JP2016057196A - Electronic device and correction program of angular velocity detection value - Google Patents

Electronic device and correction program of angular velocity detection value Download PDF

Info

Publication number
JP2016057196A
JP2016057196A JP2014184494A JP2014184494A JP2016057196A JP 2016057196 A JP2016057196 A JP 2016057196A JP 2014184494 A JP2014184494 A JP 2014184494A JP 2014184494 A JP2014184494 A JP 2014184494A JP 2016057196 A JP2016057196 A JP 2016057196A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
angular velocity
autonomous navigation
electronic device
mobile terminal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2014184494A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
奥津　明彦
Akihiko Okutsu
明彦 奥津
隆行 岩佐
Takayuki Iwasa
隆行 岩佐
雄一 原田
Yuichi Harada
雄一 原田
美咲 横江
Misaki Yokoe
美咲 横江
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2014184494A priority Critical patent/JP2016057196A/en
Publication of JP2016057196A publication Critical patent/JP2016057196A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Navigation (AREA)
  • Gyroscopes (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an electronic device and a correction program of an angular velocity detection value that shorten a time taken to remove an error while performing autonomous navigation.SOLUTION: An electronic device performs autonomous navigation. A threshold of angular velocity of the electronic device subject to removal during autonomous navigation is determined based on a change in acceleration of the electronic device. During autonomous navigation, it is determined whether a detection value by an angular velocity sensor 6 for detecting the angular velocity of the electronic device is smaller than the threshold. When it is determined that the detection value is smaller than the threshold, autonomous navigation is performed by setting the detection value at 0; when it is determined that the detection value is equal to or greater than the threshold, autonomous navigation is performed using the detection value.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、電子機器および角速度検出値補正プログラムに関する。   The present invention relates to an electronic device and an angular velocity detection value correction program.

近年、スマートフォンをはじめとするスマートデバイスが普及しており、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置測位を用いて自律航法も行うデバイスも普及している。また、ＧＰＳ信号が取得できない屋内においても、角速度センサと加速度センサを用いて自律航法を行うスマートデバイスが普及している。   In recent years, smart devices such as smartphones have become widespread, and devices that perform autonomous navigation using position measurement by GPS (Global Positioning System) are also widespread. In addition, smart devices that perform autonomous navigation using an angular velocity sensor and an acceleration sensor have become widespread even indoors where GPS signals cannot be acquired.

スマートデバイスに搭載されている小型の振動式角速度センサは、温度や経年変化等で変動する静的バイアス、振動等によって生ずるバイアス（以下、「動的バイアス」と表記する場合がある）によって誤差を生じる。このため、静的バイアスや動的バイアスを除去することが行われている。   The small vibratory angular velocity sensor installed in smart devices is error-prone due to a static bias that fluctuates due to temperature, aging, etc., or a bias caused by vibration (hereinafter sometimes referred to as “dynamic bias”). Arise. For this reason, removal of static bias and dynamic bias is performed.

例えば、加速度により静止を判断して、その時点での角速度センサの出力値を静的バイアス量として保存し、位置測定時に、角速度センサの出力値から静的バイアス量を除去する技術が知られている。また、カルマンフィルタに推定位置、実位置、加速度、角速度を入力して、上記動的バイアスを含む加速度センサの誤差や角速度センサの誤差を推定し続け、位置測定時に、推定した誤差を加速度センサや角速度センサの出力値から除去する技術が知られている。   For example, a technique is known in which stationary is determined by acceleration, the output value of the angular velocity sensor at that time is stored as a static bias amount, and the static bias amount is removed from the output value of the angular velocity sensor at the time of position measurement. Yes. Also, the estimated position, actual position, acceleration, and angular velocity are input to the Kalman filter, and the error of the acceleration sensor including the dynamic bias and the error of the angular velocity sensor are continuously estimated. A technique for removing from the output value of the sensor is known.

特開２００１−２４２１９２号公報JP 2001-242192 A 特開平０６−１０９４７７号公報Japanese Patent Laid-Open No. 06-109477

しかしながら、上記技術では、動的バイアス量を含む誤差の除去に時間がかかる。具体的には、スマートデバイスを所持するユーザが歩行、停止、移動のいずれの状態であるかを判定し、ユーザの状態に適したパラメータに随時切替えてから誤差の推定を行うので、推定の開始までに時間がかかる。また、誤差が推定されるまでに時間がかかることから、自律航法の精度も低下する。   However, in the above technique, it takes time to remove the error including the dynamic bias amount. Specifically, it is determined whether the user who owns the smart device is walking, stopped, or moving, and the error is estimated after switching to a parameter suitable for the user's state at any time. It takes time. In addition, since it takes time until the error is estimated, the accuracy of autonomous navigation also decreases.

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、自律航法実行時に誤差の除去にかかる時間を短縮することができる電子機器および角速度検出値補正プログラムを提供することを目的とする。   The disclosed technology has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an electronic device and an angular velocity detection value correction program capable of shortening the time required for error removal during execution of autonomous navigation.

電子機器は、自律航法を実行する。電子機器は、前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定する決定部を有する。電子機器は、前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定する判定部を有する。電子機器は、前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する実行部を有する。   The electronic device performs autonomous navigation. The electronic device includes a determination unit that determines a threshold value of an angular velocity of the electronic device to be removed during the autonomous navigation based on a change in acceleration of the electronic device. The electronic device includes a determination unit that determines whether a detection value by an angular velocity sensor that detects an angular velocity of the electronic device is less than the threshold during the autonomous navigation. When the detected value is determined to be less than the threshold, the electronic device performs the autonomous navigation with the detected value set to 0. When the detected value is determined to be equal to or greater than the threshold, the electronic device uses the detected value to It has an execution part which performs autonomous navigation.

１実施形態によれば、自律航法実行時に誤差の除去にかかる時間を短縮することができる。   According to one embodiment, it is possible to reduce the time taken to remove errors when performing autonomous navigation.

図１は、実施例１に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。FIG. 1 is a diagram for explaining autonomous navigation by a mobile terminal according to the first embodiment. 図２は、実施例１に係る移動体端末のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the mobile terminal according to the first embodiment. 図３は、実施例１に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the mobile terminal according to the first embodiment. 図４は、実施例１に係る移動体端末が実行する処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of processing executed by the mobile terminal according to the first embodiment. 図５は、閾値と動的バイアスの関係を説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the relationship between the threshold and the dynamic bias. 図６は、閾値の変化と動的バイアスの関係を説明する図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the relationship between the change in threshold and the dynamic bias. 図７は、閾値制御による自律航法を説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating autonomous navigation based on threshold control. 図８は、バイアスを推定した場合の自律航法を説明する図である。FIG. 8 is a diagram for explaining the autonomous navigation when the bias is estimated. 図９は、値の小さい閾値に固定した場合の自律航法を説明する図である。FIG. 9 is a diagram for explaining the autonomous navigation when the threshold value is fixed to a small value. 図１０は、実施例１による自律航法を説明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating the autonomous navigation according to the first embodiment.

以下に、本願の開示する電子機器および角速度検出値補正プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。   Embodiments of an electronic device and an angular velocity detection value correction program disclosed in the present application will be described below in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.

［移動体端末の自律航法］
図１は、実施例１に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。図１に示す移動体端末１は、例えばスマートフォンや携帯電話などの電子機器である。この移動体端末１は、加速度や角速度を用いた自律航法を実行する。例えば、図１に示すように、移動体端末１は、移動体端末１を所持するユーザの歩行軌跡を検出して記録し、ユーザの現在位置を測定することができる。 [Autonomous navigation of mobile terminals]
FIG. 1 is a diagram for explaining autonomous navigation by a mobile terminal according to the first embodiment. A mobile terminal 1 shown in FIG. 1 is an electronic device such as a smartphone or a mobile phone. The mobile terminal 1 performs autonomous navigation using acceleration and angular velocity. For example, as shown in FIG. 1, the mobile terminal 1 can detect and record the walking trajectory of the user who owns the mobile terminal 1 and measure the current position of the user.

移動体端末１が有する角速度センサは、一般的に、振動型ジャイロセンサであり、外部からの加速度によって角速度出力にバイアス成分（以下、動的バイアスと表記する場合がある）が現れる。この動的バイアスは、移動体端末１の静止時に現れるバイアス（以下、静的バイアスと表記する場合がある）とは量が異なる。動的バイアスの大きさは外部からの加速度に比例する。例えば、ユーザが胸ポケットに移動体端末１を入れた場合、動的バイアス量は小さく、移動体端末１をズボンポケットに入れた場合、動的バイアス量が大きくなる。移動体端末１は、この動的バイアス量を推定して排除して、自律航法の精度を向上させる。   The angular velocity sensor of the mobile terminal 1 is generally a vibration type gyro sensor, and a bias component (hereinafter sometimes referred to as a dynamic bias) appears in the angular velocity output due to external acceleration. The amount of the dynamic bias is different from the bias that appears when the mobile terminal 1 is stationary (hereinafter sometimes referred to as a static bias). The magnitude of the dynamic bias is proportional to the acceleration from the outside. For example, when the user puts the mobile terminal 1 in the breast pocket, the dynamic bias amount is small, and when the mobile terminal 1 is put in the trouser pocket, the dynamic bias amount becomes large. The mobile terminal 1 estimates and eliminates this dynamic bias amount to improve the accuracy of autonomous navigation.

具体的には、移動体端末１は、移動体端末１の加速度の変化に基づいて、自律航法時に除去対象とする移動体端末１の角速度の閾値を決定する。そして、移動体端末１は、自律航法時に、移動体端末１の角速度を検出する角速度センサによる検出値が閾値未満か否かを判定する。その後、移動体端末１は、検出値が閾値未満と判定された場合、検出値を０として自律航法を実行し、検出値が閾値以上と判定された場合、検出値を用いて自律航法を実行する。   Specifically, the mobile terminal 1 determines the threshold value of the angular velocity of the mobile terminal 1 to be removed during autonomous navigation based on the change in acceleration of the mobile terminal 1. And the mobile terminal 1 determines whether the detection value by the angular velocity sensor which detects the angular velocity of the mobile terminal 1 is less than a threshold value at the time of autonomous navigation. Thereafter, when the detected value is determined to be less than the threshold value, the mobile terminal 1 performs autonomous navigation with the detected value set to 0. When the detected value is determined to be equal to or greater than the threshold value, the mobile terminal 1 executes the autonomous navigation using the detected value. To do.

つまり、移動体端末１は、移動体端末１の自律航法時に、移動体端末１の振動の大きさによって決定された閾値未満の角速度については動的バイアス成分として除去することで、閾値未満の角速度を直進とみなす。この結果、移動体端末１は、バイアス除去にかかる時間を短縮することができる。   That is, the mobile terminal 1 removes the angular velocity below the threshold determined by the magnitude of the vibration of the mobile terminal 1 as a dynamic bias component during the autonomous navigation of the mobile terminal 1, thereby reducing the angular velocity below the threshold. Is considered straight ahead. As a result, the mobile terminal 1 can shorten the time required for bias removal.

［ハードウェア構成］
図２は、実施例１に係る移動体端末のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、移動体端末１は、無線部２、オーディオ入出力部３、記憶部４、加速度センサ５、角速度センサ６、タッチセンサ部７、表示部８、プロセッサ１０を有する。 [Hardware configuration]
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the mobile terminal 1 includes a wireless unit 2, an audio input / output unit 3, a storage unit 4, an acceleration sensor 5, an angular velocity sensor 6, a touch sensor unit 7, a display unit 8, and a processor 10.

無線部２は、アンテナ２ａを介して、他の端末と無線通信を実行する回路等である。オーディオ入出力部３は、スピーカ３ａから音声を出力し、マイク３ｂで集音された音声に対して各種処理を実行する回路等である。   The wireless unit 2 is a circuit or the like that performs wireless communication with other terminals via the antenna 2a. The audio input / output unit 3 is a circuit that outputs sound from the speaker 3a and executes various processes on the sound collected by the microphone 3b.

記憶部４は、プロセッサ１０が実行するプログラムや各種データを記憶する記憶装置であり、例えばメモリやハードディスクなどである。   The storage unit 4 is a storage device that stores programs executed by the processor 10 and various data, and is a memory or a hard disk, for example.

加速度センサ５は、移動体端末１の加速度（単位：ｍ／ｓ２、Ｇａｌ、Ｇなど）を計測するセンサであり、計測した加速度をプロセッサ１０に入力する。この加速度センサ５は、３軸センサであり、ｘ、ｙ、ｚの各軸の加速度を計測する。 The acceleration sensor 5 is a sensor that measures the acceleration (unit: m / s 2 , Gal, G, etc.) of the mobile terminal 1, and inputs the measured acceleration to the processor 10. This acceleration sensor 5 is a three-axis sensor and measures the acceleration of each axis of x, y, and z.

角速度センサ６は、移動体端末１の角速度（単位：ｄｐｓ）を計測するジャイロセンサであり、計測した角速度をプロセッサ１０に入力する。この角速度センサ６は、３軸センサであり、ｘ、ｙ、ｚの各軸の角速度を計測する。   The angular velocity sensor 6 is a gyro sensor that measures the angular velocity (unit: dps) of the mobile terminal 1, and inputs the measured angular velocity to the processor 10. This angular velocity sensor 6 is a triaxial sensor and measures the angular velocity of each axis of x, y, and z.

タッチセンサ部７は、ユーザの表示部８への操作を検出する回路等であり、表示部８は、各種情報を表示する表示装置である。例えば、タッチセンサ部７と表示部８とによって、タッチパネルなどを提供する。   The touch sensor unit 7 is a circuit or the like that detects a user's operation on the display unit 8, and the display unit 8 is a display device that displays various types of information. For example, a touch panel or the like is provided by the touch sensor unit 7 and the display unit 8.

プロセッサ１０は、移動体端末１の全体を司る電子回路等であり、記憶部４に記憶されるプログラムを読み出して展開し、自律航法などの各種処理を実行する。   The processor 10 is an electronic circuit or the like that controls the entire mobile terminal 1, reads out and expands a program stored in the storage unit 4, and executes various processes such as autonomous navigation.

［機能構成］
図３は、実施例１に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、移動体端末１は、固定値ＤＢ１１、静的バイアスＤＢ１２、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０を有する。 [Function configuration]
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 3, the mobile terminal 1 includes a fixed value DB 11, a static bias DB 12, a vibration determination unit 13, a threshold calculation unit 14, a dynamic bias determination unit 15, a direct evolution processing unit 16, and an autonomous navigation function unit 20. Have

なお、固定値ＤＢ１１、静的バイアスＤＢ１２は、記憶部４などに保持されるデータベースである。振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０は、プロセッサ１０が有する電子回路の一部やプロセッサ１０が実行するプロセスの一例である。   The fixed value DB 11 and the static bias DB 12 are databases held in the storage unit 4 or the like. The vibration determination unit 13, the threshold calculation unit 14, the dynamic bias determination unit 15, the direct evolution processing unit 16, and the autonomous navigation function unit 20 are examples of a part of an electronic circuit included in the processor 10 and a process executed by the processor 10. .

固定値ＤＢ１１は、移動体端末１の加速度の分散値の最大値と、移動体端末１の自律航法時に除去対象とする移動体端末１の角速度の閾値の最大値を記憶するデータベースである。分散値の最大値および閾値の最大値は、ユーザ等によって予め指定される。   The fixed value DB 11 is a database that stores the maximum value of the variance of acceleration of the mobile terminal 1 and the maximum value of the threshold value of the angular velocity of the mobile terminal 1 to be removed during the autonomous navigation of the mobile terminal 1. The maximum value of the variance value and the maximum value of the threshold value are designated in advance by the user or the like.

静的バイアスＤＢ１２は、静的バイアス量を記憶するデータベースである。具体的には、静的バイアスＤＢ１２は、移動体端末１の加速度が所定値未満の状態における移動体端末１の角速度を静的バイアス量として記憶する。すなわち、静的バイアスＤＢ１２は、停止時に角速度センサ６に生じる、３軸の各軸における静的バイアス量を予め記憶する。   The static bias DB 12 is a database that stores a static bias amount. Specifically, the static bias DB 12 stores the angular velocity of the mobile terminal 1 when the acceleration of the mobile terminal 1 is less than a predetermined value as a static bias amount. That is, the static bias DB 12 stores in advance a static bias amount in each of the three axes that occurs in the angular velocity sensor 6 when stopped.

振動判定部１３は、移動体端末１の揺れの大きさや揺れ具合を示す揺れ指標を算出する処理部である。具体的には、振動判定部１３は、動的バイアスの大きさが移動や歩行時の挙動や振動の激しさに比例する傾向があることから、移動体端末１の加速度を監視することにより移動に伴う挙動や振動の大きさを判定する。   The vibration determination unit 13 is a processing unit that calculates a shaking index indicating the magnitude and degree of shaking of the mobile terminal 1. Specifically, the vibration determination unit 13 moves by monitoring the acceleration of the mobile terminal 1 because the magnitude of the dynamic bias tends to be proportional to the behavior during movement or walking and the intensity of vibration. Judgment of behavior and vibration magnitude.

例えば、振動判定部１３は、加速度センサ５が検出した加速度を、数秒間などの所定時間取得する。そして、振動判定部１３は、取得した加速度の分散値を算出し、算出した分散値を揺れ指標として、閾値算出部１４に出力する。また、振動判定部１３は、取得した加速度の最大値と最小値の平均値や差を、揺れ指標として算出することもできる。   For example, the vibration determination unit 13 acquires the acceleration detected by the acceleration sensor 5 for a predetermined time such as several seconds. Then, the vibration determination unit 13 calculates a dispersion value of the acquired acceleration, and outputs the calculated dispersion value to the threshold value calculation unit 14 as a shake index. Further, the vibration determination unit 13 can also calculate the average value or difference between the acquired maximum and minimum acceleration values as a vibration index.

閾値算出部１４は、移動体端末１の自律航法時に除去対象とする角速度の閾値を決定する処理部である。具体的には、閾値算出部１４は、振動判定部１３から揺れ指標が入力されると、固定値ＤＢ１１から分散値の最大値および閾値の最大値を読み出す。続いて、閾値算出部１４は、「閾値＝揺れ指標／（分散値の最大値×閾値の最大値）」を算出する。そして、閾値算出部１４は、＋閾値から−閾値までの範囲を、除去対象の加速度として動的バイアス判定部１５に出力する。   The threshold calculation unit 14 is a processing unit that determines an angular velocity threshold to be removed when the mobile terminal 1 is autonomously navigation. Specifically, the threshold value calculation unit 14 reads the maximum value of the variance value and the maximum value of the threshold value from the fixed value DB 11 when the vibration index is input from the vibration determination unit 13. Subsequently, the threshold value calculation unit 14 calculates “threshold value = swing index / (maximum value of variance value × maximum value of threshold value)”. Then, the threshold calculation unit 14 outputs the range from the + threshold to the −threshold to the dynamic bias determination unit 15 as the acceleration to be removed.

つまり、閾値算出部１４は、動的バイアス量の大きさが移動や歩行時の挙動や振動の激しさに比例する傾向があることから、振動の大きさに比例した角速度の最大閾値（＋側、−側）を設定する。例えば、閾値算出部１４は、閾値をαと算出した場合、最大閾値「α値、−α値」を動的バイアス判定部１５に出力する。   That is, since the magnitude of the dynamic bias amount tends to be proportional to the behavior during movement or walking or the intensity of vibration, the threshold calculation unit 14 determines the maximum angular velocity threshold (+ side proportional to the magnitude of vibration). ,-Side). For example, when the threshold value is calculated as α, the threshold value calculation unit 14 outputs the maximum threshold value “α value, −α value” to the dynamic bias determination unit 15.

動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６によって検出された角速度（検出値）が除去対象か否かを判定する処理部である。具体的には、動的バイアス判定部１５は、検出された角速度が閾値算出部１４から通知された角速度の範囲内である場合、除去対象と判定し、除去対象であることおよび検出値を直進化処理部１６に出力する。一方、動的バイアス判定部１５は、検出された角速度が閾値算出部１４から通知された角速度の範囲外である場合、除去対象外と判定し、除去対象外であることおよび検出値を直進化処理部１６に出力する。   The dynamic bias determination unit 15 is a processing unit that determines whether or not the angular velocity (detected value) detected by the angular velocity sensor 6 is a removal target. Specifically, when the detected angular velocity is within the range of angular velocities notified from the threshold calculation unit 14, the dynamic bias determination unit 15 determines that the target is to be removed, and directly determines that the target is a removal target and the detected value. Output to the evolution processing unit 16. On the other hand, when the detected angular velocity is outside the range of the angular velocity notified from the threshold calculation unit 14, the dynamic bias determining unit 15 determines that the detected angular velocity is not a removal target, and directly evolves the detected value and the detected value. Output to the processing unit 16.

直進化処理部１６は、移動体端末１の直進性を判定する処理部である。具体的には、直進化処理部１６は、検出された角速度が閾値範囲内であれば、検出された角速度が動的バイアス量であると推定して、移動体端末１の移動を直進とみなす。また、直進化処理部１６は、検出された角速度が閾値範囲外であれば、検出された角速度を移動体端末１の曲がるときに発生する角速度と推定して、移動体端末１の移動を直進ではないとみなす。   The straight evolution processing unit 16 is a processing unit that determines the straightness of the mobile terminal 1. Specifically, if the detected angular velocity is within the threshold range, the straight evolution processing unit 16 estimates that the detected angular velocity is a dynamic bias amount, and regards the movement of the mobile terminal 1 as straight ahead. . Further, if the detected angular velocity is outside the threshold range, the straight evolution processing unit 16 estimates the detected angular velocity as an angular velocity generated when the mobile terminal 1 turns, and moves the mobile terminal 1 straight ahead. Consider it not.

例えば、直進化処理部１６は、角速度センサ６の検出値が除去対象であることが動的バイアス判定部１５から通知されると、検出値を０に変更し、検出値として０を自律航法機能部２０に出力する。つまり、直進化処理部１６は、移動体端末１の現時点での角速度が０であるとして、自律航法を実行させる。   For example, when the dynamic bias determination unit 15 notifies that the detection value of the angular velocity sensor 6 is a removal target, the direct evolution processing unit 16 changes the detection value to 0 and sets the detection value to 0 as an autonomous navigation function. To the unit 20. That is, the direct evolution processing unit 16 executes autonomous navigation on the assumption that the current angular velocity of the mobile terminal 1 is zero.

また、直進化処理部１６は、角速度センサ６の検出値が除去対象外であることが動的バイアス判定部１５から通知されると、静的バイアスＤＢ１２から静的バイアス量を読出し、検出値から静的バイアス量を減算した値を自律航法機能部２０に出力する。つまり、直進化処理部１６は、移動体端末１の現時点での角速度が「検出値−静的バイアス量」であるとして、自律航法を実行させる。   Further, when the dynamic bias determination unit 15 is notified that the detection value of the angular velocity sensor 6 is not to be removed, the direct evolution processing unit 16 reads the static bias amount from the static bias DB 12 and uses the detection value. A value obtained by subtracting the static bias amount is output to the autonomous navigation function unit 20. That is, the direct evolution processing unit 16 executes autonomous navigation on the assumption that the current angular velocity of the mobile terminal 1 is “detection value−static bias amount”.

自律航法機能部２０は、自律航法を実行する処理部である。具体的には、自律航法機能部２０は、直進化処理部１６から入力された、バイアス除去後の角速度を用いて、自律航法を実行する。すなわち、自律航法機能部２０は、直進化処理部１６から入力された安定したジャイロを用いて、自律航法を実行することができる。   The autonomous navigation function unit 20 is a processing unit that executes autonomous navigation. Specifically, the autonomous navigation function unit 20 performs autonomous navigation using the angular velocity after bias removal input from the direct evolution processing unit 16. That is, the autonomous navigation function unit 20 can execute autonomous navigation using the stable gyro input from the direct evolution processing unit 16.

例えば、自律航法機能部２０は、バイアス除去後の角速度から移動体端末１の現在位置などを特定する。また、自律航法機能部２０は、特定した現在位置を蓄積して、移動体端末１の軌跡を生成する。さらには、自律航法機能部２０は、移動体端末１の移動距離、移動時間などを生成することもできる。   For example, the autonomous navigation function unit 20 specifies the current position of the mobile terminal 1 from the angular velocity after the bias is removed. In addition, the autonomous navigation function unit 20 accumulates the identified current position and generates a trajectory of the mobile terminal 1. Furthermore, the autonomous navigation function unit 20 can also generate the travel distance, travel time, etc. of the mobile terminal 1.

［処理の流れ］
図４は、実施例１に係る移動体端末が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すように、移動体端末１の自律航法が開始されると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、振動判定部１３は、加速度センサが検出した移動体端末１の加速度を取得して蓄積する（Ｓ１０２）。 [Process flow]
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of processing executed by the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 4, when the autonomous navigation of the mobile terminal 1 is started (S101: Yes), the vibration determination unit 13 acquires and accumulates the acceleration of the mobile terminal 1 detected by the acceleration sensor (S102). ).

そして、振動判定部１３は、蓄積した加速度の分散値を算出する（Ｓ１０３）。続いて、閾値算出部１４は、算出された分散値を用いて、角速度の閾値を算出し、動的バイアスの除去範囲を決定する（Ｓ１０４）。   Then, the vibration determination unit 13 calculates a dispersion value of the accumulated acceleration (S103). Subsequently, the threshold value calculation unit 14 calculates a threshold value of the angular velocity using the calculated dispersion value, and determines a dynamic bias removal range (S104).

その後、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６によって検出された角速度（検出値）を取得すると（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、角速度（検出値）が閾値の絶対値以上か否かを判定する（Ｓ１０６）。   Thereafter, when the dynamic bias determination unit 15 acquires the angular velocity (detected value) detected by the angular velocity sensor 6 (S105: Yes), the dynamic bias determining unit 15 determines whether the angular velocity (detected value) is equal to or greater than the absolute value of the threshold (S106). ).

そして、直進化処理部１６は、動的バイアス判定部１５によって検出値が閾値の絶対値未満であると判定された場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、角速度を０に設定し（Ｓ１０７）、角速度＝０を自律航法機能部２０に出力する（Ｓ１０８）。   When the dynamic bias determination unit 15 determines that the detected value is less than the absolute value of the threshold (S106: Yes), the straight evolution processing unit 16 sets the angular velocity to 0 (S107), and the angular velocity = 0. Is output to the autonomous navigation function unit 20 (S108).

一方、直進化処理部１６は、動的バイアス判定部１５によって検出値が閾値の絶対値以上であると判定された場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、角速度（検出値）から静的バイアス量を除去し（Ｓ１０９）、除去後の角速度を自律航法機能部２０に出力する（Ｓ１１０）。   On the other hand, when the dynamic bias determination unit 15 determines that the detected value is equal to or greater than the absolute value of the threshold (S106: No), the direct evolution processing unit 16 removes the static bias amount from the angular velocity (detected value). (S109), the angular velocity after removal is output to the autonomous navigation function unit 20 (S110).

そして、直進化処理部１６は、角速度センサ６の利用が続く場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、Ｓ１０２以降を繰り返す。一方、直進化処理部１６は、角速度センサ６の利用が終了した場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、処理を終了する。   Then, when the use of the angular velocity sensor 6 continues (S111: No), the direct evolution processing unit 16 repeats S102 and subsequent steps. On the other hand, when the use of the angular velocity sensor 6 ends (S111: Yes), the direct evolution processing unit 16 ends the process.

［閾値と動的バイアスの関係］
次に、閾値算出部１４が算出する閾値による除去対象の範囲を説明する。図５は、閾値と動的バイアスの関係を説明する図である。 [Relationship between threshold and dynamic bias]
Next, the removal target range based on the threshold value calculated by the threshold value calculation unit 14 will be described. FIG. 5 is a diagram for explaining the relationship between the threshold and the dynamic bias.

図５に示すように、閾値算出部１４が閾値としてα値を算出すると、動的バイアス判定部１５は、＋α値から−α値までの範囲Ｙを除去対象とする。つまり、動的バイアス判定部１５は、範囲Ｙ内の角速度を、移動体端末１が直進時に揺れたりすることで角速度センサ６が受ける動的バイアス成分であると判定する。したがって、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６の検出値が範囲Ｙ内であるときは、検出値を０とすることで動的バイアス量を除去して自律航法を実行させる。   As illustrated in FIG. 5, when the threshold value calculation unit 14 calculates the α value as the threshold value, the dynamic bias determination unit 15 sets a range Y from the + α value to the −α value as a removal target. That is, the dynamic bias determination unit 15 determines that the angular velocity within the range Y is a dynamic bias component received by the angular velocity sensor 6 when the mobile terminal 1 shakes when the mobile terminal 1 goes straight. Therefore, when the detected value of the angular velocity sensor 6 is within the range Y, the dynamic bias determination unit 15 executes the autonomous navigation by removing the dynamic bias amount by setting the detected value to 0.

一方で、動的バイアス判定部１５は、＋α値以上の範囲Ｚ１と、−α値以下の範囲Ｚ２については除去対象外とする。つまり、動的バイアス判定部１５は、範囲Ｚ１および範囲Ｚ２の角速度を、移動体端末１が直進時に揺れたりすることで角速度センサ６が受ける動的バイアス成分ではなく、移動体端末１を所持するユーザが曲がることで発生した角速度を判定する。したがって、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６の検出値が範囲Ｚ１内または範囲Ｚ２内であるときは、検出値から静的バイアス量を除いた値で自律航法を実行させる。   On the other hand, the dynamic bias determination unit 15 excludes the range Z1 that is equal to or greater than the + α value and the range Z2 that is equal to or less than the −α value from being removed. That is, the dynamic bias determination unit 15 possesses the mobile terminal 1 instead of the dynamic bias component received by the angular velocity sensor 6 when the mobile terminal 1 oscillates when the mobile terminal 1 travels straight in the range Z1 and the range Z2. An angular velocity generated by the user turning is determined. Therefore, when the detected value of the angular velocity sensor 6 is within the range Z1 or the range Z2, the dynamic bias determination unit 15 causes the autonomous navigation to be executed with a value obtained by removing the static bias amount from the detected value.

［閾値の変化と動的バイアスの関係］
閾値算出部１４は、定期的に、閾値の算出を実行するので、上記閾値も定期的に変化する。そこで、閾値算出部１４が算出する閾値の変化によって、除去対象の範囲が変化する例を説明する。図６は、閾値の変化と動的バイアスの関係を説明する図である。 [Relationship between threshold change and dynamic bias]
Since the threshold calculation unit 14 periodically calculates a threshold, the threshold also changes periodically. Therefore, an example will be described in which the range to be removed changes depending on the change in the threshold calculated by the threshold calculation unit 14. FIG. 6 is a diagram for explaining the relationship between the change in threshold and the dynamic bias.

図６では、時間０からｔ１までの間、移動体端末１は、胸のポケットなどのように比較的狭い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは小さい。時刻ｔ１からｔ２までの間、移動体端末１は、ズボンのポケットなどのように比較的広い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは大きい。また、時刻ｔ２からｔ３までの間、移動体端末１は、専用の収納ケースなどのように非常に狭い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは非常に小さい。   In FIG. 6, since the mobile terminal 1 is stored in a relatively narrow place such as a breast pocket from time 0 to time t1, the mobile terminal 1 is not greatly shaken during straight progress. From time t1 to t2, the mobile terminal 1 is stored in a relatively wide place such as a pants pocket, so that the mobile terminal 1 shakes greatly during straight progress. Further, since the mobile terminal 1 is stored in a very narrow place such as a dedicated storage case from the time t2 to the time t3, the mobile terminal 1 is very little shaken during the straight advance.

このような状態では、移動体端末１は、時間０からｔ１までの間、閾値をＹ１と算出して「＋Ｙ１から−Ｙ１」の角速度を除去対象として処理する。その後の時間ｔ１からｔ２までの間、移動体端末１は、時刻ｔ１からｔ２までの所定範囲の加速度を用いて閾値をＹ２（Ｙ２＞Ｙ１）と算出し、「＋Ｙ２から−Ｙ２」の角速度を除去対象として処理する。さらにその後の時間ｔ２からｔ３までの間、移動体端末１は、時刻ｔ２からｔ３までの所定範囲の加速度を用いて閾値をＹ０（Ｙ１＞Ｙ０）と算出し、「＋Ｙ０から−Ｙ０」の角速度を除去対象として処理する。   In such a state, the mobile terminal 1 calculates the threshold as Y1 from time 0 to t1, and processes the angular velocity of “+ Y1 to −Y1” as a removal target. During the subsequent time t1 to t2, the mobile terminal 1 calculates the threshold as Y2 (Y2> Y1) using the acceleration within a predetermined range from the time t1 to t2, and sets the angular velocity of “+ Y2 to −Y2”. Process as a removal target. Furthermore, during the subsequent time t2 to t3, the mobile terminal 1 calculates the threshold as Y0 (Y1> Y0) using the acceleration within a predetermined range from time t2 to t3, and the angular velocity of “+ Y0 to −Y0”. Is processed as a removal target.

［効果］
上述したように、移動体端末１は、移動体端末１の揺れの大きさによって適宜閾値を変更して、動的バイアス成分を除去するので、精度の高い自律航法を維持することができる。図７は、閾値制御による自律航法を説明する図である。図７に示すように、移動体端末１を所持するユーザは、多少の揺れを伴いながら直進し、その後の曲がる動作を行う。 [effect]
As described above, the mobile terminal 1 appropriately changes the threshold according to the magnitude of the shaking of the mobile terminal 1 and removes the dynamic bias component, so that highly accurate autonomous navigation can be maintained. FIG. 7 is a diagram illustrating autonomous navigation based on threshold control. As shown in FIG. 7, the user who has the mobile terminal 1 goes straight with some shaking, and then performs a bending operation.

このような場合であっても、移動体端末１は、移動体端末の収納場所等の影響により発生する揺れを動的バイアス成分として除去することができる。したがって、図７の下図に示すように、移動体端末１は、直進している状態と曲がった状態とを正確に検出して、自律航法を実行することができる。   Even in such a case, the mobile terminal 1 can remove, as a dynamic bias component, shaking generated due to the influence of the storage location of the mobile terminal. Therefore, as shown in the lower diagram of FIG. 7, the mobile terminal 1 can accurately detect the straight traveling state and the bent state, and execute autonomous navigation.

ここで、従来の自律航法と実施例１にかかる自律航法を比較する。図８は、バイアスを推定した場合の自律航法を説明する図であり、自律航法時に直進を推定して、その際に動的バイアスを推定してから除去する手法である。図８のＡは、直進時に検出される角速度（検出値）の時間変化を示し、図８のＢは、図８のＡに追従して推定された動的バイアスの時間変化を示し、図８のＣは、自律航法に用いる角速度（Ａ−Ｂ）の時間変化を示す。なお、自律航法による軌跡は、角速度の積分値で算出される。   Here, the conventional autonomous navigation and the autonomous navigation according to the first embodiment are compared. FIG. 8 is a diagram for explaining the autonomous navigation when the bias is estimated, and is a technique of estimating straight travel during autonomous navigation and estimating and removing the dynamic bias at that time. 8A shows the time change of the angular velocity (detected value) detected during straight traveling, and FIG. 8B shows the time change of the dynamic bias estimated following A in FIG. C in FIG. 4 indicates the time change of the angular velocity (AB) used for autonomous navigation. In addition, the locus | trajectory by autonomous navigation is calculated by the integral value of angular velocity.

図８の手法では、移動体端末１がズボンのポケット等のように加速度の変動が激しい場所で保持された場合は、歩き方や持ち方などが一定であっても動的バイアス量が不規則に変動することがあるので、自律航法の軌跡に影響を与える場合がある。このため、動的バイアス量を適宜推定する時間Ｙが発生する。   In the method shown in FIG. 8, when the mobile terminal 1 is held in a place where the acceleration varies greatly such as a pants pocket, the amount of dynamic bias is irregular even if the way of walking or holding is constant. May affect the trajectory of autonomous navigation. For this reason, a time Y for appropriately estimating the dynamic bias amount occurs.

この時間Ｙは、移動体端末１が実際の直進移動（図８のＡ）の追従にかかる時間である。したがって、図８の「Ｃによる自律航法（ＰＤＲ軌跡）」に示すように、追従するタイミング、すなわち、動的バイアス推定タイミングで、実軌跡と自律航法とに差分が発生する。また、推定タイミンごとに発生する差分が蓄積されることで、その後の自律航法の品質も劣化する。なお、実軌跡とは、ユーザの実際の軌跡のことである。   This time Y is the time required for the mobile terminal 1 to follow the actual straight movement (A in FIG. 8). Therefore, as shown in “autonomous navigation by C (PDR trajectory)” in FIG. 8, a difference occurs between the actual trajectory and the autonomous navigation at the timing to follow, that is, the dynamic bias estimation timing. Moreover, since the difference generated for each estimated timing is accumulated, the quality of the subsequent autonomous navigation deteriorates. The actual trajectory is a user's actual trajectory.

続いて、除去対象を判定する閾値の設定例を説明する。図９は、値の小さい閾値に固定した場合の自律航法を説明する図であり、動的バイアスの時間変化を示す。図９に示す期間Ｐ１は、移動体端末１の振れが大きいが、直進している期間である。また、図９に示す期間Ｐ２は、移動体端末１の振れが小さく、緩やかに曲がっている期間である。   Subsequently, an example of setting a threshold for determining a removal target will be described. FIG. 9 is a diagram for explaining the autonomous navigation when the threshold value is fixed to a small value, and shows the time change of the dynamic bias. A period P1 shown in FIG. 9 is a period during which the mobile terminal 1 is largely moving but is moving straight. Further, a period P2 shown in FIG. 9 is a period in which the mobile terminal 1 has a small swing and is gently bent.

図９に示すように、移動体端末１は、値の小さい閾値で除去対象を判定するので、期間Ｐ１で検出された角速度を除去対象外と判定してしまう。この結果、移動体端末１は、期間Ｐ１を、直進ではなく曲がっている状態と判定し、動的バイアスを曲がりとして軌跡に反映してしまう。したがって、自律航法による軌跡では、実軌跡では直進している期間Ｐ１が曲がる軌跡となり、正確な軌跡を生成できない。   As shown in FIG. 9, since the mobile terminal 1 determines the removal target with a small threshold, the mobile terminal 1 determines that the angular velocity detected in the period P1 is not the removal target. As a result, the mobile terminal 1 determines that the period P1 is not straight but bent, and reflects the dynamic bias as a turn on the trajectory. Therefore, in the trajectory by autonomous navigation, the actual trajectory becomes a trajectory in which the straight traveling period P1 is bent, and an accurate trajectory cannot be generated.

なお、閾値が大きい値の場合、緩やかな曲がりの角速度が発生する期間Ｐ２を動的バイアスと判定してしまう。その場合、自律航法による軌跡では、実軌跡では曲がっている期間Ｐ２が直進の軌跡となり、正確な軌跡を生成できない。   When the threshold value is large, the period P2 in which the angular velocity of gentle bending occurs is determined as a dynamic bias. In that case, in the locus by autonomous navigation, the period P2 in the actual locus is a straight locus, and an accurate locus cannot be generated.

これに対して、図１０は、実施例１による自律航法を説明する図であり、動的バイアスの時間変化を示す。図１０は、移動体端末１の加速度の分散値によって適切な閾値を設定した状態の自律航法を説明する。なお、図１０に示す期間Ｐ１とＰ２は、図９で説明した状態と同様の状態である。   On the other hand, FIG. 10 is a diagram for explaining the autonomous navigation according to the first embodiment, and shows the time change of the dynamic bias. FIG. 10 illustrates autonomous navigation in a state where an appropriate threshold is set according to the variance value of the acceleration of the mobile terminal 1. Note that the periods P1 and P2 shown in FIG. 10 are the same as the states described in FIG.

図１０に示すように、移動体端末１は、適切な閾値を設定して動的バイアスの除去範囲を設定できるので、期間Ｐ１については実軌跡通りに直進と判断でき、期間Ｐ２についても実軌跡通りに緩やかな曲がりと判断できる。この結果、実施例１に係る手法を用いた自律航法による軌跡（処理後の自律航法）は、実軌跡を正確に反映することができる。   As shown in FIG. 10, since the mobile terminal 1 can set an appropriate threshold value and set a dynamic bias removal range, the mobile terminal 1 can determine that the vehicle travels straight along the actual locus for the period P1, and the actual locus for the period P2. It can be judged as a gentle turn on the street. As a result, the locus by autonomous navigation using the method according to the first embodiment (autonomous navigation after processing) can accurately reflect the actual locus.

ところで、ＧＰＳ、地磁気センサ、ＲＦ（Radio Frequency）タグなどを用いた動的バイアスの推定なども考えられるが、各種センサを備えた移動体端末１は、コストが高くなり、処理量も多くなる。また、カルマンフィルタを用いて動的バイアスの推定することも考えられる。しかし、カルマンフィルタは処理負荷が高く、携帯端末などの移動体端末で一般的に使用されるセンサハブマイコン等では処理実現が困難であり、他の処理を圧迫する場合もある。   By the way, although estimation of the dynamic bias using GPS, a geomagnetic sensor, RF (Radio Frequency) tag, etc. can be considered, the mobile terminal 1 provided with various sensors becomes high in cost and processing amount. It is also conceivable to estimate the dynamic bias using a Kalman filter. However, the Kalman filter has a high processing load, and it is difficult to realize the processing with a sensor hub microcomputer or the like generally used in a mobile terminal such as a portable terminal, and sometimes other processing is under pressure.

これに対して、上記移動体端末１は、廉価な振動式角速度センサと加速度センサを用いて、加速度センサ値の分散監視という負荷の軽い処理を実行する。そして、移動体端末１は、動的バイアス量が変動したとしても、一定の有意な大きさの角速度で曲がり続けた場合でも、動的バイアス除去前の角速度を使用する他の機能と共存できる。また、移動体端末１は、角速度センサの動的バイアスの除去が可能となり、結果、直進部分と曲り角で構成される一般的な人の歩行様式に適合した、直進性を高めたジャイロ自律航法が実現できる。   On the other hand, the mobile terminal 1 uses a low-cost vibration type angular velocity sensor and acceleration sensor to execute a light load process such as dispersion monitoring of acceleration sensor values. And even if the dynamic bias amount fluctuates, the mobile terminal 1 can coexist with other functions that use the angular velocity before removing the dynamic bias even if the bending continues at a certain significant angular velocity. In addition, the mobile terminal 1 can remove the dynamic bias of the angular velocity sensor. As a result, the gyro autonomous navigation with improved straightness suitable for a general human walking style composed of a straight part and a turning angle is achieved. realizable.

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。   Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the embodiments described above.

［移動体端末の揺れ指標］
実施例１では、移動体端末１が加速度の分散値等を用いて揺れ指標を算出する例を説明したが、例えば角速度や地磁気センサなどを用いることもできる。例えば、移動体端末１は、一定期間の角速度を取得し、最大値と最小値とを除去範囲に設定することもでき、一定期間の角速度の平均値を用いて除去範囲を設定することもできる。 [Mobile terminal shaking index]
In the first embodiment, an example in which the mobile terminal 1 calculates a shaking index using a variance value of acceleration or the like has been described. However, for example, an angular velocity or a geomagnetic sensor can also be used. For example, the mobile terminal 1 can acquire the angular velocity for a certain period, set the maximum value and the minimum value as the removal range, and can also set the removal range using an average value of the angular velocity for the certain period. .

また、移動体端末１は、地磁気センサの変化が所定の範囲内であれば直進と判断できるので、その一定時間で測定された加速度や角速度を用いて除去範囲を設定することもできる。なお、移動体端末１は、揺れ指標と閾値とを対応付けたテーブルを用意しておき、テーブルを用いて、除去対象の角速度の範囲を設定することもできる。   Further, since the mobile terminal 1 can determine that the geomagnetic sensor changes straight if the change of the geomagnetic sensor is within a predetermined range, the removal range can also be set using the acceleration or angular velocity measured during the predetermined time. In addition, the mobile terminal 1 can prepare a table in which the shaking index and the threshold are associated with each other, and can set the range of the angular velocity to be removed using the table.

［システム］
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 [system]
Further, each configuration of the illustrated apparatus does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, it can be configured to be distributed or integrated in arbitrary units. Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。   In addition, among the processes described in this embodiment, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

なお、本実施例で説明した移動体端末１は、角速度検出値補正プログラムを読み込んで実行することで、図３等で説明した処理と同様の機能を実行することができる。例えば、移動体端末１は、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０と同様の機能を有するプログラムをメモリに展開する。そして、移動体端末１は、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０と同様の処理を実行するプロセスを実行することで、上記実施例と同様の処理を実行することができる。   Note that the mobile terminal 1 described in the present embodiment can execute the same function as the process described in FIG. 3 and the like by reading and executing the angular velocity detection value correction program. For example, the mobile terminal 1 expands a program having functions similar to those of the vibration determination unit 13, the threshold calculation unit 14, the dynamic bias determination unit 15, the direct evolution processing unit 16, and the autonomous navigation function unit 20 in the memory. And the mobile terminal 1 performs the process which performs the process similar to the vibration determination part 13, the threshold value calculation part 14, the dynamic bias determination part 15, the direct evolution process part 16, and the autonomous navigation function part 20, Processing similar to that in the above embodiment can be executed.

このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。   This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD, and being read from the recording medium by the computer.

１ 移動体端末
１１ 固定値ＤＢ
１２ 静的バイアスＤＢ
１３ 振動判定部
１４ 閾値算出部
１５ 動的バイアス判定部
１６ 直進化処理部
２０ 自律航法機能部 1 Mobile terminal 11 Fixed value DB
12 Static bias DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 13 Vibration determination part 14 Threshold value calculation part 15 Dynamic bias determination part 16 Direct evolution processing part 20 Autonomous navigation function part

Claims (4)

自律航法を実行する電子機器において、
前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定する決定部と、
前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定する判定部と、
前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する実行部と
を有することを特徴とする電子機器。 In electronic devices that perform autonomous navigation,
A determination unit that determines a threshold value of an angular velocity of the electronic device to be removed during the autonomous navigation based on a change in acceleration of the electronic device;
A determination unit that determines whether or not a detection value by an angular velocity sensor that detects an angular velocity of the electronic device is less than the threshold value during the autonomous navigation;
When the detected value is determined to be less than the threshold value, the autonomous navigation is executed with the detected value set to 0, and when the detected value is determined to be greater than or equal to the threshold value, the autonomous navigation is executed using the detected value. An electronic device comprising: an execution unit that performs: 前記決定部は、前記電子機器の加速度の分散値を、予め定められた前記分散値の最大値と予め定められた前記閾値の最大値を乗算した値で除算した値を、前記閾値に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。   The determination unit determines, as the threshold value, a value obtained by dividing the acceleration dispersion value of the electronic device by a value obtained by multiplying a predetermined maximum value of the dispersion value and a predetermined maximum value of the threshold value. The electronic device according to claim 1. 前記実行部は、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値から、前記電子機器の加速度が所定値未満の状態における角速度を除去した後の検出値を用いて、前記自律航法を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の電子機器。   When the detected value is determined to be equal to or greater than the threshold value, the execution unit uses the detected value after removing the angular velocity in a state where the acceleration of the electronic device is less than a predetermined value from the detected value, and the autonomous navigation The electronic device according to claim 1, wherein the electronic device is executed. 自律航法を実行する電子機器に、
前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定し、
前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定し、
前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する
処理を実行させることを特徴とする角速度検出値補正プログラム。 To electronic devices that perform autonomous navigation,
Based on the change in acceleration of the electronic device, determine a threshold value of the angular velocity of the electronic device to be removed during the autonomous navigation,
At the time of the autonomous navigation, it is determined whether the detection value by the angular velocity sensor that detects the angular velocity of the electronic device is less than the threshold value,
When the detected value is determined to be less than the threshold value, the autonomous navigation is executed with the detected value set to 0, and when the detected value is determined to be greater than or equal to the threshold value, the autonomous navigation is executed using the detected value. An angular velocity detection value correction program characterized by causing processing to be executed.
JP2014184494A 2014-09-10 2014-09-10 Electronic device and correction program of angular velocity detection value Pending JP2016057196A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014184494A JP2016057196A (en) 2014-09-10 2014-09-10 Electronic device and correction program of angular velocity detection value

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014184494A JP2016057196A (en) 2014-09-10 2014-09-10 Electronic device and correction program of angular velocity detection value

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2016057196A true JP2016057196A (en) 2016-04-21

Family

ID=55758270

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014184494A Pending JP2016057196A (en) 2014-09-10 2014-09-10 Electronic device and correction program of angular velocity detection value

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2016057196A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018096914A (en) * 2016-12-15 2018-06-21 カシオ計算機株式会社 Information processor, method for information processing, and program
WO2022149383A1 (en) * 2021-01-07 2022-07-14 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Autonomous navigation device and autonomous navigation method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018096914A (en) * 2016-12-15 2018-06-21 カシオ計算機株式会社 Information processor, method for information processing, and program
WO2022149383A1 (en) * 2021-01-07 2022-07-14 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Autonomous navigation device and autonomous navigation method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6280967B2 (en) System and method for improving orientation data
US9702899B2 (en) Pedometer with lag correction
JP6192648B2 (en) Dead reckoning using proximity sensors
JP6592245B2 (en) Estimating the direction of user movement on mobile devices
JP5974171B2 (en) Offset estimation apparatus, method, and program
CN105841695B (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
US10359289B2 (en) Device state estimation under periodic motion
JPWO2013073119A1 (en) POSITION ESTIMATION DEVICE, POSITION ESTIMATION METHOD, AND INTEGRATED CIRCUIT
US11898874B2 (en) Gyroscope bias estimation
US20150241243A1 (en) Method for counting steps and electronic apparatus using the same
US20150241244A1 (en) Low-power orientation estimation
JP2017075846A (en) Acceleration correction program, road surface condition evaluation program, acceleration correction method and acceleration correction device
US9471539B2 (en) Method and devices for determining noise variance for gyroscope
JP2016057196A (en) Electronic device and correction program of angular velocity detection value
JP2015155802A (en) Portable electronic equipment and position calculation program
JP2014219340A (en) Offset correction method and offset correction device
WO2018116476A1 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP2016206017A (en) Electronic apparatus and travel speed calculation program
JP6344165B2 (en) Electronic equipment and angular velocity information output program
CN108225368B (en) Step counting device and step counting method
JP6855386B2 (en) Systems and methods for measuring path lengths using handheld electronic devices
WO2017085770A1 (en) Electronic device, step counting method, and step counting program
CA2787975C (en) Method and devices for determining noise variance for gyroscope
EP2700904B1 (en) Method and devices for determining noise variance of a gyroscope
KR20150105685A (en) Method for measuring gyroscope sensor rotation angle