CN117413205A - 定位装置和定位方法 - Google Patents

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CN117413205A CN202180098856.5A CN202180098856A CN117413205A CN 117413205 A CN117413205 A CN 117413205A CN 202180098856 A CN202180098856 A CN 202180098856A CN 117413205 A CN117413205 A CN 117413205A
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境田裕志
樋口正雄
池内智哉
城户晶史
植田信也
铃木雅和
藤井将智
藤本浩平
小原彬宽
元冈范纯
佐藤友纪
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    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/43—Determining position using carrier phase measurements, e.g. kinematic positioning; using long or short baseline interferometry
    • G01S19/44—Carrier phase ambiguity resolution; Floating ambiguity; LAMBDA [Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment] method

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Abstract

本发明的目的在于提供一种技术，能在汽车领域中恰当地利用厘米级定位。定位装置求出包含车辆位置的单独定位解，求出包含车辆位置和载波相位偏置的浮点解，求出整数值偏置，求出包含车辆位置的固定解，将单独定位解、浮点解、固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定为定位解，并将定位解的定位误差作为车辆位置的定位误差按照每个历元进行预测。

Description

定位装置和定位方法
技术领域
本公开涉及定位装置和定位方法。
背景技术
测量领域中，从GPS、GLONASS、Galileo、Beidou、QZSS等多GNSS卫星发射包含军用的L2P和民用的L1、L5在内的3频，在与它们对应的GNSS接收机中能实现厘米级的定位。在精度较低的单独定位方式中，使用根据从卫星到车辆的电波传播时间计算出的定位信号的伪距离来作为主要的观测数据，但在厘米级定位中，也使用载波相位来作为主要的观测数据。由此，使用载波相位的方式被称为载波相位定位方式。
载波相位定位方式中，具有RTK(Real Time Kinematic：实时动态)、PPP-RTK(Precise Point Positioning RTK：精密单点定位RTK)等。在载波相位定位方式中，计算通过连续测定GNSS接收机解调后的定位信号的载波相位角而得的累计值，但如果连续观测由于周跳等原因而中断，则该累计值被复位，当复位产生时载波相位偏置发生变化。换言之，在连续接收多个定位使用卫星的电波的过程中，载波相位偏置不发生变化，因此，在高精度地一次求出载波相位偏置的情况下，无法针对每个历元(epoch)求出。
包含单独定位方式的载波相位定位方式中，作为定位解，可得到包含下述解的总计3个解，即：增强信号使用时的浮点解(浮点解)和固定解(固定解)这2个、以及增强信号未使用时的单独定位解这1个。
测量领域中使用的厘米级定位在没有导致电波接收故障的周边构造物的环境(该环境被称为开放天空)下实施。固定解的精度被称为厘米级精度，可期待固定率(Fix率)最低在95％以上，通常在99％以上。另一方面，浮点解比固定解的精度要低(例如，厘米级～米级精度)，因此，在以厘米级定位为目标的情况下，一般不使用浮点解。
上述那样的GNSS接收机能进行高精度的定位，但非常昂贵，无法用于量产车辆。汽车领域的定位装置通过廉价的GNSS接收机和GNSS天线来接收从GPS、GLONASS、Galileo、Beidou、QZSS等多GNSS卫星发射的民用的L1、L2C，并进行载波相位定位方式的定位运算。然而，与测量用的昂贵的GNSS天线相比，由廉价的GNSS天线接收的定位信号的C/N值(载波噪声比)即使在开放天空下也普遍较低，C/N平均有时也根据L1、L2C的频带而不同。此外，由于车辆周边的电波接收环境如从开放天空到大小不同的多路径环境、车辆上空的一部分的卫星电波被遮蔽的环境、所有卫星电波被遮蔽的隧道环境等那样具有丰富的变化，因此存在各种问题。针对这种问题，例如提出了专利文献1～4的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第5590010号公报
专利文献2：日本专利第5083749号公报
专利文献3：日本专利特表2017-138502号公报
专利文献4：日本专利特开2010-071686号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
行驶在道路上的车辆中，有时产生根据固定解得到的车辆位置精度下降到米级的错误固定(miss Fix)，此外，如果得到固定解的固定率下降，则得到精度不定的浮点解的浮点率反而会增加。然而，现有技术中，并没有实时预测固定解和浮点解的定位误差，因此存在如下问题：在汽车领域中难以利用厘米级定位。
因此，本公开是鉴于上述问题点而完成的，其目的在于提供一种技术，能在汽车领域中利用厘米级定位。
用于解决技术问题的技术手段
本公开所涉及的定位装置包括：GNSS获取单元，该GNSS获取单元按照来自多个GNSS卫星的每个定位信号获取包含伪距离、载波相位和多普勒偏移频率在内的观测数据、以及多个GNSS卫星的轨道数据；定位增强数据获取单元，该定位增强数据获取单元从定位增强卫星或因特网获取定位增强数据；定位使用卫星选择单元，该定位使用卫星选择单元从多个GNSS卫星选择定位使用卫星；单独定位解计算单元，该单独定位解计算单元在不使用定位增强数据的情况下，基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据来求出单独定位解；浮点解计算单元，该浮点解计算单元基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、以及定位增强数据，来求出包含载波相位偏置的浮点解；搜索检定单元，该搜索检定单元基于浮点解的载波相位偏置来求出整数值偏置；固定解计算单元，该固定解计算单元基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、定位增强数据以及整数值偏置来求出固定解；以及卫星定位误差预测单元，该卫星定位误差预测单元将单独定位解、浮点解、固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定作为定位解，并按照每个历元预测定位解的定位误差。
发明效果
根据本公开，可抑制错误固定的发生，且实时预测定位解的定位误差，因此，能在汽车领域中利用厘米级定位。
本公开的目的、特征、方面以及优点通过以下详细的说明和附图将变得更为明了。
附图说明
图1是示出实施方式1所涉及的定位装置的结构的框图。
图2是示出实施方式1所涉及的定位装置的动作的流程图。
图3是示出实施方式1所涉及的计算伪距离的残差的结果的一个示例的图。
图4是示意性示出实施方式1所涉及的观测数据的单差和双差的图。
图5是示出实施方式1所涉及的浮点解的预测误差与实际误差的关系的一个示例的图。
图6是示出实施方式1所涉及的固定解的预测误差与实际误差的关系的一个示例的图。
图7是示出实施方式1的变形例4所涉及的模糊度(Ambiguity)的再搜索的图。
图8是示出实施方式2所涉及的定位装置的结构的框图。
图9是示出实施方式2的变形例所涉及的定位装置的结构的框图。
图10是示出实施方式3所涉及的定位装置的结构的框图。
图11是示出实施方式3所涉及的定位装置的动作的流程图。
图12是示出实施方式3所涉及的定位装置的动作的流程图。
图13是用于说明实施方式3所涉及的定位装置的动作的图。
图14是用于说明实施方式3的变形例2所涉及的定位装置的动作的图。
图15是用于说明实施方式3的变形例2所涉及的定位装置的动作的图。
图16是用于说明实施方式3的变形例2所涉及的定位装置的动作的图。
图17是示出实施方式4所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。
图18是示出实施方式4所涉及的显示间面的一个示例的图。
图19是示出实施方式4所涉及的显示间面的一个示例的图。
图20是示出实施方式4所涉及的显示间面的一个示例的图。
图21是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图22是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图23是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图24是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图25是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图26是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图27是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图28是示出实施方式4的变形例所涉及的显示间面的一个示例的图。
图29是示出实施方式5所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。
图30是用于说明实施方式5所涉及的立体摄像头和毫米波雷达的图。
图31是用于说明实施方式5所涉及的立体摄像头和毫米波雷达的图。
图32是用于说明实施方式5所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图33是用于说明实施方式5所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图34是用于说明实施方式5所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图35是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图36是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图37是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图38是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图39是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图40是用于说明实施方式5的变形例所涉及的立体摄像头和毫米波雷达所进行的监视例的图。
图41是示出实施方式6所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。
图42是用于说明实施方式6所涉及的路面状态传感器和激光车高计的图。
图43是示出实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。
图44是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图45是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图46是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图47是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图48是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图49是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图50是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图51是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图52是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图53是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图54是用于说明实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的车辆控制的示例的图。
图55是示出其它变形例所涉及的定位装置的硬件结构的框图。
图56是示出其它变形例所涉及的定位装置的硬件结构的框图。
具体实施方式
＜实施方式1＞
图1是示出本实施方式1所涉及的定位装置的结构的框图。以下，有时也将搭载有定位装置、且成为关注对象的车辆记为“本车”、将其车辆位置记为“本车位置”、将定位装置记为“移动站”、将GNSS卫星记为“卫星”。
图1的定位装置是GNSS获取单元，具备包含GNSS天线的GNSS接收机11、作为定位增强数据获取单元的定位增强信号接收机12以及卫星定位部13。
GNSS接收机11接收从本车上空所存在的包含GPS卫星等在内的多个GNSS卫星发射的规定频带的电波的定位信号。本实施方式1中，作为双频的定位信号，定位信号包含第1定位信号即L1信号、以及频带与L1信号不同的第2定位信号即L2C信号，但不限于此。GNSS接收机11基于多个GNSS卫星广播的定位信号，生成时刻数据、观测数据和轨道数据。
时刻数据例如包含用于同步等的时刻。对于每个定位信号，观测数据包含移动站的伪距离、载波相位、多普勒偏移频率和电离层延迟误差。轨道数据是多个GNSS卫星的位置计算所需的数据，包含广播历史。
定位增强信号接收机12经由因特网线路12a连接到定位增强信号分发供应商的服务器(未图示)。另外，连接时进行规定的接入点的认证确认。定位增强信号接收机12通过将对应于载波相位定位方式的移动站的位置数据适当发送到所连接的服务器，从而以规定周期从该服务器接收包含与载波相位定位方式对应的定位增强数据在内的定位增强信号。定位增强数据包含作为基准点的基准站的位置数据和观测数据。这里的基准站和观测数据可以是虚拟的，基站的位置数据可以是固定数据。本实施方式1中，载波相位定位方式设为虚拟基准点方式的VRS(Virtual Reference Station：虚拟基准站)方式来进行说明，但也可以是RTK方式。
卫星定位部13包括定位使用卫星选择单元131、单独定位解计算单元132、浮点解计算单元133、模糊度搜索检定单元134、固定解计算单元135和卫星定位误差预测单元136。
定位使用卫星选择单元131从多个GNSS卫星中选择定位使用卫星。所选择的定位使用卫星的时刻数据、观测数据和轨道数据由单独定位解计算单元132、浮点解计算单元133和固定解计算单元135使用。
单独定位解计算单元132按照单独定位方式，在不使用定位增强数据的情况下，基于定位使用卫星的时刻数据、观测数据和轨道数据，来求出包含GNSS接收机内置时钟误差的单独定位解。
浮点解计算单元133按照VRS方式的载波相位定位方式，基于定位使用卫星的时刻数据、观测数据和轨道数据、以及包含上述服务器虚拟地设置在本车位置附近的虚拟基准点的坐标和该坐标下的虚拟观测结果在内的虚拟观测数据，来求出浮点解和载波相位偏置。本实施方式1中，如上述那样，载波相位定位方式是VRS方式。浮点解是实数值。
模糊度搜索检定单元134按照基于后述的LAMBDA(Least-square模糊度Decorrelation Adjustment Method：最小二乘模糊度降相关平差法)法的搜索和检测，根据由浮点解的实数值表示的载波相位偏置，来求出被称为模糊度(Ambiguity)的载波相位的整数值偏置。
固定解计算单元135按照VRS方式的载波相位定位方式，基于定位使用卫星的时刻数据、观测数据和轨道数据、包含上述服务器虚拟地设置在本车位置附近的虚拟基准点的坐标和该坐标下的虚拟观测结果在内的虚拟观测数据、以及整数值偏置，来求出固定解。
卫星定位误差预测单元136设定单独定位解、浮点解、固定解和表示解不存在的非定位解中的任1个，以作为卫星定位的定位解。此外，卫星定位误差预测单元136对每个历元预测定位解的定位误差。
<动作>
接着，对本实施方式1所涉及的定位装置的动作进行说明。图2是示出对每个历元进行的定位装置的动作的流程图。图2的动作由卫星定位部13进行。以下，主要对VRS方式进行说明，但RTK方式也与以下说明相同。
首先，在图2的步骤S201中，将定位装置的处理初始化。
步骤S202中，卫星定位部13判定能由GNSS接收机11接收定位信号的GNSS卫星(以下也记为“接收卫星”)是否在4颗以上。在接收卫星小于4颗的情况下处理前进至步骤S211，在接收卫星在4颗以上的情况下处理前进至步骤S203。
步骤S203中，定位使用卫星选择单元131从多个GNSS卫星中选择定位使用卫星。以下，对定位使用卫星的选择进行说明。
图3是示出计算作为观测数据之一的伪距离的残差的结果的一个示例的图。当前已知输出伪距离残差的GNSS接收机11，但如图3(c)那样，该伪距离残差仅标志性地示出多路径发生。
因此，本实施方式1中，定位使用卫星选择单元131基于接收中的定位信号所包含的伪距离与载波相位或多普勒偏移频率的比较，来求出图3(a)那样的第1伪距离残差。此外，第1伪距离残差的计算中，例如能使用日本专利第4988028号公报或日本专利第6482720号公报所记载的计算方法。
在双频的L1信号和L2C信号齐备的情况下，即这些信号双方被接收的情况下，定位使用卫星选择单元131按照无电离层线性耦合，来抵消L1信号的电离层延迟误差和L2C信号的电离层延迟误差。定位使用卫星选择单元131通过抵消这样的电离层延迟误差，从而求出图3(b)那样的第2伪距离残差。
接着，定位使用卫星选择单元131基于第1伪距离残差和第2伪距离残差中的至少任一个、以及仰角和C/N值来进行初次选择，其选择通信质量在实现定位精度所需的第1阈值以上的GNSS卫星来作为临时定位使用卫星。
然后，在临时定位使用卫星的观测数据的数量在规定数量以下的情况下，定位使用卫星选择单元131选择临时定位使用卫星来作为定位使用卫星。另一方面，在临时定位使用卫星的观测数据的数量超过规定数量的情况下，定位使用卫星选择单元131基于临时定位使用卫星的通信质量来进行二次选择，其从临时定位使用卫星中选择观测数据的数量为阈值以下的定位使用卫星。例如，在二次选择中，定位使用卫星选择单元131基于临时定位使用卫星的第1伪距离残差和第2伪距离残差中的至少任一个、以及仰角和C/N值来进行二次选择，其选择通信质量在比实现定位精度所需的第1阈值要高的第2阈值以上的GNSS卫星来作为临时定位使用卫星。初次选择中使用的伪距离残差和二次选择中使用的伪距离残差可以相同，也可以不同。
另外，观测数据被单独定位解计算单元132使用的定位使用卫星中，可以选择定位信号仅为单频的GNSS卫星。另一方面，观测数据被浮点解计算单元133和固定解计算单元135使用的定位使用卫星中，相比于定位信号仅为单频的GNSS卫星，优先选择定位信号为双频的GNSS卫星。根据这样的选择，浮点解和固定解的精度得以提高。
定位使用卫星中，C/N值和仰角更高、伪距离的质量更高的定位使用卫星决定为主卫星，除此以外的定位使用卫星决定为从卫星。以下，描述定位使用卫星的选择条件的一个示例。
＜定位使用卫星的选择条件＞
(1)L1信号和L2C信号的伪距离残差(主要是多路径误差推定值)在规定值以下。
(2)GNSS卫星的仰角在规定值以上。
(3)L1信号和L2C信号的C/N值在规定值以上的状态持续规定历元以上。
(4)L1信号和L2C信号的载波相位在未观测到的周跳后经过规定时间以上被观测到。
(5)虚拟基准点与移动站之间共通的GNSS卫星的观测数据齐备(该选择条件仅适用于载波相位定位方式为VRS方式的情况)。
(6)虚拟基准点的观测数据的延迟时间在规定时间以下。
(7)L1信号和L2C信号双方齐备的GNSS卫星在规定数量以上(其理由在于为了排除电离层延迟误差的影响来计算伪距离残差，双频齐备的GNSS卫星较好)。
另外，在观测数据仅为载波相位的情况下，用于求解未知数的联立方程式数不足。与此相对，本实施方式1中，观测数据中不仅包含载波相位，还包含伪距离，因此，能增加联立方程式数来求解未知数。
步骤S204中，单独定位解计算单元132按照单独定位方式，基于4颗以上的GNSS卫星的观测数据所包含的伪距离和轨道数据所包含的广播历史，来求出包含本车位置和GNSS接收机内置时钟误差的单独定位解。
步骤S205中，卫星定位部13判定定位使用卫星是否为5颗以上，联立方程式的数量是否比未知数要多。在定位使用卫星为5颗以上、联立方程式的数量在未知数以上的情况下，处理前进至步骤S206，在定位使用卫星小于5颗、联立方程式比未知数要少的情况下，处理前进至步骤S211。
步骤S206中，浮点解计算单元133按照以下那样的VRS方式的步骤1～步骤4，在历元内进行收敛计算，以求出作为未知数的浮点解和载波相位偏置。另外，这里所求出的载波相位偏置是实数，而非大致整数。
＜步骤1＞
浮点解计算单元133获取定位使用卫星选择单元131的主卫星和从卫星的决定结果。
＜步骤2＞
浮点解计算单元133对于定位使用卫星的观测数据中所包含的载波相位和模拟距离，进行VRS方式中使用的下式(1)～(8)的计算。
[数学式1]
该式(1)是关于基准站A和主卫星的伪波相位的观测方程式。φ是载波相位[cycle(周期)]，r是卫星与基准站A的几何距离[m(米)]，c是光速[m/s(米/秒)]，δt是GNSS接收机内置时钟的误差[s(秒)]，Δt是卫星搭载时钟的误差[s(秒)]，I是电离层延迟误差[m(米)]，T是对流圈延迟误差[m(米)]，λ是波长[m/cycle(米/周期)]，N是载波相位的偏置，εφ是载波相位的观测误差[m(米)]。
φ等的右上所附的“1”意味着n＝1，表示是主卫星的数据。另外，后述的式中φ等的右上所附的“n”表示n＝2、3、……，是从卫星的数据。φ等的右下所附的“A”表示是基准站A的数据。另外，后述的式中φ等的右下所附的“B”表示是移动站B的数据。基准站A的位置是已知数，移动站B的位置是未知数。以下说明中，为了方便起见，也将基准站A和移动站B统称为接收机。
取式(1)的基准站A的观测方程式、和与式(1)同样表示的移动站B的观测方程式之差，通过使用移动站B的电离层延迟误差和对流圈延迟误差、与基准站A的电离层延迟误差和对流圈延迟误差分别相同的近似，从而得到下式(2)和下式(3)。
[数学式2]
[数学式3]
φ等的右下所附的“BA”表示是从移动站B的数据中减去基准站A的数据后而得的数据，例如φ1 BA是φ1 B-φ1 A。附加“BA”的φ被称为接收机间单差的观测值，表示针对同一卫星的基准站与移动站之间的差异即路径差。即，式(2)表示针对主卫星(n＝1)的基准站与移动站之间的差异即路径差，表示针对主卫星(n＝1)的载波相位的接收机间单差。式(3)表示针对从卫星(n＝2、3、……)的基准站与移动站之间的差异即路径差，表示针对从卫星(n＝2、3、……)的载波相位的接收机间单差。从式(2)和式(3)之差得到下式(4)。
[数学式4]
其中、
rn B＝{(xB-xn)2+(yB-yn)2+(zB-zn)2}1/2
(xB，yB，zB)：移动站GNSS接收机的位置
(xn，yn，zn)：卫星n的位置
φ等的右上所附的“1n”表示是从主卫星(n＝1)的接收机间单差的数据中减去从卫星(n＝2、3、……)的接收机间单差的数据后而得的卫星间差异的数据，例如，φ1n BA是φ1 BA-φn BA。φ1n BA也被称为双差的观测值。
图4是示意性示出卫星定位部13在定位中使用的观测数据的单差和双差的图。如图4所示，VRS方式是相对于坐标已知的基准站A求出移动站B的相对位置的相对定位方式。因此，浮点解计算单元133对于各卫星求出卫星和基准站A之间的距离、与卫星和移动站B之间的距离之差即路径差，以作为接收机间单差SDR。然后，浮点解计算单元133求出主卫星S1的接收机间单差SDR、与从卫星Sn的接收机间单差SDR之间的差异，以作为双差的观测值。
上式(1)～(4)是关于载波相位的式。关于伪距离，与上式(1)～(4)同样的下式(5)～(8)也成立。
[数学式5]
ρ1 A＝r1 A+C(δtA-Δt1)+I1 A+T1 A+ερA[m]…(5)
[数学式6]
ρ1 BA＝r1 BA+CδtBA+ερBA…(6)
[数学式7]
ρn BA＝rn BA+CδtBA+ερBA…(7)
[数学式8]
ρ1n BA+r1n A＝r1n B…(8)
式(5)是关于基准站A和主卫星的伪距离的观测方程式。ρ是伪距离[m]。ερ是伪距离的观测误差[m]，也称为伪距离残差。式(6)和式(7)通过取式(5)的基准站A的观测方程式、和与式(5)同样表示的移动站B的观测方程式之差来得到。式(8)从式(6)和式(7)之差得到。
载波相位的式(4)中，左边是已知数，右边是未知数，与从卫星相同的数量(即n＝2、3、……)成立。伪距离的式(8)也同样地，左边是已知数，右边是未知数，与从卫星相同的数量(即n＝2、3、……)成立。
<步骤3>
浮点解计算单元133分别比较单差的观测值与预测值的差异即残差、和增量(delta)范围与距离变化率的差异，来计算单差的观测误差。单差的观测误差的计算中，例如能使用日本专利第4988028号公报、日本专利第5855249号公报或日本专利第6482720号公报所记载的计算方法。
<步骤4>
浮点解计算单元133使用下式(9)～(13)所示的扩展卡尔曼滤波器来进行收敛计算，以求出包含本车位置、载波相位偏置的推定值和观测误差协方差矩阵在内的浮点解。
[数学式9]
[数学式10]
[数学式11]
[数学式12]
[数学式13]
式(9)表示对应于式(4)和式(8)右边的浮点解的未知数，相当于扩展卡尔曼滤波器的状态量。另外，式(9)中，i＝1表示L1信号，i＝2表示L2C信号。式(10)表示对应于式(4)和式(8)左边的浮点解的已知数，相当于扩展卡尔曼滤波器的观测量。
式(11)相当于扩展卡尔曼滤波器的传播步骤(Propagation Step)(也称为预测步骤)，是通过线性近似预测从某个时刻到下个时刻的状态的式。另外，Qk的要素应用步骤3中求出的单差的观测误差。式(12)相当于扩展卡尔曼滤波器的更新步骤(Update step)(也称为滤波步骤)，是用于根据预测出的状态和观测量之间的比较来更新当前的状态的式。式(13)是表示式(12)所示的观测误差协方差矩阵等的式。
另外，浮点解计算单元133构成为在满足预先确定的运算条件(例如图2的步骤S202和步骤S205的条件)的情况下，对每个历元求出浮点解，而与模糊度搜索检定单元134是否求出整数值偏置无关。
步骤S207中，模糊度搜索检定单元134判定是否需要搜索定位使用卫星的整数值偏置、即模糊度。本实施方式1中，在符合(1)定位使用卫星使用的L1、L2C进行周跳、(2)定位使用卫星使用的L1、L2C的整数值偏置未计算中的任一个的情况下，模糊度搜索检定单元134判定为需要搜索整数值偏置。在判定为需要搜索整数值偏置的情况下处理前进至步骤S208，在判定为不需要搜索整数值偏置的情况下处理前进至步骤S210。
步骤S208中，模糊度搜索检定单元134基于由浮点解的实数值所表示的载波相位偏置，来搜索载波相位的整数值偏置、即模糊度的候补点。
这里，如果单纯对由实数值表示的载波相位偏置进行四舍五入来求出整数值偏置，则由于搜索空间所示的强相关而成为错误的值，定位精度下降。因此，模糊度搜索检定单元134使用LAMBDA法，按照以下步骤1～步骤4来进行整数值偏置的搜索。
＜步骤1＞
模糊度搜索检定单元134使用浮点解的实数值所表示的载波相位偏置和协方差矩阵，尽可能地执行偏置的去相关化。例如，模糊度搜索检定单元134对于扩展卡尔曼滤波器的误差协方差矩阵，通过尽可能进行基于正交矩阵的对角化来进行去相关化。
＜步骤2＞
模糊度搜索检定单元134对步骤1中得到的结果重复LDLT分解和UDUT分解，以计算z转换矩阵。
＜步骤3＞
模糊度搜索检定单元134基于步骤2中得到的结果规定整数值偏置的搜索空间(例如，椭圆体)，并搜索该搜索空间内所包含的整数值偏置的多个候补点。
＜步骤4＞
模糊度搜索检定单元134基于步骤3中求出的多个候补点来规定更窄的新的搜索空间，搜索该搜索空间内所包含的整数值偏置的多个候补点。模糊度搜索检定单元134重复步骤4直到整数值偏置的候补点变为2个。另外，在整数值偏置的候补点变为2个之前，有时需要多个历元左右的处理时间。
步骤S209中，模糊度搜索检定单元134检定步骤S208中搜索到的整数值偏置的候补点。本实施方式1中，模糊度搜索检定单元134计算第1候补的残差的平方和与第2候补的残差的平方和之比。另外，该比的分子是第2候补，分母是第1候补。模糊度搜索检定单元134在该比为阈值以上的情况下，判定为检定合格，将第1候补设定作为整数值偏置，处理前进至步骤S210。模糊度搜索检定单元134在该比小于阈值的情况下，判定为检定不合格，处理前进至步骤S211。
步骤S210中，固定解计算单元135使用检定合格的整数值偏置、与式(9)～式(13)所示的扩展卡尔曼滤波器，在历元内进行收敛计算，求出固定解。
步骤S211中，卫星定位误差预测单元136将最新历元中的单独定位解、浮点解、固定解、表示解不存在的非定位解中的任一个设定为定位解状态。定位解状态中，表示每个定位解的有无的标志用比特来分配，有时同时存在多个定位解，有时定位解一个也不存在(即为非定位解)。
卫星定位误差预测单元136按照第1计算式，基于与浮点解的实际误差具有相关关系的观测数据和定位运算的内部数据，来预测浮点解的定位误差。第1计算式是表示观测数据和内部数据、与浮点解的定位误差之间的关系的式。内部数据例如相当于仅为单频的卫星和双频齐备的卫星的数量、定位使用卫星的配置、定位使用卫星的观测状况、本车速度、从接收定位增强数据起经过的时间、扩展卡尔曼滤波器的观测误差、扩展卡尔曼滤波器的误差协方差、浮点解的收敛状态中的至少任一个的信息。
此外，卫星定位误差预测单元136基于观测数据和内部数据、以及使用电子基准点在后续处理等中计算的浮点解的实际误差，通过机器学习等来学习第1计算式。另外，第1计算式的参数不仅包含观测数据和内部数据，还可以包含浮点解的实际误差和观测数据的残差，也可以仅仅是内部数据。图5中，关于浮点解，示出卫星定位误差预测单元136所预测出的误差即预测误差与实际误差的关系的一个示例。另外，图5中的直线示出预测误差与实际误差的理想关系。
同样地，卫星定位误差预测单元136按照第2计算式，基于与固定解的实际误差具有相关关系的观测数据和定位运算的内部数据，来预测固定解的定位误差。第2计算式是表示观测数据和内部数据、与固定解的定位误差之间的关系的式。该内部数据可以与上述内部数据相同。
此外，卫星定位误差预测单元136基于观测数据和内部数据、以及使用电子基准点在后续处理等中计算的固定解的实际误差，通过机器学习等来学习第2计算式。另外，第2计算式的参数不仅包含观测数据和内部数据，还可以包含固定解的实际误差和观测数据的残差，也可以仅仅是内部数据。图6中，关于固定解，示出卫星定位误差预测单元136所预测出的误差即预测误差与实际误差的关系的一个示例。另外，图6中的直线示出预测误差与实际误差的理想关系。
如上所述，在步骤S211中，卫星定位误差预测单元136对每个历元求出浮点解和固定解的定位误差。步骤S211之后，处理返回步骤S201。
＜实施方式1的总结＞
根据以上那样的本实施方式所涉及的定位装置，能对每个历元预测定位解的定位误差，因此，能适当地检测固定解的本车位置精度下降到米级的错误固定，能根据精度下降的疑似的强度来利用固定解。同样地，对于浮点解，也能选出与想要实现的定位精度匹配的浮点解并利用，浮点解和固定解的利用性得以提高。由此，能在汽车领域中利用厘米级定位。
此外，本实施方式1中，基于第1伪距离残差和第2伪距离残差中的至少任一个，进行选择通信质量在第1阈值以上的临时定位使用卫星的初次选择，在临时定位使用卫星的观测数据的数量超过阈值的情况下，进行选择通信质量在比第1阈值要高的第2阈值以上的定位使用卫星的二次选择。由此，在定位信号双频齐备的情况下，能通过排除伪距离残差中所包含的电离层延迟误差的影响来准确地计算伪距离的多路径影响，其结果是能计算受到多路径影响的伪距离残差，因此，浮点解和固定解的精度得以提高。此外，对于仅具有L1信号的旧世代的GPS卫星、以及不使用定位增强信号的GPS以外的GNSS卫星(例如Galileo卫星)能准确地计算伪距离的多路径影响，其结果是能计算受到多路径影响的伪距离残差，因此，定位使用卫星数较少的场所的浮点解和固定解的定位率以及利用性得以提高。此外，即使在能接收实现精度所需的观测数据数以上的高质量的定位信号的开放天空环境下，也能优先选择质量较好的伪距离，直到观测数据数的上限为止。因此，能抑制定位中使用的CPU的使用率和运算时间。
此外，本实施方式1中，学习第1计算式，该第1计算式表示定位使用卫星的配置、从获取定位增强数据起所经过的时间、定位使用卫星的观测状况和浮点解的收敛状况中的至少任一个的信息与浮点解的定位误差之间的关系，并学习第2计算式，该第2计算式表示该信息与固定解的定位误差之间的关系。由此，能抑制与实际误差相比预测误差变得过小或过大，因此，预测误差的可靠性、以及浮点解和固定解的利用性得以提高。
＜变形例1＞
图2的步骤S203中，定位使用卫星选择单元131基于接收中的定位信号来求出第1伪距离残差，在双频的L1信号和L2C信号齐备的情况下求出第2伪距离残差。然而，伪距离残差的计算可以使用上述以外的计算方法。
＜变形例2＞
图2的步骤S211中，卫星定位误差预测单元136学习了第1计算式和第2计算式，但不限于此。例如，卫星定位误差预测单元136可以接收由能实时地高精度(例如厘米级)测量实际误差的外部的定位装置所求出的固定解等定位结果，并基于包含与实际误差具有相关关系的观测数据和定位运算的内部数据在内的预测误差计算用数据和接收到的定位结果来调整第1计算式和第2计算式。根据该结构，在本车行驶的道路等车载利用环境下能计算与实际误差更匹配的预测误差，因此预测误差的可靠性得以提高。
＜变形例3＞
图2的步骤S211中，卫星定位误差预测单元136按照第1计算式和第2计算式，基于与实际误差具有相关关系的观测数据和定位运算的内部数据来预测浮点解和固定解的定位误差，但不限于此。
例如，在本车行驶的卫星电波接收环境因道路周边的构造物、树木等影响而有可能发生较大变动的车载利用环境下，有时难以通过上述预测来预测与实际误差具有相同水平的定位误差。因此，在这种环境下，卫星定位误差预测单元136可以以安全性为优先来调整第1计算式和第2计算式，以使得预测误差比实际误差要大。然而，若相比于实际误差不必要地增大预测误差，则固定解的利用性下降，因此，为了不使预测误差相比于实际误差不必要地变得过大，优选为进行第1计算式和第2计算式的调整。
此外，第1计算式和第2计算式所使用的数据和计算方法不限于以上所说明的内容。特别地，图5的浮点解的实际误差的范围比图6的固定解实际误差的范围要广，因此，如果调整第1计算式以使得浮点解的预测误差变得恰当，则能考虑利用性和安全性双方来决定定位装置的目标精度。
＜变形例4＞
图7是示出错误固定发生时进行的模糊度(即整数值偏置)的再搜索的图。图7中，示出本车1、固定解2、固定解的预测误差3、本车1的行驶路径5。图7中，示出固定解的预测误差3的圆越大则其预测误差越大的情况。当行驶在高架道路下侧的道路的本车1通过与高架道路的交叉路口4时，固定解的预测误差3变大。
这里，实施方式1中，模糊度搜索检定单元134若判定为整数值偏置检定合格，则在不适合期间内不求出新的整数值偏置。另外，不适合期间是从求出整数值偏置到定位使用卫星的电波被切断或被遮蔽的期间，或者是从求出整数值偏置到定位使用卫星的组合被更新的期间。因此，即使产生图7(a)那样的错误固定，也无法求出新的整数值偏置。
因此，模糊度搜索检定单元134可以在不适合期间内，在固定解的定位误差比第1阈值要大、且定位使用卫星的伪距离残差比第2阈值要小的情况下，求出整数值偏置。根据这样的结构，如图7(b)所示，可以将固定解更早更可靠地恢复到正常的解。
＜实施方式2＞
本实施方式2所涉及的定位装置使用PPP-RTK方式等载波相位定位方式来代替实施方式1的载波相位定位方式，其在不使用基准站的观测数据的情况下，仅通过移动站就能实施测量用的RTK定位。另外，在日本，根据来自政府的国家基础设施被称为CLAS(Centimeter Level Augmentation Service：厘米级增强服务)，并无偿提供了PPP-RTK定位用的定位增强服务。
PPP-RTK方式中，卫星定位误差分类为卫星轨道误差、卫星时钟误差、卫星信号偏置误差、离层延迟误差、对流圈延迟误差、接收机时钟误差、多路径误差。然后，卫星定位的全局误差(例如卫星轨道误差、卫星时钟误差、卫星信号偏置误差等)被更准确地呈现，局部误差(例如电离层延迟误差、对流圈延迟误差等)作为定位增强数据的定位增强信号由定位增强卫星即准天顶卫星分发。根据这样的PPP-RTK方式，能在开放天空环境下进行厘米级精度的高精度定位。
另外，准天顶卫星的数据通信容量存在限制，因此，定位增强数据被国土地理院的电子基准点网(约20km见方)拉长间隔并被数据压缩为约60km见方。然而，为了实现厘米级精度，定位增强数据以全局误差为共通项基于动力学被拉长间隔，局部误差通过对空间分布进行模型化而低维化，并被数据压缩。
图8是示出使用CLAS的本实施方式2所涉及的定位装置的结构的框图。以下，在本实施方式2所涉及的结构要素中，对与上述结构要素相同或类似的结构要素标注相同或类似的参照标号，主要对不同的结构要素进行说明。
本实施方式2中，定位增强信号接收机12、浮点解计算单元133和固定解计算单元135的动作与实施方式1不同。
PPP-RTK方式的定位增强信号由Compact-SSR的标准来定义，定位增强数据被分为规定消息，并作为L6信号等定位增强信号从准天顶卫星广播。另外，定位增强数据包含作为定位误差主要原因的卫星轨道误差、卫星时钟误差、卫星代码偏置、卫星相位偏置、卫星代码相位间偏置、STEC校正数据、网格校正数据、对流圈校正数据以及与它们相关的数据等。
定位增强信号接收机12与实施方式1不同，接收定位增强卫星即准天顶卫星以规定周期发送的定位增强信号并获取定位增强数据。浮点解计算单元133按照PPP-RTK方式的载波相位定位方式，基于定位使用卫星的时刻数据、观测数据和轨道数据以及CLAS的定位增强数据，来求出包含本车位置和载波相位偏置的浮点解。固定解计算单元135按照PPP-RTK方式的载波相位定位方式，基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、CLAS的定位增强数据以及整数值偏置来求出固定解。
<动作>
接着，对本实施方式2所涉及的定位装置的动作进行说明。本实施方式2所涉及的定位装置的动作中，图2的步骤S206的浮点解计算单元133的处理以及步骤S210的固定解计算单元135的处理与实施方式1不同。
浮点解计算单元133和固定解计算单元135按照使用移动站的观测数据来代替基准站的观测数据的PPP-RTK方式，使用CLAS的定位增强数据和误差模型，来计算基本的观测方程式。观测方程式是关于主卫星和从卫星的相位以及伪距离的接收机间单差，表示为式(14)和式(15)那样。
[数学式14]
[数学式15]
式(14)和式(15)成为不使用基准站的观测数据的接收机间相位单差和接收机间伪距离单差。详细说明省略，但实际使用的接收机间单差的计算式参照为了CLAS的普及而公开的CLAS的用户接口、示例代码(CLASLIB)来设计。另外，关于主卫星和从卫星的相位及伪距离的卫星间双差是主卫星和从卫星的接收机间单差的差异，与实施方式1中所说明的VRS方式和RTK方式相同。
＜实施方式2的总结＞
根据以上那样的实施方式2，能得到与实施方式1同样的效果。此外，本实施方式2中，通过接收作为定位增强卫星的准天顶卫星的L6信号等定位增强信号，从而能求出浮点解和固定解，因此，能抑制通信费等运行成本。此外，准天顶卫星的国内覆盖范围较广，广域行驶时不需要改变接入点，因此可以在不考虑接入点的情况下进行定位装置的设计。
＜变形例＞
实施方式2中，定位增强信号接收机12从定位增强卫星接收定位增强信号，但不限于此。例如，如图9所示，可以经由因特网线路12a连接到定位增强信号分发供应商的服务器(未图示)。另外，连接时进行规定的接入点的认证确认。然后，定位增强信号接收机12可以从所连接的服务器以规定周期接收包含PPP-RTK方式的定位增强数据在内的定位增强信号。即使是这样的结构，也能得到与实施方式1同样的效果。
＜实施方式3＞
图10是示出本实施方式3所涉及的定位装置的结构的框图。以下，在本实施方式3所涉及的结构要素中，对与上述结构要素相同或类似的结构要素标注相同或类似的参照标号，主要对不同的结构要素进行说明。
本实施方式3的结构与对实施方式2追加复合定位部14而得的结构相同。
卫星定位部13的结构大致与实施方式2相同。然而，本实施方式3中，卫星定位误差预测单元136在求出浮点解和固定解的任一个解的情况下，基于任一个解的定位误差、以及任一个解与单独定位解之差来预测单独定位解的定位误差。
复合定位部14包括速度传感器141、距离测量单元142、速度传感器校正单元143、角速度传感器144、偏航角测量单元145、角速度传感器校正单元146、自主导航单元147、复合定位单元148和复合定位误差预测单元149。
速度传感器141输出与本车的移动距离相对应的脉冲信号。距离测量单元142根据每个规定周期测量出的速度传感器141的脉冲数来求出移动距离和速度。速度传感器校正单元143求出表示速度传感器141输出的每个脉冲的距离的SF系数(比例因子)。
角速度传感器144以本车的垂直方向为传感器检测轴，将与角速度(例如偏航率)相对应的信号加到0点输出上来输出。偏航角计算单元145根据在每个规定定时测量出的角速度传感器144的输出来求出偏航角。角速度传感器校正单元146求出角速度传感器144的0点输出。
自主导航单元147按照自主导航(Dead Reckoning：航迹推算)，使用距离测量单元142的移动距离和偏航角测量单元145的偏航角，来更新本车位置(以下也记为“DR位置”)、本车速度和本车方位(以下也记为“DR方位”)。即，自主导航单元147使用速度传感器141和角速度传感器144等传感器来推测包含DR位置的自主导航解。自主导航解可以包含本车速度和DR方位。
复合定位单元148经由卫星定位误差预测单元136获取由单独定位解计算单元132求出的单独定位解，使用在预先确定的历元前得到固定解或浮点解时计算出的单独定位解的定位误差(偏移、规定时间有效)，来修正本次历元的单独定位解的定位误差。此外，复合定位单元148基于自主导航单元147推测出的自主导航解、修正了定位误差的单独定位解来求出自主导航解的误差，并基于该误差来修正自主导航解并进行求出复合定位解的复合定位。复合定位解不仅包含基于自主导航解的误差修正后的自主导航的本车位置，还可以包含基于自主导航解的误差修正后的本车速度和本车方位。
复合定位误差预测单元149预测本车位置和本车方位的误差。
此外，在求出浮点解和固定解的任一个的情况下，复合定位单元148基于复合定位解、复合定位误差预测单元149所求出的复合定位解的定位误差、以及复合定位解的定位误差的预测时所使用的浮点解和固定解的任一个解来求出本车位置。然后，复合定位误差预测单元149基于浮点解和固定解的任一个解的定位误差、以及任一个解和复合定位解之差来预测复合定位解的定位误差。
<动作>
接着，对本实施方式3所涉及的定位装置的动作进行说明。图11和图12是示出对每个历元进行的定位装置的动作的流程图。
步骤S1001中，定位装置的处理被初始化。
图11的步骤S1002至步骤S1005的处理由复合定位部14进行。
步骤S1002中，距离测量单元142对按每个规定周期测量出的速度传感器141的脉冲数乘以SF系数来求出移动距离，并且使用使每个规定周期的脉冲数通过低通滤波器后的值来求出速度。
步骤S1003中，角速度传感器校正单元146根据距离测量单元142的移动距离来判断停车，在本车的停车中求出角速度传感器144的输出的平均值，并将该平均值作为角速度传感器144的输出偏置来校正。此外，步骤S1003的处理中，例如能使用日本专利第3137784号公报或日本专利第3751513号公报所记载的处理。
步骤S1004中，偏航角测量单元145求出从每个规定定时测量出的角速度传感器144的输出中去除输出偏置后而得的偏航角。
步骤S1005中，自主导航单元147按照自主导航基于移动距离和偏航角求出每个规定周期的移动矢量，在所求出的移动矢量中将移动矢量与上次测量出的本车位置相加来更新本车位置。
步骤S1006至步骤S1015的处理由卫星定位部13来进行。这些处理与图2的步骤S202至步骤S211的处理相同，因此省略说明。
图12的处理中，步骤S1019的处理由卫星定位部13进行，除步骤S1019以外的步骤S1016至步骤S1026的处理由复合定位部14来进行。
步骤S1016中，复合定位部14判定非定位解是否被设定为定位解状态。在未设定非定位解的情况下处理前进至步骤S1017，在设定了非定位解的情况下处理前进至步骤S1022。
步骤S1017中，复合定位单元148基于自主导航解、单独定位解和伪距离来进行复合定位，从而求出即使存在局部电波遮蔽和多路径也能以约2m左右的精度与行驶轨迹匹配的复合定位解。另外，复合定位解的计算中，例如能使用日本专利第6482720号公报、日本专利第4988028号公报和日本专利第5855249号公报所记载的复合定位。
步骤S1018中，复合定位部14判定浮点解和固定解的任一个是否被设定为定位解状态。在设定了浮点解和固定解的任一个的情况下处理前进至步骤S1019。在没有设定浮点解和固定解的任一个的情况下、即设定了单独定位解的情况下，处理前进至步骤S1022。
步骤S1019中，卫星定位误差预测单元136基于浮点解和固定解中所求出的解的定位误差、以及该求出的解与单独定位解之差，来预测单独定位解的定位误差(也称为偏移)。
图13是用于说明单独定位解的定位误差的预测的图。以下，设所求出的解为固定解来进行说明，但即使所求出的解为浮点解也与以下相同。图13(a)示出包含固定解的球面，图13(b)示出作为该球面的一部分的局部水平面、表示单独定位解的点P1、表示在与该单独定位解相同的历元中得到的固定解的点P2。
卫星定位误差预测单元136基于固定解的预测出的定位误差即预测误差、表示单独定位解的点P1和表示固定解的点P2之差即2点间距离(δx,δy,δz)，来预测单独定位解的误差。例如，卫星定位误差预测单元136将2点间距离越小则越接近固定解的预测误差的值作为单独定位解的误差来预测。另外，这里预测出的单独定位解的误差在进行下次复合定位时，用于以上一个历元为基准对复合定位解进行微调。
图12的步骤S1020中，复合定位误差预测单元149基于浮点解和固定解中所求出的解的定位误差、以及该求出的解与复合定位解之差，来预测复合定位解的定位误差。复合定位解的定位误差的预测与步骤S1019中所说明的单独定位解的定位误差的预测同样地进行。例如，复合定位误差预测单元149基于固定解的预测误差、和表示复合定位解的点与表示固定解的点之差即2点间距离，来预测复合定位解的误差。另外，这里预测出的复合定位解的误差不仅用于下一个历元中的复合定位的误差更新，还用于单独定位解或伪距离的扩展卡尔曼滤波器的增益计算中的加权。
步骤S1021中，复合定位单元148从浮点解、固定解和自主导航解中选择精度更高且通过行驶轨迹匹配的解。例如，复合定位单元148选择浮点解、固定解和自主导航解中误差最小的解。之后，处理前进至步骤S1024。
步骤S1022中，复合定位部14判定在最近的规定时间内或规定距离内，步骤S1020中是否预测(计算)了复合定位解的误差。在预测了复合定位解的误差的情况下处理前进至步骤S1023，在没有预测复合定位解的误差的情况下处理前进至步骤S1024。
步骤S1023中，复合定位单元148基于复合定位解、复合定位误差预测单元149求出的复合定位解的定位误差、该复合定位解的定位误差的计算时使用的浮点解和固定解的任一个解来求出本车位置。
图13(c)是用于说明步骤S1023的处理的图。图13(c)中，示出表示复合定位解的误差计算时使用的卫星定位同步的过去的复合定位解的点P3、表示最新时刻的复合定位解的点P4、表示复合定位解的误差的计算时使用的固定解的点P5。复合定位单元148将复合定位解的点P3修正为复合定位解的误差计算时使用的固定解的点P5，根据该修正将最新时刻的复合定位解从点P4修正为点P6，从而求出点P6以作为本车位置。之后，处理前进至步骤S1024。
步骤S1024中，复合定位误差预测单元149在最近的规定时间内或规定距离内继续预测本车位置的误差，而与利用浮点解、固定解、自主导航解和复合定位解中的哪个更新了本车位置无关。另外，本车位置的误差以高精度且预测误差较小的定位解为基准来预测。
步骤S1025中，速度传感器校正单元143校正速度传感器的脉冲信号的SF系数。该校正例如能使用日本专利第5606656号公报所记载的校正方法。
步骤S1026中，角速度传感器校正单元146以本车行驶中任意时刻的本车方位为初始值，根据累计每时每刻的偏航角而得的方位、与复合定位单元148修正后的本车方位之间的差异，来校正角速度传感器144的0点(也称为偏置)。另外，该校正例如能使用日本专利第3321096号公报和日本专利第3727489号公报所记载的校正方法。步骤S1026之后，处理返回图11的步骤S1001。
＜实施方式3的总结＞
一般情况下，如果不像隧道那样完全切断电波，则双频多GNSS卫星的单独定位解以较高定位率求出，因此，能得到使用了多路径影响较少的伪距离的恰当的单独定位解。单独定位解为数米的精度因此并非高精度，但如果使用基于多普勒的三维速度矢量来计算，则只要不是楼宇街道等较大的多路径环境，则成为接近自主导航的轨迹。
这里，根据本实施方式3所涉及的定位装置，在求出浮点解和固定解的任一个解时，基于任一个解的定位误差、以及任一个解与单独定位解之差，求出轨迹形状与本车的行驶轨迹匹配的单独定位解的定位误差(偏移)。由此，该定位误差被修正后的单独定位解逐渐接近浮点解或固定解，因此，单独定位解的定位率、精度和利用性得以提高。
此外，根据本实施方式3，即使在下一个历元中没有得到浮点解和固定解，也能在下一个历元中使用在至此为止的历元中求出的定位误差来修正单独定位解。因此，逐渐接近浮点解或固定解的单独定位解的高精度得以维持，修正后的单独定位解的定位率、精度和利用性得以提高。并且，使用该定位误差被修正后的单独定位解而修正后的复合定位解的精度也提高。
此外，根据本实施方式3，在求出浮点解和固定解的任一个解的情况下，基于任一个解的定位误差、以及任一个解与复合定位解之差来预测复合定位解的定位误差。修正了复合定位解的定位误差后的复合定位解逐渐接近浮点解或固定解，因此，复合定位解的定位率、精度和利用性进一步提高。
＜变形例1＞
基于自主导航的多普勒预测值可以返回给卫星定位部13。如果是规定时间内的电波切断过程中，则能使伪距离的预测继续，因此，未然放弃(抑制)电波刚切断后的低质量伪距离的定位使用的可靠性提高，能进一步抑制错误固定发生。
＜变形例2＞
图14、图15和图16是示出通过比较浮点解和固定解的轨迹与自主导航的行驶轨迹的轨迹比较来追加判定浮点解和固定解的预测误差的情形的图。图15是放大图14的区域AR1后的图，图16是放大图14的区域AR2后的图。图14～图16中，适当示出了本车1、固定解2、预测误差3和行驶路径5、基于自主导航的本车位置(DR位置)的轨迹6、对轨迹6进行仿射(Affine)变换后的轨迹7。
定位装置可以通过进行浮点解和固定解的轨迹、与自主导航的行驶轨迹的比较，来检测实际误差相对于预测误差足够大的状态。根据该结构，能覆盖浮点解的预测误差的精度下降的状态，能得到更安全的使用方法。此外，在与行驶轨迹不匹配时，通过大幅重新评估浮点解和固定解的预测误差，从而能更积极地使用与行驶轨迹匹配的浮点解和固定解。
＜变形例3＞
以上，对于使误差较少的最近的固定解和浮点解、与修正自主导航或预测误差后的复合定位解相关联的结构进行了说明，但不限于此。例如，通过维持自主导航以使得通过误差较少的最近的多个地点的固定解和浮点解，从而自主导航的方位变得更准确，能长时间维持高精度，车载利用环境下的利用性得以提高。
＜实施方式4＞
图17是示出本实施方式4所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。图17的驾驶辅助系统具备实施方式3所涉及的定位装置，如以下所说明的那样，基于由定位装置得到的高精度定位结果，对驾驶员和乘客进行车道内的本车位置的显示以及车道引导等。
图17的驾驶辅助系统除了定位装置以外还包括高精度地图数据15、映射匹配部16、信息输出部17、显示部18、操作输入部19和驾驶辅助控制部41。
高精度地图数据15是以小于50cm的绝对精度生成的数据，包含各车道的三维形状信息、路肩的三维形状信息、它们的纵横向坡度和道路标高等信息。映射匹配部16基于复合定位部14求出的本车位置、本车方位和它们的预测误差、以及高精度地图数据15来进行车道单位的映射匹配，并确定本车1行驶的车道即行驶车道和车道内的本车位置。另外，映射匹配例如能使用日本专利第6482720号公报所记载的映射匹配。
信息输出部17按照高级驾驶辅助系统接口规格(ADASIS：Advanced DrivingAssistance Systems Interface：高级驾驶辅助系统接口)的标准来生成ADAS(AdvancedDriving Assistance System：高级驾驶辅助系统)数据，并输出到显示部18和驾驶辅助控制部41。另外，信息输出部17基于复合定位部14求出的本车位置、本车方位和它们的误差、映射匹配部16确定得到的行驶车道和车道内的本车位置、高精度地图数据15中的本车1前方的沿道路的规定距离相应量的数据，来生成ADAS数据。
操作输入部19例如是输入按钮，接受用于将驾驶员和乘客的意思反映到显示画面的输入操作。显示部18基于来自信息输出部17的ADAS数据，根据高精度地图数据15中的本车1周边的高精度道路数据来生成显示画面的图像，在其上重叠车道内的本车位置等来绘制和显示、或进行语音引导。另外，显示部18基于操作输入部19所接受的来自驾驶员和乘客的输入操作，来显示选择用的显示画面，或变更显示画面的比例尺、显示画面的内容。驾驶辅助控制部41基于驾驶员和乘客的输入操作、来自信息输出部17的ADAS数据，生成用于朝向目的地的车道引导数据，并使显示部18进行显示或进行语音引导。
接着，使用图18～图20来说明显示部18的显示画面的一个示例。图18～图20是示出表示车道内的本车位置的显示画面的一个示例的图。图18中，对于规定本车位置和行驶车道两端的白线，示出车道横向的距离关系。另外，距离d1是行驶车道的宽度、即上述白线间的距离。距离d2是行驶车道的中央与本车1的中央之间的距离。距离d3是左侧的白线与本车1之间的距离，距离d4是右侧的白线与本车1之间的距离。另外，距离d3和距离d4使用预先确定的本车1的横向宽度来求出。
图19中，显示部18基于距离d3和距离d4是否相同，来变更距离d3、距离d4的带状部分51a、51b的显示颜色。例如，如果距离d3和距离d4相同，则带状部分51a和带状部分51b用相同颜色来显示，如果距离d3和距离d4不同，则如图19所示，带状部分51a和带状部分51b用不同颜色来显示。
图20中，显示部18基于距离d2、距离d3和距离d4的至少任一个，来变更条51c和箭头51d的显示颜色。例如，在本车1与白线之间的距离在第1阈值以上的情况下，条51c和箭头51d用绿色来显示。同样地，在该距离小于第1阈值且在第2阈值以上的情况下，条51c和箭头51d用黄色来显示，在该距离比第2阈值要小的情况下，条51c和箭头51d用红色来显示。
＜实施方式4的总结＞
根据以上那样的本实施方式4所涉及的驾驶辅助系统，能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来求出准确的行驶车道和车道内的本车位置。因此，能用容易理解的图像来表示行驶车道的左右白线与本车1的间隙，由此能向驾驶员和乘客示出最近的驾驶状况。由此，例如，在由于打瞌睡驾驶、不注意前方而发生危险驾驶的可能性变高时能准确地唤起注意和警报，因此，能容易避免本车1偏离车道和道路而难以继续驾驶的事态、以及发生自损事故的事态。
＜变形例＞
使用图21～图28来说明显示部18的显示画面的变形的示例。如以下说明中所明确的那样，对于任意示例，通过使用高精度定位的结果，从而可得到驾驶辅助以及安全预防等效果。
图21～图23是示出显示最近的规定时间相应量(或规定距离相应量)的行驶轨迹的显示画面的一个示例的图。在本车1如图21所示那样蜿蜒行驶时、或本车1如图22所示那样逐渐接近白线时，显示部18显示车道上的行驶轨迹，或通过画面显示和声音来唤起注意。此外，显示部18基于图23所示那样本车1要进行车道变更的白线的种类(虚线和实线)，来显示车道上的行驶轨迹，或变更唤起注意的内容。
根据这样的结构，使用由卫星定位和复合定位得到的高精度定位的结果，来示出车道上本车1的行驶轨迹，从而能向驾驶员和乘客示出最近的驾驶状况。由此，例如，在由于打瞌睡驾驶、不注意前方而发生危险驾驶的可能性变高时能准确地唤起注意和警报，因此，能容易避免本车1偏离车道和道路而难以继续驾驶的事态、以及发生自损事故的事态。
图24和图25是示出在容易进入驾驶员视线的本车1的前挡风玻璃附近设置平视显示器来作为显示部18的情况下的显示画面的一个示例的图。如图24那样，在夜间的黑暗、大雨、浓雾、暴风雪导致视野不良时、以及如图25所示那样白线因积雪而无法识别时，显示部18显示行驶车道的边界线52a和白线52b与本车1之间的位置关系。
根据这样的结构，即使在视野不良的情况下、或无法识别白线的情况下，也能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来进行向驾驶员和乘客提示行驶车道和车道内的本车位置的准确信息的AR(Augmented Reality：增强现实)辅助。由此，即使在视野不良或白线无法识别的情况下，也能进行恰当的驾驶，容易避免本车1偏离车道和道路而难以继续驾驶的事态、以及发生自损事故的事态。
图26是示出表示本车1前方的高速公路最近的紧急停车带53的显示画面的一个示例的图。在驾驶员和乘客变为身体不适、难以长时间继续安全驾驶之前，显示部18进行向最近的紧急停车带51的位置的引导、以及用于朝向此处的车道引导。
根据该结构，能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来进行向最近的紧急停车带53的车道引导。由此，能提高向紧急停车带53的车道引导的可靠性。
图27是示出表示本车1前方的车道目的地的显示画面的一个示例的图。显示部18在本车1行驶的道路的每个车道上显示目的地方面的图像54。另外，在决定了向目的地的车道的情况下，显示部18可以仅显示该车道的图像54，也可以进行催促向该目的地进行车道变更的显示和语音引导。
根据该结构，能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来进行向目的地的车道引导。由此，能提高向目的地的车道引导的可靠性。
图28是示出本车1闯入本车1无法通行的一般道路等的车道时的显示画面的一个示例的图。在本车1将要闯入(逆行)根据交通规则行驶方向被禁止的车道的情况下、或已经闯入(逆行)的情况下，显示部18进行图像54的显示等唤起注意和警报的显示和语音引导。
根据该结构，即使在不显示白线的交叉路口中央部，也能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来检查(检测)本车1开始逆行的状态，因此，能尽早预测驾驶员的不注意而导致的危险驾驶。由此，能在准确的定时唤起注意和发出警报，而不是无准备地对驾驶员和乘客唤起注意和发出警报。
＜实施方式5＞
图29是示出本实施方式5所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。图29的驾驶辅助系统与对实施方式4的图17的结构追加车辆周边测量部21、前方的立体摄像头22、前方的毫米波雷达23、后方的立体摄像头24、左前方的毫米波雷达25、右前方的毫米波雷达26、左后方的毫米波雷达27、右后方的毫米波雷达28而得的结构相同。图29的驾驶辅助系统如以下所说明的那样，能检测本车1周边的其它车辆等障碍物的存在以及运动。
图30和图31是示出立体摄像头22、24和毫米波雷达23、25、26、27、28的安装位置和测量范围的侧视图和俯视图。
立体摄像头22、24分别设置在前挡风玻璃上部和后挡风玻璃上部，分别具有检测范围22a、24a。检测范围22a、24a分别相对于前方和后方具有40度的检测角度，分别具有100m和40m的检测距离。另外，这里所记载的检测角度和检测距离的数值是一个示例，并不限于此。
毫米波雷达23配置在前保险杠的中央部分，具有检测范围23a。检测范围23a相对于前方具有20度的较窄的检测角度，且具有200m的较长的检测距离。另外，这里所记载的检测角度和检测距离的数值是一个示例，并不限于此。毫米波雷达25、26设置在前保险杠的角落部分，分别具有检测范围25a、26a。毫米波雷达27、28设置在后保险杠的角落部分，分别具有检测范围27a、28a。检测范围25a、26a、27a、28a分别相对于左前方、右前方、左后方、右后方具有120度的较宽的检测角度，且具有30m的较短的检测距离。另外，这里所记载的检测角度和检测距离的数值是一个示例，并不限于此。
接着，说明立体摄像头的特征。立体摄像头包含拍摄其它车辆和行人等各种障碍物、以及白线和黄线等路面标记的左右的摄像头，并基于该拍摄的偏差(视差)，来检测障碍物和路面标记的边界(明暗变化)的三维位置、大小、形状。即使障碍物移动以横穿这些检测方向，立体摄像头也能检测障碍物的运动。然而，如果立体摄像头的镜头前的前挡风玻璃上存在污垢和雾，或者在恶劣天气(大雨)、逆光、夜间和隧道中本车1并未开灯，则立体摄像头的检测性能下降。
接着，说明毫米波雷达的特征。在预先确定的检测角度内发送的毫米波(电磁波)反射到障碍物而返回到毫米波雷达时，毫米波雷达检测毫米波雷达与障碍物之间的距离。毫米波雷达的远距离的测距性能优异，能维持测距性能而不依赖于日照条件、亮度、天气(雨天、雾)。然而，毫米波雷达难以检测反射率较低的障碍物，难以检测横穿雷达的检测方向的障碍物的运动。
鉴于以上情况，本实施方式5中，图29的车辆周边测量部21协作识别由立体摄像头22、24和毫米波雷达23、25、26、27、28检测出的障碍物的存在和举动，并进行整合。也就是说，车辆周边测量部21通过组合立体摄像头和毫米波雷达的检测结果来监视本车1周边。
接着，对立体摄像头22、24和毫米波雷达23、25、26、27、28所进行的本车1周边的监视例进行说明。图32～图34是用于说明前方的立体摄像头22和前方的毫米波雷达23检测本车1前方的其它车辆56a、56b的动作的图。
如图32所示，立体摄像头22的检测角度较广但检测距离较短。因此，图32的示例中，立体摄像头22检测在本车1的行驶车道的左邻车道上行驶的检测距离内的其它车辆56a，但不检测在本车1的行驶车道上行驶的检测距离外的其它车辆56b。
另外，立体摄像头22通过对检测范围23a内的行驶车道的左右白线(图中附有阴影的部分)的形状进行检测，从而能检测出白线的种类是虚线。
此外，如图33所示，立体摄像头22能检测其它车辆56a等障碍物的形状和白线(行驶车道的左侧)的形状，因此，也能检测障碍物与白线的间隙等的距离d6。
与此相对，如图34所示，毫米波雷达23的检测角度较窄但检测距离较长。因此，图34的示例中，毫米波雷达23不检测在本车1的行驶车道的左邻车道上行驶的其它车辆56a，但检测在本车1的行驶车道上行驶的其它车辆56b。
车辆周边测量部21基于图32～图34的检测结果，对于在行驶车道上行驶的其它车辆56b、以及在行驶车道的左邻行驶的其它车辆56a，检测与本车1之间的距离和相对位置、并且检测行驶车道的白线的种类。
＜实施方式5的总结＞
根据以上那样的本实施方式5所涉及的驾驶辅助系统，能将卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果(本车位置)、与立体摄像头和毫米波雷达检测出的本车1前方的障碍物映射到车道单位的高精度地图上。因此，能将本车1前方的交通状况包含在内，向驾驶员和乘客示出本车1的驾驶状况。由此，例如，在由于打瞌睡驾驶、不注意前方而发生危险驾驶的可能性变高时能准确地唤起注意和警报。
＜变形例＞
图35是用于说明基于立体摄像头22所检测的行驶车道的白线的种类来判断行驶车道的一个示例的图。
立体摄像头22能检测行驶车道的左右白线的种类是实线还是虚线。因此，车辆周边测量部21可以基于立体摄像头22检测到的左右白线的种类的组合，来推定行驶车道是左端车道、右端车道还是除它们以外的内侧车道。
另外，在白线为虚线的情况下，车辆周边测量部21通过利用前后的白色部分对前后的白色部分之间的空白部分进行线性插补，从而能求出连续的行驶车道的边界(轮廓)。在日本，高速公路的白线的虚线中，8m的白色部分和12m的空白部分重复，普通道路的白线的虚线中，5m的白色部分和5m的空白部分重复。因此，车辆周边测量部21可以基于白色部分和空白部分的间隔，来检测本车1是在高速公路上行驶还是在一般道路上行驶。
驾驶辅助控制部41将卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果、与车辆周边测量部21检测到的道路信息进行对照，来确定可靠性更高的车道以作为本车1应行驶的行驶车道，并进行向目的地的车道变更的引导。
根据该结构，不仅能使用卫星定位部13、复合定位部14和映射匹配部16所求出的本车位置和行驶车道的信息，还可以使用车辆周边测量部21检测出的行驶车道的信息。因此，通过使用各个信息的长处，从而能提高驾驶辅助控制部41针对行驶车道的性能(例如精度和可靠性)，因此，驾驶员和乘客能受到稳定的驾驶辅助。
图36是用于说明检测路面的凸部57a和凹部57b、以及路上的障碍物57c的一个示例的图。前方的立体摄像头22对检测范围22a内的混凝土埋设部等凸部57a、铺装破损等凹部57b以及遗失物等障碍物57c进行检测。
驾驶辅助控制部41基于立体摄像头22对凸部57a、凹部57b和障碍物57c的检测结果，来判定乘坐舒适性是否受到影响等。然后，驾驶辅助控制部41基于该判定结果来控制显示部18的显示和声音，以向驾驶员和乘客传达乘坐舒适性受到影响的意思、以及唤起注意避让和进行警报。
根据该结构，驾驶员和乘客能预先知道路面的凸部57a和凹部57b以及路上的障碍物57c等，因此，能在该地点附近进行恰当的驾驶，例如减速或小心地驾驶等。
图37～图40是用于按照时间的经过顺序来说明当其它车辆56c超过本车1、向本车1前方进行车道变更时的本车1周边的监视的一个示例的图。图37中，右后方的毫米波雷达28检测在本车1的右后方行驶中的其它车辆56c。图38中，右前方的毫米波雷达26检测超越本车1而在右前方行驶中的其它车辆56c。图39中，前方的立体摄像头22检测正从本车1的右前方向本车1前方进行车道变更的其它车辆56c。图40中，前方的立体摄像头22和前方的毫米波雷达23检测在本车1的前方行驶中的其它车辆56c。
该动作的期间，驾驶辅助控制部41以高精度地图上(例如行驶中的道路上)的本车位置为中心，对多个立体摄像头和多个毫米波雷达分别检测到的本车1周边的障碍物进行映射。然后，驾驶辅助控制部41预测下一个测量定时下的各障碍物的运动，并且在下一个测量定时到来时，判定是障碍物大致按照预测移动、还是检测到新的障碍物、或者是之前检测到的障碍物逐渐远离。例如，如图37～图40那样，在多个立体摄像头和多个毫米波雷达检测到其它车辆56c的情况下，驾驶辅助控制部41判定为其它车辆56c大致按照预测移动。
一般情况下，除了本车1以外，道路上还存在其它车辆、两轮车、自行车和行人等多种多用途的障碍物，既有静止状态的障碍物，也有分别单独运动的障碍物。对此，根据上述那样构成的驾驶辅助系统，驾驶员和乘客能知道本车1周边的障碍物的存在、障碍物与本车1的位置关系、以及障碍物的举动，因此，能容易地避免与障碍物的碰撞。
另外，如以下的(1)～(3)那样，即使是一部分与实施方式5的结构不同的结构，也能得到与实施方式5的结构相同的效果。
(1)立体摄像头和毫米波雷达的任一个可以变更为超声波传感器。超声波传感器将所发送的超声波反射到检测对象，能通过接收该反射波来检测有无检测对象以及到障碍物的距离。超声波传感器的检测灵敏度不依赖于检测对象的反射率，抗灰尘、污垢能力较强，超声波传感器也能检测玻璃等透明的物体、金属网等复杂的物体，而且价格低廉。然而，声波的传播速度比电磁波要慢，超声波传感器的检测距离为100m，比毫米波雷达的检测距离要短。因此，超声波雷达可以作为停车时的声呐来利用。
(2)立体摄像头和毫米波雷达的任一个可以变更为LiDAR(Light Detection andRanging：光探测与测距)。LiDAR将所发送的激光(红外线)反射到检测对象，通过接收其反射波，从而不仅能准确地检测到检测对象的距离，还能准确地检测位置和形状。由于使用波长比电磁波要短的红外线，因此LiDAR能检测比毫米波雷达要小的障碍物，并且能检测反射率较低的障碍物。如以上所述那样，在要求更准确地检测障碍物的形状、位置关系的用途中，优选使用LiDAR。然而，与毫米波雷达相比LiDAR较为昂贵这点、以及恶劣天气下检测能力下降这点需要注意。
(3)在驾驶辅助系统检测到图36的路面的凸部57a和凹部57b、以及路上的障碍物57c等的情况下，可以将该检测结果发送给道路维护中心来维护路面。例如，在检测到路面的凸部57a等的情况下，驾驶辅助控制部41可以就进行了该检测的坐标和检测结果与预先确定的道路维护中心的服务器自动联络。然后，道路维护中心可以通过进行服务器中所记录的路面的凸部57a等的坐标和种类等的整理、以及维护的优先顺序的生成，来向维护业务用的施工车辆发出维护指令。
＜实施方式6＞
图41是示出本实施方式6所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。图41的驾驶辅助系统与对实施方式5的图29的结构追加了路面状态测量部31、路面状态传感器32、雷达车高计33后的结构相同。
图42是示出路面状态传感器32和激光车高计33的安装位置的侧视图。另外，图42中，分别示出了路面状态传感器32和激光车高计33的测量方向32a、33a。
路面状态传感器32检测(监视)本车1正下方的路面状态。路面状态传感器32例如向路面发射多波长的近红外线激光，测定来自路面的反射，从而检测包含路面的粗糙度、路面上的干燥、湿润、冻结、压实雪的各层的厚度在内的路面状态。激光车高计33倾斜地向路面照射激光，接受来自路面的反射光，利用三角法来检测路面与本车1之间的距离(车高)，或检测路面的裂缝、坑洼、车辙、平坦性的不良。
路面状态测量部31基于路面状态传感器32和激光车高计33的检测结果来判定总体的路面状态。
驾驶辅助控制部41基于路面状态测量部31所得出的路面状态的判定结果使显示部18进行显示和语音引导，以向驾驶员和乘客传达乘坐舒适性和驾驶影响等。此外，在基于路面状态测量部31所得出的路面状态的判定结果判定为本车1的驾驶出现障碍的情况下，驾驶辅助控制部41使显示部18进行显示和语音引导，以向驾驶员和乘客传达避让的注意唤起和警报等。
＜实施方式6的总结＞
根据以上那样的本实施方式6所涉及的驾驶辅助系统，驾驶员和乘客能预先知道路面状态，因此，能在该场所附近进行恰当的驾驶，例如降低速度或谨慎驾驶等。
＜变形例＞
驾驶辅助系统可以将路面状态发送给道路维护中心来维护路面。例如，在判定为本车1的驾驶出现障碍的情况下，驾驶辅助控制部41可以就进行了该判定的坐标和判定结果与预先确定的道路维护中心的服务器自动联络。然后，道路维护中心可以通过进行服务器中所记录的路面状态的坐标等的整理、以及维护的优先顺序的生成，来向维护业务用的施工车辆发出维护指令。
＜实施方式7＞
图43是示出本实施方式7所涉及的驾驶辅助系统的结构的框图。图43的驾驶辅助系统与对实施方式6的图41的结构追加了车辆控制部42、驱动控制部43、制动控制部44、转向控制部45后的结构相同。
驾驶辅助控制部41基于来自信息输出部17、操作输入部19、车辆周边测量部21和路面状态测量部31的信息，对车辆控制部42进行控制。
车辆控制部42具有LKA(Lane Keeping Assist：车道维持辅助)、LCA(Lane ChangeAssist：车道变更辅助)、ACC(Adaptive Cruise Control(自适应巡航控制)：车间距离控制)、AEB(Advanced Emergency Braking(高级紧急制动)：自主紧急制动)等功能。车辆控制部42根据驾驶辅助控制部41的控制，使用驱动控制部43、制动控制部44和转向控制部45，对发动机、制动器和转向装置等进行控制。
驱动控制部43通过进行发动机的燃料喷射的调整以及与本车速度相对应的档位的选择等来控制驱动系统。例如，在驾驶员不进行制动器操作等就有碰撞的危险性的情况下，制动控制部44使制动器动作。转向控制部45操作转向装置以控制本车1的行进方向。
＜实施方式7的总结＞
根据以上那样的本实施方式7所涉及的驾驶辅助系统，能使用卫星定位和复合定位所得到的高精度定位的结果，来恰当地控制本车1的行驶。接着，对本车1的控制的几个示例进行说明。
＜实施方式7的车辆控制的示例＞
图44是示出进行行驶控制以使得本车1不脱离车道的一个示例的图。另外，图44之后的几个图中，在距离行驶车道的左右白线预先确定的距离d11的内侧部分示出双点划线。
在驾驶员通过操作输入部19请求实施车道维持辅助功能时，驾驶辅助控制部41通过控制车辆控制部42，来控制驱动控制部43、制动控制部44和转向控制部45。通过该控制，本车1保持与前方其它车辆的车间距离、并且与行驶车道的左右白线相距预先确定的距离d11来行驶。
另外，是否进行车道维持辅助功能由显示部18通过显示和声音通知给驾驶员和乘客。此外，在进行车道维持辅助功能时，在前方的立体摄像头22检测到的行驶车道的左右的任意白线为虚线的情况下，车辆周边测量部21通过利用前后的白色部分对虚线的空白部分进行线性插补，从而求出连续的行驶车道的边界(轮廓)。信息输出部17将表示由映射匹配部16确定为行驶车道的车道边界的坐标、行驶车道的种类(实线和虚线)以及本车位置输出给驾驶辅助控制部41。驾驶辅助控制部41将表示行驶车道的边界的坐标、行驶车道的种类(虚线和实线)以及本车位置与车辆周边测量部21得到的行驶车道的边界线进行对照，来控制本车位置与行驶车道的左右白线之间的距离。
根据该结构，驾驶辅助控制部41使用表示由映射匹配部16确定为行驶车道的车道边界的坐标、与来自信息输出部17的本车位置的关系来辅助本车1的车道维持。因此，例如，即使本车1与前方的其它车辆的距离变近、前方的立体摄像头22暂时无法检测行驶车道的左右的白线，只要本车位置的预测误差在预定以下的状态持续，则能向驾驶员和乘客提供稳定的车道维持辅助。
图45和图46是示出基于本车1前方的行驶车道的左右白线的种类(虚线和实线)来进行能否车道变更判定的一个示例的图。
图45中，本车1的行驶车道的左右的白线是禁止车辆超出的实线。该情况下，即使操作输入部19从驾驶员接受实施车道变更辅助功能的操作，驾驶辅助控制部41也保留变更行驶车道的指令，并向车道控制部42输出维持行驶车道的指令。
图46中，本车1的行驶车道的右侧的白线是车辆能超出的虚线。该情况下，若操作输入部19从驾驶员接受实施车道变更辅助功能的操作，则驾驶辅助控制部41在确认本车1周边没有障碍物的基础上，生成包含坐标和方位等的行驶路径58。然后，驾驶辅助控制部41向车辆控制部42输出本车1沿着行驶路径58变更行驶车道的指令。
若接受该指令，则车道控制部42控制驱动控制部43、制动控制部44和转向控制部45使本车1沿着行驶路径58行驶，从而将行驶车道变更为当前行驶车道的右侧的车道。信息输出部17将表示由映射匹配部16确定为行驶车道的车道边界的坐标、行驶车道的种类(实线和虚线)以及本车位置输出给驾驶辅助控制部41。驾驶辅助控制部41将表示行驶车道的边界的坐标、行驶车道的种类(虚线和实线)以及本车位置与车辆周边测量部21得到的行驶车道的边界线进行对照，来控制本车位置与行驶车道的左右白线之间的距离。
根据该结构，例如，即使在本车1与前方其它车辆的距离变近、前方的立体摄像头22暂时无法检测行驶车道的左右的白线，只要本车位置的预测误差在预定以下的状态持续，则能使用来自信息输出部17的白线的种类、以及来自车辆周边测量部21的白线的种类中的至少任一个来判定能否变更车道。能进行驾驶辅助以使得本车1的行驶遵守交通规则。
此外，驾驶辅助控制部41使用表示由映射匹配部16确定为行驶车道的车道边界的坐标、与来自信息输出部17的本车位置的关系来辅助车道维持。因此，例如，即使本车1与前方的其它车辆的距离变近、前方的立体摄像头22暂时无法检测行驶车道的左右的白线，只要本车位置的预测误差在预定以下的状态持续，则能向驾驶员和乘客提供稳定的车道维持辅助。
图47～图51是用于按照时间经过顺序来说明本车1避开在前方停车的其它车辆56d而超车驾驶的一个示例的图。
图47中，前方的毫米波雷达23检测在车辆1的行驶车道的前方存在障碍物，前方的立体摄像头22检测行驶车道的右侧为虚线。驾驶辅助控制部41以车道单位将本车位置的坐标、本车1前方的障碍物的坐标和白线的种类映射到虚拟空间。
图48中示出如下情况：本车1正在接近障碍物，直到前方的立体摄像头22能检测到障碍物是停车中的其它车辆56d的距离为止。该情况下，若操作输入部19从驾驶员接受实施车道变更辅助功能的操作，则驾驶辅助控制部41生成超过其它车辆56d的行驶路径58并追加到虚拟空间，随时更新本车位置和行驶车道的白线等映射。行驶路径58中，在本车1通过其它车辆56d的横向的部位处，在本车1与其它车辆56d之间设置预先确定的距离的空间。
图49中，前方的立体摄像头22确认本车1与其它车辆56d的位置关系，并且本车1沿着避开其它车辆56d的行驶路径58移动。驾驶辅助控制部41控制驱动控制部43、制动控制部44和转向控制部45，并且更新映射到虚拟空间的信息，以使得复合定位部14所求出的本车位置和行进方向跟随行驶路径58。另外，该控制和更新也在图50和图51的情况下进行。
图50中，示出本车1通过其它车辆56d的横向的情况。在本车1与其它车辆56d之间设置预先确定的距离d11的空间。若本车1从图50的状态沿着行驶路径58移动，则左前方的毫米波雷达25逐渐检测不到其它车辆56d，左后方的毫米波雷达27逐渐检测到其它车辆56d。
图51中，左后方的毫米波雷达27检测不到其它车辆56d，本车1在返回到原车道的行驶路径58上移动。
根据该结构，例如当存在在本车1前方停车的其它车辆56d的情况下，进行下述驾驶辅助，即：本车1边确认本车1周边没有其它障碍物，边在本车1与其它车辆56d之间设有距离d16的空间的行驶路径58上移动。因此，能避免本车1在其它车辆56d后方继续等待，因此能抑制交通拥堵。
图52～图54是示出如下情形的图：本车1在单侧1车道的道路上行驶并接近交叉路口时，在交叉路口跟前暂时停止，之后向交叉路口前方前进。
图52中，前方的立体摄像头22检测在本车1与交叉路口之间存在人行横道和暂时停车线、以及行驶车道的左右的白线为实线。驾驶辅助控制部41将本车位置、行驶车道的白线、暂时停车线和人行横道的坐标和大小映射到例如虚拟空间等。
图53中，示出本车1在交叉路口跟前的暂时停车线前停车的情况。该情况下，前方的立体摄像头22检测交叉路口前方的人行横道，前方的毫米波雷达23检测该人行横道前方的障碍物。驾驶辅助控制部41对交叉路口前方的人行横道和障碍物的坐标及大小进行映射。此外，驾驶辅助控制部41判定人行横道与前方障碍物之间的距离d18是否比本车1的长度要大、即在人行横道与前方障碍物之间是否存在本车1能闯入的空间。图53中，示出在人行横道与前方的其它车辆56e之间存在本车1能闯入的空间的情况。该情况下，驾驶辅助控制部41判定为在变为绿信号灯时能前进至交叉路口前方，由显示部18用显示和声音向驾驶员和乘客通知该意思，并且使本车1进入交叉路口。
图54中，不同于图53，示出在人行横道与前方的其它车辆56e之间不存在本车1能闯入的空间的情况。该情况下，驾驶辅助控制部41判定为在变为绿信号灯时无法前进至交叉路口前方，由显示部18用图像54的显示和声音向驾驶员和乘客通知等待直到有空间为止的意思，并且使本车1继续停止。
根据该结构，本车1在交叉路口跟前的暂时停车线暂时停车，在此基础上确认交叉路口的前方有无空间。因此，能抑制在交叉路口的前方明明没有空间但本车1强行进入交叉路口而造成交通流量的障碍的情况。
＜变形例＞
实施方式7中，说明了将其它车辆的坐标映射到虚拟空间，但也可以基于每时每刻的其它车辆的坐标、其它车辆与本车1的相对速度来预测其它车辆的运动。根据该结构，能够进行反映出更准确的本车1周边的交通状况的车辆控制。
此外，实施方式7中，说明了立体摄像头检测其它车辆的大小，但不限于此。例如，驾驶辅助控制部41可以预先将车型和大小对应关联起来使其数据库化，通过将接近由立体摄像头检测出的亮度边界的轮廓的车型识别为其它车辆的车型，从而检测其它车辆的大小。此外，驾驶辅助控制部41可以基于根据车型检测出的其它车辆的大小、以及由立体摄像头检测出的其它车辆的大小，来计算本车与其它车辆之间的距离。
＜其他变形例＞
以下将上述图1的GNSS接收机11、定位增强信号接收机12、定位使用卫星选择单元131、单独定位解计算单元132、浮点解计算单元133、模糊度搜索检定单元134、固定解计算单元135和卫星定位误差预测单元136记为“GNSS接收机11等”。GNSS接收机11等由图55所示的处理电路81实现。即，处理电路81包括：GNSS接收机11，其获取多个GNSS卫星的观测数据和多个GNSS卫星的轨道数据；定位增强信号接收机12，其从定位增强卫星或因特网获取定位增强数据；定位使用卫星选择单元131，其从多个GNSS卫星选择定位使用卫星；单独定位解计算单元132，其在不使用定位增强数据的情况下，基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据来求出单独定位解；浮点解计算单元133，其基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、以及定位增强数据，来求出包含载波相位偏置的浮点解；模糊度搜索检定单元134，其基于浮点解的载波相位偏置来求出整数值偏置；固定解计算单元135，其基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、定位增强数据以及整数值偏置来求出固定解；以及卫星定位误差预测单元136，其将单独定位解、浮点解、固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定作为定位解，并对每个历元预测定位解的定位误差。对于处理电路81可以适用专用的硬件，也可以适用执行存储器中所存储的程序的处理器。处理器例如相当于中央处理装置、处理装置、运算装置、微处理器、微机、DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器)等。
在处理电路81为专用硬件的情况下，处理电路81例如相当于单一电路、复合电路、编程处理器、并联编程处理器、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)或它们的组合。GNSS接收机11等各部分的功能可分别由使处理电路分散后得到的电路来实现，也可将各部分的功能集中由一个处理电路来实现。
在处理电路81为处理器的情况下，GNSS接收机11等的功能通过与软件等的组合来实现。另外，软件等例如为软件、固件、或软件和固件。软件等以程序的形式来表述，并存储在存储器中。如图56所示，适用于处理电路81的处理器82读取存储在存储器83中的程序并执行，由此来实现各部分的功能。即，定位装置具备用于存储程序的存储器83，该程序在由处理电路81执行时最终执行如下步骤：获取多个GNSS卫星的观测数据和多个GNSS卫星的轨道数据的步骤；从定位增强卫星或因特网获取定位增强数据的步骤；从多个GNSS卫星选择定位使用卫星的步骤；在不使用定位增强数据的情况下，基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据来求出单独定位解的步骤；基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、以及定位增强数据，来求出包含载波相位偏置的浮点解的步骤；基于浮点解的载波相位偏置来求出整数值偏置的步骤；基于定位使用卫星的观测数据和轨道数据、定位增强数据以及整数值偏置来求出固定解的步骤；将单独定位解、浮点解、固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定作为定位解，并对每个历元预测定位解的定位误差的步骤。换言之，也可以说该程序使计算机执行GNSS接收机11等的步骤和方法。这里，存储器83例如可以是RAM(RandomAccess Memory：随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、闪存、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory：可擦可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory：电可擦可编程只读存储器)等非易失性或易失性的半导体存储器、以及HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、磁盘、软盘、光盘、压缩磁盘、小型磁盘、DVD(Digital Versatile Disk：数字通用盘)及其驱动装置等、或者今后使用的所有存储介质。
以上对GNSS接收机11等的各功能由硬件和软件等中的任一方来实现的结构进行了说明。然而并不限于此，也可以是利用专用的硬件来实现GNSS接收机11等的一部分、并利用软件等来实现另外一部分的结构。例如，对于GNSS接收机11，可利用作为专用的硬件的处理电路81、接口及接收器等来实现其功能，对于除此以外的功能部，可通过由作为处理器82的处理电路81读取存储于存储器83的程序并执行来实现其功能。
如上所述，处理电路81可以利用硬件、软件等或它们的组合来实现上述各功能。
另外，以上所说明的定位装置1也能够应用于将PND(Portable NavigationDevice：便携导航设备)、导航装置、DMS(Driver Monitoring System)等车辆装置、包含移动电话、智能手机以及平板电脑等移动终端在内的通信终端、安装在车辆装置和通信终端中的至少一个中的应用程序的功能、以及服务器适当地组合而构建为系统的定位系统。在该情况下，以上说明的定位系统的各功能或各结构要素可以分散配置在构建所述系统的各个设备中，也可以集中配置在某一设备中。
另外，能够自由地组合各实施方式及各变形例，适当地变形、省略各实施方式及各变形例。
上述说明在所有方面中均是例示，而非限定。可以理解为能设想无数未例示出的变形例。
标号说明
11GNSS接收机
12 定位增强信号接收机
131 定位使用卫星选择单元
132 单独定位解计算单元
133 浮点解计算单元
134 模糊度搜索检定单元
135 固定解计算单元
136 卫星定位误差预测单元
141 速度传感器
144 角速度传感器
147 自主导航单元
148 复合定位单元
149 复合定位误差预测单元。

Claims (9)

1.一种定位装置，其特征在于，包括：
GNSS获取单元，该GNSS获取单元按照来自多个GNSS卫星的每个定位信号获取包含伪距离、载波相位和多普勒偏移频率在内的观测数据、以及多个所述GNSS卫星的轨道数据；
定位增强数据获取单元，该定位增强数据获取单元从定位增强卫星或因特网获取定位增强数据；
定位使用卫星选择单元，该定位使用卫星选择单元从多个所述GNSS卫星选择定位使用卫星；
单独定位解计算单元，该单独定位解计算单元在不使用所述定位增强数据的情况下，基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据来求出单独定位解；
浮点解计算单元，该浮点解计算单元基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据、以及所述定位增强数据，来求出包含载波相位偏置的浮点解；
搜索检定单元，该搜索检定单元基于所述浮点解的所述载波相位偏置来求出整数值偏置；
固定解计算单元，该固定解计算单元基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据、所述定位增强数据以及所述整数值偏置来求出固定解；以及
卫星定位误差预测单元，该卫星定位误差预测单元将所述单独定位解、所述浮点解、所述固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定作为定位解，并按照每个历元预测所述定位解的定位误差。
2.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，
所述定位信号还包含电离层延迟误差，
所述定位信号包含频带不同的第1定位信号和第2定位信号，
所述定位使用卫星选择单元基于接收中的所述定位信号所包含的所述伪距离、与所述载波相位或所述多普勒偏移频率之间的比较来求出第1伪距离残差，
在所述第1定位信号和所述第2定位信号齐备的情况下，基于所述第1定位信号的电离层延迟误差和所述第2定位信号的电离层延迟误差的抵消来求出第2伪距离残差，
基于多个所述GNSS卫星的所述第1伪距离残差和所述第2伪距离残差中的至少任一个，从多个所述GNSS卫星中选择通信质量在第1阈值以上的临时定位使用卫星，
在所述临时定位使用卫星的所述观测数据的数量超过阈值的情况下，基于多个所述GNSS卫星的所述第1伪距离残差和所述第2伪距离残差中的至少任一个，从多个所述GNSS卫星中选择通信质量在比所述第1阈值要高的第2阈值以上、且所述观测数据的数量在阈值以下的所述定位使用卫星。
3.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，
所述卫星定位误差预测单元基于所述定位使用卫星的配置、从获取所述定位增强数据起经过的时间、所述定位使用卫星的观测状况和所述浮点解的收敛状况中的至少任一个的信息、与所述浮点解的定位误差之间的关系，按照每个历元预测所述浮点解的定位误差，
基于所述信息与所述固定解的定位误差之间的关系，按照每个历元预测所述固定解的定位误差。
4.如权利要求3所述的定位装置，其特征在于，
学习所述信息与所述浮点解的定位误差的关系、以及所述信息与所述固定解的定位误差的关系。
5.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，
在满足预先确定的运算条件的情况下，所述浮点解计算单元按照每个历元求出所述浮点解，而与是否由所述搜索检定单元求出所述整数值偏置无关，
所述搜索检定单元在从求出所述整数值偏置起到所述定位使用卫星的电波被切断或被遮蔽的期间、或从求出所述整数值偏置起到所述定位使用卫星被更新的期间，
在所述固定解的所述定位误差比第1阈值要大、且所述定位使用卫星的伪距离残差比第2阈值要小的情况下，求出所述整数值偏置。
6.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，
所述卫星定位误差预测单元在求出所述浮点解和所述固定解中的任一个解的情况下，基于所述任一个解的定位误差、以及所述任一个解与所述单独定位解之差，来预测所述单独定位解的定位误差。
7.如权利要求1所述的定位装置，其特征在于，还包括：
自主导航单元，该自主导航单元使用传感器来推测车辆位置；
复合定位单元，该复合定位单元基于由所述自主导航单元推测出的车辆位置和所述单独定位解来求出复合定位解；以及
复合定位误差预测单元，该复合定位误差预测单元在求出所述浮点解和所述固定解中的任一个解的情况下，基于所述任一个解的定位误差、以及所述任一个解与所述复合定位解之差，来预测所述复合定位解的定位误差。
8.如权利要求7所述的定位装置，其特征在于，
所述复合定位单元在所述浮点解和所述固定解均未被求出的情况下，使用到预先确定的历元为止所求出的所述单独定位解的定位误差来修正所述单独定位解的定位误差，并基于修正后的所述单独定位解来求出所述复合定位解。
9.一种定位方法，其特征在于，
按照来自多个GNSS卫星的每个定位信号获取包含伪距离、载波相位和多普勒偏移频率在内的观测数据、以及多个所述GNSS卫星的轨道数据，
从定位增强卫星或因特网获取定位增强数据，
从多个所述GNSS卫星选择定位使用卫星，
在不使用所述定位增强数据的情况下，基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据来求出单独定位解，
基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据、以及所述定位增强数据，来求出包含载波相位偏置的浮点解，
基于所述浮点解的所述载波相位偏置来求出整数值偏置，
基于所述定位使用卫星的所述观测数据和所述轨道数据、所述定位增强数据以及所述整数值偏置来求出固定解，
将所述单独定位解、所述浮点解、所述固定解和表示解不存在的非定位解中的任一个设定作为定位解，并按照每个历元预测所述定位解的定位误差。
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