講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-12-14 16:25
50Hzで取得したMEMSセンサデータを用いた車両位置推定方式 ~ センサデータの高分解能化の位置推定精度への影響 ~ ○横田孝義(筑波学院大)・山際大賀(鳥取大) WBS2022-64 ITS2022-40 RCC2022-64 |
抄録 |
(和) |
自動車の走行位置を正確に求める手法としてGlobal Navigation Satellite System(GNSS)が普及しているが現状では衛星からの電波の受信状況によっては精度低下が生じる.
そこで筆者らは以前から気圧センサや加速度センサ,ジャイロセンサな
どのMEMSセンサデータを利用して走行車両の位置を推定する方法について検討している.今回,50Hzでデー
タ収集する実験環境を整えて提案手法の精度向上の可能性を実際の道路を用いた走行試験で確認した.従来
500ms周期の処理にとどまっていたが,今回20ms周期の処理にすることにより,従来捉えきれていなかった道路の特徴を捉えるこ
とができ,精度低下が著しかった平坦な道路においても位置推定精度が向上することを確認した. |
(英) |
Global Navigation Satellite System (GNSS) is popular as a method for vehicle localization, but at present, accuracy decreases depending on the reception situation of radio waves. Therefore, the authors propose a localization method that is based on altitude profiles of the road by atmospheric pressure sensor, and by other features obtained with accelerometers, and gyro sensors. This time higher processing frequency of 50Hz compared to 2 Hz of previous study, was applied to MEMS sensor data acquisition. And this greatly improved the accuracy of the localization. |
キーワード |
(和) |
位置推定アルゴリズム / 大気圧 / 加速度 / 角速度 / MEMSセンサ / 道路ネットワーク / / |
(英) |
Localization Algorithm / Air pressure / Acceleration / Angular velocity / MEMS sensor / Road network / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 308, ITS2022-40, pp. 161-166, 2022年12月. |
資料番号 |
ITS2022-40 |
発行日 |
2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
WBS2022-64 ITS2022-40 RCC2022-64 |
研究会情報 |
研究会 |
RCC ITS WBS |
開催期間 |
2022-12-13 - 2022-12-14 |
開催地(和) |
立命館大学BKC |
開催地(英) |
Ritsumeikan Univ. BKC |
テーマ(和) |
ITS 通信,高信頼制御通信,レーダ・センシング技術及び一般 |
テーマ(英) |
|
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ITS |
会議コード |
2022-12-RCC-ITS-WBS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
50Hzで取得したMEMSセンサデータを用いた車両位置推定方式 |
サブタイトル(和) |
センサデータの高分解能化の位置推定精度への影響 |
タイトル(英) |
Vehicle Position Estimation Method Using MEMS Sensor Data acquired with 50Hz frequency |
サブタイトル(英) |
Influence on Position Estimation Accuracy of High Resolution Sensor Data |
キーワード(1)(和/英) |
位置推定アルゴリズム / Localization Algorithm |
キーワード(2)(和/英) |
大気圧 / Air pressure |
キーワード(3)(和/英) |
加速度 / Acceleration |
キーワード(4)(和/英) |
角速度 / Angular velocity |
キーワード(5)(和/英) |
MEMSセンサ / MEMS sensor |
キーワード(6)(和/英) |
道路ネットワーク / Road network |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
横田 孝義 / Takayoshi Yokoya / ヨコタ タカヨシ |
第1著者 所属(和/英) |
筑波学院大学 (略称: 筑波学院大)
Tsukuba Gakuin Univdersity (略称: Tsukuba Gakuin Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山際 大賀 / Taiga Yamagiwa / ヤマギワ タイガ |
第2著者 所属(和/英) |
鳥取大学 (略称: 鳥取大)
Tottori University (略称: Tottori Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-12-14 16:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
ITS |
資料番号 |
WBS2022-64, ITS2022-40, RCC2022-64 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.307(WBS), no.308(ITS), no.309(RCC) |
ページ範囲 |
pp.161-166 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |
|