(57)【要約】【課題】  現在位置検出精度を維持し、さらに向上させる。【解決手段】  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（２）と、距離係数学習手段を制御する制御手段（４）とを備え、前記制御手段は、学習中止要因があると判断したとき、距離係数学習手段を制御して距離係数の学習を中止するようにしたものである。【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、
距離係数学習手段を制御する制御手段とを備え、
前記制御手段は、学習中止要因があると判断したとき、距離係数学習手段を制御して距離係数の学習を中止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、前記学習中止要因は、走行中の道路が高低差の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】
車両の傾きを検知する傾斜角検知手段を備え、前記学習中止要因は、前記傾斜角検知手段により車両が所定角度以上傾斜していることを検知したとき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】
前記学習中止要因は、車両がスリップする可能性のある状況を示す情報を取得したとき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５】
前記学習中止要因は、道路データに学習中止属性が付与されたエリアを走行するとき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６】
前記制御手段は、距離係数学習手段による学習が所定距離以上に達し、かつ学習中止要因があると判断したとき、距離係数学習手段を制御して距離係数の学習を中止す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７】
前記学習中止要因は、過去の走行において学習すべきでないと判断したエリアを走行するときであることを特徴とする請求項６記載の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て車両の高度を検出して補正するものも提案されているが（特許文献２）、現在位置精度の向上には必ずしも十分ではない。
【特許文献１】特開平１０−２３９０９２号公報
【特許文献２】特開平１０−２５３３５２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維持し、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、距離係数学習手段を制御する制御手段とを備え、前記制御手段は、学習中止要因があると判断したとき、距離係数学習手段を制御して距離係数の学習を中止することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明は、所定距離の走行で学習した距離係数が、学習に適しない状況におけるその後の走行により補正されて位置検出精度が低下するのを防止でき、現在位置検出精度を維持し、さらに向上す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、制御手段４を有し、情報送受信装置１０、ＧＰＳ（Global Positioning System ）位置検出装置（以下、ＧＰＳ）１１、タイヤの回転に応じたパルスを発生する車速センサ１２、傾斜角センサ１３からの情報を取り込むとともに、情報記憶手段１４に格納されている地図データ２０のデータ等を参照して距離係数の学習処理と、現在位置検出処理を行っており、これらの処理を制御手段４により制御している。情報記憶手段１４には、学習中止属性が付与された道路データを含む地図データ２０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は制御手段４により制御され、情報記憶手段１４に記憶されている地図データ２０から取得した直線道路において、例えばＧＰＳ１１のデータを利用して１００ｍ走行し、この間に車速センサ１２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、１０ｋｍ程の走行による学習で距離係数はほぼ安定し、さらに学習を重ねることでその精度を高めていき、現在位置検出手段３は、学習した距離係数と車速センサ１２から得られる車速パルスとから現在位置を検出する。
【０００８】
図２は距離係数の学習を中止する処理フローを示す図である。
本実施の形態では、車両の走行により距離係数を学習し（ステップＳ１）、車両が所定距離、例えば１０ｋｍ以上の走行で距離係数を学習したか否か判断し（ステップＳ２）、所定距離走行して距離係数が安定した後、制御手段４により学習に適しない状況の走行である（学習中止要因がある）か否か判断し（ステップＳ３）、学習中止要因があると判断したときは、距離係数学習手段を制御して距離係数の学習を中止する。この処理は、距離係数が安定した後、学習に適しない状況の走行でさらに学習を続けると、不正確なデータにより距離係数が補正されて誤差を生じてしまい、位置検出精度が低下してしまうためである。
【０００９】
学習中止要因としては、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、傾斜角センサ１３により車両が所定角度（例えば１０°）以上傾斜していることを検知したエリアを走行する場合、情報送受信装置１０よりスリップを起こす可能性のある気象条件や道路条件の情報を受信して運転者がそのことをナビゲーション装置に入力した場合、道路データに学習中止属性が付与されたエリアを走行する場合、過去の走行で学習すべきでないと判断したエリアを走行する場合などである。もちろん、学習中止要因のないエリアを走行するときは随時距離係数の学習を行ってさらに位置検出精度を高める。
【００１０】
図３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３（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３（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。
【００１１】
図３（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、所定距離以上走行して距離係数が安定した後、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、距離係数の学習を中止する。なお、図３（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は、学習に適しない状況と判断して距離係数の学習を中止する。
【００１２】
図４は道路データの学習属性を説明する図である。
本実施形態の道路データは、道路番号、道路属性、形状データ等の他に距離係数学習属性を有している。道路番号は、分岐点間の道路毎に方向（往路、復路）別に設定され、道路属性は、道路種別（高速道路、国道、県道等）、高架、地下道、幅員、車線数等を示すデータである。形状データは複数のノード列からなり、各ノードは、座標データ、標高、ノード属性（交差点ノード、単純ノード、道路端ノードかを示す属性）等からなり、ノードを結ぶのがリンクである。距離係数学習属性は、距離係数学習の対象道路か非対象道路からを示すフラグ（「１」：距離係数学習非対象道路、「０」：距離係数学習対象道路）であり、例えば、山間部の道路等で起伏が激しく学習に適しない道路としてあらかじめ付されている。なお、距離係数学習属性は、道路番号毎にもたせる、リンク毎にもたせる、ノードデータにもたせる等いずれの方法でもよい。
【００１３】
図５は過去の走行データを活用する処理フローを示す図である。
本実施の形態は、十分に距離係数を学習した後、走行した時に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は、その地域を「位置ズレが発生した地域」として認識して登録し、次回その地域を走行した時に距離係数を学習すべきでないと判定して学習を中止するものである。
【００１４】
車両の走行により距離係数を学習し（ステップＳ１１）、車両が所定距離以上の走行で距離係数を学習したか否か判断し（ステップＳ１２）、所定距離走行して距離係数が安定した後、制御手段４により、過去に走行した時、位置ズレがあった地域の走行か否か判断する（ステップＳ１３）。位置ズレがあったエリアの走行の場合には、距離係数の学習を中止する（ステップＳ１６）。過去走行時に位置ずれがあった地域として登録されていない場合、現在の走行において距離係数により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あるか否か判断する（ステップＳ１４）。誤差があれば、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地域として位置ズレデータを登録し（ステップＳ１５）、距離係数の学習を中止する。
【００１５】
上述の実施形態では所定距離走行して距離係数が安定した後に学習中止要因を判断して距離係数の学習を中止しているが、距離係数が安定する前から学習中止要因を判断して距離係数学習の有無を制御してもよい。この場合は、学習中止要因を含む地域の走行中は距離係数の学習が中止されるため距離係数が安定するまでに時間がかかる反面、距離係数の学習開始時から正確な学習を行うことが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００１６】
本発明によれば、十分に学習した距離係数に誤差が生ずるのを防止でき、現在位置検出精度を維持し向上す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】
【００１７】
【図１】本実施の形態の例を説明する概念図である。
【図２】距離係数の学習を中止する処理フローを示す図である。
【図３】標高ポリゴンデータの例を説明する図である。
【図４】道路データの学習属性を説明する図である。
【図５】過去の走行データを活用する処理フローを示す図である。
【符号の説明】
【００１８】
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…制御手段、１０…情報送受信装置、１１…ＧＰＳ、１１…車速センサ、１３…傾斜角センサ、１４…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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【手続補正書】
【提出日】平成16年1月16日(2004.1.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】削除
【補正の内容】