JP6946660B2

JP6946660B2 - 測位装置

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Publication number: JP6946660B2
Application number: JP2017032216A
Authority: JP
Inventors: 聖人野口; 田口　信幸; 信幸田口; 河合　茂樹; 茂樹河合
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2017-02-23
Filing date: 2017-02-23
Publication date: 2021-10-06
Anticipated expiration: 2037-02-23
Also published as: JP2018136254A

Description

本発明は、衛星測位システムを構成する複数の航法衛星のそれぞれから送信される衛星信号を受信することによって現在位置を算出する測位装置に関する。

従来、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）の技術分野では、建物などで反射された衛星信号が測位装置で受信されること（いわゆるマルチパス）によって、演算結果としての位置情報に誤差が含まれうることが知られている。

そのようなマルチパスに由来する測位誤差を抑制するための構成として、特許文献１には、衛星信号を捕捉している航法衛星（以降、捕捉衛星）毎に、マルチパスの影響度合いを表す乖離量を算出し、乖離量が少ない捕捉衛星を用いて測位演算を実施する構成が開示されている。具体的には、特許文献１に開示の測位装置は、捕捉衛星毎に、衛星信号の受信結果に基づいて擬似距離を逐次算出し、単位時間当りの擬似距離の変化量を算出する。また、捕捉衛星毎に、衛星信号の受信結果に基づいてドップラーシフト量を逐次算出し、複数時点でのドップラーシフト量に基づいて航法衛星と測位装置との所定時間での距離の変化量を算出する。そして、ドップラーシフト量を用いて算出した距離の変化量と、擬似距離の変化量との差を、マルチパスの影響度合いを表すパラメータ（つまり乖離量）として採用する。

特開２０１４−１５３０８４号公報

一般的に、擬似距離はマルチパスの影響を受けやすい一方、ドップラーシフト量から定まる距離の変化量はマルチパスの影響を受けにくい。故に、或る航法衛星からの信号がマルチパスの影響を強く受けている場合、上記の方法によって算出される乖離量は大きくなる。つまり、特許文献１に開示の構成は、ドップラーシフト量から定まる距離の変化量を基準としてマルチパスの影響度合いを評価する構成といえる。

しかしながら、ドップラーシフト量から定まる距離の変化量自体も、厳密にはマルチパスの影響を受けて変動しうる。そのため、特許文献１の構成では、航法衛星毎のマルチパスの影響度合いを概略的には評価できるものの、その評価結果には依然として誤差が含まれうる。

当然、マルチパスの影響を相対的に強く受けている航法衛星からの信号を測位演算に用いた場合には測位結果に含まれる誤差も大きくなってしまう。より高精度な測位結果を得るためには、可能な限りマルチパスの影響を受けていない航法衛星を優先的に用いて測位演算を実施する必要がある。そのような事情を鑑みると、航法衛星毎のマルチパスの影響度合いをより一層精度良く評価する構成が必要といえる。

本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、航法衛星毎のマルチパスの影響度合いをより精度良く評価可能な測位装置を提供することにある。

その目的を達成するための第１の測位装置は、車両で用いられる測位装置であって、航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号の受信結果に基づいて航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて、測位装置から見て航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいてシフト量算出部が算出したドップラーシフト量に基づいて、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、第１時刻から第２時刻までの航法衛星に対する測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、移動ベクトル算出部が算出した移動ベクトルと衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、測位演算部は、影響度算出部が算出した影響度が小さい航法衛星を優先的に用いて測位演算処理を実施し、車両の現在位置を示す位置情報として、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度算出部によって算出されている影響度が所定の基準値以上となっている航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値未満となっている航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値以上となっている航法衛星と、影響度が基準値未満である航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力するように構成されている。
また、上記目的を達成するための第２の測位装置は、車両周辺に存在する所定の検出対象物の相対位置を逐次検出する周辺監視センサが搭載された車両で用いられる測位装置であって、検出対象物には、道路沿いに設定されている構造物が含まれており、周辺監視センサの検出結果を逐次取得する検出結果取得部（Ｆ２３）と、構造物の位置情報を示す地図データが保存されている地図データ記憶部（１１４）と、航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて、航法衛星の位置を逐次特定する衛星位置特定部（Ｆ１２）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号の受信結果に基づいて航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて、測位装置から見て航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいてシフト量算出部が算出したドップラーシフト量に基づいて、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、第１時刻から第２時刻までの航法衛星に対する測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、移動ベクトル算出部が算出した移動ベクトルと衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、移動ベクトル算出部は、検出結果取得部によって逐次取得される構造物の相対位置の時間変化に基づいて、第１時刻から第２時刻までに車両が移動した距離及び移動方向を示す自車移動ベクトルを算出するとともに、衛星位置特定部の特定結果に基づいて、第１時刻から第２時刻までに航法衛星が移動した距離及び移動方向を示す衛星移動ベクトルを算出し、自車移動ベクトルから衛星移動ベクトルを減算することによって移動ベクトルを算出するように構成されており、測位演算部は、影響度算出部が算出した影響度が小さい航法衛星を優先的に用いて測位演算処理を実施し、車両の現在位置を示す位置情報として、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度算出部によって算出されている影響度が所定の基準値以上となっている航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値未満となっている航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値以上となっている航法衛星と、影響度が基準値未満である航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力するように構成されている。
さらに、上記目的を達成するための第３の測位装置は、車両周辺に存在する所定の検出対象物の相対位置を逐次検出する周辺監視センサと、他車両から送信される当該他車両の位置情報を受信する受信装置と、が搭載された車両で用いられる測位装置であって、検出対象物には、他車両が含まれており、周辺監視センサの検出結果を逐次取得する検出結果取得部（Ｆ２３）と、受信装置が受信する他車両の位置情報を取得する他車両位置取得部（Ｆ２９）と、航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて、航法衛星の位置を逐次特定する衛星位置特定部（Ｆ１２）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号の受信結果に基づいて航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて、測位装置から見て航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいてシフト量算出部が算出したドップラーシフト量に基づいて、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、第１時刻から第２時刻までの航法衛星に対する測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、移動ベクトル算出部が算出した移動ベクトルと衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、第１時刻から第２時刻までの間に生じた航法衛星と測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、衛星信号受信部が受信した衛星信号に基づいて測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、移動ベクトル算出部は、検出結果取得部によって逐次取得される他車両の相対位置の時間変化と、他車両位置取得部によって逐次取得される他車両の位置情報の時間変化に基づいて、第１時刻から第２時刻までに車両が移動した距離及び移動方向を示す自車移動ベクトルを算出するとともに、衛星位置特定部の特定結果に基づいて、第１時刻から第２時刻までに航法衛星が移動した距離及び移動方向を示す衛星移動ベクトルを算出し、自車移動ベクトルから衛星移動ベクトルを減算することによって移動ベクトルを算出するように構成されており、測位演算部は、影響度算出部が算出した影響度が小さい航法衛星を優先的に用いて測位演算処理を実施し、車両の現在位置を示す位置情報として、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度算出部によって算出されている影響度が所定の基準値以上となっている航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値未満となっている航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力し、測位演算処理に使用した航法衛星の中に、影響度が基準値以上となっている航法衛星と、影響度が基準値未満である航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した位置情報をコンピュータに出力するように構成されている。

測位装置から見て航法衛星が存在する方向は、航法衛星の位置情報と測位装置の位置情報とから定まる。ここで、測位装置の位置情報にマルチパス等に由来する誤差が含まれていたとしても、航法衛星と測位装置との距離に対して、測位装置の位置情報に含まれる誤差は非常に微小であるため無視することができる。故に、上記の衛星方向算出部が算出する衛星方向ベクトルは、マルチパスの影響を無視することができるパラメータである。移動ベクトルもまた、車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて算出されるため、マルチパスの影響を受けずに算出されるパラメータである。

故に、移動ベクトルと衛星方向ベクトルとの内積によって定まる第２距離変化量は、マルチパスの影響を受けずに算出されるパラメータである。また、移動ベクトルと衛星方向ベクトルとの内積を演算した値は、航法衛星に対する測位装置の相対位置の変化量を、航法衛星が存在する方向に正射影した成分に相当する。つまり、第２距離変化量は、航法衛星と測位装置との距離の変化量を表す。

一方、以上の構成において算出される第１距離変化量は、ドップラーシフト量に基づいて算出される。そのため、第１距離変化量は、評価の対象としている航法衛星（以降、対象衛星）がマルチパスの影響を受けていない場合には第２距離変化量と一致する一方、対象衛星がマルチパスの影響を受けている場合には第２距離変化量とは異なる値となる。また、マルチパスの影響を受けているほど、第１距離変化量と第２距離変化量との差は大きくなる。つまり、影響度算出部が算出する影響度は、航法衛星がマルチパスの影響を受けている大きさを表す指標として機能する。

そして、上記の構成によれば、マルチパスの影響を受けずに定まる値（具体的には第２距離変化量）を基準として、対象衛星のマルチパスの影響度を評価するため、特許文献１に開示の構成よりも精度良く航法衛星毎のマルチパスの影響度を評価することができる。

なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

車両用測位システムの概略的な構成を示した図である。第１実施形態の車載システム１の構成の一例を示した図である。測位装置１１の概略的な構成の一例を示した図である。影響度評価処理を説明するためのフローチャートである。自車移動ベクトルＲｈｖについて説明するための図である。測位演算処理を説明するための図である。第２実施形態の車載システム１の構成の一例を示した図である。第２実施形態の移動ベクトル算出部Ｆ２５の作動を説明するための図である。第３実施形態の車載システム１の構成の一例を示した図である。第３実施形態の測位装置１１の構成の一例を示した図である。第３実施形態の移動ベクトル算出部Ｆ２５の作動を説明するための図である。第４実施形態における車両用測位システムの概略的な構成を示した図である。路側機３の概略的な構成の一例を示した図である。第４実施形態の車載システム１の構成の一例を示した図である。

［第１実施形態］
本発明の第１の実施形態としての車両用測位システムについて、図を用いて説明する。図１は、第１実施形態における車両用測位システムの概略的な構成の一例を示す図である。図１に示すように車両用測位システムは、車両Ｈｖに搭載されている車載システム１と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を構成する複数の航法衛星２Ａ〜２Ｆを備えている。なお、ＧＮＳＳとしては、ＧＰＳ（Global Positioning System）や、Galileo、GLONASS等がある。

以降では、航法衛星２Ａ〜２Ｆの個々を区別しない場合には航法衛星２と記載する。図１においては便宜上、航法衛星２を６機しか図示していないが、ＧＮＳＳはより多くの航法衛星２を備えていても良い。

各航法衛星２は、送信時刻等を示すデータを、航法衛星毎に固有のＣ／Ａコードを用いて位相変調した信号（以降、衛星信号）を逐次送信する。衛星信号は、送信時刻の他に、例えば、衛星時計の補正情報を示すデータや、衛星自身の現在位置を示すエフェメリスデータ、全衛星の概略的な軌道情報を示すアルマナックデータなどを示す。種々のデータは順次送信される。Ｃ／Ａコードは航法衛星毎に固有であるため、Ｃ／Ａコードは、送信元を示す情報として機能する。便宜上、航法衛星２Ａ〜２Ｆは何れも、車両Ｈｖが各航法衛星２から送信された電波を受信可能な位置に存在しているものとする。

車両Ｈｖは、道路上を走行する車両である。本実施形態において車両Ｈｖは、四輪自動車とするが、これに限らない。各車両は二輪自動車や三輪自動車等であってもよい。二輪自動車は原動機付き自転車を含んでもよい。

車載システム１は、概略的に、複数の航法衛星２から送信された衛星信号を受信することによって車両Ｈｖの現在位置を逐次特定し、その特定結果（つまり現在位置情報）に基づいて所定のアプリケーションソフトウェア（以降、アプリ）を実行する構成である。なお、逐次特定される現在位置情報は、種々のアプリに利用可能である。本実施形態では、一例として、測位結果としての位置情報は、車両Ｈｖを所定の走行計画に従って自動的に走行させるアプリ（以降、自動運転アプリ）に利用するものとする。

この車載システム１は、図２に示すように、測位装置１１、車速センサ１２、方位センサ１３、加速度センサ１４、ジャイロセンサ１５、及び自動運転ＥＣＵ１６を備える。なお、部材名称中のＥＣＵは、Electronic Control Unitの略であり、電子制御装置を意味する。

測位装置１１は、各複数の航法衛星２から送信される衛星信号に基づいて車両Ｈｖの現在位置を逐次算出する装置である。測位装置１１は、車両内に構築されている通信ネットワーク（以降、ＬＡＮ：Local Area Network）を介して車速センサ１２、方位センサ１３、加速度センサ１４、ジャイロセンサ１５、及び自動運転ＥＣＵ１６のそれぞれと双方向／単方向通信可能に接続されている。この測位装置１１の詳細については別途後述する。

車速センサ１２は、車両Ｈｖの走行速度（つまり車速）を検出するセンサである。方位センサ１３は、地磁気の向きを計測し、車両Ｈｖが向いている方向（以降、車体方向）を検出する。例えば方位センサ１３としては、例えば、地磁気を互いに直交する３つの軸方向成分に分解して検出（推定を含む）する３軸地磁気センサや、地磁気を互いに直交する２つの軸方向成分に分解して検出する２軸地磁気センサを用いることができる。

加速度センサ１４は、車両Ｈｖに作用する加速度を検出するセンサである。ここでは一例として、加速度センサ１４は、互いに直交する３つの軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）方向のそれぞれにおける加速度を検出する３軸加速度センサとする。なお、加速度センサ１４は、２軸センサであってもよい。

ジャイロセンサ１５は、互いに直交する３つの軸（ピッチ軸、ロール軸、ヨー軸）のそれぞれの軸周りの回転角速度を検出する３軸ジャイロセンサである。なお、ジャイロセンサ１５は、２軸ジャイロセンサであってもよい。

各センサは、検出対象とする物理状態量の現在の値（つまり検出結果）を示すデータを測位装置１１に逐次（例えば１００ミリ秒毎に）提供する。なお、車載システム１が備えるべきセンサの種類は、適宜設計されればよく、上述した全てのセンサを備えている必要はない。車載システム１が備えるセンサの検出結果に基づいて測位装置１１が車両Ｈｖの地表面上での動き（例えば移動軌跡）を特定できればよい。以降では便宜上、車両Ｈｖに車速や加速度、車体方向、回転角速度などといった、車両Ｈｖの地表面上での動きを表すデータを車両挙動データと称する。

自動運転ＥＣＵ１６は、所定の走行計画に沿って車両Ｈｖが走行するように、運転席乗員の代わりに車両Ｈｖの操舵、加速、減速等を自動で実施する機能（すなわち自動運転機能）を提供するＥＣＵである。自動運転ＥＣＵ１６は、ＣＰＵや、ＧＰＵ、ＲＡＭ、記憶媒体、及び入出力インターフェースを有するマイクロコンピュータを主体に構成されている。自動運転ＥＣＵ１６は、測位装置１１から提供される車両Ｈｖの現在位置情報に基づいて車両Ｈｖを自動走行させる処理を実施する。車両Ｈｖの走行を自動で実施する方法については周知の方法が採用されれば良い。ここではその詳細な説明は省略する。

＜測位装置１１の構成について＞
次に図３を用いて測位装置１１の構成について説明する。測位装置１１は、入出力部１１１、ＧＮＳＳ受信部１１２、及び主制御部１１３を備える。入出力部１１１は、主制御部１１３がＬＡＮに接続する他の装置と相互通信又は単方向通信するための回路モジュールである。例えば入出力部１１１は、車速センサ１２等の測位装置１１の外部に設けられているデバイスから出力されたデータを取得して、主制御部１１３に提供する。また、主制御部１１３から入力されたデータを所定の外部デバイス（例えば自動運転ＥＣＵ１６）にＬＡＮを介して提供する。入出力部１１１は主制御部１１３と相互通信可能に構成されている。

ＧＮＳＳ受信部１１２は、航法衛星２から送信される電波（つまり衛星信号）を受信して、当該航法衛星２についての観測データを主制御部１１３に提供する構成である。ＧＮＳＳ受信部１１２が請求項に記載の衛星信号受信部に相当する。ＧＮＳＳ受信部１１２は、衛星信号を受信するためのＧＮＳＳアンテナや、受信信号をベースバンド帯の信号に変換するための周波数変換回路などを備えている。

ＧＮＳＳ受信部１１２は、ＧＮＳＳアンテナで受信した衛星信号に基づいて、ＧＮＳＳを構成する複数の航法衛星２のうち、衛星信号を受信できている航法衛星２（以降、捕捉衛星）を特定する。ＧＮＳＳ受信部１１２は衛星信号を受信する度に、その衛星信号から定まる観測データを逐次生成して主制御部１１３に出力する。なお、或る航法衛星２を捕捉できている状態とは、当該航法衛星２から送信された衛星信号を受信している状態に相当する。

観測データは、例えば、受信した衛星信号から定まる捕捉衛星についてのデータである。ここでは一例として、ＧＮＳＳ受信部１１２は、観測データとして、衛星番号情報、観測時刻、ドップラーシフト量、衛星位置情報、擬似距離、搬送波位相、搬送波対ノイズ比（いわゆるＣ／Ｎ）を示すデータを生成して出力するものとする。衛星番号情報は、複数の捕捉衛星を区別するための情報である。衛星番号情報は、例えば、ＰＲＮ（Pseudo Random Noise）ＩＤとする。観測時刻は当該観測データを生成するための衛星信号を受信した時刻とすればよい。ドップラーシフト量は、ドップラー効果によって生じる搬送波周波数と受信周波数の差を表すパラメータである。衛星位置情報は、航法衛星２の現在位置を示す情報である。擬似距離は、衛星信号が航法衛星２から送信された時刻（以降、送信時刻）とＧＮＳＳ受信部１１２で受信された時刻（以降、受信時刻）の差から定まる距離である。なお、送信時刻と受信時刻の差は、Ｃ／Ａコードの位相のずれ量に基づいて算出されればよい。

なお、観測データとしては上述した全ての情報を含んでいる必要はなく、観測データが含むべき具体的な項目は適宜設計されれば良い。また、観測データには、エフェメリスデータやアルマナックデータ等の衛星軌道を示すデータが含まれていても良い。本実施形態の観測データには、少なくとも衛星番号情報、ドップラーシフト量、及び衛星位置情報が含まれていればよい。

ＧＮＳＳ受信部１１２は、観測データを生成するためのサブ機能として、シフト量算出部Ｆ１１、及び衛星位置特定部Ｆ１２を備える。これらのサブ機能はＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現されてもよいし、ＩＣなどのハードウェアを用いて実現されてもよい。

シフト量算出部Ｆ１１は、ドップラーシフト量を算出する構成である。ドップラーシフト量の算出方法は周知の方法を援用することができる。例えば、受信した衛星信号の受信周波数から搬送波周波数（１．５７５４２［ＧＨｚ］）を減算して求めれば良い。衛星位置特定部Ｆ１２は、捕捉衛星の現在位置を特定する構成である。捕捉衛星の現在位置は、エフェメリスデータを参照することで特定されればよい。

捕捉衛星の現在位置は、ＧＮＳＳで採用されている所定の３次元座標系における座標で表されれば良い。ここでは一例として捕捉衛星の現在位置は、ＥＣＥＦ（Earth Centered, Earth Fixed）座標系で表されているものとする。ＥＣＥＦ座標系は、地球中心を原点とし、地球と共に回転する３次元座標系である。もちろん、他の態様として航法衛星の現在位置は、緯度、経度、高度を用いた測地座標系などで表されていてもよい。

主制御部１１３は、入出力部１１１から入力される車両挙動データと、ＧＮＳＳ受信部１１２から提供される観測データとに基づいて、所定の評価周期で定期的に捕捉衛星毎のマルチパスの影響の受け度合い（以降、影響度）Ｑｅを算出する。そして、複数の捕捉衛星の中で、相対的に影響度Ｑｅが小さい航法衛星２からの衛星信号を優先的に用いて車両Ｈｖの現在位置を算出する処理（以降、測位演算処理）を実施する。

この主制御部１１３は、コンピュータとして構成されている。すなわち、主制御部１１３は、種々の演算処理を実行するＣＰＵ、不揮発性のメモリであるフラッシュメモリ、揮発性のメモリであるＲＡＭ、Ｉ／Ｏ、及びこれらの構成を接続するバスラインなどを備える。ＣＰＵは例えばマイクロプロセッサ等を用いて実現されればよい。Ｉ／Ｏは、主制御部１１３が入出力部１１１やＧＮＳＳ受信部１１２とデータの入出力をするためのインターフェースである。Ｉ／Ｏは、ＩＣやデジタル回路素子、アナログ回路素子などを用いて実現されればよい。

フラッシュメモリには、通常のコンピュータを主制御部１１３として機能させるためのプログラム（以降、測位演算プログラム）等が格納されている。なお、上述の測位演算プログラムは、フラッシュメモリを含む非遷移的実体的記録媒体（non- transitory tangible storage medium）に格納されていればよい。ＣＰＵが測位演算プログラムを実行することは、測位演算プログラムに対応する方法が実行されることに相当する。

主制御部１１３は、ＣＰＵが測位演算プログラムを実行することによって、図３に示す種々の機能ブロックに対応する機能を提供する。すなわち、主制御部１１３は機能ブロックとして、観測データ取得部Ｆ２１、衛星方向算出部Ｆ２２、検出結果取得部Ｆ２３、第１変化量算出部Ｆ２４、移動ベクトル算出部Ｆ２５、第２変化量算出部Ｆ２６、影響度算出部Ｆ２７、及び測位演算部Ｆ２８を備える。

主制御部１１３が備える機能ブロックの一部又は全部は、論理回路等を用いたハードウェアとして実現されていてもよい。ハードウェアとして実現される態様には１つ又は複数のＩＣを用いて実現される態様も含まれる。また、主制御部１１３が備える機能ブロックの一部又は全部は、ＣＰＵによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の組み合わせによって実現されていてもよい。

また、主制御部１１３は、衛星情報記憶部Ｍ１と、検出結果記憶部Ｍ２とを備える。衛星情報記憶部Ｍ１は、ＧＮＳＳ受信部１１２が捕捉している航法衛星（つまり捕捉衛星）の状態を表す情報（以降、ステータス情報）が保存される記憶領域である。複数の航法衛星を捕捉している場合、複数の捕捉衛星のそれぞれについてのステータス情報は衛星番号等を用いて区別して保存される。ステータス情報には、例えば衛星番号や、Ｃ／Ｎ、影響度Ｑｅ、利用可否情報などが含まれる。利用可否情報は、当該捕捉衛星を測位演算処理に利用するか否かの設定を表す情報である。各情報は逐次更新される。また、衛星情報記憶部Ｍ１には、ＧＮＳＳ受信部１１２から逐次提供される観測データも保存される。或る捕捉衛星についての観測データは、当該捕捉衛星のステータス情報と対応付けられて保存される。また、衛星情報記憶部Ｍ１には現在捕捉できている航法衛星２のリストが保存される。

検出結果記憶部Ｍ２は、入出力部１１１から逐次提供される種々のセンサ（例えば車速センサ１２）の検出結果が保存される記憶領域である。衛星情報記憶部Ｍ１及び検出結果記憶部Ｍ２は、ＲＡＭ等の書き換え可能な記憶媒体を用いて実現されれば良い。

観測データ取得部Ｆ２１は、ＧＮＳＳ受信部１１２から提供される種々の観測データを取得して、捕捉衛星毎に区別して衛星情報記憶部Ｍ１に保存していく。取得時点が異なる複数の観測データは、例えば、最新の観測データが先頭となるように時系列順にソートされて衛星情報記憶部Ｍ１に保存されれば良い。また、保存されてから一定時間経過したデータは順次破棄されていけば良い。

衛星方向算出部Ｆ２２は、捕捉衛星の現在位置と車両Ｈｖの現在位置とに基づいて測位装置１１から見て捕捉衛星が存在する方向（以降、衛星方向）を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを捕捉衛星毎に算出する構成である。ここで用いる車両Ｈｖの現在位置は、後述する測位演算部Ｆ２８によって算出されたものを用いることが好ましい。ただし、測位演算部Ｆ２８の算出結果が保存されていない場合や、他の態様においては、測位演算処理以外の方法によって特定される、実際の現在位置から数ｋｍ以内となることが期待される他の地点の座標を車両Ｈｖの現在位置と見なして衛星方向ベクトルを算出してもよい。

例えば、車両Ｈｖの保管場所の位置座標を車両Ｈｖの現在位置と見なして衛星方向ベクトルを算出してもよい。また、車載カメラで撮影された構造物の位置座標を地図データを用いて特定し、当該特定した構造物の位置座標を車両Ｈｖの現在位置と見なして衛星方向ベクトルを算出しても良い。ここでの構造物には、建物の他、交差点なども含まれる。さらに、測位装置１１が広域無線通信網を提供する無線基地局と通信するための通信モジュールと接続されている場合には、当該通信モジュールが取得している基地局情報を利用しても良い。また、測位装置１１が車車間通信を実施するための通信モジュールと接続されている場合には、当該通信モジュールが取得している他車両の位置座標を車両Ｈｖの現在位置と見なして衛星方向ベクトルを算出してもよい。実際の現在位置との誤差が数ｋｍ〜１０ｋｍ以内であれば、実際の現在位置とは異なる位置座標を用いて衛星方向ベクトルを算出したとしても、演算結果に含まれる誤差は無視できるレベルとなる。

検出結果取得部Ｆ２３は、入出力部１１１と連携（換言すれば協働）して、車速センサ１２などの種々の車載センサの検出結果を取得する構成である。具体的には、検出結果取得部Ｆ２３は、車速情報、加速度情報、車体方向、及び角加速度情報を逐次（例えば１００ミリ秒毎に）取得する。つまり、検出結果取得部Ｆ２３は、車両Ｈｖに搭載されているセンサから、車両Ｈｖの動きを示すデータ（つまり車両挙動データ）を定期的に取得する構成に相当する。

検出結果取得部Ｆ２３は、取得した車両挙動データを検出結果記憶部Ｍ２に保存していく。取得時点が異なる複数の車両挙動データは、例えば、最新の車両挙動データが先頭となるように時系列順にソートされて検出結果記憶部Ｍ２に保存されれば良い。また、保存されてから一定時間経過した車両挙動データは順次破棄されていけば良い。

第１変化量算出部Ｆ２４、移動ベクトル算出部Ｆ２５、第２変化量算出部Ｆ２６、影響度算出部Ｆ２７の詳細については、別途図４等を用いて後述する。また、測位演算部Ｆ２８の詳細については別途図６等を用いて後述する。なお、ＧＮＳＳ受信部１１２が備える機能の一部又は全部は主制御部１１３に設けられていても良い。また、主制御部１１３が備える機能の一部又は全部はＧＮＳＳ受信部１１２に設けられていても良い。

＜影響度評価処理＞
次に、図４に示すフローチャートを用いて、主制御部１１３が実施する影響度評価処理について説明する。影響度評価処理は、捕捉衛星毎の影響度Ｑｅを算出する処理である。図４に示すフローチャートは、所定の評価周期毎に実施されれば良い。評価周期は例えば数百ミリ秒から数秒の間で適宜設計されることが好ましい。ここでは一例として評価周期は５００ミリ秒に設定されているものとする。

まずステップＳ１０１では影響度算出部Ｆ２７が、衛星情報記憶部Ｍ１を参照し、捕捉衛星のリストを読み出してステップＳ１０２に移る。ステップＳ１０２では、本フローにおいてまだ影響度Ｑｅを算出していない捕捉衛星（以降、未処理衛星）を１つ、以降での処理の対象とする捕捉衛星（以降、対象衛星）に設定してステップＳ１０３に移る。なお、本フローが開始された時点では何れの捕捉衛星も未処理衛星に該当する。未処理衛星が複数存在する場合において何れの未処理衛星を対象衛星にするかを示す設定規則は適宜設計されればよい。

ステップＳ１０３では第１変化量算出部Ｆ２４が、対象衛星についての観測データが保存されている領域を参照し、現在時刻ｔ２より所定時間Δｔだけ過去の時点Ｔ＝ｔ１における対象衛星についてのドップラーシフト量が保存されているか否かを判定する。現在時刻ｔ２が請求項に記載の第２時刻に相当し、時刻ｔ１が請求項に記載の第１時刻に相当する。

衛星情報記憶部Ｍ１に、時刻ｔ１での対象衛星についてのドップラーシフト量が保存されている場合にはステップＳ１０３が肯定判定されてステップＳ１０４に移る。一方、時刻ｔ１での対象衛星についてのドップラーシフト量が保存されていない場合にはステップＳ１０３が否定判定されてステップＳ１０８に移る。

なお、所定時間Δｔは、評価周期に相当する時間としても良いし、評価周期よりも短い時間としても良い。また、時刻ｔ１でのドップラーシフト量は、厳密に時刻ｔ１でのドップラーシフト量でなくともよい。時刻ｔ１から所定の許容範囲内に位置する時点で観測されたドップラーシフト量を、時刻ｔ１でのドップラーシフト量として採用すれば良い。ここでの許容範囲は、所定時間Δｔの１０％程度に設定されればよい。

ステップＳ１０４では第１変化量算出部Ｆ２４が、対象衛星についての第１距離変化量Ｌｄｐｒを、下記の式１によって算出する。

式１中のｆｄ２は、現在時刻Ｔ＝ｔ２でのドップラーシフト量を表しており、ｆｄ１は、現在時刻より所定時間Δｔだけ過去の時点Ｔ＝ｔ１でのドップラーシフト量を表している。λは衛星信号の搬送波波長である。つまり、第１距離変化量Ｌｄｐｒは、時刻ｔ２でのドップラーシフト量ｆｄ２と時刻ｔ１でのドップラーシフト量ｆｄ１との平均値に、衛星信号の波長λと、時刻ｔ１とｔ２との差であるΔｔとの積を求め、その正負符合を逆転したものである。なお、現在時刻Ｔ＝ｔ２でのドップラーシフト量は、観測時刻が最新のドップラーシフト量とすればよい。

このようにして得られる第１距離変化量Ｌｄｐｒは、仮にマルチパスの影響等の誤差要因を存在しないと仮定すると、時刻ｔ１から時刻ｔ２までに生じた対象衛星と車両Ｈｖとの距離の実際の変化量（以降、実距離変化量）に一致する。また、対象衛星がマルチパスの影響を受けている場合には、第１距離変化量Ｌｄｐｒは実距離変化量とは異なる値となる。つまり、第１距離変化量Ｌｄｐｒは対象衛星がマルチパスの影響を受けているか否かを示唆する指標として機能する。なお、対象衛星がマルチパスの影響を受けている場合とは、対象衛星から送信された衛星信号をマルチパスで受信している場合に相当する。ステップＳ１０４での算出処理が完了するとステップＳ１０５に移る。

ステップＳ１０５は移動ベクトル算出部Ｆ２５が、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に生じた、対象衛星に対する車両Ｈｖの相対位置の変化量を示す相対移動ベクトルΔＲを算出するステップである。移動ベクトル算出部Ｆ２５は、相対移動ベクトルΔＲを算出するための準備処理として、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に車両Ｈｖが移動した距離及び方向を示す自車移動ベクトルＲｈｖと、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に対象衛星が移動した距離及び方向を示す衛星移動ベクトルＲｓｔをそれぞれ算出する。

移動ベクトル算出部Ｆ２５は、例えば下記の式２によって自車移動ベクトルＲｈｖを算出する。

式中のｖ１は、時刻ｔ１での車両Ｈｖの速度ベクトルであり、ｖ２は時刻ｔ２での車両Ｈｖの速度ベクトルである。各時点での速度ベクトルは、捕捉衛星の現在位置を表す際に用いられる３次元座標系（以降、基準座標系）でのベクトルとして表現されているものとする。なお、速度ベクトルは、車速センサ１２の検出結果を、方位センサ１３の検出結果に基づいて、基準座標系を構成する軸方向毎の成分に分解して表現したものである。

また、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、時刻ｔ２での対象衛星の位置座標から、時刻ｔ１での対象衛星の位置座標を減算することによって衛星移動ベクトルＲｓｔを算出する。なお、図５は、自車移動ベクトルＲｈｖ及び衛星移動ベクトルＲｓｔを概念的に表した図であって、図中の破線は、時刻ｔ１での状態を表し、実線は時刻ｔ２での状態を表している。図５中の（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）は時刻ｔ１での対象衛星の位置座標を表しており、（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）は時刻ｔ２での対象衛星の位置座標を表している。衛星移動ベクトルＲｓｔは、（Ｘ２−Ｘ１，Ｙ２−Ｙ１，Ｚ２−Ｚ１）によって表される。

そして、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、自車移動ベクトルＲｈｖから衛星移動ベクトルを減算することによって相対移動ベクトルΔＲを算出する。つまり、相対移動ベクトルΔＲ＝Ｒｈｖ−Ｒｓｔによって算出される。ステップＳ１０５での相対移動ベクトルΔＲの算出が完了するとステップＳ１０６に移る。

ステップＳ１０６では第２変化量算出部Ｆ２６が、移動ベクトル算出部Ｆ２５が算出した相対移動ベクトルΔＲと衛星方向ベクトルｅの内積を算出し、第２距離変化量Ｌｓｎｒを求める。つまり、第２距離変化量Ｌｓｎｒは下記式３によって定まるパラメータである。

上記の式によって定まる第２距離変化量Ｌｓｎｒは、測位装置１１と対象衛星を通る直線上に、相対移動ベクトルΔＲを正射影した成分の大きさ（つまりスカラー量）に相当する。また、相対移動ベクトルΔＲは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に生じた、対象衛星に対する車両Ｈｖの相対位置の変化量である。故に、第２距離変化量Ｌｓｎｒは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に生じた、対象衛星に対する車両Ｈｖの距離の変化量に相当する。

ここで、相対移動ベクトルΔＲや衛星方向ベクトルｅは、マルチパスの影響を受けずに算出することができるパラメータである。そのため、第２変化量算出部Ｆ２６によって算出される第２距離変化量Ｌｓｎｒは、マルチパスの影響に由来する誤差を含まない、対象衛星に対する車両Ｈｖの距離の変化量を表すパラメータとして機能する。第２距離変化量Ｌｓｎｒの算出が完了するとステップＳ１０７に移る。

ステップＳ１０７では影響度算出部Ｆ２７が、下記式４に従って影響度Ｑｅを算出してステップＳ１０８に移る。影響度Ｑｅは下記式４に示すように、第２距離変化量Ｌｓｎｒから第１距離変化量Ｌｄｐｒを減算した値の絶対値をとったものである。

ステップＳ１０８では、上述した影響度Ｑｅに基づいて、対象衛星についてのステータス情報を更新してステップＳ１０９に移る。具体的には、まず対象衛星の影響度Ｑｅとして、ステップＳ１０７で算出した値（つまり最新の影響度Ｑｅ）を登録する。また、ステップＳ１０７で算出した影響度Ｑｅと、所定の基準値Ｑｋとを比較して、対象衛星を、測位演算処理に用いる航法衛星（以降、利用可能衛星）に設定するか否かを判定する。

基準値Ｑｋは、マルチパスの影響によって生じる測位誤差が適宜設計される許容範囲に収まる場合に影響度Ｑｅが取りうる値の範囲の上限値に相当する。基準値Ｑｋは、要求される測位精度に応じて定まる。基準値Ｑｋの具体的な値は適宜試験等によって設定されれば良い。

ステップＳ１０８において、影響度Ｑｅが基準値Ｑｋよりも小さい場合には、対象衛星を利用可能衛星に設定する。影響度Ｑｅが基準値Ｑｋよりも小さい場合には、対象衛星（厳密には当該衛星からの信号の受信結果）は、マルチパスの影響をあまり受けていないことを示唆しているためである。

一方、影響度Ｑｅが基準値Ｑｋ以上である場合には対象衛星を、測位演算処理に用いない航法衛星（以降、利用不可衛星）に設定する。影響度Ｑｅが基準値Ｑｋ以上である場合、対象衛星は、マルチパスの影響を強く受けていることを示唆しているためである。対象衛星を利用不可衛星に設定することは、測位に使用する航法衛星の候補から除外することに相当する。

利用可能衛星であるか利用不可衛星であるかを示す情報が、前述の利用可否情報に相当する。つまり、ステータス情報における影響度Ｑｅや利用可否情報は、本フローが実行される毎に更新される。

なお、ステップＳ１０３が否定判定された場合、つまり対象衛星についての時刻ｔ１でのドップラーシフト量が保存されていなかった場合には、対象衛星を利用不可衛星に設定する。影響度Ｑｅについては、影響度Ｑｅとして設定可能な値の範囲の最大値を登録してもよいし、別途、影響度Ｑｅが不明であることを示す情報を登録しても良い。

ステップＳ１０９では影響度算出部Ｆ２７が、全ての捕捉衛星に対してステップＳ１０３からステップＳ１０８の処理を実施したか否かを判定する。つまり、全ての捕捉衛星のステータス情報の更新が完了したか否かを判定する。全ての捕捉衛星のステータス情報の更新が完了した場合にはステップＳ１０９が肯定判定されて本フローを終了する。一方、未だステータス情報を更新していない捕捉衛星が残っている場合にはステップＳ１０９が否定判定されてステップＳ１０２に戻る。

なお、上記の演算処理を実施する第１変化量算出部Ｆ２４は、衛星情報記憶部Ｍ１に保存されている観測データに基づいて、各捕捉衛星についての第１距離変化量Ｌｄｐｒを算出する構成に相当する。また、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に生じた自車移動ベクトルＲｈｖを逐次算出する構成に相当する。さらに、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に生じた、捕捉衛星毎の相対移動ベクトルΔＲを算出する構成に相当する。第２変化量算出部Ｆ２６は、各捕捉衛星についての第２距離変化量Ｌｓｎｒを算出する構成に相当する。影響度算出部Ｆ２７は捕捉衛星毎の影響度Ｑｅを算出する構成に相当する。

＜測位演算処理＞
次に図６に示すフローチャートを用いて、測位演算部Ｆ２８が実施する測位演算処理について説明する。図６に示す測位演算処理は、例えば所定の測位周期で（例えば１００ミリ秒毎に）実行されれば良い。図６に示す各ステップは何れも測位演算部Ｆ２８によって実行されるステップである。

なお、本実施形態では一例として測位周期は評価周期よりも短い時間に設定されているものとするが、これに限らない。測位周期は、評価周期と同じ長さに設定されていても良い。また、本実施形態では測位演算処理と影響度評価処理とをそれぞれ独立して逐次実施するように構成されているものとするが、これに限らない。測位演算処理と影響度評価処理は１つながりの処理として実行されるように構成されていても良い。

まずステップＳ２０１では、衛星情報記憶部Ｍ１に保存されている捕捉衛星毎のステータス情報を参照し、利用可能衛星を抽出してステップＳ２０２に移る。ステップＳ２０２では、抽出された利用可能衛星の数が、測位演算処理に必要な数（ここでは４機）以上であるか否かを判定する。利用可能衛星が４機以上存在している場合にはステップＳ２０２が肯定判定されてステップＳ２０３に移る。一方、利用可能衛星が３機以下である場合にはステップＳ２０２が否定判定されてステップＳ２０７に移る。

ステップＳ２０３では、利用可能衛星として抽出された捕捉衛星毎のステータス情報を参照し、各捕捉衛星の影響度Ｑｅを読み込んでステップＳ２０４に移る。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で読み出した捕捉衛星毎の影響度Ｑｅに基づいて、測位に用いる捕捉衛星（以降、測位用衛星）の組合せを決定する。ここでは一例として、影響度Ｑｅが小さい捕捉衛星を優先して測位用衛星として採用するものとする。もちろん、他の態様として、影響度Ｑｅの他に、信号品質を示す他の情報（例えばＣ／Ｎ）も総合的に考慮して測位用衛星を選定しても良い。測位用衛星の選択が完了したら、ステップＳ２０５に移る。ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４で選択した捕捉衛星を用いて測位する。なお、ここでの或る捕捉衛星を用いて測位する、という記載は、当該捕捉衛星から送信された衛星信号の受信結果（擬似距離等）を用いて測位することを意味するものである。ステップＳ２０５での測位処理が完了するとステップＳ２０６に移り、現在位置を示す位置情報を自動運転ＥＣＵ１６に出力して本フローを終了する。

ステップＳ２０７では、現在位置が不定であることを示す位置不定情報を、処理結果として自動運転ＥＣＵ１６等に出力して本フローを終了する。位置不定情報は、測位不能又は衛星信号を探索中であることを示す情報に相当する。

＜第１実施形態のまとめ＞
上記構成によれば、捕捉衛星毎に、時刻ｔ１から時刻ｔ２までに生じた車両Ｈｖとの距離の変化量を示すパラメータとして、マルチパスによる誤差を含みうる第１距離変化量Ｌｄｐｒと、マルチパスによる誤差が含まれない第２距離変化量を算出する。当然、第１距離変化量Ｌｄｐｒも第２距離変化量Ｌｓｎｒもどちらも、時刻ｔ１から時刻ｔ２までに生じた航法衛星２と車両Ｈｖとの距離の変化量を示すパラメータであるため、仮に航法衛星２が受けているマルチパスの影響度合いが小さいほど、第１距離変化量Ｌｄｐｒは第２距離変化量Ｌｓｎｒ近い値にとなり、影響度Ｑｅは小さい値となる。つまり、第１距離変化量Ｌｄｐｒと第２距離変化量Ｌｓｎｒの差（つまり影響度Ｑｅ）は、マルチパスの影響度合いを表す指標として機能する。

そして、上記の構成においては、第１距離変化量Ｌｄｐｒの比較対象として、マルチパスによる誤差成分が含まれない第２距離変化量Ｌｓｎｒを採用しているため、評価の対象とする航法衛星がマルチパスの影響を受けているか否かを、特許文献１等に開示されている従来構成に比べて精度良く判定することができる。

また、上記構成において測位演算部Ｆ２８は、影響度算出部Ｆ２７が算出した結果に基づき、影響度Ｑｅが小さい航法衛星２からの信号を優先的に用いて測位演算を実施する。故に、上記の構成によって算出される位置情報は、マルチパスによる誤差が抑制された位置情報となる。つまり、より精度良い位置情報を提供することができる。

さらに、上述した構成では、自車移動ベクトルＲｈｖを車両Ｈｖに搭載されている慣性センサの検出結果を用いて算出する。このような構成によれば、車外の環境（例えば天候や時間帯）に影響を受けずに自車移動ベクトルＲｈｖの計算が可能であり、ロバスト性を高めることができる。なお、上述した実施形態では加速度を用いて自車移動ベクトルＲｈｖを算出するものとした、その他、自律航法として周知の方法を援用して算出しても良い。例えば、加速度センサ１４や、ジャイロセンサ１５の検出結果を用いて自車移動ベクトルＲｈｖを算出してもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、以降で述べる種々の変形例も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。

なお、前述の実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した実施形態の構成を適用することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について図を用いて説明する。本実施形態と上述した第１実施形態との主たる相違点は、自車移動ベクトルＲｈｖの特定方法にある。故に以降では、主として第２実施形態における車両用測位システムのうち、車載システム１が備える機能及び作動について説明する。なお、前述の第１実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した実施形態の構成を適用することができる。

本実施形態における車載システム１は、図７に示すように、測位装置１１、方位センサ１３、自動運転ＥＣＵ１６、及び周辺監視センサ１７を備える。測位装置１１と周辺監視センサ１７とはＬＡＮを介して相互通信可能に接続されている。

周辺監視センサ１７は、自車両周辺の外部環境についての情報を収集する装置である。周辺監視センサ１７としては、例えば、車両外部の所定範囲を撮像する周辺監視カメラ、車両外部の所定範囲に探査波を送信するミリ波レーダ，ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging／Laser Imaging Detection and Ranging）、ソナー等を採用することができる。ＬＩＤＡＲはスキャン型のものであってもよいし、フラッシュ型のものであっても良い。ここでは一例として周辺監視センサ１７は、車両Ｈｖの前方を検出範囲とするように車両Ｈｖに搭載されたＬＩＤＡＲとする。

周辺監視センサ１７は、所定の検出対象物の自車両に対する相対位置等を特定し、その特定結果を示すデータ（以降、周辺物データ）を主制御部１１３に逐次提供する。検出した物体の相対位置は、自車両を基準とする３次元座標系での点（換言すれば３次元ベクトル）として表現されれば良い。

ここでの検出対象物とは、例えば、歩行者、人間以外の動物、他車両、道路沿いに設置される構造物などである。他車両には自転車や原動機付き自転車、オートバイも含まれる。道路沿いに設置される構造物とは、例えば、ガードレール、縁石、樹木、電柱、道路標識、信号機などである。また、本実施形態ではより好ましい態様として、区画線等の路面標示なども対象物として登録されているものとする。

また、本実施形態における測位装置１１は、地図データベース（以降、地図ＤＢ）１１４を備える。地図ＤＢ１１４が請求項に記載の地図データ記憶部に相当する。地図ＤＢ１１４は、道路の接続関係等を示す地図データを記憶している不揮発性メモリである。地図データは、例えば、複数の道路が交差、合流、分岐する地点（以降、ノード）に関するノードデータと、その地点間を結ぶ道路（以降、リンク）に関するリンクデータを有する。また、本実施形態の地図ＤＢ１１４に格納されている地図データは、区画線等の路面表示や、信号機、道路標識等の設置位置、駐車場の出入り口の位置座標などについても収録されている地図データ（いわゆる高精度地図データ）である。

なお、地図ＤＢ１１４は、車両内であって、かつ、測位装置１１の外部に配置されていてもよい。その場合、測位装置１１はＬＡＮ等を介して地図ＤＢ１１４に保存されている地図データを参照するものとする。また、測位装置１１は、センタ等の車両外部に設けられた装置から通信によって地図データを取得するように構成されていてもよい。

本実施形態における検出結果取得部Ｆ２３は、方位センサ１３の検出結果に加えて、周辺監視センサ１７から、周辺物データを逐次取得し、検出結果記憶部Ｍ２に保存していく。そして、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、検出結果記憶部Ｍ２に保存されている時刻ｔ１での周辺物データと時刻ｔ２での周辺物データとに基づいて、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に車両Ｈｖが移動した距離及び方向を示す相対自車移動ベクトルγｈｖを算出する。

具体的には、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、検出結果記憶部Ｍ２に蓄積されている時刻ｔ１での周辺物データと、時刻ｔ２での周辺物データを参照し、時刻ｔ１と時刻ｔ２の両方で検出されている構造物を抽出する。また、両方の時刻で検出されている構造物を、自車移動ベクトルＲｈｖを算出する際に基準とする構造物（以降、基準検出物）Ｔｇｔとして採用する。

そして、時刻ｔ１での自車両に対する基準検出物Ｔｇｔの相対位置を示す相対位置ベクトルγ１から、時刻ｔ１での自車両に対する基準検出物Ｔｇｔの相対位置を示す相対位置ベクトルγ２を減算することで、相対自車移動ベクトルγｈｖを算出する。図８は、相対自車移動ベクトルγｈｖの算出過程を概念的に表した図であって、図８の（Ａ）として左側に示す図は、時刻ｔ１での基準検出物Ｔｇｔと車両Ｈｖとの位置関係を表している。また、図８の（Ｂ）として右側に示す図は、時刻ｔ２での基準検出物Ｔｇｔと車両Ｈｖとの位置関係を表している。

基準検出物Ｔｇｔとして採用する構造物は、周辺監視センサ１７でできるだけ長い間捕捉でき、かつ、検出しやすい物体であることが好ましい。例えば基準検出物Ｔｇｔは、信号機や方面看板等の道路標識とすればよい。これらの物体は道路面よりも高い位置に配置されているため、他車両の存在によって検出できなくなってしまう恐れが相対的に小さいためである。

なお、周辺監視センサ１７が検出している物体が真に基準検出物Ｔｇｔとして採用可能な構造物であるか否かは、地図ＤＢ１１４に保存されている地図データと照らし合わせることで判断されれば良い。周辺監視センサ１７で検出している物体と地図データに登録されている物体とを対応させる方法としては周知の方法を援用することができるため、ここではその詳細な説明については省略する。

また、以上で述べた相対自車移動ベクトルγｈｖの算出は、車両Ｈｖが直進している状況において実施することが好ましい。相対自車移動ベクトルγｈｖの算出状況を車両Ｈｖが直進している場合に限定することで、車両Ｈｖの車体方向の変化に由来する成分を補正する処理を省略することができる。その結果、相対自車移動ベクトルγｈｖの推定誤差を抑制したり、ＣＰＵの演算負荷を軽減したりすることができる。なお、相対自車移動ベクトルγｈｖの算出状況を車両Ｈｖが直進している場合に限定する場合には、それに伴って、影響度評価処理も車両Ｈｖが直進している状況において実施することとなる。

ところで、以上の方法によって算出される相対自車移動ベクトルγｈｖは、時刻ｔ１での車両Ｈｖでの位置及び車体方向を基準として定まる相対的なベクトルであって、基準座標系における移動ベクトルではない。故に、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、相対自車移動ベクトルγｈｖを算出すると、時刻ｔ１での車両Ｈｖの車体向きを用いて、その算出した相対自車移動ベクトルγｈｖを自車移動ベクトルＲｈｖに変換する。座標系の変換は、行列演算等、周知の方法によって実現されれば良い。なお、以上では、時刻ｔ１での車両Ｈｖでの位置及び車体方向を基準として相対自車移動ベクトルγｈｖを特定するものとしたが、これに限らない。相対自車移動ベクトルγｈｖは時刻ｔ２での車両Ｈｖでの位置及び車体方向を基準として算出されても良い。

以上の構成によれば、第１実施形態と同様に、特許文献１等に開示されている従来構成に比べて影響度Ｑｅを精度良く評価することができる。また、上記構成において推定される自車移動ベクトルＲｈｖの精度は、周辺監視センサ１７の検出性能に応じて定まる。すなわち、周辺監視センサ１７として相対的に検出精度が高いものを利用することによって、自車移動ベクトル及び影響度Ｑｅを高精度化することができる。

さらに、基準検出物となりうる物体が相対的に多数存在する都市部や高速道路などでは、複数の基準検出物に対する相対自車移動ベクトルを相補的に組み合わせることで、より精度良く相対自車移動ベクトルを特定できる。

なお、上述した実施形態では、方位センサ１３の検出結果を用いて相対自車移動ベクトルγｈｖを自車移動ベクトルＲｈｖに変換する構成を開示したが、これに限らない。基準検出物として採用可能な物体を複数検出できている場合には、それらに対する車両Ｈｖの相対位置と、それらの位置座標とに基づいて、各時刻ｔ１、ｔ２での位置座標を特定し、自車移動ベクトルＲｈｖを特定してもよい。さらに、周辺監視センサ１７が基準検出物Ｔｇｔの向きまで特定できる場合には、基準検出物Ｔｇｔの向きと、基準検出物の位置座標と基準検出物Ｔｇｔに対する車両Ｈｖの相対位置とに基づいて、車両Ｈｖの位置座標を特定する事ができる。したがって、周辺監視センサ１７が基準検出物Ｔｇｔの向きまで特定できる場合には、周辺監視センサ１７の検出結果に基づいて、車両Ｈｖの位置座標を逐次特定し、車両Ｈｖの位置座標の変化から自車移動ベクトルＲｈｖを特定しても良い。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について図を用いて説明する。本実施形態と上述した第２実施形態との主たる相違点は、自車移動ベクトルＲｈｖの特定方法にある。故に以降では、主として第３実施形態の車両用測位システムのうち、車載システム１が備える機能及び作動について説明する。なお、前述の第２実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した種々の実施形態の構成を適用することができる。

本実施形態における車載システム１は、図９に示すように、測位装置１１、方位センサ１３、自動運転ＥＣＵ１６、周辺監視センサ１７、及び狭域通信部１８を備える。測位装置１１と狭域通信部１８とはＬＡＮを介して相互通信可能に接続されている。

狭域通信部１８は、所定の周波数帯の電波を用いて車両Ｈｖの周辺に存在する他車両と直接的な（換言すれば広域通信網を介さない）無線通信を実施するための通信モジュールである。つまり狭域通信部１８は、車車間通信を実施するための通信モジュールである。車車間通信に用いられる周波数帯は、たとえば、７６０ＭＨｚ帯である。その他、２．４ＧＨｚ、５．９ＧＨｚ帯などを用いることもできる。車車間通信を実現するための通信規格は任意のものを採用することができる。たとえば、ＩＥＥＥ１６０９等にて開示されているＷＡＶＥ（Wireless Access in Vehicular Environment）の規格を採用することができる。

狭域通信部１８は、他車両から送信される車両情報パケットを受信すると、当該車両情報パケットに示されるデータを測位装置１１に提供する。ここでの車両情報パケットとは、その車両情報パケットを送信した車両（つまり送信元車両）の車両情報を示す通信パケットである。車両情報には、送信元車両の現在位置、進行方向、走行速度、加速度などが含まれる。車両情報パケットには、車両情報のほかに、当該通信パケットの送信時刻や、送信元情報などの情報を含む。送信元情報とは、送信元に相当する車両に割り当てられている識別番号（いわゆる車両ＩＤ）である。つまり、狭域通信部１８は、他車両から随時送信される車両情報パケットに示されている他車両の車両情報を測位装置１１に逐次提供する。狭域通信部１８が請求項に記載の受信装置に相当する。

なお、本実施形態では測位装置１１は、他車両の車両情報を、広域通信網を介さない通信によって取得するように構成されているものとするが、これに限らない。他の態様として測位装置１１は、広域通信網を介して他車両の車両情報を取得するように構成されていても良い。その場合には、狭域通信部１８の代わりに、車両情報の転送等を実施するセンタと広域通信網を介して通信を実施するための通信モジュール（以降、広域通信部）を備えているものとする。

そして第３実施形態の主制御部１１３は、上述した種々の機能に加えて、図１０に示すように、他車両情報取得部Ｆ２９を備える。また、主制御部１１３は他車両情報記憶部Ｍ３を備える。狭域通信部１８から逐次提供される他車両の車両情報が保存される記憶領域である。他車両情報記憶部Ｍ３は、ＲＡＭ等の書き換え可能であって且つ非遷移的な記憶媒体を用いて実現されれば良い。

他車両情報取得部Ｆ２９は、狭域通信部１８から提供される他車両情報を取得して、車両毎に区別して他車両情報記憶部Ｍ３に保存していく。或る他車両についての取得時点が異なる複数の他車両情報は、例えば、最新の他車両情報が先頭となるように時系列順にソートされて保存されれば良い。また、保存されてから一定時間経過した他車両情報は順次破棄されていけば良い。他車両情報取得部Ｆ２９が請求項に記載の他車両位置取得部に相当する。

検出結果記憶部Ｍ２には、周辺監視センサ１７から提供される周辺物データが随時保存されていく。例えば、検出結果記憶部Ｍ２には、周辺物データとして、車両Ｈｖの前方等を走行する他車両の相対位置等が示されているデータが逐次保存される。

本実施形態における移動ベクトル算出部Ｆ２５は、検出結果記憶部Ｍ２に保存されている時刻ｔ１での周辺物データと、時刻ｔ２での周辺物データと、他車両情報記憶部Ｍ３に保存されている時刻ｔ１での他車両情報と、時刻ｔ２での他車両情報とに基づいて、相対自車移動ベクトルγｈｖを算出する。

具体的には、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、まず、他車両情報記憶部Ｍ３に保存されている周辺物データに基づき、自車移動ベクトルＲｈｖを算出する際に基準とする他車両（以降、基準移動体）Ｒｖを抽出する。ここでは一例として、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、車両Ｈｖの前方を走行する他車両を基準移動体Ｒｖとして採用するものとする。つまり、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、他車両情報記憶部Ｍ３に保存されている周辺物データに基づいて、車両Ｈｖにとっての基準移動体Ｒｖを特定する。なお、ここでの前方には、斜め前方を含んでも良い。

次に、周辺監視センサ１７によって特定されている自車両に対する基準移動体Ｒｖの相対位置、測位演算部Ｆ２８によって算出されている車両Ｈｖの位置情報、及び、車体方向に基づいて、基準移動体Ｒｖの位置座標を特定する。また、そのようにして特定された基準移動体Ｒｖの位置座標を用いて、車車間通信を実施している他車両の中で、基準移動体Ｒｖに対応する車両ＩＤを特定する。つまり、周辺監視センサ１７によって検出されている他車両と、車車間通信を実施している他車両との対応づけを行う。

また、車車間通信によって取得した時刻ｔ２での基準移動体Ｒｖの位置座標と、時刻ｔ１での基準移動体Ｒｖの位置座標を減算することによって、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間に基準移動体Ｒｖが移動した距離及び方向を示す基準移動ベクトルγｒｖを算出する。そして、周辺監視センサ１７によって特定されている時刻ｔ１での基準移動体Ｒｖの相対位置ベクトルγ１と、時刻ｔ２での基準移動体Ｒｖの相対位置ベクトルγ２と、基準移動ベクトルγｒｖとを用いて、相対自車移動ベクトルγｈｖを算出する。具体的には下記式５を計算することで相対自車移動ベクトルγｈｖを求める。

図１１は、相対自車移動ベクトルγｈｖの算出過程を概念的に表した図であって、図１１の（Ａ）として左側に示す図は、時刻ｔ１での基準移動体Ｒｖと車両Ｈｖとの位置関係を表している。また、図１１の（Ｂ）として右側に示す図は、時刻ｔ２での基準移動体Ｒｖと車両Ｈｖとの位置関係を表している。

ところで、以上の方法によって算出される相対自車移動ベクトルγｈｖは、第２実施形態でも述べた通り、時刻ｔ１での車両Ｈｖでの位置及び車体方向を基準として定まる相対的なベクトルであって、基準座標系における移動ベクトルではない。故に、移動ベクトル算出部Ｆ２５は、時刻ｔ１での車両Ｈｖの車体向きを用いて、算出した相対自車移動ベクトルγｈｖを自車移動ベクトルＲｈｖに変換する。

以上の構成によれば、第１〜第２実施形態と同様に、特許文献１等に開示されている従来構成に比べて影響度Ｑｅを精度良く評価することができる。また、上記構成によれば、構造物の位置情報を示した詳細な地図データを用いずに影響度Ｑｅを算出することができる。さらに、上記の構成によれば、第２実施形態で言及した基準検出物Ｔｇｔとして採用可能な構造物が存在しないような環境でも、影響度Ｑｅの算出が可能となる。もちろん、他車両が多い都市部でも影響度Ｑｅを算出可能である。なお、基準検出物Ｔｇｔとして採用可能な構造物が存在しない環境とは、砂漠や田舎の一本道などである。また、基準検出物Ｔｇｔとして採用可能な構造物が存在しない環境には、基準検出物Ｔｇｔとして利用可能な物体についての座標情報が地図データに収録されていないエリアなども含まれる。

なお、先行車両を以上では基準移動体Ｒｖとして採用する構成を開示したが、これに限らない。基準移動体Ｒｖとする移動体は、車両Ｈｖの後方や側方を走行する他車両であってもよい。また、基準移動体Ｒｖとして採用する移動体は、車両に限定しない。自分自身の位置情報を定期送信する装置を基準移動体Ｒｖとして採用することができる。例えばスマートフォン等の携帯端末が自分自身の位置情報を車両Ｈｖに定期送信するように構成されている場合には、当該携帯端末を基準移動体Ｒｖとして採用することもできる。

［第４実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について図を用いて説明する。本実施形態と上述した種々の実施形態との主たる相違点は、自車移動ベクトルＲｈｖの特定方法にある。なお、前述の種々の実施形態で述べた部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、構成の一部のみに言及している場合、他の部分については先に説明した種々の実施形態の構成を適用することができる。

第４実施形態における車両用測位システムは、図１２に示すように、道路沿いに設置されている路側機３を備える。路側機３は、予め定められた範囲（撮影範囲とする）Ａｒを逐次撮影するカメラ３１を備えている。また、路側機３は、図１３に示すように、カメラ３１に加えて、狭域通信部３２及び路側制御部３３を備える。カメラ３１は撮像した画像データを路側制御部３３に逐次提供する。カメラ３１が請求項に記載の周辺監視装置に相当する。狭域通信部３２は、車両Ｈｖを含む種々の車両と直接的な通信（いわゆる路車間通信）を実施するための通信モジュールである。なお、車両Ｈｖとの通信は広域通信網を介して実施されても良い。

路側制御部３３は、コンピュータを用いて構成されている。路側制御部３３は、機能ブロックとして、移動ベクトル算出部３３１、対応関係特定部３３２、及び配信処理部３３３を備える。路側制御部３３が備える種々の機能ブロックは、ＣＰＵによるソフトウェアの実行によって実現されても良いし、一つあるいは複数のＩＣ等を用いてハードウェアとして実現されていてもよい。

移動ベクトル算出部３３１は、カメラ３１から提供される画像データを解析し、撮像データに含まれている車両の存在を検出する。画像データから車両を検出する方法としては、パターンマッチングやハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換等といった、公知の画像認識処理を援用すればよい。

また、移動ベクトル算出部３３１は、車両を画像データ内に検出すると、その検出した車両に対して、他の車両と識別するための管理番号としての検出ＩＤを付与する。検出ＩＤは、画像データ内（言い換えれば撮影範囲Ａｒ内）に存在する車両毎に異なる番号であればよく、例えば検出した順番に設定される番号であってもよい。一度検出した車両は、周知の物体追跡（トラッキング）手法を用いて追尾する。これにより、同一の車両に対しては、１つの検出ＩＤが割り当てられることとなる。便宜上、検出ＩＤが既に割り当てられている車両を検出済み車両とも称する。

また、移動ベクトル算出部３３１は、移動体検出部２２１が検出した車両を追尾することで、検出済み車両毎の単位時間当りの移動距離及び移動方向を示す単位移動ベクトルを逐次算出する。例えば移動ベクトル算出部３３１は、画像データ内における検出済み車両の位置と、カメラ３１の設定位置及び撮像方向とに基づいて、検出済み車両の位置座標を算出する。そして、その位置座標の時間変化から単位移動ベクトルを算出する。移動ベクトル算出部３３１が算出した車両毎の単位移動ベクトルは、検出ＩＤと対応付けて図示しないメモリに保存される。その他、移動ベクトル算出部３３１は、画像解析によって車両のナンバープレートに記載の車両番号を特定してもよい。移動ベクトル算出部３３１が請求項に記載の路側移動ベクトル算出部に相当する。

対応関係特定部３３２は、カメラ３１が検出している車両と、狭域通信部３２が路車間通信を実施している車両との対応付けを行う。例えば、各車両がナンバープレートに記載している車両番号を路側機３に送信するように構成されている場合には、路車間通信によって取得した車両番号と、カメラ３１の撮像画像を解析することによって抽出した車両番号とを照合することで対応付けを行えば良い。その他、路車間通信によって取得する位置情報の時間変化から車両毎の移動ベクトルを算出し、移動ベクトル算出部３３１が算出している単位移動ベクトルと照らし合わせることで対応付け実施しても良い。その他、カメラ３１で検出している車両と、路車間通信を実施している車両との対応関係を特定する方法としては、周知の方法を援用することができる。

配信処理部３３３は、対応関係特定部３３２による対応付けの結果に基づき、路車間通信を実施している車両に対して、当該車両の単位移動ベクトルを示す移動量情報を逐次配信する。

第４実施形態における車載システム１は、図１４に示すように、測位装置１１と、位置情報の提供先としての自動運転ＥＣＵ１６と、狭域通信部１８とを備えている。狭域通信部１８は、路側機３と路車間通信を実施する通信モジュールである。例えば狭域通信部１８は、路側機３に対して、車両Ｈｖのナンバープレートに記載の車両番号を含む車両情報パケットを逐次送信する。また、路側機３から送信された移動量情報を受信した場合には、当該移動量情報を測位装置１１に提供する。

第４実施形態における測位装置１１は、移動ベクトル算出部Ｆ２５に相当する構成として移動ベクトル特定部Ｆ２５ａを備える。移動ベクトル特定部Ｆ２５ａは、狭域通信部１８を介して取得した時刻ｔ１から時刻ｔ２までの単位移動ベクトルをつなぎ合わせることで、自車移動ベクトルＲｈｖを特定する。

以上の構成によれば、第１〜３実施形態と同様に、特許文献１等に開示されている従来構成に比べて影響度Ｑｅを精度良く評価することができる。また、上記構成によれば、測位装置１１は、路側機３と通信するための通信モジュールと接続されていれば良い。つまり、車載システム１が車両Ｈｖの動きをセンシングするセンサを備えている必要がない。また、高精度地図データも不要である。

また、第４実施形態の構成によれば、測位装置１１は自分自身で移動ベクトルを算出する必要がないため、測位装置１１の演算負荷を軽減することができる。その結果、影響度Ｑｅを評価するために必要となる演算リソースを低減することができる。なお、路側機３の設置位置や撮影範囲Ａｒは適宜設計されれば良い。路側機３は、高層ビル付近など、マルチパスが発生しやすい環境に設置されていることが好ましい。

なお、以上では路側機３は、カメラ３１を用いて車両の移動ベクトルを算出する構成を開示したが、これに限らない。カメラ３１の代わりに、ミリ波レーダやＬＩＤＡＲを用いて車両の移動ベクトルを算出してもよい。また、複数種類の物体検出装置の検出結果を組み合わせて移動ベクトルを算出しても良い。ここでの物体検出装置とは、カメラ３１やミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲといった、移動ベクトルの算出に利用可能なデータを検出結果として出力する装置を指す。移動ベクトルの算出に利用可能なデータとは、物体の相対位置等を表すデータである。

［変形例１］
上述した種々の実施形態では、測位結果としての位置情報を自動運転アプリの実行に利用する態様を開示したが、位置情報の適用先は、自動運転アプリに限らない。測位結果としての位置情報は、運転席乗員の運転操作を支援するアプリ（以降、運転支援アプリ）や、車両Ｈｖを自動駐車させるアプリ（以降、自動駐車アプリ）や、現在位置に応じた経路案内を行うナビアプリなどに提供されて適宜利用されてもよい。

また、測位結果としての位置情報は、位置情報を用いて有料道路の利用状況（例えば利用区間や利用時間帯）を特定し、その利用状況に応じた料金を所定の請求先に請求する自動決済アプリの実行に利用されても良い。測位結果としての位置情報は、位置情報を用いて有料駐車場の利用状況（例えば利用時間）を特定し、その利用状況に応じた料金を所定の請求先に請求する自動決済アプリの実行に利用されてもよい。

［変形例２］
上述した種々の実施形態では一例として、影響度Ｑｅが所定の基準値Ｑｋ未満となっている捕捉衛星（以降、健全衛星）が３機以下である場合には位置情報の算出を中止する構成とするが、これに限らない。例えば、健全衛星が３機以下である場合には、影響度Ｑｅが所定の基準値Ｑｋ以上である捕捉衛星（以降、マルチパス衛星）を用いて測位演算処理を継続してもよい。ただし、マルチパス衛星を併用して算出された位置情報は、健全衛星だけを用いて算出される測位結果に対して、測位精度が劣る可能性がある。故に、マルチパス衛星を併用して算出された位置情報には、相対的に精度が劣っている可能性があることを、受け取り側のアプリ（例えば自動運転ＥＣＵ１６）が認識可能なメタデータを付与して出力することが好ましい。

そのような構成は、測位演算部Ｆ２８が、測位精度を示す精度情報とともに位置情報を各アプリに提供する構成に相当する。測位精度は、例えばレベル１〜３の３段階で表現されれば良い。精度情報は、レベルが高いほど精度が高いことを意味する。例えば、レベル３は、健全衛星だけを用いて測位した結果を表すものとし、レベル２は、健全衛星とマルチパス衛星を併用して測位した結果を表すものとする。レベル１は、マルチパス衛星のみを用いて測位した結果を表すものとする。このような態様によれば、健全衛星が４機未満となっている場合であっても、相応の精度を有する位置情報をアプリに提供することができる。また、精度情報が付加された位置情報を出力する構成とすることで、受け取り側で当該位置情報を用いた所定のサービスを実行するか否かを判断できるようなる。そのような構成は、位置情報の要求精度が異なる複数のアプリが混在しているシステムにおいて有用性が高い。

１車載システム、２・２Ａ〜２Ｆ航法衛星、３路側機、１１測位装置、１２車速センサ、１３方位センサ、１４加速度センサ、１５ジャイロセンサ、１６自動運転ＥＣＵ、１７周辺監視センサ、１８狭域通信部、３１カメラ、３２狭域通信部、３３路側制御部、１１２ＧＮＳＳ受信部（衛星信号受信部）、１１３主制御部、１１４地図ＤＢ、Ｆ１１シフト量算出部、Ｆ１２衛星位置特定部、Ｆ２１観測データ取得部、Ｆ２２衛星方向算出部、Ｆ２３検出結果取得部、Ｆ２４第１変化量算出部、Ｆ２５移動ベクトル算出部、Ｆ２６第２変化量算出部、Ｆ２７影響度算出部、Ｆ２８測位演算部、Ｆ２９他車両情報取得部、Ｍ１衛星情報記憶部、Ｍ２検出結果記憶部、Ｍ３他車両情報記憶部

Claims

車両で用いられる測位装置であって、
航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号の受信結果に基づいて前記航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて、前記測位装置から見て前記航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、
所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいて前記シフト量算出部が算出した前記ドップラーシフト量に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、
前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記航法衛星に対する前記測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、
前記移動ベクトル算出部が算出した前記移動ベクトルと前記衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、
前記第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、前記第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、前記航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて前記測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、
前記測位演算部は、
前記影響度算出部が算出した前記影響度が小さい前記航法衛星を優先的に用いて前記測位演算処理を実施し、
前記車両の現在位置を示す位置情報として、前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度算出部によって算出されている前記影響度が所定の基準値以上となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した前記位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値未満となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値以上となっている前記航法衛星と、前記影響度が前記基準値未満である前記航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力するように構成されている測位装置。
車両周辺に存在する所定の検出対象物の相対位置を逐次検出する周辺監視センサが搭載された車両で用いられる測位装置であって、
前記検出対象物には、道路沿いに設定されている構造物が含まれており、
前記周辺監視センサの検出結果を逐次取得する検出結果取得部（Ｆ２３）と、
前記構造物の位置情報を示す地図データが保存されている地図データ記憶部（１１４）と、
航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて、前記航法衛星の位置を逐次特定する衛星位置特定部（Ｆ１２）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号の受信結果に基づいて前記航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて、前記測位装置から見て前記航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、
所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいて前記シフト量算出部が算出した前記ドップラーシフト量に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、
前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記航法衛星に対する前記測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、
前記移動ベクトル算出部が算出した前記移動ベクトルと前記衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、
前記第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、前記第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、前記航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて前記測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、
前記移動ベクトル算出部は、
前記検出結果取得部によって逐次取得される前記構造物の相対位置の時間変化に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までに前記車両が移動した距離及び移動方向を示す自車移動ベクトルを算出するとともに、
前記衛星位置特定部の特定結果に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までに前記航法衛星が移動した距離及び移動方向を示す衛星移動ベクトルを算出し、
前記自車移動ベクトルから前記衛星移動ベクトルを減算することによって前記移動ベクトルを算出するように構成されており、
前記測位演算部は、
前記影響度算出部が算出した前記影響度が小さい前記航法衛星を優先的に用いて前記測位演算処理を実施し、
前記車両の現在位置を示す位置情報として、前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度算出部によって算出されている前記影響度が所定の基準値以上となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した前記位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値未満となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値以上となっている前記航法衛星と、前記影響度が前記基準値未満である前記航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力するように構成されている測位装置。
請求項２に記載の測位装置であって、
前記検出対象物としての前記構造物には、信号機及び道路標識の少なくとも何れかが含まれており、
前記移動ベクトル算出部は、前記信号機及び前記道路標識の少なくとも何れかを用いて前記自車移動ベクトルを算出するように構成されている測位装置。
車両周辺に存在する所定の検出対象物の相対位置を逐次検出する周辺監視センサと、他車両から送信される当該他車両の位置情報を受信する受信装置と、が搭載された車両で用いられる測位装置であって、
前記検出対象物には、前記他車両が含まれており、
前記周辺監視センサの検出結果を逐次取得する検出結果取得部（Ｆ２３）と、
前記受信装置が受信する前記他車両の位置情報を取得する他車両位置取得部（Ｆ２９）と、
航法衛星から送信される衛星信号を受信する衛星信号受信部（１１２）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて、前記航法衛星の位置を逐次特定する衛星位置特定部（Ｆ１２）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号の受信結果に基づいて前記航法衛星についてのドップラーシフト量を算出するシフト量算出部（Ｆ１１）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて、前記測位装置から見て前記航法衛星が存在する方向を示す単位ベクトルである衛星方向ベクトルを算出する衛星方向算出部（Ｆ２２）と、
所定の第１時刻と第２時刻のそれぞれにおいて前記シフト量算出部が算出した前記ドップラーシフト量に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第１変化量算出部（Ｆ２４）と、
前記車両に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記航法衛星に対する前記測位装置の相対位置の変化量を示す移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部（Ｆ２５）と、
前記移動ベクトル算出部が算出した前記移動ベクトルと前記衛星方向ベクトルの内積を演算することによって、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に生じた前記航法衛星と前記測位装置との距離の変化量を算出する第２変化量算出部（Ｆ２６）と、
前記第１変化量算出部が算出する変化量である第１距離変化量と、前記第２変化量算出部が算出する変化量である第２距離変化量との差を、前記航法衛星がマルチパスの影響を受けている度合いを表す影響度として算出する影響度算出部（Ｆ２７）と、
前記衛星信号受信部が受信した前記衛星信号に基づいて前記測位装置の現在位置を算出する処理である測位演算処理を実施する測位演算部（Ｆ２８）と、を備え、
前記移動ベクトル算出部は、
前記検出結果取得部によって逐次取得される前記他車両の相対位置の時間変化と、前記他車両位置取得部によって逐次取得される前記他車両の位置情報の時間変化に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までに前記車両が移動した距離及び移動方向を示す自車移動ベクトルを算出するとともに、
前記衛星位置特定部の特定結果に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までに前記航法衛星が移動した距離及び移動方向を示す衛星移動ベクトルを算出し、
前記自車移動ベクトルから前記衛星移動ベクトルを減算することによって前記移動ベクトルを算出するように構成されており、
前記測位演算部は、
前記影響度算出部が算出した前記影響度が小さい前記航法衛星を優先的に用いて前記測位演算処理を実施し、
前記車両の現在位置を示す位置情報として、前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度算出部によって算出されている前記影響度が所定の基準値以上となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、測位結果の精度レベルを最も高いレベルに設定した前記位置情報を、当該位置情報を利用するアプリケーションソフトウェアを実行するコンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値未満となっている前記航法衛星の数が０機である場合には、精度レベルを最も低いレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力し、
前記測位演算処理に使用した前記航法衛星の中に、前記影響度が前記基準値以上となっている前記航法衛星と、前記影響度が前記基準値未満である前記航法衛星とがそれぞれ１機ずつ以上含まれている場合には、精度レベルを最も低いレベルと最も高いレベルの中間に位置するレベルに設定した前記位置情報を前記コンピュータに出力するように構成されている測位装置。
請求項１から４の何れか１項において、
少なくとも１つのプロセッサを用いてなる制御部（１１３）を備え、
前記制御部は、前記影響度算出部によって逐次算出される、前記航法衛星毎のマルチパスの前記影響度を示すデータを、所定の記憶媒体（Ｍ１）に保存するための処理を実行するように構成されている測位装置。
請求項１から５の何れか１項において、
前記測位演算部は、前記精度レベルを付加した前記位置情報を、自動運転機能を実行する前記コンピュータ、運転支援を実行する前記コンピュータ、及び、ナビゲーションを実行する前記コンピュータ、及び、位置情報を用いて特定される有料道路又は有料駐車場の利用料金を自動決済する処理を行う前記コンピュータの少なくとも何れか１つに出力するように構成されている測位装置。