JPH06186045A - 車両ナビゲーション装置 - Google Patents
車両ナビゲーション装置Info
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- JPH06186045A JPH06186045A JP4069872A JP6987292A JPH06186045A JP H06186045 A JPH06186045 A JP H06186045A JP 4069872 A JP4069872 A JP 4069872A JP 6987292 A JP6987292 A JP 6987292A JP H06186045 A JPH06186045 A JP H06186045A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
- G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
- G09B29/106—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids using electronic means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
- G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
- G01C21/14—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by recording the course traversed by the object
-
- G—PHYSICS
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- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; 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
- G01C21/30—Map- or contour-matching
Landscapes
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- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】精度の高いナビゲーションを実行できる装置を
提供する。 【構成】装置１０のコンピュータ１２はデータ記憶媒体
１４をアクセスする。１４には車両航行アルゴリズムに
したがって処理するデータ及びソフトウェアが記憶され
ている。また車両が航行した距離を検出する手段１６を
有する。１６は一つ以上のホイールセンサー１８でもよ
い。１８は車両の非駆動ホイールの回転を感知し、線２
０を介してアナログ距離データを発生する。これを受け
て、条件付け、線２４を介して処理されたデータを発生
する。車両方位を検出する手段２６を備えている。コン
パス２８は方位を決定するため線３０を介して方位デー
タを発生する。１２はインタフェースカード３２を内蔵
し、線２４を介して１６よりアナログ距離データを、ま
た２６より方位データを受取る。３２の回路網３４はア
ナログデータをデジタルに変換し条件に合わせる。
提供する。 【構成】装置１０のコンピュータ１２はデータ記憶媒体
１４をアクセスする。１４には車両航行アルゴリズムに
したがって処理するデータ及びソフトウェアが記憶され
ている。また車両が航行した距離を検出する手段１６を
有する。１６は一つ以上のホイールセンサー１８でもよ
い。１８は車両の非駆動ホイールの回転を感知し、線２
０を介してアナログ距離データを発生する。これを受け
て、条件付け、線２４を介して処理されたデータを発生
する。車両方位を検出する手段２６を備えている。コン
パス２８は方位を決定するため線３０を介して方位デー
タを発生する。１２はインタフェースカード３２を内蔵
し、線２４を介して１６よりアナログ距離データを、ま
た２６より方位データを受取る。３２の回路網３４はア
ナログデータをデジタルに変換し条件に合わせる。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
目 次 技術分野 発明の背景 発明の概要 実施例の説明 Ｉ．概説 ［FIG−1A，1B，1C］ ＩＩ．ハードウェア ［FIG−2］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［FIG−3］ ２．マップデータベース (a) 概 要 (b) ラインセグメント{S} ［FIG−4A］ (c) 街路幅Ｗ (d) ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［FIG−4B］ (e) 地理的領域の磁気変動 (f) 地図精度評価 Ｂ．推測位置DRP Ｃ．DRP の精度の評価 １．評価−概要 ２．確率密度関数もしくは等確率の輪郭(CEP) としての
評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 技術分野 本発明は主に街路（ストリート，アベニュー等を含む）
を航行可能な車両を追跡する精度を上げるための情報を
与える装置及びその方法に関するものであり、当然街路
を移動するときに車両を追跡する自動車両ナビゲーショ
ン装置及びその方法に関するものである。
評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 技術分野 本発明は主に街路（ストリート，アベニュー等を含む）
を航行可能な車両を追跡する精度を上げるための情報を
与える装置及びその方法に関するものであり、当然街路
を移動するときに車両を追跡する自動車両ナビゲーショ
ン装置及びその方法に関するものである。
【０００２】
発明の背景 自動車両ナビゲーション装置が多種開発され、使用され
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法(dead re
ckoning)」がある。この航法では、測定距離及びコース
もしくは車両方位より「推測位置」を進めることで車両
を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置は、たとえ
ば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離センサーお
よび方位センサーを使用して検出可能である。これらの
距離及び方位のデータは、たとえば、コンピュータによ
り、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算するための、
公知の方程式を用いて処理される。車両が街路を移動す
るにつれて、センサーによって与えられる距離及び方位
データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが新しい即ち現
在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測位置を使用す
る先行装置の問題の一つは、推測位置を進める時に発生
する誤差の累積である。この誤差の原因の一つとして
は、距離及び方位センサーの達成し得る精度の限界にあ
ると考えられる。その結果、この限界のある精度に依存
したデータは車両の移動距離も方位も正確に特定しな
い。この誤差の補正が行われなければ、推測位置の精度
が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビゲーショ
ン装置が開発されており、先行技術として存在してい
る。また、推測位置に追加の情報を与えることによる誤
差累積の問題の解決に対する試みも種々なされてきてい
る。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得るある
与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マップと
も言う）と言える。このマップはマップデータベースと
してメモリに記憶される。また、このマップは推測位置
に関連してこの記憶された情報を処理するためにコンピ
ュータによりアクセスされる。米国特許第３，７８９，
１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は自動車
両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開示して
いる。この装置には推測位置の累積誤差を補正する技術
が用いられている。この装置では、記憶したマップデー
タベースをコンピュータでアクセスしている。マップデ
ータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子にした
テーブルもしくはアレイである。このアレイは街路Ｓｔ
と言った航行可能表面であっても良い。街路に対応する
アレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記憶位置
は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴリズム
によれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算され
る。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示され、コ
ンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積誤差を
補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応する位置
でアレイがアクセス（interrogate）される。もし、論
理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面にある
と判断し、補正は行わない。もし、論理０であるなら、
これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記憶位置
がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つに論理
１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、すでに
見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹｓｔに
更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏｌｄＹ
ｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセスを行
った後に論理１が見つからなかった場合は、元の座標
（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測位置
ＤＲＰが進められる。 車両追跡における累積誤差の
補正にマップデータベースを採用している自動車両ナビ
ゲーション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolut
ion Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開
示されている。これは、GEC Journal of Sience and Te
chnology, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King
氏によって書かれたものである。ここでLandfall（ラン
ドフォール）なる用語はLinks And Nodes Database For
Automatic Landvehicle Location の頭文字をとったも
のである。このランドフォールでは、記憶したマップデ
ータベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（lin
k）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域
はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／
出力ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。
この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向け
て路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフ
ォールの原理にしたがって用いられている基本的な車両
航行アルゴリズムについて記載している。車両が前進す
る時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そ
して「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次
のノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。こ
のゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応す
る。次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つ
に存在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の
変化が測定される。そして、そのノードに対するマップ
データベースが測定した方位変化と一致する出口ポート
について走査される。この出口ポートが一旦特定される
と、これは他のノードの入り口点につながり、デスタン
ス・ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフ
ォールは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに
向いたとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限
界精度に起因する累積誤差を補正している。また、この
出版物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載され
ている。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確
に行うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分な
ものであると言うことにある。たとえば、上述の特許の
車両ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、
マップデータベースの論理１及び論理０によって街路が
粗く、且つ単純に表示されているということである。ラ
ンドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にあ
ると言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上
述の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズム
は、誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用す
ることに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生
しておらず、さらにマップデータベースに依存したこの
情報を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用
していない。この評価を持たない装置は更新がなされる
べきときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なか
ったりしがちである。
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法(dead re
ckoning)」がある。この航法では、測定距離及びコース
もしくは車両方位より「推測位置」を進めることで車両
を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置は、たとえ
ば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離センサーお
よび方位センサーを使用して検出可能である。これらの
距離及び方位のデータは、たとえば、コンピュータによ
り、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算するための、
公知の方程式を用いて処理される。車両が街路を移動す
るにつれて、センサーによって与えられる距離及び方位
データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが新しい即ち現
在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測位置を使用す
る先行装置の問題の一つは、推測位置を進める時に発生
する誤差の累積である。この誤差の原因の一つとして
は、距離及び方位センサーの達成し得る精度の限界にあ
ると考えられる。その結果、この限界のある精度に依存
したデータは車両の移動距離も方位も正確に特定しな
い。この誤差の補正が行われなければ、推測位置の精度
が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビゲーショ
ン装置が開発されており、先行技術として存在してい
る。また、推測位置に追加の情報を与えることによる誤
差累積の問題の解決に対する試みも種々なされてきてい
る。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得るある
与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マップと
も言う）と言える。このマップはマップデータベースと
してメモリに記憶される。また、このマップは推測位置
に関連してこの記憶された情報を処理するためにコンピ
ュータによりアクセスされる。米国特許第３，７８９，
１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は自動車
両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開示して
いる。この装置には推測位置の累積誤差を補正する技術
が用いられている。この装置では、記憶したマップデー
タベースをコンピュータでアクセスしている。マップデ
ータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子にした
テーブルもしくはアレイである。このアレイは街路Ｓｔ
と言った航行可能表面であっても良い。街路に対応する
アレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記憶位置
は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴリズム
によれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算され
る。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示され、コ
ンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積誤差を
補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応する位置
でアレイがアクセス（interrogate）される。もし、論
理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面にある
と判断し、補正は行わない。もし、論理０であるなら、
これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記憶位置
がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つに論理
１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、すでに
見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹｓｔに
更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏｌｄＹ
ｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセスを行
った後に論理１が見つからなかった場合は、元の座標
（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測位置
ＤＲＰが進められる。 車両追跡における累積誤差の
補正にマップデータベースを採用している自動車両ナビ
ゲーション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolut
ion Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開
示されている。これは、GEC Journal of Sience and Te
chnology, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King
氏によって書かれたものである。ここでLandfall（ラン
ドフォール）なる用語はLinks And Nodes Database For
Automatic Landvehicle Location の頭文字をとったも
のである。このランドフォールでは、記憶したマップデ
ータベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（lin
k）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域
はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／
出力ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。
この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向け
て路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフ
ォールの原理にしたがって用いられている基本的な車両
航行アルゴリズムについて記載している。車両が前進す
る時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そ
して「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次
のノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。こ
のゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応す
る。次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つ
に存在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の
変化が測定される。そして、そのノードに対するマップ
データベースが測定した方位変化と一致する出口ポート
について走査される。この出口ポートが一旦特定される
と、これは他のノードの入り口点につながり、デスタン
ス・ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフ
ォールは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに
向いたとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限
界精度に起因する累積誤差を補正している。また、この
出版物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載され
ている。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確
に行うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分な
ものであると言うことにある。たとえば、上述の特許の
車両ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、
マップデータベースの論理１及び論理０によって街路が
粗く、且つ単純に表示されているということである。ラ
ンドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にあ
ると言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上
述の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズム
は、誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用す
ることに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生
しておらず、さらにマップデータベースに依存したこの
情報を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用
していない。この評価を持たない装置は更新がなされる
べきときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なか
ったりしがちである。
【０００３】
発明の概要 したがって、本発明の目的は車両が街路を移動するとき
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の以上の目的及び
他の目的は、以下に述べる第一の手段と、第二の手段
と、パラメータ発生手段とで構成され、街路を移動可能
な車両を追跡する精度を向上するための情報を与える装
置である本発明のある観点で達成される。第一の手段は
車両の各位置を特定するデータを与え、その各位置は車
両の実際の位置に対してある精度を有し、これらの位置
の一つは現在位置である。第二の手段は街路のマップデ
ータベースを与える。パラメータ発生手段は一つ以上の
車両の位置及びマップデータベースの街路に依存して複
数のパラメータのいずれかを発生させて蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決める。本発明の上記と関連
した観点では、第一の段階と、第二の段階と、パラメー
タ発生段階とで構成され、街路を移動可能な車両を追跡
する精度を向上するための情報を与える方法が提供され
る。第一の段階では車両の各位置を特定するデータを与
え、各位置は車両の実際の位置に対してある精度を有
し、これらの位置の一つは現在位置である。第二の段階
では、街路のマップデータベースを与える。パラメータ
発生段階では、一つ以上の車両の位置及びマップデータ
ベースの街路に依存して複数のパラメータのいずれかを
発生させて蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決
める。このように、これらの装置及び方法によれば、複
数のパラメータの形で大量の情報が車両の位置及びマッ
プデータベースより発生可能である。この情報は車両の
現在位置を修正若しくは更新するために必ずしも使用さ
れるのではないが、少なくとも蓋然性の高い現在位置が
あるか否かを決定するためには用いられる。本発明の他
の観点によれば、本発明は、第一ないし第三の手段及び
位置決定手段からなり、ある与えられた領域全体の街路
を移動可能な車両を自動的に追跡する装置である。第一
の手段は車両が街路を移動するとき、車両のそれぞれの
位置を特定する第一のデータを与え、各位置はある精度
を有し、これら位置の一つは現在位置である。第二の手
段は第二のデータを与える。この第二のデータは車両の
それぞれの位置の精度の評価であり、車両が街路を動き
回るとき変化し、それぞれの位置の精度を反映する。第
三の手段は与えられた領域の街路のマップデータベース
を与える。位置決定手段は第一のデータ、第二のデー
タ、及びマップデータベースに応答し、現在の位置より
も確率の高い位置があるか否かを決定する。本発明の上
記と関連した観点によれば、本発明は、第一ないし第三
の段階及び位置決定段階からなり、ある与えられた領域
全体の街路を移動可能な車両を自動的に追跡する装置で
ある。第一の段階では車両が街路を移動するとき、車両
のそれぞれの位置を特定する第一のデータを与え、各位
置はある精度を有し、これら位置の一つは現在位置であ
る。第二の段階では第二のデータを与える。この第二の
データは車両のそれぞれの位置の精度の評価であり、車
両が街路を動き回るとき変化し、それぞれの位置の精度
を反映する。第三の段階では与えられた領域の街路のマ
ップデータベースを与える。位置決定段階では第一のデ
ータ、第二のデータ、及びマップデータベースに応答
し、現在の位置よりも確率の高い位置があるか否かを決
定する。 発明の目的 すなわち、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータと車両の測定された方位を特定する
データとを与える第１の手段であって、前記各位置は車
両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記各位
置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路につ
いてのマップデータベースを与える第２の手段と、車両
の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベース
の街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを発生
させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定する発生手段であって、前記パラメー
タのうちの１つは前記マップデータベースの街路の方位
と比較されるべき前記車両の測定された方位である発生
手段とを備えたことを特徴とする。また本発明の目的を
達成するために、本発明は、所与の領域の街路上を移動
可能な車両を追跡する精度を改良するための情報を与え
る装置において、車両の各位置を特定するデータを与え
る第１の手段であって、前記各位置は車両の実際の位置
に関連する精度を有しており、前記各位置の１つは現在
位置である第１の手段と、前記街路についてのマップデ
ータベースを与える第２の手段と、車両の１あるいはそ
れ以上の位置と前記マップデータベースの街路とに関連
した少なくとも１つのパラメータを発生させて前記現在
位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決
定する発生手段であって、前記パラメータのうちの１つ
は前記マップデータベースに係る２つの街路の互いの近
接性である発生手段とを備えたことを特徴とする。この
とき、前記蓋然性の高い現在位置に対応している可能性
がある２つの街路は、その一方の街路が前記現在位置の
一方の側部にあり、他方の街路は前記現在位置の他方の
側部にあることを特徴としてもよい。この前記蓋然性の
高い現在位置に対応している可能性がある２つの街路
は、その一方の街路と前記現在位置との距離が他方の街
路と前記現在位置との距離に近似しているときには、前
記発生手段によって避けられることを特徴としてもよ
い。また、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータと車両の測定された方位を特定する
データとを与える第１の手段であって、前記各位置は車
両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記各位
置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路につ
いてのマップデータベースを与える第２の手段と、車両
の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベース
の街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを発生
させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定する発生手段であって、前記パラメー
タのうち１つは前記マップデータベースの街路の方位と
比較されるべき前記車両の測定された方位である発生手
段と、前記各位置の精度の評価を与える手段とを備えた
ことを特徴とする。このとき、車両の前記各位置は累積
された誤差を有しており、前記評価は、当該累積誤差を
反映するように車両の移動とともに変化し、かつ、前記
蓋然性の高い現在位置が存在すると決定されたときに
は、該蓋然性の高い現在位置に係る高精度を反映するよ
うに変化することを特徴としてもよい。そして、前記評
価は車両が移動するにつれて変動する速度で変化するこ
とを特徴としてもよい。また、前記評価は車両の実際の
位置を含む蓋然性がある領域を囲む輪郭であることを特
徴としてもよい。上述したパラメータの１つはマップデ
ータベースの各街路に対する前記現在位置の近接性であ
り、該近接性は前記評価に依存していることを特徴とし
てもよい。このとき、前記近接性パラメータが、前記マ
ップデータベースの所与の街路と前記現在位置との距離
が所与のしきい値以上であることを意味すると、当該街
路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
とされないことを特徴としてもよい。また、前記近接性
パラメータが前記マップデータベースの所与の街路に対
する前記現在位置の距離が所与のしきい値以下であるこ
とを意味すると、当該街路は前記蓋然性の高い現在位置
に対応する可能性があるとされることを特徴としてもよ
い。また、本発明の目的を達成するために本発明は、所
与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改
良するための情報を与える装置において、車両の各位置
を特定するデータを与える第１の手段であって、前記各
位置は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、
前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記
街路についてのマップデータベースを与える第２の手段
と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデー
タベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメー
タを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位
置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前記
パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの街
路の接続性である発生手段とを備えたことを特徴とす
る。この車両の前記各位置の１つである古い位置が前記
マップデータベースの街路のうちの１つの街路上の１つ
の点に対応しており、当該１つの街路と所与の街路とが
直接接続されていないときには、当該所与の街路は前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるとされな
いことを特徴としてもよい。また、車両の前記各位置の
１つである古い位置が前記マップデータベースの街路の
うちの１つの街路上の１つの点に対応しており、当該１
つの街路と所与の街路とが直接接続されているときに
は、当該所与の街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応
する可能性があるとされることを特徴としてもよい。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段であって、前記パラ
メータのうちの１つは車両の前記各位置によって特定さ
れた車両の通路と前記マップデータベースの所与の街路
による通路との相関性である発生手段とを備えたことを
特徴とする。このとき、前記発生手段は、前記蓋然性の
高い現在位置が、前記相関性のパラメータにより示され
る前記所与の街路上の点に最良の相関として対応するこ
とを決定することを特徴としてもよい。また、前記相関
性のパラメータが所与のしきい値よりも大きな最小値を
持つなら、所与の街路は蓋然性の高い現在位置に対応す
る可能性があるとしないことを特徴としてもよい。そし
て、前記相関性のパラメータが最小値を持ち、さらに二
階差分方程式が前記最小値での傾斜の変化が所与のしき
い値以下であると特定すると、前記所与の街路は前記蓋
然性の高い現在位置に対応する可能性があるとされない
ことを特徴としてもよい。従って、前記相関性のパラメ
ータが所与のしきい値より小さい最小値を有し、さらに
二階差分方程式が前記最小値での傾斜の変化が所与のし
きい値以上であると特定すると、前記所与の街路は前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるとするこ
とを特徴としてもよい。また、本発明の目的を達成する
ために、本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車
両を追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、車両の各位置を特定するデータと車両の測定さ
れた方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記
マップデータベースの街路とに関連した少なくとも１つ
のパラメータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の
高い現在位置が存在するか否かを決定する発生手段であ
って、前記パラメータのうちの１つは前記マップデータ
ベースの街路の方位と比較されるべき前記車両の測定さ
れた方位であり、当該測定された方位と前記街路の方位
との差が所与のしきい値以上であるときには、当該マッ
プデータベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対
応する可能性があるとされない発生手段とを備えたこと
を特徴とする。また、本発明の目的を達成するために、
本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、
車両の各位置を特定するデータと車両の測定された方位
を特定するデータとを与える第１の手段であって、前記
各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有してお
り、前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、
前記街路についてのマップデータベースを与える第２の
手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップ
データベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラ
メータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、
前記パラメータのうちの１つは前記マップデータベース
の街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方
位であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差
が所与のしきい値以下であるときには、当該マップデー
タベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する
可能性があるとする発生手段とを備えたことを特徴とす
る。また、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータを与える第１の手段であって、前記
各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有してお
り、前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、
前記街路についてのマップデータベースを与える第２の
手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップ
データベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラ
メータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、
該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のすべてに前記可能性が無いときには、前記第１の手
段は前記現在位置を古い位置として保持し、車両の次の
位置を特定するデータを与えることを特徴とする。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段とを備え、該発生手
段は、前記マップデータベースの街路のいずれかが前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるか否かを
前記複数のパラメータから決定し、もし前記街路のうち
の１つが決定されたときには、前記第１の手段は前記蓋
然性の高い現在位置を古い位置として保持し、車両の次
の位置を特定するデータを与えることを特徴とする。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段とを備え、データを
与える前記第１の手段は、車両の方位を特定する方位デ
ータを発生するセンサ手段と該センサ手段の校正手段と
を有しており、前記マップデータベースの街路の所与の
１つの街路は車両の方位に対応した方位を有していて、
前記校正手段は当該所与の街路の方位と前記車両の方位
とを比較して、前記所与の街路の方位と前記車両の方位
との平均誤差が最少になるように前記方位データを調整
することを特徴とする。また、本発明の目的を達成する
ために、本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車
両を追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、車両の各位置を特定するデータを与える第１の
手段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連す
る精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置であ
る第１の手段と、前記街路についてのマップデータベー
スを与える第２の手段と、車両の１あるいはそれ以上の
位置と前記マップデータベースの街路とに関連した少な
くとも１つのパラメータを発生させて前記現在位置より
も蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決定する発
生手段とを備え、前記第１の手段は、車両の移動した距
離を特定する距離データを発生するセンサ手段と該セン
サ手段の校正手段とを有しており、車両が１つの街路か
ら他の街路へ動くときに、車両の位置が前記マップデー
タベースの対応する街路から或る距離だけ離れることが
あり、前記校正手段は当該或る距離に依存して前記距離
データを調整することによって前記センサ手段を校正す
ることを特徴とする。また、本発明の目的を達成するた
めに、本発明は、所与の領域全体の街路を移動可能な車
両を自動的に追跡する車両ナビゲーション方法におい
て、車両が街路を移動するとき車両の各位置を特定する
第１のデータであって、前記各位置はある精度を有し、
その位置の１つは現在位置である第１のデータを求め、
車両の前記各位置の精度の評価である第２のデータであ
って、当該評価は車両が街路を移動するとき変化し、前
記各位置の精度を反映する第２のデータを求め、所与の
街路のマップデータベースを求め、前記第１のデータ、
前記第２のデータおよび前記マップデータベースに応答
して、前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定することを特徴とする。また、本発明
の目的を達成するために、本発明は、所与の領域の街路
上を移動可能な車両を追跡する精度を改良するための情
報を与える装置において、車両の各位置を特定するデー
タを与える第１の手段であって、前記各位置は或る精度
を有しており、現在位置は更新される可能性があるよう
にされた第１の手段と、車両の位置の前記精度の評価を
与える第２の手段であって、前記評価は、車両の移動に
つれて変化し、かつ、前記現在位置の更新時に変化する
とともに、前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かの決定に用いられるようにされた第２の
手段とを備えたことを特徴とする。このとき、前記第１
の手段は、車両の移動距離および方位についての情報を
発生するセンサ手段を備え、前記評価は前記センサ手段
の精度に依存して変化することを特徴としてもよい。ま
た、街路の位置に対してある精度を持つマップデータベ
ースを与える手段をさらに備えることを特徴としてもよ
い。上述した評価は車両の移動につれて変動する速度で
変化することを特徴としてもよい。さらに、前記第１の
手段は車両の方位についてある水準を満たす情報を発生
するセンサ手段を有し、前記変動する速度は方位情報の
前記水準に依存することを特徴としてもよい。また、前
記第１の手段は車両の移動距離についてある水準を満た
す情報を発生するセンサ手段を有し、前記変動する速度
は距離情報の前記水準に依存することを特徴としてもよ
い。また、前記変動する速度は車両ナビゲーション装置
の性能に依存することを特徴としてもよい。この性能
は、更新により現在位置が移動した距離および前の位置
の更新と現在位置の更新との間に車両が移動した距離に
依存していることを特徴としてもよい。上述した位置の
精度の前記評価は車両の移動方向に対して異なった方位
では異なっていることを特徴としてもよい。また、上述
した各位置の精度の評価は以下に述べるどのようなもの
であってもよい。すなわち、前記各位置の精度の前記評
価は前記各位置の近辺の確率密度関数であることを特徴
としてもよい。前記各位置の精度の前記評価は、車両の
実際の位置をある確率で含む領域を囲む形状を規定する
複数の点であることを特徴としてもよい。前記各位置の
精度の前記評価は、前記各位置に関連した確率の分布を
規定する１つ以上の式であることを特徴としてもよい。
前記評価は前記各位置に関連した確率の分布を規定する
値の表であることを特徴としてもよい。また、本発明の
目的を達成するために、本発明は、所与の領域の街路上
を移動可能な車両を自動的に追跡する精度を改良するた
めの情報を与える装置において、車両が街路を移動する
ときに車両の各位置を特定する第１のデータであって、
その各位置はある精度を有し、前記各位置の１つは現在
位置である第１のデータを与える第１の手段と、車両の
前記各位置の精度の評価である第２のデータであって、
当該評価は車両が街路を移動するときに変化して前記各
位置の精度を反映する第２のデータを与える第２の手段
と、所与の領域の街路のマップデータベースを与える第
３の手段と、前記現在位置よりも蓋然性の高い位置が存
在するか否かを、前記第１のデータ、前記第２のデータ
および前記マップデータベースに応答して決定する決定
手段とを備えたことを特徴とする。前記決定手段は、蓋
然性の高い位置が存在するとき、前記現在位置を更新さ
れた現在位置に更新することを特徴としてもよい。この
前記決定手段は、車両が実際に移動する最も確率の高い
街路を特定する手段と、当該最も確率の高い街路に沿っ
た位置と前記位置の中の或るものとの相関を取る手段で
あって、前記更新された現在位置はその相関に応じて最
も確率の高い街路の最も確率の高い点に対応しているよ
うにされた手段とを備えたことを特徴としてもよい。ま
た、前記決定手段は、前記現在位置の精度の前記評価
を、更新された位置の精度の更新された評価に更新する
ことを特徴としてもよい。この更新された評価のサイズ
は、現在位置の精度の評価のサイズに対して減少し、前
記更新された現在位置の高い精度を反映することを特徴
としてもよい。上述した決定手段は前記蓋然性の高い位
置が存在しないと判断されたなら現在位置を更新しない
ことを特徴としてもよい。前記第１のデータを与える手
段を校正するための校正データを与える第４の手段と、
校正データを周期的に調整する手段とをさらに備えるこ
とを特徴としてもよい。前記決定手段は、現在位置を特
定する手段と、車両が実際に移動する最も確率の高い街
路を特定する手段と、前記最も確率の高い街路の最も確
率の高い点を決定するための手段と、前記現在位置と前
記最も確率の高い点とに応答して、最も確率の高い全体
更新位置を決定する手段とであって、該全体更新位置は
最も確率の高い街路上に必ずしもあるのではないように
された手段とを備えたことを特徴としてもよい。また、
前記車両は実際の通路を移動可能であり、当該通路のす
べてはマップデータベースにあるのではなく、さらに前
記決定手段は、車両がマップデータベースの街路を出た
り、入ったりするときに現在位置を蓋然性の高い位置に
更新したりしなかったりすることを特徴としてもよい。
また、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与
の領域全体の街路を移動可能な車両を自動的に追跡する
装置において、車両が前記街路を移動するとき車両の各
推測位置を特定する第１のデータであって、当該各推測
位置はある精度を有し、その推測位置の１つは現在位置
である第１のデータを与える第１の手段と、車両の前記
各推測位置を含む輪郭の形で前記各推測位置の精度の評
価を特定する第２のデータであって、車両の実際位置を
含む確率を近似し、前記輪郭は車両が前記街路を移動す
るときに変化する第２のデータを与える第２の手段と、
所与の領域の前記街路のマップデータベースを与える第
３の手段と、前記現在の推測位置を特定する前記第１の
データ、前記現在の推測位置と関連した輪郭を特定する
前記第２のデータおよび前記マップデータベースに応答
し、前記街路のうちの１つの街路上の蓋然性の高い点に
対応する更新された現在の推測位置に車両の現在の推測
位置を更新する更新手段とを備えることを特徴とする。
前記現在の推測位置の更新に応答し、前記現在の推測位
置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新する手段をさ
らに備えることを特徴としてもよい。このとき、前記現
在の推測位置に関連する輪郭を特定する第２のデータと
前記マップデータベースの１つの街路とに応答し、現在
の推測位置と関連した輪郭が更新され、当該更新された
輪郭は、車両の実際位置を含む確率は前記現在の推測位
置と関連した輪郭のそれとほぼ同じであるが、そのサイ
ズは縮小しており、前記現在の推測位置と比較して更新
された現在の推測位置の精度が向上していることを反映
していることを特徴としてもよい。上述した前記第１の
手段は、車両が移動した距離を示すデータを発生する手
段と、車両の方位を示すデータを発生する手段とを備え
ることを特徴としてもよい。このとき、前記距離データ
を発生する手段および前記方位データを発生する手段を
校正する校正データを与える手段と、前記校正データを
調整する手段とをさらに備えることを特徴としてもよ
い。上述したある推測位置と関連した前記輪郭は、車両
が最小距離だけ移動すると、前の推測位置と関連した輪
郭に対して移動し、拡大することを特徴としてもよい。
このとき、前記輪郭は車両の移動距離に比例して拡大す
ることを特徴としてもよい。また、前記輪郭はデータを
与える前記第１の手段の精度に比例して拡大することを
特徴としてもよい。上述した更新手段は、ラインオブポ
ジションとして扱われる前記マップデータベースの１つ
以上の街路を決定することを特徴としてもよい。このと
き、更新された現在の推測位置に対応する点を持つ前記
１つの街路のラインオブポジションは車両の方位にほぼ
平行であることを特徴としてもよい。この１つの街路の
ラインオブポジションは前記現在の推測位置と関連した
輪郭と交差することを特徴としてもよい。さらに、前記
１つの街路のラインオブポジションは、１つ前に更新さ
れた現在の推測位置に対応した点を持つ他のラインオブ
ポジションと接続されていることを特徴としてもよい。
上述した更新手段は、車両の前記各推測位置の中のいく
つかが示す通路と前記１つの街路の通路との相関をと
り、その相関に応答し前記１つの街路上の前記蓋然性の
高い点を決定する手段を有していることを特徴としても
よい。上述した更新手段は、前記マップデータベースに
応答し複数のラインオブポジションを決定し、当該各ラ
インオブポジションは車両が移動している可能性がある
街路に対応し、車両の方位とほぼ平行であり、前記現在
の推測位置と関連した輪郭と交差していることを特徴と
してもよい。このとき、前記更新手段は、前記ラインオ
ブポジションのいずれが、車両が移動している可能性の
最も確率の高い街路に対応している最も確率の高いライ
ンオブポジションであるかを決定し、前記最も確率の高
い街路は１つであることを特徴としてもよい。さらに、
前記更新手段は、最も確率の高いラインオブポジション
が１つもないか否かを決定し、その決定に応答し、前記
現在の推測位置が更新されないことを決定することを特
徴としてもよい。また、本発明の目的を達成するため
に、本発明は、所与の領域全体の街路を移動可能な車両
を自動的に追跡するシステムにおいて、車両の各推測位
置である第１のデータであって、前記各推測位置の１つ
は現在の推測位置である第１のデータを与え、車両の移
動した距離を特定するデータを発生する手段と、車両の
方位を特定するデータを発生する手段とを有する第１の
手段と、車両の前記各推測位置を含む等確率の輪郭であ
って、車両の実際の位置を含む確率を近似する輪郭の形
で前記各推測位置の精度の評価を特定する第２のデータ
であって、前記輪郭は車両が街路を移動するにつれ変化
する第２のデータを与える第２の手段と、所与の領域の
街路のマップデータベースを特定する第３のデータを与
える手段と、前記マップデータベースに応答し街路に対
応するラインオブポジションを決定し、１つ以上の当該
ラインオブポジションは車両の方位とほぼ平行であり、
かつ前記現在の推測位置と関連した前記輪郭と交差し、
これらのラインオブポジションのなかの１つは車両が移
動している可能性がある街路に対応する最も確率の高い
ラインオブポジションとすることができる手段と、前記
最も確率の高いラインオブポジション上の点に対応する
更新された現在の推測位置に現在の推測位置を更新する
ための手段と、当該現在の推測位置を更新するときに現
在の推測位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新す
る手段であって、前記各推測位置を含む輪郭の大きさ
は、更新された推測位置が発生されるまで、車両が移動
するにつれて拡大し、前記各推測位置の精度の低下を反
映し、更新時にはその大きさが縮小して現在の推測位置
と比較して更新された推測位置の精度が向上したことを
反映し、拡大する輪郭と縮小する輪郭とは車両の実際の
位置を含む確率がほぼ同じであるようにする手段とを備
えることを特徴とする。前記距離データを発生する手段
と前記方位データを発生する手段とはある精度を有し、
該精度に比例して前記輪郭は拡大することを特徴として
もよい。このとき、輪郭は変動する速度で拡大し、該変
動する速度は現在の推測位置が更新に基づいて動かされ
る距離および推測位置の前の更新と現在の推測位置の更
新との間で車両が移動する距離に依存することを特徴と
しても良い。上述した方位データを発生する手段は、第
１の方位データを発生する第１のセンサ手段と、第２の
方位データを発生する第２のセンサ手段とを備えている
ことを特徴としてもよい。このとき、前記輪郭は、前記
第１のデータと前記第２のデータとの間のいかなる差に
も依存して変動する速度で拡大することを特徴としても
よい。上述したラインオブポジションを決定する前記手
段は、現在の推測位置の一側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した一
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、現
在の推測位置の他側のすべてのラインオブポジションを
決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した他側の１つ
のラインオブポジションを選択する手段と、前記一側の
前記１つのラインオブポジションもしくは前記他側の前
記１つのラインオブポジションから最も確率の高いライ
ンオブポジションを選択するための手段とを備えている
ことを特徴としてもよい。このとき、前記一側の前記１
つのラインオブポジションと前記他側の前記１つのライ
ンオブポジションとの間の距離が所与のしきい値より小
さいときには、前記一側の前記１つのラインオブポジシ
ョンも前記他側の前記１つのラインオブポジションも選
択されないことを特徴としてもよい。上述したマップデ
ータベースを特定する前記第３の手段は街路についての
縮小誤差情報を含み、前記推測位置は当該縮小誤差情報
に依存して与えられることを特徴としてもよい。また、
本発明の目的を達成するために、本発明は、地図により
特定される所与の領域の街路上を移動可能な自動車を自
動的に追跡する装置であって、車両に設置可能な車両ナ
ビゲーションシステムにおいて、自動車の移動する距離
を検出し、距離データを発生する第１の検出手段と、自
動車の方位を検出し、方位データを発生する第２の検出
手段と、街路を特定するマップデータベースを記憶する
手段と、地図と自動車記号とを表示するための手段であ
って、前記自動車記号は表示された前記地図に対して移
動可能なようにされた手段と、プログラムされた計算手
段とを備え、該計算手段は前記距離データと前記方位デ
ータとに応答し自動車の各推測位置を特定するデータで
あって、当該各推測位置の１つは現在の推測位置である
データを与え、前記各推測位置を含む輪郭を特定するデ
ータであって、該輪郭は１つの推測位置からもう１つの
推測位置まで車両が移動するにつれ拡大し、それは現在
の推測位置が更新されるまで続けられるようにされたデ
ータを与え、マップデータベースに応答し各街路に対応
するラインオブポジションを決定し、ラインオブポジシ
ョンの１つは自動車が移動する可能性がある街路に対応
する最も確率の高いラインオブポジションであり得て、
当該最も確率の高いラインオブポジションは、自動車の
方位にほぼ平行であって、現在の推測位置と関連した前
記輪郭と交差し、１つ前の更新された推測位置に対応し
た１つ前の最も確率の高いラインオブポジションに接続
されるようにし、現在の推測位置、現在の推測位置と関
連した輪郭および最も確率の高いラインオブポジション
に応答し、最も確率の高いラインオブポジション上の蓋
然性の高い点である更新された推測位置に現在の推測位
置を更新し、現在の推測位置と関連した輪郭と最も確率
の高いラインオブポジションとに応答し、現在の推測位
置と関連した輪郭を更新された推測位置を含む更新され
た輪郭に更新し、地図データに応答し地図を表示するた
めに前記表示手段を制御し、さらに前記各推測位置を特
定するデータに応答し自動車記号を表示するために前記
表示手段を制御するようにしたことを特徴とする。この
とき、前記最も確率の高いラインオブポジションが存在
しないと判断されると現在の推測位置が更新されないこ
とを特徴としてもよい。さらに、前記プログラムされた
計算手段は前記第１および前記第２の検出手段について
の校正データを記憶し、現在の推測位置および輪郭の更
新時に前記校正データを調整することを特徴としてもよ
い。また、前記輪郭は変動する速度で拡大し、該変動す
る速度は現在の推測位置が更新に基づいて動かされる距
離および推測位置の前の更新と現在の推測位置の更新と
の間で車両が移動した距離に依存することを特徴として
もよい。このとき、前記第１と第２の検出手段の各々は
ある精度を有し、前記変動する速度は当該精度に比例す
ることを特徴としてもよい。また、本発明を達成するた
めに、本発明は、所与の領域を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える車両ナビゲーショ
ン方法において、車両の各位置を特定するデータであっ
て、その各位置は車両の実際位置に関連する精度を有
し、前記各位置の１つは現在位置であるデータを与え、
街路のマップデータベースを与え、車両の１つ以上の前
記各位置およびマップデータベースの街路に関連した少
なくとも１つのパラメータを発生させて、蓋然性の高い
現在位置があるか否かを決定することを特徴とする。更
に本発明の特徴を列挙すると次の通りである。 （１） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
である発生手段とを備えたことを特徴とする車両ナビゲ
ーション装置。 （２） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースに
係る２つの街路の互いの近接性である発生手段とを備え
たことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （３） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
である発生手段と、 ｄ） 前記各位置の精度の評価を与える手段とを備えた
ことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （４） 前記パラメータの１つはマップデータベースの
各街路に対する前記現在位置の近接性であり、該近接性
は前記評価に依存していることを特徴とする前記（３）
に記載の車両ナビゲーション装置。 （５） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の接続性である発生手段とを備えたことを特徴とす
る車両ナビゲーション装置。 （６） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは車両の前記各位置によって
特定された車両の通路と前記マップデータベースの所与
の街路による通路との相関性である発生手段とを備えた
ことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （７） 前記発生手段は、前記蓋然性の高い現在位置
が、前記相関性のパラメータにより示される前記所与の
街路上の点に最良の相関として対応することを決定する
ことを特徴とする前記（６）に記載の車両ナビゲーショ
ン装置。 （８） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差が
所与のしきい値以上であるときには、当該マップデータ
ベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可
能性があるとされない発生手段とを備えたことを特徴と
する車両ナビゲーション装置。 （９） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差が
所与のしきい値以下であるときには、当該マップデータ
ベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可
能性があるとする発生手段とを備えたことを特徴とする
車両ナビゲーション装置。 （１０） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータ発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位
置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のすべてに前記可能性が無いときには、前記第１の手
段は前記現在位置を古い位置として保持し、車両の次の
位置を特定するデータを与えることを特徴とする車両ナ
ビゲーション装置。 （１１） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のうちの１つが決定されたときには、前記第１の手段
は前記蓋然性の高い現在位置を古い位置として保持し、
車両の次の位置を特定するデータを与えることを特徴と
する車両ナビゲーション装置。 （１２） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 ｄ） データを与える前記第１の手段は、車両の方位を
特定する方位データを発生するセンサ手段と該センサ手
段の校正手段とを有しており、前記マップデータベース
の街路の所与の１つの街路は車両の方位に対応した方位
を有していて、前記校正手段は当該所与の街路の方位と
前記車両の方位とを比較して、前記所与の街路の方位と
前記車両の方位との平均誤差が最少になるように前記方
位データを調整することを特徴とする車両ナビゲーショ
ン装置。 （１３） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 ｄ） 前記第１の手段は、車両の移動した距離を特定す
る距離データを発生するセンサ手段と該センサ手段の校
正手段とを有しており、車両が１つの街路から他の街路
へ動くときに、車両の位置が前記マップデータベースの
対応する街路から或る距離だけ離れることがあり、前記
校正手段は当該或る距離に依存して前記距離データを調
整することによって前記センサ手段を校正することを特
徴とする車両ナビゲーション装置。 （１４） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡する車両ナビゲーション方法において、 ａ） 車両が街路を移動するとき車両の各位置を特定す
る第１のデータであって、前記各位置はある精度を有
し、その位置の１つは現在位置である第１のデータを求
め、 ｂ） 車両の前記各位置の精度の評価である第２のデー
タであって、当該評価は車両が街路を移動するとき変化
し、前記各位置の精度を反映する第２のデータを求め、 ｃ） 所与の街路のマップデータベースを求め、 ｄ） 前記第１のデータ、前記第２のデータおよび前記
マップデータベースに応答して、前記現在位置よりも蓋
然性の高い現在位置が存在するか否かを決定することを
特徴とする車両ナビゲーション方法。 （１５） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は或る精度を有しており、現在
位置は更新される可能性があるようにされた第１の手段
と、 ｂ） 車両の位置の前記精度の評価を与える第２の手段
であって、前記評価は、車両の移動につれて変化し、か
つ、前記現在位置の更新時に変化するとともに、前記現
在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在するか否かの
決定に用いられるようにされた第２の手段とを備えたこ
とを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （１６） 前記評価は車両の移動につれて変動する速度
で変化することを特徴とする前記（１５）に記載の車両
ナビゲーション装置。 （１７） 前記第１の手段は車両の方位についてある水
準を満たす情報を発生するセンサ手段を有し、前記変動
する速度は方位情報の前記水準に依存することを特徴と
する前記（１６）に記載の車両ナビゲーション装置。 （１８） 前記第１の手段は車両の移動距離についてあ
る水準を満たす情報を発生するセンサ手段を有し、前記
変動する速度は距離情報の前記水準に依存することを特
徴とする前記（１６）に記載の車両ナビゲーション装
置。 （１９） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を自動
的に追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、 ａ） 車両が街路を移動するときに車両の各位置を特定
する第１のデータであって、その各位置はある精度を有
し、前記各位置の１つは現在位置である第１のデータを
与える第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各位置の精度の評価である第２のデー
タであって、当該評価は車両が街路を移動するときに変
化して前記各位置の精度を反映する第２のデータを与え
る第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の街路のマップデータベースを与える
第３の手段と、 ｄ） 前記現在位置よりも蓋然性の高い位置が存在する
か否かを、前記第１のデータ、前記第２のデータおよび
前記マップデータベースに応答して決定する決定手段と
を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （２０） 前記決定手段は前記蓋然性の高い位置が存在
しないと判断されたなら現在位置を更新しないことを特
徴とする前記（１９）に記載の車両ナビゲーション装
置。 （２１） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡する装置において、 ａ） 車両が前記街路を移動するとき車両の各推測位置
を特定する第１のデータであって、当該各推測位置はあ
る精度を有し、その推測位置の１つは現在位置である第
１のデータを与える第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各推測位置を含む輪郭の形で前記各推
測位置の精度の評価を特定する第２のデータであって、
車両の実際位置を含む確率を近似し、前記輪郭は車両が
前記街路を移動するときに変化する第２のデータを与え
る第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の前記街路のマップデータベースを与
える第３の手段と、 ｄ） 前記現在の推測位置を特定する前記第１のデー
タ、前記現在の推測位置と関連した輪郭を特定する前記
第２のデータおよび前記マップデータベースに応答し、
前記街路のうちの１つの街路上の蓋然性の高い点に対応
する更新された現在の推測位置に車両の現在の推測位置
を更新する更新手段とを備えることを特徴とする車両ナ
ビゲーション装置。 （２２） 前記現在の推測位置の更新に応答し、前記現
在の推測位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新す
る手段をさらに備えることを特徴とする前記（２１）に
記載の車両ナビゲーション装置。 （２３） 前記更新手段は、ラインオブポジションとし
て扱われる前記マップデータベースの１つ以上の街路を
決定することを特徴とする前記（２１）に記載の車両ナ
ビゲーション装置。 （２４） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡するシステムにおいて、 ａ） 車両の各推測位置である第１のデータであって、
前記各推測位置の１つは現在の推測位置である第１のデ
ータを与え、 ｉ） 車両の移動した距離を特定するデータを発生する
手段と、 ii） 車両の方位を特定するデータを発生する手段とを
有する第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各推測位置を含む等確率の輪郭であっ
て、車両の実際の位置を含む確率を近似する輪郭の形で
前記各推測位置の精度の評価を特定する第２のデータで
あって、前記輪郭は車両が街路を移動するにつれ変化す
る第２のデータを与える第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の街路のマップデータベースを特定す
る第３のデータを与える手段と、 ｄ） 前記マップデータベースに応答し街路に対応する
ラインオブポジションを決定し、１つ以上の当該ライン
オブポジションは車両の方位とほぼ平行であり、かつ前
記現在の推測位置と関連した前記輪郭と交差し、これら
のラインオブポジションのなかの１つは車両が移動して
いる可能性がある街路に対応する最も確率の高いライン
オブポジションとすることができる手段と、 ｅ） 前記最も確率の高いラインオブポジション上の点
に対応する更新された現在の推測位置に現在の推測位置
を更新するための手段と、 ｆ） 当該現在の推測位置を更新するときに現在の推測
位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新する手段で
あって、前記各推測位置を含む輪郭の大きさは、更新さ
れた推測位置が発生されるまで、車両が移動するにつれ
て拡大し、前記各推測位置の精度の低下を反映し、更新
時にはその大きさが縮小して現在の推測位置と比較して
更新された推測位置の精度が向上したことを反映し、拡
大する輪郭と縮小する輪郭とは車両の実際の位置を含む
確率がほぼ同じであるようにする手段とを備えることを
特徴とする車両ナビゲーションシステム。 （２５） ラインオブポジションを決定する前記手段
は、 ａ） 現在の推測位置の一側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した一
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、 ｂ） 現在の推測位置の他側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した他
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、 ｃ） 前記一側の前記１つのラインオブポジションもし
くは前記他側の前記１つのラインオブポジションから最
も確率の高いラインオブポジションを選択するための手
段とを備えていることを特徴とする前記（２４）に記載
の車両ナビゲーションシステム。 （２６） 前記一側の前記１つのラインオブポジション
と前記他側の前記１つのラインオブポジションとの間の
距離が所与のしきい値より小さいときには、前記一側の
前記１つのラインオブポジションも前記他側の前記１つ
のラインオブポジションも選択されないことを特徴とす
る前記（２５）に記載の車両ナビゲーションシステム。 （２７） 地図により特定される所与の領域の街路上を
移動可能な自動車を自動的に追跡する装置であって、車
両に設置可能な車両ナビゲーションシステムにおいて、 ａ） 自動車の移動する距離を検出し、距離データを発
生する第１の検出手段と、ｂ） 自動車の方位を検出
し、方位データを発生する第２の検出手段と、 ｃ） 街路を特定するマップデータベースを記憶する手
段と、 ｄ） 地図と自動車記号とを表示するための手段であっ
て、前記自動車記号は表示された前記地図に対して移動
可能なようにされた手段と、 ｅ） プログラムされた計算手段とを備え、 該計算手段は ｉ） 前記距離データと前記方位データとに応答し自動
車の各推測位置を特定するデータであって、当該各推測
位置の１つは現在の推測位置であるデータを与え、 ii） 前記各推測位置を含む輪郭を特定するデータであ
って、該輪郭は１つの推測位置からもう１つの推測位置
まで車両が移動するにつれ拡大し、それは現在の推測位
置が更新されるまで続けられるようにされたデータを与
え、 iii) マップデータベースに応答し各街路に対応するラ
インオブポジションを決定し、ラインオブポジションの
１つは自動車が移動する可能性がある街路に対応する最
も確率の高いラインオブポジションであり得て、当該最
も確率の高いラインオブポジションは、自動車の方位に
ほぼ平行であって、現在の推測位置と関連した前記輪郭
と交差し、１つ前の更新された推測位置に対応した１つ
前の最も確率の高いラインオブポジションに接続される
ようにし、 iv） 現在の推測位置、現在の推測位置と関連した輪郭
および最も確率の高いラインオブポジションに応答し、
最も確率の高いラインオブポジション上の蓋然性の高い
点である更新された推測位置に現在の推測位置を更新
し、 ｖ） 現在の推測位置と関連した輪郭と最も確率の高い
ラインオブポジションとに応答し、現在の推測位置と関
連した輪郭を更新された推測位置を含む更新された輪郭
に更新し、 vi） 地図データに応答し地図を表示するために前記表
示手段を制御し、さらに前記各推測位置を特定するデー
タに応答し自動車記号を表示するために前記表示手段を
制御するようにしたことを特徴とする車両ナビゲーショ
ンシステム。 （２８） 所与の領域を移動可能な車両を追跡する精度
を改良するための情報を与える車両ナビゲーション方法
において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータであって、その各
位置は車両の実際位置に関連する精度を有し、前記各位
置の１つは現在位置であるデータを与え、 ｂ） 街路のマップデータベースを与え、 ｃ） 車両の１つ以上の前記各位置およびマップデータ
ベースの街路に関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて、蓋然性の高い現在位置があるか否かを決定
することを特徴とする車両ナビゲーション方法。
他の目的は、以下に述べる第一の手段と、第二の手段
と、パラメータ発生手段とで構成され、街路を移動可能
な車両を追跡する精度を向上するための情報を与える装
置である本発明のある観点で達成される。第一の手段は
車両の各位置を特定するデータを与え、その各位置は車
両の実際の位置に対してある精度を有し、これらの位置
の一つは現在位置である。第二の手段は街路のマップデ
ータベースを与える。パラメータ発生手段は一つ以上の
車両の位置及びマップデータベースの街路に依存して複
数のパラメータのいずれかを発生させて蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決める。本発明の上記と関連
した観点では、第一の段階と、第二の段階と、パラメー
タ発生段階とで構成され、街路を移動可能な車両を追跡
する精度を向上するための情報を与える方法が提供され
る。第一の段階では車両の各位置を特定するデータを与
え、各位置は車両の実際の位置に対してある精度を有
し、これらの位置の一つは現在位置である。第二の段階
では、街路のマップデータベースを与える。パラメータ
発生段階では、一つ以上の車両の位置及びマップデータ
ベースの街路に依存して複数のパラメータのいずれかを
発生させて蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決
める。このように、これらの装置及び方法によれば、複
数のパラメータの形で大量の情報が車両の位置及びマッ
プデータベースより発生可能である。この情報は車両の
現在位置を修正若しくは更新するために必ずしも使用さ
れるのではないが、少なくとも蓋然性の高い現在位置が
あるか否かを決定するためには用いられる。本発明の他
の観点によれば、本発明は、第一ないし第三の手段及び
位置決定手段からなり、ある与えられた領域全体の街路
を移動可能な車両を自動的に追跡する装置である。第一
の手段は車両が街路を移動するとき、車両のそれぞれの
位置を特定する第一のデータを与え、各位置はある精度
を有し、これら位置の一つは現在位置である。第二の手
段は第二のデータを与える。この第二のデータは車両の
それぞれの位置の精度の評価であり、車両が街路を動き
回るとき変化し、それぞれの位置の精度を反映する。第
三の手段は与えられた領域の街路のマップデータベース
を与える。位置決定手段は第一のデータ、第二のデー
タ、及びマップデータベースに応答し、現在の位置より
も確率の高い位置があるか否かを決定する。本発明の上
記と関連した観点によれば、本発明は、第一ないし第三
の段階及び位置決定段階からなり、ある与えられた領域
全体の街路を移動可能な車両を自動的に追跡する装置で
ある。第一の段階では車両が街路を移動するとき、車両
のそれぞれの位置を特定する第一のデータを与え、各位
置はある精度を有し、これら位置の一つは現在位置であ
る。第二の段階では第二のデータを与える。この第二の
データは車両のそれぞれの位置の精度の評価であり、車
両が街路を動き回るとき変化し、それぞれの位置の精度
を反映する。第三の段階では与えられた領域の街路のマ
ップデータベースを与える。位置決定段階では第一のデ
ータ、第二のデータ、及びマップデータベースに応答
し、現在の位置よりも確率の高い位置があるか否かを決
定する。 発明の目的 すなわち、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータと車両の測定された方位を特定する
データとを与える第１の手段であって、前記各位置は車
両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記各位
置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路につ
いてのマップデータベースを与える第２の手段と、車両
の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベース
の街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを発生
させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定する発生手段であって、前記パラメー
タのうちの１つは前記マップデータベースの街路の方位
と比較されるべき前記車両の測定された方位である発生
手段とを備えたことを特徴とする。また本発明の目的を
達成するために、本発明は、所与の領域の街路上を移動
可能な車両を追跡する精度を改良するための情報を与え
る装置において、車両の各位置を特定するデータを与え
る第１の手段であって、前記各位置は車両の実際の位置
に関連する精度を有しており、前記各位置の１つは現在
位置である第１の手段と、前記街路についてのマップデ
ータベースを与える第２の手段と、車両の１あるいはそ
れ以上の位置と前記マップデータベースの街路とに関連
した少なくとも１つのパラメータを発生させて前記現在
位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決
定する発生手段であって、前記パラメータのうちの１つ
は前記マップデータベースに係る２つの街路の互いの近
接性である発生手段とを備えたことを特徴とする。この
とき、前記蓋然性の高い現在位置に対応している可能性
がある２つの街路は、その一方の街路が前記現在位置の
一方の側部にあり、他方の街路は前記現在位置の他方の
側部にあることを特徴としてもよい。この前記蓋然性の
高い現在位置に対応している可能性がある２つの街路
は、その一方の街路と前記現在位置との距離が他方の街
路と前記現在位置との距離に近似しているときには、前
記発生手段によって避けられることを特徴としてもよ
い。また、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータと車両の測定された方位を特定する
データとを与える第１の手段であって、前記各位置は車
両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記各位
置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路につ
いてのマップデータベースを与える第２の手段と、車両
の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベース
の街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを発生
させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定する発生手段であって、前記パラメー
タのうち１つは前記マップデータベースの街路の方位と
比較されるべき前記車両の測定された方位である発生手
段と、前記各位置の精度の評価を与える手段とを備えた
ことを特徴とする。このとき、車両の前記各位置は累積
された誤差を有しており、前記評価は、当該累積誤差を
反映するように車両の移動とともに変化し、かつ、前記
蓋然性の高い現在位置が存在すると決定されたときに
は、該蓋然性の高い現在位置に係る高精度を反映するよ
うに変化することを特徴としてもよい。そして、前記評
価は車両が移動するにつれて変動する速度で変化するこ
とを特徴としてもよい。また、前記評価は車両の実際の
位置を含む蓋然性がある領域を囲む輪郭であることを特
徴としてもよい。上述したパラメータの１つはマップデ
ータベースの各街路に対する前記現在位置の近接性であ
り、該近接性は前記評価に依存していることを特徴とし
てもよい。このとき、前記近接性パラメータが、前記マ
ップデータベースの所与の街路と前記現在位置との距離
が所与のしきい値以上であることを意味すると、当該街
路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
とされないことを特徴としてもよい。また、前記近接性
パラメータが前記マップデータベースの所与の街路に対
する前記現在位置の距離が所与のしきい値以下であるこ
とを意味すると、当該街路は前記蓋然性の高い現在位置
に対応する可能性があるとされることを特徴としてもよ
い。また、本発明の目的を達成するために本発明は、所
与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改
良するための情報を与える装置において、車両の各位置
を特定するデータを与える第１の手段であって、前記各
位置は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、
前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記
街路についてのマップデータベースを与える第２の手段
と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデー
タベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメー
タを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位
置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前記
パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの街
路の接続性である発生手段とを備えたことを特徴とす
る。この車両の前記各位置の１つである古い位置が前記
マップデータベースの街路のうちの１つの街路上の１つ
の点に対応しており、当該１つの街路と所与の街路とが
直接接続されていないときには、当該所与の街路は前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるとされな
いことを特徴としてもよい。また、車両の前記各位置の
１つである古い位置が前記マップデータベースの街路の
うちの１つの街路上の１つの点に対応しており、当該１
つの街路と所与の街路とが直接接続されているときに
は、当該所与の街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応
する可能性があるとされることを特徴としてもよい。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段であって、前記パラ
メータのうちの１つは車両の前記各位置によって特定さ
れた車両の通路と前記マップデータベースの所与の街路
による通路との相関性である発生手段とを備えたことを
特徴とする。このとき、前記発生手段は、前記蓋然性の
高い現在位置が、前記相関性のパラメータにより示され
る前記所与の街路上の点に最良の相関として対応するこ
とを決定することを特徴としてもよい。また、前記相関
性のパラメータが所与のしきい値よりも大きな最小値を
持つなら、所与の街路は蓋然性の高い現在位置に対応す
る可能性があるとしないことを特徴としてもよい。そし
て、前記相関性のパラメータが最小値を持ち、さらに二
階差分方程式が前記最小値での傾斜の変化が所与のしき
い値以下であると特定すると、前記所与の街路は前記蓋
然性の高い現在位置に対応する可能性があるとされない
ことを特徴としてもよい。従って、前記相関性のパラメ
ータが所与のしきい値より小さい最小値を有し、さらに
二階差分方程式が前記最小値での傾斜の変化が所与のし
きい値以上であると特定すると、前記所与の街路は前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるとするこ
とを特徴としてもよい。また、本発明の目的を達成する
ために、本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車
両を追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、車両の各位置を特定するデータと車両の測定さ
れた方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記
マップデータベースの街路とに関連した少なくとも１つ
のパラメータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の
高い現在位置が存在するか否かを決定する発生手段であ
って、前記パラメータのうちの１つは前記マップデータ
ベースの街路の方位と比較されるべき前記車両の測定さ
れた方位であり、当該測定された方位と前記街路の方位
との差が所与のしきい値以上であるときには、当該マッ
プデータベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対
応する可能性があるとされない発生手段とを備えたこと
を特徴とする。また、本発明の目的を達成するために、
本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、
車両の各位置を特定するデータと車両の測定された方位
を特定するデータとを与える第１の手段であって、前記
各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有してお
り、前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、
前記街路についてのマップデータベースを与える第２の
手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップ
データベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラ
メータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、
前記パラメータのうちの１つは前記マップデータベース
の街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方
位であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差
が所与のしきい値以下であるときには、当該マップデー
タベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する
可能性があるとする発生手段とを備えたことを特徴とす
る。また、本発明の目的を達成するために、本発明は、
所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を
改良するための情報を与える装置において、車両の各位
置を特定するデータを与える第１の手段であって、前記
各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有してお
り、前記各位置の１つは現在位置である第１の手段と、
前記街路についてのマップデータベースを与える第２の
手段と、車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップ
データベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラ
メータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現
在位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、
該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のすべてに前記可能性が無いときには、前記第１の手
段は前記現在位置を古い位置として保持し、車両の次の
位置を特定するデータを与えることを特徴とする。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段とを備え、該発生手
段は、前記マップデータベースの街路のいずれかが前記
蓋然性の高い現在位置に対応する可能性があるか否かを
前記複数のパラメータから決定し、もし前記街路のうち
の１つが決定されたときには、前記第１の手段は前記蓋
然性の高い現在位置を古い位置として保持し、車両の次
の位置を特定するデータを与えることを特徴とする。ま
た、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与の
領域の街路上を移動可能な車両を追跡する精度を改良す
るための情報を与える装置において、車両の各位置を特
定するデータを与える第１の手段であって、前記各位置
は車両の実際の位置に関連する精度を有しており、前記
各位置の１つは現在位置である第１の手段と、前記街路
についてのマップデータベースを与える第２の手段と、
車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデータベ
ースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かを決定する発生手段とを備え、データを
与える前記第１の手段は、車両の方位を特定する方位デ
ータを発生するセンサ手段と該センサ手段の校正手段と
を有しており、前記マップデータベースの街路の所与の
１つの街路は車両の方位に対応した方位を有していて、
前記校正手段は当該所与の街路の方位と前記車両の方位
とを比較して、前記所与の街路の方位と前記車両の方位
との平均誤差が最少になるように前記方位データを調整
することを特徴とする。また、本発明の目的を達成する
ために、本発明は、所与の領域の街路上を移動可能な車
両を追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、車両の各位置を特定するデータを与える第１の
手段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連す
る精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置であ
る第１の手段と、前記街路についてのマップデータベー
スを与える第２の手段と、車両の１あるいはそれ以上の
位置と前記マップデータベースの街路とに関連した少な
くとも１つのパラメータを発生させて前記現在位置より
も蓋然性の高い現在位置が存在するか否かを決定する発
生手段とを備え、前記第１の手段は、車両の移動した距
離を特定する距離データを発生するセンサ手段と該セン
サ手段の校正手段とを有しており、車両が１つの街路か
ら他の街路へ動くときに、車両の位置が前記マップデー
タベースの対応する街路から或る距離だけ離れることが
あり、前記校正手段は当該或る距離に依存して前記距離
データを調整することによって前記センサ手段を校正す
ることを特徴とする。また、本発明の目的を達成するた
めに、本発明は、所与の領域全体の街路を移動可能な車
両を自動的に追跡する車両ナビゲーション方法におい
て、車両が街路を移動するとき車両の各位置を特定する
第１のデータであって、前記各位置はある精度を有し、
その位置の１つは現在位置である第１のデータを求め、
車両の前記各位置の精度の評価である第２のデータであ
って、当該評価は車両が街路を移動するとき変化し、前
記各位置の精度を反映する第２のデータを求め、所与の
街路のマップデータベースを求め、前記第１のデータ、
前記第２のデータおよび前記マップデータベースに応答
して、前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在
するか否かを決定することを特徴とする。また、本発明
の目的を達成するために、本発明は、所与の領域の街路
上を移動可能な車両を追跡する精度を改良するための情
報を与える装置において、車両の各位置を特定するデー
タを与える第１の手段であって、前記各位置は或る精度
を有しており、現在位置は更新される可能性があるよう
にされた第１の手段と、車両の位置の前記精度の評価を
与える第２の手段であって、前記評価は、車両の移動に
つれて変化し、かつ、前記現在位置の更新時に変化する
とともに、前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位置が
存在するか否かの決定に用いられるようにされた第２の
手段とを備えたことを特徴とする。このとき、前記第１
の手段は、車両の移動距離および方位についての情報を
発生するセンサ手段を備え、前記評価は前記センサ手段
の精度に依存して変化することを特徴としてもよい。ま
た、街路の位置に対してある精度を持つマップデータベ
ースを与える手段をさらに備えることを特徴としてもよ
い。上述した評価は車両の移動につれて変動する速度で
変化することを特徴としてもよい。さらに、前記第１の
手段は車両の方位についてある水準を満たす情報を発生
するセンサ手段を有し、前記変動する速度は方位情報の
前記水準に依存することを特徴としてもよい。また、前
記第１の手段は車両の移動距離についてある水準を満た
す情報を発生するセンサ手段を有し、前記変動する速度
は距離情報の前記水準に依存することを特徴としてもよ
い。また、前記変動する速度は車両ナビゲーション装置
の性能に依存することを特徴としてもよい。この性能
は、更新により現在位置が移動した距離および前の位置
の更新と現在位置の更新との間に車両が移動した距離に
依存していることを特徴としてもよい。上述した位置の
精度の前記評価は車両の移動方向に対して異なった方位
では異なっていることを特徴としてもよい。また、上述
した各位置の精度の評価は以下に述べるどのようなもの
であってもよい。すなわち、前記各位置の精度の前記評
価は前記各位置の近辺の確率密度関数であることを特徴
としてもよい。前記各位置の精度の前記評価は、車両の
実際の位置をある確率で含む領域を囲む形状を規定する
複数の点であることを特徴としてもよい。前記各位置の
精度の前記評価は、前記各位置に関連した確率の分布を
規定する１つ以上の式であることを特徴としてもよい。
前記評価は前記各位置に関連した確率の分布を規定する
値の表であることを特徴としてもよい。また、本発明の
目的を達成するために、本発明は、所与の領域の街路上
を移動可能な車両を自動的に追跡する精度を改良するた
めの情報を与える装置において、車両が街路を移動する
ときに車両の各位置を特定する第１のデータであって、
その各位置はある精度を有し、前記各位置の１つは現在
位置である第１のデータを与える第１の手段と、車両の
前記各位置の精度の評価である第２のデータであって、
当該評価は車両が街路を移動するときに変化して前記各
位置の精度を反映する第２のデータを与える第２の手段
と、所与の領域の街路のマップデータベースを与える第
３の手段と、前記現在位置よりも蓋然性の高い位置が存
在するか否かを、前記第１のデータ、前記第２のデータ
および前記マップデータベースに応答して決定する決定
手段とを備えたことを特徴とする。前記決定手段は、蓋
然性の高い位置が存在するとき、前記現在位置を更新さ
れた現在位置に更新することを特徴としてもよい。この
前記決定手段は、車両が実際に移動する最も確率の高い
街路を特定する手段と、当該最も確率の高い街路に沿っ
た位置と前記位置の中の或るものとの相関を取る手段で
あって、前記更新された現在位置はその相関に応じて最
も確率の高い街路の最も確率の高い点に対応しているよ
うにされた手段とを備えたことを特徴としてもよい。ま
た、前記決定手段は、前記現在位置の精度の前記評価
を、更新された位置の精度の更新された評価に更新する
ことを特徴としてもよい。この更新された評価のサイズ
は、現在位置の精度の評価のサイズに対して減少し、前
記更新された現在位置の高い精度を反映することを特徴
としてもよい。上述した決定手段は前記蓋然性の高い位
置が存在しないと判断されたなら現在位置を更新しない
ことを特徴としてもよい。前記第１のデータを与える手
段を校正するための校正データを与える第４の手段と、
校正データを周期的に調整する手段とをさらに備えるこ
とを特徴としてもよい。前記決定手段は、現在位置を特
定する手段と、車両が実際に移動する最も確率の高い街
路を特定する手段と、前記最も確率の高い街路の最も確
率の高い点を決定するための手段と、前記現在位置と前
記最も確率の高い点とに応答して、最も確率の高い全体
更新位置を決定する手段とであって、該全体更新位置は
最も確率の高い街路上に必ずしもあるのではないように
された手段とを備えたことを特徴としてもよい。また、
前記車両は実際の通路を移動可能であり、当該通路のす
べてはマップデータベースにあるのではなく、さらに前
記決定手段は、車両がマップデータベースの街路を出た
り、入ったりするときに現在位置を蓋然性の高い位置に
更新したりしなかったりすることを特徴としてもよい。
また、本発明の目的を達成するために、本発明は、所与
の領域全体の街路を移動可能な車両を自動的に追跡する
装置において、車両が前記街路を移動するとき車両の各
推測位置を特定する第１のデータであって、当該各推測
位置はある精度を有し、その推測位置の１つは現在位置
である第１のデータを与える第１の手段と、車両の前記
各推測位置を含む輪郭の形で前記各推測位置の精度の評
価を特定する第２のデータであって、車両の実際位置を
含む確率を近似し、前記輪郭は車両が前記街路を移動す
るときに変化する第２のデータを与える第２の手段と、
所与の領域の前記街路のマップデータベースを与える第
３の手段と、前記現在の推測位置を特定する前記第１の
データ、前記現在の推測位置と関連した輪郭を特定する
前記第２のデータおよび前記マップデータベースに応答
し、前記街路のうちの１つの街路上の蓋然性の高い点に
対応する更新された現在の推測位置に車両の現在の推測
位置を更新する更新手段とを備えることを特徴とする。
前記現在の推測位置の更新に応答し、前記現在の推測位
置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新する手段をさ
らに備えることを特徴としてもよい。このとき、前記現
在の推測位置に関連する輪郭を特定する第２のデータと
前記マップデータベースの１つの街路とに応答し、現在
の推測位置と関連した輪郭が更新され、当該更新された
輪郭は、車両の実際位置を含む確率は前記現在の推測位
置と関連した輪郭のそれとほぼ同じであるが、そのサイ
ズは縮小しており、前記現在の推測位置と比較して更新
された現在の推測位置の精度が向上していることを反映
していることを特徴としてもよい。上述した前記第１の
手段は、車両が移動した距離を示すデータを発生する手
段と、車両の方位を示すデータを発生する手段とを備え
ることを特徴としてもよい。このとき、前記距離データ
を発生する手段および前記方位データを発生する手段を
校正する校正データを与える手段と、前記校正データを
調整する手段とをさらに備えることを特徴としてもよ
い。上述したある推測位置と関連した前記輪郭は、車両
が最小距離だけ移動すると、前の推測位置と関連した輪
郭に対して移動し、拡大することを特徴としてもよい。
このとき、前記輪郭は車両の移動距離に比例して拡大す
ることを特徴としてもよい。また、前記輪郭はデータを
与える前記第１の手段の精度に比例して拡大することを
特徴としてもよい。上述した更新手段は、ラインオブポ
ジションとして扱われる前記マップデータベースの１つ
以上の街路を決定することを特徴としてもよい。このと
き、更新された現在の推測位置に対応する点を持つ前記
１つの街路のラインオブポジションは車両の方位にほぼ
平行であることを特徴としてもよい。この１つの街路の
ラインオブポジションは前記現在の推測位置と関連した
輪郭と交差することを特徴としてもよい。さらに、前記
１つの街路のラインオブポジションは、１つ前に更新さ
れた現在の推測位置に対応した点を持つ他のラインオブ
ポジションと接続されていることを特徴としてもよい。
上述した更新手段は、車両の前記各推測位置の中のいく
つかが示す通路と前記１つの街路の通路との相関をと
り、その相関に応答し前記１つの街路上の前記蓋然性の
高い点を決定する手段を有していることを特徴としても
よい。上述した更新手段は、前記マップデータベースに
応答し複数のラインオブポジションを決定し、当該各ラ
インオブポジションは車両が移動している可能性がある
街路に対応し、車両の方位とほぼ平行であり、前記現在
の推測位置と関連した輪郭と交差していることを特徴と
してもよい。このとき、前記更新手段は、前記ラインオ
ブポジションのいずれが、車両が移動している可能性の
最も確率の高い街路に対応している最も確率の高いライ
ンオブポジションであるかを決定し、前記最も確率の高
い街路は１つであることを特徴としてもよい。さらに、
前記更新手段は、最も確率の高いラインオブポジション
が１つもないか否かを決定し、その決定に応答し、前記
現在の推測位置が更新されないことを決定することを特
徴としてもよい。また、本発明の目的を達成するため
に、本発明は、所与の領域全体の街路を移動可能な車両
を自動的に追跡するシステムにおいて、車両の各推測位
置である第１のデータであって、前記各推測位置の１つ
は現在の推測位置である第１のデータを与え、車両の移
動した距離を特定するデータを発生する手段と、車両の
方位を特定するデータを発生する手段とを有する第１の
手段と、車両の前記各推測位置を含む等確率の輪郭であ
って、車両の実際の位置を含む確率を近似する輪郭の形
で前記各推測位置の精度の評価を特定する第２のデータ
であって、前記輪郭は車両が街路を移動するにつれ変化
する第２のデータを与える第２の手段と、所与の領域の
街路のマップデータベースを特定する第３のデータを与
える手段と、前記マップデータベースに応答し街路に対
応するラインオブポジションを決定し、１つ以上の当該
ラインオブポジションは車両の方位とほぼ平行であり、
かつ前記現在の推測位置と関連した前記輪郭と交差し、
これらのラインオブポジションのなかの１つは車両が移
動している可能性がある街路に対応する最も確率の高い
ラインオブポジションとすることができる手段と、前記
最も確率の高いラインオブポジション上の点に対応する
更新された現在の推測位置に現在の推測位置を更新する
ための手段と、当該現在の推測位置を更新するときに現
在の推測位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新す
る手段であって、前記各推測位置を含む輪郭の大きさ
は、更新された推測位置が発生されるまで、車両が移動
するにつれて拡大し、前記各推測位置の精度の低下を反
映し、更新時にはその大きさが縮小して現在の推測位置
と比較して更新された推測位置の精度が向上したことを
反映し、拡大する輪郭と縮小する輪郭とは車両の実際の
位置を含む確率がほぼ同じであるようにする手段とを備
えることを特徴とする。前記距離データを発生する手段
と前記方位データを発生する手段とはある精度を有し、
該精度に比例して前記輪郭は拡大することを特徴として
もよい。このとき、輪郭は変動する速度で拡大し、該変
動する速度は現在の推測位置が更新に基づいて動かされ
る距離および推測位置の前の更新と現在の推測位置の更
新との間で車両が移動する距離に依存することを特徴と
しても良い。上述した方位データを発生する手段は、第
１の方位データを発生する第１のセンサ手段と、第２の
方位データを発生する第２のセンサ手段とを備えている
ことを特徴としてもよい。このとき、前記輪郭は、前記
第１のデータと前記第２のデータとの間のいかなる差に
も依存して変動する速度で拡大することを特徴としても
よい。上述したラインオブポジションを決定する前記手
段は、現在の推測位置の一側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した一
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、現
在の推測位置の他側のすべてのラインオブポジションを
決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した他側の１つ
のラインオブポジションを選択する手段と、前記一側の
前記１つのラインオブポジションもしくは前記他側の前
記１つのラインオブポジションから最も確率の高いライ
ンオブポジションを選択するための手段とを備えている
ことを特徴としてもよい。このとき、前記一側の前記１
つのラインオブポジションと前記他側の前記１つのライ
ンオブポジションとの間の距離が所与のしきい値より小
さいときには、前記一側の前記１つのラインオブポジシ
ョンも前記他側の前記１つのラインオブポジションも選
択されないことを特徴としてもよい。上述したマップデ
ータベースを特定する前記第３の手段は街路についての
縮小誤差情報を含み、前記推測位置は当該縮小誤差情報
に依存して与えられることを特徴としてもよい。また、
本発明の目的を達成するために、本発明は、地図により
特定される所与の領域の街路上を移動可能な自動車を自
動的に追跡する装置であって、車両に設置可能な車両ナ
ビゲーションシステムにおいて、自動車の移動する距離
を検出し、距離データを発生する第１の検出手段と、自
動車の方位を検出し、方位データを発生する第２の検出
手段と、街路を特定するマップデータベースを記憶する
手段と、地図と自動車記号とを表示するための手段であ
って、前記自動車記号は表示された前記地図に対して移
動可能なようにされた手段と、プログラムされた計算手
段とを備え、該計算手段は前記距離データと前記方位デ
ータとに応答し自動車の各推測位置を特定するデータで
あって、当該各推測位置の１つは現在の推測位置である
データを与え、前記各推測位置を含む輪郭を特定するデ
ータであって、該輪郭は１つの推測位置からもう１つの
推測位置まで車両が移動するにつれ拡大し、それは現在
の推測位置が更新されるまで続けられるようにされたデ
ータを与え、マップデータベースに応答し各街路に対応
するラインオブポジションを決定し、ラインオブポジシ
ョンの１つは自動車が移動する可能性がある街路に対応
する最も確率の高いラインオブポジションであり得て、
当該最も確率の高いラインオブポジションは、自動車の
方位にほぼ平行であって、現在の推測位置と関連した前
記輪郭と交差し、１つ前の更新された推測位置に対応し
た１つ前の最も確率の高いラインオブポジションに接続
されるようにし、現在の推測位置、現在の推測位置と関
連した輪郭および最も確率の高いラインオブポジション
に応答し、最も確率の高いラインオブポジション上の蓋
然性の高い点である更新された推測位置に現在の推測位
置を更新し、現在の推測位置と関連した輪郭と最も確率
の高いラインオブポジションとに応答し、現在の推測位
置と関連した輪郭を更新された推測位置を含む更新され
た輪郭に更新し、地図データに応答し地図を表示するた
めに前記表示手段を制御し、さらに前記各推測位置を特
定するデータに応答し自動車記号を表示するために前記
表示手段を制御するようにしたことを特徴とする。この
とき、前記最も確率の高いラインオブポジションが存在
しないと判断されると現在の推測位置が更新されないこ
とを特徴としてもよい。さらに、前記プログラムされた
計算手段は前記第１および前記第２の検出手段について
の校正データを記憶し、現在の推測位置および輪郭の更
新時に前記校正データを調整することを特徴としてもよ
い。また、前記輪郭は変動する速度で拡大し、該変動す
る速度は現在の推測位置が更新に基づいて動かされる距
離および推測位置の前の更新と現在の推測位置の更新と
の間で車両が移動した距離に依存することを特徴として
もよい。このとき、前記第１と第２の検出手段の各々は
ある精度を有し、前記変動する速度は当該精度に比例す
ることを特徴としてもよい。また、本発明を達成するた
めに、本発明は、所与の領域を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える車両ナビゲーショ
ン方法において、車両の各位置を特定するデータであっ
て、その各位置は車両の実際位置に関連する精度を有
し、前記各位置の１つは現在位置であるデータを与え、
街路のマップデータベースを与え、車両の１つ以上の前
記各位置およびマップデータベースの街路に関連した少
なくとも１つのパラメータを発生させて、蓋然性の高い
現在位置があるか否かを決定することを特徴とする。更
に本発明の特徴を列挙すると次の通りである。 （１） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
である発生手段とを備えたことを特徴とする車両ナビゲ
ーション装置。 （２） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースに
係る２つの街路の互いの近接性である発生手段とを備え
たことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （３） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
である発生手段と、 ｄ） 前記各位置の精度の評価を与える手段とを備えた
ことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （４） 前記パラメータの１つはマップデータベースの
各街路に対する前記現在位置の近接性であり、該近接性
は前記評価に依存していることを特徴とする前記（３）
に記載の車両ナビゲーション装置。 （５） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の接続性である発生手段とを備えたことを特徴とす
る車両ナビゲーション装置。 （６） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは車両の前記各位置によって
特定された車両の通路と前記マップデータベースの所与
の街路による通路との相関性である発生手段とを備えた
ことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （７） 前記発生手段は、前記蓋然性の高い現在位置
が、前記相関性のパラメータにより示される前記所与の
街路上の点に最良の相関として対応することを決定する
ことを特徴とする前記（６）に記載の車両ナビゲーショ
ン装置。 （８） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差が
所与のしきい値以上であるときには、当該マップデータ
ベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可
能性があるとされない発生手段とを備えたことを特徴と
する車両ナビゲーション装置。 （９） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡す
る精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータと車両の測定され
た方位を特定するデータとを与える第１の手段であっ
て、前記各位置は車両の実際の位置に関連する精度を有
しており、前記各位置の１つは現在位置である第１の手
段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段であって、前
記パラメータのうちの１つは前記マップデータベースの
街路の方位と比較されるべき前記車両の測定された方位
であり、当該測定された方位と前記街路の方位との差が
所与のしきい値以下であるときには、当該マップデータ
ベースの街路は前記蓋然性の高い現在位置に対応する可
能性があるとする発生手段とを備えたことを特徴とする
車両ナビゲーション装置。 （１０） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータ発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在位
置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のすべてに前記可能性が無いときには、前記第１の手
段は前記現在位置を古い位置として保持し、車両の次の
位置を特定するデータを与えることを特徴とする車両ナ
ビゲーション装置。 （１１） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 該発生手段は、前記マップデータベースの街路のいずれ
かが前記蓋然性の高い現在位置に対応する可能性がある
か否かを前記複数のパラメータから決定し、もし前記街
路のうちの１つが決定されたときには、前記第１の手段
は前記蓋然性の高い現在位置を古い位置として保持し、
車両の次の位置を特定するデータを与えることを特徴と
する車両ナビゲーション装置。 （１２） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 ｄ） データを与える前記第１の手段は、車両の方位を
特定する方位データを発生するセンサ手段と該センサ手
段の校正手段とを有しており、前記マップデータベース
の街路の所与の１つの街路は車両の方位に対応した方位
を有していて、前記校正手段は当該所与の街路の方位と
前記車両の方位とを比較して、前記所与の街路の方位と
前記車両の方位との平均誤差が最少になるように前記方
位データを調整することを特徴とする車両ナビゲーショ
ン装置。 （１３） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は車両の実際の位置に関連する
精度を有しており、前記各位置の１つは現在位置である
第１の手段と、 ｂ） 前記街路についてのマップデータベースを与える
第２の手段と、 ｃ） 車両の１あるいはそれ以上の位置と前記マップデ
ータベースの街路とに関連した少なくとも１つのパラメ
ータを発生させて前記現在位置よりも蓋然性の高い現在
位置が存在するか否かを決定する発生手段とを備え、 ｄ） 前記第１の手段は、車両の移動した距離を特定す
る距離データを発生するセンサ手段と該センサ手段の校
正手段とを有しており、車両が１つの街路から他の街路
へ動くときに、車両の位置が前記マップデータベースの
対応する街路から或る距離だけ離れることがあり、前記
校正手段は当該或る距離に依存して前記距離データを調
整することによって前記センサ手段を校正することを特
徴とする車両ナビゲーション装置。 （１４） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡する車両ナビゲーション方法において、 ａ） 車両が街路を移動するとき車両の各位置を特定す
る第１のデータであって、前記各位置はある精度を有
し、その位置の１つは現在位置である第１のデータを求
め、 ｂ） 車両の前記各位置の精度の評価である第２のデー
タであって、当該評価は車両が街路を移動するとき変化
し、前記各位置の精度を反映する第２のデータを求め、 ｃ） 所与の街路のマップデータベースを求め、 ｄ） 前記第１のデータ、前記第２のデータおよび前記
マップデータベースに応答して、前記現在位置よりも蓋
然性の高い現在位置が存在するか否かを決定することを
特徴とする車両ナビゲーション方法。 （１５） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を追跡
する精度を改良するための情報を与える装置において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータを与える第１の手
段であって、前記各位置は或る精度を有しており、現在
位置は更新される可能性があるようにされた第１の手段
と、 ｂ） 車両の位置の前記精度の評価を与える第２の手段
であって、前記評価は、車両の移動につれて変化し、か
つ、前記現在位置の更新時に変化するとともに、前記現
在位置よりも蓋然性の高い現在位置が存在するか否かの
決定に用いられるようにされた第２の手段とを備えたこ
とを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （１６） 前記評価は車両の移動につれて変動する速度
で変化することを特徴とする前記（１５）に記載の車両
ナビゲーション装置。 （１７） 前記第１の手段は車両の方位についてある水
準を満たす情報を発生するセンサ手段を有し、前記変動
する速度は方位情報の前記水準に依存することを特徴と
する前記（１６）に記載の車両ナビゲーション装置。 （１８） 前記第１の手段は車両の移動距離についてあ
る水準を満たす情報を発生するセンサ手段を有し、前記
変動する速度は距離情報の前記水準に依存することを特
徴とする前記（１６）に記載の車両ナビゲーション装
置。 （１９） 所与の領域の街路上を移動可能な車両を自動
的に追跡する精度を改良するための情報を与える装置に
おいて、 ａ） 車両が街路を移動するときに車両の各位置を特定
する第１のデータであって、その各位置はある精度を有
し、前記各位置の１つは現在位置である第１のデータを
与える第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各位置の精度の評価である第２のデー
タであって、当該評価は車両が街路を移動するときに変
化して前記各位置の精度を反映する第２のデータを与え
る第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の街路のマップデータベースを与える
第３の手段と、 ｄ） 前記現在位置よりも蓋然性の高い位置が存在する
か否かを、前記第１のデータ、前記第２のデータおよび
前記マップデータベースに応答して決定する決定手段と
を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 （２０） 前記決定手段は前記蓋然性の高い位置が存在
しないと判断されたなら現在位置を更新しないことを特
徴とする前記（１９）に記載の車両ナビゲーション装
置。 （２１） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡する装置において、 ａ） 車両が前記街路を移動するとき車両の各推測位置
を特定する第１のデータであって、当該各推測位置はあ
る精度を有し、その推測位置の１つは現在位置である第
１のデータを与える第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各推測位置を含む輪郭の形で前記各推
測位置の精度の評価を特定する第２のデータであって、
車両の実際位置を含む確率を近似し、前記輪郭は車両が
前記街路を移動するときに変化する第２のデータを与え
る第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の前記街路のマップデータベースを与
える第３の手段と、 ｄ） 前記現在の推測位置を特定する前記第１のデー
タ、前記現在の推測位置と関連した輪郭を特定する前記
第２のデータおよび前記マップデータベースに応答し、
前記街路のうちの１つの街路上の蓋然性の高い点に対応
する更新された現在の推測位置に車両の現在の推測位置
を更新する更新手段とを備えることを特徴とする車両ナ
ビゲーション装置。 （２２） 前記現在の推測位置の更新に応答し、前記現
在の推測位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新す
る手段をさらに備えることを特徴とする前記（２１）に
記載の車両ナビゲーション装置。 （２３） 前記更新手段は、ラインオブポジションとし
て扱われる前記マップデータベースの１つ以上の街路を
決定することを特徴とする前記（２１）に記載の車両ナ
ビゲーション装置。 （２４） 所与の領域全体の街路を移動可能な車両を自
動的に追跡するシステムにおいて、 ａ） 車両の各推測位置である第１のデータであって、
前記各推測位置の１つは現在の推測位置である第１のデ
ータを与え、 ｉ） 車両の移動した距離を特定するデータを発生する
手段と、 ii） 車両の方位を特定するデータを発生する手段とを
有する第１の手段と、 ｂ） 車両の前記各推測位置を含む等確率の輪郭であっ
て、車両の実際の位置を含む確率を近似する輪郭の形で
前記各推測位置の精度の評価を特定する第２のデータで
あって、前記輪郭は車両が街路を移動するにつれ変化す
る第２のデータを与える第２の手段と、 ｃ） 所与の領域の街路のマップデータベースを特定す
る第３のデータを与える手段と、 ｄ） 前記マップデータベースに応答し街路に対応する
ラインオブポジションを決定し、１つ以上の当該ライン
オブポジションは車両の方位とほぼ平行であり、かつ前
記現在の推測位置と関連した前記輪郭と交差し、これら
のラインオブポジションのなかの１つは車両が移動して
いる可能性がある街路に対応する最も確率の高いライン
オブポジションとすることができる手段と、 ｅ） 前記最も確率の高いラインオブポジション上の点
に対応する更新された現在の推測位置に現在の推測位置
を更新するための手段と、 ｆ） 当該現在の推測位置を更新するときに現在の推測
位置と関連した輪郭を更新された輪郭に更新する手段で
あって、前記各推測位置を含む輪郭の大きさは、更新さ
れた推測位置が発生されるまで、車両が移動するにつれ
て拡大し、前記各推測位置の精度の低下を反映し、更新
時にはその大きさが縮小して現在の推測位置と比較して
更新された推測位置の精度が向上したことを反映し、拡
大する輪郭と縮小する輪郭とは車両の実際の位置を含む
確率がほぼ同じであるようにする手段とを備えることを
特徴とする車両ナビゲーションシステム。 （２５） ラインオブポジションを決定する前記手段
は、 ａ） 現在の推測位置の一側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した一
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、 ｂ） 現在の推測位置の他側のすべてのラインオブポジ
ションを決定し、かつ現在の推測位置に最も近接した他
側の１つのラインオブポジションを選択する手段と、 ｃ） 前記一側の前記１つのラインオブポジションもし
くは前記他側の前記１つのラインオブポジションから最
も確率の高いラインオブポジションを選択するための手
段とを備えていることを特徴とする前記（２４）に記載
の車両ナビゲーションシステム。 （２６） 前記一側の前記１つのラインオブポジション
と前記他側の前記１つのラインオブポジションとの間の
距離が所与のしきい値より小さいときには、前記一側の
前記１つのラインオブポジションも前記他側の前記１つ
のラインオブポジションも選択されないことを特徴とす
る前記（２５）に記載の車両ナビゲーションシステム。 （２７） 地図により特定される所与の領域の街路上を
移動可能な自動車を自動的に追跡する装置であって、車
両に設置可能な車両ナビゲーションシステムにおいて、 ａ） 自動車の移動する距離を検出し、距離データを発
生する第１の検出手段と、ｂ） 自動車の方位を検出
し、方位データを発生する第２の検出手段と、 ｃ） 街路を特定するマップデータベースを記憶する手
段と、 ｄ） 地図と自動車記号とを表示するための手段であっ
て、前記自動車記号は表示された前記地図に対して移動
可能なようにされた手段と、 ｅ） プログラムされた計算手段とを備え、 該計算手段は ｉ） 前記距離データと前記方位データとに応答し自動
車の各推測位置を特定するデータであって、当該各推測
位置の１つは現在の推測位置であるデータを与え、 ii） 前記各推測位置を含む輪郭を特定するデータであ
って、該輪郭は１つの推測位置からもう１つの推測位置
まで車両が移動するにつれ拡大し、それは現在の推測位
置が更新されるまで続けられるようにされたデータを与
え、 iii) マップデータベースに応答し各街路に対応するラ
インオブポジションを決定し、ラインオブポジションの
１つは自動車が移動する可能性がある街路に対応する最
も確率の高いラインオブポジションであり得て、当該最
も確率の高いラインオブポジションは、自動車の方位に
ほぼ平行であって、現在の推測位置と関連した前記輪郭
と交差し、１つ前の更新された推測位置に対応した１つ
前の最も確率の高いラインオブポジションに接続される
ようにし、 iv） 現在の推測位置、現在の推測位置と関連した輪郭
および最も確率の高いラインオブポジションに応答し、
最も確率の高いラインオブポジション上の蓋然性の高い
点である更新された推測位置に現在の推測位置を更新
し、 ｖ） 現在の推測位置と関連した輪郭と最も確率の高い
ラインオブポジションとに応答し、現在の推測位置と関
連した輪郭を更新された推測位置を含む更新された輪郭
に更新し、 vi） 地図データに応答し地図を表示するために前記表
示手段を制御し、さらに前記各推測位置を特定するデー
タに応答し自動車記号を表示するために前記表示手段を
制御するようにしたことを特徴とする車両ナビゲーショ
ンシステム。 （２８） 所与の領域を移動可能な車両を追跡する精度
を改良するための情報を与える車両ナビゲーション方法
において、 ａ） 車両の各位置を特定するデータであって、その各
位置は車両の実際位置に関連する精度を有し、前記各位
置の１つは現在位置であるデータを与え、 ｂ） 街路のマップデータベースを与え、 ｃ） 車両の１つ以上の前記各位置およびマップデータ
ベースの街路に関連した少なくとも１つのパラメータを
発生させて、蓋然性の高い現在位置があるか否かを決定
することを特徴とする車両ナビゲーション方法。
【０００５】
【作用】本発明のこれらの装置および方法では、現在の
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
【０００６】
実施例の説明 Ｉ．概説 本発明を詳細に説明する。以下の説明は、街路を移動可
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。また、以下に使用する「車両」
とは、動力車であり、これには、自動車、娯楽用の車
（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走行するこの
種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは移動する車
両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を説明するた
めに使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系で
は、車両Ｖが実際の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意
の最初の、すなわち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにあ
る新しい即ち現在の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際
の位置Ｌｏと一致する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に
述べるように、計算されており、これにより座標ＸｏＹ
ｏも得られている、と仮定する。さらに、車両Ｖがその
新しい若しくは現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若し
くは現在の推測位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定す
る。周知の式を用いて下記のように計算を行うことで、
古い推測位置ＤＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進め
られる。
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。また、以下に使用する「車両」
とは、動力車であり、これには、自動車、娯楽用の車
（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走行するこの
種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは移動する車
両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を説明するた
めに使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系で
は、車両Ｖが実際の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意
の最初の、すなわち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにあ
る新しい即ち現在の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際
の位置Ｌｏと一致する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に
述べるように、計算されており、これにより座標ＸｏＹ
ｏも得られている、と仮定する。さらに、車両Ｖがその
新しい若しくは現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若し
くは現在の推測位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定す
る。周知の式を用いて下記のように計算を行うことで、
古い推測位置ＤＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進め
られる。
【数１】
【数２】 ここで、Ｘｃ、Ｙｃは現在の推測位置ＤＲＰｃの座標で
あり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位(heading)である。図１の図示とその説明におい
て、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、誤差がな
いものと仮定している。つまり、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致しており、し
たがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同じ座標Ｘ
ｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲＰｃの計
算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な状況を図
示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰｃは誤差
Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差Ｅは種々
の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離／方位セ
ンサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていない）で得
られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でないこともあ
る。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定の方位Ｈ
で距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。方位Ｈが
一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さらに、誤
差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔを移動し
続けるとき平均して累積する。これは、式（１）及び
（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新たな計算を
する毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになるためであ
る。このことは図１Ｂに示されている。図示のように、
車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現在の推測
位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’で、Ｅ’＞
Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃは誤差Ｅと
対応してそれと関連したある不正確性を有している。図
１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正される方法
を概略的に説明するためのものである。図１Ｃは、図１
Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明にしたがっ
て、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率の高い位
置があるかどうかについての判断が行われる。もし、か
かる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの点に対応
したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、それは更新
された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定される。こ
のＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致してもしな
くてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして描かれて
いる）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確率の高い
ものとして判断されている。あるいは、このとき現在の
推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発見できな
いと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰｃの変更
若しくは更新は行わない。もし、更新が行われるなら、
次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標は式
（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このとき更
新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹｏと
なる。 ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報（地図
Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。 ２．マップデータベース ( a ) 概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。 ( b ) ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。 （ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。 （ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。
あり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位(heading)である。図１の図示とその説明におい
て、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、誤差がな
いものと仮定している。つまり、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致しており、し
たがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同じ座標Ｘ
ｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲＰｃの計
算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な状況を図
示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰｃは誤差
Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差Ｅは種々
の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離／方位セ
ンサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていない）で得
られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でないこともあ
る。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定の方位Ｈ
で距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。方位Ｈが
一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さらに、誤
差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔを移動し
続けるとき平均して累積する。これは、式（１）及び
（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新たな計算を
する毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになるためであ
る。このことは図１Ｂに示されている。図示のように、
車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現在の推測
位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’で、Ｅ’＞
Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃは誤差Ｅと
対応してそれと関連したある不正確性を有している。図
１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正される方法
を概略的に説明するためのものである。図１Ｃは、図１
Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明にしたがっ
て、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率の高い位
置があるかどうかについての判断が行われる。もし、か
かる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの点に対応
したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、それは更新
された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定される。こ
のＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致してもしな
くてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして描かれて
いる）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確率の高い
ものとして判断されている。あるいは、このとき現在の
推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発見できな
いと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰｃの変更
若しくは更新は行わない。もし、更新が行われるなら、
次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標は式
（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このとき更
新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹｏと
なる。 ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報（地図
Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。 ２．マップデータベース ( a ) 概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。 ( b ) ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。 （ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。 （ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。
【数３】
【数４】 ここで、縮小係数ＣF は、修正若しくは補正された方位
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。 （ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の(true)北に関係
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。 （ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。 Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。 Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。 ２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭（ＣＥＰ）とし
ての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。 ３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。 （ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の(true)北に関係
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。 （ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。 Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。 Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。 ２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭（ＣＥＰ）とし
ての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。 ３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。
【数５】 ここで、
【数６】 Ｄ：真の方位方向に平行な距離 ΔＤT：ＤＲＰ前進の真の距離 δD：距離センサー誤差の標準偏差(deviation) Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δP ：δHとΔＤTの関数である真の方位方向 (パーセンテージ)に垂直な位置誤差の標準偏差 δH ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
【数７】 ここで、θ ：主軸 φ ：θに垂直な短軸 δθ：θ方向の累積誤差の標準偏差 δφ：φ方向の累積誤差の標準偏差 誤差の独立を仮定すると、ある前進後の車両位置確率密
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。 ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するためにコンピュ
ータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。 Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。 ２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。 ３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。 ４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。 ５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。 Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するためのコンピュータ
１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。 Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。 ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するためのＤＲＰｃ、
ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。 ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造（struct
ure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。 ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。 ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するためにコンピュ
ータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。 Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。 ２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。 ３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。 ４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。 ５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。 Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するためのコンピュータ
１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。 Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。 ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するためのＤＲＰｃ、
ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。 ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造（struct
ure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。 ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
【数８】
【数９】 つぎに、コンピュータ１２は以下に詳述するように可変
方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算する。これら
の誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関連する。新
しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰの各角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算される（ブ
ロック１１Ｃ）。
方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算する。これら
の誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関連する。新
しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰの各角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算される（ブ
ロック１１Ｃ）。
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】
【数１７】 上述したように、ΔＤｘとΔＤｙがそうであるように、
ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらのデータは、
ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置から他
の位置にブロックが移動したその距離に依存するからで
ある。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動する。
たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高くなればなる
ほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰｃの精
度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減少した
ことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、ＣＥＰが
拡大している状態での、図１２は、更新をテストする時
であるかどうかについて決定するためのサブルーチンの
フローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。まず、
コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に２秒が
経過しているかどうか決定する（ブロック１２Ａ）。も
し、経過していなければ、更新のテストをする時でない
こととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログラムがバ
イパスされ、制御は主プログラムに戻る。もし、２秒が
経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮されて以来
しきい値の距離だけ移動したかどうかがコンピュータ１
２により決定される。もし、そうでなければ、更新をテ
ストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。もし、そうで
あるなら、更新がなされるべきか否かを決定する時であ
る（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュータ１２によ
るマルチパラメータの評価を実行するためのサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック８Ｃと８Ｄ）。コ
ンピュータ１２は、前にリストしたパラメータ（１）な
いし（４）に基づいた最も確率の高いラインセグメント
Ｓを、もし、あるなら、決定する（ブロック１３Ａ）。
これについては図１４との関連でさらに説明する。も
し、最も確率の高いラインセグメントＳを見付けたなら
（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセグメントＳ
が相関パラメータの相関テストをパスするかどうかの決
定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これについては図２
３で説明する。もし、ないなら、フラグが立てられ、更
新サブルーチンをバイパスする（ブロック１３Ｄ）。も
し、あるなら、フラグが立てられ（ブロック１３Ｅ）、
制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最も確率の高
いラインセグメントＳを決定し、このラインセグメント
Ｓが更新サブルーチンを進めるための十分な確率をもっ
ているか否かを決定するサブルーチンのフローチャート
を示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座標データが
コンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶されたマッ
プデータベースの航行近接部より取り込まれる（ブロッ
ク１４Ａ）。ついで、このラインセグメントＳがしきい
値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうかが、コンピュ
ータ１２により決定される。（第ＩＶ章 Ｂ１の方位パ
ラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは図１５との関
連で説明される。もし、平行でなければ、このラインセ
グメントＳが取り込むための航行近接部の最後のセグメ
ントＳであるか否かを決定する（ブロック１４Ｃ）。も
し、そうでなければ、サブルーチンはブロック１４Ａに
戻り、コンピュータ１２が他のセグメントＳを取り込
む。もし、取り込まれたラインセグメントＳがしきい値
内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロック１４
Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳがＣ
ＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４Ｄ）
（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを参
照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに交
差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像処
理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらのデータは、
ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置から他
の位置にブロックが移動したその距離に依存するからで
ある。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動する。
たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高くなればなる
ほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰｃの精
度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減少した
ことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、ＣＥＰが
拡大している状態での、図１２は、更新をテストする時
であるかどうかについて決定するためのサブルーチンの
フローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。まず、
コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に２秒が
経過しているかどうか決定する（ブロック１２Ａ）。も
し、経過していなければ、更新のテストをする時でない
こととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログラムがバ
イパスされ、制御は主プログラムに戻る。もし、２秒が
経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮されて以来
しきい値の距離だけ移動したかどうかがコンピュータ１
２により決定される。もし、そうでなければ、更新をテ
ストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。もし、そうで
あるなら、更新がなされるべきか否かを決定する時であ
る（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュータ１２によ
るマルチパラメータの評価を実行するためのサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック８Ｃと８Ｄ）。コ
ンピュータ１２は、前にリストしたパラメータ（１）な
いし（４）に基づいた最も確率の高いラインセグメント
Ｓを、もし、あるなら、決定する（ブロック１３Ａ）。
これについては図１４との関連でさらに説明する。も
し、最も確率の高いラインセグメントＳを見付けたなら
（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセグメントＳ
が相関パラメータの相関テストをパスするかどうかの決
定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これについては図２
３で説明する。もし、ないなら、フラグが立てられ、更
新サブルーチンをバイパスする（ブロック１３Ｄ）。も
し、あるなら、フラグが立てられ（ブロック１３Ｅ）、
制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最も確率の高
いラインセグメントＳを決定し、このラインセグメント
Ｓが更新サブルーチンを進めるための十分な確率をもっ
ているか否かを決定するサブルーチンのフローチャート
を示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座標データが
コンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶されたマッ
プデータベースの航行近接部より取り込まれる（ブロッ
ク１４Ａ）。ついで、このラインセグメントＳがしきい
値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうかが、コンピュ
ータ１２により決定される。（第ＩＶ章 Ｂ１の方位パ
ラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは図１５との関
連で説明される。もし、平行でなければ、このラインセ
グメントＳが取り込むための航行近接部の最後のセグメ
ントＳであるか否かを決定する（ブロック１４Ｃ）。も
し、そうでなければ、サブルーチンはブロック１４Ａに
戻り、コンピュータ１２が他のセグメントＳを取り込
む。もし、取り込まれたラインセグメントＳがしきい値
内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロック１４
Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳがＣ
ＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４Ｄ）
（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを参
照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに交
差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像処
理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
【数１８】 ここで、Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１及びＹ２はコンピュータ１２
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２０Ｆ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（path match）の計算により相関
テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３Ｆ）。これに
ついては図２４Ａないし図２４Ｄに関連して後に詳述す
る（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車両が方向を変
えていると判断したとき、コンピュータは相関関数を計
算し、テストして相関テストを行う（ブロック２３Ｇ−
２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参照）。図２４
Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが存在するか否
かを決定するときにコンピュータ１２によって使用され
る各種データの図表である。図２４Ａは車両Ｖが実際に
移動していると思われる街路Ｓｔの複数のセグメントＳ
のＸＹ位置の図表である。ここで、この街路Ｓｔには６
つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があり、これらは
図示のように、端点ａからｇにより定められている。Ｓ
１からＳ６のうちの一つは最も確率の高いセグメントＳ
に相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計算式（１）若
しくは（１’）及び（２）若しくは（２’）に従って以
前に計算された複数の推測位置ＤＲＰについてのＸＹ位
置の図表である。これらの推測位置はＡからＫ点で示さ
れている。Ｋ点には現在の推測位置ＤＲＰｃが含まれて
いる。図２４Ｂでは、これらの推測位置ＤＲＰは車両Ｖ
が移動した全計算距離Ｄに渡って示されている。全距離
ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和になる。図２４Ｃは図２４
Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置Ｘとは異なっている）
としてそれぞれラインセグメントＳ１ないしＳ６に相当
する方位ｈ１ないしｈ６を示したものである。前述した
ように、マップデータベースには端点データがあり、こ
の端点は図２４Ａに示す街路ＳｔのラインセグメントＳ
１ないしＳ６を特定している。しかし、下記の説明で必
要とされるように、図２４Ｃの方位データはコンピュー
タ１２により計算される。図２４Ｄは図２４Ｂの中のΔ
Ｄ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応する車両Ｖの測定され
た方位Ｈ１よりＨ１０を示している。図２４Ｂの距離Δ
Ｄデータと図２４Ｄに示される方位データＨ１ないしＨ
１０はコンピュータ１２により計算され、入力項目の方
位表としてコンピュータに一時的に記憶される。図２４
Ｄはこの表をプロットしたものである。さらに詳しく
は、車両Ｖが移動するとき移動した距離と車両Ｖの方位
が秒毎に測定される。方位表の前回の入力後、車両Ｖが
しきい値距離以上に移動したかどうか、が方位表に入力
される。再び図２３を参照すると、コンピュータ１２は
車両Ｖが移動した過去のしきい値距離についての方位表
の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈを計算する（ブロッ
ク２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔの方位ｈは、図２４
Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより以前に車両Ｖが移動
したしきい値距離毎に計算される。このしきい値距離
は、例えば、約９１５０ｍ（３００フィート）になると
思われる。その後、コンピュータはこのしきい値距離の
ＲＭＳ（root mean square）方位誤差を計算する（ブロ
ック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の計算は次の計算式によ
って行われる。
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２０Ｆ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（path match）の計算により相関
テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３Ｆ）。これに
ついては図２４Ａないし図２４Ｄに関連して後に詳述す
る（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車両が方向を変
えていると判断したとき、コンピュータは相関関数を計
算し、テストして相関テストを行う（ブロック２３Ｇ−
２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参照）。図２４
Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが存在するか否
かを決定するときにコンピュータ１２によって使用され
る各種データの図表である。図２４Ａは車両Ｖが実際に
移動していると思われる街路Ｓｔの複数のセグメントＳ
のＸＹ位置の図表である。ここで、この街路Ｓｔには６
つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があり、これらは
図示のように、端点ａからｇにより定められている。Ｓ
１からＳ６のうちの一つは最も確率の高いセグメントＳ
に相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計算式（１）若
しくは（１’）及び（２）若しくは（２’）に従って以
前に計算された複数の推測位置ＤＲＰについてのＸＹ位
置の図表である。これらの推測位置はＡからＫ点で示さ
れている。Ｋ点には現在の推測位置ＤＲＰｃが含まれて
いる。図２４Ｂでは、これらの推測位置ＤＲＰは車両Ｖ
が移動した全計算距離Ｄに渡って示されている。全距離
ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和になる。図２４Ｃは図２４
Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置Ｘとは異なっている）
としてそれぞれラインセグメントＳ１ないしＳ６に相当
する方位ｈ１ないしｈ６を示したものである。前述した
ように、マップデータベースには端点データがあり、こ
の端点は図２４Ａに示す街路ＳｔのラインセグメントＳ
１ないしＳ６を特定している。しかし、下記の説明で必
要とされるように、図２４Ｃの方位データはコンピュー
タ１２により計算される。図２４Ｄは図２４Ｂの中のΔ
Ｄ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応する車両Ｖの測定され
た方位Ｈ１よりＨ１０を示している。図２４Ｂの距離Δ
Ｄデータと図２４Ｄに示される方位データＨ１ないしＨ
１０はコンピュータ１２により計算され、入力項目の方
位表としてコンピュータに一時的に記憶される。図２４
Ｄはこの表をプロットしたものである。さらに詳しく
は、車両Ｖが移動するとき移動した距離と車両Ｖの方位
が秒毎に測定される。方位表の前回の入力後、車両Ｖが
しきい値距離以上に移動したかどうか、が方位表に入力
される。再び図２３を参照すると、コンピュータ１２は
車両Ｖが移動した過去のしきい値距離についての方位表
の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈを計算する（ブロッ
ク２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔの方位ｈは、図２４
Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより以前に車両Ｖが移動
したしきい値距離毎に計算される。このしきい値距離
は、例えば、約９１５０ｍ（３００フィート）になると
思われる。その後、コンピュータはこのしきい値距離の
ＲＭＳ（root mean square）方位誤差を計算する（ブロ
ック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の計算は次の計算式によ
って行われる。
【数１９】 ここで、 ｎ＝方位表の入力項目数 方位（ｉ）＝方位表のｉ番目の入力項目による車両Ｖの
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（dead recko
ning performance ratio)ＰＲが計算されるが（ブロッ
ク２９Ｃ）、これは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ
間の距離を、ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後
車両Ｖが移動した計算距離ΔＤで割ったものに等しい。
この動作比ＰＲは、システム１０のなかのある誤差を計
算するときに使用される。この誤差は前に述べ、さらに
以後に述べるように、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速
度を決定するときに使用される。もし、車両Ｖが方向を
変えていないと（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確
率の高い一定のコース位置にセットされる（ブロック２
９Ｄ）。このことは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図
３０に関連して更に述べる。図３０のフローチャート
は、車両Ｖが一定の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃ
から所与のＤＲＰｃｕへの更新のサブルーチンである
（ブロック２９Ｄを参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃ
よりＤＲＰｃｕへの更新の説明に使用される。この図に
は、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び
最も確率の高いラインセグメントＳが図示されている。
このように、コンピュータ１２はＣＥＰのアスペクト比
ＡＲを計算するが、これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい
（ブロック３０）。ついで、コンピュータ１２はこのア
スペクト比ＡＲはしきい値の中で１に近いか否かを決定
する（ブロック３０Ｂ）。もし近いということになる
と、ＤＲＰｃは最も確率の高いセグメントＳ上の最も近
い点に更新される（ブロック３０Ｃ）。図３０−１に示
されるように、最も近い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃ
を通り、セグメントＳに垂直に引かれたラインｌがセグ
メントＳに交わる点である。もしアスペクト比ＡＲがし
きい値の内で１に近くないと（ブロック３０Ｂ）、コン
ピュータ１２は図３０−１に示されるセグメントＳの角
度αを計算する（ブロック３０Ｄ）。この後、コンピュ
ータ１２は、図３０−１に示すように、ＣＥＰの主軸の
角度βを計算する（ブロック３０Ｅ）。次に、コンピュ
ータ１２は、角度（α−β）がしきい値以下かどうかを
決定する（ブロック３０Ｆ）。もし以下ならば、サブル
ーチンはブロック３０Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰ
ｃはセグメントＳ上の極めて確率の高い点（最も確率の
高い点とほぼ同じ）に更新される（ブロック３０Ｇ）。
これについては図３１に関連して後で詳述する。図３１
はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の極めて確
率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック３０Ｇを参照）。図３０−１も再び参照
する。まず、コンピュータ１２はＣＥＰの主軸に平行な
側部、すなわち図３０−１で示される例のなかの側部Ｓ
１及び側部Ｓ２を決定する（ブロック３１Ａ）。次にコ
ンピュータ１２は側部Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高
いセグメントＳと交わるＰ１及びＰ２点を計算する（ブ
ロック３１Ｂ）。この後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ
２間の中間点Ｐ４を計算する（ブロック３１Ｃ）。ここ
で、コンピュータ１２は以前に記載された方法でＤＲＰ
ｃに最も近い点Ｐ３（ブロック３１Ｄ）を計算する。続
いて、Ｐ３点及びＰ４点間の距離ｄがコンピュータ１２
により計算される（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュ
ータ１２は、次の計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標デ
ータを計算する（ブロック３１Ｆ）。
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（dead recko
ning performance ratio)ＰＲが計算されるが（ブロッ
ク２９Ｃ）、これは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ
間の距離を、ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後
車両Ｖが移動した計算距離ΔＤで割ったものに等しい。
この動作比ＰＲは、システム１０のなかのある誤差を計
算するときに使用される。この誤差は前に述べ、さらに
以後に述べるように、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速
度を決定するときに使用される。もし、車両Ｖが方向を
変えていないと（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確
率の高い一定のコース位置にセットされる（ブロック２
９Ｄ）。このことは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図
３０に関連して更に述べる。図３０のフローチャート
は、車両Ｖが一定の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃ
から所与のＤＲＰｃｕへの更新のサブルーチンである
（ブロック２９Ｄを参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃ
よりＤＲＰｃｕへの更新の説明に使用される。この図に
は、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び
最も確率の高いラインセグメントＳが図示されている。
このように、コンピュータ１２はＣＥＰのアスペクト比
ＡＲを計算するが、これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい
（ブロック３０）。ついで、コンピュータ１２はこのア
スペクト比ＡＲはしきい値の中で１に近いか否かを決定
する（ブロック３０Ｂ）。もし近いということになる
と、ＤＲＰｃは最も確率の高いセグメントＳ上の最も近
い点に更新される（ブロック３０Ｃ）。図３０−１に示
されるように、最も近い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃ
を通り、セグメントＳに垂直に引かれたラインｌがセグ
メントＳに交わる点である。もしアスペクト比ＡＲがし
きい値の内で１に近くないと（ブロック３０Ｂ）、コン
ピュータ１２は図３０−１に示されるセグメントＳの角
度αを計算する（ブロック３０Ｄ）。この後、コンピュ
ータ１２は、図３０−１に示すように、ＣＥＰの主軸の
角度βを計算する（ブロック３０Ｅ）。次に、コンピュ
ータ１２は、角度（α−β）がしきい値以下かどうかを
決定する（ブロック３０Ｆ）。もし以下ならば、サブル
ーチンはブロック３０Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰ
ｃはセグメントＳ上の極めて確率の高い点（最も確率の
高い点とほぼ同じ）に更新される（ブロック３０Ｇ）。
これについては図３１に関連して後で詳述する。図３１
はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の極めて確
率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック３０Ｇを参照）。図３０−１も再び参照
する。まず、コンピュータ１２はＣＥＰの主軸に平行な
側部、すなわち図３０−１で示される例のなかの側部Ｓ
１及び側部Ｓ２を決定する（ブロック３１Ａ）。次にコ
ンピュータ１２は側部Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高
いセグメントＳと交わるＰ１及びＰ２点を計算する（ブ
ロック３１Ｂ）。この後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ
２間の中間点Ｐ４を計算する（ブロック３１Ｃ）。ここ
で、コンピュータ１２は以前に記載された方法でＤＲＰ
ｃに最も近い点Ｐ３（ブロック３１Ｄ）を計算する。続
いて、Ｐ３点及びＰ４点間の距離ｄがコンピュータ１２
により計算される（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュ
ータ１２は、次の計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標デ
ータを計算する（ブロック３１Ｆ）。
【数２０】
【数２１】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新したので、コンピュータ１
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
インｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
インｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
【数２２】
【数２３】
【数２４】
【数２５】
【数２６】
【数２７】
【数２８】
【数２９】 図３４は相関関数の計算結果に基づいてＣＥＰからＣＥ
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。
【数３０】
【数３１】 かくして、ＤＲＰｃｕが決定され（ブロック２８Ａを参
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣDは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Dは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変化させる
誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６はＥ
H及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャートであ
る。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進
められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフラッ
クスゲートコンパス２８から受け取られた情報から方位
の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、ＤＲ
ＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイール
センサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる情報
より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１２は
上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロック３
６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示した
ように、方位測定は２つのソース（source）で行われ
る。その１つはフラックスゲートコンパス２８で、もう
１つは差動ホイールセンサー１８である。フラックスゲ
ートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成分を測定
し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。差動ホイ
ールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対の車輪の
回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａが、次の
ように計算できる。
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣDは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Dは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変化させる
誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６はＥ
H及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャートであ
る。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進
められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフラッ
クスゲートコンパス２８から受け取られた情報から方位
の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、ＤＲ
ＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイール
センサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる情報
より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１２は
上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロック３
６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示した
ように、方位測定は２つのソース（source）で行われ
る。その１つはフラックスゲートコンパス２８で、もう
１つは差動ホイールセンサー１８である。フラックスゲ
ートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成分を測定
し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。差動ホイ
ールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対の車輪の
回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａが、次の
ように計算できる。
【数３２】 ここで、ＤRは右の車輪で移動された距離であり、ＤLは
左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもしく
は右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に関
しては正しいが、前輪については修正されなければなら
ない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。コ
ンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに大
きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（gimbl
e）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差（magne
tic dip error）により不正確に読みとる。もし、コン
パス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速若しくは
減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読みとる。こ
のような理由から、コンパス２８は完全には正確ではな
い。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリップのため
誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しくは減速さ
れると、車輪の一方若しくは両方がスリップし、測定さ
れた距離が不正確になる。これにより、角度Ａは不正確
に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く若しくは十
分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加速により滑
り、各車輪が移動する距離は不正確に示されることとな
る。最後に、各車輪の街路との接触点が変わり、トラッ
クＴが変わって誤差をもたらす。結果として、コンピュ
ータ１２はコンパス２８からの方位情報と差動ホイール
センサー１８からの方位情報とを比較し、全体の方位測
定値がどの程度に正確かを決定する、つまりｅ１を決定
する。もし、両者が一致すると、すなわち、ｅ１＝０、
ＣＥＰの成長速度はこのファクターにより影響を受けな
い。だが、これらが一致しないと、すなわち、ｅ１＞
０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。このことは方位
測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の知識の精度が
悪くなっていることを意味する。図３６を再び参照す
る。ｅ１が計算されているので（ブロック３６Ｃ）、コ
ンピュータ１２は次のようにして更新動作誤差(update
performance error)ｅ２を計算する（ブロック３６
Ｄ）。
左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもしく
は右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に関
しては正しいが、前輪については修正されなければなら
ない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。コ
ンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに大
きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（gimbl
e）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差（magne
tic dip error）により不正確に読みとる。もし、コン
パス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速若しくは
減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読みとる。こ
のような理由から、コンパス２８は完全には正確ではな
い。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリップのため
誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しくは減速さ
れると、車輪の一方若しくは両方がスリップし、測定さ
れた距離が不正確になる。これにより、角度Ａは不正確
に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く若しくは十
分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加速により滑
り、各車輪が移動する距離は不正確に示されることとな
る。最後に、各車輪の街路との接触点が変わり、トラッ
クＴが変わって誤差をもたらす。結果として、コンピュ
ータ１２はコンパス２８からの方位情報と差動ホイール
センサー１８からの方位情報とを比較し、全体の方位測
定値がどの程度に正確かを決定する、つまりｅ１を決定
する。もし、両者が一致すると、すなわち、ｅ１＝０、
ＣＥＰの成長速度はこのファクターにより影響を受けな
い。だが、これらが一致しないと、すなわち、ｅ１＞
０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。このことは方位
測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の知識の精度が
悪くなっていることを意味する。図３６を再び参照す
る。ｅ１が計算されているので（ブロック３６Ｃ）、コ
ンピュータ１２は次のようにして更新動作誤差(update
performance error)ｅ２を計算する（ブロック３６
Ｄ）。
【数３３】 ここで、Ｋ＝定数、ＤＲ動作比（ＰＲ）は上述したもの
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。
【数３４】 ここで、ｅ１とｅ２は上述のように定義される。ｅ３は
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥDを次のように計算する（ブ
ロック３６）。
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥDを次のように計算する（ブ
ロック３６）。
【数３５】 ここで、ｅ２は上述したようなものであり、ｅ４は距離
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。 Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。 Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
【０００７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
【０００８】
図１Ａないし図１Ｃは推測航法の原理を説明するための
図である。図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置
のブロック図である。図３は車両が移動可能な、ある与
えられた領域の地図を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂ
はマップデータベースのある情報を説明するための図で
ある。図５Ａないし図５Ｃ−２は車両の位置の精度の予
測についての種々の実施例を示す図である。図６Ａない
し図６Ｅは本発明のある発生されたパラメータを説明す
るための図である。図７Ａないし図７Ｃは本発明のコン
ピュータプログラムの全体の校正を示す図である。図８
は本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフローチャー
トである。図９は推測位置及び予測精度の拡大を示すサ
ブルーチンのフローチャートである。図１０は所与のＤ
ＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブルーチンのフローチャー
トである。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチン
のフローチャートである。図１１Ａは図５Ｃ−１を単純
化したものであり、領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示
す図である。図１２は更新についてのテストを行う時期
か否かを判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１３はコンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図１４は最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。図１５はセグメントＳが車
両の方位、すなわち方位パラメータに平行であるか否か
を判断するサブルーチンのフローチャートである。図１
６は二つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパ
ラメータをテストするサブルーチンのフローチャートで
ある。図１７はＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの
距離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１８は現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。図１９は現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１から側部２、すなわち他側の最も確率
の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。図２０は残りのセグメント
Ｓの最も確率の高いセグメントＳを選択するためのサブ
ルーチンのフローチャートである。図２１は側部１と２
が近接しすぎているか否かを判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２２は側部１セグメントＳある
いは側部２セグメントＳがその他のものよりもＤＲＰｃ
に非常に近接しているか否か判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２３は最も確率の高いセグメン
トＳに関して相関テストを行うためのサブルーチンのフ
ローチャートである。図２４Ａないし図２４Ｄはコンピ
ュータ１２により使用される種々のデータの図表であ
る。図２５は車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。図２６は車両
Ｖの通路と選択されたラインセグメントＳの間の相関関
数を計算するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図２６−１はその相関関数の計算結果を示す図であ
る。図２７は相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。図２８
は更新のサブルーチンを一般に示すフローチャートであ
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。図３０は車両Ｖが一定の方位Ｈ上
にあるとき所与ＤＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新する
ためのサブルーチンのフローチャートである。図３０−
１はＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図示し、ＤＲＰ
ｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥＰ、及び最も確
率の高いラインセグメントＳを示している図である。図
３１はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の最も
確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャート
である。図３２はＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチ
ンのフローチャートである。図３３は一定の方位の最も
確率の高い位置に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新
のサブルーチンのフローチャートである。図３３−１は
所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕおよびその結果得
られるＣＥＰｕの説明図である。図３４は相関関数の計
算結果に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブル
ーチンのフローチャートである。図３４−１は最も確率
の高いセグメントＳ、ＤＲＰｃｕ、ＤＲＰｕの説明図で
ある。図３５はセンサー手段１６及び２６を校正するた
めのサブルーチンのフローチャートである。図３５−１
は方位センサー手段２６の出力の関数として方位センサ
ー出力２６の偏差の図である。図３５−２は車両が方向
を変えたときいかにしてより精度の高いＤＲＰを得るか
を示した図である。図３６はＥHとＥDを判断するための
サブルーチンのフローチャートである。 符号の説明 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
図である。図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置
のブロック図である。図３は車両が移動可能な、ある与
えられた領域の地図を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂ
はマップデータベースのある情報を説明するための図で
ある。図５Ａないし図５Ｃ−２は車両の位置の精度の予
測についての種々の実施例を示す図である。図６Ａない
し図６Ｅは本発明のある発生されたパラメータを説明す
るための図である。図７Ａないし図７Ｃは本発明のコン
ピュータプログラムの全体の校正を示す図である。図８
は本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフローチャー
トである。図９は推測位置及び予測精度の拡大を示すサ
ブルーチンのフローチャートである。図１０は所与のＤ
ＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブルーチンのフローチャー
トである。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチン
のフローチャートである。図１１Ａは図５Ｃ−１を単純
化したものであり、領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示
す図である。図１２は更新についてのテストを行う時期
か否かを判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１３はコンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図１４は最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。図１５はセグメントＳが車
両の方位、すなわち方位パラメータに平行であるか否か
を判断するサブルーチンのフローチャートである。図１
６は二つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパ
ラメータをテストするサブルーチンのフローチャートで
ある。図１７はＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの
距離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１８は現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。図１９は現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１から側部２、すなわち他側の最も確率
の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。図２０は残りのセグメント
Ｓの最も確率の高いセグメントＳを選択するためのサブ
ルーチンのフローチャートである。図２１は側部１と２
が近接しすぎているか否かを判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２２は側部１セグメントＳある
いは側部２セグメントＳがその他のものよりもＤＲＰｃ
に非常に近接しているか否か判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２３は最も確率の高いセグメン
トＳに関して相関テストを行うためのサブルーチンのフ
ローチャートである。図２４Ａないし図２４Ｄはコンピ
ュータ１２により使用される種々のデータの図表であ
る。図２５は車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。図２６は車両
Ｖの通路と選択されたラインセグメントＳの間の相関関
数を計算するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図２６−１はその相関関数の計算結果を示す図であ
る。図２７は相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。図２８
は更新のサブルーチンを一般に示すフローチャートであ
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。図３０は車両Ｖが一定の方位Ｈ上
にあるとき所与ＤＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新する
ためのサブルーチンのフローチャートである。図３０−
１はＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図示し、ＤＲＰ
ｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥＰ、及び最も確
率の高いラインセグメントＳを示している図である。図
３１はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の最も
確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャート
である。図３２はＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチ
ンのフローチャートである。図３３は一定の方位の最も
確率の高い位置に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新
のサブルーチンのフローチャートである。図３３−１は
所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕおよびその結果得
られるＣＥＰｕの説明図である。図３４は相関関数の計
算結果に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブル
ーチンのフローチャートである。図３４−１は最も確率
の高いセグメントＳ、ＤＲＰｃｕ、ＤＲＰｕの説明図で
ある。図３５はセンサー手段１６及び２６を校正するた
めのサブルーチンのフローチャートである。図３５−１
は方位センサー手段２６の出力の関数として方位センサ
ー出力２６の偏差の図である。図３５−２は車両が方向
を変えたときいかにしてより精度の高いＤＲＰを得るか
を示した図である。図３６はＥHとＥDを判断するための
サブルーチンのフローチャートである。 符号の説明 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
【手続補正書】
【提出日】平成４年６月５日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 車両ナビゲーション装置
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は主に街路（ストリート，
アベニュー等を含む）を航行可能な車両を追跡する精度
を上げるための情報を与える装置及びその方法に関する
ものであり、当然街路を移動するときに車両を追跡する
自動車両ナビゲーション装置及びその方法に関するもの
である。
アベニュー等を含む）を航行可能な車両を追跡する精度
を上げるための情報を与える装置及びその方法に関する
ものであり、当然街路を移動するときに車両を追跡する
自動車両ナビゲーション装置及びその方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】 発明の背景 自動車両ナビゲーション装置が多種開発され、使用され
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法(dead re
ckoning)」がある。この航法では、測定距離及びコース
もしくは車両方位より「推測位置」を進めることで車両
を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置は、たとえ
ば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離センサーお
よび方位センサーを使用して検出可能である。これらの
距離及び方位のデータは、たとえば、コンピュータによ
り、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算するための、
公知の方程式を用いて処理される。車両が街路を移動す
るにつれて、センサーによって与えられる距離及び方位
データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが新しい即ち現
在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測位置を使用す
る先行装置の問題の一つは、推測位置を進める時に発生
する誤差の累積である。この誤差の原因の一つとして
は、距離及び方位センサーの達成し得る精度の限界にあ
ると考えられる。その結果、この限界のある精度に依存
したデータは車両の移動距離も方位も正確に特定しな
い。この誤差の補正が行われなければ、推測位置の精度
が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビゲーショ
ン装置が開発されており、先行技術として存在してい
る。また、推測位置に追加の情報を与えることによる誤
差累積の問題の解決に対する試みも種々なされてきてい
る。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得るある
与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マップと
も言う）と言える。このマップはマップデータベースと
してメモリに記憶される。また、このマップは推測位置
に関連してこの記憶された情報を処理するためにコンピ
ュータによりアクセスされる。米国特許第３，７８９，
１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は自動車
両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開示して
いる。この装置には推測位置の累積誤差を補正する技術
が用いられている。この装置では、記憶したマップデー
タベースをコンピュータでアクセスしている。マップデ
ータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子にした
テーブルもしくはアレイである。このアレイは街路Ｓｔ
と言った航行可能表面であっても良い。街路に対応する
アレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記憶位置
は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴリズム
によれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算され
る。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示され、コ
ンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積誤差を
補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応する位置
でアレイがアクセス（interrogate）される。もし、論
理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面にある
と判断し、補正は行わない。もし、論理０であるなら、
これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記憶位置
がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つに論理
１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、すでに
見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹｓｔに
更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏｌｄＹ
ｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセスを行
った後に論理１が見つからなかった場合は、元の座標
（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測位置
ＤＲＰが進められる。車両追跡における累積誤差の補正
にマップデータベースを採用している自動車両ナビゲー
ション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolution
Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開示さ
れている。これは、GEC Journal ofSience and Technol
ogy, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King 氏に
よって書かれたものである。ここでLandfall（ランドフ
ォール）なる用語はLinks And Nodes Database For Aut
omatic Landvehicle Location の頭文字をとったもので
ある。このランドフォールでは、記憶したマップデータ
ベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以下、
ノードと言う）により相互に接続された道路（link）
（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域はす
べてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／出力
ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。この
刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向けて路
若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフォー
ルの原理にしたがって用いられている基本的な車両航行
アルゴリズムについて記載している。車両が前進する
時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そし
て「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次の
ノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。この
ゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応する。
次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つに存
在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の変化
が測定される。そして、そのノードに対するマップデー
タベースが測定した方位変化と一致する出口ポートにつ
いて走査される。この出口ポートが一旦特定されると、
これは他のノードの入り口点につながり、デスタンス・
ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフォー
ルは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに向い
たとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限界精
度に起因する累積誤差を補正している。また、この出版
物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載されてい
る。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確に行
うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分なもの
であると言うことにある。たとえば、上述の特許の車両
ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、マッ
プデータベースの論理１及び論理０によって街路が粗
く、且つ単純に表示されているということである。ラン
ドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にある
と言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上述
の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズムは、
誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用するこ
とに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生して
おらず、さらにマップデータベースに依存したこの情報
を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用して
いない。この評価を持たない装置は更新がなされるべき
ときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なかった
りしがちである。
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法(dead re
ckoning)」がある。この航法では、測定距離及びコース
もしくは車両方位より「推測位置」を進めることで車両
を追跡する。推測航法の原理に基づいた装置は、たとえ
ば、車両の移動距離及び方位を、車両の距離センサーお
よび方位センサーを使用して検出可能である。これらの
距離及び方位のデータは、たとえば、コンピュータによ
り、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に計算するための、
公知の方程式を用いて処理される。車両が街路を移動す
るにつれて、センサーによって与えられる距離及び方位
データに応答し、古い推測位置ＤＲＰoが新しい即ち現
在の推測位置ＤＲＰcに進められる。推測位置を使用す
る先行装置の問題の一つは、推測位置を進める時に発生
する誤差の累積である。この誤差の原因の一つとして
は、距離及び方位センサーの達成し得る精度の限界にあ
ると考えられる。その結果、この限界のある精度に依存
したデータは車両の移動距離も方位も正確に特定しな
い。この誤差の補正が行われなければ、推測位置の精度
が徐々に落ちていく。推測航法による車両ナビゲーショ
ン装置が開発されており、先行技術として存在してい
る。また、推測位置に追加の情報を与えることによる誤
差累積の問題の解決に対する試みも種々なされてきてい
る。一般に、この追加の情報とは車両が移動し得るある
与えられた領域の街路に対応する地図（以下、マップと
も言う）と言える。このマップはマップデータベースと
してメモリに記憶される。また、このマップは推測位置
に関連してこの記憶された情報を処理するためにコンピ
ュータによりアクセスされる。米国特許第３，７８９，
１９８号（１９７４年１月２９日付けで発行）は自動車
両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装置を開示して
いる。この装置には推測位置の累積誤差を補正する技術
が用いられている。この装置では、記憶したマップデー
タベースをコンピュータでアクセスしている。マップデ
ータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直角格子にした
テーブルもしくはアレイである。このアレイは街路Ｓｔ
と言った航行可能表面であっても良い。街路に対応する
アレイの記憶位置は論理１で記憶し、その他の記憶位置
は論理０で示される。この特許の車両航行アルゴリズム
によれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的に計算され
る。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして示され、コ
ンピュータに一時的に記憶される。ついで、累積誤差を
補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対応する位置
でアレイがアクセス（interrogate）される。もし、論
理１が得られたなら、車両が既知の航行可能表面にある
と判断し、補正は行わない。もし、論理０であるなら、
これは航行可能表面でないので、アレイの隣接記憶位置
がアクセスされる。もし、これら隣接位置の１つに論理
１があると、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄが修正され、すでに
見つけられている論理１に対応する座標ＸｓｔＹｓｔに
更新される。そして、これらの後者の座標はＸｏｌｄＹ
ｏｌｄとなり、推測位置を進める。かかるアクセスを行
った後に論理１が見つからなかった場合は、元の座標
（Xold,Yold）に何の変更も行わず、対応する推測位置
ＤＲＰが進められる。車両追跡における累積誤差の補正
にマップデータベースを採用している自動車両ナビゲー
ション装置の他の例は「 Landfall: A High Resolution
Vehicle -Location System 」 と題する刊行物に開示さ
れている。これは、GEC Journal ofSience and Technol
ogy, Vol. 45, No. 1, 第34-44 ページにD. King 氏に
よって書かれたものである。ここでLandfall（ランドフ
ォール）なる用語はLinks And Nodes Database For Aut
omatic Landvehicle Location の頭文字をとったもので
ある。このランドフォールでは、記憶したマップデータ
ベースは入／出力ポートを持つ結合部（node）（以下、
ノードと言う）により相互に接続された道路（link）
（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領域はす
べてノード網として扱われ、各ノードは多数の入／出力
ポート及び相互に接続されたリンクを持っている。この
刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに向けて路
若しくはリンク上を移動すると仮定して、ランドフォー
ルの原理にしたがって用いられている基本的な車両航行
アルゴリズムについて記載している。車両が前進する
時、その動きが距離エンコーダにより検出される。そし
て「デスタンス・ツー・ゴー(distance-to-go)」（次の
ノードに行く距離）がゼロになるまで減少される。この
ゼロ点はかかるノードの入力ポートの入口に対応する。
次いで、車両がノードの幾つかの出力ポートの一つに存
在する時、入口点に関しての出口での車両の方位の変化
が測定される。そして、そのノードに対するマップデー
タベースが測定した方位変化と一致する出口ポートにつ
いて走査される。この出口ポートが一旦特定されると、
これは他のノードの入り口点につながり、デスタンス・
ツー・ゴーはその他のノードにつながる。ランドフォー
ルは、車両があるノードに行き当たり出口ポートに向い
たとき誤差を打ち消すことで、距離エンコーダの限界精
度に起因する累積誤差を補正している。また、この出版
物にはこの車両航行アルゴリズムが詳細に記載されてい
る。上記の装置に共通の問題は、車両の追跡を正確に行
うよう、誤差の累積を補正するのに情報が不十分なもの
であると言うことにある。たとえば、上述の特許の車両
ナビゲーション装置では、この不十分な情報とは、マッ
プデータベースの論理１及び論理０によって街路が粗
く、且つ単純に表示されているということである。ラン
ドフォール装置では、車両は常にマップの街路上にある
と言う比較的単純な仮定がなされている。さらに、上述
の特許及びランドフォールの車両航行アルゴリズムは、
誤差の累積を修正するために不十分な情報を使用するこ
とに加えて、修正位置精度の評価(estimate)を発生して
おらず、さらにマップデータベースに依存したこの情報
を、車両が街路にあるか否かを決定するために使用して
いない。この評価を持たない装置は更新がなされるべき
ときに位置の更新を不正確に行うか、更新し得なかった
りしがちである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】 発明の概要 したがって、本発明の目的は車両が街路を移動するとき
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の車両ナビゲーション装置は、所定の領域を移
動する車両の推測現在位置を含む推測位置に関する情報
を発生する手段と、前記所定の領域の地図情報を与える
手段と、該推測位置に関する情報の精度を推定する手段
と、該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段
とを備えたこと、を特徴とする。
に本発明の車両ナビゲーション装置は、所定の領域を移
動する車両の推測現在位置を含む推測位置に関する情報
を発生する手段と、前記所定の領域の地図情報を与える
手段と、該推測位置に関する情報の精度を推定する手段
と、該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段
とを備えたこと、を特徴とする。
【０００５】
【作用】本発明のこれらの装置および方法では、現在の
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
【０００６】
【実施例】以下本発明の一実施例を下記に示すように順
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［FIG−1A，1B，1C］ ＩＩ．ハードウェア ［FIG−2］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［FIG−3］ ２．マップデータベース (a) 概 要 (b) ラインセグメント{S} ［FIG−4A］ (c) 街路幅Ｗ (d) ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［FIG−4B］ (e) 地理的領域の磁気変動 (f) 地図精度評価 Ｂ．推測位置DRP Ｃ．DRP の精度の評価 １．評価−概要 ２．確率密度関数もしくは等確率の輪郭(CEP) としての
評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［FIG−1A，1B，1C］ ＩＩ．ハードウェア ［FIG−2］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［FIG−3］ ２．マップデータベース (a) 概 要 (b) ラインセグメント{S} ［FIG−4A］ (c) 街路幅Ｗ (d) ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［FIG−4B］ (e) 地理的領域の磁気変動 (f) 地図精度評価 Ｂ．推測位置DRP Ｃ．DRP の精度の評価 １．評価−概要 ２．確率密度関数もしくは等確率の輪郭(CEP) としての
評価 ［FIG−5A，5B］ ［FIG−5C−1，5C−2，5C−3］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［FIG−6A］ ２．評価に関連したDRPcの近接性 ［FIG−6B］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［FIG−6C］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［FIG−6D］ ５．相関性 (a) 概 要 (b) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［FIG−6E］ (c) 車両が以前にとった方位のシーケンスと接続された
セグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ12
により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのDRPc,CEP,セ
ンサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［FIG−7A，7B，7C］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［FIG−8〜FIG−36］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約
【０００７】 Ｉ．概説 本発明を詳細に説明する。以下の説明は、街路を移動可
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。また、以下に使用する「車両」
とは、動力車であり、これには、自動車、娯楽用の車
（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走行するこの
種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは移動する車
両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を説明するた
めに使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系で
は、車両Ｖが実際の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意
の最初の、すなわち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにあ
る新しい即ち現在の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際
の位置Ｌｏと一致する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に
述べるように、計算されており、これにより座標ＸｏＹ
ｏも得られている、と仮定する。さらに、車両Ｖがその
新しい若しくは現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若し
くは現在の推測位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定す
る。周知の式を用いて下記のように計算を行うことで、
古い推測位置ＤＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進め
られる。
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け(locat
ion)についての問題に対する他のアプローチにも適用可
能である。この適用例としては、上述のランドフォール
型の装置及び「近接検知(proximity detection) 」型の
装置がある。近接検知型の装置では、たとえば、低出力
の送信機である標識を用いている。この標識は街頭に備
え付けられ、通過車両の位置を特定する情報の検出及び
送信を行う。さらに、本発明は、地上及び／又は衛星局
による位置探査装置と言った、街路を移動可能な車両の
位置探査についての情報を与える他の装置と関連したも
のにも適用可能である。また、以下に使用する「車両」
とは、動力車であり、これには、自動車、娯楽用の車
（ＲＶ）、オートバイ、バス、主に路上を走行するこの
種の他のものがある。図１Ａないし図１Ｃは移動する車
両Ｖを追跡するための推測航法の基本原理を説明するた
めに使用される。図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系で
は、車両Ｖが実際の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意
の最初の、すなわち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにあ
る新しい即ち現在の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際
の位置Ｌｏと一致する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に
述べるように、計算されており、これにより座標ＸｏＹ
ｏも得られている、と仮定する。さらに、車両Ｖがその
新しい若しくは現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若し
くは現在の推測位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定す
る。周知の式を用いて下記のように計算を行うことで、
古い推測位置ＤＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進め
られる。
【数１】
【数２】ここで、Ｘｃ、Ｙｃは現在の推測位置ＤＲＰｃ
の座標であり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両
Ｖが移動した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの
測定された方位(heading)である。図１の図示とその説
明において、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、
誤差がないものと仮定している。つまり、現在の推測位
置ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致して
おり、したがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同
じ座標ＸｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃの計算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な
状況を図示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは誤差Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差
Ｅは種々の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離
／方位センサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていな
い）で得られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でない
こともある。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定
の方位Ｈで距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。
方位Ｈが一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さ
らに、誤差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔ
を移動し続けるとき平均して累積する。これは、式
（１）及び（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新
たな計算をする毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになる
ためである。このことは図１Ｂに示されている。図示の
ように、車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現
在の推測位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’
で、Ｅ’＞Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃ
は誤差Ｅと対応してそれと関連したある不正確性を有し
ている。図１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正
される方法を概略的に説明するためのものである。図１
Ｃは、図１Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の
推測位置ＤＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明に
したがって、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率
の高い位置があるかどうかについての判断が行われる。
もし、かかる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの
点に対応したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、そ
れは更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定さ
れる。このＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致し
てもしなくてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして
描かれている）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確
率の高いものとして判断されている。あるいは、このと
き現在の推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発
見できないと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの変更若しくは更新は行わない。もし、更新が行われ
るなら、次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標
は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このと
き更新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹ
ｏとなる。
の座標であり、△Ｄは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両
Ｖが移動した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの
測定された方位(heading)である。図１の図示とその説
明において、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、
誤差がないものと仮定している。つまり、現在の推測位
置ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致して
おり、したがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同
じ座標ＸｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃの計算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な
状況を図示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは誤差Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差
Ｅは種々の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離
／方位センサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていな
い）で得られた距離△Ｄ及び方位Ｈの測定は正確でない
こともある。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定
の方位Ｈで距離△Ｄだけ移動したときのみ有効である。
方位Ｈが一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さ
らに、誤差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔ
を移動し続けるとき平均して累積する。これは、式
（１）及び（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新
たな計算をする毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになる
ためである。このことは図１Ｂに示されている。図示の
ように、車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現
在の推測位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’
で、Ｅ’＞Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃ
は誤差Ｅと対応してそれと関連したある不正確性を有し
ている。図１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正
される方法を概略的に説明するためのものである。図１
Ｃは、図１Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の
推測位置ＤＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明に
したがって、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率
の高い位置があるかどうかについての判断が行われる。
もし、かかる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの
点に対応したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、そ
れは更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定さ
れる。このＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致し
てもしなくてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして
描かれている）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確
率の高いものとして判断されている。あるいは、このと
き現在の推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発
見できないと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの変更若しくは更新は行わない。もし、更新が行われ
るなら、次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標
は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このと
き更新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹ
ｏとなる。
【０００８】ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離△Ｄを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離△Ｄをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はTecmar,Solon,(Clevel
and),Ohio により製造され、市販されているTecamar L
ab Tender Part No.20028 号 であってよい。自動車両
ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若しくは
ＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３６を有
している。このディスプレイ手段３６は幾つかの街路
｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示する。こ
れらについては、図３に詳細に示されている。他のコン
ピュータカード４０はコンピュータ１２に備えられてお
り、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続され、
それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓｖ、さら
に車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ上の記号
Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われる。カー
ド４０は、カード３２と全体のコンピュータ１２により
与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにしたがって
処理されたデータに応答し、かかる相対移動を表示す
る。他の例としては、ディスプレイ手段３６及びカード
４０の回路網には、the Hewlett-Packard Company, Pal
o Alto, California がモデル１３４５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、San Francisco Bay 地域といった地
理的な所与の領域をドライブするときに、使用される。
車両Ｖがある地域から他の地域に移動するとき、ドライ
バーがボタン４６の一つを押して適切な地図Ｍを呼び出
すか、コンピュータ１２が自動的に呼び出す。呼び出さ
れた地図Ｍはモニター３８に表示される。自動車両ナビ
ゲーション装置１０は、車両の航行近接部(nevigation
neighborhood)となっているマップデータベースの一部
を用いて、マップデータベースとの関連でその航行機能
を実行する。モニター３８にたえず表示されている地図
Ｍは航行近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
【０００９】ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するため
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Lawrence
Expressway 」と表示されている街路は街路Ｓｔ１に対
応し、「Tasman Drive 」と表されている街路は街路Ｓ
ｔ２に対応し、「Stanton Avenue 」と表示されている
街路は街路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には
車両記号Ｓｖも表示さている。車両ＶはLawrence Expre
ssway に沿って移動し、ついで左折しTasman Driveに入
り、さらに方向を右に取りStanton Avenueに入る。この
追跡は、ドライバーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行う
ことができる。
【００１０】２．マップデータベース ( a ) 概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜(vertical slope)、４）地図Ｍで特定される
地理的な領域の磁気変動、５）マップ精度評価(estimat
e)、６）街の名前及び住所。
【００１１】( b ) ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。
【００１２】（ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。
きる。たとえば、Lawrence Expressway は６レーンであ
り、Stanton Avenueは４レーンであり、Tasman Driveは
２レーンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれ
ている。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータ
はマップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載
されている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新
計算の一部として用いられる。
【００１３】（ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さｌ１ないしｌ５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さはｌ１、ｌ
３、ｌ５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さｌ２、ｌ４
は、図４Ｂ−１に示すようにｌ２、ｌ４をｌ’２、ｌ’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さｌ２とｌ４を意味
していない。それゆえ、マップデ−タベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角(magneti
c dip angle)」により、誤差をもたらす。マップデータ
ベースがラインセグメントＳの垂直傾斜についての修正
データを持つ場合は、コンパス方位誤差も修正できる。
このように、縮小誤差が角セグメントＳについて符号化
され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲＰ）が、以下に述べる
ように、セグメントＳに更新されたばかりで、さらにそ
れまで方位を変えておらず、そうでなければそのセグメ
ントＳを離れたことを検出しているときは、推測位置の
式（１）と（２）は次の式（１’）と（２’）に書き換
えられる。
【数３】
【数４】ここで、縮小係数ＣF は、修正若しくは補正さ
れた方位Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメン
トＳに対して符号化された縮小及び他のデータより計算
される。
れた方位Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメン
トＳに対して符号化された縮小及び他のデータより計算
される。
【００１４】（ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の(true)北に関係
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。
させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜による方位
誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、所与の
地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これらは連
続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターであるの
で、マップデータベース全体に対してほんのわずかのフ
ァクターを記憶させるだけでよい。
【００１５】（ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域(subarea）若しくは特定のラインセグメントＳに対
する精度を評価するデータを含むことができる。以下に
述べる航行アルゴリズムは更新された推測位置ＤＲＰｃ
ｕの精度の評価の最少サイズを設定するためにこれらの
地図精度データを使用することができる。更新された推
測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳細に述べ
る。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実際の位置
（たとえば、いくつかのトレーラーパークロード）の一
般化したものとして知られている。地図精度データはこ
れらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムがこれら一
般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないように符号化
される。
【００１６】Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。
【００１７】Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。
【００１８】２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭 （ＣＥＰ）としての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。
【００１９】３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる(zero mean normal distributions)。さらに、式
Ａの一次近似は、真の方位方向に対して、一方は平行で
あり他方は垂直である相直交する方向における誤差には
依存しない。
【数５】ここで、
【数６】Ｄ：真の方位方向に平行な距離 ΔＤT：ＤＲＰ前進の真の距離 δD：距離センサー誤差の標準偏差(deviation) Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δP ：δHとΔＤTの関数である真の方位方向 (パーセンテージ)に垂直な位置誤差の標準偏差 δH ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
【数７】ここで、θ ：主軸 φ ：θに垂直な短軸 δθ：θ方向の累積誤差の標準偏差 δφ：φ方向の累積誤差の標準偏差 誤差の独立を仮定すると、ある前進後の車両位置確率密
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン(Kalman)フィ
ルタリングを含む多様な線形フィルタリング技術により
実施可能である。
【００２０】ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するた
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性( ambiguity)」として以下に説明する）。
（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのラインセグメン
トＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を表す計算さ
れた方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄはコンピュ
ータ１２により得られたパラメータ（１）ないし（４）
を説明するために使用される。これらのパラメータ並び
にその他のパラメータについては車両航行アルゴリズム
の詳細との関連で、以下に説明する。
【００２１】Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（line-of-position）」、すなわち「Ｌ−Ｏ−
Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱
われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃがＤＲＰｃｕに
更新されるべきか否かを決定するためにさらに考慮され
る。
【００２２】２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目(entries)の表であるとすると、コンピュータ１２
は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離と方位
を決定することができる。これよりさらにＰＤＦの表よ
り、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったより確率
の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定できる。
しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると思われ
る可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置ＤＲＰｃ
に十分に近接していない所与のラインセグメントＳを示
す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高い街路
Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近接性に
候補(candidate)セグメントＳをランク付けをするため
に使用できる。
【００２３】３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。
【００２４】４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。
【００２５】５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ(path matching）が行われる。方向を
変えたときは、第５（ｃ）項に述べるように、相関関数
が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。
【００２６】Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するための
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。
【００２７】Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム(weighted scor
e algorithm)に使用可能である。かかるアルゴリズムで
は、第ＩＶ章で説明したパラメータが航行近接部の各セ
グメントＳについて数理的に計算できる。各パラメータ
は、各パラメータに対して予測された平均誤差領域(ave
rage error bounds)を表す数値並びにそのパラメータに
与えられた意味を表す数値により、重み付けされる。こ
のようにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグ
メントＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグ
メントＳが決定される。その合計値が十分であれば、更
新の決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記の
セグメント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方
法を組み合わせることが可能である。
【００２８】ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するため
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト(quality test）をパスする必
要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二つの方法で異
なった形でＣＥＰｕに更新される。また、更新がセンサ
ー１８と２８の校正についての付加された情報を与える
と判断されたときは、校正係数が更新される。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て(assignment)に基づいて最適
あるいは最少の二乗平均位置を計算する線形フィルター
に入力することが可能である。この最適あるいは最も確
率の高い位置はセグメントＳ上にあってもなくてもよ
い。
【００２９】ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。
【００３０】ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体
構造（structure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。
構造（structure) 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラプトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフォー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体(display prese
ntation)を選択し、フォーマット化するに必要なオペレ
ータコマンドデータをコンソール手段４４を介して読み
込む。図７Ｂのインタラプトプログラムは図７Ａの主プ
ログラム若しくは図７Ｃの航行プログラムをインタラプ
トできる。後者は主プログラムのみをインタラプトで
き、これは、後述するように、１秒ごとに行われる。
【００３１】ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズ
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
【数８】
【数９】つぎに、コンピュータ１２は以下に詳述するよ
うに可変方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算す
る。これらの誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関
連する。新しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、Ｃ
ＥＰの各角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算
される（ブロック１１Ｃ）。
うに可変方位及び距離誤差ＥH、ＥDをそれぞれ計算す
る。これらの誤差ＥH、ＥDは精度と装置全体の性能に関
連する。新しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、Ｃ
ＥＰの各角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算
される（ブロック１１Ｃ）。
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】
【数１７】上述したように、ΔＤｘとΔＤｙがそうであ
るように、ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらの
データは、ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある
位置から他の位置にブロックが移動したその距離に依存
するからである。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は
変動する。たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高く
なればなるほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤ
ＲＰｃの精度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度
が減少したことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進
み、ＣＥＰが拡大している状態での、図１２は、更新を
テストする時であるかどうかについて決定するためのサ
ブルーチンのフローチャートを示している（ブロック８
Ｂ）。まず、コンピュータ１２は、前の更新が考慮され
た後に２秒が経過しているかどうか決定する（ブロック
１２Ａ）。もし、経過していなければ、更新のテストを
する時でないこととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプ
ログラムがバイパスされ、制御は主プログラムに戻る。
もし、２秒が経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考
慮されて以来しきい値の距離だけ移動したかどうかがコ
ンピュータ１２により決定される。もし、そうでなけれ
ば、更新をテストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。
もし、そうであるなら、更新がなされるべきか否かを決
定する時である（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュ
ータ１２によるマルチパラメータの評価を実行するため
のサブルーチンのフローチャートである（ブロック８Ｃ
と８Ｄ）。コンピュータ１２は、前にリストしたパラメ
ータ（１）ないし（４）に基づいた最も確率の高いライ
ンセグメントＳを、もし、あるなら、決定する（ブロッ
ク１３Ａ）。これについては図１４との関連でさらに説
明する。もし、最も確率の高いラインセグメントＳを見
付けたなら（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセ
グメントＳが相関パラメータの相関テストをパスするか
どうかの決定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これにつ
いては図２３で説明する。もし、ないなら、フラグが立
てられ、更新サブルーチンをバイパスする（ブロック１
３Ｄ）。もし、あるなら、フラグが立てられ（ブロック
１３Ｅ）、制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最
も確率の高いラインセグメントＳを決定し、このライン
セグメントＳが更新サブルーチンを進めるための十分な
確率をもっているか否かを決定するサブルーチンのフロ
ーチャートを示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座
標データがコンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶
されたマップデータベースの航行近接部より取り込まれ
る（ブロック１４Ａ）。ついで、このラインセグメント
Ｓがしきい値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうか
が、コンピュータ１２により決定される。（第ＩＶ章
Ｂ１の方位パラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは
図１５との関連で説明される。もし、平行でなければ、
このラインセグメントＳが取り込むための航行近接部の
最後のセグメントＳであるか否かを決定する（ブロック
１４Ｃ）。もし、そうでなければ、サブルーチンはブロ
ック１４Ａに戻り、コンピュータ１２が他のセグメント
Ｓを取り込む。もし、取り込まれたラインセグメントＳ
がしきい値内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロッ
ク１４Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメント
ＳがＣＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４
Ｄ）（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを
参照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに
交差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像
処理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
るように、ＥHとＥDは変数である。なぜなら、これらの
データは、ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある
位置から他の位置にブロックが移動したその距離に依存
するからである。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は
変動する。たとえば、ＥH若しくはＥDに対する値が高く
なればなるほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤ
ＲＰｃの精度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度
が減少したことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進
み、ＣＥＰが拡大している状態での、図１２は、更新を
テストする時であるかどうかについて決定するためのサ
ブルーチンのフローチャートを示している（ブロック８
Ｂ）。まず、コンピュータ１２は、前の更新が考慮され
た後に２秒が経過しているかどうか決定する（ブロック
１２Ａ）。もし、経過していなければ、更新のテストを
する時でないこととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプ
ログラムがバイパスされ、制御は主プログラムに戻る。
もし、２秒が経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考
慮されて以来しきい値の距離だけ移動したかどうかがコ
ンピュータ１２により決定される。もし、そうでなけれ
ば、更新をテストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。
もし、そうであるなら、更新がなされるべきか否かを決
定する時である（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュ
ータ１２によるマルチパラメータの評価を実行するため
のサブルーチンのフローチャートである（ブロック８Ｃ
と８Ｄ）。コンピュータ１２は、前にリストしたパラメ
ータ（１）ないし（４）に基づいた最も確率の高いライ
ンセグメントＳを、もし、あるなら、決定する（ブロッ
ク１３Ａ）。これについては図１４との関連でさらに説
明する。もし、最も確率の高いラインセグメントＳを見
付けたなら（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセ
グメントＳが相関パラメータの相関テストをパスするか
どうかの決定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これにつ
いては図２３で説明する。もし、ないなら、フラグが立
てられ、更新サブルーチンをバイパスする（ブロック１
３Ｄ）。もし、あるなら、フラグが立てられ（ブロック
１３Ｅ）、制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最
も確率の高いラインセグメントＳを決定し、このライン
セグメントＳが更新サブルーチンを進めるための十分な
確率をもっているか否かを決定するサブルーチンのフロ
ーチャートを示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座
標データがコンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶
されたマップデータベースの航行近接部より取り込まれ
る（ブロック１４Ａ）。ついで、このラインセグメント
Ｓがしきい値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうか
が、コンピュータ１２により決定される。（第ＩＶ章
Ｂ１の方位パラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは
図１５との関連で説明される。もし、平行でなければ、
このラインセグメントＳが取り込むための航行近接部の
最後のセグメントＳであるか否かを決定する（ブロック
１４Ｃ）。もし、そうでなければ、サブルーチンはブロ
ック１４Ａに戻り、コンピュータ１２が他のセグメント
Ｓを取り込む。もし、取り込まれたラインセグメントＳ
がしきい値内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロッ
ク１４Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメント
ＳがＣＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４
Ｄ）（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを
参照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに
交差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像
処理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者は Theodosios PavlidisでComputer Science P
ress，Inc.により１９８２年出版されている。もし、こ
のラインセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック
１４Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメン
トＳでなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブ
ロック１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は
別のラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセ
グメントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、
このラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりラ
インオブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れ
られたリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリ
ストでは、以後の考慮のため可能性のあるセグメントと
して扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えら
れたこのラインセグメントＳを２つのラインセグメント
Ｓの接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ
章Ｂ４を参照）のパラメータについてテストする（ブロ
ック１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に
詳述する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わ
せのこれらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐ
リストから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロ
ック１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメント
テストにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、
もしあれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリスト
の内に残っている入力項目から選択される（ブロック１
４Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
【数１８】ここで、Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１及びＹ２はコンピ
ュータ１２により今処理されているラインセグメントＳ
の端点ＥＰのＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの
現在の方位Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２
６から受け取られた方位データより角度αが計算される
（ブロック１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ
−α｜もしくは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以
下か否かを決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差
がしきい値以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピ
ュータ１２はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに
平行でない、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、こ
の差がしきい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピ
ュータ１２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行
である、と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２
つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパラメー
タのテストのためのサブルーチンを示す（ブロック１４
Ｆを参照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置
ＤＲＰｃと今処理されているラインセグメントＳ（今は
ブロック１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−
Ｐ）との間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これ
については、図１７に関連して更に詳述する。ついで、
コンピュータ１２はマップデータベースの航行近接部を
アクセスし、このラインセグメントＳは“古い街路”に
接続している否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この
街路は、以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕ
が位置していると計算されたラインセグメントＳに対応
している。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セ
グメントＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続され
ている場合もあり、されていない場合もある。これによ
り、もしこれが処理されている最初のラインセグメント
Ｓであれば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座
標データが「側部１」として記憶される（ブロック１６
Ｄ）。この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたよ
うに、ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、と
いうことを意味する。また、距離計算の結果が（ブロッ
ク１６Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６
Ｂ）とともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック
１６Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメ
ントＳが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６
Ｃ）、コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セ
グメントＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する
（ブロック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメ
ントＳと同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の
最も確率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６
Ｈ）。これについては、図１８のサブルーチンに関連し
て述べる。この処理されているラインセグメントＳが側
部１にないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、
つまりＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。
従って、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択さ
れることになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、
図１９のサブルーチンで述べる。このように、図１６の
サブルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメント
Ｓが、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率
の高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部
２の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。こ
れらは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテス
トされるが、これについては図２０に関連して述べる。
リストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）
は、これ以上の考慮から除外されることになる。図１７
は、ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算
するサブルーチンのフローチャートである（ブロック１
６Ａを参照）。まず、セグメントＳを特定する座標デー
タＸ２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸ
Ｙを使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメ
ントＳとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される
（ブロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、こ
れにより、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られ
る、ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３に
より特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３の
ＸＹ座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距
離ｄが計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在
の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメン
トＳを選択するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は
処理中のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメン
トＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続されている
かどうか、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続さ
れていると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶
しているコンピュータ１２は、このラインセグメントＳ
は側部１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに近接しているかどうか、を判定する（ブロック１
８Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメ
ントＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロッ
ク１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメン
トＳは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び
接続性のデータとともに記憶される（ブロック１８
Ｄ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続されてい
ないと（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラ
インセグメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古
い街路セグメントＳに接続されていないかどうか、を判
定する（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方と
もに接続されていないと、サブルーチンはブロック１８
Ｂを経由して上述したように進む。もし答えが否定であ
れば、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続されているかどうか、さらに
側部１セグメントＳはそのように接続されていないかを
判定する（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定である
なら、側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして
保持される（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、この
ラインセグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロ
ック１８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わり
では、現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセ
グメントＳのみが側部１セグメントＳとして記憶される
ことになる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラ
インセグメントＳを選択するサブルーチンのフローチャ
ートである（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコ
ンピュータ１２により考慮されている側部２の最初のラ
インセグメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、この
ラインセグメントＳは「側部２」のセグメントＳとして
その距離及び接続性データとともに記憶される（ブロッ
ク１９Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの
結果を記憶しているコンピュータ１２は、このラインセ
グメントＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セ
グメントＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロ
ック１９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果
を記憶しているコンピュータ１２は（ブロック１６
Ｅ）、このラインセグメントＳは側部２のセグメントＳ
よりも現在の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどう
か、を決定する（ブロック１９Ｄ）。もしより近接して
いなければ、側部２セグメントＳが側部２セグメントＳ
として保持される（ブロック１９Ｅ）。もしより近接し
ていれば、このラインセグメントＳが側部２セグメント
Ｓとして、この距離及び接続性とともに記憶される（ブ
ロック１９Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側
部２セグメントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接
続していないと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両
方ともに古い街路セグメントＳに接続していないかどう
か、を決定する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定で
あれば、サブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進
む。答えが否定のときは、このラインセグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続されているか、さらに側部２
セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続されていな
いか、がコンピュータ１２により判定される（ブロック
１９Ｈ）。もし答えが否定であれば、側部２セグメント
Ｓが側部２セグメントＳとして保持される（ブロック１
９Ｅ）。もし肯定であれば、このラインセグメントＳは
新しい側部２セグメントＳとしてその距離及び接続性デ
ータとともに保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は
残りのセグメントＳのなかで最も確率の高いセグメント
Ｓを選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る（ブロック１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラ
インオブポジション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われる
セグメントＳのリストを作成しており（ブロック１４
Ｅ）、また２つだけを除いて他は全て除外しているの
で、ただ１つのセグメントＳだけがこのようなラインオ
ブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどう
か、を判定する（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであ
れば、このラインセグメントＳがこの時の航行近接部に
おける最も確率の高いセグメントＳとして選択される
（ブロック２０Ｂ）。コンピュータ１２は、これにより
この最も確率の高いセグメントＳが相関パラメータのテ
ストをパスするかどうか、を判定する（ブロック２０
Ｃ）。このテストについては、図２３のサブルーチンに
関連して述べる。このセグメントＳがこれらのテストに
パスしないと、更新は行われない。もし、このセグメン
トＳが相関テストをパスすれば、サブルーチンは先に進
んでＤＲＰｃｕがあるべきこのラインセグメントＳ上の
点を決定しようとする、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕ
への更新を行おうとする。もし、残りのラインセグメン
トＳで１つ以上がラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐと
して扱われると（ブロック２０Ａ）、側部１セグメント
Ｓ及び側部２セグメントＳが存在することになり、コン
ピュータ１２は側部１セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続しているか、さらに側部２セグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続していないか、を判定する
（ブロック２０Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１
セグメントＳが航行近接部における最も確率の高いセグ
メントＳとして選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルー
チンはブロック２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否
定であれば（ブロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側
部２セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
るか、さらに側部１セグメントＳが古い街路セグメント
Ｓに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｆ）。答えがイエスであれば、側部２セグメントＳが航
行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして選
択され（ブロック２０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロッ
ク２０Ｃに進む。もし、答えが否定であれば、コンピュ
ータ１２は側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎているかどうか、を判定する（ブロ
ック２０Ｈ）（第ＩＶ章Ｂ４、あいまい性パラメータを
参照）。これについては、図２１のフローチャートに関
連して更に詳述する。もし、側部１セグメントＳ及び側
部２セグメントＳが互いに近接し過ぎていると、コンピ
ュータ１２はこの時点では最も確率の高いセグメントＳ
は存在しない、と判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点
での更新は行われない。もし、これらの２つのラインセ
グメントＳが互いに近接し過ぎていないと（ブロック２
０Ｈ）、コンピュータ１２は一方のセグメントＳはしき
い値内で他方のセグメントＳよりもＤＲＰｃに近接して
いるかどうか、を判定する（ブロック２０Ｊ）。これに
ついては、図２２のサブルーチンに関連して更に詳述す
る。判定の答えが否定であれば、コンピュータ１２はこ
の時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、
と判定する（ブロック２０Ｉ）。これにより、この時点
での更新は行われない。もし答えがイエスであれば、１
つのセグメントＳが最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｋ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに進む。上述のように、このサブルーチンの終わ
りでは、この時点では最も確率の高いセグメントＳは存
在しないか、または最も確率の高いセグメントＳが存在
し、それが相関パラメータのテストにパスするかどう
か、のどちらかである（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１
は側部１と側部２のセグメントＳが近過ぎているか否か
を決定する（ブロック２０Ｈを参照）サブルーチンのフ
ローチャートである。最初に、２つのセグメントＳ間の
距離がコンピュータ１２（ブロック２１Ａ）により計算
される。その後、コンピュータ１２はこの距離がしきい
値距離（ブロック２１Ｂ）以下か否かを決定する。もし
それ以下ならば２つのセグメントＳは近過ぎていること
になり不明瞭な状態ということにより、この時は更新は
行われない。もし、コンピュータにより決められた距離
がしきい値距離以上である場合は、セグメントＳは近過
ぎてはいないということで（ブロック２１Ｄ）、更新が
行われる可能性がある。図２２に図示されているフロー
チャートのサブルーチンは側部１セグメントＳ若しくは
側部２セグメントＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十
分に近いか否かを決定する。まずコンピュータにより、
ＤＲＰｃより側部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより
側部２セグメントＳの距離の比が計算される（ブロック
２２Ａ）。その後、その比がしきい値より大きいか、又
は１／しきい値より小さいかがコンピュータ１２により
決められる（ブロック２２Ａ）。もし、そのどちらでも
ない場合は、ＤＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方
のセグメントＳに近くはないということになり（ブロッ
ク２２Ｃ）、この時は更新が行われない。もし、そのど
ちらかにあてはまる場合は、他方のセグメントより一方
のセグメントＳにより近いと判断し（ブロック２２
Ｄ）、更新が行われる可能性がある。図２３により示さ
れているのは最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うサブルーチンである（ブロック２０Ｃを参
照）。図１３のサブルーチンに関して述べたように、最
も確率の高いセグメントＳが存在すると判断されると、
車両が方向を変えているのか否かをコンピュータが決め
る。これについては図２５との関連で更に詳述する。コ
ンピュータが現在車両は方向を変えていないと判断する
と（ブロック２３Ａ）、簡単な道合わせ（path match）
の計算により相関テストが行われる（ブロック２３Ｂ−
２３Ｆ）。これについては図２４Ａないし図２４Ｄに関
連して後に詳述する（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参
照）。車両が方向を変えていると判断したとき、コンピ
ュータは相関関数を計算し、テストして相関テストを行
う（ブロック２３Ｇ−２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５
ｃ項も参照）。図２４Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道
合わせが存在するか否かを決定するときにコンピュータ
１２によって使用される各種データの図表である。図２
４Ａは車両Ｖが実際に移動していると思われる街路Ｓｔ
の複数のセグメントＳのＸＹ位置の図表である。ここ
で、この街路Ｓｔには６つのラインセグメントＳ１ない
しＳ６があり、これらは図示のように、端点ａからｇに
より定められている。Ｓ１からＳ６のうちの一つは最も
確率の高いセグメントＳに相当する。図２４Ｂはこの発
明並びに計算式（１）若しくは（１’）及び（２）若し
くは（２’）に従って以前に計算された複数の推測位置
ＤＲＰについてのＸＹ位置の図表である。これらの推測
位置はＡからＫ点で示されている。Ｋ点には現在の推測
位置ＤＲＰｃが含まれている。図２４Ｂでは、これらの
推測位置ＤＲＰは車両Ｖが移動した全計算距離Ｄに渡っ
て示されている。全距離ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和に
なる。図２４Ｃは図２４Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位
置Ｘとは異なっている）としてそれぞれラインセグメン
トＳ１ないしＳ６に相当する方位ｈ１ないしｈ６を示し
たものである。前述したように、マップデータベースに
は端点データがあり、この端点は図２４Ａに示す街路Ｓ
ｔのラインセグメントＳ１ないしＳ６を特定している。
しかし、下記の説明で必要とされるように、図２４Ｃの
方位データはコンピュータ１２により計算される。図２
４Ｄは図２４Ｂの中のΔＤ１よりΔＤ１０にそれぞれ対
応する車両Ｖの測定された方位Ｈ１よりＨ１０を示して
いる。図２４Ｂの距離ΔＤデータと図２４Ｄに示される
方位データＨ１ないしＨ１０はコンピュータ１２により
計算され、入力項目の方位表としてコンピュータに一時
的に記憶される。図２４Ｄはこの表をプロットしたもの
である。さらに詳しくは、車両Ｖが移動するとき移動し
た距離と車両Ｖの方位が秒毎に測定される。方位表の前
回の入力後、車両Ｖがしきい値距離以上に移動したかど
うか、が方位表に入力される。再び図２３を参照する
と、コンピュータ１２は車両Ｖが移動した過去のしきい
値距離についての方位表の各入力に対して街路Ｓｔの方
位ｈを計算する（ブロック２３Ｂ）。つまり、この街路
Ｓｔの方位ｈは、図２４Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃ
より以前に車両Ｖが移動したしきい値距離毎に計算され
る。このしきい値距離は、例えば、約９１５０ｍ（３０
０フィート）になると思われる。その後、コンピュータ
はこのしきい値距離のＲＭＳ（root mean square）方位
誤差を計算する（ブロック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の
計算は次の計算式によって行われる。
ュータ１２により今処理されているラインセグメントＳ
の端点ＥＰのＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの
現在の方位Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２
６から受け取られた方位データより角度αが計算される
（ブロック１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ
−α｜もしくは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以
下か否かを決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差
がしきい値以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピ
ュータ１２はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに
平行でない、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、こ
の差がしきい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピ
ュータ１２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行
である、と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２
つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパラメー
タのテストのためのサブルーチンを示す（ブロック１４
Ｆを参照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置
ＤＲＰｃと今処理されているラインセグメントＳ（今は
ブロック１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−
Ｐ）との間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これ
については、図１７に関連して更に詳述する。ついで、
コンピュータ１２はマップデータベースの航行近接部を
アクセスし、このラインセグメントＳは“古い街路”に
接続している否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この
街路は、以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕ
が位置していると計算されたラインセグメントＳに対応
している。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セ
グメントＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続され
ている場合もあり、されていない場合もある。これによ
り、もしこれが処理されている最初のラインセグメント
Ｓであれば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座
標データが「側部１」として記憶される（ブロック１６
Ｄ）。この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたよ
うに、ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、と
いうことを意味する。また、距離計算の結果が（ブロッ
ク１６Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６
Ｂ）とともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック
１６Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメ
ントＳが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６
Ｃ）、コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セ
グメントＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する
（ブロック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメ
ントＳと同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の
最も確率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６
Ｈ）。これについては、図１８のサブルーチンに関連し
て述べる。この処理されているラインセグメントＳが側
部１にないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、
つまりＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。
従って、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択さ
れることになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、
図１９のサブルーチンで述べる。このように、図１６の
サブルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメント
Ｓが、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率
の高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部
２の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。こ
れらは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテス
トされるが、これについては図２０に関連して述べる。
リストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）
は、これ以上の考慮から除外されることになる。図１７
は、ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算
するサブルーチンのフローチャートである（ブロック１
６Ａを参照）。まず、セグメントＳを特定する座標デー
タＸ２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸ
Ｙを使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメ
ントＳとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される
（ブロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、こ
れにより、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られ
る、ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３に
より特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３の
ＸＹ座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距
離ｄが計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在
の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメン
トＳを選択するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は
処理中のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメン
トＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続されている
かどうか、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続さ
れていると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶
しているコンピュータ１２は、このラインセグメントＳ
は側部１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに近接しているかどうか、を判定する（ブロック１
８Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメ
ントＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロッ
ク１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメン
トＳは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び
接続性のデータとともに記憶される（ブロック１８
Ｄ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続されてい
ないと（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラ
インセグメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古
い街路セグメントＳに接続されていないかどうか、を判
定する（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方と
もに接続されていないと、サブルーチンはブロック１８
Ｂを経由して上述したように進む。もし答えが否定であ
れば、コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続されているかどうか、さらに
側部１セグメントＳはそのように接続されていないかを
判定する（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定である
なら、側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして
保持される（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、この
ラインセグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロ
ック１８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わり
では、現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセ
グメントＳのみが側部１セグメントＳとして記憶される
ことになる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラ
インセグメントＳを選択するサブルーチンのフローチャ
ートである（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコ
ンピュータ１２により考慮されている側部２の最初のラ
インセグメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、この
ラインセグメントＳは「側部２」のセグメントＳとして
その距離及び接続性データとともに記憶される（ブロッ
ク１９Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの
結果を記憶しているコンピュータ１２は、このラインセ
グメントＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セ
グメントＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロ
ック１９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果
を記憶しているコンピュータ１２は（ブロック１６
Ｅ）、このラインセグメントＳは側部２のセグメントＳ
よりも現在の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどう
か、を決定する（ブロック１９Ｄ）。もしより近接して
いなければ、側部２セグメントＳが側部２セグメントＳ
として保持される（ブロック１９Ｅ）。もしより近接し
ていれば、このラインセグメントＳが側部２セグメント
Ｓとして、この距離及び接続性とともに記憶される（ブ
ロック１９Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側
部２セグメントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接
続していないと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両
方ともに古い街路セグメントＳに接続していないかどう
か、を決定する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定で
あれば、サブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進
む。答えが否定のときは、このラインセグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続されているか、さらに側部２
セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続されていな
いか、がコンピュータ１２により判定される（ブロック
１９Ｈ）。もし答えが否定であれば、側部２セグメント
Ｓが側部２セグメントＳとして保持される（ブロック１
９Ｅ）。もし肯定であれば、このラインセグメントＳは
新しい側部２セグメントＳとしてその距離及び接続性デ
ータとともに保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は
残りのセグメントＳのなかで最も確率の高いセグメント
Ｓを選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る（ブロック１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラ
インオブポジション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われる
セグメントＳのリストを作成しており（ブロック１４
Ｅ）、また２つだけを除いて他は全て除外しているの
で、ただ１つのセグメントＳだけがこのようなラインオ
ブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどう
か、を判定する（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであ
れば、このラインセグメントＳがこの時の航行近接部に
おける最も確率の高いセグメントＳとして選択される
（ブロック２０Ｂ）。コンピュータ１２は、これにより
この最も確率の高いセグメントＳが相関パラメータのテ
ストをパスするかどうか、を判定する（ブロック２０
Ｃ）。このテストについては、図２３のサブルーチンに
関連して述べる。このセグメントＳがこれらのテストに
パスしないと、更新は行われない。もし、このセグメン
トＳが相関テストをパスすれば、サブルーチンは先に進
んでＤＲＰｃｕがあるべきこのラインセグメントＳ上の
点を決定しようとする、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕ
への更新を行おうとする。もし、残りのラインセグメン
トＳで１つ以上がラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐと
して扱われると（ブロック２０Ａ）、側部１セグメント
Ｓ及び側部２セグメントＳが存在することになり、コン
ピュータ１２は側部１セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続しているか、さらに側部２セグメントＳは古
い街路セグメントＳに接続していないか、を判定する
（ブロック２０Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１
セグメントＳが航行近接部における最も確率の高いセグ
メントＳとして選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルー
チンはブロック２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否
定であれば（ブロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側
部２セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
るか、さらに側部１セグメントＳが古い街路セグメント
Ｓに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｆ）。答えがイエスであれば、側部２セグメントＳが航
行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして選
択され（ブロック２０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロッ
ク２０Ｃに進む。もし、答えが否定であれば、コンピュ
ータ１２は側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎているかどうか、を判定する（ブロ
ック２０Ｈ）（第ＩＶ章Ｂ４、あいまい性パラメータを
参照）。これについては、図２１のフローチャートに関
連して更に詳述する。もし、側部１セグメントＳ及び側
部２セグメントＳが互いに近接し過ぎていると、コンピ
ュータ１２はこの時点では最も確率の高いセグメントＳ
は存在しない、と判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点
での更新は行われない。もし、これらの２つのラインセ
グメントＳが互いに近接し過ぎていないと（ブロック２
０Ｈ）、コンピュータ１２は一方のセグメントＳはしき
い値内で他方のセグメントＳよりもＤＲＰｃに近接して
いるかどうか、を判定する（ブロック２０Ｊ）。これに
ついては、図２２のサブルーチンに関連して更に詳述す
る。判定の答えが否定であれば、コンピュータ１２はこ
の時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、
と判定する（ブロック２０Ｉ）。これにより、この時点
での更新は行われない。もし答えがイエスであれば、１
つのセグメントＳが最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｋ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに進む。上述のように、このサブルーチンの終わ
りでは、この時点では最も確率の高いセグメントＳは存
在しないか、または最も確率の高いセグメントＳが存在
し、それが相関パラメータのテストにパスするかどう
か、のどちらかである（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１
は側部１と側部２のセグメントＳが近過ぎているか否か
を決定する（ブロック２０Ｈを参照）サブルーチンのフ
ローチャートである。最初に、２つのセグメントＳ間の
距離がコンピュータ１２（ブロック２１Ａ）により計算
される。その後、コンピュータ１２はこの距離がしきい
値距離（ブロック２１Ｂ）以下か否かを決定する。もし
それ以下ならば２つのセグメントＳは近過ぎていること
になり不明瞭な状態ということにより、この時は更新は
行われない。もし、コンピュータにより決められた距離
がしきい値距離以上である場合は、セグメントＳは近過
ぎてはいないということで（ブロック２１Ｄ）、更新が
行われる可能性がある。図２２に図示されているフロー
チャートのサブルーチンは側部１セグメントＳ若しくは
側部２セグメントＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十
分に近いか否かを決定する。まずコンピュータにより、
ＤＲＰｃより側部１セグメントＳの距離とＤＲＰｃより
側部２セグメントＳの距離の比が計算される（ブロック
２２Ａ）。その後、その比がしきい値より大きいか、又
は１／しきい値より小さいかがコンピュータ１２により
決められる（ブロック２２Ａ）。もし、そのどちらでも
ない場合は、ＤＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方
のセグメントＳに近くはないということになり（ブロッ
ク２２Ｃ）、この時は更新が行われない。もし、そのど
ちらかにあてはまる場合は、他方のセグメントより一方
のセグメントＳにより近いと判断し（ブロック２２
Ｄ）、更新が行われる可能性がある。図２３により示さ
れているのは最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うサブルーチンである（ブロック２０Ｃを参
照）。図１３のサブルーチンに関して述べたように、最
も確率の高いセグメントＳが存在すると判断されると、
車両が方向を変えているのか否かをコンピュータが決め
る。これについては図２５との関連で更に詳述する。コ
ンピュータが現在車両は方向を変えていないと判断する
と（ブロック２３Ａ）、簡単な道合わせ（path match）
の計算により相関テストが行われる（ブロック２３Ｂ−
２３Ｆ）。これについては図２４Ａないし図２４Ｄに関
連して後に詳述する（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参
照）。車両が方向を変えていると判断したとき、コンピ
ュータは相関関数を計算し、テストして相関テストを行
う（ブロック２３Ｇ−２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５
ｃ項も参照）。図２４Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道
合わせが存在するか否かを決定するときにコンピュータ
１２によって使用される各種データの図表である。図２
４Ａは車両Ｖが実際に移動していると思われる街路Ｓｔ
の複数のセグメントＳのＸＹ位置の図表である。ここ
で、この街路Ｓｔには６つのラインセグメントＳ１ない
しＳ６があり、これらは図示のように、端点ａからｇに
より定められている。Ｓ１からＳ６のうちの一つは最も
確率の高いセグメントＳに相当する。図２４Ｂはこの発
明並びに計算式（１）若しくは（１’）及び（２）若し
くは（２’）に従って以前に計算された複数の推測位置
ＤＲＰについてのＸＹ位置の図表である。これらの推測
位置はＡからＫ点で示されている。Ｋ点には現在の推測
位置ＤＲＰｃが含まれている。図２４Ｂでは、これらの
推測位置ＤＲＰは車両Ｖが移動した全計算距離Ｄに渡っ
て示されている。全距離ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和に
なる。図２４Ｃは図２４Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位
置Ｘとは異なっている）としてそれぞれラインセグメン
トＳ１ないしＳ６に相当する方位ｈ１ないしｈ６を示し
たものである。前述したように、マップデータベースに
は端点データがあり、この端点は図２４Ａに示す街路Ｓ
ｔのラインセグメントＳ１ないしＳ６を特定している。
しかし、下記の説明で必要とされるように、図２４Ｃの
方位データはコンピュータ１２により計算される。図２
４Ｄは図２４Ｂの中のΔＤ１よりΔＤ１０にそれぞれ対
応する車両Ｖの測定された方位Ｈ１よりＨ１０を示して
いる。図２４Ｂの距離ΔＤデータと図２４Ｄに示される
方位データＨ１ないしＨ１０はコンピュータ１２により
計算され、入力項目の方位表としてコンピュータに一時
的に記憶される。図２４Ｄはこの表をプロットしたもの
である。さらに詳しくは、車両Ｖが移動するとき移動し
た距離と車両Ｖの方位が秒毎に測定される。方位表の前
回の入力後、車両Ｖがしきい値距離以上に移動したかど
うか、が方位表に入力される。再び図２３を参照する
と、コンピュータ１２は車両Ｖが移動した過去のしきい
値距離についての方位表の各入力に対して街路Ｓｔの方
位ｈを計算する（ブロック２３Ｂ）。つまり、この街路
Ｓｔの方位ｈは、図２４Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃ
より以前に車両Ｖが移動したしきい値距離毎に計算され
る。このしきい値距離は、例えば、約９１５０ｍ（３０
０フィート）になると思われる。その後、コンピュータ
はこのしきい値距離のＲＭＳ（root mean square）方位
誤差を計算する（ブロック２３Ｃ）。このＲＭＳ誤差の
計算は次の計算式によって行われる。
【数１９】ここで、 ｎ＝方位表の入力項目数 方位（ｉ）＝方位表のｉ番目の入力項目による車両Ｖの
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（dead recko
ning performance ratio)ＰＲが計算されるが（ブロッ
ク２９Ｃ）、これは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ
間の距離を、ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後
車両Ｖが移動した計算距離ΔＤで割ったものに等しい。
この動作比ＰＲは、システム１０のなかのある誤差を計
算するときに使用される。この誤差は前に述べ、さらに
以後に述べるように、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速
度を決定するときに使用される。もし、車両Ｖが方向を
変えていないと（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確
率の高い一定のコース位置にセットされる（ブロック２
９Ｄ）。このことは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図
３０に関連して更に述べる。図３０のフローチャート
は、車両Ｖが一定の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃ
から所与のＤＲＰｃｕへの更新のサブルーチンである
（ブロック２９Ｄを参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃ
よりＤＲＰｃｕへの更新の説明に使用される。この図に
は、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び
最も確率の高いラインセグメントＳが図示されている。
このように、コンピュータ１２はＣＥＰのアスペクト比
ＡＲを計算するが、これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい
（ブロック３０）。ついで、コンピュータ１２はこのア
スペクト比ＡＲはしきい値の中で１に近いか否かを決定
する（ブロック３０Ｂ）。もし近いということになる
と、ＤＲＰｃは最も確率の高いセグメントＳ上の最も近
い点に更新される（ブロック３０Ｃ）。図３０−１に示
されるように、最も近い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃ
を通り、セグメントＳに垂直に引かれたラインｌがセグ
メントＳに交わる点である。もしアスペクト比ＡＲがし
きい値の内で１に近くないと（ブロック３０Ｂ）、コン
ピュータ１２は図３０−１に示されるセグメントＳの角
度αを計算する（ブロック３０Ｄ）。この後、コンピュ
ータ１２は、図３０−１に示すように、ＣＥＰの主軸の
角度βを計算する（ブロック３０Ｅ）。次に、コンピュ
ータ１２は、角度（α−β）がしきい値以下かどうかを
決定する（ブロック３０Ｆ）。もし以下ならば、サブル
ーチンはブロック３０Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰ
ｃはセグメントＳ上の極めて確率の高い点（最も確率の
高い点とほぼ同じ）に更新される（ブロック３０Ｇ）。
これについては図３１に関連して後で詳述する。図３１
はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の極めて確
率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック３０Ｇを参照）。図３０−１も再び参照
する。まず、コンピュータ１２はＣＥＰの主軸に平行な
側部、すなわち図３０−１で示される例のなかの側部Ｓ
１及び側部Ｓ２を決定する（ブロック３１Ａ）。次にコ
ンピュータ１２は側部Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高
いセグメントＳと交わるＰ１及びＰ２点を計算する（ブ
ロック３１Ｂ）。この後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ
２間の中間点Ｐ４を計算する（ブロック３１Ｃ）。ここ
で、コンピュータ１２は以前に記載された方法でＤＲＰ
ｃに最も近い点Ｐ３（ブロック３１Ｄ）を計算する。続
いて、Ｐ３点及びＰ４点間の距離ｄがコンピュータ１２
により計算される（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュ
ータ１２は、次の計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標デ
ータを計算する（ブロック３１Ｆ）。
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（dead recko
ning performance ratio)ＰＲが計算されるが（ブロッ
ク２９Ｃ）、これは、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ
間の距離を、ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後
車両Ｖが移動した計算距離ΔＤで割ったものに等しい。
この動作比ＰＲは、システム１０のなかのある誤差を計
算するときに使用される。この誤差は前に述べ、さらに
以後に述べるように、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速
度を決定するときに使用される。もし、車両Ｖが方向を
変えていないと（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確
率の高い一定のコース位置にセットされる（ブロック２
９Ｄ）。このことは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図
３０に関連して更に述べる。図３０のフローチャート
は、車両Ｖが一定の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃ
から所与のＤＲＰｃｕへの更新のサブルーチンである
（ブロック２９Ｄを参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃ
よりＤＲＰｃｕへの更新の説明に使用される。この図に
は、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び
最も確率の高いラインセグメントＳが図示されている。
このように、コンピュータ１２はＣＥＰのアスペクト比
ＡＲを計算するが、これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい
（ブロック３０）。ついで、コンピュータ１２はこのア
スペクト比ＡＲはしきい値の中で１に近いか否かを決定
する（ブロック３０Ｂ）。もし近いということになる
と、ＤＲＰｃは最も確率の高いセグメントＳ上の最も近
い点に更新される（ブロック３０Ｃ）。図３０−１に示
されるように、最も近い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃ
を通り、セグメントＳに垂直に引かれたラインｌがセグ
メントＳに交わる点である。もしアスペクト比ＡＲがし
きい値の内で１に近くないと（ブロック３０Ｂ）、コン
ピュータ１２は図３０−１に示されるセグメントＳの角
度αを計算する（ブロック３０Ｄ）。この後、コンピュ
ータ１２は、図３０−１に示すように、ＣＥＰの主軸の
角度βを計算する（ブロック３０Ｅ）。次に、コンピュ
ータ１２は、角度（α−β）がしきい値以下かどうかを
決定する（ブロック３０Ｆ）。もし以下ならば、サブル
ーチンはブロック３０Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰ
ｃはセグメントＳ上の極めて確率の高い点（最も確率の
高い点とほぼ同じ）に更新される（ブロック３０Ｇ）。
これについては図３１に関連して後で詳述する。図３１
はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の極めて確
率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック３０Ｇを参照）。図３０−１も再び参照
する。まず、コンピュータ１２はＣＥＰの主軸に平行な
側部、すなわち図３０−１で示される例のなかの側部Ｓ
１及び側部Ｓ２を決定する（ブロック３１Ａ）。次にコ
ンピュータ１２は側部Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高
いセグメントＳと交わるＰ１及びＰ２点を計算する（ブ
ロック３１Ｂ）。この後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ
２間の中間点Ｐ４を計算する（ブロック３１Ｃ）。ここ
で、コンピュータ１２は以前に記載された方法でＤＲＰ
ｃに最も近い点Ｐ３（ブロック３１Ｄ）を計算する。続
いて、Ｐ３点及びＰ４点間の距離ｄがコンピュータ１２
により計算される（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュ
ータ１２は、次の計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標デ
ータを計算する（ブロック３１Ｆ）。
【数２０】
【数２１】ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新したので、コン
ピュータ１２は図３２に示されたサブルーチンを実行す
る。これは、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに
関連して更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンで
ある（ブロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変
えていなければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の
方位の最も確率の高い点に基づいて更新される（ブロッ
ク３２Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方
向を変更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づい
て更新される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３
４で詳述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い
位置に基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。
ここで、図３３のフローチャートを説明するための図３
３−１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連す
るＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕ
を図示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に
関連して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとす
る。ついで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計
算される（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１
２はラインｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高
いセグメントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブ
ロック３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持
つ。次に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点
とＰ２点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ
１２はＰ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロ
ック３３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸に
ついて、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３
３Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセ
グメントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を
判定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接
部から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
ピュータ１２は図３２に示されたサブルーチンを実行す
る。これは、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに
関連して更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンで
ある（ブロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変
えていなければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の
方位の最も確率の高い点に基づいて更新される（ブロッ
ク３２Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方
向を変更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づい
て更新される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３
４で詳述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い
位置に基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチ
ンのフローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。
ここで、図３３のフローチャートを説明するための図３
３−１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連す
るＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕ
を図示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に
関連して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとす
る。ついで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計
算される（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１
２はラインｌ１を計算する。ラインｌ１は最も確率の高
いセグメントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブ
ロック３３Ｂ）。すなわち、ラインｌ１も角度αを持
つ。次に、ＣＥＰと交差するラインｌ１に沿ったＰ１点
とＰ２点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ
１２はＰ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロ
ック３３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸に
ついて、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３
３Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセ
グメントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を
判定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接
部から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
【数２２】
【数２３】
【数２４】
【数２５】
【数２６】
【数２７】
【数２８】
【数２９】図３４は相関関数の計算結果に基づいてＣＥ
ＰからＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフローチャー
トである（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセ
グメントＳ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰ
ｕを図示した図３４−１も参照して、図３４のフローチ
ャートについて述べる。ここでまず、コンピュータ１２
は角度αを計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関
関数の曲率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不
正確さが、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３
４Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路
Ｓｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。こ
こで、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から
取り込まれる。上述したと同じように、計算された距離
ｄ１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマ
ップデータベースから取り込まれた精度データに従った
しきい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ
項を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算
するための方程式と同じような式を使用して次のように
計算される（ブロック３４Ｄ）。
ＰからＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフローチャー
トである（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセ
グメントＳ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰ
ｕを図示した図３４−１も参照して、図３４のフローチ
ャートについて述べる。ここでまず、コンピュータ１２
は角度αを計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関
関数の曲率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不
正確さが、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３
４Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路
Ｓｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。こ
こで、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から
取り込まれる。上述したと同じように、計算された距離
ｄ１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマ
ップデータベースから取り込まれた精度データに従った
しきい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ
項を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算
するための方程式と同じような式を使用して次のように
計算される（ブロック３４Ｄ）。
【数３０】
【数３１】かくして、ＤＲＰｃｕが決定され（ブロック
２８Ａを参照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８
Ｂを参照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校
正するサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
２８Ｃを参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると
（ブロック３５Ａ）、以前に記載された方法で決定され
ると、残りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手
段１６と２６はこのときは再校正されない。もし、車両
Ｖが方向を変更していないと、方位センサー手段２６は
再校正される（ブロック３５Ｂ）。このことに関して
は、図３５−１に関連して以下に詳述する。次に、もし
車両Ｖが丁度方向を変えたばかりでなければ、残りのサ
ブルーチンはバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。も
し、車両Ｖが方向を変えたところであれば、距離センサ
ー手段１６は再校正される（ブロック３５Ｄ）。このこ
とに関しては、図３５−２に関連して更に詳述する。図
３５−１は、方位センサー手段２６の出力の関数として
の方位センサー手段２６の偏差の図表である。この図表
は、前に述べた方位偏差表として媒体１４に記憶され
る。ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両
Ｖの測定された方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔ
の実際の方位ｈが、前に述べたように得られる。このよ
うにして、この方位データが得られれば、測定された方
位Ｈ及び街路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が
得られることが知られている。これにより、コンピュー
タ１２は方位センサー手段２６のある特定の出力に応じ
た方位偏差表を適切に補正することができ、媒体１４に
記憶されている対応した校正係数を補正する。これによ
り、所与のＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確
に行われる。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ
１を移動していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。ま
た、街路Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両
ＶはＡ位置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街
路Ｓｔ２を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車
両航行アルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置の
ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置
Ｃに更新されるとも仮定する。距離センサー手段１６の
校正は車両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされ
る。その方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行ア
ルゴリズムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新される
と、距離センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）
は、次のように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃ
により車両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街
路Ｓｔ２に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣD
は低く過ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃによ
り車両ＶがＢ’で示されるように、しきい値内で、街路
Ｓｔ”を越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高
過ぎ、従って減る。他の校正データに関しては、距離校
正係数ＣDは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２に
より処理され、もっとも正確なＤＲＰが得られるように
なる。図５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式
（５）ないし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰ
ｏからＤＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変
化させる誤差の関数として変動する速度で拡大する。図
３６はＥH及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャ
ートである。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲ
Ｐｃへ進められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示し
たフラックスゲートコンパス２８から受け取られた情報
から方位の変化を計算する。この後、コンピュータ１２
は、ＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動
ホイールセンサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取ら
れる情報より方位の変化を計算する。次に、コンピュー
タ１２は上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブ
ロック３６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既
に示したように、方位測定は２つのソース（source）で
行われる。その１つはフラックスゲートコンパス２８
で、もう１つは差動ホイールセンサー１８である。フラ
ックスゲートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成
分を測定し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。
差動ホイールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対
の車輪の回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａ
が、次のように計算できる。
２８Ａを参照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８
Ｂを参照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校
正するサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
２８Ｃを参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると
（ブロック３５Ａ）、以前に記載された方法で決定され
ると、残りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手
段１６と２６はこのときは再校正されない。もし、車両
Ｖが方向を変更していないと、方位センサー手段２６は
再校正される（ブロック３５Ｂ）。このことに関して
は、図３５−１に関連して以下に詳述する。次に、もし
車両Ｖが丁度方向を変えたばかりでなければ、残りのサ
ブルーチンはバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。も
し、車両Ｖが方向を変えたところであれば、距離センサ
ー手段１６は再校正される（ブロック３５Ｄ）。このこ
とに関しては、図３５−２に関連して更に詳述する。図
３５−１は、方位センサー手段２６の出力の関数として
の方位センサー手段２６の偏差の図表である。この図表
は、前に述べた方位偏差表として媒体１４に記憶され
る。ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両
Ｖの測定された方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔ
の実際の方位ｈが、前に述べたように得られる。このよ
うにして、この方位データが得られれば、測定された方
位Ｈ及び街路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が
得られることが知られている。これにより、コンピュー
タ１２は方位センサー手段２６のある特定の出力に応じ
た方位偏差表を適切に補正することができ、媒体１４に
記憶されている対応した校正係数を補正する。これによ
り、所与のＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確
に行われる。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ
１を移動していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。ま
た、街路Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両
ＶはＡ位置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街
路Ｓｔ２を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車
両航行アルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置の
ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置
Ｃに更新されるとも仮定する。距離センサー手段１６の
校正は車両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされ
る。その方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行ア
ルゴリズムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新される
と、距離センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）
は、次のように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃ
により車両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街
路Ｓｔ２に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣD
は低く過ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃによ
り車両ＶがＢ’で示されるように、しきい値内で、街路
Ｓｔ”を越えた位置にあるとすると、校正係数ＣDは高
過ぎ、従って減る。他の校正データに関しては、距離校
正係数ＣDは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２に
より処理され、もっとも正確なＤＲＰが得られるように
なる。図５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式
（５）ないし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰ
ｏからＤＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥH及びＥDを変
化させる誤差の関数として変動する速度で拡大する。図
３６はＥH及びＥDを決定するサブルーチンのフローチャ
ートである。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲ
Ｐｃへ進められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示し
たフラックスゲートコンパス２８から受け取られた情報
から方位の変化を計算する。この後、コンピュータ１２
は、ＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動
ホイールセンサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取ら
れる情報より方位の変化を計算する。次に、コンピュー
タ１２は上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブ
ロック３６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既
に示したように、方位測定は２つのソース（source）で
行われる。その１つはフラックスゲートコンパス２８
で、もう１つは差動ホイールセンサー１８である。フラ
ックスゲートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成
分を測定し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。
差動ホイールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対
の車輪の回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａ
が、次のように計算できる。
【数３２】ここで、ＤRは右の車輪で移動された距離で
あり、ＤLは左の車輪の移動距離である。また、Ｔはト
ラックもしくは右と左の車輪間の距離である。方程式２
７は後輪に関しては正しいが、前輪については修正され
なければならない。センサー２８と１８の両者は測定誤
差を持つ。コンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえ
ば、近くに大きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向
を誤って示す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たと
えば、丘の上を航行している）、コンパス２８がジンブ
ル（gimble）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤
差（magnetic dip error）により不正確に読みとる。も
し、コンパス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速
若しくは減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読み
とる。このような理由から、コンパス２８は完全には正
確ではない。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリッ
プのため誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しく
は減速されると、車輪の一方若しくは両方がスリップ
し、測定された距離が不正確になる。これにより、角度
Ａは不正確に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く
若しくは十分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加
速により滑り、各車輪が移動する距離は不正確に示され
ることとなる。最後に、各車輪の街路との接触点が変わ
り、トラックＴが変わって誤差をもたらす。結果とし
て、コンピュータ１２はコンパス２８からの方位情報と
差動ホイールセンサー１８からの方位情報とを比較し、
全体の方位測定値がどの程度に正確かを決定する、つま
りｅ１を決定する。もし、両者が一致すると、すなわ
ち、ｅ１＝０、ＣＥＰの成長速度はこのファクターによ
り影響を受けない。だが、これらが一致しないと、すな
わち、ｅ１＞０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。こ
のことは方位測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の
知識の精度が悪くなっていることを意味する。図３６を
再び参照する。ｅ１が計算されているので（ブロック３
６Ｃ）、コンピュータ１２は次のようにして更新動作誤
差(update performance error)ｅ２を計算する（ブロッ
ク３６Ｄ）。
あり、ＤLは左の車輪の移動距離である。また、Ｔはト
ラックもしくは右と左の車輪間の距離である。方程式２
７は後輪に関しては正しいが、前輪については修正され
なければならない。センサー２８と１８の両者は測定誤
差を持つ。コンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえ
ば、近くに大きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向
を誤って示す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たと
えば、丘の上を航行している）、コンパス２８がジンブ
ル（gimble）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤
差（magnetic dip error）により不正確に読みとる。も
し、コンパス２８がジンブルしていても、車両Ｖが加速
若しくは減速するとき、やはり同じ理由で不正確に読み
とる。このような理由から、コンパス２８は完全には正
確ではない。差動ホイールセンサー１８は車輪のスリッ
プのため誤差を持つ。もし、車両Ｖが急激に加速若しく
は減速されると、車輪の一方若しくは両方がスリップ
し、測定された距離が不正確になる。これにより、角度
Ａは不正確に計算される。さらに、もし、車両Ｖが鋭く
若しくは十分に早く方向を変えると、車輪は横方向の加
速により滑り、各車輪が移動する距離は不正確に示され
ることとなる。最後に、各車輪の街路との接触点が変わ
り、トラックＴが変わって誤差をもたらす。結果とし
て、コンピュータ１２はコンパス２８からの方位情報と
差動ホイールセンサー１８からの方位情報とを比較し、
全体の方位測定値がどの程度に正確かを決定する、つま
りｅ１を決定する。もし、両者が一致すると、すなわ
ち、ｅ１＝０、ＣＥＰの成長速度はこのファクターによ
り影響を受けない。だが、これらが一致しないと、すな
わち、ｅ１＞０、ＣＥＰは増大する速度で成長する。こ
のことは方位測定の、したがって車両Ｖの実際の位置の
知識の精度が悪くなっていることを意味する。図３６を
再び参照する。ｅ１が計算されているので（ブロック３
６Ｃ）、コンピュータ１２は次のようにして更新動作誤
差(update performance error)ｅ２を計算する（ブロッ
ク３６Ｄ）。
【数３３】ここで、Ｋ＝定数、ＤＲ動作比（ＰＲ）は上
述したものと同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュ
ータ１２はＥを次のように計算する（ブロック３６
Ｅ）。
述したものと同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュ
ータ１２はＥを次のように計算する（ブロック３６
Ｅ）。
【数３４】ここで、ｅ１とｅ２は上述のように定義され
る。ｅ３はフラックスゲートコンパス２８の基本的なセ
ンサー精度であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７で
ある。ついで、コンピュータ１２はＥDを次のように計
算する（ブロック３６）。
る。ｅ３はフラックスゲートコンパス２８の基本的なセ
ンサー精度であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７で
ある。ついで、コンピュータ１２はＥDを次のように計
算する（ブロック３６）。
【数３５】ここで、ｅ２は上述したようなものであり、
ｅ４は距離センサー手段１６の基本的な精度、たとえ
ば、０．０１である。このように、ＣＥＰの成長速度は
一つ以上のファクターに依存する。このファクターに
は、１）たとえば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性
を示す方位センサーデータの特性、２）前の推測航法を
適用したときの特性、すなわちｅ２、３）しきい値
（５）ないし（１２）にしたがった基本的なセンサーの
精度、すなわちｅ３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離
ΔＤとが含まれる。
ｅ４は距離センサー手段１６の基本的な精度、たとえ
ば、０．０１である。このように、ＣＥＰの成長速度は
一つ以上のファクターに依存する。このファクターに
は、１）たとえば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性
を示す方位センサーデータの特性、２）前の推測航法を
適用したときの特性、すなわちｅ２、３）しきい値
（５）ないし（１２）にしたがった基本的なセンサーの
精度、すなわちｅ３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離
ΔＤとが含まれる。
【００３２】Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
【図面の簡単な説明】 図１Ａないし図１Ｃは推測航法の原理を説明するための
図である。図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置
のブロック図である。図３は車両が移動可能な、ある与
えられた領域の地図を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂ
はマップデータベースのある情報を説明するための図で
ある。図５Ａないし図５Ｃ−２は車両の位置の精度の予
測についての種々の実施例を示す図である。図６Ａない
し図６Ｅは本発明のある発生されたパラメータを説明す
るための図である。図７Ａないし図７Ｃは本発明のコン
ピュータプログラムの全体の校正を示す図である。図８
は本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフローチャー
トである。図９は推測位置及び予測精度の拡大を示すサ
ブルーチンのフローチャートである。図１０は所与のＤ
ＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブルーチンのフローチャー
トである。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチン
のフローチャートである。図１１Ａは図５Ｃ−１を単純
化したものであり、領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示
す図である。図１２は更新についてのテストを行う時期
か否かを判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１３はコンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図１４は最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。図１５はセグメントＳが車
両の方位、すなわち方位パラメータに平行であるか否か
を判断するサブルーチンのフローチャートである。図１
６は二つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパ
ラメータをテストするサブルーチンのフローチャートで
ある。図１７はＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの
距離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１８は現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。図１９は現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１から側部２、すなわち他側の最も確率
の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。図２０は残りのセグメント
Ｓの最も確率の高いセグメントＳを選択するためのサブ
ルーチンのフローチャートである。図２１は側部１と２
が近接しすぎているか否かを判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２２は側部１セグメントＳある
いは側部２セグメントＳがその他のものよりもＤＲＰｃ
に非常に近接しているか否か判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２３は最も確率の高いセグメン
トＳに関して相関テストを行うためのサブルーチンのフ
ローチャートである。図２４Ａないし図２４Ｄはコンピ
ュータ１２により使用される種々のデータの図表であ
る。図２５は車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。図２６は車両
Ｖの通路と選択されたラインセグメントＳの間の相関関
数を計算するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図２６−１はその相関関数の計算結果を示す図であ
る。図２７は相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。図２８
は更新のサブルーチンを一般に示すフローチャートであ
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。図３０は車両Ｖが一定の方位Ｈ上
にあるとき所与ＤＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新する
ためのサブルーチンのフローチャートである。図３０−
１はＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図示し、ＤＲＰ
ｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥＰ、及び最も確
率の高いラインセグメントＳを示している図である。図
３１はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の最も
確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャート
である。図３２はＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチ
ンのフローチャートである。図３３は一定の方位の最も
確率の高い位置に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新
のサブルーチンのフローチャートである。図３３−１は
所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕおよびその結果得
られるＣＥＰｕの説明図である。図３４は相関関数の計
算結果に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブル
ーチンのフローチャートである。図３４−１は最も確率
の高いセグメントＳ、ＤＲＰｃｕ、ＤＲＰｕの説明図で
ある。図３５はセンサー手段１６及び２６を校正するた
めのサブルーチンのフローチャートである。図３５−１
は方位センサー手段２６の出力の関数として方位センサ
ー出力２６の偏差の図である。図３５−２は車両が方向
を変えたときいかにしてより精度の高いＤＲＰを得るか
を示した図である。図３６はＥHとＥDを判断するための
サブルーチンのフローチャートである。
図である。図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置
のブロック図である。図３は車両が移動可能な、ある与
えられた領域の地図を示す図である。図４Ａ及び図４Ｂ
はマップデータベースのある情報を説明するための図で
ある。図５Ａないし図５Ｃ−２は車両の位置の精度の予
測についての種々の実施例を示す図である。図６Ａない
し図６Ｅは本発明のある発生されたパラメータを説明す
るための図である。図７Ａないし図７Ｃは本発明のコン
ピュータプログラムの全体の校正を示す図である。図８
は本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフローチャー
トである。図９は推測位置及び予測精度の拡大を示すサ
ブルーチンのフローチャートである。図１０は所与のＤ
ＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブルーチンのフローチャー
トである。図１１は輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチン
のフローチャートである。図１１Ａは図５Ｃ−１を単純
化したものであり、領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示
す図である。図１２は更新についてのテストを行う時期
か否かを判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１３はコンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図１４は最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。図１５はセグメントＳが車
両の方位、すなわち方位パラメータに平行であるか否か
を判断するサブルーチンのフローチャートである。図１
６は二つのラインセグメントＳの接続性及び近接性のパ
ラメータをテストするサブルーチンのフローチャートで
ある。図１７はＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの
距離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートであ
る。図１８は現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。図１９は現在の推測位置
ＤＲＰｃの側部１から側部２、すなわち他側の最も確率
の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。図２０は残りのセグメント
Ｓの最も確率の高いセグメントＳを選択するためのサブ
ルーチンのフローチャートである。図２１は側部１と２
が近接しすぎているか否かを判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２２は側部１セグメントＳある
いは側部２セグメントＳがその他のものよりもＤＲＰｃ
に非常に近接しているか否か判断するサブルーチンのフ
ローチャートである。図２３は最も確率の高いセグメン
トＳに関して相関テストを行うためのサブルーチンのフ
ローチャートである。図２４Ａないし図２４Ｄはコンピ
ュータ１２により使用される種々のデータの図表であ
る。図２５は車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。図２６は車両
Ｖの通路と選択されたラインセグメントＳの間の相関関
数を計算するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。図２６−１はその相関関数の計算結果を示す図であ
る。図２７は相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。図２８
は更新のサブルーチンを一般に示すフローチャートであ
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。図３０は車両Ｖが一定の方位Ｈ上
にあるとき所与ＤＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新する
ためのサブルーチンのフローチャートである。図３０−
１はＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図示し、ＤＲＰ
ｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥＰ、及び最も確
率の高いラインセグメントＳを示している図である。図
３１はＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上の最も
確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチャート
である。図３２はＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチ
ンのフローチャートである。図３３は一定の方位の最も
確率の高い位置に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新
のサブルーチンのフローチャートである。図３３−１は
所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕおよびその結果得
られるＣＥＰｕの説明図である。図３４は相関関数の計
算結果に基づいたＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブル
ーチンのフローチャートである。図３４−１は最も確率
の高いセグメントＳ、ＤＲＰｃｕ、ＤＲＰｕの説明図で
ある。図３５はセンサー手段１６及び２６を校正するた
めのサブルーチンのフローチャートである。図３５−１
は方位センサー手段２６の出力の関数として方位センサ
ー出力２６の偏差の図である。図３５−２は車両が方向
を変えたときいかにしてより精度の高いＤＲＰを得るか
を示した図である。図３６はＥHとＥDを判断するための
サブルーチンのフローチャートである。
【符号の説明】 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
【手続補正書】
【提出日】平成５年１０月１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図１Ｂ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図１Ｃ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図２】 本発明の自動車両ナビゲーション装置のブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】 車両が移動可能な、ある与えられた領域の地
図を示す図である。
図を示す図である。
【図４Ａ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。
ための図である。
【図４Ｂ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。
ための図である。
【図５Ａ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｂ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｃ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｃ−１】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。
々の実施例を示す図である。
【図５Ｃ−２】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。
々の実施例を示す図である。
【図６Ａ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｂ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｃ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｄ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｅ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図７Ａ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図７Ｂ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図７Ｃ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図８】 本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図９】 推測位置及び予測精度の拡大を示すサブルー
チンのフローチャートである。
チンのフローチャートである。
【図１０】 所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブル
ーチンのフローチャートである。
ーチンのフローチャートである。
【図１１】 輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図１１Ａ】 図５Ｃ−１を単純化したものであり、領
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。
【図１２】 更新についてのテストを行う時期か否かを
判断するサブルーチンのフローチャートである。
判断するサブルーチンのフローチャートである。
【図１３】 コンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図１４】 最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。
【図１５】 セグメントＳが車両の方位、すなわち方位
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。
【図１６】 二つのラインセグメントＳの接続性及び近
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。
【図１７】 ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。
【図１８】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。
【図１９】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１から側部
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２０】 残りのセグメントＳの最も確率の高いセグ
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。
【図２１】 側部１と２が近接しすぎているか否かを判
断するサブルーチンのフローチャートである。
断するサブルーチンのフローチャートである。
【図２２】 側部１セグメントＳあるいは側部２セグメ
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２３】 最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２４Ａ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｂ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｃ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｄ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２５】 車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。
のサブルーチンのフローチャートである。
【図２６】 車両Ｖの通路と選択されたラインセグメン
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。
【図２６−１】 相関関数の計算結果を示す図である。
【図２７】 相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。
判断するサブルーチンのフローチャートである。
【図２８】 更新のサブルーチンを一般に示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２９】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３０】 車両Ｖが一定の方位Ｈ上にあるとき所与Ｄ
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。
【図３０−１】 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。
【図３１】 ＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。
【図３２】 ＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチンの
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３３】 一定の方位の最も確率の高い位置に基づい
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。
【図３３−１】 所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。
【図３４】 相関関数の計算結果に基づいたＣＥＰから
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図３４−１】 最も確率の高いセグメントＳ、ＤＲＰ
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。
【図３５】 センサー手段１６及び２６を校正するため
のサブルーチンのフローチャートである。
のサブルーチンのフローチャートである。
【図３５−１】 方位センサー手段２６の出力の関数と
して方位センサー出力２６の偏差の図である。
して方位センサー出力２６の偏差の図である。
【図３５−２】 車両が方向を変えたときいかにしてよ
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。
【図３６】 ＥＨとＥＤを判断するためのサブルーチン
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【符号の説明】 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段 ─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年１０月２９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 車両ナビゲーション装置
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は主に街路（ストリート，
アベニュー等を含む）を航行可能な車両を追跡する精度
を上げるための情報を与える装置及びその方法に関する
ものであり、当然街路を移動するときに車両を追跡する
自動車両ナビゲーション装置及びその方法に関するもの
である。
アベニュー等を含む）を航行可能な車両を追跡する精度
を上げるための情報を与える装置及びその方法に関する
ものであり、当然街路を移動するときに車両を追跡する
自動車両ナビゲーション装置及びその方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】 発明の背景 自動車両ナビゲーション装置が多種開発され、使用され
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法（ｄｅａ
ｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）」がある。この航法では、測
定距離及びコースもしくは車両方位より「推測位置」を
進めることで車両を追跡する。推測航法の原理に基づい
た装置は、たとえば、車両の移動距離及び方位を、車両
の距離センサーおよび方位センサーを使用して検出可能
である。これらの距離及び方位のデータは、たとえば、
コンピュータにより、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に
計算するための、公知の方程式を用いて処理される。車
両が街路を移動するにつれて、センサーによって与えら
れる距離及び方位データに応答し、古い推測位置ＤＲＰ
ｏが新しい即ち現在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。
推測位置を使用する先行装置の問題の一つは、推測位置
を進める時に発生する誤差の累積である。この誤差の原
因の一つとしては、距離及び方位センサーの達成し得る
精度の限界にあると考えられる。その結果、この限界の
ある精度に依存したデータは車両の移動距離も方位も正
確に特定しない。この誤差の補正が行われなければ、推
測位置の精度が徐々に落ちていく。推測航法による車両
ナビゲーション装置が開発されており、先行技術として
存在している。また、推測位置に追加の情報を与えるこ
とによる誤差累積の問題の解決に対する試みも種々なさ
れてきている。一般に、この追加の情報とは車両が移動
し得るある与えられた領域の街路に対応する地図（以
下、マップとも言う）と言える。このマップはマップデ
ータベースとしてメモリに記憶される。また、このマッ
プは推測位置に関連してこの記憶された情報を処理する
ためにコンピュータによりアクセスされる。米国特許第
３，７８９，１９８号（１９７４年１月２９日付けで発
行）は自動車両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装
置を開示している。この装置には推測位置の累積誤差を
補正する技術が用いられている。この装置では、記憶し
たマップデータベースをコンピュータでアクセスしてい
る。マップデータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直
角格子にしたテーブルもしくはアレイである。このアレ
イは街路Ｓｔと言った航行可能表面であっても良い。街
路に対応するアレイの記憶位置は論理１で記憶し、その
他の記憶位置は論理０で示される。この特許の車両航行
アルゴリズムによれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的
に計算される。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして
示され、コンピュータに一時的に記憶される。ついで、
累積誤差を補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対
応する位置でアレイがアクセス（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔ
ｅ）される。もし、論理１が得られたなら、車両が既知
の航行可能表面にあると判断し、補正は行わない。も
し、論理０であるなら、これは航行可能表面でないの
で、アレイの隣接記憶位置がアクセスされる。もし、こ
れら隣接位置の１つに論理１があると、座標ＸｏｌｄＹ
ｏｌｄが修正され、すでに見つけられている論理１に対
応する座標ＸｓｔＹｓｔに更新される。そして、これら
の後者の座標はＸｏｌｄＹｏｌｄとなり、推測位置を進
める。かかるアクセスを行った後に論理１が見つからな
かった場合は、元の座標（Ｘｏｌｄ，Ｙｏｌｄ）に何の
変更も行わず、対応する推測位置ＤＲＰが進められる。
車両追跡における累積誤差の補正にマップデータベース
を採用している自動車両ナビゲーション装置の他の例は
「Ｌａｎｄｆａｌｌ：Ａ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉ
ｏｎ Ｖｅｈｉｃｌｅ−Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅ
ｍ」と題する刊行物に開示されている。これは、ＧＥＣ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏ１．４５，Ｎｏ．１，第３４−
４４ページにＤ．Ｋｉｎｇ 氏によって書かれたもので
ある。ここでＬａｎｄｆａｌｌ（ランドフォール）なる
用語はＬｉｎｋｓ Ａｎｄ Ｎｏｄｅｓ Ｄａｔａｂａ
ｓｅ Ｆｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｌａｎｄｖｅｈｉ
ｃｌｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ の頭文字をとったものであ
る。このランドフォールでは、記憶したマップデータベ
ースは入／出力ポートを持つ結合部（ｎｏｄｅ）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（ｌｉ
ｎｋ）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領
域はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入
／出力ポート及び相互に接続されたリンクを持ってい
る。この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに
向けて路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ラン
ドフォールの原理にしたがって用いられている基本的な
車両航行アルゴリズムについて記載している。車両が前
進する時、その動きが距離エンコーダにより検出され
る。そして「デスタンス・ツー・ゴー（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ−ｔｏ−ｇｏ）」（次のノードに行く距離）がゼロに
なるまで減少される。このゼロ点はかかるノードの入力
ポートの入口に対応する。次いで、車両がノードの幾つ
かの出力ポートの一つに存在する時、入口点に関しての
出口での車両の方位の変化が測定される。そして、その
ノードに対するマップデータベースが測定した方位変化
と一致する出口ポートについて走査される。この出口ポ
ートが一旦特定されると、これは他のノードの入り口点
につながり、デスタンス・ツー・ゴーはその他のノード
につながる。ランドフォールは、車両があるノードに行
き当たり出口ポートに向いたとき誤差を打ち消すこと
で、距離エンコーダの限界精度に起因する累積誤差を補
正している。また、この出版物にはこの車両航行アルゴ
リズムが詳細に記載されている。上記の装置に共通の問
題は、車両の追跡を正確に行うよう、誤差の累積を補正
するのに情報が不十分なものであると言うことにある。
たとえば、上述の特許の車両ナビゲーション装置では、
この不十分な情報とは、マップデータベースの論理１及
び論理０によって街路が粗く、且つ単純に表示されてい
るということである。ランドフォール装置では、車両は
常にマップの街路上にあると言う比較的単純な仮定がな
されている。さらに、上述の特許及びランドフォールの
車両航行アルゴリズムは、誤差の累積を修正するために
不十分な情報を使用することに加えて、修正位置精度の
評価（ｅｓｔｉｍａｔｅ）を発生しておらず、さらにマ
ップデータベースに依存したこの情報を、車両が街路に
あるか否かを決定するために使用していない。この評価
を持たない装置は更新がなされるべきときに位置の更新
を不正確に行うか、更新し得なかったりしがちである。
ている。この装置は、車両が街路を移動するとき車両の
実際の位置の情報を与える。自動車両ナビゲーション
（航行）装置に共通する目的は、車両が街路を移動する
ときその実際の位置についての知識をたえず自動的に維
持すること、すなわち車両を追跡することである。自動
車両ナビゲーション装置のあるものは、車両の位置及び
／又は一台以上の車両の位置を監視する中央監視局の位
置についての知識を車両操作者に与えるために、車両に
利用できる。かかる自動車両ナビゲーション装置につい
ての手法の代表的なものとしては、「推測航法（ｄｅａ
ｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）」がある。この航法では、測
定距離及びコースもしくは車両方位より「推測位置」を
進めることで車両を追跡する。推測航法の原理に基づい
た装置は、たとえば、車両の移動距離及び方位を、車両
の距離センサーおよび方位センサーを使用して検出可能
である。これらの距離及び方位のデータは、たとえば、
コンピュータにより、車両の推測位置ＤＲＰを周期的に
計算するための、公知の方程式を用いて処理される。車
両が街路を移動するにつれて、センサーによって与えら
れる距離及び方位データに応答し、古い推測位置ＤＲＰ
ｏが新しい即ち現在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。
推測位置を使用する先行装置の問題の一つは、推測位置
を進める時に発生する誤差の累積である。この誤差の原
因の一つとしては、距離及び方位センサーの達成し得る
精度の限界にあると考えられる。その結果、この限界の
ある精度に依存したデータは車両の移動距離も方位も正
確に特定しない。この誤差の補正が行われなければ、推
測位置の精度が徐々に落ちていく。推測航法による車両
ナビゲーション装置が開発されており、先行技術として
存在している。また、推測位置に追加の情報を与えるこ
とによる誤差累積の問題の解決に対する試みも種々なさ
れてきている。一般に、この追加の情報とは車両が移動
し得るある与えられた領域の街路に対応する地図（以
下、マップとも言う）と言える。このマップはマップデ
ータベースとしてメモリに記憶される。また、このマッ
プは推測位置に関連してこの記憶された情報を処理する
ためにコンピュータによりアクセスされる。米国特許第
３，７８９，１９８号（１９７４年１月２９日付けで発
行）は自動車両追跡に推測航法を用いた車両位置監視装
置を開示している。この装置には推測位置の累積誤差を
補正する技術が用いられている。この装置では、記憶し
たマップデータベースをコンピュータでアクセスしてい
る。マップデータベースは座標ＸｓｔＹｓｔを二次元直
角格子にしたテーブルもしくはアレイである。このアレ
イは街路Ｓｔと言った航行可能表面であっても良い。街
路に対応するアレイの記憶位置は論理１で記憶し、その
他の記憶位置は論理０で示される。この特許の車両航行
アルゴリズムによれば、車両の推測位置ＤＲＰが周期的
に計算される。この位置は座標ＸｏｌｄＹｏｌｄとして
示され、コンピュータに一時的に記憶される。ついで、
累積誤差を補正するために、座標ＸｏｌｄＹｏｌｄに対
応する位置でアレイがアクセス（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔ
ｅ）される。もし、論理１が得られたなら、車両が既知
の航行可能表面にあると判断し、補正は行わない。も
し、論理０であるなら、これは航行可能表面でないの
で、アレイの隣接記憶位置がアクセスされる。もし、こ
れら隣接位置の１つに論理１があると、座標ＸｏｌｄＹ
ｏｌｄが修正され、すでに見つけられている論理１に対
応する座標ＸｓｔＹｓｔに更新される。そして、これら
の後者の座標はＸｏｌｄＹｏｌｄとなり、推測位置を進
める。かかるアクセスを行った後に論理１が見つからな
かった場合は、元の座標（Ｘｏｌｄ，Ｙｏｌｄ）に何の
変更も行わず、対応する推測位置ＤＲＰが進められる。
車両追跡における累積誤差の補正にマップデータベース
を採用している自動車両ナビゲーション装置の他の例は
「Ｌａｎｄｆａｌｌ：Ａ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉ
ｏｎ Ｖｅｈｉｃｌｅ−Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅ
ｍ」と題する刊行物に開示されている。これは、ＧＥＣ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏ１．４５，Ｎｏ．１，第３４−
４４ページにＤ．Ｋｉｎｇ 氏によって書かれたもので
ある。ここでＬａｎｄｆａｌｌ（ランドフォール）なる
用語はＬｉｎｋｓ Ａｎｄ Ｎｏｄｅｓ Ｄａｔａｂａ
ｓｅ Ｆｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｌａｎｄｖｅｈｉ
ｃｌｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ の頭文字をとったものであ
る。このランドフォールでは、記憶したマップデータベ
ースは入／出力ポートを持つ結合部（ｎｏｄｅ）（以
下、ノードと言う）により相互に接続された道路（ｌｉ
ｎｋ）（以下リンクと言う）を含んでいる。地図上の領
域はすべてノード網として扱われ、各ノードは多数の入
／出力ポート及び相互に接続されたリンクを持ってい
る。この刊行物は、車両が入力ポートより入りノードに
向けて路若しくはリンク上を移動すると仮定して、ラン
ドフォールの原理にしたがって用いられている基本的な
車両航行アルゴリズムについて記載している。車両が前
進する時、その動きが距離エンコーダにより検出され
る。そして「デスタンス・ツー・ゴー（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ−ｔｏ−ｇｏ）」（次のノードに行く距離）がゼロに
なるまで減少される。このゼロ点はかかるノードの入力
ポートの入口に対応する。次いで、車両がノードの幾つ
かの出力ポートの一つに存在する時、入口点に関しての
出口での車両の方位の変化が測定される。そして、その
ノードに対するマップデータベースが測定した方位変化
と一致する出口ポートについて走査される。この出口ポ
ートが一旦特定されると、これは他のノードの入り口点
につながり、デスタンス・ツー・ゴーはその他のノード
につながる。ランドフォールは、車両があるノードに行
き当たり出口ポートに向いたとき誤差を打ち消すこと
で、距離エンコーダの限界精度に起因する累積誤差を補
正している。また、この出版物にはこの車両航行アルゴ
リズムが詳細に記載されている。上記の装置に共通の問
題は、車両の追跡を正確に行うよう、誤差の累積を補正
するのに情報が不十分なものであると言うことにある。
たとえば、上述の特許の車両ナビゲーション装置では、
この不十分な情報とは、マップデータベースの論理１及
び論理０によって街路が粗く、且つ単純に表示されてい
るということである。ランドフォール装置では、車両は
常にマップの街路上にあると言う比較的単純な仮定がな
されている。さらに、上述の特許及びランドフォールの
車両航行アルゴリズムは、誤差の累積を修正するために
不十分な情報を使用することに加えて、修正位置精度の
評価（ｅｓｔｉｍａｔｅ）を発生しておらず、さらにマ
ップデータベースに依存したこの情報を、車両が街路に
あるか否かを決定するために使用していない。この評価
を持たない装置は更新がなされるべきときに位置の更新
を不正確に行うか、更新し得なかったりしがちである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】 発明の概要 したがって、本発明の目的は車両が街路を移動するとき
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
の車両追跡の精度を向上する情報を与える新規な装置並
びに方法を提供することである。本発明の他の目的は、
車両が街路を移動するときに使用可能な車両ナビゲーシ
ョン装置の累積誤差を補正するための新規な装置並びに
方法を提供することである。本発明のさらに他の目的
は、車両が街路にあり、そしてそれよりはずれた場合、
車両の追跡を正確に行うことである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の車両ナビゲーション装置は、所定の領域を移
動する車両の推測現在位置を含む推測位置に関する情報
を発生する手段と、前記所定の領域の地図情報を与える
手段と、該推測位置に関する情報の精度を推定する手段
と、該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段
とを備えたこと、を特徴とする。
に本発明の車両ナビゲーション装置は、所定の領域を移
動する車両の推測現在位置を含む推測位置に関する情報
を発生する手段と、前記所定の領域の地図情報を与える
手段と、該推測位置に関する情報の精度を推定する手段
と、該推定に基づいて前記推測現在位置を修正する手段
とを備えたこと、を特徴とする。
【０００５】
【作用】本発明のこれらの装置および方法では、現在の
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
位置よりもより確率の高い位置があるか否かを決定する
ことにより、車両を追跡する。より確率の高い位置があ
るときは、現在位置が修正（更新）される。そのような
位置が発見されないときは、現在位置は更新されない。
この決定は車両の位置についてのデータ、車両のそれぞ
れの位置の精度の評価及びマップデータベースに応答し
てなされる。
【０００６】
【実施例】以下本発明の一実施例を下記に示すように順
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［ＦＩＧ−１Ａ，１Ｂ，１ｃ］ ＩＩ．ハードウェア ［ＦＩＧ−２］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［ＦＩＧ−３］ ２．マップデータベース （ａ）概 要 （ｂ）ラインセグメント｛ｓ｝ ［ＦＩＧ−４Ａ］ （ｃ）街路幅Ｗ （ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［ＦＩＧ−４Ｂ］ （ｅ）地理的領域の磁気変動 （ｆ）地図精度評価 Ｂ．推測位置ＤＲＰ Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価−概要 ２．確立密度関数もしくは等確率の輪郭（ＣＥＰ）とし
ての評価 ［ＦＩＧ−５Ａ，５Ｂ］ ［ＦＩＧ−５Ｃ−１，５Ｃ−２，５Ｃ−３］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［ＦＩＧ−６Ａ］ ２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 ［ＦＩＧ−６Ｂ］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［ＦＩＧ−６Ｃ］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［ＦＩＧ−６Ｄ］ ５．相関性 （ａ）概 要 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［ＦＩＧ−６Ｅ］ （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ１
２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのＤＲＰｃ，Ｃ
ＥＰ，センサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［ＦＩＧ−７Ａ，７Ｂ，７Ｃ］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［ＦＩＧ−８〜ＦＩＧ−３６］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約
を追って説明する。 目 次 Ｉ．概説 ［ＦＩＧ−１Ａ，１Ｂ，１ｃ］ ＩＩ．ハードウェア ［ＦＩＧ−２］ ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するための情報 Ａ．地図Ｍ １．地図Ｍの概要 ［ＦＩＧ−３］ ２．マップデータベース （ａ）概 要 （ｂ）ラインセグメント｛ｓ｝ ［ＦＩＧ−４Ａ］ （ｃ）街路幅Ｗ （ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 ［ＦＩＧ−４Ｂ］ （ｅ）地理的領域の磁気変動 （ｆ）地図精度評価 Ｂ．推測位置ＤＲＰ Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価−概要 ２．確立密度関数もしくは等確率の輪郭（ＣＥＰ）とし
ての評価 ［ＦＩＧ−５Ａ，５Ｂ］ ［ＦＩＧ−５Ｃ−１，５Ｃ−２，５Ｃ−３］ ３．評価およびその成長の他の実施例 ＩＶ．車両を追跡する精度を改良するためにコンピュー
タにより発生されるパラメータ Ａ．パラメーター概要 Ｂ．パラメーター特定のもの １．方位Ｈ ［ＦＩＧ−６Ａ］ ２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 ［ＦＩＧ−６Ｂ］ ３．ラインセグメントＳの接続性 ［ＦＩＧ−６Ｃ］ ４．ラインセグメントＳ間の近接性 ［ＦＩＧ−６Ｄ］ ５．相関性 （ａ）概 要 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ ［ＦＩＧ−６Ｅ］ （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 Ｖ．車両の追跡の精度を改良するためのコンピュータ１
２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用−概要 Ｂ．パラメータの使用−他の実施例 ＶＩ．車両の追跡の精度を改良するためのＤＲＰｃ，Ｃ
ＥＰ，センサー校正データの更新 Ａ．更新−概要 Ｂ．更新−他の実施例 ＶＩＩ．総括 ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体構造 ［ＦＩＧ−７Ａ，７Ｂ，７Ｃ］ ＩＸ．車両航行プログラムおよびアルゴリズム ［ＦＩＧ−８〜ＦＩＧ−３６］ Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要約
【０００７】 Ｉ．概説 本発明を詳細に説明する。以下の説明は、街路を移動可
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け（ｌｏ
ｃａｔｉｏｎ）についての問題に対する他のアプローチ
にも適用可能である。この適用例としては、上述のラン
ドフォール型の装置及び「近接検知（ｐｒｏｘｉｍｉｔ
ｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」型の装置がある。近接検知
型の装置では、たとえば、低出力の送信機である標識を
用いている。この標識は街頭に備え付けられ、通過車両
の位置を特定する情報の検出及び送信を行う。さらに、
本発明は、地上及び／又は衛星局による位置探査装置と
言った、街路を移動可能な車両の位置探査についての情
報を与える他の装置と関連したものにも適用可能であ
る。また、以下に使用する「車両」とは、動力車であ
り、これには、自動車、娯楽用の車（ＲＶ）、オートバ
イ、バス、主に路上を走行するこの種の他のものがあ
る。図１Ａないし図１Ｃは移動する車両Ｖを追跡するた
めの推測航法の基本原理を説明するために使用される。
図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系では、車両Ｖが実際
の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意の最初の、すなわ
ち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにある新しい即ち現在
の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際の位置Ｌｏと一致
する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に述べるように、計
算されており、これにより座標ＸｏＹｏも得られてい
る、と仮定する。さらに、車両Ｖがその新しい若しくは
現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若しくは現在の推測
位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定する。周知の式を
用いて下記のように計算を行うことで、古い推測位置Ｄ
ＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。
能な車両を追跡する技術についての一つのアプローチで
ある推測航法を使用した自動車両ナビゲーション装置に
特に関連させて行う。だが、本発明は、街路を移動可能
な車両を追跡するための自動的な車両の位置付け（ｌｏ
ｃａｔｉｏｎ）についての問題に対する他のアプローチ
にも適用可能である。この適用例としては、上述のラン
ドフォール型の装置及び「近接検知（ｐｒｏｘｉｍｉｔ
ｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」型の装置がある。近接検知
型の装置では、たとえば、低出力の送信機である標識を
用いている。この標識は街頭に備え付けられ、通過車両
の位置を特定する情報の検出及び送信を行う。さらに、
本発明は、地上及び／又は衛星局による位置探査装置と
言った、街路を移動可能な車両の位置探査についての情
報を与える他の装置と関連したものにも適用可能であ
る。また、以下に使用する「車両」とは、動力車であ
り、これには、自動車、娯楽用の車（ＲＶ）、オートバ
イ、バス、主に路上を走行するこの種の他のものがあ
る。図１Ａないし図１Ｃは移動する車両Ｖを追跡するた
めの推測航法の基本原理を説明するために使用される。
図１ＡはＸＹ座標系を示し、この系では、車両Ｖが実際
の街路Ｓｔを座標ＸｏＹｏにある任意の最初の、すなわ
ち古い位置Ｌｏから座標ＸｃＹｃにある新しい即ち現在
の位置Ｌｃに移動する。車両Ｖの実際の位置Ｌｏと一致
する古い推測位置ＤＲＰｏが、以下に述べるように、計
算されており、これにより座標ＸｏＹｏも得られてい
る、と仮定する。さらに、車両Ｖがその新しい若しくは
現在の位置Ｌｃにあるとき、新しい若しくは現在の推測
位置ＤＲＰｃが計算されるものと仮定する。周知の式を
用いて下記のように計算を行うことで、古い推測位置Ｄ
ＲＰｏは現在の推測位置ＤＲＰｃに進められる。
【数１】
【数２】 ここで、Ｘｃ、Ｙｃは現在の推測位置ＤＲＰｃの座標で
あり、ΔＤは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位（ｈｅａｄｉｎｇ）である。図１の図示とその説
明において、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、
誤差がないものと仮定している。つまり、現在の推測位
置ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致して
おり、したがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同
じ座標ＸｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃの計算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な
状況を図示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは誤差Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差
Ｅは種々の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離
／方位センサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていな
い）で得られた距離ΔＤ及び方位Ｈの測定は正確でない
こともある。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定
の方位Ｈで距離ΔＤだけ移動したときのみ有効である。
方位Ｈが一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さ
らに、誤差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔ
を移動し続けるとき平均して累積する。これは、式
（１）及び（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新
たな計算をする毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになる
ためである。このことは図１Ｂに示されている。図示の
ように、車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現
在の推測位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’
で、Ｅ’＞Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃ
は誤差Ｅと対応してそれと関連したある不正確性を有し
ている。図１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正
される方法を概略的に説明するためのものである。図１
Ｃは、図１Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の
推測位置ＤＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明に
したがって、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率
の高い位置があるかどうかについての判断が行われる。
もし、かかる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの
点に対応したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、そ
れは更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定さ
れる。このＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致し
てもしなくてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして
描かれている）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確
率の高いものとして判断されている。あるいは、このと
き現在の推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発
見できないと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの変更若しくは更新は行わない。もし、更新が行われ
るなら、次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標
は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このと
き更新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹ
ｏとなる。
あり、ΔＤは位置Ｌｏと位置Ｌｃとの間を車両Ｖが移動
した距離で測定したものであり、Ｈは車両Ｖの測定され
た方位（ｈｅａｄｉｎｇ）である。図１の図示とその説
明において、現在の推測位置ＤＲＰｃを計算する場合、
誤差がないものと仮定している。つまり、現在の推測位
置ＤＲＰｃは車両Ｖの実際の位置Ｌｃと正確に一致して
おり、したがって、これらの位置ＤＲＰｃとＬｃとは同
じ座標ＸｃＹｃにある。図１Ｂは、現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃの計算値に誤差が入り込んでいる、さらに一般的な
状況を図示している。このため、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃは誤差Ｅだけ実際位置Ｌｃよりずれている。この誤差
Ｅは種々の理由から発生する。たとえば、車両Ｖの距離
／方位センサー（第１Ａないし図１Ｃには示されていな
い）で得られた距離ΔＤ及び方位Ｈの測定は正確でない
こともある。また、式（１）及び（２）は車両Ｖが一定
の方位Ｈで距離ΔＤだけ移動したときのみ有効である。
方位Ｈが一定でないときは、計算に誤差が入り込む。さ
らに、誤差Ｅは、補正されない限り、車両Ｖが街路Ｓｔ
を移動し続けるとき平均して累積する。これは、式
（１）及び（２）に従い現在の推測位置ＤＲＰｃの各新
たな計算をする毎に座標ＸｃＹｃが座標ＸｏＹｏになる
ためである。このことは図１Ｂに示されている。図示の
ように、車両Ｖは次の新しい位置Ｌｃ’であり、次の現
在の推測位置はＤＲＰ’であり、累積した誤差はＥ’
で、Ｅ’＞Ｅである。このように、任意所与のＤＲＰｃ
は誤差Ｅと対応してそれと関連したある不正確性を有し
ている。図１Ｃは所与の現在の推測位置ＤＲＰｃが補正
される方法を概略的に説明するためのものである。図１
Ｃは、図１Ｂと同じように、位置Ｌｃの車両Ｖ、現在の
推測位置ＤＲＰｃ、誤差Ｅが図示されている。本発明に
したがって、現在の推測位置ＤＲＰｃよりもさらに確率
の高い位置があるかどうかについての判断が行われる。
もし、かかる位置があると判断された場合、街路Ｓｔの
点に対応したあるＸＹ座標に変更もしくは更新され、そ
れは更新された現在の推測位置ＤＲＰｃｕとして特定さ
れる。このＤＲＰｃｕは車両の実際の位置Ｌｃと一致し
てもしなくてもよい（図１Ｃでは一致しないものとして
描かれている）。しかし、ＤＲＰｃｕは更新時に最も確
率の高いものとして判断されている。あるいは、このと
き現在の推測位置ＤＲＰｃよりも蓋然性の高い位置が発
見できないと判断したときには、現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの変更若しくは更新は行わない。もし、更新が行われ
るなら、次に進める位置に対してＤＲＰｃｕのＸＹ座標
は式（１）及び（２）でＸｏＹｏとなる。一方、このと
き更新が行われないなら、ＤＲＰｃのＸＹ座標がＸｏＹ
ｏとなる。
【０００８】ＩＩ．ハードウェア 図２は本発明の自動車両ナビゲーション装置１０の実施
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離ΔＤを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離ΔＤをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はＴｅｃｍａｒ，Ｓｏｌ
ｏｎ，（Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ），ｏｈｉｏにより製造さ
れ、市販されているＴｅｃａｍａｒ Ｌａｂ Ｔｅｎｄ
ｅｒ Ｐａｒｔ Ｎｏ．２００２８号であってよい。自
動車両ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若
しくはＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３
６を有している。このディスプレイ手段３６は幾つかの
街路｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示す
る。これらについては、図３に詳細に示されている。他
のコンピュータカード４０はコンピュータ１２に備えら
れており、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続
され、それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓ
ｖ、さらに車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ
上の記号Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われ
る。カード４０は、カード３２と全体のコンピュータ１
２により与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにし
たがって処理されたデータに応答し、かかる相対移動を
表示する。他の例としては、ディスプレイ手段３６及び
カード４０の回路網には、ｔｈｅ Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐ
ａｃｋａｒｄ Ｃｏｍｐａｎｙ，ＰａｌｏＡｌｔｏ，Ｃ
ａｌｉｆｏｒｎｉａがモデル１３４ ５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、Ｓａｎ ＦｒａｎｃｉｓｃｏＢａｙ
地域といった地理的な所与の領域をドライブするとき
に、使用される。車両Ｖがある地域から他の地域に移動
するとき、ドライバーがボタン４６の一つを押して適切
な地図Ｍを呼び出すか、コンピュータ１２が自動的に呼
び出す。呼び出された地図Ｍはモニター３８に表示され
る。自動車両ナビゲーション装置１０は、車両の航行近
接部（ｎｅｖｉｇａｔｉｏｎ ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏ
ｄ）となっているマップデータベースの一部を用いて、
マップデータベースとの関連でその航行機能を実行す
る。モニター３８にたえず表示されている地図Ｍは航行
近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
例を示す。コンピュータ１２はデータ記憶媒体１４をア
クセスする。記憶媒体１４としてはテープカセット、フ
ロッピー若しくはハードデスクがある。記憶媒体１４に
は、後述する車両航行アルゴリズムにしたがってデータ
を処理するためのデータ及びソフトウェアが記憶されて
いる。たとえば、コンピュータ１２は現在広く市販され
ているＩＢＭパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であって
よい。このコンピュータは以下のプログラム命令を実行
する。また、自動車両ナビゲーション装置１０は、車両
Ｖが航行した距離ΔＤを検出する手段１６を有してい
る。たとえば、手段１６は一つ以上のホイールセンサー
１８であってよい。このセンサー１８は車両Ｖの非駆動
ホイール（図示せず）の回転をそれぞれ感知し、線２０
を介してアナログ距離データを発生する。アナログ回路
２２は従来の方法で線２０のアナログ距離データを受け
て、条件付け、ついで線２４を介して処理されたデータ
を発生する。自動車両ナビゲーション装置１０は車両Ｖ
の方位Ｈを検出する手段２６を備えている。たとえば、
手段２６は従来のフラックスゲートコンパス２８であっ
てよい。コンパス２８は方位Ｈを決定するため線３０を
介して方位データを発生する。センサー１８は、また手
段２６の一部として方位データを発生する差動ホイール
センサー１８でもよい。コンピュータ１２に方位データ
を与えるためにコンパス２８とセンサー１８の両者を使
用することの利点を、以下に記述する。コンピュータ１
２はインタフェースカード３２を内蔵しており、このイ
ンタフェースカードは線２４を介して手段１６よりアナ
ログ距離データを、また手段２６より方位データを受け
る。カード３２の回路網３４はこれらのアナログデータ
をデジタルデータに変換して所定の条件に合うようにす
る。このデジタルデータは第１Ａないし１Ｃ図に示した
車両Ｖの方位Ｈ及びその航行した距離ΔＤをそれぞれ特
定する。たとえば、カード３２はＴｅｃｍａｒ，Ｓｏｌ
ｏｎ，（Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ），ｏｈｉｏにより製造さ
れ、市販されているＴｅｃａｍａｒ Ｌａｂ Ｔｅｎｄ
ｅｒ Ｐａｒｔ Ｎｏ．２００２８号であってよい。自
動車両ナビゲーション装置１０はＣＲＴディスプレイ若
しくはＸＹＺモニター３８と言ったディスプレイ手段３
６を有している。このディスプレイ手段３６は幾つかの
街路｛Ｓｔ｝の地図Ｍ及び車両Ｖの記号Ｓｖを表示す
る。これらについては、図３に詳細に示されている。他
のコンピュータカード４０はコンピュータ１２に備えら
れており、線４２を介してディスプレイ手段３６に接続
され、それを制御する。この制御は、地図Ｍ、記号Ｓ
ｖ、さらに車両Ｖが街路｛Ｓｔ｝を移動するとき地図Ｍ
上の記号Ｓｖの相対的な運動を表示するように、行われ
る。カード４０は、カード３２と全体のコンピュータ１
２により与えられ、本発明の車両航行アルゴリズムにし
たがって処理されたデータに応答し、かかる相対移動を
表示する。他の例としては、ディスプレイ手段３６及び
カード４０の回路網には、ｔｈｅ Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐ
ａｃｋａｒｄ Ｃｏｍｐａｎｙ，ＰａｌｏＡｌｔｏ，Ｃ
ａｌｉｆｏｒｎｉａがモデル１３４ ５Ａ（計器デジタ
ルディスプレイ）として販売している一つのユニットを
用いることができる。自動車両ナビゲーション装置１０
はオペレータ制御コンソール手段４４を備えている。コ
ンソール手段４４にはボタン４６があり、これにより車
両のオペレータは自動車両ナビゲーション装置１０にコ
マンドデータを入力できる。コンソール手段４４は線４
８を介して手段３２と接続され、コンピュータ１２にデ
ータを入力する。たとえば、コマンドデータとしては、
自動車両ナビゲーション装置１０が最初に使用される場
合、初期ＤＲＰに対する初期ＸＹ座標データであっても
よい。しかしながら、後述するように、このコマンドデ
ータは入力する必要がない。なぜなら、自動車両ナビゲ
ーション装置１０は車両Ｖを正確に追跡するからであ
る。自動車両ナビゲーション装置１０は自動車に備え付
け可能である。たとえば、モニター３８はドライバー若
しくは全部の座席の乗客が見ることができるようにダッ
シュボード近くの車の内部に設置できる。ドライバーは
モニター３８で車両Ｖの地図Ｍ及び記号Ｓｖを見ること
となる。以下に述べる車両航行アルゴリズムにしたがっ
て、コンピュータ１２は多量のデータを処理し、推測位
置ＤＲＰの誤差Ｅの累積を補正し、ついで、記号Ｓｖと
地図Ｍの相対移動を制御する。したがって、ドライバー
は車両Ｖが地図Ｍの幾つかの街路｛Ｓｔ｝に対してどこ
にあるかを見るため、モニター３８を監視するだけでよ
い。さらに、多数の異なった地図Ｍが記憶媒体１４に記
憶される。この記憶された地図Ｍはマップデータベース
となり、たとえば、Ｓａｎ ＦｒａｎｃｉｓｃｏＢａｙ
地域といった地理的な所与の領域をドライブするとき
に、使用される。車両Ｖがある地域から他の地域に移動
するとき、ドライバーがボタン４６の一つを押して適切
な地図Ｍを呼び出すか、コンピュータ１２が自動的に呼
び出す。呼び出された地図Ｍはモニター３８に表示され
る。自動車両ナビゲーション装置１０は、車両の航行近
接部（ｎｅｖｉｇａｔｉｏｎ ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏ
ｄ）となっているマップデータベースの一部を用いて、
マップデータベースとの関連でその航行機能を実行す
る。モニター３８にたえず表示されている地図Ｍは航行
近接部と正確に対応しても、しなくてもよい。
【０００９】ＩＩＩ．車両Ｖの追跡精度を向上するため
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Ｌａｗｒ
ｅｎｃｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｗａｙ」と表示されている街
路は街路Ｓｔ１に対応し、「Ｔａｓｍａｎ Ｄｒｉｖ
ｅ」と表されている街路は街路Ｓｔ２に対応し、「Ｓｔ
ａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅ」と表示されている街路は街
路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には車両記号
Ｓｖも表示さている。車両ＶはＬａｗｒｅｎｃｅ Ｅｘ
ｐｒｅｓｓｗａｙに沿って移動し、ついで左折しＴａｓ
ｍａｎ Ｄｒｉｖｅに入り、さらに方向を右に取りＳｔ
ａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅに入る。この追跡は、ドライ
バーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行うことができる。
の情報（地図Ｍ、ＤＲＰ、ＤＲＰの精度の評価） Ａ． 地図Ｍ １．地図Ｍの概要 図３は、車両Ｖが移動可能な所与の領域（マップデータ
ベースの一部）若しくは幾つかの街路｛Ｓｔ｝を含む航
行近接部の地図Ｍを示している。たとえば、「Ｌａｗｒ
ｅｎｃｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｗａｙ」と表示されている街
路は街路Ｓｔ１に対応し、「Ｔａｓｍａｎ Ｄｒｉｖ
ｅ」と表されている街路は街路Ｓｔ２に対応し、「Ｓｔ
ａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅ」と表示されている街路は街
路Ｓｔ３に対応する。また、モニター３８には車両記号
Ｓｖも表示さている。車両ＶはＬａｗｒｅｎｃｅ Ｅｘ
ｐｒｅｓｓｗａｙに沿って移動し、ついで左折しＴａｓ
ｍａｎ Ｄｒｉｖｅに入り、さらに方向を右に取りＳｔ
ａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅに入る。この追跡は、ドライ
バーが記号Ｓｖと地図Ｍを見ながら行うことができる。
【００１０】２．マップデータベース （ａ）概要 地図Ｍは、コンピュータ１２によりアクセスされるマッ
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｌｏｐｅ）、４）地
図Ｍで特定される地理的な領域の磁気変動、５）マップ
精度評価（ｅｓｔｉｍａｔｅ）、６）街の名前及び住
所。
プデータベースとして記憶媒体１４に記憶される。この
マップデータベースは、下記を特定するデータを含む。
１）幾つかの街路｛Ｓｔ｝を規定する一組のラインセグ
メント｛Ｓ｝、２）街路幅Ｗ、３）ラインセグメントＳ
の垂直傾斜（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｌｏｐｅ）、４）地
図Ｍで特定される地理的な領域の磁気変動、５）マップ
精度評価（ｅｓｔｉｍａｔｅ）、６）街の名前及び住
所。
【００１１】（ｂ） ラインセグメント｛Ｓ｝ 図４Ａは幾つかの街路｛Ｓｔ｝規定するラインセグメン
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。
ト｛Ｓ｝を特定する記憶媒体１４に記憶されたデータを
説明するために使用される。かかる各街路Ｓｔは記憶媒
体１４に街路Ｓｔの幾何学的な表現として記憶される。
一般に、各街路Ｓｔは一つ以上の弧状のセグメント若し
くは、一本以上の直線セグメントＳとして記憶される。
図４Ａに示すように、各ラインセグメントＳは二つの端
点ＥＰ１とＥＰ２をもつ。これらの端点はそれぞれ座標
Ｘ１Ｙ１とＸ２Ｙ２で定められる。そして、それらのＸ
Ｙ座標データは記憶媒体１４に記憶されている。ライン
セグメントＳのコース（方位）はこれらの端点より定め
られる。
【００１２】（ｃ）街路幅Ｗ 所与の地図Ｍの街路Ｓｔは異なった幅Ｗを持つことがで
きる。たとえば、Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｗ
ａｙは６レーンであり、Ｓｔａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅ
は４レーンであり、Ｔａｓｍａｎ Ｄｒｉｖｅは２レー
ンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれてい
る。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータはマ
ップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載され
ている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新計算
の一部として用いられる。
きる。たとえば、Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｗ
ａｙは６レーンであり、Ｓｔａｎｔｏｎ Ａｖｅｎｕｅ
は４レーンであり、Ｔａｓｍａｎ Ｄｒｉｖｅは２レー
ンである。これらはすべて図３の地図Ｍに描かれてい
る。各街路Ｓｔのそれぞれの幅Ｗを特定するデータはマ
ップデータベースの一部として記憶媒体１４に記載され
ている。街路Ｓｔの幅Ｗは以下にさらに述べる更新計算
の一部として用いられる。
【００１３】（ｄ）ラインセグメントＳの垂直傾斜 図４Ｂは、所与の街路Ｓｔの垂直傾斜に関連した補正デ
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さ１１ないし１５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さは１１、１
３、１５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さ１２、１４
は、図４Ｂ−１に示すように１２、１４を１’２、１’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さ１２と１４を意味
していない。それゆえ、マップデータベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角（ｍａｇ
ｎｅｔｉｃ ｄｉｐａｎｇｌｅ）」により、誤差をもた
らす。マップデータベースがラインセグメントＳの垂直
傾斜についての修正データを持つ場合は、コンパス方位
誤差も修正できる。このように、縮小誤差が角セグメン
トＳについて符号化され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲ
Ｐ）が、以下に述べるように、セグメントＳに更新され
たばかりで、さらにそれまで方位を変えておらず、そう
でなければそのセグメントＳを離れたことを検出してい
るときは、推測位置の式（１）と（２）は次の式
（１’）と（２’）に書き換えられる。
ータを説明するための図である。このデータは記憶媒体
１４に記憶されたマップデータベースの一部である。図
４Ｂ−１は丘に伸びる街路Ｓｔの実際の高さのプロフィ
ールである。実際の街路Ｓｔの高さのプロフィールは説
明を容易にするために部分Ｐ１ないしＰ５に区分され
る。これらの区分の各々は実際の長さ１１ないし１５を
持っている。図４Ｂ−１に示す部分Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５は
平坦であり、それゆえ、それらに実際の長さは１１、１
３、１５は地図Ｍ上に正確に表される。しかし、図４Ｂ
−１に示す傾斜部分Ｐ２、Ｐ４の実際の長さ１２、１４
は、図４Ｂ−１に示すように１２、１４を１’２、１’
４に縮小して描かれる。これは縮小誤差を形成する。こ
の誤差はｃｏｓα及びｃｏｓβに比例する。これらの角
度α及びβは図４Ｂ−１に示されている。かかる縮小誤
差は、三次元の面を二次元若しくは平面の地図Ｍに描く
ときにかならず発生する。この結果、図４Ｂ−２に示す
ラインセグメントＳ２とＳ４のそれぞれの端点ＥＰのＸ
Ｙ座標は実際の街路Ｓｔの実際の長さ１２と１４を意味
していない。それゆえ、マップデータベースはこれらラ
インセグメントＳ２とＳ４に対する垂直傾斜修正データ
を記憶することができる。この修正データは傾斜の幾つ
かのレベルを定めるコードの形で記憶できる。たとえ
ば、ある位置ではこれらの傾斜データは各ラインセグメ
ントＳについて符号化できる。他の区域ではこれら傾斜
データはラインセグメントＳの形で符号化されないが、
地図全体の精度を反映させるものとして符号化できる。
これについては後にのべる。さらに、図４Ｂ−３は方位
Ｈの図表である。この図表は、図４Ｂ−１に示す高度プ
ロフィールを持つ街路Ｓｔを車両Ｖが移動するとき、各
ラインセグメントＳ１ないしＳ５について手段２６によ
って測定された方位Ｈを示したものである。垂直傾斜を
持つ任意のラインセグメントＳ、たとえば、実際の街路
Ｓｔの対応する部分Ｐ２とＰ４は、車両Ｖがその部分を
移動するとき、手段２６のフラックスゲートコンパス２
８のコンパス方位の読み取りに、「磁気窪み角（ｍａｇ
ｎｅｔｉｃ ｄｉｐａｎｇｌｅ）」により、誤差をもた
らす。マップデータベースがラインセグメントＳの垂直
傾斜についての修正データを持つ場合は、コンパス方位
誤差も修正できる。このように、縮小誤差が角セグメン
トＳについて符号化され、さらに車両Ｖの位置（ＤＲ
Ｐ）が、以下に述べるように、セグメントＳに更新され
たばかりで、さらにそれまで方位を変えておらず、そう
でなければそのセグメントＳを離れたことを検出してい
るときは、推測位置の式（１）と（２）は次の式
（１’）と（２’）に書き換えられる。
【数３】
【数４】 ここで、縮小係数ＣＦは、修正若しくは補正された方位
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。
Ｈ’がそうであるように、選択されたセグメントＳに対
して符号化された縮小及び他のデータより計算される。
【００１４】（ｅ）地理的領域の磁気変動 マップデータベースは磁気的な北を真の（ｔｒｕｅ）北
に関係させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜によ
る方位誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、
所与の地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これ
らは連続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターで
あるので、マップデータベース全体に対してほんのわず
かのファクターを記憶させるだけでよい。
に関係させる修正データ並びに街路Ｓｔの垂直傾斜によ
る方位誤差を決定する磁気窪み角をもつ。これにより、
所与の地理的な領域の実際の磁気変動を補償する。これ
らは連続かつ非常にゆっくり変動する修正ファクターで
あるので、マップデータベース全体に対してほんのわず
かのファクターを記憶させるだけでよい。
【００１５】（ｆ）地図精度評価 地図Ｍは他の種々の誤差を持つ、これらの誤差には、地
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域（ｓｕｂａｒｅａ）若しくは特定のラインセグメン
トＳに対する精度を評価するデータを含むことができ
る。以下に述べる航行アルゴリズムは更新された推測位
置ＤＲＰｃｕの精度の評価の最少サイズを設定するため
にこれらの地図精度データを使用することができる。更
新された推測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳
細に述べる。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実
際の位置（たとえば、いくつかのトレーラーパークロー
ド）の一般化したものとして知られている。地図精度デ
ータはこれらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムが
これら一般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないよう
に符号化される。
図Ｍを作成するときに所与の地理的な領域を調査した
り、写真をとったりしたときに発生すると思われる調査
誤差や、地理誤差が含まれる。また、地図Ｍを作成後に
作られた新しい街路Ｓｔのような古くなったデータによ
る誤差、さらに上述したような三次元の地表面を二次元
的な平面に描くときに発生する誤差もある。したがっ
て、マップデータベースは、全体の地図Ｍ、地図Ｍの準
領域（ｓｕｂａｒｅａ）若しくは特定のラインセグメン
トＳに対する精度を評価するデータを含むことができ
る。以下に述べる航行アルゴリズムは更新された推測位
置ＤＲＰｃｕの精度の評価の最少サイズを設定するため
にこれらの地図精度データを使用することができる。更
新された推測位置ＤＲＰｃｕについても以下にさらに詳
細に述べる。さらに、地図Ｍのいくつかの街路Ｓｔは実
際の位置（たとえば、いくつかのトレーラーパークロー
ド）の一般化したものとして知られている。地図精度デ
ータはこれらの街路Ｓｔを特定し、航行アルゴリズムが
これら一般化した街路Ｓｔに更新するのを許さないよう
に符号化される。
【００１６】Ｂ．推測位置ＤＲＰ 本発明は、ホイールセンサー１８及びコンパス２８につ
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。
いてのあるセンサーデータ並びに式（１）と（２）若し
くは（１’）と（２’）の計算とを用いることにより現
在の推測位置ＤＲＰｃについての情報を与える。さらに
推測位置ＤＲＰを前進させかつ更新させる処理において
発生するセンサー校正情報が、後述するように、かかる
センサーデータの精度そしてそれゆえ推測位置精度を上
げるために使用される。
【００１７】Ｃ．ＤＲＰの精度の評価 １．評価 − 概要 本発明では、車両Ｖが移動するとき、所与の推測位置Ｄ
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。
ＲＰの精度の評価がそれとともに保持若しくは運ばれて
提供される。推測位置が変化するたびに（すなわち、古
い推測位置ＤＲＰｏより現在の推測位置ＤＲＰｃに前進
せしめられるか現在の推測位置ＤＲＰｃより更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕに更新されるたびに）、評価
が変えられ、ＤＲＰの精度の変化を反映する。この評価
は、車両Ｖの実際の位置が正確にわからないと言ったも
のであり、したがって、この評価は車両Ｖが入り込みそ
うな領域をカバーする。以下に述べるように、所与の推
測位置ＤＲＰの精度の評価は種々の形で実行可能で、所
与の現在の推測位置ＤＲＰｃからある推測位置ＤＲＰｃ
ｕへの位置更新の確率もしくは可能性を決定するために
使用される。
【００１８】２．確率密度関数若しくは等確率の輪郭
（ＣＥＰ）としての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。
（ＣＥＰ）としての評価 図５はＸＹＺ座標系に図１Ｂを描き直したものである。
この図では、車両Ｖの実際の位置の確率密度関数（ＰＤ
Ｆ）をＺ軸にとっている。このように、図５Ａでは、街
路Ｓｔが、図１との関連で述べた位置Ｌｏ、位置Ｌｃ、
及び現在の推測位置ＤＲＰｃと共にＸＹ面にある。図５
Ａに示すように、確率密度関数ＰＤＦのピークＰは現在
の推測位置ＤＲＰｃの真上にある。図示のように、確率
密度関数ＰＤＦは、あるレベルで関数ＰＤＦを輪切りに
している水平もしくはＸＹ面で形成される多数の輪郭を
持っている。これらの輪郭は等確率の輪郭ＣＥＰを表
す。各輪郭は、図示のように、５０％あるいは９０％と
言った確率密度のパーセンテージを表している。図５Ｂ
は地図ＭのＸＹ座標に図５Ａの輪郭ＣＥＰの投影したも
のである。所与の輪郭ＣＥＰは領域Ａを囲っている。領
域Ａは車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持ってい
る。このように、たとえば、９０％の輪郭ＣＥＰは車両
Ｖの実際の位置を含む０．９の確率を持っている。さら
に後述するように、古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測
位置ＤＲＰｃに前進し、誤差Ｅが累積するにつれ、図１
Ｂとの関連で述べたように、輪郭ＣＥＰの領域Ａは比例
的に大きくなり、誤差Ｅの累積をそしてその結果として
の現在の推測位置ＤＲＰｃの精度の低下を反映する。だ
が、現在の推測位置ＤＲＰｃが位置ＤＲＰｃｕに更新さ
れるとき、ＣＥＰの領域Ａは比例的に減少し、ＤＲＰｃ
ｕの精度が増大することとなる。サイズが増大もしくは
減少したかどうかにかかわらず、ＣＥＰはなお車両Ｖの
実際位置を含む一定の確率を表している。後述するよう
に、ＣＥＰは成長若しくは拡大速度を有している。従っ
て、拡大速度は測定値若しくは他の評価が変化すると変
わる。図５Ｃは図５Ｂと類似しているが、後述するよう
に、本発明にしたがったＣＥＰを特定の形で具体化した
例である点が異なっている。このためには、輪郭ＣＥＰ
が角ＲＳＴＵを持つ矩形で近似される。ＣＥＰは角ＲＳ
ＴＵを規定するＸＹ座標としてコンピュータ１２で記憶
され、処理される。言い換えるなら、楕円、矩形若しく
はその他の形状で記憶され、使用されるかどうかに従っ
てＣＥＰは複数の点で構成することができる。この各点
はＸＹ座標データにより特定される。また、これらの点
は車両Ｖの実際の位置を含むある確率を持つ領域Ａを囲
む形状を規定する。図５Ｃ−１は車両Ｖが街路Ｓｔを移
動し、且つ古い推測位置ＤＲＰｏが現在の推測位置ＤＲ
Ｐｃに前進するときの、ＣＥＰの拡大図である。図５Ｃ
−１において、所与のＤＲＰｏは車両Ｖの実際の位置Ｌ
ｏと必ずしも一致しない。すなわち、累積誤差Ｅがあ
る。車両Ｖの実際の位置Ｌｏを含むように描かれている
領域Ａを持つＣＥＰはＤＲＰｏを囲んでいる。車両Ｖが
位置Ｌｃに移動するときＤＲＰｏからＤＲＰｃへの前進
により、ＣＥＰが角ＲＳＴＵで定められる領域Ａより角
Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’で定められる領域Ａ’に拡大してい
る。特に、車両Ｖが位置Ｌｏから位置Ｌｃに移動すると
き、領域Ａから領域Ａ’に変動する速度で成長するよ
う、コンピュータ１２は、後に述べるようにあるデータ
を処理する。角ＲＳＴＵのＸＹ座標データが変えられ、
角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’を定める方法を以下に記憶する。図
５Ｃ−２はＣＥＰのサイズの減少を図示する。この図よ
り、車両Ｖが位置Ｌｃにあるとき、本発明の車両航行ア
ルゴリズムはＤＲＰｃより確率の高い現在位置があるこ
とを決定している。この結果、図１Ｃに示すように、Ｄ
ＲＰｃがＤＲＰｃｕに更新されている。したがってＤＲ
Ｐｃｕの精度が高まったことを反映して角Ｒ’Ｓ’Ｔ’
Ｕ’を持つ拡大したＣＥＰもまた角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”を
持つ領域Ａ”を持つＣＥＰｕに更新される。また、領域
Ａ”を持つＣＥＰｕは、車両Ｖの実際の位置を含む確率
を持っており、ＤＲＰｃｕを囲む。コンピュータ１２に
よりＣＥＰがＣＥＰｕに更新される詳細な方法は後に述
べる。それぞれのＣＥＰの領域Ａ、Ａ’、Ａ”は上述の
ようであり、また車両Ｖの実際の位置を含んでいるが、
ＣＥＰは確率関数であるので、車両Ｖの実際の位置を必
ずしも含む必要はない。以下に述べる車両航行アルゴリ
ズムは、さらに確率の高い現在の推測位置ＤＲＰが存在
するかどうかについて決定するためにＣＥＰをなお使用
している。
【００１９】３．評価及びその成長の他の実施例 車両Ｖの実際の位置を含むことのある確率を持つ所与の
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる（ｚｅｒｏ ｍｅａｎ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔ
ｒｉｂｕｔｉｏｎｓ）。さらに、式Ａの一次近似は、真
の方位方向に対して、一方は平行であり他方は垂直であ
る相直交する方向における誤差には依存しない。
推測位置ＤＲＰの精度の評価はＣＥＰ以外の実施例でも
実施可能である。たとえば、評価は一組の確率密度関数
ＰＤＦを規定する数式でもあり得る。式Ａは推測位置Ｄ
ＲＰが前進するときの確率密度関数ＰＤＦの一例であ
る。このＰＤＦは、方位と距離とに関する独立した２つ
の誤差正規分布をとり、この誤差正規分布の平均はゼロ
になる（ｚｅｒｏ ｍｅａｎ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔ
ｒｉｂｕｔｉｏｎｓ）。さらに、式Ａの一次近似は、真
の方位方向に対して、一方は平行であり他方は垂直であ
る相直交する方向における誤差には依存しない。
【数５】 ここで、
【数６】 Ｄ：真の方位方向に平行な距離 ΔＤＴ：ＤＲＰ前進の真の距離 δＤ：距離センサー誤差の標準偏差（ｄｅｖｉａｔｉｏ
ｎ） Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δＰ：δＨとΔＤＴの関数である真の方位方向 （パーセンテージ）に垂直な位置誤差の標準偏差 δＨ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
ｎ） Ｈε：方位誤差 Ｐ ：真の方位方向に直角な距離 δＰ：δＨとΔＤＴの関数である真の方位方向 （パーセンテージ）に垂直な位置誤差の標準偏差 δＨ：方位センサー誤差の標準偏差 式Ｂは累積誤差の類似ＰＤＦの例である。その軸θとφ
は車両の過去に移動したトラックに依存したＤとＰとに
任意の関係を持つ。
【数７】 ここで、θ：主軸 φ：θに垂直な短軸 δθ：θ方向の累積誤差の標準偏差 δφ：φ方向の累積誤差の標準偏差 誤差の独立を仮定すると、ある前進後の車両位置確率密
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン（Ｋａｌｍａ
ｎ）フィルタリングを含む多様な線形フィルタリング技
術により実施可能である。
度関数ＰＤＦは古いＰＤＦ（式Ｂ）、現在のＰＤＦ（式
Ａ）及びそれらの方位の二次元畳込みで計算できる。式
Ｂの形をとる新しいＰＤＦは、一般に、軸θをある新し
い軸θに、φをφ’に回転させることと、δθとδφの
調整を行うことで近似できる。ついで、コンピュータ１
２はこれらＰＤＦの数式にしたがい潜在的な更新位置の
確率を計算できる。これにより、車両Ｖが移動するとき
に、ＣＥＰに類似した情報を与える。また、コンピュー
タ１２は確率分布を二次元的に規定する値の表をメモリ
に記憶できる。表は処理されＣＥＰのそれに類似の情報
を見付ける。これについては後に詳細に述べる。また、
ＣＥＰの成長速度は異なった方法で具体化できる。以下
に述べる方法の他に、成長速度はカルマン（Ｋａｌｍａ
ｎ）フィルタリングを含む多様な線形フィルタリング技
術により実施可能である。
【００２０】ＩＶ．車両Ｖを追跡する精度を改良するた
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性（ａｍｂｉｇｕｉｔｙ）」として以下に説
明する）。（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのライ
ンセグメントＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を
表す計算された方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄ
はコンピュータ１２により得られたパラメータ（１）な
いし（４）を説明するために使用される。これらのパラ
メータ並びにその他のパラメータについては車両航行ア
ルゴリズムの詳細との関連で、以下に説明する。
めにコンピュータにより発生されるパラメータ Ａ．パラメータ − 概要 コンピュータ１２は、現在の推測位置ＤＲＰｃよりも確
率の高い位置があるか否かを決定するために使用される
一つ以上のパラメータを上記の情報から発生させてその
数値を求める。これらのマルチパラメータはそのひとつ
以上がその決定に使用可能であり、次のものからなって
いる。（１）ラインセグメントＳの方位と比較する車両
Ｖの計算された方位Ｈ。（２）ＤＲＰｃの精度の評価に
依存したラインセグメントＳに対する現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃの近接性。この精度の評価とは上述した特定のＣ
ＥＰのようなものがある。（３）前のＤＲＰｃｕに対応
するラインセグメントＳに対するラインセグメントＳの
接続性。（４）ラインセグメントＳ間の近接性（これは
「あいまい性（ａｍｂｉｇｕｉｔｙ）」として以下に説
明する）。（５）所与の街路Ｓｔの特性、特にそのライ
ンセグメントＳの方位若しくは通路と、車両Ｖの通路を
表す計算された方位Ｈとの相関性。図６Ａないし図６Ｄ
はコンピュータ１２により得られたパラメータ（１）な
いし（４）を説明するために使用される。これらのパラ
メータ並びにその他のパラメータについては車両航行ア
ルゴリズムの詳細との関連で、以下に説明する。
【００２１】Ｂ．パラメータ − 特定のもの １．方位Ｈ 図６ＡのＩは車両Ｖの測定された方位Ｈを示す。同図Ｉ
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｐｏｓｉｔｉｏｎ）」、すな
わち「Ｌ−Ｏ−Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−
Ｏ−Ｐとして扱われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃ
がＤＲＰｃｕに更新されるべきか否かを決定するために
さらに考慮される。
ＩないしＩＶには、マップデータベースに記載されるラ
インセグメントＳ、たとえば、ラインセグメントＳ１な
いしＳ３が図示されている。これらのラインセグメント
Ｓ１ないしＳ３は異なった方位ｈ１ないしｈ３を有して
いる。また、これらの方位はそれらの端点ＥＰのＸＹ座
標データより計算できる。車両Ｖの方位Ｈは、ラインセ
グメントＳ１ないしＳ３と言った航行アルゴリズムによ
り現在使用されている航行近接部に対応するマップデー
タベースの各セグメントＳのそれぞれの方位Ｈと比較さ
れる。この方位の比較に基づいて、コンピュータ１２
は、より確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在する
か否かを決定する場合、一つ以上のセグメントＳを「位
置の線（ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｐｏｓｉｔｉｏｎ）」、すな
わち「Ｌ−Ｏ−Ｐ」として扱うか否かを決定する。Ｌ−
Ｏ−Ｐとして扱われたかかるセグメントＳは、ＤＲＰｃ
がＤＲＰｃｕに更新されるべきか否かを決定するために
さらに考慮される。
【００２２】２．評価に関連したＤＲＰｃの近接性 図６ＢはＤＲＰの精度の評価に関連した近接性パラメー
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目（ｅｎｔｒｉｅｓ）の表であるとすると、コンピュー
タ１２は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離
と方位を決定することができる。これよりさらにＰＤＦ
の表より、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったよ
り確率の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定で
きる。しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると
思われる可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃに十分に近接していない所与のラインセグメント
Ｓを示す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高
い街路Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近
接性に候補（ｃａｎｄｉｄａｔｅ）セグメントＳをラン
ク付けをするために使用できる。
タの一例の説明に使用される。特に、考慮される基準は
所与のセグメントＳがＣＥＰに交差するのか、又はその
中に入るのかである。ＣＥＰと交差するセグメントＳは
それと交差しないものよりも車両Ｖの実際の位置に対応
しがちとなる。所与のラインセグメントＳは、たとえ
ば、四つの角ＲＳＴＵ（Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’）すべてがＣ
ＥＰの一側にあるなら、ＣＥＰとは交差しない。八つの
代表的なラインセグメントＳ１ないしＳ８を示す図６Ｂ
に示すように、セグメントＳ２ないしＳ４及びＳ６ない
しＳ７（Ｓ６とＳ７は一つの所与の街路Ｓｔに対応す
る）はＣＥＰと交差しない。したがって、これらについ
てはこれ以上考慮する必要がない。セグメントＳ１、Ｓ
５、Ｓ８はＣＥＰと交差するので、上述するように、よ
り確率の高い現在の推測位置ＤＲＰｃが存在するか否か
を決定する場合、Ｌ−Ｏ−Ｐとみなされるかどうか、さ
らに考慮する必要がある。図６Ｂは、この時の車両Ｖの
実際位置がセグメントＳ８に対応する街路Ｓｔ上にある
ことを、たまたま示している。また、現在使用されてい
る評価の実際は上述の確率密度関数ＰＤＦの値の入力項
目（ｅｎｔｒｉｅｓ）の表であるとすると、コンピュー
タ１２は、ラインセグメントＳとＤＲＰｃとの間の距離
と方位を決定することができる。これよりさらにＰＤＦ
の表より、コンピュータ１２はセグメントＳに沿ったよ
り確率の高い位置及びこの位置と関連した確率を決定で
きる。しきい値以下の確率は、車両Ｖが移動していると
思われる可能性の高い街路Ｓｔとなる現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃに十分に近接していない所与のラインセグメント
Ｓを示す。しきい値以上の確率はそのような可能性の高
い街路Ｓｔを示す。さらに、これらの確率は相対的な近
接性に候補（ｃａｎｄｉｄａｔｅ）セグメントＳをラン
ク付けをするために使用できる。
【００２３】３．ラインセグメントＳの接続性 もし、所与のラインセグメントＳが、すでに更新された
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。
現在の推測位置ＤＲＰｃｕを含むと決定されているライ
ンセグメントＳに接続されているなら、この所与のライ
ンセグメントＳは車両Ｖが移動している街路Ｓｔに対応
することの確率がより高い。図６Ｃは二つのラインセグ
メントＳ１とＳ２が接続されていると思われる幾つかの
考えられる形を示す。図６Ｃの例Ｉに示すように、二つ
のセグメントＳ１とＳ２との交点ｉがそれらの端点ＥＰ
のしきい値距離内にあるなら、これらセグメントが接続
される。また、図６Ｃの例ＩＩないしＩＩＩに示すよう
に、交点ｉが端点ＥＰを含むなら、これらセグメントＳ
１とＳ２とは相互に接続される。たとえば、図６Ｃの例
ＩないしＩＩＩを参照して接続性をテストする際には、
ラインセグメントＳ１は、以前に更新された現在の推測
位置ＤＲＰｃｕに対応したセグメントＳと仮定し、ま
た、ラインセグメントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃの
更新と関連して今評価されているセグメントＳであると
仮定する。コンピュータ１２は、マップデータベースの
航行近接部に含まれるセグメントデータより、このセグ
メントＳ２がこの接続性テストの下に適切か否かを決定
する接続性を計算する。すなわち、本発明では、非接続
の街路Ｓｔもしくは所与の非接続のラインセグメントＳ
の周囲よりも、相互に接続された街路Ｓｔ及び所与の街
路ＳｔのラインセグメントＳの周囲を、車両Ｖが移動す
る可能性が大きいと考える。他のセグメントＳについて
は、この接続性パラメータの下に適切であっても、なく
てもよい。なぜなら、本発明では、車両Ｖがマップデー
タベースの幾つかの街路Ｓｔを出たり、入ったりするの
で、この接続性テストは絶対的なものではないからであ
る。しかし、それは後で詳細に述べる更新処理に使用さ
れるパラメータの一つである。
【００２４】４．ラインセグメントＳ間の近接性 図６Ｄでは、現在の推測位置ＤＲＰｃの両側に二つのラ
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。
インセグメントＳ１とＳ２とがある。後述するように、
このラインセグメントＳ１とＳ２は車両Ｖが移動してい
る実際の街路Ｓｔに対応していると思われるただ二つの
残りのラインセグメントＳであると、コンピュータ１２
が最終的に決定したものとする。だが、ラインセグメン
トＳ１とＳ２が近接し過ぎているか、又はＳ１とＤＲＰ
ｃ間の距離がＳ２とＤＲＰｃ間の距離とさほど異なって
いないと、コンピュータ１２が判断した場合には、一つ
のセグメントＳ１若しくはＳ２が他のセグメントＳ１若
しくはＳ２と同程度に、車両Ｖが実際に航行している街
路Ｓｔに対応している。このあいまいな事象では、セグ
メントＳ１もＳ２もより確率の高いセグメントとして選
択されない。また、この時は現在の推測位置ＤＲＰｃは
更新されない。
【００２５】５．相関性 （ａ）概要 相関パラメータは、車両Ｖの取った通路の最近の部分
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ（ｐａｔｈ ｍａｔｃｈｉｎｇ）が行
われる。方向を変えたときは、第５（ｃ）項に述べるよ
うに、相関関数が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。
と、航行近接部のセグメントＳの規定する通路との一致
性を表わす。相関パラメータは、車両Ｖが方向を変えた
か、変えないかにより異なったものに計算される。方向
を変えなかったときは、第５（ｂ）項に述べるように、
単純な通路合わせ（ｐａｔｈ ｍａｔｃｈｉｎｇ）が行
われる。方向を変えたときは、第５（ｃ）項に述べるよ
うに、相関関数が計算される。 （ｂ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとによる通路合わせ 図６Ｅの二つの例ＩとＩＩで示され、且つ後述するよう
に、通路合わせは車両Ｖが方向を変えていないと判断さ
れたときに使用される。各例において、現在の推測位置
ＤＲＰｃを持つ実線は通路合わせのために使用された最
近の推測通路を示し、破線はかかる使用の行われなかっ
た古い推測通路を示す。これら例ＩとＩＩの他の実線は
接続されたラインセグメントＳのシーケンスを表す。コ
ンピュータ１２が、たとえば、ラインセグメントＳ２
を、恐らくは車両Ｖが移動すると思われる街路Ｓｔに対
応する可能性が最も高いラインセグメントと決定する
と、この通路合わせパラメータは車両Ｖの推測通路を、
セグメントＳ２及び（必要なら）たとえば、セグメント
Ｓ１のような接続されたセグメントの通路と比較し、そ
れぞれの通路が一致するか否かを決定する。図６Ｅの例
Ｉはその一致の行われた通路を示し、したがって、セグ
メントＳ２は現在の推測位置ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更
新するために使用されることとなる。例ＩＩはその一致
の行われなかった通路を示し、したがって、セグメント
Ｓ２は現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するために使用さ
れないこととなる。 （ｃ）車両が以前にとった方位のシーケンスと接続され
たセグメントの方位のシーケンスとの相関関数 以下に詳述する相関関数は車両Ｖが方向を変えたと判断
したときに、使用される。コンピュータ１２が、車両Ｖ
が移動すると思われる街路Ｓｔに対応する可能性が最も
大きい所与のラインセグメントＳを決定した後に、相関
関数が発生され、セグメントＳが現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの更新を保証するにたる十分な相関性を有するかどう
かを決定する。コンピュータ１２は、相関関数の最良点
ＢＰを計算し、その値とある形状ファクターとをテスト
して、この決定を行う。このテストをパスすると、最良
点ＢＰは、後にＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへ更新するとき
に使用のために記憶される。
【００２６】Ｖ．車両Ｖの追跡の精度を改良するための
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。
コンピュータ１２により発生されるパラメータの使用 Ａ．パラメータの使用 − 概要 本発明では、上記の第４章で説明したパラメータが、他
の処理や理論テストに関連して使用される。このテスト
では、選択されたセグメントＳ、すなわち最も確率の高
いセグメントに沿った点が、現在の推測位置ＤＲＰｃよ
りも高い確率を持つ車両Ｖの位置であるか否かが決定さ
れる。もし、かかるより確率の高いセグメントＳが選択
されると、その点（ＤＲＰｃｕ）にＤＲＰｃを更新す
る。この更新については、次のＶＩ章で概略を述べ、第
ＩＸ章で詳細を述べる。パラメータは、航行近接部のい
くつかのセグメントＳを順次テストして、最も確率の高
いセグメントＳを決めるために、さらに考慮されるセグ
メントの候補から除外するセグメントを選ぶために用い
られる。第ＩＸ章で述べるように、航行アルゴリズムは
これらのパラメータ、他の処理及び論理を使用し、１つ
若しくは２つのセグメントＳを除いてすべてのセグメン
トＳを候補セグメントより外す。ついで、アルゴリズム
は次のような最終的な決定を行う。すなわち、車両Ｖが
移動している街路Ｓｔを表していることの確率が最大で
あることの条件をある一つのセグメントＳが十全に備え
ているかどうかについての決定、並びにその確率がかか
る一つのセグメントＳ上の上述した点としてのＤＲＰｃ
ｕに現在の推測位置ＤＲＰｃを更新するに十分に高いも
のであるかどについての決定を行う。
【００２７】Ｂ．パラメータの使用 − 他の実施例 現在の推測位置ＤＲＰｃの更新が可能かどうか、そして
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム（ｗｅｉｇｈｔ
ｅｄ ｓｃｏｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）に使用可能で
ある。かかるアルゴリズムでは、第ＩＶ章で説明したパ
ラメータが航行近接部の各セグメントＳについて数理的
に計算できる。各パラメータは、各パラメータに対して
予測された平均誤差領域（ａｖｅｒａｇｅ ｅｒｒｏｒ
ｂｏｕｎｄｓ）を表す数値並びにそのパラメータに与え
られた意味を表す数値により、重み付けされる。このよ
うにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグメン
トＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグメン
トＳが決定される。その合計値が十分であれば、更新の
決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記のセグ
メント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方法を
組み合わせることが可能である。
どのように更新するかを決定するこれらのパラメータの
使用については、他の形で実施できる。たとえば、セグ
メントＳを外す論理的なシーケンスよりも、むしろこれ
らは重み付けされたスコアアルゴリズム（ｗｅｉｇｈｔ
ｅｄ ｓｃｏｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）に使用可能で
ある。かかるアルゴリズムでは、第ＩＶ章で説明したパ
ラメータが航行近接部の各セグメントＳについて数理的
に計算できる。各パラメータは、各パラメータに対して
予測された平均誤差領域（ａｖｅｒａｇｅ ｅｒｒｏｒ
ｂｏｕｎｄｓ）を表す数値並びにそのパラメータに与え
られた意味を表す数値により、重み付けされる。このよ
うにして、スコアの重み付けされた合計値が各セグメン
トＳについて計算され、最も重い合計値を持つセグメン
トＳが決定される。その合計値が十分であれば、更新の
決定がなされる。他の実施例では、本発明の上記のセグ
メント外しの方法と上記のスコアアルゴリズムの方法を
組み合わせることが可能である。
【００２８】ＶＩ．車両Ｖの追跡の精度を改良するため
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト（ｑｕａｌｉｔｙ ｔｅｓｔ）
をパスする必要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二
つの方法で異なった形でＣＥＰｕに更新される。また、
更新がセンサー１８と２８の校正についての付加された
情報を与えると判断されたときは、校正係数が更新され
る。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て（ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）に
基づいて最適あるいは最少の二乗平均位置を計算する線
形フィルターに入力することが可能である。この最適あ
るいは最も確率の高い位置はセグメントＳ上にあっても
なくてもよい。
のＤＲＰｃ、ＣＥＰ、センサー校正データの更新 Ａ．更新 − 概要 あるセグメントＳ、すなわち最も確率の高いセグメント
Ｓが、車両Ｖの実際の位置を含む確率がＤＲＰｃの更新
を行い得るのに十分なものであると決定されると、コン
ピュータ１２はセグメント、パラメータ、ＤＲＰｃを処
理し、最も確率の高いＤＲＰｃｕ及び更新されたＣＥＰ
ｕ、さらにもし適切なら、距離及び方位センサーの更新
された校正係数を決定する。ＤＲＰｃｕの計算方法は、
車両Ｖが方向を変えたかあるいは直進し続けているかに
ついてするコンピュータ１２の決定に依存する。後で詳
細に説明するが、車両Ｖが直進していたときは、選択さ
れたセグメントＳ、ＤＲＰｃ、及びこれらとＣＥＰとの
間の距離を用いてＤＲＰｃｕが直接に計算される。車両
Ｖが方向を変えているなら、最近の車両の方位のシーケ
ンスとセグメントＳ（必要なら、接続されたセグメント
Ｓ）とを比較して得られた相関関数を計算して、ＤＲＰ
ｃｕが決定される。相関関数の計算の最良点は選択され
たＤＲＰｃｕとなる。もっとも、これには、そのＤＲＰ
ｃｕがある特性のテスト（ｑｕａｌｉｔｙ ｔｅｓｔ）
をパスする必要がある。ＣＥＰはＤＲＰｃを更新する二
つの方法で異なった形でＣＥＰｕに更新される。また、
更新がセンサー１８と２８の校正についての付加された
情報を与えると判断されたときは、校正係数が更新され
る。 Ｂ．更新 − 他の実施例 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新方法については他の形
でも実施可能である。たとえば、過去のＤＲＰ位置、選
択されたセグメントＳに沿った最も確率の高い位置、ス
コアが計算されるならセグメントＳのスコア、さらに他
のパラメータ情報といった数種類の情報を、異なった入
力の値のなんらかの割合て（ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）に
基づいて最適あるいは最少の二乗平均位置を計算する線
形フィルターに入力することが可能である。この最適あ
るいは最も確率の高い位置はセグメントＳ上にあっても
なくてもよい。
【００２９】ＶＩＩ．総括 車両Ｖを追跡するときの精度を上げるために、コンピュ
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。
ータ１２に入力され、それにより記憶され、そして処理
される多種の情報について説明した。この情報には、コ
ンピュータ１２に入力される距離及び方位データ、記憶
媒体１４に記憶されるマップデータベース、推測位置Ｄ
ＲＰの精度の予測がある。コンピュータ１２はこの情報
を利用して一つ以上のパラメータを発生する。単一の若
しくはすべてのパラメータは、最も確率の高いセグメン
トＳが存在するかどうか、さらにかかるセグメントＳが
現在の推測位置ＤＲＰｃ以上に確率の高いＤＲＰｃｕを
含むか否かを決定するのに有用である。もし、かかるセ
グメントＳが存在すると判断されると、コンピュータ１
２はより確率の高い位置を計算し、ＤＲＰｃをＤＲＰｃ
ｕに更新し、さらにＤＲＰの精度の評価、校正係数を計
算する。コンピュータ１２はすでに述べた情報とこれか
ら述べる情報とを選択的に処理し、本発明の車両航行ア
ルゴリズムにしたがって更新を行う。その実施例の一つ
を以下に述べる。
【００３０】ＶＩＩＩ．コンピュータプログラムの全体
構造（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ） 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラブトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフオー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体（ｄｉｓｐｌａ
ｙ Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を選択し、フオーマッ
ト化するに必要なオペレータコマンドデータをコンソー
ル手段４４を介して読み込む。図７Ｂのインタラプトプ
ログラムは図７Ａの主プログラム若しくは図７Ｃの航行
プログラムをインタラプトできる。後者は主プログラム
のみをインタラプトでき、これは、後述するように、１
秒ごとに行われる。
構造（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ） 図７Ａないし図７Ｃは三つのブロック図を図示し、これ
らは自動車両ナビゲーション装置１０が利用するコンピ
ュータプログラムの全体構造を示す。図７Ａは主プログ
ラムであり、図７Ｂから図７Ｃはインタラプトプログラ
ムを示す。図７Ｂのインタラブトプログラムはモニター
３８をリフレッシュし、コンソール手段４６を介してオ
ペレータインターフェースを与える。図７Ｃのインター
フェースプログラムは本発明の航行アルゴリズムの実施
用プログラムである。一般的には、コンピュータプログ
ラムの全体構造の動作においては、コンピュータ１２に
よって処理される上述し且つこれからさらに述べるよう
なすべての情報に応答して、主プログラムは、モニター
３８に表示される選択されたマップＭ及び車両記号Ｓｖ
を選択して表示するのに必要なデータを計算してフオー
マット化し、さらに航行近接部のセグメントＳを航行ア
ルゴリズムに与える。この主プログラムの実行は、図７
Ｂと図７Ｃの二つのプログラムによりインタラプトされ
る。図７Ｂのリフレッシュ表示プログラムは、モニター
３８に表示される可視像を維持するに必要なコマンドを
リセットし、また主プログラムが表示体（ｄｉｓｐｌａ
ｙ Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を選択し、フオーマッ
ト化するに必要なオペレータコマンドデータをコンソー
ル手段４４を介して読み込む。図７Ｂのインタラプトプ
ログラムは図７Ａの主プログラム若しくは図７Ｃの航行
プログラムをインタラプトできる。後者は主プログラム
のみをインタラプトでき、これは、後述するように、１
秒ごとに行われる。
【００３１】ＩＸ．車両航行プログラム及びアルゴリズ
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
ム 図８は、コンピュータ１２により実行される本発明の航
行アルゴリズムの全体の実施例を示すフローチャートを
示している。既に述べたように、１秒ごとに航行アルゴ
リズムは主プログラムをインタラプトする。まず、コン
ピュータ１２は、推測航法（図１Ｂも参照）により、図
９と関連して以下に詳述するように、古い推測位置ＤＲ
Ｐｏを現在の推測位置ＤＲＰｃに進め、ＤＲＰｃの精度
の評価を拡大する（図１Ｂ及びブロック８Ａを参照）。
ついで、図１２との関連で以下に述べるように、ＤＲＰ
ｃ、評価、及び他の情報（ブロック８Ｂ）を更新する時
であるかどうかが決定される。もし、そうでないとき
は、残りのプログラムがバイパスされ、制御が主プログ
ラムにもどる。もし、更新のテストを行う時であるな
ら、マルチパラメータの評価がコンピュータ１２により
行われ、航行近接部のセグメントＳが現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃ（ブロック８Ｃ）より可能性のある点を含むか否
かを決定する。これについては、図１３との関連で説明
する。マルチパラメータの評価がかかるセグメントＳの
決定とはならないときは（ブロック８Ｄ）、残りのプロ
グラムが主プログラムにバイパスされる。もし、マルチ
パラメータの評価がより確率の高いセグメントＳの存在
を示すときは、このセグメントＳに沿った位置が結合さ
れ、更新が実行される（ブロック８Ｅ）。これについて
は、図２８との関連で述べる。ついで、制御は主プログ
ラムに戻る。この更新は、現在の推測位置ＤＲＰｃのＤ
ＲＰｃｕに対する更新（図１Ｃ）と評価の更新（図５Ｃ
−２）のみならず、もし、適切なら、距離センサー手段
１６及び方位センサー手段２６と関連した校正データの
更新も含む（図２）。図９には、ＤＲＰｏをＤＲＰｃに
前進させ、ＤＲＰｃの精度の評価を拡大するサブルーチ
ンのフローチャートが示されている（ブロック８Ａ）。
まず、ＤＲＰｏが推測航法によりＤＲＰｃに進められる
（ブロック９Ａ）。これについては図１０との関連で説
明する。つぎに、ＤＲＰｃの精度の評価が広げられ、あ
るいは拡大される（ブロック９Ｂ）。図１１との関連で
これを説明する。図１０は所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに
進めるサブルーチンのフローチャートを示す（ブロック
９Ａ）。図１０の式を参照されたい。まず、車両の方位
Ｈは手段２６から方位データを受けるコンピュータ１２
により計算される（ブロック１０Ａ）。すなわち、図３
５−１との関連で述べるように、コンピュータ１２は方
位センサー偏差対センサー読み取りを記憶するセンサー
偏差テーブルを保持する。この方位偏差は手段２６の出
力に加えられ、より正確な磁気方向を得る。さらに、マ
ップデータベースからの局部的な磁気変動（第ＩＩＩ．
Ａ．２ｅ）が方位センサー手段２６に加えられ、車両Ｖ
のより正確な方位Ｈに到達する。ついで、ＤＲＰｏの計
算以降の距離Δｄがコンピュータ１２により、センサー
手段１８からの距離データを使用して測定される（ブロ
ック１０Ｃ）。次に、コンピュータ１２が距離ΔＤを計
算する（図１Ｂ、ブロック１０Ｄ）。校正係数Ｃについ
ては図３５−２との関連で詳細に説明する。さらに、Ｄ
ＲＰｃが式１’と式２’（ブロック１０Ｅ）を用いて計
算され、そしてこのサブルーチンが完了する。図１１は
輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフローチャートを
示す（ブロック９Ｂ）。また、図１１Ａも参照する。こ
の図は図５Ｃ−１を単純化したものであり、車両Ｖがあ
る位置から他の位置に移動し、距離ΔＤが計算された後
の領域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示している。まず、
計算された距離ΔＤのＸ、Ｙ距離成分がコンピュータ１
２により次式で決定される（ブロック１１Ａ）。
【数８】
【数９】 つぎに、コンピュータ１２は以下に詳述するように可変
方位及び距離誤差ＥＨ、ＥＤをそれぞれ計算する。これ
らの誤差ＥＨ、ＥＤは精度と装置全体の性能に関連す
る。新しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰ
の各角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算され
る（ブロック１１Ｃ）。
方位及び距離誤差ＥＨ、ＥＤをそれぞれ計算する。これ
らの誤差ＥＨ、ＥＤは精度と装置全体の性能に関連す
る。新しいＸＹ座標がコンピュータ１２により、ＣＥＰ
の各角Ｒ’Ｓ’Ｔ’Ｕ’について下記のように計算され
る（ブロック１１Ｃ）。
【数１０】
【数１１】
【数１２】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】
【数１７】 上述したように、ΔＤｘとΔＤｙがそうであるように、
ＥＨとＥＤは変数である。なぜなら、これらのデータ
は、ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置か
ら他の位置にブロックが移動したその距離に依存するか
らである。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動す
る。たとえば、ＥＨ若しくはＥＤに対する値が高くなれ
ばなるほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰ
ｃの精度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減
少したことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、Ｃ
ＥＰが拡大している状態での、図１２は、更新をテスト
する時であるかどうかについて決定するためのサブルー
チンのフローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。
まず、コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に
２秒が経過しているかどうか決定する（ブロック１２
Ａ）。もし、経過していなければ、更新のテストをする
時でないこととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログ
ラムがバイパスされ、制御は主プログラムに戻る。も
し、２秒が経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮
されて以来しきい値の距離だけ移動したかどうかがコン
ピュータ１２により決定される。もし、そうでなけれ
ば、更新をテストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。
もし、そうであるなら、更新がなされるべきか否かを決
定する時である（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュ
ータ１２によるマルチパラメータの評価を実行するため
のサブルーチンのフローチャートである（ブロック８Ｃ
と８Ｄ）。コンピュータ１２は、前にリストしたパラメ
ータ（１）ないし（４）に基づいた最も確率の高いライ
ンセグメントＳを、もし、あるなら、決定する（ブロッ
ク１３Ａ）。これについては図１４との関連でさらに説
明する。もし、最も確率の高いラインセグメントＳを見
付けたなら（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセ
グメントＳが相関パラメータの相関テストをパスするか
どうかの決定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これにつ
いては図２３で説明する。もし、ないなら、フラグが立
てられ、更新サブルーチンをバイパスする（ブロック１
３Ｄ）。もし、あるなら、フラグが立てられ（ブロック
１３Ｅ）、制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最
も確率の高いラインセグメントＳを決定し、このライン
セグメントＳが更新サブルーチンを進めるための十分な
確率をもっているか否かを決定するサブルーチンのフロ
ーチャートを示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座
標データがコンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶
されたマップデータベースの航行近接部より取り込まれ
る（ブロック１４Ａ）。ついで、このラインセグメント
Ｓがしきい値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうか
が、コンピュータ１２により決定される。（第ＩＶ章
Ｂ１の方位パラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは
図１５との関連で説明される。もし、平行でなければ、
このラインセグメントＳが取り込むための航行近接部の
最後のセグメントＳであるか否かを決定する（ブロック
１４Ｃ）。もし、そうでなければ、サブルーチンはブロ
ック１４Ａに戻り、コンピュータ１２が他のセグメント
Ｓを取り込む。もし、取り込まれたラインセグメントＳ
がしきい値内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロッ
ク１４Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメント
ＳがＣＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４
Ｄ）（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを
参照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに
交差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像
処理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者はＴｈｅｏｄｏｓｉｏｓ Ｐａｖｌｉｄｉｓで
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎ
ｃ．により１９８２年出版されている。もし、このライ
ンセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック１４
Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメントＳ
でなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブロッ
ク１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は別の
ラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセグメ
ントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、この
ラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりライン
オブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れられ
たリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリスト
では、以後の考慮のため可能性のあるセグメントとして
扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えられた
このラインセグメントＳを２つのラインセグメントＳの
接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ章Ｂ
４を参照）のパラメータについてテストする（ブロック
１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に詳述
する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わせの
これらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐリス
トから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロック
１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメントテス
トにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、もし
あれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリストの内
に残っている入力項目から選択される（ブロック１４
Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
ＥＨとＥＤは変数である。なぜなら、これらのデータ
は、ＤＲＰｃを進め、ＣＥＰを拡大する時にある位置か
ら他の位置にブロックが移動したその距離に依存するか
らである。したがって、ＣＥＰが拡大する速度は変動す
る。たとえば、ＥＨ若しくはＥＤに対する値が高くなれ
ばなるほど、ＣＥＰは早く成長する。このことはＤＲＰ
ｃの精度が下がり、車両Ｖの実際の位置を知る確度が減
少したことを意味する。ＤＲＰｏがＤＲＰｃに進み、Ｃ
ＥＰが拡大している状態での、図１２は、更新をテスト
する時であるかどうかについて決定するためのサブルー
チンのフローチャートを示している（ブロック８Ｂ）。
まず、コンピュータ１２は、前の更新が考慮された後に
２秒が経過しているかどうか決定する（ブロック１２
Ａ）。もし、経過していなければ、更新のテストをする
時でないこととなり（ブロック１２Ｐ）、残りのプログ
ラムがバイパスされ、制御は主プログラムに戻る。も
し、２秒が経過しておれば、車両Ｖが、前の更新が考慮
されて以来しきい値の距離だけ移動したかどうかがコン
ピュータ１２により決定される。もし、そうでなけれ
ば、更新をテストする時ではない（ブロック１２Ｂ）。
もし、そうであるなら、更新がなされるべきか否かを決
定する時である（ブロック１２Ｄ）。図１３はコンピュ
ータ１２によるマルチパラメータの評価を実行するため
のサブルーチンのフローチャートである（ブロック８Ｃ
と８Ｄ）。コンピュータ１２は、前にリストしたパラメ
ータ（１）ないし（４）に基づいた最も確率の高いライ
ンセグメントＳを、もし、あるなら、決定する（ブロッ
ク１３Ａ）。これについては図１４との関連でさらに説
明する。もし、最も確率の高いラインセグメントＳを見
付けたなら（ブロック１３Ｂ）、この最も確率の高いセ
グメントＳが相関パラメータの相関テストをパスするか
どうかの決定が行われる（ブロック１３Ｃ）。これにつ
いては図２３で説明する。もし、ないなら、フラグが立
てられ、更新サブルーチンをバイパスする（ブロック１
３Ｄ）。もし、あるなら、フラグが立てられ（ブロック
１３Ｅ）、制御が更新サブルーチンに進む。図１４は最
も確率の高いラインセグメントＳを決定し、このライン
セグメントＳが更新サブルーチンを進めるための十分な
確率をもっているか否かを決定するサブルーチンのフロ
ーチャートを示す。まず、ラインセグメントＳのＸＹ座
標データがコンピュータ１２により記憶媒体１４に記憶
されたマップデータベースの航行近接部より取り込まれ
る（ブロック１４Ａ）。ついで、このラインセグメント
Ｓがしきい値内で車両の方位Ｈに平行であるかどうか
が、コンピュータ１２により決定される。（第ＩＶ章
Ｂ１の方位パラメータ、及びブロック１４Ｂ）。これは
図１５との関連で説明される。もし、平行でなければ、
このラインセグメントＳが取り込むための航行近接部の
最後のセグメントＳであるか否かを決定する（ブロック
１４Ｃ）。もし、そうでなければ、サブルーチンはブロ
ック１４Ａに戻り、コンピュータ１２が他のセグメント
Ｓを取り込む。もし、取り込まれたラインセグメントＳ
がしきい値内で車両Ｖの方位Ｈに平行であれば（ブロッ
ク１４Ｂ）、コンピュータ１２はこのラインセグメント
ＳがＣＥＰと交差するか否かを決定する（ブロック１４
Ｄ）（ＤＲＰｃの精度評価に対する近接性パラメータを
参照、第ＩＶ章Ｂ２）。ラインセグメントＳがＣＥＰに
交差するか否かを決定する手順の１例は、「図形と映像
処理のためのアルゴリズム」というタイトルの本の第１
５．２章、「凸型多角形によるラインセグメントのクリ
ッピング」及び第１５．３章の「正規の矩形によるライ
ンセグメントのクリッピング」に開示されている。この
本の著者はＴｈｅｏｄｏｓｉｏｓ Ｐａｖｌｉｄｉｓで
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎ
ｃ．により１９８２年出版されている。もし、このライ
ンセグメントＳがＣＥＰと交差しなく（ブロック１４
Ｄ）、また航行近接部で最後に取込まれたセグメントＳ
でなければ（ブロック１４Ｃ）、サブルーチンはブロッ
ク１４Ａに戻り、これにより、コンピュータ１２は別の
ラインセグメントＳを取込む。もし、このラインセグメ
ントＳがＣＥＰと交差すると（ブロック１４Ｄ）、この
ラインセグメントＳは、コンピュータ１２によりライン
オブポジション、すなわちＬ−Ｏ−Ｐの記憶に入れられ
たリストに加えられる（ブロック１４Ｅ）。このリスト
では、以後の考慮のため可能性のあるセグメントとして
扱う。つぎに、コンピュータ１２はリストに加えられた
このラインセグメントＳを２つのラインセグメントＳの
接続性（第ＩＶ章Ｂ３を参照）及び近接性（第ＩＶ章Ｂ
４を参照）のパラメータについてテストする（ブロック
１４Ｆ）。これについては、図１６に関連して更に詳述
する。もし、ラインセグメントＳが特別な組み合わせの
これらの２つのテストを通らなければ、Ｌ−Ｏ−Ｐリス
トから取除かれる。サブルーチンはこれによりブロック
１４Ｃに進む。もし、ブロック１４Ｃのセグメントテス
トにパスすると、最も確率の高いセグメントＳは、もし
あれば、コンピュータ１２によりＬ−Ｏ−Ｐリストの内
に残っている入力項目から選択される（ブロック１４
Ｇ）。これについては、図２０に関連して更に詳述す
る。この選択された最も確率の高いセグメントＳがもし
相関パラメータのテストにパスすれば、このセグメント
に対してＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新がなされる。
図１５は、前記ブロック１４Ｂに示したセグメントＳが
車両Ｖの方位Ｈ、つまり方位パラメータに平行か否かを
決定するプロセスのサブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、次の方程式によりラインセグメントＳの角
度θが計算される（ブロック１５Ａ）。
【数１８】 ここで、Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１及びＹ２はコンピュータ１２
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２ＯＦ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰＣより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（ｐａｔｈ ｍａｔｃｈ）の計算
により相関テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３
Ｆ）。これについては図２４Ａないし図２４Ｄに関連し
て後に詳述する（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車
両が方向を変えていると判断したとき、コンピュータは
相関関数を計算し、テストして相関テストを行う（ブロ
ック２３Ｇ−２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参
照）。図２４Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが
存在するか否かを決定するときにコンピュータ１２によ
って使用される各種データの図表である。図２４Ａは車
両Ｖが実際に移動していると思われる街路Ｓｔの複数の
セグメントＳのＸＹ位置の図表である。ここで、この街
路Ｓｔには６つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があ
り、これらは図示のように、端点ａからｇにより定めら
れている。Ｓ１からＳ６のうちの一つは最も確率の高い
セグメントＳに相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計
算式（１）若しくは（１’）及び（２）若しくは
（２’）に従って以前に計算された複数の推測位置ＤＲ
ＰについてのＸＹ位置の図表である。これらの推測位置
はＡからＫ点で示されている。Ｋ点には現在の推測位置
ＤＲＰｃが含まれている。図２４Ｂでは、これらの推測
位置ＤＲＰは車両Ｖが移動した全計算距離Ｄに渡って示
されている。全距離ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和にな
る。図２４Ｃは図２４Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置
Ｘとは異なっている）としてそれぞれラインセグメント
Ｓ１ないしＳ６に相当する方位ｈ１ないしｈ６を示した
ものである。前述したように、マップデータベースには
端点データがあり、この端点は図２４Ａに示す街路Ｓｔ
のラインセグメントＳ１ないしＳ６を特定している。し
かし、下記の説明で必要とされるように、図２４Ｃの方
位データはコンピュータ１２により計算される。図２４
Ｄは図２４Ｂの中のΔＤ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応
する車両Ｖの測定された方位Ｈ１よりＨ１０を示してい
る。図２４Ｂの距離ΔＤデータと図２４Ｄに示される方
位データＨ１ないしＨ１０はコンピュータ１２により計
算され、入力項目の方位表としてコンピュータに一時的
に記憶される。図２４Ｄはこの表をプロットしたもので
ある。さらに詳しくは、車両Ｖが移動するとき移動した
距離と車両Ｖの方位が秒毎に測定される。方位表の前回
の入力後、車両Ｖがしきい値距離以上に移動したかどう
か、が方位表に入力される。再び図２３を参照すると、
コンピュータ１２は車両Ｖが移動した過去のしきい値距
離についての方位表の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈ
を計算する（ブロック２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔ
の方位ｈは、図２４Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより
以前に車両Ｖが移動したしきい値距離毎に計算される。
このしきい値距離は、例えば、約９１５０ｍ（３００フ
ィート）になると思われる。その後、コンピュータはこ
のしきい値距離のＲＭＳ（ｒｏｏｔ ｍｅａｎｓｑｕａ
ｒｅ）方位誤差を計算する（ブロック２３Ｃ）。このＲ
ＭＳ誤差の計算は次の計算式によって行われる。
により今処理されているラインセグメントＳの端点ＥＰ
のＸＹ座標データである。ついで、車両Ｖの現在の方位
Ｈが計算される。すなわち、センサー手段２６から受け
取られた方位データより角度αが計算される（ブロック
１５Ｂ）。つぎに、コンピュータ１２は｜θ−α｜もし
くは｜θ−α＋１８０°｜がしきい値角度以下か否かを
決定する（ブロック１５Ｃ）。もし、この差がしきい値
以下でなければ（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１２
はこのラインセグメントＳは車両の方位Ｈに平行でな
い、と決定する（ブロック１５Ｅ）。もし、この差がし
きい値以下ならば（ブロック１５Ｄ）、コンピュータ１
２はこのセグメントＳは車両Ｖの方位Ｈに平行である、
と決定する（ブロック１５Ｆ）。図１６は、２つのライ
ンセグメントＳの接続性及び近接性のパラメータのテス
トのためのサブルーチンを示す（ブロック１４Ｆを参
照）。まず、コンピュータ１２は現在の推測位置ＤＲＰ
ｃと今処理されているラインセグメントＳ（今はブロッ
ク１４Ｅを経てラインオブポジションＬ−Ｏ−Ｐ）との
間の距離を計算する（ブロック１６Ａ）。これについて
は、図１７に関連して更に詳述する。ついで、コンピュ
ータ１２はマップデータベースの航行近接部をアクセス
し、このラインセグメントＳは“古い街路”に接続して
いる否かを判定する（ブロック１６Ｂ）。この街路は、
以前に述べたように、その１つ前のＤＲＰｃｕが位置し
ていると計算されたラインセグメントＳに対応してい
る。処理中のラインセグメントＳ及び古い街路セグメン
トＳは、図６Ｃに関して述べたように、接続されている
場合もあり、されていない場合もある。これにより、も
しこれが処理されている最初のラインセグメントＳであ
れば（ブロック１６Ｃ）、セグメントＳのＸＹ座標デー
タが「側部１」として記憶される（ブロック１６Ｄ）。
この「側部１」とは、図６Ｄに関連して述べたように、
ラインセグメントＳがＤＲＰｃの１側にある、というこ
とを意味する。また、距離計算の結果が（ブロック１６
Ａ）、セグメント接続計算の結果（ブロック１６Ｂ）と
ともに記憶される（ブロック１６Ｅ）（ブロック１６
Ｆ）。もし、この現在処理されているラインセグメント
Ｓが最初のセグメントＳでないと（ブロック１６Ｃ）、
コンピュータ１２はこのセグメントＳが側部１セグメン
トＳとＤＲＰｃの同じ側にあるか否かを決定する（ブロ
ック１６Ｇ）。もし、セグメントが側部１セグメントＳ
と同じ側にあると、コンピュータ１２は側部１の最も確
率の高いセグメントＳを選択する（ブロック１６Ｈ）。
これについては、図１８のサブルーチンに関連して述べ
る。この処理されているラインセグメントＳが側部１に
ないとすると（ブロック１６Ｇ）、「側部２」、つまり
ＤＲＰｃの他方の側部にあるということである。従っ
て、側部２の最も確率の高いセグメントＳが選択される
ことになる（ブロック１６Ｉ）。これについては、図１
９のサブルーチンで述べる。このように、図１６のサブ
ルーチンの終わりでは、最も確率の高いセグメントＳ
が、もしＤＲＰｃの側部１にあれば側部１の最も確率の
高いセグメントＳが、また、もし側部２にあれば側部２
の最も確率の高いセグメントＳが選択されている。これ
らは、近接性もしくはあいまい性についてさらにテスト
されるが、これについては図２０に関連して述べる。リ
ストの他のすべてのＬ−Ｏ−Ｐ（ブロック１４Ｅ）は、
これ以上の考慮から除外されることになる。図１７は、
ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距離を計算する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック１６Ａ
を参照）。まず、セグメントＳを特定する座標データＸ
２Ｙ２及びＸ１Ｙ１並びにＤＲＰｃの座標データＸＹを
使用して、セグメントＳに垂直なラインｌとセグメント
Ｓとの交差Ｉがコンピュータ１２により計算される（ブ
ロック１７Ａ）。ラインｌが垂直である理由は、これに
より、ＤＲＰｃに対し最も近接した交差Ｉが得られる、
ということにある。交差Ｉが座標データＸ３Ｙ３により
特定される。これにより、ＤＲＰｃ及びＸ３Ｙ３のＸＹ
座標データを使用して、ＤＲＰｃ及び交差Ｉ間の距離ｄ
が計算される（ブロック１７Ｂ）。図１８は、現在の推
測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確率の高いセグメントＳ
を選択するサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック１６Ｈを参照）。まず、コンピュータ１２は処理中
のラインセグメントＳ及び側部１ラインセグメントＳが
両方とも古い街路セグメントＳに接続されているかどう
か、を決定する（ブロック１８Ａ）。もし接続されてい
ると、距離計算の結果（ブロック１６Ｅ）を記憶してい
るコンピュータ１２は、このラインセグメントＳは側部
１ラインセグメントＳよりも現在の推測位置ＤＲＰｃに
近接しているかどうか、を判定する（ブロック１８
Ｂ）。もし、近接していなければ、この側部１セグメン
トＳは側部１セグメントＳとして保持される（ブロック
１８Ｃ）。もし近接していると、このラインセグメント
Ｓは新しい側部１セグメントＳとして、その距離及び接
続性のデータとともに記憶される（ブロック１８Ｄ）。
もし、このラインセグメントＳ及び側部１セグメントＳ
が両方とも古い街路セグメントＳに接続されていないと
（ブロック１８Ａ）、コンピュータ１２はこのラインセ
グメントＳ及び側部１セグメントＳは両方とも古い街路
セグメントＳに接続されていないかどうか、を判定する
（ブロック１８Ｅ）。もし、判定の答えが両方ともに接
続されていないと、サブルーチンはブロック１８Ｂを経
由して上述したように進む。もし答えが否定であれば、
コンピュータ１２はこのラインセグメントＳは古い街路
セグメントＳに接続されているかどうか、さらに側部１
セグメントＳはそのように接続されていないかを判定す
る（ブロック１８Ｆ）。もし、答えが否定であるなら、
側部１セグメントＳが側部１セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１８Ｃ）。そうでなければ、このライン
セグメントＳが側部１セグメントＳになる（ブロック１
８Ｄ）。このように、このサブルーチンの終わりでは、
現在の推測位置ＤＲＰｃの１つの側部のラインセグメン
トＳのみが側部１セグメントＳとして記憶されることに
なる。図１９は、側部２、つまり現在の推測位置ＤＲＰ
ｃの側部１のもう一方の側部の最も確率の高いラインセ
グメントＳを選択するサブルーチンのフローチャートで
ある（ブロック１６Ｉを参照）。もし、これがコンピュ
ータ１２により考慮されている側部２の最初のラインセ
グメントＳであれば、（ブロック１９Ａ）、このライン
セグメントＳは「側部２」のセグメントＳとしてその距
離及び接続性データとともに記憶される（ブロック１９
Ｂ）。もしそうでなければ、街路接続性テストの結果を
記憶しているコンピュータ１２は、このラインセグメン
トＳ及び側部２セグメントＳがともに古い街路セグメン
トＳに接続しているかどうか、を決定する（ブロック１
９Ｃ）。もし接続されていれば、距離計算の結果を記憶
しているコンピュータ１２は（ブロック１６Ｅ）、この
ラインセグメントＳは側部２のセグメントＳよりも現在
の推測位置ＤＲＰｃに近接しているかどうか、を決定す
る（ブロック１９Ｄ）。もしより近接していなければ、
側部２セグメントＳが側部２セグメントＳとして保持さ
れる（ブロック１９Ｅ）。もしより近接していれば、こ
のラインセグメントＳが側部２セグメントＳとして、こ
の距離及び接続性とともに記憶される（ブロック１９
Ｆ）。もし、このラインセグメントＳ及び側部２セグメ
ントＳが両方とも古い街路セグメントＳに接続していな
いと（ブロック１９Ｃ）、コンピュータ１２はこのライ
ンセグメントＳ及び側部２セグメントＳが両方ともに古
い街路セグメントＳに接続していないかどうか、を決定
する（ブロック１９Ｇ）。もし答えが肯定であれば、サ
ブルーチンはブロック１９Ｄを経て先に進む。答えが否
定のときは、このラインセグメントＳは古い街路セグメ
ントＳに接続されているか、さらに側部２セグメントＳ
は古い街路セグメントＳに接続されていないか、がコン
ピュータ１２により判定される（ブロック１９Ｈ）。も
し答えが否定であれば、側部２セグメントＳが側部２セ
グメントＳとして保持される（ブロック１９Ｅ）。もし
肯定であれば、このラインセグメントＳは新しい側部２
セグメントＳとしてその距離及び接続性データとともに
保持される（ブロック１９Ｆ）。図２０は残りのセグメ
ントＳのなかで最も確率の高いセグメントＳを選択する
ためのサブルーチンのフローチャートである（ブロック
１４Ｇを参照）。コンピュータ１２は、ラインオブポジ
ション、つまりＬ−Ｏ−Ｐとして扱われるセグメントＳ
のリストを作成しており（ブロック１４Ｅ）、また２つ
だけを除いて他は全て除外しているので、ただ１つのセ
グメントＳだけがこのようなラインオブポジション、Ｌ
−Ｏ−Ｐとして扱われているのかどうか、を判定する
（ブロック２０Ａ）。ただ１つだけであれば、このライ
ンセグメントＳがこの時の航行近接部における最も確率
の高いセグメントＳとして選択される（ブロック２０
Ｂ）。コンピュータ１２は、これによりこの最も確率の
高いセグメントＳが相関パラメータのテストをパスする
かどうか、を判定する（ブロック２０Ｃ）。このテスト
については、図２３のサブルーチンに関連して述べる。
このセグメントＳがこれらのテストにパスしないと、更
新は行われない。もし、このセグメントＳが相関テスト
をパスすれば、サブルーチンは先に進んでＤＲＰｃｕが
あるべきこのラインセグメントＳ上の点を決定しようと
する、つまりＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を行おう
とする。もし、残りのラインセグメントＳで１つ以上が
ラインオブポジション、Ｌ−Ｏ−Ｐとして扱われると
（ブロック２０Ａ）、側部１セグメントＳ及び側部２セ
グメントＳが存在することになり、コンピュータ１２は
側部１セグメントＳは古い街路セグメントＳに接続して
いるか、さらに側部２セグメントＳは古い街路セグメン
トＳに接続していないか、を判定する（ブロック２０
Ｄ）。この答えが肯定であれば、側部１セグメントＳが
航行近接部における最も確率の高いセグメントＳとして
選択され（ブロック２０Ｅ）、サブルーチンはブロック
２０Ｃに直接進む。もし、この答えが否定であれば（ブ
ロック２０Ｄ）、コンピュータ１２は側部２セグメント
Ｓが古い街路セグメントＳに接続しているか、さらに側
部１セグメントＳが古い街路セグメントＳに接続してい
ないか、を判定する（ブロック２ＯＦ）。答えがイエス
であれば、側部２セグメントＳが航行近接部における最
も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロック２
０Ｇ）、サブルーチンは直接ブロック２０Ｃに進む。も
し、答えが否定であれば、コンピュータ１２は側部１セ
グメントＳ及び側部２セグメントＳが互いに近接し過ぎ
ているかどうか、を判定する（ブロック２０Ｈ）（第Ｉ
Ｖ章Ｂ４、あいまい性パラメータを参照）。これについ
ては、図２１のフローチャートに関連して更に詳述す
る。もし、側部１セグメントＳ及び側部２セグメントＳ
が互いに近接し過ぎていると、コンピュータ１２はこの
時点では最も確率の高いセグメントＳは存在しない、と
判断し（ブロック２０Ｉ）、この時点での更新は行われ
ない。もし、これらの２つのラインセグメントＳが互い
に近接し過ぎていないと（ブロック２０Ｈ）、コンピュ
ータ１２は一方のセグメントＳはしきい値内で他方のセ
グメントＳよりもＤＲＰｃに近接しているかどうか、を
判定する（ブロック２０Ｊ）。これについては、図２２
のサブルーチンに関連して更に詳述する。判定の答えが
否定であれば、コンピュータ１２はこの時点では最も確
率の高いセグメントＳは存在しない、と判定する（ブロ
ック２０Ｉ）。これにより、この時点での更新は行われ
ない。もし答えがイエスであれば、１つのセグメントＳ
が最も確率の高いセグメントＳとして選択され（ブロッ
ク２０Ｋ）、サブルーチンはブロック２０Ｃに進む。上
述のように、このサブルーチンの終わりでは、この時点
では最も確率の高いセグメントＳは存在しないか、また
は最も確率の高いセグメントＳが存在し、それが相関パ
ラメータのテストにパスするかどうか、のどちらかであ
る（第ＩＶ章Ｂ５を参照）。図２１は側部１と側部２の
セグメントＳが近過ぎているか否かを決定する（ブロッ
ク２０Ｈを参照）サブルーチンのフローチャートであ
る。最初に、２つのセグメントＳ間の距離がコンピュー
タ１２（ブロック２１Ａ）により計算される。その後、
コンピュータ１２はこの距離がしきい値距離（ブロック
２１Ｂ）以下か否かを決定する。もしそれ以下ならば２
つのセグメントＳは近過ぎていることになり不明瞭な状
態ということにより、この時は更新は行われない。も
し、コンピュータにより決められた距離がしきい値距離
以上である場合は、セグメントＳは近過ぎてはいないと
いうことで（ブロック２１Ｄ）、更新が行われる可能性
がある。図２２に図示されているフローチャートのサブ
ルーチンは側部１セグメントＳ若しくは側部２セグメン
トＳが他のセグメントよりＤＲＰｃに十分に近いか否か
を決定する。まずコンピュータにより、ＤＲＰｃより側
部１セグメントＳの距離とＤＲＰＣより側部２セグメン
トＳの距離の比が計算される（ブロック２２Ａ）。その
後、その比がしきい値より大きいか、又は１／しきい値
より小さいかがコンピュータ１２により決められる（ブ
ロック２２Ａ）。もし、そのどちらでもない場合は、Ｄ
ＲＰｃは他方のセグメントＳよりも一方のセグメントＳ
に近くはないということになり（ブロック２２Ｃ）、こ
の時は更新が行われない。もし、そのどちらかにあては
まる場合は、他方のセグメントより一方のセグメントＳ
により近いと判断し（ブロック２２Ｄ）、更新が行われ
る可能性がある。図２３により示されているのは最も確
率の高いセグメントＳに関して相関テストを行うサブル
ーチンである（ブロック２０Ｃを参照）。図１３のサブ
ルーチンに関して述べたように、最も確率の高いセグメ
ントＳが存在すると判断されると、車両が方向を変えて
いるのか否かをコンピュータが決める。これについては
図２５との関連で更に詳述する。コンピュータが現在車
両は方向を変えていないと判断すると（ブロック２３
Ａ）、簡単な道合わせ（ｐａｔｈ ｍａｔｃｈ）の計算
により相関テストが行われる（ブロック２３Ｂ−２３
Ｆ）。これについては図２４Ａないし図２４Ｄに関連し
て後に詳述する（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｂも参照）。車
両が方向を変えていると判断したとき、コンピュータは
相関関数を計算し、テストして相関テストを行う（ブロ
ック２３Ｇ−２３Ｊ）（上記の第ＩＶ章Ｂ、５ｃ項も参
照）。図２４Ａないし図２４Ｄ迄は、簡単な道合わせが
存在するか否かを決定するときにコンピュータ１２によ
って使用される各種データの図表である。図２４Ａは車
両Ｖが実際に移動していると思われる街路Ｓｔの複数の
セグメントＳのＸＹ位置の図表である。ここで、この街
路Ｓｔには６つのラインセグメントＳ１ないしＳ６があ
り、これらは図示のように、端点ａからｇにより定めら
れている。Ｓ１からＳ６のうちの一つは最も確率の高い
セグメントＳに相当する。図２４Ｂはこの発明並びに計
算式（１）若しくは（１’）及び（２）若しくは
（２’）に従って以前に計算された複数の推測位置ＤＲ
ＰについてのＸＹ位置の図表である。これらの推測位置
はＡからＫ点で示されている。Ｋ点には現在の推測位置
ＤＲＰｃが含まれている。図２４Ｂでは、これらの推測
位置ＤＲＰは車両Ｖが移動した全計算距離Ｄに渡って示
されている。全距離ＤはΔＤ１よりΔＤ１０の和にな
る。図２４Ｃは図２４Ａの街路Ｓｔの距離の関数（位置
Ｘとは異なっている）としてそれぞれラインセグメント
Ｓ１ないしＳ６に相当する方位ｈ１ないしｈ６を示した
ものである。前述したように、マップデータベースには
端点データがあり、この端点は図２４Ａに示す街路Ｓｔ
のラインセグメントＳ１ないしＳ６を特定している。し
かし、下記の説明で必要とされるように、図２４Ｃの方
位データはコンピュータ１２により計算される。図２４
Ｄは図２４Ｂの中のΔＤ１よりΔＤ１０にそれぞれ対応
する車両Ｖの測定された方位Ｈ１よりＨ１０を示してい
る。図２４Ｂの距離ΔＤデータと図２４Ｄに示される方
位データＨ１ないしＨ１０はコンピュータ１２により計
算され、入力項目の方位表としてコンピュータに一時的
に記憶される。図２４Ｄはこの表をプロットしたもので
ある。さらに詳しくは、車両Ｖが移動するとき移動した
距離と車両Ｖの方位が秒毎に測定される。方位表の前回
の入力後、車両Ｖがしきい値距離以上に移動したかどう
か、が方位表に入力される。再び図２３を参照すると、
コンピュータ１２は車両Ｖが移動した過去のしきい値距
離についての方位表の各入力に対して街路Ｓｔの方位ｈ
を計算する（ブロック２３Ｂ）。つまり、この街路Ｓｔ
の方位ｈは、図２４Ｂ図の現在の推測位置ＤＲＰｃより
以前に車両Ｖが移動したしきい値距離毎に計算される。
このしきい値距離は、例えば、約９１５０ｍ（３００フ
ィート）になると思われる。その後、コンピュータはこ
のしきい値距離のＲＭＳ（ｒｏｏｔ ｍｅａｎｓｑｕａ
ｒｅ）方位誤差を計算する（ブロック２３Ｃ）。このＲ
ＭＳ誤差の計算は次の計算式によって行われる。
【数１９】 ここで、 ｎ＝方位表の入力項目数 方位（ｉ）＝方位表のｉ番目の入力項目による車両Ｖの
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（ｄｅａｄ
ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｒａｔ
ｉｏ）ＰＲが計算されるが（ブロック２９Ｃ）、これ
は、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ間の距離を、ＤＲ
ＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後車両Ｖが移動した
計算距離ΔＤで割ったものに等しい。この動作比ＰＲ
は、システム１０のなかのある誤差を計算するときに使
用される。この誤差は前に述べ、さらに以後に述べるよ
うに、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速度を決定すると
きに使用される。もし、車両Ｖが方向を変えていないと
（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確率の高い一定の
コース位置にセットされる（ブロック２９Ｄ）。このこ
とは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図３０に関連して
更に述べる。図３０のフローチャートは、車両Ｖが一定
の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃから所与のＤＲＰ
ｃｕへの更新のサブルーチンである（ブロック２９Ｄを
参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕへの
更新の説明に使用される。この図には、ＤＲＰｃ、ＤＲ
Ｐｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び最も確率の高いライ
ンセグメントＳが図示されている。このように、コンピ
ュータ１２はＣＥＰのアスペクト比ＡＲを計算するが、
これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい（ブロック３０）。
ついで、コンピュータ１２はこのアスペクト比ＡＲはし
きい値の中で１に近いか否かを決定する（ブロック３０
Ｂ）。もし近いということになると、ＤＲＰｃは最も確
率の高いセグメントＳ上の最も近い点に更新される（ブ
ロック３０Ｃ）。図３０−１に示されるように、最も近
い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃを通り、セグメントＳ
に垂直に引かれたラインｌがセグメントＳに交わる点で
ある。もしアスペクト比ＡＲがしきい値の内で１に近く
ないと（ブロック３０Ｂ）、コンピュータ１２は図３０
−１に示されるセグメントＳの角度αを計算する（ブロ
ック３０Ｄ）。この後、コンピュータ１２は、図３０−
１に示すように、ＣＥＰの主軸の角度βを計算する（ブ
ロック３０Ｅ）。次に、コンピュータ１２は、角度（α
−β）がしきい値以下かどうかを決定する（ブロック３
０Ｆ）。もし以下ならば、サブルーチンはブロック３０
Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰｃはセグメントＳ上の
極めて確率の高い点（最も確率の高い点とほぼ同じ）に
更新される（ブロック３０Ｇ）。これについては図３１
に関連して後で詳述する。図３１はＤＲＰｃを最も確率
の高いセグメントＳ上の極めて確率の高い点に更新する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック３０Ｇ
を参照）。図３０−１も再び参照する。まず、コンピュ
ータ１２はＣＥＰの主軸に平行な側部、すなわち図３０
−１で示される例のなかの側部Ｓ１及び側部Ｓ２を決定
する（ブロック３１Ａ）。次にコンピュータ１２は側部
Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高いセグメントＳと交わ
るＰ１及びＰ２点を計算する（ブロック３１Ｂ）。この
後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ２間の中間点Ｐ４を計
算する（ブロック３１Ｃ）。ここで、コンピュータ１２
は以前に記載された方法でＤＲＰｃに最も近い点Ｐ３
（ブロック３１Ｄ）を計算する。続いて、Ｐ３点及びＰ
４点間の距離ｄがコンピュータ１２により計算される
（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュータ１２は、次の
計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標データを計算する
（ブロック３１Ｆ）
方位 街路方位（ｉ、ｐ）＝車両Ｖが位置Ｐにいると仮定した
場合の方位表のｉ番目の入力項目に対する街路の方位 コンピュータ１２は、次に、このＲＭＳ方位誤差（１つ
の位置Ｐ、つまりＤＲＰｃに対して計算される）はしき
い値（ブロック２３Ｄ）以下か否かを決定する。もし、
それ以下ならば、コンピュータ１２は車両Ｖの測定され
た推測通路がこの最も確率の高いセグメントＳと一致す
ると判断し、このセグメントＳを記憶する（ブロック２
３Ｅ）。もし、以下でないと決定すると、コンピュータ
１２は車両Ｖの測定された推測通路はこの最も確率の高
いセグメントとは一致しないと判断し、最も確率の高い
セグメントＳは存在しないということになる（ブロック
２３Ｆ）。このように、一致する場合は、最も確率の高
いセグメントＳがあり、これに応じて現在の推測位置Ｄ
ＲＰｃは更新される。もし一致しなければ、この時更新
は行われない。もし、コンピュータ１２が、車両Ｖは方
向を変えていると判断すると（ブロック２３Ａ）、相関
関数を計算することにより相関テストを行う（ブロック
２３Ｇないし２３Ｊ）。まず、コンピュータ１２は、車
両Ｖの測定された通路とあるラインセグメントＳの方位
との間の相関関数を計算する（ブロック２３Ｇ）。この
ラインセグメントＳには最も確率の高いセグメントＳと
これに接続したラインセグメントＳが含まれる。このこ
とは図２６との関連で更に詳述する。コンピュータ１２
はさらに相関関数の計算結果が、あるしきい値テストを
パスするか否かを決定する（ブロック２３Ｈ）。これは
図２７に関連して更に詳述される。もし、テストにパス
しない場合は、最も確率の高いセグメントは存在しない
（ブロック２３Ｆ）。もし相関関数がしきい値テストを
パスすると（ブロック２３Ｈ）、「最も確率の高い点」
のＸＹデータ、すなわち上述した相関関数上の最良点Ｂ
Ｐが記憶される（ブロック２３Ｉ）。この記憶はセグメ
ントＳ上の位置に対応した最良の相関と共に行われる。
その後、このセグメントＳは最も確率の高いセグメント
として記憶される。図２５は車両Ｖは方向を変えている
か否かを決定するためのサブルーチンである（ブロック
２３Ａを参照）。コンピュータ１２はまず現在の推測位
置ＤＲＰｃに関連する方位Ｈを特定するデータと古い推
測位置ＤＲＰｏに関連する先行の方位Ｈを特定するデー
タを比較することから始める（ブロック２５Ａ）。も
し、現在の方位データが現在の方位Ｈはしきい値角度で
示される程度よりも大きく変わっていることを示すと
（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は車両Ｖが方向
を変えていると判断する（ブロック２５Ｃ）。もし、現
在の方位Ｈがしきい値角度の程度よりも大きく変わって
いないと（ブロック２５Ｂ）、コンピュータ１２は、車
両Ｖがしきい値距離の間、現在の方位Ｈ上であり続けた
か否かを決定する（ブロック２５Ｄ）。もし、現在の方
位Ｈであり続けないときは、車両Ｖは方向を変えている
と判断される（ブロック２５Ｃ）。しかし、車両Ｖがし
きい値距離の間、現在の方位Ｈであり続けたと決定され
ると（ブロック２５Ｄ）、車両Ｖは方向を変更していな
いとコンピュータ１２により判断される（ブロック２５
Ｅ）。図２６は、車両Ｖの通路及び上述の選択されたラ
インセグメントＳ間の相関関数を計算するためのサブル
ーチンのフローチャートである（ブロック２３Ｇを参
照）。一方、図２６−１は計算された相関関数を図示し
たものである。相関関数はまずＤＲＰｃと関連したＣＥ
Ｐの最大寸法Ｌを計算することによって算出される（ブ
ロック２６Ａ）。ついで、この相関テストを説明するた
めにも使用された図２４Ａ及び図２４Ｃを再び参照し
て、間隔Ｌの２つの端点ＥＰ１及びＥＰ２がコンピュー
タ１２により計算される（ブロック２６Ｂ）。これらの
２つの端点はＤＲＰｃｕを得るための最良の推測（Ｂ
Ｇ）位置からそれぞれＬ／２プラス、もしくはＬ／２マ
イナスにある。次に、コンピュータ１２は、この間隔Ｌ
を、例えば、１、２２０ｍ（４０フィート）互いに離れ
ている複数の位置に分割する。次にこのような位置のそ
れぞれについて、街路Ｓｔの方位ｈが上述された方位表
のそれぞれの距離ΔＤの入力項目に対して計算される
（ブロック２６Ｄ）。その後、間隔Ｌの各位置（Ｐ）に
ついてのＲＭＳ方位誤差が、式（１４）を使用してコン
ピュータ１２により計算される（ブロック２６Ｅ）。図
２７は相関関数があるしきい値をパスするか否かを決定
するためのサブルーチンのフローチャートである（ブロ
ック２３Ｈを参照）。まず、コンピュータは、最小ＲＭ
Ｓ誤差（ブロック２７Ａ）の位置を探し出す。この位置
は図２６−１中に示されている。その後コンピュータは
このＲＭＳ誤差がしきい値以下か否かを決定する（ブロ
ック２７Ｂ）。もし以下でなければ残りのサブルーチン
はバイパスされて、最も確率の高いセグメントＳはない
ということになる（ブロック２３Ｆに戻る）。もし、Ｒ
ＭＳ誤差がしきい値以下であれば、最小位置での相関関
数の曲率が位置に対するＲＭＳ誤差の２階差分として計
算される（ブロック２７Ｃ）。もし、この曲率がしきい
値以上でない場合は（ブロック２７Ｄ）、相関テストに
失敗したということで残りのサブルーチンはバイパスさ
れる（ブロック２７Ｆ）。もし、この曲率がしきい値以
上ならば（ブロック２７Ｄ）、コンピュータ１２は相関
計算が全てのしきい値のテストにパスしたと判定し（ブ
ロック２７Ｅ）、ＲＭＳ最小誤差の位置がＤＲＰｃｕに
なる最良のＢＰ点となる（ブロック２３Ｉを参照）。曲
率がしきい値以上ということは、相関パラメータが十分
ピークしたということを保証する。例えば、方位表でカ
バーされた距離のラインセグメントＳが真直ならば、２
階差分はゼロになり、相関パラメータはＤＲＰｃｕに関
して何の位置情報も持っていないということになる。こ
のことから、図８を再度参照して、マルチパラメータ評
価の結果として（ブロック８Ｃ）ＤＲＰｃのもっと確か
な位置を決めることができる（ブロック８Ｄ）。つま
り、ＤＲＰｃが更新可能なラインセグメントＳがあると
仮定する。このため、図２８に更新のための一般的なサ
ブルーチンのフローチャートを示す（ブロック８Ｅを参
照）。ここに示されているように、コンピュータ１２は
まず、現在の推測位置ＤＲＰｃを、更新された現在の推
測位置ＤＲＰｃｕに更新する（ブロック２８Ａ）。これ
は図２９に関連して更に詳述する。次にコンピュータ１
２は、ＤＲＰｃの精度の評価を更新する（ブロック２８
Ｂ）。これは図３２に関連して詳述する。次にセンサー
手段１６とセンサー手段２６が再び校正されるが（ブロ
ック２８Ｃ）、これについては図３５との関連で詳述す
る。図２９はＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのサ
ブルーチンのフローチャートである。もし、車両が方向
を変更しているとすると（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃ
のＸＹ座標データは以前に計算された最良の相関点ＢＰ
のＸＹ座標データにセットされ（ブロック２３Ｉを参
照）、これにより、ＤＲＰｃはＤＲＰｃｕに更新される
（ブロック２９Ｂ）。この後、推測動作比（ｄｅａｄ
ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｒａｔ
ｉｏ）ＰＲが計算されるが（ブロック２９Ｃ）、これ
は、たとえばＤＲＰｃ及びＤＲＰｃｕ間の距離を、ＤＲ
ＰｃからＤＲＰｃｕへの前回の更新後車両Ｖが移動した
計算距離ΔＤで割ったものに等しい。この動作比ＰＲ
は、システム１０のなかのある誤差を計算するときに使
用される。この誤差は前に述べ、さらに以後に述べるよ
うに、ＣＥＰの変動速度もしくは成長速度を決定すると
きに使用される。もし、車両Ｖが方向を変えていないと
（ブロック２９Ａ）、ＤＲＰｃは最も確率の高い一定の
コース位置にセットされる（ブロック２９Ｄ）。このこ
とは推測動作比ＰＲの計算に続いて、図３０に関連して
更に述べる。図３０のフローチャートは、車両Ｖが一定
の方位Ｈ上にある時の所与のＤＲＰｃから所与のＤＲＰ
ｃｕへの更新のサブルーチンである（ブロック２９Ｄを
参照）。図３０−１もまたＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕへの
更新の説明に使用される。この図には、ＤＲＰｃ、ＤＲ
Ｐｃｕに関連した所与のＣＥＰ及び最も確率の高いライ
ンセグメントＳが図示されている。このように、コンピ
ュータ１２はＣＥＰのアスペクト比ＡＲを計算するが、
これは｜ＲＳ｜÷｜ＳＴ｜に等しい（ブロック３０）。
ついで、コンピュータ１２はこのアスペクト比ＡＲはし
きい値の中で１に近いか否かを決定する（ブロック３０
Ｂ）。もし近いということになると、ＤＲＰｃは最も確
率の高いセグメントＳ上の最も近い点に更新される（ブ
ロック３０Ｃ）。図３０−１に示されるように、最も近
い点はＰ３点で、これはＤＲＰｃを通り、セグメントＳ
に垂直に引かれたラインｌがセグメントＳに交わる点で
ある。もしアスペクト比ＡＲがしきい値の内で１に近く
ないと（ブロック３０Ｂ）、コンピュータ１２は図３０
−１に示されるセグメントＳの角度αを計算する（ブロ
ック３０Ｄ）。この後、コンピュータ１２は、図３０−
１に示すように、ＣＥＰの主軸の角度βを計算する（ブ
ロック３０Ｅ）。次に、コンピュータ１２は、角度（α
−β）がしきい値以下かどうかを決定する（ブロック３
０Ｆ）。もし以下ならば、サブルーチンはブロック３０
Ｃに進む。以下でないと、ＤＲＰｃはセグメントＳ上の
極めて確率の高い点（最も確率の高い点とほぼ同じ）に
更新される（ブロック３０Ｇ）。これについては図３１
に関連して後で詳述する。図３１はＤＲＰｃを最も確率
の高いセグメントＳ上の極めて確率の高い点に更新する
サブルーチンのフローチャートである（ブロック３０Ｇ
を参照）。図３０−１も再び参照する。まず、コンピュ
ータ１２はＣＥＰの主軸に平行な側部、すなわち図３０
−１で示される例のなかの側部Ｓ１及び側部Ｓ２を決定
する（ブロック３１Ａ）。次にコンピュータ１２は側部
Ｓ１及び側部Ｓ２が最も確率の高いセグメントＳと交わ
るＰ１及びＰ２点を計算する（ブロック３１Ｂ）。この
後コンピュータ１２は、Ｐ１とＰ２間の中間点Ｐ４を計
算する（ブロック３１Ｃ）。ここで、コンピュータ１２
は以前に記載された方法でＤＲＰｃに最も近い点Ｐ３
（ブロック３１Ｄ）を計算する。続いて、Ｐ３点及びＰ
４点間の距離ｄがコンピュータ１２により計算される
（ブロック３１Ｅ）。最後にコンピュータ１２は、次の
計算式によりＤＲＰｃｕのＸＹ座標データを計算する
（ブロック３１Ｆ）
【数２０】
【数２１】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新したので、コンピュータ１
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
イン１１を計算する。ライン１１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ライン１１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するライン１１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
２は図３２に示されたサブルーチンを実行する。これ
は、ＤＲＰｃに関連したＣＥＰをＤＲＰｃｕに関連して
更新されたＣＥＰｕに更新するサブルーチンである（ブ
ロック２８Ｂを参照）。もし、車両が方向を変えていな
ければ（ブロック３２Ａ）、ＣＥＰは、一定の方位の最
も確率の高い点に基づいて更新される（ブロック３２
Ｂ）。これは図３３で述べる。もし、車両が、方向を変
更していると、ＣＥＰは相関関数の計算に基づいて更新
される（ブロック３２Ｃ）。これについては図３４で詳
述する。図３３は、一定の方位の最も確率の高い位置に
基づいてＣＥＰをＣＥＰｕに更新するサブルーチンのフ
ローチャートである（ブロック３２Ｂを参照）。ここ
で、図３３のフローチャートを説明するための図３３−
１も参照する。図３３−１は所与のＣＥＰ、関連するＤ
ＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ及びその結果得られるＣＥＰｕを図
示する。まず、コンピュータ１２が以前に図３０に関連
して記載したように、ＤＲＰｃｕを計算したとする。つ
いで、最も確率の高いセグメントＳの角度αが計算され
る（ブロック３３Ａ）。さらに、コンピュータ１２はラ
イン１１を計算する。ライン１１は最も確率の高いセグ
メントＳと平行であり、ＤＲＰｃを通過する（ブロック
３３Ｂ）。すなわち、ライン１１も角度αを持つ。次
に、ＣＥＰと交差するライン１１に沿ったＰ１点とＰ２
点を計算する（ブロック３３Ｃ）。コンピュータ１２は
Ｐ１点及びＰ２点間の距離ｄ１を計算する（ブロック３
３Ｄ）。つぎに、ＣＥＰｕの主なもしくは縦軸につい
て、距離ｄ２＝ｄ１／２が計算される（ブロック３３
Ｅ）。この後コンピュータ１２は、最も確率の高いセグ
メントＳに垂直なＣＥＰｕの半軸もしくは距離ｄ３を判
定する。このｄ３は、マップデータベースの航行近接部
から取り込まれた街路Ｓｔの幅Ｗの半分の幅に等しい
（ブロック３３Ｆ）。計算された距離ｄ２とｄ３は、マ
ップデータベースから取り込まれたマップ精度データに
従い、しきい値最小距離と比較されて（ブロック３３
Ｇ）、ＣＥＰｕの最小のサイズをセットするのに使用さ
れる（第ＩＩＩ章Ａ、２ｆ項を参照）。最後に、ＣＥＰ
ｕの角Ｒ”Ｓ”Ｔ”Ｕ”のＸＹ座標データが次のように
計算される（ブロック３３Ｈ）。
【数２２】
【数２３】
【数２４】
【数２５】
【数２６】
【数２７】
【数２８】
【数２９】 図３４は相関関数の計算結果に基づいてＣＥＰからＣＥ
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。
Ｐｕに更新するサブルーチンのフローチャートである
（ブロック３２Ｃを参照）。最も確率の高いセグメント
Ｓ、ＤＲＰｃｕ及び結果として得られるＣＥＰｕを図示
した図３４−１も参照して、図３４のフローチャートに
ついて述べる。ここでまず、コンピュータ１２は角度α
を計算する（ブロック３４Ａ）。そして、相関関数の曲
率に依存したＤＲＰｃｕの位置の予測された不正確さ
が、つまり距離ｄ２が、計算される（ブロック３４
Ｂ）。次に、コンピュータ１２は幅Ｗに基づいて街路Ｓ
ｔの半分の幅ｄ１を判定する（ブロック３４Ｃ）。ここ
で、街路Ｓｔはマップデータベースの航行近接部から取
り込まれる。上述したと同じように、計算された距離ｄ
１とｄ２はＣＥＰｕの最小のサイズを決めるためにマッ
プデータベースから取り込まれた精度データに従ったし
きい値最小距離と比較される（第ＩＩＩ章。Ａ。２ｆ項
を参照）。次に、更新されたＣＥＰｕは、Ｒ”を計算す
るための方程式と同じような式を使用して次のように計
算される（ブロック３４Ｄ）。
【数３０】
【数３１】 かくして、ＤＲＰｃｕが決定され（ブロック２８Ａを参
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣＤは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣＤは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Ｄは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥＨ及びＥＤを変化させ
る誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６は
ＥＨ及びＥＤを決定するサブルーチンのフローチャート
である。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃ
へ進められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフ
ラックスゲートコンパス２８から受け取られた情報から
方位の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、
ＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイ
ールセンサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる
情報より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１
２は上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロッ
ク３６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示
したように、方位測定は２つのソース（ｓｏｕｒｃｅ）
で行われる。その１つはフラックスゲートコンパス２８
で、もう１つは差動ホイールセンサー１８である。フラ
ックスゲートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成
分を測定し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。
差動ホイールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対
の車輪の回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａ
が、次のように計算できる。
照）、ＣＥＰｕが決定される（ブロック２８Ｂを参
照）。図３５は、センサー手段１６と２６を再校正する
サブルーチンのフローチャートを示す（ブロック２８Ｃ
を参照）。もし、車両Ｖが方向を変えていると（ブロッ
ク３５Ａ）、以前に記載された方法で決定されると、残
りのサブルーチンはバイパスされ、センサー手段１６と
２６はこのときは再校正されない。もし、車両Ｖが方向
を変更していないと、方位センサー手段２６は再校正さ
れる（ブロック３５Ｂ）。このことに関しては、図３５
−１に関連して以下に詳述する。次に、もし車両Ｖが丁
度方向を変えたばかりでなければ、残りのサブルーチン
はバイパスされる（ブロック３５Ｃ）。もし、車両Ｖが
方向を変えたところであれば、距離センサー手段１６は
再校正される（ブロック３５Ｄ）。このことに関して
は、図３５−２に関連して更に詳述する。図３５−１
は、方位センサー手段２６の出力の関数としての方位セ
ンサー手段２６の偏差の図表である。この図表は、前に
述べた方位偏差表として媒体１４に記憶される。ＤＲＰ
ｃからＤＲＰｃｕへの更新に基づいて、車両Ｖの測定さ
れた方位ＨとＤＲＰｃｕに対応する街路Ｓｔの実際の方
位ｈが、前に述べたように得られる。このようにして、
この方位データが得られれば、測定された方位Ｈ及び街
路Ｓｔの実際の方位ｈの誤差もしくは偏差が得られるこ
とが知られている。これにより、コンピュータ１２は方
位センサー手段２６のある特定の出力に応じた方位偏差
表を適切に補正することができ、媒体１４に記憶されて
いる対応した校正係数を補正する。これにより、所与の
ＤＲＰｏから所与のＤＲＰｃへの前進が正確に行われ
る。図３５−２に関連して、車両Ｖが街路Ｓｔ１を移動
していて街路Ｓｔ２に右折すると仮定する。また、街路
Ｓｔ２へ右折後、ＤＲＰｃを算出すると、車両ＶはＡ位
置から、街路Ｓｔ２の手前のＢ位置もしくは街路Ｓｔ２
を越えたＢ’位置のどちらかになるとする。車両航行ア
ルゴリズムの結果、Ｂ位置もしくはＢ’位置のＤＲＰｃ
は車両Ｖの実際の位置とたまたま一致する位置Ｃに更新
されるとも仮定する。距離センサー手段１６の校正は車
両Ｖが街路Ｓｔ２へ右折してからチェックされる。その
方向変換後、Ｃ位置に対して最初に車両航行アルゴリズ
ムによりＤＲＰｃよりＤＲＰｃｕに更新されると、距離
センサー手段１６の校正係数（図１０を参照）は、次の
ように増えるかもしくは減る。もし、ＤＲＰｃにより車
両ＶはＢ点で示されるように、しきい値内の街路Ｓｔ２
に届かない位置にあるとすると、校正係数ＣＤは低く過
ぎ、故に増える。しかし、もし、ＤＲＰｃにより車両Ｖ
がＢ’で示されるように、しきい値内で、街路Ｓｔ”を
越えた位置にあるとすると、校正係数ＣＤは高過ぎ、従
って減る。他の校正データに関しては、距離校正係数Ｃ
Ｄは媒体１４に記憶され、コンピュータ１２により処理
され、もっとも正確なＤＲＰが得られるようになる。図
５Ｃ−１に関連して述べたように、また方程式（５）な
いし（１２）に関して記載したように、ＤＲＰｏからＤ
ＲＰｃに進むとき、ＣＥＰは、ＥＨ及びＥＤを変化させ
る誤差の関数として変動する速度で拡大する。図３６は
ＥＨ及びＥＤを決定するサブルーチンのフローチャート
である。まず、コンピュータ１２はＤＲＰｏがＤＲＰｃ
へ進められるとき、図２（ブロック３６Ａ）に示したフ
ラックスゲートコンパス２８から受け取られた情報から
方位の変化を計算する。この後、コンピュータ１２は、
ＤＲＰｏがＤＲＰｃへ進められるとき、図２の差動ホイ
ールセンサー１８（ブロック３６Ｂ）から受け取られる
情報より方位の変化を計算する。次に、コンピュータ１
２は上述の計算に基づいて誤差ｅ１を計算する（ブロッ
ク３６Ｃ）。これについては、以下に詳述する。既に示
したように、方位測定は２つのソース（ｓｏｕｒｃｅ）
で行われる。その１つはフラックスゲートコンパス２８
で、もう１つは差動ホイールセンサー１８である。フラ
ックスゲートコンパス２８は地球の磁場の水平方向の成
分を測定し、磁石の北に相対した車両Ｖの方位を示す。
差動ホイールセンサー１８は、車両Ｖの同じ軸上の反対
の車輪の回転を測定し、これにより、方向変化の角度Ａ
が、次のように計算できる。
【数３２】 ここで、ＤＲは右の車輪で移動された距離であり、ＤＬ
は左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもし
くは右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に
関しては正しいが、前輪については修正されなければな
らない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。
コンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに
大きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（ｇｉｍ
ｂｌｅ）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差
（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｄｉｐ ｅｒｒｏｒ）により不正
確に読みとる。もし、コンパス２８がジンブルしていて
も、車両Ｖが加速若しくは減速するとき、やはり同じ理
由で不正確に読みとる。このような理由から、コンパス
２８は完全には正確ではない。差動ホイールセンサー１
８は車輪のスリップのため誤差を持つ。もし、車両Ｖが
急激に加速若しくは減速されると、車輪の一方若しくは
両方がスリップし、測定された距離が不正確になる。こ
れにより、角度Ａは不正確に計算される。さらに、も
し、車両Ｖが鋭く若しくは十分に早く方向を変えると、
車輪は横方向の加速により滑り、各車輪が移動する距離
は不正確に示されることとなる。最後に、各車輪の街路
との接触点が変わり、トラックＴが変わって誤差をもた
らす。結果として、コンピュータ１２はコンパス２８か
らの方位情報と差動ホイールセンサー１８からの方位情
報とを比較し、全体の方位測定値がどの程度に正確かを
決定する、つまりｅ１を決定する。もし、両者が一致す
ると、すなわち、ｅ１＝０、ＣＥＰの成長速度はこのフ
ァクターにより影響を受けない。だが、これらが一致し
ないと、すなわち、ｅ１＞０、ＣＥＰは増大する速度で
成長する。このことは方位測定の、したがって車両Ｖの
実際の位置の知識の精度が悪くなっていることを意味す
る。図３６を再び参照する。ｅ１が計算されているので
（ブロック３６Ｃ）、コンピュータ１２は次のようにし
て更新動作誤差（ｕｐｄａｔｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃ
ｅ ｅｒｒｏｒ）ｅ２を計算する（ブロック３６Ｄ）。
は左の車輪の移動距離である。また、Ｔはトラックもし
くは右と左の車輪間の距離である。方程式２７は後輪に
関しては正しいが、前輪については修正されなければな
らない。センサー２８と１８の両者は測定誤差を持つ。
コンパス２８は、地球磁場が歪むと（たとえば、近くに
大きな鉄の構造物があると）、車両Ｖの方向を誤って示
す。さらに、車両Ｖが水平面上になく（たとえば、丘の
上を航行している）、コンパス２８がジンブル（ｇｉｍ
ｂｌｅ）していないと、コンパス２８は磁気窪み誤差
（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｄｉｐ ｅｒｒｏｒ）により不正
確に読みとる。もし、コンパス２８がジンブルしていて
も、車両Ｖが加速若しくは減速するとき、やはり同じ理
由で不正確に読みとる。このような理由から、コンパス
２８は完全には正確ではない。差動ホイールセンサー１
８は車輪のスリップのため誤差を持つ。もし、車両Ｖが
急激に加速若しくは減速されると、車輪の一方若しくは
両方がスリップし、測定された距離が不正確になる。こ
れにより、角度Ａは不正確に計算される。さらに、も
し、車両Ｖが鋭く若しくは十分に早く方向を変えると、
車輪は横方向の加速により滑り、各車輪が移動する距離
は不正確に示されることとなる。最後に、各車輪の街路
との接触点が変わり、トラックＴが変わって誤差をもた
らす。結果として、コンピュータ１２はコンパス２８か
らの方位情報と差動ホイールセンサー１８からの方位情
報とを比較し、全体の方位測定値がどの程度に正確かを
決定する、つまりｅ１を決定する。もし、両者が一致す
ると、すなわち、ｅ１＝０、ＣＥＰの成長速度はこのフ
ァクターにより影響を受けない。だが、これらが一致し
ないと、すなわち、ｅ１＞０、ＣＥＰは増大する速度で
成長する。このことは方位測定の、したがって車両Ｖの
実際の位置の知識の精度が悪くなっていることを意味す
る。図３６を再び参照する。ｅ１が計算されているので
（ブロック３６Ｃ）、コンピュータ１２は次のようにし
て更新動作誤差（ｕｐｄａｔｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃ
ｅ ｅｒｒｏｒ）ｅ２を計算する（ブロック３６Ｄ）。
【数３３】 ここで、Ｋ＝定数、ＤＲ動作比（ＰＲ）は上述したもの
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。
と同じ（ブロック２９Ｃ）。次に、コンピュータ１２は
Ｅを次のように計算する（ブロック３６Ｅ）。
【数３４】 ここで、ｅ１とｅ２は上述のように定義される。ｅ３は
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥＤを次のように計算する（ブ
ロック３６）。
フラックスゲートコンパス２８の基本的なセンサー精度
であり、たとえば、ｓｉｎ４°、０．０７である。つい
で、コンピュータ１２はＥＤを次のように計算する（ブ
ロック３６）。
【数３５】 ここで、ｅ２は上述したようなものであり、ｅ４は距離
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。
センサー手段１６の基本的な精度、たとえば、０．０１
である。このように、ＣＥＰの成長速度は一つ以上のフ
ァクターに依存する。このファクターには、１）たとえ
ば、ｅ１と言ったセンサーデータの特性を示す方位セン
サーデータの特性、２）前の推測航法を適用したときの
特性、すなわちｅ２、３）しきい値（５）ないし（１
２）にしたがった基本的なセンサーの精度、すなわちｅ
３とｅ４、４）車両Ｖの移動した距離ΔＤとが含まれ
る。
【００３２】Ｘ．車両ナビゲーションアルゴリズムの要
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
約 車両Ｖが地図で特定される街路Ｓｔ移動すると、所与の
ＤＲＰが進められ、更新され、ＤＲＰの精度の所与の予
測がそれと共に変化する。この更新が行われると、モニ
ター３８の記号Ｓｖが表示されたマップＭに相対的に動
かされる。その結果、ドライバーは街路Ｓｔの若しくは
それに近接した車両Ｖの現在位置を知ることができる。
従って、ドライバーは街路Ｓｔ上の車両Ｖを所望の目的
地に向けて運転することが可能である。たとえば、車両
Ｖがパトカー若しくはタクシーである場合は、車両Ｖよ
り中央局に車両Ｖの位置データを送り、車両Ｖの現在位
置及びかかる通信網と結合した他の類似の車両Ｖとをモ
ニターするために、通信網（図示せず）を用いることが
可能である。本発明は車両Ｖが信頼性良く、正確に航行
出来る技術を提供する。このことは多量の情報を保持、
使用、発生して実現される。たとえば、このような情報
には車両Ｖの現在位置、マップデータベース、車両Ｖの
位置の精度の予測、校正データの更新がある。この結
果、本発明は所与のＤＲＰｃを更新するかどうかについ
て妥当な判断を行う。例えば、本発明では、車両Ｖがマ
ップデータベースの航行近接部のすべての街路にないと
いうより街路Ｓｔにあるという可能性が多くない程にＤ
ＲＰｃから離れているその街路Ｓｔに更新することはな
い。反対に、車両Ｖがその街路にある可能性が多いと計
算されると、遠い街路Ｓｔに更新が起こる。更に、車両
Ｖは、地図Ｍに示される街路Ｓｔ、例えば、ドライブウ
エイ、駐車場、地図Ｍに含まれていない新しい街路Ｓｔ
（舗装されたものもしくは舗装されないもの）に出た
り、入ったりすることが出来る。また、車両航行アルゴ
リズムは、より可能性のある位置にのみ更新するのを一
因として車両Ｖを正確に追跡する。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
来より精度の高い車両ナビゲーションを行うことができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図１Ｂ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図１Ｃ】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
る。
【図２】 本発明の自動車両ナビゲーション装置のブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】 車両が移動可能な、ある与えられた領域の地
図を示す図である。
図を示す図である。
【図４Ａ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。
ための図である。
【図４Ｂ】 マップデータベースのある情報を説明する
ための図である。
ための図である。
【図５Ａ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｂ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｃ】 車両の位置の精度の予測についての種々の
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図５Ｃ−１】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。
々の実施例を示す図である。
【図５Ｃ−２】 車両の位置の精度の予測についての種
々の実施例を示す図である。
々の実施例を示す図である。
【図６Ａ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｂ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｃ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｄ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図６Ｅ】 本発明のある発生されたパラメータを説明
するための図である。
するための図である。
【図７Ａ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図７Ｂ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図７Ｃ】 本発明のコンピュータプログラムの全体の
校正を示す図である。
校正を示す図である。
【図８】 本発明の車両航行アルゴリズムの全体のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図９】 推測位置及び予測精度の拡大を示すサブルー
チンのフローチャートである。
チンのフローチャートである。
【図１０】 所与のＤＲＰｏをＤＲＰｃに進めるサブル
ーチンのフローチャートである。
ーチンのフローチャートである。
【図１１】 輪郭ＣＥＰを拡大するサブルーチンのフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図１１Ａ】 図５Ｃ−１を単純化したものであり、領
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。
域Ａ’を持つ拡大したＣＥＰを示す図である。
【図１２】 更新についてのテストを行う時期か否かを
判断するサブルーチンのフローチャートである。
判断するサブルーチンのフローチャートである。
【図１３】 コンピュータ１２によりマルチパラメータ
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
の評価を行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図１４】 最も確率の高いラインセグメントＳの判断
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。
並びにラインセグメントＳが更新サブルーチンを進める
に十分な確率を持っているか否かを判断するサブルーチ
ンのフローチャートである。
【図１５】 セグメントＳが車両の方位、すなわち方位
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。
パラメータに平行であるか否かを判断するサブルーチン
のフローチャートである。
【図１６】 二つのラインセグメントＳの接続性及び近
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。
接性のパラメータをテストするサブルーチンのフローチ
ャートである。
【図１７】 ＤＲＰｃからラインセグメントＳまでの距
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。
離ｄを計算するサブルーチンのフローチャートである。
【図１８】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１の最も確
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。
率の高いラインセグメントＳを選択するためのサブルー
チンのフローチャートである。
【図１９】 現在の推測位置ＤＲＰｃの側部１から側部
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
２、すなわち他側の最も確率の高いラインセグメントＳ
を選択するためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２０】 残りのセグメントＳの最も確率の高いセグ
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。
メントＳを選択するためのサブルーチンのフローチャー
トである。
【図２１】 側部１と２が近接しすぎているか否かを判
断するサブルーチンのフローチャートである。
断するサブルーチンのフローチャートである。
【図２２】 側部１セグメントＳあるいは側部２セグメ
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。
ントＳがその他のものよりもＤＲＰｃに非常に近接して
いるか否か判断するサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２３】 最も確率の高いセグメントＳに関して相関
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
テストを行うためのサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図２４Ａ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｂ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｃ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２４Ｄ】 コンピュータ１２により使用される種々
のデータの図表である。
のデータの図表である。
【図２５】 車両が方向を変えるか否かを決定するため
のサブルーチンのフローチャートである。
のサブルーチンのフローチャートである。
【図２６】 車両Ｖの通路と選択されたラインセグメン
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。
トＳの間の相関関数を計算するためのサブルーチンのフ
ローチャートである。
【図２６−１】 相関関数の計算結果を示す図である。
【図２７】 相関関数があるしきい値を通過したか否か
判断するサブルーチンのフローチャートである。
判断するサブルーチンのフローチャートである。
【図２８】 更新のサブルーチンを一般に示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２９】 ＤＲＰｃをＤＲＰｃｕに更新するためのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３０】 車両Ｖが一定の方位Ｈ上にあるとき所与Ｄ
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。
ＲＰｃを所与のＤＲＰｃｕに更新するためのサブルーチ
ンのフローチャートである。
【図３０−１】 ＤＲＰｃからＤＲＰｃｕへの更新を図
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。
示し、ＤＲＰｃ、そのＤＲＰｃと関連した所与のＣＥ
Ｐ、及び最も確率の高いラインセグメントＳを示してい
る図である。
【図３１】 ＤＲＰｃを最も確率の高いセグメントＳ上
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。
の最も確率の高い点に更新するサブルーチンのフローチ
ャートである。
【図３２】 ＤＲＰ精度の予測の更新のサブルーチンの
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３３】 一定の方位の最も確率の高い位置に基づい
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。
たＣＥＰからＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフロー
チャートである。
【図３３−１】 所与のＣＥＰ、ＤＲＰｃ、ＤＲＰｃｕ
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。
およびその結果得られるＣＥＰｕの説明図である。
【図３４】 相関関数の計算結果に基づいたＣＥＰから
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。
ＣＥＰｕへの更新のサブルーチンのフローチャートであ
る。
【図３４−１】 最も確率の高いセグメントＳ、ＤＲＰ
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。
ｃｕ、ＤＲＰｕの説明図である。
【図３５】 センサー手段１６及び２６を校正するため
のサブルーチンのフローチャートである。
のサブルーチンのフローチャートである。
【図３５−１】 方位センサー手段２６の出力の関数と
して方位センサー出力２６の偏差の図である。
して方位センサー出力２６の偏差の図である。
【図３５−２】 車両が方向を変えたときいかにしてよ
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。
り精度の高いＤＲＰを得るかを示した図である。
【図３６】 ＥＨとＥＤを判断するためのサブルーチン
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【符号の説明】 １０：自動車両ナビゲーション装置 １２：コンピュータ １４：記憶媒体 １６：距離ΔＤを検出する手段 １８：ホイールセンサー ２６：方位Ｈを検出する手段 ２８：フラックスゲートコンパス ３６：デスプレイ手段
フロントページの続き (72)発明者 ウォルター ビー． ザボリ アメリカ合衆国 94301 カリフォルニア 州 パロ アルト テナスン アベニュー 401 (72)発明者 ケネス エイ． ミルネス アメリカ合衆国 94536 カリフォルニア 州 フレモント ネリッサ サークル 4201 (72)発明者 アラン シー． フィリップス アメリカ合衆国 94022 カリフォルニア 州 ロス アルトス ボーダー ロード 1015 (72)発明者 マーヴィン エス． ホワイト， ジュニ ア. アメリカ合衆国 94303 カリフォルニア 州 パロ アルト バン オーケン サー クル 966 (72)発明者 ジョージ イー． ラクミラー， ジュニ ア アメリカ合衆国 95014 カリフォルニア 州 クパーチノ セイラム ドライヴ ナ ンバー ２ 22448
Claims (13)
- 【請求項１】所定の領域を移動する車両の現在位置を含
む位置に関する情報を発生する手段と、 該位置に関する情報の精度を推定する手段と、 を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 - 【請求項２】所定の領域を移動する車両の現在位置を含
む位置に関する情報を発生する手段と、 該位置に関する情報の精度を推定する手段と、 該推定に基づいて前記現在位置を修正する手段と、 を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 - 【請求項３】所定の領域を移動する車両の現在位置を含
む位置に関する情報を発生する手段と、 前記所定の領域の地図情報を与える手段と、 該位置に関する情報の精度を推定する手段と、 該推定と前記地図情報に基づいて前記現在位置を修正す
る手段と、 を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 - 【請求項４】前記推定が車両の移動に伴い変化する請求
項１又は２又は３に記載の車両ナビゲーション装置。 - 【請求項５】前記推定が前記現在位置の修正に伴い更新
される、 請求項２又は３に記載の車両ナビゲーション装置。 - 【請求項６】前記推定が前記現在位置を含む所定の範囲
で表される、 請求項１又は２又は３に記載の車両ナビゲーション装
置。 - 【請求項７】前記推定が前記現在位置を中に含む輪郭で
表される、 請求項１又は２又は３に記載の車両ナビゲーション装
置。 - 【請求項８】前記輪郭が車両の移動距離に比例して拡大
する、 請求項７に記載の車両ナビゲーション装置。 - 【請求項９】車両の位置に関する情報を発生する手段
が、車両の移動方向を示す方位センサと車両の移動距離
を示す移動センサとを含み、 前記輪郭がこれらセンサの精度に比例して拡大する、 請求項７に記載の車両ナビゲーション装置。 - 【請求項１０】前記輪郭が矩形である、 請求項７に記載の車両ナビゲーション装置。
- 【請求項１１】前記輪郭が、前記現在位置の修正に伴い
縮小する、 請求項７に記載の車両ナビゲーション装置。 - 【請求項１２】前記推定が確率分布で表される、 請求項１又は２又は３に記載の車両ナビゲーション装
置。 - 【請求項１３】前記推定が確率密度関数で表される、 請求項１又は２又は３に記載の車両ナビゲーション装
置。
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