JP3075889B2 - ナビゲーション装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、移動体に搭載して、そ
の位置または進行方位を検出するナビゲーション装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】移動体のナビゲーション装置には、ＧＰ
Ｓ（全世界測位システム）やビーコン等により直接位置
を求める方法の電波航法装置と、進行方位および移動距
離を計測し、積算により位置を求める方法の慣性航法装
置とがある。また、両者を組合せ、状況により方法を切
替える装置も知られている。さらに、ナビゲーション機
能を高めるため、移動体にアンテナを取付け、ＧＰＳ衛
星の他に、静止衛星信号を受信する方式も、検討されて
いる。

【０００３】電波航法において、ＧＰＳ受信機は、レン
ジ、レンジ・レート（レンジ変化率）および衛星情報を
検出し、衛星が４個以上受信可能なときは、一点測位演
算で移動体の位置情報を求める。さらに、この位置情報
を利用して、慣性航法の誤差を補正することが一般化し
ている。しかし、市街地等では、地形や建造物等によ
り、４つの衛星を受信できず、一点測位による位置情報
が求められないことも多い。

【０００４】慣性航法では、方位センサとしてジャイロ
と地磁気センサとを用い、高精度な方位をフィルタによ
り求める方式がある（特開平１ー２１９６１０号公報、
特開平３ー１８８３１６号公報）。特開平１ー２１９６
１０号公報記載の例では、フィルタを用いてジャイロの
精度が高いときは、ジャイロを使う割合を大きくし、地
磁気センサの精度の精度が高いときは、地磁気センサを
使う割合を大きくする。それぞれのセンサを使う割合
は、それぞれのセンサ誤差の、経験的な統計分布から定
めている。特開平３ー１８８３１６号公報記載の例で
は、カルマンフィルタを用いる方式で、それぞれのセン
サノイズの共分散行列を、測定値を用いて定義から計算
し、ノイズの性質変化に対応している。

【０００５】また、移動体において、直接、静止衛星か
らの信号を、アンテナによって受信する場合、移動体の
回転に応じて、アンテナ姿勢を常に、静止衛星の方向に
制御することが重要である。従来技術では、アンテナ姿
勢制御用に、回転角センサを搭載している（特開平４ー
２０４１６８号公報）。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、位置決定の精
度を高めるには、センサ精度を高くしたり、センサを複
数備える必要が生まれ、コスト増加につながっていた。
本発明は、これを考慮し、高精度のセンサを用いること
なく、効率的に位置決定精度を高めるため、電波航法を
用いたナビゲーション装置の構成、センサ誤差、方位セ
ンサおよび信号受信用アンテナの姿勢制御に関する、以
下の４つの課題を解決しようとするものである。

【０００７】電波航法における、ＧＰＳを用いたナビゲ
ーション装置に係る問題を考える。ＧＰＳは、４個のＧ
ＰＳ衛星が受信可能なときは、それぞれの衛星からＧＰ
Ｓ受信機までの、擬似距離およびその変化率（レンジ、
レンジ・レート）を計測し、これと各衛星が送信する衛
星位置から、一点測位により受信機の位置を求めること
ができる。

【０００８】ところが、ＧＰＳを、地上を移動する移動
体に搭載した場合、山間部や都市部では、衛星からの電
波が遮断される。そのため、４つの衛星を受信できず、
一点測位による位置検出が不可能な場合が多い。この場
合でも、常に、１〜３個の衛星から送信されるレンジお
よびレンジ・レートの計測は可能である。

【０００９】また、従来、ナビゲーション装置には、Ｇ
ＰＳ、ジャイロ、車速センサ、地磁気センサなど複数の
センサが使われている。これらのセンサには、それぞれ
誤差があり、ナビゲーション装置の位置精度低下の原因
となっている。しかし、これらのセンサ出力は、互いに
重複する情報を含んでいることもある。

【００１０】本発明の第１の目的は、少なくとも、１個
以上の衛星からのレンジまたはレンジ・レート信号を用
いて、ナビゲーション装置に搭載されたセンサの測定誤
差を推定し、その推定誤差と測定値とを用いて、常に、
高い位置決定精度を維持できるナビゲーション装置を提
供することである。

【００１１】本発明の第２の目的は、レンジまたはレン
ジ・レート信号を用いずに、ナビゲーション装置に搭載
された複数のセンサ信号から、各センサの誤差を推定
し、その推定誤差と測定値とを用いて、位置精度を向上
することができるナビゲーション装置を提供することで
ある。

【００１２】方位センサは、通常、ジャイロと地磁気セ
ンサから成る。ジャイロは、角速度センサであるため、
方位を求めるためには、その出力信号を積分しなければ
ならない。このため、ジャイロのバイアス誤差は、時間
とともに増大して、大きな方位誤差を生じる。

【００１３】また、地磁気センサでは、取付けた移動体
のボディが磁性体の場合、その主な誤差要因として、着
磁およびμ効果がある。着磁は、ボディが磁化する現象
であり、μ効果は、地磁気センサを囲む磁性体のボディ
形状が非対称のとき、地磁気に及ぼす影響のことであ
る。上記従来技術（特開平１ー２１９６１０号公報、特
開平３ー１８８３１６号公報）では、これらの誤差要因
を考慮していないため、両センサ誤差が大きい場合、十
分な精度が得られないことがあった。

【００１４】本発明の第３の目的は、方位センサの誤差
要因を取り除き、精度良く方位を求めるナビゲーション
装置を提供することである。

【００１５】電波航法装置等に用いられるアンテナの姿
勢は、ナビゲーションの目的で求めた方位または位置を
利用して算出された、目的とする衛星の位置方向を用い
て制御することができる。また、このようにアンテナを
制御することによって、常に感度良く受信した情報を、
ナビゲーション機能強化のために利用することができ
る。

【００１６】本発明の第４の目的は、ナビゲーション機
能によって得られた位置または方位を利用して、その移
動体に搭載されたアンテナの姿勢を制御するナビゲーシ
ョン装置を提供することである。

【００１７】

【問題を解決するための手段】上記第１の目的は、第１
の手段として、移動体の旋回角速度、速度および方位の
内、いずれか１つ以上を測定する走行状況測定手段を備
えるナビゲーション装置において、走行状況測定手段
は、衛星または地上発信局の送信機からの信号を受信
し、その送信機から移動体までの距離およびその変化率
のいずれかを測定するレンジ測定機能をさらに備え、走
行状況測定手段によって測定される物理量のうち、一つ
以上の物理量の誤差を、走行状況測定手段からの出力を
用いて推定する誤差推定手段と、誤差推定手段の出力を
用いて、誤差が推定された物理量の測定値を補正し、少
なくとも補正された測定値を用いて、移動体の位置を求
める位置演算手段と、を有することを特徴とするナビゲ
ーション装置によって達成できる。

【００１８】上記第２の目的は、第２の手段として、移
動体の位置、旋回角速度および方位のうち、１つ以上を
測定する走行状況測定手段を備えるナビゲーション装置
において、走行状況測定手段は、移動体の速度を測定す
る速度測定機能をさらに備え、走行状況測定手段によっ
て測定される物理量のうち、一つ以上の物理量の誤差
を、走行状況測定手段からの出力を用いて推定する誤差
推定手段と、誤差推定手段の出力を用いて、誤差が推定
された物理量の測定値を補正し、少なくとも補正された
測定値を用いて、移動体の位置を求める位置演算手段と
を有することを特徴とするナビゲーション装置によって
も達成できる。

【００１９】上記第３の目的は、第３の手段として、少
なくとも、旋回角速度測定手段および方位測定手段を備
えるナビゲーション装置において、旋回角速度測定手段
と方位測定手段との出力を用いて、旋回角速度測定手段
の測定誤差を推定する旋回角速度誤差推定手段と、旋回
角速度誤差推定手段の出力を用いて、旋回角速度測定手
段の測定値を補正し、補正された測定値と方位測定手段
の出力とから、移動体の進行方位を求める進行方位演算
手段とを有することを特徴とするナビゲーション装置に
よって達成できる。

【００２０】また、上記第３の目的は、第３の手段とし
て、少なくとも、旋回角速度測定手段および方位測定手
段を備えるナビゲーション装置において、旋回角速度測
定手段と方位測定手段との出力を用いて、方位測定手段
の測定誤差を推定する方位誤差推定手段と、方位誤差推
定手段の出力を用いて、方位測定手段の測定値を補正
し、補正された測定値と旋回角速度測定手段の出力とか
ら、移動体の進行方位を求める進行方位演算手段とを有
することを特徴とするナビゲーション装置によっても達
成することができる。

【００２１】上記第４の目的は、第４の手段として、移
動体の現在位置を取得するナビゲーション装置におい
て、衛星または地上発信局からの信号を受信するアンテ
ナと、取得された移動体の位置を利用して、移動体が移
動しても、常に衛星または地上発信局からの信号を受信
できるように、アンテナの姿勢を制御するアンテナ姿勢
制御手段とを有することを特徴とするナビゲーション装
置によって達成することができる。

【００２２】

【作用】本発明による第１の手段では、移動体の旋回角
速度、速度および方位の内、いずれか１つ以上を測定す
る走行状況測定手段を備えるナビゲーション装置におい
て、走行状況測定手段に、さらに、備えられているレン
ジ測定機能は、衛星または地上発信局の送信機からの信
号を受信し、その送信機から移動体までの距離、およ
び、その変化率のいずれか一つ以上を測定する。

【００２３】ここで、レンジ測定手段は、衛星あるいは
地上発信局から、移動体に設置した受信機までの擬似距
離（レンジ）、または、その変化率（レンジ・レート）
を測定する。この時、観測できる衛星の数は、３個以下
でも良く、ＧＰＳによる一点測位を行なう必要はない。

【００２４】次に、誤差推定手段は、走行状況測定手段
によって測定される物理量のうち、一つ以上の物理量の
誤差を、走行状況測定手段からの出力を用いて推定す
る。最後に、本手段では、位置演算手段が、その推定さ
れた誤差を用いて、誤差が推定された物理量の測定値を
補正し、少なくとも、その補正された測定値を用いて、
移動体の位置を求める。

【００２５】本発明による第２の手段の構成は、第１の
手段におけるレンジ測定機能を用いずに、移動体の速度
を含む、移動体の走行状況を測定するものである。

【００２６】本手段では、移動体の位置、旋回角速度お
よび方位のうち、１つ以上を測定する走行状況測定手段
を備えるナビゲーション装置において、走行状況測定手
段に、さらに、備えられている速度測定機能は、移動体
の速度を測定する。その後、誤差推定手段は、走行状況
測定手段によって測定される物理量のうち、一つ以上の
物理量の誤差を、走行状況測定手段からの出力を用いて
推定する。最後に、位置演算手段が、誤差推定手段の出
力を用いて、誤差が推定された物理量の測定値を補正
し、少なくとも、その補正された測定値を用いて、移動
体の位置を求める。

【００２７】第３の手段は、本発明を方位検出にのみ適
用したものである。本手段では、少なくとも、旋回角速
度測定手段および方位測定手段を備えるナビゲーション
装置において、旋回角速度誤差推定手段が、旋回角速度
測定手段と方位測定手段との出力を用いて、旋回角速度
測定手段の測定誤差を推定する。または、方位誤差推定
手段が、旋回角速度測定手段と方位測定手段との出力を
用いて、旋回角速度測定手段の測定誤差を推定する。次
に、進行方位演算手段は、この推定された誤差を用い
て、旋回角速度測定手段または方位測定手段の測定値を
補正し、補正された測定値と、旋回角速度測定手段また
は方位測定手段の出力とから、移動体の進行方位を求め
る。

【００２８】本発明による第４の手段においては、移動
体の現在位置を取得するナビゲーション装置において、
アンテナ姿勢制御手段は、取得された移動体の位置を利
用して、移動体の現在位置から、衛星または地上発信局
などの送信局までの方位ベクトルを随時算出し、移動体
が移動しても、常に、送信局からの信号を受信できるよ
うに、アンテナの姿勢を制御する。

【００２９】

【実施例】最初に、本発明における第１から第３の手段
を適用したナビゲーション装置の、機能に関する概略を
説明する。また、第４の手段に関しては、実施例４にお
いて説明する。

【００３０】本発明の第１の手段、第２の手段を適用し
たナビゲーション装置の構成例のブロック図を、それぞ
れ、図１、図２に示す。本発明の第１の手段によるナビ
ゲーション装置は、図１の例が示すように、測定手段１
００と、信号処理手段１１０と、表示手段１１２とから
成る。

【００３１】測定手段１００は、１個以上の衛星あるい
は地上局からの信号を受信し、擬似距離、および、その
変化率のいずれか一つ以上を測定するレンジ測定手段１
０１と、移動体が旋回するときの角速度を測定する旋回
角速度測定手段１０２と、移動体の速度を測定する速度
測定手段１０３と、移動体の進行方位を測定する方位測
定手段１０４とを備える。

【００３２】信号処理手段１１０は、誤差推定手段１１
１と、位置方位演算手段１０９とから構成される。測定
手段１００の測定値から相互に、各個別の測定手段の誤
差を推定する誤差推定手段１１１は、レンジ誤差推定手
段１０５と、角速度誤差推定手段１０６と、速度誤差推
定手段１０７と、方位誤差推定手段１０８とを有する。
位置演算手段１０９は、上記各測定手段の測定値と各
誤差推定手段との出力から、それぞれの誤差を補償し
て、移動体の位置を計算する。

【００３３】信号処理手段１１０によって算出された移
動体の位置は、表示手段１１２によって、表示される。
また、信号処理手段１１０の後に、移動体の位置のみな
らず、例えば、方位やセンサ誤差等のすでに算出されて
いる他の情報を利用して、マップマッチングを行ない、
さらに表示精度を高めることもできる。

【００３４】以上の本発明の第１の手段を適用したナビ
ゲーション装置は、実施例１として、後に詳しく説明す
る。

【００３５】第２の手段を適用した、図２に示される、
ナビゲーション装置は、上記第１の手段において（図１
参照）において、レンジ測定手段１０１のかわりに、移
動体の位置を直接測定する位置測定手段２０１を用いた
ものである。

【００３６】位置測定手段２０１は、衛星あるいは地上
局からの信号を受信し、擬似距離、および、その変化率
のいずれかを測定するため、ハードウエアとしては、レ
ンジ測定手段１０１と類似のものである。ただし、受信
するのは、４個以上のＧＰＳ衛星からの信号であり、そ
れらの信号を用いて、移動体の位置を算出するという機
能を有するところが、レンジ測定手段１０１と異なる点
である。

【００３７】第２の手段を適用したナビゲーション装置
は、実施例３および実施例５として、後に詳細に説明す
る。

【００３８】本発明による第３の手段は、図３に示され
るように、ナビゲーション装置において、方位決定機能
を向上させるものである。このナビゲーション装置は、
図１および図２の装置を簡略化したもので、方位に関す
る測定手段１００と、信号処理手段１１０と、位置決定
手段３０と、表示手段１１２とから構成される。

【００３９】測定手段１００は、方位に関する測定を行
なう角速度測定手段１０２と方位測定手段１０４と、移
動体の速度を検出する速度検出手段１０３とから構成さ
れる。 方位の決定は、信号処理手段１１０に含まれる
誤差推定手段１１１と方位演算手段３５とによって行な
われる。ここで、誤差推定手段１１１は、角速度誤差推
定手段１０６と方位誤差推定手段１０８とから構成され
る。

【００４０】この第３の手段では、移動体の位置決定
は、信号処理手段１１０からの方位情報と、速度測定手
段１０３からの速度情報とを用い、位置決定手段３０に
よって行なわれる。このように決定された移動体位置は
表示手段１１２に表示される。

【００４１】第３の実施例を適用したナビゲーション装
置は、以下に、実施例２として詳細に説明する。

【００４２】以上で説明した、第１から第３の手段にお
ける測定手段としては、次のような装置を用いることが
できる。

【００４３】レンジ測定手段は、送信局と移動体とに搭
載した受信機との擬似距離、あるいは、その変化率を測
定し、送信機の位置が既知であれば、その位置を送信す
るものである。現在、利用可能なものには、ＧＰＳ、Ｇ
ＬＯＮＡＳＳ、ＬＯＲＡＮ−Ｃ、ビーコン等がある。Ｇ
ＰＳは、航空機、宇宙機、自動車等のナビゲーション装
置として利用されている。ＧＬＯＮＡＳＳは、旧ソ連の
管理運用しているもので、ＧＰＳと同様の衛星測距シス
テムである。ＬＯＲＡＮ−Ｃは船舶等によく装備されて
いる。ビーコンは、地上に設置された電波灯台でビーコ
ン位置を局所的に送信するものであり、移動体がビーコ
ン付近に位置することが分かる。主に自動車、航空機の
位置検出に利用される。

【００４４】位置測定手段は、送信局より送信された信
号から移動体の現在位置を演算により求めるか、また
は、現在位置を直接送信するものである。位置測定手段
としては、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ビーコン等が航空
機、宇宙機、自動車等のナビゲーション装置に用いられ
ている。

【００４５】旋回角速度測定手段は、移動体の旋回角速
度を測定するもので、機械式ジャイロ、振動ジャイロ、
光ファイバジャイロ等があり、航空機、宇宙機、自動車
のナビゲーション装置に使われている。

【００４６】速度測定手段には、自動車、電車等の車両
では車輪回転数に応じたパルス信号を出力する光電式あ
るいは電磁式センサ（車速センサ）があり、航空機では
移動体に加わる気圧変化を利用したセンサ等がある。

【００４７】方位計測手段は、地球磁界（地磁気）を検
出し、絶対方位を求める地磁気センサが代表的なセンサ
である。また、ＧＰＳの速度出力からも、絶対方位を求
めることができる。このＧＰＳの速度出力を利用した実
施例に関しては、実施例５において説明する。

【００４８】以下に詳細を説明する各実施例では、移動
体として自動車を想定し、レンジ測定手段はＧＰＳ、旋
回角速度測定手段はジャイロ、速度測定手段は車速セン
サ、方位計測手段は地磁気センサを仮定する。

【００４９】〔実施例１〕本実施例は、図１に示す機能
構成を有し、信号処理手段１１０をカルマンフィルタで
実現したナビゲーション装置である。つまり、誤差推定
手段１１１に含まれる、レンジ誤差推定手段１０５、角
速度誤差推定手段１０６、速度誤差推定手段１０７、お
よび、方位誤差推定手段１０８と、位置演算手段１０９
とを、カルマンフィルタで実現したナビゲーション装置
である。

【００５０】本実施例のハードウェア構成を、図１３に
示す。本実施例には、センサとして、ＧＰＳ衛星からの
信号を受信し、レンジまたはレンジ・レートを測定する
ＧＰＳ受信機１３１と、移動体の旋回角速度を測定する
ジャイロ１３２と、速度を測定する車速センサと、進行
方位を測定する地磁気センサ１３４とが装備されてい
る。 ここで、ＧＰＳ受信機１３１とは、図１のレンジ
測定手段１０１であり、少なくとも、１個以上のＧＰＳ
衛星からの信号が受信できれば良く、３個ないし４個の
ＧＰＳ衛星から信号をもとに、位置を決定する装置であ
る必要はない。

【００５１】これら各センサからの出力は、信号処理手
段１１０の機能を実施するロケータ１３５で演算処理さ
れ、位置が求められる。ロケータ１３５は、マイクロコ
ンピュータで実現され、以下に説明される処理によっ
て、移動体の位置を演算する。さらに、求めた位置は、
ディスプレイ１３６に表示される。

【００５２】ロケータ１３５における、誤差推定手段１
１１と位置演算手段１０９とを実現する、カルマンフィ
ルタ機能について説明する。

【００５３】通常、カルマンフィルタを用いた推定で
は、推定する量（状態量）の時間変化と、状態量と、セ
ンサ出力として測定可能な量（観測量）との関係を、モ
デル化する必要がある。

【００５４】最初、ナビゲーション処理において、主に
推定する、自動車の位置と各センサ（ＧＰＳ受信機１３
１、ジャイロ１３２、車速センサ１３３および地磁気セ
ンサ１３４）の誤差要因とを、推定すべき状態量とし
て、その時間変化をモデル化する。次に、観測量と状態
量との関係をモデルで表す。

【００５５】本実施例において、自動車の位置および速
度の時間変化は、

【００５６】

【数１】

【００５７】とモデル化する。右辺第２項の加速度を与
えれば、次の時刻の位置および速度が計算できる。自動
車の加速度は、車載のセンサで計測する。例えば、車速
センサ１３３出力、ジャイロ１３２方位出力を用いて、
加速度を、

【００５８】

【数２】

【００５９】

【数３】

【００６０】とする近似計算で求める。もちろん、２軸
の加速度センサを搭載すれば、上記の近似計算のかわり
に、加速度を直接、計測することができる。このモデル
は、自動車の運動を記述し、位置を決定するもので、以
下、自動車運動モデルと呼ぶ。

【００６１】ＧＰＳを用いて、ＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信
機１３１までの擬似距離と、その変化率（レンジ、レン
ジ・レート）を計測する場合、主な誤差要因としては、
受信機１３１の時計誤差、いわゆるクロックバイアスが
ある。このクロックバイアスの挙動を記述するには、定
数項に加え、１次微分項であるクロックドリフトまで考
える必要がある。

【００６２】一般的な受信機のクロックドリフトを、１
０ｐｐｍ（月差約２６秒）と仮定する。ある時刻で、時
間を合わせ、クロックバイアスを０にする。しかし、１
００秒後には、受信機の時計は、この１０ｐｐｍのクロ
ックドリフトにより、１０マイクロ秒の時計誤差が生
じ、レンジの計測誤差は３ｋｍにも達する。しかし、本
実施例で考慮する自動車ナビゲーション装置では、レン
ジの計測誤差は数ｍ程度に抑えたい。従って、正確なレ
ンジ計測には、クロックドリフトの推定が重要である。

【００６３】クロックドリフトを考慮したクロックバイ
アスのモデルは、

【００６４】

【数４】

【００６５】

【数５】

【００６６】とする。このモデルは、ＧＰＳ受信機１３
１内部の誤差要因を、記述したものであり、以下、ＧＰ
Ｓ誤差モデルと呼ぶ。

【００６７】１個のＧＰＳ衛星から直接得られる情報
は、レンジとレンジ・レートである。これらの情報と自
動車の位置、速度との関係をモデル化する。

【００６８】ここで、レンジは、ＧＰＳ衛星と受信機１
３１との距離に、受信機１３１の時計誤差の影響を加え
た擬似距離であり、それを微分したものがレンジ・レー
トである。第ｉ番衛星による、レンジおよびレンジ・レ
ートと、自動車に搭載した受信機１３１との位置、速度
との関係を、

【００６９】

【数６】

【００７０】

【数７】

【００７１】とモデル化する。このモデルは、ＧＰＳの
レンジ出力を表すものであり、ＧＰＳレンジ出力モデル
と呼ぶ。

【００７２】ジャイロ１３２は、角速度センサであり、
誤差要因は、そのバイアスである。バイアスは、短時間
ではほぼ一定として、

【００７３】

【数８】

【００７４】とモデル化する。このモデルは、ジャイロ
１３２の誤差要因を記述したものであり、以下、ジャイ
ロ誤差モデルと呼ぶ。

【００７５】ジャイロ１３２の出力と、自動車の速度と
の関係をモデル化する。ジャイロ角速度出力を積算した
ものを、ジャイロ方位とする。ジャイロ方位と真の方位
との差は、バイアスとジャイロ１３２の出力の積算時間
との積になる。ジャイロ方位は、

【００７６】

【数９】

【００７７】とモデル化する。このモデルは、ジャイロ
１３２の出力を表すものであり、以下、ジャイロ出力モ
デルと呼ぶ。

【００７８】車速センサ１３３は、タイヤの回転数から
自動車の速度を計測するセンサである。その誤差要因に
は、タイヤ径変化によるスケールファクタエラーと、ス
リップによるバイアスとがある。それぞれは、短時間で
は、ほぼ一定であると仮定して、

【００７９】

【数１０】

【００８０】

【数１１】

【００８１】とモデル化する。このモデルは、車速セン
サ１３３の誤差要因を記述したもので、車速センサ誤差
モデルと呼ぶ。

【００８２】車速センサ１３３の出力は、サンプリング
間隔に進んだ距離であり、自動車の速度との関係をモデ
ル化する。センサ出力は速度、スケールファクタエラー
およびバイアスから、

【００８３】

【数１２】

【００８４】とモデル化する。このモデルは、車速セン
サ１３３の出力を表したものであり、車速センサモデル
と呼ぶ。

【００８５】地磁気センサ１３４の主な誤差要因は、着
磁と車体のμ効果（以下車体効果と言う）である。着磁
は、地磁気センサ１３４を取付けている車体が磁化し、
大きな方位誤差を与える現象である。これは、地磁気セ
ンサ１３４の出力が描く方位円の中心が、移動すること
に対応する。また、車体効果は磁性体である車体が地球
磁界に及ぼす効果であり、方位円が楕円に変形する現象
である。

【００８６】着磁成分と車体効果は、それぞれ２つのパ
ラメタで記述できる。これらのパラメタの時間変化は少
ないとして、次のようにモデル化する。

【００８７】

【数１３】

【００８８】

【数１４】

【００８９】

【数１５】

【００９０】

【数１６】

【００９１】このモデルは、地磁気センサ１３４の誤差
要因（着磁、車体効果）の挙動を表すもので以下、地磁
気センサ誤差モデルと呼ぶ。

【００９２】地磁気センサ１３４の出力と自動車速度と
の関係は、

【００９３】

【数１７】

【００９４】

【数１８】

【００９５】とモデル化する。地磁気センサ１３４の
ｘ、ｙ軸方向の出力は、進行方位により決まる。一方、
自動車の進行方位は、走行軌跡の接線方向と定義すれ
ば、進行方位は関数ａｒｃｔａｎを用いて、速度によっ
て表すことができる。このモデルは地磁気センサ１３４
の出力を表したものであり、以下、地磁気センサ出力モ
デルと呼ぶ。

【００９６】上記の自動車運動モデル、各センサ誤差モ
デル、および、各センサ出力モデルを用いて、以下で、
状態方程式と観測方程式を作る。状態方程式は、状態量
の時間変化を表し、観測方程式は観測量と状態量との関
係を記述する。

【００９７】本実施例における状態量、

【００９８】

【数１９】

【００９９】は、推定する自動車の位置情報およびセン
サ誤差をまとめた１５次ベクトルとする。ただし、簡単
のため、時刻ｋは省略する。以下でも時刻ｋは、適宜省
略する。 状態方程式は、

【０１００】

【数２０】

【０１０１】とする。ここで、ｖはシステムノイズであ
る。観測方程式は、上記各センサの出力モデルをまとめ
て、

【０１０２】

【数２１】

【０１０３】とする。ここで観測量ｙと観測ノイズｗ
は、それぞれ、

【０１０４】

【数２２】

【０１０５】

【数２３】

【０１０６】である。観測量ｙは、各センサ出力を並べ
たベクトルであり、ＧＰＳ衛星はｎ個受信可能とする
（ｎは１以上）。このモデルでは、受信可能なＧＰＳ衛
星の数に応じて観測量の次数が変化するものとする。ま
た、観測量と状態量との関係を非線形関数ｈで表する。

【０１０７】上記の状態方程式と観測方程式とに対して
カルマンフィルタを計算し、自動車の位置を推定する。
ここで、求めた観測方程式は、非線形なため、拡張カル
マンフィルタのアルゴリズムを適用する。拡張カルマン
フィルタは、次の漸化式

【０１０８】

【数２４】

【０１０９】

【数２５】

【０１１０】

【数２６】

【０１１１】

【数２７】

【０１１２】

【数２８】

【０１１３】

【数２９】

【０１１４】で与えられる。カルマンフィルタでは、状
態量ｘ（ｋ）の最適推定値ｘ（ｋ｜ｋ）、予測値ｘ（ｋ
｜ｋー１）と、これらに対応した推定誤差共分散行列Ｐ
（ｋ｜ｋ）、Ｐ（ｋ｜ｋー１）を算出する。

【０１１５】Ｖは、システムノイズｖの共分散行列であ
り、Ｗは、観測ノイズｗの共分散行列である。Ｈは、関
数ｈの予測値ｘ（ｋ｜ｋー１）におけるヤコビアンであ
る。なお、上記カルマンフィルタの繰返し計算は、漸化
式の形式を持ち、計算機のソフトウェアにより容易に実
現可能である。

【０１１６】以上の拡張カルマンフィルタのアルゴリズ
ムを用いた、本実施例によるナビゲーション装置におけ
る処理手順を、図４のフーローチャートに従って説明す
る。

【０１１７】最初、数２４の通り、自動車の位置を含む
予測値と、誤差共分散行列の初期値を設定する（ステッ
プ４０１）。次に、現在受信可能なＧＰＳ衛星の個数を
調べ（ステップ４０２）、その衛星からのレンジおよび
レンジ・レートを測定する（ステップ４０３）。受信可
能なＧＰＳ衛星個数に応じて、上記のＧＰＳレンジ出力
モデル変更し、観測量ｙおよび非線形関数ｈの次数を変
える（ステップ４０４）。

【０１１８】関数ｈの形式が決定した後、数２５によ
り、カルマンフィルタゲインＫを計算する（ステップ４
０５）。先に、求めたＧＰＳ受信機１３１の出力以外の
センサ出力を測定する（ステップ４０６）。また、関数
ｈと予測値とを用いて、各センサ出力を合成する（ステ
ップ４０７）。

【０１１９】以上によって、観測量ｙが得られ、数２６
および数２７により、自動車位置やセンサ誤差の最適推
定値と、誤差共分散行列を計算する（ステップ４０
８）。車速センサ１３３、ジャイロ１３２の出力から、
数２、数３により、自動車の加速度を計算する（ステッ
プ４０９）。ここで、計算した加速度を用いて、数２８
および数２９により、予測値と、それに対応する誤差共
分散行列を計算する（ステップ４１０）。この一連の処
理を繰り返すことにより、自動車の現在位置を求めるこ
とができる。

【０１２０】上記カルマンフィルタ処理の動作は、ブロ
ック図で表すと、図５のロケータ１３５内部に示された
ものである。

【０１２１】カルマンフィルタ処理においては、最初、
モデルを用いて、次の時刻における予測値５０を計算す
る。

【０１２２】自動車の位置情報の予測値５０は、ジャイ
ロ１３２および車速センサ１３３の測定出力から、加速
度計算器５０６を用いて求めた自動車の加速度と、直前
に求めた位置情報の最適推定値６０とから、自動車運動
モデル５１２を用いて計算する。時計誤差の予測値５０
は、直前に求めた時計誤差の最適推定値６０から、ＧＰ
Ｓ誤差モデル５１３を用いて計算する。ジャイロバイア
スの予測値５０は、直前に求めたジャイロバイアス最適
推定値６０から、ジャイロ誤差モデル５１４を用いて計
算する。車速センサ誤差の予測値５０は、直前に求めた
スケールファクタエラーおよびバイアス最適推定値６０
から、車速センサ誤差モデル５１５を用いて計算する。
着磁、車体効果の予測値５０は、直前に求めた着磁、車
体効果最適推定値６０から、地磁気センサ誤差モデル５
１６を用いて計算する。

【０１２３】次に、各センサ出力モデルを用いて、各セ
ンサ出力を合成する。ＧＰＳ出力は、自動車運動モデル
５１２と、ＧＰＳ誤差モデル５１３とを用いて計算し
た、位置情報と時計誤差の予測値５０から、ＧＰＳレン
ジ出力モデル５０８を利用して合成する。ジャイロ出力
は、自動車運動モデル５１２とジャイロ誤差モデル５１
４とを用いて計算した位置情報とバイアスの予測値５０
からジャイロ出力モデル５０９を利用して合成する。車
速センサ出力は、自動車運動モデル５１２と車速センサ
誤差モデル５１５とを用いて計算した位置情報と車速セ
ンサ誤差の予測値５０とから、車速センサ出力モデル５
１０を用いて合成する。地磁気センサ５０４出力は、自
動車運動モデル５１２と地磁気センサ誤差モデル５１６
を用いて計算した位置情報と、着磁と車体効果の予測値
５０から地磁気センサ出力モデル５１１を用いて合成す
る。

【０１２４】最後に、最適推定値６０を計算する。ＧＰ
Ｓ受信機１３１、ジャイロ１３２、車速センサ１３３お
よび地磁気センサ１３４の実際の出力と、その直前の予
測値との差を比較器５０５を用いて求め、各センサ出力
の推定誤差を計算する。この推定誤差とフィルタゲイン
５０７との積に、先に求めた予測値５０を加え、位置情
報推定値、時計誤差推定値、バイアス推定値、車速セン
サ誤差推定値および着磁、車体効果推定値を求める。こ
の繰返し計算により、各時刻の最適推定値を求め、自動
車の位置情報をデイスプレイ１３６に送り、その位置表
示を行なう。

【０１２５】上記の計算により、ＧＰＳ受信機１３１、
ジャイロ１３２、車速センサ１３３および地磁気センサ
１３４の誤差要因を推定し、誤差を補正しながら、移動
体の位置と速度を計算する。センサ誤差要因としては、
ＧＰＳ受信機１３１の時計誤差、ジャイロ１３２のバイ
アス、車速センサ１３３のスケールファクタエラーとバ
イアス、地磁気センサ１３４の着磁と車体効果を推定す
る。

【０１２６】個々のセンサ単体で、これらの誤差要因を
推定し（校正）、精度を保持するのは困難である。しか
し、本実施例では、走行中に各センサを同時に補正する
ことができるため、センサ単体のコストを抑えたまま高
精度のナビゲーションができる。

【０１２７】本実施例をシミュレーションしたところ、
通常の慣性航法に見られるような誤差の蓄積は観測され
なかった。カルマンフィルタによる誤差要因の校正によ
り、本実施例における位置決定精度は、ＧＰＳ測位によ
るナビゲーションに比べ、１０倍程度精度が向上したこ
とが観測された。さらに、本実施例では、車速センサ誤
差は相対誤差１０％以下、ジャイロ誤差は相対誤差５０
％以下で推定できることが確認された。

【０１２８】〔実施例２〕本実施例は、図３に示され
た、本発明における第３の手段を適用したもので、その
ハードウエア構成は、実施例１の図１３に示すものと同
じである。本実施例の測定手段は、ジャイロ１３２と、
地磁気センサ１３４と、車速センサと、ＧＰＳ受信機１
３１とから構成される。さらに、本実施例は、以下に説
明する機能手段を有するロケータ１３５と、ロケータ１
３５によって算出された自動車位置を表示するデイスプ
レイ１３６とを有する。

【０１２９】ロケータ１３５の機能構成は、図６に示す
ように、実施例１の図５とは異なる。ここで、ロケータ
１３５は、ジャイロ１３２および地磁気センサ１３４か
らの信号を受け、方位およびセンサ誤差を算出する方位
検出カルマンフィルタ６５と、この方位およびセンサ誤
差と車速センサ１３３からの信号を受け取り、適宜、そ
れらの出力先を換える切換器６６とを有する。さらに、
ロケータ１３５は、切換器６６からの信号を受け、自動
車位置を算出する積分器６８と、ＧＰＳ受信機１３１か
らの信号と切換器６６からの信号とを受け、位置および
センサ誤差を算出する、位置検出カルマンフィルタ６７
とを備えている。

【０１３０】本実施例の構成は、地形や建物によって、
ＧＰＳ衛星が１個も受信できない場合でも、位置決定精
度を悪化させないためのものである。この場合でも、ジ
ャイロ１３２と地磁気センサ１３４とは、常に測定可能
である。本実施例では、これらの信号を用い、ナビゲー
ション装置の精度を向上させることができる。

【０１３１】もちろん、ジャイロ１３２や地磁気センサ
１３４は、それぞれ、測定において誤差を持つ。そのた
め、本実施例では、本発明の第３の手段を用い、誤差要
因を校正する。

【０１３２】具体的には、ＧＰＳ衛星からの信号がまっ
たく受信できないときは、ジャイロ１３２と地磁気セン
サ１３４とからの出力から、方位検出カルマンフィルタ
６５によって方位を推定する。さらに、切替器６６を通
して、この推定方位と車速センサ１３３出力とから、積
分器６８により、方位と速度を積算して、自動車の位置
を求める。

【０１３３】ＧＰＳ衛星からの信号が受信できるとき
は、ＧＰＳ受信機１３１による個々のＧＰＳ衛星からの
距離情報（レンジ、レンジ・レート）、あるいは、４個
以上のＧＰＳ衛星からの位置情報（位置、速度）と、方
位検出カルマンフィルタ６５の出力と、車速センサ１３
３の出力とから、位置検出カルマンフィルタ６７を用い
て、自動車の位置を推定する。

【０１３４】方位検出カルマンフィルタ６５と速度セン
サ１３３とからの出力の切替は、ＧＰＳ受信機１３１か
らの、受信できる衛星の個数に関する情報を用いて、切
替器６６が切替える。

【０１３５】本実施例で使用される、２つのカルマンフ
ィルタのモデル（状態方程式、観測方程式）を説明す
る。

【０１３６】方位推定カルマンフィルタの状態量、位置
推定カルマンフィルタの状態量を、それぞれ、

【０１３７】

【数３０】

【０１３８】

【数３１】

【０１３９】とする。

【０１４０】また、状態方程式はそれぞれ、

【０１４１】

【数３２】

【０１４２】

【数３３】

【０１４３】とする。

【０１４４】また、方位推定カルマンフィルタの観測
量、位置推定カルマンフィルタの観測量を、それぞれ、

【０１４５】

【数３４】

【０１４６】

【数３５】

【０１４７】とする。ここで、ＧＰＳ衛星は、ｎ個受信
可能（ｎは１以上）とする。

【０１４８】方位推定カルマンフィルタの観測方程式
は、実施例１の地磁気出力モデルおよびジャイロ出力モ
デルを、方位に関して変更した以下のものを使用する。

【０１４９】

【数３６】

【０１５０】

【数３７】

【０１５１】

【数３８】

【０１５２】方位推定カルマンフィルタにより推定した
方位と、自動車の速度との関係は、

【０１５３】

【数３９】

【０１５４】である。

【０１５５】位置推定カルマンフィルタの観測方程式
は、上記数３９と実施例１のセンサ出力モデルを用いて
構成できる。これら２つの観測方程式は、ともに非線形
となるので、上記実施例１と同様に、拡張カルマンフィ
ルタのアルゴリズムを用いて計算する。

【０１５６】本実施例における方位検出カルマンフィル
タ６５の処理を、ブロック図で表すと、図７のようにな
る。以下に、その動作を説明する。

【０１５７】最初、上記で仮定したモデルを用いて、そ
れぞれモデルに関する、次の時刻における予測値５０を
計算する。自動車進行の方位の予測値５０は、ジャイロ
１３２からの角速度出力と、直前に求めた方位最適推定
値６０とから、方位変化モデル７０８を用いて計算す
る。ジャイロバイアスの予測値５０は、直前に求めたジ
ャイロバイアス最適推定値６０から、ジャイロ誤差モデ
ル５１４を用いて計算する。着磁、車体効果の予測値５
０は、直前に求めた着磁、車体効果最適推定値６０か
ら、地磁気センサ誤差モデル５１６を用いて計算する。

【０１５８】次に、センサ出力モデルを用いてセンサ出
力を合成する。ジャイロ出力は、方位変化モデル７０８
とジャイロ誤差モデル５１４を用いて計算した、方位と
バイアスの予測値５０から、ジャイロ出力モデル５０９
を利用して合成する。地磁気センサ出力は、方位変化モ
デル７０８と地磁気センサ誤差モデル５１６を用いて計
算した方位と着磁、車体効果の予測値５０から、地磁気
センサ出力モデル５１０を用いて合成する。

【０１５９】最後に、推定値を計算する。ジャイロ１３
２および地磁気センサ１３４の実際の出力と、合成した
出力との差を、比較器５０５を用いて求め、センサ出力
の推定誤差を計算する。これとフィルタゲイン５０７と
の積に、先に求めた予測値５０を加え、方位推定値、バ
イアス推定値および着磁、車体効果推定値を求める。

【０１６０】以上の繰返し計算により、各時刻の推定値
を求め、自動車方位を算出ることができる。

【０１６１】本実施例における位置検出カルマンフィル
タ６７の処理を、図８のブロック図に示し、その動作を
以下に説明する。

【０１６２】最初、モデルを用いて、それぞれの予測値
５０を計算する。自動車の位置、速度等の位置情報の予
測値５０は、車速センサ１３３および方位検出カルマン
フィルタ６５の出力から加速度計算器５０６を用いて求
めた自動車の加速度と、直前に求めた位置情報最適推定
値６０とから、自動車運動モデル５１２を用いて計算す
る。時計誤差の予測値５０は、直前に求めた時計誤差最
適推定値６０から、ＧＰＳ誤差モデル５１３を用いて計
算する。車速センサ誤差の予測値５０は、直前に求めた
スケールファクタエラーおよびバイアス最適推定値６０
から、車速センサ誤差モデル５１５を用いて計算する。

【０１６３】次に、センサ出力モデルを用いて、センサ
出力を合成する。ＧＰＳ受信機１３１の出力は、自動車
運動モデル５１２とＧＰＳ誤差モデル５１３を用いて計
算した位置情報と時計誤差の予測値５０とから、ＧＰＳ
レンジ出力モデル５０８を利用して合成する。車速セン
サ１３３出力は、自動車運動モデル５１２と車速センサ
誤差モデル５１５を用いて計算した位置情報と車速セン
サ誤差の予測値５０から、車速センサ出力モデル５１０
を用いて合成する。方位検出カルマンフィルタ６５の出
力は、自動車運動モデル５１２を用いて計算した速度の
予測値５０から、方位出力モデル８０９を用いて合成す
る。

【０１６４】最後に、推定値を計算する。ＧＰＳ受信機
１３１と、車速センサ１３３と、方位検出カルマンフィ
ルタ６５の実際の出力と、合成した出力との差を、比較
器５０５を用いて求め、センサ出力の推定誤差を計算す
る。これとフィルタゲイン５０７との積に、先に求めた
予測値５０を加え、位置情報推定値、時計誤差推定値お
よび車速センサ誤差推定値を求める。

【０１６５】以上のの繰返し計算により、各時刻の推定
値を求め、自動車の位置を求めることができる。

【０１６６】なお、位置検出カルマンフィルタ６７で
は、ＧＰＳ受信機１３１から算出される、一点測位によ
る位置情報（位置および速度）を用いても良い。この場
合、観測量は、

【０１６７】

【数４０】

【０１６８】となる。上記観測量中の位置、速度は、状
態量の位置、速度を、ＧＰＳ一点測位を用いて、測定ノ
イズ存在下で測定したものである。従って、観測方程式
は、容易に構成できる。

【０１６９】また、方位検出カルマンフィルタ６５と、
ジャイロ１３２と、地磁気センサ１３４とを用いれば、
方位だけを高精度で検出する方位センサとして使用でき
る。したがって、これらのセンサおよびカルマンフィル
タを装備すれば、航空機や車輌一般の方位センサとし
て、単独で用いることができる。

【０１７０】本実施例では、常に簡単な構成のカルマン
フィルタで、方位のみを検出し、ＧＰＳが利用できない
ときは、この方位と車速センサ出力とを積分することで
位置を求める。ＧＰＳが利用できるときは、方位、ＧＰ
Ｓおよび車速センサ出力を入力とする、位置検出のため
のカルマンフィルタで、自動車の位置を計算する。した
がって、ＧＰＳの受信状態に応じ、必要最小限の計算で
位置を求めることができる。

【０１７１】本実施例において、ＧＰＳを利用しない場
合に算出された走行軌跡を、図１４に実線で示す。ま
た、比較のため、方位センサとして、本実施例で用いた
地磁気センサのみによって算出された走行軌跡を点線
で、ジャイロのみを用いたものを一点鎖線で、併せて図
１４に示す。

【０１７２】本実施例では、図１４に示される走行にお
いて、地磁気センサおよびジャイロを用い、それら出力
から互いの誤差を補正する上記方位検出カルマンフィル
タを用いるため、方位誤差を、平均誤差３〜５度の精度
を保持することができた。

【０１７３】〔実施例３〕本実施例は、図２に示す機能
構成を有する。ここで、位置測定手段２０１（図２）と
して、ＧＰＳ衛星４個からの信号から、位置を決定する
一点測位による位置決定装置を用いる。これ以外のハー
ドウエア構成は、実施例１（図１３参照）と同じであ
る。

【０１７４】本実施例では、ロケータ１３５の機能動作
の誤差推定手段１１１の一部に、カルマンフィルタを適
用しなくとも、別な演算方法によっても、誤差を推定で
きる例について述べる。

【０１７５】つまり、図２において、速度誤差推定手段
１０７は、ＧＰＳ信号を用いて算出した速度出力と車速
センサ出力とから、車速センサ誤差を推定し、方位誤差
推定手段１０８は、ＧＰＳ速度出力と地磁気センサ出力
から地磁気センサ誤差を推定する場合を説明する。

【０１７６】これら以外の誤差推定手段、つまり、位置
誤差推定手段２０５および角速度誤差推定手段１０６
は、実施例１と同じように、カルマンフィルタを用いる
か、または、本実施例のように、カルマンフィルタ以外
の方法によって演算処理を行なうこともできる。

【０１７７】以上の誤差推定手段１１１からの信号を受
けて、自動車の位置を算出する位置演算手段１０９の基
本的機能は、図５に示す実施例１と同じとする。ただ
し、本実施例では、図５において、車速センサ出力モデ
ル５１０、地磁気センサ出力モデル５１１、車速センサ
誤差モデル５１５および地磁気センサ誤差モデル５１６
が省略される。そのかわりに、以下に説明する速度誤差
推定手段１０７と方位誤差推定手段１０８とによって、
着磁、車体効果推定値およびスケール、バイアス推定値
が求められ、実施例１と同様に、各センサの誤差が互い
の補正される。

【０１７８】最初に、車速センサによる速度誤差推定手
段１０７を、図９のフローチャートに従って、説明す
る。

【０１７９】車速センサ１３３は、車輪の一時的なスリ
ップ等により、実施例１の車速センサ出力モデル（数１
２参照）では記述できない誤差を、生じることがある。
また、ＧＰＳ一点測位による算出される位置を、微分し
て得られる速度出力は、建物によるマルチパス等によ
り、大きな誤差が発生することがある。

【０１８０】これらの異常値を除去するため、車速セン
サ出力とＧＰＳ速度出力から、計算した自動車の速度を
比較し、

【０１８１】

【数４１】

【０１８２】ｄが一定の大きさを越えるときは、車速セ
ンサ出力とＧＰＳ速度出力とのどちらかが異常値である
と判断して、この時の出力は、いずれも除去する（ステ
ップ９１）。

【０１８３】車速センサの主な誤差要因は、実施例１で
述べたように、スケールファクタエラー、バイアスおよ
び測定ノイズである。これらのうち、スケールファクタ
エラーとバイアスは、短時間ではほとんど変化しない。
したがって、測定ノイズの平均値は０と仮定する。これ
を利用して、一定時間の平均処理により、車速センサ出
力の測定ノイズを軽減する。

【０１８４】異常値を除去した平均処理により、車速セ
ンサ出力モデルは、

【０１８５】

【数４２】

【０１８６】となる（ステップ９２、９３）。

【０１８７】上記数４２は、１つの式に、スケールファ
クタエラーとバイアスの２つの未知数がある。連立方程
式を作るため、別の時刻に、一定時間、上記のようにセ
ンサ出力異常値を除去しながら（ステップ９４）、セン
サ出力の総和を計算し、

【０１８８】

【数４３】

【０１８９】を得る（ステップ９５、９６）。ここで、
数４２と数４３を連立方程式として解けば、車速センサ
のスケールファクタエラーとバイアスを、求めることが
できる（ステップ９７）。

【０１９０】長期的には、車速センサのスケールファク
タエラーとバイアスは変動するので、上記一連の処理
を、ある間隔で繰り返す。

【０１９１】次に、地磁気センサを用いた、方位誤差推
定手段１０８を、図１０のフローチャートに従って説明
する。地磁気センサの誤差も、上記図９に説明された車
速センサの誤差と同様の処理で推定する。

【０１９２】地磁気センサは、鉄道、鉄橋や付近を通過
する車両の影響で、大きなノイズが発生する。理想的に
は、地磁気センサ出力と着磁とから、地球磁界の大きさ
を計算すると、

【０１９３】

【数４４】

【０１９４】のように、日本では、約３０マイクロテス
ラ（以下Ｍと表す）に等しくなるはずである。従って、
計算で求めた地球磁界の大きさが、Ｍからある一定値以
上離れているときは、その地磁気センサ出力は、異常値
として除去する（ステップ１０１）。

【０１９５】地磁気センサの誤差要因は、実施例１で述
べたように着磁、車体効果および測定ノイズである。地
磁気センサ出力は、Ｘ軸方向とＹ軸方向は、独立である
ので、以下では、Ｘ軸方向の着磁と車体効果を推定する
方法を述べる。Ｙ軸方向についても、同様の処理をすれ
ば良い。

【０１９６】着磁と車体効果は、短時間ではほとんど変
化しない。測定ノイズの平均値は、０と仮定する。これ
を利用して、一定時間の平均処理により、地磁気センサ
出力の測定ノイズを軽減する。異常値を除去した平均処
理により、地磁気センサ出力モデルは、

【０１９７】

【数４５】

【０１９８】となる（ステップ１０２、１０３）。

【０１９９】なお、数４５の右辺の平均処理は、ＧＰＳ
による自動車の位置変化に応じた、速度出力を利用した
ものである。しかし、方位を表す関数ａｒｃｔａｎのか
わりに、ジャイロ角速度出力を平均処理の時間だけ積算
した、ジャイロ方位を用いてもよい。

【０２００】数４５は、１つの式に着磁と車体効果の２
つの未知数がある。連立方程式を作るため、別の時刻に
一定時間、上記のようにセンサ出力異常値を除去しなが
ら（ステップ１０４）、センサ出力の総和を計算し、

【０２０１】

【数４６】

【０２０２】を得る（ステップ１０５、１０６）。

【０２０３】ここで、数４５と数４６を連立方程式とし
て解けば、地磁気センサの着磁と車体効果を求めること
ができる（ステップ１０７）。

【０２０４】長期的には、地磁気センサの着磁と車体効
果は変動するので、上記一連の処理をある間隔で繰り返
す。

【０２０５】本実施例では、ＧＰＳ信号の速度出力を利
用して、異常値を除去した平均処理で、車速センサと地
磁気センサの誤差要因を求める。これにより、簡単な計
算で、車速センサのスケールファクタエラーとバイアス
と、地磁気センサの着磁、車体効果を算出できる。これ
らを用いて、それぞれのセンサ出力を補正すれば、自動
車位置を精度良く得ることができる。

【０２０６】〔実施例４〕本実施例は、本発明の第４の
手段を適用したもので、このナビゲーション装置を装備
した自動車における、地上局や衛星局からの電波を受信
する機能について述べる。

【０２０７】本実施例は、図１１に示されるように、自
動車に搭載された、地上局２１１や衛星局２１２からの
電波を受信する、指向性を有するアンテナ２１３を有す
る。さらに、本実施例は、自動車の走行状況を計測し、
例えば、実施例１のような構成を有し、その出力を利用
して、自動車の位置および方位を算出するナビゲーショ
ン計測演算部２１５と、算出された位置および進行方位
を用いて、アンテナ２１３の姿勢を制御するアンテナ姿
勢制御手段２１４とを有する。

【０２０８】アンテナ姿勢制御手段２１４は、水平面内
の回転と仰角の調整が可能とする。送信局が遠方にあ
り、地上からの方位が分かっている場合は、自動車の回
転を補償するように、アンテナ２１３を回転させ、アン
テナ２１３が常に、送信局（２１１または２１２）方向
に向くようにする。

【０２０９】送信局（２１１または２１２）の位置が既
知の場合は、ナビゲーション計測演算部２１５によっ
て、自動車の現在位置と、送信局（２１１または２１
２）の位置からアンテナ２１３の姿勢を計算し、その方
向にアンテナを向ける。具体的には、自動車の現在位置
と、送信局の位置とから計算した自動車から送信局まで
の方位ベクトルを（ｘ、ｙ、ｚ）とすれば、

【０２１０】

【数４７】

【０２１１】

【数４８】

【０２１２】により水平方位と仰角が求まる。この計算
を一定間隔で繰返し、アンテナ２１３の姿勢を制御す
る。

【０２１３】本実施例は、このようにナビゲーションの
目的で求めた方位および位置を用いて、アンテナ２１３
の姿勢を制御することができ、自動車が移動しても、常
に良好な受信状態を保つことができる。

【０２１４】〔実施例５〕本実施例は、本発明の第２の
手段を適用した例で、方位測定手段として、ＧＰＳの速
度出力を利用するナビゲーション装置である。ここでの
構成は、図１３に示す構成から、方位測定手段である地
磁気センサ１３４を削除したものとする。したがって、
センサとしては、ＧＰＳ受信機１３１と、車速センサ１
３３と、ジャイロ１３２とを備える。

【０２１５】ＧＰＳ衛星が、４つ以上受信可能であれ
ば、一点測位により位置および速度が得られる。このＧ
ＰＳ速度出力を利用すれば、

【０２１６】

【数４９】

【０２１７】のように進行方位を求めることができる。

【０２１８】このＧＰＳによる進行方位を利用し、カル
マンフィルタで自動車の位置およびセンサ誤差を求め
る。推定する状態量は、

【０２１９】

【数５０】

【０２２０】である。

【０２２１】状態方程式は、実施例１で述べたＧＰＳ誤
差モデル、車速センサ誤差モデル及びジャイロ誤差モデ
ルから構成する。

【０２２２】観測量は、衛星が４つ以上受信可能であれ
ば、

【０２２３】

【数５１】

【０２２４】である。

【０２２５】受信できる衛星が４個未満であれば、ＧＰ
Ｓ方位は得られない。そのため、観測量の次数は少なく
なる。したがって、実施例１において（図５参照）、地
磁気センサ１３４と、地磁気センサ磁気モデル５１６お
よび地磁気センサ出力モデル５１１を省略したカルマン
フィルタとにより、位置を決定する。

【０２２６】観測方程式は、実施例１において説明され
たＧＰＳ出力モデル、車速センサ出力モデル及びジャイ
ロ出力モデルから作る。

【０２２７】本実施例における以上の処理を、図１２に
示すフローチャートによって説明する。

【０２２８】最初、ＧＰＳによる衛星情報から、受信衛
星が４個以上で一点測位が可能かどうかを判断する（ス
テップ１２１）。可能な場合は、一点測位によりＧＰＳ
方位を計算する（ステップ１２２、１２３）。さらに、
観測量にＧＰＳ方位を算出し、付加する（ステップ１２
４）。

【０２２９】次に、実施例１と同様に、カルマンフィル
タを計算し（ステップ１２５）、自動車の位置を出力す
る（ステップ１２６）。

【０２３０】ステップ１２１で、一点測位が可能でない
場合は、ＧＰＳ受信機１３１は、実施例１におけるレン
ジ測定手段１０１（図１参照）として機能する。このＧ
ＰＳ衛星からのレンジおよびレンジ・レートを用いて、
上記のモデルを用いたカルマンフィルタを用いて、自動
車の位置を算出する。

【０２３１】ＧＰＳ受信機１３１は、常時、レンジおよ
びレンジ・レートを測定する。本実施例では、これらレ
ンジおよびレンジ・レートに加えて、一点測位により決
定された速度出力を用いて、進行方位を算出することが
できる。したがって、ＧＰＳの情報をより有効に使うこ
とができ、ナビゲーションの位置決定精度を向上するこ
とができる。

【０２３２】

【発明の効果】本発明によると、４個以上の衛星からの
信号を用いて実施する、ＧＰＳ測位が不可能な場合で
も、常に受信できる可能性の高い、１〜３個の衛星から
の信号を用いて、移動体の位置を高い精度で求めること
ができる。

【０２３３】さらに、本発明では、各測定手段の誤差要
因を仮定し、それに基づいて推定された誤差を用いて、
測定手段の出力を補正する。そのため、高精度のセンサ
を用いなくとも、常に、高い精度で、移動体の位置およ
び方位を決定することができる。

【０２３４】また、本発明では、各測定手段からの情報
を用いて決定された、移動体の位置および方位を用い、
アンテナ姿勢を制御する。そのため、アンテナを搭載す
る移動体が移動しても、常に、良好な受信状態を保持で
きる。

【０２３５】

【図面の簡単な説明】

【図１】レンジ測定手段を備えた本発明の一実施例の構
成図。

【図２】位置測定手段を備えた本発明の一実施例の構成
図。

【図３】方位測定に関して本発明を適用した一実施例の
構成図。

【図４】図１の実施例をカルマンフィルタによって実現
した場合の処理方法を表すフローチャート。

【図５】図１の実施例をカルマンフィルタによって実現
した場合の処理方法を説明するブロック図。

【図６】方位検出にカルマンフィルタを用い、積分器と
位置検出のためのカルマンフィルタとを切替える機能を
有した一実施例のブロック図。

【図７】図６の実施例における、方位検出カルマンフィ
ルタの処理方法を説明するブロック図。

【図８】図６の実施例における、位置検出カルマンフィ
ルタの処理方法を説明するブロック図。

【図９】速度誤差推定手段を、平均処理で実現した場合
の処理方法を表すフローチャート。

【図１０】方位誤差推定手段を、平均処理で実現した場
合の処理方法を表すフローチャート。

【図１１】本発明を適用したアンテナ姿勢制御装置を含
む一実施例の構成図。

【図１２】ＧＰＳ信号から算出した方位を利用した一実
施例の処理方法を表すフローチャート。

【図１３】ナビゲーション装置のハードウェア構成図。

【図１４】本発明における一実施例の効果を示す図。

【符号の説明】

３０…位置決定手段、 ３５…方位演算手段、 ５０…
予測値、 ６０…最適推定値、 ６５…方位検出カルマ
ンフィルタ、 ６６…切換器、 ６７…位置検出カルマ
ンフィルタ、 ６８…積分器、 １００…測定手段、
１０１…レンジ測定手段、 １０２…角速度測定手段、
１０３…速度測定手段、 １０４…方位測定手段、
１０５…レンジ誤差推定手段、 １０６…角速度誤差推
定手段、１０７…速度誤差推定手段、 １０８…方位誤
差推定手段、 １０９…位置方位演算手段、 １１０…
信号処理手段、 １１１…誤差推定手段、 １１２…表
示手段、 １３１…ＧＰＳ受信機、 １３２…ジャイ
ロ、 １３３…車速センサ、 １３４…地磁気センサ、
１３５…ロケータ、 １３６…デイスプレイ、２０１
…位置測定手段、 ２０５…位置誤差推定手段、 ２１
１…地上局、 ２１２…衛星局、 ２１３…アンテナ、
２１４…アンテナ制御装置、 ２１５…ナビゲーショ
ン計測演算部、 ５０５…比較器、 ５０６…加速度計
算器、 ５０７…カルマンフィルタゲイン、 ５０８…
ＧＰＳレンジ出力モデル、 ５０９…ジャイロ出力モデ
ル、 ５１０…車速センサ出力モデル、 ５１１…地磁
気センサ出力モデル、 ５１２…自動車運動モデル、
５１３…ＧＰＳ誤差モデル、５１４…ジャイロ誤差モデ
ル、 ５１５…車速センサ誤差モデル、 ５１６…地磁
気センサモデル、 ７０８…方位変化モデル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 郡司 康弘 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 黒田 浩司 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 高野 憲治 神奈川県座間市広野台２丁目4991番地 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス 内 (72)発明者 長島 嘉正 神奈川県座間市広野台２丁目4991番地 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス 内 (72)発明者 大成 幹彦 神奈川県座間市広野台２丁目4991番地 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス 内 (56)参考文献 特開 昭63−302317（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−121618（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−316607（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−34310（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−311115（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−279809（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−133316（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−273509（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01C 21/00 G01C 17/30 G01S 5/02 G01S 5/14

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】移動体の旋回角速度、速度および方位の
   内、いずれか１つ以上を測定する走行状況測定手段を備
   えるナビゲーション装置において、前記 走行状況測定手段は、衛星または地上発信局の送信
   機からの信号を受信し、その送信機から移動体までの距
   離、および、その変化率のいずれか１つ以上を測定する
   レンジ測定機能をさらに備え、前記 走行状況測定手段によって測定される物理量のう
   ち、１つ以上の物理量の誤差を、前記走行状況測定手段
   からの出力を用いて推定する誤差推定手段と、前記 誤差推定手段の出力を用いて、誤差が推定された物
   理量の測定値を補正し、少なくとも補正された測定値を
   用いて、前記移動体の位置を求める位置演算手段とを有
   することを特徴とするナビゲーション装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載のナビゲーション装置にお
   いて、前記誤差推定手段は、少なくとも前記走行状況測
   定手段の誤差要因を推定すべき状態量として用いた、カ
   ルマンフィルタ処理であることを特徴とするナビゲーシ
   ョン装置。
3. 【請求項３】請求項１または２に記載のナビゲーション
   装置において、前記位置演算手段は、少なくとも移動体
   の位置を推定すべき状態量として用いた、カルマンフィ
   ルタ処理であることを特徴とするナビゲーション装置。
4. 【請求項４】少なくとも、旋回角速度測定手段および方
   位測定手段を備えるナビゲーション装置において、 前記旋回角速度測定手段と前記方位測定手段との出力を
   用いて、前記方位測定手段の測定誤差を推定する方位誤
   差推定手段と、 前記方位誤差推定手段の出力を用いて、前記方位測定手
   段の測定値を補正し、補正された測定値と前記旋回角速
   度測定手段の出力とから、移動体の進行方位を求める進
   行方位演算手段とを有し、 前記方位測定手段は、地磁気センサであり、 前記方位誤差推定手段は、前記地磁気センサを磁性材料
   を含む移動体に取付けた場合の誤差要因である着磁量お
   よび取付けた磁性材料を含む移動体によるμ効果のう
   ち、いずれか１つ以上を推定することを特徴とするナビ
   ゲーション装置。
5. 【請求項５】少なくとも、旋回角速度測定手段および方
   位測定手段を備えるナビゲーション装置において、前記旋回角速度測定手段と前記方位測定手段との出力を
   用いて、前記旋回角速度測定手段の測定誤差を推定する
   旋回角速度誤差推定手段と、 前記旋回角速度誤差推定手段の出力を用いて、前記旋回
   角速度測定手段の測定値を補正し、補正された測定値と
   前記方位測定手段の出力とから、移動体の進行方位を求
   める進行方位演算手段と、 速度測定手段と、 前記進行方位演算手段によって得られた進行方位と前記
   速度測定手段とから、移動体の位置を求める位置演算手
   段とを有し、 さらに、 衛星または地上発信局の送信機からの信号を受信し、そ
   の送信機から移動体までの距離、および、その変化率の
   いずれか１つ以上を測定するレンジ測定手段と、前記 レンジ測定手段と、前記進行方位演算手段と、前記
   速度測定手段とからの出力を用いて、移動体の位置を算
   出する第２の位置演算手段と、 前記進行方位演算手段と前記速度測定手段とからの信号
   を受け、それら両信号を、衛星または地上発信局からの
   信号が受信できない場合、前記位置演算手段へ出力し、
   衛星または地上発信局からの信号が受信できる場合は、
   前記第２の位置演算手段へ出力する、信号切替手段とを
   有することを特徴とするナビゲーション装置。
6. 【請求項６】少なくとも、旋回角速度測定手段および方
   位測定手段を備えるナビゲーション装置において、 前記旋回角速度測定手段と前記方位測定手段との出力を
   用いて、前記方位測定 手段の測定誤差を推定する方位誤
   差推定手段と、 前記方位誤差推定手段の出力を用いて、前記方位測定手
   段の測定値を補正し、補正された測定値と前記旋回角速
   度測定手段の出力とから、移動体の進行方位を求める進
   行方位演算手段と、 速度測定手段と、 前記進行方位演算手段によって得られた進行方位と前記
   速度測定手段とから、移動体の位置を求める位置演算手
   段とを有し、さらに、 衛星または地上発信局の送信機からの信号を受信し、そ
   の送信機から移動体までの距離、および、その変化率の
   いずれか１つ以上を測定するレンジ測定手段と、 前記レンジ測定手段と、前記進行方位演算手段と、前記
   速度測定手段とからの出力を用いて、移動体の位置を算
   出する第２の位置演算手段と、 前記進行方位演算手段と前記速度測定手段とからの信号
   を受け、それら両信号を、衛星または地上発信局からの
   信号が受信できない場合、前記位置演算手段へ出力し、
   衛星または地上発信局からの信号が受信できる場合は、
   前記第２の位置演算手段へ出力する、信号切替手段と を
   有することを特徴とするナビゲーション装置。
7. 【請求項７】請求項５または６に記載のナビゲーション
   装置において、前記第２の位置演算手段は、前記レンジ
   測定手段および前記速度測定手段のうち、いずれか１つ
   以上の測定値の誤差を推定する誤差推定機能をさらに有
   することを特徴とするナビゲーション装置。
8. 【請求項８】請求項７に記載のナビゲーション装置にお
   いて、前記第２の位置演算手段は、前記誤差推定機能で
   推定された測定物理量の誤差要因および移動体の位置の
   うち、いずれか１つ以上を推定すべき状態量として用い
   た、カルマンフィルタ処理であることを特徴とするナビ
   ゲーション装置。
9. 【請求項９】請求項１〜８のいずれかに記載のナビゲー
   ション装置において、 衛星または地上発信局からの信号を受信するアンテナ
   と、 取得された前記移動体の位置を利用して、前記移動体が
   移動しても、常に衛星または地上発信局からの信号を受
   信できるように、前記アンテナの姿勢を制御するアンテ
   ナ姿勢制御手段とをさらに有することを特徴とするナビ
   ゲーション装置。