JP2555109B2 - 地図データを用いたナビゲーションシステム - Google Patents
地図データを用いたナビゲーションシステムInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は自動車等移動体のナビゲーションシステムに
係り、特に地図データを用いて移動体の位置を高精度に
推定するのに好適な情報処理方法に関する。
係り、特に地図データを用いて移動体の位置を高精度に
推定するのに好適な情報処理方法に関する。
従来の自動体等地表移動体のナビゲーションシステム
は例えば、日経エレクトロニクス誌1987年９月21日号の
第88頁，第89頁において述べられているごとく、移動体
に搭載された車速センサで検出した走行距離、同じく操
舵角センサで検出した操舵角あるいは磁気センサで検出
した姿勢角から得た走行方位角を用いて推定した自己位
置を地図データに重畳してディスプレイ表示する方法を
とっている。
は例えば、日経エレクトロニクス誌1987年９月21日号の
第88頁，第89頁において述べられているごとく、移動体
に搭載された車速センサで検出した走行距離、同じく操
舵角センサで検出した操舵角あるいは磁気センサで検出
した姿勢角から得た走行方位角を用いて推定した自己位
置を地図データに重畳してディスプレイ表示する方法を
とっている。
また自己位置の推定精度を高めるためにGPS（Global
Positioning System）の受信機を搭載し、この情報を上
記走行距離，走行方位角データと組合せて用いる方法も
ある。
Positioning System）の受信機を搭載し、この情報を上
記走行距離，走行方位角データと組合せて用いる方法も
ある。
さらに推定した走行位置が誤差のため地図上の道路か
ら外れるのを防ぐため、地図データの道路の位置情報を
用いて、表示される推定走行位置を道路上に補正する方
法も知られている。その例は、SAEテクニカルペイパー
シリーズ870217（1987年）の67頁から72頁（SAE Techni
cal Paper Series 870217（1987）pp.67−72）において
論じられている。
ら外れるのを防ぐため、地図データの道路の位置情報を
用いて、表示される推定走行位置を道路上に補正する方
法も知られている。その例は、SAEテクニカルペイパー
シリーズ870217（1987年）の67頁から72頁（SAE Techni
cal Paper Series 870217（1987）pp.67−72）において
論じられている。
上記従来技術の第１は、走行開始あるいは自己位置表
示開始時の自己の初期位置をもとに、刻々検出した走行
距離と走行方位角を積分してその後の各時点での走行位
置を求めるものであるため、初期位置，走行距離，走行
方位角の誤差が蓄積発散してゆく欠点がある。
示開始時の自己の初期位置をもとに、刻々検出した走行
距離と走行方位角を積分してその後の各時点での走行位
置を求めるものであるため、初期位置，走行距離，走行
方位角の誤差が蓄積発散してゆく欠点がある。
上記従来技術の第２は、GPSを用いて自己位置を直接
推定できるので、位置誤差が時間とともに発散すること
はないが、数10mないし数100mの誤差が残る。
推定できるので、位置誤差が時間とともに発散すること
はないが、数10mないし数100mの誤差が残る。
従って上記２つの従来技術では、推定した走行位置を
地図に重畳して表示すると、道路上を走行しているにも
かかわらず表示された位置が道路から外れてしまうとい
う問題があった。
地図に重畳して表示すると、道路上を走行しているにも
かかわらず表示された位置が道路から外れてしまうとい
う問題があった。
上記従来技術の第３では走行位置表示を常に道路上に
保つことにより上記問題を解決している。しかし現実に
走行位置が表示された道路から外れ、裏路地など地図デ
ータの道路情報に含まれない位置にある場合に、強制的
に走行位置を道路上に表示してしまうという問題があっ
た。
保つことにより上記問題を解決している。しかし現実に
走行位置が表示された道路から外れ、裏路地など地図デ
ータの道路情報に含まれない位置にある場合に、強制的
に走行位置を道路上に表示してしまうという問題があっ
た。
本発明の目的は、移動体の走行位置の推定精度を高
め、道路地図と合致した表示を行なう手段を提供するこ
とにある。
め、道路地図と合致した表示を行なう手段を提供するこ
とにある。
この目的は、以下の構成を採ることとした。
移動体の走行距離を検出する第１の検出手段および移
動体の走行方位を検出する第２の検出手段のうち少なく
とも一方と、地図上の地点で移動体が存在しうる確率を
示す事前確率分布を有する地図データを格納するメモリ
と、第１および第２の検出手段のうち少なくとも一方で
検出されたデータおよび事前確率分布を用いて、地図上
の地点で上記移動体が現在存在する確率を示す事後確率
分布を求め、求められた上記事後確率分布に基づいて移
動体が現在移動している移動地点を推定するデータ処理
手段と、推定された移動地点を表示する画像表示手段を
有する。
動体の走行方位を検出する第２の検出手段のうち少なく
とも一方と、地図上の地点で移動体が存在しうる確率を
示す事前確率分布を有する地図データを格納するメモリ
と、第１および第２の検出手段のうち少なくとも一方で
検出されたデータおよび事前確率分布を用いて、地図上
の地点で上記移動体が現在存在する確率を示す事後確率
分布を求め、求められた上記事後確率分布に基づいて移
動体が現在移動している移動地点を推定するデータ処理
手段と、推定された移動地点を表示する画像表示手段を
有する。
データ処理装置は、走行距離の検出値と走行方向の検
出値と地図データにもとづいて刻々の各地点の移動体の
存在確率すなわち走行地点の確率分布を求める。この確
率分布の最大値を取る点を走行地点の推定値とする。こ
こで地図データから与えられる道路上で大きくその他で
小さな値をとる走行地点の事前確率分布を用いて、事後
確率を算出するので、走行地点の推定値が誤まって道路
から大きく外れることがない。また、この確率分布に従
って地点ごとに例えば色を変えて地図データの上に重畳
して表示することにより、利用者は刻々走行地点の推定
状況をより的確に知ることができ、１つの走行地点のみ
を表示する方法に比べ推定誤差にまどわされる危険を低
減できる。
出値と地図データにもとづいて刻々の各地点の移動体の
存在確率すなわち走行地点の確率分布を求める。この確
率分布の最大値を取る点を走行地点の推定値とする。こ
こで地図データから与えられる道路上で大きくその他で
小さな値をとる走行地点の事前確率分布を用いて、事後
確率を算出するので、走行地点の推定値が誤まって道路
から大きく外れることがない。また、この確率分布に従
って地点ごとに例えば色を変えて地図データの上に重畳
して表示することにより、利用者は刻々走行地点の推定
状況をより的確に知ることができ、１つの走行地点のみ
を表示する方法に比べ推定誤差にまどわされる危険を低
減できる。
ここで本発明で用いる推定方式について説明してお
く。適当な時間間隔で標本化して得られる次の状態方程
式で表わされる確率過程を考える。ｘ ｉ ＋１＝ｆ ｉ（xi）＋ｄ ｉ （１） （ｉ＝0,1,…） ここにｘはｎ次の状態ベクトル、ｆはｎ次ベクトル関
数、ｄ ｉはｎ次の外力ベクトルである。ｉは時刻を表わ
す添字である。先験情報としてｘ ０の確率密度ｐ
（ｘ ０）が与えられているとする。一方各時刻で次の観
測方程式で表わされる外力に関するデータが得られると
する。ｙ ｉ ＝ｄ ｉ＋Gi ｗ ｉ （２） （ｉ＝0,1,…） ここにｙはｎ次の観測ベクトル、ｗはｎ次の白色雑音
ベクトルで、その確率密度ｐ（ｗ）が与えられていると
する。
く。適当な時間間隔で標本化して得られる次の状態方程
式で表わされる確率過程を考える。ｘ ｉ ＋１＝ｆ ｉ（xi）＋ｄ ｉ （１） （ｉ＝0,1,…） ここにｘはｎ次の状態ベクトル、ｆはｎ次ベクトル関
数、ｄ ｉはｎ次の外力ベクトルである。ｉは時刻を表わ
す添字である。先験情報としてｘ ０の確率密度ｐ
（ｘ ０）が与えられているとする。一方各時刻で次の観
測方程式で表わされる外力に関するデータが得られると
する。ｙ ｉ ＝ｄ ｉ＋Gi ｗ ｉ （２） （ｉ＝0,1,…） ここにｙはｎ次の観測ベクトル、ｗはｎ次の白色雑音
ベクトルで、その確率密度ｐ（ｗ）が与えられていると
する。
さらに制約条件として条件付確率密度ｐ（yi|xi）
（ｉ＝0,1,…）が与えられているとする。
（ｉ＝0,1,…）が与えられているとする。
このとき観測データｙ ｉ（ｉ＝0,…,N−１）が与えられ
たとき、事後確率 ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN|ｙ 0,…,yN-1） （３） を最大にする状態系列ｘ ｉ（ｉ＝0,1,…,N）を求める推
定問題を考える。
たとき、事後確率 ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN|ｙ 0,…,yN-1） （３） を最大にする状態系列ｘ ｉ（ｉ＝0,1,…,N）を求める推
定問題を考える。
この問題の解は次のように与えられる。（１），
（２）のモデルから（３）は ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN|ｙ 0,…,yN-1） ＝ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN-1|ｙ 0,…,yN-2） ・ｐ（yN-1|xN-1）・ｐ（xN|xN-1,yN-1） /p（ｙ N-1） （４） と表わせる。（４）式の両辺は IN＝IN-1C（ｘ N,ｘ N-1） （５） 但し、 となる。問題はINを最大にするｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎを求め
ることであるが、ここでｘ Ｎを所与とした時の最大値JN
（ｘ Ｎ） を考える。（５）式から JN（ｘ Ｎ） ＝max｛JN-1（xN-1（ｘ N-1）Ｃ（ｘ N,ｘ N-1）｝ｘ
N-1 （７） Ｎ≧２ を得る。但し、 である。（１），（２）式のモデルから（８）式により
J1（ｘ １）が、また（５）式によりＣ（ｘ N,ｘ N-1）が
計算できるので（７）式からJN（ｘ Ｎ）がＮ＝２からＮ
の昇順に求められる。
（２）のモデルから（３）は ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN|ｙ 0,…,yN-1） ＝ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…,xN-1|ｙ 0,…,yN-2） ・ｐ（yN-1|xN-1）・ｐ（xN|xN-1,yN-1） /p（ｙ N-1） （４） と表わせる。（４）式の両辺は IN＝IN-1C（ｘ N,ｘ N-1） （５） 但し、 となる。問題はINを最大にするｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎを求め
ることであるが、ここでｘ Ｎを所与とした時の最大値JN
（ｘ Ｎ） を考える。（５）式から JN（ｘ Ｎ） ＝max｛JN-1（xN-1（ｘ N-1）Ｃ（ｘ N,ｘ N-1）｝ｘ
N-1 （７） Ｎ≧２ を得る。但し、 である。（１），（２）式のモデルから（８）式により
J1（ｘ １）が、また（５）式によりＣ（ｘ N,ｘ N-1）が
計算できるので（７）式からJN（ｘ Ｎ）がＮ＝２からＮ
の昇順に求められる。
このようにしてJN（ｘ Ｎ）が得られたとすれば（６）
式から となるので、これを最大にするｘ ＮがINを最大にする所
望のｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎのうちのｘ Ｎとなる。ｘ 1,…，ｘ
N-1はこのｘ Ｎから（７）式をＮの降順に解くことによ
り、また最後のｘ ０は（８）式から得られる。以上が推
定問題の解である。なおこのときの事後確率（３）は
（５）式から ｐ（x0,x1,…,xN|y1,…,yN）＝IN （10） で与えられる。
式から となるので、これを最大にするｘ ＮがINを最大にする所
望のｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎのうちのｘ Ｎとなる。ｘ 1,…，ｘ
N-1はこのｘ Ｎから（７）式をＮの降順に解くことによ
り、また最後のｘ ０は（８）式から得られる。以上が推
定問題の解である。なおこのときの事後確率（３）は
（５）式から ｐ（x0,x1,…,xN|y1,…,yN）＝IN （10） で与えられる。
以下、本発明の一実施例をを用いて説明する。第１図
は本発明による移動体搭載のナビゲーションシステムの
構成図である。車輪の回転数の計量などの走行距離検出
手段１の出力である走行距離データと、走舵角の計測あ
るいは地磁気の計測などの走行方位検出手段２の出力で
ある走行方位データと、メモリ５中の地図データをもと
にデータ処理装置４は後述の方法で刻々の移動体の走行
位置の確率密度を計算する。その結果は地図データとと
もに画像メモリ６に書き込まれ画像表示装置７に表示さ
れる。運転者はこの表示から地図中の自己の走行位置を
知ることができる。
は本発明による移動体搭載のナビゲーションシステムの
構成図である。車輪の回転数の計量などの走行距離検出
手段１の出力である走行距離データと、走舵角の計測あ
るいは地磁気の計測などの走行方位検出手段２の出力で
ある走行方位データと、メモリ５中の地図データをもと
にデータ処理装置４は後述の方法で刻々の移動体の走行
位置の確率密度を計算する。その結果は地図データとと
もに画像メモリ６に書き込まれ画像表示装置７に表示さ
れる。運転者はこの表示から地図中の自己の走行位置を
知ることができる。
第２図は表示装置７への表示例である。画面20上に道
路等の地図データ21と走行位置情報22を表示する。該情
報は第３図に示す走行位置の確率密度30から作られる。
すなわち各点（x,y）の確率密度の大きさが読み取れる
表示を行なう。例えば大きさに応じて点の輝度あるいは
色を変えて表示する。
路等の地図データ21と走行位置情報22を表示する。該情
報は第３図に示す走行位置の確率密度30から作られる。
すなわち各点（x,y）の確率密度の大きさが読み取れる
表示を行なう。例えば大きさに応じて点の輝度あるいは
色を変えて表示する。
次にデータ処理装置４における走行位置推定処理の内
容について説明する。第４図のごとき幾何学モデルを考
える。地図座標系40で移動体の状態をｘ＝（ｘ ｙ）Ｔ
と定義する。検出手段１および２から時間を一定間隔で
区切った時間帯ごとの移動体の走行距離Viおよび走行方
位θｉが与えられる。このとき経路41は次の確率方程式
で表わすことができる。ｘ ｉ ＋１＝ｘ ｉ＋ｄ ｉ ｙ ｉ ＝ｄ ｉ＋Gi ｗ ｉ （11） （ｉ＝0,1,…） 但し、 ここにｗ ｉはViおよびθｉの検出誤差で白色雑音とみな
せる。いま走行開始あるいは自己位置表示開始時の自己
の走行位置の初期値ｘ ０の確率密度ｐ（ｘ ０）が与えら
れれば、それ以降の状態ｘ ｉの確率密度ｐ（ｘ ｉ）は
（11）式から算出できる。（ｉ＝1,…）ｐ（xi）の１σ
の境界線を示すと閉曲線42のごとくなる。外乱ｗ ｉのた
めに閉曲線42の囲む面積はｉとともに増大する。すなわ
ち走行位置が次第に不確定となってゆく。ここで確率密
度ｐ（ｘ ０）は例えば次のように与えることができる。
利用者が表示装置７に表示された地図画像中で自ら判断
した自己の現在位置を入力装置８により指示入力する。
処理装置４はその位置情報からｐ（ｘ ０）を求める。指
示入力された位置が地図表示の道路上にあるときは、第
９図のごとく該道路90上に指示位置と中心とした密度分
布91としてｐ（ｘ ０）を与える。指示入力位置が地図表
示の道路上にないときは、第10図のごとく指示位置を中
心とし（x,y）平面に拡がる密度分布100としてｐ（x0）
を与える。密度分布形は例えばガウス分布とする。
容について説明する。第４図のごとき幾何学モデルを考
える。地図座標系40で移動体の状態をｘ＝（ｘ ｙ）Ｔ
と定義する。検出手段１および２から時間を一定間隔で
区切った時間帯ごとの移動体の走行距離Viおよび走行方
位θｉが与えられる。このとき経路41は次の確率方程式
で表わすことができる。ｘ ｉ ＋１＝ｘ ｉ＋ｄ ｉ ｙ ｉ ＝ｄ ｉ＋Gi ｗ ｉ （11） （ｉ＝0,1,…） 但し、 ここにｗ ｉはViおよびθｉの検出誤差で白色雑音とみな
せる。いま走行開始あるいは自己位置表示開始時の自己
の走行位置の初期値ｘ ０の確率密度ｐ（ｘ ０）が与えら
れれば、それ以降の状態ｘ ｉの確率密度ｐ（ｘ ｉ）は
（11）式から算出できる。（ｉ＝1,…）ｐ（xi）の１σ
の境界線を示すと閉曲線42のごとくなる。外乱ｗ ｉのた
めに閉曲線42の囲む面積はｉとともに増大する。すなわ
ち走行位置が次第に不確定となってゆく。ここで確率密
度ｐ（ｘ ０）は例えば次のように与えることができる。
利用者が表示装置７に表示された地図画像中で自ら判断
した自己の現在位置を入力装置８により指示入力する。
処理装置４はその位置情報からｐ（ｘ ０）を求める。指
示入力された位置が地図表示の道路上にあるときは、第
９図のごとく該道路90上に指示位置と中心とした密度分
布91としてｐ（ｘ ０）を与える。指示入力位置が地図表
示の道路上にないときは、第10図のごとく指示位置を中
心とし（x,y）平面に拡がる密度分布100としてｐ（x0）
を与える。密度分布形は例えばガウス分布とする。
地図データを用いた走行位置の推定は前述の事後確率
最大化方式により行なう。ここで地図データに従い、次
のように制限条件ｐ（ｙ i|ｘ ｉ）（ｉ＝0,1,…）を与え
ておく。
最大化方式により行なう。ここで地図データに従い、次
のように制限条件ｐ（ｙ i|ｘ ｉ）（ｉ＝0,1,…）を与え
ておく。
表示された地図中の着目道路が自動車専用道路のごと
く道路外への出入のない区間である場合には第７図のご
とく道路70上に一様分布する確率密度71としてｐ（y|
x）を与える。また市街路のごとく地図中の道路外への
走行が可能な区間である場合には第８図のごとく道路80
を中心として分布する確率密度81としてｐ（y|x）を与
える。ｐ（y|x）は地図データと合わせメモリ５に格納
しておくかあるいは処理装置４で道路の種別を判定して
求めてもよい。
く道路外への出入のない区間である場合には第７図のご
とく道路70上に一様分布する確率密度71としてｐ（y|
x）を与える。また市街路のごとく地図中の道路外への
走行が可能な区間である場合には第８図のごとく道路80
を中心として分布する確率密度81としてｐ（y|x）を与
える。ｐ（y|x）は地図データと合わせメモリ５に格納
しておくかあるいは処理装置４で道路の種別を判定して
求めてもよい。
さて与えられた状態方程式（11）、観測方程式（1
2）、初期確率密度ｐ（ｘ ０）、観測データｙ ｉ（ｉ＝
0,…,N−１）に対し（３）の事後確率を最大にする状態
の系列ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎを求める。まずＮ＝１では
（８）式に従い、ｘ １として取りうるすべての値につい
てJ1（ｘ １）を求める。これはｘ １を与えたときの事後
確率密度ｐ（ｘ 0,ｘ 1|ｙ ０）の最大値に対応する。J
1（ｘ １）はメモリ９に蓄え、次の時点で利用する。ｐ
（ｘ 0,ｘ 1|ｙ ０）はメモリ４に送り表示する。Ｎ＝２以
降の時点では第５図に示すごとく前時点に求めたｘ N-1
を与えたときの事後確率ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N-1|ｙ 0,
…，ｙ N-2）の最大値に対応するコストJN-1（ｘ N-1）50
をメモリ９から読み出し、観測ｙ N-151を用いて（５）
式によりｘ Ｎの取りうるすべての値についてＣ（ｘ N,ｘ
N-1）を求め、両者から（７）式によりJN（ｘ Ｎ）53を
求め、メモリ９に書き込む。（52）JN（ｘ Ｎ）はｘ Ｎを
与えたときの事後確率ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N|ｙ 0,…，ｙ
N-1）の最大値である。これをメモリ４に送り表示す
る。得られた事後確率の１σの境界線を示すと第６図の
60のごとくなり第４図の42より囲む面積は減少する。こ
れは推定誤差の減少を意味する。
2）、初期確率密度ｐ（ｘ ０）、観測データｙ ｉ（ｉ＝
0,…,N−１）に対し（３）の事後確率を最大にする状態
の系列ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ Ｎを求める。まずＮ＝１では
（８）式に従い、ｘ １として取りうるすべての値につい
てJ1（ｘ １）を求める。これはｘ １を与えたときの事後
確率密度ｐ（ｘ 0,ｘ 1|ｙ ０）の最大値に対応する。J
1（ｘ １）はメモリ９に蓄え、次の時点で利用する。ｐ
（ｘ 0,ｘ 1|ｙ ０）はメモリ４に送り表示する。Ｎ＝２以
降の時点では第５図に示すごとく前時点に求めたｘ N-1
を与えたときの事後確率ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N-1|ｙ 0,
…，ｙ N-2）の最大値に対応するコストJN-1（ｘ N-1）50
をメモリ９から読み出し、観測ｙ N-151を用いて（５）
式によりｘ Ｎの取りうるすべての値についてＣ（ｘ N,ｘ
N-1）を求め、両者から（７）式によりJN（ｘ Ｎ）53を
求め、メモリ９に書き込む。（52）JN（ｘ Ｎ）はｘ Ｎを
与えたときの事後確率ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N|ｙ 0,…，ｙ
N-1）の最大値である。これをメモリ４に送り表示す
る。得られた事後確率の１σの境界線を示すと第６図の
60のごとくなり第４図の42より囲む面積は減少する。こ
れは推定誤差の減少を意味する。
各時点で表示される事後確率ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N|ｙ
0,…，ｙ N-1）は注目したｘ Ｎを終端として、事後確率
最大の意味で最適経路をとった時の事後確率を示してい
る。これから現時点の走行位置を信頼度を含め読みとる
ことができる。確率の最大となる点が現在位置の期待値
である。第２図で道路が分岐し２つ以上の道路上に有意
な事後確率値がある場合には23のごとくそのすべてを表
示すればよい。もし過去の走行経路61を知りたい場合に
は次のような処理を装置４で行なえばよい。与えられた
終端点での状態ｘ Ｎから（７）式をＮの降順に解くこと
により最適経路のｘ ＮがＮの降順に得られる。このとき
過去のdN,θＮを必要とするが、この目的のためには検
出手段1,2の出力をメモリ９に蓄えておき必要時に読み
出せばよい。
0,…，ｙ N-1）は注目したｘ Ｎを終端として、事後確率
最大の意味で最適経路をとった時の事後確率を示してい
る。これから現時点の走行位置を信頼度を含め読みとる
ことができる。確率の最大となる点が現在位置の期待値
である。第２図で道路が分岐し２つ以上の道路上に有意
な事後確率値がある場合には23のごとくそのすべてを表
示すればよい。もし過去の走行経路61を知りたい場合に
は次のような処理を装置４で行なえばよい。与えられた
終端点での状態ｘ Ｎから（７）式をＮの降順に解くこと
により最適経路のｘ ＮがＮの降順に得られる。このとき
過去のdN,θＮを必要とするが、この目的のためには検
出手段1,2の出力をメモリ９に蓄えておき必要時に読み
出せばよい。
ここでJN（ｘ Ｎ）を取りうるすべてのｘ Ｎの連続値に
ついて計算する必要があるが、実際の処理では地図座標
を適当な間隔で標本化して得た各点について計算すれば
よい。
ついて計算する必要があるが、実際の処理では地図座標
を適当な間隔で標本化して得た各点について計算すれば
よい。
以上の実施例の検出手段1,2に加え、GPSなど他の検出
器３のデータを用いて走行位置を推定するには次のよう
に行なえばよい。検出器３に応じて観測方程式（12）を
定式化する。ｚ ｉ ＝ｈ ｉ（ｘ ｉ）＋ｖ ｉ（ｉ＝1,2,…） （12） ここにｚはｍ次の観測ベクトル、ｈはｍ次ベクトル関
数、ｖはｍ次の白色雑音ベクトルで、その確率密度ｐ
（ｖ）が与えられているとする。
器３のデータを用いて走行位置を推定するには次のよう
に行なえばよい。検出器３に応じて観測方程式（12）を
定式化する。ｚ ｉ ＝ｈ ｉ（ｘ ｉ）＋ｖ ｉ（ｉ＝1,2,…） （12） ここにｚはｍ次の観測ベクトル、ｈはｍ次ベクトル関
数、ｖはｍ次の白色雑音ベクトルで、その確率密度ｐ
（ｖ）が与えられているとする。
このとき（３）式の代りに（12）式の観測を加えて事
後確率 ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N|ｙ 0,…，ｙ N-1,ｚ 1,…，ｚ Ｎ）
（13） を最大化する。この問題は、（５）式において とおけば解を得るために必要な処理は上述と全く同様に
なる。なおGPSを用いた場合にはその出力から初期走行
位置の確率密度ｐ（ｘ ０）を得てもよい。
後確率 ｐ（ｘ 0,ｘ 1,…，ｘ N|ｙ 0,…，ｙ N-1,ｚ 1,…，ｚ Ｎ）
（13） を最大化する。この問題は、（５）式において とおけば解を得るために必要な処理は上述と全く同様に
なる。なおGPSを用いた場合にはその出力から初期走行
位置の確率密度ｐ（ｘ ０）を得てもよい。
なおメモリ９は書き込み，読み出しを行なうのでRAM
を用いればよい。メモリ５は読み出し導用なので例えば
CD−ROMを用い、あらかじめ地図データを記入しておけ
ばよい。
を用いればよい。メモリ５は読み出し導用なので例えば
CD−ROMを用い、あらかじめ地図データを記入しておけ
ばよい。
本発明によれば地図データを用いて移動体の走行位置
推定を行なうので、他の検出器データの誤差による推定
誤差の発散を抑える効果がある。
推定を行なうので、他の検出器データの誤差による推定
誤差の発散を抑える効果がある。
また走行位置の確率密度を地図上に表示するので、利
用者は推定結果の信頼度を知ることができ誤表示による
混乱を防ぐ効果がある。
用者は推定結果の信頼度を知ることができ誤表示による
混乱を防ぐ効果がある。
さらに本発明の推定方式は各種検出器データを統一的
に扱うことができるので、GPS等の検出器を組合せ高精
度を図ることが容易となる効果がある。
に扱うことができるので、GPS等の検出器を組合せ高精
度を図ることが容易となる効果がある。
第１図は本発明の一実施例の全体構成図、第２図は地図
および走行位置の表示例を示す図、第３図は走行位置の
確率密度を示す図、第４図は走行経路の幾何学的関係を
示す図、第５図は確率密度の推定手順を示す図、第６図
は推定された走行経路を示す図、第７図は自動車専用道
での走行位置の確率密度を示す図、第８図は市街路での
走行位置の確率密度を示す図、第９図は自動車専用道で
の初期位置の確率密度を示す図、第10図はその他地点で
の初期位置の確率密度を示す図である。
および走行位置の表示例を示す図、第３図は走行位置の
確率密度を示す図、第４図は走行経路の幾何学的関係を
示す図、第５図は確率密度の推定手順を示す図、第６図
は推定された走行経路を示す図、第７図は自動車専用道
での走行位置の確率密度を示す図、第８図は市街路での
走行位置の確率密度を示す図、第９図は自動車専用道で
の初期位置の確率密度を示す図、第10図はその他地点で
の初期位置の確率密度を示す図である。
フロントページの続き (72)発明者 小坂 満隆 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社日立製作所システム開発研究所 内 (56)参考文献 特開 昭61−56910（ＪＰ，Ａ)
Claims (4)
- 【請求項１】移動体の走行距離を検出する第１の検出手
段および上記移動体の走行方位を検出する第２の検出手
段のうち少なくとも一方と、 地図上の地点で移動体が存在しうる確率を示す事前確率
分布を有する地図データを格納するメモリと、 上記第１および第２の検出手段のうち少なくとも一方で
検出されたデータおよび上記事前確率分布を用いて、上
記地図上の地点で上記移動体が現在存在する確率を示す
事後確率分布を求め、求められた上記事後確率分布に基
づいて上記移動体が現在移動している移動地点を推定す
るデータ処理手段と、 推定された移動地点を表示する画像表示手段を有するこ
とを特徴とする地図データを用いたナビゲーションシス
テム。 - 【請求項２】特許請求の範囲第１項に記載の地図データ
を用いたナビゲーションシステムにおいて、 上記データ処理手段は、上記事後確率分布の最大値とな
る点を上記移動体の移動地点として推定することを特徴
とする地図データを用いたナビゲーションシステム。 - 【請求項３】特許請求の範囲第１項に記載の地図データ
を用いたナビゲーションシステムにおいて、 上記事前確率分布は、道路上は、他の地点より大きな値
を取ることを特徴とする地図データを用いたナビゲーシ
ョンシステム。 - 【請求項４】特許請求の範囲第１項に記載の地図データ
を用いたナビゲーションシステムにおいて、 上記画像表示手段は、上記事後確率分布に応じた表示を
することを特徴とする地図データを用いたナビゲーショ
ンシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29757287A JP2555109B2 (ja) | 1987-11-27 | 1987-11-27 | 地図データを用いたナビゲーションシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29757287A JP2555109B2 (ja) | 1987-11-27 | 1987-11-27 | 地図データを用いたナビゲーションシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01140015A JPH01140015A (ja) | 1989-06-01 |
| JP2555109B2 true JP2555109B2 (ja) | 1996-11-20 |
Family
ID=17848287
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29757287A Expired - Fee Related JP2555109B2 (ja) | 1987-11-27 | 1987-11-27 | 地図データを用いたナビゲーションシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2555109B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0278907A (ja) * | 1988-09-16 | 1990-03-19 | Hitachi Ltd | 地図データを用いたナビゲーシヨンシステム及び移動体のロケーションシステム |
| JP5826049B2 (ja) * | 2012-01-20 | 2015-12-02 | Kddi株式会社 | ユーザが搭乗している移動車両を推定する移動車両推定方法、移動端末及びプログラム |
-
1987
- 1987-11-27 JP JP29757287A patent/JP2555109B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01140015A (ja) | 1989-06-01 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |