車両間および車両と道路構造との相互作用の連続観測用実験車の開発
Development of an experimental vehicle for successively observing
interactions between vehicles in relation to road structure
小
大
赤
堀
桑

宮
口
羽
口
原

粋 史＊
敬 ＊＊
弘 和＊＊
良 太＊＊＊
雅 夫＊＊＊＊

様々な安全運転支援技術の導入・普及期には，その利用車と非利用車とが混在する状況が継続すると想定される．この混在が交通流を攪乱して新たな安全・円滑上の問題をもたらすことなく，安全運転支援技術が所期の機能を発揮するように，車両間および車両と道路幾何構造との相互作用を考慮した技術開発と運用を実現しなければならない．そのためには，車両の走行挙動に関する基礎データを周辺車両との関係とともに連続的に収集できる計測技術が求められる．本研究では近傍を走行する車両の走行挙動を含め，高精度な走行位置情報および時刻情報とともに計測・記録が可能な走行実験車を開発し，道路構造と走行挙動との関係や周辺車との相互作用の計測を目指す．本稿では，走行実験車に搭載された計測システム，車両の走行挙動と計測値との関係を記述する状態方程式と観測方程式，実験走路における推定値の精度検証の方法を示す．
精度検証の結果，実験車の測位精度は20cm程度，周辺車の測位精度は1m程度であることを確認した．
キーワード 車両挙動計測，GPS，カルマンスムージング，座標変換

1 はじめにこのような技術的要件を満たすためには，特定車間距離・走行速度制御，車線逸脱防止などよの車両のみならず，その近傍を走行する車両の走り高度な安全運転支援技術が実用化され，路車協

行挙動に関する基礎データを，高精度な走行位置調システムの実道実験も各所で始まりつつある．

情報とともに収集できる計測技術を開発する必要

これらの導入・普及期には相当の長期にわたり，がある．

安全運転支援サービスの利用車と非利用車とが混在する状況が継続すると想定される．

従来は，道路断面における車の走行速度，車頭時間（交通流率）の定量的な計測には車両感知器

この混在が交通流を攪乱して新たな安全・円滑

や地点画像計測が，質的な計測にはITVによる範囲

上の問題をもたらすことなく，安全運転支援サーが限られた区間での交通流監視が，一定の距離がビスが所期の機能を発揮するためには，たとえばある道路区間の旅行時間計測にはフローティング

合流部やサグ等の特定の道路構造との関係におい調査やナンバープレート調査が一般的に用いられて，個々の車両の走行挙動や車々間の相互作用をてきた．しかし，効果的な安全運転支援サービス

考慮することが極めて重要である．

を計画し設計するためには，まず任意の計測区間*[学生会員] 千葉工業大学工学研究科工学専攻[正会員] 首都大学東京 大学院都市環境科学研究科都市基盤環境工学専攻 教授（TEL: 0426-77-2781, e-mail：oguchi@tmu.ac.jp）***[正会員] 千葉工業大学 工学部建築都市環境学科 教授（TEL: 047-478-0444， e-mail：akahane@ce.it-chiba.ac.jp）****[正会員] TOE （株）アイ・トランスポート・ラボ 代表取締役（TEL: 03-3344-1219， e-mail：horiguchi@i-transportlab.jp）*****[正会員] 東京大学国際産学･共同研究センター 教授（TEL: 03-5452-6418， e-mail：kuwhara@iis.u-tokyo.ac.jp）**

でより高い測位精度と時間精度，より短い時間間隔で，まずは走行実態を把握をすることから始める必要がある．

対応していなかった．
著者らは，実験車と周辺走行車の挙動の相互作用などを詳細に計測するため，時間解像度がビデ

路側に設置したカメラで長区間連続計測を行い

オのフレームレートである1/29.97秒，測位精度数

個々の車両のビデオ画像データから走行軌跡を推10cm程度の長区間連続計測を目指し，GPS受信装（1）．これらは，不置，速度計，加速度計等の計測機器と，周辺状況

特定多数の車両を計測対象とできる長所を有するを撮影するCCDカメラを実験車に搭載した時空間

が，カメラの設置位置により計測区間が限定され連続計測システムを構築し（4）（5），自車両の位置る面もある．一方で，これらの手法の計測精度の計測の精度検証を試みた（6）ものの，同期精度に課評価基準値を与え得る手段は未確立である．これ題が残った．さらに，ビデオ画像データに基づくも，直接的な方法で，車両の走行挙動を高精度に

周辺走行車の計測システムを構築したが，画像処定する手法も適用されつつある計測できる手法の開発が必要な背景の一つである． 理のみでの相対距離計測による精度確保が困難な
このような認識に基づいて，各種計測機器を搭事例が見られた（7）．

載した実験車の開発が行われてきた．赤羽ら（2）は

本稿では，効果的な安全運転支援サービスを計

速度，加速度計を搭載した2台の実験車の相対距離画し設計するために走行挙動の実態をサービスにをレーザ車間距離計で計測し，カルマンスムーザ

必要な精度と周期で把握することを目的として，

により車両運動状態量を推定するシステムを開発

実験車および周辺走行車の走行挙動の推定アルゴ（3）は，準静的な精密測量

リズムの詳細をあらためて統合的に記述するとと技術であるRTK（Real Time Kinematic 実時間干渉

もに，計測データ間の同期精度と推定精度との関測位）-GPSを移動車に適用を試みた実験車を試験

係を明らかにする．また，周辺車両の挙動推定に走路において走行実験を行っている．しかし赤羽おいては，ビデオ画像データとレーザ測距データ

らの方法では絶対位置の計測は，キロポスト（距とを併用する方式を新たに提案する．さらに，こ離標）などの目視確認に頼る必要があるため，測れらの推定アルゴリズムの精度を厳密に検証する

位精度は十分とは言えず，車群中の減速挙動の伝ための測位および計時手法を提案し，それを適用した．またGurusingheら

播現象などの計測に適用することは困難であった． した実験車の測位精度の検証結果を報告する．
一方，Gurusingheらの方法では，測位精度は原理的に極めて高いとされているが，その実地検証は十2 実験車に搭載された計測・記録システムの構成

分ではない．また， RTK-GPSによる移動体の測位

従来は，各地点の通過を手動で入力したり，各には，基地局との通信が一瞬でも途絶すれば測位機器個別の時刻信号に依拠して，収集データを同不能になる等の短所もあり，そのままでは実道路期させていた．このような同期方式では，周辺車上での計測走行に用いることは困難である．

両を含む微視的な走行挙動計測を行なうに足る推

測位データと速度や加速度の計測データとを統

定精度を実現することは困難であった．各センサ合処理して，GPS測位の欠測を補完することにより， による計測データ，および動画像データを統合処
これらの短所は改善できる．しかし，従来の走行理する場合には，同期誤差と移動速度とに比例す

実験車では各種データを同期記録するための時刻

る測位誤差が発生するからである．

データの精度が十分とは言えなかった．また，実例えば60km/hで走行中には，ビデオ画像の撮影

験車自体の挙動を把握することはできても，不特周期である1/29.97秒（1フレーム）の同期誤差が定多数の周辺車両の挙動の微視的計測には十分に0.56mの測位誤差をもたらす．静止時のRTK測位の精度が数cm程度であることと比較すると，この誤差は非常に大きい．
図-1に，実験車の全景を示す．本実験車では，
GPS 同 期 信 号 発 生 装 置 に よ り 生 成 さ れ る 同 期(Black Burst with Sync)信号とタイムコードとにより，搭載している全ての計測データ，およびCCD
カメラの記録周期を同期し，各フレームおよび各
データにタイムコードが記録される．このように高精度，かつ自動で同期記録をとることにより，
図-1

同期精度が大幅に向上し，より詳細な走行挙動計

実験車

測を可能としている．

フレーム未満となるように事後処理する．統合処

2.2 搭載計測機器の機能（4）（5）

理には，WGS-84系にて計測される緯度，経度を平

1）

速度計測計

実験車の速度をスリップ防止用のセンサより速度パルスで出力する．パルスは変換係数により速度に換算される．
2）

3軸ジャイロ加速度計

各々3個の振動ジャイロおよび1軸加速度センサ

面直角座標系に変換し適用する．
4）

車間距離計

実験車の前後端部に埋め込まれたレーザ受発光装置から照射されたレーザが前方車後部及び後方
車前部に反射して受光されるまでの時間から，それぞれの車間距離を計測する．本実験車では60mを直交配置することにより，移動体の3次元の角速程度までの車間距離が計測可能である．

度および加速度を計測することができる．

レーザによる測距においては，計測対象範囲が狭3）GPS受信装置

いため，カーブ区間などでは前方車を捕捉できな

本システムの測位に用いる．搭載受信機は高精

い場合も少なくない．そこで，レーザ測距装置を度な測位が可能なキネマティック測位機能を有す

補完する目的で，次項のCCDカメラにより取得しる．キネマティック測位では基地局との距離に比た動画像データを処理し，広範囲の車間距離計測

例して測位精度が低下する．そのため，本システを実現している．

ムではリアルタイムキネマティック（RTK）処理

5）

順次走査方式カメラに携帯電話接続による仮想電子基準点（VRS）方

周辺車両の相対位置推定を画像処理によって行

式を用いて，既設電子基準点までの距離による精なうために，実験車上部のルーフキャリア内に2台，度低下を回避している．

および前方後方車計測用に車内に2台の計4台の順

RTK測位ではアンテナから広い範囲の上空が見次走査方式CCDカメラを搭載している．映像は車渡せなければならず，山間部やビルの谷間等，GPS内に設置したVCRにて録画する．順次走査方式で衛星の捕捉が困難な地点や携帯電話電波を受信しは全画素読み出しを行なうため，解像度は飛び越にくい地点では高精度な位置測定は保証されない． し走査方式カメラに比べ2倍となる．
図-2に各カメラの指向方向を示す．撮影範囲は各
携帯電話接続によるVRS方式では，携帯電話回線の伝送遅延により，位置情報の記録に数フレー

カメラともに約100～80ｍである．

ム分の遅延が発生することがある．そのため，GPS

2.3 計測データの記録と同期の方法

同期信号発生装置に基づく時刻とGPSメッセージ

GPS同期信号発生装置と各計測機器の接続図をに含まれる時刻とを照合し，同期誤差が最大でも1

図-3に示す．GPS同期信号発生装置はGPS受信波を利用するため，GPS受信波に同期した時計を持つ機

タ（他計測機器との計測周期の差による短時間の器と，隔絶した複数の地点間や固定点～移動体間

欠測も含む）を補完し，連続した走行軌跡を最小においても簡便かつ高精度な同期計測・記録を実二乗推定する．

現できる．これにより，例えば車外の同期信号を

EKSの特徴は時々刻々与えられる計測データを入力した固定ビデオカメラで撮影した動画像デー用いて，直接計測することが困難であっても動的タと本実験車の計測データとの照合も可能である． システムの状態量を逐次的に推定することが可能なことである(8)．動的なシステムを記述する状態方
程式には，加速度の時間積分が速度の時間変動，

3 実験車の走行挙動推定
実験車搭載機器による計測データには偶然誤差

速度の時間積分が位置の時間変動などの状態量間の物理的関係を，明示的に取り込むことができる．

後方カメラ

前方カメラ

また，計測値と状態量との相互関係から，観測方
程式が構成される．
観測方程式においては，各センサの仕様や計測精度の検証結果を，各計測データの誤差分散値の右後方カメラ右前方カメラ

（右前方撮影）（右後方撮影）設定により，推定処理に反映できる．さらに，本システムでは，GPS測位データ等の欠測区間におい

図-2

CCD カメラ指向方向て誤差分散値を非常に大きく設定することで，処：75Ω同軸：RS-232C注)VCR：Video Cassette Recorder
仮想電子
コンポジット映像
基準点情報
CCDカメラ（NTSC）PC 2
CCDカメラ
同期信号（

VCR
VCR

）

S
B
B

VCR

GPS
同期装置

：10BASE/Tている（2）（6）．
本実験車のようにデータ蓄積装置を持ち，事後解析処理が許容される場合には，実時間処理では

CCDカメラPC 1

タイムコード（SMTPE）

一般的なフィルタリング処理にとどまらず，スムージング処理が適用可能となる．スムージング処

GPS
受信機
3軸ジャイロ
加速度計

理過程の連続性を維持しつつ，推定精度を確保し

速度パルス
計

挙動データ取り込み装置

理では，ある時点 k における状態量 x ( k ) を，時点
k およびそれより前の計測データだけではなく，
時点 k より後の計測データも取り入れて推定する

挙動データ

図-3 搭載機器の配線略図
および偏りが含まれる．GPS による測位では，トことができるため，推定精度は格段に向上する．
また，欠測区間における補間性能も高い．
3.1 6 自由度運動状態量の EKS モデル

ンネル内やビルに囲まれた区間など GPS 波の受信

図-4 に，実験車の GPS アンテナ位置を原点とす

状況が悪化する場所では，欠測が避けられない．

る実験車移動座標系の概念図を示す．並進運動はそうした状況下でも走行挙動を推定するため，拡車の進行方向を x 軸，左横方向を y 軸，上方向を張カルマンスムーザ（EKS）を適用し，GPS 測位

z 軸とした運動であり，回転運動は車両の局地座標値，速度および加速度の計測値を， 同一車両の走系に対して z 軸回りの回転をヨー角ψ，y 軸回りの行挙動に関する情報として統合しつつ平滑化する． 回転をピッチ角θ，x 軸回りの回転をロール角φとこれにより，計測誤差の影響を低減し，欠測デー

する運動である．また， XYZ は WGS84 測地系に基づく平面直角座標系を示す．

道路平面

v

a

ＸＹ基準面

x z

φ
Z

y

θ

Y

車両

ψ

X

図-4 実験車の局地座標式(1)と式(2)とは，本研究の EKS に適用する状態
方程式と観測方程式である．状態方程式(1)は，世界座標系における実験車の並進運動と回転運動，
計測値の偏りの差分方程式とから構成される．計
測値の偏りを状態量として明示的に組み入れることにより，道路の勾配などによる車の姿勢の影響
や，センサの取り付け不整を補正することができる．観測方程式(2)は，状態方程式に含まれる状態
量と計測値との関係を記述している．
rrrx ( t + Δt ) = F ( t ) x ( t ) + w ( t )r rrrym (t ) = h ( x (t )) + e (t )
ここに，

（１）
（２）

t：時刻, Δt：計測周期（1 / 29.97秒）,()

F ( t ) = diag Fp ,Fr , E ,E ,1 ,⎡E D C⎢O E D⎢F p = ⎢O O E⎢⎢O O O⎢O O O⎣
E=diag (1,1,1) ,O O⎤
C O ⎥⎥⎡ E D C⎤⎢⎥D O ⎥ , Fr = ⎢O E D ⎥ ,⎥⎢⎣O O E ⎥⎦E O⎥
O E ⎥⎦
O：diag ( 0,0,0 ) ,⎛ Δt 2 Δt 2 Δt 2 ⎞,,⎟ ， D = diag ( Δt, Δt, Δt ) ,C = diag ⎜
⎜ 2
2
2 ⎟⎠
⎝

r
r
r
Τ
r
r
r
x ( t ) = ⎡⎣ x p ( t ) xr ( t ) Bω ( t ) BI ( t ) Bv ( t ) ⎤⎦ ,
r
r
r
r
Τ
r
r
x p ( t ) = ⎡⎣ p ( t ) p& ( t ) &&p ( t ) &&&p ( t ) B p ( t ) ⎤⎦ ,rΤp ( t ) = ⎡⎣ X ( t ) Y ( t ) Z ( t ) ⎤⎦ ：3次元位置座標，rΤp& ( t ) = ⎡⎣ X& ( t ) Y& ( t ) Z& ( t ) ⎤⎦ ：3次元速度，rΤ&&p ( t ) = ⎡⎣ X&& ( t ) Y&& ( t ) Z&& ( t ) ⎤⎦ ：3次元加速度，r&&& ( t ) Y&&&( t ) Z&&&( t ) ⎤ Τ：3次元jerk，&&&p ( t ) = ⎡⎣ X
⎦
r
r
Τ
r
r
xr ( t ) = ⎡⎣ r ( t ) r& ( t ) &&r ( t ) ⎤⎦ ,r
Τr ( t ) = ⎡⎣ψ ( t ) θ ( t ) φ ( t ) ⎤⎦ ：3次元姿勢角，rΤ
r& ( t ) = ⎡⎣ψ& ( t ) θ& ( t ) φ& ( t ) ⎤⎦ ：3次元角速度，rΤ&&r ( t ) = ⎣⎡ψ&& ( t ) θ&&( t ) φ&&( t ) ⎦⎤ ：3次元角加速度,r
B p ( t )：重力による加速度の偏り
r （車両局地座標系における 3次元ベクトル）,
B：加速度計の取付け不整による加速度の偏り
I
r （車両局地座標系 における3次元ベクトル）,Bω：加速度計の取り付け不整による角速度の偏り（車両局地座標系 における3次元ベクトル）,
測値の偏り
B：速度計
v

r （車両局地座標系におけるx軸方向1次元ベクトル），w ( t )：不規則変動成分ベクトル
Τ
r
r
r
r
y m ( t ) = ⎡ p m ( t ) v m ( t ) a m ( t ) ω m ( t )⎤ ,
⎢
⎥
⎣
⎦
r
h (t ) =rp (t )⎡⎤⎢&& ( t ) sin ϕ ( t ) cos θ ( t ) − Z& ( t ) sin θ ( t ) ⎥
X
t
cos
t
cos
t
Y
ϕ
θ
+
(
)
(
)
(
)
⎢
⎥
r
r
r
⎢
⎥
p (t ) + g z + R I Bp (t )R I R (ψ ( t ) ,θ ( t ) ,ϕ ( t ) ) &&
⎢
⎥
r
⎢
⎥
R I ( t ) r& ( t )⎣⎦rmΤ
p ( t ) = ⎣⎡ X ( t ) Y ( t ) Z ( t ) ⎦⎤： 3次元測位座標値(平面直角座標)，v m ( t ) ：走行速度の計測値，
Τra m ( t ) = ⎡⎣ ax ( t ) a y ( t ) a z ( t ) ⎤⎦： 3次元加速度の計測値 ,Τrω m ( t ) = ⎡⎣ψ& ( t ) θ& ( t ) φ& ( t ) ⎤⎦： 3次元角速度の計測値
00 ⎤ ⎡cos θ 0 − sin θ ⎤ ⎡ cos ϕ sin ϕ 0 ⎤⎡10 ⎥⎥ ⎢⎢ − sin ϕ cos ϕ 0 ⎥⎥ ,R = ⎢⎢0 cosψ sinψ ⎥⎥ ⎢⎢ 0 1⎢⎣0 − sinψ cosψ ⎥⎦ ⎢⎣ sin θ 0 cos θ ⎥⎦ ⎢⎣ 0
0 1 ⎥⎦R I = R (ψ I ,θ I ,ϕ I )()：加速度計の取り付け不整による車両
座標系における角速度計測値の偏り，r
Τ r
g z = [ 0 0 -g ] ,e ( t )：計測誤差ベクトルrである．不規則変動成分ベクトル w ( t ) の分散共分散行列に関しては，3 次元 jerk，3 次元角加速度，
加速度と角加速度の偏りに対応する対角要素の値のみを時間変動の大きさを目安として設定し，他rの要素値は 0 とした，計測誤差ベクトル e ( t ) の分
散共分散行列に関しても，対応する各計測値の誤差に比例させて対角要素の値のみを設定し，他の要素値は 0 とした．
4 周辺車の走行挙動推定
実験車搭載のビデオカメラにより周辺車を撮影し，事後画像処理により周辺車両の特徴点の画面

座標を各ビデオフレームにおいて連続取得する．

変動量が小さい場合には変換誤差が大きくなるた

これから，EKS を用いて実験車の GPS アンテナ位

め，本システムではレーザ測距値と併せて最小二置を原点とする局所座標系において，実験車と周乗推定を行なう．

辺車との相対的な位置関係を推定する．さらに，

4.1 EKS による統合平滑化処理

この推定値を実験車の位置，姿勢角情報に基づい式(3)は，実験車局地座標系における周辺車両のて，世界座標系上に変換することにより，周辺車

水平面上の 2 次元並進運動，カメラ・パラメータの走行挙動を推定する（7）．この方式では，ビデオ画

およびビデオ画像上における特徴点～レーザ照射面上の周辺車の挙動を広角度にわたり計測可能であり，点間の距離 s の差分方程式を含む状態方程式であレーザ測距装置等に走査機構を付加するよりも簡便である．式(4)は，周辺車両のビデオ座標値とレーザ測る．また，推定した走行挙動データをビデオ画面上の推距値とから成る計測値と，状態方程式(3)に含まれ定対象車や道路・交通状況の画像と高い時間精度で比る周辺車の位置，速度などの状態量との関係を記

較・照合できることも特徴である．また，本手法ではス述する観測方程式である．

テレオカメラ方式に比べ，より少数のカメラでより広い範囲を撮影することが可能である．
図-5 のように実験車の局所座標系はカメラの進
行方向（実験車の進行方向と平行な軸）を x，車の上方向を z，実験車に左向きの軸を y とする右手座

r

v(q)

u (p)
z

v(q)

r
v(q)

v(q) u (p)
y

r
u (p)
斜め前方カ メラ
画像

u (p)

r
斜め後方カ メラ
撮影方向

図-5

x

y

z
v(q)

u (p)

u (p)
r
斜め後方カ メラ
画像
r
x

v(q)
斜め前方カ メラ
撮影方向

実験車による周辺車の計測標系とする．実験車移動座標系 x，y，ｚは原点が
車載カメラ位置であること以外は，図-4 と同様である．画像座標系（u, v）を，画像の中心を原点として u の向きを画像の右方向，v の向きを画像の上方向とすると，カメラの姿勢角（3 軸回りの取り付
け角度 a,b,c）と焦点距離（f），カメラ取り付け高さ（特徴点の高さとカメラの取り付け高さの差）を用いて実験車座標に変換することができる．しかし並走状態や追従走行状態のように，特徴点の

Τ r
r
r
r
x sr ( t + Δ ) = Fsr ( t ) ⎡⎢ x sr
( t ) d ( t )⎤⎦⎥ + wsr ( t ) （３）
⎣ p
r
r
r
r
y m ( t ) = h sr x sr ( t ) + e sr ( t )
（４）

(

)

ここに，
t：時刻, Δt：計測周期（1 / 29.97秒）,
Fsr ( t ) = diag ( Fs ,E ,E , E ) ，

E=diag (1,1) , O = diag ( 0,0 ) ,⎡ E D C O⎤⎢O E D C ⎥⎥，Fs = ⎢⎢O O E D ⎥⎢⎥⎣⎢O O O E ⎦⎥D = diag ( Δt, Δt ) , C = diag Δt 2 / 2 , Δt 2 / 2 ，
Τ
r sr
r
r
r
⎡ r srx sr
p sr ( t ) &&&p sr ( t ) ⎤ ,p ( t ) = ⎣ p ( t ) p& ( t ) &&⎦rΤd ( t ) = ⎡ z sr ( t ) a b c f s ( t ) ⎤ ,⎣⎦Τrp sr ( t ) = ⎡ x sr ( t ) y sr ( t ) ⎤ ： 2次元位置座標，⎣⎦
Τrp& sr ( t ) = ⎡ x& sr ( t ) y& sr ( t ) ⎤ ： 2次元速度，
⎣
⎦
Τ
r
&&
p sr ( t ) = ⎡ &&x sr ( t ) &&y sr ( t ) ⎤ ： 2次元加速度，
⎣
⎦
Τ
r
&&&
p sr ( t ) = ⎡&&&
x sr ( t ) &&&y sr ( t ) ⎤ ： 2次元jerk,⎣⎦z sr ( t ) ：カメラ設置位置と特徴点の高さ
Τ
r sr
r
r
r
⎡ r srx sr
p sr ( t ) &&&p sr ( t ) ⎤ ,p ( t ) = ⎣ p ( t ) p& ( t ) &&⎦rΤd ( t ) = ⎡ z sr ( t ) a b c f s ( t ) ⎤ ,⎣⎦Τrp sr ( t ) = ⎡ x sr ( t ) y sr ( t ) ⎤ ： 2次元位置座標，⎣⎦
Τrp& sr ( t ) = ⎡ x& sr ( t ) y& sr ( t ) ⎤ ： 2次元速度，
⎣
⎦
Τ
r
&&
p sr ( t ) = ⎡ &&x sr ( t ) &&y sr ( t ) ⎤ ： 2次元加速度，
⎣
⎦
Τ
r
&&&
p sr ( t ) = ⎡&&&
x sr ( t ) &&&y sr ( t ) ⎤ ： 2次元jerk,⎣⎦z sr ( t ) ：カメラ設置位置と特徴点の高さの差，()

s ( t ) ：レーザ照射点～特徴点間の距離，

z sr ( t ) ：カメラ設置位置と特徴点の高さの差，
s ( t ) ：レーザ照射点～特徴点間の距離，
a ：カメラの取付け角（y軸周り），
b ：カメラの取付け角（z軸周り），
c ：カメラの取付け角（x軸周り），
f ：カメラレンズの焦点距離，rwsr ( t )：不規則変動成分ベクトル，r
Τy m ( t ) = ⎣⎡u ( t ) v ( t ) l ( t ) ⎦⎤ ,u ( t )：特徴点のビデオ画面上の水平座標値，v ( t )：特徴点のビデオ画面上の垂直座標値,
l ( t )：レーザ測距値，rh (t ) =
⎡ m
⎢f u
⎢⎣ n

高さの差 z sr ( t ) およびレーザ照射点と特徴点間の距離の初期値は，ビデオ画面における各位置の関係に基づいておおよその値を設定する．この際に，レーザ照射点の位置は，車両後端のレフレクタをr
目安にする．不規則変動成分ベクトル wsr ( t ) と計r
測誤差ベクトル e sr ( t ) の分散共分散行列の各要素の値は，実験車の挙動推定と同様に設定している．
5 走行挙動の推定精度の検証

f

⎤

Τ

( xsr (t )) + ( y sr (t )) + s (t )⎥⎥⎦ ，
2

mv
n

2

cos ( a ) cos ( a )⎡⎤mu = ⎢ sin( b ) sin( a ) cos ( c ) + cos ( a ) sin( c ) ⎥⎢⎥⎣⎢ − sin( b ) sin( a ) cos ( c ) + cos ( a ) sin ( c ) ⎦⎥− cos ( b ) sin( a )⎡⎤mv = ⎢ sin( b ) sin( a ) cos ( c ) + cos ( a ) cos ( c ) ⎥⎢⎥⎣⎢ sin( b ) cos ( a ) sin( c ) + sin ( a ) cos ( c ) ⎦⎥Τ⎤
Τ ⎡ sr⎢ y (t ) ⎥⎢ z ( t )⎥ ,⎢ grd ⎥⎢ sr ⎥x t⎣⎢( ) ⎦⎥⎤Τ ⎡ sr⎢ y (t ) ⎥⎢ z (t )⎥ ,⎢ grd ⎥⎢ sr ⎥⎣⎢ x ( t ) ⎦⎥sin( b )⎡⎤Τ⎡⎤n = ⎢ − cos ( b ) sin( a ) ⎥ ⎢ y sr ( t ) z ( t ) x sr ( t )⎥ ,
⎢
⎥ ⎣
grd
⎦
⎣⎢ sin( b ) cos ( a ) ⎦⎥z grd ( t )：特徴点の路面からの高さ，re sr ( t )：計測誤差ベクトルである．

キネマティック測位は，基本的には準静止状態にある移動局の測量（一般的に数 cm 程度の測位精度が期待できる）に適用されており，比較的高速で走行中の車上においては測位精度が十分に検証されているとは言えない．そこで，統合平滑化処理による挙動推定精度とともに，移動時における実験車搭載の GPS 測位精度を検証するため，試験走路上において走行実験を行った．
本実験では RTK-GPS 測位の Fix 解が得られた走行データを用いて精度検証を行なう．
5.1.

測位精度の検証方法

走路上に目盛間隔が 5mm の巻尺を 200m に渡り貼りつけ，これを基準軸として路面に局所直交座標系を設定した．路面に対向して CCD カメラを取EKS を適用して推定した実験車座標系におけるり付けた実験車と並走車とで，その巻尺を録画し周辺車の水平面上の位置を，2 次元回転変換行列にながら走行した．両者の路面撮影用カメラにも

より座標回転させ，実験車座標系原点を自車位置

GPS 同期信号とタイムコードとを入力し，実験車にとることで，世界座標系における周辺車の位置による自車および周辺車両の挙動計測値との同期に変換する．

をとった．巻尺の各目盛の位置をトータルステー

周辺車の挙動を推定するにあたり，実験車に設ション（TS）により 2ｍ間隔で精密測量し，TS 基

定した局所座標系における各カメラの姿勢角を初準点を RTK-GPS で静止測量したうえで TS 局地座

期設定しなければならない．カメラの姿勢角は実標系を WGS-84 座標系に統合し，実験車の測位結験車に設定した局所座標系上での傾きを計測する
ことにより得られるが，それを直接計測することは困難である．そこで，実験車座標系上に位置が既知の基準点を設定し，画面座標値 u，v から変換計算される座標値 x, y,z とその基準点座標値との二乗誤差を最小化することにより，カメラ・パラ
メータ値を推定する．カメラ設置位置と特徴点の

図-6

路面撮影カメラと路面の巻尺

果と比較した．図-6 に，路面撮影用カメラを取り付けた実験車と路面に貼り付けた巻尺を示す．
5.2 RTK-GPS 測位時の実験車の走行挙動推定精度の検証
1） GPS 欠測時の実験車の測位精度
図-7，図-8 に，VRS 方式 RTK-GPS 測位およびEKS 統合平滑化処理による測位の TS 測量結果に対する誤差の比較を示す．同図に示す結果は，巻尺手前から走行を開始し，走行開始後約 9 秒で巻尺上に到達し，同約 24 秒で巻尺終端に至り，その後停止した走行したケースである．EKS アルゴリ
ズムには，走行開始から巻尺末端位置通過後 4 秒までの計測データを入力した．欠測区間は GPS 測
位データを仮想的に無効化し，観測誤算分散値を

進行方向の測位誤差[m]
0.30
欠測区間
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
-0.05
-0.10
9
12
15

18

走行速度[km/h]
60
50
40
時刻[s]
30
20
10
0
-10
-20
21
24

EKS（欠測あり）
RTK-GPSEKS（欠測なし）
走行速度
図-7 測位誤差
進行方向の測位誤差[m]0.15EKS（欠測あり）

十分大きな値として統合平滑化処理を行った．
仮想欠測時間の約 6 秒は，VRS 方式において GPS
衛星信号が途絶してから RTK 測位が回復するでに要する時間よりは短いが，DGPS 計測状態への回復
所要時間とは同程度と想定される．統合平滑化処理において DGPS 測位に対応した計測誤差を設定すれば，同測位値を走行挙動推定に適用できるのEKS（欠測なし）

0.10

RTK-GPS

0.05
0.00
12

12.5

13

時刻[s]
13.5

で，GPS 測位の実際の欠測状況においても，図-8

図-8 測位誤差（拡大表示）
進行方向の測位誤差[m]走行速度[km/h]と同様に推定の安定性の維持は可能と期待される．

0.50

RTK-GPS 測位，EKS 推定ともに走行速度に比例

0.40

50

0.30
0.20

RTK-GPS
40
EKS
走行速度
30

0.10

20

すると，GPS 測位において走行速度に比例して発

0.00

10

生する誤差に，主に起因しているものと推定され-0.10

して誤差が増大する傾向にあるが，その絶対値は最大でも 20cm 程度であった．これは，図-7 において走行速度が 60km/h 程度に達して概ね定速走行に移行してからは誤差が増大していないことも考慮る．また，誤差の短周期の変動は，巻尺の目盛の読み取り誤差に起因すると考えられる．
欠測ありでは欠測区間における誤差が増大しているが，その他の区間では大きな影響は見られな
い．この結果は，本実験車の統合平滑化処理の補

60

0
9

12

15

18

21 時刻[s]24図-9 同期精度の低下がある場合の測位誤差
は速度や加速度などの他の計測値と整合した
1/29.97 秒間隔の位置推定値が得られる．
2）同期精度と測位精度との関係

完機能の有効性を示している．さらに，図-8 より，

図-9 に，2)の欠測区間において GPS 測位データ

本 実 験 車 搭 載の GPS 受 信 機 に よ る VRS 方式

のみが 1 フレーム遅れて記録されたと仮定し，統RTK-GPS 測位は 1/5 秒間隔であるが，EKS 推定で合平滑化処理を行った結果を示す．当該区間のGPS 測位データの計測誤差分散値は，同期誤差の大きさが未知であるとの仮定のもと，他の区間よ

加速度[m/s2]

速度[Km/h],方位角[deg]

120

走行速度
方位角
北方向加速度
東方向加速度129

りも大きめに設定し統合平滑化処理を適用した．

90

同期精度低下区間における走行速度は約 40km/h で60あり，GPS 測位データの誤差が 0.3m を超えている30

3

ことは，1 フレームの時間で進行する距離と一致す

00

る．統合平滑化処理により，当該区間での測位誤

-30

-3

-60

-6

差の変化は連続するものとなったが，同期誤差の影響を皆無にすることはできない．一般的には，系統的な同期が行われていない複数の計測・記録
であり，その場合には統合平滑化処理においても図-9 のような精度低下が発生し得る．したがって，
高精度な同期は極めて重要である．
3）転回時の走行挙動推定
図-10 に転回時の走行速度，方位角（進行方向が北となす角），北方向加速度，東方向加速度を示
す．図-10 は，西から東へ進行した後，回転半径 5mで左回りに転回し西へ進行した走行である．なお，
全時間に渡り 1/5 秒間隔で GPS 測位が行われた．
当該区間には巻尺を設置しておらず，TS 測量値との比較は行っていない．しかし，少なくとも実05.4

周辺車の走行挙動推定精度の検証

1）先行車の測位結果
停止･発進を含む追従走行を模した走行について，図-11 に車間距離と測位誤差，自車速度と測位
誤差，相対速度と測位誤差の関係を，先行車が巻尺上に到達した時刻を 0 秒として示す．世界座標系に統合するための実験車挙動値は，GPS 欠測を伴わない走行時の統合平滑化処理による推定値を

5

10

15

20

25

図-10 転回時の車両状態推定結果

30

測位誤差（水平面距離）[m]9△ 車間距離87＋ 実験車速度6○ 相対速度
5
4
3
2
1
0-8 -4 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
相対速度[km/h],実験車速度[km/h],車間距離［m］（実験車-前方車）

験車の実際の転回状況等と整合する推定値が得られることは確認できた．

-9

-90

機器間の同期誤差を定量的に把握することは困難

6

図-11

車間距離，実験車速度，相対速度と測位誤差の関係
測位誤差（平面距離）[m]
右前方撮影カメラ
右後方撮影カメラ

0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0

10

20

30

40

50
60
70
相対距離[m]用いた．実験車は前方車に追従し，両車とも速度

図-13 隣接車線走行車両の走行挙動推定結果

約 30km/h から減速し，一旦停止の後再び 30km/h

図-11，図-12 より実験車の走行時には，車間距程度まで加速した挙動である．なお，実験車の測離に関わらず 1m 程度の測位誤差となった．しかし，

位誤差の影響を除去するため，世界座標系に統合

実験車が停止したために，前方車との相対速度がした前方車の挙動推定結果と TS 測量結果との差増大する場合には測位誤差も増大した．これは，から，実験車の測位誤差を相殺して示す．

式（１）と式（２）に示す実験車挙動の推定モデ

ルが，停止・発進を含む走行挙動推定に十分対応

間において走行実験を実施し，運転感覚と整合すできていないためと考えられる．

る挙動データの収集への適用を考える．

2）並走車の測位結果

本研究に対しは，東京大学生産技術研究所・西川功技

図-13に，並走車が実験車とすれ違う挙動を模し，官，国土交通省国土技術政策総合研究所 ITS 研究室およ

静止状態の実験車に隣接する車線を，対向して走び千葉工業大学・小泉俊男教授より多大なる支援を受け行する周辺車の測位誤差を示す．周辺車は速度約た．ここに謝意を表する．

60km/hで走行し，実験車からは右前方撮影カメラ

参考文献

で3.5秒間，右後方撮影カメラで2.5秒間捕捉するこ(1) H. Akahane， S. Hatakenaka: Successive Observations ofとができた．同図から，実験車との相対距離にほTrajectories of Vehicles with Plural Video Cameras，

ぼ比例して，測位誤差が0.2mから0.7m程度変動しInternational Journal of ITS Research， Vol.2， No.1，

たことがわかる．

pp.47-53. 2004.
(2) 赤羽弘和，大庭孝之，桑原雅夫，越正毅：車の走行6 まとめ

挙動計測システム，土木計画学研究・講演集，No.11，

本研究では道路構造と車両挙動の関係を周辺車との相互関係を計測するため，種々の計測機器を

pp.63-70，1988.
(3)

Gurusinghe， G.，横粂昌典，中辻隆，吾田洋一：

搭載した実験車を構築した．本実験車では，計測

RTK-GPS を用いた車追従試験と車群中の反応時間

データは GPS 信号発生装置により生成される同期特性，第 21 回交通工学研究発表会論文報告集，信号により 1/29.97 秒間隔で同期記録し，同期誤差

pp.213-216，2001.

の発生を抑制した．さらに各種センサによる計測(4) 西川功，野田隆，桑原雅夫，赤羽弘和，大口敬: 運

値を，計測誤差を合理的に処理しつつ統合し，GPS転挙動の計測システム搭載実験車とデータ処理シ

欠測時においても 1/29.97 秒単位で測位可能なシスステムの開発，第 26 回土木計画学研究・講演集，テムとするべく，車両の運動を状態方程式で，状2002.

態量と観測値との関係を観測方程式で記述し，こ(5) T. Oguchi， H. Akahane， I. Nishikawa and M.

れらに拡張カルマンスムーザを適用し，車両挙動

Kuwahara: Development of an experimental vehicle forを最小二乗推定した．車両の挙動推定結果に対し，

evaluating highway traffic composed of automotives with

精密測量値に基づく測位精度検証を行い，実験車

and without adaptive cruise control systems. 30th FISITAと周辺車の測位精度を確認した結果，GPS 測位時，

2004 World Automotive Congress, No. F2004I046，

欠測時ともに実験車の測位誤差が最大でも 0.3m 程CD-ROM，2004.

度であることを，周辺車両の挙動を推定した結果，(6) 小宮粋史，大口敬，赤羽弘和，桑原雅夫：GPS 測位

測位誤差が相対距離 40m において最大でも 0.5m 程に基づく自車および周辺車両走行挙動計測システ度であることを確認した．本実験車の測位手法は，

ムの開発，交通工学研究発表会論文報告集，pp.21-24，道路構造と走行挙動との関係や周辺車との相互作

2004

用の計測のみならず，3 次元道路地図作成の効率的(7) 小宮粋史，大口敬，赤羽弘和，堀口良太，桑なデータ収集ツールとしての応用も可能である．

原雅夫：時空間連続計測車による周辺車両の今後の課題は，後方車両の挙動推定， GPS 測位が走行挙動計測，第 4 回 ITS シンポジウム 2005

困難な道路区間における推定精度の向上が挙げら

論文集，pp.449-454，2005

れる．さらに本実験車を用いて，安全運転サービス(8) 片山徹：新版が必要とされる合流部などクリティカルな道路区

書店，2000

応用カルマンフィルタ，朝倉