JPH0814494B2 - Position detection device - Google Patents
Position detection deviceInfo
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- JPH0814494B2 JPH0814494B2 JP62148178A JP14817887A JPH0814494B2 JP H0814494 B2 JPH0814494 B2 JP H0814494B2 JP 62148178 A JP62148178 A JP 62148178A JP 14817887 A JP14817887 A JP 14817887A JP H0814494 B2 JPH0814494 B2 JP H0814494B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、搬送車等の航走体の位置を、距離センサ及
び方位センサの情報を用いて、自立的に検出する位置検
出装置に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a position detection device that autonomously detects the position of a vehicle such as a carrier vehicle using information from a distance sensor and a direction sensor.
第4図及び第5図を参照して、従来方式の航走体の自
立型位置検出装置の一例を説明する。An example of a conventional self-supporting position detecting device for a vehicle will be described with reference to FIGS. 4 and 5.
第4図において、(1)は、その航走時の位置が検出
されるべき、例えば搬送車の如き航走体である。(2)
は、角速度センサで、その入力軸が搬送車(1)の旋回
軸に平行となるように、搬送車(1)に取付けられる。
(3)は、距離センサで、搬送車(1)の車輪(5)の
回転軸に取付けた車輪(5)の回転に応じてパルスを発
生するパルス発生器が、その代表例である。(4),
(4′)…は、搬送車(1)の行動領域中の任意の場所
に夫々別々に設置した位置センサで、それ等の近傍を搬
送車(1)が通過した時に、この搬送車(1)のその正
しい位置を検出し、その検出位置を自立型位置検出装
置、即ち位置演算器(6)に入力し、その出力位置を真
の位置にリセットさせるに供する。位置センサ(4),
(4′)…としては、光学的な方式、超音波、電波等各
種の方式が考えられるが、それ等の詳細は本発明とは関
係がないのでこれ以上の説明は省略する。In FIG. 4, (1) is a running body such as a carrier whose position at the time of running is to be detected. (2)
Is an angular velocity sensor, which is attached to the transport vehicle (1) such that its input shaft is parallel to the turning axis of the transport vehicle (1).
(3) is a distance sensor, a typical example of which is a pulse generator that generates a pulse according to the rotation of the wheel (5) attached to the rotating shaft of the wheel (5) of the transport vehicle (1). (4),
(4 ') ... are position sensors separately installed at arbitrary places in the action area of the transport vehicle (1), and when the transport vehicle (1) passes near them, the transport vehicle (1) ) Is detected, its detected position is input to the self-standing position detecting device, that is, the position calculator (6), and its output position is reset to the true position. Position sensor (4),
As (4 ') ..., various methods such as an optical method, an ultrasonic wave, and a radio wave are conceivable, but since the details thereof are not related to the present invention, further description will be omitted.
位置演算器(6)を、第5図を参照して説明する。同
図に示す如く、角速度センサ(2)の出力は、位置演
算器(6)内の方位積分器(7)において積分され、こ
れより、搬送車(1)の各時刻の方位角φが得られ、こ
の方位角φが、sin/cos発生器(8)に入力される。こ
れよりの方位角φの正弦sinφ及び余弦cosφを、それぞ
れX距離演算器(10)、Y距離演算器(9)へ入力す
る。尚、角速度センサ(2)と方位積分器(7)とは積
分ジャイロの如き1個の方位センサで代替することも可
能である。The position calculator (6) will be described with reference to FIG. As shown in the figure, the output of the angular velocity sensor (2) is integrated by the azimuth integrator (7) in the position calculator (6), and from this, the azimuth angle φ of the carrier vehicle (1) at each time is obtained. This azimuth angle φ is input to the sin / cos generator (8). The sine sinφ and the cosine cosφ of the azimuth angle φ from this are input to the X distance calculator (10) and the Y distance calculator (9), respectively. The angular velocity sensor (2) and the azimuth integrator (7) can be replaced with a single azimuth sensor such as an integrating gyro.
Y,X距離演算器(9),(10)は、このsinφ,cosφ
と、距離センサ(3)よりの距離出力ΔDとから、積分
により搬送車(1)の基準位置からの距離、即ち位置を
演算出力する、搬送車(1)が例えば位置センサ(4)
の近傍を通過すると、これよりの搬送車(1)のその瞬
間の正しい位置が、位置演算器(6)の位置補正演算器
(11)に入力され、それに入力されているY及びX距離
演算器(9)及び(10)よりの位置出力を正しい値にリ
セットする。Y, X distance calculators (9), (10)
And the distance output ΔD from the distance sensor (3), the carrier vehicle (1) calculates and outputs the distance from the reference position of the carrier vehicle (1) by integration, that is, the position sensor (4), for example.
When the vehicle passes through the vicinity of, the correct position of the carrier vehicle (1) at that moment is input to the position correction calculator (11) of the position calculator (6), and the Y and X distance calculation input to it is performed. Reset the position output from devices (9) and (10) to the correct values.
しかしながら上述した従来の自立型位置検出装置にお
いては、位置センサ(4),(4′)…等の出力によ
り、位置演算器(6)の出力位置を正しい値にリセット
するのみであるため、方位積分器(7)の出力である方
位角φに誤差があった場合、時間の経過と共に位置出力
の誤差が増大していくこと、又、角速度センサ(2)の
出力には、通常ジャイロドリフトと呼ばれる誤差が存
在し、これによっても、位置誤差が増大していくという
問題点があった。However, in the above-described conventional self-sustaining position detecting device, the output position of the position calculator (6) is only reset to a correct value by the outputs of the position sensors (4), (4 '), etc. If there is an error in the azimuth angle φ that is the output of the integrator (7), the error in the position output will increase with the passage of time, and the output of the angular velocity sensor (2) will show a normal gyro drift. There is a so-called error, which also causes a problem that the position error increases.
又、方位角そのもののリセットには、位置センサ
(4)及び搬送車(1)に搬送車(1)の方位を検出す
る特殊な部材を必要とし、且つその検出方位精度を十分
良くしておくことが必須で、総合的にシステムコストの
上昇をきたす等の問題点があった。Further, in order to reset the azimuth angle itself, the position sensor (4) and the special vehicle for detecting the azimuth of the guided vehicle (1) are required for the guided vehicle (1), and the detected azimuth accuracy is sufficiently improved. It is essential that there is a problem that the system cost rises overall.
従って、本発明は、上述の如き従来の装置の欠点を一
掃した位置検出装置を提供せんとするものである。Therefore, the present invention is to provide a position detecting device which eliminates the above-mentioned drawbacks of the conventional device.
本発明は、距離センサ(3)と、角速度センサ(2)
及び方位積分器(7)からなる方位センサと、位置演算
装置(6)と、位置センサ(4),(4′)…とからな
る航走体の位置検出装置に、上記距離センサ(3)、上
記方位積分器(7)及び上記位置センサ(4)の出力を
入力とするセンサ誤差演算器(31)と、上記距離センサ
の出力及び上記センサ誤差演算器のスケールファクタ修
正値 を入力としその出力をX,Y距離演算器(10),(9)に
出力する距離S/F修正器(33)と、上記角速度センサの
出力と、上記センサ誤差演算器のドリフト修正値(Δ
)とを入力と、その出力を上記方位積分器に出力する
ドリフト修正器(34)と、上記方位積分器の出力と上記
センサ誤差演算器の方位修正値 とを入力として、その出力をsin/cos発生器(8)に出
力する方位誤差修正器(32)とを設けると共に、上記セ
ンサ誤差演算器の演算にカルマンフィルタを用いたもの
である。The present invention includes a distance sensor (3) and an angular velocity sensor (2).
And the azimuth sensor including the azimuth integrator (7), the position calculation device (6), and the position detection device of the running body including the position sensors (4), (4 '), and the distance sensor (3). A sensor error calculator (31) that receives the outputs of the azimuth integrator (7) and the position sensor (4), the output of the distance sensor, and the scale factor correction value of the sensor error calculator To the X, Y distance calculators (10) and (9), the output of the angular velocity sensor, and the drift correction value of the sensor error calculator ( Δ
) And an output of the drift corrector (34) that outputs the output to the azimuth integrator, the output of the azimuth integrator and the azimuth correction value of the sensor error calculator. And an azimuth error corrector (32) which inputs the output to the sin / cos generator (8) and which uses a Kalman filter for the calculation of the sensor error calculator.
距離センサ(3)からの速度成分、方位積分器(7)
からの方位を用いて、センサ誤差修正システム(30)に
より常時システム誤差の発生状態を予測し、位置センサ
(4)からの位置が入力されると、それと位置補正演算
器(11)のシステム位置との比較を行い、この比較結果
を観測誤差として、カルマンフィルタを用いて誤差の発
生原因、位置誤差、方位誤差、距離センサのスケールフ
ァクタ、ジャイロドリフトを推定し補償する。Velocity component from distance sensor (3), azimuth integrator (7)
The sensor error correction system (30) always predicts the system error occurrence state using the azimuth from the position, and when the position from the position sensor (4) is input, it and the system position of the position correction calculator (11). Then, the Kalman filter is used to estimate the cause of the error, the position error, the azimuth error, the scale factor of the distance sensor, and the gyro drift by using the comparison result as an observation error.
以下、第1図乃至第3図を参照して、本発明の一実施
例を説明する。尚、同図において、第4図及び第5図と
同一部材は同一の符号を付し、これ等の説明は省略す
る。An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 3. In the figure, the same members as those in FIGS. 4 and 5 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
本発明は第5図に示した従来装置に、第1図に於て破
線で囲ったセンサ誤差修正システム(30)を付加したも
のである。このセンサ誤差修正システム(30)は、位置
センサ(4),(4′)…位置補正演算器(11)、距離
センサ(3)、方位積分器(7)の出力を入力とするセ
ンサ誤差演算器(31)と、該センサ誤差演算器(31)の
出力を入力とする、方位積分器(7)及びsin/cos発生
器(8)間に設けた方位誤差修正器(32)と、距離セン
サ(3)の出力側に設けた距離S/F(スケールファク
タ)修正器(33)とから、主として構成される。尚、
(34)は、角速度センサ(2)と方位積分器(7)との
間に設けたドリフト修正器で、センサ誤差演算器(31)
からのドリフト修正信号Δを入力とし、角速度センサ
(2)のドリフト誤差を修正するのに供する。The present invention is obtained by adding a sensor error correction system (30) surrounded by a broken line in FIG. 1 to the conventional device shown in FIG. This sensor error correction system (30) is a sensor error calculation that receives the outputs of the position sensors (4), (4 ') ... Position correction calculator (11), distance sensor (3) and direction integrator (7). And an azimuth error corrector (32) provided between the azimuth integrator (7) and the sin / cos generator (8), which receives the output of the sensor error calculator (31) as input. It is mainly composed of a distance S / F (scale factor) corrector (33) provided on the output side of the sensor (3). still,
(34) is a drift correction device provided between the angular velocity sensor (2) and the azimuth integrator (7), and is a sensor error calculator (31)
Is used as an input to correct the drift error of the angular velocity sensor (2).
ここで、本発明の基本となるセンサ誤差演算器(31)
に用いられるカルマンフィルタの概要を説明する。シス
テムを1次の微分方程式で記述すると次式となる。Here, the sensor error calculator (31) which is the basis of the present invention
An outline of the Kalman filter used in the above will be explained. If the system is described by a first-order differential equation, the following equation is obtained.
(t)=A(t)・x(t)+W (1) x(t)=状態変数マトリクス A(t)=システムマトリクス W =ランダムベクトル (1)式を遷移行列法で離散値形に変形すると、 又、観測系は次式で表わせる。(T) = A (t) · x (t) + W (1) x (t) = state variable matrix A (t) = system matrix W = random vector (1) is transformed into a discrete value form by the transition matrix method. Then, The observation system can be expressed by the following equation.
y(t)=H・x(t)+v (3) y(t)=観測値 システムが(2),(3)式にて記述されると、カルマ
ンフィルタによる最適推定値x(t+Δt,t+Δt)は
次式により求められる。y (t) = H · x (t) + v (3) y (t) = observed value When the system is described by the equations (2) and (3), the optimum estimated value x (t + Δt, t + Δt) by the Kalman filter is obtained by the following equation.
ここで、IIは単位マトリクス。 Where II is the unit matrix.
(4)式の は誤差共分散行列であり、 は現時刻tでシステム誤差の統計量がΔt秒後にどの位
変化するのかを予想するものである。(5)式の はカルマンゲインであり、位置情報が得られた時に計算
され、システム誤差と観測雑音との統計量を比較し、シ
ステムと観測値のどちらに重みをかけるかを決定する量
である。(7)式は最適推定値であり、時刻tでのシス
テム誤差の推定値を用いΔt秒後の値を予測するが、こ
の予測値は外乱の影響で正しく予測されているとは限ら
ないので、観測値が得られた段階で観測値と上記予測値
との偏差を用い、最適推定値を得るため、カルマンゲイ
ンで修正する。(8)式は誤差共分散行列であり、観測
値が得られて、システム誤差が修正された時、システム
誤差の統計量も修正する必要があり、(8)式を用いて
修正される。Of (4) Is the error covariance matrix, Is to predict how much the system error statistic will change after Δt seconds at the current time t. Of (5) Is a Kalman gain, which is calculated when the position information is obtained, and is a quantity that determines whether to weight the system or the observation value by comparing the statistics of the system error and the observation noise. Equation (7) is the optimum estimated value, and the value after Δt seconds is predicted using the estimated value of the system error at time t, but this predicted value is not always correctly predicted due to the influence of disturbance. , The deviation between the observed value and the predicted value is used when the observed value is obtained, and the Kalman gain is used to correct the optimum estimated value. The equation (8) is an error covariance matrix, and when the observed value is obtained and the system error is corrected, the statistic of the system error also needs to be corrected, and is corrected using the equation (8).
第1図をラプラス演算子Sを用いてモデル化すると、
第2図となる。尚、同図に於て、1/Sは積分を示し、
φ′,X′,Y′は各々誤差を含む方位角XY距離を表わすも
のとする。When FIG. 1 is modeled using the Laplace operator S,
It becomes FIG. In the figure, 1 / S indicates integration,
Let φ ', X', Y'represent azimuth XY distances that each contain an error.
角速度センサ(2)は旋回角速度ωを計測すると共
に、ジャイロドリフトによる誤差をも計測し、それを積
分したものが方位角φ′である。距離センサ(3)から
の速度Vは、スケールファクタ誤差ΔSFを持って乗ぜら
れ、上記方位角のsin,cosをとり、積分することによ
り、X方向の距離X′,Y方向の距離Y′となる。The angular velocity sensor (2) measures not only the turning angular velocity ω but also the error due to the gyro drift, and the integrated value is the azimuth angle φ ′. The velocity V from the distance sensor (3) is multiplied with a scale factor error ΔSF, and sin and cos of the azimuth angle are taken and integrated to obtain a distance X ′ in the X direction and a distance Y ′ in the Y direction. Become.
ところで、X方向の距離誤差Δは、 φ′=φ+Δφとすると、 Δ=′− =V(1+ΔSF)sinφ′−Vsinφ =Vsinφ・ΔSF+Vcosφ・Δφ 同様に、Y方向の距離誤差Δは、 Δ=′− =V(1+ΔSF)cosφ′−Vcosφ =Vcosφ・ΔSF+Vsinφ・Δφ 方位角誤差Δφは、 Δ=′− =(ω+U)−ω =U スケールファクタ誤差ΔSF及びジャイロドリフトUが時
間と共に変化しないとすると、 以上により、本システムを1次の微分方程式で書く
と、 となる。尚、この時の状態変数マトリクスは以下で表わ
せる。By the way, if the distance error Δ in the X direction is φ ′ = φ + Δφ, Δ = ′ − = V (1 + ΔSF) sinφ′−Vsinφ = Vsinφ · ΔSF + Vcosφ · Δφ Similarly, the distance error Δ in the Y direction is Δ = ′ − = V (1 + ΔSF) cosφ′−Vcosφ = Vcosφ · ΔSF + Vsinφ · Δφ The azimuth error Δφ is Δ = ′ − = (ω + U) −ω = U If the scale factor error ΔSF and the gyro drift U do not change with time, From the above, if this system is written as a first-order differential equation, Becomes The state variable matrix at this time can be expressed as follows.
xT=(ΔX,ΔY,Δφ,ΔSF,ΔU) 第3図は第1図に示すセンサ誤差演算器(31)の一具
体例のブロック図で、これは、(11)式中のシステムマ
トリクス の演算をするシステム誤差演算器(41)と、(9),
(10)式の遷移行列の の計算をする遷移行列演算器(42)と、(4)式の誤差
共分散行列 の計算をする誤差共分散行列演算器(43)と位置センサ
(4)からの情報の有無を判定する位置情報スイッチ
(44)と、位置情報が入力されない時に(6)式を計算
する最適予測演算器(45)と、位置情報が入力された時
に、位置センサ(4)と位置補正演算器(11)との出力
から現在の位置誤差を計算する位置誤差演算器(46)
と、(5)式を計算するカルマンゲイン演算器(47)
と、(6),(7)式を計算する最適推定値演算器(4
8)と、(8)式を計算する誤差共分散行列修正演算器
(49)とからなっている。x T = (ΔX, ΔY, Δφ, ΔSF, ΔU) FIG. 3 is a block diagram of a specific example of the sensor error calculator (31) shown in FIG. 1, which is the system matrix in the equation (11). A system error calculator (41) for calculating
Of the transition matrix of equation (10) Transition matrix calculator (42) for calculating and the error covariance matrix of equation (4) An error covariance matrix calculator (43) for calculating the position information, a position information switch (44) for determining the presence or absence of information from the position sensor (4), and an optimum prediction for calculating the formula (6) when the position information is not input. A position error calculator (46) for calculating a current position error from the outputs of the position sensor (4) and the position correction calculator (11) when the position information is input to the calculator (45).
And a Kalman gain calculator (47) for calculating the equation (5)
And the optimum estimated value calculator (4
8) and an error covariance matrix correction calculator (49) for calculating the formula (8).
次に、センサ誤差演算器(31)の位置情報スイッチ
(44)の入出力関連を更に詳細に説明する。位置センサ
(4)からの位置情報が無い時には、遷移行列演算器
(42)の出力が、位置情報スイッチ(44)を介して最適
予測値演算器(45)に供給され、これが(6)式の演算
を行う。一方、位置センサ(4)からの位置情報が有る
時には、誤差共分散行列演算器(43)の出力を、位置情
報スイッチ(44)を介して、カルマンゲイン演算器(4
7)に供給し、ここで(5)式の演算を実施すると共
に、該カルマンゲイン演算器(47)、位置誤差演算器
(46)、最適予測値演算器(45)の各各の出力を最適推
定値演算器(48)に入力し、ここで、(6),(7)式
の演算を行い、誤差修正値出力Δ,Δ, Δを出力し、これ等出力を第1図に示す位置補正演算
器(11)、方位誤差修正器(32)、距離S/F修正器(3
3)、ドリフト修正器(34)に夫々供給すると共に、位
置情報スイッチ(44)を介した誤差共分散行列演算器
(43)及びカルマンゲイン演算器(47)の出力を、誤差
共分散行列修正演算器(49)に入力し、(8)式の演算
を行う。該、誤差共分散行列修正演算器(49)の出力 は、次回、誤差共分散行列演算器(43)の入力として用
いられる。Next, the input / output relation of the position information switch (44) of the sensor error calculator (31) will be described in more detail. When there is no position information from the position sensor (4), the output of the transition matrix calculator (42) is supplied to the optimum predicted value calculator (45) via the position information switch (44), which is the formula (6). Is calculated. On the other hand, when there is position information from the position sensor (4), the output of the error covariance matrix calculator (43) is sent to the Kalman gain calculator (4) via the position information switch (44).
7), where the calculation of equation (5) is performed, and the outputs of the Kalman gain calculator (47), position error calculator (46), and optimum predicted value calculator (45) are output. It is input to the optimum estimated value calculator (48), where the formulas (6) and (7) are calculated, and the error correction value outputs Δ, Δ, Δ is output, and these outputs are output to the position correction calculator (11), azimuth error corrector (32), distance S / F corrector (3
3), while supplying to the drift corrector (34) respectively, the output of the error covariance matrix calculator (43) and the Kalman gain calculator (47) via the position information switch (44) is corrected to the error covariance matrix. It is input to the computing unit (49) and the computation of equation (8) is performed. Output of the error covariance matrix correction calculator (49) Is used as the input of the error covariance matrix calculator (43) next time.
尚、以上は角速度センサ(2)の信号を方位積分器
(7)により積分した方位角φを用いた位置検出装置を
示したが、本発明はこれ等に限定されるものではなく、
レート積分ジャイロ、リングレーザージャイロ、チュー
ンドドライジャイロ等のように直接方位角を出力するタ
イプのジャイロ、又、ジャイロコンパスのように直接真
北からの絶対方位角を出力するセンサも使用可能であ
る。Although the position detecting device using the azimuth angle φ obtained by integrating the signal of the angular velocity sensor (2) by the azimuth integrator (7) has been described above, the present invention is not limited thereto.
A gyro of a type that directly outputs an azimuth angle such as a rate integration gyro, a ring laser gyro, or a tuned dry gyro, or a sensor that directly outputs an absolute azimuth angle from true north such as a gyro compass can be used.
角速度センサと距離センサとを用いた位置検出装置に
おいて、離散的な外部位置情報のみを用いて、位置誤
差、方位誤差、ジャイロドリフト等のシステム誤差をカ
ルマンフィルタを用いて検出演算するようにしたことに
より、特に角速度センサのドリフトによって生ずる方位
誤差に起因する位置誤差を大巾に減少させることがで
き、高精度の位置検出装置を得ることができる。又、位
置情報により方位誤差を修正するようにしたことによ
り、低精度、低コストの角速度センサの使用が可能とな
る。更に、位置情報により、距離センサのスケールファ
クタ誤差を検出修正するようにしたことにより、高精度
の位置検出装置を得ることができる。又、方位角を修正
する装置を用いることなく位置情報のみにより、方位角
と、角速度センサのドリフトとを修正することが可能と
なったことにより、位置計測システム全体のコストを低
減させることができる。In the position detection device using the angular velocity sensor and the distance sensor, only the discrete external position information is used, and the system error such as the position error, the azimuth error, and the gyro drift is detected and calculated by using the Kalman filter. In particular, the position error caused by the azimuth error caused by the drift of the angular velocity sensor can be greatly reduced, and the position detecting device with high accuracy can be obtained. Further, since the azimuth error is corrected based on the position information, it is possible to use the angular velocity sensor with low accuracy and low cost. Further, by using the position information to detect and correct the scale factor error of the distance sensor, a highly accurate position detecting device can be obtained. Further, since it becomes possible to correct the azimuth angle and the drift of the angular velocity sensor only by the position information without using the device for correcting the azimuth angle, it is possible to reduce the cost of the entire position measuring system. .
第1図は本発明によるセンサ誤差修正システムを有する
位置検出装置のブロック図、第2図は第1図をモデル化
したブロック図、第3図は第1図のセンサ誤差修正シス
テムのブロック図、第4図は従来の航走体の位置検出装
置の外観図、第5図は従来方式の位置検出装置のブロッ
ク図である。 図において(1)は搬送車、(2)は角速度センサ、
(3)は距離センサ、(4),(4′),…は位置セン
サ、(6)は位置演算器、(31)はセンサ誤差演算器、
(32)は方位誤差修正器、(33)は距離S/F修正器、(3
4)はドリフト修正器、(41)はシステム誤差演算器、
(42)は遷移行列演算器、(43)は誤差共分散行列演算
器、(44)は位置情報スイッチ、(45)は最適予測値演
算器、(46)は位置誤差演算器、(47)はカルマンゲイ
ン演算器、(48)は最適推定値演算器、(49)は誤差共
分散行列修正演算器を夫々示す。1 is a block diagram of a position detecting device having a sensor error correction system according to the present invention, FIG. 2 is a block diagram modeling FIG. 1, FIG. 3 is a block diagram of the sensor error correction system of FIG. 1, FIG. 4 is an external view of a conventional position detecting device for a vehicle, and FIG. 5 is a block diagram of a conventional position detecting device. In the figure, (1) is a carrier vehicle, (2) is an angular velocity sensor,
(3) is a distance sensor, (4), (4 '), ... are position sensors, (6) is a position calculator, (31) is a sensor error calculator,
(32) is a bearing error corrector, (33) is a distance S / F corrector, (3
4) is a drift corrector, (41) is a system error calculator,
(42) is a transition matrix calculator, (43) is an error covariance matrix calculator, (44) is a position information switch, (45) is an optimum predicted value calculator, (46) is a position error calculator, (47) Is a Kalman gain calculator, (48) is an optimum estimated value calculator, and (49) is an error covariance matrix correction calculator.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 一輝 東京都大田区南蒲田2丁目16番46号 株式 会社東京計器内 (56)参考文献 特開 昭61−155813(JP,A) 特開 昭63−302317(JP,A) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (72) Inventor Kazuki Sato 2-16-46 Minami-Kamata, Ota-ku, Tokyo Tokyo Keiki Co., Ltd. (56) References JP 61-155813 (JP, A) JP Sho 63-302317 (JP, A)
Claims (1)
器からなる方位センサと、位置演算装置と、位置センサ
とからなる航走体の位置検出装置において、 上記距離センサ、上記方位積分器、上記位置センサの出
力を入力とするセンサ誤差演算器と、 上記距離センサの出力及び上記センサ誤差演算器のスケ
ールファクタ修正値 を入力としその出力をX,Y距離演算器に出力する距離S/F
修正器と、 上記角速度センサの出力と、上記センサ誤差演算器のド
リフト修正値(Δ)とを入力とし、その出力を上記方
位積分器に出力するドリフト修正器と、 上記方位積分器の出力と上記センサ誤差演算器の方位修
正値 とを入力として、その出力をsin/cos発生器に出力する
方位誤差修正器とを設けると共に、 上記センサ誤差演算器の演算にカルマンフィルタを用い
たことを特徴とする位置検出装置。1. A navigation vehicle position detecting device comprising a distance sensor, an azimuth sensor including an angular velocity sensor and an azimuth integrator, a position calculation device, and a position sensor, wherein the distance sensor, the azimuth integrator, and A sensor error calculator that receives the output of the position sensor, the output of the distance sensor and the scale factor correction value of the sensor error calculator Is a distance S / F that outputs the output to the X, Y distance calculator
A corrector, an output of the angular velocity sensor, and a drift correction value (Δ) of the sensor error calculator, and a drift corrector that outputs the output to the azimuth integrator, and an output of the azimuth integrator. Direction correction value of the above sensor error calculator A position detecting device characterized in that a Kalman filter is used for the calculation of the sensor error calculator, and a azimuth error corrector for inputting and is output to a sin / cos generator.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62148178A JPH0814494B2 (en) | 1987-06-15 | 1987-06-15 | Position detection device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62148178A JPH0814494B2 (en) | 1987-06-15 | 1987-06-15 | Position detection device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63311115A JPS63311115A (en) | 1988-12-19 |
JPH0814494B2 true JPH0814494B2 (en) | 1996-02-14 |
Family
ID=15446995
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62148178A Expired - Lifetime JPH0814494B2 (en) | 1987-06-15 | 1987-06-15 | Position detection device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0814494B2 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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DE69420418T2 (en) * | 1994-11-29 | 2000-05-25 | Hitachi, Ltd. | Navigation system with switchover if a radio signal cannot be received |
US8718937B2 (en) | 2005-09-28 | 2014-05-06 | Honeywell International Inc. | Methods and apparatus for real time position surveying using inertial navigation |
JP5046601B2 (en) * | 2006-09-28 | 2012-10-10 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | Method and apparatus for real-time position surveying using inertial navigation |
-
1987
- 1987-06-15 JP JP62148178A patent/JPH0814494B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS63311115A (en) | 1988-12-19 |
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