Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

GPS / GNSS / Multipath / Urban canyon / Localization / 3D Map / 3D maps / 3D building model / Urban Canyon / RAIM / Autonomous driving

Precise positioning is essential to realize autonomous driving in city urban area. The common understanding is GNSS receiver, LiDAR and vision sensor are integrated to provide localization service with lane-level accuracy. In general, the width of lane is about 3 meters. According to recent studies, localization methods of GNSS, LiDAR and camera can be improved by applying 2D maps and 3D models. Since 2007, using 3D building models as aids to mitigate/exclude/correct the multipath and non-line-of-sight effects has become a popular approach to enhance GNSS receivers. We propose an innovative GPS error correction method by the use of 3D building model and ray-tracing simulation. Finally, the proposed method successfully achieves a performance with less than 3 meters of positioning error.

キネマティックGPS / アンビギュイティ / サイクルスリップ / 適応フィルタ / マルチパス / GPS / リアルタイム・キネマティックGPS / エコーキャンセリング / 初期位相 / 位相同期 / 遅延ロ-クループ / A / D変換 / ディジタル信号処理 / 拡散コード / 適応推定アルゴリズム / キィネマティックGPS

本研究はリアルタイム・キネマティックGSPの高精度化、高安定化を目指して行われた。その結果、移動体における初期位相の高速解明法、サイクルスリップの高速検出法及び、マルチパス対策による受信信号の安定化の面で研究成果が得られた。初期位相の高速解明法では、移動体において高精度測位を行う際に必要となるキャリア位相のアンビギュイティ(不確定な位相バイアス)を整数制約条件に基づいて、高速に解明する方法を検討した。具体的には、従来型の従来型のアンビギュイティ決定法である最小2乗探索法における残差を、アンギビュイティ整数制約条件に起因する残差と測定雑音に起因する残差とに分離して処理することで、アンギビビギティの高速解明を実現した。また、電波の寸断やその他の移動体測位における外乱等によって位相の同期がずれる、サイクルスリップの検出に関しては、カルマンフィルタの更新残差に基づく方法と余剰GPS信号を用いる方法とを統合することによって、より高速にサイクルスリップを検出・除去できる可能性を得た。また、マルチパス対策としては受信機の初期同期信号の中から、マルチパス環境に関する情報を引き出し、適応フィルタを用いることによりマルチパス信号の検出・除去を行う方法を検討した。その結果、コードおよびキャリアのトラッキング誤差を軽減できる可能性を得た。本研究により得られた研究成果を統合することで、リアルタイム・キネマティックGPSの更なる高精度化、高安定化が図れるものと考える。

【研究分担者】
森川博之	東京大学	工学部	助教授	(Kakenデータベース)