JPH07109367B2 - 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

Publication number
JPH07109367B2
JPH07109367B2 JP4069871A JP6987192A JPH07109367B2 JP H07109367 B2 JPH07109367 B2 JP H07109367B2 JP 4069871 A JP4069871 A JP 4069871A JP 6987192 A JP6987192 A JP 6987192A JP H07109367 B2 JPH07109367 B2 JP H07109367B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
road
vehicle
condition
navigation device
vehicle navigation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP4069871A
Other languages
English (en)
Other versions
JPH06147906A (ja
Inventor
ケイ. ハニー スタンリー
ビー. ザボリ ウォルター
エイ. ミルネス ケネス
シー. フィリップス アラン
エス. ホワイト, ジュニア. マーヴィン
イー. ラクミラー, ジュニア ジョージ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
TomTom North America Inc
Original Assignee
Etak Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=24476093&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JPH07109367(B2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Etak Inc filed Critical Etak Inc
Publication of JPH06147906A publication Critical patent/JPH06147906A/ja
Publication of JPH07109367B2 publication Critical patent/JPH07109367B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
    • G09B29/106Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids using electronic means
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12Navigation; 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
    • G01C21/14Navigation; 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
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30Map- or contour-matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Transition And Organic Metals Composition Catalysts For Addition Polymerization (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Automobile Manufacture Line, Endless Track Vehicle, Trailer (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
  • Vehicle Body Suspensions (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
  • Jet Pumps And Other Pumps (AREA)
  • Pipeline Systems (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Description

【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。
【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,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 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。
【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、前記車両の進行方向に関する情報を
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、前記地図情報と位置に関連する条件に基づいて、
前記地図情報から車両の実際の現在位置が存在する蓋然
性の高い道路があるか否か判断し、ある場合該道路を蓋
然性の高い道路として選択する手段であって、該条件が
少なくとも下記条件の中の1つを含み、該蓋然性の高い
道路が選択された場合、該選択された道路上の適宜位置
に前記推測現在位置を更新する手段とを備えたことを基
本的な特徴とする。 条件1: 車両の移動方向との方向差が所定値以下であ
る道路か否か。 条件2: 推測現在位置から所定の範囲内にある道路か
否か。 条件3: 既に選択された道路と接続する道路か否か。 条件4: 車両の走行軌跡と相関性のある道路か否か。
【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。
【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。
【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。
【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TecamarLab 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
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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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(amblguity)」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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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(displa
y Presentation)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)。
【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)。
【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)。
【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−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)。
【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−n1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)。
【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。
【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)。
【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)。
【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)。
【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AD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。
【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。
【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。
【図1B】 推測航法の原理を説明するための図であ
る。
【図1C】 推測航法の原理を説明するための図であ
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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図29】 DRPcをDRPcuに更新するためのフ
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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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 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 (56)参考文献 特開 昭58−129313(JP,A) 特開 昭59−191083(JP,A)

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】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、 前記車両の進行方向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、 前記地図情報と位置に関連する条件に基づいて、前記地
    図情報から車両の実際の現在位置が存在する蓋然性の高
    い道路があるか否か判断し、ある場合該道路を蓋然性の
    高い道路として選択する手段であって、該条件が少なく
    とも下記条件の1及び2と、3〜6の中の少なくとも1
    つを含み、 該蓋然性の高い道路が選択された場合、該選択された道
    路上の適宜位置上又は適宜位置に向けて前記推測現在位
    置を更新する手段と、 を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 条件1: 車両の移動方向との方向差が所定値以下であ
    る道路であること。 条件2: 推測現在位置から所定の範囲内にある道路で
    あること。 条件3: 既に選択された道路と接続する道路であるこ
    と。 条件4: 車両の走行軌跡と相関性のある道路であるこ
    と。 条件5: 条件1と2を満足する他の道路と近過ぎない
    こと。 条件6: 前記推測現在位置からの距離が、条件1と2
    を満足する他の道路の該推測現在位置からの距離よりも
    十分に小さいこと。
  2. 【請求項2】前記条件2の所定範囲が前記推測現在位置
    に関する情報の精度の評価に基づいて決定される、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  3. 【請求項3】前記所定範囲が前記推測現在位置をその中
    に含む輪郭である、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  4. 【請求項4】前記輪郭が車両の移動に伴ってその大きさ
    を変える、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  5. 【請求項5】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  6. 【請求項6】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件3を満たすか否か判定
    する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  7. 【請求項7】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件3を満たすか否か判定
    し、 該条件3を満たす第1候補道路がない場合、これら第1
    候補道路の中から推測現在位置に最も近接する道路を第
    2の候補道路として選択する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  8. 【請求項8】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件3を満たすか否か判定
    し、 該条件3を満たす第1候補道路が1であれば、この道路
    を第2の候補道路とし、該条件3を満たす第1候補道路
    がないか或いは複数の場合、これら第1候補道路の中か
    ら推測現在位置に最も近接する道路を第2の候補道路と
    して選択する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  9. 【請求項9】前記選択手段が; 推測現在位置を境として2つの区域を設定し、 該2つの区域に付いてそれぞれ前記第2候補道路を選択
    し、 次いで該2つの第2候補道路の中既に選択済みの道路と
    接続する道路が1であれば、この道路を第3の候補道路
    とし、 両方の第2候補道路が共に接続するか共に接続しない場
    合、これら道路の中推測現在位置により近接する道路を
    第3の候補道路として選択する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  10. 【請求項10】前記選択手段が; 車両走行軌跡の形状と道路の形状を比較することにより
    条件4を満たすか否か判定する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  11. 【請求項11】前記選択手段が; 車両走行軌跡の形状としきい値内で近似する形状を有す
    る道路を比較することにより条件4を満たすか否か判定
    する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  12. 【請求項12】前記選択手段が; 車両走行軌跡と道路とを所定間隔に区分し、各区分毎に
    該軌跡と道路の方位の差を求め、該方位差が閾値以内で
    ある場合に前記条件4を満たすと判定する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  13. 【請求項13】前記選択手段が、車両が進路変更中でな
    い時に該判定を実行する、 請求項12に記載の車両ナビゲーション装置。
  14. 【請求項14】前記選択手段が; 車両走行軌跡と道路とを所定の間隔で区分し、基準点を
    選択し、 各区分毎に該軌跡と道路の方位の差を求めて、 該各区分の方位の差に基づいて区分全体の方位差を表す
    指標値を求め、 前記道路の基準点を変えて各基準点毎に該指標値を求
    め、 該指標値に基づいて前記条件4を満たすか否か判定する
    と共に、 該指標値の特異点を求めて、該特異点に対応する基準点
    に基づき、前記推測現在位置が更新されるべき最良の点
    を求める、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  15. 【請求項15】前記選択手段が、車両が進路変更中であ
    る時に該判定を実行する、 請求項14に記載の車両ナビゲーション装置。
  16. 【請求項16】前記選択手段が、前記条件1と2と3を
    満たす道路について条件4を満たすか否か判定する、 請求項1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、1
    1、12、13、14、15の中の1に記載の車両ナビ
    ゲーション装置。
  17. 【請求項17】前記更新手段が、選択された道路上の前
    記条件2の所定範囲内の適宜位置上又は適宜位置に向け
    て推測現在位置を更新する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  18. 【請求項18】前記更新手段が、前記更新されるべき最
    良の点に推測現在位置を更新する、 請求項14に記載の車両ナビゲーション装置。
  19. 【請求項19】前記条件を満たす道路がない場合には前
    記推測現在位置の更新は行わない、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  20. 【請求項20】前記推測現在位置の更新を行わない場
    合、該推測現在位置を古い推測位置として維持し、新た
    な推測現在位置を求め、 該新たな推測現在位置について前記条件を満たすか否か
    判定する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  21. 【請求項21】所定の時間及び又は走行距離毎に推測現
    在位置の更新を実行する、 請求項に記載の車両ナビゲーション装置。
  22. 【請求項22】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、 前記車両の進行方向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、 前記地図情報と位置に関連する条件に基づいて、前記地
    図情報から車両の実際の現在位置が存在する蓋然性の高
    い複数の道路があるか否か判断し、ある場合最も蓋然性
    の高い1つの道路を選択する手段であって、該条件が少
    なくとも下記条件の1及び2と、3〜6の中の少なくと
    も1つを含み、 該蓋然性の高い道路が選択された場合、該選択された道
    路上の適宜位置上又は適宜位置に向けて前記推測現在位
    置を更新する手段と、 を備えたことを特徴とする車両ナビゲーション装置。 条件1: 車両の移動方向との方向差が所定値以下であ
    る道路であること。 条件2: 推測現在位置から所定の範囲内にある道路で
    あること。 条件3: 既に選択された道路と接続する道路であるこ
    と。 条件4: 車両の走行軌跡と相関性のある道路であるこ
    と。 条件5: 条件1と2を満足する他の道路と近過ぎない
    こと。 条件6: 前記推測現在位置からの距離が、条件1と2
    を満足する他の道路の該推測現在位置からの距離よりも
    十分に小さいこと。
  23. 【請求項23】前記条件2の所定範囲が前記推測現在位
    置に関する情報の精度の評価に基づいて決定される、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  24. 【請求項24】 前記所定範囲が前記推測現在位置をその
    中に含む輪郭である、 請求項23に記載の車両ナビゲーション装置。
  25. 【請求項25】前記輪郭が車両の移動に伴ってその大き
    さを変える、 請求項24に記載の車両ナビゲーション装置。
  26. 【請求項26】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  27. 【請求項27】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件3を満たすか否か判定
    する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  28. 【請求項28】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件を満たすか否か判定
    し、 該条件3を満たす第1候補道路がない場合、これら
    候補道路の中から推測現在位置に最も近接する道路を第
    2の候補道路として選択する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  29. 【請求項29】前記選択手段が; 前記条件1と条件2を共に満たす道路を前記蓋然性の高
    い道路の第1候補道路として最初に選択し、 次いで該第1候補道路が前記条件3を満たすか否か判定
    し、該条件3を満たす第1候補道路が1であれば、この道路
    を第2の候補道路とし、該条件3を溝たす第1候補道路
    がないか或いは複数の場合、これら第1候補道路の中か
    ら推測現在位置に最も近接する道路を第2の候補道路と
    して選択する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  30. 【請求項30】前記選択手段が; 推測現在位置を境として2つの区域を設定し、 該2つの区域に付いてそれぞれ前記第2候補道路を選択
    し、 次いで該2つの第2候補道路の中既に選択済みの道路と
    接続する道路が1であれば、この道路を第3の候補道路
    とし、 両方の第2候補道路が共に接続するか共に接続しない場
    合、これら道路の中推測現在位置により近接する道路を
    第3の候補道路として選択する、 請求項29に記載の車両ナビゲーション装置。
  31. 【請求項31】前記選択手段が; 車両走行軌跡の形状と道路の形状を比較することにより
    条件4を満たすか否か判定する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  32. 【請求項32】前記選択手段が; 車両走行軌跡の形状としきい値内で近似する形状を有す
    る道路を比較することにより条件4を満たすか否か判定
    する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  33. 【請求項33】前記選択手段が; 車両走行軌跡と道路とを所定間隔に区分し、各区分毎に
    該軌跡と道路の方位の差を求め、該方位差が閾値以内で
    ある場合に前記条件4を満たすと判定する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  34. 【請求項34】 前記選択手段が、車両が進路変更中でな
    い時に該判定を実行する、 請求項33に記載の車両ナビゲーション装置。
  35. 【請求項35】前記選択手段が; 車両走行軌跡と道路とを所定の間隔で区分し、基準点を
    選択し、 各区分毎に該軌跡と道路の方位の差を求めて、 該各区分の方位の差に基づいて区分全体の方位差を表す
    指標値を求め、 前記道路の基準点を変えて各基準点毎に該指標値を求
    め、 該指標値に基づいて前記条件4を満たすか否か判定する
    と共に、 該指標値の特異点を求めて、該特異点に対応する基準点
    に基づき、前記推測現在位置が更新されるべき最良の点
    を求める、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  36. 【請求項36】前記選択手段が、車両が進路変更中であ
    る時に該判定を実行する、 請求項35に記載の車両ナビゲーション装置。
  37. 【請求項37】前記選択手段が、前記条件1と2と3を
    満たす道路について条件4を満たすか否か判定する、 請求項22、23、24、25、26、27、28、2
    9、30、31、32、33、34、35、36の中の
    1に記載の車両ナビゲーション装置。
  38. 【請求項38】前記更新手段が、選択された道路上の前
    記条件2の所定範囲内の適宜位置上又は適宜位置に向け
    て推測現在位置を更新する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  39. 【請求項39】前記更新手段が、前記更新されるべき最
    良の点に推測現在位置を更新する、 請求項35に記載の車両ナビゲーション装置。
  40. 【請求項40】前記条件を満たす道路がない場合には前
    記推測現在位置の更新は行わない、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  41. 【請求項41】前記推測現在位置の更新を行わない場
    合、該推測現在位置を古い推測位置として維持し、新た
    な推測現在位置を求め、 該新たな推測現在位置について前記条件を満たすか否か
    判定する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
  42. 【請求項42】所定の時間及び又は走行距離毎に推測現
    在位置の更新を実行する、 請求項22に記載の車両ナビゲーション装置。
JP4069871A 1984-06-07 1992-02-19 車両ナビゲーション装置 Expired - Lifetime JPH07109367B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US618041 1984-06-07
US06/618,041 US4796191A (en) 1984-06-07 1984-06-07 Vehicle navigational system and method

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP60121634A Division JP2614712B2 (ja) 1984-06-07 1985-06-06 車両ナビゲーシヨン装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP01966299A Division JP3350898B2 (ja) 1984-06-07 1999-01-28 移動体追跡情報提供装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH06147906A JPH06147906A (ja) 1994-05-27
JPH07109367B2 true JPH07109367B2 (ja) 1995-11-22

Family

ID=24476093

Family Applications (9)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP60121634A Expired - Lifetime JP2614712B2 (ja) 1984-06-07 1985-06-06 車両ナビゲーシヨン装置
JP4069871A Expired - Lifetime JPH07109367B2 (ja) 1984-06-07 1992-02-19 車両ナビゲーション装置
JP4069872A Expired - Lifetime JPH0830657B2 (ja) 1984-06-07 1992-02-19 車両ナビゲーション装置
JP9114175A Expired - Lifetime JP2819126B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-17 自動車
JP9114174A Expired - Lifetime JP2819125B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-17 自動車
JP9115092A Expired - Lifetime JP2898612B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-18 車両ナビゲーション装置及び自動車
JP9115093A Pending JPH1068633A (ja) 1984-06-07 1997-04-18 車両ナビゲーション装置及び自動車
JP01966299A Expired - Lifetime JP3350898B2 (ja) 1984-06-07 1999-01-28 移動体追跡情報提供装置
JP2002085213A Pending JP2002357437A (ja) 1984-06-07 2002-03-26 移動体追跡情報提供装置

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP60121634A Expired - Lifetime JP2614712B2 (ja) 1984-06-07 1985-06-06 車両ナビゲーシヨン装置

Family Applications After (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP4069872A Expired - Lifetime JPH0830657B2 (ja) 1984-06-07 1992-02-19 車両ナビゲーション装置
JP9114175A Expired - Lifetime JP2819126B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-17 自動車
JP9114174A Expired - Lifetime JP2819125B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-17 自動車
JP9115092A Expired - Lifetime JP2898612B2 (ja) 1984-06-07 1997-04-18 車両ナビゲーション装置及び自動車
JP9115093A Pending JPH1068633A (ja) 1984-06-07 1997-04-18 車両ナビゲーション装置及び自動車
JP01966299A Expired - Lifetime JP3350898B2 (ja) 1984-06-07 1999-01-28 移動体追跡情報提供装置
JP2002085213A Pending JP2002357437A (ja) 1984-06-07 2002-03-26 移動体追跡情報提供装置

Country Status (15)

Country Link
US (1) US4796191A (ja)
EP (2) EP0182893A1 (ja)
JP (9) JP2614712B2 (ja)
KR (1) KR940002326B1 (ja)
AT (1) ATE102342T1 (ja)
AU (1) AU587982B2 (ja)
BR (1) BR8506774A (ja)
CA (1) CA1223356A (ja)
DE (1) DE3587761T2 (ja)
ES (1) ES8704260A1 (ja)
IE (1) IE62726B1 (ja)
MX (1) MX161572A (ja)
PT (1) PT80610B (ja)
WO (1) WO1986000157A1 (ja)
ZA (1) ZA854303B (ja)

Families Citing this family (196)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58187807A (ja) * 1982-04-28 1983-11-02 Nippon Soken Inc 車両用走行方向検知装置
US4734863A (en) 1985-03-06 1988-03-29 Etak, Inc. Apparatus for generating a heading signal for a land vehicle
GB8512340D0 (en) * 1985-05-15 1986-10-29 Gec Avionics Measuring dynamic system
CA1277043C (en) 1985-07-25 1990-11-27 Marvin S. White, Jr. Apparatus storing a representation of topological structures and methods of building and searching the representation
JPH0820264B2 (ja) * 1985-08-31 1996-03-04 博之 杉山 ナビゲーション装置
EP0261404B1 (de) * 1986-09-25 1991-02-13 Siemens Aktiengesellschaft Navigationseinrichtung für ein Fahrzeug
JPH0833302B2 (ja) * 1986-12-10 1996-03-29 住友電気工業株式会社 位置検出装置
US4807127A (en) * 1986-12-10 1989-02-21 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Vehicle location detecting system
DE3642986A1 (de) * 1986-12-17 1988-07-07 Bosch Gmbh Robert Korrekturverfahren fuer die koppelortung von landfahrzeugen
DE3715007A1 (de) * 1987-05-06 1988-11-17 Bosch Gmbh Robert Verfahren und vorrichtung zur kursbestimmung eines landfahrzeugs
JPH076801B2 (ja) * 1987-05-11 1995-01-30 住友電気工業株式会社 車両位置検出装置
EP0314806B1 (en) * 1987-05-11 1995-04-19 Sumitomo Electric Industries Limited Position detection system
US4824196A (en) * 1987-05-26 1989-04-25 Minnesota Mining And Manufacturing Company Optical fiber distribution panel
DE3718996A1 (de) * 1987-06-06 1988-12-22 Bosch Gmbh Robert Verfahren und vorrichtung zur positionsbestimmung eines landfahrzeugs
NL8702014A (nl) * 1987-08-28 1989-03-16 Philips Nv Routebepalingseenheid.
US4964052A (en) * 1987-10-30 1990-10-16 Nec Home Electronics Ltd. Navigation device for use in a vehicle
JP2618254B2 (ja) * 1988-02-15 1997-06-11 本田技研工業株式会社 走行経路表示装置
JPH01250816A (ja) * 1988-03-31 1989-10-05 Sony Corp 車両ナビゲーシヨン方法
US5109344A (en) * 1988-04-28 1992-04-28 Mazda Motor Corporation Vehicle navigation apparatus employing node selection, comparison and elimination techniques
JPH01277716A (ja) * 1988-04-30 1989-11-08 Mazda Motor Corp 車両用ナビゲーション装置
JPH07117420B2 (ja) * 1988-06-27 1995-12-18 パイオニア株式会社 車載ナビゲーション装置における道路データ生成方法
JPH07119617B2 (ja) * 1988-07-05 1995-12-20 マツダ株式会社 車両用ナビゲーシヨン装置
FR2636134B1 (fr) * 1988-09-02 1995-03-10 Thomson Csf Systeme de navigation terrestre visualisant en temps reel la position d'un vehicule
JPH0278907A (ja) * 1988-09-16 1990-03-19 Hitachi Ltd 地図データを用いたナビゲーシヨンシステム及び移動体のロケーションシステム
US5060162A (en) * 1988-12-09 1991-10-22 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Vehicle in-situ locating apparatus
DE3904344A1 (de) * 1989-02-14 1990-08-16 Bosch Gmbh Robert Verfahren zum lesen von navigationsdaten einer compact-disc
FR2643709B1 (fr) * 1989-02-27 1993-11-19 Fabrication Instruments Mesure Procede d'aide a la navigation et navigateur terrestre perfectionne
JP2669889B2 (ja) * 1989-04-07 1997-10-29 住友電気工業株式会社 自立航法装置に用いる角速度センサの較正装置
ES2034793T3 (es) * 1989-04-13 1993-04-01 Siemens Aktiengesellschaft Procedimiento para la determinacion de un error angular en un sensor de campo magnetico.
JPH0792388B2 (ja) * 1989-04-17 1995-10-09 住友電気工業株式会社 位置検出装置
JPH03100418A (ja) * 1989-09-14 1991-04-25 Nissan Motor Co Ltd 車両用現在位置検出装置
JP2696410B2 (ja) * 1989-10-23 1998-01-14 松下電器産業株式会社 マップマッチング方法
US5045860A (en) * 1990-06-27 1991-09-03 R & D Associates Method and arrangement for probabilistic determination of a target location
US5177685A (en) * 1990-08-09 1993-01-05 Massachusetts Institute Of Technology Automobile navigation system using real time spoken driving instructions
NL9001810A (nl) * 1990-08-13 1992-03-02 Philips Nv Werkwijze voor de positiebepaling van een voertuig, inrichting voor de positiebepaling van een voertuig, alsmede voertuig voorzien van de inrichting.
JP2570500B2 (ja) * 1990-12-19 1997-01-08 三菱電機株式会社 車載用ナビゲーション装置
JP3083576B2 (ja) * 1991-03-18 2000-09-04 パイオニア株式会社 車載ナビゲーション装置
US5262774A (en) * 1991-03-18 1993-11-16 Pioneer Electronic Corporation On-vehicle navigation apparatus
US5270937A (en) * 1991-04-26 1993-12-14 Motorola, Inc. Vehicle map position determining apparatus
JPH0618274A (ja) * 1991-05-22 1994-01-25 Nec Home Electron Ltd 車載用航法装置
US5311195A (en) * 1991-08-30 1994-05-10 Etak, Inc. Combined relative and absolute positioning method and apparatus
DE69232261T2 (de) * 1991-11-01 2002-07-25 Motorola Inc Sensorsystem mit verbesserter genauigkeit zur fahrzeugnavigation
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
JP3033314B2 (ja) * 1992-01-14 2000-04-17 トヨタ自動車株式会社 車両の走行特性制御装置
JP2502432B2 (ja) * 1992-04-03 1996-05-29 住友電気工業株式会社 車両位置検出装置
US5359529A (en) * 1992-05-15 1994-10-25 Zexel Corporation Route guidance on/off-route state filter
US5428546A (en) * 1992-10-16 1995-06-27 Mobile Information Systems Method and apparatus for tracking vehicle location
US5758313A (en) * 1992-10-16 1998-05-26 Mobile Information Systems, Inc. Method and apparatus for tracking vehicle location
JP3157923B2 (ja) * 1992-10-20 2001-04-23 パイオニア株式会社 ナビゲーション装置の距離誤差補正方法
US5374933A (en) * 1993-01-05 1994-12-20 Zexel Corporation Position correction method for vehicle navigation system
US5459667A (en) * 1993-01-22 1995-10-17 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Navigation apparatus for informing vehicle driver of information regarding travel route
US5436840A (en) * 1993-03-05 1995-07-25 Motorola, Inc. Vehicle position uncertainty area correction method and apparatus therefor
JPH06347278A (ja) * 1993-06-10 1994-12-20 Alpine Electron Inc 車両の存在リンク検出方法
US5488559A (en) * 1993-08-02 1996-01-30 Motorola, Inc. Map-matching with competing sensory positions
FR2709849B1 (fr) * 1993-09-10 1995-11-10 Sagem Procédé de navigation à l'aide d'une carte vectorisée de terrain.
US6864570B2 (en) * 1993-12-17 2005-03-08 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for fabricating self-assembling microstructures
DE4415993A1 (de) * 1994-05-06 1995-11-09 Bosch Gmbh Robert Korrekturverfahren und Navigationssystem für die Koppelortung eines Kraftfahrzeuges
US5512904A (en) * 1994-06-13 1996-04-30 Andrew Corporation Method and apparatus of establishing a vehicle azimuth
US5515283A (en) * 1994-06-20 1996-05-07 Zexel Corporation Method for identifying highway access ramps for route calculation in a vehicle navigation system
FR2725064B1 (fr) * 1994-09-27 1997-03-14 Peugeot Systeme de correlation cartographique pour un systeme d'aide a la navigation d'un vehicule automobile
DE69512514T2 (de) * 1994-11-11 2000-01-20 Zanavy Informatics Kk Kartenanzeige für kraftfahrzeuge
JPH07260498A (ja) * 1995-01-30 1995-10-13 Sony Corp 車両用のナビゲーション装置
US5938720A (en) * 1995-02-09 1999-08-17 Visteon Technologies, Llc Route generation in a vehicle navigation system
US5712788A (en) * 1995-02-09 1998-01-27 Zexel Corporation Incremental route calculation
JP3578511B2 (ja) * 1995-04-21 2004-10-20 株式会社ザナヴィ・インフォマティクス 現在位置算出装置
US5904727A (en) * 1995-05-17 1999-05-18 Mobile Information Systems, Inc. Graphical fleet management methods
US5922040A (en) * 1995-05-17 1999-07-13 Mobile Information System, Inc. Method and apparatus for fleet management
US5680312A (en) * 1995-06-07 1997-10-21 Zexel Corporation Method and apparatus for selecting a destination in a vehicle navigation system
US5732354A (en) * 1995-06-07 1998-03-24 At&T Wireless Services, Inc. Method and apparatus for determining the location of a mobile telephone
US5731978A (en) * 1995-06-07 1998-03-24 Zexel Corporation Method and apparatus for enhancing vehicle navigation through recognition of geographical region types
US5898390A (en) * 1995-09-14 1999-04-27 Zexel Corporation Method and apparatus for calibration of a distance sensor in a vehicle navigation system
US6029111A (en) * 1995-12-28 2000-02-22 Magellan Dis, Inc. Vehicle navigation system and method using GPS velocities
JP2826086B2 (ja) 1995-12-28 1998-11-18 アルパイン株式会社 ナビゲーション装置
US5862511A (en) * 1995-12-28 1999-01-19 Magellan Dis, Inc. Vehicle navigation system and method
US5991692A (en) * 1995-12-28 1999-11-23 Magellan Dis, Inc. Zero motion detection system for improved vehicle navigation system
US5745866A (en) * 1996-01-09 1998-04-28 Trimble Navigation Limited Cardinal-up graphic map display system
SG75807A1 (en) * 1996-01-11 2000-10-24 Sony Corp Signal transmitting method and apparatus
US5928309A (en) * 1996-02-05 1999-07-27 Korver; Kelvin Navigation/guidance system for a land-based vehicle
US5819200A (en) * 1996-02-14 1998-10-06 Zexel Corporation Method and apparatus for selecting a destination in a vehicle navigation system
US5987375A (en) * 1996-02-14 1999-11-16 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for selecting a destination in a vehicle navigation system
US5848364A (en) * 1996-05-10 1998-12-08 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus for vehicle navigation and guidance through a traffic circle
US5842146A (en) * 1996-05-10 1998-11-24 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus of setting clock time and using time data in a vehicle navigation system
JPH0914981A (ja) * 1996-07-31 1997-01-17 Sony Corp 車載用ナビゲータ装置
JP2807444B2 (ja) * 1996-07-31 1998-10-08 ソニー株式会社 車載用ナビゲータ装置
EP0966690B1 (en) * 1996-08-01 2002-11-06 Leading Edge Technologies, Inc. Robust golf navigation system
US6029110A (en) * 1996-09-30 2000-02-22 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for providing passenger access to a vehicle navigation system
US5904728A (en) * 1996-10-11 1999-05-18 Visteon Technologies, Llc Voice guidance timing in a vehicle navigation system
US5902350A (en) * 1996-10-30 1999-05-11 Visteon Technologies, Llc Generating a maneuver at the intersection through a turn lane
DE19645209B4 (de) * 1996-11-02 2005-07-28 Robert Bosch Gmbh Ortungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug mit einem Satellitenempfänger und Ortungsverfahren
US5948043A (en) * 1996-11-08 1999-09-07 Etak, Inc. Navigation system using GPS data
US6253154B1 (en) 1996-11-22 2001-06-26 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for navigating with correction of angular speed using azimuth detection sensor
US6026346A (en) * 1996-11-27 2000-02-15 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Navigation system for indicating of optimum route
US5910177A (en) * 1996-12-09 1999-06-08 Visteon Technologies, Llc Navigating close proximity routes with a vehicle navigation system
US5974357A (en) * 1996-12-19 1999-10-26 Alpine Electronics Sign text display for vehicle navigation system
US6308134B1 (en) 1996-12-27 2001-10-23 Magellan Dis, Inc. Vehicle navigation system and method using multiple axes accelerometer
US5928307A (en) * 1997-01-15 1999-07-27 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for determining an alternate route in a vehicle navigation system
US6324592B1 (en) * 1997-02-25 2001-11-27 Keystone Aerospace Apparatus and method for a mobile computer architecture and input/output management system
US5986547A (en) 1997-03-03 1999-11-16 Korver; Kelvin Apparatus and method for improving the safety of railroad systems
US6889139B2 (en) * 1997-03-07 2005-05-03 Sidewinder Holdings Ltd. System and method for mobile data processing and transmission
US5987381A (en) * 1997-03-11 1999-11-16 Visteon Technologies, Llc Automobile navigation system using remote download of data
US6024655A (en) * 1997-03-31 2000-02-15 Leading Edge Technologies, Inc. Map-matching golf navigation system
US5995970A (en) * 1997-08-01 1999-11-30 Garmin Corporation Method and apparatus for geographic coordinate data storage
US6252605B1 (en) 1997-08-01 2001-06-26 Garmin Corporation System and method for packing spatial data in an R-tree
JP4010380B2 (ja) 1997-08-08 2007-11-21 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 車両制御装置及びプログラムを記録した記録媒体
US6680694B1 (en) * 1997-08-19 2004-01-20 Siemens Vdo Automotive Corporation Vehicle information system
US6707421B1 (en) * 1997-08-19 2004-03-16 Siemens Vdo Automotive Corporation Driver information system
US6212472B1 (en) 1997-09-04 2001-04-03 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for displaying current vehicle position
US7268700B1 (en) 1998-01-27 2007-09-11 Hoffberg Steven M Mobile communication device
DE19803662C2 (de) * 1998-01-30 1999-12-02 Siemens Ag Navigationsgerät und Verfahren zur Positionsbestimmung mittels Koppelnavigation
US6016485A (en) * 1998-02-13 2000-01-18 Etak, Inc. System for pathfinding
US6092076A (en) * 1998-03-24 2000-07-18 Navigation Technologies Corporation Method and system for map display in a navigation application
US6144919A (en) 1998-03-27 2000-11-07 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for using non-digitized cities for route calculation
US6097316A (en) * 1998-04-20 2000-08-01 Visteon Technologies, Llc Communication protocol for a vehicle navigation system
JP3494920B2 (ja) * 1998-05-28 2004-02-09 インクリメント・ピー株式会社 地図情報提供システム及び地図情報検索方法
US6163749A (en) 1998-06-05 2000-12-19 Navigation Technologies Corp. Method and system for scrolling a map display in a navigation application
US6298305B1 (en) 1998-07-15 2001-10-02 Visteon Technologies, Llc Methods and apparatus for providing voice guidance in a vehicle navigation system
US6088649A (en) * 1998-08-05 2000-07-11 Visteon Technologies, Llc Methods and apparatus for selecting a destination in a vehicle navigation system
US7257414B2 (en) * 1998-09-22 2007-08-14 Polaris Wireless, Inc. Estimating the Location of a Wireless Terminal Based on Non-Uniform Probabilities of Movement
US7904187B2 (en) 1999-02-01 2011-03-08 Hoffberg Steven M Internet appliance system and method
US6192312B1 (en) 1999-03-25 2001-02-20 Navigation Technologies Corp. Position determining program and method
US6466862B1 (en) * 1999-04-19 2002-10-15 Bruce DeKock System for providing traffic information
US6559865B1 (en) * 1999-05-21 2003-05-06 Tele Atlas North America, Inc. Computing sign text for branches of an electronic map network
DE19924155B4 (de) * 1999-05-26 2006-02-09 Siemens Ag Verfahren zur Positionsbestimmung und Navigationsgerät
US6360165B1 (en) 1999-10-21 2002-03-19 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for improving dead reckoning distance calculation in vehicle navigation system
US6282496B1 (en) 1999-10-29 2001-08-28 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for inertial guidance for an automobile navigation system
US6826472B1 (en) 1999-12-10 2004-11-30 Tele Atlas North America, Inc. Method and apparatus to generate driving guides
US6282231B1 (en) * 1999-12-14 2001-08-28 Sirf Technology, Inc. Strong signal cancellation to enhance processing of weak spread spectrum signal
DE60116267T2 (de) 2000-02-02 2006-08-24 Nokia Corp. Positionierung
US6456935B1 (en) 2000-03-28 2002-09-24 Horizon Navigation, Inc. Voice guidance intonation in a vehicle navigation system
DE10021373A1 (de) 2000-05-02 2001-11-08 Siemens Ag Verfahren zur Positionsbestimmung und Navigationsgerät
US6697752B1 (en) 2000-05-19 2004-02-24 K&L Technologies, Inc. System, apparatus and method for testing navigation or guidance equipment
FR2813397B1 (fr) * 2000-08-31 2003-03-14 Renault Procede de regulation de distance entre deux vehicules
US6735516B1 (en) 2000-09-06 2004-05-11 Horizon Navigation, Inc. Methods and apparatus for telephoning a destination in vehicle navigation
US6317683B1 (en) 2000-10-05 2001-11-13 Navigation Technologies Corp. Vehicle positioning using three metrics
US6502033B1 (en) 2000-10-05 2002-12-31 Navigation Technologies Corp. Turn detection algorithm for vehicle positioning
US6895126B2 (en) * 2000-10-06 2005-05-17 Enrico Di Bernardo System and method for creating, storing, and utilizing composite images of a geographic location
SE0004096D0 (sv) 2000-11-08 2000-11-08 Nira Automotive Ab Positioning system
JP4601033B2 (ja) * 2000-12-27 2010-12-22 株式会社エクォス・リサーチ 配光制御装置
US6631321B1 (en) 2001-10-29 2003-10-07 Navigation Technologies Corp. Vehicle heading change determination using compensated differential wheel speed
US6973318B2 (en) * 2001-11-26 2005-12-06 Motorola, Inc. Apparatus and method for downloading journey-related information
DE10159872B4 (de) * 2001-12-06 2005-07-21 Siemens Ag Verfahren und Anordnung sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik
US7221287B2 (en) 2002-03-05 2007-05-22 Triangle Software Llc Three-dimensional traffic report
US20040006424A1 (en) * 2002-06-28 2004-01-08 Joyce Glenn J. Control system for tracking and targeting multiple autonomous objects
KR100498987B1 (ko) * 2002-10-11 2005-07-01 엘지전자 주식회사 Gps 위치 데이터 수신 불량 지역에서의 이동체 위치예측 방법
US9818136B1 (en) 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
EP1500907B1 (en) 2003-07-21 2014-11-12 LG Electronics, Inc. Apparatus and method for detecting vehicle location in navigation system
US7610145B2 (en) 2003-07-25 2009-10-27 Triangle Software Llc System and method for determining recommended departure time
US6868313B2 (en) * 2003-08-08 2005-03-15 Reino Koljonen Automobile license tag scanning system
JP4434818B2 (ja) * 2004-03-31 2010-03-17 京セラ株式会社 携帯通信端末とその地磁気センサの誤差補正方法
US20060080036A1 (en) * 2004-10-07 2006-04-13 General Motors Corporation Method for determining vehicle location
US7908080B2 (en) 2004-12-31 2011-03-15 Google Inc. Transportation routing
JP4660299B2 (ja) * 2005-06-29 2011-03-30 三菱電機株式会社 移動体用情報装置
BRPI0621604B1 (pt) 2006-03-07 2019-02-19 Nokia Technologies Oy Método de rastrear um estado de um dispositivo eletrônico móvel, aparelho para utilização no rastreamento, dispositivo eletrônico móvel e sistema
ATE432477T1 (de) * 2006-12-08 2009-06-15 Deutsch Zentr Luft & Raumfahrt Verfahren zur schätzung der parameter eines navigationssignals
JP4893395B2 (ja) * 2007-03-15 2012-03-07 トヨタ自動車株式会社 進路予測装置及び衝突予測装置
JP4416021B2 (ja) * 2007-08-21 2010-02-17 株式会社デンソー 車両ナビゲーション装置
US9046924B2 (en) * 2009-03-04 2015-06-02 Pelmorex Canada Inc. Gesture based interaction with traffic data
US8982116B2 (en) * 2009-03-04 2015-03-17 Pelmorex Canada Inc. Touch screen based interaction with traffic data
US8619072B2 (en) * 2009-03-04 2013-12-31 Triangle Software Llc Controlling a three-dimensional virtual broadcast presentation
US20100332126A1 (en) * 2009-06-30 2010-12-30 O2Micro, Inc. Inertial navigation system with error correction based on navigation map
CN102620732B (zh) * 2011-01-27 2014-03-12 迈实电子(上海)有限公司 物体定位方法及装置
US9116005B2 (en) * 2009-06-30 2015-08-25 Maishi Electronic (Shanghai) Ltd Electronic systems for locating objects
JP5661782B2 (ja) * 2009-10-22 2015-01-28 トムトム ジャーマニー ゲーエムベーハー ウント コー. カーゲーTomtom Germany Gmbh & Co. Kg Gps軌跡を用いた付加的マップ生成、改良および拡張
JP5168601B2 (ja) 2010-03-31 2013-03-21 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 自車位置認識システム
US8954265B2 (en) 2010-04-09 2015-02-10 Tomtom North America, Inc. Method of resolving a location from data representative thereof
DE102010031351A1 (de) * 2010-07-14 2012-01-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln einer Position eines Fahrzeugs
EP2638493A4 (en) 2010-11-14 2017-12-13 Muddy River, Series 97 of Allied Security Trust 1 Crowd sourced traffic reporting
JP5312499B2 (ja) * 2011-02-24 2013-10-09 京セラ株式会社 携帯通信端末およびその情報表示方法
JP5398771B2 (ja) * 2011-03-30 2014-01-29 西日本電信電話株式会社 位置判定装置、位置判定方法及びコンピュータプログラム
US8725396B2 (en) 2011-05-18 2014-05-13 Pelmorex Canada Inc. System for providing traffic data and driving efficiency data
US9182235B2 (en) 2011-05-20 2015-11-10 Hitachi, Ltd. Locus correcting method, locus correcting apparatus, and mobile object equipment
US8981995B2 (en) 2011-06-03 2015-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc. Low accuracy positional data by detecting improbable samples
US9464903B2 (en) * 2011-07-14 2016-10-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Crowd sourcing based on dead reckoning
US9470529B2 (en) 2011-07-14 2016-10-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Activating and deactivating sensors for dead reckoning
US10184798B2 (en) 2011-10-28 2019-01-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-stage dead reckoning for crowd sourcing
CN103108154A (zh) 2011-11-14 2013-05-15 辉达公司 一种汽车导航设备
US9429657B2 (en) 2011-12-14 2016-08-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Power efficient activation of a device movement sensor module
CA2883973C (en) 2012-01-27 2021-02-23 Edgar Rojas Estimating time travel distributions on signalized arterials
US9817125B2 (en) 2012-09-07 2017-11-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Estimating and predicting structures proximate to a mobile device
US10223909B2 (en) 2012-10-18 2019-03-05 Uber Technologies, Inc. Estimating time travel distributions on signalized arterials
KR101319966B1 (ko) * 2012-11-12 2013-10-18 한국과학기술정보연구원 전자 서식 변환 장치 및 방법
NO336680B1 (no) * 2013-12-04 2015-10-19 Global Maritime As Fremgangsmåte for estimering av risiko for minst én utilsiktet sluppet last fra minst én kran på en plattform eller et fartøy på undersjøiske rørledninger og annet undersjøisk utstyr, samt anvendelser av fremgangsmåten
KR20160002178A (ko) * 2014-06-30 2016-01-07 현대자동차주식회사 자차 위치 인식 장치 및 방법
KR102174531B1 (ko) * 2014-07-31 2020-11-06 현대엠엔소프트 주식회사 차량의 위치정보 보정 장치 및 방법
EP3131020B1 (en) * 2015-08-11 2017-12-13 Continental Automotive GmbH System and method of a two-step object data processing by a vehicle and a server database for generating, updating and delivering a precision road property database
KR102518622B1 (ko) * 2016-06-17 2023-04-05 현대오토에버 주식회사 내비게이션 장치 및 그 제어방법
US10074270B2 (en) 2016-07-20 2018-09-11 Harman Becker Automotive Systems Gmbh Clustering observations of objects along roads for navigation-related operations
US11067996B2 (en) 2016-09-08 2021-07-20 Siemens Industry Software Inc. Event-driven region of interest management
US10520904B2 (en) 2016-09-08 2019-12-31 Mentor Graphics Corporation Event classification and object tracking
KR102589970B1 (ko) * 2017-12-15 2023-10-17 삼성전자주식회사 객체 측위 방법 및 장치
US11525688B2 (en) * 2017-12-15 2022-12-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for determining object position
US10685515B2 (en) * 2018-09-10 2020-06-16 Ford Global Technologies, Llc In-vehicle location uncertainty management for passive start
CN109358616A (zh) * 2018-09-12 2019-02-19 黄海宁 一种对自动导航物体位置坐标及方向偏差的校正方法
US20200110817A1 (en) * 2018-10-04 2020-04-09 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for providing quality assurance for map feature localization
US11500110B2 (en) * 2020-08-27 2022-11-15 Google Llc Localization using bearing from environmental features

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3715572A (en) 1971-03-05 1973-02-06 D Bennett Vehicle location and heading computer system
US3789198A (en) * 1972-04-10 1974-01-29 Boeing Co Vehicle location monitoring system
US3845289A (en) * 1972-07-18 1974-10-29 Avon Inc Method and apparatus employing automatic route control system
US4061995A (en) * 1975-01-23 1977-12-06 Mccrickerd John T Odograph and heading indicator therefor
US4107689A (en) * 1976-06-07 1978-08-15 Rca Corporation System for automatic vehicle location
DE2659094B2 (de) * 1976-12-27 1981-09-17 Bodenseewerk Gerätetechnik GmbH, 7770 Überlingen Navigationsgerät zur Navigation von Landfahrzeugen
US4347730A (en) * 1979-01-22 1982-09-07 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Method and apparatus for calibrating gyroscopically-stabilized, magnetically-slaved heading reference system
JPS5599016A (en) * 1979-01-24 1980-07-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Measuring apparatus for position coordinates
JPS55131714A (en) * 1979-04-02 1980-10-13 Japan Radio Co Ltd Position coordinate detecting and displaying device
US4312577A (en) * 1979-08-13 1982-01-26 Fitzgerald J Vincent Motor vehicle map display system
DE2941331A1 (de) * 1979-10-11 1981-04-23 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Autarke navigationseinrichtung fuer strassenfahrzeuge
US4402050A (en) * 1979-11-24 1983-08-30 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Apparatus for visually indicating continuous travel route of a vehicle
FR2477740A1 (fr) * 1980-03-06 1981-09-11 Bernard Patrice Systeme de localisation d'un vehicule
US4495580A (en) * 1981-03-30 1985-01-22 E-Systems, Inc. Navigation system
US4513377A (en) * 1981-06-11 1985-04-23 Nippondenso Co., Ltd. Vehicle-mounted navigator
JPS6057069B2 (ja) * 1981-12-10 1985-12-13 株式会社デンソー 車載用ナビゲ−タ
DE3273841D1 (en) * 1981-07-07 1986-11-20 Nippon Denso Co Mobile navigator
JPS5833284A (ja) * 1981-08-21 1983-02-26 本田技研工業株式会社 移動体の現在位置表示装置
JPS58113711A (ja) * 1981-12-26 1983-07-06 Japan Aviation Electronics Ind Ltd 方位及び軌跡表示装置
JPS58129313A (ja) * 1982-01-29 1983-08-02 Honda Motor Co Ltd 車両の走行位置表示装置
DE3242904A1 (de) * 1982-11-20 1984-05-24 Teldix Gmbh, 6900 Heidelberg Einrichtung zur ermittlung des standorts eines fahrzeugs
JPH0613972B2 (ja) * 1983-04-15 1994-02-23 株式会社日立製作所 操 縦 支 援 装 置
JPS6045285A (ja) * 1983-08-22 1985-03-11 本田技研工業株式会社 移動体の走行位置表示装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPH1068631A (ja) 1998-03-10
US4796191A (en) 1989-01-03
ZA854303B (en) 1986-01-29
JPH0830657B2 (ja) 1996-03-27
ES544601A0 (es) 1987-03-16
JP3350898B2 (ja) 2002-11-25
MX161572A (es) 1990-11-06
JPH1068632A (ja) 1998-03-10
AU587982B2 (en) 1989-09-07
JPS6156910A (ja) 1986-03-22
CA1223356A (en) 1987-06-23
DE3587761D1 (de) 1994-04-07
ATE102342T1 (de) 1994-03-15
AU4433485A (en) 1986-01-10
KR860700170A (ko) 1986-03-31
EP0166547A3 (en) 1989-03-08
JP2898612B2 (ja) 1999-06-02
EP0166547B1 (en) 1994-03-02
DE3587761T2 (de) 1994-08-04
JP2819126B2 (ja) 1998-10-30
JPH06186045A (ja) 1994-07-08
KR940002326B1 (ko) 1994-03-23
JPH1068633A (ja) 1998-03-10
WO1986000157A1 (en) 1986-01-03
EP0182893A1 (en) 1986-06-04
IE851408L (en) 1985-12-07
IE62726B1 (en) 1995-02-22
JP2819125B2 (ja) 1998-10-30
JPH06147906A (ja) 1994-05-27
JP2002357437A (ja) 2002-12-13
JPH1054729A (ja) 1998-02-24
JP2614712B2 (ja) 1997-05-28
PT80610B (pt) 1987-06-17
PT80610A (en) 1985-07-01
BR8506774A (pt) 1986-11-25
ES8704260A1 (es) 1987-03-16
JPH11271077A (ja) 1999-10-05
EP0166547A2 (en) 1986-01-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH07109367B2 (ja) 車両ナビゲーション装置
US8558679B2 (en) Method of analyzing the surroundings of a vehicle
EP1143396B1 (en) Lane detection sensor and navigation system employing the same
Schroedl et al. Mining GPS traces for map refinement
CA2169707C (en) Recognition of geographical region types in a map database
US5170165A (en) Apparatus for displaying travel path
EP1039266B1 (en) Position determining program and method
US4963864A (en) Apparatus for displaying travel path
CN101159014B (zh) 在图像中识别对象的方法和图像识别设备
US5109344A (en) Vehicle navigation apparatus employing node selection, comparison and elimination techniques
JP2001331787A (ja) 道路形状推定装置
JP2505934B2 (ja) 車両位置検出装置
JP3290134B2 (ja) マップマッチング方法
JP2646453B2 (ja) 車両用ナビゲーション装置
JP2670493B2 (ja) 車両用ナビゲーション装置
JP2630265B2 (ja) 車両用走行経路表示装置