(57)【要約】【課題】高精度な移動体測位方法を実現する。【解決手段】移動体測位方法は、慣性センサーデータを用いて測位計算を行って、慣性航法測位結果を算出し、かつ前記慣性航法測位結果に時刻情報を付加して記憶部に格納することと、ＧＰＳ測位データを用いてＧＰＳ測位結果を算出することと、前記ＧＰＳ測位結果と、前記記憶部に格納され前記ＧＰＳ測位データが取得された時刻と同じ時刻情報を持つ前記慣性航法測位結果とをカップリングして、位置誤差・姿勢誤差・速度誤差と、前記慣性センサーのバイアス誤差と、を推定することと、前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正することと、前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、の前記慣性航法測位結果を補正することと、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
慣性センサーデータを用いて、測位計算を行って慣性航法測位結果を算出し、かつ前記慣性航法測位結果に時刻情報を付加して記憶部に格納する手段と、
ＧＰＳ測位データを用いたＧＰＳ測位結果を算出する手段と、
前記ＧＰＳ測位結果と、前記ＧＰＳ測位データが取得された時刻と同じ時刻情報を持つ、前記記憶部に格納された前記慣性航法測位結果とのカップリング処理を行う手段と、
前記カップリング処理によって得られた位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および前記慣性センサーのバイアス誤差の情報に基づいて、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正する手段と、
前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および前記バイアス誤差の情報に基づいて、前記慣性航法測位結果を補正する手段と、
を備えることを特徴とする測位装置。
【請求項２】
前記カップリング処理が、前記慣性航法測位結果およびＧＰＳ測位結果をカルマンフィルタ処理することを特徴とする、
請求項１に記載の測位装置。
【請求項３】
前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正する手段は、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正する手段は、前記カップリング処理によって得られた誤差情報に基づき、各誤差を予測して補正することを特徴とする、
請求項１ないし２のいずれかに記載の測位装置。
【請求項４】
前記慣性センサーデータを用いて測位計算することは、ＧＰＳ測位データを用いてＧＰＳ測位することよりも高頻度で行われることを特徴とする、
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の測位装置。
【請求項５】
前記慣性センサーデータは、加速度センサーおよびジャイロセンサーのうち少なくともいずれか一つによって計測されたデータであることを特徴とする、
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の測位装置。
【請求項６】
慣性センサーデータを用いて測位計算を行って、慣性航法測位結果を算出し、かつ前記慣性航法測位結果に時刻情報を付加して記憶部に格納することと、
ＧＰＳ測位データを用いてＧＰＳ測位結果を算出することと、
前記ＧＰＳ測位結果と、前記記憶部に格納され前記ＧＰＳ測位データが取得された時刻と同じ時刻情報を持つ前記慣性航法測位結果とをカップリングして、位置誤差・姿勢誤差・速度誤差と、前記慣性センサーのバイアス誤差と、を推定することと、
前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正することと、
前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、の前記慣性航法測位結果を補正することと、
を含むことを特徴とする測位方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測位装置、測位方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＧＰＳ測位データと慣性センサーデータを融合して、屋内外を問わず高精度な測位を行う場合、ＧＰＳ測位データは伝送時間および測位計算時間の影響で現在時刻に対して遅延時間が発生してしまうため、ＧＰＳ測位データと慣性センサーデータとの時刻同期を行う必要がある。ＧＰＳ測位データと慣性センサーデータとの時刻同期をとる方法としては、ＧＰＳ測位データが到達した時刻から測位演算時間と伝送時間を差し引いた時刻をＧＰＳ基準時刻とし、慣性センサーの検出結果のうちから、基準時刻に最も近い検出結果を同期させるべき検出データと特定し、特定された検出結果の検出時刻とＧＰＳ基準時刻の差分を算出し、算出した時間差分をプロパゲーションしてＧＰＳ測位データと慣性センサーデータとの時刻同期を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２２２４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような特許文献１による測位方法では、慣性センサーの測位結果とＧＰＳ測位結果とを同期するために、慣性センサーの検出時刻とＧＰＳの基準時刻との差分ΔＴｐを算出し、外挿法（外挿補間と呼称することがある）により、移動体の速度ベクトルに時間差ΔＴｐを乗算して、周期iにおいて測位された移動体の位置に積算して、移動体の位置を補正し、センサーの検出結果と対応付けを行う。
補間された移動体の位置は、以下の式で表される。
【０００５】
【数１】
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このような同期方法では、移動体が加減速で速度の大きさが一定に保たなかったり、回転で速度の方向が変化したりする場合に、外挿法によって補正された移動体の位置は、検出時刻における移動体の真の位置と大きくずれる可能性がある。また、速度や方位の外挿補間は困難であることから、ＧＰＳ測位結果と慣性センサーの検出結果の同期が取れず、正しくカップリングすることができないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］本適用例に係る移動体測位装置は、慣性センサーデータを用いて、測位計算を行って慣性航法測位結果を算出し、かつ前記慣性航法測位結果に時刻情報を付加して記憶部に格納する手段と、ＧＰＳ測位データを用いたＧＰＳ測位結果を算出する手段と、前記ＧＰＳ測位結果と、前記ＧＰＳ測位データが取得された時刻と同じ時刻情報を持つ、前記記憶部に格納された前記慣性航法測位結果とのカップリング処理を行う手段と、前記カップリング処理によって得られた位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および前記慣性センサーのバイアス誤差の情報に基づいて、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正する手段と、前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および前記バイアス誤差の情報に基づいて、前記慣性航法測位結果を補正する手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本適用例によれば、慣性センサーによる測位計算と同時に、クロックの時刻情報、慣性センサーデータおよび測位結果（加速度、角速度、位置、姿勢、速度）をバッファリングする。ＧＰＳ測位結果が得られる時点で、ＧＰＳ測位結果の時刻情報と、バッファーにある慣性センサーの測位結果の時刻情報を比較して、同じ時刻情報を持つＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とのカップリングを行い、時刻同期を実現する。また、バッファリングされた慣性センサーの測位結果に、カップリングして推定された誤差情報をフィードバックして、誤差補正（エラー補正）を行うことにより、正しい誤差情報を用いてセンサーデータを再度積分することなく、バッファリングされた慣性センサーの積分結果の誤差を軽減することができる。さらに、カップリングして推定された位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および慣性センサーのバイアス誤差を慣性センサーの現在時刻における測位結果にもフィードバックして誤差補正することによって、現在時刻の正確な測位情報を提供することができる。
【０００９】
［適用例２］上記適用例に係る測位装置は、前記カップリング処理が、前記慣性航法測位結果およびＧＰＳ測位結果をカルマンフィルタ処理することが好ましい。
【００１０】
カルマンフィルターは、時々刻々と変化する外部観測量を利用して確立理論に基づいて系の状態を推定する手法なので、より精度の高い測位結果を出すことができる。
【００１１】
［適用例３］上記適用例に係る測位装置は、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正する手段は、前記カップリング処理によって得られた誤差情報に基づき、各誤差を予測して補正することが好ましい。
【００１２】
ＧＰＳ測位データが取得された時刻以降の位置の変動を予測して補正するので、より高い精度の測位結果をだすことができる。
【００１３】
［適用例４］上記適用例に係る測位装置は、前記慣性センサーデータを用いて測位計算することは、ＧＰＳ測位データを用いてＧＰＳ測位することよりも高頻度で行われること、が好ましい。
【００１４】
ＧＰＳによる測位計算は、慣性センサーによる測位計算よりも長い時間を必要とすることがあるので、ＧＰＳ測位の計算中に慣性センサーによる測位で補うことにより、より精度の高い測位結果を出すことができる。
【００１５】
［適用例５］上記適用例に係る測位装置は、前記慣性センサーデータは、加速度センサーおよびジャイロセンサーのうち少なくともいずれか一つによって計測されたデータであることが好ましい。
【００１６】
少なくとも加速度センサーおよびジャイロセンサーのいずれかによって移動体の移動を捕捉するので、より精度の高い測位結果を出すことができる。
【００１７】
［適用例６］本適用例に係る測位方法は、慣性センサーデータを用いて測位計算を行って、慣性航法測位結果を算出し、かつ前記慣性航法測位結果に時刻情報を付加して記憶部に格納することと、ＧＰＳ測位データを用いてＧＰＳ測位結果を算出することと、前記ＧＰＳ測位結果と、前記記憶部に格納され前記ＧＰＳ測位データが取得された時刻と同じ時刻情報を持つ前記慣性航法測位結果とをカップリングして、位置誤差・姿勢誤差・速度誤差と、前記慣性センサーのバイアス誤差と、を推定することと、前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、前記記憶部に格納された慣性航法測位結果を補正することと、前記位置誤差・姿勢誤差・速度誤差および前記バイアス誤差に基いて、の前記慣性航法測位結果を補正することと、を含むことを特徴とする。
【００１８】
本適用例によれば、慣性センサーデータと慣性センサーの測位結果と時刻情報とをバッファリングし、ＧＰＳ測位結果の時刻情報と慣性センサーデータの時刻情報とを同期させる。さらに、同期された慣性センサーの測位結果とＧＰＳ測位結果とをカップリングして推定される位置誤差・姿勢誤差・速度誤差と、前記慣性センサーのバイアス誤差と、をバッファー部にフィードバックして、バッファリングされた慣性センサーの測位結果を補正することができる。そのため、正しい誤差情報を用いて過去分のセンサーデータを再度積分する必要がなく、計算負荷を大幅に減少することができる。さらに、カップリングして推定された位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および慣性センサーのバイアス誤差を慣性センサーの現在時刻における測位結果にフィードバックし誤差補正することによって、現在時刻の正確な測位情報を移動体に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】移動体制御装置の概要を示す構成ブロック図。
【図２】演算制御部の概要を示すブロック図。
【図３】移動体測位方法の主要工程を示すフローチャート。
【図４】同期処理の方法を示す説明図。
【図５】移動体測位のシミュレーション結果の比較を示し、（ａ）は、水平方向の移動体の移動、（ｂ）は、高さ方向の移動を表す。
【図６】推定された慣性センサーのバイアス誤差を示し、（ａ）はバッファリング法による３軸加速度バイアスの推定値、（ｂ）はプロパゲーション法による３軸加速度バイアスの推定値。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
（移動体測位装置）
【００２１】
図１は、移動体制御装置の概要を示す構成ブロック図である。移動体制御装置１は、ジャイロセンサー２０と、加速度センサー３０と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）測位部４０と、ジャイロセンサー２０、加速度センサー３０、及びＧＰＳ測位部４０から入力された測位データを演算処理する演算制御部１０と、記憶部５０と、を含み、移動体の出力部６０に接続されている。
【００２２】
ジャイロセンサー２０は、移動体に配設され、例えば、水晶の振動型センサーやＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）センサーを利用し、微小振動板が回転により受けるコリオリ力に基づき、回転角速度を検出するものである。本実施形態では、各軸まわりの回転角速度を検出するように複数個設けられ、軸まわりの回転角速度を表すデータを出力する。
【００２３】
加速度センサー３０は、移動体に配設され、少なくとも一つの方向に対する移動体の加速度を測定し出力する。本実施形態では、この加速度センサー３０は、水晶の振動型センサーやＭＥＭＳセンサーであり、各軸方向への移動体の移動加速度を測定し出力する。
【００２４】
ＧＰＳ測位部４０は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、移動体の位置（緯度、経度、高度）を表す測位データを出力する。本実施形態で用いられるＧＰＳ測位部４０は広く用いられているものであるので、ここでの詳細な説明を省略する。
【００２５】
演算制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプログラム制御デバイスを用いて構成され、記憶部５０に格納されているプログラムに従って動作する。本実施形態では、この演算制御部１０が、ジャイロセンサー２０、加速度センサー３０やＧＰＳ測位部４０から出力される各データに基づいて、移動体の位置、速度、姿勢、および慣性センサーのバイアスの各誤差推定と誤差補正を行い、移動体の出力部６０に出力する。演算制御部１０の具体的な構成と作用については後に詳しく述べる。
【００２６】
記憶部５０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶素子であり、演算制御部１０によって実行されるプログラムを保持する。また、この記憶部５０は、演算制御部１０のワークメモリーとしても動作する。なお、記憶部５０は、演算制御部１０に内蔵する構成としてもよい。
【００２７】
出力部６０は、移動体の位置、速度、姿勢を制御する駆動装置、或いは、必要なデータの形態で表示するための表示部等から構成される。
【００２８】
次に、演算制御部１０の構成について説明する。
図２は、演算制御部の概要を示すブロック図である。演算制御部１０は、検出した慣性センサーデータ（加速度データおよび角速度データ）のバイアス誤差を補正するバイアス補正部１１と、慣性センサーデータを用いて現在時刻における測位結果を算出する手段としての測位演算部１２と、慣性センサーの測位結果の誤差を補正するエラー補正部１５と、を有する。測位演算部１２によって算出された測位結果には算出された時刻を表す時刻情報が付加される。また、ＧＰＳ測位結果とＧＰＳ時刻情報とバッファー部１３に格納されている慣性センサーによる測位結果と時刻情報とを、同期処理する手段としての同期部１４が、さらに備えられている。同期処理されたデータには、慣性センサーデータの時刻情報に同期された、慣性センサーデータの測位情報と、ＧＰＳデータの測位情報とが含まれ、カップリング処理を行う手段としての拡張カルマンフィルター演算部１９に出力される。
【００２９】
拡張カルマンフィルター演算部１９は、同期処理された慣性センサーデータの測位情報と、ＧＰＳデータの測位情報とを用いてカップリング処理を行い、測位結果（位置・姿勢・速度）の誤差、及び慣性センサーのバイアス誤差（加速度バイアス誤差とジャイロバイアス誤差）を拡張カルマンフィルターにより推定し、バイアス補正部１１およびバッファー部１３にバッフィードバックし、かつエラー補正部１５にも出力する。
【００３０】
補正手段としてのエラー補正部１５は、拡張カルマンフィルター演算部１９により推定された位置・姿勢・速度の誤差情報を用いて、現在時刻における慣性センサーの位置・姿勢・速度として補正し出力部６０に出力する。
続いて、移動体測位方法について説明する。
（移動体測位方法）
【００３１】
図３は、移動体測位方法の主要工程を示すフローチャートである。図２も参照して説明する。まず、慣性センサーによって加速度および角速度を検出し（ＳＴ１）、測位演算部１２で検出時の現在時刻における測位計算を行う（ＳＴ２）。この際、クロックの時刻情報が付加される。次に、検出された慣性データと、算出された測位結果および時刻情報をバッファー部１３にバッファリングする（ＳＴ３）。
【００３２】
慣性データは、１００Ｈｚ（毎秒１００回＝１０ｍｓ間隔）の信号入力であって、ほぼリアルタイムで検出する。ＧＰＳデータは１Ｈｚ（毎秒１回＝１０００ｍｓ間隔）の信号入力のため、慣性データの信号に対しては間歇的な入力信号であるといえる。よって、ＧＰＳ測位データが入力されたかを常時検出しており（ＳＴ４）、検出なし（Ｎｏ）の場合は、ＳＴ１からＳＴ３の動作が繰り返される。ＧＰＳ検出データあり（Ｙｅｓ）と判定した場合には、バッファー部１３にバッファリングされている慣性センサーの測位結果および時刻情報と、ＧＰＳデータに基づくＧＰＳ測位結果及び時刻情報とを比較して同期部１４で同期処理を行う（ＳＴ６）。同期処理の方法は、図４を参照して説明する。
【００３３】
図４は、同期処理の方法を示す説明図である。図の上段は、慣性センサーデータの入力信号を示している。図示は簡略化しているが、慣性センサーデータは１００Ｈｚの信号である。ＧＰＳデータは１Ｈｚの信号であって、検出信号をアンテナから受信して、アンテナ→ＲＦ部１６→ベースバンド部１７までの伝送遅延、およびベースバンド処理、測位演算の時間等により、ＧＰＳ測位結果は現在時刻より５００ｍｓｅｃ〜１ｓｅｃも遅れることがある。そこで、遅延のあるＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果を同期して、現在時刻での測位結果を算出するために、慣性センサーの測位結果のバッファリング処理を行う。
【００３４】
慣性センサーでは、慣性センサーの測位計算と同時に、慣性センサーデータおよび測位結果（加速度・角速度・位置・姿勢・速度）と、クロックの時刻情報とをバッファリングする。そして、ＧＰＳ測位結果が得られた時点（Ｎｍｓｅｃ、または２Ｎｍｓｅｃ、または３Ｎｍｓｅｃ）で、ＧＰＳ測位結果の時刻情報（衛星信号を受信した時刻）と、バッファリングされている慣性センサーの測位結果の時刻情報とを比較して、同じ時刻情報を有するＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果を拡張カルマンフィルター演算部１９に出力する。例えば、Ｎｍｓｅｃの時点でＧＰＳ信号を検出したとき、バッファー部内のデータを更新する（矢視）。続いて２Ｎｍｓｅｃの時点でＧＰＳ信号を検出すると、２Ｎｍｓｅｃの時点でバッファー部内のデータを更新する。この際、先にバッファリングされたデータは消去される。Ｎｍｓｅｃの更新から２Ｎｍｓｅｃの更新までの間は予測期間である。Ｎｍｓｅｃの時点でＧＰＳ信号が入力されてから２Ｎｍｓｅｃまでの期間は、ＧＰＳ信号が入力されないので、この期間では、Ｎｍｓｅｃの信号によって更新されたデータを用いて測位演算を行う。
図３に戻って説明を継続する。
【００３５】
同期処理（ＳＴ６）後、同期されたＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とを、拡張カルマンフィルター演算部（ＥＫＦ）１９によってカップリング処理を行う（ＳＴ７）。拡張カルマンフィルター演算部（ＥＫＦ）１９では、位置誤差・姿勢誤差・速度誤差、および慣性センサーのバイアス誤差（ジャイロバイアス誤差・加速度バイアス誤差）の各誤差を推定し、バッファー部１３に格納されている慣性センサーの測位結果を書き換える（ＳＴ８）。
【００３６】
また、拡張カルマンフィルター演算部１９によって推定されたバイアス誤差は、バイアス補正部１１に、位置誤差・姿勢誤差・速度誤差の情報は、慣性センサーの現在時刻における測位結果にもフィードバックし、エラー補正部１５にて位置誤差・姿勢誤差・速度の誤差補正を行い（ＳＴ９）、移動体の表示部または駆動装置に出力し、移動体の制御を行う。
（シミュレーション結果）
【００３７】
続いて、上述した実施形態の移動体測位方法を用いた場合の移動体測位結果と、従来技術を用いた移動体測位との比較結果について説明する。なお、本実施形態による移動体測位方法をバッファリング法、従来技術による移動体測位方法をプロバゲーション法とし、実際の移動体の移動状態を示す真値と比較する。
図５は、移動体測位のシミュレーション結果を示すグラフである。図５（ａ）は、水平方向の移動体の移動を表している。横軸には東西方向への移動距離［ｍ］、縦軸には南北方向の移動距離［ｍ」を表している。図５（ａ）は真値で表すように、移動体の東方向への移動距離が３３０［ｍ］付近で北方向に方向転換し、さらに北方向への移動距離が３５０［ｍ］付近で再び東方向に方向転換した例を表している。図５（ａ）で表すように、移動体が東方向への移動から北方向に方向転換した時点から、次に東方向に方向転換するまでの間において、プロバゲーション法に対して、バッファリング法では真値により近い測位結果が得られている。バッファリング法はＧＰＳ測位データと慣性センサーデータとの同期が実現されたため、プロパゲーション法より真値との誤差が小さいことが明らかである。
【００３８】
図５（ｂ）は、高さ方向の移動を表している。横軸には時間（ｔｉｍｅ［ｓｅｃ］）、縦軸には高度［ｍ］を表している。図５（ｂ）は真値で表すように、移動体が４０［ｓｅｃ」の間に高度７７０［ｍ］まで移動し、その後水平に移動を継続している例を表している。図５（ｂ）に示すように、時間経過毎の高度変化は、プロバゲーション法ではどの経過時間に対しても高度が高くなる測位結果となっていることに対して、バッファリング法では真値とほぼ一致する測位結果が得られている。
【００３９】
次に、推定された慣性センサーのバイアス誤差について説明する。
図６は、慣性センサーのバイアス誤差を示すグラフである。具体的には、現在時刻に同期された測位結果・時刻情報を、拡張カルマンフィルターを用いてカップリング処理を行い推定された慣性センサーのバイアス誤差を示している。慣性センサーとしては、３軸加速度センサーを用いた場合を例示しており、水平方向をＸ軸、Ｙ軸とし、高さ方向をＺ軸としたとき、各グラフはＸ方向加速度（ＡｃｃＸ）、Ｙ方向加速度（ＡｃｃＹ）、Ｚ方向加速度（ＡｃｃＺ）のバイアス誤差を表している。横軸は経過時間（ｔｉｍｅ［ｓｅｃ］）、縦軸はバイアス誤差［ｍ／ｓ／ｓ］である。図６（ａ）はバッファリング法による３軸加速度バイアスの推定値、図６（ｂ）はプロバゲーション法による３軸加速度バイアスの推定値である。
【００４０】
加わった加速度バイアスは、Ｘ軸、Ｙ軸では、ほぼ０．０４ｍ／ｓ／ｓ、Ｚ軸では、ほぼ−０．０４ｍ／ｓ／ｓである。図６（ｂ）に示す結果から、プロパゲーション法はＧＰＳ測位データと慣性センサーの測位データとの同期が取れていない影響でＸ軸方向の加速度バイアスが１７０［ｓｅｃ］付近からずれ量が大きくなっている。この位置は、移動体が方向転換した位置であって、方向転換することによりＸ軸方向の加速度バイアスの推定誤差が大きくなることを示している。一方、図６（ａ）に示すバッファリング法では、ＧＰＳ測位データと慣性センサーの測位データとの同期が取れているために、加速度バイアスの推定誤差も小さく、正しく推定されていることが分かる。
【００４１】
以上説明したように、バッファリング法によれば、慣性センサーが測位計算を行うと同時に、慣性データおよび測位結果をバッファリングし、ＧＰＳ測位結果が得られる時点で、ＧＰＳ測位結果の時刻情報と、バッファー部１３にある慣性センサーの測位結果の時刻情報とを比較して、同じ時刻情報を持つＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とに同期処理を行い、位置誤差、速度誤差、姿勢誤差、および慣性センサーのバイアス誤差を正しく推定することができる。
【００４２】
また、同じ時刻情報を持つＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とをカップリング処理をすることによって得られた誤差情報を、慣性センサーの現在時刻における測位結果にもフィードバックして誤差補正を行うことにより、より正確な測位情報をリアルタイムに提供することができる。
【００４３】
また、同じ時刻情報を持つＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とをカップリング処理をすることによって得られた慣性センサーのバイアス誤差情報を、慣性センサーデータのバイアス補正に利用し、より正確な加速度データ、角速度データを得ることができ、測位結果の精度を向上させることができる。
【００４４】
また、同じ時刻情報を持つＧＰＳ測位結果と慣性センサーの測位結果とをカップリング処理をすることによって得られた誤差情報を、バッファリングされた慣性センサーの測位結果にもフィードバックして、測位結果の誤差を補正することができる。そのため、正しい誤差情報が得られた時点で、過去分のセンサーデータを再度積分する必要がなく、計算負荷を大幅に減少することができる。
【００４５】
ところで、慣性センサーとしては、小型化・軽量化・低コストが可能ではあるが、バイアス誤差およびランダムドリフトが大きいＭＥＭＳセンサーがある。このようなＭＥＭＳセンサーを用いる場合でも、バッファリング法によれば高精度な移動体の測位が可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１…移動体測位装置、１０…演算制御部、２０…ジャイロセンサー、３０…加速度センサー、１１…バイアス補正部、１２…測位演算部、１３…バッファー部、１４…同期部、１５…エラー補正部、１６…ＲＦ部、１７…ベースバンド部、１８…ＧＰＳ測位演算部、１９…拡張カルマンフィルター演算部。
【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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