JP7766635B2 - 位置推定装置、自動運転システム、位置推定方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、位置推定装置、自動運転システム、位置推定方法およびプログラムに関する。

絶対位置測位は、測位の間隔で取得されなかったデータの補間、トンネルまたは建物等の遮蔽による未測位区間のデータの補償または測位精度の監視が必要である。このため、絶対位置測位と相対位置測位との組み合わせによる車両の位置推定が行われている。絶対位置測位は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星測位である。車両の自律航法である相対位置測位は、走行時の車両の挙動を検出するセンサからのセンサ情報を用いて車両の位置を推定するものである。

走行時の車両の挙動を検出するセンサには、例えば、車速センサ、ジャイロセンサ、車輪速センサ、および、操舵角センサがある。例えば、相対位置測位には、ジャイロセンサが検出した車両の角速度を用いる第１の測位方式、車輪速センサが検出した左右車輪の移動距離差を用いる第２の測位方式、および、操舵角センサが検出した車両の操舵角を用いる第３の測位方式がある。

例えば、特許文献１には、外界センサからの情報が途絶した場合、内界センサで検出した車両の移動量の蓄積に基づいて車両の位置を推定する慣性航法装置が記載されている。
特許文献１において、外界センサは、車両以外の状況を検知するものである。内界センサは、走行時の車両の挙動を示す３軸の角速度（ピッチレート、ロールレートおよびヨーレート）と３軸の加速度（前後加速度、横加速度および上下加速度）が検出可能なＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、車速センサ、および操舵角センサ等の、車両自身の状態を検知するものである。

特許第７０３６０８０号公報

相対位置測位である第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式には、それぞれの特性に応じた誤差が発生するという課題があった。
特許文献１に記載される従来の技術は、第１の測位方式および第３の測位方式のうち、車両の加速度、角速度および操舵角のセンサ値を一定条件下で選択し、選択したセンサ値を用いる測位方式で車両の位置を推定している。このため、誤差の小さい測位方式が適切に選択されなかった場合、精度よく車両の位置を推定することができない。

本開示は上記課題を解決するものであり、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる、位置推定装置、自動運転システム、位置推定方法およびプログラムを得ることを目的とする。

本開示に係る位置推定装置は、車両が走行状態または車両の周辺状態に基づいて、車両の角速度に基づく車両の第１のヨー情報と、車両の左右車輪の移動距離差に基づく車両の第２のヨー情報と、車両の操舵角および車速に基づく車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定する重み判定部と、第１のヨー情報、第２のヨー情報および第３のヨー情報を取得するヨー情報取得部と、判定された重みを設定した第１のヨー情報、第２のヨー情報および第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成する合成部と、車両の測位情報、車両の車速および合成ヨー情報を用いて車両の位置を推定する位置推定部と、を備える。

本開示によれば、車両が走行状態または車両の周辺状態に基づいて、車両の角速度に基づく第１のヨー情報と、車両の左右車輪の移動距離差に基づく第２のヨー情報と、車両の操舵角および車速に基づく第３のヨー情報とに設定する重みを判定し、判定した重みを設定した第１のヨー情報、第２のヨー情報および第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報、車両の測位情報、車両の車速および合成ヨー情報を用いて車両の位置を推定する。これにより、本開示に係る位置推定装置は、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

実施の形態１に係る自動運転システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る位置推定装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１における重み判定部の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る位置推定方法を示すフローチャートである。 図５Ａおよび図５Ｂは実施の形態１に係る位置推定装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。

実施の形態１．
（自動運転システムの概要）
図１は、実施の形態１に係る自動運転システム１の構成を示すブロック図である。図１において、自動運転システム１は、車両Ａの走行を自動的に制御するシステムであり、位置推定装置２、絶対位置検出部３Ａ、路面検出部３Ｂ、姿勢検出部３Ｃ、ジャイロセンサ３Ｄ、車輪速センサ３Ｅ、操舵角センサ３Ｆ、車速センサ３Ｇおよび車両自動制御装置４を備える。なお、位置推定装置２は、位置推定対象である車両Ａに搭載される装置に限定されるものではなく、車両Ａに搭載されたセンサ３Ａ～３Ｇと車両自動制御装置４との間でデータのやり取りが可能な車外装置であってもよい。

（位置推定装置の概要）
位置推定装置２は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、車両Ａの角速度に基づく第１のヨー情報と、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づく第２のヨー情報と、車両Ａの操舵角および車速に基づく車両Ａの第３のヨー情報とに設定する重みを判定し、判定された重みを設定した第１のヨー情報、第２のヨー情報および第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成し、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨー情報を用いて車両Ａの位置を推定する。

以下では、特段の説明がない場合、位置推定装置２の機能の全部を１台のコンピュータが備えているものとする。ただし、位置推定装置２の機能については、その全部が、１台のコンピュータによって実現されていてもよいし、複数台のコンピュータによって実現されていてもよい。位置推定装置２の詳細については、後述する。

第１のヨー情報は、第１の測位方式により、車両Ａの角速度に基づいて算出された第１のヨー角情報である。第２のヨー情報は、第２の測位方式により、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づいて算出された第２のヨー角情報である。第３のヨー情報は、第３の測位方式により、車両Ａの操舵角および車速に基づいて算出された第３のヨー角情報である。

第１の測位方式は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した車両Ａの角速度を用いる測位方式である。第１の測位方式では、ジャイロセンサ３Ｄが検出した車両Ａの角速度を用いて、車両Ａの左右方向の移動量が算出される。車両Ａの左右方向の移動量は、車両Ａのヨー軸周りの角速度（以下、ヨー角と記載する。）を示す第１のヨー角情報である。さらに、車速センサ３Ｇが検出した車両Ａの車速または車輪速パルスを用いて、車両Ａの前後方向の移動量が算出される。これらの算出結果を用いて車両Ａの相対的な位置が算出される。

ジャイロセンサ３Ｄは、車両Ａの横滑りを含む角速度を検出する。ジャイロセンサ３Ｄのオフセットまたはドリフト誤差は、車両Ａの走行において蓄積される積分誤差である。例えば、ジャイロセンサ３Ｄには、時間経過に伴いゼロ点がオフセットされる誤差が発生する。このため、第１の測位方式においては、時間が経過するにつれて、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値に蓄積された誤差を除去する、いわゆる学習を行う必要がある。例えば、学習には、静止している車両Ａでジャイロセンサ３Ｄのゼロ点であると仮定し、誤差を除去するものがある。また、学習には、衛星測位結果を用いてジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値から誤差を除去するものもある。

衛星測位は、例えば、１秒程度の一定の時間間隔で測位が行われる。このため、車両Ａが高速で走行している場合、車両Ａの位置推定装置２が衛星測位結果を取得する取得頻度が少なくなるので、学習の頻度も減少し、第１の測位方式による測位精度は低下する。
また、車両Ａが低速で走行している場合であっても衛星測位結果を用いた車両Ａの方位の推定精度が低下するので、第１の測位方式による測位精度は低下する。
さらに、位置推定装置２がトンネルのような衛星測位結果を取得できない場所を車両Ａが走行している間は、学習が行えず、第１の測位方式による測位に誤差が生じる。

第２の測位方式は、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離を用いる測位方式である。第２の測位方式においては、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差とトレッド長とを用いて、幾何学的に算出される車両Ａのヨーレートを積分することにより第２のヨー角情報が算出される。
さらに、車両Ａの左右車輪の移動速度の平均値を用いて、車両Ａの前後方向の移動量が算出される。第２の測位方式では、これらの算出結果を用いて、車両Ａの相対的な位置が算出される。

また、第２の測位方式では、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動量差（回転差）を用いて、第２のヨー角情報を算出するものである。第２のヨー角情報は、車両Ａが長距離を走行しても、誤差が大きくなりにくい。その一方、車両Ａが旋回している場合、第２のヨー角情報の推定精度は低下する。これは、車両Ａのタイヤの着力点が変化することで、トレッドが変化することが関係している。具体的には、車両Ａの旋回運動により、タイヤの幅方向に力がかかる場所が変化し、タイヤ幅の中心が最も力のかかる場所ではなくなる。従って、タイヤの一回転で車両Ａが進む距離（スケールファクタ）が車両Ａの旋回運動により変化する。スケールファクタの変化は、第２の測位方式による測位の誤差の要因となる。

第３の測位方式は、操舵角センサ３Ｆが検出した車両Ａの操舵角を用いる測位方式である。第３の測位方式においては、操舵角センサ３Ｆが検出した車両Ａのハンドルの操舵角と、車速センサ３Ｇが検出した車両Ａの車速とを用いて、運動方程式に従って算出される車両Ａのヨーレートを積分することにより第３のヨー角情報が算出される。
さらに、車速センサ３Ｇが検出した車両Ａの車速を用いて、車両Ａの前後方向の移動量が算出される。第３の測位方式では、これらの算出結果を用いて車両Ａの相対的な位置が算出される。

また、第３の測位方式において、操舵角センサ３Ｆが検出した車両Ａの操舵角を用いたヨーレート（一定時間におけるヨー角の変化量）の算出は、車両Ａが定常円旋回を行っていることを前提としている。車両Ａの車速が大きくなると、車両Ａの横力の発生によって車両Ａの横滑り角が発生するので、第３の測位方式による測位の誤差が大きくなる。
その一方、第３の測位方式による測位結果には、基本的に温度等によるドリフトが発生せず安定しているので、ＩＭＵに比べて積分誤差が少ない。

第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式は、例えば、（１）から（３）の利用態様がある。位置推定装置２は、（１）から（３）の利用態様に基づく重みを判定し、判定した重みで第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式のヨー情報を合成した合成ヨー情報を用いて、車両Ａの位置および方位を推定する。これにより、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。
（１）車両Ａの運動が直線に近い場合、学習の状態がよければ、第１の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定を行い、学習の状態が悪ければ、第２の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定を行う。
（２）車両Ａの運動が旋回に近く、かつ車両Ａが低速である場合には、第３の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定の精度がよい。
（３）車両Ａの運動が旋回に近く、かつ車両Ａが高速である場合には、第１の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定の精度がよい。

絶対位置検出部３Ａは、車両Ａの絶対位置を検出するセンサである。例えば、絶対位置検出部３Ａは、１秒程度の測位間隔でＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信し、ＧＰＳ信号に含まれる、車両Ａの緯度および経度といった地球上での絶対位置と、車両Ａの方位と、測位絶対位置の信頼度とを検出する。これらの検出情報は、車両Ａの測位情報として、絶対位置検出部３Ａから位置推定装置２に出力され、絶対位置記憶部５に記憶される。

また、絶対位置検出部３Ａは、衛星測位に限定されるものではなく、車両Ａの絶対位置の検出が可能なものであればよい。
例えば、絶対位置検出部３Ａは、車両Ａに搭載されたカメラまたはＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）により検出された情報と、地図情報とを用いて、車両Ａの絶対位置を算出してもよい。
さらに、絶対位置検出部３Ａは、例えば、ＵＷＢ(Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ)の無線通信を用いた測位手段を用いてもよい。

路面検出部３Ｂは、車両Ａが走行している道路の路面状態を検出するセンサであって、路面の凹凸状態、凍結状態、および、濡れ状態を検出する。
例えば、路面検出部３Ｂは、路面画像を撮影するカメラと、カメラが撮影した画像解析した結果を用いて路面の状態を検出する画像解析部を備える。また、路面検出部３Ｂは、ジャイロセンサ３Ｄが検出した車両Ａのピッチレートおよびロールレートの変化量を、路面状態情報として検出してもよい。
車両Ａのピッチレートおよびロールレートのうちの少なくとも一方が大きく変化した場合、車両Ａが振動するほど路面の起伏が十分に大きいと判定することができる。

姿勢検出部３Ｃは、車両Ａの姿勢を検出するセンサである。車両Ａの姿勢は、例えば、車両Ａのロール角およびピッチ角である。具体的には、姿勢検出部３Ｃは、車両Ａの前後方向に延びるロール軸周りのロール角と、車両Ａの左右方向に延びるピッチ軸周りのピッチ角を検出する。姿勢検出部３Ｃは、車両Ａのロール角およびピッチ角を含む姿勢情報を位置推定装置２に出力する。

ジャイロセンサ３Ｄは、車両Ａのヨー軸周りのヨー角速度（すなわち、ヨーレート）を検出するセンサである。
例えば、ジャイロセンサ３Ｄは、振動させた素子に加わるコリオリの力に基づいて、車両Ａの角速度を検出する振動ジャイロセンサである。
また、ジャイロセンサ３Ｄは、サニャック効果を用いた光ファイバジャイロセンサ、または、リングレーザジャイロ等の光学式ジャイロセンサであってもよい。ジャイロセンサ３Ｄは、車両Ａの垂直軸であるヨー軸周りのヨー角速度（ヨーレート）を検出する。

ジャイロセンサ３Ｄは、車両Ａの前後方向の加速度、車両Ａの左右方向の加速度、車両Ａの垂直方向の加速度、ロール軸周りの角速度、ピッチ軸周りの角速度、および、ヨー軸周りの角速度を検出する６軸センサであってもよい。すなわち、ジャイロセンサ３Ｄは、ＩＭＵであってもよい。
また、ジャイロセンサ３Ｄは、車両Ａのロール軸方向の加速度および車両Ａのピッチ軸方向の加速度を検出するセンサと組み合わされた３軸センサであってもよい。

車輪速センサ３Ｅは、車両Ａの左右車輪の車輪速を検出するセンサである。例えば、車輪速センサ３Ｅは、車両Ａの左右車輪の回転から、左側の前後車輪の車輪速と、右側の前後車輪の車輪速とを算出する。また、車輪速センサ３Ｅは、左右車輪の車輪速を示す車輪速情報を位置推定装置２に出力する。

操舵角センサ３Ｆは、車両Ａのハンドルの回転角度である操舵角を検出するセンサである。操舵角センサ３Ｆは、操舵角を示す操舵角情報を位置推定装置２に出力する。

車速センサ３Ｇは、車両Ａの車速を検出するセンサである。例えば、車速センサ３Ｇは、車両Ａの車輪の回転に伴って発生されるパルス信号である車輪速パルスを計測することにより、車両Ａの車速を検出する。なお、車速センサ３Ｇは、車速を示す車速情報を位置推定装置２に出力する。

車両自動制御装置４は、位置推定装置２が推定した車両Ａの位置、または、位置推定装置２が推定した車両Ａの位置および方位に基づいて、車両Ａの移動を制御する。例えば、車両自動制御装置４は、位置推定装置２が推定した、車両Ａの位置、または、車両Ａの位置および方位を基準として、車両Ａが次に移動すべき位置および方位を決定し、決定した位置および方位になるように車両Ａの移動を制御する。

（位置推定装置の詳細）
図２は、位置推定装置２の構成を示すブロック図である。図２において、絶対位置記憶部５および地図情報記憶部６は、位置推定装置２とは独立して設けられた記憶部である。経路算出部７は、図２において図示しないナビゲーション装置が備える。位置推定装置２は、例えば、図２において図示しないネットワークを介して絶対位置記憶部５および経路算出部７にアクセス可能であり、絶対位置記憶部５から車両Ａの測位情報を取得することができ、経路算出部７から車両Ａの走行経路情報を取得することができる。

（絶対位置記憶部）
絶対位置記憶部５は、絶対位置検出部３Ａが検出した車両Ａの測位情報を記憶している記憶部である。例えば、絶対位置記憶部５は、位置推定装置２とは独立して設けられ、位置推定装置２からアクセスが可能な記憶装置である。
なお、絶対位置記憶部５は、位置推定装置２が備えてもよい。

（地図情報記憶部）
地図情報記憶部６は、地図情報を記憶している記憶部である。例えば、地図情報記憶部６は、位置推定装置２とは独立して設けられ、位置推定装置２からアクセスが可能な記憶装置である。なお、地図情報記憶部６は、位置推定装置２が備えてもよいし、上記ナビゲーション装置が備えてもよい。

（経路算出部）
経路算出部７は、地図情報記憶部６から読み出した地図情報を用いて車両Ａが走行する走行経路を算出する。例えば、経路算出部７は、車両Ａの自動走行のための目標走行経路を算出する。なお、車両自動制御装置４は、位置推定装置２が推定した、車両Ａの位置、または、車両Ａの位置および方位を基準として、車両Ａが目標走行経路を走行するように制御を行う。

位置推定装置２は、図２に示すように、重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４を備える。位置推定装置２が備える、図２において図示しない演算部が情報処理アプリケーションを実行することにより、重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の各機能が実現される。

（重み判定部）
重み判定部２１は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、車両Ａの角速度に基づく車両Ａの第１のヨー角情報と、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づく車両Ａの第２のヨー角情報と、車両Ａの操舵角および車速に基づく車両Ａの第３のヨー角情報とに設定する重みを判定する。車両Ａが走行状態は、例えば、車両Ａの角速度または車両Ａの車速のうちの少なくとも一方が示す状態である。車両Ａの周辺状態は、例えば、車両Ａの測位情報により決定される、車両Ａが走行している走行経路の路面状態である。

例えば、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満であり、車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間未満である場合、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくしてもよい。ここで、第１の閾値は、車両Ａが低速であるか高速であるかを判定するための車速に関する閾値である。さらに、第２の閾値は、車両Ａの旋回量が小さいか大きいかを判定するための角速度に関する閾値である。
すなわち、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満である場合、車両Ａは、旋回量が小さい状態で高速で走行している。

車両Ａの旋回量が小さくかつ高速である場合、車両Ａの運動は直線に近い。この場合、利用態様（１）に示したように、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値についての学習の状態がよければ、第１の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定を行い、学習の状態が悪ければ、第２の測位方式で求めたヨー情報を用いた位置推定を行う。
車輪速センサ３Ｅが検出する車輪速を用いた第２のヨー角情報は、車両Ａが旋回するとその検出精度が低下する。その一方で、車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間未満であるので、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値に誤差があまり蓄積されておらず、学習状態がよい。このため、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値を用いる、第１の測位方式は、第２の測位方式および第３の測位方式に比べて安定してヨー角情報を検出することができる。
そこで、重み判定部２１は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した角速度を用いる第１のヨー角情報の重みを大きくし、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくする。

例えば、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満であり、かつ、車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間以上である場合、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第２のヨー角情報の重みを大きくしてもよい。車両Ａの角速度が第２の閾値未満で車両Ａがほぼ旋回していない場合に、車輪速センサ３Ｅが検出する車輪速を用いた第２のヨー角情報は、その検出精度が維持される。
一方、トンネルなどの衛星測位結果を取得できない場所を車両Ａが走行するなどして、ジャイロセンサ３Ｄが検出する車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間以上である場合、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値には誤差が十分に蓄積されている。
そこで、重み判定部２１は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した角速度を用いる第１のヨー角情報の重みを小さくし、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差を用いる第２のヨー角情報の重みを大きくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値未満であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満である場合には、第２のヨー角情報の重みを大きくして、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくする。
車両Ａの車速が第１の閾値未満であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満である場合、車両Ａの旋回量が小さくかつ低速である。
車両Ａの旋回量が小さくかつ低速である場合、車両Ａの運動は直線に近い。この場合、車両Ａがほぼ旋回していない場合、車輪速センサ３Ｅが検出する車輪速を用いた第２のヨー角情報は、その検出精度が維持され、第２のヨー角情報の信頼性が高い。
そこで、重み判定部２１は、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差を用いる第２のヨー角情報の重みを大きくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値未満であり、車両Ａの角速度が第２の閾値以上である場合に、第３のヨー角情報の重みを大きくして、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第２のヨー角情報の重みを小さくする。
車両Ａの旋回量が大きくかつ低速である場合、車両Ａの運動が旋回に近く、かつ車両Ａが低速である。この場合、車両Ａの横力が発生せず車両Ａの横滑り角が発生しないので、利用態様（２）に示したように、第３の測位方式で求めた第３のヨー角情報を用いた位置推定の精度がよくなる。そこで、重み判定部２１は、操舵角センサ３Ｆが検出した操舵角を用いる第３のヨー角情報の重みを大きくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

また、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値以上である場合は、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくする。
車両Ａの旋回量が大きくかつ高速である場合、車両Ａの運動が旋回に近くかつ車両Ａが高速である。この場合、車両Ａの横力が発生して車両Ａの横滑り角が発生するので、利用態様（３）に示したように、第１の測位方式で求めた第１のヨー情報を用いた位置推定の精度がよくなる。
そこで、重み判定部２１は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した角速度を用いる第１のヨー角情報の重みを大きくして、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差を用いる第２のヨー角情報の重みを小さくし、操舵角センサ３Ｆが検出した操舵角を用いる第３のヨー角情報の重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

なお、車速に関する第１の閾値および角速度に関する第２の閾値は、経験的に決定した固定値であってもよいし、車両Ａの車速または角速度の大きさに応じて動的に変更されるものであってもよい。

重み判定部２１は、車両Ａが走行している路面の起伏が第３の閾値以上である場合に、第１のヨー角情報の重みを大きくし、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくしてもよい。
第３の閾値は、路面の起伏に関する閾値であり、例えば、車両Ａが振動しているかどうかを判定するためのピッチレートの変化量とロールレートの変化量である。
路面の起伏が第３の閾値以上である場合、路面上の車両Ａは振動してしまい、車輪速センサ３Ｅによる車両Ａの左右車輪の移動距離差の検出精度が低下し、操舵角センサ３Ｆによる操舵角の検出精度が低下する状態にある。
そこで、重み判定部２１は、車両Ａの振動に影響を受けにくい第１のヨー角情報の重みを大きくし、車両Ａの振動に影響を受けて誤差が大きくなっている第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

重み判定部２１は、車両Ａが走行している路面の滑り度合いが第４の閾値以上である場合、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくしてもよい。第４の閾値は、路面の滑り度合いに関する閾値であり、例えば、路面を撮影した画像における路面の濡れ具合または積雪の度合いを示す特徴量に関する閾値である。
路面の滑り度合いが第４の閾値以上である場合、路面上の車両Ａは、車輪速センサ３Ｅによる車両Ａの左右車輪の移動距離差の検出精度が低下し、操舵角センサ３Ｆによる操舵角の検出精度も低下する状態にある。
そこで、重み判定部２１は、車両Ａの振動に影響を受けにくい第１のヨー角情報の重みを大きくし、車両Ａの振動に影響を受けて誤差が大きくなっている第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

なお、路面の起伏に関する第３の閾値および路面の滑りやすさに関する第４の閾値は、経験的に決定した固定値であってもよいし、車両Ａの車速または角速度の大きさに応じて動的に変更されるものであってもよい。

（ヨー情報取得部）
ヨー情報取得部２２は、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を取得する。例えば、ヨー情報取得部２２は、姿勢検出部３Ｃが検出した車両Ａの姿勢角（ロール角およびピッチ角）、ジャイロセンサ３Ｄが検出した車両Ａの角速度、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の車輪速、操舵角センサ３Ｆが検出した車両Ａの操舵角、および、車速センサ３Ｇが検出した車両Ａの車速を用いて、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を算出する。また、ヨー情報取得部２２は、位置推定装置２とは独立して設けられた図示しない演算装置が算出した車両Ａのヨー角情報を取得するものであってもよい。
すなわち、ヨー情報取得部２２によるヨー情報の取得には、外部装置からヨー情報を入力することに加え、ヨー情報を算出することも含まれる。
ヨー角情報を算出するヨー情報取得部２２は、図２に示すように、第１のヨー角算出部２２１、第２のヨー角算出部２２２、第３のヨー角算出部２２３を備える。

（第１のヨー角算出部）
第１のヨー角算出部２２１は、車両Ａの角速度に基づいて車両Ａの第１のヨー角情報を算出する。例えば、第１のヨー角算出部２２１は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した車両Ａの角速度（ヨーレート）を１サンプリング時間ごとに積分することにより、第１のヨー角情報を算出する。

（第２のヨー角算出部）
第２のヨー角算出部２２２は、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づいて、車両Ａの第２のヨー角情報を算出する。例えば、第２のヨー角算出部２２２は、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差とトレッド長とを用いて幾何学的に車両Ａのヨーレートを算出し、算出したヨーレートを１サンプリング時間ごとに積分することにより、第２のヨー角情報を算出する。

（第３のヨー角算出部）
第３のヨー角算出部２２３は、車両Ａの操舵角および車速に基づいて、車両Ａの第３のヨー角情報を算出する。例えば、第３のヨー角算出部２２３は、操舵角センサ３Ｆが検出した車両Ａのハンドルの操舵角と、車速センサ３Ｇが検出した車両Ａの車速とを用いて、運動方程式に従って車両Ａのヨーレートを算出し、算出したヨーレートを１サンプリング時間ごとに積分することにより、第３のヨー角情報を算出する。

（合成部）
合成部２３は、重み判定部２１によって判定された重みを設定した第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を合成した合成ヨー角情報を生成する。
例えば、合成部２３は、判定された重みに基づいて、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の合成比率を調整し、合成ヨー角情報を算出する。
第１のヨー角情報γ１の合成比率をＫ１とし、第２のヨー角情報γ２の合成比率をＫ２とし、第３のヨー角情報γ３の合成比率をＫ３とした場合、合成ヨー角情報γｓｕｍは、下記式（１）にて求まる。
γｓｕｍ＝Ｋ１γ１＋Ｋ２γ２＋Ｋ３γ３ （１）
Ｋ１＋Ｋ２＋Ｋ３＝１

なお、合成部２３は、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を合成する前に、これらのヨー角情報の座標系を合わせる。
例えば、車両Ａの姿勢が世界座標系に対してロールしている場合には、合成部２３が、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づく第２のヨー角情報を、車両座標系から世界座標系に変換することにより、その値が小さくなる。これにより、車両Ａのロールによる影響が低減された合成ヨー角情報γｓｕｍを算出することができる。

合成部２３は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態の変化に基づいて重み判定部２１が重みを動的に変更すると、変更された重みを第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報に逐次設定して、合成ヨー角情報を生成する。
なお、重み判定部２１および合成部２３は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態を示す情報と、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報が入力されると、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の合成ヨーレート情報を出力する学習済モデルを用いるＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）であってもよい。これにより、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態の変化に応じた合成ヨー角情報を生成することが可能である。

（位置推定部）
位置推定部２４は、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨー角情報を用いて、車両Ａの位置を推定する。例えば、位置推定部２４は、車両Ａの進行方向をｘ軸、車両Ａの左右方向をｙ軸とした場合、位置推定の基準位置からの車両Ａの位置（ｘ，ｙ）を下記式（２）に基づいて算出する。下記式（２）において、Ｌは、車両Ａの移動距離であり、γｓｕｍは、合成ヨー角である。
ｘ＝Ｌ・ｓｉｎ（γｓｕｍ）、ｙ＝Ｌ・ｃｏｓ（γｓｕｍ） （２）

なお、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報は、フィルタ処理を施して、値のばらつきおよび異常値を除去したものであってもよい。
例えば、第１のヨー角算出部２２１、第２のヨー角算出部２２２、第３のヨー角算出部２２３が、ヨー角情報を算出した後、算出したヨー角情報にフィルタ処理を施す。これにより、ヨー角情報のばらつきおよび異常値に起因した車両Ａの位置推定の精度低下を抑制することができる。

図３は、重み判定部２１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、重み判定部２１は、第１の重み設定部２１１および第２の重み設定部２１２を備える。
重み判定部２１は、車両Ａの周辺状態の変化に基づいて、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報にそれぞれ設定する重みを動的に変更する。

（第１の重み設定部）
第１の重み設定部２１１は、車両Ａが走行する走行経路における区間ごとに第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報に設定する重みを判定する。例えば、第１の重み設定部２１１は、経路算出部７から走行経路情報を取得して、取得した走行経路情報が示す経路を、道路形状等に基づく複数の区間に区分けする。
トンネルを含み、ジャイロセンサ３Ｄの誤差についての学習不可の時間が一定時間以上になると予想される区間について、第１の重み設定部２１１は、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第２のヨー角情報の重みを大きくする。
また、車両Ａの走行初期において低速で、かつ車両Ａが直線に近い移動をする区間では、第１の重み設定部２１１は、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差を用いる第２のヨー角情報の重みを大きくし、ジャイロセンサ３Ｄが検出した角速度を用いる第１のヨー角情報の重みを小さくする。
さらに、車両Ａが高速かつ車両Ａが直線に近い移動をする区間では、第１の重み設定部２１１は、ジャイロセンサ３Ｄが検出した角速度を用いる第１のヨー角情報の重みを大きくし、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくする。
さらに、道路のカーブを含み、車両Ａが旋回しかつ低速で走行すると考えられる区間では、重み判定部２１は、操舵角センサ３Ｆが検出した操舵角を用いる第３のヨー角情報の重みを大きくして、車輪速センサ３Ｅが検出した車両Ａの左右車輪の移動距離差を用いる第２のヨー角情報の重みを小さくする。
さらに、重み判定部２１は、例えば、高速道路におけるカーブが含まれ、車両Ａが高速で旋回すると考えられる区間では、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくする。
これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

（第２の重み設定部）
第２の重み設定部２１２は、車両Ａが走行しているときの走行経路の状態の変化に応じて、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報に設定する重みを変更する。例えば、第２の重み設定部２１２は、車両Ａが走行している路面の起伏が大きければ、車両Ａが走行している区間において第１の重み設定部２１１が設定した重みのうち、第１のヨー角情報の重みを大きくし、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の重みを小さくする。また、第２の重み設定部２１２は、車両Ａが走行している路面の滑りやすい状態であれば、第１のヨー角情報の重みを大きくし、車両Ａの振動に影響を受けて誤差が大きくなっている第２のヨー角情報および第３のヨー角情報の重みを小さくする。
これにより、位置推定装置２は、車両Ａの位置推定に用いる合成ヨー情報を安定して算出することができる。

（位置推定方法）
図４は、実施の形態１に係る位置推定方法を示すフローチャートであり、位置推定装置２が実行する位置推定方法の一連の処理を示している。図４に示す一連の処理は、車両Ａが走行している間、繰り返し実行されるものとする。
重み判定部２１は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、第１のヨー角情報と、第２のヨー角情報と、第３のヨー角情報とに設定する重みを判定する（ステップＳＴ１）。
ヨー情報取得部２２は、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を取得する（ステップＳＴ２）。
合成部２３は、重み判定部２１によって判定された重みを設定した第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を合成した合成ヨー角情報を生成する（ステップＳＴ３）。
位置推定部２４は、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨー角情報を用いて、車両Ａの位置および方位を推定する（ステップＳＴ４）。
なお、図４では、車両Ａの位置および方位を推定する場合を示したが、位置推定装置２は、少なくとも車両Ａの位置を推定すればよい。すなわち、車両自動制御装置４は、位置推定装置２が推定した車両Ａの位置に基づいて、車両Ａの移動を制御することができる。
図４に示す位置推定方法を位置推定装置２が実行することで、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

（補足）
なお、実施の形態１において、第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式に用いられるセンサは、可能な限り誤差要因に対して学習されているものとする。
例えば、ジャイロセンサ３Ｄの学習状況が悪い場合は、ジャイロセンサ３Ｄが検出したセンサ値を、車両Ａの走行初期から、車両Ａの位置推定に使わなくてもよい。
これは、車輪速センサ３Ｅおよび操舵角センサ３Ｆにおいても同様である。すなわち、上述したような車輪速センサ３Ｅの検出精度または操舵角センサ３Ｆの検出精度が悪い状態であれば、これらのセンサ値を、車両Ａの走行初期から、車両Ａの位置推定に使わなくてもよい。

次に、位置推定装置２の機能を実現するハードウェア構成について説明する。
位置推定装置２が備える重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の機能は、処理回路により実現される。すなわち、位置推定装置２は、図４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ４までの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

図５Ａは、位置推定装置２の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図５Ｂは、位置推定装置２の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図５Ａおよび図５Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、位置推定装置２がセンサ３Ａ～３Ｇから取得する検出データ、絶対位置記憶部５から取得する車両Ａの絶対位置情報、および、経路算出部７から取得する車両Ａの走行経路情報を中継するインタフェースである。出力インタフェース１０１は、位置推定装置２から車両自動制御装置４へ出力される車両Ａの位置推定結果を中継するインタフェースである。

処理回路が図５Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。位置推定装置２が備える重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の機能を別々の処理回路で実現してもよく、これらの機能をまとめて一つの処理回路で実現してもよい。

処理回路が図５Ｂに示すプロセッサ１０３である場合、位置推定装置２が備える重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。

（プログラム）
プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、位置推定装置２が備える重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の機能を実現する。
例えば、位置推定装置２は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ４の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備えている。
これらのプログラムは、重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４が行う処理の手順または方法を、コンピュータに実行させるものである。
メモリ１０４は、コンピュータを、重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）（登録商標）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

位置推定装置２が備える重み判定部２１、ヨー情報取得部２２、合成部２３および位置推定部２４の機能の一部を、専用のハードウェアで実現し、他の一部はソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、ヨー情報取得部２２の機能は専用のハードウェアである処理回路１０２により実現し、重み判定部２１、合成部２３および位置推定部２４の各機能は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより実現してもよい。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより上記機能を実現することが可能である。

なお、位置推定装置２は、第１の測位方式、第２の測位方式、および第３の測位方式のそれぞれで求めたヨーレートを合成した合成ヨーレート情報を用いて車両Ａの位置を推定してもよい。この場合、第１のヨー情報は、車両Ａの角速度に基づいた第１のヨーレート情報であり、第２のヨー情報は、車両Ａの左右の車輪の移動距離に基づいた第２のヨーレート情報であり、さらに、第３のヨー情報は、車両Ａの操舵角および車速に基づいた第３のヨーレート情報である。
例えば、ヨー情報取得部２２は、第１のヨーレート情報、第２のヨーレート情報および第３のヨーレート情報を取得する。重み判定部２１は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、第１のヨーレート情報と第２のヨーレート情報と第３のヨーレート情報とを合成する際の重みを判定する。合成部２３は、判定された重みが設定された第１のヨーレート情報と第２のヨーレート情報と第３のヨーレート情報とを合成した合成ヨーレート情報を生成する。位置推定部２４は、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨーレート情報を用いて、車両Ａの位置を推定する。
このように構成された位置推定装置２であっても、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

以上のように、実施の形態１に係る位置推定装置２は、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、車両Ａの角速度に基づく車両Ａの第１のヨー角情報と、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づく車両Ａの第２のヨー角情報と、車両Ａの操舵角および車速に基づく車両Ａの第３のヨー角情報に設定する重みを判定する重み判定部２１と、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を取得するヨー情報取得部２２と、判定された重みを設定した第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を合成した合成ヨー角情報を生成する合成部２３と、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨー角情報を用いて、車両Ａの位置を推定する位置推定部２４とを備える。
第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式において算出された、３種類のヨー情報を、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて判定した重みで組み合わせることで、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができ、車両Ａの位置および方位（姿勢角）の推定精度が向上する。これにより、位置推定装置２は、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、ヨー情報取得部２２は、車両Ａの角速度に基づいて、車両Ａの第１のヨー角情報を算出する第１のヨー角算出部２２１と、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づいて、車両Ａの第２のヨー角情報を算出する第２のヨー角算出部２２２と、車両Ａの操舵角および車速に基づいて車両Ａの第３のヨー角情報を算出する第３のヨー角算出部２２３と、を備える。
第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式において算出された、３種類のヨー角情報を、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて判定した重みで組み合わせることができ、車両Ａの位置および方位（姿勢角）の推定精度が向上する。これにより、位置推定装置２は、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満であり、車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間未満である場合、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくし、車両Ａの角速度の誤差が除去されない時間が一定時間以上である場合には、第１のヨー角情報の重みを小さくして、第２のヨー角情報の重みを大きくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値未満であり、車両Ａの角速度が第２の閾値未満である場合、第２のヨー角情報の重みを大きくして、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報の重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａの車速が第１の閾値未満であり、車両Ａの角速度が第２の閾値以上である場合に、第３のヨー角情報の重みを大きくして、第１のヨー角情報の重みを小さくし、第２のヨー角情報の重みを小さくし、車両Ａの車速が第１の閾値以上であり、車両Ａの角速度が第２の閾値以上である場合は、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａが走行している路面の起伏が第３の閾値以上である場合、第１のヨー角情報の重みを大きくして、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくする。
これにより、位置推定装置２は、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａが走行している路面の滑り度合いが第４の閾値以上である場合、第１のヨー角情報の重みを大きくし、第２のヨー角情報の重みを小さくし、第３のヨー角情報に対する重みを小さくする。これにより、位置推定装置２は車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、重み判定部２１は、車両Ａが走行する走行経路における区間ごとに、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報に設定する重みを判定する第１の重み設定部２１１と、車両Ａが走行しているときの走行経路の状態の変化に応じて、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報に設定する重みを変更する第２の重み設定部２１２と、を備える。
これにより、位置推定装置２は、車両Ａのヨー情報を安定して算出することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置２において、第１のヨー情報は、車両Ａの角速度に基づいた第１のヨーレート情報であり、第２のヨー情報は、車両Ａの左右の車輪の移動距離に基づいた第２のヨーレート情報であり、第３のヨー情報は、車両Ａの操舵角および車速に基づいた第３のヨーレート情報である。
第１の測位方式、第２の測位方式および第３の測位方式において算出された、３種類のヨーレート情報を、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて判定した重みで組み合わせることで、車両Ａのヨーレート情報を安定して算出することができ、車両Ａの位置および方位の推定精度が向上する。これにより、位置推定装置２は、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

実施の形態１に係る自動運転システム１において、位置推定装置２と、位置推定装置２によって推定された車両Ａの位置に基づいて、当該車両Ａの移動を制御する車両自動制御装置４と、を備える。自動運転システム１は、位置推定装置２から取得した、測位方式の特性に応じた誤差を抑制した車両Ａの位置推定結果を用いて、車両Ａの移動を正確に制御することができる。

実施の形態１に係る位置推定方法において、重み判定部２１が、車両Ａが走行状態または車両Ａの周辺状態に基づいて、車両Ａの角速度に基づく車両Ａの第１のヨー角情報と、車両Ａの左右車輪の移動距離差に基づく車両Ａの第２のヨー角情報と、車両Ａの操舵角および車速に基づく車両Ａの第３のヨー角情報とに設定する重みを判定するステップと、ヨー情報取得部２２が、第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を取得するステップと、合成部２３が、判定された重みを設定した第１のヨー角情報、第２のヨー角情報および第３のヨー角情報を合成した合成ヨー角情報を生成するステップと、位置推定部２４が、車両Ａの測位情報、車両Ａの車速および合成ヨー角情報を用いて車両Ａの位置を推定するステップと、を備える。これにより、実施の形態１に係る位置推定方法は、測位方式の特性に応じた誤差を抑制することができる。

実施の形態１に係るプログラムは、１または複数のコンピュータに実行されることで、１または複数のコンピュータを、測位方式の特性に応じた誤差を抑制可能な位置推定装置２として機能させることができる。

以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）
車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定する重み判定部と、
前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するヨー情報取得部と、
判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成する合成部と、
前記車両の測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定する位置推定部と、を備えた
ことを特徴とする位置推定装置。
（付記２）
前記ヨー情報取得部は、
前記車両の角速度に基づいて、前記車両の第１のヨー角情報を算出する第１のヨー角算出部と、
前記車両の左右車輪の移動距離差に基づいて、前記車両の第２のヨー角情報を算出する第２のヨー角算出部と、
前記車両の操舵角および車速に基づいて、前記車両の第３のヨー角情報を算出する第３のヨー角算出部と、を備えた
ことを特徴とする付記１に記載の位置推定装置。
（付記３）
前記重み判定部は、
前記車両の車速が第１の閾値以上であり、前記車両の角速度が第２の閾値未満であり、前記車両の角速度の誤差が除去されない時間が一定時間未満である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報の重みを小さくし、
前記車両の角速度の誤差が除去されない時間が一定時間以上である場合には、前記第１のヨー角情報の重みを小さくして、前記第２のヨー角情報の重みを大きくする
ことを特徴とする付記２に記載の位置推定装置。
（付記４）
前記重み判定部は、
前記車両の車速が前記第１の閾値未満であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値未満である場合、前記第２のヨー角情報の重みを大きくして、前記第１のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報の重みを小さくする
ことを特徴とする付記３に記載の位置推定装置。
（付記５）
前記重み判定部は、
前記車両の車速が前記第１の閾値未満であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値以上である場合に、前記第３のヨー角情報の重みを大きくして、前記第１のヨー角情報の重みを小さくし、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、
前記車両の車速が前記第１の閾値以上であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値以上である場合は、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
ことを特徴とする付記３または付記４に記載の位置推定装置。
（付記６）
前記重み判定部は、前記車両が走行している路面の起伏が第３の閾値以上である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
ことを特徴とする付記３から付記５のいずれか１項に記載の位置推定装置。
（付記７）
前記重み判定部は、前記車両が走行している路面における滑り度合いが第４の閾値以上である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
ことを特徴とする付記３から付記６のいずれか１項に記載の位置推定装置。
（付記８）
前記重み判定部は、
前記車両が走行する走行経路における区間ごとに、前記第１のヨー角情報、前記第２のヨー角情報および前記第３のヨー角情報に設定する重みを判定する第１の重み設定部と、
前記車両が走行しているときの前記走行経路の状態の変化に応じて、前記第１のヨー角情報、前記第２のヨー角情報および前記第３のヨー角情報に設定する重みを変更する第２の重み設定部と、を備えた
ことを特徴とする付記３から付記７のいずれか１項に記載の位置推定装置。
（付記９）
前記第１のヨー情報は、前記車両の角速度に基づいた第１のヨーレート情報であり、
前記第２のヨー情報は、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づいた第２のヨーレート情報であり、
前記第３のヨー情報は、前記車両の操舵角および車速に基づいた第３のヨーレート情報である
ことを特徴とする付記１に記載の位置推定装置。
（付記１０）
付記１から付記９のいずれか１項に記載の位置推定装置と、
位置推定装置によって推定された前記車両の位置に基づいて当該車両の移動を制御する車両自動制御装置と、を備えた
ことを特徴とする自動運転システム。
（付記１１）
位置推定装置の位置推定方法であって、
重み判定部が、車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定するステップと、
ヨー情報取得部が、前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するステップと、
合成部が、判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成するステップと、
位置推定部が、前記測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定するステップと、を備えた
ことを特徴とする位置推定方法。
（付記１２）
コンピュータを、
車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定する重み判定部、
前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するヨー情報取得部、
判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成する合成部、
前記測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定する位置推定部、として機能させるためのプログラム。

なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１ 自動運転システム、２ 位置推定装置、３Ａ 絶対位置検出部、３Ｂ 路面検出部、３Ｃ 姿勢検出部、３Ｄ ジャイロセンサ、３Ｅ 車輪速センサ、３Ｆ 操舵角センサ、３Ｇ 車速センサ、４ 車両自動制御装置、５ 絶対位置記憶部、６ 地図情報記憶部、７ 経路算出部、１００ 入力インピーダンス、１０１ 出力インピーダンス、１０２ 処理回路、１０３ プロセッサ、１０４ メモリ、２１１ 第１の重み設定部、２１２ 第２の重み設定部、２２１ 第１のヨー角算出部、２２２ 第２のヨー角算出部、２２３ 第３のヨー角算出部。

Claims (12)

1. 車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定する重み判定部と、
   前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するヨー情報取得部と、
   判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成する合成部と、
   前記車両の測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定する位置推定部と、を備えた
   ことを特徴とする位置推定装置。
2. 前記ヨー情報取得部は、
   前記車両の角速度に基づいて、前記車両の第１のヨー角情報を算出する第１のヨー角算出部と、
   前記車両の左右車輪の移動距離差に基づいて、前記車両の第２のヨー角情報を算出する第２のヨー角算出部と、
   前記車両の操舵角および車速に基づいて、前記車両の第３のヨー角情報を算出する第３のヨー角算出部と、を備えた
   ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記重み判定部は、
   前記車両の車速が第１の閾値以上であり、前記車両の角速度が第２の閾値未満であり、前記車両の角速度の誤差が除去されない時間が一定時間未満である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報の重みを小さくし、
   前記車両の角速度の誤差が除去されない時間が一定時間以上である場合には、前記第１のヨー角情報の重みを小さくして、前記第２のヨー角情報の重みを大きくする
   ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。
4. 前記重み判定部は、
   前記車両の車速が前記第１の閾値未満であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値未満である場合、前記第２のヨー角情報の重みを大きくして、前記第１のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報の重みを小さくする
   ことを特徴とする請求項３に記載の位置推定装置。
5. 前記重み判定部は、
   前記車両の車速が前記第１の閾値未満であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値以上である場合に、前記第３のヨー角情報の重みを大きくして、前記第１のヨー角情報の重みを小さくし、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、
   前記車両の車速が前記第１の閾値以上であり、前記車両の角速度が前記第２の閾値以上である場合は、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
   ことを特徴とする請求項３に記載の位置推定装置。
6. 前記重み判定部は、前記車両が走行している路面の起伏が第３の閾値以上である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
   ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。
7. 前記重み判定部は、前記車両が走行している路面の滑り度合いが第４の閾値以上である場合、前記第１のヨー角情報の重みを大きくして、前記第２のヨー角情報の重みを小さくし、前記第３のヨー角情報に対する重みを小さくする
   ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。
8. 前記重み判定部は、
   前記車両が走行する走行経路における区間ごとに、前記第１のヨー角情報、前記第２のヨー角情報および前記第３のヨー角情報に設定する重みを判定する第１の重み設定部と、
   前記車両が走行しているときの前記走行経路の状態の変化に応じて、前記第１のヨー角情報、前記第２のヨー角情報および前記第３のヨー角情報に設定する重みを変更する第２の重み設定部と、を備えた
   ことを特徴とする請求項２に記載の位置推定装置。
9. 前記第１のヨー情報は、前記車両の角速度に基づいた第１のヨーレート情報であり、
   前記第２のヨー情報は、前記車両の左右の車輪の移動距離に基づいた第２のヨーレート情報であり、
   前記第３のヨー情報は、前記車両の操舵角および車速に基づいた第３のヨーレート情報である
   ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定装置。
10. 請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の位置推定装置と、
    位置推定装置によって推定された前記車両の位置に基づいて当該車両の移動を制御する車両自動制御装置と、を備えた
    ことを特徴とする自動運転システム。
11. 位置推定装置の位置推定方法であって、
    重み判定部が、車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定するステップと、
    ヨー情報取得部が、前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するステップと、
    合成部が、判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成するステップと、
    位置推定部が、前記車両の測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定するステップと、を備えた
    ことを特徴とする位置推定方法。
12. コンピュータを、
    車両が走行状態または前記車両の周辺状態に基づいて、前記車両の角速度に基づく前記車両の第１のヨー情報と、前記車両の左右車輪の移動距離差に基づく前記車両の第２のヨー情報と、前記車両の操舵角および車速に基づく前記車両の第３のヨー情報とに設定する重みを判定する重み判定部、
    前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報および前記第３のヨー情報を取得するヨー情報取得部、
    判定された前記重みを設定した前記第１のヨー情報、前記第２のヨー情報、および前記第３のヨー情報を合成した合成ヨー情報を生成する合成部、
    前記車両の測位情報、前記車両の車速および前記合成ヨー情報を用いて前記車両の位置を推定する位置推定部、として機能させるためのプログラム。