(57)【要約】      （修正有）【課題】マルチパスなど外乱の影響が少なく精度を向上することができる車両用推定航法装置を提供する。【解決手段】車両に搭載され、ＧＰＳ情報から速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、タイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、ヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、車両速度とタイヤ回転速度との関係式のパラメータを逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、逆推定された車両速度と速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、判定値が閾値より小さい場合、ＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、車両速度とタイヤ回転速度との第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段とを備えている。【選択図】図３
2012137425.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、
このタイヤ回転情報検出手段により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出手段と
を備えたことを特徴とする車両用推定航法装置。
【請求項２】
前記判定値が、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比である請求項１に記載の車両用推定航法装置。
【請求項３】
前記第１パラメータ算出手段及び第２パラメータ算出手段は、前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出するように構成されている請求項１又は２に記載の車両用推定航法装置。
【請求項４】
前記速度算出手段により得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式は、Ｖ＝Ａ１´×Ｘであり、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式は、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１であり、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出手段により得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式は、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）であり、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータである請求項１〜３のいずれかに記載の車両用推定航法装置。
【請求項５】
前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度である請求項１〜４のいずれかに記載の車両用推定航法装置。
【請求項６】
走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出工程と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出工程と、
このタイヤ回転情報検出工程において得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出工程と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出工程と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出工程と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出工程と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定工程と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出工程と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出工程において算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出工程と
を含むことを特徴とする車両用推定航法。
【請求項７】
前記判定値が、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比である請求項６に記載の車両用推定航法。
【請求項８】
前記第１パラメータ算出工程及び第２パラメータ算出工程は、前記比較工程における比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出する請求項６又は７に記載の車両用推定航法。
【請求項９】
前記速度算出工程において得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式は、Ｖ＝Ａ１´×Ｘであり、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式は、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１であり、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出工程において得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式は、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）であり、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータである請求項６〜８のいずれかに記載の車両用推定航法。
【請求項１０】
前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度である請求項６〜９のいずれかに記載の車両用推定航法。
【請求項１１】
推定航法を実行するためにコンピュータを、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、
このタイヤ回転情報検出手段により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出手段として機能させることを特徴とする車両用推定航法のプログラム。
【請求項１２】
前記判定値が、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比である請求項１０に記載の車両用推定航法のプログラム。
【請求項１３】
前記第１パラメータ算出手段及び第２パラメータ算出手段は、前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出するように構成されている請求項１１又は１２に記載の車両用推定航法のプログラム。
【請求項１４】
前記速度算出手段により得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式は、Ｖ＝Ａ１´×Ｘであり、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式は、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１であり、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出手段により得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式は、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）であり、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータである請求項１１〜１３のいずれかに記載の車両用推定航法のプログラム。
【請求項１５】
前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度である請求項１１〜１４のいずれかに記載の車両用推定航法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用推定航法装置、車両用推定航法及び車両用推定航法のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行案内を行う地上ナビゲーションシステムは、ＧＰＳ衛星からの信号を利用してナビゲーションを行っているが、高層建築物による信号の遮断や反射などにより当該ＧＰＳ衛星からの信号が充分に受信できなくなると、正確な走行案内ができなくなる。
【０００３】
そこで、従来、ＧＰＳ衛星からの信号が充分に受信できないときに何らかの方法で推定航法を行うことにより、ナビゲーションを途切れなくする工夫が行われている。しかし、その多くはヨーレートセンサや加速度センサから得られるセンサ情報を用いるため、コストアップの要因となっていた。
【０００４】
このため、本出願人は、追加のセンサを用いることなく正確な推定航法を行うことができる車両用推定航法装置及び車両用推定航法を提案している（特願２００９−２６５１２６。以下、「先願発明」という）。
【０００５】
この先願発明に係る車両用推定航法装置は、車両の回転速度情報を利用するものであり、タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルのパラメータをＧＰＳ受信時に推定しておき、ＧＰＳ受信不可時には当該パラメータを用いて車両速度やヨーレートを算出している。
【０００６】
具体的に、先願発明に係る車両用推定航法装置は、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、
このタイヤ回転情報検出手段により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、
前記タイヤ回転速度算出手段により得られるタイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記速度算出手段により算出される車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを算出する第１パラメータ算出手段と、
前記タイヤ回転速度算出手段により得られるタイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを算出する第２パラメータ算出手段と
を備えている。
【０００７】
そして、ＧＰＳ受信時に、車両速度については、ＧＰＳから得られる速度Ｖと内外輪回転角速度の和Ｘとの関係をＶ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１とし、パラメータＡ１、Ｂ１を推定する。
【０００８】
また、ヨーレートについては、ＧＰＳから得られるヨーレートＹと、内外輪回転角速度の和の二乗ｚ及び内外輪回転角速度の差ｙとの関係をＹ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）とし、パラメータＡ２、Ｂ２、Ｃ２を推定する。
【０００９】
ＧＰＳ未受信時には、前記パラメータＡ１、Ｂ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２とタイヤの回転速度を用いて車両速度及びヨーレートを算出し、算出した情報を用いて推定航法を実施する。
【００１０】
先願発明では、ＧＰＳ情報を教師データとして学習をすることになるが、車両が高層ビル街を走行する場合などにおいて、マルチパスと呼ばれるＧＰＳの反射波によりＧＰＳ情報が不正になることがある。ＧＰＳ情報が正しくないと、正しくパラメータ学習を行うことができず、その結果、推定航法の精度が低下する。
【００１１】
従来は、パラメータ学習、つまりは回帰係数の計算にカルマンフィルタ（逐次最小二乗法）が用いられたが、このアルゴリズムはノイズの白色性を仮定するため、突発的に観測される有色の外れ値に頑健でない。そのため、マルチパスなどに起因する外れ値が頻発する状況においては推定値の収束が遅れる原因となる。したがって、現在の推定値に悪影響を及ぼすと予想されるデータに対しては、外れ値とみなして棄却する等の適応的な処理が必要となる。これは、一般に「ロバストカルマンフィルタ」と呼ばれる手法であり、例えば、カルマンゲインの計算にガンマ分布に由来する事前知識を組み込むことにより、外れ値に対する頑健性を向上させるという状態推定の方法が考案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】チン  ジェイ．（Ｔｉｎｇ，Ｊ．）；セオドロウ  イー．（Ｔｈｅｏｄｏｒｏｕ，Ｅ．）；シャール  エス．（Ｓｃｈａａｌ，Ｓ．）による「ラーニング  ア  アウトライヤーロバスト  カルマンフィルタ（Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎ  Ｏｕｔｌｉｅｒ−Ｒｏｂｕｓｔ  Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ）」，ヨーロピアン  カンフェレンス  オン  マシンラーニングナイン（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ９（ＥＣＭＬ２００７）、７４８−７５６頁、スプリンガー（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、マルチパスなどに起因する外れ点の影響を小さくして推定航法の精度を向上させることができる車両用推定航法装置、車両用推定航法及び車両用推定航法のプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
（１）本発明の車両用推定航法装置は、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、
このタイヤ回転情報検出手段により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出手段と
を備えたことを特徴としている。
【００１５】
本発明の車両用推定航法装置では、まずＧＰＳ情報から得られる車両速度とタイヤ回転速度から、ロバストな逐次推定アルゴリズムを用いることで外れ点の影響が低減されたパラメータを得ることができる。そして、このパラメータを用いて逆推定した車両速度とＧＰＳ情報から得られる車両速度との差に基づく判定値が閾値より小さい場合、すなわちＧＰＳ情報が「外れ点」ではなく正確である場合に、この正確なＧＰＳ情報とタイヤ回転速度算出手段により得られるタイヤの回転速度とからモデル式のパラメータを算出している。したがって、マルチパスなどに起因する外れ点の影響を極力小さくしたパラメータを設定することができ、ＧＰＳ受信不可時には、かかるパラメータを用いて車両速度及びヨーレートを算出して、より正確な推定航法を行うことができる。
【００１６】
（２）前記（１）の車両用推定航法装置において、前記判定値を、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比とすることができる。
【００１７】
（３）前記（１）又は（２）の車両用推定航法装置において、前記第１パラメータ算出手段及び第２パラメータ算出手段は、前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出するように構成することができる。
【００１８】
（４）前記（１）〜（３）の車両用推定航法装置において、前記速度算出手段により得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式を、Ｖ＝Ａ１´×Ｘとし、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式を、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１とし、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出手段により得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式を、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）とし、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータとすることができる。
【００１９】
（５）前記（１）〜（４）の車両用推定航法装置において、前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度であることが好ましい。この場合、タイヤの回転速度の算出に際しスリップ率の影響を受けることがないので、より正確に回転速度を算出することができる。
【００２０】
（６）本発明の車両推定航法は、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出工程と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出工程と、
このタイヤ回転情報検出工程において得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出工程と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出工程と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出工程と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出工程と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定工程と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出工程と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出工程において算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出工程と
を含むことを特徴としている。
【００２１】
本発明の車両用推定航法では、まずＧＰＳ情報から得られる車両速度とタイヤ回転速度から、ロバストな逐次推定アルゴリズムを用いることで外れ点の影響が低減されたパラメータを得ることができる。そして、このパラメータを用いて逆推定した車両速度とＧＰＳ情報から得られる車両速度との差に基づく判定値が閾値より小さい場合、すなわちＧＰＳ情報が「外れ点」ではなく正確である場合に、この正確なＧＰＳ情報とタイヤ回転速度算出手段により得られるタイヤの回転速度とからモデル式のパラメータを算出している。したがって、マルチパスなどに起因する外れ点の影響を極力小さくしたパラメータを設定することができ、ＧＰＳ受信不可時には、かかるパラメータを用いて車両速度及びヨーレートを算出して、より正確な推定航法を行うことができる。
【００２２】
（７）前記（６）の車両用推定航法において、前記判定値を、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比とすることができる。
【００２３】
（８）前記（６）又は（７）の車両用推定航法において、前記第１パラメータ算出工程及び第２パラメータ算出工程は、前記比較工程における比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出するように構成することができる。
【００２４】
（９）前記（６）〜（８）の車両用推定航法において、前記速度算出工程において得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式を、Ｖ＝Ａ１´×Ｘとし、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式を、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１とし、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出工程において得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式を、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）とし、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータとすることができる。
【００２５】
（１０）前記（６）〜（９）の車両用推定航法において、前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度であることが好ましい。この場合、タイヤの回転速度の算出に際しスリップ率の影響を受けることがないので、より正確に回転速度を算出することができる。
【００２６】
（１１）本発明の車両用推定航法のプログラムは、推定航法を実行するためにコンピュータを、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、
前記車両に装着されたタイヤの回転情報を検出するタイヤ回転情報検出手段と、
このタイヤ回転情報検出手段により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、
前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、
ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、
前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、
逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段と、
タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出手段として機能させることを特徴としている。
【００２７】
本発明の車両用推定航法のプログラムでは、まずＧＰＳ情報から得られる車両速度とタイヤ回転速度から、ロバストな逐次推定アルゴリズムを用いることで外れ点の影響が低減されたパラメータを得ることができる。そして、このパラメータを用いて逆推定した車両速度とＧＰＳ情報から得られる車両速度との差に基づく判定値が閾値より小さい場合、すなわちＧＰＳ情報が「外れ点」ではなく正確である場合に、この正確なＧＰＳ情報とタイヤ回転速度算出手段により得られるタイヤの回転速度とからモデル式のパラメータを算出している。したがって、マルチパスなどに起因する外れ点の影響を極力小さくしたパラメータを設定することができ、ＧＰＳ受信不可時には、かかるパラメータを用いて車両速度及びヨーレートを算出して、より正確な推定航法を行うことができる。
【００２８】
（１２）前記（１１）の車両用推定航法のプログラムにおいて、前記判定値を、前記差の二乗と、ノイズが白色であると仮定した場合の誤差分散との比とすることができる。
【００２９】
（１３）前記（１１）又は（１２）の車両用推定航法のプログラムにおいて、前記第１パラメータ算出手段及び第２パラメータ算出手段は、前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、それぞれ前記第１パラメータ及び第２パラメータを算出し、ＧＰＳ情報受信不可時に、算出した最新のパラメータを用いてタイヤ回転速度から車両速度及びヨーレートを算出するように構成することができる。
【００３０】
（１４）前記（１１）〜（１３）の車両用推定航法のプログラムにおいて、前記速度算出手段により得られる車両速度をＶ、内外輪回転角速度の和をＸとしたときに、前記関係式を、Ｖ＝Ａ１´×Ｘとし、ここでＡ１´がパラメータであり、且つ、前記第１関係式を、Ｖ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１とし、ここでＡ１及びＢ１が第１パラメータであり、
前記ヨーレート算出手段により得られるヨーレートをＹ、内外輪回転角速度の和の二乗をｚ、内外輪回転角速度の差をｙとしたときに、前記第２関係式を、Ｙ＝Ａ２×ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）とし、ここでＡ２、Ｂ２及びＣ２が第２パラメータとすることができる。
【００３１】
（１５）前記（１１）〜（１４）の車両用推定航法のプログラムにおいて、前記回転速度が、従動輪タイヤの回転速度であることが好ましい。この場合、タイヤの回転速度の算出に際しスリップ率の影響を受けることがないので、より正確に回転速度を算出することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明の車両用推定航法装置、車両用推定航法及び車両用推定航法のプログラムによれば、マルチパスなどに起因する外れ点の影響を小さくして推定航法の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の車両用推定航法装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示される車両用推定航法装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係る車両用推定航法のフローチャートである。
【図４】実施例における走行ルートを示す図である。
【図５】車輪速から推定した車両速度とＧＰＳ速度との差を示す図である。
【図６】速度差の二乗と、速度差の分散との比を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の車両用推定航法装置、車両用推定航法及び車両用推定航法のプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係る車両用推定航法装置は、４輪車両（前輪駆動車）に備えられた４つのタイヤＦＬ（左前輪）、ＦＲ（右前輪）、ＲＬ（左後輪）及びＲＲ（右後輪）のうち、従動輪であるＲＬタイヤ及びＲＲタイヤの回転情報を検出するため、当該タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段（タイヤ回転情報検出手段）１を備えている。
【００３５】
前記車輪速度検出手段１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させてパルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサを用いることができる。前記車輪速度検出手段１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２にはＧＰＳ情報を受信することができるＧＰＳ装置３が接続されている。
【００３６】
制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。なお、図２において、３ａはＧＰＳアンテナである。
【００３７】
前記車輪速度検出手段１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力される。また、ＣＰＵ２ｂでは、車輪速度検出手段１から出力された車輪速パルスに基づいて、所定のサンプリング周期ΔＴ（ｓｅｃ）、例えばΔＴ＝０．０５秒毎に従動輪のタイヤの回転角速度が算出される。
【００３８】
本実施の形態に係る車両用推定航法装置は、車両に装着されたタイヤの回転情報を検出する前記車輪速度検出手段（タイヤ回転情報検出手段）１と、走行車両に搭載されたＧＰＳ受信機３によるＧＰＳ情報から当該車両の走行速度の速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段と、前記車輪速度検出手段１により得られるタイヤの回転情報から当該タイヤの回転速度を算出するタイヤ回転速度算出手段と、前記速度ベクトルの情報に基づいて車両の速度を算出する速度算出手段と、前記速度ベクトルの情報に基づいて車両のヨーレートを算出するヨーレート算出手段と、ＧＰＳ情報から算出した速度ベクトルに基づいた車両速度と前記タイヤ回転速度との関係式のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いて算出するパラメータ算出手段と、前記パラメータとタイヤ回転速度とから車両速度を逆推定する車両速度推定手段と、逆推定された車両速度と前記速度算出手段により算出された車両速度との差に基づく判定値と、所定の閾値とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果、判定値が閾値よりも小さい場合に、得られるＧＰＳ情報とタイヤ回転速度とを用いて、タイヤ回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記車両速度と前記タイヤ回転速度との第１関係式の第１パラメータを逐次最小二乗法により算出する第１パラメータ算出手段と、タイヤの回転速度からタイヤの対地速度を算出する数式モデルから求めた、前記ヨーレート算出手段により算出されるヨーレートと前記タイヤ回転速度との第２関係式の第２パラメータを逐次最小二乗法により算出する第２パラメータ算出手段とから構成されている。
【００３９】
そして、車両用推定航法のプログラムは、前記制御ユニット２にインストールされており、当該制御ユニット２を、速度ベクトル算出手段、タイヤ回転速度算出手段、速度算出手段、ヨーレート算出手段、パラメータ算出手段、車両速度推定手段、比較手段、第１パラメータ算出手段及び第２パラメータ算出手段として機能させる。
【００４０】
本発明の車両用推定航法装置及び車両用推定航法では、前記先願発明と同様に、ＧＰＳによる速度情報として速度ベクトルが用いられる。
ＧＰＳによる速度ベクトルの変化から内積による角度変化、すなわちヨーレートを算出し、このＧＰＳ情報から求めたヨーレートと、後述するようにタイヤの回転速度から算出したヨーレートとが一致するようにタイヤモデルのパラメータを推定する。
【００４１】
また、ＧＰＳによる３次元方向の速度ベクトルの合成により算出される車両速度と、同じくタイヤの回転速度から算出した車両速度とが一致するようにタイヤモデルのパラメータを推定する。
【００４２】
なお、駆動輪においては、旋回における荷重移動だけでなくスリップ率もタイヤ回転速度に影響を及ぼすため、タイヤの回転速度の算出には従動輪を使用するのが好ましい。
本発明では、これらのタイヤ特性を考慮して、タイヤの対地速度を車輪速を用いたモデルで表現し、マルチパスなどに起因する外れ点の影響が除外された正確なＧＰＳ情報が受信できている間に最適なモデルパラメータを算出し、ＧＰＳが受信できないときに、かかるモデルパラメータを用いて車両速度及びヨーレートを算出するものである。これにより、推定航法で最も重要な方位変化を精度良く車輪速情報から求めることができる。
【００４３】
次に、車両速度とヨーレートに着目したタイヤモデルについて説明するが、この方法はモデル作成の一例にすぎず、本発明はかかる方法に限定されるものではない。
【００４４】
〔車両速度とヨーレートの算出法〕
車両の速度とヨーレートはＧＰＳによる３次元速度ベクトルから算出することができる。例えば特開２００２−２２８１６号公報に開示されているように、衛星のキャリヤ位相から偏位量を求めることができる。
【００４５】
受信機の３次元方向の偏位量として、地球固定座標系での東西方向の偏位量Ｄｅと、南北方向の偏位量Ｄｎと、垂直方向の偏位量Ｄｕとを算出する。また、受信点の３次元方向の偏位量に代えて、受信点の３次元方向の速度成分として、地球固定座標系での東西方向の成分速度Ｖｅと、南北方向の成分速度Ｖｎと、垂直方向の成分速度Ｖｕとを算出する。
これらの３次元方向の速度ベクトルを合成することで、正確な車両速度を以下の式（１）により算出することができる。
【００４６】
【数１】
2012137425.tif 000003
【００４７】
また、ヨーレート（Ｙ）は、ある時刻（ｔ）における東西方向の成分速度Ｖｅと南北方向の成分速度Ｖｎをベクトル合成した速度ベクトルＶｔの、時刻ごとにおける角度変化を内積として求めることで、算出時間あたりの角度変化Ｈｄが以下の式（２）により算出できる。
【００４８】
【数２】
2012137425.tif 000004
【００４９】
そして、このＨｄから単位時間あたりの方位変化としてヨーレート（Ｙ）を求めることができる。
【００５０】
〔タイヤモデル〕
ＧＰＳによる車両直進時の速度情報と、タイヤ回転速度との関係から４輪それぞれの動荷重半径を算出することができる。そのときの動荷重半径を基準動荷重半径とし、Ｄｒとする。
【００５１】
車両の旋回時に発生する横Ｇによって車両の内外輪の動荷重半径は変化し、その変化量をΔＤｒとすると、旋回内側のタイヤ対地速度Ｖｉｎと旋回外側のタイヤ対地速度Ｖｏｕｔは、そのときの内輪の回転角速度ωｉｎ及び外輪の回転角速度ωｏｕｔによって、
Ｖｉｎ＝（Ｄｒ＋ΔＤｒ）×ωｉｎ
Ｖｏｕｔ＝（Ｄｒ-ΔＤｒ）×ωｏｕｔ
と表すことができる。
ここで、車両速度（Ｖ）は、以下の式（３）で表すことができる。
【００５２】
【数３】
2012137425.tif 000005
【００５３】
また、ヨーレート（Ｙ）については、
タイヤの荷重感度：単位荷重が作用したときのタイヤの撓み量＝ｂ
車両の前後等価バネ定数の比：荷重移動量全体に対する従動軸が受け持つ荷重比＝Ｋ
車両質量＝ｍ
車両のトレッド幅＝Ｗ
車両の重心高さ＝ｈ
横加速度＝ａｙ
とすると、ヨーレート（Ｙ）＝（Ｖｏｕｔ−Ｖｉｎ）／Ｗである。
また、
Ｖｏｕｔ＋Ｖｉｎ＝Ｄｒ×（ωｏｕｔ＋ωｉｎ）
Ｖｏｕｔ−Ｖｉｎ＝Ｄｒ×（ωｏｕｔ−ωｉｎ）−ΔＤｒ×（ωｏｕｔ＋ωｉｎ）
＝Ｄｒ×（ωｏｕｔ−ωｉｎ）−２×ｂ×Ｋ×（ｈ／Ｗ）×ｍ×ａｙ×（ωｏｕｔ＋ωｉｎ）
ａｙ＝（Ｖｏｕｔ＋Ｖｉｎ）×（Ｖｏｕｔ−Ｖｉｎ）／２Ｗ
であるので、ヨーレート（Ｙ）は以下の式（４）で表すことができる。
【００５４】
【数４】
2012137425.tif 000006
【００５５】
以上より、車両速度（Ｖ）とヨーレート（Ｙ）を、タイヤの内外輪角速度の和及び差を変数として、車両及びタイヤのパラメータで表すモデルを構築することができる。
【００５６】
〔パラメータの推定方法〕
前述したタイヤモデルのパラメータのうち速度（Ｖ）に関連するパラメータは、式（３）より、ＧＰＳから得られる速度（Ｖ）と内外輪回転角速度の和（Ｘ）の関係をＶ＝Ａ１×Ｘ＋Ｂ１とし、パラメータ（Ａ１、Ｂ１）を推定することができる。
【００５７】
また、ヨーレート（Ｙ）に関連するパラメータは、式（４）より、ＧＰＳから得られるヨーレート値（Ｙ）と、内外輪角速度の和の二乗（ｚ）及び内外輪角速度の差（ｙ）との関係をＹ＝Ａ２×Ｙ／（Ｂ２×ｚ＋Ｃ２）とし、パラメータ（Ａ２、Ｂ２、Ｃ２）を推定することができる。
【００５８】
〔外れ点の判定〕
本発明では、車両が高層ビル街を走行する場合などにおいて、マルチパスと呼ばれるＧＰＳの反射波によりＧＰＳ情報が不正になることに鑑みて、かかるマルチパスなどに起因する外れ点を除外した正しいＧＰＳ情報に基づいて前記パラメータを推定するために、当該外れ点の判定を行っている。
【００５９】
具体的には、ＧＰＳから得られる速度Ｖと車輪速とから、関係式（Ｖ＝Ａ´×Ｘ）のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いることで求める。
【００６０】
より詳細には、内外輪回転角速度の和Ｘを車両のＡＢＳに搭載された前記車輪速度検出手段１から、車両速度ＶをＧＰＳからそれぞれ取得し、Ｖ＝Ａ´×Ｘの関係より、線形回帰を行った場合の回帰係数としてＡを得る。ここで、Ａｋ＝（ａｋ、ｂｋ）´、Ｘｋ＝（ｘｋ、１）´なる縦ベクトルであり、ｂｋは回帰切片を表す。求めるべき回帰パラメータＡは、一般的な逐次更新式にしたがう。すなわち、以下の式（５）により計算される。
Ａｋ＋１＝Ａｋ＋Ｋｋ（Ｙｋ−Ａｋ´Ｘｋ）          ・・・・・・（５）
添え字ｋは、ｋ回目に得たデータ又は推定値であることを示す。ここで、カルマンゲインに対応するＫｋの計算が問題となるが、本発明では前記非特許文献１と同様に、以下の式（６）のように計算する。
【００６１】
【数５】
2012137425.tif 000007
【００６２】
なお、Σは入力Ｘの共分散行列を表し、Ｒは単位行列とすることができる。式（６）における更新調整パラメータｗｋは、以下の式（７）のように計算する。
【００６３】
【数６】
2012137425.tif 000008
【００６４】
ここで、α、βは任意のパラメータであり、
【００６５】
【数７】
2012137425.tif 000009
【００６６】
であり、ノイズが白色であると仮定した場合の予測誤差分散である。
【００６７】
次に図３に示されるフローチャートを参照しつつ、本発明の車両用推定航法の一実施の形態について説明する。この実施の形態では、ＧＰＳ受信時において所定時間ごとに、具体的には５０ｍｓごとに外れ点の判定及びパラメータの推定を行い、ＧＰＳ受信不可時には推定しておいた最新のパラメータ及び車輪速データに基づいて車両の速度及びヨーレートを算出する。
【００６８】
まず、ステップＳ１において、ＧＰＳ装置３からＧＰＳ情報を受信する。このＧＰＳ情報には車両の絶対位置が含まれる。
ついで、ステップＳ２において、車輪速度検出手段１からタイヤの回転数に対応したパルス信号が入力される。なお、本実施の形態における車輪速度検出手段１はタイヤ１回転当たり４８のパルスを発生する。
【００６９】
ついで、ステップＳ３において、ＧＰＳ受信機３からの信号が充分に受信できているか否かの判断を行なう。具体的には、ＧＰＳが出力するＤＯＰ値（測位精度の劣化係数）で判定し、当該ＤＯＰ値が所定値以下の場合は受信状態が良好でないと判断する。
ステップＳ３においてＧＰＳ受信機３からの信号の受信状態が良好であると判断されると、ステップＳ４〜５において外れ点の判定が行われる。
【００７０】
まずステップＳ４において、所定のサンプリング周期ΔＴ＝０．０５秒ごとに車輪速（タイヤの回転角速度）及びＧＰＳ情報に基づく車両速度が算出される。車輪速及び車両速度は、それぞれ次の式に従い算出される。
車輪速＝（２π／４８）×パルス数／０．０５
車両速度＝移動距離／０．０５
ここで、前記移動距離及び移動角は０．０５秒間における車両の絶対位置の変化量から求めることができる。また、車輪速は従動軸の左輪及び右輪のそれぞれについて算出される。
【００７１】
ついで、算出された車両速度と車輪速とから、前述したように、関係式（Ｖ＝Ａ´×Ｘ）のパラメータをロバストな逐次推定アルゴリズムを用いることで求める。
そして、このパラメータと車輪速とから車両速度を逆推定する。
ついで、逆推定した車両速度と、ＧＰＳ情報に基づく車両速度との差（誤差。ｅ＿ｎｅｗ）を新しくデータが入力されるたびに逐次算出する。また、同様に、誤差分散（Ｖｅ＿ｏｌｄ）も逐次更新する。
【００７２】
そして、ステップＳ５において、誤差の二乗値（ｅ＿ｎｅｗ２）と誤差分散（Ｖｅ＿ｏｌｄ）の比を判定値とし、この判定値と所定の閾値とを比較する。
ステップＳ５において前記判定値が所定の閾値よりも小さいと判断された場合は、ステップＳ６において、ＧＰＳ情報に基づいて車両速度及びヨーレートが算出され、タイヤの回転情報に基づいて車輪速が算出される。なお、ヨーレートは、次の式に従い算出される。
ヨーレート＝移動角／０．０５
【００７３】
ついで、ステップＳ７において、前記モデル式のパラメータ（Ａ１、Ｂ１、Ａ２、Ｂ２、Ｃ２）が逐次最小二乗法により推定される。そして、推定されたパラメータが制御ユニット２の記憶手段に記憶される。このパラメータの推定は、ＧＰＳ情報の受信時に常に実行され、直前に推定されたパラメータは、新たに推定された最新のパラメータに順次更新される。
【００７４】
一方、ステップＳ３において、ＧＰＳ情報の受信が良好ではない、又は、受信不可であると判断されると、ステップＳ８においてステップＳ７で求めたパラメータを使い車輪速が算出される。さらに、ステップＳ５において、前記判定値が所定の閾値以上であると判断された場合もステップＳ８において前記ステップＳ４と同様にして車輪速が算出される。
【００７５】
そして、算出された車輪速と、制御ユニット２の記憶手段に記憶されている最新のパラメータを用いて所定のサンプリング周期ΔＴ=０．０５秒ごとに車両速度とヨーレートが算出される。
ついで、ステップＳ８で算出された車両速度及びヨーレートに基づいて、ステップＳ９において、車両の推定航法が実行される。
【００７６】
〔実験例〕
次に本発明の車両用推定航法の有効性を確認するために行った実験例について説明する。
実験は、国産のＦＦ車に住友ゴム工業株式会社製のタイヤ（１９５／６０Ｒ１５  ＳＰ１０）を装着し、各所の高層ビルなどがあり、マルチパスが発生する可能性が高いコース（図４参照）を１周走行して行った。車両にはＶＢＯＸ（商品名。英国Ｒａｃｅ  Ｌｏｇｉｃ社製ＧＰＳ速度計）を装備した。
【００７７】
結果を図５及び図６に示す。図５は、横軸に走行時間（ｓｅｃ）、縦軸に車輪速から推定した車両速度とＧＰＳ情報から得られる車両速度の差（ｍ／ｓ）を示している。また、図６は、横軸に走行時間（ｓｅｃ）、縦軸に逆推定した車両速度とＧＰＳ情報に基づく車両速度との差（誤差）の二乗値と、これまでのデータから算出した誤差分散との比を示している。図５より、長丸で囲んだ付近は、実際にビルの谷間になっている箇所であり、これらの箇所でマルチパス現象が発生し、異常なＧＰＳ情報が出ている。そして、図５と図６の横軸を基準にした対比により、このような異常なＧＰＳ情報が出ている箇所においては、誤差の二乗値とこれまでの誤差分散との比による外れ点判定値は閾値を上回っており、本発明におけるロジックの有効性が確認できた。つまり、閾値を適切に設定することにより、マルチパスによる外れ点の影響を極力除外できることが確認できた。
【符号の説明】
【００７８】
１      車輪速度検出手段（タイヤ回転情報検出手段）
２      制御ユニット
２ａ    インターフェース
２ｂ    ＣＰＵ
２ｃ    ＲＯＭ
２ｄ    ＲＡＭ
３      ＧＰＳ装置
３ａ    ＧＰＳアンテナ
【図１】
2012137425.tif 000010
【図２】
2012137425.tif 000011
【図３】
2012137425.tif 000012
【図４】
2012137425.tif 000013
【図５】
2012137425.tif 000014
【図６】
2012137425.tif 000015