(57)【要約】a)軌道に沿って移動した際に地上の乗物に搭載された全地球測位システムにより採られた全地球測位システムのサンプルを取得する動作と、b)全地球測位システムのサンプルに基づいて軌道の第１の推定値を取得する動作と、c)軌道に沿って移動した際に地上の乗物に搭載された慣性測定ユニットにより測定された測定値に少なくとも基づいて、軌道の第２の推定値を取得する動作と、d)第１の推定値と第２の推定値とを比較する動作と、e)第２の推定値と比較して所定の閾値を上回る変動を第１の推定値が示す場所を確立する動作と、f)このような場所を確立できない場合に動作j)に続き、確立できる場合に動作g)に続き、g)大きい変動である場所に関連付けられた全地球測位システムのサンプルを不正確な全地球測位システムのサンプルであるとして除去し、それにより、残った全地球測位システムのサンプルの集合を形成する動作と、h)残った全地球測位システムのサンプルに基づいて軌道の第１の推定を再び計算し、第２の推定を再び計算する動作と、i)動作d)から動作h)を繰り返す動作と、j)動作群を終了する動作とに従って、ＧＰＳサンプルの集合の中の不正確なＧＰＳサンプルを判定する方法及び装置。【選択図】図６
2010509585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
全地球測位システムのサンプルの集合の中の不正確な全地球測位システムのサンプルを判定するコンピュータ装置であって、プロセッサ（１１）により実行可能な命令及びデータを含むコンピュータプログラムを記憶するメモリ（１２；１３；１４；１５）と通信するように構成された前記プロセッサ（１１）を備え、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
a)  軌道に沿って移動した際に地上の乗物に搭載された全地球測位システムにより採られた全地球測位システムのサンプルを取得する動作と、
b)  前記全地球測位システムのサンプルに基づいて前記軌道の第１の推定値を取得する動作と、
c)  前記軌道に沿って移動した際に前記地上の乗物に搭載された慣性測定ユニットにより測定された測定値に少なくとも基づいて、前記軌道の第２の推定値を取得する動作と、
d)  前記第１の推定値と前記第２の推定値とを比較する動作と、
e)  前記第２の推定値と比較して所定の閾値を上回る変動を前記第１の推定値が示す場所を確立する動作と、
f)  このような場所を確立できない場合に動作j)に続き、確立できる場合に動作g)に続き、
g)  大きい変動である前記場所に関連付けられた全地球測位システムのサンプルを不正確な全地球測位システムのサンプルであるとして除去し、それにより、残った全地球測位システムのサンプルの集合を形成する動作と、
h)  前記残った全地球測位システムのサンプルに基づいて前記軌道の前記第１の推定を再び計算し、前記第２の推定を再び計算する動作と、
i)  動作d)から動作h)を繰り返す動作と、
j)  前記動作群を終了する動作と
を実行するように構成されたことを特徴とするコンピュータ装置。
【請求項２】
前記コンピュータ装置は、動作j)において前記動作群を終了する前に、事前に定められた基準を満たしているかどうかをテストし、前記事前に定められた基準を満たさない場合に動作d)から動作h)を繰り返すように構成され、前記事前に定められた基準は、前記乗物が移動した最小距離と前記乗物の移動の最小時間期間とのうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ装置。
【請求項３】
前記プロセッサ（１１）は、前記乗物に搭載された距離測定機器により測定された距離測定値に基づいて前記乗物が移動した最小距離についての前記事前に定められた基準を調べるように構成されたことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータ装置。
【請求項４】
前記最小距離は１００ｍであることを特徴とする請求項２又は３に記載のコンピュータ装置。
【請求項５】
前記軌道の前記第２の推定値は、前記軌道に沿って移動している際に前記地上の乗物に搭載された距離測定機器によって測定された測定値にも基づくことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項６】
前記軌道の前記第２の推定値は、前記軌道に沿って移動している際に前記地上の乗物に搭載された前記全地球測位システムにより測定された前記乗物による移動の方向に関する測定値にも基づくことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項７】
前記軌道の前記第２の推定値は、前記軌道に沿って移動している際に前記地上の乗物に搭載された前記全地球測位システムにより測定された前記乗物による移動の速度に関する測定値にも基づくことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項８】
前記プロセッサ（１１）は、前記コンピュータプログラムを実行する際に、動作d)を実行する前の任意の時点で、
・前記乗物が移動した前記軌道の部分に関連付けられた時間の関数である第１のパラメータを取得する動作であって、前記第１のパラメータは、ｘｙｚ座標系により規定されるｘ値、ｙ値、ｚ値、ｘｙ平面における方位、ロール、及びピッチを含むグループの中の一つであり、前記第１のパラメータは、前記軌道の前記部分に沿って移動している間に前記乗物に搭載された第１の測定システムから取得される、動作と、
・前記乗物が移動した前記軌道の前記部分に関連付けられた時間の関数である第二のパラメータを取得する動作であって、前記第２のパラメータは前記第１のパラメータと同等であるが、前記慣性測定ユニットにより測定された前記測定値から取得される、動作と、
・時間の関数である前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとを比較し、前記軌道の前記部分の前記第２のパラメータの測定誤差を前記比較から演繹する動作と、
・前記第２のパラメータの前記測定誤差に起因する前記軌道の前記第２の推定値の誤差を補償する動作と
を実行するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項９】
前記第１の測定システムは前記全地球測位システムであることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ装置。
【請求項１０】
前記測定誤差は、前記慣性測定ユニットにより測定された前記測定値におけるドリフトとずれとの少なくとも一つに関連することを特徴とする請求項８又は９に記載のコンピュータ装置。
【請求項１１】
前記プロセッサ（１１）は、前記軌道の前記第２の推定値を取得する前記動作において、前記軌道の連続する位置を計算し、該位置の間のクロソイド形状の近似値を用いながら該位置の間の補間を計算するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項１２】
前記プロセッサ（１１）は時間の関数である前記軌道に沿って移動した際のｘｙ平面における前記乗物の方位を計算するように構成され、前記ｘｙ平面はｘ軸及びｙ軸により局所的に規定され、前記ｘ軸は前記軌道に沿っており、前記ｙ軸は前記ｘ軸及び局所重力ベクトルに垂直であり、
前記方位の計算は、
・前記残った全地球測位システムのサンプルに基づいて時間の関数である第１の方位信号を推定する動作と、
・前記慣性測定ユニットにより測定された方位測定値に基づいて時間の関数である第２の方位信号を推定する動作と、
・時間の関数である前記第１の方位信号と前記第２の方位信号とを比較する動作と、
・前記比較する動作に基づいて時間の関数である前記第２の方位信号の誤差を得る動作と、
・前記第２の方位信号の前記誤差を補償し、それにより、誤差が補償された第２の方位信号を与える動作と、
・前記第１の方位信号と前記誤差が補償された第２の方位信号とに基づいて、移動した軌道に沿った時間の関数である前記乗物の前記方位を計算する動作と
を行う間に行われることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項１３】
前記プロセッサ（１１）は、時間の関数である前記軌道に沿って移動している間に、前記乗物のピッチ及びロールの少なくとも一つの第１の推定値を、
・移動加速度に関して前記慣性測定ユニットから測定データを取得する動作と、
・前記乗物に搭載された距離測定ユニットから前記ｘ方向の速度測定データを取得する動作と、
・前記乗物の前記ｘ方向の移動加速度を得る動作と、
・前記加速度を与えるように、前記ＩＭＵシステムにより測定された前記測定値から前記移動加速度を削除する動作と
に従って計算するように構成されたことを特徴とする請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項１４】
前記プロセッサ（１１）は、時間の関数である前記軌道に沿って移動している間に、前記乗物のピッチ及びロールの少なくとも一つの近似値を、
・
2010509585.tif 000042
＝前記ｘ方向の加速度、
2010509585.tif 000043
＝前記距離測定ユニットから得られた前記ｘ方向の速度、
2010509585.tif 000044
＝測定された前記ｙ方向の加速度、
2010509585.tif 000045
＝進行方位の変化の速度
とした場合に、
2010509585.tif 000046
を計算する動作と、
・
2010509585.tif 000047
が前記局所重力ベクトルに反対方向の加速度に等しく、
2010509585.tif 000048
が前記局所重力ベクトルに対する前記乗物の前記ピッチに等しいとした場合に、
2010509585.tif 000049
を計算する動作と、
・
2010509585.tif 000050
＝前記慣性測定ユニットにより測定されたｘ軸の加速度、
2010509585.tif 000051
＝ｘ軸の静止加速度、
2010509585.tif 000052
＝前記慣性測定ユニットにより測定されたｙ軸の加速度、
2010509585.tif 000053
＝ｙ軸の静止加速度、
2010509585.tif 000054
＝前記慣性測定ユニットにより測定されたｚ軸の加速度、
2010509585.tif 000055
＝ｚ軸の静止加速度、
とした場合に、
2010509585.tif 000056
を計算する動作と、
・pitchapp＝ピッチの近似値、
rollapp=ロールの近似値
とした場合に、
2010509585.tif 000057
の少なくとも一つを計算する動作と
を実行している間に計算するように構成されたことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ装置。
【請求項１５】
前記プロセッサ（１１）は、誤差が補償されたピッチとして定義される真のピッチと、誤差が補償されたロールとして定義される真のロールとの少なくとも一つを与えるために、前記慣性測定ユニットにより測定された前記測定値からピッチ及びロールの前記少なくとも一つの推定値を計算し、ピッチ及びロールの前記少なくとも一つの前記近似値を前記ピッチ及びロールの前記少なくとも一つの前記推定値と比較し、前記比較に基づいてピッチ及びロールの前記少なくとも一つの前記推定値における誤差を補償するように構成されたことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ装置。
【請求項１６】
前記プロセッサ（１１）は、局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000058
）に対する前記軌道に沿って移動している間の前記乗物の傾斜角度slope_angleを、
vzを
2010509585.tif 000059
から計算される前記局所重力ベクトルの反対方向の速度
とした場合に、
slope_angle=arcsin(vz/vx)  (17)
に従って計算するように構成されたことを特徴とする請求項１４又は１５に記載のコンピュータ装置。
【請求項１７】
前記プロセッサ（１１）は、局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000060
）に対する前記軌道に沿って移動している間の前記乗物の傾斜角度slope_angleを、
vz=前記局所重力ベクトルの反対方向の速度、
pitchtrue=真のピッチ、
ax=前記距離測定ユニットから得られたｘ方向の加速度、
k=定数
とした場合に、
slope_angle=arcsin(vz/vx)  (17)
2010509585.tif 000061
に従って計算するように構成されたことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ装置。
【請求項１８】
前記プロセッサ（１１）は、
・pitchtrue=真のピッチ、
ax=前記距離測定ユニットから得られたｘ方向の加速度、
k=定数
とした場合に、
vz=vx.sin(pitchtrue-k.ax)  (19)
を計算し、
・誤差が補償された垂直速度値vz,err_compを与えるように、式(18)から取得されたvzから誤差を削除するために式(19)を使用し、
・式(17)のvzに前記誤差が補償された垂直速度vz,err_compを代入する
ように構成されたことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ装置。
【請求項１９】
前記プロセッサ（１１）は、
2010509585.tif 000062
から前記局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000063
）に反対方向のｚレベルz(t)を計算するように構成されたことを特徴とする請求項１６又は１７に記載のコンピュータ装置。
【請求項２０】
全地球測位システムのサンプルの集合の中の不正確な全地球測位システムのサンプルを判定する方法であって、
a)  軌道に沿って移動した際に乗物に搭載された全地球測位システムにより採られた全地球測位システムのサンプルを取得する動作と、
b)  前記全地球測位システムのサンプルに基づいて前記軌道の第１の推定値を取得する動作と、
c)  前記軌道に沿って移動した際に前記乗物に搭載された慣性測定ユニットにより測定された測定値に少なくとも基づいて、前記軌道の第２の推定値を取得する動作と、
d)  前記第１の推定値と前記第２の推定値とを比較する動作と、
e)  前記第２の推定値と比較して所定の閾値を上回る変動を前記第１の推定値が示す場所を確立する動作と、
f)  このような場所を確立できない場合に動作j)に続き、確立できる場合に動作g)に続き、
g)  大きい変動である前記場所に関連付けられた全地球測位システムのサンプルを不正確な全地球測位システムのサンプルであるとして除去し、それにより、残った全地球測位システムのサンプルの集合を形成する動作と、
h)  前記残った全地球測位システムのサンプルに基づいて前記軌道の前記第１の推定値を再び計算し、前記第２の推定値を再び計算する動作と、
i)  動作d)から動作h)を繰り返す動作と、
j)  前記動作群を終了する動作と
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法をコンピュータ装置が実行することを可能とするように、該コンピュータ装置に読み込まれる命令及びデータを含むコンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピュータプログラムを備えるデータ記憶媒体。
【請求項２３】
局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000064
）に対する軌道に沿って移動している間の乗物の傾斜角度slope_angleを計算するコンピュータ装置であって、プロセッサ（１１）により実行可能な命令及びデータを含むコンピュータプログラムを記憶するメモリ（１２；１３；１４；１５）と通信するように構成された前記プロセッサ（１１）を備え、前記乗物は距離測定ユニット（ＤＭＩ）と慣性測定ユニット（ＩＭＵ）とを含み、ｘｙ平面がｘ軸及びｙ軸により局所的に規定され、前記ｘ軸は前記軌道に沿っており、前記ｙ軸は前記ｘ軸及び前記局所重力ベクトルに垂直であり、前記プロセッサ（１１）は前記距離測定ユニット（ＤＭＩ）と前記慣性測定ユニット（ＩＭＵ）との両方によって測定された測定値から前記傾斜角度を計算するように構成されたことを特徴とするコンピュータ装置。
【請求項２４】
前記プロセッサは前記傾斜角度slope_angleを、
vz=前記局所重力ベクトルに反対方向の速度、
2010509585.tif 000065
=前記距離測定ユニット（ＤＭＩ）から得られたｘ方向の速度
とした場合に、
slope_angle=arcsin(vz/vx)  (17)
に従って計算するように構成されたことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ装置。
【請求項２５】
前記プロセッサは、
2010509585.tif 000066
、
2010509585.tif 000067
=前記慣性測定ユニット（ＩＭＵ）により測定されたｚ方向の加速度、
2010509585.tif 000068
を
2010509585.tif 000069
が前記局所重力ベクトルに対する前記乗物の前記ピッチに等しいとした場合に
2010509585.tif 000070
によって計算される前記局所重力ベクトルに反対のｚ方向の加速度
とした場合に、
2010509585.tif 000071
からvzを計算するように構成されたことを特徴とする請求項２４に記載のコンピュータ装置。
【請求項２６】
前記プロセッサは、
pitchtrue=前記局所重力ベクトルに対する前記乗物の真のピッチ、
ax=前記距離測定ユニットから得られたｘ方向の加速度、
k=定数
とした場合に、
vz=vx.sin(pitchtrue-k.ax)  (19)
からvzを計算するように構成されたことを特徴とする請求項２４に記載のコンピュータ装置。
【請求項２７】
前記プロセッサ（１１）は、
・pitchtrue=前記局所重力ベクトルに対する前記乗物の真のピッチ、
ax=前記距離測定ユニットから得られたｘ方向の加速度、
k=定数
とした場合に、
vz=vx.sin(pitchtrue-k.ax)  (19)
を計算し、
・誤差が補償された垂直速度値vz,err_compを与えるように、式(18)から取得されるvzから誤差を削除するために式(19)を使用し、
・式（１７）のvzに前記誤差が補償された垂直速度vz,err_compを代入する
ように構成されたことを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータ装置。
【請求項２８】
前記プロセッサ（１１）は、
2010509585.tif 000072
から前記局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000073
）に反対方向のｚレベルz(t)を計算するように構成されたことを特徴とする請求項２４乃至２７のいずれか１項に記載のコンピュータ装置。
【請求項２９】
局所重力ベクトル（
2010509585.tif 000074
）に対する軌道に沿って移動している間の乗物の傾斜角度slope_angleを計算する方法であって、前記乗物は距離測定ユニット（ＤＭＩ）と慣性測定ユニット（ＩＭＵ）とを含み、ｘｙ平面がｘ軸及びｙ軸により局所的に規定され、前記ｘ軸は前記軌道に沿っており、前記ｙ軸は前記ｘ軸及び前記局所重力ベクトルに垂直であり、前記方法は前記距離測定ユニット（ＤＭＩ）と前記慣性測定ユニット（ＩＭＵ）との両方によって測定された測定値から前記傾斜角度を計算する動作を含むことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９に記載の方法をコンピュータ装置が実行することを可能とするように、該コンピュータ装置に読み込まれる命令及びデータを含むコンピュータプログラム。
【請求項３１】
請求項３０に記載のコンピュータプログラムを備えるデータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２次元及び３次元の正確な場所及び方位を判定する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
位置判定装置が先行技術により知られている。近頃では、位置判定装置は例えば車両、船舶、及び航空機のような乗物にますます適用されている。この趣旨で、このような乗物は、ＧＰＳ（全地球測位システム）、ＩＭＵ（慣性測定ユニット）、及びＤＭＩ（距離測定機器）のような様々な測定ユニットを備えているかもしれない。
【０００３】
移動している間に、このような測定ユニットの出力データは、乗物の位置と方位との少なくともいずれかを計算するためにプロセッサによって使用される。用途に依存して、これらの測定ユニットにより測定された測定値はオンラインで又はオフラインで用いられる。
【０００４】
三つの測定ユニットＧＰＳ、ＩＭＵ、及びＤＭＩから出来るだけ正確な位置及び方位の測定値を提供することは一般的な要望である。多くの問題、例えば、マルチパス問題、測定信号の雑音、及びＩＭＵの出力信号のドリフト（又はその他のずれ（ｓｈｉｆｔ））は、この趣旨で解決されるだろう。最新技術では、ＩＭＵからの出力信号のドリフトを補償するだけでなく他の影響を補償するために、カルマンフィルタが広く用いられている。また、移動平均技術や白色ガウス雑音フィルタリングのようなその他の統計的な方法が、信号から雑音の多くを除去しクリーンにするために用いられうる。
【０００５】
しかしながら、効率的にガウス雑音を除去するフィルタリング技術及び平均化技術の一部は、ＧＰＳ測定値などのような一連の測定値に対して時間がたつにつれて一定のずれを示すオフセット信号には非効率に動作するだろう。
【０００６】
特許文献１及び特許文献２は、考慮されるべきでない非正確なＧＰＳ測定値を識別するために、その他のセンサと非カルマン手段とを有するＧＰＳシステムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第５３１１１９５号明細書
【特許文献２】米国特許第５９４８０４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、軌道に沿って移動する乗物に搭載されて実行された測定値に基づいて位置及び方位の計算の少なくとも一つを改良するために、位置及び方位判定システムと位置及び方位判定方法とを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この目的のために、本発明は装置の独立請求項に主張されるコンピュータ装置を提供する。
【００１０】
さらに、本発明は方法の独立請求項に主張される方法に関する。
【００１１】
本発明は、軌道に沿って乗物が移動していた間に収集されたＧＰＳサンプルの集合から不正確なＧＰＳサンプルを除去する非常に正確で信頼できる方法を提供する。主張される装置及び方法を用いることで、不正確なＧＰＳサンプルは非線形の方法で排除される。
【００１２】
ある実施形態では、位置及び方位に間する計算はオフライン、すなわち軌道からのすべての測定データが収集された後に行われる。これは、例えばいわゆるＭＭＳシステム（モバイル・マッピング・システム）において当てはまる。ＭＭＳシステムでは、位置及び方位データは道路網に沿って移動する乗物により収集され、２Ｄと３Ｄとの少なくとも何れかの道路地図を生成するために、又は道路に沿った建物の正面をも示す市街の道路のような領域の擬似３Ｄ表示において用いられうる地理的データを獲得するために、位置及び方位データは後で用いられる。本発明が適用されてもよい他の領域は道路アセット・インベントリ・データベースの生成である。ここではＭＭＳシステムは重要な支援を提供できる。ジオレーダとして舗装管理に用いられるセンサ、粗度係数測定ユニットに基づくレーザ、ひび割れ検出用途で広く用いられるストロボスコープを増大した高速垂直カメラ、物体判定や３Ｄビュー・アプリケーション等のためのレーザ・スキャナのような他のセンサも同様に用いられてもよい。
【００１３】
このような実施形態では、測定された位置及び方位データはリアルタイムで用いられる必要はなく、後でのみ用いられてもよいという事実により、オフラインプロセッサにはリアルタイムで可能なもの以外の他の修正メカニズムを実行する能力が提供される。本発明のオフラインの方法は、道路網に沿って移動している間に収集されたすべてのＧＰＳサンプルを調査し、不正確なＧＰＳサンプルを識別し、移動した軌道を計算するためにこれらの不正確なＧＰＳサンプルをもはや考慮に入れないという、一層正確なオプションを提供する。この方法で計算された軌道は、オフセットＧＰＳ信号の影響をもはや受けないため、高精度である。
【００１４】
従って、本発明は、非常にコスト効率よく実装でき、例えば滑らかな方法で（よって、例えばレース用の乗物になされる突然の動きがない方法で）道路に沿って運転されていた乗物で収集されたデータから位置／方位の測定値が計算されるオフラインの環境で用いられうる正確な結果を提供する。
【００１５】
オフラインの環境では、本発明は軌道のより精度のよい判定を生成するのに用いることができ、従って、結局はより正確な最終結果を生成するのに用いることができる。これは、オフラインの実施形態では、形状フィルタを全体的に、再帰的に、そして自己適用的に適用でき、ＧＰＳサンプルを正確なものと不正確なものに分類できるからである。
【００１６】
ある実施形態では、本発明は、時間の関数である乗物の位置及び方位を計算するのに用いられるＩＭＵ（慣性測定ユニット）の出力信号のドリフト（又はその他のずれ）を計算するオプションを提供する。これはＧＰＳサンプルを用いることによってなされ、その後にＩＭＵ信号はこの方法で判定されたドリフトについて修正される。その後に、ドリフトが修正されたＩＭＵ信号は、位置及び方位の計算において主な根拠として用いられ、ＧＰＳサンプルは主にドリフトの修正に用いられる。このようなドリフト補償に用いられるＧＰＳサンプルの数は２５％の高さであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】先行技術である車両内の位置及び方位測定システムを示す図である。
【図２ａ】局所車両座標系を示す図である。
【図２ｂ】いわゆるｗｇｓ座標系を示す図である。
【図３】コンピュータ装置の概略例を示す図である。
【図４】マルチパス問題を説明するための概略図である
【図５】ＧＰＳシステム及び慣性測定ユニット（ＩＭＵ）の出力信号を示す図である。
【図６】本発明を説明するフローチャートである。
【図７ａ】、
【図７ｂ】、
【図７ｃ】、
【図７ｄ】ＧＰＳサンプルの集合から不正確なＧＰＳサンプルを除去する方法における連続する動作を示す図である。
【図８ａ】、
【図８ｂ】、
【図８ｃ】ＩＭＵ信号のドリフト（及び他のずれ）がどのように推定されうるかを明確にするための曲線を示す図である。
【図９ａ】、
【図９ｂ】道路の車両が移動した軌道がクロソイドによりどのように近似されうるかを示す図である。
【図１０ａ】、
【図１０ｂ】、
【図１０ｃ】ＩＭＵピッチ信号のドリフト（及び他のずれ）がどのように推定されうるかを明確にするための曲線を示す図である。
【図１１】局所重力ベクトルに対して傾斜をどのように定義するかを示すＩＭＵ信号のドリフト（及び他のずれ）がどのように推定されうるかを明確にするための曲線を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明は図面を参照して詳細に説明される。図面は本発明を説明することを意図するものであって、本発明の範囲を制限することを意図しない。本発明の範囲は添付の特許請求の範囲とその均等な実施形態とによって規定される。
【００１９】
図１は既存の高精度位置判定装置を備える車両を示す。図１は、複数の車輪２を備える車両１を示す。さらに、車両１は高精度位置判定装置を備える。図１に示されるように、位置判定装置は以下の構成要素を備える。
・アンテナ８に接続され、複数の衛星ＳＬｉ（ｉ＝１，２，３，…）と通信し、衛星ＳＬｉから受信した信号から位置信号を計算するように構成されたＧＰＳ（全地球測位システム）ユニット。ＧＰＳシステムはまた、車両１の進行方位データ（すなわち移動の方向）及び速度を供給する。ＧＰＳシステムは、（起こりうる白色雑音は別にして）１シグマ／１メートルの精度を提供するＤＧＰＳシステム（差分ＧＰＳ）であってもよい。ＧＰＳシステムは、ＧＰＳ出力信号を処理するように構成されたマイクロプロセッサμＰに接続される。
・ＤＭＩ（距離測定機器）。この機器は一つ以上の車輪２の回転数を感知することによって、車両１が移動した距離を測定する走行距離計である。従って、後輪は車体に対して回転しないため、ＤＭＩは後輪の一つの回転数を測定するだろう。ＤＭＩは１０Ｈｚ以上のサンプリング周波数で動作してもよい。マイクロプロセッサμＰが、ＧＰＳユニットからの出力信号を処理している間に、ＤＭＩによって測定された距離を考慮に入れることができるように、ＤＭＩもマイクロプロセッサμＰに接続される。
・ＩＭＵ（慣性測定ユニット）。このようなＩＭＵは、回転加速度を測定するように構成された三つのジャイロ・ユニットと、三つの直交方向に沿った並進加速度を測定するように構成された三つの加速度計ととして実装されうる。ＩＭＵ／ジャイロ及び加速度計は、２００Ｈｚのサンプリング周波数で動作してもよい。マイクロプロセッサμＰが、ＧＰＳユニットからの出力信号を処理している間に、ＩＭＵによる測定値を考慮に入れることができるように、ＩＭＵもマイクロプロセッサμＰに接続される。１軸又は２軸のＩＭＵ若しくは１軸ジャイロ及び２Ｄ位置支援のためのＤＭＩで間に合うかもしれないことが本発明のいくつかの実施形態において観察される。
・ＤＭＩ、ＩＭＵ、及びＧＰＳシステムはマイクロプロセッサμＰに接続される。マイクロプロセッサμＰは時間を判定するのに用いられ、測定値はこれら三つの測定システムの何れかによって測定されている。マイクロプロセッサのクロックがこの目的のために用いられてもよい。この線形性は、ＧＰＳ信号からＰＰＳ（Ｐｒｅｃｉｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、正確な位置サービス）信号を受信することによって改善されてもよい。ＤＭＩ、ＩＭＵ、及びＧＰＳシステムから受信した信号に基づいて、マイクロプロセッサμＰは、車両１のモニタ４に表示される適切な表示信号を判定し、車両がどこに位置するか及び場合によっては車両が移動している方向はどれかを運転者に知らせる。
【００２０】
図１に示されるシステムは、例えば車両１に搭載された一つ以上のカメラ９で写真を撮影することによって、地理的データを収集するいわゆる「モバイル・マッピング・システム」に適用されてもよい。さらに、一つ以上のレーザ・スキャナ（図１には不図示）が車両１に搭載されてもよい。（オプションのレーザ・スキャナと同様に）カメラはマイクロプロセッサμＰに接続される。場合によっては他のセンサのデータと同様に、カメラの写真は、ＤＭＩ、ＩＭＵ、及びＧＰＳのすべてのデータと一緒に、さらなる処理のためにオフラインで収集されてもよい。図１のシステムの別の用途は、車両ナビゲーション・システムの分野であってもよい。近年、車両ナビゲーション・システムにおいて、表示信号は一般に２Ｄ（二次元の）地図上の位置に関する。
【００２１】
図２ａは、図１に示される三つの測定ユニットＧＰＳ、ＤＭＩ、及びＩＭＵからどの位置信号を取得できるかを示す。図２ａは、マイクロプロセッサμＰが６個の異なるパラメータ、すなわち原点に対する３個の距離パラメータｘ、ｙ、ｚと３個のパラメータωｘ、ωｙ、ωｚとを計算するように構成されることを示す。座標系の原点は固定されているのではなく、車両に対して、例えばＩＭＵシステムに対して規定されることに留意されたい。３個のパラメータωｘ、ωｙ、ωｚはそれぞれ、ｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸まわりの角度に関する変化の速さ（すなわち回転速度）をそれぞれ示す。ｚ方向は局所重力ベクトルの方向に一致する。多くの状況において、軌道は重力ベクトルに対する傾斜を有するだろう。その結果、ｘ方向は局所重力ベクトルに垂直ではない。この座標系及び測定値はまた、オフラインで用いられるコンピューティング・システムと連動して用いられうる。ｙ軸まわりの車両の方位は通常はピッチ（ｐｉｔｃｈ）と呼ばれ、ｘ軸まわりの方位は通常はロール（ｒｏｌｌ）と呼ばれ、進行方位（ｈｅａｄｉｎｇ）はｚ軸まわりの方位である。従って、以下の式が成り立つ。
2010509585.tif 000003
【００２２】
用いられる座標系が図２ｂに示される。地理的座標における緯度、経度、及び海抜、並びに車両１の自由角度をプロセッサ１１がどのように判定できるかを以下に説明する。地理的座標系（ＧＥＯ）は、Ｘ軸が地球の赤道面内にあるが、グリニッジ子午線（経路０°）を通るように地球の自転に対して固定されるように規定される。このＺ軸は地軸に対して平行であり、Ｙ軸は右手直交系（Ｙ＝Ｚ×Ｘ）を満たす。このようにするために、局所重力ベクトルにより規定される局所移動座標系内の測定機器ＧＰＳ、ＩＭＵ、及びＤＭＩを有する車両の位置及び方位がどのように判定されるかを説明する。
【００２３】
この目的のために、車両１は、所定の緯度／経度を有し、車両の進行方位に平行なｘ軸と地球上の地点での局所重力ベクトルに平行なｚ軸とを有する地点に配置される。
【００２４】
一般に、本出願は図１に示されるような車両に適用されうる。しかしながら、バス、大型トラック、列車、又は電車のような、地球の表面の軌道に沿って移動する車輪を備えるその他のいかなる車両にも等しく適用されてもよい。さらに、以下に説明されるような、（マルチパスや他の理由に起因する真の位置からのオフセットであってもよい、すなわちモデル化された対流圏の伝播遅延ではない）非ガウス雑音により影響されるＧＰＳサンプルを記憶するデータベースから不正確なＧＰＳサンプルを除去することを対象とする方法の実施形態は、水ベースのシステム（例えばボート）や空中のシステム（ヘリコプタや航空機）に対しても、これらがＧＰＳと慣性ポジショニング・システムとを備える限り、等しく適用可能である。
【００２５】
本発明を適用してもよい分野の一つは市街道路の建物の３Ｄ画像を形成することに関する。このような画像を形成するために、対象の道路を通って運転者が運転するＭＭＳ（モバイル・マッピング・システム）が用いられてもよい。図１は、上述されたような、このようなＭＭＳシステムを示す。マイクロプロセッサμＰは、例えば一定間隔の時間又は距離若しくは進行方位の所定の変更で写真を撮影するようにカメラ９を制御するように構成される。いくつかの用途では、カメラ９が、市街の建物（ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｂｌｏｃｋ）の正面写真を撮影することが出来るような環境を対象とする。これらの正面写真は、後の時点において（よって、オフラインで）別個のコンピュータ装置によって処理される。図３はこのようなオフラインのコンピュータ装置１０を示す。
【００２６】
これに替えて、空中の乗物に搭載された一つ以上のカメラによって写真が撮影されてもよいことが観察される。
【００２７】
さらに、ＭＭＳシステム（又は空中システム）は、例えば建物のレーザ・サンプルを収集する一つ以上のレーザ・スキャナを備えてもよいことも観察される。ここで、レーザ・サンプルは、写真を建物の正面に対応付ける処理や道路標識を特定する処理に用いられる。
【００２８】
図３には、本発明に従うオフラインの計算を実行するのに用いられうるコンピュータ装置１０の概略が与えられる。コンピュータ装置１０は算術的な動作を実行するプロセッサ１１を備える。
【００２９】
プロセッサ１１は、ハードディスク１２、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）１３、電気的消去可能リードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）１４、及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１５を含む複数のメモリ要素に接続される。これらのメモリ・タイプのすべてが提供される必要は必ずしもない。さらに、これらのメモリ要素は物理的にプロセッサ１１の近くに設置されている必要はなく、プロセッサ１１から離れて設置されていてもよい。
【００３０】
プロセッサ１１は、キーボード１６及びマウス１７のような、ユーザが命令やデータなどを入力するための手段にも接続される。タッチスクリーン、トラックボール、及び音声変換器の少なくとも何れかのような当業者に知られているその他の入力手段も提供されてもよい。
【００３１】
プロセッサ１１に接続された読み取りユニット１９が提供される。読み取りユニット１９はフロッピー（登録商標）ディスク２０又はＣＤＲＯＭ２１のようなデータ記憶媒体からデータを読み出し、場合によってはこれらにデータを書き込むように構成される。当業者に知られているように、その他のデータ記憶媒体は、テープ、ＤＶＤ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、メモリスティックであってもよい。
【００３２】
プロセッサ１１は、記録紙に出力データを印刷するプリンタ２３のほかに、ディスプレイ１８、例えば、モニタ又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）スクリーン、若しくは当業者に知られているその他の種類のディスプレイにも接続される。プロセッサ１１はスピーカ２９に接続されてもよい。
【００３３】
プロセッサ１１は、通信ネットワーク２７、例えば公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどに、入出力手段２５によって接続されてもよい。プロセッサ１１は、ネットワーク２７を通じてその他の通信装置と通信するように構成されてもよい。
【００３４】
データ記憶媒体２０、２１は、本発明に従う方法を実行する能力をプロセッサに提供するように構成されたデータ及び命令の形式のコンピュータプログラム製品を備えてもよい。しかしながら、これに替えて、このようなコンピュータプログラム製品は、通信ネットワーク２７を介してダウンロードされてもよい。
【００３５】
プロセッサ１１は、スタンドアロン・システムとして実装されてもよいし、より大きなコンピュータプログラムのサブタスクを実行するようにそれぞれが構成された複数の並列オペレーティング・プロセッサとして実装されてもよいし、又はいくつかのサブプロセッサを有する一つ以上のメイン・プロセッサとして実装されてもよい。本発明の機能の一部はネットワーク２７を通じてプロセッサ１１と通信する遠隔プロセッサにより実行されるのであってもよい。
【００３６】
スピーカ２９やプリンタ２３のような示される構成要素のすべてが車両１において適用される必要はないが、図３に示される装置は車両１のマイクロプロセッサに対しても使用されてもよいことが観察される。
【００３７】
ある実施形態では、プロセッサ１１は、カメラ９によって撮影された写真を受信して、それらをメモリの一つ、例えばハードディスク１２に記憶するように構成される。ハードディスク１２は、正面写真が撮影された建物のいわゆる「フットプリント」も記憶する。これらのフットプリントは、地上の建物の位置に関する２Ｄデータを備える。メモリ１２−１５の一つはプロセッサ１１が実行可能なプログラムを記憶し、正しい正面写真が正しい建物に関連付けられるように正面写真をフットプリントに組み合わせるようにプロセッサに対して命令する。従って、取得されたデータは、例えば、運転者が運転している街路の３Ｄビューを運転者に見せるための車両ナビゲーション・システムで後で使用するために記憶される。この目的のために、このデータはＤＶＤに記憶されうる。
【００３８】
本発明は、正面写真をフットプリントに関連付けるためにプロセッサ１１により実行されうるコンピュータプログラムを対象とするのものではない。任意の先行技術（又は開発中の技術）のコンピュータプログラムはそうするために本発明の文脈で使用することができ、又は当業者であるオペレータの支援を伴って達成されうる。
【００３９】
本発明は例えば正面写真に関連付けられた位置及び方位のデータに関する。より一般的な用語では、本発明は、データが地上の位置及び方位に関連付けられ、他のデータが測定されるのと同時にこの位置及び方位が測定されるような、いくつかの測定ユニットにより収集されたデータに関する。測定されたデータは、例えば、ディジタル地図の道脇の標識、土壌内の自然エネルギー源（例えば、石油、ガスなど）を探索又は調査するための土壌状態、又は携帯電話やその他の無線信号の強度測定のような、正面写真とは全く異なるものに関してもよい。従って、本発明は、地上の所定の位置において関連するデータを収集するために車両１で使用されるセンサの種類に関する用途に制限されない。しかしながら、簡単のために、本発明の説明においてしばしば正面写真を収集する例が用いられるだろう。
【００４０】
当業者には明らかなように、建物のフットプリント・データのような他の利用可能なデータに対して正面写真を正しく登録することをプロセッサ１１が可能なように、それぞれの正面写真に関する３Ｄ位置データはＭＭＳシステムによって可能な限り正確に測定されなければならない。正面写真のこれらの位置データは、カメラ９によりそれぞれの写真が撮影された瞬間におけるＭＭＳシステムの位置と方位とのデータに直接的に関連する。よって、正面写真を撮影している間のＭＭＳシステムの位置及び方位は可能な限り正確に知られるべきである。これらの写真を撮影している間、ＭＭＳシステムは例えばｘ、ｙ、及びｚの位置について１〜１．５メートル又はそれ以上の精度と、進行方位、ピッチ、及びロールである角度方位に関して０．１°又はそれ以上の精度とを有するべきである。
【００４１】
当業者に知られているように、先行技術のシステムは、位置データｘ、ｙと場合によってはｚとを得るために、図１に示されるシステムのＧＰＳ部分を使用する。しかしながら、当業者にやはり知られているように、ＧＰＳシステムのデータの精度は、マルチパス誤差のような誤差によって劣化する。図４は概略的な方法でマルチパス問題を示す。
【００４２】
図４は、二つの建物ＢＢ１、ＢＢ２の間の街路をＭＭＳが運転することを示す。衛星（不図示）は地球に位置信号を送信する。ＭＭＳシステムと衛星との間の直接的で遮られない送信パスが利用可能であれば、ＭＭＳシステムは、ＭＭＳシステムと衛星との間の直線に沿った信号パスＳＰ１を介して位置信号を受信するだろう。しかしながら、建物ＢＢ１は送信パスＳＰ１を遮る。しかしながら、示されるように、ＭＭＳシステムは、他の建物ＢＢ２により反射された衛星からの位置信号を受信する。しかしながら、この位置信号は別のパスＳＰ２に沿って進んでいて、結果として、関係している衛星に依存する不正確な位置測定値となる。
【００４３】
現実の状況では、衛星からの位置信号はしばしばマルチパスを介してＭＭＳシステムにより受信されるだろう。多くの場合に、直接的なパスＳＰ１と建物や樹木などに対する反射を介するマルチパスとが存在する。このような反射源の一つは、例えば、ＭＭＳシステムのそばを通過する大型トラックにより形成される。例えばカルマンフィルタ、適切な統計計算、長期にわたる平均化などの形式で、マルチパス問題に対処するための先行技術の解決策が提供される。マルチパス誤差のその他の原因は、雷雲やその他の電離層反射に関するかもしれない。ここで言及されたマルチパス誤差の例は排他的であることを意図しない。しかしながら、公共道路上の地上ベースの用途においては特に、トラック、周囲の建物、看板、及び移動車両は複雑で急速に変化する局所的な配置を生成する。このような状況では、長時間の観察に基づく標準的なマルチパスの判定方法は、失敗して当然だろう。
【００４４】
ここで、どのＧＰＳ測定値が恐らくは正確であり、どのＧＰＳ測定値が（要求される精度に対して）恐らくは不正確であって、例えばプロセッサ１１（図３）により実行されるような後の任意の位置計算で考慮に入れるべきでないかを決定するのに、他の二つのシステムＩＭＵ及びＤＭＩ（図１）の少なくとも一つによって収集された位置及び方位の測定データがどのように使用されうるかを説明する。以下では、このことが行われる方法が２Ｄの状況、すなわち高さｚやピッチやロールは考慮されず、ｘ、ｙ、及び進行方位だけが考慮される状況に関して最初に説明される。その後に３Ｄの例が与えられる。
【００４５】
〔２Ｄの位置及び方位の計算〕
図５はＭＭＳシステムが道路に沿って移動している四つの連続する領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４を概略的な方法で示す。図５は、車両１がどのように移動したかを異なる測定源に従って示す（正確な縮尺ではない）道路表面の概略的な上面図である。図５は、矢印ＡＲで示される方向にＭＭＳシステムが移動したことを示す。図５の破線はＭＭＳシステムが移動した真の軌道を示す。
【００４６】
四つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４のすべてにおいて、ＭＭＳシステムは、連続的な正面写真を撮影する間の２Ｄの位置及び方位を測定するために、ＧＰＳサンプルを収集している。ＧＰＳサンプルに従う移動した軌道はＧ（ｉ），ｉ＝１，２，３，…，Ｉで示される。秒間、５個又は１０個若しくはそれ以上のＧＰＳサンプルがあってもよいが、本発明はこの数に制限されない。
【００４７】
図５はまさに概略的な方法でＧＰＳサンプルを示す。すなわち、これらは連続的な段で示される。実際には、それぞれの段は一つのサンプルであり、ここでは、連続するサンプルの間のサンプリング時間がある。
【００４８】
さらに、ＩＭＵシステムは、ＭＭＳシステムが移動した軌道を測定している。ＩＭＵシステムにより計算される軌道は実線で示される。ＩＭＵは相対的な位置及び方位を測定する装置であり、軌道に関してＩＭＵを配置する絶対的な基準が必要であることを思い出されたい。この例では、純粋な（ｐｕｒｅ）ＩＭＵの位置は、軌道の開始（左側）において真の軌道の近くに配置される。この実線は、時間にわたるＭＭＳシステムの移動の間に真の軌道からますます外れていくように示される。これは、ドリフト又はＩＭＵシステムにより行われる計算のその他の未補償のずれに起因する。このようなずれ／ドリフトは、ＩＭＵが相対的であり絶対的でない測定値を提供するだけであるという事実によってもたらされる。ドリフトによってもたらされる誤差は以下に説明されうる。
【００４９】
上述のように、ＩＭＵシステムは、以下のパラメータを演繹できるデータを提供する。
・ｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸まわりの回転速度、すなわちdωx/dt，dωy/dt，dωz/dt（図２ａ）。
・ａｘ，ａｙ，ａｚ、すなわちそれぞれｘ、ｙ、及びｚ方向の加速度。
【００５０】
２Ｄ空間における位置及び方位を計算するために、ｘ方向及びｙ方向における加速度ａｘ、ａｙだけでなく、ｚ軸まわりの回転速度すなわちωｚが使用される。これらの加速度から、位置ｘ、ｙと進行方位とが以下のように計算される。
2010509585.tif 000004
【００５１】
通常、これらの加速度からｘ、ｙの位置と進行方位とを計算することは時間の経過につれて十分に正確ではなくなる。二重積分により累積する誤差を表す出力信号のドリフトのせいである。このようなドリフトは一般的には移動したキロメートルあたり１ｍのオーダであるかもしれない。以下において、ドリフトという用語はこれらの式で説明されたような種類のドリフトだけでなく、ＩＭＵシステムにおける出力信号の累積誤差に起因するその他の種類のずれの両方を参照するのに用いられる。
【００５２】
最終的に、図５の一点鎖線の曲線は、ＧＰＳの真の進行方位の測定サンプルＧ（ｉ）と時間的に近接したＧＰＳの調査の間の距離だけでなく、ＩＭＵ測定値とＤＭＩ測定値とに基づくＭＭＳシステムが移動した推定軌道を示す。
【００５３】
図５から見て取れるように、領域Ａ４において、ＧＰＳシステムは、推定軌道とＧＰＳ出力との間の徐々に増加する逸脱を示す。こらは、同業者にとって明確であろうすべての種類の誤差によってもたらされてもよい。
【００５４】
さらに、図５は、ＧＰＳ測定値が領域Ａ１と領域Ａ２との間及び領域Ａ２と領域Ａ３との間の変わり目において出力が突然のずれを示すことを示す（図５はいくつかのＧＰＳサンプルを示すだけであることに留意されたい。実際には、領域Ａ２のような領域におけるＧＰＳサンプルの数ははるかに多くてもよい。）。このような突然のずれはマルチパス誤差を示すかもしれない。しかしながら、領域Ａ２、Ａ４におけるＧＰＳ測定値がマルチパス誤差に起因して不正確であると単純に説明することはできない。領域Ａ１、Ａ３におけるＧＰＳ誤差がマルチパス誤差に起因して不正確であることも等しくありえる。さらに、ＩＭＵシステムによって測定されたこれらの領域におけるｘ及びｙについての絶対値を先天的に信頼することはできない。なぜならば、これらは、上記で説明された未知のドリフトを示し、何らかの絶対的な基準を必要とするからである。しかし、ＩＭＵの出力データは、どのＧＰＳサンプルが不正確であり、どのＧＰＳサンプルが不正確でないかを見つけるのに用いることが出来る。その後に、正確なＧＰＳサンプルの集合が残るように、不正確なＧＰＳサンプルは除去されうる。その後に、この信頼できるＧＰＳサンプルの集合は、順々に、ＩＭＵについての絶対位置を確立し、ＩＭＵの出力データを補償する、すなわちＩＭＵの出力データにおけるドリフトを推定してＩＭＵ測定値からこのドリフトを除去し、その結果全体的な正確な位置判定とするのに用いることができる。このことは、図６、図７ａ−７ｄ、及び図８ａ−８ｃを参照して以下に詳細に説明されるだろう。
【００５５】
図６は本発明に従って実行されてもよい動作のフローチャートを示す。これらの動作はプロセッサ１１により実行され、領域Ａ２におけるマルチパス問題と領域Ａ４に示される逸脱との両方を解決することを対象とする。
【００５６】
動作６２において、プロセッサ１１はＧＰＳシステムによって測定された時間の関数である車両１の進行方位を取得する。以下、これは“ＧＰＳ進行方位”と呼ばれる。図８ａは期間ｔ０−ｔ３の間のこのようなＧＰＳ進行方位の例を示す。曲線において細かな高周波数の振動によって示されるように、ＧＰＳ測定値は雑音の影響を受けることに留意されたい。
【００５７】
動作８８に示されるように、ＧＰＳシステムからプロセッサ１１が取得したその他のデータは車両１のｘ位置、ｙ位置を含む。動作７８に示されるように、これらのｘ位置及びｙ位置から車両１の速度が得られる。先行技術で知られているように、これらのすべての測定データは統計的に無相関である。
【００５８】
動作６４で、プロセッサ１１は、ＭＭＳシステムが移動した軌道に沿ってＩＭＵシステムにより測定された回転の速度ωｚを取得し、上述の積分によって計算される車両１の進行方位を供給する。
【００５９】
動作７２で、プロセッサ１１はＭＭＳシステムが移動した軌道に沿って時間の関数としてＤＭＩシステムによって測定されたＭＭＳシステムの車輪角度の値を取得する。
【００６０】
２Ｄ平面における位置及び方位を計算する目的のために、ほとんどの場合で１０００ｋｇ以上の塊である車両１は、ローパスフィルタとして振舞うと考えられる。よって、車両１が移動している間は、車両１が移動した軌道における急激な変化は観察されないと仮定する。さらに、車両１は固定フレームとして振舞うと仮定する。
【００６１】
ＤＭＩのセンサは、例えば、車両１の後輪に搭載される。従って、車両１の重心に対する２Ｄ平面におけるＤＭＩの位置の揺らぎは最小であり、その出力信号の揺らぎはＧＰＳ信号の揺らぎよりもはるかに小さい振幅の白色雑音であると考えられる。従って、ＤＭＩ出力における揺らぎは計算において無視できる。
【００６２】
車両の動的モデリングから、局所重力ベクトルに対する車体角度は車両の加速度に比例することが十分に知られている。これは「通常の」状態、すなわち、車両が事故にまきこまれず、運転者が（同じ比例定数でブレーキと加速とを行い）前方に向かってとても滑らかな方法で（強引な運転スタイルでなく）車両を運転する場合に当てはまる。
【００６３】
これらの仮定の下で、以下の等式が成り立つ。
“MC Trajectory”=“V Reference Trajectory”＋“MC Oscillations”  (1)
ここで、
・MC Trajectory＝車両１の重心が移動した軌道、
・V Reference Trajectory＝ＧＰＳシステムから得られた車両１が移動した基準軌道、
・MC Oscillations＝車両１が移動した基準軌道と車両１の重心との間の局所差分、
であり、MC Oscillationsの大きさは０．１ｍの範囲内であることが期待され、軌道の判定についての白色雑音であると考えることができる。
【００６４】
車体は固定フレームであると考えることが出来るため、車体のすべての点は、車体１の重心と同じ方位を共有する（すなわち、同じロール、ピッチ、及び進行方位を有する）。従って、車体１の位置は、車体１の重心の位置の３Ｄ変位ベクトルとして判定されうる。
【００６５】
ある実施形態では、局所座標系の中心として車両１の中心を用いるかわりに、ＧＰＳアンテナ８の位置を局所座標系の中心として用いる。こうすることの利点は、重心を判定する必要がなく、計算が容易になることである。
【００６６】
ここで、以下の動作がプロセッサ１１により実行される。
【００６７】
動作７０で、プロセッサ１１は、軌道に沿った進行方位の平滑化された局所平均値を取得するために、ＩＭＵシステムにより得られる車両１の進行方位に関して局所線形回帰を実行する。この処理で、ＧＰＳサンプルの非ガウス雑音を除去した後に、複数のＧＰＳサンプルを使用する。これは、０．１度以下であるかもしれない精度を有する車両１の正確な“真の”進行方位を供給する。動作７０の出力は時間の関数である車両１の進行方位である。
【００６８】
動作７４で、プロセッサ１１はＤＭＩにより供給された車輪角度の回転の劣化補償（ｄｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を実行する。これにより、この車輪が移動した距離を供給する。動作７４の結果はＤＭＩ測定値に基づく時間の関数であるＭＭＳシステムが移動した距離の推定値である。ここで、この距離は、“ＤＭＩ距離”と呼ばれる。
【００６９】
動作８０で、ＧＰＳシステムにより測定された速度が、このＤＭＩ距離を動的に補償するためにプロセッサ１１によって用いられる。従って、動作８０で、プロセッサ１１は時間の関数である推定された“真の”移動距離を形成する。
【００７０】
ＤＭＩシステムは慣性歪みによる影響が少ないため、ＧＰＳの速度測定値により動的に補償されたＤＭＩ測定値は通常、“真の”移動された距離を判定する際に、ＩＭＵシステムから値を取得するよりも正確であることが観察されるだろう。
【００７１】
動作８０の出力と動作７０の出力との両方は“曲線補償”とよばれる次の動作８４に入力される。この曲線補償の動作８４で、以下の式が使用される。
INS_Trajectory2D = Traj_true2D + IMU_drift2D + IMU_noise  (2)
ここで、
・INS_Trajectory2D＝ＩＭＵユニット、ＤＭＩユニット、及びＧＰＳユニットを含む慣性ナビゲーション・システムＩＮＳにより測定された測定値から計算される車両１が移動した曲線。これは動作８４の出力である。
・Traj_true2D＝２Ｄ平面における車両の基準軌道。すなわち車両１が実際に移動した軌道。
・IMU-Drift2D＝ＩＭＵシステム測定によりもたらされたドリフト。実際には、“IMU-Drift-2D”は時間の経過につれてゆっくりと変化する関数であろう。
・IMU_noise＝ＩＭＵシステム測定値における雑音。
式(2)におけるINS_Trajectory2Dは図５における“推定軌道”に対応する。
【００７２】
短い距離の間は、以下の式が成り立つ。
INS_Trajectory2D = Traj_true2D + IMU_drift2D + IMU_noise(small)  (3)
Traj_true-2D = GPS_meas2D - GPS_noize - GPS_multipath            (4)
ここで、
・GPS_meas2D＝ＧＰＳシステムから得られる測定された位置信号。
・GPS_noise＝マルチパス誤差が存在しない場合に存在するであろうＧＰＳシステムからのＧＰＳ測定値における雑音。ＧＰＳサンプルからの任意のガウス雑音は最小化されることに留意されたい。これを行うための任意の既知の方法が用いられうる。しかしながら、ガウス雑音は別として、他の雑音はなおも残っている。
・GPS_multipath＝マルチパス問題に起因するＧＰＳ測定値の誤差。
【００７３】
ここで、式(3)、式(4)から以下を得ることが出来る。
IMS_drift2D 
= INS_Trajectory2D - IMU_noise - [GPS_meas2D - GPS_noise - GPS_multipath]  (5)
【００７４】
ここで、式(2)は以下の形式で書き直される。
Traj_true2D_approx=INS_Trajectory2D - IMU_drift2D_approx  (6)
ここで、すべてのパラメータは式(2)と同じ意味を有し、“approx”の付加は近似値を有するパラメータを参照する。式(6)は動作８６に関連付けられた式である。さらに、式(5)はＩＭＵシステムにより引き起こされるドリフト（IMU_drift2D)の第１の推定値の生成に用いられうる。すなわち、IMU_drift2Dはおおよそ、以下に等しいと推定できる。
IMU_drift2D≒[IMU_meas2D - GPS_meas-2D]  (5a)
ここで、IMU_meas2D＝ＩＭＵシステムにより測定された車両の進行方位、である。
【００７５】
これは図８ａ−８ｃを参照して以下に説明されうる。図８ａはＧＰＳシステムにより測定された車両１の進行方位を示す。図８ａに示される信号は、なおも（ガウス）雑音を有してもよい。図８ｂは同じ進行方位だがＩＭＵシステムから得られるものを示す。ＩＭＵシステムから得られる進行方位は実際の進行方位に対するドリフトを有する。
【００７６】
図８ｃは、図８ｂの曲線から図８ａの曲線を減算した結果の曲線を示す。結果の曲線は実質的に原点へのオフセットを有する直線となる。曲線の角度は１次オーダに対応し、時間の関数であるＩＭＵシステムのドリフトの主な要素である。曲線はなおもＧＰＳシステムにより生じる何らかの（ガウス）雑音を示す。しかしながら、これは先行技術で知られている任意の方法で簡単にフィルタ除去することが出来る。残っている誤差は以下に説明されるように識別されたマルチパスに起因する。
【００７７】
もちろん、測定されたＧＰＳ信号がなおもマルチパス問題と非ガウス雑音とに起因する誤差を含んでいる場合に、これらの誤差はまた図８ｃの曲線に現れるだろう。よって、マルチパスと非ガウス雑音とに起因するＧＰＳ信号のすべての誤差が取り除かれた時点で、図８ａ−８ｃに関連して説明される方法はＩＭＵシステム内のドリフトの適切な推定値だけを与えるだろう。よって、動作８６で用いられる場合に、結果はなおも非常に不正確である。さらに、より多くの非正確なＧＰＳサンプルがＧＰＳ測定から取り除かれると、この方法は繰り返し用いられうる。これは以下に説明される。
【００７８】
式(5)と式(6)との組み合わせは以下の式を与える。
Traj_true2D_approx = Traj_meas2D - EQ[GPS_meas_2D - GPS_noise - GPS_multipath - IMU_meas2D]  (7)
ここで、EQ[…]はパラメータの時系列の均等化、すなわち[…]の間の所定の数、例えば１００個のサンプルにわたる移動平均（又はその他の任意のローパスフィルタ）を判定することを表す。
【００７９】
これらすべての２Ｄ信号はｘ方向とｙ方向との両方の要素を有するパラメータの時系列として考えることが出来ることが観察される。よって、ポジショニング問題は時系列の均等化の一連の１次元の問題に分解される。
【００８０】
式（７）から見て取れるように、EQ[…]を計算するために、GPS_noiseとGPS_multipath - IMU_meas2Dとの両方を知る必要があることがここで問題となる。これらのパラメータの両方がＧＰＳ測定値からフィルタ除去された場合にこの式は良好に動作するだろう。これは以下に示す繰り返しの処理により行うことが出来る。
【００８１】
まず第一に、動作９２に示されるように、プロセッサ１１は以下の式を満たすかどうかをテストするような局所分散フィルタを適用する。
|GPS_meas2D - Traj_true2D_approx| ＞ Threshold  (8)
ここで、GPS_meas2DはすべてのＧＰＳサンプルから形成される。
【００８２】
この“Threshold”は例えば、ＧＰＳ集合に対する分散測定の平均分散値に等しい。局所分散は幾つかの範囲、例えば２０から１０へのＧＰＳサンプルに対して計算されてもよい。
【００８３】
図７ａ−７ｄはこのような分散フィルタが図５に示される例に適用された場合にどのように動作するだろうかを示す。
【００８４】
図７ａ−７ｄは図５に示されたものに対応するいくつかの曲線を示す（実際の軌道は欠落している）。第１の曲線は、複数の連続したＧＰＳサンプルＧ（１）、Ｇ（２）、Ｇ（３）、…によって、車両１が移動した軌道を上面から示すブロック形状の信号を示す。図７ａから見て取れるように、ＧＰＳサンプルＧ（ｉ）とＧ（ｉ＋１）との間、Ｇ（ｉ＋５）とＧ（ｉ＋６）との間、及びＧ（ｊ＋６）とＧ（ｊ＋７）との間に大きな変わり目がある。さらに、Ｇ（ｊ＋１）から始まる段階的な変化の変わり目がある。大きな変わり目はマルチパス誤差に起因するかもしれない。しかしながら、ＧＰＳサンプルだけに基づいて、雑音／マルチパス問題に起因する誤差を含む測定値に関するものがどれであって、正しいものがどれであるかを決定することは出来ない。
【００８５】
図７ａの第２の曲線は、ＩＭＵ測定値ａｘ及びａｙから計算された軌道を表す実線である。このＩＭＵの線はドリフト（典型的には１ｋｍあたり１ｍ）を有するが正確なドリフトの値は未知である。
【００８６】
図７ａの第３の曲線は、動作８６の新たに計算された曲線（すなわち、上記の式(6)）である破線である。
【００８７】
ここで、動作９２で、プロセッサ１１は分散フィルタを実行する。すなわち、プロセッサ１１は、式(8)を参照して説明されたような方法で、図７ａの破線とＧＰＳの線とを比較する。図７ａから明らかであろうように、これは高い分散の領域を与える。“分散”という用語は本明細書において、二つの異なる信号の間の差分を表し、同一信号内の連続するサンプルの間の差分を表すのではないことに留意されたい。これらの領域は図７ａにおいて一点鎖線の円で示される。よって、まず第一に、これは、車両１が移動した軌道の計算においてもはや用いられるべきではない、このような高い分散を有するサンプルＧ（ｊ＋１）からＧ（ｊ＋５）を供給する。第二に、これは、高すぎる分散を有するＧ（ｉ）とＧ（ｉ＋１）との間の変わり目におけるサンプルを供給する。よって、サンプルＧ（ｉ＋１）も、もはや用いられるべきではない。同じことがサンプルＧ（ｉ＋５）についても成り立つ。よって、分散フィルタを適用した結果、雑音に関するサンプル（すなわち、Ｇ（ｊ＋１）からＧ（ｊ＋５））はもはや使用されず、マルチパス誤差に起因する変わり目におけるＧＰＳサンプル（すなわち、Ｇ（ｉ＋１）及びＧ（ｉ＋５））も同様にもはや使用されない。
【００８８】
ここで、近似軌道の線Traj_true-2D_approxとの比較は、ＩＭＵシステムによって生じるいかなるドリフト問題によってもあまり影響を受けない公平な比較であることを仮定する。なぜならば、ＩＭＵ信号のドリフトの影響は隣接する少数のＧＰＳサンプルのような短い時間期間では無視されるほど十分に小さいからである。
【００８９】
動作９０で、プロセッサ１１はここで、ＧＰＳサンプルの集合から分散フィルタによって発見されたＧＰＳサンプルを除去する（これらはメモリに保持されるかもしれないが、これ以上は考慮されない）。これは、図７ｂでばつ印で示される。これにより、ＧＰＳサンプルの新たな集合を与える。
【００９０】
ある実施形態では、時間的に後の動作において、プロセッサ１１は、除去されたＧＰＳサンプルの中で最もよいサンプルはどれであるかを探して、これらを正確なＧＰＳサンプルの集合に再度付け加えてもよいことが観察される。これは、プロセッサ１１に多少の時間を必要とするかもしれないが、軌道の近似を改善するかもしれない。特に、多くのＧＰＳサンプルを除去した後に、再帰的にこのようなＧＰＳサンプルを集合に再度加えることは、ＧＰＳサンプルが何もない間隔を十分に減らすかもしれない。これにより、本方法をより正確にすることができる。
【００９１】
動作９４で、この新たなＧＰＳサンプルの集合は、車両１が移動した軌道の新たな推定Traj_true2D_approxを生成するのに用いられる。新たな推定軌道は図７ｂで一点鎖線で示される。さらに、ＩＭＵデータによって引き起こされるドリフトが式（5a）に従って再び推定される。
【００９２】
動作９６で、プロセッサ１１は、動作９２の後で残っているＧＰＳサンプルの集合内のＧＰＳサンプルを検出し、軌道Traj_true-2D_approxの計算からこれらを排斥するために“形状フィルタ”を適用する。この“形状フィルタ”において、再びその後に、動作９４から新たに計算された軌道と、より感度の高い閾値とに式(8)が適用される。
【００９３】
この動作は高い分散を示す新たなＧＰＳサンプルを与えるだろう。図７ｂにおいては、これはＧＰＳサンプルＧ（ｉ＋２）及びＧ（ｉ＋４）を消去するため識別するだろう。プロセッサ１１は、動作９４の後に残っているＧＰＳサンプルの集合からこれらのＧＰＳサンプルＧ（ｉ＋２）及びＧ（ｉ＋４）を削除する。
【００９４】
図７ｃに示されるように、動作９８で、プロセッサ１１はこのような高い分散を有するＧＰＳサンプルが動作９６において発見されたかどうかを調べる。発見された場合に、プロセッサは動作１００を続ける。発見されなかった場合に、プロセッサ１１は動作１０２を続ける。
【００９５】
動作１００で、プロセッサ１１は、残っているＧＰＳサンプルを使用している間に、（図７ｃで一点鎖線で示される）新たな推定軌道Traj_true2D_approxを再び計算する。この新たな推定軌道Traj_true2D_apporxを用いて、ＩＭＵシステムにより生じたドリフトは、式（５ａ）に従って再び計算される。
【００９６】
従って、動作９８のテストに起因して、高い分散を有するＧＰＳサンプルが、繰り返された新たな推定軌道Traj_true2d_approxに発見される限り、このような高い分散を有するＧＰＳサンプルは除去される。動作９８において調べられる際に、このような高い分散を有するＧＰＳサンプルがもはや見つからない場合に、プロセッサは動作１０２を続ける。動作１０２で、プロセッサ１１は結果の推定軌道Traj_true2D_approxを時間の関数（従って、軌道の位置の関数）である車両１の進行方位に結合する。
【００９７】
よって、プロセッサ１１が図６に示されるフローチャートの動作を実行した後に、２Ｄ平面においてＭＭＳシステムが移動した軌道がわかる。すなわち、プロセッサ１１は時間の関数であるｘ、ｙ、及び進行方位を計算したことになる。
【００９８】
本発明の処理は、軌道の最良の推定値が見つかる前に、一連の測定値を利用することに留意されたい。リアルタイムの用途では、一連の測定値は、考慮に入れるための過去の測定値のみを有する。本発明はリアルタイムの用途に適用するように適切に修正されるであろうが、任意の特定の時点に関する過去の時点と将来の時点との処理が繰り返しにより可能となる場合に主に完全な利点が達成される。この理由で、本発明は主としてオフラインの用途に対して考えられる。
【００９９】
〔備考及び代替〕
以下の観察が行われる。
【０１００】
ＩＭＵシステムの出力信号のドリフトに起因する推定軌道のドリフトを推定するために図８ａ−８ｃを参照して説明された方法はまた、動作６６の後に利用できるＩＭＵシステムの方位出力信号のドリフトを直接的に推定するのに用いることが出来る。この目的のために、すべての不正確なＧＰＳサンプルが除去された後のＧＰＳシステムから利用可能な時間の関数である方位信号は、ＩＭＵシステムの方位信号から減算される。これは、図８ｃに示される時間の関数であるＩＭＵ信号のドリフトを示す信号に類似する信号を与えるだろう。
【０１０１】
いくつかの場合に、マルチパス問題は多数のＧＰＳサンプルに関連してもよい。その後に、マルチパスの領域の外側のＧＰＳサンプルもマルチパスによって影響を受けるかもしれない。従って、プロセッサ１１はマルチパス領域の外側のいくつかのＧＰＳ測定値、例えばこの領域の前後の２０個のＧＰＳサンプルをも除去してもよい。
【０１０２】
ＧＰＳ曲線の“点”の周囲の形状の違いを適切に検出するために、“形状フィルタ”は以下のトレードオフの要求の間の妥協点を探さなければならない。
１．フィルタは（移動距離において）可能な限り多くの点を考慮しなければならない。
２．フィルタはその上、ＧＰＳ曲線の短い形状の異形（ａｎｏｍａｌｙ）を検出しなければならない。
先行技術からの複数の方法がこのようなフィルタを構築するのに用いられうる。
【０１０３】
分散フィルタと形状フィルタとの両方に用いられるウィンドウ・サンプル・サイズは可変であってもよいし、ＤＭＩ測定値による移動距離によって計算されてもよい。例えば、車両の停止の影響を除去するために、両方の時間方向において少なくとも１００ｍ（又は任意の他の値）とする。
【０１０４】
動作８４、８６、９４、及び１００に示されるように、プロセッサ１１はＭＭＳシステムが移動した軌道の推定曲線を計算する。これは、先行技術から知られる任意の方法に従って行われてもよい。しかしながら、ある実施形態では、図９ａ及び図９ｂを参照して説明される方法が用いられる。
【０１０５】
図９ａはＭＭＳシステムが移動した軌道Ｔｔｒｕｅを示す。しかしながら、時間の関数である計算された進行方位を提供する動作７０の出力は、有限数のサンプルの形式にすぎない（ＩＭＵシステムは例えば秒間２００個のサンプルを提供し、ＧＰＳシステムは例えば秒間５個のサンプルを提供する）。よって、ＭＭＳシステムが移動した実際の軌道は、時間の関数であるこれらの方位サンプルと、動作８０の出力である計算された距離とから近似されるべきである。当該技術に既知であるこのような近似軌道を計算するまさに通常の方法が矢印Ｔａｐｐｒ１で示される。矢印Ｔａｐｐｒ１は、軌道上の連続した計算される点Ｐの間の線形補間に基づいた計算を示す。しかしながら、図９ａから見て取れるように、これは、ＭＭＳシステムがカーブを運転している場合にはあまり正確ではない第１オーダの近似を与えるだけである。
【０１０６】
連続する点Ｐの間の近似軌道を計算する別の方法が図９ａにおいて軌道Ｔａｐｐｒ２で示される。軌道Ｔａｐｐｒ２はそれ自体が曲がっていて、クロソイド曲線部分に基づいて計算された軌道上の連続する点の間の補間に基づく。図９ｂはクロソイド曲線形状の定義を示す。すなわち、曲線が固定点Ｒ０への距離Ｒを有し、曲線に沿って固定点Ｒ０に向かって距離Ｄを移動した場合に１／Ｒに対応する量が距離Ｒから減少する場合に、曲線はクロソイド形状を有すると言われる。よって、図９ｂにおいて、距離Ｄを移動した後に、距離Ｒ１はＲ２＝Ｒ１−ａ／Ｒに減少し、さらに距離Ｄを移動した後にＲ３＝Ｒ２−ａ／Ｒ２に減少する。二つの連続する点Ｐの間に用いられるクロソイド部分の正確な曲率は点Ｐに先行する軌道に対して計算された軌道の曲率の量に依存する。
【０１０７】
図９ａ及び図９ｂに係る解決策は、車両をカーブへと運転するために、又は曲がり角から出るために運転者がハンドルを回す際に、そうすることの最も自然な方法が車両がクロソイド形状の曲線に従うような方法で行うことであるという洞察に基づく。さらに、クロソイド形状のカーブは、運転者が最も早いスピードでカーブを運転することを可能とするため、道路のカーブは近頃、クロソイド形状で設計することが法律によって要求されている。もしクロソイド形状で設計されていなければ、危険な状況を避けるために、運転者は制限された速度でカーブを運転することしかできない。
【０１０８】
計算への入力は、再び進行方位と距離とである。計算はサンプルごとに行われる。図９ａ及び図９ｂを参照して説明された方法を用いて、ＭＭＳシステムが移動した真の軌道について、先行技術の方法で可能なものよりも正確な推定が達成される。
【０１０９】
複数の曲線Ｔａｐｐｒ２の連結に基づく推定軌道が結果として得られる。
【０１１０】
〔ｘ軸及びｙ軸に関する方位、傾斜、局所重力、並びにｚレベルの計算〕
以上では、“形状フィルタ”が、マルチパス誤差に起因する不正確なＧＰＳサンプルを含む一連のＧＰＳサンプルから、不正確なＧＰＳサンプルを取り除くのにどのように適用されうるかを説明してきた。さらに、近似軌道とＧＰＳサンプルから判定された軌道とを繰り返し比較することによって、ＩＭＵシステムに起因するドリフトは打ち消されうる。こうすることによって、２Ｄの世界において軌道の正確な近似が判定されうることが示されてきた。しかしながら、実際の世界は３Ｄであり、例えば図１に示されるＭＭＳシステムによる測定値に基づくほとんどの用途は、３Ｄデータも同様に必要とする。このような３Ｄデータは移動した道路に沿ったＭＭＳシステムのｘ軸及びｙ軸まわりの方位、並びにｚレベルを含む。しかしながら、別の重要なパラメータは局所重力ベクトルに対する傾斜の角度であってもよい。局所重力ベクトルは地心を向くベクトルと一致している必要はないことに留意されたい。これは、地心を向くベクトルからの重力ベクトルの局所逸脱を山地の塊が引き起こす山地において特に当てはまる。差異は２％程度の大きさであるかもしれない。例えばトラックにとって、地心ベクトルがどこを向いているかは重要でなく、局所重力ベクトルがどこを向いているかが重要である。局所重力ベクトルだけがトラックに適用される重力を判定する。これはトラック産業で高まる関心である。
【０１１１】
ＧＰＳセンサは局所重力ベクトルを提供しない。これらは地心に向かうベクトルに関するデータを提供するだけである。
【０１１２】
原理上は、ＩＭＵセンサは静止状況において局所重力ベクトルを測定できる。動いている状況において、ＩＭＵは重力と慣性力との重ねあわせを測定する。よって、動いている状況では、重力ベクトルを測定しようとする場合に、ＩＭＵの読み取り値からすべての動的な力を除去する必要がある。
【０１１３】
基本的に、ここで提案される方法は以下の通りである。
・データを収集している間にＭＭＳシステムは運転しているため、動的な状況においてすべての移動加速度を加算した重力に関する測定値をＩＭＵシステムは提供する。
・しかしながら、ＤＭＩシステムは速度を測定し、従ってプロセッサ１１はｘ方向におけるＭＭＳシステムの移動加速度を得ることが出来る。（ｘ方向は固定されたｘ方向でなく、道路に沿ったＭＭＳシステムに搭載されたＩＭＵシステムの動きに対していて、同様に、ｙ方向はｘ方向に垂直で道路表面内にあるとして局所的に定義されることに留意されたい。）
・よって、プロセッサ１１はＩＭＵシステムにより測定された測定値から、ＤＭＩシステムから得られた移動加速度を取り除くことができ、時間の関数であるＭＭＳシステムのピッチ及びロールを介して重力ベクトルを与える。
【０１１４】
これについて、ここで数学的な方法で以下に説明される。
【０１１５】
正確な進行方位データが確立され、ＤＭＩシステムが調整されたとすると、プロセッサ１１は、加速度計の読み取り値に影響を与えている動的加速度を非常に正確に得ることができる。これらの加速度は以下の式により表現できる。
2010509585.tif 000005
ここで、
2010509585.tif 000006
はＭＭＳシステムの移動方向の加速度に等しい。
2010509585.tif 000007
はＤＭＩシステムから得られたＭＭＳシステムのｘ方向の速度である。
2010509585.tif 000008
はＭＭＳシステムの移動方向と局所重力ベクトルとに垂直な方向において測定された加速度に等しい。
2010509585.tif 000009
は上述された２Ｄの方法から得られたＭＭＳシステムの進行方位の変化の速度である。
【０１１６】
水平加速度及び付加的に垂直加速度の除去は、以下の式から得られる。
2010509585.tif 000010
ここで、
2010509585.tif 000011
は重力加速度ベクトルに反対方向の加速度に等しい。
2010509585.tif 000012
は局所重力ベクトルに対するＭＭＳシステムのピッチに等しい。
【０１１７】
これにより、プロセッサ１１に動的加速度の主な要素を除去する機会を与える。この方法で“静止しているような”以下の読み取り値が生成される。
2010509585.tif 000013
ここで、
2010509585.tif 000014
はｘ軸においてＩＭＵシステムにより測定された加速度に等しい。
2010509585.tif 000015
はｘ軸における静止した（動的を除去した）加速度に等しい。
2010509585.tif 000016
はｙ軸においてＩＭＵシステムにより測定された加速度に等しい。
2010509585.tif 000017
はｙ軸における静止した（動的を除去した）加速度に等しい。
2010509585.tif 000018
はｚ軸においてＩＭＵシステムにより測定された加速度に等しい。
2010509585.tif 000019
はｚ軸における静止した（動的を除去した）加速度に等しい。
【０１１８】
これらの“静止しているような”値は局所重力の読み取り値のバイアスがかかっていない推定値だろうが、それでも道路に沿って移動している間のＭＭＳシステムの振動によって生じる白色雑音を有する。この雑音要素の時間にわたる平均はゼロに等しいだろう。よって、平均化は信号からのこの白色雑音の打ち消しに用いられ得る。
【０１１９】
ここで、ピッチ及びロールは以下の式から取得できる。
2010509585.tif 000020
【０１２０】
式(15)及び式(16)から得られるpitchacc及びrollaccの値は加速度測定値に基づくＩＭＵシステムの方位のピッチ及びロールのバイアスがかかっていない近似値である。しかしながら、これらは雑音の多いデータから得られるため、これらもまた雑音の多いデータであろう。
【０１２１】
ＩＭＵ方位のピッチ及びロールの真の値を推定するために、プロセッサ１１は類似の方法で上述の２Ｄ部分で説明された方法を用いることができる。上記では、車両の進行方位
2010509585.tif 000021
の推定値において、ドリフトがどのように除去されうるかを説明した。ここで、プロセッサ１１はpitchacc及びrollaccを参照データとしてそれぞれ使用し、ＩＭＵパラメータ
2010509585.tif 000022
及び
2010509585.tif 000023
のそれぞれのドリフトを計算する。
【０１２２】
図１０ａは時間枠ｔ０−ｔ３について、結果である近似されたピッチ値pitchaccを示す。この例では、瞬間ｔ１においてpitchaccは増加し、瞬間ｔ２において減少する。示される信号は、道路を移動している間のＭＭＳシステムの振動に起因する雑音を備える。
【０１２３】
ここで、プロセッサ１１は、重力ベクトルに対するＩＭＵシステムのピッチ及びロールの方位の真の値を得ることが出来る。以下の説明において、これらの値はそれぞれpitchtrue及びrolltrueと呼ばれる。
【０１２４】
プロセッサ１１は、ＩＭＵシステムにより測定された加速度測定値により、ｙ軸まわりのピッチ値を取得する。二重積分によって、プロセッサ１１はこの加速度測定値から計算されたピッチpitchIMUを得る。結果は図１０ｂに示される。示されるように、計算されたピッチpitchIMUは雑音を備えていないが、二重積分により生じたドリフトを備える。
【０１２５】
次に、プロセッサ１１は図１０ｂに示される曲線から図１０ａに示される曲線を減算する。これは図１０ｃに示される曲線を生成する。図１０ｃに示される曲線は、いくつかの雑音が加えられたＩＭＵシステムによって測定されたピッチのドリフトを示すべきである。よって、例えば平均化技術又は局所線形回帰を用いて、プロセッサ１１は図１０ｃに示される信号から雑音を除去し、ＩＭＵ測定値の結果であるピッチのドリフトを与える。ここで、プロセッサ１１はＩＭＵシステムによる測定値から生じるピッチからのドリフトを補償できる。これは正確なピッチpitchtrueを供給する。
【０１２６】
ここで、プロセッサ１１はまた、ピッチpitchtrueに対して説明されたのと同じ方法で、正確なロールrolltrueを計算できる（図１０ａ−図１０ｃ参照）。
【０１２７】
〔傾斜の計算〕
原理上は、静止しているＩＭＵセンサは局所重力ベクトルを測定できる。すなわち、局所重力ベクトルに対するピッチ及びロールが既知になると、局所重力ベクトルは既知になる。上記の節では、動的な状況において局所重力ベクトルをどのように測定するかに関する方法を提供した。これらの読み取り値から傾斜をさらに計算するために、車両の付加的な動的属性を考慮に入れる必要がある。例えば、車が比較的短い長さを有する場合、又はＩＭＵシステムが車体に正しく搭載されていない場合に、測定された局所重力ベクトルは正確であるかもしれないが、傾斜の角度はなおも非常に不正確であるかもしれない。もちろん、これはとても長い車（すなわちトラック）で測定したり、ＩＭＵシステムを正しく車両に搭載することによって避けることができるが、実際的ではない。さらに、車を運転している間にＩＭＵセンサで測定することでこれを避けることができるが、その測定はＩＭＵ出力のドリフトに非常に影響を受けるかもしれない。
【０１２８】
図１１は重力に対する傾斜の計算に関連するパラメータを示す。ＭＭＳシステムは傾斜上の点Ｐにいると仮定する。ＭＭＳシステムは、ＤＭＩシステムにより測定される速度
2010509585.tif 000024
で運転している（ｘ方向はＭＭＳ自体により定義される移動座標系に関し、よってｘ方向は傾斜そのものに沿っていることを思い出されたい）。説明のために、局所重力ベクトル
2010509585.tif 000025
は地心への方向から比較的大きく逸脱して示されている。ほとんどの場合、この逸脱は多くても２％であるだろう。運転速度
2010509585.tif 000026
は、局所重力ベクトル
2010509585.tif 000027
の一つの方向における“垂直”速度
2010509585.tif 000028
とこの垂直速度
2010509585.tif 000029
に直交する速度とに分解されうる（後者の直交する速度は図１１に描かれていない）。よって、以下の式が成り立つ。
slope_angle=arcsin(vz/vx)  (17)
【０１２９】
垂直速度ｖｚはまた、局所重力ベクトル
2010509585.tif 000030
の方向の垂直静止加速度
2010509585.tif 000031
を測定するＩＭＵ静止システムによって測定される測定値から得ることが出来る。以下の式が成り立つ。
2010509585.tif 000032
【０１３０】
この式の結果は何らかのドリフトを示すが、短い距離で用いることもできる。式(18)から得られた垂直速度Ｖｚの値は式(17)に代入されうる。さらに、ＤＭＩシステムから分かる運転速度
2010509585.tif 000033
は式(17)に代入されうる。
【０１３１】
言い換えると、ＤＭＩ測定値から運転速度
2010509585.tif 000034
を取得し、垂直加速度
2010509585.tif 000035
に関するＩＭＵ静止測定値から垂直速度vzを計算し、式(17)を適用することによって、プロセッサ１１は局所重力ベクトル
2010509585.tif 000036
に対する傾斜角度を計算する。
【０１３２】
第１の代替では、プロセッサ１１は傾斜角度を計算するために以下の式を用いる。
2010509585.tif 000037
ここで、
pitchtrue＝上述の計算から利用可能なピッチ。
ax＝ＤＭＩシステムから利用可能であるｘ方向の加速度。
k＝定数。ｋの値はテストにより見つけることができ、ＭＭＳの質量ばね振る舞いに依存する。
【０１３３】
式(19)は先行技術から知られていることが観察される。しかしながら、新規なことは、この式が局所重力ベクトル
2010509585.tif 000038
に対する傾斜角度を判定し、従ってプロセッサ１１はこの傾斜を容易に計算できるという洞察である。
【０１３４】
第２の代替では、プロセッサ１１は傾斜を計算するために式(17)と(19)との両方を用い、垂直速度ｖｚを取得するためにＩＭＵ測定値を用いない。式(19)は式(18)により取得された値からドリフト（又は他の誤差）を除去するのに用いられ、誤差が補償された垂直速度値vz,err_compを与える。従って、ＩＭＵシステムから垂直速度vzを決定する際のドリフトは避けられうる。よって、このような方法は、局所重力ベクトル
2010509585.tif 000039
に対する垂直速度ｖｚを計算する方法、すなわちvz,err_compの形式でプロセッサ１１に提供する。誤差が補償された垂直速度vz,err_compがこの方法で計算されると、プロセッサ１１は傾斜角度を計算するために式(17)を用いる。ここで、式において、ｖｚの代わりにvz,err_compが用いられる。
【０１３５】
ここでは傾斜の計算は式(17)に基づいて提示されるが、一般に局所重力ベクトルに対する傾斜の計算は、ＤＭＩシステム及びＩＭＵシステムの測定値を用い、ＩＭＵシステムの測定値が局所重力ベクトルに対して測定されるいかなる同等の式に基づいてもよい。
【０１３６】
さらに、局所重力ベクトルに対する傾斜の計算は、２Ｄ平面における任意の発明は別として、不正確なＧＰＳサンプルを除去するような、別個の発明としてみなされる。非常に正確なＧＰＳサンプルの集合を有すると、上述の方法で傾斜を計算できる。このＧＰＳサンプルの集合は、本明細書で説明される方法で取得される必要はない。
【０１３７】
〔ｚレベルの計算〕
ここで、プロセッサ１１は以下の式を用いて時間の関数であるＭＭＳシステムの相対ｚレベルを容易に計算できる。
2010509585.tif 000040
ここで、z(t)は局所重力ベクトル
2010509585.tif 000041
の方向の相対ｚレベルである。
【０１３８】
この相対ｚレベルは、絶対ｚレベルすなわち地心方向に反対側のｚ方向で測定される海抜のｚレベルを計算するために、プロセッサ１１により用いられうる。この目的のために、プロセッサ１１は相対ｚレベル値を絶対海抜値にシフトするのに用いられるシフトベクトルを得るように構成されうる。例えば、このようなシフトベクトルは、上述の２Ｄの方法は平均値の結果として生じるものとして識別されるすべてのＧＰＳzGPS(t)の読み取り値を平均し、ｋの平均値を対応する相対ｚ（ｔ）値の平均から減算することによって、プロセッサ１１により取得されうる。
【図１】
2010509585.tif 000075
【図２ａ】
2010509585.tif 000076
【図２ｂ】
2010509585.tif 000077
【図３】
2010509585.tif 000078
【図４】
2010509585.tif 000079
【図５】
2010509585.tif 000080
【図６】
2010509585.tif 000081
【図７ａ】
2010509585.tif 000082
【図７ｂ】
2010509585.tif 000083
【図７ｃ】
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【図７ｄ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図８ｃ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１０ｃ】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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