JP3651678B2 - Autonomous positioning method by GPS, autonomous navigation device, and computer program - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、GPS(Global Positioning System)測位方式に係り、特に、実時間単独測位を可能にする自律航法装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
GPSを利用した測位方式として、単独測位方式と相対測位方式とがある。
単独測位方式は、測位点にGPS受信機を置き、このGPS受信機で、同時に4個以上のGPS衛星からデータコード(時間、衛星位置)を受信して、このデータコードを分析することによって測位点の3次元位置情報(座標値)を算出する方式である。
【0003】
相対測位方式は、その3次元の位置情報が既知である基地局と測位点にあるGPS受信機とを用いた測位方式であり、ディファレンシャル方式と、干渉測位方式とに大別される。
ディファレンシャル方式は、基地局およびGPS受信機でそれぞれデータコードによる単独測位を行い、共通の誤差を相殺する方式である。一方、干渉測位方式は、基地局とGPS受信機とで、それぞれGPS衛星からの搬送波の位相を観測した後、既知点と測位点との間の相対位置を求めることで、測位点の位置情報を算定する方式である。この干渉測位方式は、測位点が移動した場合にもほぼリアルタイムに位置情報を算定できることから、リアルタイムキネマティック(real time kinematics:以下、「RTK」)方式とも呼ばれる。
【0004】
RTK方式では、基地局からGPS受信機までの距離と、GPS受信機から4つのGPS衛星までの距離との行路差を逐次計算により求める。距離と行路差は、GPS衛星からの搬送波の位相、すなわち搬送波位相に基づいて求めることができる。搬送波位相には、電離層等による遅延誤差、時計誤差等も含まれる。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
単独測位方式は、簡易な測位方式であるが、誤差が大きい。一方、相対測位方式、特にRTK方式は、測位による誤差が基地局の観測結果との間で相殺されるために誤差は少ないが、測位可能な範囲が基地局の覆域内に限られる。
つまり、簡易に使える測位装置は精度が悪く、精度が高いものは制約が多い(時間、位置およびGPS誤差が明確な基地局が必要となる)。
【0006】
本発明は、基地局が存在しない場合であっても、高精度の測位を可能にする自律測位方法を提供することを、その課題とする。
本発明の他の課題は、自律測位方法の実施に適した自律航法装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明が提供する自律測位方法は、GPS受信機とメモリを有する1つの自律航法装置が行う自律測位方法であって、測位点に置かれた前記自律航法装置が、複数のGPS衛星を前記GPS受信機で観測して1つのGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を当該推定値による推定誤差共分散が所定値以内に収束するまで繰り返し、収束した時点の推定値を仮想基準局の位置を表す測位基準情報として前記メモリに保存する段階と、前記自律航法装置が、前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報として前記測位点での搬送波測位を行う段階とを有することを特徴とする方法である。
【0008】
誤差収束の時間をより短縮させる観点からは、現在値による測位誤差が最小となる4つのGPS衛星の組合せを検出し、検出した4つのGPS衛星の各々を前記GPS受信機で2種類の周波数で観測して比較することによりノイズ成分を削除した1つの前記GPS実測データを取得するようにする。
前記所定値は、例えば、観測するGPS衛星が発信する搬送波の1波長以内の値とする。これにより、位相角の修正によって誤差をさらに小さくすることができる。
【0009】
本発明の自律測位方法において、前記自律航法装置は、例えば、誤差値の収束を可能にするためのパラメータを前記現在値及び過去に推定した値による推定誤差共分散に基づいて算定する処理、前記現在値、前回求めた推定値に当該現在値に基づいて修正した推定誤差共分散を加えることにより算定する処理、誤差共分散を、前回求めた推定共分散誤差から前記現在値による共分散の値を差し引くことにより修正する処理、将来推定値を、前記現在値を前回まで求めた推定値推移のパラメータを用いて修正することで算定する処理、推定共分散誤差を、共分散の変化と非不定値の変化を加えることで算定する処理を繰り返して実行することにより、前記推定誤差共分散の値を収束させる。
【0010】
本発明の自律測位方法において、例えば前記自律航法装置が、前記測位点が移動したときの前記搬送波測位による測位結果を新たな測位基準情報として前記メモリに記録することにより、測位点が移動した場合であっても、測位誤差が増加することがなくなり、高精度の測位が可能になる。
前記搬送波測位は、例えば、前記メモリに保存されている測位基準情報により特定される仮想位置を起点とした前記複数のGPS衛星までの距離をそれぞれ各GPS衛星からの搬送波の周波数と当該搬送波の伝達時間との関数により算定し、これにより算定された距離を前記搬送波の周波数で除算して整数値バイアスを算定し、さらに、この整数値バイアスから前記搬送波の1波長以内の位相角を算定し、この位相角が表す長さに基づいて、測位点の位置を特定する手法である。
【0011】
本発明が提供する自律航法装置は、2種類の周波数で複数のGPS衛星の各々を観測可能なGPS受信機で受信した2種類の周波数の信号を入力する入力手段と、入力したこれらの信号から各周波数で共通となるノイズ成分を削除して1つのGPS実測データを得る前処理手段と、この前処理手段により得られたGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を、推定される誤差共分散が所定値以内に収束するまで繰り返し、これにより得られた推定値を測位基準情報として所定のメモリに保存する測位基準情報生成手段と、前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報とした搬送波測位を行う搬送波測位手段とを有する装置である。
前記測位基準情報決定手段は、具体的には、推定誤差共分散を最小にするためのフィルタ部を含み、このフィルタ部により前記将来の推定値を算定するように構成される。
【0012】
本発明のコンピュータプログラムは、2種類の周波数で複数のGPS衛星の各々を観測可能なGPS受信機と接続可能なコンピュータを、前記GPS受信機で受信した2種類の周波数の信号を入力し、入力したこれらの信号から各周波数で共通となるノイズ成分を削除して1つのGPS実測データを得る前処理手段、この前処理手段により得られたGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を、前記現在値との差分が所定値に収束するまで繰り返し、これにより得られた推定値を測位基準情報として所定のメモリに保存する測位基準情報決定手段、前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報とした搬送波測位を行う搬送波測位手段として機能させるための、コンピュータプログラムである。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図1は、本発明の自律航法装置を、コンピュータ搭載の測位装置10と、この測位装置10にケーブル等を介して接続されるGPS受信機20とにより構成する場合の実施形態を示した図である。この自律航法装置は、複数のGPS衛星(図示の場合は6つのGPS衛星GS1〜GS6)から発信されているGPSデータを受信して、任意の測位点の位置を単独で測定する。
【0014】
GPS衛星は、測位に必要なデータコードをL1帯(1.5GHz帯)とL2帯(1.2GHz)の2つの周波数の搬送波にのせて、これを常時送信している。GPS受信機20は、これらのGPS衛星の中から、GDOP(Geometrical Dilution of Precision)を用いて最適な4つのGPS衛星を選択する。GDOPは、測位に使うGPS衛星が測位点に対して誤差の少ない配置にあるかどうかの偏差であり、この値が大きいほど、位置の推定値と実測値との誤差が大きくなる。GPS受信機20は、このGDOPが小さくなる最適な組み合わせを自動的に決定している。
【0015】
GPS受信機20は、図2に示されるように、上記の各GPS衛星GS1〜GS6が送信している2種類の周波数を受信するGPSアンテナ21と、GPS受信機20が移動したときの移動量を検出して移動量データを出力する加速度計等からなる移動検出センサ22と、GPSアンテナ21及び移動検出センサ22からのデータを受信して高周波増幅及び検波等を行い、位置、時間等の情報を含むGPSデータを出力するデータ受信回路23と、このデータ受信回路23から出力されるGPSデータ及び移動量データを測位装置に送出するためのインタフェース回路24とを有している。
【0016】
測位装置10は、外部記憶装置と、プロセッサ及びメモリを含むコンピュータと、ディスプレイとを有し、必要に応じてプリンタが接続されるようになっている。この実施形態では、外部記憶装置に記録されている測位用プログラムと、オペレーティングシステム等の基本プログラムとをプロセッサが読み取って実行することにより、コンピュータ内に、図3に示すような機能ブロック、すなわち、GPSデータ入力部11、移動量データ入力部12、ノイズ除去部13、フィルタ部14、位置座標算定部15、測位基準情報管理部16、表示画像生成部18及び出力制御部19の機能を実現するための機能ブロックを構築するとともに、外部記憶装置に、測位基準情報格納部17を形成する。好ましくは、測位基準情報格納部17は、不揮発性のメモリ領域に形成する。
【0017】
GPSデータ入力部11は、GPS受信機20で受信した2種類の周波数の信号のうちGPSデータを時系列に入力するものであり、移動量データ入力部12は、GPS受信機20の移動検出センサ22で検出した移動量データを入力するものである。
【0018】
ノイズ除去部13は、入力されたGPSデータから各周波数で共通となるノイズ成分を削除して1つのGPS実測データを得るものである。GPS衛星より受信したデータには、対流圏ないし電離層での電波遅延等のノイズが含まれているが、2周波同時受信を行い、これらを比較することにより、ノイズを除去することができる。
【0019】
フィルタ部14は、GPS実測データによる測位点の位置座標の推定を、特徴的なフィルタリングにより行う。
GPSデータから測位点の位置座標を推定すること自体は、従来のRTK方式においても行われているが、精度よく推定するためには、多大な時間がかかる。すなわち、従来のRTK方式では、測位点の位置座標(x、y、z)と、4つのGPS衛星のアンビギュイティ(整数値バイアスと同義)という、7種類の未知パラメータが存在していたため、FLOAT解、すなわち未知数である測位点の位置座標と整数値バイアスを最小自乗法などで推定する手法によって仮のアンビギュイティを推定した後、基地局からの付加情報、例えばGPS衛星からの距離、基地局の位置座標、現在時刻等を用いて真のアンビギュイティを確定する必要があり、そのために、多大な計算量が必要になっていた。
【0020】
これに対し、本実施形態では、単独の測位結果であるGPS実測データを、誤差が収束する方向にフィルタイリングすることにより推定値の誤差を低減させる。このように実測した値をフィルタリングするという発想は、従来は存在しない。本実施形態によるフィルタリングは、GPS実測データの現在値及び過去の推定値から将来の推定値を算定するという処理を、推定値による推定誤差共分散が収束するまで繰り返す処理である。収束点は、例えば、搬送波の1波長(20〜24cm)に設定しておく。
【0021】
上記のフィルタリングを行うためのフィルタ部14の具体的なパラメータ構成例を図4に示す。フィルタ部14は、4種類のパラメータを図示のように組み合わせて実現される。
図4中、「K」は初段に設けられるパラメータであり、推定誤差値の最適な条件を得るために共分散を最小にするフィルタゲインである。フィルタゲインKは、具体的には比例行列の形で用意される。「F」は前回まで求めた推定値推移を導出するためのパラメータであり、「H」は将来推定値を導出するためのパラメータであり、「Z−1」は過去値により過去推定値を導出するためのパラメータである。また、「vt」は時刻tにおける推定共分散誤差を含んだGPS実測データの現在値であり、ax(t/t)は現時点(t)での推定値であり、「ax(t/t-1)」は現時点(t)の推定値から推定した過去推定値であり、「ax(t-1/t-1)」は前回測定(t−1)の値から推定した過去推定値である。
【0022】
時系列に入力されるGPS実測データには、真値といえるものは存在しない。これらのGPS実測データは、真値であるデータ成分に伝搬過程で付加されたノイズ成分が重畳したものとなっている。フィルタ部14は、このノイズ成分を過去推定値と現在値との誤差を考慮してなるべく分解していき、データ成分だけを抜き出すものである。
【0023】
図4は、GPS実測データyt(ノイズ成分が加えられた状態)がパラメータKに入力され、このパラメータKの出力データとパラメータFから出力された推定値ax(t/t-1)とを発散防止のために合算して得た推定値ax(t/t)がパラメータZ−1に入力される様子を示している。パラメータZ−1からは推定値ax(t-1/t-1)が位置座標算定部15に出力されるが、その分岐出力がパラメータFにも入力されるようになっている。パラメータFから出力された上記推定値ax(t/t-1)は、パラメータHで将来推定値としてパラメータKの入力段に帰還される。
【0024】
上記のように構成されるフィルタ部14において、過去の推定値と現在値に基づく誤差値の共分散を「P(t/t-1)」、観測するGPS衛星の数により決定されるn×n(nは1以上の自然数:通常は4)行列を「R」とすると、
誤差値の収束を可能にするための最適なパラメータKは、以下の式より求めることができる。
K=P(t/t-1)・HT・[H・P(t/t-1)・HT +R]−1
【0025】
また、推定値ax(t/t)は、前回求めた推定値(過去の推定値)に、GPS実測データの現在値に基づいて修正した推定誤差共分散を加えることにより求めることができる。すなわち、以下の式により算出される。
ax(t/t)=ax(t/t-1)+K|yt−H・ax(t/t-1)|
【0026】
共分散P(t/t)は、前回算出した推定共分散誤差から、今回得た情報に基づいて求めた共分散の値を差し引くことにより修正することができる。すなわち、以下の式により算出される。
P(t/t)=P(t/t-1)−K・H・P(t/t-1)
【0027】
また、将来推定値ax(t+1/t)と、推定共分散誤差P(t+1/t)は、以下のようにして求めることができる。
将来推定値ax(t+1/t)は、F・x(t/t)の演算、すなわち、現在値を前回まで求めた推定値推移のパラメータを用いて修正することで求めることができる。
推定共分散誤差P(t+1/t)は、求めた共分散の変化と非不定値Qの変化を加えることで、求めることができる。すなわち、Gを新たなパラメータ(行列)として用いて以下の式により求めることができる。
P(t+1/t)=F・P(t/t)・FT+G・Q・GT
以上の処理を繰り返し、推定誤差共分散の値を限りなくゼロ値に近づけることができる。
【0028】
図3に戻り、位置座標算定部15は、測位点の3次元位置座標を算定する。3次元位置座標の算定は、少なくとも2つの場面において行う。
一つの場面は、単独測位により位置座標を算定する場面であり、もう一つは搬送波測位により位置座標を算定する場面である。
単独測位による位置座標の算定は、上記のようなフィルタ部14でフィルタリングし、指定誤差共分散が収束したときの推定値をもとに、3次元の位置座標(x,y,z)を算定する処理である。フィルタ部14では、上記のように、誤差を収束させる方向に推定値を算定するので、FLOAT解によって推定値を求めていた従来方式に比べて、誤差が収束するまでの時間が著しく短縮される。この位置座標を仮想基地局の位置を表す測位基準情報として、測位基準情報管理部16を通じて測位基準情報格納部17に格納させる。
一旦、測位基準情報が生成された後であっても、例えば、測位点が大きく変更された場合や、誤差が大きくなった場合には、適宜上記の手順で再測定を行い、これにより得られた測位結果に基づいて、既に格納されている測位基準情報を更新する。連続して測位を行う場合は、既に格納されている測位基準情報との差分値に基づいて新たな測位点での測位を行うことにより、効率的な測位が可能になる。
【0029】
搬送波測位では、電波の性質を利用して整数値バイアスを求める。整数値バイアスは、信号受信開始時における搬送波波長の整数部分の個数+α(上記位相角の部分)であり、同一のGPS衛星の組合せからの搬送波を受信し続ける限り、整数値バイアスは一定値となる。一方のGPS衛星からの距離が+になれば、他方のGPS衛星からの距離が−となるためである。この点に着目し、この実施形態では、整数部分の個数についてはGPS衛星からの距離と搬送波の周波数との演算、あるいは搬送波個数の計数により求め、さらに、上記のフィルタリングによって、誤差を+αの範囲まで絞り込む。そして、図5に示すように、+α分を表す位相角から、測位基準情報の誤差をさらに小さくする。その結果、最終的な誤差は、数cmとなる。
【0030】
<動作>
次に、この実施形態による自律航法装置の動作を、図6及び図7を参照して説明する。この自律航法装置の動作は、大きく分けて、単独測位により仮想基準局の位置情報である測位基準情報を生成して保存する段階と、この測位基準情報に基づく搬送波測位を行う段階とに分かれる。
【0031】
単独測位に際しては、図6に示すように、まず、GPS受信機20で最適な4つのGPS衛星を選定し(ステップS101)、L1帯(1.5GHz)及びL2帯(1.2GHz)の2つの周波数を用いてこれらのGPS衛星を観測する(ステップS102)。GPS衛星の数4個は、未知数に対して連立方程式が成り立つ最低単位である。ここでの留意点は、精度の悪い情報は使用しない、すなわち、最適な情報をもたらすGPS衛星のみを選択するということである。
【0032】
測位装置10では、各周波数のデータを比較して、それらに共通に含まれるノイズ成分を除去し、2種類のデータから1つのGPS実測データを生成する(ステップS103)。そして、過去、現在及び将来の推定値をパラメータとして用いたフィルタリングにより、GPS実測データによる測位誤差を搬送波の1波長以内まで収束させ、測位基準情報を得る(ステップS104)。
【0033】
図7(a)は、仮想基準局と測位基準情報との関係を示している。図中、円は誤差範囲を表している。両者が完全一致の場合には誤差なしということになるが、種々の要因により、それはあり得ない。そのため、フィルタリングの結果を最適化する方法を確立する。この実施形態のフィルタリングは、過去の推定値に基づいて測位誤差を積極的に収束させていく手法なので、測位誤差が1波長以内まで達する時間は数分程度で足りる。なお、実測により得られた情報自身をフィルタリングするという考え方は、従来は存在しない。
【0034】
この測位基準情報を仮想基準局の位置情報として用いるために、測位装置10は、この測位基準情報を測位基準情報格納部17に保存する(ステップS105)。そして、この測位基準情報を用いて整数値バイアスを算定し(ステップS106)、1波長内の位相角を検出する。この検出結果に基づいて搬送波測位を行い(ステップS107)、測位点の位置を確定する(ステップS108)。必要に応じて測位結果を新たな測位基準情報として選定し、測位基準情報格納部17を更新する。
【0035】
図7(b)は、搬送波測位を行うことにより、測位基準情報の誤差がさらに小さくなり、最大の誤差であったとしても、それが仮想基準局としての誤差内に入りきることを示している。このように誤差が小さくなっている状態では、図7(c)のように自律航法装置が移動した場合であっても、仮想基準局自体は変動しないため、安定的な測位が可能になる。
以上のような測位方式を、従来のRTK方式と比較して説明すると、以下のようになる。図8(a)は従来のRTK方式、(b)は本実施形態の測位方式の概要を示している。
【0036】
従来のRTK方式では、図8(a)に示されるように、測位点の大まかな位置を測定した後、基準局からの付加情報(距離、時間等)に基づく測位点の位置を推定し、仮アンビギュイティ(仮整数値バイアス)を計算する。未知パラメータは、GPS受信機の位置情報(x,y,z)と4つのGPS衛星のアンビギュイティ(整数値バイアス)の7つである。そのため、FLOAT解を用いなければならず、多大な時間がかかる。測位点の位置を推定した後は、真の整数値バイアスを算定する。その際、基地局からの付加情報に基づいて仮アンビギュイティを再計算する。基準局からの付加情報に基づく搬送波測位の未知パラメータは、受信機位置情報(x,y,z)の3つとなる。その後、FIX解により測位点の位置を確定する。
【0037】
これに対し、本実施形態の測位方式では、最適な4つのGPS衛星を選択し、2周波観測及び観測結果の推定誤差共分散を収束させるフィルタリングにより、測位基準情報(仮想基準局の位置情報)を推定するので、長くとも数分程度の測定を行うだけで、測位基準情報を装置内に保存することができる。
測位基準情報がほぼ正確に求められているので、整数値バイアスの算定、すなわち測位基準情報により真のアンビギュイティを算定する処理が迅速に行われる。測位基準情報に基づく搬送波測位を行って、誤差をさらに修正する。このときの未知パラメータは、GPS受信機の位置情報(x,y,z)の3つとなる。その後、FIX解により測位点の位置を確定する。
移動量データ入力部12から移動量データが入力されたときには、その移動量データと、測位基準情報とに基づいて、移動した測位点の位置座標(x,y,z)を算定する。
【0038】
このように、本実施形態の自律航法装置では、基準局を用いることなくともほぼリアルタイムに高精度の搬送波測位ができるため、基準局が設置されていない山岳地域での測位、海上での船舶による測位、基地局が存在しない未開発地域の測位、電波の使用が抑制されている離着陸時の飛行機の測位も可能となる。また、基準局を受信する必要がないので、自律航法装置自体のコスト低減化も可能になる。
【0039】
なお、本実施形態では、測位装置10とGPS受信機20とを分離した場合の例について説明したが、両者は一体型であってもよい。
また、メモリ及びプロセッサを搭載したPDA(Personal Digital(Data) Assistants)にGPS受信機構を付加するとともに、本発明のコンピュータプログラムをメモリにロードして、プロセッサでそれを実行させることにより、本発明の自律測位方法を実施することもできる。
【0040】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、既存のGPS衛星、GPS受信機を利用して、高精度且つリアルタイムの測位を行うことができる。また、コンピュータによって測位のアルゴリズムを実現することができるので、アルゴリズムの改良やパラメータの追加によるさらなる最適化にも柔軟に対応できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明を適用した自律航法装置の使用状態説明図。
【図2】 GPS受信器の構成図。
【図3】 測位装置の機能ブロック図。
【図4】 測位装置のフィルタ部のパラメータ構成図。
【図5】 本発明の一実施形態による搬送波測位方式の原理説明図。
【図6】 本発明の一実施形態による測位の手順説明図。
【図7】 (a)〜(c)は本発明の測位方法の概念説明図。
【図8】 従来の測位方式と本発明の測位方式の比較説明図。
【符号の説明】
10 測位装置
11 GPSデータ入力部
12 移動量データ入力部
13 ノイズ除去部
14 フィルタ部
15 位置座標算定部
16 測位基準情報管理部
17 測位基準情報格納部
18 表示画像生成部
19 出力制御部
20 GPS受信機
21 GPSアンテナ
22 移動検出センサ
23 データ受信回路
24 インタフェース回路
DD 記憶装置
PR プリンタ
DP ディスプレイ
GS1〜GS6 GPS衛星[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a GPS (Global Positioning System) positioning method, and more particularly to an autonomous navigation device that enables real-time independent positioning.
[0002]
[Prior art]
As a positioning method using GPS, there are a single positioning method and a relative positioning method.
In the single positioning method, a GPS receiver is placed at a positioning point, and the GPS receiver simultaneously receives data codes (time, satellite positions) from four or more GPS satellites, and analyzes the data codes for positioning. This is a method for calculating three-dimensional position information (coordinate values) of points.
[0003]
The relative positioning method is a positioning method using a base station whose three-dimensional position information is known and a GPS receiver at a positioning point, and is roughly divided into a differential method and an interference positioning method.
The differential method is a method in which a base station and a GPS receiver each perform independent positioning using a data code and cancel out a common error. On the other hand, in the interference positioning method, the base station and the GPS receiver respectively observe the phase of the carrier wave from the GPS satellite and then obtain the relative position between the known point and the positioning point, thereby obtaining the position information of the positioning point. This is a method to calculate This interference positioning method is also referred to as a real time kinematics (hereinafter, “RTK”) method because position information can be calculated almost in real time even when a positioning point moves.
[0004]
In the RTK method, the path difference between the distance from the base station to the GPS receiver and the distance from the GPS receiver to the four GPS satellites is obtained by sequential calculation. The distance and the path difference can be obtained based on the phase of the carrier wave from the GPS satellite, that is, the carrier wave phase. The carrier wave phase includes a delay error due to the ionosphere and the like, a clock error, and the like.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The single positioning method is a simple positioning method, but has a large error. On the other hand, in the relative positioning method, particularly the RTK method, an error due to positioning is offset between the observation results of the base station, so that the error is small, but the range in which positioning is possible is limited to the coverage area of the base station.
That is, a positioning device that can be used simply has low accuracy, and a high accuracy device has many restrictions (a base station with a clear time, position, and GPS error is required).
[0006]
An object of the present invention is to provide an autonomous positioning method that enables highly accurate positioning even when a base station is not present.
Another object of the present invention is to provide an autonomous navigation apparatus and a computer program suitable for implementing an autonomous positioning method.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
Autonomous positioning process provided by the present invention, a self-positioning method one autonomous navigation device having a GPS receiver and the memory is performed by the autonomous navigation device placed in the positioning point, the GPS a plurality of GPS satellites One GPS actual measurement data is obtained by observation with a receiver, and the estimation of future estimated values based on the current values of the acquired GPS actual measurement data and the values estimated and stored in the past is estimated based on the estimated values. The error covariance is repeated until convergence within a predetermined value, and the estimated value at the time of convergence is stored in the memory as positioning reference information representing the position of the virtual reference station, and the autonomous navigation device is stored in the memory And performing carrier wave positioning at the positioning point using the positioning standard information as reference information.
[0008]
From the viewpoint of further shortening the error convergence time, a combination of four GPS satellites that minimizes the positioning error due to the current value is detected, and each of the detected four GPS satellites is detected at two frequencies by the GPS receiver. One GPS actual measurement data from which the noise component is deleted is acquired by observing and comparing.
The predetermined value is, for example, a value within one wavelength of a carrier wave transmitted by an observed GPS satellite. Thereby, the error can be further reduced by correcting the phase angle.
[0009]
In the autonomous positioning process of the present invention, the autonomous navigation system, for example, processing for calculating, based on the estimated error covariance by value estimated to said current value and historical parameters for enabling the convergence of error values, wherein the current value, processing for calculating by adding the estimated error covariance that corrected based on the present value of the estimated value previously obtained, the error covariance, from the estimated covariance error previously determined covariance by the current value value modified by subtracting the process, the future estimated value, the processing for calculating by modifying using the parameter estimates transition of obtaining the current value up to the previous, the estimated covariance error covariance transitions and indefinite By repeatedly executing the process of calculating by adding a change in value, the value of the estimated error covariance is converged.
[0010]
In the autonomous positioning method of the present invention, for example, when the autonomous navigation device moves the positioning point by recording the positioning result by the carrier positioning when the positioning point moves as new positioning reference information in the memory. Even so, the positioning error does not increase and high-accuracy positioning is possible.
In the carrier positioning, for example, the distance to the plurality of GPS satellites starting from the virtual position specified by the positioning reference information stored in the memory is set to the frequency of the carrier from each GPS satellite and the transmission of the carrier. Calculated by a function of time, and dividing the calculated distance by the frequency of the carrier wave to calculate an integer value bias, and further calculating a phase angle within one wavelength of the carrier wave from the integer value bias; This is a technique for specifying the position of a positioning point based on the length represented by this phase angle.
[0011]
The autonomous navigation apparatus provided by the present invention includes input means for inputting signals of two types of frequencies received by a GPS receiver capable of observing each of a plurality of GPS satellites at two types of frequencies, and input signals from these signals. A pre-processing unit that deletes a noise component common to each frequency to obtain one GPS actual measurement data, and acquires the GPS actual measurement data obtained by the pre-processing unit, and the current value and past of the acquired GPS actual measurement data The calculation of future estimated values based on the estimated and stored values is repeated until the estimated error covariance converges within a predetermined value, and the estimated value obtained as a result is used as positioning reference information. It is an apparatus having positioning standard information generating means stored in a memory and carrier positioning means for performing carrier positioning using the positioning standard information stored in the memory as reference information.
Specifically, the positioning reference information determining means includes a filter unit for minimizing the estimation error covariance, and is configured to calculate the future estimated value by the filter unit.
[0012]
The computer program according to the present invention inputs a computer that can be connected to a GPS receiver capable of observing each of a plurality of GPS satellites at two types of frequencies, and inputs signals of two types of frequencies received by the GPS receiver. preprocessing means for obtaining the one of the GPS measurement data to remove the noise component to be common to the frequency of these signals, acquires the GPS measurement data obtained by the preprocessing means, acquired the GPS measurement data Calculation of the future estimated value based on the current value and the value estimated and stored in the past is repeated until the difference from the current value converges to a predetermined value, and the estimated value obtained thereby is used as positioning reference information. predetermined positioning reference information determining means to store in the memory, the carrier positioning means for performing a carrier positioning that the reference information positioning reference information stored in said memory as a And to function in a computer program.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail.
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment in which the autonomous navigation device of the present invention is configured by a
[0014]
GPS satellites always transmit data codes necessary for positioning on carrier waves of two frequencies of L1 band (1.5 GHz band) and L2 band (1.2 GHz). The GPS receiver 20 selects four optimal GPS satellites from among these GPS satellites using GDOP (Geometrical Dilution of Precision). GDOP is a deviation of whether or not the GPS satellites used for positioning are in an arrangement with little error with respect to the positioning point. The larger this value, the larger the error between the estimated position value and the actually measured value. The GPS receiver 20 automatically determines an optimal combination that reduces the GDOP.
[0015]
As shown in FIG. 2, the GPS receiver 20 includes a GPS antenna 21 that receives the two types of frequencies transmitted by the GPS satellites GS1 to GS6, and a movement amount when the GPS receiver 20 moves. The movement detection sensor 22 including an accelerometer that detects movement and outputs movement amount data, and receives data from the GPS antenna 21 and the movement detection sensor 22 to perform high-frequency amplification, detection, etc., and information on position, time, etc. A data receiving circuit 23 that outputs GPS data including the data, and an interface circuit 24 for sending GPS data and movement amount data output from the data receiving circuit 23 to the positioning device.
[0016]
The
[0017]
The GPS data input unit 11 inputs GPS data in time series among signals of two types of frequencies received by the GPS receiver 20, and the movement amount
[0018]
The
[0019]
The
Estimating the position coordinates of the positioning point from the GPS data itself is also performed in the conventional RTK method, but it takes a lot of time to estimate with high accuracy. That is, in the conventional RTK system, there are seven kinds of unknown parameters, that is, position coordinates (x, y, z) of positioning points and ambiguity (synonymous with integer value bias) of four GPS satellites. FLOAT solution, that is, after estimating the tentative ambiguity by a method of estimating the position coordinates and integer value bias of the positioning point, which is an unknown number, by using the least squares method, additional information from the base station, for example, the distance from the GPS satellite It is necessary to determine the true ambiguity using the position coordinates of the base station, the current time, and the like, which requires a large amount of calculation.
[0020]
On the other hand, in this embodiment, the error of the estimated value is reduced by filtering the GPS actual measurement data which is a single positioning result in the direction in which the error converges. There is no conventional idea of filtering the actually measured values in this way. The filtering according to the present embodiment is a process of repeating the process of calculating a future estimated value from the current value and past estimated value of GPS measured data until the estimated error covariance by the estimated value converges. For example, the convergence point is set to one wavelength (20 to 24 cm) of the carrier wave.
[0021]
A specific parameter configuration example of the
In FIG. 4, “K” is a parameter provided in the first stage, and is a filter gain that minimizes the covariance in order to obtain an optimum condition of the estimation error value. Specifically, the filter gain K is prepared in the form of a proportional matrix. “F” is a parameter for deriving the estimated value transition obtained up to the previous time, “H” is a parameter for deriving the future estimated value, and “Z −1 ” derives the past estimated value from the past value. It is a parameter to do. “Vt” is a current value of GPS actual measurement data including an estimated covariance error at time t, ax (t / t) is an estimated value at the current time (t), and “ax (t / t− 1) "is a past estimated value estimated from the estimated value at the present time (t), and" ax (t-1 / t-1) "is a past estimated value estimated from the value of the previous measurement (t-1). .
[0022]
There is nothing that can be said to be a true value in GPS measurement data input in time series. These GPS measurement data are obtained by superimposing a noise component added in the propagation process on a data component that is a true value. The
[0023]
In FIG. 4, GPS actual measurement data yt (a state in which a noise component is added) is input to the parameter K, and the output data of the parameter K and the estimated value ax (t / t-1) output from the parameter F are diverged. It shows a state where an estimated value ax (t / t) obtained by adding together for prevention is input to the parameter Z- 1 . Although the parameter Z -1 estimates ax (t-1 / t- 1) is output to the position coordinate
[0024]
In the
The optimum parameter K for enabling the error value to converge can be obtained from the following equation.
K = P (t / t- 1) · H T · [H · P (t / t-1) · H T + R] -1
[0025]
Further, the estimated value ax (t / t) can be obtained by adding the estimated error covariance corrected based on the current value of the GPS actual measurement data to the previously obtained estimated value (past estimated value). That is, it is calculated by the following formula.
ax (t / t) = ax (t / t-1) + K | yt-H.ax (t / t-1) |
[0026]
The covariance P (t / t) can be corrected by subtracting the covariance value obtained based on the information obtained this time from the previously calculated estimated covariance error. That is, it is calculated by the following formula.
P (t / t) = P (t / t-1) -K.H.P (t / t-1)
[0027]
Further, the future estimated value ax (t + 1 / t) and the estimated covariance error P (t + 1 / t) can be obtained as follows.
The future estimated value ax (t + 1 / t) can be obtained by calculating F · x (t / t), that is, by correcting the current value using the estimated value transition parameter obtained up to the previous time.
The estimated covariance error P (t + 1 / t) can be obtained by adding the obtained change in covariance and the change in non-indefinite value Q. That is, it can be obtained by the following equation using G as a new parameter (matrix).
P (t + 1 / t) = F · P (t / t) · F T + G · Q · G T
By repeating the above processing, the value of the estimation error covariance can be made as close to zero as possible.
[0028]
Returning to FIG. 3, the position coordinate
One scene is a scene in which position coordinates are calculated by single positioning, and the other is a scene in which position coordinates are calculated by carrier wave positioning.
The calculation of position coordinates by independent positioning is performed by filtering with the
Even after the positioning reference information has been generated, for example, if the positioning point is changed significantly or the error becomes large, the measurement is re-measured according to the above procedure, and is obtained as a result. The already stored positioning reference information is updated based on the positioning result. When positioning is performed continuously, efficient positioning is possible by performing positioning at a new positioning point based on the difference value from the positioning reference information already stored.
[0029]
In carrier positioning, an integer value bias is obtained using the properties of radio waves. The integer value bias is the number of integer parts of the carrier wavelength at the start of signal reception + α (the portion of the above phase angle), and the integer value bias is a constant value as long as it continues to receive carriers from the same combination of GPS satellites. Become. This is because if the distance from one GPS satellite becomes +, the distance from the other GPS satellite becomes-. Focusing on this point, in this embodiment, the number of integer parts is obtained by calculating the distance from the GPS satellite and the frequency of the carrier wave, or by counting the number of carrier waves. Refine to. Then, as shown in FIG. 5, the error of the positioning reference information is further reduced from the phase angle representing + α. As a result, the final error is several centimeters.
[0030]
<Operation>
Next, the operation of the autonomous navigation apparatus according to this embodiment will be described with reference to FIGS. The operation of this autonomous navigation apparatus is roughly divided into a stage for generating and storing positioning reference information which is position information of a virtual reference station by independent positioning, and a stage for performing carrier positioning based on this positioning reference information.
[0031]
When performing independent positioning, as shown in FIG. 6, first, four optimal GPS satellites are selected by the GPS receiver 20 (step S101), and the L1 band (1.5 GHz) and the L2 band (1.2 GHz) 2 are selected. These GPS satellites are observed using two frequencies (step S102). The number of GPS satellites is the lowest unit for which simultaneous equations are established for unknowns. Note that inaccurate information is not used, that is, only GPS satellites that provide optimal information are selected.
[0032]
The
[0033]
FIG. 7A shows the relationship between the virtual reference station and the positioning reference information. In the figure, the circle represents the error range. If the two match completely, there is no error, but this is not possible due to various factors. Therefore, a method for optimizing the filtering result is established. Since the filtering of this embodiment is a method of positively converging the positioning error based on the past estimated value, it takes about several minutes for the positioning error to reach within one wavelength. Note that there is no conventional idea of filtering the information obtained by actual measurement.
[0034]
In order to use the positioning reference information as the position information of the virtual reference station, the
[0035]
FIG. 7B shows that by performing carrier wave positioning, the error of the positioning reference information is further reduced, and even if it is the maximum error, it falls within the error as the virtual reference station. In this state where the error is small, the virtual reference station itself does not fluctuate even when the autonomous navigation device moves as shown in FIG. 7C, so that stable positioning is possible.
The positioning method as described above will be described in comparison with the conventional RTK method as follows. FIG. 8A shows a conventional RTK system, and FIG. 8B shows an overview of the positioning system of this embodiment.
[0036]
In the conventional RTK method, as shown in FIG. 8 (a), after measuring the approximate position of the positioning point, the position of the positioning point is estimated based on additional information (distance, time, etc.) from the reference station. Calculate the ambiguity (provisional integer bias). There are seven unknown parameters: position information (x, y, z) of the GPS receiver and ambiguity (integer value bias) of the four GPS satellites. Therefore, the FLOAT solution has to be used and takes a lot of time. After estimating the position of the positioning point, the true integer bias is calculated. At that time, the temporary ambiguity is recalculated based on the additional information from the base station. There are three unknown parameters for carrier wave positioning based on additional information from the reference station: receiver position information (x, y, z). Thereafter, the position of the positioning point is determined by the FIX solution.
[0037]
On the other hand, in the positioning method of this embodiment, the optimal four GPS satellites are selected, and the positioning reference information (virtual reference station position information) is obtained by filtering to converge the two-frequency observation and the estimation error covariance of the observation result. Since the estimation is performed, the positioning reference information can be stored in the apparatus only by performing measurement for several minutes at the longest.
Since the positioning reference information is obtained almost accurately, the calculation of the integer value bias, that is, the process of calculating the true ambiguity based on the positioning reference information is quickly performed. Carrier wave positioning based on the positioning reference information is performed to further correct the error. At this time, there are three unknown parameters: position information (x, y, z) of the GPS receiver. Thereafter, the position of the positioning point is determined by the FIX solution.
When movement amount data is input from the movement amount
[0038]
Thus, in the autonomous navigation device of the present embodiment, it is possible to perform highly accurate carrier wave positioning in almost real time without using a reference station, so positioning in a mountain area where the reference station is not installed, positioning by a ship at sea, Positioning of undeveloped areas where there are no base stations, and positioning of airplanes during takeoff and landing where the use of radio waves is suppressed are also possible. Further, since it is not necessary to receive the reference station, the cost of the autonomous navigation device itself can be reduced.
[0039]
In the present embodiment, an example in which the
In addition, a GPS receiving mechanism is added to a PDA (Personal Digital (Data) Assistants) equipped with a memory and a processor, and the computer program of the present invention is loaded into the memory and executed by the processor. Autonomous positioning methods can also be implemented.
[0040]
【The invention's effect】
As is clear from the above description, according to the present invention, it is possible to perform high-precision and real-time positioning using existing GPS satellites and GPS receivers. In addition, since a positioning algorithm can be realized by a computer, it becomes possible to flexibly cope with further optimization by improving the algorithm and adding parameters.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram of a use state of an autonomous navigation device to which the present invention is applied.
FIG. 2 is a configuration diagram of a GPS receiver.
FIG. 3 is a functional block diagram of a positioning device.
FIG. 4 is a parameter configuration diagram of a filter unit of the positioning device.
FIG. 5 is a diagram illustrating the principle of a carrier positioning method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an explanatory diagram of a positioning procedure according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 7A to 7C are conceptual explanatory diagrams of a positioning method of the present invention.
FIG. 8 is a comparative explanatory diagram of a conventional positioning method and the positioning method of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (9)
測位点に置かれた前記自律航法装置が、複数のGPS衛星を前記GPS受信機で観測して1つのGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を当該推定値による推定誤差共分散が所定値以内に収束するまで繰り返し、収束した時点の推定値を仮想基準局の位置を表す測位基準情報として前記メモリに保存する段階と、
前記自律航法装置が、前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報として前記測位点での搬送波測位を行う段階とを有することを特徴とする、
GPSによる自律測位方法。An autonomous positioning method performed by one autonomous navigation device having a GPS receiver and a memory ,
Save the autonomous navigation device placed in the positioning point, a plurality of GPS satellites to acquire the one of the GPS measurement data and observed by the GPS receiver, to estimate the current and past GPS measurement data acquired repeated calculation of future estimates based on the has been that value until the estimation error covariance by the estimated value converges within a predetermined value, the estimated value of the time of the convergence as the positioning reference information representative of the position of the virtual reference station Saving to memory,
The autonomous navigation device has a step of performing carrier wave positioning at the positioning point with reference to positioning standard information stored in the memory,
Autonomous positioning method by GPS.
請求項1記載の自律測位方法。 The autonomous navigation device detects a combination of four GPS satellites that minimize the positioning error due to the current value, and observes and compares each of the detected four GPS satellites at two different frequencies with the GPS receiver. In this way , it is characterized in that one GPS actual measurement data obtained by deleting a noise component common to each frequency is obtained.
The autonomous positioning method according to claim 1.
請求項1記載の自律測位方法。The predetermined value is a value within one wavelength of a carrier wave transmitted by a GPS satellite to be observed,
The autonomous positioning method according to claim 1.
請求項1記載の自律測位方法。 The said autonomous navigation device, processing to calculate on the basis of parameters to allow the convergence of error values in the estimated error covariance by value estimated to said current value and the past, the current value, the estimated value previously obtained processing for calculating by adding the estimated error covariance that corrected based on the current value, the error covariance, processing for correcting by subtracting the value of the covariance by the current value from the estimated covariance error previously determined, estimated future processing to calculate the value, the processing for calculating by modifying using the parameter estimates transition of obtaining the current value up to the previous, the estimated covariance error, by adding the change in the transitions and undefined values of the covariance By repeatedly executing, the value of the estimated error covariance is converged,
The autonomous positioning method according to claim 1.
請求項1記載の自律測位方法。 The autonomous navigation device records the positioning result by the carrier positioning when the positioning point moves in the memory as new positioning reference information,
The autonomous positioning method according to claim 1.
請求項1記載の自律測位方法。In the carrier positioning, distances to the plurality of GPS satellites starting from a virtual position specified by the positioning reference information stored in the memory are respectively determined as carrier frequency from each GPS satellite and transmission time of the carrier. An integer value bias is calculated by dividing the calculated distance by the frequency of the carrier wave, and a phase angle within one wavelength of the carrier wave is calculated from the integer value bias. Based on the length represented by the corner, the position of the positioning point is specified,
The autonomous positioning method according to claim 1.
入力したこれらの信号から各周波数で共通となるノイズ成分を削除して1つのGPS実測データを得る前処理手段と、
この前処理手段により得られたGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を、推定される誤差共分散が所定値以内に収束するまで繰り返し、これにより得られた推定値を測位基準情報として所定のメモリに保存する測位基準情報生成手段と、
前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報とした搬送波測位を行う搬送波測位手段とを有する、
自律航法装置。Input means for inputting signals of two types of frequencies received by a GPS receiver capable of observing each of a plurality of GPS satellites at two types of frequencies;
Preprocessing means for obtaining one GPS actual measurement data by deleting a noise component common to each frequency from these inputted signals;
In addition to acquiring GPS actual measurement data obtained by this pre-processing means, the estimated error is calculated based on the current value of the acquired GPS actual measurement data and the value estimated and stored in the past. It repeats until the covariance converges within a predetermined value, and the positioning reference information generating means for storing the estimated value obtained thereby as positioning reference information in a predetermined memory
Carrier positioning means for performing carrier positioning with reference to positioning standard information stored in the memory,
Autonomous navigation device.
請求項7記載の自律航法装置。The positioning reference information determining means includes a filter unit for minimizing an estimation error covariance, and is configured to calculate the future estimated value by the filter unit.
The autonomous navigation apparatus according to claim 7.
前記GPS受信機で受信した2種類の周波数の信号を入力し、入力したこれらの信号から各周波数で共通となるノイズ成分を削除して1つのGPS実測データを得る前処理手段、
この前処理手段により得られたGPS実測データを取得するとともに、取得したGPS実測データの現在値と過去に推定して保存されている値とに基づく将来の推定値の算定を、前記現在値との差分が所定値に収束するまで繰り返し、これにより得られた推定値を測位基準情報として所定のメモリに保存する測位基準情報決定手段、
前記メモリに保存されている測位基準情報を参照情報とした搬送波測位を行う搬送波測位手段として機能させるための、コンピュータプログラム。A computer that can be connected to a GPS receiver capable of observing each of a plurality of GPS satellites at two frequencies.
Preprocessing means for inputting signals of two types of frequencies received by the GPS receiver, and deleting noise components common to each frequency from these input signals to obtain one GPS actual measurement data ,
While acquiring the GPS actual measurement data obtained by this pre-processing means, the calculation of the future estimated value based on the current value of the acquired GPS actual measurement data and the value estimated and stored in the past , repeated until the difference in converges to a predetermined value, the positioning reference information determining means to store in a predetermined memory estimates Thereby obtained as the positioning reference information,
The order to function as a carrier positioning means for performing a carrier positioning that the reference information positioning reference information stored in the memory, the computer program.
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