(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される積分型センシング装置において、
車両のナビゲーションに係わる一つの物理量を、それぞれ、独立して得る第１の手段および第２の手段と、
第１の手段で発生する誤差を推定する誤差推定手段とを有し、
誤差推定手段は、予め定めた時間毎に誤差を算出する短時間誤差推定手段と、前記短時間誤差推定手段が誤差を算出する間隔より長い時間毎に誤差を算出する長時間誤差推定手段とを有し、
第１の手段は、
当該物理量の時間変化率である微分量を検出するセンサを含む第１のセンサ部と、
検出された微分量を、短時間誤差推定手段および長時間誤差推定手段において推定された誤差を用いて補正する誤差補正手段と、
補正された微分量を時間で積分することにより、当該物理量を得る積分手段とを有し、
前記短時間誤差推定手段は、
第１および第２の手段により得られた当該物理量の各々の値の差を算出する減算部と、
算出された差の変化率を、演算により得る変化率算出手段と、
算出された変化率から、前記誤差補正手段において用いられる誤差を求める推定誤差算出手段とを有し、
前記長時間誤差推定手段は、
これまでに当該長時間誤差推定手段により求められた誤差の変動幅が予め定めた変動幅より小さい場合、当該誤差の最大値と最小値の平均を前記誤差補正手段において用いられる誤差として求め、
前記積分型センシング装置は、さらに、
前記微分量の誤差が一方向に生じているか否かを判定する判定手段を有し、
前記短時間誤差推定手段は、前記判定手段により前記微分量の誤差が一方向に生じていると判定された場合のみ、誤差を算出する
ことを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記判定手段は、
前記変化率算出手段により算出した変化率が連続して同符号であるかに基づいて、前記微分量の誤差が一方向に生じているか否かを判定することを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記第２の手段は、前記当該物理量を検出するセンサ、および、前記当該物理量とは異なる物理量であって、前記当該物理量に変換できる１つ以上の物理量を検出する１つ以上のセンサのうち、いずれか一方または両方を含む第２のセンサ部を有することを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項４】
請求項１または２において、
前記変化率算出手段は、時間による変化率を算出することを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記誤差推定手段が推定する誤差は、前記第１の手段で検出された微分量のバイアス誤差であることを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記推定誤差算出手段は、前記変化率算出手段で得られた前記当該物理量の差の時間に対する変化を、回帰直線にて求め、この回帰直線の一定の傾きを、前記第１の手段で検出された微分量のバイアス誤差とすることを特徴とする積分型センシング装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記当該物理量は車両の走行方位角であり、
前記第１のセンサ部のセンサは、走行方位を検出するジャイロセンサであり、
前記第２のセンサ部のセンサは、車両位置に対応する道路方位角を走行方位角として検出する方位検出地図センサ、ＧＰＳ衛星信号を基に地球上の絶対方位を検出する方位検出ＧＰＳ受信手段、および、地球磁場を検出する地磁気センサのうち、いずれか一つ以上であること
を特徴とする積分型センシング装置。
【請求項８】
請求項１または２において、
前記当該物理量は、車両の走行距離であり、
前記第１のセンサ部のセンサは、車両の走行距離を計測する走行距離検出手段であり、前記第２のセンサ部のセンサは、車両移動軌跡に対応する道路長を走行距離とする距離検出地図センサ、および、ＧＰＳ衛星信号を基に車両の移動距離を検出する距離検出ＧＰＳ受信手段のうち、いずれか一つ以上であり、
前記変化率算出手段は、前記当該物理量の差の走行距離による変化率を算出し、前記推定誤差算出手段は、前記第１の手段で検出された微分量のスケールファクタ誤差を算出し、
前記誤差補正手段は、算出されたスケールファクタ誤差に基づき前記第１の手段における検出された微分量を補正すること
を特徴とする積分型センシング装置。
【請求項９】
請求項１または２において、
前記当該物理量は、車両の走行速度であり、
前記第１のセンサ部のセンサは、車両の加速度を検出する加速度検出手段であり、
前記第２のセンサ部のセンサは、車両の走行速度を検出する走行速度検出手段、および、ＧＰＳ衛星信号を基に車両の速度を検出する速度検出ＧＰＳ受信手段のうち、いずれか一つ以上であること
を特徴とする積分型センシング装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、車両のナビゲーションに係わる物理量の微分値を計測し、それを積分することにより、当該物理量を算出する、車両搭載型の積分型センシング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両のナビゲーションに係わる物理量を計測する際に、その物理量の微分値を計測し、それを積分することにより、その物理量を算出する積分型センシング装置は、車載用ナビゲーションに利用されている。
【０００３】
以下、車載用のナビゲーション装置に備えられた積分型センシング装置の従来技術の説明を行う。
【０００４】
従来から道路交通網の任意の個所を走行している車両の位置を検出する方式としては、距離センサと、方位センサと、これら両センサからの出力信号に必要な処理を施す処理装置とを具備し、車両の走行に伴って生ずる距離変化量および方位変化量を積算しながら、車両の現在位置データを得る推測航法が利用されている。しかし、距離センサおよび方位センサが必然的に有している誤差が、走行距離に伴って累積され、得られる現在位置データに含まれる誤差も累積されてしまうという問題がある。
【０００５】
特に、方位センサにおいては、従来、車両の絶対方位を検出することのできる地磁気センサと、車両の相対的方位変化を検出することのできるジャイロセンサとを組み合わせて用いることにより、車両の走行方位を検出している。しかし、各々センサ特有の誤差特性を持っている。
【０００６】
例えば、地磁気センサは、高圧線やビルディング等の影響により磁場環境の悪い場所において短期的なノイズが発生するが、長期的には正しい方位を出力する。一方、ジャイロセンサは、磁場環境の影響は全く受けず、短期的には正しい相対的方位変化を出力するが、長期的にはドリフト（角速度バイアスの変動）の影響により時間の経過とともに方位誤差が累積する。
【０００７】
このような問題点を解決する一方法として、特開昭６１−２５８１１２号公報に示されているセンサ信号をフィルタリングする方法がある。
【０００８】
この方法は、図２に示される積分型センシング装置を用いるものである。この例において、差動走行距離計２０は、左右の車輪の回転差から車両回転角を検出するセンサであり、ジャイロセンサと同様な誤差特性を持っている。コンパス等の地磁気センサ２２は代表的な絶対方位センサであり、地図センサ（マップ）２１は車両に搭載されたディジタル道路データベースであり、現在位置が道路上に特定されている場合、センサ同様、道路方位を車両方位として、出力することができる。
【０００９】
地磁気センサ２２または地図センサ２１からの方位と、差動走行距離計２０からの方位との差を減算器２５でとる。その値にローパスフィルタ２４をかけて、地磁気センサ２２等（コンパス）に含まれる高周波ノイズを除去する。その信号を、減算器２６で、差動走行距離計２０の出力から差し引くことにより、差動走行距離計２０等（ジャイロセンサ）に含まれるバイアス誤差を取り除く。従って、最終的に出力される方位信号は、各々のセンサの誤差成分を補正した信号が出力される。
【００１０】
また、同様のフィルタリング方式で、カルマンフィルタを適用した特開平３−１８８３１６号公報の例もある。
【００１１】
また、別の解決法として、車両が道路上を走行することを前提として、上記推測航法に基づいて得られた現在位置データと、予めメモリに格納されている道路交通網データとを比較するものもある。この比較データから、現在位置データの道路からのずれ量を累積誤差として算出し、上記現在位置データに対して累積誤差分の補正を行い、現在位置データを道路データに一致させるようにした、例えば、特開昭６３−１４８１１５号公報に示されるような、地図マッチング方式がある。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来例のような、車両のナビゲーションに係わる物理量の微分値を計測し、それを積分することにより、その物理量を算出する積分型センシング装置の場合、微分値に含まれる誤差は、積分操作により累積される。したがって、たとえ、その誤差が微量であっても、多大な誤差を引き起こす可能性がある。
【００１３】
その上、車載用ナビゲーション装置に含まれるフィルタリング方式の積分型センシング装置においては、例えば、高速道路等の連続した構造物の上を走行する場合などは、地磁気センサ出力にも定常的な誤差が発生するため、それに基づいてジャイロセンサのバイアスを精度良く補正することは困難となる。また、地図マッチング方式においては、ドライバに示す最終的な表示を修正するに過ぎず、センサ誤差発生の根本的解決にはならない。
【００１４】
例えば、方位センサにジャイロなどの角速度を計測するレートセンサを用いる場合、計測角速度にバイアス誤差が含まれてくると、角度誤差は時間とともに増大する。これは最終的な角度表示を修正しても、その後、また、同様な誤差が発生してしまう。
【００１５】
また、例えば、距離センサに車輪の回転数を周期的に計測する車速センサを用いる場合、タイヤの空気圧変化などにより、車輪の回転数から車速を算出するスケールファクタが変化し、距離誤差が走行距離の増加とともに増大する。これも上記地図マッチング方式により位置が修正された場合でも、その後、また、すぐに同様な誤差が発生してしまう。
【００１６】
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、車両のナビゲーションに係わる物理量の微分値計測において、その物理量の積分誤差をできる限り減少させることができる、積分型センシング装置を提供することを目的としている。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、車両に搭載される積分型センシング装置において、車両のナビゲーションに係わる一つの物理量を、それぞれ、独立して得る第１の手段および第２の手段と、第１および第２の手段により得られた当該物理量の各々の値の差から第１の手段で発生する誤差を推定する誤差推定手段とを有し、第１の手段は、当該物理量の時間変化率である微分量を検出するセンサを含む第１のセンサ部と、検出された微分量を誤差推定手段において推定された誤差により補正する誤差補正手段と、補正された微分量を時間で積分することにより当該物理量を得る積分手段とを有し、誤差推定手段は、第１および第２の手段により得られた当該物理量の各々の値の差を算出する減算部と、算出された差の変化率を演算により得る変化率算出手段と、算出された変化率から第１の手段で検出された微分量の推定誤差を得る推定誤差算出手段とを有すること、を特徴とする積分型センシング装置により達成される。
【００１８】
上記目的は、また、車両に搭載される積分型センシング装置において、車両のナビゲーションに係わる一つの物理量を、それぞれ、独立して得る第１の手段および第２の手段と、第１および第２の手段により得られた当該物理量の誤差成分を取得する誤差測定手段と、取得された誤差成分から、カルマンフィルタゲインを算出するフィルタゲイン算出手段と、第１および第２の手段の出力に、算出されたカルマンフィルタゲインに基づいた重み付け処理をすることにより、当該物理量を推定する所要物理量推定手段とを有し、第１の手段は、当該物理量の時間変化率である微分量を検出するセンサを含む第１のセンサ部と、検出された微分量を時間で積分することにより、当該物理量を得る積分手段とを有し、誤差測定手段は、第１および第２の手段により得られた当該物理量の各々の値の差を算出する減算部と、算出された差の変化率を演算により得る変化率算出手段と、得られた変化率から第１および第２の手段における誤差成分を得る誤差取得手段とを有すること、を特徴とする積分型センシング装置により達成される。
【００１９】
上記目的は、また、車両に搭載される積分型センシング装置において、車両のナビゲーションに係わる一つの物理量を得る第１の手段と、当該物理量、および、その時間変化率である微分量のうち、少なくとも一方を得る第２の手段と、第１および第２の手段により得られた値に基づいて、第１の手段で発生する誤差を推定する誤差推定手段とを有し、第１の手段は、当該物理量の時間変化率である微分量の、時間変化率である第２次微分量を検出するセンサを含む第１のセンサ部と、第１のセンサ部から出力される第２次微分量を積分することで当該微分量を得る第１の積分手段と、第１の積分手段から出力される当該微分量を積分して、当該物理量を出力する第２の積分手段と、第１のセンサ部と第１の積分手段との間、および、第１の積分手段と第２の積分手段との間のうち、少なくも一方に設けられ、前段側から入力される量を、誤差推定手段において推定された誤差により補正して、後段側へ出力する誤差補正手段とを有することを特徴とする積分型センシング装置により達成される。
【００２０】
【作用】
本発明による積分型センシング装置であれば、車両のナビゲーションに係る一つの物理量が、それぞれ独立した第１および第２の手段により各々測定され、それらの値に基づいて、第１の手段で発生する誤差が、誤差推定手段により推定される。
【００２１】
第１の手段では、第１のセンサ部に含まれるセンサが、当該物理量の時間変化率である微分量を検出して、誤差補正手段が当該微分量を、誤差推定手段により推定された誤差により補正して、積分手段が、補正された当該微分量を時間で積分して、当該物理量を求める。さらに、誤差補正手段では、減算部が、第１および第２の手段より得られた当該物理量の各々の測定値の差を算出して、変化率算出手段が、算出された差の変化率を得て、推定誤差算出手段が、その変化率から第１の手段で検出された微分量の推定誤差を得る。
【００２２】
また、本発明の積分型センシング装置において、第１および第２の手段は、それぞれ独立して、車両のナビゲーションに係わる一つの物理量を得て、誤差測定手段は、第１および第２の手段により得られた当該物理量の誤差成分を取得する。これら取得された誤差成分から、フィルタゲイン算出手段がカルマンフィルタゲインを算出して、所要物理量推定手段が、第１および第２の手段の出力に、算出されたカルマンフィルタゲインに基づいた重み付け処理をすることにより、当該物理量を推定する。ここで、第１の手段は、上記と同じ作用を有する。
【００２３】
本発明によれば、例えば、車両のナビゲーションに係る物理量の差の変化率を時間変化率とした場合、その時間変化率により計測微分量のバイアス誤差が推定可能である。すなわち、当該物理量の差の時間に対する変化を回帰直線にて表した場合、前記回帰直線の一定の傾きを、第１の手段における計測微分量の一定バイアス誤差と見ることができる。
【００２４】
具体的には、当該物理量を車両の走行方位角、第１の手段を車体に固定したジャイロセンサによる走行方位検出手段として、さらに、第２の手段を、車両に搭載された道路地図メモリに記憶され、それに対応する道路方位角を走行方位角として検出する方位検出手段、ＧＰＳ衛星信号を基に地球上の絶対方位を検出するＧＰＳ装置による方位検出手段、および、地球磁場を検出する地磁気センサによる方位検出手段のうち、いずれか一つとした場合、本発明によれば、走行方位角の角速度におけるバイアス誤差を算出でき、その誤差を補正した精度の高い走行方位角を求めることができる。
【００２５】
また、例えば、当該物理量を車両の走行距離、第１の手段を車輪の回転数を周期的に計測する走行距離検出手段として、さらに、第２の手段を、車両に搭載された道路地図メモリに記憶された対応する道路長を走行距離として検出する走行距離手段、および、ＧＰＳ衛星信号を基にした走行距離検出手段のうち、いずれか一つとした場合、本発明によれば、第１の手段と第２の手段とにより得られた各々の当該物理量の差の走行距離による変化率から、第１の手段における計測微分量のスケールファクタ誤差を算出して、このスケールファクタ誤差に基づき、第１の手段における計測微分量を補正することが可能である。
【００２６】
また、例えば、当該物理量を車両の走行速度、第１の手段を車体に固定した加速度センサによる走行速度検出手段として、さらに、第２の手段を、車輪の回転数を周期的に計測する走行速度検出手段とした場合でも、上記と全く同様の精度改善が達成可能である。
【００２７】
【実施例】
以下、本発明を適用した積分型センシング装置の実施例を、図面を用いて説明する。
【００２８】
本発明による車両搭載用の積分型センシング装置を備えたナビゲーション装置を、第１の実施例として説明する。本実施例におけるハードウエア構成の一実施例を図１１に示す。
【００２９】
本実施例のナビゲーション装置は、図１１に示すように、センサとして、車両の車輪の回転数に比例したパルス信号を出力する、光電式または電磁式等のセンサからなる、車両の走行距離に応じた信号を発生する距離センサ６０１と、車両の進行方位に応じた絶対方位の信号を出力する地磁気センサ６０２と、車両の走行方位に応じて、その方位または方位変化量に比例した信号を出力するレート式のジャイロセンサ６０３とを有する。
【００３０】
本実施例は、さらに、センサとして、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ装置６０６と、現在位置が道路上に特定されている場合、センサ同様に、道路方位または走行距離を車両方位として出力する、いわゆる、地図センサ６０７と、ディジタル道路データを含む地図データを記憶する、地図データ記憶装置６１０とを有する。
【００３１】
地図センサ６０７は、地図データ記憶装置６１０からの道路データ、および、すでに決定された車両位置から、道路の方位を算出する地図演算部６１１を有する。
【００３２】
本実施例は、さらに、上記センサからの信号を受信することにより、車両の現在位置を算出して、その車両位置と、その位置を含む領域の地図データとを出力するコントローラ６０４と、コントローラ６０４から出力された地図データ上に、同じく出力された車両位置を表示する表示装置６０５と、コントローラ６０４の各種設定を行なう入力装置６０８とを有する。ここで、コントローラ６０４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ／ＲＡＭ、および、入力出力手段から構成されるものである。
【００３３】
表示装置６０５は、コントローラ６０４によって求められた刻刻変化する二次元座標上の位置データに基づいて車両の現在地を刻刻更新表示させるもので、Ｃ．Ｔ表示装置や、液晶表示装置等が用いられる。
【００３４】
本実施例では、走行方位の検出に、本発明の積分型センシング装置を適用した例を示す。ここで、積分型センシング装置は、図１に示されるように、上記図１１に示された、本実施例のナビゲーション装置に含まれる複数のセンサの一部と、コントローラ６０４の一部機能とから構成される。
【００３５】
ここで、本発明の積分型センシング装置は、以下に示される例に限定されるものではなく、例えば、本願と同じ発明者により出願された、特願平５−１７４２１号記載の積分型センシング装置を、車両のナビゲーションに対して適用したものを用いることができる。
【００３６】
本実施例の積分型センシング装置は、取得しようとする物理量である走行方位４４の微分量である角速度を検出して、積分する第１の手段１と、走行方位を直接または間接的に取得する第２の手段２と、第１および第２の手段から取得される走行方位の値の差を計算する減算器３と、減算器３からの出力の時間変化率を算出して、推定誤差を算出して、第１の手段１へフィードバックするバイアス誤差推定部４２とを有する。
【００３７】
第１の手段１は、走行方位４４の微分量である角速度を計測するジャイロセンサ６０３と、計測された角速度の誤差補正を行なうバイアス誤差補正手段４１と、補正された角速度を時間積分することにより、車両の走行方位４４を算出する時間積分手段８とを有する。
【００３８】
第２の手段２は、センサとして、すでに決定された車両位置から走行方位を算出する地図センサ６０７と、地磁気センサ６０２と、ＧＰＳ信号を基に地球上の絶対位置及び絶対方位を検出するＧＰＳ装置６０６とを有する。ここで、これらのセンサ６０７、６０２および６０６は、このセンシング装置専用である必要はない。センサの出力信号は、このセンシング装置で決定する物理量、つまり、走行方位４４以外の決定にも使用することができる。
【００３９】
第２の手段は、さらに、これらセンサの組み合わせのうち、外部から入力されるセレクタ制御信号２７を受け入れ、状況に応じて最も精度の高いセンサからの出力信号を選択して、走行方位を出力するセレクタ装置（ＳＥＬ）２３を有している。
【００４０】
セレクタ装置２３は、例えば、地図センサ６０７、地磁気センサ６０２、および、ＧＰＳ装置６０６の各々の出力信号が一時記憶されているメモリ先を示すアドレスの中から、セレクタ制御信号２７に応じて、一つを選択するアドレスセレクタである。セレクタ制御信号２７は、例えば、上記各々のセンサの信頼性を評価し、その結果最も信頼できるセンサとして選択されたセンサを示すフラグ信号である。
【００４１】
バイアス誤差推定手段４２は、第２の手段２の方位出力を基準にして、第１の手段１から出力される方位の時間変化を算出する、時間変化率算出手段４３を有する。
【００４２】
ここで、上記で説明した本実施例の構成において、センサ６０３、６０７、６０２、６０６以外の各手段は、コントローラ６０４の一部機能として達成されるものである。
【００４３】
本実施例のナビゲーション装置における全体作用の概略を、最初に説明する。
【００４４】
本実施例において、コントローラ６０４は、距離センサ６０１からのパルス信号数をカウントして、車両の走行距離を検出するとともに、地磁気センサ６０２及びジャイロセンサ６０３から出力される方位信号等によって、車両の走行方位を検出する。さらに、コントローラ６０４は、それらの検出結果に応じて、車両の単位走行距離毎の二次元座標上の位置を演算によって求め、その結果を表示装置６０５へ出力するものである。
【００４５】
本実施例では、積分型センシング装置により車両の走行方位を検出している。
【００４６】
すなわち、当該センシング装置において、第１の手段１では、ジャイロセンサ６０３が車両の角速度を計測して、時間積分手段８が、当該角速度を時間積分することにより、車両の走行方位を算出する。一方、第２の手段２では、地図センサ６０７と、地磁気センサ６０２と、ＧＰＳ装置６０６との３つを組み合わせ、セレクタ装置２３が、外部から入力されるセレクタ制御信号２７受け入れ、車両の走行状況に応じて、最も精度が高いセンサから出力を選択して、走行方位として、減算器３へ出力する。
【００４７】
減算器３は、第２の手段２の方位出力を基準にして、ジャイロセンサ６０３出力による方位の差を算出する。バイアス誤差推定手段４２は、減算器３から出力される信号における、時間変化を時間変化率算出手段４３において算出する。ここで、この時間変化率は、後述する回帰分析等の統計処理により算出される。バイアス誤差推定手段４２は、この算出結果を入力として、ジャイロセンサ６０３のバイアス誤差を推定する。最後に、この推定誤差を用いて、バイアス誤差補正手段４１は、ジャイロセンサ６０３で計測された角速度のバイアス誤差を補正する。
【００４８】
以上によって、最終的に出力される走行方位４４は、バイアス誤差を補正した分だけ精度を向上させることができる。
【００４９】
次に、本実施例のナビゲーション装置の作用を、図６〜１０のフローチャートに従って、より詳細に説明する。
【００５０】
本実施例のナビゲーション装置の全体フローを図６に示す。外部からの指令により、ナビゲーション装置がスタートすると、図６に示すように、まず初期処理が行われ（ステップ１００）、キーボード等の入力装置６０８により現在地が設定される（ステップ１０２）。すると、コントローラ６０４の制御により、地図データ記憶装置６１０から道路データが読みだされ、表示装置６０５上に、車両の現在地および周辺の地図が表示される（ステップ１０４）。
【００５１】
次に、ステップ１０６により、ステップ１０８以下の割り込みを許可し、以下のメインループに入る。このメインループでは、単位距離走行毎の走行量を積分加算して、車両現在地と地図とが更新され、走行ベクトル積分割り込み処理（ステップ１０８）、方位演算割り込み処理（ステップ１１０）、及び、バイアス誤差演算割り込み処理（ステップ１１２）により、現在地が移動した場合（ステップ１１４でＹｅｓ）、車両現在地および周辺地図が更新され、表示される（ステップ１１６）。
【００５２】
上記ステップ１０８における走行ベクトル積分割り込み処理の処理手段を、図７のフローチャートに示す。ここで、この処理は、車両が予め定めた所定距離ΔＤを走行して、その度に車速パルスが発生する毎に実行されている。
【００５３】
すなわち、まずステップ２００により車両方位θが読み込まれる。このθは、後述するステップ１１０の処理により検出され、記憶されているものである。これにより、距離ΔＤのＸ方向成分とＹ方向成分が求められ（ステップ２０２）、各々の成分をＸ方向積算距離とＹ方向積算距離とに加算し、積算距離が更新される（ステップ２０４）。
【００５４】
以上の図７に示される走行ベクトル積分割込み処理が行われると、上記図６に示された本実施例のナビゲーション装置の処理で、最新のＸ方向積算距離とＹ方向積算距離で示される座標位置が車両の現在走行位置として取り扱われる。
【００５５】
ステップ１０８で使用される車両走行方位θは、ステップ１１０の方位演算割り込み処理により行われる。この処理は、予め定められた所定時間Δｔ経過毎に行われるタイマー割り込み処理である。この処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００５６】
方位演算割込み処理では、まずジャイロセンサ６０３から車両の角速度ωを読み込む（ステップ３００）。これは、ジャイロセンサ６０３からは角速度ωに比例した電圧が出力されるので、Ａ／Ｄ変換後、所定の係数を乗じることによって求められる。ステップ３０２において、ジャイロセンサ６０３のバイアス誤差を読み込む。これは、後述するステップ１１２において算出されるものであり、算出されるまでは、バイアス誤差ｂ＝０と置く。
【００５７】
以上、読み込まれた角速度ω、バイアス誤差ｂと、所定時間Δｔを用い、ステップ３０４の演算により前回処理時から今回処理時までの方位変化量Δθｇを算出する。その後、その他の方位出力と、ステップ３０６でフィルタリング後、走行方位を出力する。
【００５８】
次に、ステップ１１２に示したバイアス誤差演算割り込み処理の処理手順を図９、１０により説明する。
【００５９】
図９は、比較的短時間（数十秒）の間にジャイロセンサ６０３のバイアス誤差を算出する処理であり、一定時間Ｔ経過毎に起動されるタイマー割り込み処理である。
【００６０】
まず、ステップ４０２において、割り込み回数をカウントする（ｎ）。次に、ステップ４０４、４０６において、それぞれ地磁気センサ６０２、ジャイロセンサ６０３からの現時点での出力を読み込み、地磁気センサ６０２出力を基準にし、ジャイロ回転角（ジャイロ方位）を加えることで、走行方位を算出する。ステップ４０８では、地図センサ６０７から現在位置のある道路の方位を読み込む。
【００６１】
次に、ステップ４１０では、ジャイロ方位、道路方位、それぞれについて前回値との差をとり角速度ωｇ、ωｍを算出する。また、現時点での道路方位を基準にしたジャイロ角度差、道路角速度を基準にしたジャイロ角速度差を、それぞれΔθ、Δωとして算出する。ステップ４１２において所定の割り込み回数Ｎを超えたかどうかの判定をし、超えた場合のみ以下の処理を行う。
【００６２】
ステップ４１４で前回までのデータを１つずつメモリ位置をずらし、新データをＮ番目に入力する。ステップ４１６において、ジャイロ角速度ωｇ、道路角速度ωｍの絶対値が小さい場合を選ぶ。ここで、これらが大きいと、車両の曲がり角が大きいことを意味し、バイアス誤差ではなくスケール誤差による誤差が支配的になる。
【００６３】
ステップ４１８においては、Δθがある程度以上変化した場合を選ぶ。これによって、直線の場合を除くためである。且つまた、ステップ４２０では、バイアス誤差が一方向に生じていることを判定する。これは、一方向ではない場合、例えば、車両のハンドル操作により生じた現象を、誤差として認識する場合があるからである。さらに、ステップ４２２においては、Δωの変動幅が小さいことを判定する。これが、大きい場合は、ハンドル操作による可能性があるからである。ここで、Δω０、ω０、Δθ０、θ０は、それぞれ、上記比較のための予め定めた基準値である。
【００６４】
以上の判定を満たした場合、ジャイロ角度差Δθの変化量を経過時間ＮＴで除した値をバイアス誤差ｂとみなし（ステップ４２４）、割り込み処理を終了する。
【００６５】
比較的長時間（数十分）にわたって生じるジャイロバイアス誤差を算出する処理を、図１０のフローチャートに示す。ここで、この処理は、一定時間Ｔ経過毎に起動されるタイマー割り込み処理である。
【００６６】
ステップ５０２〜５１４は、それぞれ、図９のステップ４０２〜４１４と同様の処理である。ただし、ここでは、角速度は利用せず、ステップ５１０では、地図センサ６０７から出力される道路角θｍを基準にした、ジャイロ角度差Δθだけを算出する。
【００６７】
ステップ５１６においては、Δθ（ステップ５１０にて算出）の長時間変化を統計処理し、回帰直線の傾きを算出し、それをｎ回目のバイアス誤差ｂ（ｎ）と見なしている。
【００６８】
ここで、Ｓｎ２はｎの分散、ＳｎΔθはｎとΔθとの共分散、Ｔは道路方位またはジャイロ方位のサンプリング周期である。
【００６９】
ステップ５１８において、そのバイアス誤差ｂ（ｎ）の変動幅が、予め定めた変動値δｂよりも小さい場合に、ステップ５２０のように最大と最小の平均を、最終的なバイアス誤差ｂとしている。
【００７０】
ここで、ステップ５１８以下の手順は、以下の理由から決定した。ジャイロバイアスを現わす傾きｂ（図１２参照）は、例えば、回帰直線を用いた統計計算から求めるため、ある程度の情報量がたまらないと、精度良く計算できない。そこで、ｎ＝Ｎ−ｋまで情報を蓄積して、Ｎ−ｋからバイアス誤差ｂの計算を始める。その後ｎ＝Ｎまで、毎回増えた情報を加えて、毎回ｂ（ｎ）を計算してゆく。そして、時間の経過と共に変動するｂ（ｎ）が、ある一定幅に収束するか否かを、ステップ５１８で判定し、Ｙｅｓであれば、ステップ５２０で、ｂ（ｎ）の最大値と最小値の平均をとって、ジャイロバイアス誤差ｂとする。
【００７１】
これらの条件は、ｂの算出に当たっては、変動の小さいときに行なわないと、逆効果になる恐れがあるからである。
【００７２】
本発明を適用した積分型センシング装置の第２の実施例を説明する。本実施例では、カルマンフィルタを用いて、走行方位を検出する積分型センシング装置を用いる。本実施例の積分型センシング装置は、図１１に示すような構成を有するナビゲーション装置に用いられる。
【００７３】
本実施例の積分型センシング装置では、走行方位を出力する第１の手段１と第２の手段２との出力信号に、カルマンフィルタリングを施して、走行方位を算出する方式において、カルマンフィルタゲインを算出するために必要な誤差（ノイズ）成分を測定する手段として、本発明を適用している。
【００７４】
すなわち、本実施例の積分型センシング装置は、図３に示すように、走行方位の微分量である角速度を検出して、それを積分する第１の手段１と、走行方位を直接または間接的に取得する第２の手段２と、第１および第２の手段から取得される走行方位の値の差を計算する減算器３と、減算器３からの出力の時間変化率を算出して、推定誤差を算出するバイアス誤差測定手段４５と、推定された誤差を用いて走行方位４４を推定するカルマンフィルタ１３とを有する。
【００７５】
カルマンフィルタ１３は、バイアス誤差測定手段４５からの測定誤差を受けて、カルマンフィルタのゲインを算出するフィルタゲイン算出手段１１と、算出されたゲインと、第１および第２の手段からの出力信号とを用いて、所要の物理量、ここでは走行方位４４を推定する、所要物理量推定手段１２とから構成される。
【００７６】
第１の手段１は、走行方位の微分量である角速度を計測するジャイロセンサ６０３と、補正された角速度を時間積分することにより車両の走行方位を算出する時間積分手段８とを有する。
【００７７】
第２の手段２は、センサとして、すでに決定された車両位置から走行方位を算出する地図センサ６０７と、地磁気センサ６０２と、ＧＰＳ衛星信号を基に地球上の絶対位置及び絶対方位を検出するＧＰＳ装置６０６の３つを有する。ここで、これらセンサ６０７、６０２、６０６は、このセンシング装置専用である必要はない。センサの出力信号は、このセンシング装置で決定する物理量、つまり、走行方位以外の決定にも使用することができる。
【００７８】
第２の手段は、さらに、これらセンサの組み合わせのうち、上記第１の実施例と同様に、外部から入力されるセレクタ制御信号２７に従い、状況に応じて最も精度の高いセンサを選択して、そのセンサからの方位を出力するセレクタ装置２３を有している。
【００７９】
バイアス誤差測定手段４５は、第２の手段２の方位出力を基準にして、ジャイロセンサ６０３出力による方位の時間変化を算出する時間変化率算出手段４３を有する。
【００８０】
本実施例において、ナビゲーション装置の全体作用は、上記第１の実施例（図６参照）と同様であるが、走行方位の検出に用いるセンシング装置の作用が異なる。以下に、本実施例の積分型センシング装置の作用を説明する。
【００８１】
本実施例において、上記実施例と同様、第１の手段１にはジャイロセンサ６０３を適用し、角速度を計測する。さらに、第２の手段２は、地図センサ６０７と、地磁気センサ６０２と、ＧＰＳ装置６０６との３つを組み合わせ、セレクタ装置２３により、状況に応じて最も精度の高いセンサを選択して、そのセンサからの出力を、第２の手段２の方位として出力する。
【００８２】
バイアス誤差測定手段４５は、時間変化率算出手段４３で算出した変化率をもとに、第１の手段における誤差（ノイズ）成分を測定する。ここで、バイアス誤差測定手段４５の変化率算出手段４３における処理は、上記実施例で図９および図１０を用いて説明した、バイアス誤差演算割り込み処理と同じものが適用できる。
【００８３】
フィルタゲイン算出手段１１は、カルマンフィルタゲインを算出し、それを用いて、所要物理量推定手段１２は、第１及び第２の手段から求めた、それぞれの走行方位に、算出されたカルマンフィルタゲインに基づいた重み付け処理をすることにより、走行方位４４を推定することができる。
【００８４】
次に、このセンシング装置におけるカルマンフィルタ処理の一例を説明する。
【００８５】
まず対象となるシステムをモデル化して立てた、状態方程式は次式のようになる。
【００８６】
【数１】
0003581392.tif 000002
【００８７】
ここで、Ｘ（ｋ）は状態ベクトルであり、所要物理量を含む時刻ｋにおける、推定量である。また、Ａは状態遷移行列、Ｂは駆動行列、Ｕ（ｋ）はブラント雑音、Ｖ（ｋ）はシステム雑音である。
【００８８】
また、各センサからの観測量と、上記状態量との関係を示す観測方程式は、次式のようになる。
【００８９】
【数２】
0003581392.tif 000003
【００９０】
ここで、Ｙ（ｋ）は観測ベクトル、ｆは状態量との関係を示す関数式、Ｗ（ｋ）は観測雑音である。
【００９１】
上記モデルにたいして、カルマンフィルタ処理を適用すると、最適推定値Ｘ（ｋ｜ｋ）は、次の漸化式により求められる。なお、観測方程式が非線形の場合は、拡張カルマンフィルタのアルゴリズムを用いる。
【００９２】
【数３】
0003581392.tif 000004
【００９３】
ただし、添字（ｋ｜ｋ）は、時刻ｋでの観測値に基づいたカルマンフィルタによる最適値で、（ｋ｜ｋ−１）は時刻ｋ−１での値から時刻ｋでの値を状態方程式により予測したものである。また、Ｖ（ｋ）、Ｗ（ｋ）は、それぞれ、システム雑音、観測雑音の共分散行列である。
【００９４】
また、Ｐは推定誤差の共分散行列であり、カルマンフィルタによる推定精度の目安になる。Ｋはカルマンフィルタゲインであり、観測量が得られたときに、計算され、システム雑音と観測雑音との統計量を比較し、状態方程式と観測値とのどちらに重みを掛けるかを決定する量である。
【００９５】
数３の上から２番目の式は、最適推定値を計算する式である。時刻ｋ−１における最適推定値を用いて、状態方程式に従い、時刻ｋでの値を予測する。この予測値と、時刻ｋにおける観測値のカルマンフィルタゲインＫによる内分点が、最適推定値となる。なお、行列Ｃ（ｋ）は、観測方程式の線形化に用いるｆ（Ｘ（ｋ｜ｋ−１））のヤコビアンである。
【００９６】
以上のようなカルマンフィルタ処理において、バイアス誤差測定手段４５から得られたノイズ成分の大きさをもとに、Ｖ（ｋ）、Ｗ（ｋ）もしくは、Ｐのそれに対応する成分を適宜変更することにより、その条件で最適な重み付けを行なうカルマンフィルタゲインＫを算出することができる。
【００９７】
本発明を適用した車両ナビゲーション用の積分型センシング装置の第３の実施例を説明する。
【００９８】
本実施例の積分型センシング装置は、図４に示すように、走行距離の微分量である速度を検出して、積分する第１の手段１と、走行距離を直接または間接的に取得する第２の手段２と、第１および第２の手段から取得される走行距離の値の差を計算する減算器３と、減算器３からの出力の時間変化率を算出し、推定誤差を算出するスケール誤差推定手段５２とを有する。
【００９９】
第１の手段１は、走行距離の微分量である速度を計測する車速センサ５０と、計測された速度について、以下に説明するスケール誤差補正を行なうスケール誤差補正手段５１と、補正された速度を時間積分することにより車両の走行距離を算出する時間積分手段８とを有する。
【０１００】
第２の手段２は、センサとして、すでに決定された車両位置から走行距離を算出する地図センサ６０７と、ＧＰＳ衛星信号を基に地球上の絶対位置及び走行距離を検出するＧＰＳ装置６０６との２つを有する。ここで、これらセンサ６０７、６０６は、このセンシング装置専用である必要はない。センサの出力信号は、このセンシング装置で決定する物理量、つまり、走行距離以外の決定にも使用することができる。
【０１０１】
第２の手段は、さらに、上記第１の実施例と同様に、これらセンサの組み合わせのうち、外部から入力されるセレクタ制御信号２７の指令に従い、状況に応じて最も精度の高いセンサを選択して方位を出力するセレクタ装置２３を有する。
【０１０２】
次に、本実施例の作用を説明する。
【０１０３】
第１の手段１では、例えば、車輪の回転数を定期的にカウントする車速センサ５０が車速を計測し、時間積分手段８が時間積分することにより走行距離を算出する。一方、第２の手段２では、地図センサ６０７とＧＰＳ装置６０６のうち、セレクタ装置２３により選択された、精度の高いセンサからのデータを用いて、走行距離を出力する。
【０１０４】
この第２の手段２の距離出力を基準にして、第１の手段１による距離出力の、走行距離の増加に伴う変化を、距離変化率算出手段５３が算出する。スケール誤差推定手段５２は、この時の距離変化率αを、後述する回帰分析等の統計処理により算出し、第１の手段１のスケールファクタ誤差として推定する。さらに、次式により、スケール誤差補正手段５１は、車速算出のためのスケール誤差を補正する。
【０１０５】
【数４】
0003581392.tif 000005
【０１０６】
従って、最終的に出力される走行距離５４は、スケール誤差を補正した分だけ精度を向上させることができる。
【０１０７】
本発明を適用した積分型センシング装置の第４の実施例を、図５を用いて説明する。
【０１０８】
本実施例の積分型センシング装置は、車両の走行速度を検出するもので、図５に示すように、走行速度の微分量である加速度を検出、積分する第１の手段１と、走行速度を直接または間接的に取得する第２の手段２と、第１および第２の手段から取得される走行速度の値の差を計算する減算器３と、減算器３からの出力の時間変化率を算出して、推定誤差を算出するバイアス誤差推定手段４２とを有する。
【０１０９】
第１の手段１は、走行速度の微分量である加速度を計測する加速度センサ６０と、計測された加速度の誤差補正を行なうバイアス誤差補正手段４１と、補正された加速度を時間積分することにより、車両の走行速度を算出する時間積分手段８とを有する。
【０１１０】
第２の手段２は、センサとして、車輪の回転数をカウントして車速を算出する車速センサ５０と、ＧＰＳ衛星信号を基に地球上の絶対位置及び走行速度を検出するＧＰＳ装置６０６との２つを有する。ここで、これらセンサ５０、６０６は、このセンシング装置専用である必要はない。センサの出力信号は、このセンシング装置で決定する物理量、つまり、走行速度以外の決定にも使用することができる。
【０１１１】
第２の手段は、さらに、これらセンサの組み合わせのうち、外部から入力されるセレクタ制御信号２７に従い、状況に応じて最も精度の高いセンサを選択して方位を出力するセレクタ装置２３を有する。
【０１１２】
次に、本実施例の作用を説明する。
【０１１３】
本実施例において、第１の手段１では、加速度センサ６０が、車両の加速度を計測する。第２の手段２は、車速センサ５０と、衛星信号を基に地球上の移動体の速度を検出するＧＰＳ装置６０６の２つを組み合わせ、セレクタ装置２３により、その状況で最も精度の高いセンサを選択して、そのセンサからの出力を、第２の手段２の車速出力として出力する。
【０１１４】
時間変化率算出手段４３は、この第２の手段２の車速出力を基準にして、加速度センサ６０の出力による車速の時間変化を算出する。バイアス誤差推定手段４２は、その時の時間変化率を、前記した回帰分析等の統計処理により算出し、それを加速度センサ６０のバイアス誤差として出力する。最後に、バイアス誤差補正手段４１は、計測された加速度のバイアス誤差を補正する。
【０１１５】
従って、最終的に出力される走行速度６１は、バイアス誤差を補正した分だけ精度を向上させることができる。
【０１１６】
本実施例では、車両の加速度のバイアス誤差を推定して補正したが、例えば、上記第３の実施例（図４参照）における車両走行速度に対する推定および補正のように、検出された加速度におけるスケール誤差を推定して補正する構成としても、本実施例と同様に、精度を向上させることができる。
【０１１７】
本発明を適用した積分型センシング装置の第５の実施例を、図１３を用いて説明する。本実施例は、上記第３の実施例（図４参照）と上記第４の実施例（図５参照）とを組み合わせたもので、上記第４の実施例の出力である走行速度６１を、上記第３の実施例の車速計測値として入力させるように構成したものである。
【０１１８】
すなわち、本実施例は、図１３に示すように、車両の加速度を検出して走行速度を出力する第１の手段１と、同じく走行速度を検出する第２の手段２と、第１の手段１および第２の手段２により検出された値の差からバイアス誤差を推定するバイアス誤差推定手段４２とを有する。
【０１１９】
さらに、本実施例は、第１の手段から出力される走行速度６１を受け入れて、時間積分して走行距離を検出する第１の手段１’と、同じく走行距離を検出する第２の手段２’と、第１の手段１’および第２の手段２’により検出された値の差からスケール誤差を推定するスケール誤差推定手段５２とを有する。
【０１２０】
本実施例の作用は、上記第３及び第４の実施例と同じであるため、ここでの説明は省略する。
【０１２１】
本実施例によれば、第１の手段１の加速度センサ６０を用いて検出される加速度量を２回積分して、走行距離５４を算出する際、各積分段階で発生する誤差を、各々、第２の手段２および第２の手段２’のセンサデータにより補正することができるので、結果として、最終的に得られる走行距離５４の精度を向上させることができる。
【０１２２】
本実施例では、各積分段階でそれぞれ、第２の手段との比較により誤差補正が行われてきたが、この誤差補正は、どちらか一方の段階だけで行うような構成としても良い。また、この時、行う誤差補正としては、スケール誤差およびバイアス誤差のうちいずれか一方を行う構成とする。また、最初の積分段階（第１の手段１の出力）でスケール誤差補正を行い、次の積分段階（第１の手段１’）でバイアス誤差の補正をする構成としても良い。
【０１２３】
以上、実施例を数例説明したが、本発明は、車両のナビゲーションに係る積分型センシング装置に共通して適用できるもので、上記例に示す構成には限定されない。
【０１２４】
したがって、本発明によれば、車両のナビゲーションに係わる所要とする物理量の微分量を計測して、その後、その物理量を積分して所要量を算出する方式において、計測された微分量に含まれる誤差、例えば、バイアス誤差等を推定して、補正することが可能となる。したがって、時間積分によって、本来累積するはずであった誤差を小さくすることができる。
【０１２５】
すなわち、センサによる計測信号そのものの誤差を小さくできるため、例えば、従来のナビゲーション装置における、地図マッチング方式の誤差補正のような最終段の補正とは異なり、補正した後に、同様な誤差がまたすぐに発生するようなことはない。従って、本発明は、精度の高いセンサを用いていることと等価になり、システム的な信頼性も向上させることができる。
【０１２６】
【発明の効果】
本発明の積分型センシング装置によれば、センサによる計測信号そのものの誤差を減少させることができるとともに、誤差補正した後に、また、同様な誤差がすぐに発生するようなことがない。したがって、本発明は、精度の高いセンサを用いていることと等価になり、システム的な信頼性も向上させることができる。
【０１２７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した、走行方位を検出する積分型センシング装置の一実施例の構成を示すブロック線図。
【図２】車両用ナビゲーション装置における従来の積分型センシング装置の一例を説明するためのブロック線図。
【図３】本発明を適用した、走行方位を検出する積分型センシング装置の他の一実施例の構成を示すブロック線図。
【図４】本発明を適用した、走行距離を検出する積分型センシング装置の他の一実施例の構成を示すブロック線図。
【図５】本発明を適用した、走行速度を検出する積分型センシング装置の他の一実施例の構成を示すブロック線図。
【図６】図１の実施例の積分型センシング装置を備えた車両用ナビゲーション装置の全体作用を示すフローチャート。
【図７】図６中の走行ベクトル積分割り込み処理のフローチャート。
【図８】図６中の方位演算割り込み処理のフローチャート。
【図９】図６中のバイアス誤差演算割り込み処理（短期）のフローチャート。
【図１０】図６中のバイアス誤差演算割り込み処理（長期）のフローチャート。
【図１１】図１の実施例の積分型センシング装置を備えたナビゲーション装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図。
【図１２】本発明におけるバイアス誤差の求め方の一例を示す説明図。
【図１３】本発明を適用した、走行距離を検出する積分型センシング装置の他の一実施例の構成を示すブロック線図。
【符号の説明】
１…第１の手段、２…第２の手段、３…加算器（減算器）、８…時間積分手段、１１…フィルタゲイン算出手段、１２…所要物理量推定手段、１３…カルマンフィルタ、２１…地図センサ、２２…地磁気センサ、２３…セレクタ装置、２４…フィルタ、２７…セレクタ制御信号、４１…バイアス誤差補正手段、４２…バイアス誤差推定手段、４３…時間変化率算出手段、４４…走行方位、４５…バイアス誤差測定手段、５０…車速センサ、５１…スケール誤差補正手段、５２…スケール誤差推定手段、５３…距離変化率算出手段、５４…走行距離、６０…加速度センサ、６１…走行速度、６０１…距離センサ、６０２…地磁気センサ、６０３…ジャイロセンサ、６０４…コントローラ、６０５…表示装置、６０６…ＧＰＳ装置、６０７…地図センサ、６０８…入力装置、６１０…地図データ記憶装置、６１１…地図演算手段。
【図１】
0003581392.tif 000006
【図２】
0003581392.tif 000007
【図３】
0003581392.tif 000008
【図４】
0003581392.tif 000009
【図５】
0003581392.tif 000010
【図６】
0003581392.tif 000011
【図７】
0003581392.tif 000012
【図８】
0003581392.tif 000013
【図９】
0003581392.tif 000014
【図１０】
0003581392.tif 000015
【図１１】
0003581392.tif 000016
【図１２】
0003581392.tif 000017
【図１３】
0003581392.tif 000018