(57)【要約】【課題】  車両の現在位置検出精度を向上させる。【解決手段】  高低差があるエリアの走行や、距離係数を用いたときとＧＰＳ測位データを用いたときとで位置誤差が生じた場合には距離係数の有効度を低くし、高速走行の場合には走行速度に応じた距離係数を用い、また、距離係数学習後に過去に走行した道路において位置誤差が検出された場合などには、当該道路に現在地コストを登録するなど、位置検出誤差が生じる要因を可能な限り少なくしたものである。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行距離に対する車速パルスの距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて車両の現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、
前記現在位置検出手段は、所定の条件を満たしたとき、現在位置の算出における距離係数の有効度を、前記所定の条件を満たしていないときよりも低くすることを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
【請求項２】
地図データ及び地点の標高を示す標高データを記憶する情報記憶手段を備え、前記所定の条件は、走行中の道路が高低差があるエリアの走行であることを特徴とする請求項１記載の車両用ナビゲーション装置。
【請求項３】
前記所定の条件は、距離係数を用いて算出した現在位置と、ＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置とに位置ズレが生じたエリアの走行であることを特徴とする請求項１記載の車両用ナビゲーション装置。
【請求項４】
前記位置ズレが生じたとき、大字、小字レベルの地区単位で位置ズレデータを登録することを特徴とする請求項３記載の車両用ナビゲーション装置。
【請求項５】
距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、
前記距離係数学習手段は、高速走行時、走行速度に応じた距離係数を登録し、
前記現在位置検出手段は、登録した距離係数を用いて現在位置を算出することを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
【請求項６】
距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、
前記距離係数学習手段は、距離係数学習後に、過去に走行した道路において位置誤差が検出されたとき、当該道路リンクに対して位置誤差を反映した現在地コストを登録し、
前記現在位置検出手段は、現在地コストが登録された道路に対して、現在地コストを利用して位置検出することを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
【請求項７】
距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、
前記距離係数学習手段は、距離係数の学習終了後で、かつ所定距離走行後にＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置との位置誤差が所定値以下の場合に、位置誤差が検出されたとき、地図データに対して位置誤差を反映した現在地コストを登録する、または地図データを補正することを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は現在位置検出精度を向上させるようにした車両用ナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両走行距離は、タイヤの回転に応じて発生するパルス（車速パルス）を計数し、この計数値に、パルス数を距離に変換する係数（距離係数）を乗じることにより得られ、これに基づいて現在位置検出を行っている。しかし、車両用ナビゲーション装置はどのようなタイヤが装着されているか関知しないため、地図データと過去に通った走行データを用いて車両毎の距離計数を算出して学習し、現在位置の検出精度を上げるようにしている。距離係数の学習は、通常、地図データ上の一定距離（直線道路）を車両が走行したことをＧＰＳ測位データで検出し、この間の車速パルス数を求めることにより行われる。また、さらに検出精度を上げるため、傾斜角センサを用いて車両の高度を検出することも行われている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、高速走行時にタイヤの径や圧力が変化した場合は、学習した距離係数のみでは誤差が生じ、現在位置検出精度が悪くなる。そのため、タイヤの径の変化を測定して走行距離を補正するものが提案されているが（特許文献１）、現在位置精度の向上には必ずしも十分ではない。また、高低差が生じる地区を走行して誤差が生じた場合にも、学習した距離係数のみでは誤差が生じ、現在位置精度が悪くなる。例えば、勾配が急な坂等では、２次元地図上の距離と実際の距離との誤差が大きくなり、車両位置検出精度が悪くなってしまう。これに対して傾斜角センサを用いた場合、その分センサ費用が高価になってしまう。
【特許文献１】特開平１０−２３９０９２号公報
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は上記課題を解決しようとするものであり、車両の現在位置検出精度を向上させることを目的とする。
そのために本発明は、車両の走行距離に対する車速パルスの距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて車両の現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、前記現在位置検出手段は、所定の条件を満たしたとき、現在位置の算出における距離係数の有効度を、前記所定の条件を満たしていないときよりも低くすることを特徴とする。
また、本発明は、距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、前記距離係数学習手段は、高速走行時、走行速度に応じた距離係数を登録し、前記現在位置検出手段は、登録した距離係数を用いて現在位置を算出することを特徴とする。
また、本発明は、距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、前記距離係数学習手段は、距離係数学習後に、過去に走行した道路において位置誤差が検出されたとき、当該道路リンクに対して位置誤差を反映した現在地コストを登録し、前記現在位置検出手段は、現在地コストが登録された道路に対して、現在地コストを利用して位置検出することを特徴とする。
また、本発明は、距離係数を学習する距離係数学習手段と、学習した距離係数を用いて現在位置を算出する現在位置検出手段とを備えた車両用ナビゲーション装置において、前記距離係数学習手段は、距離係数の学習終了後で、かつ所定距離走行後にＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置との位置誤差が所定値以下の場合に、位置誤差が検出されたとき、地図データに対して位置誤差を反映した現在地コストを登録する、または地図データを補正することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明は、学習した距離係数を用いて現在位置を検出する際に検出誤差が生じる要因を可能な限り少なくし、現在位置検出精度を格段に向上させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、実施の形態について説明する。
図１は車両用ナビゲーション装置の実施の形態の例を説明する概念図である。
ナビゲーション制御部１はナビゲーションの各処理を実行する制御部で、本実施の形態では距離係数学習手段２、現在位置検出手段３、検索手段４を有し、ＧＰＳ（Global Positioning System ）位置検出装置（以下、ＧＰＳ）１０、タイヤの回転に応じたパルスを発生する車速センサ１１の測定データを取り込むとともに、検索手段４により情報記憶手段１２に格納されている地図データ２０から検索したデータ等を参照して距離係数の学習と、現在位置検出を行っている。情報記憶手段１２には、地図データの他に標高ポリゴンデータ２１、走行データ２２、距離係数２３、その他ナビゲーションに必要な各種データ２４が記憶されている。
【０００７】
距離係数学習手段２は情報記憶手段１２に記憶されている地図データ２０から検索される直線道路において、例えばＧＰＳ１０のデータを利用して１００ｍ走行し、この間に車速センサ５から取得したパルス数を距離に変換する係数（距離係数）を算出する。このような処理を車両走行時に随時行うことで距離係数を学習し、その精度を高めていく。
【０００８】
現在位置検出手段３は、学習した距離係数と車速センサ１１から得られる車速パルスとから現在位置を検出する。本実施の形態では、例えば、標高ポリゴンデータ２１から高低差があると認識できるエリアを走行する場合や、標高ポリゴンデータがなくても距離係数を用いたときとＧＰＳ測位データを用いたときとで位置誤差が頻繁に生じる場合には高低差があると判断して距離係数の有効度を低くし、また、高速走行の場合には走行速度に応じた距離係数を用い、また、距離係数学習後に過去に走行した道路において位置誤差が検出された場合などには、当該道路に誤差を反映した現在地コストを登録するなど、位置検出誤差が生じる要因を可能な限り少なくし、現在位置検出精度を向上させるようにしている。なお、これらの処理は、車両が所定距離以上走行し、距離係数が正確に学習された後に行われるものである。
【０００９】
次に、標高ポリゴンデータを活用して位置検出精度を向上させる実施の形態について説明する。
図２は標高ポリゴンデータの例を説明する平面図である。この例では、四隅に座標（緯度、経度）をもつ各小区画は、数十ｍ（例えば３０ｍ）四方の区画であり、図２（ａ）は各小区画毎にそのエリア内の標高差（最大標高と最小標高との差）ΔＨ１、ΔＨ２……をもっている例を示し、図２（ｂ）は各小区画毎にそのエリア内の平均標高Ｈ１、Ｈ２……を区画の中心位置の標高データとしてもっている例を示している。
【００１０】
図２（ａ）に示す標高ポリゴンデータが設定されているエリアを走行する場合には、高低差があるために２次元地図上における距離と実際の距離とではその誤差が大きくなり、２次元地図上で検出する車両位置検出精度が悪くなってしまう。そこで、このような標高ポリゴンデータが設定されているエリアを走行する場合には、距離係数が当てはまらない場合と想定し、距離係数の有効度を低くし、例えば距離係数は使用せずにＧＰＳ測位データを使用して現在位置検出を行い、位置検出精度の低下を防止する。なお、図２（ｂ）に示す標高ポリゴンデータが設定されているエリアでは、各エリアの平均標高の差から所定値以上の高低差があると認識できる場合に距離係数が当てはまらない場合として距離係数の有効度を低くすればよい。
【００１１】
図３は高低差があるために距離係数の有効度を低くして位置検出する処理フローを示す図であり、標高ポリゴンデータが図２（ａ）に示す場合である。
車両が移動したとき、標高ポリゴンデータがあるか否か判断し（ステップＳ１）、標高ポリゴンデータがある場合、高低差があって距離係数が当てはまらない場合と想定し、距離係数の有効度を下げて（ステップＳ２）、現在地検出を行う。図２（ｂ）に示す標高ポリゴンデータの場合には、平均標高の差から高低差があるか否かチェックする処理を入れて距離係数の有効度を下げればよい。
【００１２】
なお、標高ポリゴンデータは設定されてないが高低差がある地域を走行する場合にも、同様に位置検出誤差を生ずるので、このような場合にも距離係数の有効度を下げればよく、その実施形態について次に説明する。
【００１３】
図４は距離係数の有効度を下げる他の処理フローを示す図である。
学習した距離係数を用いて算出した現在位置と、ＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置とに誤差が生じた場合には、例えば、大字、小字レベル等の地区単位で位置ズレがあったことを示すデータ（位置ズレデータ）を登録しておく。通常、このような位置ズレは高低差により生ずると考えられ、図３の処理フローの標高ポリゴンデータの場合と同様に扱うことができる。そこで、次に走行したときに、位置ズレデータがあるか否か判断し（ステップＳ１１）、あれば距離係数の有効度を下げ（ステップＳ１４）、ＧＰＳ測位データを使用して現在地の検出を行う。位置ズレデータがない場合には、距離係数を用いて算出した現在位置と、ＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置とにズレがあるか否か判断し、位置ズレがあれば、大字、小字レベル等の地区単位で位置ズレデータを登録し（ステップＳ１３）、距離係数の有効度を下げ（ステップＳ１４）、現在地の検出を行う。
【００１４】
上記の例では主として高低差があるエリアにおける走行時の例であるが、高速道路や有料道路などにおける高速走行時においても、タイヤ膨張が発生する。そこで、このような道路に対して走行速度に応じた距離係数を登録する、あるいは学習する例について説明する。
【００１５】
図５は高速走行時の現在地検出処理フローを示す図である。
高速走行時にはタイヤの摩擦熱により空気圧が上昇し、タイヤが膨張する。そのため、同じ回転数でも移動する距離は長くなり、通常の速度で学習した距離係数を用いて位置を算出するとＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置とにズレが生ずる。そこで、例えば、時速８０ｋｍ〜９０ｋｍ、９０ｋｍ〜１００ｋｍ、１００ｋｍ〜１１０ｋｍ……というように１０ｋｍ間隔程度で速度に応じた距離係数を学習して登録しておく。そして、高速走行時に、走行速度に応じた距離係数が登録されているか否か判断し（ステップＳ２１）、登録されていなければ走行速度に応じた距離係数を登録する（ステップＳ２２）。次いで、登録された距離係数を用いて距離ズレがあるか否か判断する（ステップＳ２３）。距離ずれがあれば既に登録されていた距離係数を補正し学習していく（ステップＳ２４）こうして、距離ズレの生じない走行速度に応じた距離係数を用いて現在地検出を行う。
【００１６】
一度走行した道路においてＧＰＳ測位データにより算出した位置と距離係数により算出した位置とに誤差があったとき、道路に起因して誤差が生じたと考え、当該道路に誤差を反映した現在地コストを付与して登録する。例えば、起点から１００ｍの位置にあるはずのところ、１１０ｍの位置として検出した場合には、現在地コストは１１／１０となる。このような現在地コストを道路に対して登録する例について次に説明する。
【００１７】
図６は現在地コストを利用する現在地検出処理フローを示す図である。
走行時に、現在地コストが登録された道路か否か判断し（ステップＳ３１）、登録された道路であれば現在地コストを利用する（ステップＳ３２）。次いで、ＧＰＳ測位データにより算出した位置と距離係数により算出した位置とに誤差があるか否か判断する（ステップＳ３３）。このとき、現在地コストが登録された道路でなくて距離ズレがあれば、現在地コストを登録する（ステップＳ３４）。また、現在地コストを利用したものの距離ズレがあれば、現在地コストを再登録して学習していく。こうして現在地コストを考慮して現在地検出を行う。
【００１８】
なお、上記の説明においては、距離係数を学習していくうえで使用する地図データは正確であることを前提としているが、地図データが正しくない場合も考えられる。例えば、距離係数の学習終了後で、かつ所定距離走行後にＧＰＳ測位データに基づいて算出した現在位置との位置誤差が所定値以下というように、距離係数の学習レベルが相当進んだにもかかわらず、距離ずれが生ずる場合もあり得る。このような場合には、地図データの方に問題があると考えられ、当該道路に対して上記ような現在地コストを付与して登録するか、或いは地図データ自体を補正するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００１９】
本発明によれば、現在位置検出精度を格段に向上させることが可能となるので、産業上の利用価値は極めて大きい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施の形態の例を説明する概念図である。
【図２】標高ポリゴンデータの例を説明する図である。
【図３】距離係数の有効度を下げて現在地検出を行う処理フローを示す図である。
【図４】距離係数の有効度を下げて現在地検出を行う他の処理フローを示す図である。
【図５】高速走行時の現在地検出処理フローを示す図である。
【図６】現在地コストを利用する現在地検出処理フローを示す図である。
【符号の説明】
【００２１】
１…ナビゲーション制御部、２…距離学習手段、３…現在位置検出手段、４…検索手段、１０…ＧＰＳ、１１…車速センサ、１２…情報記憶手段。
【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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