JP2000241179A - Method and system for acquisition of hybrid running track - Google Patents
Method and system for acquisition of hybrid running trackInfo
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Abstract
Description
【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.
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)
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.
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.
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.
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.
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:
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