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WO2012137415A1 - 位置算出方法及び位置算出装置 - Google Patents

位置算出方法及び位置算出装置 Download PDF

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Publication number
WO2012137415A1
WO2012137415A1 PCT/JP2012/001693 JP2012001693W WO2012137415A1 WO 2012137415 A1 WO2012137415 A1 WO 2012137415A1 JP 2012001693 W JP2012001693 W JP 2012001693W WO 2012137415 A1 WO2012137415 A1 WO 2012137415A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
position calculation
measurement result
gps
influence
error
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/001693
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
俊一 水落
Original Assignee
セイコーエプソン株式会社
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 セイコーエプソン株式会社 filed Critical セイコーエプソン株式会社
Priority to US14/008,527 priority Critical patent/US9423486B2/en
Publication of WO2012137415A1 publication Critical patent/WO2012137415A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • 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
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/0009—Transmission of position information to remote stations
    • G01S5/0018—Transmission from mobile station to base station
    • G01S5/0027—Transmission from mobile station to base station of actual mobile position, i.e. position determined on mobile
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments

Definitions

  • the present invention relates to a position calculation method using measurement results of a satellite positioning unit and an inertial positioning unit provided in a moving body.
  • inertial sensors In various fields such as so-called seamless positioning, motion sensing, and attitude control, the use of inertial sensors is attracting attention.
  • an acceleration sensor As an inertial sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, a pressure sensor, a geomagnetic sensor, and the like are widely known.
  • a system (hereinafter referred to as “INS (Inertial Navigation System)”) that performs position calculation by performing inertial navigation calculation using the detection result of the inertial sensor has also been put into practical use.
  • INS Inertial Navigation System
  • Patent Document 1 discloses a technique for correcting an INS calculation result using GPS (Global Positioning System).
  • the technology for correcting the INS calculation result using GPS is based on the assumption that the GPS calculation result is correct.
  • the technique disclosed in Patent Document 1 is also the same.
  • the accuracy of the GPS calculation result may decrease due to various factors such as the signal strength of the GPS satellite signal received from the GPS satellite, the reception environment, the sky arrangement of the GPS satellite, and the multipath. For this reason, always correcting the INS calculation result using the GPS calculation result does not necessarily lead to an improvement in the accuracy of position calculation.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and is intended to more accurately calculate the position of a moving body by using the measurement results of a satellite positioning unit and an inertial positioning unit provided in the moving body.
  • the purpose is to propose the method.
  • a first mode for solving the above problems is a first measurement result of a satellite positioning unit provided in a moving body, and a second measurement result of an inertial positioning unit provided in the moving body.
  • a position including: setting an influence degree; and calculating a position of the moving body by executing a coupling process between the first measurement result and the second measurement result based on the influence degree This is a calculation method.
  • the mobile body A position calculation accuracy determination unit for determining position calculation accuracy, and an influence degree of the first measurement result on the second measurement result based on the position calculation accuracy.
  • An influence level setting unit to be set; and a coupling processing unit that calculates the position of the moving body by executing a coupling process between the first measurement result and the second measurement result based on the influence level; You may comprise the position calculation apparatus provided with.
  • the position calculation accuracy is determined. Then, based on the position calculation accuracy, the degree of influence of the measurement result (first measurement result) of the satellite positioning unit on the measurement result (second measurement result) of the inertial positioning unit is set. Thereby, optimization of the influence degree can be realized especially during continuous operation. And the accuracy of position calculation can be improved by performing the coupling process with the 1st measurement result and the 2nd measurement result based on the optimized influence degree.
  • the determination includes determining the position calculation accuracy based on an elapsed time or the number of times of position calculation after the moving body starts moving. It is good also as comprising a position calculation method including doing.
  • the position calculation accuracy can be easily and appropriately determined from the elapsed time after the moving body starts moving or the number of position calculations.
  • the coupling process includes an error estimation calculation for estimating an error included in the calculated position, and the determination is
  • a position calculation method including determining the position calculation accuracy based on the error estimated by the error estimation calculation may be configured.
  • the position calculation accuracy can be easily and appropriately determined from the position error estimated by performing the error estimation calculation in the coupling process.
  • the influence degree includes an execution frequency of executing the coupling process using the first measurement result.
  • setting the degree of influence includes setting the execution frequency based on the position calculation accuracy, and calculating the position includes calculating the first measurement result according to the execution frequency. It is good also as comprising the position calculation method including performing the said coupling process employ
  • the fourth embodiment it is possible to optimize the execution frequency of executing the coupling process by adopting the first measurement result based on the position calculation accuracy, and improve the effectiveness of the coupling process.
  • the position calculation method is configured such that setting the execution frequency is setting a lower frequency as the position calculation accuracy is higher. Also good.
  • the higher the position calculation accuracy the lower the frequency of executing the coupling process using the first measurement result, thereby reducing the dependence on the satellite positioning unit. Can be made. If the position calculation accuracy is high, the accuracy of position calculation is guaranteed even if the coupling process is executed with the influence degree of the first measurement result lowered.
  • the coupling process includes a Kalman filter process using the first measurement result as an observation amount, and the influence degree is calculated.
  • Setting includes setting an error parameter value used for the Kalman filter processing based on the position calculation accuracy, and calculating the position uses the first measurement result and the error parameter value. It is also possible to constitute a position calculation method including executing the Kalman filter processing.
  • the error parameter value is, for example, a value that determines the degree of emphasis on the first measurement result in the Kalman filter processing. According to the sixth aspect, by setting the error parameter value based on the position calculation accuracy, the error parameter value can be optimized and the position of the moving body can be obtained more accurately.
  • the setting of the error parameter value constitutes a position calculation method in which a larger value is set as the position calculation accuracy is higher. It is good as well.
  • the higher the position calculation accuracy, the lower the dependency on the satellite positioning unit can be set by setting a larger value for the error parameter value used for the Kalman filter processing. If the position calculation accuracy is high, the accuracy of position calculation is guaranteed even if the coupling process is executed with the influence degree of the first measurement result lowered.
  • the main lineblock diagram of a position calculation device The block diagram of a 1st position calculation apparatus. Explanatory drawing of the input / output data of a coupling process. Explanatory drawing of a 1st mode setting condition. Explanatory drawing of 2nd mode setting conditions. The figure which shows an example of the experimental result which performed position calculation. The figure which shows an example of the experimental result which performed position calculation. Explanatory drawing of the system configuration
  • GPS Global Positioning System
  • INS Intelligent Navigation System
  • FIG. 1 is a main configuration diagram of a position calculation device 1 in the present embodiment.
  • the position calculation device 1 is a device (position calculation system) that is provided in a moving body and calculates the position of the moving body.
  • the moving body may be a person such as a car, a motorcycle, a bicycle, a ship, a train, or a person.
  • a person may carry the position calculation device 1 and the person himself / herself may include the position calculation device 1.
  • a unit (module) is illustrated by a double line, and a processing block for performing an arithmetic process using the measurement result of the unit is illustrated by a single line, thereby distinguishing the two.
  • FIG. 1 is a main configuration diagram of a position calculation device 1 in the present embodiment.
  • the position calculation device 1 is a device (position calculation system) that is provided in a moving body and calculates the position of the moving body.
  • the moving body may be a person such as a car, a motorcycle, a bicycle, a ship
  • the position calculation device 1 includes a GPS unit 3 and an INS unit 5 as units (modules). Further, the position calculation device 1 includes a position calculation accuracy determination unit 6, an influence degree setting unit 7, and a coupling processing unit 9 as main processing blocks.
  • the GPS unit 3 is a unit (satellite positioning unit) for performing positioning using a satellite positioning system.
  • the GPS unit 3 includes an antenna that receives a GPS satellite signal transmitted from a GPS satellite, a processor that processes the received GPS satellite signal, and the like.
  • the GPS unit 3 is configured to be able to measure GPS measurement information such as a code phase, a Doppler frequency, a pseudorange, and a pseudorange change rate of a GPS satellite signal.
  • the GPS unit 3 is configured to be able to measure the position and speed (speed vector) of the moving body by performing GPS calculation using the GPS measurement information.
  • the GPS measurement information and the GPS calculation result are output to the coupling processing unit 9 as a GPS measurement result (first measurement result).
  • the INS unit 5 is a unit for performing positioning using inertial navigation (an inertial positioning unit).
  • the INS unit 5 includes an inertial sensor such as an acceleration sensor and a gyro sensor, an inertial measurement unit (IMU (Inertial Measurement Unit)) in which the inertial sensor is packaged, a processor for processing the measurement result of the inertial sensor, and the like.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the INS unit 5 is configured to be able to measure the acceleration (acceleration vector), angular velocity, etc. of the moving body as INS measurement information using the measurement result of the inertial sensor.
  • the INS unit 5 is configured to perform an inertial navigation calculation (INS calculation) using INS measurement information to measure the position, speed (velocity vector), posture angle, and the like of the moving body.
  • the INS measurement information and the INS calculation result are output to the coupling processing unit 9 as the INS measurement result (second measurement result).
  • the position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy which is the probability of position calculation. Specifically, the position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy based on the elapsed time after the moving body starts moving or the number of position calculations. The position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy based on the coupling estimation error estimated by the coupling processing unit 9 performing a predetermined error estimation calculation in the coupling process.
  • the influence level setting unit 7 sets the degree of influence of the GPS measurement result (first measurement result) on the INS measurement result (second measurement result) based on the position calculation accuracy determined by the position calculation accuracy determination unit 6. To do.
  • the coupling processing unit 9 executes a coupling process between the GPS measurement result (first measurement result) and the INS measurement result (second measurement result) based on the influence degree set by the influence degree setting unit 7. Then, the position of the moving body is calculated.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of a first position calculation device 1A to which the position calculation device 1 of FIG. 1 is applied.
  • the position calculation accuracy determination unit 6 in FIG. 1 has a position error level determination unit 6A
  • the influence degree setting unit 7 has an influence mode setting unit 7A.
  • the coupling processing unit 9 in FIG. 1 includes a Kalman filter processing unit 9A.
  • the position error level determination unit 6A determines the position error level according to a mode setting condition (first or second mode setting condition) described later.
  • the position error level is a position error level that determines the position calculation accuracy.
  • the influence mode setting unit 7A sets the GPS influence mode based on the position error level determined by the position error level determination unit 6A.
  • the GPS influence mode is a mode that determines the influence degree of GPS.
  • “first influence mode”, “second influence mode”, “third influence mode”, and “fourth influence mode” in descending order of the degree of influence of the GPS measurement result on the INS measurement result. Assume that the following four modes are alternatively set.
  • the Kalman filter processing unit 9A executes a Kalman filter process using the GPS measurement result as an observation amount “Z” to couple (link) the GPS measurement result and the INS measurement result. Specifically, based on the theory of the Kalman filter, a prediction calculation (time update) and a correction calculation (observation update) are performed to estimate the state “X” of the moving object.
  • the state “X” of the moving body includes at least the position of the moving body.
  • the INS measurement result input from the INS unit 5 is used as the control input “U”, and the state at the current time (current time) from the state correction value “X +” at the previous time (previous time).
  • the state prediction value “X ⁇ ” is calculated by performing an operation for predicting “X”.
  • the correction calculation for example, using the GPS measurement result input from the GPS unit 3 as the observation amount “Z”, a calculation for correcting the state prediction value “X ⁇ ” calculated by the prediction calculation is performed, and the state correction value “X +” is calculated. "Is calculated. Then, the calculated state correction value “X +” is output as a coupling result.
  • the Kalman filter processing unit 9A is configured to be able to apply a constraint condition based on a moving model of a moving object as an observation amount “Z” separately from the GPS measurement result.
  • a constraint condition during stop that is a speed constraint condition when the mobile body is stopped
  • a “speed constraint condition during travel” that is a speed constraint condition when the mobile body is moving. Assume that the condition applies.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of input / output data of the Kalman filter processing.
  • the table showing the correspondence between the control input “U”, the observation amount “Z”, and the state “X” is shown.
  • coupling There are various types of coupling. Among them, a method called loose coupling (loose coupling) and a method called tight coupling (tight coupling) are generally used.
  • the loose coupling method is a coupling method in which the connection between GPS and INS is relatively weak.
  • the coupling process is executed with the control input “U” as the INS calculation result (position, velocity, attitude angle, etc.) and the observation amount “Z” as the GPS calculation result (position, velocity, etc.). Then, the moving body information (position, speed, posture angle, etc.) is estimated as the state “X”.
  • the tight coupling method is a coupling method in which the connection between GPS and INS is relatively strong.
  • the control input “U” is an INS calculation result (position, velocity, attitude angle, etc.)
  • the observation amount “Z” is GPS measurement information (code phase, Doppler frequency, pseudorange, pseudorange change rate, etc.) )
  • the moving body information position, speed, posture angle, etc. is estimated as the state “X”.
  • control input “U” is INS measurement information (acceleration, angular velocity, etc.)
  • observation amount “Z” is GPS measurement information (code phase, Doppler frequency, pseudorange, pseudorange change rate, etc.)
  • state “X” is used as moving body information (position, speed, posture angle, etc.).
  • the position calculation method of the present embodiment can be applied substantially the same to any of the above coupling methods. That is, as the GPS measurement result (first measurement result), GPS measurement information may be applied, or a GPS calculation result may be applied. Further, as the INS measurement result (second measurement result), INS measurement information may be applied, or an INS calculation result may be applied.
  • the information used as the INS measurement result and the GPS measurement result can be appropriately set according to the system to be applied.
  • arithmetic expressions and parameter values used in the prediction calculation and correction calculation of the Kalman filter process may be set as appropriate according to the system to be applied. Note that specific arithmetic expressions and parameter values can be defined based on a known method, and thus the description thereof is omitted here.
  • the first setting method is a method of determining the position calculation accuracy based on the elapsed time or the number of position calculations since the moving body starts moving, and setting the GPS influence mode based on the position calculation accuracy.
  • the second setting method is a method of determining a position calculation accuracy based on a coupling estimation error estimated by performing a predetermined error estimation calculation in the coupling process, and setting a GPS influence mode based on the position calculation accuracy. It is.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a first setting method of the GPS influence mode, and a first mode setting condition table defining first mode setting conditions used for setting the GPS influence mode. Is illustrated. In the first mode setting condition table, the first mode setting condition, the position error level, and the setting mode are defined in association with each other.
  • the first mode setting condition is an elapsed time after the moving body starts moving (hereinafter referred to as “elapsed time after starting the movement”), or the number of times of position calculation after the moving body starts moving. (Hereinafter referred to as “the number of times of position calculation after the start of movement”). “From the start of movement” means that the moving body starts moving from a stopped state.
  • the first condition is “elapsed time after movement start ⁇ first threshold time ⁇ T1 or position calculation count after movement start ⁇ first threshold number ⁇ C1 ”, the position error level is “L1”, and the setting mode Is the “first influence mode”.
  • the second condition is “first threshold time ⁇ T1 ⁇ elapsed time after start of movement ⁇ second threshold time ⁇ T2 , or first threshold number of times ⁇ C1 ⁇ number of times of position calculation after start of movement ⁇ second threshold number of times” ⁇ C2 ”, the position error level is“ L2 ”, and the setting mode is“ second influence mode ”.
  • the third condition is “second threshold time ⁇ T2 ⁇ elapsed time after start of movement ⁇ third threshold time ⁇ T3 , or second threshold number of times ⁇ C2 ⁇ number of times of position calculation after start of movement ⁇ third threshold number of times” ⁇ C3 ”, the position error level is“ L3 ”, and the setting mode is“ third influence mode ”.
  • the fourth condition is “third threshold time ⁇ T3 ⁇ elapsed time after start of movement or third threshold number of times ⁇ C3 ⁇ number of times of position calculation after start of movement”, position error level is “L4”, setting mode Is the “fourth influence mode”.
  • the position error level is a level representing the position calculation accuracy, and the larger the number, the larger the position error and the lower the position calculation accuracy.
  • the setting mode means that the larger the number is, the higher the influence degree of GPS is.
  • the position calculation error can be reduced by using the stop speed restriction condition.
  • acceleration acceleration vector
  • speed speed vector
  • speed speed vector
  • the calculated distance is connected to the previous position.
  • the position is calculated by adding the additions. That is, there is a feature that errors are accumulated with the passage of time because multiple positions are cumulatively obtained. For this reason, if the elapsed time from the start of movement becomes longer, the accuracy of position calculation decreases.
  • the position error level is higher (position calculation accuracy is lower) as the elapsed time after the start of movement becomes longer or the position calculation count after the movement starts increases. Then, as the position error level is higher, the GPS influence level is increased in order to make the GPS measurement result more strongly affect the INS measurement result.
  • the first setting method is a setting method suitable for an environment (for example, a city center) where a moving body frequently stops and moves. Since there are many traffic lights in the city center, the automobile frequently stops and moves repeatedly. In addition, since the road is complicated, the moving direction of the automobile also changes frequently. In these environments, an error is likely to occur in the inertial navigation calculation. Therefore, the accumulation of errors can be suppressed by changing the GPS influence degree according to the passage of time from the start of movement.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of the second setting method of the GPS influence mode, and a second mode setting condition table that defines second mode setting conditions used for setting the GPS influence mode. Is illustrated.
  • the second mode setting condition table the second mode setting condition, the position error level, and the setting mode are defined in association with each other.
  • the position error level and the setting mode are the same as those in the first mode setting condition table of FIG.
  • the second mode setting condition is defined based on the coupling estimation error.
  • the coupling estimation error is an estimated value of an error that can be included in the coupling result, and is estimated by performing a predetermined error estimation calculation in the coupling process. For example, in the Kalman filter process, calculation is performed by setting the error “P” of the state “X” to be estimated. In the prediction calculation and the correction calculation, the coupling estimation error is determined by predicting and correcting the error “P” together with the state “X”.
  • the error “P” can be represented by an error covariance matrix “P” in a matrix format.
  • the error of each element can be estimated from the diagonal component of the error covariance matrix “P”.
  • the diagonal components of the error covariance matrix “P” are the coupling position estimation error, the coupling velocity estimation error, and the coupling, respectively. This is an attitude angle estimation error.
  • the first condition is “coupling estimation error ⁇ first threshold error ⁇ E1 ”, the position error level is “L1”, and the setting mode is “first influence mode”.
  • the second condition is “first threshold error ⁇ E1 ⁇ coupling estimation error ⁇ second threshold error ⁇ E2 ”, the position error level is “L2”, and the setting mode is “second influence mode”. .
  • the third condition is “second threshold error ⁇ E2 ⁇ coupling estimation error ⁇ third threshold error ⁇ E3 ”, the position error level is “L3”, and the setting mode is “third influence mode”.
  • the fourth condition is “third threshold error ⁇ E3 ⁇ coupling estimation error”, the position error level is “L4”, and the setting mode is “fourth influence mode”.
  • threshold values are respectively set for the coupling position estimation error, the coupling speed estimation error, and the coupling attitude angle estimation error.
  • thresholds corresponding to the first threshold error ⁇ E1 “10 [m]”, “1 [m / s]”, “1 [°]”
  • thresholds corresponding to the second threshold error ⁇ E2 “ 20 [m] ”,“ 2 [m / s] ”,“ 2 [°] ”,“ 30 [m] ”,“ 3 [m / s] ”as thresholds corresponding to the third threshold error ⁇ E3 , Each “3 [°]” is determined.
  • threshold determination is performed for each of the coupling position estimation error, the coupling speed estimation error, and the coupling attitude angle estimation error, and the position error level is determined by applying an AND condition or an OR condition.
  • the position calculation accuracy is considered high. Therefore, even if the GPS influence level is lowered, the accuracy of position calculation is guaranteed to some extent. However, if the coupling estimation error is large, the position calculation accuracy is considered to be low. Therefore, the position calculation accuracy cannot be improved unless the GPS influence level is increased.
  • the position error level is higher (position calculation accuracy is lower) as the coupling estimation error is larger. Then, the higher the position error level, the higher the GPS influence level is set for the purpose of causing the GPS measurement result to act strongly on the INS measurement result.
  • the second setting method is a setting method suitable for an environment in which high-quality GPS satellite signals can be continuously received (for example, an open sky environment).
  • an open sky environment GPS measurement information and GPS calculation results can be acquired with high accuracy, so that the position calculation accuracy is improved by executing the coupling process with the INS measurement results. Therefore, it is easy to act in the direction of decreasing the GPS influence level, and position calculation with an emphasis on INS is easily realized.
  • the coupling processing unit 9 performs the coupling process by changing the calculation setting according to the GPS influence mode.
  • the calculation settings include the GPS measurement result adoption frequency and the error parameter value used in the Kalman filter processing.
  • the GPS measurement result adoption frequency is an execution frequency at which the GPS measurement result is adopted to execute the coupling process.
  • the frequency with which the Kalman filter processing unit 9 ⁇ / b> A adopts the GPS measurement result with the observation amount “Z” and executes the correction calculation corresponds to the GPS measurement result adoption frequency.
  • a lower frequency is set as a GPS measurement result adoption frequency in a mode with a lower GPS influence level.
  • the error parameter value is a type of parameter value set in the Kalman filter operation.
  • an observation error (observation noise) “R” corresponding to an error of the observation amount “Z” will be described as an example of an error parameter.
  • the filter acts so as to estimate the state “X” by trusting and emphasizing the observation amount “Z”.
  • the filter acts so as to estimate the state “X” by trusting and emphasizing the observation amount “Z”.
  • the filter acts so as to estimate the state “X” by trusting and emphasizing the state predicted value “X ⁇ ” predicted by the prediction calculation.
  • a mode with a lower GPS influence level sets a larger value as an observation error (R value) for the purpose of weakening the effect of the GPS measurement result on the INS measurement result.
  • the starting point was the position of “0 m” in the east-west direction and “0 m” in the north-south direction, and the route from the starting point to the west was followed in a clockwise direction.
  • the goal point is a predetermined position near the start point.
  • FIG. 6 shows experimental results obtained by applying a conventional position calculation method. In this experiment, the coupling process between GPS and INS is not performed.
  • the true locus of the moving object is indicated by “dotted line”
  • the locus of the GPS calculation position is indicated by “one-dot chain line”
  • the locus of the INS calculation position is indicated by “solid line”.
  • FIG. 7 shows the experimental results of applying the position calculation method of the present embodiment.
  • a coupling process between GPS and INS was performed.
  • the true locus of the moving object is indicated by “dotted line”
  • the locus of the GPS calculation position is indicated by “one-dot chain line”
  • the locus of the coupling calculation position is indicated by “solid line”.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of the system configuration of the navigation system 1000 in the present embodiment.
  • the navigation system 1000 is a system in which a four-wheeled vehicle (hereinafter simply referred to as “automobile”), which is a type of mobile body, is provided with a car navigation device 100, which is a type of electronic device including a position calculation device. .
  • automobile a four-wheeled vehicle
  • car navigation device 100 which is a type of electronic device including a position calculation device.
  • the car navigation device 100 is an electronic device that is installed in a car and performs navigation for the driver of the car.
  • the car navigation device 100 includes a GPS unit 3 and an INS unit 5.
  • the GPS unit 3 measures and outputs GPS measurement information 55.
  • the INS unit 5 measures and outputs the INS measurement information 56 in a B frame known as a body coordinate system (Body) Frame).
  • the B frame is, for example, an R-axis (roll axis) in the front-rear direction with the front of the moving body as positive, a P-axis (pitch axis) with the right-hand side as positive, and a Y-direction in the up-down direction with the vertical lower part as positive. It is a three-dimensional orthogonal coordinate system with an axis (yaw axis).
  • the car navigation device 100 performs GPS calculation processing using the GPS measurement information acquired from the GPS unit 3 and performs INS calculation processing using the INS measurement information acquired from the INS unit 5. Then, a coupling process is performed on these calculation results to calculate the position of the automobile, and a navigation screen on which the calculated position is plotted is displayed on the display as the display unit 30.
  • the position of the car is calculated in an N frame, which is an absolute coordinate system that defines the moving space of the car.
  • the N frame is defined as, for example, an NED (North East Down) coordinate system known as a northeast lower coordinate system or an ECEF (Earth Centered Earth Fixed) coordinate system known as an earth-centered earth fixed coordinate system.
  • NED North East Down
  • ECEF Earth Centered Earth Fixed
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the car navigation device 100.
  • the car navigation device 100 includes a GPS unit 3, an INS unit 5, a processing unit 10, an operation unit 20, a display unit 30, a communication unit 40, and a storage unit 50.
  • the processing unit 10 is a control device that comprehensively controls each unit of the car navigation apparatus 100 according to various programs such as a system program stored in the storage unit 50, and includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit). Composed.
  • the processing unit 10 performs a navigation process according to the navigation program 51 stored in the storage unit 50, and performs a process of causing the display unit 30 to display a map indicating the current position of the automobile.
  • the operation unit 20 is an input device configured by, for example, a touch panel or a button switch, and outputs a signal of a pressed key or button to the processing unit 10. By operating the operation unit 20, various instructions such as destination input are input.
  • the display unit 30 is configured by an LCD (Liquid Crystal Display) or the like, and is a display device that performs various displays based on a display signal input from the processing unit 10. A navigation screen or the like is displayed on the display unit 30.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • the communication unit 40 is a communication device for exchanging information used inside the device with the outside via a communication network such as the Internet under the control of the processing unit 10.
  • a communication network such as the Internet under the control of the processing unit 10.
  • a known wireless communication technique can be applied to this communication.
  • the storage unit 50 is configured by a storage device such as a ROM (Read Only Memory), a flash ROM, or a RAM (Random Access Memory), and various types for realizing various functions such as a system program of the car navigation device 100 and a navigation function. Stores programs, data, etc. In addition, it has a work area for temporarily storing data being processed and results of various processes.
  • a storage device such as a ROM (Read Only Memory), a flash ROM, or a RAM (Random Access Memory)
  • various types for realizing various functions such as a system program of the car navigation device 100 and a navigation function. Stores programs, data, etc. In addition, it has a work area for temporarily storing data being processed and results of various processes.
  • the storage unit 50 stores a navigation program 51 that is read as a program by the processing unit 10 and executed as a navigation process (see FIG. 11).
  • the navigation program 51 includes a coupling program 513 executed as a coupling process (see FIG. 12) as a subroutine.
  • the storage unit 50 includes, as data, a calculation setting table 52, a mode setting condition table 53, a setting mode 54, GPS measurement information 55, INS measurement information 56, a GPS calculation result 57, and an INS calculation result. 58 and the coupling result 59 are stored.
  • the calculation setting table 52 is a table in which calculation settings in the coupling process are defined, and an example of the table configuration is shown in FIG.
  • the calculation setting table 52 stores a GPS influence mode 521 and a calculation setting 523 in association with each other.
  • GPS measurement result adoption frequency “not adopted” is defined in the first influence mode, and “once every 10 times” is defined in the second influence mode. In the third influence mode, “once every five times” is set, and in the fourth influence mode, “every time” is set. That is, the lower the GPS influence level, the lower the frequency is set as the GPS measurement result adoption frequency.
  • the observation error (R value) of the Kalman filter processing includes a position observation error “R P ” that is a position observation error and a velocity observation error “R V ” that is a velocity observation error. Since the GPS measurement result is not adopted in the first influence mode, the observation error is set to “ ⁇ (none)”.
  • ⁇ P and “ ⁇ V ” are a position error and a speed error included in the GPS calculation result.
  • a value of about “10” is set as the position observation error “R P ”
  • a value of about “0.5” is set as the speed observation error “R V ”. Accordingly, the lower the GPS influence level, the larger the observation error “R” is set.
  • the mode setting condition table 53 is a table in which conditions for setting the GPS influence mode are defined.
  • a first mode setting condition table or a second mode setting condition table see FIGS. 4 and 5). Included in this.
  • the setting mode 54 is a set GPS influence mode, and is updated as needed by the influence mode setting process.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the flow of navigation processing executed by the processing unit 10 according to the navigation program 51 stored in the storage unit 50.
  • the processing unit 10 starts acquiring the GPS measurement information 55 and the INS measurement information 56 from the GPS unit 3 and the INS unit 5 (step A1). And the process part 10 performs a movement condition determination process (step A3). Specifically, for example, whether the vehicle is stopped or moving based on the acceleration (acceleration vector) or angular velocity of the vehicle acquired as the INS measurement information 56 from the INS unit 5. Determine.
  • the processing unit 10 performs GPS calculation processing (step A5). Specifically, using the GPS measurement information 55 acquired from the GPS unit 3, a known positioning calculation is performed to calculate the position and speed (speed vector) of the automobile. Also, a known error estimation calculation is performed to estimate position and speed (speed vector) errors. Then, these calculation results are stored in the storage unit 50 as the GPS calculation result 57.
  • the processing unit 10 performs INS calculation processing (step A7). Specifically, using the INS measurement information 56 acquired from the INS unit 5, a known inertial navigation calculation is performed to calculate the position, speed (speed vector), and attitude angle of the automobile. Then, these calculation results are stored in the storage unit 50 as the INS calculation result 58.
  • the processing unit 10 performs a position calculation accuracy determination process (step A8). Specifically, referring to the mode setting condition table 53 stored in the storage unit 50, the position error indicating the position calculation accuracy based on the elapsed time after movement start or the number of position calculation after movement start and the coupling estimation error Determine the level.
  • the processing unit 10 performs an influence mode setting process (step A9). Specifically, the mode setting condition table 53 stored in the storage unit 50 is referred to, and the setting mode 54 of the storage unit 50 is updated with the setting mode associated with the position error level determined in step A8.
  • the processing unit 10 executes a coupling process according to the coupling program 513 stored in the storage unit 50 (step A11).
  • FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the coupling process.
  • the processing unit 10 determines whether or not the GPS calculation result 57 is adopted for the coupling process (step B1). Specifically, based on the GPS measurement result adoption frequency associated with the GPS influence mode set in the influence mode setting process, it is determined whether or not the GPS calculation result 57 is adopted in the current coupling process.
  • the processing unit 10 sets an observation amount vector “Z” using the latest GPS calculation result 57 as an observation amount (step B3). ). Further, the calculation setting table 52 is referred to, and the observation error covariance matrix “R” is set based on the observation error corresponding to the current setting mode 54 (step B5). Then, the processing unit 10 performs Kalman filter processing using the observation vector “Z” and the observation error covariance matrix “R” set in Steps B3 and B5 (Step B7).
  • step B9 determines the movement status determined in step A3 (step B9). If the movement status is “movement” (step B9; movement), the movement time restriction speed vector is set as the observation amount vector “Z” (step B11). Also, an observation error covariance matrix “R” is set based on the moving speed observation error (for example, a predetermined value) (step B13). Then, the processing unit 10 performs Kalman filter processing using the observation vector “Z” and the observation error covariance matrix “R” set in Steps B11 and B13 (Step B7).
  • the processing unit 10 sets the stop time restriction speed vector as the observation amount vector “Z” (step B15). Further, an observation error covariance matrix “R” is set based on the stop speed observation error (for example, a predetermined value) (step B17). Then, the processing unit 10 performs Kalman filter processing using the observation vector “Z” and the observation error covariance matrix “R” set in Steps B15 and B17 (Step B7).
  • the processing unit 10 stores the result as the coupling result 59 in the storage unit 50. Then, the processing unit 10 ends the coupling process.
  • the processing unit 10 outputs the coupling result 59 (step A13). And the process part 10 determines whether a process is complete
  • step A15; No If it is determined that the processing is not yet finished (step A15; No), the processing unit 10 returns to step A3. When it is determined that the process is to be ended (step A15; Yes), the processing unit 10 ends the navigation process.
  • the position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy.
  • the influence level setting unit 7 sets the degree of influence of the GPS measurement result on the INS measurement result based on the position calculation accuracy determined by the position calculation accuracy determination unit 6.
  • the coupling processing unit 9 calculates the position of the moving body by executing a coupling process between the GPS measurement result and the INS measurement result based on the influence degree set by the influence degree setting unit 7.
  • the position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy based on, for example, an elapsed time after the moving body starts moving or the number of position calculations. Further, the position calculation accuracy determination unit 6 determines the position calculation accuracy based on, for example, a coupling estimation error estimated by the coupling processing unit 6 performing a predetermined error estimation calculation.
  • the influence degree setting unit 7 includes an influence mode setting unit 7A, and the GPS influence is determined based on the position error level determined by the position error level determination unit 6A included in the position calculation accuracy determination unit 6.
  • Set the mode Specifically, a GPS influence mode with a lower GPS influence degree is set as the position error level is lower (as the position calculation accuracy is higher).
  • the coupling processing unit 9 has a Kalman filter processing unit 9A, and the calculation setting is changed according to the GPS influence mode set by the influence mode setting unit 7A to perform Kalman filter processing.
  • the calculation setting includes an execution frequency of adopting the GPS measurement result and executing the coupling process, and an influence mode with a lower GPS influence degree is set to a lower frequency.
  • the calculation setting includes an observation error (R value) indicating an assumed error of the GPS measurement result as an observation amount, and a larger value is set for an influence mode with a lower GPS influence degree.
  • the influence degree is optimized particularly during continuous operation of the position calculation device. be able to. Then, by changing the calculation setting of the coupling process in accordance with the optimized influence degree, it is possible to improve the effectiveness of the coupling process and thus improve the accuracy of position calculation.
  • GPS unit to which GPS is applied has been described as an example of the satellite positioning unit.
  • WAAS Wide Area Augmentation System
  • QZSS Quadrati Zenith Satellite System
  • GLONASS GLObal NAvigation Satellite System
  • a unit to which another satellite positioning system such as GALILEO is applied may be used.
  • the INS unit is described as an example of the inertial positioning unit.
  • an inertial sensor or an inertial measurement unit (IMU) that measures INS measurement information (acceleration or angular velocity) is used as the inertial positioning unit. It is good.
  • the processing unit of the position calculation device may perform the INS calculation process using the INS measurement information measured by the inertial positioning unit.
  • the Kalman filter process is described as an example of the coupling process, but the coupling process is not limited thereto.
  • the coupling process may include an average process that performs an average calculation of the GPS measurement result and the INS measurement result.
  • a simple arithmetic average or geometric average may be applied, or a weighted average may be applied. If an arithmetic average or a geometric average is applied, for example, the execution frequency of executing the average process using the GPS measurement result can be determined as the calculation setting of the coupling process. The higher the GPS influence level, the higher the execution frequency may be so that the GPS measurement result is more likely to act on the INS measurement result.
  • a weighted average weight may be set as a calculation setting for the coupling process. Specifically, a larger value may be set as the weight of the GPS measurement result so that the higher the GPS influence level is, the weighted averaging is performed with more importance on the GPS measurement result than the INS measurement result.
  • the GPS influence mode has been described as four stages of the first to fourth influence modes.
  • the number of stages of the influence mode can be set as appropriate. That is, the influence mode may be a smaller number of stages (for example, two stages) or a larger number of stages (for example, eight stages). This corresponds to setting the GPS influence level more coarsely or finer.
  • processing unit 10 of the electronic device has been described as performing GPS calculation processing using the GPS measurement information 55 acquired from the GPS unit 3. Further, the processing unit 10 has been described as performing the INS calculation process using the INS measurement information 56 acquired from the INS unit 5. That is, it has been described that the execution subject of the GPS calculation process, the INS calculation process, and the coupling process are all the processing unit 10 of the electronic device. This configuration may be as follows.
  • the GPS unit 3 performs a GPS calculation process using the GPS measurement information 55 to obtain a GPS calculation result 57 and outputs it to the processing unit 10. Further, the INS unit 5 performs an INS calculation process using the INS measurement information 56 to obtain an INS calculation result 58 and outputs the result to the processing unit 10. Then, the processing unit 10 executes a coupling process between the GPS calculation result 57 and the INS calculation result 58 acquired from each unit. That is, in this case, the execution body of the GPS calculation process and the INS calculation process is the GPS unit 3 and the INS unit 5, respectively, and the execution body of the coupling process is the processing unit 10 of the electronic device.
  • the present invention can be similarly applied to electronic devices other than navigation.
  • the present invention can be similarly applied to other electronic devices such as a mobile phone, a personal computer, and a PDA (Personal Digital Assistant), and position calculation of the electronic device can be realized.
  • PDA Personal Digital Assistant

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Abstract

　衛星測位用ユニット及び慣性測位用ユニットを備えた移動体の位置算出装置において、位置算出精度判定部は、位置算出精度を判定し、判定された位置算出精度に基づいて、慣性測位用ユニットによる計測結果２に対する、衛星測位用ユニットによる計測結果１の影響度合を設定する。設定された影響度合に基づいて計測結果１と計測結果２とのカップリング処理を実行して、移動体の位置を算出する。

Description

位置算出方法及び位置算出装置
　本発明は、移動体に備えられた衛星測位用ユニット及び慣性測位用ユニットの計測結果を用いた位置算出方法等に関する。
　いわゆるシームレス測位やモーションセンシング、姿勢制御など様々な分野において、慣性センサーの活用が注目されている。慣性センサーとしては、加速度センサーやジャイロセンサー、圧力センサー、地磁気センサーなどが広く知られている。慣性センサーの検出結果を利用して慣性航法演算を行って位置算出を行うシステム（以下、「ＩＮＳ（Inertial Navigation System）」と称する。）も実用化されている。
　ＩＮＳにおいては、慣性センサーの検出結果に含まれ得る種々の誤差成分に起因して位置算出の正確性が低下するという問題があり、位置算出の正確性を向上させるための様々な技術が考案されている。例えば、特許文献１には、ＩＮＳ演算結果を、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して補正する技術が開示されている。
米国特許出願公開第２０１０／００１９９６３号明細書
　ＧＰＳを利用してＩＮＳ演算結果を補正する技術は、ＧＰＳ演算結果が正しいことを前提としている。特許文献１に開示された技術も同様である。しかし、ＧＰＳ演算結果は、ＧＰＳ衛星から受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度、受信環境、ＧＰＳ衛星の天空配置、マルチパスといった種々の要因により、演算結果の精度が低下する場合がある。このため、常にＧＰＳ演算結果を利用してＩＮＳ演算結果を補正することが、必ずしも位置算出の精度改善に繋がるとは限らなかった。
　本発明は上述した課題に鑑みて為されたものであり、移動体に備えられた衛星測位用ユニット及び慣性測位用ユニットの計測結果を併用して、移動体の位置をより正確に算出するための手法を提案することを目的とする。
　以上の課題を解決するための第１の形態は、移動体に備えられた衛星測位用ユニットの第１の計測結果と、前記移動体に備えられた慣性測位用ユニットの第２の計測結果とを用いて、前記移動体の位置を算出する位置算出方法であって、位置算出精度を判定することと、前記位置算出精度に基づいて、前記第１の計測結果の前記第２の計測結果に対する影響度合を設定することと、前記影響度合に基づき、前記第１の計測結果と前記第２の計測結果とのカップリング処理を実行して前記移動体の位置を算出することと、を含む位置算出方法である。
　また、他の形態として、移動体に備えられた衛星測位用ユニットの第１の計測結果と、前記移動体に備えられた慣性測位用ユニットの第２の計測結果とを用いて、前記移動体の位置を算出する位置算出装置であって、位置算出精度を判定する位置算出精度判定部と、前記位置算出精度に基づいて、前記第１の計測結果の前記第２の計測結果に対する影響度合を設定する影響度合設定部と、前記影響度合に基づき、前記第１の計測結果と前記第２の計測結果とのカップリング処理を実行して前記移動体の位置を算出するカップリング処理部と、を備えた位置算出装置を構成してもよい。
　この第１の形態等によれば、位置算出精度を判定する。そして、位置算出精度に基づいて、慣性測位用ユニットの計測結果（第２の計測結果）に対する衛星測位用ユニットの計測結果（第１の計測結果）の影響度合を設定する。これにより、特に連続動作時における影響度合の適正化を実現することができる。そして、適正化した影響度合に基づき第１の計測結果と第２の計測結果とのカップリング処理を実行することで、位置算出の正確性を向上させることができる。
　また、第２の形態として、第１の形態の位置算出方法において、前記判定することは、前記移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数に基づいて前記位置算出精度を判定することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
　この第２の形態によれば、移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数から、位置算出精度を簡易且つ適切に判定することができる。
　また、第３の形態として、第１又は第２の形態の位置算出方法において、前記カップリング処理は、算出した位置に含まれている誤差を推定する誤差推定演算を含み、前記判定することは、前記誤差推定演算で推定した誤差に基づいて前記位置算出精度を判定することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
　この第３の形態によれば、カップリング処理において誤差推定演算を行うことで推定した位置の誤差から、位置算出精度を簡易且つ適切に判定することができる。
　また、第４の形態として、第１～第３の何れかの形態の位置算出方法において、前記影響度合には、前記第１の計測結果を採用して前記カップリング処理を実行する実行頻度が含まれており、前記影響度合を設定することは、前記位置算出精度に基づいて前記実行頻度を設定することを含み、前記位置を算出することは、前記実行頻度に従って前記第１の計測結果を採用した前記カップリング処理を実行することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
　この第４の形態によれば、位置算出精度に基づいて、第１の計測結果を採用してカップリング処理を実行する実行頻度を適正化し、カップリング処理の実効性を向上させることができる。
　また、第５の形態として、第４の形態の位置算出方法において、前記実行頻度を設定することは、前記位置算出精度が高いほど低い頻度を設定することである、位置算出方法を構成してもよい。
　この第５の形態によれば、位置算出精度が高いほど、第１の計測結果を採用してカップリング処理を実行する実行頻度を低く設定することで、衛星測位用ユニットへの依存度を低減させることができる。位置算出精度が高ければ、第１の計測結果の影響度合を下げてカップリング処理を実行しても、位置算出の正確性は保証される。
　また、第６の形態として、第１～第３の何れかの形態の位置算出方法において、前記カップリング処理は、前記第１の計測結果を観測量とするカルマンフィルター処理を含み、前記影響度合を設定することは、前記位置算出精度に基づいて前記カルマンフィルター処理に用いる誤差パラメーター値を設定することを含み、前記位置を算出することは、前記第１の計測結果及び前記誤差パラメーター値を用いて前記カルマンフィルター処理を実行することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
　誤差パラメーター値は、例えば、カルマンフィルター処理において第１の計測結果を重視する程度を決定付ける値である。第６の形態によれば、位置算出精度に基づいて誤差パラメーター値を設定することで、誤差パラメーター値を適正化し、移動体の位置をより正確に求めることが可能となる。
　また、第７の形態として、第６の形態の位置算出方法において、前記誤差パラメーター値を設定することは、前記位置算出精度が高いほど大きい値を設定することである、位置算出方法を構成することとしてもよい。
　この第７の形態によれば、位置算出精度が高いほど、カルマンフィルター処理に用いる誤差パラメーター値に大きい値を設定することで、衛星測位用ユニットへの依存度を低減させることができる。位置算出精度が高ければ、第１の計測結果の影響度合を下げてカップリング処理を実行しても、位置算出の正確性は保証される。
位置算出装置の主要構成図。 第１の位置算出装置の構成図。 カップリング処理の入出力データの説明図。 第１のモード設定条件の説明図。 第２のモード設定条件の説明図。 位置算出を行った実験結果の一例を示す図。 位置算出を行った実験結果の一例を示す図。 ナビゲーションシステムのシステム構成の説明図。 カーナビゲーション装置の機能構成を示すブロック図。 演算設定テーブルのテーブル構成の一例を示す図。 ナビゲーション処理の流れを示すフローチャート。 カップリング処理の流れを示すフローチャート。
　以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態の一例について説明する。本実施形態は、衛星測位システムの一種であるＧＰＳ（Global Positioning System）と、慣性航法演算を行うシステムであるＩＮＳ（Inertial Navigation System）とを併用して位置算出を行う実施形態である。
　１．原理
　１－１．システム構成
　図１は、本実施形態における位置算出装置１の主要構成図である。位置算出装置１は、移動体に備えられて、当該移動体の位置を算出する装置（位置算出システム）である。移動体は、自動車やオートバイ、自転車、船、電車といった物の他、人間自体であってもよい。人間が位置算出装置１を携帯し、人間自身が位置算出装置１を備えることとしてもよい。図１では、ユニット（モジュール）を二重線で図示し、ユニットの計測結果を利用して演算処理を行う処理ブロックを一重線で図示することで、両者を区別する。図２についても同様である。
　位置算出装置１は、ユニット（モジュール）として、ＧＰＳユニット３と、ＩＮＳユニット５とを備える。また、位置算出装置１は、主要な処理ブロックとして、位置算出精度判定部６と、影響度合設定部７と、カップリング処理部９とを有する。
　ＧＰＳユニット３は、衛星測位システムを利用して測位を行うためのユニット（衛星測位用ユニット）である。ＧＰＳユニット３は、ＧＰＳ衛星から発信されているＧＰＳ衛星信号を受信するアンテナや、受信したＧＰＳ衛星信号を処理するプロセッサー等を有して構成される。
　ＧＰＳユニット３は、ＧＰＳ衛星信号のコード位相やドップラー周波数、擬似距離、擬似距離変化率等のＧＰＳメジャメント情報を計測可能に構成されている。また、ＧＰＳユニット３は、ＧＰＳメジャメント情報を用いたＧＰＳ演算を行って、移動体の位置や速度（速度ベクトル）等を計測可能に構成されている。ＧＰＳメジャメント情報やＧＰＳ演算結果は、ＧＰＳ計測結果（第１の計測結果）としてカップリング処理部９に出力される。
　ＩＮＳユニット５は、慣性航法を利用して測位を行うためのユニット（慣性測位用ユニット）である。ＩＮＳユニット５は、加速度センサーやジャイロセンサー等の慣性センサーや、慣性センサーをパッケージ化した慣性計測ユニット（ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit））、慣性センサーの計測結果を処理するプロセッサー等を有して構成される。
　ＩＮＳユニット５は、慣性センサーの計測結果を用いて、移動体の加速度（加速度ベクトル）や角速度等をＩＮＳメジャメント情報として計測可能に構成されている。また、ＩＮＳユニット５は、ＩＮＳメジャメント情報を用いた慣性航法演算（ＩＮＳ演算）を行って、移動体の位置や速度（速度ベクトル）、姿勢角等を計測可能に構成されている。ＩＮＳメジャメント情報やＩＮＳ演算結果は、ＩＮＳ計測結果（第２の計測結果）としてカップリング処理部９に出力される。
　位置算出精度判定部６は、位置算出の確からしさである位置算出精度を判定する。具体的には、位置算出精度判定部６は、移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数に基づいて位置算出精度を判定する。また、位置算出精度判定部６は、カップリング処理部９がカップリング処理において所定の誤差推定演算を行うことで推定したカップリング推定誤差に基づいて、位置算出精度を判定する。
　影響度合設定部７は、位置算出精度判定部６により判定された位置算出精度に基づいて、ＧＰＳ計測結果（第１の計測結果）のＩＮＳ計測結果（第２の計測結果）に対する影響度合を設定する。
　カップリング処理部９は、影響度合設定部７により設定された影響度合に基づいて、ＧＰＳ計測結果（第１の計測結果）とＩＮＳ計測結果（第２の計測結果）とのカップリング処理を実行して移動体の位置等を算出する。
　図２は、図１の位置算出装置１を適用した第１の位置算出装置１Ａの構成図である。第１の位置算出装置１Ａでは、図１の位置算出精度判定部６が位置誤差レベル判定部６Ａを有し、影響度合設定部７が影響モード設定部７Ａを有する。また、図１のカップリング処理部９がカルマンフィルター処理部９Ａを有する。
　位置誤差レベル判定部６Ａは、後述するモード設定条件（第１又は第２のモード設定条件）に従って位置誤差レベルを判定する。位置誤差レベルは、位置算出精度を決定付ける位置誤差のレベルである。
　影響モード設定部７Ａは、位置誤差レベル判定部６Ａにより判定された位置誤差レベルに基づいてＧＰＳ影響モードを設定する。ＧＰＳ影響モードは、ＧＰＳの影響度合を決定づけるモードである。本実施形態では、ＧＰＳ計測結果のＩＮＳ計測結果に対する影響度合が低い順に、「第１の影響モード」、「第２の影響モード」、「第３の影響モード」及び「第４の影響モード」の４種類のモードを択一的に設定する場合を想定する。
　カルマンフィルター処理部９Ａは、ＧＰＳ計測結果を観測量“Ｚ”とするカルマンフィルター処理を実行して、ＧＰＳ計測結果とＩＮＳ計測結果とをカップリング（結び付け）する。具体的には、カルマンフィルターの理論に基づき、予測演算（時刻更新）と補正演算（観測更新）とを行って、移動体の状態“Ｘ”を推定する。
　本実施形態において、移動体の状態“Ｘ”には、少なくとも移動体の位置が含まれる。予測演算では、例えば、ＩＮＳユニット５から入力したＩＮＳ計測結果を制御入力“Ｕ”として、１つ前の時刻（前回時刻）における状態補正値“Ｘ＋”から、現在の時刻（今回時刻）における状態“Ｘ”を予測する演算を行って、状態予測値“Ｘ－”を算出する。
　補正演算では、例えば、ＧＰＳユニット３から入力したＧＰＳ計測結果を観測量“Ｚ”として用いて、予測演算で算出した状態予測値“Ｘ－”を補正する演算を行って、状態補正値“Ｘ＋”を算出する。そして、算出した状態補正値“Ｘ＋”を、カップリング結果として出力する。
　また、カルマンフィルター処理部９Ａは、ＧＰＳ計測結果とは別に、移動体の運動モデルに基づく制約条件を観測量“Ｚ”として適用可能に構成されている。本実施形態では、移動体の停止時における速度制約条件である「停止時速度制約条件」と、移動体の移動時における速度制約条件である「移動時速度制約条件」との２種類の速度制約条件を適用する場合を想定する。
　停止時速度制約条件（第１の制約条件）は、移動体の停止時に適用可能な制約条件である。移動体が停止しているのであれば、理想的には移動体の速度はゼロである。従って、移動体が停止していると判定した場合は「移動体の各軸の速度成分＝０（速度ベクトル＝ゼロベクトル）」を観測量“Ｚ”として与えることができる。
　移動時速度制約条件（第２の制約条件）は、移動体の移動時に適用可能な制約条件である。例えば、移動体として四輪自動車を想定した場合、通常、四輪自動車はジャンプや横滑りすることはないと仮定することができる。従って、移動体が移動していると判定した場合は「移動体の縦横方向の速度成分＝０」を観測量“Ｚ”として与えることができる。
　本実施形態では、ＧＰＳ計測結果と上記の制約条件（停止時速度制約条件又は移動時速度制約条件）とを切り替えて観測量“Ｚ”に適用する場合を一例として説明する。なお、本実施形態とは異なり、ＧＰＳ計測結果と上記の制約条件とを観測量“Ｚ”として併用することも当然に可能である。
　図３は、カルマンフィルター処理の入出力データの説明図である。制御入力“Ｕ”と、観測量“Ｚ”と、状態“Ｘ”との対応関係を表したテーブルを図示している。カップリングには種々の方式が存在する。その中でも、ルーズカップリング（疎結合）と呼ばれる方式と、タイトカップリング（密結合）と呼ばれる方式とが一般的に用いられる。
　ルーズカップリング方式は、ＧＰＳとＩＮＳとの結び付きが比較的弱いカップリング方式である。この方式では、例えば、制御入力“Ｕ”をＩＮＳ演算結果（位置、速度、姿勢角等）とし、観測量“Ｚ”をＧＰＳ演算結果（位置、速度等）としてカップリング処理を実行する。そして、移動体情報（位置、速度、姿勢角等）を状態“Ｘ”として推定する。
　タイトカップリング方式は、ＧＰＳとＩＮＳとの結び付きが比較的強いカップリング方式である。この方式では、例えば、制御入力“Ｕ”をＩＮＳ演算結果（位置、速度、姿勢角等）とし、観測量“Ｚ”をＧＰＳメジャメント情報（コード位相、ドップラー周波数、擬似距離、擬似距離変化率等）としてカップリング処理を実行する。そして、移動体情報（位置、速度、姿勢角等）を状態“Ｘ”として推定する。
　また、タイトカップリング方式として、制御入力“Ｕ”をＩＮＳメジャメント情報（加速度、角速度等）とし、観測量“Ｚ”をＧＰＳメジャメント情報（コード位相、ドップラー周波数、擬似距離、擬似距離変化率等）とし、状態“Ｘ”を移動体情報（位置、速度、姿勢角等）とする手法も存在する。
　本実施形態の位置算出方法は、上記の何れのカップリング方式に対しても実質的に同一に適用可能である。つまり、ＧＰＳ計測結果（第１の計測結果）として、ＧＰＳメジャメント情報を適用してもよいし、ＧＰＳ演算結果を適用してもよい。また、ＩＮＳ計測結果（第２の計測結果）として、ＩＮＳメジャメント情報を適用してもよいし、ＩＮＳ演算結果を適用してもよい。
　ＩＮＳ計測結果及びＧＰＳ計測結果として用いる情報は、適用するシステムに応じて適宜設定可能である。この場合、カルマンフィルター処理の予測演算及び補正演算で用いる演算式やパラメーター値を、適用するシステムに応じて適宜設定すればよい。なお、具体的な演算式やパラメーター値については、公知の手法に基づき定義可能であるため、ここでは説明を省略する。
　１－２．ＧＰＳ影響モードの設定
　本実施形態では、大きく分けて２つのＧＰＳ影響モード設定方法について説明する。第１の設定方法は、移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数に基づいて位置算出精度を判定し、当該位置算出精度に基づいてＧＰＳ影響モードを設定する方法である。第２の設定方法は、カップリング処理において所定の誤差推定演算を行うことで推定したカップリング推定誤差に基づいて位置算出精度を判定し、当該位置算出精度に基づいてＧＰＳ影響モードを設定する方法である。
　（１）第１の設定方法
　図４は、ＧＰＳ影響モードの第１の設定方法の説明図であり、ＧＰＳ影響モードの設定で用いる第１のモード設定条件を定めた第１のモード設定条件テーブルを図示したものである。第１のモード設定条件テーブルには、第１のモード設定条件と、位置誤差レベルと、設定モードとが対応付けて定められている。
　第１のモード設定条件は、移動体が移動を開始してからの経過時間（以下、「移動開始後経過時間」と称す。）、又は、移動体が移動を開始してからの位置算出回数（以下、「移動開始後位置算出回数」と称す。）に応じた条件が定められている。「移動を開始してから」とは、移動体が停止した状態から動き出してからという意味である。
　１番目の条件は「移動開始後経過時間≦第１の閾値時間θT1、又は、移動開始後位置算出回数≦第１の閾値回数θC1」であり、位置誤差レベルは「Ｌ１」、設定モードは「第１の影響モード」である。２番目の条件は「第１の閾値時間θT1＜移動開始後経過時間≦第２の閾値時間θT2、又は、第１の閾値回数θC1＜移動開始後位置算出回数≦第２の閾値回数θC2」であり、位置誤差レベルは「Ｌ２」、設定モードは「第２の影響モード」である。
　３番目の条件は「第２の閾値時間θT2＜移動開始後経過時間≦第３の閾値時間θT3、又は、第２の閾値回数θC2＜移動開始後位置算出回数≦第３の閾値回数θC3」であり、位置誤差レベルは「Ｌ３」、設定モードは「第３の影響モード」である。４番目の条件は「第３の閾値時間θT3＜移動開始後経過時間、又は、第３の閾値回数θC3＜移動開始後位置算出回数」であり、位置誤差レベルは「Ｌ４」、設定モードは「第４の影響モード」である。
　位置誤差レベルは、位置算出精度を表すレベルであり、数字が大きいほど位置誤差が大きく、位置算出精度が低いことを意味する。また、設定モードは、数字が大きいほどＧＰＳの影響度合が高いことを意味する。
　第１～第３の閾値時間「θT1，θT2，θT3」及び第１～第３の閾値回数「θC1，θC2，θC3」は、本実施形態の位置算出方法を適用するシステムに応じて適宜設定可能である。例えば、位置算出を「１秒間隔」で行うシステムに適用するのであれば、「θT1＝６０秒、θT2＝９０秒、θT3＝１２０秒」や「θC1＝５０回、θC2＝１００回、θC3＝１５０回」といった値を定めておくことができる。
　移動体が停止している場合は、停止時速度制約条件を利用することで、位置算出の誤差を低減させることができる。誤差が低減された状態で移動を開始すると、暫くの間は位置算出精度が高い状態が維持される。しかし、慣性航法演算では、加速度（加速度ベクトル）を積分して速度（速度ベクトル）を算出し、速度（速度ベクトル）を積分して距離及び移動方向を算出し、算出した距離を前回位置に継ぎ足すように加算することで位置を算出する。つまり、多重の積分演算を行って累積的に位置を求めるために、時間経過に伴って誤差が累積する特徴がある。そのため、移動を開始してからの経過時間が長くなると、位置算出の精度が低下する。
　そこで、第１の設定方法では、移動開始後経過時間が長くなるほど、又は、移動開始後位置算出回数が多くなるほど、位置誤差レベルが高い（位置算出精度が低い）と判定する。そして、位置誤差レベルが高いほど、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果に強く作用させるために、ＧＰＳの影響度合を高くする。
　第１の設定方法は、移動体が頻繁に停止及び移動を繰り返す環境（例えば都心部）に適した設定方法である。都心部では、信号機が多く存在するために、自動車は頻繁に停止及び移動を繰り返す。また、道路が入り組んでいるために、自動車の移動方向も頻繁に変化する。これらの環境では、慣性航法演算に誤差が生じやすいため、移動開始からの時間経過に応じてＧＰＳの影響度合を変更することで、誤差の累積を抑えることができる。
　（２）第２の設定方法
　図５は、ＧＰＳ影響モードの第２の設定方法の説明図であり、ＧＰＳ影響モードの設定で用いる第２のモード設定条件を定めた第２のモード設定条件テーブルを図示したものである。第２のモード設定条件テーブルには、第２のモード設定条件と、位置誤差レベルと、設定モードとが対応付けて定められている。位置誤差レベル及び設定モードは、図４の第１のモード設定条件テーブルと同じである。
　第２のモード設定条件は、カップリング推定誤差に基づいて定義されている。カップリング推定誤差は、カップリング結果に含まれ得る誤差の推定値であり、カップリング処理において所定の誤差推定演算を行うことで推定される。例えば、カルマンフィルター処理では、推定対象とする状態“Ｘ”の誤差“Ｐ”を設定して演算を行う。予測演算及び補正演算において、状態“Ｘ”と併せて誤差“Ｐ”の予測及び補正を行うことで、カップリング推定誤差が定まる。
　状態“Ｘ”が複数の要素で構成される場合は、誤差“Ｐ”は行列形式の誤差共分散行列 “Ｐ”で表すことができる。この場合、誤差共分散行列“Ｐ”の対角成分から、各要素の誤差を見積もることができる。例えば、状態“Ｘ”の要素が移動体の位置、速度及び姿勢角であれば、誤差共分散行列“Ｐ”の対角成分が、それぞれカップリング位置推定誤差、カップリング速度推定誤差及びカップリング姿勢角推定誤差となる。
　１番目の条件は「カップリング推定誤差≦第１の閾値誤差θE1」であり、位置誤差レベルは「Ｌ１」、設定モードは「第１の影響モード」である。２番目の条件は「第１の閾値誤差θE1＜カップリング推定誤差≦第２の閾値誤差θE2」であり、位置誤差レベルは「Ｌ２」、設定モードは「第２の影響モード」である。
　３番目の条件は「第２の閾値誤差θE2＜カップリング推定誤差≦第３の閾値誤差θE3」であり、位置誤差レベルは「Ｌ３」、設定モードは「第３の影響モード」である。４番目の条件は「第３の閾値誤差θE3＜カップリング推定誤差」であり、位置誤差レベルは「Ｌ４」、設定モードは「第４の影響モード」である。
　この場合は、カップリング位置推定誤差、カップリング速度推定誤差及びカップリング姿勢角推定誤差に対してそれぞれ閾値を定めておく。例えば、第１の閾値誤差θE1に相当する閾値として“１０［ｍ］”、“１［ｍ／ｓ］”、“１［°］”、第２の閾値誤差θE2に相当する閾値として“２０［ｍ］”、“２［ｍ／ｓ］”、“２［°］”、第３の閾値誤差θE3に相当する閾値として“３０［ｍ］”、“３［ｍ／ｓ］”、“３［°］”をそれぞれ定めておく。そして、カップリング位置推定誤差、カップリング速度推定誤差及びカップリング姿勢角推定誤差それぞれに対する閾値判定を行い、ＡＮＤ条件又はＯＲ条件を適用して位置誤差レベルを判定する。
　カップリング推定誤差が小さければ、位置算出精度は高いと考えられる。そのため、ＧＰＳの影響度合を低くしても、位置算出の正確性はある程度保証される。しかし、カップリング推定誤差が大きければ、位置算出精度は低いと考えられる。そのため、ＧＰＳの影響度合を高くしなければ、位置算出精度の改善が図れない。
　そこで、カップリング推定誤差が大きいほど、位置誤差レベルが高い（位置算出精度が低い）と判定する。そして、位置誤差レベルが高いほど、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果に強く作用させることを目的として、ＧＰＳの影響度合を高く設定する。
　第２の設定方法は、高品質のＧＰＳ衛星信号を継続して受信可能な環境（例えばオープンスカイ環境）に適した設定方法である。オープンスカイ環境では、ＧＰＳメジャメント情報やＧＰＳ演算結果を高い精度で取得することができるため、ＩＮＳ計測結果とのカップリング処理を実行することで、位置算出精度が向上する。従って、ＧＰＳの影響度合を下げる方向に作用し易くなり、ＩＮＳを重視した位置算出が実現され易くなる。
　１－３．演算設定
　カップリング処理部９は、ＧＰＳ影響モードに応じて演算設定を変更してカップリング処理を行う。本実施形態において、演算設定には、ＧＰＳ計測結果採用頻度と、カルマンフィルター処理で用いる誤差パラメーター値とが含まれる。
　ＧＰＳ計測結果採用頻度は、ＧＰＳ計測結果を採用してカップリング処理を実行する実行頻度である。図２では、カルマンフィルター処理部９Ａが、観測量“Ｚ”であるＧＰＳ計測結果を採用して補正演算を実行する頻度が、ＧＰＳ計測結果採用頻度に相当する。
　ＧＰＳの影響度合が高いモードでは、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果に対して強く作用させることが必要となる。逆に、ＧＰＳの影響度合が低いモードでは、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果に対する作用を弱める必要がある。そこで、ＧＰＳの影響度合が低いモードほど、より低い頻度をＧＰＳ計測結果採用頻度に設定する。
　誤差パラメーター値は、カルマンフィルターの演算において設定するパラメーター値の一種である。本実施形態では、観測量“Ｚ”の誤差に相当する観測誤差（観測雑音）“Ｒ”を、誤差パラメーターの一例として説明する。
　カルマンフィルター処理の補正演算において、観測誤差“Ｒ”を小さく設定すると、観測量“Ｚ”に追従するように状態“Ｘ”が補正される。つまり、観測量“Ｚ”を信用・重視して状態“Ｘ”を推定するようにフィルターが作用する。それに対して、観測誤差“Ｒ”を大きく設定すると、状態予測値“Ｘ－”に追従するように状態“Ｘ”が補正される。つまり、予測演算で予測された状態予測値“Ｘ－”を信用・重視して状態“Ｘ”を推定するようにフィルターが作用する。
　そこで、ＧＰＳの影響度合が低いモードほど、ＧＰＳ計測結果のＩＮＳ計測結果に対する作用を弱めることを目的として、より大きな値を観測誤差（Ｒ値）に設定する。
　１－４．実験結果
　実際に位置算出を行った実験結果を説明する。移動体を予め定められた経路に沿って移動させ、その場合に算出される位置を東西南北の２次元平面にプロットする実験を行った。図４の第１のモード設定条件を適用し、移動開始後経過時間に基づいてＧＰＳ影響モードを設定した。実験に用いた移動開始後経過時間の閾値は「θT1＝６０秒、θT2＝９０秒、θT3＝１２０秒」である。各図において、横軸は東西方向、縦軸は南北方向をそれぞれ示す。単位はメートル［ｍ］である。東西方向「０ｍ」、南北方向「０ｍ」の位置をスタート地点とし、スタート地点から西方向に向かい、時計回り方向に周回する経路を辿った。ゴール地点は、スタート地点の近傍所定位置である。
　図６は、従来の位置算出方法を適用した実験結果である。この実験ではＧＰＳとＩＮＳとのカップリング処理は行っていない。図６では、移動体の真の軌跡を「点線」で、ＧＰＳ演算位置の軌跡を「一点鎖線」で、ＩＮＳ演算位置の軌跡を「実線」でそれぞれ示している。
　この実験結果を見ると、最初のうちは真の軌跡に沿ったＩＮＳ演算位置の軌跡が得られているが、長時間が経過すると、ＩＮＳ演算位置の誤差が増大していることがわかる。特に、点線で囲った部分Ａ１に着目すると、本来は右に曲がるべき場所でＩＮＳ演算位置は曲がることができず、そのまま行き過ぎてしまっている。その後、行き過ぎた道を引き返したが、本来曲がるべき場所から少し離れた場所で曲がっており、その距離分の誤差が位置誤差として重畳してしまっている。
　図７は、本実施形態の位置算出方法を適用した実験結果である。この実験ではＧＰＳとＩＮＳとのカップリング処理を行った。図７では、移動体の真の軌跡を「点線」で、ＧＰＳ演算位置の軌跡を「一点鎖線」で、カップリング演算位置の軌跡を「実線」でそれぞれ示している。
　この実験結果を見ると、長時間が経過しても位置誤差が増大することはなく、良好な結果が得られていることがわかる。部分Ａ１での行き過ぎの問題も解消されている。部分Ａ１の前段部分を調べてみると、部分Ａ２では、ＧＰＳ影響モードが「第２の影響モード」から「第３の影響モード」に変化していた。つまり、この部分では、ＧＰＳの影響度合がより高いモードに遷移していた。その結果、ＧＰＳ演算位置の軌跡に引き寄せられて、カップリング演算位置の軌跡が真の軌跡に徐々に近付いていく様子が確認できる。
　２．実施例
　次に、上記の位置算出装置を備えた電子機器の実施例について説明する。ここでは、位置算出装置を具備するナビゲーション装置の実施例を説明する。但し、本発明を適用可能な実施例が以下説明する実施例に限定されるわけではないことは勿論である。
　２－１．システム構成
　図８は、本実施例におけるナビゲーションシステム１０００のシステム構成の説明図である。ナビゲーションシステム１０００は、移動体の一種である四輪自動車（以下、単に「自動車」と称す。）に、位置算出装置を具備した電子機器の一種であるカーナビゲーション装置１００が設置されたシステムである。
　カーナビゲーション装置１００は、自動車に設置され、自動車の運転者に対するナビゲーションを行う電子機器である。カーナビゲーション装置１００は、ＧＰＳユニット３と、ＩＮＳユニット５とを備える。
　本実施例では、ＧＰＳユニット３は、ＧＰＳメジャメント情報５５を計測して出力する。また、ＩＮＳユニット５は、ＩＮＳメジャメント情報５６を、機体座標系（Body Frame）として知られるＢフレームで計測して出力する。Ｂフレームは、例えば、移動体の前方を正とする前後方向をＲ軸（ロール軸）、右方を正とする左右方向をＰ軸（ピッチ軸）、鉛直下方を正とする上下方向をＹ軸（ヨー軸）とする三次元直交座標系である。
　カーナビゲーション装置１００は、ＧＰＳユニット３から取得したＧＰＳメジャメント情報を用いてＧＰＳ演算処理を行い、且つ、ＩＮＳユニット５から取得したＩＮＳメジャメント情報を用いてＩＮＳ演算処理を行う。そして、これらの演算結果に対するカップリング処理を実行して自動車の位置を算出し、算出位置をプロットしたナビゲーション画面を表示部３０であるディスプレイに表示させる。
　自動車の位置は、自動車の移動空間を定める絶対的な座標系であるＮフレームにおいて演算する。Ｎフレームは、例えば、北東下座標系として知られるＮＥＤ（North East Down）座標系や、地球中心地球固定座標系として知られるＥＣＥＦ（Earth Centered Earth Fixed）座標系として定義される。
　２－２．機能構成
　図９は、カーナビゲーション装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。カーナビゲーション装置１００は、ＧＰＳユニット３と、ＩＮＳユニット５と、処理部１０と、操作部２０と、表示部３０と、通信部４０と、記憶部５０とを備えて構成される。
　処理部１０は、記憶部５０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従ってカーナビゲーション装置１００の各部を統括的に制御する制御装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーを有して構成される。処理部１０は、記憶部５０に記憶されたナビゲーションプログラム５１に従ってナビゲーション処理を行い、自動車の現在位置を指し示した地図を表示部３０に表示させる処理を行う。
　操作部２０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号を処理部１０に出力する。この操作部２０の操作により、目的地の入力等の各種指示入力がなされる。
　表示部３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、処理部１０から入力される表示信号に基づいた各種表示を行う表示装置である。表示部３０には、ナビゲーション画面等が表示される。
　通信部４０は、処理部１０の制御に従って、装置内部で利用される情報をインターネット等の通信ネットワークを介して外部とやりとりするための通信装置である。この通信には、公知の無線通信技術を適用可能である。
　記憶部５０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置によって構成され、カーナビゲーション装置１００のシステムプログラムや、ナビゲーション機能等の各種機能を実現するための各種プログラム、データ等を記憶している。また、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。
　記憶部５０には、プログラムとして、処理部１０により読み出され、ナビゲーション処理（図１１参照）として実行されるナビゲーションプログラム５１が記憶されている。ナビゲーションプログラム５１は、カップリング処理（図１２参照）として実行されるカップリングプログラム５１３をサブルーチンとして含む。
　また、記憶部５０には、データとして、演算設定テーブル５２と、モード設定条件テーブル５３と、設定モード５４と、ＧＰＳメジャメント情報５５と、ＩＮＳメジャメント情報５６と、ＧＰＳ演算結果５７と、ＩＮＳ演算結果５８と、カップリング結果５９とが記憶される。
　演算設定テーブル５２は、カップリング処理における演算設定が定義されたテーブルであり、そのテーブル構成の一例を図１０に示す。演算設定テーブル５２には、ＧＰＳ影響モード５２１と、演算設定５２３とが対応付けて記憶されている。
　ＧＰＳ計測結果採用頻度については、第１の影響モードでは「採用しない」が定められ、第２の影響モードでは「１０回に１回」が定められている。また、第３の影響モードでは「５回に１回」が定められており、第４の影響モードでは「毎回」が定められている。つまり、ＧＰＳの影響度合が低くなるほど、より低い頻度がＧＰＳ計測結果採用頻度に設定される。
　カルマンフィルター処理の観測誤差（Ｒ値）には、位置の観測誤差である位置観測誤差 “ＲP”と、速度の観測誤差である速度観測誤差“ＲV”とが含まれる。第１の影響モードではＧＰＳ計測結果を採用しないため、観測誤差は「－（無し）」が定められている。また、第２の影響モードでは「ＲP＝５００，ＲV＝５０」が定められ、第３の影響モードでは「ＲP＝１００，ＲV＝１０」が定められ、第４の影響モードでは「ＲP＝（σP）2，ＲV＝（σV）2」が定められている。
　“σP”及び“σV”は、ＧＰＳ演算結果に含まれる位置誤差及び速度誤差である。本願発明者が行った実験によれば、通常の測位環境では、位置誤差及び速度誤差は“σP＝３～４［ｍ］”、“σV＝０．６～０．８［ｍ／ｓ］”程度の値として算出される。このため、第４の影響モードでは、位置観測誤差“ＲP”として“１０”程度の値が設定され、速度観測誤差“ＲV”として“０．５”程度の値が設定される。従って、ＧＰＳの影響度合が低くなるほど、より大きな値が観測誤差“Ｒ”に設定される。
　モード設定条件テーブル５３には、ＧＰＳ影響モードを設定するための条件が定められたテーブルであり、例えば第１のモード設定条件テーブルや第２のモード設定条件テーブル（図４及び図５参照）がこれに含まれる。
　設定モード５４は、設定されているＧＰＳ影響モードであり、影響モード設定処理により随時更新される。
　２－３．処理の流れ
　図１１は、処理部１０が、記憶部５０に記憶されたナビゲーションプログラム５１に従って実行するナビゲーション処理の流れを示すフローチャートである。
　先ず、処理部１０は、ＧＰＳユニット３及びＩＮＳユニット５から、ＧＰＳメジャメント情報５５及びＩＮＳメジャメント情報５６の取得を開始する（ステップＡ１）。そして、処理部１０は、移動状況判定処理を行う（ステップＡ３）。具体的には、例えば、ＩＮＳユニット５からＩＮＳメジャメント情報５６として取得した自動車の加速度（加速度ベクトル）や角速度に基づいて、自動車が停止している状態であるか、移動している状態であるかを判定する。
　その後、処理部１０は、ＧＰＳ演算処理を行う（ステップＡ５）。具体的には、ＧＰＳユニット３から取得したＧＰＳメジャメント情報５５を用いて、公知の測位計算を行って、自動車の位置や速度（速度ベクトル）を演算する。また、公知の誤差推定演算を行って、位置及び速度（速度ベクトル）の誤差を推定する。そして、これらの演算結果をＧＰＳ演算結果５７として記憶部５０に記憶させる。
　また、処理部１０は、ＩＮＳ演算処理を行う（ステップＡ７）。具体的には、ＩＮＳユニット５から取得したＩＮＳメジャメント情報５６を用いて、公知の慣性航法演算を行って、自動車の位置や速度（速度ベクトル）、姿勢角を演算する。そして、これらの演算結果をＩＮＳ演算結果５８として記憶部５０に記憶させる。
　その後、処理部１０は、位置算出精度判定処理を行う（ステップＡ８）。具体的には、記憶部５０に記憶されたモード設定条件テーブル５３を参照し、移動開始後経過時間又は移動開始後位置算出回数や、カップリング推定誤差に基づいて、位置算出精度を示す位置誤差レベルを判定する。
　次いで、処理部１０は、影響モード設定処理を行う（ステップＡ９）。具体的には、記憶部５０に記憶されたモード設定条件テーブル５３を参照し、ステップＡ８で判定した位置誤差レベルに対応付けられた設定モードで記憶部５０の設定モード５４を更新する。
　その後、処理部１０は、記憶部５０に記憶されたカップリングプログラム５１３に従ってカップリング処理を実行する（ステップＡ１１）。
　図１２は、カップリング処理の流れを示すフローチャートである。
　処理部１０は、ＧＰＳ演算結果５７をカップリング処理に採用するか否かを判定する（ステップＢ１）。具体的には、影響モード設定処理で設定されたＧＰＳ影響モードに対応付けられたＧＰＳ計測結果採用頻度に基づき、今回のカップリング処理においてＧＰＳ演算結果５７を採用するか否かを判定する。
　ＧＰＳ演算結果５７をカップリング処理に採用すると判定したならば（ステップＢ１；Ｙｅｓ）、処理部１０は、最新のＧＰＳ演算結果５７を観測量とする観測量ベクトル“Ｚ”を設定する（ステップＢ３）。また、演算設定テーブル５２を参照し、現在の設定モード５４に対応する観測誤差に基づいて観測誤差共分散行列“Ｒ”を設定する（ステップＢ５）。そして、処理部１０は、ステップＢ３及びＢ５で設定した観測量ベクトル“Ｚ”及び観測誤差共分散行列“Ｒ”を用いて、カルマンフィルター処理を実行する（ステップＢ７）。
　一方、ステップＢ１においてＧＰＳ演算結果５７をカップリング処理に採用しないと判定したならば（ステップＢ１；Ｎｏ）、処理部１０は、ステップＡ３で判定した移動状況を判定する（ステップＢ９）。そして、移動状況が「移動」である場合は（ステップＢ９；移動）、移動時制約速度ベクトルを観測量ベクトル“Ｚ”として設定する（ステップＢ１１）。また、移動時用速度観測誤差（例えば所定値）に基づき観測誤差共分散行列“Ｒ”を設定する（ステップＢ１３）。そして、処理部１０は、ステップＢ１１及びＢ１３で設定した観測量ベクトル“Ｚ”及び観測誤差共分散行列“Ｒ”を用いて、カルマンフィルター処理を実行する（ステップＢ７）。
　また、移動状況が「停止」である場合は（ステップＢ９；停止）、処理部１０は、停止時制約速度ベクトルを観測量ベクトル“Ｚ”として設定する（ステップＢ１５）。また、停止時用速度観測誤差（例えば所定値）に基づき観測誤差共分散行列“Ｒ”を設定する（ステップＢ１７）。そして、処理部１０は、ステップＢ１５及びＢ１７で設定した観測量ベクトル“Ｚ”及び観測誤差共分散行列“Ｒ”を用いて、カルマンフィルター処理を実行する（ステップＢ７）。
　ステップＢ７においてカルマンフィルター処理を行うと、処理部１０は、その結果をカップリング結果５９として記憶部５０に記憶させる。そして、処理部１０は、カップリング処理を終了する。
　図１１のナビゲーション処理に戻り、カップリング処理を行ったならば、処理部１０は、カップリング結果５９を出力する（ステップＡ１３）。そして、処理部１０は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＡ１５）。例えば、操作部２０を介してユーザーによりナビゲーションの終了指示操作がなされた場合に、ナビゲーション処理を終了すると判定する。
　まだ処理を終了しないと判定した場合は（ステップＡ１５；Ｎｏ）、処理部１０は、ステップＡ３に戻る。また、処理を終了すると判定した場合は（ステップＡ１５；Ｙｅｓ）、処理部１０は、ナビゲーション処理を終了する。
　３．作用効果
　ＧＰＳユニット３とＩＮＳユニット５とを備えた位置算出装置１において、位置算出精度判定部６は、位置算出精度を判定する。影響度合設定部７は、位置算出精度判定部６により判定された位置算出精度に基づいて、ＧＰＳ計測結果のＩＮＳ計測結果に対する影響度合を設定する。カップリング処理部９は、影響度合設定部７により設定された影響度合に基づいてＧＰＳ計測結果とＩＮＳ計測結果とのカップリング処理を実行して、移動体の位置を算出する。
　位置算出精度判定部６は、例えば、移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数に基づいて位置算出精度を判定する。また、位置算出精度判定部６は、例えば、カップリング処理部６が所定の誤差推定演算を行うことで推定したカップリング推定誤差に基づいて位置算出精度を判定する。
　第１の位置算出装置１Ａでは、影響度合設定部７は影響モード設定部７Ａを有し、位置算出精度判定部６が有する位置誤差レベル判定部６Ａにより判定された位置誤差レベルに基づいてＧＰＳ影響モードを設定する。具体的には、位置誤差レベルが低いほど（位置算出精度が高いほど）、ＧＰＳの影響度合が低いＧＰＳ影響モードを設定する。
　また、第１の位置算出装置１Ａでは、カップリング処理部９はカルマンフィルター処理部９Ａを有し、影響モード設定部７Ａより設定されたＧＰＳ影響モードに応じて演算設定を変更してカルマンフィルター処理を実行する。演算設定には、ＧＰＳ計測結果を採用してカップリング処理を実行する実行頻度が含まれ、ＧＰＳの影響度合が低い影響モードほど、より低い頻度が設定される。また、演算設定には、観測量とするＧＰＳ計測結果の想定誤差を示す観測誤差（Ｒ値）が含まれ、ＧＰＳの影響度合が低い影響モードほど、より大きな値が設定される。
　このように、位置算出精度に応じて、衛星測位用ユニットの計測結果の慣性測位用ユニットの計測結果に対する影響度合を変更することで、特に位置算出装置の連続動作時において影響度合を適正化することができる。そして、適正化した影響度合に応じてカップリング処理の演算設定を変更することで、カップリング処理の実効性を高め、ひいては位置算出の正確性を向上させることが可能となる。
　４．変形例
　本発明を適用可能な実施例は、上記の実施例に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であることは勿論である。以下、変形例について説明するが、上記の実施例と同一の構成要素については同一の符号を付して説明を省略し、上記の実施例とは異なる部分を中心に説明する。
　４－１．ユニット
　上記の実施形態では、衛星測位用ユニットとして、ＧＰＳを適用したＧＰＳユニットを例に挙げて説明したが、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ等の他の衛星測位システムを適用したユニットとしてもよいことは勿論である。
　また、上記の実施形態では、慣性測位用ユニットとして、ＩＮＳユニットを例に挙げて説明したが、ＩＮＳメジャメント情報（加速度や角速度）を計測する慣性センサーや慣性計測ユニット（ＩＭＵ）を慣性測位用ユニットとしてもよい。この場合は、慣性測位用ユニットにより計測されたＩＮＳメジャメント情報を用いて、位置算出装置の処理部がＩＮＳ演算処理を行えばよい。
　４－２．カップリング処理
　上記の実施形態では、カップリング処理の一例としてカルマンフィルター処理を例に挙げて説明したが、カップリング処理はこれに限られない。例えば、ＧＰＳ計測結果とＩＮＳ計測結果との平均演算を行う平均処理をカップリング処理に含めることとしてもよい。
　平均演算としては、単純な算術平均や幾何平均を適用してもよいし、加重平均を適用してもよい。算術平均や幾何平均を適用するのであれば、カップリング処理の演算設定として、例えば、ＧＰＳ計測結果を採用して平均処理を実行する実行頻度を定めておくことができる。ＧＰＳの影響度合が高いほど、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果に作用し易くするように実行頻度を高くすればよい。
　また、加重平均を適用するのであれば、カップリング処理の演算設定として、例えば、加重平均の重みを定めておけばよい。具体的には、ＧＰＳの影響度合が高いモードほど、ＧＰＳ計測結果をＩＮＳ計測結果よりも重視して加重平均するように、ＧＰＳ計測結果の重みとしてより大きな値を設定すればよい。
　４－３．影響モードの段数
　上記の実施形態では、ＧＰＳ影響モードを第１～第４の影響モードの４段として説明したが、影響モードの段数は適宜設定可能である。つまり、影響モードをより少ない段数（例えば２段）としてもよいし、より多い段数（例えば８段）としてもよい。これは、ＧＰＳの影響度合をより粗く設定したり、より細かく設定することに相当する。
　４－４．処理主
　上記の実施例では、電子機器の処理部１０が、ＧＰＳユニット３から取得したＧＰＳメジャメント情報５５を用いてＧＰＳ演算処理を行うこととして説明した。また、処理部１０が、ＩＮＳユニット５から取得したＩＮＳメジャメント情報５６を用いてＩＮＳ演算処理を行うこととして説明した。つまり、ＧＰＳ演算処理、ＩＮＳ演算処理及びカップリング処理の実行主体が、全て電子機器の処理部１０であるものとして説明した。この構成を次のようにしてもよい。
　ＧＰＳユニット３は、ＧＰＳメジャメント情報５５を用いたＧＰＳ演算処理を行ってＧＰＳ演算結果５７を求め、処理部１０に出力する。また、ＩＮＳユニット５は、ＩＮＳメジャメント情報５６を用いたＩＮＳ演算処理を行ってＩＮＳ演算結果５８を求め、処理部１０に出力する。そして、処理部１０は、各ユニットから取得したＧＰＳ演算結果５７とＩＮＳ演算結果５８とのカップリング処理を実行する。つまり、この場合は、ＧＰＳ演算処理及びＩＮＳ演算処理の実行主体が、それぞれＧＰＳユニット３及びＩＮＳユニット５となり、カップリング処理の実行主体が、電子機器の処理部１０となる。
　４－５．電子機器
　上記の実施例では、四輪自動車に搭載するナビゲーション装置に本発明を適用した場合を例に挙げて説明したが、本発明を適用可能な電子機器はこれに限られるわけではない。例えば、二輪自動車に搭載するナビゲーション装置に適用してもよいし、携帯型ナビゲーション装置に適用することとしてもよい。
　また、ナビゲーション以外の用途の電子機器についても本発明を同様に適用可能であることは勿論である。例えば、携帯型電話機やパソコン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）といった他の電子機器についても本発明を同様に適用して、当該電子機器の位置算出を実現することが可能である。
　１、１Ａ　位置算出装置、　３　ＧＰＳユニット、　５　ＩＮＳユニット、　６　位置算出精度判定部、　６Ａ　位置誤差レベル判定部、　７　影響度合設定部、　７Ａ　影響モード設定部、　９　カップリング処理部、　９Ａ　カルマンフィルター処理部、　１０　処理部、　２０　操作部、　３０　表示部、　４０　通信部、　５０　記憶部、　１００　カーナビゲーション装置、　１０００　ナビゲーションシステム。

Claims (8)

  1. 　移動体に備えられた衛星測位用ユニットの第１の計測結果と、前記移動体に備えられた慣性測位用ユニットの第２の計測結果とを用いて、前記移動体の位置を算出する位置算出方法であって、
    　位置算出精度を判定することと、
    　前記位置算出精度に基づいて、前記第１の計測結果の前記第２の計測結果に対する影響度合を設定することと、
    　前記影響度合に基づき、前記第１の計測結果と前記第２の計測結果とのカップリング処理を実行して前記移動体の位置を算出することと、
    　を含む位置算出方法。
  2. 　前記判定することは、前記移動体が移動を開始してからの経過時間又は位置算出回数に基づいて前記位置算出精度を判定することを含む、
    　請求項１に記載の位置算出方法。
  3. 　前記カップリング処理は、算出した位置に含まれている誤差を推定する誤差推定演算を含み、
    　前記判定することは、前記誤差推定演算で推定した誤差に基づいて前記位置算出精度を判定することを含む、
    　請求項１又は２に記載の位置算出方法。
  4. 　前記影響度合には、前記第１の計測結果を採用して前記カップリング処理を実行する実行頻度が含まれており、
    　前記影響度合を設定することは、前記位置算出精度に基づいて前記実行頻度を設定することを含み、
    　前記位置を算出することは、前記実行頻度に従って前記第１の計測結果を採用した前記カップリング処理を実行することを含む、
    　請求項１～３の何れか一項に記載の位置算出方法。
  5. 　前記実行頻度を設定することは、前記位置算出精度が高いほど低い頻度を設定することである、
    　請求項４に記載の位置算出方法。
  6. 　前記カップリング処理は、前記第１の計測結果を観測量とするカルマンフィルター処理を含み、
    　前記影響度合を設定することは、前記位置算出精度に基づいて前記カルマンフィルター処理に用いる誤差パラメーター値を設定することを含み、
    　前記位置を算出することは、前記第１の計測結果及び前記誤差パラメーター値を用いて前記カルマンフィルター処理を実行することを含む、
    　請求項１～３の何れか一項に記載の位置算出方法。
  7. 　前記誤差パラメーター値を設定することは、前記位置算出精度が高いほど大きい値を設定することである、
    　請求項６に記載の位置算出方法。
  8. 　移動体に備えられた衛星測位用ユニットの第１の計測結果と、前記移動体に備えられた慣性測位用ユニットの第２の計測結果とを用いて、前記移動体の位置を算出する位置算出装置であって、
    　位置算出精度を判定する位置算出精度判定部と、
    　前記位置算出精度に基づいて、前記第１の計測結果の前記第２の計測結果に対する影響度合を設定する影響度合設定部と、
    　前記影響度合に基づき、前記第１の計測結果と前記第２の計測結果とのカップリング処理を実行して前記移動体の位置を算出するカップリング処理部と、
    　を備えた位置算出装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107305123A (zh) * 2016-04-19 2017-10-31 歌乐株式会社 位置推断装置以及推断方法

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5842363B2 (ja) * 2011-04-01 2016-01-13 セイコーエプソン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
JP5742450B2 (ja) * 2011-05-10 2015-07-01 セイコーエプソン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
JP6260983B2 (ja) * 2013-05-24 2018-01-17 株式会社Ihi 自己位置推定装置及び方法
JP2016033473A (ja) * 2014-07-31 2016-03-10 セイコーエプソン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
JP6593064B2 (ja) * 2015-09-28 2019-10-23 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 位置関係取得システム、方法およびプログラム
JP2019082328A (ja) * 2016-02-16 2019-05-30 株式会社日立製作所 位置推定装置
DE102016213893A1 (de) 2016-07-28 2018-02-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Absolutposition eines Kraftfahrzeugs, Ortsbestimmungssystem, Kraftfahrzeug
JP6735696B2 (ja) * 2017-03-09 2020-08-05 三菱電機株式会社 複合測位装置、複合測位方法および複合測位プログラム
JP7146435B2 (ja) * 2018-04-20 2022-10-04 日立Astemo株式会社 速度推定装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005031082A (ja) * 2003-07-07 2005-02-03 Robert Bosch Gmbh Ｇｐｓ測定の完全性の検査方法及び特定の車両におけるエラー検出方法及びｇｐｓマルチパスレベルのマッピング方法及びｇｐｓ測定の完全性を検査するために車両内に設けられているシステム及びｇｐｓマルチパスレベルのマッピングシステム
JP2005195395A (ja) * 2004-01-05 2005-07-21 Mitsubishi Electric Corp 移動体加速度・距離推定回路、測位航法用擬似距離推定回路、移動体測位装置及び移動体測位方法
JP2006208392A (ja) * 2006-03-09 2006-08-10 Mitsubishi Electric Corp 測位航法用擬似距離推定回路、移動体測位装置及び移動体測位方法
JP2007524089A (ja) * 2004-01-15 2007-08-23 ザ・ボーイング・カンパニー 高度なナビゲーション性能のための方法およびシステム

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5394333A (en) * 1991-12-23 1995-02-28 Zexel Usa Corp. Correcting GPS position in a hybrid naviation system
JP3572828B2 (ja) * 1996-11-06 2004-10-06 松下電器産業株式会社 ナビゲーション装置
JP2003207351A (ja) 2002-01-16 2003-07-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd ナビゲーション装置
KR100520166B1 (ko) * 2003-03-14 2005-10-10 삼성전자주식회사 네비게이션시스템에서 이동체의 위치검출장치 및 그 방법
US8022870B2 (en) * 2004-09-02 2011-09-20 Nariste Networks Pty Ltd Self monitoring GPS on mobile device
WO2007143806A2 (en) 2006-06-15 2007-12-21 Uti Limited Partnership Vehicular navigation and positioning system
US7702459B2 (en) * 2006-10-17 2010-04-20 Alpine Electronics, Inc. GPS accuracy adjustment to mitigate multipath problems for MEMS based integrated INS/GPS navigation systems
JP4925909B2 (ja) * 2007-05-02 2012-05-09 アルパイン株式会社 位置検出装置及び位置検出方法
EP2149056B2 (en) 2007-05-24 2022-02-23 TomTom Global Content B.V. Positioning device, method and program with absolute positioning and relative positioning modes
JP4964047B2 (ja) * 2007-07-12 2012-06-27 アルパイン株式会社 位置検出装置及び位置検出方法
JP5186873B2 (ja) * 2007-10-10 2013-04-24 セイコーエプソン株式会社 測位方法、プログラム、測位装置及び電子機器
JP5228433B2 (ja) * 2007-10-15 2013-07-03 セイコーエプソン株式会社 測位方法、プログラム、測位装置及び電子機器
JP5439826B2 (ja) * 2009-01-26 2014-03-12 セイコーエプソン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
JP2010249759A (ja) * 2009-04-20 2010-11-04 Seiko Epson Corp 位置算出方法及び位置算出装置
US9074897B2 (en) * 2009-06-15 2015-07-07 Qualcomm Incorporated Real-time data with post-processing

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005031082A (ja) * 2003-07-07 2005-02-03 Robert Bosch Gmbh Ｇｐｓ測定の完全性の検査方法及び特定の車両におけるエラー検出方法及びｇｐｓマルチパスレベルのマッピング方法及びｇｐｓ測定の完全性を検査するために車両内に設けられているシステム及びｇｐｓマルチパスレベルのマッピングシステム
JP2005195395A (ja) * 2004-01-05 2005-07-21 Mitsubishi Electric Corp 移動体加速度・距離推定回路、測位航法用擬似距離推定回路、移動体測位装置及び移動体測位方法
JP2007524089A (ja) * 2004-01-15 2007-08-23 ザ・ボーイング・カンパニー 高度なナビゲーション性能のための方法およびシステム
JP2006208392A (ja) * 2006-03-09 2006-08-10 Mitsubishi Electric Corp 測位航法用擬似距離推定回路、移動体測位装置及び移動体測位方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107305123A (zh) * 2016-04-19 2017-10-31 歌乐株式会社 位置推断装置以及推断方法
CN107305123B (zh) * 2016-04-19 2020-10-13 歌乐株式会社 位置推断装置以及推断方法

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