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都市部における自動運転用の衛星測位の高精度化と信頼度の算出に関する研究

城市自动驾驶卫星定位高精度可靠计算研究

基本信息

批准号：
22KJ1586
负责人：
高野瀬碧輝
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1586/
关键词：
RTK-GNSS マルチパス位置推定自動運転

项目摘要

本年度における研究活動では，都市部でのGNSS/IMUにおける位置推定手法の位置推定精度の改善を実施した．都市部環境下におけるGNSSを用いる位置推定手法は，GNSS信号がマルチパスすることによることで性能劣化を引き起こすことが課題となる．本研究では，車両軌跡を活用した都市部におけるレーンレベル位置推定手法について着目し，マルチパスによる性能劣化を低減した確率的統合手法によって位置推定精度の向上を図った．位置推定性能の向上には高精度測位であるRTK-GNSSの活用が必要不可欠である．しかし，上記の従来手法では車両軌跡の誤差を考慮しない拘束条件を用いており，高精度なRTK-GNSSの性能を十分に活用できない課題があった．そこで本研究では従来手法の最適化モデルとグラフ最適化手法における最適化モデルとの類似点を示し，従来の最適化モデルを拡張した．しかし，一般的なグラフ最適化ではマルチパスによる外れ値誤差を含む測位解に引き寄せられ推定値に誤差が生じてしまう．また，後処理を前提とした手法が多く処理時間が長くリアルタイム性に欠けている問題がある．本研究ではマルチパス問題に対して2ステップ最適化を用いることで解決し，処理時間問題に対して最適化する範囲を限定化することで処理時間の低減を確認した．この手法を用いることで従来手法，及び一般的なグラフ最適化手法よりマルチパスに対してロバストかつ高精度に位置推定できたことが確認できた．今後は，グラフ最適化の副産物として得られる推定誤差共分散と実際の誤差の関係を明らかにすることで，位置推定における信頼度として活用できるかどうか検証する予定である．

This year's research activities are aimed at improving the accuracy of position estimation by GNSS/IMU from the Ministry of Metropolis. The position estimation method for GNSS signals in urban environment is proposed. In this study, the vehicle trajectory is used to estimate the position of the city department, the performance degradation is reduced, the accuracy is improved, and the position estimation accuracy is improved. Position estimation performance is essential for high-precision positioning. In addition, the above mentioned methods are used to consider the error of vehicle trajectory and the constraint conditions, and the performance of RTK-GNSS with high accuracy is very useful. This study is aimed at the optimization of future techniques. The optimization of future techniques is similar to that of future techniques. The general optimization method includes the following steps: (1) the external value error is included in the measurement solution;(2) the estimated value error is included in the estimation solution; and (3) the estimation error is generated. The post-processing conditions and methods are long and the processing time is short. This study aims to determine the optimal processing time of the two problems. This method is used to estimate the position of the target with high accuracy, and to confirm the position of the target with high accuracy. In the future, the by-product of optimization and estimation error co-dispersion and the relationship between actual errors are clearly defined, and the reliability of position estimation and estimation is predetermined.