权利要求

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ナビゲーション・
システムに関する。 特に、本発明は、推測航法コンポーネントを有する車両ナビゲーション・システムに使用するジャイロスコープのバイアス・ドリフトを補正し、その後にジャイロスコープのバイアスおよびジャイロスコープのバイアス・ドリフトから生じたヘッディングおよび位置エラーを修正する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】リアルタイムに運転方向を提供したり、
自動車の緊急サービスを提供したりするような用途のため、近年、多くの自動車ナビゲーション・システムが開発されている。 これらのナビゲーション・システムは、
通常、衛星に基づく測位システムまたは「測定航法システム」（ＤＲＳ）、または２つの組合せを含む。 推測航法システムでは、車両のヘッディングおよび位置は、ジャイロスコープおよび積算計などのセンサを使用して決定される。 通常、自動車のナビゲーションおよび測位システムは、速度および距離を追跡する）トランスミッション積算計と（車両のヘッディングを追跡する）ジャイロスコープ間のインタフェースを有するＤＲＳを使用する。 測定航法システムは、全地球測位システム（「ＧＰ
Ｓ」）などの衛星に基づくナビゲーション・システムと連携して使用することが多い。

【０００３】全地球測位システム（ＧＰＳ）は、米国防省が開発し、操作する衛星に基づく無線航法システムである。 ＧＰＳにより、陸上、海上および空中のユーザが、世界中のどこにいても、自分の３次元の位置、速度、および時間を、現在使用可能な他のどの無線航法システムよりはるかに精密および正確に、絶えず決定することができる。 ＧＰＳは３つのセグメントで構成される。 ユーザ、宇宙および制御である。 ユーザ・セグメントは、個々の受信機、プロセッサおよびアンテナで構成され、これにより陸上、海上または空中のオペレータがＧＰＳ衛星放送を受信し、その精密な位置、速度および時間を、衛星から受信した情報から計算することができる。 自動航法、緊急メッセージ通信、および追跡システムにＧＰＳ受信機を使用することが、現在広く行われている。 ＧＰＳ受信機は、個人で使用するには幾つかの集積回路しか含まないように小型化されている。

【０００４】宇宙セグメントは、地球の周りの軌道にあって、いつでも５個から８個の衛星が、地表のどの特定の位置にいるユーザにも「見える」ように配置された２
４個の衛星で構成される。 これらの衛星は、世界中のユーザに連続的に位置および時間のデータ両方を同時送信する。

【０００５】制御セグメントは、コロラドスプリングス（マスタ制御ステーション）、ハワイ、アセンション島、ディエゴガルシアおよびクワジャリンに配置された５つの地上の制御および監視ステーションで構成される。 これらのステーションは、ＧＰＳ衛星からの送信および各衛星の動作状況および宇宙におけるその正確な位置を監視する。 マスタ地上ステーションは、衛星の位置および軌道データの修正値を衛星に送り返す。 衛星は、
その内部に記憶された位置および時刻をマスタ制御ステーションによって同時送信されたデータと同期させ、更新されたデータが、ユーザのＧＰＳ受信機へのその後の送信に反映され、その結果、予測精度が改善される。

【０００６】一般に、３次元位置決定を得るには、受信機が最低４個のＧＰＳ衛星を追跡しなければならない。
受信機のクロックが保持する地域の時刻とＧＰＳ制御セグメントが保持する時刻（つまり、ＧＰＳ時刻）とのオフセットを解決するために、第４の衛星が必要であり、
この同期が与えられると、受信機が獲得した移動時間測定値を、ある範囲の測定値に変換し、三角測量の実施に使用することができる。 したがって、専らＧＰＳに基づくナビゲーション・システムは、一般に、密集した都市環境ではうまく働かない。 そこでは、無線周波数（Ｒ
Ｆ）の干渉に加えて、高い建物による信号の遮断および反射が往々にして発生するからである。 ＧＰＳの精度は、ＧＰＳ衛星が車両の視野から隠れた場所、例えば、
車両がトンネル内にあるか、草木の鬱蒼とした環境にある状況でも悪化する。

【０００７】ＤＲおよびＧＰＳコンポーネントの両方を有するナビゲーション・システムなどの組合せシステムでは、各コンポーネントからのヘッディングおよび位置データを使用して、コンポーネント内で発生した測定誤差を補正する。 デュアル・コンポーネント・システムは、また一方のコンポーネントが機能しない場合、バックアップ・システムを提供する。 例えば、ＧＰＳ衛星が車両の視野から隠れ、したがって確実なＧＰＳ情報が使用不可能な場合でも、ＤＲＳが連続的なヘッディングおよび位置情報を提供する。

【０００８】しかし、推測航法システムは、正確さがコンポーネント・センサに制限され、センサは低コストで忠実度が低いことが多い。 例えば、推測航法システムに通常使用されるジャイロスコープは、振動ジャイロスコープであり、これは重要な性能の制限を有することが知られている。 低コストのジャイロスコープの性能は、ジャイロスコープのバイアス、理想的または完璧なジャイロスコープからのジャイロスコープの偏差の測定、およびバイアス・ドリフト、時間の経過とともに環境条件の変化から生じるバイアスの変化率と、直接相関がある。
ジャイロスコープのバイアスは、ゼロ角速度におけるジャイロスコープの読み取り値によって決定され、これは完璧なジャイロスコープではゼロになる。 ジャイロスコープのバイアスは、自動車品質のジャイロスコープでは、毎秒数度にもなることがある。

【０００９】一般に使用されている振動ジャイロスコープでは、振動ビームを使用してヘッディングの変化を決定する。 時間の経過とともに、ビームの振動特性が変化し、その変化の結果、ビームが回転しなくても、角速度の測定値が変化し、したがってジャイロスコープのバイアス・ドリフトが生じる。 バイアス・ドリフトは、一定速度で移動する車両の走行距離の２乗で大きくなる位置エラーを生じるので重大である。

【００１０】ジャイロスコープのバイアス・ドリフトの最も重要な要素は、温度変化である。 数分の１度以内の温度変化でも、ジャイロスコープのバイアスに重大なシフトを生じることがある。 例えば、わずか０．０５５°
／秒のバイアスが、走行距離の５％の位置エラー、つまり１キロメートル走行した後に５０ｍ、および走行距離の２５％、つまり５キロメートル走行後には１．２５キロメートルの位置エラーを生じる。 位置エラーは、最低４つの衛星が車両の視野にあるという条件で、ＧＰＳを使用して補正することができるが、エラーは、トンネルや草木の鬱蒼とした環境で生じるようなＧＰＳ機能停止の期間中には、効果的に補正することができない。 したがって、ジャイロスコープのバイアスおよびジャイロスコープのバイアス・ドリフトの温度依存性から生じる推測航法システムのヘッディングおよび位置エラーを修正する方法があることが望ましい。

【００１１】温度に依存するバイアス・ドリフトの補正は、システムがヒステリシス効果を呈することで、さらに複雑になる。 ヒステリシス・システムでは、従属変数（ジャイロスコープのバイアス）は、独立変数（温度）
の関数であるばかりでなく、従属変数の時間履歴の関数でもある。 したがって、システムは完全に可逆性ではない。 ジャイロスコープが温度変化に遭遇し、次に逆方向で同じ速度および大きさの温度変化に遭遇した場合、バイアスの時間依存性は、順路と逆路では異なることがある。

【００１２】ジャイロスコープのバイアスを補正する方法を含む車両ナビゲーション・システムのヘッディングおよび位置エラーの修正方法が、当技術分野で知られている。 しかし、既存の方法の大部分は、推測航法またはＧＰＳのコンポーネントが決定した推定位置を使用して、ジャイロスコープのバイアスを修正する。 ジャイロスコープのバイアスおよびバイアス・ドリフトに関して既に決定された校正曲線に依存する既存の方法もある。
既存のさらなる代替方法は、最高級ジャイロスコープのみに有用であり、これは消費者の自動車測位システムで日常使用するには高価すぎる。

【００１３】ブラウンの米国特許第３，７０２，４７７
号は、ＧＰＳの前身である衛星航行システムから構築された位置エラー測定を使用する、少なくとも３つのジャイロスコープおよび３つの加速度計を備えた航空機品質の慣性測定ユニットのジャイロスコープ・バイアスを推定するカルマン・フィルタ法を教示している。

【００１４】クインほかの米国特許第３，７０２，５６
９号は、高精度ジャイロスコープに現れる比較的大きい固定オフセットを除去するハードウェアの改修について開示している。 改修は、車両のナビゲーションおよび測位システムに使用する低コストのジャイロスコープではなく、通常は数千ドルかかる精密ジャイロスコープに適用可能である。

【００１５】ショーほかの米国特許第４，３０３，９７
８号は、予め決定した校正曲線に基づく最高級ジャイロスコープの工場での１回校正について教示している。 このような方法は、校正曲線を容易に決定することができない低コストのジャイロスコープには有用ではない。

【００１６】シャープほかの米国特許第４，５３７，０
６７号および第４，４５４，７５６号は、ジャイロスコープの環境の温度を制御し、ＩＮＳ（登録商標）位置データを使用してジャイロスコープ・バイアスを推定することにより、温度依存性のジャイロスコープ・ドリフト・バイアスを補正することを教示している。

【００１７】アンドレアスほかの米国特許第４，９８
７，６８４号は、カルマン・フィルタ法で生成した位置の更新値を使用することにより、慣性調査システムのジャイロスコープ・ドリフトを補正する方法を教示している。

【００１８】ムソフほかの米国特許第５，１９４，８７
２号は、１組の冗長ジャイロスコープからの出力を使用してバイアスの相関をとることにより、航空機慣性航法システム（ＩＮＳ）のジャイロスコープ・バイアスを補正する方法を教示している。

【００１９】カガワの米国特許第５，２７８，４２４号は、デジタル地図データベースから獲得した位置情報を使用してジャイロスコープを補正する方法を教示している。 イシカワの米国特許第５，２９７，０２８号およびディーゼルほかの米国特許第５，５２７，００３号は、
温度の関数としてジャイロスコープ・バイアスの校正曲線を決定し、適用することにより、温度依存性のジャイロスコープ・バイアスを補正する方法を教示している。

【００２０】ガイアーほかの米国特許第５，４１６，７
１２号は、位置の更新ごと推定する一定のジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率の値に基づき、将来のヘッディングおよび位置エラーの増加を修正するカルマン・
フィルタ法の使用を開示している。

【００２１】ディーゼルほかの米国特許第５，５０５，
４１０号およびディーゼルの米国特許第５，５７４，６
５０号は、航空機の地上走行時に実行する交差トラック速度エラーの測定から、ジャイロスコープ・バイアスの東成分を修正する方法を教示している。

【００２２】ブフラーほかの米国特許第５，５４３，８
０４号は、ＩＮＳのジャイロスコープ・バイアスを推定するカルマン・フィルタ法を組み込んだ姿勢決定正確度を改良するため、ＧＰＳと慣性航法システムとを組み合わせた方法を教示している。

【００２３】ディーゼルの米国特許第５，５８３，７７
４号は、ＧＰＳ位置および速度データを使用したジャイロスコープ・バイアスの校正を教示している。

【００２４】

【発明が解決しようとする課題】当技術分野には、低コストの自動車用ナビゲーションおよび測位システムの温度依存性ジャイロスコープ・バイアスと、ジャイロスコープ・バイアスおよびジャイロスコープ・バイアス・ドリフトの結果生じる位置およびヘッディング・エラーを補正する方法、さらにこのような補正方法を組み込んだ装置に対する要求がある。

【００２５】本発明は、車両のヘッディングおよび位置を提供する推測航法システムに使用するヘッディング・
センサのバイアスの温度依存性ドリフトを補正する方法および装置を提供することにより先行技術の問題を解決することを目的とする。

【００２６】

【課題を解決するための手段】第１の態様では、本発明は、カルマン・フィルタを使用して、温度変化によるヘッディング・センサのバイアス・ドリフト率の校正曲線を生成する。 カルマン・フィルタは、バイアス・ドリフト率のモデルの係数を計算し、次に校正曲線を使用して、車両の移動中のヘッディング・センサのバイアスを定期的に推定する。 本発明は、さらに、温度センサのバイアス・ドリフト率の老化時間を使用して、カルマン・
フィルタのエラー分散行列の収束を強制する方法を提供する。

【００２７】第２の態様では、本発明は、本発明の方法により推定したヘッディング・センサ・バイアス・ドリフト率を使用して、推測航法システムが計算した車両のヘッディングおよび位置を修正する車両ナビゲーション・システムを提供する。 本発明のナビゲーション・システムの好ましい実施形態は、ヘッディング・センサ、走行距離センサ、温度センサ、およびヘッディング・センサ、走行距離センサおよび温度センサからヘッディングおよび位置のデータを受信するＤＲＳ、およびヘッディング・センサ・バイアス・ドリフト率を推定する計算手段を備える。 好ましい実施形態では、ヘッディング・センサはジャイロスコープである。 特に好ましい実施形態では、ヘッディング・センサは低コストのジャイロスコープである。

【００２８】第３の態様では、本発明は、本発明の方法を車両基準位置システムと組み合わせて使用し、推測航法コンポーネントおよび車両基準位置システムによって決定された車両のヘッディングおよび位置を修正する車両ナビゲーション・システムを提供する。 好ましい実施形態では、車両基準位置システムは、衛星に基づく車両測位システムである。 特に好ましい実施形態では、車両基準位置システムは全地球測位システムである。

【００２９】本発明の以上および他の特徴および利点は、添付図面を適切に参照しながら、以下の詳細な説明を読むことにより、当業者には明白になる。 本発明の例示としての実施形態について、図面を参照しながら本明細書で説明する。

【００３０】

【発明の実施の形態】本発明は、ヘッディング・センサのバイアスの温度に依存するドリフトを補正する方法を提供する。 好ましい実施形態では、カルマン・フィルタを使用して、温度変化にともなうバイアス・ドリフト率の校正曲線を生成する。 さらなる好ましい実施形態では、本発明は、温度センサのバイアス・ドリフト率に老化時間を使用して、カルマン・フィルタのエラー分散行列の収束を強制する方法を提供する。 本発明は、さらに、本発明の方法を使用する車両ナビゲーション・システムを提供する。

【００３１】本明細書では、「車両」とは、自動車、航空機、ヘリコプタおよびボートなど、陸上、空中または水上輸送機構を指す。 本明細書では、「ジャイロスコープ・バイアス」とは、理想的または完璧なジャイロスコープからのジャイロスコープの偏差の尺度を指し、完璧なジャイロスコープではゼロとなる、ジャイロスコープのゼロ角速度における読み取りあたいによって決定される。

【００３２】本明細書では、「バイアス・ドリフト」とは、ジャイロスコープ・バイアスが温度変化に応答して時間とともに変化する傾向を指す。 バイアス・ドリフトは、温度変化、車両の加速度、地域の磁気効果、および使用時間を含む要素の影響を受ける。

【００３３】本明細書では、「ＧＰＳ時間」とは、ＧＰ
Ｓマスタ制御ステーションが保持する時間の尺度を指す。 「ＧＰＳ秒」という用語は、ＧＰＳ時間の特定の尺度を指す。 ＧＰＳ衛星は、マスタ制御ステーションからＧＰＳ秒の単位で送信されるＧＰＳ時間で校正された内部時間を保持する。 本明細書では、「時間オフセット」
は、ＧＰＳ時間と、ＧＰＳと連続的に同期されていない車両ナビゲーション・システムのＧＰＳプロセッサが保持する時間との差を指す。

【００３４】本明細書では、「計算手段」とは、公式、
等式またはアルゴリズムのステップを実行するコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・ベースの要素を指す。

【００３５】本明細書では、標準的な線形代数の規則および用語を使用する。 大文字でない太字はベクトルを示し（例えば、ｘ）、大文字の太字は行列を示し（例えば、Ｐ）、上付文字Ｔはベクトルまたは行列の移項を示し（例えば、ｘ ^T 、Ｐ ^T ）、−１の上付文字は行列の逆を示す（例えば、Ｐ ^-1 ）。

【００３６】図１は、ヘッディング・センサ６、走行距離センサ１８、温度センサ９、およびヘッディング・センサ６、走行距離センサ１８および温度センサ９からヘッディングおよび位置のデータを受信するＤＲＳ１２を備える、車両４のナビゲーション・システム２の特に好ましい実施形態を示す。 好ましい実施形態では、ナビゲーション・システム２は、さらに、車両基準位置システム１０を備える。 さらなる好ましい実施形態では、ナビゲーション・システム２は、さらに、ＤＲＳ１２からヘッディングおよび位置データを受信する特定用途用デバイス（「ＡＳＤ」）１４を備える。 しかし、本明細書で提供する本発明の方法は、ＤＲＳを有する任意の車両ナビゲーション・システム２で使用することができ、ナビゲーション・システム２が車両基準位置システム１０またはＡＳＤ１４を含む必要はない。

【００３７】ヘッディング・センサ６は、車両４の任意の位置に配置することができる。 ヘッディング・センサ６はジャイロスコープであることが好ましい。 ヘッディング・センサ８がジャイロスコープである場合、角速度を測定するジャイロスコープの軸（「受感軸」）は、ヘッディングの変化率を感知するため、局所に向かって垂直に配向しなければならない。 ジャイロスコープの受感軸が水平に配向されている場合、ジャイロスコープは、
ヘッディングの変化ではなく車両４のピッチ率を測定する。 本発明は、ムラタ、松下／パナソニックおよびＴｏ
ｋｉｎから入手可能なような低コストのジャイロスコープで使用することが好ましい。 ジャイロスコープの出力は、通常はアナログで、ボルト単位である。 ジャイロスコープは、ゼロ角速度でバイアス、つまりオフセットの読み取り値を有し、これは時間に依存する。

【００３８】走行距離センサ１８は、積算計１８であることが好ましいが、本発明は、このような実施形態に制限されない。 当業者に周知の積算計１８には２つの基本的タイプがある。 受動的磁束変化を使用して速度を測定する磁気抵抗センサ、および能動的で車輪の回転を検出するホール効果センサである。 好ましいシステムおよび方法は、車両４に予め設置された任意の積算計１８で働くが、本発明は、磁気抵抗センサに基づく積算計を使用することが好ましい。 積算計１８の出力は、通常、ホール効果センサを使用する場合はパルス・カウントを単位とする。 パルス・カウントの各パルスは、特定の車輪の回転量を指し、これはタイヤの周の１／２４から１／４
８であることが好ましい。 当業者には、車両４の下に設置したドップラ・レーダまたは１つまたはそれ以上の横加速時計など、代替の速度または走行距離センサが、本発明には同等に有用であることが認識される。

【００３９】温度センサ９は、市販されている任意の温度センサでよい。 温度センサ９は、０．１℃の分解能を有することが好ましい。 温度センサ９は、ヘッディング・センサ６の近傍に配置することが好ましく、エンジンなど、温度が急速に変化する車両の要素の近傍には配置しないことが好ましい。 温度センサ９は、ヘッディング・センサ６のハウジング内に配置することが最も好ましい。 しかし、自動車用ナビゲーション用途に使用する大部分の低コストのジャイロスコープが、既製品としてもたらされ、ジャイロスコープの保証はハウジングの開封によって無効になるので、ジャイロスコープ・ハウジングに温度センサ９を入れるのは、実行可能ではない。 この状況では、温度センサを車両基準位置システム１０と同じハウジングに入れることが望ましい。 温度センサ９
の出力は、通常、ボルト単位である。

【００４０】車両基準位置システム１０は、ＧＰＳ、Ｇ
ＬＯＮＡＳＳ、またはガリレオ衛星に基づくシステムなど、衛星に基づく車両測位システムを備えることが好ましい。 車両基準位置システム１０は、ＧＰＳシステムを備えることが最も好ましい。 特に、車両基準位置システム１０は、ＧＰＳアンテナ２０、およびＧＰＳアンテナ２０と通信するＧＰＳ受信機２２を備えることが好ましい。 車両基準位置システム１０は、ＧＰＳプロセッサ２
４を備えることも好ましい。 ＧＰＳ衛星２６は、ヘッディングおよび位置のデータ情報を車両基準位置システム１０に伝送する。 衛星２６の送信はＧＰＳアンテナ２０
で受信され、ＧＰＳ受信機２２に伝送される。 ＧＰＳプロセッサ２４が３次元位置固定（緯度、経度および高度）および車両４の速度を決定するには、通常、４つのＧＰＳ衛星２６からのデータが必要である。 ＧＰＳ衛星２６のうち３つからのデータを使用して、車両４の位置を三角法で測定する一方、第４の衛星２６からのデータは時間オフセットを提供する。

【００４１】図６は、本発明の実施形態によるＤＲＳ１
２のブロック図である。 ＤＲＳ１２は、アナログ−デジタル変換器（「Ａ／Ｄ変換器」）２７、ＤＲプロセッサ２８、ヘッディング・センサ・インタフェース３０、温度センサ・インタフェース３１、走行距離センサ・インタフェース３２、ＡＳＤインタフェース３３、およびメモリ３４を備えることが好ましい。 ＤＲＳ１２は、バイアス・ドリフト率フィルタ３８、ヘッディング・フィルタ４２、および位置フィルタ４４も備えることが好ましい。 走行距離センサ・インタフェース３２およびジャイロスコープ・インタフェースはポートであることが好ましい。 ＤＲＳ１２は、ヘッディング・センサ・インタフェース３０を介してヘッディング・センサ６からヘッディング変更データを、走行距離センサ・インタフェース３２を介して走行距離センサ１８から走行距離データを受信する。 車両ナビゲーション・システム２が基準位置システム１０を含む場合、ＤＲＳ１２は、基準位置システム１０からの基準ヘッディングおよび位置システムも受信する。 基準位置システム１０がＧＰＳシステムである実施形態では、ＤＲＳ１２は、ＧＰＳ２２からの基準ヘッディングおよび位置も受信する。

【００４２】ＤＲＳ１２は、ヘッディング・センサの出力を、度またはラジアンを単位としたヘッディングの変化に変換し、走行距離センサ１８の出力をメートル単位に変換し、温度センサ９の出力を℃の単位に変換する。
次に、ＤＲＳ１２は、ＧＰＳのヘッディングおよび位置データを、ヘッディング・センサ６および走行距離センサ１８から受信したヘッディングおよび位置データと統合し、車両４の現在のヘッディングおよび位置を決定する。 ＤＲプロセッサ２８は、また、ＡＳＤインタフェース３４を介して統合したヘッディングおよび位置データをＡＳＤ１４に伝送する。 好ましい実施形態では、ＤＲ
Ｓ１２はＧＰＳ受信機２２に統合することが好ましい。
このような実施形態では、ＧＰＳ受信機２２は、さらに、ヘッディング・センサ６および走行距離センサ１８
の出力をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器を備えることが好ましい。

【００４３】自動車の車両ナビゲーション用途では、Ａ
ＳＤ１４は、運転方向を提供する地図照合および表示ユニット、または車両の一を緊急呼び出しサービス（「Ｅ
ＣＳ」）に伝送するシステムなどを含むことができる。
しかし、本発明はこのような実施形態に制限されず、当業者には、本発明がヘッディングおよび位置データを必要とする任意の用途に使用されることが認識される。 Ａ
ＳＤ１４は別個のプロセッサ３６を含むことが好ましい。 特に好ましい実施形態では、ＡＳＤプロセッサ３６
をＧＰＳ受信機２２に埋め込んでもよい。 好ましい代替実施形態では、ＧＰＳプロセッサ２４をＡＳＤ１４に埋め込んでもよい。

【００４４】ＡＳＤ１４は、付近のサービス・センタ、
緊急呼び出しセンタまたは車両４の追跡を必要とする他の第三者との通信リンクを確立するため、携帯電話またはラジオとのインタフェースを提供してもよい。 これらの実施形態では、車両４は、蓄積したヘッディングおよび位置データを、ヘッディング・センサのバイアス・データとともにサービス・センタ、緊急呼び出しセンタまたは他の第三者に伝送する。 次に、本発明の方法は、非リアルタイムでオフライン状態で使用され、車両４の修正したヘッディングおよび位置を決定する。 このような非リアルタイム・システムの例には、Ｇｅｎｅｒａｌ
ＭｏｔｏｒｓのＯｎＳｔａｒ Ｓｙｓｔｅｍなど既存のＧＰＳ用途がある。

【００４５】この方法には、２つの別個の周期スケールを使用し、一方は、車両４が動作中か静止しているかに関係なく更新を実行する一定期間を有し、他方は、車両４が静止している場合に更新を実行するため、車両４の静止点間の時間によって規定される可変長期間を有することが好ましい。 以下の等式では、一定周期スケールを下付文字ｊで示し、静止期間スケールを下付文字ｋで示す。 一定周期スケールは１Ｈｚであることが好ましい。

【００４６】ヘッディング・センサ６のバイアス・ドリフト率は、静止点で更新され、車両４のヘッディングおよび位置は、一定周期スケールを使用して連続的に更新することが好ましい。 好ましい代替実施形態では、車両４のヘッディングは、一定周期スケールを使用して連続的に更新され、車両４の位置は、計算サイクルを保持するため、累積ヘッディング変化が最小値に到達した時のみ更新される。 これらの実施形態では、車両４の位置は、ヘッディングの変化が約０．１°と約２．０°の間の時に更新することが好ましく、ヘッディングの変化が約０．２°と約１．０°の間である時が、より好ましく、ヘッディングの変化が約０．５°である時が最も好ましい。

【００４７】好ましい方法の所期ステップは、ヘッディング・センサ６からのヘッディング・データ（△
Ｈ _S ）、走行距離センサ１８からの位置データ（Ｐ _S ）、
および温度センサ９からの温度データ（Ｔ _S ）を、それぞれヘッディング・センサ・インタフェース３０、走行距離センサ・インタフェース３２および温度センサ・インタフェース３１を介してＤＲＳ１２に伝送する。 次に、ＤＲプロセッサ２８が、アナログ・データ（Δ
Ｈ _S 、Ｐ _S 、Ｔ _S ）から受信したデータを、修正方法で使用可能な単位を有するデジタル・データ（ΔＨ _D 、Ｐ _D 、
Ｔ _D ）に変換する。 データをアナログからデジタル信号に変換すると量子化エラーが生じ、それは以下で検討するように、ヘッディング・センサのバイアス更新手順で考慮される。

【００４８】方法は次に、第１の計算手段を使用して、
車両が静止しているか否かを決定する。 車両が静止しているか否かを決定するには、幾つかの方法が有用である。 ホール効果センサを積算計に使用する場合は、１つのゼロ・パルス・カウントが静止状態の確実な指標である。 磁気抵抗センサを積算計に使用する場合、積算計は非常に低速で（車両が旋回時に）ゼロを表示することがあり、したがってそれ以外に１つの連続するゼロの読み取り値が、静止状態を示すのに必要である。 必要な連続するゼロ読み取り値の数は、使用するセンサ、ドライバ、運転状態によって決定されるが、自動車用とに一般に使用されるセンサでは、静止状態を示すのに５つから１０の連続するゼロ読み取り値で十分である。 必要な連続するゼロ読み取り値の数は、継続時間が短い静止点を見失うような控え目な推定と、実際に発生するより多くの静止点を示すような過度に楽天的な推定とのバランスに基づいて選択するとよい。 あるいは、１９９７年４月７日に出願され、引用により本明細書の記載に援用する、「Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ Ｇｙｒｏ Ｂｉａｓ Ｅ
ｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ ＧＰＳ」と題した係属出願の米国特許出願第０８／８３４，９６６号が教示する方法を使用することができる。 その方法は、少なくとも１秒の期間にわたって修正されたＧＰＳ測定値を使用して、車両が静止しているか否かを決定する。

【００４９】車両が静止している場合は、第２の計算手段を使用して、ヘッディング・センサのバイアス・ドリフト率（ｒ）を更新し、ヘッディング・センサ・バイアスに関して温度に基づく校正曲線を計算する。 第２の計算手段は、ヘッディング・センサのバイアス・ドリフト率フィルタ３８（以下「バイアス・ドリフト率フィルタ３８」と呼ぶ）であることが好ましい。 バイアス・ドリフト率フィルタ３８は、入力として、車両が静止中のヘッディング・センサ読み取り値（ΔＨ _D （ｔ _k ））、およびその時点の温度読み取り値（Ｔ _D （ｋ））を受信する。 バイアス・ドリフト率フィルタ３８はカルマン・フィルタであることが好ましい。 というのは、カルマン・
フィルタが、ヘッディング・センサ・データ、走行距離センサ・データおよび温度センサ・データのアナログからデジタルへの変換に伴う量子化エラーと、過去の測定値から予想されるバイアスの安定性との両方を適切にモデル化できるからである。

【００５０】離散的カルマン・フィルタは、離散的間隔でのサンプルで最小二乗法の効率的で機能的な計算結果を提供する数式のセットである。 カルマン・フィルタによって、過去、現在および未来の事象を推定することができる。 カルマン・フィルタリング・プロセスは当業者には周知であり、最初にＲ． Ｅ． カルマンの、「ＡＮ
ｅｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｌｉｎｅａｒ Ｆｉｌ
ｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｐｒｏ
ｂｌｅｍｓ」（Ｊ．Ｂａｓｉｃ Ｅｎｇ．，Ｍａｒｃ
ｈ，１９６０，３５〜４５ページ）に記載されている。
カルマン・フィルタで使用する標準の等式は、以下の通りである。

【００５１】Ｇ _n ＝Ｐ _n ^* Ｈ _n ^T （Ｈ _n Ｐ _n ^* Ｈ _n ^T ＋Ｖ _n ） ^-1 Ｐ _n ＝Ｐ _n ^* −Ｇ _n （Ｈ _n Ｐ _n ^* Ｈ _n ^T ＋Ｖ _n ）Ｇ _n ^T ｘ _n ＝ｘ _n '＋Ｇ _n （ｙ _n −ｙ（^） _n '） ｘ' _n+1 ＝Φ _n ｘ _n Ｐ _n ^* ＝Φ _n-1 Ｐ _n Φ ^T _n-1 ＋Ｑ _n-1ここで、 Δｔ＝ｔ _nとｔ _n+1間の時間インクリメント Φ _n ＝状態遷移行列 ｘ _n ＝時間ｔ _nにおける真の状態 ｘ _n ＝ｙ _n-1までの測定データ全部を使用した後のｘの最適推定値 ｘ _n '＝ｙ _nまでの測定データ全部を使用した後のｘの最適推定値 Ｇ _n ＝カルマン・ゲイン行列 ｙ _n ＝時間ｔ _nにおける測定値 ｙ（^)＝Ｈ _n ｘ _n Ｐ _n ^* ＝推定エラー（ｘ _n '−ｘ _n ）σ ^*の共分散行列 Ｐ _n ＝推定エラー（ｘ _n '−ｘ _n ）の共分散行列 Ｈ _n ＝測定値行列 Ｖ _n ＝δｙ _nの測定値エラーの共分散行列 Ｑ _n ＝ホワイト・ノイズ運転関数全部に対する状態の応答の共分散行列

【００５２】状態ベクトル（ｘ ₀ ）の初期推定値およびエラー共分散行列（Ｐ ₀ ）を使用し、その後の任意の時刻に新しい状態ベクトルを推定することができる。 多数の出版物がカルマン・フィルタの応用について詳述している。 例えば、Ｈａｙｋｉｎの”Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆ
ｉｌｔｅｒ Ｔｈｅｏｒｙ”第２版（１９９１）を参照のこと。カルマン・フィルタのアプローチは当業者にはよく理解されているので、本明細書ではこれ以上説明しない。

【００５３】 ドリフト・モデリング・アルゴリズム車両が静止していると判断された場合、ジャイロスコープ・バイアスはジャイロスコープの読み取り値と等価である。 現在の静止期間におけるジャイロスコープのバイアス・ドリフト率（（ｒ ^m ） _k ）は、静止期間と静止期間の間で測定されるバイアスの変化を、静止期間と静止期間の間の温度変化で割って計算し、以下の式１で示すように、現在の静止期間はｋで表され、前の静止期間はｋ
−１で表される。

【００５４】

【数１】

ここで、ΔＴ＝Ｔ

_k −Ｔ

_k-1で、Ｔ

_kは現在の静止期間ｔ

_k

で測定された温度、Ｔ

_k-

₁は前の静止期間ｔ

_k-1で測定した温度、ｂ

_kは、現在の静止期間ｔ

_kでのジャイロスコープ・バイアス推定値を指し、ｂ

_k-1は前の静止期間ｔ

_k-1

におけるジャイロスコープ・バイアス推定値を指す。

【００５５】ジャイロスコープ・バイアス率の測定値は、これら２つの温度測定値の平均Ｔ _avgにおいて有効であると考えられる。

【００５６】

【数２】

カルマン・フィルタ・アルゴリズムは、（Ｔ

_avg −Ｔ

₀ ）

の二次多項式として、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率の温度依存性をモデル化することが好ましく、

ここで、Ｔ

₀はジャイロスコープの予想される使用範囲における基準温度（例えば、４０℃）である。 基準温度は、使用するセンサによって決定され、ジャイロスコープの予想される使用温度範囲の中間点付近で選択することが好ましい。 基準温度から過度に逸脱すると、モデルの適用可能性が低下するからである（つまり、より高い次数の多項式を選択することになり、計算の複雑さが増大する）。 二次多項式は、忠実度と複雑さの間の妥当な妥協点を示す。 モデルの次数が高くなると、温度曲線がさらに精密になるが、忠実度の向上に伴う複雑さの増大は、システムの計算負担を増大させる。 二次温度モデルを式３に示す。

【００５７】

【数３】

二次多項式の係数ｒ

₀ 、ｒ

₁およびｒ

₂は、図４で示すように、カルマン・フィルタの状態ベクトルの成分である。

【００５８】

【数４】

したがって、先行技術の方法とは反対に、本発明は、非静止時のジャイロスコープ・バイアスの補正曲線を適用し、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフトを安定させることができる。

【００５９】カルマン・フィルタの測定勾配ベクトルｈ
は、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率の測定値を状態ベクトル推定値に関連付け、式５を使用して決定される。

【００６０】

【数５】

したがって、測定勾配ベクトルは下式のようになる。

【００６１】

【数６】

変化率測定エラー分散σ

_rm

²は、以下の式７を使用して計算される。

【００６２】

【数７】

ここで、σ

_k

²およびσ

_k-1

²は、それぞれ現在の静止期間および前の静止期間におけるジャイロスコープ・バイアス推定値を伴うエラー分散であり、σ

_Q

²は、温度センサ量子化（Ｑ

² ／３、ここで、Ｑは量子化レベル）を伴うエラー分散である。 温度量子化を伴うエラー分散の値は、一様な確率密度分散に基づく（つまり、量子化レベルより低いエラーは全て同様に等しい）。

【００６３】曲線に当てはめた多項式係数Ｐを伴うエラー分散行列を、温度係数が分からないことに対応する「定常状態」に初期化する。

【００６４】

【数８】

Ｐは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムで計算し、実現した共分散行列を表す。 エラー共分散行列Ｐの要素は、曲線あてはめ係数ｒ

₀ 、ｒ

₁およびｒ

₂に伴う不確実性レベルを表す。 エラー共分散行列Ｐの対角要素は、カルマン・フィルタによって導かれた推定値に伴う不確実性レベルを表し、非対角要素は、任意の推定値におけるエラーと別個の推定値におけるエラーとの相関を表す。

エラー共分散行列の要素は、小さい値を有することが好ましい。 というのは、これが推定値の高い信頼レベルを示すからである。 初期エラー京分散行列Ｐ

₀の対角要素は、未補正ジャイロスコープの温度係数の統計的特徴を表す。 初期エラー共分散行列Ｐ

₀の対角要素は、ジャイロスコープごとに変化し、ラボラトリの試験で決定することが好ましい。

【００６５】本発明のアルゴリズムは、エラー分散の推定を間に合うように早めに実行する新規の方法を含む。
この方法は、温度係数が比較的一定のままである間隔の予想値を表す演繹的「老化時間」τ）を仮定する。 老化時間は、特定のジャイロスコープでの経験に基づくことが好ましいが、このような経験は、本発明の方法のためである必要はない。 この方法は、老化時間に関して妥当な仮定でうまく適応するからである。 老化時間が敬虔に基づかない実施形態では、老化時間は、控え目な規則を使用して選択するとよい。 つまり、本発明のモデル改定をさらに頻繁にし、それによって老化時間の収束を急がせるために、τについて低い値を選択するとよい。

【００６６】エラー分散の伝搬は、式９を使用して計算される。

【００６７】

【数９】

ここで、Δｔは共分散情報が伝搬する間隔（ｔ

_k −

ｔ

_k-1 ）であり、ΔＰ＝Ｐ

₀ −Ｐ

_k-1で、τは係数に関連する老化時間である。

【００６８】式（９）の係数（Δｔ／τ）は、（Δｔ／
τ）の指数関数へのテイラー級数近似を表す。 状態遷移マトリクスがΔｔ／τのマイナスの指数関数だからである。 共分散行列の近似は、理論的に１より大きい（Δｔ
／τ）の値を有することができるが、これはマイナス値への崩壊を表し、したがって１という上限を（Δｔ／
τ）の値に挿入しなければならない。

【００６９】老化時間τは、演繹的に確実には分からず、したがって方法は、ある時間にわたる老化時間を適応させる。 老化時間の上限および下限を挿入する。 例えば、最小値には２日間、最大値には１０日間である。 老化時間は、多項式曲線の当てはめとジャイロスコープ・
バイアスの測定データのと整合性を示す統計値を使用して適応させる。 この統計値ｚ ² _normは、式１０を使用して計算される。

【００７０】

【数１０】

ここで、ｚはカルマン・フィルタの残差ｒ

^m −ｈ

^T ｘであり、σ

²

_res ＝ｈ

^T Ｐｈ＋σ

_rm

²は残差に関連する分散を表す。 残差ｚは、ジャイロスコープ・バイアス測定値とカルマン・フィルタの予想測定値との差を表す。

【００７１】正規化した残差の二乗は、多項式曲線の当て浜を残差の予想される不確実性レベルで割った値からのジャイロスコープ温度率測定値の食い違いを表す。 ジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率の温度依存性が、多項式曲線の当てはめによって、うまくモデル化できる場合は、残差が小さくなる。 これに対して、永続的に大きい値はモデルのエラーを示す。 残差の大きさは、
ガウス分布に関して定義される。 つまり、エラーはよく知られているベル状曲線で分布する。 ガウス分布の仮定では、残差の値の６７％が１未満、９５％が４未満、９
９％が９未満となる。 現在のモデルでは、ガウス仮定により、９より大きい残差の値は発生する可能性が低い。
つまり、それに関する可能性は１％である。

【００７２】多項式モデルの有効性は、モデル有効性パラメータｐを使用してテストされる。 モデル有効性パラメータは、式１１で示すように、ＤＲシステムの数回Ｎ
の静止期間にわたって、正規化し二乗した残差の平均値から計算される。

【００７３】

【数１１】

ここで、Ｎは静止期間の数である。 静止期間の数は、有効な統計となるｐの最小値Ｎ

_minに達しなければならない。 Ｎ

_minは約１０であることが好ましい。 静止期間の数がＮ

_minと等しくなるまで、老化時間は適応されない。 有効性パラメータｐは１の値を有することが望ましい。 ｐが１未満の場合、モデルは過度に控え目になり、

したがって老化時間が減少する。 逆に、ｐが１よりはるかに大きい場合、モデルは過度に楽観的になり、老化時間が増加する。

【００７４】モデル有効性パラメータｐの収束に必要な老化時間の変化Δτは、以下の式のセットから計算される。 第１に、上記方法は、式１２に示した状態遷移マトリクスの近似を使用して、共分散の伝播で通常生成される分散の変化を決定する。

【００７５】

【数１２】

ここで、δΔＰはΔτによる分散変化のインクリメントである。 次に、方法は分散変化をモデル有効性統計値Ｐ

に関連させ、これは式１３を使用して計算される。 式１

２は、測定勾配ベクトルの転置によって事前に乗算し、

測定勾配ベクトルによって事後乗算して、式１３を生成する。

【００７６】

【数１３】

式１２の左辺は、残差分散への増加σ

²

_res ＝ｈ

^T Ｐｈ＋

σ

_rm

²を表し、分散増加δΔＰに対応する。 ｐのモデルを１の値に収束させるため、残差分散の増加を統計値ｐ

の所望の変化に等しくさせると、以下の結果が与えられる。

【００７７】

【数１４】

式１４で表された老化時間のインクリメントで、ｐの値が１と等しくなる。

ドリフト補正アルゴリズム車両の移動および／または旋回中に、式１５を使用して、ジャイロスコープ・バイアス推定値を更新する。

【００７８】

【数１５】

ここで、測定勾配ベクトルｈは、現在の平均温度測定値（Ｔ

_avg ）

_j ＝（Ｔ

_j ＋Ｔ（ｔ

_k ））／２、およびバイアス・ドリフト率フィルタ３８で計算した係数ｒ

₀ 、ｒ

₁およびｒ

₂を使用して計算する。

【００７９】多項式曲線の当てはめの係数は完全には分からないので、エラー分散は温度補正に割り当てられ、
ジャイロスコープ・バイアス推定値に関連した分散の伝播に使用される。 温度補正のエラー分散は、温度不安定性のモデルに基づくｈ ^T Ｐｈである。 したがって、ジャイロスコープ・バイアス分散伝播の式は下式のようになる。

【００８０】

【数１６】

したがって、式１６は改良されたジャイロスコープ・バイアス校正の効果を組み込む。 Ｐがモデルの適用によって減少するからだる。 バイアス測定の数が多くなり、モデルのパラメータ（ｘ）が更新されるにつれ、共分散行列Ｐが減少し続ける。

【００８１】次に、式１５で計算した推定バイアスを第３の計算手段で使用し、式１７から式２２を使用してヘッディングおよび位置修正を計算する。 最初に、修正したヘッディング（Ｈ _corr ）およびヘッディングの変化（ΔＨ）が、式１７から式１８で示すように計算される。

【００８２】

【数１７】

【数１８】

次に、修正した東および北位置変化Δｐ

_ccorrおよびΔ

ｐ

_ncorrをそれぞれ、式１９から式２０を使用して第４

の計算手段で計算する。

【００８３】

【数１９】

【数２０】

ここで、＋Δｐ

_e,DRSは、推測航法システムで計算した東位置の変化、Δｐ

_n,DRSは、推測航法システムで計算した東位置の変化である。

【００８４】最後に、緯度（Ｌ）および経度（λ）を、
式２１から式２２で示すように計算する。

【００８５】

【数２１】

【００８６】

【数２２】

ここで、Ｒ

_eは地球の赤道上の半径である。 代替実施形態では、修正したバイアスおよび修正した推測航法ヘッディングおよび位置を、全地球測位システムと組み合わせて使用し、「Ｈｅａｄｉｎｇ ａｎｄ Ｐｏｓｉｔｉ

ｏｎ Ｅｒｒｏｒ−Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏ

ｄａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｖｅｈｉｃｌ

ｅ ＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ」と題した共通所有で同時係属出願の米国特許出願第０９／６７８，５

９８号、代理人番号ＡＰ０１７８６を使用して車両のヘッディングおよび位置をさらに修正し、これは引用により本明細書の記載に援用する。 これらの方法では、ヘッディング・センサ・バイアス推定値をＤＲＳで計算したヘッディングに当てはめて計算した修正ＤＲＳヘッディングを、第５の計算手段で、全地球測位システムによて提供されたヘッディングと組み合わせて、統合した車両ヘッディングを決定する。 第５の計算手段はカルマン・

フィルタであることが好ましい。 次に、統合した車両ヘッディング、ヘッディング・センサのバイアス推定値をＤＲＳで計算した位置に当てはめることによって計算した修正ＤＲＳ位置、および全地球測位システムの位置を使用して、第６の計算手段で統合した車両位置を計算する。 第６の計算手段はカルマン・フィルタであることが好ましい。

【００８７】本発明は、以下の例でさらに十分に例示される。 これらの例は、本発明の特定の態様を示す。 これらの例は、例示によって非制限的に示される。 例１ ジャイロスコープ・バイアスの温度依存性 ２つのＭｕｒａｔａ ＥＮＶ−０５Ｄ−５２ジャイロスコープのバイアスの温度依存性は、ジャイロスコープを−２８．５℃から８１．５℃の温度範囲に曝してテストした。 結果を表１に示し、図２および図３に示す。

【００８８】

【表１】

センサ量子化がジャイロスコープ・バイアス測定値に与える効果を、１つの温度でジャイロスコープのバイアスを繰り返し測定することによって証明した。 ジャイロスコープ２に関するこの試験の結果を表２に示す。

【００８９】

【表２】

例２

温度依存性のバイアス・ドリフト修正本発明の有効性を証明するため、Ｍｕｒａｔａの低コストの振動ジャイロスコープおよび車両の積算計へのインタフェースを含む一体型ＧＰＳ／ＤＲシステムを有するＴｏｙｏｔａ Ｃａｍｒｙテスト車両を使用して、アルゴリズムをテストした。 車両は、ＧＰＳアンテナを切り離した状態で、真西に約３キロメートル走行した。 車両はテスト走行中に停止しなかった。 補正していないテスト・データを図１に示す。

【００９０】テスト中の温度上昇は比較的一様であった。 バイアス・ドリフトは、ジャイロスコープの予想される使用温度範囲にわたる一様な温度上昇で、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率のラボラトリ・テストにおいてオフラインで得られた多項式曲線の当てはめを使用して補正した。 テスト走行中に存在した温度範囲にわたり、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフト率は、
約０．０３７°／秒すら℃の値で事実上一定であった。

【００９１】図４で示すように、テスト走行中に未補正システムで有意のトラック横断方向エラーが生じた。 未補正のトラック横断方向エラーは、合計走行距離の９．
７％であった。 このエラー増加に主に寄与したのは、ジャイロスコープ・バイアス・ドリフトであった。 獲得されたヘッディングおよびジャイロスコープ・バイアス推定値は、エクセル・スプレッドシートで本発明のアルゴリズムを使用し、オフラインで補正した。 図５は、その結果得られた補正済み軌跡を示す。 トラック横断方向の位置エラーが合計走行距離の２．４％に有意に減少したことは、本発明の有効性を実証する。

【００９２】本発明の好ましい実施形態について、図示し、説明してきた。 しかし、請求の範囲で定義されるような本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本発明への変更および改修を実行できることを理解されたい。

【００９３】

【発明の効果】以上、本発明によれば、車両のヘッディングおよび位置を提供する推測航法システムに使用するヘッディング・センサのバイアスの温度依存性ドリフトを補正することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 ＤＲシステムがインストールされた車両を示す。

【図２】 ２つの代表的ジャイロスコープの温度依存性のグラフ図である。

【図３】 センサ量子化によるバイアス測定値に含まれるエラーのグラフ図である。

【図４】 未補正の開ループ・パフォーマンスのサンプル・テスト・データの図である。

【図５】 結果として生じる補正済み軌跡の図である。

【図６】 本発明の実施形態による図１のＤＲシステムのブロック図である。

【符号の説明】

２・・・ 車両ナビゲーション・システム、４・・・ 車両、６
・・・ 車両ヘッディング・センサ、１２・・・ 推測航法車両測位システム、３８・・・ カルマン・フィルタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ラッセル エス． フィゴール アメリカ合衆国 85204 アリゾナ州 メ サ イースト セカンド アベニュー 1664 (72)発明者 トロイ エル． ストローザー アメリカ合衆国 85281 アリゾナ州 テ ンピ ダブリュ． フォーティーンス スト リート 937 Ｆターム(参考） 2F105 AA02 BB08 BB09 5J062 AA03 AA13 BB01 CC07 FF04