WO2017109978A1 - 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム - Google Patents

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諒子 新原
加藤　正浩
一嗣 金子
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パイオニア株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a moving distance of a moving object.
  • Patent Document 1 discloses a method of correcting a vehicle speed sensor mounted on a moving body by estimating a moving distance of the moving body in a predetermined period.
  • the correction device detects the number of output pulses of the vehicle speed sensor from the recognition of the feature A by the image recognition means to the recognition of the feature B, and the feature A and the feature B from the map information. To obtain the distance D. Then, the correction device corrects an arithmetic expression for obtaining the travel distance or travel speed of the vehicle from the output pulse number based on the relationship between the output pulse number and the distance D.
  • An object of this invention is to estimate the moving distance of a moving body using arbitrary features.
  • Invention of Claim 1 is a distance estimation apparatus, Comprising: The 1st distance group and 2nd distance group which contain the distance from the mobile body in the 1st time and the 2nd time to at least 3 features, and said at least 3
  • the invention according to claim 10 is a distance estimation method executed by the distance estimation device, and includes a first distance group including distances from the moving body to at least three features at the first time and the second time, and the first distance group.
  • the invention according to claim 11 is a program executed by a distance estimation device including a computer, and includes a first distance group including distances from a moving object to at least three features at a first time and a second time, and An acquisition unit that acquires a second distance group and a third distance group including a distance between the at least three features, a distance to the at least three features, or a distance between the at least three features A calculating unit that calculates a moving distance of the moving object from the first time to the second time based on a distance from the moving object to the feature and a distance between the features for the two features to be The computer is caused to function.
  • An example of the positional relationship between two features and a moving vehicle is shown.
  • the calculation method of the moving distance of a vehicle is shown. It is a figure explaining average pulse width.
  • a method for projecting a three-dimensional position of a feature onto a horizontal plane of a vehicle will be described.
  • Another method for projecting a three-dimensional position of a feature onto a horizontal plane of a vehicle is shown.
  • the distance estimation device includes a first distance group and a second distance group including distances from the moving body to at least three features at the first time and the second time, and the at least three grounds.
  • An acquisition unit that acquires a third distance group including a distance between objects, and two features specified based on a distance to the at least three features or a distance between the at least three features;
  • a calculating unit that calculates a moving distance of the moving body from the first time to the second time based on a distance from the moving body to the feature and a distance between the features.
  • the distance estimation apparatus described above calculates the distance between the first distance group and the second distance group including the distance from the moving body to the at least three features at the first time and the second time, and the distance between the at least three features.
  • a third distance group is acquired. And based on the distance from the moving object to the feature and the distance between the features for the two features specified based on the distance to the at least three features or the distance between the at least three features, The moving distance of the moving body from the first time to the second time is calculated. Thereby, the movement distance of a moving body is computable using the arbitrary features which can be measured from a moving body.
  • the calculation unit identifies two features having a short distance from the moving body as the two features among the at least three features. In another aspect, the calculation unit excludes, from the two specified features, two features whose distance between the features is less than a predetermined distance.
  • the calculation unit may calculate 1 of the vehicle speed pulse signal based on a moving distance from the first time to the second time and an average pulse width of the vehicle speed pulse signal. Calculate the travel distance per pulse. As a result, the vehicle speed pulse signal can be calibrated based on the calculated moving distance.
  • the calculation unit calculates the movement distance when an angular velocity or a steering angle in a yaw direction of the moving body is less than a predetermined threshold. Thereby, the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the calculation unit is based on a distance to the two features and an angle formed by a traveling direction of the moving object and the directions of the two features. Obtain the distance between the two features. In another preferred example, the calculation unit acquires a distance between the two features based on map information.
  • the calculation unit changes a time interval from the first time to the second time according to a traveling speed of the moving body.
  • the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the calculation unit shortens the time interval as the traveling speed of the moving body increases.
  • the distance estimation method executed by the distance estimation device includes a first distance group including distances from the moving body to at least three features at the first time and the second time, and the first distance group.
  • the movement distance of a moving body is computable using the arbitrary features which can be measured from a moving body.
  • a program executed by a distance estimation device including a computer includes a first distance group including distances from a moving object to at least three features at a first time and a second time, and An acquisition unit that acquires a second distance group and a third distance group including a distance between the at least three features, a distance to the at least three features, or a distance between the at least three features A calculating unit that calculates a moving distance of the moving object from the first time to the second time based on a distance from the moving object to the feature and a distance between the features for the two features to be Make the computer function.
  • the above program can be stored in a storage medium and used.
  • the vehicle speed is detected using a vehicle speed sensor, and the traveling state is detected using an angular velocity sensor or a steering angle sensor, thereby measuring the movement state of the vehicle. Then, the current position is estimated by integrating these with information measured by the GPS or the external sensor. Therefore, in order to improve the self-position estimation accuracy, it is required to detect the vehicle speed with high accuracy.
  • the vehicle speed sensor outputs a vehicle speed pulse signal at a time interval proportional to the output shaft of the transmission or the rotational speed of the wheels, for example. Then, as shown in the following formula (1), the distance coefficient alpha d can be calculated vehicle speed v by dividing a pulse width t p. This distance coefficient ⁇ d is the moving distance per pulse of the vehicle speed pulse signal.
  • the moving distance per pulse varies depending on the vehicle type. Further, when the outer diameter of the tire changes due to a change in tire air pressure or tire replacement, the moving distance per pulse also changes. Furthermore, the moving distance per pulse varies depending on the traveling speed. Usually, the running resistance causes a difference between the wheel speed obtained from the vehicle speed pulse and the actual vehicle speed. Since the running resistance is higher during high speed running than during low speed running, the speed difference between the wheel speed and the vehicle body speed is also greater during high speed running than during low speed running. Therefore, the moving distance per pulse differs between high speed traveling and low speed traveling. As described above, in order to obtain the vehicle speed with high accuracy, the distance coefficient needs to be appropriately calibrated and updated.
  • the GPS information itself which is a reference, may include a large error.
  • the conditions should be strict, but the more strict the conditions, the less the number of times reference information is acquired, and the conflicting problem that the progress of calibration becomes slow. Comes out.
  • the distance coefficient updating apparatus does not use GPS information as a reference, but based on the measurement of a feature by an external sensor, the moving distance of the vehicle Is used as a reference for calibration of the vehicle speed pulse signal.
  • an external sensor a camera, LiDAR (Light Detection And Ranging), a millimeter wave radar, or the like can be used.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating distance coefficient update processing according to the embodiment.
  • the update device at time T 1, to measure the two features using external sensors.
  • step P2 updating device, at time T 2, which has passed ⁇ T seconds from the time T 1, to measure the same two features as measured at time T 1.
  • step P3 the update device acquires the relative distance between the two features.
  • step P4 the update device was acquired at time T 1 and time T 2, and the distance to each feature from the vehicle center position at each time, using the relative distances between each feature, from time T 1 calculates a moving distance ⁇ D the vehicle up to the time T 2.
  • step P5 the update device, an average pulse width t p of the vehicle speed pulse signal from the time T 1 of the time T 2, the elapsed time ⁇ T from the time T 1 to time T 2, determined in step P4
  • the moving distance d p per pulse is calculated using the moving distance ⁇ D of the vehicle from time T 1 to time T 2 .
  • step P6 the update device updates the distance coefficient ⁇ d using the movement distance d p per pulse obtained in steps P5 and P6.
  • FIG. 2 shows an example of the positional relationship between two features and a moving vehicle.
  • Vehicle during the period from the time T 1 time T 2, is to have moved as shown in FIG.
  • the update device detects the feature 1 and feature 2 at time T 1, the angle phi 1 the progression of the distance L 1 and the vehicle from the vehicle to feature one direction Hd and feature 1, and the vehicle obtaining the distance L 2, and the angle phi 2 in the traveling direction Hd and feature 2 of the vehicle to feature 2 from (step P1).
  • the relative distance L between the feature 1 and the feature 2 can be calculated as follows by using L 1 , L 2 , ⁇ 1 , ⁇ 2 (step P3).
  • the updating device detects the feature 1 and the feature 2 at the time T 2 as well as the time T 1 , the distance L ′ 1 from the vehicle to the feature 1, the traveling direction Hd ′ of the vehicle, and the feature.
  • the angle ⁇ ′ 1 formed by 1 and the distance L ′ 2 from the vehicle to the feature 2 and the traveling direction Hd ′ of the vehicle and the angle ⁇ ′ 2 formed by the feature 2 are acquired (step P2).
  • the relative distance between the features can be calculated using L ′ 1 , L ′ 2 , ⁇ ′ 1 , and ⁇ ′ 2 in the same manner as at time T 1 .
  • L'the relative distance between the feature calculated by time T 2 is obtained by the following equation (step P3).
  • the updating device uses either the relative distance L or L ′ between the features.
  • the update device may calculate and use the average value L ave of the relative distances L and L ′ by the following formula.
  • the relative distance L between the features (hereinafter also referred to as “feature distance L”) is obtained by calculation based on the result of the feature measurement by the external sensor.
  • feature distance L the distance between features may be acquired from high-precision map data.
  • the distance L between features changes depending on the measurement accuracy of the feature. That is, if the measurement accuracy is poor, the accuracy of the calculated distance L between features is also deteriorated, and the accuracy of the moving distance ⁇ D of the vehicle calculated later is also deteriorated.
  • the distance L between the features can be obtained with high accuracy, so that the accuracy of the moving distance ⁇ D of the vehicle can be improved.
  • the update device includes a distance L 1, L 2 obtained at time T 1, the distance L'1 obtained at time T 2, and L'2, by using the relative distance L between the features, time A travel distance ⁇ D of the vehicle from T 1 to time T 2 is calculated.
  • FIG. 3 shows a method for calculating the movement distance ⁇ D.
  • the angle ⁇ is obtained by the cosine theorem as follows.
  • the angle ⁇ is obtained by the cosine theorem as follows.
  • the movement distance ⁇ D is obtained as follows by the cosine theorem.
  • the movement distance ⁇ D is calculated using the angles ⁇ and ⁇ on the feature 2 side in FIG. 3. Instead, the angles ⁇ ′ and ⁇ ′ on the feature 1 side are used.
  • the movement distance ⁇ D may be calculated.
  • you may calculate the average value of movement distance (DELTA) D each calculated by said method.
  • Figure 4 is a diagram for explaining the average pulse width t p.
  • Average pulse width t p is the pulse width measured between the time T 1 of the time T 2, leave buffers can be calculated by taking the average as the following equation (11).
  • the average pulse width can also be obtained by sequential calculation using Equation (11).
  • the average pulse width is obtained by sequential calculation, it is not necessary to buffer the measured pulse width, so that the amount of memory used in the apparatus can be reduced.
  • FIG. 5 is a flowchart of processing for obtaining the average pulse width by sequential calculation.
  • the update unit resets the coefficient k indicating the number of detected pulses to "0" (step S51), and acquires the current time T (step S52).
  • the update unit determines whether the present time T reaches time T 2 (step S53).
  • the update device by the equation (11), obtained by dividing the difference between the average pulse width t p and the current pulse width t k at the time by a factor k value (t k -t p) / k , that is, to update the current pulse width t k average pulse t p the variation of adding the average pulse width t p of the time average pulse width t p by, step S52 Return to.
  • step S53 if the current time T reaches time T 2 (step S53: YES), the process ends.
  • the update device updates the distance coefficient ⁇ d using the movement distance d p obtained in step P5. Specifically, the obtained moving distance d p is set as a new distance coefficient ⁇ d .
  • the updated distance coefficient ⁇ d obtained in this way is used for calculation of the vehicle speed v by the equation (1).
  • a vehicle coordinate system (XYZ coordinate system) is defined as shown in FIG.
  • the X axis indicates the traveling direction of the vehicle
  • the Y axis indicates the direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle in the horizontal plane of the vehicle
  • the Z axis indicates the height direction of the vehicle.
  • the orthogonal projection from the point P to the XY plane (the leg of the perpendicular line dropped from the point P to the XY plane) is set as a point P ′
  • the length L xy of the line segment OP ′ and the line segment OP ′ The angle ⁇ xy formed with the X axis can be calculated as follows.
  • the processing in step P1 ⁇ P4 may be used in the horizontal distance L xy and angle phi xy.
  • horizontal distances L 1xy and L 2xy are obtained instead of the distances L 1 and L 2
  • angles ⁇ 1xy and ⁇ 2xy are obtained instead of the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 .
  • the distance L'1 instead of the L'2, the horizontal distance L'1Xy, seeking L'2xy, angle the? '1, the angle instead of ⁇ '2 ⁇ '1xy, ⁇ ' Find 2xy .
  • movement distance (DELTA) D is calculated
  • the horizontal distance L xy and the angle ⁇ xy may be used instead of the distance L and the angle ⁇ to the feature in the three-dimensional space, as described above.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating the configuration of the update device 1 according to the first embodiment.
  • the updating device 1 obtains the distance L between features by calculation based on the measurement result of the two features by the external sensor.
  • the update device 1 includes a gyro sensor 10, a vehicle speed sensor 11, an external sensor 12, a traveling direction acquisition unit 13, a vehicle speed pulse measurement unit 14, a feature measurement unit 15, and a distance between features.
  • a calculation unit 16, a distance coefficient calibration unit 17, and a movement distance calculation unit 18 are provided.
  • the traveling direction acquisition unit 13, the vehicle speed pulse measurement unit 14, the feature measurement unit 15, the feature distance calculation unit 16, the distance coefficient calibration unit 17, and the movement distance calculation unit 18 are prepared in advance by a computer such as a CPU. This can be realized by executing the programmed program.
  • the traveling direction acquisition unit 13 acquires the traveling direction Hd of the vehicle based on the output of the gyro sensor 10 and supplies it to the feature measurement unit 15 and the distance coefficient calibration unit 17.
  • Vehicle speed pulse measuring unit 14 a vehicle speed pulse outputted from the vehicle speed sensor 11 measures and supplies the distance coefficient calibration unit 17 calculates the like mean pulse width t p of the vehicle speed pulse signal.
  • the external sensor 12 is, for example, a camera, LiDAR, millimeter wave radar, or the like, and the feature measuring unit 15 measures the distance to the feature based on the output of the external sensor 12. Specifically, the feature measurement unit 15 measures the distances L 1 and L 2 from the vehicle to the two features at time T 1 , and the traveling direction Hd of the vehicle supplied from the traveling direction acquisition unit 13. And the two directions of the features ⁇ 1 and ⁇ 2 are calculated and supplied to the distance calculation unit 16 and the movement distance calculation unit 18.
  • feature measurement unit 15 at time T 2, the distance L'1 to two features from the vehicle, as well as measuring the L'2, the traveling direction of the vehicle supplied from the traveling direction acquisition unit 13 HD ' And the two directions of the features ⁇ ′ 1 and ⁇ ′ 2 are calculated and supplied to the feature distance calculation unit 16 and the movement distance calculation unit 18.
  • the feature distance calculation unit 16 calculates the distance between features based on the distances L 1 and L 2 and the angles ⁇ 1 and ⁇ 2 of the two features measured by the feature measurement unit 15 according to the above equation (3).
  • the distance L is calculated and supplied to the movement distance calculation unit 18.
  • Moving distance calculation unit 18 the distance L 1, L 2 supplied from the feature measurement unit 15, L'1, L'2, and, based on the feature distance L of the feature distance calculation unit 16 has calculated
  • the moving distance ⁇ D of the vehicle is calculated by the above-described equations (6) to (8) and supplied to the distance coefficient calibration unit 17.
  • the moving distance d p per pulse (i.e. , A distance coefficient ⁇ d ) is calculated.
  • the vehicle body speed may be calculated from the obtained movement distance per pulse.
  • FIG. 9 is a flowchart of the distance coefficient update process according to the first embodiment.
  • the updating device 1 determines whether or not the vehicle is traveling straight ahead based on the traveling direction of the vehicle output by the traveling direction acquisition unit 13 (step S11). This is because the accuracy of the movement distance ⁇ D output by the movement distance calculation unit 18 decreases when the vehicle is not traveling straight ahead.
  • the gyro sensor 10 can detect the angular velocity ⁇ in the yaw direction of the vehicle, it may be determined that the vehicle is traveling straight when
  • the steering angle ⁇ of the vehicle it may be determined that the vehicle is traveling straight when
  • step S11 If the vehicle is not traveling straight (step S11: NO), the process ends. On the other hand, when the vehicle is traveling straight (step S11: YES), the updating device 1 measures the two features 1 and 2 (step S12) and calculates the relative distance L (step S13).
  • step S14 NO
  • the updating device 1 calculates the movement distance ⁇ D as described above (step S17), and calculates the movement distance d p per pulse using the movement distance ⁇ D. (step S18), and updates the distance coefficient alpha d (step S19). Then, the process ends.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating the configuration of the update device 1x according to the second embodiment.
  • the update device 1x differs from the update device 1 of the first embodiment in that it includes a map database (DB) 19 that stores high-precision map data, but other components are the same as those of the update device 1 of the first embodiment. Therefore, explanation is omitted.
  • DB map database
  • the inter-feature distance acquisition unit 16 acquires the inter-feature distance L between the two features using the high-precision map data stored in the map DB 19. .
  • FIG. 11 is a flowchart of distance coefficient update processing according to the second embodiment.
  • the distance between features from the map DB in step S26 instead of step S13 of the first embodiment.
  • the points for acquiring L are different, but the other points are basically the same as the distance coefficient updating process according to the first embodiment.
  • steps S21 to 22, S23 to 25, and S27 to 29 in the distance coefficient updating process of the second embodiment are steps S11 to S12, S14 to 16, and S17 of the distance coefficient updating process of the first embodiment, respectively.
  • S19 is a flowchart of distance coefficient update processing according to the second embodiment.
  • the movement distance d p per pulse obtained in the above-described distance coefficient update process is an average value of the movement distance per pulse during the time interval ⁇ T from time T 1 to time T 2 . Therefore, the large variation of the pulse width of the time interval [Delta] T, the accuracy of the moving distance d p which is calculated is deteriorated. Therefore, it is desirable that the number of pulses during the time interval ⁇ T is as small as possible.
  • the number of pulses per unit time varies depending on the running speed of the vehicle. For example, as shown in FIG. 12A, consider the number of pulses per second. In a vehicle type that outputs two pulses per tire rotation, the number of pulses per second is 3 pulses at 10 km / h, 17 pulses at 50 km / h, and 35 pulses at 100 km / h, and there is a large difference depending on the running speed.
  • FIG. 12B shows the relationship between the traveling speed and the pulse width.
  • ⁇ T 300 ms when the traveling speed is less than 20 km / h
  • ⁇ T 200 ms when the speed is 20 km / h or more and less than 30 km / h.
  • the number of pulses that can be measured during the time interval ⁇ T is about 1 pulse or 2 pulses, and the moving distance is high.
  • d p can be calculated.
  • combinations of the feature 1 and the feature 2, the feature 2 and the feature 3, and the feature 3 and the feature 1 can be selected as shown in FIG.
  • the travel distance obtained by the combination of the feature 1 and the feature 2 is ⁇ D 12
  • the travel distance obtained by the combination of the feature 2 and the feature 3 is ⁇ D 23
  • the combination of the feature 3 and the feature 1 is Assuming that the obtained movement distance is ⁇ D 31 , a value obtained by averaging these can be used as the movement distance ⁇ D as follows.
  • the accuracy of the movement distance ⁇ D can be statistically improved, and the accuracy of the movement distance per pulse is also improved.
  • the update device only needs to obtain the movement distance ⁇ D using two features that are closer to the vehicle, that is, the feature 1 and the feature 3.
  • the distance between the features is compared with the threshold value L th .
  • L 12 ⁇ L th , L 23 > L th , and L 31 > L th are assumed.
  • the feature 1 is closer to the vehicle than the feature 2 (L 1 ⁇ L 2 ).
  • the movement distance ⁇ D may be obtained based on the combination of the feature 1 and the feature 3.
  • the moving distance [Delta] D 31 obtained by the combination of feature 1 moving distance [Delta] D 12 obtained by the combination of the feature 2 and feature 1 and feature 3 The average value may be the movement distance ⁇ D.
  • the predetermined distance is set as the threshold value L th in advance, but instead, an average value of three or more measured distances between features may be used as the threshold value L th .
  • the distance L between the features is calculated from the measurement results of the two features.
  • the distance L between the features is acquired using the map data. You may use it in combination. For example, in an area where high-precision map data exists, the distance L between features is obtained using high-precision map data, and in an area where high-precision map data does not exist, the distance between features is obtained from the measurement result of the features. Also good. Moreover, it is good also as using the distance L between the features obtained by the more accurate one according to the condition of a vehicle.
  • the distance coefficient is basically updated when the vehicle is traveling straight ahead.
  • the movement distance ⁇ D obtained in the process P4 is not an actual movement distance but an approximate value.
  • the time interval ⁇ T is too large, the difference between the actual moving distance and the moving distance calculated in the process P4 becomes large. From this point of view, it is desirable to make the time interval ⁇ T from time T 1 to time T 2 as small as possible.
  • Modification 3 If the external sensor is attached to a low position of the vehicle, it is considered that the occlusion increases by surrounding vehicles, and the frequency with which a suitable feature for updating the distance coefficient can be detected decreases. Therefore, it is preferable to install the external sensor so that the upper side can be measured above the height of the surrounding vehicle. Thereby, since the detection frequency of the feature increases and the number of updates of the distance coefficient increases, the accuracy of the distance coefficient can be improved.
  • the present invention can be used for an apparatus mounted on a moving body.

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Abstract

距離推定装置は、第１時刻及び第２時刻それぞれにおける移動体から２つの地物までの距離をそれぞれ取得するとともに、２つの地物間の距離を取得する。そして、その取得結果に基づき、第１時刻から第２時刻までの移動体の移動距離を算出する。こうして、移動体から計測できる任意の地物を利用して移動体の移動距離を算出する。

Description

距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
　本発明は、移動体の移動距離を推定する技術に関する。
　移動体の所定期間における移動距離を推定することにより、移動体に搭載された車速センサを補正する手法が例えば特許文献１に記載されている。特許文献１では、補正装置は、画像認識手段により地物Ａを認識してから地物Ｂを認識するまでの車速センサの出力パルス数を検出するとともに、地図情報から地物Ａと地物Ｂとの距離Ｄを取得する。そして、補正装置は、出力パルス数と距離Ｄとの関係に基づいて、出力パルス数から車両の走行距離又は走行速度を求める演算式を補正する。
特開２００８－８７８３号公報
　しかし、特許文献１の方法では、画像認識手段により一度に１つの地物しか認識できず、道路に描かれた標識のように、車両が走行している道路上の地物しか利用することができない。
　本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが例として挙げられる。本発明は、任意の地物を利用して移動体の移動距離を推定することを目的とする。
　請求項１に記載の発明は、距離推定装置であって、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部と、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、を備えることを特徴とする。
　請求項１０に記載の発明は、距離推定装置により実行される距離推定方法であって、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得工程と、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、を備えることを特徴とする。
　請求項１１に記載の発明は、コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムであって、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。
実施例に係る距離係数更新処理を示すフローチャートである。 ２つの地物と移動車両との位置関係の例を示す。 車両の移動距離の算出方法を示す。 平均パルス幅を説明する図である。 逐次計算により平均パルス幅を求める処理のフローチャートである。 地物の３次元位置を車両の水平面に射影する方法を示す。 地物の３次元位置を車両の水平面に射影する他の方法を示す。 第１実施例に係る距離係数更新装置の構成を示すブロック図である。 第１実施例による距離係数更新処理のフローチャートである。 第２実施例に係る距離係数更新装置の構成を示すブロック図である。 第２実施例による距離係数更新処理のフローチャートである。 走行速度と単位時間のパルス数との関係、及び、走行速度とパルス幅との関係を示す。 ３つの地物と移動車両との位置関係の例を示す。 ３つの地物と移動車両との位置関係の他の例を示す。
　本発明の好適な実施形態では、距離推定装置は、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部と、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、を備える。
　上記の距離推定装置は、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群、並びに、少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する。そして、少なくとも３つの地物までの距離又は少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき、第１時刻から第２時刻までの移動体の移動距離を算出する。これにより、移動体から計測できる任意の地物を利用して、移動体の移動距離を算出することができる。
　上記の距離推定装置の一態様では、前記算出部は、前記少なくとも３つの地物のうち、前記移動体からの距離が短い２つの地物を前記２つの地物として特定する。他の一態様では、前記算出部は、前記地物の間の距離が所定距離未満である２つの地物を、前記特定される２つの地物から除外する。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記算出部は、前記第１時刻から前記第２時刻までの移動距離と、車速パルス信号の平均パルス幅とに基づいて、前記車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離を算出する。これにより、算出した移動距離に基づいて、車速パルス信号のキャリブレーションなどを行うことができる。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記算出部は、前記移動体のヨー方向の角速度又は操舵角が所定の閾値未満であるときに前記移動距離を算出する。これにより、移動距離の算出精度を向上させることができる。
　上記の距離推定装置の好適な例では、前記算出部は、前記２つの地物までの距離、及び、前記移動体の進行方向と前記２つの地物それぞれの方向とがなす角に基づいて、前記２つの地物間の距離を取得する。他の好適な例では、前記算出部は、地図情報に基づいて、前記２つの地物間の距離を取得する。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記算出部は、前記移動体の走行速度に応じて、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間間隔を変化させる。これにより、移動距離の算出精度を向上させることができる。好適には、前記算出部は、前記移動体の走行速度が速いほど前記時間間隔を短くする。
　本発明の他の好適な実施形態では、距離推定装置により実行される距離推定方法は、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得工程と、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、を備える。これにより、移動体から計測できる任意の地物を利用して、移動体の移動距離を算出することができる。
　本発明の他の好適な実施形態では、コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムは、第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部、前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部、として前記コンピュータを機能させる。これにより、移動体から計測できる任意の地物を利用して、移動体の移動距離を算出することができる。上記のプログラムは、記憶媒体に記憶して利用することができる。
　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以下では、本発明の距離推定手法により得られた移動体の移動距離を、車両の車速パルスのキャリブレーションに使用する実施例について説明する。
　［背景］
　現在のカーナビゲーション装置などに搭載されている自己位置推定システムでは、車速センサを用いて車速を検出し、角速度センサあるいは操舵角センサを用いて進行方向を検出することで、車両の移動状況を計測し、これらをＧＰＳや外界センサで計測した情報と統合することで現在位置を推定している。よって、自己位置推定精度を向上させるために、車速を高精度に検出することが求められている。
　車速センサは、例えば、トランスミッションの出力軸または車輪の回転速度に比例した時間間隔で車速パルス信号を出力する。そして、下記の式（１）に示すように、距離係数αｄをパルス幅ｔｐで除することで車速ｖを計算できる。この距離係数αｄは車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　１パルスあたりの移動距離は、車種によって異なる。また、タイヤの空気圧の変化やタイヤの交換などによりタイヤの外径が変化すると、１パルスあたりの移動距離も変化する。さらに、１パルスあたりの移動距離は走行速度によっても変化する。通常、走行抵抗により、車速パルスから求まる車輪速度と実際の車体速度に差が生じる。高速走行時は低速走行時に比べて走行抵抗が大きくなるため、車輪速度と車体速度の速度差も、低速走行時に比べて高速走行時の方が大きくなる。従って、高速走行時と低速走行時では１パルスあたりの移動距離が異なる。以上より、車速を高精度に求めるためには距離係数は適宜キャリブレーションし、更新する必要がある。
　従来は、距離係数のキャリブレーションを行う際に、リファレンスとしてＧＰＳから得られる情報を利用してきた。例えば、ＧＰＳから得られるＧＰＳ位置によって求まる車両の移動距離ΔＤと車速パルス数ｎを用いて、下記の式（２）により１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出し、常時、平均化処理を施すことにより補正を行うという方法がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　しかし、条件によってはリファレンスであるＧＰＳ情報自身に大きな誤差を含む場合があり、大きな誤差を含むＧＰＳ情報をリファレンスとしてキャリブレーション計算を行うと、真値からずれた距離係数となってしまうという問題がある。リファレンスとなるＧＰＳ情報をより正確に得るには条件を厳しくすれば良いのだが、条件を厳しくすればする程、リファレンス情報を得る回数が減るので、キャリブレーションの進みが遅くなる、という相反する問題が出てくる。
　［距離係数更新処理］
　以上の観点より、本実施例に係る距離係数更新装置（以下、単に「更新装置」とも呼ぶ。）は、ＧＰＳ情報をリファレンスとせずに、外界センサによる地物の計測に基づいて車両の移動距離を計算し、車速パルス信号のキャリブレーションのリファレンスとして使用する。外界センサとしては、カメラやＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーダーなどを用いることができる。
　図１は、実施例に係る距離係数更新処理を示すフローチャートである。まず、工程Ｐ１では、更新装置は、時刻Ｔ１において、外界センサを用いて２つの地物を計測する。次に、工程Ｐ２では、更新装置は、時刻Ｔ１からΔＴ秒経過した時刻Ｔ２において、時刻Ｔ１で計測したものと同じ２つの地物を計測する。次に、工程Ｐ３では、更新装置は、２つの地物間の相対距離を取得する。
　次に、工程Ｐ４では、更新装置は、時刻Ｔ１及び時刻Ｔ２で取得した、各時刻における車両中心位置から各地物までの距離と、各地物間の相対距離を用いて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤを算出する。
　次に、工程Ｐ５では、更新装置は、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間の車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐと、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの経過時間ΔＴと、工程Ｐ４で求めた時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤとを用いて、１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出する。そして、工程Ｐ６では、更新装置は、工程Ｐ５及びＰ６で求めた１パルスあたりの移動距離ｄｐを用いて、距離係数αｄを更新する。
　次に、上記の距離係数更新処理の各工程について詳しく説明する。
　（１）地物間の距離の取得（工程Ｐ１～Ｐ３）
　図２は、２つの地物と移動中の車両との位置関係の一例を示す。時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に車両が図２に示すように移動したとする。まず、更新装置は、時刻Ｔ１において地物１及び地物２を検出し、車両から地物１までの距離Ｌ１及び車両の進行方向Ｈｄと地物１のなす角度φ１、並びに、車両から地物２までの距離Ｌ２及び車両の進行方向Ｈｄと地物２のなす角度φ２を取得する（工程Ｐ１）。このとき、地物１と地物２の相対距離Ｌは、Ｌ１、Ｌ２、φ１、φ２を用いて次のように計算できる（工程Ｐ３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　次に、更新装置は、時刻Ｔ２においても時刻Ｔ１と同様に地物１及び地物２を検出し、車両から地物１までの距離Ｌ´１及び車両の進行方向Ｈｄ´と地物１のなす角度φ´１、並びに、車両から地物２までの距離Ｌ´２及び車両の進行方向Ｈｄ´と地物２のなす角度φ´２を取得する（工程Ｐ２）。このとき、時刻Ｔ１と同様に、Ｌ´１、Ｌ´２、φ´１、φ´２を用いて地物間の相対距離を計算することができる。時刻Ｔ２で計算される地物間の相対距離をＬ´は、以下の式により得られる（工程Ｐ３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　後述の工程Ｐ４において車両の移動距離ΔＤを計算する際は、更新装置は、地物間の相対距離ＬとＬ´のどちらかを使用する。もしくは、更新装置は、次の式により相対距離ＬとＬ´の平均値Ｌａｖｅを算出して使用しても良い。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 なお、以下の説明では、地物間の相対距離を「Ｌ」として説明する。
　上記の例では、工程Ｐ３において、外界センサによる地物計測結果に基づいて地物間の相対距離Ｌ（以下、「地物間距離Ｌ」とも呼ぶ。）を演算により求めているが、高精度地図が使用できる場合には、高精度地図のデータから地物間距離Ｌを取得しても構わない。外界センサによる地物計測結果から地物間距離Ｌを算出する場合は地物の計測精度によって地物間距離Ｌが変わってしまう。つまり、計測精度が悪いと、算出される地物間距離Ｌの精度も悪くなり、後で計算する車両の移動距離ΔＤの精度も悪化する。この点、高精度地図を用いると、地物間距離Ｌを高精度で得ることができるので、車両の移動距離ΔＤの精度を向上させることができる。
　（２）移動距離ΔＤの算出（工程Ｐ４）
　次に、更新装置は、時刻Ｔ１で取得した距離Ｌ１、Ｌ２と、時刻Ｔ２で取得した距離Ｌ´１、Ｌ´２と、地物間の相対距離Ｌとを用いて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤを算出する。図３は、移動距離ΔＤの算出方法を示す。図３において、角度αは余弦定理により以下のように求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　同様に、角度βは余弦定理により以下のように求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　従って、移動距離ΔＤは、余弦定理により以下のように求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　なお、上記の例では、図３における地物２側の角度α、βを用いて移動距離ΔＤを算出しているが、その代わりに、地物１側の角度α´、β´を用いて移動距離ΔＤを算出してもよい。また、上記の方法によりそれぞれ算出した移動距離ΔＤの平均値を算出してもよい。
　（３）１パルスあたりの移動距離ｄｐの計算（工程Ｐ５）
　次に、更新装置は、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までのΔＴ秒間における車両の移動距離ΔＤと、車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐとを用いて、以下のように、１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　図４は、平均パルス幅ｔｐを説明する図である。平均パルス幅ｔｐは、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に計測したパルス幅をバッファリングしておき、下記の式（１１）のように平均をとることにより計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　その代わりに、平均パルス幅は、式（１１）を用いた逐次計算によっても求めることができる。逐次計算により平均パルス幅を求める場合には、計測したパルス幅をバッファリングする必要がないので、装置内のメモリ使用量を削減することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 　図５は、逐次計算により平均パルス幅を求める処理のフローチャートである。まず、時刻Ｔ＝Ｔ１において、更新装置は、検出されたパルス数を示す係数ｋを「０」にリセットし（ステップＳ５１）、現在時刻Ｔを取得する（ステップＳ５２）。次に、更新装置は、現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になったか否かを判定する（ステップＳ５３）。
　現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になっていない場合（ステップＳ５３：ＮＯ）、更新装置は車速パルス信号を検出し、そのパルス幅ｔｋを取得する（ステップＳ５４）。次に、更新装置は、係数ｋを１増加させ（ステップＳ５５）、係数ｋ＝１であるか否かを判定する（ステップＳ５６）。
　係数ｋ＝１である場合（ステップＳ５６：ＹＥＳ）、そのパルス幅ｔｋを平均パルス幅ｔｐに代入し（ステップＳ５８）、ステップＳ５２へ戻る。一方、係数ｋ＝１でない場合（ステップＳ５６：ＮＯ）、更新装置は、式（１１）により、その時点における平均パルス幅ｔｐと今回のパルス幅ｔｋとの差分を係数ｋで除した値（ｔｋ－ｔｐ）／ｋ、即ち、今回のパルス幅ｔｋによる平均パルスｔｐの変動分をその時点の平均パルス幅ｔｐに加算して平均パルス幅ｔｐを更新し、ステップＳ５２へ戻る。そして、ステップＳ５３において、現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になった場合（ステップＳ５３：ＹＥＳ）、処理は終了する。
　（４）距離係数αｄの更新（工程Ｐ６）
　次に、更新装置は、工程Ｐ５で得られた移動距離ｄｐを用いて、距離係数αｄを更新する。具体的には、得られた移動距離ｄｐを新たな距離係数αｄとする。なお、こうして得られた更新後の距離係数αｄは、式（１）による車速ｖの算出などに使用される。
　（５）地物の３次元位置を車両の水平面に射影する手法
　上記の説明では、車両から地物までの距離Ｌ１、Ｌ２、Ｌ´１、Ｌ´２を、３次元空間における距離、即ち、車両に搭載した外界センサから地物までの直線距離として求めているが、図６（Ａ）示すように、地物が車両の水平面（道路面）から高い位置にある場合などは、地物の位置を車両の水平面に射影した場合の車両から地物までの距離(以下、「水平距離」とも呼ぶ。）を求めることにより精度を高めることができる。この手法について以下に説明する。
　いま、図６（Ｂ）に示すように車両座標系（ＸＹＺ座標系）を定めるものとする。ここで、Ｘ軸は車両の進行方向を示し、Ｙ軸は車両の水平面内で車両の進行方向に垂直な方向を示し、Ｚ軸は車両の高さ方向を示す。
　（ｉ）地物の３次元位置を取得できる場合
　車載カメラなど、地物の３次元位置の計測が可能な外界センサを用いて地物の３次元位置座標のデータが取得できる場合、又は、地図データに地物の３次元位置座標のデータが含まれている場合に、図６（Ｃ）に示すように、車両座標系における地物の３次元位置Ｐが取得できたとする。なお、車両の水平面（車両座標系のＸＹ平面）と道路平面とは平行であるものとする。
　この場合、点ＰからＸＹ平面への正射影（点ＰからＸＹ平面へ下ろした垂線の足）を点Ｐ’とおくと、線分ＯＰ’の長さＬｘｙ、及び、線分ＯＰ’とＸ軸とのなす角φｘｙは次のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 　よって、工程Ｐ１～Ｐ４における処理では、３次元空間における地物までの距離Ｌ及び角度φではなく、水平距離Ｌｘｙ及び角度φｘｙを使用すればよい。具体的には、工程Ｐ１においては、距離Ｌ１、Ｌ２の代わりに、水平距離Ｌ１ｘｙ、Ｌ２ｘｙを求め、角度φ１、φ２の代わりに角度φ１ｘｙ、φ２ｘｙを求める。同様に、工程Ｐ２においては、距離Ｌ´１、Ｌ´２の代わりに、水平距離Ｌ´１ｘｙ、Ｌ´２ｘｙを求め、角度φ´１、φ´２の代わりに角度φ´１ｘｙ、φ´２ｘｙを求める。そして、これらに基づいて、工程Ｐ３で地物間距離Ｌ及びＬ´を求め、工程Ｐ４で移動距離ΔＤを求める。
　（ｉｉ）地物までの距離と角度を計測する場合
　ＬｉＤＡＲなど、地物までの距離と角度の計測が可能な外界センサを用いて、図７に示すように、車両座標系における地物までの距離Ｌと２個の偏角（距離Ｌの線分をＸＹ平面に射影したＬｘｙとＸ軸とがなす角φｘｙ、及び、距離Ｌの線分とＺ軸とがなす角φｚ）が取得できたとする。ここで、車両の水平面（車両座標系のＸＹ平面）と道路平面とは平行であるものとする。
　この場合、点ＰからＸＹ平面への正射影（点ＰからＸＹ平面へ下ろした垂線の足）を点Ｐ’とおくと、線分ＯＰ’の長さＬｘｙは次のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 　よって、工程Ｐ１～Ｐ４における処理では、上記と同様に、３次元空間における地物までの距離Ｌ及び角度φではなく、水平距離Ｌｘｙ及び角度φｘｙを使用すればよい。
　［第１実施例］
　次に、上記の更新装置の第１実施例について説明する。図８は、第１実施例に係る更新装置１の構成を示すブロック図である。第１実施例では、更新装置１は、外界センサによる２つの地物の計測結果に基づいて、演算により地物間距離Ｌを求める。
　図示のように、更新装置１は、ジャイロセンサ１０と、車速センサ１１と、外界センサ１２と、進行方向取得部１３と、車速パルス計測部１４と、地物計測部１５と、地物間距離計算部１６と、距離係数校正部１７と、移動距離計算部１８とを備える。なお、進行方向取得部１３、車速パルス計測部１４、地物計測部１５、地物間距離計算部１６、距離係数校正部１７、及び、移動距離計算部１８は、ＣＰＵなどのコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現することができる。
　進行方向取得部１３は、ジャイロセンサ１０の出力に基づいて車両の進行方向Ｈｄを取得し、地物計測部１５及び距離係数校正部１７に供給する。車速パルス計測部１４は、車速センサ１１から出力される車速パルスを計測し、車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐなどを算出して距離係数校正部１７に供給する。
　外界センサ１２は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダーなどであり、地物計測部１５は、外界センサ１２の出力に基づいて地物までの距離を計測する。具体的には、地物計測部１５は、時刻Ｔ１において、車両から２つの地物までの距離Ｌ１、Ｌ２を測定するとともに、進行方向取得部１３から供給された車両の進行方向Ｈｄと２つの地物の方向とのなす角φ１、φ２を算出し、地物間距離計算部１６及び移動距離計算部１８に供給する。また、地物計測部１５は、時刻Ｔ２において、車両から２つの地物までの距離Ｌ´１、Ｌ´２を測定するとともに、進行方向取得部１３から供給された車両の進行方向Ｈｄ´と２つの地物の方向とのなす角φ´１、φ´２を算出し、地物間距離計算部１６及び移動距離計算部１８に供給する。
　地物間距離計算部１６は、地物計測部１５が計測した２つの地物についての距離Ｌ１、Ｌ２及び角度φ１、φ２に基づいて、前述の式（３）により地物間距離Ｌを算出して移動距離計算部１８へ供給する。
　移動距離計算部１８は、地物計測部１５から供給された距離Ｌ１、Ｌ２、Ｌ´１、Ｌ´２、及び、地物間距離計算部１６が算出した地物間距離Ｌに基づいて、前述の式（６）～（８）により、車両の移動距離ΔＤを算出して距離係数校正部１７に供給する。
　距離係数校正部１７は、車速パルス計測部１４から供給された平均パルス幅ｔｐと、移動距離計算部１８から供給された移動距離ΔＤとに基づいて、１パルスあたりの移動距離ｄｐ（即ち、距離係数αｄ）を算出する。求めた１パルスあたりの移動距離から、車体速度を算出してもよい。
　次に、第１実施例による距離係数更新処理について説明する。図９は、第１実施例による距離係数更新処理のフローチャートである。
　まず、更新装置１は、進行方向取得部１３が出力する車両の進行方向などに基づいて、車両が直進走行しているが否かを判定する（ステップＳ１１）。これは、車両が直進走行していない場合は、移動距離計算部１８が出力する移動距離ΔＤの精度が低下するからである。具体的に、ジャイロセンサ１０が車両のヨー方向の角速度ωを検出できる場合には、｜ω｜＜Δω（Δω：所定の閾値）の場合に車両が直進走行していると判定してもよい。また、車両の操舵角δを検出できる場合には、｜δ｜＜Δδ（Δδ：所定の閾値）の場合に車両が直進走行していると判定してもよい。
　車両が直進走行していない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、処理は終了する。一方、車両が直進走行している場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、更新装置１は、２つの地物１、２を計測し（ステップＳ１２）、その相対距離Ｌを計算する（ステップＳ１３）。
　次に、更新装置１は、ｆｌａｇ＝０であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。なお、「ｆｌａｇ」は、処理の開始時に「０」にリセットされている。ｆｌａｇ＝０である場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、更新装置１はｆｌａｇに「１」をセットし（ステップＳ１５）、平均パルス幅ｔｐの計算を開始して（ステップＳ１６）、ステップＳ１１へ戻る。
　一方、ｆｌａｇ＝０でない場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、更新装置１は、前述のように移動距離ΔＤを算出し（ステップＳ１７）、移動距離ΔＤを用いて１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出し（ステップＳ１８）、距離係数αｄを更新する（ステップＳ１９）。そして、処理を終了する。
　［第２実施例］
　次に、上記の更新装置の第２実施例について説明する。図１０は、第２実施例に係る更新装置１ｘの構成を示すブロック図である。更新装置１ｘは、高精度地図データを記憶した地図データベース（ＤＢ）１９を備える点で第１実施例の更新装置１と異なるが、それ以外の構成要素は第１実施例の更新装置１と同様であるので説明を省略する。
　第２実施例の更新装置１ｘにおいては、地物間距離取得部１６は、地図ＤＢ１９内に記憶されている高精度地図データを利用して、２つの地物の地物間距離Ｌを取得する。
　図１１は、第２実施例に係る距離係数更新処理のフローチャートである。図９に示す第１実施例の距離係数更新処理と比較すると、第２実施例に係る距離係数更新処理では、第１実施例のステップＳ１３の代わりに、ステップＳ２６で地図ＤＢから地物間距離Ｌを取得する点が異なるが、それ以外の点は基本的に第１実施例に係る距離係数更新処理と同様である。具体的には、第２実施例の距離係数更新処理におけるステップＳ２１～２２、Ｓ２３～２５、Ｓ２７～２９は、それぞれ第１実施例の距離係数更新処理におけるステップＳ１１～１２、Ｓ１４～１６、Ｓ１７～Ｓ１９と同一である。
　［地物計測周期］
　上記の距離係数更新処理において求められる１パルスあたりの移動距離ｄｐは、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの時間間隔ΔＴの間の１パルスあたりの移動距離の平均値である。そのため、時間間隔ΔＴの間のパルス幅の変動が大きいと、算出される移動距離ｄｐの精度が悪化する。従って、時間間隔ΔＴの間のパルス数はできるだけ少ないことが望ましい。
　単位時間あたりのパルス数は車両の走行速度によって異なる。例えば、図１２（Ａ）に示すように、１秒間あたりのパルス数を考える。タイヤ１回転あたり２パルス出力される車種では、１秒間あたりのパルス数は、時速１０ｋｍでは３パルス、時速５０ｋｍでは１７パルス、時速１００ｋｍでは３５パルスであり、走行速度によって大きく差がある。
　そこで、外界センサの計測周期や車種を鑑みて、走行速度に応じて時間間隔ΔＴを変化させれば、パルス幅の変動による移動距離ｄｐの精度の悪化を抑制できる。図１２（Ｂ）は走行速度とパルス幅との関係を示す。例えば、外界センサの計測周期が５０ｍｓ（２０Ｈｚ）で１回転あたり２パルス出力される車種の場合、走行速度が時速２０ｋｍ未満のときはΔＴ＝３００ｍｓ、時速２０ｋｍ以上時速３０ｋｍ未満のときはΔＴ＝２００ｍｓ、時速３０ｋｍ以上時速６０ｋｍ未満のときはΔＴ＝１００ｍｓ、時速６０ｋｍ以上のときはΔＴ＝５０ｍｓとすると、時間間隔ΔＴの間に計測できるパルス数が１パルスもしくは２パルス程度となり、高精度に移動距離ｄｐを計算することができる。
　［第３実施例］
　上記の距離係数更新処理では２つの地物を計測しているが、同時に３つ以上の地物を計測できた場合には、以下の方法により移動距離を算出することができる。
　（１）平均値を使用する方法
　同時に３つ以上の地物を測定できた場合、移動距離ΔＤを複数通り計算し、それらを平均した値を距離係数の更新に使用することができる。
　例えば、地物を３個計測できた場合、図１３に示すように、地物１と地物２、地物２と地物３、地物３と地物１の組み合わせを選ぶことができる。それぞれの組み合わせにおいて、前述の工程Ｐ１～Ｐ３の方法で時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間の移動距離を計算する。地物１と地物２の組み合わせにより得られた移動距離をΔＤ１２とし、地物２と地物３の組み合わせにより得られた移動距離をΔＤ２３とし、地物３と地物１の組み合わせにより得られた移動距離をΔＤ３１とすると、以下のようにこれらを平均した値を移動距離ΔＤとして使用することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 これにより、移動距離ΔＤの精度を統計的に向上させることができ、１パルスあたりの移動距離の精度も向上する。
　（２）地物までの距離を考慮して２つの地物を選択する方法
　同時に３つ以上の地物を計測できた場合、そのうちの信頼度の高い２つの地物の組み合わせに基づいて移動距離を求めることにより、高精度で移動距離を得ることができる。一般的に、外界センサによる計測は、距離が遠いほど精度が下がる。従って、同時に３つ以上の地物を計測できた場合、車両からの距離が近い方から２つの地物を選択し、それらに基づいて第１実施例又は第２実施例の方法により移動距離を求める。
　例えば、図１３の例のように３つの地物１～３が計測できた場合、車両からの３つの地物までの距離は、Ｌ１＜Ｌ３＜Ｌ２である。よって、更新装置は、車両からの距離が近い方の２つの地物、即ち、地物１及び地物３を用いて移動距離ΔＤを求めればよい。
　（３）地物間の距離を考慮して２つの地物を選択する方法
　通常、地物同士の位置が近すぎると計算精度が低下する。そこで、同時に３つ以上の地物を計測できた場合、予め決定した所定の閾値Ｌｔｈよりも近い２つの地物の組み合わせを排除する。
　例えば、図１４の例のように３つの地物１～３が計測できた場合、各地物間の距離を閾値Ｌｔｈと比較する。図１４の例では、Ｌ１２＜Ｌｔｈ、Ｌ２３＞Ｌｔｈ、Ｌ３１＞Ｌｔｈであるとする。この場合、地物間の距離が閾値Ｌｔｈよりも短い組み合わせ、即ち、地物１と地物２の組み合わせを除外し、地物２と地物３の組み合わせ、及び、地物１と地物３の組み合わせを使用して移動距離ΔＤを求めればよい。具体的には、上記の（２）の方法により車両から地物までの距離を考慮すると、地物２より地物１の方が車両から近い（Ｌ１＜Ｌ２）ので、更新装置は、地物１と地物３の組み合わせに基づいて移動距離ΔＤを求めればよい。
　その代わりに、上記の（１）の方法を使用し、地物１と地物２の組み合わせにより得られる移動距離ΔＤ１２と地物１と地物３の組み合わせにより得られる移動距離ΔＤ３１との平均値を移動距離ΔＤとしても良い。なお、上記の方法では、予め所定距離を閾値Ｌｔｈとして定めているが、その代わりに、計測された３つ以上の地物間距離の平均値を閾値Ｌｔｈとして使用しても良い。
　［変形例］
　（変形例１）
　上記の第１実施例では２つの地物の計測結果から地物間距離Ｌを算出しており、第２実施例では地図データを用いて地物間距離Ｌを取得しているが、両者を組み合わせて使用してもよい。例えば、高精度地図データが存在するエリアにおいては高精度地図データを使用して地物間距離Ｌを求め、高精度地図データが存在しないエリアでは地物の計測結果から地物間距離を求めてもよい。また、車両の状況に応じて、いずれか精度の高い方で得られた地物間距離Ｌを用いることとしてもよい。
　（変形例２）
　図９のステップＳ１１及び図１１のステップＳ２１に示されるように、実施例の距離係数更新処理では、基本的に車両が直進走行しているときに距離係数の更新を行う。但し、現実には車両は直進走行しているように見えても、厳密には直進しておらず、微少なふらつきがある。よって、工程Ｐ４で求められる移動距離ΔＤは、実際の移動距離ではなく近似値となる。このため、時間間隔ΔＴが大きすぎると、実際の移動距離と工程Ｐ４で計算される移動距離との差が大きくなってしまう。この観点から、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの時間間隔ΔＴをできる限り小さくすることが望ましい。
　（変形例３）
　外界センサを車両の低い位置に取り付けると、周囲の車両によりオクルージョンが増え、距離係数の更新に好適な地物を検出できる頻度が減ってしまうと考えられる。よって、外界センサを、周囲の車両の高さよりも上方を計測できるように設置することが好ましい。これにより、地物の検出頻度が増加し、距離係数の更新回数が増加するため、距離係数の精度を向上させることができる。
　本発明は、移動体に搭載する装置に利用することができる。
　１０　ジャイロセンサ
　１１　車速センサ
　１２　外界センサ
　１３　進行方向取得部
　１４　車速パルス計測部
　１５　地物計測部
　１６　地物間距離計算部
　１７　距離係数構成部
　１８　移動距離計算部
　１９　地図データベース

Claims (12)

  1. 　第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部と、
    　前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、
    　を備えることを特徴とする距離推定装置。
  2. 　前記算出部は、前記少なくとも３つの地物のうち、前記移動体からの距離が短い２つの地物を前記２つの地物として特定することを特徴とする請求項１に記載の距離推定装置。
  3. 　前記算出部は、前記地物の間の距離が所定距離未満である２つの地物を、前記特定される２つの地物から除外することを特徴とする請求項１又は２に記載の距離推定装置。
  4. 　前記算出部は、前記第１時刻から前記第２時刻までの移動距離と、車速パルス信号の平均パルス幅とに基づいて、前記車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  5. 　前記算出部は、前記移動体のヨー方向の角速度又は操舵角が所定の閾値未満であるときに前記移動距離を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  6. 　前記算出部は、前記２つの地物までの距離、及び、前記移動体の進行方向と前記２つの地物それぞれの方向とがなす角に基づいて、前記２つの地物間の距離を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  7. 　前記算出部は、地図情報に基づいて、前記２つの地物間の距離を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  8. 　前記算出部は、前記移動体の走行速度に応じて、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間間隔を変化させることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  9. 　前記算出部は、前記移動体の走行速度が速いほど前記時間間隔を短くすることを特徴とする請求項７に記載の距離推定装置。
  10. 　距離推定装置により実行される距離推定方法であって、
    　第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得工程と、
    　前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、
    　を備えることを特徴とする距離推定方法。
  11. 　コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムであって、
    　第１時刻及び第２時刻における移動体から少なくとも３つの地物までの距離を含む第１距離群及び第２距離群並びに前記少なくとも３つの地物の間の距離を含む第３距離群を取得する取得部、
    　前記少なくとも３つの地物までの距離又は前記少なくとも３つの地物の間の距離に基づき特定される２つの地物についての、前記移動体から地物までの距離及び地物間の距離に基づき前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部、
    　として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
  12. 　請求項１０又は１１に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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