JPH07119617B2 - 車両用ナビゲーシヨン装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は車両用のナビゲーション装置に関し、詳しく
は、例えば推測航法等により推測した自車の現在位置を
予め記憶させた地図上の道路にマッチングさせて自車の
走行を案内する車両用ナビゲーション装置に関する。

［従来の技術］ 近年において、車両用ナビゲーシヨンにおいて、例え
ば、地磁気を利用して得た自社の進行方向と積算走行距
離とに基づいて自車の現在位置を推測する推測航法があ
る。この推測航法を車両用ナビゲーシヨンに適用すれ
ば、検出した自車位置およびその周辺の地図を表示器の
画面上に表示して、自車の走行を案内するというもので
ある。ところが、この推測航法は誤差が積算されていく
ところに弱点があるといわれている。

この推測航法の弱点を改善したものとして、例えば、マ
ツプマツチングという手法がある。このマツプマツチン
グは、例えば、特開昭61−209316号公報に記載されてい
るように、車両が交差点のような道路の形状に特徴のあ
る位置を通過した時点で推測航法により推測した自車の
現在位置を上記特徴ある位置に修正するようにするもの
である。

ところが、上記のマツプマツチングでも、そのベースは
推測航法によるものである。また、上記特徴ある地点な
るものは常に都合良く存在するものではない。１つの特
徴ある地点から次の地点までの間に、マツプマツチング
不能なほどまでに測定誤差が累積されてしまつてもマツ
プマツチングを行なうことにより、自車が実際に走行し
ている道路とは異なつた道路上に、現在位置をマツチン
グしてしまうことにもなりかねない。そして、一旦、異
なつた道路上に自車の現在位置をマツチングした場合に
は、その後におけるマツチングを正確に行うことが不可
能となる。

この点に鑑みて、本願の出願人は、マツプマツチングが
真に必要なときにはないかも知れないような不確実な交
差点等には依存しないで、確実にマツプマツチングを行
なう手法を開発した（特願昭63−106556）。

それは、推測航法とマツプマツチングを組み合せた上
で、地図上の道路に沿つて、データとしてノード（節
点）なるものを複数設定し、このノードの各々に、座標
位置情報及び道路により結ばれている他のノードとのリ
ンク関係をもたせるというものである。尚、このように
前もつて記憶しておいた道路を「記憶道路」と呼ぶこと
とする。従つて、マツプマツチングが定期的に行なえる
ので、推測航法により得た自車位置の測定誤差が余り大
きくならないうちにマツプマツチングを行なうことがで
きるようになる。そのために、間違つた道路に自車位置
を修正するというようなことはないというものである。

ところが、上記特願昭63−106556のように、道路に沿つ
てノードを設定して定期的にマツプマツチングを行なう
ためには、原則的にはあらゆる道路上にノードを設定す
る必要がある。これは、道路情報を記憶する記憶手段
（例えば、CD−ROM）の容量とコストとの関係で困難で
ある。そこで、こまかい小道に関するノードは作成せず
に、比較的走行確率の高い道路についてノードを作成す
ることが考えられるが、この場合に、もし、そのような
ノードの作成されていない道路を走行した場合には、記
憶道路外走行となる。この点を上記特願昭63−106556は
次のように解決した。

記憶道路外を走行中と判断されたときは、記憶道路を外
れたと判断された地点（P₀とする）から推測航法により
得た現在位置（P_xとする）との距離L_xを計算して、この
距離に基づいて、移動可能なノードを探索するのであ
る。この場合に、移動可能なノードとは、P_xから半径ｒ ｒ＝L_x×β の円内にあるノードとするのである。そして、これらの
候補ノードの中から、現在位置P_xからそれらの候補ノー
ドまでの距離L_x′を計算し、その距離L_x′が一定の閾値
Ｈ以下になつたノード、即ち、 L_x′＜Ｈ のノードを、到着ノードとするというものである。

［発明が解決しようとする課題］ ところが、このような記憶道路外を走行中に、上述した
移動可能な候補ノードのなかから、それらのノードまで
の距離L_x′に基づいて、目標ノードを特定するという手
法は、単に距離L_x′と閾値Ｈとの比較に頼つているため
に、目標ノードの特定精度が低くなるという問題点を有
している。従つて、記憶道路に戻つたときの到着ノード
の特定を間違える可能性もあるわけで、そのときは、そ
れ以降の推測航法及びマツプマツチングが不可能とな
る。

そこで本発明は、マツプマツチングデータの記憶量を減
らしながらも、記憶道路外を走行してから記憶道路に戻
つたときに、戻つた地点の特定精度を向上し、その後の
マツプマツチング走行の継続を確保することのできる車
両用ナビゲーシヨン装置を提案することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 上記課題を解決するために、本発明に係るところの、 車両の現在位置を推測する推測手段と、 道路上に設定された複数のノードについての位置情報を
予め記憶する記憶手段と、 推測された自車位置と記憶されているノード位置情報と
に基づいて自車位置を自車が向かっている次のノードに
マッチングさせるべきか否かを判断し、マッチングさせ
るべき場合は自車位置を前記次のノードにマッチングさ
せる第１のマッチング手段とを有する車両用ナビゲーシ
ョン装置は、 前記第１のマッチング手段によりマッチングできないと
判定された場合に、自車の現在位置若しくはその近傍か
ら所定の条件を満たす複数のノードを前記記憶手段の中
から探索して復帰ノード候補として設定する設定手段
と、 自車の進行につれて、前記複数の復帰ノード候補の中か
ら、復帰する機能性の少ないノード候補に除外すること
により、候補を絞り込む手段と、 復帰ノード候補が１つになったときに、そのノードに自
車位置をマッチングする第２のマッチング手段とを備え
たことを特徴とする。

［実施例］ 以下、添付図面に従つて、本発明の好適な実施例につい
て説明する。

〈実施例装置の構成〉 第２図は、本実施例に係る車両用ナビゲーシヨン装置の
制御システム図である。このナビゲーシヨン装置10は、
自車の走行方位（D_M）を検出するための地磁気センサ11
と、自車の走行距離を演算するために例えばタイヤの１
回転ごとにパルス信号R_EVを出力する車速センサ12と、
道路および建築物等の自車の走行案内に必要な内容が表
された地図等の地図情報が記憶された地図情報記憶装置
13と、該地図情報記憶装置13に記憶された地図情報とし
ての道路地図を表示画面上に表示すべくCRT等から構成
された表示器14と、制御回路15とを有する。

この制御回路15は、演算回路16とこれに接続された記憶
回路17および入力出力インタフエース18とを有し、該入
力出力インタフエース18を介して上記地磁気センサ11、
車速センサ12、地図情報記憶装置13および表示器14が上
記演算回路16に接続されている。従つて、上記地磁気セ
ンサ11からの自車の走行方位を示す信号と、上記車速セ
ンサ12からの自車の走行距離を示す信号とが上記入力出
力インタフエース18を介して演算回路16に入力され、こ
れにより、該演算回路16において自車の推測位置が算出
され、その算出結果が記憶回路（RAM）17に一時的に記
憶されることになる。また、制御回路16においては、周
辺の地図を地図情報記憶装置13から引き出しておく。そ
して、マツプマツチングを定期的に試行して、マツプマ
ツチングが行なわれないときは、上記のように検出され
た自車の推測位置を、また、マツプマツチングが行なわ
れたときは、該地図上に自車の推測位置をマツチングさ
せその地図上の位置を、上記表示器14の画面上に表示す
るように構成されている。なお、上記地図情報記憶装置
13としては、例えば、CD−ROMと該CD−ROM再生用CDドラ
イブ（プレーヤ）とから構成されている。

そして、本実施例においては、上記地図情報記憶装置13
に記憶される地図情報として、道路上に多数のノードが
設定されて予め記憶されていると共に、これら各ノード
の接続関係を示すデータが入力されており、これら各ノ
ードは、例えば交差点およびコーナー部はもとより、直
線道路上においても所定の間隔で適宜設けられているも
のとする。

〈ノード〉 第3A図，第3B図は、道路とその道路上に設定されたノー
ドとの関連を示すものである。第3A図においては、一例
としての格子状の道路が示されており、それらの道路の
各交差点にノードN₀〜N₈が設定されている。地図情報記
憶装置13には、前述したようにこれらのノードの位置座
標と、各ノードについて、そのノードと他のノードとの
接続関係が格納されている。この接続関係は、第3A図の
ノードN₀で言えば、このN₀に直接（即ち、第１層）接続
される他のノードとのリンクとして表現される。そし
て、このノードN₀を中心にして、各ノード間の接続関係
を便宜的に描き表わしたものが第3B図である。

〈制御に使われるデータ〉 第４図は、この実施例を制御するためのプログラムにお
いて用いられるフラグ，中間データ等のRAM内における
格納状態を示す。これらのデータを簡単に説明する。

ｄには推測航法により走行した距離が格納されている。
また、D_Mは現在読み込んだ地磁気の方位角である。D_Pは
地磁気方位の平均値が格納される。D_P0,D_P1,‥‥‥,
D_Pi,‥‥‥,D_Pnの各々は、上記地磁気平均値D_Pの車両の
移動と共に順に記憶したリストである。本実施例では、
D_Pは32回計測したDmデータの平均値とする。

P_xは推測航法により演算した自車の推測位置、P_Dは表示
器14に表示させるための自車の表示装置である。P_Cは車
両が通過したコーナをコーナと認識したときの位置であ
る。P_Lは記憶道路から外れたと認識した位置である。P_I
は仮想ノードを設定した位置である。N_Iは仮想ノードの
番号を示す。N_Lは最後に到着したノード名である。

F_ONは、現在、記憶道路を走行中である（F_ON＝１）か否
か（F_ON＝０）の認識結果を記憶するフラグである。F_N
は現在仮想ノードを設定中であることを示すフラグであ
る。F_Cは道路のコーナ通過を検出したことを記憶するフ
ラグである。また、F_Dはコーナ進入を検出したことを記
憶するフラグである。F_Aはノードに到着したことを示す
フラグである。

N_j,D_CLj,I_xjとで、記憶道路走行中の候補ノードリスト
を構成し、各々の要素は添字ｊにより索引される。N_jは
そのノード名、D_CLjは最後に到着したノード（＝N_L）か
らｊの候補ノードへの方向、I_xjは現在地点P_xからｊ候
補ノードまでの残り距離である。

N_k,D_CIk,I_xkとで、記憶外道路走行中の候補ノードリス
トを構成し、各々の要素は添字ｋにより索引される。N_k
はそのノード名、D_CIkは仮想ノードからｋ候補ノードへ
の方向、I_xkは現在地点P_xから候補ノードまでの残り距
離である。また、C_kは各候補ノードの評価に使われるD_P
の個数を示す。

〈制御〉 メインルーチン 第５図は本実施例に係るナビゲーション制御の全体を示
すフローチヤートである。第6A図は記憶道路上（F_ON＝
１）にあるときのノード探索制御に係るプログラムフロ
ーチヤート、第6B図，第6C図は記憶外道路を走行すると
きのノード探索制御に係るプログラムフローチヤート、
第6D図はコーナ検出制御に係るプログラムフローチヤー
ト、第6E図はマツプマツチング制御に係るプログラムフ
ローチヤートである。

先ず、ナビゲーシヨン制御の全体を第５図に基づいて説
明する。この第５図のプログラムは、車速センサ12から
のR_EVパルス入力毎に起動される割り込みルーチンであ
る。

ステツプS2は、車両移動距離ｄの更新ステツプである。
R_EVは車輪の１回転毎に発生する。この実施例では、車
輪の一回転で0.4m進むので、 ｄ＝ｄ＋0.4 としている。ステツプS4では、地磁気センサ11から地磁
気方位角D_Mを読取る。ステツプS6では、自動車がステツ
プS2,ステツプS4の動作を32回行なつたかを調べる。そ
れまでの間は、ステツプS6からメインルーチンにリター
ンすることにより目標ノード探索は行なわない。

方位角D_Mのデータを32個数集めたら、ステツプS8に進
み、方位角D_Mの32個の移動平均値D_Pを求める。この移動
平均値は前述したように、 である。一回のR_EV割り込みでは、車両は40センチ進む
から、32回では12.8m進む。換言すれば、ステツプS8以
下の制御は、12.8m走行する毎に起動される。尚、この3
2回という回数は、車輪の大きさに応じて、変更しても
よい。

ステツプS10では、ステツプS8で求めたD_Pを、数値列D_Pn
に格納する。この数値列D_Pnは、最後に到着したノード
地点から、12.8m毎に演算したD_Pを次のノードに到着す
るまで記憶しておくための配列（＝アレー）である。第
７図を参照して、この配列を説明する。最後にノードに
到着した時点で計算したものをD_P0とすると、そのノー
ドから離れるにつれて、D_P1,D_p2というように、D_Pnの個
数は増えてゆく。現在、何番目まで格納したかは、カウ
ンタｎに覚えている。ステツプS12では、このカウンタ
ｎをインクリメントする。

ステツプS14では、区間移動距離ｄ及びD_Pに基づいて、
推測航法に基づいた現在位置P_x（x,y）を計算する。ス
テツプS16では、記憶道路を走行中かをフラグF_ONから調
べる。

ノード探索（記憶道路上） 現在記憶道路を走行中の場合（F_ON＝１）を先ず説明す
る。第８図は、最終到着ノードがN₀で、そのノードから
はノードN₁,N₇,N₅がリンクされており、実際には車両は
ノードN₇に向かつている場合を説明している。そして、
現在位置P_x（x,y）に到着するまでに、進行方向データD
_p0〜D_p5が計算されているとする。尚、ノードN₁,N₇,N₅
はノードN₀に到着した時点で、移動可能なノードとして
前もつて記憶されているノード間の接続関係から知れる
ものであり、かかる移動可能なノードを候補ノードと呼
ぶこととする。

さて、記憶道路進行中において、接続されているノード
N₁,N₇,N₅のなかから、進行方向のノードN₇を特定する手
法について説明する。

ノードN₀とN₁、N₀とN₇、N₀とN₅との間の接続関係は接続
方向D_CO1,D_CO7,D_CO5として夫々前もって解つている。上
記３つの候補ノードのなかから、目的地ノードを探索す
るには、各候補ノードについて、車両進行方向D_Pとノー
ド間接続方向D_Cとを比較し、比較的近い候補ノードを目
的地ノードとするのである。特に、この実施例では、上
記比較を評価関数T_jに基づいて行なう。

θ_ｉ＝|D_Pi−D_CLj| ここで、ｊはｊ番目の候補ノードを示し、D_CLjは最終到
着ノードN_Lと候補ノードN_jとの間の接続方向値である。
また、上記Σはｉについて、現在地Ｐまでに記憶してき
たD_Piについて演算するものとする。ｎで除算するの
は、進行方向の記憶値D_P0〜P_Pnに対する接続方向値D_Cの
差の平均値を出すためである。この評価関数T_jの値が小
さいノードほど、より目的値ノードに近い候補ノードで
ある。

例えば、第８図の例では、候補ノードN₁については、 候補ノードN₇については、 候補ノードN₅については、 これらの各候補ノードについての評価関数Ｔの値が所定
の閾値Ｋよりも大きいか否かによつて、そのノードが目
的地ノードであるかを判断する。

この判断において、あるノードｊが目的地ノードである
か否かは、その評価値T_jが上記閾値よりも大の場合は目
的地ノードとは考えないという消去法により目的地ノー
ドを絞つていく。尚、上記の重みＷは接続方向D_Cと進行
方向D_Pとの差θの値に応じて第９図に示した特性値を有
するものとする。第９図のような特性をもたせるのは、
方向差θの値が大きいほど、その方向差をもつ候補ノー
ドは早目に候補から削除する必要があるからである。

フローチヤートに戻つて、ステツプS16で、F_ONが“1"の
ときにステツプS18のノード探索サブルーチンの詳細に
ついて、第6A図に従つて説明する。

先ず、ステツプS100では、到着フラグF_Aを“0"にする。
このフラグは、次のノードに到着した時点（ステツプS1
32）で“1"にされる。ステツプS102では、添字カウンタ
ｊを１にする。このカウンタｊは、候補ノードを指すイ
ンデツクスであるので、ｊ＝１とは候補ノードリストの
なかの１番目のノードである。

ステツプS104〜ステツプS108〜ステツプS126のループ
は、ｊにより指された候補ノードの各々について適用さ
れる。即ち、ｊのノードについて、ステツプS104,ステ
ツプS106で、評価関数T_jを計算する。ステツプS108では
T_jと閾値Ｋとを比較する。

T_j＞Ｋ のときは、このｊのノードは目的地ノードではないと考
えられるから、ステツプS109で、このｊノードを候補ノ
ードのリストから削除する。

T_j＜Ｋ のときは、このｊのノードは現時点で候補から削除され
るべきほどに、進行方向D_Pから外れていないと考えられ
るから、削除はしないで、ステツプS120に進み、現在地
点P_x（x,y）からそのｊのノードまでの距離I_xjを演算す
る。ステツプS122では、その距離I_xjが０以下になつた
かを調べる。I_xjが０以下になるということは、ｊのノ
ードが目的地ノードであることを意味する。

I_xj≦０ であれば、次の候補ノードを調べるために、添字ｊをイ
ンクリメントする。

そして、ステツプS126を経てステツプS104に戻り、次の
ノードについて上記操作を、 ：ステツプS126で、候補ノード全てについて実行され
たと検知するか、 ：ステツプS110で、残りの候補のノード数が“0"にな
るか、 ：ステツプS122で、目的ノードに付いたと検出される
まで繰返す。

の場合について説明する。候補ノードについて全部調
べたとステツプS126で判断されたならば、第５図のメイ
ンルーチンに戻る。そして、ステツプS22のコーナ検出
サブルーチンを実行してコーナを検出（その詳細は後述
する）し、ステツプS24でマツプマツチングを実行し、
ステツプS26では、マツプマツチングの結果に基づい
て、 （Ｉ）推測航法による現在位置P_x（x,y）を表示するか
（フラグF_A＝０）、 （II）到着ノードの位置を表示する（F_A＝１）か、 （III）認識されたコーナ近傍のノード位置を表示する
（F_C＝１）。

次の32個のR_EVパルスにより割り込みにより、第５図の
プログラムが32回起動されると、新たな進行方向D_P（ス
テツプS8）、現在地点P_x（x,y）（ステツプS14）が演算
され、更に、第6A図のノード探索サブルーチンが実行さ
れる。

かかる動作を繰返すと、 T_j＞Ｋ であるノードは候補から除外されていく。

第７図においては、最初は候補ノード数は20個であつた
が、それが徐々に削除されていく様子が示されている。

もし、車両が記憶道路上を走り続けていれば、やがて、 I_xj≦０ であるノードに到着する筈である（ステツプS122）。こ
のときは、ステツプS130に進み、I_xj≦０となつたノー
ドを到着ノードのリストに加える。即ち、このステツプ
S130では、過去通過してきたノードのリストを形成して
いくものである。ステツプS132では、ノードに到着した
ことを示すフラグF_Aを１にする。このフラグF_Aは後述す
るようにマツプマツチングに使われる。そして、最新到
着ノードN_Lを更新し、更に、ステツプS136で、カウンタ
ｎを“0"にする。即ち、それまでに記憶していた、D_P0,
D_P1,D_Pnを“0"クリアする。また、ステツプS138では、
今到着したノードN_Lについて、接続関係等の道路情報を
調べて、その接続関係（第3B図）及び接続方向D_Cを求め
て、候補ノードリスト（第４図）を作成しておく。

ノード探索（記憶外道路走行） 次に、候補ノードをステツプS109で削除していく過程
で、残り候補の数が０になつた場合を説明する。このと
きは、ステツプS112でフラグF_ONを“0"にする（第７図
参照）。即ち、候補が“0"になつた時点で、車両は記憶
道路外を走行していると判断するわけである。そして、
ステツプS113で、 P_L（x,y）＝P_x（x,y） として、現在位置P_x（x,y）を最後に記憶道路から外れ
た位置P_Lとして記憶する。このようにするのも、記憶道
路から記憶外道路に分岐するときは、そのような記憶外
道路への分岐点にノードを設定しておくのが普通であ
る。しかし、例えば、地図情報記憶装置13への道路情報
の記憶以後に新たに道路が敷設された場合等は、上記分
岐点には必ずしもノードが設けられているとは限らな
い。そのために、P_xをP_Lとして記憶するのである。

こうして、最後に記憶道路を外れた地点を記憶した後
に、更に12.8m走行すると、ステツプS8でP_Lからの進行
方向D_Pを演算し、ステツプS14で現在地点P_x（x,y）を演
算し、第6B図のノード探索サブルーチンを実行する。

この記憶道路外におけるノード探索の概略について第10
図を用いて説明する。第10図において、P_Lの地点で記憶
道路を外れ、12.8m毎にP_x0→P_x1→P_x2→P_x3→P_x4と進ん
だ場合を示している。先ず、記憶道路を外れてから、最
初の地点P_x0にまで進んだときに、それまで進んだ距離L
_xに所定の定数βを乗した値ｒを半径とする円を描き、
この円内に実のノードが存在するか調べる。もしこの円
内に実のノードが存在すれば、このP_x0を仮想のノード
と設定する。第10図の例ではP_x0に仮想ノードN_Iが接点
され、 r₁＝β×（P_x0とP_Lの距離） の円の中に、ノードN₁,N₂が存在している。そして、こ
の仮想ノードN_Iから、実のノードまでの接続方向D_CIKを
計算する。ここで、ｋは実ノードを索引するための添字
である。尚、このD_CIKの演算は、推測航法に基づいた現
在値P_xと円内に存する実のノードの座標値とに基づいて
演算される。そして、これらの円内にあるノードはこれ
らのうちのどれかに到着するノードである確率が比較的
高いから、記憶道路上におけるノード探索の場合と同じ
ように、候補ノードと呼ぶことにする。そして、これら
の候補ノードのなかから、目的地ノードらしくないノー
ドは除外するわけであるが、その除外アルゴリズムは前
述の記憶道路上におけるノード探索の場合と大体似てい
る。即ち、候補ノードを添字ｋで指せば、 θ_ｉ＝|D_Pi−D_CIk| という評価関数T_kの大きなノードを除外する。ここで、
上記式において、分母のC_kについて以下に説明する。

第10図の場合には、２つのノードN₁,N₂が存在するか
ら、これらのノードとの接続方向D_CI1,D_CI2を演算し、
更に、ノードN₁,N₂について、 T₁＝Ｗ×|D_CI1−D_p0| T₂＝Ｗ×|D_CI2−D_p0| を夫々計算し、このT₁,T₂を閾値Ｋ′と比較する。そし
て、この閾値Ｋ′よりも大きな評価値を有するノードは
除外していく。尚、この閾値Ｋ′は前述の記憶道路上に
おけるノード探索の場合のＫと異なる値をもつものであ
り、 Ｋ′＜Ｋ に選ばれており、この結果、記憶外道路走行中のノード
探索の絞り込みは厳しくなつている。

車両がP_x0からP_x1に進んだ場合の評価関数は、 T₁＝1/2｛Ｗ・|D_P0−D_CI1|＋Ｗ・|D_P1−D_CI1|｝ T₂＝1/2｛Ｗ・|D_P0−D_CI2|＋Ｗ・|D_P1−D_CI2|｝ で評価し、P_x2に進んだ場合は、 T₁＝1/3｛Ｗ・|D_P0−D_CI1|＋Ｗ・|D_P1−D_CI1| ＋Ｗ・|D_P2−D_CI1|｝ T₂＝1/3｛Ｗ・|D_P0−D_CI2|＋Ｗ・|D_P1−D_CI2| ＋Ｗ・|D_P2−D_CI2|｝ により評価する。

ところで、上記評価式の分母のC_kは、前述の記憶道路上
におけるノード探索の場合と同じく、P_LからのD_Pの個数
である。また、前述の記憶道路上におけるノード探索の
場合には、次の目標ノードは必ず候補ノード内に存在す
る筈である。しかし、記憶道路外を走行中は、上記最初
に演算した半径r₁の円内に目標ノードが存在するという
保証はない。そこで、実施例では、P_x0→P_x1→P_x2→P_x3
→P_x4と車両が進行していくにつれて、各地点におい
て、P_Lからその各地点までの走行距離L_xから、 ｒ＝β×L_x を計算し、この半径ｒ内に、新たに実のノードが発見さ
れたが調べるようにしている。もし、新たに発見されれ
ば、候補ノードとしてリストに加える。かかる場合に、
仮想ノードと新たに発見された新規候補ノードとの接続
方向をどのように評価するかが問題となる。この点を更
に詳しく説明する。第10図においては、P_x2までは、新
たにノードが発見されなかつたとする。そして、P_x3に
おいて、半径r₃の円内に新たに、ノードN₃が発見された
とすると、N₃の評価関数T₃を T₃＝1/4｛Ｗ・|D_P0−D_CI3|＋Ｗ・|D_P1−D_CI3| ＋Ｗ・|D_P2−D_CI3|＋Ｗ・|D_P3−D_CI3|｝ とすべきか、それとも、 T₃＝Ｗ・|D_P3−D_CI3| とすべきかである。本実施例では、後者の評価関数を用
いている。即ち、新たにノードが発見された場合には、
その時点以降の進行方向だけ（第10図の例では、D_P3の
み）だけを評価対象とするのである。もしさらに、車両
がP_x3からP_x4に進めば、この新たに加わつたノードN
₃は、D_P3とD_P4により評価されることになる。

何故このようにするかは次の理由による。記憶外道路な
るものは、道路情報の記憶容量の関係で、小さな道路が
省略された場合に発生するのが主である。従つて、かか
る小さな道路は、それが大体直線道路である場合にのみ
ノード情報としても記憶されなくてもよいとされるべき
である。かかる場合には、新たに発見されたノードの評
価を、P_Lから行なつても、また、発見された地点（第10
図の例では、P_x3から）から行なつても、車両の進行方
向はおおむねまつすぐなので、同じ結果を得られる。と
ころが、新たに敷設されと道路の場合は、どのように曲
つているかは予想できない。もし、記憶外道路が大きく
曲つている場合に、新たに発見されたノードを、それ以
前のD_Pをも付加して評価することは、却つて誤差を増や
すことになるからである。例えば、第10図のように、実
際の記憶外道路がP_x3で大きく曲るようになつていて、
車両がノードN₃に向つているとした場合には、進行方向
データD_P0〜D_P3をノード探索の評価に加えることは明ら
かに評価誤差を増やすもととなる。

第6B図に戻つて、記憶外道路を走行中における制御の詳
細について説明する。

先ず、ステツプS150では、ノード到着フラグF_Aをリセツ
トする。ステツプS151では、記憶道路を外れた地点P_Lか
ら現在地点P_xまでの累積走行距離L_xを演算する。そし
て、ステツプS152で、半径ｒ ｒ＝L_x×β の円を描き、この円内に実のノードがあるかを調べる。
尚、βを一例として、20％（＝0.2）と設定し、ｒは次
の範囲内に固定するものとする。

50m≦ｒ≦500m もしこの範囲内にノードがなければ、ステツプS156で、
フラグF_Nを調べる。このフラグF_Nは仮想ノードが設定さ
れていることを示すフラグである。もしセツトされてい
なければ、ステツプS158に進み、ステツプS10（第５
図）で格納されたD_PIを削除する。これは、仮想ノード
が設定されるまでは、それ以前の進行方向データを無視
するためである。そして、メインルーチンにリターンす
る。

メインルーチンに戻つた後に、更に、12.8m走行して、
次に、第6B図の制御を実行した場合は以下のようにな
る。

ステツプS154で、円内にノードが発見されたときは、ス
テツプS160に進む。ステツプS160では、フラグF_Nがセツ
トされているかを調べる。このフラグがセツトされてい
ないときのみ、ステツプS164で仮想ノードN_Iを設定す
る。即ち、ステツプS162ではフラグF_Nをセツトし、ステ
ツプS164で現在地点P_xに仮想ノードN_Iを設定するため
に、P_xを仮想ノード地点P_Iとする。そして、ステツプS1
66で、ステツプS154で発見された実ノードを候補ノード
N_kとし、これらの候補ノードN_kと仮想ノードN_Iとの間の
接続関係リストを作成する。即ち、ｋ番目の候補ノード
N_kと仮想ノードN_Iとの間の接続方向D_CIKを、円内に発見
された各候補ノードについて作成する。そして、ステツ
プS168では、各候補ノードN_kについてのカウンタC_kを１
に初期化する。そして、メインルーチンにリターンす
る。

このC_k＝１の意味するところは、進行方向データとして
評価対象すべきもは、ステツプS10でセツトされた１つ
のD_Pであることを指す。何故なら、それまでのD_Pはステ
ツプS158で削除されているからである。

かくして、仮想ノードが設定されたことを示すフラグF_N
が１にセツトされた。次に、フラグF_N＝１の間の動作制
御について説明する。

更に車両が12.8m進んで、ステツプS154に進んできたと
き、ここで、ステツプS152で演算した半径ｒの円内にノ
ードが存在するかを調べる。一般的には、前回検出され
たノードが、そのまま検出される可能性が高い。このよ
うなときは、ステツプS160→ステツプS174に進んで、前
回検出した候補ノードに更に追加して検出された新規ノ
ードがあるかを調べる。新たなものが無い場合は、ステ
ツプS182に進み、既存の各候補ノードについての、評価
対象とすべき進行方向データD_Pの数を記憶するカウンタ
C_kをインクリメントする。第10図の例で言えば、P_x2ま
では、新たな候補ノードは発見されていないので、D_P0
〜D_P2までが、候補ノードN₁,N₂を評価する際の対象とな
ることを示すために、C₁＝C₂＝３となる筈である。

もし、ステツプS174で新たに候補ノードが発見された場
合には、追加分の候補ノードについて、ステツプS176
で、候補ノードのリストN_k,D_CIkを作成する。そして、
この新規分の候補ノードについては、 C_k＝１ とし、既存の候補ノードのC_kについてはステツプS180
で、 C_k＝C_k＋１ とする。

ステツプS180若しくはステツプS182の実行後、第6C図の
ステツプS190に進む。

尚、もし、F_N＝１のあとに、ステツプS154で、円内に候
補ノードが存在しなくなつた場合でも、過去発見した候
補ノードが削除されていない限り（F_N＝１）、ステツプ
S156からステツプS174→ステツプS182に進み、残つてい
る候補ノードについて、 C_k＝C_k＋１ とした後に、メインルーチンにリターンする。

第6C図のプログラムについて説明する。このプログラム
の制御は、各候補ノードの目標ノードとしての評価制御
である。

ステツプS190では、候補ノードを指す添字ｋを初期化す
る。

ステツプS192〜ステツプS204→ステツプS192のループ
は、全ての候補ノードについて、目的地ノードとしての
評価を行なうものである。即ち、ステツプS192では、ｋ
で示される候補ノードN_kと仮想ノードN_I間の接続方向D
_CIkと、各進行方向データD_Piとの方向差θ_ｉを、 θ_ｉ＝|D_Pi−D_CIk| から演算する。そして、ステツプS194では、ｋの候補ノ
ードについて、この候補ノードのカウンタC_kに保持され
ている個数に相当する個数の最新の進行方向データD_Pi
に基づいて、評価関数T_kを演算する。

そして、ステツプS196で、このT_kと閾値Ｋ′とを比較し
て、このｋの候補ノードN_kが候補として除外されるべき
かを判断する。

この閾値内にあれば、ステツプS198で、現在位置P_x（x,
y）から当該候補ノードまでの距離I_xkを計算し、その候
補ノードに十分近付いたかをステツプS200で判断する。
未だ近付いていなければ、ステツプS202→ステツプS204
→ステツプS192と進んで、上記制御を繰返す。

ステツプS196で、 T_k＞Ｋ′ であれば、ステツプS230で、そのｋの候補ノードを候補
リストから除外する。そして、ステツプS232で、未だ残
りの候補ノードが存在する場合には、ステツプS202に進
んで、前記制御を行なう。

ステツプS200で、 I_xk≦０ の場合を説明する。このときは、ステツプS210で、当該
ｋの候補ノードを到着ノードとしてリストし、ステツプ
S212で、F_Nをリセツトすると共に、記憶道路に戻つたこ
とを記憶するために、 F_ON＝１ とする。そして、ステツプS214で、この到着ノードを最
新到着ノードN_Lとして記憶する。ステツプS216では、到
着フラグF_Aを F_A＝１ とする。そして、ステツプS218では、この到着したノー
ドから移動可能な候補ノードリストを第6A図のノード探
索制御のために作成する。この候補リードリストはノー
ド探索制御（記憶道路走行中＝第6A図）において使用さ
れる。ステツプS220では、候補ノードN_kのリストをクリ
アする。

尚、ステツプS232で、残りの候補ノードが存在しないと
判断された場合は、ステツプS234に進み、フラグF_Nをリ
セツトする。そして、今までの仮想ノードN_Iは意味がな
いものであると考えられるから、ステツプS236で、候補
リストを全部削除して、ステツプS238で、新たに、現在
地点を記憶道路から外れた地点P_Lとして、第6B図のステ
ツプS150から、再度同じ制御を繰返す。即ち、 候補ノードの探索→仮想ノードの設定→候補ノードの評
価 である。第11図により、一度設定した仮想ノードから評
価した候補ノードが全て候補から削除されても、再度仮
想ソード設定を繰返す理由を説明する。第11図の（ａ）
において、○によりノードを示し、破線により記憶道路
を示し、一点鎖線により記憶外道路を示し、実線は車両
の進行軌跡を示すものとする。今、車両が同図の（ｂ）
のように進んで、記憶外道路に入つた時点で仮想ノード
を設定したとする（F_N＝１）。この仮想ノードからノー
ドN₃,N₄に仮想道路が引かれるが、上述の制御により、N
₃は候補から除外されたとする。更に車両が進んで、同
図（ｃ）のように、N₄も除外されたとする（F_N＝０）。
更に車両が進んで、同図の（ｄ）に示すように、再度仮
想ノードが設定（F_N＝１）され、ノードN₄が目的地候補
ノードとされたが、ノード接続方向と進行方向とは大き
く違うので、このN₄は候補から除外され、再び、F_N＝０
とされる。

第11図の（ｅ）の状態で、車両が記憶道路に戻つたとさ
れた場合に、この戻つた地点はノードではないので、再
度仮想ノードが設定される。そして、再度、N₄が候補ノ
ードとして設定される。車両は、N₄に向つて進むが、こ
のときは、仮想ノードとN₄との接続方向と車両の進行方
向が一致するので、N₄に到着するまで、常にN₄は比較的
確からしい候補ノードとして認識され続けることにな
る。

このように、記憶外道路を走行中は、一度仮想ノードの
設定に失敗しても、記憶道路上のノードが設定されてい
ない地点に戻る場合があるので、再度、仮想ノードを設
定する必要があるのである。

〈コーナ検出〉 第12図によりコーナ検出制御の原理を説明する。このコ
ーナ検出は次のような原理による。この実施例における
ノード設定は、直線道路においては、推測航法による位
置検出誤差が余り大きくならないうちにノードが出現す
るように設定し、その他に交差点，カーブ，コーナ等に
おいても必ずノードを設定している。そこで、もし交差
点，カーブ，コーナ等を検出すれば、その近傍のノード
にマツプマツチングを行なうようにしている。交差点，
カーブ，コーナ等の検出は自車の進行方向の各道路が大
きく変化したときをもつて、コーナを通過したと判断す
ることにより行なつている。

第12図において、ｌ回（＝0.4lメートルの進行距離に相
当）の進行方向データD_Pの収集により直線道路から曲線
道路に進入したと検出したときはフラグF_Dをセツトし、
このフラグセツト後に、ｌ回（0.4lmの進行距離に相
当）の進行方向データD_Pの収集により、直線道路走行に
戻つたと判断したときは、コーナを抜けたと判断して、
F_Dをリセツトするとともに、コーナ検出フラグF_Cをセツ
トする。このフラグF_Cがセツトしているときは、ステツ
プS24（第５図）のマツプマツチングを行なつて近傍の
ノードを探し、このノードに現在位置を修正するという
ものである。

第6D図のフローチヤートによりコーナ検出制御を、今、
車両が直線道路を走行中で、やがて、コーナにさしかか
る状態において説明する。

先ず、ステツプS300で、最新のｌ個の進行方向データD
_Piを読み込み、ステツプS301で、このD_Piを積分（移動
平均）して、0.4lmの距離間における平均進行方向を推
定する。

ステツプS302では、前回の演算した移動平均値との差を
演算する。ステツプS303では、この差がある閾値より大
きいかで、現在直線道路を進行中であるかを判断する。
もし、直線道路であると判断されたなら、ステツプS304
でF_Dのセツト状態を調べる。前回も直線道路を走行中で
あると仮定しているから、F_D＝０であり、従つて、ステ
ツプS306で、ステツプS301で計算した移動横平均値を直
線道路進行方向φ_１として記憶してメインルーチンにリ
ターンする。

その後更に、走行して、曲線道路に進入すると、ステツ
プS303からステツプS308に進む、そして、今はF_D＝０で
あるから、ステツプS308からステツプS310に進み、コー
ナに進入したことを記憶するために、フラグF_Dをセツト
して、メインルーチンにリターンする。

F_D＝１ その後更に、走行して、曲線道路走行を検出している間
は、ステツプS300→ステツプS303→ステツプS308→メイ
ンルーチンの流れを繰返す。

直線道路に戻ると、ステツプS300→ステツプS301と進ん
で移動平均値を計算し、更に、ステツプS303→ステツプ
304→ステツプS312と進む。ここで、フラグF_Dをリセツ
トして、さらにステツプS314において、ステツプS301で
計算した平均値をコーナ脱出後の進行方向φ_２とする。

さらに、ステツプS316で、コーナ進入前とコーナ脱出後
の進行方向差の絶対値Δφを求める。

Δφ＝｜φ_１−φ₂| ステツプS317では、次回のコーナ検出のために、 φ_１＝φ_２ としておく。そして、ステツプS318で、このΔφと敷地
Ｈとを比較することにより、ステツプS318で、このコー
ナが本当のコーナであつたかを判断する。もし、 Δφ≦Ｈ であつたならば、そのままメインルーチンにリターンす
る。もし、 Δφ＞Ｈ であつたならば、ステツプS320で、今までの制御により
真のコーナを検出したと判断してフラグF_Cをセツトす
る。

F_C＝１ そして、ステツプS322で、現在地点P_x（x,y）（＝コー
ナ脱出地点）をコーナ位置P_C（x,y）として記憶する。

P_C（x,y）＝P_x（x,y） 以上のようにして、ノイズ的な曲線をコーナと誤検出す
るのを回避しつつ、真のコーナを検出し、その結果を、
フラグF_C,コーナ地点P_C（x,y）として保持する。

〈マツプマツチング〉 このマツプマツチング制御に影響するフラグは、ノード
到着フラグF_Aとコーナ検出フラグF_Cである。

F_A＝0,F_C＝０のとき このときは、記憶道路又は記憶外道路のいずれかを走行
中にして且つノード間の途中である。このときは、ステ
ツプS404において、ステツプS14で計算した推測航法に
基づいた位置P_x（x,y）を、表示器14の表示装置P_D（x,
y）とする。

F_A＝１のとき このときは、記憶道路走行中でノードに到着したか（ス
テツプS130）、記憶外道路走行中で記憶道路に戻り実の
ノードに到着した（ステツプS210）ときである。このと
きは、ステツプS402で、車両の現在位置P_x（x,y）を到
着ノードの座標位置（記憶されている）に修正する。さ
らに、ステツプS403で、この到着ノードの位置を表示位
置P_Dとする。

F_C＝１のとき このときはコーナを検出したときである。先ず、ステツ
プS408で、ステツプS322で検出したコーナの位置P_C（x,
y）を中心にした一定の範囲内にノードがあるかを調べ
る。そのようなノードが無ければ、ステツプS414におい
て、ステツプS14で計算した推測航法に基づいた位置P_x
（x,y）を、表示器14の表示位置P_D（x,y）とする。

以上のようにして、記憶道路走行中、記憶外道路走行
中、ノード到着時、または、コーナ走行中におけるナビ
ゲーシヨン制御が実現できる。

〈候補ノード絞込みの変形例〉 上記実施例では、ノード探索において、候補ノードを除
外するための評価関数Ｔを計算する上に使う重み関数Ｗ
は第９図に示した特性を有するものであり、方向差θ
（進行方向D_Pと接続方向D_C）が大きくなるにつれて大き
な値を有する。これは、車両進行方向D_Pと大きく異なる
ノードは到着ノードとして、より早く候補ノードから除
外すべきであるという発想に立つている。この特性は、
上記実施例では、全ての道路に対して同じ特性が与えら
れている。只、記憶道路走行中（ステツプS108）と記憶
外道路走行中（ステツプS196）とにおいて、評価関数Ｔ
と比較される閾値が、記憶外道路走行中はより厳しくノ
ード選択するために、ＫとＫ′（Ｋ′＜Ｋ）において異
なるものとされるのみであつた。そこで、いくつかの候
補ノード絞り込みの変形例を説明する。これらの変形例
は道路種別に応じて絞り込みの態様を変えるものであ
る。

重み関数Ｗ この変形例は、重み関数Ｗの特性を、道路の種別（例え
ば、高速道路，主要道路，一般道路の種別）により、第
13図のように方向差θに応じて変化させるというもので
ある。第15図は方向差θ（＝自車の進行方向とノードの
接続方向D_Cの差）により重みが変化する具体例を示した
ものである。このようにするのは次の理由による。

即ち、例えば、高速道路走行を想定する。この場合は、
インターチェンジ，サービスエリアに進入する以外は道
路を外れることは少ない。そこで、高速道路走行中は、
方向差θが大きくなつても、そのようなノードを候補か
ら除外しないでおいて、“無理に”ノードに引き込む
（“マツプマツチングする”）ようにしても構わない。
かかる観点から、第13図に示したように、“直線度”が
高い道路ほど、重み関数Ｗを小さくして、方向差θの影
響が評価関数Ｔに現われにくくするのである。

重み関数Ｗは記憶装置13内に、第14図に示したような構
成で、ノード情報等と共に格納しておく。そして、ステ
ツプS106（第6A図）若しくはステツプS194（第6C図）に
おいて、重み関数Ｗを、最終到着ノードN_Lに属するもの
を用いる。

閾値K,K′の変更 上記重み関数Ｗの場合と同じ理由により、道路の種別に
より閾値Ｋの値を変え、しかも、“直線度”が高い道路
ほど、閾値Ｋの値を大きくして、候補ノードから除外さ
れる確率を絶対的に低くする。

マツプマツチング頻度の変更 上記重み関数Ｗの場合と同じ理由により、道路の種別に
よりマツプマツチングを行なう頻度を変えてもよい。換
言すれば、“直線度”が高い道路ほど、マツプマツチン
グ頻度を少なくするものである。マツプマツチングの頻
度を少なくすると推測航法による誤差が大きくなる。し
かし、“直線度”が高い道路では、誤差が大きくなつた
ことにより通常の制御では候補ノードから除外される筈
のノードであつても候補ノードの残しておき、言わば
“強引”にマツプマツチングを行なつても構わないから
である。

尚、上述したところの、道路種別に応じて絞り込みの態
様を変えるという候補ノード絞り込みの変形例は、当然
のことながら、ノードという概念をもたない従来のマツ
プマツチングにも適用できる。

〈実施例の効果〉 以上説明した実施例により、次の効果が得られる。

：ノードを、地図上の特徴ある地点のみならず、さら
に、道路上で所定距離間隔毎に定期的（必ずしも等間隔
になることを意味しない）にも、設けたことにより、推
測航法による推測位置の誤差が余り大きくならないうち
に、即ち、マツプマツチングを行なつても間違つたノー
ドにマツチングすることのないように、マツプマツチン
グが実行される。しかも、マツプマツチングが実行され
ることにより、上記誤差はキヤンセルされて、以降の推
測航法の精度及びマツプマツチングの精度が維持され
る。

：記憶外道路を走行中の移動可能ノード（＝候補ノー
ド）を探索において、推測航法を行ないつつ移動した距
離に応じたノード探索範囲の拡大（ステツプS152）を行
なつているので、推測航法自体が誤差を不可避的に含ん
でいるとしても、その範囲から目標ノードが漏れること
は少なくなる。

：記憶外道路を走行中のノード絞り込み、そして記憶
道路外を走行中における目標ノードの絞り込みにおいて
も、方向差θに応じた重み付けを行なつた上で評価関数
T_nの演算を行なつているので、絞り込みの精度が向上す
る。

：記憶外道路を走行中のノード絞り込みにおける重み
付けと、記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り
込みにおける重み付けとで、その値を、後者における絞
り込みが激しくなるように設定しているので、記憶道路
外走行中の推測航法にたよらざるを得ないための精度劣
化を補償することができる。

：記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り込み
において、自車位置から目標ノードまでの距離（I_xk）
のみならず、方向（進行方向D_P及びノード接続方向D_C）
をも考慮して目標ノードを特定しているために、目標ノ
ード特定の精度が向上する。

：記憶外道路を走行中において、候補ノードがなくな
つても何度も仮想ノードの設定を行なうことにより、記
憶道路の途中に戻つたときでも、正確なナビゲーシヨン
制御が可能となる。

：従来のマツプマツチングでは、新たに敷設された道
路を走行中は、“強引”に記憶道路にマツチングしてし
まい、それ以降のナビゲーシヨンが不可能となつてしま
うが、本実施例のように、記憶外道路走行として認識す
ることにより、間違つたマツプマツチングが行なわれな
いので、相対的にナビゲーシヨン精度が向上する。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明のナビゲーション装置によれ
ば、記憶外道路を走行中に記憶道路のどこに復帰したか
を認識するに際して、複数の復帰ノード候補を設定し、
この候補の中から「復帰ノード」として可能性の少ない
ものを候補から除外していくことにより、心の「復帰ノ
ード」を候補中に確実に留めておくことができるもの
で、誤のない復帰ノードの特定ができる。それ故に、記
憶外道路の存在を許容する幅を広げることができること
になり、記憶手段の容量を減らすことができるという付
随的な効果も発揮できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を説明する図、 第２図は実施例に係るナビゲーシヨン装置の構成を示す
図、 第3A図，第3B図はノードと道路の関係及びノード間の接
続関係を説明する図、 第４図は制御に使われるフラグ等のRAM内での格納状態
を説明する図、 第５図は実施例制御に係るプログラムのメインルーチン
に係る部分のフローチャート、 第6A図は記憶道路走行中のノード探索制御に係るサブル
ーチンのフローチャート、 第6B図，第6C図は記憶外道路走行中のノード探索制御に
係るサブルーチンのフローチヤート、 第6D図はコーナ検出制御に係るフローチヤート、 第6E図はマツプマツチング制御に係るフローチヤート、 第７図は記憶道路から記憶外道路に至るまでの制御動作
の概略を説明する図、 第８図は記憶道路走行におけるノード絞り込み制御動作
の概略を説明する図、 第９図は重み関数Ｗの一特性を示す図、 第10図は記憶外道路走行中におけるノード絞り込み制御
動作の概略を説明する図、 第11図の（ａ）〜（ｅ）は記憶外道路走行から、ノード
でない記憶道路上に戻るときの制御動作の概略を説明す
る図、 第12図はコーナ検出の原理を説明する図、 第13図は重み関数の変形例に係る特性を示す図、 第14図は変形例に係るデータ格納構成を示す図、 第15図は重み関数の原理を説明する図である。 図中、 10……ナビゲーシヨン装置、11……地磁気センサ、12…
…車速センサ、13……地図情報記憶装置、14……表示
器、15……演算回路、17……記憶装置（RAM）である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−148115（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−150619（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−53112（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−127113（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−276015（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−102112（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−56910（ＪＰ，Ａ) 実開 平１−71610（ＪＰ，Ｕ) 実開 平１−71611（ＪＰ，Ｕ)

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車両の現在位置を推測する推測手段と、 道路上に設定された複数のノードについての位置情報を
   予め記憶する記憶手段と、 推測された自車位置と記憶されているノード位置情報と
   に基づいて自車位置を自車が向かっている次のノードに
   マッチングさせるべきか否かを判断し、マッチングさせ
   るべき場合は自車位置を前記次のノードにマッチングさ
   せる第１のマッチング手段とを有する車両用ナビゲーシ
   ョン装置において、 前記第１のマッチング手段によりマッチングできないと
   判定された場合に、自車の現在位置若しくは近傍から所
   定の条件を満たす複数のノードを前記記憶手段の中から
   探索して復帰ノード候補として設定する設定手段と、 自車の進行につれて、前記複数の復帰ノード候補の中か
   ら、復帰する機能性の少ないノード候補に除外すること
   により、候補を絞り込む手段と、 復帰ノード候補が１つになったときに、そのノードに自
   車位置をマッチングする第２のマッチング手段とを備え
   たことを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
2. 【請求項２】前記設定手段は、前記第１のマッチング手
   段が最後にマッチングしたノードから現在の自車位置ま
   での距離に基づいて探索条件を設定し、この探索条件に
   合致する複数のノードを復帰候補ノードとして設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両用ナビゲーショ
   ン装置。
3. 【請求項３】前記絞り込み手段は、自車の現在位置若し
   くはその近傍から、前記複数の復帰ノード候補の各々ま
   での距離及び方向を求め、夫々求められた距離及び方向
   に基づいて前記復帰する可能性の少ないノード候補を決
   定し、この決定されたノードを復帰ノード候補から除外
   することを特徴とする請求項１に記載の車両用ナビゲー
   ション装置。
4. 【請求項４】前記第２のマッチング手段は、復帰ノード
   候補が１つになったときに、そのノードが復帰ノードと
   して所定の条件を満足するか否かを調べ、満足する場合
   にのみマッチングを行なうことを特徴とする請求項１に
   記載の車両用ナビゲーション装置。