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WO2018163750A1 - 距離推定装置、距離推定方法及びプログラム - Google Patents

距離推定装置、距離推定方法及びプログラム Download PDF

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WO2018163750A1
WO2018163750A1 PCT/JP2018/005325 JP2018005325W WO2018163750A1 WO 2018163750 A1 WO2018163750 A1 WO 2018163750A1 JP 2018005325 W JP2018005325 W JP 2018005325W WO 2018163750 A1 WO2018163750 A1 WO 2018163750A1
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WO
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distance
time
feature
moving
vehicle
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/005325
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English (en)
French (fr)
Inventor
諒子 新原
加藤　正浩
大数 ▲浜▼田
Original Assignee
パイオニア株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers

Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a moving distance of a moving object.
  • Patent Document 1 discloses a method of correcting a vehicle speed sensor mounted on a moving body by estimating a moving distance of the moving body in a predetermined period.
  • the correction device detects the number of output pulses of the vehicle speed sensor from the recognition of the feature A by the image recognition means to the recognition of the feature B, and the feature A and the feature B from the map information. The distance D is obtained. Then, the correction device corrects an arithmetic expression for obtaining the travel distance or travel speed of the vehicle from the output pulse number based on the relationship between the output pulse number and the distance D.
  • An object of the present invention is to estimate a moving distance of a moving object using any one feature.
  • the invention according to claim 1 is a distance estimation device, and is mounted on the moving body at each of a first time during movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time.
  • a first acquisition unit that acquires the respective distances from the two measurement devices to the predetermined feature, measured by the two measurement devices, the distance acquired by the first acquisition unit, and the distance between the two measurement devices
  • a calculating unit that calculates a moving distance of the moving body from the first time to the second time based on the distance.
  • the invention according to claim 9 is a distance estimation method executed by the distance estimation device, wherein the movement is performed at each of a first time during movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time.
  • the invention according to claim 10 is a program executed by a distance estimation device including a computer, and at each of a first time during movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time,
  • the first acquisition unit that acquires the distances from the two measurement devices to the predetermined feature measured by the two measurement devices mounted on the moving body, and the distance acquired by the first acquisition unit
  • the calculation unit that calculates the moving distance of the moving body from the first time to the second time based on the distance between the two measuring devices.
  • the calculation method of the moving distance of a vehicle is shown. It is a figure explaining average pulse width. It is a flowchart of the process which calculates
  • a method for projecting a three-dimensional position of a feature onto a horizontal plane of a vehicle will be described. Another method for projecting a three-dimensional position of a feature onto the horizontal plane of the vehicle is shown.
  • the distance estimation device is mounted on the moving body at each of a first time during movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time.
  • a first acquisition unit that acquires the distances from the two measurement devices to the predetermined feature measured by the two measurement devices, and the distance acquired by the first acquisition unit and the distance between the two measurement devices.
  • a calculating unit that calculates a moving distance of the moving body from the first time to the second time.
  • the distance estimation device described above is measured by the two measurement devices mounted on the moving body at each of the first time during the movement of the moving body and the second time after the predetermined time has elapsed. Each distance from the measuring device to a predetermined feature is acquired. And based on the distance measured by the measuring device and the distance between the two measuring devices, the moving distance of the moving body from the first time to the second time is calculated. According to this distance estimation apparatus, the moving distance of the moving object can be calculated using one feature that can be measured from the moving object.
  • the calculation unit is configured to calculate the per-pulse speed of the vehicle speed pulse signal based on a moving distance from the first time to the second time and an average pulse width of the vehicle speed pulse signal. Is calculated. As a result, the vehicle speed pulse signal can be calibrated based on the calculated moving distance.
  • the calculation unit calculates the movement distance when an angular velocity or a steering angle in a yaw direction of the moving body is less than a predetermined threshold. Thereby, the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • a storage unit that stores information including a distance between the two measurement devices, and a second acquisition unit that acquires a distance between the two measurement devices from the storage unit, are further provided.
  • the distance between the two measuring devices is stored in the storage unit and can be used immediately.
  • the calculation unit changes a time interval from the first time to the second time according to a traveling speed of the moving body.
  • the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the calculation unit shortens the time interval as the traveling speed of the moving body increases.
  • the position of the feature to be measured by the two measuring devices is determined based on the current position of the moving object from a map database in which position information of a plurality of features is stored.
  • a third acquisition unit that acquires information is provided, and the measurement device measures a feature existing at a position corresponding to the position information acquired by the third acquisition unit as the predetermined feature.
  • the third acquisition unit acquires position information of a feature to be measured by the two measuring devices based on a current position, a traveling direction, and a moving speed of the moving body.
  • the distance estimation method executed by the distance estimation apparatus moves at each of a first time during movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time.
  • the moving distance of the moving body can be calculated using one feature that can be measured from the moving body.
  • the program executed by the distance estimation apparatus including a computer is a first time during the movement of the moving body and a second time after a predetermined time has elapsed from the first time.
  • the first acquisition unit that acquires the distances from the two measurement devices to the predetermined feature measured by the two measurement devices mounted on the moving body, and the distance acquired by the first acquisition unit
  • the calculation unit that calculates the moving distance of the moving body from the first time to the second time based on the distance between the two measuring devices.
  • the vehicle speed is detected using a vehicle speed sensor, and the traveling state is detected using an angular velocity sensor or a steering angle sensor, thereby measuring the movement state of the vehicle. Then, the current position is estimated by integrating these with information measured by the GPS or the external sensor. Therefore, in order to improve the self-position estimation accuracy, it is required to detect the vehicle speed with high accuracy.
  • the vehicle speed sensor outputs a vehicle speed pulse signal at a time interval proportional to the output shaft of the transmission or the rotational speed of the wheels, for example. Then, as shown in the following formula (1), the distance coefficient alpha d can be calculated vehicle speed v by dividing a pulse width t p. This distance coefficient ⁇ d is the moving distance per pulse of the vehicle speed pulse signal.
  • the travel distance per pulse varies depending on the vehicle model. Further, when the outer diameter of the tire changes due to a change in tire air pressure or tire replacement, the moving distance per pulse also changes. Furthermore, the moving distance per pulse varies depending on the traveling speed. Usually, the running resistance causes a difference between the wheel speed obtained from the vehicle speed pulse and the actual vehicle speed. Since the running resistance is higher during high speed running than during low speed running, the speed difference between the wheel speed and the vehicle body speed is also greater during high speed running than during low speed running. Therefore, the moving distance per pulse differs between high speed traveling and low speed traveling. As described above, in order to obtain the vehicle speed with high accuracy, the distance coefficient needs to be appropriately calibrated and updated.
  • the GPS information itself which is a reference, may include a large error.
  • the conditions should be strict, but the more strict the conditions, the less the number of times reference information is obtained, and the conflicting problem that the progress of calibration becomes slower. Comes out.
  • the distance coefficient updating apparatus does not use GPS information as a reference, but based on the measurement of a feature by an external sensor, the moving distance of the vehicle Is used as a reference for calibration of the vehicle speed pulse signal.
  • an external sensor a camera, LiDAR (Light Detection And Ranging), a millimeter wave radar, or the like can be used.
  • FIG. 1 is a flowchart showing a basic process for updating the distance coefficient.
  • the update device at time T 1, to measure one feature using two external sensors mounted on the vehicle.
  • step P2 updating device, at time T 2, which has passed ⁇ T seconds from the time T 1, using the same two external sensor to measure the same feature as that measured at time T 1.
  • step P3 the update device acquires the distance between the two external sensors.
  • step P4 the update device was acquired at time T 1 and time T 2, the distance from the external sensor to feature at each time, in the direction viewed feature from the position of the external sensor at each time
  • the travel distance ⁇ D of the vehicle from time T 1 to time T 2 is calculated using the angle formed.
  • step P5 the update device, an average pulse width t p of the vehicle speed pulse signal from the time T 1 of the time T 2, the elapsed time ⁇ T from the time T 1 to time T 2, determined in step P4
  • the moving distance d p per pulse is calculated using the moving distance ⁇ D of the vehicle from time T 1 to time T 2 .
  • step P6 the updating device updates the distance coefficient ⁇ d using the movement distance d p per pulse obtained in step P5.
  • FIG. 2 shows an example of the positional relationship between one feature and a moving vehicle.
  • Two external sensors 12A and 12B are attached to the vehicle. It is assumed that the mounting positions and postures of the external sensors 12A and 12B in the vehicle are known. Therefore, the distance C between the mounting positions of the external sensors 12A and 12B (hereinafter also referred to as “inter-sensor distance C”) is known. Further, the angle ⁇ formed by the direction connecting the external sensors 12A and 12B (hereinafter also referred to as “sensor arrangement direction”) and the traveling direction of the vehicle is also known.
  • the update device detects the feature at ambient sensors 12A and 12B at time T 1, the distance L A from external sensors 12A to feature, and obtains the distance L B from external sensor 12B to feature (Process P1).
  • the update device detects the feature at ambient sensors 12A and 12B at time T 2, the distance L A from external sensors 12A to feature ', and the distance from the external sensor 12B to feature L B' Is acquired (process P2).
  • the update device acquires an inter-sensor distance C that is the distance between the external sensors 12A and 12B from the internal storage unit (step P3).
  • the update device uses these values to calculate the moving distance ⁇ D of the vehicle at time T 2, the time T 1 (step P4). Specifically, the direction of the feature as seen from the position of the external sensor 12A at time T 1, the angle between the alignment direction of the sensor and " ⁇ ". Further, the direction of the feature as seen from the position of the external sensor 12A at time T 2, the angle between the alignment direction of the sensor and "theta ''. In this case, according to the cosine theorem, the angles ⁇ and ⁇ ′ can be calculated by the following equations.
  • the angle ⁇ can be calculated by the following equation.
  • the moving distance ⁇ D of the vehicle can be calculated by the following formula using the cosine theorem.
  • the moving distance of the moving object can be calculated at arbitrary time intervals. Further, only one feature may be used for the calculation, and a plurality of features are not required.
  • Figure 3 is a diagram for explaining the average pulse width t p.
  • Average pulse width t p is the pulse width measured between the time T 1 of the time T 2, you leave buffers can be calculated by taking the average as the following equation (7).
  • the average pulse width can be obtained by sequential calculation using the following equation (8).
  • the average pulse width is obtained by sequential calculation, it is not necessary to buffer the measured pulse width, so that the amount of memory used in the apparatus can be reduced.
  • FIG. 4 is a flowchart of a process for obtaining the average pulse width by sequential calculation.
  • the update unit resets the coefficient k indicating the number of detected pulses to "0" (step S51), and acquires the current time T (step S52).
  • the update unit determines whether the present time T reaches time T 2 (step S53).
  • the update device by the equation (8), obtained by dividing the difference between the average pulse width t p and the current pulse width t k at the time by a factor k value (t k -t p) / k , that is, to update the current pulse width t k average pulse t p the variation of adding the average pulse width t p of the time average pulse width t p by, step S52 Return to.
  • step S53 if the current time T reaches time T 2 (step S53: YES), the process ends.
  • the update device updates the distance coefficient ⁇ d using the movement distance d p obtained in step P5. Specifically, the moving distance d p obtained as a new distance coefficient alpha d.
  • the updated distance coefficient ⁇ d obtained in this way is used for calculation of the vehicle speed v by the equation (1).
  • a vehicle coordinate system (XYZ coordinate system) is defined as shown in FIG.
  • the X axis indicates the traveling direction of the vehicle
  • the Y axis indicates the direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle in the horizontal plane of the vehicle
  • the Z axis indicates the height direction of the vehicle.
  • the length L xy of the line segment OP ′ and the angle ⁇ xy formed by the line segment OP ′ and the X axis are as follows: Can be calculated as follows.
  • the horizontal distance L xy may be obtained using the equation (9) and used. Specifically, in the process P1, the horizontal distances L Axy and L Bxy are obtained. Similarly, in the process P2, the horizontal distances L A ′ xy and L B ′ xy are obtained. And based on these, movement distance (DELTA) D is calculated
  • the length L xy of the line segment OP ′ can be calculated as follows.
  • the horizontal distance L xy obtained by the equation (10) may be used as in (i).
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the update device 1.
  • the update device 1 obtains the travel distance ⁇ D of the vehicle by calculation based on the measurement result of one feature by the external sensor.
  • the update device 1 includes a gyro sensor 10, a vehicle speed sensor 11, external sensors 12A and 12B, a traveling direction acquisition unit 13, a vehicle speed pulse measurement unit 14, a feature measurement unit 15, and a storage unit. 16, a distance coefficient calibration unit 17, a movement distance calculation unit 18, a current position estimation unit 19, a reference feature setting unit 20, and a map database 21.
  • the external sensors 12A and 12B are not distinguished, they are simply referred to as “external sensor 12”.
  • the traveling direction acquisition unit 13, the vehicle speed pulse measurement unit 14, the feature measurement unit 15, the distance coefficient calibration unit 17, the movement distance calculation unit 18, the current position estimation unit 19, and the reference feature setting unit 20 are a computer such as a CPU. Can be realized by executing a program prepared in advance.
  • the position of a feature that is preferable as a reference for calculating the moving distance of the vehicle is stored in association with a point on the map data.
  • a preferable feature as a reference for calculating the moving distance of the vehicle is a feature that does not change in shape or position depending on time, season, weather, etc., and exists around the road, such as a road sign, This includes traffic lights, utility poles, billboards, and buildings.
  • the current position estimation unit 19 estimates the current position of the vehicle based on positioning information received from a positioning satellite belonging to, for example, GNSS (Global Navigation Satellite System / Global Positioning Satellite System). Alternatively, the current position estimation unit 19 estimates the current position of the vehicle by performing map matching with the map data in the map database 21 based on the output of the gyro sensor 10, the output from the vehicle speed sensor 11, the output of the external sensor 12, and the like. You may do.
  • GNSS Global Navigation Satellite System / Global Positioning Satellite System
  • the reference feature setting unit 20 When the reference feature setting unit 20 tries to execute the calibration of the vehicle speed pulse signal, the reference feature setting unit 20 determines the vehicle position based on the current position of the vehicle estimated by the current position estimation unit 19, the traveling direction of the vehicle, and the vehicle speed. A feature preferable as a reference for calculating the moving distance is extracted from the map data and set as a reference feature.
  • the traveling direction acquisition unit 13 acquires the traveling direction of the vehicle based on the output of the gyro sensor 10 and supplies it to the feature measurement unit 15 and the distance coefficient calibration unit 17.
  • Vehicle speed pulse measuring unit 14 a vehicle speed pulse outputted from the vehicle speed sensor 11 measures and supplies the distance coefficient calibration unit 17 calculates the like mean pulse width t p of the vehicle speed pulse signal.
  • the external sensor 12 is, for example, a camera, a LiDAR, a millimeter wave radar, or the like, and the feature measuring unit 15 is a distance to the reference feature set by the reference feature setting unit 20 based on the output of the external sensor 12. Measure. Specifically, feature measuring section 15 at time T 1, 2 one external sensor 12A, a distance L A from 12B to feature measures the L B, and supplies the moving distance calculating unit 18. Further, feature measurement unit 15, at time T 2, 2 two external sensor 12A, a distance L A from 12B to feature ', L B' were measured and supplied to the moving distance calculating unit 18.
  • the storage unit 16 stores a distance between the two external sensors 12A and 12B attached to the vehicle, that is, a distance C between the sensors.
  • the movement distance calculation unit 18 calculates the above formula. From (3) to (5), the moving distance ⁇ D of the vehicle is calculated and supplied to the distance coefficient calibration unit 17.
  • the moving distance d p per pulse (i.e. , A distance coefficient ⁇ d ) is calculated.
  • the vehicle body speed may be calculated from the obtained movement distance per pulse.
  • FIG. 8 is a flowchart of the distance coefficient update process.
  • the updating device 1 determines whether or not the vehicle is traveling straight ahead based on the traveling direction of the vehicle output by the traveling direction acquisition unit 13 (step S11). This is because the accuracy of the movement distance ⁇ D output by the movement distance calculation unit 18 decreases when the vehicle is not traveling straight ahead.
  • the gyro sensor 10 can detect the angular velocity ⁇ in the yaw direction of the vehicle, it may be determined that the vehicle is traveling straight when
  • the steering angle ⁇ of the vehicle it may be determined that the vehicle is traveling straight when
  • step S11: NO If the vehicle is not traveling straight (step S11: NO), the process ends.
  • the reference feature setting unit 20 is based on the current position of the vehicle estimated by the current position estimation unit 19, the traveling direction of the vehicle, and the vehicle speed. Then, a feature preferable as a reference for calculating the moving distance of the vehicle is extracted from the map data around the current position of the vehicle, and set as a reference feature (step S12). Specifically, the reference feature setting unit 20 determines a predetermined time required for measuring a feature among features existing in the traveling direction along the road on which the vehicle is traveling, based on the current position and traveling direction of the vehicle.
  • the external sensor may be too close to or over the feature.
  • the position information of the features closest to the current position of the vehicle is acquired from the map data and set as the reference feature position. That is, the reference feature setting unit 20 sets a feature that is as close as possible to the current position of the vehicle as a reference feature within a range where measurement is not possible during measurement.
  • the updating device 1 sets the reference feature within a predetermined angle range including the direction in which the reference feature exists, which is set based on the position information in the map data of the reference feature. and, a feature existing within a predetermined distance range including the distance that features of the reference is present, the two external sensors 12A, detected in 12B, at time T 1, T 2 of one of the feature detected Measurement is performed (step S13), and the inter-sensor distance C between the external sensors 12A and 12B is acquired from the storage unit 16 (step S14).
  • step S15 NO
  • the updating device 1 calculates the movement distance ⁇ D as described above (step S18), and calculates the movement distance d p per pulse using the movement distance ⁇ D. (step S19), and updates the distance coefficient alpha d (step S20). Then, the process ends.
  • the movement distance d p per pulse obtained in the above-described distance coefficient update process is an average value of the movement distance per pulse during the time interval ⁇ T from time T 1 to time T 2 . Therefore, the large variation of the pulse width of the time interval [Delta] T, the accuracy of the moving distance d p which is calculated is deteriorated. Therefore, it is desirable that the number of pulses during the time interval ⁇ T is as small as possible.
  • the number of pulses per unit time varies depending on the running speed of the vehicle. For example, consider the number of pulses per second as shown in FIG. In a vehicle type that outputs two pulses per tire rotation, the number of pulses per second is 3 pulses at 10 km / h, 17 pulses at 50 km / h, and 35 pulses at 100 km / h, and there is a large difference depending on the running speed.
  • FIG. 9B shows the relationship between the traveling speed and the pulse width.
  • ⁇ T 300 ms when the traveling speed is less than 20 km / h
  • ⁇ T 200 ms when the speed is 20 km / h or more and less than 30 km / h.
  • the number of pulses that can be measured during the time interval ⁇ T is about 1 pulse or 2 pulses, and the moving distance is high.
  • d p can be calculated.
  • Modification 2 If the external sensor is attached to a low position of the vehicle, it is considered that the occlusion increases by surrounding vehicles, and the frequency with which a suitable feature for updating the distance coefficient can be detected decreases. Therefore, it is preferable to install the external sensor so that the upper side can be measured above the height of the surrounding vehicle. Thereby, since the detection frequency of the feature increases and the number of updates of the distance coefficient increases, the accuracy of the distance coefficient can be improved.
  • the movement of the vehicle is erroneously based on the moving object.
  • the distance is not calculated, and the reliability of the calculated moving distance can be improved.
  • the external sensor 12 can measure the distance to the feature with high accuracy, and the accuracy of the calculated movement distance Can be improved.

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Abstract

距離推定装置は、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する。そして、測定装置により測定された距離と、２つの測定装置間の距離に基づいて、第１時刻から第２時刻までの移動体の移動距離を算出する。

Description

距離推定装置、距離推定方法及びプログラム
　本発明は、移動体の移動距離を推定する技術に関する。
　移動体の所定期間における移動距離を推定することにより、移動体に搭載された車速センサを補正する手法が例えば特許文献１に記載されている。特許文献１では、補正装置は、画像認識手段により地物Ａを認識してから地物Ｂを認識するまでの車速センサの出力パルス数を検出するとともに、地図情報から地物Ａと地物Ｂの距離Ｄを取得する。そして、補正装置は、出力パルス数と距離Ｄとの関係に基づいて、出力パルス数から車両の走行距離又は走行速度を求める演算式を補正する。
特開２００８－８７８３号公報
　しかし、特許文献１の方法では、１つの地物しか認識できないときには演算式を補正することができない。また、第１の地物と第２の地物との距離が大きい場合は、計算の精度が低くなってしまう。
　本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが例として挙げられる。本発明は、任意の１つの地物を利用して移動体の移動距離を推定することを目的とする。
　請求項１に記載の発明は、距離推定装置であって、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、を備えることを特徴とする。
　請求項９に記載の発明は、距離推定装置により実行される距離推定方法であって、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得工程と、前記第１取得工程により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、を備えることを特徴とする。
　請求項１０に記載の発明は、コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムであって、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。
距離係数を更新する基本処理を示すフローチャートである。 車両の移動距離の算出方法を示す。 平均パルス幅を説明する図である。 逐次計算により平均パルス幅を求める処理のフローチャートである。 地物の３次元位置を車両の水平面に投射する方法を示す。 地物の３次元位置を車両の水平面に投射する他の方法を示す。 距離係数更新装置の構成を示すブロック図である。 距離係数更新処理のフローチャートである。 走行速度と単位時間のパルス数との関係、及び、走行速度とパルス幅との関係を示す。
　本発明の１つの好適な実施形態では、距離推定装置は、移動体の移動中における第１時刻及び当該第1時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、前記第１取得部で取得した距離と前記２つの測定装置間の距離に基づいて前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、を備える。
　上記の距離推定装置は、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、移動体に搭載される２つの測定装置により測定された当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する。そして、測定装置により測定された距離と、２つの測定装置間の距離に基づいて、第１時刻から第２時刻までの移動体の移動距離を算出する。この距離推定装置によれば、移動体から測定できる１つの地物を利用して移動体の移動距離を算出することができる。
　上記の距離推定装置の一態様では、前記算出部は、前記第１時刻から前記第２時刻までの移動距離と、車速パルス信号の平均パルス幅とに基づいて、前記車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離を算出する。これにより、算出した移動距離に基づいて、車速パルス信号のキャリブレーションなどを行うことができる。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記算出部は、前記移動体のヨー方向の角速度又は操舵角が所定の閾値未満であるときに前記移動距離を算出する。これにより、移動距離の算出精度を向上させることができる。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記２つの測定装置間の距離を含む情報を記憶する記憶部と、前記記憶部から前記２つの測定装置間の距離を取得する第２取得部と、を更に備える。この態様では、２つの測定装置間の距離を記憶部に記憶しておき、直ちに利用可能とする。
　上記の距離推定装置の他の一態様では、前記算出部は、前記移動体の走行速度に応じて、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間間隔を変化させる。これにより、移動距離の算出精度を向上させることができる。好適には、前記算出部は、前記移動体の走行速度が速いほど前記時間間隔を短くする。
　上記の距離推定装置の他の一態様は、複数の地物の位置情報が記憶される地図データベースから、移動体の現在位置に基づいて、前記２つの測定装置の測定対象とする地物の位置情報を取得する第３取得部を備え、前記測定装置は、前記第３取得部により取得された位置情報に対応する位置に存在する地物を前記所定の地物として測定する。好適には、前記第３取得部は、前記移動体の現在位置、進行方向、及び移動速度に基づいて、前記２つの測定装置の測定対象とする地物の位置情報を取得する。
　本発明の他の好適な実施形態では、距離推定装置により実行される距離推定方法は、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得工程と、前記第１取得工程により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、を備える。この距離推定方法によれば、移動体から測定できる１つの地物を利用して移動体の移動距離を算出することができる。
　本発明の他の好適な実施形態では、コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムは、移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の距離推定装置を実現することができる。このプログラムは、記憶媒体に記憶して利用することができる。
　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以下では、本発明の距離推定手法により得られた移動体の移動距離を、車両の車速パルスのキャリブレーションに使用する実施例について説明する。
　［背景］
　現在のカーナビゲーション装置などに搭載されている自己位置推定システムでは、車速センサを用いて車速を検出し、角速度センサあるいは操舵角センサを用いて進行方向を検出することで、車両の移動状況を計測し、これらをＧＰＳや外界センサで計測した情報と統合することで現在位置を推定している。よって、自己位置推定精度を向上させるために、車速を高精度に検出することが求められている。
　車速センサは、例えば、トランスミッションの出力軸または車輪の回転速度に比例した時間間隔で車速パルス信号を出力する。そして、下記の式（１）に示すように、距離係数αｄをパルス幅ｔｐで除することで車速ｖを計算できる。この距離係数αｄは車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　１パルスあたりの移動距離は、車種によって異なる。また、タイヤの空気圧の変化やタイヤの交換などによりタイヤの外径が変化すると、１パルスあたりの移動距離も変化する。さらに、１パルスあたりの移動距離は走行速度によっても変化する。通常、走行抵抗により、車速パルスから求まる車輪速度と実際の車体速度に差が生じる。高速走行時は低速走行時に比べて走行抵抗が大きくなるため、車輪速度と車体速度の速度差も、低速走行時に比べて高速走行時の方が大きくなる。従って、高速走行時と低速走行時では１パルスあたりの移動距離が異なる。以上より、車速を高精度に求めるためには距離係数は適宜キャリブレーションし、更新する必要がある。
　従来は、距離係数のキャリブレーションを行う際に、リファレンスとしてＧＰＳから得られる情報を利用してきた。例えば、ＧＰＳから得られるＧＰＳ位置によって求まる車両の移動距離ΔＤと車速パルス数ｎを用いて、下記の式（２）により１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出し、常時、平均化処理を施すことにより補正を行うという方法がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　しかし、条件によってはリファレンスであるＧＰＳ情報自身に大きな誤差を含む場合があり、大きな誤差を含むＧＰＳ情報をリファレンスとしてキャリブレーション計算を行うと、真値からずれた距離係数となってしまうという問題がある。リファレンスとなるＧＰＳ情報をより正確に得るには条件を厳しくすれば良いのだが、条件を厳しくすればする程、リファレンス情報を得る回数が減るので、キャリブレーションの進みが遅くなる、という相反する問題が出てくる。
　［距離係数更新処理］
　以上の観点より、本実施例に係る距離係数更新装置（以下、単に「更新装置」とも呼ぶ。）は、ＧＰＳ情報をリファレンスとせずに、外界センサによる地物の計測に基づいて車両の移動距離を計算し、車速パルス信号のキャリブレーションのリファレンスとして使用する。外界センサとしては、カメラやＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーダーなどを用いることができる。
　図１は、距離係数を更新する基本処理を示すフローチャートである。まず、工程Ｐ１では、更新装置は、時刻Ｔ１において、車両に取り付けられた２つの外界センサを用いて１つの地物を計測する。次に、工程Ｐ２では、更新装置は、時刻Ｔ１からΔＴ秒経過した時刻Ｔ２において、同じ２つの外界センサを用いて、時刻Ｔ１で計測したものと同じ地物を計測する。次に、工程Ｐ３では、更新装置は、２つの外界センサ間の距離を取得する。
　次に、工程Ｐ４では、更新装置は、時刻Ｔ１及び時刻Ｔ２で取得した、各時刻における外界センサから地物までの距離と、各時刻において外界センサの位置から地物を見た方向のなす角度を用いて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤを算出する。
　次に、工程Ｐ５では、更新装置は、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間の車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐと、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの経過時間ΔＴと、工程Ｐ４で求めた時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの車両の移動距離ΔＤとを用いて、１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出する。そして、工程Ｐ６では、更新装置は、工程Ｐ５で求めた１パルスあたりの移動距離ｄｐを用いて、距離係数αｄを更新する。
　次に、上記の基本処理の各工程について詳しく説明する。
　（１）移動距離ΔＤの算出（工程Ｐ１～Ｐ４）
　図２は、１つの地物と移動中の車両との位置関係の一例を示す。車両には２つの外界センサ１２Ａ、１２Ｂが取り付けられている。車両における外界センサ１２Ａ、１２Ｂの取付位置及び姿勢は既知であるものとする。よって、外界センサ１２Ａ、１２Ｂの取付位置間の距離Ｃ（以下、「センサ間距離Ｃ」とも呼ぶ。）は既知である。また、外界センサ１２Ａと１２Ｂを結ぶ方向（以下、「センサの並び方向」とも呼ぶ。）と、車両の進行方向とのなす角度γも既知である。
　いま、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に車両が図２に示すように直進移動しているものとする。まず、更新装置は、時刻Ｔ１において外界センサ１２Ａ及び１２Ｂで地物を検出し、外界センサ１２Ａから地物までの距離ＬＡ、及び、外界センサ１２Ｂから地物までの距離ＬＢを取得する（工程Ｐ１）。次に、更新装置は、時刻Ｔ２において外界センサ１２Ａ及び１２Ｂで地物を検出し、外界センサ１２Ａから地物までの距離ＬＡ’、及び、外界センサ１２Ｂから地物までの距離ＬＢ’を取得する（工程Ｐ２）。次に、更新装置は、内部の記憶部から、外界センサ１２Ａと１２Ｂの距離であるセンサ間距離Ｃを取得する（工程Ｐ３）。
　そして、更新装置は、これらの値を用いて、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２における車両の移動距離ΔＤを算出する（工程Ｐ４）。具体的に、時刻Ｔ１において外界センサ１２Ａの位置から見た地物の方向と、センサの並び方向とのなす角度を「θ」とする。また、時刻Ｔ２において外界センサ１２Ａの位置から見た地物の方向と、センサの並び方向とのなす角度を「θ’」とする。この場合、余弦定理により、角度θ、θ’は、以下の式で算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　また、図２に示すように、時刻Ｔ１において地物の位置から見た外界センサ１２Ａの方向と、時刻Ｔ２において地物の位置から見た外界センサ１２Ａの方向とのなす角度を「β」とすると、角度βは以下の式で算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　従って、車両の移動距離ΔＤは、余弦定理により以下の式で算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　このように、上記の方法によれば、同一の地物を異なる２つの時刻で測定するため、任意の時間間隔で移動体の移動距離を算出することができる。また、計算に用いる地物は１つで良く、複数の地物を必要としない。
　（２）１パルスあたりの移動距離ｄｐの計算（工程Ｐ５）
　次に、更新装置は、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までのΔＴ秒間における車両の移動距離ΔＤと、車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐとを用いて、以下のように、１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　図３は、平均パルス幅ｔｐを説明する図である。平均パルス幅ｔｐは、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に計測したパルス幅をバッファリングしておき、下記の式（７）のように平均をとることにより計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　その代わりに、平均パルス幅は、以下の式（８）を用いた逐次計算によっても求めることができる。逐次計算により平均パルス幅を求める場合には、計測したパルス幅をバッファリングする必要がないので、装置内のメモリ使用量を削減することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　図４は、逐次計算により平均パルス幅を求める処理のフローチャートである。まず、時刻Ｔ＝Ｔ１において、更新装置は、検出されたパルス数を示す係数ｋを「０」にリセットし（ステップＳ５１）、現在時刻Ｔを取得する（ステップＳ５２）。次に、更新装置は、現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になったか否かを判定する（ステップＳ５３）。
　現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になっていない場合（ステップＳ５３：ＮＯ）、更新装置は車速パルス信号を検出し、そのパルス幅ｔｋを取得する（ステップＳ５４）。次に、更新装置は、係数ｋを１増加させ（ステップＳ５５）、係数ｋ＝１であるか否かを判定する（ステップＳ５６）。
　係数ｋ＝１である場合（ステップＳ５６：ＹＥＳ）、そのパルス幅ｔｋを平均パルス幅ｔｐに代入し（ステップＳ５８）、ステップＳ５２へ戻る。一方、係数ｋ＝１でない場合（ステップＳ５６：ＮＯ）、更新装置は、式（８）により、その時点における平均パルス幅ｔｐと今回のパルス幅ｔｋとの差分を係数ｋで除した値（ｔｋ－ｔｐ）／ｋ、即ち、今回のパルス幅ｔｋによる平均パルスｔｐの変動分をその時点の平均パルス幅ｔｐに加算して平均パルス幅ｔｐを更新し、ステップＳ５２へ戻る。そして、ステップＳ５３において、現在時刻Ｔが時刻Ｔ２になった場合（ステップＳ５３：ＹＥＳ）、処理は終了する。
　（３）距離係数αｄの更新（工程Ｐ６）
　次に、更新装置は、工程Ｐ５で得られた移動距離ｄｐを用いて、距離係数αｄを更新する。具体的には、得られた移動距離ｄｐを新たな距離係数αｄとする。なお、こうして得られた更新後の距離係数αｄは、式（１）による車速ｖの算出などに使用される。
　（４）地物の３次元位置を車両の水平面に投射する手法
　上記の説明は、路面を平面であると仮定し、車両は平面内を移動し、地物は車両と同一平面内にあるとみなすことにより成り立つものである。しかし、図５（Ａ）に示すように道路標識や信号機のように、実環境における地物の多くは空間内に高さを持って存在する。そこで、地物の３次元座標を車両の水平面に投射することにより、上記と同様の手法で車両の移動距離を算出することができる。この手法について以下に説明する。
　いま、図５（Ｂ）に示すように車両座標系（ＸＹＺ座標系）を定めるものとする。ここで、Ｘ軸は車両の進行方向を示し、Ｙ軸は車両の水平面内で車両の進行方向に垂直な方向を示し、Ｚ軸は車両の高さ方向を示す。
　（ｉ）地物の３次元位置を取得できる場合
　地物の３次元位置の計測が可能な外界センサを用いて地物の３次元座標を取得できる場合、又は、地図データに地物の３次元座標のデータが含まれている場合に、図５（Ｃ）に示すように、車両座標系における地物の３次元座標Ｐが取得できたとする。
　このとき、点ＰからＸＹ平面へ下ろした垂線の足を点Ｐ’とおくと、線分ＯＰ’の長さＬｘｙ、及び、線分ＯＰ’とＸ軸とのなす角φｘｙは次のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　従って、工程Ｐ１～Ｐ４における処理では、式（９）を用いて水平距離Ｌｘｙを求めて使用すれば良い。具体的には、工程Ｐ１においては、水平距離ＬＡｘｙ、及び、ＬＢｘｙを求める。同様に、工程Ｐ２においては、水平距離ＬＡ´ｘｙ、及び、ＬＢ´ｘｙを求める。そして、これらに基づいて工程Ｐ４で移動距離ΔＤを求める。
　（ｉｉ）地物までの距離と角度を取得できる場合
　地物までの距離と角度を計測可能な外界センサを用いて、図６に示すように、車両から地物までの距離Ｌ、車両の進行方向（車両座標系のＸ軸）に対する地物の方位角φｘｙ、車両の水平面（車両座標系のＸＹ平面）に対する地物の仰角φｘｙｚが取得できたとする。
　このとき、点ＰからＸＹ平面へ下ろした垂線の足を点Ｐ’とおくと、線分ＯＰ’の長さＬｘｙは次のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　よって、工程Ｐ１～Ｐ４における処理では、（ｉ）と同様に、式（１０）によって求められる水平距離Ｌｘｙを使用すればよい。
　［更新装置］
　次に、上記の更新装置の構成について説明する。図７は、更新装置１の構成を示すブロック図である。更新装置１は、外界センサによる１つの地物の計測結果に基づいて、演算により車両の移動距離ΔＤを求める。
　図示のように、更新装置１は、ジャイロセンサ１０と、車速センサ１１と、外界センサ１２Ａ及び１２Ｂと、進行方向取得部１３と、車速パルス計測部１４と、地物計測部１５と、記憶部１６と、距離係数校正部１７と、移動距離計算部１８と、現在位置推定部１９と、基準地物設定部２０と、地図データベース２１とを備える。なお、外界センサ１２Ａと１２Ｂを区別しない場合には、単に「外界センサ１２」と呼ぶ。進行方向取得部１３、車速パルス計測部１４、地物計測部１５、距離係数校正部１７、移動距離計算部１８、現在位置推定部１９、及び、基準地物設定部２０は、ＣＰＵなどのコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現することができる。
　地図データベース２１には、車両の移動距離の算出の基準として好ましい地物の位置が、地図データ上の地点に関連付けて記憶されている。ここで、車両の移動距離の算出の基準として好ましい地物とは、時刻、季節、天候などによって形状や位置が変化せず、且つ、道路周辺に存在する地物であり、例えば、道路標識、信号機、電柱、看板、建物などがこれに該当する。
　現在位置推定部１９は、例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ／全球測位衛星システム）に属する測位衛星から受信した測位用情報に基づいて車両の現在位置を推定する。あるいは、現在位置推定部１９は、ジャイロセンサ１０の出力、車速センサ１１からの出力、外界センサ１２の出力などに基づいて、地図データベース２１の地図データとマップマッチングを行なって車両の現在位置を推定するものであってもよい。
　基準地物設定部２０は、車速パルス信号のキャリブレーションを実行しようとする際に、現在位置推定部１９により推定された車両の現在位置と、車両の進行方向及び車速とに基づいて、車両の移動距離の算出の基準として好ましい地物を地図データから抽出し、基準の地物として設定する。
　進行方向取得部１３は、ジャイロセンサ１０の出力に基づいて車両の進行方向を取得し、地物計測部１５及び距離係数校正部１７に供給する。車速パルス計測部１４は、車速センサ１１から出力される車速パルスを計測し、車速パルス信号の平均パルス幅ｔｐなどを算出して距離係数校正部１７に供給する。
　外界センサ１２は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダーなどであり、地物計測部１５は、外界センサ１２の出力に基づいて、基準地物設定部２０により設定された基準の地物までの距離を計測する。具体的には、地物計測部１５は、時刻Ｔ１において、２つの外界センサ１２Ａ、１２Ｂから地物までの距離ＬＡ、ＬＢを測定し、移動距離計算部１８に供給する。また、地物計測部１５は、時刻Ｔ２において、２つの外界センサ１２Ａ、１２Ｂから地物までの距離ＬＡ´、ＬＢ´を測定し、移動距離計算部１８に供給する。
　記憶部１６は、車両に取り付けられた２つの外界センサ１２Ａと１２Ｂの間の距離、即ちセンサ間距離Ｃを記憶している。
　移動距離計算部１８は、地物計測部１５から供給された距離ＬＡ、ＬＢ、ＬＡ´、ＬＢ´、及び、記憶部１６から読み出したセンサ間距離Ｃに基づいて、前述の式（３）～（５）により、車両の移動距離ΔＤを算出して距離係数校正部１７に供給する。
　距離係数校正部１７は、車速パルス計測部１４から供給された平均パルス幅ｔｐと、移動距離計算部１８から供給された移動距離ΔＤとに基づいて、１パルスあたりの移動距離ｄｐ（即ち、距離係数αｄ）を算出する。求めた１パルスあたりの移動距離から、車体速度を算出してもよい。
　次に、上記の更新装置による距離係数更新処理について説明する。図８は、距離係数更新処理のフローチャートである。
　まず、更新装置１は、進行方向取得部１３が出力する車両の進行方向などに基づいて、車両が直進走行しているが否かを判定する（ステップＳ１１）。これは、車両が直進走行していない場合は、移動距離計算部１８が出力する移動距離ΔＤの精度が低下するからである。具体的に、ジャイロセンサ１０が車両のヨー方向の角速度ωを検出できる場合には、｜ω｜＜Δω（Δω：所定の閾値）の場合に車両が直進走行していると判定してもよい。また、車両の操舵角δを検出できる場合には、｜δ｜＜Δδ（Δδ：所定の閾値）の場合に車両が直進走行していると判定してもよい。
　車両が直進走行していない場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、処理は終了する。一方、車両が直進走行している場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、基準地物設定部２０は、現在位置推定部１９により推定された車両の現在位置と、車両の進行方向及び車速とに基づいて、車両の現在位置周辺の地図データから車両の移動距離の算出の基準として好ましい地物を抽出し、基準の地物として設定する（ステップＳ１２）。具体的には、基準地物設定部２０は、車両の現在位置と進行方向に基づいて、車両が走行中の道路沿いの進行方向に存在する地物のうち、地物の計測に要する所定時間（後述する時刻Ｔ１、Ｔ２の間に相当する時間）の間に車両が現在の車速で走行することで、地物に接近しすぎたりまたは地物を越してしまったりすることにより外界センサ１２Ａ、１２Ｂによる計測が不能となる地物を除外したうえで、車両の現在位置に最も近い地物の位置情報を地図データから取得し、基準の地物の位置として設定する。すなわち、基準地物設定部２０は、計測中に計測不能とならない範囲で、車両の現在位置になるべく近い地物を基準の地物として設定する。
　ステップＳ１２において基準の地物が設定されると、更新装置１は、基準の地物の地図データにおける位置情報に基づいて設定した、基準の地物が存在する方向を含む所定の角度範囲内で、且つ、基準の地物が存在する距離を含む所定の距離範囲内に存在する地物を、２つの外界センサ１２Ａ、１２Ｂで検出し、検出した１つの地物を時刻Ｔ１、Ｔ２において計測し（ステップＳ１３）、さらに記憶部１６から外界センサ１２Ａ、１２Ｂのセンサ間距離Ｃを取得する（ステップＳ１４）。
　次に、更新装置１は、ｆｌａｇ＝０であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。なお、「ｆｌａｇ」は、処理の開始時に「０」にリセットされている。ｆｌａｇ＝０である場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、更新装置１はｆｌａｇに「１」をセットし（ステップＳ１６）、平均パルス幅ｔｐの計算を開始して（ステップＳ１７）、ステップＳ１１へ戻る。
　一方、ｆｌａｇ＝０でない場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、更新装置１は、前述のように移動距離ΔＤを算出し（ステップＳ１８）、移動距離ΔＤを用いて１パルスあたりの移動距離ｄｐを算出し（ステップＳ１９）、距離係数αｄを更新する（ステップＳ２０）。そして、処理を終了する。
　［地物計測周期］
　上記の距離係数更新処理において求められる１パルスあたりの移動距離ｄｐは、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの時間間隔ΔＴの間の１パルスあたりの移動距離の平均値である。そのため、時間間隔ΔＴの間のパルス幅の変動が大きいと、算出される移動距離ｄｐの精度が悪化する。従って、時間間隔ΔＴの間のパルス数はできるだけ少ないことが望ましい。
　単位時間あたりのパルス数は車両の走行速度によって異なる。例えば、図９（Ａ）に示すように、１秒間あたりのパルス数を考える。タイヤ１回転あたり２パルス出力される車種では、１秒間あたりのパルス数は、時速１０ｋｍでは３パルス、時速５０ｋｍでは１７パルス、時速１００ｋｍでは３５パルスであり、走行速度によって大きな差がある。
　そこで、外界センサの計測周期や車種を鑑みて、走行速度に応じて時間間隔ΔＴを変化させれば、パルス幅の変動による移動距離ｄｐの精度の悪化を抑制できる。図９（Ｂ）は走行速度とパルス幅との関係を示す。例えば、外界センサの計測周期が５０ｍｓ（２０Ｈｚ）で１回転あたり２パルス出力される車種の場合、走行速度が時速２０ｋｍ未満のときはΔＴ＝３００ｍｓ、時速２０ｋｍ以上時速３０ｋｍ未満のときはΔＴ＝２００ｍｓ、時速３０ｋｍ以上時速６０ｋｍ未満のときはΔＴ＝１００ｍｓ、時速６０ｋｍ以上のときはΔＴ＝５０ｍｓとすると、時間間隔ΔＴの間に計測できるパルス数が１パルスもしくは２パルス程度となり、高精度に移動距離ｄｐを計算することができる。
　［変形例］
　（変形例１）
　図８のステップＳ１１に示されるように、距離係数更新処理では、基本的に車両が直進走行しているときに距離係数の更新を行う。但し、現実には車両は直進走行しているように見えても、厳密には直進しておらず、微少なふらつきがある。よって、工程Ｐ４で求められる移動距離ΔＤは、実際の移動距離ではなく近似値となる。このため、時間間隔ΔＴが大きすぎると、実際の移動距離と工程Ｐ４で計算される移動距離との差が大きくなってしまう。この観点から、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの時間間隔ΔＴをできる限り小さくすることが望ましい。
　（変形例２）
　外界センサを車両の低い位置に取り付けると、周囲の車両によりオクルージョンが増え、距離係数の更新に好適な地物を検出できる頻度が減ってしまうと考えられる。よって、外界センサを、周囲の車両の高さよりも上方を計測できるように設置することが好ましい。これにより、地物の検出頻度が増加し、距離係数の更新回数が増加するため、距離係数の精度を向上させることができる。
　本実施例によれば、地図データベース２１に記憶された、車両の移動距離の算出の基準として好ましい地物を基準として車両の移動距離を算出することにより、誤って移動体を基準に車両の移動距離を算出することがなくなり、算出する移動距離の信頼性を向上することができる。また、車両の現在位置になるべく近い地物を基準の地物として車両の移動距離を算出することで、外界センサ１２は地物までの距離を高精度で計測可能となり、算出する移動距離の精度を向上することができる。
　１０　ジャイロセンサ
　１１　車速センサ
　１２　外界センサ
　１３　進行方向取得部
　１４　車速パルス計測部
　１５　地物計測部
　１６　地物間距離計算部
　１７　距離係数構成部
　１８　移動距離計算部
　１９　現在位置推定部
　２０　基準地物設定部
　２１　地図データベース

Claims (11)

  1. 　移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、
    　前記第１取得部により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部と、
    　を備えることを特徴とする距離推定装置。
  2. 　前記算出部は、前記第１時刻から前記第２時刻までの移動距離と、車速パルス信号の平均パルス幅とに基づいて、前記車速パルス信号の１パルスあたりの移動距離を算出することを特徴とする請求項１に記載の距離推定装置。
  3. 　前記算出部は、前記移動体のヨー方向の角速度又は操舵角が所定の閾値未満であるときに前記移動距離を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の距離推定装置。
  4. 　前記２つの測定装置間の距離を含む情報を記憶する記憶部と、
    　前記記憶部から前記２つの測定装置間の距離を取得する第２取得部と、
    　を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  5. 　前記算出部は、前記移動体の走行速度に応じて、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間間隔を変化させることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  6. 　前記算出部は、前記移動体の走行速度が速いほど前記時間間隔を短くすることを特徴とする請求項５に記載の距離推定装置。
  7. 　複数の地物の位置情報が記憶される地図データベースから、移動体の現在位置に基づいて、前記２つの測定装置の測定対象とする地物の位置情報を取得する第３取得部を備え、
    　前記測定装置は、前記第３取得部により取得された位置情報に対応する位置に存在する地物を前記所定の地物として測定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の距離推定装置。
  8. 　前記第３取得部は、前記移動体の現在位置、進行方向、及び移動速度に基づいて、前記２つの測定装置の測定対象とする地物の位置情報を取得することを特徴とする請求項７に記載の距離推定装置。
  9. 　距離推定装置により実行される距離推定方法であって、
    　移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得工程と、
    　前記第１取得工程により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出工程と、
    　を備えることを特徴とする距離推定方法。
  10. 　コンピュータを備える距離推定装置によって実行されるプログラムであって、
    　移動体の移動中における第１時刻及び当該第１時刻から所定時間経過した第２時刻の夫々において、当該移動体に搭載される２つの測定装置により測定された、当該２つの測定装置から所定の地物までの夫々の距離を取得する第１取得部と、
    　前記第１取得部により取得された距離と、前記２つの測定装置間の距離に基づいて、前記第１時刻から前記第２時刻までの前記移動体の移動距離を算出する算出部、
    　として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
  11. 　請求項１０に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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