ナビゲーション装置
【課題】センサフュージョンに利用するセンサが増えた場合であっても、現在地の推定に必要な計算量が低く抑えられたナビゲーション装置を提供する。
【解決手段】ＲＯＭ３４には、種々の状況において各センサに与えられる重みが設定された特性テーブルが記憶されている。ＣＰＵ３１は、現在地の推定処理を行った後、推定された現在地、地図データ、および実行中の処理などの情報を特性テーブルに当てはめ、各々のセンサの重みを算出する。４つのセンサ２２ａ〜２２ｄのうち、重みが所定のしきい値よりも小さいセンサは、ＣＰＵ３１が制御するスイッチ群３２により遮断され、ＣＰＵ３１への検出値の出力が行われなくなる。その結果、ＣＰＵ３１はこのセンサを現在地の推定に利用しなくなる。
【解決手段】ＲＯＭ３４には、種々の状況において各センサに与えられる重みが設定された特性テーブルが記憶されている。ＣＰＵ３１は、現在地の推定処理を行った後、推定された現在地、地図データ、および実行中の処理などの情報を特性テーブルに当てはめ、各々のセンサの重みを算出する。４つのセンサ２２ａ〜２２ｄのうち、重みが所定のしきい値よりも小さいセンサは、ＣＰＵ３１が制御するスイッチ群３２により遮断され、ＣＰＵ３１への検出値の出力が行われなくなる。その結果、ＣＰＵ３１はこのセンサを現在地の推定に利用しなくなる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現在地を推定する機能を有するナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在のナビゲーション装置には、速度センサや加速度センサ、ＧＰＳセンサなどの種々のセンサが搭載されている。ナビゲーション装置は、これらのセンサのうち特定のセンサが出力する情報に基づいて現在地の推定を行う。複数のセンサを搭載しているのは、特定のセンサが機能しない状況下であっても、別のセンサから取得した情報で現在地を推定できるようにするためである。例えば特許文献１には、通常はＧＰＳによる測位を行い、ＧＰＳによる測位が不良となったときに他のセンサを用いて測位を行うナビゲーション装置が開示されている。
【０００３】
一方で、特許文献１に開示されたナビゲーション装置とは異なり、複数のセンサを同時に利用するセンサフュージョンという技術が存在する。この技術は、複数のセンサが出力する情報を組み合わせることで、推定される現在地の精度を高めるというものである。センサフュージョンにおいては、より多くのセンサを利用すれば、より高い精度の現在地推定が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−５５４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
センサフュージョンに利用するセンサを増やせば、それだけ現在地の推定に必要な計算量が増加してしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る発明は、複数のセンサからそれぞれ出力される複数の検出値を入力する入力手段と、前記複数のセンサの各々に対応する評価値を算出する評価手段と、前記評価手段が算出した前記評価値に基づいて、前記複数のセンサから１つ以上のセンサを選択する選択手段と、前記選択手段が選択した前記１つ以上のセンサに対応する検出値に基づいて、現在地を推定する現在地推定手段と、を備えることを特徴とするナビゲーション装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、多様なセンサの中から、現在の状況下において効果的に働かないセンサを選定して遮断することにより、推定される現在地の高い精度を保ったまま、計算量を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施の形態におけるナビゲーション装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】制御回路１１の詳細な構成を示す図である。
【図３】ＣＰＵ３１が現在地の推定に用いるセンサを決定するための特性テーブルを示す図である。
【図４】現在地推定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
――第１の実施の形態――
図１は、本実施形態におけるナビゲーション装置の全体構成を示すブロック図である。
【００１０】
ナビゲーション装置１は、制御回路１１、記憶装置１２、表示モニタ１３、入力装置１４、タッチパネルコントロール部１５、タッチパネル１６、振動ジャイロ２２ａ、速度センサ２２ｂ、加速度センサ２２ｃおよびＧＰＳセンサ２２ｄを有している。
【００１１】
制御回路１１は、マイクロプロセッサ及びその周辺回路からなり、制御プログラムを実行して各種の制御を行う。記憶装置１２は地図データが格納されたＨＤＤなどである。制御回路１１が記憶装置１２に記憶された地図データに基づいて所定の経路探索処理を行うと、その処理結果が推奨経路として表示モニタ１３に表示される。
【００１２】
記憶装置１２に格納される地図データは、地図表示用データ、経路探索用データなどを含む。地図表示用データおよび経路探索用データには、地図データに格納されている道路のリンク情報およびノード情報が含まれている。リンク情報には、各リンクの旅行時間（以下、リンク旅行時間）の情報が含まれている。地図表示用データは、広域から詳細まで複数の縮尺の地図データを有し、ユーザの要求にしたがって、表示地図の縮尺を変更することができる。なお、地図データが格納される記憶装置１２は、ＨＤＤ以外の他の記録メディア、例えばＤＶＤ−ＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭであってもよい。
【００１３】
表示モニタ１３は、地図データなどの各種情報に基づいて、自車位置付近の道路地図などの各種情報を画面表示としてユーザに提供する。入力装置１４は、ユーザが各種コマンドを設定するための入力スイッチを有し、操作パネルやリモコンなどによって実現される。ユーザは、表示モニタ１３の表示画面の指示にしたがって入力装置１４を操作することにより、目的地を設定する。
【００１４】
タッチパネル１６は、表示モニタ１３の表面に積層される透明のタッチスイッチであり、表示モニタ１３に表示される画像はタッチパネル１６を通して表示される。タッチパネル１６は、タッチパネル１６上の操作位置に応じた信号をタッチパネルコントロール部１５に送出する。そして、タッチパネルコントロール部１５はタッチパネル１６の押圧位置を算出する。
【００１５】
センサ２２ａ〜２２ｄは、車両の現在地を推定するために用いられる各種のセンサである。制御回路１１はこれらのセンサから得られる検出値に基づいてセンサフュージョンを行い、現在地を推定する。そして、推定された現在地に基づいて、地図の表示範囲や経路探索開始点などを決定するとともに、地図上にその現在地を表示する。
【００１６】
制御回路１１が用いるセンサは、振動ジャイロ２２ａ、速度センサ２２ｂ、加速度センサ２２ｃおよびＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ２２ｄである。なお、制御回路１１は現在地を推定するために、これら以外のセンサを用いてもよい。制御回路１１は、所定時間が経過するか、あるいは所定距離を走行する度に、これらのセンサが検出した最新の検出値を取得し、所定のアルゴリズムに基づいて現在地の推定を行う。
【００１７】
振動ジャイロ２２ａは車両の進行方向を、速度センサ２２ｂは車両の速度を、加速度センサ２２ｃは車両の加速度をそれぞれ取得するためのセンサである。ＧＰＳセンサ２２ｄは、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を検出する。
【００１８】
図２は、制御回路１１の詳細な構成を示す図である。以下、この図を用いて、制御回路１１の動作を説明する。
【００１９】
制御回路１１は、ＣＰＵ３１と、スイッチ群３２と、ＲＡＭ３３と、ＲＯＭ３４とを有する。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３４に記憶されている制御プログラムを実行し、現在地の推定や経路案内などの各種の制御を行う。ＲＡＭ３３は、これらの制御を行う際の作業領域として使用される。現在地の推定に用いるセンサ２２ａ〜２２ｄは、スイッチ群３２を通してＣＰＵ３１に接続されている。ＣＰＵ３１は、スイッチ群３２を通じて入力される各センサの検出値に基づいて、現在地の推定を行う。
【００２０】
現在地の推定を行った後にＣＰＵ３１は、推定された現在地と、地図データと、ＣＰＵ３１が実行中の処理とに基づいて、４つのセンサ２２ａ〜２２ｄから次回の現在地の推定に用いるセンサを選択する。ＣＰＵ３１により選択されなかったセンサはスイッチ群３２により遮断され、ＣＰＵ３１への検出値の出力が行われなくなる。その結果、ＣＰＵ３１はこのセンサを現在地の推定に利用しなくなる。
【００２１】
次に、ＣＰＵ３１による、現在地の推定に用いるセンサを決定する手順について説明する。ＲＯＭ３４には、種々の状況において各センサに与えられる重みが設定された特性テーブルが記憶されている。ＣＰＵ３１は、推定された現在地、地図データ、および実行中の処理などの情報を特性テーブルに当てはめ、各々のセンサの重みを算出する。ＣＰＵ３１は、算出された重みが所定のしきい値よりも小さいセンサを遮断し、現在地の推定に用いられないようにする。
【００２２】
図３は、ＣＰＵ３１が現在地の推定に用いるセンサを決定するための特性テーブルを示す図である。特性テーブルの各列にはセンサ２２ａ〜２２ｄが、各行には種々の状況が割り当てられている。図３では、「都市部」、「トンネル」、「音楽再生中」、「マップマッチング未実行」という５つの状況が設定されている。
【００２３】
行４１は、現在地が「都市部」に該当した場合に、各々のセンサに与えられる重みを表している。都市部では周囲の構造物の影響によりＧＰＳ信号の強度が低下するので、ＧＰＳセンサ２２ｄには他のセンサより低い重みが与えられている。現在地が「都市部」であるかどうかは、現在地と地図データとから判定される。
【００２４】
行４２は、行４１と同様に、現在地が「トンネル」に該当した場合に、各々のセンサに与えられる重みを表している。トンネルではＧＰＳ信号が受信できないので、ＧＰＳセンサ２２ｄが利用されなくなるよう、重みが０に設定されている。
【００２５】
行４３は、音楽再生処理が実行されている場合の、各々のセンサの重みを表している。音楽再生処理を実行中はＣＰＵ３１の演算負荷が高くなるため、現在地の推定に必要な計算量をできるだけ減らすことが望ましい。そこで、音楽再生中は、各々のセンサに対して通常よりも低い重みが設定される。
【００２６】
行４４は、マップマッチが実行されていない場合の、各々のセンサの重みを表している。現在地が不確かな場合、ナビゲーション装置１はいわゆるフリー状態となり、マップマッチが行われなくなる。この場合、速やかに正確な現在地の推定を行い、マップマッチを実行可能な状態に復帰することが望ましい。そこで、フリー状態の場合には、全てのセンサに対して通常よりも高い重みを設定している。これによりＣＰＵ３１は、より多くのセンサを用いて可能な限り正確な現在地を推定しようとする。
【００２７】
現在の状況が、特性テーブルの複数の行に該当する場合には、各々の行に設定されている重みを乗算し、各センサの重みとする。例えば、音楽再生中にトンネルに入った場合、行４２および行４３が該当する。この場合、速度センサの重みは、行４２の「１」と、行４３の「０．８」とを乗算した「０．８」となる。
【００２８】
なお、特性テーブルに設定される「状況」は、上述したものに限らない。地図データに基づく状況としては、例えば道路の曲率や、高速道路や一般道などの道路種別、交差点の数などが挙げられる。また、ＣＰＵの処理負荷に基づく状況としては、例えば拡大地図の表示中である、道路の３Ｄ表示を行っている、などが挙げられる。
【００２９】
図４は、現在地推定処理のフローチャートである。まずステップＳ１１では、センサ２２ａ〜２２ｄより検出値を取得する。このとき、スイッチ群３２により遮断されているセンサからは検出値を取得しない。ステップＳ１２では、図３に示した特性テーブルを用いて、各々のセンサに対応する重みを算出する。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で算出した重みに基づいてスイッチ群３２の切替を行い、各々のセンサが現在地の推定に用いられるか否かを決定する。ステップＳ１４では、各センサから取得した検出値に基づき、現在地の推定を行う。
【００３０】
上述した第１の実施の形態によるナビゲーション装置によれば、次の作用効果が得られる。
（１）ＣＰＵ３１は、複数のセンサ２２ａ〜２２ｄからそれぞれ出力される複数の検出値を取得する。そして、各々のセンサの評価値である重みを算出し、この重みに基づいて、現在地の推定に用いるセンサを１つ以上選択する。その後、現在地の推定に用いないセンサをスイッチ群３２により遮断し、選択したセンサが出力した検出値に基づいて現在地の推定を行う。これにより、種々のセンサの中から適切なセンサのみが現在地の推定に用いられ、現在地の推定に必要な計算量が削減される。
【００３１】
（２）ＣＰＵ３１は、記憶装置１２に記憶されている地図データと、ＣＰＵ３１が実行中の処理と、ナビゲーション装置１の状態とに基づいて重みを算出する。これにより、多様な状況に対してセンサの選択を柔軟に行うことができる。
【００３２】
（３）ＣＰＵ３１は、所定状況下におけるセンサごとの重みが格納された特性テーブルに基づいて各センサの重みを算出する。これにより、複数の条件が重なった複雑な状況下においても、各センサを使用すべきか否かを総合的に判断することができる。
【００３３】
（４）各センサの重みを算出する処理は、特定のセンサに特化した内容が一切含まれない、汎用的な処理となっている。これにより、別種のセンサをさらに追加する場合であっても容易に対応することができる。
【００３４】
（５）各センサの重みを算出するために必要な情報は、すべて特性テーブルに納められている。これにより、特性テーブルを参照するだけで、どのセンサがどのような状況で優先的に使用されるのかを容易に把握することができる。
【００３５】
上述した第１の実施の形態では、センサの利用可否の判断に特性テーブルを用いていた。以下に詳述する第２の実施の形態では、特性テーブルの代わりに特性関数を用いる。
【００３６】
――第２の実施の形態――
始めに、特性関数で使用する変数を以下のように定める。
Ｃｔ：現在地周辺の１００ｍ矩形内における、建物ポリゴンの面積比率
Ｒ：自車が現在マップマッチしている道路の、前方５００ｍ先までの曲率
ＣＲ：現在地周辺の１００ｍ矩形内における交差点数
Ｒｐ：自車が現在マップマッチしている道路の道路種別に対応する数値
ＣＬ：現在地およびナビゲーション装置の状態に応じた数値
Ｆｒ：フリー状態なら１００、フリー状態でなければ０
Ｅ：蓄積誤差の大きさ（例えば、誤差ｅを走行距離ｌで積分したものの絶対値）
Ｃａｍ：現在時刻に応じた数値
【００３７】
ここでＲｐは、例えば高速道路であれば１、一般道路であれば３、トンネル内であれば５というように、センサの検出値が信用できる道路であるほど小さな数値とする。またＣＬは、ナビゲーション装置が拡大地図の表示中であれば９０、高速道路を走行中であり３Ｄ表示が行われていれば７０、都市部を走行中であれば５０など、ＣＰＵの計算量が多いほど大きな数値とする。また、Ｃａｍは時間帯毎に設定された数値のうち、現在時刻がどの時間帯に対応するかを表す数値であり、例えば６：００〜１２：００には２０、１２：００〜１７：００には４０、１７：００〜６：００には１００が設定される。
【００３８】
次に、これらの変数を含む変数Ｍａｐ、Ｃｐｕ、ＣａｒＳｔをそれぞれ次式（１）のように定義する。
【００３９】
【数１】
【００４０】
ここで、変数Ｍａｐには地図データに関する変数が、ＣｐｕにはＣＰＵ負荷率に関する変数が、ＣａｒＳｔには自車状態に関する変数がそれぞれ含まれている。これら３つの変数を標準化した行列をそれぞれＭ、ＣＰ、ＣＳとすると、特性関数Ｊは次式（２）により定義される。
【００４１】
【数２】
【００４２】
ここで、Ｑ１〜Ｑ３は、各センサ毎に予め定められた係数行列である。本実施形態におけるナビゲーション装置は、特性関数Ｊを用いて各センサ毎の重みを算出し、この重みに基づいて各センサの使用可否を決定する。
【００４３】
上述した第２の実施の形態によるナビゲーション装置によれば、第１の実施の形態によるナビゲーション装置で得られる作用効果に加えて、次の作用効果が得られる。
（１）ＣＰＵ３１は、センサ毎に定められた係数行列を含む特性関数Ｊに基づいてセンサ毎の重みを算出する。これにより、特性テーブルを使用する場合に比べ、算出される重みをより細かに調整することができる。
【００４４】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
（１）各センサ毎に算出した重みにより、各センサの検出値の使用可否を決定するのではなく、各センサの検出値が現在地推定に与える影響の大きさを決定するようにしてもよい。例えば、算出した重みが所定値以下の場合にのみ検出値が無視されるようにしてもよいし、算出した重みを検出値に乗算した値を現在地の推定に用いるようにしてもよい。あるいは、センサの検出値を取得する周期が重みにより変化するようにしてもよい。
【００４５】
（２）各センサの使用可否を決定する手段は、テーブルや関数に限定されない。例えば、振動ジャイロや加速度センサなどの相対センサについては、蓄積誤差が少ない物を優先するようにしてもよいし、速度センサと車速パルスセンサなど類似するセンサは走行状態により一方のみを使用するようにしてもよい。上記のように類似するセンサについては、センサ毎に優先度を設定しておき、ＣＰＵ負荷の大きさに応じて優先度の低いセンサを遮断するようにしてもよい。現在地の推定の際に、推定された現在地と各センサの検出値とを比較し、差が小さいセンサを優先的に使用するようにしてもよい。
【００４６】
（３）ＣＰＵの負荷を、特定の処理を実行中か否かにより判断するのではなく、ＣＰＵ自身やモニタリング回路により計測されたＣＰＵ負荷率を直接使用するようにしてもよい。この場合、特性テーブルでは例えば「ＣＰＵ負荷率が８０％以上の場合」などの状況における各センサの重みを設定すればよい。また、特性関数ではＣＰＵ負荷率を表す変数を導入し、適切な係数行列を設定すればよい。
【００４７】
（４）本発明の対象とするセンサは、実施例で提示したものに限らない。現在地の推定に用いることができるセンサであれば、例えば車速パルスセンサやカメラセンサなどを扱うことも可能である。
【００４８】
本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００４９】
１ ナビゲーション装置
１１ 制御回路
２２ａ 振動ジャイロ
２２ｂ 速度センサ
２２ｃ 加速度センサ
２２ｄ ＧＰＳセンサ
３１ ＣＰＵ
３２ スイッチ群
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現在地を推定する機能を有するナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在のナビゲーション装置には、速度センサや加速度センサ、ＧＰＳセンサなどの種々のセンサが搭載されている。ナビゲーション装置は、これらのセンサのうち特定のセンサが出力する情報に基づいて現在地の推定を行う。複数のセンサを搭載しているのは、特定のセンサが機能しない状況下であっても、別のセンサから取得した情報で現在地を推定できるようにするためである。例えば特許文献１には、通常はＧＰＳによる測位を行い、ＧＰＳによる測位が不良となったときに他のセンサを用いて測位を行うナビゲーション装置が開示されている。
【０００３】
一方で、特許文献１に開示されたナビゲーション装置とは異なり、複数のセンサを同時に利用するセンサフュージョンという技術が存在する。この技術は、複数のセンサが出力する情報を組み合わせることで、推定される現在地の精度を高めるというものである。センサフュージョンにおいては、より多くのセンサを利用すれば、より高い精度の現在地推定が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−５５４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
センサフュージョンに利用するセンサを増やせば、それだけ現在地の推定に必要な計算量が増加してしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る発明は、複数のセンサからそれぞれ出力される複数の検出値を入力する入力手段と、前記複数のセンサの各々に対応する評価値を算出する評価手段と、前記評価手段が算出した前記評価値に基づいて、前記複数のセンサから１つ以上のセンサを選択する選択手段と、前記選択手段が選択した前記１つ以上のセンサに対応する検出値に基づいて、現在地を推定する現在地推定手段と、を備えることを特徴とするナビゲーション装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、多様なセンサの中から、現在の状況下において効果的に働かないセンサを選定して遮断することにより、推定される現在地の高い精度を保ったまま、計算量を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施の形態におけるナビゲーション装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】制御回路１１の詳細な構成を示す図である。
【図３】ＣＰＵ３１が現在地の推定に用いるセンサを決定するための特性テーブルを示す図である。
【図４】現在地推定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
――第１の実施の形態――
図１は、本実施形態におけるナビゲーション装置の全体構成を示すブロック図である。
【００１０】
ナビゲーション装置１は、制御回路１１、記憶装置１２、表示モニタ１３、入力装置１４、タッチパネルコントロール部１５、タッチパネル１６、振動ジャイロ２２ａ、速度センサ２２ｂ、加速度センサ２２ｃおよびＧＰＳセンサ２２ｄを有している。
【００１１】
制御回路１１は、マイクロプロセッサ及びその周辺回路からなり、制御プログラムを実行して各種の制御を行う。記憶装置１２は地図データが格納されたＨＤＤなどである。制御回路１１が記憶装置１２に記憶された地図データに基づいて所定の経路探索処理を行うと、その処理結果が推奨経路として表示モニタ１３に表示される。
【００１２】
記憶装置１２に格納される地図データは、地図表示用データ、経路探索用データなどを含む。地図表示用データおよび経路探索用データには、地図データに格納されている道路のリンク情報およびノード情報が含まれている。リンク情報には、各リンクの旅行時間（以下、リンク旅行時間）の情報が含まれている。地図表示用データは、広域から詳細まで複数の縮尺の地図データを有し、ユーザの要求にしたがって、表示地図の縮尺を変更することができる。なお、地図データが格納される記憶装置１２は、ＨＤＤ以外の他の記録メディア、例えばＤＶＤ−ＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭであってもよい。
【００１３】
表示モニタ１３は、地図データなどの各種情報に基づいて、自車位置付近の道路地図などの各種情報を画面表示としてユーザに提供する。入力装置１４は、ユーザが各種コマンドを設定するための入力スイッチを有し、操作パネルやリモコンなどによって実現される。ユーザは、表示モニタ１３の表示画面の指示にしたがって入力装置１４を操作することにより、目的地を設定する。
【００１４】
タッチパネル１６は、表示モニタ１３の表面に積層される透明のタッチスイッチであり、表示モニタ１３に表示される画像はタッチパネル１６を通して表示される。タッチパネル１６は、タッチパネル１６上の操作位置に応じた信号をタッチパネルコントロール部１５に送出する。そして、タッチパネルコントロール部１５はタッチパネル１６の押圧位置を算出する。
【００１５】
センサ２２ａ〜２２ｄは、車両の現在地を推定するために用いられる各種のセンサである。制御回路１１はこれらのセンサから得られる検出値に基づいてセンサフュージョンを行い、現在地を推定する。そして、推定された現在地に基づいて、地図の表示範囲や経路探索開始点などを決定するとともに、地図上にその現在地を表示する。
【００１６】
制御回路１１が用いるセンサは、振動ジャイロ２２ａ、速度センサ２２ｂ、加速度センサ２２ｃおよびＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ２２ｄである。なお、制御回路１１は現在地を推定するために、これら以外のセンサを用いてもよい。制御回路１１は、所定時間が経過するか、あるいは所定距離を走行する度に、これらのセンサが検出した最新の検出値を取得し、所定のアルゴリズムに基づいて現在地の推定を行う。
【００１７】
振動ジャイロ２２ａは車両の進行方向を、速度センサ２２ｂは車両の速度を、加速度センサ２２ｃは車両の加速度をそれぞれ取得するためのセンサである。ＧＰＳセンサ２２ｄは、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を検出する。
【００１８】
図２は、制御回路１１の詳細な構成を示す図である。以下、この図を用いて、制御回路１１の動作を説明する。
【００１９】
制御回路１１は、ＣＰＵ３１と、スイッチ群３２と、ＲＡＭ３３と、ＲＯＭ３４とを有する。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３４に記憶されている制御プログラムを実行し、現在地の推定や経路案内などの各種の制御を行う。ＲＡＭ３３は、これらの制御を行う際の作業領域として使用される。現在地の推定に用いるセンサ２２ａ〜２２ｄは、スイッチ群３２を通してＣＰＵ３１に接続されている。ＣＰＵ３１は、スイッチ群３２を通じて入力される各センサの検出値に基づいて、現在地の推定を行う。
【００２０】
現在地の推定を行った後にＣＰＵ３１は、推定された現在地と、地図データと、ＣＰＵ３１が実行中の処理とに基づいて、４つのセンサ２２ａ〜２２ｄから次回の現在地の推定に用いるセンサを選択する。ＣＰＵ３１により選択されなかったセンサはスイッチ群３２により遮断され、ＣＰＵ３１への検出値の出力が行われなくなる。その結果、ＣＰＵ３１はこのセンサを現在地の推定に利用しなくなる。
【００２１】
次に、ＣＰＵ３１による、現在地の推定に用いるセンサを決定する手順について説明する。ＲＯＭ３４には、種々の状況において各センサに与えられる重みが設定された特性テーブルが記憶されている。ＣＰＵ３１は、推定された現在地、地図データ、および実行中の処理などの情報を特性テーブルに当てはめ、各々のセンサの重みを算出する。ＣＰＵ３１は、算出された重みが所定のしきい値よりも小さいセンサを遮断し、現在地の推定に用いられないようにする。
【００２２】
図３は、ＣＰＵ３１が現在地の推定に用いるセンサを決定するための特性テーブルを示す図である。特性テーブルの各列にはセンサ２２ａ〜２２ｄが、各行には種々の状況が割り当てられている。図３では、「都市部」、「トンネル」、「音楽再生中」、「マップマッチング未実行」という５つの状況が設定されている。
【００２３】
行４１は、現在地が「都市部」に該当した場合に、各々のセンサに与えられる重みを表している。都市部では周囲の構造物の影響によりＧＰＳ信号の強度が低下するので、ＧＰＳセンサ２２ｄには他のセンサより低い重みが与えられている。現在地が「都市部」であるかどうかは、現在地と地図データとから判定される。
【００２４】
行４２は、行４１と同様に、現在地が「トンネル」に該当した場合に、各々のセンサに与えられる重みを表している。トンネルではＧＰＳ信号が受信できないので、ＧＰＳセンサ２２ｄが利用されなくなるよう、重みが０に設定されている。
【００２５】
行４３は、音楽再生処理が実行されている場合の、各々のセンサの重みを表している。音楽再生処理を実行中はＣＰＵ３１の演算負荷が高くなるため、現在地の推定に必要な計算量をできるだけ減らすことが望ましい。そこで、音楽再生中は、各々のセンサに対して通常よりも低い重みが設定される。
【００２６】
行４４は、マップマッチが実行されていない場合の、各々のセンサの重みを表している。現在地が不確かな場合、ナビゲーション装置１はいわゆるフリー状態となり、マップマッチが行われなくなる。この場合、速やかに正確な現在地の推定を行い、マップマッチを実行可能な状態に復帰することが望ましい。そこで、フリー状態の場合には、全てのセンサに対して通常よりも高い重みを設定している。これによりＣＰＵ３１は、より多くのセンサを用いて可能な限り正確な現在地を推定しようとする。
【００２７】
現在の状況が、特性テーブルの複数の行に該当する場合には、各々の行に設定されている重みを乗算し、各センサの重みとする。例えば、音楽再生中にトンネルに入った場合、行４２および行４３が該当する。この場合、速度センサの重みは、行４２の「１」と、行４３の「０．８」とを乗算した「０．８」となる。
【００２８】
なお、特性テーブルに設定される「状況」は、上述したものに限らない。地図データに基づく状況としては、例えば道路の曲率や、高速道路や一般道などの道路種別、交差点の数などが挙げられる。また、ＣＰＵの処理負荷に基づく状況としては、例えば拡大地図の表示中である、道路の３Ｄ表示を行っている、などが挙げられる。
【００２９】
図４は、現在地推定処理のフローチャートである。まずステップＳ１１では、センサ２２ａ〜２２ｄより検出値を取得する。このとき、スイッチ群３２により遮断されているセンサからは検出値を取得しない。ステップＳ１２では、図３に示した特性テーブルを用いて、各々のセンサに対応する重みを算出する。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で算出した重みに基づいてスイッチ群３２の切替を行い、各々のセンサが現在地の推定に用いられるか否かを決定する。ステップＳ１４では、各センサから取得した検出値に基づき、現在地の推定を行う。
【００３０】
上述した第１の実施の形態によるナビゲーション装置によれば、次の作用効果が得られる。
（１）ＣＰＵ３１は、複数のセンサ２２ａ〜２２ｄからそれぞれ出力される複数の検出値を取得する。そして、各々のセンサの評価値である重みを算出し、この重みに基づいて、現在地の推定に用いるセンサを１つ以上選択する。その後、現在地の推定に用いないセンサをスイッチ群３２により遮断し、選択したセンサが出力した検出値に基づいて現在地の推定を行う。これにより、種々のセンサの中から適切なセンサのみが現在地の推定に用いられ、現在地の推定に必要な計算量が削減される。
【００３１】
（２）ＣＰＵ３１は、記憶装置１２に記憶されている地図データと、ＣＰＵ３１が実行中の処理と、ナビゲーション装置１の状態とに基づいて重みを算出する。これにより、多様な状況に対してセンサの選択を柔軟に行うことができる。
【００３２】
（３）ＣＰＵ３１は、所定状況下におけるセンサごとの重みが格納された特性テーブルに基づいて各センサの重みを算出する。これにより、複数の条件が重なった複雑な状況下においても、各センサを使用すべきか否かを総合的に判断することができる。
【００３３】
（４）各センサの重みを算出する処理は、特定のセンサに特化した内容が一切含まれない、汎用的な処理となっている。これにより、別種のセンサをさらに追加する場合であっても容易に対応することができる。
【００３４】
（５）各センサの重みを算出するために必要な情報は、すべて特性テーブルに納められている。これにより、特性テーブルを参照するだけで、どのセンサがどのような状況で優先的に使用されるのかを容易に把握することができる。
【００３５】
上述した第１の実施の形態では、センサの利用可否の判断に特性テーブルを用いていた。以下に詳述する第２の実施の形態では、特性テーブルの代わりに特性関数を用いる。
【００３６】
――第２の実施の形態――
始めに、特性関数で使用する変数を以下のように定める。
Ｃｔ：現在地周辺の１００ｍ矩形内における、建物ポリゴンの面積比率
Ｒ：自車が現在マップマッチしている道路の、前方５００ｍ先までの曲率
ＣＲ：現在地周辺の１００ｍ矩形内における交差点数
Ｒｐ：自車が現在マップマッチしている道路の道路種別に対応する数値
ＣＬ：現在地およびナビゲーション装置の状態に応じた数値
Ｆｒ：フリー状態なら１００、フリー状態でなければ０
Ｅ：蓄積誤差の大きさ（例えば、誤差ｅを走行距離ｌで積分したものの絶対値）
Ｃａｍ：現在時刻に応じた数値
【００３７】
ここでＲｐは、例えば高速道路であれば１、一般道路であれば３、トンネル内であれば５というように、センサの検出値が信用できる道路であるほど小さな数値とする。またＣＬは、ナビゲーション装置が拡大地図の表示中であれば９０、高速道路を走行中であり３Ｄ表示が行われていれば７０、都市部を走行中であれば５０など、ＣＰＵの計算量が多いほど大きな数値とする。また、Ｃａｍは時間帯毎に設定された数値のうち、現在時刻がどの時間帯に対応するかを表す数値であり、例えば６：００〜１２：００には２０、１２：００〜１７：００には４０、１７：００〜６：００には１００が設定される。
【００３８】
次に、これらの変数を含む変数Ｍａｐ、Ｃｐｕ、ＣａｒＳｔをそれぞれ次式（１）のように定義する。
【００３９】
【数１】
【００４０】
ここで、変数Ｍａｐには地図データに関する変数が、ＣｐｕにはＣＰＵ負荷率に関する変数が、ＣａｒＳｔには自車状態に関する変数がそれぞれ含まれている。これら３つの変数を標準化した行列をそれぞれＭ、ＣＰ、ＣＳとすると、特性関数Ｊは次式（２）により定義される。
【００４１】
【数２】
【００４２】
ここで、Ｑ１〜Ｑ３は、各センサ毎に予め定められた係数行列である。本実施形態におけるナビゲーション装置は、特性関数Ｊを用いて各センサ毎の重みを算出し、この重みに基づいて各センサの使用可否を決定する。
【００４３】
上述した第２の実施の形態によるナビゲーション装置によれば、第１の実施の形態によるナビゲーション装置で得られる作用効果に加えて、次の作用効果が得られる。
（１）ＣＰＵ３１は、センサ毎に定められた係数行列を含む特性関数Ｊに基づいてセンサ毎の重みを算出する。これにより、特性テーブルを使用する場合に比べ、算出される重みをより細かに調整することができる。
【００４４】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
（１）各センサ毎に算出した重みにより、各センサの検出値の使用可否を決定するのではなく、各センサの検出値が現在地推定に与える影響の大きさを決定するようにしてもよい。例えば、算出した重みが所定値以下の場合にのみ検出値が無視されるようにしてもよいし、算出した重みを検出値に乗算した値を現在地の推定に用いるようにしてもよい。あるいは、センサの検出値を取得する周期が重みにより変化するようにしてもよい。
【００４５】
（２）各センサの使用可否を決定する手段は、テーブルや関数に限定されない。例えば、振動ジャイロや加速度センサなどの相対センサについては、蓄積誤差が少ない物を優先するようにしてもよいし、速度センサと車速パルスセンサなど類似するセンサは走行状態により一方のみを使用するようにしてもよい。上記のように類似するセンサについては、センサ毎に優先度を設定しておき、ＣＰＵ負荷の大きさに応じて優先度の低いセンサを遮断するようにしてもよい。現在地の推定の際に、推定された現在地と各センサの検出値とを比較し、差が小さいセンサを優先的に使用するようにしてもよい。
【００４６】
（３）ＣＰＵの負荷を、特定の処理を実行中か否かにより判断するのではなく、ＣＰＵ自身やモニタリング回路により計測されたＣＰＵ負荷率を直接使用するようにしてもよい。この場合、特性テーブルでは例えば「ＣＰＵ負荷率が８０％以上の場合」などの状況における各センサの重みを設定すればよい。また、特性関数ではＣＰＵ負荷率を表す変数を導入し、適切な係数行列を設定すればよい。
【００４７】
（４）本発明の対象とするセンサは、実施例で提示したものに限らない。現在地の推定に用いることができるセンサであれば、例えば車速パルスセンサやカメラセンサなどを扱うことも可能である。
【００４８】
本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００４９】
１ ナビゲーション装置
１１ 制御回路
２２ａ 振動ジャイロ
２２ｂ 速度センサ
２２ｃ 加速度センサ
２２ｄ ＧＰＳセンサ
３１ ＣＰＵ
３２ スイッチ群
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサからそれぞれ出力される複数の検出値を入力する入力手段と、
前記複数のセンサの各々に対応する評価値を算出する評価手段と、
前記評価手段が算出した前記評価値に基づいて、前記複数のセンサから１つ以上のセンサを選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した前記１つ以上のセンサに対応する検出値に基づいて、現在地を推定する現在地推定手段と、
を備えることを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、地図データと、前記ナビゲーション装置の負荷状態と、前記現在地推定手段により推定された現在地と、前記１つ以上のセンサに対応する検出値と、のいずれか少なくとも１つに基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、所定状況下における前記複数のセンサごとの評価値を有する特性テーブルに基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、前記複数のセンサごとに定められた係数を含む特性関数に基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項１】
複数のセンサからそれぞれ出力される複数の検出値を入力する入力手段と、
前記複数のセンサの各々に対応する評価値を算出する評価手段と、
前記評価手段が算出した前記評価値に基づいて、前記複数のセンサから１つ以上のセンサを選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した前記１つ以上のセンサに対応する検出値に基づいて、現在地を推定する現在地推定手段と、
を備えることを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、地図データと、前記ナビゲーション装置の負荷状態と、前記現在地推定手段により推定された現在地と、前記１つ以上のセンサに対応する検出値と、のいずれか少なくとも１つに基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、所定状況下における前記複数のセンサごとの評価値を有する特性テーブルに基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載のナビゲーション装置において、
前記評価手段は、前記複数のセンサごとに定められた係数を含む特性関数に基づいて前記評価値を算出することを特徴とするナビゲーション装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１１−２３５６（Ｐ２０１１−２３５６Ａ）
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１４６２０３（Ｐ２００９−１４６２０３）
【出願日】平成２１年６月１９日（２００９．６．１９）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月１９日（２００９．６．１９）
【出願人】（０００００１４８７）クラリオン株式会社 (1,722)
【Ｆターム（参考）】
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