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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った．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）の計算を行った．本年度は昨年度に開発したアルゴリズムをさらに拡張し，疑似距離残差から建物の陰に隠れた衛星のマルチパス誤差を検出する方法を構築した．疑似距離残差を計算するには，位置の仮説が必要となる．Particle Filterを用いることでそれぞれのパーティクルにおける疑似距離残差を計算し，疑似距離残差の大きな衛星を測位計算から排除する．以上により，それぞれのパーティクル位置において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．
さらに本年度は車両を用いて，都市環境でのテストデータを取得し，提案手法の評価を行った．新宿，銀座などの衛星測位において大きな誤差が発生する環境でデータを取得し，提案手法により従来の手法と比較して測位精度が向上することを示した．
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