(57)【要約】【課題】物体の位置および姿勢を高精度に求められるようにする。【解決手段】観測ノイズ管理部１２０は、ＩＭＵ１０６によって設定時間の複数の時刻に得られた複数の慣性計測値を用いて、前記設定時間の長さである設定時間長に対応するアラン分散を算出する。観測ノイズ管理部１２０は、前記アラン分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズを決定し、前記観測ノイズを前記拡張カルマンフィルタに設定する。位置姿勢推定部１３０は、前記アラン分散に基づく前記観測ノイズが設定された前記拡張カルマンフィルタを演算することによって、前記対象物の位置姿勢を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を計測の対象とする慣性計測装置によって設定時間の複数の時刻に得られる複数の慣性計測値に基づいて、前記設定時間の長さである設定時間長に対応するアラン分散を算出するアラン分散算出部と、
前記アラン分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズを決定し、前記観測ノイズを前記拡張カルマンフィルタに設定する観測ノイズ設定部と、
前記アラン分散に基づく前記観測ノイズが設定された前記拡張カルマンフィルタを演算することによって、前記対象物の位置姿勢を推定する位置姿勢推定部と、
を備える航法装置。
【請求項２】
前記航法装置は、前記設定時間長を決定する時間長決定部を備え、
前記アラン分散算出部は、複数の候補時間長に対応する複数のアラン分散を算出し、
前記時間長決定部は、前記複数の候補時間長に対応する前記複数のアラン分散に基づいて前記設定時間長を決定する
請求項１に記載の航法装置。
【請求項３】
前記時間長決定部は、前記複数の候補時間長に対応する前記複数のアラン分散に基づいて最小のアラン分散に対応する時間長を特定し、特定した時間長を前記設定時間長に決定する
請求項２に記載の航法装置。
【請求項４】
前記航法装置は、前記設定時間における前記複数の慣性計測値の平均を慣性計測平均値として算出する平均値算出部を備え、
前記位置姿勢推定部は、前記アラン分散に基づく前記観測ノイズが設定された前記拡張カルマンフィルタを前記慣性計測平均値を入力にして演算する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の航法装置。
【請求項５】
対象物を計測の対象とする慣性計測装置によって設定時間の複数の時刻に得られる複数の慣性計測値に基づいて、前記設定時間の長さである設定時間長に対応するアラン分散を算出するアラン分散算出処理と、
前記アラン分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズを決定し、前記観測ノイズを前記拡張カルマンフィルタに設定する観測ノイズ設定処理と、
前記アラン分散に基づく前記観測ノイズが設定された前記拡張カルマンフィルタを演算することによって、前記対象物の位置姿勢を推定する位置姿勢推定処理と、
をコンピュータに実行させるための航法プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の位置および姿勢を求める技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動運転、電子地図の作成および拡張現実などの技術分野において、屋外に置かれた物体の位置および姿勢を高精度に求める技術の需要が高まっている。
屋外に置かれた物体とは、例えば、建造物、停止中の車両、その場に留まっている人間、スマートフォンまたはスマートフォン以外の電子機器などを指す。
以降、屋外に置かれた物体を単に「物体」と呼ぶ。
【０００３】
一般的に、物体の位置を求めるために、ＧＮＳＳ受信機が物体に搭載される。そして、ＧＮＳＳ受信機から得られる測位情報に基づいて航法計算を行うことによって、物体の位置が求められる。
ＧＮＳＳはＧｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
【０００４】
一般的に、物体の姿勢を求めるために、ＩＭＵが物体に搭載される。ＩＭＵは、物体にはたらく重力加速度（加速度）および地球の自転角速度（角速度）を検出する。そして、加速度と角速度とのそれぞれのベクトル量の方向に基づいて、物体の姿勢が求められる。
ＩＭＵはＩｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔの略称である。
【０００５】
以降、ＩＭＵから得られる加速度および角速度を「ＩＭＵ情報」と呼ぶ。
【０００６】
物体の位置および姿勢は、ＧＮＳＳ受信機から得られる測位情報とＩＭＵから得られるＩＭＵ情報とを複合して行われる航法計算によって求められる。
しかし、ＧＮＳＳ受信機から得られる測位情報とＩＭＵから得られるＩＭＵ情報とのそれぞれに誤差（ノイズ）が含まれることが普通である。
特に、ＩＭＵ情報に含まれるノイズは姿勢の計算精度を大きく損ねる。
【０００７】
ＩＭＵ情報に含まれるノイズを低減する手法として、ＩＭＵ情報を移動平均する方法が広く知られている。ＩＭＵ情報を移動平均する方法では、一定時間に得られた複数のＩＭＵ情報の平均が算出される。
移動平均を行うことでかなりのノイズ成分を除去することが可能である。ただし、移動平均だけではノイズ成分を完全に除去することはできない。
【０００８】
ノイズを含んだＩＭＵ情報とノイズを含んだ測位情報とを用いて物体の位置および姿勢を高精度に求める手法として、拡張カルマンフィルタが広く知られている。
拡張カルマンフィルタには「観測ノイズ」と呼ばれるパラメータがある。観測ノイズの設定値が拡張カルマンフィルタに入力される情報に含まれるノイズの大きさ（分散）と一致するように調整されれば、物体の位置および姿勢が高精度に推定される。
したがって、ＩＭＵ情報に含まれるノイズの分散を算出し、拡張カルマンフィルタに算出された分散を観測ノイズとして設定すれば、物体の位置および姿勢を高精度に求めることが可能となる。
【０００９】
特許文献１には、観測ノイズの設定値を調整する手法が開示されている。
その手法では、情報が変化しない条件の下で、過去の一定時間内に得られた複数の情報の標準偏差（分散の平方根）が算出される。そして、算出された標準偏差が観測ノイズとして設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特許第５９５８３９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ＩＭＵ情報に含まれるノイズには、ランダムウォークと呼ばれる成分がある。ランダムウォークは、時々刻々と不規則に揺らぎながら変化するという性質を持つ。
そのため、一定時間内のＩＭＵ情報に基づいてノイズの分散を算出する場合、ランダムウォークの影響によって、正確な分散を算出することができない可能性がある。
正確な分散を算出することができなければ、拡張カルマンフィルタの観測ノイズを適切に調整することができない。その結果、物体の位置および姿勢を推定する精度が損なわれてしまう。
【００１２】
本発明は、物体の位置および姿勢を高精度に求められるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の航法装置は、
対象物を計測の対象とする慣性計測装置によって設定時間の複数の時刻に得られる複数の慣性計測値に基づいて、前記設定時間の長さである設定時間長に対応するアラン分散を算出するアラン分散算出部と、
前記アラン分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズを決定し、前記観測ノイズを前記拡張カルマンフィルタに設定する観測ノイズ設定部と、
前記アラン分散に基づく前記観測ノイズが設定された前記拡張カルマンフィルタを演算することによって、前記対象物の位置姿勢を推定する位置姿勢推定部とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ランダムウォーク誤差を含んだＩＭＵ情報（複数の慣性計測値）に基づいてノイズの分散（設定時間長におけるアラン分散）が算出され、ノイズの分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズが決定される。つまり、拡張カルマンフィルタの観測ノイズを適切に決定することができる。そのため、物体の位置および姿勢を高精度に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態１における航法装置１００の構成図。
【図２】実施の形態１における観測ノイズ管理部１２０の構成図。
【図３】実施の形態１における位置姿勢推定部１３０の構成図。
【図４】実施の形態１における航法方法の概要図。
【図５】実施の形態１における航法方法のフローチャート。
【図６】実施の形態１における観測ノイズ管理処理（Ｓ１２０）の概要図。
【図７】実施の形態１における観測ノイズ管理処理（Ｓ１２０）のフローチャート。
【図８】実施の形態２における観測ノイズ管理部１２０の構成図。
【図９】実施の形態２における航法方法の概要図。
【図１０】実施の形態２における航法方法のフローチャート。
【図１１】実施の形態２における時間長決定処理（Ｓ２１０）のフローチャート。
【図１２】実施の形態２における時間長決定方法の概要図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態および図面において、同じ要素または対応する要素には同じ符号を付している。説明した要素と同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略化する。図中の矢印はデータの流れ又は処理の流れを主に示している。
【００１７】
実施の形態１．
物体の位置および姿勢を高精度に求める航法装置１００について、図１から図１２に基づいて説明する。
【００１８】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１に基づいて、航法装置１００の構成を説明する。
航法装置１００は、プロセッサ１０１とメモリ１０２と補助記憶装置１０３と入出力装置１０４とＧＮＳＳ受信機１０５とＩＭＵ１０６といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線を介して互いに接続されている。
【００１９】
プロセッサ１０１は、演算処理を行うＩＣであり、他のハードウェアを制御する。例えば、プロセッサ１０１はＣＰＵである。
ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略称である。
【００２０】
メモリ１０２は揮発性の記憶装置である。メモリ１０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。例えば、メモリ１０２はＲＡＭである。メモリ１０２に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置１０３に保存される。
ＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略称である。
【００２１】
補助記憶装置１０３は不揮発性の記憶装置である。例えば、補助記憶装置１０３は、ＲＯＭ、ＨＤＤまたはフラッシュメモリである。補助記憶装置１０３に記憶されたデータは必要に応じてメモリ１０２にロードされる。
ＲＯＭは、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙの略称である。
ＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略称である。
【００２２】
入出力装置１０４は、入力装置および出力装置である。例えば、航法装置１００はスマートフォンであり、入出力装置１０４はタッチパネルディスプレイである。
【００２３】
ＧＮＳＳ受信機１０５は、ＧＮＳＳ信号を受信して測位を行う受信機である。ＧＮＳＳ受信機１０５は測位受信機ともいい、ＧＮＳＳ信号は測位信号ともいう。
ＧＮＳＳには、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳおよび準天頂衛星システムなどの種類が存在する。いずれの種類のＧＮＳＳが使用されても構わない。また、ＧＮＳＳ信号の形式も限定されない。
ＧＰＳは、Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
ＧＬＯＮＡＳＳは、Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
【００２４】
ＩＭＵ１０６は、慣性計測装置であり、加速度および角速度を計測する。
例えば、ＩＭＵ１０６の中の加速度計は、ＭＥＭＳ加速度計またはサーボ加速度計である。但し、その他の種類の加速度計が使用されても構わない。
例えば、ＩＭＵ１０６の中の角速度計は、リングレーザージャイロまたは光ファイバージャイロである。但し、その他の種類の加速度計が使用されても構わない。
【００２５】
航法装置１００は、平均値算出部１１０と位置姿勢推定部１３０と観測ノイズ管理部１２０といった要素を備える。これらの要素はソフトウェアで実現される。
【００２６】
補助記憶装置１０３には、平均値算出部１１０と位置姿勢推定部１３０と観測ノイズ管理部１２０としてコンピュータを機能させるための航法プログラムが記憶されている。航法プログラムは、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
補助記憶装置１０３には、さらに、ＯＳが記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
プロセッサ１０１は、ＯＳを実行しながら、航法プログラムを実行する。
ＯＳは、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
【００２７】
航法プログラムの入出力データは記憶部１９０に記憶される。
メモリ１０２は記憶部１９０として機能する。但し、補助記憶装置１０３、プロセッサ１０１内のレジスタおよびプロセッサ１０１内のキャッシュメモリなどの記憶装置が、メモリ１０２の代わりに、又は、メモリ１０２と共に、記憶部１９０として機能してもよい。
【００２８】
航法装置１００は、プロセッサ１０１を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、プロセッサ１０１の役割を分担する。
【００２９】
航法プログラムは、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録（格納）することができる。
【００３０】
図２に基づいて、観測ノイズ管理部１２０の構成を説明する。
観測ノイズ管理部１２０は、アラン分散算出部１２１と観測ノイズ設定部１２４とを備える。
アラン分散算出部１２１は、加速度分散算出部１２２と角速度分散算出部１２３とを備える。
【００３１】
図３に基づいて、位置姿勢推定部１３０の構成を説明する。
位置姿勢推定部１３０は、拡張カルマンフィルタ１３１を有する。
拡張カルマンフィルタ１３１は、観測ノイズ１３２などのパラメータを有する。
【００３２】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
航法装置１００の動作は航法方法に相当する。また、航法方法の手順は航法プログラムの手順に相当する。
【００３３】
図４および図５に基づいて、航法方法を説明する。
航法方法の一連の処理は、各時刻における物体の位置および姿勢を算出するために各時刻に実行される。
位置および姿勢を算出する対象となる物体を「対象物」と称する。
【００３４】
ステップＳ１０１において、ＧＮＳＳ受信機１０５は、ＧＮＳＳ信号を受信し、受信されたＧＮＳＳ信号の情報に基づいて測位を行い、測位データを出力する。
測位データは、測位時刻と測位時刻における対象物の位置とを示す。位置は座標値によって表される。
【００３５】
ステップＳ１０２において、ＩＭＵ１０６は、対象物の慣性計測情報を計測する。
具体的には、対象物の慣性計測情報は、対象物にはたらく加速度および対象物にはたらく角速度である。
【００３６】
そして、ＩＭＵ１０６は、慣性計測データを出力する。
慣性計測データは、計測時刻と計測時刻における対象物の慣性計測値とを示す。
慣性計測値は、計測された慣性計測情報の値である。
具体的には、慣性計測値は、計測された加速度および計測された角速度である。加速度または角速度を特定しない場合、それぞれの値を「慣性計測値」と称する。
【００３７】
ステップＳ１０３において、記憶部１９０は、ＩＭＵ１０６から出力された慣性計測データを記憶する。
これにより、記憶部１９０には、各時刻の慣性計測データが蓄積される。
【００３８】
ステップＳ１１０において、平均値算出部１１０は、設定時間における慣性計測値の平均を算出する。慣性計測値の平均を「慣性計測平均値」と称する。
設定時間は、設定時間長を有する時間である。具体的には、設定時間は、現在時刻よりも設定時間長だけ前の過去時刻から現在時刻までの時間である。
設定時間長は、予め決められた時間長（時間間隔）である。利用者は、設定時間長を任意に設定することができる。
加速度と角速度とで同じ設定時間長が使用されてもよいし、加速度と角速度とで異なる設定時間長が使用されてもよい。
【００３９】
具体的には、平均値算出部１１０は、設定時間内の複数の慣性計測データを用いて、設定時間における慣性計測値の移動平均を算出する。算出される移動平均が慣性計測平均値である。設定時間長は、移動平均の時間間隔として用いられる。
設定時間内の複数の慣性計測データは、記憶部１９０に蓄積されている。
【００４０】
ステップＳ１２０において、観測ノイズ管理部１２０は、拡張カルマンフィルタ１３１に観測ノイズ１３２を設定する。
拡張カルマンフィルタ１３１は、対象物の位置および姿勢を推定するための拡張カルマンフィルタである。
ステップＳ１２０の詳細について後述する。
【００４１】
ステップＳ１３０において、位置姿勢推定部１３０は、観測ノイズ１３２が設定された拡張カルマンフィルタ１３１を演算する。これにより、対象物の位置および姿勢が推定される。
位置および姿勢は、拡張カルマンフィルタを用いた従来技術によって推定することが可能である。
【００４２】
具体的には、位置姿勢推定部１３０は以下のように演算を行う。
位置姿勢推定部１３０は、ＧＮＳＳ受信機１０５から出力された測位データから座標値を取得する。
そして、位置姿勢推定部１３０は、慣性計測平均値と座標値とを入力にして拡張カルマンフィルタ１３１を演算する。
【００４３】
図６および図７に基づいて、観測ノイズ管理処理（Ｓ１２０）の手順を説明する。
ステップＳ１２１において、アラン分散算出部１２１は、設定時間内の複数の慣性計測値を用いて、設定時間長に対応するアラン分散を算出する。
【００４４】
アラン分散算出部１２１は、式（１）を計算することによって、設定時間長に対応するアラン分散を算出する。
具体的には、加速度分散算出部１２２が、設定時間内の複数の加速度を用いて、加速度のアラン分散を算出する。さらに、角速度分散算出部１２３が、設定時間内の複数の角速度を用いて、角速度のアラン分散を算出する。
【００４５】
【数１】
2020143992.tif 000003
【００４６】
ステップＳ１２２において、観測ノイズ設定部１２４は、設定時間長に対応するアラン分散に基づいて、観測ノイズ１３２を決定する。
【００４７】
具体的には、観測ノイズ設定部１２４は、観測ノイズ１３２を以下のように決定する。
拡張カルマンフィルタの観測ノイズは標準偏差の二乗で定義されることが普通である。つまり、拡張カルマンフィルタの観測ノイズは分散の形式で定義されることが普通である。
そのため、観測ノイズ設定部１２４は、設定時間長に対応するアラン分散を観測ノイズ１３２に決定する。このとき、式（２）が成り立つ。
【００４８】
【数２】
2020143992.tif 000004
【００４９】
但し、観測ノイズ設定部１２４は、式（２）とは異なる算出式を計算することによって、設定時間長に対応するアラン分散に基づく観測ノイズ１３２を算出してもよい。
【００５０】
ステップＳ１２３において、観測ノイズ設定部１２４は、観測ノイズ１３２を拡張カルマンフィルタ１３１に設定する。
【００５１】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
実施の形態１によれば、ランダムウォーク誤差を含んだＩＭＵ情報（複数の慣性計測値）に基づいてノイズの分散（設定時間長におけるアラン分散）が算出され、ノイズの分散に基づいて拡張カルマンフィルタの観測ノイズが決定される。つまり、拡張カルマンフィルタの観測ノイズを適切に決定することができる。そのため、物体の位置および姿勢を高精度に求めることができる。
【００５２】
実施の形態２．
設定時間長を適切に決定する形態について、主に実施の形態１と異なる点を図８から図１２に基づいて説明する
【００５３】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
航法装置１００の構成は、観測ノイズ管理部１２０の構成を除き、実施の形態１における構成と同じである（図１から図３を参照）。
【００５４】
図８に基づいて、観測ノイズ管理部１２０の構成を説明する。
観測ノイズ管理部１２０は、時間長決定部１２５を備える。
その他の構成は、実施の形態１における構成と同じである（図２参照）。
【００５５】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図９および図１０に基づいて、航法方法を説明する。
ステップＳ２０１において、ＧＮＳＳ受信機１０５は測位データを出力する。
ステップＳ２０２において、ＩＭＵ１０６は慣性計測データを出力する。
ステップＳ２０３において、記憶部１９０は慣性計測データを蓄積する。
ステップＳ２０１からステップＳ２０３は、実施の形態１におけるステップＳ１０１からステップＳ１０３と同じである。
【００５６】
ステップＳ２１０において、観測ノイズ管理部１２０は設定時間長を決定する。
ステップＳ２１０の詳細については後述する。
【００５７】
ステップＳ２２０において、平均値算出部１１０は、設定時間における慣性計測平均値を算出する。
ステップＳ２３０において、観測ノイズ管理部１２０は、拡張カルマンフィルタ１３１に観測ノイズ１３２を設定する。
ステップＳ２４０において、位置姿勢推定部１３０は、観測ノイズ１３２が設定された拡張カルマンフィルタ１３１を演算することによって、対象物の位置および姿勢を推定する。
ステップＳ２２０からステップＳ２４０は、実施の形態１におけるステップＳ１１０からステップＳ１３０と同じである。
【００５８】
図１１に基づいて、時間長決定処理（Ｓ１２０）を説明する。
ステップＳ２１１において、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長から、未選択の候補時間長を１つ選択する。選択された候補時間長を「選択時間長」と称する。
複数の候補時間長は予め決められている。例えば、複数の候補時間長は記憶部１９０に予め設定される。
【００５９】
ステップＳ２１２において、アラン分散算出部１２１は、選択時間長に対応するアラン分散を算出する。算出の方法は、設定時間長に対応するアラン分散を算出する方法と同じである（実施の形態１のステップＳ１２１を参照）。
【００６０】
ステップＳ２１３において、時間長決定部１２５は、未選択の候補時間長の有無を判定する。
未選択の候補時間長が有る場合、処理はステップＳ２１１に進む。
未選択の候補時間長が無い場合、処理はステップＳ２１４に進む。
【００６１】
ステップＳ２１４において、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長に対応する複数のアラン分散に基づいて、設定時間長を決定する。
そして、時間長決定部１２５は、設定時間長を平均値算出部１１０に設定する。
【００６２】
図１２に基づいて、設定時間長を決定する方法を説明する。
図１２の（１）に示すように、移動平均の時間間隔が短すぎるとアラン分散が増大する。また、移動平均の時間間隔が長すぎてもアラン分散が増大する。
つまり、慣性計測値のノイズ成分を低減させるようと移動平均の時間間隔を長くとりすぎると、ランダムウォーク成分によって慣性計測値に含まれる誤差成分が蓄積してしまう。
そこで、時間長決定部１２５は、移動平均の時間間隔が長くなりすぎないように移動平均の時間間隔（設定時間長）を自動で調整する。時間長決定部１２５は、設定時間長を以下のように調整する。
【００６３】
図１２の（２）に示すように、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長に対応する複数のアラン分散に基づいて、最小のアラン分散に対応する時間長を特定する。特定される時間長が設定時間長となる。
例えば、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長に対応する複数のアラン分散から、最小のアラン分散を選択する。そして、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長から、最小のアラン分散に対応する候補時間長を選択する。選択される候補時間長が設定時間長となる。
例えば、時間長決定部１２５は、複数の候補時間長に対応する複数のアラン分散に基づいて、時間長とアラン分散との関係を表す近似曲線の多項式を生成する。そして、時間長決定部１２５は、多項式を計算することによって、最小のアラン分散に対応する時間長を算出する。算出される時間長が設定時間長となる。
但し、時間長決定部１２５は、他の方法によって、最小のアラン分散に対応する時間長を特定してもよい。
【００６４】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
実施の形態１により、設定時間長を適切に決定することができる。その結果、物体の位置および姿勢を高精度に求めることができる。
【００６５】
＊＊＊実施の形態の補足＊＊＊
実施の形態は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。フローチャート等を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。
【００６６】
航法装置１００は、ＧＮＳＳ受信機１０５とＩＭＵ１０６とを備えなくても構わない。例えば、航法装置１００は、通信によって、ＧＮＳＳ受信機１０５とＩＭＵ１０６とのそれぞれからデータを取得する。
平均値算出部１１０と観測ノイズ管理部１２０と位置姿勢推定部１３０といった機能は、別々の装置によって実現されてもよい。つまり、航法装置１００はシステムとして実現されてもよい。
平均値算出部１１０と観測ノイズ管理部１２０と位置姿勢推定部１３０といった機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはそれら組み合わせのいずれで実現されてもよい。
航法装置１００の要素である「部」は、「処理」または「工程」と読み替えてもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１００  航法装置、１０１  プロセッサ、１０２  メモリ、１０３  補助記憶装置、１０４  入出力装置、１０５  ＧＮＳＳ受信機、１０６  ＩＭＵ、１０９  処理回路、１１０  平均値算出部、１２０  観測ノイズ管理部、１２１  アラン分散算出部、１２２  加速度分散算出部、１２３  角速度分散算出部、１２４  観測ノイズ設定部、１２５  時間長決定部、１３０  位置姿勢推定部、１３１  拡張カルマンフィルタ、１３２  観測ノイズ、１９０  記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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