JP2018189467A - Method for position specification, position specification device, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は位置特定方法、位置特定装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to a position specifying method, a position specifying apparatus, and a program.
センサを用いて人、物体または機械(Physical Entity: PE)の環境に関する位置及び動線を検出する動線測量についての技術が知られている。例えば、電磁場(EMF:Electromagnetic Field)を用いて屋内のスマートデバイスの位置及び動線を測量する技術が知られている。 2. Description of the Related Art There is known a technique for flow line surveying that detects a position and a flow line related to an environment of a person, an object, or a machine (Physical Entity: PE) using a sensor. For example, a technique for surveying the position and flow line of an indoor smart device using an electromagnetic field (EMF) is known.
電磁場を用いて動線を測量する場合、電磁場の乱れ等により、必ずしも正確な測量ができるとは限らない。 When surveying a flow line using an electromagnetic field, accurate surveying is not always possible due to disturbance of the electromagnetic field or the like.
また、例えばGPS(Global Positioning System)等を用いて位置及び動線を測量する場合、衛星のカバレッジの信頼できる受信が不十分であるために建物の屋内にあるPEに関しては十分に正確な検出結果が得られない場合がある。
このように、個々の技術単独では限界があり、個々の技術を組み合わせてより正確な動線を測量することが求められる。
1つの側面では、本発明は、動線測量の精度を向上させることを目的とする。
For example, when measuring position and flow line using GPS (Global Positioning System) or the like, a sufficiently accurate detection result is obtained for the PE in the building because the reliable reception of the coverage of the satellite is insufficient. May not be obtained.
In this way, there is a limit in individual technologies alone, and it is required to survey more accurate flow lines by combining individual technologies.
In one aspect, the present invention aims to improve the accuracy of flow line surveying.
上記目的を達成するために、開示の位置特定方法が提供される。この位置特定方法は、デバイスの位置を特定する方法であり、コンピュータが、第1のデバイスが発する信号を検出可能な第2のデバイスの前記信号の検出の可否を受信し、第2のデバイスによる信号の検出状況に応じて演算を行うことにより第1および第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置を特定する。 In order to achieve the above object, the disclosed location method is provided. This position specifying method is a method for specifying the position of a device, and the computer receives whether or not the signal of the second device capable of detecting the signal emitted by the first device is detected and is detected by the second device. A position of a non-installed device that is not previously installed at a predetermined location among the first and second devices is specified by performing calculation according to the signal detection status.
1態様では、動線測量の精度を向上させることができる。 In one aspect, the accuracy of flow line surveying can be improved.
以下、実施の形態の測量システムを、図面を参照して詳細に説明する。
<実施の形態>
図1は、実施の形態の測量システムを説明する図である。
Hereinafter, a surveying system according to an embodiment will be described in detail with reference to the drawings.
<Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a surveying system according to an embodiment.
第1の実施の形態の測量システム100は、複数のタイプの信号およびセンサ入力のアルゴリズム計算を用いた屋内および屋外の測位対象デバイスの動線を測量(Geospatial tracking)するシステムである。この測量システム100は、タメコデバイス1と、スマートデバイス2と、動線測量装置3とを有している。
The surveying system 100 according to the first embodiment is a system that surveys the flow lines of indoor and outdoor positioning target devices using algorithm calculation of a plurality of types of signals and sensor inputs. This surveying system 100 includes a TAMECO
タメコデバイス(Tamecco Device:以下、「TD」と言う)1は、スマートデバイス2との間で近距離無線通信を実行するデバイスである。近距離無線通信手段としては、例えば、iBeacon(登録商標)プロトコルに基づくBluetooth(登録商標)によるブロードキャスト通信手段等が挙げられる。TD1は、例えば、iBeacon(登録商標)信号を1秒に数回、半径数十メートル範囲にブロードキャスト発信する。
A Tameco Device (hereinafter referred to as “TD”) 1 is a device that performs short-range wireless communication with a
TD1は、iBeacon信号の発信に加え、またはiBeacon信号の代わりに単独で、iBeaconよりも発信頻度の高いBluetoothによるブロードキャスト配信(以下、「TBS:Tamecco Broadcast Signal」という。)を行う場合もある。TBSによる高頻度ブロードキャスト配信の場合、動線測量装置3がiBeaconよりも多くのRSSI値のデータポイントを取得できる為、動線測位の精度を上げることができる。
TD1 may perform broadcast distribution (hereinafter referred to as “TBS: Tamecco Broadcast Signal”) by Bluetooth having a higher transmission frequency than iBeacon, in addition to the transmission of the iBeacon signal or by itself instead of the iBeacon signal. In the case of high-frequency broadcast delivery by TBS, the flow
iBeaconとTBSはそれぞれ単独で活用できるが、本実施の形態のようにそれらが併用される場合には、スマートデバイス2はiBeacon信号の電波の強度は計測せず、TBSのRSSI値をスキャンし計測する。このようにiBeacon電波の検知を引き金としてTBSのスキャンを開始することにより、TBSを常時スキャンし続ける場合に比べ、バッテリーの消耗を抑制することができる。またこの併用のしくみは二段階認証としてシステム及び情報セキュリティ向上に活用することも可能である。すなわち、小売店舗等での実施において、特定の店舗内あるいは店舗内の特定位置での滞在が検知された消費者に対してのみ、ポイントや優待等の販促コンテンツ配信が実施される場合があるが、前述のように1つの設置端末からの信号を検知した場合にのみもう一つの設置端末からの信号のスキャンを開始するメカニズムをもつことで、よりその場所に滞在した事実の信憑性およびシステム全体のセキュリティを向上させることが可能になる。小売店舗以外でも、例えばデバイス保存した機密作業マニュアルを工場内特定の作業場所においてのみアクセス可能にしたい場合等にも、この2段階認証によりそのセキュリティを向上させることが可能である。
iBeacon and TBS can be used independently, but when they are used together as in this embodiment, the
なお、iBeacon及びTBSのいずれも、Bluetooth4.0又はそれ以降のバージョンのBluetoothを採用した実施の形態であるが、それらへの言及はあくまで例示目的であり、本発明の範疇をBluetoothを採用した実施形態に限定するものではない。必要あれば、本発明による測位はWi-Fiシグナル等その他あらゆる近距離無線通信手段により実施することも考えられる。以下、TD1より検知される信号を「近距離無線通信信号」と記述する。 Note that both iBeacon and TBS are embodiments employing Bluetooth 4.0 or a later version of Bluetooth, but the reference to them is for illustrative purposes only, and the scope of the present invention is an implementation employing Bluetooth. It is not limited to the form. If necessary, positioning according to the present invention may be performed by any other short-range wireless communication means such as a Wi-Fi signal. Hereinafter, a signal detected from TD1 is referred to as a “short-range wireless communication signal”.
図1は、ビルのフロアの一例を示している。実施の形態のフロア20は、クリーンルームであり、階段を上がって殺菌室を通り作業場に入場する。第1作業場21には作業台、加工機械、および棚が設置されている。TD1は、所定の間隔でフロア20内に3つ配置されている。1つのフロア内に配置されるTD1の数や、配置するTD1の間隔は、特に限定されない。
FIG. 1 shows an example of a building floor. The
動線測量装置3は、図1に示すフロア20の左上の位置座標を(0,0)に設定し、各時刻におけるスマートデバイス2の特定した位置の座標をそれぞれ記憶することにより、スマートデバイス2を保持する作業者の動線を測量する。これにより、作業者がフロア20内をどのように移動したのか、そして現在どこに位置するのかを把握することができる。
The flow
スマートデバイス2は、本実施の形態では人物が携帯するデバイスであり、動線測量装置3が位置を特定する対象のデバイスである。スマートデバイス2としては、特に限定されないが、例えばスマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末、並びにその他ディスプレイを有さないGPSモジュールや近距離無線通信信号レシーバーが搭載されたデバイス等が挙げられる。なお、本実施の形態ではスマートデバイス2を人物が携帯するが、スマートデバイス2をショッピングカートや車、ショベルカー、フォークリフト、無人搬送車(Automatic Guided Vehicle)等、他のあらゆる有人又は無人の移動物に搭載し、位置及び動線測量を実施することも可能である。
The
スマートデバイス2は、TD1が発信し、そのTD1への距離が近くなるにつれ強度が増す特性がある近距離無線通信信号のRSSI値を動線測量装置3に送信する機能を備えている。
The
また、スマートデバイス2は、GPSに対応してGPS測位によるスマートデバイス2の位置情報を、図示しないネットワークを介して動線測量装置3に送信する機能を備えている。
また、スマートデバイス2には、各種センサが内蔵されており、これら各種センサによる検出結果を動線測量装置3に送信する機能を備えている。
Further, the
The
動線測量装置(コンピュータ)3は、TD1より検出され、スマートデバイス2経由で送られてくるRSSI値や、センサの検出(検知)結果に基づき、スマートデバイス2の位置を特定する要素(RSSI値や、センサの検出結果)を選択する。そして、選択した要素を用いて動線を測量する。なお、動線測量装置3の設置箇所は特に限定されない。
The flow line surveying device (computer) 3 is an element (RSSI value) that specifies the position of the
具体的には、スマートデバイス2により近距離無線通信信号を検知できない場合は、動線測量装置3は、スマートデバイス2からのGPS測位結果を用いてスマートデバイス2の位置を推定する。
Specifically, when the short-range wireless communication signal cannot be detected by the
スマートデバイス2によりTD1の近距離無線通信信号が検知できた場合は、動線測量装置3は、近距離無線通信信号の測位結果を用いてスマートデバイス2の位置を推定する。
When the
近距離無線通信信号が検知できる場合、まず動線測量装置3は、スマートデバイス2から送られてくる信号に基づきスマートデバイス2が静止しているか移動しているか否かを判断する。動線測量装置3は、スマートデバイス2が静止している場合、または移動している場合それぞれの状況に応じて前述したセンサや近距離無線通信信号を用いてスマートデバイス2の位置を特定する。
以下、開示の測量システム100をより具体的に説明する。
図2は、実施の形態の動線測量装置のハードウェア構成を示す図である。
When the short-range wireless communication signal can be detected, the flow
Hereinafter, the disclosed surveying system 100 will be described more specifically.
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the flow line surveying apparatus according to the embodiment.
動線測量装置3は、CPU(Central Processing Unit)301によって装置全体が制御されている。CPU301には、バス305を介してRAM(Random Access Memory)302と複数の周辺機器が接続されている。
The entire flow
RAM302は、動線測量装置3の主記憶装置として使用される。RAM302には、CPU301に実行させるOS(Operating System)のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、RAM302には、CPU301による処理に使用する各種データが格納される。
バス305には、ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)303、および通信インタフェース304が接続されている。
The
A hard disk drive (HDD) 303 and a
ハードディスクドライブ303は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ハードディスクドライブ303は、動線測量装置3の二次記憶装置として使用される。ハードディスクドライブ303には、OSのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。
The
通信インタフェース304は、ネットワーク50に接続されている。通信インタフェース304は、ネットワーク50を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図3は、実施の形態のTDのハードウェア構成を示す図である。
TD1は、CPU101によって装置全体が制御されている。
CPU101には、バス104を介して内蔵メモリ102と通信インタフェース103が接続されている。
The
With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized.
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the TD according to the embodiment.
The entire device of TD1 is controlled by the
A built-in
内蔵メモリ102は、TD1の主記憶装置として使用される。内蔵メモリ102には、TD1に近距離無線通信信号をブロードキャストさせるプログラムコードが格納される。なお、内蔵メモリ102としては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。
The built-in
通信インタフェース103は、TBS又はiBeacon(登録商標)プロトコルに基づくBluetooth(登録商標)4.0以上の信号及びWi-Fi信号等に例示される、近距離無線通信信号用のブロードキャスタとして機能するハードウェアである。
図4は、実施の形態のスマートデバイスのハードウェア構成を示す図である。
スマートデバイス2は、CPU201によって装置全体が制御されている。
CPU201には、バス209を介してRAM202と複数の周辺機器が接続されている。
The
FIG. 4 is a diagram illustrating a hardware configuration of the smart device according to the embodiment.
The entire
A
RAM202は、スマートデバイス2の主記憶装置として使用される。RAM202には、CPU201に実行させるOSのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。OSとしては、Linux(登録商標)、iOS(登録商標)、Android(登録商標)OS等が挙げられる。
また、RAM202には、CPU201による処理に使用する各種データが格納される。
The
The
バス209には、内蔵メモリ203、グラフィック処理装置204、入力インタフェース205、通信インタフェース206、各種センサ207、およびGPSモジュール208が接続されている。
A built-in
内蔵メモリ203は、データの書き込みおよび読み出しを行う。内蔵メモリ203は、スマートデバイス2の二次記憶装置として使用される。内蔵メモリ203には、OSのプログラム、スマートデバイス2の位置を追跡させるアプリケーション(以下、「動線測量アプリケーション」と言う。)のプログラム、および各種データが格納される。なお、内蔵メモリとしては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。
The built-in
グラフィック処理装置204には、ディスプレイ204aが接続されている。グラフィック処理装置204は、CPU201からの命令に従って、画像をディスプレイ204aの画面に表示させる。ディスプレイ204aとしては、液晶表示装置等が挙げられる。また、ディスプレイ204aは、タッチパネル機能も備えている。ディスプレイ204aおよびタッチパネル機能は、設けられていなくてもよい。
A
入力インタフェース205は、ディスプレイ204aおよび入力ボタン205に接続されている。入力インタフェース205は、入力ボタン205aやディスプレイ204aのタッチパネルから送られてくる信号をCPU201に送信する。
通信インタフェース206aは、例えば、前述したBluetooth4.0以上のプロトコル仕様のハードウェアを備えている。
The
The
通信インタフェース206bは、ネットワーク50に接続されている。通信インタフェース206bは、ネットワーク50を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。
The
各種センサ207としては、磁力計(Magnetometer)207aと、ジャイロセンサ(Gyro sensor)207bと、加速度センサ(Accelerometer)207cがある。
GPSモジュール208は、GPS衛星からの電波を受信し、位置を計算する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図2に示すようなハードウェア構成の動線測量装置3内には、以下のような機能が設けられる。
図5は、実施の形態の動線測量装置の機能を示すブロック図である。
動線測量装置3は、記憶部31と受信部32と制御部33とを有している。
The various sensors 207 include a
The
With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized.
The following functions are provided in the flow
FIG. 5 is a block diagram illustrating functions of the flow line surveying apparatus according to the embodiment.
The flow
記憶部31は、受信部32が受信したデータや制御部33の処理結果のデータ(例えば、所定時刻におけるスマートデバイス2の現在位置座標(以下、「位置座標データ」とも言う))等、種々のデータを記憶する。
受信部32は、スマートデバイス2から送られてくるデータを受信する。
図6は、スマートデバイスによる近距離無線通信信号の検知を説明する図である。
以下の説明では、3つのTD1それぞれを区別するため、3つのTD1それぞれに便宜的にTD1a、TD1b、TD1cと異なる符号を付す。
TD1a、TD1b、TD1cは、所定時間毎に近距離無線通信信号発信を行う。
図7は、近距離無線通信信号のRSSIの値の一例を示す図である。
図7に示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は、近距離無線通信信号の強度を示している。
本実施の形態では受信部32は、各TD1a、1b、1cが発する近距離無線通信信号の強度を示すRSSI値を秒毎に複数の値を受信する。
再び図5に戻って説明する。
制御部33は、受信部32が受信した近距離無線通信信号に基づき、スマートデバイス2の位置を特定する。特定方法は、大きく分けて、以下の4つがある。
(1)第1パターン→静止パターン
(2)第1パターン→移動パターン
(3)第2パターン→静止パターン
(4)第2パターン→移動パターン
ここで、第1パターンは、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのいずれの近距離無線通信信号も検出できなかった場合である。
第2パターンは、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのうち、少なくとも1つの近距離無線通信信号を検出できた場合である。
The
The receiving
FIG. 6 is a diagram for explaining detection of a short-range wireless communication signal by the smart device.
In the following description, in order to distinguish each of the three TD1, each of the three TD1 is given a different reference from TD1a, TD1b, and TD1c for convenience.
TD1a, TD1b, and TD1c perform short-range wireless communication signal transmission at predetermined time intervals.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the RSSI value of the short-range wireless communication signal.
The horizontal axis of the graph shown in FIG. 7 indicates time, and the vertical axis indicates the strength of the short-range wireless communication signal.
In the present embodiment, the receiving
Returning again to FIG.
The control unit 33 specifies the position of the
(1) 1st pattern → stationary pattern (2) 1st pattern → movement pattern (3) 2nd pattern → stationary pattern (4) 2nd pattern → movement pattern Here,
The second pattern is a case where the
静止パターンは、スマートデバイス2が備える各種センサの検出結果により制御部33が、スマートデバイス2が静止していると判断した場合である。移動パターンは、スマートデバイス2が移動していると判断した場合である。
制御部33は、それぞれのパターンに応じた処理を実行することにより、スマートデバイス2の位置を特定する精度を高めている。以下、簡単に説明する。
第1パターン→静止パターンの場合、制御部33は、GPS機能を用いてスマートデバイス2の位置情報を取得する。
次に、制御部33は、スマートデバイス2の位置情報をGPS座標からxy座標に変換し、記憶部31に記憶する。
次に、制御部33は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。
The stationary pattern is a case where the control unit 33 determines that the
The control unit 33 increases the accuracy of specifying the position of the
In the case of the first pattern → the stationary pattern, the control unit 33 acquires the position information of the
Next, the control unit 33 converts the position information of the
Next, the control unit 33 measures specific position coordinates on the electromagnetic field pattern.
制御部33は、EMF上特定できればEMFにより測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。特定できない場合はGPSにより測位した位置座標を演算のうえスマートデバイス2の現在位置と判断する。
第1パターン→移動パターンの場合、制御部33は、GPS機能を用いてスマートデバイス2の位置情報を取得する。
次に、制御部33は、スマートデバイス2の位置情報をGPS座標からxy座標に変換し、記憶部31に記憶する。
The control unit 33 determines that the position coordinate measured by the EMF is the current position of the
In the case of the first pattern → the movement pattern, the control unit 33 acquires the position information of the
Next, the control unit 33 converts the position information of the
制御部33は、スマートデバイス2から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス2が移動した方角と距離を測位する。制御部33は、測位により得られた移動した方角と距離を、記憶部31に記憶されている直近のスマートデバイス2のxy座標に適用し移動した位置を算出しつつ、現時点のGPS座標も参照して演算したうえでスマートデバイス2の現在位置座標を決定する。
第2パターン→静止パターンの場合、制御部33は、近距離無線通信信号のRSSI値測位結果に基づき、位置座標を推定する。
次に、制御部33は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。
The control unit 33 uses the sensor value extracted from the
In the case of the second pattern → the stationary pattern, the control unit 33 estimates the position coordinates based on the RSSI value positioning result of the short-range wireless communication signal.
Next, the control unit 33 measures specific position coordinates on the electromagnetic field pattern.
制御部33は、EMF上特定できればEMFにより測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。特定できない場合は近距離無線通信信号により測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。
第2パターン→移動パターンの場合、制御部33は、近距離無線通信信号のRSSI値測位結果に基づき、位置座標を演算する。
The control unit 33 determines that the position coordinate measured by the EMF is the current position of the
In the case of the second pattern → the movement pattern, the control unit 33 calculates the position coordinates based on the RSSI value positioning result of the short-range wireless communication signal.
制御部33は、スマートデバイス2から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス2が移動した方角と距離を測位する。制御部33は、測位により得られた移動した方角と距離を、演算した位置座標に適用してスマートデバイス2の現在位置座標を決定する。
次に、前述した動線測量装置3の処理を、フローチャートを用いて詳しく説明する。
The control unit 33 uses the sensor value extracted from the
Next, the process of the flow
図8および図9は、実施の形態の動線測量装置の処理を示すフローチャートである。なお、以下のフローチャートの処理の順序は一例であり、図示の順序に限定されない。 8 and 9 are flowcharts showing processing of the flow line surveying apparatus according to the embodiment. Note that the order of processing in the following flowcharts is an example, and is not limited to the order shown.
[ステップS1] 受信部32は、TD1a、TD1b、TD1cが発する近距離無線通信信号をスマートデバイス2経由で所定時間毎に受信する処理を実行する。
[Step S1] The receiving
[ステップS2] 制御部33は、受信部32を介してスマートデバイス2が、TD1a、TD1b、TD1cの少なくとも1つからの近距離無線通信信号を検知できたか否かを判断し、その結果を記憶部31に記憶する。スマートデバイス2が、TD1a、1b、1cのいずれからの近距離無線通信信号も検知できない場合、すなわち前述した第1パターンの場合(ステップS2のNo)、ステップS3に遷移する。スマートデバイス2が、TD1a、1b、1cの少なくとも1つからの近距離無線通信信号を検知できた場合、すなわち前述した第2パターンの場合(ステップS2のYes)、ステップS5に遷移する。
[ステップS3] 制御部33は、スマートデバイス2からGPS信号を受信する。その後、ステップS4に遷移する。
[ステップS4] 制御部33は、ステップS3にて受信したGPS信号の結果を位置座標(x,y)に変換する。その後、ステップS11に遷移する。
[Step S2] The control unit 33 determines whether or not the
[Step S <b> 3] The control unit 33 receives a GPS signal from the
[Step S4] The control unit 33 converts the result of the GPS signal received in step S3 into position coordinates (x, y). Then, the process proceeds to step S11.
[ステップS5] スマートデバイス2は、近距離無線通信信号を受信する。制御部33は、スマートデバイス2が受信した近距離無線通信信号のRSSI値を取得する。その後、ステップS6に遷移する。
[Step S5] The
[ステップS6] 制御部33は、RSSI値のノイズを低減する処理を実行する。具体的には、制御部33は、明らかに無効な値(0等)を除去する。そして、階数が複数階の建物の動線測量の際には、各階のTD1の近距離無線通信信号パターンを事前に記憶しておくことにより、制御部33は、スマートデバイス2が位置する階を判断し、他の階の近距離無線通信信号によるRSSI値を取り除く処理を実行する。その後、ステップS6aに遷移する。
[Step S <b> 6] The control unit 33 executes processing for reducing noise in the RSSI value. Specifically, the control unit 33 removes an apparently invalid value (such as 0). And, in the case of flow line surveying of a building with multiple floors, the control unit 33 stores the floor where the
[ステップS6a] この時点において、制御部33は、ノイズ除去後で分析対象のRSSI値と、予め設定された閾値とを対比する。ノイズ除去後で分析対象のRSSI値が予め設定された閾値よりも小さい場合(ステップS6aのYes)、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのいずれからも近距離無線通信信号を検知できなかったものとみなし、ステップS3に遷移する。一方で閾値が設定されていないか、或いはRSSI値が閾値よりも大きい場合(ステップS6aのNo)、ステップS7に遷移する。
[Step S <b> 6 a] At this time, the control unit 33 compares the RSSI value to be analyzed after noise removal with a preset threshold value. When the RSSI value to be analyzed is smaller than a preset threshold value after noise removal (Yes in step S6a), the
[ステップS7] 制御部33は、荷重移動平均処理(Weighted Moving Average)により追加的にRSSI値のノイズを減らす(以下、「フィルタ処理済RSSI値」という)。その後、ステップS8に遷移する。
図10は、制御部のノイズ除去処理を説明する図である。
図10は、1つの近距離無線通信信号に対し、ノイズ除去を実行している例を示している。
[Step S7] The control unit 33 additionally reduces the noise of the RSSI value by a weighted moving average process (hereinafter referred to as “filtered RSSI value”). Thereafter, the process proceeds to operation S8.
FIG. 10 is a diagram for explaining the noise removal processing of the control unit.
FIG. 10 shows an example in which noise removal is performed on one short-range wireless communication signal.
図10中、sig1が、受信部32が受信した生信号であり、sig2が、制御部33がステップS6において実行したノイズ除去処理結果の信号を示している。
再び図8に戻って説明する。
In FIG. 10, sig1 is a raw signal received by the receiving
Returning again to FIG.
[ステップS8] 制御部33は、スマートデバイス2に近接しているTD1の数(スマートデバイス2が近距離無線通信信号を検知できたTD1の数)に応じた位置測定処理を実行する。
[Step S8] The control unit 33 executes a position measurement process according to the number of
具体的には、制御部33は、スマートデバイス2がフィルタ処理済RSSI値を検知できるTD1の数が3つ以上の場合(ステップS8の3〜)、ステップS9に遷移する。スマートデバイス2がフィルタ処理済RSSI値を検知できるTD1の数が2つ以下の場合(ステップS8の〜2)、ステップS1に遷移し、ステップS1以降の処理を引き続き実行する。
[ステップS9] 制御部33は、以下の処理方法により、RSSI値を(スマートデバイス2と各該当TD1間の)距離(m)に変換する。
具体的には以下の処理を行う。
R=フィルタ処理済RSSI値
S=予め定義されたシグナル受信強度
P=予め定義された伝播数値
とすると、
距離=10^((R−S)/(−10.0*P))
と処理する。その後、ステップS10に遷移する。
Specifically, when the number of
[Step S9] The control unit 33 converts the RSSI value into a distance (m) (between the
Specifically, the following processing is performed.
R = filtered RSSI value S = predefined signal reception strength P = predefined propagation number
Distance = 10 ^ ((RS) / (-10.0 * P))
And process. Then, the process proceeds to step S10.
[ステップS10] 制御部33は、LFTフィルタ処理(Least Funky Triangle Filter)、マルチ三辺測量処理(Multi Trilateration)、およびクラスタリング処理(Clustering)を用いてスマートデバイス2の位置座標を算出する。以下、順番に説明する。
<LFTフィルタ処理>
[Step S10] The control unit 33 calculates the position coordinates of the
<LFT filter processing>
制御部33は、フィルタ処理済RSSI値のうち、最も値が大きい順に5つのフィルタ処理済RSSI値を抽出する。そして、それぞれのフィルタ処理済RSSI値(最も大きなフィルタ処理済RSSI値が検知されるTD#1〜TD#5(TD#1が最も値が大きい))に対応する既知の位置座標(x,y)を抽出する。ここで、「#と数字の組み合わせ」は、TD1を区別するために便宜的に設定した識別子である。
The control unit 33 extracts five filtered RSSI values in descending order of the filtered RSSI values. Then, the known position coordinates (x, y) corresponding to the respective filtered RSSI values (
制御部33は、最も大きいフィルタ処理済RSSI値が検知されるTDの順にペアを構成し、各TDの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近しているかを確認する。制御部33は、次の優先順位で確認する。
TD#1⇔TD#2
TD#1⇔TD#3
TD#2⇔TD#3
TD#3⇔TD#4
TD#3⇔TD#5
TD#1⇔TD#4
TD#4⇔TD#5
TD#3⇔TD#5
TD#2⇔TD#5
TD#1⇔TD#5
上記の基準を満たす有効なTD1のペアが5つのTD1間で見つからない場合は、測定された新しいRSSI値を用いて上記処理を再実行する。
The control unit 33 configures pairs in the order of TDs in which the largest filtered RSSI value is detected, and checks whether they are closest based on the Euclidean distance between known physical positions of each TD. . The control unit 33 confirms with the next priority.
If a valid TD1 pair that meets the above criteria is not found among the five TD1, the process is re-executed using the new measured RSSI value.
上記の基準を満たす有効なTD1のペア(かかるペアが複数認識できた場合にはそれぞれ)について、3番目のTDを見つける。その際、TD1のペアを構成する2つのTDいずれかに最も近接しているTDで、そのペアと直性を形成しないもののうちから、スマートデバイス2が最も強いフィルタ処理済RSSI値を検出したものを選択する。制御部33は、結果として得られる3つのTD1のペアをマルチ三辺測量に使用する。
<マルチ三辺測量処理>
制御部33は、LFTフィルタ処理によって識別された3つのTD1のペアのセット毎に、以下に示すマルチ三辺測量処理を実行する。
図11は、三辺測量処理を説明する図である。
まず、制御部33は、スマートデバイス2の位置座標P1、P2、P3を定義する。
P1:TD#1の位置に対応する位置座標(0,0)
P2:TD#2の位置に対応する位置座標(d,0)
P3:TD#3の位置に対応する位置座標(i,j)
次に、制御部33は、次式(1)により位置座標P1から位置座標P2の方向の単位ベクトルExを求める。
Ex=(P2−P1)/||P2−P1||・・・(1)
A third TD is found for a valid TD1 pair that satisfies the above criteria (if there are multiple such pairs, respectively). At that time, the
<Multi trilateral survey processing>
The control unit 33 performs the following multi-triangulation process for each set of three TD1 pairs identified by the LFT filter process.
FIG. 11 is a diagram for explaining the trilateration processing.
First, the control unit 33 defines the position coordinates P1, P2, and P3 of the
P1: Position coordinates (0, 0) corresponding to the position of
P2: Position coordinates (d, 0) corresponding to the position of
P3: Position coordinates (i, j) corresponding to the position of
Next, the control unit 33 obtains a unit vector Ex in the direction from the position coordinate P1 to the position coordinate P2 by the following equation (1).
Ex = (P2-P1) / || P2-P1 || (1)
次に、制御部33は、式(1)により求めた単位ベクトルExを次式(2)に代入して位置座標P1から位置座標P3までのベクトルのx成分の符号付きの大きさiを求める。
i=Ex(P3−P1)・・・(2)
次に、制御部33は、y方向の単位ベクトルEyを次式(3)により求める。
Ey=(P3−P1−i・Ex)/||P3−P1−i・Ex||・・・(3)
次に、制御部33は、位置座標P1と位置座標P2間の距離dを次式(4)により求める。
d=||P2−P1||・・・(4)
次に、制御部33は、位置座標P1から位置座標P3のy成分の符号付きの大きさjを次式(5)により求める。
j=Ey・(P3−P1)・・・(5)
次に、制御部33は、次式(6)、(7)によりスマートデバイス2のIn1(x,y)を求める。
x=(t12−r22+d2)/2・d・・・(6)
y=(r12−r32+x2+(x−i)2+j2)/(2・j)・・・(7)
<クラスタリング処理>
制御部33は、マルチ三角測量処理に起因する各座標間のユークリッド距離を計算する。
お互いに最も近い点のペアを特定し、そのペアに最も近い第3の点を特定する。次に、制御部33は、特定した3点のx座標とy座標それぞれの平均値をとる。
制御部33は、その平均値(クラスタを表す結果の位置座標)を、マルチ三辺測量の位置座標として使用する。その後、ステップS11に遷移する。
Next, the control unit 33 substitutes the unit vector Ex obtained by the equation (1) into the following equation (2) to obtain the signed magnitude i of the x component of the vector from the position coordinate P1 to the position coordinate P3. .
i = Ex (P3-P1) (2)
Next, the control part 33 calculates | requires the unit vector Ey of ay direction by following Formula (3).
Ey = (P3-P1-i · Ex) / || P3-P1-i · Ex || (3)
Next, the control part 33 calculates | requires the distance d between the position coordinate P1 and the position coordinate P2 by following Formula (4).
d = || P2-P1 || (4)
Next, the control part 33 calculates | requires the magnitude | size j with the sign of y component of the position coordinate P3 from the position coordinate P1 by following Formula (5).
j = Ey · (P3-P1) (5)
Next, the control part 33 calculates | requires In1 (x, y) of the
x = (t1 2 −r2 2 + d 2 ) / 2 · d (6)
y = (r1 2 −r3 2 + x 2 + (x−i) 2 + j 2 ) / (2 · j) (7)
<Clustering processing>
The control unit 33 calculates the Euclidean distance between each coordinate resulting from the multi-triangulation process.
A pair of points closest to each other is specified, and a third point closest to the pair is specified. Next, the control part 33 takes the average value of each of the identified x coordinate and y coordinate.
The control unit 33 uses the average value (position coordinates of the result representing the cluster) as the position coordinates of multi-triangulation. Then, the process proceeds to step S11.
[ステップS11] 制御部33は、スマートデバイス2が移動しているか否かを判断する。具体的には、制御部33は、加速度センサ207cの検出結果に基づき以下の演算を実行する。
[Step S11] The control unit 33 determines whether the
以下、スマートデバイス2のx軸方向の加速度を「Ax」、スマートデバイス2のy軸方向の加速度を「Ay」、スマートデバイス2のz軸方向の加速度を「Az」と定義する
加速度の大きさ|A|は、|A|=SQRT(Ax2+Ay2+Az2)で求めることができる。
Hereinafter, the acceleration in the x-axis direction of the
そして、制御部33は、加速度Azが所定の定数Ac1より小さい場合、または、|A|が所定の定数Ac2より小さい場合、スマートデバイス2は静止しているものと判断する。制御部33は、スマートデバイス2が静止していると判断した場合(静止パターン)、(ステップS11のYes)、ステップS12に遷移する。スマートデバイス2が移動していると判断した場合(移動パターン)、(ステップS11のNo)、ステップS16に遷移する。仮にスマートデバイス2が加速度センサを備えていない場合は、ステップS12に遷移する。
Then, the control unit 33 determines that the
[ステップS12] 制御部33は、ステップS4またはステップS10の処理により得られた位置座標に対し2次元カルマンフィルタ(2-D Kalman Filter)処理を行うことによりノイズを除去する(ノイズの除去を試みる)。ノイズを除去した位置座標をスマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)とする。その後、ステップS13に遷移する。
[Step S12] The control unit 33 removes noise by performing a two-dimensional Kalman filter (2-D Kalman Filter) process on the position coordinates obtained by the process of step S4 or step S10 (attempts to remove noise). . The position coordinates from which the noise is removed are set as provisional position coordinates (x1, y1) of the
[ステップS13] 制御部33は、ステップS12の処理により得られたスマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)を地図に照らし合わせる。照らし合わせた結果、スマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、暫定位置座標(x1,y1)を現在位置候補に決定する。スマートデバイス2の暫定位置座標が、地図上存在し得ない位置(例えば、壁の内部等の障害物)に該当する場合には、暫定位置からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標(x2,y2)を特定する。そして、制御部33は、特定した位置座標(x2,y2)をスマートデバイス2の現在位置候補に決定する。その後、ステップS14に遷移する。
[Step S13] The control unit 33 compares the temporary position coordinates (x1, y1) of the
[ステップS14] 制御部33は、各EMF測定結果がスマートデバイス2によって経験される電磁界(EMF)の大きさおよび方向の少なくとも1つを表す、EMF測定結果のセットを取得する。制御部33は、EMF測定結果のセットに基づいて、EMF測定結果に対応し、スマートデバイス2の地理空間位置を表す、1つまたは複数の事前マッピング座標(x3,y3)を特定する処理を実行する。
図12は、EMFを用いた位置の特定方法の一例を説明する図である。
[Step S14] The control unit 33 acquires a set of EMF measurement results in which each EMF measurement result represents at least one of the magnitude and direction of the electromagnetic field (EMF) experienced by the
FIG. 12 is a diagram for explaining an example of a position specifying method using the EMF.
図12は、ある時間に店内に入店したときや、退店したときのEMFの値の変化を示している。制御部33が、入店時や退店時のEMFの波形のパターンを記憶部31に記憶しておく。そして、記憶部31に記憶した波形パターンと今回取得したEMFの波形のパターンを対比する。そして、例えば今回取得したEMFの波形のパターンが、記憶部31に予め記憶しておいた入店時の波形パターンに一致(またはある程度の近似)すれば、制御部33は、スマートデバイス2が店舗の扉近傍に位置していると判断することができる。同様に、店舗内の所定位置毎の波形パターンを逐次記憶していき、これらの波形パターンと対比することで、スマートデバイス2の位置を特定することができる。また、波形パターンを逐次記憶していくことで、スマートデバイス2の位置を特定できる精度を高めることができる。
再び図9に戻って説明する。
FIG. 12 shows the change in the EMF value when entering or leaving the store at a certain time. The control unit 33 stores an EMF waveform pattern at the time of entering or leaving the store in the
Returning again to FIG.
仮にスマートデバイス2が磁力計を備えていない場合は、EMF測定結果に該当する事前マッピング座標(x3,y3)は存在しないとみなし、ステップS15に遷移する。 [ステップS15] 制御部33は、スマートデバイス2の現在位置を決定する。具体的には、EMFを使用した事前マッピング座標(x3,y3)を特定できれば、事前マッピング座標(x3,y3)をスマートデバイス2の現在の位置座標(x0,y0)に特定する。座標(x3,y3)を特定できなければ、ステップS13にて決定した現在位置候補をスマートデバイス2の現在の位置座標(x0,y0)に特定する。制御部33は、特定した位置座標(x0,y0)をステップS1の測定時間とともに記憶部31に記憶する(位置座標データ)。また、制御部33は、特定した位置座標をGPS座標に変換する。このGPS座標は、スマートデバイス2のディスプレイ204a等に表示することにより、利用者にスマートデバイス2の動線を示すことができる。その後、図9の処理を終了する。
If the
[ステップS16] 制御部33は、磁力計207a、ジャイロセンサ207b、および加速度センサ207cの測定値を取得する。制御部33は、取得した値を使用してスマートデバイス2が移動した方向および距離を計算する方向距離測定処理を実行する。
図13は、方向距離測定処理を説明する図である。
方向の計算に際しては、制御部33は、次に説明する3つの優先順位に従う。
[Step S16] The control unit 33 acquires measured values of the
FIG. 13 is a diagram for explaining the direction distance measurement processing.
In calculating the direction, the control unit 33 follows three priorities described below.
[ステップS16a] 制御部33は、スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモード(動線測量アプリケーションがスマートデバイス2の画面に表示されている状態)か否かを判断する。スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードである場合(ステップS16aのYes)、ステップS16bに遷移する。スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードではない場合(すなわち、バックグラウンドモード(アプリケーションが裏で動作しており、スマートデバイス2の画面に表示されていない状態(画面が暗くなっている状態も含む))である場合)(ステップS16aのNo)、ステップS16dに遷移する。
[Step S <b> 16 a] The control unit 33 determines whether the flow line survey application of the
[ステップS16b] 制御部33は、スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能か否かを判断する。スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能である場合(ステップS16bのYes)、ステップS16cに遷移する。スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能ではない場合(ステップS16bのNo)、ステップS16dに遷移する。
[Step S <b> 16 b] The control unit 33 determines whether or not the function of checking the head direction of the magnetic needle by the gyro sensor and the magnetometer of the
[ステップS16c] 制御部33は、スマートデバイス2の磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング(Magnetic Heading-based Dead-reckoning)処理を実行する。
この手順は、後述する加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理と同じ手順である。
[Step S <b> 16 c] The control unit 33 performs a dead-reckoning process that performs positioning by utilizing the magnetic head direction function of the
This procedure is the same as the dead reckoning process in which an accelerometer described later is used for instant positioning.
但し、加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理が加速度センサの値に基づいて計算するのに対し、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理が磁気方向のスマートデバイス2からの磁針向首方向データを使用するという点が異なる。
However, while dead reckoning processing using an accelerometer for instant positioning is calculated based on the value of the acceleration sensor, dead reckoning processing for performing positioning using the magnetic head direction function is performed from the
そして、制御部33は、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理により求めたスマートデバイス2の移動距離と方角を、直近のスマートデバイス2の静止位置に適用し、現在位置を測位する。その後、ステップS17に遷移する。
And the control part 33 applies the moving distance and direction of the
[ステップS16d] 制御部33は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング(Accelerometer-based Dead-reckoning)処理を実行する。以下、詳述する。
図14は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。
[Step S <b> 16 d] The control unit 33 executes a dead reckoning process that performs positioning using an acceleration sensor. Details will be described below.
FIG. 14 is a flowchart for explaining dead reckoning processing for positioning using an acceleration sensor.
[ステップS16d1] 加速度センサ207cからx、y、zの値の時系列が与えられると、制御部33は、加速度センサ207cから取得したz方向の値のパターンに基づいてスマートデバイス2の所有者の歩数を時刻tの歩行ごとに特定する。具体的には、加速度センサ207cからスパイク(値の変動)があるときはステップS16d2に遷移する。
[Step S16d1] When the time series of the values of x, y, and z are given from the
[ステップS16d2] 制御部33は、時間範囲±Δtの場合、主成分分析(PCA)を使用して、その時間範囲の加速度センサのx軸方向およびy軸方向の値を渡すことによって、スマートデバイス2が移動している磁気方向を計算する。 [Step S16d2] In the case of the time range ± Δt, the control unit 33 uses the principal component analysis (PCA) to pass the values in the x-axis direction and the y-axis direction of the acceleration sensor in the time range. 2. Calculate the magnetic direction in which 2 is moving.
[ステップS16d3] 制御部33は、ステップS16d2で計算した磁気方向に向かって予測される歩幅(一例として、60cm)の推定幅によってスマートデバイス2の最近計算された位置をオフセットする。
[Step S16d3] The controller 33 offsets the recently calculated position of the
[ステップS16d4] 制御部33は、スマートデバイス2の新しい位置を直近のスマートデバイス2の位置に適用し、最近計算された位置に設定する。その後、ステップS17に遷移する。
[Step S <b> 16 d <b> 4] The control unit 33 applies the new position of the
なお、ステップS16d3においては、歩幅の推定幅によって、スマートデバイス2の最近計算された位置をオフセットした。しかし、距離の推定方法は、これに限定されず、トラッキング対象により異なる。例えば、無人搬送車の位置を測量する場合は、かかる無人搬送車の平均移動速度と時間軸を使って距離を推定することができる。
再び図9に戻って説明する。
In step S16d3, the recently calculated position of the
Returning again to FIG.
[ステップS17] 制御部33は、2次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算して現在位置候補(x4、y4)を算出する。具体的には、制御部33は、ステップS4またはステップS10の処理により得られた位置座標にステップS16の各デッドレコニング処理の結果を反映させることで決定した位置座標(Dx,Dy)を、カルマンフィルタのcontrol vector uに指定する。その後、ステップS18に遷移する。
図15は、2次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算する処理の一例を説明する図である。
矩形の輪郭は、建物30を示している。フロア20と同様に、建物30の左上を(0,0)とする座標が仮想的に設定されている。
[Step S17] The control unit 33 calculates a current position candidate (x4, y4) by performing integrated calculation of coordinate values using a two-dimensional Kalman filter. Specifically, the control unit 33 uses the Kalman filter to determine the position coordinates (Dx, Dy) determined by reflecting the result of each dead reckoning process of step S16 on the position coordinates obtained by the process of step S4 or step S10. Specify in control vector u. Thereafter, the process proceeds to operation S18.
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a process for performing an integrated calculation of coordinate values using a two-dimensional Kalman filter.
A rectangular outline indicates the
図15中、動線d2は、RSSI値により算出した動線を示している。動線d3は、デッドレコニング処理により算出した動線を示している。動線d1は、動線d2と動線d3を2次元カルマンフィルタを用いて統合計算処理した結果を示している。
再び図9に戻って説明する。
In FIG. 15, a flow line d2 indicates a flow line calculated from the RSSI value. A flow line d3 indicates a flow line calculated by dead reckoning processing. The flow line d1 shows the result of the integrated calculation processing of the flow line d2 and the flow line d3 using a two-dimensional Kalman filter.
Returning again to FIG.
[ステップS18] 制御部33は、ステップS17の処理により得られたスマートデバイス2の現在位置候補(x4,y4)を地図に照らし合わせる。照らし合わせた結果、スマートデバイス2の現在位置候補(x4,y4)が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、現在位置候補(x4,y4)を現在位置に特定する。地図上存在し得ない位置(例えば、壁の内部等の障害物)に該当する場合には、現在位置候補からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標(x5,y5)を現在位置に特定する。その後、ステップS19に遷移する。
[Step S18] The control unit 33 matches the current position candidate (x4, y4) of the
[ステップS19] 制御部33は、特定した位置座標をスマートデバイス2の現在位置に決定する。制御部33は、ステップS18にて特定した位置座標を特定完了時刻とともに記憶部31に記憶する(位置座標データ)。また、制御部33は、特定した位置座標をGPS座標に変換する。このGPS座標は、スマートデバイス2のディスプレイ204a等に表示することにより、利用者にスマートデバイス2の動線を示すことができる。その後、図9の処理を終了する。
[Step S <b> 19] The control unit 33 determines the specified position coordinates as the current position of the
以上述べたように、測量システム100によれば、スマートデバイス2を経由して得られるデータに基づき、スマートデバイス2のその時の環境と動態につき判断し、それに応じて最適な要素を演算処理することで、最良な測位結果を抽出するようにした。
As described above, according to the surveying system 100, based on the data obtained via the
なお、本発明による演算処理の構成や順序は、図示のそれらに限定されない。本発明においては、非設置デバイスに最低限GPSモジュールおよび(Bluetooth・Wi-Fi等)近距離無線通信信号レシーバーのいずれかが搭載されている限り、スマートデバイス2の位置を高精度で特定することができる。加えて本実施の形態では、RSSI値、マグネチックフィールド入力、GPS座標、加速度計入力、デッドレコニング値、ジャイロスコープセンサ入力のセットを取得し、フローチャートにて説明したアルゴリズムを用いてスマートデバイス2の現在位置を計算し、スマートデバイス2の位置座標を決定した。これにより、スマートデバイス2の位置を特定する精度を向上させることができる。
Note that the configuration and order of the arithmetic processing according to the present invention are not limited to those illustrated. In the present invention, as long as at least a GPS module and a short-range wireless communication signal receiver (such as Bluetooth and Wi-Fi) are mounted on a non-installed device, the position of the
具体的には、動線測量装置3が、予め所定箇所に設置されたTD1が発する信号を検出可能なスマートデバイス2による信号の検出の可否を受信し、スマートデバイス2による信号の検出状況に応じて、スマートデバイス2の移動の有無をスマートデバイス2が備えるセンサの検出結果により判断し、信号の検出の可否と、スマートデバイス2の移動の有無に応じてスマートデバイス2の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことによりスマートデバイス2の位置を特定した。
これにより、RFIDチップ等を搭載した特殊で高価な電波設備を用いずとも、スマートデバイス2の位置を高精度かつ安価に特定することができる。
Specifically, the flow
Thereby, the position of the
以上、本発明の位置特定方法、位置特定装置およびプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。例えば、スマートデバイス2が一定時間の間隔で静止し続けることが把握できている場合等、常時測量する必要がない場合は、TD1から発信される近距離無線通信信号のスキャン動作および動線測量装置3による計算の頻度を減らすことにより、消費電力を低減させることができる。
The position specifying method, position specifying apparatus, and program of the present invention have been described based on the illustrated embodiment. However, the present invention is not limited to this, and the configuration of each unit has the same function. Any configuration can be substituted. Moreover, other arbitrary structures and processes may be added to the present invention. For example, when it is not necessary to constantly survey the
なお、動線測量装置3が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。例えば、1つの装置が、各種センサにより検出された値を記憶しておき、他の装置が、その値を用いてスマートデバイス2の位置座標を特定してもよい。
Note that the processing performed by the flow
また、センサ関連のデータは測位対象である非設置端末から検出する必要があるものの、近距離無線通信信号については、TD1が発しスマートデバイス2がそれを受信するか、逆にスマートデバイス2が発しTD1がそれを受信するか、を一切問わない。従って、図示の実施の形態では、スマートデバイス2経由でTD1からの近距離無線通信信号の検知状況及びスマートデバイス2のセンサ検知結果が動線測量装置3に対し送信されたが、スマートデバイス2が発する近距離無線通信信号及びセンサの両方をTD1が検知し、TD1経由で動線測量装置3に対し送信してもよい。TD1が複数存在する場合、各TD1の検知結果をひとつの任意のTD1に集約し処理を行ってもよい。
Although sensor-related data needs to be detected from a non-installation terminal that is a positioning target, a short-range wireless communication signal is issued by TD1 and received by
さらに、動線測量装置3の処理の一部または全部をTD1又はスマートデバイス2が実行するようにしてもよい。その場合、かかるデバイスから動線測量装置3へのデータ通信を省略でき、付随するデータ通信コストの削減が可能である。その際、各TD1の位置座標は、処理を行うデバイスに記憶させるか或いは動線測量装置3から取得する。
Further, the
また、予め算出された、または予め与えられたスマートデバイス2の位置座標(初期位置座標)を用いて、図8および図9にて説明した処理を実行するようにしてもよい。
初期位置座標の特定方法としては特に限定されないが、例えば、
(1)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Trilateration アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
(2)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Triangulation アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
(3)単純に、最も近いTD1の位置座標を初期位置情報とみなす方法。
(4)最も近い3つのTD1の位置座標が描く三角形内の適当な位置を選択し、その位置(例えば三角形の中央)を初期位置情報とみなす方法。
等が挙げられる。
Further, the processing described with reference to FIGS. 8 and 9 may be executed using the position coordinates (initial position coordinates) of the
Although it does not specifically limit as a specific method of an initial position coordinate, For example,
(1) A method of specifying initial position coordinates by the Trilateration algorithm using the position coordinates of the three nearest TDs.
(2) A method of specifying initial position coordinates by the Triangulation algorithm using the position coordinates of the three closest TDs.
(3) A method of simply considering the closest position coordinate of TD1 as initial position information.
(4) A method of selecting an appropriate position in the triangle drawn by the position coordinates of the three
Etc.
本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の2以上の構成(特徴)を組み合わせたものであってもよい。たとえば、TD1を特定の屋内施設に1台のみ設置し、かかるTD1から検出されるRSSI値につきステップS6及びステップS7のフィルタ処理を単独で、又は組み合わせで実行することにより、一定の精度をもってスマートデバイス2が現在その施設の屋内にいるのか、あるいは屋外にいるのかを特定できる。これに加えて、ステップS14のように予め記憶部31に記憶しておいたEMF波形パターンと対比することで、さらに位置特定精度を高めることが可能である。連続滞在の概念を用いてさらに屋内滞在の事実を特定することも可能である。すなわち、小売店舗等のセッティングにおいて、スマートデバイス2が、TD1から閾値内のフィルタ処理済みRSSI値を数分以上連続的に検知した場合、その期間屋外路上ではなく店内に滞在していたことを特定することが可能である。
The present invention may be a combination of any two or more configurations (features) of the above-described embodiments. For example, by installing only one TD1 in a specific indoor facility and executing the filtering process of step S6 and step S7 alone or in combination with respect to the RSSI value detected from the TD1, a smart device can be obtained with a certain accuracy. 2 can identify whether it is currently indoors or outdoors. In addition to this, it is possible to further increase the position specifying accuracy by comparing with the EMF waveform pattern previously stored in the
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、スマートデバイス2または動線測量装置3が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ等が挙げられる。光ディスクには、DVD、DVD−RAM、CD−ROM/RW等が挙げられる。光磁気記録媒体には、MO(Magneto-Optical disk)等が挙げられる。
The above processing functions can be realized by a computer. In that case, a program describing the processing contents of the functions of the
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When distributing the program, for example, a portable recording medium such as a DVD or a CD-ROM in which the program is recorded is sold. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. In addition, each time a program is transferred from a server computer connected via a network, the computer can sequentially execute processing according to the received program.
また、上記の処理機能の少なくとも一部を、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)等の電子回路で実現することもできる。 Further, at least a part of the above processing functions can be realized by an electronic circuit such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a PLD (Programmable Logic Device).
1 TD
2 スマートデバイス
3 動線測量装置
31 記憶部
32 受信部
33 制御部
100 測量システム
1 TD
2
上記の基準を満たす有効なTD1のペア(かかるペアが複数認識できた場合にはそれぞれ)について、3番目のTDを見つける。その際、TD1のペアを構成する2つのTDいずれかに最も近接しているTDで、そのペアと直線を形成しないもののうちから、スマートデバイス2が最も強いフィルタ処理済RSSI値を検出したものを選択する。制御部33は、結果として得られる3つのTD1のペアをマルチ三辺測量に使用する。
<マルチ三辺測量処理>
制御部33は、LFTフィルタ処理によって識別された3つのTD1のペアのセット毎に、以下に示すマルチ三辺測量処理を実行する。
図11は、三辺測量処理を説明する図である。
まず、制御部33は、スマートデバイス2の位置座標P1、P2、P3を定義する。
P1:TD#1の位置に対応する位置座標(0,0)
P2:TD#2の位置に対応する位置座標(d,0)
P3:TD#3の位置に対応する位置座標(i,j)
次に、制御部33は、次式(1)により位置座標P1から位置座標P2の方向の単位ベクトルExを求める。
Ex=(P2−P1)/||P2−P1||・・・(1)
A third TD is found for a valid TD1 pair that satisfies the above criteria (if there are multiple such pairs, respectively). At that time, the TD which is closest to either two TD constituting pairs TD1, from among those that do not form the pair and a straight line, which
<Multi trilateral survey processing>
The control unit 33 performs the following multi-triangulation process for each set of three TD1 pairs identified by the LFT filter process.
FIG. 11 is a diagram for explaining the trilateration processing.
First, the control unit 33 defines the position coordinates P1, P2, and P3 of the
P1: Position coordinates (0, 0) corresponding to the position of
P2: Position coordinates (d, 0) corresponding to the position of
P3: Position coordinates (i, j) corresponding to the position of
Next, the control unit 33 obtains a unit vector Ex in the direction from the position coordinate P1 to the position coordinate P2 by the following equation (1).
Ex = (P2-P1) / || P2-P1 || (1)
Claims (12)
コンピュータが、
第1のデバイスが発する信号を検出可能な第2のデバイスの前記信号の検出の可否を受信し、前記第2のデバイスによる前記信号の検出状況に応じて演算を行うことにより前記第1および前記第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置を特定する、
ことを特徴とする位置特定方法。 In a location method for identifying the location of a device,
Computer
By receiving whether the second device capable of detecting the signal emitted by the first device can detect the signal and performing an operation according to the detection status of the signal by the second device, Specify the position of a non-installed device that is not installed in a predetermined location in advance among the second devices,
A position specifying method characterized by the above.
前記信号に基づき計算した第2の位置と前記第1の位置に基づき、非設置デバイスの位置を特定する請求項1に記載の特定方法。 When the second device can detect the signal and it is determined that the non-installed device is moving, based on the detection result of the signal or the sensor, or both, Measuring the distance traveled and calculating the first position,
The specifying method according to claim 1, wherein the position of the non-installed device is specified based on the second position calculated based on the signal and the first position.
第1のデバイスが発する信号を検知可能な第2のデバイスからの前記信号を受信する受信部と、
前記第2のデバイスによる前記信号の検知状況に応じて、非設置デバイスの移動の有無を非設置デバイスが備えるセンサの検知結果により判断し、前記信号の検知の可否と、非設置デバイスの移動の有無に応じて非設置デバイスの位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことにより非設置デバイスの位置を特定する制御部と、
特定した非設置デバイスの位置を記憶する記憶部と、
を有することを特徴とする位置特定装置。 In a position identification device that identifies the position of a device,
A receiving unit for receiving the signal from the second device capable of detecting a signal emitted by the first device;
In accordance with the detection status of the signal by the second device, the presence or absence of movement of the non-installed device is determined based on the detection result of the sensor included in the non-installed device. A control unit that identifies the position of the non-installed device by selecting an element that identifies the position of the non-installed device according to presence or absence, and performing an operation using the selected element;
A storage unit for storing the position of the identified non-installed device;
A position specifying device comprising:
コンピュータに、
第1のデバイスが発する信号を検知可能な第2のデバイスの前記信号を受信し、
前記第2のデバイスによる前記信号の検知状況に応じて、非設置デバイスの移動の有無を非設置デバイスが備えるセンサの検知結果により判断し、
前記信号の検知の可否と、非設置デバイスの移動の有無に応じて非設置デバイスの位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことにより非設置デバイスの位置を特定する処理を実行させる、
ことを特徴とするプログラム。 In a program that identifies the location of a device,
On the computer,
Receiving the signal of a second device capable of detecting a signal emitted by the first device;
In accordance with the detection status of the signal by the second device, the presence or absence of movement of the non-installed device is determined based on the detection result of the sensor included in the non-installed device,
Select the element that specifies the position of the non-installed device according to whether the signal can be detected and whether or not the non-installed device moves, and specify the position of the non-installed device by performing an operation using the selected element To execute the process,
A program characterized by that.
第1のデバイスが発する信号を検知する検知部と、
前記検知部による前記信号の検知状況に応じて、当該装置の移動の有無を当該装置が備えるセンサの検知結果により判断し、前記信号の検知の可否と、当該装置の移動の有無に応じて当該装置の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことにより当該装置の位置を特定する制御部と、
特定した当該装置の位置を記憶する記憶部と、
を有することを特徴とする位置特定装置。 In a position identification device that identifies the position of a device,
A detection unit for detecting a signal emitted by the first device;
According to the detection status of the signal by the detection unit, the presence / absence of movement of the device is determined based on the detection result of a sensor included in the device, and the detection of the signal and the presence / absence of movement of the device A control unit that selects an element for specifying the position of the device and specifies the position of the device by performing an operation using the selected element;
A storage unit for storing the identified position of the device;
A position specifying device comprising:
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