

対応DRMリンク数

基本道路リンク番号

オーソリティテーブル

• 道路区間

• 参照点

参照点ID

位置情報参照点情報経由参照点情報 DRMリンク情報

544001

00001

緯度・経度種別コード

参照点名称

距離標値

参照点数

参照点ID

起点からの距離

DRMバージョン番号

対応DRMノード数

基本道路ノード番号

DRM

リンク_V2

DRM

リンク_V3

A社の

リンク

B社の

リンク

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出典：DRM協会

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自動走行

Ⅰ Ⅱ Ⅲ

自律システム

• 車載センサ

• 車載カメラ

協調システム

• 路車間通信

• 車車間通信


• 道路情報

• 運転知識


距離近遠

精度詳細概略

時間今未来

情報の要件

オーソリティマップオーソリティテーブル

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道路上の位置

走行レーンの特定

• 白線検出

• 絶対位置＋車線検出

周辺車両の特定

• 車載センサで検出

• 自車位置＋相対位置


• 白線検出

• 絶対位置＋車線検出

歩行者位置の特定

• 路上インフラが検出

• インフラの設置位置＋相対位置路車間通信

車車間通信

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測量位置

角度

一等三角点網

距離

最高標高の一等三角点

「赤石岳」長野県下伊那郡大鹿村

北緯 35度 27分 29秒

東経 138度 9分 38秒

標高 3120ｍ

基準点

観測点

絶対位置

相対位置

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GNSS測量

位置誤差は、10m

2点間の相対位置誤差は、100

万分の1（10mで1cmの誤差）

単独測位

相対測位

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ネットワーク型RTK-GPS測位

位置誤差は、数㎝

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電子基準点（国土地理院）

全国約1,300ヶ所に設置

提供される情報

≦1㎝

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日本の測量基準点体系

出典：スマートでコンパクトな基準点体系に向けて（国土地理院）

今後、公共基準点は、利用者が必要な時に必要な場所へ、電子基準点から直接設置する形態へと移行する。

これにより、公共基準点には測量の基準としての役割は残るが、従来の一等から四等までの三角点は、その果たしていた測地網の密度補完並びに公共基準点に対する近傍既知点としての役割が終わることから、少数の三角点を除き今後10年程度で測量の基準としての用途を廃止する。

29/4５


自動車が利用できる位置情報

技術データ精度コメント

GPS － 5~10m 絶対位置マルチパス、電波の遮断等により位置精度は低下



5m以下相対位置位置精度は、道路ネットワークの位置精度による

マルチGNSS － 3~5m 絶対位置マルチパス、電波の遮断等により位置精度は低下

準天頂衛星

（2周波受信）－ 0.5~1m 絶対位置マルチパス、電波の遮断等により

位置精度は低下

準天頂衛星

（PPP）－ 0.1m以下絶対位置マルチパス、電波の遮断等により

位置精度は低下

磁気マーカー－ 0.5m未満相対位置磁気マーカーの設置精度

SLAM 点群データ？相対位置？

レーンマッチング

レーンネットワーク

3m以下相対位置位置精度は、レーンネットワークの位置精度による

車線認識道路詳細図

（車線） 1.5m以下相対位置位置精度は、道路詳細図の位置

精度による

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道路上の位置

GPSの位置誤差

インフラの位置誤差

路車間通信

車車間通信

2.75m～3.5m

4m 1~2m カーナビの位置


準天頂衛星の位置誤差


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高度デジタル道路地図（DRM協会）

整備データ

• 車線中心線の位置

• 属性

車線番号、通行属性（車線進入方向フラグ、

進行方向逆転属性、車線左側・右側境界属性、

Ｕターン属性、速度規制、車線別進行禁止等）、

構造属性（曲線半径、高さ、車線幅員、横断歩道、

一時停止線、軌道敷区間等）

縮尺レベル：500 ～ 1000

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道路基盤地図情報

道路構造を表現する大縮尺（1/1,000）のGISデータ

道路工事が完了すると完了結果は工事間k製図として電子納品される

道路基盤地図情報は、電子納品された工事完成図（CADデータ）から自動変換する

高速道路全線と直轄国道の一部の路線の整備は完了

33/4５



出典：道路工事完成図等作成支援サイト（国土交通省国土技術政策総合研究所）

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道路工事完成図


GIS

データ

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道路中心線

道路の設計段階等で用いられる中心線。

【取得根拠】

・国土交通省公共測量作業規程第5編第2章第4節（中心線）

測点

道路の設計段階等で用いられる中心線上に，一定の間隔で配置される点。

【取得根拠】

・国土交通省公共測量作業規程第5編第2章第4

節（中心点）

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車道部

主として自動車が利用する道路の部分で，車線，すりつけ区間，分離帯が切断された車道の部分，

側帯，路肩，停車帯，待避所，乗合自動車停車所，非常駐車帯，副道を含む。

【取得根拠】

・道路構造令第2条第1項第4号（車道）

・道路構造令施行規則第2条（分離帯が切断された車道の部分）

・道路交通法第2条第1項第3号（車道）

・車道及び側帯の舗装の構造の基準に関する省令（車道）

車道交差部

十字路，丁字路その他2つ以上の車道が交わる部分。

【取得根拠】

・道路法第30条第1項第8号（交差又は接続）

・道路構造令第27条（交差点）

・道路構造令施行規則第2条（交差点）

・道路交通法第2条第1項第5号（交差点）

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島

車両の走行を制御し，安全な交通を確保するために設置される分離帯及び交通島の部分。

ただし，路面電車停留所に該当する部分を除く。

【取得根拠】

道路交通法第2条第1項第6号（安全地帯（島状の施設））

歩道

専ら歩行者の通行の用に供するため，縁石線又は柵その他これらに類する工作物により区画して設置される道路の部分。

【取得根拠】

・道路構造令第2条第1項第1号，第11条

・道路交通法第2条第1項第2号

・重点整備地区における移動円滑化のために必要な道路の構造に関する基準第3条，第4条

・歩道における安全かつ円滑な通行の確保について

38/4５


車線

一縦列の自動車を安全かつ円滑に通行させるために設けられる帯状の車道の部分。

【取得根拠】


路肩

道路の主要構造部を保護し，又は車道の効用を保つために，車道，歩道，自転車道，自転車歩行者道に接続して設置される道路の帯状の部分。ただし，保護路肩を除く。

【取得根拠】


39/4５



区画線

車線（すりつけ区間を含む）の境界を明示するための路面標示。車道中央線（コード：101），車線境界線（コード：102）及び車道外側線（コード：103）を対象とする。

【取得根拠】

・道路法第45条

・道路法施行令第4条第1項第11号の4

・道路交通法第2条第2項

・道路標識，区画線及び道路標示に関する命令第2章

停止線

停止線を明示する路面標示。停止線（コード：203）及び二段停止線（コード：203の2）を対象とする。

【取得根拠】


40/4５


横断歩道

車道部のうち，主に交差点付近で歩行者又は自転車が横断するために路面標示で区分される部分。横断歩道（コード：201），斜め横断可（コード：201の2）及び自転車横断帯（コード：201の3）を対象とする。

【取得根拠】

・道路交通法第2条第1項第4号


・重点整備地区における移動円滑化のために必要な道路の構造に関する基準第9条

41/4５


大縮尺道路地図の整備・更新に関する共同研究

（平成25～26 年度）国総研 42/4５

大縮尺道路地図の整備・更新に関する共同研究

（平成25～26 年度）国総研 43/4５


道路上の詳細位置

交差点、分合流部では、道路上に存在する移動体の正確な情報が必要となる（領域Ⅰと領域Ⅱ）

カーナビ

自動走行

システム

道路情報

運転知識

衛星測位システム

走行位置

走行ルート

交通情報

協調システム

クラウド


オーソリティマップ上に各移動体の位置をプロットすることで、各移動体の情報の共有化が可能となる。

テレマセンター

交通情報

プローブ情報

情報連携

自律システム


44/4５

自動走行システムのための地図データの要件

• 情報のシームレスな連携

• 情報の継続性

• 情報の拡張性

45/4５


自動車の走行シーンと道路情報

ITS Japan


浜田・東條

（2014.09.10）

自動車専用道路：本線走行

車線外形線車線中央線

進路変更禁止区間

中央分離帯

路肩

追い越し車線上を走行する車両の情報

• 車載センサが検出

先行する車両の情報


開始位置と終了位置

・地図データで提供

走行するレーン


制限速度情報

• 地図データで提供

1



登坂車線





先行する車両の先を走行する車両の情報

• 先行車両が登坂車線へ移動することで、車載センサが検出


・地図データで提供

2




先行する車両の先を走行する車両の情報

• 先行車両が登坂車線へ移動することで、車載センサが検出

進路変更禁止区間


・地図データで提供走行するレーン


追い越し車線上に走行する車両が存在していない


走行車線へ復帰する位置を判断するためには

・進路変更禁止区間でない

・走行車線の交通状況

の情報が必要 3車線以上の道路では、右

側レーンを走行する車両の車線変更の可能性もある


• 車車間通信

先行する車両が車線変更の可能性もある


• 車車間通信追い越し車線を走行する車両が加速する可能性もある


• 車車間通信

3


自動車専用道路：分合流部走行



右側車線を走行する車両の情報




周辺の車両の挙動をどう予測するのか？

• 加速・減速

• レーンチェンジ

退出レーン

• 地図データが提供

4

自動車専用道路：分合流部走行

車線外形線

車線中央線

中央分離帯

路肩





中央車線上を走行する車両の情報


分合流部の車線は不鮮明で不正確

• 地図データで提供

合流する車両の情報

• 路車間通信

周辺の車両の挙動をどう予測するのか？

• 加速・減速

• レーンチェンジ

5


阪神高速堺環合流～西船場JCT

西船橋JCT

1号環状線

千日前線

16号堺線

6

阪神高速堺環合流～西船場JCT 7


ミニカーの走行方法から見える自動走行技術

出典：Wikipedia及びタミヤ模型

10

種類コース自動走行技術

スロットカー

レーン走行

レーンネットワークやレーンマーカーを利用する走行。

【代表例】AHS

【利用する地図】レーンネットワーク

【位置判定技術】レーンマッチング

ミニ四駆

車線走行

車線認識技術と車線維持技術を利用した走行。

【代表例】自動車専用道での走行デモ

【利用する地図】道路詳細図

（車線情報）【位置判定技術】車線認識

ラジコンカー

コース内走行

周辺認識と人口知能を利用した走行。

（ラジコンカーでは、人間が担当）【代表例】Google Car

【利用する地図】点群データ

【位置判定技術】SLAM

自動走行システムが利用する地図データと情報 11




道路詳細図（車線情報）

3Dスキャナー点群データ

車載システムから見た道路情報の要件

地図データ

出典：PASCO

情報ソース提供元提供される情報

オーソリティテーブル

DRM協会交通情報

道路情報

道路形状（曲率、勾配、レーン情報）交通規制

プローブ情報

デジタル道路地図

DRM協会走行位置

走行経路

交通情報


国総研道路の詳細形状

車線情報

停止線、横断歩道

信号機、規制標識位置

MMS 各社道路境界

道路周辺施設

連携


自動走行システムが利用する情報 12

情報の種類具体例

静的情報道路構造・道路勾配（横断勾配、縦断勾配）・道路曲率

道路標示（ペイント）・規制標示

速度規制、進行方向別通行区分、

進路変更禁止、追い越し禁止、

専用通行帯、路側帯、

その他規制標示

・指示標示

停止線位置、横断歩道位置、

区画線（道路中央線、車線境界線、

車道外側線）、その他指示標示

・走行レーン

・停止線

・横断歩道

・ゼブラゾーン

信号機・車両用信号機位置

・一灯点滅式信号機位置

・歩行者用信号機位置

・路面電車用信号機位置

・予告信号灯・補助信号灯位置

・その他の信号機位置

道路のその他構造及び附属物

・路肩

・中央分離帯

・歩道

・側道

・縁石

・ガードレール

・ポール

・その他道路構造・附属物

道路標識・規制標識

速度規制、進行方向別通行区分、

追い越し禁止、一時停止、

一方通行、その他規制標識

・警戒標識

・案内標識

・指示標識

・補助標識

車両の種類、日・時間、

その他補助標識

自動走行システムが利用する情報 13

情報の種類具体例

動的情報交通情報・渋滞情報

・工事規制情報

道路情報・路面情報（冠水、凍結、積雪）・気象状況（豪雨、強風、雷、視程不良）

プローブ情報・渋滞情報

・危険個所情報（急ブレーキ箇所の情報）・降雨情報（ワイパーの動作情報）・路面情報（ABS、TCSの動作情報）

協調システム・対向車情報

・歩行者情報

・渋滞末尾情報

先行車両からの情報

・車線上の障害物情報

停車車両、歩行者、自転車

・道路情報

段差、落下物

運転知識走行ルート・目的地までの走行経路

・走行レーン

走行ルール・交差点の通過方法

・分合流部の通過方法

・緊急時の対応方法



出典：ゼンリン

14

レーンネットワーク 15


レーンネットワーク 16

走行位置の判定 17

3.5

m

レーンネットワークから離脱

レーンネットワークにマッチング

レーンネットワークから離脱

レーンネットワークにマッチング


通行規制データ（KKDの場合） 18

ノードデータ

交差点番号1

接続リンク数（4）

• 接続リンク1

接続交差点番号

交差点名称

規制数

交通規制レーンコード（車線番号）

通行コード

車種指定

曜日指定

時間指定

月日指定




リンクデータ

交差点番号1

交差点番号2

交通誘導不適区間コード

交通規制種別コード（通行禁止、一方通行）

車種コード

曜日コード

時間指定

月日指定

重量指定

車幅指定

車高指定

交差点1

交差点2

交差点3

交差点4 交差点5

リンク1

リンク2

リンク3 リンク4

取扱い注意

進行方向別通行区分 19


カーナビのレーン案内

半蔵門

麹町1丁目

麹町四丁目

麹町四丁目

各交差点手前の車線ごとの通行規制をデータ化

20

道路の整備と道路情報 21

都市計画の案の公告・縦覧

官報、公報による告知

官報、公報による告知

道路図面縦覧道路台帳

農道台帳

林道台帳

道路完成図

電子納品

地形図

（主要道路）

道路基盤地図情報（国総研）

地理院地図

現地調査

交通規制情報管理システム（警察庁）

DRM

供用開始２年前の道路データを整備、提供オーソリティ

テーブル


自動走行システムにおける地図の役割

ITS Japan


（2014.10.06）


Ⅰ Ⅱ Ⅲ


• 自車の走行位置の判定

• 周辺車両の位置の把握

• 走行ルートの判定


技術センサ、

カメラ

通信情報

システム自律システム協調システムクラウド

1


車載機が利用できる地図

場所：阪神高速堺環合流


参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）


レーンネットワーク道路詳細図

ノード

リンク

2

自車の走行位置の判定

カーナビでは、自車の走行位置は、マップマッチング技術を利用して道路ネットワーク上の位置として管理する。

推測軌跡



カーナビは、

（１）自動車を目的地まで走行する上で必要な情報を道路ネットワーク上に格納し

（２）自車の位置を道路ネットワーク上の位置にポジショニングする

ことで、下記のサービスを提供する。

• 経路案内サービス

• 交通情報サービス

3

１次元の情報管理管理容易


自車の走行位置の認知

自動走行システムでは、

Googleは、走行レーンと走行レーン上の位置を特定する手段として、LIDAR

（Light Detection and Ranging）とSALM（Simultaneous Localization and

Mapping）技術を利用する。

4

自動走行車両を制御するためには、走行するレーンと走行レーン上の位置の特定が必要となる。

２次元の情報管理


カーナビが利用するマップマッチング技術は、

推測軌跡の誤差は3～5mとなるが、道路ネットワークの間隔は、2

条線道路においても6.5m以上あり、さらに、道路の通行方向を利用することで、誤マッチングすることはない。

推測軌跡

分合流箇所では、道路が近接し、推測軌跡の誤差で、誤マッチングするケースがある。

自動車専用道路の道路幅員

3.25～3.5m

道路

ネットワーク

しかし、

また、

高架道路

高架道路が並走する区間では、高架道路と高架下の道路の区別が難しく、誤マッチングするケースがある。

高架下道路

＞

＜

＞

＞

5

6.5m以上

3m

5m

推測軌跡

走行位置



それに対し、レーンマッチングでは、

3m

レーンの間隔は、3.5mとなり、3

～5mの位置誤差のある推測軌跡では、走行レーンを特定することは、難しい。少なくても、レーン間隔の1/2以上の測位

精度（3.5／2＝1.75m）が必要となる。

レーン

ネットワーク

走行レーンを判定するためには、


3.25～3.5m

3.5m

6

5m

走行位置

3.5m

レーン

ネットワーク

測位精度の向上

準天頂衛星の利用

分類測位技術測位精度概要自動車での利用

コード測位単独測位

（１周波測位）

3～5m マルチGNSS

GPSの近代化

○

ディファレンシャル補正

SBAS：Satellite-Based

Augmentation System

1～2m 準天頂衛星 L1-SAIF

信号 ○

単独測位

（2周波測位）

1m以下 L1C/AとL2C（L5） ○

搬送波測位 RTK：Real-Time Kinematic 2～3cm 固定基地局を利用

測量用

×

PPP：Precise

Point

Positioning

RTK-PPP 数cm～数10cm

準天頂衛星 LEX信号

SPACが開発

○

DF-RT-PPP：Dual Frequency

Real-Time

数cm～数10cm

準天頂衛星 LEX信号

JAXAが開発

○

これらの測位技術を採用することで、走行レーンを判定できる推測軌跡を作り出すことができる。

7


測位精度の向上

しかし、レーンネットワークにも誤差がある。

GEOSPACE航空写真2500

（日本地図センター）

• 解像度：25cm

• 水平位置精度：2.5m以内

つまり、レーンマッチング技術だけでは、走行レーンを特定することは、困難であり、走行レーンを特定する新たな技術が必要となる。

8



2条線化


道路リンクの接続関係を整備することで、経路探索が可能。

9

• 各レーンの接続関係を整備することは容易ではない。

• レーン間の移動が可能。

レーン中心線として整備し、ネットワークとしては利用しない。


自車の走行レーンの判定方法


レーン中心線

3.5m 3.5m

車線認識

走行レーンを判定走行道路と走行

位置を判定

マップ

マッチング

道路詳細図

10

走行レーンを特定するためには、カーナビが算出する道路ネットワーク上の位置を元に、自律システム（車線認識）が検知する走行レーンの情報を利用することになる。

自車の位置精度は、

• 進行方向：３～５m

• 車線方向：１m以下

となる。

カーナビ自律システム

走行レーン上の位置をレーン中心線上の位置として管理する。

走行レーン上の位置を道路詳細図上の位置として管理する。

１．５次元の情報管理

周辺を走行する車両の位置の判定

周辺車両の位置は、道路詳細図上の相対位置（緯度・経度）として管理する。

周辺車両の位置は、各走行レーン上の相対距離として管理する。

車線認識先行車両検出

追い越し車線上の車両検出

11

追い越し車線上の車両、先行車両の位置は、自律システムで検出され、自車の走行位置からの相対位置として管理される。


レーン中心線道路詳細図


周辺を走行する車両の位置の判定 12

カーブの先を先行する車両の位置の判定

自車の位置誤差により誤マッチングの可能性がある。

しかし、その後、カーブに差しかかった時には、

正確な位置をトレースことができる。

車線認識先行車両検出

レーン中心線

道路詳細図

レーン中心線

道路詳細図

周辺を走行する車両の位置の判定

車線認識

13

本線へ合流する車両の位置

周辺車両検出

合流する車両の位置は位置誤差により、正確な相対位置を把握することは難しい。

自律システムが周辺車両を検出した段階で、両車の位置関係は正確になる。

道路詳細図レーン中心線


走行ルートの判定 14

自動走行車が目的地まで走行するためには、

• 走行するルート

• 走行するレーン

• 走行するルート上、レーン上に発生する障害

を知る必要となる。

ルート

レーン

障害運転知識

• 通行規制

• 渋滞

• 工事・事故規制

• 迂回路情報

• 通行ルール

• 信号機

• 平均車速情報

自律システムを支援する情報 15

自動走行車両は、多くの情報を、自律システムから入手する。

自律システムを効率良く機能させるための情報も重要となる。

• 信号機の設置位置

• 標識の設置位置

• 落下物の位置

• 駐車車両の位置

•

•

•

•

また、これらの位置情報は、自車の道路上の正確な位置を判断するにも利用可能。


ISO/CD14296

+Road ID

Road Object

+Road Section ID

Road Section

+Link ID

Road Element

+Intersection ID

Intersection

+Intersection Connection ID

Intersection nonnection Point

+Link ID

Road Element Shape

+Link ID

Lane

+Lane ID

Lane Shape

+Structure ID

Road Structure Change Point

+RSU ID

Traffic Signal

+Intersection Link ID

Intersection Link

+Advisory Point ID

Advisory Point/Section

+Intersection Link ID

Intersection Link Shape

+Road Marking ID

Road Marking

Road Section A

Road Section B

Road section

Lane section A Lane section B

Road Marking (Road shoulder)

Lane section D Lane section C

Road Marking (Road shoulder)

LN A1

LN A2Lane point

Lane edge

LN D3

LN D2

LN D1

Road Marking (Road center)

LN C2

LN C1

LN B1

LN B2

LN B3

Road Marking (Lane divider)

Intersection

Connection Point

Intersection Link

・橋

・トンネル・車線

・停止線

・横断歩道

・路肩

・曲率

・勾配

・カーブ長

16

Intelligent transport systems -- Extension of map database specifications

for applications of cooperative ITS


道路詳細図

道路区間ID

交差点

道路データモデル

地図基盤と地図データ

ＩＤ



道路詳細図（車線情報）

ＩＤ

ネットワーク

レーン

地図基盤

地図データ

17

クラウド

地図

データ

自動走行車



PartⅡ

ITS Japan


（2014.10.23）

走行レーンの判定

堺環合流

西船橋JCT

阪神高速堺環合流～西船橋JCT

走行ルート

1


道路の表現方法

参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）

区間ID:52350300439

（距離：764m）

区間ID:52350300048

（距離：471m）

参照点ID:52350300043

区間ID:52350400523

（距離：1139m）

区間ID:52350300438

（距離：818m）

道路ネットワークレーンネットワーク道路の区間ID

2


リンク1

リンク2


リンク5

リンク6

リンク7

リンク8

リンク9


リンク12

このルートを算出するためには、

• レーンチェンジが必要。

• ダイクストラ法では対応できない。

リンク11を走行

リンク1を走行

走行ルートは、

リンク1 → リンク7 → リンク4 → リンク5 → リンク11

となる。

3

リンク5を走行

リンク1からリンク5へレーンチェンジを行う

各レーンリンクの並走情報（レーンチェンジ可能な情報）が必要となる。

道路ネットワークによるレーンの管理


（参考）ダイクストラ法

ＡからＤに行くには？Ａ

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｅ

Ｆ

６

４

３

３

２

１

６

6

4

10

6

7

9 8

• カーナビでは、目的地までの経路探索するには、ダイクストラ法を利用する。

リンクコストをノードに伝搬させることで、最もコストの低い経路を算出する。

4


リンク001

リンク車線数

001 2

005 4

007 4

009 4

012 1

013 2 ノード001

リンク002

ノード003

リンク003

ノード006

リンク004

リンク007


リンク005

リンク006

リンク010

リンク011

リンク012


ノード002

ノード004

ノード005


リンク001 → リンク005 → リンク007 →

リンク009→リンク012→リンク013

となる。

5

各リンクのどのレーンを走行するかは、

• 運転ルール

• 分合流構造

で決まる

運転ルール

• 走行者車線の走行

• レーンチェンジ禁止区間


道路ネットワークのレーンの接続情報 6

ノード退出リンク進入リンク分合流

ノード002 リンク005 ① リンク001_①

② リンク001_② 合流

リンク004_①

③ リンク004_②

④ リンク005_④

ノード003 リンク007 ① リンク008_① 合流

リンク005_①

② リンク005_②

③ リンク005_③

④ リンク005_④

ノード004 リンク009 ① リンク007_① 分岐

② リンク007_②

③ リンク007_③

④ リンク007_④

リンク008 ① リンク007_① 分岐

ノード005 リンク011 ① リンク009_①

② リンク009_②

③ リンク009_③

④ リンク009_④ 分岐

リンク012 ① リンク009_④ 分岐

ノード006 リンク013 ① リンク013_①

② リンク013_②

③ リンク012_①

レーンチェンジ

道路の区間ID

道路の区間IDでは、各参照点での走行ルールを運転知識としてデータ化することができる。

参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）

区間ID:52350300439

（距離：764m）

区間ID:52350300048

（距離：471m）

参照点ID:52350300043

区間ID:52350400523

（距離：1139m）

区間ID:52350300438

（距離：818m）

7

道路区間： 52350300439 → 52350400532

→右分岐

→道路区間：52350300439で、右車線へ


道路区間： 52350300449 → 52350300432 →

52350300439 → 52350400532

となる。

基本ルール

• 走行車線キープ

• 右分岐→右車線へ

• 左分岐→左車線へ


道路の区間ID

参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）

区間ID:52350300439

（距離：764m）

区間ID:52350300048

（距離：471m）

参照点ID:52350300043

区間ID:52350400523

（距離：1139m）

区間ID:52350300438

（距離：818m）

8

交通状況

参照点：52350300043では、複数の道路区間に分岐するため、道路区間：52350300439では、車両の接触事故が多発。

道路の区間ID方式では、様々な運転知識を共有化することができる。

道路区間：52350300432で、右車線へ移動し、道路区間：52350300439では、車線をキープする。



PartⅢ

ITS Japan


（2014.10.23）

カーナビにおける情報の管理

カーナビでは、自車の走行位置は、マップマッチング技術を利用して道路ネットワーク上の位置として管理する。

推測軌跡


道路ネットワークカーナビでは、道路ネットワークという１次元情報の上で情報を管理することで様々なサービスを提供する。

• 経路案内サービス

• 交通情報サービス

1


自動走行システムにおける情報の管理 2

• 走行ルート判定においては、様々な情報を利用することになるため、カーナビと同様な一次元情報での情報管理が有効となる。

情報

空間

データ

現地

道路区間起点からの位置

情報

52350300432 150m 渋滞

340m 落下物

650m 工事（期間：）

52350300439 ・・・・・・・・区間ID：52350300432

（距離：786m）


• 自車の走行位置を判定するためには、マッップマッチング技術に加え、走行レーンを判定するため、二次元の道路情報が必要となる。

しかし、自車位置と他の情報の位置の関係を管理するためには、自車位置も一次元情報で管理する必要がある。

走行位置

• 区間ID：52350300432

• レーン①

• 起点より350m

• リンクID：0001

• レーン①

• ノードID：0001より350m

or

道路の区間ID方式道路ネットワーク



• 協調システムから提供される周辺車両の情報は、各システム、各車両が利用する地図上で管理されるため、利用する地図の誤差で性格な位置を把握することは難しい。

路上インフラ

車車間通信

路車間通信

地図の誤差

地図の誤差


そこで、各車両の位置を一次元情報の上で管理することで、各車両の位置関係を正確に把握することが可能となる。

• 区間ID：52350300432

• レーン①

• 起点より350m • 区間ID：52350300432

• レーン②


• 速度：60km/h

• 区間ID：52350300432

• レーン①


• 区間ID：52350300435

• レーン①


• 速度：60km/h


自動走行システムにおける地図の利用

Ⅰ Ⅱ Ⅲ

自律システム

• 車載センサ

• 車載カメラ

協調システム

• 路車間通信

• 車車間通信


• 道路情報

• 運転知識

• 走行レーンの判定と管理

自車の走行位置の判定周辺車両の位置の把握

走行ルートの判定

6

• 道路情報の共有

• 車両の位置の共有



ITS Japan


（2014.11.25）

1 自動走行システムにおける地図の役割

Ⅰ Ⅱ Ⅲ

自動走行システムが利用する３つのシステム

システム安全運転支援協調ITS カーナビゲーション

技術 • センサ、カメラ • インフラ

• 通信（路車間、車車間） • 測位システム

• 地図

• 情報センター

提供される情報

• 車載センサが検出する周辺状況

• 路上センサが検出する車両の位置

• 他車の位置と他車が検出する周辺車両の位置

• 自車の走行位置

• 走行経路

• 道路情報


2 カーナビゲーションと地図

カーナビゲーション技術地図の役割

自車の走行位置

車載の測位システムが算出する車の移動軌跡（推測軌跡）と地図上の道路形状を比較し、自車の走行位置を推定する。

• 衛星測位

• マップマッチング

測位システムが算出する位置を道路ネットワーク上の位置として管理する。

• 測位誤差の補正

• 道路情報の提供

経路案内現在地から目的地までの走行経路を探索する。

自車の移動に合わせ、探索経路上の走行を案内する。

• 経路探索

• 経路案内

道路の接続関係と通行規制、各道路区間の属性を格納した道路ネットワークを提供する。

道路情報走行する道路の状況を入手する。

• 交通用法センター

• テレマティクスセンター

• プローブ情報

様々な仕組みで収集される情報を共有する。

推測軌跡



3 安全運転支援と地図

安全運転支援技術地図の役割

ACC • 車間検出

• 速度制御道路形状（曲率、勾配）から走行車両の走行位置を推定する。

レーンキープ • 車線検出

• ステア制御車線形状、車線情報から車線形状の変化を推定する。

自動駐車 • 駐車位置検出

• 速度制御

• ステア制御

駐車施設の詳細地図から駐車位置、走行ルートを判定する。


4 協調ITSと地図

協調技術地図の役割

路車間通信 • 路上センサ

通行車両、歩行者検知

• 通信技術

DSSS（光ビーコン） DSRC（5.8MHz） ITS無線（700MHz）

路上に設置されたセンサが検出する通行車両、歩行者の道路上の位置を特定する。

車車間通信 • 通信技術

DSRC（5.8MHz） ITS無線（700MHz）

各車両の走行位置を特定する。

5 自動走行システムへの適用

課題既存のシステムで提供される情報自動走行システムが必要とする情報

自車の走行位置走行する道路上の位置。

走行しているレーンは、ドライバーが認識する。

走行するレーンの情報。

走行経路目的地までの走行する道路の情報。

走行するレーンは、ドライバーが判断する。

各道路区間の走行方法。

外部から提供される情報

接近する車両、歩行者の情報。

接近する車両、歩行者は、ドライバーが認識する。

接近する車両、歩行者と自車との相対位置関係。

車載の各システムが提供する情報は、ドライバーに提供され、ドライバーは、入手した情報を参考に運転を判断する。

自動走行システムでは、自動走行システムが情報を利用し、自動車の運転を判断することになる。

既存のシステムが提供する情報の課題


6 自車の走行位置

カーナビが利用するマップマッチング技術は、

推測軌跡の誤差は3～5mとなるが、道路ネットワークの間隔は、2

条線道路においても6.5m以上あり、さらに、道路の通行方向を利用することで、誤マッチングすることはない。


3.25～3.5m

道路

ネットワーク

＞

＜ 6.5m以上

3m

5m

推測軌跡

実際の走行位置

それに対し、レーンマッチングでは、

3m

レーンの間隔は、3.5mとなり、3～5mの位置誤差のある推測軌跡では、走行レーンを特定することは、難しい。

レーン

ネットワーク


3.25～3.5m

5m

実際の走行位置

3.5m

少なくても、レーン間隔の1/2以上の測位精度（3.5／2＝1.75m）が必要となる。

走行レーンを判定するためには、

3.5m レーン

ネットワーク


測位精度の向上が必要

• 準天頂衛星の利用

分類測位技術測位精度概要自動車での利用

コード測位単独測位

（１周波測位）

3～5m マルチGNSS

GPSの近代化

○

ディファレンシャル補正

SBAS：Satellite-Based

Augmentation System

1～2m 準天頂衛星 L1-

SAIF信号 ○

単独測位

（2周波測位）

1m以下 L1C/AとL2C（L5） ○

搬送波測位 RTK：Real-Time Kinematic 2～3cm 固定基地局を利用

測量用

×

PPP：Precise

Point

Positioning

RTK-PPP 数cm～数10cm

準天頂衛星 LEX

信号

SPACが開発

○

DF-RT-PPP：Dual

Frequency

Real-Time

数cm～数10cm

準天頂衛星 LEX

信号

JAXAが開発

○

これらの測位技術を採用することで、走行レーンを判定できる推測軌跡を作り出すことができる。



しかし、レーンネットワークにも誤差がある。

GEOSPACE航空写真2500

（日本地図センター）

• 解像度：25cm

• 水平位置精度：2.5m以内

つまり、レーンマッチング技術だけでは、走行レーンを特定することは、困難。



3.5m 3.5m 車線認識

走行するレーンを特定する走行する道路とその道路上の相対位置を特定

マップ

マッチング

自車の走行位置を特定するためには、カーナビが算出する道路ネットワーク上の位置を元に、安全運転支援システム（レーンキープ）が検知する車線検出機能を利用する。

カーナビレーンキープ



3.5m 3.5m

レーンキープ機能の車線認識技術だけでは、走行レーンを特定するのは、容易ではない。

走行する道路の詳細図情報の車線情報を利用することで、走行レーンを判定する。


第1車線を走行

第2車線を走行


測位精度の低下

マルチパスの激しい道路、トンネル内では、位置精度が低下し、走行する道路と道路上の位置を特定することは難しくなる。

測位精度が低下の懸念がある道路においては、道路側に支援設備を設置することで、測位精度の低下を防ぐことが可能となる。


12 走行経路

カーナビが提供する走行経路の情報は、目的地までの走行道路の情報を提供するのみ。各道路区間の走行方法はドライバーが判断する。

自動走行システムでは、ドライバーに代わり自動走行システムが走行方法を判断することになる。

各道路区間を走行するための走行方法の情報が必要となる。

13 走行経路

阪神高速堺環合流～西船橋JCTを例に、自動走行システムが利用する走行方法の情報の算出方法を検討する。

走行ルート

15号堺線

→ 13号東大阪線

西船橋JCT

堺環合流


14 走行経路

リンク1

リンク2


リンク5

リンク6

リンク7

リンク8

リンク9


リンク12

レーンネットワーク上の走行ルートは、

リンク1 → リンク7 → リンク4 →

リンク5 → リンク11

となり、リンク１からリンク11に行くためには、各リンクでのレーンチェンジが必要となる。

レーンチェンジは、ダイクストラ法では対応できないため、レーンチェンジのための情報が必要となる。

レーンネットワークを利用

• リンク8、リンク7、リンク4、リンク5が並走

• レーンチェンジ可能

• リンク1、リンク7、リンク4、リンク5が並走

• レーンチェンジ可能

15 （参考）ダイクストラ法

ＡからＤに行くには？Ａ

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｅ

Ｆ

６

４

３

３

２

１

６

6

4

10

6

7

9 8

• カーナビでは、目的地までの経路探索するには、ダイクストラ法を利用する。

リンクコストをノードに伝搬させることで、最もコストの低い経路を算出する。


16 走行経路

リンク001 ノード001

リンク002

ノード003

リンク003

ノード006

リンク004

リンク007


リンク005

リンク006

リンク010

リンク011

リンク012


ノード002

ノード004

ノード005

道路ネットワーク上の走行ルートは、

リンク001 → リンク005 → リンク007 →

リンク009→リンク012→リンク013

各リンクの車線数は、

リンク001：2車線リンク005：4車線



であり、各リンクのどのレーンを走行するかは、

• 運転ルール

• 分合流構造

で決まる。運転ルール

• 走行車線キープ

2車線：第1車線



• 右分岐→右車線へ

• 左分岐→左車線へ

道路ネットワークを利用

17 走行経路

リンク走行方法

リンク001 走行車線キープ


リンク007 右分岐→右車線へ





18 走行経路

参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）

区間ID:52350300439

（距離：764m）

区間ID:52350300048

（距離：471m）

参照点ID:52350300043

区間ID:52350400523

（距離：1139m）

区間ID:52350300438

（距離：818m）

運転知識

• 道路区間： 52350300439 → 52350400532では、

右分岐の場合、道路区間：52350300439で、

右車線へ移動する。


道路区間： 52350300449 →

52350300432 →

52350300439 →

52350400532

となる。

各リンクのどのレーンを走行するかは、

• 運転ルール

• 分合流構造

で決まる。

道路の区間ID方式では、各参照点での走行ルールを運転知識としてデータ化することができる。

道路の区間ID方式を利用

19 走行経路

参照点ID：52350300040

参照点ID：52350300048

区間ID：52350300432

（距離：786m）

区間ID：52350300449

（距離：1130m）

区間ID：52350300353

（距離：1259m）

区間ID：52350300528

（距離：1106m）

区間ID:52350300439

（距離：764m）

区間ID:52350300048

（距離：471m）

参照点ID:52350300043

区間ID:52350400523

（距離：1139m）

区間ID:52350300438

（距離：818m）交通状況

参照点：52350300043では、複数の道路区間に分岐するため、道路区間：52350300439では、車両の接触事故が多発する。

運転知識

• 道路区間：52350300432で、右車線へ移動し、道路区間：52350300439では、車線をキープする。

運転知識を道路の区間ID方式で管理することで、運転知識の共有化が可能となる。


20 外部から提供される情報

協調システムから提供される情報は、各システム、各車両が利用する地図上で管理される。

協調ITS 提供される情報の位置

路車協調路上センサの設置位置（緯度経度）からの相対位置（緯度経度）

車車協調各車両が利用する地図上の位置（緯度経度）

路上インフラ

路車間通信車車間通信地図の誤差

緯度経度

緯度経度

地図の誤差

利用する地図の誤差により、各車両の正確な位置を判定するのは容易ではない。

21 協調ITSが提供する情報

各車両の位置を道路の区間ID方式で表現することで、各車両の位置関係を正確に把握することが可能となる。

• 区間ID：52350300432

• レーン①

• 起点より350m • 区間ID：52350300432

• レーン②


• 速度：60km/h

• 区間ID：52350300432

• レーン①


• 区間ID：52350300435

• レーン①


• 速度：60km/h

道路上に設置された距離標を利用（道路の区間ID方式では参照点として整備される）することで、各車両の道路上の位置精度を向上させることができる。


22 自動走行システムにおける地図の目的と役割

Ⅰ Ⅱ Ⅲ

自律システム

• 車載センサ

• 車載カメラ

協調システム

• 路車間通信

• 車車間通信


• 道路情報

• 運転知識

• 走行レーンの判定と管理

自車の走行位置の判定周辺車両の位置の把握走行ルートの計画

• 道路情報の共有 • 車両の位置の共有

自己位置推定予測先読み

地図の役割：自律センサーを補完、補助する

＜道路の詳細図＞地図の役割：必要な情報をキャリーする、情報を共有する。

＜道路ネットワーク、区間ＩＤなどで、位置が共通的に特定され、構造化された情報＞

「自車地図」ベースで周辺情報を配置して安全な走行制御に活用

予測・先読み情報として必要なものを把握し、自車の予測制御・走行計画に利用する。

（把握した情報は「自車地図」に配置して利用される）

「自車地図」とは：自車が走行制御に使用する、時空間の情報データベース。車両システムとマッチングするデータベース。


道路の規定

ITS Japan


（2014.12.15）

道路構造令が規定する道路の構造


中央帯

車線を往復の方向別に分離し、及び側方余裕を確保するために設けられる帯状の道路の部分をいう。＜道路構造令第２条第１１号＞

路肩

道路の主要構造物を保護し、又は車道の効用を保つために、車道、歩道、自転車道又は自転車歩行者道に接続して設けられる帯状の道路の部分をいう。＜道路構造令第２条第１２号＞


側帯

車両の運転者の視線を誘導し、及び側方余裕を確保する機能を分担させるために、車道に接続して設けられる帯状の中央帯又は路肩の部分をいう。＜道路構造令第２条第１３号＞

付加追越車線


登坂車線

副道


道路構造令が規定する道路の構造

排水施設


平面交差

立体交差


待避所

その他


道路標識、区画線及び道路標示に関する命令



空間情報の基礎

ITS Japan


（2015.01.23）

ジオメトリとトポロジ

トポロジ的なデータモデルは、空間オブジェクト（ポイント、ライン、エリアフィーチャ）をトポロジ的なプリミティブ（ノード、フェイス、エッジ）のグラフとして表すことで、空間的な関連性を管理する。

出典：ESRI

1


トポロジ

GISにおいて「トポロジ」とは「図形と図形の空間的な位置関係を管理するモデルまたは機能」を指します。つまり、ベクトルの図形を表現するXとY座標（地理座標）の他に、ベクトル図形同士に、「接続関係・隣接関係・面認識」を定義したものだと言えます。

トポロジは大きく３つ位置関係「接続関係・隣接関係・面認識」の情報を持っています。

接続性

隣接性

面認識

出典：㈱パスコHPより（http://www.pasco.co.jp/recommend/word/word040/）

2

トポロジ

トポロジ構造を持っている場合

トポロジ構造を持っていない場合

ポイントDを移動させても、ポイントDと他のポイントとの接続関係は崩れない。

ポイントDを移動させても、ポイントDと他のポイントとの接続関係は崩れない。

出典：㈱パスコHPより（http://www.pasco.co.jp/recommend/word/word040/）

3


道路ネットワーク 4

トポロジ

トポロジを管理するために、各ノードの接続する線図形の情報が格納されることになる。

ノード接続する線分

A ①、⑥

B ①、②

C ②、③

D ③、④、⑤、⑥

E ④

F ⑤

新しい線図形

A

B C

D E

F

G H

I

②

④

⑤

⑥

⑦ ⑧ ⑨

⑩

⑪

⑫

線図形始点終点

① －－

③ －－

⑦ G H

⑧ H I

⑨ A G

⑩ B G

⑪ D H

⑫ C H

ノード接続する線分

A ⑨、⑥

B ⑩、②

C ②、⑫

D ⑪、④、⑤、⑥

E ④

F ⑤

G ⑦、⑨、⑩

H ⑦、⑧、⑪、⑫

I ⑧

線図形の追加

接続関係を維持するためには、関係する情報の更新が必要となる。

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ジオメトリ

新しい線図形 ②

④

⑤

⑥

⑦ ⑧ ①

③ 線図形の追加

（x1,y1） D

②

④

⑤

⑥

① ③

（x2,y2）（x3,y3）

（x4,y4）

（x5,y5）

（x6,y6）

線図形座標点列

① (x1,v1）,（x2,y2）

② （x2,y2）,（x3,y3）

③ （x3,y3）,（x4,y4）

④ （x4,y4）,（x5,y5）

⑤ （x4,y4）,（x6,y6）

⑥ （x1,y1）,（x4,y4）

（x1,y1）

（x2,y2）（x3,y3）

（x4,y4）

（x5,y5）

（x6,y6）

（x7,y7）（x8,y8）

（x9,y9）

線図形座標点列

① (x1,v1）,（x7,y7）,（x2,y2）

② （x2,y2）,（x3,y3）

③ （x3,y3）,（x8,y8）,（x4,y4）

④ （x4,y4）,（x5,y5）

⑤ （x4,y4）,（x6,y6）

⑥ （x1,y1）,（x4,y4）

⑦ （x7,y7）,（x8,y8）

⑧ （x8,y8）,（x9,y9）

変更のあった要素の情報を更新するだけ良い。

6

明示的トポロジ構造と暗示的トポロジ構造

明示的トポロジ構造

リンク① リンク②

リンク③

ノードA

ノードB

ノードC

ノードD

リンクの接続情報

リンク① → リンク⑤

リンク②

リンク③

暗示的トポロジ構造

各ノードに、リンクの接続情報が格納することで、各ノードにおけるリンクの接続関係を明示的に知ることができる。

リンクが更新された場合、この接続情報の更新も必要となる。

リンク① リンク②

リンク③

各リンクの接続関係は、各リンクの端点の座標を利用して判定することになる。

リンクが更新されても、更新されたリンク以外には、影響は及ぼさない。

ノードD

ノードE

リンク④

リンク⑤

リンク⑥

リンク②

リンク③

リンク④

7




区間① 区間②

区間③

参照点A

参照点B

参照点C

参照点D

参照点E

参照点F

区間④

道路の区間ID方式では、各道路区間の情報しか管理しない。

道路区間始点終点経由点

① A B E

② B D

③ B C

④ E F

暗示的トポロジとして接続関係を認識することができる。

参照点接続区間

A ①

B ①、②、③

C ③

D ②

E ①、④

F ④

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MMS（Mobile Mapping System）の基礎

ITS Japan


（2015.03.17）

MMSとは

FSの報告書より

1


MMSで取得できるデータ 2

MMSによる道路情報の収集

MMSで収集で

きる範囲は限られている

FSの報告書より

複数の車線を走行して、データを収集する

各車線のデータは、一つのデータに合成される

道路中心線

色付き点群データ：

各点群データにカメラ映像の色を付加したもの

白線を抽出することで、図化される

レーザー点群データ

3


MMSによる道路情報の収集

カメラ画像

全方位カメラ映像

正射投影

道路中心線

3D画像

NOKIA Trueの資料より

4

MMSのデータの利用

データの精度

• 距離精度：10cm

• 位置精度：GNSSとIMUの精度

数値地図の位置精度

出典：移動計測車両による測量システムを用いる数値地形図データ生成マニュアル（国土地理院）

MMSの走行軌跡精度

500レベル

2500レベル

500レベル

道路中心線

MMSの走行軌跡

色付き点群データ

MMSの走行位置道路の区間ID 点群データ

（X1,y1,z1）区間ID

参照点からの相対位置

（Δx1,Δy1,Δz1）,色データ

・・・・・・

（X2.y2,z2）区間ID

参照点からの相対位置

（Δx2,Δy2,Δz2）,色データ

・・・・・

・・・・・・・・・・・

各社の道路ネットワークの道路中心線

MMSの走行位置（絶対位置）と、各点群データの相対位置で情報を管理する

MMSの走行位置（絶対位置）とDRMの道路ネットワークにマップマッチングにより、道路の区間ID方式によるMMSの走行位置情報を生成する

MMSの走行位置（絶対位置）

を各社の道路ネットワークにマップマッチングさせることで、各社の道路ネットワークに色付き点群データをマージする

道路の区間ID方式をキーにマージすることも可能

5


空間情報の構造

ITS Japan


（2015.03.17）

GISの地図の構造

様々な用途で作成された主題図を緯度・経度でレイヤとして統合することで、各主題図の情報の相互利用を可能とする。

1


カーナビの地図の構造

表示地図経路ネットワーク

GDF5.0

航空写真

情報ソース

現地調査

オーサリングカーナビの地図は、必要とする情報を、一旦、基地図（GDF5.0）に集め、オーサリングにて、

各アプリケーションが利用しやすいように、データが階層化、層別化され格納される。

各階層に格納された空間情報は、IDで関連

付けされることで、アプリは、利用に適した地図データから空間情報を取り出し利用することが可能となる。

Kiwiフォーマット

2

自動走行システムの地図の構造

参照点

区間ID

相対距離

リンクID

ノード

リンク上の距離

管理台帳

MMS

経路探索

車線認識

自動走行システムが利用する空間情報には、精度に加え、鮮度、網羅性が重要となる。鮮度と網羅性を確保するためには、様々な情報ソースから提供される情報を利用する仕組みが必要となる。

また、自動走行システムは、10年、20年かけて進化してゆくシステムであるため、進化に合わせ必要な空間情報を柔軟に利用、追加することができる仕組みも必要となる。

3

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