【手続補正書】
【提出日】平成17年10月21日(2005.10.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】      明細書
【発明の名称】  移動局の位置測定方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】  移動局が移動する位置（Ａ）と位置（Ｂ）をＧＰＳで測定すると共に、前記位置（Ａ）から位置（Ｂ）の間を慣性航法によって複数箇所を測定し、
（ａ）前記位置（Ａ）から位置（Ｂ）の慣性航法で測定された複数位置データに対し、予測カルマンフィルタで推定値を求め、
（ｂ）前記推定値に対し平滑化カルマンフィルタを用いて平滑するに際し、平滑化カルマンフィルタの境界値としてＧＰＳでの測定値を用いて行う移動局の位置測定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異なる測定方法で得た移動局の位置データを、精度向上を図るためのデータの融合方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、移動局の位置測定方法として、図１に示すように、人工衛星を使用するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が知られている。このＧＰＳシステムは、複数の衛星からそれぞれ疑似雑音コード信号を用いてスペクトラム拡散処理された中心周波数が、Ｌ１帯（１５７５．４２[ＭＨz]）及びＬ２帯（１２２７．６[ＭＨz]）の２つの測距信号を送信すると共に、移動局側でそのうち４つ以上の衛星の測距信号を受信して復調することにより、４つの衛星の軌道情報及び時計情報を得て、これに基づいて４つの衛星と当該移動局との測距信号の伝搬時間を知ることにより、移動局の位置を算出することができる。
又、移動局に積載して、その走行時における距離と方角を測定する慣性航法を用いるものがあり、この慣性航法は、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸の軸方向の車両速度、加速度を測定するものであり、これらの測定値を用いて位置を測定する。
【０００３】
前記したように、移動局の位置を測定する方法には、精度があるＧＰＳと精度が悪い慣性航法があり、精度があるＧＰＳで得られた位置と位置との間を慣性航法で補間して、移動局のより正確な位置を推定する方式として、特開平８−６８６５４号公報がある。この公報によれば、カルマンフィルタを慣性航法に適用して、ＧＰＳからの移動局に方位、位置、速度の差を求めて距離係数を修正する案が提示されている。
一方、前記ＧＰＳと慣性航法で得たデータを「オフライン」で解析し、移動局の移動位置を推定することも行われている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平８−６８６５４号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、精度があるＧＰＳと精度が悪い慣性航法で得られたデータから精度ある移動局の位置を推定する案としてカルマンフィルタが用いられないかと種々検討した結果、良好な方式を見いだしたのでここに提供するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の移動局の位置測定方法は、先ず、（ａ）位置（Ａ）から位置（Ｂ）の慣性航法で測定された複数位置データに対し、予測カルマンフィルタで推定値を求める。そして、（ｂ）前記（ａ）で求めた推定値に対し平滑化カルマンフィルタを用いて平滑するに際し、平滑化カルマンフィルタの境界値としてＧＰＳ（キネマティックＤＧＰＳ等を含む広義のＧＰＳ）での測定値を用いて行うものである。
【０００７】
具体的には、図２に示す位置（Ａ）と位置（Ｂ）において、δｔ毎のサンプリング値に対して予測カルマンフィルタで推定値を求める。
そして、この求めた推定値に対し、データの平滑化を行うに際して、位置（Ａ）と位置（Ｂ）に於ける境界値として、ＧＰＳでの測定値を用いて行うことによって、精度の向上を図ることができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の概念図であり、４個の人工衛星、基地局及び移動局の関係を示すと共に基地局の機器構成図と移動局の機器構成図を示し、図２はＧＰＳと慣性航法で測定される観測データの関係を示す。
移動局の位置を測定するため、単独ＧＰＳより精度の向上を図るために、ここでは基地局とでキネマティックＤＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を採用する。
【０００９】
基地局は、地球座標系における位置（Ｘｋ、Ｙｋ、Ｚｋ）が既知であり、人工衛星からのＬ１帯（１５７５．４２[ＭＨz]）或いはＬ２帯（１２２７．６[ＭＨz]）の搬送波コード信号をＧＰＳ受信アンテナを介して、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）受信機で受信する。そして、受信信号をＣＰＵ等を搭載のノートパソコンで予め設定の処理プログラムによって解読する。
【００１０】
移動局にはＧＰＳ受信機を備え、ＧＰＳ衛星からの信号をＣＰＵ等を搭載のデータ処理器で記憶すると共に、このデータ処理器からの信号はデータリンク受信機を介して、前記基地局に備えてあるデータリンク受信機に送受信し、移動局の位置補正処理を行う。
又、移動局を基準のＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の車両角速度ω（ｐ、ｑ、ｒ）等を得る慣性航法によるセンサからのデータは、ＣＰＵ等を搭載のデータ処理器で記憶する。
【００１１】
前記キネマティックＤＧＰＳは、よく知られているように、位置が正確に判っている基地局に備えたＧＰＳ受信機と、移動局に備えたＧＰＳ受信機によって、４個の人工衛星からの搬送波コード信号（Ｃ／Ａ、Ｐコード等）によって、測位点の座標ｘ、ｙ、ｘと時計の誤差Δｔの変数を求める。
そして、正確な位置（Ｘｋ、Ｙｋ、Ｚｋ）が既知である基準局の前記測定結果を比較し、その差が補正データとして移動局に送信し、移動局は、その補正データを、前記移動局におけるＧＰＳ受信機によって得られた測定値に対して補正するものである。
従って、このＤＧＰＳによって、移動局における位置（ＸEi、ＹEi、ＺEi）は、時間間隔（本実施例ではΔｔ（＝２００ｍｓ））で、精度よく得られる。
【００１２】
しかし、前記における時間間隔で得られるデータでは、高速移動する移動局においては不充分である。
そこで、本発明では慣性センサを用いて、前記得られる時間間隔Δｔ（＝２００ｍｓ）の間における位置を、δｔ（２０ｍｓ）毎に、図２に示す補間値を得る。この補間値は、少なくとも２０ｍｓ以内で逐次出力する慣性センサの車両角速度ω（ｐ、ｑ、ｒ）等から得ることができ、これらのデータをデータ処理器で記憶する。
【００１３】
次に、前記データ処理器に記憶されたデータを走行後に取出し、走行軌跡を精度のよい解析をするために、位置（Ａ）と位置（Ｂ）の間（Δｔ（＝２００ｍｓ））に得られた慣性センサによる測定値に対し、カルマンフィルタを用いて推定値を算出し、その推定値を用いて平滑化処理を実施し、より精度がよい移動局の位置を求める。
【００１４】
カルマンフィルタは、よく知られた式であると共に、図３に示すブロック図に基づいている。尚、この制御ブロックにおいて、Ｙ（ｔ）は観測データであり、Δｔ（＝２００ｍｓ）の間のサンプリング値δｔ（２０ｍｓ）に対し、t=0,1,2,……とする。
（式１）
Ｘ（ｔ＋１｜ｔ）＝Ｆ（ｔ）＊Ｘ（ｔ｜ｔ）  ｔ＝0、1、2…
（式２）
Ｘ（ｔ｜ｔ）＝Ｘ（ｔ｜ｔ-1）+Ｋ(t)（Ｙ（ｔ）ーＨ（ｔ）Ｘ（ｔ｜ｔ-1））
（式３）
カルマンゲイン
Ｋ(t)＝Ｐ（ｔ｜ｔ-1）Ｈ（ｔ）T［Ｈ（ｔ）Ｐ（ｔ｜ｔ-1）Ｈ（ｔ）T＋Ｒ（ｔ）］-1
（式４）
Ｐ（ｔ｜ｔ）＝Ｐ（ｔ｜ｔ-1）−Ｋ（ｔ）Ｈ（ｔ）Ｐ（ｔ｜ｔ-1）
【００１５】
次に、前記状態値Ｘ［Ｘｇ，Ｗ，ｖg，ω，ｄ（ｖg）／ｄｔ，ｄω／ｄｔ］Tとする。
尚、Ｘｇ（ＸE、ＹE、ＺE）は地面固定座標系における車両重心位置（走行軌跡）、Ｗ（φ，θ，ψ）は地面固定座標系における車両姿勢角（車両固定座標と地面固定座標のなすオイラー角）、ｖg（u,v,w）は車両重心位置の縦、横、上下方向の速度、ω（ｐ，ｑ，ｒ）は車両角速度、ｄ（ｖg（u,v,w））／ｄｔは車両重心位置の並進加速度（ｖg（u,v,w）の微分）、ｄ（ω（ｐ，ｑ，ｒ））／ｄｔは車両角加速度（ωの微分）である。
【００１６】
又、前記Ｆ（ｔ）は、６ベクトル（Ｘｇ，Ｗ，ｖg，ω，ｄ（ｖg）／ｄｔ，ｄω／ｄｔ）に対し３次元であるので、１８×１８の行列である。
【数１】
2004144566.tif 000001
【００１７】
ここで、Ｅ-1、ｅ-1は変換行列であり、下記式で表される。
【数２】
2004144566.tif 000002
【００１８】
又、α、β、［Ｉ］は下記の表による値を示し、α、βは発散を防止する時定数に役割を果たす。又、［Ｉ］は単位行列である。
【表１】
2004144566.tif 000003
ここで、
ＤＲ（Dead  Reckoning）：慣性データによる推測航法
τ1＝Diag(τ1,τ2,τ3):並進加速度ダイナミックス同定時定数
τ2＝Diag(τ4,τ5,τ6):角速度ダイナミックス同定時定数
【００１９】
次に、前記カルマンフィルタはＹ（ｔ）を入力、Ｘ（ｔ＋１｜ｔ）（或いはＸ（ｔ｜ｔ））を出力とする線形確率システムである。
そこで、ｔ＝０（図２の位置（Ａ））におけるＸ（0｜-1）＝Ｘ0、Ｐ（0｜-1）＝Σ0の初期条件の基で、カルマンゲインＫ0を式３で解く。ついで、順次、t=1,2，…に対し、前記式１、２、３、４に基づいて、状態変数Ｘ（ｔ＋１｜ｔ）（或いはＸ（ｔ｜ｔ））の推定値を得ることができる。即ち、位置（Ａ）から位置（Ｂ）に到る移動局の位置推定値（ＸEi、ＹEi、ＺEi）を得ることができる。
【００２０】
次に、前記カルマンフィルタで求めた移動局の位置（Ａ）と位置（Ｂ）におけるδｔ（２０ｍｓ）毎の状態変数Ｘ（ｔ＋１｜ｔ）（或いはＸ（ｔ｜ｔ））の推定値に対し、円滑化について説明する。
平滑推定値（式６）
Ｘ（ｔ｜N）＝Ｘ（ｔ｜ｔ）+Ｃ(t）（Ｘ（ｔ+1｜N）−Ｘ（ｔ+1｜t）
t=N−１、N−2、…0
平滑ゲイン（式７）
Ｃ(t)＝Ｐ（ｔ｜ｔ）Ｆ（ｔ）T（Ｐ（ｔ+1｜t）-1
平滑推定誤差分散行列（式８）
Ｐ(t｜N）＝Ｐ（ｔ｜ｔ）＋Ｃ（ｔ）＊［Ｐ(t+1｜N）−Ｐ(t+1｜ｔ）］Ｃ（ｔ）T
t=N−１、N−2、…0
【００２１】
次に、前記（式６〜８）に基づいく平滑化は、区間終点の境界値及び平滑化の終点の値を「ＤＧＰＳ」によって求められた移動局における位置（ＸEi、ＹEi、ＺEi）（ｔ＝0、t=N）に置き替えて算出する。
この平滑化の結果について説明すると、図５（Ａ）は、区間終点の境界値及び平滑化の終点の値を慣性センサで得られた値を用いたもので、区間始点（位置（Ａ））と区間の終点（位置（Ｂ））では平滑推定誤差共分散値が発散傾向にあり、平滑化した値が好ましくない。
【００２２】
しかし、図５（Ｂ）に示す終点の境界値を「ＤＧＰＳ」によって求められた移動局における位置（ＸEi、ＹEi、ＺEi）（t=N）に置き替えて算出したり、図５（Ｃ）に示すように区間始点（位置（Ａ））と区間の終点（位置（Ｂ））を「キネマティックＤＧＰＳ」によって求められた移動局における位置（ＸEi、ＹEi、ＺEi）を用いて平滑化をすると、平滑推定誤差共分散値が減少して精度の良い推定値を得ることができる。
【００２３】
以上のように、ＧＰＳで測定可能な位置（Ａ）（Ｂ）の間にカルマンフィルタを適用することによって、精度がある走行軌跡の解析ができ、同様に、次の位置（Ｂ）（Ｃ）の位置に適用することによって全行程の精度ある解析ができる。
尚、前記カルマンフィルタの予測と平滑化を用いてデータ解析するのは、前記走行軌跡を求めることに限定されず、同様なデータ解析に適用可能であることはいうまでもない。
【００２４】
【発明の効果】
本願発明は、異なる測定方法で得た移動局の位置データをカルマンフィルタを用いて解析することによって、精度向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
基地局の機器構成図と移動局の機器構成図を示す。
【図２】
ＧＰＳと慣性航法で測定される観測データの関係を示す図である。
【図３】
カルマンフィルタ（予測）のブロック図である。
【図４】
カルマンフィルタ（平滑化）のブロック図である。
【図５】
（Ａ）〜（Ｃ）は平滑化を実施した結果（平滑推定誤差共分散値）を示す図である。