本発明は、情報処理方法、プログラム、及び情報処理装置に関する。The present invention relates to an information processing method, a program, and an information processing device.
従来、自動車の走行レーンに応じて課金を行う技術がある。例えば、車載装置から自車走行レーンと、この自車走行レーンにおいて車両が走行した距離とを判断可能な走行情報に基づいて、車両の通行料金を算出する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。Conventionally, there is a technology that charges vehicles according to the lane they are traveling in. For example, a technology is known that calculates the toll for a vehicle based on driving information that enables an on-board device to determine the lane the vehicle is traveling in and the distance the vehicle has traveled in this lane (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１には、車載装置から送信される走行情報に位置情報が含まれることは記載されているが、当時の技術水準において、車載装置により取得される位置情報からどうやって走行レーンを特定するのかが明らかではない。However, although Patent Document 1 describes that the driving information transmitted from the in-vehicle device includes location information, it was not clear at the state of the art at the time how to identify the driving lane from the location information acquired by the in-vehicle device.
他方、近年、高精度な地図データが生成され、この地図データの精度レベルは、約０．５ｍでの精度を可能とし、レーンを区別することが可能となっている。On the other hand, in recent years, highly accurate map data has been produced, and the accuracy level of this map data is now approximately 0.5 m, making it possible to distinguish lanes.
そこで、本発明は、高精度な位置情報を取得可能なロケータを車両に設け、このロケータにより取得される高精度な位置情報と、高精度な地図データとを用いることで、レーン単位での車両の走行履歴を容易に管理することを目的とする。The present invention aims to provide a vehicle with a locator capable of acquiring highly accurate location information, and to easily manage the vehicle's driving history on a lane-by-lane basis by using the highly accurate location information acquired by the locator and highly accurate map data.
本発明の一態様に係る情報処理方法は、プロセッサを含む情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記プロセッサが、レーン単位で管理可能な所定の精度レベルを有する地図データを取得すること、衛星測位システムからの信号に基づきレーン単位での位置を測定可能なロケータにより出力される車両の位置情報を順に取得すること、順に取得された前記位置情報を、前記地図データに対応付けて、前記地図データ上における前記車両の走行履歴を管理すること、を実行する。An information processing method according to one aspect of the present invention is an information processing method executed by an information processing device including a processor, in which the processor acquires map data having a predetermined accuracy level that can be managed on a lane-by-lane basis, sequentially acquires vehicle position information output by a locator that can measure a position on a lane-by-lane basis based on a signal from a satellite positioning system, and associates the sequentially acquired position information with the map data to manage the vehicle's driving history on the map data.
本発明によれば、レーン単位での車両の走行履歴を容易に管理することができる。The present invention makes it easy to manage vehicle driving history by lane.
［実施形態］
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。 [Embodiment]
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will now be described with reference to the accompanying drawings, in which like reference numerals denote like or similar structures.
＜システムの概要＞
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の構成の一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１は、高精度ロケータを搭載する車両１０と、情報処理装置２０と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）において利用される測位衛星３０を含み、これらはネットワークＮを介して相互にデータの送受信をすることが可能である。また、車両１０や情報処理装置２０の数は１つ以上あってもよい。 <System Overview>
Fig. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system 1 according to an embodiment of the present invention. The information processing system 1 shown in Fig. 1 includes a vehicle 10 equipped with a high-precision locator, an information processing device 20, and a positioning satellite 30 used in a Global Navigation Satellite System (GNSS), which are capable of transmitting and receiving data to and from each other via a network N. In addition, the number of vehicles 10 and information processing devices 20 may be one or more.
車両１０は、高精度ロケータを搭載する車両である。また、車両１０は、ＧＮＳＳの測位衛星３０から信号を受信し、高精度ロケータを用いて自車両の位置情報を検出可能である。また、車両１０は、自動運転システムを搭載し、自動運転（自律走行）が可能な車両でもよい。Vehicle 10 is a vehicle equipped with a high-precision locator. Vehicle 10 can receive signals from GNSS positioning satellites 30 and detect its own vehicle position information using the high-precision locator. Vehicle 10 can also be equipped with an automatic driving system and can be a vehicle capable of automatic driving (autonomous driving).
高精度ロケータは、衛星測位システムからの信号に基づきレーン単位での位置を測定可能なロケータであり、公知のロケータを使用すればよい。高精度ロケータは、例えば、準天頂衛星からの情報を受信し、後述する高精度３次元地図データと組み合わせることで、レーン単位での車両１０の位置情報を取得することが可能である。例えば、高精度ロケータを用いることで、車両位置の精度が約０．５ｍ以下に高められる。位置情報は、例えば緯度、経度、高度の３次元位置情報、又は緯度、経度の２次元位置情報を含む。The high-precision locator is a locator that can measure the position on a lane-by-lane basis based on a signal from a satellite positioning system, and any known locator may be used. The high-precision locator can receive information from a quasi-zenith satellite, for example, and combine it with high-precision three-dimensional map data described below to obtain lane-by-lane position information of the vehicle 10. For example, by using a high-precision locator, the accuracy of the vehicle position can be increased to approximately 0.5 m or less. The position information includes, for example, three-dimensional position information of latitude, longitude, and altitude, or two-dimensional position information of latitude and longitude.
測位衛星３０は、位置情報の計測に必要な信号を送信する衛星である。例えば、測位衛星３０は、ＧＮＳＳに用いられる衛星であり、高精度な位置情報に関する信号を送信可能な衛星（例えば準天頂衛星）を含んでもよい。The positioning satellite 30 is a satellite that transmits signals necessary for measuring position information. For example, the positioning satellite 30 is a satellite used in the GNSS, and may include a satellite (e.g., a quasi-zenith satellite) that can transmit signals related to highly accurate position information.
情報処理装置２０は、例えばサーバであり、車両１０から、高精度ロケータにより取得される車両１０の位置情報等を取得する。また、情報処理装置２０は、以下に説明する地図データを用いて車両１０の走行履歴をレーン単位で管理したり、レーン単位で課金が行なわれる車道等を車両１０が走行した場合は、レーン単位で課金を行って走行料金を決定したりする。なお、情報処理装置２０は、複数の情報処理装置から構成されてもよい。The information processing device 20 is, for example, a server, and acquires from the vehicle 10 the location information of the vehicle 10 acquired by a high-precision locator. The information processing device 20 also manages the driving history of the vehicle 10 on a lane-by-lane basis using map data described below, and when the vehicle 10 travels on a roadway or the like where charges are made on a lane-by-lane basis, it determines the driving fee by charging on a lane-by-lane basis. Note that the information processing device 20 may be composed of multiple information processing devices.
＜地図データの概要＞
ここで、本実施形態で用いられる地図データの概要について説明する。本実施形態で用いる地図データは、例えば、自動運転等に用いられる高精度な３次元地図のデータである。具体例としては、この地図データは、周辺車両の情報や交通情報といった、より動的な情報が付加されたリアルタイムに提供されるダイナミックマップと呼ばれる地図のデータである。本実施形態で用いられる地図データは、例えば４つの階層に分類される。 <Map data overview>
Here, an overview of the map data used in this embodiment will be described. The map data used in this embodiment is, for example, high-precision three-dimensional map data used for automatic driving and the like. As a specific example, this map data is map data called dynamic map data that is provided in real time and to which more dynamic information such as information on surrounding vehicles and traffic information is added. The map data used in this embodiment is, for example, classified into four hierarchical levels.
図２は、本発明の一実施形態に係る地図データの階層構造の一例を示す図である。図２に示す例では、地図データは、静的情報ＳＩ１、準静的情報ＳＩ２、準動的情報ＭＩ１、動的情報ＭＩ２に分類される。Figure 2 is a diagram showing an example of a hierarchical structure of map data according to one embodiment of the present invention. In the example shown in Figure 2, the map data is classified into static information SI1, semi-static information SI2, semi-dynamic information MI1, and dynamic information MI2.
静的情報ＳＩ１は、３次元の高精度な基盤的地図データ（高精度３次元地図データ）であって、路面情報、車線情報、３次元構造物等を含み、地物を示す３次元位置座標や線形ベクトルデータから構成される。準静的情報ＳＩ２、準動的情報ＭＩ１及び動的情報ＭＩ２は、時々刻々と変化する動的データであって、位置情報を基に静的情報に重畳されるデータである。Static information SI1 is high-precision three-dimensional basic map data (high-precision three-dimensional map data) that includes road surface information, lane information, three-dimensional structures, etc., and is composed of three-dimensional position coordinates and linear vector data that indicate features. Quasi-static information SI2, semi-dynamic information MI1, and dynamic information MI2 are dynamic data that change from moment to moment, and are data that are superimposed on static information based on position information.
準静的情報ＳＩ２は、交通規制情報、道路工事情報、広域気象情報などを含む。準動的情報ＭＩ１は、事故情報、渋滞情報、狭域気象情報などを含む。動的情報ＭＩ２は、ＩＴＳ（Intelligent Transport System）情報を含み、周辺車両、歩行者、信号情報などを含む。Semi-static information SI2 includes traffic regulation information, road construction information, wide-area weather information, etc. Semi-dynamic information MI1 includes accident information, congestion information, narrow-area weather information, etc. Dynamic information MI2 includes ITS (Intelligent Transport System) information, including surrounding vehicles, pedestrians, traffic lights, etc.
ダイナミックマップの実現には、静的情報ＳＩ１に対応する高精度３次元地図データ（以下、「ＨＤ（High Definition）マップ」とも称する。）の構築が重要になる。ＨＤマップは、レーン単位で管理可能な所定の精度レベルを有する。例えば、精度レベルとして、デジタル化された地図でその位置や高さの精度を示すために用いられる地図情報レベルが用いられると、ＨＤマップは、地図情報レベル５００（相当縮尺１／５００）程度及び地図情報レベル５００より精緻なレベルを有するマップである。To realize a dynamic map, it is important to construct high-precision three-dimensional map data (hereinafter also referred to as "HD (High Definition) map") that corresponds to the static information SI1. HD maps have a predetermined accuracy level that can be managed on a lane-by-lane basis. For example, if the accuracy level is the map information level used to indicate the accuracy of position and height on a digitized map, an HD map is a map that has a map information level of about 500 (equivalent scale 1/500) and a level of precision higher than map information level 500.
以下、本実施形態に係る、レーン単位での走行管理や課金処理に用いられる車両１０や情報処理装置２０等について説明する。The following describes the vehicle 10 and information processing device 20 used for lane-by-lane driving management and billing processing according to this embodiment.
＜車両の構成＞
図３は、本発明の一実施形態に係る車両１０の構成の一例を示す図である。図１に示す例では、車両１０は、車載器として、高精度ロケータ１０１と、プロセッサ１０２と、各種センサ１０３と、通信装置１０４とを備える。 <Vehicle configuration>
Fig. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the vehicle 10 according to an embodiment of the present invention. In the example shown in Fig. 1, the vehicle 10 includes, as on-board devices, a high-precision locator 101, a processor 102, various sensors 103, and a communication device 104.
高精度ロケータ１０１は、例えば精度５０ｃｍで高精度に自車位置を演算するロケータであり、精度５０ｃｍ程度以下であるので結果的にレーン単位での位置を測定することが可能になる。また、高精度ロケータ１０１は、測位衛星３０からの測位補強信号や搬送波位相を用いた測位を行ったり、カメラを用いたレーンマップマッチングを行ったり、ＧＮＳＳのＲａｗデータを用いて精度評価を行ったりしてもよい。The high-precision locator 101 is a locator that calculates the vehicle's position with high accuracy, for example, to an accuracy of 50 cm. Since the accuracy is about 50 cm or less, it is possible to measure the position on a lane-by-lane basis. The high-precision locator 101 may also perform positioning using a positioning augmentation signal or carrier phase from the positioning satellite 30, perform lane map matching using a camera, or perform accuracy evaluation using raw data from the GNSS.
プロセッサ１０２は、車両１０の運転制御等を行い、又は、外部の装置とのデータの送受信を制御する。各種センサ１０３は、車載カメラ、車速センサ、加速度センサを含む。通信装置１０４は、外部の装置とデータの送受信を行う。例えば、通信装置１０４は、高精度ロケータ１０１により取得された車両１０の位置情報を情報処理装置２０に送信する。The processor 102 controls the driving of the vehicle 10, or controls the transmission and reception of data with external devices. The various sensors 103 include an on-board camera, a vehicle speed sensor, and an acceleration sensor. The communication device 104 transmits and receives data with external devices. For example, the communication device 104 transmits the position information of the vehicle 10 acquired by the high-precision locator 101 to the information processing device 20.
＜情報処理装置の構成＞
図４は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置２０の構成の一例を示す図である。情報処理装置２０は、１つ又は複数の処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）２１０、１つ又は複数のネットワーク通信インタフェース２２０、記憶装置２３０、ユーザインタフェース２５０及びこれらの構成要素を相互接続するための１つ又は複数の通信バス２７０を含む。なお、ユーザインタフェース２５０は必ずしも必要ではない。 <Configuration of information processing device>
4 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing device 20 according to an embodiment of the present invention. The information processing device 20 includes one or more processing devices (CPU: Central Processing Unit) 210, one or more network communication interfaces 220, a storage device 230, a user interface 250, and one or more communication buses 270 for interconnecting these components. Note that the user interface 250 is not necessarily required.
記憶装置２３０は、例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、他のランダムアクセス固体記憶装置などの高速ランダムアクセスメモリである。また、記憶装置２３０は、１つ又は複数の磁気ディスク記憶装置、光ディスク記憶装置、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体記憶装置などの不揮発性メモリでもよい。また、記憶装置２３０は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体でもよい。The storage device 230 may be, for example, a high-speed random access memory such as a DRAM, an SRAM, or other random access solid-state storage device. The storage device 230 may also be a non-volatile memory such as one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid-state storage devices. The storage device 230 may also be a non-transitory computer-readable recording medium.
また、記憶装置２３０の他の例として、ＣＰＵ２１０から遠隔に設置される１つ又は複数の記憶装置でもよい。ある実施形態において、記憶装置２３０はＣＰＵ２１０により実行されるプログラム、モジュール及びデータ構造、又はそれらのサブセットを格納する。As another example of storage device 230, it may be one or more storage devices located remotely from CPU 210. In some embodiments, storage device 230 stores programs, modules, and data structures executed by CPU 210, or a subset thereof.
記憶装置２３０は、情報処理システム１により用いられるデータを記憶する。例えば、記憶装置２３０は、車両１０の走行管理や課金処理に関するデータを記憶する。具体例としては、ダイナミックマップ、ＨＤマップ、走行履歴情報、レーン単位での料金情報などが記憶装置２３０に記憶される。The storage device 230 stores data used by the information processing system 1. For example, the storage device 230 stores data related to the driving management and billing processing of the vehicle 10. As specific examples, dynamic maps, HD maps, driving history information, and fee information on a lane basis are stored in the storage device 230.
図５は、本発明の一実施形態に係るデータベースの一例を示す図である。図５に示す例では、記憶装置２３０はダイナミックマップデータを高精度地図データベースとして記憶する。上述したように、ダイナミックマップデータは、静的情報ＳＩ１と、準静的情報ＳＩ２と、準動的情報ＭＩ１と、動的情報ＭＩ２とを含み、それぞれの情報が関連付けられている。Figure 5 is a diagram showing an example of a database according to an embodiment of the present invention. In the example shown in Figure 5, the storage device 230 stores dynamic map data as a high-precision map database. As described above, the dynamic map data includes static information SI1, semi-static information SI2, semi-dynamic information MI1, and dynamic information MI2, and each piece of information is associated with each other.
ダイナミックマップデータに含まれる静的情報ＳＩ１は、ＨＤマップを含み、ＨＤマップは、地物データを含む。この地物データは、アプリケーションがダイナミックマップを利用する際に基本となる情報であり、信号機、車道、車線などの地物に関するデータを含む。The static information SI1 included in the dynamic map data includes an HD map, which includes feature data. This feature data is basic information when an application uses the dynamic map, and includes data on features such as traffic lights, roads, and lanes.
図６は、本発明の一実施形態に係る走行履歴情報の一例を示す図である。図６に示す例では、走行履歴情報は、記憶装置２３０に記憶され、車両ＩＤに関連付けて、走行距離や走行時間を含む走行履歴情報、料金情報などが含まれる。Figure 6 is a diagram showing an example of driving history information according to one embodiment of the present invention. In the example shown in Figure 6, the driving history information is stored in the storage device 230, and includes driving history information including driving distance and driving time, fare information, etc., associated with the vehicle ID.
図６に示す「車両ＩＤ」は、車両を識別可能な情報である。「走行履歴」情報は、車両１０のレーン単位での走行履歴を含む情報であり、レーン単位で「走行距離」、「走行時間」が管理される。「料金」情報は、例えば、レーンごとに課金された結果を加算した金額を含む情報である。The "vehicle ID" shown in FIG. 6 is information that can identify a vehicle. The "driving history" information is information that includes the driving history of the vehicle 10 on a lane-by-lane basis, and the "distance traveled" and "driving time" are managed on a lane-by-lane basis. The "fee" information is information that includes, for example, an amount obtained by adding up the results of charges for each lane.
図４に戻り、本実施形態に係る車両１０の走行管理、又は課金処理に関する処理を実行するＣＰＵ２１０について説明する。ＣＰＵ２１０は、記憶装置２３０に記憶されるプログラムを実行することで、走行制御部２１２、送受信部２１３、取得部２１４、管理部２１５、決定部２１６、特定部２１７を構成する。Returning to FIG. 4, the CPU 210 that executes processes related to driving management or billing processing of the vehicle 10 according to this embodiment will be described. The CPU 210 executes programs stored in the storage device 230 to configure a driving control unit 212, a transmission/reception unit 213, an acquisition unit 214, a management unit 215, a determination unit 216, and an identification unit 217.
ＣＰＵ２１０は、後述する各部の処理を制御し、車両１０の走行管理又は課金処理に関する処理を実行するように構成される。The CPU 210 is configured to control the processing of each component described below and to execute processing related to the running management or billing processing of the vehicle 10.
走行制御部２１２は、各種データを用いて、車両１０の走行管理を制御する。例えば、走行制御部２１２は、車両１０の走行履歴を管理したり、走行履歴に基づき課金される料金を管理したりする。The driving control unit 212 uses various data to control the driving management of the vehicle 10. For example, the driving control unit 212 manages the driving history of the vehicle 10 and manages the fees charged based on the driving history.
送受信部２１３は、外部装置に対して、ネットワーク通信インタフェース２２０を介してデータの送受信を行う。例えば、送受信部２１３は、車両１０や各測位衛星３０からデータや信号等を受信する受信部として構成され、車両１０や各測位衛星３０にデータや信号等を送信する送信部としても構成される。具体例として、送受信部２１３は、車両１０から、高精度ロケータ１０１により取得される位置情報を受信し、走行履歴情報や、走行に基づき課金された料金情報を、車両１０に送信する。The transmission/reception unit 213 transmits and receives data to and from external devices via the network communication interface 220. For example, the transmission/reception unit 213 is configured as a receiving unit that receives data, signals, etc. from the vehicle 10 and each positioning satellite 30, and is also configured as a transmitting unit that transmits data, signals, etc. to the vehicle 10 and each positioning satellite 30. As a specific example, the transmission/reception unit 213 receives location information acquired by the high-precision locator 101 from the vehicle 10, and transmits driving history information and information on fees charged based on driving to the vehicle 10.
取得部２１４は、レーン単位で管理可能な所定の精度レベルを有する地図データを取得する。例えば、取得部２１４は、記憶装置２３０から、地図情報レベル５００又はそれ以上の精度を有するＨＤマップを取得する。The acquisition unit 214 acquires map data having a predetermined accuracy level that can be managed on a lane-by-lane basis. For example, the acquisition unit 214 acquires an HD map having an accuracy of map information level 500 or higher from the storage device 230.
また、取得部２１４は、衛星測位システムからの信号に基づきレーン単位での位置を測定可能なロケータ（例えば高精度ロケータ１０１）により出力される車両１０の位置情報を順に取得する。例えば、取得部２１４は、送受信部２１３により受信される車両１０の位置情報を順に取得する。取得部２１４は、ネットワーク通信インタフェース２２０を介して、車両１０の位置情報を直接取得してもよい。The acquisition unit 214 also sequentially acquires the position information of the vehicle 10 output by a locator (e.g., the high-precision locator 101) capable of measuring the position on a lane-by-lane basis based on a signal from a satellite positioning system. For example, the acquisition unit 214 sequentially acquires the position information of the vehicle 10 received by the transmission/reception unit 213. The acquisition unit 214 may also directly acquire the position information of the vehicle 10 via the network communication interface 220.
管理部２１５は、取得部２１４により順に取得された位置情報を地図データに対応付けて、この地図データ上における車両１０の走行履歴を管理する。例えば、管理部２１５は、高精度ロケータ１０１により測定された車両１０の位置情報を、ＨＤマップ上にマッピングする。管理部２１５は、ＨＤマップ上でマッピングされた車両１０の位置を走行履歴情報として管理したり、ＨＤマップ上で車両１０がどのレーンを走行しているかを特定し、特定された走行レーンに基づく走行履歴情報を管理したりしてもよい。The management unit 215 associates the position information acquired in sequence by the acquisition unit 214 with map data, and manages the driving history of the vehicle 10 on this map data. For example, the management unit 215 maps the position information of the vehicle 10 measured by the high-precision locator 101 onto an HD map. The management unit 215 may manage the position of the vehicle 10 mapped on the HD map as driving history information, or may identify which lane the vehicle 10 is driving on the HD map and manage the driving history information based on the identified driving lane.
以上の処理により、車両１０が高精度ロケータ１０１を搭載することにより、レーン単位での位置が測定可能な車両１０の位置情報を取得することが可能になり、また、情報処理装置２０側ではＨＤマップを使用することにより、車両１０位置の高精度なマッピングが可能になり、例えば車両１０のレーン単位での走行管理を容易に行うことができる。本実施形態の場合、位置情報の位置の精度と、地図データの精度とが高精度に同程度であるため、それぞれのマッピング処理において、位置補正等に処理をかけずに効率よく実行することが可能である。そのため、車両１０の走行履歴を効率的に管理することが可能になる。By mounting the high-precision locator 101 on the vehicle 10 through the above processing, it becomes possible to obtain position information of the vehicle 10 that allows the position to be measured on a lane-by-lane basis, and by using an HD map on the information processing device 20 side, highly accurate mapping of the vehicle 10 position becomes possible, making it easy to manage the driving of the vehicle 10 on a lane-by-lane basis, for example. In the case of this embodiment, since the position accuracy of the position information and the accuracy of the map data are of the same high degree of accuracy, each mapping process can be efficiently performed without processing for position correction, etc. This makes it possible to efficiently manage the driving history of the vehicle 10.
また、決定部２１６は、管理部２１５により管理される走行履歴に基づいて、車両１０の走行に対するレーン単位での料金を決定してもよい。例えば、決定部２１６は、記憶装置２３０に記憶される走行レーンごとの料金情報を参照し、車両１０が走行したレーン、その走行距離又は走行時間を用いてレーンごとの料金を算出し、各レーンの料金を加算することで、その車両１０の走行料金を決定する。車両１０の料金情報は、例えば有料道路ごとに管理されてもよく、所定時間単位の料金、又は所定距離単位の料金を含む。The determination unit 216 may also determine the toll for the travel of the vehicle 10 on a lane-by-lane basis, based on the travel history managed by the management unit 215. For example, the determination unit 216 refers to the toll information for each travel lane stored in the storage device 230, calculates the toll for each lane using the lane in which the vehicle 10 traveled and the travel distance or travel time, and determines the travel toll for the vehicle 10 by adding up the tolls for each lane. The toll information for the vehicle 10 may be managed, for example, for each toll road, and includes a toll per predetermined time unit or a toll per predetermined distance unit.
この処理により、レーン単位で走行料金が異なる車道を車両１０が走行する場合、レーン単位での走行履歴を用いたり、車両１０の走行位置を高精度（例えば０．５ｍ精度）で地図データ上にマッピングしたりして、実際の走行レーンを容易に把握でき、レーン単位での課金処理を容易に実行することが可能になる。By using this process, when vehicle 10 is traveling on a roadway where the travel fee varies by lane, the actual travel lane can be easily determined by using the travel history by lane and mapping the travel position of vehicle 10 on map data with high accuracy (for example, 0.5 m accuracy), making it possible to easily perform charging processing by lane.
また、決定部２１６は、車両１０の位置情報に基づく車両１０の第１位置と、車両１０が走行するレーンの区画線の第２位置との位置関係に基づいて、車両１０の走行レーンを特定する特定部２１７を有してもよい。この場合、決定部２１６は、特定部２１７により特定された走行レーンに基づいて、レーン単位での料金を決定してもよい。The determination unit 216 may also have an identification unit 217 that identifies the driving lane of the vehicle 10 based on the positional relationship between a first position of the vehicle 10 based on the position information of the vehicle 10 and a second position of the lane marking in which the vehicle 10 is traveling. In this case, the determination unit 216 may determine the fee on a lane-by-lane basis based on the driving lane identified by the identification unit 217.
例えば、車両１０がレーン間の区画線を跨って走行するような場合、車両１０がどちらのレーンを走行しているのかを決定することが困難になる。この場合、特定部２１７は、例えば、車両１０に搭載される高精度ロケータ１０１の位置に関する車両１０の第１位置と、レーン間の区画線の第２位置との位置関係を用いて、第２位置（又は区画線）を基準にして、第１位置がどのレーンに位置するかを特定し、車両１０が属するレーンを判定してもよい。For example, when the vehicle 10 is traveling across a dividing line between lanes, it becomes difficult to determine which lane the vehicle 10 is traveling in. In this case, the identification unit 217 may use, for example, the positional relationship between a first position of the vehicle 10 relative to the position of the high-precision locator 101 mounted on the vehicle 10 and a second position of the dividing line between the lanes to identify in which lane the first position is located based on the second position (or the dividing line), and determine the lane to which the vehicle 10 belongs.
車両１０の第１位置は、高精度ロケータ１０１の車両１０内の位置に基づき算出可能な車両１０に関する任意の位置であり、例えば、車両１０の中心位置などの位置である。区画線の第２位置は、例えば、第１位置から区画線に垂線を引いた場合の交点である。The first position of the vehicle 10 is any position on the vehicle 10 that can be calculated based on the position of the high-precision locator 101 within the vehicle 10, such as the center position of the vehicle 10. The second position of the lane line is, for example, the intersection point when a perpendicular line is drawn from the first position to the lane line.
図７は、本発明の一実施形態におけるレーンチェンジの一例を示す図である。図７に示す例では、車両１０は、利用料金が低いＡレーンから、利用料金が高いＢレーンにレーンチェンジ（車線変更）する。また、車両１０は、進行方向に進む際に、（１）～（６）の順でＡレーンからＢレーンにレーンチェンジする。Figure 7 is a diagram showing an example of lane changing in one embodiment of the present invention. In the example shown in Figure 7, the vehicle 10 changes lanes (lanes) from lane A, which has a low usage fee, to lane B, which has a high usage fee. In addition, when the vehicle 10 travels in the direction of travel, it changes lanes from lane A to lane B in the order of (1) to (6).
特定部２１７は、例えば、車両１０の中心位置を第１位置Ｐ１とする場合、区画線ＡＢを境界にして、第１位置がどちらのレーンに属するかで走行レーンを特定してもよい。図７に示す例では、特定部２１７は、（１）～（３）の場合はＡレーン、（４）～（６）の場合はＢレーンを特定する。For example, when the center position of the vehicle 10 is the first position P1, the identification unit 217 may identify the driving lane based on which lane the first position belongs to, with the dividing line AB as the boundary. In the example shown in FIG. 7, the identification unit 217 identifies lane A in the cases of (1) to (3) and lane B in the cases of (4) to (6).
この処理により、レーンチェンジや追い越し等の際に、車両１０がレーンを跨るような場合でも、適切に車両１０の走行レーンを特定することができ、走行管理やレーン単位での課金処理を適切に行うことができる。This process allows the vehicle 10 to properly identify the lane in which it is traveling, even when the vehicle 10 crosses lanes during a lane change, overtaking, etc., and allows for proper driving management and billing processing on a lane basis.
また、特定部２１７は、区画線に関する所定条件を満たす場合、例えば、車両１０の第１位置と区画線の第２位置との距離が所定距離以内になる場合に、走行レーンの特定を実行してもよい。具体例として、車両１０が区画線に近づいて走行する場合に、どちらのレーンを走行しているかを特定するため、特定部２１７による走行レーン特定処理を実行させる。なお、特定部２１７によるレーン特定処理は、走行履歴を管理する際に管理部２１５において常時実行するようにしてもよい。The identification unit 217 may also identify the driving lane when a predetermined condition related to the lane marking is satisfied, for example, when the distance between the first position of the vehicle 10 and the second position of the lane marking is within a predetermined distance. As a specific example, when the vehicle 10 approaches a lane marking while driving, the identification unit 217 executes a driving lane identification process to identify which lane the vehicle 10 is driving in. Note that the lane identification process by the identification unit 217 may be constantly executed by the management unit 215 when managing the driving history.
また、特定部２１７は、走行レーンを特定する際に、車両１０の車幅にさらに基づいて、車両１０の走行レーンを特定してもよい。例えば、特定部２１７は、予め保持しておいた自車両の車幅と、高精度ロケータ１０１の車内位置とに基づいて、車両１０の最右端、又は最左端を特定することができ、その端部の位置と区画線の位置との関係を用いて走行レーンを特定してもよい。例えば、特定部２１７は、車両１０全体が区画線を超えた場合に、レーンチェンジと判定してもよい。When identifying the driving lane, the identification unit 217 may identify the driving lane of the vehicle 10 based on the vehicle width of the vehicle 10. For example, the identification unit 217 may identify the rightmost or leftmost end of the vehicle 10 based on the vehicle width of the vehicle stored in advance and the in-vehicle position of the high-precision locator 101, and may identify the driving lane using the relationship between the position of that end and the position of the dividing line. For example, the identification unit 217 may determine that a lane change has occurred when the entire vehicle 10 crosses a dividing line.
図７の例を用いると、特定部２１７は、車両１０の左端部が区画線ＡＢを超えた場合にレーンチェンジをしたと判定してもよい。すなわち、特定部２１７は、（１）～（４）の場合はＡレーン、（５）～（６）の場合はＢレーンを走行レーンとして特定する。Using the example of FIG. 7, the identification unit 217 may determine that a lane change has occurred when the left end of the vehicle 10 crosses the dividing line AB. That is, the identification unit 217 identifies lane A as the driving lane in the cases of (1) to (4), and lane B as the driving lane in the cases of (5) to (6).
この処理によれば、車両１０の車幅を用いて走行レーンを特定することができるため、車両１０による車幅の違いを考慮した走行レーンの特定を行うことができる。This process allows the travel lane to be identified using the vehicle width of the vehicle 10, making it possible to identify the travel lane while taking into account differences in vehicle width between vehicles 10.
また、上述した車両１０の第１位置と区画線の第２位置との位置関係は、車両１０と、車両１０に近接するレーン間の区画線との距離（例えば最短距離）を含んでもよい。これにより、車両１０と区画線との位置関係について、第１位置から区画線に垂線を引くなどして第２位置を明確に特定し、この位置関係をより適切に求めることが可能になる。The positional relationship between the first position of the vehicle 10 and the second position of the lane marking may also include the distance (e.g., the shortest distance) between the vehicle 10 and the lane marking between lanes adjacent to the vehicle 10. This makes it possible to more appropriately determine the positional relationship between the vehicle 10 and the lane marking by clearly identifying the second position, for example, by drawing a perpendicular line from the first position to the lane marking.
また、決定部２１６は、車両１０が走行レーンを変更する場合、レーンチェンジ時にかかる時間を用いて、レーンチェンジ時における料金を決定してもよい。例えば、図７に示す例を用いれば、レーンチェンジの際に、ＡレーンとＢレーンに跨る時間が均等ではない場合もあるため、決定部２１６は、車両１０が区画線ＡＢを跨る時間又は距離（（３）～（４）の時間又は距離）を算出し、これらの移行時間又は移行距離を按分することで走行料金を決定してもよい。例えば、決定部２１６は、Ａレーンの料金とＢレーンの料金とを加算して２で割った金額に、（３）～（４）の移行時間又は移行距離を乗算して、車両１０が区画線に跨る際の料金を決定してもよい。In addition, when the vehicle 10 changes the driving lane, the determination unit 216 may determine the fee for the lane change using the time it takes to change lanes. For example, using the example shown in FIG. 7, since the time it takes to cross lanes A and B during a lane change may not be equal, the determination unit 216 may calculate the time or distance (time or distance (3) to (4)) for the vehicle 10 to cross the lane markings AB and apportion these transition times or transition distances to determine the travel fee. For example, the determination unit 216 may multiply the amount obtained by adding the toll for lane A and the toll for lane B and dividing the sum by 2 by the transition times or transition distances (3) to (4) to determine the fee for the vehicle 10 crossing the lane markings.
この処理により、車両１０がレーン間の区画線に跨った場合に、詳細にどちらのレーンに属するかを特定しなくても、車両１０がレーンに跨った時間（移行時間）、又は距離（移行距離）に基づいて料金を決定することが可能になる。This process makes it possible to determine the fee based on the time (transition time) or distance (transition distance) that the vehicle 10 crosses the lane boundary line between lanes, without having to specify in detail which lane it belongs to.
また、決定部２１６は、レーンチェンジの回数に応じて料金を調整することを含んでもよい。例えば、決定部２１６は、レーンチェンジの回数が多いほど、又は所定回数を超えた場合に所定料金を加算するようにしてもい。また、決定部２１６は、レーンチェンジがなければ、料金をディスカウントしてもよい。The determination unit 216 may also adjust the fee depending on the number of lane changes. For example, the determination unit 216 may add a predetermined fee the more the number of lane changes, or when the number of lane changes exceeds a predetermined number. The determination unit 216 may also discount the fee if there are no lane changes.
この処理により、車両１０に対して事故の危険性が高くなるレーンチェンジに対し、無用なレーンチェンジを防止することが可能になる。This process makes it possible to prevent unnecessary lane changes that increase the risk of an accident for the vehicle 10.
また、車両１０がレーン間の区画線に跨った状態のままで走行する場合もありうる。例えば、図７に示す例を用いれば、車両１０は、低い料金に課金される（３）又は（４）の状態で、車両を追い越していく場合などが想定される。このようなケースを防止するため、決定部２１６は、所定期間以上、車両１０がレーン間の区画線に跨っている場合、所定金額を加算するようにしてもよい。There may also be cases where the vehicle 10 travels while straddling a dividing line between lanes. For example, using the example shown in FIG. 7, it is conceivable that the vehicle 10 may overtake a vehicle in a state of (3) or (4) for which a lower toll is charged. To prevent such cases, the determination unit 216 may add a predetermined amount when the vehicle 10 straddles a dividing line between lanes for a predetermined period of time or longer.
＜動作処理＞
次に、情報処理システム１の走行管理及び課金処理に関する各処理について説明する。図８は、本発明の一実施形態に係る走行管理及び課金処理に関する処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、車両１０と情報処理装置２０とで協働して実行される処理である。 <Operation Processing>
Next, a description will be given of each process related to driving management and billing processing of the information processing system 1. Fig. 8 is a flowchart showing an example of a process related to driving management and billing processing according to an embodiment of the present invention. The process shown in Fig. 8 is executed by the vehicle 10 and the information processing device 20 in cooperation with each other.
ステップＳ１０２において、情報処理装置２０の走行制御部２１２は、管理対象の車両１０が走行開始したか否かを判定する。例えば、走行制御部２１２は、車両１０のエンジン起動や、車両位置の移動を検知して走行開始を判定する。車両１０が走行開始すれば（ステップＳ１０２－ＹＥＳ）、処理はステップＳ１０４に進み、車両１０が走行開始していなければ（ステップＳ１０２－ＮＯ）、処理はステップＳ１０２に戻る。In step S102, the driving control unit 212 of the information processing device 20 determines whether the managed vehicle 10 has started to drive. For example, the driving control unit 212 determines whether the vehicle 10 has started to drive by detecting the start of the engine of the vehicle 10 or a change in the vehicle position. If the vehicle 10 has started to drive (step S102-YES), the process proceeds to step S104, and if the vehicle 10 has not started to drive (step S102-NO), the process returns to step S102.
ステップＳ１０４において、取得部２１４は、ＨＤマップなどの地図データを、記憶装置２３０などの格納先から取得する。地図データの取得は、位置情報をマッピングする前の何れかのタイミングで取得していればよく、このタイミングでなくてもよい。In step S104, the acquisition unit 214 acquires map data such as an HD map from a storage location such as the storage device 230. The map data may be acquired at any time before the location information is mapped, and does not have to be acquired at this time.
ステップＳ１０６において、取得部２１４は、車両１０から出力される、高精度ロケータ１０１により測定された車両１０の位置情報を取得する。In step S106, the acquisition unit 214 acquires the position information of the vehicle 10 measured by the high-precision locator 101 and output from the vehicle 10.
ステップＳ１０８において、管理部２１５は、取得される位置情報を地図データに対応付ける。例えば、管理部２１５は、位置情報を地図データ上にマッピングする。In step S108, the management unit 215 associates the acquired location information with the map data. For example, the management unit 215 maps the location information onto the map data.
ステップＳ１１０において、管理部２１５は、車両１０の走行履歴を管理する。管理部２１５は、高精度ロケータ１０１により測定される位置情報と、ＨＤマップとを用いて、高精度な走行履歴を管理する。In step S110, the management unit 215 manages the driving history of the vehicle 10. The management unit 215 manages the driving history with high accuracy using the location information measured by the high-accuracy locator 101 and the HD map.
ステップＳ１１２において、走行制御部２１２は、車両１０が走行を終了したか否かを判定する。走行制御部２１２は、エンジン停止や、車両１０が所定時間移動しないことを検知した場合などに、走行終了を判定する。走行が終了すれば（ステップＳ１１２－ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１４に進み、走行が終了していなければ（ステップＳ１１２－ＮＯ）、処理はステップＳ１０２に戻り、次の位置情報が取得される。In step S112, the driving control unit 212 determines whether the vehicle 10 has stopped driving. The driving control unit 212 determines whether driving has ended when it detects that the engine has stopped or that the vehicle 10 has not moved for a predetermined period of time. If driving has ended (step S112-YES), the process proceeds to step S114; if driving has not ended (step S112-NO), the process returns to step S102, and the next position information is obtained.
ステップ１１４において、決定部２１６は、車両１０の走行履歴に基づいて、レーン単位での課金処理を実行し、走行レーンの利用料金を決定する。なお、ステップＳ１１４における処理は、例えばステップＳ１１０の後に実行され、走行中にリアルタイムに料金計算が行われてもよい。In step S114, the determination unit 216 performs charging processing on a lane-by-lane basis based on the driving history of the vehicle 10, and determines the usage fee for the driving lane. Note that the processing in step S114 may be performed, for example, after step S110, and the fee calculation may be performed in real time while driving.
以上の処理によれば、車両１０が高精度ロケータ１０１を搭載することにより、レーン単位での位置が測定可能な車両１０の位置情報を取得することが可能になり、また、情報処理装置２０側ではＨＤマップを使用することにより、車両１０位置の高精度なマッピングが可能になり、例えばレーン単位での走行管理を容易に行うことができる。本実施形態の場合、位置情報の位置の精度と、地図データの精度とが高精度に同程度であるため、それぞれのマッピング処理において、位置補正等に処理をかけずに効率よく実行することが可能できる。そのため、車両１０の走行履歴を効率的に管理することが可能になる。According to the above process, by mounting the high-precision locator 101 on the vehicle 10, it becomes possible to obtain position information of the vehicle 10 that allows the position to be measured on a lane-by-lane basis, and by using an HD map on the information processing device 20 side, highly accurate mapping of the vehicle 10 position becomes possible, making it easy to manage driving on a lane-by-lane basis, for example. In the case of this embodiment, since the position accuracy of the position information and the accuracy of the map data are of the same high degree of accuracy, each mapping process can be efficiently performed without processing for position correction, etc. This makes it possible to efficiently manage the driving history of the vehicle 10.
また、レーン単位で走行料金が異なる車道を車両１０が走行する場合、レーン単位での走行履歴を用いたり、車両１０の走行位置を高精度（例えば０．５ｍ精度）で地図データ上にマッピングしたりして、実際の走行レーンを容易に把握でき、レーン単位での課金処理を容易に実行することが可能になる。In addition, when vehicle 10 travels on a roadway where the travel fee varies by lane, the actual travel lane can be easily determined by using the travel history by lane or by mapping the travel position of vehicle 10 on map data with high accuracy (for example, 0.5 m accuracy), making it possible to easily perform charging processing by lane.
図９は、本発明の一実施形態に係る課金処理の一例を示すフローチャートである。図９に示す例では、情報処理装置２０は、車両１０の第１位置と、レーン間の区画線の第２位置との位置関係を用いて、車両１０の走行レーンを特定する例について説明する。Figure 9 is a flowchart showing an example of a billing process according to an embodiment of the present invention. In the example shown in Figure 9, an example is described in which the information processing device 20 identifies the driving lane of the vehicle 10 using the positional relationship between a first position of the vehicle 10 and a second position of a dividing line between the lanes.
ステップＳ２０２において、特定部２１７は、車両１０の任意の位置が、レーン間の区画線に関する所定条件を満たすか否かを判定する。区画線に関する所定条件とは、例えば、車両１０の位置と、区画線との距離が所定距離以内になることを含む。所定条件が満たされれば（ステップＳ２０２－ＹＥＳ）、処理はステップＳ２０４に進み、所定条件が満たされなければ（ステップＳ２０２－ＮＯ）、処理はステップＳ２０６に進む。In step S202, the identification unit 217 determines whether or not an arbitrary position of the vehicle 10 satisfies a predetermined condition related to the dividing line between the lanes. The predetermined condition related to the dividing line includes, for example, that the distance between the position of the vehicle 10 and the dividing line is within a predetermined distance. If the predetermined condition is satisfied (step S202-YES), the process proceeds to step S204, and if the predetermined condition is not satisfied (step S202-NO), the process proceeds to step S206.
車両１０の任意の位置は、リアルタイム処理であれば、有料道路の走行を開始した走行中の車両１０の位置でもよいし、オフライン処理であれば、走行履歴情報に含まれる、有料道路の走行を開始した車両１０の位置でもよい。The arbitrary position of the vehicle 10 may be the position of the vehicle 10 when it starts traveling on the toll road if the processing is real-time, or may be the position of the vehicle 10 when it starts traveling on the toll road, which is included in the driving history information, if the processing is offline.
ステップＳ２０４において、決定部２１６は、特定される走行レーンの料金、及びその走行レーンを走行した距離又は時間に基づいて、料金を決定する。In step S204, the determination unit 216 determines the toll based on the toll for the identified driving lane and the distance or time traveled in that driving lane.
ステップＳ２０６において、特定部２１７は、車両１０の第１位置と、レーン間の区画線の第２位置との位置関係を特定する。例えば、位置関係は、車両１０の中心位置から区画線までの距離を求めることを含む。In step S206, the identification unit 217 identifies the positional relationship between the first position of the vehicle 10 and the second position of the dividing line between the lanes. For example, the positional relationship includes determining the distance from the center position of the vehicle 10 to the dividing line.
ステップＳ２０８において、特定部２１７は、特定した位置関係に基づいて、車両１０が走行した走行レーンを特定する。例えば、特定部２１７は、車両１０の中心位置が位置するレーンを、走行レーンとして特定する。なお、管理部２１５は、特定部２１７により特定された走行レーンを用いて、車両１０の走行管理を行ってもよい。In step S208, the identification unit 217 identifies the driving lane in which the vehicle 10 has traveled based on the identified positional relationship. For example, the identification unit 217 identifies the lane in which the center position of the vehicle 10 is located as the driving lane. The management unit 215 may use the driving lane identified by the identification unit 217 to perform driving management of the vehicle 10.
ステップＳ２１０において、決定部２１６は、特定された走行レーンに基づいて、利用料金を決定する。例えば、決定部２１６は、特定された走行レーン、レーン単位の料金、レーン単位の走行時間又は走行距離を用いて、利用料金を決定する。In step S210, the determination unit 216 determines the usage fee based on the identified driving lane. For example, the determination unit 216 determines the usage fee using the identified driving lane, the fee per lane, and the driving time or distance per lane.
ステップＳ２１２において、決定部２１６は、車両１０が走行する有料道路での走行が終了したか否かを判定する。有料道路での走行が終了すれば（ステップＳ２１２－ＹＥＳ）、処理は終了し、有料道路での走行が終了していなければ（ステップＳ２１２－ＮＯ）、処理はステップＳ２０２に戻る。In step S212, the decision unit 216 determines whether or not the vehicle 10 has finished traveling on the toll road. If the vehicle 10 has finished traveling on the toll road (step S212-YES), the process ends. If the vehicle 10 has not finished traveling on the toll road (step S212-NO), the process returns to step S202.
以上の処理によれば、車両１０がレーンを跨り、どちらのレーンを走行しているかの判断が難しい場合であっても、適切なレーン特定処理を行うことで、走行レーンを特定することができる。また、情報処理装置２０は、特定された走行レーンに基づいて、レーン単位での利用料金を決定することができる。According to the above process, even if the vehicle 10 crosses lanes and it is difficult to determine which lane it is traveling in, the travel lane can be identified by performing appropriate lane identification processing. In addition, the information processing device 20 can determine the usage fee for each lane based on the identified travel lane.
以上、本発明の一実施形態について詳述したが、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。例えば、本発明は、情報処理装置２０が実行する処理について、一部の処理を、他の情報処理装置に移行したり、複数の情報処理装置を適宜統合したりしてもよい。Although one embodiment of the present invention has been described above in detail, the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications and changes are possible within the scope of the claims. For example, the present invention may transfer some of the processes executed by the information processing device 20 to another information processing device, or may appropriately integrate multiple information processing devices.
＜変形例＞
ＨＤマップでは、車線を構成する構成点を所定間隔で設け、構成点間を接続することで、車線リンクを形成することが可能である。また、この車線の構成点に、車線の構成点を識別するＩＤを付与することが可能である。 <Modification>
In the HD map, lane points are arranged at a predetermined interval and lane links can be formed by connecting the points. In addition, IDs that identify the lane points can be assigned to the lane points.
この場合、自動運転システム等において、車両１０は、高精度ロケータ１０１により測定される位置情報を、車両１０が保持するＨＤマップにマッピングする。車両１０は、ＨＤマップにマッピングされた車両位置の情報として、車線の構成点のＩＤを出力することが可能になる。In this case, in an autonomous driving system or the like, the vehicle 10 maps the position information measured by the high-precision locator 101 onto an HD map held by the vehicle 10. The vehicle 10 becomes able to output the IDs of the lane constituent points as information on the vehicle position mapped onto the HD map.
車両１０が、車線の構成点のＩＤを出力する場合は、情報処理装置２０は、このＩＤを管理することで、レーン単位での走行履歴を管理することが可能になり、地図データの位置情報の突合処理などが不要になる。When the vehicle 10 outputs the IDs of the constituent points of a lane, the information processing device 20 can manage these IDs, making it possible to manage the driving history on a lane-by-lane basis, eliminating the need for processes such as matching the location information of map data.
上記変形例の場合、取得部２１４は、車両１０の位置情報として、ＨＤマップにおける車線の構成点のＩＤを取得する。管理部２１５は、車両１０の走行履歴として、車線の構成点のＩＤを順に記憶して管理する。このとき、管理部２１５は、車線の構成点のＩＤを見やすさの観点等からＨＤマップに対応付けて、ＨＤマップ上における車両１０の走行履歴として管理してもよい。これにより、情報処理装置２０の処理負荷を軽減しつつ、より効率的に車両１０の走行履歴を管理することができる。In the above modified example, the acquisition unit 214 acquires the IDs of the constituent points of the lane on the HD map as the position information of the vehicle 10. The management unit 215 stores and manages the IDs of the constituent points of the lane in order as the driving history of the vehicle 10. At this time, the management unit 215 may associate the IDs of the constituent points of the lane with the HD map from the standpoint of visibility, etc., and manage them as the driving history of the vehicle 10 on the HD map. This makes it possible to more efficiently manage the driving history of the vehicle 10 while reducing the processing load on the information processing device 20.
また、上述した実施形態や変形例では、車両１０の走行について説明したが、走行レーンを走行する飛行体の場合にも本開示の技術を適用することができる。飛行体は、例えば、無人又は有人の飛行体、ドローン等を含む。In addition, in the above-described embodiment and modified examples, the traveling of the vehicle 10 has been described, but the technology of the present disclosure can also be applied to the case of an aircraft traveling in a travel lane. The aircraft includes, for example, an unmanned or manned aircraft, a drone, etc.
１…情報処理システム、１０…車両、２０…情報処理装置、３０…測位衛星、１０１…高精度ロケータ、１０２…プロセッサ、１０３…各種センサ、１０４…通信装置、２１０…ＣＰＵ、２１２…走行制御部、２１３…送受信部、２１４…取得部、２１５…管理部、２１６…決定部、２１７…特定部、２３０…記憶装置、２５０…ユーザインタフェース、２２０…ネットワーク通信インタフェース1...information processing system, 10...vehicle, 20...information processing device, 30...positioning satellite, 101...high-precision locator, 102...processor, 103...various sensors, 104...communication device, 210...CPU, 212...travel control unit, 213...transmission/reception unit, 214...acquisition unit, 215...management unit, 216...determination unit, 217...identification unit, 230...storage device, 250...user interface, 220...network communication interface
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020167466AJP7561369B2 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Information processing method, program, and information processing device |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020167466AJP7561369B2 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Information processing method, program, and information processing device |
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022059709A JP2022059709A (en) | 2022-04-14 |
| JP7561369B2true JP7561369B2 (en) | 2024-10-04 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020167466AActiveJP7561369B2 (en) | 2020-10-02 | 2020-10-02 | Information processing method, program, and information processing device |
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7561369B2 (en) |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003178343A (en) | 2001-12-12 | 2003-06-27 | Fujitsu Ten Ltd | Toll road charging system |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3371650B2 (en)* | 1995-11-08 | 2003-01-27 | 三菱自動車工業株式会社 | Vehicle travel control device |
| JP2018073233A (en)* | 2016-11-01 | 2018-05-10 | 住友電気工業株式会社 | Vehicle traveling management system, management device, management method and management program |
| JP7167876B2 (en)* | 2018-08-31 | 2022-11-09 | 株式会社デンソー | Map generation system, server and method |
| JP2020069909A (en)* | 2018-10-31 | 2020-05-07 | 三菱電機株式会社 | Vehicle control device and vehicle-mounted device control method |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003178343A (en) | 2001-12-12 | 2003-06-27 | Fujitsu Ten Ltd | Toll road charging system |
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2022059709A (en) | 2022-04-14 |
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107389064B (en) | A lane change control method for unmanned vehicles based on inertial navigation | |
| CN107705554B (en) | Transmission necessity determination device and route planning system | |
| US10572405B1 (en) | Writing messages in a shared memory architecture for a vehicle | |
| US11579628B2 (en) | Method for localizing a vehicle | |
| CN111429716A (en) | Method for determining position of own vehicle | |
| JP7328178B2 (en) | VEHICLE CONTROL DEVICE AND VEHICLE POSITION ESTIMATION METHOD | |
| US11616737B2 (en) | Reading messages in a shared memory architecture for a vehicle | |
| CN102089196A (en) | Slope information calculation system, vehicle driving control system, navigation system, and slope information calculation method | |
| CN112042169B (en) | Method for determining traffic information | |
| EP2738520B1 (en) | Technique for assisting driving a vehicle based on an identified road mark | |
| US11327489B2 (en) | Shared memory architecture for a vehicle | |
| US11796343B2 (en) | Map maintenance system and map maintenance method | |
| US20170159805A1 (en) | Predictive transmission control method through road shape recognition | |
| JP2019153128A (en) | Traveling data collection system, traveling data collection center, and on-vehicle terminal | |
| CN110869864B (en) | Method for locating a vehicle with a high degree of automation, and corresponding driver assistance system and computer program | |
| JP7561369B2 (en) | Information processing method, program, and information processing device | |
| CN120009928A (en) | Method for determining vehicle position, control system and vehicle | |
| US20240221499A1 (en) | Method and Apparatus for Obtaining Traffic Information, and Storage Medium | |
| JP2018136254A (en) | Positioning device and positioning system | |
| JP2022072963A (en) | Information processing method, program, and information processing device | |
| CN112534209B (en) | Self-position estimation method and self-position estimation device | |
| JP7123117B2 (en) | Vehicle Position Reliability Calculation Device, Vehicle Position Reliability Calculation Method, Vehicle Control Device, and Vehicle Control Method | |
| WO2020139395A1 (en) | Reading messages in a shared memory architecture for a vehicle | |
| WO2020139396A1 (en) | Writing messages in a shared memory architecture for a vehicle | |
| WO2020139393A1 (en) | Message buffer for communicating information between vehicle components |
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date:20230727 | |
| A977 | Report on retrieval | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date:20240124 | |
| A131 | Notification of reasons for refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date:20240301 | |
| A521 | Request for written amendment filed | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date:20240419 | |
| A131 | Notification of reasons for refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date:20240701 | |
| A521 | Request for written amendment filed | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date:20240712 | |
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date:20240822 | |
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date:20240912 | |
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model | Ref document number:7561369 Country of ref document:JP Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |