地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质

摘要

提供一种能够更高精度地制作地图的地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质。地图制作装置具备：第一取得部，其从搭载于车辆的外界传感器取得处于所述车辆的外部的物体目标的位置信息，并取得基于所述物体目标的位置信息得到的所述车辆的第一移动量；第二取得部，其基于所述车辆的里程计信息，取得所述车辆的第二移动量；以及制作部，其基于所述物体目标的位置信息、所述第一移动量及所述第二移动量，制作所述车辆行驶过的场所的地图信息。

说明书

技术领域

本发明涉及地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质。

背景技术

公开有一种道路地图生成系统的发明，该道路地图生成系统从搭载了车载相机的多台车辆收集拍摄行驶中的道路而得到的相机图像数据，并基于收集到的相机图像数据，生成道路地图数据(专利文献1：日本特开2019-109293号公报)。

另外，公开有几个利用了里程计信息的发明。例如，公开有如下发明：在第一特征图像与第二特征图像之间求出斜切(chamfering)距离，并基于对极几何和里程计信息使斜切距离最佳化，由此推定相机姿态，其中，第一特征图像是从由搭载于车辆的相机拍摄到的相机图像提取特征而得到的图像，第二特征图像是基于三维映射和相机姿态的预测值而将映射内的物体目标投影到相机图像而得到的图像(专利文献2：日本特开2018-197744号公报)。

另外，公开有如下发明：在自主移动的机器人装置中，通过求出根据里程计信息计算出的行进方向的变化与根据由陀螺仪传感器、相机等测定的测定结果计算出的行进方向的变化之差，来推定由地毯漂移引起的行进方向的变化(专利文献3：特表2015-521760号公报)。

在专利文献1所记载的技术中，存在不能适当地排除外界传感器的测定误差的影响而使得地图的精度不充分的情况。需要说明的是，专利文献2、3所记载的技术不是在制作地图的观点上而发明的技术。

发明内容

发明要解决的课题

本发明是考虑以上情况而完成的，其目的之一在于提供一种能够更高精度地制作地图的地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质。

用于解决课题的方案

本发明的地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质采用了以下结构。

(1)：在本发明的一个方案的地图制作装置中，所述地图制作装置具备：第一取得部，其从搭载于车辆的外界传感器取得处于所述车辆的外部的物体目标的位置信息，并取得基于所述物体目标的位置信息得到的所述车辆的第一移动量；第二取得部，其基于所述车辆的里程计信息，取得所述车辆的第二移动量；以及制作部，其基于所述物体目标的位置信息、所述第一移动量及所述第二移动量，制作所述车辆行驶过的场所的地图信息。

(2)：在上述(1)的方案的基础上，所述制作部基于所述第一移动量和所述第二移动量而导出所述车辆的第三移动量，并使用所述第三移动量来将在多个时间点取得的所述物体目标的位置信息结合，由此制作第一地图信息。

(3)：在上述(2)的方案的基础上，所述第一取得部向所述制作部提供表示所述第一移动量的精度的信息，所述制作部至少基于表示所述第一移动量的精度的信息，决定所述第一移动量和所述第二移动量分别被反映于所述第三移动量的程度。

(4)：在上述(2)或(3)的方案的基础上，所述制作部进行如下处理：设定作为所述第一移动量的概率分布的第一概率分布和作为所述第二移动量的概率分布的第二概率分布；基于所述第一概率分布的峰值的高度和所述第二概率分布的峰值的高度，导出所述第三移动量。

(5)：在上述(2)或(3)的方案的基础上，所述制作部进行如下处理：设定作为所述第一移动量的概率分布的第一概率分布和作为所述第二移动量的概率分布的第二概率分布；基于所述第一概率分布的方差和所述第二概率分布的方差，导出所述第三移动量。

(6)：在上述(1)～(5)中任一个方案的基础上，所述制作部将在时间序列上相邻取得的多个所述第一地图信息以各个所述第一地图信息所包含的物体目标的位置信息一致的方式进行接合，由此制作第二地图。

(7)：在上述(6)的方案的基础上，所述制作部修改所述第一地图信息彼此的接合关系，以使第二地图信息满足规定的约束条件。

(8)：所述制作部在修改所述第一地图信息彼此的接合关系时，基于第一地图信息的可靠度，使对所述第一地图信息进行修正的量不同。

(9)：一种地图制作系统，其中，所述地图制作系统具备：上述(1)～(8)中任一个方案的地图制作装置；所述外界传感器；以及用于取得所述车辆的里程计信息的装置。

(10)：在本发明的其他方案的地图制作方法中，所述地图制作方法使计算机执行如下处理：从搭载于车辆的外界传感器，取得处于所述车辆的外部的物体目标的位置信息，并取得基于所述物体目标的位置信息得到的所述车辆的第一移动量；基于所述车辆的里程计信息，取得所述车辆的第二移动量；以及基于所述物体目标的位置信息、所述第一移动量及所述第二移动量，制作所述车辆行驶过的场所的地图信息。

(11)：在本发明的其他方案的存储介质中，所述存储介质执行如下处理：从搭载于车辆的外界传感器取得处于所述车辆的外部的物体目标的位置信息，并取得基于所述物体目标的位置信息得到的所述车辆的第一移动量；基于所述车辆的里程计信息，取得所述车辆的第二移动量；以及基于所述物体目标的位置信息、所述第一移动量及所述第二移动量，制作所述车辆行驶过的场所的地图信息。

(12)：在本发明的其他方案的存储介质中，所述存储介质是存储了上述(11)的方案的存储介质的计算机能够读入的非一次性的存储介质。

发明效果

根据(1)～(12)的方案，能够更高精度地制作地图。

附图说明

图1是示出第一实施方式的地图制作系统1的结构例的图。

图2是示出地图制作装置100的结构的一例的图。

图3是示意性地示出由第三概率分布导出部136进行的处理的内容的图。

图4是示意性地示出由部分地图制作部140进行的处理的内容的图。

图5是示意性地示出由部分地图接合处理部142进行的处理的内容的图。

图6是示出修改部144基于一次制作地图信息150自身来修改一次制作地图信息150的情形的图。

图7是示出修改部144基于参照地图信息152来修改一次制作地图信息150的情形的图。

图8是示意性地示出由修改部144进行的修正处理的内容的图。

图9是示出第二实施方式的地图制作系统2的结构例的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的地图制作装置、地图制作系统、地图制作方法及存储介质的实施方式进行说明。

<第一实施方式>

图1是示出第一实施方式的地图制作系统1的结构例的图。地图制作系统1具备：搭载于车辆的、例如作为外界传感器的一例的LIDAR(Light Detection and Ranging)10；作为用于取得里程计(odometer)信息的装置的一例的车轮速度传感器20-1～20-4；速度计算装置22、转向角传感器30及横摆角速度传感器40；以及地图制作装置100。车辆M可以是具有自动驾驶功能的车辆，也可以是通过手动驾驶而行驶的车辆。另外，对车辆M的驱动机构没有特殊的限制，发动机车辆、混合动力车辆、电力机动车、燃料电池车辆等各种车辆能够成为车辆M。以下，在不区别各车轮速度传感器的情况下，简单记为车轮速度传感器20。

里程计信息是指基于为了测定移动体的行为而安装于移动体的装置(典型的是传感器)的输出值来推定移动体的位置及姿态而得到的结果。在车辆的情况下，用于测定车轮的速度的车轮速度传感器20、基于车轮速度传感器20的输出来计算车辆的速度的速度计算装置22、检测转向盘的操作角度(或转向机构的角度)的转向角传感器30、检测在车辆产生的绕垂直轴的旋转速度的横摆角速度传感器40中的一部分或全部、或者与这些传感器类似的其他传感器等属于上述“传感器”。作为用于取得速度的传感器，可以使用检测变速器、行驶用马达的旋转角度的传感器。

LIDAR10通过照射光来检测反射光并测定从照射起到检测为止的时间，由此检测到物体的距离。LIDAR10能够使光的照射方向在仰角或俯角(以下为上下方向的照射方向

LIDAR10例如将以{

车轮速度传感器20安装于车辆M的各车轮，且每当车轮旋转规定角度时输出脉冲信号。速度计算装置22通过对从各车轮速度传感器20输入了的脉冲信号进行计数，计算各车轮的速度Vw-1～Vw-4。另外，速度计算装置22通过对各车轮的速度Vw-1～Vw-4中例如从动轮的速度进行平均，来计算车辆M的速度V

图2是示出地图制作装置100的结构的一例的图。地图制作装置100例如具备第一取得部(物体目标位置追踪部)110、第二取得部(里程计信息取得部)120及制作部130。制作部130例如具备第一概率分布设定部132、第二概率分布设定部134、第三概率分布导出部136、部分地图制作部140、部分地图接合处理部142及修改部144。这些构成要素例如通过CPU(Central Processing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部可以由LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(GraphicsProcessing Unit)等硬件(包括电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质(非暂时性的存储介质)，并通过将存储介质装配于驱动装置而被安装。

另外，地图制作装置100在HDD、RAM、闪存器等存储装置中写入或预先保持一次制作地图信息150、参照地图信息152、修改后地图信息154等信息。需要说明的是，参照地图信息152未必需要由地图制作装置100的内部或搭载于车辆M的存储装置来保持，也可以由地图制作装置100或车辆M的外部的存储装置来保持，并由地图制作装置100通过通信来适当取得。

第一取得部110从搭载于车辆M的LIDAR10等外界传感器取得处于车辆M的外部的物体目标的位置信息。例如，第一取得部110按每1个扫描收集从LIDAR10输入的数据集(激光雷达数据)而取得点群数据。点群数据是表示处于车辆M的周边的物体目标的位置的三维数据。点群数据不是单纯的反射点的集合，也可以包含“道路面”、“护栏”这样的、作为构成具有幅宽的物体而进行了物体识别后的表现面、立体物的模型的数据。另外，也可以是，在点群数据中包含反射光的强度，且能够基于与周边数据之间的强度差来提取道路面上的道路划分线(白线、黄线)的轮廓。这样的物体识别可以由LIDAR10的内置计算机或随附于LIDAR10的物体识别装置来进行，也可以由第一取得部110来进行。

而且，第一取得部110将按时间序列取得的点群数据的本次值和上次值(也可以是数次前的值)进行比较，导出并取得每1个循环的车辆M的移动量(第一移动量)。1个循环是指导出车辆M的移动量的起点时刻与终点时刻之间的期间。1个循环例如是0.1[sec]～1[sec]程度的期间。移动量例如是将地图制作装置100所设想的正交坐标系作为XYZ轴时，包含分别在XYZ轴上的平移移动量和分别以XYZ轴为中心的旋转移动量在内的、6个自由度的移动量。第一取得部110例如将本次的点群数据在6个自由度中任意地移动，将与上次的点群数据匹配率最高时的移动量作为这次的每1个循环的移动量并导出。第一取得部110向制作部提供表示点群数据的匹配精度的信息。点群数据的匹配精度是基于点群数据的车辆M的移动量的精度的一例。以匹配率越高则匹配精度越高的方式由第一取得部110决定匹配精度。

第二取得部120取得速度计算装置22、转向角传感器30及横摆角速度传感器40的输出值，并将它们进行合成来取得车辆M的里程计信息。里程计信息可以与第一取得部110所导出的移动量相同地，是由6个自由度的移动量表示的信息，实际应用上也可以是包含分别在XY轴上的平移移动量和以Z轴为中心的旋转移动量的、3个自由度的移动量。里程计信息是第二移动量的一例。在以下的说明中，里程计信息设为3个自由度的移动量，将Z轴上的平移移动量和分别以XY轴为中心的旋转移动量设定为零。作为用于取得里程计信息的运算方法，已知有各种方法，但作为一例，可以采用被称为单轮(Unicycle)模型的运算方法。在该运算方法中，例如将速度计算装置22的输出值和转向角传感器30的输出值用作输入值。成为输出的里程计信息例如是车辆M的时刻t的X方向的位置x(t)、Y方向的位置y(t)及方位th(t)。当将时刻t的速度计算装置22的输出值设为v(t)、将转向角传感器30的输出值设为d(t)、作为中间变量而将车辆M的侧滑角(车辆M的朝向与实际的行进方向所成的角度)定义为B(t)，将从车辆M的重心到前轮中心的长度设为Lf，将从车辆M的重心到后轮中心的长度设为Lr时，里程计信息基于以下的式(A)～(D)算出。

x(t+1)＝x(t)+v(t)×cos(th(t)+B(t))×Δt (A)

y(t+1)＝y(t)+v(t)×sin(th(t)+B(t))×Δt (B)

th(t+1)＝th(t)+v(t)/Lr×sin(B(t))×Δt (C)

B(t)＝atan[{Lr/(Lf+Lr)}×tan(d(t))] (D)

制作部130基于由第一取得部取得的车辆M的移动量、以及里程计信息来制作地图。

制作部130的第一概率分布设定部132针对由第一取得部110取得的车辆M的移动量，设定第一概率分布。第一概率分布例如按6个自由度求出。第一概率分布设定部132以将由第一取得部110取得的车辆M的移动量作为峰值的位置、并且匹配的精度越高则方差越小且峰值的高度越高方式，设定第一概率分布。以下说明的第一概率分布、第二概率分布、第三概率分布例如以正态分布的形状设定，但不限于此，也可以以正态分布以外的形状设定。

第二概率分布设定部134针对由第二取得部取得的里程计信息，设定第二概率分布。第二概率分布例如按6个自由度求出。第二概率分布设定部134将根据里程计信息而得到的车辆M的移动量设定为峰值的位置。第二概率分布设定部134可以将第二概率分布的方差及峰值的高度设为固定值，也可以设为变动值。在后者的情况下，第二概率分布设定部134例如也可以在车辆M正进行接近直行的运动的情况下，由于里程计信息的可靠度高，因此减小方差且/或提高峰值的高度，在车辆M正转弯的情况下，由于里程计信息的可靠度低，因此增大方差且/或降低峰值的高度。

第三概率分布导出部136使第一概率分布和第二概率分布例如按6个自由度融合，从而导出第三概率分布。图3是示意性地示出由第三概率分布导出部136进行的处理的内容的图。第三概率分布导出部136例如通过将第一概率分布PD1和第二概率分布PD2错开到规定的峰值的位置的基础上相加，从而导出第三概率分布PD3。在此，当将第一概率分布PD1的峰值的位置设为Pe1、方差设为V1，将第二概率分布PD2的峰值的位置设为Pe2、方差设为V2时，第三概率分布导出部136例如基于式(1)、(2)导出第三概率分布PD3的峰值的位置Pe3(第三移动量)。式中、Sig{}是S形(sigmoid)函数。

Pe3＝α×Pe1+(1-α)×Pe2 (1)

α＝Sig{(V2-V1)/(V1+V2)} (2)

另外，当将第一概率分布PD1的峰值的位置设为Pe1、峰值Pe1的高度(概率)设为h1，将第二概率分布PD2的峰值的位置设为Pe2、峰值Pe1的高度(概率)设为h2时，第三概率分布导出部136例如基于式(3)、(4)导出第三概率分布PD3的峰值Pe3。

Pe3＝β×Pe1+(1-β)×Pe2 (3)

β＝Sig{(h1-h2)/(h1+h2)} (4)

上述的α、β是决定基于点群数据的车辆M得到的移动量、以及里程计信息分别反映于地图的程度的系数。这样，第三概率分布导出部136至少根据表示基于点群数据得到的车辆M的移动量的精度的信息，决定基于点群数据得到的车辆M的移动量、以及里程计信息分别被反映于第三概率分布PD3的峰值Pe3的位置的程度。

第三概率分布导出部136可以仅将第三概率分布PD3的峰值Pe3的位置作为解而导出，也可以将也包含峰值的高度、方差在内的第三概率分布PD3作为解而导出。第三概率分布PD3的峰值Pe3的位置表示与相应的自由度相关的车辆M的移动量，峰值的高度、方差表示移动量的可靠度。

部分地图制作部140基于由第三概率分布导出部136导出的解(至少包括车辆M的位置和姿态的变化的解)、以及在与解对应的时机取得的点群数据，制作部分地图信息。图4是示意性地示出由部分地图制作部140进行的处理的内容的图。图4～7简易地在二维平面进行表示，但实际上也可以是三维空间中的处理。在此，对于正移动的车辆M而言在不同的时间点取得的点群数据，若没有车辆M的位置和姿态的变化的信息，则不能结合。部分地图制作部140将由第三概率分布导出部136导出的解所包含的车辆M的位置和姿态的变化作为基准，结合与规定数量的循环相应的量的起点或终点的点群数据来制作部分地图信息。

例如，部分地图制作部140在以第k循环的起点为基准的情况下，结合以下来制作部分地图信息。

(1)第k循环的起点处的点群数据

(2)基于第k循环的车辆M的位置和姿态的变化，使第k+1循环的起点处的点群数据平行移动及旋转而得到的数据

(3)基于第k循环的车辆M的位置和姿态的变化、以及第k+1循环的车辆M的位置和姿态的变化，使第k+2循环的起点处的点群数据平行移动及旋转而得到的数据

(4)(以下同样地反复)

作为进行上述处理的次数的“规定数量”例如是使得传感器漂移的影响不会成为显著的值的程度的数量。传感器漂移是指在LIDAR10等外界传感器产生的稳态的误差成分(漂移成分)。

部分地图接合处理部142接合由部分地图制作部140制作出的部分地图信息，并制作一次制作地图信息150。图5是示意性地示出由部分地图接合处理部142进行的处理的内容的图。部分地图接合处理部142按照时间序列的顺序接合与时间序列对应地制作出的部分地图信息。此时，部分地图接合处理部142在被直接接合的两个部分地图信息设置相互重合的区域(相接区域)，并以针对相接区域彼此而使得在相同时机取得的点群数据的同一点重合、也就是使得各个部分地图信息所包含的点群数据一致的方式，接合(loopclosing：环路闭合)该两个部分地图信息。像这样按顺序接合而成的信息是一次制作地图信息150。

修改部144基于一次制作地图信息150或者通过将一次制作地图信息150与参照地图信息进行比较，来修改一次制作地图信息150，以使得一次制作地图信息150满足规定的约束条件。图6及图7是示意性地示出由修改部144进行的处理的内容的图。

图6是示出修改部144基于一次制作地图信息150自身来修改一次制作地图信息150的情形的图。例如，修改部144在车辆M行驶了绕一周再返回原来的场所那样的路径的情况下，在最终应该接合的部分地图信息产生偏移时，为了消除偏移，进行以微小步幅逐步修正部分地图信息之间的接合(使一方的部分地图相对于另一方移动或旋转)的处理。部分地图信息(1)和部分地图信息(n)表示绕一周再返回了原处的场所，它们本来应该被接合。图中的箭头表示为了修正该偏移而应该使部分地图信息移动的方向。需要说明的是，修改部144例如通过如下方式进行返回了相同的场所的确认，即在利用GPS(Global PositioningSystem)等的信息粗略地进行了判断之后，将部分地图信息(1)的点群数据与部分地图信息(n)的点群数据进行比较，并基于匹配率来判定是否表示相同的场所。

图7是示出修改部144基于参照地图信息152来修改一次制作地图信息150的情形的图。例如，修改部144在车辆M行驶了从参照地图信息152上已知的第一位置移动到同样在参照地图信息152上已知的第二位置为止的路径的情况下，接合部分地图信息而得到的结果与第二位置产生偏移时，为了消除偏移，进行以微小步幅逐步修正部分地图信息之间的接合的处理。在图7的例子中，第一位置和第二位置都是交叉路口，根据参照地图信息152可知这两个交叉路口之间的道路是直线状。在那样的情况下，在基于如下期间中取得的点群数据得到的一次制作地图信息150所示的道路形状为曲线时，修改部144进行使曲线接近直线的修改，所述期间是在利用点群数据等识别出通过了作为第一位置的交叉路口之后，直到识别出到达了作为第二位置的交叉路口为止的期间。在该情况下，修改部144例如可以基于GPS(Global Positioning System)等的信息来进行到达了第二位置的确认，也可以从里程计信息取出相当于“行驶距离”的信息，并基于该信息来进行到达了第二位置的确认。

修改部144也可以不使多个部分地图信息移动或旋转相同量(以下称作修正)，而使修正的量按每个部分地图信息而不同。修改部144例如也可以基于部分地图信息的可靠度，使可靠度高的部分地图信息的修正量比可靠度低的部分地图信息的修正量小。在此，“修正量”是指当以从某部分地图信息起波及性地修正旁边的部分地图信息为前提时，不包含随着旁边的部分地图信息被修正而以相同量被修正的量。以下，对此进行说明。

图8是示意性地示出由修改部144进行的修正处理的内容的图。图中，带括弧书写的数字表示部分地图信息的辨别信息。(1)是关于时间序列而基于最初的信息制作出的部分地图信息，以下，按照(2)、(3)、(4)、(5)的顺序依次是基于新的信息而制作出的部分地图信息。修改部144从部分地图信息(1)起依次波及性地修正部分地图信息。首先，修改部144修正部分地图信息(2)相对于部分地图信息(1)的位置及姿态，并与此一并地，以使部分地图信息(3)～(5)相对于部分地图信息(2)的相对关系不变的方式，修正部分地图信息(3)～(5)的位置及姿态。在图8的例子中，由于部分地图信息(2)的可靠度比较低，因此使修正的量比较大。

接下来，修改部144修正部分地图信息(3)相对于部分地图信息(2)的位置及姿态，并与此一并地，以使部分地图信息(4)～(5)相对于部分地图信息(3)的相对关系不变的方式，修正部分地图信息(4)～(5)的位置及姿态。在图8的例子中，由于部分地图信息(3)的可靠度比较高，因此使修正的量比较小。

接下来，修改部144修正部分地图信息(4)相对于部分地图信息(3)的位置及姿态，并与此一并地，以使部分地图信息(5)相对于部分地图信息(4)的相对关系不变的方式，修正部分地图信息(5)的位置及姿态。在图8的例子中，由于部分地图信息(4)的可靠度比较低，因此使修正的量比较大。然后，修改部144修正部分地图信息(5)相对于部分地图信息(4)的位置及姿态。在图8的例子中，由于部分地图信息(5)的可靠度比较低，因此使修正的量比较大。

作为部分地图信息的可靠度，例如可以使用部分地图所包含的每个循环的第三概率分布PD3的方差、峰值的高度等指标的平均值。另外，作为部分地图信息的可靠度，也可以使用成为导出部分地图信息所包含的每个循环的第三概率分布PD3的基础的、第一概率分布PD1或第二概率分布PD2的方差、峰值的高度等指标的平均值。

这样，修改部144在修改部分地图信息彼此的接合关系时，基于部分地图信息的可靠度，使修正部分地图信息的量不同。由此，能够以将可靠度高的部分地图信息尽可能原样保留的形式生成修改后地图信息154，因此能够高精度地制作地图。

根据以上说明的第一实施方式的地图制作系统1以及地图制作装置100，能够更高精度地制作地图。一般而言，由里程计信息带来的误差变动平缓，另一方面，由LIDAR等外界传感器带来的误差变动较大，但具有根据状态的不同而能够比里程计信息高精度地导出车辆M的移动量这样的性质。因此，第三概率分布导出部136基于它们双方来导出车辆M的移动量(第三概率分布中的峰值的位置)，部分地图制作部140以所导出的移动量为基准来制作部分地图信息，因此能够更高精度地制作地图。

另外，第三概率分布导出部136至少根据表示基于点群数据得到的车辆M的移动量的精度的信息，来决定基于点群数据得到的车辆M的移动量、以及里程计信息分别被反映于第三概率分布PD3的峰值Pe3的位置的程度，因此上述中精度良好的一方的信息被更大地反映于地图。因此，能够更高精度地制作地图。

作为外界传感器的一例，例示了LIDAR，但只要是能够测定三维位置的传感器，也可以将任意的传感器用作外界传感器。另外，若仅限定于一部分的自由度来采用信息，则也可以将单反相机等的二次传感器用作外界传感器，若能够通过其他外界传感器来弥补精度低的部分，则也可以将毫米波雷达等雷达装置用作外界传感器。

作为概率分布的参数的例子，例示了方差和峰值的高度，但第一概率分布设定部132、第二概率分布设定部134及第三概率分布导出部136中的一部分或全部也可以通过调整偏度、峰度等来设定各自的概率分布。

<第二实施方式>

以下，对第二实施方式进行说明。图9是示出第二实施方式的地图制作系统2的结构例的图。在地图制作系统2中，地图制作装置100A构成为云服务器，而不是车辆M。在一个以上的车辆M搭载有通信装置50，该通信装置50根据需要将来自LIDAR10、速度计算装置22、转向角传感器30、横摆角速度传感器40等的信息施加处理并向地图制作装置100A发送。地图制作装置100A经由网络NW从通信装置50取得信息。网络NW例如包括WAN(Wide AreaNetwork)、LAN(Local Area Network)、蜂窝网、无线基站等。地图制作装置100A除了具备用于与网络NW连接的通信接口(未图示)之外，具备与第一实施方式同样的结构(参照图2)。省略对此的再次说明。

根据以上说明的第二实施方式的地图制作系统2以及地图制作装置100A，能够起到与第一实施方式同样的效果。

以上使用实施方式说明了本发明的具体实施方式，但本发明丝毫不被这样的实施方式限定，在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。