JP2019015637A - 測位装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の測位システムの測位信号を組み合わせて用いて測位演算処理を実行可能な測位装置であって、より精度が良い測位結果を出力可能な測位装置を提供する。【解決手段】測位装置１は、ＧＰＳやGLONASSなどの複数の測位システムの測位信号を組み合わせて用いて測位演算処理が実行可能に構成されている。散布度算出部１３は捕捉衛星毎に擬似距離の散布度を算出し、フィルタ部１５は散布度が所定の閾値以上となっている捕捉衛星は測位演算処理に使用しない衛星（不使用衛星）に設定する。また、環境判定部１６は、捕捉衛星の総数に対する不使用衛星の数の比である削除率に基づいて周辺環境がオープンスカイであるか否かを判定する。周辺環境がオープンスカイであると判定している場合には、測位装置１が対応している複数の測位システムのうち、平均的な測位精度がよい測位システムだけを用いて測位演算処理を実施する。【選択図】図２

Description

本開示は、測位衛星から送信される測位信号を用いて測位を行う測位装置に関する。

従来、特許文献１に開示されているように、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）を構成する複数の測位衛星から送信される測位信号を用いて測位演算処理を行う装置（つまり測位装置）が知られている。測位装置は、測位信号を捕捉できている全ての測位衛星についての観測データ（例えば擬似距離等）を用いて測位演算処理を実施するように構成されていることが多い。測位演算処理に用いる測位衛星の数は多いほど、測位精度の向上が期待できるためである。

また、近年は、測位演算処理に利用可能な測位衛星の数を増やすために、測位装置の中には、それぞれ提供者が異なる複数のＧＮＳＳの測位信号を併用して現在位置を算出する装置も開発されつつある。例えば、米国のＧＰＳ（Global Positioning System）を構成する測位衛星から送信される測位信号と、ロシアのGLONASSを構成する測位衛星から送信される測位信号の両方を用いて測位演算処理を実施する装置（以降、マルチＧＮＳＳ測位装置）も提案及び開発されている。なお、ＧＮＳＳに該当するシステムとしては、米国のＧＰＳ、GLONASSの他に、例えば欧州のGalileo、中国のBeiDouなどが存在する。

また、測位衛星を用いたシステムとしては、特定の地域をサービスの提供対象とした、地域航法衛星システム（いわゆるＲＮＳＳ：Regional Navigation Satellite System）も実用化されつつある。便宜上、ＧＮＳＳとＲＮＳＳとを区別しない場合には測位システムと記載する。

特開２０１３−１０８９６１号公報

ＧＮＳＳの測位精度は、システム毎に地域性がある。例えばＧＰＳは、米国を中心とするシステムであるため、北半球での測位精度を優先すべく、各測位衛星の軌道として、北半球側での高度が南半球側での高度よりも相対的に高くなる楕円軌道が採用されている。その結果、北半球では仰角が大きい測位衛星を捕捉しやすくなるため、北半球の測位精度は、南半球での測位精度よりも良い傾向を備える。

同様に、他の測位システムも、当該システムを構成する測位衛星の軌道に応じて、相対的に高い精度が得られる地域と、相対的に精度が劣化する地域がある。換言すれば、測位システム毎に、得意な地域と不得手な地域とが存在する。なお、特別に不得手な地域が存在しない代わりに、得意な地域も存在せず、全体的な精度がそこまで良くない測位システムも想定される。

なお、測位システムの測位精度は、当然、周辺環境によっても異なる。マルチパス環境下では測位システムの本来の（換言すれば最大限の）測位精度は発揮されにくい。ここで言及している測位システムの精度とは、例えばオープンスカイ環境下など、測位システムの本来の測位精度が発揮される環境下での平均的な測位精度である。

そのような事情を鑑みると、マルチＧＮＳＳ測位装置が対応している測位システムの中にも、マルチＧＮＳＳ測位装置が使用されている地域に応じて精度の優劣が発生し、相対的に精度がよい測位結果を得られやすい測位システム（以降、第１システム）と、第１システムに比べると精度が劣る測位システムである第２システムとが存在することになる。例えば北米エリアではＧＰＳはbeiduよりも精度がよい測位結果が得られやすい。一方、東南アジアではＧＰＳの精度は相対的に低く、beiduは相対的に精度がよい測位結果を提供する。

発明者らは種々の試験をした結果、例えばオープンスカイのような第１システムに属する測位衛星を十分に捕捉できている状況において、相対的に誤差が大きい第２システムの測位衛星についての観測データも測位演算処理に使用すると、測位精度が低下する場合があるという知見を得た。

本開示は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、複数のＧＮＳＳの測位信号を組み合わせて用いて測位演算処理を実行可能な測位装置であって、より精度が良い測位結果を出力可能な測位装置を提供することにある。

その目的を達成するための本開示は、複数の測位システムの測位信号を組み合わせて測位演算処理を実行可能な測位装置であって、複数の測位システムのそれぞれが備える複数の測位衛星から送信される測位信号を受信する信号受信部（１１）と、信号受信部が受信した測位信号に基づいて、測位信号の送信元としての測位衛星についてのドップラーシフト量及び擬似距離の少なくとも何れか一方を、マルチパス環境下であるか否かを判定するための指標値として逐次算出する指標値算出部（１２）と、信号受信部で測位信号を受信できている測位衛星である捕捉衛星毎に、その捕捉衛星に対して指標値算出部が算出した指標値のばらつき度合いを示す指標値散布度を算出する散布度算出部（１３）と、散布度算出部が算出した捕捉衛星毎の指標値散布度に基づいて、複数の捕捉衛星のうち、測位演算処理に使用しない捕捉衛星である不使用衛星を決定する衛星選択部（１５）と、捕捉衛星の総数に対する衛星選択部によって不使用衛星に設定された捕捉衛星の数の比である削除率に基づいて、周辺環境はマルチパスが発生しやすい環境であるか否かを判定する環境判定部（１６）と、を備え、環境判定部の判定結果に応じて、複数の測位システムのうち、測位演算処理に使用する測位システムである使用システムを少なくとも１つ選択するシステム選択部（１７）と、衛星選択部によって不使用衛星に設定されなかった捕捉衛星である残存衛星のなかで、システム選択部によって使用システムとして選択された測位システムが備える測位衛星からの測位信号を用いて測位演算処理を実施する測位演算部（１８）と、を備えることを特徴とする。

上記の構成によれば、常に測位装置が対応している全ての測位システムを使うわけではない。環境判定部が判定した周辺環境に応じて、測位演算処理に用いる測位システムを取捨選択する。よって、例えばオープンスカイ環境下など、測位装置が対応している測位システムのうち、相対的に測位精度が劣る測位システムに属する測位衛星から測位信号を測位演算処理に用いることによって最終的な測位精度が劣化してしまう環境においては、当該測位システムを測位演算処理に使用しないといった制御態様を採用することができる。つまり、上記の構成によれば、より精度が良い測位結果を出力となる。

なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

測位装置１の利用態様の一例を示した図である。 測位装置１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 環境判定部１６の作動を説明するための図である。 システム選択部１７が実施するシステム選択処理を説明するためのフローチャートである。 変形例１における測位装置１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 システムランク学習処理を説明するためのフローチャートである。 システムランク学習部１９の概略的な構成を示すブロック図である。 変形例２における測位装置１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 変形例２における環境判定部１６の作動を説明するための図である。 変形例２における環境判定部１６の作動を説明するための図である。

［実施形態］
本開示の実施形態としての測位装置１について図を用いて説明する。図１は、測位装置１を含むシステム全体の概略的な構成の一例を示す図である。測位装置１は、概略的に、複数の測位衛星２〜５、及び準天頂衛星６のそれぞれから送信される測位信号を受信することによって現在位置を逐次する装置である。測位装置１は、車両Ｈｖに搭載されており、測位装置１の測位結果（つまり現在位置情報）は、例えば自動運転や経路案内等といった任意のアプリケーションソフトウェアで利用される。

なお、車両Ｈｖは、四輪自動車であってもよいし、二輪自動車や、三輪自動車等であってもよい。二輪自動車には原動機付き自転車も含まれる。車両Ｈｖは例えば建設車両や農業用作業車など、乗員の移動以外を主目的とする車両であってもよい。また、測位装置１は車両以外に搭載されていても良い。例えば測位装置１は、スマートフォンやタブレット端末、ウェアラブル端末などといった、ユーザによって携帯される通信端末（以降、携帯端末）に搭載されていても良い。

この測位装置１は、地上の任意の地域で使用される。ここでは一例として測位装置１は日本国内で使用される場合を想定して説明する。測位装置１の構成及び機能等についての詳細は別途後述する。

測位衛星２〜５は、種々の全球測位衛星システム（以降、ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）を構成する人工衛星である。具体的には、測位衛星２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を構成する人工衛星（いわゆるＧＰＳ衛星）であり、測位衛星３はGalileoを構成する人工衛星である。測位衛星４は、GLONASSを構成する人工衛星であり、測位衛星５はBeiDouを構成する人工衛星である。図１では各測位システムを構成する測位衛星を１つずつしか示していないが、実際には複数存在しうる。例えば、ＧＰＳを構成する測位衛星２は３０機以上存在する。また、GLONASSを構成する測位衛星４は、２０機以上存在する。

以降では、ＧＰＳや、Galileo、GLONASS、BeiDouといった提供者が異なる種々のＧＮＳＳを区別しない場合には、単に測位システムと記載する。また、各測位システムが備える測位衛星２〜５を互いに区別しない場合には符号を外して測位衛星と記載する。

各測位衛星は、送信時刻等を示すデータを、測位衛星毎に固有のＣ／Ａコードを用いて位相変調した信号（以降、測位信号）を逐次（例えば５０ミリ秒毎に）送信する。測位信号は、送信時刻の他に、例えば、衛星時計の誤差を示すデータや、衛星自身の現在位置を示すエフェメリスデータ、全測位衛星の概略的な軌道情報を示すアルマナックデータなどを示す。種々のデータは順次送信される。Ｃ／Ａコードは測位衛星毎に固有であるため、Ｃ／Ａコードは、送信元を示す情報として機能する。便宜上、測位装置１が測位信号を受信できている測位衛星のことを、捕捉衛星とも記載する。

準天頂衛星６は、測位装置１が使用される地域（つまり日本）を含む、特定の地域の上空に長時間とどまる軌道（いわゆる準天頂軌道）を周回している人工衛星であって、準天頂衛星システム（以降、ＱＺＳＳ：Quasi-Zenith Satellite System）を構成する。なお、ＱＺＳＳは、地域航法衛星システム（いわゆるＲＮＳＳ：Regional Navigation Satellite System）の一例に相当する。

準天頂衛星６は、ＧＰＳと一体運用可能に構成されており、ＧＰＳ衛星としての測位衛星２が送信する測位信号と同様の測位信号を逐次送信する。このように準天頂衛星６は、測位衛星２として機能するため、以降に記載する測位衛星には準天頂衛星６も含まれるものとする。さらに、以降に記載する測位システムには、ＱＺＳＳも含まれるものとする。

準天頂衛星６は、測位信号の他に、衛星回線を用いて所定の測位衛星２についての補正情報を示す補正信号を送信する。ここでの補正情報とは、例えば、対象とする測位衛星２の精密衛星座標、時計誤差、位相バイアス、電離層補正量、対流圏補正量などを示す情報である。電離層補正量は、例えば電離層の厚みに応じて生じる擬似距離や搬送波位相の誤差といった、電離層での遅延の影響を補正するパラメータである。対流圏補正量は、対流圏での遅延の影響（例えば擬似距離や搬送波位相の誤差）を補正するパラメータである。準天頂衛星６が送信する補正信号は、地上に設置されたセンタで生成されて送信されてきたデータに基づいて生成されれば良い。補正信号は、周知のＳＢＡＳ補強メッセージと同様の信号とすることができる。

＜測位装置１の構成及び機能について＞
測位装置１は、ＧＰＳや、Galileo、GLONASS、BeiDou、ＱＺＳＳなどの、複数の測位システムのそれぞれに対応しており、複数の測位システムの測位信号を組み合わせて用いて測位演算処理が実行可能に構成されている。また、測位装置１は、任意の１つの測位システムに属する測位衛星からの信号のみを用いて測位演算できるようにも構成されている。以下、この測位装置１の構成及び機能について、図２等を用いて説明する。

測位装置１は図２に示すように、搬送波受信部１１、受信処理部１２、散布度算出部１３、出力部１４、フィルタ部１５、環境判定部１６、システム選択部１７、及び測位演算部１８を備える。また、測位装置１は、不揮発性の記憶媒体を用いて実現されているシステムランク記憶部Ｍ１備える。

なお、受信処理部１２、散布度算出部１３、出力部１４、フィルタ部１５、環境判定部１６、システム選択部１７、及び測位演算部１８は、図示しないＣＰＵが所定のプログラム（以降、測位プログラム）を実行することによって実現することができる。その場合、測位装置１は、種々の演算処理を実行するＣＰＵ、不揮発性のメモリであるフラッシュメモリ、揮発性のメモリであるＲＡＭ、Ｉ／Ｏ、及びこれらの構成を接続するバスラインなどを備える。

通常のコンピュータを測位装置１として機能させるためのプログラム（つまり測位プログラム）は、非遷移的実体的記録媒体（non- transitory tangible storage medium）に格納されていればよい。例えば測位プログラムはＲＯＭやフラッシュメモリ等に保存されていれば良い。ＣＰＵが測位プログラムを実行することは、測位プログラムに対応する方法が実行されることに相当する。

本実施形態では一例として測位装置１は、ＣＰＵが測位プログラムを実行することによって発現される機能ブロックとして受信処理部１２、散布度算出部１３、出力部１４、フィルタ部１５、環境判定部１６、システム選択部１７、及び測位演算部１８を備えているものとするが、これに限らない。上述した機能ブロックの一部又は全部は、ハードウェアとして実現されてもよい。ハードウェアとして実現する態様には、一つ或いは複数のＩＣ等を用いて実現する態様も含まれる。さらに、上記の機能ブロックの一部又は全部は、ＣＰＵによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の協働によって実現されてもよい。

システムランク記憶部Ｍ１は、測位装置１が使用される地域（以降、使用地域）における各測位システムの平均的な測位精度の順位を示すデータ（以降、システムランクデータ）が保存されている記憶装置である。ここでは使用地域として日本が想定されているため、システムランク記憶部Ｍ１には、ＱＺＳＳが最も精度が良い測位システム（以降、第１システム）として登録されている。また、当該ＱＺＳＳと相互運用可能なＧＰＳが２番目に精度が良い測位システム（以降、第２システム）として登録されている。Galileoは３番目に精度が良い測位システム（以降、第３システム）として登録されており、BeiDouは４番目に精度が良い測位システム（以降、第４システム）として登録されているものとする。GLONASSは５番目に精度が良い測位システム（以降、第５システム）として登録されている。

なお、各測位システムの精度（厳密には期待される平均的な精度）は、前述の通り地域性があるため、システムランク記憶部Ｍ１に登録される各測位システムのランクは、地域によって異なる。故に、別の地域（例えばシンガポールや中国）においてはBeiDouが第１システムとなりうる。また、測位システムが備える測位衛星の増減によっても、測位システムが提供する平均的な精度は変化するため、同じ地域であっても時間の経過によって各測位システムの精度の優劣は入れ替わりうる。上述した測位システム毎の精度の優劣はあくまでも一例である。第１、第２システム等を何れの測位システムとするかは、適宜設計されれば良い。例えば、後述するオープンスカイ環境下での測位システム毎の精度を試験し、オープンスカイ環境下での測位精度が良い順に、第１、第２、…、第５システムを決定すればよい。第１システムが請求項に記載の高精度システムに相当し、第５システムが請求項に記載の低精度システムに相当する。

搬送波受信部１１は、種々の測位衛星から送信される測位信号としての電波を受信し、電気信号に変換して出力する通信モジュールである。搬送波受信部１１は、測位信号を受信するためのアンテナ（以降、ＧＮＳＳアンテナ）を備える。搬送波受信部１１は、それぞれ異なる周波数を動作周波数とする複数のＧＮＳＳアンテナを備えていても良い。測位装置１が対応すべき各測位システムの測位信号をそれぞれ受信可能に構成されていればよい。

また、搬送波受信部１１は、少なくとも１つのＧＮＳＳアンテナの他に、受信信号をベースバンド帯の信号に変換するための周波数変換回路や、ＧＮＳＳアンテナから出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換するアナログデジタル変換部などを備える。増幅回路等を備えていても良い。搬送波受信部１１が請求項に記載の信号受信部に相当する。

受信処理部１２は、搬送波受信部１１から出力される測位信号に基づいて、送信元の測位衛星についての観測データを生成する構成である。観測データは、受信した測位信号から定まる捕捉衛星についてのデータである。ここでは一例として、受信処理部１２は、観測データとして、衛星番号、観測時刻、ドップラーシフト量、擬似距離、衛星座標、搬送波位相等を示すデータを生成して出力するものとする。衛星番号は、複数の測位衛星２のそれぞれを区別するための情報であって、例えば、ＰＲＮ（Pseudo Random Noise）ＩＤとすればよい。観測時刻は当該観測データを生成するための測位信号を受信した時刻とすればよい。

ドップラーシフト量は、ドップラー効果によって生じる搬送波周波数と受信周波数の差を表すパラメータである。擬似距離は、測位信号が測位衛星２から送信された時刻（以降、送信時刻）と受信処理部１２で受信された時刻（以降、受信時刻）の差から定まる距離である。なお、送信時刻と受信時刻の差は、Ｃ／Ａコードの位相のずれ量に基づいて算出されればよい。衛星座標は、測位衛星の衛星軌道上における現在位置を示す情報である。

なお、観測データとしては上述した全ての情報を含んでいる必要はなく、観測データが含むべき具体的な項目は適宜設計されれば良い。また、観測データには、アルマナックデータや、衛星座標の算出に用いたエフェメリスデータ等が含まれていても良い。観測データは、測位演算処理に必要な情報を含んでいればよい。受信処理部１２は、上述した観測データを生成するためのサブ機能として、擬似距離を算出する擬似距離算出部や、ドップラーシフト量算出部などを備える。なお、擬似距離算出部や、ドップラーシフト量算出部の図示は省略している。このように擬似距離算出部やドップラーシフト量算出部としての機能を備える受信処理部１２が請求項に記載の指標値算出部に相当する。

受信処理部１２は、搬送波受信部１１が測位信号を受信する度に上述した観測データを生成する。これにより、測位信号を受信できている測位衛星（つまり捕捉衛星）毎の観測データが逐次生成される。そして、受信処理部１２が生成した捕捉衛星ごとの観測データは出力部１４に出力される。また、受信処理部１２が生成した擬似距離は、何れの捕捉衛星についての擬似距離であるかを示す情報（たとえば衛星番号）と対応づけられて散布度算出部１３に出力される。

散布度算出部１３は、受信処理部１２から逐次提供される捕捉衛星毎の擬似距離を取得し、捕捉衛星毎に区別して図示しないメモリに保存していく。メモリはＲＡＭ等の書き換え可能な記憶媒体を用いて実現されれば良い。同一捕捉衛星についての取得時点が異なる複数の疑似距離は、例えば、最新のデータが先頭となるように時系列順にソートされてメモリに保存されれば良い。また、保存されてから一定時間経過したデータは順次破棄されていけば良い。

散布度算出部１３は、捕捉衛星毎に、直近一定時間以内において算出（換言すれば観測）された擬似距離のばらつき度合いを示す擬似距離散布度を算出する。或る捕捉衛星についての擬似距離散布度は、現時点から過去一定時間（例えば５秒）以内において算出された擬似距離を母集団とする標準偏差とすれば良い。なお、他の態様として散布度は、分散や、最大値と最小値の差など、統計学においてデータのばらつき度合いを示す他の指標を採用することができる。

或る捕捉衛星についての擬似距離散布度は、当該捕捉衛星についての新たな擬似距離を取得した場合に算出されれば良い。また、散布度算出部１３は、所定の周期で各捕捉衛星についての擬似距離散布度を逐次（例えば１００ミリ秒毎に）算出するように構成されていても良い。

なお、他の態様として、散布度算出部１３は、擬似距離散布度の代わりに、直近一定時間以内において算出されたドップラーシフト量のばらつき度合いを示すシフト量散布度を算出するように構成されていても良い。その場合、受信処理部１２は、擬似距離の代わりにドップラーシフト量を散布度算出部１３に出力するように構成されていればよい。

また、他の態様として、散布度算出部１３は、擬似距離散布度とシフト量散布度の両方を捕捉衛星毎に算出するように構成されていても良い。その場合、受信処理部１２は、擬似距離とドップラーシフト量の両方を散布度算出部１３に逐次出力するように構成されていればよい。

なお、車両Ｈｖの周辺環境がマルチパス環境下である場合には、逐次算出される擬似距離のばらつきは大きくなるため、擬似距離は周辺環境がマルチパス環境下であるか否かの指標値として機能する。また、車両Ｈｖの周辺環境がマルチパス環境下である場合には、測位信号の到来方向が逐次変化し得る。到来方向が変わればドップラーシフト量も変化する。つまり、車両Ｈｖの周辺環境がマルチパス環境下である場合には、逐次算出されるドップラーシフト量のばらつきは大きくなるため、逐次算出されるドップラーシフト量もまた、周辺環境がマルチパス環境下であるか否かの指標値として機能する。すなわち、擬似距離及びドップラーシフト量が請求項に記載の指標値に相当する。また、擬似距離散布度及びシフト量散布度が請求項に記載の指標値散布度に相当する。

散布度算出部１３が算出した擬似距離散布度は、何れの捕捉衛星についての擬似距離散布度であるかを示す情報（たとえば衛星番号）と対応づけられて出力部１４に出力される。出力部１４は、受信処理部１２から入力された捕捉衛星毎の観測データ、及び、散布度算出部１３から入力された捕捉衛星毎の擬似距離散布度をフィルタ部１５に出力する。

フィルタ部１５は、捕捉衛星毎の観測データのうち、擬似距離散布度が所定の閾値（以降、削除閾値）以上となっている捕捉衛星の観測データを削除する。そして、フィルタ部１５は、擬似距離散布度が削除閾値以上となっている捕捉衛星の観測データを削除した後に残っている観測データをシステム選択部１７に出力する。つまり、フィルタ部１５は、擬似距離散布度が相対的に小さい捕捉衛星についての観測データのみが後段の構成であるシステム選択部１７で利用されるように、捕捉衛星毎の観測データをフィルタリングする構成である。

便宜上、捕捉衛星毎の観測データのうち、擬似距離散布度が削除閾値以上となっている捕捉衛星の観測データを削除する処理のことをフィルタリング処理と称する。フィルタ部１５が請求項に記載の衛星選択部に相当する。また、フィルタリング処理の結果として残った観測データに対応する捕捉衛星のことを残存衛星とも称する。

なお、或る捕捉衛星についての観測データを後段処理に出力しない（つまり削除）するということは、当該捕捉衛星を測位演算処理に使用しないことに相当する。つまり、フィルタ部１５は、捕捉衛星毎の擬似距離散布度に基づいて、複数の捕捉衛星のなかから測位演算処理に使用しない捕捉衛星である不使用衛星を決定する構成に相当する。換言すれば、捕捉衛星毎の擬似距離散布度に基づいて、複数の捕捉衛星のなかから測位演算処理に使用する捕捉衛星を取捨選択する構成に相当する。

また、フィルタ部１５は、出力部１４から入力された観測データの数（換言すれば捕捉衛星の総数）と、削除した観測データの数の比を表す削除率Ｒを算出する。出力部１４から入力された観測データの数をＮ、削除した観測データの数をｋとした場合、削除率Ｒは、ｋ／Ｎによって表される。なお、出力部１４から入力された観測データの数をＮ、削除した観測データの数をｋとした場合に、システム選択部１７に出力される観測データの数Ｍは、Ｎ−ｋである。フィルタ部１５は、削除率Ｒを示すデータを環境判定部１６に出力する。

環境判定部１６は、フィルタ部１５から提供される削除率Ｒに基づいて、測位装置１の周辺環境が、上空視界において測位衛星からの信号を遮断及び散乱させる地物が多い環境（換言すればマルチパスが発生しやすい環境）であるか否かを判定する構成である。マルチパスが発生しやすいかどうかは、測位装置１上空の見晴らしの良さによって定まる。

本実施形態では一例として、周辺環境を上空の見晴らしの良さに応じて段階的に４つのカテゴリに分類しており、環境判定部１６は削除率Ｒに応じて現在の周辺環境がカテゴリのうちの何れのカテゴリに該当するのかを判定するものとする。以降では４つのカテゴリを上空の見晴らしが良い順に、第１カテゴリＣ１、第２カテゴリＣ２、第３カテゴリＣ３、第４カテゴリＣ４と称する。第１カテゴリＣ１が最も上空の見晴らしが良く、第４カテゴリＣ４が最も上空の見晴らしが悪い環境に相当する。

上空の見晴らしが悪いほど、ビル等の遮蔽物が多く、マルチパスが発生しやすい環境であることを意味する。また、マルチパスが発生しやすいほど、擬似距離散布度は相対的に大きい値となり、その結果として、削除率Ｒも相対的に大きい値へとなる。故に、環境判定部１６は、削除率Ｒが大きいほど、周辺環境はカテゴリ番号が大きいカテゴリに該当すると判定する。

具体的には、環境判定部１６は、削除率Ｒが所定の第１削除率Ｒｔｈ１未満である場合に、周辺環境は第１カテゴリＣ１に該当すると判定する。第１削除率Ｒｔｈ１の具体的な値は試験を実施して適宜設定されれば良い。ここでは一例として１０％とするが、その他、５％や１５％などであってもよい。また、削除率Ｒが、第１削除率Ｒｔｈ１以上、且つ、所定の第２削除率Ｒｔｈ２未満である場合には周辺環境はカテゴリＣ２に該当すると判定する。第２削除率Ｒｔｈ２の具体的な値は、第１削除率Ｒｔｈ１よりも大きい範囲において、試験を実施して適宜設定されれば良く、ここでは一例として３０％とする。

さらに、環境判定部１６は、削除率Ｒが、第２削除率Ｒｔｈ２以上、且つ、所定の第３削除率Ｒｔｈ３未満である場合には周辺環境は第３カテゴリＣ３に該当すると判定する。第３削除率Ｒｔｈ３の具体的な値は、第２削除率Ｒｔｈ２よりも大きい試験を実施して適宜設定されれば良く、ここでは一例として６０％とする。そして、削除率Ｒが、第３削除率Ｒｔｈ３以上である場合には周辺環境は第４カテゴリＣ４に該当すると判定する。

環境判定部１６は、フィルタ部１５から削除率Ｒが入力される度に、周辺環境の判定を実施する。当然、車両Ｈｖが走行するにつれて周辺環境は遷移し、削除率Ｒを変化する。すなわち、図３に示すように、削除率Ｒの推移に伴って環境判定部１６の判定結果もまた経時的に変化していく。環境判定部１６の判定結果はシステム選択部１７に逐次出力される。

なお、各カテゴリが指す環境は、具体的には次の通りである。第１カテゴリＣ１は、いわゆるオープンスカイ環境に対応するカテゴリである。オープンスカイ環境は、定量的には、例えば魚眼カメラにて上空を撮影した場合の天空比（換言すれば天空率）が８０％以上となる環境とすればよい。もちろん、天空比が７５％や８５％以上となる環境をオープンスカイ環境と定義しても良い。測位装置１がオープンスカイ環境下に存在する場合、マルチパスが発生しにくいため、擬似距離散布度は相対的に小さい値となることが期待され、その結果として、削除率Ｒも相対的に小さい値へとなることが期待できる。前述の第１削除率Ｒｔｈ１はオープンスカイ環境下での削除率Ｒの試験結果に基づいて決定されれば良い。なお、オープンスカイ環境下では、各測位衛星からの測位信号が、ビル等で反射されること無く、直接的に受信できる可能性が高い。そのため、オープンスカイ環境は、相対的に高精度な測位結果が得られる環境である。第１カテゴリＣ１が請求項に記載のオープンスカイカテゴリに相当する。

第２カテゴリＣ２は、市街地の中でも相対的にビル等の構造物が少ない（換言すればマルチパスが発生しにくい）エリアを指すカテゴリである。例えば第２カテゴリＣ２は、天空比が相対的に低い値（例えば６５％以上、８０％未満）となる環境に相当するものとすればよい。

第３カテゴリＣ３は、市街地の中でも相対的にビル等の構造物が多い（換言すればマルチパスが発生しやすい）エリアを指すカテゴリである。第２カテゴリＣ２と第３カテゴリＣ３とを切り分ける基準は試験結果に基づいて適宜決定されれば良い。例えば第３カテゴリＣ３は、天空比が相対的に低い値（例えば５０％以上、６５％未満）となる環境に相当するものとすればよい。第４カテゴリＣ４は、高層ビル等が存在する都市部を指すカテゴリである。例えば第４カテゴリＣ４は、天空比が５０％未満となるような環境を想定したカテゴリとすればよい。第４カテゴリＣ４が請求項に記載の都市部カテゴリに相当する。

なお、本実施形態では、周辺環境を上空視界に応じてカテゴリＣ１〜Ｃ４の４段階に分類しているがこれに限らない。周辺環境は２段階や３段階、５段階に分類しても良い。例えばオープンスカイ環境であるか否かの２段階に分類分けされていても良い。また、本実施形態の第２カテゴリＣ２と第３カテゴリＣ３とを統合して１つのカテゴリとすることで、全体として周辺環境を３つのカテゴリに分けても良い。森の中などの環境やトンネル内部などをカテゴリとして追加してもよい。

システム選択部１７は、環境判定部１６が判定した周辺環境のカテゴリと、システムランク記憶部Ｍ１に登録されているシステムランクデータとに基づいて、測位演算処理に使用する測位システムを取捨選択する構成である。システム選択部１７の作動の詳細については別途図４等を用いて後述する。

概略的には、環境判定部１６によって周辺環境はマルチパスが生じにくい環境（つまり番号が小さいカテゴリ）であると判定されている場合には、相対的に精度がよい測位システムのみを測位演算処理に使用する測位システム（以降、使用システム）として選択する。つまり、相対的に精度が劣る測位システムは使用システムに設定しない。一方、環境判定部１６によって周辺環境はマルチパスが生じやすい環境（つまり番号が大きいカテゴリ）であると判定されている場合には、使用地域において相対的に精度が劣る測位システムも使用システムとして採用する。

測位演算部１８は、システム選択部１７によって使用システムとして選択された測位システムに属する測位衛星についての観測データを用いて測位演算処理を実施する。仮に複数の測位システムが使用システムとして採用されている場合には、それら、複数の測位システムの測位衛星についての観測データを組み合わせて用いて測位演算処理を実施する。

測位演算処理の方式（以降、測位方式）自体は、例えばＰＰＰ−ＡＲ（より具体的にはＭＡＤＯＣＡ−ＰＰＰ）や、ＰＰＰ−ＲＴＫ等、周知の種々の方式を採用することができる。各測位方式の具体的な手順は周知であるためここではその詳細については省略する。なお、ＰＰＰは、Precise Point Positioning（つまり単独搬送波位相測位）の略であり、ＡＲは、Ambiguity Resolutionの略である。ＭＡＤＯＣＡは、Multi-gnss Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysisの略である。ＲＴＫは、Real-Time Kinematicの略である。なお、異なる衛星系の測位信号を用いて測位演算を実施する場合には周知の統合解析技術が適用されれば良い。

＜システム選択部１７の作動について＞
次に図４に示すフローチャートを用いて、システム選択部１７が実施するシステム選択処理について説明する。図４に示すフローチャートは、フィルタ部１５から観測データが入力される度に開始されれば良い。

まずステップＳ１０１では、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第１カテゴリＣ１であるか否かを判定する。環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第１カテゴリＣ１である場合には、ステップＳ１０１を肯定判定してステップＳ１０２を実行する。ステップＳ１０２では、システムランク記憶部Ｍ１において第１システムとして登録されているＱＺＳＳと、第２システムとして登録されているＧＰＳを、使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。一方、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第１カテゴリＣ１ではない場合には、ステップＳ１０１を否定判定してステップＳ１０３を実行する。

ステップＳ１０３では、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第２カテゴリＣ２であるか否かを判定する。環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第２カテゴリＣ２である場合には、ステップＳ１０３を肯定判定してステップＳ１０４を実行する。ステップＳ１０４では、第１〜第３システムとして登録されている測位システムを、使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。つまり、ＧＰＳ、ＱＺＳＳ、及びGalileoを使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。一方、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第２カテゴリＣ２ではない場合には、ステップＳ１０３を否定判定してステップＳ１０５を実行する。

ステップＳ１０５では、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第３カテゴリＣ３であるか否かを判定する。環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第３カテゴリＣ３である場合には、ステップＳ１０５を肯定判定してステップＳ１０６を実行する。ステップＳ１０６では、第１〜第４システムとして登録されている測位システムを、使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。つまり、ＧＰＳ、ＱＺＳＳ、Galileo及びBeiDouを使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。

一方、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第３カテゴリＣ３ではない場合には、ステップＳ１０５を否定判定してステップＳ１０７を実行する。なお、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第３カテゴリＣ３ではない場合とは、環境判定部１６による周辺環境の判定結果が第４カテゴリＣ４である場合に相当する。

ステップＳ１０７では、測位装置１が対応している全ての測位システムを、使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。つまり、ＧＰＳ、ＱＺＳＳ、Galileo、BeiDou及びGLONASSを使用システムに設定してステップＳ１０８に移る。

ステップＳ１０８では、フィルタ部１５から入力された捕捉衛星毎の観測データのうち、使用システムとして設定されている測位システムに属する捕捉衛星についての観測データを測位演算部１８に出力して本フローを終了する。なお、後続の処理としては、測位演算部１８はシステム選択部１７から提供された捕捉衛星毎の観測データを用いて測位演算処理を実施し、現在位置を特定する。測位結果としての位置情報は所定のアプリケーションへと出力される。

＜実施形態の効果について＞
ここでは第１比較構成として、各捕捉衛星についての観測データを周辺環境に応じて測位システム単位で取捨選択することなく、全ての捕捉衛星についての観測データを常に測位演算処理に用いる測位装置を導入し、本実施形態の効果について説明する。

第１比較構成では、オープンスカイ環境において第１システムに属する測位衛星と、第５システムに属する測位衛星とを捕捉している場合、第１システムに属する捕捉衛星と、第５システムに属する捕捉衛星のそれぞれについての観測データとを組み合わせて測位演算処理を実施する。

ところで、一般的に、オープンスカイ環境では各測位信号の品質が良いため、使用する観測データ（換言すれば捕捉衛星）の数を絞っても十分な情報が得られる。つまり、オープンスカイ環境下では、第１システムだけで十分に高精度測位が可能である。また、オープンスカイ環境下での測位信号の品質や測位精度は、測位システム毎によってばらつきがある。そのため、観測データの数を増やせば増やすほど、測位精度が向上するわけではない。

そのため、第１比較構成のようにオープンスカイ環境において第１システムに属する捕捉衛星についての観測データと、第５システムに属する捕捉衛星についての観測データとを組み合わせて測位演算処理を実施すると、最終的な測位結果の精度は、第１システム単独での測位精度と、第５システム単独での測位精度の中間レベルとなりうる。つまり、第５システムを併用することによって、第１システム単独で測位した結果に比べて測位精度が劣化してしまう場合がある。

対して、上記の構成によれば、環境判定部１６によって周辺環境はマルチパスを受けにくい環境（つまり番号が小さいカテゴリ）であると判定されている場合には、測位装置１が対応している複数の測位システムのうち、相対的に精度がよい測位システムのみを使用システムとして選択する。具体的には、第１システムと第２システムのみを用いて測位演算処理を実施する。これにより、誤差を含んでいる可能性が高い捕捉衛星についての観測データは破棄され、測位演算処理に使用される観測データは、相対的に精度がよい測位システムの捕捉衛星についての観測データとなる。

つまり、測位演算処理に用いる観測データ群のなかに、誤差を含む観測データが混ざり込む恐れを低減できる。このような制御態様によれば、観測データの数を増やすことに起因して測位精度が劣化する恐れを低減でき、第１比較構成に比べてより精度良い測位結果を出力することができる。

また、一般的に、都市部等のマルチパス環境下では、各測位信号の品質が劣化するため、一般的に、観測データの数が少ないと情報の不足が生じる。本実施形態では、環境判定部１６によって周辺環境はマルチパスを受けやすい環境（つまり番号が大きいカテゴリ）であると判定されている場合には、第５システムなど、使用地域において相対的に精度が劣る測位システムも使用システムとして採用する。これにより、測位演算処理に使用可能な捕捉衛星（換言すれば観測データ）の数を増加し、情報の不足が生じる恐れを低減することができる。結果として、第１比較構成に対して測位精度を維持または向上することができる。このように本実施形態の構成によれば、複数のＧＮＳＳを併用して測位演算処理を実施する構成（つまりマルチＧＮＳＳ測位装置）において、周辺環境に応じてＧＮＳＳを使い分けることにより、測位精度を高めたり、測位精度を高水準で維持したりすることができる。

さらに、上記構成では測位信号の受信状況から定まる削除率Ｒに基づいて周辺環境のカテゴリを判定する。周辺環境のカテゴリを判定する他の構成（以降、第２比較構成）としては、地図データを用いる構成も考えられる。しかしながら、そのような構成では、測位装置が、地図データが格納された記憶装置、又は、外部サーバと通信して地図データを取得する機能を備えている必要があり、その分だけコストが増大してしまう。対して本実施形態の環境判定部１６は、測位信号の受信状況から定まる削除率Ｒに基づいて周辺環境のカテゴリを判定するため、測位装置１が、地図データを記憶している装置や外部サーバと通信する機能を備えている必要はない。つまり、本実施形態によれば第２比較構成よりも製造コストを抑制することができる。また、広域通信用モジュールを備えないデバイスにも適用できる。

また、捕捉衛星数が１０のときに５つの観測データを削除した場合（以降、第１ケース）と、捕捉衛星数が３０のときに５つの観測データを削除した場合（以降、第２ケース）とでは、観測データの削除数は同じであっても、マルチパスの発生度合いは異なる。当然、第１ケースのほうが、マルチパスの発生し易い環境（換言すれば周囲に構造物が多い環境）であることを示唆している。そのような事情を鑑みれば、仮に観測データの削除数で周辺環境を判別しようとすると、周辺環境を誤判定してしまう恐れが相対的に高い。対して、本実施形態の構成のように、環境判定部１６は、観測データを削除した数ではなく、削除した比率（つまり削除率Ｒ）によって周辺環境のカテゴリを判別すれば、周辺環境を誤判定してしまう恐れを抑制することができる。換言すれば、周辺環境を判別するための指標として観測データの削除数ではなく削除率Ｒを用いることにより、より精度良く周辺環境を判別することができる。

以上、本開示の実施形態を説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されるものではなく、以降で述べる種々の変形例も本開示の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。もちろん、種々の変形例は適宜組み合わせて実施することができる。

なお、前述の実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した実施形態の構成を適用することができる。

［変形例１］
測位装置１は、フィルタ部１５のフィルタリング処理の結果の履歴に基づいて、第１システムに該当する測位システム等を学習し、システムランク記憶部Ｍ１に登録されている測位システム毎のランクを随時変更しても良い。ここでは上記の思想に基づく構成を変形例１として説明する。

変形例１に示す測位装置１は、図５に示すように上述した実施形態の構成に加えてさらに、システムランク学習部１９と履歴記憶部Ｍ２とを備える。履歴記憶部Ｍ２は、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体を用いて実現されている記憶装置である。システムランク学習部１９は、ＣＰＵが測位プログラムを実行することによって発現される機能ブロックである。もちろん、システムランク学習部１９はハードウェアとして実現されていても良い。

システムランク学習部１９は、フィルタ部１５のフィルタリング処理の結果の履歴に基づいて、第１システムに該当する測位システムや、第５システムに該当する測位システム等を特定（換言すれば学習）する構成である。システムランク学習部１９の具体的な作動については図６に示すフローチャートを用いて説明する。図６に示すフローチャートは、システムランク学習部１９が実施する処理（以降、ランク学習処理）の手順の一例を表したものである。システムランク学習部１９は、ランク学習処理を順次実行することで、第１システムに該当する測位システムや、第５システムに該当する測位システムを特定する。図６に示すフローチャートが備える各ステップはシステムランク学習部１９によって実行される。

まずステップＳ２０１では所定のサンプリング条件が充足されているか否かを判定する。サンプリング条件は、ステップＳ２０２のサンプリング処理を実行する状況を規定する条件である。例えばサンプリング条件は、例えば前回サンプリング処理を実施してから所定のサンプル時間経過した場合などとすれば良い。サンプル時間は、フィルタ部１５が観測データを出力する間隔に比べて相対的に長い時間に設定されていることが好ましい。例えば、１分や１０分、１時間などとすることが好ましい。また、環境判定部１６によって周辺環境のカテゴリが中間的なカテゴリ（例えばＣ２〜Ｃ３）に該当する判定されていることを条件に含めても良い。

サンプリング条件が充足されている場合にはステップＳ２０１を判定してステップＳ２０２を実行する。一方、サンプリング条件が充足されていない場合には、ステップＳ２０１を否定判定して待機状態となり、所定時間経過後に再びステップＳ２０１を実行する。

ステップＳ２０２ではサンプリング処理として、フィルタ部１５によるフィルタリング処理の結果として残った観測データに対応する捕捉衛星（つまり残存衛星）の衛星番号を、残存衛星情報としてフィルタ部１５から逐次取得する。また、それとともに、フィルタ部１５によるフィルタリング処理によって削除された観測データに対応する捕捉衛星（以降、削除衛星）の衛星番号を、削除衛星情報としてフィルタ部１５から取得する。そして、残存衛星情報と削除衛星情報に取得時刻を示すタイムスタンプを付与して履歴記憶部Ｍ２に保存する。このようにサンプリング処理はフィルタリング処理の結果をサンプリングする処理に相当する。

なお、ステップＳ２０２は所定のサンプリング条件が充足される度に繰り返し実行される。或る時点において取得した残存衛星情報は１つのデータセットとして取り扱い、他の時刻に取得した残存衛星情報とは区別して取り扱う。取得時点が異なる複数の残存衛星情報は、最新のデータが先頭となるように時系列順にソートされてメモリに保存されれば良い。また、保存されているデータ数が一定数を超過する場合には古いものから順次破棄されていけば良い。このようにして、履歴記憶部Ｍ２には、残存衛星の履歴を示すデータが保存される。

削除衛星情報についても、残存衛星情報と同様に、或る時点において取得した削除衛星情報は１つのデータセットとして取り扱い、他の時刻に取得した削除衛星情報とは区別して取り扱う。取得時点が異なる複数の削除衛星情報は、最新のデータが先頭となるように時系列順にソートされてメモリに保存されれば良い。このようにして、履歴記憶部Ｍ２には、削除衛星の履歴を示すデータが保存される。

ステップＳ２０３では、履歴記憶部Ｍ２に所定回数（例えば５０回）以上のサンプリング処理の結果が保存されているか否かを判定する。つまり、５０セット以上の残存衛星情報や削除衛星情報が保存されているか否かを判定する。所定回数以上のサンプリング処理の結果が保存されている場合にはステップＳ２０３を肯定判定してステップＳ２０４を実行する。一方、所定回数以上のサンプリング処理の結果が保存されていない場合にはステップＳ２０３を否定判定してステップＳ２０１に戻る。

ステップＳ２０４では、残存衛星情報の履歴を参照し、測位システム毎に、フィルタリング処理の結果として当該測位システムに属する測位衛星が残存している割合（以降、システム残存率）を算出し、システム残存率が高い順に測位システムのランクを決定する。例えば、システム残存率が最も高い測位システムを第１システムに設定する。システム残存率が最も低い測位システムを第５システムに設定する。システム残存率が高いということは、マルチパス等の影響が受けにくい測位システムであることを示唆しているためである。そして、システムランク記憶部Ｍ１の保存データを書き換える。

図７は、システムランク学習部１９の概略的な構成を示すブロック図である。第１システム決定部１９１は、上述したステップＳ２０４において、システム残存率が最も高い測位システムを第１システムに設定する構成である。第１システム決定部１９１が請求項に記載の高精度システム特定部に相当する。第５システム決定部１９２は、上述したステップＳ２０４において、システム残存率が最も低い測位システムを第５システムに設定する構成である。第５システム決定部１９２が請求項に記載の低精度システム特定部に相当する。

このような構成によれば、設計者としては試験等に基づき地域ごとのシステムランクデータを生成する手間を省略することができる。また、測位システムの運用状況の変化（例えば測位衛星の追加／削除等）に由来して、測位システム間の精度の優劣が入れ替わった場合でも柔軟に対応することができる。

なお、システムランク学習部１９は、削除衛星情報の履歴に基づいて、測位システム毎に、フィルタリング処理の結果として当該測位システムに属する測位衛星が削除された割合（以降、システム削除率）を算出し、システム削除率が低い順に測位システムのランクを決定してもよい。例えば、システム削除率が最も低い測位システムを第１システムに設定し、システム残存率が最も高い測位システムを第５システムに設定すればよい。そのような態様によっても同様の効果を奏する。

［変形例２］
図８に示すように測位装置１が、所定の周波数帯の電波を用いて測位装置１の周辺に存在する他装置と直接的な無線通信（以降、狭域通信）を実施するための通信モジュールである狭域通信部７と相互通信可能に接続されている場合には、狭域通信部７を介して他装置での周辺環境の判定結果を取得し、多数決によって現在の周辺環境のカテゴリを最終的に決定してもよい。そのような構成によれば、測位装置１は、何かしらの理由で自装置のみが周辺環境のカテゴリを誤判定している場合に、当該誤りを修正することができる。つまり、最終的に使用されるカテゴリの精度や信頼度を高めることができる。

以下、上記の思想に基づく構成を変形例２として説明する。なお、上述の狭域通信とは、換言すれば、広域通信網を介さない通信である。ここでは一例として、測位装置１が車両に搭載されていることを踏まえ、狭域通信部７は車両Ｈｖの周辺に存在する他車両と直接的な（つまり車車間通信）を実施するための通信モジュールとする。

車車間通信に用いられる周波数帯は、たとえば、７６０ＭＨｚ帯である。その他、２．４ＧＨｚ、５．９ＧＨｚ帯などを用いることもできる。車車間通信を実現するための通信規格は任意のものを採用することができる。たとえば、ＩＥＥＥ１６０９等にて開示されているＷＡＶＥ（Wireless Access in Vehicular Environment）の規格を採用することができる。

車車間通信用の通信モジュールとしての狭域通信部７は、自車両Ｈｖを中心とする半径数百ｍ以内に存在する他車両と通信可能に構成されている。なお、ここでは一例として狭域通信部７は、通信範囲が数百ｍ程度となる車車間通信規格に準拠した無線通信機能を提供する通信モジュールとするが、これに限らない。他の態様として狭域通信部７は、通信範囲が例えば最大でも数十メートル程度となる所定の近距離無線通信規格に準拠した通信（以降、近距離通信とする）を実施する通信モジュールであっても良い。例えばBluetooth Low Energy（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈは登録商標）や、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等が上述した近距離無線通信規格に該当する。

狭域通信部７は、測位装置１（特に環境判定部１６）からの要求に基づいて、自装置の環境判定部１６が判定したカテゴリを示すカテゴリ情報（例えばカテゴリ番号）を示す判定結果パケットを同報送信する。また、他車両から送信される判定結果パケットを受信すると、当該判定結果パケットに示されるデータを測位装置１に提供する。なお、前提として本変形例２における環境判定部１６は、フィルタ部１５から入力された削除率に基づいた周辺環境のカテゴリの判定を実施する度に、判定結果パケットを生成し、狭域通信部７に出力して同報送信させる。

判定結果パケットは、周辺環境の判定結果を示す情報（例えばカテゴリ番号）と、測位演算部１８の演算結果として位置情報とを含む通信パケットである。また、ここではより好ましい態様として、判定結果パケットには、カテゴリ番号や現在位置情報に加えて、当該通信パケットの送信時刻や、走行速度、進行方向を示す情報が含まれているものとする。

本変形例における環境判定部１６は、狭域通信部７と協働して図９に示すように自車両Ｈｖから所定の距離Ｄ１以内に存在する他車両（以降、周辺車両）の判定結果を逐次取得する。また、周辺車両と自車両Ｈｖのそれぞれの判定結果を母集団とした多数決によって周辺環境が何れのカテゴリに該当するかを最終的に決定する多数決部１６１を備える。

この多数決部１６１は、例えば図９に示すように、自分自身は第２カテゴリＣ２であると判定している状況において周辺車両の判定結果として周辺環境は第１カテゴリＣ１であるという判定結果が多数派である場合には、最終的に周辺環境は第１カテゴリＣ１であると判定する。つまり、周辺環境は第２カテゴリＣ２であるという自分自身の判定結果を破棄して、周辺環境のカテゴリを第１カテゴリであると判定する。

距離Ｄ１は、例えば数十メートル程度（例えば１５ｍ）など、車車間通信可能な距離に比べて十分に小さい値に設定されていることが好ましい。自車両Ｈｖから離れている場所を走行している他車両にとっての周辺環境は、自車両Ｈｖの周辺環境とは異なる可能性が高いためである。車車間通信をしている他車両のうち、周辺車両に該当する他車両は、自車両Ｈｖの現在位置と送信元車両の現在位置とを用いて抽出すれば良い。現在位置が、自車両Ｈｖから距離Ｄ１以内となっている送信元車両を周辺車両として採用すれば良い。自車両Ｈｖに搭載されている測位装置１が請求項に記載の自装置に相当し、周辺車両に搭載されている測位装置１が請求項に記載の周辺装置に相当する。

このような変形例２の構成によれば、冒頭にも記載の通り、測位装置１は、何かしらの理由で自装置のみが周辺環境のカテゴリを誤判定している場合に、当該誤りを修正することができる。その結果、最終的に使用されるカテゴリの精度や信頼度を高めることができる。

なお、多数決部１６１は、周辺車両の判定結果と自車両Ｈｖの判定結果の中で最も出現数が多い（換言すれば多数派の）判定結果である最頻カテゴリが、全体の過半数を超えている場合にのみ、周辺環境は多数派の判定結果を採用するようにしてもよい。最頻カテゴリが過半数を超えていないということは、車両（より具体的には測位装置１）毎の判定結果が割れていることを意味し、多数派の判定結果が必ずしも正しい判定結果とは限らないためである。つまり、多数派の判定結果が過半数を超えている場合にのみ多数派の判定結果を採用することで、周辺環境の判定精度を高めることができる。また、自分自身が周辺環境を正しく判定できていたにも関わらず、周辺車両の判定結果に引っ張られて誤った判定結果を最終的なカテゴリとして採用してしまう恐れも低減できる。

なお、上述した構成では、自車両Ｈｖから距離Ｄ１以内に位置する他車両の判定結果を用いて、最終的な周辺環境を決定する態様を開示したが、これに限らない。図１０に示すように、車車間通信を実施している車両のうち、自車両Ｈｖの前方であって、且つ、自車両Ｈｖから距離Ｄ２以内に存在する他車両の判定結果を用いて（換言すれば母集団として）、最終的な周辺環境を決定してもよい。

これは次の理由による。カテゴリを決定するための削除率Ｒは、過去一定時間以内の観測データを元に定まる統計的な指標である擬似距離散布度によって変化する。実際の周辺環境が変化したとしても、擬似距離散布度が所定の削除閾値を超えるまでは、削除率Ｒの変化としては表れない。つまり、実際の周辺環境の変化が環境判定部１６の判定結果に反映されるまでには擬似距離散布度を算出するためのデータ数に応じた時間がかかる。

そのような性質を鑑みると、自車両Ｈｖの後方を走行している他車両の判定結果よりも、自車両Ｈｖの前方を走行している他車両の判定結果のほうが、自車両Ｈｖの周辺環境を正しく判定している可能性が高い。故に、自車両Ｈｖ前方であって、且つ、自車両Ｈｖから距離Ｄ２以内に存在する他車両の判定結果を用いて最終的な周辺環境のカテゴリを決定するように構成することで、カテゴリの判定精度を高めることができる。なお、距離Ｄ２は距離Ｄ１と同程度値とすればよい。

また、例えば自車両Ｈｖの前方を走行している他車両のうち、自車両Ｈｖと進行方向を同一とする他車両の判定結果のみと自車両Ｈｖの判定結果を用いて最終的な周辺環境のカテゴリを決定してもよい。

さらに、高速道路上と当該高速道路の下に配置されている一般道路（以降、高速沿道）上とでは、周辺環境は異なるといえる。当然、高速道路上のほうが上空視界の見晴らしはよく、高速沿道では上空視界の見晴らしは悪い。そのような課題に着眼し、自車両Ｈｖの周辺を走行している他車両のうち、自車両Ｈｖと同じ種別の道路を走行している他車両の自車両Ｈｖの判定結果を用いて最終的な周辺環境のカテゴリを決定することが好ましい。自車両Ｈｖと同じ種別の道路を走行しているか否かは、車車間通信で走行路の種別を共有することによって特定しても良いし、位置情報に含まれる高さ情報に基づいて判別してもよい。また、高速道路と一般道路では走行速度に有意の差が生じるため、走行速度が同じレベル（例えば±１０キロ以内）であるか否かによって判別することもできる。

［変形例３］
上述した実施形態では、測位装置１が５つの測位システムに対応している態様を記載したがこれに限らない。測位装置１が対応している測位システムの数は２つだけであっても良い。例えば、測位装置１が対応している測位システムは、BeiDouとGLONASSの２つであっても良い。また、測位装置１が対応している測位システムの数は３つであっても良い。例えば測位装置１が対応している測位システムは、ＧＰＳとＱＺＳＳとGLONASSの３つであっても良い。すなわち、測位装置１が対応している測位システムの数は２、３、４、６などであっても良い。また、インドのIRNSS（Indian Regional Navigation Satellite System）など、上述した測位システム以外に対応していても良い。

なお、ここでの測位装置１が対応している測位システムとは、測位装置１が当該測位システムの測位信号を受信可能であって、当該測位システムの測位信号を用いて測位演算処理を実行可能なシステムを指す。或る測位システムの測位信号とは当該測位システムを構成する測位衛星から送信される測位信号に相当する。

１ 測位装置、２〜５ 測位衛星、６ 準天頂衛星、７ 狭域通信部、１１ 搬送波受信部、１２ 受信処理部、１３ 散布度算出部、１４ 出力部、１５ フィルタ部、１６ 環境判定部、１７ システム選択部、１８ 測位演算部、１９ システムランク学習部、１６１ 多数決部、１９１ 高精度システム特定部、１９２ 低精度システム特定部、Ｍ１ システムランク記憶部、Ｍ２ 履歴記憶部

Claims (8)

1. 複数の測位システムの測位信号を組み合わせて測位演算処理を実行可能な測位装置であって、
   複数の前記測位システムのそれぞれが備える複数の測位衛星から送信される測位信号を受信する信号受信部（１１）と、
   前記信号受信部が受信した測位信号に基づいて、受信した測位信号の送信元としての測位衛星についてのドップラーシフト量及び擬似距離の少なくとも何れか一方を、マルチパス環境下であるか否かを判定するための指標値として逐次算出する指標値算出部（１２）と、
   前記信号受信部で測位信号を受信できている測位衛星である捕捉衛星毎に、その捕捉衛星に対して前記指標値算出部が算出した前記指標値のばらつき度合いを示す指標値散布度を算出する散布度算出部（１３）と、
   前記散布度算出部が算出した前記捕捉衛星毎の前記指標値散布度に基づいて、複数の前記捕捉衛星のうち、測位演算処理に使用しない前記捕捉衛星である不使用衛星を決定する衛星選択部（１５）と、
   前記捕捉衛星の総数に対する前記衛星選択部によって不使用衛星に設定された前記捕捉衛星の数の比である削除率に基づいて、周辺環境はマルチパスが発生しやすい環境であるか否かを判定する環境判定部（１６）と、を備え、
   前記環境判定部の判定結果に応じて、複数の前記測位システムのうち、測位演算処理に使用する前記測位システムである使用システムを少なくとも１つ選択するシステム選択部（１７）と、
   前記衛星選択部によって前記不使用衛星に設定されなかった前記捕捉衛星である残存衛星のなかで、前記システム選択部によって前記使用システムとして選択された前記測位システムが備える測位衛星からの測位信号を用いて測位演算処理を実施する測位演算部（１８）と、を備える測位装置。
2. 請求項１に記載の測位装置であって、
   前記測位装置が対応している複数の前記測位システムの平均的な測位精度の順位を示すデータが登録されているシステムランク記憶部（Ｍ１）を備え、
   前記システム選択部は、前記環境判定部が前記削除率に基づき周辺環境はマルチパスが発生しやすい環境ではないと判定している場合には、複数の前記測位システムのうち、前記システムランク記憶部において測位精度が最も低い前記測位システムとして登録されている低精度システムは前記使用システムには設定せず、
   前記測位演算部は、前記低精度システムに属する測位衛星からの測位信号は測位演算処理に用いない測位装置。
3. 請求項２に記載の測位装置であって、
   前記環境判定部は、マルチパスの発生のしやすさに応じて段階的に予め設定されている複数のカテゴリのうちの何れに周辺環境は該当するかを前記削除率に基づいて判定するものであって、
   複数の前記カテゴリには、少なくとも、マルチパスが最も発生しにくいオープンスカイ環境に相当するカテゴリであるオープンスカイカテゴリと、マルチパスが最も発生しやすい都市部に相当するカテゴリである都市部カテゴリとが含まれており、
   前記システム選択部は、前記環境判定部によって判定された周辺環境がよりマルチパスの発生しやすいカテゴリであるほど、前記使用システムとして選択する前記測位システムの数を増やすように構成されている測位装置。
4. 請求項３に記載の測位装置であって、
   前記システム選択部は、
   前記環境判定部によって周辺環境は前記オープンスカイカテゴリであると判定されている場合には、前記システムランク記憶部において測位精度が最も高い前記測位システムとして登録されている高精度システムを前記使用システムとして選択する一方、前記低精度システムは前記使用システムに選択せず、
   前記環境判定部によって周辺環境は前記都市部カテゴリであると判定されている場合には、前記低精度システムを含む全ての前記測位システムを前記使用システムに選択する測位装置。
5. 請求項３又は４に記載の測位装置であって、
   前記測位装置としての自装置から所定距離以内に存在する他の前記測位装置である周辺装置と直接的に通信するための狭域通信部（７）と相互通信可能に接続されており、
   前記環境判定部は、前記狭域通信部と協働して、前記自装置の前記環境判定部が前記削除率に基づいて判定したカテゴリを示すカテゴリ情報を前記周辺装置に同報送信するように構成されており、
   前記周辺装置のそれぞれが判定した周辺環境のカテゴリを前記狭域通信部と協働して取得するとともに、前記周辺装置と前記自装置の判定結果を用いた多数決によって、周辺環境が何れのカテゴリに該当するかを最終的に決定する多数決部（１６１）を備える測位装置。
6. 請求項５に記載の測位装置であって、
   前記多数決部は、前記周辺装置の判定結果と前記自装置の判定結果の中で最も出現数が多い判定結果である最頻カテゴリの出現数が過半数を超えている場合には、周辺環境は前記最頻カテゴリに該当すると判定する一方、前記最頻カテゴリの出現数が過半数を超えていない場合には前記自装置の判定結果を最終的な周辺環境として採用する測位装置。
7. 請求項２から６の何れか１項に記載の測位装置であって、
   前記衛星選択部による前記不使用衛星を選択する処理であるフィルタリング処理の結果として前記残存衛星に設定された測位衛星の履歴、又は、前記不使用衛星に設定された測位衛星の履歴に基づいて、複数の前記測位システムの中で測位精度が最も高い前記測位システムを特定し、当該測位システムを、複数の前記測位システムの中で測位精度が最も高い前記測位システムである高精度システムとして前記システムランク記憶部に登録する高精度システム特定部（１９１）を備える測位装置。
8. 請求項２から７の何れか１項に記載の測位装置であって、
   前記衛星選択部による前記不使用衛星を選択する処理であるフィルタリング処理の結果として前記残存衛星に設定された測位衛星の履歴、又は、前記不使用衛星に設定された測位衛星の履歴に基づいて、複数の前記測位システムの中で測位精度が最も低い前記測位システムを特定し、当該測位システムを前記低精度システムとして前記システムランク記憶部に登録する低精度システム特定部（１９２）を備える測位装置。

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