JP3571305B2

JP3571305B2 - GPS receiver that outputs 2DRMS considering Kalman filter error estimate

Info

Publication number: JP3571305B2
Application number: JP2001086342A
Authority: JP
Inventors: 睦美伊東; 賢一庄司
Original assignee: Clarion Co Ltd
Current assignee: Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Priority date: 2000-03-24
Filing date: 2001-03-23
Publication date: 2004-09-29
Anticipated expiration: 2021-03-23
Also published as: JP2001337150A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＧＰＳ測位解に対する精度評価値としての２ＤＲＭＳを出力するＧＰＳレシーバ、及びこのＧＰＳレシーバを備えるカーナビゲーション装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カーナビゲーション装置を始めとするＧＰＳを測位の手段として使用するナビゲーションシステムでは、ＧＰＳレシーバにおける測位解（幾何学的な演算によって算出されたＧＰＳレシーバ自身の位置）の演算過程でカルマンフィルタを用い、或いはアプリケーションプログラムが、ＧＰＳ測位解に対する精度評価値を利用してＧＰＳ測位解を用いることで、ナビゲーションシステムとしての精度を高めることが図られている。
【０００３】
ＧＰＳレシーバに於いてＧＰＳ航法フィルタとして使用されるカルマンフィルタは、ＧＰＳの測位結果を１つの動的なシステムとみなし、以前の測位解演算から次の測位解演算へ、システムの状態推定及び誤差共分散行列等の情報を伝達すること、その情報によりシステムの状態を暫定的に推定すること及び測位解と推定値の差を用いて推定値を更新すること、を繰り返し、推定値を定常状態に収束させる。また、ＧＰＳレシーバは、ＧＰＳ測位解の精度を評価するための情報として、ＧＰＳ測位結果に対する精度評価値を実時間処理でメッセージとしてアプリケーションプログラムに対して出力する。このような精度評価値として、従来、ＤＯＰを使用した２ＤＲＭＳが用いられている。
【０００４】
ここで、ＤＯＰは、擬似距離（ＧＰＳレシーバが測定したＧＰＳ衛星とＧＰＳレシーバ間の距離）測定誤差の測位解誤差への拡大係数を表し、瞬時のＧＰＳ衛星の幾何学的な配置に依存して変化する。２ＤＲＭＳは、平均が０である２次元のランダム変数に対して定義される値であり、ＧＰＳ測位解については、通常、水平方向の誤差の９５％範囲を表す指標として使用される。２ＤＲＭＳは、従来、下記数３のような定義が使用されている。
【数３】

ここで、ＨＤＯＰはＤＯＰの水平方向成分を表している。また、σ_ＵＥＲＥは、ＵＥＲＥと呼ばれるものであり、擬似距離測定誤差についての１σ値（標準偏差）を表し、全てのＧＰＳ衛星に対して共通の定数である。
【０００５】
ＧＰＳレシーバは、一定の時間間隔（例えば１秒毎）で測位演算を実行し、ＧＰＳ測位解と２ＤＲＭＳ値を出力することを繰り返し実行する。この演算過程のフローチャートを図５に示す。ＧＰＳレシーバは、始めにカルマンフィルタを用いた測位演算を行う（Ｓ５０１）、次に、Ｓ５０１の測位演算で使用したＧＰＳ衛星の配置からＨＤＯＰを算出する（Ｓ５０２）。次に、Ｓ５０３で、前記数３の定義に従って２ＤＲＭＳの算出を行い、ＧＰＳ測位解と共に２ＤＲＭＳをＧＰＳレシーバからの出力メッセージとして出力する。
【０００６】
カーナビゲーション装置のアプリケーションプログラムは、ジャイロセンサ出力、車速パルス、バック信号等のデッドレコニング用のセンサ出力に基づくＤＲ測位結果と、ＧＰＳレシーバから得たＧＰＳ測位解との２つの測位結果を得、それぞれの測位結果に基づいて自車位置の推定を行っている。図４は、アプリケーションプログラムに於ける自車位置の出力までの動作フローチャートを示している。なお、図４の処理は、一定時間間隔（例えば１秒毎）で繰り返し実行される。
【０００７】
図４に示すように、アプリケーションプログラムは、ＧＰＳレシーバが出力するＧＰＳ測位解と２ＤＲＭＳを読み込む（Ｓ３０１）。次に、車速パルスカウント値、ジャイロセンサ出力電圧、バック信号等のデッドレコニング用のセンサからの出力結果を読み込み（Ｓ３０２）、ＤＲ測位結果を算出し（Ｓ３０３）、デッドレコニング用の各センサ自体の持つ誤差等をもとにＤＲ測位結果に含まれる誤差を表す精度評価値を算出する（Ｓ３０４）。
【０００８】
次の、Ｓ３０５では、ＧＰＳ測位解についての精度評価値である２ＤＲＭＳとＤＲ測位結果に対する精度評価値との比較を行い、２ＤＲＭＳの方が小さく、ＧＰＳ測位解の方が高精度であると判定された場合には（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、ＧＰＳ測位解をマップマッチングのための自車位置として採用する（Ｓ３０６）。２ＤＲＭＳの方が大きい場合には、ＤＲ測位結果をマップマッチングのための自車位置として採用する（Ｓ３０７）。Ｓ３０８では、Ｓ３０６又はＳ３０７で採用された自車位置に基づいてマップマッチグを行い、最終的な演算結果としての自車位置を出力する。
【０００９】
このように、２ＤＲＭＳは、デッドレコニング用のセンサ出力に含まれる誤差の影響を取り除き、マップマッチング結果等の最終的なアプリケーション出力としての自車位置の精度を高めるための、重要な指標として用いられている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記数３で示す従来の定義による２ＤＲＭＳは、２ＤＲＭＳを算出するためのＨＤＯＰが測位演算に使用しているＧＰＳ衛星の瞬間的な配置に依存する係数である為、２ＤＲＭＳが時間軸で不連続な値をとる場合があり、特に、移動体に於けるＧＰＳ受信に於いては、受信可能なＧＰＳ衛星の配置は時々刻々と変化し、従来の方法で算出した２ＤＲＭＳは、時間軸での相関が薄いものとなる。
【００１１】
このような、従来の２ＤＲＭＳの性質は次のような問題を生ずる。自車がトンネル等を走行し長い間ＧＰＳ測位不可能な状態（非測位）が続いた後、改めてＧＰＳ測位が開始された状況を想定した場合、２ＤＲＭＳと、ＧＰＳ測位解に含まれる実際の測位誤差とは、図６に示すような関係になる。
【００１２】
図６は、非測位の状態から測位の状態に移る時間の経過と共に、ＧＰＳ測位解に含まれる実際の測位誤差と２ＤＲＭＳがどのように推移するかを概念的に表したグラフである。非測位の状態が続いた後の最初の測位に於いて（時刻ｔ_０）、ＧＰＳレシーバのカルマンフィルタは、過去の測位解が得られないため、十分な推定値の精度を得ることができず、ＧＰＳ測位解に含まれる実際の測位誤差が大きめの値となる。その後、カルマンフィルタが速やかに収束し、推定値の精度が高まり、実際の測位誤差の値はカルマンフィルタの収束と共に低下する。
【００１３】
一方、２ＤＲＭＳは、瞬時のＧＰＳ衛星の配置に依存するため、図６に示すように、非測位後の測位開始とともに小さな値をとる。ここで、アプリケーションプログラムが、図６に示す時刻ｔ_０〜ｔ_１間で図４に示したステップＳ３０５で示す判定の為の精度評価値として２ＤＲＭＳを使用した場合、時刻ｔ_０〜ｔ_１間では２ＤＲＭＳが実際の測位誤差よりも小さい値となっている為、Ｓ３０５における判定の際に、ＧＰＳ測位解については実際の測位誤差よりも小さい精度評価値を使用して比較を行うことになる。このため、ＧＰＳ測位解よりもＤＲ測位結果の精度が良いにもかかわらず、ＧＰＳ測位解を誤って自車位置として採用し、その結果、ナビゲーション装置の表示画面上で自車の位置が飛ぶ所謂位置飛び等を生ずる場合があった。
【００１４】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、実際の測位誤差を反映した２ＤＲＭＳを算出する方法を提供し、また、この２ＤＲＭＳを出力することのできるＧＰＳレシーバを提供し、更に、この２ＤＲＭＳを使用することでアプリケーションプログラムでの自車位置推定の精度を向上させたカーナビゲーション装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
以上で述べた従来の２ＤＲＭＳの問題点は、従来の２ＤＲＭＳがＧＰＳ測位解の測位時における瞬間的な誤差を表し、動的システムとみなされる測位データの過去のシステム状態が反映されていないことに起因する。そこで、本発明の請求項１に記載のＧＰＳレシーバは、カルマンフィルタを用いて測位計算を行うＧＰＳレシーバであり、カルマンフィルタの収束状況を測位時における誤差の推定値に反映させる。
【００１６】
ＧＰＳ測位解の算出にカルマンフィルタを用いるＧＰＳレシーバに於いては、ＨＤＯＰのみでなく、カルマンフィルタの推定値の算出過程で求められる誤差共分散行列の対角要素から、公知の方法によって算出される水平方向の推定誤差（σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}）を使用し、精度評価値としての２ＤＲＭＳを、前記数１の定義によって算出することができる。前記数１は、従来の前記数３の２ＤＲＭＳと、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}とのＲＳＳ（ＲｏｏｔＳｕｍＳｑｕａｒｅ）値となっている。この２ＤＲＭＳによって、ＧＰＳ測位解の誤差についての過去の状態を、現在の精度評価値としての２ＤＲＭＳに反映させることができる。すなわち、カルマンフィルタの発散／収束と共に、２ＤＲＭＳも増減し、実際の測位誤差と相関の高い精度評価値としての２ＤＲＭＳが得られる。
【００１７】
本発明の請求項３に記載のＧＰＳレシーバは、ＧＰＳ測位解の算出にカルマンフィルタを用い、測位演算過程で算出されるＨＤＯＰ及びσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}の各指標によって、ＧＰＳ測位解の精度評価値としての２ＤＲＭＳを、前記数１の定義にしたがって算出し出力する。カーナビゲーション装置をこのＧＰＳレシーバを用いて構成することにより、アプリケーションプログラムは、ＧＰＳ測位解に含まれる実際の測位誤差を的確に反映した２ＤＲＭＳを用いて、ＧＰＳ測位解の精度評価を行うことができる。
【００１８】
また、請求項４に記載のカーナビゲーション装置は、請求項３に記載のＧＰＳレシーバを備えて構成される。アプリケーションプログラムは、該ＧＰＳレシーバが出力する２ＤＲＭＳに基づいてＧＰＳ測位解の精度を評価できるので、最終的なアプリケーション出力としての自車位置推定の精度が高められる。
【００１９】
また、請求項５に記載のＤＲ機能付きＧＰＳレシーバは、ＧＰＳ測位機能とＤＲ測位機能を統合して測位解を算出し、該測位解の算出にカルマンフィルタを用い、測位演算過程で算出される、ＨＤＯＰ及びσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}の各指標を出力するＤＲ機能付きＧＰＳレシーバにおいて、該各指標を用いて、該測位解の精度評価値としての２ＤＲＭＳを前記数１の定義によって算出し出力する。カーナビゲーション装置をこのＤＲ機能付きＧＰＳレシーバを用いて構成することにより、アプリケーションプログラムは、ＤＲ機能付きＧＰＳレシーバが出力する、測位結果の実際の測位誤差を的確に反映した２ＤＲＭＳを用いて、ＧＰＳ測位解の精度評価を行うことができる。
【００２０】
なお、このＤＲ機能付きＧＰＳレシーバは、ＧＰＳ信号の遮蔽によりＧＰＳ測位ができない状況になった場合であっても、ＧＰＳ測位が不可となる直前のＨＤＯＰ（ＬａｓｔＨＤＯＰ）を用いて、測位解の精度評価値としての２ＤＲＭＳを前記数２の定義によって算出することで、測位解に含まれる実際の測位誤差を的確に反映した２ＤＲＭＳを出力し続けることができる（請求項６）。
【００２１】
また、このＤＲ機能付きＧＰＳレシーバを用いてカーナビゲーション装置を構成することで、アプリケーションプログラムは、ＧＰＳ信号が遮蔽されてＤＲ機能のみによって測位演算が行われている状況であっても２ＤＲＭＳを得て、測位解の精度評価を行うことができる（請求項７）。
【００２２】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の第１の実施形態である、カーナビゲーション装置１０を示している。なお、図１は、カーナビゲーション装置として必要な機能のうち、主にＧＰＳ測位及びデッドレコニングに係わる部分についてのブロック図である。図１において、ＧＰＳレシーバ１１は、ＧＰＳアンテナ８で捕らえられたＧＰＳ信号を局部発信機１３の発振周波数と混合して中間周波数にダウンコンバートするＲＦ部１２と、ＲＦ部１２からの信号に対して同期及び復調してＧＰＳメッセージを取得し、更に、カルマンフィルタを用いて測位演算を実行する演算部１４によって構成される。
【００２３】
図２にＧＰＳレシーバ１１に於ける演算処理の過程を示す。ＧＰＳレシーバ１１は一定の時間間隔（例えば１秒間隔で）図２の演算処理を繰り返し実行する。図２の演算処理が開始されると、演算部１４は、始めにカルマンフィルタを使用した測位演算を行う（Ｓ２０１）。次に、公知の方法によって、ＨＤＯＰとσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}の算出を行う（Ｓ２０２、Ｓ２０３）。なお、Ｓ２０３に於けるＨＤＯＰの算出では、Ｓ２０１の測位演算で使用したＧＰＳ衛星の配置が用いられる。更に、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}、ＨＤＯＰ及び定数であるσ_ＵＥＲＥを用いて、前記数１の定義、

に従って２ＤＲＭＳが算出され（Ｓ２０４）、この２ＤＲＭＳはＧＰＳ測位解と共にＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１に対して出力される（Ｓ２０５）。
【００２４】
ジャイロセンサ３は、自車の旋回方向の角速度に応じた直流電圧を出力する。ジャイロセンサ３の出力信号は、フィルタ／ＡＤ変換部４で、ノイズを除去されると共にアナログからデジタルに変換されてＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１に対して出力される。車速パルス信号５は、車速に応じた周波数のパルスであり、フィルタ／カウンタ部６でノイズを除去されると共に、パルス数をカウントされたカウント値としてＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１に対して出力される。バック信号７は、自動車が前進しているかバックしているかを示す信号である。ジャイロセンサ３の出力信号、車速パルス５及びバック信号７は、ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１がデッドレコニングを実行するために使用される。
【００２５】
ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１は、前述の図４と同じアプリケーションプログラムを実行すると共に、経路探索などのカーナビゲーション装置として必要な全ての機能を実行するためのＣＰＵである。なお、マップマッチングは、ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１が図示しないデジタル地図から地図データを読み込むことにより実行される。
【００２６】
ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１は、図４で示したステップＳ３０５における判断で、ＧＰＳ測位解の精度評価値としてＧＰＳレシーバ１１から受け取った２ＤＲＭＳ値を使用する。したがって、ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１は、従来の２ＤＲＭＳよりもＧＰＳ測位解の実際の測位誤差を反映した２ＤＲＭＳ値を用いて、ＤＲ測位結果の誤差評価値との比較を行うので、最終的な自車位置の出力における（Ｓ３０９）精度が、従来の２ＤＲＭＳ値を使用する場合に比較して高められる。
【００２７】
図３は、図６と同じ状況で、本実施形態のカーナビゲーション装置１０を使用した場合の、実際の測位誤差と２ＤＲＭＳの推移を概念的に示したグラフである。図３に示すように、この場合の２ＤＲＭＳは、実際の測位誤差と同様に、非測位状態が続いた後の最初の測位開始時（時刻ｔ_０）から高い値を示す。これは、非測位の状態が連続することによりカルマンフィルタの収束状況が悪化し、その状況がσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}によって２ＤＲＭＳに反映されることによる。したがって、時刻ｔ_０からの測位の開始によって、カルマンフィルタが収束するとともに２ＤＲＭＳも低い値に収束する。
【００２８】
すなわち、前記数１による２ＤＲＭＳは、図６で示した従来の２ＤＲＭＳのように、実際の測位誤差よりも２ＤＲＭＳが小さな値となる状況（図６の時刻ｔ_０〜ｔ_１の状態）が発生しない。したがって、アプリケーションプログラムが、ステップＳ３０５の判断を行う場面に於いて、ＧＰＳ測位解よりもＤＲ測位結果の精度が良いにもかかわらず、ＧＰＳ測位解を誤って自車位置として採用すことがなくなり、その結果、所謂位置飛び等が防止される。
【００２９】
図７は、本発明の第２の実施形態である、カーナビゲーション装置２０を示している。なお、図７に於いて図１のカーナビゲーション装置１０と機能が同一である部分については同じ符号を用いている。また、図７のＧＰＳレシーバ２１に於いて、ＧＰＳ信号を受信及び復調してＧＰＳメッセージを抽出し、ＧＰＳ測位解を算出する機能に関しては図１のＧＰＳレシーバ１１と同一である。
【００３０】
ＧＰＳレシーバ２１の演算部２２は、ジャイロセンサ、車速パルス信号及びバック信号のデッドレコニング用のセンサ入力を有し、公知の方法により、ＧＰＳ測位とＤＲ測位とを統合した測位結果を算出する。この統合した測位結果は、例えば、ＧＰＳ測位演算に使用するカルマンフィルタへ、デッドレコニング用センサの出力から求まる速度や角速度をも入力して、一つの測位解を算出することで求められる。演算部２２は、この統合された測位結果を、最終的な測位解としてＮＡＶＩ＿ＣＰＵ２５に対して出力する。
【００３１】
なお、演算部２２は、トンネルやビルによってＧＰＳ信号が遮蔽されてＧＰＳ信号が受信されないと判断した場合に、デッドレコニングのみによって測位演算を行う。以下の説明では、演算部２２がＧＰＳ測位とＤＲ測位を統合して測位を行っている状態を（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位、ＧＰＳ信号の遮蔽によりＤＲによる測位のみを行っている状態をＤＲ単独測位とよぶ。
【００３２】
（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位時、演算部２２は、公知の方法によって、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}とＨＤＯＰの算出を行い、前記数１の定義による２ＤＲＭＳを測位解と共にＮＡＶＩ＿ＣＰＵ２５に対して出力する。なお、このとき演算部２２によって算出されるσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}は、ＧＰＳ測位解のみでなくＤＲ測位結果をも含めた測位結果に対する推定誤差値であるという特徴を持っている。
【００３３】
一方、ＤＲ単独測位時、ＧＰＳ信号ができずＨＤＯＰが得られない状況に於いては、演算部２２は、ＧＰＳ信号が受信できなくなる直前のＨＤＯＰ（Ｌａｓｔ
ＨＤＯＰ）を使用して、前記数２の定義、

によって２ＤＲＭＳを算出する。時間の経過にしたがって、（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位、ＤＲ単独測位、（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位と推移していく状況に於いて、ＧＰＳレシーバ２１が算出する、２ＤＲＭＳについての各パラメータσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}，ＨＤＯＰの変化と、２ＤＲＭＳの変化との関係を示す概念図を図８（ａ）〜図８（ｃ）に示す。なお、図８（ａ）がσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}の変化を示し、図８（ｂ）がＨＤＯＰの変化を示し、そして図８（ｃ）がこれらのσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}及びＨＤＯＰを用いて算出される２ＤＲＭＳの変化を示している。
【００３４】
図８（ａ）に示すように、時刻Ｔ_１までの（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位の状況では、時間の経過と共に、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}が減少し、その結果２ＤＲＭＳ値も減少していく。
【００３５】
時刻Ｔ_１後のＤＲ単独測位の状況に入ると、ＧＰＳ測位解が得られないことから、デッドレコニング用のセンサの持つ誤差がカルマンフィルタに蓄積するため、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}が徐々に増加し（図８（ａ）参照）、それにしたがって２ＤＲＭＳも徐々に増加する（図８（ｃ）参照）。なお、ＤＲ単独測位のとき、ＨＤＯＰとしては時刻Ｔ_１直前におけるＨＤＯＰ（ＬａｓｔＨＤＯＰ）が使用される。すなわち、図８（ｂ）に示すように、ＤＲ単独測位の間、ＨＤＯＰ（ＬａｓｔＨＤＯＰ）の値は、時刻Ｔ_１直前の値のままで維持される。
【００３６】
時刻Ｔ_２後、再び、（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位が開始されると、ＧＰＳ測位解が得られることによりσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}が減少し始め（図８（ａ）参照）、それにしたがって２ＤＲＭＳも減少する（図８（ｃ）参照）。なお、図８（ｂ）は、時刻Ｔ_２後ＧＰＳ衛星の幾何学的配置にしたがって算出されたＨＤＯＰが、ＬａｓｔＨＤＯＰよりも若干大きめの値をとった場合の例である。
【００３７】
図９は、図８と同一の状況における、ＧＰＳレシーバ２１が出力する測位結果に含まれる実際の測位誤差と、ＧＰＳレシーバ２１が出力する２ＤＲＭＳとの関係を示す概念図である。図９に示されるように、ＧＰＳレシーバ２１が出力する２ＤＲＭＳは、（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位時のみでなく、ＧＰＳ測位のできない状況であるＤＲ単独測位の状況に於いても、ＧＰＳレシーバ２１の測位結果に含まれる実際の測位誤差を的確に反映した指標として出力される。
【００３８】
図１０は、ＧＰＳレシーバ２１の演算部２２に於ける、測位演算のフローチャートである。なお、図１０に示す演算処理は、一定間隔（例えば１秒毎）で実行される。演算処理が開始されると、始めにカルマンフィルタを使用した測位演算が行われる（Ｓ８０１）、次に、公知の方法によって、σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}とＨＤＯＰの算出を行う（Ｓ８０２）。なお、Ｓ８０２に於けるＨＤＯＰの算出では、Ｓ８０１の測位演算で使用したＧＰＳ衛星の配置が用いられる。次に、Ｓ８０３では、ＧＰＳ信号が受信不可となることによって、ＤＲ単独測位の状況になっているか否かが判断される（Ｓ８０３）。（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位である場合には、変数ＬａｓｔＨＤＯＰがＳ８０２で求めたＨＤＯＰで置き換えられる（Ｓ８０４）。
【００３９】
Ｓ８０３に於いて、ＤＲ単独測位であると判断された場合には、Ｓ８０４の処理は行われない。次のＳ８０５では、２ＤＲＭＳが前記数２の定義に従って算出され、Ｓ８０１で得られた測位結果と共にＮＡＶＩ＿ＣＰＵ１に対して出力される。以上の処理により、（ＧＰＳ＋ＤＲ）測位に於いては２ＤＲＭＳの算出にＨＤＯＰが使用されるとともに、ＤＲ単独測位となっている状況では、２ＤＲＭＳの算出に、ＤＲ単独測位となる直前のＨＤＯＰ（ＬａｓｔＨＤＯＰ）が使用される。
【００４０】
図７のＮＡＶＩ＿ＣＰＵ２５は、ＧＰＳレシーバ２１から測位解ともに、測位解の精度評価値である２ＤＲＭＳを受け取る。また、ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ２５は、図示しない地図データベースから地図データを受け取って、マップマッチングを実行すると共に、経路探索などのカーナビゲーション装置として必要な全ての機能を実行する。ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ２５における、アプリケーションプログラム実行の１例について以下説明する。
【００４１】
ＡとＢの二股に分岐する道路に自車がさしかかり、実際は自車がＡの道路を進んだにもかかわらず、マップマッチングの結果はＢの道路を選択した場合を仮定する。この場合、ＧＰＳレシーバ２１の測位解は、Ａの道路に近い位置を示し、したがって、時間の経過と共にＧＰＳレシーバ２１が出力する測位解は、Ｂの道路から徐々に遠ざかっていく。このとき、マップマッチグの結果と、ＧＰＳレシーバ２１による測位結果とのどちらを最終的な自車位置として採用するか判定するための指標として２ＤＲＭＳを使用する。
【００４２】
この場合、ＧＰＳレシーバ２１による測位解と、マップマッチングの結果による位置の差が２ＤＲＭＳ以内であれば、その差は誤差範囲内であるとしてマップマッチング結果をそのまま採用し、その差が２ＤＲＭＳを超えた場合は、マップマッチングの結果は誤りであるとしてＧＰＳレシーバ２１による測位解を採用する。なお、ＧＰＳレシーバ２１による２ＤＲＭＳは、前述のように実際の測位誤差を的確に反映した指標となっているので、上記のようなマップマッチングによる誤りの影響を確実且つ迅速に取り除き、最終的な自車位置算出結果としてのアプリケーション出力の精度を高めることが可能となる。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、動的システムとみなされるＧＰＳ測位データの過去のシステム状態を現在の測位誤差の推定に反映させることができ、その結果、アプリケーションプログラムに於いて測位解の精度評価をより適切に行うことができ、最終的な自車位置算出結果としてのアプリケーション出力の精度を高めることが可能となる。
【００４４】
また、ＧＰＳ測位解の算出にカルマンフィルタを用いるＧＰＳレシーバにおいて、測位演算過程で得られるＨＤＯＰ，σ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}用いて、前記数１の定義で２ＤＲＭＳを算出することで、ＧＰＳ測位解の誤差についての過去の状態を、現在の精度評価値としての２ＤＲＭＳに反映させることができる。すなわち、カルマンフィルタの発散／収束と共に、２ＤＲＭＳも増減し、実際の測位誤差と相関の高い精度評価値としての２ＤＲＭＳが得られる。また、このような２ＤＲＭＳを出力するＧＰＳレシーバを用いたカーナビゲーション装置のアプリケーションプログラムは、ＧＰＳ測位解の精度を評価する場面に於いて、実際の測位誤差が的確に反映された精度評価値としての２ＤＲＭＳを用いることができるので、最終的な自車位置算出結果としてのアプリケーション出力の精度を高めることができる。
【００４５】
更に、ＤＲ機能付きのＧＰＳレシーバに於いては、トンネル等のＧＰＳ測位ができない状況であっても、ＧＰＳ測位不可となる直前のＨＤＯＰであるＬａｓｔＨＤＯＰを用いることで、前記数２の定義によって２ＤＲＭＳを算出することが可能となる。このＤＲ機能付きＧＰＳレシーバを用いたカーナビゲーション装置のアプリケーションプログラムは、ＧＰＳ測位が可能である状況にあるか否かにかかわらず、常に実際の測位誤差が的確に反映された２ＤＲＭＳを得ることができ、この２ＤＲＭＳを用いて測位解に対する精度評価を行うことで、最終的な自車位置算出結果としてのアプリケーション出力の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態であるカーナビゲーション装置のブロック図である。
【図２】第１の実施形態に於けるＧＰＳレシーバの演算処理を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態に於けるＧＰＳレシーバが算出する２ＤＲＭＳと実際の測位誤差との関係を概念的に示したグラフである。
【図４】従来のアプリケーションプログラムの動作を示すフローチャートである。
【図５】従来のＧＰＳレシーバの演算処理を示すフローチャートである。
【図６】従来のＧＰＳレシーバが算出する２ＤＲＭＳと、実際の測位誤差との関係を概念的に示したグラフである。
【図７】本発明の第２の実施形態であるカーナビゲーション装置のブロック図である。
【図８】第２の実施形態におけるＤＲ機能付きＧＰＳレシーバが算出するσ_{Ｈ＿Ｋａｌｍａｎ}，ＨＤＯＰの変化と、それらを用いて算出される２ＤＲＭＳの変化との関係を示す概念図である。
【図９】第２の実施形態に於けるＤＲ機能付きＧＰＳレシーバが算出する２ＤＲＭＳと実際の測位誤差との関係を概念的に示すグラフである。
【図１０】第２の実施形態に於けるＤＲ機能付きＧＰＳレシーバの演算処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ＮＡＶＩ＿ＣＰＵ
３ジャイロセンサ
５車速パルス信号
７バック信号
８ＧＰＳアンテナ
１０カーナビゲーション装置
１１ＧＰＳレシーバ
１２ＲＦ部
１３局部発信機
１４演算部
２１ＧＰＳレシーバ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a GPS receiver that outputs 2DRMS as an accuracy evaluation value for a GPS positioning solution, and a car navigation device including the GPS receiver.
[0002]
[Prior art]
In a navigation system using a GPS as a positioning means, such as a car navigation device, a Kalman filter is used in a calculation process of a positioning solution (a position of the GPS receiver itself calculated by a geometric calculation) in a GPS receiver, or an application is used. By using the GPS positioning solution by using the accuracy evaluation value for the GPS positioning solution, the program is intended to improve the accuracy as a navigation system.
[0003]
A Kalman filter used as a GPS navigation filter in a GPS receiver regards a GPS positioning result as one dynamic system, and performs system state estimation and error covariance from a previous positioning solution operation to a next positioning solution operation. It conveys information such as matrices, tentatively estimates the state of the system based on that information, and updates the estimated value using the difference between the positioning solution and the estimated value, and converges the estimated value to a steady state Let it. In addition, the GPS receiver outputs, as information for evaluating the accuracy of the GPS positioning solution, an accuracy evaluation value for the GPS positioning result to the application program as a message in real time processing. Conventionally, 2DRMS using DOP has been used as such an accuracy evaluation value.
[0004]
Here, DOP represents an expansion coefficient of a pseudorange (distance between a GPS satellite and a GPS receiver measured by a GPS receiver) measurement error to a positioning solution error, and depends on an instantaneous geometric arrangement of the GPS satellites. Change. 2DRMS is a value defined for a two-dimensional random variable having an average of 0, and is usually used as an index representing a 95% range of a horizontal error for a GPS positioning solution. Conventionally, 2DRMS uses a definition as shown in the following Expression 3.
(Equation 3)

Here, HDOP represents a horizontal component of DOP. Also, σ _Uere Is a term referred to as "UERE", and represents a 1σ value (standard deviation) for a pseudorange measurement error, and is a constant common to all GPS satellites.
[0005]
The GPS receiver executes the positioning calculation at a fixed time interval (for example, every one second), and repeatedly outputs the GPS positioning solution and the 2DRMS value. FIG. 5 shows a flowchart of this calculation process. The GPS receiver first performs a positioning operation using a Kalman filter (S501), and then calculates an HDOP from the arrangement of the GPS satellites used in the positioning operation in S501 (S502). Next, in step S503, the 2DRMS is calculated according to the definition of the above equation 3, and the 2DRMS is output as an output message from the GPS receiver together with the GPS positioning solution.
[0006]
The application program of the car navigation device obtains two positioning results: a DR positioning result based on a sensor output for dead reckoning such as a gyro sensor output, a vehicle speed pulse, a back signal, and a GPS positioning solution obtained from a GPS receiver. The vehicle position is estimated based on the positioning result. FIG. 4 shows an operation flowchart up to the output of the own vehicle position in the application program. Note that the processing in FIG. 4 is repeatedly executed at fixed time intervals (for example, every one second).
[0007]
As shown in FIG. 4, the application program reads the GPS positioning solution and 2DRMS output from the GPS receiver (S301). Next, output results from the dead reckoning sensor, such as the vehicle speed pulse count value, the gyro sensor output voltage, and the back signal, are read (S302), the DR positioning result is calculated (S303), and the dead reckoning sensor itself is read. An accuracy evaluation value representing an error included in the DR positioning result is calculated based on the error and the like (S304).
[0008]
In the next step S305, 2DRMS, which is the accuracy evaluation value for the GPS positioning solution, is compared with the accuracy evaluation value for the DR positioning result, and it is determined that the 2DRMS is smaller and the GPS positioning solution has higher accuracy. If it is determined (S305: YES), the GPS positioning solution is adopted as the own vehicle position for map matching (S306). If 2DRMS is larger, the DR positioning result is adopted as the vehicle position for map matching (S307). In S308, map matching is performed based on the own vehicle position adopted in S306 or S307, and the own vehicle position as a final calculation result is output.
[0009]
As described above, the 2DRMS is used as an important index for removing the influence of an error included in the sensor output for dead reckoning and improving the accuracy of the vehicle position as a final application output such as a map matching result. ing.
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
However, the 2DRMS according to the conventional definition expressed by the above equation 3 is a coefficient that depends on the instantaneous arrangement of the GPS satellites used for the positioning operation in the HDOP for calculating the 2DRMS, and thus the 2DRMS is not in the time axis. In some cases, continuous values are taken. In particular, in the case of GPS reception in a mobile object, the arrangement of receivable GPS satellites changes every moment, and the 2DRMS calculated by the conventional method is based on the time axis. The correlation becomes thin.
[0011]
Such a property of the conventional 2DRMS causes the following problem. Assuming a situation in which the own vehicle travels in a tunnel or the like and GPS positioning cannot be performed for a long time (non-positioning) and then GPS positioning is started again, 2DRMS and actual positioning included in the GPS positioning solution The error has a relationship as shown in FIG.
[0012]
FIG. 6 is a graph conceptually showing how the actual positioning error included in the GPS positioning solution and 2DRMS change with the lapse of time from the non-positioning state to the positioning state. In the first positioning after the non-positioning state continues (at time t ₀ ), Since the Kalman filter of the GPS receiver cannot obtain the past positioning solution, it is not possible to obtain sufficient accuracy of the estimated value, and the actual positioning error included in the GPS positioning solution becomes a large value. Thereafter, the Kalman filter quickly converges, the accuracy of the estimated value increases, and the actual positioning error value decreases with the convergence of the Kalman filter.
[0013]
On the other hand, since the 2DRMS depends on the instantaneous positioning of the GPS satellites, it takes a small value as shown in FIG. 6 at the start of positioning after non-positioning. Here, the application program is executed at time t shown in FIG. ₀ ~ T ₁ When 2DRMS is used as the accuracy evaluation value for the determination shown in step S305 shown in FIG. ₀ ~ T ₁ Since the 2DRMS is smaller than the actual positioning error between the two, the comparison is performed using the accuracy evaluation value smaller than the actual positioning error for the GPS positioning solution at the time of the determination in S305. . For this reason, despite the fact that the accuracy of the DR positioning result is higher than that of the GPS positioning solution, the GPS positioning solution is incorrectly adopted as the own vehicle position, and as a result, the position of the own vehicle flies on the display screen of the navigation device. In some cases, position jumps and the like occurred.
[0014]
The present invention has been made in view of the above problems, provides a method of calculating 2DRMS reflecting an actual positioning error, and provides a GPS receiver capable of outputting the 2DRMS. It is another object of the present invention to provide a car navigation device that uses the 2DRMS to improve the accuracy of estimating the position of the vehicle using an application program.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
The problem of the conventional 2DRMS described above is that the conventional 2DRMS represents an instantaneous error at the time of positioning of the GPS positioning solution, and does not reflect the past system state of positioning data regarded as a dynamic system. to cause. Then, the GPS receiver according to claim 1 of the present invention is: A GPS receiver that performs positioning calculations using a Kalman filter. Is reflected in the estimated value of the error at the time of positioning.
[0016]
In a GPS receiver that uses a Kalman filter to calculate a GPS positioning solution, not only HDOP but also a horizontal direction calculated by a known method from a diagonal element of an error covariance matrix obtained in a process of calculating an estimated value of the Kalman filter. Estimation error (σ _{H_Kalman} ) Can be used to calculate 2DRMS as the accuracy evaluation value according to the definition of Equation 1 above. Equation 1 is the conventional 2DRMS of Equation 3 and σ _{H_Kalman} (Root Sum Square) value. By the 2DRMS, the past state of the error in the GPS positioning solution can be reflected on the 2DRMS as the current accuracy evaluation value. That is, 2DRMS increases or decreases with the divergence / convergence of the Kalman filter, and 2DRMS as an accuracy evaluation value having a high correlation with the actual positioning error is obtained.
[0017]
The GPS receiver according to claim 3 of the present invention uses a Kalman filter for calculating a GPS positioning solution, and calculates HDOP and σ calculated in a positioning calculation process. _{H_Kalman} 2DRMS as an accuracy evaluation value of the GPS positioning solution is calculated and output in accordance with the definition of the above-mentioned formula (1) using each of the indexes. By configuring the car navigation device using this GPS receiver, the application program can evaluate the accuracy of the GPS positioning solution using 2DRMS that accurately reflects the actual positioning error included in the GPS positioning solution. .
[0018]
According to a fourth aspect of the present invention, a car navigation device includes the GPS receiver according to the third aspect. Since the application program can evaluate the accuracy of the GPS positioning solution based on the 2DRMS output by the GPS receiver, the accuracy of the vehicle position estimation as the final application output can be improved.
[0019]
In addition, the GPS receiver with a DR function according to claim 5 integrates the GPS positioning function and the DR positioning function to calculate a positioning solution, and calculates the positioning solution using a Kalman filter, and is calculated in a positioning calculation process. HDOP and σ _{H_Kalman} In the GPS receiver with a DR function that outputs the respective indexes, the 2DRMS as the accuracy evaluation value of the positioning solution is calculated and output by using the respective indexes according to the definition of Equation 1. By configuring the car navigation device using the GPS receiver with the DR function, the application program can execute the GPS positioning using the 2DRMS output from the GPS receiver with the DR function and accurately reflecting the actual positioning error of the positioning result. The accuracy of the solution can be evaluated.
[0020]
Note that this GPS receiver with a DR function can evaluate the accuracy of a positioning solution using HDOP (Last HDOP) immediately before GPS positioning becomes impossible even when GPS positioning cannot be performed due to blocking of GPS signals. By calculating the 2DRMS as a value according to the definition of Equation 2, it is possible to continue outputting the 2DRMS that accurately reflects the actual positioning error included in the positioning solution (claim 6).
[0021]
In addition, by configuring the car navigation device using the GPS receiver with the DR function, the application program obtains 2DRMS even in a situation where the GPS signal is shielded and the positioning calculation is performed only by the DR function. In addition, the accuracy of the positioning solution can be evaluated (claim 7).
[0022]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 shows a car navigation device 10 according to a first embodiment of the present invention. FIG. 1 is a block diagram of a portion mainly related to GPS positioning and dead reckoning among functions required as a car navigation device. In FIG. 1, a GPS receiver 11 includes an RF unit 12 that mixes a GPS signal captured by a GPS antenna 8 with an oscillation frequency of a local oscillator 13 and down-converts the signal to an intermediate frequency. It is configured by a calculation unit 14 that synchronizes and demodulates to obtain a GPS message, and further performs a positioning calculation using a Kalman filter.
[0023]
FIG. 2 shows a process of the arithmetic processing in the GPS receiver 11. The GPS receiver 11 repeatedly executes the arithmetic processing of FIG. 2 at fixed time intervals (for example, at one second intervals). When the calculation process in FIG. 2 is started, the calculation unit 14 first performs a positioning calculation using a Kalman filter (S201). Next, HDOP and σ are calculated by a known method. _{H_Kalman} Is calculated (S202, S203). In calculating the HDOP in S203, the arrangement of the GPS satellites used in the positioning calculation in S201 is used. Furthermore, σ _{H_Kalman} , HDOP and the constant σ _Uere Using the definition of the above equation 1,

2DRMS is calculated according to (S204), and the 2DRMS is output to NAVI_CPU1 together with the GPS positioning solution (S205).
[0024]
The gyro sensor 3 outputs a DC voltage according to the angular velocity of the own vehicle in the turning direction. The output signal of the gyro sensor 3 is filtered by a filter / AD conversion unit 4 from which noise is removed and converted from analog to digital, and output to the NAVI_CPU 1. The vehicle speed pulse signal 5 is a pulse having a frequency corresponding to the vehicle speed. The noise is removed by the filter / counter unit 6 and the number of pulses is output to the NAVI_CPU 1 as a counted value. The back signal 7 is a signal indicating whether the vehicle is moving forward or back. The output signal of the gyro sensor 3, the vehicle speed pulse 5, and the back signal 7 are used by the NAVI_CPU 1 to execute dead reckoning.
[0025]
The NAVI_CPU 1 is a CPU for executing the same application programs as those in FIG. 4 and executing all functions necessary for a car navigation device such as a route search. The map matching is executed by the NAVI_CPU 1 reading map data from a digital map (not shown).
[0026]
The NAVI_CPU 1 uses the 2DRMS value received from the GPS receiver 11 as the accuracy evaluation value of the GPS positioning solution in the determination in step S305 shown in FIG. Therefore, the NAVI_CPU 1 compares the DR positioning result with the error evaluation value using the 2DRMS value reflecting the actual positioning error of the GPS positioning solution rather than the conventional 2DRMS. (S309) The accuracy is improved as compared with the case where the conventional 2DRMS value is used.
[0027]
FIG. 3 is a graph conceptually showing the actual positioning error and the transition of 2DRMS when the car navigation device 10 of the present embodiment is used in the same situation as in FIG. As shown in FIG. 3, 2DRMS in this case is the same as the actual positioning error, when the first positioning starts after the non-positioning state continues (at time t). ₀ ) Indicates a high value. This is because the convergence state of the Kalman filter deteriorates due to the continuous non-positioning state, and the state becomes σ _{H_Kalman} By 2DRMS. Therefore, at time t ₀ , The Kalman filter converges and 2DRMS converges to a low value.
[0028]
That is, the 2DRMS according to Equation 1 is a situation where the 2DRMS is a smaller value than the actual positioning error (time t in FIG. 6) as in the conventional 2DRMS shown in FIG. ₀ ~ T ₁ State) does not occur. Therefore, in the scene where the application program makes the determination in step S305, the GPS positioning solution is not erroneously adopted as the own vehicle position despite the fact that the accuracy of the DR positioning result is higher than the GPS positioning solution, As a result, a so-called position jump or the like is prevented.
[0029]
FIG. 7 shows a car navigation device 20 according to a second embodiment of the present invention. In FIG. 7, parts having the same functions as those of the car navigation apparatus 10 of FIG. 1 are denoted by the same reference numerals. The GPS receiver 21 shown in FIG. 7 receives and demodulates a GPS signal, extracts a GPS message, and calculates a GPS positioning solution in the same manner as the GPS receiver 11 shown in FIG.
[0030]
The calculation unit 22 of the GPS receiver 21 has a gyro sensor, a sensor input for dead reckoning of a vehicle speed pulse signal and a back signal, and calculates a positioning result integrating GPS positioning and DR positioning by a known method. The integrated positioning result is obtained by, for example, inputting the speed and the angular speed obtained from the output of the dead reckoning sensor to the Kalman filter used for the GPS positioning calculation and calculating one positioning solution. The calculation unit 22 outputs the integrated positioning result to the NAVI_CPU 25 as a final positioning solution.
[0031]
The arithmetic unit 22 performs the positioning calculation only by dead reckoning when it is determined that the GPS signal is not received because the GPS signal is blocked by the tunnel or the building. In the following description, a state in which the arithmetic unit 22 performs positioning by integrating GPS positioning and DR positioning is referred to as (GPS + DR) positioning, and a state in which only positioning by DR is performed by blocking GPS signals is referred to as DR-only positioning. .
[0032]
At the time of (GPS + DR) positioning, the arithmetic unit 22 calculates σ by a known method. _{H_Kalman} And HDOP are calculated, and 2DRMS defined by the above equation 1 is output to the NAVI_CPU 25 together with the positioning solution. At this time, σ calculated by the arithmetic unit 22 _{H_Kalman} Is characterized in that it is an estimated error value for the positioning result including not only the GPS positioning solution but also the DR positioning result.
[0033]
On the other hand, at the time of DR alone positioning, in a situation where a GPS signal cannot be obtained and an HDOP cannot be obtained, the arithmetic unit 22 determines that the HDOP (Last) immediately before the GPS signal cannot be received.
HDOP), the definition of Equation 2 above,

To calculate 2DRMS. In a situation where (GPS + DR) positioning, DR-only positioning, and (GPS + DR) positioning change over time, each parameter σ for 2DRMS calculated by the GPS receiver 21 is calculated. _{H_Kalman} , HDOP, and 2DRMS changes are conceptually shown in FIGS. 8 (a) to 8 (c). Note that FIG. _{H_Kalman} 8 (b) shows the change in HDOP, and FIG. 8 (c) _{H_Kalman} 2D and 2DRMS calculated using HDOP.
[0034]
As shown in FIG. ₁ In the (GPS + DR) positioning situation up to _{H_Kalman} Decrease, and as a result, the 2DRMS value also decreases.
[0035]
Time T ₁ Since the GPS positioning solution cannot be obtained when the situation of the subsequent DR single positioning is entered, the error of the dead-reckoning sensor accumulates in the Kalman filter. _{H_Kalman} Gradually increases (see FIG. 8 (a)), and accordingly, 2DRMS also gradually increases (see FIG. 8 (c)). In addition, at the time of DR single positioning, the time T ₁ The immediately preceding HDOP (LastHDOP) is used. In other words, as shown in FIG. 8B, during DR alone positioning, the value of HDOP (LastHDOP) ₁ Maintains the previous value.
[0036]
Time T ₂ After that, when the (GPS + DR) positioning is started again, the GPS positioning solution is obtained, and σ _{H_Kalman} Starts to decrease (see FIG. 8A), and 2DRMS also decreases accordingly (see FIG. 8C). FIG. 8B shows the time T ₂ This is an example of a case where the HDOP calculated according to the geometric arrangement of the subsequent GPS satellites has a value slightly larger than LastHDOP.
[0037]
FIG. 9 is a conceptual diagram showing a relationship between an actual positioning error included in a positioning result output from the GPS receiver 21 and 2DRMS output from the GPS receiver 21 in the same situation as in FIG. As shown in FIG. 9, the 2DRMS output by the GPS receiver 21 is not limited to the (GPS + DR) positioning, but also to the positioning result of the GPS receiver 21 not only in the DR-only positioning situation where GPS positioning is impossible. It is output as an index that accurately reflects the included actual positioning error.
[0038]
FIG. 10 is a flowchart of the positioning calculation in the calculation unit 22 of the GPS receiver 21. The arithmetic processing shown in FIG. 10 is executed at regular intervals (for example, every one second). When the calculation process is started, first, a positioning calculation using a Kalman filter is performed (S801), and then σ is calculated by a known method. _{H_Kalman} And HDOP are calculated (S802). In calculating the HDOP in S802, the arrangement of the GPS satellites used in the positioning calculation in S801 is used. Next, in S803, it is determined whether or not the GPS signal cannot be received, thereby determining whether or not the DR is in the single positioning state (S803). In the case of (GPS + DR) positioning, the variable LastHDOP is replaced with the HDOP obtained in S802 (S804).
[0039]
If it is determined in step S803 that the positioning is the DR-only positioning, the processing in step S804 is not performed. In the next step S805, 2DRMS is calculated in accordance with the definition of Equation 2 and output to NAVI_CPU1 together with the positioning result obtained in S801. According to the above processing, in the (GPS + DR) positioning, the HDOP is used for calculating the 2DRMS, and in the situation where the DR alone positioning is performed, the HDOP (Last HDOP) immediately before the DR only positioning is used for the 2DRMS calculation. Is used.
[0040]
The NAVI_CPU 25 in FIG. 7 receives 2DRMS, which is the accuracy evaluation value of the positioning solution, from the GPS receiver 21 together with the positioning solution. The NAVI_CPU 25 receives map data from a map database (not shown), executes map matching, and executes all functions necessary for a car navigation device such as a route search. An example of execution of an application program in the NAVI_CPU 25 will be described below.
[0041]
It is assumed that the vehicle is approaching the road that branches into A and B and that the vehicle has actually traveled on road A, but the result of the map matching is that road B is selected. In this case, the positioning solution of the GPS receiver 21 indicates a position close to the road A, and therefore, the positioning solution output by the GPS receiver 21 gradually moves away from the road B with the passage of time. At this time, 2DRMS is used as an index for determining which of the result of map matching and the result of positioning by the GPS receiver 21 is to be adopted as the final vehicle position.
[0042]
In this case, if the difference between the positioning solution by the GPS receiver 21 and the position due to the map matching result is within 2 DRMS, the difference is within the error range, the map matching result is adopted as it is, and the difference exceeds 2 DRMS. In this case, the result of the map matching is determined to be incorrect, and the positioning solution by the GPS receiver 21 is adopted. Since the 2DRMS by the GPS receiver 21 is an index that accurately reflects the actual positioning error as described above, the influence of the error due to the map matching as described above is reliably and promptly removed, and the final It is possible to improve the accuracy of the application output as the vehicle position calculation result.
[0043]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the past system state of the GPS positioning data regarded as a dynamic system can be reflected in the estimation of the current positioning error. Can be more appropriately evaluated, and the accuracy of the application output as the final calculation result of the own vehicle position can be improved.
[0044]
Also, in a GPS receiver using a Kalman filter for calculating a GPS positioning solution, HDOP, σ _{H_Kalman} By calculating 2DRMS using the definition of Equation 1, the past state of the error in the GPS positioning solution can be reflected on the 2DRMS as the current accuracy evaluation value. That is, 2DRMS increases or decreases with the divergence / convergence of the Kalman filter, and 2DRMS as an accuracy evaluation value having a high correlation with the actual positioning error is obtained. Further, an application program of a car navigation device using a GPS receiver that outputs such a 2DRMS, in a case of evaluating the accuracy of a GPS positioning solution, as an accuracy evaluation value that accurately reflects an actual positioning error. Since 2DRMS can be used, the accuracy of the application output as the final result of calculating the own vehicle position can be improved.
[0045]
Further, in a GPS receiver with a DR function, even in a situation where GPS positioning such as a tunnel cannot be performed, by using LastHDOP which is an HDOP immediately before GPS positioning becomes impossible, 2DRMS is defined by the definition of the above equation (2). It can be calculated. The application program of the car navigation device using the GPS receiver with the DR function can always obtain the 2DRMS in which the actual positioning error is accurately reflected regardless of whether the GPS positioning is possible or not. By performing the accuracy evaluation on the positioning solution using the 2DRMS, the accuracy of the application output as the final vehicle position calculation result can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a car navigation device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a calculation process of a GPS receiver according to the first embodiment.
FIG. 3 is a graph conceptually showing a relationship between 2DRMS calculated by a GPS receiver according to the first embodiment and an actual positioning error.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of a conventional application program.
FIG. 5 is a flowchart showing a calculation process of a conventional GPS receiver.
FIG. 6 is a graph conceptually showing a relationship between 2DRMS calculated by a conventional GPS receiver and an actual positioning error.
FIG. 7 is a block diagram of a car navigation device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 8 shows σ calculated by a GPS receiver with a DR function according to the second embodiment. _{H_Kalman} , HDOP and a change in 2DRMS calculated using them.
FIG. 9 is a graph conceptually showing a relationship between 2DRMS calculated by a GPS receiver with a DR function and an actual positioning error in the second embodiment.
FIG. 10 is a flowchart illustrating a calculation process of a GPS receiver with a DR function according to the second embodiment.
[Explanation of symbols]
1 NAVI_CPU
3 Gyro sensor
5 Vehicle speed pulse signal
7 Back signal
8 GPS antenna
10 Car navigation system
11 GPS receiver
12 RF section
13 Local transmitter
14 Arithmetic unit
21 GPS receiver

Claims

A GPS receiver for performing positioning calculation using a Kalman filter, wherein the GPS receiver reflects a convergence state of the Kalman filter on an estimated value of an error at the time of positioning.

A pair of an HDOP (horizontal component of a DOP (dilution of Precision)) calculated in a positioning calculation process and an error covariance matrix calculated in a calculation process of an estimated value of a Kalman filter using a Kalman filter for calculation of a GPS positioning solution. In a GPS receiver capable of outputting each index of an estimation error in a horizontal (latitude, longitude) direction calculated from a corner element (hereinafter, this estimation error is referred to as σ _{H_Kalman} ),
A method of calculating an accuracy evaluation value for a GPS positioning solution, wherein 2DRMS (distance root mean square) as an accuracy evaluation value of the GPS positioning solution is calculated by using each of the indices according to the definition of the following equation 1.

However, _σUERE (UERE (user equivalent range error)) is a constant.

A GPS receiver capable of outputting HDOP and σ _{H_Kalman} indices calculated in a positioning calculation process using a Kalman filter for calculating a GPS positioning solution,
A GPS receiver which calculates and outputs 2DRMS as an accuracy evaluation value of a GPS positioning solution according to the definition of Expression 1 using the respective indexes.

A GPS receiver according to claim 3,
A car navigation device, wherein the position of the own vehicle is determined based on 2DRMS output from the GPS receiver.

A GPS positioning function and a dead reckoning (DR) positioning function are integrated to calculate a positioning solution, a Kalman filter is used for calculating the positioning solution, and a DR that outputs HDOP and σ _{H_Kalman} indexes calculated in the positioning calculation process. In a GPS receiver with functions,
A GPS receiver with a DR function, wherein 2DRMS as an accuracy evaluation value of the positioning solution is calculated and output using the respective indices according to the definition of Expression 1.

In a situation where GPS positioning cannot be performed due to blocking of a GPS signal, an HDOP immediately before GPS positioning is disabled (hereinafter, this is referred to as LastHDOP) is used.
The GPS receiver with a DR function according to claim 5, wherein 2DRMS as the accuracy evaluation value of the positioning solution is calculated and output according to the definition of the following equation (2).

A GPS receiver with a DR function according to claim 6,
A car navigation device that determines the position of the vehicle based on 2DRMS output from the GPS receiver with DR function.