JPH0278907A - 地図データを用いたナビゲーシヨンシステム及び移動体のロケーションシステム - Google Patents

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〕 本発明は自動車等移動体のナビゲーションシステムに係
り、特に地図データを用いて移動体の位置を高精度に推
定するのに好適な情報処理方法に関する。

〔従来の技術〕

従来の自動体等地表移動体の車載ナビゲーションシステ
ムは例えば、日経エレクトロニクス誌１９８７年１１月
１６日号の第１１９頁から第１３０頁において述べられ
ているごとく、移動体に搭載された車速センサで検出し
た走行距離、同じく操舵角センサで検出した操舵角ある
いは磁気センサで検出した姿勢角から得た走行方位角を
用いて推定した自己位置を地図データに重畳してデイス
プレィ表示する方法をとっている。

また自己位置の推定精度を高めるためにＧＰＳ（Ｇｌｏ
ｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　５ｙｓｔｅＩ１１）
または路上に設置しその絶対的位置情報を送出する電波
標識であるところの位置ビーコン（サインポスト）の受
信機を搭載し、この情報を上記走行距離、走行方位角デ
ータと組合せて用いる方法もある。

さらに推定した走行位置が誤差のため地図上の道路から
外れるのを防ぐため、地図データの道路の位置情報を用
いて、表示される推定走行位置を道路上に補正する方法
も知られている。その例は、特開昭６１−５６９１０号
公報において論じられている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術の第１は、走行開始あるいは自己位置表示
開始時の自己の初期位置をもとに、刻々検出した走行距
離と走行方位角を積分してその後の各時点での走行位置
を求めるものであるため、初期位置、走行距離、走行方
位角の誤差が１４積発敗してゆく欠点がある。

上記従来技術の第２は、ＧＰＳあるいは位置ビーコンを
用いて自己位置を直接推定できるので、位置誤差が時間
とともに発散することはないが、数１０ｍないし数Ｌｏ
ｏｍの誤差が残る。

従って上記２つの従来技術では、推定した走行位置を地
図に重畳して表示すると、道路上を走行しているにもか
かわらず表示された位置が道路から外れてしまうという
問題があった。

上記従来技術の第３では刻々の走行位置の確率密度を計
算し、それと地図データ中の道路位置とを照合し、確率
がある一定の閾値を越えた道路上の地点を検出した時そ
こが走行位置であるとし表示している。この際確率密度
がガウス分布であると仮定し少ないパラメータでそれを
近似している。

この方法では現実には速度制限１分岐などのために確率
密度がガウス分布と異なる形となるため推定が最適な推
定とはならない、また閾値の選び方によっては現実に走
行位置が表示された道路から外れ、裏路地など地図デー
タの道路情報に含まれない位置にある場合に、強制的に
走行位置を道路上に表示してしまうという問題があった
。

本発明の目的は、移動体の走行位置の推定精度を高め、
道路地図と合致した表示を行なう手段を提供することに
ある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、移動体の走行距港を検出する手段と、走行
方位を検出する手段と、地図データを格納するメモリと
、データ処理装置と、バッファメモリとより成るシステ
ムにおいて、検出した走行距離と走行方位と地図データ
からデータ処理装置において走行位置の確率密度を、量
子化された地図座標の各々について算出し、それをバッ
ファメモリに記憶することによって達成される。

〔作用〕

データ処理装置は、走行距離の検出値と走行方向の検出
値と地図データにもとづいて刻々の各地点の移動体の存
在確率すなわち走行地点の確率密度を求める。この確率
密度の最大値を取る点を走行地点の推定値とする。ここ
で地図データから与えられる道路上で大きくその他で小
さな値をとる走行地点の事前確率密度を用いて、事後確
率を算出するので、走行地点の推定値が誤まって道路か
ら大きく外れることがない。また、この確率密度に従っ
て地点ごとに例えば色を変えて地図データの上に重畳し
て表示することにより、利用者は開側走行地点の推定状
況をより的確に知ることができ、１つの走行地点のみを
表示する方法に比べ推定誤差にまどわされる危険を低減
できる。

ここで本発明で用いる推定方式について説明しておく。

適当な時間間隔で標本化して得られる次の状態方程式で
表わされる確率過程を考える。

五＋”ｔ＝ｆ＋（ム、）十止、　　　　　　　・・・（
１）（ｉ＝ｏ、ｌ、・・・） ここに１はｎ次の状態ベクトル、Ｌはｎ次ベクトル関敬
、−ツー、はｎ次の外力ベクトルである。ｉは時刻を表
わす添字である。先験情報としてｘ。

の確率密度ｐ（２ｃｏ）が与えられているとする。−方
晶時刻で次の観８１す方程式で表わされる外力に関する
観測データが得られるとする。

Ｌ＋＝丈ｒ　＋　Ｇ　を光量　　　　　　　　　　・・
（２）（ｉ：ｏ＋’ｔ＋・・・） ここにＬは１１次の＆１１　ａｌｌ！ベクトル、！はｎ
次の白色雑音ベクトルで、その確率密度ｐ（−覧）が与
えられているとする。

さらに制約条件として条件付確率密度ｐ　（Ｘ　ｌ”１
１　ｘｔ）（１＝Ｏ９Ｌ、・・）が与えられているとす
る。

このとき第１の方式として、ａ　？ｌ＋ｑデータ、ＬＩ
（ｉ＝ｏ、・・・、Ｎ−１）が与えられたとき、事後確
率 ｐ　（ＸＮ　ｌ　ｙｏ、　−ｒ　ＬＮ−１）　　　　　
　　　−（３）を最大にする状態ＸＮ　を求める推定問
題を考える。

この問題の解は次のように与えられる。（１）　、　（
２）のモデルから（３）はベイズの法則により、ｐ（入
Ｎ　ｌ　’１０＋　”’＋　ＬＮ−１）＝　／　ｐ　（
ｚＮ−ｔｌｌＮ−１，五Ｎ）°ｐ　（ムＮ１ム５−ｔ）
／　ｐ　（ｙ　Ｎ−１）’　Ｐ　（ＸＮ−１１’Ｉ　Ｏ
，・□、　ＹＮ−ｚ）・ｄ　ＸＮ−１・・・（４）と表
わせる。但しＮ＝１のときは ｐ（五１ｌｙｏ） ＝／　ｐ（ｙｏｌｘｏ＋ｘｔ）・ｐ　（Ｘｌｌ　ｘｏ）
／　ｐ　（ｙｏ）・ｐ（ｘｔ）・ｄｘ。

・（５） となる。したがって（１）、　（２）式のモデルから（
５）式によりｐ（ｘｔｌｙｏ）が、またＮ２２に対して
は（４）式によりＮの昇順にｐ　（Ｘ　Ｎ　Ｉ　ＬＯＨ
”’　ｌ　、、ＬＮ−１）を求めることができる。これ
から各Ｎに対し」、記確率を最大にするＸＮ　として所
望の状態ベクトルの推定値が得られる。以上が第１の方
式による推定問題の解である。

次に第２の方式としＣ１同しく観測データ５’１（ｉ＝
ｏ、・・・、Ｎ−１）が与えられたとき、事後確率 Ｐ（ＸＯ，Ｘ１＋”’＋ＸＮＩＬＯ＋”’＋ＬＮ−１）
　　　−・・（６）を最大にする状態系列ｘｔ（ｉ　＝
　Ｏ、ｌ　、・−９Ｎ）を求める推定問題を考える。

この問題の解は次のように与えられる。（１）。

（２）のモデルから（６）はベイズの法則により、／　
ｐ　（ｌＮ−ｘ）　　　　　　　　　　　　・・・（７
）と表わせる。（７）式の両辺は ＩＮ＝ＩＮ−ＩＸｃ（五Ｎ、五Ｎ−１）　　　　　　・
・・（８）但し、 ＩＮ”ｐ（ＸＯ＋Ｘ１ｍ”・ｔＸＮ１３’０＋”’＋Ｖ
Ｎ−１）Ｃ（五Ｎ、五Ｎ−１）　＝　Ｐ　（ｙ　Ｎｊ　
１１Ｎ−１１五Ｎ）・ｐ（五Ｎ１１Ｎ−１）／　Ｐ　（
ｚ−Ｎ−ｔ）となる。問題はＩＮ　を最大にするｘｏ、
　ｘｔ、　”’ＩＸＮ　を求めることであるが、ここで
ＸＮ　を所与とした時の最大値ＪＮ（五Ｎ） ＪＮ（ｘｘ）＝ｍａｘ　　ＩＮ（ＸＮ）　　　　　　　
　　　−（９）五０１Ｈ’ｌ五Ｎ−１ を考える。（８）式から ＪＮ（五〜）＝ ｍａｘ（ＪＮ−ｔ（ｘＮ−ｚ）ＸＣ（ｘＮ、ｘｓ−ｘ）
）　　　−（１０）工Ｎｊ Ｎ２２ を得る。但し、 Ｊ　１（Ｘ　＋）＝ｍａｘ　ｐ　Ｃｘｏｐ　ｘ　ｔｌ　
ｙｏ）　　　　　・・（１１）五〇 である、　（１）、　（２）式のモデルから（１１）式
によりＪｓ（五１）が、また（８）式によりＣ（−３１
Ｎ、工匙ｌ）が計算できるので（１０）式からＪＮ（Ｘ
Ｎ）がＮ＝２からＮの昇順に求められる。

このようにしてＪＮ（ＸＮ）が得られたとすれば（９）
式から ｌ１ａｘ　ＪＮ（ｘＮ）＝ｍａｘ　Ｉｓ　　　　　　　
　−（１２）工Ｎ　　　工ＯＩ工１＃”’ｌｌＮ となるので、これを最大にするＸＮがＩＮ　を最大の降
順に解くことにより、また最後の１０は（１１）式から
得られる。以上が第２の方式による推定問題の解である
。なおこのときの事後確率（６）は（８）式から ｐ（ｘｏ＋ｘｚ＋・＋ｘＮＬｃｔ＋−＋ｚｓ）＝■Ｎ−
（１３）で与えられる。

以上の手順によれば、確率密度がガウス分布でない場合
にもそれを精密に計算することが可能となる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図を用いて説明する。

第１図は本発明による移動体搭載のナビゲーションシス
テムの第１の実施例の構成図である。車輪の回転数の計
量などの走行距離検出手段１の出力である走行距離デー
タと、走舵角の計測あるいは地磁気の計測などの走行方
位検出手段２の出力である走行方位データと、メモリ５
中の地図データをもとにデータ処理装置４は後述の方法
で刻々の移動体の走行位置の確率密度を計算する。その
結果は地図データとともに画像メモリ６に書き込まれ画
像表示装置７に表示される。運転者はこの表示から地図
中の自己の走行位置を知ることができる。

第２図は表示装置７への表示例である。画面２ｏ上に道
路等の地図データ２１と走行位置情報２２を表示する。

該情報は第３図に示す走行位置の確率密度３０から作ら
れる。すなわち各点（ｘｒｙ）の確率密度の大きさが読
み取れる表示を行なう。例えば大きさに応じて点の輝度
あるいは色を変えて表示する。

次にデータ処理装置４における走行位置推定処理の内容
について説明する。第４図のごとき幾何学モデルを考え
る。地図座標系４０で移動体の状態をｘ＝（ｘｙ）「と
定義する。検出手段１および２から時間を一定間隔で区
切った時間帯ごとの移動体の走行距離■、および走行方
位θ、が与えられる。このとき経路４１は次の確率方程
式で表わすことができる。

ｘｒ”５＝ｘＩ＋ｄＩ　　　　　　　　　　−（１４）
また観測方程時は次のごとくなる。

Ｌ≦＝±ｒ　＋　Ｇ　Ｉｗ　＋　　　　　　　　　　　
　　・・・（１５）（ｉ＝＝ｏ、　　ｔｌ　　・・・） 但し。

ここに！１は■、および０皿の検出誤差で白色雑音とみ
なせる。いま走行開始あるいは自己位置表示開始時の自
己の走行位置の初期値工０の確率密度ｐ（ｘｏ）が与え
られれば、それ以降の状態Ｘ＋　の確率密度ｐ（−３１
，）は（１４）式から算出できる。

（ｉ＝１．・・・）ｐ（ｘｔ）の１σの境界線を示すと
閉曲線４２のごとくなる。外乱！１のために閉曲線４２
の囲む面積はｉとともに増大する。すなわち走行位置が
次第に不確定となってゆく。ここで確率密度ｐ（ｘｏ）
は例えば次のように与えることができる。利用者が表示
装置７に表示された地図面像中で自ら判断した自己の現
在位置を入力装置８により指示入力する。処理装置４は
その位置情Ｉからｐ（ｘｏ）を求める。指示入力された
位置が地図表示の道路上にあるときは、第５図のごとく
該道路５０上に指示位置を中心とした密度分布５１とし
てｐ（ｘＯ）を与える。指示入力位置が地図表示の道路
上にないときは、第６図のごとく指示位置を中心としく
ｘ、ｙ）平面に拡がる密度関数６０としてｐ（ｘｏ）を
与える。密度関数形は例えばガウス分布とする。また１
ｏの地図中の位置に依存する密度関数の形が、細街路、
空地等の分布から既知の場合はそれをｐ（ｘｏ）として
与えてもよい。これらの関数形は処理袋［４で位Ｌｑ、
道路種別等を判定して求めてもよい。

地図データを用いた走行位置の推定は前述の事後確率（
３）式を最大化する方式により行なう。ここで地図デー
タに従い、次のように制約条件ｐ（ム、÷１１工＋）（
ｉ＝ｏ、１．・・・）を与えておく。

着目位置工、が自動車専用道路のごとく道路外への出入
のない区間上にある場合は第７図のごとく地図中の該道
路７０上に分布する１次元の確率密度７１としてｐ　（
ｘｔ”ｔｌ　ｘｔ）を与える。一方着目位置玉、が自動
車専用道上にあるが、下流近傍に地図の道路データに含
まれないサービスエリア等がある場合、また王、が市街
略等上にあり地図中の道路外への走行が可能な地点であ
る場合には第８図のごとく地図中の道路８０を中心とし
て２次元的に分布する確率密度８１としてｐ（ｘｔ＋ｔ
ｌ玉、）を与える。さらに着目位置五、が地図中の道路
９０外にある場合すなわち自動車専用道路のサービスエ
リア、市街の細街路、駐車場等にある場合には第９図の
ごとく該着目位置玉、９１近傍に２次元的に分布する２
次元の確率密度９２としてｐ（五１÷１１１１）を与え
る。ｐ（工＋十ｌｌ　Ｘ　ｔ）は工１を起点としたとき
次の時点にとりうる車の位置五、＋１の確率密度を示す
もので、上記道路と工１の関係の各場合ごとに、とりう
る最低、最高速度。

分岐路での分岐確率等から求めることができる。

さらに車載の走行距離計あるいは速度計から現在の車速
を推定し、それを利用してもよい。

さて与えられた状態方程式（１４）、ｌｉｔ測方程式（
１５）　、初期確率密度ｐ（五〇）、観測データー、Ｌ
ｌ（ｉ　＝Ｏ，・・・、Ｎ−１）に対しく３）の事後確
率を最大にする状態の時系列ｘｌ、”・、ＸＮを求める
。

まずＮ＝１では（５）式に従い、１１として取りうるす
べての値についてｐ　（ｘ　ｔｌｚｏ）を求める。この
最大値をとるＸＩがこの時点における車の最も確からし
い存在位置に対応する。ｐ（ｘｘｌ、ｚ−ｏ）はメモリ
９に蓄え１次の時点で利用するとともに、メモリ４に送
り表示する。Ｎ＝２以降の時点では第１０図に示すごと
く前時点に求めた事後確率ｐ　（Ｘ　Ｎ−１１１ｏ　ｒ
　−＊、ｌＮ−２）　１００をメモリ９から読み出し、
観測ｙＮ−ｔ　１０４を用いて（４）式によりＸＮの取
りうるすべての値についてｐ　（ｘｓ−ｔｌＬｏｐ・・
・、ＩＮ　＋　１　）を求めメモリ９に書き込む１０３
とともにメモリ４に送り表示する。

得られた事後確率の１０の境界線を示すと第１１図の１
１０のごとくなり第４図の４２より囲む面積は減少する
。これは推定誤差の減少を意味する。

これから現時点の走行位置を信頼度を含め読みとること
ができる。確率の最大となる点が現在位置の期待値であ
る。第２図で道路が分岐し２つ以上の道路上に有意な事
後確率値がある場合には２３のごとくそのすべてを表示
すればよい。

ここで事後確率ｐ　（ｘＮｌ　ｙｏ＋−＊　ｙＮ−ｚ）
を取りつるすべてのＸＮの連続値について計算する必要
があるが、実際の処理では地図座標を適当な間隔で標本
化して得た各点について計算すればよい。

このとき、（４）、　（５）式の積分演算は積和演算と
なる。

なおｐ（ｌ＋）（ｉ＝ｏ＊・・・、Ｎ−１）の値は。

ｐ　（ｘ　Ｎ１ｚ−ｏ　ｒ　−＃１Ｎ−１）のＸＮにつ
いての積分が１になるような値として求めればよい。

第２の実施例は移動体搭載のナビゲーションシステムの
第１の実施例を構成する処理装置４の処理内容を置き換
えたものである。ここでも初期確率密度ｐ（ｘｏ）と条
件付確率密度Ｐ（ｘ＋＋ｔｌｘ、）（ｉ＝０．　　・・
、Ｎ−Ｌ）を前と同様に与えておく。

処理装置４は第１２図に示すごとく次の処理を行なう。

与えられた状態方程式（１４）、＆１１測方程式（１５
）、初期確率密度ｐ（工ｏ）　を観測データＬ。

（ｉ＝ｏ、・・・、Ｎ−１）に対しく６）の事後確率を
最大にする状態の系列工◎、工１１”’ＩＩＮを求める
。まずＮ＝１では（１１）式に従い、ＸＩとして取りつ
るすべての値についてＪｚ（ｘｚ）を求める。

これはＸＩ　を与えたときの事後確率密度ｐ（ｘａ。

ｘｔｌｙＯ）の最大値に対応するＪｔ（ｘｚ）はメモリ
９に蓄え１次の時点で利用する。ｐ（ｘｏ、ｘｔｌｙｏ
）はメモリ４に送り表示する。Ｎ＝２以降の時点では第
１２図に示すごとく前時点に求めた。ＸＮｊ　を与えた
ときの事後確率 ｐ（ｗｏｅ　　≦匹−五　ｔ　　°°　ラ　−コ５工Ｎ
−１１≦Ｖ　　Ｏ＊　　　”’　　＋　　ＪＬＮ−２）
の最大値に対応するコストＪＮ−１（ＸＮ−１）１２０
をメモリ９から読み出し、観ａｌｌｌｌＮ−ｔ　１２１
を用いて（８）式によりＸＮの取りうるすべての値につ
いてＣ（ＸＮ、ＸＮ−１）を求め、両者から（ｌＯ）式
によりＪＮ（ＸＮ）　１２３を求め、メモリ９に書き込
む。

（１２２）　ＪＮ（ＸＮ）はＸＮを与えたときの事後確
Ｐ（ＸＯ！　　Ｘｊ＋　’・・ｌ　　ＸＮ　ｌ　ｚｏ＋
　’・’ｊｕ１１−１）の最大値である。これをメモリ
４に送り表示する。

表示は第１の実施例と同様な方法をとればよい。

各時点で表示される事後確率 ｐ（入０−入１１”’？五５ｌｙｏ＋°°°ρｙｓ−ｔ
）は注目したＸＮ　を終端として、事後確率最大の意味
で最適経路をとった時の事後確率を示している。

もし過去の走行経路１１１を知りたい場合には次のよう
な処理を装＠４で行なえばよい。与えられた終端点での
状態ＸＮから（１０）式をＮの降順に解くことにより最
適経路のＸＮがＮの降順に得られる。このとき過去のｄ
Ｎ、　Ｏｎを必要とするが、この目的のためには検出手
段１，２の出力をメモリ９に蓄えておき必要時に読み出
せばよい。

ここでＪＮ（ＸＮ）はとりうるすべてのＸＮの値を標本
化した各点について計算すればよい。また、ｐ　（ｙ　
Ｉ）　　（ｘ　＝Ｏ＋・・・、Ｎ−１）は適当な一定値
を与えればよい。このとき得られる事後確率は、これに
よりスケーリングされた値となる。

次に、走行距離検出手段１および走行方位検出手段２の
いずれかあるいは両方を複数種類設け、検出手段の出力
である検出データの誤差の影響を軽減し、移動体走行位
置の推定精度を高める実施例について説明する。ここで
追加する走行距離検出手段としては例えば慣性航法装置
がある。また走行方位検出手段としては、左右両輪の回
転角差の計測、太陽あるいは特定天体の方位計測等があ
る。このとき処理装置４の処理を次のように変えればよ
い。いま追加の検出手段による第１時間帯の移動体の走
行距離をｖ１′、また走行方位をθ、′　とすると、観
測方程式として（１５）に加えＬ１′＝止皇十Ｇ１′！
ｉ′　　　　　　・・・（１５’　）但し、 が与えられる。このとき、（１５）式による観測ベクト
ル１１　　と上記観測ベクトル−Ｌｌ’　　とを合成し
て新たな４次元の１１３１１ベクトル を作り、これを（２）式の観測ベクトルＬＬの代りとし
て、（３）式あるいは（６）式の事後確率を最大にする
走行位置五１の推定値を求めればよい。この時処理手順
は第１及び第２の実施例と同様となる。但し観測ベクト
ルの次元が増える。また第３　。

の検出手段による観測ベクトルＬｌ′　　が得られる場
合にはａ測ベクトルとして６次元の を用いればよい。それ以上増やす場合も同様である。こ
こで複数の検出手段を設けた場合には次のようにして検
出データの異常を検知することができる。まず、地磁気
方位センサのように外乱の影響を大きく受ける場合は、
ジャイロ等の信頼性の高いセンサの出力と比較し、両者
の出力が所定の閾値より大きい場合は地磁気方位センサ
の出力は異常とみなす、また３つ以上のセンサがある場
合には夫々の出力を比較し、１つが他の２つより所定の
閾値以上前れている場合はその出力を異常とみなす。

次に検出手段１．２に加え、移動体の走行位置に関する
情報を検出する手段３を設けた実施例について説明する
。このような手段としては、ＧＰＳ　。

サインポスト、ロラン等の無線標識がある。高空に航空
機を滞空させ無線灯台とするもの、さらに下記のごとく
、移動体の車輪のサスペンションあるいはエンジン負荷
による車体の傾斜を検出するものもこれに該当する。こ
のとき処理装置４の処理を次のように変えればよい。検
出器３に応じて観測方程式（１８）を定式化する。

１瀧＝ｈｉ（ｘｔ）十叉量（ｉ＝１．２．・・・）・・
・（１８）ここに互はｍ次のｌ１２１１１１ベクトル、
ｈ工はｍ次ベクトル関数、−ｙ−はｍ次の白色雑音ベク
トルで、その確率密度ｐ　（ｖ）が与えられているとす
る。

このとき）＠１実施例に対しては（３）式の代りに（１
８）式の観測を加えて事後確率 ｐ　（ＸＮＩ　ｙｏｕ−＋　ＬＮ−１１ｚ　ｓ、−＊　
Ｚ　Ｎ）　　　＝・（１９）を最大化する。この問題は
、（４）式をＰ　ＣＸＮＩＬＯ＋”・＋ＬＮ−１＋　Ｚ
　１＊”’＋　Ｚ　Ｎ）＝　／　ｐ　（ｚＮ−ｚ　ｌｌ
Ｎ−１，ムＮ）ｐ（互Ｎ１五Ｎ）ｐ（五Ｎ１五Ｎ−１）
／　ｐ　（ｙｓ−ｔ）／　ｐ　（ｚ　Ｎ）　ｐ　（ＸＮ
−１１ｙ　ａｔ−＋　ＬＮ、ｕｓ　ｚ　１．−、　Ｚ　
Ｎ−１）・ｄ五Ｎｊ　　　　　　　　　　　　　　　　
　・・・（４）′また（５）式を Ｐ（入ｘ　ｌ　ｌｏ、互ｌ） 胃／ｐ（ｙｏｌ五〇−五ｔａｐ（ムＮ１五Ｎ）ｐ（ム１
１王ｏ）／　ｐ　（ｙ　ｏ）／　ｐ　（互り・ｐ（五ｏ
）ｄ五〇　　　　　　　　　　　　　　・・・（５）′
とおけば解を得るために必要な処理は上述と全く同様に
なる。また第２の実施例に対しては、（８）式の代りに
（１８）式の観測を加えて事後確率Ｐ　（Ｘ　Ｏｓ　Ｘ
　１＋”’　＋　ＸＮＩＪ−０＋”’＊１Ｎ−１＋　Ｚ
　Ｉｔ”’　＋　Ｚ　Ｎ）・・・（２０） を最大化する。この問題は、（８）式においてＩ　Ｎ　
＝Ｐ　（Ｘ　ＯＩＸ　ｉｓ　”’　ｍ　Ｘ　Ｎ　Ｉ　Ｌ
ｏ＋　”°＋　ＬＮ−１１Ｚ　Ａｔ　”’　＠　Ｚ　Ｎ
）Ｃ（五Ｎ、五Ｎ−ｚ）＝ Ｐ（３１Ｎ−１１五Ｎ−１８五５）ｐ（五Ｎ１五Ｎ−１
）／　Ｐ　（ｙ　Ｎ−１）Ｘ　Ｐ　（ＺＮＩ　ＸＮ）／
　ＩＪ　（ＺＮ）とおけば解を得るために必要な処理は
上述と全く同様になる。

なお検出手段３が車体の傾斜を検出するものである場合
は、（１８）式において検出器の出力が１１である。ま
たｈｔ（ｘｔ）は地点五、の路面の傾斜でこれは地図デ
ータに含めてメモリ５に蓄えておけばよい。また複数の
位置検出手段を備えた場合には、それらの８力を並べた
次元の大きな観測ベクトル−２ユ魚をｚｔ　の代りとす
れば以降の扱いは全く変らない。さらに上述のごとき走
行位置検出手段３を用いた場合にその出力から（１８）
式により初期走行位置の確率密度ｐ（ｘｏ）を得てもよ
い。

次に処理装置１４において、異常な検出器データまたは
地図データに対して行なう処理の実施例について説明す
る。第１の実施例において／７ｐ　（ｚＮ−ｎｌ　ｘｎ
−１ｅ・＝ｅ　ＸＮ）・ｐ　（ＸＮＩ　ＸＮ−１）・ｐ
　（ＸＮ−１１ｚｏｅ・＝＋ｚｈ−ｚ）・ｄ＾Ｎｊ　”
　ｄｌＮ　　　　　　　　　　　　　・・・（２Ｉ）を
計算する。これは（４）式より ／　ｐ　（ｘ　Ｎ１１ｏｔ　・＝　＃１Ｎ−１）・Ｐ　
（ｙｓ−ｔ）　ｄ　ｘｐｔ’　　＝　ｐ　（ｌＮ−ｚ）
　　　　　　　　　　　　　　　・・・（２２）である
６したがって（２１）の値が所定の閾値より小さい場合
は、検出器データＩＮ　＋　１あるいは地図デーｉ　ｐ
　（ＸＮＩ　ＸＮ−１）に異常があったと判定できる。

異常を検知した場合には例えば１表示装置７に表示しそ
の旨を利用者に伝え、利用者に入力装置ｔ！８からの現
在位置情報ｐ（ｘＯ）の入力をうながし。

走行位置推定処理をリセットし、その地点ｘｏからの推
定に切換える６複数の検出手段がある場合には異常と判
定したちの以外の検出手段の出力データを用いて再度推
定番試ふてもよい。

さらに推定結果であるｐ　（ｘＮｌ　ｙｏｕ・・・ｅｙ
＋ｖ−ｔ）についてそのＸ、Ｎについての最大値を検出
しその値が所定の闇値より小さい場合は、センサ検出デ
ータｌＮ−１、あるいは地図データｐ（五ＮＩ　ＸＮ−
１）に異常があったか、該データは正常であっても走行
経路パターンに特徴がないため走行位置を見失ったかの
いずれかであると判定できる。その場合にも前述と同様
その旨を利用者に伝え、走行位置推定をリセットしても
よい。

また走行位置検出手段３を設けた場合は次のように異常
検知を行なうことができる。検出器３の出力１１　から
（１８）式に従い位置五−の確率密度Ｐ（ＸＩＩＺＩ）
を求める。一方第１の実施例の方法で、検出器３の出力
を用いずに！＋　の確率密度Ｐ　（Ｘｔｌ　Ｆｏｅ”・
ｔＪ−１−１）を求める０両確率密度が同時に所定の閾
値より大きな有意の値をとる１１の領域がない場合は後
者の密度を異常とみなし、前者をｐ（ｘｏ）として該時
点からの位置推定を改めて開始する。

次に移動体の走行が地図データ中の道路上に制限される
場合の実施例について説明する。これは自動車専用道路
のみを対象とするナビゲーションシステム、あるいは利
用者が、地図中の道路上のみを走行することを承知して
サービスを受けるナビゲーションシステムに適用される
。この場合データ処理装置４の処理に用いる走行位置の
条件付確率ｐ（五ｔ＋ｄ五ｉ）が、１区、１處＋１のい
ずれかが地図中の道路上にないときに０となるように設
定すればよい。すなわち第７図の７１のごとく与える。

実施例１および２は一般にｐ　（ｘ　ｔ＋ｔｌ　ｘ　ｔ
）を２次元分布として与えるが、それに対し利用者が入
力装置８から上述の如き道路上に制限された走行を行な
う行指示した場合に、上述の如くｐ　（ｘ　ｔ＋ｔｌ　
ｘ　＋）を１次元分布に切り換え利用してもよい。

次に本発明のナビゲーションシステムに用いる地図デー
タの構造と利用方法について説明する。

地図データに含まれる道路は交差点２分岐点、屈曲点等
のノードと、ノード間を直線または円弧近似したリンク
で表わされる。ノードのデータ構造は第１３図に示すご
とく、識別子１３１．地図座標系でのＸ座標１３２．ｙ
座標１３３．ｚ座標１３４、種別１３５．接続されるリ
ング数１３６゜リンク数分のリング識別子１３７および
その他の付属情報１３８から成る。種別１３５には交差
点。

分岐点、屈曲点の識別子の他サービスエリア、駐車場、
ガソリンスタンド等走行位置、経路を利用者が認識する
のに有用なものを利用者が追加記入してもよい。またリ
ンクのデータ構造は第１４ＩＡに示すごとく、識別子１
４０．始ノード識別子１４１、終ノード識別子１４２２
種別１４３．車線数１４４．最高制限速度１４５．最低
制限速度１４６、始ノードでの各リンクへの交通流分岐
確率１４７．終ノードでの交通流分岐確率１４８゜その
他付属情報１４９から成る。種別１４３には自動車専用
道路、市街路、郊外路等の識別子を、また付属情報１４
９には規制情報等の地利用者の便に供する事項を利用者
が追加記入してもよい。

なお道路の上り、下り方向の区別が不要のときは始点１
．終点は端点と読みかえる。また鉄道、高架道路などに
よる地磁気センサの外乱等場所に依存した計測誤差の事
前情報を例えばバイアスや誤差共分散の値として付属情
報１３８または１４９に記入しておいてもよい。またサ
インポストについてその誤差共分散を付属情報１３８に
蓄えておいてもよい。これらの地図データはメモリ５に
蓄えられる。ここで地図データのうち固定情報はＣＤ−
ＲＯＭのごとき読み出し専用メモリに、また追記あるい
は可変情報はＲＡＭのごとき書き換え可能メモリに蓄え
る。あるいは共に書き換え可能な光磁気ディスク、バブ
ルメモリ等に蓄えてもよい。

地図データは処理装置４で以下のように利用される。

（１）ノード、リンクの座標、接続関係のデータ等を用
いて、移動体の走行位置周辺の道路地図を表示装置７に
表示する。リンクの種別に応じて選択あるいは色の区別
をしてもよい。また目印となるノードの種別を表示して
もよい。

（２）移動体の現在位ｆｎ　ｘ　ｒ　が与えられたとき
の次時点での位置玉、＋１の確率密度ｐ（五ｉ＋１１五
、）を求める。第１の実施例の説明で述べたごとく。

リンク上あるいはその付近に互、がある場合にはリンク
の種別、最高、最低制限速度を用いてｐ　（ｘｔ”ｚｌ
　ｘｔ）を求める。またノード上あるいはその付近にＸ
ｓ　がある場合にはノード種別。

分岐確率等を用いてＰ　（ｘ　ｓ”ｚｌ　ｘ　ｔ）を求
める。

ここで分岐確率はメモリ中の値１４７，１４８を用いて
もよいが、所定の目的地までの経路誘導を行なう際には
下記のごとく異なる値を用いてもよい。

（３）ノードとリンクの接続関係、リンクの距離。

速度制限等に従い、与えられた出発地点あるいは現在位
置から目的地までの最適経路を算出し、表示装置上に地
図にオーバレイ表示したり、各ノードでの進路選択表示
を行なう。この際にはこの進路への分岐確率を地図デー
タに蓄えた値より大きくして（２）の手順に従いｐ　（
ｘｔ＋ｔｌ　ｘｔ）を算出する。

（４）センサ３として車体の傾斜を検出するセンサを備
えた場合には１着目リンクの両端ノードの２座標値とリ
ンク距離からリンクの傾斜を求め、前述の方法でセンサ
出力と照合し、走行位置推定に利用する。

（５）センサ３としてサインポストを用いた場合には、
その設置位置および誤差共分散値を地図データのメモリ
から読み出し走行位置推定に利用できる。

（６）走行方位検出手段２が地磁気センサのごとく場所
により異なる外乱を受ける場合には、誤差の事箭情報す
なわちバイアス、共分散等を地図データメモリから読み
出し走行位置推定に利用できる。

（７）推定された走行位置をインデクスとしてノードお
よびリンクのデータを検索し、近傍のノード、リンクの
識別子９種別、付属情報等を表示し利用者に伝達する。

次に本発明による移動体の走行位置推定方式を用いたロ
ケーションスジステムの第１の実施例について第１５図
〜第１７図により説明する。第１５図は該システムの全
体構成図である。１つ以上の移動体に搭載した搭載袋［
１５０と１つのセンタ装置１５１から構成される装置 通信によりデータの授受を行なう．第１６図は装置１５
０の構成図である。車載ナビゲーションシステム１６１
は第１図に示したものと同等である。

その中の処理装置４で出力する移動体の位置の推定結果
は移動体の識別子とともに送受信機１６２。

アンテナ１６３を介してセンタ装１ｉ’ｉｊｌ６３に送
られる。またセンタ装置から送られて来た指令等はアン
テナ１６３，送受信機１６２を介して処理装置４にて表
示等に利用される．第１７図は装置１５１の構成図であ
る。車載袋Ｗ１５０から送られて来た各移動体の識別子
と位置の推定結果はアンテナ１７０，送受信機１７１を
介して処理装置１７２に送られ、表示装置１７３に表示
しまたは移動体の運行管理のため処理等に利用される。

運行管理者が入力Ｖｉ置１７４から入力あるいは処理装
置１７２で作成される移動体への指令等は送受信機１７
１，アンテナ１７０を介して移＃１体の識別子とともに
移動体へ向は送出される。

次にロケーションシステムの第２の実施例について第１
８図，第１９図により説明する。全体構成は第１５図と
同様である。第１８図は搭載装置１５０の構成図である
。検出手段１ないし３の出力は一定時間ごとに処理袋［
４，送受信機１８１。

アンテナ１８２を介して移動体の識別子とともにセンタ
装置１５１に送られる．センタ装置１５１は受信したセ
ンサ出力と地図データをもとに下記の処理を行ない移動
体の位置を推定する。その結果は指令とともに該移動体
に送られ，アンテナ１８２、送受信機１８１，処理装置
４，メモリ６を介して装置７に表示し利用者に伝えられ
る．このときメモリ５に蓄えた地図データをオーバレイ
表示してもよい。第１９図はセンタ装置１５１の構成図
である。車載袋ｗｔ１５０から送られてきた各移動体の
識別子とセンサ出力はアンテナ１９０。

送受信ｗ！に１９１を介して処理袋１！ｉｌ９２に送ら
れる。処理装置１９２は、第１あるいは第２の実施例に
おける処理袋Ｉｆ１１４と同様の処理を行ない移動体の
位置を推定する。このときメモリ５および９に相当する
地図データ及び１時点前の推爺結果を蓄えたメモリ１９
３を利用する。推定結果は表示装置１９４に表示しまた
は移動体の運行管理のための処理等に利用される。運行
管理者が入力装置１９５から入力あるいは処理袋１！１
９４で作成される移動体への指令等は，位置推定結果お
よび移動体の識別子とともに送受信機１９１，アンテナ
１９０を介して移動体へ向は送出される．この実施例で
は前述の各実施例に比べ、 （１）車載処理装置４の負荷が小さく、小型化できる。

（２）車載メモリ９は不要となり、メモリ５中の地図デ
ータもノード，リンクの種別，接続関係等のみで良く小
型化できる。

（３）センタ装置１５１で表示用の地図画像データを作
成して車載装置１５０に送出する方式をとればメモリ５
も不要になる。

（４）検出手段３にＧＰＳによる位置計測装置を用いる
場合，衛星からの受信信号から位置を計算する処理を車
載で行なう代りに、受信信号をセンタ装ｗ１５１に送り
位置計算処理をそ”こで行なわせる方式をと九ば、手段
３の小型化ができる。

という特長があり結果として車載装置の簡素化。

小型化が可能である。これはまたナビゲーションシステ
ムの変形でもある。

本発明のナビゲーションシステムにおいて、特待刻々推
定した走行位置を、外部８より入力した出発点、目的点
のコードとともにメモリ９に蓄えてもよい。その場合に
は上記走行を行なった時点以降に同一の出発点、目的点
間を走行する際、外部８より入力した出発点、目的点の
コードに従いメモリ９より経路上の走行地点を読み出し
表示装置７に表示することにより運転者へ経路を案内す
ることができる。ここでメモリ９に蓄える走行位置は、
（４）式、　（１２）式あるいは（１３）式を最大にす
るｘＮ（Ｎ＝　０　、１　、　＝−）を用いることがで
きる以上の各実施例では、移動体の走行位置推定結果の
利用者への伝達手段として表示装置７を用いたが、その
代りに音声合成装置９を用いてもよい。

推定結果の確率密度と地図データ中のノード、リンクの
座標に応じて、例えば、ｒｘｘ交差点に接近中Ｊ、ｒＸ
Ｘの近傍に居ます。」等の文を音声として合成して伝達
する。この方法によれば利用者が運転者である場合、走
行中に表示を見る負荷が回避できる効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば地図データを用いて移動体の走行位置推
定を行なうので、他の検出器データの誤差による推定誤
差の発散を抑える効果がある。

また走行位置の確率密度を地図上に表示するので、利用
者は推定結果の信頼度を知ることができ誤表示による混
乱を防ぐ効果がある。

さらに本発明の推定方式は各種検出器データを統一的に
扱うことができるので、ＧＰＳ等の検出器を組合せ高精
度を図るのが容易となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の車載ナビゲーションシステムの一実施
例の全体構成図、第２図は地図および走行位置の表示例
を示す図、第３図は走行位置の確率密度を示す図、第４
図は走行経路の幾何学的関係を示す図、第５図は自動車
専用道路における確率密度の初期値を示す図、第６図は
その他における確率密度の初期値を示す図、第７図は自
動車専用道路上での走行位置の条件付確率密度を示す図
、第８図は道路上から外れる走行の可能性がある場合の
走行位置の条件付確率密度を示す図、第９図は道路外に
ある時の走行位置の条件付確率密度を示す図、第１０図
は走行位置の確率密度の推定手順を示す図、第１１図は
推定された走行経路を示す図、第１２図は別の実施例に
おける走行位置の確率密度の推定手順を示す図、第１３
図は地図データ中のノードデータの構造を示す図、第１
４図は地図データ中のリンクデータの構造を示す図、第
１５図は本発明の移動体ロケーションシステムの一実施
例の全体構成図、第１６図は車載装置の構成図、第１７
図はセンタ装置の構成図、第１８図は移動体ロケーショ
ンシステムの第２の実施例における車載装置の構成図、
第１９図は同じくセイＺ図 λ乏 讐＋図 ブ１ 弄　５図 坪　６図 蔓　７図 搏　／左図 脣　／２　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、移動体の走行距離を検出する手段と、走行方位を検
   出する手段と、地図データを格納するメモリと、データ
   処理装置と、バッファメモリとより成るシステムにおい
   て、検出した走行距離と走行方位と地図データからデー
   タ処理装置において走行位置の確率密度を、量子化され
   た地図座標の各々について算出し、それをバッファメモ
   リに記憶することを特徴とする地図データを用いたナビ
   ゲーションシステム。 ２、上記走行位置の確率密度は、走行位置の算出を開始
   した時点から当該時点までの検出データを条件とする当
   該時点の走行位置の条件付確率密度であることを特徴と
   する第１項記載の地図データを用いたナビゲーションシ
   ステム。 ３、上記走行位置の確率密度は、走行位置の算出を開始
   した時点から当該時点までの検出データを条件とする、
   同一時間区間の走行位置系列の条件付確率密度であるこ
   とを特徴とする第１項記載の地図データを用いたナビゲ
   ーションシステム。 ４、上記走行位置の確率密度の算出において、地図デー
   タあるいはそれに加えて検出データを用いて注目時点の
   位置を条件とする次時点の位置の条件付確率密度を算出
   しそれを利用することを特徴とする第１項記載の地図デ
   ータを用いたナビゲーションシステム。 ５、上記算出された走行位置の確率密度と地図データか
   ら作られた画像を画像表示装置に表示することを特徴と
   する第１項記載の地図データを用いたナビゲーションシ
   ステム。 ６、上記算出された走行位置の確率密度と地図データか
   ら合成した音声を出力することを特徴とする第１項記載
   の地図データを用いたナビゲーションシステム。 ７、走行位置の算出を開始した時点の初期位置を入力す
   る手段を設け、それからデータ処理装置において、初期
   確率密度を算出することを特徴とする第１項記載の地図
   データを用いたナビゲーションシステム。 ８、上記走行距離検出手段と走行方位検出手段の両方あ
   るいはいずれか一方を複数種類設けることを特徴とする
   第１項記載の地図データを用いたナビゲーションシステ
   ム。 ９、上記走行方位検出手段として天体センサを用いるこ
   とを特徴とする第１項記載の地図データを用いたナビゲ
   ーションシステム。 １０、第７項記載の複数種類の検出手段の出力データの
   相互比較により異常な検出データを検知することを特徴
   とする第１項記載の地図データを用いたナビゲーション
   システム。１１、上記検出手段に加え走行位置に関する
   データを検出する第３の検出手段を１つ以上設けたこと
   を特徴とする第１項記載の地図データを用いたナビゲー
   ションシステム。 １２、上記第３の検出手段の出力により走行位置の初期
   確率密度を算出することを特徴とする第１項記載の地図
   データを用いたナビゲーシヨンシステム。 １３、上記第３の検出手段として車体傾斜角センサを用
   いることを特徴とする第１項記載の地図データを用いた
   ナビゲーションシステム。 １４、上記第１および第２の検出手段を用いて算出した
   走行位置の確率密度と第３の検出手段を用いて算出した
   確率密度を比較し異常を検知することを特徴とする第１
   項記載の地図データを用いたナビゲーションシステム。 １５、道路を構成するノード、リンクの位置、接続関係
   、属性に加えて、制限速度、交通流の分岐確率、その他
   付属情報のすべてあるいはいずれかの地図データを持つ
   ことを特徴とする地図データを用いたナビゲーションシ
   ステム。 １６、上記付属情報は利用者の目的に応じて外部より書
   き込みが可能であることを特徴とする第１５項記載の地
   図データを用いたナビゲーションシステム。 １７、上記付属情報を書き換え可能メモリに、その他の
   固定情報をＲＯＭまたは書き換え可能メモリに蓄えるこ
   とを特徴とする第１５項記載の地図データを用いたナビ
   ゲーションシステム。 １８、上記付属情報の一部に場所に依存する上記検出手
   段の誤差情報を持たせた地図データを用いることを特徴
   とする第１項記載の地図データを用いたナビゲーション
   システム。１９、第４項記載の条件付確率密度は地図デ
   ータ中の道路上でのみ非零の値をとるものとして算出す
   ることを特徴とする第１項記載の地図データを用いたナ
   ビゲーションシステム。 ２０、第４項記載の条件付確率密度を地図データ中の道
   路上でのみ非零の値をとるものとして算出するかまたは
   その他の地点でも非零の値をとるものとして算出するか
   を切換える手段を設けたことを特徴とする第１項記載の
   地図データを用いたナビゲーションシステム。 ２１、第１項記載の走行位置の確率密度の算出手段を移
   動体に搭載し、算出結果を中央装置に送出することを特
   徴とする移動体のロケーションシステム。 ２２、第１項記載の検出手段を移動体に搭載し、その出
   力を中央装置に送出し、中央装置において移動体の位置
   算出を行なうことを特徴とする移動体のロケーションシ
   ステム。 ２３、第２２項記載の中央装置が算出した移動体走行位
   置を該移動体に返送することを特徴とするナビゲーショ
   ンシステム。 ２４、第２２項記載の検出手段の処理機能の一部または
   すべてを中央装置に持たせることを特徴とする移動体の
   ロケーシヨンシステム。 ２５、第１項記載の確率密度にもとづく走行位置の推定
   値をメモリに蓄え、検索表示することを特徴とする地図
   データを用いたナビゲーションシステム。