WO2008012997A1 - dispositif de positionnement et système de navigation - Google Patents

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WO2008012997A1
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positioning
map data
sensor
positioning device
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PCT/JP2007/061609
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Inventor
Norimasa Kobori
Kazunori Kagawa
Original Assignee
Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha
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Publication date
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    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
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    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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    • G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system
    • G01S19/49—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system whereby the further system is an inertial position system, e.g. loosely-coupled
    • G—PHYSICS
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    • G08G1/096827—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed onboard

Definitions

  • the present invention relates to a positioning device and a navigation system that detect the position of a moving object, and in particular, accumulates detection information by an autonomous sensor at a positioning position by radio wave navigation and estimates the position based on map data.
  • the present invention relates to a positioning device and a navigation system.
  • the position of the vehicle is measured based on radio waves from a GPS (Grobal Positioning System) satellite, and the current distance of the vehicle is accumulated while accumulating the travel distance and travel direction using a vehicle speed sensor and a gyro sensor. Estimate the position accurately.
  • GPS Global Positioning System
  • map matching that corrects a position determined by autonomous navigation using map data of a navigation system is known. Since map data is a combination of nodes (for example, intersections) with links (for example, roads), the vehicle can travel on the road by associating the position detected by autonomous navigation with the map data. In addition, the position of the vehicle can be corrected.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-213979
  • the navigation system map data that is generally available on the market is not very accurate, and the road network is represented by a linear link connecting intersections (nodes). Therefore, it may not match the actual road shape.
  • FIG. 1 (a) is a diagram showing an example of the deviation between the link information of the map data and the actual road shape.
  • the actual road is gently curved, but the map data expresses it with two links, so there are places where the actual road differs from the link information.
  • the vehicle is running at the “actual vehicle position”, the ability to recognize the “actual vehicle position” as the position of the vehicle when the GPS satellite is captured.
  • map matching is performed on a straight link, the actual vehicle position and the measured position will have an error L.
  • Fig. 1 (b) shows an example of the accuracy of the map data that investigated the error L by surveying.
  • the horizontal axis shows the survey point (positioning identification number), and the vertical axis shows the difference between the actual road shape and the map data.
  • the map data has little error from the actual road near the intersection (node), but it differs from the actual road by about 6m depending on the location. Therefore, there is a problem that accurate positioning is difficult if the map is matched with map data and the position is corrected without GPS satellites being captured.
  • the present invention has been made in view of the above points, and in view of the above problems, even if it is difficult to capture the GPS satellite, the conventional map data is used for accuracy.
  • An object is to provide a positioning device and a navigation system that can perform positioning well. Means for solving the problem
  • a positioning device that detects a position of a moving body by radio navigation positioning means
  • a first autonomous sensor that detects behavior information of the moving body and the radio navigation positioning means.
  • the position detection means for detecting the estimated position of the moving body by accumulating the detection information by the first autonomous sensor in the positioning result by the reference, the map data storage means based on the estimated position by the position detection means, Map data positioning means for detecting a map data estimated position at a predetermined distance from a link corresponding to the estimated position; And a maximum likelihood position estimating means for estimating the position of the moving body by applying the map data estimated position to a Kalman filter.
  • a positioning device that detects a position of a moving body by radio navigation positioning means
  • a first autonomous sensor that detects behavior information of the moving body
  • the radio navigation positioning Position detection means for accumulating detection information by the first autonomous sensor in the positioning result by the means to detect the estimated position of the moving body, and referring to the map data storage means based on the estimated position by the position detection means
  • Map data positioning means for detecting a map data estimated position at a predetermined distance from a link corresponding to the estimated position, and maximum likelihood for estimating the position of the moving body by applying the estimated position and the map data estimated position to a Kalman filter
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a difference between map data link information and an actual road shape.
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a navigation system to which a positioning device is applied.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a positioning device and a coupling image of a Kalman filter.
  • FIG. 4 is a diagram (No. 1) showing respective positions detected by two sensor systems for coupling to a Kalman filter.
  • FIG. 5 is a diagram (No. 2) showing respective positions detected by two sensor systems for coupling to the Kalman filter.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an observation equation used for a Kalman filter.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a procedure in which the positioning device measures the position of the vehicle according to the GPS radio wave capturing status.
  • FIG. 8 is a diagram showing the experimental results of actual positioning with a positioning device. Explanation of symbols
  • FIG. 2 shows a schematic configuration diagram of a navigation system 10 to which the positioning device 9 of the present embodiment is applied.
  • the navigation system 10 is controlled by a navigation ECU (Electrical Control Unit) 8 that controls the navigation system.
  • the navigation ECU8 is a CPU that executes a program, a storage device that stores the program (node, disk drive, ROM), a RAM that temporarily stores data programs, an input / output device that inputs and outputs data, NV (Non Volatile) —configured as a computer to which RAM and the like are connected via a bus.
  • NV Non Volatile
  • the navigation ECU 8 includes a GPS receiver 1 that receives radio waves from a GPS (Grobal Positioning System) satellite, a vehicle speed sensor 2 that detects the speed of the vehicle, and an axis that passes through the center of gravity of the vehicle and extends in the longitudinal direction of the vehicle ( Rolling axis) Rotational sensor 3 for detecting rotational angular velocity, Steering angle sensor 4 for detecting steering angle of steered wheels, Map database storing map data (hereinafter referred to as map DB) 5, Navigation system 10 An input device 6 for operating the display and a display device 7 such as a liquid crystal display for displaying the current position on a map and a head up display (HUD) are connected.
  • GPS Global Positioning System
  • vehicle speed sensor 2 that detects the speed of the vehicle
  • an axis that passes through the center of gravity of the vehicle and extends in the longitudinal direction of the vehicle ( Rolling axis)
  • Rotational sensor 3 for detecting rotational angular velocity
  • Steering angle sensor 4 for
  • Map DB5 supports actual road networks corresponding to nodes (eg, points where roads and roads intersect, points separated from intersections at predetermined intervals, etc.) and links (roads connecting nodes and nodes). It is configured as a table-like database.
  • the navigation ECU 8 extracts a map around the detected current position from the map DB 5 on the display device 7 provided in the passenger compartment, and displays it according to the specified scale.
  • the navigation ECU 8 displays the current position of the vehicle superimposed on the map as necessary.
  • a route search is performed from the detected current position to the destination by a known route search method such as the Dijkstra method.
  • the route is displayed superimposed on the map, and the route is guided to the driver in front of the intersection that turns right and left.
  • Fig. 3 (a) shows a functional block diagram of the positioning device 9.
  • the positioning device 9 of the present embodiment measures the position of the vehicle with high accuracy in a situation where it is difficult to capture GPS satellites or a situation where the reliability of GPS positioning is reduced.
  • the positioning device 9 adds positioning information based on the map DB5 to positioning by autonomous navigation, and outputs the position estimated by the Kalman filter.
  • the positioning accuracy can be improved compared to the case of simply performing map matching on the positioning results obtained by autonomous navigation.
  • the position correction according to the present embodiment is particularly effective in correcting the positional deviation in the direction perpendicular to the traveling direction (the road length direction).
  • the positioning information to be coupled needs to be independent from each other.
  • the sensor sensor system A can be used as the sensor sensor 3 and the sensor system B can be used as the steering angle sensor 4, and a gyro sensor can be used as the sensor for detecting the direction of the vehicle.
  • the positioning device 9 of this embodiment has derived an observation equation for coupling the detection values from the two sensor systems. Details will be described below.
  • the GPS positioning means 81 measures the position of the host vehicle based on radio waves from GPS satellites by a known method.
  • the GPS positioning means 81 selects four or more GPS satellites that enter a predetermined elevation angle from the current vehicle position among a plurality of GPS satellites orbiting a predetermined orbit, and receives radio waves transmitted from those GPS satellites. .
  • the GPS positioning means 81 calculates the arrival time of the radio wave, and calculates the distance to the captured GPS satellite from the arrival time and the speed of light c. Then, one point where the distance between the three GPS satellites and the vehicle intersects is measured as the position of the vehicle.
  • the positioning device 9 measures the position of the host vehicle every predetermined time while receiving the GPS radio wave.
  • the position determined by the autonomous navigation that accumulates the travel distance and direction is started with the last position as the initial position and the travel direction at that time as the initial direction.
  • Fig. 4 (a) is a diagram showing a position detected by autonomous navigation (sensor system A).
  • the road 21 in Fig. 4 (a) is represented by map data consisting of two links 22 and 23 extracted from the map DB5. It is assumed that the vehicle is traveling in the direction from link 22 to link 23, and GPS radio waves are blocked at the initial position 24.
  • the INS (Inertial Navigation Sensor) positioning means 82 detects the vehicle speed from the vehicle speed sensor 2 and the steering angle from the steering angle sensor 4 to the initial position 24 and the initial direction. Accumulate travel distance and direction to estimate position and direction by autonomous navigation (hereinafter, estimated position and estimated direction).
  • Figure 4 (a) shows the estimated position 26 estimated by autonomous navigation for the actual vehicle position 25 of the vehicle.
  • FIG. 4 (b) is a diagram showing a position detected in association with the link of the map DB (B sensor system) 5 based on the estimated position 26 estimated by the INS positioning means 82.
  • the estimated position 26 estimated by the INS positioning means 82 is input to the map data positioning means 83, and the map data positioning means 83 extracts the link 23 corresponding to the estimated position 26 from the map DB5.
  • the map data positioning means 83 sets a predetermined distance r (hereinafter referred to as offset amount r) from the link 23 to the estimated position 26. It is presumed that the vehicle is on one of the separated lines (hereinafter referred to as map data estimated position 27).
  • This offset amount r is the distance between the initial position 24 and the link 22 immediately before the GPS is cut off. In other words, it is assumed that the offset between the initial position 24 and the link 22 immediately before the GPS cutoff continues.
  • the map data estimated position 27 is either “on the line separating the offset amount D”. That is, the map data estimated position 27 is not limited to one point.
  • FIG. 5 (c) is a diagram illustrating the direction of the host vehicle estimated from the detection value of the parallel sensor (sensor system B).
  • the initial direction by the GPS positioning unit 81 is input to the direction detection unit 84, and the direction detection unit 84 accumulates the integral value (indicating the direction) of the current rate detected by the rate sensor 3 in the initial direction to estimate the direction of the host vehicle. (Hereinafter referred to as cumulative estimated direction 28). Therefore, the traveling direction of the vehicle is estimated separately from the sensor system of A.
  • the map data estimated position 27 is a value inherently including error variance
  • the cumulative estimated direction 28 also includes an error due to a detection error of the high rate sensor 3 or the like.
  • the map data positioning means 83 calculates the error variance of the map data estimated position 27 and cumulative estimated direction 28 according to the offset amount r, speed, GPS radio wave interruption time, and the like.
  • the Kalman filter calculating means 85 outputs the maximum likelihood position of the position and direction of the host vehicle.
  • Figure 5 (d) shows the final estimated position 29 calculated based on the estimated position 26 and estimated direction by the sensor system A, and the map data estimated position 27 and cumulative estimated direction 28 by the sensor system B. It is. The final estimated position 29 includes information indicating the direction.
  • the error variance of the two sensor systems is shown as a variance having convex portions at the estimated position 26 and the map data estimated position 27, but the variance actually has a three-dimensional extent. .
  • Figure 3 (b) shows the image of the variance and the estimation of the maximum likelihood position by the Kalman filter.
  • the force Lehman filter estimates the most probable state (the state where the product of the distribution is the maximum) based on the probability density distribution of the state when the states of one system are estimated independently.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an observation equation used for the Kalman filter.
  • Set an appropriate coordinate system for example, Y direction is north
  • X is the actual position of the vehicle
  • X is expressed as a function of the position (x, y) of the two-dimensional plane and the running direction ⁇ .
  • the thick solid line indicates the link 23, and the inclination of the link 23 with respect to the X axis.
  • the intersection node position force S of the link 23 intersects with the y- axis, and is (0, c). If link 23 is taken in this way, link 23 is represented by the following runway formula.
  • ⁇ is positive counterclockwise and ⁇ is positive clockwise.
  • an observation equation can be established so that the distance r from the link 23 becomes zero.
  • the observation equation can be established so that the inclination ⁇ of the traveling direction with respect to the link 23 becomes zero.
  • Equation (3) the observation equation is a matrix with 2 rows and 1 column.
  • the upper element shows the relational expression for the distance from the runway
  • the lower element shows the relational expression for the inclination from the runway.
  • the upper element is “ ⁇ ⁇ sma—ycos a _c_r”.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a procedure in which the positioning device 9 measures the position of the vehicle according to the GPS radio wave capturing status.
  • the positioning device 9 determines, for example, whether or not the GPS radio wave is interrupted at every positioning interval of the GPS positioning means 81 (Sl). If the GPS signal is not interrupted (SI No), the position of the vehicle is measured using the GPS signal (S 2).
  • the INS positioning means 82 is based on the vehicle speed and rudder angle and accumulates the travel distance and travel direction at the initial position 24 and the initial direction by autonomous navigation. Estimated position and estimated direction are estimated (S3). The INS positioning means 82 calculates the accumulated estimated position 26 and estimated direction variance based on the errors of the vehicle speed sensor 2 and the steering angle sensor 4 and the like.
  • the direction detection means 84 accumulates the integral value of the short rate in the initial direction before the GPS radio wave is cut off, and detects the accumulated estimated direction of the host vehicle (S4).
  • the direction detecting unit 84 calculates the variance of the accumulated estimated direction according to the detection error of the high-speed sensor 3 and the like.
  • the map data positioning means 83 refers to the map DB5 based on the estimated position estimated by the INS positioning means 82, and the map data estimation is performed on the line separated by the offset amount r from the corresponding link 23.
  • the position is detected (S5).
  • the Kalman filter calculating means 85 calculates the estimated position and the estimated direction by the sensor system A and the map data estimated position and the accumulated estimated direction by the B sensor system. Coupling with a filter (S5).
  • Steps S4 and S5 are in no particular order.
  • Position estimation by autonomous navigation has the advantage that it reflects the driving progress of the host vehicle and the disadvantage that the error increases with the passage of time. This includes the advantage that the position of the vehicle can be constrained, and the disadvantage that it includes errors due to the accuracy of the map data.
  • the positioning device 9 of the present embodiment considers the position error estimated from these two systems and applies it to the Kalman filter to estimate the maximum likelihood position. Can be supplemented. Therefore, it is possible to accurately correct the position detected by autonomous navigation using map data.
  • observation equation (3) is explained in order to apply observation equation (3) to the Kalman filter.
  • J 'and J' are partial derivatives of the observation equation.
  • Equation (4) is transformed to obtain the following equation c
  • J Ws J can be respectively expressed as: c
  • Equation (8) is a linear model.
  • Figure 8 shows the positioning results of the positioning device 9 in a situation where GPS radio waves are blocked on a general road.
  • the positioning time is about 950 seconds, which is almost equal to the time when the GPS signal was cut off.
  • the error covariance matrix Qs is in the order of ct, c, r, and ⁇ .
  • Figure 8 (a) shows the difference between the estimated position detected by autonomous navigation and the position measured by the positioning device 9 of this embodiment for an actual track (true value) measured by another system.
  • the horizontal axis is the positioning time (travel time), and the cumulative error average distance [m
  • the estimated position detected by autonomous navigation may deviate by more than 30m from the true value, whereas the positioning device of this embodiment is about 10m even if it travels for 950 seconds. However, it can be seen that there is a deviation from the true value.
  • Fig. 8 (b) shows I. Actual track measured by another system, II. Detected by autonomous navigation. The estimated position and III. The position measured by the positioning device 9 of the present embodiment are shown. The black dot is an intersection.
  • I. The actual track measured by another system is almost superimposed on the track (link: thin solid line) extracted from the map DB5.
  • the position corrected of the present embodiment is particularly effective for correcting the positional deviation in the direction perpendicular to the traveling direction.
  • the present invention is applied to a positioning device and a navigation system that detect the position of a moving body, and in particular, the detection information by an autonomous sensor is accumulated at the positioning position by radio navigation, and the position is determined based on map data. Applies to positioning devices and navigation systems that estimate

Description

明 細 書
測位装置及びナビゲーシヨンシステム
技術分野
[0001] 本発明は、移動体の位置を検出する測位装置及びナビゲーシヨンシステムに関し、 特に、電波航法による測位位置に自律センサによる検出情報を累積すると共に、地 図データを規範にして位置を推定する測位装置及びナビゲーシヨンシステムに関す る。
背景技術
[0002] ナビゲーシヨンシステムでは、 GPS (Grobal Positioning System)衛星からの 電波に基づき自車両の位置を測位して、車速センサ及びジャイロセンサ等を用いて 走行距離及び走行方向を累積しながら車両の現在位置を精度よく推定する。
[0003] し力 ながら、 GPS衛星からの電波を受信できない状態では、自律航法による測位 に含まれる誤差が時間と共に増幅されるため徐々に位置の精度が低下する。このた め、 自律航法により測位した車両の位置を補正する種々の方法が提案されている。
[0004] 例えば、ナビゲーシヨンシステムの地図データを利用して自律航法により測位した 位置を補正するマップマッチングが知られている。地図データはノード（例えば、交差 点）間をリンク（例えば、道路）により結合したものであるため、 自律航法により検出し た位置を地図データに対応づけることで、車両が道路上を走行するように自車両の 位置を補正することができる。
[0005] し力 ながら、地図データの精度はそれほど高いものではなぐマップマッチングに よる補正では十分な精度が得られない場合が多レ、。そこで、例えば、自律航法により 測位された位置'方向に最も整合する位置及び方位を有する道路を地図データから 選択して、該道路に対応づけて位置'方向を補正する方法が提案されている (例え ば、特許文献 1参照。）。
特許文献 1 :特開 2002— 213979号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題 [0006] し力 ながら、上記のように一般に市販されているナビゲーシヨンシステムの地図デ ータはそれほど精度が高いものではなぐまた、道路網を交差点（ノード）を結ぶ直線 状のリンクにより表現するため実際の道路の形状と一致しない場合がある。
[0007] 図 1 (a)は、地図データのリンク情報と実際の道路形状のズレの一例を示す図であ る。図 1 (a)に示すように実際の道路は緩やかに湾曲しているが、地図データではそ れを 2つのリンクにより表現しているため、実際の道路とリンク情報とが異なる箇所が 生じる。例えば、「実際の自車位置」を車両が走行している場合、 GPS衛星を捕捉し ている状態では「実際の自車位置」を自車両の位置として認識する力 GPS衛星が 捕捉されない状態で直線状のリンクにマップマッチングした場合、実際の車両位置と 測位された位置とが誤差 Lを有することとなる。
[0008] 図 1 (b)は測量により誤差 Lがどの程度かを調査した地図データの精度の一例を示 す。図 1 (b)では横軸が測量点 (測位の識別番号)を、縦軸が実際の道路形状と地図 データの較差を示す。図 1 (b)に示すように、地図データは交差点（ノード）付近では 実際の道路との誤差が小さいが、場所によっては 6m程度、実際の道路と異なる。し たがって、 GPS衛星が捕捉されない状態で、地図データにマップマッチングして位 置を補正すると、精度のよい測位が困難であるという問題がある。
[0009] 一方、高精度な地図データを得るためには、道路の正確な測量やリンクの高精細 化が必要であるため全ての道路でこれを実現するのは困難である。
[0010] そこで、本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、上記課題に鑑み、 G PS衛星が捕捉困難な状態であっても、従来の地図データを使用して、精度よく測位 することができる測位装置、ナビゲーシヨンシステムを提供することを目的とする。 課題を解決するための手段
[0011] 本発明の一観点によれば、電波航法測位手段により移動体の位置を検出する測 位装置において、前記移動体の挙動情報を検出する第 1の自律センサと、前記電波 航法測位手段による測位結果に第 1の自律センサによる検出情報を累積して前記移 動体の推定位置を検出する位置検出手段と、前記位置検出手段による前記推定位 置に基づき地図データ記憶手段を参照し、前記推定位置に対応するリンクから所定 距離の地図データ推定位置を検出する地図データ測位手段と、前記推定位置及び 前記地図データ推定位置をカルマンフィルタに適用して前記移動体の前記位置を 推定する最尤位置推定手段と、を有することを特徴とする測位装置が提供される。
[0012] 本発明の別の観点によれば、電波航法測位手段により移動体の位置を検出する測 位装置において、前記移動体の挙動情報を検出する第 1の自律センサと、前記電波 航法測位手段による測位結果に第 1の自律センサによる検出情報を累積して前記移 動体の推定位置を検出する位置検出手段と、前記位置検出手段による前記推定位 置に基づき地図データ記憶手段を参照し、前記推定位置に対応するリンクから所定 距離の地図データ推定位置を検出する地図データ測位手段と、前記推定位置及び 前記地図データ推定位置をカルマンフィルタに適用して前記移動体の前記位置を 推定する最尤位置推定手段と、を有することを特徴とする測位装置を適用したナビゲ ーシヨンシステムが提供される。
発明の効果
[0013] 本発明によれば、 GPS衛星が捕捉困難な状態であっても、従来の地図データを使 用して、精度よく測位することができる測位装置及びナビゲーシヨンシステムを提供す ること力 Sできる。
図面の簡単な説明
[0014] [図 1]地図データのリンク情報と実際の道路形状のズレの一例を示す図である。
[図 2]測位装置を適用したナビゲーシヨンシステムの概略構成図である。
[図 3]測位装置の機能ブロック図、カルマンフィルタのカップリングイメージを示す図で ある。
[図 4]カルマンフィルタにカップリングするため、 2つのセンサ系統により検出されるそ れぞれの位置を示す図（その 1)である。
[図 5]カルマンフィルタにカップリングするため、 2つのセンサ系統により検出されるそ れぞれの位置を示す図（その 2)である。
[図 6]カルマンフィルタに用レ、る観測方程式を説明するための図である。
[図 7]測位装置が GPS電波の捕捉状況に応じて自車位置を測位する手順を示すフ ローチャート図である。
[図 8]測位装置により実際に測位した実験結果を示す図である。 符号の説明
[0015] GPS受信装置
2 車速センサ
3 ョーレートセンサ
4 舵角センサ
5 地地図図デデーータタ zベース
6 入力装置
7
8 ナビ ECU
9 測位装置
10 ナビゲーシヨンシステム
発明を実施するための最良の形態
[0016] 以下、図面を参照して、本発明の実施の形態に係る半導体装置及びその製造方 法について説明する。
[0017] 図 2は、本実施の形態の測位装置 9を適用したナビゲーシヨンシステム 10の概略構 成図を示す。
[0018] ナビゲーシヨンシステム 10は、ナビゲーシヨンシステムを制御するナビ ECU (Elect rical Control Unit) 8により制御される。ナビ ECU8は、プログラムを実行する CP U、プログラムを記憶した記憶装置 (ノ、ードディスクドライブ、 ROM)、データゃプログ ラムを一時的に記憶する RAM、データを入力及び出力する入出力装置、 NV (Non Volatile)—RAM等がバスを介して接続されたコンピュータとして構成される。
[0019] ナビ ECU8には GPS (Grobal Positioning System)衛星からの電波を受信す る GPS受信装置 1、車両の速度を検出する車速センサ 2、車両の重心を通り同車両 の前後方向に延びる軸線（ローリング軸）回りの回転角速度を検出するョーレートセ ンサ 3、操舵輪の舵角を検出する舵角センサ 4、地図データを記憶した地図データべ ース（以下、地図 DBという） 5、ナビゲーシヨンシステム 10を操作するための入力装置 6及び地図に現在位置を表示する液晶や HUD (Head Up Display)等の表示装 置 7が接続されている。 [0020] 地図 DB5には、実際の道路網をノード (例えば、道路と道路が交差する点、交差点 から所定間隔毎に区切った点、等)及びリンク (ノードとノードを接続する道路)に対応 づけて、テーブル状のデータベースとして構成される。
[0021] ナビ ECU8は、車室内に設けられた表示装置 7に、検出した現在位置周辺の地図 を地図 DB5から抽出し、指定された縮尺に合わせて表示する。ナビ ECU8は、必要 に応じて地図に重畳して車両の現在位置を表示する。
[0022] また、押下式のキーボードやリモコン等の入力装置 6から目的地が入力されると、検 出した現在位置から目的地まで、例えばダイクストラ法など周知のルート検索方法で ルート検索を行い、ルートを地図に重畳して表示すると共に、右左折する交差点の手 前で運転者にルートを案内する。
[0023] ナビ ECU5の CPUは、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することで、本実施 の形態で説明する測位を実現する。図 3 (a)は、測位装置 9の機能ブロック図を示す
[0024] 本実施の形態の測位装置 9は、 GPS衛星の捕捉が困難な状況や GPS測位の信頼 性が低下した状況下で、車両の位置を高精度に測位する。概略を説明すれば、測位 装置 9は自律航法による測位に地図 DB5を規範とした測位情報を付加し、カルマン フィルタにより最尤推定される位置を出力する。 自律航法による測位結果に単にマツ プマッチングする場合と比べ測位精度を向上することができる。後述する実際の測位 結果により明らかとなるが、本実施形態による位置補正は特に進行方向（道路長方 向）に垂直な方向の位置ずれの補正に大きな効果がある。
[0025] また、カルマンフィルタの適用においては、カップリングさせる測位情報が互いに独 立している必要があるため、本実施の形態では
A.車速センサ 2及び舵角センサ 4
B.地図 DB5及びョーレートセンサ 3
の 2つのセンサ系統に分けることとした。なお、 Aのセンサ系統にョーレートセンサ 3を 、 Bのセンサ系統に舵角センサ 4を用いてもよぐまた、車両の方向を検出するセンサ にジャイロセンサを用レ、てもよレ、。
[0026] また、カルマンフィルタを適用する場合、 2つのセンサ系統による出力結果を観測 方程式によりカップリングする力 Aのセンサ系統では位置及び方向が検出されるの に対し、 Bのセンサ系統では地図 DB5の地図データとの相対距離及び相対方向が 検出され、両者を直接カップリングすることができない。そこで、本実施形態の測位装 置 9は 2つのセンサ系統からの検出値をカップリングするための観測方程式を導出し た。以下、詳細に説明する。
[0027] まず、 GPS測位手段 81は、周知の方法で GPS衛星からの電波に基づき自車両の 位置を測位する。 GPS測位手段 81は所定の軌道を周回する複数の GPS衛星のうち 現在の車両の位置から所定の仰角に入る GPS衛星を 4つ以上選択し、それらの GP S衛星から発信される電波を受信する。 GPS測位手段 81は電波の到達時間を計算 し、到達時間と光速 cから捕捉した GPS衛星までの距離を算出する。そして、 3つの G PS衛星と自車両の距離が交差する 1点を自車両の位置として測位する。
[0028] 測位装置 9は、 GPS電波を受信している間は所定の時間毎に自車両の位置を測 位する。そして、 GPS電波が遮断されると、最後に測位した位置を初期位置、その時 の走行方向を初期方向として、これらに走行距離及び方向を累積する自律航法によ る測位を開始する。
[0029] 図 4 (a)は自律航法 (Aのセンサ系統）により検出される位置を示す図である。図 4 ( a)の道路 21は、地図 DB5から抽出された 2つのリンク 22、 23から成る地図データで 表されている。 自車両はリンク 22からリンク 23の方向へ走行しており、初期位置 24で GPS電波が遮断されたものとする。
[0030] GPS衛星からの電波が遮断されると、 INS (Inertial Navigation Sensor)測位 手段 82は車速センサ 2から車速、舵角センサ 4から舵角を検出して、初期位置 24及 び初期方向に走行距離及び方向を累積して自律航法による位置及び方向を推定す る（以下、推定位置、推定方向とレ、う）。図 4 (a)では自車両の実際の自車位置 25に 対し自律航法により推定された推定位置 26を示す。
[0031] また、カルマンフィルタを適用するためにはセンサ系統毎に誤差分散を必要とする が、車速センサ 2及び舵角センサ 4の誤差は速度や GPS電波遮断時間等に応じて 既知である。したがって、これらに基づき累積した推定位置 26の誤差分散も既知で ある。図 4 (a)では推定位置 26の誤差分散を点線で囲まれた楕円で示した。 [0032] 図 4 (b)は、 INS測位手段 82が推定した推定位置 26に基づき、地図 DB (Bのセン サ系統） 5のリンクに対応させて検出した位置を示す図である。 INS測位手段 82が推 定した推定位置 26は地図データ測位手段 83に入力され、地図データ測位手段 83 は推定位置 26に対応したリンク 23を地図 DB5から抽出する。
[0033] 自車両は推定位置 26とリンク 23の周辺に存在すると推定されるため、地図データ 測位手段 83はリンク 23から推定位置 26の方向へ所定距離 r (以下、オフセット量 rと いう）を隔てた線上のいずれかに自車両が存在するものと推定する（以下、地図デー タ推定位置 27という）。
[0034] このオフセット量 rは、 GPS遮断直前の初期位置 24とリンク 22との距離である。すな わち、 GPS遮断直前における初期位置 24とリンク 22とのオフセットが継続していると 推定する。
[0035] また、推定位置 26もオフセット量 rも推定値に過ぎないので、地図データ推定位置 2 7は「オフセット量 Dを隔てた線上」のいずれかとなる。つまり、地図データ推定位置 2 7は一点に絞られない。
[0036] 図 5 (c)は、ョーレートセンサ（Bのセンサ系統）の検出値により推定された自車両の 方向を示す図である。 GPS測位手段 81による初期方向は方向検出手段 84に入力 され、方向検出手段 84は初期方向にョーレートセンサ 3により検出されたョーレート の積分値 (方向を示す)を累積して、自車両の方向を推定する (以下、累積推定方向 28という）。したがって、 Aのセンサ系統とは別に車両の走行方向が推定される。
[0037] また、上記のように地図データ推定位置 27は本来的に誤差分散を含む値であり、 累積推定方向 28もョーレートセンサ 3の検出誤差等による誤差を含む。地図データ 測位手段 83は、オフセット量 rや速度、 GPS電波遮断時間等に応じて地図データ推 定位置 27,累積推定方向 28の誤差分散を算出する。
[0038] 以上のようにして A及び Bのセンサ系統によりそれぞれ自車両の位置及び方向が 推定されると、カルマンフィルタ演算手段 85が自車両の位置及び方向の最尤位置を 出力する。図 5 (d)は、 Aのセンサ系統による推定位置 26及び推定方向と、 Bのセン サ系統による地図データ推定位置 27及び累積推定方向 28とに基づき演算される最 終推定位置 29を示す図である。最終推定位置 29には方向を示す情報が含まれる。 [0039] 図 5 (d)では 2つのセンサ系統の誤差分散を、推定位置 26と地図データ推定位置 2 7に凸部を有する分散で示したが、分散は実際には 3次元の広がりを有する。図 3 (b )にはその分散及びカルマンフィルタによる最尤位置の推定のイメージを示した。力 ルマンフィルタは、 1つの系の状態がそれぞれ独立に推定される場合、状態の確率 密度の分布に基づき最も確率の高い状態 (分布の積が最大になる状態）を推定する
。したがって、 2つの系統の測位情報をカルマンフィルタでカップリングすることで、存 在する確率が最も高レ、位置を推定することができる。
[0040] 続いて、カルマンフィルタに用いる観測方程式について説明する。
[0041] 図 6はカルマンフィルタに用いる観測方程式を説明するための図である。適当な座 標系（例えば、 Y方向が北向き）を設定して Xを自車両の実際の自車位置、走行方
t
向とすれば、 Xは 2次元平面の位置 (x、 y)及び走行方向 Θの関数で表される。
t
[0042] X = (x、y、 Θ )
t
また、太い実線はリンク 23を示し、 X軸に対するリンク 23の傾きをひとする。また、リ ンク 23の交差点ノード位置力 Sy軸と交差する点を（0、 c)とした。このようにリンク 23を 取ると、リンク 23は次のような走路の式により表される。
[0043] -x- sin a +y cos a + c = 0 …（2)
Xのリンク 23からの傾きを φ、 Xtとリンク 23との距離を rとする。傾き φはョーレート t
センサ 3の検出値により方向検出手段 84が検出する値であり、距離 rは GPS電波遮 断直前のオフセット量 rである。なお、図 6では αは反時計回りが正であり、 φは時計 回りが正である。
[0044] したがって、まず、リンク 23からの距離 rがゼロになるように観測方程式を立てること ができる。また、リンク 23に対する走行方向の傾き Θがゼロになるように観測方程式 を立てることができる。
[0045] そこで、観測量 Sを
s = (ひ、 c、 r、 φ ノ
とすると、観測方程式は式 (3)により表すことができる。なお、式（3)に示すように観測 方程式は 2行 1列の行列である。
[0046] [数 1] h(X, S)
Figure imgf000011_0001
上側の要素は走路からの距離の関係式を、下側の要素は走路からの傾きの関係 式をそれぞれ示す。また、自車両が走行直線より下側にある場合、上側の要素は「χ· sm a— ycos a _c_r」となる。
[0047] 式（3)の観測方程式のカルマンフィルタへの適用については後に詳細に説明する
[0048] 図 7は測位装置 9が GPS電波の捕捉状況に応じて自車位置を測位する手順を示 すフローチャート図である。
[0049] 測位装置 9は例えば GPS測位手段 81の測位間隔毎に GPS電波が遮断されたか 否かを判定する（Sl)。 GPS電波が遮断されていなければ（SIの No)、 GPS電波を 利用して自車両の位置を測位する（S 2)。
[0050] GPS電波が遮断された場合（S1の Yes)、 INS測位手段 82は車速及び舵角に基 づき、初期位置 24及び初期方向に走行距離及び走行方向を累積して自律航法によ る推定位置及び推定方向を推定する（S3)。なお、 INS測位手段 82は、車速センサ 2及び舵角センサ 4の誤差等に応じて、これらに基づき累積した推定位置 26、推定 方向の分散を算出する。
[0051] また、方向検出手段 84は、 GPS電波が遮断される前の初期方向にョーレートの積 分値を累積して、 自車両の累積推定方向を検出する（S4)。なお、方向検出手段 84 は、ョーレートセンサ 3の検出誤差等に応じて累積推定方向の分散を算出する。
[0052] また、地図データ測位手段 83は、 INS測位手段 82が推定した推定位置に基づき 地図 DB5を参照し、対応したリンク 23からオフセット量 rを隔てた線上のレ、ずれかに 地図データ推定位置を検出する（S5)。
[0053] ついで、カルマンフィルタ演算手段 85は、 Aのセンサ系統による推定位置及び推 定方向、 Bのセンサ系統による地図データ推定位置及び累積推定方向、をカルマン フィルタによりカップリングする（S5)。
[0054] 以上のようにして、 2つのセンサ系統から独立に検出された位置及び方向により確 率的に最も高い最終推定位置を出力することができる。なお、ステップ S4と S5は順 不同である。
[0055] 自律航法による位置推定は、自車両の走行経過を反映しているという長所と、時間 経過により誤差が拡大するという短所を有し、地図 DBを規範とした位置推定は、地 図データにより自車両の位置を拘束できるという長所と、地図データの精度に起因す る誤差を含むとレヽぅ短所を有する。
[0056] 本実施形態の測位装置 9は、これら 2つの系統から推定された位置の誤差を考慮し て、カルマンフィルタに適用して最尤位置を推定するので、双方の長所を取り出すと 共に短所を補うことができる。したがって、地図データを使用して、 自律航法により検 出された位置を精度よく補正することができる。
[0057] GPS電波が遮断されていても精度のよい測位が可能であるので、交差点等におけ る運転支援（車両制御、注意喚起等）を適切なタイミングで運転者に提供することが できる。
〔カルマンフィルタへの適用〕
カルマンフィルタに観測方程式（3)を適用するため観測方程式（3)の操作につい て説明する。
[0058] まず、観測方程式 (3)を線形化する。このため、観測方程式 (3)を時亥 ijtにおける推 定位置
[0059] [数 2]
推定位置
の周りで Taylor展開する。
[0060] [数 3] h{xns)+J{xt -x +J[ S = 02χ .... (4) 但し、 xtは真の位置
は観測された測定値
は測定誤差
真の測定値 < = + AS
また、 J'、J'は観測方程式を偏微分したものである。
[0061] [数 4]
Figure imgf000013_0001
式 (4)を変形して次の式が得られる c
[0062] [数 5]
Figure imgf000013_0002
ここで、 J Ws J、はそれぞれ次のように表すことができる c
[数 6]
、
Figure imgf000014_0001
c + r ヽ
Figure imgf000014_0002
また、カルマンフィルタでは、状態方程式及び観測方程式ともに線型モデルを前提 にしているため、 Xを次のように定義する。
[数 7]
Figure imgf000014_0003
そして Jを乗じた m次元空間で考えれば、線型モデルにより記述することができる。 式（7)から、
-W =X +J A S - - - (8)
式（8)が線型モデルである。
観測量の測定誤差 Δ Sは白色ガウス分散であると仮定されるので、その平均 E ( Δ S) =0である。従って、 EQ AS)=O
s
EQ Δ S Δ STJ T) =J E ( Δ S Δ ST) J T=J Q J T≡ Q'…（9)
s s s s s s s s
自律航法により算出された推定位置の平均'分散を、 Jxを乗じた m次元空間で考え ると次のように表すことができる。
[0066] [数 8]
E(XS ) = JXE(X, -X)^ E(AXT ) = 0 ----(10)
Figure imgf000015_0001
■■■■(") 以上から最尤推定値は次にようにして求められる。
[0067] [数 9]
Figure imgf000015_0002
- J Α_ ^ί) · - , ■ /" 、 但し、∑ (∑::+ fe- 1
Figure imgf000015_0003
式（12)を X=(x、y、 Θ)の空間に戻すため、逆写像をかける。
[0068] [数 10] (/つ-1 " - - (13)
Figure imgf000016_0001
〔測位装置 9による測定結果〕
図 8は、一般道路において GPS電波が遮断された状況における測位装置 9の測位 結果を示す。測位した時間は、 GPS電波が遮断されていた時間とほぼ等しく約 950 秒である。
[0069] オフセット量 rは標準偏差に相当する 10〔m〕、観測量 S = 、 c、 r、 φ )の誤差共 分散行列 Qsは次のように設定した。なお、誤差共分散行列 Qsは ct、 c、 r、 φの順番 である。
[0070] [数 11]
Figure imgf000016_0002
図 8 (a)は別の系統で測位した実際の走路 (真値とする）に対し、 自律航法により検 出した推定位置と本実施形態の測位装置 9が測位した位置のズレの大きさの実験結 果である。図 8 (a)では測位時間（走行時間）を横軸にして、累積誤差平均の距離〔m
〕を縦軸に示した。
[0071] 図 8 (a)に示すように、 自律航法により検出した推定位置では真値に対し 30m以上 ずれることがあるのに対し、本実施形態の測位装置では 950秒走行しても 10m程度 しか真値に対しずれなレ、ことが分かる。
[0072] また、図 8 (b)には、 I.別の系統で測位した実際の走路、 II. 自律航法により検出し た推定位置、及び、 III.本実施形態の測位装置 9が測位した位置、がそれぞれ示さ れている。なお、黒丸点は交差点である。なお、図 8 (b)では、 I.別の系統で測位し た実際の走路は、地図 DB5から抽出した走路（リンク：細実線）にほぼ重畳してレ、る。
[0073] 自律航法により検出した推定位置では、リンクに沿った経路ではあるもの大きく外れ ることがあるため、マップマッチングするとしてもマッチングさせる際に誤差を含まざる を得ない。しかし、本実施形態の測位装置 9が測位した位置は高精度に実際の走路 と一致していることが分かる。また、図 8 (b)に示すように、本実施形態の位置補正は 、特に進行方向に垂直な方向の位置ずれの補正に大きな効果がある。
[0074] 以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるもので はなぐ本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
[0075] 本国際出願は、 2006年 7月 25日に出願した日本国特許出願 2006— 202475号 に基づく優先権を主張するものであり、 日本国特許出願 2006— 202475号の全内 容を本国際出願に援用する。
産業上の利用可能性
[0076] 本発明は、移動体の位置を検出する測位装置及びナビゲーシヨンシステムに適用 され、特に、電波航法による測位位置に自律センサによる検出情報を累積すると共 に、地図データを規範にして位置を推定する測位装置及びナビゲーシヨンシステム に適用される。

Claims

請求の範囲
[1] 電波航法測位手段により移動体の位置を検出する測位装置において、
前記移動体の挙動情報を検出する第 1の自律センサと、
前記電波航法測位手段による測位結果に第 1の自律センサによる検出情報を累積 して前記移動体の推定位置を検出する位置検出手段と、
前記位置検出手段による前記推定位置に基づき地図データ記憶手段を参照し、 前記推定位置に対応するリンクから所定距離の地図データ推定位置を検出する地 図データ測位手段と、
前記推定位置及び前記地図データ推定位置をカルマンフィルタに適用して前記移 動体の前記位置を推定する最尤位置推定手段と、
を有することを特徴とする測位装置。
[2] 前記移動体の挙動情報を検出する第 2の自律センサと、
前記電波航法測位手段による測位結果に第 2の自律センサによる検出情報を累積 して累積推定方向を検出する方向検出手段と、を有し、
前記最尤位置推定手段は、前記推定位置及び前記地図データ推定位置に加え、 前記位置検出手段検出する推定方向及び前記累積推定方向、をカルマンフィルタ に適用して前記移動体の前記位置を推定する、
ことを特徴とする請求項 1記載の測位装置。
[3] 前記第 1の自律センサは舵角センサ及び車速センサ、前記第 2の自律センサはョ 一レートセンサであって、
前記カルマンフィルタの観測方程式は、
[数 12] -xsina + ycosa + c
Figure imgf000019_0001
又は (J sin ct - cos a - — c~r) i°、
— Θ— φ
a：走路の傾き
c：走路の切片
r：走路からの距離
走路からの傾き
であることを特徴とする請求項 1又は 2記載の測位装置。
請求項 1乃至 3いずれか一項記載の測位装置を適用したナビゲーシヨンシステム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013111189A1 (ja) * 2012-01-25 2013-08-01 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI378223B (en) * 2008-06-24 2012-12-01 Mstar Semiconductor Inc Navigation apparatus and positioning method thereof
KR20100070973A (ko) * 2008-12-18 2010-06-28 박호철 헤드업 디스플레이 내비게이션 장치, 시스템 및 서비스 구현방법
JP4934167B2 (ja) 2009-06-18 2012-05-16 クラリオン株式会社 位置検出装置および位置検出プログラム
US20110093583A1 (en) * 2009-10-16 2011-04-21 Apple Inc. Triggering actions based on changes in a network connection
US8706347B2 (en) * 2010-01-19 2014-04-22 GM Global Technology Operations LLC Diagnosis of wheel alignment using GPS
JP5017392B2 (ja) 2010-02-24 2012-09-05 クラリオン株式会社 位置推定装置および位置推定方法
CN102300744B (zh) * 2010-04-21 2013-12-25 丰田自动车株式会社 车辆的停车支援装置以及具备该装置的电动车辆
US20110307171A1 (en) * 2010-06-10 2011-12-15 Continental Automotive Systems, Inc. GPS Location Refinement Method In Environments With Low Satellite Visibility
KR101429954B1 (ko) * 2010-06-25 2014-08-14 에스케이텔레콤 주식회사 인빌딩 전파 환경 맵 생성 방법과 그를 위한 장치
CN102023305A (zh) * 2010-08-05 2011-04-20 深圳市赛格导航科技股份有限公司 一种定位方法、装置及车载终端
JP2012122819A (ja) * 2010-12-08 2012-06-28 Casio Comput Co Ltd 測位装置、測位方法およびプログラム
JP5639874B2 (ja) * 2010-12-24 2014-12-10 株式会社日立製作所 運転支援装置
EP2698608B1 (en) * 2011-04-11 2015-08-26 Clarion Co., Ltd. Position calculation method and position calculation device
KR101074638B1 (ko) * 2011-05-04 2011-10-18 한국항공우주연구원 조향 모델을 이용한 주행차선 판단방법
US9182235B2 (en) 2011-05-20 2015-11-10 Hitachi, Ltd. Locus correcting method, locus correcting apparatus, and mobile object equipment
JP2014009964A (ja) * 2012-06-27 2014-01-20 Ntt Docomo Inc 移動端末、システム及び方法
DE102014011092A1 (de) 2014-07-25 2016-01-28 Audi Ag Verfahren zur Bestimmung eines ortsaufgelösten Fehlermaßes für eine Positionsbestimmung mit einem GNSS
KR20170000282A (ko) * 2015-06-23 2017-01-02 한국전자통신연구원 센서를 이용한 로봇 위치 정확도 정보 제공장치 및 그 방법
DE102015218042A1 (de) * 2015-09-21 2017-03-23 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzsystem
JP6611376B2 (ja) * 2015-12-03 2019-11-27 アルプスアルパイン株式会社 位置検出システム
JP6080998B1 (ja) * 2016-03-18 2017-02-15 三菱電機株式会社 車両制御情報生成装置および車両制御情報生成方法
DE102016207576A1 (de) 2016-05-03 2017-11-09 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln einer absoluten Fahrttrajektorie eines Fahrzeugs
GB201613105D0 (en) * 2016-07-29 2016-09-14 Tomtom Navigation Bv Methods and systems for map matching
JP6790638B2 (ja) * 2016-09-15 2020-11-25 日産自動車株式会社 走行制御方法および走行制御装置
DE102016223999A1 (de) 2016-12-02 2018-06-07 Volkswagen Aktiengesellschaft Bestimmen einer Referenztrajektorie mit einem Posen-Graphen
EP3339807B1 (en) * 2016-12-20 2024-03-13 HERE Global B.V. An apparatus and associated methods for determining the location of a vehicle
DE102018206786A1 (de) * 2018-05-03 2019-11-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition mittels eines Bewegungs- und Positionssensors
US20200122711A1 (en) * 2018-10-19 2020-04-23 GEOSAT Aerospace & Technology Unmanned ground vehicle and method for operating unmanned ground vehicle
CN110060493B (zh) * 2019-05-16 2020-11-03 维智汽车电子(天津)有限公司 车道定位方法、装置及电子设备
DE102019123538A1 (de) * 2019-09-03 2021-03-04 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer Trajektorie eines Fahrzeugs
US11274930B1 (en) * 2019-12-11 2022-03-15 Amazon Technologies, Inc. System for assessing an autonomously determined map
KR102623536B1 (ko) * 2021-11-30 2024-01-12 주식회사 웨이브에이아이 자율 주행 모빌리티 제어 시스템

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0566713A (ja) * 1991-09-10 1993-03-19 Hitachi Ltd ナビゲーシヨン装置
JP2000346663A (ja) * 1999-06-01 2000-12-15 Mitsubishi Electric Corp ロケータ装置
JP2002213979A (ja) 2001-01-12 2002-07-31 Clarion Co Ltd 測位位置／方位の修正が可能なｄｒ機能付きｇｐｓレシーバ
JP2006078286A (ja) * 2004-09-08 2006-03-23 Victor Co Of Japan Ltd カーナビゲーション装置
JP2006126101A (ja) * 2004-11-01 2006-05-18 Victor Co Of Japan Ltd カーナビゲーション装置
JP2006202475A (ja) 2006-03-02 2006-08-03 Sony Corp ファイル転送システムおよびファイル転送方法
JP2007139601A (ja) * 2005-11-18 2007-06-07 Toyota Motor Corp 移動体用位置推定装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000046574A (ja) * 1998-07-24 2000-02-18 Honda Motor Co Ltd 車両用ナビゲーション装置
JP4414076B2 (ja) * 2000-08-30 2010-02-10 本田技研工業株式会社 移動体用ナビゲーションシステム
JP2004286724A (ja) * 2003-01-27 2004-10-14 Denso Corp 車両挙動検出装置、車載処理システム、検出情報較正装置及び車載処理装置
KR100520166B1 (ko) * 2003-03-14 2005-10-10 삼성전자주식회사 네비게이션시스템에서 이동체의 위치검출장치 및 그 방법
KR100689371B1 (ko) * 2005-05-30 2007-03-02 삼성전자주식회사 네비게이션 시스템을 이용한 약속 장소 설정 방법 및시스템
WO2007143806A2 (en) * 2006-06-15 2007-12-21 Uti Limited Partnership Vehicular navigation and positioning system
JP4341649B2 (ja) * 2006-07-12 2009-10-07 トヨタ自動車株式会社 ナビゲーション装置、位置検出方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0566713A (ja) * 1991-09-10 1993-03-19 Hitachi Ltd ナビゲーシヨン装置
JP2000346663A (ja) * 1999-06-01 2000-12-15 Mitsubishi Electric Corp ロケータ装置
JP2002213979A (ja) 2001-01-12 2002-07-31 Clarion Co Ltd 測位位置／方位の修正が可能なｄｒ機能付きｇｐｓレシーバ
JP2006078286A (ja) * 2004-09-08 2006-03-23 Victor Co Of Japan Ltd カーナビゲーション装置
JP2006126101A (ja) * 2004-11-01 2006-05-18 Victor Co Of Japan Ltd カーナビゲーション装置
JP2007139601A (ja) * 2005-11-18 2007-06-07 Toyota Motor Corp 移動体用位置推定装置
JP2006202475A (ja) 2006-03-02 2006-08-03 Sony Corp ファイル転送システムおよびファイル転送方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2045577A4

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013111189A1 (ja) * 2012-01-25 2013-08-01 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置

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