JP3290134B2 - マップマッチング方法 - Google Patents
マップマッチング方法Info
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- JP3290134B2 JP3290134B2 JP12971298A JP12971298A JP3290134B2 JP 3290134 B2 JP3290134 B2 JP 3290134B2 JP 12971298 A JP12971298 A JP 12971298A JP 12971298 A JP12971298 A JP 12971298A JP 3290134 B2 JP3290134 B2 JP 3290134B2
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Description
装置に利用できるマップマッチング方法に関する。
ク図を図13に示す。従来のカーナビゲーション装置で
は、GPS部1において複数例えば4個のGPS衛星か
らの電波を同時に受信し、車両の測位データを得てい
る。GPS部1ではGPS受信機を備えて、GPS受信
機において受信したデータから車両の絶対位置を得るも
のであり、この測位データには車両の位置情報の他に車
両の進行方向情報、仰角情報が含まれている。
律型のセンサからの出力データから車両の移動距離、移
動方位を算出する。自律型のセンサとしては、車輪の回
転数に応じた信号を検出する車輪側センサ、車両の加速
度を検出する加速度センサ、車両の角速度を検出するジ
ャイロセンサなどがあり、例えば、車両のピッチ動作方
向における姿勢角度(ピッチ角とも記す)を検出するた
めの自律型のセンサが設けられており、自律測位部2か
ら出力される測位データには車両のピッチ角が含まれて
いる。このカーナビゲーション装置では、GPS部1お
よび自律測位部2によって測位手段を構成しており、い
ずれか一方、または両方の測位データを使用する。
ジタル地図データが記憶されており、記憶媒体としては
例えばCD−ROMが使用される。地図データはデータ
量が大きいと読み込み時間を要するため、複数のブロッ
クに分割されて記憶されている。また、道路情報とは、
交差点や屈曲点などの主要な地点(ノードとも記す)を
示す情報を有したものであり、ノード情報はその地点に
おける座標データなどを備え、道路は各ノードを結ぶ直
線(リンクとも記す)として近似される。このカーナビ
ゲーション装置では3次元道路情報とは、ノード情報が
3次元の座標データを備えていることを意味している。
部2から得られた車両の位置情報に基づいて、地図記憶
部3から車両の位置が該当する所定の領域の地図データ
を読み出す。表示部5は測位制御部4により読み出され
た地図データを表示する表示部であって、例えば液晶表
示部など備えている。
タおよび地図データの3次元道路情報を基に、車両の位
置を道路上に補正するマップマッチング部である。
地図データの所定の範囲内における道路を選択する道路
選択部7と、車両の位置と選択された道路との最短距離
を求め、その整合性(距離整合性とも記す)を判断する
距離整合性判断部8と、車両の進行方位と選択された道
路のリンク方向とを比較し、その整合性(方向整合性と
も記す)を判断する方向整合性判断部9と、車両の姿勢
角と道路勾配とを比較し、その整合性(角度整合性とも
記す)を判断する角度整合性判断部10と、距離整合性
判断部8、方向整合性判断部9および角度整合性判断部
10による整合性が取れたと判断された道路を一時的に
記憶しておく道路記憶部11と、道路記憶部11に記憶
された道路の中から、補正の対象となる道路を決定する
道路決定部12と、求めた車両の位置を道路決定部12
において決定された道路上に補正する補正部13とを備
えている。
角とは、水平面に対する車両のピッチ動作方向における
傾きであり、GPS部1から得られる仰角情報、または
自律測位部2から得られるピッチ角情報によって表わす
事が出来る。
装置におけるマップマッチングの作用を図14に示すフ
ローチャートによって説明する。マップマッチング部6
Aは、車両の測位データおよび3次元道路情報を得ると
(ステップS1)、道路選択部7によって3次元道路道
路情報の示す道路を読み出し、該道路を後記の整合性判
断のために選択する(ステップS2)。この際、道路の
選択範囲としては、複数のブロックに分割された地図デ
ータのうち、測位した車両の位置が存在する1ブロック
内の道路すべてを選択する。
各々は、整合性のチェックが終了しているか否かがチェ
ックされ(ステップS3)、未だ整合性のチェックが終
了していない道路があれば、その道路について整合性の
チェックを行う(ステップS4)。
ップS4において、距離整合性判断部8についてのチェ
ックが行われる。距離整合性判断部8は、車両の位置道
路との最短距離を求め、その距離が閾値以下、例えば9
0m以内ならば距離整合性については条件を満たしてい
ると判断し、続いて、方向整合性判断部9により方向整
合性のチェックを行う(ステップS5)。方向整合性判
断部9は、車両の進行方向と道路のリンク方向との角度
差が閾値以下、例えば30度以内ならば方向整合性につ
いては、条件を満たしていると判断し、続いて、角度整
合性判断部10により角度整合性のチェックを行う(ス
テップS6)。
からチェックする道路の傾斜状態、つまりその道路の車
両の進行方向における勾配を求める。この勾配と車両の
姿勢角との差が閾値以下、例えば±5度以内であれば、
角度整合性については条件を満たしていると判断する。
ここで、車両の姿勢角は、平坦な道路に対して登りを
(+)、逆に下りを(−)の傾きで表している。
6の各整合性チェックによって整合性ありと判別された
道路は、車両が存在する可能性のある道路とみなされ、
道路記憶部11に記憶した後(ステップS7)、ステッ
プS3から実行される。ステップS3において、道路選
択部7が選択した車両の位置が存在する地図データの〃
1〃ブロック内全ての道路について、整合性のチェック
を終えたことを判断すると、道路決定部12は、道路記
憶部11に記憶されている道路の中から、車両の位置と
道路との距離が最短となる道路を考慮して、補正の対象
となる道路を一つ決定する(ステップS8)。
路が決定すれば、位置補正部13により、車両の位置を
その道路上の座標に補正する(ステップS9)。このと
き、道路上のどの位置に車両位置を補正するのかについ
ては、車両の位置と道路との距離が最短となる位置、つ
まり車両から道路に対して垂線を引いた位置に補正する
ことなどが行われる。補正された車両の位置情報は表示
部5に対して出力される(ステップS10)。
ンク方向を用いる場合など、各ノード情報からその都度
リンク方向を算出しても良いし、予めノード間に対応し
たリンク方向を記憶テーブルとして備えているものであ
ってもよい。
では、地図データに含まれる道路の中から補正対象とな
る道路を決定する際に、車両の位置と道路との距離、車
両の進行方位と道路のリンク方向との比較に加えて、車
両の姿勢角と道路勾配とを比較することによって補正の
対象となる道路を決定するので、高さ方向に併走する道
路が存在する場合であっても、道路の勾配の違いを判断
することによって、実際の走行道路に対応した地図デー
タの道路上にマップマッチング処理を確実に行うことが
出来る。
う角度整合性判断部10のかわりに、高度整合性判断部
により高度整合性のチェックに置き換えることも可能で
ある。ここでは、チェックする道路の標高を3次元道路
情報から読み出し、その道路標高と測位データの示す高
度とを比較し、その差が閾値以下、例えば30m以内で
あれば高度整合性の条件を満たしているものと判断する
ものである。この場合、GPS部1からの高度情報を用
いたり、高度計などを装備して実現することも可能であ
る。
た従来のマップマッチング方法では、測位データおよび
地図データからの3次元情報は候補道路の選択にのみ用
いているが、具体的な位置決め(マッチング)の要素と
しては利用していないという問題点があった。
の3次元情報を候補道路の選択のみならず位置決めにも
利用するようにしたマップマッチング方法を提供するこ
とを目的とする。
記載のマップマッチング方法は、同時刻における自車走
行軌跡パターンと道路パターンとの水平方向パターン類
似度を算出し、前記同時刻における自車走行軌跡パター
ンと道路パターンとの垂直方向パターン類似度を算出
し、水平方向パターン類似度と垂直方向パターン類似度
にそれぞれ道路の状態に基づいて設定した重みを乗じた
重み付き水平方向パターン類似度および重み付き垂直方
向パターン類似度を算出し、重み付き水平方法パターン
類似度および重み付き垂直方向パターン類似度に基づい
てマップマッチングを行うことを特徴とする。
路パターンとの水平方向パターン類似度および前記同時
刻における自車走行軌跡パターンと道路パターンとの垂
直方向パターン類似度が算出され、算出された水平方向
パターン類似度と垂直方向パターン類似度にそれぞれ道
路の状態に基づいて設定した重み付けがされた水平方向
パターン類似度および重み付き垂直方向パターン類似度
が算出され、重み付き水平方法パターン類似度および重
み付き垂直方向パターン類似度に基づいてマップマッチ
ングがなされて、3次元情報が候補道路の選択のみなら
ず位置決めにも利用されることになる。
チング方法は、請求項1記載のマップマッチング方法に
おいて、同時刻における水平方向自車走行軌跡パターン
上と水平方向道路パターン上のそれぞれにN(Nは自然
数)個のサンプリング点を設定し、水平方向自車走行軌
跡パターン上の各サンプリング点における旋回角を予め
定めた基準となるベクトルから累積して累積角を求め、
N個のサンプリング点における累積角を水平方向自車走
行軌跡パターン特徴とし、水平方向道路パターン上の各
サンプリング点における旋回角を前記基準となるベクト
ルから累積して累積角を求め、N個のサンプリング点に
おける累積角を水平方向道路パターン特徴とし、水平方
向自車走行軌跡パターン特徴と水平方向道路パターン特
徴に基づいて水平方向パターン類似度を求めることを特
徴とする。
チング方法によれば、水平方向自車走行軌跡パターン上
の各サンプリング点における旋回角を予め定めた基準と
なるベクトルから累積した累積角を求め、N個のサンプ
リング点における累積角を水平方向自車走行軌跡パター
ン特徴とし、同様に水平方向道路パターン上の各サンプ
リング点における旋回角を前記基準となるベクトルから
累積して累積角を求めて、N個のサンプリング点におけ
る累積角を水平方向道路パターン特徴として、両パター
ン特徴に基づいて水平方向パターン類似度が求められる
ため、時刻(t)の次の時刻もしくは以前の時刻におけ
る水平方向自車走行軌跡パターン特徴および水平方向道
路パターン特徴は、時刻(t)における水平方向自車走
行軌跡パターン特徴および水平方向道路パターン特徴を
記憶しておくことによって、加算とシフトによってに求
めることができて、コンピュータからなる演算処理装置
による類似度演算のための演算処理負荷は低減され、か
つ高精度な類似度が算出できることになる。
チング方法は、請求項1記載のマップマッチング方法に
おいて、同時刻における仰角方向自車走行軌跡パターン
上と仰角方向道路パターン上のそれぞれにN(Nは自然
数)個のサンプリング点を設定し、仰角方向自車走行軌
跡パターン上の各サンプリング点における仰角を予め定
めた基準となるベクトルから累積して累積仰角を求め、
N個のサンプリング点における累積仰角を垂直方向自車
走行軌跡パターン特徴とし、仰角方向道路パターン上の
各サンプリング点における仰角を前記基準となるベクト
ルから累積して累積仰角を求め、N個のサンプリング点
における累積仰角を垂直方向道路パターン特徴とし、垂
直方向自車走行軌跡パターン特徴と垂直方向道路パター
ン特徴に基づいて垂直方向パターン類似度を求めること
を特徴とする。
チング方法によれば、請求項2記載のマップマッチング
方法の場合と同様に、時刻(t)の次の時刻もしくは以
前の時刻における仰角方向自車走行軌跡パターン特徴お
よび仰角方向道路パターン特徴は、時刻(t)における
仰角方向自車走行軌跡パターン特徴および仰角方向道路
パターン特徴を記憶しておくことによって、加算とシフ
トによってに求めることができて、コンピュータからな
る演算処理装置による類似度演算のための演算処理負荷
は低減され、かつ高精度な類似度が算出できることにな
る。
チング法を実施の一形態によって説明する。
プマッチング法を用いたカーナビゲーション装置の構成
を示すブロック図であり、図2は本発明の実施の一形態
にかかるマップマッチング法の説明に供するフローチャ
ートである。
るマップマッチング法を用いたカーナビゲーション装置
において、図13に示した従来のマップマッチング法を
用いたカーナビゲーション装置と同一の構成要素には同
一の符号を付して、重複を避けるため、同一の構成要素
の説明は省略する。本発明の実施の一形態にかかるマッ
プマッチング法を用いたカーナビゲーション装置は、道
路決定部12において判定対象となるパターン類似度
で、道路および自車軌跡の角度整合性を考慮しているた
め、図13に示した従来のマップマッチング法を用いた
カーナビゲーション装置における角度整合性判断部10
が不要になる。
るマップマッチング法を用いたカーナビゲーション装置
においては、その作用を示した図2のフローチャートの
ように、図14に示した従来のマップマッチング法のフ
ローチャートにおけるステップS6が不要となる。その
他のステップについては図14の場合とほぼ同様である
が相違について説明する。
部は、車両の測位データおよび3次元道路情報を受け取
ると、後記のパターンマッチングのための前処理とし
て、測位データより適切にサンプリングした軌跡データ
を作成する。例えば、最小旋回半径が5mの車両とした
場合、車両の2次元方向の方位が完全に90度方向変換
するためには、約7.8m走行する必要があるため、サ
ンプリング間隔を10mにする。
ング対象となる道路データの作成に他ならない。したが
って、ステップS1で作成した軌跡データに対応する道
路データをこれらのステップ内のいづれかで作成する。
対応する点を道路上に決定する方法として最も簡単なも
のは、例えば対象となる道路に対して垂線を下しその交
点を、道路データを構成するポイントとすることができ
る。
パターン類似度Simを用いて、走行道路を判別する。
パターン類似度は、水平方向(車両の旋回方向)に対す
るパターン類似度Sθおよび垂直方向(車両の姿勢)に
対するパターン類似度Sφを重みづけした加算により算
出される。具体的な算出方法について、以下に説明す
る。
て説明する。
回をプラス、左旋回をマイナスとする。特徴数(または
サンプリング数)をNとすると、時刻tにおけるパター
ン特徴Sθは旋回角θを用いて表わされる。軌跡パター
ン・道路パターンの形状を基に算出される旋回角を、基
準となるベクトルから累積したものをパターン特徴とし
て類似度算出に用いる。
跡パターン上と道路パターン上のそれぞれにN(Nは自
然数)個のサンプリング点を設定し、自車走行軌跡パタ
ーン上の各サンプリング点における旋回角を予め定めた
基準となるベクトルから累積して累積角を求め、N個の
サンプリング点における累積角を自車走行軌跡パターン
特徴とし、道路パターン上の各のサンプリング点におけ
る旋回角を前記基準となるベクトルから累積して累積角
を求め、N個のサンプリング点における累積角を道路パ
ターン特徴とし、自車走行軌跡パターン特徴と道路パタ
ーン特徴に基づいて自車走行軌跡パターンと道路パター
ンの類似度を求める。
も道路パターン特徴の算出についても同様であるため、
前者について説明する。先ず、車両の旋回角θを図3に
示す。図3において、現在(t)の自車位置をPi(x
i,yi)、直前時点(t−1)における自車位置をP
i−1(xi−1,yi−1)、進行方向次の時点(t
+1)における自車位置をPi+1(xi+1,yi+
1)で示し、θiは現在の自車位置から進行方向次の自
車位置への旋回角を示している。
をNとすると、時刻tにおけるパターン特徴(Sθ)は
図4に示すように旋回角θを用いて下記の式(1)のよ
うに表わされる。図4は軌跡パターンと旋回角とを示
し、太いベクトルは基準ベクトルを示している。図5
(a)は旋回角を示し、図5(b)は累積角を示し、累
積角がパターン特徴を形成している。
般形は次の式(2)のように表わされる(但し 0 ≦
j ≦(N−1))。
徴Sθ(t)を用いて下記の式(3)に示すように表わ
すことができる。
に加減算とシフト演算により実現される。
はパターン特徴Sθ(t)を用いて下記の式(4)に示
すように表わされる。
(t+1)におけるパターン特徴Sθ(t+1)は、時
刻(t+1)より以前の時刻tでのθ(t)biasと
パターン特徴Sθ(t)とを保持しておけば、単純に加
算とシフト演算により再帰的に復元することが可能とな
る。パターン特徴Sθの更新処理のフローチャートを図
7〜図10に示す。
用いて時刻(t+1)におけるパターン特徴Sθ(t+
1)を算出する図7に示すフォワードプロセスの場合
は、時刻(t+1)におけるθ(t+1)newとθ
(t+1)biasとを読み込み(ステップS11)、
時刻(t+1)におけるi=0、1、2、…、(N−
2)までのパターン特徴Sθ(t+1)(i)を、Sθ
(t+1)(i)=Sθ(t)(i+1)−θ(t+
1)biasに示すように、時刻(t)におけるパター
ン特徴Sθ(t)とステップS11で得られるθ(t+
1)biasを用いて算出する(ステップS12)。
におけるi=(N−1)のパターン特徴Sθ(t+1)
(N−1)を、Sθ(t)(N−1)=Sθ(t)(N
−2)+θ(t+1)newに示すように、時刻(t)
におけるパターン特徴Sθ(t)(N−2)とステップ
S11で得られるθ(t+1)newを用いて算出する
(ステップS13)。
用いて時刻(t−1)におけるパターン特徴Sθ(t−
1)を算出する図8に示すバックワードプロセスの場合
は、時刻(t)におけるθ(t)biasとを読み込み
(ステップS21)、時刻(t−1)におけるパターン
特徴Sθ(t−1)(0)を、Sθ(t−1)(0)=
θ(t)biasにて求める(ステップS22)。
におけるi=0、1、2、…、(N−1)までのパター
ン特徴Sθ(t−1)(i)を、Sθ(t−1)(i)
=Sθ(t)(i−1)+θ(t)biasに示すよう
に、時刻(t)におけるパターン特徴Sθ(t)(i−
1)とステップS21で得られるθ(t)biasを用
いて算出する(ステップS23)。
新しいポイントを得て、これより旋回角θを算出する
(ステップS31)。次いで、θnew=θ、θbia
s=Sθ(0)により、θnew、θbiasを最新の
ものとしてメモリに記憶する(ステップS32)。次に
フォワードプロセスを実行して最新のパターン特徴Sθ
(・)を算出する(ステップS33)。ステップS33
にて算出したパターン特徴Sθ(・)を、最新のパター
ン特徴Sθ(・)として更新記憶する(ステップS3
4)。このようにしてパターン特徴Sθ(・)を最新の
パターン特徴Sθ(・)に更新する。
ンについて、図10により説明する。時刻Tでのパター
ン特徴Sθの算出ルーチンの処理は、時刻T´を求めて
(ステップS41)、任意の時刻におけるパターン特徴
Sθ(t)(i=01、2、…、N−1)をメモリから
得る。テンポラリデータが空の場合は、最新のパターン
特徴Sθ(t)をコピーしてテンポラリデータとする
(ステップS42)。
チェックし(ステップS43)、ステップS43におい
てT=T´と判別されたときは終了する。ステップS4
3において、T=T´でないと判別されたときはT<T
´か否かをチェックし(ステップS44)、ステップS
44においてT<T´と判別されたときはフォワードプ
ロセスを実行し(ステップS45)、次いでT=(T+
1)を実行してステップS43から繰り返す(ステップ
S46)。
判別されたときはバックワードプロセスを実行し(ステ
ップS47)、次いでT=(T−1)を実行してステッ
プS43から繰り返す(ステップS48)。これらの処
理によって時刻Tでのパターン特徴Sθの算出を行う。
説明する。仰角に基づくパターン特徴算出方法は旋回角
の場合と同様にして求める。
に示す。なお、登り勾配をプラス、下り勾配をマイナス
とする。特徴数(またはサンプリング数)をNとする
と、時刻tにおけるパターン特徴Sφは仰角φを用いて
次の式(5)のように表わされる。Sφは累積仰角でも
ある。
次の式(6)のように表わされる(但し0≦j≦(N−
1))。
徴Sφ(t)を用いて次の式(7)のように表わすこと
ができる。
に加減算により実現される。
はパターン特徴Sφ(t)を用いて次の式(8)のよう
に表わすことができる。
時刻t以前のパターン特徴Sφは、その時刻でのφbi
asを保持しておけば、単純に加算により再帰的に復元
することが可能となる。
する。
Simθは平均2乗誤差計算により、Sθを用いて次の
式(9)のように算出される。式(9)においてSθl
ocusは軌跡パターンの水平方向に対するパターン特
徴を示し、Sθroadは道路パターンの水平方向に対
するパターン特徴を示している。
Simφも同様にして、次の式(10)ように算出され
る。式(10)においてSβφlocusは軌跡パター
ンの垂直方向に対するパターン特徴を示し、Sφroa
dは道路パターンの垂直方向に対するパターン特徴を示
している。
ーン類似度)Simは、水平・垂直方向に対するパター
ン類似度に重みω、(1−ω)を掛けて加算したものを
用いる。また、軌跡によっては、前もしくは後ろにずら
した形でマッチングする方が望ましいケースがある。し
たがって、マッチングにおけるマッチング・シフト補正
を考慮したパターン類似度Simは次の式(11)のよ
うに算出される。
別を行う。判別方法の例を挙げると、ある一定の閾値以
下のものを走行道路選択候補とし、複数ある場合には一
番値のよいものを選択することができる。なお、重みω
をそれぞれのパターン特徴ごとに別々に設定することも
可能である。また、重みωを可変、例えば、山岳道路走
行時には重みωを大きくし、市街地走行時には重みωを
小さくすることも可能である。なお、こういった山岳道
路走行および市街地走行等の判別は、ステップS1およ
びステップS2で行うのが望ましい。
正は、最小値Simを与える道路ポイントと軌跡ポイン
トの組み合わせが判るので、対応する道路ポイントへ軌
跡ポイントを合わせこむことにより行うことが出来る。
また、方位補正は、道路パターンと軌跡パターンの基準
ベクトルからの旋回角を累積した角度差分だけ、前記の
ポイント(道路ポイントに合わせ込んだ軌跡ポイント)
を中心に回転することにより実行される。
および(b)に示すように、水平方向でのパターン間の
違いがあまりないような場合(この場合、狭角分岐であ
って、Y字路のようにマップマッチングでの判断が困難
な道路の場合である)にも、正しい判別および、より正
確な補正を行うことができる。この例では、水平方向
(2次元)のパターン特徴のみ(図12(b))だけで
は、判別および補正が困難とされるが、垂直方向を加え
て(3次元)考慮することにより、2次元情報だけでは
得られなかった判別および補正を行うことが可能とな
る。山岳道路など、激しい道路の起伏と旋回がともなう
道路に対して有効である。
図12(d)は補正後の自車軌跡を示し○と×の重畳記
号は仰角変化なしを示し、△と×の重畳記号は登り方向
に仰角変化していることを示し、□と×の重畳記号は下
り方向に仰角変化していることを示している。
ップマッチング方法では、垂直方向におけるパターン特
徴算出方法はひとつ前の姿勢角(道路の場合は勾配)に
対する変位分を累積したものを基準ベクトルから加算し
たものとしたが、その代わりに高度情報を用いる事も可
能である。すなわち、ひとつ前の高度からの変位分を基
準となる高度から累積したものをパターン特徴とするの
である。このようにした場合も、上記した本発明の実施
の一形態にかかるマップマッチング方法と同様の効果が
得られる。
プマッチング方法によれば、測位および地図データから
の3次元情報を候補道路の選択のみならず、位置決めに
も利用できかつ、比較的単純な演算により具体的な補正
に用いることができるという効果がある。
グ方法を用いたカーナビゲーション装置の構成を示すブ
ロック図である。
説明に供するフローチャートである。
グ方法の説明に供する旋回角の模式図である。
グ方法の説明に供する軌跡パターンと旋回角の模式図で
ある。
グ方法の説明に供する旋回角と累積角の模式図である。
グ方法におけるパターン特徴の算出方法の説明に供する
模式図である。
グ方法におけるパターン特徴のフォワードプロセスの説
明に供するフローチャートである。
グ方法におけるパターン特徴のバックワードプロセスの
説明に供するフローチャートである。
グ方法におけるパターン特徴の更新方法の説明に供する
フローチャートである。
ング方法におけるパターン特徴の時刻Tでの算出方法の
説明に供するフローチャートである。
ング方法の説明に供する仰角および旋回角の模式図であ
る。
ング方法の説明に供する模式図である。
ビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
用の説明に供するフローチャートである。
Claims (3)
- 【請求項1】同時刻における自車走行軌跡パターンと道
路パターンとの水平方向パターン類似度を算出し、 前記同時刻における自車走行軌跡パターンと道路パター
ンとの垂直方向パターン類似度を算出し、 水平方向パターン類似度と垂直方向パターン類似度にそ
れぞれ道路の状態に基づいて設定した重みを乗じた重み
付き水平方向パターン類似度および重み付き垂直方向パ
ターン類似度を算出し、 重み付き水平方法パターン類似度および重み付き垂直方
向パターン類似度に基づいてマップマッチングを行うこ
とを特徴とするマップマッチング方法。 - 【請求項2】請求項1記載のマップマッチング方法にお
いて、 同時刻における水平方向自車走行軌跡パターン上と水平
方向道路パターン上のそれぞれにN(Nは自然数)個の
サンプリング点を設定し、 水平方向自車走行軌跡パターン上の各サンプリング点に
おける旋回角を予め定めた基準となるベクトルから累積
して累積角を求め、N個のサンプリング点における累積
角を水平方向自車走行軌跡パターン特徴とし、 水平方向道路パターン上の各サンプリング点における旋
回角を前記基準となるベクトルから累積して累積角を求
め、N個のサンプリング点における累積角を水平方向道
路パターン特徴とし、 水平方向自車走行軌跡パターン特徴と水平方向道路パタ
ーン特徴に基づいて水平方向パターン類似度を求めるこ
とを特徴とするマップマッチング方法。 - 【請求項3】請求項1記載のマップマッチング方法にお
いて、 同時刻における仰角方向自車走行軌跡パターン上と仰角
方向道路パターン上のそれぞれにN(Nは自然数)個の
サンプリング点を設定し、 仰角方向自車走行軌跡パターン上の各サンプリング点に
おける仰角を予め定めた基準となるベクトルから累積し
て累積仰角を求め、N個のサンプリング点における累積
仰角を垂直方向自車走行軌跡パターン特徴とし、 仰角方向道路パターン上の各サンプリング点における仰
角を前記基準となるベクトルから累積して累積仰角を求
め、N個のサンプリング点における累積仰角を垂直方向
道路パターン特徴とし、 垂直方向自車走行軌跡パターン特徴と垂直方向道路パタ
ーン特徴に基づいて垂直方向パターン類似度を求めるこ
とを特徴とするマップマッチング方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP12971298A JP3290134B2 (ja) | 1998-04-24 | 1998-04-24 | マップマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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