JPH09507581A - 自律式車両の作動点を正確に求めるためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 陸をベースとする車両の作動点を正確に求めるためのコンピュータベースのシステム(100)は、衛星ベースの位置システム(218)からの航法信号を受信するために車両に取り付けられた受信機(216)、車両が移動した距離を計測するためのオドメータ(230)、車両の対地速度を計測するためのドプラレーダ(232)、車両の向き変更率を計測するための固形状態の割合検出装置(234)及び車両のかじ取り角を計測するためのリゾルバ(236)を含んでいる。拡張したカルマンフィルタ(208)は、これらのセンサー(216、230、232、234、236)の計測値を組み合わせて車両の作動点の高度に精密な推定値を作り出す。作動点は、推定される北の位置、推定される東の位置、推定される向き変更、推定される向き変更率及び推定される速さを含む。

Description

【発明の詳細な説明】 自律式車両の作動点を正確に求めるための システム及び方法 技術分野 本発明は、一般的に自律式車両の制御に関する。より詳細には、本発明は、自 律式車両の正確な作動点を求めるためのシステムと方法に関する。背景技術 イリノイ州ペオリア在住のキャタピラー社は、オフロード炭鉱用車両を製造し ている。例えば、キャタピラー７７７Ｃは、オフロード炭鉱用トラックである。 本件出願人によって１９９５年２月１４日に許可された米国特許第５、３９０、 １２５号の“車両位置決定システム及び方法”では、７７７Ｃトラックのような 炭鉱用車両に用いるための自律式車両システムを開示する。本発明は、この先行 技術を引用し、この特許明細書の記述を本明細書の記述の一部とする。 自律性を達成するために、車両は、常にその状況に対する位置を求めることが できなければならない。米国特許第５、３９０、１２５号に開示された車両シス テムは、車両位置システム（ＶＰＳ）を用いて車両の位置を求める。ＶＰＳは、 第１位置推定値と第２位置推定値の重み付け平均を行なうことによって車両の位 置の正確な推定値を求める。第１位置推定値は全地球的航法（ＧＰＳ）受信機か ら受け取られる。第２位置推定値は、慣性基準ユニットから受け取られる。第１ 及び第２位置推定値は予想される精密さの関数として重み付けされて、より正確 な第３の位置推定値を作り出す。米国特許第５、３９０、１２５号に開示される ようなシステムは非常に高価である。例えば、慣性基準ユニットだけでも、約１ ０、０００ドルから１００、０００ドルかかる。 位置決めのために、ＧＰＳ受信機だけを用いることは可能である。しかしなが ら、高度な精密さが要求されるときには、集積型位置システムが好ましい。集積 型位置システムは、いくつかの異なる種類のセンサーからの計測値を用いて、か なり正確な位置情報を得ることができる。集積型位置システムの多くの例が知ら れている。このような集積型システムは、ＧＰＳ航法信号とともに、慣性及び別 の車両運動型センサーからの計測値を用いてより正確な位置推定値を作り出す。 しかしながら、これらのシステムは、一般的にカスタム設計であるために、これ を達成するには費用もかかり厄介である。 費用の点で有効な手段で正確な位置推定値を作り出せるシステムが必要とされ る。このようなシステムは比較的費用が安く、商業的にも入手可能な部品を使用 するのが好ましい。発明の開示 本発明は、炭鉱用トラックのような自律式車両の作動点を正確に求めるための システムと方法である。トラック基準ユニット（ＴＲＵ）は、車両の作動点を求 める。“作動点”とは、車両の動的な位置を表すパラメータの数のことをいう。 例えば、これらの動的なパラメータは、位置、速度、加速度、速さ、向き変更、 向き変更率、ピッチ、ピッチ率、ロール、及びロール率を含んでいればよいが、 これらに限定されない。好ましい実施例において、作動点は、北の位置、東の位 置、速さ、向き変更及び向き変更率を含む。 好ましい実施例において、本発明は自律式車両システムにおいて達成される。 トラック基準ユニット（ＴＲＵ）は車両の作動点を求める。ナビゲータはＴＲＵ から作動点を受け取り、作動点情報を用いて車両を誘導する。 ＴＲＵは、いくつかの商業的に入手可能なセンサーから受け取られた計測値を 組み合わせて、車両の作動点を求める。好ましい実施例において、これらのセン サーは、衛星位置システム受信機、速さインジケータ、オドメータ、リゾルバ、 及び角速度センサーを含む。これらの計測値は重み付けされ、組み合わされて作 動点の正確な推定値を与える。 ＴＲＵは、推定値の質が低下するかもしれないが、どれか一つのセンサーがな くてもナビゲータに作動点の推定値を与えるＴＲＵの能力を失わないように設計 されている。これによって、センサーがオンライン状態に戻る、即ちセンサーが 作動するまで、ナビゲータは所望のルートに沿って自律式車両に命令し続けるこ とができる。 好ましい実施例において、ＴＲＵは、全地球航法（ＧＰＳ）受信機から北の位 置、北の速度、東の位置及び東の速度の測定値を、２方向性オドメータから移動 した距離と方向を、実対地速度ドップラレーダから速度を、リゾルバからかじ取 り角を、固体状態の角速度センサーから向き変更率を受信するコンピュータベー スシステムである。ＴＲＵは、９つの状態か４つの状態に拡張したカルマンフィ ルタのいずれかを用いて計測値を組み合わせて、車両の作動点の推定値を計算す る。９状態に拡張したカルマンフィルタは車両が移動するときに用いられる。４ 状態に拡張したカルマンフィルタは、車両が静止しているときに用いられる。 本発明の前述及び他の特徴及び利点は、添付した図面に示すように、次の本発 明の好ましい実施例のより詳細な記載から明らかになるであろう。図面の簡単な説明 図１は、本発明の自律式車両を表す高レベルのブロック線図である。 図２は、本発明のトラック基準ユニットの構造を表すブロック線図である。 図３は、本発明のトラック基準ユニットの作動を表すフローチャートである。 図４は、本発明のトラック基準ユニットによって実施されるフィルタリング作 動を表すフローチャートである。本発明を実施するのに最良の形態 本発明の好ましい実施例を以下に詳細に述べる。特定部分の符号と形状に関し て述べているが、これは図示を目的にするだけのものである。本分野における当 業者であれば、別の成分及び形状も本発明の精神と範囲から逸脱することなく用 いてもよいことがわかるであろう。 本発明の好ましい実施例は、図面を参照して記載されており、同じ参照符号は 同じ要素を表す。さらに、各参照番号の最も左側の数字は、この番号が最初に用 いられた図を示している。産業上の利用可能性 本発明は、自律式車両の作動点を正確に求めるためのシステム及び方法に関す る。“作動点”とは、動的な車両位置のことをいう。車両の動的位置を表す動的 パラメータは、例えば位置、速度、加速度、向き変更、ピッチ、ロール、速さ、 向き変更率、ピッチ率、およびロール率を含む。好ましい実施例において、作動 点は、北の位置、東の位置、速度、向き変更及び向き変更率を含む。図示のため に、本発明を自律式車両システムの状況で記載する。これは図示の目的のために のみなされる。本分野における当業者であれば、本発明を別の用途に用いてもよ いことがわかるであろう。 図１は、自律式車両システム１００を表す高レベルのブロック線図である。自 律式車両システム１００は、車両群管理機構１０２、車両制御システム１０４、 及びテレオペレーションパネル１０６を含む。車両群管理機構１０２は、ダンプ トラックのような一群の自律式炭鉱用車両を管理するように構成されている。車 両群管理機構１０２は職長のように作用し、炭鉱用車両に作業を割当て、車両が 作業を行なうときの進行状態を追跡する。車両群管理機構１０２は無線リンク１ ０８によって各車両と通信する。各車両は、オンボード車両制御システム１０４ を含む。車両制御システム１０４は、車両群管理機構１０２の制御のもとで炭鉱 用車両の自律操作を行なうことができる。車両制御システム１０４は、ナビゲー タ１２０、トラック基準ユニット（ＴＲＵ）１２２、障害物検出機１２４、機械 制御モジュール（ＭＣＭ）１２６、進歩したディーゼルエンジン管理機構（ＡＤ ＥＭ）１２８、電子プログラム可能トランスミッション機構（ＥＰＴＣ）１３０ 、および必須情報管理機構（ＶＩＭＳ）１３２を含む。 ナビゲータ１２０は、無線リンク１０８を介して車両群管理機構１０２から指 令を受け取る。この指令は、例えば仕事の作業割当を含む。ナビゲータ１２０は 次に進むべきルートを仕事から決定する。例えば、このルートは、オープンピッ ト鉱山操作における掘削場所と破砕場所との間の運搬部分である。 ＴＲＵ１２２は、衛星ベースの位置システムとオンボードセンサーから求めら れた計測値を用いて車両の作動点を求める。車両の作動点と所望のルートに基づ いて、ナビゲータ１２０は車両に対して所望のかじ取り角と所望の速度を作り出 す。障害物検出機１２４は、車両前部の領域を障害物に対して走査するレーダユ ニットである。障害物検出機１２４が障害物を検出すると、ナビゲータ１２０に 障害物が検出されたことを知らせたり、または障害物の位置を知らせる。ナビゲ ータ１２０は、車両を停止させたり、または障害物の回りを誘導する。 テレオペレーション１０６は、１１０で示されているような無線信号を介して かじ取り角、速度及び他の命令をナビゲータ１２０に直接通信するのに用いられ て、車両の遠隔制御操作を行なうことができる。 車両群管理機構１０２、ナビゲータ１２０、及び障害物検出器１２４の作動に ついては、上述で組み込んだ米国特許第５、３９０、１２５号に詳細に記載され ている。 ナビゲータ１２０、ＴＲＵ１２２及び障害物検出器１２４は、車両オンボード 情報を表し、自律制御コマンドを速度及びかじ取り角コマンドの形態で作り出せ る。ナビゲータ１２０は、所望の移動ルートと車両の作動点に基づいて速度及び かじ取り角コマンドを作り出す。ナビゲータ１２０は、現在の作動点に基づいて 現在のかじ取り角と速度の調整を計算し、車両を所望のルートに沿って動かす。 車両群管理機１０２は、ナビゲータ１２０に所望のルートを与える。ＴＲＵ１２ ２はナビゲータ１２０に自律式車両の作動点を与える。 ＴＲＵ１２２の構造を表すブロック線図を図２に示す。好ましい実施例におい て、ＴＲＵ、ＴＲＵセンサインターフェイス２０２、ＴＲＵディジタル入力カー ド２０４、ＴＲＵアナログ入力カード２０６、ＴＲＵプロセッサ２０８、ＴＲＵ 直列インターフェイス２１０及びＴＲＵデータ母線２１２を含む。センサーイン ターフェイス２０２は、２方向オドメータ２３０、ドプラ対地速度インジケータ ２３２、固形状態の向き変更率センサ２３４、及びかじ取りリゾルバ２３６から 信号を受信する。２方向性オドメータ２３０は、車両が移動する距離と方向、即 ち前進または後退かの方向を計測する。ドプラ対地速度インジケータ２３２は、 車両が進行する速度を計測する。固体状態の向き変更率センサ２３４は、車両が 向き変更、即ち向きを変えるときの割合を計測する。かじ取りリゾルバ２３６は 車両のかじ取り角を計測する。本分野の当業者であれば、様々な別のセンサーを 同じパラメータを計測するのに用いてもよいことががわかる。例えば、タコメー タは速度を計測するのに用いることができたり、またはジャイロスコープを向き 変更率を計測するのに用いることができる。 さらに、別の精密さを得ようとする際に、付加的な又は異なるセンサーから計 測が行なわれて本発明に組み込まれる。例えば、上昇角を計測するのに傾斜計を 用いて、ピッチ率センサーを上昇の変更率を計測するのに用いたり、またはコン パスは向き変更を計測するのに用いることができる。一方、精密さをいくらか失 うという犠牲を払って、費用を節約するためにいくつかのサンサーを取り除くこ とができる。 センサー計測値は、センサーインターフェイス２０２によって収集される。セ ンサーインターフェイス２０２は、例えば、タインミングストロブ、パルス幅変 調信号等のようなディジタル信号をディジタル入力カード２０４に通過させ、電 圧、電流等のアナログ信号をアナログ入力カード２０６に通過させる。ディジタ ル入力カード２０４は、ディジタルタイミングとパルス信号をディジタル値に変 換してディジタルレジスタ２０５内に記録する。アナログ入力カード２０６は、 アナログ信号を基準化してディジタル値に変換し、アナログレジスタ２０７に記 憶する。ＴＲＵプロセッサ２０８、即ち一般的な目的のためのマイクロプロセッ サは、ディジタルレジスター２０５、またはアナログレジスタ２０７にデータ母 線２１２を介してアクセスしており、センサー計測値を得る。 ＴＲＵ１２２は衛星ベースの位置システム２１８から位置データを受け取る。 好ましい実施例において、衛星ベースの位置システム２１８は、全地球航法（Ｇ ＰＳ）である。ＧＰＳ受信機２１６は、衛星ベース位置システム２１８から衛星 信号を受信しこれらの信号に基づいて位置を求める。好ましい実施例において、 ＧＰＳ受信機２１６は、カリフォルニア州トランス在住のマグナボックスエレク ロトニックシステムカンパニーから入手可能な微分ＧＰＳ受信機ＭＸ９２１２で ある。ＧＰＳ受信機２１６は、北の位置、東の位置、北の速度および東の速度と ともにタイミング情報を含む受信機が判定した計測値をＴＲＵ１２２に与える。 ＴＲＵ１２２は、直列インターフェイス２１０を介してＧＰＳ受信機２１６から 計測値を受信する。ＴＲＵプロセッサ２０８は、直列インタフェイス２１０から ＧＰＳ受信機計測値を受け取る。ＧＰＳ受信機で得られた計測値と上述で得られ たセンサー計測値で、ＴＲＵプロセッサ２０８は自律式車両の作動点の推定値を 計算する。ＴＲＵプロセッサ２０８は、作動点を直列インターフェイスを通過さ せ、作動点を直列データライン２１４でナビゲータ１２０に送る。 残りの説明ではカルマンフィルタの簡単な説明を必要とする。一般的にカルマ ンフィルタは、最適な最小二乗平均の推定値である。好ましい実施例において、 伸長したカルマンフィルタが用いられる。拡張したカルマンフィルタは、現在の 状態の非線形システムに基づいて線形化したモデルを用いて最小平均二乗推定値 を計算する。本明細書では“カルマンフィルタ”と“カルマンフィルタリング” を用いており、これは同様に“拡張したカルマンフィルタ”と“拡張したカルマ ンフィルタリング”にも適用できる。 カルマンフィルタリングは本分野においてよく知られている。これはＧＰＳ位 置システムに該当する。実際、多くの引例では、カスタムの用途としてカルマン フィルタ、慣性航法ユニット、及びＧＰＳ位置システムを一体化して精密度の高 い車両の車両位置と挙動を作り出すことを開示する。これらのシステムにおいて 、中央プロセッサは、ＧＰＳ位置システムから動的位置を求め、慣性航法ユニッ ト（ＩＮＵ）からの信号に基づいて動的位置を求め、ＧＰＳおよびＩＮＵサブシ ステムと対応した複雑化した命令と制御を履行することを含む作業を実施する。 中央プロセッサは、カルマンフィルタリングを行なって、車両の作動点の推定値 を得なければならない。これらのサブシステムは、広範囲の展開ととりまとめ時 間を必要とし、多くの場合高価なハードウェアを必要とする。 しかしながら、本発明は、カリフォルニア州トランス在住のマグナヴォックス エレクトロニックシステムカンパニーのＭＸ９２１２のような商業的に入手可能 なＧＰＳ受信機と、車両の作動点を推定するための既製のセンサーを用いる。中 央プロセッサ（即ちＴＲＵプロセッサ２０８）の役割は、ＧＰＳ受信機のような センサーからの計測値を収集して、カルマンフィルタリングを実施し、作動点を 推定することである。部品の費用がより安いことに加えて、このシステムは、展 開ととりまとめに必要とする時間は少ない。このように、本発明は、効率的にか つ費用も有効な手段で正確な作動点を作り出すように機能できる。 しかしながら、ＧＰＳ受信機があるフィルタリングを内的に実行するという事 実のために、カルマンフィルタによって得られる推定値において精密さが幾分か 損なわれる。これによって２つの問題が発生する。第１に、ＧＰＳ受信機におけ るフィルタリングは、ＧＰＳ受信機が出力するデータにおいてタイムラグを導く ことになる。このため、車両が静止しはじめるまで、ＧＰＳ受信機によって計算 された位置と挙動が、一貫して実際の位置と動きに遅れることになる。車両が数 秒の間停止したままであったとき、ＧＰＳ受信機によって計算される位置は車両 の実際の位置に設定される。タイムラグは、カルマンフィルタにおいてモデル化 されてこれを説明する。 好ましい実施例において、タイムラグは、カルマンフィルタの入力として用い られた４個のＧＰＳ受信機で決定された計測値のそれぞれごとに第１番目のラグ としてモデル化される。これによって、カルマンフィルタはどの推定値がタイム ラグなしであるべきかを推定する。タイムラグをモデル化するのにカルマンフィ ルタにおいて４つの状態が必要である。４つの状態は、推定された受信機判定北 位置、推定された受信機判定東位置、推定された受信機判定北速度、推定された 受信機判定東速度である。この方法でＧＰＳ受信機をモデル化することによって カルマンフィルタを介してラグの影響を小さくして、車両の作動点の推定値がよ りよくなる。 ＧＰＳ受信機によって実施されたフィルタリングの第２の影響は、ＧＰＳ受信 機に入るホワイトノイズがカラー化したノイズとして受信機に残ったままとなる ことである。即ち、このノイズは相関関係が高い。カルマフィルタに入るノイズ がホワイトであるか非相関関係であるとして考えられるのでカルマンフィルタの 性能をいくらか低下させる。広範囲の処理を行なうことなく、この問題を殆ど解 決することはできない。この結果として、車両の作動点の正確な推定値がわずか に悪くなる。 カルマンフィルタを含むＴＲＵプロセッサ２０８によって実施された処理を表 すフローチャートを図３に表す。処理は、各センサーによって与えられた計測値 を読み取ることによって段階３０２において開始する。これを達成するためにＴ ＲＵプロセッサ２０８はディジタル入力カード２０４上でディジタルレジスタ２ ０５を読み取り、オドメータ２３０、速さインジケータ２３２、またはかじ取り リゾルバ２３６から計測値を受取り、アナログ入力カード２０６上でアナログレ ジスタ２０７を読み取り、向き変更率センサ２３４から測定値を受け取るように なっている。段階３０４において、ＴＲＵプロセッサ２０８は、段階３０２にお いて得られた各測定値を較べ、この測定値が各センサの有効範囲にあることをチ ェックする。 判定段階３０６において、ＴＲＵプロセッサ２０８は直列インターフェイス２ １０をチェックし、新しいＧＰＳ受信機測定値が存在するかどうかをチェックす る。新しいＧＰＳ受信機測定値が存在する場合には、ＴＲＵプロセッサ２０８は ＧＰＳ受信機測定値が段階３０８内において有効範囲内にあることをチェックす る。有効範囲内にない測定値は無視する。新しいＧＰＳ受信機測定値が存在しな い場合には、処理が段階３１０に続く。 判定段階３１２において、ＴＲＵプロセッサ２０８が直列インターフェイス２ １０をチェックし、ナビゲータ１２０から新しい情報が存在するかを判定する。 ナビゲータ１２０は、かじ取り角と速さコマンドに関するＴＲＵ１２２情報を送 る。ナビゲータ１２０からのこの情報が存在する場合には、ＴＲＵプロセッサ２ ０８は段階３１２に進む。ナビゲータ１２０からの新しい情報がない場合には、 処理が段階３１３に続く。 段階３１２において、ＴＲＵプロセッサ２０８はナビゲータ１２０から受け取 った情報をチェックし、この情報が有効範囲内にあることを確認する。有効範囲 内にない情報は無視されて、次の処理には使用されない。ナビゲータ１２０から 受け取ったいかなる情報も確認したあと、ＴＲＵプロセッサ２０８は段階３１３ にすすむ。 段階３１３において、ＴＲＵプロセッサ２０８は段階３０２において受け取っ たセンサ測定値、または段階３０８において受け取られた受信機測定値と、現在 の作動点の一致性をチェックする。これらの測定値のいずれもが現在の作動点と 一致しない場合には、これらの不一致性の測定値は、段階３１４においてカルマ ンフィルタを更新するために無視される。例えば、速さインジケータ２３２が１ ００マイル／時間（ｍｐｈ）の速度測定値を示し、現在の作動点が１０ｍｐｈの 速度を示す場合には、速さインジケータ２３２からの速さ測定値は、一回のフィ ルタ更新の間、速度がこの量によって変更されたとは考えられないので無視され る。あり得る結果としては、測定値が信頼できないものであったり、またはセン サーが停止していることがある。信頼ある情報をカルマンフィルタにできるかぎ り与えるために、不一致な測定値が無視される。ＴＲＵプロセッサ２０８が一致 性の測定値をチェックし、不一致な計測値を無視した後、処理が段階３１４に続 く。 段階３１４において、ＴＲＵプロセッサ２０８は、段階３０２において受け取 ったセンサー測定値、または段階３０６において受け取られたＧＰＳ受信機測定 値でカルマンフィルタを更新する。好ましい実施例において、センサー測定値は １０ヘルツ（Ｈｚ）で受け取られ、ＧＰＳ受信機測定値は１ヘルツで受け取られ る。このため、カルマンフィルタは、ＧＰＳ受信機測定値で更新される場合と同 じようにセンサ測定値で１０回更新される。カルマンフィルタが様々な源から、 かつ異なる割合で測定値を処理するのに適することが本分野においてよく知られ ている。段階３１６において、ＴＲＵプロッセッサ２０８は、ナビゲータ１２０ に自律式車両の作動点の新しい推定値を直列インターフェイス２１０を介して与 える。 本発明は、車両が動いているかどうかによって異なるカルマンフィルタを用い る。車両が動いている場合には、本発明は９状態のカルマンフィルタを用いて、 車両の作動点を推定する。９状態のカルマンフィルタは、動く車両のよりすぐれ たモデルを作る。この明細書のために、９状態のカルマンフィルタモデルは移動 用カルマンフィルタモデルといわれる。好ましい実施例において、移動用カルマ ンフィルタモデルを用いて推定される状態は、推定される北の位置、推定される 東の位置、推定される向き変更、推定される向き変更率、推定される速さ及び４ ＧＰＳ受信機測定値；推定される受信機判定北の位置、推定される受信機が判定 する東の位置、推定される受信機が判定する北の速度、推定される受信機が判定 する東の速度である。 車両が静止している場合には、本発明は、４状態カルマンフィルタを用いる。 ４状態カルマンフィルタは静止車両のよりすぐれたモデルを形成する。４状態カ ルマンフィルタモデルは、静止カルマンフィルタモデルといわれる。静止カルマ ンフィルタモデルを用いて推定される状態は、推定北の位置、推定東の位置、推 定される受信機判定北の位置、および推定される受信機判定東の位置である。 車両が動かない（即ち静止状態）とき、フィルタモデルを変更することによっ て、カルマンフィルタは、センサーからのノイズの影響が不必要な測定値を与え ることなく、より早く収束できる。例えば、速度の積分として位置がカルマンフ ィルタ内でモデル化される。積分の影響のために、速さ測定値の小さな誤差（例 えばオフセット、移動等のために）のために位置の推定値の誤差が大きくなる。 同様に、向き変更率計測値における小さな誤差のために向き変更推定値の誤差が 大きくなる。カルマンフィルタは最終的に実際の作動点に収束されるときでさえ 全体のシステムの応答がカルマンフィルタモデルを変更することによって高めら れる。 この場合、移動及び静止カルマンフィルタモデルは、静止モデルが移動モデル から状態の数を取り除くという点において異なる。好ましい実施例において、取 り除かれる状態は、推定される受信機判定北の速度、推定される受信機判定東の 速度、推定される向き変更、推定される向き変更率及び推定される速さである。 最終的に、静止カルマンフィルタモデルは、静止車両をより正確にモデル化し、 車両の作動点をより良好に推定することになる（静止の場合においては、結局車 両の位置に等しくなる）。 車両が静止し始めると、本発明は、カルマンフィルタを移動カルマンフィルタ モデルから静止カルマンフィルタモデルに切り変える。好ましい実施例において オドメータは、車両が動いているか静止しているかを判定するのに用いられる。 オドメータが、５回の連続したフィルタ更新に対してしきい値以下に変わる場合 は、車両は停止していると考えられる。反対に、オドメータの計測値がいかなる フィルタ更新においてもしきい値よりも大きい値に変化する場合には、車両は動 いていると考えられる。本分野の当業者であれば、他の方法を車両が静止してい るか、又は動いているかを判定するのに用いてもよいことがわかる。例えば、カ ルマンフィルタから得られた車両速さの推定値は、しきい値に比較されたり、ま たは異なる数の連続した更新を用いることができる。 好ましい実施例において、移動カルマンフィルタモデルから静止カルマンフィ ルタを用いることに変更することは、移動カルマンフィルタの最後の更新から得 られた値（例えば、移動カルマンフィルタを用いるフィルタ）で静止カルマンフ ィルタ（例えば、静止カルマンフィルタモデルを用いるフィルタ）を初期化する ことによって達成される。例えば、静止カルマンフィルタにおける状態の初期値 は、移動カルマンフィルタによって計算された最後の推定値である。先のフィル タの最後の推定値は、新しいフィルタを開始するのに最良の推定である。同様の 推理が誤差共分散マトリックスに用いられる。ここで、状態の推定値の共分散を 表す、移動カルマンフィルタの主対角線に沿った限界点は、静止カルマンフィル タの対角線共分散マトリックスを構成するのに用いられる。残ったマトリックス の値は、単位が減少するということを除いては、同じである。 静止カルマンフ ィルタモデルから移動カルマンフィルタモデルに切り替えるとき、同じ処理が逆 に用いられる。静止カルマンフィルタの共分散マトリックスの対角線の限界点は 移動カルマンフィルタの共分散マトリックスの対角線を初期化するのに用いられ る。残った５個の対角線限界点の値は、共分散マトリックスの初期値に対して本 分野において公知である方法と類似した手段で選択される。 前述の記載は、図４に図示されており、段階３１４の処理をより詳細に表す。 判定段階４０２において、ＴＲＵプロセッサ２０８は車両が動いているかどうか を判定する。好ましい実施例において、ＴＲＵプロセッサは、図３に示した処理 ループを通して少なくとも５回の、しきい値以下であるオドメータ内における変 化を捜す。ＴＲＵプロセッサ２０８が、車両が動いていないことを判定する場合 には、ＴＲＵプロセッサはカルマンフィルタが判定段階４０４において初期化さ れる必要あるかどうかを判定する。ＴＲＵプロセッサ２０８が、段階４０２の前 に車両状態が移動状態から非移動状態に変更したことを判定する場合に、カルマ ンフィルタを初期化しなければならない。カルマンフィルタが初期化されるべき である場合には、ＴＲＵプロセッセ２０８は、上述したように、段階４０６にお いて静止カルマンフィルタを初期化する。次に、段階４０８において、ＴＲＵプ ロセッサ２０８は、ＧＰＳ受信機測定値のみを用いて、カルマンフィルタを更新 する。段階４１０において、ＴＲＵプロセッサ２０８は、更新されたカルマンフ ィルタを用いて車両の作動点を推定する。 ＴＲＵプロセッサ２０８が、車両が動くことを判定すると、ＴＲＵプロセッサ は、カルマンフィルタが判定段階４１２において初期化される必要があるかを判 定する。ＴＲＵプロセッサ２０８が、段階４０２の前に車両状態が非移動から移 動段階に変わったことを判定した場合には、カルマンフィルタは初期化されなけ ればならない。カルマンフィルタが初期化される必要がある場合には、ＴＲＵプ ロセッサ２０８は、上述したように段階４１４において移動カルマンフィルタを 初期化する。次に段階４１６において、ＴＲＵプロセッサ２０８は、ＧＰＳ受信 機測定値と、オドメータ２３０、ドプラ対地速度インジケータ２３２、向き変更 率センサー２３４、及びかじ取りリゾルバ２３６から受け取られた測定値の双方 を用いてカルマンフィルタを更新する。段階４１０において、ＴＲＵプロセッサ ２０８は更新されたカルマンフィルタを用いて車両の作動点を推定する。 本発明は、いくつかの好ましい実施例を参照して部分的に示し、説明してきた が、本発明の当業者であれば、添付の請求の範囲に定義されているように本発明 の精神と範囲から逸脱することなく、形態と詳細において様々な変更を行なえる ことがわかる。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ Ｇ０９Ｂ 29/10 7630−2Ｄ Ｇ０９Ｂ 29/10 Ａ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．衛星ベース位置システム(218)から航法信号を受信し、該航法信号を用いて 車両の受信機判定位置を求めるための、前記車両に取り付けられた受信機手段(2 16)と、 前記車両の少なくとも一つの動的パラメータを計測するセンサー手段(230,2 32,234,236)と、 前記受信機判定位置と前記センサー手段(230,232,234,236)とを組み合わせ て、推定される位置を含む作動点を求めるためのカルマンフィルタ手段(208)と 、 が設けられており、前記カルマンフィルタ手段(208)は、前記センサー手段( 230,232,234,236)が前記車両が静止状態であることを示すときに静止カルマンフ ィルタモデルに変わり、前記作動点の良好な判定が得られようになっていること を特徴とする、陸ベース車両の作動点を正確に求めるためのコンピュータベース のシステム(100)。 ２．前記カルマンフィルタ手段(208)は、前記センサー手段(230,232,234,236)が 前記車両が動いていることを示すときに移動カルマンフィルタモデルに変わる手 段を含んでいることを特徴とする請求項１に記載のシステム(100)。 ３．前記カルマンフィルタ手段(208)は、前記受信機手段(216)に対応するタイム ラグが前記受信機判定位置に及ぼす影響を判定するための手段を含んでいること を特徴とする請求項２記載のシステム(100)。 ４．前記受信機手段(216)は、前記車両の受信機判定速度を判定することを特徴 とする請求項３に記載のシステム(100)。 ５．前記カルマンフィルタ手段(208)は、前記受信機判定位置と、前記センサー 手段(230,232,234,236)及び前記受信機判定速度を組み合わせて前記作動点を求 めるようになっていることを特徴とする請求項４に記載のシステム(100)。 ６．前記作動点は、前記推定された位置及び推定された速さを含むことを特徴と する請求項５に記載のシステム(100)。 ７．前記タイムラグを判定する前記手段は、 推定される受信機判定位置と推定される受信機判定速度が前記受信機判定位 置と前記受信機判定速度のぞれぞれから推定されるように、第１番目のタイムラ グとして前記受信機手段(216)をモデル化する手段を備えていることを特徴とす る請求項６に記載のシステム(100)。 ８．前記センサー手段(230,232,234,236)は、 移動した距離を計測する第１センサー手段(230)と、 速さを計測する第２センサー手段(232)と、 向き変更率を計測する第３センサー手段(234)と、 かじ取り角を計測する第４センサー手段(236)と、 を含むことを特徴とする請求項７に記載のシステム(100)。 ９．前記作動点は前記推定位置と、前記推定速さと、推定された向き変更、及び 推定された向き変更率を含んでおり、前記推定位置は推定された北の位置と推定 された東の位置を含んでいることを特徴とする請求項８に記載のシステム(100) 10．前記静止カルマンフィルタモデルは、推定された受信機判定北の位置と、推 定された受信機判定東の位置と、前記推定北の位置、及び前記推定東の位置のカ ルマンフィルタの状態を含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム(100) 。 11．前記移動カルンマンフィルタモデルは、推定された受信機判定北の位置と、 推定された受信機判定東の位置と、推定された受信機判定北の速度と、推定され た受信機判定東の速度と、前記推定北の位置と、前記推定東の位置と、前記推定 向き変更と、推定向き変更率及び前記推定速さを含むことを特徴とする請求項９ に記載のシステム(100)1 12．前記受信機手段(216)は、GPS受信機であることを特徴とする請求項９に記載 のシステム(100)。 13．前記第１計測手段(230)は方向性オドメータであり、 前記第２計測手段(232)はドプラレーダであり、 前記第３計測手段は、固形状態の角速度センサー(234)であり、 前記第４計測手段(236)は、パルブ幅変調出力を有するリゾルバであること を特徴とする請求項１２に記載のシステム(100)。 14．衛星ベース位置システム(218)から航法信号を受信し、該航法信号を用いて 車両の受信機判定位置を求めるためのGPS受信機(216)と、 移動した距離を測定するための方向性オドメータ(230)と、 前記受信機判定位置と前記オドメータ(230)から移動した計測距離を組み合 わせて、推定位置を含む、前記車両の作動点を求めるカルマンフィルタ(208)と 、 が設けられており、該カルマンフィルタ(208)は、前記計測された移動距離 が第１のしきい値以下に低下したときに静止カルマンフィルタを用いることを特 徴とする陸ベースの車両の作動点を正確に求めるためのコンピュータベースのシ ステム(100)。 15．前記カルマンフィルタ(208)は、前記計測された移動距離が第２のしきい値 以上に上昇したときに移動カルマンフィルタモデルを用いることを特徴とする請 求項１４に記載のシステム(100)。 16．前記GPS受信機(216)は、受信機判定速度も求めることを特徴とする請求項１ ５に記載のシステム(100)。 17．前記カルマンフィルタ(208)は前記受信機(216)に対応したタイムラグをモデ ル化して前記受信機判定位置と前記受信機判定速度に及ぶ前記タイムラグの影響 を判定するようになっていることを特徴とする請求項１６に記載のシステム(100 )。 18．推定された受信機判定位置と推定された受信判定速度が前記受信機判定位置 と前記受信機判定速度からそれぞれ推定されるように、前記タイムラグが第１番 目のタイムラグとしてモデル化されていることを特徴とする請求項１７に記載の システム(100)。 19．速度を計測するドプラレーダ(232)と、 向き変更率を計測する固形状態の角速度センサー(234)と、 かじ取り角を計測するためのリゾルバ(236)と、 を含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム(100)。 20．前記カルマンフィルタ(208)は、計測された速さと、計測されたかじ取り角 及び計測された向き変更率を、前記受信機判定位置と、前記受信機判定速度及び 前記計測移動距離とに組み合わせて、前記推定位置と、前記推定速さと、前記推 定向き変更及び推定向き変更率を推定するようになっていることを特徴とする請 求項１９に記載のシステム(100)。 21．前記静止カルマンフィルタモデルは、推定される北の位置と、推定される東 の位置と、推定される受信機判定北の位置、及び推定される受信機判定東の位置 のカルマンフィルタ状態を含んでいることを特徴とする請求項１８に記載のシス テム(100)。 22．前記カルマンフィルタモデルは、推定される北の位置と、推定される東の位 置と、推定される向き変更と、推定される向き変更率と、推定される速さと、推 定される受信機判定北の位置と、推定される受信機判定東の位置と、推定させる 受信機判定北の速度及び推定される受信機判定東の速度のカルマンフィルタ状態 を含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム(100)。 23．(a) 衛星ベースの位置システム(218)から航法信号を受信して、該航法信号 を用いて車両の受信機判定位置を求め、 (b) 前記車両によって移動した距離を計測し、 (c) 前記受信機判定位置と前記計測された距離をカルマンフィルタし、前記 推定位置を含む、前記車両の作動点を求め、 (d) 前記計測された距離が第１のしきい値以下に低下するときに、静止カル マンフィルタモデルに変更する、 段階からなる、陸をベースとする車両の作動点を正確に求めるための方法(3 00)。 24． (e) 前記計測された移動距離が第２のしきい値以上に上昇するとき、移動 カルマンフィルタのモデルに変更する、前記段階(d)の後の段階を含むことを特 徴とする請求項２３に記載の方法(300)。 25．段階(a) は、前記航法信号からの受信機判定速度を求めることからなること を特徴とする請求項２４に記載の方法(300)。 26．(f) 速さを計測し、 (g) 向き変更率を計測し、 (h) かじ取り角を計測する、 段階からなる段階(c)の前の段階を含むことを特徴とする請求項２５に記載の 方法(300)。 27.段階(c) は、 前記受信機判定位置と、前記受信機判定速度と、前記計測移動距離と、計測 された速さと、計測された向き変更率、及び計測されたかじ取り角をカルマンフ ィルタを行なって前記車両の前記作動点を求め、該作動点は、さらに前記推定位 置、推定向き変更、推定向き変更率及び推定速さを含むことを特徴とする請求項 ２６に記載の方法(300)。