JP2012237719A - 気圧センサを用いて昇降移動状態を推定する携帯装置、プログラム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】携帯装置に搭載された気圧センサを用いて、利用者の昇降状態をできる限り高い精度で推定することができる携帯装置等を提供する。
【解決手段】昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶手段１１３と、気圧センサ１０１によって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段１１１と、気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段１１２と、気圧変化記憶手段に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段１１４とを有する。
【選択図】図４

Description

本発明は、気圧センサを搭載した携帯装置を用いて、当該携帯装置を所持したユーザの移動状態を推定する技術に関する。

近年、センサの小型化及び高精度化に伴って、携帯電話機やスマートフォンのような携帯装置に、１つ以上のセンサが内蔵されてきている。特に、ＧＰＳ(Global Positioning System)衛星からの測位電波を受信することによって、その携帯装置を所持するユーザの現在位置を測位するＧＰＳセンサは一般的である。

これに対し、測位電波を受信できないような屋内にあっても、複数のセンサを用いて、その現在位置を推定する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、基準位置から、加速度センサを用いて利用者の移動距離を推定し、気圧センサを用いて、鉛直方向の移動距離及び方向を推定する。

また、加速度センサを用いて、階段の昇降状態を推定する技術がある（例えば非特許文献１参照）。更に、加速度センサ及び角速度センサを用いて、階段の昇降状態を推定する技術もある（例えば非特許文献２参照）。この技術によれば、角速度センサから出力される特有の角速度パターンを検出する。例えば、階段の昇り時に検出される角速度パターンは、エスカレータの昇り時に検出される角速度パターンに対して、特徴的に異なるものとして現れる。例えば、エスカレータの運動は非常に滑らかであるために、鉛直方向の加速度成分にも滑らかなパターンが現れる。

更に、加速度センサ及び気圧センサを用いて、移動状態を推定する技術もある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、加速度センサを用いて、歩行状態／停止状態を推定する。階段では、［歩行状態］＋［高度変化］として検出されるのに対し、エスカレータでは、［停止状態］＋［高度変化］として検出される。

特開２００５−２３０３４０号公報

赤堀顕光、岸本圭史、小栗宏次、「単一３軸加速度センサを用いた行動推定」、信学技報 MBE2005 vol.105、pp.49-52、2005 興梠正克、蔵田武志、「慣性センサ群とウェアラブルカメラを用いた歩行動作解析に基づくパーソナルポジショニング手法」、信学技報 PRMU2004、vol.103、pp.25-30、2004

しかしながら、非特許文献１に記載された技術によれば、加速度センサのみを用いておあり、携帯装置の向きを固定する（当該装置に対するユーザの持ち方を固定する）ことが前提となってしまい、現実的ではない。

また、非特許文献２及び特許文献１に記載された技術によれば、気圧センサによって検出される気圧の変化速度に対して閾値をもって判定している。しかし、階段、エスカレータ及びエレベータのような移動設備は、設置場所や歩行速度などによって、単位時間あたり高度の変化速度も異なる。そうすると、気圧の変化速度に対する固定の閾値の判定では、十分な精度で、移動状態を判定することは難しい。

そこで、本発明は、携帯装置に搭載された気圧センサ及び加速度センサを用いて、利用者の昇降状態をできる限り高い精度で推定することができる携帯装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、気圧センサを内蔵した携帯装置であって、
昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶手段と、
気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段と、
気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段と、
気圧変化記憶手段に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段と
を有することを特徴とする。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
昇降状態とは、［階段・昇り］［階段・降り］［エスカレータ・昇り］［エスカレータ・降り］［エレベータ・昇り］及び［エレベータ・降り］であり、
昇降状態推定手段は、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける推定確率ｆ_u(ｖ)を、以下のように算出する

ことも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
昇降状態推定手段によって、所定時間で昇降状態がＮ回推定された中で、ある昇降状態uがＮ_u回推定された場合、当該昇降状態における重み係数ｗを、
ｗ_u＝Ｎ_u／Ｎ
によって算出する重み係数算出手段を更に有し、
昇降状態推定手段は、昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)毎に、重み係数ｗ_uを乗算し、その乗算値Ｈ_u(ｖ)が最も高い値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する
Ｈ_u(ｖ)＝ｆ_u(ｖ)×ｗ_u
ことも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、重み係数算出手段は、気圧変化検出手段によって気圧変化が検出されなかった際に、重み係数をリセットすることも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
昇降状態推定手段によって当該昇降状態が推定された際に、気圧変化記憶手段に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、気圧変化速度算出手段よって算出された気圧変化速度ｖに更新する平均速度更新手段を更に有することも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
平均速度更新手段は、気圧変化検出手段によって気圧変化が検出されなかった際に、気圧変化記憶手段に対して更新された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、元の平均ｖ_u￣に戻すことも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
全ての昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の総和Σ_a∈Kｆ_a(ｖ)に対する、推定された昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の割合を、当該昇降状態における推定信頼度ｒ_uとして
ｒ_u＝ｆ_u(ｖ)／Σ_a∈Kｆ_a(ｖ) （K＝全ての昇降状態）
算出する推定信頼度算出手段を更に有し、
平均速度更新手段は、推定信頼度ｒ_uが所定閾値θ以下である場合、気圧変化記憶手段に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を更新しない
ことも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
全ての昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の総和Σ_a∈Kｆ_a(ｖ)に対する、推定された昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の割合を、当該昇降状態における推定信頼度ｒ_uとして
ｒ_u＝ｆ_u(ｖ)／Σ_a∈Kｆ_a(ｖ) （K＝全ての昇降状態）
算出する推定信頼度算出手段を更に有し、
推定信頼度ｒ_uが高いほど、気圧変化記憶手段に記憶された昇降状態毎の分散σ_u ^２を小さくする分散値更新手段と
を更に有することも好ましい。

本発明の携帯装置における他の実施形態によれば、
当該携帯装置は、加速度センサを更に内蔵し、
加速度センサによって計測された時間経過に伴う加速度値から、当該携帯装置を所持したユーザの歩行状態／停止状態を推定する歩行状態推定手段を更に有し、
昇降状態推定手段は、歩行状態推定手段によって推定された歩行状態／停止状態を用いて、以下の昇降状態のいずれかであることを推定する
［歩行状態］＋［高度変化有り］＝［階段又はエスカレータの昇降］
［歩行状態］＋［高度変化無し］＝［平地歩行］
［停止状態］＋［高度変化有り］＝［エレベータの昇降］
［停止状態］＋［高度変化無し］＝［停止］
ことも好ましい。

本発明によれば、気圧センサを内蔵した携帯装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶手段と、
気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段と、
気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段と、
気圧変化記憶手段に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明によれば、気圧センサを内蔵した携帯装置を用いた昇降状態推定方法であって、
昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶部を有し、
気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する第１のステップと、
気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する第２のステップと、
気圧変化記憶部に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する第３のステップと
を有することを特徴とする。

本発明の装置、プログラム及び方法によれば、携帯装置に搭載された気圧センサ及び加速度センサを用いて、利用者の昇降状態をできる限り高い精度で推定することができる。

本発明によって推定される移動状態を表す説明図である。 移動状態に対する気圧の変化を表す説明図である。 昇降状態毎の気圧変化速度を、正規分布で表したグラフである。 本発明における携帯装置の機能構成図である。 本発明における昇降状態の推定を表すグラフである。 重み係数ｗの算出を表す説明図である。 平均ｖ_u￣の更新を表すグラフである。 分散σ^２の更新を表すグラフである。

以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

本発明の携帯装置は、気圧センサを搭載している。「気圧センサ」は、所定単位時間毎に、その高度に応じた気圧値を電力値として出力する。高度が低いほど、気圧は高く、逆に、高度が高いほど、気圧は低い。本発明によれば、気圧変化速度の変化に基づいて、当該携帯装置を所持したユーザの昇降状態を推定する。

また、本発明によれば、当該携帯装置に、加速度センサを更に搭載することも好ましい。「加速度センサ」は、所定単位時間毎に、軸（例えばｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）毎の加速度を電力値として出力する。本発明によれば、合成加速度の変化に基づいて、当該携帯装置を所持したユーザの歩行状態／停止状態を推定する。

図１は、本発明によって推定される移動状態を表す説明図である。

本発明によれば、以下の８つの移動状態を推定することができる。
［平地歩行］ ：気圧・変化なし （加速度・変化あり）
［階段・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化あり）
［階段・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化あり）
［平地停止］ ：気圧・変化なし （加速度・変化なし）
［エスカレータ・昇り］：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エスカレータ・降り］：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）

図２は、移動状態に対する気圧の変化を表す説明図である。

図２（ａ）のグラフは、［エレベータ・昇り］における気圧の変化を表す。ここで、気圧値は、比較的短い時間間隔（２００〜３００）で、比較的急に（気圧変化が高速）、且つ、滑らかに、変化していることが理解できる。
図２（ｂ）のグラフは、［階段・昇り］における気圧の変化を表す。ここで、気圧値は、比較的長い時間間隔（２００〜１０００）で、比較的緩く（気圧変化が低速）、且つ、段々に、変化していることが理解できる。
図２（ｃ）のグラフは、［エスカレータ・昇り］における気圧の変化を表す。ここで、気圧値は、（ａ）及び（ｂ）との中間の時間間隔（１００〜６００）で、比較的緩く（気圧変化が低速）、且つ、滑らかに、変化していることが理解できる。
このような、時間経過に伴う気圧の変化は、移動設備（階段、エスカレータ又はエレベータ）によって明確に違いが生じる。

ここで、気圧値は、同じ高度であっても、天候（晴れ、曇り、雨、雪）によって変化する。しかしながら、気圧の変化速度（以下「気圧変化速度」という）は、移動設備によってほぼ均一化される。

図３は、昇降状態毎の気圧変化速度を、正規分布で表したグラフである。

各昇降状態における気圧変化速度は、「平均ｖ及び分散σ²の正規分布に従う」と仮定する。図３によれば、移動状態毎に、以下のような違いがある。
（１）「エレベータ」の気圧変化速度の正規分布によれば、気圧変化速度の平均値ｖは、比較的高速（例えばｖ＝３[Pa/s]）であって、分散値σ^２は比較的小さい（σ＝１．２）。
（２）「階段」の気圧変化速度の正規分布によれば、気圧変化速度の平均値ｖは、比較的低速（例えばｖ＝２[Pa/s]）であって、分散値σ^２も比較的大きい（σ＝１．８）。
（３）「エスカレータ」の気圧変化速度の正規分布によれば、気圧変化速度の平均値ｖは、階段とエレベータの中間の速度（例えばｖ＝２．４[Pa/s]）であって、分散値σ^２も中間の値（σ＝１．５）となっている。
このように、昇降状態が異なれば、単位時間当たりの気圧変化速度も異なることとなる。

図４は、本発明における携帯装置の機能構成図である。

図４の携帯装置１によれば、気圧センサ１０１と、気圧変化検出部１１１と、気圧変化速度算出部１１２と、気圧変化記憶部１１３と、昇降状態推定部１１４と、アプリケーション処理部１２とを有する。これら機能構成部は、携帯装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。

アプリケーション処理部１２は、昇降状態推定部１１４から出力された昇降状態に応じて、様々なサービスをユーザに提供する。昇降状態の結果は、例えば、測位電波を受信できないような屋内にあっても、所定の昇降状態を検出した時点に、当該ユーザが、その屋内地図の当該移動設備の場所に位置していると推定することができる。

気圧変化検出部１１１は、気圧センサ１０１によって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する。具体的には、時系列に計測された気圧値について、所定時間幅ｔp毎に、最高気圧と最低気圧との差を算出し、その気圧差が所定閾値θp未満であれば、［平地歩行］又は［停止］状態と推定できる。一方で、その気圧差が所定閾値θp以上であれば、［平地歩行］及び［停止］状態以外の６状態のいずれかと推定できる。
［所定閾値θp未満］
［平地歩行］ ：気圧・変化なし （加速度・変化あり）
［平地停止］ ：気圧・変化なし （加速度・変化なし）
［所定閾値θp以上］
［階段・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化あり）
［階段・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化あり）
［エスカレータ・昇り］：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エスカレータ・降り］：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）

気圧変化速度算出部１１２は、気圧変化検出部１１１によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖ[Pa/s]を算出する。単位時間ｔp（例えば時刻tから時刻t+1ｔpまで）の間の気圧変化速度ｖは、例えば以下のように算出される。
ｖ＝（ｐ_t+tp−ｐ_t）／ｔp
ｐ_t ：時刻tにおける気圧値
ｐ_t+tp：時刻tから単位時間tp経過後の時刻t+tpにおける気圧値
算出された気圧変化速度ｖは、昇降状態推定部１１４へ出力される。

気圧変化速度ｖによって、以下のように推定される。
［ｖ＞０の場合］：気圧が上昇
［階段・降り］
［エスカレータ・降り］
［エレベータ・降り］
［ｖ＜０の場合］：気圧が下降
［階段・昇り］
［エスカレータ・昇り］
［エレベータ・昇り］

尚、気圧変化速度ｖは、「移動平均」「ローパスフィルタ」又は「指数移動平均」を用いて、平滑化することも好ましい。例えば、指数移動平均によれば、以下の式によって算出される。
ｆ（ｖ_t）＝α・ｖ_t-1＋（１−α）・ｆ（ｖ_t-1）
但し、ｆ（ｖ_t）は、時刻tにおける指数移動平均フィルタ後の値である。その後、同様に、指数移動平均に基づく気圧変化速度ｖを算出していく。

気圧変化記憶部１１３は、昇降状態毎に、気圧変化速度に基づく平均ｖ及び分散σを予め記憶したものである。例えば、前述した図３に基づいて、［階段・昇り］［階段・降り］［エスカレータ・昇り］［エスカレータ・降り］［エレベータ・昇り］［エレベータ・降り］の昇降状態毎に、気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶する。これら平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２は、予め統計的に計測されたものであって、ユーザの利用形態に応じて更新される。

昇降状態推定部１１４は、気圧変化記憶部１１３に記憶された平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も確率が高い値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する。

各昇降状態における気圧変化速度は、前述したように「平均ｖ及び分散σ²の正規分布に従う」と仮定している。そうすると、昇降状態推定部１１４は、昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける推定確率ｆ_u(ｖ)を、以下の式によって算出することができる。

u：各昇降状態
ｖ_u￣：気圧変化記憶部に記憶された昇降状態uにおける気圧変化速度の平均値
σ_u：気圧変化記憶部に記憶された昇降状態uにおける気圧変化速度の分散値
ｖ：気圧変化速度算出部から出力された気圧変化速度
ｆ_u（ｖ）：当該気圧変化速度における、当該昇降状態uの推定確率

図５は、本発明における昇降状態の推定を表すグラフである。

図５によれば、［階段・昇り］の気圧変化速度について平均値ｖ＝２．０であり、［エスカレータ・昇り］の気圧変化速度について平均値ｖ＝２．４である。このとき、現に計測された気圧変化速度が、ｖ＝２．２であったとする。そうすると、昇降状態は、［階段・昇り］又は［エスカレータ・昇り］のいずれであるかは明確に区別できない。

ここで、本発明によれば、気圧変化記憶部１１３には、昇降状態毎に、分散値σが記憶されている。そのために、分散値σを考慮した場合、図５からも明らかなとおり、昇降状態は、［階段・昇り］であることを明確に区別することができる。

図４の携帯装置１によれば、加速度センサ１０２と、歩行状態推定部１１５とを更に有することも好ましい。歩行状態推定部１１５は、当該携帯装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムによって実現される。

歩行状態推定部１１５は、加速度センサ１０２によって計測された時間経過に伴う加速度値から、当該携帯装置を所持したユーザの歩行状態／静止状態を推定する。計測された時系列の加速度値に対して、所定時間幅ｔaの滑走窓を掛けて、特徴量を抽出する。特徴量としては、例えば３軸加速度センサから出力される合成加速度の平均値ｖ、分散値σ及び周波数成分である。合成加速度は、以下の式のように、各軸加速度値の二乗和の平方根によって算出される。
Ｇ＝√(Ｇx²＋Ｇy²＋Ｇz²)
Ｇx：ｘ軸の加速度値
Ｇy：ｙ軸の加速度値
Ｇz：ｚ軸の加速度値

ここで、特徴量として分散値σに注目する。分散値σは、歩行状態又は停止状態によって大きく異なる。
歩行状態：分散値σが大きい
停止状態：分散値σが小さい
従って、歩行状態／静止状態を判定する最も簡単な実施形態としては、以下のように区分することができる。
分散値σが所定閾値θw以上である：［歩行状態］
分散値σがθw未満である ：［停止状態］

尚、所定閾値を用いることなく、計測された加速度値における平均値ｖ、分散値σ、周波数成分などの特徴量を用いて、機械学習によって判定するものであってもよい。例えばＣ４．５（決定木生成に基づく統計学的クラス分類器）やNaiveBayes（教師有り学習に基づく単純ベイズ分類器）のような機械学習技術を用いて判定することもできる。

そうすると、前述した気圧変化検出部１１１及び歩行状態推定部１１５を用いることによって、大きく以下のように区別することができる。
［所定閾値θp未満］＋［歩行状態］
［平地歩行］ ：気圧・変化なし （加速度・変化あり）
［所定閾値θp未満］＋［停止状態］
［平地停止］ ：気圧・変化なし （加速度・変化なし）
［所定閾値θp以上］＋［歩行状態］
［階段・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化あり）
［階段・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化あり）
［所定閾値θp以上］＋［停止状態］
［エスカレータ・昇り］：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エスカレータ・降り］：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・昇り］ ：気圧・下降変化あり（加速度・変化なし）
［エレベータ・降り］ ：気圧・上昇変化あり（加速度・変化なし）

図４の携帯装置１によれば、重み係数算出部１１６と、推定信頼度算出部１１７と、平均速度更新部１１８と、分散値更新部１１９とを更に有することも好ましい。これら機能構成部も、携帯装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。これら機能構成部は、昇降状態の推定の精度を向上させるために機能する。

重み係数算出部１１６は、昇降状態u毎に、重み係数ｗ_uを算出する。具体的には、昇降状態推定部１１４によって、所定時間で昇降状態がＮ回推定された中で、ある昇降状態ｕがＮ_u回推定された場合、当該昇降状態における重み係数ｗを、以下の式によって算出する。
ｗ_u＝Ｎ_u／Ｎ
算出された重み係数ｗ_uは、昇降状態推定部１１４へ戻される。

これによって、昇降状態推定部１１４は、昇降状態uの推定確率ｆ_u(ｖ)毎に、重み係数ｗ_uを乗算する。
Ｈ_u(ｖ)＝ｆ_u(ｖ)×ｗ_u
そして、その乗算値Ｈ_u(ｖ)が最も高い値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する。

図６は、重み係数ｗの算出を表す説明図である。

図６によれば、単位時間毎に、昇降状態が推定される。
（Ｓ６１の時間範囲）昇降状態が６回推定された中で、Ｎ_平地歩行は３回推定されたために、重み係数ｗ_平地歩行＝３／６＝０．５０が、ｆ_平地歩行(ｖ)に乗算される。また、Ｎ_{階段・昇り}は２回推定されたために、重み係数ｗ_{階段・昇り}＝２／６＝０．３３が、ｆ_{階段・昇り}(ｖ)に乗算される。更に、Ｎ_{エスカレータ昇り}は１回推定されたために、重み係数ｗ_{エスカレータ昇り}＝１／６＝０．１６が、ｆ_{エスカレータ昇り}(ｖ)に乗算される。
（Ｓ６２の時間範囲）昇降状態が６回推定された中で、Ｎ_{階段・昇り}は２回推定されたために、重み係数ｗ_{階段・昇り}＝２／６＝０．３３が、ｆ_{階段・昇り}(ｖ)に乗算される。更に、Ｎ_{エスカレータ昇り}は４回推定されたために、重み係数ｗ_{エスカレータ昇り}＝４／６＝０．６６が、ｆ_{エスカレータ昇り}(ｖ)に乗算される。
Ｓ６３以降も、同様に算出される。

また、重み係数算出部１１６は、気圧変化検出部１１１によって気圧変化が検出されなかった際に、重み係数をリセットすることも好ましい。重み係数は、ある１つの昇降状態が継続している間のみ、算出される。

推定信頼度算出部１１７は、全ての昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の総和Σ_a∈Kｆ_a(ｖ)に対する、推定された昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の割合を、当該昇降状態における推定信頼度ｒ_uとして算出する。
ｒ_u＝ｆ_u(ｖ)／Σ_a∈Kｆ_a(ｖ) （K＝全ての昇降状態）

平均速度更新部１１８は、昇降状態推定部１１４によって推定された当該昇降状態について、気圧変化記憶部１１３に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、気圧変化速度算出部１１２よって算出された気圧変化速度ｖに更新する。これは、同じ移動設備であっても、設置場所によっては、移動速度が異なることを考慮したものである。

図７は、平均ｖ_u￣の更新を表すグラフである。

図７（ａ）によれば、気圧速度変化ｖ＝２．２の場合に、推定信頼度ｒ_uが閾値θ以上で、［階段・昇り］と推定されたとする。このとき、図７（ｂ）によって、気圧変化記憶部１１３に記憶された［階段・昇り］の平均ｖ_u￣を、２．２に更新する。

但し、平均速度更新部１１８は、推定信頼度ｒ_uが所定閾値θ以下である場合、気圧変化記憶部１１３に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を更新しない。推定信頼度ｒ_uが低い場合、その昇降状態の推定自体が誤っている可能性が高いからである。そのような昇降状態に基づいて、平均ｖ_u￣を更新すると、更なる精度の低下が予想されるためである。

また、平均速度更新部１１８は、気圧変化検出部１１１によって気圧変化が検出されなかった際に、気圧変化記憶部１１３に対して更新された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、元の平均ｖ_u￣に戻す。平均速度は、ある１つの昇降状態が継続している間のみ、更新される。

分散値更新部１１９は、推定信頼度ｒ_uが高いほど、気圧変化記憶部１１３に記憶された当該昇降状態の分散σ_u ^２を小さくする。一方で、推定信頼度ｒ_uが低ければ、当該昇降状態の分散σ_u ^２を所定の統計値に戻す。

図８は、分散σ^２の更新を表すグラフである。

図８（ａ）によれば、［階段・昇り］の気圧速度変化ｖ＝２について、推定信頼度ｒ_uが閾値θ_β以上と判定されたとする。このとき、図８（ｂ）によって、気圧変化記憶部１１３に記憶された［階段・昇り］の分散σ^２を小さくする。例えば、以下の式によって、分散σ^２を変化させる。
σ_u ²＝σ² _u×β／ｒ_u
β：０＜β≦θ_β

以上、詳細に説明したように、本発明の装置、プログラム及び方法によれば、携帯装置に搭載された気圧センサ及び加速度センサを用いて、利用者の昇降状態をできる限り高い精度で推定することができる。

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

１ 携帯装置
１０１ 気圧センサ
１０２ 加速度センサ
１１１ 気圧変化検出部
１１２ 気圧変化速度算出部
１１３ 気圧変化記憶部
１１４ 昇降状態推定部
１１５ 歩行状態推定部
１１６ 重み係数算出部
１１７ 推定信頼度算出部
１１８ 平均速度更新部
１１９ 分散値更新部
１２ アプリケーション処理部

Claims (11)

1. 気圧センサを内蔵した携帯装置であって、
   昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶手段と、
   前記気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段と、
   前記気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段と、
   前記気圧変化記憶手段に記憶された前記平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、前記昇降状態毎に、前記気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段と
   を有することを特徴とする携帯装置。
2. 前記昇降状態とは、［階段・昇り］［階段・降り］［エスカレータ・昇り］［エスカレータ・降り］［エレベータ・昇り］及び［エレベータ・降り］であり、
   前記昇降状態推定手段は、前記昇降状態毎に、気圧変化速度ｖにおける推定確率ｆ_u(ｖ)を、以下のように算出する
   

   

   ことを特徴とする請求項１に記載の携帯装置。
3. 前記昇降状態推定手段によって、所定時間で昇降状態がＮ回推定された中で、ある昇降状態uがＮ_u回推定された場合、当該昇降状態における重み係数ｗを、
   ｗ_u＝Ｎ_u／Ｎ
   によって算出する重み係数算出手段を更に有し、
   前記昇降状態推定手段は、前記昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)毎に、前記重み係数ｗ_uを乗算し、その乗算値Ｈ_u(ｖ)が最も高い値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する
   Ｈ_u(ｖ)＝ｆ_u(ｖ)×ｗ_u
   ことを特徴とする請求項２に記載の携帯装置。
4. 前記重み係数算出手段は、前記気圧変化検出手段によって気圧変化が検出されなかった際に、前記重み係数をリセットすることを特徴とする請求項３に記載の携帯装置。
5. 前記昇降状態推定手段によって当該昇降状態が推定された際に、前記気圧変化記憶手段に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、前記気圧変化速度算出手段よって算出された気圧変化速度ｖに更新する平均速度更新手段を更に有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の携帯装置。
6. 前記平均速度更新手段は、前記気圧変化検出手段によって気圧変化が検出されなかった際に、前記気圧変化記憶手段に対して更新された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を、元の平均ｖ_u￣に戻すことを特徴とする請求項５に記載の携帯装置。
7. 全ての昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の総和Σ_a∈Kｆ_a(ｖ)に対する、推定された昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の割合を、当該昇降状態における推定信頼度ｒ_uとして
   ｒ_u＝ｆ_u(ｖ)／Σ_a∈Kｆ_a(ｖ) （K＝全ての昇降状態）
   算出する推定信頼度算出手段を更に有し、
   前記平均速度更新手段は、前記推定信頼度ｒ_uが所定閾値θ以下である場合、前記気圧変化記憶手段に記憶された当該昇降状態の平均ｖ_u￣を更新しない
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の携帯装置。
8. 全ての昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の総和Σ_a∈Kｆ_a(ｖ)に対する、推定された昇降状態の推定確率ｆ_u(ｖ)の割合を、当該昇降状態における推定信頼度ｒ_uとして
   ｒ_u＝ｆ_u(ｖ)／Σ_a∈Kｆ_a(ｖ) （K＝全ての昇降状態）
   算出する推定信頼度算出手段を更に有し、
   前記推定信頼度ｒ_uが高いほど、前記気圧変化記憶手段に記憶された昇降状態毎の分散σ_u ^２を小さくする分散値更新手段と
   を更に有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の携帯装置。
9. 当該携帯装置は、加速度センサを更に内蔵し、
   前記加速度センサによって計測された時間経過に伴う加速度値から、当該携帯装置を所持したユーザの歩行状態／停止状態を推定する歩行状態推定手段を更に有し、
   前記昇降状態推定手段は、前記歩行状態推定手段によって推定された歩行状態／停止状態を用いて、以下の昇降状態のいずれかであることを推定する
   ［歩行状態］＋［高度変化有り］＝［階段又はエスカレータの昇降］
   ［歩行状態］＋［高度変化無し］＝［平地歩行］
   ［停止状態］＋［高度変化有り］＝［エレベータの昇降］
   ［停止状態］＋［高度変化無し］＝［停止］
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の携帯装置。
10. 気圧センサを内蔵した携帯装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
    昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶手段と、
    前記気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する気圧変化検出手段と、
    前記気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する気圧変化速度算出手段と、
    前記気圧変化記憶手段に記憶された前記平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、前記昇降状態毎に、前記気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する昇降状態推定手段と
    してコンピュータを機能させることを特徴とする携帯装置用のプログラム。
11. 気圧センサを内蔵した携帯装置を用いた昇降状態推定方法であって、
    昇降状態毎に、その昇降状態時における気圧変化速度に基づく平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を予め記憶した気圧変化記憶部を有し、
    前記気圧センサによって計測された時間経過に伴う気圧値について、所定時間範囲に所定閾値以上で変化したか否かを検出する第１のステップと、
    前記気圧変化検出手段によって真と判定された際、当該気圧値における気圧変化速度ｖを算出する第２のステップと、
    前記気圧変化記憶部に記憶された前記平均ｖ_u￣及び分散σ_u ^２を用いて、前記昇降状態毎に、前記気圧変化速度ｖにおける正規確率分布を算出し、最も高い確率値となる昇降状態を、当該昇降状態として推定する第３のステップと
    を有することを特徴とする昇降状態推定方法。

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