JP7299261B2 - 車両のデッドレコニング方法、装置、デバイス、記憶媒体、及びプログラム - Google Patents
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Description
車両の車輪速度情報に基づいて、当該車両の位置姿勢増分を得ることと、
当該車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、当該車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行うことと、を含む。
車両の車輪速度情報に基づいて、当該車両の位置姿勢増分を得るように構成される増分モジュールと、
当該車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、当該車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行うように構成される推定モジュールと、を備える。
左車輪速度、右車輪速度、車輪半径、及び隣接する時刻の間の時間長に基づいて、後軸中心の運動弧長を計算することと、
当該後軸中心の運動弧長と進路角に基づいて、当該車両の位置増分を計算することと、を含む。
S202において、当該車両の位置増分と直前時刻の位置に基づいて、当該車両の現在時刻の位置観測を得る。
S203において、当該車両の現在時刻の位置観測と当該車両の現在時刻の位置先験との位置差値を計算し、当該位置差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適位置推定を得る。
innoweheel_pos=zwheel_pos-hwheel_posと表すことができる。
Pk+1=pk+vk×dt
ここで、Pk+1が現在時刻(時刻k+1)の位置先験hwheel_posであり、Pkが直前時刻(時刻k)の車両位置であり、vkが、直前時刻の車両の東向き、北向き及び上向きの速度であり、dtが、隣接する時刻の間の時間長である。ここで、時刻k+1と時刻kの時間間隔はdtである。
左車輪速度と右車輪速度との差値、輪距、及び車輪半径に基づいて、前記車両の進路角速度を計算することと、
当該車両の進路角速度と隣接する時刻の間の時間長に基づいて、当該車両の進路増分を計算することと、を含む。
S302において、当該車両の進路増分と直前時刻の進路角に基づいて、当該車両の現在時刻の進路観測を得る。
S303において、当該車両の現在時刻の進路観測と当該車両の現在時刻の進路先験との進路差値を計算し、当該進路差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適進路推定を得る。
innowheel_heading=zwheel_heading-hwheel_headingと表すことができる。
ポステリオリ位置姿勢推定を以下の式で表すことができる。
S401において、当該車輪速度情報に基づいて、当該車両の速度を計算する。
左車輪速度、右車輪速度、及び車輪半径に基づいて、左輪線速度と右輪線速度とを計算することと、
当該左輪線速度と当該右輪線速度に基づいて、後軸中心線速度を計算することと、を含む。
vl=wl×r、
vr=wr×r
とそれぞれ表すことができる。このように、後軸中心の線速度vmv_mは、左輪の線速度vlと右輪の線速度vrとの平均値、即ち、以下に等しい。
S402において、後軸測定縦方向速度と実速度との比例係数、後軸中心線速度、及び車体座標系からナビゲーション座標系への変換マトリックスに基づいて、当該車両の車速観測を得る。
1.1、姿勢予測
pk+1=pk+vk×dt
ここで、pk+1が現在時刻の位置先験hwheel_posであり、pkが直前時刻の車両位置であり、vkが直前時刻の車両の東向き、北向き及び上向きの速度であり、dtが隣接する時刻の間の時間長である。
2.1、測位アルゴリズムプロセス
図6は、測位アルゴリズムプロセスの一例であり、まず、IMUの3軸のアングル(角速度)と加速度データとを取得することができる。3軸のジャイロと加速度データとに対して積分を行い、車両速度と位置姿勢の先験的推定を得る。その後、システムによってGNSSの差分状態を判定し、GNSSデータが使えるか否かを判定する。例えば、GNSSの品質が良く、GNSSデータが使えるとした場合、GNSSから得られた速度、位置、進路情報、及び車輪速度で算出された縦方向速度を利用して、カルマンフィルタリングモデルによってデータ融合を行い、IMUの3軸のアングル、加速度のウォークノイズ、車速比例係数、車両速度、及び位置姿勢誤差を推定する。GNSSの品質が芳しくなく、GNSSデータが使えない場合、本発明の実施形態におけるデッドレコニング方法を採用し、車輪速度情報、例えば後輪車輪速度を利用して、車両後軸横縦方向速度、進路角速度、位置増分、及び進路増分を推定する。その後、車輪速度によって推定された速度、位置増分、及び進路増分に基づいて、カルマンフィルタリングモデルを採用してデッドレコニングを行う。それによって、車両の速度、位置姿勢の最適推定を得る。
後輪(左後輪、右後輪)車輪速度情報に基づいて、車両運動学モデルを利用して、車両縦方向、横方向速度、進路角速度、及び位置姿勢に対して推定を行う。推定された位置姿勢を位置と進路の観測とし、カルマンフィルタリングモデルを導入し、アルゴリズムのデッドレコニング性能、及び低速、渋滞場面の測位能力を向上させる。
車輪速度情報による車両縦方向、横方向速度、及び進路角速度の推定、
車輪速度情報による位置増分と進路増分位置姿勢推定、及び、
車両縦方向、横方向速度、位置増分、及び進路増分による観測更新、を含む。
デッドレコニング能力の向上によって、下記場面の測位能力を有効に向上させることができ、即ち、
GPSデータ品質が悪い時の測位システムのデッドレコニング能力を向上させ、
低速渋滞場面の測位能力(例えば車速が5m/sより低い)を向上させ、
大きいカーブ(2つの高架橋の交差部のインターチェンジ、システムインターチェンジ又は基幹立体交差橋と言い、英語はJunctionであり、JCTと略称する)、急カーブ等の場面の測位能力を向上させることができる。
後軸両輪の車輪速度を例として、車両横縦方向速度及び進路角速度を下記のように導き出し、即ち、
図7を参照し、車両物理パラメータとして輪距がLであり、車輪半径がrである。
車輪速度センサー(車輪速度計とも言う)によって、左車輪速度w_lと右車輪速度w_rを得ることができ、車輪の滑りを考慮しなければ、左/右輪の線速度は、
vl=wl×r
vr=wr×r
と表すことができ、ここで、vlが左輪の線速度を表し、vrが右輪の線速度を表す。
左車輪速度wl、右車輪速度wr、車輪半径r、及び隣接する時刻の間の時間長dtに基づいて、左輪と右輪の運動弧長増分dsl及びdsrを得ることができる。当該左輪と右輪の運動弧長増分、及び輪距Lに基づいて、車両の進路増分dθを得ることができる。
可能な実施形態において、位置増分を導き出す原理は、
直前時刻の後軸中心の位置(x,y)、直前時刻の後軸中心の進路角θ、及びカーブの曲り半径Rに基づいて、回転中心Pの位置(Px,Py)()を得ることができる。回転中心Pの位置(Px,Py)、直前時刻の後軸中心の位置(x,y)、進路増分φ、及び後軸中心運動弧長に基づいて、現在時刻の後軸中心の位置(x′,y′)(x',y')を得ることができる。現在時刻の後軸中心の位置と直前時刻の後軸中心の位置に基づいて、位置増分を得ることができる。
θ′=θ+φ=θ+ωdt
ここで、ωが車両の進路角速度であり、dtが隣接する時刻の間の時間長である。
車輪速度モデルに基づいて、車両後軸中心の横縦方向速度を推定しており、そのため、推定された横縦方向速度を速度観測として状態の修正と更新に用いる。
上記の導出プロセスを参照し、車輪速度モデルに基づいて、隣接する時刻の車両位置の変換関係を推定することができ、即ち、以下の通りである。
zwheel_pos=_state_at_wheel_prev+Δwheel_pos
hwheel_pos=_state_at_wheel
zwheel_posが現在時刻で車輪速度によって導き出される位置観測を表し、hwheel_posが、現在時刻の位置先験を表し、その場合、位置観測と位置先験との差値は、
innowheel_pos=zwheel_pos-hwheel_pos
と表すことができる。
車輪速度モデルによって、隣接する時刻の車両進路の変換関係を推定しているため、車輪速度モデルで推定された進路増分を利用して観測更新を行うことができ、進路の予測精度を向上させることができる。
Δwheel_theta=ωtdt
と表すことができ、車輪速度を用いて進路推定を行うことには累計誤差が生じるが、隣接する時刻における推算は、安定で信頼性がある。そのため隣接する時刻における車輪速度を選択して進路増分を推算することができる。
zwheel_heading=_state_at_wheel_prev+Δwheel_theta
hwheel_heading=_state_at_wheel
となり、zwheel_headingが、現在時刻で車輪速度によって導き出される進路観測であり、hwheel_headingが現在時刻の進路先験であり、その場合、進路観測と進路先験との差値は、
innowheel_heading=zwheel_heading-hwheel_heading
と表すことができ、また、上記の位置観測と位置先験との差値、及び進路観測と進路先験との差値を、カルマンフィルタリングモデルに代入することができ、それによって、より正確な位置姿勢推定を得ることができる。
当該車輪速度情報に基づいて、当該車両の位置増分を得るように構成される位置増分サブモジュール411を含む。
当該車両の位置増分と直前時刻の位置に基づいて、当該車両の現在時刻の位置観測を得るように構成される位置観測サブモジュール421を含む。
当該車両の現在時刻の位置観測と当該車両の現在時刻の位置先験との位置差値を計算し、当該位置差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適位置推定を得るように構成される位置推定サブモジュール422をさらに含む。
当該車輪速度情報に基づいて、当該車両の進路増分を得るように構成される進路増分サブモジュール412をさらに含む。
当該車両の進路増分と直前時刻の進路角に基づいて、当該車両の現在時刻の進路観測を得るように構成される進路観測サブモジュール423をさらに含む。
当該車両の現在時刻の進路観測と当該車両の現在時刻の進路先験との進路差値を計算し、当該進路差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適進路推定を得るように構成される進路推定サブモジュール424を含む。
当該車輪速度情報に基づいて、当該車両の速度を計算するように構成される速度モジュール51をさらに含む。
後軸測定縦方向速度と実速度との比例係数、後軸中心線速度、及び車体座標系からナビゲーション座標系への変換マトリックスに基づいて、当該車両の車速観測を得るように構成される速度観測モジュール52をさらに含む。
メモリ902は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体として、非一時的ソフトウェアプログラムを記憶するためのものであってもよく、非一時的コンピュータは、プログラム、及びモジュールを実行することができ、例えば、本発明の実施形態における車両のデッドレコニング方法が対応するプログラム命令/モジュール(例えば、図11に示される増分モジュール41及び推定モジュール42)が挙げられる。プロセッサ901は、メモリ902に記憶される非一時的ソフトウェアプログラム、命令、及びモジュールを実行することによって、サーバの各機能及びデータ処理を実行し、即ち、上記の方法実施形態における車両のデッドレコニング方法を実現する。
Claims (27)
- 車両のデッドレコニング装置に用いられる車両のデッドレコニング方法であって、
車両の車輪速度情報に基づいて、前記車両の、位置増分と姿勢増分を含む位置姿勢増分を得ることと、
前記車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、前記車両の現在時刻の位置姿勢観測を得、前記現在時刻の位置姿勢観測、位置先験及び/又は進路先験、及びカルマンフィルタリングモデルに基づいて、ポステリオリ位置姿勢推定を得て、前記車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行うことと、を含む、
車両のデッドレコニング方法。 - 車両の車輪速度情報に基づいて、前記車両の位置姿勢増分を得ることは、
前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の位置増分を得ることを含む、
請求項1に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の位置増分を得ることは、
左車輪速度、右車輪速度、車輪半径、及び隣接する時刻の間の時間長に基づいて、後軸中心の運動弧長を計算することと、
前記後軸中心の運動弧長と進路角に基づいて、前記車両の位置増分を計算することと、を含む、
請求項2に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、前記車両の現在時刻の位置姿勢観測を得ることは、
前記車両の位置増分と直前時刻の位置に基づいて、前記車両の現在時刻の位置観測を得ることを含む、
請求項2に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記現在時刻の位置姿勢観測、位置先験及び/又は進路先験、及びカルマンフィルタリングモデルに基づいて、ポステリオリ位置姿勢推定を得て、前記車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行うことは、
前記車両の現在時刻の位置観測と前記車両の現在時刻の位置先験との位置差値を計算し、前記位置差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適位置推定を得ることを含む、
請求項4に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 車両の車輪速度情報に基づいて、前記車両の位置姿勢増分を得ることは、
前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の進路増分を得ることを含む、
請求項1に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の進路増分を得ることは、
左車輪速度と右車輪速度との差値、輪距、及び車輪半径に基づいて、前記車両の進路角速度を計算することと。
前記車両の進路角速度と隣接する時刻の間の時間長に基づいて、前記車両の進路増分を計算することと、を含む、
請求項6に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、前記車両の現在時刻の位置姿勢観測を得ることは、
前記車両の進路増分と直前時刻の進路角に基づいて、前記車両の現在時刻の進路観測を得ることを含む、
請求項6に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記現在時刻の位置姿勢観測、位置先験及び/又は進路先験、及びカルマンフィルタリングモデルに基づいて、ポステリオリ位置姿勢推定を得て、前記車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行うことは、
前記車両の現在時刻の進路観測と前記車両の現在時刻の進路先験との進路差値を計算し、前記進路差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適進路推定を得ることを含む、
請求項8に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の速度を計算することをさらに含む、
請求項1~9のいずれか1項に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の速度を計算することは、
左車輪速度、右車輪速度、及び車輪半径に基づいて、左輪線速度と右輪線速度とを計算することと、
前記左輪線速度と前記右輪線速度に基づいて、後軸中心線速度を計算することと、を含む、
請求項10に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 後軸測定縦方向速度と実速度との比例係数、後軸中心線速度、及び車体座標系からナビゲーション座標系への変換マトリックスに基づいて、前記車両の車速観測を得ることをさらに含む、
請求項10に記載の車両のデッドレコニング方法。 - 車両のデッドレコニング装置であって、
車両の車輪速度情報に基づいて、前記車両の、位置増分と姿勢増分を含む位置姿勢増分を得る増分モジュールと、
前記車両の位置姿勢増分と直前時刻の位置姿勢に基づいて、前記車両の現在時刻の位置姿勢観測を得、前記現在時刻の位置姿勢観測、位置先験及び/又は進路先験、及びカルマンフィルタリングモデルに基づいて、ポステリオリ位置姿勢推定を得て、前記車両の現在時刻の位置姿勢に対してデッドレコニングを行う推定モジュール、を備える、
車両のデッドレコニング装置。 - 前記増分モジュールは、
前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の位置増分を得る位置増分サブモジュールを備える、
請求項13に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記位置増分サブモジュールは、具体的に、左車輪速度、右車輪速度、車輪半径、及び隣接する時刻の間の時間長に基づいて、後軸中心の運動弧長を計算し、前記後軸中心の運動弧長と進路角に基づいて、前記車両の位置増分を計算するように構成される、
請求項14に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記推定モジュールは、
前記車両の位置増分と直前時刻の位置に基づいて、前記車両の現在時刻の位置観測を得る位置観測サブモジュールを備える
請求項14に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記推定モジュールは、
前記車両の現在時刻の位置観測と前記車両の現在時刻の位置先験との位置差値を計算し、前記位置差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適位置推定を得る位置推定サブモジュールをさらに備える、
請求項16に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記増分モジュールは、
前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の進路増分を得る進路増分サブモジュールをさらに備える、
請求項13に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記進路増分サブモジュールは、左車輪速度と右車輪速度との差値、輪距、及び車輪半径に基づいて、前記車両の進路角速度を計算し、前記車両の進路角速度と隣接する時刻の間の時間長に基づいて、前記車両の進路増分を計算するように構成される、
請求項18に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記推定モジュールは、
前記車両の進路増分と直前時刻の進路角に基づいて、前記車両の現在時刻の進路観測を得る進路観測サブモジュールをさらに備える、
請求項18に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記推定モジュールは、
前記車両の現在時刻の進路観測と前記車両の現在時刻の進路先験との進路差値を計算し、前記進路差値をカルマンフィルタリングモデルに入力し、現在時刻の最適進路推定を得る進路推定サブモジュールをさらに備える、
請求項20に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記車輪速度情報に基づいて、前記車両の速度を計算する速度モジュールをさらに備える、
請求項13~21のいずれか1項に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 前記速度モジュールは、左車輪速度、右車輪速度、及び車輪半径に基づいて、左輪線速度と右輪線速度とを計算し、前記左輪線速度と前記右輪線速度に基づいて、後軸中心線速度を計算するように構成される、
請求項22に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 後軸測定縦方向速度と実速度との比例係数、後軸中心線速度、及び車体座標系からナビゲーション座標系への変換マトリックスに基づいて、前記車両の車速観測を得る速度観測モジュールをさらに備える、
請求項22に記載の車両のデッドレコニング装置。 - 電子デバイスであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続するメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも1つのプロセッサに、請求項1~12のいずれか1項に記載の車両のデッドレコニング方法を実行させる、
電子デバイス。 - 前記コンピュータに、請求項1~12のいずれか1項に記載の車両のデッドレコニング方法を実行させる命令を記憶するための非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータにおいて、プロセッサにより実行されると、請求項1~12いずれか1項に記載の車両のデッドレコニング方法を実現することを特徴とするプログラム。
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