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J-GLOBAL ID：201702237720891761   整理番号：17A1473103

モデル化されていない誤差を伴うGNSS障害検出

GNSS fault detection with unmodeled error

著者 (4件)： BANDO Mikio (Hitachi Ltd, Hitachinaka-shi, JPN) ,  ONO Yukihiko (Hitachi Ltd, Hitachinaka-shi, JPN) ,  HIEIDA Yusuke (Hitachi Ltd, Hitachinaka-shi, JPN) ,  YAMAMOTO Kenjiro (Hitachi Ltd, Hitachinaka-shi, JPN)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 31  号： 15-16  ページ： 763-779  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0339A  ISSN： 0169-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律走行車では,外界センサだけでなくGNSS(全球測位衛星システム)により位置推定を行う研究が多い。しかし,GNSS計測データにはマルチパス等に起因する異常値を伴う恐れがある。このような異常値の検出には,機械学習,統計的手法が用いられていたが,本研究では,位置推定の状態方程式にモデル化されていない誤差が含まれる場合に異常値を検出し,その影響を補正する方法を提案する。具体的には,位置推定モデルを定式化し,最大尤度推定アルゴリズムを導出して,Χ2乗検定を行う。観測値と推定値との残差の非定常性に着目することで,モデル化されていない誤差を判定し,その共分散に基づきマハラノビス距離の補正を行う。GNSS/INSシステムを搭載した自動車を用いて実験を行い,位置異常値の判別と位置推定精度の向上を確認した。

シソーラス用語： *誤差 ,  衛星航法 ,  *自動車 ,  除去 ,  *推定 ,  χ2乗検定 ,  距離 ,  GNSS
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  *モデル化誤差 ,  *位置推定 ,  異常値除去 ,  *自律走行車両

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システムモデル  (IB02000Z)

引用文献 (21件)：

• Lee B-H, Song J-H, Im J-H, et al. GPS/DR error estimation for autonomous vehicle localization. Sensors. 2015;15:20779-20798.
• Levinson J. Map-based precision vehicle localization in urban environments. Vol. 4, In: Robotics Science and Systems. Atlanta, Georgia; 2007. p. 1.
• Morales Y, Takeuchi E, Tsubouchi T. Vehicle localization in outdoor woodland environments with sensor fault detection. In: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2008). Pasadena, CA; 2008.
• Zhao X, Wang S, Zhang J, et al. Real-time fault detection method based on belief rule base for aircraft navigation system. Chin J Aeronaut. 2013;26(3):717-729.
• Christensen AL, O’Grady R, Birattari M, et al. Fault detection in autonomous robots based on fault injection and learning. Auton Rob. 2008;24(1):49-67.

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  誤差 ,  GNSS ,  障害検出