気圧センサによる標高データを用いた位置算出方法の開発

利用气压传感器的高度数据开发位置计算方法

基本信息

批准号：
20K04723
负责人：
横田孝義
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tsukuba Gakuin University (2022)Tottori University (2020-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

気圧センサと加速度、角速度、地磁気センサを用いたパターンマッチングによる走行車両の位置推定技術について鳥取市内の一般道路をテストコースとして用いてデータを収集し、R4年度は令和3年度に引き続いて研究を行った。令和2年度の研究過程で気圧センサによる車両位置推定の位置推定が100m程度の誤差が生じてしまう平坦な道路区間が存在したが、そのような道路区間においても位置推定制度を向上させるために令和３年度は加速度、角速度、地磁気の情報もMicroーElectroーMechanical-System(MEMS)センサによって収集し位置算出アルゴリズムに用いるとともに、データ収集周期を1/50秒とすることで時間分解能を向上させ,位置精度の向上を図った。処理手順としては、加速度、角速度、地磁気の各3軸のセンサー情報の時系列情報、およびRTK-GNSSによる正確な車両位置情報を組みにした参照情報を事前に取得しておく。次に、走行位置推定を行いたい評価車両においても同様にMEMSセンサにより加速度、角速度、地磁気の時系列情報を取得する。このデータと前述の参照情報との相互相関関数のピークを求めることから評価車両の現在位置と同一地点に存在した参照車両の時刻を知り、その時刻における参照車両のRTK-GNSSによる正確な位置を評価車両の推定位置とする。令和4年度ではこの際に加速度、角速度、地磁気各3軸、すなわち全9軸のセンサーデータの利用重みを総合的な相互相関関数のSN比が最大になるように求めることにした。この最適重みを用いて9軸のセンサデータを総合した相互相関関数を求めることで,全長1.37kmのテストコースに選定した平坦な道路区間（鳥取市内の二級河川沿いの平坦な道路区間1.4㎞）でRMS誤差で 0.37m　最大誤差1.75m程度という極めて高精度な位置推定が可能であることが確認できた。

收集了该技术的数据，以估算使用大气压力传感器，加速度，角速度和使用托托里市公共道路的地貌传感器进行模式匹配的车辆位置的位置，并进行了研究，并在2021年在2021年进行了研究，在2020年的研究过程中，在2020年进行了估计，在2020年中，有估计的位置估计，该位置估计的氛围估计了氛围。为了改善此类路段的位置估计系统，在2021年，使用微电机力学传感器（MEMS）传感器收集了有关加速度，角速度和地磁磁场的信息，并在位置计算算法中使用，并且数据收集期限为1/50秒，提高了时间级别的职位，并提高了临时职位，并提高了临时职位。处理过程涉及获取三个轴的传感器信息的时间序列信息：加速度，角速度和地磁磁性以及使用RTK-GNSS结合精确的车辆位置信息的参考信息。接下来，使用MEMS传感器获得了用于估计行进位置的评估工具，用于估计行进位置的时间序列信息，例如加速度，角速度和地磁磁性。通过获得该数据与上述参考信息之间的互相关函数的峰值，已知参考车的时间与评估车的当前位置相同，当时参考车辆的确切位置由RTK-GNSS确定是评估工具的估计位置。在2022财年中，我们决定计算三个轴的传感器数据的利用权重，一个轴，一个用于加速度，角速度和地磁磁性的轴，即所有九个轴，以便最大程度地提高了整体交互函数的SN比。通过使用这种最佳重量来计算结合了九个轴上传感器数据的互相关函数，可以证实，在测试过程中，在测试过程中选择了非常准确的RMS误差位置估计为0.37万，最大误差为1.75万，总长度为1.37公里的1.37公里（沿Tottori City沿Tottori City的1.4公里平面路段））。