Positioning accuracy improvement by extracting features of the urban environment with a focus on multipath of satellite signals

• Project/Area Number: 20K04386
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: Meijo University
• Principal Investigator: 目黒 淳一 名城大学, 理工学部, 准教授 (30537808)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 位置推定 / GNSS / マルチパス

Outline of Research at the Start

本研究では，GPS/GNSSを活用した衛星測位の長年の課題である，マルチパスに起因する誤差の解明を目的とする．従来，さまざまな方法によりマルチパスの解析や，そのシミュレーションが行われてきた．しかし，未だ衛星測位のマルチパスがどのように発生しているかは解明されてはおらず，また，その影響を完全に排除することはできていない．そこで本研究提案では，自動車・ロボットといった移動システムに着目し，マルチパスが発生する原因となる周囲環境の特徴を特定し，環境に応じたマルチパスの発生状況の学習をすることで，実環境／データに基づいたマルチパスの解明を目指す．