JP4972211B2 - ナビゲーション装置及び速度推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、ナビゲーション装置、速度推定方法、速度推定プログラム、及び、当該速度推定プログラムが記録された記録媒体に関する。

従来から、車両に搭載され、移動経路の地図情報等のナビゲーション情報を提供するナビゲーション装置が広く普及している。こうしたナビゲーション装置では、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星を利用した現在位置の測位（以下、「ＧＰＳ測位」という）結果に加えて、車両の速度、加速度及び角速度等のセンサによる検出結果を得て、車両の移動状況を検出する方式が多く採用されている。

かかる方式の採用に際して、ＧＰＳ測位手段、並びに車両の加速度及び角速度のセンサについては、一般に、ナビゲーション装置に実装されるようになっている。そして、車両の速度のセンサについては、車両において、ナビゲーション装置とは別途に装備されている車速センサを利用する技術が提案されている（特許文献１参照：以下、「従来例」という）。この従来例の技術では、ナビゲーション装置が、車速センサから出力された車速パルスに基づいて、ＧＰＳ測位結果に頼らずに、車両の速度を精度良く検出することができるようになっている。

なお、ナビゲーション装置とは別途に装備されている車速センサとしては、車軸や車輪の回転を検出し、回転数に応じた周期のパルス信号（以下、「車速パルス」とも呼ぶ）を出力するセンサが一般的である。

特開平７−２９４２６９号公報

上述した従来例の技術は、車両に装備された車速センサから出力されたパルス信号を取得できることが前提となる。しかしながら、車両内における配線の簡素化の要請等に伴う車内ＬＡＮ（Local Area Network）技術の進展等により、ナビゲーション装置による車速パルスの取得が困難となりつつある。

このため、車速センサによる検出結果に頼らずに、車両の速度を精度良く推定できる技術が待望されている。こうした要請に応えることが、本発明が解決すべき課題の一つとして挙げられる。

本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、ナビゲーション装置とは別途に車両に装備される車速センサによる検出結果を利用せずに、車両の速度を精度良く推定できる新たなナビゲーション装置及び速度推定方法を提供することを目的とする。

本発明は、第１の観点からすると、車両に搭載されるナビゲーション装置であって、前記車両における所定位置で集音を行う集音手段と；ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、前記車両の速度を検出する検出手段と；前記車両の走行経路の傾斜角を取得する取得手段と；前記検出手段による検出結果と、前記集音手段による集音結果とに基づいて、前記取得手段により取得された傾斜角ごとに、前記車両の速度に対応する前記集音結果の特徴情報を抽出する抽出手段と；前記車両の速度と前記特徴情報とが関連付けられた集音特性情報を、前記傾斜角ごとに分類して記憶する記憶手段と；前記検出手段が、前記車両の速度を検出するために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、前記集音手段による集音結果、前記取得手段により取得された傾斜角、及び、前記集音特性情報を考慮して、前記車両の速度を推定する推定手段と；を備えることを特徴とするナビゲーション装置である。

本発明は、第２の観点からすると、車両に搭載されるナビゲーション装置において使用される速度推定方法であって、前記車両における所定位置で集音を行う集音工程と；ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、前記車両の速度を検出する検出工程と；前記車両の走行経路の傾斜角を取得する取得工程と；前記検出工程における検出結果と、前記集音工程における集音結果とに基づいて、前記取得工程において取得された傾斜角ごとに、前記車両の速度に対応する前記集音結果の特徴情報を抽出する抽出工程と；前記車両の速度と前記特徴情報とが関連付けられた集音特性情報を、前記傾斜角ごとに分類して記憶手段に記憶させる記憶工程と；前記検出工程において、前記車両の速度を検出するために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、前記集音工程における集音結果、前記取得工程において取得された傾斜角、及び、前記集音特性情報を考慮して、前記車両の速度を推定する推定工程と；を備えることを特徴とする速度推定方法である。

本発明は、第３の観点からすると、本発明の速度推定方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とする速度推定プログラムである。

本発明は、第４の観点からすると、本発明の速度推定プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体である。

本発明の第１実施形態に係るナビゲーション装置の構成を概略的に示す図である。 本発明の第２実施形態に係るナビゲーション装置の構成を概略的に示す図である。 本発明の一実施例に係るナビゲーション装置の構成を概略的に示す図である。 図３における集音特徴情報（ＳＣＩ）の内容を説明するための図である。 図３のナビゲーション装置による集音特徴情報の更新処理を説明するためのフローチャートである。 図３のナビゲーション装置によるナビゲーション処理に利用するデータの切換処理を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を、添付図面を参照して説明する。なお、以下の説明においては、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［第１実施形態］
まず、本発明の第１実施形態のナビゲーション装置７００Ａについて、図１を参照して説明する。

＜構成＞
図１には、第１実施形態に係るナビゲーション装置７００Ａの概略的な構成がブロック図にて示されている。この図１に示されるように、ナビゲーション装置７００Ａは、車両ＣＲに搭載されており、車両ＣＲとともに移動するようになっている。このナビゲーション装置７００Ａは、集音手段７１０と、検出手段７３０と、抽出手段７４０Ａとを備えている。また、ナビゲーション装置７００Ａは、記憶手段７５０と、推定手段７６０Ａとを更に備えている。

上記の集音手段７１０は、マイクロフォン等により構成される。この集音手段７１０による集音結果は、抽出手段７４０Ａ及び推定手段７６０Ａへ送られる。

なお、集音手段７１０による集音位置は、例えば、車両ＣＲのエンジンの動作音（以下、「エンジン音」とも呼ぶ）のように、車両ＣＲの速度に応じて変化する音が、集音結果における主成分となるような位置とすることが好ましい。

上記の検出手段７３０は、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの速度を検出する。ここで、検出手段７３０は、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果を用いて特定した車両ＣＲの現在位置の時間変化に基づいて、車両ＣＲの速度を検出することができる。また、検出手段７３０は、ＧＰＳ衛星からの受信電波におけるドップラー効果による周波数のシフト量に基づいて車両ＣＲの速度を検出することもできる。検出手段７３０による検出結果は、抽出手段７４０Ａへ送られる。

なお、検出手段７３０は、速度検出のために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波の受信が良好に行える期間において、車両ＣＲの速度を検出する。

上記の抽出手段７４０Ａは、集音手段７１０による集音結果及び検出手段７３０による検出結果を受ける。そして、抽出手段７４０Ａは、車両の速度に対応する集音結果の特徴情報を抽出する。本第１実施形態では、かかる特徴情報の抽出に際して、抽出手段７４０Ａが、例えば、（ａ）集音結果における速度に依存しない既知の音声成分の除去、（ｂ）等速移動している期間における当該除去処理が施された音の周波数分布（スペクトル分布）の平均値の算出、（ｃ）当該平均値に基づく特徴情報の導出を行う。こうして導出された特徴情報は、記憶手段７５０に登録される。

上記の記憶手段７５０は、不揮発性の書き換え可能な記憶領域を有している。そして、記憶手段７５０の当該記憶領域に、車両の速度と、抽出手段７４０Ａにより抽出された特徴情報とが関連付けられた集音特性情報が記憶されるようになっている。

こうした集音特性情報における個々の速度と関連付けられた特徴情報は、抽出手段７４０Ａによる新たな特徴情報の抽出が行われるたびに更新される。かかる更新に際しては、新たな集音結果に基づいて新たな特徴情報が抽出された場合に、抽出手段７４０Ａが、当該新たな特徴情報に対応する車両の速度と関連付けられて記憶手段７５０に記憶されていた特徴情報（以下、「登録特徴情報」とも呼ぶ）と、当該新たな特徴情報との重み付け平均を算出する等して、新たな登録特徴情報を求めて、記憶手段７５０に登録する。

上記の推定手段７６０Ａは、集音手段７１０から集音結果を受ける。この推定手段７６０Ａは、検出手段７３０による速度検出ができない場合に、所定周期で、上述した抽出手段７４０Ａで採用されているアルゴリズムと同様のアルゴリズムにより、集音結果の特徴情報を抽出する。この抽出結果と、記憶手段７５０に記憶されている集音特性情報とに基づいて、推定手段７６０Ａは、検出手段７３０による速度検出ができない場合について、所定周期で車両ＣＲの速度を推定する。

＜動作＞
次に、上述のように構成されたナビゲーション装置７００Ａによる車両ＣＲの速度の推定方法について説明する。

《集音特性情報の更新処理》
まず、速度推定に利用される集音特性情報の更新処理について説明する。

この集音特性情報の更新に際して、集音手段７１０が、集音処理を行う。この集音手段７１０による集音結果は、抽出手段７４０Ａへ送られる。

また、集音手段７１０による集音処理と並行して、検出手段７３０が、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの速度を検出する。なお、検出手段７３０は、速度検出のために必要な条件が満足されている期間において、車両ＣＲの速度検出を行う。こうした条件としては、上述したように、速度検出のために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を良好に受信できることとなる。検出手段７３０による検出結果は、抽出手段７４０Ａへ送られる。

集音結果及び車両ＣＲの速度の検出結果を受けた抽出手段７４０Ａは、車両ＣＲが等速移動していると判断された期間における集音結果に基づいて、当該等速移動時の速度における集音結果の特徴情報を抽出する。かかる抽出に際して、本第１実施形態においては、抽出手段７４０Ａは、まず、ナビゲーション装置７００Ａが出力する案内音声やコンテンツ再生音声等の成分が無視できないと考えられる場合には、これらの音声成分を集音結果から除去する。これは、当該車両ＣＲの速度に依存しないことが明らかな音声成分を、除去するためである。

こうした案内音声やコンテンツ再生音声等の成分の除去は、これらの音声の成分を集音結果から差し引くことにより行うことができる。なお、抽出手段７４０Ａによるこれらの音声の成分の除去は、これらの音声がナビゲーション装置７００Ａから出力されている期間における集音結果を、特徴情報抽出のために利用しないようにすることで実現することもできる。

引き続き、本第１実施形態においては、抽出手段７４０Ａが、特徴情報の抽出対象とする音の周波数分布（スペクトル分布）の平均値を算出する。こうした平均値の算出により、会話音や、車両ＣＲに搭載された他機器が発生する突発的な音声の特徴情報に対する寄与を小さくすることができる。

次に、抽出手段７４０Ａは、算出された平均値に基づいて、特徴情報を抽出する。かかる特徴情報としては、当該平均値をそのまま採用することもできるし、当該平均値から更に抽出される特徴パターン（例えば、周波数分布におけるピーク周波数情報、ピーク値間の比率等）を特徴情報として採用することもできる。こうした特徴情報の抽出アルゴリズムは、実験、シミュレーション、経験等に基づいて、予め定められる。

こうして新たな特徴情報が求められると、抽出手段７４０Ａは、記憶手段７５０に記憶されている集音特徴情報における、当該新たな特徴情報に対応する速度と関連付けられた登録特徴情報を読み取る。引き続き、抽出手段７４０Ａは、当該新たな特徴情報と、読み取られた登録特徴情報とに基づいて、新たな登録特徴情報を決定する。

本第１実施形態では、読み取られた登録特徴情報の基礎となった集音結果に関する集音時間と、新たな特徴情報の抽出の基礎となった集音結果に関する集音時間とを考慮した重み付け平均値を算出することにより、新たな登録特徴情報を算出するようになっている。こうした重み付け平均を行うことにより、走行路の状態に依存する走行時のロードノイズ、車窓の開閉状態に依存する風切り音等といった、車両ＣＲの速度にも依存するが、他の要素の影響を大きく受ける成分の登録特徴情報への寄与を抑制することができる。

なお、集音特徴情報内に、対応する速度と関連付けられた登録特徴情報が登録されていない場合には、抽出手段７４０Ａは、当該新たな特徴情報を新たな登録特徴情報に決定する。

こうして新たな登録特徴情報が決定されると、抽出手段７４０Ａが、新たな登録特徴情報を記憶手段７５０における集音特徴情報内に登録することにより、集音特徴情報が更新される。

《速度推定処理》
次に、車両ＣＲの速度の推定方法について説明する。この速度の推定処理は、検出手段７３０による速度検出ができない期間に実行される。

かかる速度の推定処理では、集音手段７１０からの集音結果を受けた推定手段７６０Ａが、まず、所定周期が経過するたびに、その時点における集音結果の特徴情報を抽出する。この抽出処理は、上述した抽出手段７４０Ａで採用されているアルゴリズムと同様のアルゴリズムを採用して行われる。

すなわち、集音結果の特徴情報の抽出に際して、推定手段７６０Ａは、まず、ナビゲーション装置７００Ａが出力する案内音声やコンテンツ再生音声等の成分が無視できないと考えられる場合には、これらの音声成分を集音結果から差し引く。引き続き、推定手段７６０Ａは、各時点の集音音声の成分の周波数分布を求める。そして、推定手段７６０Ａは、求められた周波数分布に基づいて、各時点における集音結果の特徴情報を抽出する。

こうして各時点における集音結果の特徴情報が抽出されると、推定手段７６０Ａは、各時点の特徴情報と、記憶手段７５０に記憶されている集音特徴情報における登録特徴情報とに基づいて、各時点における車両の速度を推定する。本第１実施形態では、かかる推定に際しては、推定手段７６０Ａは、各時点の特徴情報と最も近似している登録特徴情報に対応する速度を、各時点における車両ＣＲの速度として推定する。

なお、速度の推定に際しては、各時点の特徴情報が、２つの登録特徴情報の間にあると考えられる場合に、当該２つの登録特徴情報のそれぞれと、各時点の特徴情報との差に基づいて、例えば線形補間の手法を用いて、当該２つの登録特徴情報のそれぞれに対応する速度間の速度を、各時点における車両ＣＲの速度として推定するようにしてもよい。

以上説明したように、本第１実施形態では、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づき、車両ＣＲの速度の検出が可能な期間には、検出手段７３０が、車両ＣＲの速度を検出する。引き続き、検出された速度と関連付けられた集音手段７１０による集音結果の特徴情報が抽出手段７４０Ａにより抽出されて、記憶手段７５０内の集音特徴情報が更新される。一方、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づき、車両ＣＲの速度の検出ができない期間には、推定手段７６０Ａが、各時点における集音結果と、集音特徴情報とに基づいて、車両ＣＲの速度を推定する。

したがって、ナビゲーション装置７００Ａとは別途に車両ＣＲに装備される車速センサを利用せずに、車両のＣＲ速度を精度良く推定できる。

［第２実施形態］
まず、本発明の第２実施形態のナビゲーション装置７００Ｂについて、図２を参照して説明する。

＜構成＞
図２には、第２実施形態に係るナビゲーション装置７００Ｂの概略的な構成がブロック図にて示されている。図２に示されるように、ナビゲーション装置７００Ｂは、上述したナビゲーション装置７００Ａと比べて、取得手段７１５を更に備える点、抽出手段７４０Ａに代えて抽出手段７４０Ｂを備える点、及び、推定手段７６０Ａに代えて推定手段７６０Ｂを備える点が異なっている。以下、これらの相違点に主に着目して、説明する。

なお、記憶手段７５０は、ナビゲーション装置７００Ａの場合と同様に構成されるが、記憶手段７５０に記憶される集音特徴情報が、走行路の傾斜角（以下、単に「傾斜角」とも呼ぶ）ごとに分類されている点が、ナビゲーション装置７００Ａの場合と異なっている。

上記の取得手段７１５は、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角を取得する。取得手段７１５により取得された傾斜角は、抽出手段７４０Ｂ及び推定手段７６０Ｂへ送られる。

上記の傾斜角は、ＧＰＳ測位が可能な期間においては、（ａ）３次元位置の測位が可能な場合には、測位結果の時間変化、（ｂ）ナビゲーション装置７００Ｂとして保有する地図データに傾斜角データが含まれている場合には、測位された車両ＣＲの現在位置における傾斜角データの参照結果、（ｃ）ナビゲーション装置７００Ｂが備える加速度センサにより検出された加速度の床面の法線方向成分の値、又は、（ｄ）ナビゲーション装置７００Ｂが備える気圧センサにより検出された気圧の時間変化に基づいて求めるようにすることができる。さらに、前記の（ａ）〜（ｄ）のうちの複数を勘案して、傾斜角を求めるようにすることもできる。

また、上記の傾斜角は、ＧＰＳ測位が可能でない期間においては、上記の（ｃ）若しくは（ｄ）、又は（ｅ）各時点で推定されている速度推定結果、加速度センサ及び角速度センサによる検出結果により特定された車両ＣＲの現在位置における傾斜角データの参照結果に基づいて求めるようにすることができる。さらに、前記の（ｃ）〜（ｅ）のうちの複数を勘案して、傾斜角を求めるようにすることもできる。

上記の抽出手段７４０Ｂは、集音手段７１０による集音結果、取得手段７１５による傾斜角の取得結果、及び、検出手段７３０による車両ＣＲの速度の検出結果を受ける。この抽出手段７４０Ｂは、略一定の傾斜角の走行路を略等速移動している期間の集音結果の特徴情報を、上述した抽出手段７４０Ａと同様にして、抽出する。そして、抽出手段７４０Ｂは、傾斜角値と速度値との組み合わせごとに、記憶手段７５０に記憶された集音特徴情報を参照しつつ、新たな登録特徴情報を算出し、集音特徴情報内に登録する。

上記の推定手段７６０Ｂは、集音手段７１０による集音結果、及び、取得手段７１５による傾斜角の取得結果を受ける。この推定手段７６０Ｂは、上述した推定手段７６０Ａの場合と同様に、検出手段７３０による速度検出ができない場合に、所定周期で、上述した抽出手段７４０Ｂで採用されているアルゴリズムと同様のアルゴリズムにより、集音結果の特徴情報を抽出する。

この抽出結果と、傾斜角と、記憶手段７５０に記憶されている集音特性情報とに基づいて、推定手段７６０Ｂは、検出手段７３０による速度検出ができない場合について、所定周期で車両ＣＲの速度を推定する。

＜動作＞
次に、上述のように構成されたナビゲーション装置７００Ｂによる車両ＣＲの速度の推定方法について説明する。

《集音特性情報の更新処理》
まず、速度推定に利用される集音特性情報の更新処理について説明する。

この集音特性情報の更新に際して、集音手段７１０が、集音処理を行う。また、集音手段７１０による集音処理と並行して、取得手段７１５が、車両ＣＲが走行している走行路の傾斜角を取得する。集音手段７１０による集音結果、及び、取得手段７１５による傾斜角の取得結果は、抽出手段７４０Ｂへ送られる。

また、集音手段７１０による集音処理、及び、取得手段７１５による傾斜角の取得処理と並行して、検出手段７３０が、第１実施形態の場合と同様にして、速度検出のために必要な条件が満足されている期間において、車両ＣＲの速度検出を行う。この速度検出結果は、抽出手段７４０Ｂへ送られる。

集音結果、傾斜角の取得結果及び車両ＣＲの速度の検出結果を受けた抽出手段７４０Ｂは、一定の傾斜角の走行路を車両ＣＲが等速移動していると判断された期間における集音結果に基づいて、当該傾斜角と当該等速移動時の速度との組み合わせにおける集音結果の特徴情報を、上述した抽出手段７４０Ａが採用した処理と同様の処理を行って抽出する。引き続き、抽出手段７４０Ｂが、抽出手段７４０Ａの場合と同様にして、集音結果の周波数分布（スペクトル分布）の平均値を算出し、算出された平均値に基づいて、特徴情報を抽出する。

こうして新たな特徴情報が求められると、抽出手段７４０Ｂは、記憶手段７５０に記されている集音特徴情報における、当該新たな特徴情報に対応する傾斜角及び速度の組み合わせと関連付けられた登録特徴情報を読み取る。引き続き、抽出手段７４０Ｂは、抽出手段７４０Ａの場合と同様にして、当該新たな特徴情報と、読み取られた登録特徴情報とに基づいて、新たな登録特徴情報を決定する。

こうして新たな登録特徴情報が決定されると、抽出手段７４０Ｂが、新たな登録特徴情報を集音特徴情報内に登録することにより、集音特徴情報が更新される。

《速度推定処理》
次に、車両ＣＲの速度の推定方法について説明する。この速度の推定処理は、第１実施形態の場合と同様に、検出手段７３０による速度検出ができない期間に実行される。

かかる速度の推定処理では、集音手段７１０からの集音結果、及び、取得手段７１５による傾斜角の取得結果を受けた推定手段７６０Ｂが、まず、上述した推定手段７６０Ａの場合と同様にして、所定周期が経過するたびに、その時点における集音結果の特徴情報を抽出する。こうして各時点における集音結果の特徴情報が抽出されると、推定手段７６０Ｂは、傾斜角と、各時点の特徴情報と、記憶手段７５０に記憶されている集音特徴情報における登録特徴情報とに基づいて、推定手段７６０Ａの場合と同様にして、各時点における車両ＣＲの速度を推定する。

以上説明したように、本第２実施形態では、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの速度の検出が可能な期間には、検出手段７３０が、車両ＣＲの速度を検出する。また、取得手段７１５により、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角が取得される。そして、検出された速度と、取得された傾斜角との組み合せと関連付けられた、集音手段７１０による集音結果の特徴情報が抽出手段７４０Ｂにより抽出されて、記憶手段７５０内の集音特徴情報が更新される。

また、本第２実施形態では、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、検出手段７３０による車両ＣＲの速度の検出ができない期間には、推定手段７６０Ｂが、各時点における集音結果及び走行路の傾斜角と、集音特徴情報とに基づいて、車両ＣＲの速度を推定する。したがって、上述したナビゲーション装置７００Ａの場合よりも高い精度で、ナビゲーション装置７００Ｂとは別途に車両ＣＲに装備される車速センサを利用せずに、車両ＣＲの速度を推定できる。

なお、上記の第１及び第２実施形態のナビゲーション装置７００Ａ，７００Ｂを、演算手段としてのコンピュータを備えて構成し、集音手段７１０及び記憶手段７５０を除く上述した各手段の機能を、プログラムを実行することにより実現するようにすることができる。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等の可搬型記録媒体に記録された形態で取得されるようにしてもよいし、インターネットなどのネットワークを介した配送の形態で取得されるようにすることができる。

以下、本発明のナビゲーション装置の一実施例を、図３〜図６を主に参照して説明する。なお、以下の説明及び図面においては、同一又は同等の要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図３には、一実施例に係るナビゲーション装置１００の概略的な構成が示されている。なお、ナビゲーション装置１００は、上述した第２実施形態のナビゲーション装置７００Ｂ（図２参照）の一態様となっており、車両ＣＲに搭載される。

［構成］
図３には、ナビゲーション装置１００の構成が概略的に示されている。この図３に示されるように、ナビゲーション装置１００は、制御ユニット１１０と、記憶手段７５０としての記憶ユニット１２０とを備えている。また、ナビゲーション装置１００は、音出力ユニット１３０と、表示ユニット１４０と、操作入力ユニット１５０とを備えている。さらに、ナビゲーション装置１００は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信ユニット１６０と、集音手段７１０としての集音ユニット１７０と、センサユニット１８０とを備えている。

上記の制御ユニット１１０は、ナビゲーション装置１００の全体を統括制御する。この制御ユニット１１０については、後述する。

上記の記憶ユニット１２０は、不揮発性の記憶装置であるハードディスク装置等から構成される。記憶ユニット１２０は、ナビゲーション用情報（ＮＶＩ）、集音特徴情報（ＳＣＩ）等の様々なデータを記憶する。この記憶ユニット１２０には、制御ユニット１１０がアクセスできるようになっている。

上記のナビゲーション用情報には、地図データ、ＰＯＩ（Point Of Interests）データ、背景データ等のナビゲーションのために利用される様々なデータが記憶されている。なお、本実施例では、当該地図データには、道路の傾斜角データが含まれるようになっている。

上記の集音特性情報には、傾斜角ごとに、速度と関連付けられた集音結果の登録特徴情報が登録されている。本実施例では、集音特性情報には、図４に示されるように、（（２ｊ−１）・Δθ〜（２ｊ＋１）・Δθ）（ｊ＝…，−１，０，１，…；Δθ＞０）という２Δθの幅の傾斜角範囲ごとに、速度範囲（２（ｋ−１）・ΔＶ〜２ｋ・ΔＶ）（ｋ＝…，−１，０，１，…；ΔＶ＞０）という２ΔＶの幅の速度範囲と関連付けられた登録特徴情報ＲＣＩ_j,kが登録されている。各速度範囲については、代表速度（２ｋ−１）・ΔＶが定義されている。さらに、集音特性情報には、登録特徴情報ＲＣＩ_j,kの算出の基礎になった集音結果の累積集音時間ＲＴ_j,kが登録されている。

ここで、傾斜角範囲（（２ｊ−１）・Δθ〜（２ｊ＋１）・Δθ）には、傾斜角「（２ｊ−１）・Δθ」は含まれるが、傾斜角「（２ｊ＋１）・Δθ」は含まれない。また、速度範囲（２（ｋ−１）・ΔＶ〜２ｋ・ΔＶ）には、速度「２（ｋ−１）・ΔＶ」が含まれないが、速度「２ｋ・ΔＶ」は含まれる。

なお、速度が「０」については、上記の速度範囲に対応する登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）とは別途に特別の登録特徴情報ＲＣＺが登録されるようになっている。

上記のパラメータΔθ，ΔＶの値は、許容精度で速度推定を可能とするという観点から、実験、シミュレーション、経験等に基づいて、予め定められる。また、登録特徴情報ＲＣＺとしては、停車状態に対応する特徴情報を、予め登録しておくようにすることができる。

図３に戻り、上記の音出力ユニット１３０は、スピーカを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した音声データに対応する音声を出力する。この音出力ユニット１３０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に関する車両ＣＲの進行方向、走行状況、交通状況等の案内音声を出力する。

上記の表示ユニット１４０は、液晶パネル等の表示デバイスを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した表示データに対応する画像を表示する。この表示ユニット１４０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に際して、地図情報、ルート情報等の画像、ガイダンス情報等を表示する。

上記の操作入力ユニット１５０は、ナビゲーション装置１００の本体部に設けられたキー部、及び／又はキー部を備えるリモート入力装置等により構成される。ここで、本体部に設けられたキー部としては、表示ユニット１４０の表示デバイスに設けられたタッチパネルを用いることができる。なお、キー部を有する構成に代えて、又は併用して音声認識技術を利用して音声にて入力する構成を採用することもできる。

この操作入力ユニット１５０を利用者が操作することにより、ナビゲーション装置１００の動作内容の設定や動作指令が行われる。例えば、ナビゲーション処理におけるルート探索に関する目的地等の設定を、利用者が操作入力ユニット１５０を利用して行う。こうした入力内容は、操作入力データとして、操作入力ユニット１５０から制御ユニット１１０へ向けて送られる。

上記のＧＰＳ受信ユニット１６０は、複数のＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの現在位置を算出する。なお、本実施例では、３次元位置として、ＧＰＳ受信ユニット１６０は、車両ＣＲの現在位置を算出するようになっている。

また、ＧＰＳ受信ユニット１６０は、ＧＰＳ衛星から送出された日時情報に基づいて、現在時刻を計時する。これらの現在位置および現在時刻に関する情報は、ＧＰＳデータとして制御ユニット１１０へ送られる。

上記の集音ユニット１７０は、マイクロフォン等を備えて構成される。この集音ユニット１７０による集音結果は、制御ユニット１１０へ送られる。

なお、本実施例では、当該マイクロフォンは、エンジン室内に配置されている。このため、集音ユニット１７０による集音結果は、エンジン音が主成分となるようになっている。

上記のセンサユニット１８０は、加速度センサ、角速度センサを備えて構成されており、車両ＣＲに作用している加速度、及び、車両ＣＲの角速度を検出する。こうして得られた各データは、走行データとして制御ユニット１１０へ送られる。

次に、上記の制御ユニット１１０について説明する。この制御ユニット１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びその周辺回路を備えて構成されている。制御ユニット１１０が様々なプログラムを実行することにより、ナビゲーション装置１００としての各種機能が実現されるようになっている。こうした機能の中には、上述した第２実施形態における取得手段７１５、検出手段７３０、抽出手段７４０Ｂ及び推定手段７６０Ｂとしての機能も含まれている。

この制御ユニット１１０は、定期的に、ＧＰＳ受信ユニット１６０からのＧＰＳデータを取得する。そして、制御ユニット１１０は、ＧＰＳデータに含まれる車両ＣＲの現在位置の測位結果と、ＧＰＳデータにおける計時結果及び内部タイマの計時結果から特定される現在日時の特定結果とに基づいて、車両ＣＲの速度を検出する。なお、ＧＰＳデータを利用した車両ＣＲの速度の検出は、ＧＰＳ測位が可能な期間、すなわち、ＧＰＳ受信ユニット１６０が、ＧＰＳ測位のために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を良好に受信できる期間において実行される。

また、制御ユニット１１０は、ＧＰＳ測位が可能な期間においては、３次元位置として得られるＧＰＳ測位結果における鉛直方向位置の時間変化、及び、当該ＧＰＳ測位結果である車両ＣＲの現在位置に対応する地図データにおける傾斜角データに基づいて、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角を取得する。また、制御ユニット１１０は、ＧＰＳ測位が可能ではない期間においては、各時点で推定されている車両ＣＲの速度、並びに、加速度センサ及び角速度センサによる検出結果により特定された車両ＣＲの現在位置における傾斜角データの参照結果に基づいて当該傾斜角を取得する。

また、制御ユニット１１０は、利用者による目的地等を指定したルート探索指令に応答して、記憶ユニット１２０に記憶されているナビゲーション用情報を利用して、車両ＣＲの目的地までの予定走行ルートを探索する。ここで、利用者による目的地等を指定したルート探索指令は、操作入力ユニット１５０からの操作入力データとして、制御ユニット１１０に通知される。

また、制御ユニット１１０は、上述のようにして検出された車両ＣＲの速度、及び、取得された傾斜角に基づいて、車両ＣＲが、略一定の傾斜角の走行路を略等速移動しているといえるかを判定する。この判定の結果が肯定的であった場合には、制御ユニット１１０は、その略一定の傾斜角の走行路を略等速移動している期間の集音結果の特徴情報を抽出する。そして、制御ユニット１１０は、傾斜角値と速度値との組み合わせごとに、記憶ユニット１２０に記憶された集音特徴情報を参照しつつ、新たな登録特徴情報を算出し、集音特徴情報内に登録する。

なお、本実施例における特徴情報の抽出処理、新たな登録特徴情報の算出処理、及び、集音特徴情報内への登録処理については、後述する。

また、制御ユニット１１０は、ＧＰＳ測位が可能な期間においては、ＧＰＳ測位結果、並びに、センサユニット１８０による加速度及び角速度の検出結果に基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報を適宜参照し、利用者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。こうしたナビゲーション情報の提供処理には、（ａ）利用者が指定する地域の地図を表示ユニット１４０の表示デバイスに表示するための地図表示、（ｂ）車両が地図上のどこに位置するのか、また、どの方角に向かっているのかを算出し、表示ユニット１４０の表示デバイスに表示して利用者に提示するマップマッチング、（ｃ）現在車両が存在する位置から、利用者が指定する任意の位置である目的地点までの最適ルート検索、（ｄ）設定されたルートに沿って目的地まで運転するときに、目的地への到達予想時刻や、進行すべき方向を的確にアドバイスするために行われる、表示ユニット１４０の表示デバイスへの案内表示のための制御、及び、音出力ユニット１３０のスピーカから音声案内を出力するための制御等の処理が含まれる。

また、制御ユニット１１０は、ＧＰＳ測位が可能ではない期間においては、集音ユニット１７０による集音結果、及び、傾斜角の取得結果に基づいて、所定周期で、車両ＣＲの速度を推定する。そして、速度の推定結果、並びに、センサユニット１８０による加速度及び角速度の検出結果に基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報を適宜参照し、上述したＧＰＳ測位が可能な期間の場合と同様に、利用者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。

［動作］
次に、上記のように構成されたナビゲーション装置１００の動作について、ＧＰＳ測位ができない場合における速度推定処理に主に着目して説明する。

＜集音特性情報の更新処理＞
まず、速度推定に利用される集音特性情報の更新処理について説明する。

集音特性情報の更新処理に際しては、図５に示されるように、まず、ステップＳ１１において、制御ユニット１１０が、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な状態、すなわち、ＧＰＳ受信ユニット１６０が、ＧＰＳ測位のために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を良好に受信できているか否かを判定する。この判定は、制御ユニット１１０が、ＧＰＳ受信ユニット１６０からの有効なＧＰＳデータを受信できているか否かを判定することにより行われる。

ステップＳ１１における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ１１：Ｎ）には、ステップＳ１１の処理が繰り返される。一方、ステップＳ１１における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ１１：Ｙ）には、処理はステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１２では、制御ユニット１１０が、ＧＰＳデータに含まれる車両ＣＲの現在位置の測位結果と、ＧＰＳデータにおける計時結果及び内部タイマの計時結果に基づく、現在日時の特定結果とに基づいて、車両ＣＲの速度を検出する。また、制御ユニット１１０が、３次元位置として得られるＧＰＳ測位結果における鉛直方向位置の時間変化、及び、当該ＧＰＳ測位結果である車両ＣＲの現在位置に対応する地図データにおける傾斜角データに基づいて、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角を取得する。

そして、制御ユニット１１０は、速度の検出結果及び傾斜角の取得結果に基づいて、集音ユニット１７０による集音結果の収集開始条件が満たされたか否かを判定する。この判定は、制御ユニット１１０が、車両ＣＲが、略一定の傾斜角の走行路を略等速移動しているといえるか否かを判定することにより行われる。

ステップＳ１２における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ１２：Ｎ）には、処理はステップＳ１１へ戻る。この後、ステップＳ１２における判定の結果が肯定的となるまで、ステップＳ１１，Ｓ１２の処理が繰り返される。

集音結果の収集開始条件が満たされ、ステップＳ１２における判定の結果が肯定的となると（ステップＳ１２：Ｙ）、制御ユニット１１０が、内部カウンタである収集カウンタを「０」にリセットするとともに、その時点における車両ＣＲの速度及び走行路の傾斜角を保持した後、処理がステップＳ１３へ進む。このステップＳ１３では、制御ユニット１１０が、集音ユニット１７０からの集音結果を、所定時間にわたって収集し、収集カウンタをインクリメントする。引き続き、当該所定時間における集音結果の周波数分布を算出する。ここで、「所定時間」としては、通常の走行において、大きな速度変化又は大きな傾斜角変化が発生しないと考えられる時間が、実験、シミュレーション、経験等により予め定められる。

なお、ステップＳ１３における集音結果の収集に際しては、その時点で音出力ユニット１３０から制御ユニット１１０による制御に従って出力されている音声の成分を、集音結果から差し引いた結果を収集する。なお、音出力ユニット１３０からの出力音声レベルと、当該集音結果から差し引くべき音声成分レベルとの比率は、ナビゲーション装置１００の車両ＣＲへの搭載後における計測により定められるようになっている。

次に、ステップＳ１４において、制御ユニット１１０が、集音結果の収集終了条件が発生したか否かを判定する。こうした収集終了条件としては、（ｉ）その時点において検出される車両ＣＲの速度、及び、取得される傾斜角と、ステップＳ１２において保持された車両ＣＲの速度、及び、取得される傾斜角との差が、所定の許容範囲外となったこと、及び、（ii）ＧＰＳ測位ができなくなったこと等が挙げられる。

ステップＳ１４における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ１４：Ｎ）には、処理はステップＳ１３へ戻る。以後、ステップＳ１４における判定の結果が肯定的となるまで、ステップＳ１３，Ｓ１４の処理が繰り返され、集音結果の収集及び収集カウンタのインクリメントが繰り返される。

集音結果の収集終了条件が発生し、ステップＳ１４における判定の結果が肯定的となると（ステップＳ１４：Ｙ）、処理はステップＳ１５へ進む。このステップＳ１５では、制御ユニット１１０が、収集された集音結果から特徴情報を抽出する。この特徴情報の抽出に際して、今回の集音結果の収集結果の周波数分布の平均値を算出する。そして、制御ユニット１１０は、算出された平均値に基づいて、周波数分布におけるピーク周波数及びピーク値間の比率を、特徴情報として抽出する。

なお、当該平均値の算出により、上述したように、会話音や、車両ＣＲに搭載された他機器が発生する突発的な音の当該特徴情報に対する寄与を小さくすることができる。

次に、ステップＳ１６において、制御ユニット１１０が、記憶ユニット１２０内の集音特徴情報の更新を行う。この集音特徴情報の更新に際して、制御ユニット１１０は、まず、ステップＳ１２において保持した速度と傾斜角との組み合せと関連付けられた登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）及び累積集音時間（ＲＴ_j,k）を読み取る。そして、制御ユニット１１０は、読み取られた登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）と今回の特徴情報とを、読み取られた累積集音時間（ＲＴ_j,k）と今回の集音時間とを重みとする重み付け平均を算出し、新たな登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）を算出する。そして、制御ユニット１１０は、新たな登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）を登録することにより、集音特徴情報を更新する。

こうして記憶ユニット１２０内の集音特徴情報の更新が終了すると、処理はステップＳ１１へ戻る。以後、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理が繰り返され、集音結果の収集条件が満たされるたびに、集音特徴情報が更新される。

＜ナビゲーション利用データの切換処理＞
次に、ナビゲーション装置１００によるナビゲーション処理について、ナビゲーション利用データの切換処理に主に着目して説明する。

ナビゲーション処理に際しては、図６に示されるように、まず、ステップＳ２１において、制御ユニット１１０が、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な状態であるか否かを判定する。このステップＳ２１における判定は、上述したステップＳ１１の場合と同様にして行われる。

ステップＳ２１における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２１：Ｙ）には、処理はステップＳ２４へ進む。このステップＳ２４では、制御ユニット１１０が、ＧＰＳ測位結果、並びに、センサユニット１８０による加速度及び角速度の検出結果に基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報を適宜参照し、上述した利用者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。

そして、処理はステップＳ２１へ戻る。この後、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な状態が継続する期間においては、ステップＳ２１，Ｓ２４の処理が繰り返され、制御ユニット１１０が、ＧＰＳ測位結果を利用したナビゲーション情報の提供処理を行う。

上述したステップＳ２１における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２１：Ｎ）には、処理はステップＳ２２へ進む。このステップＳ２２では、記憶ユニット１２０内の集音特徴情報において、登録特徴情報が、許容精度で、後述する速度推定ができる程度に登録されているか否かを判定することにより、制御ユニット１１０が、速度推定条件が整っているか否かを判定する。ここで、「許容精度」は、実験、シミュレーション、経験等に基づいて、予め定められる。

ステップＳ２２における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２２：Ｎ）には、処理はステップＳ２１へ戻る。一方、ステップＳ２２における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２２：Ｙ）には、処理はステップＳ２３へ進む。

ステップＳ２３では、まず、制御ユニット１１０は、各時点における集音ユニット１７０による集音結果及び傾斜角の取得結果に基づいて、車両ＣＲの速度を推定する。この推定に際して、制御ユニット１１０は、各時点における集音ユニット１７０による集音結果を収集し、収集された集音結果の周波数分布を算出する。引き続き、制御ユニット１１０は、平均値を算出することを除いて上述したステップＳ１５の場合と同様の処理を行って、収集された集音結果の特徴情報を抽出する。また、制御ユニット１１０は、各時点における走行路の傾斜角を取得する。

こうして抽出された特徴情報、及び、取得された傾斜角に基づいて、制御ユニット１１０は、記憶ユニット１２０内の集音特徴情報における当該取得された傾斜角を含む傾斜角の範囲において、抽出された特徴情報に最も近似する登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）を特定する。そして、制御ユニット１１０は、特定された登録特徴情報（ＲＣＩ_j,k）の代表速度（Ｖ_j,k）を、各時点における車両ＣＲの速度として推定する。

なお、ステップＳ２３の処理の開始直前に、ステップＳ２４におけるＧＰＳ測位結果を利用したナビゲーション処理が行われていた場合には、そのステップＳ２４の終了時における車両ＣＲの速度の検出結果を、ステップＳ２３の処理の開始時における車両ＣＲの推定速度として採用するようになっている。

そして、制御ユニット１１０は、推定された速度、並びに、センサユニット１８０による加速度及び角速度の検出結果に基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報を適宜参照し、上述した利用者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。

そして、処理はステップＳ２１へ戻る。この後、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位ができない状態が継続する期間においては、ステップＳ２１〜Ｓ２３の処理が繰り返され、制御ユニット１１０が、集音ユニット１７０による集音結果に基づいて推定された車両ＣＲの速度の推定結果を利用したナビゲーション情報の提供処理を行う。

すなわち、上記のステップＳ２１〜Ｓ２４の処理を繰り返すことにより、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な場合には、ＧＰＳ測位結果を利用したナビゲーション処理が行われる。また、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位ができない場合には、集音ユニット１７０による集音結果に基づいて推定された車両ＣＲの速度の推定結果を利用したナビゲーション処理が行われる。

以上説明したように、本実施例では、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な期間では、ＧＰＳ測位結果を利用したナビゲーション処理が行われる。また、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位が可能な期間では、集音ユニット１７０による集音結果の特徴情報が抽出され、ＧＰＳ測位結果に基づいて検出された車両ＣＲの速度と、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角との組み合せと関連付けられて、記憶ユニット１２０内の集音特徴情報が更新される。そして、ＧＰＳ受信ユニット１６０によるＧＰＳ測位ができない期間では、各時点における集音結果及び走行路の傾斜角と、集音特徴情報とに基づいて推定された車両ＣＲの速度を利用したナビゲーション処理が行われる。

したがって、本実施例によれば、ナビゲーション装置１００とは別途に車両に装備されるセンサを利用せずに、車両の速度を推定し、ＧＰＳ測位ができない期間においてもナビゲーション情報を利用者に提供することができる。

［実施例の変形］
本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

例えば、上記の実施例では、集音特徴情報を、車両ＣＲの走行路の傾斜角により分類するようにしたが、第１実施形態のように、集音特徴情報における傾斜角による分類を省略してもよい。この場合には、傾斜角の取得が不要となるとともに、速度推定のための集音特徴情報の整備時間を短縮することができる。

また、上記の実施例では、ＧＰＳ測位が可能な期間においては、（ａ）３次元位置として得られるＧＰＳ測位結果における鉛直方向位置の時間変化、及び、（ｂ）当該ＧＰＳ測位結果である車両ＣＲの現在位置に対応する地図データにおける傾斜角データの双方を勘案して、車両ＣＲが走行中の走行路の傾斜角を取得するようにした。これに対し、（ａ）又は（ｂ）に基づいて、傾斜角を取得するようにしてもよいし、加速度センサにより検出された加速度の床面に対する法線方向成分を適宜考慮して、傾斜角を取得するようにしてもよい。また、気圧センサを設け、気圧センサにより検出された気圧の時間変化を考慮して傾斜角を取得するようにしてもよい。

また、上記の実施例では、集音特徴情報の更新のために、一定の傾斜角の走行路を等速移動している期間の全期間にわたって、集音結果を収集するようにした。これに対し、１回の集音結果の収集期間の長さについての最大長を定めておくようにすることもできる。

また、上記の実施例では、ＧＰＳ測位が可能ではない期間においては、各時点で推定されている車両ＣＲの速度、並びに、加速度センサ及び角速度センサによる検出結果により特定された車両ＣＲの現在位置における傾斜角データの参照結果に基づいて当該傾斜角を取得するようにした。これに対し、加速度センサにより検出された加速度の床面に対する法線方向成分を適宜考慮して、傾斜角を取得するようにしてもよい。また、気圧センサを設け、気圧センサにより検出された気圧の時間変化を考慮して傾斜角を取得するようにしてもよい。

また、上記の実施例では、ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づく車両ＣＲの速度の検出に際して、車両ＣＲの現在位置のＧＰＳ測位結果の時間変化に基づいて、検出するようにした。これに対し、ＧＰＳ衛星からの受信電波におけるドップラー効果による周波数のシフト量に基づいて車両ＣＲの速度を検出するようにしてもよい。

また、上記の実施例では、集音結果の周波数分布の平均値を算出し、算出された平均値におけるピーク周波数及びピーク値間の比率を、特徴情報として抽出するようにした。これに対し、当該平均値をそのまま特徴情報とすることもできるし、当該ピーク周波数を特徴情報とすることもできる。

また、上記の実施例では、集音特徴情報においては、速度範囲ごとに登録特徴情報を登録しておき、速度推定に際しては、各時点における集音結果の特徴情報が最も近似する登録特徴情報に対応する速度範囲の代表速度を推定速度とするようにした。これに対し、集音特徴情報においては、速度ごとに登録特徴情報を登録しておき、速度推定に際しては、各時点における集音結果の特徴情報に基づいて、線形補間等の手法により、推定速度を求めるようにしてもよい。

なお、上記の実施例では、コンピュータによるプログラムの実行により、集音手段７１０及び記憶手段７５０を除く各手段の機能を実現するようにしたが、これらの各手段の全部又は一部を、専用のＬＳＩ（Large Scale Integrated circuit）等を用いたハードウェアにより構成するようにしてもよい。

Claims (7)

1. 車両に搭載されるナビゲーション装置であって、
   前記車両における所定位置で集音を行う集音手段と；
   ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、前記車両の速度を検出する検出手段と；
   前記車両の走行経路の傾斜角を取得する取得手段と；
   前記検出手段による検出結果と、前記集音手段による集音結果とに基づいて、前記取得手段により取得された傾斜角ごとに、前記車両の速度に対応する前記集音結果の特徴情報を抽出する抽出手段と；
   前記車両の速度と前記特徴情報とが関連付けられた集音特性情報を、前記傾斜角ごとに分類して記憶する記憶手段と；
   前記検出手段が、前記車両の速度を検出するために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、前記集音手段による集音結果、前記取得手段により取得された傾斜角、及び、前記集音特性情報を考慮して、前記車両の速度を推定する推定手段と；
   を備えることを特徴とするナビゲーション装置。
2. 前記車両は、エンジンを動作させることによって走行し、
   前記集音結果には、前記エンジンの動作音が含まれる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のナビゲーション装置。
3. 前記集音手段は、前記集音結果の主成分が前記エンジンの動作音となる位置に配置される、ことを特徴とする請求項２に記載のナビゲーション装置。
4. 前記抽出手段は、前記車両が等速移動している期間の集音結果の周波数分布の平均値に基づいて、前記等速移動の速度に対応する前記特徴情報を抽出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
5. 車両に搭載されるナビゲーション装置において使用される速度推定方法であって、
   前記車両における所定位置で集音を行う集音工程と；
   ＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、前記車両の速度を検出する検出工程と；
   前記車両の走行経路の傾斜角を取得する取得工程と；
   前記検出工程における検出結果と、前記集音工程における集音結果とに基づいて、前記取得工程において取得された傾斜角ごとに、前記車両の速度に対応する前記集音結果の特徴情報を抽出する抽出工程と；
   前記車両の速度と前記特徴情報とが関連付けられた集音特性情報を、前記傾斜角ごとに分類して記憶手段に記憶させる記憶工程と；
   前記検出工程において、前記車両の速度を検出するために必要な数のＧＰＳ衛星からの電波を受信できない場合に、前記集音工程における集音結果、前記取得工程において取得された傾斜角、及び、前記集音特性情報を考慮して、前記車両の速度を推定する推定工程と；
   を備えることを特徴とする速度推定方法。
6. 請求項５に記載の速度推定方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とする速度推定プログラム。
7. 請求項６に記載の速度推定プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体。

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