JP2014115130A - 移動端末装置及び測位システム - Google Patents
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Abstract
【課題】処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求める。
【解決手段】移動端末装置１は、プロセッサ１１と、移動端末装置１の加速度を検知する加速度センサ１３と、移動端末装置１の移動方向を検知するジャイロセンサ１４とを備える。プロセッサ１１は、加速度センサ１３及びジャイロセンサ１４によるセンサデータに基づき、移動端末装置１の移動様態を判定する。また、プロセッサ１１は、移動端末装置１の移動様態に応じた測位用パラメータと、センサデータとに基づき位置情報を測定する。パーティクルフィルタを用いる場合は、複数のサンプルを求めるための複数の測位用パラメータの変動幅と刻み幅が、移動様態により異なるようにする。
【選択図】図１
【解決手段】移動端末装置１は、プロセッサ１１と、移動端末装置１の加速度を検知する加速度センサ１３と、移動端末装置１の移動方向を検知するジャイロセンサ１４とを備える。プロセッサ１１は、加速度センサ１３及びジャイロセンサ１４によるセンサデータに基づき、移動端末装置１の移動様態を判定する。また、プロセッサ１１は、移動端末装置１の移動様態に応じた測位用パラメータと、センサデータとに基づき位置情報を測定する。パーティクルフィルタを用いる場合は、複数のサンプルを求めるための複数の測位用パラメータの変動幅と刻み幅が、移動様態により異なるようにする。
【選択図】図１
Description
本発明は、移動端末装置及び測位システムに係り、特に、移動端末装置に備えられたセンサを用いて、該移動端末装置の位置を測定する移動端末装置及び測位システムに関する。
近年、端末等の機器の位置情報を用いたサービスが展開されている。機器の位置情報を測定するには、例えば屋外ではＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を利用することができる。一方、機器が屋内にある場合はＧＰＳの電波が届かない場合がある。そこで屋内では、基地局や測位装置等を環境側に設置して信号を送受信し、移動する端末等の機器の位置を測定する手法や、移動する機器側にセンサ類を搭載して機器の位置を測定する手法がある。後者は例えばＤｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ（ＤＲ、自律航法）測位とも呼ばれ、移動体に搭載されたセンサ類のみで、連続的に測位する。
環境側に基地局等を設置する手法ではインフラ整備にコストがかかり、普及しにくいデメリットがある。また、屋内での測位の許容誤差は屋外に比べて小さく、ＧＰＳなどの方式よりも精度が求められる。
移動する機器側にセンサ類を搭載して測位する自律航法測位は、各機器にセンサが必要であるが、スマートフォンなどセンサ類を搭載した端末が普及してきており、導入コストが低くなりつつある。
移動する機器側にセンサ類を搭載して測位する自律航法測位は、各機器にセンサが必要であるが、スマートフォンなどセンサ類を搭載した端末が普及してきており、導入コストが低くなりつつある。
特許文献１では、概略、加速度センサやジャイロセンサ等の各種センサのデータを用いて歩行者がどの位の速度でどの方向に移動しているかを解析し、歩行者の位置を推定する。この技術は屋内でも適用でき、歩行者の位置及び軌跡を検出する。
また、複数の候補を保持しながら状態変数を推定するパーティクルフィルタが知られている。
また、複数の候補を保持しながら状態変数を推定するパーティクルフィルタが知られている。
移動する機器側にセンサ類を搭載する自律航法測位では、例えば、加速度センサ等による速度情報と、ジャイロセンサ等による進行方向（角速度）情報とにより、既知の位置からの動きを求めて位置を測定する。このときセンサのノイズが蓄積され、時間が経過するほど累積誤差は大きくなる。
この累積誤差を小さくする仕組みとしてパーティクルフィルタが知られている。パーティクルフィルタは、例えば、座標と方向を状態変数とし、移動の複数の候補を推定する。複数の候補のうち、建物の壁の中への移動など移動不可能な候補については除外し、残りの候補を保持する。次の処理タイミングでは、保持された各候補から同様の処理を繰り返して位置を推定する。
この累積誤差を小さくする仕組みとしてパーティクルフィルタが知られている。パーティクルフィルタは、例えば、座標と方向を状態変数とし、移動の複数の候補を推定する。複数の候補のうち、建物の壁の中への移動など移動不可能な候補については除外し、残りの候補を保持する。次の処理タイミングでは、保持された各候補から同様の処理を繰り返して位置を推定する。
このパーティクルフィルタは、移動の候補数を多くすると処理量が増大し、センサ類を搭載した機器に負荷がかかる。処理量が増大することにより、リアルタイムでの測位が困難な場合がある。
本発明は、以上の点に鑑み、処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求める移動端末装置及び測位システムを提供することを目的とする。
本発明は、以上の点に鑑み、処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求める移動端末装置及び測位システムを提供することを目的とする。
端末の移動では、端末を所持するユーザの移動様態により誤差の大きさが変わる。例えば、端末を所持するユーザが直進する場合には誤差は比較的小さいが、曲がって移動する場合は比較的大きな誤差が生じうる。また、端末を所持するユーザが止まっている場合には、処理の度に誤差が蓄積されていき、移動していないにも関わらず位置誤差が大きくなる場合がある。本発明の一態様は、測位システムが、ユーザの移動様態を認識し、移動様態に適したパラメータを利用して測位計算を実行する。
本発明の第１の解決手段によると、
移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
前記移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と移動端末装置の識別子を、サーバに送信する前記移動端末装置が提供される。
移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
前記移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と移動端末装置の識別子を、サーバに送信する前記移動端末装置が提供される。
本発明の第２の解決手段によると、
移動端末装置と
サーバと
を備え、
前記移動端末装置は、
該移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
該移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を有し、
前記プロセッサは、加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と前記移動端末装置の識別子を、前記サーバに送信する測位システムが提供される。
移動端末装置と
サーバと
を備え、
前記移動端末装置は、
該移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
該移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を有し、
前記プロセッサは、加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と前記移動端末装置の識別子を、前記サーバに送信する測位システムが提供される。
本発明によると、処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求める移動端末装置及び測位システムを提供することができる。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。各実施の形態において、同様の構成には同じ符号を付し、重複した説明を省略する。
本発明の測位システムは、端末が屋内にあっても屋外にあってもよく、以下端末が屋内にいる場合を例に、屋内測位システムとして説明するがこれに限定されるものではない。端末が屋外にいる場合も同様の構成、処理で実現できるため、端末が屋外にいる場合の測位システムも本明細書で開示される。
本発明の測位システムは、端末が屋内にあっても屋外にあってもよく、以下端末が屋内にいる場合を例に、屋内測位システムとして説明するがこれに限定されるものではない。端末が屋外にいる場合も同様の構成、処理で実現できるため、端末が屋外にいる場合の測位システムも本明細書で開示される。
１．第１の実施形態
図１は、第１の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
第１の実施の形態の屋内測位システムは、例えば移動端末装置１とサーバ（図示せず）を備える。
移動端末装置１は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、加速度センサ１３と、ジャイロセンサ（角速度センサ、方向センサ）１４と、補助記憶装置１５を有する。メモリ１２は、センサデータ取得プログラム１６と、屋内測位プログラム１７と、パラメータ調整プログラム１８と、移動様態認識プログラム１９を有する。補助記憶装置１５は、センサデータ格納領域２０と、測位用パラメータ格納領域２１を有する。
プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶された各プログラムを実行し、例えば移動様態に応じた測位パラメータの調整（チューニング）を行う。
加速度センサ１３は、移動端末装置１を保持するユーザの移動による移動端末装置１の加速度を測定する。ジャイロセンサ１４は、移動端末装置１を保持するユーザの移動方向を測定する。
図１は、第１の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
第１の実施の形態の屋内測位システムは、例えば移動端末装置１とサーバ（図示せず）を備える。
移動端末装置１は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、加速度センサ１３と、ジャイロセンサ（角速度センサ、方向センサ）１４と、補助記憶装置１５を有する。メモリ１２は、センサデータ取得プログラム１６と、屋内測位プログラム１７と、パラメータ調整プログラム１８と、移動様態認識プログラム１９を有する。補助記憶装置１５は、センサデータ格納領域２０と、測位用パラメータ格納領域２１を有する。
プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶された各プログラムを実行し、例えば移動様態に応じた測位パラメータの調整（チューニング）を行う。
加速度センサ１３は、移動端末装置１を保持するユーザの移動による移動端末装置１の加速度を測定する。ジャイロセンサ１４は、移動端末装置１を保持するユーザの移動方向を測定する。
センサデータ取得プログラム１６は、加速度センサ１３とジャイロセンサ１４により測定されたセンサデータを取得し、測定時刻に対応してセンサデータ格納領域２０に記憶するプログラムである。ここでのセンサデータは、加速度センサ１３で測定された加速度データと、ジャイロセンサ１４で測定された角速度データを含む。屋内測位プログラム１７は、センサデータと測位用パラメータを用いて、移動端末装置１の位置を測定（測位）するプログラムである。なお、上述のように、本実施形態では屋内測位を例に説明するが、屋外での測位にも用いることができる。パラメータ調整プログラム１８は、移動様態に応じて測位用パラメータを調整するためのプログラムである。移動様態認識プログラム１９は、センサデータに基づいて、移動端末装置１を保持するユーザの移動様態を認識する。
センサデータ格納領域２０は、速度センサ１３とジャイロセンサ１４の測定データを記憶する。測位用パラメータ格納領域２１は、ユーザの移動様態に対応する測位用パラメータが予め記憶される。
センサデータ格納領域２０は、速度センサ１３とジャイロセンサ１４の測定データを記憶する。測位用パラメータ格納領域２１は、ユーザの移動様態に対応する測位用パラメータが予め記憶される。
図２は、センサデータ格納領域２０の説明図である。
センサデータ格納領域２０は、例えば、測定時刻に対応して、加速度センサ１３で測定された３軸（ＸＹＺ）の加速度データと、ジャイロセンサ１４で測定された３軸（ＸＹＺ）の角速度データとが記憶される。図４は、加速度データ（図４（ａ））と角速度データ（図４（ｂ））を別に示すが、記憶形態は適宜の形態でよい。測定間隔は予め設定することができる。
センサデータ格納領域２０は、例えば、測定時刻に対応して、加速度センサ１３で測定された３軸（ＸＹＺ）の加速度データと、ジャイロセンサ１４で測定された３軸（ＸＹＺ）の角速度データとが記憶される。図４は、加速度データ（図４（ａ））と角速度データ（図４（ｂ））を別に示すが、記憶形態は適宜の形態でよい。測定間隔は予め設定することができる。
図３は、測位用パラメータ格納領域２１の説明図である。
測位用パラメータ格納領域２１は、例えば、予め定められた移動様態の種別に対応して、歩幅情報と、ジャイロセンサオフセットと、歩行方向オフセットが予め記憶される。これらのパラメータは後述するようにセンサデータに基づく測位に用いられる。
測位用パラメータは、例えば、センサデータに基づいて移動端末装置１の移動距離及び移動方向を求めるための情報（例えば歩幅情報）や、センサデータの誤差又は累積誤差を除去するための情報（例えばオフセット情報）である。
移動様態の種別は、例えば、直進歩行、屈折歩行、滞留などを表す。また、用途に応じて例えば台車・カート押しでの移動、しゃがみ行動などが記憶されてもよく、その用途に特有の移動態様を記憶できる。一例として、移動様態は、直進移動、屈折移動及び滞留のうち少なくともふたつを含み（すなわち異なる移動様態が定められ）、移動様態毎に異なる値の測位用パラメータが記憶される。
測位用パラメータ格納領域２１は、例えば、予め定められた移動様態の種別に対応して、歩幅情報と、ジャイロセンサオフセットと、歩行方向オフセットが予め記憶される。これらのパラメータは後述するようにセンサデータに基づく測位に用いられる。
測位用パラメータは、例えば、センサデータに基づいて移動端末装置１の移動距離及び移動方向を求めるための情報（例えば歩幅情報）や、センサデータの誤差又は累積誤差を除去するための情報（例えばオフセット情報）である。
移動様態の種別は、例えば、直進歩行、屈折歩行、滞留などを表す。また、用途に応じて例えば台車・カート押しでの移動、しゃがみ行動などが記憶されてもよく、その用途に特有の移動態様を記憶できる。一例として、移動様態は、直進移動、屈折移動及び滞留のうち少なくともふたつを含み（すなわち異なる移動様態が定められ）、移動様態毎に異なる値の測位用パラメータが記憶される。
図４は、第１の実施形態の処理例（１）の説明図である。
プロセッサ１１は、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータを取得する（Ｓ４１）。例えば、プロセッサ１１は、予め定められた時間毎（例えば１５秒毎）に、センサデータ格納領域２０から、所定範囲（例えば１５秒間）の加速度データ及び角速度データを取得する。
プロセッサ１１は、取得されたセンサデータに基づき移動様態を認識する（Ｓ４３）。例えば、プロセッサ１１は、加速度データに基づき移動のリズム（例えば、Ｈｚで表す）を求め、予め定められた閾値と比較してユーザの移動を判断する。例えば、ユーザが歩行しているか、滞留しているか等が判断できる。また、プロセッサ１１は、角速度データに基づき、角速度のずれ量と予め定められた閾値を比較して、ユーザの移動が直進移動か屈折移動かを判断する。また、加速度データ及び角速度データに基づいて、ユーザが立ち止まって運動しているかどうか、ポケットから取り出して移動端末装置１を閲覧しているかどうかなどを認識してもよい。なお、これら以外にもセンサデータを用いて種々の移動様態を認識してもよい。
プロセッサ１１は、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータを取得する（Ｓ４１）。例えば、プロセッサ１１は、予め定められた時間毎（例えば１５秒毎）に、センサデータ格納領域２０から、所定範囲（例えば１５秒間）の加速度データ及び角速度データを取得する。
プロセッサ１１は、取得されたセンサデータに基づき移動様態を認識する（Ｓ４３）。例えば、プロセッサ１１は、加速度データに基づき移動のリズム（例えば、Ｈｚで表す）を求め、予め定められた閾値と比較してユーザの移動を判断する。例えば、ユーザが歩行しているか、滞留しているか等が判断できる。また、プロセッサ１１は、角速度データに基づき、角速度のずれ量と予め定められた閾値を比較して、ユーザの移動が直進移動か屈折移動かを判断する。また、加速度データ及び角速度データに基づいて、ユーザが立ち止まって運動しているかどうか、ポケットから取り出して移動端末装置１を閲覧しているかどうかなどを認識してもよい。なお、これら以外にもセンサデータを用いて種々の移動様態を認識してもよい。
プロセッサ１１は、認識された移動様態に応じた測位用パラメータを取得する（Ｓ４５）。例えば、プロセッサ１１は、認識された移動様態の種別に基づき測位用パラメータ格納領域２１を参照して、対応する歩幅情報、ジャイロセンサオフセット及び歩行方向オフセット等の測位用パラメータを取得する。
プロセッサ１１は、センサデータと、取得された測位用パラメータと、前回の処理で求められた移動端末装置１の座標（前回座標）に基づいて、屋内測位を行って現在座標を求める（Ｓ４７）。プロセッサ１１は、測定した位置情報と移動端末装置１の識別子を、適宜のタイミングでサーバに送信する。
プロセッサ１１は、センサデータと、取得された測位用パラメータと、前回の処理で求められた移動端末装置１の座標（前回座標）に基づいて、屋内測位を行って現在座標を求める（Ｓ４７）。プロセッサ１１は、測定した位置情報と移動端末装置１の識別子を、適宜のタイミングでサーバに送信する。
図５は、第１の実施形態の処理例（２）の説明図である。
図４に示す処理は、予め定められた時間毎に測位処理を実行するが、図５の処理は、移動様態が変化したことを検出したときに、測位等の処理を実行する例である。
まず、プロセッサ１１は、センサデータに基づき移動様態を認識する（Ｓ５１）。例えば、プロセッサ１１は、上述と同様に予め定められた時間毎に、センサデータ格納領域２０から、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータを取得し、取得されたセンサデータに基づき上述と同様に移動様態を認識する。プロセッサ１１は、認識された移動様態と、前回の処理で認識された移動様態を比較し、移動様態が変化していなければ次の処理時刻まで待つ。移動様態が変化していれば、ステップＳ５３及びＳ５５に進む。
図４に示す処理は、予め定められた時間毎に測位処理を実行するが、図５の処理は、移動様態が変化したことを検出したときに、測位等の処理を実行する例である。
まず、プロセッサ１１は、センサデータに基づき移動様態を認識する（Ｓ５１）。例えば、プロセッサ１１は、上述と同様に予め定められた時間毎に、センサデータ格納領域２０から、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータを取得し、取得されたセンサデータに基づき上述と同様に移動様態を認識する。プロセッサ１１は、認識された移動様態と、前回の処理で認識された移動様態を比較し、移動様態が変化していなければ次の処理時刻まで待つ。移動様態が変化していれば、ステップＳ５３及びＳ５５に進む。
ステップＳ５３では、プロセッサ１１は、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータを取得する（Ｓ５３）。なお、ステップＳ５１でセンサデータが得られている場合は本処理を省略してもよい。
プロセッサ１１は、認識された移動様態に応じた測位用パラメータを取得する（Ｓ５５）。プロセッサ１１は、センサデータと、取得された測位用パラメータと、前回の処理で求められた移動端末装置１の座標（前回座標）に基づいて、屋内測位を行って現在座標を求める（Ｓ５７）。プロセッサ１１は、測定した位置情報と移動端末装置１の識別子を、適宜のタイミングでサーバに送信する。なお、各処理は適宜並列に行ってもよい。
プロセッサ１１は、認識された移動様態に応じた測位用パラメータを取得する（Ｓ５５）。プロセッサ１１は、センサデータと、取得された測位用パラメータと、前回の処理で求められた移動端末装置１の座標（前回座標）に基づいて、屋内測位を行って現在座標を求める（Ｓ５７）。プロセッサ１１は、測定した位置情報と移動端末装置１の識別子を、適宜のタイミングでサーバに送信する。なお、各処理は適宜並列に行ってもよい。
図６は、第１の実施形態の屋内測位処理の説明図である。
図６に示す処理は、図４及び図５のステップＳ４７及びＳ５７に相当し、屋内測位プログラム１７に従ってプロセッサ１１が実行する処理である。
プロセッサ１１は、加速度データに基づいて歩行解析処理を実行し、歩数データを求める（Ｓ６１）。プロセッサ１１は、角速度データに基づいて相対方位角計算処理を実行し、移動端末装置１の移動方向を求める（Ｓ６３）。ここで、ジャイロセンサオフセットが考慮され、ジャイロセンサ１４で測定された角速度データからジャイロセンサの誤差が除去（低減）される。プロセッサ１１は、求められた歩数情報と、求められた移動方向と、前回座標に基づき、歩行軌跡生成処理を実行し、現在位置の座標を求める（Ｓ６５）。ここで、歩幅パラメータと歩行方向オフセットが用いられる。
図６に示す処理は、図４及び図５のステップＳ４７及びＳ５７に相当し、屋内測位プログラム１７に従ってプロセッサ１１が実行する処理である。
プロセッサ１１は、加速度データに基づいて歩行解析処理を実行し、歩数データを求める（Ｓ６１）。プロセッサ１１は、角速度データに基づいて相対方位角計算処理を実行し、移動端末装置１の移動方向を求める（Ｓ６３）。ここで、ジャイロセンサオフセットが考慮され、ジャイロセンサ１４で測定された角速度データからジャイロセンサの誤差が除去（低減）される。プロセッサ１１は、求められた歩数情報と、求められた移動方向と、前回座標に基づき、歩行軌跡生成処理を実行し、現在位置の座標を求める（Ｓ６５）。ここで、歩幅パラメータと歩行方向オフセットが用いられる。
図７は、パラメータ調整の説明図である。
歩行速度解析処理７１、相対方位角計算処理７３及び歩行軌跡生成処理７５は、図６の各処理に対応する。本実施の形態では、移動様態に応じた歩幅パラメータ、ジャイロセンサオフセット（ジャイロセンサ誤差）及び歩行方向オフセット（方位パラメータ）が、各処理で用いられる。
本実施の形態によると、処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求めることができる。また、本実施の形態によると、移動態様に応じて適切な歩幅、ジャイロセンサオフセット及び歩行方向オフセットを用い、精度の高い測位ができる。例えば直進移動と屈折移動では歩幅が異なる場合があるが、本実施の形態では直進移動と屈折移動で別々の歩幅情報を用いて位置情報を測定できる。
歩行速度解析処理７１、相対方位角計算処理７３及び歩行軌跡生成処理７５は、図６の各処理に対応する。本実施の形態では、移動様態に応じた歩幅パラメータ、ジャイロセンサオフセット（ジャイロセンサ誤差）及び歩行方向オフセット（方位パラメータ）が、各処理で用いられる。
本実施の形態によると、処理量の増加を抑えつつ、位置情報を自律航法測位により求めることができる。また、本実施の形態によると、移動態様に応じて適切な歩幅、ジャイロセンサオフセット及び歩行方向オフセットを用い、精度の高い測位ができる。例えば直進移動と屈折移動では歩幅が異なる場合があるが、本実施の形態では直進移動と屈折移動で別々の歩幅情報を用いて位置情報を測定できる。
２． 第２の実施形態
第２の実施の形態は、パーティクルフィルタを用いる例である。パーティクルフィルタに関する測位パラメータも移動様態に応じて変更することができる。例えば、移動様態に応じて歩幅、ジャイロセンサオフセット、絶対方位を変更するとともに、それぞれのサンプリング範囲（パーティクルの変動幅）、サンプリング間隔（隣り合うパーティクルの間隔、刻み幅）を移動様態に応じて変更することができる。
第２の実施の形態は、パーティクルフィルタを用いる例である。パーティクルフィルタに関する測位パラメータも移動様態に応じて変更することができる。例えば、移動様態に応じて歩幅、ジャイロセンサオフセット、絶対方位を変更するとともに、それぞれのサンプリング範囲（パーティクルの変動幅）、サンプリング間隔（隣り合うパーティクルの間隔、刻み幅）を移動様態に応じて変更することができる。
図８は、第２の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の移動端末装置１のメモリ１２は、パーティクルフィルタプログラム８１をさらに有する。補助記憶装置１５は、パーティクル格納領域８２と、建物データ格納領域８３をさらに有する。
本実施の形態の移動端末装置１のメモリ１２は、パーティクルフィルタプログラム８１をさらに有する。補助記憶装置１５は、パーティクル格納領域８２と、建物データ格納領域８３をさらに有する。
図９は、第２の実施形態の測位用パラメータ格納領域の説明図である。
第２の実施形態の測位用パラメータ格納領域８１は、例えば、予め定められた移動様態の種別に対応して、歩幅情報と、ジャイロセンサオフセット情報と、歩行方向オフセット情報が予め記憶される。移動様態の種別は、第１の実施の形態と同様である。
歩幅情報、ジャイロセンサオフセット情報、歩行方向オフセット情報のそれぞれは、複数の測位用パラメータを求めるための情報を含む。例えば、歩幅情報は、歩幅の初期値（基準値）と、歩幅サンプリング間隔と、歩幅サンプル数を含む。
第２の実施形態の測位用パラメータ格納領域８１は、例えば、予め定められた移動様態の種別に対応して、歩幅情報と、ジャイロセンサオフセット情報と、歩行方向オフセット情報が予め記憶される。移動様態の種別は、第１の実施の形態と同様である。
歩幅情報、ジャイロセンサオフセット情報、歩行方向オフセット情報のそれぞれは、複数の測位用パラメータを求めるための情報を含む。例えば、歩幅情報は、歩幅の初期値（基準値）と、歩幅サンプリング間隔と、歩幅サンプル数を含む。
例えば、歩幅初期値から歩幅サンプリング間隔で、歩幅サンプル数分の歩幅候補が特定される。例えば、歩幅初期値が２０ｃｍ、歩幅サンプリング間隔が１０ｃｍ、歩幅サンプル数が１０であれば、２０ｃｍ〜１１０ｃｍの範囲で１０個の歩幅サンプリングが得られる。なお、サンプリング間隔は等間隔以外にも、ガウス分布などを利用して所定の箇所のサンプリング間隔が細かくなるようにしてもよい。
同様に、ジャイロセンサオフセット情報は、ジャイロセンサオフセットの初期値と、ジャイロセンサオフセットのサンプリング間隔と、ジャイロセンサオフセットのサンプル数を含む。また、歩行方向オフセット情報は、歩行方向オフセットの初期値と、歩行方向オフセットのサンプリング間隔と、歩行方向オフセットのサンプル数を含む。
同様に、ジャイロセンサオフセット情報は、ジャイロセンサオフセットの初期値と、ジャイロセンサオフセットのサンプリング間隔と、ジャイロセンサオフセットのサンプル数を含む。また、歩行方向オフセット情報は、歩行方向オフセットの初期値と、歩行方向オフセットのサンプリング間隔と、歩行方向オフセットのサンプル数を含む。
なお、複数の測位用パラメータを得るために、初期値とサンプリング間隔とサンプル数を記憶する以外にも、適宜の形態の情報を格納領域に記憶し、該情報に基づき複数の測位用パラメータを得てもよい。
サンプリング間隔とサンプル数は、移動様態毎に異なる値とすることができる。例えば、移動様態が直進歩行であれば、各情報のサンプリング間隔を広く設定し、サンプル範囲を狭く設定する（サンプル数を小さく設定する）。また、移動様態が屈折歩行であれば、各情報のサンプリング間隔を狭く設定し、サンプル範囲を広く設定する（サンプル数を大きく設定する）。なお、ここでの広く、狭く、大きく、小さく等の用語は、他の移動様態に対する相対的なものとすることができる。例えば、歩行移動を表す移動様態に対応して、第１サンプリング間隔と第１サンプル数が記憶され、屈折移動を表す移動様態に対応して、第２サンプリング間隔と第２サンプル数が記憶され、屈折移動に対する第２サンプリング間隔は歩行移動に対する第１サンプリング間隔より小さく、及び／又は、屈折移動に対する第２サンプル数は歩行移動に対する第１サンプル数より大きくすることができる。なお、サンプリング間隔とサンプル数の一方が移動様態により異なるようにしてもよい。
各様態に対応する各パラメータは予め定められ、測位用パラメータ格納領域８１に記憶されている。歩幅サンプル数と、ジャイロセンサオフセットのサンプル数と、歩行方向オフセットのサンプル数の積で後述するサンプル数が決まる。また、パーティクル数の上限が予め定められても良い。
プロセッサ１１は、複数の測位用パラメータに従い、位置情報の候補である複数のサンプルを求め、該サンプルの中から所定の条件に合致する位置情報の示すパーティクルを求める。
サンプリング間隔とサンプル数は、移動様態毎に異なる値とすることができる。例えば、移動様態が直進歩行であれば、各情報のサンプリング間隔を広く設定し、サンプル範囲を狭く設定する（サンプル数を小さく設定する）。また、移動様態が屈折歩行であれば、各情報のサンプリング間隔を狭く設定し、サンプル範囲を広く設定する（サンプル数を大きく設定する）。なお、ここでの広く、狭く、大きく、小さく等の用語は、他の移動様態に対する相対的なものとすることができる。例えば、歩行移動を表す移動様態に対応して、第１サンプリング間隔と第１サンプル数が記憶され、屈折移動を表す移動様態に対応して、第２サンプリング間隔と第２サンプル数が記憶され、屈折移動に対する第２サンプリング間隔は歩行移動に対する第１サンプリング間隔より小さく、及び／又は、屈折移動に対する第２サンプル数は歩行移動に対する第１サンプル数より大きくすることができる。なお、サンプリング間隔とサンプル数の一方が移動様態により異なるようにしてもよい。
各様態に対応する各パラメータは予め定められ、測位用パラメータ格納領域８１に記憶されている。歩幅サンプル数と、ジャイロセンサオフセットのサンプル数と、歩行方向オフセットのサンプル数の積で後述するサンプル数が決まる。また、パーティクル数の上限が予め定められても良い。
プロセッサ１１は、複数の測位用パラメータに従い、位置情報の候補である複数のサンプルを求め、該サンプルの中から所定の条件に合致する位置情報の示すパーティクルを求める。
図１０は、パーティクル格納領域８２の説明図である。
パーティクル格納領域８２は、求められたサンプルを評価して、建物の壁内部への移動などを除外した、次回の処理へ残すパーティクルを記憶する。例えば、時刻情報に対応して、パーティクルの座標と方向、残していくパーティクルの誤差を含む。パーティクルの誤差は、残すパーティクルの幅を表す。
パーティクル格納領域８２は、求められたサンプルを評価して、建物の壁内部への移動などを除外した、次回の処理へ残すパーティクルを記憶する。例えば、時刻情報に対応して、パーティクルの座標と方向、残していくパーティクルの誤差を含む。パーティクルの誤差は、残すパーティクルの幅を表す。
図１１は、建物データ格納領域８３の説明図である。
建物データ格納領域８３は、例えば、建物ＩＤと、オブジェクトのＩＤと、オブジェクトの種別と、属性情報と、所属フロア情報と、オブジェクトの名称と、座標を含む。例えば、座標はＸＹの２次元で表され、所属フロアがＺ方向に相当する。座標は、オブジェクトの領域を特定する複数の座標を含んでもよい。
建物データ格納領域８３は、例えば、建物ＩＤと、オブジェクトのＩＤと、オブジェクトの種別と、属性情報と、所属フロア情報と、オブジェクトの名称と、座標を含む。例えば、座標はＸＹの２次元で表され、所属フロアがＺ方向に相当する。座標は、オブジェクトの領域を特定する複数の座標を含んでもよい。
図１２は、第２の実施形態の屋内測位処理の説明図である。
プロセッサ１１は、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータに基づき移動様態を判別する（Ｓ１２１）。また、プロセッサ１１は、加速度データに基づいて歩行解析処理を実行し、歩数データを求める（Ｓ１２３）。プロセッサ１１は、認識された移動様態に応じた測位用パラメータを求める（Ｓ１２５）。例えば、プロセッサ１１は、認識された移動様態の種別に基づき測位用パラメータ格納領域８３を参照して、対応する歩幅情報、ジャイロセンサオフセット情報及び歩行方向オフセット情報の各パラメータを取得する。ここで、取得されたパラメータは、例えば、歩幅情報について、歩幅の初期値、サンプリング範囲及びサンプリング間隔が定められており、これらの情報から複数の歩幅が決まる。ジャイロセンサオフセット及び歩行方向についても同様に複数のャイロセンサオフセット及び歩行方向が決まる。これらの組み合わせ（例えば歩幅、ジャイロセンサオフセット及び歩行方向がそれぞれ１０個であれば１０００通り）のパラメータが求まる。求められたサンプルは適宜の記憶部に記憶できる。
プロセッサ１１は、取得されたパラメータと、歩数情報と、角速度データと、前回の処理で残したパーティクル（図１０）に基づきサンプリングして、複数のサンプルを求める（Ｓ１２７）。複数の測位用パラメータのそれぞれ（上述の例では１０００通り）について、図７に示す歩行軌跡生成処理等を行い、現在位置の推定結果を示すサンプルを求める。
プロセッサ１１は、各サンプルについて、建物データ格納領域８３に記憶された建物データを用いて評価し、次回の処理へ残すパーティクルを選別する（Ｓ１２９）。
プロセッサ１１は、加速度データ及び角速度データ等のセンサデータに基づき移動様態を判別する（Ｓ１２１）。また、プロセッサ１１は、加速度データに基づいて歩行解析処理を実行し、歩数データを求める（Ｓ１２３）。プロセッサ１１は、認識された移動様態に応じた測位用パラメータを求める（Ｓ１２５）。例えば、プロセッサ１１は、認識された移動様態の種別に基づき測位用パラメータ格納領域８３を参照して、対応する歩幅情報、ジャイロセンサオフセット情報及び歩行方向オフセット情報の各パラメータを取得する。ここで、取得されたパラメータは、例えば、歩幅情報について、歩幅の初期値、サンプリング範囲及びサンプリング間隔が定められており、これらの情報から複数の歩幅が決まる。ジャイロセンサオフセット及び歩行方向についても同様に複数のャイロセンサオフセット及び歩行方向が決まる。これらの組み合わせ（例えば歩幅、ジャイロセンサオフセット及び歩行方向がそれぞれ１０個であれば１０００通り）のパラメータが求まる。求められたサンプルは適宜の記憶部に記憶できる。
プロセッサ１１は、取得されたパラメータと、歩数情報と、角速度データと、前回の処理で残したパーティクル（図１０）に基づきサンプリングして、複数のサンプルを求める（Ｓ１２７）。複数の測位用パラメータのそれぞれ（上述の例では１０００通り）について、図７に示す歩行軌跡生成処理等を行い、現在位置の推定結果を示すサンプルを求める。
プロセッサ１１は、各サンプルについて、建物データ格納領域８３に記憶された建物データを用いて評価し、次回の処理へ残すパーティクルを選別する（Ｓ１２９）。
図１３は、評価処理のフローチャートである。
プロセッサ１１は、複数のサンプル（ｎ個、ｎは整数）のそれぞれを、前回計算された複数のパーティクル（ｓ個、ｓは整数）に配置し、Ｎ個（ｎ×ｓ個）の処理対象サンプルを生成する（Ｓ１３１）。プロセッサ１１は、変数Ｐ＝１とする（Ｓ１３３）。プロセッサ１１は、処理対象サンプルからＰ番目の候補を選択する（Ｓ１３５）。
プロセッサ１１は、選択された候補軌跡の各座標が歩行可能エリアに存在するか判定する（Ｓ１３７）。すなわち、移動端末装置１が歩行可能エリア内を移動しているか判定する。例えば、建物データに基づいて、移動端末装置１の移動が壁や柱を通過していれば、歩行可能エリア内の移動ではないと判定する。歩行可能エリア内の移動であれば（Ｓ１３９、Ｙｅｓ）、プロセッサ１１は、選択された候補を次回の処理へ残すパーティクルとして保持する（Ｓ１４１）。例えば、プロセッサ１１は、時刻情報に対応して座標と方向をパーティクル格納領域８２に記憶する。その後、ステップＳ１４３へ移る。一方、歩行可能エリア内の移動でなければ（Ｓ１３９、Ｎｏ）、ステップＳ１４３へ移る。
ステップＳ１４３では、プロセッサ１１は、全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了したか判断する（Ｓ１４３）。全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了していなければ（Ｐ１４３、Ｎｏ）、プロセッサ１１は、Ｐ＝Ｐ＋１とし（Ｓ１４５）、ステップＳ１３５以降の処理を繰り返す。全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了していれば（Ｐ１４３、Ｙｅｓ）、処理を終了する。
プロセッサ１１は、複数のサンプル（ｎ個、ｎは整数）のそれぞれを、前回計算された複数のパーティクル（ｓ個、ｓは整数）に配置し、Ｎ個（ｎ×ｓ個）の処理対象サンプルを生成する（Ｓ１３１）。プロセッサ１１は、変数Ｐ＝１とする（Ｓ１３３）。プロセッサ１１は、処理対象サンプルからＰ番目の候補を選択する（Ｓ１３５）。
プロセッサ１１は、選択された候補軌跡の各座標が歩行可能エリアに存在するか判定する（Ｓ１３７）。すなわち、移動端末装置１が歩行可能エリア内を移動しているか判定する。例えば、建物データに基づいて、移動端末装置１の移動が壁や柱を通過していれば、歩行可能エリア内の移動ではないと判定する。歩行可能エリア内の移動であれば（Ｓ１３９、Ｙｅｓ）、プロセッサ１１は、選択された候補を次回の処理へ残すパーティクルとして保持する（Ｓ１４１）。例えば、プロセッサ１１は、時刻情報に対応して座標と方向をパーティクル格納領域８２に記憶する。その後、ステップＳ１４３へ移る。一方、歩行可能エリア内の移動でなければ（Ｓ１３９、Ｎｏ）、ステップＳ１４３へ移る。
ステップＳ１４３では、プロセッサ１１は、全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了したか判断する（Ｓ１４３）。全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了していなければ（Ｐ１４３、Ｎｏ）、プロセッサ１１は、Ｐ＝Ｐ＋１とし（Ｓ１４５）、ステップＳ１３５以降の処理を繰り返す。全処理対象サンプル（Ｎ個）について処理が完了していれば（Ｐ１４３、Ｙｅｓ）、処理を終了する。
図１４は、第２の実施形態におけるパーティクルフィルタの処理イメージ図である。
移動端末装置１の初期位置は、例えば、ＩＭＥＳ（Ｉｎｄｏｏｒ ＭＥｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やＷｉＦｉなど、環境側に設置された機器からの信号を受信して測定されることができる。
移動端末装置１を保持するユーザが直進する場合、上述のように歩幅、ジャイロセンサオフセット、歩行方向オフセットなどの各情報のサンプリング間隔は広く、サンプル範囲は狭い（サンプル数が小さい）。また、移動端末装置１を保持するユーザが直進する場合、各情報のサンプリング間隔は狭く、サンプル範囲は広い（サンプル数は大きい）。
さらに、移動様態に応じて測位の処理間隔を変えても良い。例えば、直進移動では処理間隔を長くし、屈折移動では処理間隔を短くしてもよい。
このように、誤差が生じやすい箇所では、サンプリング間隔を狭くし、さらにサンプル数を多くして精度の高い処理を行い、誤差が生じにくい箇所ではサンプリング間隔を広くし、さらにサンプル数を少なくして、全体の処理負荷を軽減できる。
移動端末装置１の初期位置は、例えば、ＩＭＥＳ（Ｉｎｄｏｏｒ ＭＥｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やＷｉＦｉなど、環境側に設置された機器からの信号を受信して測定されることができる。
移動端末装置１を保持するユーザが直進する場合、上述のように歩幅、ジャイロセンサオフセット、歩行方向オフセットなどの各情報のサンプリング間隔は広く、サンプル範囲は狭い（サンプル数が小さい）。また、移動端末装置１を保持するユーザが直進する場合、各情報のサンプリング間隔は狭く、サンプル範囲は広い（サンプル数は大きい）。
さらに、移動様態に応じて測位の処理間隔を変えても良い。例えば、直進移動では処理間隔を長くし、屈折移動では処理間隔を短くしてもよい。
このように、誤差が生じやすい箇所では、サンプリング間隔を狭くし、さらにサンプル数を多くして精度の高い処理を行い、誤差が生じにくい箇所ではサンプリング間隔を広くし、さらにサンプル数を少なくして、全体の処理負荷を軽減できる。
３．第３の実施形態
第３の実施形態では、環境側に設置された測位機器と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には（例えば測位機器からの無線信号を受信できる場合には）、以降の測位を測位機器との無線信号に基づくものに移行する。
図１５は、第３の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の移動端末装置１は、第１又は第２の実施の形態の構成に対して、無線信号受信機１５１をさらに有する。図１５は、第１の実施の形態の構成に対して無線信号受信機１５１をさらに備えた構成を示す。無線信号受信機１５１は、環境側に設置された測位機器から無線信号（電波）を受信して移動端末装置１の位置を特定する。例えばＩＭＥＳ等の緯度情報と経度情報を含む位置情報を直接受信するシステムに用いることができる。
プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した無線信号により位置情報が特定されると、屋内測位プログラム１７による処理を停止し、以降は無線信号に基づいて移動端末装置１の位置を測定する。
本実施の形態によると、測位機器と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。
第３の実施形態では、環境側に設置された測位機器と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には（例えば測位機器からの無線信号を受信できる場合には）、以降の測位を測位機器との無線信号に基づくものに移行する。
図１５は、第３の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の移動端末装置１は、第１又は第２の実施の形態の構成に対して、無線信号受信機１５１をさらに有する。図１５は、第１の実施の形態の構成に対して無線信号受信機１５１をさらに備えた構成を示す。無線信号受信機１５１は、環境側に設置された測位機器から無線信号（電波）を受信して移動端末装置１の位置を特定する。例えばＩＭＥＳ等の緯度情報と経度情報を含む位置情報を直接受信するシステムに用いることができる。
プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した無線信号により位置情報が特定されると、屋内測位プログラム１７による処理を停止し、以降は無線信号に基づいて移動端末装置１の位置を測定する。
本実施の形態によると、測位機器と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。
４．第４の実施形態
第４の実施形態では、環境側に設置された測位機器として基地局を用い、基地局と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には（例えば基地局からの無線信号を受信できる場合には）、以降の測位を基地局との無線信号に基づくものに移行する。例えば、ＷｉＦｉなどのシステムに適用できる。
図１６は、第４の実施形態の屋内測位システムの構成図である。本実施の形態の移動端末装置１は、第３の実施形態の構成に対して、補助記憶装置１５に基地局座標データ格納領域１６１をさらに有する。
第４の実施形態では、環境側に設置された測位機器として基地局を用い、基地局と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には（例えば基地局からの無線信号を受信できる場合には）、以降の測位を基地局との無線信号に基づくものに移行する。例えば、ＷｉＦｉなどのシステムに適用できる。
図１６は、第４の実施形態の屋内測位システムの構成図である。本実施の形態の移動端末装置１は、第３の実施形態の構成に対して、補助記憶装置１５に基地局座標データ格納領域１６１をさらに有する。
図１７は、基地局座標データ格納領域の説明図である。
基地局座標データ格納領域１６１は、基地局ＩＤに対応して、その基地局が設置された位置のＸ座標及びＹ座標と、設置された階の識別情報（Ｚ軸の情報に相当）とが記憶される。
プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した無線信号に含まれる基地局ＩＤに基づいて基地局座標データ格納領域１６１を参照し、対応するＸ座標及びＹ座標と、設置された階の識別情報を取得する。また、プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した電波の受信強度を求めて基地局からの距離を推定し、取得した基地局のＸ座標及びＹ座標と、推定した距離から移動端末装置１の位置を推定してもよい。
本実施の形態によると、基地局等と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。
基地局座標データ格納領域１６１は、基地局ＩＤに対応して、その基地局が設置された位置のＸ座標及びＹ座標と、設置された階の識別情報（Ｚ軸の情報に相当）とが記憶される。
プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した無線信号に含まれる基地局ＩＤに基づいて基地局座標データ格納領域１６１を参照し、対応するＸ座標及びＹ座標と、設置された階の識別情報を取得する。また、プロセッサ１１は、無線信号受信機１５１が受信した電波の受信強度を求めて基地局からの距離を推定し、取得した基地局のＸ座標及びＹ座標と、推定した距離から移動端末装置１の位置を推定してもよい。
本実施の形態によると、基地局等と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。
５．第５の実施形態
第５の実施の形態では、複数の基地局からの電波受信強度を用いて、移動端末装置１の位置を特定する。
図１８は、第５の実施形態の屋内測位システムの構成図である。本実施の形態の移動端末装置１は、第３又は第４の実施形態の構成に対して、補助記憶装置１５に、信号強度分布データ格納領域１８１をさらに有する。
第５の実施の形態では、複数の基地局からの電波受信強度を用いて、移動端末装置１の位置を特定する。
図１８は、第５の実施形態の屋内測位システムの構成図である。本実施の形態の移動端末装置１は、第３又は第４の実施形態の構成に対して、補助記憶装置１５に、信号強度分布データ格納領域１８１をさらに有する。
図１９は、信号強度分布データ格納領域の説明図である。
信号強度分布データ格納領域１８１は、移動端末装置１のＸ座標及びＹ座標と、階の識別情報（Ｚ軸の情報に相当）と、複数の基地局（ＡＰ１、ＡＰ２・・・）からの電波受信強度が対応して記憶される。
無線信号受信機１５１は複数の基地局からの電波を受信する。受信される電波は基地局を識別する情報を含む。プロセッサ１１は、各基地局からの電波受信強度を求め、求められた電波受信強度の組に基づき信号強度分布データ格納領域１８１を参照して、対応するＸ座標及びＹ座標と、階の識別情報を求める。
本実施の形態によると、基地局等と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。また、複数の基地局からの電波により、位置情報を特定できる。
信号強度分布データ格納領域１８１は、移動端末装置１のＸ座標及びＹ座標と、階の識別情報（Ｚ軸の情報に相当）と、複数の基地局（ＡＰ１、ＡＰ２・・・）からの電波受信強度が対応して記憶される。
無線信号受信機１５１は複数の基地局からの電波を受信する。受信される電波は基地局を識別する情報を含む。プロセッサ１１は、各基地局からの電波受信強度を求め、求められた電波受信強度の組に基づき信号強度分布データ格納領域１８１を参照して、対応するＸ座標及びＹ座標と、階の識別情報を求める。
本実施の形態によると、基地局等と連携して移動端末装置１の位置が特定できる場合には、センサデータに基づく測位を停止し、処理負荷を減らすことができる。また、複数の基地局からの電波により、位置情報を特定できる。
６．第６の実施形態
第６の実施の形態は、移動様態に対応する測位用パラメータをユーザ（管理者）が設定できる構成を備える。
図２０は、第６の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の移動端末装置１は、上述の各実施形態の構成に対して、ユーザインタフェース２０２をさらに有する。図２０は、第１の実施の形態の構成に対してユーザインタフェース２０２をさらに備えた構成を示す。また、メモリ１２は、測位用パラメータ設定プログラム２０１をさらに有する。プロセッサ１１は、測位用パラメータ設定プログラム２０１に従い、ユーザインタフェース２０２を介して入力した移動様態毎の測位用パラメータを、測位用パラメータ格納領域２１に記憶する。
なお、サーバ側にユーザインタフェースを設け、ユーザインタフェースを介して入力した移動様態毎の測位用パラメータを、サーバから受信するようにしてもよい。
本実施の形態によると、ユーザ（管理者）の操作によりユーザインタフェースを介して測位用パラメータをすることができる。
第６の実施の形態は、移動様態に対応する測位用パラメータをユーザ（管理者）が設定できる構成を備える。
図２０は、第６の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の移動端末装置１は、上述の各実施形態の構成に対して、ユーザインタフェース２０２をさらに有する。図２０は、第１の実施の形態の構成に対してユーザインタフェース２０２をさらに備えた構成を示す。また、メモリ１２は、測位用パラメータ設定プログラム２０１をさらに有する。プロセッサ１１は、測位用パラメータ設定プログラム２０１に従い、ユーザインタフェース２０２を介して入力した移動様態毎の測位用パラメータを、測位用パラメータ格納領域２１に記憶する。
なお、サーバ側にユーザインタフェースを設け、ユーザインタフェースを介して入力した移動様態毎の測位用パラメータを、サーバから受信するようにしてもよい。
本実施の形態によると、ユーザ（管理者）の操作によりユーザインタフェースを介して測位用パラメータをすることができる。
７．第７の実施形態
第７の実施形態では、複数の測位用パラメータをユーザ毎に学習する。複数の測位用パラメータにより得られたサンプルのうち、評価を通過しなかったものと評価を通過して残したパーティクルがあるが、例えば評価を通過したパーティクルと、測位用パラメータの関係（パーティクルの評価され度合い）を学習する。学習結果に基づき、サンプリング範囲など測位用パラメータを調整する。これにより、ユーザ毎に測位パラメータを最適化し、より高精度でかつ処理負荷を抑えた測位ができる。
図２１は、第７の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
メモリ１２は、上述の各実施形態の構成に対して、パラメータ学習プログラム２１１を有する。図２１は、第１の実施の形態の構成に対してユーザインタフェース２０２をさらに備えた構成を示す
第７の実施形態では、複数の測位用パラメータをユーザ毎に学習する。複数の測位用パラメータにより得られたサンプルのうち、評価を通過しなかったものと評価を通過して残したパーティクルがあるが、例えば評価を通過したパーティクルと、測位用パラメータの関係（パーティクルの評価され度合い）を学習する。学習結果に基づき、サンプリング範囲など測位用パラメータを調整する。これにより、ユーザ毎に測位パラメータを最適化し、より高精度でかつ処理負荷を抑えた測位ができる。
図２１は、第７の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
メモリ１２は、上述の各実施形態の構成に対して、パラメータ学習プログラム２１１を有する。図２１は、第１の実施の形態の構成に対してユーザインタフェース２０２をさらに備えた構成を示す
図２２は、第７の実施形態の屋内測位処理の説明図である。
ステップＳ１２１〜Ｓ１２９までの処理は上述の実施形態と同様である。ステップＳ２２１において、プロセッサ１１は、複数の測位用パラメータのうち、どの測位用パラメータが最終的にパーティクルとして残っているかを学習する。なお、パーティクルが、どの測位用パラメータに基づくものであるかを予め対応づけておく。例えば、パーティクルが備える情報として、測位用パラメータの識別情報を含むようにしてもよい。学習結果は、メモリ１２や補助記憶装置１５等の適宜の記憶領域に記憶できる。
プロセッサ１１は、学習結果に従い、測位用パラメータを調整する。一例として、測位用パラメータの幅の中で、最終的にパーティクルとして残っている測位用パラメータが一方向側に偏っている場合には、測位用パラメータの幅の中心を該方向にずらすなど、分布を調整する。
本実施の形態によると、複数の測位用パラメータの、パーティクルへの影響を学習でき、測位用パラメータの調整に利用できる。
ステップＳ１２１〜Ｓ１２９までの処理は上述の実施形態と同様である。ステップＳ２２１において、プロセッサ１１は、複数の測位用パラメータのうち、どの測位用パラメータが最終的にパーティクルとして残っているかを学習する。なお、パーティクルが、どの測位用パラメータに基づくものであるかを予め対応づけておく。例えば、パーティクルが備える情報として、測位用パラメータの識別情報を含むようにしてもよい。学習結果は、メモリ１２や補助記憶装置１５等の適宜の記憶領域に記憶できる。
プロセッサ１１は、学習結果に従い、測位用パラメータを調整する。一例として、測位用パラメータの幅の中で、最終的にパーティクルとして残っている測位用パラメータが一方向側に偏っている場合には、測位用パラメータの幅の中心を該方向にずらすなど、分布を調整する。
本実施の形態によると、複数の測位用パラメータの、パーティクルへの影響を学習でき、測位用パラメータの調整に利用できる。
８．第８の実施形態
第８の実施形態は、複数ユーザの履歴を利用して、測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習する。
図２３は、第８の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の屋内測位システムは、複数の移動端末装置１とサーバ３を備える。各移動端末装置１とサーバ３は、ネットワークを介して通信する。なお、図２３は煩雑さをさけるため、移動端末装置１はひとつだけ示している。
本実施の形態の移動端末装置１は、上述の各実施形態の移動端末装置に対して、ネットワークとのインタフェースである通信インタフェース２３２をさらに有する。また、補助記憶装置１５は、ユーザの属性情報格納領域２３２をさらに有する。ユーザの属性情報格納領域２３２には、ユーザの年齢層、身長、体重等の属性情報が予め記憶される。
第８の実施形態は、複数ユーザの履歴を利用して、測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習する。
図２３は、第８の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態の屋内測位システムは、複数の移動端末装置１とサーバ３を備える。各移動端末装置１とサーバ３は、ネットワークを介して通信する。なお、図２３は煩雑さをさけるため、移動端末装置１はひとつだけ示している。
本実施の形態の移動端末装置１は、上述の各実施形態の移動端末装置に対して、ネットワークとのインタフェースである通信インタフェース２３２をさらに有する。また、補助記憶装置１５は、ユーザの属性情報格納領域２３２をさらに有する。ユーザの属性情報格納領域２３２には、ユーザの年齢層、身長、体重等の属性情報が予め記憶される。
サーバ３は、プロセッサ３１１と、メモリ３１２と、補助記憶装置３１３と、通信インタフェース３１４とを有する。メモリ３１２は、パラメータ学習プログラム３１５を含む。補助記憶装置３１３は、移動軌跡データ格納領域３１６と、建物データ格納領域３１７と、測位用パラメータ格納領域３１８と、学習データ格納領域３１９を含む。
プロセッサ３１１は、サーバ３での各処理を実行する。通信インタフェース３１４は、ネットワークとのインタフェースである。パラメータ学習プログラム３１５は、プロセッサ３１１により実行され、移動端末装置１からの情報から測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習するプログラムである。ここでの学習は、ユーザの属性情報毎にグループ分けして学習する。移動軌跡データ格納領域３１６は、各移動端末装置１から取得した移動軌跡データを格納する。建物データ格納領域３１７及び測位用パラメータ格納領域３１８は、移動端末装置１の対応する構成と同様である。学習データ格納領域３１９は、測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を、ユーザの属性情報毎にグループ分けして記憶する領域である。
プロセッサ３１１は、サーバ３での各処理を実行する。通信インタフェース３１４は、ネットワークとのインタフェースである。パラメータ学習プログラム３１５は、プロセッサ３１１により実行され、移動端末装置１からの情報から測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習するプログラムである。ここでの学習は、ユーザの属性情報毎にグループ分けして学習する。移動軌跡データ格納領域３１６は、各移動端末装置１から取得した移動軌跡データを格納する。建物データ格納領域３１７及び測位用パラメータ格納領域３１８は、移動端末装置１の対応する構成と同様である。学習データ格納領域３１９は、測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を、ユーザの属性情報毎にグループ分けして記憶する領域である。
移動端末装置１は、ユーザ属性情報格納領域２３２に格納されたユーザ属性情報をサーバ３に送信する。
サーバ３は、パラメータ学習プログラム３１５に従い、第７の実施形態における移動端末装置１と同様に測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習する。サーバ３は、得られた学習結果を、ユーザ属性情報毎にグループ分けして学習データ格納領域３１９に記憶する。
一例として、移動端末装置１が上述の第７の実施の形態と同様に測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習し、学習結果と属性情報をサーバ３に送信してもよい。また、サーバ３で移動端末装置１の屋内測位の処理を行い測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習してもよいし、サーバ３が測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習するための情報（例えばパーティクルと測位用パラメータの識別情報）を移動端末装置１から受信して学習してもよい。
サーバ３は、パラメータ学習プログラム３１５に従い、第７の実施形態における移動端末装置１と同様に測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習する。サーバ３は、得られた学習結果を、ユーザ属性情報毎にグループ分けして学習データ格納領域３１９に記憶する。
一例として、移動端末装置１が上述の第７の実施の形態と同様に測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習し、学習結果と属性情報をサーバ３に送信してもよい。また、サーバ３で移動端末装置１の屋内測位の処理を行い測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習してもよいし、サーバ３が測位用パラメータと得られるパーティクルの関係を学習するための情報（例えばパーティクルと測位用パラメータの識別情報）を移動端末装置１から受信して学習してもよい。
なお、移動端末装置１は、上述の各実施形態と同様に移動端末装置１の位置情報を求め、位置情報又は所定期間の位置情報で構成される移動軌跡データをサーバ３に送信してもよい。
サーバ３は、学習結果に従い、測位用パラメータを調整する。従って、調整された測定用パラメータは、ユーザの属性情報毎に記憶されることになる。調整されたパラメータは、各ユーザへフィードバックされてもよい。
本実施の形態によると、複数の測位用パラメータの、パーティクルへの影響をユーザの属性情報毎に学習でき、ユーザの属性情報に応じた測位用パラメータの調整に利用できる。例えば、新たなユーザが屋内測位システムに登録された場合、該新たなユーザの属性情報に基づき、学習結果を反映した測位用パラメータを該新たなユーザに通知できる。
サーバ３は、学習結果に従い、測位用パラメータを調整する。従って、調整された測定用パラメータは、ユーザの属性情報毎に記憶されることになる。調整されたパラメータは、各ユーザへフィードバックされてもよい。
本実施の形態によると、複数の測位用パラメータの、パーティクルへの影響をユーザの属性情報毎に学習でき、ユーザの属性情報に応じた測位用パラメータの調整に利用できる。例えば、新たなユーザが屋内測位システムに登録された場合、該新たなユーザの属性情報に基づき、学習結果を反映した測位用パラメータを該新たなユーザに通知できる。
９．第９の実施形態
第９の実施形態では、サーバ３は移動端末装置１の位置情報に基づき、移動端末装置１のナビゲーション情報を移動端末装置１に提供する。ナビゲーション情報は、例えば店舗情報を含む。
図２４は、第９の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
移動端末装置１のメモリ１２は、サービスプログラム２４３をさらに有する。サーバ３は、プロセッサ３１１と、メモリ３１２と、補助記憶装置３１３と、通信インタフェース３１４とを有する。メモリ３１２は、ナビゲーションプログラム２４１を含む。補助記憶装置３１３は、建物データ格納領域３１７と、店舗情報データ格納領域２４２を含む。
移動端末装置１は測位した位置情報をサーバ３に送信する。サーバ３は、ナビゲーションプログラム２４１に従い、例えば、移動端末装置１から受信し位置情報の周辺の店舗情報を店舗情報データ２４２から取得して移動端末装置１に提供する。また、周辺の店舗情報に代えて、又は、周辺の店舗情報とともに、所望の店舗までの道順を提供してもよい。さらに、建物データを併せて提供し、端末にマップ表示されるようにしてもよい。
本実施の形態によると、移動端末装置１にナビゲーション情報を提供できる。
第９の実施形態では、サーバ３は移動端末装置１の位置情報に基づき、移動端末装置１のナビゲーション情報を移動端末装置１に提供する。ナビゲーション情報は、例えば店舗情報を含む。
図２４は、第９の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
移動端末装置１のメモリ１２は、サービスプログラム２４３をさらに有する。サーバ３は、プロセッサ３１１と、メモリ３１２と、補助記憶装置３１３と、通信インタフェース３１４とを有する。メモリ３１２は、ナビゲーションプログラム２４１を含む。補助記憶装置３１３は、建物データ格納領域３１７と、店舗情報データ格納領域２４２を含む。
移動端末装置１は測位した位置情報をサーバ３に送信する。サーバ３は、ナビゲーションプログラム２４１に従い、例えば、移動端末装置１から受信し位置情報の周辺の店舗情報を店舗情報データ２４２から取得して移動端末装置１に提供する。また、周辺の店舗情報に代えて、又は、周辺の店舗情報とともに、所望の店舗までの道順を提供してもよい。さらに、建物データを併せて提供し、端末にマップ表示されるようにしてもよい。
本実施の形態によると、移動端末装置１にナビゲーション情報を提供できる。
１０．第１０の実施形態
図２５は、第１０の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態のサーバ３のメモリ３１２は作業分析プログラム２５１を有する。サーバ３の補助記憶装置３１７は、建物データ格納領域３１７と、物品情報データ格納領域２５２と、行動履歴データ格納領域２５３と、作業者データ２５４格納領域を有する。
作業分析プログラム２５１は、プロセッサ３１１により実行され、本実施の形態の処理を実現する。例えば、移動端末装置１を保持するユーザ（例えば展示会場の入場者や倉庫などでの作業者）が、展示会場や倉庫内を移動した軌跡を生成する。また、展示会場に配置された物やブース、倉庫内に置かれた物の情報と位置情報が対応した物品情報データを参照し、移動端末装置１の位置情報に基づきある商品を運搬した軌跡など、各作業者の作業効率を定量化する。
図２５は、第１０の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態のサーバ３のメモリ３１２は作業分析プログラム２５１を有する。サーバ３の補助記憶装置３１７は、建物データ格納領域３１７と、物品情報データ格納領域２５２と、行動履歴データ格納領域２５３と、作業者データ２５４格納領域を有する。
作業分析プログラム２５１は、プロセッサ３１１により実行され、本実施の形態の処理を実現する。例えば、移動端末装置１を保持するユーザ（例えば展示会場の入場者や倉庫などでの作業者）が、展示会場や倉庫内を移動した軌跡を生成する。また、展示会場に配置された物やブース、倉庫内に置かれた物の情報と位置情報が対応した物品情報データを参照し、移動端末装置１の位置情報に基づきある商品を運搬した軌跡など、各作業者の作業効率を定量化する。
物品情報データ格納領域２５２は、物品の識別子と、その物品が置かれている位置が対応して予め記憶される。例えば、倉庫や店舗内で物品が置かれている位置の情報が記憶される。行動履歴データ格納領域２５３は、移動端末装置１を所持するユーザの行動履歴が記憶される。ここでは、ユーザが物品の置かれている位置に移動した場合には、物品情報データ閣僚領域２５２を参照して特定される物品の情報も、行動履歴として記憶することができる。作業者データ格納領域２５４は、移動端末装置１の識別子と、その移動端末装置１を所持するユーザの識別子が記憶される。
本実施の形態は、例えば、展示会場や倉庫内の軌跡生成（後処理）、軌跡の時空間検索に利用できる。また、例えば、ある商品を運搬した軌跡などを得ることができる。そして、各作業者の作業効率の定量化に利用できる。端末は予めユーザに配布してもよいし、ユーザが所持する端末にサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
本実施の形態は、例えば、展示会場や倉庫内の軌跡生成（後処理）、軌跡の時空間検索に利用できる。また、例えば、ある商品を運搬した軌跡などを得ることができる。そして、各作業者の作業効率の定量化に利用できる。端末は予めユーザに配布してもよいし、ユーザが所持する端末にサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
１１．第１１の実施形態
第１１の実施形態は、ユーザが施設内でどのような行動をしたかを分析する。
図２６は、第１１の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態のサーバ３のメモリ３１２は顧客行動分析プログラム２６１を有する。サーバ３の補助記憶装置３１７は、建物データ格納領域３１７と、商品情報データ２６２と、行動履歴データ格納領域２５３を有する。
顧客行動分析プログラム２６１は、プロセッサ３１１により実行され、本実施の形態の処理を実現する。例えば、移動端末装置１を保持するユーザ（例えば商業施設の利用者）が、施設内を移動した軌跡を生成する。また、商業施設の店舗や商品と位置情報が対応した商品情報データを参照し、移動端末装置１の位置情報に基づきある店舗や商品の効果測定など、顧客行動分析を行う。商品情報データ格納領域２６２は、商品の識別子と、その商品が置かれている位置が対応して予め記憶される。なお、複数の店舗を有する商業施設で用いる場合、店舗の識別子が、商品情報データ格納領域２６２にさらに記憶されてもよい。建物データ格納領域３１７及び行動履歴データ格納領域２５３は、上述の実施形態と同様である。
本実施の形態は、例えば、商業施設の利用率評価（後処理）、例えば店舗や商品の効果測定に利用できる。また、商業施設の顧客行動分析に利用できる。端末は予めユーザに配布してもよいし、ユーザが所持する端末にサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
第１１の実施形態は、ユーザが施設内でどのような行動をしたかを分析する。
図２６は、第１１の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
本実施の形態のサーバ３のメモリ３１２は顧客行動分析プログラム２６１を有する。サーバ３の補助記憶装置３１７は、建物データ格納領域３１７と、商品情報データ２６２と、行動履歴データ格納領域２５３を有する。
顧客行動分析プログラム２６１は、プロセッサ３１１により実行され、本実施の形態の処理を実現する。例えば、移動端末装置１を保持するユーザ（例えば商業施設の利用者）が、施設内を移動した軌跡を生成する。また、商業施設の店舗や商品と位置情報が対応した商品情報データを参照し、移動端末装置１の位置情報に基づきある店舗や商品の効果測定など、顧客行動分析を行う。商品情報データ格納領域２６２は、商品の識別子と、その商品が置かれている位置が対応して予め記憶される。なお、複数の店舗を有する商業施設で用いる場合、店舗の識別子が、商品情報データ格納領域２６２にさらに記憶されてもよい。建物データ格納領域３１７及び行動履歴データ格納領域２５３は、上述の実施形態と同様である。
本実施の形態は、例えば、商業施設の利用率評価（後処理）、例えば店舗や商品の効果測定に利用できる。また、商業施設の顧客行動分析に利用できる。端末は予めユーザに配布してもよいし、ユーザが所持する端末にサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
１２．第１２の実施形態
第１２の実施の形態は、施設が複数のユーザにどのように利用されているかを分析する。
図２７は、第１２の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
サーバ３の補助記憶装置２７１は、上述の第１１実施形態の構成に対して、顧客履歴データ２７２をさらに有する。例えば、会員制サービスを提供する場合、会員の顧客データや、利用状況などが記憶される。本実施の形態のサーバ３の顧客行動分析プログラム２６１は、各移動端末装置１についての行動履歴データに基づいて、予め定められた顧客行動分析処理を行う。
本実施の形態は、例えば、商業施設の利用率評価（後処理）、例えば店舗や商品の効果測定に利用できる。端末はユーザが所持するサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
第１２の実施の形態は、施設が複数のユーザにどのように利用されているかを分析する。
図２７は、第１２の実施形態の屋内測位システムの構成図である。
サーバ３の補助記憶装置２７１は、上述の第１１実施形態の構成に対して、顧客履歴データ２７２をさらに有する。例えば、会員制サービスを提供する場合、会員の顧客データや、利用状況などが記憶される。本実施の形態のサーバ３の顧客行動分析プログラム２６１は、各移動端末装置１についての行動履歴データに基づいて、予め定められた顧客行動分析処理を行う。
本実施の形態は、例えば、商業施設の利用率評価（後処理）、例えば店舗や商品の効果測定に利用できる。端末はユーザが所持するサービスプログラムをダウンロードしてもよい。
（付記）
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれている。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれている。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１ 移動端末装置
３ サーバ
１１、３１１ プロセッサ
１２、３１２ メモリ
１３ 加速度センサ
１４ ジャイロセンサ
１５、３１３ 補助記憶装置
１６ センサデータ取得プログラム
１７ 屋内測位プログラム
１８ パラメータ調整プログラム
１９ 移動様態認識プログラム
２０ センサデータ格納領域
２１、８１ 測位用パラメータ格納領域
８２ パーティクル格納領域
８３ 建物データ格納領域
１５１ 無線信号受信機
１６１ 基地局座標データ格納領域
１８１ 信号強度分布データ格納領域
２０２ ユーザインタフェース
３１９ 学習データ格納領域
２４２ 店舗情報データ格納領域
２５２ 物品情報データ格納領域
２５３ 行動履歴データ格納領域
２６２ 商品情報データ格納領域
３ サーバ
１１、３１１ プロセッサ
１２、３１２ メモリ
１３ 加速度センサ
１４ ジャイロセンサ
１５、３１３ 補助記憶装置
１６ センサデータ取得プログラム
１７ 屋内測位プログラム
１８ パラメータ調整プログラム
１９ 移動様態認識プログラム
２０ センサデータ格納領域
２１、８１ 測位用パラメータ格納領域
８２ パーティクル格納領域
８３ 建物データ格納領域
１５１ 無線信号受信機
１６１ 基地局座標データ格納領域
１８１ 信号強度分布データ格納領域
２０２ ユーザインタフェース
３１９ 学習データ格納領域
２４２ 店舗情報データ格納領域
２５２ 物品情報データ格納領域
２５３ 行動履歴データ格納領域
２６２ 商品情報データ格納領域
Claims (15)
- 移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
前記移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と移動端末装置の識別子を、サーバに送信する前記移動端末装置。 - 測位用パラメータが移動様態毎に記憶された測位用パラメータ格納領域
をさらに備え、
前記プロセッサは、移動様態に基づき前記測位用パラメータ格納領域を参照して、測位用パラメータを取得する請求項１に記載の移動端末装置。 - 前記測位用パラメータ格納領域は、移動様態毎に、異なる値の測位用パラメータが記憶される請求項１に記載の移動端末装置。
- 前記移動様態は、直進移動、屈折移動及び滞留のうち少なくともふたつを含み、
前記測位用パラメータ格納領域は、移動様態毎に、異なる値の測位用パラメータが記憶される請求項１に記載の移動端末装置。 - 複数の測位用パラメータを得るための情報を含む測位用パラメータ格納領域
をさらに備え、
前記プロセッサは、複数の測位用パラメータに従い、位置情報の候補である複数のサンプルを求め、該サンプルの中から所定の条件に合致する位置情報の示すパーティクルを求め、
前記複数の測位用パラメータの変動幅と刻み幅の一方又は双方が、移動様態により異なる請求項１に記載の移動端末装置。 - 前記複数の測位用パラメータを得るための情報は、基準値と、測位用パラメータの前記刻み幅を示すサンプリング間隔と、測位用パラメータの前記変動幅を示すサンプル数を含み、
該基準値からサンプリング間隔の刻みで、サンプル数分の測位用パラメータが得られる請求項５に記載の移動端末装置。 - 歩行移動を表す移動様態に対応して、第１サンプリング間隔と第１サンプル数が記憶され、
屈折移動を表す移動様態に対応して、第２サンプリング間隔と第２サンプル数が記憶され、
前記第２サンプリング間隔は第１サンプリング間隔より小さく、及び／又は第２サンプル数は第１サンプル数より大きい請求項６に記載の移動端末装置。 - 測位機器からの無線信号を受信する無線信号受信機
をさらに備え、
前記プロセッサは、前記無線信号受信機が前記測位機器からの無線信号を受信すると、前記センサデータに基づく位置情報の測定から、該測位機器からの無線信号に基づく位置情報の測定に移行する請求項１に記載の移動端末装置。 - 基地局から、送信元の基地局の識別子を含む無線信号を受信する無線信号受信機と
基地局の識別子と、該基地局が配置された位置を示す基地局位置情報が記憶された基地局座標データ格納領域と
をさらに備え、
前記プロセッサは、前記無線信号受信機が前記基地局から前記無線信号を受信すると、前記センサデータに基づく位置情報の測定から、該基地局からの無線信号と前記基地局座標データ格納領域の基地局位置情報に基づく位置情報の測定に移行する請求項１に記載の移動端末装置。 - 複数の基地局からの無線信号を受信する無線信号受信機と、
各基地局からの無線信号の受信信号強度と、移動端末装置の位置情報が予め記憶された信号強度分布データ格納領域と
をさらに備え、
前記プロセッサは、前記無線信号受信機が前記複数の基地局からの無線信号を受信すると、前記センサデータに基づく位置情報の測定から、該複数の基地局からの無線信号と前記信号強度分布データ格納領域の位置情報に基づく位置情報の測定に移行する請求項１に記載の移動端末装置。 - 移動様態毎の測位用パラメータをユーザの操作により入力して設定するためのユーザインタフェース
をさらに備える請求項１に記載の移動端末装置。 - 前記プロセッサは、複数の測位用パラメータにより得られる前記複数のサンプルのうち所定の条件に合致した前記パーティクルと、該測位用パラメータの関係を学習する請求項１に記載の移動端末装置。
- 移動端末装置と
サーバと
を備え、
前記移動端末装置は、
該移動端末装置の加速度を検知する加速度センサと、
該移動端末装置の移動方向を検知するジャイロセンサと、
プロセッサと
を有し、
前記プロセッサは、加速度センサ及びジャイロセンサによるセンサデータに基づき、前記移動端末装置の移動様態を判定し、
前記移動端末装置の移動様態に応じた測位用パラメータと、前記センサデータとに基づき位置情報を測定し、
測定した位置情報と前記移動端末装置の識別子を、前記サーバに送信する測位システム。 - 前記移動端末装置は、
複数の測位用パラメータを得るための情報を含む測位用パラメータ格納領域
をさらに備え、
前記プロセッサは、複数の測位用パラメータに従い、位置情報の候補である複数のサンプルを求め、該サンプルの中から所定の条件に合致する位置情報の示すパーティクルを求め、
測位用パラメータにより得られる前記複数のサンプルのうち所定の条件に合致したパーティクルと、該測位用パラメータの関係を学習し、
自移動端末装置を使用するユーザの属性情報と、該学習結果を前記サーバに送信し、
前記サーバは、該学習結果を、属性情報に従いグループ分けして学習する請求項１３に記載の測位システム。 - 前記サーバは、
前記移動端末装置から受信した該移動端末装置の位置情報に基づくナビゲーション情報を前記端末に提供し、又は、前記移動端末装置から受信した該移動端末装置の位置情報に基づき行動履歴を記憶する請求項１３に記載の測位システム。
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