研究活動実施報告書
助成番号： 23-03

研究題目：

GNSS への依存度を減らした MEMS センサデータによる走行車両位置の推定方法の一般道路網への適用と評価

研究期間：

令和５年年８月１日から令和６年年３月３１日

代表者氏名：

横田孝義

所属機関及び職名 東京情報デザイン専門職大学 情報デザイン学部 教授
所属機関住所E メール〒131－0034 東京都江戸川区小松川 2-7-1（電話）03－5875－3117
yokota@tid.ac.jp

提出日 令和 6 年 4 月 19 日(金)１．概要
自動車の位置を正確に測位する方法として全地球測位衛星システム ,Global Navigation
Satellite System（GNSS）が広く活用されている．しかし，衛星からの電波の受信状況によっては精度が低下する場合がある．また， GNSS に対するサイバー攻撃に対する懸念も高まっている．そこで本研究では，ＧＮＳＳへの依存度を減らすために加速度センサ，ジャイロセンサ，地磁気センサなどのいわゆる Micro Electro-Mechanical System(MEMS)センサデータを用いて走行車両の位置を推定する手法の開発を行う．そのコンセプトを図１に示す． すでに基本的なアルゴリズムを開発し，固定的な路線での評価は行ったが一般的な道路網におけるアルゴリズムの拡張と評価の必要があった．[1-2]

そこで，本研究では DRM を利用してあらかじめ参照用のMEMS センサー データをマップ マッチング アルゴリズムによって全道路リンクと関連付けて蓄積しておくことで任意の道路網に対して位置推定を行うスタンドアロン型の方法を開発した．
鳥取市内の道路網で評価を行い，通常の GNSS の水準の位置精度（誤差数 m 程度）が得られることがわかった．

GNSS

MEMS sensor
スタンドアロン

本研究

１．研究の背景と目的
図１.

本研究のコンセプト

1報告者らはすでに鳥取市内の２級河川沿いの固定的かつ，平坦な路線において MEMS センサーを用いた車両位置推定アルゴリズムを開発評価し，スムーズな交通状況交では 0.37 m，変動する交通状況では約 1.6 m の誤差で位置推定が可能であること確認した．図２に車両位置推定アルゴリズムの概要を示す．しかし，この車両位置推定アルゴリズムを一般化するには，任意の道路網において取得した参照データを処理できる必要がある． そこで本研究では，DRM の全道路リンクデータとセンサー データとを関連付けて蓄積する方法をとることにした．このように全道路リンクデータとの関連付けをせずにセンサデータの蓄積を無秩序に行えば，照合すべきセンサデータの候補が多数になり，照合に要する時間は膨大なものになってしまう．参照用センサ
ーデータにそれを取得中の参照用車両が走行している全道路リンク情報を関連付けることによって照合対象とすべき参照用センサデータの候補の数を大幅に限定可能になる．本研究のように，マップマッチング技術とデジタル道路地図情報を利用して一般道路網に適用した研究事例は存在しない．[2-15]

参照車両の9種のセンサデータ
1515

時間窓

10

センサ出力
Sensor output

50-5-10-15
13:00:06

13:00:
06

13:00:08

13:00:
08

13:00:10

13:00:12

13:00:
13:00:
Time
1012of day時刻

13:00:13

13:00:
14

35.4735

13:00:15

13:00:
1650-5-10-15
11:28:47

13:00:17

13:00:
18

11:28:
47

11:28:49

11:28:
49

11:28:50

11:28:52

11:28:
11:28:
Time
51
53of day時刻

11:28:54

11:28:
54

11:28:55

11:28:
56

11:28:57

11:28:
58

35.4735

緯度、経度を採用

35.47335.473(deg)
緯度Latitude
(deg)

(deg)
緯度Latitude
(deg)

時間窓

相互相関の最大値を探す

10

Sensor output
センサ出力

評価車両の9種のセンサデータ

35.472535.47235.4715134.0766 134.07665 134.0767 134.07675 134.0768

推定位置35.472535.47235.4715134.0766 134.07665 134.0767 134.07675 134.0768

Longitude (deg)
経度(deg)

図 2.

Longitude(deg)
経度(deg)

車両位置推定アルゴリズムの概要

センサデータの特徴の一致した時点の参照車両の位置を評価車両の位置の推定値として採用する。

2

2. 評価対象エリア
図 3(a) は，本研究の評価実験の対象として選択した鳥取県鳥取市内の約 3×7 km のエリアと取得した参照データのカバーした全道路リンクをしている．このエリアは日本海に面し，川沿いに広がるほぼ平坦な地域である． 図 3(b) は，対応する Google Earth による衛星画像を示している． このエリアを選択した理由は，このエリアが川沿いでかなり平坦で地形的な特徴が少な
く提案手法に対して挑戦的なエリアであると考えたためである．

参照データ （のべ31.7km）
走行速度で色分け
鳥取市鹿野町周辺

7km3km
図 3(a) 提案する車両位置推定アルゴリズムの図 3(b) 評価エリアの衛星写真

評価エリア
鳥取県鳥取市鹿野町付近。
末用川沿いの平坦地

3. 一連の全道路リンクにおける車両の位置特定
3.1 参照データの前処理のためのマップマッチングアルゴリズム[9]
図 4 に，ノード 42 （2 次メッシュ番号 533410）の周囲を走行した参照車両の走行軌跡とそのマップマッチング結果 (全道路リンクの近傍の赤い点で示されている) を示す．三角形のシ3

ンボルは車両とその進行方向を示している．三角形の色は赤は低速，緑は中速を示す． このマップ マッチングにより，参照車両がどの全道路リンクをいつ走行していたかを特定できるため，参照車両の MEMS センサー データの各時系列を各全道路リンクに関連付けることができる．
図 5 にデジタル道路地図を参照してリンクセンサ管理テーブルを作成するフローを示す．

3.2 全道路リンクを通過する車両の位置特定センサー データは時系列であり，適切な管理方法を取らなければその量は参照用データの充実とともに無秩序の増大するだけになってしまう．図 6 に RTK-GNSS による評価車両の走行軌跡の真値(ground truth data)の一例を示す． なお，RTK-GNSS として U-blox 社製の ZED-F9P を5𝐻𝑧 の測位周波数で使用した[17]．
図６の地図上に記載されている数字は DRM のノード番号である． この場合，各全道路リンクは番号 (例: 42-10174) で示され，無向リンクである． この車両はノード 10175，42，10174，および 10164 を経由して北西方向に進んだことがわかる．ノード 42 を通過するとき，車両位置推定アルゴリズムは評価車両のセンサーデータ時系列を参照用センサデータと比較照合する必要がある．たとえば，リンク 42-10174，42-10165，および 42-10175 に関連付けられたセンサ
ー データはノード 42 と接続している全道路リンクであるため評価する必要がある候補となるが，他のセンサデータとは比較評価を試みる必要はない． これが DRM と参照用センサデータとを関連付けることによる効果である．

3.3 参照用センサーデータと全道路リンクの関連付け
図 7 は参照用センサーデータと全道路リンクを関連付けるためのデータ構造を示す（リンク管理テーブルと呼ぶ）．評価車両のセンサデータを入力としてその位置を推定する本研究で開発

参照用MEMS
センサデータDRM
全道路リンク

マップマッチング

全道路リンクに紐付いた
MEMSセンサデータ
Link_Sensor_netと称する
図 4.

参照車両の RTK-GNSS データの図 5.

リンクセンサ管理テーブル作成の流れ

マップマッチング例
鳥取県鳥取市鹿野町付近。末用川沿いの平坦地

4しているシステムを以降，単に「システム」と呼ぶことにする．システムは常に評価車両の現在の全道路リンク ID を保持しているため，このデータ構造をよりどころとして関連する参照用センサー デー
タがどこに存在するか，および次の候補となる全道路リンク がどれであるかを知ることができる． このデータ構造を定義することで，参照用センサーデータが存在する限り，正規化相互相関計算とそれに基づく車両位置推定アルゴリズムを一
図 6.

評価用車両走行軌跡の例

般の道路網に適用することができる．すなわち，候補となる参照用センサデータにのみ注目して処理を行うことができる．U ターンという稀なケースを除いて通常は交差点ノードにおいて候補リンクは 通常は直進，左折，右折の 3 種に限定される．
図７のリンク管理テーブルは，link id 91, 全道路リンク 42-10175 に対応した部分である．
link-id はシステムが内部的に定義した各全道路リンクの id である．図７ではリンク 42-10175
を通過した 5 つのトリップが抽出されている. それらはすなわち，時刻で①2:13:24 ～
2:13:33.6，②2:30:23.8 ～ 2:20:35.6，③2 :45:41.6-2 ～ 45:48.2，④2:57:26.8 ～ 2:57:35.0，⑤3:20:18.4 ～ 3:20:19.2，および ⑥3:47:48.8 ～ 3:47:55.4 (紫色の部分）である．時間分
解能は使用した RTK-GNSS の時間分解能で 0.2 秒である．参照用センサデータの総走行距離は31.8km となった．

図 7.

link id 91, link 42-10175 のリンクセンサデータ管理テーブル

53.4

MEMS センサーと車輪パルス データの全道路リンクへの対応付け

センサーデータは，x，y，z の 3 軸の加速度，角速度，地磁気に対応する 9 軸の時系列データである． MEMS センサーとして，Invensense Mpu-9250 を 50 Hz のサンプリング周波数で使用した．[16]同一の全道路リンクを走行するトリップは複数あり得る．例えば図 8(a),(b)にその例を示す． これらのトリップに対応する MEMS センサー データのプロファイルを図 9(a) および (b) に示す．これは，図 8(a) および 8(b) のトリップに対応する． 「時刻」は，時間×3,600+分×60+秒で計算される秒単位で表される． この結果から，交差点リンクの場合，車両が直進している場合と旋回している場合とでは交差点付近でのセンサデータの様相がかなり異なることが分かる． もう 1 種の重要なセンサーは，GNSS が利用できない場合に速度センサーとして機能する車速パルス信号である． 加速度センサーの値を積分して速度を推定することは可能かもしれないが，重力加速度の影響を排除することは非常に困難である． 対応する車輪パ
ルスセンサーデータインデックスは，1941 から 1953 までと 3563 から 3571 まで抽出される(a) 2:30:28.3-2:20:35.6
図 8.

同じ全道路リンク 10175-42(b)2:57:26.8-2:57:35.0
を通る参照車両の走行トリップの例

6

(図 7 の黄色の部分を参照)． 車輪パルスデータから得られる速度プロファイルを図 10(a)，(b)20
100-10-20-30-40-50-60-70-80

AY
AZ
OMX
OMY
OMZ
MXMY

43,04643,04843,05043,052

43,05443,056Time of day (s)

時刻(s)

MZ

Sensor readings (G, rad/s, deg)

20AX

センサ値(G,rad/s, deg)deg)
センサ値(G,rad/s,Sensor readings (G, rad/s, deg)に示す．

(a) 2:30:28.3-2:20:35.6

10AX0

AY-10

AZ-20

OMX-30OMY-40OMZ-50MX-60

MY-70-80
41,423

MZ
41,42541,42741,42941,431

41,43341,435Time of day (s)時刻(s)(b)2:57:26.8-2:57:35.0

図 9. 参照車両の MEMS センサデータ

6060

50

50

4030
20
100
43,04643,04843,05043,052

43,05443,056

速度 (km/h)
Velocity (km/h)

速度 Velocity(km/h)(km/h)

AX,AY,AZ は加速度、OMX,OMY,OMZ は角速度、MX,MY,MZ は地磁気を表す。

40302010041,423

41,425Time of day (s)時刻(s)(a) index 1941 から 1953
図 10.

41,42741,42941,431

41,43341,435Time of day (s)時刻(s)(b) index 3563 から 3571

車速パルス信号から算出した参照車両の速度データ

7

3.5 車両センサーデータの速度補償とその相互相関
参照車両データとほぼ同量の評価車両データが得ているが，本稿では簡単のため評価データの一部のみを評価する． 評価車両の軌跡の一例を図 11 に示す．また，評価用道路網の衛星写真を
図 12 に示す． 評価車両の MEMS センサー データの一部を図 13 に，その速度プロファイルを
図 14 に示す．評価車両が通過した走行区間と同じ部分の参照用 MEMS センサー データを図 15に，速度プロファイルを図 16 に示す． これら図 13,14，15，16 を比較すると，評価車両のセンサーデータと参照車両のセンサーデータは，時間軸上での多少の違いはあるものの，ある程度の類似点は認められる一方，速度には大きな差があることがわかる．

602

604

507
441

443

416
506

442

601
598
597
599
609

89
90
610
407

91

88

405

611 406595

図 11. 評価車両の走行軌跡の例

図 12. 対応する衛星写真

青い矢印は走行方向を示す。
黒い番号はノード番号を表す。

8

60
50

AX

AY
AZ
OMX
OMY
OMZ
MX

速度Velocity(km/h)(km/h)

deg)
センサ値(G,rad/s,deg)Sensor readings (G,rad/s,30
20
100-10-20-30-40-50-60-70-80
48,690MY
48,71048,73048,750Time of day (s)MZ48,7704030

2010048,690 48,700 48,710 48,720 48,730 48,740 48,750 48,760 48,770
Time of day (s)

時刻(s)

時刻(s)

30
20
100-10-20-30-40-50-60-70-8043,030

図 14. 評価車両の速度データ

60

AX
AY
AZ
OMX

OMY
OMZ
MX

40
30
20

10

MY
43,05043,07043,090Time of day (s)43,110

MZ

時刻(s)

図 15.

50

速度Velocity(km/h)(km/h)

センサ値(G,rad/s,deg)Sensor readings (G, rad/s,deg)

図 13. 評価車両のセンサデータ

043,030 43,040 43,050 43,060 43,070 43,080 43,090 43,100 43,110
Time of day (s)時刻(s)最も合致した参照車両のセンサデータ図 16. 図 15 の参照車両の速度データ

図 11 に示すように，評価車両はノード 10163，10176，10038，10175，42，10174，10164，10168，
および 10064 を介して 6 本の全道路リンクを通過している．移動時間は 4:31:00(GMT) から始まり，4:32:53.0 (GMT)にノード 10064 に到達する 107 秒である．
速度変動による相関計算の誤差を低減するために報告者は以下の速度補償アルゴリズムを開発した．
𝑡𝑣(𝜏)
𝑑𝜏.
𝜏=0 𝑣𝑠𝜑(𝑡) = ∫(1)

ここで，𝑣(𝜏) は時刻 τ における車両の速度． τ はリアルタイム軸の時刻． 車速 𝑣は，車速パルス信号にスケールファクターを乗算することで簡単に求めることができる． 𝑣𝑠 は仮想速度であり，本論文では 50 km/h とする．𝜑(𝑡)は車両が標準速度で走行すると仮定して時間軸を変換したものであある． もちろん，速度プロファイル 𝑣(𝜏) が一定値であれば，𝜑(𝑡) は 𝑡 に対して線形になる． 仮想時間軸 𝜑(𝑡) は，あたかも車両が標準速度 𝑣𝑠 で走行しているかのように，センサー データの時系列を変換する． 生のセンサーデータを仮想時間軸のデータに変換した後，仮想時間軸上では，評価車両と参照車両の両者は同じ仮想速度 𝑣𝑠 で走行し，両車両の時間差が仮想時間軸上で一定となる．以下に評価車両と参照車両間の時間差を求めるための正規9化相互相関関数𝑅(𝑖, 𝑗)の定義を示す．

𝑅(𝑖, 𝑗) =

̅
∑𝑁−1
̅𝑖 )
𝑘=0 (𝑓𝑖+𝑗+𝑘 −𝑓𝑖+𝑗 )(𝑔𝑖+𝑘 −𝑔
2𝑁−1
̅√∑𝑁−1̅ 𝑖 )2 ,𝑘=0 (𝑓𝑖+𝑗+𝑘 −𝑓𝑖+𝑗 ) ,√∑𝑘=0 (𝑔𝑖+𝑘 −𝑔1

̅ = ∑𝑁−1
𝑓𝑖+𝑗𝑓(𝑖 + 𝑗 + 𝑘),
𝑁 𝑘=01𝑔̅𝑖 = 𝑁 ∑𝑁−1
𝑘=0 𝑔(𝑖 + 𝑘),, (2)(3)(4)

ここで，𝑓，𝑔 はそれぞれ評価車両，参照車両の MEMS センサデータであり，いずれも実時間軸から仮想時間軸に変換され，仮想時間軸上で等間隔（仮想時間軸上で 50Hz で）リサンプリングされる． リサンプリングは最近傍法(Nearest Neighborhood Algorithm)に基づいて行う． インデックス𝑖は評価車両のセンサデータの仮想時間軸上の時間指標であり，インデックス𝑗は評価車両と参照車両との仮想時間軸上の時間差を表す． インデックス 𝑘 は，𝑓と 𝑔の相互相関を計算するための平均ウィンドウの時間インデックスである． 次に，9 種（加速度３軸分，角速度３軸分，地磁気３軸分）のセンサーの種類ごとに 𝑅(𝑖, 𝑗)を計算し，最適な重み [2] を使用してそれらを平均して，重み付けされた相互相関関数を取得する．重み付けされた正規化相互相関関数の例を図 18 に示す． 本研究では，図 17 に示すような相互相関関数から時刻差を推定するために，ヒストグラムを計算する方法を用いた．この結果を図 18 に示す． 時間差ゼロ付近に明確なピークが認められる． これは，（１）式 による速度補償とそれに続くリサンプリング手順が効果的に機能したことを意味する．

10両車両の時刻差(s)仮想時間軸での走行時間(s)図 17.

最適に重み付け加算された正規化相互相関関数

相互相関のヒストグラム
Histogram of cross-correlation

0.16
0.14

0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02

0-6-4-20246

Time difference on virtual time axis (s)仮想時間軸での走行時間(s)図 18. 図 18 のヒストグラム

時刻差０付近に最大値が存在する。
時刻差０近傍に輝線が認められる。
図 19. 図 16 の参照車両の速度データ

112018

位置誤差(m)16141210864200102030405060708090100

評価車両の走行時間(s)図 19.

位置推定誤差15南北方向の誤差(m)1050-5-10-15-15-5515

東西方向の誤差(m)図 20.

位置推定誤差の方向別の分布
Houkoubetunobunpu

ただし，相互相関関数の輝線は厳密には水平線ではないため，時刻差の誤差は 0.1 秒のオーダーになり，これは時速 60 ㎞走行では数メートルの位置誤差になる可能性がある．図 19にこの評価コースに沿った位置推定の結果を示す，RMS 誤差は 3.33 m，最大誤差は 13.8m となった． たとえば 20 秒から 40 秒までの位置推定が安定して良好な領域では，RMS誤差は 1.11 m であった． 評価車両の走行の始まりは，全道路リンクインデックス 595 への左折進入であるが． リンクインデックス 595 を左折進入で走行する参照データが存在せ12ず，全ての参照車両の走行データが直進であったため， 位置誤差が 10163 の交差点ノード付近で大きく生じている．その他の位置誤差が大きい部分（3m 程度以上）は，時刻差推定のアルゴリズムによるものと考えられる．図 20 には位置推定誤差の方向分布を示す．方向位置誤差は参照車両の走行軌跡に依存する． 主な位置誤差は，進行方向の前後誤差となる．

５．結論
MEMS センサー データをマップ マッチング アルゴリズムと組み合わせて参照センサー デー
タを DRM の全道路リンクに関連付けることにより，MEMS センサー データを使用して車両位置特定アルゴリズムを拡張した．

以下に，この研究で得られた新たな知見を要約する．
1.

加速度，角速度，地磁気などのセンサーから道路の特徴を抽出し，車両の位置を推定するアルゴリズムを一般道路網に適用できるデータ構造を考案した． この目的のために，マップマッチングアルゴリズムとデジタル道路地図情報を使用する手法を開発した．

2.

候補経路は全道路リンクごとに管理されている複数の MEMS センサデータを時間軸上で時系列に接続する必要があるが，組み合わせ数は限定的であると考えられる． また，全道路リンク管理テーブルに基づいて，候補となる参照データのみが抽出されるために処理時間を大幅に短縮することが出来る．

3.

評価車両と参照車両との最適な時刻差の推定には，相互相関関数のヒストグラムの最大値を採用した． この方法では，相互相関関数の明るい線が厳密な水平線から外れる場合，位置誤差が増加する．これを改善するために車両の速度データの高精度化を図ることアカナが得られる．本研究では車速パルスを毎秒のカウント結果を用いているため速度の量子化誤差の影響が大きかったと考えられる．車速パルスを用いるとしてもパルスの発生時刻を用いて分解能を向上させることが可能であるのでそれによる改善効果が期待できる．

謝辞
本研究の助成をいただきました日本デジタル道路地図協会に深く感謝します．

13参考文献[1]. Takayoshi Yokota, “Network-wide Vehicle Localization Algorithm
Based on MEMS Sensor Data,” 4th IFSA Winter Conference onAutomation, Robotics and Communications for Industry 4.0/5.0 (ARCI2024), Feb. 2024.（本研究の成果）[2]. Takayoshi Yokota, “Vehicle Localization by Correlated MEMSSensor Data with Velocity Compensation,” IEEE 26th International
Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), September2023.
[3]. Takayoshi Yokota and Taiga Yamagiwa, “Vehicle Localization by
Optimally Weighted Use of MEMS Sensor Data,” 3rd IFSA WinterConference on Automation, Robotics and Communications for Industry
4.0/5.0 (ARCI 2023), Feb. 2023.
[4]. Taiga Yamagiwa and Takayoshi Yokota, “Vehicle Localization
Method Based on MEMS Sensor Data Comprising Pressure, Acceleration
and Angular Velocity,” Proceedings of 2022 IEEE International
Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), Aug. 2022.
[5]. Takayoshi Yokota, “Vehicle Localization by Altitude Data
Matching in Spatial Domain and its Fusion with Dead Reckoning,”
International Journal of Mechatronics and Automation, vol. 8, no.
4, pp. 208–216, Jan. 2021.
[6]. Takayoshi Yokota, “Vehicle localization by dynamic programmingfrom altitude and yaw rate time series acquired by MEMS sensor,”
SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, April
2021, vol. 14. no.1. pp. 78–88.
[7]. Takayoshi Yokota, “Vehicle Localization Based on MEMS SensorData,” Proceedings of 2021 60th Annual Conference of the Societyof Instrument and Control Engineers of Japan (SICE), Sept. 2021.
[8]. Takayoshi Yokota, “Localization Algorithm Based on Altitude
Time Series in GNSS-Denied Environment,” Proceedings of the SICE
Annual Conference, pp. 952–957, September 23–26, 2020.
[9]. Takayoshi Yokota, Mariko Okude, Toshiyuki Sakamoto, and Reiji
Kitahara, “Fast and robust map-matching algorithm based on a
global measure and dynamic programming for sparse probe data,” IET
Intell Transp. Syst., 2019, vol. 13, issue 11, pp. 1613–1623.

14

[10]. Junichi Tsurushiro and Tomotaka Nagaosa, “Vehicle localization
using its vibration caused by road surface roughness,” Proceedingsof the 2015 IEEE International Conference on Vehicular Electronics
and Safety, pp. 164–169, Yokohama, Japan, Nov. 2015.
[11]. Adam J. Dean, Ryan D. Martini, and Sean N. Brennan, “Terrainbased road vehicle localization using particle filters,”
International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility, vol. 49,
issue 8, pp. 1209–1223, 2011.
[12]. E. Laftchiev, C. Lagoa, and S. Brennan, “Terrain-based vehicle
localization from real-time data using dynamical models,” ACC,Maui, HI, USA, 2012.
[13]. Juhui Gim and Changsun Ahn, “Ground feature-based vehicle
positioning,” Proc. SICE Annual Conference, pp. 983–984, 2020.
[14]. Juhui Gim and Changsun Ahn, “IMU-based virtual road profile
sensor for vehicle localization,” Sensors, vol. 18, no. 10, pp.
33–44, 2018.
[15]. Xiaozhi Qu, Bahman Soheilian, and Nicolas Paparoditis,“Landmark based localization in urban environment,” ISPRS Journalof Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 140, pp. 90–103, June
2019.
[16]. https://invensense.tdk.com/products/motion-tracking/9-axis/mpu9250/ (accessed on Jan.11.2024). https://www.ublox.com/en/product/zed-f9p-module[17]. https://www.u-blox.com/en/product/zed-f9p-module
国内研究会での発表論文[18]. 横田孝義、 “速度変動を考慮したMEMSセンサ情報による車両位置の推定方法 ～ 仮想時間軸による速度変動の補償 ～ ”,電子情報通信学会ITS
研究会 2023年8月29日[19]. 横田孝義, 山際大賀, “50Hzで取得したMEMSセンサデータを用いた車両位置推定方式 ～ センサデータの高分解能化の位置推定精度への影響～”,電子情報通信学会ITS研究会 2022年12月14日
以上15