JPH0217406A - 車両用ナビゲーシヨン装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は車両用のナビゲーション装置に関し、詳しくは
、推測航法により推測した自軍の現在位置を予め記憶さ
せた地図上の道路にマツチングさせて自車の走行を案内
する車両用ナビゲーション装置に関する。

［従来の技術］ 近年において、車両用ナビゲーションにおいて、例えば
、地磁気を利用して得た自社の進行方向と積算走行距離
とに基づいて自軍の現在位置を推測する推測航法がある
。この推測航法を車両用ナビゲーションに適用すれば、
検出した自軍位置およびその周辺の地図を表示器の画面
上に表示して、自軍の走行を案内するというものである
。ところが、この推測航法は誤差が積算されていくとこ
ろに弱点があるといわれている。

この推測航法の弱点を改善したものとして、例えば、マ
ツプマツチングという手法がある。このマツプマツチン
グは、例えば、特開昭６１−２０９３１６号公報に記載
されているように、車両が交差点のような道路の形状に
特徴のある位置を通過した時点で推測航法により推測し
た自軍の現在位置を上記特徴ある位置に修正するように
するものである。

ところが、上記のマツプマツチングでも、そのベースは
推測航法によるものである。また、上記特徴ある地点な
るものは常に都合良く存在するものではない。１つの特
徴ある地点から次の地点までの間に、マツプマツチング
不能なほどまでに測定誤差が累積されてしまってもマツ
プマツチングを行なうことになり、自軍が実際に走行し
ている道路とは異なった道路上に、現在位置をマツチン
グしてしまうことにもなりかねない。そして、−旦、異
なった道路上に自軍の現在位置をマツチングした場合に
は、その後におけるマツチングを正確に行うことが不可
能となる。

この点に鑑みて、本願の出願人は、マツプマツチングが
真に必要なときにはないかも知れないような不確実な交
差点等には依存しないで、確実にマツプマツチングを行
なう手法を開発した（特願昭６３−１０６５５６）。

それは、推測航法とマツプマツチングを組み合せた上で
、地図上の道路に沿って、データとしてノード（節点）
なるものを複数設定し、このノードの各々に、座標位置
情報及び道路により結ばれている他のノードとのリンク
関係をもたせるというものである。尚、このように前も
って記憶しておいた道路を「記憶道路」と呼ぶこととす
る。従って、マツプマツチングが定期的に行なえるので
、推測航法により得た自軍位置の測定誤差が余り大きく
ならないうちにマツプマツチングを行なうことができる
ようになる。そのために、間違った道路に自軍位置を修
正するというようなことはないというものである。

［発明が解決しようとする課題］ ところで、上記のマツプマツチングは、　ＩＩＱ的に、
多くの候補点のなかから、推測航法により推測された現
在位置に最も適切なものを探索するわけであるから、そ
のナビゲーション装置の制御回路、特に、ＣＰＵにかか
る負担は大きなものとなる。ましてや、走行しつつ、リ
アルタイムにマツプマツチングを行なうのであるから、
負荷の過大さは尚更である。

一方、例えば、高速道路のような一定の走行形状が続く
道路では、マツプマツチングを頻繁に行なわなくとも、
問題は発生しない。何故なら、マツプマツチングの頻度
を下げて、その結果、推測航法による現在位置精度が低
下して通常であればマツプマツチングが困難とがるよう
な場合でも、上述したように、高速道路のような一定の
走行形状が続く道路の走行中は、この高速道路にマツプ
マツチングを行なってもマツチングが間違えるというこ
とはないからである。

そこで本発明は、マツプマツチングのパターンを、現在
走行中の道路に最も適したものに変更することにより、
ナビゲーション装置の負荷を軽減しようというものであ
る。

［課題を解決するための手段］ 上記課題を解決するために、本発明に係る車両用ナビゲ
ーション装置は、第１図に示すように、車両の進行方向
及び進行距離とに基づいて、推測航法により現在位置を
推測する推測手段と、地図上の道路に関する情報と共に
、該道路の種別に対応させてマツプマツチングのパター
ンを複数種類記憶する記憶手段と、上記推測手段により
得られた現在位置から、現在の道路の種別を判定する判
定手段と、この判定結果に基づいて、道路種別に応じた
パターンのマツプマツチングを行ない、上記推測手段に
より得られた現在位置を、地図上の道路に一致させるマ
ツプマツチング手段とを備えたことを特徴とする。

［以下余白］ ［実施例］ 以下、添付図面に従って、本発明の好適な実施例につい
て説明する。

〈実施例装置の構成〉 第２図は、本実施例に係る車両用ナビゲーション装置の
制御システム図である。このナビゲーション装置１０は
、自軍の走行方位（ＤＭ　）を検出するための地磁気セ
ンサ１１と、自軍の走行距離を演算するために例えばタ
イヤの１回転ごとにパルス信号ＲＥＶを出力する車速セ
ンサ１２と、道路および建築物等の自軍の走行案内に必
要な内容が表された地図等の地図情報が記憶された地図
情報記憶装置１３と、該地図情報記憶装置１３に記憶さ
れた地図情報としての道路地図を表示画面上に表示すべ
くＣＲＴ等から構成された表示器１４と、制御回路１５
とを有する。

この制御回路１５は、演算回路１６とこれに接続された
記憶回路１７および入力出力インタフェース１８とを有
し、該入力出力インタフェース１８を介して上記地磁気
センサ１１、車速センサ１２、地図情報記憶装置１３お
よび表示器１４が上記演算回路１６番ご接続されている
。従って、上記地磁気センサ１１からの自車の走行方位
を示す信号と、上記車速センサ１２からの自車の走行距
離を示す信号とが上記入力出カイシタフェース１８を介
して演算回路１６に入力され、これにより、該演算回路
１６において自軍の推測位置が算出され、その算出結果
が記憶回路（ＲＡＭ）１７に一時的に記憶されることに
なる。また、制御回路１６においては、周辺の地図を地
図情報記憶装置１３から引き出しておく、そして、マツ
プマツチングを定期的に試行して、マツプマツチングが
行なわれないときは、上記のように検出された自車の推
測位置を、また、マツプマツチングが行なわれたときは
、該地図上に自軍の推測位置をマツチングさせその地図
上の位置を、上記表示器１４の画面上に表示するように
構成されている。なお、上記地図情報記憶装置１３とし
ては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭと該ＣＤ−ＲＯＭ再生用Ｃ
Ｄドライブ（プレーヤ）とから構成されている。

そして、本実施例においては、上記地図情報記憶装置１
３に記憶される地図情報として、道路上に多数のノード
が設定されて予め記憶されていると共に、これら各ノー
ドの接続関係を示すデータが入力されており、これら各
ノードは、例えば交差点およびコーナ一部はもとより、
直線道路上においても所定の間隔で適宜設けられている
ものとする。

〈ノード〉 第３Ａ図、第３Ｂ図は、道路とその道路上に設定された
ノードとの関連を示すものである。第３Ａ図においては
、−例としての格子状の道路が示されており、それらの
道路の各交差点にノードＮ　ａ　””　Ｎ　ａが設定さ
れている。地図情報記憶装置１３には、前述したように
これらのノードの位置座標と、各ノードについて、その
ノードと他のノードとの接続関係が格納されている。こ
の接続関係は、第３Ａ図のノードＮ０で言えば、このＮ
ｏに直接（即ち、第１層）接続される他のノードとのリ
ンクとして表現される。そして、このノードＮ０を中心
にして、各ノート間の接続関係を便宜的に描き表わした
ものが第３Ｂ図である。

［以下余白］ 〈制御に使われるデータ〉 第４図は、この実施例を制御するためのプログラムにお
いて用いられるフラグ、中間データ等のＲＡＭ内におけ
る格納状態を示す。これらのデータを簡単に説明する。

ｄには推測航法により走行した距離が格納されている。

また、Ｄ＆ｌは現在読み込んだ地磁気の方位角である。

Ｄｐは地磁気方位の平均値が格納される。Ｄ　ＰＯ＋　
　Ｄ　ｐ＋、　　・・・・・・＋Ｄｐ＋＋　・・・・・
・、ＤＰ、。

の各々は、上記地磁気平均値Ｄ’ｐの車両の移動と共に
順に記憶したリストである。本実施例では、Ｄｐは３２
回計測したＤｍデータの平均値とする。

Ｐ、は推測航法により演算した自車の推測位置、Ｐａは
表示器１４に表示させるための自軍の表示位置である。

Ｐｃは車両が通過したコーナをコーナと認識したときの
位置である。ＰＬは記憶道路から外れたと認識した位置
である。Ｐ！は仮想ノードを設定した位置である。Ｎ＋
は仮想ノードの番号を示す。ＮＬは最後に到着したノー
ド名である。

ＦＯＮは、現在、記憶道路を走行中である（ＦｏＮ＝１
）か否か（ＦＯＮ＝Ｏ）の認識結果を記憶するフラグで
ある。Ｆ、は現在仮想ノードを設定中であることを示す
フラグである。Ｆｃは道路のコーナ通過を検出したこと
を記憶するフラグである。

また、Ｆｏはコーナ進入を検出したことを記憶するフラ
グである。Ｆ＾はノードに到着したことを示すフラグで
ある。

ＮＪ　、　ＤＣＬＪ　、　　ＩＸＪとで、記憶道路走行
中の候補ノードリストを構成し、各々の要素は添字ｊに
より索引される。Ｎ、はそのノード名、ＤｃＬｊは最後
に到着したノード（＝ＮＬ）からｊの候補ノードへの方
向、■。は現在地点Ｐ、からｊ候補ノードまでの残り距
離である。

Ｎｈ　、　Ｄｃ＋−ｉｔ　、　　Ｉ　ｘｋとで、記憶性
道路走行中の候補ノードリストを構成し、各々の要素は
添字ｋにより索引される。Ｎ、はそのノード名、Ｄ　Ｃ
１ｋは仮想ノードからに候補ノードへの方向、ＩＸｋは
現在地点Ｐ８からに候補ノードまでの残り距離である。

また、Ｃ１は各候補ノードの評価に使われるり、の個数
を示す。

〈制御〉 メインルーチン 第５図は本実施例に係るナビゲーション制御の全体を示
すフローチャートである。第６Ａ図は記憶道路上（Ｆ、
、＝１）にあるときのノード探索制御に係るプログラム
フローチャート、第６Ｂ図。

第６Ｃ図は記憶外道路を走行するときのノード探索制御
に係るプログラムフローチャート、第６Ｄ図はコーナ検
出制御に係るプログラムフローチャート、第６Ｅ図はマ
ツプマツチング制御に係るプログラムフローチャートで
ある。

先ず、ナビゲーション制御の全体を第５図に基づいて説
明する。この第５図のプログラムは、車速センサ１２か
らのＲＥＶパルス入力毎に起動される割り込みルーチン
である。

ステップＳ２は、車両移動距離ｄの更新ステップである
。ＲＥＶは車輪の１回転毎に発生する。この実施例では
、車輪の一回転で０．４ｍ進むので、 ｄ＝ｄ＋０．４ としている。ステップＳ４では、地磁気センサ１１から
地磁気方位角Ｄｖを読取る。ステップＳ６では、自動車
がステップＳ２．ステップＳ４の動作を３２回行なった
かを調べる。それまでの間は、ステップＳ６からメイン
ルーチンにリターンすることにより目標ノード探索は行
なわない。

方位角Ｄ２のデータを３２個数集めたら、ステップＳ８
に進み、方位角ＤＭの３２個の移動平均値Ｄｐを求める
。この移動平均値は前述したように、 である。−回のＲＥＶ割り込みでは、車両は４０センチ
進むから、３２回では１２．８ｍ進む。換言すれば、ス
テップ８８以下の制御は、１２．８ｍ走行する毎に起動
される。尚、この３２回という回数は、車輪の大きさに
応じて、変更してもよい。

ステップＳＩＯでは、ステップＳ８で求めたＤｐを、数
値列Ｄｐｎに格納する。この数値列ＤＰｎは、最後に到
着したノード地点から、１２．８ｍ毎に演算したＤｐを
次のノードに到着するまで記憶しておくための配列（＝
アレー）である。第７図を参照して、この配列を説明す
る。最後にノードに到着した時点で計算したものをＤｐ
ａとすると、そのノードから離れるにつれて、ＤＰＩ、
　ＯＦ２というように、ＤＰｎの個数は増えてゆく。現
在、何番目まで格納したかは、カウンタｎに覚えている
。ステップＳ１２では、とのカウンタｎをインクリメン
トする。

ステップＳ１４では、区間移動距離ｄ及びＤｐに基づい
て、推測航法に基づいた現在位置ｐ、（ｘ、ｙ）を計算
する。ステップＳ１６では、記憶道路を走行中かをフラ
グＦ。Ｎから調べる。

ノード、＄　音　・ 現在記憶道路を走行中の場合（ＦＯＮ＝１）を先ず説明
する。第８図は、最終到着ノードがＮ。

で、そのノードか゛らはノードＮ　１．Ｎｔ　、Ｎｓが
リンクされており、実際には車両はノードＮ７に向かっ
ている場合を説明している。そして、現在位置Ｐｘ（ｘ
、ｙ）に到着するまでに、進行方向データＩ）ｐｏ〜Ｉ
）ｐＢが計算されているとする。尚、ノードＮ、、Ｎフ
、ＮｓはノードＮ０に到着した時点で、移動可能なノー
ドとして前もって記憶されているノード間の接続関係か
ら知れるものであり、かかる移動可能なノードを候補ノ
ードと呼ぶこととする。

さて、記憶道路進行中において、接続されているノード
Ｎｒ　、Ｎｔ　、Ｎｓのなかから、進行方向のノードＮ
ｙを特定する手法についてい説明する。

ノードＮ０とＮ　ｒ　、Ｎ　ｏとＮ、　、Ｎ、とＮ、と
の間の接続関係は接続方向Ｄ　ｃｏｄ、　Ｄ　ＣＯＩ　
Ｄ　ｃｏｓとして夫々前も°つて解っている。上記３つ
の候補ノードのなかから、目的地ノードを探索するには
、各候補ノードについて、車両進行方向Ｄｐとノード間
接続方向Ｄｃとを比較し、比較的近い候補ノードを目的
地ノードとするのである。特に、この実施例では、上記
比較を評価関数Ｔ、に基づいて行なう。

θｒ　　＝　　ｌＤｐ＋　　ＤＣＬＪ　　１ここで、ｊ
は５番目の候補ノードを示し、ＤｃＬＪは最終到着ノー
ドＮＬと候補ノードＮ、との間の接続方向値である。ま
た、上記Σはｉについて、現在地Ｐまでに記憶してきた
ＤＰＩについて演算するものとする。ｎで除算するのは
、進行方向の記憶値Ｄｐｏ〜Ｄｐｎに対する接続方向値
ＤＣの差の平均値な出すためである。この評価関数ＴＪ
の値が小さいノードはど、より目的値ノードに近い候補
ノードである。

例えば、第８図の例では、候補ノードＮ、については、 Ｔｒ＝（（Ｄｐｏ−Ｄｃｏｔ）”（Ｄｐ＋−Ｄｃｏｔ）
”（Ｄｐｇ−Ｄｃｏｓ）÷（ＯＦ３−ＤＣＯＩ）”（Ｏ
Ｆ４−ＤＣＯＬ）”（Ｄｐａ−Ｄｃｏｔ）＋（Ｄｐａ−
Ｄｃｏｔ）） 候補ノードＮ子については、 ＴＶ”ニー（（ＤＰＯ−ＤＣＯ？）÷（Ｄｐ＋−Ｄｃｏ
ｔ）÷（Ｄｐ２−ロ。。７）”　（ＯＦ３−ＤＣＯ？）
　”　（ＯＦ４−ＤＣＯ７）　”　（Ｄｐｓ−Ｄｃｏｔ
）÷（Ｄｐａ−Ｄｃｏｙ）　） 候補ノードＮ、ついては、 Ｔｓ’　（（ＤＰＯ−Ｄｌ：０１１）”　（Ｄｐ＋−Ｄ
ｃｏｓ）”（Ｄｐｇ’−Ｄｃｏｓ）◆（Ｏｐｓ−Ｄｃｏ
ａ）　”　（ＯＦ２−ＤＣＯＩ）＋（Ｏｐｓ−Ｄｃｏｓ
）÷（Ｏｐｓ−Ｄｃｏｓ）　） これらの各候補ノードについての評価関数Ｔの値が所定
の閾値によりも大きいか否かによって、そのノードが目
的地ノードであるかを判断する。

この判断において、あるノードｊが目的地ノードである
か否かは、その評価値ＴＪが上記閾値よりも大の場合は
目的地ノードとは考えないという消去法により目的地ノ
ードを絞っていく。尚、上記の重みＷは接続方向Ｄｃと
進行方向Ｄｐとの差θの値に応じて第９図に示した特性
値を有するものとする。第９図のような特性をもたせる
のは、方向差θの値が大きいほど、その方向差をもつ候
補ノードは早目に候補から削除する必要があるからであ
る。

フローチャートに戻って、ステップＳ１６で、Ｆａｓが
“１”のときにステップＳ１８のノート探索サブルーチ
ンの詳細について、第６Ａ図に従って説明する。

先ず、ステップ５１００では、到着フラグＦＡを“０”
にする。このフラグは、次のノードに到着した時点（ス
テップ５１３２）で“１”にされる。ステップ５１０２
では、添字カウンタｊを１にする。このカウンタｊは、
候補ノードを指すインデックスであるので、ｊ＝１とは
候補ノードリストのなかの１番目のノードである。

ステップ３１０４〜ステツプ５ｉｏｓ〜ステツプ５１２
６のループは、ｊにより指された候補ノードの各々につ
いて適用される。即ち、ｊのノードについて、ステップ
５１０４．ステップＳ１゜６で、評価関数Ｔ、を計算す
る。ステップ５ＩＯ８ではＴ、と閾値にとを比較する。

Ｔ、　＞Ｋ のときは、このｊのノードは目的地ノードではないと考
えられるから、ステップ５１０９で、このｊノードを候
補ノードのリストから削除する。

Ｔ、　＜Ｋ のときは、このｊのノードは現時点で候補から削除され
るべきほどに、進行方向Ｄｐから外れていないと考えら
れるから、削除はしないで、ステップ５１２０に進み、
現在地点Ｐ、（ｘ、ｙ）からそのｊのノードまでの距離
Ｉ０を演算する。ステップ５１２２では、その距離Ｉ、
ｌｊが０以下になったかを調べる。ｌｌ１ＪがＯ以下に
なるということは、ｊのノードが目的地ノードであるこ
とを意味する。

■。≦Ｏ であれば、次−の候補ノードを調べるために、添字ｊを
インクリメントする。

そして、ステップ５１２６を経てステップ５１０４に戻
り、次のノードについて上記操作を、■ニステップ３１
２６で、候補ノード全てについて実行されたと検知する
か、 ■ニステップＳｌ　１０で、残りの候補のノード数が“
０“になるか、 ■ニステップ５１２２で、目的ノードに付いたと検出さ
れるまで緑返す。

■の場合について説明する。候補ノードについて全部調
べたとステップ５Ｌ２６で判断されたならば、第５図の
メインルーチンに戻る。そして、ステップＳ２２のコー
ナ検出サブルーチンを実行してコーナを検出（その詳細
は後述する）し、ステップＳ２４でマツプマツチングを
実行し、ステップ３２Ｂでは、マツプマツチングの結果
に基づいて、 （Ｉ）推測航法による現在位置Ｐ。（ｘ、ｙ）を表示す
るか（フラグＦ＾＝０）、 （ＩＩ　）到着ノードの位置を表示する（ＦＡ＝１）か
、 （ｍ）認識されたコーナ近傍のノード位置を表示する（
ＦＣ＝１）。

次の３２個のＲＥＶパルスによる割り込みにより、第５
図のプログラムが３２回起動されると、新たな進行方向
ＤＰ　　（ステップＳ８）、現在地点ＰＫ（Ｘ、ｙ）（
ステップ５１４）が演算され、更に、第６Ａ図のノード
探索サブルーチンが実行される。

かかる動作を繰返すと、 Ｔ、＞Ｋ であるノードは候補から除外されていく。

第７図においては、最初は候補ノード数は２０個であっ
たが、それが徐々に削除されていく様子が示されている
。

もし、車両が記憶道路上を走り続けていれば、やがて、 Ｉ０≦０ であるノードに到着する筈である（ステップ５１２２）
。このときは、ステップ５１３０に進み、Ｉ０≦０とな
ったノードを到着ノードのリストに加える。即ち、この
ステップ５１３０では、過去通過してきたノードのリス
トを形成していくものである。ステップ５１３２では、
ノードに到着したことを示すフラグＦａを１にする。こ
のフラグＦＡは後述するようにマツプマツチングに使わ
れる。そして、最新到着ノードＮしを更新し、更に、ス
テップ５１３６で、カウンタｎを“０”にする、即ち、
それまでに記憶していた、Ｄｐｏ＋ＤＰＩ”−’ＤＰｎ
を“０”クリアする。また、ステップ８１３８では、今
到着したノードＮＬについて、接続関係等の道路情報を
調べて、その接続関係（第３Ｂ図）及び接続方向Ｄｃを
求めて、候補ノードリスト（第４図）を作成しておく。

ノード 次に、候補ノードをステップ５１０９で削除していく過
程で、残り候補の数が０になった場合を説明する。この
ときは、ステップ５１１２でフラグＦ。Ｎを“０”にす
る（第７図参照）、即ち、候補が“０”になった時点で
、車両は記憶道路外を走行していると判断するわけであ
る。そして、ステップ５１１３で、 ＰＬ（Ｘ、ｙ）＝Ｐ・（Ｘ・　ｙ） として、現、在位置Ｐｇ（ｘ、ｙ）を最後に記憶道路か
ら外れた位置ＰＬとして記憶する。このようにするのも
、記憶道路から記憶外道路に分岐するときは、そのよう
な記憶外道路への分岐点にノードを設定しておくのが普
通である。しかし、例えば、地図情報記憶装置１３への
道路情報の記憶以後に新たに道路が敷設された場合等は
、上記分岐点には必ずしもノードが設けられているとは
限らない。そのために、ｐ、　ｌｔｐ、として記憶する
のである。

こうして、最後に記憶道路を外れた地点を記憶した後に
、更に１２．８ｍ走行すると、ステップＳ８でＰＬから
の進行方向Ｄｐを演算し、ステップＳ１４で現在地点Ｐ
ｘ（ｘ、ｙ）を演算し、第６Ｂ図のノード探索サブルー
チンを実行する。

この記憶道路外におけるノード探索の概略について第１
０図−を用いて説明する。第１０図において、ＰＬの地
点で記憶道路を外れ、１２．８ｍ毎にＰ８゜−Ｐ□−Ｐ
ｚ２→Ｐ−ｓ”Ｐ３．と進んだ場合な示している。先ず
、記憶道路を外れてから、最初の地点Ｐ、。にまで進ん
だときに、それまで進んだ距離り、に所定の定数βを乗
した値ｒを半径とする円を描き、この円内に実のノード
が存在するかを調べる。もしこの円内に実のノードが存
在すれば、このＰ！ｏを仮想のノードと設定する。第１
０図の例ではＰｘｏに仮想ノードＮ！が設定され、ｒ１
＝β×（Ｐ！。とＰＬの距離） の円の中に、ノードＮｓ、Ｎａが存在している。

そして、この仮想ノードＮ！から、実のノードまでの接
続方向ＤＣＩｋを計算する。ここで、ｋは実ノードを索
引するための添字である。尚、このＤ　Ｃ１ｋの演算は
、推測航法に基づいた現在値Ｐ。

と円内に存する実のノードの座標値とに基づいて演算さ
れる。そして、これらの円内にあるノードはこれらのう
ちのどれかに到着するノードである確率が比較的高いか
ら、記憶道路上におけるノード探索の場合と同じように
、候補ノードと呼ぶことにする。そして、これらの候補
ノードのなかから、目的地ノードらしくないノードは除
外するわけであるが、その除外アルゴリズムは前述の記
憶道路上におけるノード探索の場合と大体似ている。即
ち、候補ノードを添字にで指せば、θ＋　　＝　　ｌＤ
ｐ＋−Ｄｃｔｍ　　ｌという評価関数Ｔｋの大きなノー
ドを除外する。

ここで、上記式において、分母のＣｋについて以下に説
明する。

第１０図の場合には、２つのノードＮ１．Ｎ＊が存在す
るから、これらのノードとの接続方向Ｄｃ１＋　＋　Ｄ
Ｃｌｍを演算し、更に、ノードＮｔＮ２について、 ＴＩ　＝ＷＸ　Ｉ　Ｄｃｓ＋　　Ｄｐｏｌ”　　＝　　
Ｗ　×　ｌ　　Ｄｃ＋＊　　−Ｄｐｏｌを夫々計算し、
このＴ　Ｉ、　Ｔ　ｘを閾値に°と比較する。そして、
この閾値に°よりも大きな評価値を有するノー、ドは除
外していく、尚、この閾値に°は前述の記憶道路上にお
けるノード探索の場合のＫと異なる値をもつものであり
、 Ｋ”　＜Ｋ に選ばれており、この結果、記憶性道路走行中のノード
探索の絞り込みは厳しくなっている。

車両がＰ。。からｐＨ１に進んだ場合の評価関数は、 Ｔ　ｒ　　＝　’Ａ　（ＷＩＤｐｏ−Ｄｃ目巨Ｗ・ｌＤ
ｐ＋−Ｄａｔａ）Ｔ　２　＝　’Ａ　（Ｌ　ＩＤＰＯ−
ＤＣＩ２　ｌ”Ｌ　ＩＤｐ＋−Ｄａｔａ　ｌ）で評価し
、ＰＩ３に進んだ場合は、 Ｔ　１□’Ａ　（ＬＩ　Ｄｐｏ−Ｄｃ　Ｉ口＋Ｗ・ＩＤ
ｐｌ−Ｄｃ＋ｉ＋Ｗ−ｌＤｐｚ−Ｄｃｚｌ） Ｔｚ：１Ａ（Ｗ・ＩＤＰ。−ＤＣＩ□巨訃ＩＤｐ＋−Ｄ
ｃ＋ａｌ＋Ｗ−ｌＤｐ２−Ｄｃ＋ｚｌ） により評価する。

ところで、上記評価式の分母のＣｋは、前述の記憶道路
上におけるノード探索の場合と同じく、Ｐｔ、からのＤ
ｐの個数である。また、前述の記憶道路上におけるノー
ド探索の場合には、次の目標ノードは必ず候補ノード内
に存在する筈である。

しかし、記憶道路外を走行中は、上記最初に演算した半
径ｒ、の円内に目標ノードが存在するという保証はない
。そこで、この実施例では、Ｐｘ０→Ｐ８１−・Ｐ８２
−Ｐ０→Ｐｘ４と車両が進行していくにつれて、各地点
において、ＰＬからその各地点までの走行距離Ｌ工から
、 ｒ＝β×Ｌ工 を計算し、この半径ｒ内に、新たに実のノードが発見さ
れたかを調べるようにしている。もし、新たに発見され
れば、候補ノードとしてリストに加える。かかる場合に
、仮想ノードと新たに発見された新規候補ノードとの接
続方向をどのように評価するかが問題となる。この点を
更に詳しく説明する。第１０図においては、Ｐ８□まで
は、新たにノードが発見されなかったとする。そして、
Ｐ　Ｎ３において、半径ｒ３の円内に新たに、ノードＮ
３が発見されたとすると、Ｎ３の評価関数Ｔ３をＴ３：
Ｍ（ＷＩＤｐｏ−Ｄｃ＋３＋Ｗ・ｌＤｐ＋−Ｄｃ＋。

＋Ｌ　ＩＤｐｚ−Ｄｃｒｓ　ｌ＋Ｗ、　１Ｄｐ３−ＤＨ
３１＞とすべきか、−それとも、 Ｔ　ｓ：Ｗ′Ｄｐ３−Ｄｃ！ｓ とすべきかである。本実施例では、後者の評価関数を用
いている。即ち、新たにノードが発見された場合には、
その時点以降の進行方向だけ（第１０図、の例では、Ｄ
ｐａのみ）だけを評価対象とするのである。もしさらに
、車両が２．３からＰＩ３に進めば、この新たに加わっ
たノードＮ３は、Ｄｐ３とＤｐ４により評価されること
になる。

何故このようにするかは次の理由による。記憶外道路な
るものは、道路情報の記憶容量の関係で、小さな道路が
省略された場合に発生するのが主である。従って、かか
る小さな道路は、それが大体直線道路である場合にのみ
ノード情報としても記憶されなくてもよいとされるべき
である。かかる場合には、新たに発見されたノードの評
価を、ＰＬから行なっても、また、発見された地点（第
１０図の例では、Ｐｘｓから）から行なっても、車両の
進行方向はおおむねまっすぐなので、同じ結果を得られ
る。ところが、新たに敷設された道路の場合は、どのよ
うに曲っているかは予想できない。もし、記憶外道路が
大きく曲っている場合に、新たに発見されたノードを、
それ以前のＤｐをも付加して評価することは、却って誤
差を増やすことになるからである。例えば、第１０図の
ように、実際の記憶外道路がＰ、３で大きく曲ろように
なっていて、車両がノードＮ、に向っているとした場合
には、進行方向データＤ　ｐｏ”　Ｄ　Ｐ３をノード探
索の評価に加えることは明らかに評価誤差を増やすもと
どなる。

第６Ｂ図に戻って、記憶外道路を走行中における制御の
詳細について説明する。

先ず、ステップ５１５０では、ノート到着フラグＦ＾を
リセットする。ステップ５１５１では、記憶道路を外れ
た地点ＰＬから現在地点Ｐ８までの累積走行距離り、を
演算する。そして、ステップ５１５２で、半径ｒ ｒ＝Ｌ、Ｘβ の円を描き、この円内に実のノードがあるかを調べる。

尚、βを一例として、２０％（＝０．２）と設定し、ｒ
は次の範囲内に固定するものとする。

５０ｍ≦ｒ≦５００ｍ もしこの範囲内にノードがなければ、ステップ５１５６
で、フラグＦＮを調べる。このフラグＦＮは仮想ノード
が設定されていることを示すフラグである。もしセット
されていなければ、ステップ５１５８に進み、ステップ
ＳＩＯ（第５図）で格納されたＤＰＩを６１１除する。

これは、仮想ノードが設定されるまでは、それ以前の進
行方向データを無視するためである。そして、メインル
ーチンにリターンする。

メインルーチンに戻った後に、更に、１２．８ｍ走行し
て、次に、第６Ｂ図の制御を実行した場合は以下のよう
になる。

ステップ５１５４で、円内にノードが発見されたときは
、ステップ５１６０に進む、ステップ５１６０では、フ
ラグＦＮがセットされているかを調べる。このフラグが
セットされていないときのみ、ステップ５１６４で仮想
ノードＮ「を設定する。即ち、ステップ５１６２ではフ
ラグＦ、をセットし、ステップ８１６４で現在地点Ｐ８
に仮想ノードＮ！を設定するために、Ｐ、を仮想ノード
地点Ｐｔとする。そして、ステップ８１６６で、ステッ
プ５１５４で発見された実ノードを候補ノードＮｋとし
、これらの候補ノードＮｋと仮想ノードＮ！との間の接
続関係リストを作成する。即ち、ｋ番目の候補ノードＮ
ｋと仮想ノードＮ！との間の接続方向Ｄ　１：Ｉｋを、
円内に発見された各候補ノードについて作成する。そし
て、ステップ８１６８では、各候補ノードＮｋについて
のカウンタＣｋを１に初期化する。そして、メインルー
チンにリターンする。

このＣｋ＝１の意味するところは、進行方向データとし
て評価対象すべきものは、ステップＳ１０でセットされ
た１つのＤｐであることを指す。

何故なら、それまでのＤｐはステップ８１５８で削除さ
れているからである。

かくして、仮想ノードが設定されたことを示すフラグＦ
Ｎが１にセットされた。次に、フラグＦ　ｓ　”　１の
間−の動作制御について説明する。

更に車両が１２．８ｍ進んで、ステップ５１５４に進ん
できたとき、ここで、ステップ５１５２で演算した半径
ｒの円内にノードが存在するかを調べる。一般的には、
前回検出されたノードが、そのまま検出される可能性が
高い。このようなときは、ステップ５１６０→ステツプ
５１７４に進んで、前回検出した候補ノードに更に追加
して検出された新規ノードがあるかを調べる。新たなも
のが無い場合は、ステップ８１８２に進み、既存の各候
補ノードについての、評価対象とすべき進行方向データ
Ｄｐの数を記憶するカウンタＣｋをインクリメントする
。第１０図の例で言えば、Ｐ、□までは、新たな候補ノ
ードは発見されていないので、ＤＰＯ〜ＤＰ２までが、
候補ノードＮｌＮ２を評価する際の対象となることを示
すために、Ｃ，＝Ｃ２＝３となる筈である。

もし、ステップ５１７４で新たに候補ノードが発見され
た場合には、追加分の候補ノードについて、ステップ８
１７６で、候補ノードのリストＮｉ＋、Ｄｃ＋ｂを作成
する。そして、この新規分の候補ノードについては、 Ｃｋ＝１ とし、既存の候補ノートのＣｋについてはステップ５１
８０で、 Ｃｋ＝Ｃｋ＋１ とする。

ステップ８１８０若しくはステップ３１８２の実行後、
第６Ｃ図のステップ５１９０に進む。

尚、もし、ＦＮ＝１のあとに、ステップ５１５４で、円
内に候補ノードが存在しなくなった場合でも、過去発見
した候補ノードが削除されていない限り（Ｆｓ”１）、
ステップ８１５６からステップ５１７４→ステツプ、３
１８２に進み、残っている候補ノードについて、 Ｃｋ＝Ｃｋ＋１ とした後に、メインルーチンにリターンする。

第６Ｃ図のプログラムについて説明する。このプログラ
ムの制御は、各候補ノードの目標ノードとしての評価制
御である。

ステップ５１９０では、候補ノードを指す添字ｋを初期
化する。

ステップ８１９２〜ステップ５２０４→ステツブ５１９
２のループは、全ての候補ノードについて、目的地ノー
ドとしての評価を行なうものである。即ち、ステップ５
１９２では、ｋで示される候補ノードＮｋと仮想ノード
Ｎ０間の接続方向ＤＣ１にと、各進行方向データＤＰＩ
との方向差θ１を、 θ＋　＝　　Ｉ　Ｄ　ｐ　ｌ−Ｄ　ｃ　Ｉｋから演算す
る。そして、ステップ５１９４では、ｋの候補ノードに
ついて、この候補ノードのカウンタＣｋに保持されてい
る個数に相当する個数の最新の進行方向データＤＰＩに
基づいて、評価関数Ｔｋを演算する。

そして、ステップ５１９６で、このＴｍと閾値に゛とを
比較して、このｋの候補ノードＮｋが候補として除外さ
れるべきかを判断する。

この閾値内にあれば、ステップ５１９８で、現在位置Ｐ
、（ｘ、ｙ）から当該候補ノードまでの距離工□を計算
し、その候補ノードに十分近付いたかをステップ５２０
０で判断する。未だ近付いていなければ、ステップ５２
０２−ステップ５２０４−ステップ５１９２と進んで、
上記制御を繰返す。

ステップ５１９６で、 Ｔ、＞Ｋ’ であれば、ステップ５２３０で、そのｋの候補ノードを
候補リストから除外する。そして、ステップ５２３２で
、未だ残りの候補ノードが存在する場合には、ステップ
５２０２に進んで、前記制御を行なう。

ステップ５２００で、 ＩＸｋ≦Ｏ の場合を説明する。このときは、ステップ５２１０で、
当該にの候補ノードを到着ノートとしてリストし、ステ
ップ５２１２で、ＦＮをリセットすると共に、記憶道路
に戻ったことを記憶するために、 ＦＯＮ＝１ とする。そして、ステップ５２１４で、この刊行ノード
を最新到着ノードＮＬとして記憶する。ステップ５２１
６では、到着フラグＦＡをＦＡ＝１ とする。そして、ステップ５２１８では、この到着した
ノードから移動可能な候補ノードリストを第６Ａ図のノ
ード探索制御のために作成する。この候補ノードリスト
はノード探索制御（記憶道路走行中＝第６Ａ図）におい
て使用される。ステップ５２２０では、候補ノードＮｋ
のリストをクリアする。

尚、ステップ５２３２で、残りの候補ノードが存在しな
いと判断された場合は、ステップ５２３４に進み、フラ
グＦＮをリセットする。そして、今までの仮想ノードＮ
、は意味がないものであると考えられるから、ステップ
５２３６で、候補リストを全部削除して、ステップ５２
３８で、新たに、現在地点を記憶道路から外れた地点Ｐ
Ｌとして、第６Ｂ図のステップ５１５０から、再度同じ
制御を繰返す。即ち、 候補ノードの探索−仮想ノードの設定 −候補ノードの評価 である。第１１図により、−度設定した仮想ノードから
評価した候補ノードが全て候補から削除されても、再度
仮想ノード設定を繰返す理由を説明する。第１１図の（
ａ）においで、○によりノードを示し、破線により記憶
道路を示し、−点鎖線により記憶外道路を示し、実線は
車両の進行軌跡を示すものとする。今、車両が同図の（
ｂ）のように進んで、記憶外道路に入った時点で仮想ノ
ードを設定したとする（ＦＭ＝１）。この仮想ノードか
らノードＮｓ、Ｎ４に仮想道路が引かれるが、上述の制
御により、Ｎ３は候補から除外されたとする。更に車両
が進んで、同図（Ｃ）のように、Ｎ４も除外されたとす
る（Ｆ、＝Ｏ）。更に車両が進んで、同図の（ｄ）に示
すように、再度仮想ノードが設定（Ｆ、＝１）され、ノ
ードＮ４が目的地候補ノードとされたが、ノード接続方
向と進行方向と°は大きく違うので、このＮ４は候補か
ら除外され、再び、Ｆ　ｓ　＝　Ｏとされる。

第１１図の（ｅ）の状態で、車両が記憶道路に戻ったと
された場合に、この戻った地点はノードではないので、
再度仮想ノードが設定される。そして、再度、Ｎ４が候
補ノードとして設定される。車両は、Ｎ４に向って進む
が、このときは、仮想ノードとＮ４との接続方向と車両
の進行方向が一致するので、Ｎ４に到着するまで、常に
Ｎ４は比較的確からしい候補ノードとして認識され続け
ることになる。

このように、記憶外道路を走行中は、−度仮想ノードの
設定に失敗しても、記憶道路上のノードが設定されてい
ない地点に戻る場合があるので、再度、仮想ノードを設
定する必要があるのである。

くコーナ検出〉 第１２図によりコーナ検出制御の原理を説明する。この
コーナ検出は次のような原理による。この実施例におけ
るノード設定は、直線道路においては、推測航法による
位置検出誤差が余り大きくならないうちにノードが出現
するように設定し、その他に交差点、カーブ、コーナ等
においても必ずノードを設定している。そこで、もし交
差点。

カーブ、コーナ等を検出すれば、その近傍のノードにマ
ツプマツチングを行なうようにしている。

交差点、カーブ、コーナ等の検出は自軍の進行方向の各
道路が大きく変化したときをもって、コーナを通過した
と判断することにより行なっている。

第１２図において、４回（＝０．４βメートルの進行距
離に相当）の進行方向データＤｐの収集により直線道路
から曲線道路に進入したと検出したときはフラグＦｏを
セットし、このフラグセット後に、４回（＝　０　、４
１２　ｍの進行距離に相当）の進行方向データＤｐの収
集により、直線道路走行に戻ったと判断したときは、コ
ーナな抜けたと判断して、ＦＤをリセットするとともに
、コーナ検出フラグＦＣをセットする。このフラグＦｃ
がセットしているときは、ステップ５２４（第５図）の
マツプマツチングを行なって近傍のノードを探し、この
ノードに現在位置を修正するというものである。

第６Ｄ図のフローチャートによりコーナ検出制御を、今
、車両が直線道路を走行中で、やがて、コーナにさしか
かる状態において説明する。

先ず、ステップ５３００で、最新の４個の進行方向デー
タＤＰＩを読み込み、ステップＳ３０１で、このＤＰＩ
を積分（移動平均）して、０．４４ｍの距離間における
平均進行方向を推定する。

！ 平均値＝−ΣＤＰＩ β ステップ５３０２では、前回、の演算した移動平均値と
の差を演算する。ステップ５３０３では、この差がある
閾値より大きいかで、現在直線道路を進行中であるかを
判断する。もし、直線道路であると判断されたなら、ス
テップ５３０４でＦｏのセット状態を調べる。前回も直
線道路を走行中であると仮定しているから、Ｆ　ｏ　”
　Ｏであり、従って、ステップ５３０６で、ステップ５
３０１で計算した移動平均値を直線道路進行方向φ、と
して記憶してメインルーチンにリターンする。

φ、＝−ΣＤＰ１ ℃ その後更に、走行して、曲線道路に進入すると、ステッ
プ５３０３からステップ８３０８に進む、そして、今は
Ｆ、＝Ｏであるから、ステップ５３０８からステップ５
３１０に進み、コーナに進入したことを記憶するために
、フラグＦｏをセットして、メインルーチンにリターン
する。

Ｆ　ｏ　”　１ その後更に、走行して、曲線道路走行を検出している間
は、ステップ５３００→ステツプ５３０３→ステツプ５
３０８→メインルーチンの流れを繰返す。

直線道路に戻ると、ステップ５３００→ステツプＳ３０
１と進んで移動平均値を計算し、更に、ステップ５３０
３→ステツプ５３０４→ステツプ５３１２と進む、ここ
で、フラグＦｏをリセットして、さらにステップ５３１
４において、ステップ５３０１で計算した平均値をコー
ナ脱出後の進行方向φ、とする。

さらに、ステップ５３１６で、コーナ進入前とコーナ脱
出後の進行方向差の絶対値△φを求める。

Δφ＝　　φ！　−φ２ ステップ５３１７では、次回のコーナ検出のために、 φ　１　：　φ２ としておく。そして、ステップ５３１８で、この△φと
敷地Ｈとを比較することにより、ステップ８３１８で、
このコーナが本当のコーナであったかを判断する。もし
、 △φ≦Ｈ であったならば、そのままメインルーチンにリターンす
る。もし、 △φ〉Ｈ であったならば、ステップ５３２０で、今までの制御に
より真のコーナを検出したと判断してフラグＦ、をセッ
トする。

Ｆ　ｃ　　＝１ そして、ステップ５３２２で、現在地点Ｐ、（ｘ。

ｙ）（＝コーナ脱出地点）をコーナ位置Ｐｃ（ｘ。

ｙ）として記憶する。

Ｐｃ（ｘ、ｙ）＝ＰＸ（Ｘ、ｙ） 以上のようにして、ノイズ的な曲線なコーナと誤検出す
るのを回避しつつ、真のコーナを検出し、その結果を、
フラグＦｃ、コーナ地点Ｐｃ（ｘ、ｙ）として保持する
。

〈マツプマツチング〉 このマツプマツチング制御に影響するフラグは、ノード
到着フラグＦＡとコーナ検出フラグＦｃである。

ＦＡ＝Ｏ，ＦＣ＝Ｏのとき このときは、記憶道路又は記憶外道路のいずれかを走行
中にして且つノード間の途中である。

このときは、ステップ５４０４において、ステップＳ１
４で゛計算した推測航法に基づいた位置Ｐ　ｘｃｘ　、
ｙ　）を、表示器１４の表示位置Ｐｏ（ｘ。

ｙ）とする。

Ｆ　Ａ　＝　１のとき このときは、記憶道路走行中でノードに到着したか（ス
テップ５１３０）、記憶性道路走行中で記憶道路に戻り
実のノードに到着した（ステップ５２１０）ときである
。このときは、ステップ５４０２で、車両の現在位置Ｐ
ｘ（ｘ、ｙ）を到着ノードの座標位置（記憶されいる）
に修正する。さらに、ステップ５４０３で、この到着ノ
ードの位置を表示位置Ｐ、とする。

ＦＣ＝１のとき このときはコーナを検出したときである。先ず、ステッ
プ８４０８で、ステップ５３２２で検出したコーナの位
置Ｐｃ（ｘ、ｙ）を中心にした一定の範囲内にノードが
あるかを調べる。そのようなノードが無ければ、ステッ
プ５４１４において、ステップＳ１４で計算した推測航
法に基づいた位置Ｐ　ｘ（ｘ　、ｙ　）を、表示器１４
の表示位置Ｐ　ｏ（ｘ　、　　ｙ　）とする。

以上のようにして、記憶道路走行中、記憶性道路走行中
、ノード到着時、または、コーナ走行中におけるナビゲ
ーション制御が実現できる。

〈候補ノード絞込みの変形例〉 上記実施例では、ノード探索において、候補ノードを除
外するための評価関数Ｔを計算する上に使う重み関数Ｗ
は第９図に示した特性を有するものであり、方向差θ（
進行方向ＤＰと接続方向ＤＣ）が大きくなるにつれて大
きな値を有する。

これは、車両進行方向ＤＰと大きく異なるノードは到着
ノードとして、より早く候補ノードから除外すべきであ
るという発想に立っている。この特性は、上記実施例で
は、全ての道路に対して同じ特性が与えられている。只
、記憶道路走行中（ステップ５１０８）と記憶性道路走
行中（ステップ５１９６）とにおいて、評価関数Ｔと比
較される閾値が、記憶性道路走行中はより厳しくノード
選択するために、Ｋとに’　　（Ｋ’　＜Ｋ）において
異なるものとされるのみであった。そこで、いくつかの
候補ノー下絞り込みの変形例を説明する。これらの変形
例は道路種別に応じて絞り込みの態様を変えるものであ
る。

重１」ｕ１異 この変形例は、重み関数Ｗの特性を、道路の種別（例え
ば、高速道路、主要道路、一般道路の種別）により、第
１３図のように方向差θに応じて変化させるというもの
である。第１５図は方向差θ（＝自軍の進行方向とノー
ドの接続方向Ｄｃの差）により重みが変化する具体例を
示したものである。このようにするのは次の理由による
。

即ち、例えば、高速道路走行を想定する。この場合は、
インターチェンジ、サービスエリアに進入する以外は道
路を外れることは少ない。そこで、高速道路走行中は、
方向差θが大きくなっても、そのようなノードを候補か
ら除外しないでおいて、“無理に”ノードに引き込む（
“マツプマツチングする”）ようにしても構わない。か
かる観点から、第１３図に示したように、“直線度”が
高い道路はど、重み関数Ｗを小さくして、方向差θの影
響が評価関数Ｔに現われにくくするのである。

重み関数Ｗは記憶装置１３内に、第１４図に示したよう
な構成で、ノード情報等と共に格納しておく。そして、
ステップ５１０６（第６Ａ図）若しくはステップ５１９
４（第６Ｃ図）において、重み関数Ｗを、最終到着ノー
ドＮＬに属するものを用いる。

−Ｋ　　Ｋ’の゛ 上記重み関数Ｗの場合と同じ理由により、道路の種別に
より閾値にの値を変え、しかも、“直線度“が高い道路
はど、閾値にの値を大きくして、候補ノードから除外さ
れる確率を相対的に低くする。

マツプマツチング　　の 上記重み関数Ｗの場合と同じ理由により、道路の種別に
よりマツプマツチングを行なう頻度を変えてもよい、換
言すれば、”直線度”が高い道路はど、マツプマツチン
グ頻度を少なくするものである。マツプマツチングの頻
度を少なくすると推測航法による誤差が大きくなる。し
かし、°“直線度”が高い道路では、誤差が大きくなっ
たことにより通常の制御では候補ノードから除外される
筈のノードであっても候補ノードの残しておき、言わば
“強引”にマツプマツチングを行なっても構わないから
である。

尚、上述したところの、道路種別に応じて絞り込みの態
様を変えるという候補ノード絞り込みの変形例は、当然
のことながら、ノードという概念をもたない従来のマツ
プマツチングにも適用できる。

〈実施例の効果〉 以上説明した実施例により、次の効果が得られる。

■二ノードを、地図上の特徴ある地点のみならず、さら
に、道路上で所定距離間隔毎に定期的（必ずしも等間隔
になることを意味しない）にも、設けたことにより、推
測航法による推測位置の誤差が余り大きくならないうち
に、即ち、マツプマツチングを行なっても間違ったノー
ドにマツチングすることのないように、マツプマツチン
グが実行される。しかも、マツプマツチングが実行され
ることにより、上記誤差はキャンセルされて、以降の推
測航法の精度及びマツプマツチングの精度が維持される
。

■：記憶外道路を走行中の移動可能ノード（＝候補ノー
ド）の探索において、推測航法を行ないつつ移動した距
離に応じたノード探索範囲の拡大（ステップＳ　１５２
）を行なっているので、推測航法自体が誤差を不可避的
に含んでいるとしても、その範囲から目標ノードが漏れ
ることは少なくなる。

■：記憶道路を走行中のノード絞り込み、そして記憶道
路外を走行中における目標ノードの絞り込みにおいても
、方向差θに応じた重み付けを行なった上で評価関数Ｔ
０の演算を行なっているので、絞り込みの精度が向上す
る。

■：記憶道路を走行中のノード絞り込みにおける重み付
けと、記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り込
みにおける重み付けとで、その値を、後者にお゛ける絞
り込みが厳しくなるように設定しているので、記憶道路
性走行中の推測航法にたよらざるを得ないための精度劣
化を補償することができる。

■：記憶道路外を走行中における目標ノードの絞り込み
において、自軍位置から目標ノードまでの距離（工□）
のみならず、方向（進行方向ＤＰ及びノード接続方向Ｄ
Ｃ）をも考慮して目標ノードを特定しているために、目
標ノード特定の精度が向上する。

■：記憶外道路を走行中において、候補ノードがなくな
っても何度も仮想ノードの設定を行なうことにより、記
憶道路の途中に戻ったときでも、正確なナビゲーション
制御が可能となる。

■：従来のマツプマツチングでは、新たに敷設された道
路を走行中は、“強引”に記憶道路にマツチングしてし
まい、それ以降のナビゲーションが不可能となってしま
うが、本実施例のように、記憶性道路走行として認識す
ることにより、間違ったマツプマツチングが行なわれな
いので、相対的にナビゲーション精度が向上する。

（発明の効果） 以上説明したように本発明のナビゲーション装置によれ
ば、道路の種別に応じてマツプマツチングのパターンを
変更してもマツプマツチングの精度に与える影響は少な
いことに鑑みて、前もって、道路情報に、道路毎にその
種別に即したマツプマツチングのパターンを設定してお
く。実際に道路を走行しているときは、走行道路に適し
たマツプマツチングパターンを選択して、そのパターン
に即して、マツプマツチングを行なうようにする。

こうすることにより、ナビゲーション装置の負担軽減と
マツプマツチングの精度維持の両立が図れる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明する図、 第２図は実施例に係るナビゲーション装置の構成を示す
図、 第３Ａ図、第３Ｂ図はノードと道路の関係及びノード間
の接続関係を説明する図、 第４図は制御に使われるフラグ等のＲＡＭ内での格納状
態を説明する図、 第５図は実施例制御に係るプログラムのメインルーチン
に係る部分のフローチャート、第６Ａ図は記憶道路走行
中のノード探索制御に係るサブルーチンのフローチャー
ト、 第６Ｂ図、第６Ｃ図は記憶性道路走行中のノード探索制
御に係るサブルーチンのフローチャート、 第６Ｄ図はコーナ検出制御に係るフローチャート、 第６Ｅ図はマツプマツチング制御に係るフローチャート
、 第７図は記憶道路から記憶外道路に至るまでの制御動作
の概略を説明する図、 第８図は記憶道路走行中におけるノード絞り込み制御動
作の概略を説明する図、 第９図は重み関数Ｗの一特性を示す図、第１０図は記憶
性道路走行中におけるノード絞り込み制御動作の概略を
説明する図、 第１１図の（ａ）〜（ｅ）は記憶性道路走行から、ノー
ドでない記憶道路上に戻るときの制御動作の概略を説明
する図、 第１２図はコーナ検出の原理を説明する図、第１３図は
重み関数の変形例に係る特性を示す図、 第１４図は変形例に係るデータ格納構成を示す図、 第１５図は重み関数の原理を説明する図である。 図中、 １０・・・ナビゲーション装置、１１・・・地磁気セン
サ、１２・・・車速センサ、１３・・・地図情報記憶装
置、１４・・・表示器、１５・・・演算回路、１７・・
・記憶装置（ＲＡＭ）である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）車両の進行方向及び進行距離とに基づいて、推測
   航法により現在位置を推測する推測手段と、 地図上の道路に関する情報と共に、該道路の種別に対応
   させてマップマッチングのパターンを複数種類記憶する
   記憶手段と、 上記推測手段により得られた現在位置から、現在の道路
   の種別を判定する判定手段と、 この判定結果に基づいて、道路種別に応じたパターンの
   マップマッチングを行ない、上記推測手段により得られ
   た現在位置を、地図上の道路に一致させるマップマッチ
   ング手段とを備えたことを特徴とする車両用ナビゲーシ
   ョン装置。