JPH04348220A - オフセット補正機能を有する車両位置検出装置 - 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とともに
、車両の方位を検出するために搭載したジャイロのオフ
セットを車両走行中に補正することができるオフセット
補正機能を有する車両位置検出装置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で
あるもののうち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、しきい値以下の値を示すもののうち、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、平成１年
１１月１４日出願）。

【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
として設定する位置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
きがあげられる。

【００１２】以上のオフセット補正機能を有する車両位
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位置を用いて車両の現在
位置を位置補正できることになる。

【００１３】一方、車両位置検出装置において、方位セ
ンサとして車両の瞬時の角速度を検出するジャイロ（旋
回角速度センサともいう。例えば、光ファイバジャイロ
、機械式ジャイロ、振動ジャイロ、ガスレートジャイロ
がある）を搭載していることが多い。ジャイロを使用し
て方位を求める場合、角速度データΔθに基づいて、車
両の現在方位θを式 θ＝θ０＋Δθ　　　　…（１） で算出する。θ０は１つ前のサンプリング時点で求めた
方位である。

【００１４】この方位データθと、別に求められる車両
の進行距離データΔＬとに基づいて、ΔＬの東西方向成
分Δｘ（＝ΔＬ×　ｃｏｓθ）および南北方向成分Δｙ
（＝ΔＬ×　ｓｉｎθ）を、従前の車両位置データ（Ｐ
ｘ′，Ｐｙ′）に加算することにより、現在の車両位置
データ（Ｐｘ　，Ｐｙ　）を求めることができる。なお
、実際には、ジャイロの出力はアナログ値であり、これ
をＡ／Ｄ変換器によりＡ／Ｄ変換して、コンピュータに
供給し、コンピュータによりディジタル値を読出して旋
回角度を求めている。

【００１５】ところで、ジャイロは、直線走行中あるい
は停車中でセンサ出力が０であるべき時でも、温度や湿
度の影響を受けて幾らかの出力（オフセット）が発生す
るという傾向がある。このオフセット出力は、上記（１
）　式で示したような加算ないし積分処理を繰り返して
いくと、累積するという性質を有するので、実際の走行
方向からずれた方向を検知してしまうことになる。

【００１６】そこで、オフセットの影響を取り除くため
、オフセット補正を行う必要があるが、このオフセット
補正をするに当たって、車両の停止期間中の角速度デー
タを求め、その間の平均をとることによりオフセット値
を決定し、続く走行のジャイロの出力をオフセット補正
する方法が知られている。この方法によれば、車両が停
止している間のデータに基づき角速度出力のオフセット
を補正することができるので、続く走行における角速度
データはオフセットを含まない分だけ正確なものとなる
。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】ところが、高速道路を
走行中等は車両が停止せずに長時間走行するものであり
、その間オフセット補正ができないことになる。また、
一般道路を走行していても、信号待ち等の短時間では十
分な数のオフセットデータがとれないでオフセットデー
タに含まれるノイズ分を十分除去できないという問題が
ある。

【００１８】そのため、オフセットが時間的に変化する
というドリフトの影響が残ってしまい、現時点での正し
いオフセットを得ることができなくなる。そこで、ミク
ロ相関処理により特定された道路の各基準点ごとの方向
データ（道路地図データに含まれている）を利用して、
ジャイロから得られた方位データとの差をとることによ
りオフセットを間接的に求めることも考えられる。この
方法であれば車両走行中でもオフセット補正をすること
ができる。

【００１９】しかし、ミクロ相関処理手法は、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
路上に対する相関係数を算出するものであり、車両が最
も確実に走行していると判定できる道路は、常に探し出
せるとは限らない。多くの場合、誤差範囲（Ｅ１　）内
に位置するよく似た方向の幾つかの候補道路が見つかり
、これらの候補道路を登録しているに過ぎない。仮に、
１本の道路に特定できても、その道路のどの位置（ポイ
ント）を走行しているのか十分な精度で特定できない。 特に、その特定された１本の道路に際立った曲がり角が
なく、長い間直線形状となっていたり、だらだらとした
ゆるい曲がりが連続している場合等は、車両の現在位置
を特定しにくい。

【００２０】したがって、ミクロ相関処理により特定さ
れた道路のデータに基づいてオフセットを補正すると、
道路の方向が実際と微妙に食い違うことにより、オフセ
ット補正精度が極端に悪化することが予想される。そこ
で、本発明は、車両走行中でも、精度よくオフセット補
正することのできるオフセット補正機能を有する車両位
置検出装置を提供することを目的とする。

【００２１】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの請求項記載のオフセット補正機能を有する車両位置
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、位置補正手段（マクロ相関処理）により探し出され
た、走行軌跡と最も一致するパターンの経路に沿った各
基準点の方位データを取り込み、この取り込んだ方位デ
ータとジャイロの出力方位データとの差に基づいてジャ
イロのオフセットを算出するオフセット算出手段と、オ
フセット算出手段により求められたオフセット値を用い
てジャイロのオフセット補正をするオフセット補正手段
とを備えるものである。

【００２２】

【作用】上記の構成によれば、マクロ相関処理を用いる
ので道路を１本に特定でき、かつ、車両の現在位置決定
精度も良好である。これは、マクロ相関処理法が、比較
的長い区間にわたる道路データに基づいて道路特定処理
をすることができるので、道路の形状があまり変化して
いない場合でも、長い区間で見れば道路の特徴を十分と
らえることができるからである。

【００２３】したがって、マクロ相関処理により特定さ
れた道路の方位データに基づいて精度のよいオフセット
補正をすることができる。

【００２４】

【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は本発明のオフセット補正機能を有する
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、コンソール１
と、表示器２と、ジャイロ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ジャイ
ロ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とともに、マクロ
相関処理によって得られた過去の走行軌跡に基づいてジ
ャイロのオフセット補正をするロケータ装置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
。

【００２５】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。

【００２６】ジャイロ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　　。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
。

【００２７】道路地図メモリ５は、大容量記憶媒体であ
るＣＤ−ＲＯＭ、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。

【００２８】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。

【００２９】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
。

【００３０】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、およびジャイロ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。

【００３１】ロケータ装置８の車両位置検出機能を解説
する。まず、ジャイロ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。

【００３２】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。

【００３３】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。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】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。

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】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位置補正でき
る。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。

【００４１】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、マクロ処理の結果は出力されない。

【００４２】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位
置の補正量ΔｘまたはΔｙが全て一定のしきい値未満で
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。

【００４３】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。

【００４４】図１は、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とともに、
マクロ相関処理で得られた道路の方位データからオフセ
ット補正をする手順を示している。まず、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、ステップＳ１において走行軌跡をロケ
ータ装置８の中のメモリに蓄積し、ステップＳ２におい
てマクロ相関処理中かどうか判定する。マクロ相関処理
中でなければステップＳ３において、マクロ相関処理を
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５ｋｍ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。

【００４５】マクロ相関処理の必要があると判断された
場合に、ステップＳ４において、マクロ相関処理により
車両の走行経路を求める。ステップＳ２においてマクロ
相関処理中と判定された場合も、ステップＳ４に進み、
マクロ相関処理を続ける。ステップＳ５では、マクロ相
関処理が終了したかどうかを判断し、修了していなけれ
ば、次の割込まで待つ。

【００４６】修了していれば、ステップＳ６においてマ
クロ相関処理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補正する。補正量Δｘ
，Δｙは次のとおりである。 Δｘ＝ｘ（ｓ０ｍ）−ｘ（ｔｋｍ） Δｙ＝ｙ（ｓ０ｍ）−ｙ（ｔｋｍ） ただし、ｘ，ｙは、車両の推定位置ｓ０ｍ，走行軌跡ｔ
ｋｍのそれぞれｘ座標、ｙ座標である。

【００４７】さらに、ステップＳ７では、ステップＳ４
で得られた走行経路に対し、一定距離（道路基準点）ご
とにリンク位置を定義し、その位置におけるリンク方位
を道路地図メモリ５から読み出すとともに、推測航法で
得られた軌跡Ｓの、上記リンク位置に対応する位置の方
位出力を読出し、両者の差を求める。道路基準点として
例えば上記マクロ相関誤差σ２　２　を求めるときに定
義したΔｓを用いてｔ２１＝ｔ２０＋Δｓ，ｔ２２＝ｔ
２０＋２Δｓ，…，ｔ２ｍ＝ｔ２０＋ｍΔｓを採用して
もよく、それらの基準点におけるリンク方位として、上
記方位θ（ｔ２０），θ（ｔ２１），θ（ｔ２２），…
，θ（ｔ２ｍ）を用いてもよい。また、推測航法で得ら
れた軌跡Ｓの、上記規準点に対応する位置として、推定
位置ｓ０１＝ｓ０　＋Δｓ，ｓ０２＝ｓ０　＋２Δｓ，
…，ｓ０ｍ＝ｓ０＋ｍΔｓを用いてもよく、それらの位
置に対応する方位として、上記θ（ｓ０　），θ（ｓ０
１），θ（ｓ０２　　），…，θ（ｓ０ｍ）を用いても
よい。この場合、両者の差は、δθ０　＝θ（ｔ２０）
−θ（ｓ０　），δθ１　＝θ（ｔ２１）−θ（ｓ０１
），δθ２　＝θ（ｔ２２）−θ（ｓ０２　　），…を
いうことになり、これが各時点のマクロ相関により求め
た車両の走行軌跡と推測航法で得られた方位との比較点
ごとの方位誤差を示す。

【００４８】ステップＳ８では、これらの差δθを時間
軸に対してプロットし、変化率を求めるという処理をす
る。図７は、時間軸に対する差δθの変化を描いたグラ
フである。図７において、時刻ｔ１　は、マクロ相関処
理開始時刻、時刻ｔ２　はステップＳ８の処理が修了し
た時刻である。時間ｔ２　−ｔ１　の間にジャイロのオ
フセットが変化（ドリフト）していても、時刻ｔ１　以
前のオフセットの変化傾向を延長すれば、現時点ｔ２　
のオフセット値の変化率が推測できる。したがって、ス
テップＳ９において、この推測値δΩを採用して、ジャ
イロ３の出力から求められた車両の角速度データまたは
角速度データを累積して求めた方位データに対してオフ
セット補正をする。なお、ステップＳ８の処理時間ｔ２
　−ｔ１　がわずかであれば、ドリフトはないとみなし
て、時刻ｔ１　でのオフセット値を採用することも勿論
可能である。

【００４９】以上のようにして、マクロ相関処理により
、道路の特定ができ、車両の現在位置が決定できるとと
もに、この決定された道路の方位を基にしてオフセット
値を求め、ジャイロ３のデータから差し引くことにより
正確なオフセット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、マクロ相関誤差σ２　２　を求めると
きに定義した道路基準点を用いたが、これに限定される
ものではない。計算時間を短くしたければ、より粗い道
路基準点を採用してもよく、オフセットノイズを少なく
したければより細かい道路基準点を採用してもよい。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。

【００５０】

【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、上記一致した経路パターンを
利用して、シャイロのオフセット値を正確に求め、オフ
セット補正することができるので、方位センサ誤差の累
積を避けることができ、推定位置の検出精度を向上させ
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる車両位置検出及びオフセット補
正処理を示すフローチャートである。

【図２】本発明のオフセット補正機能を有する車両位置
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】マクロ相関処理で得られたオフセット値をプロ
ットしたグラフである。

【符号の説明】

３　　ジャイロ 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
   、車両の走行距離を得る距離センサと、車両の方位を得
   るためのジャイロと、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位置補正手段と、
   位置補正手段により探し出された、走行軌跡と最も一致
   するパターンの経路に沿った各基準点の方位データを取
   り込み、この取り込んだ方位データとジャイロの出力方
   位データとの差に基づいてジャイロのオフセットを算出
   するオフセット算出手段と、オフセット算出手段により
   求められたオフセット値を用いてジャイロのオフセット
   補正をするオフセット補正手段とを備えることを特徴と
   する、オフセット補正機能を有する車両位置検出装置。