JP2023144961A - 評価方法、及び評価システム - Google Patents

Abstract

【課題】慣性センサに関するより信頼性の高い評価を実現すること。【解決手段】第１取得ステップでは移動体Ｍ１を移動させる過程において慣性センサ３の検出情報を取得する。第２取得ステップではＧＮＳＳ受信機２１を含む基準システム２から基準情報を取得する。第１推定誤差は移動体Ｍ１が第１起点から第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。第２推定誤差は移動体Ｍ１が第２起点から第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。算出ステップでは、第１起点より前の移動体Ｍ１の移動に関して取得した基準情報に基づく第１補正情報を求め、第１補正情報に基づいて第１推定誤差を算出する。算出ステップでは、第２起点より前の移動体Ｍ１の移動に関して取得した基準情報に基づく第２補正情報を求め、第２補正情報に基づいて第２推定誤差を算出する。【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、評価方法、及び評価システムに関する。より詳細には本開示は、慣性センサによる自己位置推定の精度に関する評価方法、及び評価システムに関する。

自動車運転支援システム及び自動運転車両では、高精度な車両の位置情報が求められる。そのため、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）が活用されることが多い。しかし、都市部等の遮蔽物が多い空間では、マルチパスの影響が大きく、ＧＮＳＳ単独測位では数１０～１００ｍの測位誤差が発生することもある。そのため、常に高精度な位置推定をすることは困難な問題がある。そこで、ＧＮＳＳと慣性センサとを統合することで位置精度を向上させる手法が提案されている（非特許文献１、２参照）。

汎用慣性センサとマルチＧＮＳＳの統合による都市部測位の高精度化ロボティクス・メカトロニクス講演会講演 2018 都市部環境下で適用可能なＧＮＳＳ／ＩＭＵに関する研究自動車技術会論文集 vol.51,No.4,July 2020.

ところで、慣性センサは、例えば、メーカの違いによって自己位置推定の精度が変わり得る。したがって、高精度な移動体（車両）の位置を推定するためには、慣性センサの精度（スペック）について、より信頼性の高い評価を行い、より良い慣性センサを採用することが望まれる。

本開示は上記事由に鑑みてなされ、慣性センサに関するより信頼性の高い評価を実現できる評価方法、及び評価システムを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る評価方法は、評価対象となる慣性センサによる自己位置推定の精度に関する。前記評価方法は、第１取得ステップと、第２取得ステップと、算出ステップと、評価ステップと、を含む。前記第１取得ステップでは、前記慣性センサを取り付けた移動体を始点から終点まで移動させる過程において前記慣性センサから出力される検出情報を取得する。前記第２取得ステップでは、ＧＮＳＳ受信機を含み、前記過程において前記移動体の位置を推定する基準システムから推定結果として基準情報を取得する。前記算出ステップでは、前記基準情報に対する前記検出情報に関する複数の推定誤差を算出する。前記評価ステップでは、前記複数の推定誤差からヒストグラム情報を求め、前記ヒストグラム情報に基づき、前記慣性センサによる自己位置推定の精度を評価する。前記複数の推定誤差の各々は、前記始点から前記終点までの間において前記移動体が第１所定距離だけ移動した際の前記基準情報に基づく前記移動体の位置と、前記移動体の速度情報、及び前記検出情報に基づく前記慣性センサの位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義される。前記複数の推定誤差は、少なくとも第１推定誤差と第２推定誤差とを含む。前記第１推定誤差は、前記移動体が、前記始点から前記終点までの間の任意の地点である第１起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。前記第２推定誤差は、前記移動体が、前記第１起点から前記第１所定距離より短い第２所定距離だけ移動した地点である第２起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。前記算出ステップでは、前記第１起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第１補正情報を求め、前記第１補正情報に基づいて前記第１推定誤差を算出する。前記算出ステップでは、前記第２起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第２補正情報を求め、前記第２補正情報に基づいて前記第２推定誤差を算出する。

本開示の一態様に係る評価システムは、評価対象となる慣性センサによる自己位置推定の精度に関するシステムである。前記評価システムは、第１取得部と、第２取得部と、算出部と、評価部と、を備える。前記第１取得部は、前記慣性センサを取り付けた移動体を始点から終点まで移動させる過程において前記慣性センサから出力される検出情報を取得する。前記第２取得部は、ＧＮＳＳ受信機を含み、前記過程において前記移動体の位置を推定する基準システムから推定結果として基準情報を取得する。前記算出部は、前記基準情報に対する前記検出情報に関する複数の推定誤差を算出する。前記評価部は、前記複数の推定誤差からヒストグラム情報を求め、前記ヒストグラム情報に基づき、前記慣性センサによる自己位置推定の精度を評価する。前記複数の推定誤差の各々は、前記始点から前記終点までの間において前記移動体が第１所定距離だけ移動した際の前記基準情報に基づく前記移動体の位置と、前記移動体の速度情報、及び前記検出情報に基づく前記慣性センサの位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義される。前記複数の推定誤差は、少なくとも第１推定誤差と第２推定誤差とを含む。前記第１推定誤差は、前記移動体が、前記始点から前記終点までの間の任意の地点である第１起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。前記第２推定誤差は、前記移動体が、前記第１起点から前記第１所定距離より短い第２所定距離だけ移動した地点である第２起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差である。前記算出部は、前記第１起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第１補正情報を求め、前記第１補正情報に基づいて前記第１推定誤差を算出する。前記算出部は、前記第２起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第２補正情報を求め、前記第２補正情報に基づいて前記第２推定誤差を算出する。

本開示によれば、慣性センサに関するより信頼性の高い評価を実現できる、という利点がある。

図１は、一実施形態に係る評価システム及びその周辺構成のブロック構成図である。 図２は、同上の評価システムを適用した評価テストを説明するための概念図である。 図３は、同上の評価システムにおける複数の推定誤差を説明するための概念図である。 図４は、同上の評価システムによって得られるヒストグラム情報を示すグラフである。 図５は、同上の評価システムに関する動作を説明するためのフローチャートである。

（実施形態）
本実施形態に係る評価方法は、評価対象となる慣性センサによる自己位置推定の精度に関する評価方法である。この評価方法は、コンピュータシステム（評価システム１）上で用いられ得る。よって、評価方法は、プログラムでも具現化可能である。以下、本実施形態に係る評価方法が用いられる評価システム１について図面を用いて説明する。

なお、以下の実施形態において説明する図１～図３は、模式的な図であり、図中の各構成要素の大きさ及び厚さそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。

（１）全体構成
以下、本実施形態に係る評価システム１、及びその周辺構成（基準システム２、慣性センサ３、速度センサ４、及び衛星５等）について、図１を参照しながら詳しく説明する。周辺構成の少なくとも一部が、評価システム１の構成に含まれてもよい。

評価システム１は、評価対象となる慣性センサ３（図１参照）による自己位置推定の精度に関する評価を行うシステムである。

慣性センサ３は、移動体Ｍ１に取り付けられる。評価システム１では、慣性センサ３から出力される角速度に関する情報（検出情報）に基づき、慣性センサ３の自己位置、すなわち、移動体Ｍ１の位置が推定され、その位置推定の結果から、慣性センサ３のスペック評価が成される。以下では、慣性センサ３のスペック評価を行うために、移動体Ｍ１を走行させて実施されるテストを「評価テスト」と呼ぶことがある。また、評価システム１を利用して、慣性センサ３の評価テストを実施する者を「ユーザ」と呼ぶことがある。検出情報は、評価テスト中において随時評価システム１に入力される。

本実施形態では一例として、移動体Ｍ１が自動車（四輪車）であることを想定する。その結果、スペック評価の対象となる慣性センサ３は、移動体Ｍ１の垂直軸の周りの角速度を検出するヨーレイトジャイロセンサ（ヨー軸角速度センサ）であることを想定する。慣性センサ３は、ヨー軸周りの角速度を検出するためにＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）により構成された共振子であるジャイロ素子（角速度検出素子）を含む。

しかし、移動体Ｍ１は、自動車に限定されず、自動二輪車、建機、又は無人搬送車（Automated guided vehicle）等でもよい。また、慣性センサ３の種類は、ヨーレイトジャイロセンサに限定されない。

例えば評価システム１を利用してメーカの異なる複数の慣性センサ３のスペック評価をそれぞれ行うことで、メーカ別にどの慣性センサ３が最適なセンサかを判断する指標の１つになり得る。最適と評価された慣性センサ３は、自動車運転支援システム、自動運転車両、又はカーナビゲーションシステム等に採用され得る。

慣性センサ３は、評価システム１と通信可能に接続されて、慣性センサ３から出力される検出情報は、評価システム１に入力される。

速度センサ４は、移動体Ｍ１の車速を測定するための汎用的なセンサであり、移動体Ｍ１に取り付けられる。速度センサ４は、評価システム１と通信可能に接続される。評価テスト中において移動体Ｍ１の速度情報が、随時速度センサ４から評価システム１に入力される。

本実施形態では、評価システム１で利用する速度情報が得られれば、速度センサ４の種類は特に限定されない。速度センサ４は、例えば、移動体Ｍ１の車輪速パルス、すなわち移動体Ｍ１の車輪の回転数に比例してパルス信号を発生させる車輪速センサでもよい。評価システム１は、速度情報を例えば移動体Ｍ１のカーナビゲーションシステム等に搭載されている車速センサから取得してもよい。

基準システム２は、一例として、Applanix社製のＰＯＳＬＶシステムを採用している。基準システム２は、図１に示すように、ＧＮＳＳ受信機２１、慣性センサ２２、車輪速センサ２３、及び処理部２４を含む高精度な統合システムである。基準システム２は、都市部においても標準偏差１０ｃｍの誤差で車両の位置の推定が可能な位置計測システムである。処理部２４の機能は、ノートパソコン等の情報端末Ｔ２に搭載されており、情報端末Ｔ２は、ＧＮＳＳ受信機２１、慣性センサ２２、及び車輪速センサ２３の各々と、例えば有線で通信可能に接続されている。また、情報端末Ｔ２は、評価システム１に各種の情報を有線又は無線で送信可能に評価システム１と接続されている。

情報端末Ｔ２は、１以上のプロセッサ（マイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラム（アプリケーション）を実行することで、情報端末Ｔ２の処理部２４として機能する。プログラムは、ここでは情報端末Ｔ２のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。

基準システム２は、評価テスト中における移動体Ｍ１の位置、及び速度を測定し、その測定結果、及び当該推定結果から推定した移動体Ｍ１の軌跡Ａ１（図２参照）に関する情報を、「基準情報」として、評価システム１に出力する。言い換えると、評価システム１は、基準システム２の基準情報を、評価テストの「真値」として信頼し、評価テストの基準に用いて、慣性センサ３のスペック評価を行う。

ＧＮＳＳ受信機２１は、移動体Ｍ１に取り付けられる。ＧＮＳＳ受信機２１は、評価テスト中において、衛星５（例えばＧＰＳ衛星）から搬送波Ｗ１（図１参照）を随時受信し、処理部２４に入力する。処理部２４は、搬送波Ｗ１の到達時間を測定して、衛星５とＧＮＳＳ受信機２１との間の距離を求め、ＧＮＳＳ受信機２１の位置、すなわち移動体Ｍ１の位置を推定する。

ところで、評価システム１は、ＧＮＳＳ受信機２１で受信した搬送波Ｗ１の情報からＧＮＳＳドップラを演算する機能を有する。ただし、ＧＮＳＳドップラの演算機能は、評価システム１の外部、例えば基準システム２に設けられてもよい。また、ＧＮＳＳ受信機２１とは別の受信機を用意し、評価システム１は、当該別の受信機で受信した搬送波Ｗ１の情報からＧＮＳＳドップラを演算してもよい。

ＧＮＳＳドップラについては、上記の非特許文献１、２に記載されているため、ここでの詳細な説明は省略するが、ドップラ効果によって生じる周波数変化分を測定して得られた情報であり、衛星５とＧＮＳＳ受信機２１（移動体Ｍ１）との相対速度である。例えば４個以上の衛星５から受信した搬送波Ｗ１に基づくＧＮＳＳドップラ（相対速度）から演算式により移動体Ｍ１の方位角（進行方向）や移動体Ｍ１の速度、すなわち移動体Ｍ１の速度ベクトルを推定することができる。

慣性センサ２２は、３軸の高精度ジャイロセンサである。慣性センサ２２は、移動体Ｍ１に取り付けられる。慣性センサ２２は、評価テスト中において、移動体Ｍ１の角速度に関する検出結果を随時処理部２４に入力する。処理部２４は、慣性センサ２２の検出結果を、移動体Ｍ１の位置推定に用いる。

車輪速センサ２３は、移動体Ｍ１の車速を測定するためのセンサであり、移動体Ｍ１に取り付けられる。車輪速センサ２３は、評価テスト中において、移動体Ｍ１の車輪速パルス、すなわち移動体Ｍ１の車輪の回転数に比例してパルス信号を発生させ、処理部２４に入力する。処理部２４は、車輪速センサ２３のパルス信号に基づき、移動体Ｍ１の車速を推定する。

本実施形態では、移動体Ｍ１の速度情報が速度センサ４から評価システム１に入力されることを説明したが、速度センサ４は、評価システム１にとって必須の構成ではなく、省略されてもよい。この場合、速度情報は、基準システム２から入力されてもよい。つまり、車輪速センサ２３のパルス信号に基づき推定された移動体Ｍ１の車速を速度情報としてもよい。

このように処理部２４は、評価テスト中において、ＧＮＳＳ受信機２１、慣性センサ２２、及び車輪速センサ２３から入力された情報に基づき、移動体Ｍ１の位置を、移動体Ｍ１の移動中において随時推定し、移動体Ｍ１の軌跡情報（軌跡Ａ１）を生成する。

評価システム１は、図１に示すように、第１取得部１１、第２取得部１２、第３取得部１３、算出部１４、及び評価部１５を備える。また、評価システム１は、操作部６、表示部７、及び記憶部８を更に備える。

本実施形態では一例として、評価システム１の機能が全て、ノートパソコン等の１台の情報端末Ｔ１に集約して設けられていることを想定する。したがって、操作部６は、情報端末Ｔ１に付設されているキーボードやマウス等に相当し、表示部７は、情報端末Ｔ１に付設されている液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等に相当する。表示部７がタッチパネル式のディスプレイである場合、操作部６の機能を兼ねてもよい。記憶部８は、例えば、フラッシュメモリ等の電気的に書換可能な不揮発性の半導体メモリである。ただし、評価システム１の機能は、複数台の端末に分散して設けられてもよい。

情報端末Ｔ１は、１以上のプロセッサ（マイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラム（アプリケーション）を実行することで、情報端末Ｔ１の第１取得部１１、第２取得部１２、第３取得部１３、算出部１４、及び評価部１５として機能する。プログラムは、ここでは情報端末Ｔ１のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。

第１取得部１１は、評価テスト、すなわち移動体Ｍ１を始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動させる過程（図２、及び図３参照）において慣性センサ３から出力される検出情報を取得する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法は、第１取得ステップを含む。第１取得ステップでは、移動体Ｍ１を始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動させる過程において慣性センサ３から出力される検出情報を取得する。

第２取得部１２は、上記過程（評価テスト中）において移動体Ｍ１の位置を推定する基準システム２から推定結果として基準情報を取得する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法は、第２取得ステップを更に含む。第２取得ステップでは、基準システム２から推定結果として基準情報を取得する。

第３取得部１３は、上記過程（評価テスト中）において速度センサ４から、移動体Ｍ１の速度情報を取得する。

ここで評価テストについて説明する。評価テストは、移動体Ｍ１を始点Ｐ１から終点Ｐ２までの走行コース上にて走行（移動）させることで実施される。一例として、移動体Ｍ１は、平均時速４０ｋｍ程度で走行させることを想定するが、特に限定されない。また始点Ｐ１から終点Ｐ２までの距離は、図３に示すように、例えば３０００ｍを想定するが、特に限定されない。ユーザは、情報端末Ｔ１の操作部６及び表示部７を用いて、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの走行コースを適宜設定可能であってもよい。

評価テストは、慣性センサ３のスペック評価を目的としていることから、特に、後述の通りＧＮＳＳドップラの演算を必要とすることから、走行コースは、衛星５からの搬送波Ｗ１の受信を阻害するような障害物が存在しないコースを想定する。つまり、都市部のように建造物が周囲に多数存在し得るコースや、トンネル内のコース、地下のコースは、走行コースとして基本的には相応しくない。

走行コースは、始点Ｐ１から終点Ｐ２まで東方向へ真っ直ぐ延びる水平直線路であるが、特に限定されず、曲線路を含んでもよいし、勾配が存在してもよい。また、走行コースは、始点Ｐ１からスタートして１周すると元の始点Ｐ１に戻り、それが終点Ｐ２となるような、トラック形状のコースでもよい。

基準システム２は、上述の通り、標準偏差１０ｃｍの誤差で位置の推定が可能な位置計測システムであるため、基準システム２により推定される軌跡Ａ１は、真値と考える。すなわち、図２、図３に示す移動体Ｍ１の軌跡Ａ１は、走行コースを走行する実際の移動体Ｍ１の軌跡と略一致する。一方、図２、図３に示す移動体Ｍ１の軌跡Ｂ１は、評価対象である慣性センサ３の検出情報と速度センサ４の速度情報とに基づいて推定された軌跡であり、真値（軌跡Ａ１）に対して誤差が発生していることが理解できる。なお、以下では、説明の便宜上、分かり易いように、軌跡Ａ１を辿る移動体Ｍ１には符号Ｍ１１を付け、軌跡Ｂ１を辿る移動体Ｍ１には符号Ｍ１２を付けて説明することがある。

始点Ｐ１は、評価テストを開始する地点である。終点Ｐ２は、評価テストを終了する地点である。例えば、移動体Ｍ１は、始点Ｐ１より手前から走行を開始していて、時速４０ｋｍ程度で走行中のまま始点Ｐ１を通過すると、評価テストを開始し、時速４０ｋｍ程度で走行中のまま終点Ｐ２を通過すると、評価テストを終了する。しかし、始点Ｐ１は、評価テストを開始する地点だけでなく、移動体Ｍ１の走行を開始する地点（速度ゼロからスタートする地点）でもあってもよい。また、終点Ｐ２は、評価テストを終了する地点だけでなく、移動体Ｍ１の走行も終了する地点（速度をゼロにする地点）であってもよい。

算出部１４は、算出処理を実行し、基準情報に対する検出情報に関する複数の推定誤差Ｅ０（図３参照）を算出する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法は、算出ステップを更に含む。算出ステップでは、基準情報に対する検出情報に関する複数の推定誤差Ｅ０を算出する。

複数の推定誤差Ｅ０の各々は、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの間において移動体Ｍ１が第１所定距離Ｌ１だけ移動した際の基準情報に基づく移動体Ｍ１の位置と、移動体Ｍ１の速度情報、及び検出情報に基づく慣性センサ３の位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義される。

本実施形態では一例として、第１所定距離Ｌ１は１０００ｍである。ユーザは、情報端末Ｔ１の操作部６及び表示部７を用いて、第１所定距離Ｌ１を適宜設定可能であってもよい。

以下、複数の推定誤差Ｅ０のうち、第１推定誤差Ｅ１、及び第２推定誤差Ｅ２（図３参照）に着目して具体的に説明する。言い換えると、複数の推定誤差Ｅ０は、少なくとも第１推定誤差Ｅ１と第２推定誤差Ｅ２とを含む。

第１推定誤差Ｅ１は、移動体Ｍ１が、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの間の任意の地点である第１起点Ｑ１から、第１所定距離Ｌ１（ここでは１０００ｍ）だけ移動した際に生じる誤差である。第１所定距離Ｌ１（ここでは１０００ｍ）は、移動体Ｍ１の移動距離を想定する。

第１起点Ｑ１は、始点Ｐ１から任意の距離（ゼロでもよい）だけ離れた地点であればよい。図３の例では、分かり易いように、始点Ｐ１から１０ｍの移動体Ｍ１の移動距離ごと（後述する第２所定距離Ｌ２ごと）に地点（プロットＱ０参照）を設定している。第１起点Ｑ１は、始点Ｐ１を含む地点から３番目の地点、つまり移動体Ｍ１が始点Ｐ１から２０ｍ移動した地点であることを想定する。

つまり、第１推定誤差Ｅ１は、第１起点Ｑ１から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した際に生じる、移動体Ｍ１１の位置（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置の誤差である。具体的には、第１推定誤差Ｅ１は、第１起点Ｑ１から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した地点での、移動体Ｍ１１の位置Ｘ１１（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｘ２１の距離差から、第１起点Ｑ１における移動体Ｍ１１の位置Ｙ１１（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｙ２１の距離差を差し引いて算出される。

以下、各起点から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した地点での、移動体Ｍ１１の位置に対する移動体Ｍ１２の位置の距離差を「１０００ｍ地点差Ｆ１」と呼ぶ（図３参照）。また、その起点における移動体Ｍ１１の位置に対する移動体Ｍ１２の位置の距離差を「起点差Ｆ２」と呼ぶ（図３参照）。つまり、各推定誤差Ｅ０は、１０００ｍ地点差Ｆ１から、対応する起点差Ｆ２を差し引いて算出される。

例えば、図３に示すように、移動体Ｍ１２の位置と、基準システム２により推定される軌跡Ａ１に基づく移動体Ｍ１１の位置（真値）との距離差が１０００ｍ地点差Ｆ１となる。１０００ｍ地点差Ｆ１から起点差Ｆ２を差し引くことで、推定誤差Ｅ０となる。図３では、図示の便宜上、東方向に延びる軌跡Ａ１と直交する方向（南方向）において、移動体Ｍ１１の位置と、移動体Ｍ１２の位置との距離を１０００ｍ地点差Ｆ１として図示している。

第２推定誤差Ｅ２は、移動体Ｍ１が、第１起点Ｑ１から第１所定距離Ｌ１より短い第２所定距離Ｌ２だけ移動した地点である第２起点Ｑ２から、第１所定距離Ｌ１だけ移動した際に生じる誤差である。

第２所定距離Ｌ２は、ＧＮＳＳドップラの更新周期、評価システム１や基準システム２の処理部２４等のプロセッサのクロック周波数、及び移動体Ｍ１の走行速度等に依存して適切な距離が設定され得る。第２所定距離Ｌ２は、第１所定距離Ｌ１の１％～１０％の範囲内であることが好ましく、本実施形態では一例として、第２所定距離Ｌ２は、第１所定距離Ｌ１の１％、すなわち１０ｍである。ユーザは、情報端末Ｔ１の操作部６及び表示部７を用いて、第２所定距離Ｌ２を適宜設定可能であってもよい。

図３の例では、第２起点Ｑ２は、始点Ｐ１を含む地点から４番目の地点（プロットＱ０参照）、つまり移動体Ｍ１が始点Ｐ１から３０ｍ移動した地点であることを想定する。言い換えると、第２起点Ｑ２は、移動体Ｍ１が第１起点Ｑ１から１０ｍ（第２所定距離Ｌ２）だけ移動した地点である。

つまり、第２推定誤差Ｅ２は、第２起点Ｑ２から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した際に生じる、移動体Ｍ１１の位置（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置の誤差である。具体的には、第２推定誤差Ｅ２は、第２起点Ｑ２から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した地点での、移動体Ｍ１１の位置Ｘ１２（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｘ２２の距離差（１０００ｍ地点差Ｆ１）から、第２起点Ｑ２における移動体Ｍ１１の位置Ｙ１２（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｙ２２の距離差（起点差Ｆ２）を差し引いて算出される。

また、第３推定誤差Ｅ３は（移動体Ｍ１が第２起点Ｑ２から１０ｍだけ移動した）第３起点Ｑ３から移動体Ｍ１が１０００ｍ移動した際の、移動体Ｍ１１の位置Ｘ１３（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｘ２３の距離差（１０００ｍ地点差Ｆ１）から、第３起点Ｑ３における移動体Ｍ１１の位置Ｙ１３（真値）に対する移動体Ｍ１２の位置Ｙ２３の距離差（起点差Ｆ２）を差し引いて算出される。

本実施形態では、始点Ｐ１から始まり、移動距離１０ｍ（第２所定距離Ｌ２）ごとに起点（プロットＱ０）が多数存在する。算出部１４は、例えば、第１起点Ｑ１、第２起点Ｑ２、第３起点Ｑ３、・・・第ｎ起点、第ｎ＋１起点について、各起点から１０００ｍ移動した際に生じる推定誤差Ｅ０を都度算出し得る。第ｎ＋１起点は、移動体Ｍ１が第ｎ起点から１０ｍ（第２所定距離Ｌ２）だけ移動した地点である。

ところで、慣性センサ３には、静止時であっても出力があり、その出力は時間の経過と共に継続的なずれとして変動する、いわゆる零点誤差が存在する。零点誤差は、慣性センサ３のスペックを評価する妨げとなり得る。そこで、本実施形態の算出部１４は、補正情報を求める機能を更に有する。具体的には、評価システム１では、ＧＮＳＳドップラを演算し、慣性センサ３の零点誤差の補正を実施してスペック評価を行う。なお、速度センサ４についても零点誤差が存在するため、算出部１４は、ＧＮＳＳドップラから推定され得る移動体Ｍ１の速度に基づき、速度センサ４の零点誤差の補正を行う機能を有する。

慣性センサ３の零点誤差の補正は、各推定誤差Ｅ０を算出する際に、対応する起点（第１起点Ｑ１～第ｎ＋１起点のいずれか）ごとに実施される。以下、一例として、第１起点Ｑ１、第２起点Ｑ２に着目して説明する。

算出部１４は、第１起点Ｑ１より前の移動体Ｍ１の移動に関して取得した基準情報に基づく第１補正情報を求め、第１補正情報に基づいて第１推定誤差Ｅ１を算出する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法の算出ステップでは、上記の第１補正情報を求め、第１補正情報に基づいて第１推定誤差Ｅ１を算出する。

本実施形態では、算出部１４は、ＧＮＳＳドップラを演算し、第１補正情報を求める。算出部１４は、例えば、始点Ｐ１の時刻ｔを０とし、第１起点Ｑ１の時刻ｔがｔ_１の場合、直近のＧＮＳＳドップラ、例えば時刻ｔ_１より以前の時刻ｔ_１－ｋから時刻ｔ_１におけるＧＮＳＳドップラから、移動体Ｍ１の速度を推定し、更に移動体Ｍ１の方位角θgnss（ｔ）を推定する。すなわち、第１補正情報は、時刻ｔ_１－ｋから時刻ｔ_１における移動体Ｍ１の速度、及び方位角θgnss（ｔ）に関する情報である。算出部１４は、ＧＮＳＳドップラから推定された移動体Ｍ１の上記速度を用いて速度センサ４の零点誤差の補正を行う。

上記の「ｋ」は、ＧＮＳＳドップラの更新周期、評価システム１や基準システム２の処理部２４等のプロセッサのクロック周波数、及び移動体Ｍ１の走行速度等に依存して適切な時間が設定され得る。例えば、搬送波Ｗ１が２００ｍｓｅｃに１回のタイミングでサンプリングされ、算出部１４が、ＧＮＳＳドップラのデータを、３００回分の搬送波Ｗ１のサンプリングで１回、つまり６０秒に１回更新すると仮定すると、「ｋ」は、６０秒以上であることが好ましい。

方位角θgnss（ｔ）は、東方向を基準とする方位角であり、ｔａｎ（Ｖsouth（ｔ）／Ｖeast（ｔ））により算出される。Ｖeast（ｔ）は、ＧＮＳＳドップラから推定される移動体Ｍ１の東方向速度であり、Ｖsouth（ｔ）は、ＧＮＳＳドップラから推定される移動体Ｍ１の南方向速度である。第１補正情報は、情報端末Ｔ１の記憶部８に保存される。また、時刻ｔ_１－ｋから時刻ｔ_１における慣性センサ３の検出情報（ヨーレイトθgyro（ｔ））も、情報端末Ｔ１の記憶部８に保存される。ヨーレイトθgyro（ｔ）も、東方向を基準とする方位角とする。

そして、算出部１４は、第１補正情報と、第１起点Ｑ１における検出情報及び速度情報とから、時刻ｔ_１の適切な評価方位角θ（ｔ_１）を最小二乗法で推定する。ここで、最小二乗法における初期値をθinit（ｔ_１）とする。初期値θinit（ｔ_１）は、時刻ｔ_１におけるＧＮＳＳドップラから算出された方位角θgnss（ｔ_１）の値を用いる。そして、下記の式（１）により、初期値θinit（ｔ_１）から、慣性センサ３の検出情報（ヨーレイトθgyro（ｔ））を用いて計算した、時刻ｔ_１－ｋの予測方位角θ（ｔ_１－ｋ）を算出する。

・・・・（１）

さらに、時刻ｔ_１－ｋから時刻ｔ_１の間で予測方位角θ（ｔ）とＧＮＳＳドップラから推定した方位角θgnss（ｔ）との差の二乗和（下記の式（２））において、初期値θinit（ｔ_１）を変動させることで、式（２）が最小となる時刻ｔ_１の適切な評価方位角θ（ｔ_１）を探索する。

・・・・（２）

算出部１４は、第１起点Ｑ１における評価方位角θ（ｔ_１）と、検出情報及び速度情報とに基づいて、第１起点Ｑ１から、第１所定距離Ｌ１（１０００ｍ）だけ移動した地点までの軌跡Ｂ１（つまり、位置Ｙ２１から位置Ｘ２１までの軌跡Ｂ１）を推定する。そして、算出部１４は、位置Ｙ１１（真値）と位置Ｙ２１との起点差Ｆ２を求め、位置Ｘ１１（真値）と位置Ｘ２１との１０００ｍ地点差Ｆ１を求め、１０００ｍ地点差Ｆ１から起点差Ｆ２を差し引いて第１推定誤差Ｅ１を算出する。

また、算出部１４は、第２起点Ｑ２より前の移動体Ｍ１の移動に関して取得した基準情報に基づく第２補正情報を求め、第２補正情報に基づいて第２推定誤差Ｅ２を算出する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法の算出ステップでは、上記の第２補正情報を求め、第２補正情報に基づいて第２推定誤差Ｅ２を算出する。

第１補正情報と同様に、算出部１４は、ＧＮＳＳドップラを演算して、第２補正情報を求める。算出部１４は、例えば、第２起点Ｑ２の時刻ｔがｔ_２の場合、直近のＧＮＳＳドップラ、例えば時刻ｔ_２より以前の時刻ｔ_２－ｋから時刻ｔ_２におけるＧＮＳＳドップラから、移動体Ｍ１の速度を推定し、更に移動体Ｍ１の方位角θgnss（ｔ）を推定する。算出部１４は、上記の式（１）及び（２）を用いて、時刻ｔ_２の適切な評価方位角θ（ｔ_２）を探索する。そして、算出部１４は、第２起点Ｑ２における評価方位角θ（ｔ_２）と、検出情報及び速度情報とに基づいて、第２起点Ｑ２から、第１所定距離Ｌ１（１０００ｍ）だけ移動した地点までの軌跡Ｂ１（つまり、位置Ｙ２２から位置Ｘ２２までの軌跡Ｂ１）を推定する。さらに、算出部１４は、位置Ｙ１２（真値）と位置Ｙ２２との起点差Ｆ２を求め、位置Ｘ１２（真値）と位置Ｘ２２との１０００ｍ地点差Ｆ１を求め、１０００ｍ地点差Ｆ１から起点差Ｆ２を差し引いて第２推定誤差Ｅ２を算出する。

このようにして、算出部１４は、以降の第３起点Ｑ３、・・・第ｎ＋１起点についても、補正情報を求めて、推定誤差Ｅ０を算出する。

軌跡Ａ１、軌跡Ｂ１、及び推定誤差Ｅ０に関する情報は、情報端末Ｔ１の記憶部８に保存され、ユーザは、表示部７を通じて、これらの情報を適宜視認可能である。

評価部１５は、評価処理を実行し、複数の推定誤差Ｅ０からヒストグラム情報Ｈ１を求め、ヒストグラム情報Ｈ１に基づき、慣性センサ３による自己位置推定の精度を評価する。言い換えると、本実施形態に係る評価方法は、評価ステップを更に含む。評価ステップでは、複数の推定誤差Ｅ０からヒストグラム情報Ｈ１を求め、ヒストグラム情報Ｈ１に基づき、慣性センサ３による自己位置推定の精度を評価する。

例えば、図４は、評価部１５が求めたヒストグラム情報Ｈ１（分布）のグラフを示す。ヒストグラム情報Ｈ１は、情報端末Ｔ１の表示部７から表示されることが好ましい。図４では、縦軸を推定誤差［ｍ］とし、横軸をその誤差が発生した頻度としている。

図４の例では、評価部１５は、例えば、第１起点Ｑ１～第ｎ＋１起点に対して得られた複数の推定誤差Ｅ０から、ヒストグラム情報Ｈ１を求めて、５０％評価（７．２［ｍ］）と９５％評価（１１．７［ｍ］）とを特定している。５０％評価は、ヒストグラム情報Ｈ１の積算分布の５０％に相当する領域の推定誤差の範囲を特定した評価である。９５％評価は、ヒストグラム情報Ｈ１の積算分布の９５％に相当する領域の推定誤差の範囲を特定した評価である。なお、図４の縦軸の推定誤差［ｍ］のマイナスは、図３で言えば、軌跡Ａ１（真値）より北方向にずれた誤差を示している。ただし、説明を分かり易くするために、図３では、便宜上、軌跡Ａ１（真値）より北方向にずれた誤差を示す軌跡Ｂ１については図示せずに、軌跡Ａ１（真値）より南方向にずれた誤差についてのみ図示している。

例えば、Ａ社の慣性センサ３に関する９５％評価が１１．７［ｍ］で、Ｂ社の慣性センサ３に関する９５％評価が１０．１［ｍ］であれば、Ｂ社の慣性センサ３の方が、Ａ社の慣性センサ３よりも高いスペック評価と判断され得る。

（２）動作
以下、評価システム１及びその周辺構成における動作の一連の流れについて、図５を参照して説明する。図５に示すフローチャートは、本開示に係る動作のフローの一例に過ぎず、処理の順序が適宜変更されてもよいし、処理が適宜追加又は省略されてもよい。

先ず、ユーザは、事前準備として、例えば評価対象のＡ社の慣性センサ３に関する評価テストを行うために、移動体Ｍ１に、評価システム１、基準システム２、及び慣性センサ３を取り付ける。評価対象の慣性センサ３は、同時に２個以上を移動体Ｍ１に取り付けて１回の移動体Ｍ１の走行で並行して評価テストが行われてもよい。すなわち、Ａ社の慣性センサ３だけでなく、Ｂ社、Ｃ社、・・の慣性センサ３も移動体Ｍ１に取り付けて移動体Ｍ１を始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動させてもよい。

ユーザは、評価テストを行うために、移動体Ｍ１を始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動させる。移動体Ｍ１のドライバは、ユーザ自身でもよいし、別の者でもよい。移動体Ｍ１には自動車運転支援システムが搭載されていて、移動体Ｍ１の始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動が支援されてもよい。或いは、移動体Ｍ１は、自動運転車両であり、無人で始点Ｐ１から終点Ｐ２まで移動されてもよい。

評価システム１は、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの移動体Ｍ１の走行過程において慣性センサ３から検出情報を第１サンプリング周期で取得し（図５：ステップＳＴ１）、記憶部８に保存する。

また、評価システム１は、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの移動体Ｍ１の走行過程において基準システム２から基準情報を第２サンプリング周期で取得し（図５：ステップＳＴ２）、記憶部８に保存する。

さらに、評価システム１は、始点Ｐ１から終点Ｐ２までの移動体Ｍ１の走行過程において速度センサ４から速度情報を第３サンプリング周期で取得し（図５：ステップＳＴ３）、記憶部８に保存する。

要するに、評価システム１は、ステップＳＴ１～ＳＴ３において移動体Ｍ１の走行過程において上記の情報を収集し、記憶部８に保存する。第１～第３サンプリング周期は、同じでもよいし、異なってもよい。

次に、評価システム１は、算出処理を実行し、基準情報に対する検出情報に関する複数の推定誤差Ｅ０を算出する（図５：ステップＳＴ４）。すなわち、評価システム１は、第１起点Ｑ１～第ｎ＋１起点について起点ごとに補正情報を求め、各起点から移動体Ｍ１が第１所定距離Ｌ１（１０００ｍ）を移動した際の軌跡Ｂ１を推定し、推定誤差Ｅ０を算出する。「ｎ＋１」は、特に限定されないが、１００～２００の範囲を想定する。ただし、最後となる起点は、終点Ｐ２（始点Ｐ１から３０００ｍの地点）から第１所定距離Ｌ１（１０００ｍ）手前の地点（始点Ｐ１から２０００ｍの地点）よりも、始点Ｐ１側に位置するように設定される。

そして、評価システム１は、評価処理を実行し、複数の推定誤差Ｅ０からヒストグラム情報Ｈ１を求め、ヒストグラム情報Ｈ１に基づき、慣性センサ３による自己位置推定の精度を評価する（図５：ステップＳＴ５）。評価システム１は、評価結果を表示部７からユーザに提示（表示）する（図５：ステップＳＴ６）。

このように、本実施形態に係る評価システム１では、慣性センサ３に関するより信頼性の高い評価を実現できる。特に、慣性センサ３には、使用環境に起因する誤差や、温度変化に起因する誤差、デバイスの誤差による零点誤差が存在する。つまり、慣性センサ３が静止時であっても出力があり、その出力は、時間の経過と共に継続的なずれとして変動する。そして、零点誤差は、慣性センサ３のスペック評価の妨げになり得る。評価システム１では、第１起点Ｑ１～第ｎ＋１起点について起点ごとにＧＮＳＳドップラを用いて補正情報を求め、各起点から移動体Ｍ１が第１所定距離Ｌ１（１０００ｍ）を移動した軌跡Ｂ１を推定し、推定誤差Ｅ０を算出する。そのため、推定誤差Ｅ０に、上記の零点誤差が含まれにくくなり、スペックの差だけが含まれやすくなる。

（変形例）
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、上記実施形態に係る評価システム１と同様の機能は、評価方法、コンピュータプログラム、又はコンピュータプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。

以下、上記実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。

本開示における評価システム１は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における評価システム１としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

また、評価システム１における複数の機能が、１つのハウジング内に集約されていることは必須の構成ではない。例えば、評価システム１の構成要素は、複数のハウジングに分散して設けられていてもよい。

反対に、評価システム１における複数の機能が、上記実施形態のように、１つのハウジング内に集約されてもよい。さらに、評価システム１の少なくとも一部の機能、例えば、評価システム１の一部の機能が、クラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

上記実施形態では、慣性センサ３が、１軸、すなわち、移動体Ｍ１の垂直軸の周りの角速度を検出するヨーレイトジャイロセンサである。しかし、慣性センサ３は、１軸に限定されず、例えば、移動体Ｍ１の前後、左右、上下の３軸の加速度、及び同３軸の角速度の計６軸の慣性力を検出する６軸慣性センサでもよい。

上記実施形態では、第１起点Ｑ１は、始点Ｐ１を含む地点から３番目の地点、つまり移動体Ｍ１が始点Ｐ１から２０ｍ移動した地点である。しかし、第１起点Ｑ１は、始点Ｐ１と一致してもよい。ただし、第１起点Ｑ１が、始点Ｐ１と一致、又は極端に始点Ｐ１に近い地点の場合、第１起点Ｑ１より前の移動体Ｍ１の移動に基づくＧＮＳＳドップラが得られず、第１補正情報を求めることが出来ない可能性がある。したがって、この場合、始点Ｐ１より手前から事前に移動体Ｍ１を走行させて、ＧＮＳＳドップラを得ておくことが好ましい。

（まとめ）
以上説明した実施形態等から、以下の態様が開示されている。

第１の態様に係る評価方法は、評価対象となる慣性センサ（３）による自己位置推定の精度に関する。評価方法は、第１取得ステップと、第２取得ステップと、算出ステップと、評価ステップと、を含む。第１取得ステップでは、慣性センサ（３）を取り付けた移動体（Ｍ１）を始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）まで移動させる過程において慣性センサ（３）から出力される検出情報を取得する。第２取得ステップでは、ＧＮＳＳ受信機（２１）を含み、上記過程において移動体（Ｍ１）の位置を推定する基準システム（２）から推定結果として基準情報を取得する。算出ステップでは、基準情報に対する検出情報に関する複数の推定誤差（Ｅ０）を算出する。評価ステップでは、複数の推定誤差（Ｅ０）からヒストグラム情報（Ｈ１）を求め、ヒストグラム情報（Ｈ１）に基づき、慣性センサ（３）による自己位置推定の精度を評価する。複数の推定誤差（Ｅ０）の各々は、始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）までの間において移動体（Ｍ１）が第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際の基準情報に基づく移動体（Ｍ１）の位置と、移動体（Ｍ１）の速度情報、及び検出情報に基づく慣性センサ（３）の位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義される。複数の推定誤差（Ｅ０）は、少なくとも第１推定誤差（Ｅ１）と第２推定誤差（Ｅ２）とを含む。第１推定誤差（Ｅ１）は、移動体（Ｍ１）が、始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）までの間の任意の地点である第１起点（Ｑ１）から、第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際に生じる誤差である。第２推定誤差（Ｅ２）は、移動体（Ｍ１）が、第１起点（Ｑ１）から第１所定距離（Ｌ１）より短い第２所定距離（Ｌ２）だけ移動した地点である第２起点（Ｑ２）から、第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際に生じる誤差である。算出ステップでは、第１起点（Ｑ１）より前の移動体（Ｍ１）の移動に関して取得した基準情報に基づく第１補正情報を求め、第１補正情報に基づいて第１推定誤差（Ｅ１）を算出する。算出ステップでは、第２起点（Ｑ２）より前の移動体（Ｍ１）の移動に関して取得した基準情報に基づく第２補正情報を求め、第２補正情報に基づいて第２推定誤差（Ｅ２）を算出する。

上記の態様によれば、慣性センサ（３）に関するより信頼性の高い評価を実現できる、という利点がある。

第２の態様に係る評価システム（１）は、評価対象となる慣性センサ（３）による自己位置推定の精度に関するシステムである。評価システム（１）は、第１取得部（１１）と、第２取得部（１２）と、算出部（１４）と、評価部（１５）と、を備える。第１取得部（１１）は、慣性センサ（３）を取り付けた移動体（Ｍ１）を始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）まで移動させる過程において慣性センサ（３）から出力される検出情報を取得する。第２取得部（１２）は、ＧＮＳＳ受信機（２１）を含み、上記過程において移動体（Ｍ１）の位置を推定する基準システム（２）から推定結果として基準情報を取得する。算出部（１４）は、基準情報に対する検出情報に関する複数の推定誤差（Ｅ０）を算出する。評価部（１５）は、複数の推定誤差（Ｅ０）からヒストグラム情報（Ｈ１）を求め、ヒストグラム情報（Ｈ１）に基づき、慣性センサ（３）による自己位置推定の精度を評価する。複数の推定誤差（Ｅ０）の各々は、始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）までの間において移動体（Ｍ１）が第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際の基準情報に基づく移動体（Ｍ１）の位置と、移動体（Ｍ１）の速度情報、及び検出情報に基づく慣性センサ（３）の位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義される。複数の推定誤差（Ｅ０）は、少なくとも第１推定誤差（Ｅ１）と第２推定誤差（Ｅ２）とを含む。第１推定誤差（Ｅ１）は、移動体（Ｍ１）が、始点（Ｐ１）から終点（Ｐ２）までの間の任意の地点である第１起点（Ｑ１）から、第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際に生じる誤差である。第２推定誤差（Ｅ２）は、移動体（Ｍ１）が、第１起点（Ｑ１）から第１所定距離（Ｌ１）より短い第２所定距離（Ｌ２）だけ移動した地点である第２起点（Ｑ２）から、第１所定距離（Ｌ１）だけ移動した際に生じる誤差である。算出部（１４）は、第１起点（Ｑ１）より前の移動体（Ｍ１）の移動に関して取得した基準情報に基づく第１補正情報を求め、第１補正情報に基づいて第１推定誤差（Ｅ１）を算出する。算出部（１４）は、第２起点（Ｑ２）より前の移動体（Ｍ１）の移動に関して取得した基準情報に基づく第２補正情報を求め、第２補正情報に基づいて第２推定誤差（Ｅ２）を算出する。

上記の態様によれば、慣性センサ（３）に関するより信頼性の高い評価を実現可能な評価システム（１）を提供できる。

１ 評価システム
１１ 第１取得部
１２ 第２取得部
１４ 算出部
１５ 評価部
２ 基準システム
２１ ＧＮＳＳ受信機
３ 慣性センサ
Ｅ０ 推定誤差
Ｅ１ 第１推定誤差
Ｅ２ 第２推定誤差
Ｈ１ ヒストグラム情報
Ｌ１ 第１所定距離
Ｌ２ 第２所定距離
Ｍ１ 移動体
Ｐ１ 始点
Ｐ２ 終点
Ｑ１ 第１起点
Ｑ２ 第２起点

Claims (2)

1. 評価対象となる慣性センサによる自己位置推定の精度に関する評価方法であって、
   前記慣性センサを取り付けた移動体を始点から終点まで移動させる過程において前記慣性センサから出力される検出情報を取得する第１取得ステップと、
   ＧＮＳＳ受信機を含み、前記過程において前記移動体の位置を推定する基準システムから推定結果として基準情報を取得する第２取得ステップと、
   前記基準情報に対する前記検出情報に関する複数の推定誤差を算出する算出ステップと、
   前記複数の推定誤差からヒストグラム情報を求め、前記ヒストグラム情報に基づき、前記慣性センサによる自己位置推定の精度を評価する評価ステップと、
   を含み、
   前記複数の推定誤差の各々は、前記始点から前記終点までの間において前記移動体が第１所定距離だけ移動した際の前記基準情報に基づく前記移動体の位置と、前記移動体の速度情報、及び前記検出情報に基づく前記慣性センサの位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義され、
   前記複数の推定誤差は、少なくとも第１推定誤差と第２推定誤差とを含み、
   前記第１推定誤差は、前記移動体が、前記始点から前記終点までの間の任意の地点である第１起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差であり、
   前記第２推定誤差は、前記移動体が、前記第１起点から前記第１所定距離より短い第２所定距離だけ移動した地点である第２起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差であり、
   前記算出ステップでは、
   前記第１起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第１補正情報を求め、前記第１補正情報に基づいて前記第１推定誤差を算出し、
   前記第２起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第２補正情報を求め、前記第２補正情報に基づいて前記第２推定誤差を算出する、
   評価方法。
2. 評価対象となる慣性センサによる自己位置推定の精度に関する評価システムであって、
   前記慣性センサを取り付けた移動体を始点から終点まで移動させる過程において前記慣性センサから出力される検出情報を取得する第１取得部と、
   ＧＮＳＳ受信機を含み、前記過程において前記移動体の位置を推定する基準システムから推定結果として基準情報を取得する第２取得部と、
   前記基準情報に対する前記検出情報に関する複数の推定誤差を算出する算出部と、
   前記複数の推定誤差からヒストグラム情報を求め、前記ヒストグラム情報に基づき、前記慣性センサによる自己位置推定の精度を評価する評価部と、
   を備え、
   前記複数の推定誤差の各々は、前記始点から前記終点までの間において前記移動体が第１所定距離だけ移動した際の前記基準情報に基づく前記移動体の位置と、前記移動体の速度情報、及び前記検出情報に基づく前記慣性センサの位置と、の距離の差分に基づく誤差として定義され、
   前記複数の推定誤差は、少なくとも第１推定誤差と第２推定誤差とを含み、
   前記第１推定誤差は、前記移動体が、前記始点から前記終点までの間の任意の地点である第１起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差であり、
   前記第２推定誤差は、前記移動体が、前記第１起点から前記第１所定距離より短い第２所定距離だけ移動した地点である第２起点から、前記第１所定距離だけ移動した際に生じる誤差であり、
   前記算出部は、
   前記第１起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第１補正情報を求め、前記第１補正情報に基づいて前記第１推定誤差を算出し、
   前記第２起点より前の前記移動体の移動に関して取得した前記基準情報に基づく第２補正情報を求め、前記第２補正情報に基づいて前記第２推定誤差を算出する、
   評価システム。

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