DE69420418T2

DE69420418T2 - Navigationssystem mit Umschaltung, wenn ein Radiosignal nicht empfangen werden kann

Info

Publication number: DE69420418T2
Application number: DE69420418T
Authority: DE
Inventors: Yasuhiro Gunji; Masatoshi Hoshino; Hiroshi Kuroda; Yoshimasa Nagashima; Shigeru Oho; Mikihiko Onari; Kenji Takano
Original assignee: Hitachi Ltd; Xanavi Informatics Corp
Current assignee: Hitachi Ltd; Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Priority date: 1994-11-29
Filing date: 1994-11-29
Publication date: 2000-05-25
Anticipated expiration: 2014-11-30
Also published as: EP0715150A1; EP0715150B1; DE69420418D1; US6081230A

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

1. Gebiet der Erfindung:

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Navigationssystem, welches in einem mobilen Objekt installiert ist, um mindestens die Position und/oder den Laufazimuth desselben zu erfassen.

2. Beschreibung des Standes der Technik:

Navigationssysteme für mobile Objekte umfassen ein Radionavigationssystem, worin die Position des mobilen Objektes direkt unter Verwendung eines Radiowellensignals gefunden wird, das von beispielsweise einem GPS-(GLOBAL POSITIONING SYSTEM)-Satelliten oder einer Radiostation gesendet wird, und ein Inertialnavigationssystem, worin der Laufazimuth und die Bewegungsstrecke des mobilen Objektes gemessen werden, um die Position desselben auf der Grundlage der gemessenen Werte zu finden. Es ist ebenfalls ein Navigationssystem bekannt, worin sowohl das Radionavigationssystem, wie auch das Inertial-Navigationssystem kombiniert sind und worin sie umgeschaltet werden in Abhängigkeit von den Umständen. Ein Navigationssystem, welches mit der Funktion des Empfangs eines Signals von einem geostationären Satelliten ausgerüstet ist zusätzlich zu dem Signal von dem GPS-Satelliten, der sich um die Erde dreht, wurde ebenfalls studiert, um die Leistungsfähigkeit der Navigation zu verbessern.
Das Radionavigationssystem ist mit einem GPS-Empfänger ausgerüstet, welcher das Radiowellensignal von dem GPS-Satelliten (im folgenden wird diese Signal das "GPS-Signal" genannt) empfängt, um die absolute Position des mobilen Objektes zu erhalten. Der GPS-Empfänger erfaßt einen Bereich (einen Pseudobereich), eine Bereichsrate (Änderungsgeschwindigkeit des Pseudobereichs) und Informationen auf dem GPS-Satelliten selbst durch Empfangen des GPS-Signals. Weiterhin, wenn der GPS-Empfänger in der Lage ist, das GPS-Signal von vier oder mehr GPS-Satelliten zu empfangen, kann er die absolute Position des mobilen Objektes eindeutig auf der Basis der empfangenen Signale berechnen.
In dem System, das das Radionavigationssystem und Inertialnavigationssystem in Kombination umfaßt, wird die absolute Position, die wie oben ausgeführt erhalten wurde, gewöhnlich verwendet zur Korrektur des Meßfehlers des Inertialnavigationssystems. In einem Stadtbezirk etc. sind jedoch die Signale von vier GPS-Satelliten häufig nicht empfangbar aufgrund der Topographie, der Gebäude, etc. Es ist entsprechend schwer, die absolute Position zu allen Zeiten zu erhalten.
Beispiele des Inertialnavigationssystems im Stand der Technik sind beispielsweise derart, daß ein Gyrosensor und ein geomagnetischer Sensor als ein Azimuthsensor verwendet werden, und die Ausgabewerte von beiden Sensoren durch einen Filter gehen, wodurch ein Azimuth mit hoher Genauigkeit erhalten wird (Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 219610/1989 und Nr. 188316/1991 (JP-A-1-219610 und JP-A-3-188316)).
In dem Beispiel, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 219610/1989 offenbart ist, wird der Filter zur Erhöhung des Benutzungsanteils des Gyrosensors verwendet, wenn die Genauigkeit des Gyrosensors hoch ist, und zur Erhöhung des Benutzungsanteils des geomagnetischen Sensors, wenn die Genauigkeit des geomagnetischen Sensors hoch ist. Die Anteile, mit welchen die individuellen Sensoren verwendet werden, wird aus den empirischen statistischen Verteilungen des Fehlers der jeweiligen Sensoren bestimmt. Andererseits wird in dem Beispiel, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 188316/1991 offenbart ist, der Filter als ein Kalman-Filter verwendet, und die Kovarianz- Matrix der Fehlerkomponenten (Rauschen) der individuellen Sensoren wird aus den gemessenen Werten der jeweiligen Sensoren berechnet, wobei die Eigenschaftsvariationen der Rauschkomponenten der jeweiligen Sensoren gehandhabt werden muß.
Daneben ist es in dem Fall, wo das Signal von dem geostationären Satelliten direkt durch eine Antenne in dem mobilen Objekt empfangen wird, wichtig, die Ausrichtung der Antenne normalerweise gegen den geostationären Satelliten in Übereinstimmung mit dem Drehen des mobilen Objektes zu steuern. In dieser Hinsicht ist als ein Beispiel aus dem Stand der Technik ein Navigationssystem zu nennen, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 204168/1992 (JP-A-4-204168)) offenbart ist, in welchem ein Drehwinkelsensor zum Erfassen der azimuthalen Änderung des mobilen Objektes angebracht ist und der die Antennenausricht-Steuerfunktion zum Ausrichten der Antenne auf den geostationären Satelliten unter Verwendung des Drehwinkelsensors aufweist.
Die Beispiele aus dem Stand der Technik müssen jedoch die Sensorgenauigkeit erhöhen oder eine Mehrzahl von Sensoren zum Zweck der Verbesserung der Genauigkeit der Positionierung (d. h. der Bestimmung der Position) des mobilen Objektes vorsehen, was zu einer Erhöhung der Kosten des Navigationssystems führt.
In Hinsicht auf den obigen Nachteil beabsichtigt die vorliegende Erfindung ein Navigationssystem vorzusehen, das effizient die Positionsgenauigkeit erhöhen kann, ohne daß ein Sensor mit hoher Genauigkeit verwendet wird. Genauer gesagt ist beabsichtigt, die folgenden fünf Punkte zu behandeln:
Der erste, mit der vorliegenden Erfindung zu behandelnde Punkt bezieht sich auf ein Navigationssystem, welches mit einem GPS-Empfänger zum Empfangen von Signalen von GPS-Satelliten ausgerüstet ist.
In einem solchen Navigationssystem werden die Pseudobereiche von den jeweiligen Satelliten zu dem GPS-Empfänger und die Änderungsgeschwindigkeiten derselben ("Bereiche" und "Bereichsraten") gemessen, und die absolute Position des GPS-Empfängers, nämlich die absolute Position eines mobilen Objekts, das das Navigationssystem darauf trägt, kann in eindeutiger Weise aus den Bereichen wie auch aus den Bereichsraten und den Positionsinformationsteilen der jeweiligen Satelliten, die von diesen Satelliten übertragen werden, erhalten werden.
Jedoch in einem Fall, in dem ein solches Navigationssystem auf dem mobilen Objekt installiert ist, das sich auf dem Boden bewegt, wird das Signal von dem GPS-Satelliten durch Berge oder Gebäude in einem bergigen Bereich oder in einem städtischen Bezirk unterbrochen. Dies führt zu dem Problem, obwohl die Bereiche und die Bereichsraten betreffend höchstens drei der GPS-Satelliten gemessen werden können, daß die Signale von den vier GPS-Satelliten nicht gleichzeitig empfangen werden können, so daß die Positionserfassung häufig unmöglich wird, wenn die Signale von vier GPS-Satelliten empfangbar sind.
Der zweite Punkt betrifft ein Navigationssystem, in welchem eine Mehrzahl von Sensoren, wie beispielsweise ein GPS-Empfänger, ein Gyrosensor, ein Fahrzeuggeschwindigkeitssensor und ein geomagnetischer Sensor verwendet werden.
Ein solches Navigationssystem, das mit einer Mehrzahl von Sensoren ausgerüstet ist, hat das Problem, daß Fehler in den jeweiligen Sensoren enthalten sind, die eine Verschlechterung der Positionsgenauigkeit des Systems mit sich bringen. Ein anders Problem ist, daß, obwohl die Ausgaben der Sensoren manchmal Informationsteile enthalten, welche in Bezug zueinander dupliziert sind, solche Informationsteile nicht immer verwendet werden können, was bedeutet, daß sie nutzlos erzeugt werden.
Der dritte Punkt betrifft einen Azimuthsensor, welcher in einem Navigationssystem enthalten ist.
Gewöhnlich besteht ein Azimuthsensor aus einem Gyrosensor und einem geomagnetischen Sensor. Da der Gyrosensor ein Winkelgeschwindigkeitssensor ist, muß das Ausgabesignal desselben integriert werden, um einen Azimuth zu finden. Wenn daher ein systematischer Fehler in dem gemessenen Wert des Gyrosensors vorhanden ist und sich mit der Zeit vergrößert, kann ein großer Azimuthfehler daraus resultieren.
Daneben entwickeln sich in dem geomagnetischen Sensor Fehler aufgrund eines Offset-Magnetisierungseffektes und des u-(mu)-Effektes, wenn das bildende Teil eines mobilen Objektes, an welchem dieser Sensor angebracht ist, aus einem magnetischen Material hergestellt ist. Hier ist der "Offset- Magnetisiserungseffekt" das Phänomen, in welchem das bildende Teil magnetisiert ist. Der "u-Effekt" ist das Phänomen, daß der Fehler in dem geomagnetischen Sensor aufgrund der Asymmetrie verursacht wird, wenn die Form des bildenden Teils des magnetischen Materials, das den geomagnetischen Sensor umgibt, asymmetrisch ist. Die Faktoren dieser Fehler sind im Stand der Technik, der oben erwähnt wurde (Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 219610/1989 und Nr. 1888316/1991) nicht berücksichtigt. Der Stand der Technik hat daher das Problem, daß keine zufriedenstellende Genauigkeit in der Messung des Azimuths erhalten werden kann, wenn beide Fehler groß sind.
Der vierte Punkt bezieht sich auf die Richtungssteuerung einer Signalempfangsantenne, welche in einem Radionavigationssystem oder ähnlichem verwendet wird.
Beispielsweise wird ein Signal, das für die Positionierung auf der Grundlage der Radionavigation erforderlich ist, normalerweise mit einer hohen Empfindlichkeit durch Steuerung der Ausrichtung der Antenne empfangen, so daß die Leistung der Navigation intensiviert werden kann. Bisher wurde die azimuthale Änderung eines mobilen Objekts selbst unabhängig von der Navigationsverarbeitung erfaßt und wurde für die Höhensteuerung verwendet. Es ist jedoch offensichtlich, daß die Höhensteuerung der Antenne unter Verwendung des Azimuths oder der Position des mobilen Objektes, die durch die Navigationsverarbeitung erhalten werden, und der Position eines Satelliten, welcher das zu empfangende Signal sendet und dessen Position im voraus bekannt ist, ähnlich ausgeführt werden kann. Nichtsdestoweniger werden diese Informationsteile nicht verwendet, was das Problem mit sich bringt, daß redundante Teile in der Architektur des Systems vorhanden sind.
Der fünfte Punkt bezieht sich auf einen Azimuthsensor, der in einem Navigationssystem enthalten ist, ähnlich zu dem dritten Punkt, der oben ausgeführt wurde. Insbesondere bezieht er sich auf Fehlercharakteristiken, die einem geomagnetischen Sensor und einem Gyrossensor, welche den Azimuthsensor bilden, zu eigen sind.
Der geomagnetische Sensor erzeugt für eine kurze Zeit Rauschen in einer Umgebung eines gestörten Magnetfeldes, welches durch ein Hochspannungskabel, ein Gebäude, etc. beeinflußt wird, doch erzeugt er vergleichsweise korrekte Azimuths über eine lange Sicht. Im Gegensatz dazu unterliegt der Gyrosensor nicht einer Magnetfeldumgebung und erzeugt relativ korrekte Azimuthänderungen auf kurze Sicht, doch kumulieren Azimuthfehler im Laufe der Zeit aufgrund einer Drift (Fluktuation in einer Winkelgeschwindigkeitssystematik) über lange Sicht.
Mit der Intention, einen solchen Nachteil zu überwinden, wird beispielsweise ein Verfahren verwendet, worin Sensorsignale einem Filterprozeß in dem Beispiel, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 219610/1989 offenbart ist, unterworfen werden. Genauer gesagt wird die Situation der Magnetfeldumgebung aus der Differenz zwischen den Beträgen der Azimuthänderungen des geomagnetischen Sensors und dem Gyrosensor in jeder Zeiteinheit erfaßt, und der Wert einer Filterverstärkung wird gesteuert in Abhängigkeit von der erfaßten Situation, um eine Filterausgabe näher an einen Azimuth zu bringen, der durch den geomagnetischen Sensor erfaßt wird (im folgenden wird dieser Azimuth "geomagnetischer Azimuth" genannt).
Ein ähnliches Verfahren wird in dem Beispiel gelehrt, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschriften Nr. 188316/1991 offenbart ist, worin ein Kalman-Filter-Prozeß zum Berechnen der Filterverstärkung eingeführt ist. In diesem Verfahren aus dem Stand der Technik werden die Rauschkomponenten des geomagnetischen Sensors und des Gyrosensors beispielsweise aus den Varianzwerten der Azimuthaldaten der jeweiligen Sensoren in dem Geradeaus- Laufbetrieb eines mobilen Objektes bestimmt. Danach wird die Filterverstärkung, die in Bezug auf einen Azimuth gewichtet ist, der durch den Sensor mit dem geringsten Rauschen bestimmt wurde, auf der Grundlage der Werte der Rauschkomponenten in Übereinstimmung mit einem Kalman-Filter- Algorithmus berechnet.
Qualitativ folgen diese beiden Vorgehensweisen aus dem Stand der Technik einem Verfahren, worin auf der Grundlage der Charakteristiken der jeweiligen konstituierenden Sensoren des Azimuthsensors der Gyrosensor für kurze Sicht gewertet wird und der geomagnetische Sensor abgestuft über lange Sicht stärker gewichtet wird. Daneben bestimmt die frühere Vorgehensweise die Konvergenzrate auf dem geomagnetischen Azimuth (die Filterverstärkung) aus der Differenz zwischen den Beträgen der azimuthalen Veränderungen von beiden Sensoren, während die spätere Vorgehensweise sie aus den Varianzwerten der Daten von beiden Sensoren in der Geradeaus-Laufbetriebsart bestimmt. Das heißt, die Rate, mit welcher die Filterausgabe auf den geomagnetischen Azimuth konvergiert, wird nur aus den Ausgabedaten des geomagnetischen Sensors und des Gyrosensors bestimmt.
In dem Navigationssystem ist jedoch die Rate der Konvergenz auf den geomagnetischen Azimuth eng auf die Fahrzeugeschwindigkeitsdaten bezogen. Insbesondere in dem Fall des Betrachtens der Konvergenz auf den geomagnetischen Azimuth in dem Navigationssystem, in welchem eine Laufposition berechnet wird anläßlich der Gelegenheit, aus einem bestimmten Azimuth und einer Laufstrecke, die durch Integrieren einer Fahrzeuggeschwindigkeit erhalten wurde, sollte die Konvergenz mit Bezug auf die Laufstrecke betrachtet werden und nicht die Konvergenz in Bezug auf die verstrichene Zeit. Wenn die Fahrzeuggeschwindigkeit höher ist, und somit sich Laufstrecke weiter erhöht, ist ein genauer Laufazimuth schneller erforderlich.
In dieser Hinsicht haben die Beispiele aus dem Stand der Technik das Problem, daß in einem Extrembeispiel selbst sowohl in einem Fall, wenn das Fahrzeug als mobiles Objekt stillsteht, d. h., wenn ein Azimuthfehler nicht zu einem Positionsfehler führt, wie auch in einem Fall, wenn das Fahrzeug mit einer hohen Geschwindigkeit läuft, d. h., wo ein geringer Azimuthfehler zu einem großen Positionsfehler führt, die Rate der Konvergenz auf dem geomagnetischen Azimuth identisch gehalten wird, solange die Rauschcharakteristiken des geomagnetischen Sensors und des Gyrosensors unverändert bleiben.
Insbesondere in dem vorangegangen Beispiel aus dem Stand der Technik, das oben erklärt wurde, ist das Verfahren der Berechnung der Filterverstärkung aus der Differenz zwischen den Beträgen der Azimuthänderungen beider Sensoren physikalisch kein sehr genaues Verfahren, und das Auftreten eines Azimuthfehlers ist aufgrund dieser Tatsache unvermeidbar.
Andererseits wird in dem späteren Beispiel aus dem Stand der Technik der Kalman-Filter-Algorithmus als ein vernünftiger Rahmen zum Bestimmen der Filterverstärkung verwendet. Eine Möglichkeit zur Änderung der Filterverstärkung ist jedoch auf nur eine Gelegenheit begrenzt, wenn der statistische Prozeß durch Sammeln der Daten in der Geradeaus-Laufbetriebsart möglich gemacht worden ist. Das heißt, die Filterverstärkung wird bei einer sehr niedrigen Frequenz bestimmt und kann nicht leicht ein "Echt-Zeit-Wert" genannt werden. Umgekehrt wird die Verwendung einer ungeeigneten Filterverstärkung, bis eine geeignete Filterverstärkung aufgrund des möglichen statistischen Prozesses bestimmt wurde, fortgesetzt. Dies bringt das Problem mit sich, daß die Positionserfassungsgenauigkeit des Navigationssystem verschlechtert ist.
Ein anderes Problem liegt in dem Verfahren des statistischen Prozesses zum Bestimmen des Sensorrauschens. Einige Komponenten des Sensorrauschens sind den jeweiligen Sensoren eigen. Beispielsweise das Offset- Magnetisierungsrauschen ist in dem geomagnetischen Sensor enthalten, und es entwickelt einen großen Offset-Fehler in der Sensorausgabe in einem Augenblick. In dem Fall des Gyrosensors kumulieren unidirektionelle Azimuthfehler stetig.
Weiterhin ist in jedem der Beispiele aus dem Stand der Technik die entsprechende dieser Rauschkomponenten überhaupt nicht modelliert. Im Stand der Technik sind die Azimuthaldatenteile, die von dem Sensor ausgegeben werden, statistisch verarbeitet, um die Varianzwerte zu berechnen, aus welchen die Filterverstärkung erhalten wird. Mit diesem Verfahren kann in dem Fall nicht geeignet vorgegangen werden, wo das Rauschen, das jedem Sensor, wie ausgeführt, zu eigen ist, auftritt. Im Ergebnis kann dies sogar zur Entwicklung eines größeren Azimuthalfehlers führen.
In dem oben Genannten wurde auf die Nachteile der Beispiele aus dem Stand der Technik in den Filterprozessen Bezug genommen, die zur Bestimmung des Azimuths angewendet werden. Der fünfte Punkt ist jedoch nicht auf die Azimuthbestimmung beschränkt. Es ist eine übliche Sache, selbst in einem Fall, wo eine bestimmte, spezifizierte physikalische Größe, die für den Navigationsprozeß relevant ist, in ähnlicher Weise unter Verwendung der Ausgaben von Sensoren geschätzt wird, beispielsweise in einem Fall, wo die Position des mobilen Objektes geschätzt wird.
US-A-4,680,715 offenbart ein Navigationssystem zum Navigieren von Fahrzeugen unter Verwendung von Richtungs- und Longitudinalbewegungssensoren. Die Signale von den Sensoren werden einem Positionscomputer zugeführt, welcher die Fahrzeugpositionen in Bezug auf ein Koordinatengittersystem bestimmt. Die Sensorsignale werden mit Bezug auf bekannte Koordinaten korrigiert, und ein Kalman-Filter ist vorgesehen, welcher eine Fehlerbestimmung und anschließend eine Korrekturwertbestimmung aus der Fehlerbestimmung durchführt.
EP-A-0 496 508 offenbart ein Vorwärts-Detektorgerät, welches eine Kalman- Filter-Verstärkung durch individuelles Analysieren und Auswerten von Fehlerfaktoren, die in den Ausgabedaten von Drehwinkelgschwindigkeits- und Magnetsensoren enthalten sind, berechnet, die Rate der Verwendung der Drehwinkelgeschwindigkeits- und Magnetsensoren auf der Basis der Kalman- Filter-Verstärkung bestimmt und eine gegenwärtige Ausrichtung eines bewegten Körpers bestimmt.
IEE Plans' 90 Position Locations and Navigation Symposium Record, Las Vegas. USA, March 20-23, 1990, pp. 413-420, offenbart die Verwendung von INS/GPS in einem Hochleistungssystem, worin ein globales Positioniersystem (GPS) mit einem Inertialnavigationssystem (INS) kombiniert ist; die Anzeige der zwei Systeme wird über Kalman-Filter ausgeführt. Die INS-Daten werden verwendet, um die Bezugsbahn zu berechnen, wohingegen die GPS-Daten verwendet werden, um diese Bahn zu aktualisieren.
EP-A-0 453 726 offenbart ein anders Fahrzeugnavigationsgerät mit einem selbstenthaltenden Positioniersystem, einem GPS-Positioniersystem und einem Steuergerät zum Durchführen von arithmetischen Operationen auf der Grundlage der Ausgabe entweder des selbstenthaltenden Positionssystems und des GPS- Positionssystems.
EP-A-0 061 674 offenbart ein Führungsverfahren und -system für ein Automobilfahrzeug, welches von einem elektronischen Navigationssignalverfahren zu einem Todzeit-Schätzungsverfahren umschaltet, wenn eine der Feldstärken der drei elektromagnetischen Navigationswellensignale unter eine vorbestimmte untere Grenze fällt.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Die Hauptaufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Navigationssystem bereitzustellen, welches effizient eine Positionierungsgenauigkeit erhöht, ohne daß ein Sensor hoher Genauigkeit verwendet wird. Die Aufgabe wird mit einem Navigationssystem, wie es in Anspruch 1 definiert ist, gelöst.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Fig. 1 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das ein nicht beanspruchtes System zeigt, das mit Bereichsmeßmitteln ausgerüstet ist.
Fig. 2 ist ein Blockanordnungsdiagrammm, das ein nicht beanspruchtes System zeigt, das mit Positionsmeßmitteln ausgerüstet ist.
Fig. 3 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das ein System zeigt, in welchem eine Anwendung in Bezug auf die Messung eines Azimuths gezeigt ist.
Fig. 4 ist ein Flußdiagramm, das ein Verarbeitungsverfahren in dem Fall zeigt, in welchem das System, das in Fig. 1 gezeigt ist, durch ein Kalman-Filter implementiert ist.
Fig. 5 ist ein Blockdiagramm zum Erklären des Verarbeitungsverfahrens in dem Fall von Fig. 4.
Fig. 6 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform zeigt, welche einen Kalman-Filter zum Erfassen eines Azimuths verwendet und das die Funktion des Umschaltens eines Integrators und eines Kalman-Filters zum Erfassen einer Position umfaßt.
Fig. 7 ist ein Blockdiagramm zum Erklären des Verarbeitungsverfahrens des azimutherfassenden Kalman-Filters in der Ausführungsform, die in Fig. 6 gezeigt ist
Fig. 8 ist ein Blockdiagramm zum Erklären des Verarbeitungsverfahrens des positionserfassenden Kalman-Filters in der Ausführungsform, die in Fig. 6 gezeigt ist.
Fig. 9 ist ein Flußdiagramm, das ein Verarbeitungsverfahren in dem Fall zeigt, wenn ein Geschwindigkeitsfehler-Bestimmungsmittel durch einen Mittelungsprozeß implementiert ist.
Fig. 10 ist ein Flußdiagramm, das ein Verarbeitungsverfahren in dem Fall zeigt, wenn ein Azimuthfehler-Bestimmungsmittel durch einen Mittelungsprozeß implementiert ist.
Fig. 11 ist ein erklärendes Diagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform zeigt, welche einen Antennenhöhen-Controller umfaßt, der die gegenwärtige Erfindung darin angewendet hat.
Fig. 12 ist ein Flußdiagramm, das ein Verarbeitungsverfahren einer Ausführungsform zeigt, welche einen Azimuth verwendet, der aus einem GPS-Signal berechnet wurde.
Fig. 13 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das die Hardware-Architektur eines Navigationssystem zeigt.
Fig. 14 ist ein Diagramm zum Erklären der Wirkung einer Ausführungsform in der vorliegenden Erfindung.
Fig. 15 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das eine Basisarchitektur zeigt, welche das Navigationssystem der vorliegenden Erfindung aufweist.
Fig. 16 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das eine andere Basisarchitektur zeigt, welche das Navigationssystem der vorliegenden Erfindung aufweist.
Fig. 17 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das eine weitere Basisarchitektur zeigt, welche das Navigationssystem der vorliegenden Erfindung aufweist.
Fig. 18 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt, in welcher die Systemarchitekturen, die in den Fig. 15 und 17 gezeigt sind, kombiniert sind, und in welcher ein Kalman-Filter-Prozeß auf die Erfassung eines Laufazimuths angewendet ist.
Fig. 19 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform zeigt, in welcher die Konstruktion, die in Fig. 18 gezeigt ist, teilweise geändert ist.
Fig. 20 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration einer Sensorfehler-Auswertungseinrichtung, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist, zeigt.
Fig. 21 ist ein erklärendes Diagramm zum Erklären des Prinzips der Fuzzy- Folgerung, die auf die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung, die in Fig. 20 gezeigt ist, angewendet ist.
Fig. 22 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel einer Konfiguration der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung zeigt, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 23 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel einer Konfiguration der Sensorfehler-Bestimungseinrichtung zeigt, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 24 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel einer Konfiguration der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung zeigt, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 25 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel einer Konfiguration der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung zeigt, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 26 ist ein Blockdiagramm, das ein weiteres Beispiel einer Konfiguration der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung zeigt, die in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 27 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt, in welcher ein Kalman-Filterprozeß auf die Erfassung eines Laufazimuths auf der Grundlage der Architektur, die in Fig. 16 gezeigt ist, angewendet ist.
Fig. 28 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das den Aufbau einer Ausführungsform zeigt, in welcher die gegenwärtige Erfindung auf das Tiefpass-Filterverfahren eines Beispiels aus dem Stand der Technik angewendet ist, wobei die Wirkung der Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten hinzugefügt ist.
Fig. 29 ist ein Flußdiagramm zum Erklären des Verarbeitungsablaufs eines Fahrzeugnavigationssystems, auf welches die vorliegende Erfindung angewendet ist.
Fig. 30 ist ein Flußdiagramm, das einen Laufazimuth- Berechnungsunterbrechungsprozeß zeigt, welcher in dem Verarbeitungsablauf von Fig. 29 enthalten ist.
Fig. 31 ist ein Flußdiagramm, das einen Laufvektor- Integrationsunterbrechungsprozeß zeigt, welcher in dem Verarbeitungsablauf von Fig. 29 enthalten ist.
Fig. 32 ist ein Blockanordnungsdiagramm, das die Hardware-Architektur eines Navigationssystem zeigt, auf welches die vorliegende Erfindung angewendet ist.
Fig. 33 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration des Sensorfehler-Bestimmungsmittels zeigt, das in dem Aufbau von Fig. 18 enthalten ist.
Fig. 34 ist ein Flußdiagramm, das den Laufazimuth- Berechnungsunterbrechungsprozeß zeigt, welcher in dem Verarbeitungsablauf von Fig. 29 enthalten ist.
Fig. 35 ist eine Gleichung, die die Zeitänderung der Position und der Geschwindigkeit des Automobils modelliert.
Fig. 36 und 37 sind Gleichungen zum Berechnen der ungefähren Werte der Beschleunigung.
Fig. 38 und 39 sind Gleichungen, die die Taktvorgabe modellieren.
Fig. 40 und 41 sind Gleichungen, die die GPS-Bereichsausgabe modellieren.
Fig. 42 ist eine Gleichung, die den Gyrofehler modelliert.
Fig. 43 ist eine Gleichung, die die Gyroausgabe modelliert.
Fig. 44 und 45 sind Gleichungen, die den Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehler modellieren.
Fig. 46 ist eine Gleichung, die die Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorausgabe modelliert.
Fig. 47 bis 50 sind Gleichungen, die den geomagnetischen Sensor fehlermodellieren.
Fig. 51 und 52 sind Gleichungen, die die geomagnetische Sensorausgabe modellieren.
Fig. 53 ist eine Gleichung, welche die Zustandsvariablen definiert.
Fig. 54 ist eine Zustandsgleichung.
Fig. 55 ist die Beobachtungsgleichung.
Fig. 56 und 57 sind Gleichungen, welche die beobachteten Variablen definieren.
Fig. 58 bis 63 sind Gleichungen des erweiterten Kalman-Filters.
Fig. 64 und 65 sind Gleichungen, welche die Zustandsvariablen definieren.
Fig. 66 und 67 sind Zustandsgleichungen.
Fig. 68 und 69 sind Gleichungen, welche die beobachteten Variablen definieren.
Fig. 70 bis 72 sind Beobachtungsgleichungen.
Fig. 73 ist eine Gleichung, die die Azimuthalausgabe modelliert.
Fig. 74 ist eine Gleichung, welche die beobachteten Variablen definiert.
Fig. 75 ist eine Gleichung, die den D-Wert in Schritt 91 in Fig. 9 berechnet.
Fig. 76 ist eine Gleichung, die eine Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorausgabe der Ausführungsform 3 modelliert.
Fig. 77 ist eine Gleichung, die die Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorausgabe der Ausführungsform 3 zu verschiedenen Zeiten aus der Gleichung, die in Fig. 76 gezeigt ist, modelliert.
Fig. 78 ist eine Gleichung, die die Beziehung zwischen der geomagnetischen Sensorausgabe und der Offset-Magnetisierung beschreibt.
Fig. 79 ist eine Gleichung, die die geomagnetische Sensorausgabe modelliert.
Fig. 80 ist eine Gleichung, die die geomagnetische Sensorausgabe zu verschiedenen Zeiten aus der Gleichung, die in Fig. 79 gezeigt ist, modelliert.
Fig. 81 und 82 sind Gleichungen, die den Horizontal-Azimuth und den Höhenwinkel berechnen.
Fig. 83 ist eine Gleichung, die den Laufazimuth des Fahrzeugs berechnet.
Fig. 84 ist eine Gleichung, welche die zu bestimmenden Zustandsvariablen definiert.
Fig. 85 ist eine Gleichung, welche die beobachteten Variablen definiert.
Fig. 86 ist die Zustandsgleichung.
Fig. 87 ist eine Gleichung, die die beobachteten Variablen definiert.
Fig. 88 ist eine Gleichung, die das Meßrauschen berechnet.
Fig. 89 und 90 sind Gleichungen zum Berechnen des geomagnetischen- azimuthalen Kreisradiusfehlers.

BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN

Zunächst werden die Funktionen der Navigationssysteme, auf welche die ersten bis dritten Anwendungen der vorliegenden Erfindung angewendet werden, ausgeführt.
Das Navigationssystem auf der Grundlage der ersten Anwendung der vorliegenden Erfindung ist auf einem mobilen Objekt installiert. Wie in Fig. 1 (nicht beansprucht) gezeigt ist, umfaßt es eine Meßeinheit 100, eine Signalverarbeitungseinheit 110 zum Verarbeiten von Signalen, die von der Meßeinheit 100 bereitgestellt werden, und eine Anzeigeeinrichtung 112 zum Anzeigen von Ergebnissen, die durch die Signalverarbeitungseinheit 110 verarbeitet wurden.
Die Meßeinheit 100 umfaßt eine Bereichsmeßeinrichtung 101 zum Empfangen eines Signals, das von mindestens einem Satelliten oder einer Erdstation gesendet wird, und anschließendem Messen von mindestens einem Pseudobereich (Bereich) und/oder der Änderungsrate desselben (Bereichsrate), eine Winkelgeschwindigkeits-Meßeinrichtung 102 zum Messen der Winkelgeschwindigkeit des mobilen Objekts beim Wenden desselben, eine Geschwindigkeitsmeßeinrichtung 103 zum Messen der Bewegungsgeschwindigkeit des mobilen Objekts und eine Azimuth- Meßeinrichtung 104 zum Messen des Laufazimuths des mobilen Objekts.
Die Signalverarbeitungseinheit 110 umfaßt einen Fehlerbestimmungsteil 11 zum Bestimmen von Fehlern, die in den Ausgabesignalen der Meßeinheit 100 enthalten sind und eine Positions/Azimuth-Berechnungseinrichtung 109 zum Berechnen der Position und des Azimuths des mobilen Objekts auf der Grundlage der Ausgaben von dem Fehlerbestimmungsteil 111.
Der Fehlerbestimmungsteil 111 umfaßt eine Bereichsfehler-Bestimmungseinheit 105 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals der Bereichsmeßeinrichtung 101, eine Winkelgeschwindigkeits-Fehlerbestimmungseinrichtung 106 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals der Winkelgeschwindigkeitsmeßeinrichtung 102, eine Geschwindigkeits- Fehlerbestimmungseinrichtung 107 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals der Geschwindigkeitsmeßeinrichtung 103 und eine Azimuthal- Fehlerbestimmungseinrichtung 108 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals der Azimuth-Meßeinrichtung 104. Die Positions/Azimuth- Berechnungseinrichtung 109 korrigiert die jeweiligen Fehler auf der Grundlage der Ausgabesignale (im folgenden "Meßwerte" genannt) von den individuellen Meßeinrichtungen 101, 102, 103 und 104 und den Ausgabesignalen von den individuellen Fehlerbestimmungseinrichtungen 105, 106, 107 und 108, wobei sie die Position und den Azimuth des mobilen Objektes berechnet, auf welchem das Navigationssystem dieser Ausführungsform installiert ist.
Die Position des mobilen Objekts, die durch die Signalverarbeitungseinheit 110 berechnet wurde, wird auf der Anzeigeeinrichtung 112 angezeigt. Daneben kann die Positionsgenauigkeit in einer solchen Weise erhöht werden, daß die Signalverarbeitungseinheit 110 anschließend noch eine Kartenübereinstimmungs- Einrichtung aufweist zum Durchführen eines Kartenübereinstimmungsvorgangs durch Verwendung der berechneten Position des mobilen Objekts und anderer Informationen, z. B. dem Azimuth, der schon erhalten wurde, und wobei das verarbeitete Ergebnis der Kartenübereinstimmungseinrichtung durch die Anzeigeeinrichtung 112 angezeigt wird.
Das obige Navigationssystem, auf welches die erste Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet wurde, wird ausführlich als Ausführungsform 1 später beschrieben.
Wie in Fig. 2 (nicht beansprucht) gezeigt ist, ist das Navigationssystem, auf welches die zweite Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist, so aufgebaut, daß in der ersten oben ausgeführten Anwendung (siehe Fig. 1) die Bereichsmeßeinrichtung 101 durch die Positionsmeßeinrichtung 201 zum direkten Messen der Position des mobilen Objekts ersetzt ist.
Die Positionsmeßeinrichtung 201 empfängt ein Signal von einem Satelliten oder einer Bodenstation und mißt mindestens einen Pseudobereich und/oder eine Änderungsrate desselben. Sie hat einen Hardware-Aufbau ähnlich zu dem der Bereichsmeßeinrichtung 101. Hier ist der Unterschied zwischen der Positionsmeßeinrichtung 201 zu der Bereichsmeßeinrichtung 101 der, daß die Positionsmeßeinrichtung die Funktion des Berechnens der Position des mobilen Objekts durch Empfangen von Signalen, die von vier oder GPS-Satelliten gesendet werden, aufweist.
Das obige Navigationssystem, auf welches die zweite Anwendung angewendet wurde, wird später ausführlich als Ausführungsform 3 und Ausführungsform 5 beschrieben.
Die dritte Anwendung gemäß der vorliegenden Erfindung verbessert weiterhin eine Azimuth-Bestimmungsfunktion in dem Navigationssystem. Wie in Fig. 3 gezeigt ist, umfaßt das Navigationssystem die Navigationssysteme, die in den Fig. 1 und 2 gezeigt sind, in vereinfachter Form. Es umfaßt eine Meßeinheit 100 bezüglich eines Azimuths, eine Signalsverarbeitungseinheit 110 zum Durchführen der Verarbeitung für den Azimuth auf der Grundlage der Ausgangssignale von der Meßeinheit 100, eine Positionsbestimmugnseinrichtung 30 zum Bestimmen der Position des mobilen Objekts durch Verwenden eines Ausgabesignals von der Signalverarbeitungseinheit 110 und eine Anzeigeeinrichtung 112 zum Anzeigen der bestimmten Position des mobilen Objekts.
Die Meßeinheit 100 umfaßt eine Winkelsgeschwindigkeits-Meßeinrichtung 102 zum Messen der anzimuthalen Änderung des mobilen Objekts, eine Azuimuth- Meßeinrichutng 104 zum Messen des Laufazimuths des mobilen Objekts und eine Geschwindigkeitserfassungseinrichtung 103 zum Erfassen der Bewegungsgeschwindigkeit des mobilen Objekts.
Die Signalverarbeitungseinheit 110 bestimmt den Laufazimuth des mobilen Objekts und sie umfaßt einen Fehlerbestimmungsteil 111 und eine Azimuthberechnungseinrichtung 35. Der Fehlerbestimmungsteil 111 umfaßt eine Winkelgeschwindigkeits-Fehlerbestimmungseinrichtung 106 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals auf der Winkelgeschwindigkeits-Meßeinrichtung 102 und eine Azimuth-Fehlerbestimmungseinrichtung 108 zum Bestimmen des Fehlers des Ausgabesignals aus der Azimuth-Meßeinrichtung 104.
In dieser dritten Anwendung wird die Position des mobilen Objekts durch die Positionsbestimmungseinrichtung 30 unter Verwendung der azimuthalen Information bestimmt, die von der Signalverarbeitungseinheit 110 geliefert wird, und der Geschwindigkeitsinformation, die von der Geschwindigkeitsmeßeinrichtung 103 geliefert wird. Die Position des mobilen Objekts, die so bestimmt wurde, wird auf der Anzeigeeinrichtung 112 angezeigt.
Das obige Navigationssystem, auf welches die dritte Anwendung angewendet ist, wird als Ausführungsform 2 ausführlich beschrieben.
Die Meßeinrichtungen, die in der ersten bis dritten Anwendung, die oben erläutert verwendbar werden, sind beispielsweise Systeme oder Geräte, wie sie unten ausgeführt werden.
Die Bereichsmeßeinrichtung 101 verwendet ein Radiowellensignal von einer Sendestation, um einen Pseudobereich von der Sendestation bis zu einem mobilen Objekt, das einen Empfänger zum Empfangen des Radiowellensignals trägt, zu messen oder die Änderungsrate des Pseudobereiches zu messen, wodurch der Pseudobereich von der Position der bekannten Sendestation zu der des mobilen Objekts bestimmt wird. Sendestationen, die für den obigen Zweck verwendbar sind, sind gegenwärtig solche, die in Positionierungssystemen enthalten sind, wie beispielsweise GPS (GLOBAL POSITIONING SYSTEM), GLONASS und LORAN-C (LONG RANGE NAVIGATION-C), solche die Radioleuchtfeuersignale senden usw.
Das GPS ist das System, welches eine Position auf der Grundlage von Signalen bestimmt, die von einer Mehrzahl von Satelliten gesendet werden, welche sich um die Erde drehen, und es wird als Navigationssystem für Flugzeuge, Raumfahrzeuge, Automobile etc. verwendet. Das GLONASS wird durch die frühere Sowjetunion verwaltet und betrieben und ist das Positionierungssystem, welches Satelliten ähnlich zu dem GPS verwendet. Das LORAN-C ist das Positionierungssystem, welches für Schiffe etc. verwendet wird. Das Radioleuchtfeuersignal wird lokal übertragen von dem Radiowellen- "Leuchtturm", der auf dem Boden installiert ist, um eine Sendeposition anzuzeigen. Entsprechend ist es durch Empfangen des Signals bekannt, daß das mobile Objekt nahe der Sendestation, wie beispielsweise dem Radiowellen- "Leuchtturm" liegt, der das Radioleuchtfeuersignal sendet. Die Radioleuchtfeuersignale werden hauptsächlich zum Bestimmen der Positionen von Automobilen und Flugzeugen verwendet.
Die Positionsmeßeinrichtung 201 berechnet die gegenwärtige Position eines mobilen Objekts durch Empfangen eines Radiowellensignals, das von einer Sendestation gesendet wird, deren Position bekannt ist. Diese Positionsmeßeinrichtung 201 ist ein GPS-Empfänger, welcher weit verbreitet in dem GPS oder ähnlichem verwendet wird. Der Empfänger dieses Typs wird in Navigationssystemen für Flugzeuge, Raumfahrzeuge, Automobile etc. verwendet.
Die Winkelgeschwindigkeitsmeßeinrichtung 102 mißt die Drehwinkelgeschwindigkeit eines mobilen Objekts und ist mit einem mechanischen Gyrosensor, einem oszillierenden Gyrosensor, einem Opto-Faser- Gyrosensor oder ähnlichem ausgerüstet. Er wird in Navigationssystemen für Flugzeuge, Raumfahrzeuge, Automobile etc. verwendet.
In dem Fall, wo das betreffende mobile Objekt ein Fahrzeug mit Rädern ist, wie beispielsweise ein Automobil oder ein Zug, ist die Geschwindigkeitsmeßeinrichtung 103 mit einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor des photoelektrischen oder elektromagnetischen Typs ausgerüstet, welcher ein Impulssignal entsprechend der Drehfrequenz der drehenden Räder gibt. Daneben ist in dem Fall, wo das betreffende mobile Objekt ein Flugzeug ist, die Geschwindigkeitsmeßeinrichtuntg 103 mit einem Sensor ausgerüstet, welcher die Geschwindigkeit des mobilen Objekts durch Verwendung der Variation eines Luftdrucks, der auf dem mobilen Objekt liegt, mißt.
Die Azimuth-Meßeinrichtung 104 ist mit einem geomagnetischen Sensor zum Erfassen eines geomagnetischen Feldes (Geomagnetismus) ausgerüstet, um einen absoluten Azimuth als den gebräuchlichsten Aufbau desselben zu finden. Alternativ kann es ebenfalls einen Aufbau haben, in welchem eine Änderung in der absoluten Position eines mobilen Objekts, in anderen Worten, eine Geschwindigkeitsausgabe erhalten wird aus der Ausgabe des GPS-Empfängers, der oben erklärt wurde, wodurch der absolute Laufazimuth des mobilen Objekts aufgefunden wird. Eine Ausführungsform, welche die Azimuth-Meßeinrichtung 104 unter Verwendung der Geschwindigkeitsausgabe auf der Grundlage des GPS verwendet, wird später als Ausführungsform 5 beschrieben.
In den Ausführungsformen, die unten ausgeführt werden, wird als das mobile Objekt ein Automobil angenommen. Daneben wird der GPS-Empfänger, der das GPS-Signal empfängt, als die Bereichsmeßeinrichtung 101 angenommen. Ebenso wird angenommen, daß die Winkelgeschwindigkeits-Meßeinrichtung 102 den Gyrosensor umfaßt, daß die Geschwindigkeitsmeßeinrichtung 103 den Fahrzeuggeschwindigkeitssensor umfaßt und daß die Azimuth-Meßeinrichtung 104 den geomagnetischen Sensor umfaßt.

[Ausführungsform 1]

Diese Ausführungsform umfaßt ein Navigationssystem, welches den fundamentalen Aufbau hat, wie er in Fig. 1 gezeigt ist, und in welchem eine Signalverarbeitungseinheit 110 durch einen Kalman-Filter implementiert ist. Das heißt, die Bereichsfehler-Bestimmungseinrichtung 105, die Winkelgeschwindigkeits-Fehlerbestimmungseinrichtung 106, die Geschwindigkeitsfehler-Bestimmungseinrichtung 107 und die Azimuth- Fehlerbestimmungseinrichtung 108, die in einem Fehlerbestimmungsteil 111 enthalten sind, und die Positionsberechnungseinrichtung 109 sind durch einen Kalman-Filter implementiert.
Die Hardware-Architektur dieser Ausführungsform ist in Fig. 13 erläutert. Wie in der Figur gezeigt ist, umfaßt sie eine Meßeinheit 100, einen GPS-Empfänger 131, welcher ein Signal von einem GPS-Satelliten empfängt, um einen Bereich oder eine Bereichsrate zu messen, einen Gyrosensor 132, welcher die Drehwinkelgeschwindigkeit eines mobilen Objekts mißt, auf welchem das Navigationssystem angebracht ist, einen Fahrzeug-Geschwindigkeitssensor 133, welcher die Geschwindigkeit des mobilen Objekts mißt, und einen geomagnetischen Sensor 134, welcher den Laufazimuth des mobilen Objekts mißt.
Hier entspricht der GPS-Empfänger 131 der Bereichsmeßeinrichtung 101, die in Fig. 1 gezeigt ist. Er kann in der Lage sein, das GPS-Signal von mindestens einem Satelliten zu empfangen, der das GPS-Signal sendet (der "GPS-Satellit") und er muß kein Gerät sein, welches eine Position auf der Basis von Signalen bestimmt, die von drei oder vier GPS-Satelliten gesendet werden.
Die Ausgaben von der Meßeinheit 100 (im folgenden die "Sensoren" genannt) werden durch einen Lokalisator 135 verarbeitet, welcher die Funktionen der Signalverarbeitungseinheit 110 erfüllt, die in Fig. 1 gezeigt ist, wodurch die Position eines Automobils als mobiles Objekt erhalten wird. Der Lokalisator 135 ist durch einen Mikrocomputer implementiert und berechnet die Position des mobilen Objekts durch Verarbeiten, wie unten erklärt wird. Weiterhin wird die erhaltene Position auf einer Anzeigeeinrichtung 136 angezeigt, welche der Anzeigeeinrichtung 112 entspricht, die in Fig. 1 gezeigt ist.
Nun wird der Kalman-Filter, welcher den Fehlerbestimmungsteil 111 und die Positionsberechnungseinrichtung 109 in dem Lokalisator 135 implementiert, erklärt.
In der Bestimmung, die den Kalman-Filter verwendet, ist es gewöhnlich erforderlich, die Zeitänderung einer zu bestimmenden Größe (einer Zustandsvariablen) wie auch die Beziehung zwischen der Zustandsvariablen und einer Größe, die als eine Sensorausgabe (eine beobachtete Variable) meßbar ist, zu modellieren.
Zuerst werden die Position eines Automobils und die Fehlerfaktoren der individuellen Sensoren (GPS-Empfänger 131, Gyrosensor 132, Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 und geomagnetischer Sensor 134), die hauptsächlich in der Navigationsverarbeitung zum Auffinden der Position des mobilen Objekts bestimmt werden, als zu bestimmende Zustandsvariablen gesetzt, und die Zeitänderung derselben wird modelliert. Als nächstes werden die Beziehungen zwischen den beobachteten Variablen und den Zustandsvariablen als Modell ausgedrückt.
In dieser Ausführungsform werden die Zeitänderungen der Position und der Geschwindigkeit des Automobils als die gleichen, die in Fig. 35 gezeigt sind, modelliert.
Wenn hier die Beschleunigung des Fahrzeugs im zweiten Ausdruck auf der rechten Seite der Gleichung, die in Fig. 35 gezeigt ist, gegeben ist, kann die Position und die Geschwindigkeit zur nächsten Zeit berechnet werden. Die Beschleunigung des Fahrzeugs wird durch die Sensoren, die daran angebracht sind, gemessen. Beispielsweise wird die Beschleunigung durch die Gleichungen, die in den Fig. 36 und 37 gezeigt sind, erhalten. Diese Gleichungen berechnen ungefähre Werte der Beschleunigung unter Verwendung der Ausgabe des Fahrgeschwindigkeitssensors 133 und der Azimuthausgabe des Gyrosensors 132.
Wenn natürlich Beschleunigungssensoren für zwei Achsen (eine x-Achse und eine y-Achse) angebracht sind, kann die Beschleunigung anstelle der ungefähren Berechnung, die oben erwähnt wurde, direkt gemessen werden. Dieses Modell drückt die Bewegung des Automobils, das das mobile Objekt ist, aus und bestimmt die Position und wird das "Fahrzeugbewegungsmodell" genannt. Im übrigen wird das Fahrzeug als das mobile Objekt in dieser und in den folgenden Ausführungsformen angenommen.
Im Fall des Messens des Pseudobereichs (des Bereichs) von dem GPS-Satelliten zu dem GPS-Empfänger 131 und der Änderungsrate derselben (die Bereichsrate) durch Verwendung des GPS-Signals ist der Taktfehler des GPS-Empfänger 131 (sog. "Taktsystematik") als der Hauptfehlerfaktor enthalten. Um dieses Verhalten der Taktsystematik auszudrücken, muß eine Takt-Drift, die der erste Ableitungsausdruck ist, neben den konstanten Ausdrücken betrachtet werden.
Die Takt-Drift eines allgemeinen Empfängers wird als 10 [ppm] (was ungefähr 26 [Sekunden] als mittlerer Offset in einem Monat entspricht) angenommen. Die Taktsystematik wird direkt 0 (null) zu einem bestimmten Zeitpunkt durch Setzen des Taktes des Empfängers. Dennoch hat nach 100 [Sekunden] der Takt des Empfängers einen Taktfehler von 10 [Mikrosekunden] aufgrund der Takt-Drift von 10 [ppm], und der Meßfehler des Bereichs wird bis zu 3 [km] groß. In dem Navigationssystem dieser Ausführungsform jedoch sollte der Meßfehler des Bereichs wunschgemäß auf mehrere [m] oder so herabgedrückt werden.
Entsprechend ist die Bestimmung der Takt-Drift wichtig für eine genaue Bereichsmessung.
Das Modell der Taktsystematik unter Berücksichtigung der Takt-Drift wird durch die Gleichungen, die in den Fig. 38 und 39 gezeigt sind, definiert.
Dieses Modell drückt die Fehlerfaktoren innerhalb des GPS-Empfänger 131 aus und wird unten das "GPS-Fehlermodell" genannt.
Informationsteile, welche direkt von einem GPS-Satelliten erhalten werden, sind der Bereich und die Bereichsrate. Die Beziehungen unter diesen Informationsteilen und der Position und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs werden modelliert sein.
Hier ist der Bereich der Pseudobereich, wobei der Einfluß des Taktfehlers des Empfängers 131 auf die tatsächliche Distanz zwischen dem GPS-Satelliten und dem Empfänger 131 aufaddiert ist. Die Bereichsrate wird durch Differenzieren des obigen Bereichs erhalten. Die Beziehungen zwischen dem Bereich und der Bereichsrate auf der Grundlage des i-ten Satelliten und der Position und der Geschwindigkeit des Empfängers 131, der auf dem Fahrzeug angebracht ist, wird in den Gleichungen, die in den Fig. 40 und 41 gezeigt sind, modelliert.
Dieses Modell drückt die Bereichsausgabe des GPS-Empfängers 131 aus und wird "GPS-Bereichsausgabemodell" genannt.
Der Gyrosensor 132 ist ein Winkelgeschwindigkeitsssensor, dessen Fehlerfaktor die Systematik desselben ist. Unter der Annahme, daß die Systematik im wesentlichen in einer kurzen Zeitperiode konstant ist, wird sie durch die Gleichung, die in Fig. 42 gezeigt ist, modelliert.
Dieses Modell drückt den Fehlerfaktor des Gyrosensors 132 aus und wird "Gyrofehlermodell" unten genannt.
Die Beziehung zwischen der Ausgabe des Gyrosensors 132 und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs, das das mobile Objekt ist, wird modelliert. Die Ausgabe des Gyrosensors 132, die die Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs anzeigt, wird integriert, und das integrierte Ergebnis wird als ein "Gyro-Azimuth" gesetzt. Die Differenz zwischen dem Gyro-Azimuth und dem wahren Azimuth wird das Produkt der Systematik und einer Zeitperiode für die Integration der Ausgabe des Gyrosensors 132. Das heißt, der Gyro-Azimuth wird als die Gleichung, die in Fig. 43 gezeigt ist, modelliert.
Dieses Modell drückt die Ausgabe des Gyrosensors 132 aus und wird das "Gyro- Ausgabemodell" unten genannt.
Der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 ist ein Sensor, welcher die Geschwindigkeit des Fahrzeugs aus der Drehfrequenz der Fahrzeugräder bestimmt. Die Fehlerfaktoren des Sensors 133 umfassen einen Skalenfaktorfehler, der einer Raddurchmesseränderung zuzuordnen ist, und eine Systematik, die dem Rutschen zuzuordnen ist. Unter der Annahme, daß der Skalenfaktor und die Systematik im wesentlichen konstant für eine kurze Zeitdauer sind, werden sie jeweils durch die Gleichungen, die in den Fig. 44 und 45 gezeigt sind, modelliert.
Diese Modelle drücken die Fehlerfaktoren des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 aus und werden die "Fahrzeuggeschwindigkeitssensor-Fehlermodelle" genannt.
Die Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 zeigt eine Strecke an, um welche das Fahrzeug in einem Abtastintervall vorwärts gefahren ist. Die Beziehung zwischen der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs wird modelliert. Die Sensorausgabe wird auf der Grundlage der Geschwindigkeit, des Skalenfaktorfehlers und der Systematik als die Gleichdung, die in Fig. 46 gezeigt ist, modelliert.
Dieses Modell drückt die Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 aus und wird das "Fahrzeuggeschwindigkeitssensor-Ausgabemodell" genannt.
Die Hauptfehlerfaktoren des geomagnetischen Sensors 134 sind die Offset- Magnetisiserung und der u-(mu)-Effekt des Körpers des Fahrzeugs (im folgenden wird der u-Effekt der "Fahrzeugkörper-Eeffekt" genannt). Die Offset- Magnetisierung ist das Phänomen, bei welchem der Teil des Fahrzeugkörpers, an welchem der geomagnetische Sensor 134 angebracht ist, magnetisiert wird, und zu einem großen azimuthalen Fehler führt. Dies entspricht der Tatsache, daß die Mitte eines Azimuthalkreises, der durch die Ausgabe des geomagnetischen Sensors 134 dargestellt wird, sich bewegt. Andererseits ist der Fahrzeugkörper- Effekt ein Effekt, welcher von dem Fahrzeugkörper, der aus einem magnetischen Material gefertigt ist, auf ein geomagnetisches Feld ausgeübt wird, und es ist ein Phänomen, in welchem der Azimuthalkreis sich in eine Ellipse deformiert.
Jede Komponente der Offset-Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts kann durch zwei Parameter beschrieben werden. Unter der Annahme, daß die Zeitänderungen dieser Parameter klein sind, werden die Komponenten als die Gleichungen, die in den Fig. 47 bis 50 gezeigt sind, modelliert.
Diese Modelle drücken das Verhalten der Fehlerfaktoren (der Offset- Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts) des geomagnetischen Sensors 134 aus und werden die "geomagnetischen Sensorfehlermodelle" unten genannt.
Die Beziehung zwischen der Ausgabe des geomagnetischen Sensors 134 und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs wird als die Gleichungen, die in den Fig. 51 und 52 gezeigt sind, mdoelliert.
Die x- und y-Achsenausgaben des geomagnetischen Sensors 134 werden durch den Laufazimuth des Fahrzeugs besstimmt. Umgekehrt, wenn der Laufazimuth des Fahrzeugs definiert ist, so daß er tangential zum Laufort dieses Fahrzeugs liegt, kann er durch Anwenden einer Funktion "Arctan" auf das Verhältnis der Laufgeschwindigkeitskomponenten des mobilen Objekts ausgedrückt werden. Dieses Modell drückt die Ausgabe des geomagnetischen Sensors 134 aus und wird das "geomagnetische Sensorausgabemodell" unten genannt.
Eine Zustandsgleichung und eine Beobachtungsgleichung werden unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells, der Fehlermodelle für die individuellen Sensoren und der Ausgabemodelle für die jeweiligen Sensoren, wie oben erklärt wurde, erstellt. Die Zustandsgleichung drückt die Zeitänderungen der Zustandsvariablen aus, während die Beobachtungsgleichung die Beziehungen zwischen den beobachteten Variablen und den Zustandsvariablen beschreibt.
Die Zustandsvariablen in dieser Ausführungsform sind durch die Gleichung, die in Fig. 53 gezeigt ist, gegeben, die ein Vektor mit 15 Dimensionen ist, in welchem die Fahrzeugpositionsinformation und die Sensorfehler, die zu bestimmen sind, zusammengeführt sind. Hier bedeutet ein hochgestelltes T, das in dem Vektorausdruck der Zustandsvariablen enthalten ist, daß der Zeilenvektor ein Kettenvektor ist. Aus Gründen der Verkürzung wurde jedoch die Zeit k weggelassen. Ebenso wird in der folgenden Beschreibung die Zeit k gelegentlich weggelassen.
Die Zustandsgleichung ist als die Gleichungen, die in Fig. 54 gezeigt sind, gesetzt.
Hier bedeutet der Buchstabe v das Systemrauschen. Andererseits ist die Beobachtungsgleichung durch Zusammenführen der Ausgabemodelle der jeweiligen Sensoren als die Gleichung, die in Fig. 55 gezeigt ist, gesetzt.
Hier sind die beobachteten Variablen y und das beobachtete Rauschen w jeweils durch die Gleichungen, die in den Fig. 56 und 57 gezeigt sind, gegeben.
Die beobachteten Variablen y sind durch einen Vektor gegeben, in welchem die Ausgabe der jeweiligen Sensoren angeordnet sind. Der GPS-Empfänger 131 ist in der Lage, das Signal/die Signale von n-GPS-Satelliten (n ist eins oder mehr) zu empfangen. In diesem Modell ändern sich die Grade der beobachteten Variablen in Übereinstimmung mit der Anzahl solcher GPS-Satelliten. Daneben sind die Beziehungen zwischen den beobachteten Variablen und den Zustandsvariablen durch eine nicht lineare Funktion h ausgedrückt.
Der Kalman-Filter berechnet die oben erwähnte Zustandsgleichung und die Beobachtungsgleichung, um die Position des Fahrzeugs zu bestimmen. Da die Beobachtungsgleichung, die hier berechnet wird, nicht linear ist, wird der Algorithmus eines expandierten Kalman-Filters angewendet. Der Algorithmus des expandierten Kalman-Filters ist durch die folgende Rekursionsformel, die in Fig. 58 bis 63 gezeigt ist, gegeben.
Der Kalman-Filter berechnet die optimalen Bestimmungswerte x (k k) und die Vorhersagewerte x (k k-1) der Zustandsvariablen x (k), und die Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrizen P (k k) und P (k k-1), die den Werten x (k k) beziehungsweise x (k k-1) entsprechen.
Hier bezeichnet der Buchstabe V die Kovarianzmatrix des Systemrauschens v, und der Buchstabe W die des beobachteten Rauschens w. Der Buchstabe H bezeichnet eine Jacobs-Determinante der Vorhersagewerte x (k k-1) der Funktion h. Im übrigen haben die repetitiven Operationen des Kalman-Filters die Form der Rekursionsformeln und können einfach durch bekannte Computersoftware implementiert werden.
Die Verarbeitungsschritte in dem Navigationssystem gemäß dieser Ausführungsform, das den obigen Algorithmus des expandierten Kalman-Filters verwendet, wird in Verbindung mit dem Flußdiagramm von Fig. 4 erklärt.
Zuerst werden die Anfangswerte der Vorhersagewerte, die die Position des Fahrzeugs, das das mobile Objekt ist, enthalten, und diejenigen der Fehlerkovarianzmatrizen so eingestellt, wie es durch die Gleichung, die in Fig. 58 gezeigt ist, vorgegeben ist (Schritt 401). Anschließend wird die Anzahl der GPS- Satelliten, von welchen GPS-Signale gegenwärtig empfangbar sind, kontrolliert (Schritt 402), und diese GPS-Signale werden durch den GPS-Empfänger 131 empfangen, um den Bereich und die Bereichsrate zu messen (Schritt 403). Bei dieser Gelegenheit wird das GPS-Bereichsausgabemodell geändert, um die Grade der Beobachtungsvariablen y und der nicht linearen Funktion h in Übereinstimmung mit der Anzahl der GPS-Satelliten, von welchen Signale empfangbar sind, zu ändern (Schritt 404).
Nachdem die Form der Funktion h bestimmt wurde, wird die Verstärkung K des Kalman-Filters berechnet durch die Gleichung, die in Fig. 59 gezeigt ist (Schritt 405). Diese Ausgabe der Sensoren, die von der Ausgabe des GPS-Empfängers 131, der zuvor erhalten wurde, verschieden sind, werden gemessen (Schritt 406). Daneben werden die Sensorausgaben unter Verwendung der Funktion h und der Vorhersagewerte x (Schritt 407) kombiniert.
Aufgrund des Vorangegangenen werden die Beobachtungsvariablen y erhalten. Die optimalen Bestimmungswerte der Fahrzeugposition und der Sensorfehler und die Fehlerkovarianzmatrix werden in Übereinstimmung mit den Gleichungen berechnet, die in den Fig. 60 und 61 gezeigt sind (Schritt 408). Die Beschleunigung des Fahrzeugs wird aus den Ausgaben des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des Gyrosensors 132 in Übereinstimmung mit den Gleichungen berechnet, die in den Fig. 36 und 37 gezeigt sind (Schritt 409). Unter Verwendung der hier berechneten Beschleunigung werden die Vorhersagewerte und die Fehlerkovarianzmatrix entsprechend dazu in Übereinstimmung mit den Gleichungen berechnet, die in den Fig. 62 und 63 gezeigt sind (Schritt 410). Die gegenwärtige Position des Fahrzeugs kann durch Iterieren der obigen Reihe von Schritten gefunden werden.
Der Kalman-Filterprozeß, der oben erklärt wurde, ist durch einen Prozeß in dem Lokalisator 135, der in Fig. 5 gezeigt ist, implementiert.
Mit Bezug auf Fig. 5 werden in dem Kalman-Filterprozeß die Vorhersagewerte 50 zur nächsten Zeit zuerst unter Verwendung der Modelle der jeweiligen Sensoren berechnet.
Genauer gesagt wird der Vorhersagewert 50 der Positionsinformation des Fahrzeugs unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 aus der Beschleunigung des Fahrzeugs, die durch die Meßausgaben des Gyrosensors 132 und des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 erhalten wurden, durch einen Beschleunigungsberechner 506 wie auch die optimalen Bestimmungswerte 60 der Positionsinformation, die zuletzt erhalten wurde, berechnet. Der Vorhersagewert 50 des Taktfehlers wird aus dem optimalen Bestimmungswert 60 desselben, der zuletzt erhalten wurde, unter Verwendung des GPS-Fehlermodells S 13 berechnet. Der Vorhersagewert 50 der Gyrosystematik wird berechnet aus dem optimalen Bestimmungswert 60 desselben, der zuletzt erhalten wurde, unter Verwendung des Gyrosensorfehlermodells 514. Der Vorhersagewert 50 des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers wird aus den optimalen Bestimmungswerten 60 des Skalenfaktorfehlers und der Systematik, die zuletzt erhalten wurde, unter Verwendung des Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorfehlermodells 515 berechnet. Die Vorhersagewerte 50 der Offset- Magnetisierung und des Fahrzeugkörpereffekts werden aus den optimalen Bestimmungswerten 60 desselben, die zuletzt erhalten wurden, unter Verwendung des geomagnetischen Sensorfehlermodells 516 berechnet.
Anschließend werden die Ausgaben der Sensoren in einer Pseudoweise unter Verwendung der entsprechenden Sensorausgabemodelle 508 bis 511 kombiniert. Die kombinierten Ausgaben werden später mit den aktuell gemessenen Ausgaben der jeweiligen Sensoren durch einen Komparator 505 zusammengeführt. Die Ausgaben, die durch die Kombinationen erhalten wurden, umfassen die GPS- Ausgabe entsprechend der Ausgabe des GPS-Empfängers 131, die Gyrosensorausgabe entsprechend der Ausgabe des Gyro-Sensors 132, die Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorsausgabe entsprechend der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133, und die geomagnetische Sensorausgabe entsprechend der Ausgabe des geomagnetischen Sensors 134.
Die GPS-Ausgabe wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und dem Taktfehler kombiniert, der durch das Fahrzeugbewegungsmodell 512 und das GPS-Fehlermodell 513 unter Verwendung des GPS- Bereichsausgabemodells 508 berechnet wird. Der Gyrosensorausgang wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und der Systematik kombiniert, die unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 und der Gyrofehlermodells 514 unter Verwendung des Gyrosensorausgabemodells 509 berechnet wurde. Die Fahrzeuggeschwindigkeitsensorausgabe wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensorfehler kombiniert, der unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 und des Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorfehlermodells 515 unter Verwendung des Fahrzeuggeschwindigkeits- Sensorausgabemodells 510 berechnet wurde. Die geomagnetische Sensorausgabe wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und der Offset- Magnetisierung wie auch aus dem Fahrzeugkörpereffekt kombiniert, die jeweils unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 und des geomagnetischen Sensorfehlermodells 516 durch Verwendung des geomagnetischen Sensorsausgabemodells 511 berechnet wurden.
Schließlich werden die optimalen Bestimmungswerte 60 berechnet. Genauer gesagt werden die Differenzen zwischen den aktuellen Ausgaben des GPS- Empfänger 131, des Gyro-Sensors 132, des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des geomagnetischen Sensors 134 und die kombinierten Ausgaben, die aus den letzten Vorhersagewerten erhalten wurden, jeweils durch den Komparator 505 berechnet, wodurch die bestimmten Fehler der individuellen Sensorausgaben errechnet werden. Die Vorhersagewerte 50, die zuvor erhalten wurde, werden jeweils zu den Produkten zwischen den berechneten bestimmten Fehlern und dem Kalman-Filter-Verstärkungsfaktor 507 hinzuaddiert, wodurch der bestimmte Wert der Positionsinformation, der des Taktfehlers, der der Systematik, der des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers und der der Offset-Magnetisierung wie auch der des Fahrzeugkörpereffekts berechnet werden. Die optimalen Bestimmungswerte zu jeder Zeit werden jeweils erhalten durch Iterieren der obigen Berechnungen, und die Positionsinformation des Fahrzeugs wird gesendet zu und angezeigt von der Anzeigeeinrichtung 136.
In dieser Ausführungsform werden aufgrund der Berechnungsverarbeitung, die oben erklärt wurde, die Fehlerfaktoren des GPS-Empfängers 131, des Gyrosensors 132, des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des geomagnetischen Sensors 134 bestimmt, und die Position und Geschwindigkeit des mobilen Objekts werden berechnet, während die Fehler korrigiert werden. Als Sensorfehlerfaktoren werden der Taktfehler des GPS-Empfängers 131, die Systematik des Gyrosensors 132, der Skalenfaktorfehler und die Systematik des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und die Offset-Magnetisierung und der Fahrzeugkörpereffekt des geomagnetischen Sensors 134 bestimmt.
Es ist mit nur den Ausgaben der individuellen Sensoren schwierig, die Fehlerfaktoren zu bestimmen und die Sensoren entsprechend der bestimmten Fehlerfaktoren zu kalibrieren, um die Genauigkeit der Sensoren zu erhalten. Wenn jedoch die Mehrzahl der Sensoren gleichzeitig während des Laufens des mobilen Objektes korrigiert wird, wie in dieser Ausführungsform, wird eine Navigationsverarbeitung mit hoher Genauigkeit verwirklicht, ohne die Verwendung eines hochgenauen Sensors. Da weiterhin kein hochgenauer Sensor, nämlich kein teurer Sensor, verwendet werden muß, ist es möglich, die Gesamtkosten der Sensoren des Navigationssystem herabzusetzen.
Die Leistung des Navigationssystem dieser Ausführungsform ist numerisch simuliert worden. Zu dieser Zeit wurde die Kumulation der Fehler, die in der konventionellen inertialen Navigation bemerkt worden ist, nicht beobachtet. Es wurde festgestellt, daß diese Ausführungsform eine erhöhte Positionsgenauigkeit um ungefähr das Zehnfache im Vergleich mit dem Navigationssystem unter Verwendung der GPS aufgrund der Kalibrationen der Fehlerfaktoren auf der Basis des Kalman-Filters aufweist. Insbesondere wurde verifiziert, daß die Fehler des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des Gyrosensors 132 jeweils innerhalb relativ Fehler von 10 [%] und 50 [%] in dem Aufbau dieser Ausführungsform bestimmt werden konnten.

[Ausführungsform 2]

Diese Ausführungsform umfaßt die Anwendung der dritten Anwendung in der vorliegenden Erfindung, wie es in Fig. 3 gezeigt ist, und die Hardware- Architektur derselben ist die gleiche, wie in der Ausführungsform 1 (siehe Fig. 13). Die Meßeinheit 100 dieser Ausführungsform ist aus dem Gyrosensor 132, dem geomagnetischen Sensor 134, dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 und dem GPS-Empfänger 131 aufgebaut. Weiterhin umfaßt diese Ausführungsform den Lokalisator 135, welcher Prozesse ausführt, die unten erklärt werden, und die Anzeigeeinrichtung 136, welche die Fahrzeugposition, die von dem Lokalisator 135 berechnet wurde, anzeigt.
Wie in Fig. 6 gezeigt ist, ist die Anordnung der funktionalen Blöcke des Lokalisators 135 von der in der Ausführungsform 1 verschieden. Hier, in der Ausführungsform 2, umfaßt der Lokalisator 135 einen azimutherfassenden Kalman-Filter 65, welcher die Signale vom dem Gyrosensor 132 und dem geomagnetischen Sensor 134 empfängt und den Azimuth wie auch die Sensorfehler berechnet, und einen Schalter 66, welcher die Signale von dem azimutherfassenden Kalman-Filter 65 und dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 empfängt und die Ausgabezuweisungen derselben gelegentlich umschaltet. Weiterhin umfaßt der Lokalisator 135 einen Integrator 68, welcher die Signale von dem Schalter 66 empfängt, um die Position des Fahrzeuges durch die Inertialnavigation zu berechnen, und einen positionserfassenden Kalman-Filter 67, welcher die Signale von dem GPS-Empfänger 131 und die Signale von dem Schalter 66 empfängt, um die Position wie auch die Sensorfehler zu berechnen.
Diese Ausführungsform hat den Aufbau, der verhindert, daß die Positionsgenauigkeit sich verschlechtert, selbst wenn kaum ein Signal von einem GPS-Satelliten aufgrund der Topographie oder umgebender Gebäude empfangen werden kann. Selbst in dem Fall, wenn kaum ein Signal von einem GPS-Satelliten empfangen werden kann, messen der Gyrosensor 132 und der geomagnetische Sensor 134 normal die Winkelgeschwindigkeit und den Azimuth des mobilen Objekts entsprechend der Laufbewegung desselben. In dieser Ausführungsform werden diese Signale verwendet, um die Genauigkeit des Navigationssystem zu erhöhen.
Natürlich unterliegen der Gyrosensor 132 bzw. der geomagnetische Sensor 134 Fehlern in den Messungen. In dieser Ausführungsform werden daher die Faktoren der Fehler durch Übernehmen der dritten Anwendung der vorliegenden Erfindung, die oben erklärt wurde (siehe Fig. 3), kalibriert.
Genauer gesagt, wenn kaum ein GPS-Signal von einem GPS-Satelliten empfangen werden kann, wird der Azimuth aus den Ausgaben des Gyrosensors 132 und des geomagnetischen Sensors 134 durch den azimutherfassenden Kalman-Filter 65 bestimmt. Weiterhin werden der bestimmte Azimuth und die Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 durch den Schalter 66 geleitet, und die Geschwindigkeit wird daraus durch den Integrator 68 integriert. Auf diese Weise wird die Position des Fahrzeugs gefunden.
Wenn andererseits das GPS-Signal von mindestens einem GPS-Satelliten empfangen werden kann, erzeugt der GPS-Empfänger 131 Informationsteile bezüglich eines Abstands von jedem individuellen GPS-Satelliten (einen Bereich und eine Bereichsrate) oder er erzeugt Positionsinformationsteile (eine Position und eine Geschwindigkeit), die aus den empfangenen Signalen des GPS-Satelliten unter der Bedingung, daß die Anzahl solcher GPS-Satelliten mindestens gleich vier ist, berechnet werden. Auf diese Weise wird die Position des Fahrzeugs durch den positionserfassenden Kalman-Filter 67 aus den Ausgabeinformationsteilen des GPS-Empfängers 131, der Ausgabe des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 und der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 bestimmt.
Der Schalter 66, der die Ausgaben des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 und des Geschwindigkeitssensors 133 akzeptiert, wird bezüglich des Umschaltens durch die Verwendung der Information über die Anzahl der GPS-Satelliten, die empfangbare Signale senden, die von dem GPS-Empfägner 131 aus gegeben werden, gesteuert.
Die zwei Kalman-Filter zur Verwendung in dieser Ausführungsform, der azimutherfassende Kalman-Filter 65 und der positionserfassende Kalman-Filter 67, haben Modelle (Zustandsgleichungen und Beobachtungsgleichungen), die unten erklärt werden.
Die Zustandsvariablen des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 und diejenigen des positionserfassenden Kalman-Filters 67 sind jeweils als Gleichungen, die in den Fig. 64 und 65 gezeigt sind, eingestellt.
Unter diesen Bedingungen werden die Zustandsgleichungen als die Gleichungen, die in den Fig. 66 und 67 gezeigt sind, gesetzt.
Zudem werden die Beobachtungsvariablen des azimutherfassenden Kalman- Filters 65 und diejenigen des positionserfassenden Kalman-Filters 67 jeweils als die Gleichungen, die in den Fig. 68 und 69 gezeigt sind, gesetzt.
Hier wird angenommen, daß die Anzahl der GPS-Satelliten, die empfangbare Signale senden, gleich n (n ist gleich eins oder mehr) ist.
Die Beobachtungsgleichung des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 wird durch Ändern des geomagnetischen Ausgabemodells und des Gyroausgabemodells von Ausführungsform 1 in Bezug auf den Azimuth, entsprechenden Gleichungen, die in den Fig. 70 bis 72 gezeigt sind, definiert.
Das Modell, das durch diese Formeln ausgedrückt wird, bezeichnet die Änderung des Azimuths und wird als das "Azimuth-Änderungsmodell" unten bezeichnet. Daneben kann die Beziehung zwischen dem Azimuth, der durch den anzimutherfassenden Kalman-Filter 65 bestimmt wurde, und der Geschwindigkeit des Fahrzeugs entsprechend den Gleichungen, die in Fig. 73 gezeigt sind, modelliert werden.
Dieses Modell drückt die Laufazimuthänderung des Fahrzeugs aus und wird das "Azimuth-Ausgabemodell" unten genannt.
Die Beobachtungsgleichung des positionserfassenden Kalman-Filters 67 kann unter Verwendung der Gleichung, die in Fig. 73 gezeigt ist, wie oben erwähnt wurde, und dem Sensorausgabemodell der Ausführungsform 1, gebildet werden. Da beide Beobachtungsgleichungen, die oben erklärt wurden, nicht linear sind, werden sie unter Verwendung des Algorithmus' des expandierten Kaman-Filters in der gleichen Weise, wie in der Ausführungsform 1, berechnet.
Der Prozeß des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 ist in dieser Ausführungsform durch ein Blockdiagramm in Fig. 7 erläutert. Die Operationen des Kalman-Filters 65 werden nun erklärt. In dieser Ausführungsform haben die gleichen Bestandteile, wie in der Ausführungsform 1, die zugehörigen identischen Bezugszeichen, und die Operationen derselben sind aus der ausführlichen Beschreibung weggelassen.
Zunächst werden Vorhersagewerte 50 für die nächste Zeit betreffend die jeweiligen Modelle unter Verwendung der oben angenommenen Modelle berechnet. Genauer gesagt wird der Vorhersagewert 50 des Laufazimuths des Fahrzeuges, das das mobile Objekt ist, aus der Winkelgeschwindigkeitsausgabe des Gyrosensors 132 und dem optimalen Bestimmungswert 60 des Azimuths berechnet, der zuletzt unter Verwendung des Azimuth-Änderungsmodells, das als Bezugszeichen 708 gezeigt wird, erhalten wurde. Der Vorhersagewert 50 der Gyrosensorsystematik wird aus dem optimalen Bestimmungswert 60 desselben, der zuletzt erhalten wurde, durch Verwendung des Gyrosensorfehlermodells 514 berechnet. Die Vorhersagewerte 50 der Offset-Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts werden aus den optimalen Bestimmungswerten 60 derselben, die zuletzt erhalten wurden, unter Verwendung des geomagnetischen Sensorfehlermodells 516 berechnet.
Anschließend werden die Ausgaben der Sensoren in einer Pseudoweise unter Verwendung der entsprechenden Sensorausgabemodelle, die oben definiert wurden, kombiniert. Die Gyrosensorausgabe wird aus den Vorhersagewerten 50 des Azimuths und der Systematik, die unter Verwendung des Azimuth- Änderungsmodells 708 und des Gyrosensorfehlermodells 514 unter Verwendung des Gyrosensor-Ausgabemodells 509 berechnet wurden, kombiniert. Die geomagnetische Sensorausgabe wird aus diesen Vorhersagewerten 50 des Azimuths und der Offset-Magnetisierung wie auch aus dem Fahrzeugkörper- Effekt, die jeweils unter Verwendung des Azimuth-Änderungsmodells 708 und des geomagnetischen Sensorfehlermodells 516 unter Verwendung des geomagnetischen Senorausgabemodells 511 berechnet wurden, kombiniert.
Schließlich werden die optimalen Bestimmungswerte 60 berechnet. Insbesondere die Differenzen zwischen den aktuellen Ausgaben des Gyrosensors 132 und des geomagnetischen Sensors 134, und die kombinierten Ausgaben derselben werden jeweils durch den Komparator 505 berechnet, wodurch die Bestimmungsfehler der individuellen Sensorausgaben errechnet werden. Die Vorhersagewerte 50, die zuvor erhalten wurden, werden jeweils zu den Produkten der berechneten Bestimmungsfehler und der Kalman-Filterverstärkung 507 hinzuaddiert, wodurch der Bestimmungswert des Azimuths, der der Systematik, der des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers und der der Offset-Magnetisierung wie auch der des Fahrzeugkörper-Effektes berechnet werden.
Aufgrund der Iteration der obigen Berechnungen können die optimalen Bestimmungswerte 60 für jede Zeit jeweils erhalten werden, um den Azimuth des Fahrzeugs, das das mobile Objekt ist, zu errechnen.
Die Verarbeitung des positionserfassenden Kalman-Filters 67 in dieser Ausführungsform wird durch ein Blockdiagramm in Fig. 8 erläutert, und die Operationen desselben werden nun erklärt.
In der gleichen Weise, wie in dem azimutherfassenden Kalman-Filter 65 werden Vorhersagewerte 50 zunächst unter Verwendung der jeweiligen Modelle errechnet. Genauer gesagt werden die Vorhersagewerte 50 der Positionsinformationsteile, wie beispielsweise die Position und die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512, aus der Beschleunigung des Fahrzeugs, die aus den Ausgaben des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 durch den Beschleunigungsberechner 506 erhalten wurden, und den optimalen Bestimmungswerten 60 der Positionsinformation, die zuletzt erhalten wurde, berechnet. Der Vorhersagewert 50 des Taktfehlers wird aus dem optimalen Bestimmungswert 60 desselben, der zuletzt erhalten wurde, unter Verwendung des GPS-Fehlermodells 513 berechnet. Der Vorhersagewert 50 des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers wird aus den optimalen Bestimmungswerten 60 des Skalenfaktorfehlers und der Systematik, die zuletzt unter Verwendung des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlermodells 515 erhalten wurden, berechnet.
Anschließend werden die Ausgaben der Sensoren in Pseudoweise unter Verwendung der entsprechenden Sensorausgabemodelle, die oben definiert wurden, kombiniert. Die Ausgabe des GPS-Empfängers 131 wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und dem Taktfehler, die jeweils unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 bzw. des GPS- Fehlermodells 513 unter Verwendung des GPS-Bereichsausgabemodells 508 berechnet werden, kombiniert. Die Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 wird aus den Vorhersagewerten 50 der Positionsinformation und des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers, die jeweils unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 bzw. des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlermodells 515 unter Verwendung des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodells 510 berechnet werden, kombiniert. Die Ausgabe des azimutherfassenden Kalman-Filters 65 wird aus dem Vorhersagewert 50 der Geschwindigkeit, die unter Verwendung des Fahrzeugbewegungsmodells 512 unter Verwendung des Azimuthausgabemodells, das als Bezugszeichen 809 gezeigt ist, berechnet wurde, kombiniert.
Schließlich werden die optimalen Bestimmungswerte 60 berechnet. Insbesondere die Differenzen zwischen den aktuellen Ausgaben des GPS-Empfängers 131, des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des azimutherfassenden Kalman- Filters 65 und die kombinierten Ausgaben derselben werden jeweils durch den Komparator 505 berechnet, wodurch die bestimmten Fehler der individuellen Sensorausgaben errechnet werden. Die Vorhersagewerte 50, die zuvor erhalten wurden, werden jeweils auf die Produkte der errechneten bestimmten Werte und der Kalman-Filterverstärkung 507 aufaddiert, wodurch der bestimmte Wert der Position des Taktfehlers und des Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlers berechnet werden.
Aufgrund der Iteration der obigen Berechnungen können die optimalen bestimmten Werte 60 zu jeder Zeit erhalten werden, um die Position des Fahrzeugs zu berechnen.
Im übrigen kann der positionserfassende Kalman-Filter 67 sehr wohl Positionsinformationsteile (eine Position und eine Geschwindigkeit) verwenden, die durch ein Verfahren erhalten werden, in welchem die Position des mobilen Objekts mittels des GPS-Empfängers 131 durch Empfangen von GPS-Signalen von vier oder mehr GPS-Satelliten (im folgenden wird das Verfahren die "Einzelpunktlokalisierung" genannt) bestimmt wird. In diesem Fall haben die beobachteten Variablen eine Form, die in Fig. 74 gezeigt ist.
Die Position und die Geschwindigkeit, die in den obigen beobachteten Variablen enthalten sind, werden in einer solchen Weise erhalten, daß die Position und die Geschwindigkeit der Zustandsvariablen in Anwesenheit eines Meßrauschens durch die GPS-Einzelpunktlokalisierung gemessen wird. Entsprechend kann eine Beobachtungsgleichung leicht definiert werden.
Daneben kann nur ein Azimuth mit einer hohen Genauigkeit erfaßt werden, wenn die Kombination des azimutherfassenden Kalman-Filters 65, des Gyrosensors 132 und des geomagnetischen Sensors 134 verwendet wird. Entsprechend kann ein Aufbau, der diese Sensoren und den Kalman-Filter 65 in Kombination umfaßt, selbst als ein allgemeiner Azimuthsensor für Flugzeuge und Fahrzeuge verwendet werden.
In dieser Ausführungsform wird normalerweise nur der Azimuth durch den Kalman-Filter 65 mit einem einfachen Aufbau erfaßt. In dem Fall, wenn kein Signal von einem GPS-Satelliten empfangen werden kann, wird die Position durch Integrieren der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 132 unter Verwendung des erfaßten Azimuths erhalten. Andererseits, in dem Fall, wenn das Signal von mindestens einem GPS-Satelliten empfangbar ist, wird die Position des Fahrzeugs durch den positionserfassenden Kalman-Filter 67, welcher mit dem erfaßten Azimuth, der Ausgabe des GPS-Empfängers 131 und der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 versorgt wird, berechnet. Entsprechend kann die Position durch die erforderliche minimale Berechnung in Übereinstimmung mit dem Empfangszustand des Signals/der Signale von dem/den GPS-Satelliten gefunden werden.
In einem experimentellen Beispiel dieser Ausführungsform wurde die Fahrtposition unter Verwendung eines Azimuths, der durch die Kombination des azimutherfassenden Kalman-Filters 65, des Gyrosensors 132 und des geomagnetischen Sensors 134 erhalten wurde in dem Fall berechnet, in welchem kein Signal von einem GPS-Satelliten empfangen wurde. Die Fahrtposition ist durch eine durchgezogene Linie in Fig. 14 angezeigt. Zum Vergleich ist eine Fahrtposition gezeigt, die mit einem Azimuth berechnet wurde, der nur mit dem geomagnetischen Sensor 134 in dieser Ausführungsform erhalten wurde, und es ist eine Fahrtposition gezeigt, die mit einem Azimuth erhalten wurde, der nur durch den Gyrosensor 132 erhalten wurde, wobei beide mit einer gestrichelten Linie bzw. einer punktgestrichelten Linie in Fig. 14 gezeigt sind.
Wie aus den Fahrtpositionen, die in Fig. 14 gezeigt sind, klar erkennbar ist, kann der Laufort des mobilen Objekts mit Genauigkeit erhalten werden, wenn, wie in dieser Ausführungsform, der geomagnetische Sensor 134 und der Gyrosensor 132 und der azimutherfassende Kalman-Filter 65 zum Korrigieren der Fehler beider Sensoren auf der Grundlage der Ausgaben derselben verwendet werden. Hier in dem Beispiel dieser Ausführungsform betrug ein Azimuthfehler im Durchschnitt drei bis fünf [Grad]. Im Gegensatz dazu, wenn der Azimuth entweder nur durch den geomagnetischen Sensor 134 oder den Gyrosensor 132 erhalten wurde, um die Fahrtposition auf der Grundlage des erhaltenen Azimuths zu berechnen, wurde die Fahrtpostion ungenau aufgrund des Fehlers, der dem entsprechenden Sensor innewohnt, berechnet.

[Ausführungsform 3]

Diese Ausführungsform hat einen fundamentalen Aufbau, wie er in Fig. 2 gezeigt ist. In dieser Ausführungsform hat die Positionsmeßeinrichtung 201 die Positionsfunktion des Durchführens der sog. "Einzelpunktlokalisierung", in welcher die Position des mobilen Objektes aus den GPS-Signalen bestimmt wird, die von vier GPS-Satelliten empfangen werden. Genauer gesagt verwendet das Navigationssystem dieser Ausführungsform den GPS-Empfänger 131 der Ausführungsform 1, der mit der oben erwähnten Positionierungsfunktion versehen ist. Die Hardware-Architektur der Ausführungsform 3 ist bis auf den spezifizierten GPS-Empfänger 131 die gleiche wie die der Ausführungsform 1 (siehe Fig. 13).
Hier wird die Ausführungsform 3 als ein Beispiel beschrieben, in welchem Sensorfehler durch Anwenden eines Berechnungsverfahrens, das von dem Kalman-Filterprozeß bezüglich des Fehlerbestimmungsteils 11 verschieden ist, bestimmt werden können.
In dieser Ausführungsform bestimmt die Geschwindigkeitsfehler- Bestimmungseinrichtung 197 den Fehler des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors (133 in Fig. 13) aus der Ausgabe dieses Fahrzeuggeschwindigkeitssensors und der Ausgabe der Geschwindigkeit des mobilen Objekts, die unter Verwendung der GPS-Signale berechnet wird. Daneben bestimmt die Azimuthalfehler- Bestimmungseinrichtung 108 den Fehler des geomagnetischen Sensors (134) aus der Ausgabe dieses geomagnetischen Sensors und der GPs- Geschwindigkeitsausgabe, die oben erwähnt wurde.
Die anderen Fehlerbestimmungseinrichtungen, nämlich die Positionsfehler- Bestimmungseinerichtung 205 und die Winkelgeschwindigkeits- Fehlerbestimmungseinrichtung 106 können durch den Kalman-Filter in der gleichen Weise implementiert sein, wie in der Ausführungsform 1 oder sie können so aufgebaut sein, daß sie Berechnungsprozesse durch das Verfahren der Ausführungsform 3, die sich von dem Kalman-Filterprozeß unterscheiden, ausführen.
In dieser Ausführungsform ist weiterhin die Positions/Azimuth- Berechnungseinrichtung 109 zum Empfangen von Signalen von dem Fehlerbestimmungsteil 111 und dann Berechnen der Position des Fahrzeugs enthalten. Der Basisprozeß dieser Positionsberechnungseinrichtung 109 ist der gleiche wie der Prozeß in der Ausführungsform 1, der in dem Blockdiagramm von Fig. 5 erläutert ist. Hier jedoch, in der Ausführungsform 3, sind das Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodell 510, das geomagnetische Sensorausgabemodell 511, das Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodell 515 und das geomagnetische Sensorfehlerausgabemodell 516 aus der Zeichnung von Fig. 5 weggelassen. Statt dessen werden die bestimmten Werte der Offset- Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts und die des Skalenfaktors und der Systematik jeweils durch die Geschwindigkeitsfehler- Bestimmungseinrichtung 107 und die Azimuth-Fehlerbestimmungseinrichtung 108, die unten erklärt werden, berechnet. Auf diese Weise werden die Fehler der individuellen Sensoren in der gleichen Weise wie in der Ausführungsform 1 korrigiert. Jetzt werden die Einzelheiten der Unterschiede erklärt.
Zunächst wird ein Beispiel des Prozesses der Geschwindigkeitsfehler- Bestimmungseinrichtung 107, die die Ausgabe von dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 annimmt, in Verbindung mit einem Flußdiagramm von Fig. 9 erklärt.
Der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 unterliegt manchmal Fehlern aufgrund des zeitweiligen Rutschens des Rades des Fahrzeuges etc., welche nicht durch das Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodell ausgedrückt werden können (siehe die Gleichungen, die in Fig. 56 gezeigt sind), was in der Ausführungsform 1 erklärt wurde Ebenso sind manchmal große Fehler aufgrund des Mehrfachweges des Signals des GPS-Satelliten durch die Anwesenheit von Gebäuden etc. in der Geschwindigkeitsausgabe (der "GPS-Geschwindigkeitsausgabe") enthalten, welche durch die zeitweilige Änderung der Position erhalten wird, die durch die Einzelpunktlokalisierung in dem GPS-Empfänger 131 berechnet wurde
Um die abnormalen Werte zu eliminieren, die aufgrund dieser Fehler entstehen, wird die Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabe mit der Geschwindigkeit des mobilen Objekts auf einer Ebene, wie sie durch die GPS-. Geschwindigkeitsausgabe berechnet wird, verglichen. Der Vergleich wird durch die Gleichung, die in Fig. 75 gezeigt ist, angezeigt.
Wenn die Differenz D eine vorbestimmte Größe übersteigt, wird entschieden, daß entweder die Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabe oder die GPS- Geschwindigkeitsausgabe den abnormalen Wert hat, und beide Ausgaben werden zu dieser Zeit eliminiert (Schritt 91 in Fig. 9).
Die Hauptfehlerfaktoren des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 sind der Skalenfaktorfehler, die Systematik und das Meßrauschen, wie in der Ausführungsform 1 ausgeführt wurde. Unter diesen, so wird angenommen, ändert sich der Skalenfaktorfehler und die Systematik über eine kurze Zeitdauer kaum. Da außerdem das Meßrauschen im wesentlichen ein statistisches Rauschen ist, kann der zeitweilige Mittelwert desselben als gleich 0 (null) angenommen werden. In dieser Ausführungsform werden die Meßfehler der Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabe durch einen Mittelungsprozeß für eine vorgegebene Zeitdauer unter Verwendung dieser Annahmen verringert.
Aufgrund des Mittelungsprozesses auf der Grundlage der Sensorausgaben, von welchen die abnormalen Werte eliminiert wurden (Schritte 92 und 93), wird das Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodell dieser Ausführungsform zu der Gleichung, die in Fig. 76 gezeigt ist.
Die oben gegebene Gleichung enthält zwei unbekannte Zahlen des Skalenfaktorfehlers und der Systematik in der einzelnen Formel. Um simultane Gleichungen zu bilden, wird die Summation der Sensorausgaben berechnet, während die abnormalen Werte in den Sensorausgaben (Schritt 94) durch Verarbeiten von nur den Sensorausgaben zu verschiedenen Zeiten in der obigen Weise für eine vorbestimmte Zeitdauer eliminiert werden. Auf diese Weise wird die Gleichung, die in Fig. 77 gezeigt ist, erhalten (Schritte 95 und 96).
In diesem Fall, wenn die Gleichungen, die in den Fig. 76 und 77 gezeigt sind, als simultane Gleichungen gelöst sind, kann der Fehler "Sod" und Systematik "Bod" des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 erhalten werden (Schritt 97).
Auf lange Sicht fluktuieren der Skalenfaktorfehler und die Systematik des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133. Daher werden die obigen Reihen von Verarbeitungsschritten iteriert für jedes vorbestimmte Zeitintervall, um die neuesten Werte für diese zwei physikalischen Größen zu erhalten.
Als nächstes wird ein Beispiel des Prozesses der Azimuth- Fehlerbestimmungseinrichtung 108, die die Ausgabe von dem geomagnetischen Sensor 134 akzeptiert, in Verbindung mit einem Flußdiagramm von Fig. 10 erklärt. Der Fehler des geomagnetischen Sensors 134 wird durch den Prozeß ähnlich zu dem des Fehlers des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133, der in Fig. 9 gezeigt ist, bestimmt.
Wenn das mobile Objekt an einer Schiene oder einer eisernen Brücke vorbeikommt oder hinüberfährt, entwickelt sich aufgrund des magnetischen Einflusses der Schiene oder der eisernen Brücke ein Rauschen mit einem hohen Pegel in dem geomagnetischen Sensor 134.
Andererseits, wenn die Größenordnung eines geomagnetischen Feldes idealerweise aus dem geomagnetischen Sensorausgang und der Offset- Magnetisierung errechnet wird, sollte die Beziehung, die in Fig. 78 gezeigt ist, richtig sein.
Hier sollte die Größenordnung M gleich 30 [Mikro-Tesla] in Japan sein. Wenn entsprechend die Größenordnung des berechneten geomagnetischen Feldes von der Größenordnung M um einen bestimmten spezifizierten Wert oder mehr abweicht, kann die entsprechende geomagnetische Sensorausgabe als ein abnormaler Wert betrachtet werden. In dieser Ausführungsform ist ein vorgegebener Wert als Schwellenwert der geomagnetischen Sensorausgabe eingestellt, und jeder ausgegebene Wert auf oder über dem Schwellenwert wird als abnormaler Wert eliminiert (Schritt 101 in Fig. 10).
Die Fehlerfaktoren des geomagnetischen Sensors 134 sind die Offset- Magnetisierung, der Fahrzeugkörper-Effekt und das Meßrauschen, wie in der Ausführungsform 1 ausgeführt worden ist. Die Komponenten der geomagnetischen Sensorausgabe sind unabhängig in X-Achsenrichtung und Y- Achsenrichtung, und nur ein Verfahren zur Bestimmung der X-Achsen- Komponenten der Offset-Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts werden unten erklärt. Ein ähnlicher Prozeß kann für die Y-Achsen-Komponenten durchgeführt werden.
Die Offset-Magnetisierung und der Fahrzeugkörper-Effekt ändern sich kaum über eine kurze Zeitdauer. Da außerdem das Meßrauschen im wesentlichen statistischer Natur ist, wird der Mittelwert desselben als gleich 0 (null) angenommen. Die Meßfehler der geomagnetischen Sensorausgabe werden durch einen Mittelungsprozeß für eine vorbestimmte Zeitdauer unter Verwendung der obigen Eigenschaften vermindert. Insbesondere nach Eliminieren der abnormalen Werte in Schritt 101 wird der Mittelungsprozeß unter Verwendung der anderen geomagnetischen Sensorausgaben ausgeführt. Dann wird das geomagnetische Sensorausgabemodell dieses Navigantionssystems gleich zu der Gleichung, die in Fig. 79 gezeigt ist (Schritte 102 und 103).
Im übrigen verwendet ein Mittelungsprozeß auf der rechten Seite der Gleichung, die in Fig. 79 gezeigt ist, die Geschwindigkeitsausgabe, welche der Positionsänderung des Fahrzeugs entspricht und die durch den GPS-Empfänger 131 berechnet wurde. Zudem kann eine Funktion "Arctan", die einen Azimuth ausdrückt und auf der rechten Seite der Gleichung, die in Fig. 79 gezeigt ist, enthalten ist, durch einen Azimuth, welcher durch Kumulieren der Winkelgeschwindigkeitsausgaben des Gyrosensors 132 für die Zeitdauer des Mittelungsprozesses erhalten wird, ersetzt werden.
Die Gleichung, die in Fig. 79 gezeigt ist, enthält die zwei unbekannten Zahlen der Offset-Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts. Um simultane Gleichungen zu bilden, wird die Summation der Ausgaben des geomagnetischen Sensors 134 berechnet, wobei die abnormalen Werte in den Sensorausgaben (Schritt 104) durch Verarbeiten der Sensorausgaben zu einer anderen Zeit in der obigen Weise für eine vorbestimmte Zeitdauer eliminiert sind. Auf diese Weise wird die Gleichung, die in Fig. 80 gezeigt ist, erhalten (Schritte 105 und 106).
Wenn hier die Gleichungen, die in den Fig. 79 und 80 gezeigt sind, als simultane Gleichungen gelöst werden, können die X-Komponenten "Rx" und "Mx" der Offset-Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts des geomagnetischen Sensors 134 jeweils erhalten werden (Schritt 107).
Andererseits können die Y-Komponenten "Ry" und "My" der Offset- Magnetisierung und des Fahrzeugkörper-Effekts durch Ausführen eines Prozesses ähnlich zu dem obigen in Bezug auf die Y-Komponenten erhalten werden.
Über eine lange Zeit fluktuieren die Offset-Magnetisierung und der Fahrzeugkörper-Effekt des geomagnetischen Sensors 134. Daher werden die obigen Reihen von Verarbeitungsschritten für jedes bestimmte Zeitintervall iteriert.
In dieser Ausführungsform werden die Fehlerfaktoren des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und des geomagnetischen Sensors 134 jeweils durch die Mittelungsprozesse, von welchen die abnormalen Werte eliminiert wurden unter Verwendung der Geschwindigkeitsausgaben, die von dem GPS-Empfänger 131 geliefert werden, berechnet. Auf diese Weise können der Skalenfaktorfehler und die Systematik des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 und die Offset-Magnetisierung und der Fahrzeugkörper-Effekt des geomagnetischen Sensors 134 jeweils durch einfache Berechnungen errechnet werden. Wenn die jeweilige Sensorausgabe aufgrund der berechneten Fehlerfaktoren korrigiert ist, kann die Position des Fahrzeugs, das das mobile Objekt ist, genau bestimmt werden.

[Ausführungsform 4]

Diese Ausführungsform umfaßt die Anwendung der vierten Anwendung der vorliegenden Erfindung. Entsprechend dem Navigationssystem dieser Ausführungsform wird in einem Fahrzeug, auf welchem das Navigationssystem installiert ist, die Ausrichtung einer Richtungsantenne, welche an dem Fahrzeug so angebracht ist, daß ein Radiowellensignal von einer Bodenstation oder einer Satellitenstation empfangen wird, gesteuert, wodurch die Funktion des Navigationssystem zum Empfangen des Radiowellensignals verbessert wird.
Wie in Fig. 11 gezeigt ist, umfaßt diese Ausführungsform die Richtungsantenne 213, die auf dem Fahrzeug angebracht ist und die die Radiowelle von der Bodenstation 211 oder der Satellitenstation 212 empfängt. Weiterhin umfaßt sie einen Navigationsmeß/Berechnungsabschnitt 215, welcher die Fahrsituation des Fahrzeugs mißt und die Position und den Azimuth desselben berechnet und der einen Aufbau hat, wie er in der Ausführungsform 1 beispielsweise erklärt ist, und der einen Antennenhöhen-Controller 214, welcher die Ausrichtung der Antenne 213 unter Verwendung der berechneten Position und des Laufazimuths steuert, umfaßt.
Hier kann das Radiowellensignal, das von der Antenne 213 empfangen wird, ein Signal sein, das für die Navigationsverarbeitung erforderlich ist, wie beispielsweise ein Radiowellensignal, das von einem GPS-Satelliten gesendet wird. Alternativ kann es ein TV-(Fernseh)-Wellensignal in beispielsweise einer Satellitensendung oder TV-Sendung sein.
Der Antennenhöhen-Controller 214 hat einen Aufbau, der in der Lage ist, eine Drehung innerhalb einer horizontalen Ebene und einen Neigungswinkel, nämlich einen Wellenwinkel, einzustellen. In einem Fall, wo die übertragende Station 211 oder 212 weit weg ist und der Azimuth desselben aus Bodensicht bekannt ist, akzeptiert der Antennenhöhen-Controller 214 die Ausgaben von dem Navigationsmeß/Berechnungsabschnitt 215 und dreht die Antenne 213 so, um die Drehbewegung des Fahrzeugs zu kompensieren. Auf diese Weise ist die Antenne 213 normalerweise auf die übertragende Station 211 oder 212 ausgerichtet.
Weiterhin wird in einem Fall, wo die Position der übertragenden Station 211 oder 212 bekannt ist, die Ausrichtung der Antenne 213 als aus der gegenwärtigen Position des Fahrzeugs und der Position der übertragenden Station 211 oder 212 durch den Navigationsmeß/Berechnungsabschnitt 215 berechnet angenommen, und die Antenne 213 wird in die berechnete Ausrichtung durch den Antennenhöhen-Controller 214 gebracht. Genauer gesagt, mit der Bezeichnung (x, y, z) als ein Vektor, welcher den Azimuth des Fahrzeugs zu der übertragenden Station anzeigt, wie er aus der gegenwärtigen Position des Fahrzeugs und der Position der übertragenden Station errechnet ist, werden der Horizontalazimuth und der Erhebungswinkel, die von der Antenne 213 angenommen werden, jeweils durch die Gleichungen, die in den Fig. 81 und 82 gezeigt sind, berechnet.
In dieser Ausführungsform wird die Ausrichtung der Antenne 213 durch Iterieren der Berechnungen für jedes vorbestimmte Zeitintervall gesteuert.
Wie oben erklärt wurde, kann gemäß dieser Ausführungsform die Ausrichtung der Antenne 213 unter Verwendung des Azimuths und der Position, die zu diesem Zweck durch die Navigation erhalten werden, gesteuert werden, und der Empfangszustand derselben kann normalerweise trotz der Bewegungen des Fahrzeugs günstig gestaltet werden.

[Ausführungsform 5]

Diese Ausführungsform verwirklicht die Anwendung der zweiten Anwendung der vorliegenden Erfindung und umfaßt ein Navigationssystem, in welchem eine Geschwindigkeitsausgabe von einem GPS-Empfänger 131 (in Fig. 13) für die Azimuth-Meßeinrichtung verwendet wird.
Der Aufbau dieser Ausführungsform ist so, daß der geomagnetische Sensor 134, der die Azimuthmeßeinrichtung ist, aus dem Aufbau, der in Fig. 13 gezeigt ist, weggelassen ist. Entsprechend sind die Sensoren, die in einer Meßeinheit 100 (in Fig. 1) in dieser Ausführungsform enthalten sind, der GPS-Empfänger 131, der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 und der Gyrosensor 132. Zudem ist der verbleibende Aufbau dieser Ausführungsform im wesentlichen der gleiche wie der von Ausführungsform 1.
In einem Fall, in welchem der GPS-Empfänger 131 in der Lage ist, Signale von vier oder mehr GPS-Satelliten zu empfangen, kann er die Position und die Geschwindigkeit eines mobilen Objekts durch eine Einzelpunktlokalisierung bestimmen. Wenn die Geschwindigkeitsausgabe, die von dem GPS-Empfänger 131 gemessen wird (die "GPS-Geschwindigkeitsausgabe") verwendet wird, kann der Fahrtazimuth des Fahrzeugs als die Gleichung, die in Fig. 83 gezeigt ist, berechnet werden.
In dieser Ausführungsform werden die Position des Fahrzeugs und die Fehler der Sensoren durch einen Kalman-Filter unter Verwendung des Laufazimuths auf der Grundlage der GPS-Geschwindigkeitsausgabe berechnet. Die zu bestimmenden Zustandsvariablen sind durch die Gleichung gegeben, die in Fig. 84 gezeigt ist.
Eine Zustandsgleichung wird aus dem GPS-Fehlermodell, dem Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlermodell und dem Gyrosensor- Fehlermodell, die in der Ausführungsform 1 erklärt worden sind, gebildet.
Unter der Bedingung, daß die GPS-Signale von den vier oder mehr GPS-Satelliten empfangbar sind, werden Beobachtungsvariable durch die Gleichung, die in Fig. 85 gezeigt ist, gegeben.
Wenn nur die GPS-Signale von maximal drei GPS-Satelliten empfangbar sind, kann der GPS-Azimuth nicht erhalten werden. Daher nimmt die Anzahl der Grade der Beobachtungsvariablen ab.
Der Lokalisator 135 in dieser Ausführungsform umfaßt den Kalman-Filter, welcher dergestalt ist, daß das geomagnetische Sensorfehlermodell 516 und das geomagnetische Ausgabemodell 511 aus der Blockanordnung (siehe Fig. 5) des Lokalisators 135 in der Ausführungsform 1 weggelassen sind.
Eine Beobachtungsgleichung wird aus dem GPS-Ausgabemodell, dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor-Ausgabemodell und dem Gyrosensor- Ausgabemodell, die in der Ausführungsform 1 erklärt worden sind, gebildet.
Ein Beispiel von Verarbeitungsschritten in dieser Ausführungsform wird nun in Verbindung mit einem Flußdiagramm, das in Fig. 12 gezeigt ist, erklärt.
Zunächst werden die empfangenen Signale des GPS-Empfängers 131 akzeptiert, um zu entscheiden, ob die GPS-Satelliten, von welchen GPS-Signale empfangen werden können, mindestens vier in der Anzahl sind, so daß die Einzelpunktlokalisierung möglich ist (Schritt 121). In einem Fall, wo die Einzelpunktlokalisierung möglich ist, wird der GPS-Azimuth, der durch die Gleichung, die in Fig. 83 gezeigt ist, definiert ist, berechnet (Schritte 122 und 123). Weiterhin wird der GPS-Azimuth auf die Beobachtungsvariablen aufaddiert (Schritt 124).
Anschließend wird der Berechnungsprozeß des Kalman-Filters in dieser Ausführungsform, in welcher das geomagnetische Sensorfehlermodell und das geomagnetische Sensorausgabemodell weggelassen sind, in der gleichen Weise, wie in der Ausführungsform 1 (Schritt 125), ausgeführt. Die Position des Fahrzeugs, die so erhalten wurde, wird angezeigt (Schritt 126).
In einem Fall, wo die Einzelpunktlokalisierung für unmöglich in dem Schritt 121 erachtet wird, arbeitet der GPS-Empfänger 131 als Bereichsmeßeinrichtung 101 (siehe Fig. 1) in der Ausführungsform 1. In diesem Fall wird die Position des Fahrzeugs durch den Kalman-Filter unter Verwendung des Bereichssignals und des Bereichsänderungssignals, das von mindestens einem GPS-Satelliten gesendet wird, berechnet.
Der GPS-Empfänger 131 mißt normalerweise das Bereichssignal und das Bereichsratensignal. In dieser Ausführungsform kann der Laufazimuth unter Verwendung der GPS-Geschwindigkeitsausgabe, die durch die Einzelpunktlokalisierung bestimmt wurde, neben den Bereichssignalen und den Bereichsratensignalen berechnet werden. Entsprechend können Informationsteile von dem GPS-Satelliten effizienter verwendet werden, um die Positionsgenauigkeit des Navigationssystem zu erhöhen.
In Übereinstimmung mit jeder der Ausführungsformen 1 bis 5 kann, selbst wenn die Einzelpunktlokalisierung, die unter Verwendung des Signals von mindestens vier GPS-Satelliten durchgeführt wird, unmöglich ist, die Position des mobilen Objekts mit Genauigkeit unter Verwendung des Signals/der Signale von einem bis drei GPS-Satelliten, die normalerweise empfangen werden können, aufgefunden werden.
Weiterhin werden in jeder der Ausführungsformen 1 bis 5 die Fehlerfaktoren der individuellen Meßeinrichtungen angenommen, und die Ausgaben der jeweiligen Meßeinrichtungen unter Verwendung der Fehler, die auf der Grundlage der angenommenen Fehlerfaktoren bestimmt werden, korrigiert. Daher kann die Position und der Azimuth des mobilen Objekts mit hoher Genauigkeit ohne Verwendung von einem hochgenauen Sensor bestimmt werden.
Daneben wird in der Ausführungsform 4 die Antennenausrichtung unter Verwendung der Position und des Azimuths des mobilen Objekts, die aus den Ausgabeinformationsteilen der jeweiligen Meßeinrichtungen bestimmt werden, gesteuert. Wenn daher das mobile Objekt, an welchem die Antenne angebracht ist, sich bewegt, kann ein günstiger Empfangszustand beibehalten werden.

[Ausführungsform 6 (Ausführungsformen 6-1 bis 6-9)]

Es werden nun verschiedene Ausführungsformen von Navigationssystemen beschrieben, auf welche die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist. Im übrigen sind in den folgenden Ausführungsformen die gleichen Bestandteile, die in einer der Ausführungsformen 1 bis 5 verwendet wurden, mit identischen Symbolen versehen und werden in der ausführlichen Beschreibung weggelassen.
Wie in Fig. 32 gezeigt ist, umfaßt jede der folgenden Ausführungsformen einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 zum Messen der Geschwindigkeit eines mobilen Objekts, einen geomagnetischen Sensor 134 zum Messen des Azimuths des mobilen Objekts, und einen Gyrosensor 132 zum Messen der Drehwinkelgeschwindigkeit des mobilen Objekts und auch einen Lokalisator 135, in welchem Prozesse, die unten erklärt werden, unter Verwendung der Ausgabesignale von den Sensoren 132, 133 und 134 durchgeführt werden, wodurch die Position des mobilen Objekts berechnet wird.
Hier verwirklichen die Sensoren 132, 133, 134 die Meßeinheit 100 in der Ausführungsform 1, die die bestimmten physikalischen Größen mißt, welche die Bewegung des mobilen Objekts betreffen, wohingegen der Lokalisator 135 die Signalverarbeitungseinheit 110 von Ausführungsform 1 verwirklicht.
Weiterhin umfaßt jede der nachfolgenden Ausführungsformen einen Kartenspeicher 25, welcher die Kartendaten darin speichert, eine Anzeigeeinrichtung 136, auf welcher die Position des mobilen Objekts, die von dem Lokalisator 135 berechnet wird, angezeigt wird auf einer Karte, die aus dem Kartenspeicher 25 ausgelesen wird, und einer Eingabeeinrichtung 27, durch welche die Anfangsposition des mobilen Objekts etc. eingegeben werden kann.
In der Blockanordnung, die in Fig. 32 gezeigt ist, werden der geomagnetische Sensor 134 und der Gyrosensor 132 als Azimuthsensoren verwendet, und der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 134 wird als ein Geschwindigkeitssensor verwendet.
Der Kartenspeicher 25 speichert die Straßenkartendaten mit vorgegebenen Grenzen im voraus. Konkrete Beispiele, die als Kartenspeicher 25 nützlich sind, sind ein Halbleiterspeicher, ein Kassettenband, eine CD-ROM (Compact Disk als Read Only Memory), ein IC-(Integrated Circuit)-Speicher und ein DAT (Digital Audio Tape).
Die Anzeigeeinrichtung 136 ist im wesentlichen die gleiche, wie sie in den vorangegangenen Ausführungsformen verwendet wird. Insbesondere umfaßt diese Anzeigeeinrichtung 136 eine CRT (Kathodenstrahlröhre), eine Flüssigkristallanzeige oder ähnliches, und zeigt die Position eines Fahrzeugs, das das mobile Objekt ist, auf der Straßenkarte einer Region an, wo das Fahrzeug fährt.
Der Lokalisator 135 berechnet den Laufazimuth des Fahrzeugs aus den Ausgabedaten des geomagnetischen Sensors 134 und des Gyrosensors 132 und berechnet ebenfalls die Position des Fahrzeugs aus dem berechneten Laufazimuth und der Ausgabe des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133. Der Lokalisator 135 umfaßt weiterhin einen grafischen Prozessor, einen Bildverarbeitungsspeicher oder ähnliches, um den Betrieb der Anzeigeeinrichtung 136 zu steuern. Beispielsweise sucht er nach der Kartenregion, welche von der Anzeigeeinrichtung 136 angezeigt wird, schaltet auf die verkleinerten Maßstäbe der Karte um, rolliert eine Anzeigefläche und veranlaßt die Anzeigeeinrichtung 136, die Position des Fahrzeugs anzuzeigen.
Die Eingabeeinrichtung 27 umfaßt eine Tastatur, einen Joystick oder ähnliches, mit welchem der Betreiber des Navigationssystems die Anfangsposition des Fahrzeugs eingeben kann. Diese Eingabeeinrichtung 27 kann einen Aufbau haben, der nicht nur die Anfangsposition, sondern auch Befehle von dem Betreiber bezüglich der Navigationsverarbeitung akzeptiert.
Die fundamentale Verarbeitungsoperation, welche den folgenden Ausführungsformen gemeinsam ist, wendet die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung an, die in Verbindung mit einem Flußdiagramm von Fig. 29 erklärt wird.
Zunächst wird das Navigationssystem initialisiert (Schritt 200). In dem Fall, wenn ein Kalman-Filter als Filterverarbeitungseinrichtung des Lokalisators 135 eingesetzt wird, wie später erklärt wird, wird er hier ebenfalls initialisiert. Wenn der gegenwärtige Punkt des mobilen Objekts durch die Eingabeeinrichtung, wie beispielsweise eine Tastatur 27, eingestellt wird (Schritt 202), wird sie zusammen mit der umgebenden Karte auf der Anzeigeeinrichtung 136 angezeigt (Schritt 204).
Anschließende Unterbrechungen bei den Schritten 208 und den folgenden sind in einem Schritt 206 erlaubt, und die nachfolgende Hauptschleife beginnt. In der Hauptschleife wird die gegenwärtige Position des Fahrzeugs durch Integrieren des Laufbetrages für jede Einheitslaufstrecke und anschließendem Aufaddieren dieser Laufmengen und Aktualisieren der Karte um den gegenwärtigen Punkt erhalten.
Genauer gesagt wird die neue Fahrzeugposition durch den Unterbrechungsprozeß zum Berechnen des Laufazimuths des Fahrzeugs (Schritt 208) und des Unterbrechungsprozesses zum Integrieren des Laufvektors des Fahrzeugs (Schritt 210) berechnet. Im Falle der Entscheidung, daß die Fahrzeugposition sich bewegt hat ("JA" in Schritt 212) wird die gegenwärtige Position des Fahrzeugs und der umgebenden Karte aktualisiert (Schritt 214).
In dem Unterbrechungsprozeß für die Laufazimuthberechnung (Schritt 208) werden die Ausgaben von den Sensoren 134 und 132 zum Messen des Azimuths geladen und der Azimuth wird durch einen Filterprozeß, welcher in dem Lokalisator 135 durchgeführt wird, berechnet. Die konkrete Operation des Schritts 208 wird in der Ausführungsform 6-1 erklärt, in welcher der Kalman-Filter als die Filterprozessoreinrichtung verwendet wird.
Die Schritte des Unterbrechungsprozesses für die Laufvektorintegration (Schritt 210) werden nun mit Bezug auf Fig. 31 erklärt. Der Prozeß wird jedesmal durchgeführt, wenn das Fahrzeug eine bestimmte Strecke ΔD gefahren ist. Der Fahrzeugazimuth Θ wird als Schritt 400 geladen. Dieser Fahrzeugazimuth Θ ist der Laufazimuth, der berechnet wurde und durch den Prozeß von Schritt 208, wie in Fig. 29 gezeigt, gespeichert wurde.
Die x-Richtungskomponente ΔX und die y-Richtungskomponente ΔY der Strecke ΔD werden unter Verwendung des Fahrzeugazimuths Θ (Schritt 402) verwendet. Schließlich werden die berechneten Komponenten ΔX und ΔY jeweils auf die integrierte x-Richtungsstrecke X und die integrierte y-Richtungsstrecke Y des integrierten Laufbetrages hinzuaddiert, wodurch die integrierte Strecke des Fahrzeugs aktualisiert wird (Schritt 404).
Beim Vervollständigen des obigen Prozesses wird eine Koordinatenposition, die durch die neuesten kumulierten x-Richtungsunterschritte und kumulierten y- Richtungsunterschritte bestimmt wurde, als die gegenwärtige Position des Fahrzeugs durch den Prozeß, der in Fig. 29 gezeigt ist, berechnet.
Beispiele der funktionalen Blockanordnungen, die die Navigationssysteme in den folgenden Ausführungsformen unter Anwendung der fünften Anwendung der vorliegenden Erfindung aufweisen, werden mit Bezug auf die Fig. 15, 16 und 17 erklärt. Die praktikablen Ausführungsformen, die später erklärt werden, haben Konstruktionen, in welchen die funktionalen Blockanordnungen kombiniert sind.
Das erste Beispiel der funktionalen Blockanordnung verwendet einen Filterverarbeitungsteil 1 für die Bestimmung eines Azimuths. Gemäß diesem Beispiel, das in Fig. 15 gezeigt ist, umfaßt der Lokalisator 135 (siehe Fig. 32) des Navigationssystems den Filterverarbeitungsteil 1, welcher die Ausgaben des bestimmten Azimuths 5 und einen Bestimmungswert 7, der den Azimuth enthält, erzeugt, eine Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2 zum Bestimmen einer Filterverstärkung in dem Filterverarbeitungsteil 1, eine Mehrzahl von Azimuthsensoren 11 (Azimuthsensor # 1), 12 (Azimuthsensor #2) ...., von denen jeder den Azimuth erfaßt, und eine Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 zum Auswerten des Fehlers eines Geschwindigkeitssensors 15, der eine Geschwindigkeit erfaßt. Hier entsprechen die Azimuthsensoren 11 und 12 beispielsweise dem geomagnetischen Sensor 134 und dem Gyrosensor 132 in Fig. 32, wohingegen der Geschwindigkeitssensor 15 beispielsweise dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 entspricht.
In diesem Beispiel der Blockanordnung berechnet der Filterverarbeitungsteil 1 den bestimmten Azimuth 5 unter Verwendung der Sensorsignale, die von den Azimuthsensoren 11, 12 ... geliefert werden. Die Laufposition des mobilen Objekts, d. h. die gegenwärtige Position des Fahrzeugs, wird aus der Ausgabe 5 des Filterverarbeitungsteils 1 und Geschwindigkeitsdaten, die von dem Geschwindigkeitssensor 15 synchron mit der Ausgabe 5 geliefert werden, berechnet.
Daneben akzeptiert in diesem Beispiel die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 mindestens eine Eingabe unter den Azimuthdaten, den Geschwindigkeitsdaten und dem Bestimmungswert 7 der Filterausgabe, so daß die Meßfehler der Azimuthsensoren 11 und 12 ausgewertet werden. Weiterhin berechnet dieses Beispiel die Filterverstärkung auf der Grundlage der Ausgabe der Sensorfehler- Bestimmungseinrichtung 3 durch die Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2, wodurch die Genauigkeit des bestimmten Azimuths 5, der die Endausgabe ist, erhöht wird.
Fig. 16 zeigt einen Merkmalsteil in dem zweiten Beispiel der funktionalen Blockanordnung für die Ausführungsformen, auf welche die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist. Dieses Beispiel verwendet einen Filterverarbeitungsteil 1, um eine bestimmte Position 6 zu erhalten. Im Unterschied zu dem vorangegangenen Beispiel (siehe Fig. 15), in welchem die konstituierenden Sensoren 11, 12 ... auf die Azimuthsensoren beschränkt sind, umfaßt dieses Beispiel, das in Fig. 16 gezeigt ist, die Sensoren 13 (Sensor #1), 14 (Sensor #2) ..., von denen jeder jede gewünschte physikalische Größe verschieden von einer Geschwindigkeit mißt, die die Bewegung des mobilen Objekts wiedergibt.
In diesem Beispiel der Blockanordnung bestimmt der Filterverarbeitungsteil 1 die gegenwärtige Position des mobilen Objekts unter Verwendung seiner Eingaben der Daten der gewünschten physikalischen Größen, die durch die Sensoren 13, 14 gemessen werden, und der Geschwindigkeitsdaten eines ... Geschwindigkeitssensors 15, und gibt das bestimmte Ergebnis als die bestimmte Position 6 aus. Diese bestimmte Position 6 wird als die gegenwärtige Position des Fahrzeugs in der Navigationsverarbeitung, die oben erklärt wurde, verwendet.
In diesem Beispiel akzeptiert die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 mindestens einen, Eingang von den Daten der Sensoren 13, 14 ..., den Geschwindigkeitsdaten und einem Bestimmungswert 7 von dem Filterverarbeitungsteil 1, um die Fehler der Sensoren 13, 14, ... auszuwerten. Zudem berechnet dieses Beispiel die Filterverstärkung des Filterverarbeitungsteils 1 auf der Grundlage der Ausgabe der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 durch die Filterverstärkungs- Berechnungseinrichtung 2, wodurch die Genauigkeit des Bestimmungsteils 6, der die Endausgabe ist, erhöht wird.
Fig. 17 erläutert einen Merkmalsteil in dem dritten Beispiel der funktionalen Blockanordnung für die Ausführungsformen, auf welche die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist. Dieses Beispiel bestimmt jede gewünschte physikalische Größe betreffend die Bewegung des mobilen Objektes unter Verwendung eines Filterverarbeitungsteils 1.
Dieses Beispiel der Blockanordnung umfaßt Sensoren 13 (Sensor #1), 14 (Sensor #2), ...., von denen jeder eine gewünschte physikalische Größe, die zur Bewegung des mobilen Objekts gehört, mißt, den Filterverarbeitungsteil 1, in welchem die Bestimmungswerte 7 bezüglich der vorbestimmten physikalischen Größen, wie einem Azimuth und einer Position, unter Verwendung der Ausgabesignale von den Sensoren 13, 14, ..., einer Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 zum Akzeptieren mindestens eines Eingangs unter den Daten der jeweiligen Sensoren und der Bestimmungswerte 7 des Filterverarbeitungsteils 1 berechnet werden, um die Fehler dieser Sensoren auszuwerten, und eine Fensterverarbeitungseinrichtung 4 zum Ausschließen von abnormalen Werten in den Sensorausgaben auf der Grundlage der Ausgabe der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3.
Aufgrund dieses Beispiels wird die Genauigkeit des Bestimmungswertes 7, der die Endausgabe ist, erhöht.
Gemäß der fünften Anwendung der vorliegenden Erfindung können die Fehler der Ausgabesignale von den verschiedenen Arten von Sensoren, die in dem Navigationssystem enthalten sind, durch Umsortieren zu irgendeiner der funktionalen Blockanordnungen, wie oben ausgeführt ist, korrigiert und vermindert werden. Im Gegensatz zur Korrektur der Endstufe, beispielsweise der Fehlerkorrketur eines Kartenübereinstimmungsverfahrens in einem Fahrzeugnavigationssystem, verhindert die Wirkung der Fehlerverminderung die Entwicklung eines ähnlichen Fehlers unmittelbar nach der Korrektur.
Entsprechend wird die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung äquivalent zur Anwendung von Sensoren mit hoher Genauigkeit und kann die Zuverlässigkeit des gesamten Systems erhöhen.
Als Sensoren 13, 14, ..., die die Beispiele der Blockanordnungen in den Fig. 16 und 17 bilden, sind der Azimuthsensor und der Geschwindigkeitssensor, die oben erklärt wurden, und die Bereichsmeßeinrichtung 101 oder die Positionsmeßeinrichtung 201, die in den Ausführungsformen 1 bis 5 verwendet werden, verwendbar. In den folgenden Ausführungsformen wird der GPS- Empfänger 131, der in den vorangegangenen Ausführungsformen verwendet wurde, verwendet.

[Ausführungsform 6-1]

Diese Ausführungsform hat einen Aufbau, wie er in Fig. 18 gezeigt ist. Es ist ein Navigationssystem, in welchem die Merkmalsteile, die in den Fig. 15 und 17 gezeigt sind, kombiniert sind und in welchem der Filterverarbeitungsteil 1 durch einen Kalman-Filter-Verarbeitungsteil implementiert ist.
Die Hardware-Architektur dieser Ausführungsform ist die gleiche, wie die Blockanordnung in Fig. 32, auf die zuvor Bezug genommen worden ist. Hier, in dieser Ausführungsform, werden der geomagnetische Sensor 134 und der Gyrosensor 132 als Azimuthsensoren verwendet, wohingegen der Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 als Geschwindigkeitssensor verwendet wird.
In dem Filterverarbeitungsteils 1 (siehe Fig. 18), der in dem Lokalisator 135 enthalten ist und der einen Kalman-Filterprozeß verwendet, müssen die Beziehungen zwischen den zeitweiligen Änderungen der zu bestimmenden Größen (Zustandsvariablen), den Zustandsvariablen und den Größen, die als Sensorausgaben meßbar sind (beobachtete Variablen) modelliert werden.
In der folgenden Beschreibung modelliert der Kalman-Filterprozeß in dieser Ausführungsform zunächst die zeitweiligen Änderungen der zu bestimmenden Zustandsvariablen, die so eingestellt sind, daß sie einen Laufazimuth und die Fehlerfaktoren der verwendeten Azimuthsensoren, die in dem Fahrzeugnavigationsprozeß wichtig sind, umfassen. Es werden im folgenden die Beziehungen zwischen den Beobachtungsvariablen und den Zustandsvariablen als ein Modell ausgedrückt.
Die Hauptfehlerfaktoren des geomagnetischen Sensors 134 sind die Offset- Magnetisierung und der u-(mu)-Effekt des Körpers eines Fahrzeugs (im folgenden wird der u-Effekt der "Fahrzeugkörper-Effekt" genannt). Das Verhalten dieser Fehlerfaktoren kann durch das geomagnetische Sensorfehlermodell, das in der Ausführungsform 1 definiert ist, modelliert werden. Genauer gesagt werden sie unter Verwendung der Gleichungen, die in den Fig. 47 bis 50 gezeigt sind und oben erwähnt sind, modelliert.
Daneben ist einer der Fehlerfaktoren des Gyrosensors 132 eine Winkelgeschwindigkeitssystematik, welche durch das Gyrosensor-Fehlermodell modelliert werden kann, das in den Gleichungen, die in Fig. 42 gezeigt sind, in der Ausführungsform 1 definiert sind.
Die Modelle der zwei Kalman-Filter (eine Zustandsgleichung und eine Beobachtungsgleichung) werden erklärt. Die Zustandsvariablen x des Kalman- Filters zum Bestimmen des Azimuths (im folgenden der "Azimuth-bestimmende Kalman-Filter" genannt) werden als durch die Gleichung definiert, die in Fig. 64 gezeigt ist, angenommen.
Zudem wird die Zustandsgleichung, wie in Fig. 86 gezeigt ist, gesetzt.
Hier entspricht das Systemrauschen v (k) den Fehlern der Zustandsvariablen, die den Modellgleichungen, welche in Fig. 86 gezeigt sind, zugeordnet sind.
Die Beobachtungsgleichung kann durch die Gleichung, die in den Fig. 70, 71 und 72 gezeigt sind, ausgedrückt werden.
Diese Gleichungen können, wie es in Fig. 55 gezeigt ist, zusammengefügt werden.
Hier sind die Beobachtungsvariablen y durch die Gleichung, die in Fig. 87 gezeigt ist, gegeben, und das Meßrauschen w wird die Gleichung, die in Fig. 88 gezeigt ist.
Hier, in einem Fall, wo der Fahrzeugkörper-Effekt keinen großen Einfluß als Fehlerfaktor des geomagnetischen Sensors 134 hat, kann auf ein einfaches Modell zurückgegriffen werden, in welchem die Komponenten Rx und Ry, die den Fahrzeugkörper-Effekt ausdrücken, als eine einzige Zustandsvariable (Bestimmungsgröße) bezeichnet sind.
Der Kalman-Filter berechnet die oben erwähnte Zustandsgleichung und die Beobachtungsgleichung, um den Laufazimuth des Fahrzeugs zu bestimmen. Da die Beobachtungsgleichung, die hier berechnet wird, nicht linear ist, wird der Algorithmus eines expandierten Kalman-Filters angewendet. Wie in der Ausführungsform 1, ist der expandierte Kalman-Filter als Rekursionsformel gegeben, die zuvor definiert wurde und in den Fig. 58 bis 63 gezeigt ist.
Der Kalman-Filter berechnet die optimalen Bestimmungswerte x(k k) und die Vorhersagewerte x(k k-1) der Zustandsvariablen x(k), und die bestimmten Fehlerkovarianz-Matrizen P(k k) und P(k k-1) entsprechen den Werten x(k k) bzw. x(k k-1). In Gleichungen, die in den Fig. 58 bis 63 gezeigt sind, bezeichnet der Buchstabe V die Kovarianzmatrix des Systemrauschens v, und der Buchstabe W die des beobachteten Rauschens w. Der Buchstabe H bezeichnet eine Jacobs- Determinante in den Vorhersagewerten x(k k-1) der Funktion h. Im übrigen haben die wiederholten Operationen des Kalman-Filters die Form der Rekursionsformel und sie können leicht durch Computersoftware implementiert werden.
Die Bestimmung des Azimuths wird unter Verwendung des obigen Algorithmusses des expandierten Kalman-Filters ausgeführt. Die Verarbeitungsschritte der Azimuthbestimmung werden in Verbindung mit dem Blockdiagramm von Fig. 18 und dem Flußdiagramm von Fig. 34 erklärt. Im übrigen wird die Bestimmung der Position auf der Grundlage dieser Ausführungsform in Übereinstimmung mit dem Flußdiagramm von Fig. 29, auf das zuvor Bezug genommen worden ist, durchgeführt.
Zunächst werden in dem Initialisierungsschritt (Schritt 20 in Fig. 29) die Anfangswerte der Vorhersagewerte und die der Fehlerkovarianzmatrizen eingestellt, wie es durch die Gleichung, die in Fig. 58 gezeigt ist, gezeigt ist. Danach betritt der Ablauf den Unterbrechungsprozeß (Schritt 208 in Fig. 29) zum Berechnen des Laufazimuths für jede vorbestimmte Zeit.
Dieser Schritt 208 verwendet funktionale Einrichtungen, die in Fig. 18 gezeigt sind, und bestimmt den Azimuth in Übereinstimmung mit dem Ablauf, der in Fig. 34 gezeigt ist.
Zunächst werden die gemessenen Daten (Beobachtungsvariablen) für jeden Sensor geladen (Schritt 300). Anschließend wird der Vorhersagewert der Beobachtungsvariablen durch die Beobachtungsvariablen-Vorhersagewert- Berechnungseinrichtung 31 durch Ersetzen des Vorhersagewertes der Zustandsvariablen in der oben erwähnten Beobachtungsgleichung (Schritt 302) berechnet. Weiterhin wird der Vorhersagefehler der Beobachtungsvariablen aus der Differenz zwischen dem berechneten Vorhersagewert und der Beobachtungsvariablen durch die Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler- Berchnungseinrichtung 32 (Schritt 304) berechnet.
Als nächstes wird der Fehler des Sensors unter Verwendung des Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehlers, des Vorhersagewerts und der Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten durch die Sensorfehler-Asuwerteinrichtung 3, die unten erläutert wird (Schritt 305) ausgewertet. Hier kann der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler durch die Beobachtungsvariable selbst und der Vorhersagewert durch den Bestimmungswert ersetzt werden.
Als ein Beispiel der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 kann eine Fuzzy- Folgerungs-Verarbeitungseinrichtung 50, wie sie in Fig. 20 gezeigt ist, als Fehlerauswerteeinrichtung 3 für den geomagnetischen Sensor 134 verwendet werden.
Die Fuzzy-Folgerungs-Verarbeitungseinrichtung 50 wird als ihre Eingaben mit dem Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler "Imag" 51 des geomagnetischen Sensors 134, der die Ausgabe der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler- Berechnungseinrichtung 32 ist, und die Ausgabedaten "Vel" 52 des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 versorgt. Daneben liefert die Einrichtung 50 die Kovarianz "Wmag" 53 des beobachteten Rauschens des geomagnetischen Sensors 134 als ihre Ausgabe an die Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2. In diesem Fall können die Werte ihrer Eingabe statistische Größen, beispielsweise Mittelwerte der jeweiligen Datenteile selbst über eine vorbestimmte Zeitdauer, sein.
Die qualitativen Beziehungen der Größen der Ausgabe 53 zu den jeweiligen Größen der Eingaben 51 und 52 werden durch die Fuzzy-Theorie unten ausgedrückt.
Es wird angenommen, daß je größer die Eingabe "Imag" 51 ist, um so größer wird das Rauschen des geomagnetischen Sensors 134 sein. Daher muß die Ausgabe "Wmag" 53 relativ erhöht werden. Da im Gegensatz dazu die Fahrzeuggeschwindigkeit "Vel" 52 höher ist, muß der Konvergenzazimuth, der schließlich durch den geomagnetischen Sensor 134 angezeigt wird, bei einer hohen Geschwindigkeit konvergieren. Daher muß die Ausgabe "Wmag" 53 relativ erniedrigt werden.
Die qualitativen Beziehungen sind als Fuzzy-Regeln auf der Grundlage von Fuzzy-Labeln mit fünf Stufen ausgedrückt, wie es in der oberen Hälfte von Fig. 21 gezeigt ist, und die Fuzzy-Regel wird unter Verwendung Teilnehmerfunktionen quantifiziert, wie sie in der unteren Hälfte der Figur gezeigt sind. In dem Fall der Verwendung einer MAX-MIN-Komposit-Barycenter- Methode als ein Fuzzy-Folgerungsverfahren kann der Ausgabewert 53 beispielsweise gegenüber den jeweiligen Eingabewerten 51 und 52 als baryzentrische Position (die Position des Massezentrums) einer schraffierten Fläche, wie sie in der unteren Hälfte von Fig. 21 gezeigt ist, gefunden werden.
Um das Volumen der Operationen zu vermindern, kann jedoch die Fuzzy- Folgerungs-Verarbeitung, die oben erklärt wurde, durch ein Tabellennachschlage- Verfahren verwirklicht werden. Insbesondere werden in dem Tabellennachschlage-Verfahren die obigen Berechnungsoperationen im voraus ausgeführt, um so die Ergebnisse desselben in den Speicher des Computers, der den Lokalisator 135 bildet, einzuschreiben, und der Ausgabewert wird anschließend entsprechend den Eingabewerten in dem Speicher gespeichert und ausgelesen.
In der Fuzzy-Folgerungs-Verarbeitungseinrichtung 50, die oben beispielhaft gegeben ist, werden die Fuzzy-Variablen sowohl als "Wenn"-Klausel und "Dann"-Klausel der fuzzy-Regel verwendet. Um eine Betriebslast für die Schwerpunktsberechnung etc. zu vermindern, kann jedoch die Fuzzy-Folgerung als ein Folgerungsverfahren verwirklicht werden (von Kanno et al.), worin eine lineare Gleichung nur auf die "Dann"-Klausel ohne Verwendung der Fuzzy- Variablen angewndet wird.
Weiterhin kann die Sensorfehlerauswertung ebenfalls in einer solchen Weise verwirklicht werden, daß in der Sensorfehler-Verarbeitungseinrichtung 3 die qualitativen Beziehungen, die oben erklärt wurden, quantitativ einfach durch eine bestimmte Beziehungsgleichung ohne die Verwendung der Fuzzy-Theorie ausgedrückt werden. Beispiele, die andere Mittel als die Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 verwenden, werden in der Ausführungsform 6-2 bis 6-7 später erläutert.
Anschließend wird die Verstärkung des Kalman-Filters aus der Ausgabe der Sensorfehler-Auswerteeinerichtung 3 und den Vorhersagewerten durch die Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2 (Schritt 322 in Fig. 34), Gleichungen, wie in Fig. 59 gezeigt, berechnet. Unter Verwendung der errechneten Verstärkung werden die Bestimmungswerte der Zustandsvariablen und die Fehlerkovarianz durch die Bestimmungswert-Berechnungseinrichtung 35, die in Fig. 18 gezeigt ist (Schritt 324, die Gleichungen, die in den Fig. 60 und 61 gezeigt sind), berechnet. Der zu erhaltende Laufazimuth wird als einer (bestimmten Azimuth 5 in Fig. 18) der Bestimmungswerte berechnet, und dieser bestimmte Azimuth 5 wird ausgegeben.
Die Ausgabe der Sensorfehler-Ausgabeeinrichtung 3 wird ebenfalls als Kriterium der Fensterverarbeitungseinrichtung 4, die in Fig. 18 gezeigt ist, verwendet. Beispielsweise wird es möglich, das Rauschen auf und oberhalb eines vorbestimmten Pegels in dem geomagnetischen Sensor 134 zu eliminieren.
Die Vorhersagewerte (der Zustandvariablen und der Fehlerkovarianz) nach der nächsten vorbestimmten Zeitdauer werden auf der Grundlage der errechneten Bestimmungswerte und der Ausgabedaten des Gyrosensors 132 durch die Vorhersagewert-Berechnungseinrichtungen 36, die in Fig. 18 gezeigt ist (Schritt 326 in Fig. 34, die Gleichungen, die in den Fig. 62 und 63 gezeigt sind), berechnet, wonach der Unterbrechungsprozeß beendet ist.
Diese Ausführungsform kann ebenfalls in einer Blockanordnung modifiziert werden, die in Fig. 19 gezeigt ist, in welcher die Ausgabe des Gyrosensors 132 nur als Azimuth-Änderungsgröße in dem Fall der Berechnung der Vorhersagewerte nach der vorbestimmten Zeitdauer durch die Vorhersagewert- Berechnungseinrichtung 36 ohne die Verwendung der Beobachtungsvariablen, verwendet wird.
Gemäß dieser Ausführungsform kann der Fehler des geomagnetischen Sensors 134 durch die Verarbeitungsschritte, die oben erklärt wurden, geeignet ausgewertet werden. Da insbesondere die Kalman-Filterverarbeitung an das ausgewertete Ergebnis geeignet angepaßt werden kann, ist die Azimuth- Bestimmung mir hoher Genauigkeit möglich.

[Ausführungsform 6-2]

Diese Ausführungsform hat denselben Aufbau, wie die Ausführungsform 6-1 (siehe Fig. 32) und verwirklicht eine Architektur einschließlich des Gyrosensors 132 als Sensor, der der Gegenstand der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 (siehe Fig. 22, auf die unten Bezug genommen wird), ist.
Ähnlich wie die Ausführungsform 6-1 hat diese Ausführungsform die Konfiguration der funktionalen Mittel, die in Fig. 18 gezeigt sind. Fig. 22 erläutert Teile, welche für die Eingaben und die Ausgaben der Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 in dieser Ausführungsform relevant sind. Hier wird die Fuzzy-Folgerung auf die Fehlerauswertung, wie in der Ausführungsform 6-1, angewendet.
Die Eingaben der Sensorfehler-Verarbeitungseinrichtung 3 (Fuzzy-Folgerungs- Verarbeitungseinrichtung 50) sind der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler "Igyro" 54 des Gyrosensors 132, der die Ausgabe der Beobachtungsvariablen- Vorhersagefehler-Berechnungseinrichtung 32 ist, und die Ausgabedaten "Vel" 52 des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133, wohingegen die Ausgabe desselben an die Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2 gleich der Kovarianz "Wgyro" 55 des beobachteten Rauschens des Gyrosensors 132 ist. In diesem Fall können die Werte der Eingaben 52 und 54 statistische Größen, beispielsweise die Mittelwerte der jeweiligen Datenteile derselben über eine bestimmte Zeitdauer, sein.
Die qualitativen Beziehungen der Größe der Ausgabe 55 zu der jeweiligen Größe der Eingaben 54 und 52 werden durch eine Fuzzy-Theorie nun ausgedrückt. Es wird angenommen, daß je größer die Eingabe "Igyro" 54 ist, um so höher wird das Rauschen des Gyrosensors 132. Daher muß die Ausgabe "Wgyro" 55 relativ erhöht werden. Umgekehrt, da die Fahrzeuggeschwindigkeit "Vel" 52 höher ist, muß der Konvergenzazimuth, der schließlich durch den geomagnetischen Sensor 134 angezeigt wird, bei einer höheren Geschwindigkeit konvergieren. Daher muß die Ausgabe "Wgyro" 55 relativ erhöht werden.
Die qualitativen Beziehungen werden als Fuzzy-Regeln in der gleichen Weise ausgedrückt, wie in Fig. 21 (die Beziehung der Ausgabe 55 zu den Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten 52 ist gerade umgekehrt zu der entsprechenden Beziehung in Fig. 21) und die Fuzzy-Regel wird unter Verwendung von Teilnehmerfunktionen, wie zuvor erklärt wurde, quantifiziert. Dann kann die Filterverstärkung, die auf den tatsächlichen Fehler des Gyrosensors 132 angepaßt wird, ausgewählt werden.
Auf diese Weise kann gemäß dieser Ausführungsform die Genauigkeit des bestimmten Azimuths erhöht werden.

[Ausführungsform 6-3]

Diese Ausführungsform hat eine Hardware-Architektur (siehe Fig. 32) und eine funktionale Blockanordnung (siehe Fig. 18), welche ähnlich zu denen der Ausführungsform 6-1 sind. Wie in Fig. 23 gezeigt ist, verwendet jedoch die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 die Fuzzy-Folgerung (Verarbeitungseinrichtung 50) für die Auswertung des Fehlers des geomagnetischen Sensors 134 und umfaßt weiterhin eine Einrichtung 60 zum Berechnen des Fehlers des Radius' eines geomagnetischen Azimuthkreises.
Die Eingaben und die Ausgabe der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 in dieser Ausführungsform haben die Beziehungen, wie sie in Fig. 23 gezeigt sind. Die Eingaben, die hier verwendet werden, umfassen die Beobachtungsvariable 61 (Komponenten "Ex" und "Ey") des geomagnetischen Sensors 134, zu welchem die Eingabe der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler- Berechnungseinrichtung 32 direkt zugeführt wird, die Vorhersagewerte 62 (Offset-Magnetisierungskomponenten "Mx" und "My", und die Fahrzeugfehler- Effektkomponenten "Rx" und "Ry"), welche in den Ausgaben der Vorhersagewert-Berechnungseinrichtung 36 enthalten sind, und die Ausgabedaten "Vel" 52 des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133. Andererseits ist die Ausgabe der Sensorfehlerauswerteeinrichtung 3 an die Filterverstärkungs- Berechnungseinrichtung 2 die Kovarianz "Wmag" 53 des beobachteten Rauschens des geomagnetischen Sensors 134. In diesem Fall können die Werte der Eingaben 61, 62 und 52 statistische Größen, beispielsweise die Mittelwerte der jeweiligen Datenteile selbst über eine bestimmte Zeitdauer, sein.
In dieser Ausführungsform verwendet die geomagnetische Azimuth-Kreisradius- Fehlerberechnungseinrichtung 60 die Eingaben der Beobachtungsvariablen 61 und der Vorhersagewerte 62, um den Fehler des geomagnetischen Azimuth- Kreisradius' "Δr" 63 in Übereinstimmung mit den Gleichungen, die in den Fig. 89 und 90 gezeigt sind, zu berechnen.
Hier erhält die Gleichung, die in Fig. 89 gezeigt ist, den Fehler mit Bezug auf den geomagnetischen Azimuth-Kreisradius, der durch den Kalman-Filter bestimmt wird. Daneben wird die Gleichung, die in Fig. 90 gezeigt ist, mit Bezug auf die Horizontalkomponente des Geomagnetismus (30 [Mikro-Tesla]), beispielsweise in Japan eingestellt.
Die Fuzzy-Folgerung, die in der Ausführungsform 6-1 erklärt wurde, wird unter Verwendung des Fehlers 63, der auf diese Weise berechnet wird, und der Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten 52 ausgeführt.
Wie in der Ausführungsform 6-1 wird angenommen, daß je größer der geomagnetische Azimuth-Kreisradiusfehler 63, der in der obigen Weise erhalten wurde, ist, um so höher ist das Rauschen des geomagnetischen Sensors 134. Daher muß die Ausgabe "Wmag" 53 relativ erhöht werden. Da umgekehrt die Fahrzeuggeschwindigkeit "Vel" 52 höher ist, muß der Konvergenzazimuth, der schließlich durch den geomagnetischen Sensor 134 angezeigt wird, bei einer höheren Geschwindigkeit konvergieren. Daher muß die Ausgabe "Wmag" 53 relativ vermindert werden. Die qualitativen Beziehungen werden als Fuzzy-Regel in der gleichen Weise ausgedrückt wie in Fig. 21, und die Fuzzy-Regel wird unter Verwendung der Teilnehmerfunktionen, wie oben erklärt wurde, quantifiziert. Dann kann der bestimmte Azimuth mit einer hohen Genauigkeit bestimmt werden.
Es ist ebenfalls möglich, eine Fuzzy-Theorie zu bilden, welche mit dem Fehler 63 des geomagnetischen Azimuth-Kreisradius' und dem Vorhersagefehler "Imag" 51 der Beobachtungsvariablen des geomagnetischen Sensors als Eingaben versorgt wird, wie es in Fig. 20 gezeigt ist.

[Ausführungsform 6-4]

Diese Ausführungsform ist ein Navigationssystem, welches die gleiche Hardware- Architektur (siehe Fig. 32) und funktionale Blockanordnung (siehe Fig. 18) hat, wie in der Ausführungsform 6-1, und in welcher die Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 verwendet wird, um die Offset-Magnetisierung des geomagnetischen Sensors 134 zu korrigieren.
Die Beziehungen zwischen der Eingabe und der Ausgabe der Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 in dieser Ausführungsform ist in Fig. 24 erläutert. Hier ist die Eingabe in die Offset-Magnetisierungs-Korrektureinrichtung 70, die die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung 3 ist, der Vorhersagefehler "Imag" 51 der Beobachtungsvariablen des geomagnetischen Sensors 134, welcher die Ausgabe der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler-Berechnungseinrichtung 32 ist. Andererseits ist die Ausgabe, die von der Filterverstärkungs- Berechnungseinrichtung 2 geliefert wird, in einer solchen Weise erzeugt, daß wenn die Offset-Magnetisierungsgröße sich stark geändert hat, der Diagonalausdruck "Pmx, my" 71 der Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix, die in den Gleichungen enthalten ist, welche in Fig. 58 bis 62 enthalten sind, die der Offset-Magnetiserungsgröße entsprechen, auf den Anfangswert derselben zurückgesetzt ist.
Die Offset-Magnetisierung ist das Phänomen, bei welchem der Fahrzeugkörper, an welchem der geomagnetische Sensor 134 befestigt ist, magnetisiert ist, und dadurch einen größeren azimuthalen Fehler verursacht. Dies entspricht der Tatsache, daß die Mitte eines Azimuthkreises, der durch die Ausgabe des geomagnetischen Sensors 134 wiedergegeben wird, sich bewegt. In einem solchen Fall entwickelt sich stetig ein großer Fehler in dem Beobachtungsvariablen- Vorhersagefehler "Imag" 51, welcher als Eingang gesetzt ist. Daher wird der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler "Imag" 51 so erfaßt, daß beurteilt wird, ob die Korrektur der Offset-Magnetisierung notwendig ist. Das heißt, die Offset- Magnetisierung kann auch nur in einem Fall, in welchem der Fahler an oder über einem vorbestimmten Niveau für eine bestimmte Zeitdauer weiterbesteht, korrigiert werden.
Mit dem Kalman-Filterprozeß in der Ausführungsform 6-1 verursacht die große Änderung der Offset-Magnetisierungsgröße große Bestimmungsfehler in den Offset-Magnetisierungskomponenten "Mx" und "My", die als Zustandvariable bestimmt sind. Um die richtige Bestimmung der Offset-Magnetisierungsgröße wiederherzustellen, wenn die Offset-Magnetisierungskorrektur für notwendig erachtet wird, kann die Fehlerkovarianz "Pmx, mx" der Offset- Magnetisierungskomponenten auf einen großen Wert (beispielsweise den Anfangswert), der als Eingang in dieser Ausführungsform hier verwendet wird, zurückgesetzt werden.
Aufgrund der Offset-Magnetisierungskorrektureinrichtung 70, die oben erklärt wurde, kann diese Ausführungsform die große Änderung der Offset- Magnetisierungsgröße erkennen, selbst wenn eine solche Änderung in einer Schienenüberquerung oder ähnlichem aufgetreten ist. Weiterhin kann gemäß dieser Ausführungsform die Offset-Magnetisierungsgröße durch das obige Korrekturverfahren geeignet bestimmt werden, so daß die Azimuthbestimmung mit hoher Genauigkeit für alle Zeiten sichergestellt ist.
Insbesondere ist diese Ausführungsform nicht auf den Diagonalterm "Pmx, my" der Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix entsprechend der Offset- Magnetisierungsgröße beschränkt, doch kann sie in ähnlicher Weise den Diagonalausdruck entsprechend allen anderen Bestimmungsgrößen handhaben. In anderen Worten ist es ebenfalls möglich, einen Aufbau zu verwenden, in welchem, wenn der Diagonalausdruck entsprechend zu allen Bestimungsgrößen in der Fehlerkovarianzmatrix der Bestimmungswerte unterhalb einer vorbestimmten Schwelle abgenommen hat oder jedesmal, wenn eine vorbestimmte Zeitdauer verstrichen ist, der Diagonalausdruck auf einen Wert (beispielsweise den Anfangswert), der größer als sein Wert bei dieser Gelegenheit ist, zurückgestellt wird.

[Ausführungsform 6-5]

Diese Ausführungsform ist ein Navigationssystem, das eine Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3, welche Eingabe/Ausgabebeziehungen aufweist, die in Fig. 25 erläutert sind, umfaßt. Es ist ein anderes Beispiel, in welchem die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 die Offset-Magnetisierung korrigiert, die in der Ausführungsform 6-4 (gezeigt in Fig. 24), und der fundamentale Aufbau desselben ist ähnlich zu dem der Ausführungsform 6-4 (siehe Fig. 18 und 32).
Der unterschiedliche Punkt dieser Ausführungsform zu der Ausführungsform 6-4 ist die Erfassung der Änderung der Offset-Magnetisierungsgröße. In dieser Ausführungsform wird die Berechnungseinrichtung 60 des Fehlers des geomagnetischen Azimuthkreisradius', die in Fig. 23 gezeigt ist, auf ein Verfahren zum Erfassen der Änderung der Offset-Magnetisierungsgröße angewendet.
Die Offset-Magnetisierungskomponenten "Mx" und "My" enthalten aufgrund der großen Änderung der Offset-Magnetisiserungsgröße große Bestimmungsfehler. Entsprechend entwickelt sich ein großer Fehler in dem geomagnetischen Azimuthkreisradius, welcher unter Verwendung der Offset- Magnetisierungskomponenten berechnet wird. Ähnlich zu der Ausführungsform 6-4 korrigiert diese Ausführungsform die Offset-Magnetisierung beim Erfassen der Tatsache, daß der Fehler des oben erwähnten Radius' auf oder oberhalb eines vorbestimmten Pegels für eine bestimmte Zeitdauer fortgesetzt liegt.
Jede der Gleichungen, die in Fig. 89 gezeigt sind, oder der Gleichung, die in Fig. 90 gezeigt ist, kann zum Berechnen des Fehlers 63 des geomagnetischen Azimuthkreisradius' verwendet werden. Entsprechend dieser Ausführungsform können Wirkungen ähnlich denen der Ausführungsform 6-4 erwartet werden.

[Ausführungsform 6-6]

Diese Ausführungsform ist dergestalt, daß in der Ausführungsform 6-1 (siehe Fig. 18) die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 die Fensterverarbeitungseinrichtung 4 steuert. Sie umfaßt die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3, die Eingabe/Ausgabebeziehungen hat, wie sie in Fig. 26 gezeigt sind. Mit Ausnahme der Eingabe/Ausgabebeziehungen, die in Fig. 26 gezeigt sind, ist der Aufbau dieser Ausführungsform der gleiche wie der der Ausführungsform 6-1.
Mit dem Aufbau dieser Ausführungsform wird die Berechnungseinrichtung 60 des Fehlers des geomagnetischen Azimuthkreisradius', die in Fig. 23 oder 25 gezeigt ist, zum Beseitigen des Stoßrauschens des geomagnetischen Sensors 134 (gezeigt in Fig. 32) angewendet, und die Daten des geomagnetischen Sensors 134, welche den berechneten Fehler 63 auf dem vorbestimmten Pegel oder darüber hat, werden durch die Fehlerverarbeitungseinrichtung 4 beseitigt. Im übrigen kann jede der Gleichungen, die in Fig. 89 gezeigt sind, oder der Gleichungen, die in Fig. 90 gezeigt sind, als Verfahren zur Berechnung des Fehlers 63 des geomagnetischen azimuthalen Kreisradius' verwendet werden.
Gemäß dieser Ausführungsform kann das Stoßrauschen des geomagnetischen Sensors 134 oder ähnliches sofort beurteilt werden, um die entsprechenden Daten für die Fensterverarbeitungseinrichtung 4 zu beseitigen. Es ist daher möglich, eine Verbesserung in der Genauigkeit des bestimmten Azimuths zu erreichen.

[Ausführungsform 6-7]

Obwohl die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 in jeder der Ausführungsformen 6-1 bis 6-6, die oben beschrieben wurden, alleine angeordnet werden können, kann eine Mehrzahl von solchen Einrichtungen 3 in Kombination vorgesehen werden. Da die kombinierte Anordnung mit verschiedenen Arten von Sensorfehlern zurechtkommen kann, ist zu erwarten, daß die Genauigkeit des Azimuths weiter verbessert werden kann.
Hier, in der Ausführungsform 6-7, wird ein Beispiel beschrieben, in welchem die Kombination der Bestandteile der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3, die in den vorangegangenen Beispielen erwähnt wurde, aus einer zusammengesetzten Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 besteht.
Diese Ausführungsform hat den gleichen Aufbau wie die der Ausführungsform 6- 1 (siehe Fig. 18), mit Ausnahme, daß die zusammengesetzte Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 die Eingabe/Ausgabebeziehungen hat, wie sie in Fig. 33 gezeigt sind.
In dieser Ausführungsform ist die zusammengesetzte Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 aus der Vorseh-Folgerungs-Verarbeitungseinrichtung 50, der Offset-Magnetisierungs-Korrektureinrichtung 70 und der Berechnungseinrichtung 60 für den geomagnetischen Azimuth-Kreisradiusfehler, die in den Ausführungsformen 6-I bis 6-6 erklärt wurden, gebildet.
Die Eingänge der Vorseh-Folgerungs-Verarbeitungseinrichtung 50 umfaßt den Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler "Imag" 51 des geomagnetischen Sensors 134 und Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler "Igyro" 54 des Gyrosensors 132, die die Ausgabe der Beachtungsvariablen-Vörhersagefehler- Berechnungseinrichtungen 32 und die Ausgabedaten "Vel" 52 des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors 133 sind. Die Ausgaben der Einrichtung 50 umfassen die Kovarianz "Wgyro" 55 des beobachteten Rauschens des Gyrosensors 132 und die Kovarianz "Wmag" 53 des beobachteten Rauschens des geomagnetischen Sensors 134. In diesem Fall können die Werte der Eingaben 51, 52 und 54 statische Größen, beispielsweise die Mittelwerte der jeweiligen Datenteile derselben über eine vorbestimmte Zeitdauer, sein.
Die qualitativen Beziehungen der Größe der Ausgabe 53 zu den jeweiligen Größen der Eingaben 51 und 52 und die der Größe der Ausgabe 55 zu den jeweiligen Größen der Eingaben 52 und 54 sind jeweils durch Fuzzy-Theorien, wie in den Ausführungsformen 6-1 und 6-2, ausgedrückt.
Die Eingabe der Offset-Magnetisierungs-Korrektureinrichtung 70 ist der Vorhersagefehler "Imag" 51 der Beobachtungsvariablen des geomagnetischen Sensors 134, welcher die Ausgabe der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler- Berechnungseinrichtung 32 ist. Andererseits wird die Ausgabe der Einrichtung 70 an die Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2 in einer solchen Weise erzeugt, daß wenn die Offset-Magnetisierungsgröße sich stark geändert hat, der Diagonalausdruck "Pmx, my" 71 der Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix, die in den Gleichungen enthalten ist, die in den Fig. 58 bis 63 gezeigt sind, entsprechend zu der Offset-Magnetisiserungsgröße auf den Anfangswert derselben zurückgesetzt wird. Auf diese Weise kann ähnlich zu der Ausführungsform 6-4 diese Ausführungsform sofort die große Änderung der Offset- Magnetisierungsgröße erfassen, selbst wenn eine Änderung auf einer Schienenüberqueung oder ähnlichem aufgetreten ist. Weiterhin kann der Bestimmungsprozeß für die Offset-Magnetisierungsgröße durch das obige Verfahren richtig eingestellt werden.
Die Eingaben der Berechnungseinrichtung 60 für den Fehler des geomagnetischen Azimuthkreisradius umfassen die Beobachtungsvariable 61 (Komponenten "Ex" und "Ey") des geomagnetischen Sensors 134, zu welchem die Eingabe der Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehler-Berechnungseinrichtung 32 direkt zugeführt wird, und die Vorhersagewerte 62 (Offset- Magnetisierungskomponenten "Mx" und "My" und die Fahrzeugkörper- Effektkompontenen "Rx" und "Ry"), welche in den Ausgaben der Vorhersagewert-Berechnungseinrichtung 36 enthalten sind. Andererseits ist die Ausgabe der Einrichtung 60 gleich dem Fehler, "Δr" 63 des geomagnetischen Azimuthkreisradius. Hier sind die Daten des geomagnetischen Sensors 134, welche den berechneten Fehler 63 auf oder über einem vorbestimmten Niveau haben, durch die Fensterverarbeitungseinrichtung 4 beseitigt. Da die Berechnungseinrichtung 60 des Fehlers für den geomagnetischen Azimuthkreisradius und die Fensterverarbeitungseinrichtung 4 in der Ausführungsform 6-6 verwendet werden, kann das Stoßrauschen des geomagnetischen Sensors 134 oder ähnliches sofort beurteilt werden, um die entsprechenden Daten zu beseitigen.
Die Verarbeitungsschritte der zusammengesetzten Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 in dieser Ausführungsform werden in Verbindung mit einem Flußdiagramm von Fig. 30 erklärt.
Zunächst wird der Offset-Magnetisierungs-Korrekturprozeß, der in der Ausführungsform 6-4 (gezeigt in Fig. 24) erklärt ist, unter Verwendung des Beobachtungsvariablen-Vorhersagefehlers, der in dem Schritt 304 von dem Kalman-Filrerprozeß erhalten wird, ausgeführt. Insbesondere ob oder ob nicht die Offset-Magnetisierungskorrektur, die oben erklärt wurde, notwendig ist, wird in Schritt 306 beurteilt. Nur wenn das Urteil "JA" ist, wird die Fehlerkovarianz "Pmx, my" der Offset-Magnetisierungsgröße auf ihren Anfangswert in Schritt 308 zurückgesetzt. Danach wird der Fehler 63 des geomagnetischen Azimuthkreisradius gemäß den Gleichungen, die in Fig. 89 gezeigt sind, oder den Geleichungen, die in Fig. 90 gezeigt sind, in dem Schritt 310 berechnet (in dem Fall der Implementierung der Offset-Magnetisierungs-Korrektureinrichtung 70 in Ausführungsform 6-5, kann der Schritt 310 früher ausgeführt werden und auf den Schritt 306 verlagert werden).
Anschließend wird unter Verwendung des berechneten Fehlers 63 des geomagnetischen Azimuthkreisradius die Fensterverarbeitung, die in der Ausführungsform 6-6 (siehe Fig. 26) erklärt wurde, in dem Schritt 312 ausgeführt. Das heißt, wie oben beschrieben wurde, springt in dem Fall, wo die Größe des Fehlers 63 des geomagnetischen Azimuthkreisradius einen bestimmten Pegel oder darüber übersteigt, der Ablauf zu dem Schritt 326 unter Auslassen der Filterverstärkungsberechnung (Schritt 322) und der Bestimmungswertberechnung (Schritt 324).
In dem Fall, wo die obige Bedingung in dem Schritt 312 nicht erfüllt wird, folgt diesem Schritt der Schritt 314, um die Kovarianz des beobachteten Rauschens durch die Vorseh-Folgerung zu steuern, wie es in den Ausführungsformen 6-1 bis 6-3 (Fig. 20, 22 und 23) erklärt ist. In dem Fall, wo die Eingaben zu der Fuzzy- Folgerung-Verarbeitungseinrichtung 50, die oben erwähnt wurden, statistische Größen sind, wird der Verarbeitungsablauf auf die Berechnung der Teilnehmerwerte (Schritt 316) nur verschoben, wenn alle Eingabewerte vervollständigt sind. Anschließend wird der Schwerpunktwert in dem Schritt 318 berechnet, und der Schwerpunktwert wird als der Kovarianzwert des beobachteten Rauschens in dem Schritt 320 gesetzt.
In dem Fall, wo die Kovarianz des Fehlers der Offset-Magentisierungsgröße (Schritt 308) oder die Kovarianz des beobachteten Rauschens (Schritt 320) in dem obigen Ablauf der Verarbeitungsschritte geändert sind, wird die Kalman- Filterverstärkung auf der Grundlage des geänderten Werts in dem Schritt 322 berechnet. Hier können die Einflüsse der Sensorfehler in Betracht gezogen werden, so daß die Genauigkeiten der Bestimmungen des Azimuths etc. verbessert werden kann.

[Ausführungsform 6-8]

Wie in Fig. 27 gezeigt, umfaßt diese Ausführungsform einen Filterverarbeitungsteil 1, eine Sensorfehler-Verarbeitungseinrichtung 3, eine Fensterverarbeitungseinrichtung 4, einen geomagnetischen Sensor 134, einen Gyrosensor 132, einen GPS-Empfänger 131 und einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133. Hier ist der GPS-Empänger 131 der gleiche wie der, der in der Ausführungsform 1 verwendet wurde, und er kann ebenfalls als Sensor zum Messen einer absoluten Position, eines absoluten Azimuths oder eines Bereiches verwendet werden.
Diese Ausführungsform hat die Merkmalsarchitektur, die in Fig. 16 gezeigt ist, und erhält die bestimmte Position des mobilen Objekts durch Kalman- Filterverarbeitung, die mit den Ausgabedaten aller Sensoren einschließlich der Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten des Fahrzeuggeschwindigkeitssensores 133 ausgeführt wird.
In dieser Ausführungsform, die in Fig. 27 gezeigt ist, bestimmt der Filterverarbeitungsteil 1 die Position 6 des mobilen Objekts durch Akzeptieren nicht nur der Daten über den Azimuth, sondern auch der Daten über die Position und die Geschwindigkeit.
Genauer gesagt wird die Bestimmung der Position neben der Bestimmung des Azimuths, die in den Ausführungsformen 6-1 bis 6-7 erklärt wurde, in einer solchen Weise ausgeführt, daß ein Sensorausgabemodell und ein Sensorfehlermodell bezüglich der Position des mobilen Objekts und ein Modell für die Bewegung des mobilen Objekts gleichermaßen als Azimuthbestimmungsverfahren gesetzt sind und daß eine Zustandsgleichung und eine Beobachtungsgleichung unter Verwendung der Modelle gebildet werden.
Mit Bezug auf die Bestimmung der Position ist es möglich, beispielsweise ein Automobilbewegungsmodell, ein GPS-Fehlermodell, ein GPS-Bereichsmodell, ein Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorfehlermodell und ein Fahrzeuggeschwindigkeits-Sensorausgabemodell zu verwenden, die in der Ausführungsform 1 definiert wurden, oder den positionserfassenden Kalman- Filter 67 (siehe Fig. 8) zu verwenden, der in der Ausführungsform 2 definiert wurde.

[Ausführungsform 6-9]

Diese Ausführungsform betrifft ein Beispiel aus dem Stand der Technik, das in dem Amtsblatt der japanischen Patentoffenlegungsschrift Nr. 219610/1989 offenbart ist und zeigt, daß der fünfte Punkt bezüglich des Standes der Technik durch zusätzliches Zuführen von Fahrzeuggeschwindigkeitsinformation zu der Magnetfeldumgebungs-Erfassungseinrichtung in dem Beispiel des Standes der Technik verbessert werden kann entsprechend der Sensorfehler- Auswerteeinrichtung 3 in der vorliegenden Erfindung.
Wie in Fig. 28 gezeigt, umfaßt diese Ausführungsform einen geomagnetischen Sensor 134, einen Gyrosensor 132, einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133, einen Tiefpassfilter-Verarbeitungsteil 80, welcher einen bestimmten Azimuth 5 durch Akzeptieren der Ausgaben von dem geomagnetischen Sensor 134 und dem Gyrosensor 132 berechnet, und die Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3 zum Auswerten der Fehler des geomagnetischen Sensors 134 und des Gyrosensors 132.
Der Tiefpassfilter-Verarbeitungsteil 80 umfaßt die Filterverstärkungs- Berechnungseinrichtung 2 zum Berechnen einer Filterverstärkung in Übereinstimmung mit der Ausgabe der Sensorfehler-Auswerteeinrichtung 3.
Im Betrieb führt der Tiefpassfilter-Verarbeitungsteil 80 einen Filterprozeß aus, welcher ähnlich zu dem Filterprozeß in dem Beispiel in dem Stand der Technik ist. Genauer gesagt ist der Filterprozeß des Tiefpassfilter-Verarbeitungsteils 80 dergestalt, daß das erfaßte Ergebnis des Gyrosensors 132 für eine kurze Zeitdauer stärker gewichtet wird und das Gewicht stetig auf das erfaßte Ergebnis des geomagnetischen Sensors 134 für eine lange Zeitdauer verschoben wird.
Hier entspricht die Rate oder Geschwindigkeit der Konvergenz zu dem erfaßten Ergebnis (geomagnetischer Azimuth) des geomagnetischen Sensors 134 dem Wert der Filterverstärkung des Tiefpassfilter-Verarbeitungsteils 80.
In dem Beispiel des Standes der Technik wird die Magnetfeldumgebung des mobilen Objekts nur aus der Differenz zwischen den Größen einer Azimuthaländerung erfaßt, die jeweils erhalten wird aus den Daten des geomagnetischen Sensors 134 und des Gyrosensors 132, und die Filterverstärkung des Tiefpassfilter-Verarbeitungsteils 80 wird in Übereinstimmung mit dem erfaßten Ergebnis berechnet.
Im Gegensatz dazu ist in dieser Ausführungsform die Sensorfehler- Berechnungseinrichtung 3 so aufgebaut, daß die Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten von dem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 133 akzeptiert werden und daß die Filterverstärkung, die von der Filterverstärkungs-Berechnungseinrichtung 2 berechnet wird, relativ vergrößert wird in einem Fall, wenn die Geschwindigkeit des Fahrzeugs aufgrund der akzeptierten Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten als hoch beurteilt wird.
Gemäß dieser Ausführungsform wird, da die Laufgeschwindigkeit des mobilen Objekts hoch wird, die Konvergenz des geomagnetischen Azimuths in dem Tiefpassfilter-Verarbeitungsteil 80 schneller durchgeführt. Es ist daher möglich, einen Laufazimuth mit hoher Genauigkeit entsprechend der höheren Geschwindigkeit und der längeren Laufstrecke des mobilen Objekts zu erhalten.
Gemäß jedem der Navigationssysteme der Ausführungsformen der 6-1 bis 6-8, auf welche die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist, wird die Kalman-Filter-Verarbeitung, in welcher die Fehlercharakteristiken der Sensoren modelliert sind, zum Berechnen des vorbestimmten Bestimmungswertes übernommen, und der Sensorfehler wird unter Verwendung der Sensorfehlerparameter, die während des Filterungsprozesses erhalten werden, ausgeführt. Es ist daher möglich, die Fehler schneller und genauer auszuwerten. Da weiterhin die Kalman-Filterverstärkung wird unter Verwendung des Ergebnisses der Auswertung geändert wird, kann die geeignete Filterverstärkung in Echtzeit berechnet werden, und es ist möglich, den Bestimmungswert beispielsweise der Positionsinformation mit hoher Genauigkeit zu erhalten.
Insbesondere in den Ausführungsformen 6-1 bis 6-9, auf welche die fünfte Anwendung der vorliegenden Erfindung angewendet ist, wird die Fehlerverstärkung zum Berechnen des Bestimmungswertes unter Berücksichtigung der Fahrtgeschwindigkeit des mobilen Objekts bestimmt. Es ist daher möglich, mit der Eigenart der Verarbeitung, die dem Navigationssystem zu eigen ist, vernünftig zurechtzukommen, nämlich daß die Laufposition des mobilen Objekts bei Gelegenheit mit Zunahme der Laufstrecke berechnet werden muß, was die Größe, die durch Integration der Geschwindigkeit des mobilen Objekts erhalten wird, beinhaltet.

Claims

1. Navigationssystem für ein mobiles Objekt, umfassend:

eine Drehwinkelgeschwindigkeits-Meßeinrichtung (132) zum Messen einer Drehwinkelgeschwindigkeit des Objekts;

eine Geschwindigkeits-Meßeinrichtung (133) zum Messen der Geschwindigkeit des Objektes;

eine Lauf-Azimut-Meßeinrichtung (134) zum Messen eines Lauf-Azimut des Objekts;

eine Lauf-Azimut-Berechnungseinrichtung (65) zum Berechnen des Azimut und der Meßfehler;

eine Bereichs-Meßeinrichtung (131) zum Empfangen eines Radiowellensignals, das eine vorbestimmte Information enthält, die von einer Sendestation gesendet wird, und zum Messen von mindestens einer Distanz von der Sendestation zu dem Objekt und/oder einer Änderungsrate der Distanz,

gekennzeichnet durch

eine Signalumänderungseinrichtung (66), die den Ausgang der Lauf-Azimut- Berechnungseinrichtung (65) und den Ausgang der Geschwindigkeits- Meßeinrichtung (133) empfängt, beide Ausgänge zu einer ersten Positions- Berechnungseinrichtung (68) unter der Bedingung, daß das Radiowellensignal nicht empfangen werden kann, oder zu einer zweiten Positions- Berechnungseinrichtung (67), unter der Bedingung, daß das Radiowellensignal empfangen werden kann, gibt.

2. Navigationssystem nach Anspruch 1, weiterhin umfassend: eine erste Positions-Berechnungseinrichtung zum Berechnen einer gegenwärtigen Position des mobilen Objekts aus dem Ausgang der Geschwindigkeits meßeinrichtung (133) und dem LaufAzimut, der von der Lauf-Azimut- Berechnungseinrichtung (65) erhalten wird.

3. Navigationssystem nach Anspruch 2, weiterhin umfassend: eine zweite Positions-Berechnungseinrichtung zum Berechnen der gegenwärtigen Position des mobilen Objekts durch Verwendung der Ausgänge von der Bereichs-Meßeinrichtung, der Lauf-Azimut-Berechnungseinrichtung und der Geschwindigkeits-Meßeinrichtung.

4. Navigationssystem nach Anspruch 3, worin die zweite Positions- Berechnungseinrichtung einen Fehlerbestimmteil umfaßt, welcher einen Fehler von mindestens der Bereichs-Meßeinrichtung und/oder Geschwindigkeits- Meßeinrichtung bestimmt.

5. Navigationssystem nach Anspruch 4, worin die zweite Positions- Berechnungseinrichtung einen Kalman-Filter umfaßt, in welchem mindestens einer der Faktoren des Auftretens eines Fehlers, der in der berechneten gegenwärtigen Position des mobilen Objekts enthalten ist, und/oder des Fehlers, der durch den Fehlerbestimmteil bestimmt wurde, als eine zu bestimmende Zustandsvariable enthalten ist.

6. Navigationssystem nach einem der vorangegangenen Ansprüche, gekennzeichnet durch

eine Richtungsantenne (213), welche ein Radiowellensignal von einer Sendestation empfängt; und

eine Antennenverhalten-Steuereinrichtung (214) zum Steuern eines Verhaltens der Antenne, so daß eine Änderung in einer relativen Positionsbeziehung zwischen der Sendestation und der Antenne aufgehoben wird, die durch eine Bewegung des mobilen Objekts verursacht wird, in Übereinstimmung mit der erreichten Position und dem Lauf-Azimut, so daß die Antenne immer das Radiowellensignal trotz der Bewegung des mobilen Objekts empfangen kann.

7. Navigationssystem nach einem der vorangegangenen Ansprüche zum Bestimmen der Geschwindigkeit eines mobilen Objekts, und mindestens einen weiteren Sensor zum Erfassen einer physikalischen Größe, verschieden von der Geschwindigkeit in bezug auf eine Bewegung des mobilen Objekts, wobei eine gegenwärtige Position des mobilen Objekts erhalten wird durch Verwendung der Ausgänge von dem Geschwindigkeitssensor und dem weiteren Sensor;

umfassend

eine Filterverarbeitungseinrichtung (1) zum Unterwerfen des Ausgangs des mindestens einen Sensors einer Filterverarbeitung mit vorbestimmten Filtercharakteristiken und zum Berechnen eines Bestimmungswertes des mindestens einen Sensors und des Bestimmungswertes, der durch die Filterverarbeitungseinrichtung berechnet wird; und

eine Filter-Verstärkungs-Berechnungseinrichtung (2) zum Akzeptieren des Ausgangs von der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung und zum Berechnen einer Filter-Verstärkung, die dazu dient, die Filtercharakteristiken der Filterverarbeitungseinrichtung einzustellen.

8. Navigationssystem nach Anspruch 7, worin mindestens ein weiterer Sensor (134) eine Mehrzahl von Sensoren umfaßt, welche einen Azimut des mobilen Objekts durch verschiedene Verfahren mißt.

9. Navigationssystem nach Anspruch 8, worin:

mindestens ein weiterer Sensor (134) mindestens ein Element umfaßt, welches aus der Gruppe ausgewählt ist, die einen geomagnetischen Sensor, der ein geomagnetisches Feld erfaßt, einen Drehwinkel-Geschwindigkeitssensor, der eine Drehwinkelgeschwindigkeit des mobilen Objekts erfaßt, und einen GPS- Empfänger, welcher ein Radiowellensignal von einem GPS-Satelliten emp fängt, umfaßt und mindestens eine absolute Position und einen absoluten Azimut des mobilen Objekts erfaßt; und

wobei die Filterverarbeitungseinrichtung mindestens die Position des mobilen Objekts als Bestimmungswert berechnet.

10. Navigationssystem nach Anspruch 8, worin der mindestens eine weitere Sensor mindestens ein Element umfaßt, das aus der Gruppe ausgewählt ist, die einen geomagnetischen Sensor, welcher ein geomagnetisches Feld erfaßt, und einen Drehwinkel-Geschwindigkeitssensor, der eine Drehwinkelgeschwindigkeit des mobilen Objekts erfaßt, umfaßt und wobei die Filterverarbeitungseinrichtung (1) mindestens den Lauf-Azimut des mobilen Objekts als Bestimmungswert berechnet.

11. Navigationssystem nach Anspruch 7, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) eine Konvergenzgeschwindigkeits-Einstelleinrichtung zum Einstellen einer Konvergenzgeschwindigkeit umfaßt, durch welche der Bestimmungswert, der von der Fehlerverarbeitungseinrichtung (1) geliefert wird, in einen vorbestimmten Wert gemäß einer Größe eines Ausgangswertes des Geschwindigkeitssensors konvergiert wird.

12. Navigationssystem nach Anspruch 7, worin die Filterverarbeitungseinrichtung (1) als Filterverarbeitung eine Kalman-Filterverarbeitung durchführt, in welcher die physikalische Größe entsprechend mindestens einem der Vektoren des Auftretens eines Fehlers von mindestens einem weiteren Sensor als eine zu bestimmende Zustandsvariable enthalten ist.

13. Navigationssystem nach Anspruch 12, worin die Filterverarbeitungseinrichtung (1) mindestens ein Element liefert, welches aus der Gruppe ausgewählt ist, die den Bestimmungswert in dem Kalman-Filterprozeß, der die physikalische Größe, welche durch mindestens einen weiteren Sensor gemessen wird, betrifft, einen Vorhersagewert des Bestimmungswertes, welcher sich nach Vorhersage nach einem vorbestimmten Zeitintervall entwickelt, und einen Vorhersagefehler einer Beobachtungsvariablen des weiteren Sensors entsprechend dem Bestimmungswert, wobei der Vorhersagefehler berechnet wird aus dem Vorhersagewert und dem Ausgang des weiteren Sensors entsprechend dem Bestimmungswert.

14. Navigationssystem nach Anspruch 13, worin der Ausgang der Sensorfehler- Bestimmungseinrichtung (3) mindestens ein Kovarianzwert eines Beobachtungsfehlers des weiteren Sensors entsprechend dem Bestimmungswert des Kalman-Filterprozesses und ein Fehler-Kovarianzwert des Bestimmungswertes ist.

15. Navigationssystem nach Anspruch 13, worin:

die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) mindestens eine Ausgangsregeleinrichtung zum Regeln der Größenordnung eines Ausgangswertes gemäß den jeweiligen Größen der zwei Eingangswerte umfaßt;

wobei die zwei Eingangswerte der Vorhersagefehler der Beobachtungsvariablen des weiteren Sensors entsprechend dem Bestimmungswert und dem Ausgang des Geschwindigkeitssensors ist; und

der Ausgangswert der Kovarianzwert des Beobachtungsfehlers des weiteren Sensors entsprechend dem Bestimmungswert ist.

16. Navigationssystem nach Anspruch 7, worin:

mindestens ein weiterer Sensor ein geomagnetischer Sensors (134) ist;

die Filterverarbeitungseinrichtung (1) als Filterverarbeitung einen Kalman- Filterprozeß durchführt, in welchem die physikalische Größe entsprechend mindestens einem der Faktoren des Auftretens eines Fehlers des geomagnetischen Sensors als eine zu bestimmende Zustandsvariable enthalten ist;

die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) eine Magnetisierungsgröße- Korrektureinrichtung (70) zum Korrigieren einer Änderung in der Magnetisierungsgröße des geomagnetischen Sensors umfaßt;

die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) als ihr Eingang einen Vorhersagefehler einer Beobachtungsvariable empfängt, die den geomagnetischen Sensor in dem Kalman-Filterprozeß betrifft, und einen Fehler-Kovarianzwert der Magnetisierungsgröße ihres Ausgangs ausgibt; und

die Magnetisierungsgröße-Korrektureinrichtung (70) den Wert des Ausgangs eines vorbestimmten Wertes einstellt in dem Fall, daß ein Wert des Eingangs sich plötzlich ändert.

17. Navigationssystem nach Anspruch 16, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) eine Magnetisierungsgröße-Änderungserfassungseinrichtung umfaßt zum Berechnen eines Wertes eines Radius eines geomagnetischen Azimutkreises aus einem Vorhersagewert entsprechend der Zustandsvariablen, welche in dem Kalman-Filterprozeß bestimmt wird, und der Beobachtungsvariable des geomagnetischen Sensors, und dann den berechneten Wert mit einem vorbestimmten Schwellenwert vergleicht, so daß die Änderung in der Magnetisienangsgröße des geomagnetischen Sensors erfaßt wird.

18. Navigationssystem nach einem der vorangegangenen Ansprüche mit einer Mehrzahl von Sensoren für die jeweilige Erfassung einer Mehrzahl von physikalischen Größen entsprechend einer Bewegung eines mobilen Objekts, worin eine gegenwärtige Position des mobilen Objekts erhalten wird durch Verwendung der Ausgänge von den jeweiligen Sensoren; umfassend

eine Filterverarbeitungseinrichtung (1) zum Unterwerfen des Ausgangs von mindestens einem der Mehrzahl von Sensoren einer Filterverarbeitung mit vorbestimmten Filtercharakteristiken und zum Berechnen eines Bestimmungswertes der vorbestimmten physikalischen Größe aus dem Verarbeitungsergebnis;

eine Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) zum Empfangen als ihr Eingang von mindestens dem Ausgang des mindestens einen Sensors und des Bestimmungswertes, der als Ausgang der Filterverarbeitungseinrichtung geliefert wird, und zum Bestimmen eines Fehlers von mindestens einem Sensor; und

eine Fenster-Verarbeitungseinrichtung (4) zum Bestimmen der Fenster- Charakteristiken aus dem Ausgang der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung und zum Ausschließen von abnormalen Werten aus dem Eingang der Filterverarbeitungseinrichtung (1), der von dem Sensor geliefert wird, welcher einen bestimmten Fehler hat, entsprechend den bestimmten Fenster-Charakteristiken.

19. Navigationssystem nach Anspruch 18, worin die Mehrzahl von Sensoren mindestens ein Element enthält, das aus der Gruppe ausgewählt ist, die einen geomagnetischen Sensor (134), der ein geomagnetisches Feld erfaßt, einen Drehwinkel-Geschwindigkeitssensor (132), der eine Drehwinkelgeschwindigkeit des mobilen Objekts erfaßt, einen GPS-Empfänger (131), der ein Signal von einem GPS-Satelliten empfängt, und mindestens eine absolute Position und einen absoluten Azimut des mobilen Objekts erfaßt, und einen Geschwindigkeitssensor (132) umfaßt, der eine Geschwindigkeit des mobilen Objekts erfaßt.

20. Navigationssystem nach Anspruch 18, worin die Filterverarbeitungseinrichtung (1) als Filterverarbeitung einen Kalman-Filterprozeß durchführt, in welchem die physikalische Größe entsprechend mindestens einem der Faktoren des Auftretens des Fehlers von mindestens einem Sensor, seinen Ausgang als eine zu bestimmende Zustandsvariable akzeptiert.

21. Navigationssystem nach Anspruch 10, worin:

einer der Mehrzahl von Sensoren ein geomagnetischer Sensor (134) ist, welcher ein geomagnetisches Feld erfaßt;

die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (1) einen Vorhersagewert akzeptiert, entsprechend der Zustandsvariablen, die in dem Kalman-Filterprozeß bestimmt wird, und der Beobachtungsvariablen des geomagnetischen Sensors (134), und dann einen Fehler eines Radius eines geomagnetischen Azimutkreises berechnet, sowohl aus dem Vorhersagewert wie auch aus der Beob achtungsvariablen, wobei der berechnete Fehler als ein Ausgang ausgegeben wird; und

die Fenster-Verarbeitungseinrichtung (4) den abnormalen Wert des Eingangs des geomagnetischen Sensors bestimmt gemäß dem Ausgang der Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung und dem bestimmten abnormalen Wert aus dem Ausgang des geomagnetischen Sensors ausschließt.

22. Navigationssystem nach Anspruch 7, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) eine Fuzzy-Interferenz-Prozeßeinrichtung (50) umfaßt zum Berücksichtigen der Fuzzy-Art in einer Beziehung zwischen dem Eingang und dem Ausgang desselben.

23. Navigationssystem nach Anspruch 8, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung eine Fuzzy-Interferenz-Prozeßeinrichtung (50) umfaßt zum Berücksichtigen der Fuzzy-Art in einer Beziehung zwischen dem Eingang und dem Ausgang derselben.

24. Navigationssystem nach Anspruch 12, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) einen bestimmten diagonalen Term einer vorbestimmten Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix in dem Kalman-Filterprozeß als einen Wert festlegt, welcher größer als ein bestimmter Wert ist, unter der Bedingung, daß der vorbestimmte diagonale Term kleiner ist als der vorbestimmte Wert.

25. Navigationssystem nach Anspruch 10, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) einen bestimmten diagonalen Term einer vorbestimmten Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix in dem Kalman-Filterprozeß als einen Wert festlegt, welcher größer als ein vorbestimmter Wert ist, unter der Bedingung, daß der vorbestimmte diagonale Term kleiner ist als der vorbestimmte Wert.

26. Navigationssystem nach Anspruch 12, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) einen vorbestimmten diagonalen Term einer vorbestimmten Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix in dem Kalman-Filterprozeß als einen vorbestimmten Wert festlegt, welcher größer ist als ein Wert, jedes Mal, wenn ein vorbestimmtes Zeitintervall verstrichen ist.

27. Navigationssystem nach Anspruch 10, worin die Sensorfehler-Bestimmungseinrichtung (3) einen vorbestimmten diagonalen Term einer vorbestimmten Bestimmungsfehler-Kovarianzmatrix in dem Kalman-Filterprozeß als einen vorbestimmten Wert festlegt, der größer als ein vorangegangener Wert ist, jedes Mal, wenn ein vorbestimmtes Zeitintervall verstrichen ist.