JP2011139301A - 情報処理端末 - Google Patents
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Abstract
【課題】周囲の状況を検出するセンサの検出データに基づいてユーザの移動状況を推定する携帯情報処理端末において、推定処理に消費される電力を小さく抑えるとともに、複数の検出データが混在することによる状況推定精度低下を防止する。
【解決手段】周囲の状況を検出するセンサ、低速プロセッサ30a及び高速プロセッサ30bを備え、低速プロセッサ30aは、センサから検出データを取得して記憶する記憶手段31と、前回検出データとの差分を符号化する符号化手段33と、符号化されたデータを格納するバッファ格納部34と、格納されたデータ総数35aが所定の閾値を超えた場合、高速プロセッサ30bに送信する送信手段37とを有し、高速プロセッサ30bは、低速プロセッサから30aから符号化データを受信して、逆符号化して元のデータに変換する変換手段39と、変換されたデータに基づいて移動状況を推定する推定手段41とを有する。
【選択図】図3
【解決手段】周囲の状況を検出するセンサ、低速プロセッサ30a及び高速プロセッサ30bを備え、低速プロセッサ30aは、センサから検出データを取得して記憶する記憶手段31と、前回検出データとの差分を符号化する符号化手段33と、符号化されたデータを格納するバッファ格納部34と、格納されたデータ総数35aが所定の閾値を超えた場合、高速プロセッサ30bに送信する送信手段37とを有し、高速プロセッサ30bは、低速プロセッサから30aから符号化データを受信して、逆符号化して元のデータに変換する変換手段39と、変換されたデータに基づいて移動状況を推定する推定手段41とを有する。
【選択図】図3
Description
本発明は、センサで周囲の状況を検出し、その検出データに基づいてユーザの移動状況を推定することができる情報処理端末に関する。
近年、加速度や生体情報などを検出して検出データを無線通信によって送信することのできる小型の情報端末が多く開発されている。例えば特許文献1には、資源の限られたセンサノードに、より多く格納してセンシングデータの欠落を抑制するセンサノードが記載されている。このセンサノードは、生体情報を測定するセンサと、センサを駆動してデータを取得するCPUと、CPUと無線通信部及びセンサに電力を供給する電池とを備えたセンサノードにおいて、データを格納するRAMと、無線通信で送信ができないときに、RAMのデータを圧縮する圧縮部と、圧縮されたデータを格納するフラッシュメモリを備えたものである。
端末を保持するユーザの移動状況を推定するために、ユーザの移動状況に応じて変動する加速度センサを搭載した携帯端末も増えてきている。しかし、移動状況を推定するために瞬時的な加速度データを取得するだけでは加速度変化の特徴的なパターンを把握できないため移動状況の判断が難しい。そのため、これらの携帯端末においては、数秒間から数十秒間の加速度データをバッファリングしてそれに基づいて移動状況が推定されている。この際、処理時間の大部分が、計算量の多い推定処理ではなく、計算量の少ない加速度データの収集に使用される。したがって、状況の推定処理を高速なプロセッサのみで行うと、実際の計算量が多くないにも関わらず大きな電力が消費されてしまう。
そこで、携帯端末に高速なプロセッサと低速なプロセッサを備えさせ、データの収集とバッファリングを電力消費の少ない低速なプロセッサで行わせ、推定処理の際にはバッファリングされたデータを高速なプロセッサに移して行わせる手法が考えられる。しかしながら、この手法においては、電力消費の少ない低速のプロセッサではバッファリングに必要なRAM(Random Access Memory)の容量を確保できないという問題があり、さらに、高速なプロセッサを動かす頻度を落とさなければ効果的な電力消費削減ができないが、逆に頻度を上げなければ状況の変化を素早く検知できない、というトレードオフが発生していた。
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、ユーザに携帯され、周囲の状況を検出するセンサの検出データに基づいてユーザの移動状況を推定する情報処理端末であって、移動状況の推定処理に消費される電力を小さく抑えるとともに、複数の移動状況の検出データが混在することによる状況推定の精度低下を防止することができる情報処理端末を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理端末は、周囲の状況を検出するセンサ、第1のプロセッサ及びこの第1のプロセッサより高速で動作する第2のプロセッサを備えた情報処理端末であって、前記第1のプロセッサは、前記センサから検出データを取得してこの検出データを記憶する記憶手段と、前記センサから検出データを取得した際、この検出データと、前記記憶手段により記憶された前回の検出データとの差分を符号化する符号化手段と、前記符号化部により符号化されたデータをバッファに格納するバッファ格納部と、前記バッファに格納されたデータのデータ総数を計数する計数手段と、前記データ総数が所定の閾値を超えた場合、前記バッファ内の符号化データを前記第2のプロセッサに送信する第1の通信手段とを有し、前記第2のプロセッサは、前記第1のプロセッサから前記符号化データを受信して、この符号化データを逆符号化して元のデータに変換する変換手段と、前記変換手段により変換されたデータに基づいて移動状況を推定する推定手段とを有することを特徴とする。
本発明に係る情報処理端末によると、ユーザに携帯され、周囲の状況を検出するセンサの検出データに基づいてユーザの移動状況を推定する情報処理端末であって、移動状況の推定処理に消費される電力を小さく抑えるとともに、複数の移動状況の検出データが混在することによる状況推定の精度低下を防止することが可能になる。
本発明に係る情報処理端末の実施形態について、添付図面を参照しながら説明する。本発明に係る情報処理端末として、ユーザの「静止」、「歩行」などの移動状況を推定するための加速度センサを備えた携帯電話機1を例に挙げて説明する。
図1は、携帯電話機1の斜視図である。携帯電話機1は、図1に示すように、矩形の板状の筐体10を備えている。筐体10の一方の面には、データを表示するとともに接触によりデータを入力するタッチスクリーン11、音声を出力するスピーカ12、音声を入力するマイクロフォン13、データを入力する操作キー14が設けられている。
タッチスクリーン11は、データを表示する表示機能、及び、ユーザが指や専用のペンで画面に触れた際にこの接触位置を検知することにより指示を入力する入力機能の双方の機能を備えたディスプレイである。タッチスクリーン11は、例えばディスプレイの上に、表面に接触を検知するための素子が複数配置され、さらにその上に透明なスクリーンが積層されることにより形成されている。タッチスクリーン11の接触を感知する方法は、圧力の変化を感知する感圧式であっても、静電気による電気信号を感知する静電式であっても、その他の方法であっても良い。
図2は、携帯電話機1の機能を示すブロック図である。携帯電話機1は、図3に示すように、主制御部20、電源回路部21、操作入力制御部22、表示制御部23、音声制御部24、通信制御部25、記憶部26及び移動状況推定部27を有している。
主制御部20は、携帯電話機1の総括的な制御を行う。電源回路部21は、電源供給源(バッテリ等)を備え、例えば操作キー14を介した入力に基づいて情報処理端末1の電源のON/OFF状態を切り替え、電源がON状態の場合に電力供給源から各部に対して電力を供給して、携帯電話機1を動作可能にする。
操作入力制御部22はタッチスクリーン11に対する入力インタフェースを備えていて、タッチスクリーン11に接触があったことを検知すると、その接触があった位置を示す信号を生成して主制御部20に伝送する。信号を受信した主制御部20は、この信号に基づいて様々な処理を行う。表示制御部23はタッチスクリーン11に対する表示インタフェースを備え、主制御部20の制御に基づいて、画面表示用データを生成してタッチスクリーン11に表示させる。
音声制御部24は、主制御部20の制御に基づいて、マイクロフォン13で集音されたアナログ音声信号をデジタル音声信号に変換する。また音声制御部24は、デジタル音声信号を取得すると、主制御部20の制御に基づいて、このデジタル音声信号をアナログ音声信号に変換し、スピーカ12から出力する。
通信制御部25はアンテナ25aを備えていて、主制御部20の制御に基づいて、基地局からアンテナ25aを介して受信した受信信号をスペクトラム逆拡散処理してデータを復元する。このデータは、主制御部20の指示により、音声制御部24に伝送されてスピーカ12から出力されたり、表示制御部23に伝送されてタッチスクリーン11に表示されたり、または記憶部26に記録されたりする。また通信制御部25は、主制御部20の制御に基づいて、音声制御部24によってデジタル信号に変換された音声データや、タッチスクリーン11を介して入力されたデータや記憶部26に記憶されたデータを取得すると、これらのデータに対してスペクトラム拡散処理を行い、基地局に対してアンテナ25aを介して送信する。
記憶部26は、主制御部20が行う処理について、処理プログラムや処理に必要なデータなどを格納するROM(Read Only Memory)やハードディスク、不揮発性メモリ、主制御部20が処理を行う際に使用されるデータを一時的に記憶するRAM(Random Access Memory)等から構成される。また、主制御部20が後述する移動状況推定処理などの様々な処理を行う際の処理プログラムは、例えばROMに記憶されているものとする。
移動状況推定部27は、携帯電話機1に加わっている加速度を検出する加速度センサ28を備えていて、加速度の検出データに基づいてユーザの移動状況を推定する移動推定処理を行う。この移動推定処理については後に詳細に説明する。
携帯電話機1は、ユーザの移動状況に応じて加速度が変動することを利用して、加速度センサ28の検出データによりユーザの移動状況を推定する機能を備えている。この際、携帯電話機1は、消費電力の少ない低速のプロセッサ(後述する低速プロセッサ30b)で加速度センサ28の検出データを収集して、加速度の変化量に基づく符号化によって圧縮を行ってからバッファに格納し、格納された加速度データのデータ総数が所定の閾値をまたいだ(越えた)ことを契機にして消費電力の大きい高速のプロセッサ(後述する高速プロセッサ30a)で状況推定の処理を実行する。これにより、移動状況が変化した可能性があるときにのみ、高速のプロセッサが移動状況を推定する処理を行うことができるため、推定処理の際の消費電力を小さくすることができる。
図3は、携帯電話機1の移動状況推定部27において、ユーザの移動状況を推定する移動状況推定機能を実現するためのソフトウェア構成図である。図3に示すように、携帯電話機1は、計算速度は遅いが消費電力が小さいことを特徴とする低速プロセッサ30aと、計算速度は高速だが電力消費が大きいことを特徴とする高速プロセッサ30bとを備えている。そして携帯電話機1の移動状況推定部27は、処理の内容に応じてこれらのプロセッサを使い分けることにより、消費電力を小さく抑えつつ正確に移動状況を推定することを可能にしている。なお、高速プロセッサ30bにおいて低速動作モードに切り替えられる場合には、低速プロセッサ30aを高速プロセッサ30bの低速動作モードで代用することもできる。
図3に示すように、移動状況推定部27は、低速プロセッサ30aを用いる機能として、検出データ受信部31、符号化部33、バッファ格納部34、バッファ部35、監視部36、符号化データ送信部37、閾値受信部45を備えているとともに、高速プロセッサ30bを用いる機能として、符号化データ受信部38、逆符号化部39、状況推定部41、閾値設定部42、閾値送信部44を備えている。
低速プロセッサ30aにおいて、検出データ受信部31は、一定時間経過毎に加速度センサ28から検出データを取得して、符号化部33に伝送する。検出データを取得した符号化部33は、検出データの差分ベクトルを所定の符号に変換するためのデータ変化符号表32を取得して、この表に基づいて検出データの差分ベクトルを符号化する。そして符号化部33は、符号化データをバッファ格納部34に格納する。
図4は、データ変化符号表32のデータ構成図である。図4に示すように、データ変化符号表32は、加速度センサ28により検出されたx方向の加速度の変化量dxの値を示すdx情報32a、y方向の加速度の変化量dyの値を示すdy情報32b、z方向の加速度の変化量であるdzの値を示すdx情報32cの組み合わせに対して、それぞれ符号を示す符号情報32dが対応付けられた表である。データ変化符号表32は、加速度の変化の絶対値が小さいほど小さい符号が割り当てられるように構成されていて、加速度の変化が小さいデータの出現頻度が高いことを利用して圧縮を行う。
例えば図4によると、データ変化符号表32において、加速度の変化が検出されなかった場合に符号が最小の「0」になるとともに、加速度の変化が大きくなるにつれて符号が大きくなっていく。
バッファ部35は符号化データを格納するためのバッファを備えている。このバッファは、記憶部26で使用される記憶装置の一部であっても、記憶部26とは別個に設けられた記憶装置であっても良い。バッファ格納部34は、符号化データをバッファ部35のバッファに格納するとともに、バッファに格納されているデータのデータ総数35aを更新する。
監視部36は、静止、乗り物乗車(以下、単に「乗車」または「乗車中」と言う。)への切り替わりを検知するための閾値A、「歩行」、「走行」への切り替わりを検知するための閾値Bを記憶している。そして監視部36は、一定時間毎に、あるいはバッファ部35のバッファにデータが格納される毎に、これらの閾値A、Bに基づいて、携帯電話機1の移動状況が変更されていないか監視する。
例えば移動状況が「静止」から「歩行」に変わった場合には加速度の変化が大きくなり符号化データが大きくなるため、バッファのデータ総数35aが小さくなる。そして再び移動状況が「歩行」から「乗車中」に変わるとバッファのデータ総数35aが回復する。「静止」から「歩行」を経ずに「乗車中」になる、あるいは「乗車中」から「歩行」を経ずに「静止」になることはないため、状況の変化には必ずバッファのデータ量の変化を伴う。そこで、監視部36がバッファのデータ総数35aを監視し、データ総数35aが所定の閾値をまたいだ時にのみ状況推定処理を実施することで、移動状況を推定する処理の回数を少なくして、かつ状況の変化を素早く検知することが可能になる。
移動状況が変更されたら、監視部36は符号化データ送信部37に符号化データを送信するように指示する。指示を受けた符号化データ送信部37は、バッファ部35からバッファに格納されている符号化データを取得して、高速プロセッサ30bの符号化データ受信部38に対して送信する。
高速プロセッサ30bの符号化データ受信部38は、低速プロセッサ30aから符号化データを受信すると、その符号化データを逆符号化部39に伝送する。逆符号化部39は、データ変化符号表32を取得して、受信した符号化データを検出データに変換する。そして逆符号化部39は検出データを状況推定部41に伝送する。
検出データを受信した状況推定部41は、その複数の検出データに基づいて移動状況を推定する。そして状況推定部41は推定される移動状況を閾値設定部42に伝送し、閾値設定部42は、その移動状況に基づいた閾値を算出して閾値A、Bに設定する。閾値設定部42は閾値を設定した際に、閾値送信部44に設定された閾値A、閾値Bの値を低速プロセッサ30aに送信するように指示する。指示を受けた閾値送信部44は、低速プロセッサ30aに閾値A、Bの値を送信する。
低速プロセッサ30aにおいて、閾値受信部45は、高速プロセッサ30bから閾値Aと閾値Bの値をそれぞれ受信して、受信した閾値の値を監視部36に通知する。監視部36は、通知された閾値の値をそれぞれ閾値A、Bとして記憶する。
なお、閾値設定部42は、携帯電話機1で実行中のアプリケーションプログラムによって、「静止」、「乗車」、「歩行」、「走行」のうちの不要な移動状況(処理に用いられない移動状況)があった場合には、これを考慮して閾値A、Bを設定する。
図5は、携帯電話機1を保持するユーザが移動することにより、携帯電話機1の移動状況が「静止」、「歩行」、「乗車」、「歩行」に順序で変化した場合の、携帯電話機1に加わるx方向、y方向、z方向のそれぞれの加速度の変化の一例を示すグラフである。図5に示すように、移動状況が「静止」のときには加速度の変動がほとんどなく、「静止」から「歩行」に変位すると大きな変動があり、また、「歩行」から「乗車」に変位すると変動が小さくなり、「乗車」から「歩行」に変位すると再び大きな変動があることがわかる。
図5において移動状況が「歩行」から「乗車」に変位したときに、バッファのデータ総数35aが最も変化するのは、「歩行」時のデータが古くなってバッファから削除されるときである。従って閾値を適切に設定することで、バッファに「歩行」時の検出データを含まなくなったタイミングで状況推定の処理が可能となる。これにより、複数の移動状況下の加速度データが混在することによる状況推定の精度低下を防ぐことが可能になる。
始めに、携帯電話機1が移動状況の推定処理を行う際に、低速プロセッサ30aが加速度センサ28から加速度の検出データを取得して符号化する検出データ入力処理を行う際の手順について、図6に示すフローチャートに基づいて説明する。
まず検出データ受信部31は、加速度センサ28から検出データを取得する(S101)。この際、検出データ受信部31は一定時間毎に加速度センサ28に検出データの送信を要求すると良い。符号化部33は、入力された検出データのうちの最新のデータを逐次記憶していて、検出データ受信部31が検出データを取得すると、前回入力された検出データと今回入力された検出データとの差分ベクトルを算出する(S103)。この際、符号化部33は、x方向の差分、y方向の差分、z方向の差分をそれぞれ算出する。
符号化部33は、ステップS103にて算出した差分ベクトル(ステップS103にて算出したx方向の差分、y方向の差分、z方向の差分の組み合わせ)がデータ変化符号表32に存在するか否かを判断する(S105)。
差分ベクトルがデータ変化符号表32に存在した場合(S105のYes)は、符号化部33は、出力の符号表利用ビットに“1”を設定する(S107)。また符号化部33は、ステップS103にて算出した差分ベクトルの組み合わせに対応する符号化データをデータ変化符号表32から取得して、出力に設定する(S109)。
一方で、差分ベクトルがデータ変化符号表32に存在しなかった場合(S105のNo)は、符号化部33は、出力の符号表利用ビットに“0”を設定する(S111)。また符号化部33は、ステップS103にて算出した差分ベクトルを出力に設定する(S113)。そして符号化部33は、ステップS101にて入力された検出データを記憶する(S115)。この記憶された検出データは、次回に加速度の差分を算出するときに使用される。
次に、データ変化符号表32に基づいて符号化された検出データを、低速プロセッサ30aがバッファ部35が有するバッファに入力する符号化データ入力処理を行う際の手順について、図7に示すフローチャートに基づいて説明する。
バッファ格納部34は、ステップS115にて符号化部33にデータが設定されると、バッファ部35のバッファにこのデータを格納するのに充分な空き領域があるか否かを判断する(S201)。バッファに充分な空き容量がなかった場合(S201のNo)は、バッファ格納部34は、バッファ部35のバッファに格納されているデータのうちの最も古いデータを一つ削除する(S203)。そしてバッファ格納部34は、データ総数35aの値から“1”を減算する(S205)。ステップS201に戻って、バッファ格納部34は再びバッファに充分な空き容量があるか否かを判断する。
バッファに充分な空き容量があった場合(S201のYes)は、バッファ格納部34は、符号化データをバッファ部35のバッファに格納する(S207)。そしてバッファ格納部34は、データ総数35aの値に“1”を加算する(S209)。
次に、バッファ部35のバッファに格納されたデータのデータ総数35aに基づいて、低速プロセッサ30aが携帯電話機1の状態変化を監視して高速プロセッサ30bに通知するか否かを判断する状態変化監視処理を行う際の手順について、図8に示すフローチャートに基づいて説明する。
監視部35は、バッファ部35のバッファに格納されているデータのデータ総数35aが閾値A以上であるか否かを判断する(S301)。携帯電話機1の移動状況が「静止」、「乗車」に切り替わった場合に、データ総数35aが閾値A以上になる。
データ総数35aが閾値A以上でなかった場合(S301のNo)は、監視部35は、データ総数35aが閾値B以下であるか否かを判断する(S303)。携帯電話機1の移動状況が「歩行」、「走行」に切り替わった場合に、データ総数aが閾値B以下になる。
データ総数35aが閾値A以上であった場合(S301のYes)、あるいはデータ総数35aが閾値B以下であった場合(S303のYes)は、監視部35は、符号化データ送信部37に、携帯電話機1の状態変化を高速プロセッサ30bに通知するように指示する。指示を受けた符号化データ送信部37は、状態変化を高速プロセッサ30bに通知する(S305)とともに、バッファ部35のバッファに格納された符号化データを高速プロセッサ30bに送信する(S307)。
一方、データ総数35aが閾値A以上でなく、閾値B以下でもなかった場合(S303のNo)は、監視部35は移動状況が変化していないものと判断し、携帯電話機1の状態変化を高速プロセッサ30bに通知せずに、状態変化監視処理を継続する。
このようにして携帯電話機1は、加速度センサ28から検出データを取得すると、データ変化符号表32に基づいて検出データの差分ベクトルを符号化する。また携帯電話機1は、バッファ部35のバッファに十分な空き容量があった場合にはバッファに符号化データを格納し、十分な空き容量がなかった場合にはバッファからデータを削除した後にバッファに符号化データを格納する。さらに携帯電話機1において、低速プロセッサ30aはデータ総数35aが閾値A以上であった場合と閾値B以下であった場合に、移動状況が変化した可能性が高いものと判断して、状態変化を高速プロセッサ30bに通知して移動状況の推定を依頼する。
加速度の変化が小さい場合は符号化データが小さいためバッファに多くのデータが蓄えられるが、加速度の変化が大きい場合には符号化データが大きいためバッファに蓄えられるデータの総数が小さくなる。低速プロセッサ30aは、上記手順で符号化データのバッファへの格納を行った後、状況推定処理の実行が必要であるかを判断し、必要と判断すれば符号化データを高速プロセッサ30bに送信して高速プロセッサ30bに状況推定処理を開始させる。
ここで、移動状況の推定方法を説明する。データ総数35aが閾値A以上に変化した場合に低速プロセッサ30aは状態変化を高速プロセッサ30bに通知する。この判断処理は、移動状況が「静止」または「乗車」に切り替わったことを検知するための処理である。移動状況が「静止」または「乗車」である場合、加速度の変化が小さく、従ってデータ総数35aが相対的に多い状態になるからである。
加えて、データ総数35aが閾値B以下に変化した場合、低速プロセッサ30aは同様に状態変化を高速プロセッサ30bに通知する。この判断処理は、移動状況が「歩行」または「走行」に切り替わったことを検知するための処理である。移動状況が「歩行」または「走行」であった場合、加速度の変化が大きく、従ってデータ総数35aが相対的に小さい状態になるからである。
以上の2条件のいずれかを満たし、状態変化が高速プロセッサ30bに通知されると、割り込み機構によって高速プロセッサ30bが推定処理を開始する。これにより、移動状況が切り替わったときにだけ高速プロセッサ30bの推定処理を実行するので、電力消費の大きい高速プロセッサ30bの動作回数を小さく抑えることができる。
次に、高速プロセッサ30bが、低速プロセッサ30aから状態変化の通知を受けた際に、加速度の検出データから移動状況を推定する状況推定処理を行う際の手順について、図9に示すフローチャートに基づいて説明する。
高速プロセッサ30bの符号化データ受信部38は、低速プロセッサ30aの符号化データ送信部37から、ステップS307にて送信された符号化データを取得する(S401)。逆符号化部39は、ステップS401にて符号化データ受信部38が受信した符号化データを、ステップS401と逆の処理を行うことにより、時系列に並べられた元の3軸加速度の検出データに戻す(S403)。すなわち逆符号化部39は、受信した符号化データを、データ変化符号表32に基づいて、x方向、y方向、z方向の加速度の変化量に変換する。そして逆符号化部39は、各々の方向において加速度の変化量を積算することにより、図5に示すような検出データを算出する。この検出データから、歩行中は静止や乗り物乗車中に比べ加速度の振幅が大きく、また静止中は乗り物乗車中に比べ動きが少なく、振幅が平均値から外れることが少ないことが分かる。
まず状況推定部41は、逆符号化部39から加速度の検出データを取得して、得られた加速度データより重力方向を推測し重力成分を除去して正規化する(S405)。そして状況推定部41は、例えば各方向の加速度の最大振幅や平均値などを特徴量として算出する(S407)。
状況推定部41は、加速度の上記のような特徴を利用し、特徴量からニューラルネットにより移動状況を推定する(S409)。すなわち状況推定部41は、得られた特徴量をニューラルネットによるパターン分類処理へと入力し移動状況を推定、「静止」、「歩行」、「走行」、「乗車」の4つの移動状況それぞれの確信度を得る。
状況推定部41は、得られた確信度を直前に推定した移動状況と対照し、移動状況と移動状況の間の遷移しやすさを示す遷移確率モデルによって確信度の補正を行う(S411)。状況推定部41は、最終的に最も確信度の高い移動状況を状況推定結果として出力する(S413)。
このようにして状況推定結果が出力されると、高速プロセッサ30bは推定された移動状況に基づいて閾値を設定する閾値設定処理を行う。高速プロセッサ30bがこの閾値設定処理を行う際の手順について、図10乃至図14に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、図11は、推定結果が「静止」であった場合の「静止」閾値決定処理の手順を示すフローチャートであり、図12は、推定結果が「乗車」であった場合の「乗車」閾値決定処理の手順を示すフローチャートであり、図13は、推定結果が「歩行」であった場合の「歩行」閾値決定処理の手順を示すフローチャートであり、図14は、推定結果が「走行」であった場合の「走行」閾値決定処理の手順を示すフローチャートである。
閾値設定部42は、状況推定部41からステップS413にて出力された状況推定結果を取得する(S501)。そして閾値設定部42は、推定された結果が「静止」であったか否かを判断する(S503)。
「静止」であった場合(S503のYes)は、閾値設定部42は「静止」閾値決定処理を行う(S505)。現在の状況が「静止」である場合、それ以上動きが少ない移動状況が存在しない、すなわち、それ以上データ総数35aが多くなることは考えなくてよい。従ってデータ総数35aが増大していることを判定する閾値Aにデータ総数の取りうる最大値を設定し、データ総数35aの増大を検知しないようにする。閾値Bについては、アプリケーションプログラムの移動状況の利用要求に応じて設定する値を変化させる。
そのとき実行されているアプリケーションプログラムが「乗車」の判定を不要としている場合、「歩行」または「走行」への変化だけを検知すればよいので、加速度の大きな変化を捉えたときに状況推定部の処理を行えばよいことから、事前に設定した定数によって閾値Aを設定する。一方、アプリケーションプログラムが「乗車」の判定を必要とする場合は、加速度の微妙な変化を捉える必要があり、最終的に「静止」なのか「乗車」なのかは状況推定部41の処理を行わなければ判定できない。しかし、「静止」である現状よりは動きがあると言えることから、現在のデータ総数35aよりも一定数減算した値を閾値Bとして設定する。
よって、図11に示すように、閾値設定部42は、閾値Aにデータ総数35aの取り得る最大値を設定する(S601)。閾値設定部42は、アプリケーションプログラムの移動状況において「乗車」が不要であるか否かを判断する(S603)。「乗車」が不要であった場合(S603のYes)は、閾値設定部42は閾値Bに定数を設定する(S605)。「乗車」が必要であった場合(S603のNo)は、閾値Bに現在のデータ総数35aより一定数小さい値を設定する(S607)。
「静止」でなかった場合(S503のNo)は、閾値設定部42は推定結果が「乗車」であるか否かを判断する(S507)。そして「乗車」であった場合(S507のYes)は、閾値設定部42は「乗車」閾値決定処理を行う(S509)。現在状況が「乗車」である場合、それ以上動きが少ない移動状況は「静止」のみである。アプリケーションプログラムが「静止」の判定を必要としない場合、データ総数35aの増大を検知しないように閾値Aにデータ総数の取りうる最大値を設定する。アプリケーションプログラムが「静止」の判定を必要とする場合、「静止」なのか「乗車」なのかは状況推定部の処理を行わなければ判定できないが、いずれにしても「乗車」である現状よりは動きが少ないことから、現在のデータ総数35aに一定数加えた値を閾値Aとして設定する。閾値Bについては加速度の大きな変化を捉えたときに状況推定部の処理を行えばよいことから、事前に設定した定数によって閾値を設定する。
よって、図12に示すように、閾値設定部42は、アプリケーションプログラムの移動状況において「静止」が不要であるか否かを判断する(S701)。「静止」が不要であった場合(S701のYes)は、閾値設定部42は閾値Aにデータ総数35aの取り得る最大値を設定する(S703)。また、「静止」が必要であった場合(S703のNo)は、閾値設定部42は閾値Aに現在のデータ総数35aより一定数大きい値を設定する(S705)。そして閾値設定部42は閾値Bに定数を設定する(S707)。
「静止」及び「乗車」でなかった場合(S507のNo)は、閾値設定部42は推定結果が「歩行」であるか否かを判断する(S511)。そして「歩行」であった場合(S511のYes)は、閾値設定部42は「歩行」閾値決定処理を行う(S513)。現在状況が「歩行」である場合、動きの少ない「静止」または「乗車」への変化が起きる場合は、データ総数35aが大きく増えるため、閾値Aは事前に設定した定数によって閾値を設定する。アプリケーションプログラムが「走行」の判定を必要としない場合、データ総数35aの増大を検知しないように閾値Bにデータ総数35aの取り得る最小値を設定する。「走行」の判定を必要とする場合、「歩行」なのか「走行」なのかは状況推定部41の処理を行わなければ判定できないが、「歩行」である現状よりは動きが多いことから、現在のデータ総数35aから一定数減算した値を閾値Bとして設定する。
よって、図13に示すように、閾値設定部42は閾値Aに定数を設定する(S801)。また閾値設定部42は、アプリケーションプログラムの移動状況において「走行」が不要であるか否かを判断する(S803)。「走行」が不要であった場合(S803のYes)は、閾値設定部42は閾値Bにデータ総数35aの取り得る最小値を設定する(S805)。また、「走行」が必要であった場合(S805のNo)は、閾値設定部42は閾値Bに現在のデータ総数35aより一定数小さい値を設定する(S807)。
「静止」、「乗車」、「歩行」のいずれでもなかった場合、すなわち「走行」であった場合(S511のNo)は、閾値設定部42は「走行」閾値決定処理を行う(S517)。現在状況が「走行」である場合、アプリケーションプログラムが「歩行」の判定を必要としない場合、「静止」または「乗車」への変化だけを検知すればよいので、データ総数35aが大きく増えたときに状況推定部41の処理を行えばよいことから、事前に設定した定数によって閾値Aを設定する。アプリケーションプログラムが「歩行」の判定を必要とする場合、「歩行」なのか「走行」なのかは状況推定部41の処理を行わなければ判定できないが、「走行」である現状よりは動きが少ないことから、現在のデータ総数35aに一定数加えた値を閾値Aとして設定する。閾値Bについては、「走行」よりも動きの多い移動状況が存在しない、すなわち、それ以上データ総数35aが小さくなることは考えなくてよいことから、データ総数35aの取りうる最小値を設定し、データ総数35aの減少を検知しないようにする。
よって、図14に示すように、閾値設定部42は、アプリケーションプログラムの移動状況において「走行」が不要であるか否かを判断する(S901)。「走行」が不要であった場合(S901のYes)は、閾値設定部42は閾値Aに定数を設定する(S903)。また、「走行」が必要であった場合(S901のNo)は、閾値設定部42は閾値Aに現在のデータ総数35aより一定数大きい値を設定する(S905)。そして閾値設定部42は閾値Bにデータ総数35aの取り得る最小値を設定する(S907)。
このようにして携帯電話機1において、状況推定部41にて移動状況の推定が完了すると、閾値設定部42は状況推定結果ごとに異なるロジックを用いて閾値A、閾値Bを決定する。そして閾値送信部44は、決定された閾値Aと閾値Bの組み合わせを低速プロセッサ30aに送信する(S519)。低速プロセッサ30bは、閾値受信部45にて閾値の組み合わせを受信すると、受信した閾値A、Bを監視部36の閾値A、Bとして設定する。
携帯電話機1において、移動状況を推定するために端末に加わっている加速度の小さな変化をとらえなければならない場面と、大きな変化をとらえなければならない場面とが考えられる。そこで携帯電話機1は、各々の場面を切り分け、かつアプリケーションプログラムによる処理がその変化後の移動状況に依存していないと思われる場合は状況推定処理を開始しないようにすることができることから、電力消費の大きい高速プロセッサ30bの動作回数を抑えることができる。
高速プロセッサ30bで動作する状況推定部41の実行を、低速プロセッサ30aで動作する監視部36にて制御することにより、状況推定の必要がない場合は高速プロセッサ30bを動作させる必要がなくなり、消費電力を抑えて移動状況を推定することを可能にする。また、携帯電話機1に加わる加速度の小さな変化をとらえなければならない場合と大きな変化をとらえなければならない場合を切り分けることを可能にする。
さらに、起動されているアプリケーションプログラムが特定の移動状況についての情報を必要としない場合、その不要な状況についての状況推定処理は行わないようにすることで、アプリケーションプログラムがプロセッサを利用する頻度を落として消費電力を抑えることを可能にする。
なお、携帯電話機1の移動状況を推定するために加速度センサ28が用いられる例について説明したが、これに限定されず、照度センサ、近接センサ、位置センサ、地磁気センサなど、様々なセンサを用いて移動状況を推定することができる。
本発明に係る情報処理端末(携帯電話機1)によると、加速度データを圧縮することによって電力消費の少ないプロセッサでも加速度データのバッファリングを可能になる上、処理量を増やすことなく移動状況の切り替わりを検知できるようにしたことにより、移動状況の切り替わりを契機にした状況推定処理の開始が可能となり、全体の状況推定処理の電力消費を少なく抑え、さらに複数の移動状況の加速度データが混在することによる状況推定の精度低下を防止することが可能となる。
本発明の説明として、携帯電話機1について説明したが、これに限らず、PHS(Personal Handyphone System)、PDA(Personal Digital Assistants)、MID(Mobile Internet Device)、携帯音楽プレイヤー、携帯ビデオカメラ、携帯ゲーム機など、いずれかのセンサを備えている情報処理端末であれば、任意の情報処理端末であっても良い。
1…携帯電話機,10…筐体,11…タッチスクリーン,12…スピーカ,13…マイクロフォン,14…操作キー,20…主制御部,21…電源回路部,22…操作入力制御部,23…表示制御部,24…音声制御部,25…通信制御部,25a…アンテナ,26…記憶部,27…移動状況推定部,28…加速度センサ,30a…低速プロセッサ,30b…高速プロセッサ,31…検出データ受信部,32…データ変化符号表,33…符号化部,34…バッファ格納部,35…バッファ部,35a…データ総数情報,36…監視部,36a…閾値情報,37…符号化データ送信部,38…符号化データ受信部,39…逆符号化部,41…状況推定部,42…閾値設定部,43…アプリケーションプログラム,44…閾値送信部,45…閾値受信部。
Claims (8)
- 周囲の状況を検出するセンサ、第1のプロセッサ及びこの第1のプロセッサより高速で動作する第2のプロセッサを備えた情報処理端末であって、
前記第1のプロセッサは、
前記センサから検出データを取得してこの検出データを記憶する記憶手段と、
前記センサから検出データを取得した際、この検出データと、前記記憶手段により記憶された前回の検出データとの差分を符号化する符号化手段と、
前記符号化部により符号化されたデータをバッファに格納するバッファ格納部と、
前記バッファに格納されたデータのデータ総数を計数する計数手段と、
前記データ総数が所定の閾値を超えた場合、前記バッファ内の符号化データを前記第2のプロセッサに送信する第1の通信手段とを有し、
前記第2のプロセッサは、
前記第1のプロセッサから前記符号化データを受信して、この符号化データを逆符号化して元のデータに変換する変換手段と、
前記変換手段により変換されたデータに基づいて移動状況を推定する推定手段とを有することを特徴とする情報処理端末。 - 前記第2のプロセッサは、
前記推定手段により推定された移動状況に基づいて前記所定の閾値を変更するとともに、変更後の閾値を前記第1のプロセッサに送信する第2の通信手段を備え、
前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記第2のプロセッサの第2の通信手段から前記変更後の閾値を受信して、前記所定の閾値にこの変更後の閾値を設定することを特徴とする請求項1記載の情報処理端末。 - 前記バッファ格納手段は、前記バッファにおいて、前記符号化部により符号化されたデータを格納できる空き容量がなかった場合、格納可能な容量が確保されるまで、先に格納されたデータから順に一つずつ削除することを特徴とする請求項1記載の情報処理端末。
- 前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記データ総数が第1の閾値以上であった場合、あるいは第2の閾値以下であった場合、前記第2のプロセッサに前記バッファ内の符号化データを送信し、
前記第2のプロセッサの推定手段は、前記符号化データを受信した際、前記データ総数が前記第1の閾値以上であった場合、移動状況が「静止中」または「乗り物乗車中」のいずれかであると推定し、前記データ総数が前記第2の閾値以下であった場合、移動状況が「歩行中」または「走行中」であると推定することを特徴とする請求項1記載の情報処理端末。 - 前記第2のプロセッサは、
前記推定手段により移動状況が「静止中」であると推定された場合、前記第1の閾値を前記データ総数の取り得る値の最大値に変更するとともに、前記第2の閾値を前記データ総数から一定数減算した値に変更して、変更後の第1の閾値及び第2の閾値を前記第1のプロセッサに送信する第2の通信手段を備え、
前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記第2のプロセッサの第2の通信手段から前記変更後の第1の閾値及び第2の閾値を受信して、前記所定の閾値にこれらの変更後の閾値を設定することを特徴とする請求項4記載の情報処理端末。 - 前記第2のプロセッサは、
前記推定手段により移動状況が「乗り物に乗車中」であると推定された場合、前記第1の閾値を前記データ総数に一定数加算した値に変更するとともに、前記第2の閾値を所定の定数に変更して、変更後の第1の閾値及び第2の閾値を前記第1のプロセッサに送信する第2の通信手段を備え、
前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記第2のプロセッサの第2の通信手段から前記変更後の第1の閾値及び第2の閾値を受信して、前記所定の閾値にこれらの変更後の閾値を設定することを特徴とする請求項4記載の情報処理端末。 - 前記第2のプロセッサは、
前記推定手段により移動状況が「歩行中」であると推定された場合、前記第1の閾値を所定の定数に変更するとともに、前記第2の閾値を前記データ総数から一定数減算した値に変更して、変更後の第1の閾値及び第2の閾値を前記第1のプロセッサに送信する第2の通信手段を備え、
前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記第2のプロセッサの第2の通信手段から前記変更後の第1の閾値及び第2の閾値を受信して、前記所定の閾値にこれらの変更後の閾値を設定することを特徴とする請求項4記載の情報処理端末。 - 前記第2のプロセッサは、
前記推定手段により移動状況が「走行中」であると推定された場合、前記第1の閾値を前記データ総数に一定数加算した値に変更するとともに、前記第2の閾値を前記データ総数の取り得る最大値に変更して、変更後の第1の閾値及び第2の閾値を前記第1のプロセッサに送信する第2の通信手段を備え、
前記第1のプロセッサの第1の通信手段は、前記第2のプロセッサの第2の通信手段から前記変更後の第1の閾値及び第2の閾値を受信して、前記所定の閾値にこれらの変更後の閾値を設定することを特徴とする請求項4記載の情報処理端末。
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