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J-GLOBAL ID：201202267477973365   整理番号：12A0543719

リアルタイムの車両位置決定用車内センサーとGPSのセンサーフュージョンに基づくInteracting Multiple Modelフィルタ

Interacting Multiple Model Filter-Based Sensor Fusion of GPS With In-Vehicle Sensors for Real-Time Vehicle Positioning

著者 (3件)： JO Kichun (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  CHU Keounyup (Hanyang Univ., Seoul, KOR) ,  SUNWOO Myoungho (Hanyang Univ., Seoul, KOR)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 13  号： 1  ページ： 329-343  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高度道路交通システムアプリケーションでは車両位置決定の正確さと完全性が重要であり,連続性を供給できないGPS(Global Positioning System)とのセンサーフュージョン手法が多数提案されている。本論文では,位置決定性能がBayesianフィルタに対するプロセスモデルの選択に依存するので,様々な運転状況に適応できるように多重モデル(MM)アプローチを用い,GPSと車内センサーを統合した位置決定手法を提案した。本手法では低コストなGPS受信機からのグローバル座標での位置,走行角,速度情報と車内センサーからの速度,ステアリング角,ヨーレート情報を融合してIMM(Interacting MM)フィルタに基づいて位置を推定する。IMMフィルタのモデル集合は2自由度の自動車モデルに基づく運動力学的車両モデルと,タイヤでの応力がタイヤスリップ角に比例すると考える力学的車両モデルからなり,前者は低速でスリップが少ない状況,後者は高速で大きくスリップする状況に適する。IMMフィルタは確率過程を用いて運転状況に適した車両モデルを重み付けし,より正確な位置情報を供給する。スリップ角と各車両モデルの関係を分析するためにシミュレーションを行うとともに,車両安定性制御システムが装備された市販車による実験によって正確性及び信頼性を確かめた。

シソーラス用語： *ITS【交通】 ,  センサ ,  自動車 ,  受信機 ,  *フィルタ ,  運動学 ,  精度 ,  計算機シミュレーション ,  評価試験 ,  信頼性 ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  *高度道路交通システム ,  車内センサ ,  *IMMフィルタ ,  運動力学

分類 (3件)： 都市交通  (TA01020W) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (6件)： リアルタイム ,  車両位置 ,  車内 ,  センサー ,  GPS ,  センサーフュージョン