JPH04289417A - 車両位置検出装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は車両位置検出装置に関し
、さらに詳細にいえば、任意の道路を走行する車両の位
置を、電波等による外部からデ―タの供給を受けること
なく、地図マッチング方式に基づいて検出する車両位置
検出装置の改良に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、道路交通網の任意の箇所を走
行している車両の位置を検出する方式として、距離セン
サと、方位センサと、両センサからの出力信号に必要な
処理を施す処理装置とを具備し、車両の走行に伴なって
生ずる距離変化量△Ｌ、および車両の方位θから車両位
置デ―タを得る推測航法（Ｄｅａｄ　　Ｒｅｃｋｏｎｉ
ｎｇ　）が提案されている。この方式は、ΔＬおよびθ
に基いて、例えばΔＬの東西方向成分Δｘ（＝ΔＬ×　
ｃｏｓθ）および南北方向成分Δｙ（＝ΔＬ×　ｓｉｎ
θ）を算出し、従前の位置データ（Ｐｘ’，Ｐｙ’）に
対して上記各成分Δｘ，Δｙを加算することにより、現
在の位置データ（Ｐｘ　，Ｐｙ　）を算出する方式であ
るが、距離センサ、および方位センサが必然的に有して
いる誤差が走行継続に伴なって累積され、得られる現在
位置デ―タに含まれる誤差が累積されてしまうという欠
点がある。

【０００３】このような欠点を考慮し、かつ車両が道路
上を走行することを前提として、上記推測航法に基いて
得られた車両位置デ―タと、予めメモリに格納されてい
る道路地図デ―タとを一定走行距離または一定走行時間
ごとに比較し、推測航法で考えられる誤差範囲（従前の
位置データ（Ｐｘ’，Ｐｙ’）が有している可能性があ
る限界誤差（距離誤差、方位誤差、および道路地図の誤
差を含む）に対して上記距離データΔＬの走行に伴う限
界誤差の増加分を加算することにより現在の車両位置デ
ータ（Ｐｘ　，Ｐｙ　）が有している可能性がある誤差
範囲（以下Ｅ１　で表わす）内の各道路における車両存
在係数（相関係数）を計算し、係数がしきい値以下（す
なわち誤差が小さい）であるもののうち道路に対する誤
差が最も少ないことを示す値のものを採用して車両位置
デ―タに対する累積誤差分の補正を行ない、車両位置デ
ータを道路データに一致させる地図マッチング方式が提
案されている（特開昭６３−１４８１１５　号公報参照
）。

【０００４】この方式は、各センサにより車両の走行距
離、および方位を得て積算し、上記積算データに基いて
定まる車両位置データに基づく車両位置を中心とした一
定の誤差範囲（Ｅ１　）内に位置する各道路上に対応さ
せて車両の各推定位置を登録するとともに、車両の走行
に従ってこの登録された車両の推定位置を更新し、所定
時間あるいは所定走行距離ごとに、上記登録された各推
定位置の道路に対する相関係数を算出し、道路に対する
誤差がしきい値以下であるものがあればそのうち道路に
対する誤差が最も少ないことを示す相関係数を１つ選択
し、選択された相関係数に対応する車両の推定位置を車
両の現在位置として出力することにより、道路上におけ
る車両の位置を検出する方法である（以下「ミクロ相関
処理」という）。

【０００５】上記相関係数は、検出された車両位置デー
タと各道路上の車両推定位置との関係で定められるもの
であり、例えば、車両位置データと、ある道路上の車両
推定位置とが一致するとき最大値（例えば０）をとり、
離れるにしたがって小さくなっていく関数（例えば負の
方向に減少していく）である。相関係数の関数形は、例
えば、出力された車両位置データと、その位置に対応し
て一定の誤差範囲（Ｅ１　）内に位置する道路上に特定
された道路上の推定位置との最短距離にマイナスの符号
を付けたものであってもよい（上記特開昭６３−１４８
１１５号参照）。各道路上に対応した車両の推定位置は
、上記ミクロ相関処理を実行するごとに更新されていく
ものであるから、各道路に対する相関係数も変化してい
く。

【０００６】上記登録された各推定位置に対応する相関
係数の中から、しきい値以上の値を示すもの（すなわち
誤差が少ないもの）のうち、道路に対する誤差が最も少
ないことを示す相関係数を選択する処理は、所定時間ご
とに、あるいは所定走行距離ごとに比較的頻繁に行われ
るが、各道路に対する相関係数が大きく変動するのは、
車両が道路の分岐点等の特定地点に差し掛かった時点で
あることが多い。何故なら、車両が交差点等分岐のある
地点を通過して交差点をカーブすると、実際に車両が通
った分岐道路に対する相関係数のみが大きなまま残り、
他の分岐道路に対する相関係数は、道路の方向が車両の
方位変化に合致しないで激減するからである。したがっ
て、交差点等で分岐するごとに各道路に対する相関係数
が大きく変動することになる。そして、このうち、相関
係数が大きな道路に対応する推定位置が現在位置として
表示され続けることになる。また、選択されなかった相
関係数については、その値が小さいために登録が抹消さ
れた相関係数を除き、そのまま登録が続けられ、以後も
車両の走行とともに更新される。そして、次のタイミン
グで、再び上記の評価を行うことになる。上記一連の評
価動作を行なうことにより、通常は最終的に１つの推定
位置のみが残留しつづけることになる。そして、あるタ
イミングで、推測航法による車両位置データが上記推定
位置にリセットされ、推測航法による誤差の累積もリセ
ットされることになる。

【０００７】なお、上記ミクロ相関処理において、距離
センサ、方位センサの誤差が大きくなった場合等には、
対象となる道路を幾つか見出だすことができても、位置
検出誤差が大きくなりすぎて、正しい道路を検出できな
いという事態が発生する。この場合には、上記誤差範囲
（Ｅ１　）を誤差範囲（Ｅ２　）まで広げて道路上の推
定位置を捜し出すという改良技術も提案されている（特
開昭６４−５３１１２号公報参照）。

【０００８】しかし、上記ミクロ相関処理（改良技術を
含む）において、なおも車両位置検出が困難な状態にな
ることがある。例えば、何らかの原因でセンサに一時的
な大きな誤差が生じて位置誤差が上記誤差範囲（Ｅ１　
）、（Ｅ２）を超えた場合や、際立ったカーブを走行せ
ずに長距離直線走行を行ったために、位置の修正ができ
ず結果的に位置誤差が増加してきた場合である。これら
の場合には、推測航法のみによる位置表示（フリーモー
ド）を続けなければならない。特に高速道路を長距離走
行すると、このような事態が発生する確率が高く、位置
誤差が次第に累積していくことになる。

【０００９】そこで本出願人は、上記位置検出機能が動
作しない状態が長く続いて対象道路を見出だせずフリー
モードによる走行を長距離にわたって続けざるを得なく
なった場合に、適当なタイミングで上記ミクロ相関処理
を補完すべく、より広い範囲で正しい現在位置を再認識
し、累積された誤差を修正して、地図上の車両位置を正
確に把握することのできる車両位置検出装置の発明を特
許出願している（特願平１−２９５３５７号）。

【００１０】この先願に係る車両位置検出装置は、道路
地図データを格納した第１のメモリと、車両の走行距離
および方位を得るセンサと、現在出力されている車両位
置データを中心とした一定の誤差範囲内に位置する道路
上に対応させて車両の推定位置を登録する第２のメモリ
と、所定時間あるいは所定走行距離ごとに、上記第２の
メモリに登録された各推定位置の当該道路に対する相関
係数を算出し、道路に対する誤差がしきい値以下である
ものがあれば、そのうち道路に対する誤差が最も少ない
ことを示す相関係数を選択し、選択された相関係数に対
応する車両の推定位置を車両の現在位置として出力する
処理手段とを有する車両位置検出装置において、過去に
出力された車両の位置データを格納する第３のメモリと
、所定の処理タイミングにおいて過去の車両の位置デー
タをメモリから読出し、当該読出した車両位置データに
基づいて走行軌跡を再現し、道路地図上の経路パターン
と比較し、走行軌跡と最も一致するパターンの経路を探
し出した場合に、当該経路パターン上に上記走行軌跡の
終点を車両の推定位置として設定する第１の補正手段と
をさらに有するものである。

【００１１】この手法を、以下マクロ相関処理という。 上記所定の処理タイミングとは、例えば、■道路走行時
、フリーモード走行が連続して所定距離または所定時間
以上続いたとき、■高速道路走行時、フリーモード走行
が連続して所定距離または所定時間以上続いたとき、■
マッチングモード（フリーモードでない走行モード、す
なわち、地図上の推定位置を現在位置として出力してい
るモード）時に所定距離または所定時間以上際立ったカ
ーブを走行しなかったとき、■信号待ち等の停車中のと
きなどがあげられる。

【００１２】以上の車両位置検出装置であれば、上記所
定の処理タイミングにおいて、過去に出力された車両位
置データを第３のメモリから読出し、過去の時点から現
在までの走行軌跡を再現して道路地図上の経路パターン
と比較し、比較した結果、走行軌跡と道路地図上の経路
パターンとが最も一致する場合に、当該経路パターン上
の推定位置を用いて車両の現在位置を補正できることに
なる。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記マクロ
相関処理では、道路地図上の経路パターンと比較する過
去の時点から現在までの走行軌跡がミクロ相関処理のと
きと比べて広範囲、長距離であることが多く、このため
処理に時間を要するため、ミクロ相関方式の処理に影響
を与えないで、これと並行して実行していくことが困難
であった。

【００１４】そこで、本発明は、前記の欠点を修正し、
時間のかかるマクロ相関方式を行う場合でも、ミクロ相
関方式の処理と並行して実行できる車両位置検出装置を
提供することを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの請求項１記載の車両位置検出装置は、上記先願の車
両位置検出装置の構成に加えて、上記第１の補正手段に
よる補正処理の開始時から補正処理完了時までに得られ
た車両位置の変化分を、第１の補正手段により得られた
車両の推定位置に加算することにより車両位置をさらに
補正する第２の補正手段とを有するものである。

【００１６】

【作用】上記の構成によれば、上記第１の補正手段によ
る補正処理の開始時から補正処理完了時まで長時間を要
しても、その間に得られた車両位置の変化分を、第１の
補正手段により得られた車両の推定位置に加算すること
により補正することができる。

【００１７】

【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に
説明する。図２は本発明の車両位置検出装置の一実施例
を示すブロック図である。車両位置検出装置は、図２に
示すように、表示器２と、コンソール１と、方位センサ
３と、距離センサ４と、道路地図データを格納している
道路地図メモリ５と、道路地図メモリ５から記憶データ
を読出すメモリドライブ６と、距離センサ４により検出
される走行距離および方位センサ３により検出される走
行方向変化量をそれぞれ積算し、この積算データとメモ
リドライブ６により読出された道路地図データとの比較
に基いてミクロ相関処理、マクロ相関処理をして車両位
置を検出するロケータ装置８と、所定範囲の道路地図の
読出し、車両の誘導をするための表示用データの生成、
音声出力装置１０の制御、表示器２の制御およびロケー
タ装置８の制御などの種々の制御を行うナビゲーション
コントローラ９とを有するものである。

【００１８】さらに詳細に説明すればコンソール１は、
この装置の起動・停止や画面上のカーソル移動、画面上
に表示されている道路地図のスクロール等をさせるキー
入力ボード（図示せず）を有している。表示器２には、
ＣＲＴ、液晶パネルなどの画面上に透明のタッチパネル
が取付けられている。表示器２は、ロケータ装置８によ
り検出された車両の位置を、周辺の道路地図とともに画
面に表示するものである。

【００１９】方位センサ３は、車両の走行に伴なう方位
の変化を検出するものであり、地磁気センサ、ジャイロ
などを使用することが可能である。ジャイロの例は、回
転角度を干渉光の位相変化として読み取る光ファイバジ
ャイロ１３、あるいはピエゾエレクトリック素子の片持
ちばり振動技術を利用して角速度を検出する振動ジャイ
ロ１４である。

【００２０】距離センサ４は、車両の速度、あるいは、
車輪の回転数などに基づいて走行距離を検出するもので
あり、車輪速センサ、車速センサなどが使用可能である
。道路地図メモリ５は、大容量記憶媒体であるＣＤ−Ｒ
ＯＭ、ＩＣメモリカード、磁気テープなどのメモリなど
から構成されている。道路地図メモリ５は、道路地図（
高速自動車国道、自動車専用道路、一般国道、主要地方
道、一般都道府県道、指定都市の一般市道、その他の生
活道路を含む。）をメッシュ状に分割し、各メッシュ単
位でノードとリンクとの組み合わせからなる道路地図デ
ータを、幹線道路（高速自動車国道、自動車専用道路、
一般国道、主要地方道を含む）のデータを含む上位階層
地図と、幹線道路とともに一般都道府県道、指定都市の
一般市道、その他の生活道路等の幹線でない道路（以下
、「一般道路」というの）データをも含む下位階層地図
とに別けて記憶している。

【００２１】ここに、ノードとは、一般に、道路の交差
点や折曲点を特定するための座標位置のことであり、交
差点を表わすノードを交差点ノード、道路の折曲点（交
差点を除く）を表わすノードを補間点ノードということ
がある。ノードデータは、ノード番号、当該ノードに対
応する隣接メッシュのノードのアドレス、ノードに接続
されるリンクのアドレスなどからなる。

【００２２】各交差点ノードを繋いだものがリンクであ
る。リンクデータはリンク番号、リンクの始点ノードお
よび終点ノードのアドレス、リンクの距離、リンクの方
位などのデータからなる。その他表示用に、有名施設、
目印となる施設等の位置、名称データが記憶されている
。

【００２３】ロケータ装置８は、距離センサ４により検
出される距離データ、および方位センサ３により検出さ
れる方位変化データをそれぞれ積算して走行軌跡データ
を算出し、走行軌跡データと道路地図メモリ５に格納さ
れている道路のパターンとの比較に基いて、車両の存在
確率を加味した道路上の車両位置を検出するものである
。

【００２４】ロケータ装置８の車両位置検出機能を解説
する。まず、方位センサ３からサンプリングした方位デ
ータ、距離センサ４からサンプリングした距離データを
入力して、較正やフィルタリングを行い最適推定方位を
求め、この最適推定方位と距離データとから、推測航法
により推定位置を計算する。次に、求められた推定位置
を中心とする車両存在確率領域（方位データや距離デー
タの誤差に応じて定められる領域。通常、車両の推定位
置を中心とした円の形をしている）を求めるとともに、
道路地図メモリ５から得られる車両存在確率領域の中に
含まれる道路ネットワークデータと推定位置の軌跡との
パターン類似度を繰返し計算し、車両存在確率領域に含
まれるリンク上における車両位置を算出する。そして、
上記推定位置を上記方法で得られた車両位置で修正する
。以上がミクロ相関処理の内容である。

【００２５】ところで、車両の推定位置と実際の修正さ
れた車両位置との距離差（位置誤差）を横軸にとり、上
記推定位置を基に道路ネットワークデータとの類似度を
計算して車両位置がリンクとマッチングする確率を縦軸
にとると、図３のような相関が得られる。すなわち、位
置誤差が小さいと、暫く走行して推定位置と道路パター
ンとの類似度を繰返し計算しているうちに、最適車両位
置を確実に道路上に得ることができる。言い換えれば車
両位置を特定の道路上に絞ることができる。この状態を
「マッチングモード」という。逆に、位置誤差が大きく
なってくると、道路パターンとの類似度を計算しても車
両の位置を特定の道路上に絞ることができる確率が減っ
ていき、位置誤差がかなり大きくなると（図３のｅ以上
の点）、何度類似度を計算しても道路とのマッチングを
採れなくなる。こうなると、地図マッチング法では車両
の位置を道路上に見出すことはできなくなる。この状態
を「フリーモード」という。こうなれば、推定位置を修
正できなくなるので、出力される車両位置は、推測航法
による推定位置そのままである。

【００２６】また、車両存在確率領域に含まれるリンク
の本数を「登録リンク数」という。登録リンク数が１で
あれば、車両がその道路を走行している可能性は非常に
高いし、登録リンク数が２またはそれ以上であれば、車
両がその道路を走行している可能性はそれだけ低くなる
。ロケータ装置８は、現在の状態が「マッチングモード
」か「フリーモード」かを把握するとともに、「登録リ
ンク数」を把握している。そして、これら把握した状態
を基にして道路が特定されているか、また、特定されて
いる道路がどの程度確からしいかを判定することができ
る。

【００２７】次に、ロケータ装置８のもう一つの機能で
あるマクロ相関処理を解説する。図４はマクロ相関処理
を説明するための道路網の一部を示す図であり、道路Ｌ
１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４　が示されている。また、過去に
推測航法で収集された一定個数（一定走行距離ごとのデ
ータである。ただし、一定走行時間ごとのデータを基準
にして収集してもよい）の車両位置データｓ０　，ｓ１
　，ｓ２　，…，ｓｎ−１　，ｓｎ　に基づいて再現さ
れた走行軌跡を破線Ｓで示している。

【００２８】マクロ相関処理においてはまず、車両位置
データｓ０　を軌跡の始点とし、この始点を中心として
小さな面積の領域（例えば一辺２δの正方形）を考える
（図５参照）。この領域に中に入る道路地図データのリ
ンクを特定し、経路パターンの始端点を決定する。始端
点に対応して、破線Ｓとパターン比較する経路パターン
が決定される。比較の対象とする経路パターンの候補は
多いほど精度がよくなるので、始端点は、通常複数個（
この数をｑ本とする）決定される。本実施例では、始端
点を決めるのに一定距離ごとにリンクを分割し、各分割
点を始端点ｒａ　，ｒｂ　，…，ｒｉ　としている。こ
の「一定距離」は、短すぎると対象経路パターンの数が
増え過ぎ計算時間がかかるので、適当な値に設定される
。 同様の理由により、上記正方形の辺長δも最適な長さに
設定される。

【００２９】なお、経路パターンの始端点の対象となる
上記面積の領域を考える場合、上記の例では、車両位置
データｓ０　を中心としたが、マッチングモード時には
ｓ０　の代わりに、ｓ０　に対応する時点にミクロ相関
処理手法により出力されていた道路地図上の車両の現在
位置を中心としてもよい。また、領域の大きさを示すδ
は、その中に存在するリンク数を考慮して固定値とせず
、適宜増加減少させてもよい。また、リンク数一定の条
件を与えてもよい。

【００３０】さらに、経路パターンの始端点の決定は、
上記方法以外にも、種々の方法が考えられる。例えば、
正方形の中にある複数個のノードを始端点と決定しても
よい。また、対象となるリンクの種類を幹線道路、高速
道路等に限定することも考えられる。例えば、高速道路
を走行していることが確認できれば、一般道路か高速道
路かの区別を付した道路地図データから高速道路のみの
リンクを取出して相関処理を行えばよい。また、一般道
路を走行していると確認された場合でも、車両はいずれ
幹線を長距離走行することになるであろうということを
考慮して、多少正しい現在位置を得るのに時間はかかる
が、対象となるリンクの種類を幹線道路のみに限定して
相関処理を行うことも可能である。この場合、道路地図
メモリ５に格納する道路地図データには上記高速道路、
一般道路の種別の他に幹線道路、非幹線道路の種別を記
入しておく必要がある。

【００３１】始端点が決定されると、次に、軌跡Ｓの曲
線度（一定距離（例えば１０ｋｍ）　当たりにどの程度
の曲がりを含んでいるか）をチェックする。もし、軌跡
Ｓが長距離にわたってほとんど完全に真直ぐであれば、
地図経路パターンと比較しマクロ相関処理を行うのに十
分な軌跡が得られていないと判断して次の処理タイミン
グまでマクロ相関処理を行わない。この理由は、軌跡Ｓ
にある程度の数のカーブが存在していないと経路パター
ンとのマッチングはとりにくくなるという事実を考慮し
たものである。具体的には、例えば軌跡Ｓに沿った方位
データθ０　，θ１　，θ２　，……，θｎ−１　，θ
ｎ　の差分Δθｉｊ（＝θｊ　−θｉ　，ｉ，ｊ＝１，
２，…，ｎ，ｉ＜ｊ）がしきい値以上の値をとった回数
が規定回数よりも多いかどうか等で判定する。

【００３２】最後にマクロ相互相関を計算する。まず図
６に示すように、軌跡Ｓの始点をｓ０　とおき、一定距
離Δｓ（位置の増分ベクトル）ごとに推定位置ｓ０１＝
ｓ０　＋Δｓ，ｓ０２＝ｓ０　＋２Δｓ，…，ｓ０ｍ＝
ｓ０　＋ｍΔｓにおける推定方位θ（ｓ０　），θ（ｓ
０１），θ（ｓ０２　　），…，θ（ｓ０ｍ）を定義す
る。また、１つの経路パターン、例えばｒａ　を始端点
とする経路パターンｔ１を選択しその始端点ｒａ　をｔ
１０，上記一定距離Δｓごとにリンク位置ｔ１１＝ｔ１
０＋Δｓ，ｔ１２＝ｔ１０＋２Δｓ，…，ｔ１ｍ＝ｔ１
０＋ｍΔｓを定義する。さらに、リンク方位θ（ｔ１０
），θ（ｔ１１），θ（ｔ１２），…，θ（ｔ１ｍ）を
定義する。そして、マクロ相関誤差σ１　２　＝｛１／
（ｎ＋１）　｝Σ｛θ（ｔ１ｉ）　−θ（ｓ０ｉ）　｝
２　を計算する。次に他の経路パターン、例えばｒｅ　
を始端点とする経路パターンｔ２を選択し、その始端点
ｒｅ　をｔ２０，上記一定距離Δｓごとにリンク位置ｔ
２１＝ｔ２０＋Δｓ，ｔ２２＝ｔ２０＋２Δｓ，…，ｔ
２ｍ＝ｔ２０＋ｍΔｓを定義し、かつ、リンク方位θ（
ｔ２０），θ（ｔ２１），θ（ｔ２２），…，θ（ｔ２
ｍ）を定義する。そして、マクロ相関誤差 σ２　２　＝｛１／（ｎ＋１）　｝Σ｛θ（ｔ２ｉ）　
−θ（ｓ０ｉ）　｝２　を計算する。このようにして、
各経路パターンｔｊに対してマクロ相関誤差σｊ　２　
（ｊ＝１，２，…，ｑ　）を計算していき、σｊ　２　
が最少となる経路パターンｊ＝ｋが１つ決定される。そ
の決定された経路パターンｔｋを実際に車両が走行した
走行道路と判定する。

【００３３】このようにして、過去の時点から現在まで
の走行軌跡Ｓを再現して道路地図上の複数の経路パター
ンと比較し、走行軌跡と道路地図上の経路パターンとに
基づきマクロ相関誤差を計算し、この誤差の最も少ない
経路パターンを採用して車両の現在位置を補正できる。 この補正を第１の補正という。なお、上記のマクロ相関
誤差計算をする時に、軌跡Ｓとの一致度が悪くなった経
路パターンはその時点で棄却するとよい。例えば、長距
離にわたり軌跡Ｓの方位と経路パターンの方位とがしき
い値以上ずれている場合、軌跡Ｓと経路パターンとが一
定距離よりも離れてしまった場合、その時点で計算の対
象から外すとよい。もし、全ての経路パターンが計算の
対象から外れた場合は、マクロ処理野結果は出力されな
い。

【００３４】また、上記の例では、マクロ相関誤差が最
少となる経路パターンを１つ選定したが、誤差が最少に
近い値の中にまったく異なった経路パターンが複数存在
するとき、言い換えれば、それぞれの経路パターンのマ
クロ相関誤差が全て一定のしきい値以上であるときには
、経路が確定しないと判定して位置の補正値を求めず、
次のマクロ処理を行う処理タイミングが来るまで待つと
いう方法をとることにより、確実にマクロ補正をするこ
とも可能である。

【００３５】上記ナビゲーション・コントローラ９は、
図形処理プロセッサ、画像処理メモリ等から構成され、
表示器２上における地図の検索、縮尺切り替え、スクロ
ール、車両の現在位置の表示等を行わせる。上記の構成
の装置による本発明の位置検出手順の概要は、図１のと
おりである。

【００３６】図１は、一定走行距離（例えば２０ｍ）ま
たは一定走行時間（例えば１秒）ごとに、割り込みによ
りミクロ相関処理を繰返し実行する過程中において、マ
クロ相関処理を行うかどうか決定し、マクロ相関処理の
必要があると判断された場合に、マクロ相関処理により
車両の走行経路を求め、その結果を用いて推測航法また
はミクロ相関処理で得られた車両の現在位置を修正する
手順を示している。

【００３７】まず、ステップＳ１において、ミクロ相関
処理を実行する。次に、ステップＳ２において、このミ
クロ相関処理終了時点でマクロ相関処理が実行中かどう
か判定し、実行中でなければステップＳ３において、マ
クロ相関処理に起動するべき条件が整っているかどうか
を決定する。この起動条件とは、具体的には、一般道路
走行時フリーモード走行が連続して１０ｋｍ以上続いた
場合、高速道路走行時フリーモード走行が連続して５ｋ
ｍ以上続いた場合、または、連続して１０ｋｍの間に際
立ったカーブの走行がない場合等があげられる。また、
一般道路走行時には、上記タイミング条件の他に、例え
ば信号待ち等で１０秒以上連続して停止しているタイミ
ング条件を加えてもよい。

【００３８】ステップＳ３において、上記起動条件が整
ったと判断されると、ステップＳ４に進み、起動条件が
整わない場合は、割り込みを終了する。ステップＳ４で
は、上述のマクロ相関処理を行う。ステップＳ２で、マ
クロ相関処理実行中と判断したばあい、ステップＳ５に
進み、マクロ相関処理による走行経路が求まっているか
どうか判定する。求まっている場合には、ステップＳ６
において、補正量Δｘ，Δｙ Δｘ＝ｘ（ｓ０ｍ）−ｘ（ｔｋｍ） Δｙ＝ｙ（ｓ０ｍ）−ｙ（ｔｋｍ） による補正（第１の補正）を行う。ただし、ｘ，ｙは、
車両の推定位置ｓ０ｍ，走行軌跡ｔｋｍのそれぞれｘ座
標、ｙ座標である。

【００３９】さらに、ステップＳ７では、上記第１の補
正で得られた位置を、マクロ相関処理起動時から位置算
出までの間に推測航法で得られた位置データを基にして
補正（第２の補正）をするかどうかを決定する。この第
２の補正手法を図７を用いて説明すると、推測航法の車
両位置データｓ０　，ｓ１　，ｓ２　，…，ｓｎ−１　
，ｓｎ　に基づいて再現された走行軌跡Ｓを用いて第１
の補正処理を行った結果、車両位置がｓ’ｎ　であった
とする。この処理を行っている間に車両が走行を続けて
おり、現時点での推測航法による出力がｓｐ　であった
とする。この時、ｓｎ　からｓｐ　に至る推測航法によ
る移動パターンΔｓ’をｓ’ｎ　の位置に加算し、推測
航法の出力ｓｐ　に相当するマクロ相関処理の出力ｓ’
ｐ　を得る。

【００４０】ただし、移動パターンΔｓ’を用いる補正
は、無条件で採用せずに、例えば、Δｓ’の大きさがし
きい値より大きかったり、ｓｎ　からｓｐに至る距離す
なわち補正量がしきい値より長かったりすれば、Δｓ’
やｓｐ−ｓ’ｐ　の誤差が大きいと見なして、補正をし
ないこととする。この判断がステップＳ７において行わ
れる。

【００４１】ステップＳ８では、ステップＳ７で補正す
ると決定された場合に、この第２の補正を行う。以上の
ようにして、マクロ相関の処理時間を考慮した、より正
確な補正をすることができる。なお、本発明は上記の実
施例に限定されるものではなく、例えば上記の実施例で
は、マクロ相関処理により求めた車両位置ｓ’ｎ　を補
正するのに、ｓｎ　からｓｐ　に至る推測航法理による
移動パターンΔｓ’を用いたが、マッチングモード時の
ミクロ相関処理による走行軌跡に基づいてｓｐ　−ｓｎ
　を算出し、第２の補正量を決定してもよい。その他本
発明の要旨を変更しない範囲内において、種々の設計変
更を施すことが可能である。

【００４２】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、所定の
処理タイミングにおいて、過去に出力された車両位置デ
ータを読出し、過去の時点からそのタイミングまでの走
行軌跡を再現して道路地図上の経路パターンと比較し、
比較した結果、走行軌跡と道路地図上の経路パターンと
が最も一致する場合に、当該経路パターン上に車両の推
定位置を得ることができる。

【００４３】したがって、地図マッチング機能が動作し
ない状態が長く続いて対象道路を見出だせずフリーモー
ドによる走行を続けざるを得なくなった場合であっても
、より広い範囲で正しい現在位置を再認識し、累積され
た誤差を修正して地図上の車両位置を正確に把握するこ
とができる。さらに、上記一致した経路パターンを得る
ための処理時間が何らかの原因で長くなっても、上記所
定の処理タイミングから現時点までに出力された車両の
走行軌跡データを読出し、これから計算時間中に車両が
移動した距離を求めて補正することにより、さらに正確
な現在の車両位置を得、車両走行の支援に活用すること
ができる。

【００４４】しかも、計算時間中に車両が移動した距離
を、補正することができるため、多少の処理時間は逆に
許容できることとなり、従来の地図マッチング（ミクロ
相関）処理と並行しながら処理することができる。また
、ミクロ相関処理での位置検出が不能になる前に補正処
理（マクロ相関処理）することとすれば位置検出精度の
悪化を事前に防ぐことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる車両位置検出処理を示すフロー
チャートである。

【図２】本発明の車両位置検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。

【図３】地図マッチング確率を示すグラフである。

【図４】マクロ相関処理を説明するための道路交通網の
一部と車両の走行軌跡を示す図である。

【図５】図４の一部拡大図である。

【図６】マクロ相関処理の計算手法を説明する図である
。

【図７】マクロ処理計算中に得られた車両の推定位置の
移動量を、加算することにより現在の正確な車両位置を
得るための計算手法を説明する図である。

【符号の説明】

３　　方位センサ ４　　距離センサ、 ５　　道路地図メモリ、 ８　　ロケータ装置 ９　　ナビゲーションコントローラ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】道路地図データを格納した第１のメモリと
   、車両の走行距離および方位を得るセンサと、現在出力
   されている車両位置データに基づく車両位置を中心とし
   た誤差範囲内に位置する道路上に対応させて車両の推定
   位置を登録する第２のメモリと、所定時間あるいは所定
   走行距離ごとに、上記第２のメモリに登録された各推定
   位置の当該道路に対する相関係数を算出し、道路に対す
   る誤差がしきい値以下であるものがあれば、そのうち最
   も少ないことを示す相関係数を選択し、選択された相関
   係数に対応する道路上の位置を車両の現在位置として出
   力する処理手段と、過去に出力された車両位置データを
   格納する第３のメモリと、所定の処理タイミングにおい
   て過去の車両位置データを第３のメモリから読出し、当
   該読出した車両位置データに基づいて走行軌跡を再現し
   、道路地図上の経路パターンと比較し、走行軌跡と最も
   一致するパターンの経路を探し出した場合に、当該経路
   パターン上に上記走行軌跡の終点を車両の位置として設
   定する第１の補正手段と、上記第１の補正手段による補
   正処理の開始時から補正処理完了時までに得られた車両
   の位置の変化分を、第１の補正手段により得られた車両
   の位置に加算することにより車両位置をさらに補正する
   第２の補正手段とを有することを特徴とする車両位置検
   出装置。