JP6034615B2 - 衛星測位データおよび車両センサデータに基づく車両ナビゲーション - Google Patents
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Description
(項目1)
車両ナビゲーションのための方法であって、
車両(10)の衛星測位装置(30)から衛星測位データを取得することと、
前記車両(10)の多くのセンサ(60)から車両センサデータを取得することと、
カルマンフィルタ(40)によって前記衛星測位データおよび前記車両センサデータを結合し、前記車両の結合された状態ベクトル推定値を取得することと、
を含み、
前記カルマンフィルタ(40)が、
−前記衛星測位データを受信し、前記車両の第1の状態ベクトル推定値および対応する第1の状態誤差共分散行列を生成する第1のフィルタ(42)と、
−前記車両センサデータを受信し、前記車両の第2の状態ベクトル推定値および対応する第2の状態誤差共分散行列を生成する第2のフィルタ(44)と、
−前記第1の状態ベクトル推定値と、前記第1の状態誤差共分散行列と、前記第2の状態ベクトル推定値と、前記第2の状態誤差共分散行列とを受信し、前記結合された状態ベクトル推定値および対応する結合された状態誤差共分散行列を生成する第3のフィルタ(46)と、
を備え、
前記第3のフィルタ(46)が、前記結合された状態ベクトル推定値に基づく予測状態ベクトル推定値、および前記結合された状態誤差共分散行列に基づき予測状態誤差共分散行列を生成する予測プロセッサ(48)を備え、
前記予測状態ベクトル推定値および前記予測状態誤差共分散行列が、前記第1のフィルタ(42)、前記第2のフィルタ(44)、および前記第3のフィルタ(46)にフィードバックされる、方法。
(項目2)
前記車両センサデータが、前記車両(10)の走行距離計(62)によって測定される速度を含む、
上記項目に記載の方法。
(項目3)
前記車両センサデータが、前記車両(10)のジャイロセンサ(64)によって測定されるヨーレートを含む、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目4)
前記車両センサデータが、前記車両(10)のステアリング角を含む、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目5)
前記ステアリング角が、前記車両(10)のパワーステアリングコントローラ(66)によって測定される、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目6)
前記第1のフィルタ(42)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値を、前記受信された衛星測位データで更新することによって前記第1の状態ベクトル推定値を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目7)
前記第1のフィルタ(42)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列および前記衛星測位データの測定誤差共分散行列に基づいて前記第1の状態誤差共分散行列を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目8)
前記第2のフィルタ(44)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値を、前記受信された車両センサデータで更新することによって前記第2の状態ベクトル推定値を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目9)
前記第2のフィルタ(44)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列および前記車両センサデータの測定誤差共分散行列に基づいて、前記第2の状態誤差共分散行列を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目10)
前記第3のフィルタ(46)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列に基づいて前記結合された状態誤差共分散行列を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目11)
前記第3のフィルタ(46)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値および前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列に基づいて、前記結合された状態ベクトル推定値を決定する、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目12)
前記第3のフィルタ(46)の前記予測プロセッサ(48)が、線形状態遷移行列付きの状態遷移モデルに基づく、
上記項目のうちのいずれか一項に記載の方法。
(項目13)
車両(10)用のナビゲーションシステム(20)であって、
衛星測位データを取得するように構成される衛星測位装置(30)と、
衛星測位データおよび前記車両(10)の多くの車両センサ(60)から受信される車両センサデータを結合することによって前記車両の結合された状態ベクトル推定値を取得するように構成されるカルマンフィルタ(40)と、
を備え、
前記カルマンフィルタ(40)が、
−衛星測位データを受信し、前記車両の第1の状態ベクトル推定値および対応する第1の状態誤差共分散行列を生成するように構成される第1のフィルタ(42)と、
−前記車両センサデータを受信し、前記車両の第2の状態ベクトル推定値および対応する第2の状態誤差共分散行列を生成するように構成される第2のフィルタ(44)と、
−前記第1の状態ベクトル推定値と、前記第1の状態誤差共分散行列と、前記第2の状態ベクトル推定値と、前記第2の状態誤差共分散行列とを受信し、前記結合された状態ベクトル推定値および対応する結合された状態誤差共分散行列を生成するように構成される第3のフィルタ(46)と、
を備え、
前記第3のフィルタ(46)が、前記結合された状態ベクトル推定値に基づく予測状態ベクトル推定値、および前記結合された状態誤差共分散行列に基づく予測状態誤差共分散行列を生成するように構成される予測プロセッサ(48)を備え、
前記カルマンフィルタ(40)が、前記予測状態ベクトル推定値および前記予測状態誤差共分散行列を、前記第1のフィルタ(42)、前記第2のフィルタ(44)、および前記第3のフィルタ(46)にフィードバックするように構成されるフィードバック装置を備える、ナビゲーションシステム(20)。
(項目14)
前記ナビゲーションシステム(20)が、上記項目のうちのいずれか一項に記載の前記方法を実行するように構成される、
上記項目に記載のナビゲーションシステム(20)。
(項目15)
上記項目のうちのいずれか一項に記載のナビゲーションシステム(20)と、前記車両センサデータを提供するために多くの車両センサ(60)とを備える車両。
衛星測位データに基づいて車両ナビゲーションの性能を改善するため、衛星測位データは車両センサデータと結合される。これは、カルマンフィルタ(40)を使用することによって達成される。カルマンフィルタ(40)は、衛星測位データを受信する第1のフィルタ(42)、車両センサデータを受信するためのフィルタ(44)を備える。第1のフィルタ(42)は、車両の第1の状態ベクトル推定値および対応する第1の状態誤差共分散行列を生成する。第2のフィルタ(44)は、車両の第2の状態ベクトル推定値および対応する第2の状態誤差共分散行列を生成する。第3のフィルタ(46)は、第1のフィルタおよび第2のフィルタ(42、44)から第1の状態ベクトル推定値、第1の状態誤差共分散行列、第2の状態ベクトル推定値、および第2の状態誤差共分散行列を受信し、そこから結合された状態ベクトル推定値および対応する結合された状態誤差共分散行列を生成する。さらに、第3のフィルタ(46)は、結合された状態ベクトル推定値および結合された状態誤差共分散行列から予測状態ベクトル推定値および予測状態誤差共分散行列を生成する予測プロセッサ(48)を備える。予測状態ベクトル推定値および予測状態誤差共分散行列は、第1のフィルタ(42)、第2のフィルタ(44)、および第3のフィルタ(46)にフィードバックされる。
Claims (15)
- 車両ナビゲーションのための方法であって、
車両(10)の衛星測位装置(30)から衛星測位データを取得することと、
前記車両(10)の多くのセンサ(60)から車両センサデータを取得することと、
カルマンフィルタ(40)によって前記衛星測位データおよび前記車両センサデータを結合し、前記車両の結合された状態ベクトル推定値を取得することと、
を含み、
前記カルマンフィルタ(40)が、
−前記衛星測位データを受信し、前記車両の第1の状態ベクトル推定値および対応する第1の状態誤差共分散行列を生成する第1のフィルタ(42)と、
−前記車両センサデータを受信し、前記車両の第2の状態ベクトル推定値および対応する第2の状態誤差共分散行列を生成する第2のフィルタ(44)と、
−前記第1の状態ベクトル推定値と、前記第1の状態誤差共分散行列と、前記第2の状態ベクトル推定値と、前記第2の状態誤差共分散行列とを受信し、前記結合された状態ベクトル推定値および対応する結合された状態誤差共分散行列を生成する第3のフィルタ(46)と、
を備え、
前記第3のフィルタ(46)が、前記結合された状態ベクトル推定値に基づく予測状態ベクトル推定値、および前記結合された状態誤差共分散行列に基づく予測状態誤差共分散行列を生成する予測プロセッサ(48)を備え、
前記予測状態ベクトル推定値および前記予測状態誤差共分散行列が、前記第1のフィルタ(42)、前記第2のフィルタ(44)、および前記第3のフィルタ(46)にフィードバックされる、方法。 - 前記車両センサデータが、前記車両(10)の走行距離計(62)によって測定される速度を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記車両センサデータが、前記車両(10)のジャイロセンサ(64)によって測定されるヨーレートを含む、
請求項1または2に記載の方法。 - 前記車両センサデータが、前記車両(10)のステアリング角を含む、
請求項1から3のいずれか1つに記載の方法。 - 前記ステアリング角が、前記車両(10)のパワーステアリングコントローラ(66)によって測定される、
請求項4に記載の方法。 - 前記第1のフィルタ(42)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値を、前記受信された衛星測位データで更新することによって前記第1の状態ベクトル推定値を決定する、
請求項1から5のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第1のフィルタ(42)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列および前記衛星測位データの測定誤差共分散行列に基づいて前記第1の状態誤差共分散行列を決定する、
請求項1から6のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第2のフィルタ(44)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値を、前記受信された車両センサデータで更新することによって前記第2の状態ベクトル推定値を決定する、
請求項1から7のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第2のフィルタ(44)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列および前記車両センサデータの測定誤差共分散行列に基づいて、前記第2の状態誤差共分散行列を決定する、
請求項1から8のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第3のフィルタ(46)が、前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列に基づいて前記結合された状態誤差共分散行列を決定する、
請求項1から9のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第3のフィルタ(46)が、前記フィードバックされた予測状態ベクトル推定値および前記フィードバックされた予測状態誤差共分散行列に基づいて、前記結合された状態ベクトル推定値を決定する、
請求項1から10のいずれか1つに記載の方法。 - 前記第3のフィルタ(46)の前記予測プロセッサ(48)が、線形状態遷移行列付きの状態遷移モデルに基づく、
請求項1から11のいずれか1つに記載の方法。 - 車両(10)用のナビゲーションシステム(20)であって、
衛星測位データを取得するように構成される衛星測位装置(30)と、
衛星測位データおよび前記車両(10)の多くの車両センサ(60)から受信される車両センサデータを結合することによって前記車両の結合された状態ベクトル推定値を取得するように構成されるカルマンフィルタ(40)と、
を備え、
前記カルマンフィルタ(40)が、
−衛星測位データを受信し、前記車両の第1の状態ベクトル推定値および対応する第1の状態誤差共分散行列を生成するように構成される第1のフィルタ(42)と、
−前記車両センサデータを受信し、前記車両の第2の状態ベクトル推定値および対応する第2の状態誤差共分散行列を生成するように構成される第2のフィルタ(44)と、
−前記第1の状態ベクトル推定値と、前記第1の状態誤差共分散行列と、前記第2の状態ベクトル推定値と、前記第2の状態誤差共分散行列とを受信し、前記結合された状態ベクトル推定値および対応する結合された状態誤差共分散行列を生成するように構成される第3のフィルタ(46)と、
を備え、
前記第3のフィルタ(46)が、前記結合された状態ベクトル推定値に基づく予測状態ベクトル推定値、および前記結合された状態誤差共分散行列に基づく予測状態誤差共分散行列を生成するように構成される予測プロセッサ(48)を備え、
前記カルマンフィルタ(40)が、前記予測状態ベクトル推定値および前記予測状態誤差共分散行列を、前記第1のフィルタ(42)、前記第2のフィルタ(44)、および前記第3のフィルタ(46)にフィードバックするように構成されるフィードバック装置を備える、ナビゲーションシステム(20)。 - 前記ナビゲーションシステム(20)が、請求項1から12のいずれか1つに記載の前記方法を実行するように構成される、
請求項13に記載のナビゲーションシステム(20)。 - 請求項13または14に記載のナビゲーションシステム(20)と、前記車両センサデータを提供するために多くの車両センサ(60)とを備える車両。
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