JP2010107501A - 適応性のある分解能を有する対象測位方法と対象測位システム - Google Patents

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Abstract

【課題】 本発明は、適応性のある分解能で対象を測位する方法およびシステムを提供する。
【解決手段】 検出空間をホットエリアおよび一般エリアに分け、ホットエリアをカバーする検出範囲を有する高解像度位置信号（ＵＳ）送受信機および空間をカバーする検出範囲を有する低解像度位置信号（ＲＦ）送受信機を配置し、空間内で対象が移動すると、高解像度位置信号送受信機と低解像度位置信号送受信機からの検出結果を融合し、適応性のある分解能で対象の位置を決定する。
本発明のシステムにより、異なるエリア毎に、異なる測位分解能（精度または粒度）で対象の位置を決めることができる。また、多くの高精度な測位装置を使用する必要がないので、システムコストは大幅に軽減することができる。
【選択図】 図１Ａ

Description

本発明は、 本発明は、測位システムと位置検出に関し、特に、本発明は、高精度の測位技術（例えば、超音波（ＵＳ）測位）と低い精度の測位技術（位置情報サービスのための適応性のある測位分解能を提供する無線周波数（ＲＦ）測位）を組み合わせたハイブリッド測位方法およびシステムに関する。
疑いなく、位置情報は、利用者の行動をより理解するために利用者と環境の地理的な関係を抽出するのに利用される基本的なコンテンツである。位置認識（Location-aware）アプリケーションの重要性および将来性は、特に屋内や都市の環境における位置情報を提供するシステムの設計および実施に結びつく。現在、オフィス、ヘルスケア、炭鉱、地下鉄道、スマートビルディング、レストランなどを含む様々な適用シナリオ（application scenarios）において、リアルタイムに人々と資産の高精度トラッキングに対する市場のニーズが増加している。例えば、オフィス環境において、従業員は、一定の安全な区域で秘密情報データベースにアクセスすることを要求される。区域の外では、どのようなアクセスも禁止される。安全な区域の例としては、シングルルーム、作業領域の一部およびテーブルなどが考えられる。
これまで、多くの測位システムが位置情報サービスを提供するために開発されている。しかしながら、既存の測位システムにはいくつかの共通する性能的制限がある。
まず、技術的観点から、ほとんどの測位システムは、単一タイプの測位装置（超音波ベースあるいはＲＦベースの対象測位のための装置）の利用に焦点を置いている。実際、それぞれの信号タイプは利点を有しているがいくつかの欠点も有している。例えば、超音波に基づく位置測定ついては、高精度を実現できるが有効範囲が狭い。また、一方、ＲＦに基づく手法については、有効範囲は広いが精度が低い。
次に、適用観点（例えば、ロケーションベースのアクセス・コントロール）から、通常人々は異なるエリア毎に異なる測位分解能を必要とするということである。関心のあるエリアでは、そのエリアの測位結果が非常に正確であることを確信するために高い測位粒度が必要である。その他のエリアでは、粗い測位粒度が許容される可能性がある。
以下に、屋内の測位のための既存の一般的な技術の簡単な概要を説明する。ここで注目すべき最も重要な点は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）は、数１０メートルの精度で屋外における対象の位置情報を提供することができることである。しかし、室内環境においては、ＧＰＳのポジショニング結果がマルチパスの影響および信号の障害物によって著しく低くなるのでＧＰＳはうまく機能しない。
一般に、屋内の測位システムには、一般に３つの技術が用いられている。すなわち、超音波（ＵＳ）測位、無線周波数（ＲＦ）測位および赤外線測位である。
例えば、「対象の位置と他の情報を判定するための検出システム」というタイトルの米国特許６，４９３，６４９号（特許文献１）のＢａｔシステムにおいては、利用者は、集中システムによる無線が引き金となって超音波パルスを発する小さなバッジを身につける。
このＢａｔシステムの概要が、例えば、図１Ａに示されている。検出空間の天井には、多くの超音波受信機が密に設置されている。

このシステムは、バッジから天井に設置された多数の受信器配列までのパルスＴＯＡ（到着時間）を判定し、多辺測量アルゴリズムに基づいてバッジの３Ｄ位置を計算する。
Ｂａｔシステムと同様の超音波測位システムの構成ブロック図を、図１Ｂに示す。超音波タグ装置１０１は、超音波送信器を含んでおり、位置を特定する対象に付けられる。天井に設置された超音波測位装置１０２は複数の超音波受信機を含んでいる。超音波測位装置１０２の超音波測位ユニットは、異なる送信器から３つ以上のＴＯＡ結果を受け取り、次に多辺測量あるいは三角測量方法を用いることにより対象の位置を推測することができる。対象の計算された位置は、超音波結果メモリーに記憶される。
他の非特許文献１「ＲＡＤＡＲ：An In-Building RF-based User Location and
Tracking System（ＲＦベースの利用者測位と追尾システムの構築）、Ｐ．Ｂａｈｌ．ｅｔｃ．、Proc.ＩＥＥＥ ＩＮＦＯＣＯＭ、２０００”においては、８０２．１１の無線ネットワークにおいて受信した信号の強さに基づいた測位システムが提示されている。
基本的なＲＡＤＡＲ測位方法は、２つの工程で実行される。まず、オフラインの工程において、システムが正確に調整され、また、ターゲット・エリアに分布された位置での受信信号の強度を有するモデルが作成される。次に、ターゲット・エリアにおけるオンライン処理中に、移動ユニットは、信号強度を各基地局から受信したことを知らせる。また、システムは、オンライン測定とオンラインモデルにおける任意の地点の間の最良のマッチを判定する。最良のマッチング地点の位置が位置推定値として報告される。
さらに、「赤外線ビーコン位置システム」というタイトルの米国特許６，２１６，０８７号（特許文献２）においては、赤外線ベースの測位システム「Active
badge」は、各部屋に配置された赤外線ビーコンと、一定の時間間隔毎に一意のＩＤをブロードキャストする小型軽量の赤外線トランシーバーである移動ユニットからなる双方向赤外線リンクを構築する。
赤外線信号は壁をほとんど貫通しないので、ＩＤブロードキャストはオフィスの中で容易に阻止され、部屋単位での高精度位置測定が提供される。
上述した特許文献および非特許文献は、それらの全体内が参照の目的でここに組み込まれる。
以下のテーブル１は、屋内測位に用いられた場合の３つの信号、すなわち超音波信号、無線周波数信号および赤外線信号間の詳細な比較を示している。
便宜上の目的のために、比較を行うために、３つの信号について現在の代表的なシステムである、赤外線について「Active Badge」システム、ＲＦについて「ＲＡＤＡＲ」システムおよび超音波について「Bat」システムを選んでいる。
Figure 2010107501
米国特許６，４９３，６４９号 米国特許６，２１６，０８７号
ＲＡＤＡＲ：An In-Building RF-based User Location and TrackingSystem（ＲＦベースの利用者測位と追尾システムの構築）、Ｐ．Ｂａｈｌ．ｅｔｃ．、Proc.ＩＥＥＥ ＩＮＦＯＣＯＭ、２０００
基本的には、テーブル１から、赤外線ベースの測位システムは、低い精度と自然光に対する脆弱性によりほとんど使用されない、また、位置を推定するのに信号強度を使用するＲＦシステムは、ビルディング内のＲＦ伝播が経験的数学的モデル（empirical mathematical models）から極度に外れるので満足な結果をもたらさない、という結論を下すことができる。
超音波ベースの「Bat」システムに関しては、設置および保守のために高いコストを必要とするため、実際のシナリオにそのようなネットワークに接続されたシステムを配備することは厄介である。
特に、対象の位置を推定するのに少なくとも３つの距離サンプルが必要であるので、非常に密に超音波センサをビルディングに配置する必要があり、システムコストが高くなる。
一方、超音波測位手法は精度を非常に達成することができるが、超音波測位装置の高密度は高い配備コストを引き起こすだろう。
特に、メートルレベルの位置分解能で十分な一般エリアに超音波測位装置を配備することは必要ない。
要約すれば、上述した既存の何れの測位方法も、異なる領域で異なる測位分解能が必要な環境において高精度な高性能測位を達成するために、十分なコスト効率が図れない。
上記の分析に基づいて、本発明は、既存の屋内測位システムの欠陥を解決するためになされたものである。
特に、本発明は、位置情報サービスに向けて適応性のある測位分解能を提供するために、高精度な位置測定用の高精度な測位装置（例えば超音波センサ）と低精度な位置測定用の低精度な測位装置（例えばＲＦセンサ）を統合するハイブリッドの屋内測位システム（ＨＩＰＳ）を提供する。
本発明において、適用シナリオは２種類の領域に分けられる。非常に正確な測位（例えば、センチメートルレベル）が必要な「ホットエリア」と、低い測位精度（メートルあるいは部屋レベル）が許容される「一般エリア」である。
具体例として、超音波の測位装置（すなわち、ＵＳ測位装置）は非常に正確な位置測定のために「ホットエリア」に配置される。また、ＲＦ測位装置はより広範囲な分解能位置測定のために「一般エリア」に配置される。
さらに、本発明においては、ＲＦモデル（すなわち、ＲＦ電波地図：ＲＦ ｒａｄｉｏ ｍａｐ）を超音波測位装置からリアルタイム位置結果からトレーニングすることができるオンライン・トレーニング・アルゴリズムを提案している。
さらに詳細に述べると、ＵＳ測位装置によってカバーすることができるエリア（すなわち、「ホットエリア」）においては、より正確な超音波測位結果をＲＦ信号強度（ＲＳＳ）データを分類するために使用する。一方、一般エリアにおいては、ＵＳ測位装置がそのエリアをカバーすることができないので、ＲＳＳデータは分類されない。
次に、分類されたＲＳＳデータと分類してないＲＳＳデータをリアルタイムに使用することにより、半教師あり学習アルゴリズムを、ＲＦ電波地図をトレーニングするために実行する。
このように、ハイブリッドの測位システムに関しては人的なキャリブレーション労力が軽減する。
さらに、本発明によれば、「ホットエリア」の設定は、利用者の要求あるいはヒューリスティックルール（例えば、デスクあるいは部屋など毎に）に基づいてなされる。

また、実施の形態では、ＲＦ測位装置の検出範囲が「ホットエリア」をカバーすることができるようにＵＳ測位装置の位置を調節するためにタグの追跡結果を使用することを提示している。

本発明の第１の態様によれば、適応性のある分解能を有する対象測位方法であって、検出空間をホットエリアおよび一般エリアに分けるステップと、ホットエリアおよび一般エリアの位置に従って、ホットエリアをカバーする検出範囲を有する高解像度位置信号送受信機および空間をカバーする検出範囲を有する低解像度位置信号送受信機を配置するステップと、空間内で対象が移動すると、高解像度位置信号送受信機と低解像度位置信号送受信機からの検出結果を融合し、適応性のある分解能で対象の位置を決定するステップとを有する。
本発明の第２の態様によれば、適応性のある分解能を有する対象の測位システムであって、高解像度位置信号および低解像度位置信号を送信する対象に保持されたタグ装置と、高解像度位置信号を送受信する高解像度位置信号送受信機を含む高解像度測位装置と、低解像度位置信号を送受信する低解像度位置信号送受信機を含む低解像度測位装置と、高解像度測位装置および低解像度測位装置からの検出結果を融合し、適応性のある分解能で対象の位置を決定する結果処理装置とを備え、検出空間が、ホットエリアおよび一般エリアに分けられ、低解像度測位装置の検出範囲が空間をカバーし、高解像度測位装置の検出範囲がホットエリアをカバーする。
具体例として、結果処理装置は、位置情報管理サーバにローカルにあるいは遠隔に設置される。
以下にさらに詳細に説明するように、本発明のハイブリッド屋内測位システムは、異なる領域で異なる測位分解能（精度または粒度）を必要とする環境に適応性のある測位分解能を提供することができる。
既存の先行技術と比較して、本発明の効果は主に以下の通りである。
適応性のある測位分解能：本発明のシステムは、測位融合方法に基づいて、異なる領域に異なる測位分解能を提供することができる。
低いシステムコスト：高精度な超音波測位装置が必要ないので、システムの配備コストを大幅に軽減することができる。
キャリブレーションレス：ホットエリアに配置された超音波測位装置から利点を得ることで、ＲＦモジュールは、オンラインでトレーニングすることができるため、システムは人的なキャリブレーションをほとんど必要としない。
より簡単なエリア分割測位法：利用者要求あるいはヒューリスティックルールに基づいて、ホットエリアを定義するのは簡単である。また、ホットエリアは、超音波測位システムの調節により正確にカバーすることができる。
本発明の前述した特徴及び他の特徴は、添附の図面を参照した以下の説明からより明らかになるであろう。
関連技術による超音波測位システムを示すのための概略図である。 図１Ａにおいて示した超音波測位システムの内部構成を示すブロック図である。 本発明によるハイブリッドの測位システムを示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態によるハイブリッドの測位システムの内部構成を示すブロック図である。 本発明による適応性のある分解能を有する対象測位方法３００を説明するフローチャートである。 図３に示す方法に従って配置される検出環境を示す概略図であり、ホットエリアが設置されたデスクとして例示される。 ホットエリア調節ステップを含む対象測位方法５００を説明するフローチャートである。 ホットエリア調節の手順を示すのための概略図である。 半教師あり学習アルゴリズムを使用することにより、ＲＦモジュール（電波地図）トレーニングを処理する本発明の第２の実施の形態による測位システムのブロック図である。 ＲＦ電波地図トレーニングを示すのためのフローチャートである。 ＲＦ電波地図トレーニングを示すのための概略図である。 電波地図生成装置の内部構成を示すブロック図である。 対象の位置を決めながらリアルタイムでＲＦ電波地図を修正するのに用いられる本発明の第１および第２の実施の形態を組み合わせたハイブリッドの測位システムの構成を示すブロック図である。
図２Ａは、本発明による、位置情報サービスのための適応性のある測位分解能を提供するハイブリッド測位システムを示している。検出空間は、２種類のエリア、すなわち「ホットエリア」と「一般的なエリア」に区別される。
「ホットエリア」においては、高精度な測位（例えば、センチメートルレベル）が必要である。一方、「一般的なエリア」において、低い測位精度（メートルあるいは部屋レベル）が許容される。
超音波（ＵＳ）受信機は、高精度な位置測定のために、「ホットエリア」一帯に配置される。ＲＦ受信機は、より広範囲な分解能の位置測定のために、全検出空間（「ホットエリア」および「一般的なエリア」のどちらでも）一帯に配置される。
本発明のハイブリッドの測位システムを設置する場合、以下の２つの局面が考慮される。
１．適用局面から、場所ベースのアクセス管理において、一般に人々は異なる領域では異なる測位粒度を必要とするかもしれない。
例えば、関心のある領域では、きめの細かい測位粒度はその領域の測位結果が非常に正確であることを確実にするために必要である。他の領域では、より粗い測位粒度が好ましいかもしれない。この場合、ＲＦか超音波のいずれかを測位に用いることは適切ではない。
ＲＦ測位は測位粒度という点で性能的な制限がある。一般に、ＲＦ測位は、メートルレベルの分解能を有するに過ぎない。これは高い精度を要する関心ある領域には好ましくない。
一方、超音波測位は測位においてセンチメートルレベルの高解像度を有するが、超音波センサは信号有効範囲という点で制限され、また、ＲＦセンサより高価である。従って、広範囲な領域をカバーするのに複数の超音波受信機を利用することは経済的ではない。
このことから、本発明者はハイブリッド測位性能を提供するために、超音波およびＲＦ測位技術の両方を取り入れることを考慮するに至った。
２．技術的側面から、超音波測位とＲＦ測位は、互いから利益を得ることが可能である。超音波測位は非常に正確だが、超音波信号の送信範囲の点で制限がある。
一般に、超音波信号の伝搬範囲は１０メートル未満である。また、屋内のオフィス環境の場合には、障害物によって遮られやすい。
ＲＦ測位はそれほど正確ではなく、一般に、モデル学習法が測位精度を改善するために利用される。また、このモデル学習処理はしばしば多くのキャリブレーション労力を必要とする。一方、ＲＦ信号の利点は、それがより大きな送信範囲（例えば、屋内の環境において３０−４０メートル）を有するということであり、壁などのような障害物を貫通する。
本発明においては、超音波とＲＦの信号の両方を利用し、キャリブレーションレスの方法を提供することでそれらの問題点を解決することができることを示す。
図２Ｂは、本発明によるハイブリッド測位システムの内部構造を示すブロック図である。
図示のように、対象に携帯されたタグ装置２０１は、ＲＦ送信器１１および超音波送信器１２を含んでいる。ＲＦ送信器１１およびＵＳ送信器１２は、それぞれＲＦ信号および超音波信号を発する。
ＲＦ測位装置２０２は、ＲＦ信号を受信する複数のＲＦ受信機１３−１，１３−２，…１３−ｍを含む。
上述したように、これらのＲＦ受信機は、検出する空間全体に分散して配列することができる。
ＲＦ受信機によって受信されたＲＦ信号は、次に、既存のＲＦ測位方法を用いることにより、対応するＲＦ測位結果（例えばＲＦ信号強度（ＲＳＳ）ベクトル）を取得するためにＲＦ測位ユニット１５に送信される。
当業者によって知られているように、既存のＲＦ測位方法は主に２つの種類に分類することができる。
１つは、電波地図（ｒａｄｉｏ ｍａｐ）などのようなＲＦモジュールに基づいたＲＳＳマッチングアルゴリズムである。
他方は、ＲＳＳ結果を用いることにより対象とＲＦ受信機の間の距離を推測し、それから、三辺測量術方法により対象の位置を計算する方法である。
一般的な領域について低い精度の測位を行なうために、これらの全てのＲＦ測位方法を同様に本発明に適用することができることは言うまでもない。
以下の説明では、実施例として電波地図に基づいた方法を採用することによって、半教師あり学習アルゴリズムを用いるオンラインＲＦモジュール（例えば、電波地図）訓練方法（training method）を、本発明の発明ポイントの一部分として説明する。
より詳細な内容については、図７〜図９に関する以下の対応する説明を参照することで理解できるであろう。
ＲＦ測位結果（例えばＲＳＳベクトル）は、その後、ＲＦ結果メモリ１７中に記憶される。
同様に、超音波測位装置２０３は、超音波信号を受信するための複数の超音波受信機１４−１、１４−２、・・・１４−ｎを含む。
上述したように、これらの超音波受信機は、ホットエリア（Hot Area）一帯に密に配列すされる。
超音波受信機によって受信された超音波信号は、対応する超音波測位結果（例えば、ＴＯＡベクトル）を取得するために超音波測位ユニット１６に送信される。
超音波測位結果（例えば、ＴＯＡベクトル）は、超音波結果メモリ１８中に記憶される。
ＲＦ結果メモリ１７および超音波結果メモリ１８の中に記憶されたＲＦ測位結果および超音波測位結果は、対象の位置を決定するために結果処理装置２０４で融合される。
対象の最終的に決定した位置は、最終結果メモリ２０５中に記憶される。
一例として、図２Ｂに示されるように、結果処理装置２０４および最終結果メモリ２０５は両方とも、位置情報管理サーバ２００内で構成することができる。
本実施の形態において、結果処理装置２０４は、ＴＯＡベクトルにおける要素の数に従って測位方法を決定する。
３つ以上のＴＯＡサンプルがあれば、対象の位置は、多辺測量あるいは三角測量方法を用いることによりＴＯＡ結果から直ちに決定することができる。
ＴＯＡサンプルの数が３未満ならば、測位を処理するためにＲＦ結果（例えば、ＲＳＳベクトル）を参照する必要がある。
例えば、対象の位置はＲＦ電波地図の探索により決定することができる。
図３は、本発明による対象測位方法３００を説明するフローチャートである。本発明による対象測位方法３００は、２つの段階を含んでいる。設定段階（ステップ３０１および３０２）と位置測定段階（ステップ３０３）である。
設定段階において、ステップ３０１で、最初に、検出空間が、「ホットエリア（Ｈｏｔ Ａｒｅａ）」と「一般エリア（Ｇｅｎｅｒａｌ Ａｒｅａ）」に分けられる。
この領域を分けるための方法は、利用者の要求に基づいて、あるいは何らかのヒューリスティックルール（heuristic rule）従って決めることが可能である。
そして、ステップ３０２において、分けられた「ホットエリア」および「一般エリア」に従って、測位装置を配列する。
本実施の形態において、高精度な測位を必要とする「ホットエリア」については、比較的密に超音波受信機が配列される。一方、低精度の分解能の位置測定を許容する「一般エリア」については、ＲＦ、赤外線あるいはＷｉｆｉ受信機が配列される。
これらの受信機は、検出範囲が比較的広く、配備コストが比較的安いという効果を提供する。
位置測定段階（ステップ３０３）において、タグ装置を備えた対象が検出空間内に移動している場合、それが超音波によってカバーすることができるホットエリア内であれば、超音波測位がＲＦ測位より高い測位分解能を通常達成することができるので、超音波測位装置がその位置を決定する。
対象がホットエリアの外側に移動すれば、対象の位置はトレーニングされたＲＦ電波地図の探索により決定する。
図４は、検出空間の区分の具体例を示す。
この具体例において、設置されたデスクが「ホットエリア」として定義され、一方、他の空間が「一般エリア」として定義されている。
図５は、プリインストールされたモニタリングタグの追跡によってホットエリアを修正するフローチャートを示す。
この処理において、超音波測位装置の探知範囲によって「ホットエリア」がカバーされるかどうかが、リアルタイムにモニタされる。
図６は、具体例として設置されたデスクを用いることによるホットエリアの修正についてさらに説明する。
図６において、設置されたデスクが「ホットエリア」として調べられる。
４つのモニタリングタグが、設置されたデスクの全領域に配列され、超音波信号を発する。
超音波測位装置に含まれる超音波受信機は、あらかじめセットされたタイミングで（あるいはランダムに）、モニタリングタグから超音波信号を検出し、検出結果に従って、ホットエリアが超音波測位装置の探知範囲によってカバーされることが保証されるように、超音波受信機の位置を調節する。
図７は、本発明の第２の実施の形態によるハイブリッド測位システムの構成を示すブロック図である。この第２の実施の形態においては、ＲＦ電波地図が、半教師あり学習アルゴリズムによってオンラインでトレーニングされる。
図８は、ＲＦ電波地図トレーニングを説明するフローチャートであり、また、図９は、ＲＦ電波地図トレーニングを示す概略図である。
上述したハイブリッド測位システムの構成要素に加えて、図７に示すシステムは、さらに電波地図生成装置７０１と、電波地図メモリ７０２を含んでいる。
電波地図生成装置７０１は、ＲＦ測位装置と超音波測位装置から測位結果を取得し、半教師あり学習アルゴリズムを用いることによりＲＦ電波地図をトレーニングする。
対象が一般エリアにある場合、ＲＦ電波地図はＲＦ測位を実行するための参照として用いられる。
通常、利用者はタグ装置を携帯し、検出環境内に移動する。
タグ装置が超音波とＲＦの信号を両方とも同時に発するので、２つの信号は両方とも同じ位置に対応する。
ｎ個の超音波受信機とｐ個のＲＦ受信機がある場合を想定する。
タグ装置の超音波送信器とＲＦ送信器が、超音波とＲＦの信号を発する度に、超音波受信機とＲＦ受信機は、例えば、以下に示すような結果ベクトルを取得する。
Figure 2010107501
ここで、ｔｏａｉ （１≦ ｉ ≦ ｎ）は、ｉ番目の超音波受信機によって受信されたＴＯＡ距離情報を表わし、ｍは、成功裏にＴＯＡ結果を検出した超音波受信機の数である。また、ｒｓｓｊ （１≦ ｊ ≦ ｐ）は、ｊ番目のＲＦ受信機によって受信されたＲＳＳ情報を表わし、ｑは成功裏にＲＳＳ結果を検出したＲＦ受信機の数である。
ｍ≦ｎは、いくつかの超音波受信機が超音波信号を検出するのを妨害する何らかの障害物があることを示しており、また、ｑ≦ｐは、いくつかのＲＦ受信機からのＲＳＳ結果が微弱過ぎて無視できることを示している。
図８に示すフローチャートおよび図９に示す概略図に関して、超音波によってカバーされた「ホットエリア」において、対象は超音波測位装置によって位置を決めることができる。
ＲＦ信号については、それぞれのＲＦ受信機でのＲＦ信号強度（ＲＳＳ）サンプルは、ＲＳＳベクトルを形成する。
ＲＳＳベクトルのいくつかがホットエリアで受け取られる場合、これらのＲＳＳベクトルは、ＴＯＡ測位装置によって検出された位置によって分類することができる。
また、いくつかの所定の目標位置（例えば、部屋の角）で受け取られるいくつかのＲＳＳベクトルも、対応する所定の位置座標によって分類することができる。
もちろん、ベクトルのこの一部は人間のキャリブレーション労力を省くために少ない。
それらが、超音波有効範囲エリア（例えば一般エリアにおける）の外で受け取られれば、ＲＳＳベクトルの残りは分類していない。
従って、図９に示されるように、我々は分類したＲＳＳデータと分類していないＲＳＳデータを有することができる。
次に、図８に示すように、分類したＲＳＳベクトルと分類していないＲＳＳベクトルは、半教師あり学習アルゴリズムを用いることによりＲＦ電波地図のトレーニングに用いられる。
半教師あり学習アルゴリズムは、一般に大量の分類していないデータで少ない量の分類したデータを学習するために、分類したデータと分類していないデータの両方を利用するマシン学習技術のクラスである。
半教師あり学習アルゴリズムについては、当業者によって周知であるので、その詳細についてここでは述べない。
ＲＳＳベクトルが超音波測位システムによって分類されるので、ＲＦ電波地図はオンライン方法でトレーニングすることができる。
トレーニング後のＲＦ電波地図は、位置測定工程中に対象の測位に用いることができる。
本実施の形態において、対象の位置は、例えば、以下の融合測位法に基づいて推定することができる。
ｍ≧３であれば、［ｔｏａ１，ｔｏａ２，・・・，ｔｏａｍ］ベクトルだけが、極めて正確な測位のために三辺測量あるいは多辺測量アルゴリズムによって利用される。
ｍ＜３であれば、［ｒｓｓ１， ｒｓｓ２，・・・， ｒｓｓａ］ベクトルだけが、オフライン学習アルゴリズムによってトレーニングされたＲＦ電波地図を探索するために利用される。この方法によって得られる測位精度は比較的低い。しかし、高精度な測位を必要としない「一般エリア」にとっては、そのことは許容される。
図１０は、電波地図生成装置７０１の内部構成を示す。
図８に示すローチャートと図９に示す概略図を参照すると、電波地図生成装置７０１は、結果取得ユニット７１を介して、ＲＦ測位装置および超音波測位装置によってそれぞれ提供される低い精度の測位結果（例えば、ＲＳＳベクトル）および高い精度の測位結果（例えば、ＴＯＡベクトル）を取得する。
次に、対象がホットエリアにあれば、結果分類ユニット７２で、超音波測位装置によって取得されたＴＯＡ結果はＲＳＳ結果を分類することができる。
ＲＳＳ結果は、超音波測位装置によって取得されたＴＯＡ結果によって分類される。
分類したＲＳＳ結果と分類していないＲＳＳ結果は両方とも、電波地図生成ユニット７３に提供される。
電波地図生成ユニット７３で、電波地図は、半教師あり学習アルゴリズムによって生成される。
最後に、図１１は、本発明による第１と第２実施の形態を組み合わせたハイブリッド測位システムの内部構成を示すブロック図である。
図１１に示すシステムにおいて、対象の位置を計算しながらリアルタイムにＲＦ電波地図を修正する電波地図補正装置７０３をさらに含んでいる。
すなわち、リアルタイムに超音波測位装置の位置測定結果を参照することにより、ＲＦ電波地図のコンテンツが修正されあるいは調整される。
上述した説明では、本発明によるハイブリッド測位システムと、ハイブリッド測位システムを用いることにより適応性のある分解能を備えた対象の測位方法について、添付図面を参照して詳細に説明した。
上記説明によって、本発明が以下の有益な効果を実現できることが理解されるであろう。
測位融合アルゴリズムに基づいて、本発明によるシステムは、異なる適用エリアにおいて適応性のある測位分解能を提供することができる。
また、適用環境全体をカバーするために超音波受信機を密な配列で配置する必要がないので、システムコストは軽減することができる。
さらに、ホットエリアに配置された超音波測位装置のために、ＲＦモジュール（電波地図）はオンラインでトレーニングすることができる。
このため、システムはより少ないキャリブレーションを必要とする。
本発明においては、利用者の要求あるいはヒューリスティックルールに基づいて「ホットエリア」および「一般エリア」を分けるのは簡単である。また、より正確にホットエリアをカバーするように、超音波測位システムを調節することは簡単である。
上述した実施の形態において、幾つかの特定のステップを例として示しかつ説明している。
しかしながら、本発明の方法の工程は、これらの特定のステップに限定されない。
当業者であれば、これらのステップを変更し、修正し、補完することができること、そしていくつかのステップの順番を、本発明の精神および本質的な特徴から外れずに変更することができることを十分に理解するであろう。
以上、特定の実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、図面中で示される上記の特定の実施の形態および特定の構成に限定されない。例えば、示されたいくつかの構成要素は、１つの構成要素としてお互いと組み合わせるかもしれない。あるいは、１つの構成要素はいくつかのサブコンポーネントに分割されるかもしれないし、他の既知の構成要素も加えられるかもしれない。動作処理も実施例において示されるものに限定されない。当業者は、本発明が、本発明の精神および本質的な機能から外れずに、他の特定の形態で実装可能であることを理解するであろう。従って、現在の実施の形態は、全ての点において例示でありかつ限定的でないとして考慮されるべきである。本発明の範囲は、前述の説明によってではなく添付された請求項によって示される。また、したがって、請求項と同等の意味と範囲の内で生ずる変更は全て本発明の範囲に包含される。
１０１：超音波タグ装置
１０２：超音波測位装置
２００：位置情報管理サーバ
２０１：タグ装置
２０２：ＲＦ測位装置
２０３：超音波測位装置
２０４：結果処理装置
２０５：最終結果メモリ
１１：ＲＦ送信器
１２：超音波送信器
１３−１、１３−ｐ：ＲＦ受信機
１４−１、１４−ｐ：超音波受信機
１５：ＲＦ測位ユニット
１６：超音波測位ユニット
１７：ＲＦ結果メモリ
１８：超音波結果メモリ
７０１：電波地図生成装置
７０２：電波地図メモリ
７１：結果取得ユニット
７２：結果分類ユニット
７３：電波地図生成ユニット
７０３：電波地図補正装置

Claims (21)

  1. 適応性のある分解能を有する対象測位方法であって、
    検出空間をホットエリアおよび一般エリアに分けるステップと、
    ホットエリアおよび一般エリアの位置に従って、前記ホットエリアをカバーする検出範囲を有する高解像度位置信号送受信機および前記空間をカバーする検出範囲を有する低解像度位置信号送受信機を配置するステップと、
    前記空間内で対象が移動すると、前記高解像度位置信号送受信機と前記低解像度位置信号送受信機からの検出結果を融合し、適応性のある分解能で対象の位置を決定するステップと
    を有することを特徴とする対象測位方法。
  2. 前記対象が、高解像度位置信号および低解像度位置信号を送信することを特徴とする請求項１に記載の対象測位方法。
  3. 低解像度測位を実行する場合に、測位参照として電波地図を生成することを特徴とする請求項１に記載の対象測位方法。
  4. 前記電波地図は、半教師あり学習方法を使用することにより、
    検出空間において複数の位置から低解像度位置信号および高解像度位置信号についての検出結果を取得するステップと、
    位置がホットエリア内である場合、高解像度位置信号の対応する検出結果で、その位置からの低解像度位置信号の検出結果を分類するステップと、
    低解像度位置信号について分類した検出結果と分類していない検出結果に基づいた電波地図を生成するステップ
    とによって生成されることを特徴とする請求項３に記載の対象測位方法。
  5. 前記対象の位置を特定するステップが、
    前記対象が前記ホットエリアに位置する場合、前記高解像度位置信号送受信機の検出結果に従って前記対象の位置を決定し、
    前記対象が一般エリアに位置する場合に、前記低解像度位置信号送受信機の検出結果で電波地図を探索することにより、対象の位置を決定することを特徴とする請求項３に記載の対象測位方法。
  6. 前記対象の位置を決定する処理中に、前記電波地図が前記高解像度測位結果に従って修正されることを特徴とする請求項３に記載の対象測位方法。
  7. 前記高解像度位置信号送受信機の検出範囲によってホットエリアが確実にカバーされるように、前記高解像度位置信号送受信機の位置を調節するホットエリア調節ステップをさらに有することを特徴とする請求項１に記載の対象測位方法。
  8. 前記ホットエリア調節ステップが、
    前記ホットエリアのエッジに、前記高解像度位置信号を送信する複数のモニター装置を設置するステップと、
    前記高解像度位置信号送受信機によって前記モニター装置から高解像度位置信号を受信するステップと、
    高解像度位置信号送受信機の検出範囲によってホットエリアが確実にカバーされるように、受信した高解像度位置信号によって高解像度位置信号送受信機の位置を調節するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の対象測位方法。
  9. 前記高解像度位置信号が、超音波信号または音信号であることを特徴とする請求項２に記載の対象測位方法。
  10. 前記低解像度位置信号が、無線周波数、赤外線あるいはＷｉｆｉ信号であることを特徴とする請求項２に記載の対象測位方法。
  11. 複数の前記高解像度位置信号送受信機は、ＴＯＡベクトルを生成するために対象から高解像度位置信号を受信し、
    前記対象の位置を特定するステップが、
    ＴＯＡベクトルに含まれる要素の数が３以上であれば、ＴＯＡベクトルによって対象の位置を計算するステップと、
    ＴＯＡベクトルに含まれる要素の数が３未満であれば、電波地図の探索により対象の位置を決定するステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の対象測位方法。
  12. ＴＯＡベクトルに含まれる要素の数が３以上である場合、三辺測量あるいは多辺測量アルゴリズムを利用して前記対象の位置を計算することを特徴とする請求項１１に記載の対象測位方法。

  13. 適応性のある分解能を有する対象の測位システムであって、
    高解像度位置信号および低解像度位置信号を送信する対象に保持されたタグ装置と、
    高解像度位置信号を送受信する高解像度位置信号送受信機を含む高解像度測位装置と、
    低解像度位置信号を送受信する低解像度位置信号送受信機を含む低解像度測位装置と、
    前記高解像度測位装置および前記低解像度測位装置からの検出結果を融合し、適応性のある分解能で対象の位置を決定する結果処理装置とを備え、
    前記検出空間が、ホットエリアおよび一般エリアに分けられ、前記低解像度測位装置の検出範囲が前記空間をカバーし、前記高解像度測位装置の検出範囲がホットエリアをカバーすることを特徴とする対象測位システム。
  14. 前記低解像度測位装置のための測位参照として電波地図を生成する電波地図生成装置を備えることを特徴とする請求項１３に記載の対象測位システム。
  15. 前記電波地図生成装置が、
    前記電波地図は、半教師あり学習方法を使用することにより、
    検出空間において複数の位置から低解像度位置信号および高解像度位置信号についての検出結果を取得する結果取得ユニットと、

    位置がホットエリア内である場合、高解像度位置信号の対応する検出結果で、その位置からの低解像度位置信号の検出結果を分類する結果分類ユニットと、

    低解像度位置信号について分類した検出結果と分類していない検出結果に基づいて、半教師あり学習方法を利用して電波地図を生成する電波地図生成ユニットとを備えることを特徴とする請求項１４に記載の対象測位システム。
  16. 前記結果処理装置が、
    前記対象が前記ホットエリアに位置する場合、前記高解像度測位装置の前記高解像度位置信号送受信機の検出結果に従って前記対象の位置を決定し、
    前記対象が一般エリアに位置する場合に、前記低解像度測位装置の前記低解像度位置信号送受信機の検出結果で電波地図を探索することにより、対象の位置を決定することを特徴とする請求項１４に記載の対象測位システム。
  17. 対象の位置を決定する処理中に、前記高解像度測位装置の高解像度位置信号送受信機の検出結果に従って前記電波地図を修正する電波地図修正装置を備えることを特徴とする請求項１４に記載の対象測位システム。
  18. 前記高解像度位置信号送受信機の検出範囲によってホットエリアが確実にカバーされるように、前記高解像度測位装置の高解像度位置信号送受信機の位置を調節するホットエリア調節装置を備えることを特徴とする請求項１３に記載の対象測位システム。
  19. 前記高解像度位置信号が、超音波信号または音信号であることを特徴とする請求項１３に記載の対象測位システム。
  20. 前記低解像度位置信号が、無線周波数、赤外線あるいはＷｉｆｉ信号であることを特徴とする請求項１３に記載の対象測位システム。
  21. 前記結果処理装置は、位置情報管理サーバに設置されることを特徴とする請求項１３に記載の対象測位システム。

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