JP3218876B2 - 車両用現在位置検出装置 - Google Patents
車両用現在位置検出装置Info
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- JP3218876B2 JP3218876B2 JP20630194A JP20630194A JP3218876B2 JP 3218876 B2 JP3218876 B2 JP 3218876B2 JP 20630194 A JP20630194 A JP 20630194A JP 20630194 A JP20630194 A JP 20630194A JP 3218876 B2 JP3218876 B2 JP 3218876B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両の方位および移動
距離により車両の現在位置を検出する車両用現在位置検
出装置に関する。
距離により車両の現在位置を検出する車両用現在位置検
出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の車載用ナビゲーション装
置においては、車両の方位変化量を検出する相対方位セ
ンサ（ジャイロ、ステアリングセンサ、車輪センサ等）
と、車両の速度（距離）を検出する距離センサ（車速セ
ンサ、車輪センサ等）の出力から、車両の位置・方位・
車速等を検出する推測航法が用いられている。
置においては、車両の方位変化量を検出する相対方位セ
ンサ（ジャイロ、ステアリングセンサ、車輪センサ等）
と、車両の速度（距離）を検出する距離センサ（車速セ
ンサ、車輪センサ等）の出力から、車両の位置・方位・
車速等を検出する推測航法が用いられている。
【０００３】この推測航法の出力（位置・方位・車速
等）には、センサの誤差が含まれるため、誤差が生じ
る。特に、位置・方位は積分的に求められるため、誤差
が徐々に増大してしまう。これに対し、ＧＰＳは、絶対
的な位置・方位・車速を求めることができるため、ＧＰ
Ｓが測位した場合に推測航法の出力をＧＰＳの出力に合
わせることにより補正が可能である。例えば、推測航法
で得られた位置をマップマッチングにより道路地図上の
道路位置に位置合わせした時の位置と、ＧＰＳで得られ
た位置との差が所定値より大きくなった時に、道路地図
上の位置をＧＰＳで得られた位置に修正するようにする
ことができる。
等）には、センサの誤差が含まれるため、誤差が生じ
る。特に、位置・方位は積分的に求められるため、誤差
が徐々に増大してしまう。これに対し、ＧＰＳは、絶対
的な位置・方位・車速を求めることができるため、ＧＰ
Ｓが測位した場合に推測航法の出力をＧＰＳの出力に合
わせることにより補正が可能である。例えば、推測航法
で得られた位置をマップマッチングにより道路地図上の
道路位置に位置合わせした時の位置と、ＧＰＳで得られ
た位置との差が所定値より大きくなった時に、道路地図
上の位置をＧＰＳで得られた位置に修正するようにする
ことができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、推測航
法で求められる位置については、ＧＰＳの出力により補
正することはできるが、センサの補正はできない。この
ため、ＧＰＳ非受信時においてセンサ出力の誤差により
推測航法の出力精度が悪いという問題がある。本発明
は、センサ出力の誤差を修正して現在位置を求めるよう
にすることを第１の目的とする。
法で求められる位置については、ＧＰＳの出力により補
正することはできるが、センサの補正はできない。この
ため、ＧＰＳ非受信時においてセンサ出力の誤差により
推測航法の出力精度が悪いという問題がある。本発明
は、センサ出力の誤差を修正して現在位置を求めるよう
にすることを第１の目的とする。
【０００５】本発明者等は、上記目的を達成するため、
後述するように、カルマンフィルタを用い、推測航法か
ら求められる車両の方位、位置、速度の情報とＧＰＳか
ら出力される車両の方位、位置、速度の情報との差によ
り、オフセット誤差および距離係数誤差を求めて、オフ
セット補正量および距離係数を修正するようにしたもの
を考えた。
後述するように、カルマンフィルタを用い、推測航法か
ら求められる車両の方位、位置、速度の情報とＧＰＳか
ら出力される車両の方位、位置、速度の情報との差によ
り、オフセット誤差および距離係数誤差を求めて、オフ
セット補正量および距離係数を修正するようにしたもの
を考えた。
【０００６】このカルマンフィルタによる誤差修正にお
いて、ＧＰＳで計測する方位・距離係数は、例えば車速
が低下すると精度が低下する。この場合にそのまま誤差
修正を行っていくと推測航法の方位・距離係数に誤差が
生じる。そこで、本発明はＧＰＳで計測する方位・距離
係数の精度が低下した時に、推測航法の方位・距離係数
の誤差を少なくすることを第２の目的とする。
いて、ＧＰＳで計測する方位・距離係数は、例えば車速
が低下すると精度が低下する。この場合にそのまま誤差
修正を行っていくと推測航法の方位・距離係数に誤差が
生じる。そこで、本発明はＧＰＳで計測する方位・距離
係数の精度が低下した時に、推測航法の方位・距離係数
の誤差を少なくすることを第２の目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するため、請求項１に記載の発明においては、車両の方
位変化量に応じた信号を出力する相対方位センサ（２）
と、車両の走行速度に応じた信号を出力する距離センサ
（１）と、前記相対方位センサからの信号に基づき、オ
フセット補正量によりオフセット補正して方位変化量を
求めるとともにこの方位変化量により車両の方位を特定
し、前記距離センサからの信号に距離係数を乗じて車両
の移動距離を求め、前記車両の方位と移動距離に基づい
て車両の位置を検出する位置検出手段（４，５およびそ
れに対する演算処理）とから構成される推測航法手段
（１，２，４，５およびそれに対する演算処理）と、Ｇ
ＰＳ衛星からの衛星電波を受信して車両の方位、位置、
速度に関する情報を出力するＧＰＳ（３）と、少なくと
もオフセット誤差、車両の方位誤差および距離係数誤差
を状態量Ｘ（ｔ）とし、この誤差の時間的変化を与える
プロセス行列φおよび信号生成過程で発生する雑音ωに
より、状態量Ｘ（ｔ＋１）をφ・Ｘ（ｔ）＋ωにて関係
付ける信号生成過程と、状態量Ｘ（ｔ）と観測値Ｙ
（ｔ）とを、観測行列Ｈおよび観測過程で発生する雑音
ｖにより、観測値Ｙ（ｔ）をＨ・Ｘ（ｔ）＋ｖにて関係
付ける観測過程を形成するモデルを基に、前記推測航法
手段における車両の方位、位置、速度の情報と前記ＧＰ
Ｓから出力される車両の方位、位置、速度の情報との差
により、上記観測値Ｙ（ｔ）を演算するとともに、その
演算値を基に上記モデルから状態量Ｘ（ｔ）を演算する
状態量演算手段（６およびそれに対する４０１〜４０
８，４１０，４１１，５０１〜５０３の処理）と、この
状態量演算手段にて求めた状態量Ｘ（ｔ）によるオフセ
ット誤差および距離係数誤差により前記オフセット補正
量および前記距離係数を修正する修正手段（４０９）と
を備え、前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから出力さ
れる方位、速度の精度が低下している状態を判定する
と、前記推測航法手段からの車両の方位、速度に関する
情報と、前記ＧＰＳから出力される方位、速度に関する
情報を除外して、前記車両の位置の情報の差に基づき、
前記オフセット誤差および距離係数誤差の状態量を演算
する（５０１，５０３）ことを特徴としている。
するため、請求項１に記載の発明においては、車両の方
位変化量に応じた信号を出力する相対方位センサ（２）
と、車両の走行速度に応じた信号を出力する距離センサ
（１）と、前記相対方位センサからの信号に基づき、オ
フセット補正量によりオフセット補正して方位変化量を
求めるとともにこの方位変化量により車両の方位を特定
し、前記距離センサからの信号に距離係数を乗じて車両
の移動距離を求め、前記車両の方位と移動距離に基づい
て車両の位置を検出する位置検出手段（４，５およびそ
れに対する演算処理）とから構成される推測航法手段
（１，２，４，５およびそれに対する演算処理）と、Ｇ
ＰＳ衛星からの衛星電波を受信して車両の方位、位置、
速度に関する情報を出力するＧＰＳ（３）と、少なくと
もオフセット誤差、車両の方位誤差および距離係数誤差
を状態量Ｘ（ｔ）とし、この誤差の時間的変化を与える
プロセス行列φおよび信号生成過程で発生する雑音ωに
より、状態量Ｘ（ｔ＋１）をφ・Ｘ（ｔ）＋ωにて関係
付ける信号生成過程と、状態量Ｘ（ｔ）と観測値Ｙ
（ｔ）とを、観測行列Ｈおよび観測過程で発生する雑音
ｖにより、観測値Ｙ（ｔ）をＨ・Ｘ（ｔ）＋ｖにて関係
付ける観測過程を形成するモデルを基に、前記推測航法
手段における車両の方位、位置、速度の情報と前記ＧＰ
Ｓから出力される車両の方位、位置、速度の情報との差
により、上記観測値Ｙ（ｔ）を演算するとともに、その
演算値を基に上記モデルから状態量Ｘ（ｔ）を演算する
状態量演算手段（６およびそれに対する４０１〜４０
８，４１０，４１１，５０１〜５０３の処理）と、この
状態量演算手段にて求めた状態量Ｘ（ｔ）によるオフセ
ット誤差および距離係数誤差により前記オフセット補正
量および前記距離係数を修正する修正手段（４０９）と
を備え、前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから出力さ
れる方位、速度の精度が低下している状態を判定する
と、前記推測航法手段からの車両の方位、速度に関する
情報と、前記ＧＰＳから出力される方位、速度に関する
情報を除外して、前記車両の位置の情報の差に基づき、
前記オフセット誤差および距離係数誤差の状態量を演算
する（５０１，５０３）ことを特徴としている。
【０００８】請求項２に記載の発明では、請求項１に記
載の発明において、前記状態量演算手段は、車両の速度
が所定値以下の時に前記ＧＰＳから出力される方位、速
度の精度が低下している状態を判定することを特徴とし
ている。請求項３に記載の発明では、請求項１に記載の
発明において、前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから
の方位、速度に関する情報を基に、前記ＧＰＳから出力
される方位、速度の精度が低下している状態を判定する
ことを特徴としている。
載の発明において、前記状態量演算手段は、車両の速度
が所定値以下の時に前記ＧＰＳから出力される方位、速
度の精度が低下している状態を判定することを特徴とし
ている。請求項３に記載の発明では、請求項１に記載の
発明において、前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから
の方位、速度に関する情報を基に、前記ＧＰＳから出力
される方位、速度の精度が低下している状態を判定する
ことを特徴としている。
【０００９】なお、上記各手段のカッコ内の符号は、後
述する実施例記載の具体的手段との対応関係を示すもの
である。また、後述するフローチャート内の各ステップ
はそれぞれの機能を実現する機能実現手段を構成するも
のである。
述する実施例記載の具体的手段との対応関係を示すもの
である。また、後述するフローチャート内の各ステップ
はそれぞれの機能を実現する機能実現手段を構成するも
のである。
【００１０】
【発明の作用効果】請求項１乃至３に記載の発明によれ
ば、前記推測航法手段からの車両の方位、速度に関する
情報と、前記ＧＰＳから出力される方位、速度に関する
情報を除外して、前記車両の位置の情報の差により、オ
フセット誤差および距離係数誤差を求め、オフセット補
正量および距離係数を修正するようにしているから、相
対方位センサおよび距離センサに対するセンサ出力の誤
差修正を行うことができる。
ば、前記推測航法手段からの車両の方位、速度に関する
情報と、前記ＧＰＳから出力される方位、速度に関する
情報を除外して、前記車両の位置の情報の差により、オ
フセット誤差および距離係数誤差を求め、オフセット補
正量および距離係数を修正するようにしているから、相
対方位センサおよび距離センサに対するセンサ出力の誤
差修正を行うことができる。
【００１１】さらに、ＧＰＳから出力される方位、速度
の精度が低下している状態を判定すると、推測航法手段
およびＧＰＳからの車両の方位、速度に関する情報を除
外して、車両の位置の情報の差に基づき、オフセット誤
差および距離係数誤差の状態量を演算するようにしてい
るから、ＧＰＳで計測する方位・距離係数の精度が低下
した状態でのそれらの誤差を少なくすることができる。
の精度が低下している状態を判定すると、推測航法手段
およびＧＰＳからの車両の方位、速度に関する情報を除
外して、車両の位置の情報の差に基づき、オフセット誤
差および距離係数誤差の状態量を演算するようにしてい
るから、ＧＰＳで計測する方位・距離係数の精度が低下
した状態でのそれらの誤差を少なくすることができる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明を図に示す実施例について説明
する。この実施例は、推測航法とＧＰＳとの複合化を図
るため、カルマンフィルタを用いている。このカルマン
フィルタの概要について説明する。このカルマンフィル
タにおいては、図７に示すように、信号生成過程と観測
過程に分けられる。図において、線形システム（φ）が
あり、そのシステムの状態Ｘ（ｔ）に対して、観測行列
Ｈで関係付けられるＸ（ｔ）の一部が観測できる場合
に、フィルタはＸ（ｔ）の最適な推定値を与える。ここ
で、ωは信号生成過程にて発生する雑音であり、ｖは観
測過程にて発生する雑音である。このフィルタの入力は
Ｙ（ｔ）であり、出力はＸ（ｔ）の最適推定値である。
する。この実施例は、推測航法とＧＰＳとの複合化を図
るため、カルマンフィルタを用いている。このカルマン
フィルタの概要について説明する。このカルマンフィル
タにおいては、図７に示すように、信号生成過程と観測
過程に分けられる。図において、線形システム（φ）が
あり、そのシステムの状態Ｘ（ｔ）に対して、観測行列
Ｈで関係付けられるＸ（ｔ）の一部が観測できる場合
に、フィルタはＸ（ｔ）の最適な推定値を与える。ここ
で、ωは信号生成過程にて発生する雑音であり、ｖは観
測過程にて発生する雑音である。このフィルタの入力は
Ｙ（ｔ）であり、出力はＸ（ｔ）の最適推定値である。
【００１３】時刻ｔまでの情報を用いた状態Ｘの最適推
定値、すなわち状態量Ｘ（ｔ｜ｔ）は、数１により求め
られる。
定値、すなわち状態量Ｘ（ｔ｜ｔ）は、数１により求め
られる。
【００１４】
【数１】Ｘ（ｔ｜ｔ）＝Ｘ（ｔ｜ｔ−１）＋Ｋ（ｔ）
｛Ｙ（ｔ）−ＨＸ（ｔ｜ｔ−１）｝ ここで、Ｘ（ｔ｜ｔ−１）は事前推定値、Ｋ（ｔ）はカ
ルマンゲインであり、それぞれ数２、数３により表され
る。
｛Ｙ（ｔ）−ＨＸ（ｔ｜ｔ−１）｝ ここで、Ｘ（ｔ｜ｔ−１）は事前推定値、Ｋ（ｔ）はカ
ルマンゲインであり、それぞれ数２、数３により表され
る。
【００１５】
【数２】Ｘ（ｔ｜ｔ−１）＝φＸ（ｔ−１｜ｔ−１）
【００１６】
【数３】Ｋ（ｔ）＝Ｐ（ｔ｜ｔ−１）ＨT （ＨＰ（ｔ｜
ｔ−１）ＨT ＋Ｖ）-1 ここで、Ｐは状態量Ｘの誤差共分散であり、Ｐ（ｔ｜ｔ
−１）は誤差共分散の予測値、Ｐ（ｔ−１｜ｔ−１）は
誤差共分散であり、それぞれ数４、数５により表され
る。
ｔ−１）ＨT ＋Ｖ）-1 ここで、Ｐは状態量Ｘの誤差共分散であり、Ｐ（ｔ｜ｔ
−１）は誤差共分散の予測値、Ｐ（ｔ−１｜ｔ−１）は
誤差共分散であり、それぞれ数４、数５により表され
る。
【００１７】
【数４】 Ｐ（ｔ｜ｔ−１）＝φＰ（ｔ−１｜ｔ−１）φT ＋Ｗ
【００１８】
【数５】Ｐ（ｔ−１｜ｔ−１）＝（Ｉ−Ｋ（ｔ−１）
Ｈ）Ｐ（ｔ−１｜ｔ−２） なお、Ｖは観測過程で発生する雑音ｖの分散、Ｗは信号
過程で発生する雑音ωの分散である。また、Ａ（ｉ｜
ｊ）は時刻ｊまでの情報に基づく時刻ｉでのＡの推定値
を表す。なお、添字のT は転置行列を意味し、-1は逆行
列を意味する。Ｉは単位行列である。
Ｈ）Ｐ（ｔ−１｜ｔ−２） なお、Ｖは観測過程で発生する雑音ｖの分散、Ｗは信号
過程で発生する雑音ωの分散である。また、Ａ（ｉ｜
ｊ）は時刻ｊまでの情報に基づく時刻ｉでのＡの推定値
を表す。なお、添字のT は転置行列を意味し、-1は逆行
列を意味する。Ｉは単位行列である。
【００１９】さらに、ＶとＷは平均０の白色ガウス雑音
であり、互いに無相関である。上記のようなカルマンフ
ィルタにおいて、状態量Ｘと誤差共分散Ｐの初期値に適
当な誤差を与えてやり、新しい観測が行われる度に以上
の計算を繰り返し行うことにより、状態量Ｘの精度が向
上する。このようなカルマンフィルタを推測航法へ適用
したのが本実施例である。
であり、互いに無相関である。上記のようなカルマンフ
ィルタにおいて、状態量Ｘと誤差共分散Ｐの初期値に適
当な誤差を与えてやり、新しい観測が行われる度に以上
の計算を繰り返し行うことにより、状態量Ｘの精度が向
上する。このようなカルマンフィルタを推測航法へ適用
したのが本実施例である。
【００２０】まず、上記の信号生成過程の定義について
説明する。推測航法でのカルマンフィルタは、推測航法
の誤差の補正を目的とするので、状態量Ｘは以下の５つ
の誤差値を定義する。この誤差値の時間的な変化を与え
るものがプロセス行列φである。 オフセット誤差（εＧ）
説明する。推測航法でのカルマンフィルタは、推測航法
の誤差の補正を目的とするので、状態量Ｘは以下の５つ
の誤差値を定義する。この誤差値の時間的な変化を与え
るものがプロセス行列φである。 オフセット誤差（εＧ）
【００２１】
【数６】εＧt ＝εＧt-1 ＋ω0 確定的な変化はなく、前回の誤差にノイズが付加され
る。 絶対方位誤差（εＡ）
る。 絶対方位誤差（εＡ）
【００２２】
【数７】εＡt ＝Ｔ×εＧt-1 ＋εＡt-1 ＋ω1 前回の誤差に、オフセット誤差に前回からの経過時間を
かけて求める方位誤差とノイズが付加される。 距離係数誤差（εＫ）
かけて求める方位誤差とノイズが付加される。 距離係数誤差（εＫ）
【００２３】
【数８】εＫt ＝εＫt-1 ＋ω2 確定的な変化はなく、前回の誤差にノイズが付加され
る。 絶対位置北方向誤差（εＹ）
る。 絶対位置北方向誤差（εＹ）
【００２４】
【数９】εＹt ＝ｓｉｎ（ＡT ＋εＡt-1 ＋εＧt-1 ×
Ｔ／２）×Ｌ×（１＋εＫt-1 ）−ｓｉｎ（ＡT ）×Ｌ
＋εＹt-1 前回の誤差に方位誤差・距離誤差によって生じる誤差が
付加される。 絶対位置東方向誤差（εＸ）
Ｔ／２）×Ｌ×（１＋εＫt-1 ）−ｓｉｎ（ＡT ）×Ｌ
＋εＹt-1 前回の誤差に方位誤差・距離誤差によって生じる誤差が
付加される。 絶対位置東方向誤差（εＸ）
【００２５】
【数１０】εＸt ＝ｃｏｓ（ＡT ＋εＡt-1 ＋εＧt-1
×Ｔ／２）×Ｌ×（１＋εＫt-1 ）−ｃｏｓ（ＡT ）×
Ｌ＋εＸt-1 前回の誤差に方位誤差・距離誤差によって生じる誤差が
付加される。上記の定義において、ＡT は真の絶対方
位、Ｌは前回からの移動距離、Ｔは前回からの経過時間
である。
×Ｔ／２）×Ｌ×（１＋εＫt-1 ）−ｃｏｓ（ＡT ）×
Ｌ＋εＸt-1 前回の誤差に方位誤差・距離誤差によって生じる誤差が
付加される。上記の定義において、ＡT は真の絶対方
位、Ｌは前回からの移動距離、Ｔは前回からの経過時間
である。
【００２６】上記の各式を状態量で偏微分し線形化する
と信号生成過程は以下のように定義される。
と信号生成過程は以下のように定義される。
【００２７】
【数１１】
【００２８】上記Ａは、絶対方位ＡT ＋εＡt-1 ＋εＧ
t-1 ×Ｔ／２を意味する。この値は真の絶対方位ＡT に
センサ誤差が加わったものであり、後述するように、方
位変化量から求められる絶対方位Ａとする。また、ω0
は、オフセット雑音（温度ドリフト等によるオフセット
の変動分）、ω1 は絶対方位雑音（ジャイロのゲイン的
な誤差）、ω2 は距離係数雑音（経年変化）を意味す
る。
t-1 ×Ｔ／２を意味する。この値は真の絶対方位ＡT に
センサ誤差が加わったものであり、後述するように、方
位変化量から求められる絶対方位Ａとする。また、ω0
は、オフセット雑音（温度ドリフト等によるオフセット
の変動分）、ω1 は絶対方位雑音（ジャイロのゲイン的
な誤差）、ω2 は距離係数雑音（経年変化）を意味す
る。
【００２９】次に、上記観測過程の定義について説明す
る。観測値は推測航法の出力と、ＧＰＳの出力の差より
求める。それぞれの出力には誤差が含まれるため、観測
値において、推測航法の誤差とＧＰＳの誤差の和が得ら
れる。この観測値Ｙと状態量Ｘを関係付け、数１２のよ
うに定義される。
る。観測値は推測航法の出力と、ＧＰＳの出力の差より
求める。それぞれの出力には誤差が含まれるため、観測
値において、推測航法の誤差とＧＰＳの誤差の和が得ら
れる。この観測値Ｙと状態量Ｘを関係付け、数１２のよ
うに定義される。
【００３０】
【数１２】
【００３１】但し、観測過程で発生する雑音ｖはＧＰＳ
の雑音であり、数１３のように定義される。
の雑音であり、数１３のように定義される。
【００３２】
【数１３】
【００３３】以上の定義を基に、カルマンフィルタを用
いた推測航法について説明する。図１に本実施例におけ
る概略構成を示す。この図に示すように、車速センサ
１、ジャイロ２からの信号を基に、相対軌跡演算部４、
絶対位置演算部５での演算が行われ、それらの演算（推
測航法演算）により、車速、相対軌跡、絶対位置、絶対
方位が出力される。また、ＧＰＳ３からは位置・方位・
車速の出力が得られる。カルマンフィルタ６は、推測航
法により得られた車速、絶対位置・絶対方位の情報およ
びＧＰＳ３からの車速、位置・方位の情報を基に、車速
センサ１の距離係数補正、ジャイロ２のオフセット補
正、絶対位置補正、絶対方位補正を行う。
いた推測航法について説明する。図１に本実施例におけ
る概略構成を示す。この図に示すように、車速センサ
１、ジャイロ２からの信号を基に、相対軌跡演算部４、
絶対位置演算部５での演算が行われ、それらの演算（推
測航法演算）により、車速、相対軌跡、絶対位置、絶対
方位が出力される。また、ＧＰＳ３からは位置・方位・
車速の出力が得られる。カルマンフィルタ６は、推測航
法により得られた車速、絶対位置・絶対方位の情報およ
びＧＰＳ３からの車速、位置・方位の情報を基に、車速
センサ１の距離係数補正、ジャイロ２のオフセット補
正、絶対位置補正、絶対方位補正を行う。
【００３４】このような車載用ナビゲーション装置へカ
ルマンフィルタを適用すると、車速センサ１の距離係数
補正、ジャイロ２のオフセット補正、および絶対方位補
正、絶対位置補正により、数２に示す、事前推定Ｘ（ｔ
｜ｔ−１）は０となる。従って、数１は数１４に示すよ
うになる。
ルマンフィルタを適用すると、車速センサ１の距離係数
補正、ジャイロ２のオフセット補正、および絶対方位補
正、絶対位置補正により、数２に示す、事前推定Ｘ（ｔ
｜ｔ−１）は０となる。従って、数１は数１４に示すよ
うになる。
【００３５】
【数１４】Ｘ（ｔ｜ｔ）＝Ｋ（ｔ）Ｙ（ｔ） 従って、上記信号生成過程にて定義された５つの誤差値
による状態量Ｘは、数３〜数５によって求められるカル
マンゲインＫ（ｔ）および観測値Ｙ（ｔ）により求めら
れる。
による状態量Ｘは、数３〜数５によって求められるカル
マンゲインＫ（ｔ）および観測値Ｙ（ｔ）により求めら
れる。
【００３６】ここで、数３における誤差共分散Ｐは、数
１５により定義される。
１５により定義される。
【００３７】
【数１５】
【００３８】この誤差共分散ＰにおけるσGG 2 はオフセ
ット誤差の大きさの見積もりを表し、σAA 2は絶対方位
誤差の大きさの見積もりを表し、σKK 2 は距離係数誤差
の大きさの見積もりを表し、σYY 2 は絶対位置北方向誤
差の大きさの見積もりを表し、σXX 2 は絶対位置東方向
誤差の大きさの見積もりを表す。それら以外のσij 2は
ｉ行とｊ列の相互相関値を表す。例えばσAG 2はオフセ
ット誤差と絶対方位誤差の相互相関値を表す。
ット誤差の大きさの見積もりを表し、σAA 2は絶対方位
誤差の大きさの見積もりを表し、σKK 2 は距離係数誤差
の大きさの見積もりを表し、σYY 2 は絶対位置北方向誤
差の大きさの見積もりを表し、σXX 2 は絶対位置東方向
誤差の大きさの見積もりを表す。それら以外のσij 2は
ｉ行とｊ列の相互相関値を表す。例えばσAG 2はオフセ
ット誤差と絶対方位誤差の相互相関値を表す。
【００３９】この誤差共分散Ｐの値は、数４の計算によ
って更新される。なお、初期値においては、σGG 2 、σ
AA 2、σKK 2 、σYY 2 、σXX 2 の各値を誤差が最大とな
る値に設定しておき、また相互相関値については全て０
に設定しておく。また、数３におけるＨは数１２で示さ
れる行列を用い、Ｖについては数１３に示されるものを
用いる。また、数４におけるＷは数１１に示されるωの
分散を用いる。
って更新される。なお、初期値においては、σGG 2 、σ
AA 2、σKK 2 、σYY 2 、σXX 2 の各値を誤差が最大とな
る値に設定しておき、また相互相関値については全て０
に設定しておく。また、数３におけるＨは数１２で示さ
れる行列を用い、Ｖについては数１３に示されるものを
用いる。また、数４におけるＷは数１１に示されるωの
分散を用いる。
【００４０】観測過程における観測値Ｙとしては、数１
２に示すように、εＡDRt −εＡGP St、εＫDRt −εＫ
GPSt、εＹDRt −εＹGPSt、εＸDRt −εＸGPStを用い
ている。ここで、添字のDRt は時刻ｔにおいて車速セン
サ１、ジャイロ２からの信号に基づく推測航法にて求め
られた値を意味し、GPStは時刻ｔにおいてＧＰＳ３から
出力される値を意味する。
２に示すように、εＡDRt −εＡGP St、εＫDRt −εＫ
GPSt、εＹDRt −εＹGPSt、εＸDRt −εＸGPStを用い
ている。ここで、添字のDRt は時刻ｔにおいて車速セン
サ１、ジャイロ２からの信号に基づく推測航法にて求め
られた値を意味し、GPStは時刻ｔにおいてＧＰＳ３から
出力される値を意味する。
【００４１】εＡDRt −εＡGPStは、推測航法により求
められた絶対方位とＧＰＳ３から出力される方位の差、
すなわち推測航法により求められた絶対方位には真の絶
対方位とその誤差εＡDRt が含まれており、またＧＰＳ
３から出力される方位には真の絶対方位とその誤差εＡ
GPStが含まれているため、それらの差を取ることにより
εＡDRt −εＡGPStが得られる。
められた絶対方位とＧＰＳ３から出力される方位の差、
すなわち推測航法により求められた絶対方位には真の絶
対方位とその誤差εＡDRt が含まれており、またＧＰＳ
３から出力される方位には真の絶対方位とその誤差εＡ
GPStが含まれているため、それらの差を取ることにより
εＡDRt −εＡGPStが得られる。
【００４２】同様に、εＫDRt −εＫGPStは、推測航法
により求められる速度とＧＰＳ３から出力される速度の
差から求まる距離係数誤差であり、具体的には、（推測
航法による速度−ＧＰＳによる速度）／（推測航法によ
る速度）により求められる。また、εＹDRt −εＹGPSt
は、推測航法により求められる絶対位置のＹ成分とＧＰ
Ｓ３から出力される位置のＹ成分の誤差の差であり、ε
ＸDRt −εＸGPStは、推測航法により求められる絶対位
置のＸ成分とＧＰＳ３から出力される位置のＸ成分の誤
差の差である。
により求められる速度とＧＰＳ３から出力される速度の
差から求まる距離係数誤差であり、具体的には、（推測
航法による速度−ＧＰＳによる速度）／（推測航法によ
る速度）により求められる。また、εＹDRt −εＹGPSt
は、推測航法により求められる絶対位置のＹ成分とＧＰ
Ｓ３から出力される位置のＹ成分の誤差の差であり、ε
ＸDRt −εＸGPStは、推測航法により求められる絶対位
置のＸ成分とＧＰＳ３から出力される位置のＸ成分の誤
差の差である。
【００４３】また、数１３に示す、観測過程で発生する
雑音ｖはＧＰＳ３の雑音であり、以下のようにして求め
られる。ＧＰＳ３における擬似距離の計測誤差（ＵＥＲ
Ｅ）とＨＤＯＰ（Horizontal Dilution of Presision）
の関係により測位精度が、ＵＥＲＥ×ＨＤＯＰで求めら
れ、この測位精度を２乗することにより、ｖ2t、ｖ3tが
求められる。また、ドップラー周波数の計測誤差とＨＤ
ＯＰの関係より速度精度が、ドップラー周波数の計測誤
差×ＨＤＯＰで求められ、この速度精度／車速にて距離
係数計測誤差が求められ、これを２乗することによりｖ
1tが求められる。さらに、車両の速度Ｖc と速度精度か
ら方位精度がｔａｎ-1（速度精度／Ｖc）で求められ、
この方位精度を２乗するこによりｖ0tが求められる。
雑音ｖはＧＰＳ３の雑音であり、以下のようにして求め
られる。ＧＰＳ３における擬似距離の計測誤差（ＵＥＲ
Ｅ）とＨＤＯＰ（Horizontal Dilution of Presision）
の関係により測位精度が、ＵＥＲＥ×ＨＤＯＰで求めら
れ、この測位精度を２乗することにより、ｖ2t、ｖ3tが
求められる。また、ドップラー周波数の計測誤差とＨＤ
ＯＰの関係より速度精度が、ドップラー周波数の計測誤
差×ＨＤＯＰで求められ、この速度精度／車速にて距離
係数計測誤差が求められ、これを２乗することによりｖ
1tが求められる。さらに、車両の速度Ｖc と速度精度か
ら方位精度がｔａｎ-1（速度精度／Ｖc）で求められ、
この方位精度を２乗するこによりｖ0tが求められる。
【００４４】従って、観測過程におけるεＡDRt −εＡ
GPSt、εＫDRt −εＫGPSt、εＹDR t −εＹGPSt、εＸ
DRt −εＸGPStおよび上記雑音Ｖを入力とし、数３〜数
５および数１を実行することにより、信号生成過程にて
定義された５つの誤差値による状態量Ｘが求められ、こ
れらにより車速センサ１の距離係数補正、ジャイロ２の
オフセット補正、絶対位置補正、絶対方位補正が行われ
る。
GPSt、εＫDRt −εＫGPSt、εＹDR t −εＹGPSt、εＸ
DRt −εＸGPStおよび上記雑音Ｖを入力とし、数３〜数
５および数１を実行することにより、信号生成過程にて
定義された５つの誤差値による状態量Ｘが求められ、こ
れらにより車速センサ１の距離係数補正、ジャイロ２の
オフセット補正、絶対位置補正、絶対方位補正が行われ
る。
【００４５】上記の相対軌跡演算、絶対位置演算、カル
マンフィルタはマイクロコンピュータによる演算処理に
て行われるため、以下これについて説明する。図２に推
測航法のメインルーチンの演算処理を示す。ステップ１
００にて方位変化量・移動距離の演算を行う。この処理
の詳細を図３に示す。まず、ステップ１０１にてジャイ
ロ２の出力角速度にメインルーチンの起動周期ＴM を掛
けて方位変化量を算出する。次のステップ１０２にて、
その方位変化量から、オフセット補正量（この補正量に
ついては後述する）にメインルーチンの起動周期ＴM を
掛けたものを引き、方位変化量のオフセット補正を行
う。次のステップ１０３では、車速センサ１からの車速
パルス数に距離係数（この距離係数についても後述す
る）を掛けて移動距離を算出する。
マンフィルタはマイクロコンピュータによる演算処理に
て行われるため、以下これについて説明する。図２に推
測航法のメインルーチンの演算処理を示す。ステップ１
００にて方位変化量・移動距離の演算を行う。この処理
の詳細を図３に示す。まず、ステップ１０１にてジャイ
ロ２の出力角速度にメインルーチンの起動周期ＴM を掛
けて方位変化量を算出する。次のステップ１０２にて、
その方位変化量から、オフセット補正量（この補正量に
ついては後述する）にメインルーチンの起動周期ＴM を
掛けたものを引き、方位変化量のオフセット補正を行
う。次のステップ１０３では、車速センサ１からの車速
パルス数に距離係数（この距離係数についても後述す
る）を掛けて移動距離を算出する。
【００４６】このステップ１００の次に、ステップ２０
０の相対軌跡演算処理を行う。この処理の詳細を図４に
示す。まず、ステップ２０１にて、方位変化量（ステッ
プ１０２にて求めたもの）を基に相対方位を更新する。
この更新した相対方位およびステップ１０３にて求めた
移動距離によりステップ２０２にて相対位置座標の更新
を行う。この更新は、移動距離に対する相対方位のＸ，
Ｙ成分をそれまでの相対位置座標に加算することにより
行う。この相対位置座標は相対軌跡を求めるたに行うも
ので、その相対軌跡と道路形状との関係により、いわゆ
るマップマッチングが行われる。
０の相対軌跡演算処理を行う。この処理の詳細を図４に
示す。まず、ステップ２０１にて、方位変化量（ステッ
プ１０２にて求めたもの）を基に相対方位を更新する。
この更新した相対方位およびステップ１０３にて求めた
移動距離によりステップ２０２にて相対位置座標の更新
を行う。この更新は、移動距離に対する相対方位のＸ，
Ｙ成分をそれまでの相対位置座標に加算することにより
行う。この相対位置座標は相対軌跡を求めるたに行うも
ので、その相対軌跡と道路形状との関係により、いわゆ
るマップマッチングが行われる。
【００４７】このステップ２００の次に、ステップ３０
０の絶対方位・絶対位置の演算処理を行う。この処理の
詳細を図５に示す。まず、ステップ３０１にて、方位変
化量（ステップ１０２にて求めたもの）を基に絶対方位
を更新する。この更新した絶対方位およびステップ１０
３にて求めた移動距離によりステップ２０２にて絶対位
置座標の更新を行う。このステップ２００の処理にて更
新された絶対方位Ａと絶対位置は後述するＧＰＳとの複
合化処理にて利用される。
０の絶対方位・絶対位置の演算処理を行う。この処理の
詳細を図５に示す。まず、ステップ３０１にて、方位変
化量（ステップ１０２にて求めたもの）を基に絶対方位
を更新する。この更新した絶対方位およびステップ１０
３にて求めた移動距離によりステップ２０２にて絶対位
置座標の更新を行う。このステップ２００の処理にて更
新された絶対方位Ａと絶対位置は後述するＧＰＳとの複
合化処理にて利用される。
【００４８】このＧＰＳとの複合化処理を行うステップ
４００の詳細を図６に示す。まず、ステップ４０１にて
前回の測位又は予測計算からＴ1 秒経過したか否かを判
定する。これはＧＰＳ３の測位が行われる毎にステップ
４０３〜４０９にて推測航法の誤差を補正する処理を行
うが、ＧＰＳ３の測位ができない場合には誤差が大きく
なるため、それに対応した誤差の予測計算をステップ４
１０、４１１にて定期的に行うために設けられている。
４００の詳細を図６に示す。まず、ステップ４０１にて
前回の測位又は予測計算からＴ1 秒経過したか否かを判
定する。これはＧＰＳ３の測位が行われる毎にステップ
４０３〜４０９にて推測航法の誤差を補正する処理を行
うが、ＧＰＳ３の測位ができない場合には誤差が大きく
なるため、それに対応した誤差の予測計算をステップ４
１０、４１１にて定期的に行うために設けられている。
【００４９】ステップ４０１の判定がＮＯになると、ス
テップ４０２にてＧＰＳ３からの測位データがあるか否
かを行う。ＧＰＳ３からの測位データがあると、ステッ
プ４０３以降のカルマンフィルタの演算処理に進む。ま
ず、ステップ４０３にて観測値Ｙの計算を行う。これ
は、ＧＰＳ３から出力される速度、位置、方位データお
よび推測航法におけるステップ３００の処理にて求めた
絶対方位、絶対位置および図示しない速度演算処理によ
り車速センサ１からの車速パルスに基づく車両の速度と
から、数１２に示した、εＡDRt −εＡ GPSt、εＫDRt
−εＫGPSt、εＹDRt −εＹGPSt、εＸDRt −εＸGPSt
を計算するとともに、数１３に示す、観測過程で発生す
る雑音ｖをＧＰＳ３の測位データ等を基に計算する。
テップ４０２にてＧＰＳ３からの測位データがあるか否
かを行う。ＧＰＳ３からの測位データがあると、ステッ
プ４０３以降のカルマンフィルタの演算処理に進む。ま
ず、ステップ４０３にて観測値Ｙの計算を行う。これ
は、ＧＰＳ３から出力される速度、位置、方位データお
よび推測航法におけるステップ３００の処理にて求めた
絶対方位、絶対位置および図示しない速度演算処理によ
り車速センサ１からの車速パルスに基づく車両の速度と
から、数１２に示した、εＡDRt −εＡ GPSt、εＫDRt
−εＫGPSt、εＹDRt −εＹGPSt、εＸDRt −εＸGPSt
を計算するとともに、数１３に示す、観測過程で発生す
る雑音ｖをＧＰＳ３の測位データ等を基に計算する。
【００５０】ステップ４０４では、プロセス行列φの計
算を行う。これは、前回のプロセス行列の計算時点から
の移動距離Ｌ、経過時間Ｔ（これらは図示しない計測処
理により別途求められている）およびステップ３０１に
て求めた絶対方位Ａにより、数１１に示すプロセス行列
φを求める。このようにして計算した観測値Ｙおよびプ
ロセス行列φを基に、上述した数３〜数５の計算を行っ
て数１４に示す状態量Ｘを求める。すなわち、ステップ
４０５では、数３により誤差共分散Ｐの予測計算を行
う。ステップ４０６では、数４によりカルマンゲインＫ
の計算を行う。ステップ４０７では、数５により誤差共
分散Ｐの計算を行う。この後、カルマンゲインＫおよび
観測値Ｙに基づき、ステップ４０８にて、数１４の計算
により状態量Ｘを求める。この状態量Ｘは、数１１の左
辺に示すように、オフセット誤差（εＧ）、絶対方位誤
差（εＡ）、距離係数誤差（εＫ）、絶対位置北方向誤
差（εＹ）、絶対位置東方向誤差（εＸ）を表してい
る。
算を行う。これは、前回のプロセス行列の計算時点から
の移動距離Ｌ、経過時間Ｔ（これらは図示しない計測処
理により別途求められている）およびステップ３０１に
て求めた絶対方位Ａにより、数１１に示すプロセス行列
φを求める。このようにして計算した観測値Ｙおよびプ
ロセス行列φを基に、上述した数３〜数５の計算を行っ
て数１４に示す状態量Ｘを求める。すなわち、ステップ
４０５では、数３により誤差共分散Ｐの予測計算を行
う。ステップ４０６では、数４によりカルマンゲインＫ
の計算を行う。ステップ４０７では、数５により誤差共
分散Ｐの計算を行う。この後、カルマンゲインＫおよび
観測値Ｙに基づき、ステップ４０８にて、数１４の計算
により状態量Ｘを求める。この状態量Ｘは、数１１の左
辺に示すように、オフセット誤差（εＧ）、絶対方位誤
差（εＡ）、距離係数誤差（εＫ）、絶対位置北方向誤
差（εＹ）、絶対位置東方向誤差（εＸ）を表してい
る。
【００５１】これらの誤差により、ステップ４０９に
て、図に示す計算にて推測航法誤差の修正、すなわちジ
ャイロ２のオフセット補正、車速センサ１の距離係数補
正、絶対方位補正、絶対位置補正が行われる。ジャイロ
２のオフセット補正により、ステップ１０２にて用いら
れるオフセット補正量が修正され、車速センサ１の距離
係数補正により、ステップ１０３にて用いられる距離係
数が修正され、絶対方位補正により、ステップ３０１に
て用いられる絶対方位Ａが修正され、絶対位置補正によ
りステップ３０２にて用いられる絶対位置が修正され
る。
て、図に示す計算にて推測航法誤差の修正、すなわちジ
ャイロ２のオフセット補正、車速センサ１の距離係数補
正、絶対方位補正、絶対位置補正が行われる。ジャイロ
２のオフセット補正により、ステップ１０２にて用いら
れるオフセット補正量が修正され、車速センサ１の距離
係数補正により、ステップ１０３にて用いられる距離係
数が修正され、絶対方位補正により、ステップ３０１に
て用いられる絶対方位Ａが修正され、絶対位置補正によ
りステップ３０２にて用いられる絶対位置が修正され
る。
【００５２】上記の処理を、ＧＰＳ３からの測位データ
が有る毎に繰り返し行い、上記誤差修正を行って、より
正確なる推測航法データを得ることができる。また、Ｇ
ＰＳ３の測位が長時間できない場合で、ステップ４０１
の判定がＹＥＳとなると、ステップ４１０、４１１に進
み、プロセス行列φの計算および誤差共分散Ｐの予測計
算を行う。これによって、ＧＰＳ３の測位ができない場
合の誤差に対応した誤差共分散の予測計算を行い、その
後にＧＰＳ３が測位できた時に行われるカルマンフィル
タの処理を正確に行えるようにする。
が有る毎に繰り返し行い、上記誤差修正を行って、より
正確なる推測航法データを得ることができる。また、Ｇ
ＰＳ３の測位が長時間できない場合で、ステップ４０１
の判定がＹＥＳとなると、ステップ４１０、４１１に進
み、プロセス行列φの計算および誤差共分散Ｐの予測計
算を行う。これによって、ＧＰＳ３の測位ができない場
合の誤差に対応した誤差共分散の予測計算を行い、その
後にＧＰＳ３が測位できた時に行われるカルマンフィル
タの処理を正確に行えるようにする。
【００５３】上記したカルマンフィルタによる誤差修正
において、ＧＰＳ３で計測する方位・速度は、車速が低
下すると精度が低下する。カルマンフィルタの理論によ
れば、このような時には観測雑音を実際に見合った量ま
で大きくすれば正常に動作可能である。しかしながら、
カルマンフィルタの理論は観測雑音が白色ガウス雑音で
あるという前提に立っており、実際のＧＰＳの誤差はＳ
Ａ（故意の精度劣化）等の影響がある時は白色ガウス雑
音になっておらず、偏った分布となっている。この場合
に上記のように観測雑音だけで処理を続けると、推測航
法の方位・距離係数に誤差が生じる。
において、ＧＰＳ３で計測する方位・速度は、車速が低
下すると精度が低下する。カルマンフィルタの理論によ
れば、このような時には観測雑音を実際に見合った量ま
で大きくすれば正常に動作可能である。しかしながら、
カルマンフィルタの理論は観測雑音が白色ガウス雑音で
あるという前提に立っており、実際のＧＰＳの誤差はＳ
Ａ（故意の精度劣化）等の影響がある時は白色ガウス雑
音になっておらず、偏った分布となっている。この場合
に上記のように観測雑音だけで処理を続けると、推測航
法の方位・距離係数に誤差が生じる。
【００５４】また、車速が低い場合にＧＰＳによる補正
を行わない構成とすると、ＧＰＳの測位精度が低い市街
地等での性能が低下してしまう。そこで、車速が低下し
ＧＰＳで計測する方位・速度の精度が低下した場合は、
これを補正のリファレンスとして利用せず、また車速が
高くＧＰＳで計測する方位・速度の精度が高い場合に
は、これを利用するようにする。
を行わない構成とすると、ＧＰＳの測位精度が低い市街
地等での性能が低下してしまう。そこで、車速が低下し
ＧＰＳで計測する方位・速度の精度が低下した場合は、
これを補正のリファレンスとして利用せず、また車速が
高くＧＰＳで計測する方位・速度の精度が高い場合に
は、これを利用するようにする。
【００５５】具体的には、図８に示す処理を行う。図８
において、ステップ５０１にて車速は規定値以上か否か
を判定する。車速は車速センサ１からの出力により求め
られる。この判定がＹＥＳになると、ステップ５０２に
進み、数１２により観測値Ｙを計算してカルマンフィル
タによる補正を行う。この場合は、上述したものと同様
である。
において、ステップ５０１にて車速は規定値以上か否か
を判定する。車速は車速センサ１からの出力により求め
られる。この判定がＹＥＳになると、ステップ５０２に
進み、数１２により観測値Ｙを計算してカルマンフィル
タによる補正を行う。この場合は、上述したものと同様
である。
【００５６】一方、車速が規定値より低く、ステップ５
０１の判定がＮＯになると、ステップ５０３に進み、数
１６により観測値Ｙを計算してカルマンフィルタによる
補正を行う。
０１の判定がＮＯになると、ステップ５０３に進み、数
１６により観測値Ｙを計算してカルマンフィルタによる
補正を行う。
【００５７】
【数１６】
【００５８】すなわち、車速が低い場合は方位・速度の
精度が低下しているため、方位・距離係数を利用しない
ようにして、観測値Ｙを計算する。そして、このように
して得られた観測値Ｙに基づき状態量Ｘを計算してステ
ップ４０９による補正を行う。なお、ステップ５０１の
判定は、ＧＰＳ３からの受信データにより求められる車
両の方位・速度の精度が低下している状態を判定すれば
よいため、車速が低下していることを判定する以外に、
方位精度、速度精度を示すｖ0t、ｖ1tを所定の比較値と
比較して、車両の方位・距離係数の精度低下を判定する
ようにしてもよい。
精度が低下しているため、方位・距離係数を利用しない
ようにして、観測値Ｙを計算する。そして、このように
して得られた観測値Ｙに基づき状態量Ｘを計算してステ
ップ４０９による補正を行う。なお、ステップ５０１の
判定は、ＧＰＳ３からの受信データにより求められる車
両の方位・速度の精度が低下している状態を判定すれば
よいため、車速が低下していることを判定する以外に、
方位精度、速度精度を示すｖ0t、ｖ1tを所定の比較値と
比較して、車両の方位・距離係数の精度低下を判定する
ようにしてもよい。
【図１】本発明の一実施例を示す概略構成図である。
【図２】推測航法のメインルーチンの演算処理を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３】方位変化量・移動距離の演算処理を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】相対軌跡の演算処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】絶対方位・絶対位置の演算処理を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図６】ＧＰＳとの複合化処理を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図７】カルマンフィルタのモデルを示す構成図であ
る。
る。
【図８】方位・距離係数の精度判定に基づいて行うカル
マンフィルタの処理を示すフローチャートである。
マンフィルタの処理を示すフローチャートである。
１ 距離センサ ２ 相対方位センサ ３ ＧＰＳ ４ 相対軌跡演算部 ５ 絶対位置演算部 ６ カルマンフィルタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−341847（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−288776（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−311115（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−49000（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−229772（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−301541（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01C 21/00 - 21/20 G01S 5/00 - 5/14
Claims (3)
- 【請求項１】 車両の方位変化量に応じた信号を出力す
る相対方位センサと、 車両の走行速度に応じた信号を出力する距離センサと、 前記相対方位センサからの信号に基づき、オフセット補
正量によりオフセット補正して方位変化量を求めるとと
もにこの方位変化量により車両の方位を特定し、前記距
離センサからの信号に距離係数を乗じて車両の移動距離
を求め、前記車両の方位と移動距離に基づいて車両の位
置を検出する位置検出手段とから構成される推測航法手
段と、 ＧＰＳ衛星からの衛星電波を受信して車両の方位、位
置、速度に関する情報を出力するＧＰＳと、 少なくともオフセット誤差、車両の方位誤差および距離
係数誤差を状態量Ｘ（ｔ）とし、この誤差の時間的変化
を与えるプロセス行列φおよび信号生成過程で発生する
雑音ωにより、状態量Ｘ（ｔ＋１）をφ・Ｘ（ｔ）＋ω
にて関係付ける信号生成過程と、状態量Ｘ（ｔ）と観測
値Ｙ（ｔ）とを、観測行列Ｈおよび観測過程で発生する
雑音ｖにより、観測値Ｙ（ｔ）をＨ・Ｘ（ｔ）＋ｖにて
関係付ける観測過程を形成するモデルを基に、前記推測
航法手段における車両の方位、位置、速度の情報と前記
ＧＰＳから出力される車両の方位、位置、速度の情報と
の差により、上記観測値Ｙ（ｔ）を演算するとともに、
その演算値を基に上記モデルから状態量Ｘ（ｔ）を演算
する状態量演算手段と、 この状態量演算手段にて求めた状態量Ｘ（ｔ）によるオ
フセット誤差および距離係数誤差により前記オフセット
補正量および前記距離係数を修正する修正手段とを備
え、 前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから出力される方
位、速度の精度が低下している状態を判定すると、前記
推測航法手段からの車両の方位、速度に関する情報と、
前記ＧＰＳから出力される方位、速度に関する情報を除
外して、前記車両の位置の情報の差に基づき、前記オフ
セット誤差および距離係数誤差の状態量を演算すること
を特徴とする車両用現在位置検出装置。 - 【請求項２】 前記状態量演算手段は、車両の速度が所
定値以下の時に前記ＧＰＳから出力される方位、速度の
精度が低下している状態を判定することを特徴とする請
求項１に記載の車両用現在位置検出装置。 - 【請求項３】 前記状態量演算手段は、前記ＧＰＳから
の方位、速度に関する情報を基に、前記ＧＰＳから出力
される方位、速度の精度が低下している状態を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両用現在位置検出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20630194A JP3218876B2 (ja) | 1994-08-31 | 1994-08-31 | 車両用現在位置検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20630194A JP3218876B2 (ja) | 1994-08-31 | 1994-08-31 | 車両用現在位置検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0868654A JPH0868654A (ja) | 1996-03-12 |
| JP3218876B2 true JP3218876B2 (ja) | 2001-10-15 |
Family
ID=16521043
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20630194A Expired - Lifetime JP3218876B2 (ja) | 1994-08-31 | 1994-08-31 | 車両用現在位置検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3218876B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9470544B2 (en) | 2013-02-08 | 2016-10-18 | Denso Corporation | Vehicle navigation apparatus |
| US9766770B2 (en) | 2013-01-18 | 2017-09-19 | Denso Corporation | Vehicle navigation device |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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