[发明专利]位置推测装置及位置推测方法

说明书

相关申请的交叉参考

本申请基于并要求2010年2月24日申请的日本专利申请No.2010-38104的优先权，并在此引用其全部内容作为参考。

技术领域

本发明涉及一种汽车和电车等移动体的车载装置，特别是涉及进行位置推测的设备。

背景技术

在现有的汽车导航系统中，根据测位结果进行地图匹配，从而求出本车位置。在从日本专利特开2008-287669号公报中示出的这样的汽车导航系统向车辆运动控制设备输出车辆位置的车辆运动控制系统中，要求更准确的车辆位置的测定。

为了进行正确的测位，提出了准备在本车位置的计算中使用的多个公式模型，根据事前决定的固定阈值变更在计算中使用公式模式的技术。例如，在日本专利特开平8-14923号公报中公开了使用全球定位系统GlobalPositioning System(GPS)的信号强度和卫星位置等信息，如果GPS输出的位置误差在某一固定值以上，则切换成根据陀螺仪和加速度传感器等相对传感器的位置计算的装置。

在使用卡尔曼滤波器等概率系统推测本车位置的系统中，如日本专利特开平5-333132号公报所示，提出了事前准备多个与可接收的GPS卫星的数量对应的卡尔曼滤波器，并切换它们来测量本车位置的装置。作为使用采用卡尔曼滤波器或粒子滤波器等概率模型的位置推测逻辑来推测本车位置的技术，在日本专利特开2007-322391号公报中公开了使用扩展卡尔曼滤波器算法的发明。

在基于测位误差切换位置计算方法的情况下，作为搭载舵角传感器和陀螺仪传感器的汽车导航系统中的测位误差模型，公知有基于速度的阿卡曼模型和推算定位模型(dead reckoning model)。已知搭载GPS和陀螺仪传感器的汽车导航系统中的、采用了GPS时的传感器融合模型(sensorfusion model)、和非GPS接收或未采用GPS时的推算定位模型。

阿卡曼模型被记载在“安部正人，「自動車の運動と制御」，東京電機大学出版局，2008年3月刊，ISBN：9784501417000”中。传感器融合及内界传感器模型记载在“青野俊宏，他，「GPSと内界センサを用ぃた起伏地にぉける移動機の位置計测」，計测自動制御学会論文集，Vol.35，No.8，1999年”中。

作为在数字地图上匹配本车位置时使用处于数字地图信息中的线路信息时的传感器融合模型(以后称为线路融合模型)，已知有日本专利特开2008-26282号公报中所示的、将数字地图数据的线路作为卡尔曼滤波器的观测方程式来使用的公式模型。

车辆的测位误差受到所谓车辆行驶中的路面状态、车辆的外部气温、车辆的各部件的经过年限、驾驶车辆的驾驶员的特性这样的各种状况影响。考虑到这些影响，事先决定用于根据测位误差切换各种公式模型的阈值很难。即使这样，如果事前决定不变的阈值，则会因上述各种状况，使得模型化误差变大，有可能给本车位置推测的计算精度造成很大的恶劣影响。

发明内容

根据本发明的第一方式，是一种位置推测装置，包括：公式模型处理部，其从传感器获取移动体的姿势信息及位置测定信息，并基于获取到的上述姿势信息及上述位置测定信息、和预先具有的表示上述移动体的动作的多个公式模型中的特定的公式模型，通过使用了概率模型的滤波处理，计算上述移动体的位置、表示上述移动体的移动状态的状态量、和上述状态量的误差；阈值计算部，其使用由上述公式模型处理部计算出的上述误差，计算用于选择上述特定的公式模型的阈值的候补值；阈值决定部，其基于上述候补值决定上述阈值；以及公式模型选择部，其基于由上述阈值决定部决定的上述阈值，选择上述特定的公式模型。

根据本发明的第二方式，在第一方式的位置推测装置中，基于能够从外部观测的信息或由上述公式模型处理部计算出的上述位置、上述状态量、和上述误差，对表示上述动作的上述多个公式模型的每一个决定相对于上述动作的适用范围的限制；上述阈值决定部基于按照上述多个公式模型的每一个计算出的上述误差的大小，决定上述阈值；上述公式模型选择部根据上述限制，选择上述特定的公式模型。

根据本发明的第三方式，在第二方式的位置推测装置中，还包括存储上述限制和上述阈值的数据库。