JP2819125B2 - 自動車 - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は自動車に関し、主に街路
（ストリート，アベニュー等を含む）を航行可能な自動
車の位置検出精度を上げるための技術に関するものであ
る。 【０００２】 【従来の技術】発明の背景 近年ナビゲーション装置を備えた自動車が普及してい
る。この種の自動車は、自車が街路を移動するとき自車
の実際の位置の情報を与える。このような自動車のナビ
ゲーション（航行）に共通する目的は、自車が街路を移
動するときその実際の位置についての知識をたえず自動
的に維持すること、すなわち自車を追跡することであ
る。自動車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の
位置及び／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監
視局の位置についての知識を車両操作者に与えるため
に、車両に利用できる。かかる自動車両ナビゲーション
装置についての手法の代表的なものとしては、「推測航
法(dead reckoning)」がある。この航法では、測定距離
及びコースもしくは車両方位より「推測位置」を進める
ことで車両を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置
は、たとえば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離
センサーおよび方位センサーを使用して検出可能であ
る。これらの距離及び方位のデータは、たとえば、コン
ピュータにより、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算
するための、公知の方程式を用いて処理される。車両が
街路を移動するにつれて、センサーによって与えられる
距離及び方位データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが
新しい即ち現在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測
位置を使用する先行装置の問題の一つは、推測位置を進
める時に発生する誤差の累積である。この誤差の原因の
一つとしては、距離及び方位センサーの達成し得る精度
の限界にあると考えられる。その結果、この限界のある
精度に依存したデータは車両の移動距離も方位も正確に
特定しない。この誤差の補正が行われなければ、推測位
置の精度が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビ
ゲーション装置が開発されており、先行技術として存在
している。また、推測位置に追加の情報を与えることに
よる誤差累積の問題の解決に対する試みも種々なされて
きている。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得
るある与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マ
ップとも言う）と言える。このマップはマップデータベ
ースとしてメモリに記憶される。また、このマップは推
測位置に関連してこの記憶された情報を処理するために
コンピュータによりアクセスされる。米国特許第３，７
８９，１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は
自動車両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開
示している。この装置には推測位置の累積誤差を補正す
る技術が用いられている。この装置では、記憶したマッ
プデータベースをコンピュータでアクセスしている。マ
ップデータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子
にしたテーブルもしくはアレイである。このアレイは街
路Ｓｔと言った航行可能表面であっても良い。街路に対
応するアレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記
憶位置は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴ
リズムによれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算
される。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示さ
れ、コンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積
誤差を補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応す
る位置でアレイがアクセス（interrogate）される。も
し、論理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面
にあると判断し、補正は行わない。もし、論理０である
なら、これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記
憶位置がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つ
に論理１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、
すでに見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹ
ｓｔに更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏ
ｌｄＹｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセ
スを行った後に論理１が見つからなかった場合は、元の
座標（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測
位置ＤＲＰが進められる。車両追跡における累積誤差の
補正にマップデータベースを採用している自動車両ナビ
ゲーション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolut
ion Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開
示されている。これは、GEC Journal ofSience and Tec
hnology, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King
氏によって書かれたものである。ここでLandfall（ラン
ドフォール）なる用語はLinks And Nodes Database For
Automatic Landvehicle Location の頭文字をとったも
のである。このランドフォールでは、記憶したマップデ
ータベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（lin
k）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域
はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／
出力ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。
この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向け
て路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフ
ォールの原理にしたがって用いられている基本的な車両
航行アルゴリズムについて記載している。車両が前進す
る時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そ
して「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次
のノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。こ
のゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応す
る。次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つ
に存在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の
変化が測定される。そして、そのノードに対するマップ
データベースが測定した方位変化と一致する出口ポート
について走査される。この出口ポートが一旦特定される
と、これは他のノードの入り口点につながり、デスタン
ス・ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフ
ォールは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに
向いたとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限
界精度に起因する累積誤差を補正している。また、この
出版物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載され
ている。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確
に行うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分な
ものであると言うことにある。たとえば、上述の特許の
車両ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、
マップデータベースの論理１及び論理０によって街路が
粗く、且つ単純に表示されているということである。ラ
ンドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にあ
ると言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上
述の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズム
は、誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用す
ることに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生
しておらず、さらにマップデータベースに依存したこの
情報を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用
していない。この評価を持たない装置は更新がなされる
べきときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なか
ったりしがちである。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明の
目的は自車が街路を移動するときの自車追跡の精度を向
上する情報を与える新規な自動車を提供することであ
る。本発明の他の目的は、自車が街路を移動する時にナ
ビゲーションの累積誤差を補正することである。本発明
のさらに他の目的は、自車が街路にあり、そしてそれよ
りはずれた場合、自車の追跡を正確に行うことである。 【０００４】 【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の自動車は、所定の領域を移動する自車の推測
現在位置を含む推測位置に関する情報を発生する手段
と、前記所定の領域の地図情報を与える手段と、該推測
位置に関する情報の精度を推定する手段と、該推定に基
づいて前記推測現在位置を修正する手段とを備えたこ
と、を特徴とする。 【０００５】 【作用】本発明の自動車では、現在の位置よりもより確
率の高い位置があるか否かを決定することにより、自車
を追跡する。より確率の高い位置があるときは、現在位
置が修正（更新）される。そのような位置が発見されな
いときは、現在位置は更新されない。この決定は自車の
位置についてのデータ、自車のそれぞれの位置の精度の
評価及びマップデータベースに応答してなされる。 【０００６】 【実施例】以下本発明の一実施例を下記に示すように順
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［FIG−1A，1B，1C］ ＩＩ．ハードウェア ［FIG−2］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［FIG−3］ ２．マップデータベース (a) 概 要 (b) ラインセグメント{S} ［FIG−4A］ (c) 街路幅Ｗ (d) ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［FIG−4B］ (e) 地理的領域の磁気変動 (f) 地図精度評価 Ｂ．推測位置DRP Ｃ．DRP の精度の評価 １．評価−概要 ２．確率密度関数もしくは等確率の 輪郭(CEP) としての評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 【０００７】Ｉ．概説 本発明を詳細に説明する。以下の説明は、街路を移動可
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。即ち、ＧＰＳの名称で知られる
測位システムとの併用も可能である。また、以下に使用
する「車両」とは、動力車であり、これには、自動車、
娯楽用の車（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走
行するこの種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは
移動する車両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を
説明するために使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示
し、この系では、３角形状で示す車両Ｖが実際の街路Ｓ
ｔを座標ＸｏＹｏにある任意の最初の、すなわち古い位
置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにある新しい即ち現在の位置Ｌ
ｃに移動する。車両Ｖの実際の位置Ｌｏと一致する古い
推測位置ＤＲＰｏが、以下に述べるように、計算されて
おり、これにより座標ＸｏＹｏも得られている、と仮定
する。さらに、車両Ｖがその新しい若しくは現在の位置
Ｌｃにあるとき、新しい若しくは現在の推測位置ＤＲＰ
ｃが計算されるものと仮定する。周知の式を用いて下記
のように計算を行うことで、古い推測位置ＤＲＰｏは現
在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。 【数１】 【数２】 ここで、Ｘｃ、Ｙｃは現在の推測位置ＤＲＰｃの座標で
あり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位(heading)である。図１の図示とその説明におい
て、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、誤差がな
いものと仮定している。つまり、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致しており、し
たがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同じ座標Ｘ
ｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲＰｃの計
算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な状況を図
示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰｃは誤差
Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差Ｅは種々
の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離／方位セ
ンサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていない）で得
られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でないこともあ
る。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定の方位Ｈ
で距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。方位Ｈが
一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さらに、誤
差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔを移動し
続けるとき平均して累積する。これは、式（１）及び
（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新たな計算を
する毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになるためであ
る。このことは図１Ｂに示されている。図示のように、
車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現在の推測
位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’で、Ｅ’＞
Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃは誤差Ｅと
対応してそれと関連したある不正確性を有している。図
１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正される方法
を概略的に説明するためのものである。図１Ｃは、図１
Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明にしたがっ
て、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率の高い位
置があるかどうかについての判断が行われる。もし、か
かる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの点に対応
したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、それは更新
された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定される。こ
のＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致してもしな
くてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして描かれて
いる）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確率の高い
ものとして判断されている。あるいは、このとき現在の
推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発見できな
いと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰｃの変更
若しくは更新は行わない。この時更新を行わない旨の表
示をしても良い。これは形状や色、点滅の仕方等によっ
て表示しても良いし、音声によっても可能である。も
し、更新が行われるなら、次に進める位置に対してＤＲ
ＰｃｕのＸＹ座標は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとな
る。一方、このとき更新が行われないなら、ＤＲＰｃの
ＸＹ座標がＸｏＹｏとなる。 【０００８】ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。 【０００９】ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するため
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。 【００１０】２．マップデータベース ( a ) 概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。 【００１１】 ( b ) ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。 【００１２】 （ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。 【００１３】（ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。 【数３】 【数４】 ここで、縮小係数ＣF は、修正若しくは補正された方位
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。 【００１４】（ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の(true)北に関係
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。 【００１５】（ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。 【００１６】Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。 【００１７】Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。 【００１８】２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭 （ＣＥＰ）としての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。 【００１９】３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。 【数５】 ここで、 【数６】 Ｄ：真の方位方向に平行な距離 ΔＤT：ＤＲＰ前進の真の距離 δD：距離センサー誤差の標準偏差(deviation) Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δP ：δHとΔＤTの関数である真の方位方向 (パーセンテージ)に垂直な位置誤差の標準偏差 δH ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。 【数７】 誤差の独立を仮定すると、ある前進後の車両位置確率密
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。 【００２０】ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するた
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。 【００２１】Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。 【００２２】２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。 【００２３】３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。 【００２４】４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。ここで更新されない時、又は後記する相
関性のテストにより更新されないと決定された時、ＤＲ
Ｐｃは地図の道路上にないことがあり得る。これはＤＲ
Ｐｃが地図情報に含まれない道路上にあることも含んで
いる。ＤＲＰｃが更新されない時、またこれに加えて図
１Ｂ、図１Ｃ、図５Ｃ、図５Ｃ−１、図５Ｃ−２、図３
０−１等に示されるようにＤＲＰｃが道路上に表示され
ない時、正常な判断がなされていることを報知するよう
にしても良い。報知は音声や表示で行う。表示は例えば
ＤＲＰｃを示す点の形状や色、点滅状況、アイコン等の
変化で示すことが可能である。また、図３０−１のｌに
示すようなＤＲＰｃと道路を結ぶ線や点等を表示しても
良い。 【００２５】５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。 【００２６】Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するための
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。 【００２７】Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。 【００２８】ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するため
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。 【００２９】ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。 【００３０】ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体
構造（structure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。 【００３１】ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズ
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。ここで衛星局による測位
の有効性や確実性を評価しても良い。もし、そうでない
ときは、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プ
ログラムにもどる。もし、更新のテストを行う時である
なら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２によ
り行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置
ＤＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか
否かを決定する。これについては、図１３との関連で説
明する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳ
の決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプ
ログラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マル
チパラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存
在を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合
され、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについ
ては、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プロ
グラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃの
ＤＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５
Ｃ−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手
段１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データ
の更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃ
に前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルー
チンのフローチャートが示されている（ブロック８
Ａ）。まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進め
られる（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関
連で説明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げら
れ、あるいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との
関連でこれを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲ
Ｐｃに進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブ
ロック９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両
の方位Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュー
タ１２により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわ
ち、図３５−１との関連で述べるように、コンピュータ
１２は方位センサー偏差対センサー読み取りを記憶する
センサー偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段
２６の出力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さ
らに、マップデータベースからの局部的な磁気変動（第
ＩＩＩ．Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えら
れ、車両Ｖのより正確な方位Ｈに到達する。ついで、Ｄ
ＲＰｏの計算以降の距離Δｄがコンピュータ１２によ
り、センサー手段１８からの距離データを使用して測定
される（ブロック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が
距離ΔＤを計算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正
係数Ｃについては図３５−２との関連で詳細に説明す
る。さらに、ＤＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０
Ｅ）を用いて計算され、そしてこのサブルーチンが完了
する。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフ
ローチャートを示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａ
も参照する。この図は図５Ｃ−１を単純化したものであ
り、車両Ｖがある位置から他の位置に移動し、距離ΔＤ
が計算された後の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示し
ている。まず、計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分が
コンピュータ１２により次式で決定される（ブロック１
１Ａ）。 【数８】 【数９】 つぎに、コンピュータ１２は以下に詳述するように可変
方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算する。これら
の誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関連する。新
しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰの各角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算される（ブ
ロック１１Ｃ）。 【数１０】 【数１１】 【数１２】 【数１３】 【数１４】 【数１５】 【数１６】 【数１７】 上述したように、ΔＤｘとΔＤｙがそうであるように、
ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらのデータは、
ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置から他
の位置にブロックが移動したその距離に依存するからで
ある。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動する。
たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高くなればなる
ほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰｃの精
度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減少した
ことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、ＣＥＰが
拡大している状態での、図１２は、更新をテストする時
であるかどうかについて決定するためのサブルーチンの
フローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。まず、
コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に２秒が
経過しているかどうか決定する（ブロック１２Ａ）。も
し、経過していなければ、更新のテストをする時でない
こととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログラムがバ
イパスされ、制御は主プログラムに戻る。もし、２秒が
経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮されて以来
しきい値の距離だけ移動したかどうかがコンピュータ１
２により決定される。もし、そうでなければ、更新をテ
ストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。もし、そうで
あるなら、更新がなされるべきか否かを決定する時であ
る（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュータ１２によ
るマルチパラメータの評価を実行するためのサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック８Ｃと８Ｄ）。コ
ンピュータ１２は、前にリストしたパラメータ（１）な
いし（４）に基づいた最も確率の高いラインセグメント
Ｓを、もし、あるなら、決定する（ブロック１３Ａ）。
これについては図１４との関連でさらに説明する。も
し、最も確率の高いラインセグメントＳを見付けたなら
（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセグメントＳ
が相関パラメータの相関テストをパスするかどうかの決
定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これについては図２
３で説明する。もし、ないなら、フラグが立てられ、更
新サブルーチンをバイパスする（ブロック１３Ｄ）。も
し、あるなら、フラグが立てられ（ブロック１３Ｅ）、
制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最も確率の高
いラインセグメントＳを決定し、このラインセグメント
Ｓが更新サブルーチンを進めるための十分な確率をもっ
ているか否かを決定するサブルーチンのフローチャート
を示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座標データが
コンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶されたマッ
プデータベースの航行近接部より取り込まれる（ブロッ
ク１４Ａ）。ついで、このラインセグメントＳがしきい
値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうかが、コンピュ
ータ１２により決定される。（第ＩＶ章 Ｂ１の方位パ
ラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは図１５との関
連で説明される。もし、平行でなければ、このラインセ
グメントＳが取り込むための航行近接部の最後のセグメ
ントＳであるか否かを決定する（ブロック１４Ｃ）。も
し、そうでなければ、サブルーチンはブロック１４Ａに
戻り、コンピュータ１２が他のセグメントＳを取り込
む。もし、取り込まれたラインセグメントＳがしきい値
内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロック１４
Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳがＣ
ＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４Ｄ）
（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを参
照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに交
差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像処
理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。 【数１８】 ここで、Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１及びＹ２はコンピュータ１２
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２０Ｆ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（path match）の計算により相関
テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３Ｆ）。これに
ついては図２４Ａないし図２４Ｄに関連して後に詳述す
る（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車両が方向を変
えていると判断したとき、コンピュータは相関関数を計
算し、テストして相関テストを行う（ブロック２３Ｇ−
２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参照）。図２４
Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが存在するか否
かを決定するときにコンピュータ１２によって使用され
る各種データの図表である。図２４Ａは車両Ｖが実際に
移動していると思われる街路Ｓｔの複数のセグメントＳ
のＸＹ位置の図表である。ここで、この街路Ｓｔには６
つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があり、これらは
図示のように、端点ａからｇにより定められている。Ｓ
１からＳ６のうちの一つは最も確率の高いセグメントＳ
に相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計算式（１）若
しくは（１’）及び（２）若しくは（２’）に従って以
前に計算された複数の推測位置ＤＲＰについてのＸＹ位
置の図表である。これらの推測位置はＡからＫ点で示さ
れている。Ｋ点には現在の推測位置ＤＲＰｃが含まれて
いる。図２４Ｂでは、これらの推測位置ＤＲＰは車両Ｖ
が移動した全計算距離Ｄに渡って示されている。全距離
ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和になる。図２４Ｃは図２４
Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置Ｘとは異なっている）
としてそれぞれラインセグメントＳ１ないしＳ６に相当
する方位ｈ１ないしｈ６を示したものである。前述した
ように、マップデータベースには端点データがあり、こ
の端点は図２４Ａに示す街路ＳｔのラインセグメントＳ
１ないしＳ６を特定している。しかし、下記の説明で必
要とされるように、図２４Ｃの方位データはコンピュー
タ１２により計算される。図２４Ｄは図２４Ｂの中のΔ
Ｄ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応する車両Ｖの測定され
た方位Ｈ１よりＨ１０を示している。図２４Ｂの距離Δ
Ｄデータと図２４Ｄに示される方位データＨ１ないしＨ
１０はコンピュータ１２により計算され、入力項目の方
位表としてコンピュータに一時的に記憶される。図２４
Ｄはこの表をプロットしたものである。さらに詳しく
は、車両Ｖが移動するとき移動した距離と車両Ｖの方位
が秒毎に測定される。方位表の前回の入力後、車両Ｖが
しきい値距離以上に移動したかどうか、が方位表に入力
される。再び図２３を参照すると、コンピュータ１２は
車両Ｖが移動した過去のしきい値距離についての方位表
の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈを計算する（ブロッ
ク２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔの方位ｈは、図２４
Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより以前に車両Ｖが移動
したしきい値距離毎に計算される。このしきい値距離
は、例えば、約９１５０ｍ（３００フィート）になると
思われる。その後、コンピュータはこのしきい値距離の
ＲＭＳ（root mean square）方位誤差を計算する（ブロ
ック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の計算は次の計算式によ
って行われる。 【数１９】 ここで、 ｎ＝方位表の入力項目数 方位（ｉ）＝方位表のｉ番目の入力項目による車両Ｖの
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。ＧＰＳ等の衛星局による測位を併用する場合
には、該測位の有効性や確実性の評価をここで行い、該
仮定を行うか否かの判断に影響させても良い。このた
め、図２８に更新のための一般的なサブルーチンのフロ
ーチャートを示す（ブロック８Ｅを参照）。ここに示さ
れているように、コンピュータ１２はまず、現在の推測
位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕ
に更新する（ブロック２８Ａ）。これは図２９に関連し
て更に詳述する。次にコンピュータ１２は、ＤＲＰｃの
精度の評価を更新する（ブロック２８Ｂ）。これは図３
２に関連して詳述する。次にセンサー手段１６とセンサ
ー手段２６が再び校正されるが（ブロック２８Ｃ）、こ
れについては図３５との関連で詳述する。図２９はＤＲ
ＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチンのフロ
ーチャートである。もし、車両が方向を変更していると
すると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃのＸＹ座標データ
は以前に計算された最良の相関点ＢＰのＸＹ座標データ
にセットされ（ブロック２３Ｉを参照）、これにより、
ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される（ブロック２９
Ｂ）。この後、推測動作比（dead reckoning performa
nce ratio)ＰＲが計算されるが（ブロック２９Ｃ）、こ
れは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ間の距離を、Ｄ
ＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後車両Ｖが移動し
た計算距離ΔＤで割ったものに等しい。この動作比ＰＲ
は、システム１０のなかのある誤差を計算するときに使
用される。この誤差は前に述べ、さらに以後に述べるよ
うに、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速度を決定すると
きに使用される。もし、車両Ｖが方向を変えていないと
（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確率の高い一定の
コース位置にセットされる（ブロック２９Ｄ）。このこ
とは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図３０に関連して
更に述べる。図３０のフローチャートは、車両Ｖが一定
の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃから所与のＤＲＰ
ｃｕへの更新のサブルーチンである（ブロック２９Ｄを
参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕへの
更新の説明に使用される。この図には、ＤＲＰｃ、ＤＲ
Ｐｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び最も確率の高いライ
ンセグメントＳが図示されている。このように、コンピ
ュータ１２はＣＥＰのアスペクト比ＡＲを計算するが、
これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい（ブロック３０）。
ついで、コンピュータ１２はこのアスペクト比ＡＲはし
きい値の中で１に近いか否かを決定する（ブロック３０
Ｂ）。もし近いということになると、ＤＲＰｃは最も確
率の高いセグメントＳ上の最も近い点に更新される（ブ
ロック３０Ｃ）。図３０−１に示されるように、最も近
い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃを通り、セグメントＳ
に垂直に引かれたラインｌがセグメントＳに交わる点で
ある。もしアスペクト比ＡＲがしきい値の内で１に近く
ないと（ブロック３０Ｂ）、コンピュータ１２は図３０
−１に示されるセグメントＳの角度αを計算する（ブロ
ック３０Ｄ）。この後、コンピュータ１２は、図３０−
１に示すように、ＣＥＰの主軸の角度βを計算する（ブ
ロック３０Ｅ）。次に、コンピュータ１２は、角度（α
−β）がしきい値以下かどうかを決定する（ブロック３
０Ｆ）。もし以下ならば、サブルーチンはブロック３０
Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰｃはセグメントＳ上の
極めて確率の高い点（最も確率の高い点とほぼ同じ）に
更新される（ブロック３０Ｇ）。これについては図３１
に関連して後で詳述する。図３１はＤＲＰｃを最も確率
の高いセグメントＳ上の極めて確率の高い点に更新する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック３０Ｇ
を参照）。図３０−１も再び参照する。まず、コンピュ
ータ１２はＣＥＰの主軸に平行な側部、すなわち図３０
−１で示される例のなかの側部Ｓ１及び側部Ｓ２を決定
する（ブロック３１Ａ）。次にコンピュータ１２は側部
Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高いセグメントＳと交わ
るＰ１及びＰ２点を計算する（ブロック３１Ｂ）。この
後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ２間の中間点Ｐ４を計
算する（ブロック３１Ｃ）。ここで、コンピュータ１２
は以前に記載された方法でＤＲＰｃに最も近い点Ｐ３
（ブロック３１Ｄ）を計算する。続いて、Ｐ３点及びＰ
４点間の距離ｄがコンピュータ１２により計算される
（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュータ１２は、次の
計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標データを計算する
（ブロック３１Ｆ） 【数２０】 【数２１】ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新したので、コンピュータ１
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
インｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。 【数２２】 【数２３】 【数２４】 【数２５】 【数２６】 【数２７】 【数２８】 【数２９】 図３４は相関関数の計算結果に基づいてＣＥＰからＣＥ
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。 【数３０】 【数３１】 かくして、ＤＲＰｃｕが決定され（ブロック２８Ａを参
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣDは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Dは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変化させる
誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６はＥ
H及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャートであ
る。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進
められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフラッ
クスゲートコンパス２８から受け取られた情報から方位
の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、ＤＲ
ＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイール
センサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる情報
より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１２は
上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロック３
６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示した
ように、方位測定は２つのソース（source）で行われ
る。その１つはフラックスゲートコンパス２８で、もう
１つは差動ホイールセンサー１８である。フラックスゲ
ートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成分を測定
し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。差動ホイ
ールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対の車輪の
回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａが、次の
ように計算できる。 【数３２】 ここで、ＤRは右の車輪で移動された距離であり、ＤLは
左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもしく
は右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に関
しては正しいが、前輪については修正されなければなら
ない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。コ
ンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに大
きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（gimbl
e）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差（magne
tic dip error）により不正確に読みとる。もし、コン
パス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速若しくは
減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読みとる。こ
のような理由から、コンパス２８は完全には正確ではな
い。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリップのため
誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しくは減速さ
れると、車輪の一方若しくは両方がスリップし、測定さ
れた距離が不正確になる。これにより、角度Ａは不正確
に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く若しくは十
分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加速により滑
り、各車輪が移動する距離は不正確に示されることとな
る。最後に、各車輪の街路との接触点が変わり、トラッ
クＴが変わって誤差をもたらす。結果として、コンピュ
ータ１２はコンパス２８からの方位情報と差動ホイール
センサー１８からの方位情報とを比較し、全体の方位測
定値がどの程度に正確かを決定する、つまりｅ１を決定
する。もし、両者が一致すると、すなわち、ｅ１＝０、
ＣＥＰの成長速度はこのファクターにより影響を受けな
い。だが、これらが一致しないと、すなわち、ｅ１＞
０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。このことは方位
測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の知識の精度が
悪くなっていることを意味する。図３６を再び参照す
る。ｅ１が計算されているので（ブロック３６Ｃ）、コ
ンピュータ１２は次のようにして更新動作誤差(update
performance error)ｅ２を計算する（ブロック３６
Ｄ）。 【数３３】 ここで、Ｋ＝定数、ＤＲ動作比（ＰＲ）は上述したもの
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。 【数３４】 ここで、ｅ１とｅ２は上述のように定義される。ｅ３は
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥDを次のように計算する（ブ
ロック３６）。 【数３５】 ここで、ｅ２は上述したようなものであり、ｅ４は距離
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。 【００３２】Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。 【００３３】 【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来より精度の高いナビゲーションを行うことができる。
（ストリート，アベニュー等を含む）を航行可能な自動
車の位置検出精度を上げるための技術に関するものであ
る。 【０００２】 【従来の技術】発明の背景 近年ナビゲーション装置を備えた自動車が普及してい
る。この種の自動車は、自車が街路を移動するとき自車
の実際の位置の情報を与える。このような自動車のナビ
ゲーション（航行）に共通する目的は、自車が街路を移
動するときその実際の位置についての知識をたえず自動
的に維持すること、すなわち自車を追跡することであ
る。自動車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の
位置及び／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監
視局の位置についての知識を車両操作者に与えるため
に、車両に利用できる。かかる自動車両ナビゲーション
装置についての手法の代表的なものとしては、「推測航
法(dead reckoning)」がある。この航法では、測定距離
及びコースもしくは車両方位より「推測位置」を進める
ことで車両を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置
は、たとえば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離
センサーおよび方位センサーを使用して検出可能であ
る。これらの距離及び方位のデータは、たとえば、コン
ピュータにより、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算
するための、公知の方程式を用いて処理される。車両が
街路を移動するにつれて、センサーによって与えられる
距離及び方位データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが
新しい即ち現在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測
位置を使用する先行装置の問題の一つは、推測位置を進
める時に発生する誤差の累積である。この誤差の原因の
一つとしては、距離及び方位センサーの達成し得る精度
の限界にあると考えられる。その結果、この限界のある
精度に依存したデータは車両の移動距離も方位も正確に
特定しない。この誤差の補正が行われなければ、推測位
置の精度が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビ
ゲーション装置が開発されており、先行技術として存在
している。また、推測位置に追加の情報を与えることに
よる誤差累積の問題の解決に対する試みも種々なされて
きている。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得
るある与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マ
ップとも言う）と言える。このマップはマップデータベ
ースとしてメモリに記憶される。また、このマップは推
測位置に関連してこの記憶された情報を処理するために
コンピュータによりアクセスされる。米国特許第３，７
８９，１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は
自動車両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開
示している。この装置には推測位置の累積誤差を補正す
る技術が用いられている。この装置では、記憶したマッ
プデータベースをコンピュータでアクセスしている。マ
ップデータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子
にしたテーブルもしくはアレイである。このアレイは街
路Ｓｔと言った航行可能表面であっても良い。街路に対
応するアレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記
憶位置は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴ
リズムによれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算
される。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示さ
れ、コンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積
誤差を補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応す
る位置でアレイがアクセス（interrogate）される。も
し、論理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面
にあると判断し、補正は行わない。もし、論理０である
なら、これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記
憶位置がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つ
に論理１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、
すでに見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹ
ｓｔに更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏ
ｌｄＹｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセ
スを行った後に論理１が見つからなかった場合は、元の
座標（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測
位置ＤＲＰが進められる。車両追跡における累積誤差の
補正にマップデータベースを採用している自動車両ナビ
ゲーション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolut
ion Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開
示されている。これは、GEC Journal ofSience and Tec
hnology, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King
氏によって書かれたものである。ここでLandfall（ラン
ドフォール）なる用語はLinks And Nodes Database For
Automatic Landvehicle Location の頭文字をとったも
のである。このランドフォールでは、記憶したマップデ
ータベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（lin
k）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域
はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／
出力ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。
この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向け
て路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフ
ォールの原理にしたがって用いられている基本的な車両
航行アルゴリズムについて記載している。車両が前進す
る時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そ
して「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次
のノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。こ
のゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応す
る。次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つ
に存在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の
変化が測定される。そして、そのノードに対するマップ
データベースが測定した方位変化と一致する出口ポート
について走査される。この出口ポートが一旦特定される
と、これは他のノードの入り口点につながり、デスタン
ス・ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフ
ォールは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに
向いたとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限
界精度に起因する累積誤差を補正している。また、この
出版物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載され
ている。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確
に行うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分な
ものであると言うことにある。たとえば、上述の特許の
車両ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、
マップデータベースの論理１及び論理０によって街路が
粗く、且つ単純に表示されているということである。ラ
ンドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にあ
ると言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上
述の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズム
は、誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用す
ることに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生
しておらず、さらにマップデータベースに依存したこの
情報を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用
していない。この評価を持たない装置は更新がなされる
べきときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なか
ったりしがちである。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明の
目的は自車が街路を移動するときの自車追跡の精度を向
上する情報を与える新規な自動車を提供することであ
る。本発明の他の目的は、自車が街路を移動する時にナ
ビゲーションの累積誤差を補正することである。本発明
のさらに他の目的は、自車が街路にあり、そしてそれよ
りはずれた場合、自車の追跡を正確に行うことである。 【０００４】 【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の自動車は、所定の領域を移動する自車の推測
現在位置を含む推測位置に関する情報を発生する手段
と、前記所定の領域の地図情報を与える手段と、該推測
位置に関する情報の精度を推定する手段と、該推定に基
づいて前記推測現在位置を修正する手段とを備えたこ
と、を特徴とする。 【０００５】 【作用】本発明の自動車では、現在の位置よりもより確
率の高い位置があるか否かを決定することにより、自車
を追跡する。より確率の高い位置があるときは、現在位
置が修正（更新）される。そのような位置が発見されな
いときは、現在位置は更新されない。この決定は自車の
位置についてのデータ、自車のそれぞれの位置の精度の
評価及びマップデータベースに応答してなされる。 【０００６】 【実施例】以下本発明の一実施例を下記に示すように順
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［FIG−1A，1B，1C］ ＩＩ．ハードウェア ［FIG−2］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［FIG−3］ ２．マップデータベース (a) 概 要 (b) ラインセグメント{S} ［FIG−4A］ (c) 街路幅Ｗ (d) ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［FIG−4B］ (e) 地理的領域の磁気変動 (f) 地図精度評価 Ｂ．推測位置DRP Ｃ．DRP の精度の評価 １．評価−概要 ２．確率密度関数もしくは等確率の 輪郭(CEP) としての評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 【０００７】Ｉ．概説 本発明を詳細に説明する。以下の説明は、街路を移動可
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。即ち、ＧＰＳの名称で知られる
測位システムとの併用も可能である。また、以下に使用
する「車両」とは、動力車であり、これには、自動車、
娯楽用の車（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走
行するこの種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは
移動する車両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を
説明するために使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示
し、この系では、３角形状で示す車両Ｖが実際の街路Ｓ
ｔを座標ＸｏＹｏにある任意の最初の、すなわち古い位
置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにある新しい即ち現在の位置Ｌ
ｃに移動する。車両Ｖの実際の位置Ｌｏと一致する古い
推測位置ＤＲＰｏが、以下に述べるように、計算されて
おり、これにより座標ＸｏＹｏも得られている、と仮定
する。さらに、車両Ｖがその新しい若しくは現在の位置
Ｌｃにあるとき、新しい若しくは現在の推測位置ＤＲＰ
ｃが計算されるものと仮定する。周知の式を用いて下記
のように計算を行うことで、古い推測位置ＤＲＰｏは現
在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。 【数１】 【数２】 ここで、Ｘｃ、Ｙｃは現在の推測位置ＤＲＰｃの座標で
あり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位(heading)である。図１の図示とその説明におい
て、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、誤差がな
いものと仮定している。つまり、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致しており、し
たがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同じ座標Ｘ
ｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲＰｃの計
算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な状況を図
示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰｃは誤差
Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差Ｅは種々
の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離／方位セ
ンサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていない）で得
られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でないこともあ
る。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定の方位Ｈ
で距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。方位Ｈが
一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さらに、誤
差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔを移動し
続けるとき平均して累積する。これは、式（１）及び
（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新たな計算を
する毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになるためであ
る。このことは図１Ｂに示されている。図示のように、
車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現在の推測
位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’で、Ｅ’＞
Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃは誤差Ｅと
対応してそれと関連したある不正確性を有している。図
１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正される方法
を概略的に説明するためのものである。図１Ｃは、図１
Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明にしたがっ
て、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率の高い位
置があるかどうかについての判断が行われる。もし、か
かる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの点に対応
したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、それは更新
された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定される。こ
のＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致してもしな
くてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして描かれて
いる）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確率の高い
ものとして判断されている。あるいは、このとき現在の
推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発見できな
いと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰｃの変更
若しくは更新は行わない。この時更新を行わない旨の表
示をしても良い。これは形状や色、点滅の仕方等によっ
て表示しても良いし、音声によっても可能である。も
し、更新が行われるなら、次に進める位置に対してＤＲ
ＰｃｕのＸＹ座標は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとな
る。一方、このとき更新が行われないなら、ＤＲＰｃの
ＸＹ座標がＸｏＹｏとなる。 【０００８】ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。 【０００９】ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するため
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。 【００１０】２．マップデータベース ( a ) 概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。 【００１１】 ( b ) ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。 【００１２】 （ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。 【００１３】（ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。 【数３】 【数４】 ここで、縮小係数ＣF は、修正若しくは補正された方位
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。 【００１４】（ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の(true)北に関係
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。 【００１５】（ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。 【００１６】Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。 【００１７】Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。 【００１８】２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭 （ＣＥＰ）としての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。 【００１９】３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。 【数５】 ここで、 【数６】 Ｄ：真の方位方向に平行な距離 ΔＤT：ＤＲＰ前進の真の距離 δD：距離センサー誤差の標準偏差(deviation) Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δP ：δHとΔＤTの関数である真の方位方向 (パーセンテージ)に垂直な位置誤差の標準偏差 δH ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。 【数７】 誤差の独立を仮定すると、ある前進後の車両位置確率密
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。 【００２０】ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するた
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。 【００２１】Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。 【００２２】２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。 【００２３】３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。 【００２４】４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。ここで更新されない時、又は後記する相
関性のテストにより更新されないと決定された時、ＤＲ
Ｐｃは地図の道路上にないことがあり得る。これはＤＲ
Ｐｃが地図情報に含まれない道路上にあることも含んで
いる。ＤＲＰｃが更新されない時、またこれに加えて図
１Ｂ、図１Ｃ、図５Ｃ、図５Ｃ−１、図５Ｃ−２、図３
０−１等に示されるようにＤＲＰｃが道路上に表示され
ない時、正常な判断がなされていることを報知するよう
にしても良い。報知は音声や表示で行う。表示は例えば
ＤＲＰｃを示す点の形状や色、点滅状況、アイコン等の
変化で示すことが可能である。また、図３０−１のｌに
示すようなＤＲＰｃと道路を結ぶ線や点等を表示しても
良い。 【００２５】５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。 【００２６】Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するための
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。 【００２７】Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。 【００２８】ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するため
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。 【００２９】ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。 【００３０】ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体
構造（structure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。 【００３１】ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズ
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。ここで衛星局による測位
の有効性や確実性を評価しても良い。もし、そうでない
ときは、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プ
ログラムにもどる。もし、更新のテストを行う時である
なら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２によ
り行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置
ＤＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか
否かを決定する。これについては、図１３との関連で説
明する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳ
の決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプ
ログラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マル
チパラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存
在を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合
され、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについ
ては、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プロ
グラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃの
ＤＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５
Ｃ−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手
段１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データ
の更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃ
に前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルー
チンのフローチャートが示されている（ブロック８
Ａ）。まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進め
られる（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関
連で説明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げら
れ、あるいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との
関連でこれを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲ
Ｐｃに進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブ
ロック９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両
の方位Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュー
タ１２により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわ
ち、図３５−１との関連で述べるように、コンピュータ
１２は方位センサー偏差対センサー読み取りを記憶する
センサー偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段
２６の出力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さ
らに、マップデータベースからの局部的な磁気変動（第
ＩＩＩ．Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えら
れ、車両Ｖのより正確な方位Ｈに到達する。ついで、Ｄ
ＲＰｏの計算以降の距離Δｄがコンピュータ１２によ
り、センサー手段１８からの距離データを使用して測定
される（ブロック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が
距離ΔＤを計算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正
係数Ｃについては図３５−２との関連で詳細に説明す
る。さらに、ＤＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０
Ｅ）を用いて計算され、そしてこのサブルーチンが完了
する。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフ
ローチャートを示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａ
も参照する。この図は図５Ｃ−１を単純化したものであ
り、車両Ｖがある位置から他の位置に移動し、距離ΔＤ
が計算された後の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示し
ている。まず、計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分が
コンピュータ１２により次式で決定される（ブロック１
１Ａ）。 【数８】 【数９】 つぎに、コンピュータ１２は以下に詳述するように可変
方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算する。これら
の誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関連する。新
しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰの各角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算される（ブ
ロック１１Ｃ）。 【数１０】 【数１１】 【数１２】 【数１３】 【数１４】 【数１５】 【数１６】 【数１７】 上述したように、ΔＤｘとΔＤｙがそうであるように、
ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらのデータは、
ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置から他
の位置にブロックが移動したその距離に依存するからで
ある。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動する。
たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高くなればなる
ほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰｃの精
度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減少した
ことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、ＣＥＰが
拡大している状態での、図１２は、更新をテストする時
であるかどうかについて決定するためのサブルーチンの
フローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。まず、
コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に２秒が
経過しているかどうか決定する（ブロック１２Ａ）。も
し、経過していなければ、更新のテストをする時でない
こととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログラムがバ
イパスされ、制御は主プログラムに戻る。もし、２秒が
経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮されて以来
しきい値の距離だけ移動したかどうかがコンピュータ１
２により決定される。もし、そうでなければ、更新をテ
ストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。もし、そうで
あるなら、更新がなされるべきか否かを決定する時であ
る（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュータ１２によ
るマルチパラメータの評価を実行するためのサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック８Ｃと８Ｄ）。コ
ンピュータ１２は、前にリストしたパラメータ（１）な
いし（４）に基づいた最も確率の高いラインセグメント
Ｓを、もし、あるなら、決定する（ブロック１３Ａ）。
これについては図１４との関連でさらに説明する。も
し、最も確率の高いラインセグメントＳを見付けたなら
（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセグメントＳ
が相関パラメータの相関テストをパスするかどうかの決
定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これについては図２
３で説明する。もし、ないなら、フラグが立てられ、更
新サブルーチンをバイパスする（ブロック１３Ｄ）。も
し、あるなら、フラグが立てられ（ブロック１３Ｅ）、
制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最も確率の高
いラインセグメントＳを決定し、このラインセグメント
Ｓが更新サブルーチンを進めるための十分な確率をもっ
ているか否かを決定するサブルーチンのフローチャート
を示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座標データが
コンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶されたマッ
プデータベースの航行近接部より取り込まれる（ブロッ
ク１４Ａ）。ついで、このラインセグメントＳがしきい
値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうかが、コンピュ
ータ１２により決定される。（第ＩＶ章 Ｂ１の方位パ
ラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは図１５との関
連で説明される。もし、平行でなければ、このラインセ
グメントＳが取り込むための航行近接部の最後のセグメ
ントＳであるか否かを決定する（ブロック１４Ｃ）。も
し、そうでなければ、サブルーチンはブロック１４Ａに
戻り、コンピュータ１２が他のセグメントＳを取り込
む。もし、取り込まれたラインセグメントＳがしきい値
内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロック１４
Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳがＣ
ＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４Ｄ）
（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを参
照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに交
差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像処
理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。 【数１８】 ここで、Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１及びＹ２はコンピュータ１２
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２０Ｆ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（path match）の計算により相関
テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３Ｆ）。これに
ついては図２４Ａないし図２４Ｄに関連して後に詳述す
る（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車両が方向を変
えていると判断したとき、コンピュータは相関関数を計
算し、テストして相関テストを行う（ブロック２３Ｇ−
２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参照）。図２４
Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが存在するか否
かを決定するときにコンピュータ１２によって使用され
る各種データの図表である。図２４Ａは車両Ｖが実際に
移動していると思われる街路Ｓｔの複数のセグメントＳ
のＸＹ位置の図表である。ここで、この街路Ｓｔには６
つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があり、これらは
図示のように、端点ａからｇにより定められている。Ｓ
１からＳ６のうちの一つは最も確率の高いセグメントＳ
に相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計算式（１）若
しくは（１’）及び（２）若しくは（２’）に従って以
前に計算された複数の推測位置ＤＲＰについてのＸＹ位
置の図表である。これらの推測位置はＡからＫ点で示さ
れている。Ｋ点には現在の推測位置ＤＲＰｃが含まれて
いる。図２４Ｂでは、これらの推測位置ＤＲＰは車両Ｖ
が移動した全計算距離Ｄに渡って示されている。全距離
ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和になる。図２４Ｃは図２４
Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置Ｘとは異なっている）
としてそれぞれラインセグメントＳ１ないしＳ６に相当
する方位ｈ１ないしｈ６を示したものである。前述した
ように、マップデータベースには端点データがあり、こ
の端点は図２４Ａに示す街路ＳｔのラインセグメントＳ
１ないしＳ６を特定している。しかし、下記の説明で必
要とされるように、図２４Ｃの方位データはコンピュー
タ１２により計算される。図２４Ｄは図２４Ｂの中のΔ
Ｄ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応する車両Ｖの測定され
た方位Ｈ１よりＨ１０を示している。図２４Ｂの距離Δ
Ｄデータと図２４Ｄに示される方位データＨ１ないしＨ
１０はコンピュータ１２により計算され、入力項目の方
位表としてコンピュータに一時的に記憶される。図２４
Ｄはこの表をプロットしたものである。さらに詳しく
は、車両Ｖが移動するとき移動した距離と車両Ｖの方位
が秒毎に測定される。方位表の前回の入力後、車両Ｖが
しきい値距離以上に移動したかどうか、が方位表に入力
される。再び図２３を参照すると、コンピュータ１２は
車両Ｖが移動した過去のしきい値距離についての方位表
の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈを計算する（ブロッ
ク２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔの方位ｈは、図２４
Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより以前に車両Ｖが移動
したしきい値距離毎に計算される。このしきい値距離
は、例えば、約９１５０ｍ（３００フィート）になると
思われる。その後、コンピュータはこのしきい値距離の
ＲＭＳ（root mean square）方位誤差を計算する（ブロ
ック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の計算は次の計算式によ
って行われる。 【数１９】 ここで、 ｎ＝方位表の入力項目数 方位（ｉ）＝方位表のｉ番目の入力項目による車両Ｖの
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。ＧＰＳ等の衛星局による測位を併用する場合
には、該測位の有効性や確実性の評価をここで行い、該
仮定を行うか否かの判断に影響させても良い。このた
め、図２８に更新のための一般的なサブルーチンのフロ
ーチャートを示す（ブロック８Ｅを参照）。ここに示さ
れているように、コンピュータ１２はまず、現在の推測
位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕ
に更新する（ブロック２８Ａ）。これは図２９に関連し
て更に詳述する。次にコンピュータ１２は、ＤＲＰｃの
精度の評価を更新する（ブロック２８Ｂ）。これは図３
２に関連して詳述する。次にセンサー手段１６とセンサ
ー手段２６が再び校正されるが（ブロック２８Ｃ）、こ
れについては図３５との関連で詳述する。図２９はＤＲ
ＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチンのフロ
ーチャートである。もし、車両が方向を変更していると
すると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃのＸＹ座標データ
は以前に計算された最良の相関点ＢＰのＸＹ座標データ
にセットされ（ブロック２３Ｉを参照）、これにより、
ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される（ブロック２９
Ｂ）。この後、推測動作比（dead reckoning performa
nce ratio)ＰＲが計算されるが（ブロック２９Ｃ）、こ
れは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ間の距離を、Ｄ
ＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後車両Ｖが移動し
た計算距離ΔＤで割ったものに等しい。この動作比ＰＲ
は、システム１０のなかのある誤差を計算するときに使
用される。この誤差は前に述べ、さらに以後に述べるよ
うに、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速度を決定すると
きに使用される。もし、車両Ｖが方向を変えていないと
（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確率の高い一定の
コース位置にセットされる（ブロック２９Ｄ）。このこ
とは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図３０に関連して
更に述べる。図３０のフローチャートは、車両Ｖが一定
の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃから所与のＤＲＰ
ｃｕへの更新のサブルーチンである（ブロック２９Ｄを
参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕへの
更新の説明に使用される。この図には、ＤＲＰｃ、ＤＲ
Ｐｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び最も確率の高いライ
ンセグメントＳが図示されている。このように、コンピ
ュータ１２はＣＥＰのアスペクト比ＡＲを計算するが、
これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい（ブロック３０）。
ついで、コンピュータ１２はこのアスペクト比ＡＲはし
きい値の中で１に近いか否かを決定する（ブロック３０
Ｂ）。もし近いということになると、ＤＲＰｃは最も確
率の高いセグメントＳ上の最も近い点に更新される（ブ
ロック３０Ｃ）。図３０−１に示されるように、最も近
い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃを通り、セグメントＳ
に垂直に引かれたラインｌがセグメントＳに交わる点で
ある。もしアスペクト比ＡＲがしきい値の内で１に近く
ないと（ブロック３０Ｂ）、コンピュータ１２は図３０
−１に示されるセグメントＳの角度αを計算する（ブロ
ック３０Ｄ）。この後、コンピュータ１２は、図３０−
１に示すように、ＣＥＰの主軸の角度βを計算する（ブ
ロック３０Ｅ）。次に、コンピュータ１２は、角度（α
−β）がしきい値以下かどうかを決定する（ブロック３
０Ｆ）。もし以下ならば、サブルーチンはブロック３０
Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰｃはセグメントＳ上の
極めて確率の高い点（最も確率の高い点とほぼ同じ）に
更新される（ブロック３０Ｇ）。これについては図３１
に関連して後で詳述する。図３１はＤＲＰｃを最も確率
の高いセグメントＳ上の極めて確率の高い点に更新する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック３０Ｇ
を参照）。図３０−１も再び参照する。まず、コンピュ
ータ１２はＣＥＰの主軸に平行な側部、すなわち図３０
−１で示される例のなかの側部Ｓ１及び側部Ｓ２を決定
する（ブロック３１Ａ）。次にコンピュータ１２は側部
Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高いセグメントＳと交わ
るＰ１及びＰ２点を計算する（ブロック３１Ｂ）。この
後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ２間の中間点Ｐ４を計
算する（ブロック３１Ｃ）。ここで、コンピュータ１２
は以前に記載された方法でＤＲＰｃに最も近い点Ｐ３
（ブロック３１Ｄ）を計算する。続いて、Ｐ３点及びＰ
４点間の距離ｄがコンピュータ１２により計算される
（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュータ１２は、次の
計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標データを計算する
（ブロック３１Ｆ） 【数２０】 【数２１】ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新したので、コンピュータ１
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
インｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。 【数２２】 【数２３】 【数２４】 【数２５】 【数２６】 【数２７】 【数２８】 【数２９】 図３４は相関関数の計算結果に基づいてＣＥＰからＣＥ
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。 【数３０】 【数３１】 かくして、ＤＲＰｃｕが決定され（ブロック２８Ａを参
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣDは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Dは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変化させる
誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６はＥ
H及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャートであ
る。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進
められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフラッ
クスゲートコンパス２８から受け取られた情報から方位
の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、ＤＲ
ＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイール
センサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる情報
より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１２は
上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロック３
６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示した
ように、方位測定は２つのソース（source）で行われ
る。その１つはフラックスゲートコンパス２８で、もう
１つは差動ホイールセンサー１８である。フラックスゲ
ートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成分を測定
し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。差動ホイ
ールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対の車輪の
回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａが、次の
ように計算できる。 【数３２】 ここで、ＤRは右の車輪で移動された距離であり、ＤLは
左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもしく
は右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に関
しては正しいが、前輪については修正されなければなら
ない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。コ
ンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに大
きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（gimbl
e）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差（magne
tic dip error）により不正確に読みとる。もし、コン
パス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速若しくは
減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読みとる。こ
のような理由から、コンパス２８は完全には正確ではな
い。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリップのため
誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しくは減速さ
れると、車輪の一方若しくは両方がスリップし、測定さ
れた距離が不正確になる。これにより、角度Ａは不正確
に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く若しくは十
分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加速により滑
り、各車輪が移動する距離は不正確に示されることとな
る。最後に、各車輪の街路との接触点が変わり、トラッ
クＴが変わって誤差をもたらす。結果として、コンピュ
ータ１２はコンパス２８からの方位情報と差動ホイール
センサー１８からの方位情報とを比較し、全体の方位測
定値がどの程度に正確かを決定する、つまりｅ１を決定
する。もし、両者が一致すると、すなわち、ｅ１＝０、
ＣＥＰの成長速度はこのファクターにより影響を受けな
い。だが、これらが一致しないと、すなわち、ｅ１＞
０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。このことは方位
測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の知識の精度が
悪くなっていることを意味する。図３６を再び参照す
る。ｅ１が計算されているので（ブロック３６Ｃ）、コ
ンピュータ１２は次のようにして更新動作誤差(update
performance error)ｅ２を計算する（ブロック３６
Ｄ）。 【数３３】 ここで、Ｋ＝定数、ＤＲ動作比（ＰＲ）は上述したもの
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。 【数３４】 ここで、ｅ１とｅ２は上述のように定義される。ｅ３は
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥDを次のように計算する（ブ
ロック３６）。 【数３５】 ここで、ｅ２は上述したようなものであり、ｅ４は距離
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。 【００３２】Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。 【００３３】 【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来より精度の高いナビゲーションを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。 【図１Ｂ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。 【図１Ｃ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。 【図２】 本発明の自動車両ナビゲーション装置のブロ
ック図である。 【図３】 車両が移動可能な、ある与えられた領域の地
図を示す図である。 【図４Ａ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。 【図４Ｂ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。 【図５Ａ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｂ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｃ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｃ−１】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。 【図５Ｃ−２】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。 【図６Ａ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｂ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｃ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｄ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｅ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図７Ａ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図７Ｂ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図７Ｃ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図８】 本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフロ
ーチャートである。 【図９】 推測位置及び予測精度の拡大を示すサブルー
チンのフローチャートである。 【図１０】 所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブル
ーチンのフローチャートである。 【図１１】 輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフロ
ーチャートである。 【図１１Ａ】 図５Ｃ−１を単純化したものであり、領
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。 【図１２】 更新についてのテストを行う時期か否かを
判断するサブルーチンのフローチャートである。 【図１３】 コンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図１４】 最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。 【図１５】 セグメントＳが車両の方位、すなわち方位
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。 【図１６】 二つのラインセグメントＳの接続性及び近
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。 【図１７】 ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。 【図１８】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。 【図１９】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１から側部
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２０】 残りのセグメントＳの最も確率の高いセグ
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。 【図２１】 側部１と２が近接しすぎているか否かを判
断するサブルーチンのフローチャートである。 【図２２】 側部１セグメントＳあるいは側部２セグメ
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２３】 最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２４Ａ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｂ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｃ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｄ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２５】 車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。 【図２６】 車両Ｖの通路と選択されたラインセグメン
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。 【図２６−１】 相関関数の計算結果を示す図である。 【図２７】 相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。 【図２８】 更新のサブルーチンを一般に示すフローチ
ャートである。 【図２９】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。 【図３０】 車両Ｖが一定の方位Ｈ上にあるとき所与Ｄ
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。 【図３０−１】 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。 【図３１】 ＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。 【図３２】 ＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチンの
フローチャートである。 【図３３】 一定の方位の最も確率の高い位置に基づい
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。 【図３３−１】 所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。 【図３４】 相関関数の計算結果に基づいたＣＥＰから
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図３４−１】 最も確率の高いセグメントＳ、ＤＲＰ
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。 【図３５】 センサー手段１６及び２６を校正するため
のサブルーチンのフローチャートである。 【図３５−１】 方位センサー手段２６の出力の関数と
して方位センサー出力２６の偏差の図である。 【図３５−２】 車両が方向を変えたときいかにしてよ
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。 【図３６】 ＥHとＥDを判断するためのサブルーチンの
フローチャートである。 【符号の説明】 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
る。 【図１Ｂ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。 【図１Ｃ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。 【図２】 本発明の自動車両ナビゲーション装置のブロ
ック図である。 【図３】 車両が移動可能な、ある与えられた領域の地
図を示す図である。 【図４Ａ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。 【図４Ｂ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。 【図５Ａ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｂ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｃ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。 【図５Ｃ−１】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。 【図５Ｃ−２】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。 【図６Ａ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｂ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｃ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｄ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図６Ｅ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。 【図７Ａ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図７Ｂ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図７Ｃ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。 【図８】 本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフロ
ーチャートである。 【図９】 推測位置及び予測精度の拡大を示すサブルー
チンのフローチャートである。 【図１０】 所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブル
ーチンのフローチャートである。 【図１１】 輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフロ
ーチャートである。 【図１１Ａ】 図５Ｃ−１を単純化したものであり、領
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。 【図１２】 更新についてのテストを行う時期か否かを
判断するサブルーチンのフローチャートである。 【図１３】 コンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図１４】 最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。 【図１５】 セグメントＳが車両の方位、すなわち方位
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。 【図１６】 二つのラインセグメントＳの接続性及び近
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。 【図１７】 ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。 【図１８】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。 【図１９】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１から側部
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２０】 残りのセグメントＳの最も確率の高いセグ
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。 【図２１】 側部１と２が近接しすぎているか否かを判
断するサブルーチンのフローチャートである。 【図２２】 側部１セグメントＳあるいは側部２セグメ
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２３】 最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図２４Ａ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｂ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｃ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２４Ｄ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。 【図２５】 車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。 【図２６】 車両Ｖの通路と選択されたラインセグメン
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。 【図２６−１】 相関関数の計算結果を示す図である。 【図２７】 相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。 【図２８】 更新のサブルーチンを一般に示すフローチ
ャートである。 【図２９】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。 【図３０】 車両Ｖが一定の方位Ｈ上にあるとき所与Ｄ
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。 【図３０−１】 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。 【図３１】 ＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。 【図３２】 ＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチンの
フローチャートである。 【図３３】 一定の方位の最も確率の高い位置に基づい
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。 【図３３−１】 所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。 【図３４】 相関関数の計算結果に基づいたＣＥＰから
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。 【図３４−１】 最も確率の高いセグメントＳ、ＤＲＰ
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。 【図３５】 センサー手段１６及び２６を校正するため
のサブルーチンのフローチャートである。 【図３５−１】 方位センサー手段２６の出力の関数と
して方位センサー出力２６の偏差の図である。 【図３５−２】 車両が方向を変えたときいかにしてよ
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。 【図３６】 ＥHとＥDを判断するためのサブルーチンの
フローチャートである。 【符号の説明】 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 ケネス エイ． ミルネス
アメリカ合衆国 94536 カリフォルニ
ア州 フレモント ネリッサ サークル
4201
(72)発明者 アラン シー． フィリップス
アメリカ合衆国 94022 カリフォルニ
ア州 ロス アルトス ボーダー ロー
ド 1015
(72)発明者 マーヴィン エス． ホワイト， ジュ
ニア.
アメリカ合衆国 94303 カリフォルニ
ア州 パロ アルト バン オーケン
サークル 966
(72)発明者 ジョージ イー． ラクミラー， ジュ
ニア
アメリカ合衆国 95014 カリフォルニ
ア州 クパーチノ セイラム ドライヴ
ナンバー ２ 22448
(56)参考文献 特開 昭60−45285（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名)
G01C 21/00
G08G 1/0969
G09B 29/10
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．所定の領域を移動する自車の推測現在位置を含む推
測位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該推測位置に関する情報の精度を推定する手段と、 該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段と、
を備え、 前記推定が、方向により異なる推定である、 ことを特徴とする自動車。 ２．前記推定が前記現在位置の修正に伴い更新される、 請求項１に記載の自動車。 ３．所定の領域を移動する自車の推測現在位置を含む推
測位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該推測位置に関する情報の精度を推定する手段と、 該推定に基づいて複数の道路の中から候補道路群を選択
し、該候補道路群からは実際の現在位置が存在する蓋然
性が最も高い道路を選択できる可能性があり、該最も蓋
然性の高い道路上又は道路に向けて前記推測現在位置を
修正する手段と、を備え前記推定が、方向により異なる
推定である、 ことを特徴とする自動車。 ４．前記推定が前記現在位置の修正に伴い更新される、 請求項３に記載の自動車。 ５．所定の領域を移動する自車の推測現在位置を含む推
測位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該推測位置に関する情報の精度を推定し、該推定を自車
の移動に伴い変化させる手段と、 該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段と、 を備え、 前記推定が前記現在位置を含む所定の範囲で表され、前
記推測現在位置が該所定の範囲内で修正される、 ことを特徴とする自動車。 ６．前記範囲が自車の移動距離に比例して拡大する、 請求項５に記載の自動車。 ７．自車の位置に関する情報を発生する手段が、自車の
移動方向を示す方位センサを含み、 前記範囲が該方位センサの精度に応じた速度で拡大す
る、 請求項６に記載の自動車。 ８．自車の位置に関する情報を発生する手段が、自車の
移動距離を示す移動距離センサを含み、 前記範囲が該移動距離センサの精度に応じた速度で拡大
する、 請求項６に記載の自動車。 ９．自車の位置に関する情報を発生する手段が、自車の
移動方向を示す方位センサと自車の移動距離を示す移動
距離センサとを含み、 前記範囲がこれらセンサの精度に応じた速度で拡大す
る、 請求項６に記載の自動車。 １０．自車の位置に関する情報を発生する手段が、自車
の移動方向を示す方位センサと自車の移動距離を示す移
動センサとを含み、 前記範囲がこれらセンサの精度に応じて、異なる方向に
夫々異なる速度で拡大する、 請求項６に記載の自動車。 １１．前記センサの精度が推測現在位置の修正に基づい
て表される、 請求項９に記載の自動車。 １２．前記センサの精度が推測現在位置と修正された推
測現在位置の間の距離と自車の移動距離に基づいて表さ
れる、 請求項９に記載の自動車。 １３．前記範囲が、前記現在位置の修正に伴い縮小す
る、 請求項５に記載の自動車。 １４．前記現在位置が前記地図情報の道路上に修正さ
れ、 前記範囲が該修正された現在位置に基づいて、該修正現
在位置の正確さに対応して縮小する、 請求項５に記載の自動車。 １５．前記現在位置が前記地図情報の道路上に修正さ
れ、 前記地図情報が道路の幅に関する情報を含み、 前記範囲が該道路の幅に対応して縮小する、 請求項５に記載の自動車。 １６．前記地図情報が地図の精度に関する情報を含み、 前記範囲の縮小が該地図の精度に対応して限定される、 請求項１３又は１４又は１５に記載の自動車。 １７．前記範囲が前記現在位置を中に含む輪郭で表され
る、 請求項５又は６又は７又は８又は９又は１０又は１３又
は１４又は１５又は１６に記載の自動車。 １８．前記輪郭が矩形である、 請求項１７に記載の自動車。 １９．前記輪郭が楕円形である、 請求項１７に記載の自動車。 ２０．所定の領域を移動する自車の推測現在位置を含む
推測位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該推測位置に関する情報の精度を推定し、該推定を自車
の移動に伴い変化させる手段と、 該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段と、 を備え、 前記推定が確率分布で表される、 ことを特徴とする自動車。 ２１．所定の領域を移動する自車の推測現在位置を含む
推測位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該推測位置に関する情報の精度を推定し、該推定を自車
の移動に伴い変化させる手段と、 該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段と、 を備え、 前記推定が確率密度関数で表される、 ことを特徴とする自動車。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US618,041 | 1984-06-07 | ||
| US06/618,041 US4796191A (en) | 1984-06-07 | 1984-06-07 | Vehicle navigational system and method |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4069872A Division JPH0830657B2 (ja) | 1984-06-07 | 1992-02-19 | 車両ナビゲーション装置 |
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|---|---|
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| JP2819125B2 true JP2819125B2 (ja) | 1998-10-30 |
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|---|---|---|---|
| JP60121634A Expired - Lifetime JP2614712B2 (ja) | 1984-06-07 | 1985-06-06 | 車両ナビゲーシヨン装置 |
| JP4069872A Expired - Lifetime JPH0830657B2 (ja) | 1984-06-07 | 1992-02-19 | 車両ナビゲーション装置 |
| JP4069871A Expired - Lifetime JPH07109367B2 (ja) | 1984-06-07 | 1992-02-19 | 車両ナビゲーション装置 |
| JP9114174A Expired - Lifetime JP2819125B2 (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-17 | 自動車 |
| JP9114175A Expired - Lifetime JP2819126B2 (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-17 | 自動車 |
| JP9115093A Pending JPH1068633A (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-18 | 車両ナビゲーション装置及び自動車 |
| JP9115092A Expired - Lifetime JP2898612B2 (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-18 | 車両ナビゲーション装置及び自動車 |
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| JP2002085213A Pending JP2002357437A (ja) | 1984-06-07 | 2002-03-26 | 移動体追跡情報提供装置 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60121634A Expired - Lifetime JP2614712B2 (ja) | 1984-06-07 | 1985-06-06 | 車両ナビゲーシヨン装置 |
| JP4069872A Expired - Lifetime JPH0830657B2 (ja) | 1984-06-07 | 1992-02-19 | 車両ナビゲーション装置 |
| JP4069871A Expired - Lifetime JPH07109367B2 (ja) | 1984-06-07 | 1992-02-19 | 車両ナビゲーション装置 |
Family Applications After (5)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9114175A Expired - Lifetime JP2819126B2 (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-17 | 自動車 |
| JP9115093A Pending JPH1068633A (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-18 | 車両ナビゲーション装置及び自動車 |
| JP9115092A Expired - Lifetime JP2898612B2 (ja) | 1984-06-07 | 1997-04-18 | 車両ナビゲーション装置及び自動車 |
| JP01966299A Expired - Lifetime JP3350898B2 (ja) | 1984-06-07 | 1999-01-28 | 移動体追跡情報提供装置 |
| JP2002085213A Pending JP2002357437A (ja) | 1984-06-07 | 2002-03-26 | 移動体追跡情報提供装置 |
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|---|---|
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| AU (1) | AU587982B2 (ja) |
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