JP3400201B2 - 車両位置修正方法 - Google Patents
車両位置修正方法Info
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- JP3400201B2 JP3400201B2 JP22888395A JP22888395A JP3400201B2 JP 3400201 B2 JP3400201 B2 JP 3400201B2 JP 22888395 A JP22888395 A JP 22888395A JP 22888395 A JP22888395 A JP 22888395A JP 3400201 B2 JP3400201 B2 JP 3400201B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はナビゲーション装置
における車両位置修正方法に係わり、特にカルマンフィ
ルタのイノベーションを利用して車両現在位置を道路上
に修正する車両位置修正方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】ナビゲーション装置は、車両の現在位置
に応じた地図データをＣＤ−ＲＯＭ等の地図データ記憶
部から読み出してディスプレイ画面に描画すると共に、
走行に応じて、車両位置マ−クを地図上で移動させ、あ
るいは車両位置マークをディスプレイ画面の一定位置
（例えばディスプレイ画面の中心位置）に固定表示して
地図をスクロ−ル表示する。地図データは、(1) ノ−ド
データや道路リンクデータ、交差点データ等からなる道
路レイヤと、(2) 地図上のオブジェクトを表示するため
の背景レイヤと、(3) 市町村名などを表示するための文
字レイヤなどから構成され、ディスプレイ画面に表示さ
れる地図画像は、背景レイヤと文字レイヤに基づいて発
生され、マップマッチング処理や誘導経路の探索処理は
道路レイヤに基づいて行われる。かかるナビゲ−ション
装置において、車両の現在位置を測定することは不可欠
である。このため、従来は、車両に搭載した距離センサ
と方位センサ（ジャイロ）を用いて車両位置を測定する
測定法（自立航法）、衛星を用いたＧＰＳ（Grobal Pos
itioning System)による測定法（衛星航法）、両者を併
用した方法が実用化されている。 【０００３】自立航法による車両位置測定は、比較的低
コストで車両位置の測定ができるが、長い距離を走行す
ると誤差が累積する問題がある。又、衛星航法は絶対的
な位置検出が可能な反面、トンネルやビルなど衛星電波
が遮られる場所では位置検出ができず、しかも、測定さ
れた位置データは、種々の要因によるドリフト的な位置
誤差を含んでおり、米国機関の公称精度は１００ｍ以下
である。以上より、自立航法あるいは衛星航法により得
られた車両位置には誤差が含まれており、車両位置マー
クや走行軌跡が道路から外れて表示されるという不具合
が生じる。そこで、車両位置マークが道路から外れると
マップマッチング処理により車両位置を道路上に修正す
る。マップマッチング法としては、パターンマッチング
法や投影法による方法等が提案されている。このうちパ
ターンマッチング法は、走行軌跡（所定走行距離毎の位
置と方位）を保存しておき、該走行軌跡と同形の地図上
の道路を求め、該道路上のポイントに車両位置マークを
マップマッチングさせる方法である。 【０００４】図５乃至図７は特開昭64-41817号公報、特
開平3-77014号公報に示されている従来のマップマッチ
ング法の説明図である。走行軌跡パターンと候補道路パ
ターンとのマッチングをとる場合、図５(a)に示すよう
に走行軌跡ＬＰのパターンを等長線分によって折線近似
すると共に、候補道路ＫＰのパターンを同様に図５(b)
に示すように等長の線分によって折線近似する。つい
で、図６に示すように、折線近似された道路ＲＰ′の先
頭位置に折線近似された走行軌跡ＬＰ′の先頭位置が来
るように走行軌跡ＬＰ′を平行移動し、しかる後、図７
に示すように走行軌跡ＬＰ′を所定角度θ回転する。そ
して、かかる状態で、道路ＲＰ′と走行軌跡ＬＰ′の対
応ポイント（ｐi，ｑi)、(ｌi′,ｍｉ′)間の距離の総
和(相関値)を演算する（i=1,2,・・・n)。以後、同様に、
回転角度θを変えると共に、道路の始点位置（ｐ0，
ｑ0）を前後させて相関値を求め、最も相関値が小さく
なる回転角度θm、道路の始点位置を求め、走行軌跡始
点が該道路の始点位置と重なるように平行移動した後、
回転角度θm回転してマッチング処理を終了する。 【０００５】 【発明が解決しようとする課題】上記従来のパターンマ
ッチングにおいては、相関係数（相関値）を求めること
を基本としている。しかし、相関係数は周知のとおり最
も相関の高い点の周辺において、大きな差が出ずらいと
いう特性を持っており、このため正しく相関係数を同定
できたとしても、精度良く車両位置を地図上に特定する
ことが難しい問題がある。又、従来のパターンマッチン
グにおいては、相関係数の演算量を少なくするために、
相関係数演算を簡略化しているため、演算結果は誤差を
含む問題がある。以上から本発明の目的は、一般的に行
われてきた相関演算を行うことなく、新規な方法によ
り、より高精度のマップマッチングを実現することであ
る。 【０００６】 【課題を解決するための手段】上記課題は本発明によれ
ば、道路上の所定距離毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,
Ｍ１，Ｍ0、測定された所定距離毎の車両位置をＪn-1,・
・・,Ｊ1，Ｊ0とする時、カルマンフィルタの基本システ
ムが形成されるようにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の
関係を線形モデル化し、カルマンフィルタアルゴリズム
により最小分散推定量を求める手段と、該最小分散推定
量を用いてイノベーションを計算する手段と、同様に道
路上の別の所定距離毎のｎ個のポイントについて最小分
散推定量、イノベーションを計算し、得られた複数のイ
ノベーションを比較して最も白色信号に近いイノベーシ
ョンに応じたｎ個のポイントを求める手段と、求まった
ｎ個のポイントを真の車両位置とみなして車両現在位置
を修正する手段とにより達成される。 【０００７】本発明は、地図データに基づいてディスプ
レイ画面に地図を描画すると共に車両位置を測定して車
両位置マークを地図上に表示し、マップマッチングによ
り車両位置を道路上に修正する車両位置修正方法であ
る。道路上の所定距離毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,
Ｍ１，Ｍ0、測定された前記所定距離毎の車両位置をＪn
-1,・・・,Ｊ1，Ｊ0とする時、カルマンフィルタの基本シ
ステムが形成されるようにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)
間の関係を線形モデル化し、カルマンフィルタアルゴリ
ズムにより最小分散推定量を求め、ついで、該最小分散
推定量を用いてイノベーションを計算する。以後、同様
に道路上の別の所定距離毎のｎ個のポイントについて最
小分散推定量、イノベーションを計算し、得られた複数
のイノベーションを比較して最も白色信号に近いイノベ
ーションに応じたｎ個のポイントを求め、該求めたｎ個
のポイントを真の車両位置とみなして車両現在位置を修
正する。以上により、より高精度のマップマッチングを
実現することができる。 【０００８】 【発明の実施の形態】 (a) 車載ナビゲーション装置 図１は本発明の車載ナビゲーションシステムの構成図で
ある。図中、１は地図情報を記憶するＣＤ−ＲＯＭ、２
は操作盤（リモコンでもよい）、３は衛星からの電波を
受信して車両の現在位置を測定するＧＰＳ受信機、４は
各衛星からの電波を受信するマルチビームアンテナ、５
は自立航法用センサであり、５ａは振動ジャイロ等車両
の回転角度を検出する方位センサ（角度センサ）、５ｂ
は所定走行距離毎に１個のパルスを発生する距離セン
サ、６は地図や車両位置マークの描画処理、最適経路探
索処理、マップマッチング処理等を行うマイコン構成の
ナビゲーション制御装置、７はディスプレイ装置であ
る。 【０００９】操作盤２には、ジョイスティックキーや、
地図の拡大／縮小キー、車両位置が存在する地図を車両
位置マークと共に表示するためのナビゲーションキー、
所望の地点を記憶する際に操作されるメモリキー等が設
けられている。尚、ジョイスティックキーは、カーソ
ルや自車マーク等を地図に対して相対的に８方向に移動
させたり、所望のメニュー項目を選択するためにメニ
ュー選択バーを上下左右に移動させたり、カーソル位
置を設定入力する際、あるいはメニューを選択する際等
に押下されるＧＰＳ受信機３は、図示しないが、マルチ
ビ−ムアンテナ４により受信された各衛星からの電波を
所定の中間周波信号に変換し、かつ増幅する周波数変換
・増幅器と、各衛星からの電波よりＧＰＳに割り当てら
れたチャンネル信号を選択・検波する受信機と、該チャ
ンネル信号をデジタルデータ（時刻符号データ等）に復
号する復号器と、処理部を備えている。処理部は復号デ
ータに基づいて三次元測位あるいは二次元測位処理を行
って車両位置、方位等を計算し、測位時刻と組にして出
力する。 【００１０】ナビゲーション制御装置６において、６ａ
は地図読出制御部であり、ジョイスティックキーや地
図の縮小／拡大キー等で地図の移動操作や地図選択操作
がなされた時にカーソル位置（画面中心位置）を計算す
ると共に、車両位置あるいはカーソル位置等に基づい
てＣＤ−ＲＯＭ１より所定の地図情報を読み出すもので
ある。６ｂはＣＤ−ＲＯＭから読み出された地図情報を
記憶する地図バッファである。地図バッファには後述す
る地図スクロールができるように車両位置あるいはカー
ソル位置周辺の複数枚（複数ユニット）の地図情報、例
えば３×３ユニットの地図情報が読み出される。６ｃは
地図描画部であり、地図バッファに記憶された地図情報
を用いて地図画像を発生するもの、６ｄは地図画像を記
憶するＶＲＡＭ、６ｅは画面中心位置（車両位置、カー
ソル位置）に基づいてＶＲＡＭ６ｄより切り出す１画面
分の位置を変えて車両位置の移動あるいはカーソル移動
に従って地図をスクロール表示する読出制御部である。
６ｆは自立航法用センサー出力に基づいて車両位置、セ
ンサ方位を計算する車両位置・方位計算部、６ｇは車両
位置を修正する車両位置修正部、６ｈは車両位置データ
を入力され、車両位置に車両位置マークを発生する車両
位置マーク発生部、６ｉは画像合成部である。 【００１１】車両位置修正部６ｇは、所定距離毎の車両
位置とセンサ方位を走行軌跡として記憶する走行軌跡記
憶部6g-1と、マップマッチング処理部6g-2を有してい
る。マップマッチング処理部6g-2は、後述するように、
地図データバッファメモリ６ｂに読み出されている道
路データと走行軌跡データを用いてマップマッチング処
理を行うと共に、誤差が大きくなってマップマッチン
グができなくなった時、ＧＰＳから得られる位置データ
(ＧＰＳ位置)、方位データ（ＧＰＳ方位）を用いて自立
航法による車両位置と走行方位を修正する。すなわち、
自立航法では走行するにつれて誤差が累積して車両位置
が道路から外れる。そこで、マップマッチング処理部6g
-2は走行軌跡を地図の道路データと照合して車両位置を
道路上に修正する。又、自立航法において誤差が大きく
なって車両位置が道路から大きく外れ、車両位置を実際
の道路上の現在位置にマップマッチングできなくなる
と、マップマッチング処理部6g-2は、ＧＰＳから得られ
る位置データ(ＧＰＳ位置)、方位データ（ＧＰＳ方位）
を用いて自立航法による車両位置と走行方位を修正す
る。例えば、マップマッチング処理部6g-2はＧＰＳ位置
と自立航法位置間の距離Ｌを演算し、該距離Ｌと予め設
定されている距離しきい値Ｌthの大小を比較し、Ｌ＞Ｌ
thの場合にＧＰＳデータにより車両位置を修正し、その
後に行われるマップマッチングにより車両位置マークを
道路上に乗せる。 【００１２】(b) マップマッチング処理部の構成 図２は本発明の車両位置修正部の構成図、図３は本発明
の車両位置修正の説明図である。図２において、6g-1は
所定距離Ｄ毎の走行軌跡ＬＰ(図３）を記憶し、車両位
置ベクトルＪk(ｋ＝0,1,2,・・・,Ｍn-1)を出力する走行軌
跡メモリ、6g-2はマップマッチング処理部であり、２１
は地図上の道路ＲＰ（図３参照）を所定距離Ｄ毎に折線
近似し、該折線近似点の位置ベクトルＭk（ｋ＝0,1,2,・
・・,Ｍn-1)を出力する等長化ベクトル部、２２はカルマ
ンフィルタであり、カルマンフィルタの基本システムが
形成されるようにＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の関係を線形
モデル化し、カルマンフィルタアルゴリズムにより最小
分散推定量を求めるもの、２３は該最小分散推定量を用
いてイノベーションを計算するイノベーション算出部、
２４は複数の道路部分についてそれぞれ得られるイノベ
ーションを比較して最も白色信号に近いイノベーション
に応じた道路部分をマップマッチング道路部分として決
定するマップマッチング道路部分決定部、２５は車両現
在位置修正部であり、車両位置・方位計算部６ｆから出
力される車両位置を出力すると共に、マップマッチング
道路部分決定部２４から入力される車両位置情報Ｍcで
車両現在位置を修正して出力する。 【００１３】(c) マップマッチング処理 等長に区切られた地図道路上の各点をＭn-1，Ｍn-2，Ｍ
n-3，・・，Ｍ0とし、これらｎ個の要素からなるベクト
ルＭを次式 Ｍ＝［Ｍn-1，Ｍn-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0］T Ｔ：転
置 で表現する。同様に、等長に区切られた車両位置の地図
上の各点をＪn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0とし（最も
最近に求められた点はＪn-1）、ベクトルＪを次式 Ｊ＝［Ｊn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0］T で表現する。以上のようにＭ，Ｊを表現すると、ＭとＪ
の関係は次式 【数１】 で線形モデル化することができる。すなわち、車両位置
Ｊkと地図道路上の点Ｍk間の関係を、観測雑音ｖkを考
慮した形で線形モデル化することができる。尚、このモ
デル化の方法は説明のために、最も単純な形を選んでい
るが、他のモデル化の方法を排除するものではない。 【００１４】以上のようにモデル化した場合のカルマン
フィルタの基本システムは、｛ｈi｝を状態ベクトルｘk
の要素として設定し、Ｍkを観測行列Ｈkの要素とするこ
とで ｘk+1＝ｘk （状態方程式） (2) Ｊk＝Ｈkｘk＋ｖk （観測方程式） (3) ただし、 ｘk＝［ｈ1，ｈ2，・・，ｈn］T Ｈk＝［Ｍn-1，Ｍn-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0］ と表される。 【００１５】このとき｛ｈi｝逐次求めるアルゴリズム
は、 【数２】 で与えられるものである。 【００１６】ここでE{ ｝は期待値を表わす。又、下添
字k|k は、ある確率変数の推定値（量）を示す場合に、
右側のｋが推定に用いられた確率変数ベクトルを示し
（つまり、ｋまでのデータを用い）、左側のｋの時点で
の推定値（量）を求めたことを示す。従って、k+1|k の
場合にはｋまでのデータを使いｋ＋１の値（量）を予測
したことになる。このため、この表記は推定値（量）に
のみ用いられ常に上添えの∧（推定を示す）と共に用い
らる。Σ（通常イタリック表記）は、与えられた確率変
数の共分散（行列）示す。ただし、上添えの∧がついた
場合は、特に推定誤差の共分散を表わす。 【００１７】基本システムの状態方程式よりｋ＝０の時
のｘ0，Ｐ0|0（初期値）は 【数３】 となる。但し、 ｘ-1|-1＝０n，Ｐ-1|-1＝ε0Ｉn×n、ε0＞０ とし、０nはｎ次元の零ベクトル、Ｉn×nはｎ×ｎの
単位行列である。 【００１８】以上のような条件からカルマンフィルタ２
２は｛ｈi｝すなわちｘk|kを逐次演算して出力する。一
般的なカルマンフィルタ２２ではｘK|Kを求めた時点で
処理が終了する。しかし、本発明ではｘk|kを利用して
イノベーションを演算する。すなわち、イノベーション
算出部２３はｘk|kを用いて次式 【数４】 によりイノベーションを演算して記憶する。 【００１９】以上により、地図道路上の位置Ｍn-1，Ｍ
n-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0がそれぞれ測定された車両位置
Ｊn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0に対応するものと仮定
した場合における分散推定量ｘk|k及びイノベーション
が求まる。ついで、相関評価の必要な地図道路上の別の
地点群 Ｈ′k＝［Ｍ′n-1，Ｍ′n-2，Ｍ′n-3，・・，Ｍ′0］ についても前述した一連の計算を行い、イノベーション
を同じく求める。以後、同様にして、相関評価の必要な
地図道路上の複数の地点群についてイノベーションを算
出する。 【００２０】相関評価の必要な地図道路上の全地点群に
ついてイノベーションが算出されれば、マッチング道路
部分決定部２４は、これら複数のイノベーションを比較
し最も白色信号に近いイノベーションを求め、該イノベ
ーションを与える道路部分（地図道路上の地点群）が正
しい車両位置であったと判定する。そして、該地点群の
最後の地点Ｍn-1あるいはＭ′n-1あるいは・・・を車両現
在位置Ｍcとして車両現在位置修正部２５に入力する。
これにより、車両現在位置修正部２５は入力された車両
現在位置Ｍcを真の車両現在位置として、走行軌跡メモ
リ6g-1の内容を修正すると共に、該車両現在位置Ｍcを
車両位置マーク発生部６ｈに入力し、車両位置マークの
表示位置を道路上に修正する。 【００２１】以後、該車両現在位置Ｍcを始点として新
たなｎ個の車両位置が測定される毎に、もしくは必要に
応じて上記マップマッチング処理を行なう。すなわち、
距離ｎ・Ｄ毎に、もしくは必要に応じてマップマッチン
グ処理が行われて車両位置マークが道路上に修正され
る。尚、相関評価の必要な地図道路上の地点群は、始点
Ｍ0を進行方向に±Ｄあるいは±Ｄ／２・・・それぞれ
前後にずらしてなる地点群である。以上では、車両現在
位置を距離ｎ・Ｄ毎に修正する場合について説明した
が、走行軌跡を修正して、該走行軌跡が道路上に乗るよ
うに構成することもできる。 【００２２】(b) イノベーションの定性的考察 イノベーションの定性的な意味について説明する。(8)
式左辺のイノベーションは、観測されたＪkからＨkｘ
k|kの推定値を引いたものであることは明らかである。
また、(3)式のカルマンフィルタの基本システムからＪk
は、 Ｊk＝Ｈkｘk|k＋ｖk となる。 【００２３】従って、イノベーションとは、カルマンフ
ィルタにより推定されたＪkの推定値値を実際に観測さ
れたＪkから差し引いたものとなることは明らかであ
る。このとき、 【数５】 であれば（カルマンフィルタの推定結果が観測信号に一
致）、イノベーションは 【数６】 となり観測雑音ｖkとなる。観測雑音ｖkはカルマンフィ
ルタにおいては、平均値０の白色信号としているから、
このイノベーションが白色に近いほど、カルマンフィル
タの推定が正しいということになる。逆に、イノベーシ
ョンが白色とならないときには、カルマンフィルタの適
用もしくはモデル化に問題があると判断することがで
る。 【００２４】(e) 本発明の優位性の考察 従来方法は相関演算を行い、その結果（相関係数）の最
も高いものを真値に近いとして判定を行うことを基本と
している。すなわち、従来方法の距離の総和を最小にす
る演算は、相関係数が最も高くなる点を求め、該点にマ
ップマッチングするものである。このように相関演算を
行って得られる相関係数は、一般的に図４のような正規
分布の形をとる。このため、相関の高い付近での分布が
広がっており最も係数の高い点を特定することは現実的
には難しいという問題がある。例えば、斜線の範囲で
は、相関係数に殆ど違いがでない。このため、ある値以
上の相関係数が得られれば、検索を終了するため、最も
正しい位置が特定される保証がない。 【００２５】これに対し、カルマンフィルタのイノベー
ションを判定の基準として利用した場合には、イノベー
ションの白色性を求めるためにイノベーションの自己共
分散関数を求め、この自己共分散関数がどの程度白色性
（白色信号の場合自己共分散関数は全く幅をもたない
“クロネッカのデルタ”となる）に近いかを比較すれば
よく、相関演算で求めた値のように相関の高い付近で同
じ様な相関係数を取るというような不具合を排除するこ
とができるようになる。このため、より精度の高いマッ
プマッチングを実現することが可能となる。以上、本発
明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記
載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本
発明はこれらを排除するものではない。 【００２６】 【発明の効果】以上本発明によれば、道路上の所定距離
毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,Ｍ１，Ｍ0、測定され
た前記所定距離毎の車両位置をＪn-1,・・・,Ｊ1，Ｊ0とす
る時、カルマンフィルタの基本システムが形成されるよ
うにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の関係を線形モデル
化し、カルマンフィルタアルゴリズムにより最小分散推
定量を求め、該最小分散推定量を用いてイノベーション
を計算し、同様に道路上の別の所定距離毎のｎ個のポイ
ントについて最小分散推定量、イノベーションを計算
し、得られた複数のイノベーションを比較して最も白色
信号に近いイノベーションに応じたｎ個のポイントを真
の車両位置とみなして車両現在位置を修正するようにし
たから、一般的に行われてきた相関演算を行うことな
く、新規な方法により、より高精度のマップマッチング
を実現することができる。
における車両位置修正方法に係わり、特にカルマンフィ
ルタのイノベーションを利用して車両現在位置を道路上
に修正する車両位置修正方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】ナビゲーション装置は、車両の現在位置
に応じた地図データをＣＤ−ＲＯＭ等の地図データ記憶
部から読み出してディスプレイ画面に描画すると共に、
走行に応じて、車両位置マ−クを地図上で移動させ、あ
るいは車両位置マークをディスプレイ画面の一定位置
（例えばディスプレイ画面の中心位置）に固定表示して
地図をスクロ−ル表示する。地図データは、(1) ノ−ド
データや道路リンクデータ、交差点データ等からなる道
路レイヤと、(2) 地図上のオブジェクトを表示するため
の背景レイヤと、(3) 市町村名などを表示するための文
字レイヤなどから構成され、ディスプレイ画面に表示さ
れる地図画像は、背景レイヤと文字レイヤに基づいて発
生され、マップマッチング処理や誘導経路の探索処理は
道路レイヤに基づいて行われる。かかるナビゲ−ション
装置において、車両の現在位置を測定することは不可欠
である。このため、従来は、車両に搭載した距離センサ
と方位センサ（ジャイロ）を用いて車両位置を測定する
測定法（自立航法）、衛星を用いたＧＰＳ（Grobal Pos
itioning System)による測定法（衛星航法）、両者を併
用した方法が実用化されている。 【０００３】自立航法による車両位置測定は、比較的低
コストで車両位置の測定ができるが、長い距離を走行す
ると誤差が累積する問題がある。又、衛星航法は絶対的
な位置検出が可能な反面、トンネルやビルなど衛星電波
が遮られる場所では位置検出ができず、しかも、測定さ
れた位置データは、種々の要因によるドリフト的な位置
誤差を含んでおり、米国機関の公称精度は１００ｍ以下
である。以上より、自立航法あるいは衛星航法により得
られた車両位置には誤差が含まれており、車両位置マー
クや走行軌跡が道路から外れて表示されるという不具合
が生じる。そこで、車両位置マークが道路から外れると
マップマッチング処理により車両位置を道路上に修正す
る。マップマッチング法としては、パターンマッチング
法や投影法による方法等が提案されている。このうちパ
ターンマッチング法は、走行軌跡（所定走行距離毎の位
置と方位）を保存しておき、該走行軌跡と同形の地図上
の道路を求め、該道路上のポイントに車両位置マークを
マップマッチングさせる方法である。 【０００４】図５乃至図７は特開昭64-41817号公報、特
開平3-77014号公報に示されている従来のマップマッチ
ング法の説明図である。走行軌跡パターンと候補道路パ
ターンとのマッチングをとる場合、図５(a)に示すよう
に走行軌跡ＬＰのパターンを等長線分によって折線近似
すると共に、候補道路ＫＰのパターンを同様に図５(b)
に示すように等長の線分によって折線近似する。つい
で、図６に示すように、折線近似された道路ＲＰ′の先
頭位置に折線近似された走行軌跡ＬＰ′の先頭位置が来
るように走行軌跡ＬＰ′を平行移動し、しかる後、図７
に示すように走行軌跡ＬＰ′を所定角度θ回転する。そ
して、かかる状態で、道路ＲＰ′と走行軌跡ＬＰ′の対
応ポイント（ｐi，ｑi)、(ｌi′,ｍｉ′)間の距離の総
和(相関値)を演算する（i=1,2,・・・n)。以後、同様に、
回転角度θを変えると共に、道路の始点位置（ｐ0，
ｑ0）を前後させて相関値を求め、最も相関値が小さく
なる回転角度θm、道路の始点位置を求め、走行軌跡始
点が該道路の始点位置と重なるように平行移動した後、
回転角度θm回転してマッチング処理を終了する。 【０００５】 【発明が解決しようとする課題】上記従来のパターンマ
ッチングにおいては、相関係数（相関値）を求めること
を基本としている。しかし、相関係数は周知のとおり最
も相関の高い点の周辺において、大きな差が出ずらいと
いう特性を持っており、このため正しく相関係数を同定
できたとしても、精度良く車両位置を地図上に特定する
ことが難しい問題がある。又、従来のパターンマッチン
グにおいては、相関係数の演算量を少なくするために、
相関係数演算を簡略化しているため、演算結果は誤差を
含む問題がある。以上から本発明の目的は、一般的に行
われてきた相関演算を行うことなく、新規な方法によ
り、より高精度のマップマッチングを実現することであ
る。 【０００６】 【課題を解決するための手段】上記課題は本発明によれ
ば、道路上の所定距離毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,
Ｍ１，Ｍ0、測定された所定距離毎の車両位置をＪn-1,・
・・,Ｊ1，Ｊ0とする時、カルマンフィルタの基本システ
ムが形成されるようにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の
関係を線形モデル化し、カルマンフィルタアルゴリズム
により最小分散推定量を求める手段と、該最小分散推定
量を用いてイノベーションを計算する手段と、同様に道
路上の別の所定距離毎のｎ個のポイントについて最小分
散推定量、イノベーションを計算し、得られた複数のイ
ノベーションを比較して最も白色信号に近いイノベーシ
ョンに応じたｎ個のポイントを求める手段と、求まった
ｎ個のポイントを真の車両位置とみなして車両現在位置
を修正する手段とにより達成される。 【０００７】本発明は、地図データに基づいてディスプ
レイ画面に地図を描画すると共に車両位置を測定して車
両位置マークを地図上に表示し、マップマッチングによ
り車両位置を道路上に修正する車両位置修正方法であ
る。道路上の所定距離毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,
Ｍ１，Ｍ0、測定された前記所定距離毎の車両位置をＪn
-1,・・・,Ｊ1，Ｊ0とする時、カルマンフィルタの基本シ
ステムが形成されるようにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)
間の関係を線形モデル化し、カルマンフィルタアルゴリ
ズムにより最小分散推定量を求め、ついで、該最小分散
推定量を用いてイノベーションを計算する。以後、同様
に道路上の別の所定距離毎のｎ個のポイントについて最
小分散推定量、イノベーションを計算し、得られた複数
のイノベーションを比較して最も白色信号に近いイノベ
ーションに応じたｎ個のポイントを求め、該求めたｎ個
のポイントを真の車両位置とみなして車両現在位置を修
正する。以上により、より高精度のマップマッチングを
実現することができる。 【０００８】 【発明の実施の形態】 (a) 車載ナビゲーション装置 図１は本発明の車載ナビゲーションシステムの構成図で
ある。図中、１は地図情報を記憶するＣＤ−ＲＯＭ、２
は操作盤（リモコンでもよい）、３は衛星からの電波を
受信して車両の現在位置を測定するＧＰＳ受信機、４は
各衛星からの電波を受信するマルチビームアンテナ、５
は自立航法用センサであり、５ａは振動ジャイロ等車両
の回転角度を検出する方位センサ（角度センサ）、５ｂ
は所定走行距離毎に１個のパルスを発生する距離セン
サ、６は地図や車両位置マークの描画処理、最適経路探
索処理、マップマッチング処理等を行うマイコン構成の
ナビゲーション制御装置、７はディスプレイ装置であ
る。 【０００９】操作盤２には、ジョイスティックキーや、
地図の拡大／縮小キー、車両位置が存在する地図を車両
位置マークと共に表示するためのナビゲーションキー、
所望の地点を記憶する際に操作されるメモリキー等が設
けられている。尚、ジョイスティックキーは、カーソ
ルや自車マーク等を地図に対して相対的に８方向に移動
させたり、所望のメニュー項目を選択するためにメニ
ュー選択バーを上下左右に移動させたり、カーソル位
置を設定入力する際、あるいはメニューを選択する際等
に押下されるＧＰＳ受信機３は、図示しないが、マルチ
ビ−ムアンテナ４により受信された各衛星からの電波を
所定の中間周波信号に変換し、かつ増幅する周波数変換
・増幅器と、各衛星からの電波よりＧＰＳに割り当てら
れたチャンネル信号を選択・検波する受信機と、該チャ
ンネル信号をデジタルデータ（時刻符号データ等）に復
号する復号器と、処理部を備えている。処理部は復号デ
ータに基づいて三次元測位あるいは二次元測位処理を行
って車両位置、方位等を計算し、測位時刻と組にして出
力する。 【００１０】ナビゲーション制御装置６において、６ａ
は地図読出制御部であり、ジョイスティックキーや地
図の縮小／拡大キー等で地図の移動操作や地図選択操作
がなされた時にカーソル位置（画面中心位置）を計算す
ると共に、車両位置あるいはカーソル位置等に基づい
てＣＤ−ＲＯＭ１より所定の地図情報を読み出すもので
ある。６ｂはＣＤ−ＲＯＭから読み出された地図情報を
記憶する地図バッファである。地図バッファには後述す
る地図スクロールができるように車両位置あるいはカー
ソル位置周辺の複数枚（複数ユニット）の地図情報、例
えば３×３ユニットの地図情報が読み出される。６ｃは
地図描画部であり、地図バッファに記憶された地図情報
を用いて地図画像を発生するもの、６ｄは地図画像を記
憶するＶＲＡＭ、６ｅは画面中心位置（車両位置、カー
ソル位置）に基づいてＶＲＡＭ６ｄより切り出す１画面
分の位置を変えて車両位置の移動あるいはカーソル移動
に従って地図をスクロール表示する読出制御部である。
６ｆは自立航法用センサー出力に基づいて車両位置、セ
ンサ方位を計算する車両位置・方位計算部、６ｇは車両
位置を修正する車両位置修正部、６ｈは車両位置データ
を入力され、車両位置に車両位置マークを発生する車両
位置マーク発生部、６ｉは画像合成部である。 【００１１】車両位置修正部６ｇは、所定距離毎の車両
位置とセンサ方位を走行軌跡として記憶する走行軌跡記
憶部6g-1と、マップマッチング処理部6g-2を有してい
る。マップマッチング処理部6g-2は、後述するように、
地図データバッファメモリ６ｂに読み出されている道
路データと走行軌跡データを用いてマップマッチング処
理を行うと共に、誤差が大きくなってマップマッチン
グができなくなった時、ＧＰＳから得られる位置データ
(ＧＰＳ位置)、方位データ（ＧＰＳ方位）を用いて自立
航法による車両位置と走行方位を修正する。すなわち、
自立航法では走行するにつれて誤差が累積して車両位置
が道路から外れる。そこで、マップマッチング処理部6g
-2は走行軌跡を地図の道路データと照合して車両位置を
道路上に修正する。又、自立航法において誤差が大きく
なって車両位置が道路から大きく外れ、車両位置を実際
の道路上の現在位置にマップマッチングできなくなる
と、マップマッチング処理部6g-2は、ＧＰＳから得られ
る位置データ(ＧＰＳ位置)、方位データ（ＧＰＳ方位）
を用いて自立航法による車両位置と走行方位を修正す
る。例えば、マップマッチング処理部6g-2はＧＰＳ位置
と自立航法位置間の距離Ｌを演算し、該距離Ｌと予め設
定されている距離しきい値Ｌthの大小を比較し、Ｌ＞Ｌ
thの場合にＧＰＳデータにより車両位置を修正し、その
後に行われるマップマッチングにより車両位置マークを
道路上に乗せる。 【００１２】(b) マップマッチング処理部の構成 図２は本発明の車両位置修正部の構成図、図３は本発明
の車両位置修正の説明図である。図２において、6g-1は
所定距離Ｄ毎の走行軌跡ＬＰ(図３）を記憶し、車両位
置ベクトルＪk(ｋ＝0,1,2,・・・,Ｍn-1)を出力する走行軌
跡メモリ、6g-2はマップマッチング処理部であり、２１
は地図上の道路ＲＰ（図３参照）を所定距離Ｄ毎に折線
近似し、該折線近似点の位置ベクトルＭk（ｋ＝0,1,2,・
・・,Ｍn-1)を出力する等長化ベクトル部、２２はカルマ
ンフィルタであり、カルマンフィルタの基本システムが
形成されるようにＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の関係を線形
モデル化し、カルマンフィルタアルゴリズムにより最小
分散推定量を求めるもの、２３は該最小分散推定量を用
いてイノベーションを計算するイノベーション算出部、
２４は複数の道路部分についてそれぞれ得られるイノベ
ーションを比較して最も白色信号に近いイノベーション
に応じた道路部分をマップマッチング道路部分として決
定するマップマッチング道路部分決定部、２５は車両現
在位置修正部であり、車両位置・方位計算部６ｆから出
力される車両位置を出力すると共に、マップマッチング
道路部分決定部２４から入力される車両位置情報Ｍcで
車両現在位置を修正して出力する。 【００１３】(c) マップマッチング処理 等長に区切られた地図道路上の各点をＭn-1，Ｍn-2，Ｍ
n-3，・・，Ｍ0とし、これらｎ個の要素からなるベクト
ルＭを次式 Ｍ＝［Ｍn-1，Ｍn-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0］T Ｔ：転
置 で表現する。同様に、等長に区切られた車両位置の地図
上の各点をＪn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0とし（最も
最近に求められた点はＪn-1）、ベクトルＪを次式 Ｊ＝［Ｊn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0］T で表現する。以上のようにＭ，Ｊを表現すると、ＭとＪ
の関係は次式 【数１】 で線形モデル化することができる。すなわち、車両位置
Ｊkと地図道路上の点Ｍk間の関係を、観測雑音ｖkを考
慮した形で線形モデル化することができる。尚、このモ
デル化の方法は説明のために、最も単純な形を選んでい
るが、他のモデル化の方法を排除するものではない。 【００１４】以上のようにモデル化した場合のカルマン
フィルタの基本システムは、｛ｈi｝を状態ベクトルｘk
の要素として設定し、Ｍkを観測行列Ｈkの要素とするこ
とで ｘk+1＝ｘk （状態方程式） (2) Ｊk＝Ｈkｘk＋ｖk （観測方程式） (3) ただし、 ｘk＝［ｈ1，ｈ2，・・，ｈn］T Ｈk＝［Ｍn-1，Ｍn-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0］ と表される。 【００１５】このとき｛ｈi｝逐次求めるアルゴリズム
は、 【数２】 で与えられるものである。 【００１６】ここでE{ ｝は期待値を表わす。又、下添
字k|k は、ある確率変数の推定値（量）を示す場合に、
右側のｋが推定に用いられた確率変数ベクトルを示し
（つまり、ｋまでのデータを用い）、左側のｋの時点で
の推定値（量）を求めたことを示す。従って、k+1|k の
場合にはｋまでのデータを使いｋ＋１の値（量）を予測
したことになる。このため、この表記は推定値（量）に
のみ用いられ常に上添えの∧（推定を示す）と共に用い
らる。Σ（通常イタリック表記）は、与えられた確率変
数の共分散（行列）示す。ただし、上添えの∧がついた
場合は、特に推定誤差の共分散を表わす。 【００１７】基本システムの状態方程式よりｋ＝０の時
のｘ0，Ｐ0|0（初期値）は 【数３】 となる。但し、 ｘ-1|-1＝０n，Ｐ-1|-1＝ε0Ｉn×n、ε0＞０ とし、０nはｎ次元の零ベクトル、Ｉn×nはｎ×ｎの
単位行列である。 【００１８】以上のような条件からカルマンフィルタ２
２は｛ｈi｝すなわちｘk|kを逐次演算して出力する。一
般的なカルマンフィルタ２２ではｘK|Kを求めた時点で
処理が終了する。しかし、本発明ではｘk|kを利用して
イノベーションを演算する。すなわち、イノベーション
算出部２３はｘk|kを用いて次式 【数４】 によりイノベーションを演算して記憶する。 【００１９】以上により、地図道路上の位置Ｍn-1，Ｍ
n-2，Ｍn-3，・・，Ｍ0がそれぞれ測定された車両位置
Ｊn-1，Ｊn-2，Ｊn-3，・・，Ｊ0に対応するものと仮定
した場合における分散推定量ｘk|k及びイノベーション
が求まる。ついで、相関評価の必要な地図道路上の別の
地点群 Ｈ′k＝［Ｍ′n-1，Ｍ′n-2，Ｍ′n-3，・・，Ｍ′0］ についても前述した一連の計算を行い、イノベーション
を同じく求める。以後、同様にして、相関評価の必要な
地図道路上の複数の地点群についてイノベーションを算
出する。 【００２０】相関評価の必要な地図道路上の全地点群に
ついてイノベーションが算出されれば、マッチング道路
部分決定部２４は、これら複数のイノベーションを比較
し最も白色信号に近いイノベーションを求め、該イノベ
ーションを与える道路部分（地図道路上の地点群）が正
しい車両位置であったと判定する。そして、該地点群の
最後の地点Ｍn-1あるいはＭ′n-1あるいは・・・を車両現
在位置Ｍcとして車両現在位置修正部２５に入力する。
これにより、車両現在位置修正部２５は入力された車両
現在位置Ｍcを真の車両現在位置として、走行軌跡メモ
リ6g-1の内容を修正すると共に、該車両現在位置Ｍcを
車両位置マーク発生部６ｈに入力し、車両位置マークの
表示位置を道路上に修正する。 【００２１】以後、該車両現在位置Ｍcを始点として新
たなｎ個の車両位置が測定される毎に、もしくは必要に
応じて上記マップマッチング処理を行なう。すなわち、
距離ｎ・Ｄ毎に、もしくは必要に応じてマップマッチン
グ処理が行われて車両位置マークが道路上に修正され
る。尚、相関評価の必要な地図道路上の地点群は、始点
Ｍ0を進行方向に±Ｄあるいは±Ｄ／２・・・それぞれ
前後にずらしてなる地点群である。以上では、車両現在
位置を距離ｎ・Ｄ毎に修正する場合について説明した
が、走行軌跡を修正して、該走行軌跡が道路上に乗るよ
うに構成することもできる。 【００２２】(b) イノベーションの定性的考察 イノベーションの定性的な意味について説明する。(8)
式左辺のイノベーションは、観測されたＪkからＨkｘ
k|kの推定値を引いたものであることは明らかである。
また、(3)式のカルマンフィルタの基本システムからＪk
は、 Ｊk＝Ｈkｘk|k＋ｖk となる。 【００２３】従って、イノベーションとは、カルマンフ
ィルタにより推定されたＪkの推定値値を実際に観測さ
れたＪkから差し引いたものとなることは明らかであ
る。このとき、 【数５】 であれば（カルマンフィルタの推定結果が観測信号に一
致）、イノベーションは 【数６】 となり観測雑音ｖkとなる。観測雑音ｖkはカルマンフィ
ルタにおいては、平均値０の白色信号としているから、
このイノベーションが白色に近いほど、カルマンフィル
タの推定が正しいということになる。逆に、イノベーシ
ョンが白色とならないときには、カルマンフィルタの適
用もしくはモデル化に問題があると判断することがで
る。 【００２４】(e) 本発明の優位性の考察 従来方法は相関演算を行い、その結果（相関係数）の最
も高いものを真値に近いとして判定を行うことを基本と
している。すなわち、従来方法の距離の総和を最小にす
る演算は、相関係数が最も高くなる点を求め、該点にマ
ップマッチングするものである。このように相関演算を
行って得られる相関係数は、一般的に図４のような正規
分布の形をとる。このため、相関の高い付近での分布が
広がっており最も係数の高い点を特定することは現実的
には難しいという問題がある。例えば、斜線の範囲で
は、相関係数に殆ど違いがでない。このため、ある値以
上の相関係数が得られれば、検索を終了するため、最も
正しい位置が特定される保証がない。 【００２５】これに対し、カルマンフィルタのイノベー
ションを判定の基準として利用した場合には、イノベー
ションの白色性を求めるためにイノベーションの自己共
分散関数を求め、この自己共分散関数がどの程度白色性
（白色信号の場合自己共分散関数は全く幅をもたない
“クロネッカのデルタ”となる）に近いかを比較すれば
よく、相関演算で求めた値のように相関の高い付近で同
じ様な相関係数を取るというような不具合を排除するこ
とができるようになる。このため、より精度の高いマッ
プマッチングを実現することが可能となる。以上、本発
明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記
載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本
発明はこれらを排除するものではない。 【００２６】 【発明の効果】以上本発明によれば、道路上の所定距離
毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,Ｍ１，Ｍ0、測定され
た前記所定距離毎の車両位置をＪn-1,・・・,Ｊ1，Ｊ0とす
る時、カルマンフィルタの基本システムが形成されるよ
うにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間の関係を線形モデル
化し、カルマンフィルタアルゴリズムにより最小分散推
定量を求め、該最小分散推定量を用いてイノベーション
を計算し、同様に道路上の別の所定距離毎のｎ個のポイ
ントについて最小分散推定量、イノベーションを計算
し、得られた複数のイノベーションを比較して最も白色
信号に近いイノベーションに応じたｎ個のポイントを真
の車両位置とみなして車両現在位置を修正するようにし
たから、一般的に行われてきた相関演算を行うことな
く、新規な方法により、より高精度のマップマッチング
を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ナビゲーションシステムの構成図である。
【図２】マップマッチング処理部の構成図である。
【図３】車両位置修正処理の説明図である。
【図４】本発明の優位性説明図である。
【図５】従来のマップマッチング法説明図（等長ベクト
ル化）である。 【図６】従来のマップマッチング法説明図である。 【図７】従来のマップマッチング法説明図である。 【符号の説明】 ６・・ナビゲーション装置 ６ｇ・・走行位置修正部 6g-1・・走行軌跡記憶部 6g-2・・マップマッチング処理部 ２２・・カルマンフィルタ ２３・・イノベーション算出部 ２４・・マッチング道路部分決定部 ２５・・車両現在位置修正部
ル化）である。 【図６】従来のマップマッチング法説明図である。 【図７】従来のマップマッチング法説明図である。 【符号の説明】 ６・・ナビゲーション装置 ６ｇ・・走行位置修正部 6g-1・・走行軌跡記憶部 6g-2・・マップマッチング処理部 ２２・・カルマンフィルタ ２３・・イノベーション算出部 ２４・・マッチング道路部分決定部 ２５・・車両現在位置修正部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 秋保 政一
東京都品川区西五反田１丁目１番８号
アルパイン株式会社内
(56)参考文献 特開 平５−066713（ＪＰ，Ａ)
特開 昭61−155813（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−363688（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01C 21/00
G01S 5/14
G06F 19/00
G08G 1/0969
G09B 29/10
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 地図データに基づいてディスプレイ画面
に地図を描画すると共に車両位置を測定して車両位置マ
ークを地図上に表示し、マップマッチングにより車両位
置を道路上に修正する車両位置修正方法において、 道路上の所定距離毎のｎ個のポイントをＭn-1,・・・,Ｍ
１，Ｍ0、測定された前記所定距離毎の車両位置をＪn-
1,・・・,Ｊ1，Ｊ0とする時、カルマンフィルタの基本シス
テムが形成されるようにこれらＭk,Ｊk(k=0,1・・・n-1)間
の関係を線形モデル化し、カルマンフィルタアルゴリズ
ムにより最小分散推定量を求め、 該最小分散推定量を用いてイノベーションを計算し、 同様に道路上の別の所定距離毎のｎ個のポイントについ
て最小分散推定量、イノベーションを計算し、 得られた複数のイノベーションを比較して最も白色信号
に近いイノベーションに応じたｎ個のポイントを真の車
両位置とみなして車両現在位置を修正することを特徴と
する車両位置修正方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP22888395A JP3400201B2 (ja) | 1995-09-06 | 1995-09-06 | 車両位置修正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
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Family Applications (1)
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-
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