三次元地図と衛星測位技術の融合による新たな都市部での高精度測位手法の開発

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K18171
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 鈴木 太郎 早稲田大学, 高等研究所, 助教 (80710368)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: GNSS / GPS / マルチパス / 衛星測位

Outline of Annual Research Achievements

現在，GPSに代表される各国の測位衛星，GNSSの整備が急速に進み，測量をはじめとする計測分野，車両の制御や自動運転などのITS分野などで，社会に必要不可欠な基盤情報となっている．しかし，都市部における衛星測位ではマルチパスと呼ばれる大きな測位誤差が発生し，現在までにこの有効な解決手段は示されていない．本研究では，GNSSと事前に得られた三次元地図データベースを統合することで，建物の影に隠れた衛星のマルチパス誤差を低減し，これまで不可能であった都市部における高精度測位を実現することを目的とする．
これを実現するために，昨年度は航空レーザ測量データからの三次元都市モデル自動生成と可視衛星の識別を実現した．本年度はこれを用いた三次元地図とGNSSの統合により，位置を推定する手法の開発を行う．Particle Filterを用いることで位置の仮説を生成し，それぞれの位置の仮説において，その尤もらしさ（尤度）の計算を行う．真値に近いパーティクルにおいては正しく可視衛星の推定ができていると考えられ，その結果，可視衛星のみを用いて計算した測位結果は，真値に近い位置（元のパーティクル位置）に測位結果が現れると考えられる．一方，真値から離れたパーティクルでは，可視衛星の選択に失敗し，この場合マルチパス信号を測位計算に含んでいるため，測位結果は真値から離れ，元のパーティクル位置と測位結果の間の距離は大きな値となる．以上により，それぞれのパーティクル位置とそれぞれのパーティクル位置において三次元都市モデルから推定した可視衛星のみを用いた測位結果との距離を評価することで，パーティクルの尤度を決定する．このアルゴリズムを実装し，実環境で取得したデータを用いて精度評価を行った．その結果，従来の単独測位と比較して，精度が向上することを確認した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度の目標であったパーティクルフィルタを用いたGNSS測位技術の開発，アルゴリズムの検証が完了した．このため本研究は順調に進展していると考えられる．

Strategy for Future Research Activity

今後の計画として，本年度に開発したアルゴリズムを，様々な都市環境において測位精度の評価を行う．リファレンスとなる位置姿勢を，測量用二周波GNSSと慣性センサを複合した位置推定システムで計測し，安価な一周波GNSS受信機を用いた本手法と比較し精度の検証を行う．また，最終年度はこれまでの結果をまとめ，論文誌へ投稿する予定である．