JP7475547B2 - 測位装置及び測位方法 - Google Patents

Description

本開示は、測位装置及び測位方法に関する。

測量分野では、ＧＰＳ，ＧＬＯＮＡＳＳ，Ｇａｌｉｌｅｏ，Ｂｅｉｄｏｕ，ＱＺＳＳなどのマルチＧＮＳＳ衛星から、軍用のＬ２Ｐ及び民用のＬ１，Ｌ５を含む３周波が放射されており、それらに対応したＧＮＳＳ受信機ではセンチメートル級の測位が可能である。精度が低い単独測位方式では、衛星から車両までの電波伝搬時間から算出した測位信号の擬似距離をメインの観測データとして用いるが、センチメートル級測位では、メインの観測データとして搬送波位相も用いる。このように搬送波位相を用いる方式は搬送波位相測位方式と呼ばれる。

搬送波位相測位方式には、ＲＴＫ（Real Time Kinematic）、ＰＰＰ－ＲＴＫ（Precise Point Positioning RTK）などがある。搬送波位相測位方式では、ＧＮＳＳ受信機が復調した測位信号の搬送波位相角を連続的に測定した積算値を算出するが、サイクルスリップ等の原因で連続観測が中断されると当該積算値がリセットされ、リセット発生時に搬送波位相バイアスが変化する。言い換えると、複数の測位使用衛星の電波を連続受信中は、搬送波位相バイアスは変化しないことから、搬送波位相バイアスを高精度に一度求めた場合にはエポックごとに求められない。

単独測位方式を含む搬送波位相測位方式は、測位解として、補強信号使用時のＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の２つと、補強信号未使用時の単独測位解の１つとを含む合計３つが得られる。

測量分野で用いるセンチメートル級測位は、電波受信障害の原因になる周辺の構造物がない環境（この環境はオープンスカイと呼ばれる）下で実施される。Ｆｉｘ解の精度はセンチメートル級精度と言われており、Ｆｉｘ率は最低９５％以上、通常９９％以上が期待される。一方、Ｆｌｏａｔ解はＦｉｘ解よりも低い精度（例えばセンチメートル級～メートル級の精度）のため、センチメートル級測位を目的とする場合には、Ｆｌｏａｔ解は一般的に使用されない。

上記のようなＧＮＳＳ受信機は高精度の測位が可能であるが、非常に高価であるため、量産車両用には使えない。自動車分野の測位装置は、ＧＰＳ，ＧＬＯＮＡＳＳ，Ｇａｌｉｌｅｏ，Ｂｅｉｄｏｕ，ＱＺＳＳなどのマルチＧＮＳＳ衛星から放射される民用のＬ１，Ｌ２Ｃを、安価なＧＮＳＳ受信機及びＧＮＳＳアンテナで受信して搬送波位相測位方式の測位演算を行う。しかしながら、測量用の高価なＧＮＳＳアンテナと比べて安価なＧＮＳＳアンテナで受信される測位信号のＣ／Ｎ値（搬送波対雑音比）は、オープンスカイ下でも全般的に低く、Ｌ１，Ｌ２Ｃの周波数帯次第でＣ／Ｎ平均が異なることもある。また、車両周辺の電波受信環境などの車載利用環境は、オープンスカイから大小様々なマルチパス環境、車両上空の一部の衛星電波が遮蔽される環境、すべての衛星電波が遮蔽されるトンネルの環境などのように変化に富むことから様々な課題がある。このような課題に対して、例えば特許文献１～４の技術が提案されている。

特許第５５９００１０号公報 特許第５０８３７４９号公報 特表２０１７－１３８５０２号公報 特開２０１０－０７１６８６号公報

道路を走行する車両では、Ｆｉｘ解による車両位置精度がメートル級まで低下するミスＦｉｘを生じることがあり、またＦｉｘ解が得られるＦｉｘ率が低下すると、精度不定のＦｌｏａｔ解が得られるＦｌｏａｔ率が逆に増加する。しかしながら従来技術では、Ｆｉｘ解及びＦｌｏａｔ解の測位誤差をリアルタイムに予測しないので、自動車分野でセンチメートル級測位の利用が困難という問題があった。

そこで、本開示は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、自動車分野でセンチメートル級測位を利用可能な技術を提供することを目的とする。

本開示に係る測位装置は、複数のＧＮＳＳ衛星からの測位信号ごとに擬似距離、搬送波位相、及び、ドップラー偏移周波数を含む観測データと、複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得するＧＮＳＳ取得手段と、測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得する測位補強データ取得手段と、複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する測位使用衛星選択手段と、測位補強データを用いずに測位使用衛星の観測データ及び軌道データに基づいて、単独測位解を求める単独測位解計算手段と、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求めるＦｌｏａｔ解計算手段と、Ｆｌｏａｔ解の搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求める探索検定手段と、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データと、整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求めるＦｉｘ解計算手段と、単独測位解、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、測位解の測位誤差をエポックごとに予測する衛星測位誤差予測手段とを備える。衛星測位誤差予測手段は、測位使用衛星の配置、測位補強データを取得してから経過した時間、測位使用衛星の観測状況、及び、Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報と、Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、Ｆｌｏａｔ解の測位誤差をエポックごとに予測し、情報と、Ｆｉｘ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、Ｆｉｘ解の測位誤差をエポックごとに予測する。

本開示によれば、ミスＦｉｘの発生を抑制し、かつ、測位解の測位誤差をリアルタイムに予測するので、自動車分野でセンチメートル級測位を利用することができる。

本開示の目的、特徴、局面及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１に係る測位装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る測位装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る擬似距離の残差を算出した結果の一例を示す図である。 実施の形態１に係る観測データの一重差及び二重差を模式的に示す図である。 実施の形態１に係るＦｌｏａｔ解の予測誤差と実誤差との関係の一例を示す図である。 実施の形態１に係るＦｉｘ解の予測誤差と実誤差との関係の一例を示す図である。 実施の形態１の変形例４に係るＡｍｂｉｇｕｉｔｙの再探索を示す図である。 実施の形態２に係る測位装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２の変形例に係る測位装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る測位装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る測位装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る測位装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る測位装置の動作を説明するための図である。 実施の形態３の変形例２に係る測位装置の動作を説明するための図である。 実施の形態３の変形例２に係る測位装置の動作を説明するための図である。 実施の形態３の変形例２に係る測位装置の動作を説明するための図である。 実施の形態４に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例に係る表示間面の一例を示す図である。 実施の形態５に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態５に係るステレオカメラ及びミリ波レーダを説明するための図である。 実施の形態５に係るステレオカメラ及びミリ波レーダを説明するための図である。 実施の形態５に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態５の変形例に係るステレオカメラ及びミリ波レーダによる監視例を説明するための図である。 実施の形態６に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態６に係る路面状態センサ及びレーザ車高計を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 実施の形態７に係る運転支援システムの車両制御の例を説明するための図である。 その他の変形例に係る測位装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 その他の変形例に係る測位装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態１に係る測位装置の構成を示すブロック図である。以下、測位装置が搭載され、着目の対象となる車両を「自車」と記すこともあり、その車両位置を「自車位置」と記すこともあり、測位装置を「移動局」と記すこともあり、ＧＮＳＳ衛星を「衛星」と記すこともある。

図１の測位装置は、ＧＮＳＳ取得手段であり、ＧＮＳＳアンテナを含むＧＮＳＳ受信機１１と、測位補強データ取得手段である測位補強信号受信機１２と、衛星測位部１３とを備える。

ＧＮＳＳ受信機１１は、自車の上空に存在するＧＰＳ衛星などを含む複数のＧＮＳＳ衛星から放射される所定周波数帯の電波の測位信号を受信する。本実施の形態１では、測位信号は、２周波の測位信号として、第１測位信号であるＬ１信号と、Ｌ１信号と周波数帯が異なる第２測位信号であるＬ２Ｃ信号とを含むが、これに限ったものではない。ＧＮＳＳ受信機１１は、複数のＧＮＳＳ衛星が放送する測位信号に基づいて、時刻データと、観測データと、軌道データとを生成する。

時刻データは、例えば同期などに用いられる時刻を含む。観測データは、測位信号ごとに移動局の擬似距離、搬送波位相、ドップラー偏移周波数、及び、電離層遅延誤差を含む。軌道データは、複数のＧＮＳＳ衛星の位置算出に必要なデータであり、放送歴を含む。

測位補強信号受信機１２は、測位補強信号配信プロバイダのサーバ（図示せず）にインターネット回線１２ａを介して接続する。なお、接続時には、所定のアクセスポイントの認証確認が行われる。測位補強信号受信機１２は、接続したサーバに、搬送波位相測位方式に対応する移動局の位置データを適宜送信することによって、当該サーバから搬送波位相測位方式に対応する測位補強データを含む測位補強信号を所定周期で受信する。測位補強データは、基準点である基準局の位置データ及び観測データを含む。ここでの基準局及び観測データは仮想的であってもよく、基地局の位置データは固定データであってもよい。本実施の形態１では、搬送波位相測位方式は、仮想基準点方式のＶＲＳ（Virtual Reference Station）方式であるものとして説明するが、ＲＴＫ方式であってもよい。

衛星測位部１３は、測位使用衛星選択手段１３１、単独測位解計算手段１３２、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４、Ｆｉｘ解計算手段１３５、及び、衛星測位誤差予測手段１３６を備える。

測位使用衛星選択手段１３１は、複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する。選択された測位使用衛星の時刻データ、観測データ及び軌道データは、単独測位解計算手段１３２、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３及びＦｉｘ解計算手段１３５で使用される。

単独測位解計算手段１３２は、単独測位方式に従って、測位補強データを用いずに、測位使用衛星の時刻データ、観測データ及び軌道データに基づいて、ＧＮＳＳ受信機内蔵時計誤差を含む単独測位解を求める。

Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、ＶＲＳ方式の搬送波位相測位方式に従って、測位使用衛星の時刻データ、観測データ及び軌道データと、上記サーバが自車位置の近傍に仮想的に設けた仮想基準点の座標及びその座標での仮想観測結果を含む仮想観測データとに基づいて、Ｆｌｏａｔ解と搬送波位相バイアスとを求める。本実施の形態１では、上述したように搬送波位相測位方式はＶＲＳ方式である。Ｆｌｏａｔ解は実数値である。

Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、後述するＬＡＭＢＤＡ（Least-square Ambiguity Decorrelation Adjustment Method）法による探索及び検定に従って、Ｆｌｏａｔ解の実数値で表される搬送波位相バイアスから、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙと呼ばれる搬送波位相の整数値バイアスを求める。

Ｆｉｘ解計算手段１３５は、ＶＲＳ方式の搬送波位相測位方式に従って、測位使用衛星の時刻データ、観測データ及び軌道データと、上記サーバが自車位置の近傍に仮想的に設けた仮想基準点の座標及びその座標での仮想観測結果を含む仮想観測データと、整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求める。

衛星測位誤差予測手段１３６は、単独測位解、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを、衛星測位の測位解として設定する。また、衛星測位誤差予測手段１３６は、測位解の測位誤差をエポックごとに予測する。

＜動作＞
次に、本実施の形態１に係る測位装置の動作について説明する。図２は、エポックごとに行われる測位装置の動作を示すフローチャートである。図２の動作は、衛星測位部１３で行われる。以下、ＶＲＳ方式について主に説明するがＲＴＫ方式でも以下の説明と同様である。

まず図２のステップＳ２０１にて、測位装置の処理が初期化される。

ステップＳ２０２にて、衛星測位部１３は、ＧＮＳＳ受信機１１で測位信号を受信可能なＧＮＳＳ衛星（以下「受信衛星」と記すこともある）が４機以上あるか否かを判定する。受信衛星が４機未満である場合には処理がステップＳ２１１に進み、受信衛星が４機以上である場合には処理がステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０３にて、測位使用衛星選択手段１３１は、複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する。以下、測位使用衛星の選択について説明する。

図３は、観測データの一つである擬似距離の残差を算出した結果の一例を示す図である。現在、擬似距離残差を出力するＧＮＳＳ受信機１１が知られているが、その擬似距離残差は、図３（ｃ）のように、マルチパス発生をフラグ的に示しか示さない。

そこで本実施の形態１では、測位使用衛星選択手段１３１は、受信中の測位信号に含まれる擬似距離と、搬送波位相またはドップラー偏移周波数との比較に基づいて、図３（ａ）のような第１擬似距離残差を求める。なお、第１擬似距離残差の算出には、例えば特許第４９８８０２８号公報または特許第６４８２７２０号公報に記載された算出方法を用いることができる。

測位使用衛星選択手段１３１は、２周波のＬ１信号及びＬ２Ｃ信号が揃っている場合、つまりこれら信号の両方が受信された場合、電離層フリー線形結合に従って、Ｌ１信号の電離層遅延誤差とＬ２Ｃ信号の電離層遅延誤差とを相殺する。測位使用衛星選択手段１３１は、このような電離層遅延誤差の相殺を行うことによって図３（ｂ）のような第２擬似距離残差を求める。

次に、測位使用衛星選択手段１３１は、第１擬似距離残差及び第２擬似距離残差の少なくともいずれか１つと、仰角及びＣ／Ｎ値とに基づいて、通信品質が測位精度実現に必要な第１閾値以上であるＧＮＳＳ衛星を、暫定測位使用衛星として選択する一次選択を行う。

そして、測位使用衛星選択手段１３１は、暫定測位使用衛星の観測データの数が規定数以下である場合には、暫定測位使用衛星を測位使用衛星として選択する。一方、測位使用衛星選択手段１３１は、暫定測位使用衛星の観測データの数が規定数を超える場合には、暫定測位使用衛星の通信品質に基づいて、暫定測位使用衛星の中から、観測データの数が閾値以下となる測位使用衛星を選択する二次選択を行う。例えば、二次選択において、測位使用衛星選択手段１３１は、暫定測位使用衛星の第１擬似距離残差及び第２擬似距離残差の少なくともいずれか１つと、仰角及びＣ／Ｎ値とに基づいて、通信品質が測位精度実現に必要な第１閾値よりも高い第２閾値以上であるＧＮＳＳ衛星を、暫定測位使用衛星として選択する二次選択を行う。一次選択で用いられる擬似距離残差と、二次選択で用いられる擬似距離残差とは同じであってもよいし、異なっていてもよい。

なお、単独測位解計算手段１３２で観測データが使用される測位使用衛星には、測位信号が１周波のみであるＧＮＳＳ衛星が選択されてもよい。一方、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３及びＦｉｘ解計算手段１３５で観測データが使用される測位使用衛星には、測位信号が１周波のみであるＧＮＳＳ衛星よりも、測位信号が２周波であるＧＮＳＳ衛星が優先的に選択される。このような選択によれば、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の精度が向上する。

測位使用衛星のうち、Ｃ／Ｎ値及び仰角がより高く、擬似距離の品質がより高い測位使用衛星は、主衛星として決定され、それ以外の測位使用衛星は、従衛星として決定される。以下に、測位使用衛星の選択条件の一例を記す。

＜測位使用衛星の選択条件＞
（１）Ｌ１信号及びＬ２Ｃ信号の擬似距離残差（主にマルチパス誤差推定値）が所定値以下である。

（２）ＧＮＳＳ衛星の仰角が所定値以上である。

（３）Ｌ１信号及びＬ２Ｃ信号のＣ／Ｎ値が所定値以上である状態が所定エポック以上継続する。

（４）Ｌ１信号及びＬ２Ｃ信号の搬送波位相が、観測されなかったサイクルスリップ後に所定時間以上経過して観測される。

（５）仮想基準点と移動局との間で共通のＧＮＳＳ衛星の観測データが揃っている（この選択条件は搬送波位相測位方式がＶＲＳ方式である場合にのみ適用される）。

（６）仮想基準点の観測データの遅延時間が所定時間以下である。

（７）Ｌ１信号及びＬ２Ｃ信号の両方が揃ったＧＮＳＳ衛星が所定数以上である（この理由は電離層遅延誤差の影響を排除して擬似距離残差を算出するために２周波揃ったＧＮＳＳ衛星がよいためである）。

なお、観測データが搬送波位相だけである場合には、未知数を解くための連立方程式数が不足する。これに対して本実施の形態１では、観測データに搬送波位相だけでなく擬似距離が含まれるので、連立方程式数を増やして未知数を解くことが可能となる。

ステップＳ２０４にて、単独測位解計算手段１３２は、単独測位方式に従って、４機以上のＧＮＳＳ衛星の観測データに含まれる擬似距離と、軌道データに含まれる放送歴とに基づいて、自車位置とＧＮＳＳ受信機内蔵時計誤差とを含む単独測位解を求める。

ステップＳ２０５にて、衛星測位部１３は、測位使用衛星が５機以上であり、連立方程式の数が未知数より多いか否かを判定する。測位使用衛星が５機以上であり、連立方程式の数が未知数以上である場合には処理がステップＳ２０６に進み、測位使用衛星が５機未満であり、連立方程式が未知数より少ない場合には処理がステップＳ２１１に進む。

ステップＳ２０６にて、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、以下のようなＶＲＳ方式の手順１～手順４に従って、エポック内で収束計算を行い、未知数であるＦｌｏａｔ解及び搬送波位相バイアスを求める。なお、ここで求められる搬送波位相バイアスは、実数であり概ね整数ではない。

＜手順１＞
Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、測位使用衛星選択手段１３１による主衛星及び従衛星の決定結果を取得する。

＜手順２＞
Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、測位使用衛星の観測データに含まれる搬送波位相及び擬似距離について、ＶＲＳ方式で用いられる次式（１）～（８）の算出を行う。

この式（１）は、基準局Ａ及び主衛星に関する擬似波位相の観測方程式である。φは搬送波位相［ｃｙｃｌｅ］、ｒは衛星と基準局Ａとの幾何学的距離［ｍ］、Ｃは光速［ｍ／ｓ］、δｔはＧＮＳＳ受信機内蔵時計の誤差［ｓ］、Δｔは衛星搭載時計の誤差［ｓ］、Ｉは電離層遅延誤差［ｍ］、Ｔは対流圏遅延誤差［ｍ］、λは波長［ｍ／ｃｙｃｌｅ］、Ｎは搬送波位相のバイアス、ε_φは搬送波位相の観測誤差［ｍ］である。

φなどの右上に付された「１」は、ｎ＝１を意味し、主衛星のデータであることを示す。なお、後述する式においてφなどの右上に付された「ｎ」は、ｎ＝２，３，…であり、従衛星のデータであることを示す。φなどの右下に付された「Ａ」は、基準局Ａのデータであることを示す。なお、後述する式においてφなどの右下に付された「Ｂ」は、移動局Ｂのデータであることを示す。基準局Ａの位置は既知数であるが、移動局Ｂの位置は未知数である。以下の説明では便宜上、基準局Ａと移動局Ｂとをまとめて受信機と記すこともある。

式（１）の基準局Ａによる観測方程式と、式（１）と同様に表される移動局Ｂによる観測方程式との差をとり、移動局Ｂの電離層遅延誤差及び対流圏遅延誤差と、基準局Ａの電離層遅延誤差及び対流圏遅延誤差とがそれぞれ同一であるという近似を用いることにより、次式（２）及び次式（３）が得られる。

φなどの右下に付された「ＢＡ」は、移動局Ｂのデータから基準局Ａのデータを引いたデータであることを示し、例えばφ^１ _ＢＡはφ^１ _Ｂ－φ^１ _Ａである。「ＢＡ」が付されたφは、受信機間１重差の観測値と呼ばれ、同一衛星に対する基準局と移動局との間の差異である行路差を示す。つまり、式（２）は、主衛星（ｎ＝１）に対する基準局と移動局との間の差異である行路差を示し、主衛星（ｎ＝１）に対する搬送波位相の受信機間１重差を示す。式（３）は、従衛星（ｎ＝２，３，…）に対する基準局と移動局との間の差異である行路差を示し、従衛星（ｎ＝２，３，…）に対する搬送波位相の受信機間１重差を示す。式（２）と式（３）との差から次式（４）が得られる。

φなどの右上に付された「１ｎ」は、主衛星（ｎ＝１）の受信機間１重差のデータから、従衛星（ｎ＝２，３，…）の受信機間１重差のデータを引いた衛星間差異のデータであることを示し、例えばφ^１ｎ _ＢＡはφ^１ _ＢＡ－φ^ｎ _ＢＡである。φ^１ｎ _ＢＡは２重差の観測値と呼ばれる。

図４は、衛星測位部１３が測位に使用する観測データの一重差及び二重差を模式的に示す図である。ＶＲＳ方式は、図４に示すように座標が既知である基準局Ａに対して移動局Ｂの相対位置を求める相対測位方式である。このため、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、各衛星について衛星と基準局Ａとの間の距離と、衛星と移動局Ｂとの間の距離との差である行路差を、受信機間１重差ＳＤＲとして求める。そして、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、主衛星Ｓ１の受信機間１重差ＳＤＲと、従衛星Ｓｎの受信機間１重差ＳＤＲとの差異を２重差の観測値として求める。

上式（１）～（４）は搬送波位相に関する式である。擬似距離に関しても上式（１）～（４）と同様の次式（５）～（８）が成り立つ。

式（５）は、基準局Ａ及び主衛星に関する擬似距離の観測方程式である。ρは擬似距離［ｍ］である。ε_ρは擬似距離の観測誤差［ｍ］であり、擬似距離残差ともいう。式（６）及び式（７）は、式（５）の基準局Ａによる観測方程式と、式（５）と同様に表される移動局Ｂによる観測方程式との差をとることにより得られる。式（８）は、式（６）と式（７）との差から得られる。

搬送波位相の式（４）では、左辺は既知数であり、右辺は未知数であり、従衛星と同じ数（つまりｎ＝２，３，…）だけ成り立つ。擬似距離の式（８）でも同様に、左辺は既知数であり、右辺は未知数であり、従衛星と同じ数（つまりｎ＝２，３，…）だけ成り立つ。

＜手順３＞
Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、１重差の観測値と予測値との差異である残差と、デルタレンジとレンジレートとの差異とをそれぞれ比較して、１重差の観測誤差を算出する。１重差の観測誤差の算出には、例えば特許第４９８８０２８号公報、特許第５８５５２４９号公報または特許第６４８２７２０号公報に記載された算出方法を用いることができる。

＜手順４＞
Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、次式（９）～（１３）に示す拡張カルマンフィルタを用いて収束計算を行い、自車位置と搬送波位相バイアスの推定値と観測誤差共分散行列とを含むＦｌｏａｔ解を求める。

式（９）は、式（４）及び式（８）の右辺に対応するＦｌｏａｔ解の未知数を示し、拡張カルマンフィルタの状態量に相当する。なお、式（９）においてｉ＝１はＬ１信号を表し、ｉ＝２はＬ２Ｃ信号を表す。式（１０）は、式（４）及び式（８）の左辺に対応するＦｌｏａｔ解の既知数を示し、拡張カルマンフィルタの観測量に相当する。

式（１１）は、拡張カルマンフィルタのＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｓｔｅｐ（予測ステップともいう）に相当し、ある時刻から次の時刻の状態を線形近似によって予測する式である。なお、Ｑ_ｋの要素は、手順３で求めた１重差の観測誤差が適用される。式（１２）は、拡張カルマンフィルタのＵｐｄａｔｅ ｓｔｅｐ（フィルタリングステップともいう）に相当し、予測した状態と観測量との比較から現在の状態を更新するための式である。式（１３）は、式（１２）に示されている観測誤差共分散行列などを示す式である。

なお、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、予め定められた演算条件（例えば図２のステップＳ２０２及びステップＳ２０５の条件）が満たされた場合には、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４で整数値バイアスが求められるか否かに関わらず、Ｆｌｏａｔ解をエポックごとに求めるように構成されている。

ステップＳ２０７にて、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、測位使用衛星の整数値バイアス、つまりＡｍｂｉｇｕｉｔｙを探索する必要があるか否かを判定する。本実施の形態１では、（１）測位使用衛星が使用するＬ１、Ｌ２Ｃがサイクルスリップする、（２）測位使用衛星が使用するＬ１、Ｌ２Ｃの整数値バイアスが未算出である、のいずれかが該当する場合に、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、整数値バイアスを探索する必要があると判定する。整数値バイアスを探索する必要があると判定された場合には処理がステップＳ２０８に進み、整数値バイアスを探索する必要がないと判定された場合には処理がステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２０８にて、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、Ｆｌｏａｔ解の実数値で表される搬送波位相バイアスに基づいて、搬送波位相の整数値バイアス、つまりＡｍｂｉｇｕｉｔｙの候補点を探索する。

ここで、実数値で表される搬送波位相バイアスを単純に四捨五入して整数値バイアスを求めると、探索空間で示された強い相関によって誤った値となり、測位精度が低下する。このため、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、ＬＡＭＢＤＡ法を用いて、次の手順１～手順４に従って整数値バイアスの探索を行う。

＜手順１＞
Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、Ｆｌｏａｔ解の実数値で表される搬送波位相バイアスと共分散行列とを用いて、できる限りバイアスの無相関化を行う。例えば、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、拡張カルマンフィルタの誤差共分散行列に対して、直交行列による対角化をできる限り行うことによって無相関化を行う。

＜手順２＞
Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、手順１で得られた結果にＬＤＬ^Ｔ分解及びＵＤＵ^Ｔ分解を繰り返して、ｚ変換行列を算出する。

＜手順３＞
Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、手順２で得られた結果に基づいて整数値バイアスの探索空間（例えば楕円体）を規定し、当該探索空間内に含まれる整数値バイアスの候補点を複数個探索する。

＜手順４＞
Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、手順３で求めた複数個の候補点に基づいてより狭い新たな探索空間を規定し、当該探索空間内に含まれる整数値バイアスの候補点を複数個探索する。Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、整数値バイアスの候補点が２個になるまで手順４を繰り返す。なお、整数値バイアスの候補点が２個になるまで、複数のエポック程度の処理時間を要する場合もある。

ステップＳ２０９にて、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、ステップＳ２０８で探索された整数値バイアスの候補点を検定する。本実施の形態１では、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、第１候補の残差の二乗和と第２候補の残差の二乗和との比を算出する。なお、この比の分子は第２候補であり、分母は第１候補である。Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、当該比が閾値以上である場合には、検定合格と判定して第１候補を整数値バイアスとして設定し、処理がステップＳ２１０に進む。Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、当該比が閾値未満である場合には、検定不合格と判定して処理がステップＳ２１１に進む。

ステップＳ２１０にて、Ｆｉｘ解計算手段１３５は、検定に合格した整数値バイアスと、式（９）～式（１３）に示す拡張カルマンフィルタとを用いてエポック内で収束計算を行い、Ｆｉｘ解を求める。

ステップＳ２１１にて、衛星測位誤差予測手段１３６は、最新エポックにおける単独測位解、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、解が存在しないことを示す非測位解のいずれかを測位解ステータスに設定する。測位解ステータスでは、測位解ごとの有無を示すフラグがビットで割当てられており、測位解が同時に複数存在することもあり、測位解が一つも存在しない（つまり非測位解である）こともある。

衛星測位誤差予測手段１３６は、第１計算式に従って、Ｆｌｏａｔ解の実誤差と相関関係にある観測データと、測位演算の内部データとに基づいて、Ｆｌｏａｔ解の測位誤差を予測する。第１計算式は、観測データ及び内部データと、Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との関係を表す式である。内部データは、例えば、１周波のみの衛星と２周波揃った衛星の数、測位使用衛星の配置、測位使用衛星の観測状況、自車速度、測位補強データを受信してから経過した時間、拡張カルマンフィルタの観測誤差、拡張カルマンフィルタの誤差共分散、Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報に相当する。

また、衛星測位誤差予測手段１３６は、観測データ及び内部データと、電子基準点を用いて後処理などで算出されるＦｌｏａｔ解の実誤差とに基づいて、第１計算式を機械学習などによって学習する。なお、第１計算式のパラメータは、観測データ及び内部データを含むだけでなく、Ｆｌｏａｔ解の実誤差及び観測データの残差をさらに含んでもよいし、内部データだけであってもよい。図５にＦｌｏａｔ解について、衛星測位誤差予測手段１３６で予測された誤差である予測誤差と実誤差との関係の一例を示す。なお、図５中の直線は、予測誤差と実誤差との理想的な関係を示す。

同様に、衛星測位誤差予測手段１３６は、第２計算式に従って、Ｆｉｘ解の実誤差と相関関係にある観測データと、測位演算の内部データとに基づいて、Ｆｉｘ解の測位誤差を予測する。第２計算式は、観測データ及び内部データと、Ｆｉｘ解の測位誤差との関係を表す式である。この内部データは、上述した内部データと同様であってもよい。

また、衛星測位誤差予測手段１３６は、観測データ及び内部データと、電子基準点を用いて後処理などで算出されるＦｉｘ解の実誤差とに基づいて、第２計算式を機械学習などによって学習する。なお、第２計算式のパラメータは、観測データ及び内部データを含むだけでなく、Ｆｉｘ解の実誤差及び観測データの残差をさらに含んでもよいし、内部データだけであってもよい。図６にＦｉｘ解について、衛星測位誤差予測手段１３６で予測された誤差である予測誤差と実誤差との関係の一例を示す。なお、図６中の直線は、予測誤差と実誤差との理想的な関係を示す。

以上によりステップＳ２１１にて、衛星測位誤差予測手段１３６は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の測位誤差をエポックごとに求める。ステップＳ２１１の後、処理がステップＳ２０１に戻る。

＜実施の形態１のまとめ＞
以上のような本実施の形態１に係る測位装置によれば、測位解の測位誤差をエポックごとに予測することができるので、Ｆｉｘ解の自車位置精度がメートル級まで低下するミスＦｉｘを適切に検出でき、精度低下の疑いの強さに応じてＦｉｘ解を利用することができる。同様に、Ｆｌｏａｔ解についても、実現したい測位精度に見合ったＦｌｏａｔ解を選出して利用できるようになり、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の利用性が向上する。これにより、自動車分野でセンチメートル級測位を利用することができる。

また本実施の形態１では、第１擬似距離残差及び第２擬似距離残差の少なくともいずれか１つに基づいて、通信品質が第１閾値以上である暫定測位使用衛星を選択する一次選択を行い、暫定測位使用衛星の観測データの数が閾値を超える場合には、通信品質が第１閾値よりも高い第２閾値以上である測位使用衛星を選択する二次選択を行う。これにより、測位信号が２周波揃っている場合に、擬似距離残差に含まれる電離層遅延誤差の影響を排除することによって擬似距離のマルチパス影響を的確に算出でき、その結果として、マルチパス影響を受けた擬似距離残差を算出できるので、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の精度が向上する。また、Ｌ１信号のみの旧世代のＧＰＳ衛星、及び、測位補強信号を使用しないＧＰＳ以外のＧＮＳＳ衛星（例えばＧａｌｉｌｅｏ衛星）について擬似距離のマルチパス影響を的確に算出でき、その結果として、マルチパス影響を受けた擬似距離残差を算出できるので、測位使用衛星数が少ない場所でのＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の測位率及び利用性が向上する。また、精度実現に必要な観測データ数以上の高品質の測位信号を受信できるオープンスカイ環境でも、観測データ数の上限まで、品質の良い擬似距離を優先的に選択することができる。このため、測位に用いられるＣＰＵの使用率及び演算時間を抑制することができる。

また本実施の形態１では、測位使用衛星の配置、測位補強データを取得してから経過した時間、測位使用衛星の観測状況、及び、Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報と、Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との関係を表す第１計算式を学習し、当該情報と、Ｆｉｘ解の測位誤差との関係を表す第２計算式を学習する。これにより、予測誤差が実誤差より小さくなり過ぎたり大きくなり過ぎたりすることを抑制することができるので、予測誤差の信頼性と、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の利用性とが向上する。

＜変形例１＞
図２のステップＳ２０３では、測位使用衛星選択手段１３１は、受信中の測位信号に基づいて第１擬似距離残差を求め、２周波のＬ１信号及びＬ２Ｃ信号が揃っている場合に第２擬似距離残差を求めた。しかしながら、擬似距離残差の算出には、上記以外の算出方法が用いられてもよい。

＜変形例２＞
図２のステップＳ２１１では、衛星測位誤差予測手段１３６は第１計算式及び第２計算式を学習したが、これに限ったものではない。例えば、衛星測位誤差予測手段１３６は、実誤差をリアルタイムに高精度（例えばセンチメートルレベル）で計測できる外部の測位装置で求められたＦｉｘ解などの測位結果を受信し、実誤差と相関関係にある観測データと測位演算の内部データとを含む予測誤差算出用データと、受信した測位結果とに基づいて第１計算式及び第２計算式を調整してもよい。このような構成によれば、自車が走行する道路などの車載利用環境において実誤差とより整合する予測誤差を算出することができるので、予測誤差の信頼性が向上する。

＜変形例３＞
図２のステップＳ２１１では、衛星測位誤差予測手段１３６は、第１計算式及び第２計算式に従って、実誤差と相関関係にある観測データと、測位演算の内部データとに基づいて、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の測位誤差を予測したが、これに限ったものではない。

例えば、自車が走行する衛星電波受信環境が、道路周辺の構造物や木々などの影響で大きく変動し得る車載利用環境では、上述した予測によって、実誤差と同じレベルの測位誤差を予測することは困難である。このため、このような環境では、衛星測位誤差予測手段１３６は、安全性を優先して、実誤差より予測誤差が大きくなるように第１計算式及び第２計算式を調整してもよい。ただし、不必要に実誤差より予測誤差を大きくするとＦｉｘ解の利用性が下がるため、予測誤差が不必要に実誤差より大きくなり過ぎないように、第１計算式及び第２計算式の調整が行われることが好ましい。

また、第１計算式及び第２計算式に使用するデータ及び計算方法は、以上で説明したものに限らない。特に、図５のＦｌｏａｔ解の実誤差の範囲は、図６のＦｉｘ解実誤差の範囲よりも広いことから、Ｆｌｏａｔ解の予測誤差が適切になるように第１計算式を調整すれば、利用性と安全性との両方を考慮して測位装置の目標精度を決定することができる。

＜変形例４＞
図７は、ミスＦｉｘ発生時に行われるＡｍｂｉｇｕｉｔｙ（つまり整数値バイアス）の再探索を示す図である。図７には、自車１と、Ｆｉｘ解２と、Ｆｉｘ解の予測誤差３と、自車１の走行経路５とが示されている。図７では、Ｆｉｘ解の予測誤差３の円が大きいほど、その予測誤差は大きいことを示す。高架道路の下側の道路を走行している自車１が、高架道路との交差点４を通過すると、Ｆｉｘ解の予測誤差３が大きくなっている。

ここで実施の形態１では、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、整数値バイアスが検定合格と判定されると、不適合期間内に新たな整数値バイアスを求めない。なお、不適合期間とは、整数値バイアスを求めてから測位使用衛星の電波が遮断もしくは遮蔽されるまでの間、または、整数値バイアスを求めてから測位使用衛星の組合せが更新されるまでの間の期間である。このため、図７（ａ）のようなミスＦｉｘが生じても、新たな整数値バイアスが求められない。

そこで、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４は、不適合期間において、Ｆｉｘ解の測位誤差が第１閾値より大きく、かつ、測位使用衛星の擬似距離残差が第２閾値より小さい場合に、整数値バイアスを求めてもよい。このような構成によれば、図７（ｂ）に示すように、Ｆｉｘ解をより早くより確実に、正常な解に戻すことができる。

＜実施の形態２＞
本実施の形態２に係る測位装置は、実施の形態１の搬送波位相測位方式の代わりに、基準局の観測データを用いずに、測量用のＲＴＫ測位を移動局のみで実施できるＰＰＰ－ＲＴＫ方式などの搬送波位相測位方式を用いる。なお、日本では、政府からの国家インフラによって、ＣＬＡＳ（Centimeter Level Augmentation Service）と呼ぶ、ＰＰＰ－ＲＴＫ測位用の測位補強サービスが無償で提供されている。

ＰＰＰ－ＲＴＫ方式では、衛星測位誤差は、衛星軌道誤差、衛星時計誤差、衛星信号バイアス誤差、離層遅延誤差、対流圏遅延誤差、受信機時計誤差、マルチパス誤差に分類される。そして、衛星測位のグローバル誤差（例えば衛星軌道誤差、衛星時計誤差、衛星信号バイアス誤差など）は、より正確に表現され、ローカル誤差（例えば電離層遅延誤差、対流圏遅延誤差など）は、測位補強データの測位補強信号として測位補強衛星である準天頂衛星から配信される。このようなＰＰＰ－ＲＴＫ方式によれば、オープンスカイ環境下でセンチメートル級精度の高精度測位が可能となる。

なお、準天頂衛星のデータ通信容量には制約があるため、測位補強データは、国土地理院の電子基準点網（約２０ｋｍ四方）を間引きされて約６０ｋｍ四方にデータ圧縮される。ただし、センチメートル級精度が実現されるように、測位補強データは、グローバル誤差を共通項としてダイナミクスに基づいて間引かれ、ローカル誤差は、空間的分布をモデル化することで低次元化され、データ圧縮されている。

図８は、ＣＬＡＳを用いる本実施の形態２に係る測位装置の構成を示すブロック図である。以下、本実施の形態２に係る構成要素のうち、上述の構成要素と同じまたは類似する構成要素については同じまたは類似する参照符号を付し、異なる構成要素について主に説明する。

本実施の形態２では、測位補強信号受信機１２、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３及びＦｉｘ解計算手段１３５の動作が、実施の形態１と異なっている。

ＰＰＰ－ＲＴＫ方式の測位補強信号は、Ｃｏｍｐａｃｔ－ＳＳＲという規格で定義されており、測位補強データが所定メッセージに分けられて、Ｌ６信号などの測位補強信号として準天頂衛星から放送される。なお、測位補強データは、測位誤差要因である衛星軌道誤差、衛星時計誤差、衛星コードバイアス、衛星位相バイアス、衛星コード位相間バイアス、ＳＴＥＣ補正データ、グリッド補正データ、対流圏補正データ、及び、それらに関するデータなどを含む。

測位補強信号受信機１２は、実施の形態１と異なり、測位補強衛星である準天頂衛星が所定周期で放送する測位補強信号を受信して測位補強データを取得する。Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３は、ＰＰＰ－ＲＴＫ方式の搬送波位相測位方式に従って、測位使用衛星の時刻データ、観測データ及び軌道データと、ＣＬＡＳの測位補強データとに基づいて、自車位置及び搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求める。Ｆｉｘ解計算手段１３５は、ＰＰＰ－ＲＴＫ方式の搬送波位相測位方式に従って、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、ＣＬＡＳの測位補強データと、整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求める。

＜動作＞
次に本実施の形態２に係る測位装置の動作について説明する。本実施の形態２に係る測位装置の動作では、図２のステップＳ２０６のＦｌｏａｔ解計算手段１３３の処理、及び、ステップＳ２１０のＦｉｘ解計算手段１３５の処理が、実施の形態１と異なる。

Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３及びＦｉｘ解計算手段１３５は、基準局の観測データの代わりに移動局の観測データを用いるＰＰＰ－ＲＴＫ方式に従って、ＣＬＡＳの測位補強データと誤差モデルとを用いて、基本的な観測方程式を計算する。観測方程式は、主衛星及び従衛星に関する位相及び擬似距離の受信機間１重差であり、式（１４）及び式（１５）のように表される。

式（１４）及び式（１５）は、基準局の観測データを用いない受信機間位相１重差及び受信機間擬似距離１重差になる。詳細な説明は省略するが、実際に使用される受信機間１重差の計算式は、ＣＬＡＳ普及のために公開されているＣＬＡＳのユーザインタフェース、サンプルコード（ＣＬＡＳＬＩＢ）を参照して設計される。なお、主衛星及び従衛星に関する位相及び擬似距離の衛星間２重差は、主衛星及び従衛星の受信機間１重差の差異であり、実施の形態１で説明したＶＲＳ方式及びＲＴＫ方式と同じである。

＜実施の形態２のまとめ＞
以上のような本実施の形態２によれば、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。また本実施の形態２では、測位補強衛星である準天頂衛星のＬ６信号などの測位補強信号を受信することによってＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解を求めることができるので、通信費などのランニングコストを抑制することができる。また、準天頂衛星の国内のカバレッジが広く、広域走行時にアクセスポイントを繋ぎ変える必要がないため、アクセスポイントを意識せずに測位装置の設計を行うことができる。

＜変形例＞
実施の形態２では、測位補強信号受信機１２は、測位補強衛星から測位補強信号を受信したが、これに限ったものではない。例えば、図９に示すように、測位補強信号配信プロバイダのサーバ（図示せず）にインターネット回線１２ａを介して接続されてもよい。なお、接続時には、所定のアクセスポイントの認証確認が行われる。そして測位補強信号受信機１２は、接続したサーバから、ＰＰＰ－ＲＴＫ方式の測位補強データを含む測位補強信号を所定周期で受信してもよい。このような構成であっても、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。

＜実施の形態３＞
図１０は、本実施の形態３に係る測位装置の構成を示すブロック図である。以下、本実施の形態３に係る構成要素のうち、上述の構成要素と同じまたは類似する構成要素については同じまたは類似する参照符号を付し、異なる構成要素について主に説明する。

本実施の形態３の構成は、実施の形態２に複合測位部１４を追加した構成と同様である。

衛星測位部１３の構成は、概ね実施の形態２と同様である。ただし、本実施の形態３では、衛星測位誤差予測手段１３６は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解が求められた場合に、いずれかの解の測位誤差と、いずれかの解と単独測位解との差とに基づいて、単独測位解の測位誤差を予測する。

複合測位部１４は、速度センサ１４１、距離計測手段１４２、速度センサ補正手段１４３、角速度センサ１４４、ヨー角計測手段１４５、角速度センサ補正手段１４６、自律航法手段１４７、複合測位手段１４８、及び、複合測位誤差予測手段１４９を備える。

速度センサ１４１は、自車の移動距離に応じたパルス信号を出力する。距離計測手段１４２は、所定周期ごとに計測された速度センサ１４１のパルス数から移動距離及び速度を求める。速度センサ補正手段１４３は、速度センサ１４１が出力する１パルスあたりの距離を表すＳＦ係数（スケールファクタ）を求める。

角速度センサ１４４は、自車の垂直方向をセンサ検知軸として角速度（例えばヨーレート）に応じた信号を０点出力に加算して出力する。ヨー角計測手段１４５は、所定タイミングごとに計測された角速度センサ１４４の出力からヨー角を求める。角速度センサ補正手段１４６は、角速度センサ１４４の０点出力を求める。

自律航法手段１４７、自律航法（Dead Reckoning）に従って、距離計測手段１４２の移動距離とヨー角計測手段１４５のヨー角とを用いて、自車位置（以下「ＤＲ位置」と記すこともある）と自車速度と自車方位（以下「ＤＲ方位」と記すこともある）とを更新する。つまり、自律航法手段１４７は、速度センサ１４１及び角速度センサ１４４などのセンサを用いてＤＲ位置を含む自律航法解を推測する。自律航法解は、自車速度とＤＲ方位を含んでもよい。

複合測位手段１４８は、単独測位解計算手段１３２で求められた単独測位解を、衛星測位誤差予測手段１３６を介して取得し、予め定められたエポックまでにＦｉｘ解またはＦｌｏａｔ解が得られた時に算出しておいた単独測位解の測位誤差（オフセット、所定時間は有効）を用いて今回のエポックの単独測位解の測位誤差を修正する。また、複合測位手段１４８は、自律航法手段１４７で推測された自律航法解と、測位誤差が修正された単独測位解とに基づいて自律航法解の誤差を求め、その誤差に基づいて自律航法解を修正して複合測位解を求める複合測位を行う。複合測位解は、自律航法解の誤差に基づいて修正された自律航法の自車位置だけでなく、自律航法解の誤差に基づいて修正された自車速度及び自車方位を含んでもよい。

複合測位誤差予測手段１４９は、自車位置及び自車方位の誤差を予測する。

さらに、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかが求められた場合に、複合測位手段１４８は、複合測位解と、複合測位誤差予測手段１４９で求められた複合測位解の測位誤差と、複合測位解の測位誤差の予測時に用いたＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解とに基づいて自車位置を求める。そして、複合測位誤差予測手段１４９は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解の測位誤差と、いずれかの解と複合測位解との差とに基づいて、複合測位解の測位誤差を予測する。

＜動作＞
次に、本実施の形態３に係る測位装置の動作について説明する。図１１及び図１２は、エポックごとに行われる測位装置の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１００１にて、測位装置の処理が初期化される。

図１１のステップＳ１００２からステップＳ１００５までの処理は、複合測位部１４で行われる。

ステップＳ１００２にて、距離計測手段１４２は、所定周期ごとに計測された速度センサ１４１のパルス数にＳＦ係数を乗算して移動距離を求めるとともに、所定周期ごとのパルス数をローパスフィルタに通した値を用いて速度を求める。

ステップＳ１００３にて、角速度センサ補正手段１４６は、距離計測手段１４２の移動距離から停車を判断し、自車の停車中に角速度センサ１４４の出力の平均値を求め、その平均値を角速度センサ１４４の出力バイアスとして補正する。なお、ステップＳ１００３の処理には、例えば特許第３１３７７８４号公報及び特許第３７５１５１３号公報に記載された処理を用いることができる。

ステップＳ１００４にて、ヨー角計測手段１４５は、所定タイミングごとに計測された角速度センサ１４４の出力から出力バイアスを取り除いたヨー角を求める。

ステップＳ１００５にて、自律航法手段１４７は、自律航法に従って移動距離及びヨー角に基づいて所定周期ごとの移動ベクトルを求め、求めた移動ベクトルに前回計測した自車位置に移動ベクトルを加算して自車位置を更新する。

ステップＳ１００６からステップＳ１０１５までの処理は、衛星測位部１３で行われる。これらの処理は、図２のステップＳ２０２からステップＳ２１１までの処理と同様であるため説明を省略する。

図１２の処理のうち、ステップＳ１０１９の処理は衛星測位部１３で行われ、ステップＳ１０１９を除くステップＳ１０１６からステップＳ１０２６までの処理は複合測位部１４で行われる。

ステップＳ１０１６にて、複合測位部１４は、非測位解が測位解ステータスに設定されているか否かを判定する。非測位解が設定されていない場合には処理がステップＳ１０１７に進み、非測位解が設定されている場合には処理がステップＳ１０２２に進む。

ステップＳ１０１７にて、複合測位手段１４８は、自律航法解と、単独測位解と、疑似距離とに基づいて複合測位を行うことにより、局所的な電波遮蔽及びマルチパスがあっても走行軌跡に約２ｍ程度の精度で整合する複合測位解を求める。なお、複合測位解の算出には、例えば特許第６４８２７２０号公報、特許第４９８８０２８号公報及び特許第５８５５２４９号公報に記載された複合測位を用いることができる。

ステップＳ１０１８にて、複合測位部１４は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかが測位解ステータスに設定されているか否かを判定する。Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかが設定されている場合には処理がステップＳ１０１９に進む。Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれも設定されていない場合、つまり単独測位解が設定されている場合には処理がステップＳ１０２２に進む。

ステップＳ１０１９にて、衛星測位誤差予測手段１３６は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のうち求められた解の測位誤差と、当該求められた解と単独測位解との差とに基づいて、単独測位解の測位誤差（オフセットともいう）を予測する。

図１３は、単独測位解の測位誤差の予測を説明するための図である。以下では、求められた解はＦｉｘ解であるものとして説明するが、求められた解がＦｌｏａｔ解であっても以下と同様である。図１３（ａ）には、Ｆｉｘ解を含む球面が示され、図１３（ｂ）には、当該球面の一部である局所水平面と、単独測位解を表す点Ｐ_１と、当該単独測位解と同じエポックで得られたＦｉｘ解を表す点Ｐ_２とが示されている。

衛星測位誤差予測手段１３６は、Ｆｉｘ解の予測された測位誤差である予測誤差と、単独測位解を表す点Ｐ_１とＦｉｘ解を表す点Ｐ_２との差である２点間距離（δｘ，δｙ，δｚ）とに基づいて、単独測位解の誤差を予測する。例えば、衛星測位誤差予測手段１３６は、２点間距離が小さいほど、Ｆｉｘ解の予測誤差に近づく値を単独測位解の誤差として予測する。なお、ここで予測された単独測位解の誤差は、次回の複合測位を行う際に、前エポックを基準にして複合測位解を微調整することに用いられる。

図１２のステップＳ１０２０にて、複合測位誤差予測手段１４９は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のうち求められた解の測位誤差と、当該求められた解と複合測位解との差とに基づいて、複合測位解の測位誤差を予測する。複合測位解の測位誤差の予測は、ステップＳ１０１９で説明した単独測位解の測位誤差の予測と同様に行われる。例えば、複合測位誤差予測手段１４９は、Ｆｉｘ解の予測誤差と、複合測位解を表す点とＦｉｘ解を表す点との差である２点間距離とに基づいて、複合測位解の誤差を予測する。なお、ここで予測された複合測位解の誤差は、次回エポックでの複合測位の誤差更新だけでなく、単独測位解または擬似距離の拡張カルマンフィルタのゲイン計算における重み付けに用いられる。

ステップＳ１０２１にて、複合測位手段１４８は、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、自律航法解のうち、より高精度かつ走行軌跡により整合する解を選択する。例えば、複合測位手段１４８は、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、自律航法解のうち、誤差が最小である解を選択する。その後、処理がステップＳ１０２４に進む。

ステップＳ１０２２にて、複合測位部１４は、直近の所定時間内または所定距離内に、ステップＳ１０２０で複合測位解の誤差が予測（算出）されたか否かを判定する。複合測位解の誤差が予測された場合には処理がステップＳ１０２３に進み、複合測位解の誤差が予測されなかった場合には処理がステップＳ１０２４に進む。

ステップＳ１０２３にて、複合測位手段１４８は、複合測位解と、複合測位誤差予測手段１４９で求められた複合測位解の測位誤差と、当該複合測位解の測位誤差の算出時に用いたＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解とに基づいて自車位置を求める。

図１３（ｃ）は、ステップＳ１０２３の処理を説明するための図である。図１３（ｃ）には、複合測位解の誤差算出時に用いた衛星測位同期の過去の複合測位解を表す点Ｐ_３と、最新時刻の複合測位解を表す点Ｐ_４と、複合測位解の誤差の算出時に用いられたＦｉｘ解を表す点Ｐ_５とが示されている。複合測位手段１４８は、複合測位解の点Ｐ_３を、複合測位解の誤差の算出時に用いられたＦｉｘ解の点Ｐ_５に修正し、その修正に合わせて最新時刻の複合測位解を点Ｐ_４から点Ｐ_６に修正することによって、点Ｐ_６を自車位置として求める。その後、処理がステップＳ１０２４に進む。

ステップＳ１０２４にて、複合測位誤差予測手段１４９は、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、自律航法解、及び、複合測位解のいずれで自車位置を更新したかに関わらず、直近の所定時間内または所定距離内において継続して自車位置の誤差を予測する。なお、自車位置の誤差は、高精度でかつ予測誤差が小さい測位解を基準にして予測される。

ステップＳ１０２５にて、速度センサ補正手段１４３は、速度センサのパルス信号のＳＦ係数を補正する。この補正には、例えば特許第５６０６６５６号公報に記載された補正方法を用いることができる。

ステップＳ１０２６にて、角速度センサ補正手段１４６は、自車の走行中に任意時刻の自車方位を初期値として、時々刻々のヨー角を積算した方位と、複合測位手段１４８が修正した自車方位との差異から、角速度センサ１４４の０点（バイアスともいう）を補正する。なお、この補正には、例えば特許第３３２１０９６号公報及び特許第３７２７４８９号公報に記載された補正方法を用いることができる。ステップＳ１０２６の後、処理が図１１のステップＳ１００１に戻る。

＜実施の形態３のまとめ＞
一般的に、トンネルのように完全に電波遮断されなければ、２周波マルチＧＮＳＳ衛星による単独測位解は高い測位率で求まるため、マルチパス影響の少ない擬似距離を用いた適切な単独測位解を得ることができる。単独測位解は数メートルの精度なので高精度ではないが、ドップラーによる３次元速度ベクトルを用いて算出すれば、ビル街などの大きなマルチパス環境でない限り、自律航法に近い軌跡となる。

ここで、本実施の形態３に係る測位装置によれば、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解が求められた時に、いずれかの解の測位誤差と、いずれかの解と単独測位解との差とに基づいて、軌跡形状が自車の走行軌跡と整合する単独測位解の測位誤差（オフセット）を求める。これにより、その測位誤差が修正された単独測位解は、Ｆｌｏａｔ解またはＦｉｘ解に漸近するため、単独測位解の測位率、精度及び利用性が向上する。

また本実施の形態３によれば、次のエポックでＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解が得られてなくても、それまでのエポックで求めた測位誤差を次のエポックで使って単独測位解を修正する。このため、Ｆｌｏａｔ解またはＦｉｘ解に漸近した単独測位解の高精度が維持され、修正された単独測位解の測位率、精度及び利用性が向上する。さらには、この測位誤差が修正された単独測位解を用いて修正した複合測位解の精度も向上する。

また本実施の形態３によれば、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解のいずれかの解が求められた場合に、いずれかの解の測位誤差と、いずれかの解と複合測位解との差とに基づいて、複合測位解の測位誤差を予測する。複合測位解の測位誤差を修正した複合測位解はＦｌｏａｔ解またはＦｉｘ解に漸近するため、複合測位解の測位率、精度及び利用性がさらに向上する。

＜変形例１＞
自律航法に基づくドップラー予測値が衛星測位部１３に帰還されてもよい。所定時間内の電波遮断中であれば、擬似距離の予測を継続することができるので、電波遮断直後の低品質な擬似距離の測位使用を未然に棄却（抑止）する確実性が向上し、ミスＦｉｘ発生をさらに抑止できる。

＜変形例２＞
図１４、図１５及び図１６は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の軌跡と自律航法の走行軌跡とのを比較する軌跡比較によって、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の予測誤差を追加判定する様子を示す図である。図１５は、図１４の領域ＡＲ１を拡大した図であり、図１６は、図１４の領域ＡＲ２を拡大した図である。図１４～図１６には、自車１、Ｆｉｘ解２、予測誤差３及び走行経路５と、自律航法による自車位置（ＤＲ位置）の軌跡６と、軌跡６をＡｆｆｉｎｅ変換した軌跡７とが適宜示されている。

測位装置は、Ｆｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の軌跡と、自律航法の走行軌跡との比較を行うことによって、実誤差が予測誤差よりも十分に大きくなる状態を検知してもよい。このような構成によれば、Ｆｌｏａｔ解の予測誤差の精度が低下した状態をカバーでき、より安全的な使い方ができる。また、走行軌跡と合わないときにＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解の予測誤差を大きく見直すことにより、走行軌跡と合うＦｌｏａｔ解及びＦｉｘ解をより積極的に使用することができる。

＜変形例３＞
以上では、誤差の少ない直近のＦｉｘ解及びＦｌｏａｔ解と、自律航法または予測誤差を修正した複合測位解とを関連させる構成について説明したが、これに限ったものではない。例えば、誤差の少ない直近の複数地点のＦｉｘ解及びＦｌｏａｔ解を通過するように自律航法を繋ぐことで、自律航法の方位がより正確になるため、長く高精度を維持でき、車載利用環境での利用性が向上する。

＜実施の形態４＞
図１７は、本実施の形態４に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。図１７の運転支援システムは、実施の形態３に係る測位装置を備えており、以下で説明するように、測位装置で得られた高精度測位結果に基づいて、レーン内の自車位置の表示及びレーン案内などを運転者及び同乗者に対して行う。

図１７の運転支援システムは、測位装置以外に、高精度地図データ１５と、マップマッチング部１６と、情報出力部１７と、表示部１８と、操作入力部１９と、運転支援制御部４１とを備える。

高精度地図データ１５は、５０ｃｍ未満の絶対精度で作成されたデータであり、各レーンの３次元形状情報、路肩の３次元形状情報、それらの縦横断勾配及び道路標高などの情報を含む。マップマッチング部１６は、複合測位部１４が求めた自車位置、自車方位、及び、それらの予測誤差と、高精度地図データ１５とに基づいて、レーン単位のマップマッチングを行い、自車１が走行するレーンである走行レーンと、レーン内の自車位置とを同定する。なお、マップマッチングには、例えば特許第６４８２７２０号公報に記載されたマップマッチングを用いることができる。

情報出力部１７は、先進運転支援システムインタフェース仕様（ＡＤＡＳＩＳ：Advanced Driving Assistance Systems Interface）の規格に従って、ＡＤＡＳ（Advanced Driving Assistance System）データを生成し、表示部１８及び運転支援制御部４１に出力する。なお、情報出力部１７は、複合測位部１４が求めた自車位置、自車方位、及び、それらの予測誤差と、マップマッチング部１６が同定した走行レーン及びレーン内の自車位置と、高精度地図データ１５のうちの自車１前方の道路沿いの所定距離分のデータとに基づいて、ＡＤＡＳデータを生成する。

操作入力部１９は、例えば入力ボタンであり、運転者及び同乗者の意思を表示画面に反映するための入力操作を受け付ける。表示部１８は、情報出力部１７からのＡＤＡＳデータに基づいて、高精度地図データ１５のうちの自車１周辺の高精度道路データから表示画面の画像を生成し、その上にレーン内の自車位置などを重ねて描画して表示したり、音声案内したりする。また、表示部１８は、操作入力部１９で受け付けた運転者及び同乗者からの入力操作に基づいて、選択用の表示画面を表示したり、表示画面の縮尺や表示画面の内容を変更したりする。運転支援制御部４１は、運転者及び同乗者の入力操作と、情報出力部１７からのＡＤＡＳデータとに基づいて、目的地に向かうためのレーン案内データを生成して、表示部１８に表示させたり、音声案内させたりする。

次に、表示部１８の表示画面の一例を、図１８～図２０を用いて説明する。図１８～図２０は、レーン内の自車位置を示す表示画面の一例を示す図である。図１８は、自車位置と走行レーン両端を規定する白線とについて、レーン横方向における距離関係を示す。なお、距離ｄ１は、走行レーンの幅、つまり上記白線間の距離である。距離ｄ２は、走行レーンの中央と自車１の中央との間の距離である。距離ｄ３は、左側の白線と自車１との間の距離であり、距離ｄ４は、右側の白線と自車１との間の距離である。なお、距離ｄ３及び距離ｄ４は、予め定められた自車１の横幅を用いて求められる。

図１９では、表示部１８は、距離ｄ３及び距離ｄ４が同じであるか否かに基づいて、距離ｄ３，距離ｄ４の帯部分５１ａ，５１ｂの表示色を変更している。例えば距離ｄ３及び距離ｄ４が同じであれば、帯部分５１ａ及び帯部分５１ｂは同じ色で表示され、距離ｄ３及び距離ｄ４が異なれば、図１９のように帯部分５１ａ及び帯部分５１ｂは異なる色で表示される。

図２０では、表示部１８は、距離ｄ２、距離ｄ３及び距離ｄ４の少なくともいずれか１つに基づいて、バー５１ｃ及び矢印５１ｄの表示色を変更する。例えば、自車１と白線との間の距離が第１閾値以上である場合にはバー５１ｃ及び矢印５１ｄは緑色で表示される。同様に、当該距離が第１閾値より小さく第２閾値以上である場合にはバー５１ｃ及び矢印５１ｄは黄色で表示され、当該距離が第２閾値より小さい場合にはバー５１ｃ及び矢印５１ｄは赤色で表示される。

＜実施の形態４のまとめ＞
以上のような本実施の形態４に係る運転支援システムによれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、正確な走行レーンとレーン内の自車位置とを求めることができる。このため、走行レーンの左右の白線と自車１との隙間を分かりやすい画像で示すことができ、それによって直近の運転状況を、運転者及び同乗者に示すことができる。これにより例えば、居眠り運転や前方不注意による危険運転になっている可能性が高まったときに的確に注意喚起及び警報することができるので、レーン及び道路から自車１が逸脱して運転継続が困難になる事態、及び、自損事故が生じる事態への回避が容易になる。

＜変形例＞
表示部１８の表示画面のバリエーションの例を、図２１～図２８を用いて説明する。以下の説明で明らかとなるように、いずれの例も、高精度測位の結果を用いることによって、運転支援、及び、予防安全などの効果が得られる。

図２１～図２３は、直近の所定時間分（または所定距離分）の走行軌跡を表示する表示画面の一例を示す図である。表示部１８は、図２１に示すように自車１が蛇行運転した場合、または、図２２に示すように自車１が徐々に白線に近づく場合、レーン上の走行軌跡を表示したり、画面表示及び音声で注意喚起したりする。また、表示部１８は、図２３に示すように自車１がレーン変更しようとする白線の種別（破線及び実線）に基づいて、レーン上の走行軌跡を表示したり、注意喚起の内容を変更したりする。

このような構成によれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、レーン上の自車１の走行軌跡を示すことで、直近の運転状況を運転者及び同乗者に示すことができる。これにより例えば、居眠り運転や前方不注意による危険運転になっている可能性が高まったときに的確に注意喚起及び警報することができるので、レーン及び道路から自車１が逸脱して運転継続が困難になる事態、及び、自損事故が生じる事態への回避が容易になる。

図２４及び図２５は、運転者の目線に入りやすい自車１のフロントガラス付近にヘッドアップディスプレイを表示部１８として設置した場合の表示画面の一例を示す図である。図２４のように、夜間の暗闇、大雨、濃霧、吹雪による視界不良時、及び、図２５に示すように、積雪による白線の認識不可時に、表示部１８は、走行レーンの境界線５２ａ及び白線５２ｂと自車１との位置関係を表示する。

このような構成によれば、視界不良の場合、または、白線の認識不可の場合でも、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、走行レーンとレーン内の自車位置との正確な情報を運転者及び同乗者に提示するＡＲ（Augmented Reality）補助を行うことができる。これにより、視界不良の場合、または、白線の認識不可の場合でも、適切な運転が可能となり、レーン及び道路から自車１が逸脱して運転継続が困難になる事態、及び、自損事故が生じる事態への回避が容易になる。

図２６は、自車１前方の高速道路の最寄りの非常駐車帯５３を示す表示画面の一例を示す図である。運転者及び同乗者が体調不良となり、安全運転を長く継続することが困難になる前に、表示部１８は、最寄りの非常駐車帯５１の場所の案内と、そこに向かうためのレーン案内とを行う。

このような構成によれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、最寄りの非常駐車帯５３へのレーン案内を行うことができる。これにより、非常駐車帯５３へのレーン案内の信頼性を高めることができる。

図２７は、自車１前方のレーン行先を示す表示画面の一例を示す図である。表示部１８は、自車１が走行している道路のレーンごとに行先方面の画像５４を表示する。なお、目的地へのレーンが決まっている場合には、表示部１８は、当該レーンの画像５４のみを表示してもよいし、当該目的地へのレーン変更を促す表示及び音声案内を行ってもよい。

このような構成によれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、目的地へのレーン案内を行うことができる。これにより、目的地へのレーン案内の信頼性を高めることができる。

図２８は、自車１が通行できない一般道路などのレーンに自車１が侵入する場合の表示画面の一例を示す図である。交通規則により走行方向が禁止されているレーンに自車１が侵入（逆走）しようとしている場合、または侵入（逆走）してしまった場合には、表示部１８は、画像５４の表示など、注意喚起及び警報の表示及び音声案内を行う。

このような構成によれば、白線が表示されていない交差点中央部でも、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、自車１が逆走し始める状態を検知（検出）できるので、運転者の不注意による危険な運転を早く予測できる。これにより、運転者及び同乗者に不用意に注意喚起及び警報することなく、的確なタイミングで注意喚起及び警報することができる。

＜実施の形態５＞
図２９は、本実施の形態５に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。図２９の運転支援システムは、実施の形態４の図１７の構成に、車両周辺計測部２１と、前方のステレオカメラ２２と、前方のミリ波レーダ２３と、後方のステレオカメラ２４と、左前方のミリ波レーダ２５と、右前方のミリ波レーダ２６と、左後方のミリ波レーダ２７と、右後方のミリ波レーダ２８とが追加された構成と同様である。図２９の運転支援システムは、以下で説明するように、自車１周辺の他車などの障害物の存在及び動きを検知することが可能となっている。

図３０及び図３１は、ステレオカメラ２２，２４及びミリ波レーダ２３，２５，２６，２７，２８の取付位置及び計測範囲を示す側面図及び上面図である。

ステレオカメラ２２，２４は、フロントガラス上部及びリアガラス上部にそれぞれ設置され、検知範囲２２ａ，２４ａをそれぞれ有する。検知範囲２２ａ，２４ａは、それぞれ前方及び後方に対して４０度の検知角度を有し、それぞれ１００ｍ及び４０ｍの検知距離を有する。なお、ここに記された検知角度及び検知距離の数値は一例であり、これに限ったものではない。

ミリ波レーダ２３はフロントバンパーの中央部分に配置され、検知範囲２３ａを有する。検知範囲２３ａは、前方に対して２０度という比較的狭い検知角度を有し、２００ｍという比較的長い検知距離を有する。なお、ここに記された検知角度及び検知距離の数値は一例であり、これに限ったものではない。ミリ波レーダ２５，２６は、フロントバンパーのコーナー部分に設置され、検知範囲２５ａ，２６ａをそれぞれ有する。ミリ波レーダ２７，２８は、リアバンパーのコーナー部分に設置され、検知範囲２７ａ，２８ａを有する。検知範囲２５ａ，２６ａ，２７ａ，２８ａは、それぞれ左前方、右前方、左後方、右後方に対して１２０度という比較的広い検知角度を有し、３０ｍという比較的短い検知距離を有する。なお、ここに記された検知角度及び検知距離の数値は一例であり、これに限ったものではない。

次に、ステレオカメラの特徴を説明する。ステレオカメラは、他車及び歩行者などの様々な障害物、並びに、白線及び黄線などの路面マーカを撮影する左右のカメラを含み、その撮影のずれ（視差）に基づいて、障害物及び路面マーカの境界（明暗変化）の３次元位置、大きさ、形状を検知する。ステレオカメラは、それらの検知方向を横切るように障害物が移動しても、障害物の動きを検知できる。しかしながら、ステレオカメラのレンズ前のフロントガラスに汚れ及び曇りが存在したり、悪天候（大雨）、逆光、夜間及びトンネルにおける自車１の無点灯があったりすると、ステレオカメラの検知性能は低下する。

次に、ミリ波レーダの特徴を説明する。ミリ波レーダは、予め定められた検知角度内に送信されたミリ波（電磁波）が障害物に反射してミリ波レーダに戻ってきたときに、ミリ波レーダと障害物との間の距離を検知する。ミリ波レーダは、遠距離の測距性能に優れ、日照条件、明るさ、天候（雨天、霧）に依存せずに測距性能を維持できる。しかしながら、ミリ波レーダは、反射率の低い障害物を検知することが難しく、レーダの検知方向を横切るような障害物の動きを検知することが難しい。

以上のことに鑑みて本実施の形態５では、図２９の車両周辺計測部２１は、ステレオカメラ２２，２４及びミリ波レーダ２３，２５，２６，２７，２８で検知された障害物の存在及び挙動を連携認識して統合する。つまり、車両周辺計測部２１は、ステレオカメラ及びミリ波レーダの検知結果を組み合わせることによって、自車１周辺を監視する。

次に、ステレオカメラ２２，２４及びミリ波レーダ２３，２５，２６，２７，２８による自車１周辺の監視例について説明する。図３２～図３４は、自車１前方の他車５６ａ，５６ｂを、前方のステレオカメラ２２及び前方のミリ波レーダ２３検知する動作を説明するための図である。

図３２に示すように、ステレオカメラ２２の検知角度は広いが検知距離は短い。このため図３２の例では、ステレオカメラ２２は、自車１の走行レーンの左隣のレーンを走行する検知距離内の他車５６ａを検知するが、自車１の走行レーンを走行する検知距離外の他車５６ｂを検知していない。

なお、ステレオカメラ２２は、検知範囲２３ａ内の走行レーンの左右の白線（図中のハッチングが付された部分）の形状を検知することによって、白線の種類が破線であることを検知できる。

また図３３に示すように、ステレオカメラ２２は、他車５６ａなどの障害物の形状と白線（走行レーンの左側）の形状とを検知できるので、障害物と白線との隙間などの距離ｄ６も検知できる。

これに対して図３４に示すように、ミリ波レーダ２３の検知角度は狭いが検知距離は長い。このため図３４の例では、ミリ波レーダ２３は、自車１の走行レーンの左隣のレーンを走行する他車５６ａを検知しないが、自車１の走行レーンを走行する他車５６ｂを検知する。

車両周辺計測部２１は、図３２～図３４の検知結果に基づいて、走行レーンを走行する他車５６ｂ、及び、走行レーンの左隣を走行する他車５６ａについて、自車１との距離及び相対位置を検知し、かつ、走行レーンの白線の種別を検知する。

＜実施の形態５のまとめ＞
以上のような本実施の形態５に係る運転支援システムによれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果（自車位置）と、ステレオカメラ及びミリ波レーダで検知された自車１前方の障害物とをレーン単位の高精度地図にマッピングすることができる。このため、自車１前方の交通状況を含めて、自車１の運転状況を運転者及び同乗者に示すことができる。これにより例えば、居眠り運転や前方不注意による危険運転になっている可能性が高まったときに的確に注意喚起及び警報することができる。

＜変形例＞
図３５は、ステレオカメラ２２で検知される走行レーンの白線の種別に基づいて走行レーンを判断する一例を説明するための図である。

ステレオカメラ２２は、走行レーンの左右の白線の種別が実線であるか破線であるかを検知できる。このため、車両周辺計測部２１は、ステレオカメラ２２で検知された左右の白線の種別の組合せに基づいて、走行レーンが左端レーンであるか、右端レーンであるか、それら以外の内側レーンであるかを推定してもよい。

なお、白線が破線である場合には、車両周辺計測部２１は、前後の白色部分の間の空白部分を前後の白色部分で線形補間することにより、連続的な走行レーンの境界（外郭）を求めることができる。日本では、高速道路の白線の破線では、８ｍの白色部分と、１２ｍの空白部分とが繰り返し、一般道路の白線の破線では、５ｍの白色部分と、５ｍの空白部分とが繰り返す。このため、車両周辺計測部２１は、白色部分及び空白部分の間隔に基づいて、自車１が高速道路を走行しているか一般道路を走行しているかを検知してもよい。

運転支援制御部４１は、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果と、車両周辺計測部２１で検知されたレーン情報とを照合して、自車１が走行すべき走行レーンとしてより信頼性の高いレーンを同定し、目的地に向けたレーン変更の案内を行う。

このような構成によれば、衛星測位部１３、複合測位部１４及びマップマッチング部１６で求めた自車位置及び走行レーンの情報だけでなく、車両周辺計測部２１が検知した走行レーンの情報を用いることができる。このため、それぞれの情報の長所を用いることで、運転支援制御部４１の走行レーンに対する性能（例えば精度及び信頼性）を高めることができるので、運転者及び同乗者は安定した運転支援を受けることができる。

図３６は、路面の凸部５７ａ及び凹部５７ｂ、並びに、路上の障害物５７ｃを検知する一例を説明するための図である。前方のステレオカメラ２２は、検知範囲２２ａ内の、コンクリート埋設部などの凸部５７ａ、舗装破損などの凹部５７ｂ、及び、落とし物などの障害物５７ｃを検知する。

運転支援制御部４１は、ステレオカメラ２２による凸部５７ａ、凹部５７ｂ及び障害物５７ｃの検知結果に基づいて、乗り心地に影響が出るか否かなどを判定する。そして、運転支援制御部４１は、その判定結果に基づいて、乗り心地に影響が出る旨、並びに、回避の注意喚起及び警報を運転者及び同乗者に伝えるように、表示部１８の表示及び音声を制御する。

このような構成によれば、運転者及び同乗者は、路面の凸部５７ａ及び凹部５７ｂ、並びに、路上の障害物５７ｃなどを前もって知ることができるので、その場所に近くで速度を落としたり用心して運転したりするなど、適切な運転を行うことができる。

図３７～図４０は、他車５６ｃが自車１を追越し、自車１前方にレーン変更するときの自車１周辺の監視の一例を、時間の経過順に説明するための図である。図３７では、右後方のミリ波レーダ２８が、自車１の右後方を走行中の他車５６ｃを検知している。図３８では、右前方のミリ波レーダ２６が、自車１を追越して右前方を走行中の他車５６ｃを検知している。図３９では、前方のステレオカメラ２２が、自車１の右前方から自車１前方にレーン変更中の他車５６ｃを検知している。図４０では、前方のステレオカメラ２２及び前方のミリ波レーダ２３が、自車１の前方を走行中の他車５６ｃを検知している。

この動作の間、運転支援制御部４１は、高精度地図上（例えば走行中の道路上）の自車位置を中心として、複数のステレオカメラ及び複数のミリ波レーダがそれぞれ検知した自車１周辺の障害物をマッピングする。そして、運転支援制御部４１は、次の計測タイミングでの各障害物の動きを予測しながら、次の計測タイミングがきたときに、障害物がほぼ予測どおりに移動したか、新たな障害物を検知したか、または、先に検知した障害物は離れていくかを判定する。例えば図３７～図４０のように複数のステレオカメラ及び複数のミリ波レーダによって他車５６ｃが検知された場合には、運転支援制御部４１は、他車５６ｃがほぼ予測どおりに移動したと判定する。

一般的に、道路には、自車１以外に他車、二輪車、自転車及び歩行者など、多種多用な障害物が存在し、静止状態の障害物もあれば、それぞれ個別に動く障害物もある。これに対して上記のように構成された運転支援システムによれば、運転者及び同乗者は、自車１周辺の障害物の存在と、障害物と自車１との位置関係と、障害物の挙動とを知ることができるので、障害物との衝突の回避が容易になる。

なお、次の（１）～（３）のように、実施の形態５の構成と一部が異なる構成であっても、実施の形態５の構成と同様の効果を得ることができる。

（１）ステレオカメラ及びミリ波レーダのいずれかは超音波センサに変更されてもよい。超音波センサは、送信された超音波が検知対象に反射して、その反射波を受信することで検知対象の有無及び障害物までの距離を検知できる。超音波センサの検知感度は、検知対象の反射率に依存せずに埃や汚れに強く、超音波センサは、ガラス等の透明な物体や金網等の複雑な物体も検知可能であり、しかも安価である。しかしながら、音波は電磁波より伝搬速度が遅く、超音波センサの検知距離は１０ｍであり、ミリ波レーダの検知距離よりも短い。このため、超音波センサは、駐車時のソナーとして利用されてもよい。

（２）ステレオカメラとミリ波レーダのいずれかはＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）に変更されてもよい。ＬｉＤＡＲは、送信されたレーザ光（赤外線）が検知対象に反射して、その反射波を受信することで検知対象までの距離だけでなく、位置及び形状を正確に検知できる。電磁波より波長が短い赤外線を用いるため、ＬｉＤＡＲは、ミリ波レーダよりも小さな障害物を検知できたり、反射率の低い障害物を検知できたりする。以上のことから、障害物の形状や位置関係をより正確に検知することが求められる用途ではＬｉＤＡＲが用いられることが好ましい。しかしながら、ＬｉＤＡＲはミリ波レーダと比較して高価である点と、悪天候時に検知能力が低下する点とに留意する必要がある。

（３）運転支援システムが、図３６の路面の凸部５７ａ及び凹部５７ｂ、並びに、路上の障害物５７ｃなどを検知した場合には、その検知結果を道路保守センターに送信することによって、路面が保守されてもよい。例えば、運転支援制御部４１は、路面の凸部５７ａなどを検知した場合に、その検知が行われた座標と検知結果とを予め定められた道路保守センターのサーバに自動連絡してもよい。そして、道路保守センターは、サーバに記録された路面の凸部５７ａなどの座標及び種類などの整理、及び、保守の優先順位の生成を行うことによって、保守業務用の工事車両に保守指令を行ってもよい。

＜実施の形態６＞
図４１は、本実施の形態６に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。図４１の運転支援システムは、実施の形態５の図２９の構成に、路面状態計測部３１と、路面状態センサ３２と、レーザ車高計３３とが追加された構成と同様である。

図４２は、路面状態センサ３２及びレーザ車高計３３の取付位置を示す側面図である。なお図４２には、路面状態センサ３２及びレーザ車高計３３の計測方向３２ａ，３３ａがそれぞれ示されている。

路面状態センサ３２は、自車１真下の路面状態を検知（監視）する。路面状態センサ３２は、例えば、複数波長の近赤外線レーザを路面に放射し、路面からの反射を測定することで、路面の粗さと、路面上の乾燥、湿潤、凍結、圧雪結の各層の厚さとを含む路面状態を検知する。レーザ車高計３３は、レーザ光を路面に斜めに照射して、路面からの反射光を受けて、三角法で路面と自車１との間の距離（車高）を検知したり、路面のひび割れ、窪み、わだち、平坦性の不良を検知したりする。

路面状態計測部３１は、路面状態センサ３２及びレーザ車高計３３の検知結果に基づいて統括的な路面状態を判定する。

運転支援制御部４１は、路面状態計測部３１による路面状態の判定結果に基づいて、乗り心地及び運転影響などを運転者及び同乗者に伝えるように、表示部１８に表示及び音声案内を行わせる。また、運転支援制御部４１は、路面状態計測部３１による路面状態の判定結果に基づいて自車１の運転に支障が出ると判定した場合には、回避の注意喚起及び警報などを運転者及び同乗者に伝えるように、表示部１８に表示及び音声案内を行わせる。

＜実施の形態６のまとめ＞
以上のような本実施の形態６に係る運転支援システムによれば、運転者及び同乗者は、路面状態を前もって知ることができるので、その場所に近くで速度を落としたり用心して運転したりするなど、適切な運転を行うことができる。

＜変形例＞
運転支援システムが、路面状態を道路保守センターに送信することによって、路面が保守されてもよい。例えば、運転支援制御部４１は、自車１の運転に支障が出ると判定した場合に、その判定が行われた座標と判定結果とを予め定められた道路保守センターのサーバに自動連絡してもよい。そして、道路保守センターは、サーバに記録された路面状態の座標などの整理、及び、保守の優先順位の生成を行うことによって、保守業務用の工事車両に保守指令を行ってもよい。

＜実施の形態７＞
図４３は、本実施の形態７に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。図４３の運転支援システムは、実施の形態６の図４１の構成に、車両制御部４２と、駆動制御部４３と、制動制御部４４と、操舵制御部４５とが追加された構成と同様である。

運転支援制御部４１は、情報出力部１７、操作入力部１９、車両周辺計測部２１、及び、路面状態計測部３１からの情報に基づいて、車両制御部４２を制御する。

車両制御部４２は、ＬＫＡ（Lane Keeping Assist：レーン維持支援）、ＬＣＡ（Lane Change Assist：レーン変更支援）、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control：車間距離制御）、ＡＥＢ（Advanced Emergency Braking：自律緊急ブレーキ）などの機能を有する。車両制御部４２は、運転支援制御部４１の制御によって、駆動制御部４３、制動制御部４４及び操舵制御部４５を用いて、エンジン、ブレーキ及びステアリングなどを制御する。

駆動制御部４３は、エンジンの燃料噴射の調整、及び、自車速度に応じたギヤの選択などを行うことにより、駆動系を制御する。制動制御部４４は、例えば運転者がブレーキ操作などを行わないと衝突の危険性がある場合に、ブレーキを作動させる。操舵制御部４５は、自車１の進行方向を制御するためにステアリングを操作する。

＜実施の形態７のまとめ＞
以上のような本実施の形態７に係る運転支援システムによれば、衛星測位及び複合測位で得られた高精度測位の結果を用いて、自車１の走行を適切に制御することができる。次に、自車１の制御のいくつかの例について説明する。

＜実施の形態７の車両制御の例＞
図４４は、自車１がレーンから逸脱しないように走行制御する一例を示す図である。なお、図４４以降のいくつかの図では、走行レーンの左右の白線から予め定められた距離ｄ１１だけ内側の部分に二点鎖線が示されている。

運転支援制御部４１は、操作入力部１９により、レーン維持支援機能の実施を運転者から求められると、車両制御部４２を制御することによって、駆動制御部４３、制動制御部４４及び操舵制御部４５を制御する。この制御により、自車１は、前方の他車との車間距離を保ち、かつ、走行レーンの左右の白線から予め定められた距離ｄ１１を維持しながら走行する。

なお、レーン維持支援機能を行うか否かは、表示部１８から運転者及び同乗者に表示及び音声で通知される。また、レーン維持支援機能を行うにあたって、前方のステレオカメラ２２が検知した走行レーンの左右のいずれかの白線が破線である場合、車両周辺計測部２１は、破線の空白部分を前後の白色部分で線形補間することにより、連続的な走行レーンの境界（外郭）を求める。情報出力部１７は、マップマッチング部１６が走行レーンと同定したレーンの境界を示す座標と、走行レーンの種別（実線及び破線）と、自車位置とを、運転支援制御部４１に出力する。運転支援制御部４１は、走行レーンの境界を示す座標と、走行レーンの種別（実線及び破線）と、自車位置とを、車両周辺計測部２１で得られた走行レーンの境界線と照合して、自車位置と走行レーンの左右の白線との距離を制御する。

このような構成によれば、運転支援制御部４１は、マップマッチング部１６が走行レーンと同定したレーンの境界を示す座標と、情報出力部１７からの自車位置との関係を用いて自車１のレーン維持を支援する。このため、例えば自車１と前方の他車との距離が近くなって、前方のステレオカメラ２２が走行レーンの左右の白線を一時的に検知できなくなったとしても、自車位置の予測誤差が予め定められた以下である状態が継続される限り、安定したレーン維持支援を運転者及び同乗者に提供できる。

図４５及び図４６は、自車１前方の走行レーンの左右の白線の種類（破線及び実線）に基づいて、レーン変更可否判定を行う一例を示す図である。

図４５では、自車１の走行レーンの左右の白線は、車両のはみ出しが禁止されている実線である。この場合、操作入力部１９が、レーン変更支援機能を実施する操作を運転者から受け付けても、運転支援制御部４１は、走行レーンを変更する指令を保留して、走行レーンを維持する指令を車両制御部４２に出力する。

図４６では、自車１の走行レーンの右側の白線は、車両のはみ出しが可能な破線である。この場合、操作入力部１９が、レーン変更支援機能を実施する操作を運転者から受け付けると、運転支援制御部４１は、自車１周辺に障害物がないことを確認した上で、座標及び方位などを含む走行パス５８を生成する。そして、運転支援制御部４１は、自車１が走行パス５８に沿って走行レーンを変更する指令を車両制御部４２に出力する。

車両制御部４２は、この指令を受けると、駆動制御部４３、制動制御部４４及び操舵制御部４５を制御して、自車１を走行パス５８に沿って走行させることによって、走行レーンを、現在の走行レーンの右側のレーンに変更する。情報出力部１７は、マップマッチング部１６が走行レーンと同定したレーンの境界を示す座標と、走行レーンの種別（実線及び破線）と、自車位置とを、運転支援制御部４１に出力する。運転支援制御部４１は、走行レーンの境界を示す座標と、走行レーンの種別（実線及び破線）と、自車位置とを、車両周辺計測部２１で得られた走行レーンの境界線と照合して、自車位置と走行レーンの左右の白線との距離を制御する。

このような構成によれば、例えば自車１と前方の他車との距離が近くなって、前方のステレオカメラ２２が走行レーンの左右の白線を一時的に検知できなくなったとしても、自車位置の予測誤差が予め定められた以下である状態が継続される限り、情報出力部１７からの白線の種別、及び、車両周辺計測部２１からの白線の種別の少なくともいずれかを使用してレーン変更可否を判定することができる。自車１の走行が交通ルールを守るように運転支援することができる。

また、運転支援制御部４１は、マップマッチング部１６が走行レーンと同定したレーンの境界を示す座標と、情報出力部１７からの自車位置との関係を用いてレーン維持を支援する。このため、例えば自車１と前方の他車との距離が近くなって、前方のステレオカメラ２２が走行レーンの左右の白線を一時的に検知できなくなったとしても、自車位置の予測誤差が予め定められた以下である状態が継続される限り、安定したレーン維持支援を運転者及び同乗者に提供できる。

図４７～図５１は、自車１が前方で駐車している他車５６ｄを避けて追い越し運転する一例を、時間の経過順に説明するための図である。

図４７では、前方のミリ波レーダ２３が、自車１の走行レーンの前方に障害物があることを検知し、前方のステレオカメラ２２が、走行レーンの右側が破線であること検知する。運転支援制御部４１は、自車位置の座標と、自車１前方の障害物の座標と、白線の種類とをレーン単位で仮想空間にマッピングする。

図４８では、前方のステレオカメラ２２が、障害物が駐車中の他車５６ｄであることを検知できる距離まで、自車１が障害物に近づいている場合が示されている。この場合に、操作入力部１９が、レーン変更支援機能を実施する操作を運転者から受け付けると、運転支援制御部４１は、他車５６ｄを追越す走行パス５８を生成して仮想空間に追加し、自車位置及び走行レーンの白線などのマッピングを随時更新する。走行パス５８のうち、自車１が他車５６ｄの横を通り過ぎる箇所では、自車１と他車５６ｄとの間に予め定められた距離のスペースが設けられる。

図４９では、前方のステレオカメラ２２が自車１と他車５６ｄとの位置関係を確認しながら、自車１は、他車５６ｄを避ける走行パス５８に沿って移動する。複合測位部１４で求めた自車位置及び進行方位が走行パス５８をなぞるように、運転支援制御部４１は、駆動制御部４３、制動制御部４４及び操舵制御部４５を制御するとともに、仮想空間にマッピングした情報を更新する。なお、この制御及び更新は図５０及び図５１の場合においても行われる。

図５０では、自車１が他車５６ｄの横を通り過ぎている場合が示されている。自車１と他車５６ｄとの間に予め定められた距離ｄ１１のスペースが設けられる。図５０の状態から自車１が走行パス５８に沿って移動すると、左前方のミリ波レーダ２５が他車５６ｄを徐々に検知しなくなり、左後方のミリ波レーダ２７が他車５６ｄを徐々に検知する。

図５１では、左後方のミリ波レーダ２７が他車５６ｄを検知しなくなり、自車１が元のレーンに戻る走行パス５８上を移動する。

このような構成によれば、例えば自車１前方に駐車している他車５６ｄがある場合に、自車１が、自車１周辺に他の障害物がないことを確認しながら、自車１と他車５６ｄとの間に距離ｄ１６のスペースが設けられた走行パス５８上を移動する運転支援を行う。このため、自車１が他車５６ｄの後方で待ち続けることを回避できるので、交通渋滞を抑制することができる。

図５２～図５４は、自車１が片側１車線の道路を走行して交差点に近づいたときに、交差点手前で一旦停止し、その後、交差点先に進む様子を示す図である。

図５２では、前方のステレオカメラ２２が、自車１と交差点との間に横断歩道及び一時停止線があることと、走行レーンの左右の白線が実線であることとを検知する。運転支援制御部４１は、自車位置と、走行レーンの白線、一時停止線及び横断歩道の座標及び大きさを、例えば仮想空間などにマッピングする。

図５３では、自車１が交差点の手前の一時停止線の前で停車している場合が示されている。この場合に、前方のステレオカメラ２２は、交差点先の横断歩道を検知し、前方のミリ波レーダ２３は、その横断歩道先の障害物を検知する。運転支援制御部４１は、交差点先の横断歩道及び障害物の座標及び大きさをマッピングする。また、運転支援制御部４１は、横断歩道とその先の障害物との間の距離ｄ１８が自車１の長さよりも大きいか否か、つまり横断歩道とその先の障害物との間に自車１が侵入できるスペースがあるか否かを判定する。図５３では、横断歩道とその先の他車５６ｅとの間に自車１が侵入できるスペースがある場合が示されている。この場合には、運転支援制御部４１は、青信号になったときに交差点の先に進むことができると判定し、表示部１８から運転者及び同乗者にその旨を表示及び音声で通知し、かつ、自車１を交差点に進入させる。

図５４では、図５３と異なり、横断歩道とその先の他車５６ｅとの間に自車１が侵入できるスペースがない場合が示されている。この場合には、運転支援制御部４１は、青信号になったときに交差点の先に進むことができないと判定し、表示部１８から運転者及び同乗者にスペースができるまで待機する旨を画像５４の表示及び音声で通知し、かつ、自車１を継続して停止させる。

このような構成によれば、自車１は、交差点手前の一時停止線で一旦停車した上で、交差点の先のスペースの有無を確認する。このため、交差点の先にスペースがないのに、自車１が無理に交差点に進入して、交通の流れの障害になることを抑制することができる。

＜変形例＞
実施の形態７では、仮想空間には他車の座標をマッピングすると説明したが、時々刻々の他車の座標と、他車と自車１との相対速度とに基づいて他車の動きを予測してもよい。このような構成によれば、より正確な自車１周辺の交通状況が反映された車両制御を行うことができる。

また実施の形態７では、ステレオカメラは他車の大きさを検知すると説明したが、これに限ったものではない。例えば、運転支援制御部４１は、車種と大きさとを予め対応付けてデータベース化しておき、ステレオカメラで検知した輝度境界のシルエットに近い車種を他車の車種と認識することで、他車の大きさを検知してもよい。また、運転支援制御部４１は、車種から検知された他車の大きさと、ステレオカメラで検知された他車の大きさとに基づいて、自車と他車との間の距離を計算してもよい。

＜その他の変形例＞
上述した図１のＧＮＳＳ受信機１１、測位補強信号受信機１２、測位使用衛星選択手段１３１、単独測位解計算手段１３２、Ｆｌｏａｔ解計算手段１３３、Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４、Ｆｉｘ解計算手段１３５、及び、衛星測位誤差予測手段１３６を、以下「ＧＮＳＳ受信機１１等」と記す。ＧＮＳＳ受信機１１等は、図５５に示す処理回路８１により実現される。すなわち、処理回路８１は、複数のＧＮＳＳ衛星の観測データと、複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得するＧＮＳＳ受信機１１と、測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得する測位補強信号受信機１２と、複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する測位使用衛星選択手段１３１と、測位補強データを用いずに測位使用衛星の観測データ及び軌道データに基づいて、単独測位解を求める単独測位解計算手段１３２と、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求めるＦｌｏａｔ解計算手段１３３と、Ｆｌｏａｔ解の搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求めるＡｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段１３４と、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データと、整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求めるＦｉｘ解計算手段１３５と、単独測位解、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、測位解の測位誤差をエポックごとに予測する衛星測位誤差予測手段１３６と、を備える。処理回路８１には、専用のハードウェアが適用されてもよいし、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサが適用されてもよい。プロセッサには、例えば、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などが該当する。

処理回路８１が専用のハードウェアである場合、処理回路８１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。ＧＮＳＳ受信機１１等の各部の機能それぞれは、処理回路を分散させた回路で実現されてもよいし、各部の機能をまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。

処理回路８１がプロセッサである場合、ＧＮＳＳ受信機１１等の機能は、ソフトウェア等との組み合わせにより実現される。なお、ソフトウェア等には、例えば、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェア及びファームウェアが該当する。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリに格納される。図５６に示すように、処理回路８１に適用されるプロセッサ８２は、メモリ８３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、測位装置は、処理回路８１により実行されるときに、複数のＧＮＳＳ衛星の観測データと、複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得するステップと、測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得するステップと、複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択するステップと、測位補強データを用いずに測位使用衛星の観測データ及び軌道データに基づいて、単独測位解を求めるステップと、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求めるステップと、Ｆｌｏａｔ解の搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求めるステップと、測位使用衛星の観測データ及び軌道データと、測位補強データと、整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求めるステップと、単独測位解、Ｆｌｏａｔ解、Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、測位解の測位誤差をエポックごとに予測するステップと、が結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ８３を備える。換言すれば、このプログラムは、ＧＮＳＳ受信機１１等の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ８３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、それらのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

以上、ＧＮＳＳ受信機１１等の各機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、ＧＮＳＳ受信機１１等の一部を専用のハードウェアで実現し、別の一部をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。例えば、ＧＮＳＳ受信機１１については専用のハードウェアとしての処理回路８１、インターフェース及びレシーバなどでその機能を実現し、それ以外についてはプロセッサ８２としての処理回路８１がメモリ８３に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

以上のように、処理回路８１は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

また、以上で説明した測位装置は、ＰＮＤ（Portable Navigation Device）、ナビゲーション装置及びＤＭＳ（Driver Monitoring System）などの車両装置と、携帯電話、スマートフォン及びタブレットなどの携帯端末を含む通信端末と、車両装置及び通信端末の少なくとも１つにインストールされるアプリケーションの機能と、サーバとを適宜に組み合わせてシステムとして構築される測位システムにも適用することができる。この場合、以上で説明した測位システムの各機能あるいは各構成要素は、前記システムを構築する各機器に分散して配置されてもよいし、いずれかの機器に集中して配置されてもよい。

なお、各実施の形態及び各変形例を自由に組み合わせたり、各実施の形態及び各変形例を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

上記した説明は、すべての局面において、例示であって、限定的なものではない。例示されていない無数の変形例が、想定され得るものと解される。

１１ ＧＮＳＳ受信機、１２ 測位補強信号受信機、１３１ 測位使用衛星選択手段、１３２ 単独測位解計算手段、１３３ Ｆｌｏａｔ解計算手段、１３４ Ａｍｂｉｇｕｉｔｙ探索検定手段、１３５ Ｆｉｘ解計算手段、１３６ 衛星測位誤差予測手段、１４１ 速度センサ、１４４ 角速度センサ、１４７ 自律航法手段、１４８ 複合測位手段、１４９ 複合測位誤差予測手段。

Claims (23)

1. 複数のＧＮＳＳ衛星からの測位信号ごとに擬似距離、搬送波位相、及び、ドップラー偏移周波数を含む観測データと、前記複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得するＧＮＳＳ取得手段と、
   測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得する測位補強データ取得手段と、
   前記複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する測位使用衛星選択手段と、
   前記測位補強データを用いずに前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データに基づいて、単独測位解を求める単独測位解計算手段と、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求めるＦｌｏａｔ解計算手段と、
   前記Ｆｌｏａｔ解の前記搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求める探索検定手段と、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データと、前記整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求めるＦｉｘ解計算手段と、
   前記単独測位解、前記Ｆｌｏａｔ解、前記Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、前記測位解の測位誤差をエポックごとに予測する衛星測位誤差予測手段と
   を備え、
   前記衛星測位誤差予測手段は、
   前記測位使用衛星の配置、前記測位補強データを取得してから経過した時間、前記測位使用衛星の観測状況、及び、前記Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報と、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差をエポックごとに予測し、前記情報と、前記Ｆｉｘ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｉｘ解の測位誤差をエポックごとに予測する、測位装置。
2. 請求項１に記載の測位装置であって、
   前記測位信号は電離層遅延誤差をさらに含み、
   前記測位信号は、周波数帯が異なる第１測位信号及び第２測位信号を含み、
   前記測位使用衛星選択手段は、
   受信中の前記測位信号に含まれる前記擬似距離と、前記搬送波位相または前記ドップラー偏移周波数との比較に基づいて第１擬似距離残差を求め、
   前記第１測位信号と前記第２測位信号とが揃っている場合に、前記第１測位信号の電離層遅延誤差と前記第２測位信号の電離層遅延誤差との相殺に基づいて第２擬似距離残差を求め、
   前記複数のＧＮＳＳ衛星の前記第１擬似距離残差及び前記第２擬似距離残差の少なくともいずれか１つに基づいて、前記複数のＧＮＳＳ衛星から、通信品質が第１閾値以上である暫定測位使用衛星を選択し、
   前記暫定測位使用衛星の前記観測データの数が閾値を超える場合には、前記複数のＧＮＳＳ衛星の前記第１擬似距離残差及び前記第２擬似距離残差の少なくともいずれか１つに基づいて、前記複数のＧＮＳＳ衛星から、通信品質が前記第１閾値よりも高い第２閾値以上であり、前記観測データの数が閾値以下となる前記測位使用衛星を選択する、測位装置。
3. 請求項１に記載の測位装置であって、
   前記情報と前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との関係、及び、前記情報と前記Ｆｉｘ解の測位誤差との関係を学習する、測位装置。
4. 請求項１に記載の測位装置であって、
   前記Ｆｌｏａｔ解計算手段は、
   予め定められた演算条件が満たされた場合には、前記探索検定手段で前記整数値バイアスが求められるか否かに関わらず、前記Ｆｌｏａｔ解をエポックごとに求め、
   前記探索検定手段は、
   前記整数値バイアスを求めてから前記測位使用衛星の電波が遮断もしくは遮蔽されるまでの間、または、前記整数値バイアスを求めてから前記測位使用衛星が更新されるまでの間において、
   前記Ｆｉｘ解の前記測位誤差が第１閾値より大きく、かつ、前記測位使用衛星の擬似距離残差が第２閾値より小さい場合に、前記整数値バイアスを求める、測位装置。
5. 請求項１に記載の測位装置であって、
   前記衛星測位誤差予測手段は、
   前記Ｆｌｏａｔ解及び前記Ｆｉｘ解のいずれかの解が求められた場合に、前記いずれかの解の測位誤差と、前記いずれかの解と前記単独測位解との差とに基づいて、前記単独測位解の測位誤差を予測する、測位装置。
6. 請求項１に記載の測位装置であって、
   センサを用いて前記測位装置が設けられた車両の位置を推測する自律航法手段と、
   前記自律航法手段で推測された前記車両の位置と前記単独測位解とに基づいて複合測位解を求める複合測位手段と、
   前記Ｆｌｏａｔ解及び前記Ｆｉｘ解のいずれかの解が求められた場合に、前記いずれかの解の測位誤差と、前記いずれかの解と前記複合測位解との差とに基づいて、前記複合測位解の測位誤差を予測する複合測位誤差予測手段と
   をさらに備える、測位装置。
7. 請求項６に記載の測位装置であって、
   前記複合測位手段は、
   前記Ｆｌｏａｔ解及び前記Ｆｉｘ解のいずれも求められなかった場合に、予め定められたエポックまでに求めた前記単独測位解の測位誤差を用いて前記単独測位解の測位誤差を修正し、修正された前記単独測位解に基づいて前記複合測位解を求める、測位装置。
8. 複数のＧＮＳＳ衛星からの測位信号ごとに擬似距離、搬送波位相、及び、ドップラー偏移周波数を含む観測データと、前記複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得し
   測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得し、
   前記複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択し
   前記測位補強データを用いずに前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データに基づいて、単独測位解を求め、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求め、
   前記Ｆｌｏａｔ解の前記搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求め、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データと、前記整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求め、
   前記単独測位解、前記Ｆｌｏａｔ解、前記Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、前記測位解の測位誤差をエポックごとに予測し、
   前記測位使用衛星の配置、前記測位補強データを取得してから経過した時間、前記測位使用衛星の観測状況、及び、前記Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報と、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差をエポックごとに予測し、前記情報と、前記Ｆｉｘ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｉｘ解の測位誤差をエポックごとに予測する、測位方法。
9. 車両に設けられた測位装置であって、
   複数のＧＮＳＳ衛星からの測位信号ごとに擬似距離、搬送波位相、及び、ドップラー偏移周波数を含む観測データと、前記複数のＧＮＳＳ衛星の軌道データとを取得するＧＮＳＳ取得手段と、
   測位補強衛星またはインターネットから測位補強データを取得する測位補強データ取得手段と、
   前記複数のＧＮＳＳ衛星から測位使用衛星を選択する測位使用衛星選択手段と、
   前記測位補強データを用いずに前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データに基づいて、単独測位解を求める単独測位解計算手段と、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データとに基づいて、搬送波位相バイアスを含むＦｌｏａｔ解を求めるＦｌｏａｔ解計算手段と、
   前記Ｆｌｏａｔ解の前記搬送波位相バイアスに基づいて整数値バイアスを求める探索検定手段と、
   前記測位使用衛星の前記観測データ及び前記軌道データと、前記測位補強データと、前記整数値バイアスとに基づいて、Ｆｉｘ解を求めるＦｉｘ解計算手段と、
   前記単独測位解、前記Ｆｌｏａｔ解、前記Ｆｉｘ解、及び、解が存在しないことを示す非測位解のいずれか１つを測位解として設定し、前記測位解の測位誤差をエポックごとに予測する衛星測位誤差予測手段と、
   センサを用いて前記車両の位置を推測する自律航法手段と、
   前記自律航法手段で推測された前記車両の位置と前記測位解とに基づいて複合測位解を求める複合測位手段と
   を備え、
   前記衛星測位誤差予測手段は、
   前記測位使用衛星の配置、前記測位補強データを取得してから経過した時間、前記測位使用衛星の観測状況、及び、前記Ｆｌｏａｔ解の収束状況の少なくともいずれかの情報と、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｌｏａｔ解の測位誤差をエポックごとに予測し、前記情報と、前記Ｆｉｘ解の測位誤差との学習によって得られる、当該情報と当該測位誤差との関係に基づいて、前記Ｆｉｘ解の測位誤差をエポックごとに予測し、
   前記複合測位解と、地図データとに基づいて、前記車両の中央と、前記車両の走行レーンの中央との間の距離と、前記走行レーンの左側の白線と前記車両との間の距離と、前記走行レーンの右側の白線と前記車両との間の距離との少なくともいずれか１つの距離を求め、前記少なくともいずれか１つの距離に対応する色を表示部に表示させる制御部をさらに備える、測位装置。
10. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記地図データとに基づいて、前記車両の走行軌跡と、前記走行レーンの前記白線の位置とを求め、前記走行軌跡と前記白線の位置とに対応する注意喚起を前記表示部に実行させる、測位装置。
11. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記地図データとに基づいて、前記走行レーンの境界線及び前記白線と前記車両との位置関係を前記表示部に表示させる、測位装置。
12. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記地図データとに基づいて、前記車両の前方の非常駐車帯を前記表示部に案内させる、測位装置。
13. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記地図データとに基づいて、前記走行レーンを含む複数のレーンのそれぞれの行先方面を前記表示部に表示させる、測位装置。
14. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記地図データとに基づいて、前記車両が通行できないレーンに前記車両が侵入するまたは侵入した場合に注意喚起を前記表示部に実行させる、測位装置。
15. 請求項９に記載の測位装置であって、
    前記走行レーンの左右の白線を検知し、検知された前記白線の種別の組合せに基づいて、前記車両の前記走行レーンが左端レーン、右端レーン、及び、内側レーンのいずれであるかを推定する計測部をさらに備え、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記計測部での推定結果とに基づいて、前記車両が走行すべきレーンを前記表示部に案内させる、測位装置。
16. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、前記車両の前方の路面の凸部、凹部、及び、前記車両の前方の障害物を検知し、
    前記制御部は、前記障害物の検知結果に基づいて注意喚起を前記表示部に実行させる、測位装置。
17. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、前記車両の前方の障害物を検知し、
    前記制御部は、前記地図データと、前記障害物の検知結果とに基づいて、前記障害物をマッピングしたレーン単位の地図を前記表示部に表示させる、測位装置。
18. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、複数の検知装置を用いて前記車両の側方の障害物を検知し、
    前記制御部は、前記障害物の検知結果に基づいて前記障害物の挙動を予測する、測位装置。
19. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、前記車両が走行している路面状態を判定し、
    前記制御部は、前記路面状態の判定結果に基づいて注意喚起を前記表示部に実行させる、測位装置。
20. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記白線の検知結果とに基づいて、前記車両と前記白線との間の距離を制御する、測位装置。
21. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記白線の検知結果と、検知された前記白線の種別に基づいて、前記車両の前記走行レーンの変更を制御する、測位装置。
22. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、前記車両の前方の駐車車両を検知し、
    前記制御部は、前記複合測位解と、前記駐車車両の検知結果とに基づいて、前記車両に前記駐車車両を追い越させる、測位装置。
23. 請求項１５に記載の測位装置であって、
    前記計測部は、前記車両の前方の交差点よりも先の部分を検知し、
    前記制御部は、前記計測部の検知結果に基づいて、前記部分に前記車両が侵入できるスペースが有ると判定した場合に、前記車両を前記部分に侵入させる、測位装置。

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