JPH0217407A - 車両用ナビゲーシヨン装置 - Google Patents

車両用ナビゲーシヨン装置

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JPH0217407A
JPH0217407A JP63166026A JP16602688A JPH0217407A JP H0217407 A JPH0217407 A JP H0217407A JP 63166026 A JP63166026 A JP 63166026A JP 16602688 A JP16602688 A JP 16602688A JP H0217407 A JPH0217407 A JP H0217407A
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正樹 柿原
Masao Sasaki
佐々木 將雄
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    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野コ 本発明は車両用のナビゲーション装置に関し、詳しくは
、推測航法により推測した自軍の現在位置を予め記憶さ
せた地図上の道路にマツチングさせて自軍の走行を案内
する車両用ナビゲーション装置に関する。
[従来の技術] 近年において、車両用ナビゲーションにおいて、例えば
、地磁気を利用して得た自社の進行方向と積算走行距離
とに基づいて自軍の現在位置を推測する推測航法がある
。この推測航法を車両用ナビゲーションに適用すれば、
検出した自車位置およびその周辺の地図を表示器の画面
上に表示して、自軍の走行を案内するというものである
。ところが、この推測航法は誤差が積算されていくとこ
ろに弱点があるといわれている。
この推測航法の弱点を改善したものとして、例えば、マ
ツプマツチングという手法がある。このマツプマツチン
グは、例えば、特開昭61−209316号公報に記載
されているように、車両が交差点のような道路の形状に
特徴のある位置を通過した時点で推測航法により推測し
た自軍の現在位置を上記特徴ある位置に修正するように
するものである。
ところが、上記のマツプマツチングでも、そのベースは
推測航法によるものである。また、上記特徴ある地点な
るものは常に都合良く存在するものではない。1つの特
徴ある地点から次の地点までの間に、マツプマツチング
不能なほどまでに測定誤差が累積されてしまってもマツ
プマツチングを行なうことになり、自軍が実際に走行し
ている道路とは異なった道路上に、現在位置をマツチン
グしてしまうことにもなりかねない。そして、旦、異な
った道路上に自軍の現在位置をマツチングした場合には
、その後におけるマツチングを正確に行うことが不可能
となる。
この点に鑑”みて、本願の出願人は、マツプマツチング
が真に必要なときにはないかも知れないような不確実な
交差点等には依存しないで、確実にマツプマツチングを
行なう手法を開発した(特願昭63−106556)。
それは、推測航法とマツプマツチングを組み合せた上で
、地図上の道路に沿って、データとしてノード(節点)
なるものを複数設定し、このノードの各々に、座標位置
情報及び道路により結ばれている他のノードとのリンク
関係をもたせるというものである。尚、このように前も
って記憶しておいた道路を「記憶道路」と呼ぶこととす
る。従って、マツプマツチングが定期的に行なえるので
、推測航法により得た自軍位置の測定誤差が余り大きく
ならないうちにマツプマツチングを行なうことができる
ようになる。そのために、間違った道路に自軍位置を修
正するというようなことはないというものである。
ところが、上記特願昭63−106556のように、道
路に沿ってノードを設定して定期的にマツプマツチング
を行なうためには、原則的にはあらゆる道路上にノード
を設定する必要がある。これは、道路情報を記憶する記
憶手段(例えば、CD−ROM)の容量とコストとの関
係で困難である。そこで、こまかい小道に関するノード
は作成せずに、比較的走行確率の高い道路についてノー
ドを作成することが考えられるが、この場合に、もし、
そのようなノードの作成されていない道路を走行した場
合には、記憶道路性走行となる。この点を上記特願昭6
3−106556は次のように解決した。
記憶道路外を走行中と判断されたときは、記憶道路を外
れたと判断された地点(Poとする)から推測航法によ
り得た現在位置(P、とする)との距離り、を計算して
、この距離に基づいて、移動可能なノードを探索するの
である。この場合に、移動可能なノードとは、P、から
半径rr=L、Xβ の円内にあるノードとするのである。そして、これらの
候補ノードの中から、現在位置P、からそれらの候補ノ
ードまでの距離Lx′を計算し、その距離Lx′が一定
の閾値H以下になったノード、即ち、 L 、’< H のノードを、到着ノードとするというものである。
[発明が解決しようとする課題] ところが、このような記憶道路外を走行中に、上述した
移動可能な候補ノードのなかから、それらのノードまで
の距離L8°に基づいて、目標ノードを特定するという
手法は、単に距離り、’と閾値Hとの比較に頼っている
ために、目標ノードの特定精度が低くなるという問題点
を有している。従って、記憶道路に戻ったときの到着ノ
ードの特定を間違える可能性もあるわけで、そのときは
、それ以降の推測航法及びマツプマツチングが不可能と
なる。
そこで本発明は、マツプマツチングデータの記t、a 
ffiを減らしながらも、記憶道路外を走行してから記
憶道路に戻ったときに、戻った地点の特定精度を向上し
、その後のマツプマツチング走行の継続を確保すること
のできる車両用ナビゲーション装置を提案することを目
的とする。
[課題を解決するための手段] 上記課題を解決するために、本発明に係る車両用ナビゲ
ーション装置は、車両の進行方向及び進行距離とに基づ
いて、推測航法により現在位置を推測する推測手段と、
道路情報を、その道路上に設定された複数のノードにつ
いての位置及びそれらのノード間の接続関係として記憶
する記憶手段と、走行中の道路が、この記憶手段に道路
情報として記憶された道路であるかを判定する判定手段
と、この判定手段により、記憶された道路外を走行中と
判定されたときは、推測航法により得た現在位置に仮想
のノードを設定する設定手段と、この仮想のノードと前
記記憶手段に記憶された実のノードとの接続関係と車両
の進行方向とに基づいて、記憶された道路に戻ったとき
の実のノードを特定する特定手段とを備えたことを特徴
とする。
[以下余白] [実施例] 以下、添付図面に従って、本発明の好適な実施例につい
て説明する。
〈実施例装置の構成〉 第2図は、本実施例に係る車両用ナビゲーション装置の
制御システム図である。このナビゲーション装置10は
、自車の走行方位(DM )を検出するための地磁気セ
ンサ11と、自車の走行距離を演算するために例えばタ
イヤの1回転ごとにパルス信号Rgvを出力する車速セ
ンサ12と、道路および建築物等の自車の走行案内に必
要な内容が表された地図等の地図情報が記憶された地図
情報記憶装置13と、該地図情報記憶装置13に記憶さ
れた地図情報としての道路地図を表示画面上に表示すべ
くCRT等から構成された表示器14と、制御回路15
とを有する。
この制御回路15は、演算回路16とこれに接続された
記憶回路17および入力出力インタフェース18とを有
し、該入力出力インタフェース18を介して上記地磁気
センサ11、車速センサ12、地図情報記憶装置13お
よび表示器14が上記演算回路16に接続されている。
従って、上記地磁気センサ11からの自軍の走行方位を
示す信号と、上記車速センサ12からの自車の走行距離
を示す信号とが上記入力出力インタフェース18を介し
て演算回路16に入力され、これにより、該演算回路1
6において自軍の推測位置が算出され、その算出結果が
記憶回路(RAM)17に一時的に記憶されることにな
る。また、制御回路16においては、周辺の地図を地図
情報記憶装置13から引き出しておく。そして、マツプ
マツチングを定期的に試行して、マツプマツチングが行
なわれないときは、上記のように検出された自車の推測
位置を、また、マツプマツチングが行なわれたときは、
該地図上に自軍の推測位置をマツチングさせその地図上
の位置を、上記表示器14の画面上に表示するように構
成されている。なお、上記地図情報記憶装置13として
は、例えば、CD−ROMと該CD−ROM再生用CD
ドライブ(プレーヤ)とから構成される装置 そして、本実施例においては、上記地図情報記憶装置1
3に記憶される地図情報として、道路上に多数のノード
が設定されて予め記憶されていると共に、これら各ノー
ドの接続関係を示すデータが入力されており、これら各
ノードは、例えば交差点およびコーナ一部はもとより、
直線道路上においても所定の間隔で適宜設けられている
ものとする。
〈ノード〉 第3A図、第3B図は、道路とその道路上に設定された
ノードとの関連を示すものである。第3A図においては
、−例としての格子状の道路が示されており、それらの
道路の各交差点にノードN0〜N8が設定されている。
地図情報記憶装置13には、前述したようにこれらのノ
ードの位置座標と、各ノードについて、そのノードと他
のノードとの接続関係が格納されている。この接続関係
は、第3A図のノードNoで言えば、このNoに直接(
即ち、第1N)接続される他のノードとのリンクとして
表現される。そして、このノードNoを中心にして、各
ノード間の接続関係を便宜的に描き表わしたものが第3
B図である。
[以下余白] 〈制御に使われるデータ〉 第4図は、この実施例を制御するためのプログラムにお
いて用いられるフラグ、中間データ等のRAM内におけ
る格納状態を示す。これらのデータを簡単に説明する。
dには推測航法に′より走行した距離が格納されている
。また、D2は現在読み込んだ地磁気の方位角である。
Dpは地磁気方位の平均値が格納される。DP O+ 
D P I + ・・・・・・+  D PI+  +
+ ++ ++ l  D pnの各々は、上記地磁気
平均値Dpの車両の移動と共に順に記憶したリストであ
る。本実施例では、Dpは32回計測したDmデータの
平均値とする。
ΣDM D、 =□ P8は推測航法により演算した自軍の推測位置、Poは
表示器14に表示させるための自車の表示位置である。
Pcは車両が通過したコーナをコーナと認識したときの
位置である。PLは記憶道路から外れたと認識した位置
である。PIは仮想ノードを設定した位置である。N1
は仮想ノードの番号を示す。NLは最後に到着したノー
ド名である。
FONは、現在、記憶道路を走行中である(FON=1
)か否か(FON=O)の認識結果を記憶するフラグで
ある。FNは現在仮想ノードを設定中であることを示す
フラグである。Fcは道路のコーナ通過を検出したこと
を記憶するフラグである。
また、Foはコーナ進入を検出したことを記憶するフラ
グである。FAはノードに到着したことを示すフラグで
ある。
NJ、 DCLJ 、  IXJとで、記憶道路走行中
の候補ノードリストを構成し、各々の要素は添字jによ
り索引される。Njはそのノード名、D CLJは最後
に到着したノード(=NL)からjの候補ノードへの方
向、IX、は現在地点P、からJ候補ノードまでの残り
距離である。
N k+ D c+’に+  I xkとで、記憶道路
走行中の候補ノードリストを構成し、各々の要素は添字
kにより索引される。Nkはそのノード名、D C1k
は仮想ノードからに候補ノードへの方向、Ixkは現在
地点P8からに候補ノードまでの残り距離である。また
、C3は各候補ノードの評価に使われるDPの個数を示
す。
〈制御〉 メインルーチン 第5図は本実施例に係るナビゲーション制御の全体を示
すフローチャートである。第6A図は記憶道路上(Fo
s=1)にあるときのノード探索制御に係るプログラム
フローチャート、第6B図第6C図は記憶外道路を走行
するときのノード探索制御に係るプログラムフローチャ
ート、第6D図はコーナ検出制御に係るプログラムフロ
ーチャート、第6E図はマツプマツチング制御に係るプ
ログラムフローチャートである。
先ず、ナビゲーション制御の全体を第5図に基づいて説
明する。この第5図のプログラムは、車速センサ12か
らのREVパルス入力毎に起動される割り込みルーチン
である。
ステップS2は、車両移動距離dの更新ステップである
。REVは車輪の1回転毎に発生する。この実施例では
、車輪の一回転で0.4m進むので、 d=d+0.4 としている。ステップS4では、地磁気センサ11から
地磁気方位角DMを読取る。ステップS6では、自動車
がステップ82.ステップS4の動作を32回行なった
かを調べる。それまでの間は、ステップS6からメイン
ルーチンにリターンすることにより目標ノード探索は行
なわない。
方位角D2のデータを32個数集めたら、ステップS8
に進み、方位角D2の32個の移動平均値Dpを求める
。この移動平均値は前述したように、 である。−回のREV割り込みでは、車両は40センチ
進むから、32回では12.8m進む。換言すれば、ス
テップ88以下の制御は、12.8m走行する毎に起動
される。尚、この32回という回数は、車輪の大きさに
応じて、変更してもよい。
ステップSIOでは、ステップS8で求めたDpを、数
値列り、。に格納する。この数値列DPnは、最後に到
着したノード地点から、12.8m毎に演算したDpを
次のノードに到着するまで記憶しておくための配列(=
アレー)である。第7図を参照して、この配列を説明す
る。最後にノードに到着した時点で計算したものをI)
poとすると、そのノードから離れるにつれて、D、、
、 DP2というように、DPnの個数は増えてゆく。
現在、何番目まで格納したかは、カウンタnに覚えてい
る。ステップS12では、このカウンタnをインクリメ
ントする。
ステップS14では、区間移動距離d及びDpに基づい
て、推測航法に基づいた現在位置P、(x、y)を計算
する。ステップS16では、記憶道路を走行中かをフラ
グFosから調べる。
ノード 索 記1、道 現在記憶道路を走行中の場合(F oN= 1 )を先
ず説明する。第8図は、最終到着ノードがNoで、その
ノードからはノードNI、N7 、Nsがリンクされて
おり、実際には車両はノードN7に向かっている場合を
説明している。そして、現在位置P、(x、y)に到着
するまでに、進行方向データD PG” D psが計
算されているとする。尚、ノードN、、Nt 、NSは
ノードN。に到着した時点で、移動可能なノードとして
前もって記憶されているノード間の接続関係から知れる
ものであり、かかる移動可能なノードを候補ノードと呼
ぶこととする。
さて、記憶道路進行中において、接続されているノード
N1.Nt 、Nsのなかから、進行方向のノードN7
を特定する手法についてい説明する。
ノードN0とNr、NoとNt、NoとN、との間の接
続関係は接続方向D cal、 D CO2,D co
sとして夫々前もって解っている。上記3つの候補ノー
ドのなかから、目的地ノードを探索するには、各候補ノ
ードについて、車両進行方向Dpとノード間接続方向D
Cとを比較し、比較的近い候補ノードを目的地ノードと
するのである。特に、この実施例では、上記比較を評価
関数T、に基づいて行なう。
θr  =   D pI−D CLJここで、jは5
番目の候補ノードを示し、D+、LJは最終到着ノード
Nt、と候補ノードNJとの間の接続方向値である。ま
た、上°記Σはiについて、現在地Pまでに記憶してき
たDPIについて演算するものとする。nで除算するの
は、進行方向の記憶値Dpo〜D0に対する接続方向値
DCの差の平均値を出すためである。この評価関数T、
の値が小さいノードはど、より目的値ノードに近い候補
ノードである。
例えば、第8図の例では、候補ノードN1については、 ”(DP3−DCOI)”(DP4−DCOI)”(D
PS−DCOI)”(Dps−Dcot)) 候補ノードNフについては、 ”(DP3−DC0?)”(Dp4−Dcot)”(D
PS−DCO7)”(Dpe−Dco7)) 候補ノードN、ついては、 ”(Dp3−Dcos)”(Dp4−Dcos)”(D
PS−DCo5)”(Dps−Dcos)) これらの各候補ノードについての評価関数Tの値が所定
の閾値によりも大きいか否かによって、そのノードが目
的地ノードであるかを判断する。
この判断において、あるノードjが目的地ノードである
か否かは、その評価値下、が上記閾値よりも大の場合は
目的地ノードとは考えないという消去法により目的地ノ
ードを絞っていく。尚、上記の重みWは接続方向DCと
進行方向DPとの差θの値に応じて第9図に示した特性
値を有するものとする。第9図のような特性をもたせる
のは、方向差θの値が大きいほど、その方向差をもつ候
補ノードは早目に候補から削除する必要があるからであ
る。
フローチャートに戻って、ステップS16で、FONが
°“1”のときにステップS18のノード探索サブルー
チンの詳細について、第6A図に従って説明する。
先ず、ステップ5100では、到着フラグFAを”0”
にする。このフラグは、次のノードに到着した時点(ス
テップ5132)で”■”にされる。ステップ5102
では、添字カウンタjを1にする。このカウンタjは、
候補ノードを指すインデックスであるので、J=1とは
候補ノードリストのなかの1番目のノードである。
ステップ8104〜ステツプ5108〜ステツプ512
6のループは、jにより指された候補ノードの各々につ
いて適用される。即ち、Jのノードについて、ステップ
5104.ステップ5LO6で、評価関数T、を計算す
る。ステップ5IO8ではT、と閾値にとを比較する。
T、 >K のときは、このjのノードは目的地ノードではないと考
えられるから、ステップ°5109で、このjノードを
候補ノードのリストから削除する。
T、 <K のときは、このJのノードは現時点で候補から削除され
るべきほどに、進行方向DPから外れていないと考えら
れるから、削除はしないで、ステップ5120に進み、
現在地点P、(x、y)からそのjのノードまでの距離
■。を演算する。ステップ5122では、その距離I、
lJがO以下になったかを調べる++iJがO以下にな
るということは、Jのノードが目的地ノードであること
を意味する。
I、IJ≦0 であれば、次の候補ノードを調べるために、添字jをイ
ンクリメントする。
そして、ステップ8126を経てステップS104に戻
り、次のノードについて上記操作を、■ニステップ51
26で、候補ノード全てについて実行されたと検知する
か、 ■・ステップ5110で、残りの候補のノード数が“O
”になるか、 ■ニステップ5122で、目的ノードに付いたと検出さ
れるまで繰返す。
■の場合について説明する。候補ノードについて全部調
べたとステップ5126で判断されたならば、第5図の
メインルーチンに戻る。そして、ステップS22のコー
ナ検出サブルーチンを実行してコーナを検出(その詳細
は後述する)し、ステップS24でマツプマツチングを
実行し、ステップS26では、マツプマツチングの結果
に基ついて、 (I)推測航法による現在位置Pつ(x、y)を表示す
るか(フラグF A = O)、 (II )到着ノードの位置を表示する(FA=1)か
、 (m)認識されたコーナ近傍のノード位置を表示する(
FC=1)。
次の32個のREVパルスによる1割り込みにより、第
5図のプログラムが32回起動されると、新たな進行方
向DP  (ステップS8)、現在地点P、(x、y)
(ステップ514)が演算され、更に、第6A図のノー
ド探索サブルーチンが実行される。
かかる動作を繰返すと、 T、 >K であるノードは候補から除外されていく。
第7図においては、最初は候補ノード数は20個であっ
たが、それが徐々に削除されていく様子が示されている
もし、車両が記憶道路上を走り続けていれば、やがて、 I0≦0 であるノードに到着する筈である(ステップ5122)
。この−ときは、ステップ5130に進み、Ixj≦0
となったノードを到着ノードのリストに加える。即ち、
このステップ5130では、過去通過してきたノードの
リストを形成していくものである。ステップ5132で
は、ノードに到着したことを示すフラグF^を1にする
。このフラグFAは後述するようにマツプマツチングに
使われる。そして、最新到着ノードNLを更新し、更に
、ステップ5136で、カウンタnを“0“にする。即
ち、それまでに記憶していた、D po。
DPI〜Dpnを“0”クリアする。また、ステップ5
138では、今到着したノードNLについて、接続関係
等の道路情報を調べて、その接続関係(第3B図)及び
接続方向Dcを求めて、候補ノードリスト(第4図)を
作成しておく。
ノード   “憶 道 次に、候補ノードをステップ5109で削除していく過
程で、残り候補の数が○になった場合を説明する。この
ときは、ステップ5112でフラグFONを°゛0゛に
する(第7図参照)。即ち、候補が0°°になった時点
で、車両は記憶道路外を走行していると判断するわけで
ある。そして、ステップ5113で、 p i、(x 、  y )  = P X(X 、 
 y )として、現在位置P x(x 、y )を最後
に記憶道路から外れた位置PLとして記憶する。このよ
うにするのも、記憶道路から記憶外道路に分岐するとき
は、そのような記憶外道路への分岐点にノードを設定し
ておくのが普通である。しかし、例えば、地図情報記憶
装置13への道路情報の記憶以後に新たに道路が敷設さ
れた場合等は、上記分岐点には必ずしもノードが設けら
れているとは限らない。そのために、PxをPLとして
記憶するのである。
こうして、最後に記憶道路を外れた地点を記憶した後に
、更に12.8m走行すると、ステップS8でPLから
の進行方向Dpを演算し、ステップS14で現在地点P
x(x、y)を演算し、第6B図のノード探索サブルー
チンを実行する。
この記憶道路外におけるノード探索の概略について第1
0図°を用いて説明する。第10図において、PLの地
点で記憶道路を外れ、12.8m毎にP8o−Pxl−
Px□−P83−Px4と進んだ場合を示している。先
ず、記憶道路を外れてから、最初の地点P8゜にまで進
んだときに、それまで進んだ距離L8に所定の定数βを
乗した値rを半径とする円を描き、この円内に実のノー
ドが存在するかを調べる。もしこの円内に実のノードが
存在すれば、このP!。を仮想のノードと設定する。第
10図の例ではPXOに仮想ノードN1が設定され、r
l”βX(PXOとPLの距離) の円の中に、ノードN+、Naが存在している。
そして、この仮想ノードNIから、実のノードまでの接
続方向D C1kを計算する。ここで、kは実ノードを
索引するための添字である。尚、このD c+hの演算
は、推測航法に基づいた現在値P8と円内に存する実の
ノードの座標値とに基づいて演算される。そして、これ
らの円内にあるノードはこれらのうちのどれかに到着す
るノードである確率が比較的高いから、記憶道路上にお
けるノード探索の場合と同じように、候補ノードと呼ぶ
ことにする。そして、これらの候補ノードのなかから、
目的地ノードらしくないノードは除外するわけであるが
、その除外アルゴリズムは前述の記憶道路上におけるノ
ード探索の場合と大体似ている。即ち、候補ノードを添
字にで指せば、θ 鳥  =   IDP 皿 −DC
I −1という評価関数Tkの大きなノードを除外する
ここで、上記式において、分母のCkについて以下に説
明する。
第10図の場合には、2つのノードN1.N2が存在す
るから、これらのノードとの接続方向Dc++ 、 D
csxを演算し、更に、ノードN1N2について、 ’r+ :wx I Dcz  DpolT2 =Wx
 I DCI2−Dp6 を夫々計算し、このT r 、 T 2を閾値に°と比
較する。そして、この閾値に゛よりも大きな評価値を有
するノー、ドは除外していく。尚、この閾値に゛は前述
の記憶道路上におけるノード探索の場合のKと異なる値
をもつものであり、 K’ <K に選ばれており、この結果、記憶性道路走行中のノード
探索の絞り込みは厳しくなっている。
車両がP8゜からpH1に進んだ場合の評価関数は、 T I= ’A (W・IDpo−Dct ll+W・
lDp+−Dct ll)T2=坏(W・1Dpo−D
c+il+W・IDp+−Data l)で評価し、P
、□に進んだ場合は、 T +=’A (WIDpo−Dcll”WIDp+−
Dc+11+tL IDpo−Dct 11) T 2□’A (WiDpo−Dc+21+WIDp+
−Dc+zl+W・IDp2−Dctzl) により評価する。
ところで、上記評価式の分母のC3は、前述の記憶道路
上におけるノード探索の場合と同じ(、PLからのDp
の個数である。また、前述の記憶道路上におけるノード
探索の場合には、次の目標ノードは必ず候補ノード内に
存在する筈である。
しかし、記憶道路外を走行中は、上記最初に演算した半
径rtの円内に目標ノードが存在するという保証はない
。そこで、この実施例では、PXo−p、、=p、l□
=p 、、−p N4と車両が進行していくにつれて、
各地点において、PLからその各地点までの走行距離り
、から、 r=βx L x を計算し、この半径r内に、新たに実のノードが発見さ
れたかを調べるようにしている。もし、新たに発見され
れば、候補ノードとしてリストに加える。かかる場合に
、仮想ノードと新たに発見された新規候補ノードとの接
続方向をどのように評価するかが問題となる。この点を
更に詳しく説明する。第1O図においては、PI3まで
は、新たにノードが発見されなかったとする。そして、
P N3において、半径r3の円内に新たに、ノードN
3が発見されたとすると、N3の評価関数T3をT z
=’A (WIDpo−DataI”WIDp+−Dc
rsl+WIDpz−Dc+31+WIDp3−Dct
sl)とすべきか、°それとも、 T s”L DP3−DCI3 とすべきかである。本実施例では、後者の評価関数を用
いている。即ち、新たにノードが発見された場合には、
その時点以降の進行方向だけ(第10図の例では、Dp
3のみ)だけを評価対象とするのである。もしさらに、
車両がpH3からP、4に進めば、この新たに加わった
ノードN、は、I)psとI)p4により評価されるこ
とになる。
何故このようにするかは次の理由による。記憶外道路な
るものは、道路情報の記憶容量の関係で、小さな道路が
省略された場合に発生するのが主である。従って、かか
る小さな道路は、それが大体直線道路である場合にのみ
ノード情報としても記憶されなくてもよいとされるべき
である。かかる場合には、新たに発見されたノードの評
価を、Pt、から行なっても、また、発見された地点(
第10図の例では、Pt3から)から行なっても、車両
の進行方向はおおむねまっすぐなので、同じ結果を得ら
れる。ところが、新たに敷設された道路の場合は、どの
ように曲っているかは予想できない。もし、記憶外道路
が大きく曲っている場合に、新たに発見されたノードを
、それ以前のDpをも付加して評価することは、却って
誤差を増やすことになるからである。例えば、第10図
のように、実際の記憶外道路がpH3で大きく曲るよう
になっていて、車両がノードN、に向っているとした場
合には、進行方向データI)po〜DP3をノード探索
の評価に加えることは明らかに評価誤差を増やすもとと
なる。
第6B図に戻って、記憶外道路を走行中における制御の
詳細について説明する。
先ず、ステップ5150では、ノード到着フラグFAを
リセットする。ステップ5151では、記憶道路を外れ
た地点PLから現在地点P、までの累積走行距離Lヨな
演算する。そして、ステップ5152で、半径r r=Lx Xβ の円を描き、この円内に実のノードがあるかを調べる。
尚、βを一例として、20%(=0.2)と設定し、r
゛は次の範囲内に固定するものとする。
50m≦r≦500m もしこの範囲内にノードがなければ、ステップ5156
で、フラグFsを調べる。このフラグF、は仮想ノード
が設定されていることを示すフラグである。もしセット
されていなければ、ステップ5158に進み、ステップ
510(第5図)で格納されたDPIを削除する。これ
は、仮想ノードが設定されるまでは、それ以前の進行方
向データを無視するためである。そして、メインルーチ
ンにリターンする。
メインルーチンに戻った後に、更に、12.8m走行し
て、次に、第6B図の制御を実行した場合は以下のよう
になる。
ステップ5154で、円内にノードが発見されたときは
、ステップ5160に進む。ステップ5160では、フ
ラグF、がセットされているかを調べる。このフラグが
セットされていないときのみ、ステップ5164で仮想
ノードN1を設定する。即ち、ステップ8162ではフ
ラグF、をセットし、ステップ5164で現在地点P、
に仮想ノードN+を設定するために、P、を仮想ノード
地点P、とする。そして、ステップ3166で、ステッ
プ5154で発見された実ノードを候補ノードNkとし
、これらの候補ノードNkと仮想ノードN1との間の接
続関係リストを作成する。即ち、k番目の候補ノードN
、lと仮想ノードNl との間の接続方向D C1kを
、円内に発見された各候補ノードについて作成する。そ
して、ステップ8168では、各候補ノードNkについ
てのカウンタC0を1に初期化する。そして、メインル
ーチンにリターンする。
このCk=1の意味するところは、進行方向データとし
て評価対象すべきものは、ステップSlOでセットされ
た1つのDpであることを指す。
何故なら、それまでのDpはステップ5158で削除さ
れているからである。
かくして、仮想ノードが設定されたことを示すフラグF
sが1にセットされた。次に、フラグF M= 1の間
“の動作制御について説明する。
更に車両が12.8m進んで、ステップ5154に進ん
できたとき、ここで、ステップS152で演算した半径
rの円内にノードが存在するかを調べる。一般的には、
前回検出されたノードが、そのまま検出される可能性が
高い。このようなときは、ステップ5160→ステツプ
5174に進んで、前回検出した候補ノードに更に追加
して検出された新規ノードがあるかを調べる。新たなも
のが無い場合は、ステップ5182に進み、既存の各候
補ノードについての、評価対象とすべき進行方向データ
Dpの数を記憶するカウンタCkをインクリメントする
。第10図の例で言えば、Px2までは、新たな候補ノ
ードは発見されていないので、D、。〜Dp□までが、
候補ノードNlN2を評価する際の対象となることを示
すために、C,=C2=3となる筈である。
もし、ステップ5174で新たに候補ノードが発見され
た場合には、追加分の候補ノードについて、ステップ5
176で、候補ノードのリストN k+ D c+*を
作成する。そして、この新規分の候補ノードについては
、 C3=1 とし、既存の候補ノードのC2についてはステップ51
80で、 Cm =Ch +1 とする。
ステップ5180若しくはステップ8182の実行後、
第6C図のステップ5190に進む。
尚、もし、F N = 1のあとに、ステップ5154
で、円内に候補ノードが存在しなくなった場合でも、過
去発見した候補ノードが削除されていない限り(FN=
1)、ステップ8156からステップ5174−ステッ
プ5182に進み、残っている候補ノードについて、 Ck=C* +1 とした後に、メインルーチンにリターンする。
第6C図のプログラムについて説明する。このプログラ
ムの制御は、各候補ノードの目標ノードとしての評価制
御である。
ステップS’190では、候補ノードを指す添字kを初
期化する。
ステップ$192〜ステップ5204−ステップ519
2のループは、全ての候補ノードについて、目的地ノー
ドとしての評価を行なうものである。即ち、ステップ5
192では、kで示される候補ノードNkと仮想ノード
N+間の接続方向D c+++と、各進行方向データD
PIとの方向差θ1を、 θ1=DPI−DCIk から演算する。そして、ステップ5194では、kの候
補ノードについて、この候補ノードのカウンタCkに保
持されている個数に相当する個数の最新の進行方向デー
タD PIに基づいて、評価関数T、を演算する。
そして、ステップ5196で、このTkと閾値に°とを
比較して、このkの候補ノードNkが候補として除外さ
れるべきかを判断する。
この間億円にあれば、ステップ5198で、現在位置P
、(x、y)から当該候補ノードまでの距離工□を計算
し、その候補ノードに十分近付いたかをステップ520
0で判断する。未だ近付いていなければ、ステップ52
02−ステップ5204→ステツプ5192と進んで、
上記制御を繰返す。
ステップ5196で、 Tm >K であれば、ステップ5230で、そのkの候補ノードを
候補リストから除外する。そして、ステップ5232で
、未だ残りの候補ノードが存在する場合には、ステップ
5202に進んで、前記制御を行なう。
ステップ5200で、 Ixk≦0 の場合を説明する。このときは、ステップ5210で、
当該にの候補ノードを到着ノードとしてリストし、ステ
ップ5212で、F、をリセットすると共に、記憶道路
に戻ったことを記憶するために、 FON=1 とする。そして、ステップ5214で、この到着ノード
を最新到着ノードNLとして記憶する。ステップ521
6では、到着フラグFAをF A = 1 とする。そして、ステップ8218では、この到着した
ノードから移動可能な候補ノードリストを第6A図のノ
ード探索制御のために作成する。この候補ノードリスト
はノード探索制御(記憶道路走行中=第6A図)におい
て使用される。ステップ5220では、候補ノードNk
のリストをクリアする。
尚、ステップ5232で、残りの候補ノードが存在しな
いと判断された場合は、ステップ5234に進み、フラ
グFNをリセットする。そして、今までの仮想ノードN
、は意味がないものであると考えられるから、ステップ
5236で、候補リストを全部削除して、ステップ82
38で、新たに、現在地点を記憶道路から外れた地点P
Lとして、第6B図のステップ5150から、再度同じ
制御を繰返す。即ち、 候補ノードの探索−仮想ノードの設定 −候補ノードの評価 である。第11図により、−度設定した仮想ノードから
評価した候補ノードが全て候補から削除されても、再度
仮想ノード設定を繰返す理由を説明する。第11図の(
a)において、Oによりノードを示し、破線により記憶
道路を示し、−点鎖線により記憶外道路を示し、実線は
車両の進行軌跡を示すものとする。今、車両が同図の(
b)のように進んで、記憶外道路に入った時点で仮想ノ
ードを設定したとする(F、=1)。この仮想ノードか
らノードN 5. N 4に仮想道路が引かれるが、上
述の制御により、N3は候補から除外されたとする。更
に車両が進んで、同図(C)のように、N4も除外され
たとする(F、=o)。更に車両が進んで、同図の(d
)に示すように、再度仮想ノードが設定(Fs=1)さ
れ、ノードN4が目的地候補ノードとされたが、ノード
接続方向と進行方向と゛は大きく違うので、このN4は
候補から除外され、再び、FN=Oとされる。
第11図の(e)の状態で、車両が記憶道路に戻ったと
された場合に、この戻った地点はノードではないので、
再度仮想ノードが設定される。そして、再度、N4が候
補ノードとして設定される。車両は、N4に向って進む
が、このときは、仮想ノードとN4との接続方向と車両
の進行方向が一致するので、N4に到着するまで、常に
N4は比較的確からしい候補ノードとして認識され続け
ることになる。
このように、記憶外道路を走行中は、−度仮想ノードの
設定に失敗しても、記憶道路上のノードが設定されてい
ない地点に戻る場合があるので、再度、仮想ノードを設
定する必要があるのである。
くコーナ検出〉 第12図によりコーナ検出制御の原理を説明する。この
コーナ検出は次のような原理による。この実施例におけ
るノード設定は、直線道路においては、推測航法による
位置検出誤差が余り大きくならないうちにノードが出現
するように設定し、その他に交差点、カーブ、コーナ等
においても必ずノードを設定している。そこで、もし交
差点。
カーブ、コーナ等を検出すれば、その近傍のノードにマ
ツプマツチングを行なうようにしている。
交差点、カーブ、コーナ等の検出は自軍の進行方向の各
道路が大きく変化したときをもって、コーナを通過した
と判断することにより行なっている。
第12図において、4回(=0.4βメートルの進行距
離に相当)の進行方向データDpの収集により直線道路
から曲線道路に進入したと検出したときはフラグFoを
セットし、このフラグセット後に、4回(=0.4J2
mの進行距離に相当)の進行方向データDpの収集によ
り、直線道路走行に戻ったと判断したときは、コーナを
抜けたと判断して、Foをリセットするとともに、コー
ナ検出フラグFcをセットする。このフラグFcがセッ
トしているときは、ステップ524(第5図)のマツプ
マツチングを行なって近傍のノードを探し、このノード
に現在位置を修正するというものである。
第6D図のフローチャートによりコーナ検出制御を、今
、車両が直線道路を走行中で、やがて、コーナにさしか
かる状態において説明する。
先ず、ステップ5300で、最新のβ個の進行方向デー
タDPIを読み込み、ステップ5301で、このDPI
を積分(移動平均)して、0.44mの距離間における
平均進行方向を推定する。
■ 平均値=−ΣDPI β ステップ5302では、前回、の演算した移動平均値と
の差を演算する。ステップ3303では、この差がある
閾値より大きいかで、現在直線道路を進行中であるかを
判断する。もし、直線道路であると判断されたなら、ス
テップ5304でFoのセット状態を調べる。前回も直
線道路を走行中であると仮定しているから、Fo=Oで
あり、従って、ステップ5306で、ステップ5301
で計算した移動平均値を直線道路進行方向φ1として記
憶してメインルーチンにリターンする。
その後更に、走行して、曲線道路に進入すると、ステッ
プ5303からステップ5308に進む、そして、今は
F、二〇であるから、ステップ8308からステップ5
310に進み、コーナに進入したことを記憶するために
、フラグFDをセットして、メインルーチンにリターン
する。
F o ” 1 その後更に、走行して、曲線道路走行を検出している間
は、ステップ5300→ステツプ5303−ステップ5
308−メインルーチンの流れを繰返す。
直線道路に戻ると、ステップ5300→ステツプS30
1と進んで移動平均値を計算し、更に、ステップ530
3→ステツプ5304→ステツプ5312と進む。ここ
で、フラグFoをリセットして、さらにステップ531
4において、ステップ5301で計算した平均値をコー
ナ脱出後の進行方向φ2とする。
さらに、ステップ5316で、コーナ進入前とコーナ脱
出後の進行方向差の絶対値△φを求める。
△φ=  φl −φ2 ステップ5317では、次回のコーナ検出のために、 ψ1=φ2 としておく。そして、ステップ8318で、この△φと
敷地Hとを比較することにより、ステップ8318で、
このコーナが本当のコーナであったかを判断する。もし
、 △φ≦H であったならば、そのままメインルーチンにリターンす
る。もし、 △φ〉H であったならば、ステップ5320で、今までの制御に
より真のコーナを検出したと判断してフラグFcをセッ
トする。
F c  ”  1 そして、ステップ5322で、現在地点Pオ(X。
y)(=コーナ脱出地点)をコーナ位置Pc(x。
y)として記憶する。
P c(x 、 y ) = P x(x 、 y )
以上のようにして、ノイズ的な曲線なコーナと誤検出す
るのを回避しつつ、真のコーナを検出し、その結果を、
フラグFc、コーナ地点Pc(x、y)として保持する
〈マツプマツチング〉 このマツプマツチング制御に影響するフラグは、ノード
到着フラグFAとコーナ検出フラグFcである。
FA=O,FC=Oのとき このときは、記憶道路又は記憶外道路のいずれかを走行
中にして且つノード間の途中である。
このときは、ステップ5404において、ステップS1
4で゛計算した推測航法に基づいた位置Px(x、y)
を、表示器14の表示位置Pa(x。
y)とする。
F A = 1のとき このときは、記憶道路走行中でノードに到着したか(ス
テップ5130)、記憶性道路走行中で記憶道路に戻り
実のノードに到着した(ステップ5210)ときである
。このときは、ステップ5402で、車両の現在位置P
工(x、y)を到着ノードの座標位置(記憶されいる)
に修正する。さらに、ステップ5403で、この到着ノ
ードの位置を表示位置Poとする。
F、=1のとき このときはコーナを検出したときである。先ず、ステッ
プ5408で、ステップ5322で検出したコーナの位
置Pc(x、y)を中心にした一定の範囲内にノードが
あるかを調べる。そのようなノードが無ければ、ステッ
プ5414において、ステップS14で計算した推測航
法に基づいた位置Px(x、y)を、表示器14の表示
位置PD(X、y)とする。
以上のようにして、記憶道路走行中、記憶性道路走行中
、ノード到着時、または、コーナ走行中におけるナビゲ
ーション制御が実現できる。
〈候補ノード絞込みの変形例〉 上記実施例では、ノード探索において、候補ノードを除
外するための評価関数Tを計算する上に使う重み関数W
は第9図に示した特性を有するものであり、方向差θ(
進行方向DPと接続方向DC)が大きくなるにつれて大
きな値を有する。
これは、車両進行方向Dpと大きく異なるノードは到着
ノードとして、より早く候補ノードから除外すべきであ
るという発想に立っている。この特性は、上記実施例で
は、全ての道路に対して同じ特性が与えられている。只
、記憶道路走行中(ステップ5108)と記憶性道路走
行中(ステップ5196)とにおいて、評価関数Tと比
較される閾値が、記憶性道路走行中はより厳しくノード
選択するために、Kとに’  (K’ <K)において
異なるものとされるのみであった。そこで、いくつかの
候補ノー下絞り込みの変形例を説明する。これらの変形
例は道路種別に応じて絞り込みの態様を変えるものであ
る。
里J」u1異 この変形例は、重み関数Wの特性を、道路の種別(例え
ば、高速道路、主要道路、一般道路の種別)により、第
13図のように方向差θに応じて変化させるというもの
である。第15図は方向差θ(=自軍の進行方向とノー
ドの接続方向DCの差)により重みが変化する具体例を
示したものである。このようにするのは次の理由による
即ち、例えば、高速道路走行を想定する。この場合は、
インターチェンジ、サービスエリアに進入する以外は道
路を外れることは少ない。そこで、高速道路走行中は、
方向差θが大きくなっても、そのようなノードを候補か
ら除外しないでおいて、“無理に”ノードに引き込む(
“マツプマツチングする”)ようにしても構わない。か
かる観点から、第13図に示したように、“直線度”が
高い道路はど、重み関数Wを小さくして、方向差θの影
響が評価関数Tに現われにくくするのである。
重み関数Wは記憶装置13内に、第14図に示したよう
な構成で、ノード情報等と共に格納しておく。そして、
ステップ5106(第6A図)若しくはステップ519
4(第6C図)において、重み関数Wを、最終到着ノー
ドNLに属するものを用いる。
−に、に°の・ 上記重み関数Wの場合と同じ理由により、道路の種別に
より閾値にの値を変え、しかも、”直線度”が高い道路
はど、閾値にの値を大きくして、候補ノードから除外さ
れる確率を相対的に低くする。
マツプマツチング  の 上記重み関数Wの場合と同じ理由により、道路の種別に
よりマツプマツチングを行なう頻度を変えてもよい。換
言すれば、“直線度”が高い道路はど、マツプマツチン
グ頻度を少なくするものである。マツプマツチングの頻
度を少なくすると推測航法による゛誤差が大きくなる。
しかし、°°直線度”が高い道路では、誤差が大きくな
ったことにより通常の制御では候補ノードから除外され
る筈のノードであっても候補ノードの残しておき、言わ
ば“強引”にマツプマツチングを行なっても構わないか
らである。
尚、上述したところの、道路種別に応じて絞り込みの態
様を変えるという候補ノード絞り込みの変形例は、当然
のことながら、ノードという概念をもたない従来のマツ
プマツチングにも適用できる。
〈実施例の効果〉 以上説明した実施例により、次の効果が得られる。
■:ノードを、地図上の特徴ある地点のみならず、さら
に、道路上で所定距離間隔毎に定期的(必ずしも等間隔
になることを意味しない)にも、設けたことにより、推
測航法による推測位置の誤差が余り大きくならないうち
に、即ち、マツプマツチングを行なっても間違ったノー
ドにマツチングすることのないように、マツプマツチン
グが実行される。しかも、マツプマツチングが実行され
ることにより、上記誤差はキャンセルされて、以降の推
測航法の精度及びマツプマツチングの精度が維持される
■:記憶外道路を走行中の移動可能ノード(=候補ノー
ド)の探索において、推測航法を行ないつつ移動した距
離に応じたノード探索範囲の拡大(ステップ5152)
を行なっているので、推測航法自体が誤差を不可避的に
含んでいるとしても、その範囲から目標ノードが漏れる
ことは少なくなる。
■:記憶道路を走行中のノード絞り込み、そして記憶道
路外を走行中における目標ノードの絞り込みにおいても
、方向差θに応じた重み付けを行なった上で評価関数T
。の演算を行なっているので、絞り込みの精度が向上す
る。
■:記憶道路を走行中のノード絞り込みにおける重み付
けと、記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り込
みにおける重み付けとで、その値を、後者にお−ける絞
り込みが厳しくなるように設定しでいるので、記憶道路
性走行中の推測航法にたよらざるを得ないための精度劣
化を補償することができる。
■:記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り込み
において、自軍位置から目標ノードまでの距離(1,k
)のみならず、方向(進行方向Dp及びノード接続方向
DC)をも考慮して目標ノードを特定しているために、
目標ノード特定の精度が向上する。
■:記憶外道路を走行中において、候補ノードがなくな
っても何度も仮想ノードの設定を行なうことにより、記
憶道路の途中に戻ったときでも、正確なナビゲーション
制御が可能となる。
■:従来のマツプマツチングでは、新たに敷設された道
路を走行中は、“強引”に記憶道路にマツチングしてし
まい、それ以降のナビゲーションが不可能となってしま
うが、本実施例のように、記憶性道路走行として認識す
ることにより、間違ったマツプマツチングが行なわれな
いので、相対的にナビゲーション精度が向上する。
(発明の効果) 以上説明したように本発明のナビゲーション装置によれ
ば、仮想ノードを導入することによりマツプマツチング
データの記憶量を減らすことが可能となると同時に、記
憶道路外を走行中は、仮想ノードと実のノードとの接続
関係、とりわけ、接続方向と、車両の進行方向とに基づ
いて目的地ノードを推定し続けるので、記憶道路に戻っ
たときに、戻った地点を特定する精度が向上される。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の詳細な説明する図、 第2図は実施例に係るナビゲーション装置の構成を示す
図、 第3A図、第3B図はノードと道路の関係及びノード間
の接続関係を説明する図、 第4図は制御に使われるフラグ等のRAM内での格納状
態を説明する図、 第5図は実施例制御に係るプログラムのメインルーチン
に係る部分のフローチャート、第6A図は記憶道路走行
中のノード探索制御に係るサブルーチンのフローチャー
ト、 第6B図、第6C図は記憶性道路走行中のノード探索制
御に係るサブルーチンのフローチャート、 第6D図はコーナ検出制御に係るフローチャート、 第6E図はマツプマツチング制御に係るフローチャート
、 第7図は記憶道路から記憶外道路に至るまでの制御動作
の概略を説明する図、 第8図は記憶道路走行中におけるノード絞り込み制御動
作の概略を説明する図、 第9図は重み関数Wの一特性を示す図、第10図は記憶
性道路走行中におけるノード絞り込み制御動作の概略を
説明する図、 第11図の(a)〜(e)は記憶道路走行中作の概略を
説明する図、 第12図はコーナ検出の原理を説明する図、第13図は
重み関数の変形例に係る特性を示す図、 第14図は変形例に係るデータ格納構成を示す図、 第15図は重み関数の原理を説明する図である。 図中、 10・・・ナビゲーション装置、11・・・地磁気セン
サ、12・・・車速センサ、13・・・地図情報記憶装
置、14・・・表示器、15・・・演算回路、17・・
・記憶装置(RAM)である。

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)車両の進行方向及び進行距離とに基づいて、推測
    航法により現在位置を推測する推測手段と、 道路情報を、その道路上に設定された複数のノードにつ
    いての位置及びそれらのノード間の接続関係として記憶
    する記憶手段と、 走行中の道路が、この記憶手段に道路情報として記憶さ
    れた道路であるかを判定する判定手段と、 この判定手段により、記憶された道路外を走行中と判定
    されたときは、推測航法により得た現在位置に仮想のノ
    ードを設定する設定手段と、この仮想のノードと前記記
    憶手段に記憶された実のノードとの接続関係と車両の進
    行方向とに基づいて、記憶された道路に戻つたときの実
    のノードを特定する特定手段とを備えたことを特徴とす
    る車輌用ナビゲーション装置。
JP63166026A 1988-07-05 1988-07-05 車両用ナビゲーシヨン装置 Expired - Fee Related JPH07119617B2 (ja)

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