説明

国際特許分類[G01C21/12]の内容

国際特許分類[G01C21/12]の下位に属する分類

国際特許分類[G01C21/12]に分類される特許

1 - 10 / 45


【課題】ユーザーの移動状況を考慮した新たな慣性航法演算の手法の提案。
【解決手段】ユーザーの移動状況が移動状況判定部20によって判定される。そして、パラメーター値設定部40によって、INS10が実行する慣性航法演算に係る演算値に含まれる誤差を推定する所定の誤差推定処理に係るパラメーターの値が、移動状況の判定結果に基づいて設定される。そして、誤差推定処理部50により、設定されたパラメーターの値を用いて誤差推定処理が実行され、INS10により、誤差推定処理によって推定された誤差を用いて演算値が補正されて慣性航法演算が行われる。 (もっと読む)


【課題】非線形カルマンフィルタを用いて高速且つ正確な状態推定を行う。
【解決手段】携帯機器1は、3次元地磁気センサ70、3次元加速度センサ80、CPU10、状態推定プログラム100を備え、状態推定プログラム100は、複数の磁気データq1〜qNの示す座標を近傍に有する球面の中心点cの座標を算出する中心点算出モジュール300と、複数の加速度データa1〜aMに基づいて、携帯機器の動きが安定しているか否かを判定する安定性判定モジュール400と、安定性判定モジュール400が行う判定結果が肯定である場合に初期ベクトルINIを算出する初期ベクトル生成モジュール500と、初期ベクトルINIを初期値とする状態ベクトルxを観測値ベクトルyを用いて更新するカルマンフィルタモジュール600とを備える。 (もっと読む)


【課題】カルマンフィルタを用いて地磁気センサの正確なオフセット値を推定する
【解決手段】携帯機器1は、3次元地磁気センサ70、3次元加速度センサ80、3次元角速度センサ90、カルマンフィルタ演算部120及び初期値生成部140を備える状態推定部100、中心点導出部200、及び内部磁界Biを発生させる部品を備える。中心点導出部200は、3次元地磁気センサ70から順次出力される複数の磁気データqで示される座標が内部磁界Biの成分を示す座標を中心点とする第1球面Sの近傍に確率的に分布すると仮定して、第1球面Sの中心点cを算出する。カルマンフィルタ演算部120は、3次元地磁気センサ70のオフセットqOFFを推定する状態変数qを含む複数の状態変数を要素とする状態ベクトルxを更新し、中心点導出部200が中心点cを算出した場合には、状態変数qを中心点cによって上書きする。 (もっと読む)


【課題】カルマンフィルタの計算量を低減する
【解決手段】カルマンフィルタKFは、姿勢qk−1及びベクトルβk−1を要素とする状態ベクトルxk−1を、状態遷移モデルに適用して、姿勢q及びベクトルβを要素とする状態ベクトルxを算出する推定状態ベクトル算出部140と、状態ベクトルxの推定誤差の共分散Pを算出する共分散算出部125とを備える。推定状態ベクトル算出部は、ベクトルβをベクトルβk−1と等しい値に設定し、共分散算出部125は、共分散Pのうち、ベクトルβの推定誤差の共分散を表す成分Pββ,kを、状態ベクトルxk−1の推定誤差の共分散Pk−1のうち、ベクトルβk−1の推定誤差の共分散を表す成分Pββ,k−1、及び、状態遷移モデルのプロセスノイズの共分散(Q)のうち、ベクトルβk−1のプロセスノイズの共分散を表す成分Qββの和として算出する。 (もっと読む)


【課題】車両の位置姿勢を精度良く測定する車両の位置姿勢測定装置を提供する。
【解決手段】前輪を操舵する車両の位置および姿勢を検出するための車両の位置姿勢測定装置であって、ステアリング角(θ)を検出するステアリング角検出手段(1)と、車両の前後左右四輪の車輪速(PFl,PFr,PRl,PRr)を検出する車輪速検出手段(2−5)と、前記ステアリング角検出手段からの出力に基づいて実舵角(δFl,δFr)を演算する実舵角演算手段(6)と、前記実舵角と前記車輪速に基づきリアトレッドおよび後輪車輪半径のそれぞれの推定値(T,rRl,rRr)を演算するトレッド・車輪半径推定手段(7)と、前記推定値と後輪の前記車輪速に基づき車両の位置(x,y)および姿勢(γ)を演算する車両位置姿勢演算手段(8)と、を備え、任意の慣性座標系に対する車両の位置および姿勢を測定する。 (もっと読む)


【課題】移動体の速度を自律航法手段により高精度に検出することのできる速度検出装置及び方法を提供する。
【解決手段】移動体が移動する道路の道路属性を特定する道路属性特定手段100、110、180と、前記移動体の移動速度を検出するための異なる複数の自律航法手段100、112、113と、複数の前記自律航法手段100、112、113から、特定された前記道路属性に適合する前記自律航法手段100、112、113を選択する自律航法手段選択手段100と、を備え、選択された前記自律航法手段100、112、113を用いて、前記移動体の移動速度を検出する。 (もっと読む)


【課題】 カルマンフィルターの内部状態変数と観測量の補正処理により、推定精度を維持することができる状態推定装置の提供。
【解決手段】 状態推定装置100は、観測信号に基づきシステムの内部状態をカルマンフィルターにより推定する状態推定部180と、観測信号を観測量に変換する信号変換部120と、観測量の補正処理を行う補正部160と、補正部160と状態推定部180を制御する制御部140とを含む。制御部140は、所定の補正条件が成立したと判断する場合、又は所定の補正条件が成立した旨を通知された場合に、補正部160及び状態推定部180に補正指示を行う。補正部160は、補正指示が行われた場合に、観測量の補正処理を行う。状態推定部180は、補正指示が行われた場合に、観測量に対応する内部状態変数の補正処理を行い、補正後の観測量と内部状態変数とに基づき状態推定を行う。 (もっと読む)


【課題】高精度な移動体測位方法を実現する。
【解決手段】移動体測位方法は、慣性センサーデータをバッファリングすることと、バッファリングされた前記慣性センサーデータを用いてINS測位演算を行うことと、現在時刻に対するGPS測位の遅延時間を計算することと、GPSデータの出力時刻とGPS測位結果とをバッファリングすることと、バッファリングされた前記GPS測位結果とINS測位結果との時刻同期をとることと、バッファリングされた前記慣性センサーデータと、前記慣性INS測位結果と、バッファリングされた前記GPS測位結果と、をカップリングし、位置・速度・姿勢の誤差を推定することと、前記位置・速度・姿勢の誤差を前記INS測位結果にフィードバックし、補正する。GPSデータと慣性センサーデータの時刻同期をとり、正確なINS測位結果の誤差補正を行うことによって、高精度な移動体測位を行うことができる。 (もっと読む)


【課題】慣性センサーデータとGPS測位データとを融合した高精度な測位方法を実現する。
【解決手段】測位方法は、慣性センサーデータとGPS測位データとを融合して移動体を測位する測位方法であって、慣性センサーデータに基づき、乗算型クォータニオン誤差モデルを用いる拡張カルマンフィルターの時間更新を行う工程と、GPS測位データに基づき、拡張カルマンフィルターの観測更新を行い、位置誤差・速度誤差・方位角誤差、及びジャイロバイアス誤差・加速度バイアス誤差を推定する工程と、推定された位置誤差・速度誤差・方位角誤差・ジャイロバイアス誤差・加速度バイアス誤差に基づき、位置・速度・姿勢の各誤差を補正する工程と、を有する。 (もっと読む)


【課題】航空機上で使用するための飛行経路ベースの探知防止システムを提供する。
【解決手段】他機からの分離間隔を維持するために、および/または他機との衝突を回避するために、4−D飛行経路または4−D多面体などの4−D構図166、192を利用する、航空機100上で使用するための飛行経路ベースの探知防止システム168。いくつかの実施形態では、飛行経路ベースの探知防止システム168は、動作中、外部ソースから提供された4−D飛行経路および/または様々なデータソースに基づき見積もられた4−D飛行経路を利用する。 (もっと読む)


1 - 10 / 45