JP6765809B2 - 位置測定装置、位置測定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、高精度な位置測定装置、位置測定方法及びプログラムに関する。

移動体の位置検出には、ＧＰＳ（global positioning system）が用いられることが多い。しかし、ＧＰＳによる測位では、マルチパスの影響等により、測位結果に劣化が生じる場合がある。そこで、ＧＰＳに、例えば慣性センサなど他のセンサを組み合わせて、複数のセンサによって位置検出を行う方法が提案されている。例えば、特許文献１には、ＧＰＳと慣性センサとで測位を行う方法であって、慣性センサの測定値による測位結果をＧＰＳの測定値で修正する技術が開示されている。

特開２０１２−１８５１１１号公報

しかし、例えば特許文献１の方法には、ＧＰＳの測定値がマルチパスの影響で劣化していると修正自体が意味のないものになってしまう可能性があるという課題がある。また、慣性センサが測定した加速度を積分して求めた結果の現在の位置情報だけを修正しているため、慣性センサが有するドリフト等の測定誤差の累積による影響を十分に修正できない可能性があるなどの課題も存在する。

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる位置測定装置、位置測定方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明の第１の態様によれば、位置測定装置は、異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得するセンサ情報取得部と、前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正する補正部と、補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出する統合化処理部と、を備え、前記センサ情報取得部は、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、前記補正部は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、前記統合化処理部は、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する。

本発明の第２の態様によれば、前記センサ情報取得部は、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ角度と、前記慣性センサが測定した角速度とを取得し、前記補正部は、前記慣性センサによって測定された角速度に基づく角度と前記ドップラ角度との差分に基づいて補正量を算出し、前記角速度に基づく角度の値にその補正量を加算する。

本発明の第３の態様によれば、前記センサ情報取得部は、第一センサと、前記第一センサよりも精度が高い第二センサとから測定値を取得し、前記補正部は、前記第二センサの測定値を用いて前記第一センサの測定値を補正するにあたり、過去の所定期間における前記第一センサの測定値と前記第二センサの測定値とに基づいて、前記補正における補正量を算出し、算出した補正量で前記所定期間において第一センサが測定した全ての測定値を補正する。

本発明の第４の態様によれば、前記統合化処理部は、補正後の複数のセンサによる測定値に基づく位置情報に対して、統計的手法、重み付き平均、平均のうち少なくとも一つをを適用することによって位置情報を算出してもよい。
この構成により、複数のセンサが検出した測定値に基づく位置情報のそれぞれを考慮した最終的な位置情報を算出することができる。なお、精度・確度を上げるために、各種カルマンフィルタ等の統計を元にした予測技術（統計的予測技術）を用いてもよい。

本発明の第５の態様によれば、前記補正部は、前記補正において前記複数のセンサのうち測定頻度の高いセンサによる密度の高い測定値を用いて測定頻度の低いセンサによる密度の低い測定値を補間する。

本発明の第６の態様によれば、前記補正部は、前記補正量を加算した値に対して統計的
予測技術を適用してもよい。

本発明の第７の態様によれば、前記統合化処理部は、算出した前記移動体の位置情報に対してさらに統計的予測技術を適用する。

本発明の第８の態様によれば、前記センサ情報取得部は、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定した第一測定値と、前記慣性センサが測定した第二測定値とを取得し、前記補正部は、所定の時間における前記第二測定値の変化と比較して前記第一測定値の変化が所定の閾値よりも大きい場合にその変化に係る前記第一測定値を修正し、前記統合化処理部は、前記補正部が修正した前記第一測定値および前記第二測定値の両方に基づいて、前記移動体の位置情報を算出する。

本発明の第９の態様によれば、前記補正部は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度に前記補正量を加算した値に基づいて算出した所定の第１時間ごとの前記移動体の位置情報と、前記第１時間より長い所定の第２時間ごとにＧＰＳによって測位された前記移動体の位置情報を回帰分析して得られた位置情報に基づいて、前記ＧＰＳによって測位された前記移動体の位置情報を補間する。

本発明の第１０の態様によれば、前記センサ情報取得部は、空間内の各位置の座標情報が既知である空間において、当該空間における前記移動体の座標情報をさらに取得し、前記補正部は、前記センサ情報取得部が座標情報を取得した位置に対して前記統合化処理部が算出した前記移動体の位置情報と前記センサ情報取得部が取得した座標情報との差に基づいて、前記統合化処理部が算出した前記移動体の位置情報を修正するとともに、過去の所定期間に前記統合化処理部が前記移動体について算出した位置情報を修正してもよい。

本発明の第１１の態様によれば、位置測定方法は、異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得するステップと、前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正するステップと、補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出するステップと、を備え、前記取得するステップでは、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、前記補正するステップでは、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、前記移動体の位置情報を算出するステップでは、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する。

本発明の第１２の態様によれば、プログラムは、位置測定装置のコンピュータを、異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得する手段、前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正する手段、補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出する手段、として機能させ、前記取得する手段は、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、前記補正する手段は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、前記移動体の位置情報を算出する手段は、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する。

本発明によれば、移動体の位置情報を高精度に算出することができる。

本発明に係る一実施形態における位置測定装置の機能ブロック図である。 本発明に係る一実施形態における位置測定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明に係る一実施形態における位置情報算出方法の全体概略を示す図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第一の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第二の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第三の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第一の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第二の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第三の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第四の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による補間処理を説明する図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第五の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第六の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第七の図である。 本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出処理の一例を示すフローチャートである。

＜一実施形態＞
以下、本発明の一実施形態による制御装置を図１〜図１５を参照して説明する。
図１は、本発明に係る一実施形態における位置測定装置の機能ブロック図である。
位置測定装置１０は、移動体に取り付けられた複数種類のセンサの測定値に基づいて、その移動体の位置情報を算出する。移動体とは、例えば、無人航空機（ＵＡＶ：Unmanned Aerial Vehicle）、車両、人などである。
図１に示すように位置測定装置１０は、センサ情報取得部１１、速度算出部１２、角度算出部１３、位置算出部１４、補正部１５、統合化処理部１６、出力部１７、記憶部１０２を備えている。

センサ情報取得部１１は、移動体に搭載された各種センサが検出したその移動体の移動に関する情報を取得する。移動に関する情報とは、例えば、移動体の速度、加速度、移動方向、位置情報などをいう。また、各種センサとは、例えばＧＰＳ受信機、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）などである。なお、ＩＭＵとは加速度センサとジャイロセンサを備える慣性センサである。本実施形態で使用するＧＰＳ受信機は位置情報に加え、ＧＰＳ衛星が送信する搬送波のドップラ効果に基づく速度（ドップラ速度と呼ぶ）および角度（ドップラ角度と呼ぶ）を出力する機能を有している。ドップラ速度およびドップラ角度は、ＧＰＳによって測位する位置情報に比べ精度が高いことが知られている。しかし、ＧＰＳ受信機によって得られる測定値（位置情報、ドップラ速度、ドップラ角度）は何れも搬送波の反射などによるマルチパスの影響を受けて精度が劣化することがあり、測定値の確度がばらつく可能性がある。一方、ＩＭＵによる測定値は、ＧＰＳ受信機による測定値のような確度のばらつきは少なく安定している。しかし、ＩＭＵの測定値には、ドリフトや倍率の誤差が含まれ高精度の測定値が得られない可能性がある。さらに、例えば、ＩＭＵの測定値に基づく位置情報には、ＩＭＵが検出した誤差を含む加速度を積分して移動体の速度を算出し、さらにその速度を積分することで移動体の位置情報を算出するため、累積された誤差が含まれることが知られている。後述するように本実施形態では、各センサの測定値を、特性の異なる他のセンサが測定した有効な測定値を用いて補正し、各センサの欠点を互いに補い合う。なお、ＩＭＵが測定した加速度、角速度をＩＭＵ測定値、ＧＰＳ受信機が取得したドップラ速度、ドップラ角度、位置情報をＧＰＳ測定値、ＧＰＳ受信機が取得した位置情報をＧＰＳ位置情報と記載することがある。

速度算出部１２は、センサ情報取得部１１が取得したＩＭＵが測定した加速度の情報を用いて、移動体の速度を算出する。
角度算出部１３は、センサ情報取得部１１が取得したＩＭＵが測定した角速度の情報を用いて、移動体の移動方向（角度）を算出する。
位置算出部１４は、速度算出部１２が算出した速度、角度算出部１３が算出した角度のうち少なくとも一方を用いて、移動体の位置情報を算出する。
補正部１５は、複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて修正する。具体的には、比較的精度の高いＧＰＳ受信機による測定値でＩＭＵ測定値に基づいて算出した速度等を修正する。また、確度にばらつきのあるＧＰＳ受信機の測定値を、確度が安定したＩＭＵの測定値を用いて修正する。また、補正部１５は、複数のセンサのうち測定頻度の高いセンサによる高密度の測定値に基づいて測定頻度の低いセンサによる密度の低い測定値を補間する。例えば、補正部１５は、測定頻度の低いＧＰＳ受信機が検出する測定値の隙間を、測定頻度が高いＩＭＵが検出した測定値を用いて埋める（補間する）。なお、本明細書では、修正、補間を総称して補正という。

統合化処理部１６は、複数のセンサが検出した測定値に対して補正部１５が補正を行った情報に基づく位置情報の全てを統合化して移動体の位置情報を高精度に算出する。
出力部１７は、算出した移動体の位置情報などをディスプレイなどの他装置へ出力する。
記憶部１０２は、センサ情報や、位置情報の算出過程における各種値、プログラムなどを記憶する。

図２は、本発明に係る一実施形態における位置測定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図２に示す通り、位置測定装置１０は、プロセッサ１０１と、記憶部１０２と、入出力ＩＦ１０３とを含むコンピュータ装置によって実現される。記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶媒体である。入出力ＩＦ１０３は、移動体が備えるセンサ１０５（ＧＰＳ受信機、ＩＭＵなど）や、ディスプレイ１０６との信号の入出力を行うインターフェースである。入出力ＩＦ１０３は、ネットワーク接続用の通信インターフェースを含んでいてもよい。プロセッサ１０１は、記憶部１０２が記憶するプログラムを読み出して、例えば、速度算出部１２、角度算出部１３、位置算出部１４、補正部１５、統合化処理部１６、出力部１７の機能を実現する。
なお、速度算出部１２等の機能の全て又は一部は、マイコン、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。

位置測定装置１０は、移動体に搭載されたマイコンなどの小型コンピュータでもよいし、移動体から離れた場所に設置されたＰＣ（Personal Computer）、サーバ端末装置などでもよい。位置測定装置１０は、移動体に搭載された各種センサから測定値を取得し、移動体の移動に伴って移動体の位置情報を算出してもよいし、移動体の一連の移動において各種センサが検出した測定値を取得して、移動体の移動経路をまとめて算出してもよい。

図３は、本発明に係る一実施形態における位置情報算出方法の全体概略を示す図である。
移動体は、ＩＭＵとＧＰＳ受信機を備えているとする。ＩＭＵが備える加速度センサは、移動体の加速度を測定し、その加速度情報を位置測定装置１０へ出力する。また、ＩＭＵが備えるジャイロセンサは、移動体の角速度を測定し、その角速度情報を位置測定装置１０へ出力する。一方、ＧＰＳ受信機は、移動体のドップラ角度、ドップラ速度、位置を測定してそれらの情報を位置測定装置１０へ出力する。位置測定装置１０では、センサ情報取得部１１がそれらの情報を取得する。

速度算出部１２は、所定時間に加速度センサが測定した加速度を積分して、その所定時間における移動体の速度を算出する。角度算出部１３は、所定時間にジャイロセンサが測定した角速度を積分して、その所定時間における移動体の移動方向の角度を算出する。また、位置算出部１４は、速度を積分して移動体の位置情報（ＤＲ：Dead-Rekoning）（ＤＲ位置（仮））を算出する。また、移動体が歩行者の場合、位置算出部１４は、歩行者の位置情報（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Rekoning）を算出してもよい（歩行者の場合、ＤＲ、ＰＤＲの何れを算出してもよい）。位置算出部１４は、公知のＰＤＲの算出式を用いて歩行者の１歩ごとのＰＤＲを算出してそれらを累積し所定時間後のＰＤＲ位置（仮）を算出する。なお、ＤＲ位置（仮）、ＰＤＲ位置（仮）としたのは、後に修正を行うためである。

位置測定装置１０は、ＤＲ位置（仮）、ＰＤＲ位置（仮）を算出する一方で、各センサによる測定値に対する補正を行う。補正部１５がＩＭＵ測定値に基づいて算出した速度、角度の値には、加速度センサ等のドリフト等による累積誤差が含まれている。そこで、補正部１５は、ＧＰＳ受信機が測定したドップラ速度を用いて速度算出部１２が算出した速度を修正する。また、補正部１５は、ＧＰＳ受信機が測定したドップラ角度を用いて角度算出部１３が算出した角度を修正する。

一方、ＧＰＳ受信機の測定間隔は比較的長く（例えば１秒）、測定密度が低い。例えば、高加速度で移動する移動体の位置情報を得るためには、測定値のサンプリング間隔がより短いことが好ましい。そこで、補正部１５は、補正後の速度でドップラ速度の測定結果を補間する。同様に補正部１５は、補正後の角度でドップラ角度の測定結果を補間する。また、ＧＰＳによる測定値には、ばらつきが出る場合がある。そこで、補正部１５は、ＧＰＳの測定値のばらつきを監視し、測定値の劣化を検出すると、ＩＭＵの測定値を用いてＧＰＳの測定値を補正する。具体的には、補正部１５は、ドップラ速度の精度が劣化した場合、ＩＭＵ測定値に基づく補正後の速度情報でドップラ速度を修正する。また、ドップラ角度の精度が劣化した場合、ＩＭＵ測定値に基づく補正後の角度情報でドップラ角度を修正する。

このように本実施形態では、精度の高いＧＰＳ受信機によるドップラ速度、ドップラ角度を用いて、相対的に精度の低いＩＭＵ測定値に基づいて算出した速度、角度の値をそれぞれ修正する。一方、ＧＰＳ受信機による測定値にばらつきが出た場合、精度が劣化した測定値を、確度の安定したＩＭＵ測定値に基づく速度、角度の値で修正する。また、測定密度の低いＧＰＳ測定値を、測定密度の高いＩＭＵ測定値に基づく速度、角度の値で補間する。このように特性の異なるセンサが測定した測定値を、それぞれのセンサが有する優れた特性成分を用いて互いに補正し合うので、それぞれのセンサによって検出した測定値に基づく値（移動に関する情報）の精度を高めることができる。

次に、位置算出部１４は、補正後の速度を積分してＤＲ位置（修正）を算出する。また、移動体が人の場合、位置算出部１４は、補正後の角度、公知のＰＤＲの算出式を用いて歩行者の一歩ごとの移動位置を求め、これらを積分してＰＤＲ位置（修正）を算出する。また、ＧＰＳ受信機が測定する位置情報の測定間隔は例えば１秒である。これに対し、ＩＭＵの測定間隔はより短い（例えば、０．０１秒）。そこで、補正部１５は、測定密度の低い（粗い）ＧＰＳ位置情報を、測定密度の高い（細かい）ＤＲ位置（修正）、ＰＤＲ位置（修正）の値で補間する。また、ＧＰＳ位置情報にばらつきがあり、マルチパスの影響などによる精度の劣化がある場合には、補正部１５は、ＧＰＳ位置情報を、ＤＲ位置（修正）等の値で修正する。

最後に統合化処理部１６が、ＤＲ位置（修正）またはＰＤＲ位置（修正）と、補正後のＧＰＳ位置情報とに基づいて最終的な移動体の位置情報を算出する。このように、異なるセンサの測定値に基づく位置情報に対して互いに補正を行い、さらに複数のセンサの測定値に由来する補正後の位置情報に基づいて移動体の位置情報を算出するのでより高精度に位置情報を得ることができる。

次に図３で概略を説明した各過程の処理についてさらに詳しく説明する。
図４は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第一の図である。
例えば、ＧＰＳ受信機が１秒ごと、ＩＭＵが０．０１秒ごとに測定を行い、位置測定装置１０がそれらの値を取得して、逐次位置情報を算出する場合を例に説明する。より具体的には、位置測定装置１０が、ＧＰＳ受信機による位置情報を取得する度に、直前の１秒間にＩＭＵが検出した測定値を補正するという処理を繰り返す。
図４の表の縦軸は経過時間、横軸は位置測定装置１０が取得する測定値、その測定値に基づいて算出する値が記載されている。また、この表では、ＤＲおよびＰＤＲの両方について位置測定装置１０が同時に算出処理を行うように表現されているが、一般的には位置測定装置１０は、移動体が人の場合にＰＤＲ又はＤＲを算出し、その他の場合にはＤＲを算出する。

図４は、測定の開始から１秒未満（０．９９秒）までの間に位置測定装置１０が行う処理を示している。図示するように０〜０．９９秒までの間、ＩＭＵは０．０１秒ごとに加速度、角速度の測定を行い、その測定値を位置測定装置１０に出力する。速度算出部１２は、加速度の測定値を積分して「速度（生値）」を算出する。角度算出部１３は、角速度の測定値を積分して「角度（生値）」を算出する。位置算出部１４は、「速度（生値）」を積分し「ＤＲ（仮）」を算出する。位置算出部１４は、「角度（生値）」、公知のＰＤＲの算出式を用いて１歩あたりの移動距離を求め、それを積分し「ＰＤＲ（仮）」を算出する。

図５は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第二の図である。
図５は、測定開始から１秒を迎えた時に位置測定装置１０が行う処理を示している。図示するように１秒が経過すると、０〜０．９９秒までと同様、速度算出部１２は「速度（生値）」を算出する。角度算出部１３は「角度（生値）」を算出する。また、位置算出部１４は、「ＤＲ（仮）」、「ＰＤＲ（仮）」を算出する。また、センサ情報取得部１１は、ＧＰＳ受信機からドップラ速度、ドップラ角度、位置の情報を取得する。また、ＧＰＳ受信機から測定値を受信した時、補正部１５は、補正処理を開始する。補正処理については、図６〜図１１を用いて後に説明する。

ただし、ＧＰＳ受信機の測定値がマルチパスによる影響を受け、ＧＰＳ測定値の精度が劣化していると判定した場合、補正部１５は、この時刻では補正処理を行わず、次の同期時刻に過去からその同期時刻にかけて補正処理を行う。具体的には、１秒後（つまり、測定開始から２秒後）のＧＰＳ測定値が正常である場合、補正部１５は、０〜２秒の間のＩＭＵによる全ての測定値を２秒の時点で取得したＧＰＳ測定値に基づいて修正する。また、補正後のＩＭＵによる測定値を用いて、０〜２秒の間のドップラ速度、ドップラ角度を補間する。なお、補正部１５は、ＩＭＵ測定値に基づく値の修正を行わない場合、ＧＰＳの補間も行わない。

なお、ＧＰＳ測定値の精度が劣化しているか否かの判定については、例えば、所定の時間におけるＧＰＳドップラ速度、ＧＰＳドップラ角度が所定の閾値以上に大きく変化しても、ＩＭＵ測定値に基づく速度および角度の変化には、それに該当する変化が見られず、その変化量が閾値以内である場合に、補正部１５は、ＧＰＳドップラ速度およびＧＰＳドップラ角度は、マルチパスの影響等で精度が劣化していると判定する。
なお、この例では、補正の間隔を１秒間ごととしているが、この間隔については任意であってよい。例えば、センサ特性に合わせて有効な期間を設定してもよい。

図６は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第三の図である。
図６は、測定開始から１秒を超過した時に位置測定装置１０が行う処理を示している。図示するように１秒を超過した後も速度算出部１２は「速度（生値）」を算出し、角度算出部１３は「角度（生値）」を算出する。また、位置算出部１４は、「ＤＲ（仮）」、「ＰＤＲ（仮）」を算出する。また、補正部１５は、ＧＰＳ受信機からドップラ速度、ドップラ角度、位置の情報を取得する。また、補正部１５は、ＧＰＳ受信機が測定したドップラ速度、ドップラ角度の値を用いて修正値を算出する（図中、「ＩＭＵ修正値」）。また、補正部１５は、算出した修正値を、「速度（生値）」、「角度（生値）」に加算して修正する（図中、「ＩＭＵ修正」）。次にＩＭＵによる測定値の補正処理について説明する。

図７〜図９を用いて、ＩＭＵ測定値に基づく値を過去に遡って修正する方法について、いくつかの修正方法の例を挙げて説明する。
図７は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第一の図である。
図７は、ＧＰＳ受信機が測定したドップラ角度と、ＩＭＵの測定値に基づいて角度算出部１３が算出した角度とを同一座標系にプロットした図である。点Ｇ１はＧＰＳ測定値、Ｉ１〜Ｉ３はＩＭＵ測定値に基づく角度を示している。図７においてＸ軸と点Ｇ１がなす角度θ_ＧＰＳは、測定開始から１秒後のＧＰＳ受信機が測定したドップラ角度である。Ｘ軸と原点と点Ｉ１を結ぶ直線がなす角度θ_{ＩＭＵ（１）}は、測定開始から０．０１秒後のＩＭＵが測定した角速度に基づいて角度算出部１３が算出した角度である。また、角度ｄθ_{ＩＭＵ（２）}は、測定開始から０．０２秒後にＩＭＵが測定した角速度に基づいて角度算出部１３が算出した角度である。ｄθ_{ＩＭＵ（２）}は、０．０１秒から０．０２秒の間に移動体が移動した方向に相当する。破線Ｌｎと、点Ｉｎ−１と点Ｉｎを結ぶ直線がなす角度ｄθ_{ＩＭＵ（ｎ）}についても同様である。
０〜１秒の間にこのようなデータが測定、または算出された場合、補正部１５は、以下の式で、ドップラ角度とＩＭＵ測定値に基づく角度との差分ｄθ´を算出する。
ｄθ´ ＝ θ_ＧＰＳ−（θ_{ＩＭＵ（１）}＋ｄθ_{ＩＭＵ（１）}＋・・・
＋ｄθ_{ＩＭＵ（ｎ）}） ・・・（１）
補正部１５は、１秒後以降についても各秒区間のＧＰＳによるドップラ角度とＩＭＵの角度差ｄθ´を求める。同様に移動体の速度についても、補正部１５は、各秒区間のＧＰＳによるドップラ速度とＩＭＵの速度差ｄＶ´を求める。

図８〜図９を用いて、ＩＭＵ測定値に基づく値を過去に遡って修正する方法について、いくつかの修正方法の例を挙げて説明する。
図８は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第二の図である。
図８を用いて、修正量の算出方法とＩＭＵ測定値に基づく角度の修正処理の一例について説明する。補正部１５は、式（１）で算出したｄθ´をサンプル数ｎで除算する。この例の場合、ｎ＝１００のため、補正部１５は、ｄθ´を１００で除算する。この除算して求めた値が修正量である。次に補正部１５は、算出した修正量をＩＭＵ測定値に基づいて角度算出部１３が算出した１００個の角度のそれぞれに加算する。図中、原点と点Ｉ´_１を結ぶ直線とＸ軸がなす角度θ_{ＩＭＵ（１）}＋ｄθ´／ｎ、点Ｉ_１と点Ｉ´_２を結ぶ直線と破線Ｌ_２がなす角度θ_{ＩＭＵ（２）}＋ｄθ´／ｎ、点Ｉ_ｎー１と点Ｉ´_ｎを結ぶ直線と破線Ｌ_ｎがなす角度θ_{ＩＭＵ（ｎ）}＋ｄθ´／ｎは、補正部１５が修正量を加算した後の角度を示している。つまり、修正後の各点Ｉ´_ｎに対応する角度ｄθ´´は、次式で表すことができる。
ｄθ´´_{ＩＭＵ（ｎ）} ＝ ｄθ_{ＩＭＵ（ｎ）}＋ ｄθ´／ｎ ・・・（２）
ここで、ｄθ´´_{ＩＭＵ（ｎ）}は、修正後の角度である。

なお、修正量の算出に関し、サンプル数の平均を求める方法を例に説明を行ったが、ｄθ´、ｄθ´／ｎを、例えば、過去数秒間の最頻値などによって誤差を推定する等の統計処理を用いて算出してもよい。例えば、現在、３〜４秒の間の測定値に基づいて上述のような方法で算出したｄθ´が１０度、０〜１秒、１〜２秒、２〜３秒におけるｄθ´がそれぞれ８度であったとすると、３〜４秒のｄθ´をこれらを平均して求めるようなことである。具体的には、ｄθ´＝（８＋８＋８＋１０）／４ ＝ ８．５のようになる。また、修正量の算出に関し、補正部１５は、算出した修正量に対し各種カルマンフィルタ処理などの統計的予測技術を適用して、さらに精度・確度を高めてもよい。なお、統計的予測技術には、例えば、線形カルマンフィルタ処理、非線形カルマンフィルタ処理、パーティクルフィルタ処理などが含まれる。また、式（１）のθ_ＧＰＳ、つまりＧＰＳ受信機が測定したドップラ角度に対して統計的予測技術を適用してもよい。ＧＰＳ受信機が測定するドップラ角度などは比較的精度が高いが、統計的予測技術を行うことで精度・確度を高め、より信頼性の高い測定値とすることができる。

また、補正部１５は、同様の処理によってＩＭＵ測定値に基づく速度を修正する。この場合も、ドップラ速度に統計的予測技術を適用したり、修正量に対して統計的予測技術を適用したりしてもよい。
これにより、補正部１５は、精度の高いドップラ角度によってＩＭＵ測定値に基づく角度を過去に遡って修正することができる。また、補正部１５は、精度の高いドップラ速度によってＩＭＵ測定値に基づく速度を過去に遡って修正することができる。

図９は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による修正処理を説明する第三の図である。
図９を用いて、修正量の算出方法とＩＭＵ測定値に基づく角度の修正処理の他の例について説明する。補正部１５は、式（１）で算出したｄθ´を、最初のＩＭＵ測定値に基づく角度θ_{ＩＭＵ（１）}に加算する。すると、図９に示すように最初のＩＭＵ測定値に基づく角度に対応する点Ｉ_１はＩ´_１へ移動する。同様に２回目以降のＩＭＵ測定値に基づく角度に対応する点Ｉ_ｎ−１はＩ´_ｎ−１へ移動する。移動したこれらの点Ｉ´_１、・・・、Ｉ_ｎ−１、Ｉ_ｎに対応する角度が修正後の角度である。補間部１５は、ＩＭＵ測定値に基づく速度についても、ドップラ速度との差分を計算して同様の修正を行ってもよい。

なお、図７〜図９を用いて修正方法のいくつかの例を挙げたがＩＭＵ測定値に基づく速度および角度の修正方法はこれに限定されない。例えば、修正の対象となる区間を長くとり比較するデータ数を増やしたうえで上述の方法によって修正処理を行ってもよい。あるいは、修正対象区間を長くして比較データ数を増やしたうえで、回帰分析等によって算出するといった方法でもよい。例えばＧＰＳドップラ角度とＩＭＵ測定値に基づく角度の相関関係を算出し、算出した相関関係に基づいて上記のｄθ´を推定し、そのｄθ´を用いて修正量を算出するといった方法でもよい。

図１０は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第四の図である。
図１０は、補正部１５が、過去における所定期間のＩＭＵ測定値に基づく速度等の値を修正した後の処理を示している。図７、８で説明した補正処理が終了すると、今度は、補正部１５は、補正後のＩＭＵ測定値に基づく角度でドップラ速度を補間する（図中、「ＧＰＳ補間」の「角度」）。また、補正部１５は、補正後のＩＭＵ測定値に基づく速度でドップラ角度を補間する（図中、「ＧＰＳ補間」の「速度」）。
なお、補正部１５による補間処理と並行して、速度算出部１２は「速度（生値）」を、角度算出部１３は「角度（生値）」を算出し、位置算出部１４は、「ＤＲ（仮）」、「ＰＤＲ（仮）」を算出し続ける。

図１１は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による補間処理を説明する図である。
図１１を用いて補間処理について説明する。ＧＰＳドップラ測定値の測定間隔は１秒である。一方、ＩＭＵによる測定間隔は０．０１秒である。従って、ＧＰＳ受信機が１つのドップラ角度等を測定するまでに、ＩＭＵは９９個の測定値を検出する。補正部１５は、９９個の補正後のＩＭＵ測定値に基づく角度で、ＧＰＳドップラ測定値の測定間隔の角度情報を補間する。補間された修正後の精度を高めたＩＭＵ測定値に基づく角度をＧＰＳドップラ角度とみなすことで、測定精度を低下させることなくＧＰＳドップラ角度の測定値の密度を高めることができる。
また、マルチパスの影響でＧＰＳドップラ角度の精度が劣化した場合は、劣化したドップラ角度の測定値を、修正後のＩＭＵ測定値に基づく角度で置き換えたり、よりＩＭＵ測定値に基づく角度に重みを与えて、ドップラ角度との重み付け平均を求めた値をＧＰＳドップラ角度に設定してもよい。これにより、ＧＰＳドップラ角度のばらつきを抑えることができる。

同様に、補正部１５は、ＧＰＳドップラ速度をＩＭＵ測定値に基づく速度で補間する。これにより、ＧＰＳドップラ速度の測定値の密度を高めることができる。また、マルチパスの影響でＧＰＳドップラ速度の精度が低下した場合は、ＩＭＵ測定値に基づく速度の補正後の値で、精度が低下したＧＰＳドップラ速度を置き換える等を行ってもよい。これにより、ＧＰＳドップラ速度のばらつきを抑えることができる。

なお、補間処理を行う際に、補間する値（修正後のＩＭＵ測定値に基づく角度および修正後のＩＭＵ測定値に基づく速度）にカルマンフィルタ等の統計的予測技術を適用する。これにより、これらの値の精度・確度を高めることができる。

また、例えば回帰分析等によってＧＰＳドップラ角度とＩＭＵ測定値に基づく角度の相関関係を算出した場合、その相関関係を用いて補正後のＩＭＵ測定値に基づく角度に対するＧＰＳドップラ角度を求め、その値でＧＰＳドップラ角度を補間してもよい。

さらに補間後のＧＰＳ測定値を用いて、次のような補正処理を行ってもよい。例えば、０〜Ｔ秒の間の補間後のＧＰＳドップラ角度と、対応する時刻に測定されたＩＭＵ測定値に基づく「角度（生値）」との誤差の平均を求め、求めた平均値をＩＭＵ測定値に基づく「角度（生値）」に加算して、補正後のＩＭＵ測定値に基づく角度を算出する。補間後のＧＰＳ測定値を用いることで、測定密度の高いデータによる補正を行うことができ、さらなる精度の向上が期待できる。

図１２は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第五の図である。
上述のように、補正部１５は、修正値の算出、所定期間におけるＩＭＵ測定値に基づく値に対する修正、修正後のＩＭＵ測定値に基づく値によるＧＰＳドップラ値の補間を行う。これら一連の補正処理（図６〜図１１で説明したＩＭＵ測定値に基づく値に対する修正、ＧＰＳ測定値に対する補間）を行うと、次に位置算出部１４が、補正後のＩＭＵ測定値に基づく速度および角度を積分等してＤＲ、ＰＤＲを算出する（図中、「ＩＭＵ修正位置」の「ＤＲ（修正）」および「ＰＤＲ（修正）」）。補正後のＩＭＵ測定値に基づく速度および角度は、精度の高いＧＰＳドップラ速度および角度によって補正されているので、この値を積分して求めたＤＲの値は、ＩＭＵのドリフトの累積等による誤差が補正された値であると考えられる。ＰＤＲについても同様である。
なお、「ＤＲ（修正）」、「ＰＤＲ（修正）」の再計算中も、速度算出部１２は「速度（生値）」を、角度算出部１３は「角度（生値）」を算出し、位置算出部１４は、「ＤＲ（仮）」、「ＰＤＲ（仮）」を算出し続ける。

図１３は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第六の図である。
位置算出部１４が「ＤＲ（修正）」、「ＰＤＲ（修正）」を再計算すると、補正部１５は、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」の値を用いて、ＧＰＳ位置情報を補間する。つまり、ＧＰＳ受信機は１秒間隔でＧＰＳ衛星から位置情報を取得するが、補正部１５は、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」の値で、その間の位置情報を補間する。この際にも、補正部１５は、補間する値に対してカルマンフィルタ等の統計的予測技術を施して、精度・確度を高めた値で補間処理を行ってもよい。
また、比較対象区間を長くして比較データ数を増やしたうえで、回帰分析等でＤＲ（修正）またはＰＤＲ（修正）とＧＰＳ位置情報との相関関係を算出し、ＧＰＳ受信機による測定値の間の位置情報を、「ＤＲ（修正）」等と算出した相関関係とによって求めた位置情報で補間してもよい。
修正後の精度を高めたＩＭＵ測定値に基づく、ＤＲ（修正）またはＰＤＲ（修正）によってＧＰＳ位置情報を補間することで、測定精度を低下させることなくＧＰＳ位置情報のデータ密度を高めることができる。
また、マルチパスの影響でＧＰＳ位置情報の精度が劣化した場合は、その位置情報をＤＲ（修正）またはＰＤＲ（修正）によって置き換える等の処理を行ってもよい。これにより、ＧＰＳ位置情報のばらつきを抑えることができる。

図１４は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出過程を説明する第七の図である。
図１４は、測定開始から２秒を迎えた時に位置測定装置１０が行う処理を示している。２秒を迎えても、速度算出部１２は「速度（生値）」を、角度算出部１３は「角度（生値）」を算出し、位置算出部１４は、「ＤＲ（仮）」、「ＰＤＲ（仮）」を算出し続ける。また、２秒が経過すると、センサ情報取得部１１は、ＧＰＳ受信機からドップラ速度、ドップラ角度、位置の情報を取得する。

また、統合化処理部１６は、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」の値と、ＧＰＳ位置情報とを用いて統合化処理を行い、移動体が移動した経路を示す位置情報を算出する。ここで、統合化処理とは、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」の値と、ＧＰＳ位置情報とを考慮して移動体の位置情報を算出することをいう。例えば、統合化処理部１６は、「ＤＲ（修正）」値とＧＰＳ位置情報との平均値を算出して、その値を移動体の位置情報として決定する。または、統合化処理部１６は、「ＰＤＲ（修正）」値とＧＰＳ位置情報との平均値を算出して、その値を歩行者の位置情報として決定する。あるいは、統合化処理部１６は、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」値と、ＧＰＳ位置情報との重み付け平均を算出して、その値を移動体の位置情報として決定する。または、統合化処理部１６は、「ＤＲ（修正）」または「ＰＤＲ（修正）」値と、ＧＰＳ位置情報との重み付け平均に対して各種カルマンフィルタ等の統計的予測技術を適用して得られる値を移動体の位置情報として決定してもよい。統合化処理を行うことにより、補正後のＩＭＵ測定値に基づく位置情報と、補正後のＧＰＳ測定値に基づく位置情報、の両方を考慮したより高精度な位置情報を推定することができる。また、ＧＰＳ位置情報について前処理の段階で補間を行い、０．０１秒間隔で位置情報を得ているので、統合化処理による高精度な位置情報も０．０１秒の間隔で算出することができる。

本実施形態において、統合化処理にカルマンフィルタ等の統計的予測技術を適用する場合、次の様な利点が存在する。なお、統計的予測技術には、例えば、線形カルマンフィルタ処理、非線形カルマンフィルタ処理、パーティクルフィルタ処理などが含まれる。例えば、精度・確度の高い位置情報を得たい場合、位置情報だけにカルマンフィルタを使用する例が多い。しかし、元の位置情報の信憑性が低い場合、カルマンフィルタを提供しても十分な効果が得られない。そこで本実施形態では、前処理として、元の位置情報の精度・確度を上げる処理を行っている。つまり、１．図７、図８で説明したＧＰＳ測定値によるＩＭＵ測定値に基づく値の修正(速度および角度)、２．図１１で説明した修正したＩＭＵ測定値によるＧＰＳ測定値の補間。３．図８で説明した修正したＩＭＵ測定値（速度および角度）の精度・確度をさらに上げる為の統計的予測技術処理、である。このように、統合化処理による最終的な位置の確度を上げる為に、本実施形態では前処理の段階で修正・補間だけでなく統計的予測技術処理を行う。これにより、常に精度・確度が高い移動に関する情報だけを使って位置情報を算出することができる。また、カルマンフィルタ処理を行わず単に平均を求めるような場合であっても、上述した前処理を行って求めたＩＭＵ測定値に基づく位置情報とＧＰＳ測定値に基づく位置情報を使用するので、精度・確度の高い最終的な位置情報を算出することができる。

さらにカルマンフィルタ処理における値の求め方について説明する。カルマンフィルタ処理には、状態方程式、観測方程式にノイズを含むことがある。状態方程式におけるノイズｖの共分散行列Ｑと観測状態方程式におけるノイズｗの共分散行列Ｒは次のように決めてもよい。まず、Ｑについては、カルマンフィルタ処理の都度、事後推定値と事前推定値の誤差を入力したり、ある秒区間の事後推定値と事前推定値の誤差の平均、中央値、正規分布、β分布等で求めたりすることができる。また、初期値は実験的に決めた値、事前に キャリブレーションした値、またはセンサ特性に合わせた決めた値で求めてもよい。何れの場合も、どの値を使用するかは、センサ特性に合わせて決めることができる。また、Ｒについては、正規分布にのっとった乱数を入力してもよい。

なお、ここでは、２秒経過時に統合化処理を行うこととして説明を行ったが、図１３で説明した処理が終了すれば測定開始から２秒が経過していなくても、統合化処理部１６は、統合化処理を行ってよい。
統合化処理が終了すると、補正部１５は、今度は１〜２秒の間に測定されたＩＭＵおよびＧＰＳ受信機による測定値に対して補正処理を行う。また、統合化処理部１６は、補正処理後の位置情報に対して統合化処理を行う。各処理については図４〜図１４で説明したとおりである。なお、０〜１秒の間の補正処理、統合化処理が終わらない限り、２秒が経過したとしても１〜２秒の間の補正処理、統合処理には着手しない。

図１５は、本発明に係る一実施形態の位置測定装置による位置情報算出処理の一例を示すフローチャートである。
図１５を用いて、本実施形態における位置情報算出処理の流れについて説明する。
図１５のフローチャートは、一例として、ＧＰＳ受信機から測定値を取得する時刻とＩＭＵから測定値を取得する時刻とが同期する度（１秒ごと）に、直前の１秒間における移動体の位置情報を算出する場合の処理の流れを示している。
まず、センサ情報取得部１１がＩＭＵ測定値（加速度、角速度）を取得する（ステップＳ１１）。センサ情報取得部１１は取得したＩＭＵ測定値を記憶部１０２に記録する。次に速度算出部１２が記憶部１０２に記録された加速度情報を積分して速度を算出し、さらに位置算出部１４がその速度を積分して位置情報（ＤＲ（仮））を算出する。速度算出部１２は、算出した速度情報を記憶部１０２に記録する。位置算出部１４は、算出した位置情報（ＤＲ（仮））を記憶部１０２に記録する。または、移動体が人の場合、角度算出部１３は、記憶部１０２に記録された角速度情報を積分して角度を算出し、さらに位置算出部１４が、角度算出部１３によって算出された角度、公知のＰＤＲの算出式によって得られる一歩あたりの移動距離を積分して位置情報（ＰＤＲ（仮））を算出する。角度算出部１３は、算出した角度情報を記憶部１０２に記録する。位置算出部１４は、算出した位置情報（ＰＤＲ（仮））を記憶部１０２に記録する。センサ情報取得部１１がＧＰＳ測定値を取得するまでの間（ステップＳ１３；Ｎｏ）、位置測定装置１０はステップＳ１１〜Ｓ１２の処理を繰り返す。

次にセンサ情報取得部１１がＧＰＳ測定値（ドップラ角度、ドップラ速度、位置情報）を取得すると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、補正部１５が、過去の所定期間（１秒間）におけるＩＭＵ測定値に基づく速度とドップラ速度とに基づいて速度の修正量を算出する（ステップＳ１４）。同様に補正部１５は、過去の所定期間におけるＩＭＵ測定値に基づく角度とドップラ角度とに基づいて角度の修正量を算出する（図７〜図８）。次に補正部１５は、算出した修正量で、所定期間にＩＭＵが測定した全ての測定値を修正する（ステップＳ１５）。補正部１５は、修正後の速度および角度に対してカルマンフィルタ処理を行う。次に、補正部１５は、補正後のＩＭＵ測定値を用いて、ＧＰＳ測定値（ドップラ測定値）を補間する（ステップＳ１６）。この際、ＧＰＳ測定値に精度の劣化があるかどうかを判定し、劣化がある場合、補正後のＩＭＵ測定値でＧＰＳ測定値を補正する。

次に位置算出部１４は、修正後のＩＭＵ測定値を積分して、位置情報（修正）を算出する（ステップＳ１７）。位置情報（修正）とは、ＤＲ（修正）またはＰＤＲ（修正）である。次に、補正部１５は、ＧＰＳ位置情報を、位置情報（修正）で補間する（ステップＳ１８）。この際、ＧＰＳ位置情報の精度が劣化していると判定される場合、補正後の位置情報（修正）でＧＰＳ位置情報を補正する。次に統合化処理部１６が、補正後の位置情報（修正）と補正後のＧＰＳ位置情報とを用いて統合化処理を行う（ステップＳ１９）。最後に出力部１７は、統合化処理後の位置情報をディスプレイ１０６に出力する。
なお、ステップＳ１３の判定がＹｅｓの場合にも、ステップＳ１１〜Ｓ１２の処理は継続され、さらに1秒が経過すると、位置測定装置１０は、その経過した1秒間における移動体の位置情報を算出する。位置測定装置１０は、この一連の処理を移動体が停止するまで繰り返し行い、算出した位置情報を出力する。ユーザは、ディスプレイ１０６に出力された位置情報によって、移動体の位置や移動経路を把握することができる。また、出力部１７は、位置情報だけでなく、補間後のドップラ速度およびドップラ角度、ＩＭＵによる加速度等の情報を出力してもよい。これによりユーザは、移動体の移動経路だけでなく、その過程における移動体の挙動を把握することができる。

なお、このフローチャートでは、１秒ごとにその１秒間における位置情報を算出する処理を行っているが、この間隔は、数秒あるいは数分ごとに行ってもよいし、移動体の移動が停止してからまとめて行ってもよい。

ＩＭＵ測定値もＧＰＳ測定値も基本的に高精度かつ高確度な測定値であるが、その精度と確度の安定性がそれぞれのセンサの特性により異なる。例えば、ＧＰＳ測定値のようにドップラ効果を利用して移動体の移動に関する情報を測定するセンサにおいては、搬送波を検出して測定を行うため、マルチパス等の影響により急激に測定値が変化する場合がある（値が安定しない）。一方、ＩＭＵなどの慣性センサの測定値は、ドリフトや倍率の影響で、測定時間の経過に伴って誤差が累積され、徐々にその誤差が増加するが、その変化は緩やかである（値が安定する）。つまり、ＧＰＳ測定値は、ＩＭＵ測定値と比較して確度が安定せず、ＩＭＵ測定値は、確度は安定しているが誤差を累積するため測定を継続すると精度が低下する性質がある。そこで、本実施形態では、上記の説明のように、補正部１５が、前処理において互いに、修正・補間を行って精度・確度を向上させ、統合化処理部１６が、精度・確度の高い異なるセンサに由来する位置情報を統合して最終的な位置情報を算出する。

より具体的には、補正部１５は、比較的精度の低いＩＭＵによる測定値を、比較的精度の高いＧＰＳドップラ値で修正する。また、補正部１５は、測定密度の低いＧＰＳ測定値を、測定密度の高いＩＭＵ測定値に基づく値（速度、角度）であって、かつ、補正を行って精度を高めた値で補間する。また、補正部１５は、比較的確度の低い（ばらつきのある）ＧＰＳ測定値を、確度の安定したＩＭＵ測定値に基づく値であって、かつ、補正を行って精度を高めた値で修正する（置き換えるなど）。さらに、補正部１５は、補正後のＩＭＵ測定値に基づく値に対してカルマンフィルタ処理を行い、より確度を高める。また、統合化処理部１６は、各センサが持つ有効な特性で補正し合った各センサの測定値に基づく位置情報のそれぞれを統合化して最終的な位置情報を算出する。これにより、より精度および確度の高い位置情報を算出することができる。なお、本実施形態によれば、測定密度の高いＩＭＵ測定値を対象に修正を行い、また、ＧＰＳ測定値についても補間を行うので、精度・確度が高められた単位時間当たりの移動に関する情報を多数得ることができる。従って、本実施形態の位置測定方法によれば、移動体の移動経路をきめ細かく追尾することができる。従って、本実施形態の位置測定方法は、特に高加速度で移動する移動体の位置測定に効果的である。また、短時間のうちに加速度が急激に変化するような移動体の位置測定に対しても有効である。但し、本実施形態の位置測定方法の適用範囲は、これらの例に限定されるものではない。例えば、低加速度で移動する移動体の位置測定に対して用いてもよい。

さらに、移動体が、空間内の各位置における絶対座標系での座標情報が既知であるような空間であって、移動体の存在する位置の座標情報を通知する手段を有した固定座標局が設けられた空間（空間αと呼ぶ）に進入した場合、補正部１５は、次のようにして統合化処理部１６が算出した移動体の位置情報を修正してもよい。例えば、移動体が、空間αに進入したときに統合化処理部１６が算出した位置の座標情報がＰ_１（Ｘ１、Ｙ１）であったとする。一方、センサ情報取得部１１は、固定座標局から移動体が存在する位置の座標情報Ｐ_２（Ｘ２、Ｙ２）を取得する。その場合、補正部１５は、固定座標局から得たＰ_２を正としてＰ_１を修正してもよい。また、補正部１５は、Ｐ_２とＰ_１の差（ΔＰ）を求め、過去の所定時間において統合化処理部１６が算出した位置情報のそれぞれにΔＰを加算し、移動体の位置情報を修正してもよい。また、例えば、補正部１５は、空間αにおいて固定座標局から取得した一つの座標情報だけではなく、移動体の移動に伴って固定座標局から取得した複数個の座標情報と、それら複数個の座標情報それぞれに対応する統合化処理部１６が算出した座標情報との差を求めて、それら複数の差の値に対して統計的予測技術を適用し、より高精度・高確度な位置情報の修正量ΔＰを算出してもよい。
このような修正を行うことで、予め正確な位置情報が分かっている空間αを移動体が移動する場合、その正確な位置情報に基づいて、例えば、移動体が過去において空間α以外に存在していたときに算出した位置情報などに対しても、より正確な位置情報に修正することができる。これにより、ユーザは、移動体の移動経路をより正確に把握することができる

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、実施形態の説明では、ＧＰＳ受信機によってドップラ速度およびドップラ角度を測定することとしたが、ドップラ効果を用いて速度等を測定することができれば、ＧＰＳ受信機でなくてもよい。他にもレーダーやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ビーコンを利用してドップラ速度等を測定する態様でも構わない。なお、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ビーコン等を用いる場合、ＧＰＳと異なり、位置情報が測定できない可能性があるが、位置情報については、例えばＩＭＵ測定値と同様に積分等を行って算出するようにしてもよい。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ビーコン等を用いることで、屋内でも精度よく位置情報を算出することができる。
また、本実施形態の説明では、ＤＲの算出に加速度情報のみを用いたが、加速度に加えて角速度情報を用いてもよい。
なお、実施形態においては最も効果的な補正処理の例として、補正部１５が、ア）所定の時間におけるＩＭＵ測定値の変化と比較してＧＰＳ測定値の変化が所定の閾値よりも大きい場合にその変化に係るＧＰＳ測定値を修正すること、イ）測定時間の経過に伴って増加するＩＭＵ測定値に基づく移動に関する情報に含まれる累積誤差を修正すること、ウ）所定の時間において測定されたＩＭＵ測定値とＧＰＳ測定値のうちより密度の高い測定値に基づいてより密度の低い測定値を補間すること、の全てを行うことによってＩＭＵ測定値に基づく移動に関する情報およびＧＰＳ測定値の精度と確度を向上させる場合を例に説明を行ったが実施の形態はこれに限定されない。例えば、補正部１５が、上述のア）〜ウ）のうち何れか１つ又は２つの処理だけを行うような実施形態とすることも可能である。
なお、ＩＭＵは第一センサの一例であり、ＧＰＳ受信機は第二センサの一例であり、修正量は補正量の一例である。また、ＧＰＳ受信機はドップラ効果を利用して移動体の移動に関する情報を測定するセンサの一例である。

なお、上述した位置測定装置１０における各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを位置測定装置１０のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、位置測定装置１０は、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。

１０・・・位置測定装置
１１・・・センサ情報取得部
１２・・・速度算出部
１３・・・角度算出部
１４・・・位置算出部
１５・・・補正部
１６・・・統合化処理部
１７・・・出力部
１０１・・・プロセッサ
１０２・・・記憶部
１０３・・・入出力ＩＦ
１０５・・・センサ
１０６・・・ディスプレイ

Claims (12)

1. 異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得するセンサ情報取得部と、
   前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正する補正部と、
   補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出する統合化処理部と、
   を備え、
   前記センサ情報取得部は、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、
   前記補正部は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、
   所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、
   前記統合化処理部は、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する、
   位置測定装置。
2. 前記センサ情報取得部は、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ角度と、前記慣性センサが測定した角速度とを取得し、
   前記補正部は、前記慣性センサによって測定された角速度に基づく角度と前記ドップラ角度との差分に基づいて補正量を算出し、前記角速度に基づく角度の値にその補正量を加算する、
   請求項１に記載の位置測定装置。
3. 前記センサ情報取得部は、第一センサと、前記第一センサよりも精度が高い第二センサとから測定値を取得し、
   前記補正部は、前記第二センサの測定値を用いて前記第一センサの測定値を補正するにあたり、過去の所定期間における前記第一センサの測定値と前記第二センサの測定値とに基づいて、前記補正における補正量を算出し、算出した補正量で前記所定期間において第一センサが測定した全ての測定値を補正する、
   請求項１または請求項２に記載の位置測定装置。
4. 前記統合化処理部は、補正後の複数のセンサによる測定値に基づく位置情報に対して、
   統計的予測技術、重み付き平均、平均のうち少なくとも一つを適用することによって位置情報を算出する、
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の位置測定装置。
5. 前記補正部は、前記補正において前記複数のセンサのうち測定頻度の高いセンサによる密度の高い測定値を用いて測定頻度の低いセンサによる密度の低い測定値を補間する、
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の位置測定装置。
6. 前記補正部は、前記補正量を加算した値に対して統計的予測技術を適用する
   請求項１から請求項５の何れか１項に記載の位置測定装置。
7. 前記統合化処理部は、算出した前記移動体の位置情報に対してさらに統計的予測技術を適用する、
   請求項６に記載の位置測定装置。
8. 前記センサ情報取得部は、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定した第一測定値と、前記慣性センサが測定した第二測定値とを取得し、
   前記補正部は、所定の時間における前記第二測定値の変化と比較して前記第一測定値の変化が所定の閾値よりも大きい場合にその変化に係る前記第一測定値を修正し、
   前記統合化処理部は、前記補正部が修正した前記第一測定値および前記第二測定値の両方に基づいて、前記移動体の位置情報を算出する、
   請求項１から請求項７の何れか１項に記載の位置測定装置。
9. 前記補正部は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度に前記補正量を加算した値に基づいて算出した所定の第１時間ごとの前記移動体の位置情報と、前記第１時間より長い所定の第２時間ごとにＧＰＳによって測位された前記移動体の位置情報とを回帰分析して得られた位置情報に基づいて、前記ＧＰＳによって測位された前記移動体の位置情報を補間する、
   請求項１から請求項８の何れか１項に記載の位置測定装置。
10. 前記センサ情報取得部は、空間内の各位置の座標情報が既知である空間において、当該空間における前記移動体の座標情報をさらに取得し、
    前記補正部は、前記センサ情報取得部が座標情報を取得した位置に対して前記統合化処理部が算出した前記移動体の位置情報と前記センサ情報取得部が取得した座標情報との差に基づいて、前記統合化処理部が算出した前記移動体の位置情報を修正するとともに、過去の所定期間に前記統合化処理部が前記移動体について算出した位置情報を修正する、
    請求項１から請求項９の何れか１項に記載の位置測定装置。
11. 異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得するステップと、
    前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正するステップと、
    補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出するステップと、
    を備え、
    前記取得するステップでは、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、
    前記補正するステップでは、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、
    所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、
    前記移動体の位置情報を算出するステップでは、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する、
    位置測定方法。
12. 位置測定装置のコンピュータを、
    異なる特性を有する複数のセンサから移動体の移動に関する測定値を取得する手段、
    前記複数のセンサが測定した測定値のそれぞれを、特性の異なる他のセンサによる測定値を用いて補正する手段、
    補正後の前記複数のセンサによる測定値に基づく位置情報を用いて前記移動体の位置情報を算出する手段、
    として機能させ、
    前記取得する手段は、ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサが測定したドップラ速度と、慣性センサが測定した加速度とを取得し、
    前記補正する手段は、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて補正量を算出し、前記加速度に基づく速度の値に算出した補正量を加算し、前記補正量を加算した速度の値を用いて、前記ドップラ速度の測定値を補間し、
    所定の期間における前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の変化および前記慣性センサの測定値の変化に基づいて、前記ドップラ効果を利用して前記移動体の移動に関する情報を測定するセンサによる測定値の精度の劣化を判定し、精度が劣化したと判定した測定値を、前記慣性センサの測定値に基づく速度に対して、前記精度が正常となったときに、前記慣性センサによって測定された加速度に基づく速度と前記ドップラ速度との差分に基づいて算出された補正量を加算した値に置き換えることによって補正するか、又は、前記精度が劣化したと判定した測定値と前記補正量を加算した値の重み付き平均を、前記精度が劣化したと判定した測定値よりも前記補正量を加算した値に大きな重みを付して算出し、その算出した値を、前記精度が劣化したと判定した測定値と置き換えることによって補正し、
    前記移動体の位置情報を算出する手段は、補正後の前記測定値に基づいて前記移動体の位置情報を算出する、
    プログラム。

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