WO2017109979A1 - 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム - Google Patents

距離推定装置、距離推定方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2017109979A1
WO2017109979A1 PCT/JP2015/086350 JP2015086350W WO2017109979A1 WO 2017109979 A1 WO2017109979 A1 WO 2017109979A1 JP 2015086350 W JP2015086350 W JP 2015086350W WO 2017109979 A1 WO2017109979 A1 WO 2017109979A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
distance
time
feature
moving
moving body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2015/086350
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
諒子 新原
加藤　正浩
一嗣 金子
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Pioneer Corp
Original Assignee
Pioneer Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pioneer Corp filed Critical Pioneer Corp
Priority to PCT/JP2015/086350 priority Critical patent/WO2017109979A1/ja
Publication of WO2017109979A1 publication Critical patent/WO2017109979A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers

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 acquisition part which each acquires the distance from the moving body to the feature in each of 1st time and 2nd time, and the said path
  • Invention of Claim 7 is the distance estimation method performed by the distance estimation apparatus, Comprising: The 1st acquisition process which each acquires the distance from the moving body in each of 1st time and 2nd time, and the feature, Based on the second acquisition step of acquiring the distance from the path of the moving body to the feature, and the acquisition results of the first acquisition step and the second acquisition step, the first time to the second time. And a calculating step of calculating a moving distance of the moving body.
  • the invention according to claim 8 is a program executed by a distance estimation device including a computer, and a first acquisition unit that acquires a distance from a moving object to a feature at each of a first time and a second time, The movement from the first time to the second time based on the acquisition results of the second acquisition unit, the first acquisition unit, and the second acquisition unit that acquire the distance from the route of the moving body to the feature
  • the computer is caused to function as a calculation unit that calculates a movement distance of the body.
  • An example of the positional relationship between one feature and a moving vehicle is shown.
  • the other example of the positional relationship of one feature and a moving vehicle is shown.
  • a perpendicular line from the feature position to the road is shown.
  • the relationship between the lane center of the road data and the actual travel position is shown.
  • It is a flowchart of the distance coefficient update process by an Example The relationship between travel speed and the number of pulses per unit time, and the relationship between travel speed and pulse width are shown.
  • the distance estimation apparatus includes a first acquisition unit that acquires the distance from the moving object to the feature at each of the first time and the second time, and the feature from the path of the moving object.
  • a second acquisition unit that acquires the distance to the calculation unit, and a calculation that calculates the moving distance of the moving body from the first time to the second time based on the acquisition results of the first acquisition unit and the second acquisition unit A section.
  • the distance estimation apparatus acquires the distance from the moving object to the feature at each of the first time and the second time, and acquires the distance from the path of the moving object to the feature. And based on those acquisition results, 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 includes a first distance that is a distance in a traveling direction of the moving body between the moving body and the feature at the first time, and the second time.
  • the moving distance is calculated on the basis of a second distance that is a distance in the traveling direction of the moving body between the moving body and the feature.
  • 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 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 acquisition step of acquiring the distance from the moving object to the feature at each of the first time and the second time, Based on the second acquisition step of acquiring the distance from the path of the moving body to the feature, and the acquisition results of the first acquisition step and the second acquisition step, the first time to the second time. And a calculating step for calculating a moving distance of the moving body.
  • a program executed by a distance estimation device including a computer acquires a distance from a moving object to a feature at each of a first time and a second time, The movement from the first time to the second time based on the acquisition results of the second acquisition unit, the first acquisition unit, and the second acquisition unit that acquire the distance from the route of the moving body to the feature
  • the computer is caused to function as a calculation unit that calculates a movement distance of the body.
  • the movement distance of a moving body is computable using the arbitrary features which can be measured from a moving body.
  • 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 one feature 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 feature as that measured at time T 1.
  • the update device acquires the length L of the perpendicular line from the feature position to the road on which the vehicle is traveling (hereinafter referred to as “traveling road”) using the map data. Then, in step P4, the update device was acquired at time T 1 and time T 2, the distance from the vehicle center position to feature at each time, and the length of a perpendicular to the vehicle travel road from the feature position Using this, the travel distance ⁇ D of the vehicle from time T 1 to time T 2 is calculated.
  • 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 updating device updates the distance coefficient ⁇ d using the movement distance d p per pulse obtained in step P5.
  • FIG. 2 shows an example of the positional relationship between one feature and a moving vehicle. Vehicle during the period from the time T 1 time T 2, is to have moved as shown in FIG. First, the update device detects the feature at time T 1, to obtain the distance L 1 from the vehicle to the feature (step P1).
  • the update device detects the feature at time T 2 as well as time T 1 and acquires the distance L 2 from the vehicle to the feature (step P2).
  • the update device by using the map data, and acquires the length L m of a perpendicular to the vehicle travel road from the feature position. This will be described in detail later.
  • the update device uses the distance L 1 acquired at time T 1 , the distance L 2 acquired at time T 2 , and the length L m of the perpendicular from the feature position to the traveling road to calculates a moving distance ⁇ D the vehicle from 1 to time T 2.
  • the distance between the vehicle position and the feature position at the time T 1 in the traveling direction of the vehicle is D 1
  • the vehicle position and the feature at the time T 2 is obtained as follows.
  • FIG. 3 shows a calculation method of the moving distance ⁇ D of the vehicle when the three-dimensional position of the feature can be acquired using an external sensor capable of three-dimensional measurement.
  • the moving distance ⁇ D of the vehicle can be calculated by the equations (3) to (5).
  • 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 (7).
  • the average pulse width can also be obtained by sequential calculation using Equation (8).
  • 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 (7), 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).
  • FIG. 6 shows the positional relationship between the feature position and road data indicating the road on which the vehicle is traveling.
  • the feature position on the map be a point P (x 1 , y 1 ).
  • the straight line Rd can be calculated from the position coordinates of the nodes before and after the road data.
  • the intersection of the perpendicular line drawn from the point P indicating the feature position to the straight line Rd and the straight line Rd is defined as a point H (x 2 , y 2 ).
  • the length of the perpendicular PH can be calculated as follows.
  • the length L m of the perpendicular line PH is from the three square theorem
  • the length of the perpendicular PH L m is as follows.
  • FIG. 7 shows the positional relationship between the actual traveling position of the vehicle and the road data on the map. It is assumed that the road data in the map includes position information of the center line of the lane. The vehicle does not always travel in the center of the lane, and in many cases, the vehicle actually travels at a position deviated from the center of the lane. If the travel distance of the vehicle is calculated using the road data in the map and the measurement results from the external sensors, the difference between the road data in the map and the actual vehicle travel position will affect the error, and the accuracy will deteriorate. Conceivable.
  • ⁇ L m the length L m in the calculation of the movement distance ⁇ D in the process P4
  • the deviation amount [Delta] L m for example using a camera or LiDAR detects white lines on both sides of the vehicle, the vehicle can be determined by recognizing whether running anywhere in the lane by using the detection result .
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating the configuration of the update device 1 according to the embodiment.
  • the updating device 1 obtains the movement distance ⁇ D based on the measurement result of one feature by the external sensor and the length L m of the perpendicular drawn from the feature position to the traveling road.
  • the updating device 1 includes a gyro sensor 10, a vehicle speed sensor 11, a GPS receiver 12, an external sensor 13, a map database (hereinafter referred to as "map DB") 14, and an average pulse width acquisition.
  • Unit 15 distance coefficient calibration unit 16, own vehicle position acquisition unit 17, road information acquisition unit 18, feature-road distance calculation unit 19, movement distance calculation unit 20, feature information acquisition unit 21, And a feature measurement unit 22.
  • the average pulse width acquisition unit 15, the distance coefficient calibration unit 16, the own vehicle position acquisition unit 17, the road information acquisition unit 18, the feature-road distance calculation unit 19, the movement distance calculation unit 20, the feature information acquisition unit 21, And the feature measurement part 22 is realizable when computers, such as CPU, run the program prepared beforehand.
  • Average pulse width obtaining unit 15 obtains the average pulse width t p on the basis of the vehicle speed pulse signal a vehicle speed sensor 11 outputs, and outputs to the distance factor correcting unit 16.
  • the vehicle position acquisition unit 17 acquires the vehicle position of the vehicle based on the outputs of the gyro sensor 10, the vehicle speed sensor 11, and the GPS receiver 12, and outputs the vehicle position to the road information acquisition unit 18 and the feature information acquisition unit 21.
  • the external sensor 13 detects the feature and sends the detection result to the feature measuring unit 22.
  • the feature measurement unit 22 measures the distance L from the vehicle to the feature and outputs the distance L to the movement distance calculation unit 20 and the feature information acquisition unit 21.
  • the feature information acquisition unit 21 refers to the map DB 14 and based on the own vehicle position input from the own vehicle position acquisition unit 17 and the distance L to the feature input from the feature measurement unit 22.
  • the object position (x 1 , y 1 ) is acquired and output to the feature-road distance calculation unit 19.
  • Feature - the road distance calculating unit 19 based on the straight line Rd indicating the road that is input from the road information acquisition unit 18, the feature position input from the feature information acquiring unit 21 and the (x 1, y 1) Then, the length L m of the perpendicular line drawn from the feature position to the traveling road is calculated and output to the movement distance calculation unit 20.
  • the movement distance calculation unit 20 includes a distance L (L 1 , L 2 ) to the feature input from the feature measurement unit 22 and a perpendicular length L m input from the feature-road distance calculation unit 19. Based on the above, the movement distance ⁇ D is calculated by the equations (3) to (5) and output to the distance coefficient calibration unit 16.
  • the moving distance per pulse d p ( That is, the 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 embodiment.
  • the updating device 1 measures a feature using the external sensor 13 and acquires a distance L from the vehicle to the feature (step S11).
  • the update device 1 determines whether or not the vehicle is traveling straight on the basis of the vehicle position output by the vehicle position acquisition unit 17 (step S11). This is because the accuracy of the movement distance ⁇ D output by the movement distance calculation unit 20 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 S13: NO the updating device 1 acquires the road information that is being traveled by the road information acquisition unit 18 (step S16), and acquires the feature information by the feature information acquisition unit 21. (Step S17).
  • the updating device 1 calculates the length Lm of the perpendicular from the feature to the traveling road by the feature-road distance calculation unit 19 (step S18), and calculates the movement distance ⁇ D by the movement distance calculation unit 20 (Step S19).
  • the updating apparatus 1 uses the moving distance ⁇ D calculates the moving distance d p per pulse (step S20), and updates the distance coefficient alpha d (step S21). Then, the process ends.
  • 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, consider the number of pulses per second as shown in FIG. 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. 9B 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.
  • 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.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Navigation (AREA)

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地物までの距離をそれぞれ取得するとともに、移動体の経路から地物までの距離を取得する。そして、それらの取得結果に基づき、第１時刻から第２時刻までの前記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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部と、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部と、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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７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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得工程と、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得工程と、前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき、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８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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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。 １つの地物と移動車両との位置関係の例を示す。 １つの地物と移動車両との位置関係の他の例を示す。 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。 地物位置から走行道路への垂線を示す。 道路データの車線中心と実際の走行位置との関係を示す。 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。 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。
　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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部と、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部と、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得するとともに、移動体の経路から地物までの距離を取得する。そして、それらの取得結果に基づき、第１時刻から第２時刻までの前記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、前記第１時刻における前記移動体と前記地物との間の前記移動体の進行方向における距離である第１距離と、前記第２時刻における前記移動体と前記地物との間の前記移動体の進行方向における距離である第２距離と、に基づいて、前記移動距離を算出する。
　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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得工程と、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得工程と、前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき、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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部、前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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１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地物を計測する。
　次に、工程Ｐ３では、更新装置は、地図データを用いて、地物位置から車両が走行している道路（以下、「走行道路」と呼ぶ。）への垂線の長さＬを取得する。そして、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地物までの距離と、地物位置から車両の走行道路への垂線の長さとを用いて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤを算出する。
　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）地物の計測（工程Ｐ１～Ｐ２）
　図２は、１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において地物を検出し、車両から地物までの距離Ｌ１を取得する（工程Ｐ１）。
　次に、更新装置は、時刻Ｔ２においても時刻Ｔ１と同様に地物を検出し、車両から地物までの距離Ｌ２を取得する（工程Ｐ２）。
　（２）走行道路への垂線の長さの取得
　次に、更新装置は、地図データを用いて、地物位置から車両の走行道路への垂線の長さＬｍを取得する。これについては、後に詳しく説明する。
　（３）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と、時刻Ｔ２で取得した距離Ｌ２と、地物位置から走行道路への垂線の長さＬｍ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。具体的に、図２において、時刻Ｔ１における車両位置と地物位置との車両の進行方向における距離（即ち、走行道路に沿った距離）をＤ１とし、時刻Ｔ２における車両位置と地物位置との車両の進行方向における距離をＤ２とすると、車両の移動距離ΔＤは以下のように得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　図３は、３次元計測が可能な外界センサを用いて地物の３次元位置を取得できる場合の車両の移動距離ΔＤの計算方法を示す。この場合も同様に、式（３）～（５）により、車両の移動距離ΔＤを算出することができる。
　（４）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-M000004
 　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（７）のように平均をとることにより計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　その代わりに、平均パルス幅は、式（８）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-M000006
 　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（７）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。
　（５）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。
　（６）地物位置から走行道路への垂線の長さＬｍの計算方法
　地物位置から走行道路への垂線の長さＬｍを求めるためには、（Ａ）車両がどの道路を走行しているか、（Ｂ）車両が車線のどこを走行しているか（特に車線の幅方向の位置）、の情報が必要となる。このうち、（Ａ）は、カーナビゲーション機器に実装されているような、既存の自己位置推定技術により取得することができる。一方、（Ｂ）の精度が算出される移動距離ΔＤの精度に影響する。（Ｂ）が正確にわからない場合でも、車両が車線の中央を走行していると仮定することで垂線の長さＬｍを計算することができるが、移動距離ΔＤの誤差が大きくなる可能性がある。これに関しては、長さＬｍの補正方法について後述する。
　図６は、地物位置と、車両の走行道路を示す道路データとの位置関係を示す。いま、地図上の地物位置を点Ｐ（ｘ１、ｙ１）とする。地図上に、道路データが直線Ｒｄ：ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０として定義されているとする。なお、直線Ｒｄは、道路データの前後のノードの位置座標から算出することができる。
　図６において、地物位置を示す点Ｐから直線Ｒｄへ下ろした垂線と、直線Ｒｄとの交点を点Ｈ（ｘ２、ｙ２）とする。このとき、垂線ＰＨの長さは以下のように計算することができる。
　まず、直線Ｒｄと垂線ＰＨは直交するので、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 となる。ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　とおくと、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 となる。
　点Ｈは直線Ｒｄ上の点なので、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 が得られる。式（１３）に式（１１）、（１２）を代入すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 が得られる。これをｋについて解くと、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 が得られる。垂線ＰＨの長さＬｍは、三平方の定理より、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 となる。式（１６）に式（１５）を代入すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 が得られる。よって、垂線ＰＨの長さＬｍは、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 となる。このように、地図に含まれる地物位置（ｘ１、ｙ１）と道路情報（ａ、ｂ、ｃ）を用いて、垂線の長さＬｍを計算することができる。
　また、図３を参照して説明したように、地物の３次元位置を取得できる場合、地物位置がＰ（ｘ１、ｙ１、ｚ１）で与えられるとすると、垂線ＰＨの長さＬｍは以下のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 　次に、図７を参照して、垂線の長さＬｍの補正について説明する。図７は、車両の実際の走行位置と地図中の道路データとの位置関係を示す。地図中の道路データには、車線の中心線の位置情報が含まれているものとする。車両は車線の中心を走行しているとは限らず、多くの場合、実際には車線の中心からずれた位置を走行している。地図中の道路データと外界センサによる計測結果を用いて車両の移動距離を計算してしまうと、地図中の道路データと実際の車両の走行位置とのずれが誤差として影響し、精度が悪化すると考えられる。よって、地図データを用いて上記のように算出したＬｍから、図７に示すような車線中心と実際の走行位置とのずれ量ΔＬｍを引いたＬｍ’（Ｌｍ’＝Ｌｍ－ΔＬｍ）を、工程Ｐ４の移動距離ΔＤの計算における長さＬｍの代わりに用いることにより、精度の悪化を抑制できると考えられる。なお、ずれ量ΔＬｍは、例えばカメラやＬｉＤＡＲなどを用いて車両の両側の白線を検出し、その検出結果を用いて車両が車線内のどこを走行しているか認識することにより求めることができる。
　［実施例］
　次に、上記の更新装置の実施例について説明する。図８は、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。この実施例では、更新装置１は、外界センサによる１つの地物の計測結果と、地物位置から走行道路に下ろした垂線の長さＬｍとに基づいて、移動距離ΔＤ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、ＧＰＳ受信機１２と、外界センサ１３と、地図データベース（以下、「地図ＤＢ」と記す）１４と、平均パルス幅取得部１５と、距離係数校正部１６と、自車位置取得部１７と、道路情報取得部１８と、地物－道路距離計算部１９と、移動距離計算部２０と、地物情報取得部２１と、地物計測部２２とを備える。なお、平均パルス幅取得部１５、距離係数校正部１６、自車位置取得部１７、道路情報取得部１８、地物－道路距離計算部１９、移動距離計算部２０、地物情報取得部２１、及び、地物計測部２２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。
　平均パルス幅取得部１５は、車速センサ１１が出力する車速パルス信号に基づいて平均パルス幅ｔｐを取得し、距離係数校正部１６へ出力する。
　自車位置取得部１７は、ジャイロセンサ１０、車速センサ１１及びＧＰＳ受信機１２の出力に基づいて車両の自車位置を取得し、道路情報取得部１８及び地物情報取得部２１へ出力する。道路情報取得部１８は、自車位置取得部１７から入力された自車位置に基づいて地図ＤＢ１４を参照し、走行道路の道路情報を取得する。具体的には、道路情報取得部１８は、走行道路に相当するリンクの端点の位置を地図ＤＢ１４から取得し、その道路を示す直線Ｒｄ：ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０を求めて地物－道路間距離計算部１９へ供給する。
　外界センサ１３は地物を検出し、検出結果を地物計測部２２へ送る。地物計測部２２は、車両から地物までの距離Ｌを計測し、移動距離計算部２０及び地物情報取得部２１へ出力する。地物情報取得部２１は、地図ＤＢ１４を参照し、自車位置取得部１７から入力された自車位置と、地物計測部２２から入力された地物までの距離Ｌとに基づいて、地物位置（ｘ１、ｙ１）を取得して地物－道路間距離計算部１９へ出力する。
　地物－道路距離計算部１９は、道路情報取得部１８から入力された道路を示す直線Ｒｄと、地物情報取得部２１から入力された地物位置（ｘ１、ｙ１）とに基づいて、地物位置から走行道路へ下ろした垂線の長さＬｍを計算し、移動距離計算部２０へ出力する。
　移動距離計算部２０は、地物計測部２２から入力された地物までの距離Ｌ（Ｌ１、Ｌ２）と、地物－道路距離計算部１９から入力された垂線の長さＬｍとに基づいて、式（３）～（５）により移動距離ΔＤを計算し、距離係数校正部１６へ出力する。
　距離係数校正部１６は、平均パルス幅取得部１５から入力された平均パルス幅ｔｐと、移動距離計算部２０から入力された移動距離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、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、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、外界センサ１３を用いて地物を計測し、車両からその地物までの距離Ｌを取得する（ステップＳ１１）。次に、更新装置１は、自車位置取得部１７が出力する自車位置などに基づいて、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２０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Ｓ１２：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Ｓ１２：ＹＥＳ）、更新装置１は、ｆｌａｇ＝０であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。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Ｓ１３：ＹＥＳ）、更新装置１はｆｌａｇに「１」をセットし（ステップＳ１４）、平均パルス幅ｔｐの計算を開始して（ステップＳ１５）、ステップＳ１１へ戻る。
　一方、ｆｌａｇ＝０でない場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、更新装置１は、道路情報取得部１８により走行中の道路情報を取得し（ステップＳ１６）、地物情報取得部２１により地物情報を取得する（ステップＳ１７）。次に、更新装置１は、地物－道路間距離計算部１９により地物から走行中道路への垂線の長さＬｍを計算し（ステップＳ１８）、移動距離計算部２０により移動距離ΔＤを算出する（ステップＳ１９）。そして、更新装置１は、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Ｓ２０）、距離係数αｄを更新する（ステップＳ２１）。そして、処理を終了する。
　［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９（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９（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。
　［変形例］
　（変形例１）
　上記の工程Ｐ３では、走行道路の直線の方程式及び地物の位置に基づいて、地物から走行道路への垂線の長さＬｍを計算しているが、地物から走行道路までの最短距離が地図データに含まれている場合には、その値を利用してもよい。
　（変形例２）
　図９のステップＳ１１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
　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 (9)

  1. 　第１時刻及び第２時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部と、
    　前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部と、
    　前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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、前記第１時刻における前記移動体と前記地物との前記移動体の進行方向における距離である第１距離と、前記第２時刻における前記移動体と前記地物との前記移動体の進行方向における距離である第２距離とに基づいて、前記移動距離を算出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又は２に記載の距離推定装置。
  4. 　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５に記載の距離推定装置。
  7. 　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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得工程と、
    　前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得工程と、
    　前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき、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。
  8. 　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時刻それぞれにおける移動体から地物までの距離をそれぞれ取得する第１取得部、
    　前記移動体の経路から前記地物までの距離を取得する第２取得部、
    　前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき、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。
  9. 　請求項８に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
PCT/JP2015/086350 2015-12-25 2015-12-25 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム Ceased WO2017109979A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2015/086350 WO2017109979A1 (ja) 2015-12-25 2015-12-25 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2015/086350 WO2017109979A1 (ja) 2015-12-25 2015-12-25 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017109979A1 true WO2017109979A1 (ja) 2017-06-29

Family

ID=59089859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/086350 Ceased WO2017109979A1 (ja) 2015-12-25 2015-12-25 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2017109979A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005006081A (ja) * 2003-06-12 2005-01-06 Denso Corp 画像サーバ、画像収集装置、および画像表示端末
JP2008008783A (ja) * 2006-06-29 2008-01-17 Toyota Motor Corp 車輪速パルス補正装置
JP2012073810A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd 路面状況推定装置および路面状況推定方法
JP2012189467A (ja) * 2011-03-11 2012-10-04 Casio Comput Co Ltd 測位装置、歩幅データ補正方法およびプログラム
JP2014232411A (ja) * 2013-05-29 2014-12-11 富士通テン株式会社 携帯端末、及び、危険報知システム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005006081A (ja) * 2003-06-12 2005-01-06 Denso Corp 画像サーバ、画像収集装置、および画像表示端末
JP2008008783A (ja) * 2006-06-29 2008-01-17 Toyota Motor Corp 車輪速パルス補正装置
JP2012073810A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Hitachi Ltd 路面状況推定装置および路面状況推定方法
JP2012189467A (ja) * 2011-03-11 2012-10-04 Casio Comput Co Ltd 測位装置、歩幅データ補正方法およびプログラム
JP2014232411A (ja) * 2013-05-29 2014-12-11 富士通テン株式会社 携帯端末、及び、危険報知システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9126595B2 (en) Apparatus and method for calculating inter-vehicle distance
CN109564098B (zh) 自身位置推定方法及自身位置推定装置
TWI625260B (zh) Method and system for detecting lane curvature by using body signal
JP7253065B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、車両運動制御システム、及びレーン推定装置
US11318950B2 (en) Calculation apparatus, control method, program and storage medium
JP2024103654A (ja) 計測精度算出装置、自己位置推定装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP2013145168A (ja) 車載用ジャイロの角速度誤差補正装置
JP7344895B2 (ja) 車両に装備されたジャイロメータの較正方法
US11061129B2 (en) Distance estimation device, distance estimation method and program
CN113306559A (zh) 在路形估计中对于垂直道路曲度的补偿
JP6539129B2 (ja) 自車位置推定装置、及びそれを用いた操舵制御装置、並びに自車位置推定方法
JP6503477B2 (ja) 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
WO2017109976A1 (ja) 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
WO2017109979A1 (ja) 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
WO2018163750A1 (ja) 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
KR101676145B1 (ko) 곡률계산 장치 및 곡률보정 방법
JP2024107064A (ja) 距離推定装置
JP2013250167A (ja) 距離計測装置、距離補正方法、距離補正プログラム、および記録媒体
WO2017168588A1 (ja) 測定装置、測定方法、及び、プログラム
JP2017181195A (ja) 測定装置、測定方法、及び、プログラム
JP2016122022A (ja) 判定装置、判定方法、判定プログラム、および記録媒体
JP2019124698A (ja) 距離推定装置
JP2017177940A (ja) 算出装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP2022071741A (ja) 自己位置推定装置
US20240035846A1 (en) Method and device for determining the reliability of a low-definition map

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15911413

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15911413

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP