JP2000241179A - Method and system for acquisition of hybrid running track - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To acquire a running track of high accuracy, while a self-contained navigation running track obtained on the basis of a self-contained navigation sensor loaded on a vehicle running on a road to be investigated, and a satellite navigation running track obtained on the basis of position data from a GPS satellite, are used jointly. SOLUTION: On the basis of output information from a direction sensor 3 and a vehicle speed sensor 4 in a mobile station 1 running on a road, on the basis of position information received by an on-vehicle GPS mobile-station receiver 6 and on the basis of position information received by a base-station GPS receiver 8 in a reference station 2, a hybrid running-track computing device 10 finds a satellite- navigation running track and a self-contained navigation running track. In addition, the gain correction value and the offset correction value of the direction sensor, by which the sum of residual squares of both running tracks becomes minimum, the vehicle speed/distance conversion factor of the vehicle speed sensor, the vehicle initial position [x(0), y(0)] of a self-contained navigation operation and an initial direction, are specified. A self-contained navigation running track which is computed by self-contained navigation running data on the basis of these parameters is regarded as a hybrid running track.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、ＧＰＳ衛星と車載
センサを併用（ハイブリッド）して、車両の走行した走
行軌跡（道路地図データ）を高精度かつ効率的に取得す
るハイブリッド走行軌跡取得方法および該方法を具現化
し得るハイブリッド走行軌跡取得システムに関するもの
である。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a hybrid traveling locus acquisition method for acquiring a traveling locus (road map data) of a vehicle with high accuracy and efficiency by using (hybrid) a GPS satellite and an on-vehicle sensor. The present invention relates to a hybrid travel trajectory acquisition system capable of implementing the method.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、ＧＰＳ衛星と、車両に搭載し
た自立航法センサ（方位センサおよび車速センサ）を併
用して、車両の走行軌跡を取得し、車両の走行位置を測
位するハイブリッド航法が知られている。これは、車両
がトンネル内を走行したり、高架下や都市高層ビル沿い
等を走行していることから、ＧＰＳ衛星データの受信が
不能となった場合に、その区間は自立航法に切り替える
もので、衛星航法による測位不能範囲を自立航法測位で
補足し、車両の走行中における連続測位を可能としたも
のである。すなわち、従来のハイブリッド航法では、Ｇ
ＰＳ衛星データに基づく測位を主とし、測位不能な区間
についてのみ自立航法データに基づく測位を行い、再び
ＧＰＳ衛星データが受信可能となった時点で、ＧＰＳ衛
星データに基づく測位に切り替えるのである。2. Description of the Related Art Conventionally, hybrid navigation has been known in which a GPS satellite and a self-contained navigation sensor (a direction sensor and a vehicle speed sensor) mounted on a vehicle are used in combination to acquire a traveling locus of the vehicle and measure a traveling position of the vehicle. Have been. This is to switch to self-contained navigation when GPS satellite data cannot be received because the vehicle is traveling in a tunnel, under an overpass, or along an urban high-rise building. In addition, the range where positioning cannot be performed by satellite navigation is supplemented by self-contained navigation positioning, thereby enabling continuous positioning while the vehicle is running. That is, in the conventional hybrid navigation, G
Positioning based on PS satellite data is mainly performed, positioning based on self-contained navigation data is performed only in a section where positioning is impossible, and when GPS satellite data can be received again, switching to positioning based on GPS satellite data is performed.

【０００３】このように、自立航法走行データを副次的
に用いるのは、車載センサの種類や器差に基づく各種パ
ラメータの不定性に起因して、誤差が混入してしまい、
しかも、一度の計測誤差に含まれる誤差は微小であって
も、走行距離が長くなるにつれ蓄積誤差が到底無視し得
ないほどに膨れ上がってしまうためである。As described above, the secondary use of the self-contained navigation driving data causes errors to be mixed in due to the uncertainty of various parameters based on the type of vehicle-mounted sensor and instrumental error.
Moreover, even if the error included in one measurement error is minute, the accumulated error swells as the running distance becomes longer and cannot be ignored.

【０００４】例えば、車速センサは、通常、車両のタイ
ヤ（車軸）の所定回転毎に出力されるパルスの数を所定
時間毎にカウントし、一定の係数を掛ける方式であるか
ら、タイヤ空気圧の変化などに起因したタイヤ径の変化
により計測誤差を生じ、結果的に、走行距離の誤差とな
ってしまう。[0004] For example, a vehicle speed sensor normally counts the number of pulses output every predetermined rotation of a tire (axle) of a vehicle every predetermined time and multiplies it by a constant coefficient. A measurement error occurs due to a change in the tire diameter due to, for example, an error in the traveling distance.

【０００５】また、方位センサの出力、すなわち角速度
データの電圧特性は、使用環境の変化などで変動するも
のであるから、方位センサの出力値を累積して車両の進
行方位を算出すると、結果的に、車両進行方位の把握誤
差となってしまう。Since the output of the azimuth sensor, that is, the voltage characteristic of the angular velocity data, fluctuates due to changes in the use environment, etc., calculating the traveling azimuth of the vehicle by accumulating the output values of the azimuth sensor will result. In addition, an error in grasping the traveling direction of the vehicle occurs.

【０００６】そこで、車載センサとして用いられる方位
センサおよび車速センサの計測値にカルマンフィルタを
適用して測位精度を高め、ハイブリッド航法における自
立航法測位の信頼性を高める方法も提案されている。Therefore, a method has been proposed in which a Kalman filter is applied to the measured values of an azimuth sensor and a vehicle speed sensor used as an on-vehicle sensor to improve the positioning accuracy and to increase the reliability of the self-contained navigation positioning in hybrid navigation.

【０００７】[0007]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ハイブリッド航法による車両の測位では、ＧＰＳ衛星デ
ータと自立航法データとが、別々に扱われているため
に、相互に測定誤差を補完し合うということはできず、
特に、自立航法による測位から衛星航法による測位に切
り替わった時、車両位置が到底連続しているとは考えら
れないほどに変異してしまうこともあり、このようなハ
イブリッド航法により求めた車両の走行軌跡では、道路
地図データの作成・更新用としての高い信頼性を確保す
ることはできない。However, in the positioning of a vehicle using the conventional hybrid navigation, since the GPS satellite data and the self-contained navigation data are treated separately, the measurement errors complement each other. Can not,
In particular, when switching from self-contained navigation to positioning by satellite navigation, the vehicle position may vary so that it is not considered to be continuous at all. The trajectory cannot ensure high reliability for creating and updating road map data.

【０００８】また、自立航法測位の信頼性を高めるた
め、方位センサおよび車速センサの計測値にカルマンフ
ィルタを適用する場合にも、車速センサや方位センサに
関する動特性をカルマンフィルタ方程式に定式化するこ
と自体に技術的困難さがあり、必ずしも良好な補正を期
せるとは限らない。Also, in order to improve the reliability of the self-contained navigation positioning, when a Kalman filter is applied to the measured values of the direction sensor and the vehicle speed sensor, the dynamic characteristics of the vehicle speed sensor and the direction sensor are formulated into a Kalman filter equation. Due to technical difficulties, good correction is not always possible.

【０００９】そこで、本発明は、衛星航法データと自立
航法データとを併用して車両の走行軌跡を高精度に取得
できるハイブリッド走行軌跡取得方法と、ハイブリッド
走行軌跡取得システムの提供を目的とするものである。Accordingly, an object of the present invention is to provide a hybrid travel trajectory acquisition method and a hybrid travel trajectory acquisition system capable of acquiring a travel trajectory of a vehicle with high accuracy by using both satellite navigation data and self-contained navigation data. It is.

【００１０】[0010]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１に係るハイブリッド走行軌跡取得方法は、
ＧＰＳ衛星より得た衛星航法走行データに基づき取得し
た衛星航法走行軌跡と、車両に搭載した方位センサおよ
び車速センサにより得た自立航法走行データに基づき取
得した自立航法走行軌跡との残差平方和εが最小となる
ように、方位センサのパラメータであるゲイン補正値
ａ，方位センサのパラメータであるオフセット補正値
ｂ，車速センサのパラメータである車速／距離変換係数
ｃ，自立航法走行軌跡のパラメータである車両の初期位
置［ｘ（０），ｙ（０）］，自立航法走行軌跡のパラメ
ータである車両方位の初期値Θ（０）の最尤値を各々推
定し、各パラメータの最尤値に基づいて演算した自立航
法走行軌跡を車両の走行軌跡として取得するようにした
ことを特徴とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for acquiring a hybrid traveling trajectory.
Residual sum of squares ε of satellite navigation trajectory obtained based on satellite navigation cruise data obtained from GPS satellites and self-contained navigation trajectory obtained based on self-contained navigation trajectory obtained by azimuth sensor and vehicle speed sensor mounted on the vehicle Is a gain correction value a which is a parameter of the direction sensor, an offset correction value b which is a parameter of the direction sensor, a vehicle speed / distance conversion coefficient c which is a parameter of the vehicle speed sensor, and a parameter of the self-contained navigation traveling locus. The maximum likelihood value of the initial position of the vehicle [x (0), y (0)], the initial value of the vehicle azimuth Θ (0), which is a parameter of the self-contained navigation trajectory, is estimated, and based on the maximum likelihood value of each parameter. The self-contained navigation traveling trajectory calculated as described above is acquired as the traveling trajectory of the vehicle.

【００１１】また、請求項２に係るハイブリッド走行軌
跡取得方法は、上記請求項１において、各パラメータの
最尤値推定に際しては、ゲイン補正値ａとオフセット補
正値ｂとを予め定めた存在範囲内で順次仮定し、仮定し
たゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂ毎に他の未知パ
ラメータを求めて自立航法走行軌跡を演算し、衛星航法
走行軌跡との残差平方和εが最小となる自立航法走行軌
跡の演算に用いた各パラメータを最尤値と推定するよう
にしたことを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, in the method of acquiring a hybrid traveling locus according to the first aspect, when estimating the maximum likelihood value of each parameter, the gain correction value a and the offset correction value b are set within a predetermined existence range. , And calculate the self-contained navigation trajectory by obtaining other unknown parameters for each of the assumed gain correction value a and offset correction value b, and calculate the self-contained navigation trajectory which minimizes the residual square sum ε with the satellite navigation trajectory. Each parameter used in the calculation of the traveling locus is estimated as the maximum likelihood value.

【００１２】また、請求項３に係るハイブリッド走行軌
跡取得方法は、上記請求項１又は請求項２において、各
パラメータの最尤値に基づく自立航法走行軌跡に対し
て、予め定めた所定の許容範囲を超えた衛星航法走行軌
跡の区間がある場合には、許容範囲を超えた区間の衛星
航法走行データを異常データとして除外し、異常データ
を除いた衛星航法走行データに基づく衛星航法走行軌跡
と自立航法走行軌跡との残差平方和εが最小となるよう
に、各パラメータの最尤値を推定し直し、推定し直した
各パラメータの最尤値に基づいて演算した自立航法走行
軌跡を車両の走行軌跡とするようにしたことを特徴とす
る。According to a third aspect of the present invention, there is provided a hybrid traveling locus acquiring method according to the first or second aspect, wherein a predetermined allowable range is defined for the self-contained navigation traveling locus based on the maximum likelihood value of each parameter. If there is a section of the satellite navigation trajectory exceeding the allowable range, the satellite navigation trajectory data of the section exceeding the allowable range is excluded as abnormal data, and the satellite navigation trajectory based on the satellite navigation trajectory data excluding the abnormal data and the autonomous The maximum likelihood value of each parameter is reestimated so that the residual sum of squares ε with the navigation trajectory is minimized, and the self-contained navigation trajectory calculated based on the maximum likelihood value of each reestimated parameter is calculated. It is characterized in that it is set as a traveling locus.

【００１３】また、請求項４に係るハイブリッド走行軌
跡取得システムは、方位センサ（３）および車速センサ
（４）を搭載した車両によって走行軌跡取得範囲を走行
する間、一定時間毎に方位センサ出力および車速センサ
出力を自立航法走行データとして記憶してゆく自立航法
走行データ記憶手段（例えば、自立航法走行データ格納
装置５）と、上記自立航法走行データ記憶手段が自立航
法走行データを記憶して行くタイミングと同期して、Ｇ
ＰＳ衛星から受信した当該車両の位置情報を衛星航法走
行データとして記憶してゆく衛星航法走行データ記憶手
段（例えば、衛星航法走行データ格納装置７）と、車両
に搭載された方位センサの特性に応じて異なるパラメー
タであるゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂを、予め
定めた補正用パラメータ存在範囲内でゲイン補正値ａと
オフセット補正値ｂとを総当たり的に変化させた組み合
わせを、補正用パラメータ要求を受ける毎に順次供給制
御してゆく方位センサ補正用パラメータ供給制御手段
（１９）と、上記方位センサ補正用パラメータ供給制御
手段から供給されたゲイン補正値ａとオフセット補正値
ｂと、上記自立航法走行データ記憶手段が記憶した自立
航法走行データとに基づいて、当該車両の自立航法走行
軌跡を演算する自立航法走行軌跡演算手段（１８）と、
上記衛星航法走行データ記憶手段が記憶した衛星航法走
行データに基づいて、当該車両の衛星航法走行軌跡を演
算する衛星航法走行軌跡演算手段（１７）と、上記自立
航法走行軌跡演算手段が演算した自立航法走行軌跡と、
上記衛星航法走行軌跡演算手段が演算した衛星航法走行
軌跡との残差平方和εが最小となるように、車速センサ
のパラメータである車速／距離変換係数ｃ，自立航法走
行軌跡のパラメータである車両の初期位置［ｘ（０），
ｙ（０）］，自立航法走行軌跡のパラメータである車両
方位の初期値Θ（０）を、各々未知パラメータとして求
める未知パラメータ演算手段（２１）と、上記未知パラ
メータ演算手段により求められた各パラメータと、上記
自立航法走行軌跡演算手段による自立航法走行軌跡の演
算に用いた方位センサ補正用パラメータおよび自立航法
走行データとから、自立航法走行軌跡を演算すること
で、ハイブリッド走行軌跡を求めるハイブリッド走行軌
跡演算手段（２２）と、上記ハイブリッド走行軌跡演算
手段が演算したハイブリッド走行軌跡と、上記衛星航法
走行軌跡演算手段が演算した衛星航法走行軌跡との残差
平方和εを演算すると共に、演算した残差平方和εとハ
イブリッド走行軌跡とを関連付けて記憶し、残差平方和
εとハイブリッド走行軌跡とを記憶することに基づいて
上記補正用パラメータ供給制御手段へ次の方位センサ補
正用パラメータ供給を要求し、後続の方位センサ補正用
パラメータに基づくハイブリッド走行軌跡と残差平方和
εとを順次記憶して行き、全ての方位センサ補正用パラ
メータに基づくハイブリッド走行軌跡と残差平方和εと
が揃うと、残差平方和εが最も小さい時のハイブリッド
走行軌跡を当該車両の走行範囲におけるハイブリッド走
行軌跡として選定するハイブリッド走行軌跡選定手段
（２３）と、を備えるものとしたことを特徴とする。[0014] The hybrid travel locus acquisition system according to the fourth aspect of the present invention provides a hybrid travel locus acquisition system in which a vehicle equipped with an orientation sensor (3) and a vehicle speed sensor (4) outputs an orientation sensor output at regular time intervals while traveling in a travel locus acquisition range. Self-contained navigation data storage means (for example, self-contained navigation data storage device 5) for storing the output of the vehicle speed sensor as self-contained navigation data, and timing at which the self-contained navigation data storage means stores self-contained navigation data. In sync with G
According to the characteristics of a satellite navigation running data storage means (for example, a satellite navigation running data storage device 7) for storing the position information of the vehicle received from the PS satellite as satellite navigation running data, and a direction sensor mounted on the vehicle. A combination in which the gain correction value a and the offset correction value b which are different parameters are brute-force changed between the gain correction value a and the offset correction value b within a predetermined correction parameter existence range is defined as a correction parameter. An azimuth sensor correction parameter supply control means (19) for sequentially controlling supply each time a request is received; a gain correction value a and an offset correction value b supplied from the azimuth sensor correction parameter supply control means; A self-sustaining navigation trajectory of the vehicle based on the self-contained navigation traveling data stored in the navigation traveling data storage means; Modulo traveling locus calculating means (18),
A satellite navigation trajectory calculating means (17) for calculating a satellite navigation trajectory of the vehicle based on the satellite navigation data stored in the satellite navigation data storage means, and an autonomous navigation calculated by the self-contained navigation trajectory calculating means. Navigational trajectory,
The vehicle speed / distance conversion coefficient c, which is a parameter of the vehicle speed sensor, and the vehicle, which is a parameter of the self-contained navigation trajectory, such that the residual sum of squares ε with the satellite navigation trajectory calculated by the satellite navigation trajectory calculation means is minimized. Initial position [x (0),
y (0)], unknown parameter calculating means (21) for obtaining, as unknown parameters, an initial value of vehicle azimuth Θ (0) which is a parameter of the self-contained navigation trajectory, and parameters obtained by the unknown parameter calculating means. A hybrid travel trajectory for calculating a hybrid travel trajectory by calculating the self-contained navigation travel trajectory from the azimuth sensor correction parameters and the self-contained navigation travel data used for the calculation of the self-contained navigation travel trajectory by the self-contained navigation travel trajectory calculation means Calculating means (22), calculating the residual sum of squares ε of the hybrid running trajectory calculated by the hybrid running trajectory calculating means and the satellite navigation running trajectory calculated by the satellite navigation running trajectory calculating means, The sum of squares of difference ε and the hybrid running trajectory are stored in association with each other, and the sum of squares of difference ε and hybrid running are stored. Requesting the correction parameter supply control means to supply the next azimuth sensor correction parameter based on the storage of the trace, and sequentially calculating the hybrid traveling locus and the residual sum of squares ε based on the subsequent azimuth sensor correction parameter. When the hybrid traveling trajectory based on all the azimuth sensor correction parameters and the residual sum of squares ε are aligned, the hybrid traveling trajectory when the residual sum of squares ε is the smallest is hybrid traveling in the traveling range of the vehicle. And a hybrid traveling locus selecting means (23) for selecting as a locus.

【００１４】また、請求項５に係るハイブリッド走行軌
跡取得システムは、上記請求項４において、ハイブリッ
ド走行軌跡選定手段によって選定されたハイブリッド走
行軌跡と、衛星航法走行軌跡演算手段によって求めた衛
星航法走行軌跡とを比較して、予め定めた所定の許容範
囲を超えた衛星航法走行軌跡の異常範囲があるか否かを
判定し、異常範囲がある場合には、当該異常範囲の衛星
航法走行データを異常データとして除外させ、方位セン
サ補正用パラメータ供給制御手段によって再び方位セン
サ補正用パラメータの供給制御を最初から行わせると共
に、ハイブリッド走行軌跡の再演算およびハイブリッド
走行軌跡選定手段によるハイブリッド走行軌跡の再選定
を行わせる衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段（２８）
を備えるものとしたことを特徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a hybrid traveling locus acquisition system according to the fourth aspect, wherein the hybrid traveling locus selected by the hybrid traveling locus selecting means and the satellite navigation traveling locus obtained by the satellite navigation traveling locus calculating means. To determine if there is an abnormal range of the satellite navigation trajectory that exceeds a predetermined allowable range, and if there is an abnormal range, the satellite navigation driving data in the abnormal range is abnormal. Data is excluded and the supply control of the azimuth sensor correction parameter is performed again from the beginning by the azimuth sensor correction parameter supply control means, and the recalculation of the hybrid travel locus and the reselection of the hybrid travel locus by the hybrid travel locus selection means are performed. Satellite navigation trajectory abnormal range determination means to be performed (28)
It is characterized by having.

【００１５】[0015]

【発明の実施の形態】次に、添付図面に基づいて、本発
明の実施形態を詳細に説明する。先ず、図１に、ハイブ
リッド走行軌跡取得システムのシステム構成の一例を示
す。Next, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, FIG. 1 shows an example of a system configuration of a hybrid traveling locus acquisition system.

【００１６】図１において、実際に道路を走行する車両
である移動局には、自立航法走行データを得るための自
立航法センサ（車速センサおよび方位センサ）を備え、
自立航法センサからのデータをΔｔ秒毎に車載コンピュ
ータにて順次記憶して行くと共に、この自立航法センサ
からのデータ記憶と同期してＧＰＳ衛星からの位置デー
タを併せて車載コンピュータに記憶して行く機能を有
し、取得したデータは可搬性のデータストレージ（例え
ば、リムーバブルハードディスク，ＤＡＴ，ＭＯ，ＭＤ
データ，ＣＤ−ＲＷ，ＰＤ，ＤＶＤ−ＲＡＭ等）を介し
て基準局に移す。In FIG. 1, a mobile station which is a vehicle actually traveling on a road is provided with a self-contained navigation sensor (vehicle speed sensor and direction sensor) for obtaining self-contained navigation traveling data.
The data from the self-contained navigation sensor is sequentially stored in the on-board computer every Δt seconds, and the position data from the GPS satellite is stored in the on-board computer together with the data storage from the self-contained navigation sensor. It has a function and the acquired data is portable data storage (for example, removable hard disk, DAT, MO, MD)
Data, CD-RW, PD, DVD-RAM, etc.) to the reference station.

【００１７】地上における位置が既知である基準局は、
移動局が道路走行中にＧＰＳ衛星からの位置データを記
憶するのと同期してＧＰＳ衛星からの位置データを車載
コンピュータに記憶するものとしてあり、衛星航法の代
表例であるコード位相ＤＧＰＳ又は搬送波位相ＤＧＰＳ
を適用して移動局の衛星航法走行データを基準局の衛星
航法走行データで補正することにより、ＤＧＰＳ衛星航
法走行軌跡を求める。また、この車載コンピュータによ
ってＤＧＰＳ衛星航法走行軌跡と自立航法走行軌跡とを
用いて、後に詳述する方法によりハイブリッド走行軌跡
を取得する。A reference station whose position on the ground is known is:
The mobile station stores the position data from the GPS satellites in the on-board computer in synchronization with the storage of the position data from the GPS satellites while traveling on a road. The code phase DGPS or the carrier wave phase is a typical example of the satellite navigation. DGPS
Is applied to correct the satellite navigation driving data of the mobile station with the satellite navigation driving data of the reference station to obtain a DGPS satellite navigation driving locus. In addition, the in-vehicle computer uses the DGPS satellite navigation trajectory and the self-contained navigation trajectory to acquire a hybrid traveling trajectory by a method described later in detail.

【００１８】なお、取得したハイブリッド走行軌跡は道
路走行軌跡として、道路地図作成に利用したり、既存の
地図データの更新に利用したりする。また、移動局の走
行時に走行路をビデオカメラでモニタしておき、これを
走行路の景観情報として道路データの確認に利用しても
良い。The acquired hybrid travel locus is used as a road travel locus for creating a road map or for updating existing map data. In addition, the traveling route may be monitored by a video camera when the mobile station is traveling, and this may be used for confirming the road data as landscape information of the traveling route.

【００１９】上述したように、基準局でもＧＰＳ衛星か
らの位置情報を記録してディファレンシャル運用し、Ｄ
ＧＰＳ衛星航法走行軌跡を求めるものとしたのは、現在
のＧＰＳにおける一般ユーザの利用可能なサービスにＳ
Ａ（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）
と呼ばれる精度劣化操作が施されており、高精度の測位
が困難だからである。なお、衛星航法走行軌跡の精度を
高めるために、ＦＭ多重放送を利用してＧＰＳ補正情報
を流すＤ−ＧＰＳサービスを利用することも可能である
から、移動局にＦＭアンテナを設けてＧＰＳ補正情報を
受信するものとすれば、基準局は必要ない。As described above, the reference station also records the position information from the GPS satellite and performs differential operation,
The GPS satellite navigation trajectory was determined because the service available to general users in the current GPS is S
A (Selective Availability)
This is because an operation of deteriorating accuracy called “accuracy” is performed, and high-accuracy positioning is difficult. In order to improve the accuracy of the satellite navigation trajectory, it is possible to use a D-GPS service for transmitting GPS correction information using FM multiplex broadcasting. , A reference station is not required.

【００２０】次に、上述した如きハイブリッド走行軌跡
取得システムによる具体的な処理の流れを図２〜図７の
フローチャートに基づいて詳細に説明する。Next, a specific processing flow by the above-described hybrid traveling locus acquisition system will be described in detail with reference to the flowcharts of FIGS.

【００２１】図２は、ハイブリッド走行軌跡取得方法の
一実施形態を示すゼネラルフローチャートであり、正確
な位置が既知である基準局ＧＰＳ受信機をセッティング
してΔｔ秒毎に衛星航法データを採取して順次記憶して
ゆき（ステップＳ１）、調査対象道路を走行する移動局
としての移動計測車両に搭載したＧＰＳ受信機と自立航
法センサ（方位センサおよび車速センサ）のセッティン
グを行い（ステップＳ２）、移動走行車両で調査対象走
行道路の走行を開始すると共に走行中の衛星航法走行デ
ータおよび自立航法走行データをΔｔ秒毎に採取して順
次記憶して行く（ステップＳ３）。FIG. 2 is a general flow chart showing an embodiment of a method of acquiring a hybrid traveling trajectory. A reference station GPS receiver whose exact position is known is set, and satellite navigation data is sampled every Δt seconds and sequentially. After storing the information (step S1), the GPS receiver and the self-contained navigation sensor (direction sensor and vehicle speed sensor) mounted on the mobile measurement vehicle as the mobile station traveling on the survey target road are set (step S2), and the mobile vehicle travels. The vehicle starts traveling on the survey target traveling road, and at the same time, the satellite navigation traveling data and the self-contained navigation traveling data during traveling are collected every Δt seconds and sequentially stored (step S3).

【００２２】なお、本実施形態においては、基準局のデ
ータ採取であるステップＳ１と、移動計測車両のセッテ
ィングおよびデータ採取であるステップＳ２，ステップ
Ｓ３を時系列に順序立てて行うものとしたが、これらは
同時並行的に行っても良いことは言うまでもなく、移動
計測車両によるデータ収集と同期して基準局でＧＰＳの
受信データを採取できれば良い。In this embodiment, step S1 for collecting data of the reference station and steps S2 and S3 for setting and data collection of the mobile measurement vehicle are performed in a time-series manner. Needless to say, GPS reception data can be collected by the reference station in synchronization with data collection by the mobile measurement vehicle.

【００２３】上記のようにして基準局と移動計測車両に
よるデータ採取が開始された後は、移動計測車両による
調査対象道路の走行が終了するまで基準局および移動計
測車両のデータ収集を続け（ステップＳ４）、データ採
取が終了した時点でハイブリッド走行軌跡演算処理を行
う（ステップＳ５）。なお、本実施形態においては、調
査対象道路の走行終了後にハイブリッド走行軌跡の演算
を行うものとして示したが、移動計測車両で受信した移
動局衛星航法走行データと自立航法走行データを随時基
準局へ送信させ、移動計測車両の走行中リアルタイムに
ハイブリッド走行軌跡を演算処理するようにしても良
い。After the data collection by the reference station and the mobile measurement vehicle is started as described above, data collection of the reference station and the mobile measurement vehicle is continued until the travel of the mobile measurement vehicle on the survey target road is completed (step S4). When the data collection is completed, the hybrid travel trajectory calculation process is performed (step S5). In the present embodiment, the hybrid travel trajectory is calculated after the travel of the survey target road is completed, but the mobile station satellite navigation data and self-contained navigation data received by the mobile measurement vehicle are transmitted to the reference station as needed. The hybrid travel locus may be processed in real time during the travel of the mobile measurement vehicle.

【００２４】上記ステップＳ５において求めたハイブリ
ッド走行軌跡の演算結果は、既存の道路地図画面上に重
畳表示することで調査対象道路の走行軌跡の確認に使用
でき（ステップＳ６）、このハイブリッド走行軌跡に基
づく道路地図を新たに作成したり、既存の道路地図をハ
イブリッド走行軌跡に基づいて更新したりする（ステッ
プＳ７）。The calculation result of the hybrid traveling locus obtained in step S5 can be used to confirm the traveling locus of the survey target road by superimposing and displaying the result on the existing road map screen (step S6). A new road map is created based on the current road map, or an existing road map is updated based on the hybrid travel locus (step S7).

【００２５】上記ゼネラルフローチャートのステップＳ
５で行うハイブリッド走行軌跡演算処理の詳細は、図
３，図４に示すような流れとしてある。Step S in the above general flowchart
The details of the hybrid travel trajectory calculation processing performed in step 5 are shown in the flow charts of FIGS.

【００２６】ハイブリッド走行軌跡演算処理において
は、先ず、基準局のＧＰＳ受信データを基準局衛星航法
走行データとして、移動局のＧＰＳ受信データを移動局
衛星航法走行データとして、移動局の自立航法センサの
出力データを自立航法走行データとして、各々格納し
（ステップＳ１１）、続いて基準局衛星航法走行データ
と移動局衛星航法走行データが正常か否かを判定し（ス
テップＳ１２）、移動局衛星航法走行データおよび基準
局衛星航法走行データの何れも全て正常であった場合に
は、全走行範囲でディファレンシャル運用による衛星航
法走行軌跡［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］を求め（ステップＳ
１３）、異常なデータがあった場合には、測位計算不能
時刻ｉのデータに演算除外フラグをセットし、演算除外
フラグのセットされていない測位計算可能な範囲のデー
タに基づいてディファレンシャル運用による衛星航法走
行軌跡［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］を求める（ステップＳ１
４）。In the hybrid trajectory calculation processing, first, the GPS reception data of the reference station is used as the satellite navigation data of the reference station, the GPS reception data of the mobile station is used as the satellite navigation data of the mobile station, and the output data of the self-contained navigation sensor of the mobile station is used. Are stored as self-contained navigation data (step S11). Subsequently, it is determined whether the reference station satellite navigation data and the mobile station satellite navigation data are normal (step S12), and the mobile station satellite navigation data and the reference station are determined. If all of the satellite navigation running data is normal, the satellite navigation running locus [X (i), Y (i)] by differential operation is obtained in the entire running range (step S).
13) If there is abnormal data, a calculation exclusion flag is set in the data at the positioning calculation impossible time i, and the satellite by differential operation is set based on the data in the positioning calculation range where the calculation exclusion flag is not set. The navigation trajectory [X (i), Y (i)] is obtained (step S1).
4).

【００２７】なお、衛星航法走行軌跡の演算は計測基準
時刻０からΔｔ秒毎にｎ回まで採取したデータを用いて
行うものとし、演算対象となるデータの保存された時刻
は計測基準時からの経過時間で特定できることから、演
算対象となるデータの保存された時刻はΔｔのｉ倍（ｉ
は自然数，０≦ｉ≦ｎ−１）に相当するが、以下では説
明を簡単にするため、時刻そのものをｉと呼ぶこととす
る。The calculation of the satellite navigation trajectory is performed using data collected from the measurement reference time 0 to n times every Δt seconds from the measurement reference time, and the time at which the data to be calculated is stored is determined from the measurement reference time. Since it can be specified by the elapsed time, the time at which the data to be calculated is stored is i times (i
Is a natural number, 0 ≦ i ≦ n−1), but in the following, the time itself is referred to as i for the sake of simplicity.

【００２８】上記ステップＳ１２における異常判定の基
準としては、例えば、移動局がトンネル等に入ってＧＰ
Ｓデータが格納されていないような場合や、基準局や移
動局上空のＧＰＳ衛星の空間配置不良で測位計算に必要
な衛星個数（４個以上）が不足した場合なとが想定でき
る。そして、ハイブリッド走行軌跡の演算には、可能な
限り精度の高い衛星航法走行軌跡が要求されることか
ら、移動局衛星航法走行データもしくは基準局衛星航法
走行データの何れか一方でも適正なデータが記憶されて
いない走行区間については、この区間の衛星航法走行軌
跡が信頼できないものとして、衛星航法走行軌跡を求め
ないのである。As a criterion for the abnormality determination in step S12, for example, when the mobile station
It can be assumed that the S data is not stored, or that the number of satellites (4 or more) required for positioning calculation is insufficient due to poor spatial arrangement of GPS satellites above the reference station or mobile station. Since the calculation of the hybrid trajectory requires a satellite navigation trajectory with the highest possible accuracy, appropriate data is stored in either the mobile station satellite navigation data or the reference station satellite navigation data. For a running section that is not running, the satellite navigation trajectory in this section is not reliable, and the satellite navigation trajectory is not determined.

【００２９】また、ＧＰＳによる走行軌跡演算結果は
一般に、［経度，緯度］で格納されるので、ｉ＝０の初
期位置［Ｘ（０），Ｙ（０）］からの距離（ｍ）に変換
した後の［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］を衛星航法走行軌跡と
して使用する。The running locus calculation result by GPS is
In general, since it is stored as [longitude, latitude], [X (i), Y (i) after being converted to the distance (m) from the initial position [X (0), Y (0)] where i = 0. )] Is used as the satellite navigation trajectory.

【００３０】続いて、方位センサの補正用パラメータ
ａ，ｂの存在範囲を決定し（ステップＳ１５）、この方
位センサ補正用パラメータａ，ｂの組み合わせ毎にハイ
ブリッド走行軌跡を演算する（ステップＳ１６）。な
お、方位センサの補正用パラメータａはゲイン補正値、
ｂはオフセット補正値であり、方位センサの出力電圧特
性は、使用環境の変化など時間経過とともに変動（ドリ
フト）するため、結果的に、自立航法における走行方位
の誤差となるので、方位センサのパラメータの最尤値
（最も確からしい値）を推定するべく、最尤値の候補と
なり得る補正用パラメータａ，ｂの存在範囲を、当該方
位センサの製作仕様から決定するのである。本実施形態
においては、方位センサ補正用パラメータａを０．５〜
１．５の範囲に、方位センサ補正用パラメータｂの存在
範囲を−１．０〜１．０の範囲に、各々設定してある。Subsequently, the existence range of the correction parameters a and b of the azimuth sensor is determined (step S15), and a hybrid travel locus is calculated for each combination of the azimuth sensor correction parameters a and b (step S16). Note that the correction parameter a of the direction sensor is a gain correction value,
b is an offset correction value, and the output voltage characteristic of the azimuth sensor fluctuates (drifts) with the passage of time, such as a change in the use environment, resulting in an error in the azimuth in self-contained navigation. In order to estimate the maximum likelihood value (the most probable value), the existence range of the correction parameters a and b that can be candidates for the maximum likelihood value is determined from the manufacturing specifications of the azimuth sensor. In the present embodiment, the direction sensor correction parameter a is set to 0.5 to
The existence range of the azimuth sensor correction parameter b is set in the range of 1.5 to the range of -1.0 to 1.0.

【００３１】ここで、上記ハイブリッド走行軌跡演算処
理のステップＳ１６で行うパラメータ別ハイブリッド走
行軌跡演算処理を詳述する。このハイブリッド走行軌跡
演算処理の詳細は図５〜図７に示してある。Here, the parameter-specific hybrid travel trajectory calculation process performed in step S16 of the hybrid travel trajectory calculation process will be described in detail. Details of the hybrid traveling trajectory calculation processing are shown in FIGS.

【００３２】パラメータ別ハイブリッド走行軌跡演算処
理では、図５に示すように、まず、異常データフラグが
セットされている衛星航法走行軌跡データの有無を判定
し（ステップＳ３１）、異常データフラグがセットされ
ている衛星航法走行軌跡データがあった場合には、異常
データフラグがセットされている時刻ｉの衛星航法走行
軌跡データ［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］に対して、異常デー
タフラグをクリアすると共に演算除外フラグをセット
し、演算除外フラグのセットされていないデータに基づ
いて衛星航法走行軌跡を演算し直す（ステップＳ３
２）。なお、上記ステップＳ３１で判定する異常データ
フラグとは、仮決定したハイブリッド走行軌跡に基づい
て衛星航法走行軌跡の異常範囲を検証して、異常な衛星
航法走行軌跡データと看做し得るデータが有った場合
に、当該異常データに対してセットするものである。従
って、最初にパラメータ別ハイブリッド走行軌跡演算処
理を行う時には、異常データフラグがセットされている
ことはない。In the hybrid travel trajectory calculation process for each parameter, as shown in FIG. 5, first, it is determined whether there is satellite navigation travel trajectory data for which an abnormal data flag is set (step S31), and the abnormal data flag is set. If there is any satellite navigation trajectory data, the abnormal data flag is cleared for the satellite navigation trajectory data [X (i), Y (i)] at time i where the abnormal data flag is set. At the same time, the calculation exclusion flag is set, and the satellite navigation trajectory is calculated again based on the data for which the calculation exclusion flag is not set (step S3).
2). The abnormal data flag determined in step S31 includes data that can be considered as abnormal satellite navigation traveling locus data by verifying the abnormal range of the satellite navigation traveling locus based on the temporarily determined hybrid traveling locus. Is set for the abnormal data. Therefore, when the parameter-specific hybrid travel trajectory calculation process is first performed, the abnormal data flag is not set.

【００３３】続いて、方位センサ補正用パラメータの初
期条件として、ａ＝０．５およびｂ＝−１．０を設定し
（ステップＳ３３）、このパラメータの組み合わせに基
づくハイブリッド走行軌跡を演算するのである。Subsequently, a = 0.5 and b = -1.0 are set as initial conditions of the azimuth sensor correction parameters (step S33), and a hybrid traveling locus is calculated based on a combination of these parameters. .

【００３４】そして、自立航法走行軌跡演算用ループカ
ウンタに時刻ｉの初期値としてｉ＝０をセットし（ステ
ップＳ３４）、この時刻ｉにおける自立航法走行軌跡
［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］を演算する（ステップＳ３
５）。なお、時刻ｉにおける自立航法走行軌跡［ｐ
（ｉ），ｑ（ｉ）］の演算は、計測基準時刻０からΔｔ
秒毎にｎ回まで採取したデータを用いて行うものとし、
ここでも演算対象となるデータの保存された時刻そのも
のをｉと呼ぶこととする。従って、時刻ｉにおける自立
航法走行軌跡［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］の演算が終了した
後には、時刻ｉが最後の演算対象となるデータの保存時
刻（ｎ−１）に該当するか否かを判断し（ステップＳ３
６）、未だ演算対象となる時刻のデータが残っていた場
合には、ループカウンタｉに１を加算して更新し（ステ
ップＳ３７）、更新した時刻ｉにおける自立航法走行軌
跡［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］の演算を行うのである。Then, i = 0 is set as an initial value of the time i in the self-contained navigation traveling trajectory calculation loop counter (step S34), and the self-contained navigation traveling trajectory at this time i [p (i), q (i)]. (Step S3)
5). Note that the self-contained navigation traveling locus [p
(I), q (i)] is calculated from the measurement reference time 0 by Δt
It shall be performed using data collected up to n times every second,
Also here, the time at which the data to be calculated is stored is called i. Therefore, after the calculation of the self-contained navigation trajectory [p (i), q (i)] at the time i is completed, whether the time i corresponds to the storage time (n-1) of the last data to be calculated Is determined (step S3).
6) If the data at the time to be calculated still remains, the loop counter i is updated by adding 1 (step S37), and the self-contained navigation trajectory [p (i), q (i)].

【００３５】上記した自立航法走行軌跡［ｐ（ｉ），ｑ
（ｉ）］の具体的な演算手法として、本実施形態では以
下のような算出法を採用する。The autonomous navigation trajectory [p (i), q
As a specific calculation method of (i)], the present embodiment employs the following calculation method.

【００３６】まず、方位センサ出力である見かけの角速
度ω（ｉ）〔ｄｅｇ／ｓｅｃ〕と移動計測車両の実角速
度θ（ｉ）〔ｄｅｇ／ｓｅｃ〕の間には、下記の式１が
成立する。First, the following equation 1 is established between the apparent angular velocity ω (i) [deg / sec], which is the output of the direction sensor, and the actual angular velocity θ (i) [deg / sec] of the mobile measurement vehicle. .

【００３７】[0037]

【数１】 (Equation 1)

【００３８】また、時刻ｉの移動計測車両の車速をｖ
（ｉ）〔ｍ／ｓｅｃ〕、時刻ｉの移動計測車両の見かけ
角速度をω（ｉ）〔ｄｅｇ／ｓｅｃ〕とすると、時刻ｉ
における車両の見かけ方位Ω（ｉ）〔ｄｅｇ〕は、下記
の式２のようになる。The vehicle speed of the movement measurement vehicle at time i is represented by v
(I) [m / sec], assuming that the apparent angular velocity of the movement measurement vehicle at time i is ω (i) [deg / sec], time i
The apparent orientation Ω (i) [deg] of the vehicle at

【００３９】[0039]

【数２】 (Equation 2)

【００４０】そして、本実施形態においては、時刻ｉに
おける移動計測車両の位置［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］を、
下記の式３，式４のように定義する。In the present embodiment, the position [p (i), q (i)] of the mobile measurement vehicle at time i is
Equations 3 and 4 below are defined.

【００４１】[0041]

【数３】 (Equation 3)

【００４２】[0042]

【数４】 (Equation 4)

【００４３】上記のようにして、ｉ＝０〜ｎ−１の全範
囲で自立航法走行軌跡［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］の演算が
終了した後は、ハイブリッド走行軌跡の演算に備えて、
衛星航法走行軌跡データの中に上記ハイブリッド走行軌
跡演算処理のステップＳ１４で演算除外フラグがセット
されたデータ、もしくは上記ステップＳ３２で演算除外
フラグがセットされたデータがあるか否かを判定し、演
算除外フラグがセットされている衛星航法走行軌跡デー
タがなかった場合には、全ての走行範囲における衛星航
法走行軌跡データと自立航法走行軌跡データとの組み合
わせから、自立航法走行軌跡の誤差要因となる４つの未
知パラメータを求め（ステップＳ３９）、演算除外フラ
グのセットされた衛星航法走行軌跡データがあった場合
には、演算除外フラグのセットされてない走行範囲にお
ける衛星航法走行軌跡データと自立航法走行軌跡データ
との組み合わせから４つの未知パラメータを求める（ス
テップＳ４０）。After the calculation of the self-contained navigation trajectory [p (i), q (i)] is completed in the entire range of i = 0 to n-1 as described above, preparation is made for the calculation of the hybrid trajectory. hand,
It is determined whether or not there is data in the satellite navigation trajectory data with the computation exclusion flag set in step S14 of the hybrid traveling trajectory computation processing or data with the computation exclusion flag set in step S32. If there is no satellite navigation trajectory data for which the exclusion flag is set, the combination of the satellite navigation trajectory data and the self-contained navigation trajectory data in the entire traveling range may cause an error in the self-contained navigation trajectory. Two unknown parameters are obtained (step S39), and if there is satellite navigation trajectory data with the computation exclusion flag set, satellite navigation trajectory data and self-contained navigation trajectory in the travel range where the computation exclusion flag is not set Four unknown parameters are obtained from the combination with the data (step S40).

【００４４】４つの未知パラメータとは、車速センサの
パラメータである車速／距離変換係数ｃ、自立航法走行
軌跡のパラメータである車両の初期位置ｘ（０），ｙ
（０）、自立航法走行軌跡のパラメータである車両方位
の初期値Θ（０）である。The four unknown parameters are a vehicle speed / distance conversion coefficient c which is a parameter of a vehicle speed sensor, and a vehicle initial position x (0), y which is a parameter of a self-contained navigation traveling trajectory.
(0), the initial value of the vehicle azimuth which is a parameter of the self-contained navigation traveling locus Θ (0).

【００４５】車速センサは、通常、車両のタイヤ（車
軸）の所定回転毎に出力されるパルスの数を所定時間毎
にカウントする方式であり、タイヤ空気圧の変化などに
起因したタイヤ径の変化等により計測誤差を生じ、結果
的に自立航法の走行距離すなわち車両位置把握の誤差と
なっている。また、移動局である車両の初期位置および
車両の初期方位のデータは未知である。これらのパラメ
ータの推定は、図形変換の一種であるアフィン変換を使
用するもので、以下に詳細を説明する。The vehicle speed sensor normally counts the number of pulses output every predetermined rotation of the tire (axle) of the vehicle at predetermined time intervals, and changes in tire diameter due to changes in tire pressure and the like. This causes a measurement error, and as a result, an error in grasping the traveling distance of the self-contained navigation, that is, the vehicle position. Also, the data of the initial position and the initial azimuth of the vehicle as the mobile station are unknown. The estimation of these parameters uses an affine transformation, which is a type of graphic transformation, and will be described in detail below.

【００４６】上述した車速／距離変換係数ｃを使って補
正した走行距離Ｐ（ｉ）〔ｍ〕は、下記の式５のように
なる。The traveling distance P (i) [m] corrected using the above-mentioned vehicle speed / distance conversion coefficient c is represented by the following equation (5).

【００４７】[0047]

【数５】 (Equation 5)

【００４８】なお、本実施形態においては、説明を簡略
化するために２次元平面走行を仮定として、方位 Ω
（ｉ）はヨーレートセンサ（車両進行方向の方位セン
サ）のみを使用するものとしているが、傾斜面ではピッ
チセンサ（車両傾斜方向方位センサ）の計測値γ（ｉ）
〔ｄｅｇ〕による補正を行う場合、走行距離の演算式は
下記の式６のように変更する必要がある。In the present embodiment, for simplicity of explanation, the direction Ω
(I) uses only the yaw rate sensor (vehicle direction sensor), but the measured value γ (i) of the pitch sensor (vehicle tilt direction direction sensor) on the inclined surface
When performing the correction based on [deg], it is necessary to change the arithmetic expression of the traveling distance as shown in Expression 6 below.

【００４９】[0049]

【数６】 (Equation 6)

【００５０】また、車両の方位Θ（ｉ）〔ｄｅｇ〕は、
下記の式７のようになる。The direction Θ (i) [deg] of the vehicle is
Equation 7 below is obtained.

【００５１】[0051]

【数７】 (Equation 7)

【００５２】なお、θ（ｉ）〔ｄｅｇ／ｓｅｃ〕は、実
角速度であり、自立航法の採取データとして方位センサ
より出力される信号であるみかけの角速度ω（ｉ）〔ｄ
ｅｇ／ｓｅｃ〕との関係は、前述の式１で求まる。Note that θ (i) [deg / sec] is the actual angular velocity, and the apparent angular velocity ω (i) [d which is a signal output from the azimuth sensor as data collected by self-contained navigation.
[eg / sec] is obtained by the above-described equation (1).

【００５３】上記の式７において、ｉ＝１，２，…，ｎ
−１の場合を展開すると、下記の式８のようになる。In the above equation 7, i = 1, 2,..., N
When the case of −1 is expanded, the following Expression 8 is obtained.

【００５４】[0054]

【数８】 (Equation 8)

【００５５】ここで、式８に式１を代入すると、下記の
式９のようになる。Here, when Equation 1 is substituted into Equation 8, the following Equation 9 is obtained.

【００５６】[0056]

【数９】 (Equation 9)

【００５７】そして、式９に式２を代入すると、下記の
式１０のようになる。Then, when Expression 2 is substituted into Expression 9, the following Expression 10 is obtained.

【００５８】[0058]

【数１０】 (Equation 10)

【００５９】更に、上記の式１０を整理すると、下記の
式１１のようになる。Further, the above equation (10) is rearranged into the following equation (11).

【００６０】[0060]

【数１１】 [Equation 11]

【００６１】上記式１１はｉ＝０の場合も成立するの
で、車両の方位Θ（ｉ）〔ｄｅｇ〕は式１１により求め
ることができる。Since the above equation (11) also holds when i = 0, the azimuth Θ (i) [deg] of the vehicle can be obtained by the equation (11).

【００６２】また、計測車両の位置ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）
は、下記の式１２および式１３のようになる。The positions x (i) and y (i) of the measurement vehicle
Is as shown in Expressions 12 and 13 below.

【００６３】[0063]

【数１２】 (Equation 12)

【００６４】[0064]

【数１３】 (Equation 13)

【００６５】上記した式１２および式１３において、ｉ
＝１，２，…，ｎ−１における車両の位置ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ）は既知であるが、ｉ＝０における車両の位置ｘ
（０），ｙ（０）は未知パラメータである。In the above equations (12) and (13), i
= 1, 2,..., N−1, the position x (i), y of the vehicle
(I) is known, but the position x of the vehicle at i = 0
(0) and y (0) are unknown parameters.

【００６６】上記の式１２の漸化式を展開すると、下記
の式１４のようになる。When the recurrence formula of the above formula 12 is expanded, the following formula 14 is obtained.

【００６７】[0067]

【数１４】 [Equation 14]

【００６８】ここで、式１４に式５を代入すると、下記
の式１５のようになる。Here, when Expression 5 is substituted into Expression 14, the following Expression 15 is obtained.

【００６９】[0069]

【数１５】 (Equation 15)

【００７０】そして、式１５に式１１を代入すると、下
記の式１６のようになる。Then, when Expression 11 is substituted into Expression 15, the following Expression 16 is obtained.

【００７１】[0071]

【数１６】 (Equation 16)

【００７２】更に、上記の式１６に余弦加法定理を適用
して整理すると、下記の式１７のようになる。Further, by rearranging the above equation (16) by applying the cosine addition theorem, the following equation (17) is obtained.

【００７３】[0073]

【数１７】 [Equation 17]

【００７４】同様に式１３の漸化式を展開すると、下記
の式１８のようになる。Similarly, when the recurrence formula of Expression 13 is expanded, the following Expression 18 is obtained.

【００７５】[0075]

【数１８】 (Equation 18)

【００７６】一方、自立航法走行軌跡の点列［ｐ
（ｉ），ｑ（ｉ）］は、上記した式３，式４に定義した
通りで、方位センサ補正用パラメータ ａ，ｂが特定さ
れれば、走行中に採取した自立航法走行データから計算
できる既知の軌跡であるから、これら式３，式４を式１
７および式１８に代入すると、下記の式１９および式２
０のようになる。On the other hand, the point sequence [p
(I), q (i)] can be calculated from the self-contained navigation traveling data collected during traveling if the azimuth sensor correction parameters a and b are specified, as defined in Equations 3 and 4 above. Since these are known trajectories, Equations (3) and (4) are replaced by
7 and Expression 18, the following Expression 19 and Expression 2 are obtained.
It will be like 0.

【００７７】[0077]

【数１９】 [Equation 19]

【００７８】[0078]

【数２０】 (Equation 20)

【００７９】上記の式１９および式２０を行列形式で表
現すると、下記の式２１のようになる。When the above equations 19 and 20 are expressed in a matrix format, the following equation 21 is obtained.

【００８０】[0080]

【数２１】 (Equation 21)

【００８１】ここで、「ｐ（０）≡ｑ（０）≡０」と定
義しておけば、上記の式２１は、０≦ｉ≦ｎ―１の範囲
で成立する。Here, if “p (0) ≡q (0) ≡0” is defined, the above equation 21 is satisfied in the range of 0 ≦ i ≦ n−1.

【００８２】また、方位センサ補正用パラメータａ，ｂ
を固定し、未知パラメータｃ，ｘ（０），ｙ（０），Θ
（０）を変化させる場合の式２１の変換、すなわち、
［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］の［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］への
変換は、アフィン変換の特殊な場合に相当する。そこ
で、既知である自立航法走行軌跡［ｐ（ｉ），ｑ
（ｉ）］をアフィン変換して得られる軌跡［ｘ（ｉ），
ｙ（ｉ）］と、衛星航法走行軌跡［Ｘ（ｉ），Ｙ
（ｉ）］との残差平方和εが最小となる（＝最小二乗
法）ようにパラメータを決定し、このパラメータの元と
なる軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］をハイブリッド走行軌
跡とするものである。The direction sensor correction parameters a and b
, And the unknown parameters c, x (0), y (0), Θ
Conversion of equation 21 when changing (0), that is,
The conversion of [p (i), q (i)] to [x (i), y (i)] corresponds to a special case of affine transformation. Therefore, the known self-contained navigation traveling locus [p (i), q
(I)], a locus [x (i),
y (i)] and the satellite navigation trajectory [X (i), Y
(I)] and the parameter is determined such that the residual sum of squares ε is minimized (= least square method), and the trajectory [x (i), y (i)] that is the basis of this parameter is used as the hybrid traveling trajectory. It is assumed that.

【００８３】アフィン変換のパラメータ決定の定式化の
ために、ｅ≡ｃ×ｃｏｓΘ（０），ｆ≡−ｃ×ｓｉｎΘ
（０），ｇ≡ｘ（０），ｈ≡ｙ（０）とおくと、上記の
式２１は下記の式２２および式２３のようになる。For the formulation of affine transformation parameter determination, e≡c × cosΘ (0), f≡−c × sinΘ
If (0), g≡x (0), h≡y (0), the above equation 21 becomes the following equation 22 and equation 23.

【００８４】[0084]

【数２２】 (Equation 22)

【００８５】[0085]

【数２３】 (Equation 23)

【００８６】そして、上記の式２２および式２３は、
［ｐ（ｉ），ｑ（ｉ）］の［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］への
アフィン変換の特殊な場合に相当する。そこで、最小化
すべき残差平方和ε（衛星航法軌跡［Ｘ（ｉ），Ｙ
（ｉ）］と自立航法軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］との残
差平方和）は、下記の式２４で表せる。The above equations 22 and 23 are
This corresponds to a special case of affine transformation of [p (i), q (i)] to [x (i), y (i)]. Then, the residual sum of squares ε to be minimized (satellite navigation trajectory [X (i), Y
(I)] and the self-contained navigation trajectory [x (i), y (i)]) can be expressed by the following equation (24).

【００８７】[0087]

【数２４】 (Equation 24)

【００８８】従って、パラメータｅ，ｆ，ｇ，ｈは、下
記の式２５，式２６，式２７，式２８の４つの連立１次
方程式から決定できる。Therefore, the parameters e, f, g, and h can be determined from the following four linear equations of the following equations 25, 26, 27, and 28.

【００８９】[0089]

【数２５】 (Equation 25)

【００９０】[0090]

【数２６】 (Equation 26)

【００９１】[0091]

【数２７】 [Equation 27]

【００９２】[0092]

【数２８】 [Equation 28]

【００９３】そして、パラメータｅ，ｆ，ｇ，ｈが決ま
れば、その定義に基づいて４つの未知パラメータ、すな
わちｃ，ｘ（０），ｙ（０），Θ（０）が求まり、これ
ら４つの未知パラメータの最尤値を式２１へ代入するこ
とで、アフィン変換後の自立航法走行軌跡、すなわち仮
のハイブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］が求ま
るのである。When the parameters e, f, g, and h are determined, four unknown parameters, that is, c, x (0), y (0), and Θ (0) are obtained based on the definitions. By substituting the maximum likelihood value of the unknown parameter into Expression 21, the self-contained navigation trajectory after the affine transformation, that is, the temporary hybrid trajectory [x (i), y (i)] is obtained.

【００９４】なお、方位センサ補正用パラメータａ，ｂ
の値が変化すれば、ハイブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），
ｙ（ｉ）］も変化するので、方位センサ補正用パラメー
タａ，ｂも変数と考える必要があるものの、方位センサ
用補正パラメータも同時に変数として取り扱った場合、
上記の式２４の残差平方和εの最小化問題は非線形最小
二乗問題となってしまい、解析的に解を求めることはで
きない。しかしながら、方位センサ補正用パラメータ
ａ，ｂについては、ある程度範囲を絞ることが可能であ
ることから、本実施形態においては、予め方位センサ補
正用パラメータの存在範囲を特定し、この存在範囲内で
方位センサ補正用パラメータａ，ｂの値を変動（本実施
形態においては、ａは０．１づつ、ｂは０．２づつ値を
増加）させ、方位センサ補正用パラメータａ，ｂの組み
合わせ毎に仮のハイブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ）］を求めておき、最終的には、後述する方法によ
って方位センサ補正用パラメータａ，ｂの最尤値を特定
し、このときのハイブリッド走行軌跡を最終的なハイブ
リッド走行軌跡とするのである。The azimuth sensor correction parameters a and b
Changes, the hybrid traveling locus [x (i),
y (i)] also changes, and the azimuth sensor correction parameters a and b need to be considered as variables, but when the azimuth sensor correction parameters are also treated as variables at the same time,
The problem of minimizing the residual sum of squares ε in the above equation 24 is a nonlinear least squares problem, and a solution cannot be obtained analytically. However, since the range of the direction sensor correction parameters a and b can be narrowed down to some extent, in this embodiment, the range of the direction sensor correction parameter is specified in advance, and the direction The values of the sensor correction parameters a and b are changed (in this embodiment, a is increased by 0.1 and b is increased by 0.2), and the values are provisionally changed for each combination of the azimuth sensor correction parameters a and b. Hybrid running locus [x (i), y
(I)] is determined in advance, and finally, the maximum likelihood value of the azimuth sensor correction parameters a and b is specified by the method described later, and the hybrid running locus at this time is used as the final hybrid running locus. is there.

【００９５】上述した如く、ステップＳ３９もしくはス
テップＳ４０で４つの未知パラメータｃ，ｘ（０），ｙ
（０），Θ（０）を求めた後は、方位センサ補正用パラ
メータのゲイン補正値ａ＝０．５，オフセット補正値ｂ
＝−１．０の組み合わせにおけるハイブリッド走行軌跡
を演算するために、ハイブリッド走行軌跡演算用のルー
プカウンタおよび残差平方和を初期化（ｉ＝０，ε＝
０）し（ステップＳ４１）、上記の式２１より時刻ｉに
おけるハイブリッド走行軌跡データ［ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ）］を演算する（ステップＳ４２）。As described above, in step S39 or step S40, the four unknown parameters c, x (0), y
After obtaining (0) and Θ (0), the gain correction value a = 0.5 and the offset correction value b of the azimuth sensor correction parameters
= −1.0, the loop counter for calculating the hybrid traveling trajectory and the residual sum of squares are initialized (i = 0, ε =
0) (step S41), and the hybrid traveling trajectory data [x (i), y
(I)] is calculated (step S42).

【００９６】続いて、演算除外フラグがセットされてい
ないか判定し（ステップＳ４３）、演算除外フラグがセ
ットされていなければ、時刻ｉにおける衛星航法走行軌
跡データ［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］とハイブリッド走行軌
跡データ［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］との組み合わせから残
差平方和εを求め（ステップＳ４４）、演算除外フラグ
がセットされていた場合には、残差平方和εの演算は行
わない。なお、残差平方和εは、下記の式２９により求
める。Subsequently, it is determined whether the operation exclusion flag is set (step S43). If the operation exclusion flag is not set, the satellite navigation trajectory data [X (i), Y (i) at time i is set. ] And the hybrid travel trajectory data [x (i), y (i)] to obtain the residual sum of squares ε (step S44). If the computation exclusion flag is set, the residual sum of squares ε is obtained. Is not calculated. Note that the residual sum of squares ε is obtained by the following equation 29.

【００９７】[0097]

【数２９】 (Equation 29)

【００９８】上記のようにして正常なデータのみによる
残差平方和εの演算が終わると、ループカウンタｉが残
差平方和の演算終了条件を満たしている（ｉ＝ｎ−１）
か否かを判定し（ステップＳ４５）、未だ終了条件を満
たしていない場合には、ループカウンタに“１”を加算
して（ステップＳ４６）、上記ステップＳ４２〜ステッ
プＳ４４の各処理を再び行う。一方、終了条件が満たさ
れた場合には、全時刻について求めたハイブリッド走行
軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］と、方位センサ補正用パラ
メータ（ゲイン補正値ａ＝０．５，オフセット補正値ｂ
＝−１．０）と、演算除外フラグのセットされている衛
星航法走行軌跡データを除外して求めた残差平方和εと
を関連付けて記憶する（ステップＳ４７）。When the calculation of the residual sum of squares ε using only normal data is completed as described above, the loop counter i satisfies the condition for terminating the calculation of the residual sum of squares (i = n−1).
It is determined whether or not this is the case (step S45). If the termination condition has not been satisfied yet, “1” is added to the loop counter (step S46), and the processing of steps S42 to S44 is performed again. On the other hand, if the termination condition is satisfied, the hybrid travel locus [x (i), y (i)] obtained for all times and the azimuth sensor correction parameters (gain correction value a = 0.5, offset correction Value b
= −1.0) and the residual sum of squares ε obtained by excluding the satellite navigation trajectory data for which the calculation exclusion flag is set and storing them in association (step S47).

【００９９】続いて、方位センサ補正用パラメータａを
上記ハイブリッド走行軌跡演算処理のステップＳ１５で
決定した全存在範囲で振らせたか否か（ａ＝１．５か否
か）を判定し（ステップＳ４８）、未だ全範囲で振らせ
ていなかった場合には、方位センサ補正用パラメータａ
を更新（ａ＝ａ＋０．１）して（ステップＳ４９）、上
記ステップＳ３４〜ステップＳ４９の各処理を再び行
う。これにより、方位センサ補正用パラメータｂを−
１．０に固定した状態で、方位センサ補正用パラメータ
ａを０．５，０．６，０．７，…，１．４，１．５と変
化させて行くことができ、各パラメータの組み合わせ毎
に求めたハイブリッド走行軌跡と残差平方和εを順次記
憶してゆくのである。Subsequently, it is determined whether or not the azimuth sensor correction parameter a has been swung over the entire existence range determined in step S15 of the hybrid travel trajectory calculation process (a = 1.5 or not) (step S48). ), If it has not yet been swung over the entire range, the azimuth sensor correction parameter a
Is updated (a = a + 0.1) (step S49), and the processes in steps S34 to S49 are performed again. Thereby, the azimuth sensor correction parameter b is set to-
With the parameter fixed at 1.0, the azimuth sensor correction parameter a can be changed to 0.5, 0.6, 0.7,..., 1.4, 1.5. The hybrid travel locus and the residual sum of squares ε obtained for each are sequentially stored.

【０１００】一方、方位センサ補正用パラメータａを全
範囲で振らせ終わった場合（上記ステップＳ４８でａ＝
１．５と判定した場合）には、方位センサ補正用パラメ
ータａを初期値である０．５に再セットし（ステップＳ
５０）、方位センサ補正用パラメータｂを上記ハイブリ
ッド走行軌跡演算処理のステップＳ１５で決定した全存
在範囲で振らせたか否か（ｂ＝１．０か否か）を判定し
（ステップＳ５１）、未だ全範囲で振らせていなかった
場合には、方位センサ補正用パラメータｂを更新（ｂ＝
ｂ＋０．２）して（ステップＳ５２）、上記ステップＳ
３４〜ステップＳ５２の各処理を再び行う。これによ
り、更新した方位センサ補正用パラメータｂ（最初の更
新ではｂ＝−０．８）を固定した状態で、再び方位セン
サ補正用パラメータａを０．５，０．６，…，１．５と
変化させて行くことができ、各パラメータの組み合わせ
毎に求めたハイブリッド走行軌跡と残差平方和εとを順
次記憶してゆき、方位センサ補正用パラメータａを全範
囲振らせ終わると、再び方位センサ補正用パラメータｂ
を更新（２度目の更新ではｂ＝−０．６）して、再び方
位センサ補正用パラメータａを全範囲で振らせてゆくの
である。On the other hand, when the azimuth sensor correction parameter a has been swung over the entire range (a = a in step S48).
If it is determined to be 1.5), the azimuth sensor correction parameter a is reset to the initial value of 0.5 (step S).
50), it is determined whether or not the azimuth sensor correction parameter b has been swung over the entire existence range determined in step S15 of the hybrid traveling trajectory calculation process (b = 1.0 or not) (step S51); In the case where the swing is not performed in the entire range, the azimuth sensor correction parameter b is updated (b =
b + 0.2) (step S52), and
The processing from step 34 to step S52 is performed again. Thereby, the azimuth sensor correction parameter a is again set to 0.5, 0.6,..., 1.5 with the updated azimuth sensor correction parameter b (b = −0.8 in the first update) fixed. The hybrid traveling trajectory and the residual sum of squares ε obtained for each combination of the parameters are sequentially stored, and when the azimuth sensor correction parameter a is swung over the entire range, the azimuth is again calculated. Sensor correction parameter b
Is updated (b = −0.6 in the second update), and the azimuth sensor correction parameter a is again swung over the entire range.

【０１０１】このようにして、方位センサ補正用パラメ
ータａ，ｂの組み合わせを総当たり的に順次変えてゆ
き、方位センサ補正用パラメータの各組み合わせ毎にハ
イブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］と残差平方
和εとを関連付けて記憶してゆくのである。In this way, the combination of the azimuth sensor correction parameters a and b is sequentially changed in a round-robin manner, and the hybrid traveling locus [x (i), y (i) is changed for each combination of the azimuth sensor correction parameters. )] And the residual sum of squares ε are stored in association with each other.

【０１０２】斯くして、パラメータ別ハイブリッド走行
軌跡演算処理が終了すると、続いて、残差平方和εが最
小となる方位センサ補正用パラメータａ，ｂの組み合わ
せにより演算したハイブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ）］を求めるハイブリッド走行軌跡に仮決定する
（ステップＳ１７）。When the parameter-specific hybrid travel trajectory calculation process is completed, the hybrid travel trajectory [x (i) calculated based on the combination of the azimuth sensor correction parameters a and b that minimizes the residual sum of squares ε is thus obtained. ), Y
(I)] is provisionally determined as the hybrid traveling locus to be obtained (step S17).

【０１０３】なお、方位センサ補正用パラメータａ，ｂ
の最尤値を決定するに際して、各パラメータを振らせる
幅をより細かく設定すれば、より信頼度の高い方位セン
サ補正用パラメータａ，ｂを特定することも可能となる
が、それだけ各パラメータの組み合わせ数が増えてハイ
ブリッド走行軌跡［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］と残差平方和
εとの演算回数が増加することとなってしまう。よっ
て、方位センサ補正用パラメータの存在範囲やこの存在
範囲内での振らせ幅の設定は、演算処理装置の処理性能
等に応じて利用者側で任意に設定できることが望まし
い。The direction sensor correction parameters a and b
In determining the maximum likelihood value of, if the width in which each parameter is shifted is set more finely, it is possible to specify the azimuth sensor correction parameters a and b with higher reliability. As the number increases, the number of calculations of the hybrid traveling locus [x (i), y (i)] and the residual sum of squares ε increases. Therefore, it is desirable that the user can arbitrarily set the existence range of the azimuth sensor correction parameter and the swing width within this existence range in accordance with the processing performance of the arithmetic processing device and the like.

【０１０４】上記のようにして仮決定したハイブリッド
走行軌跡は、単に衛星航法走行軌跡の計測不能区間を自
立航法走行軌跡で補完した従来のハイブリッド走行軌跡
よりも高い信頼性を得ることが可能である。しかしなが
ら、本実施形態においては、以下のようにして信頼度の
低い（データ異常の可能性がある）衛星航法走行軌跡デ
ータを洗い出し、そのような信頼度の低い衛星航法走行
軌跡データを除外してハイブリッド走行軌跡を再演算す
ることで、より信頼性の高いハイブリッド走行軌跡を求
めるものとしてある。The hybrid running trajectory provisionally determined as described above can obtain higher reliability than the conventional hybrid running trajectory simply supplementing the unmeasurable section of the satellite navigation running trajectory with the self-contained navigation running trajectory. . However, in the present embodiment, satellite navigation trajectory data with low reliability (there is a possibility of data abnormality) is identified as follows, and such low-reliability satellite navigation trajectory data is excluded. By recalculating the hybrid traveling locus, a more reliable hybrid traveling locus is determined.

【０１０５】先ず、衛星航法走行軌跡データの異常判定
用ループカウンタｉを初期値にセット（ｉ＝０）し（ス
テップＳ１８）、この時刻ｉにおける衛星航法走行軌跡
データ［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］に演算除外フラグが既に
セットされているか否かを判定し（ステップＳ１９）、
演算除外フラグがセットされていなければ、この時刻ｉ
における衛星航法走行軌跡データが正常か否かを判定し
（ステップＳ２０）、正常ではないと判定した場合に
は、時刻ｉの衛星航法走行軌跡データに異常データフラ
グをセットする（ステップＳ２１）。なお、上記ステッ
プＳ１９において、演算除外フラグがセットされている
と判定していれば、改めて衛星航法走行軌跡データの異
常判定を行うまでもないので、上記ステップＳ２０，ス
テップＳ２１は行わない。First, the loop counter i for abnormality determination of the satellite navigation trajectory data is set to the initial value (i = 0) (step S18), and the satellite navigation trajectory data [X (i), Y ( i)], it is determined whether the operation exclusion flag is already set (step S19).
If the operation exclusion flag is not set, this time i
It is determined whether or not the satellite navigation trajectory data is normal (step S20). If it is not normal, an abnormal data flag is set in the satellite navigation trajectory data at time i (step S21). If it is determined in step S19 that the calculation exclusion flag has been set, the above-described steps S20 and S21 are not performed because it is not necessary to determine again the abnormality of the satellite navigation travel locus data.

【０１０６】しかして、ステップＳ２０の異常判定にお
いては、仮決定したハイブリッド走行軌跡を用いるもの
としてあり、時刻ｉにおけるハイブリッド走行軌跡デー
タ［ｘ（ｉ），ｙ（ｉ）］に対して、時刻ｉにおける衛
星航法走行軌跡データ［Ｘ（ｉ），Ｙ（ｉ）］が所定距
離（例えば５メートル）離れているような場合を異常と
判定する。なお、異常判定の基準はこれに限らず、例え
ば、位置座標の差（例えば、「ｘ（ｉ）−Ｘ（ｉ）」も
しくは「ｙ（ｉ）−Ｙ（ｉ）」）が所定距離以上離れて
いるものを判定基準としても良い。ようするに、演算に
よって求めたハイブリッド走行軌跡のデータに対して妥
当な範囲を外れた衛星航法走行軌跡データを正常でない
蓋然性の高いデータとして除外できれば、判定基準は適
宜に設定すれば良いのである。In the abnormality determination in step S20, the tentatively determined hybrid travel locus is used. The hybrid travel locus data [x (i), y (i)] at time i is used at time i. Is determined to be abnormal when the satellite navigation trajectory data [X (i), Y (i)] is separated by a predetermined distance (for example, 5 meters). The criterion of the abnormality determination is not limited to this. For example, the difference between the position coordinates (for example, “x (i) −X (i)” or “y (i) −Y (i)”) is separated by a predetermined distance or more. May be used as a criterion. As described above, if the satellite navigation trajectory data that is out of the proper range with respect to the data of the hybrid trajectory obtained by the calculation can be excluded as data having a high probability of being abnormal, the determination criterion may be appropriately set.

【０１０７】上記のようにして、時刻ｉにおける衛星航
法走行軌跡データの異常判定が終了した後は、異常値判
定の終了条件（ｉ＝ｎ−１）が達成されたか否かを判定
し、未だ全ての衛星航法走行軌跡データの異常判定が終
了していなかった場合には、ループカウンタｉを更新
（ｉ＝ｉ＋１）して（ステップＳ２３）、上記ステップ
Ｓ１９〜ステップＳ２１の各処理を再び行う。すなわ
ち、上記ステップＳ１２では正常な受信データと判断さ
れて演算除外フラグがセットされなかった衛星航法走行
軌跡データに対して異常判定を行い、新たに異常なデー
タであると判定された時刻ｉの衛星航法走行軌跡データ
に対して異常データフラグをセットするのである。After the abnormality determination of the satellite navigation trajectory data at the time i is completed as described above, it is determined whether or not the abnormal value determination ending condition (i = n-1) is satisfied. If the abnormality determination has not been completed for all the satellite navigation trajectory data, the loop counter i is updated (i = i + 1) (step S23), and the above-described steps S19 to S21 are performed again. That is, in step S12, the satellite navigation travel trajectory data for which the received data is determined to be normal and the calculation exclusion flag is not set is determined to be abnormal, and the satellite at time i that is newly determined to be abnormal data is determined. The abnormal data flag is set for the navigation trajectory data.

【０１０８】そして、衛星航法走行軌跡データの異常判
定が全て終了したと上記ステップＳ２２で判定される
と、上記ステップＳ２１において異常データフラグのセ
ットされた衛星航法走行軌跡データがあるか否かの判定
を行い（ステップＳ２４）、異常データフラグがセット
された衛星航法走行軌跡データがあった場合には、新た
に異常データと判定された衛星航法走行軌跡データを除
外してハイブリッド走行軌跡を再演算するべく、上記ス
テップＳ１６〜ステップＳ２２の各処理を再び行う。If it is determined in step S22 that all of the abnormality determinations on the satellite navigation trajectory data have been completed, it is determined in step S21 whether there is any satellite navigation trajectory data with the abnormal data flag set. Is performed (step S24), and if there is satellite navigation trajectory data with the abnormal data flag set, the satellite navigation trajectory data newly determined to be abnormal data is excluded and the hybrid traveling trajectory is calculated again. To this end, the processes in steps S16 to S22 are performed again.

【０１０９】すなわち、パラメータ別ハイブリッド走行
軌跡演算処理（図５）において、異常データフラグがセ
ットされている衛星航法走行軌跡データの有無をステッ
プＳ３１で判定し、上記のようにして異常データフラグ
がセットされていた場合には、この異常データフラグの
セットされた衛星航法走行軌跡データも除外して衛星航
法走行軌跡を演算し直し、この演算し直した衛星航法走
行軌跡と自立航法走行軌跡からパラメータ別のハイブリ
ッド走行軌跡と残差平方和εを求め、残差平方和εが最
小となるパラメータで求めた軌跡をハイブリッド走行軌
跡に仮決定し、この仮決定したハイブリッド走行軌跡に
基づいて再び衛星航法走行軌跡データの異常判定を行う
のである。なお、ステップＳ１９〜ステップＳ２３の異
常判定処理でセットされた異常データフラグは、ステッ
プＳ３２において演算除外フラグに置き換えられるの
で、ステップＳ２０における衛星航法走行軌跡データの
異常判定で洗い出されるのは、未だ異常データと判定さ
れていなかった衛星航法走行軌跡データのみとなる。That is, in the hybrid travel trajectory calculation process for each parameter (FIG. 5), the presence or absence of the satellite navigation travel trajectory data in which the abnormal data flag is set is determined in step S31, and the abnormal data flag is set as described above. If so, the satellite navigation trajectory data with the abnormal data flag set is also excluded and the satellite navigation trajectory is recalculated, and the parameters are calculated from the recalculated satellite navigation trajectory and the self-contained navigation trajectory. Of the hybrid running locus and the residual sum of squares ε, tentatively determining the locus determined by the parameter that minimizes the residual square sum ε as the hybrid running locus, and again using the satellite running based on the temporarily determined hybrid running locus. The abnormality of the trajectory data is determined. Note that the abnormal data flag set in the abnormality determination processing in steps S19 to S23 is replaced with a calculation exclusion flag in step S32, so that it is still unclear that the abnormality determination in the satellite navigation travel locus data in step S20 is performed. Only satellite navigation trajectory data that has not been determined to be abnormal data is included.

【０１１０】そして、ハイブリッド走行軌跡が仮決定さ
れる毎に衛星航法走行軌跡データの異常判定を行い、衛
星航法走行軌跡データ中に新たな異常データの存在を判
定する限り、ハイブリッド走行軌跡の再演算を繰り返
し、新たに仮決定したハイブリッド走行軌跡に基づく衛
星航法走行軌跡データの異常判定を行うが、ステップＳ
２０において正常でないデータが無かった場合（ステッ
プＳ２１において異常データフラグがセットされたデー
タが無かった場合）には、仮決定したハイブリッド走行
軌跡（異常データフラグがセットされなかった衛星航法
走行軌跡に基づいて演算したハイブリッド走行軌跡）を
最終的なハイブリッド走行軌跡に決定するのである（ス
テップＳ２５）。[0110] Every time the hybrid traveling trajectory is provisionally determined, the abnormality determination of the satellite navigation traveling locus data is performed, and the recalculation of the hybrid traveling locus is performed as long as the existence of new abnormal data in the satellite navigation traveling locus data is determined. Is repeated to determine the abnormality of the satellite navigation trajectory data based on the newly provisionally determined hybrid trajectory.
If there is no abnormal data at 20 (if there is no data with the abnormal data flag set at step S21), the tentatively determined hybrid traveling trajectory (based on the satellite navigation trajectory at which the abnormal data flag was not set) Is determined as the final hybrid traveling locus (step S25).

【０１１１】なお、仮決定したハイブリッド走行軌跡に
基づいて行う衛星航法走行軌跡の異常判定は、一度行え
ば異常な衛星航法走行軌跡データを概ね洗い出すことが
可能であるから、衛星航法走行軌跡の異常判定を１回に
限定（すなわち、最初に仮決定したハイブリッド走行軌
跡に基づいて衛星航法走行軌跡データの異常判定を行
い、当該異常データを除いて再演算した衛星航法走行軌
跡を用いて求めたパラメータ別ハイブリッド走行軌跡の
中から仮決定したハイブリッド走行軌跡を最終的なハイ
ブリッド走行軌跡に決定）するようにしても良いが、本
実施形態の如くすれば、異常判定の限界付近に位置して
いた衛星航法走行軌跡データを再演算したハイブリッド
走行軌跡に基づく異常判定によって洗い出せる可能性も
あるので、最終的なハイブリッド走行軌跡の信頼性をよ
り向上させることができる。It should be noted that the satellite navigation trajectory abnormality determination performed on the basis of the provisionally determined hybrid traveling trajectory can be generally performed once to identify abnormal satellite navigation trajectory data. The determination is limited to one time (that is, the abnormality determination of the satellite navigation trajectory data is performed based on the hybrid travel trajectory temporarily provisionally determined, and the parameter obtained using the satellite navigation trajectory recalculated excluding the abnormal data is used). The hybrid traveling trajectory provisionally determined from the different hybrid traveling trajectories may be determined as the final hybrid traveling trajectory. However, according to the present embodiment, the satellite located near the limit of the abnormality determination is determined. There is a possibility that it can be identified by abnormality judgment based on the hybrid traveling trajectory that recalculated the navigation traveling trajectory data. It is possible to improve the reliability of the hybrid running locus.

【０１１２】次に、上述した如きハイブリッド走行軌跡
取得方法を具現化し得るシステム構成の実施形態につ
き、図８の機能ブロック図に基づいて説明する。Next, an embodiment of a system configuration capable of realizing the above-described hybrid traveling locus acquisition method will be described with reference to a functional block diagram of FIG.

【０１１３】図８に示す実施形態のハイブリッド走行軌
跡取得システムは、実際に調査対象の道路を走行して必
要な情報を収集する移動局１と、該移動局１からの情報
を受け取ってハイブリッド走行軌跡を演算する基準局２
とから構成してある。なお、本実施形態の基準局２は、
移動局１の走行によるデータ採取時には位置情報が既知
の場所に止まって、ＤＧＰＳ衛星航法により移動局１の
走行軌跡を補正するためのＧＰＳ受信を行うものであ
る。The hybrid travel locus acquisition system of the embodiment shown in FIG. 8 is a mobile station 1 that actually travels on a road to be surveyed and collects necessary information, and a hybrid travel route that receives information from the mobile station 1. Reference station 2 for calculating the trajectory
It consists of: Note that the reference station 2 of the present embodiment
At the time of data collection by traveling of the mobile station 1, the position information is stopped at a known location, and GPS reception for correcting the traveling trajectory of the mobile station 1 by DGPS satellite navigation is performed.

【０１１４】移動局１は方位センサ３および車速センサ
４を搭載するものとし、調査対象の道路を走行する間、
方位センサ３および車速センサ４の各出力を自立航法走
行データとして一定時間毎に自立航法走行データ格納装
置５に記憶して行く。また、移動局１は車載ＧＰＳ受信
機６を搭載するものとし、上記自立航法走行データ格納
装置５が自立航法走行データを記憶して行くタイミング
と同期して、ＧＰＳ衛星から受信した移動局１の位置情
報を衛星航法走行データとして衛星航法走行データ格納
装置７に格納して行く。The mobile station 1 is equipped with the direction sensor 3 and the vehicle speed sensor 4, and while traveling on the road to be investigated,
The outputs of the direction sensor 3 and the vehicle speed sensor 4 are stored in the self-contained navigation data storage device 5 at predetermined time intervals as self-contained navigation data. The mobile station 1 is equipped with an on-board GPS receiver 6, and the mobile station 1 receives the mobile station 1 from the GPS satellite in synchronization with the timing when the self-contained navigation data storage device 5 stores the self-contained navigation data. The position information is stored in the satellite navigation data storage device 7 as satellite navigation data.

【０１１５】一方、基準局２は基準局ＧＰＳ受信機８を
搭載するものとし、上記移動局１の衛星航法走行データ
格納装置７が衛星航法走行データを格納して行くタイミ
ングと同期して衛星航法走行データを衛星航法走行デー
タ格納装置９に格納して行く。On the other hand, the reference station 2 is equipped with a reference station GPS receiver 8, and the satellite navigation drive data storage device 7 of the mobile station 1 stores the satellite navigation drive data in synchronization with the timing at which the satellite navigation drive data is stored. Is stored in the satellite navigation driving data storage device 9.

【０１１６】基準局２に設けたハイブリッド走行軌跡演
算装置１０は、上記移動局１の自立航法走行データ格納
装置５および衛星航法走行データ格納装置７から走行時
の各種データを受け取ると共に、基準局２内の衛星航法
走行データ格納装置９からデータを受け取って所定の演
算を行うことによりハイブリッド走行軌跡を求め、この
ハイブリッド走行軌跡演算装置１０により求められたハ
イブリッド走行軌跡をハイブリッド走行軌跡演算結果格
納装置１１に格納するものである。基準局２のハイブリ
ッド走行軌跡演算結果格納装置１１に格納されたハイブ
リッド走行軌跡は、例えば、走行軌跡表示装置１３に供
給されて移動局１の走行軌跡を表示するのに利用された
り、道路地図作成・更新システム１３に供給されて道路
地図の作成や更新に利用されたりする。The hybrid traveling trajectory calculation device 10 provided in the reference station 2 receives various data during traveling from the self-contained navigation traveling data storage device 5 and the satellite navigation traveling data storage device 7 of the mobile station 1. The hybrid travel locus is obtained by receiving data from the satellite navigation travel data storage device 9 and performing a predetermined calculation, and stores the hybrid travel locus obtained by the hybrid travel locus calculation device 10 in the hybrid travel locus calculation result storage device 11. Is what you do. The hybrid trajectory stored in the hybrid trajectory calculation result storage device 11 of the reference station 2 is supplied to, for example, the trajectory display device 13 to be used for displaying the trajectory of the mobile station 1 or to create a road map. The information is supplied to the update system 13 and used for creating and updating a road map.

【０１１７】上述したハイブリッド走行軌跡演算装置１
０の詳細の一例は、図９の機能ブロック図に示す如きも
ので、上記基準局２内の衛星航法走行データ格納装置９
から受け取った衛星航法走行データを格納する基準局用
衛星航法走行データ格納手段１４と、移動局１内の衛星
航法走行データ格納装置７から受け取った衛星航法走行
データを格納する移動局用衛星航法走行データ格納手段
１５と、移動局１内の自立航法走行データ格納装置５か
ら受け取った自立航法走行データを格納する自立航法走
行データ格納手段１６とを備える。The above-described hybrid traveling locus calculation device 1
An example of the details of 0 is as shown in the functional block diagram of FIG.
Satellite navigation running data storage means 14 for the reference station for storing the satellite navigation running data received from the mobile station, and the satellite navigation running data for the mobile station for storing the satellite navigation running data received from the satellite navigation running data storage device 7 in the mobile station 1. The vehicle includes a storage unit and a self-contained navigation driving data storage unit for storing self-contained navigation driving data received from the self-contained navigation driving data storage device in the mobile station.

【０１１８】上記基準局用衛星航法走行データ格納手段
１４および移動局用衛星航法走行データ格納手段１５の
各衛星航法走行データは衛星航法走行軌跡演算手段１７
に供給され、該衛星航法走行軌跡演算手段１７の演算処
理によって補正した衛星航法走行軌跡が求められる。こ
のとき、衛星航法走行データが存在しない走行区間があ
れば、このデータは衛星航法走行軌跡の演算には使用せ
ず、この区間における走行データを演算除外データとし
て記憶しておく。The satellite navigation data stored in the satellite navigation data storage means 14 for the reference station and the satellite navigation data storage means 15 for the mobile station are stored in the satellite navigation trajectory calculation means 17.
And the satellite navigation trajectory corrected by the arithmetic processing of the satellite navigation trajectory calculation means 17 is obtained. At this time, if there is a traveling section in which there is no satellite navigation traveling data, this data is not used for calculating the satellite navigation traveling locus, and the traveling data in this section is stored as computation exclusion data.

【０１１９】一方、自立航法走行データ格納手段１６の
自立航法走行データは自立航法走行軌跡演算手段１８に
供給され、該自立航法走行軌跡演算手段１８の演算処理
によって自立航法走行軌跡が求められる。なお、自立航
法走行軌跡の演算に際しては、上述した式３および式４
を用いるので、方位センサ３の出力データに含まれる誤
差を補正するための方位センサ補正用パラメータが必要
となる。On the other hand, the self-contained navigation running data stored in the self-contained navigation running data storage means 16 is supplied to the self-contained navigation running locus calculating means 18, and the self-contained navigation running locus is calculated by the self-contained navigation running locus calculating means 18. In calculating the self-contained navigation travel trajectory, the equations 3 and 4 described above are used.
Is used, a direction sensor correction parameter for correcting an error included in the output data of the direction sensor 3 is required.

【０１２０】この方位センサ補正用パラメータは方位セ
ンサ補正用パラメータ供給制御手段１９の制御によって
ゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂのセットが供給さ
れるものとしてあり、これらのパラメータが方位センサ
補正用パラメータ供給制御手段１９より供給される毎に
自立航法走行軌跡演算手段１８が自立航法走行軌跡の演
算を行うのである。The azimuth sensor correction parameters are assumed to be supplied with a set of a gain correction value a and an offset correction value b under the control of the azimuth sensor correction parameter supply control means 19. These parameters are azimuth sensor correction parameters. The self-contained navigation traveling trajectory calculation means 18 calculates the self-contained navigation traveling trajectory every time the vehicle is supplied from the supply control means 19.

【０１２１】上記方位センサ補正用パラメータ供給制御
手段１９による補正パラメータの供給制御に際して、補
正パラメータをどの程度の範囲で振らせるかを特定しな
ければならないが、これは移動局１に搭載した方位セン
サ３の仕様により異なるため、適宜に変更可能であるこ
とが望ましい。そこで、ハイブリッド走行軌跡演算装置
１０には方位センサ補正用パラメータ存在範囲入力手段
２０を設けるものとし、各パラメータを振らせる範囲を
任意に変更可能なものとしてある。なお、本実施形態で
は、方位センサ補正用パラメータ供給制御手段１９内に
パラメータの変化量（例えば、ゲイン補正値ａは０．１
づつ増加、オフセット補正値ｂは０．２づつ増加）を固
定的に記憶するものとしたが、この変化量も任意に変更
できるようにしても良い。In the supply control of the correction parameter by the above-mentioned azimuth sensor correction parameter supply control means 19, it is necessary to specify to what extent the correction parameter is to be swung. Since it differs depending on the specification 3, it is desirable that it can be changed as appropriate. In view of this, the hybrid traveling trajectory calculation device 10 is provided with the azimuth sensor correction parameter existence range input means 20 so that the range in which each parameter is varied can be arbitrarily changed. Note that, in the present embodiment, the parameter change amount (for example, the gain correction value a is 0.1
(The offset correction value b increases by 0.2) in a fixed manner, but the amount of change may be arbitrarily changed.

【０１２２】上記衛星航法走行軌跡演算手段１７で演算
された衛星航法走行軌跡と自立航法走行軌跡演算手段１
８で演算された自立航法走行軌跡は未知パラメータ演算
手段２１へ供給され、この未知パラメータ演算手段２１
によって４つの未知パラメータ（車速センサのパラメー
タである車速／距離変換係数ｃ，自立航法走行軌跡のパ
ラメータである車両の初期位置［ｘ（０），ｙ
（０）］，自立航法走行軌跡のパラメータである車両方
位の初期値Θ（０）の４値）を求める。なお、この４つ
のパラメータの演算には、式２５〜式２８の連立一次方
程式を用いる。The satellite navigation trajectory calculated by the satellite navigation trajectory calculation means 17 and the self-contained navigation trajectory calculation means 1
The self-contained navigation traveling trajectory calculated in step 8 is supplied to the unknown parameter calculating means 21.
The four unknown parameters (vehicle speed / distance conversion coefficient c, which is a parameter of the vehicle speed sensor, and the initial position of the vehicle, which is a parameter of the self-contained navigation trajectory [x (0), y
(0)], the initial value of the vehicle azimuth (four values of (0)), which is a parameter of the self-contained navigation trajectory. Note that the simultaneous linear equations of Equations 25 to 28 are used for the calculation of these four parameters.

【０１２３】そして、上記未知パラメータ演算手段２１
で求めた４つのパラメータはハイブリッド走行軌跡演算
手段２２へ供給され、該ハイブリッド走行軌跡演算手段
２２は自立航法走行軌跡演算手段１８から供給を受けた
自立航法走行データおよび方位センサ補正用パラメータ
を用いてハイブリッド走行軌跡を演算する。なお、ハイ
ブリッド走行軌跡演算手段２２によるハイブリッド走行
軌跡の演算には式２１を用いる。The unknown parameter calculating means 21
Are supplied to the hybrid traveling trajectory calculating means 22, and the hybrid traveling trajectory calculating means 22 uses the self-contained navigation running data and the direction sensor correction parameters supplied from the self-contained navigation running trajectory calculating means 18. Calculate the hybrid running trajectory. Equation 21 is used for the calculation of the hybrid traveling locus by the hybrid traveling locus computing means 22.

【０１２４】上記のようにしてハイブリッド走行軌跡演
算手段２２が演算したハイブリッド走行軌跡はハイブリ
ッド走行軌跡選定手段２３へ供給される。このハイブリ
ッド走行軌跡選定手段２３は、ハイブリッド走行軌跡演
算手段２２より供給されたハイブリッド走行軌跡と上記
衛星航法走行軌跡演算手段１７が演算した衛星航法走行
軌跡との残差平方和εを演算すると共に、演算した残差
平方和εとハイブリッド走行軌跡と演算に用いた方位セ
ンサ補正用パラメータとを関連付けて記憶し、残差平方
和εとハイブリッド走行軌跡とを記憶することに基づい
て上記方位センサ補正用パラメータ供給制御手段１９へ
次の方位センサ補正用パラメータ供給を要求し、後続の
方位センサ補正用パラメータに基づくハイブリッド走行
軌跡と残差平方和εと方位センサ補正用パラメータとを
順次記憶して行き、全ての方位センサ補正用パラメータ
に基づくハイブリッド走行軌跡と残差平方和εとが揃う
と、残差平方和εが最も小さい時のハイブリッド走行軌
跡を当該車両の走行範囲におけるハイブリッド走行軌跡
として選定するものである。The hybrid running locus calculated by the hybrid running locus calculating means 22 as described above is supplied to the hybrid running locus selecting means 23. The hybrid traveling trajectory selecting means 23 computes the residual sum of squares ε of the hybrid traveling trajectory supplied from the hybrid traveling trajectory computing means 22 and the satellite navigation traveling trajectory computed by the satellite navigation traveling trajectory computing means 17, The calculated residual sum of squares ε, the hybrid travel locus, and the azimuth sensor correction parameter used in the calculation are stored in association with each other, and the residual sum of squares ε and the hybrid travel locus are stored. Requests the next supply of the azimuth sensor correction parameter to the parameter supply control means 19, sequentially stores the hybrid traveling trajectory, the residual sum of squares ε, and the azimuth sensor correction parameter based on the subsequent azimuth sensor correction parameter, When the hybrid traveling trajectory based on all azimuth sensor correction parameters and the residual sum of squares ε are aligned, the residual The hybrid traveling locus when the sum of squares ε is the smallest is selected as the hybrid traveling locus in the traveling range of the vehicle.

【０１２５】上記ハイブリッド走行軌跡選定手段２３を
具体的に説明する。ハイブリッド走行軌跡演算手段２２
が演算したハイブリッド走行軌跡およびこの演算に用い
た方位センサ補正用パラメータは、パラメータ別ハイブ
リッド走行軌跡記憶手段２４および残差平方和演算手段
２５へ供給される。パラメータ別ハイブリッド走行軌跡
記憶手段２４は方位センサ補正用パラメータａ，ｂとハ
イブリッド走行軌跡とを関連付けて記憶する。一方、ハ
イブリッド走行軌跡演算手段２２よりハイブリッド走行
軌跡が供給された残差平方和演算手段２５は、衛星航法
走行軌跡演算手段１７より供給された衛星航法走行軌跡
（正常なＧＰＳデータを取得した走行区間のデータ）と
ハイブリッド走行軌跡との残差平方和を演算して、演算
結果の残差平方和εと該演算に用いた方位センサ補正用
パラメータａ，ｂとをパラメータ別残差平方和記憶手段
２６へ出力し、該パラメータ別残差平方和記憶手段２６
が方位センサ補正用パラメータａ，ｂと残差平方和εと
を関連付けて記憶する。The hybrid running locus selecting means 23 will be specifically described. Hybrid running trajectory calculating means 22
The calculated hybrid travel locus and the azimuth sensor correction parameters used in this calculation are supplied to the parameter-specific hybrid travel locus storage means 24 and the residual sum of squares calculation means 25. The parameter-specific hybrid travel locus storage means 24 stores the azimuth sensor correction parameters a and b in association with the hybrid travel locus. On the other hand, the residual sum-of-squares calculator 25 supplied with the hybrid travel trajectory from the hybrid travel trajectory calculator 22 outputs the satellite navigation travel trajectory supplied from the satellite navigation travel trajectory calculator 17 (the travel section where the normal GPS data was acquired). ) And the hybrid running locus are calculated, and the residual sum of squares ε of the calculation result and the azimuth sensor correction parameters a and b used in the calculation are stored for each parameter. 26, and the residual sum of squares per parameter storage means 26
Stores the azimuth sensor correction parameters a and b and the residual sum of squares ε in association with each other.

【０１２６】上記残差平方和演算手段２５による残差平
方和εの演算が終了してパラメータ別残差平方和記憶手
段２６へ演算結果を出力すると、この残差平方和εの演
算結果は方位センサ補正用パラメータ供給制御手段１９
へも供給されるものとしてあり、残差平方和演算手段２
５から残差平方和εの演算結果が入力されることをトリ
ガとして、方位センサ補正用パラメータ供給制御手段１
９は次の方位センサ補正用パラメータの組み合わせを自
立航法走行軌跡演算手段１８へ出力する。斯くして、新
たな方位センサ補正用パラメータを受けた自立航法走行
軌跡演算手段１８は、新たな方位センサ補正用パラメー
タに基づいて再び自立航法走行軌跡の演算を行い、この
自立航法走行軌跡演算手段１８より新たな自立航法走行
軌跡を受けた未知パラメータ演算手段２１は、新たに未
知パラメータの演算を行い、この未知パラメータ演算手
段２１により演算された新たな未知パラメータに基づい
てハイブリッド走行軌跡演算手段２２が新たにハイブリ
ッド走行軌跡の演算を行う。When the calculation of the residual sum of squares ε by the residual sum of squares calculation means 25 is completed and the calculation result is output to the residual sum of squares by parameter storage means 26, the calculation result of the residual sum of squares ε is Sensor correction parameter supply control means 19
And the residual sum of squares operation means 2
5, the input of the calculation result of the residual sum of squares ε is used as a trigger, and the azimuth sensor correction parameter supply control means 1
9 outputs the following combination of the azimuth sensor correction parameters to the self-contained navigation traveling trajectory calculating means 18. In this way, the self-contained navigation traveling trajectory calculating means 18 having received the new azimuth sensor correction parameter calculates the self-contained navigation trajectory again based on the new azimuth sensor correction parameter, and The unknown parameter calculating means 21 having received the new self-contained navigation running trajectory from 18 newly calculates the unknown parameter, and based on the new unknown parameter calculated by the unknown parameter calculating means 21, the hybrid running trajectory calculating means 22 Newly calculates the hybrid traveling locus.

【０１２７】上記のようにしてハイブリッド走行軌跡演
算手段２２が演算した新たなハイブリッド走行軌跡も、
ハイブリッド走行軌跡選定手段２３のパラメータ別ハイ
ブリッド走行軌跡記憶手段２４および残差平方和演算手
段２５へ供給され、パラメータ別ハイブリッド走行軌跡
記憶手段２４は新たなハイブリッド走行軌跡と新たな方
位センサ補正用パラメータａ，ｂとを関連付けて記憶
し、残差平方和演算手段２５は新たなハイブリッド走行
軌跡と衛星航法走行軌跡とに基づいて残差平方和εを演
算し、パラメータ別残差平方和記憶手段２６は新たな方
位センサ補正用パラメータと新たに演算した残差平方和
とを関連付けて記憶する。そして、残差平方和演算手段
２５による残差平方和εの演算終了が契機となって、方
位センサ補正用パラメータ供給制御手段１９は再び次な
る方位センサ補正用パラメータの組み合わせを自立航法
走行軌跡演算手段１８へ供給し、新たな方位センサ補正
用パラメータに基づく演算が順次続けられる。The new hybrid running locus calculated by the hybrid running locus calculating means 22 as described above is also:
The hybrid travel locus storage means 24 is supplied to the hybrid travel locus storage means 24 and the residual sum of squares calculation means 25 of the hybrid travel locus selection means 23, and the new hybrid travel locus storage means 24 stores a new hybrid travel locus and a new azimuth sensor correction parameter a. , B in association with each other, and the residual sum of squares computing means 25 computes the residual sum of squares ε based on the new hybrid traveling trajectory and the satellite navigation traveling trajectory. The new azimuth sensor correction parameter and the newly calculated residual sum of squares are stored in association with each other. When the computation of the residual sum of squares ε by the residual sum of squares computing means 25 ends, the direction sensor correction parameter supply control means 19 again calculates the next combination of the direction sensor correction parameters by the self-contained navigation travel trajectory calculation. The calculation based on the new azimuth sensor correction parameters supplied to the means 18 is sequentially continued.

【０１２８】そして、方位センサ補正用パラメータ供給
制御手段１９が最後の方位センサ補正用パラメータａ，
ｂの組み合わせ（本実施形態においては、ａ＝１．５，
ｂ＝１．０）を自立航法走行軌跡演算手段１８へ供給
し、最後の方位センサ補正用パラメータに基づいて自立
航法走行軌跡演算手段１８が自立航法走行軌跡を演算
し、この自立航法走行軌跡演算手段１８より新たな自立
航法走行軌跡を受けた未知パラメータ演算手段２１は、
新たに未知パラメータの演算を行い、この未知パラメー
タ演算手段２１により演算された新たな未知パラメータ
に基づいてハイブリッド走行軌跡演算手段２２が新たに
ハイブリッド走行軌跡の演算を行い、パラメータ別ハイ
ブリッド走行軌跡記憶手段２４は新たなハイブリッド走
行軌跡と新たな方位センサ補正用パラメータａ，ｂとを
関連付けて記憶し、残差平方和演算手段２５は新たなハ
イブリッド走行軌跡と衛星航法走行軌跡とに基づいて残
差平方和εを演算し、パラメータ別残差平方和記憶手段
２６は新たな方位センサ補正用パラメータと新たに演算
した残差平方和とを関連付けて記憶する。Then, the azimuth sensor correction parameter supply control means 19 outputs the last azimuth sensor correction parameter a,
b (in this embodiment, a = 1.5,
b = 1.0) is supplied to the self-contained navigation traveling trajectory calculation means 18, and the self-contained navigation traveling trajectory calculation means 18 calculates the self-contained navigation traveling trajectory based on the last azimuth sensor correction parameter. The unknown parameter calculation means 21 receiving the new self-contained navigation traveling trajectory from the means 18
A new unknown parameter is calculated, and based on the new unknown parameter calculated by the unknown parameter calculating means 21, the hybrid running trajectory calculating means 22 newly calculates the hybrid running trajectory, and the hybrid running trajectory storing means for each parameter is stored. Numeral 24 stores the new hybrid travel trajectory and the new azimuth sensor correction parameters a and b in association with each other, and the residual square sum calculating means 25 calculates the residual square based on the new hybrid travel locus and the satellite navigation travel locus. The sum ε is calculated, and the parameter-by-parameter residual sum of squares storage means 26 stores the new azimuth sensor correction parameter and the newly calculated residual sum of squares in association with each other.

【０１２９】上記のようにして、最後の方位センサ補正
用パラメータａ，ｂの組み合わせに基づく残差平方和ε
の演算結果を残差平方和演算手段２５が出力すると、該
演算結果に出力によって全ての方位センサ補正用パラメ
ータに基づくハイブリッド走行軌跡と残差平方和εの演
算が終了したものと方位センサ補正用パラメータ供給制
御手段１９が判断し、方位センサ補正用パラメータ供給
制御手段１９は方位センサ補正用パラメータ選定手段２
７へ方位センサ補正用パラメータの選定を指令する。こ
れに基づいて、方位センサ補正用パラメータ選定手段２
７はパラメータ別残差平方和記憶手段２６に記憶されて
いる残差平方和εの最も小さいものを判定し、この最も
小さい残差平方和εが得られた時の方位センサ補正用パ
ラメータをパラメータ別ハイブリッド走行軌跡記憶手段
２４へ出力する。そして、パラメータ別ハイブリッド走
行軌跡記憶手段２４は、方位センサ補正用パラメータ選
定手段２７が選定した方位センサ補正用パラメータと関
連付けて記憶しているハイブリッド走行軌跡を仮のハイ
ブリッド走行軌跡として出力する。As described above, the residual sum of squares ε based on the combination of the last azimuth sensor correction parameters a and b
Is output by the residual sum of squares calculating means 25, the output of the calculated result indicates that the calculation of the hybrid trajectory and the residual sum of squares ε based on all the azimuth sensor correction parameters is completed, The parameter supply control means 19 makes a judgment, and the azimuth sensor correction parameter supply control means 19
7 is commanded to select a direction sensor correction parameter. Based on this, the azimuth sensor correction parameter selecting means 2
7 determines the smallest one of the residual sums of squares ε stored in the parameter-wise residual square sum storage means 26, and sets the azimuth sensor correction parameter when the smallest residual square sum ε is obtained as a parameter. It is output to another hybrid traveling locus storage means 24. Then, the parameter-based hybrid traveling locus storage unit 24 outputs the hybrid traveling locus stored in association with the orientation sensor correction parameter selected by the orientation sensor correction parameter selecting unit 27 as a temporary hybrid traveling locus.

【０１３０】上記のようにしてハイブリッド走行軌跡選
定手段２３より出力された仮のハイブリッド走行軌跡
は、衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段２８へ供給され
る。この衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段２８は、上
記ハイブリッド走行軌跡選定手段２３によって選定され
たハイブリッド走行軌跡と、上記衛星航法走行軌跡演算
手段１７によって求めた衛星航法走行軌跡（衛星航法走
行軌跡演算手段１７が正常なＧＰＳデータを取得したと
判定した走行範囲のみのデータ）とを比較して、ハイブ
リッド走行軌跡と衛星航法走行軌跡との差が予め定めた
所定の許容範囲（例えば、５メートル）を超えた異常範
囲があるか否かを判定し、異常範囲がある場合には、当
該異常範囲の衛星航法走行データを異常データとして衛
星航法走行軌跡の演算から除外させるべく、衛星航法走
行軌跡異常範囲判定手段２８が衛星航法走行軌跡演算手
段１７へ異常データ情報を送ると共に、この異常データ
情報を衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段２８が送出す
ることに伴って、方位センサ補正用パラメータ供給制御
手段１９は方位センサ補正用パラメータの供給制御を改
めて最初から行う。The provisional hybrid traveling trajectory output from the hybrid traveling trajectory selecting means 23 as described above is supplied to the satellite navigation traveling trajectory abnormal range judging means 28. The satellite navigation trajectory abnormality range determination means 28 includes a hybrid navigation trajectory selected by the hybrid navigation trajectory selection means 23 and a satellite navigation trajectory determined by the satellite navigation trajectory calculation means 17 (satellite navigation trajectory arithmetic means). 17 only for the travel range determined to have acquired normal GPS data), and the difference between the hybrid travel trajectory and the satellite navigation travel trajectory falls within a predetermined allowable range (for example, 5 meters). It is determined whether or not there is an abnormal range exceeding the abnormal range. If there is an abnormal range, the satellite navigation trajectory abnormal range is set so that the satellite navigation driving data in the abnormal range is excluded from the calculation of the satellite navigation trajectory as abnormal data. The judging means 28 sends the abnormal data information to the satellite navigation trajectory calculating means 17 and transmits the abnormal data information to the satellite navigation trajectory. Abnormal range judging means 28 in association with the sending direction sensor correction parameter supply control means 19 controls the supply of the azimuth sensor correction parameters again from the beginning.

【０１３１】従って、衛星航法走行軌跡演算手段１７
は、既に記憶していた演算除外データと併せて、衛星航
法走行軌跡異常範囲判定手段２８により判定された走行
区間の異常データも演算除外データとし、正常な区間の
衛星航法走行データのみを用いて衛星航法走行軌跡の演
算を改めて行い、方位センサ補正用パラメータ供給制御
手段１９より方位センサ補正用パラメータの供給を受け
た自立航法走行軌跡演算手段１８は改めて自立航法走行
軌跡の演算を行い、上述したと同様に全ての方位センサ
補正用パラメータによるハイブリッド走行軌跡と残差平
方和εの演算を行い、残差平方和εが最小となる方位セ
ンサ補正用パラメータと関連付けて記憶されていたハイ
ブリッド走行軌跡が、パラメータ別ハイブリッド走行軌
跡記憶手段２４から出力される。Therefore, the satellite navigation running trajectory calculating means 17
The abnormal data of the traveling section determined by the satellite navigation trajectory abnormality range determining means 28 is also used as the arithmetic exclusion data together with the previously excluded computation exclusion data, and only the satellite navigation traveling data of the normal section is used. The calculation of the satellite navigation trajectory is performed again, and the self-contained navigation trajectory calculation means 18 receiving the supply of the azimuth sensor correction parameter from the azimuth sensor correction parameter supply control means 19 performs the calculation of the self-contained navigation trajectory again. Similarly, the hybrid traveling locus and the residual sum of squares ε are calculated using all the orientation sensor correction parameters, and the hybrid traveling locus stored in association with the orientation sensor correction parameter that minimizes the residual sum of squares ε is Are output from the parameter-based hybrid travel locus storage means 24.

【０１３２】この新たに演算された仮のハイブリッド走
行軌跡に基づいて、再び衛星航法走行軌跡異常範囲判定
手段２８が衛星航法走行軌跡の異常範囲を判定し、衛星
航法走行軌跡に異常範囲が認められなければ、これを最
終的なハイブリッド走行軌跡としてハイブリッド走行軌
跡演算装置１０より出力するのである。On the basis of the newly calculated provisional hybrid running locus, the satellite navigation running locus abnormal range determining means 28 again determines the abnormal range of the satellite navigation running locus, and an abnormal range is recognized in the satellite navigation running locus. If not, this is output from the hybrid travel trajectory calculation device 10 as the final hybrid travel trajectory.

【０１３３】なお、本実施形態に係るハイブリッド走行
軌跡演算装置１０では、ハイブリッド走行軌跡選定手段
２３より仮決定されたハイブリッド走行軌跡が出力され
る毎に衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段２８による異
常判定を行う構成として示したが、実効的な演算速度を
確保するために、衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段２
８による異常判定を１回のみ行うような構成としても良
い。In the hybrid traveling trajectory calculating device 10 according to the present embodiment, each time the hybrid traveling trajectory provisionally determined by the hybrid traveling trajectory selecting means 23 is output, the abnormality determination by the satellite navigation traveling trajectory abnormal range determining means 28 is performed. However, in order to secure an effective calculation speed, the satellite navigation trajectory abnormal range determination means 2 is used.
8 may be performed only once.

【０１３４】上述した実施形態においては、基準局２に
ハイブリッド走行軌跡演算装置１０やハイブリッド走行
軌跡演算結果格納装置１１を設けるシステム構成であっ
たが、これに限定されるものではない。例えば、図１０
に示す機能ブロック図の如く、移動局１′にハイブリッ
ド走行軌跡演算装置１０やハイブリッド走行軌跡演算結
果格納装置１１を設け、基準局２′には基準局ＧＰＳ受
信機８で採取したＧＰＳデータを基準局採取データ送信
装置２９によってリアルタイムに送信し、移動局１′の
基準局採取データ受信装置３０でリアルタイムに受信
し、走行中の移動局１′のハイブリッド走行軌跡演算装
置１０でリアルタイムにハイブリッド走行軌跡を演算す
るようなシステム構成としても良い。In the above-described embodiment, the system configuration in which the hybrid travel locus calculation device 10 and the hybrid travel locus calculation result storage device 11 are provided in the reference station 2 is not limited to this. For example, FIG.
As shown in the functional block diagram shown in FIG. 1, the mobile station 1 'is provided with the hybrid travel locus calculation device 10 and the hybrid travel locus calculation result storage device 11, and the reference station 2' stores the GPS data collected by the reference station GPS receiver 8 as the reference station collected data. The data is transmitted in real time by the transmitting device 29, received in real time by the reference station sampled data receiving device 30 of the mobile station 1 ', and the hybrid running locus calculating device 10 of the moving mobile station 1' calculates the hybrid running locus in real time. The system configuration may be simple.

【０１３５】[0135]

【発明の効果】以上説明したように、請求項１に係るハ
イブリッド走行軌跡取得方法によれば、衛星航法走行デ
ータに基づく衛星航法走行軌跡と自立航法走行データに
基づく自立航法走行軌跡との残差平方和εが最小となる
各種パラメータ（方位センサのパラメータであるゲイン
補正値ａ，方位センサのパラメータであるオフセット補
正値ｂ，車速センサのパラメータである車速／距離変換
係数ｃ，自立航法走行軌跡のパラメータである車両の初
期位置［ｘ（０），ｙ（０）］，自立航法走行軌跡のパ
ラメータである車両方位の初期値Θ（０））を各パラメ
ータの最尤値と推定し、各パラメータの最尤値に基づい
て補正した自立航法走行軌跡を再演算することで、ハイ
ブリッド走行軌跡を取得することができる。As described above, according to the hybrid traveling trajectory acquiring method according to the first aspect, the residual between the satellite navigation traveling trajectory based on the satellite navigation traveling data and the self-contained navigation traveling trajectory based on the self-contained navigation traveling data. Various parameters that minimize the sum of squares ε (gain correction value a as a parameter of the direction sensor, offset correction value b as a parameter of the direction sensor, vehicle speed / distance conversion coefficient c as a parameter of the vehicle speed sensor, The initial position [x (0), y (0)] of the vehicle, which is a parameter, and the initial value of the vehicle azimuth Θ (0), which is a parameter of the self-contained navigation trajectory, are estimated as the maximum likelihood value of each parameter. By re-calculating the self-contained navigation traveling trajectory corrected based on the maximum likelihood value, a hybrid traveling trajectory can be obtained.

【０１３６】従って、単に衛星航法走行データの受信不
能区間を自立航法走行データで埋め合わせる旧来のハイ
ブリッド航法とは全く異なり、自立航法走行軌跡の取得
に際して混入した誤差となってしまう各種パラメータの
最尤値を求めるために衛星航法走行軌跡を用いるものと
し、車両の走行区間の全範囲で欠けることなく走行デー
タがある自立航法走行データから、連続した車両の走行
軌跡を高精度に求めることができる。Therefore, unlike the conventional hybrid navigation in which the unreceivable section of the satellite navigation data is simply filled with the self-contained navigation data, the maximum likelihood value of various parameters which becomes an error mixed when acquiring the self-contained navigation trajectory is obtained. The travel trajectory of the continuous vehicle can be determined with high accuracy from the self-contained navigation travel data having the travel data without missing in the entire range of the travel section of the vehicle.

【０１３７】また、請求項２に係るハイブリッド走行軌
跡取得方法によれば、各種パラメータの最尤値推定を単
純な繰り返し計算によって行うことができる。これによ
り、車両の走行中であっても、リアルタイムに車両の走
行軌跡を求めて行くことも可能となる。Further, according to the hybrid traveling locus acquisition method according to the second aspect, the maximum likelihood value estimation of various parameters can be performed by a simple iterative calculation. Thus, even while the vehicle is traveling, it is possible to obtain the traveling locus of the vehicle in real time.

【０１３８】また、請求項３に係るハイブリッド走行軌
跡取得方法によれば、異常と判定された衛星航法走行デ
ータを異常データとして除外し、適正と思われる衛星航
法走行データのみを用いて各種パラメータの最尤値推定
を行うことができるので、各種パラメータの最尤値の確
からしさが一層高くなり、最終的に取得されるハイブリ
ッド走行軌跡の信頼性も更に高くなる。[0138] According to the hybrid traveling locus acquisition method of the third aspect, satellite navigation traveling data determined to be abnormal is excluded as abnormal data, and various parameters of various parameters are determined using only satellite navigation traveling data deemed appropriate. Since the maximum likelihood value can be estimated, the likelihood of the maximum likelihood values of various parameters is further increased, and the reliability of the finally obtained hybrid traveling locus is further increased.

【０１３９】また、請求項４に係るハイブリッド走行軌
跡取得システムによれば、方位センサ補正用パラメータ
供給制御手段によって供給されるゲイン補正値ａとオフ
セット補正値ｂとを補正用パラメータ存在範囲内で変化
させてゆき、各方位センサ補正用パラメータの組み合わ
せ毎に、ハイブリッド走行軌跡演算手段により求めたハ
イブリッド走行軌跡と該ハイブリッド走行軌跡と衛星航
法走行軌跡との残差平方和εとを関連付けてハイブリッ
ド走行軌跡選定手段が記憶し、全ての補正用パラメータ
に対してハイブリッド走行軌跡と残差平方和εが揃う
と、ハイブリッド走行軌跡選定手段が、残差平方和εが
最も小さい時のハイブリッド走行軌跡を当該車両の走行
範囲におけるハイブリッド走行軌跡として選定するの
で、連続した車両の走行軌跡を高精度に求めることがで
きる。Further, according to the hybrid traveling locus acquisition system according to the fourth aspect, the gain correction value a and the offset correction value b supplied by the azimuth sensor correction parameter supply control means are changed within the correction parameter existence range. The hybrid travel trajectory obtained by the hybrid travel trajectory calculation means is associated with the residual sum of squares ε of the hybrid travel trajectory and the satellite navigation travel trajectory for each combination of the azimuth sensor correction parameters. When the hybrid traveling locus and the residual sum of squares ε are aligned for all correction parameters, the hybrid traveling locus selecting unit stores the hybrid traveling locus when the residual sum of squares ε is the smallest for the vehicle. Is selected as the hybrid travel locus in the travel range of It can be determined marks with high precision.

【０１４０】また、請求項５に係るハイブリッド走行軌
跡取得システムによれば、衛星航法走行軌跡異常範囲判
定手段によって、衛星航法走行軌跡の異常範囲があるか
否かを判定し、異常範囲がある場合には、当該異常範囲
の衛星航法走行データを異常データとして除外させ、適
正と思われる衛星航法走行データのみを用いて各種パラ
メータの最尤値推定を行うことができるので、各種パラ
メータの最尤値の確からしさが一層高くなり、最終的に
取得されるハイブリッド走行軌跡の信頼性も更に高くな
る。According to the hybrid traveling trajectory acquisition system of the fifth aspect, the satellite navigation traveling trajectory abnormal range determining means determines whether there is an abnormal range of the satellite navigation traveling trajectory, and determines whether there is an abnormal range. In the above, the satellite navigation driving data in the abnormal range is excluded as abnormal data, and the maximum likelihood value estimation of various parameters can be performed using only the satellite navigation driving data considered appropriate. Is further increased, and the reliability of the finally obtained hybrid traveling locus is further increased.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明に係るハイブリッド走行軌跡取得方法を
移動局と基準局とで行う場合のシステム構成図である。FIG. 1 is a system configuration diagram when a hybrid traveling trajectory acquisition method according to the present invention is performed by a mobile station and a reference station.

【図２】ハイブリッド走行軌跡取得方法の処理の流れを
示すゼネラルフローチャートである。FIG. 2 is a general flowchart showing a processing flow of a hybrid traveling locus acquisition method.

【図３】ハイブリッド走行軌跡演算処理の前段を示すフ
ローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating a first stage of a hybrid travel locus calculation process.

【図４】ハイブリッド走行軌跡演算処理の後段を示すフ
ローチャートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating a second stage of a hybrid travel locus calculation process.

【図５】パラメータ別ハイブリッド走行軌跡演算処理の
前段を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating a first stage of a hybrid traveling trajectory calculation process for each parameter.

【図６】パラメータ別ハイブリッド走行軌跡演算処理の
中段を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing a middle stage of a parameter-based hybrid travel locus calculation process.

【図７】パラメータ別ハイブリッド走行軌跡演算処理の
後段を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating a second stage of a hybrid travel trajectory calculation process for each parameter.

【図８】移動局と基準局とからなるハイブリッド走行軌
跡取得システムの第１実施形態を示す機能ブロック図で
ある。FIG. 8 is a functional block diagram illustrating a first embodiment of a hybrid travel locus acquisition system including a mobile station and a reference station.

【図９】ハイブリッド走行軌跡演算装置の詳細な機能ブ
ロック図である。FIG. 9 is a detailed functional block diagram of the hybrid travel locus calculation device.

【図１０】移動局と基準局とからなるハイブリッド走行
軌跡取得システムの第２実施形態を示す機能ブロック図
である。FIG. 10 is a functional block diagram showing a second embodiment of a hybrid travel locus acquisition system including a mobile station and a reference station.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 移動局 ２ 基準局 ３ 方位センサ ４ 車速センサ ５ 自立航法走行データ格納装置 ７ 衛星航法走行データ格納装置 １０ ハイブリッド走行軌跡演算装置 １７ 衛星航法走行軌跡演算手段 １８ 自立航法走行軌跡演算手段 １９ 方位センサ補正用パラメータ供給制御手段 ２１ 未知パラメータ演算手段 ２２ ハイブリッド走行軌跡演算手段 ２３ ハイブリッド走行軌跡選定手段 ２８ 衛星航法走行軌跡異常範囲判定手段 REFERENCE SIGNS LIST 1 mobile station 2 reference station 3 direction sensor 4 vehicle speed sensor 5 self-contained navigation traveling data storage device 7 satellite navigation traveling data storage device 10 hybrid traveling locus computing device 17 satellite navigation traveling locus computing means 18 self-contained navigation traveling locus computing means 19 orientation sensor correction Parameter supply control means 21 Unknown parameter calculation means 22 Hybrid travel trajectory calculation means 23 Hybrid travel trajectory selection means 28 Satellite navigation travel trajectory abnormal range determination means

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｚ (72)発明者 藤田 秀勝 福岡県北九州市小倉北区下到津１丁目１番 10号 株式会社ゼンリン内 Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB01 AB07 AB09 AC02 AC04 AD01 5J070 AF03 AK22 BD08 BD10 BG01──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. ⁷ Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G01S 13/93 G01S 13/93 Z (72) Inventor Hidekatsu Fujita 1-1-1, Shimotsu, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka Prefecture No. 10 Zenrin Co., Ltd. F-term (reference) 2F029 AA02 AB01 AB07 AB09 AC02 AC04 AD01 5J070 AF03 AK22 BD08 BD10 BG01

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 ＧＰＳ衛星より得た衛星航法走行データ
に基づき取得した衛星航法走行軌跡と、車両に搭載した
方位センサおよび車速センサにより得た自立航法走行デ
ータに基づき取得した自立航法走行軌跡との残差平方和
εが最小となるように、方位センサのパラメータである
ゲイン補正値ａ，方位センサのパラメータであるオフセ
ット補正値ｂ，車速センサのパラメータである車速／距
離変換係数ｃ，自立航法走行軌跡のパラメータである車
両の初期位置［ｘ（０），ｙ（０）］，自立航法走行軌
跡のパラメータである車両方位の初期値Θ（０）の最尤
値を各々推定し、各パラメータの最尤値に基づいて演算
した自立航法走行軌跡を車両の走行軌跡として取得する
ようにしたことを特徴とするハイブリッド走行軌跡取得
方法。1. A satellite navigation trajectory acquired based on satellite navigation traveling data obtained from a GPS satellite, and a self-contained navigation traveling trajectory acquired based on self-contained navigation traveling data obtained by a direction sensor and a vehicle speed sensor mounted on a vehicle. The gain correction value a, which is a parameter of the direction sensor, the offset correction value b, which is a parameter of the direction sensor, the vehicle speed / distance conversion coefficient c, which is a parameter of the vehicle speed sensor, and self-contained navigation so that the residual sum of squares ε is minimized. The maximum likelihood value of the initial position [x (0), y (0)] of the vehicle, which is the parameter of the trajectory, and the initial value Θ (0) of the vehicle direction, which is the parameter of the self-contained navigation trajectory, are estimated. A hybrid travel trajectory acquisition method, wherein a self-contained navigation travel trajectory calculated based on a maximum likelihood value is acquired as a vehicle travel trajectory. 【請求項２】 各パラメータの最尤値推定に際しては、
ゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂとを予め定めた存
在範囲内で順次仮定し、仮定したゲイン補正値ａとオフ
セット補正値ｂ毎に他の未知パラメータを求めて自立航
法走行軌跡を演算し、衛星航法走行軌跡との残差平方和
εが最小となる自立航法走行軌跡の演算に用いた各パラ
メータを最尤値と推定するようにしたことを特徴とする
請求項１に記載のハイブリッド走行軌跡取得方法。2. In estimating the maximum likelihood value of each parameter,
The gain correction value a and the offset correction value b are sequentially assumed within a predetermined existence range, the other unknown parameters are calculated for each of the assumed gain correction value a and the offset correction value b, and the self-contained navigation traveling locus is calculated. 2. The hybrid travel trajectory according to claim 1, wherein each parameter used for calculating the self-contained navigation travel trajectory that minimizes the residual sum of squares ε with the satellite navigation travel trajectory is estimated as a maximum likelihood value. Acquisition method. 【請求項３】 各パラメータの最尤値に基づく自立航法
走行軌跡に対して、予め定めた所定の許容範囲を超えた
衛星航法走行軌跡の区間がある場合には、許容範囲を超
えた区間の衛星航法走行データを異常データとして除外
し、異常データを除いた衛星航法走行データに基づく衛
星航法走行軌跡と自立航法走行軌跡との残差平方和εが
最小となるように、各パラメータの最尤値を推定し直
し、推定し直した各パラメータの最尤値に基づいて演算
した自立航法走行軌跡を車両の走行軌跡とするようにし
たことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のハイ
ブリッド走行軌跡取得方法。3. If there is a section of the satellite navigation trajectory exceeding a predetermined allowable range with respect to the self-contained navigation trajectory based on the maximum likelihood value of each parameter, the section of the section exceeding the allowable range is determined. The satellite navigation driving data is excluded as abnormal data, and the maximum likelihood of each parameter is set so that the residual square sum ε between the satellite navigation driving trajectory based on the satellite navigation driving data excluding the abnormal data and the self-contained navigation driving trajectory is minimized. The self-contained navigation travel locus calculated based on the maximum likelihood value of each of the re-estimated parameters is used as the travel locus of the vehicle. Hybrid running locus acquisition method. 【請求項４】 方位センサおよび車速センサを搭載した
車両によって走行軌跡取得範囲を走行する間、一定時間
毎に方位センサ出力および車速センサ出力を自立航法走
行データとして記憶してゆく自立航法走行データ記憶手
段と、 上記自立航法走行データ記憶手段が自立航法走行データ
を記憶して行くタイミングと同期して、ＧＰＳ衛星から
受信した当該車両の位置情報を衛星航法走行データとし
て記憶してゆく衛星航法走行データ記憶手段と、 車両に搭載された方位センサの特性に応じて異なるパラ
メータであるゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂを、
予め定めた補正用パラメータ存在範囲内でゲイン補正値
ａとオフセット補正値ｂとを総当たり的に変化させた組
み合わせを、補正用パラメータ要求を受ける毎に順次供
給制御してゆく方位センサ補正用パラメータ供給制御手
段と、 上記方位センサ補正用パラメータ供給制御手段から供給
されたゲイン補正値ａとオフセット補正値ｂと、上記自
立航法走行データ記憶手段が記憶した自立航法走行デー
タとに基づいて、当該車両の自立航法走行軌跡を演算す
る自立航法走行軌跡演算手段と、 上記衛星航法走行データ記憶手段が記憶した衛星航法走
行データに基づいて、当該車両の衛星航法走行軌跡を演
算する衛星航法走行軌跡演算手段と、 上記自立航法走行軌跡演算手段が演算した自立航法走行
軌跡と、上記衛星航法走行軌跡演算手段が演算した衛星
航法走行軌跡との残差平方和εが最小となるように、車
速センサのパラメータである車速／距離変換係数ｃ，自
立航法走行軌跡のパラメータである車両の初期位置［ｘ
（０），ｙ（０）］，自立航法走行軌跡のパラメータで
ある車両方位の初期値Θ（０）を、各々未知パラメータ
として求める未知パラメータ演算手段と、 上記未知パラメータ演算手段により求められた各パラメ
ータと、上記自立航法走行軌跡演算手段による自立航法
走行軌跡の演算に用いた方位センサ補正用パラメータお
よび自立航法走行データとから、自立航法走行軌跡を演
算することで、ハイブリッド走行軌跡を求めるハイブリ
ッド走行軌跡演算手段と、 上記ハイブリッド走行軌跡演算手段が演算したハイブリ
ッド走行軌跡と、上記衛星航法走行軌跡演算手段が演算
した衛星航法走行軌跡との残差平方和εを演算すると共
に、演算した残差平方和εとハイブリッド走行軌跡とを
関連付けて記憶し、残差平方和εとハイブリッド走行軌
跡とを記憶することに基づいて上記補正用パラメータ供
給制御手段へ次の方位センサ補正用パラメータ供給を要
求し、後続の方位センサ補正用パラメータに基づくハイ
ブリッド走行軌跡と残差平方和εとを順次記憶して行
き、全ての方位センサ補正用パラメータに基づくハイブ
リッド走行軌跡と残差平方和εとが揃うと、残差平方和
εが最も小さい時のハイブリッド走行軌跡を当該車両の
走行範囲におけるハイブリッド走行軌跡として選定する
ハイブリッド走行軌跡選定手段と、 を備えるものとしたことを特徴とするハイブリッド走行
軌跡取得システム。4. A self-contained navigation traveling data storage for storing an orientation sensor output and a vehicle speed sensor output as self-contained navigation traveling data at regular time intervals while traveling in a traveling locus acquisition range by a vehicle equipped with an orientation sensor and a vehicle speed sensor. Means for storing the position information of the vehicle received from a GPS satellite as satellite navigation data in synchronization with the timing at which the self-contained navigation data storage means stores the self-contained navigation data. A storage means, and a gain correction value a and an offset correction value b, which are different parameters depending on the characteristics of the direction sensor mounted on the vehicle,
An azimuth sensor correction parameter in which a combination in which the gain correction value a and the offset correction value b are brute-force changed within a predetermined correction parameter existence range is sequentially supplied and controlled every time a correction parameter request is received. Supply control means, the gain correction value a and the offset correction value b supplied from the direction sensor correction parameter supply control means, and the self-contained navigation travel data stored in the self-contained navigation travel data storage means. Self-contained navigation running trajectory calculating means for calculating the self-contained navigation running trajectory of the vehicle; and satellite navigation running trajectory calculating means for calculating the satellite navigation running trajectory of the vehicle based on the satellite navigation running data stored in the satellite navigation running data storage means. And the self-contained navigation trajectory calculated by the self-contained navigation trajectory calculation means and the satellite navigation trajectory calculation means calculated by the satellite navigation trajectory calculation means As residual sum of squares ε with satellite navigation travel locus is minimized, speed / distance conversion coefficient c is a parameter of the vehicle speed sensor, the initial position of the vehicle as a parameter of the self-contained traveling locus [x
(0), y (0)], an unknown parameter calculating means for obtaining an initial value of the vehicle azimuth ０ (0), which is a parameter of the self-contained navigation trajectory, as unknown parameters. A hybrid traveling trajectory for calculating a hybrid traveling trajectory by calculating a self-contained navigation traveling trajectory from the parameters, the azimuth sensor correction parameter used for computing the self-contained navigation traveling trajectory by the self-contained navigation traveling trajectory computing means, and the self-contained navigation traveling data. Trajectory calculating means, calculating the residual square sum ε of the hybrid running trajectory calculated by the hybrid running trajectory calculating means and the satellite navigation running trajectory calculated by the satellite navigation running trajectory calculating means, and calculating the calculated residual square The sum ε and the hybrid travel locus are stored in association with each other, and the residual square sum ε and the hybrid travel locus are stored. Based on the storage, the controller requests the correction parameter supply control means to supply the next azimuth sensor correction parameter, and sequentially stores the hybrid traveling trajectory and the residual sum of squares ε based on the subsequent azimuth sensor correction parameter. When the hybrid traveling locus based on all the azimuth sensor correction parameters and the residual sum of squares ε are aligned, the hybrid traveling locus when the residual sum of squares ε is the smallest is selected as the hybrid traveling locus in the traveling range of the vehicle. And a hybrid travel locus selecting means. 【請求項５】 上記ハイブリッド走行軌跡選定手段によ
って選定されたハイブリッド走行軌跡と、衛星航法走行
軌跡演算手段によって求めた衛星航法走行軌跡とを比較
して、予め定めた所定の許容範囲を超えた衛星航法走行
軌跡の異常範囲があるか否かを判定し、異常範囲がある
場合には、当該異常範囲の衛星航法走行データを異常デ
ータとして除外させ、方位センサ補正用パラメータ供給
制御手段によって再び方位センサ補正用パラメータの供
給制御を最初から行わせると共に、ハイブリッド走行軌
跡の再演算およびハイブリッド走行軌跡選定手段による
ハイブリッド走行軌跡の再選定を行わせる衛星航法走行
軌跡異常範囲判定手段を備えるものとしたことを特徴と
する請求項４に記載のハイブリッド走行軌跡取得システ
ム。5. A satellite which exceeds a predetermined allowable range by comparing a hybrid traveling trajectory selected by the hybrid traveling trajectory selecting means with a satellite navigation trajectory obtained by the satellite navigation trajectory calculating means. It is determined whether or not there is an abnormal range of the navigation trajectory. If there is an abnormal range, the satellite navigation driving data in the abnormal range is excluded as abnormal data, and the azimuth sensor correction parameter supply control means again controls the azimuth sensor. It is provided that satellite navigation trajectory abnormal range determination means for performing supply control of correction parameters from the beginning and re-calculating the hybrid trajectory and reselecting the hybrid trajectory by the hybrid trajectory selection means is provided. The hybrid traveling trajectory acquisition system according to claim 4, characterized in that: