JPH0868652A - Current position detector for vehicle - Google Patents
Current position detector for vehicleInfo
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- JPH0868652A JPH0868652A JP20629994A JP20629994A JPH0868652A JP H0868652 A JPH0868652 A JP H0868652A JP 20629994 A JP20629994 A JP 20629994A JP 20629994 A JP20629994 A JP 20629994A JP H0868652 A JPH0868652 A JP H0868652A
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Abstract
Description
【0001】[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。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle current position detecting device for detecting the current position of a vehicle based on the direction and the moving distance of the vehicle.
【0002】[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。2. Description of the Related Art Conventionally, in this type of vehicle-mounted navigation device, a relative direction sensor (gyro, steering sensor, wheel sensor, etc.) for detecting the amount of change in the direction of the vehicle.
And the output of a distance sensor (vehicle speed sensor, wheel sensor, etc.) that detects the speed (distance) of the vehicle,
Dead reckoning which detects vehicle speed etc. is used.
【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。The dead reckoning navigation output (position, direction, vehicle speed, etc.) includes an error of the sensor, and thus an error occurs. In particular, the position / azimuth is obtained in an integrated manner, so the error gradually increases. On the other hand, since GPS can determine the absolute position, direction, and vehicle speed, GP
The correction can be made by matching the dead reckoning output with the GPS output when S is positioned. For example, when the difference between the position obtained by dead reckoning and the position obtained by aligning the road position on the road map by map matching and the position obtained by GPS becomes larger than a predetermined value, The position may be corrected to the position obtained by GPS.
【0004】[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。However, the position obtained by dead reckoning can be corrected by the output of GPS, but not by the sensor. Therefore, there is a problem that the dead-reckoning navigation output accuracy is poor due to an error in the sensor output when GPS is not received. A first object of the present invention is to correct an error in sensor output so as to obtain a current position.
【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に関する情報と、GPSから出
力される車両の方位に関する情報との差に基づいて、セ
ンサ誤差量を求め、センサ出力の誤差修正を行うものを
考えた。このカルマンフィルタによる誤差修正において
は、GPSからの測位データが必要となる。しかしなが
ら、GPSが長時間測位できない場合は、センサ誤差が
大きくなるため、センサ誤差を何らかの方法で補正する
必要がある。In order to achieve the above object, the present inventors have
As will be described later, a Kalman filter is used to obtain the sensor error amount based on the difference between the information on the vehicle direction obtained from dead-reckoning and the information on the vehicle direction output from GPS, and the error correction of the sensor output is performed. Thought what to do. Positioning data from GPS is necessary for the error correction by the Kalman filter. However, when the GPS cannot perform positioning for a long time, the sensor error becomes large, so it is necessary to correct the sensor error by some method.
【0006】そこで、本発明は、GPSが長時間測位で
きないような場合に、GPS以外のデータにより補正を
行うようにすることを第2の目的とする。Therefore, a second object of the present invention is to perform correction using data other than GPS when GPS cannot be positioned for a long time.
【0007】[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、車両の移動距離を検出する移動距離検出手段(1お
よび103)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、この車両の方位と前記距離検出手段にて検出
した車両の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、GPS衛星からの衛星電波を受
信して車両の方位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および車両の方位誤差を
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
おける車両の方位に関する情報と前記GPSから出力さ
れる車両の方位に関する情報との差により、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401〜408,410,411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車両の方位誤差によ
り、前記オフセット補正量を修正するとともに前記位置
検出手段における車両の方位を修正する修正手段(40
9)と、車両の絶対方位を検出する絶対方位センサ
(7)と、前記位置検出手段にて特定される車両の方位
の精度が低下した状態を検出した時に前記位置検出手段
にて特定される車両の方位を前記絶対方位センサにて検
出される方位にする変更手段(601〜603)とを備
えたことを特徴としている。In order to achieve the above object, the present invention provides a relative azimuth sensor (2) for outputting a signal according to an amount of azimuth change of a vehicle.
And a moving distance detecting means (1 and 103) for detecting a moving distance of the vehicle, and based on a signal from the relative azimuth sensor, an offset correction amount is offset-corrected to obtain an azimuth change amount. Of the vehicle and the position detecting means (4, 5 and arithmetic processing therefor) for detecting the position of the vehicle based on the direction of the vehicle and the moving distance of the vehicle detected by the distance detecting means. Dead reckoning means (1, 2, 4, 5 and arithmetic processing therefor), and GPS (3) that receives satellite radio waves from GPS satellites and outputs information regarding the direction of the vehicle
And at least the offset error and the heading error of the vehicle as the state quantity X (t), and the state quantity X (t + 1) is given by the process matrix φ that gives a temporal change of this error and the noise ω generated in the signal generation process. Signal generation process related by X (t) + ω, state quantity X (t) and observed value Y (t)
The vehicle in the dead reckoning means is based on a model that forms an observation process in which the observation value Y (t) is related by H · X (t) + v by the observation matrix H and noise v generated in the observation process. The observed value Y (t) is calculated from the difference between the information about the direction of the vehicle and the information about the direction of the vehicle output from the GPS, and the state quantity X (t) is calculated from the model based on the calculated value. State quantity calculation means (6
And the processing of 401 to 408, 410, 411 corresponding thereto) and the state quantity X obtained by the state quantity calculation means.
A correction unit (40) for correcting the offset correction amount and the vehicle direction in the position detection unit based on the offset error and the vehicle direction error due to (t).
9), an absolute azimuth sensor (7) for detecting the absolute azimuth of the vehicle, and the position detection means specifies when a state in which the accuracy of the azimuth of the vehicle specified by the position detection means is lowered is detected. And a change means (601 to 603) for changing the direction of the vehicle to the direction detected by the absolute direction sensor.
【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、少なくとも
前記オフセット誤差および車両の方位誤差の大きさの見
積もりおよびそれらの誤差の相互相関値から構成される
誤差共分散行列を計算する手段(405,411)を有
して、前記状態量X(t)の演算を行うものであって、
前記変更手段は、前記車両の方位誤差の大きさの見積も
りにより車両の方位の精度が低下した状態を検出するこ
とを特徴としている。According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the state quantity computing means estimates at least the magnitude of the offset error and the heading error of the vehicle and the cross-correlation value of those errors. Which comprises means (405, 411) for calculating an error covariance matrix composed of
The changing means detects a state in which the accuracy of the heading of the vehicle is reduced by estimating the magnitude of the heading error of the vehicle.
【0009】請求項3に記載の発明では、請求項2に記
載の発明において、前記変更手段は、前記位置検出手段
にて特定される車両の方位を前記絶対方位センサにて検
出される方位にする時に前記誤差共分散行列のうちの前
記車両の方位誤差と相関のある相互相関値を0に設定す
る手段(603)を有することを特徴としている。According to a third aspect of the present invention, in the second aspect of the invention, the changing means sets the direction of the vehicle specified by the position detecting means to the direction detected by the absolute direction sensor. It is characterized by having means (603) for setting to 0 a cross-correlation value having a correlation with the heading error of the vehicle in the error covariance matrix.
【0010】請求項4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、車両の移動距離を検出する移動距離検出手段
(1および103)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、この車両の方位と前記距離検出手段に
て検出した車両の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、GPS衛星からの衛星
電波を受信して車両の方位に関する情報を出力するGP
S(3)と、少なくともオフセット誤差および車両の方
位誤差を状態量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に関する情報と前記GPSか
ら出力される車両の方位に関する情報との差により、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401〜408,410,
411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車両の方位誤差
により、前記オフセット補正量を修正するとともに前記
位置検出手段における車両の方位を修正する修正手段
(409)と、前記オフセット補正の精度が低下した状
態を検出した時に、車両停止時の前記相対方位センサか
らの出力に基づき、オフセット補正量を変更する変更手
段(701〜703)とを備えたことを特徴としてい
る。According to another aspect of the present invention, a relative azimuth sensor (2) for outputting a signal corresponding to the amount of change in the azimuth of the vehicle, and moving distance detecting means (1 and 103) for detecting the moving distance of the vehicle. Based on a signal from the relative azimuth sensor, offset correction is performed by an offset correction amount to obtain an amount of azimuth change, and the azimuth of the vehicle is specified by the amount of azimuth change, and the azimuth of the vehicle and the distance detection means detect the Dead reckoning means (1, 2, 4, 5 and arithmetic processing for it), which is composed of position detection means (4,5, and arithmetic processing for it) that detects the position of the vehicle based on the moving distance of the vehicle; GP that receives satellite radio waves from GPS satellites and outputs information about the direction of the vehicle
S (3) and at least the offset error and the heading error of the vehicle are the state quantities X (t), and the state quantity X (t + 1) is obtained by the process matrix φ that gives a temporal change of these errors and the noise ω generated in the signal generation process. ) By φ · X (t) + ω, the state quantity X (t) and the observed value Y (t), the observed value Y by the observation matrix H and the noise v generated in the observed process. The difference between the information about the vehicle direction in the dead reckoning means and the information about the vehicle direction output from the GPS based on a model forming an observation process in which (t) is related by H · X (t) + v According to the state value calculation means (6 and 401 to 408, 410, corresponding thereto) for calculating the observation value Y (t) and calculating the state quantity X (t) from the model based on the calculated value.
411) and the offset error and the vehicle heading error due to the state quantity X (t) obtained by the state quantity computing means, the offset correction amount is corrected and the vehicle heading in the position detecting means is corrected. A correction unit (409) and a change unit (701 to 703) for changing the offset correction amount based on the output from the relative direction sensor when the vehicle is stopped when the state in which the accuracy of the offset correction is lowered is detected. It is characterized by having.
【0011】請求項5に記載の発明では、請求項4に記
載の発明において、前記状態量演算手段は、少なくとも
前記オフセット誤差および車両の方位誤差の大きさの見
積もりおよびそれらの誤差の相互相関値から構成される
誤差共分散行列を計算する手段(405,411)を有
して、前記状態量X(t)の演算を行うものであって、
前記変更手段は、前記オフセット誤差の大きさの見積も
りによりオフセット補正の精度が低下した状態を検出す
ることを特徴としている。According to a fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect of the present invention, the state quantity computing means estimates at least the magnitude of the offset error and the heading error of the vehicle and the cross-correlation value of those errors. Which comprises means (405, 411) for calculating an error covariance matrix composed of
The changing means detects a state in which the accuracy of offset correction is reduced by estimating the magnitude of the offset error.
【0012】請求項6に記載の発明では、請求項5に記
載の発明において、前記変更手段は、オフセット補正量
を変更する時に前記誤差共分散行列のうちの前記オフセ
ット誤差と相関のある相互相関値を0に設定する手段
(703)を有することを特徴としている。なお、上記
した、車両の方位に関する情報とは、方位そのものに限
らず、方位に関係する情報も含む概念であり、後述する
ように方位と相関のある絶対位置等も含まれるものであ
る。According to a sixth aspect of the present invention, in the fifth aspect of the present invention, the changing means changes the offset correction amount, and the cross-correlation having a correlation with the offset error in the error covariance matrix. It is characterized by having means (703) for setting the value to 0. It should be noted that the above-mentioned information about the azimuth of the vehicle is a concept that includes not only the azimuth itself but also information related to the azimuth, and also includes the absolute position and the like correlated with the azimuth as described later.
【0013】また、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。Further, the reference numerals in parentheses of the above-mentioned means indicate the correspondence with the concrete means described in the embodiments described later. Further, each step in the flowcharts described later constitutes a function realizing means for realizing each function.
【0014】[0014]
【発明の作用効果】請求項1、4に記載の発明によれ
ば、推測航法から求められる車両の方位に関する情報と
GPSから出力される車両の方位に関する情報との差に
より、オフセット誤差を求め、相対方位センサのオフセ
ット補正を行うようにしているから、相対方位センサに
対するセンサ出力の誤差修正を行うことができる。According to the first and fourth aspects of the invention, the offset error is obtained from the difference between the information on the vehicle direction obtained from dead-reckoning and the information on the vehicle direction output from GPS. Since the offset of the relative azimuth sensor is corrected, the error in the sensor output from the relative azimuth sensor can be corrected.
【0015】さらに、請求項1に記載の発明において
は、GPSが長時間測位できないような場合で車両の方
位の精度が低下した時に絶対方位センサからの出力によ
り車両の方位を決めるようにしているから、そのような
場合の車両の方位の補正を行うことができる。さらに、
請求項3に記載の発明においては、絶対方位センサを用
いた車両の方位の設定時に、誤差共分散行列のうちの車
両の方位誤差と相関のある相互相関値を0に設定するよ
うにしているから、再びGPSが測位した後の誤差修正
を良好にすることができる。Further, in the invention described in claim 1, when the GPS cannot perform positioning for a long time and the accuracy of the orientation of the vehicle deteriorates, the orientation of the vehicle is determined by the output from the absolute orientation sensor. Therefore, the azimuth of the vehicle in such a case can be corrected. further,
According to the third aspect of the invention, when setting the vehicle azimuth using the absolute azimuth sensor, the cross-correlation value correlated with the vehicle azimuth error in the error covariance matrix is set to 0. Therefore, it is possible to improve the error correction after the GPS is positioned again.
【0016】また、請求項4に記載の発明においては、
GPSが長時間測位できないような場合でオフセット補
正の精度が低下した時に、車両停止時の相対方位センサ
からの出力により、オフセット補正量を設定するように
しているから、そのような場合のオフセット補正量を補
正することができる。さらに、請求項6に記載の発明に
おいては、上記のような車両停止時のオフセット補正量
の設定時に、誤差共分散行列のうちのオフセット誤差と
相関のある相互相関値を0に設定するようにしているか
ら、再びGPSが測位した後の誤差修正を良好にするこ
とができる。Further, in the invention described in claim 4,
The offset correction amount is set by the output from the relative azimuth sensor when the vehicle is stopped when the accuracy of the offset correction deteriorates when the GPS cannot be positioned for a long time. Therefore, the offset correction in such a case is performed. The amount can be corrected. Further, in the invention according to claim 6, when the offset correction amount is set when the vehicle is stopped as described above, a cross-correlation value having a correlation with an offset error in the error covariance matrix is set to 0. Therefore, it is possible to improve the error correction after the GPS is positioned again.
【0017】[0017]
【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。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. This embodiment uses a Kalman filter in order to combine dead reckoning and GPS. The outline of this Kalman filter will be described. This Kalman filter is divided into a signal generation process and an observation process, as shown in FIG. In the figure, if there is a linear system (φ) and a part of X (t) related by the observation matrix H can be observed for the state X (t) of the system, the filter of X (t) Gives an optimal estimate. Here, ω is noise generated in the signal generation process, and v is noise generated in the observation process. The input of this filter is Y (t) and the output is the optimal estimate of X (t).
【0018】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。The optimum estimated value of the state X using the information up to the time t, that is, the state quantity X (t | t) is obtained by the equation 1.
【0019】[0019]
【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。## EQU1 ## X (t | t) = X (t | t-1) + K (t)
{Y (t) -HX (t | t-1)} where X (t | t-1) is a pre-estimated value and K (t) is a Kalman gain, which are represented by Equations 2 and 3, respectively. It
【0020】[0020]
【数2】 X(t|t−1)=φX(t−1|t−1)## EQU00002 ## X (t | t-1) =. Phi.X (t-1 | t-1)
【0021】[0021]
【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。[Number 3] K (t) = P (t | t-1) H T (HP (t |
t−1) H T + V) −1 where P is the error covariance of the state quantity X, and P (t | t
-1) is the predicted value of the error covariance, and P (t-1 | t-1) is the error covariance, which are represented by equations 4 and 5, respectively.
【0022】[0022]
【数4】 P(t|t−1)=φP(t−1|t−1)φT +W[Number 4] P (t | t-1) = φP (t-1 | t-1) φ T + W
【0023】[0023]
【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。## EQU5 ## P (t-1 | t-1) = (I-K (t-1)
H) P (t-1 | t-2) V is the variance of noise v generated in the observation process, and W is the variance of noise ω generated in the signal process. In addition, A (i |
j) represents the estimated value of A at time i based on the information up to time j. The subscript T means a transposed matrix, and -1 means an inverse matrix. I is a unit matrix.
【0024】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。Further, V and W are white Gaussian noises having an average of 0 and are uncorrelated with each other. In the Kalman filter as described above, the accuracy of the state quantity X is improved by giving an appropriate error to the initial values of the state quantity X and the error covariance P and repeating the above calculation each time a new observation is made. To do. This embodiment applies such a Kalman filter to dead reckoning.
【0025】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)First, the definition of the above signal generation process will be described. The Kalman filter in dead-reckoning aims to correct the error in dead-reckoning, so the state quantity X defines the following five error values. It is the process matrix φ that gives a temporal change of this error value. Offset error (εG)
【0026】[0026]
【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)[Equation 6] εG t = εG t-1 + ω 0 There is no definite change, and noise is added to the previous error. Absolute heading error (εA)
【0027】[0027]
【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)In Equation 7] εA t = T × εG t- 1 + εA t-1 + ω 1 last error, the azimuth error and noise to obtain over the elapsed time from the previous to the offset error is added. Distance coefficient error (εK)
【0028】[0028]
【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)[Equation 8] εK t = εK t-1 + ω 2 There is no definite change, and noise is added to the previous error. Absolute position north direction error (εY)
【0029】[0029]
【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)## EQU9 ## εY t = sin (A T + εA t-1 + εG t-1 ×
T / 2) × L × (1 + εK t-1 ) −sin (A T ) × L
+ ΕY t-1 The error generated by the azimuth error / distance error is added to the previous error. Absolute position east error (εX)
【0030】[0030]
【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。ΕX t = cos (A T + εA t-1 + εG t-1
× T / 2) × L × (1 + εK t-1 ) -cos (A T ) ×
L + εX t-1 The error caused by the azimuth error / distance error is added to the previous error. In the above definition, AT is the true absolute azimuth, L is the moving distance from the previous time, and T is the elapsed time from the previous time.
【0031】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。When the above equations are partially differentiated by the state quantity and linearized, the signal generation process is defined as follows.
【0032】[0032]
【数11】 [Equation 11]
【0033】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。The above A is the absolute azimuth A T + εA t-1 + εG
It means t-1 × T / 2. This value is obtained by adding the sensor error to the true absolute azimuth A T , and is the absolute azimuth A obtained from the amount of azimuth change, as will be described later. Also, ω 0
Indicates offset noise (change in offset due to temperature drift etc.), ω 1 indicates absolute direction noise (gyro gain error), and ω 2 indicates distance coefficient noise (aging).
【0034】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。Next, the definition of the above observation process will be described. The observation value is obtained from the difference between the dead reckoning output and the GPS output. Since each output includes an error, the sum of the dead reckoning error and the GPS error is obtained in the observed value. The observed value Y and the state quantity X are related to each other and are defined as in Expression 12.
【0035】[0035]
【数12】 [Equation 12]
【0036】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。However, noise v generated in the observation process is GPS
Noise, which is defined as
【0037】[0037]
【数13】 [Equation 13]
【0038】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。Dead-reckoning navigation using a Kalman filter will be described based on the above definitions. FIG. 1 shows a schematic configuration of this embodiment. As shown in this figure, based on the signals from the vehicle speed sensor 1 and the gyro 2, the relative trajectory calculation unit 4,
The absolute position calculation unit 5 performs the calculation, and the vehicle speed, the relative trajectory, the absolute position, and the absolute azimuth are output by the calculation (dead-reckoning navigation calculation). In addition, from GPS3
Output of vehicle speed can be obtained. The Kalman filter 6 corrects the distance coefficient of the vehicle speed sensor 1, the offset correction of the gyro 2, and the absolute position based on the vehicle speed, the absolute position / absolute direction information and the vehicle speed / position / direction information from the GPS 3 obtained by dead reckoning. Correction, absolute azimuth correction.
【0039】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。When the Kalman filter is applied to such a vehicle-mounted navigation device, the pre-estimation X (t shown in Formula 2 is obtained by the distance coefficient correction of the vehicle speed sensor 1, the offset correction of the gyro 2, the absolute azimuth correction, and the absolute position correction.
| T−1) becomes 0. Therefore, equation 1 becomes as shown in equation 14.
【0040】[0040]
【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。[Mathematical formula-see original document] X (t | t) = K (t) Y (t) Therefore, the state quantity X by the five error values defined in the signal generation process is the Kalman gain obtained by the equations 3 to 5. It is determined by K (t) and the observed value Y (t).
【0041】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。Here, the error covariance P in Equation 3 is defined by Equation 15.
【0042】[0042]
【数15】 (Equation 15)
【0043】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。In this error covariance P, σ GG 2 represents an estimate of the magnitude of the offset error, σ AA 2 represents an estimate of the magnitude of the absolute heading error, and σ KK 2 is an estimate of the magnitude of the distance coefficient error. , Σ YY 2 represents an estimate of the absolute position northward error magnitude, and σ XX 2 represents an absolute position eastward error magnitude estimate. Other than that, σ ij 2 represents the cross-correlation value of the i-th row and the j-th column. For example, σ AG 2 represents the cross-correlation value between the offset error and the absolute azimuth error.
【0044】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。The value of this error covariance P is updated by the calculation of equation (4). In addition, in the initial value, σ GG 2 , σ
The values of AA 2 , σ KK 2 , σ YY 2 , and σ XX 2 are set to values that maximize the error, and the cross-correlation values are all 0.
Set to. In addition, the matrix shown in Expression 12 is used for H in Expression 3, and the matrix shown in Expression 13 is used for V. Further, W in Expression 4 uses the variance of ω shown in Expression 11.
【0045】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。As the observed value Y in the observation process,
As shown in FIG. 2, εA DRt −εA GP St , εK DRt −εK
GPSt , εY DRt −εY GPSt , εX DRt −εX GPSt are used. Here, the subscript DRt means a value obtained by dead-reckoning navigation based on signals from the vehicle speed sensor 1 and the gyro 2 at time t, and GPSt means a value output from GPS 3 at time t.
【0046】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。ΕA DRt −εA GPSt is the difference between the absolute azimuth obtained by dead reckoning and the azimuth output from GPS3,
That is, the absolute azimuth obtained by dead-reckoning contains the true absolute azimuth and its error εA DRt.
The true absolute azimuth and its error εA
Since GPSt is included, εA DRt −εA GPSt can be obtained by taking the difference between them.
【0047】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。Similarly, εK DRt −εK GPSt is a distance coefficient error obtained from the difference between the speed calculated by dead reckoning and the speed output from GPS3. ) / (Speed by dead reckoning). Also, εY DRt −εY GPSt
Is the Y component of absolute position and GP obtained by dead reckoning
It is the difference in error of the Y component of the position output from S3, and ε
X DRt −εX GPSt is the difference between the error between the X component of the absolute position obtained by dead reckoning and the X component of the position output from the GPS 3.
【0048】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。Further, the noise v generated in the observation process shown in the equation 13 is the noise of GPS3 and can be obtained as follows. Pseudo-range measurement error in GPS3 (UER
E) and HDOP (Horizontal Dilution of Presision)
Therefore, the positioning accuracy is calculated by UARE × HDOP, and by squaring the positioning accuracy, v 2t and v 3t are calculated. In addition, Doppler frequency measurement error and HD
The speed accuracy is calculated from the relationship of OP by the measurement error of the Doppler frequency x HDOP, and the distance coefficient measurement error is calculated by this speed accuracy / vehicle speed.
1t is required. Further, the azimuth accuracy is calculated as tan −1 (speed accuracy / Vc) from the vehicle speed Vc and the speed accuracy,
The square of this azimuth accuracy gives v 0t .
【0049】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。Therefore, εA DRt −εA in the observation process
GPSt, εK DRt -εK GPSt, εY DR t -εY GPSt, εX
DRt- εX GPSt and the noise V are input, and by executing the equations 3 to 5 and the equation 1, the state quantity X based on the five error values defined in the signal generation process is obtained. The distance coefficient correction of 1, the offset correction of the gyro 2, the absolute position correction, and the absolute azimuth correction are performed.
【0050】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。The above-mentioned relative locus calculation, absolute position calculation, and Kalman filter are carried out by the calculation processing by the microcomputer, which will be described below. FIG. 2 shows the arithmetic processing of the main routine of dead reckoning. Step 1
At 00, the azimuth change amount / movement distance is calculated. Details of this processing are shown in FIG. First, in step 101, the output angular velocity of the gyro 2 is multiplied by the start cycle T M of the main routine to calculate the bearing change amount. In the next step 102,
The offset correction amount (the correction amount will be described later) multiplied by the start cycle T M of the main routine is subtracted from the direction change amount to perform the offset correction of the direction change amount. In the next step 103, the moving distance is calculated by multiplying the number of vehicle speed pulses from the vehicle speed sensor 1 by a distance coefficient (this distance coefficient will also be described later).
【0051】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。After step 100, step 20
A relative locus calculation process of 0 is performed. Details of this processing are shown in FIG. First, in step 201, the relative azimuth is updated based on the azimuth change amount (obtained in step 102).
The relative position coordinates are updated in step 202 based on the updated relative azimuth and the moving distance obtained in step 103. This update is based on the relative azimuth X,
This is performed by adding the Y component to the relative position coordinates up to that point. This relative position coordinate is used to determine the relative trajectory, and so-called map matching is performed based on the relationship between the relative trajectory and the road shape.
【0052】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。After step 200, step 30
The absolute azimuth and absolute position of 0 are calculated. Details of this processing are shown in FIG. First, in step 301, the absolute azimuth is updated based on the azimuth change amount (obtained in step 102). This updated absolute orientation and step 10
In step 202, the absolute position coordinates are updated based on the movement distance obtained in 3. The absolute azimuth A and the absolute position updated in the processing of this step 200 are used in the composite processing with GPS described later.
【0053】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。FIG. 6 shows the details of step 400 for performing the processing for combining with the GPS. First, in step 401, it is determined whether or not T1 seconds have elapsed since the last positioning or prediction calculation. This performs the process of correcting the dead reckoning error in steps 403 to 409 every time the GPS3 positioning is performed. However, when the GPS3 positioning cannot be performed, the error becomes large. Therefore, the prediction calculation of the error corresponding thereto is performed. Step 4
It is provided to perform regularly at 10 and 411.
【0054】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。If the determination in step 401 is NO, the scan
Whether there is positioning data from GPS3 at step 402
Do that. If there is positioning data from GPS3,
The processing proceeds to the Kalman filter calculation processing after step 403. Well
First, in step 403, the observation value Y is calculated. this
Is the speed, position, and direction data output from GPS3.
And obtained in the process of step 300 in dead reckoning
Absolute azimuth, absolute position and speed calculation processing not shown
Based on the vehicle speed pulse from the vehicle speed sensor 1,
Therefore, εA shown in Equation 12DRt-ΕA GPSt, ΕKDRt
-ΕKGPSt, ΕYDRt-ΕYGPSt, ΕXDRt-ΕXGPSt
As well as calculating
Noise v is calculated based on GPS3 positioning data and the like.
【0055】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。In step 404, the process matrix φ is calculated. This is the process shown in Formula 11 according to the moving distance L from the time when the previous process matrix was calculated, the elapsed time T (these are separately obtained by the measurement process not shown), and the absolute azimuth A obtained in step 301. Find the matrix φ. Based on the observation value Y and the process matrix φ calculated in this way, the above-described calculations of the expressions 3 to 5 are performed to obtain the state quantity X shown in the expression 14. That is, in step 405, the prediction calculation of the error covariance P is performed by the equation 3. In step 406, the Kalman gain K is calculated by the equation 4.
Calculate. In step 407, the error covariance P is calculated by the equation 5. After that, based on the Kalman gain K and the observed value Y, in step 408, the state quantity X is obtained by the calculation of Expression 14. This state quantity X is, as shown on the left side of the equation 11, offset error (εG), absolute heading error (εA), distance coefficient error (εK), absolute position north direction error (εY), absolute position east direction error ( εX) is represented.
【0056】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。Due to these errors, in step 409, the dead reckoning error is corrected by the calculation shown in the figure, that is, the gyro 2 offset correction, the vehicle speed sensor 1 distance coefficient correction, the absolute azimuth correction, and the absolute position correction are performed. . The offset correction amount used in step 102 is corrected by the offset correction of the gyro 2, the distance coefficient used in step 103 is corrected by the distance coefficient correction of the vehicle speed sensor 1, and the absolute direction correction is performed in step 301 by the absolute direction correction. The absolute orientation A used is modified, and the absolute position correction modifies the absolute position used in step 302.
【0057】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。The above process is repeated every time there is positioning data from the GPS 3 to correct the above error, and more accurate dead reckoning data can be obtained. Also, G
If positioning of PS3 is not possible for a long time, step 401
If the determination is YES, the process proceeds to steps 410 and 411 to calculate the process matrix φ and predict the error covariance P. This makes it possible to perform an error covariance prediction calculation corresponding to an error when the GPS 3 cannot be positioned, and to accurately perform the Kalman filter process performed when the GPS 3 is subsequently positioned.
【0058】上記したカルマンフィルタによる誤差修正
においてはGPS3からの測位データが必要となる。し
かしながら、GPS3が長時間測位できない場合は、セ
ンサ誤差が大きくなるため、センサ誤差を何らかの方法
で補正する必要がある。そこで、絶対方位に対しては地
磁気センサ7を用いて補正を行う。この場合、推測航法
の絶対方位と地磁気方位を比較し、差が一定値以上ある
場合に推測航法の絶対方位を地磁気方位に合わせるよう
にすることができる。Position correction data from the GPS 3 is required for error correction by the Kalman filter described above. However, when the GPS 3 cannot perform positioning for a long time, the sensor error becomes large, so it is necessary to correct the sensor error by some method. Therefore, the absolute direction is corrected using the geomagnetic sensor 7. In this case, it is possible to compare the absolute direction of dead reckoning and the geomagnetic direction, and to adjust the absolute direction of dead reckoning to the geomagnetic direction when the difference is a certain value or more.
【0059】このような補正により、方位の誤差は減少
するが、方位精度の予測値は大きなままであり、信頼性
のないデータとなる。そこで、絶対方位を地磁気方位に
補正した時に、絶対方位の精度予測値を地磁気センサで
期待できる値まで減少させることが考えられる。しかし
ながら、この場合、絶対方位分散の部分のみ小さくする
と、絶対方位誤差と他の状態量共分散の大きさの関係が
異常になり、次にGPS3が測位しカルマンフィルタが
動作した時に、間違った補正をし更に誤差共分散が負の
数字となり演算不能になってしまう。By such a correction, the error of the azimuth is reduced, but the predicted value of the azimuth accuracy remains large and the data becomes unreliable. Therefore, when the absolute azimuth is corrected to the geomagnetic azimuth, it is possible to reduce the accuracy prediction value of the absolute azimuth to a value that can be expected by the geomagnetic sensor. However, in this case, if only the absolute azimuth dispersion portion is reduced, the relationship between the absolute azimuth error and the magnitude of other state quantity covariance becomes abnormal, and when the GPS 3 is positioned next and the Kalman filter operates, incorrect correction is performed. Furthermore, the error covariance becomes a negative number and the calculation becomes impossible.
【0060】そこで、地磁気方位を利用して絶対方位の
補正を行った時には、その補正により、絶対方位誤差
と、絶対位置の誤差、オフセット誤差および距離係数誤
差とのそれぞれの関係は相関のないものとなるため、誤
差共分散行列の内の絶対方位とそれ以外の状態量との共
分散項の相互相関値をクリア(0を設定)する。具体的
には、図8に示す処理を行う。Therefore, when the absolute azimuth is corrected using the geomagnetic azimuth, the correction does not correlate the absolute azimuth error with the absolute position error, offset error, and distance coefficient error. Therefore, the cross-correlation value of the covariance term between the absolute orientation in the error covariance matrix and the other state quantities is cleared (set to 0). Specifically, the processing shown in FIG. 8 is performed.
【0061】図8において、ステップ601にて絶対方
位精度が地磁気センサで期待できる精度より低いか否か
を判定する。ここで、絶対方位精度は誤差共分散行列に
おけるσAA 2により把握することができる。また、地磁
気センサで期待できる精度は実験等で求めることがで
き、比較判定に際しては実験等で求めた値とすることが
できるが、車両が着磁しているような場合にはその値を
それに応じて変化させるようにしてもよい。従って、こ
のステップ601ではσAA 2とその比較値が比較され
る。In FIG. 8, in step 601, it is determined whether or not the absolute azimuth accuracy is lower than the accuracy expected by the geomagnetic sensor. Here, the absolute orientation accuracy can be grasped by σ AA 2 in the error covariance matrix. In addition, the accuracy that can be expected with the geomagnetic sensor can be obtained by experiments, etc., and the value obtained by experiments etc. can be used for comparison judgment, but if the vehicle is magnetized, that value can be You may make it change according to it. Therefore, in this step 601, σ AA 2 and its comparison value are compared.
【0062】このステップ601の判定がYESになる
と、ステップ602にて、絶対方位Aを地磁気センサ7
にて検出した方位に補正する。この後、ステップ603
にて数15に示す誤差共分散行列の内、σAA 2を地磁気
センサで期待できる方位精度の分散値に設定するととも
に、σAG 2、σAK 2、σAY 2、σAX 2、σG A 2 、σ KA
2、σYA 2、σXA 2の各値を0に設定する。The determination in step 601 is YES.
Then, in step 602, the absolute direction A is determined by the geomagnetic sensor 7
Correct to the direction detected in. After this, step 603
Of the error covariance matrix shown in Equation 15AA 2Geomagnetic
When setting the dispersion value of the azimuth accuracy that can be expected from the sensor,
, ΣAG 2, ΣAK 2, ΣAY 2, ΣAX 2, ΣGA 2, Σ KA
2, ΣYA 2, ΣXA 2Each value of is set to 0.
【0063】上記のような制御により、地磁気センサ7
による補正の効果を精度予測値に反映させることができ
るとともに、次にGPS3が測位でき補正が行われた場
合にも正常な補正が可能となる。次に、ジャイロオフセ
ットの補正について説明する。GPS3が長時間測位で
きず推測航法のオフセット補正精度が低下し、車両停止
時に行うジャイロオフセット補正で期待できるオフセッ
ト補正精度より低い精度となった場合は、車両停止によ
るオフセット補正が可能となった時に、推測航法のオフ
セット補正量を更新する。By the control as described above, the geomagnetic sensor 7
It is possible to reflect the effect of the correction by the accuracy prediction value, and it is possible to perform the normal correction even when the GPS 3 is positioned next time and the correction is performed. Next, the correction of the gyro offset will be described. When the GPS 3 cannot perform positioning for a long time, the offset correction accuracy of dead reckoning decreases, and the accuracy is lower than the offset correction accuracy expected by the gyro offset correction performed when the vehicle is stopped, when the offset correction by the vehicle stop becomes possible. , Update dead reckoning offset correction amount.
【0064】この時、誤差共分散行列のオフセット補正
誤差分散の部分を車両停止時の補正で期待できる値まで
小さくする。また、車両停止時のオフセット補正を行っ
たため、オフセット補正誤差とその他の状態量の誤差の
関係は相関のないものとなるため、誤差共分散行列のオ
フセット補正誤差とそれ以外の状態量との共分散項の相
互相関値をクリア(0に設定)する。At this time, the offset correction error dispersion portion of the error covariance matrix is reduced to a value that can be expected by the correction when the vehicle is stopped. Also, since offset correction is performed when the vehicle is stopped, there is no correlation between the offset correction error and the error of the other state quantities, so the offset correction error of the error covariance matrix and the other state quantities are not correlated. Clear (set to 0) the cross-correlation value of the dispersion term.
【0065】具体的には、図9に示す処理を行う。図9
において、ステップ701にてオフセット補正精度が車
両停止時のオフセット補正で期待できる精度より低いか
否かを判定する。ここで、オフセット補正精度は誤差共
分散行列におけるσGG 2 により把握することができる。
また、車両停止時のオフセット補正で期待できる精度は
実験等で求めた値とすることができるため、σGG 2 とそ
の比較値が比較される。Specifically, the processing shown in FIG. 9 is performed. Figure 9
In step 701, it is determined whether the offset correction accuracy is lower than the accuracy that can be expected in the offset correction when the vehicle is stopped. Here, the offset correction accuracy can be grasped by σ GG 2 in the error covariance matrix.
Further, since the accuracy that can be expected in the offset correction when the vehicle is stopped can be a value obtained by an experiment or the like, σ GG 2 and its comparison value are compared.
【0066】このステップ701の判定がYESになる
と、ステップ702にて、車両停止時、すなわち車速セ
ンサ1からの信号に基づいて車両停止を判定し、この時
のジャイロ3の出力を求めてその値を0にするような値
にオフセット補正量を補正する。この後、ステップ70
3にて数15に示す誤差共分散行列の内、σGG 2 を車両
停止時のオフセット補正で期待できるオフセット補正精
度の分散値に設定するとともに、σGA 2、σGK 2、σGY
2、σGX 2、σAG 2、σKG 2 、σYG 2 、σXG 2の各値を
0に設定する。When the determination in step 701 is YES, it is determined in step 702 when the vehicle is stopped, that is, the vehicle is stopped based on the signal from the vehicle speed sensor 1, and the output of the gyro 3 at this time is obtained and the value is determined. The offset correction amount is corrected to a value such that After this, step 70
Of the error covariance matrix shown in Equation 3, σ GG 2 is set to the variance value of the offset correction accuracy that can be expected in the offset correction when the vehicle is stopped, and σ GA 2 , σ GK 2 , and σ GY
2 , each value of σ GX 2 , σ AG 2 , σ KG 2 , σ YG 2 , and σ XG 2 is set to 0.
【0067】上記のような制御により、車両停止時のオ
フセット補正の効果を精度良く値に反映させることがで
きるとともに、次にGPS3が測位でき補正が行われた
場合にも正常な補正が可能となる。By the control as described above, the effect of the offset correction when the vehicle is stopped can be accurately reflected in the value, and the normal correction can be performed even when the GPS 3 can be positioned next and the correction is performed. Become.
【図1】本発明の一実施例を示す概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
【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。FIG. 2 is a flowchart showing a calculation process of a main routine of dead reckoning.
【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。FIG. 3 is a flowchart showing a calculation process of a direction change amount / movement distance.
【図4】相対軌跡の演算処理を示すフローチャートであ
る。FIG. 4 is a flowchart showing a relative locus calculation process.
【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。FIG. 5 is a flowchart showing a calculation process of absolute azimuth and absolute position.
【図6】GPSとの複合化処理を示すフローチャートで
ある。FIG. 6 is a flowchart showing a combination process with GPS.
【図7】カルマンフィルタのモデルを示す構成図であ
る。FIG. 7 is a configuration diagram showing a model of a Kalman filter.
【図8】地磁気方位を利用して絶対方位の補正を行う処
理を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a process of correcting an absolute azimuth using a geomagnetic azimuth.
【図9】車両停止時のオフセット補正を行う処理を示す
フローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a process of performing offset correction when the vehicle is stopped.
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 7 地磁気センサ 1 Distance Sensor 2 Relative Direction Sensor 3 GPS 4 Relative Trajectory Calculation Section 5 Absolute Position Calculation Section 6 Kalman Filter 7 Geomagnetic Sensor
Claims (6)
る相対方位センサと、 車両の移動距離を検出する移動距離検出手段と、 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、この車
両の方位と前記距離検出手段にて検出した車両の移動距
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および車両の方位誤差を状態
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
おける車両の方位に関する情報と前記GPSから出力さ
れる車両の方位に関する情報との差により、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車両の方位誤差により、前記オフセ
ット補正量を修正するとともに前記位置検出手段におけ
る車両の方位を修正する修正手段と、 車両の絶対方位を検出する絶対方位センサと、 前記位置検出手段にて特定される車両の方位の精度が低
下した状態を検出した時に前記位置検出手段にて特定さ
れる車両の方位を前記絶対方位センサにて検出される方
位にする変更手段とを備えたことを特徴とする車両用現
在位置検出装置。1. A relative azimuth sensor that outputs a signal according to the amount of change in the azimuth of the vehicle, a moving distance detecting unit that detects a moving distance of the vehicle, and an offset correction amount based on a signal from the relative azimuth sensor. A position detecting means for correcting the azimuth change amount, identifying the azimuth of the vehicle based on the azimuth change amount, and detecting the position of the vehicle based on the azimuth of the vehicle and the moving distance of the vehicle detected by the distance detecting means. Dead reckoning means composed of, a GPS that receives satellite radio waves from GPS satellites, and outputs information regarding the heading of the vehicle, and at least an offset error and a heading error of the vehicle are defined as state quantities X (t), and this error By the process matrix φ that gives a temporal change of and the noise ω generated in the signal generation process,
A signal generation process relating the state quantity X (t + 1) with φ · X (t) + ω, and the state quantity X (t) and the observed value Y (t) are observed matrix H and noise v generated in the observation process. Thus, based on a model forming an observation process in which the observed value Y (t) is related by H · X (t) + v, information on the vehicle direction in the dead reckoning means and the vehicle direction output from the GPS are obtained. And a state quantity calculating means for calculating the state quantity X (t) from the model based on the calculated value and the observed value Y (t). Correction means for correcting the offset correction amount and the vehicle orientation in the position detecting means, and an absolute orientation for detecting the absolute orientation of the vehicle, based on the offset error and the vehicle orientation error based on the obtained state quantity X (t). Sen And changing the azimuth of the vehicle specified by the position detecting means to the azimuth detected by the absolute azimuth sensor when detecting a state where the accuracy of the azimuth of the vehicle specified by the position detecting means is lowered. And a vehicle current position detection device.
オフセット誤差および車両の方位誤差の大きさの見積も
りおよびそれらの誤差の相互相関値から構成される誤差
共分散行列を計算する手段を有して、前記状態量X
(t)の演算を行うものであって、前記変更手段は、前
記車両の方位誤差の大きさの見積もりにより車両の方位
の精度が低下した状態を検出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。2. The state quantity calculating means has means for calculating an error covariance matrix composed of at least the magnitudes of the offset error and the heading error of the vehicle and cross-correlation values of those errors. , The state quantity X
The calculation of (t) is performed, and the changing unit detects a state in which the accuracy of the vehicle azimuth is lowered by estimating the magnitude of the azimuth error of the vehicle. Current position detection device for vehicle.
特定される車両の方位を前記絶対方位センサにて検出さ
れる方位にする時に前記誤差共分散行列のうちの前記車
両の方位誤差と相関のある相互相関値を0に設定する手
段を有することを特徴とする請求項2に記載の車両用現
在位置検出装置。3. The change means sets an azimuth error of the vehicle in the error covariance matrix when the azimuth of the vehicle specified by the position detection means is set to the azimuth detected by the absolute azimuth sensor. 3. The vehicle current position detection device according to claim 2, further comprising means for setting a cross-correlation value having a correlation to zero.
る相対方位センサと、 車両の移動距離を検出する移動距離検出手段と、 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、この車
両の方位と前記距離検出手段にて検出した車両の移動距
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および車両の方位誤差を状態
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
おける車両の方位に関する情報と前記GPSから出力さ
れる車両の方位に関する情報との差により、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車両の方位誤差により、前記オフセ
ット補正量を修正するとともに前記位置検出手段におけ
る車両の方位を修正する修正手段と、 前記オフセット補正の精度が低下した状態を検出した時
に、車両停止時の前記相対方位センサからの出力に基づ
き、オフセット補正量を変更する変更手段とを備えたこ
とを特徴とする車両用現在位置検出装置。4. A relative direction sensor that outputs a signal according to the amount of change in the direction of the vehicle, a moving distance detecting unit that detects a moving distance of the vehicle, and an offset correction amount based on a signal from the relative direction sensor. A position detecting means for correcting the azimuth change amount, identifying the azimuth of the vehicle based on the azimuth change amount, and detecting the position of the vehicle based on the azimuth of the vehicle and the moving distance of the vehicle detected by the distance detecting means. Dead reckoning means composed of, a GPS that receives satellite radio waves from GPS satellites, and outputs information regarding the heading of the vehicle, and at least an offset error and a heading error of the vehicle are defined as state quantities X (t), and this error By the process matrix φ that gives a temporal change of and the noise ω generated in the signal generation process,
A signal generation process relating the state quantity X (t + 1) with φ · X (t) + ω, and the state quantity X (t) and the observed value Y (t) are observed matrix H and noise v generated in the observation process. Thus, based on a model forming an observation process in which the observed value Y (t) is related by H · X (t) + v, information on the vehicle direction in the dead reckoning means and the vehicle direction output from the GPS are obtained. And a state quantity calculating means for calculating the state quantity X (t) from the model based on the calculated value and the observed value Y (t). A correction unit that corrects the offset correction amount and the vehicle direction in the position detection unit based on the offset error and the vehicle direction error based on the obtained state quantity X (t), and the accuracy of the offset correction is reduced. The upon detecting, based on an output from the relative direction sensor when the vehicle stops, the vehicle current position detecting device characterized by comprising a changing means for changing the offset correction amount.
オフセット誤差および車両の方位誤差の大きさの見積も
りおよびそれらの誤差の相互相関値から構成される誤差
共分散行列を計算する手段を有して、前記状態量X
(t)の演算を行うものであって、前記変更手段は、前
記オフセット誤差の大きさの見積もりによりオフセット
補正の精度が低下した状態を検出することを特徴とする
請求項4に記載の車両用現在位置検出装置。5. The state quantity calculating means has means for calculating an error covariance matrix composed of at least the magnitudes of the offset error and the heading error of the vehicle and cross-correlation values of those errors. , The state quantity X
5. The vehicle according to claim 4, wherein the changing means detects the state in which the accuracy of the offset correction is lowered by performing the calculation of (t), and estimating the magnitude of the offset error. Current position detection device.
更する時に前記誤差共分散行列のうちの前記オフセット
誤差と相関のある相互相関値を0に設定する手段を有す
ることを特徴とする請求項5に記載の車両用現在位置検
出装置。6. The changing means has means for setting to 0 a cross-correlation value having a correlation with the offset error in the error covariance matrix when changing the offset correction amount. 5. The vehicle current position detection device according to item 5.
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- 1994-08-31 JP JP20629994A patent/JP3628046B2/en not_active Expired - Lifetime
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