(57)【要約】  本発明は車両測位装置し、衛星測位データを出力する第１のセンサおよび車両の状態量を検出して状態量データとして出力する第２のセンサに接続されると共に、地物を検出して地物と記車両との相対関係のデータを出力する第３のセンサおよび道路線形を検出して道路線形データを出力する第４のセンサの少なくとも一方に接続される。衛星測位データと、相対関係のデータおよび道路線形データの少なくとも一方とを受け、それらを統合して実観測値を生成する観測値処理部、第２のセンサに接続され、状態量データに含まれるセンサ誤差を補正するセンサ補正部と、センサ補正部で補正された補正後センサ値を用いて慣性測位を行って慣性測位結果として出力する慣性測位部と、少なくとも慣性測位結果を用いて観測値を予測して予測観測値として出力する観測値予測部と、予測観測値および実観測値を用いて測位演算を行って測位結果として出力する。
2020202522.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、前記車両の位置を測位する車両測位装置であって、
前記車両測位装置は、
衛星測位データを出力する第１のセンサおよび前記車両の状態量を検出して状態量データとして出力する第２のセンサに接続されると共に、
地物を検出して前記地物と前記車両との相対関係のデータを出力する第３のセンサおよび道路線形を検出して道路線形データを出力する第４のセンサの少なくとも一方に接続され、
前記衛星測位データと、前記相対関係のデータおよび前記道路線形データの少なくとも一方とを受け、それらを統合して実観測値を生成する観測値処理部と、
前記第２のセンサに接続され、前記状態量データに含まれるセンサ誤差を補正するセンサ補正部と、
前記センサ補正部で補正された補正後センサ値を用いて慣性測位を行って慣性測位結果として出力する慣性測位部と、
少なくとも前記慣性測位結果を用いて観測値を予測して予測観測値として出力する観測値予測部と、
前記予測観測値および前記実観測値を用いて測位演算を行って測位結果として出力すると共に、前記センサ誤差を推定してセンサ補正量として出力するフィルタと、を備え、
前記フィルタは、
前記センサ補正量を前記センサ補正部にフィードバックし、
前記センサ補正部は、
前記センサ補正量を用いて前記センサ誤差を補正する、車両測位装置。
【請求項２】
前記車両測位装置は、
前記第１、第２および第３のセンサに接続されると共に、地物情報を記憶した地物情報記憶部に接続され、
前記第３のセンサは、
前記地物を検出した地物検出結果と、前記地物情報記憶部に記憶された前記地物情報とを用いて、前記相対関係のデータを演算し、
前記観測値処理部は、
前記衛星測位データと前記相対関係のデータとを統合して前記実観測値を生成し、
前記観測値予測部は、
前記慣性測位結果および前記地物情報記憶部に記憶された前記地物情報を用いて前記予測観測値を演算する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項３】
前記車両測位装置は、
前記第１、第２および第４のセンサに接続されると共に、道路情報を記憶した道路情報記憶部に接続され、
前記観測値予測部において前記予測観測値の演算で使用される道路線形を算出する道路線形算出部を備え、
前記道路線形算出部は、
前記道路情報記憶部に記憶された前記道路情報を用いて前記道路線形を算出し、
前記観測値処理部は、
前記衛星測位データと前記道路線形データとを統合して前記実観測値を生成し、
前記観測値予測部は、
前記慣性測位結果および前記道路線形算出部で算出された前記道路線形を用いて前記予測観測値を演算する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項４】
前記車両測位装置は、
前記第１、第２、第３および第４のセンサに接続されると共に、地物情報を記憶した地物情報記憶部および道路情報を記憶した道路情報記憶部に接続され、
前記観測値予測部において前記予測観測値の演算で使用される道路線形を算出する道路線形算出部を備え、
前記第３のセンサは、
前記地物を検出した地物検出結果と、前記地物情報記憶部に記憶された前記地物情報とを用いて、前記相対関係のデータを演算し、
前記観測値処理部は、
前記衛星測位データ、前記相対関係のデータおよび前記道路線形データを統合して前記実観測値を生成し、
前記観測値予測部は、
前記慣性測位結果、前記地物情報記憶部に記憶された前記地物情報および前記道路線形算出部で算出された前記道路線形を用いて前記予測観測値を演算する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項５】
前記フィルタは、
前記第１、第３および第４のセンサからデータが出力されない場合は、
前記センサ補正部から出力される前記慣性測位結果を前記測位結果として出力する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項６】
前記地物情報記憶部は、
前記地物情報として、道路周辺に実在する前記地物に関する絶対位置および地物種別の情報を有し、
前記第３のセンサは、
検出した前記地物の前記絶対位置に基づいて前記車両との前記相対関係のデータを演算し、前記地物と関連付けて出力する、請求項２または請求項４記載の車両測位装置。
【請求項７】
前記第１のセンサは、
観測値として、擬似距離観測値、ドップラー観測値および搬送波位相観測値を含み、
前記観測値処理部は、
前記擬似距離観測値、前記ドップラー観測値および前記搬送波位相観測値の少なくとも１つを前記実観測値の生成に使用する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項８】
前記第３のセンサは、
観測値として、前記地物との相対距離、相対速度および相対角度を含み、
観測値処理部は、
前記相対距離、前記相対速度および前記相対角度の少なくとも１つを前記実観測値の生成に使用する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項９】
前記第４のセンサは、
観測値として、横位置偏差、偏差角、曲率および曲率変化を含み、
観測値処理部は、
前記横位置偏差、前記偏差角、前記曲率および前記曲率変化の少なくとも１つを前記実観測値の生成に使用する、請求項１記載の車両測位装置。
【請求項１０】
前記道路情報記憶部は、
前記道路情報として、車道リンク、車線リンク、車線リンク上のノードおよび車線領域を含み、
道路線形算出部は、
前記車道リンク、前記車線リンク、前記車線リンク上のノードおよび前記車線領域の少なくとも１つを前記道路線形の算出に使用する、請求項３または請求項４記載の車両測位装置。
【請求項１１】
前記観測値予測部は、
前記予測観測値として
前記擬似距離観測値、前記ドップラー観測値および前記搬送波位相観測値の少なくとも１つを予測する、請求項７記載の車両測位装置。
【請求項１２】
前記フィルタは、
前記予測観測値および前記実観測値を用いて前記測位演算を行うと共に、前記第２のセンサが出力する前記状態量データの確率分布を求め、最も確からしい状態量に基づいて前記センサ誤差を推定する、請求項１記載の車両測位装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両に搭載され、車両の位置を測位する車両測位装置に関し、特に、衛星からの電波状態の影響を受けにくい車両測位装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）による衛星測位結果を用いて、慣性測位の測位結果に対して誤差がバイアスされた慣性センサの出力を補正し、車両の測位精度を向上させる車両測位装置が提案されている。このような技術は慣性センサのバイアス誤差を衛星補足可能時間帯に測位することで、慣性測位の精度を高め、衛星を捕捉できない、例えば屋内、トンネル内に車両が存在する場合においても測位精度を維持することが可能である。例えば、特許文献１の段落［０００７］には、衛星測位に加え、屋内用のインドアＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて、屋内、屋外を問わずシームレスでかつ精度の高い測位技術を得ることを目的とする旨が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１７０１２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の車両測位技術では、衛星を捕捉できない屋内においても測位が継続可能であるが、一方、衛星を補足できたとしても衛星測位信号が著しく劣化するケースにおいては測位精度が維持できないという課題があった。このようなケースとして、衛星からの電波がビルなどの構造物に反射し、複数の経路でＧＮＳＳアンテナに到達するマルチパスが発生しやすい都市部および樹木により衛星からの電波強度が低下する山間部などでの測位が挙げられる。【０００５】
本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、測位精度を維持しつつ、測位継続が可能な状況を拡大した車両測位装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る車両測位装置は、車両に搭載され、前記車両の位置を測位する車両測位装置であって、衛星測位データを出力する第１のセンサおよび前記車両の状態量を検出して状態量データとして出力する第２のセンサに接続されると共に、地物を検出して前記地物と前記車両との相対関係のデータを出力する第３のセンサおよび道路線形を検出して道路線形データを出力する第４のセンサの少なくとも一方に接続され、前記衛星測位データと、前記相対関係のデータおよび前記道路線形データの少なくとも一方とを受け、それらを統合して実観測値を生成する観測値処理部と、前記第２のセンサに接続され、前記状態量データに含まれるセンサ誤差を補正するセンサ補正部と、前記センサ補正部で補正された補正後センサ値を用いて慣性測位を行って慣性測位結果として出力する慣性測位部と、少なくとも前記慣性測位結果を用いて観測値を予測して予測観測値として出力する観測値予測部と、前記予測観測値および前記実観測値を用いて測位演算を行って測位結果として出力すると共に、前記センサ誤差を推定してセンサ補正量として出力するフィルタと、を備え、前記フィルタは、前記センサ補正量を前記センサ補正部にフィードバックし、前記センサ補正部は、前記センサ補正量を用いて前記センサ誤差を補正する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る車両測位装置によれば、マルチパスが生じやすい状況においても、測位精度を維持でき、測位継続が可能な状況を拡大することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係る実施の形態１の車両測位装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】マルチパス環境下での測位を説明する図である。
【図３】デジタル地図の静的情報を説明する図である。
【図４】車両航法座標系を説明する図である。
【図５】本発明に係る実施の形態１の車両測位装置の全体の処理フローを説明するフローチャートである。
【図６】地物との相対位置関係を説明する図である。
【図７】本発明に係る実施の形態２の車両測位装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】本発明に係る実施の形態２の車両測位装置の全体の処理フローを説明するフローチャートである。
【図９】道路線形を説明する図である。
【図１０】道路線形の算出処理を説明するフローチャートである。
【図１１】道路線形を説明する概念図である。
【図１２】本発明に係る実施の形態３の車両測位装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１３】本発明に係る実施の形態１から３の車両測位装置を実現するハードウェア構成を示す図である。
【図１４】本発明に係る実施の形態１から３の車両測位装置を実現するハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜はじめに＞
以下に説明する実施の形態において、地物とは、道路標識、信号機、電柱等を含み、道路情報とは、道路に関するノードデータ、車線幅、勾配データ等を含み、自律センサとは、実施の形態の車両測位装置を搭載する車両自身の状態量を検出するセンサであり、車速計、加速度計、角速度計等を含み、外界センサとは、実施の形態の車両測位装置を搭載する車両が存在する環境に関する情報を検出するセンサであり、レーザレンジファインダ、カメラ、レーダを含み、道路線形とは、道路の形状であり、道路線形データには、どのような直線と曲線の組み合わせであるか、勾配がどの程度であるかなどの情報を含んでいる。
【００１０】
＜実施の形態１＞
＜装置構成：概略＞
図１は本発明に係る実施の形態１の車両測位装置２０の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように車両測位装置２０には、ＧＮＳＳセンサ１（第１のセンサ）および地物検出部３（第３のセンサ）が外界センサとして接続されており、車両周辺の外界情報を検出する。また、車両測位装置２０には、地物情報記憶部４および自律センサ６（第２のセンサ）が接続されている。
【００１１】
車両測位装置２０は、観測値処理部１２、フィルタ１３、センサ補正部１４、慣性測位部１５および観測値予測部１６を備えている。
【００１２】
観測値処理部１２は、ＧＮＳＳセンサ１から出力される衛星観測データおよび地物検出部３から出力される地物との相対関係のデータを受け、測位演算および自律センサ６が出力する状態量データの補正量の推定を行うために必要な実観測値を演算し、フィルタ１３に出力する機能を有している。
【００１３】
センサ補正部１４は、自律センサ６のスケールファクタ誤差およびバイアス誤差を補正し、補正後センサ値として慣性測位部１５に出力する機能を有している。
【００１４】
慣性測位部１５は、センサ補正部１４から入力された補正後センサ値を用いて、車両の測位結果である位置、姿勢、速度などの慣性測位演算を行い、その結果を慣性測位結果として観測値予測部１６に出力する機能を有している。
【００１５】
観測値予測部１６は、慣性測位部１５から入力された慣性測位結果および地物情報記憶部４から入力された地物情報を用いて、測位演算および自律センサが出力する状態量データの補正量の推定をするために必要な予測観測値を演算し、フィルタ１３に出力する機能を有している。
【００１６】
フィルタ１３は、観測値処理部１２から入力された実観測値、および観測値予測部１６で予測された予測観測値を用いて、測位演算および自律センサ６のセンサ誤差を推定する機能を有している。フィルタ１３で推定されたセンサ誤差は、センサ補正量としてセンサ補正部１４にフィードバックされる。また、フィルタ１３での測位演算の結果は、測位結果として車両測位装置２０の出力となる。なお、外界センサからデータが得られない場合は、フィルタ１３は、慣性測位部１５から出力される慣性測位結果を車両測位装置２０の出力とする。
【００１７】
また、フィルタ１３では、センサ補正量は外界センサからデータが得られたタイミングで推定されるが、その値は保持されるため、外界センサからデータが得られない場合においても、センサ補正が行われ、測位精度の維持が可能となる。
【００１８】
以上説明した構成を有する車両測位装置２０によれば、ＧＮＳＳセンサ１および地物検出部３の何れかからデータが得られた場合には、測位演算とセンサ補正量の演算ができ、測位精度が維持できる。さらに、ＧＮＳＳセンサ１および地物検出部３の両方からデータが得られた場合には、より信頼性の高い測位結果を出力することが可能となる。
【００１９】
また、ＧＮＳＳセンサ１および地物検出部３からのデータを用いて得られた実観測値、自律センサ６からのデータを用いて得られた予測観測値をフィルタ１３によって融合するため、実観測値および予測観測値の一方を選択するような切り替え作業が不要となる。そのため、切り替え時に測位結果が不連続となるような、測位飛びなどの好ましくない現象を抑制することができる。
【００２０】
また、複数の外界センサを用いることにより、何れかの外界センサが異常値を出力した場合に、確率的に異常値を判定し、異常値を測位演算に使用しないという処理が可能となる。その結果、測位演算の信頼性を維持することが可能となる。
【００２１】
また、一般に外界センサのセンサ値の更新周期は低い周期、一般に１０Ｈｚ程度であるため、高い周期での測位が要求される場合には、外界センサのみでは要求を満たすことができない。一方、自律センサは高い周期、一般に１００Ｈｚ程度でセンサ値が得られ、その周期で慣性測位が実行できる。このため、車両測位装置２０においては、外界センサでのセンサ値だけを用いる場合と比較して、高い周期で測位結果を取得できるという効果も得られる。
【００２２】
図２は、衛星を捕捉できる場合において、衛星測位精度が低下する例を模式的に示した図である。図２に示すように、都市部およびその近郊において、複数のビルＢＤが林立する場所において、衛星ＳＴからの電波がビルＢＤなどの構造物に反射して車両ＯＶに到達する反射電波ＷＲと、直接に車両ＯＶに到達する直達電波ＷＳを同時に受信する場合がある。このような状況で衛星測位を行うと、一般的には測位精度が著しく低下し、衛星測位の測位精度が維持できないという問題が生じる。先行技術として説明した特開２０１６−１７０１２４号公報に開示の技術においては、この問題を解決することが困難である。
【００２３】
一方、車両測位装置２０によれば、図２のような状況においても地物との相対関係のデータを用いることによって測位精度を維持することが可能となる。すなわち、ＧＮＳＳセンサ１のみならず、区画線ＣＬおよび地物ＦＥなどの車両ＯＶが観測できる情報を統合することで、測位可能な状況を拡大することが可能である。
【００２４】
地物情報を用いた測位装置の例として、特開２００５−２６５４９４号公報に開示の技術が挙げられる。上記文献で提案されている車両位置推定装置では、車載カメラによって地物および白線を検出し、測位を行う。しかしながら、地物および白線が検出されない時間帯においては、車速計のみを使用し位置を推定するため、曲線形状の道路線形には対応できず、また地物および白線の検出によってはセンサ誤差が推定されないため、車速計が誤差を有する場合、センサの誤差が累積され、結果的に測位精度の低下を招く。
【００２５】
一方、車両測位装置２０においては、外界センサによる外界情報が観測可能な時間帯においてセンサ誤差を推定し、外界情報が観測できない時間帯においては、外界情報が観測可能な時間帯で推定したセンサ誤差を利用することで、慣性測位の精度を維持することが可能である。
【００２６】
近年では車両の自動運転のための高精細でかつ静的および動的な情報を配信するデジタル地図の整備が各国で行われており、日本においてはダイナミックマップと呼ばれている。その参考文献として、自動走行におけるダイナミックマップ整備（システム/制御/情報、Vol.60,No.11 pp.463-468,2016）が挙げられる。
【００２７】
上記参考文献には、ダイナミックマップがどのような情報を配信するかについての概念が説明されている。図３には上記参考文献に記載のダイナミックマップにおける静的情報として配信される地物の情報の一例を示している。図３においては、静的情報として、踏切、道路標識、ガードレール、電柱、信号機などの道路上に実在する実在地物の絶対位置情報および、道路中央座標などの地図情報が組み込まれている。また、実在地物に基づいて作成する仮想地物として、車道リンク、車線リンク、車線リンク上のノード、車線領域などの情報が組み込まれている。
【００２８】
なお、車道とはその境界が、壁、ガードレール、縁石などの物理的に制限される境界線と、トンネル、洞門などの高さ制限がある地物を意味している。また、車線の境界線は通行帯の区画線（白線など）によって制限される。
【００２９】
車両測位装置２０においては、地物情報記憶部４のデータベースとして、ダイナミックマップを適用可能である。
【００３０】
ダイナミックマップを含むデジタルマップの配信に関しては、世界各国で検討が進められており、国際標準化機構（ＩＳＯ）などで標準化が進められているため、世界各国で標準的に利用されるようになる。
【００３１】
＜装置構成：詳細＞
車両測位装置２０の個々の機能ブロックについて詳細に説明する。
【００３２】
＜ＧＮＳＳセンサ＞
ＧＮＳＳセンサ１にはＧＮＳＳアンテナ１ａが接続されている。ＧＮＳＳセンサ１は衛星軌道上を周回する測位衛星からの測位信号をＧＮＳＳアンテナ１で受信し、受信した測位信号を信号処理することで、衛星からの各種の観測データを取得可能である。
【００３３】
ＧＮＳＳセンサ１には、出力の設定によってＧＮＳＳセンサ１内で測位演算した測位演算結果の他、測位演算を行う前のＧＮＳＳの観測データを測位生データとして出力する機能を有するものがある。測位生データには、擬似距離観測値、ドップラー観測値、搬送波位相観測値が含まれており、これらの観測値については衛星が配信する周波数帯域ごと（例えばＬ１帯、Ｌ２帯、Ｌ５帯など）について得られる。
【００３４】
測位衛星には米国のＧＰＳの他に、ロシアのＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、欧州のＧａｌｉｌｅｏ、日本のＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System）、中国のＢｅｉｄｏｕ、インドのＮａｖＩＣ（Navigation Indian Constellation）などがあり、本発明に係る実施の形態１〜３の車両測位装置は、これら全てに適用することが可能である。
【００３５】
ＧＮＳＳセンサ１での測位演算は、単独測位、ＤＧＰＳ（Differential GPS）測位、ＲＴＫ（Real time Kinematic）測位、ネットワーク型ＲＴＫ測位などの測位方式の何れかを行うことが可能である。また、通常、ＧＮＳＳセンサ１は測位演算結果の信頼度情報を出力することが可能である。
【００３６】
単独測位とは、４機以上の測位衛星から受信した擬似距離観測値を用いて、測位を行う衛星測位方式の一種である。
【００３７】
ＤＧＰＳ測位とは、静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ：satellite-based augmentation system）、電子基準点および私設の固定局から生成できる衛星測位誤差補強データを用いて、測位演算することにより、単独測位と比較して精度の高い衛星測位結果を得ることが可能な測位方式である。
【００３８】
ＲＴＫ測位とは、電子基準点および私設の固定局の衛星生データを移動局に転送し、基地局近傍の衛星測位誤差要因を除去して高精度な衛星測位が可能となる測位方式である。ＲＴＫ測位では、アンビギュイティーと呼ばれる整数変数が高い信頼度で求まった場合、ｃｍ級の精度で測位が可能である。このときの測位解はＦｉｘ解と呼称され、アンビギュイティーが求まらなかった場合はＦｌｏａｔ解が出力される。
【００３９】
ネットワーク型ＲＴＫ測位とは、ネットワークを用いて基地局設置相当の衛星測位データを取得し、高精度測位を行う測位方式である。
【００４０】
ＧＮＳＳセンサ１には、緯度、経度、高度などの絶対位置情報の他に、ドップラー観測値と衛星航法データを用いて、ＧＮＳＳアンテナ１ａの地球に対する３軸方向、例えば、北、東、鉛直方向の絶対速度を演算することが可能なものもある。この絶対速度情報を用いて、ＧＮＳＳアンテナ１ａが移動している方向、すなわち方位を検出することが可能である。なお、本発明に係る実施の形態１〜３の車両測位装置に適用可能な衛星測位方式は、上述した方式以外に全ての衛星測位方式を含んでいる。
【００４１】
＜地物検出部＞
地物検出部３は、車両に取り付けられた周辺認識カメラおよびレーザレンジファインダとも呼称されるＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、レーダ等を用いて、地物を検出し、地物検出結果として車両周辺に存在する地物と車両との相対関係および地物の表示内容を出力する機能を有している。
【００４２】
地物と車両との相対関係とは、車両航法座標系において、車両の航法中心（例えば、後軸中央）から、地図データベースの座標情報と対応が取られている地物代表点（点）との相対的な距離関係および相対速度関係などを示している。
【００４３】
車両航法座標系とは、例えば、図４に示すように車両ＯＶの航法中心、ここでは後軸中央を原点として、車両の前方向をｘｂ軸、左方向をｙｂ軸とし、ｘｂ軸、ｙｂ軸と右ねじの法則の関係となるようにｚｂ軸を取るような座標系が使用されることが多い。
【００４４】
さらに地物検出部３は、地物に関する地物情報を保持した地物情報記憶部４の地物データベースを参照し、地物検出部３の検出結果と組み合わせることで、地物と車両の相対関係に関連付けた地物に関する情報を出力することが可能である。
【００４５】
地物に関する地物情報とは、電柱、道路標識、ガードレールなどの地物種別、絶対位置座標、表示内容である。すなわち、地物検出部３は、車両座標系で定義された地物までの距離、速度、地物の種別、絶対位置座標、表示内容などを同時に出力することが可能である。
【００４６】
外界センサであるＧＮＳＳセンサ１および地物検出部３は、それぞれ検出対象が異なるため、それぞれ検出可能な状況が異なる。例えば、ＧＮＳＳセンサ１ではトンネルなどの衛星を補足できない状況においては観測値が得られない。また、地物検出部３に関しては、地物がない区間では検出結果を出力できない。
【００４７】
＜観測値処理部＞
観測値処理部１２は、ＧＮＳＳセンサ１から得られる観測値、地物検出部３から得られる地物と車両との相対関係を統合的に処理し、実観測値としてフィルタ１３に伝送する機能を有している。
【００４８】
＜センサ補正部＞
センサ補正部１４は、フィルタ１３で推定されたセンサ補正量を用いて、自律センサ６から得られたセンサデータを補正する機能を有している。
【００４９】
＜自律センサ＞
自律センサ６は、車両の車速を計測する車速計、車両の加速度および角速度を計測する慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）、車両の操舵角度を計測する操舵角計など、車両の位置、速度、姿勢を測位するためのセンサを含んでいる。
【００５０】
車速計は、車両が有する車輪に取り付けられ、車輪の回転速度を検出するパルスセンサからの出力を用いて、車両の車速に変換する機能を有する。
【００５１】
ＩＭＵは、車両の屋根もしくは室内に設置され、車両座標系における加速度、角速度を検出する機能を有する。ＩＭＵにはＭＥＭＳ（Micro Electric Mechanical System）および光ファイバージャイロ（Fiber Optic Gyroscope）などを組み込んだものなどが市販されている。
【００５２】
＜慣性測位部＞
慣性測位部１５は、センサ補正部１４により補正された自律センサ６のセンサ値と車両の運動モデルを用いて、車両の車速、加速度、角速度センサの積算値から車両の位置および速度、姿勢を測位する機能を有している。
【００５３】
慣性測位部では、自律センサ６から時々刻々取得されるセンサ値を、車両の運動モデルに基づいて積算することで測位が行われる。通常、自律センサ６のセンサ値には、スケールファクタ誤差およびバイアス誤差などが含まれており、これが時々刻々積算されるため、慣性測位の精度が時間と共に劣化するという問題がある。
【００５４】
一方、本発明に係る実施の形態１〜３の車両測位装置では、このセンサ誤差をフィルタで推定し、センサ補正量として自律センサ６のセンサ値を補正するため、慣性測位の精度を向上させることができる。
【００５５】
＜観測値予測部＞
観測値予測部１６は、観測値処理部１２で演算処理された実観測値に対して、慣性測位結果および車両周辺の地物情報を用いて予測観測値を演算し、フィルタ１３に出力する機能を有している。
【００５６】
＜フィルタ＞
フィルタ１３は、観測値処理部１２から得られた実観測値と観測値予測部１６から得られた予測観測値を用いて、確率的に最も確からしい状態量を推定することで、位置、速度、姿勢などの測位演算、さらには自律センサ６が有するスケールファクタ誤差、バイアス誤差などのセンサ誤差を推定する機能を有している。
【００５７】
ここで状態量とは、車両の３次元方向の位置、速度、姿勢および自律センサ６のセンサ誤差などである。フィルタ１３で推定された測位演算結果は、測位結果として車両測位装置２０から出力され、センサ誤差は、センサ補正量としてセンサ補正部１４に入力される。
【００５８】
＜動作＞
次に、図５に示すフローチャートを用いて車両測位装置２０の全体の処理フローについて説明する。車両測位装置２０が測位を開始すると、まず、慣性測位の初期値および観測値予測部１６で利用される現在の慣性測位結果を取得する（ステップＳ１００）。
【００５９】
なお、車両測位装置２０の電源投入直後などの、現在の慣性測位結果が取得できない場合は、ＧＮＳＳセンサ１から概算の測位結果を取得して利用したり、慣性測位の初期値として予め定めた値を使用することが可能である。
【００６０】
次に、車両測位装置２０は、ＧＮＳＳセンサ１、地物検出部３などの外界センサからデータが得られているかを判定する（ステップＳ１０１）。外界センサは、それぞれ検出対象が異なるが、センサ値が得られているセンサが１つでもある場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合（Ｎｏの場合）は、ステップＳ１３１に進む。
【００６１】
車両測位装置２０は、外界センサからのデータが得られない場合は、ステップＳ１３１において、後に説明するステップＳ１１３の慣性測位演算で求められる慣性測位結果を車両測位装置２０の測位結果として出力する。
【００６２】
ステップＳ１０２においては、観測値処理部１２が、外界センサで得られたセンサ値を、次のステップＳ１０３でフィルタ１３が利用できるように処理して実観測値として出力する。
【００６３】
ここで、観測値処理部１２におけるＧＮＳＳセンサ１および地物検出部３のそれぞれで得られた観測値に対する処理について説明する。
【００６４】
＜ＧＮＳＳセンサでの観測値に対する処理＞
本実施の形態１では、ＧＮＳＳセンサ１はＧＮＳＳアンテナ１ａの位相中心における緯度、経度、高度および方位の座標情報、およびそれぞれの信頼度が出力されるものとする。通常、ＧＮＳＳセンサ１からはＮＭＥＡ（National Marine Electronics Association）で定義されたプロトコルで送信されるが、出力仕様はメーカによって異なるため、観測値処理部１２では、ＧＮＳＳセンサ１で得られたセンサ値を、緯度、経度、方位に関しては、ｄｅｇまたはｒａｄなどの単位系に変換し、高度に関しては、ｍ（メートル）などの単位系に変換する。
【００６５】
＜地物検出部での観測値に対する処理＞
本実施の形態１では、地物検出部３からは地物の代表点の絶対位置座標、例えば、緯度、経度、高度情報と、車両航法中心と地物代表点との相対位置関係が得られるものとする。相対位置関係を表現する方法は様々あるが、ここでは図６に示すように、車両ＯＶの航法中心から地物代表点までの相対距離および相対方位とする。
【００６６】
図６のＸＹＺは絶対座標系を表現しており、この場合は地球の重心を原点とし、地球に固定された座標系であるＥＣＥＦ座標系（Earth Centered Earth Fixed座標）を表している。図６の座標（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）および座標（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）は、それぞれ地物ＦＥの絶対位置座標および車両ＯＶの航法中心の絶対位置座標を表している。なお、ｚｉは図示していない。また、図６の軸ｎ、軸ｅ、軸ｄは車両ＯＶの航法中心を原点として、北方向、東方向、鉛直方向に座標軸を取った座標系を表し、ＮＥＤ座標系と呼ばれる。なお、図のψは北を基準として時計方向を正とした車両方位を表している。
【００６７】
地物検出部３での出力が、地物ＦＥに対して座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）であった場合、相対距離ρｍ、ｉと相対方位θｍ、ｉは、それぞれ以下の数式（１）および（２）で求められる。
【００６８】
【数１】
2020202522.tif 000003
【００６９】
【数２】
2020202522.tif 000004
【００７０】
これらの情報が、地物代表点の座標である座標（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）と共に出力される。なお、ここでは、相対距離と相対方位のみを説明したが、地物検出部３の出力としては、相対速度情報を出力可能なものもあるため、相対速度情報を観測値として使用しても良い。また、今回は相対方位のみを用いているが、相対ピッチ角および相対ロール角なども座標（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）から求められるため、これを観測値として追加することも可能である。この場合は、車両の姿勢角などの測位も可能となるため、より高度な測位が可能である。ここで、ピッチ角およびロール角とは、それぞれ図４に示すｙｂ軸回りおよびｘｂ軸回りの角度に関する名称である。
【００７１】
ここで、図５のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１１１以下のフローを説明する。
【００７２】
車両測位装置２０は、ステップＳ１０１の判定と併行して自律センサ６からセンサ値を取得する（ステップＳ１１１）。すなわち、ＩＭＵから加速度、角速度を取得し、車速計から車速情報などを取得する。
【００７３】
＜自律センサのセンサ値の補正＞
次に、センサ補正部１４において、自律センサ６から取得したセンサ値を補正する（ステップＳ１１２）。以下では自律センサ６として、車速計および車両のヨー軸方向の角速度（以下、ヨーレートと呼称）センサを用いるものとし、以下の、数式（３）および数式（４）で表されるようなセンサ誤差モデルを用いて補正する場合を説明する。
【００７４】
【数３】
2020202522.tif 000005
【００７５】
【数４】
2020202522.tif 000006
【００７６】
数式（３）は、車速の真値Ｖｔに対して、車速のスケールファクタｓνが掛かっており、数式（４）は、ヨーレート真値γｔに対して、ヨーレートセンサのバイアスｂγが重畳し、ヨーレートのスケールファクタｓγが掛かっているモデルである。
【００７７】
後に説明するが、この例においてはフィルタ１３では、ｓν、ｓγおよびｂγのそれぞれ推定値ｓνe、ｓγeおよびｂγｅがセンサ誤差として推定される。センサ補正部１４は、このセンサ誤差の推定値を用いて、以下の数式（５）および（６）によって自律センサ６のセンサ値を補正する。
【００７８】
【数５】
2020202522.tif 000007
【００７９】
【数６】
2020202522.tif 000008
【００８０】
数式（５）および（６）において、それぞれＶｅおよびγｅは、補正後の車速およびヨーレートである。なお、以上説明したセンサ誤差モデルについては一例であり、他のセンサ誤差モデルを利用しても良い。
【００８１】
＜慣性測位部での処理＞
ここで、図５のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１１３の処理を行う。すなわち、補正されたセンサ値と車両の運動モデルを用いて慣性測位部１５において慣性測位演算を行う。慣性測位演算の具体的な演算方法として、車両は概ね平面内を移動するものとして、モデル化する。なお、以下ではＧＲＳ８０（Geodetic Reference System 1980）の楕円体に準拠した航法座標系で表現するものとする。まず、以下の数式（７）で表されるような状態変数を定義する。
【００８２】
【数７】
2020202522.tif 000009
【００８３】
数式（７）におけるｙｄは、慣性測位に関する状態変数をまとめた慣性測位に関する状態ベクトルを表している。また、λｄは慣性測位演算で得られた緯度、φｄは慣性測位演算で得られた経度、ｈｄは慣性測位演算で得られた楕円体高、ψｄは慣性測位演算で得られた方位を表す。
【００８４】
この状態変数は、以下の数式（８）で表されるような運動モデルによりモデル化されるものとする。
【００８５】
【数８】
2020202522.tif 000010
【００８６】
数式（８）におけるｙｄ・は、慣性測位に関する状態ベクトルを時間微分したベクトルを表している。また、ｇ（ｙｄ，ｕ）はｙｄ、uを入力とする非線形関数を、ｕは入力変数Ｖ、γをまとめた入力ベクトルであり、ｕ＝[Ｖγ]Ｔを表している。
【００８７】
また、数式（８）におけるＮは卯酉半径を表し、Ｍが子午半径を表しており、それぞれ、以下の数式（９）および（１０）で定義される。
【００８８】
【数９】
2020202522.tif 000011
【００８９】
【数１０】
2020202522.tif 000012
【００９０】
補正されたセンサ値を数式（８）に代入し、時々刻々積分を行うことによって慣性測位結果を得ることができる。積分の方法はルンゲ・クッタ法（Runge-Kutta method）などの手法がよく利用される。なお、慣性航法の緯度、経度、高度などの座標は、車両の航法中心の座標としている。
【００９１】
ここで、図５のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１１４の処理を行う。すなわち、慣性測位で得られた情報を用いて、観測値予測部１６において、予測観測値を算出する。以下ではＧＮＳＳセンサ１の観測値予測、地物検出部３の観測値予測について説明する。
【００９２】
＜観測値予測部での処理＞
＜ＧＮＳＳセンサの観測値に対する予測＞
ＧＮＳＳセンサ１で得られる観測値は、ＧＮＳＳアンテナ１ａの緯度、経度、高度などの座標情報である。以下では、ＧＮＳＳセンサ１の観測値を（λｍ，φｍ，ｈｍ，ψｍ）とする。一方、慣性測位結果もこれらの座標情報が得られるが、慣性測位結果は車両の航法中心の座標であるため、車両航法中心からＧＮＳＳアンテナ１ａの位置までのオフセット量を用いて、ＧＮＳＳセンサ１の観測値を予測する。すなわち、車両の航法座標系で表現された車両航法中心からＧＮＳＳアンテナ１ａまでのオフセット量を（Δｘ，Δｙ，Δｚ）とすると、予測されたＧＮＳＳセンサ１の観測値（λｐ，φｐ，ｈｐ，ψｐ）は、慣性測位値ｙｄ（λｄ，φｄ，ｈｄ，ψｄ）とオフセット量ｖ（Δｘ，Δｙ，Δｚ）から、座標変換関数ｃ（ｙｄ，ｖ）により以下の数式（１１）のように求めることができる。
【００９３】
【数１１】
2020202522.tif 000013
【００９４】
＜地物検出部の観測値に対する予測＞
地物検出部３で得られる観測値は、車両と地物代表点との距離および方位角である。慣性測位結果と、地物代表点の絶対位置座標を用いれば、これらの観測値が予測できる。すなわち、車両と地物ＦＥの代表点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）との距離の予測値および相対角をそれぞれρｐ，ｉおよびθｐ，ｉとすると、それぞれ以下の数式（１２）および（１３）で求めることができる。
【００９５】
【数１２】
2020202522.tif 000014
【００９６】
【数１３】
2020202522.tif 000015
【００９７】
ここで、数式（１２）の（Ｘｄ，Ｙｄ，Ｚｄ）は、慣性測位結果であるλｄ，φｄ，ｈｄをＥＣＥＦ座標系で表現したものであり、以下の数式（１４）で求めることができる。
【００９８】
【数１４】
2020202522.tif 000016
【００９９】
また、数式（１３）のｅｉおよびｎｉは、地物代表点をＮＥＤ座標系で表現したものであり、以下の数式（１５）で求めることができる。
【０１００】
【数１５】
2020202522.tif 000017
【０１０１】
＜フィルタでの処理＞
ここで、図５のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１０３の処理を説明する。フィルタ１３ではステップＳ１０２で得られた実観測値、およびステップＳ１１４で得られた予測観測値を用いて、フィルタ測位演算と、自律センサ６の誤差の推定を行う（ステップＳ１０３）。
【０１０２】
まず、推定対象となる変数を、緯度、経度、高度、方位、車速スケールファクタ、ヨーレートスケールファクタ、ヨーレートバイアスとして、以下の数式（１６）で表される状態ベクトルを定義する。
【０１０３】
【数１６】
2020202522.tif 000018
【０１０４】
車速のスケールファクタｓνおよびヨーレートのスケールファクタｓγが微小であるとすると、数式（５）および（６）より、車速の真値Ｖｔおよびヨーレートの真値γｔは、それぞれ以下の数式（１７）および（１８）で近似できる。
【０１０５】
【数１７】
2020202522.tif 000019
【０１０６】
【数１８】
2020202522.tif 000020
【０１０７】
車速のスケールファクタｓν、ヨーレートのスケールファクタｓγおよびヨーレートセンサのバイアスｂγの動的なモデルを、以下の数式（１９）、（２０）および（２１）で表す。すなわち現在の状態から次の状態を予測する１次マルコフ過程で駆動するものとする。
【０１０８】
【数１９】
2020202522.tif 000021
【０１０９】
【数２０】
2020202522.tif 000022
【０１１０】
【数２１】
2020202522.tif 000023
【０１１１】
数式（１９）〜（２１）において、ｓν・はｓνの時間微分、ｓγ・はｓγの時間微分、ｂγ・はｂγの時間微分である。また、車速スケールファクタのプロセス雑音Ｗｓνは、車速スケールファクタの時間遷移に関する雑音であり、ヨーレートスケールファクタのプロセス雑音Ｗｓγは、ヨーレートスケールファクタの時間遷移に関する雑音であり、ヨーレートバイアスのプロセス雑音Ｗｂγは、ヨーレートバイアスの時間遷移に関する雑音である。
【０１１２】
数式（１９）〜（２１）をまとめると、状態方程式は以下の数式（２２）で表すことができる。
【０１１３】
【数２２】
2020202522.tif 000024
【０１１４】
数式（２２）において、ｘ・は、状態ベクトルｘを時間微分したベクトルを表す。また、ｕは、以下の数式（２３）で表すことができる入力ベクトルである。
【０１１５】
【数２３】
2020202522.tif 000025
【０１１６】
数式（２２）を状態方程式、数式（１１）をＧＮＳＳセンサ１による観測方程式、数式（１２）および（１３）を地物検出による観測方程式として状態ベクトルｘを推定することで、測位演算および、自律センサ６の誤差を推定することが可能となる。
【０１１７】
数式（２２）の状態方程式および数式（１１）〜（１３）の観測方程式は、状態ベクトルに関して非線形となるため、測位演算、自律センサ６の誤差を推定するには非線形の状態推定を適用する必要がある。非線形の状態推定の手法として、パーティクルフィルタまたは逐次モンテカルロ法と呼称される粒子フィルタ、および拡張カルマンフィルタなどの公知の手法が適用可能である。これらの手法は、確率的に最も確からしい状態を推定する手法であり、状態推定問題にはよく利用される。
【０１１８】
以下では、拡張カルマンフィルタを用いた手法について説明する。カルマンフィルタではシステムに付随するノイズはガウス分布に従うという仮定の下で状態ベクトルの推定が行われるが、粒子フィルタと比較して、計算負荷が小さく演算回路が小さくて済むので実装上有利である。
【０１１９】
＜拡張カルマンフィルタによる状態推定＞
状態ベクトルの事前推定値ｘｂの周りで数式（２２）を１次テイラー展開すると、以下の数式（２４）で表すことができる。
【０１２０】
【数２４】
2020202522.tif 000026
【０１２１】
数式（２４）において、ｗはプロセス雑音であり、δｘは以下の数式（２５）で表すことができる誤差状態ベクトルである。
【０１２２】
【数２５】
2020202522.tif 000027
【０１２３】
また、数式（２４）において、Ｆａは以下の数式（２６）で表すことができる。
【０１２４】
【数２６】
2020202522.tif 000028
【０１２５】
ＧＮＳＳセンサ１による観測方程式ｚＧＮＳＳを以下の数式（２７）のように表す。
【０１２６】
【数２７】
2020202522.tif 000029
【０１２７】
地物ｉによる観測方程式ｚｌａｎｄ，ｉを以下の数式（２８）のように表す。
【０１２８】
【数２８】
2020202522.tif 000030
【０１２９】
地物がＮ個同時に観測できているとすると、ｉ＝１〜Ｎ個の地物観測値をまとめた観測方程式ｚｌａｎｄを以下の数式（２９）のように表す。
【０１３０】
【数２９】
2020202522.tif 000031
【０１３１】
各種の状況において観測できた観測値について、それらをまとめたものを出力ベクトルｚとする。出力ベクトルｚは観測値が得られる状況において、その内容が異なる。以下では各状況におけるｚについて説明する。
【０１３２】
＜ＧＮＳＳセンサのみ観測できる場合＞
地物が車両周辺に存在せず、ＧＮＳＳセンサ１による観測値が良好である場合、出力ベクトルｚは以下の数式（３０）のように表す。
【０１３３】
【数３０】
2020202522.tif 000032
【０１３４】
＜地物検出部のみ観測できる場合＞
市街地などのＧＮＳＳセンサ１による観測値の信頼度が低い場合で、かつ地物が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（３１）のように表す。
【０１３５】
【数３１】
2020202522.tif 000033
【０１３６】
＜ＧＮＳＳセンサと地物検出部で観測できる場合＞
ＧＮＳＳセンサ１の観測値が良好で、かつ地物が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（３２）のように表す。
【０１３７】
【数３２】
2020202522.tif 000034
【０１３８】
なお、出力ベクトルｚは、状態ベクトルｘとｕの関数として表現することが可能であり、上記の状況では全て以下の数式（３３）のように書けるものとする。
【０１３９】
【数３３】
2020202522.tif 000035
【０１４０】
数式（３２）のように観測方程式を融合的に利用することによって、より高い信頼性で測位演算および自律センサの誤差推定を行うことが可能である。さらに、数式（３２）のように観測方程式を切り替えることなく、融合して使用することで測位飛びなどの好ましくない現象を抑制することができる。
【０１４１】
数式（３３）を状態ベクトルの事前推定値ｘｂの周りでテイラー展開すると、以下の数式（３４）および（３５）で表すことができる。
【０１４２】
【数３４】
2020202522.tif 000036
【０１４３】
【数３５】
2020202522.tif 000037
【０１４４】
数式（３４）において、出力ベクトルｚは先に示した数式（３３）で表される観測方程式となる。
【０１４５】
また、数式（３５）においてＨは、観測方程式を、状態ベクトルｘに関して１次テイラー展開し、ｘとして事前推定値ｘｂを代入した行列であり、以下の数式（３６）で表される。
【０１４６】
【数３６】
2020202522.tif 000038
【０１４７】
なお、行列Ｈは、解析的に求めるか、数値微分を用いることにより計算可能である。
【０１４８】
数式（２４）および数式（３５）を自律センサ６のサンプリング時間Δｔで離散化し、離散時刻をｋとすると、それぞれ以下の数式（３７）および数式（３８）となる。
【０１４９】
【数３７】
2020202522.tif 000039
【０１５０】
【数３８】
2020202522.tif 000040
【０１５１】
数式（３７）および数式（３８）において、Ｆは、時刻ｋに関する誤差状態ベクトルδｘｋに関する状態遷移行列でありＦ＝（１＋Ｆａ・ｄｔ）で表され、ｗｋ＝ｗ・Δｔで表される。νｋは、各観測値に対応したセンサノイズである。プロセスノイズｗおよびセンサノイズνｋは、カルマンフィルタのパラメータであり、事前の測定値などを用いて設定が可能である。
【０１５２】
数式（３７）および数式（３８）を用いて、カルマンフィルタの処理アルゴリズムを適用すれば、離散時刻ｋでの誤差状態ベクトルの推定値δｘｅ，ｋを求めることが可能である。
【０１５３】
＜時間発展処理＞
時間発展処理とは、自律センサ６のサンプリング時間ごとに実行する処理である。時刻ｋにおける状態ベクトルの事前推定値ｘｂ，ｋを時刻ｋにおける慣性測位結果ｙｄ，ｋおよび自律センサ誤差ｅｓｅｎｓｏｒ，ｋを用いて以下の数式（３９）で表す。
【０１５４】
【数３９】
2020202522.tif 000041
【０１５５】
時刻ｋにおける誤差状態ベクトルの事前推定値をδｘｂ，ｋ、誤差共分散行列をＰｋ（ｎ×ｎ行列）、事前誤差共分散行列をＰｂ，ｋ（ｎ×ｎ行列）とすると、事前推定値δｘｂ，ｋおよび事前誤差共分散行列Ｐｂ，ｋは、それぞれ以下の数式（４０）および数式（４１）として時間発展処理を行う。
【０１５６】
【数４０】
2020202522.tif 000042
【０１５７】
【数４１】
2020202522.tif 000043
【０１５８】
数式（４１）において、Ｑは、ｗｋの分散を対角成分としたプロセスノイズの共分散行列（ｎ×ｎ行列）である。電源投入直後などにおいては誤差共分散行列の初期値が必要であるが、初期値には０以上を満たす任意のスカラー値αとｎ×ｎの単位行列Ｉｎ×ｎを用いて以下の数式（４２）で表されるＰｋ−１などがよく利用される。また、δｘｂ，ｋの初期値としては、δｘｂ，ｋの要素を全て０としたベクトルが利用される。
【０１５９】
【数４２】
2020202522.tif 000044
【０１６０】
＜観測更新処理＞
外界センサによる観測値が得られた時刻で、以下の数式（４３）、（４４）および（４５）で定義される観測更新処理を行う。
【０１６１】
【数４３】
2020202522.tif 000045
【０１６２】
【数４４】
2020202522.tif 000046
【０１６３】
【数４５】
2020202522.tif 000047
【０１６４】
数式（４３）〜（４５）において、δｘｅ，ｋは誤差状態ベクトルの推定値、Ｒはセンサノイズの共分散行列（ｐ×ｐ行列）、Ｇｋはカルマンゲインである。
【０１６５】
また、δｚｋは、ｚｍ，ｋを時刻ｋにおける実観測値とし、ｚｐ，ｋを予測観測値として以下の数式（４６）で表されるベクトルである。
【０１６６】
【数４６】
2020202522.tif 000048
【０１６７】
このようにすれば、時刻ｋにおける誤差状態ベクトルの推定値δｘｅ，ｋが求まるため、状態ベクトルｘｋの推定値ｘｅ，ｋは、以下の数式（４７）として求めることができる。
【０１６８】
【数４７】
2020202522.tif 000049
【０１６９】
ここで、Ｐｋは状態ベクトルの真値と推定値の差に関する分布を表しており、この値を用いれば外界センサの異常値を判定することが可能である。例えば、Ｐｋの緯度、経度に対する要素を抽出し、固有値解析結果を行うことで誤差楕円と呼ばれる楕円を求め、誤差楕円の範囲内にＧＮＳＳセンサ１のセンサ値が入っているのであれば、その値は観測値として利用し、入っていない場合は観測値として使用しない、などの棄却機構を構成することが可能である。
【０１７０】
パーティクルフィルタを用いた場合も同様な棄却機構を構成することが可能であり、異常値を棄却することで、より信頼性の高い推定を行うことが可能である。
【０１７１】
ＧＮＳＳセンサ１に対応するセンサノイズの共分散行列Ｒの要素は、ＧＮＳＳセンサ１の測位状態、例えば、単独測位、ＤＧＰＳ、Ｆｌｏａｔ解およびＦｉｘ解に応じて変化させると好適である。
【０１７２】
地物観測値に対応するセンサノイズの共分散行列Ｒの要素は、地物検出部３の性能に基づいて、地物種別ごとに異なることがあるため、地物種別ごとに変化させると好適である。
【０１７３】
ここで、図５のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１０４の処理を説明する。ステップＳ１０３で得られた状態ベクトルの推定値ｘｅ，ｋを状態ベクトルｘｅとし、以下の数式（４８）のように定義する。
【０１７４】
【数４８】
2020202522.tif 000050
【０１７５】
数式（４８）において、λe，φe，ｈeおよびψeは、それぞれ緯度、経度、高度および方位の推定値であり、ｓνe、ｓγeおよびｂγｅは、車速スケールファクタ、ヨーレートスケールファクタ、ヨーレートバイアスの推定値である。
【０１７６】
ｙｅ＝［λeφeｈeψe］Ｔとすると、車両測位装置２０の出力である測位結果ｙｏｕｔは、以下の数式（４９）で表される。
【０１７７】
【数４９】
2020202522.tif 000051
【０１７８】
また、自律センサ誤差ｅｓｅｎｓｏｒは、以下の数式（５０）で表され、センサ補正部１４に入力される。
【０１７９】
【数５０】
2020202522.tif 000052
【０１８０】
以上説明した構成を有する車両測位装置２０を車両に搭載することで、マルチパスが生じやすい都市部およびその近郊においても、測位精度を維持することが可能となり、測位継続可能な状況を拡大することができる。
【０１８１】
なお、本実施の形態ではＧＮＳＳセンサ１による観測値は、緯度、経度、高度、方位などＧＮＳＳセンサ１により測位演算された結果を利用しているが、ＧＮＳＳセンサ１によっては、擬似距離観測値、ドップラー観測値、搬送波位相観測値などの生データを出力することができるものもあり、その場合は、これらの何れかまたは全てを観測値として利用することが可能である。この場合は、状態変数にＧＮＳＳセンサ１の受信機時刻のドリフトなどを追加し、受信機時刻についての誤差推定も実施する必要があるが、可視衛星数が少数（例えば１基のみ）の場合においても、ＧＮＳＳセンサ１による観測値を生成することが可能である。このような技術はタイトカップリングと呼ばれ、本実施の形態のように地物検出部３の観測値とを組み合わせることで、より精度の高い測位が可能となる。
【０１８２】
また、本実施の形態では、慣性測位のモデルとして概ね平面を移動するモデルを使用したが、自律センサ６として３軸の加速度および角速度を用いると、車両のロール角およびピッチ角が変動した慣性測位モデルを構築でき、より高精度な測位および姿勢推定が可能である。
【０１８３】
また、本実施の形態では地物観測値として、相対距離と相対角度を観測値として用いているが、地物検出の処理によっては、地物との相対速度が出力されることも考えられる。この場合、地物の観測値に相対速度が追加されるため、より精度の高い測位が可能となる。
【０１８４】
また、本実施の形態では拡張カルマンフィルタによる推定方法を示したが、システムに付随するノイズがガウス分布でない場合においては、粒子フィルタを適用することにより、高い精度で測位およびセンサ誤差の推定を行うことが可能である。
【０１８５】
また、車両測位装置２０の出力として測位結果のみとしているが、補正されたセンサ値を出力することも可能である。
【０１８６】
＜実施の形態２＞
以上説明した実施の形態１では、地物の観測値を用いて測位を行っていたが、マルチパスが生じやすい都市部およびその近郊においては、道路の線形情報を用いて測位を行うことで、測位演算およびセンサ補正量の推定を行っても良い。
【０１８７】
図７は、本発明に係る実施の形態２の車両測位装置２０Ａの構成を示す機能ブロック図である。なお、図７においては、図１を用いて説明した車両測位装置２０と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０１８８】
図７に示すように車両測位装置２０Ａにおいては、図１に示した車両測位装置２０の地物検出部３の代わりに道路線形検出部２（第４のセンサ）から道路線形データを受ける構成となっている。
【０１８９】
道路線形検出部２は、車両に取り付けたカメラ等を用いて、道路線形を検出して検出結果を出力する機能を有している。通常、カメラは車両前方に取り付けられ、画像処理によって車両前方の左右の区画線が検出され、道路線形データとして観測値処理部１２に入力される。
【０１９０】
道路線形算出部１１は、道路情報記憶部５から得られた道路情報を用いて、車両近傍の道路線形を算出し、道路線形情報として観測値予測部１６に出力する機能を有している。
【０１９１】
＜動作＞
次に、図８に示すフローチャートを用いて車両測位装置２０Ａの全体の処理フローについて説明する。なお、図８においては、ステップＳ１２１およびＳ１２２が追加されている以外は図５を用いて説明したフローチャートと同一の処理については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０１９２】
車両測位装置２０Ａが測位を開始すると、まず、慣性測位の初期値および観測値予測部１６で利用される現在の慣性測位結果を取得する（ステップＳ１００）。
【０１９３】
次に、車両測位装置２０Ａは、ＧＮＳＳセンサ１および道路線形検出部２などの外界センサからデータが得られているかを判定する（ステップＳ１０１）。外界センサは、それぞれ検出対象が異なるが、センサ値が得られているセンサが１つでもある場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合（Ｎｏの場合）は、ステップＳ１３１に進む。
【０１９４】
車両測位装置２０Ａは、外界センサからのデータが得られない場合は、ステップＳ１３１において、ステップＳ１１３の慣性測位演算で求められる慣性測位結果を車両測位装置２０Ａの測位結果として出力する。
【０１９５】
ステップＳ１０２においては、観測値処理部１２が、外界センサで得られたセンサ値を、次のステップＳ１０３でフィルタ１３が利用できるように処理して実観測値として出力する。
【０１９６】
ここで、観測値処理部１２における道路線形検出部２で得られた観測値に対する処理について説明する。なお、ＧＮＳＳセンサ１で得られた観測値に対する処理については実施の形態１と同じであるので、説明は省略する。
【０１９７】
＜道路線形検出部での観測値に対する処理＞
道路線形検出部２では、車両前方に取り付けられたカメラから車両の左右方向の区画線が検出できるものとする。道路線形検出部２では左右の区画線に関する検出結果として、３次関数の係数が出力され、右区画線および左区画線は車両座標系において、それぞれ以下の数式（５１）および（５２）で表される。
【０１９８】
【数５１】
2020202522.tif 000053
【０１９９】
【数５２】
2020202522.tif 000054
【０２００】
本実施の形態では、車線中央の道路線形を代表値として利用する。従って、観測値処理部１２では、道路線形算出結果について以下の数式（５３）で表される処理を行う。
【０２０１】
【数５３】
2020202522.tif 000055
【０２０２】
数式（５３）において、Ｃ３ｃ＝（Ｃ３ｒ＋Ｃ３ｌ）／２、Ｃ２ｃ＝（Ｃ２ｒ＋Ｃ２ｌ）／２、Ｃ１ｃ＝（Ｃ１ｒ＋Ｃ１ｌ）／２、Ｃ０ｃ＝（Ｃ０ｒ＋Ｃ０ｌ）／２である。
【０２０３】
本実施の形態では、道路線形検出部２で検出される観測値として、ｘｂ＝０の点における横位置偏差ｙｍ、偏差角θｍ、曲率κｍとする。そして、それぞれ、車線中央の道路線形から以下の数式（５４）、（５５）、（５６）で求められる。
【０２０４】
【数５４】
2020202522.tif 000056
【０２０５】
【数５５】
2020202522.tif 000057
【０２０６】
【数５６】
2020202522.tif 000058
【０２０７】
図９は、道路線形を説明する図であり、横位置偏差ｙｍ、偏差角θｍ、曲率κｍの定義を図示しており、車両ＯＶの位置を車両航法座標系およびＮＥＤ座標系で表している。また、数式（５１）で表される右区画線および数式（５２）で表される左区画線を模式的に示している。
【０２０８】
＜道路線形算出部での処理＞
ここで、図８のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１２１について説明する。車両測位装置２０Ａは、ステップＳ１０１およびステップＳ１１１と併行して道路情報記憶部５から車両周辺の道路情報を取得する（ステップＳ１２１）。道路情報記憶部５は、図３に示したように、地図データが整備されている区間における道路上の実在地物および仮想地物に関する情報が記憶されており、仮想地物に関する情報としては、車道リンク、車線リンク、車線リンク上のノード、斜線領域などの情報が記憶されている。その他、車線の車線幅、縦、横勾配などの情報が含まれている場合がある。
【０２０９】
ステップＳ１２１において道路情報を取得した後は、ステップＳ１２２に進む。ステップＳ１２２では、道路線形算出部１１において、後に観測値予測部１６で利用される車両周辺の道路線形情報が算出される。本実施の形態では、車線中央の絶対位置座標が地図ノードとして道路情報記憶部５に保持されており、その情報を用いて道路線形を算出する方法について以下に説明する。
【０２１０】
図１０はステップＳ１２２での処理を示すフローチャートである。以下、図１０を用いてステップＳ１２２処理を説明する。
【０２１１】
まず、ステップＳ２０１において、道路情報記憶部５から地図ノードデータを取得する。ここでは、地図ノードデータとして車両が位置する車線中央の絶対位置座標が、緯度、経度、高度として得られるものとする。以下、車両周辺の複数点の地図ノードデータを地図点群と呼称する。
【０２１２】
次に、ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１で得られた地図点群について関数近似を実施する。具体的には、まず、地図点群を開始位置のノードから、終了位置のノードまでの各ノードを経由する線として表現し、得られた線から道路線形を求める。すなわち、開始位置ノードでのｓをｓ＝０、終了点ノードでのｓをｓ＝ｌとなるような線長パラメータｓを用いて道路点群を道路線形として表す。各ノード位置でのｓは地図ノードデータの緯度・経度・高度から求めることができるため、関数近似などの補間処理によって、地図点群の各ノードでの緯度・経度・高度などの絶対位置座標をｓを用いた線として表現可能である。関数近似の方法としては、ベジエ曲線、スプライン曲線などを用いた方法が挙げられる。本実施の形態では、３次の多項式で近似する手法について説明する。
【０２１３】
図１１に地図点群と、関数近似された道路線形の概念図を示す。関数近似された地図点群、すなわち道路中央の絶対位置座標がＥＣＥＦ座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において、関数ｌＸ（ｓ）、ｌＹ（ｓ）、ｌＺ（ｓ）で表現されるとすると、それぞれ以下の数式（５７）、（５８）、（５９）のように３次の多項式で表現できる。
【０２１４】
【数５７】
2020202522.tif 000059
【０２１５】
【数５８】
2020202522.tif 000060
【０２１６】
【数５９】
2020202522.tif 000061
【０２１７】
なお、道路線形を算出するその他の方法として、車線リンクおよびノード情報から道路線形を算出する方法などがあり、例えば特開２００５−３１３８０３号公報に開示の技術を使用することが可能である。
【０２１８】
次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２で得られた道路線形として３次近似係数を算出結果として出力する。
【０２１９】
ステップＳ１２２で算出された道路線形の情報は、観測値予測部１６に与えられてステップＳ１１４の処理を行う。すなわち、ステップＳ１１４では、慣性測位部１５で得られた慣性測位結果と、道路線形算出部１１で得られた道路線形情報を用いて予測観測値を算出する。なお、ＧＮＳＳセンサ１の観測値に対する予測は、実施の形態１と同じであるので、以下では道路線形検出部２の観測値に対する予測について説明する。
【０２２０】
＜観測値予測部での処理＞
＜道路線形検出部の観測値に対する予測＞
道路線形検出部２で得られる観測値は、横位置偏差、偏差角、曲率である。慣性測位結果と、道路線形算出部１１より得られた車両周辺の道路線形により、横位置偏差、偏差角、曲率を予測することができる。具体的には、図９に示したように道路線形検出部２で得られた道路線形（ｌＸ（ｓ）、ｌＹ（ｓ）、ｌＺ（ｓ））を座標変換を用いて、車両航法座標系で表現された道路線形（ｌｎＸ（ｓ）、ｌｎＹ（ｓ）、ｌｎＺ（ｓ））に変換する。すなわち、ｘｂ＝ｌｎＸ（ｓ）、ｙｂ＝ｌｎＹ（ｓ）、ｚｂ＝ｌｎＺ（ｓ）と表現される。さらに、ｘｂ＝０となるｓを解析的、もしくは数値的に算出する。このときのｓをｓｃとすると、予測された横位置偏差、偏差角、曲率は、それぞれ以下の数式（６０）、（６１）、（６２）のように求められる。これらは解析的に求めるか、数値計算を用いて求めることが可能である。
【０２２１】
【数６０】
2020202522.tif 000062
【０２２２】
【数６１】
2020202522.tif 000063
【０２２３】
【数６２】
2020202522.tif 000064
【０２２４】
＜フィルタでの処理＞
ここで、図８のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１０３の処理を説明する。フィルタ１３ではステップＳ１０２で得られた実観測値、およびステップＳ１１４で得られた予測観測値を用いて、フィルタ測位演算と、自律センサ６の誤差の推定を行う。実施の形態１と異なる点は、観測方程式である。
【０２２５】
道路線形による観測方程式ｚｒｏａｄを以下の数式（６３）のように表すものとする。
【０２２６】
【数６３】
2020202522.tif 000065
【０２２７】
＜ＧＮＳＳセンサのみ観測できる場合＞
道路線形が検出できず、ＧＮＳＳセンサ１による観測値が良好である場合、出力ベクトルｚは以下の数式（６４）のように表す。
【０２２８】
【数６４】
2020202522.tif 000066
【０２２９】
＜道路線形検出部のみ観測できる場合＞
市街地などのＧＮＳＳセンサ１による観測値の信頼度が低い場合で、かつ道路線形が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（６５）のように表す。
【０２３０】
【数６５】
2020202522.tif 000067
【０２３１】
＜ＧＮＳＳセンサと道路線形検出部で観測できる場合＞
ＧＮＳＳセンサ１の観測値が良好で、かつ道路線形が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（６６）のように表す。
【０２３２】
【数６６】
2020202522.tif 000068
【０２３３】
各状況において、実施の形態１と同様の処理を行えば、測位演算と自律センサの補正量を推定することが可能である。
【０２３４】
また、上記では、道路線形の観測値として、ｘｂ＝０の点を用いていたがｘｂは任意の点を選択しても良い。さらには、ｘｂ＝０のように一点のみではなく複数の点を利用しても良い。例えば、ｘｂ＝０の点とｘｂ＝１０の点を同時に使用するなどしても良い。この場合、道路線形に関する観測値の数が増えるため、より精度の高い測位が可能となる。
【０２３５】
また、道路線形による観測値を横位置偏差、偏差角、曲率としているが、道路線形の観測値がより高次の次数で曲線近似されている場合は、曲率変化なども観測値として追加することが可能である。この場合は、観測値の数が増えるため、より精度の高い測位が可能となる。
【０２３６】
以上説明したように、道路線形検出部２と道路情報記憶部５を用いることで、測位演算およびセンサ補正量の推定が可能である。このような構成によれば、地物を用いた場合と同様に、測位継続可能な状況を拡大することができる。
【０２３７】
＜実施の形態３＞
以上説明した実施の形態１および実施の形態２を組み合わせて、地物の観測値および道路の線形情報を用いて測位を行っても良い。
【０２３８】
＜装置構成＞
図１２は、本発明に係る実施の形態３の車両測位装置２０Ｂの構成を示す機能ブロック図である。なお、図１２においては、図１および図７を用いてそれぞれ説明した車両測位装置２０および２０Ａと同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０２３９】
図１２に示すように車両測位装置２０Ｂにおいては、道路線形検出部２から道路線形データを受け、また地物検出部３から地物情報相対関係のデータを受ける構成となっている。
【０２４０】
＜動作＞
車両測位装置２０Ｂの全体の処理フローは図８と同様であるので、図８を使用し、実施の形態１および２と異なる点のみ説明を行う。
【０２４１】
車両測位装置２０Ｂが測位を開始すると、まず、慣性測位の初期値および観測値予測部１６で利用される現在の慣性測位結果を取得する（ステップＳ１００）。
【０２４２】
次に、車両測位装置２０Ｂは、ＧＮＳＳセンサ１、道路線形検出部２および地物検出部３などの外界センサからデータが得られているかを判定する（ステップＳ１０１）。外界センサは、それぞれ検出対象が異なるが、センサ値が得られているセンサが１つでもある場合（Ｙｅｓの場合）は、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合（Ｎｏの場合）は、ステップＳ１３１に進む。
【０２４３】
車両測位装置２０Ｂは、外界センサからのデータが得られない場合は、ステップＳ１３１において、ステップＳ１１３の慣性測位演算で求められる慣性測位結果を車両測位装置２０Ｂの測位結果として出力する。
【０２４４】
ステップＳ１０２においては、観測値処理部１２が、外界センサで得られたセンサ値を、次のステップＳ１０３でフィルタ１３が利用できるように処理して実観測値として出力する。
【０２４５】
ここで、観測値処理部１２における、ＧＮＳＳセンサ１、道路線形検出部２および地物検出部３のそれぞれで得られた観測値に対する処理については実施の形態１および２と同じであるので、説明は省略する。
【０２４６】
＜フィルタでの処理＞
ここで、図８のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１０３の処理を説明する。フィルタ１３ではステップＳ１０２で得られた実観測値、およびステップＳ１１４で得られた予測観測値を用いて、フィルタは測位演算と、自律センサ６の誤差の推定を行う。実施の形態１および２と異なる点は、観測方程式である。フィルタ１３における観測方程式は、各状況によって以下のように表すことができる。
【０２４７】
＜ＧＮＳＳセンサのみ観測できる場合＞
地物が車両周辺に存在せず、道路線形が検出できない場合で、ＧＮＳＳセンサ１による観測値のみが良好である場合、出力ベクトルｚは以下の数式（６７）のように表す。
【０２４８】
【数６７】
2020202522.tif 000069
【０２４９】
＜地物検出部のみ観測できる場合＞
市街地などのＧＮＳＳセンサ１による観測値の信頼度が低く、道路線形が検出できない場合で、地物のみが検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（６８）のように表す。
【０２５０】
【数６８】
2020202522.tif 000070
【０２５１】
＜道路線形検出部のみ観測できる場合＞
地物が車両周辺に存在せず、市街地などのＧＮＳＳセンサ１による観測値の信頼度が低い場合で、かつ道路線形のみが検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（６９）のように表す。
【０２５２】
【数６９】
2020202522.tif 000071
【０２５３】
＜ＧＮＳＳセンサと地物検出部で観測できる場合＞
道路線形が検出できず、ＧＮＳＳセンサ１の観測値が良好で、かつ地物が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（７０）のように表す。
【０２５４】
【数７０】
2020202522.tif 000072
【０２５５】
＜ＧＮＳＳセンサと道路線形検出部で観測できる場合＞
地物が車両周辺に存在せず、ＧＮＳＳセンサ１の観測値が良好で、かつ道路線形が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（７１）のように表す。
【０２５６】
【数７１】
2020202522.tif 000073
【０２５７】
＜地物検出部と道路線形検出部で観測できる場合＞
市街地などのＧＮＳＳセンサ１による観測値の信頼度が低い場合で、かつ道路線形および地物が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（７２）のように表す。
【０２５８】
【数７２】
2020202522.tif 000074
【０２５９】
＜ＧＮＳＳセンサ、道路線形検出部および地物検出部で観測できる場合＞
ＧＮＳＳセンサ１の観測値が良好で、かつ道路線形および地物が検出できている場合は、出力ベクトルｚは以下の数式（７３）のように表す。
【０２６０】
【数７３】
2020202522.tif 000075
【０２６１】
上述した各状況に対応した観測方程式を用いることで、フィルタ１３においてフィルタ測位演算と、自律センサ６の誤差の推定を行うことができる。
【０２６２】
以上説明したように、道路線形検出部２、地物検出部３、地物情報記憶部４および道路情報記憶部５を用いることで、測位演算およびセンサ補正量の推定が可能である。このような構成によれば、測位継続可能な状況の拡大と、測位飛びなどを抑制した車両測位装置を実現できる。
【０２６３】
＜ハードウェア構成＞
なお、以上説明した実施の形態１〜３の車両測位装置２０、２０Ａおよび２０Ｂの各構成要素は、コンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、車両測位装置２０〜２０Ｂは、例えば図１３に示す処理回路５０により実現される。処理回路５０には、ＣＰＵ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。
【０２６４】
なお、処理回路５０には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路５０が専用のハードウェアである場合、処理回路５０は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたもの等が該当する。
【０２６５】
車両測位装置２０〜２０Ｂは、構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されても良いし、それらの機能がまとめて１つの処理回路で実現されても良い。
【０２６６】
また、図１４には、処理回路５０がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、車両測位装置２０〜２０Ｂの各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。処理回路５０として機能するプロセッサ５１は、メモリ５２（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、このプログラムは、車両測位装置２０〜２０Ｂの構成要素の動作の手順および方法をコンピュータに実行させるものであると言える。
【０２６７】
ここで、メモリ５２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であっても良い。
【０２６８】
以上、車両測位装置２０〜２０Ｂの各構成要素の機能が、ハードウェアおよびソフトウェア等の何れか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、車両測位装置２０〜２０Ｂの一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。例えば、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０がメモリ５２に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
【０２６９】
以上のように、車両測位装置２０〜２０Ｂは、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【０２７０】
この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【０２７１】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【図１】
2020202522.tif 000076
【図２】
2020202522.tif 000077
【図３】
2020202522.tif 000078
【図４】
2020202522.tif 000079
【図５】
2020202522.tif 000080
【図６】
2020202522.tif 000081
【図７】
2020202522.tif 000082
【図８】
2020202522.tif 000083
【図９】
2020202522.tif 000084
【図１０】
2020202522.tif 000085
【図１１】
2020202522.tif 000086
【図１２】
2020202522.tif 000087
【図１３】
2020202522.tif 000088
【図１４】
2020202522.tif 000089
【手続補正書】
【提出日】令和3年3月12日(2021.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
【数５】
2020202522.tif 000090
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
【数６】
2020202522.tif 000091
【国際調査報告】
2020202522.tif 000092
2020202522.tif 000093