JP2014115744A - Information processor, flow line analysis method and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the accuracy of flow line analysis by calculating the position and flow line of a traveling object by a small device scale with high accuracy.SOLUTION: An information processor includes: position detection means and position correction means, and analyzes the flow line of a traveling object. The position detection means detects the position of the traveling object. The position correction means corrects a detection position detected by the position detection means to obtain a correction position. The position correction means obtains a point on a route on which the passage of the traveling object is estimated, and compares the position of the point with the detection position, and obtains points in a threshold range as neighboring points to generate a neighboring point group. Then, the position correction means obtains the correction position from the neighboring points included in the neighboring point group.

Description

本発明は、動線解析を行う情報処理装置、動線解析方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus that performs flow line analysis, a flow line analysis method, and a program.

近年、人や物が移動する経路・軌跡である動線を解析して、移動体の流れを把握する動線解析が注目されている。例えば、物流センター内で人動線の解析を行うことで、作業現場内の作業員の行動を把握することができ、生産・作業効率の向上に寄与することが可能になる。   2. Description of the Related Art In recent years, a flow line analysis for analyzing a flow line that is a path / trajectory along which a person or an object moves and grasping a flow of a moving body has attracted attention. For example, by analyzing the human flow line in the distribution center, it is possible to grasp the behavior of the worker in the work site and contribute to the improvement of production and work efficiency.

動線解析の従来技術としては、例えば、装着されたタグから位置情報と時刻情報を抽出して動線を作成し、作業標準化を支援する技術が提案されている。また、非接触情報記録媒体の動線とアンテナとの最接近点を検出し、相対速度と最接近点から、非接触情報記録媒体の通過有無および方向を判定する技術が提案されている。   As a conventional technique of flow line analysis, for example, a technique has been proposed in which position information and time information are extracted from attached tags to create a flow line and support work standardization. Further, a technique has been proposed in which the closest point between the flow line of the non-contact information recording medium and the antenna is detected, and the presence / absence and direction of the non-contact information recording medium are determined from the relative speed and the closest point.

特開2009−146166号公報JP 2009-146166 A 特開2010−108148号公報JP 2010-108148 A

動線解析では、超音波や赤外線等を用いて人や物の移動体の動きを把握することが行われている。しかし、人や物の位置情報のみから動線を作成したのでは、動線解析の精度が低かった。   In the flow line analysis, the movement of a moving object such as a person or an object is grasped using ultrasonic waves, infrared rays, or the like. However, the accuracy of the flow line analysis is low when the flow line is created only from the position information of the person or the object.

1つの側面では、本発明は、高精度に移動体の位置および動線を求めて、動線解析の精度の向上を図った情報処理装置、動線解析方法およびプログラムを提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide an information processing apparatus, a flow line analysis method, and a program that improve the accuracy of flow line analysis by obtaining the position and flow line of a moving body with high accuracy. To do.

1つの案では、動線を解析する情報処理装置において、移動体の位置を検出する位置検出手段と、位置検出手段で検出された検出位置を補正して補正位置を求める位置補正手段と、を備え、位置補正手段は、移動体の通過が想定されるルート上の1以上のポイントを取得し、該1以上のポイントの位置と、検出位置とを比較して、検出位置から閾値範囲内にあるポイントを近傍点として近傍点集合を生成し、近傍点集合に含まれる近傍点の中から補正位置を求める。   In one proposal, in an information processing apparatus that analyzes a flow line, a position detection unit that detects a position of a moving body, and a position correction unit that corrects a detection position detected by the position detection unit and obtains a correction position. A position correction unit that acquires one or more points on a route on which a moving object is assumed to pass, compares the position of the one or more points with a detection position, and falls within a threshold range from the detection position; A neighborhood point set is generated with a certain point as a neighborhood point, and a correction position is obtained from the neighborhood points included in the neighborhood point set.

1態様によれば、高精度に移動体の位置および動線を求めて、動線解析の精度の向上を図ることが可能になる。   According to the first aspect, it is possible to obtain the position and flow line of the moving body with high accuracy and improve the accuracy of the flow line analysis.

情報処理装置の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of information processing apparatus. 動線解析システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a flow line analysis system. 動線解析システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a flow line analysis system. 情報処理装置の構成例を示図である。It is a figure which shows the structural example of information processing apparatus. 動線解析処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a flow line analysis process. 動線解析が行われる作業現場のレイアウトの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the layout of the work site where a flow line analysis is performed. 作業現場内の動線を示す図である。It is a figure which shows the flow line in a work site. 動線の区間分けを示す図である。It is a figure which shows division into the section of a flow line. 作業者情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of worker information DB. 区間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of area definition information DB. 区間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of area definition information DB. 区間定義情報を説明するための図である。It is a figure for demonstrating area definition information. 区間定義情報を説明するための図である。It is a figure for demonstrating area definition information. ルートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a route. ルートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a route. ルートの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a route. ルート定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route definition information DB. ルート集合DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route set DB. ルート作業時間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route work time definition information DB. ルート作業時間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route work time definition information DB. ルート作業時間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route work time definition information DB. ルート作業時間定義情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route work time definition information DB. ルート詳細情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of route detailed information DB. 位置情報DBの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of position information DB. 位置検出手段により検出された作業者の検出位置を示す図である。It is a figure which shows the detection position of the operator detected by the position detection means. 位置補正手段の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of a position correction means. 近傍点を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a neighborhood point. 補正位置特定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a correction position specific process. 補正位置特定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a correction position specific process. 補正位置特定処理の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of a correction position specific process. 概略位置と補正位置とを示す図である。It is a figure which shows a rough position and a correction position. ルート集合DBの更新処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the update process of route set DB. 作業状況判定手段の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of a work condition determination means. アラームの表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of an alarm. 本実施の形態に用いるコンピュータのハードウェアの一構成例を示す図である。It is a figure which shows one structural example of the hardware of the computer used for this Embodiment.

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図1は情報処理装置の構成例を示す図である。情報処理装置1は、位置検出手段1a、位置補正手段1bおよび移動状況判定手段1cを備え、移動体の動線を解析する装置である。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus. The information processing apparatus 1 includes a position detection unit 1a, a position correction unit 1b, and a movement status determination unit 1c, and is an apparatus that analyzes a flow line of a moving body.

位置検出手段1aは、移動体の位置を検出する。位置補正手段1bは、位置検出手段1aで検出された検出位置を補正して補正位置を求める。
位置補正手段1bでは、移動体の通過が想定されるルート上の1以上のポイントを取得し、その1以上のポイントの位置と、検出位置とを比較して、検出位置から閾値範囲内にあるポイントを近傍点として近傍点集合を生成する。そして、位置補正手段1bは、近傍点集合に含まれる近傍点の中から補正位置を求める。
The position detection means 1a detects the position of the moving body. The position correction unit 1b corrects the detection position detected by the position detection unit 1a to obtain a correction position.
The position correction unit 1b acquires one or more points on the route on which the moving body is assumed to pass, compares the position of the one or more points with the detection position, and is within the threshold range from the detection position. A neighborhood point set is generated using points as neighborhood points. Then, the position correction unit 1b obtains a correction position from among the neighboring points included in the neighboring point set.

また、移動状況判定手段1cは、移動体のルート毎に管理されている、移動体の特定区間での移動に要するあらかじめ決められた設定時間を取得する。そして、移動状況判定手段1cは、移動体が特定区間で実移動した移動時間と、設定時間とを比較して、移動体の全ルートで移動時間が設定時間を超える場合は、アラームを出力する。   Moreover, the movement status determination means 1c acquires a predetermined set time required for movement of the moving object in a specific section, which is managed for each route of the moving object. Then, the movement status determination unit 1c compares the set movement time with the movement time when the moving object actually moves in the specific section, and outputs an alarm when the movement time exceeds the set time for all routes of the moving object. .

このように、情報処理装置1では、実測定された移動体位置の周辺における、移動体の通過が想定されるルート上のポイントを近傍点として抽出し、近傍点の中から補正位置を求める処理を行う。   As described above, the information processing apparatus 1 extracts a point on the route that is assumed to pass the moving body around the actually measured moving body position as a neighboring point, and obtains a correction position from the neighboring point. I do.

これにより、簡易な位置検出機能でも(例えば、少ない位置検出センサ数でも)、移動体位置および動線を高精度に求めることが可能になる。また、移動体の移動状況をリアルタイムに判定する機能も有しているので、移動状況に応じた適切な指示を行うことも可能になる。   Thereby, even with a simple position detection function (for example, even with a small number of position detection sensors), it is possible to obtain the position of the moving body and the flow line with high accuracy. Moreover, since it has the function to determine the movement state of a moving body in real time, it also becomes possible to give an appropriate instruction according to the movement state.

次に情報処理装置1が適用される動線解析システムについて説明する。なお、以降では、人動線を解析する場合を例にして説明する。図2は動線解析システムの構成例を示す図である。動線解析システム1−1は、管理サーバ10a、管理端末10b、無線端末2(携帯電話など)およびアクセスポイントAP1、AP2を備える。   Next, a flow line analysis system to which the information processing apparatus 1 is applied will be described. In the following description, a case where a human flow line is analyzed will be described as an example. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a flow line analysis system. The flow line analysis system 1-1 includes a management server 10a, a management terminal 10b, a wireless terminal 2 (such as a mobile phone), and access points AP1 and AP2.

動線解析システム1−1では、作業者の位置検出として、アクセスポイントAP1、AP2と、無線端末2間で行われる無線LAN(Local Area Network)通信を利用する場合の構成例を示している。   In the flow line analysis system 1-1, a configuration example is shown in which wireless LAN (Local Area Network) communication performed between the access points AP <b> 1 and AP <b> 2 and the wireless terminal 2 is used for worker position detection.

アクセスポイントAP1、AP2は、作業現場Spの適所に設けられ、無線端末2は、作業者に携帯される。また、管理サーバ10a、管理端末10bおよびアクセスポイントAP1、AP2は、有線で接続している。   The access points AP1 and AP2 are provided at appropriate positions on the work site Sp, and the wireless terminal 2 is carried by the worker. In addition, the management server 10a, the management terminal 10b, and the access points AP1 and AP2 are connected by wire.

管理サーバ10aは、図1の情報処理装置1の機能を含み、無線端末2とアクセスポイントAP1、AP2による作業者の位置検出を行って、作業現場Sp内における作業者の動線の解析を行う。管理端末10bは、管理者に対して管理サーバ10aで行われる動線解析に関するGUI(Graphical User Interface)を提供する。   The management server 10a includes the functions of the information processing apparatus 1 in FIG. 1, detects the position of the worker by the wireless terminal 2 and the access points AP1 and AP2, and analyzes the flow line of the worker in the work site Sp. . The management terminal 10b provides an administrator with a GUI (Graphical User Interface) related to flow line analysis performed by the management server 10a.

本技術を適用する動線解析システム1−1では、無線LAN通信によって作業者のおおよその実測位置を取得し、その後の補正処理によって、作業者の正確な補正位置を求める。このため、作業現場Sp内に設置するアクセスポイント数を従来システムよりも少なく設置することができる。そして、少ないアクセスポイント数で作業者の位置を高精度に求めることが可能である。   In the flow line analysis system 1-1 to which the present technology is applied, an approximate measured position of the worker is acquired by wireless LAN communication, and an accurate correction position of the worker is obtained by subsequent correction processing. For this reason, it is possible to install fewer access points in the work site Sp than in the conventional system. And it is possible to obtain | require an operator's position with high precision with few access points.

図3は動線解析システムの構成例を示す図である。動線解析システム1−2は、管理サーバ10a、管理端末10b、RFID(Radio Frequency Identification)タグ2aおよびRFIDアンテナAt1〜At9を備える。   FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a flow line analysis system. The flow line analysis system 1-2 includes a management server 10a, a management terminal 10b, an RFID (Radio Frequency Identification) tag 2a, and RFID antennas At1 to At9.

動線解析システム1−2では、作業者の位置検出として、RFIDアンテナAt1〜At9とRFIDタグ2a間で行われるRFID通信を利用する場合の構成例を示している。   The flow line analysis system 1-2 shows a configuration example in the case where RFID communication performed between the RFID antennas At1 to At9 and the RFID tag 2a is used for detecting the position of the worker.

RFIDアンテナAt1〜At9は、作業現場Spの適所に設けられ、RFIDタグ2aは、作業者に装着される。管理サーバ10a、管理端末10bおよびRFIDアンテナAt1〜At9は、有線で接続している。   The RFID antennas At1 to At9 are provided at appropriate positions on the work site Sp, and the RFID tag 2a is attached to the worker. The management server 10a, the management terminal 10b, and the RFID antennas At1 to At9 are connected by wire.

管理サーバ10aは、図1の情報処理装置1の機能を含み、RFIDタグ2aとRFIDアンテナAt1〜At9による作業者の位置検出を行って、作業現場Sp内における作業者の動線の動線解析を行う。管理端末10bは、管理者に対して管理サーバ10aで行われる動線解析に関するGUIを提供する。   The management server 10a includes the functions of the information processing apparatus 1 of FIG. 1, detects the position of the worker using the RFID tag 2a and the RFID antennas At1 to At9, and analyzes the flow line of the worker in the work site Sp. I do. The management terminal 10b provides the administrator with a GUI related to the flow line analysis performed by the management server 10a.

本技術を適用する動線解析システム1−2では、RFID通信によって作業者のおおよその実測位置を取得し、その後の補正処理によって、作業者の正確な補正位置を求める。このため、作業現場Sp内に設置するRFIDアンテナ数を従来システムよりも少なく設置することができる。そして、少ないRFIDアンテナ数で作業者の位置を高精度に求めることが可能である。   In the flow line analysis system 1-2 to which the present technology is applied, an approximate measured position of the worker is acquired by RFID communication, and an accurate correction position of the worker is obtained by subsequent correction processing. For this reason, it is possible to install fewer RFID antennas in the work site Sp than in the conventional system. And it is possible to obtain | require an operator's position with high precision with few RFID antennas.

なお、図2、図3共に、管理サーバ10aおよび管理端末10bは、1台の管理装置として構成されていてもよい。また、上記では、位置検出として、無線LANやRFIDによる通信によって作業者の概略位置を実測する例について示したが、その他の方法で実測位置を検出してもよい。   2 and 3, the management server 10a and the management terminal 10b may be configured as a single management device. In the above description, an example in which the approximate position of the worker is actually measured by wireless LAN or RFID communication is shown as the position detection. However, the actually measured position may be detected by other methods.

次に情報処理装置1の構成について説明する。図4は情報処理装置の構成例を示す図である。情報処理装置1Aは、位置検出手段11、位置補正手段12、作業者情報取得手段13、ルート集合生成手段14、作業状況判定手段15およびデータベース管理手段16を備える。   Next, the configuration of the information processing apparatus 1 will be described. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus. The information processing apparatus 1A includes a position detection unit 11, a position correction unit 12, a worker information acquisition unit 13, a route set generation unit 14, a work status determination unit 15, and a database management unit 16.

なお、位置検出手段11は、図1の位置検出手段1aの機能を有し、位置補正手段12は、図1の位置補正手段1bの機能を有する。さらに、作業状況判定手段15は、図1の移動状況判定手段1cの機能を有する。   The position detecting means 11 has the function of the position detecting means 1a in FIG. 1, and the position correcting means 12 has the function of the position correcting means 1b in FIG. Further, the work situation determination means 15 has the function of the movement situation judgment means 1c in FIG.

データベース管理手段16は、作業者情報DB(database)16−1、区間定義情報DB16−2、ルート定義情報DB16−3、ルート集合DB16−4、ルート作業時間定義情報DB16−5、ルート詳細情報DB16−6および位置情報DB16−7を含み、各DBの登録管理を制御する。なお、各構成要素の動作と各データベースの構成例については後述する。   The database management means 16 includes worker information DB (database) 16-1, section definition information DB 16-2, route definition information DB 16-3, route set DB 16-4, route work time definition information DB 16-5, route detailed information DB 16 -6 and position information DB 16-7, and controls registration management of each DB. The operation of each component and a configuration example of each database will be described later.

次に情報処理装置1Aによる動線解析の全体処理について説明する。図5は動線解析処理を示すフローチャートである。
〔S1〕作業者情報取得手段13は、作業者情報DB16−1から、作業者情報として、動線解析対象の作業者の作業者ID(identification)および作業IDを取得する。
Next, the entire process of flow line analysis by the information processing apparatus 1A will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the flow line analysis process.
[S1] The worker information acquisition unit 13 acquires the worker ID (identification) and the work ID of the worker who is the subject of the flow line analysis as the worker information from the worker information DB 16-1.

〔S2〕ルート集合生成手段14は、当該作業者の作業IDによって、現時点で候補として挙がる複数の作業ルート(ルート群)の中から、作業開始点が一致するルートをすべて抽出し、初回ルート集合を作成する。そして、ルート集合生成手段14は、初回ルート集合をルート集合DB16−4に登録する。   [S2] The route set generation means 14 extracts all the routes having the same work start point from a plurality of work routes (route groups) currently listed as candidates according to the work ID of the worker, and sets the initial route set. Create Then, the route set generation unit 14 registers the initial route set in the route set DB 16-4.

〔S3〕位置検出手段11は、簡易的な位置検出機能により、当該作業者の概略の位置情報を取得し、取得した位置情報を位置情報DB16−7に登録する。
〔S4〕位置補正手段12は、位置検出手段11で検出された検出位置を補正して補正位置を特定する。
[S3] The position detection unit 11 acquires approximate position information of the worker by a simple position detection function, and registers the acquired position information in the position information DB 16-7.
[S4] The position correction unit 12 corrects the detection position detected by the position detection unit 11 and specifies the correction position.

〔S5〕ルート集合生成手段14は、ステップS4の位置補正結果にもとづき、現時点でのルート集合を認識し、ルート集合DB16−4の登録内容を更新する。
〔S6〕作業状況判定手段15は、ルート作業時間定義情報DB16−5に登録されているルート作業時間定義情報にもとづいて、作業状況を判定する。
[S5] The route set generation means 14 recognizes the current route set based on the position correction result in step S4, and updates the registered contents of the route set DB 16-4.
[S6] The work status determination means 15 determines the work status based on the route work time definition information registered in the route work time definition information DB 16-5.

〔S7〕作業状況判定手段15は、当該作業者の作業終了と判断した場合は、動線解析を終了し、作業が継続されていることを判断した場合は、ステップS3へ戻る。
次に本技術の動線解析が行われる作業現場の一例について説明する。図6は動線解析が行われる作業現場のレイアウトの一例を示す図である。作業現場Spの中には、トレイtr1〜tr8が存在している。作業者は、通路(トレイtr1〜tr8が存在しないスペース)を移動しながら、トレイtr1〜tr8の周辺を巡り、商品ピッキングなどの所定の作業を行うものとする。
[S7] The work status determination means 15 ends the flow line analysis when determining that the work of the worker is completed, and returns to step S3 when determining that the work is continued.
Next, an example of a work site where the flow line analysis of the present technology is performed will be described. FIG. 6 is a diagram showing an example of the layout of the work site where the flow line analysis is performed. There are trays tr1 to tr8 in the work site Sp. It is assumed that the worker travels around the trays tr1 to tr8 and performs a predetermined operation such as product picking while moving along a passage (a space where the trays tr1 to tr8 do not exist).

図7は作業現場内の動線を示す図である。図中の太実線は動線Lを示している。動線Lは、作業者が作業現場Sp内を移動することが可能な経路である。
図8は動線の区間分けを示す図である。作業者の動線Lは、適切な区間に分割されて区間単位で処理される。このため、作業者の動線Lを複数の区間に分割するために、動線L上には分割ポイントとなるノードがマッピングされる。
FIG. 7 is a diagram showing a flow line in the work site. The thick solid line in the figure indicates the flow line L. The flow line L is a route through which the worker can move in the work site Sp.
FIG. 8 is a diagram showing segmentation of flow lines. The worker's flow line L is divided into appropriate sections and processed in sections. For this reason, in order to divide the flow line L of the worker into a plurality of sections, nodes serving as division points are mapped on the flow line L.

図8では、ノードN1〜N15が動線L上に設定されて、作業現場Sp内の動線Lは、複数の区間に分割されている。なお、以降では、ノードNaからノードNbの方向における区間を区間Labと呼ぶ。例えば、区間L12は、ノードN1からノードN2の移動方向における区間を示し、区間L21は、ノードN2からノードN1の移動方向における区間を示す。   In FIG. 8, the nodes N1 to N15 are set on the flow line L, and the flow line L in the work site Sp is divided into a plurality of sections. Hereinafter, a section in the direction from the node Na to the node Nb is referred to as a section Lab. For example, the section L12 indicates a section in the moving direction from the node N1 to the node N2, and the section L21 indicates a section in the moving direction from the node N2 to the node N1.

次にデータベース管理手段16で管理される各種データベースおよび登録情報について説明する。図9は作業者情報DBの構成例を示す図である。作業者情報DB16−1は、属性項目として、作業者ID、開始時刻および作業IDを有する。   Next, various databases and registration information managed by the database management means 16 will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating a configuration example of the worker information DB. The worker information DB 16-1 has a worker ID, a start time, and a work ID as attribute items.

作業者IDは、作業者を識別するための識別子であり、例えば、作業者が携帯する無線端末2に設定されているIDやRFIDタグ2aのIDに該当する。また、開始時刻は、作業の開始時刻を示し、作業IDは、作業内容を識別するための識別子である。   The worker ID is an identifier for identifying the worker, and corresponds to, for example, an ID set in the wireless terminal 2 carried by the worker or an ID of the RFID tag 2a. The start time indicates the start time of the work, and the work ID is an identifier for identifying the work content.

図10、図11は区間定義情報DBの構成例を示す図である。区間定義情報DB16−2は、区間毎の区間定義情報をテーブル化して登録する。区間定義情報は、区間内の位置、区間上の移動方向および該当区間のスタート/エンドノードの属性を含む。移動方向は、対応する位置をルートに沿って通過する作業者の進行方向である。移動方向は、例えば、作業現場Spの2次元座標の1つの座標軸と、に移動方向を示す単位ベクトルとの成す角度で表される。   10 and 11 are diagrams showing a configuration example of the section definition information DB. The section definition information DB 16-2 registers the section definition information for each section as a table. The section definition information includes the position in the section, the moving direction on the section, and the start / end node attributes of the section. The moving direction is the traveling direction of the worker who passes the corresponding position along the route. The movement direction is represented by, for example, an angle formed by one coordinate axis of the two-dimensional coordinates of the work site Sp and a unit vector indicating the movement direction.

例えば、区間L12の区間定義情報は、位置L12(xi、yi)、移動方向(θ12i)、スタート/エンドノードの属性を含み、また、区間L21の区間定義情報は、位置L21(xi、yi)、移動方向(θ21i)、スタート/エンドノードの属性を含む。   For example, the section definition information of the section L12 includes the position L12 (xi, yi), the moving direction (θ12i), and the start / end node attributes, and the section definition information of the section L21 is the position L21 (xi, yi). , Moving direction (θ21i), and start / end node attributes.

さらに、例えば、区間L34の区間定義情報は、位置L34(xi、yi)、移動方向(θ34i)、スタート/エンドノードの属性を含む。また、区間L43の区間定義情報は、位置L43(xi、yi)、移動方向(θ43i)、スタート/エンドノードの属性を含む。   Further, for example, the section definition information of the section L34 includes the attributes of the position L34 (xi, yi), the moving direction (θ34i), and the start / end node. Further, the section definition information of the section L43 includes the position L43 (xi, yi), the moving direction (θ43i), and the start / end node attributes.

図12、図13は区間定義情報を説明するための図である。図12は、区間L12の区間定義情報を示し、図13は、区間L34の区間定義情報を示している。
図12の区間L12では、スタートノードがノードN1であり、エンドノードがノードN2である。そして、ノードN1からノードN2への区間上に、6ポイントの位置(L12x1、L12y1)〜(L12x6、L12y6)が設定されている。さらに、ノードN1からノードN2への区間上に、6ポイントの移動方向θ121〜θ126が設定されている。
12 and 13 are diagrams for explaining the section definition information. FIG. 12 shows the section definition information of the section L12, and FIG. 13 shows the section definition information of the section L34.
In the section L12 in FIG. 12, the start node is the node N1, and the end node is the node N2. Then, positions of 6 points (L12x1, L12y1) to (L12x6, L12y6) are set on the section from the node N1 to the node N2. Furthermore, 6-point moving directions θ121 to θ126 are set on the section from the node N1 to the node N2.

また、図13の区間L34では、スタートノードがノードN3であり、エンドノードがノードN4である。そして、ノードN3からノードN4への区間上に、4ポイントの位置(L34x1、L34y1)〜(L34x4、L34y4)が設定されている。さらに、ノードN3からノードN4への区間上に、4ポイントの移動方向θ341〜θ344が設定されている。なお、位置および方向の設定ポイントの数は、解析精度に応じて適宜決定する。   In the section L34 in FIG. 13, the start node is the node N3 and the end node is the node N4. Then, positions (L34x1, L34y1) to (L34x4, L34y4) of 4 points are set on the section from the node N3 to the node N4. Further, four-point moving directions θ341 to θ344 are set on the section from the node N3 to the node N4. Note that the number of position and direction set points is determined as appropriate according to the analysis accuracy.

次にルート関連の情報およびDBについて説明する。ルートとは、作業者が所定の作業を行う際に移動する動線L上の経路のことであり、作業毎にルートはあらかじめ決められている。   Next, route-related information and DB will be described. The route is a route on the flow line L that moves when the worker performs a predetermined work, and the route is predetermined for each work.

図14〜図16はルートの例を示す図である。例えば、図14のルートR1は、作業ID=#1の作業ルートであり、作業ID=#1の作業を行う際の作業者が通過する最短経路を示している。   14 to 16 are diagrams showing examples of routes. For example, a route R1 in FIG. 14 is a work route with work ID = # 1, and indicates the shortest route through which the worker passes when performing work with work ID = # 1.

また、図15のルートR2は、作業ID=#3の作業ルートであり、作業ID=#3の作業を行う際の作業者が通過する最短経路を示している。さらに、図16のルートR3は、作業ID=#4の作業ルートであり、作業ID=#4の作業を行う際に作業者が通過する最短経路を示している。なお、異なる作業IDでも同じルートが割り当てられることもある(図19、図20で後述)。   Further, a route R2 in FIG. 15 is a work route with work ID = # 3, and indicates the shortest route through which an operator passes when performing work with work ID = # 3. Further, a route R3 in FIG. 16 is a work route with work ID = # 4, and indicates the shortest route through which the worker passes when performing work with work ID = # 4. The same route may be assigned even with different work IDs (described later in FIGS. 19 and 20).

図17はルート定義情報DBの構成例を示す図である。該当ルートの区間識別子がルート定義情報となる。また、ルート定義情報DB16−3は、各ルートに対して、ルート定義情報となる区間識別子を、ノードの通過順に順番に登録する。   FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the route definition information DB. The section identifier of the corresponding route becomes route definition information. In addition, the route definition information DB 16-3 registers, for each route, section identifiers serving as route definition information in order of node passage.

例えば、図14のルートR1の通過ノードを順に示すと、N1→N2→N3→N4→N5→N6→N7→N8→N9→N10→N11→N12→N13→N14→N15→N10→N9→N8→N7→N6→N5→N4→N3→N2→N1である。   For example, if the passing nodes of the route R1 in FIG. 14 are shown in order, N1 → N2 → N3 → N4 → N5 → N6 → N7 → N8 → N9 → N10 → N11 → N12 → N13 → N14 → N15 → N10 → N9 → N8 → N7 → N6 → N5 → N4 → N3 → N2 → N1.

したがって、ルートR1のルート定義情報は、図17に示すように上から順に、区間L12、L23、L34、L45、L56、L67、L78、L89、L910、L1011、L1112、L1213、L1314、L1415、L1510、L109、L94、L43、L32、L21と登録される。ルートR2、R3のルート定義情報についても、同様にして登録される。   Therefore, the route definition information of the route R1 is, in order from the top, as shown in FIG. , L109, L94, L43, L32, and L21. The route definition information of routes R2 and R3 is registered in the same manner.

図18はルート集合DBの構成例を示す図である。ルート集合DB16−4は、作業者IDとルートIDの属性項目を含み、一人の作業者の担当する(または担当候補となる)作業ルートを登録するDBである。例えば、作業者ID=ID0001の作業者には、ルートR1、R2、R5、・・・のルート集合が割り当てられることが示されている。   FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration example of the route set DB. The route set DB 16-4 is a DB that includes attribute items of a worker ID and a route ID, and registers a work route in charge of one worker (or a candidate for charge). For example, it is shown that a route set of routes R1, R2, R5,... Is assigned to the worker with worker ID = ID0001.

図19〜図22はルート作業時間定義情報DBの構成例を示す図である。ルート作業時間定義情報DB16−5は、作業IDとルートIDの組み合わせ毎に、ルート作業時間定義情報を登録する。   19 to 22 are diagrams showing configuration examples of the route work time definition information DB. The route work time definition information DB 16-5 registers route work time definition information for each combination of work ID and route ID.

ルート作業時間定義情報は、区間、所要時間および累積時間の属性を有する。所要時間は、該当区間で作業者が作業に要する時間(作業者が留まる時間)である。累積時間は、所要時間を移動方向の順に累積した時間である。   The route work time definition information has attributes of section, required time, and accumulated time. The required time is the time required for the worker to work in the corresponding section (the time during which the worker stays). The accumulated time is a time obtained by accumulating the required time in the order of the movement direction.

なお、同じルートであっても作業IDが異なれば所要時間(作業時間)が異なる。例えば、図19のテーブルと、図20のテーブルを比較すると、どちらも同じルートR1であり、図19のテーブルは作業ID=#1、図20のテーブルは作業ID=#2となっている。   In addition, even if it is the same route, if work IDs differ, required time (work time) will differ. For example, comparing the table of FIG. 19 with the table of FIG. 20, both are the same route R1, and the table of FIG. 19 has work ID = # 1, and the table of FIG. 20 has work ID = # 2.

この場合、図19のテーブルの区間L12では、所要時間=T11-1であり、図20のテーブルの区間L12では、所要時間=T11-2であり、所要時間は互いに異なっている。 In this case, in the section L12 of the table of FIG. 19, the required time = T11 −1 and in the section L12 of the table of FIG. 20, the required time = T11 −2 , and the required times are different from each other.

図23はルート詳細情報DBの構成例を示す図である。ルート詳細情報DB16−6は、ルート毎のルート詳細情報を登録する。ルート詳細情報は、位置Rn(xi、yi)、移動方向(θ)および区間の属性を有する。図23の例では、ルートR1のルート詳細情報を示している。   FIG. 23 is a diagram showing a configuration example of the route detailed information DB. The route detailed information DB 16-6 registers route detailed information for each route. The route detailed information has attributes of position Rn (xi, yi), moving direction (θ), and section. In the example of FIG. 23, detailed route information of the route R1 is shown.

次に位置情報および位置情報DB16−7について説明する。図24は位置情報DBの構成例を示す図である。位置情報DB16−7は、位置検出手段11で検出された作業者の概略の位置情報と、位置補正手段12で位置が補正されて特定された補正位置情報とを登録する。   Next, position information and position information DB 16-7 will be described. FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration example of the position information DB. The position information DB 16-7 registers the approximate position information of the worker detected by the position detecting means 11 and the corrected position information specified by correcting the position by the position correcting means 12.

位置情報DB16−7は、位置情報として、位置P(xi、yi)と相対時間の属性を有し、補正位置情報として、補正位置Q(xi、yi)の属性を有する。相対時間とは、最初の位置を検出した時刻から、各位置の検出時刻までの経過時間(実績相対時間)である。なお相対時間として、1つ前の位置から現在位置への移動に要した時間を、位置情報DB16−7に格納してもよい。その場合、先に検出された相対時間の合計を計算することで、最初の位置検出から各位置の検出までの実績相対時間を得ることができる。   The position information DB 16-7 has attributes of position P (xi, yi) and relative time as position information, and has an attribute of correction position Q (xi, yi) as correction position information. The relative time is an elapsed time (actual relative time) from the time when the first position is detected to the detection time of each position. As the relative time, the time required to move from the previous position to the current position may be stored in the position information DB 16-7. In that case, the actual relative time from the initial position detection to the detection of each position can be obtained by calculating the total of the relative times detected previously.

図25は位置検出手段により検出された作業者の検出位置を示す図である。位置検出手段11は、少ない測定ポイント数で無線LANまたはRFIDなどによって位置検出を行う。このため、作業現場Sp内を移動する作業者の位置は、おおまかな位置として検出される。また、検出結果は、位置情報として位置情報DB16−7に登録される。   FIG. 25 is a diagram showing the detection position of the worker detected by the position detection means. The position detection means 11 performs position detection by a wireless LAN or RFID with a small number of measurement points. For this reason, the position of the worker who moves in the work site Sp is detected as a rough position. The detection result is registered in the position information DB 16-7 as position information.

なお、図25には、位置情報から想定しうる作業ルートとして、ルートR1、R2が示されている。また、図中のポイントa1〜anwは、位置検出手段11で検出された作業者の概略位置であり、各ポイントを結ぶ矢印は、作業者の移動方向を示している。   In FIG. 25, routes R1 and R2 are shown as work routes that can be assumed from the position information. Further, points a1 to anw in the figure are the approximate positions of the workers detected by the position detection means 11, and the arrows connecting the points indicate the movement directions of the workers.

図24の位置情報DB16−7に登録されている位置情報に対応させると、例えば、ポイントa2は、位置がP(x2、y2)であり、相対時間はPT2(ポイントa1からポイントa2への移動相対時間)である。同様に、ポイントanwは、位置がP(xnw、ynw)であり、相対時間はPTnw(ポイントa9からポイントanwへの移動相対時間)である。   24, for example, the position of point a2 is P (x2, y2), and the relative time is PT2 (movement from point a1 to point a2). Relative time). Similarly, the position of the point anw is P (xnw, ynw), and the relative time is PTnw (movement relative time from the point a9 to the point anw).

ここで、作業者が作業現場Sp内で作業を行っているときは、作業者は、通路上に位置しているはずであり、トレイtr1〜tr8上に位置するということはない。しかし、図25からわかるように、作業者の位置検出ポイントとして、例えば、ポイントa2は、通路上で検出されているが、ポイントa1は、トレイtr2上で検出されている。このように、位置検出手段11では、作業者の位置をおおまかに検出しているので、本来、作業者が位置しないはずの箇所を、作業者の位置として検出する可能性がある。   Here, when the worker is working in the work site Sp, the worker should be located on the passage and is not located on the trays tr1 to tr8. However, as can be seen from FIG. 25, for example, the point a2 is detected on the passage as the worker position detection point, but the point a1 is detected on the tray tr2. As described above, since the position detection means 11 roughly detects the position of the worker, there is a possibility that a position where the worker should not be originally positioned is detected as the position of the worker.

この場合、作業現場Sp内に配置する測定ポイント数などを増やして、位置検出精度を上げれば、作業者の位置を正確に検出することは可能になるが、装置規模およびコストの増加を招くことになる。   In this case, if the number of measurement points arranged in the work site Sp is increased and the position detection accuracy is increased, the position of the worker can be accurately detected, but the apparatus scale and cost are increased. become.

したがって、本技術では、位置検出手段11で粗く検出された作業者の位置に対して、その後の位置補正処理を行うことで、精度よく作業者の位置および動線を求め、装置規模およびコストの増加を抑制して、精度の高い動線解析を実行するものである。   Therefore, according to the present technology, the position and flow line of the worker can be obtained with high accuracy by performing the subsequent position correction processing on the position of the worker roughly detected by the position detecting unit 11, and the scale of the apparatus and the cost can be reduced. It suppresses the increase and performs highly accurate flow line analysis.

次に位置補正手段12について説明する。図26は位置補正手段の動作を示すフローチャートである。
〔S11〕位置補正手段12は、ルート集合DB16−4から、動線解析対象の作業者IDに対応する現在のルート集合を認識する。そして、位置補正手段12は、該ルート集合から1つのルートを選択し、選択したルート上のポイントを抽出する。
Next, the position correction unit 12 will be described. FIG. 26 is a flowchart showing the operation of the position correction means.
[S11] The position correction means 12 recognizes the current route set corresponding to the worker ID subject to flow line analysis from the route set DB 16-4. Then, the position correction unit 12 selects one route from the route set and extracts points on the selected route.

〔S12〕位置補正手段12は、抽出したポイントの位置(抽出ポイント)と、位置検出手段11で検出された作業者の現在の概略位置(現検出位置)との比較を行う。
〔S13〕位置補正手段12は、現検出位置の閾値範囲内に、抽出ポイントが含まれるか否かを判断する。閾値範囲内に抽出ポイントが含まれる場合は、ステップS14へ行き、含まれない場合は、ステップS15へ行く。なお、閾値範囲内に含まれるポイントを近傍点と呼ぶ。
[S12] The position correcting unit 12 compares the position of the extracted point (extracted point) with the current approximate position (current detected position) of the worker detected by the position detecting unit 11.
[S13] The position correction unit 12 determines whether or not the extraction point is included in the threshold range of the current detection position. If the extraction point is included in the threshold range, the process goes to step S14, and if not, the process goes to step S15. Note that the points included in the threshold range are called neighborhood points.

図27は近傍点を説明するための図である。現検出位置a0は、半径r1の円cr1の中心に位置するものとし、円cr1の内部を閾値範囲とする。近傍点か否かの判断としては、例えば、ルート上のポイントが円cr1内にある、または円cr1の円周上にあれば、そのポイントは近傍点とする。   FIG. 27 is a diagram for explaining neighboring points. The current detection position a0 is assumed to be located at the center of a circle cr1 having a radius r1, and the inside of the circle cr1 is set as a threshold range. For example, if the point on the route is in the circle cr1 or on the circumference of the circle cr1, the determination as to whether or not the point is a neighboring point is made a neighboring point.

図の場合では、ポイントp1−1、p1−2は、円cr1内に含まれているので、ポイントp1−1、p1−2は、現検出位置a0に近接している近傍点とする。また、ポイントp1−3は、円cr1内に含まれていないので、ポイントp1−3は近傍点とはならない。なお、上記の近傍点を判断するための方法は一例であって、その他の方法を用いてもよい。   In the case shown in the figure, the points p1-1 and p1-2 are included in the circle cr1, and therefore the points p1-1 and p1-2 are neighboring points close to the current detection position a0. In addition, since the point p1-3 is not included in the circle cr1, the point p1-3 is not a neighboring point. Note that the above-described method for determining the neighboring points is an example, and other methods may be used.

〔S14〕位置補正手段12は、閾値範囲内に含まれるポイントを近傍点とし、該近傍点を近傍点集合に入れる。
〔S15〕位置補正手段12は、現在のルート集合の全ポイントに対して、ステップS13の近傍点探索処理を行ったか否かを判断する。全ポイントに対して行った場合は、ステップS17へ行き、行っていない場合はステップS16へ行く。
[S14] The position correcting unit 12 sets a point included in the threshold range as a neighboring point, and puts the neighboring point in a set of neighboring points.
[S15] The position correction means 12 determines whether or not the neighborhood point search process in step S13 has been performed for all points in the current route set. If it has been done for all points, go to step S17, otherwise go to step S16.

〔S16〕位置補正手段12は、選択したルート上の次のポイントを取得して、ステップS12へ戻る。
〔S17〕位置補正手段12は、近傍点集合の同一区間内に、複数の近傍点があれば、現検出位置に最も近接している近傍点を選択する。すなわち、位置補正手段12は、1区間内の近傍点は1つに絞る。
[S16] The position correction means 12 acquires the next point on the selected route, and returns to step S12.
[S17] If there are a plurality of neighboring points in the same section of the neighboring point set, the position correcting unit 12 selects the neighboring point closest to the current detection position. That is, the position correction unit 12 narrows the number of neighboring points in one section to one.

〔S18〕位置補正手段12は、近傍点集合の中に2つ以上の近傍点を有しているか否かを判断する。2つ以上の近傍点を有している場合はステップS20へ行き、有していない場合はステップS19へ行く。   [S18] The position correcting unit 12 determines whether or not there are two or more neighboring points in the neighboring point set. If it has two or more neighboring points, go to step S20, otherwise go to step S19.

〔S19〕位置補正手段12は、現周期で抽出した1点の近傍点を補正位置とする。または、近傍点集合内に近傍点が存在しない場合には、位置補正手段12は、現検出位置に最近接するポイントを補正位置とする。   [S19] The position correction unit 12 sets a point near one point extracted in the current cycle as a correction position. Alternatively, when there is no neighboring point in the neighboring point set, the position correcting unit 12 sets a point closest to the current detection position as a corrected position.

〔S20〕位置補正手段12は、前回周期で特定した補正位置(前回補正位置)と、現周期で取得した現検出位置との距離を算出する。
〔S21〕位置補正手段12は、ステップS20で算出した距離が一定値以内か否かを判断する。具体的には、0に近いか否かを判断する。例えば、算出距離があらかじめ設定した閾値以内にあれば、ほぼ0とみなし、閾値を超えれば0ではないとみなす。算出距離が0に近い場合はステップS22へ行き、0に近くない場合はステップS23へ行く。
[S20] The position correction unit 12 calculates the distance between the correction position specified in the previous cycle (previous correction position) and the current detection position acquired in the current cycle.
[S21] The position correction means 12 determines whether or not the distance calculated in step S20 is within a certain value. Specifically, it is determined whether or not it is close to zero. For example, if the calculated distance is within a preset threshold value, it is regarded as almost 0, and if it exceeds the threshold value, it is regarded as not 0. When the calculated distance is close to 0, the process goes to step S22, and when it is not close to 0, the process goes to step S23.

〔S22〕位置補正手段12は、前回補正位置を現周期での補正位置とする。
なお、前回周期で抽出した前回補正位置と、現周期で抽出した現検出位置との距離が0に近い場合は、作業者は移動しておらず、留まっていると想定される。したがって、このような場合は、前回補正位置を、現周期での補正位置とすることにより、作業者が留まっている場合の位置を求めることができる。
[S22] The position correction means 12 sets the previous correction position as the correction position in the current cycle.
When the distance between the previous correction position extracted in the previous cycle and the current detection position extracted in the current cycle is close to 0, it is assumed that the worker has not moved and stayed. Therefore, in such a case, the position when the worker stays can be obtained by setting the previous correction position as the correction position in the current cycle.

〔S23〕位置補正手段12は、後述の補正位置特定処理を行う。
次に位置補正手段12による補正位置特定処理について説明する。図28、図29は補正位置特定処理を説明するための図である。
[S23] The position correction means 12 performs a correction position specifying process described later.
Next, the correction position specifying process by the position correction unit 12 will be described. 28 and 29 are diagrams for explaining the correction position specifying process.

図28において、現在周期の位置検出で得られた現概略位置を現検出位置anwとし、前回周期で特定された補正位置を前回補正位置a9とする。また、現検出位置の閾値範囲内にある近傍点集合の中に近傍点が3つあるとし、それらを近傍点k1、k2、k3とする。   In FIG. 28, a current approximate position obtained by position detection in the current cycle is set as a current detection position anw, and a correction position specified in the previous cycle is set as a previous correction position a9. Further, it is assumed that there are three neighboring points in the neighboring point set within the threshold range of the current detection position, and these are designated as neighboring points k1, k2, and k3.

図29において、位置補正手段12は、まず、前回補正位置a9と、現検出位置anwとから、移動ベクトルVrを求める(前回補正位置a9が始点、現検出位置anwが終点)。そして、位置補正手段12は、近傍点集合の中から抽出したルート上の近傍点k1、k2、k3における、作業者の進行方向の単位ベクトルvk1、vk2、vk3をそれぞれ求める。例えば位置補正手段12は、区間定義情報DB16−2を参照し、近傍点k1、k2、k3それぞれの移動方向を取得する。次に位置補正手段12は、取得した移動方向にもとづいて、近傍点k1、k2、k3それぞれについて、移動方向を向いた単位ベクトルvk1、vk2、vk3を生成する。   In FIG. 29, the position correction means 12 first obtains a movement vector Vr from the previous correction position a9 and the current detection position anw (the previous correction position a9 is the start point and the current detection position anw is the end point). Then, the position correction unit 12 obtains unit vectors vk1, vk2, and vk3 in the traveling direction of the worker at the neighboring points k1, k2, and k3 on the route extracted from the neighboring point set. For example, the position correction unit 12 refers to the section definition information DB 16-2 and acquires the movement directions of the neighboring points k1, k2, and k3. Next, the position correction unit 12 generates unit vectors vk1, vk2, and vk3 that face the moving direction for each of the neighboring points k1, k2, and k3 based on the acquired moving direction.

さらに、位置補正手段12は、移動ベクトルVrの単位ベクトルvk1方向の成分F(1)、移動ベクトルVrの単位ベクトルvk2方向の成分F(2)および移動ベクトルVrの単位ベクトルvk3方向の成分F(3)を求める。   Further, the position correction means 12 includes a component F (1) of the movement vector Vr in the unit vector vk1 direction, a component F (2) of the movement vector Vr in the unit vector vk2 direction, and a component F (2) of the movement vector Vr in the unit vector vk3 direction. 3) is determined.

ここで、ベクトルA、Bの内積は、A・B=|A||B|cosθである(θはベクトルA、Bのなす角度)。ベクトルBの単位ベクトルをeとすれば(|e|=1)、A・e=|A|cosθとなり、A・eは、ベクトルAのe方向の成分を表す。   Here, the inner product of the vectors A and B is A · B = | A || B | cos θ (θ is an angle formed by the vectors A and B). If the unit vector of the vector B is e (| e | = 1), A · e = | A | cos θ, where A · e represents the component of the vector A in the e direction.

したがって、ここの例では、移動ベクトルVrの単位ベクトルvk1方向の成分F(1)は、F(1)=Vr・vk1=|Vr||vk1|cos(θ−0°)=r・cosθとなる(∵|Vr|=r、|vk1|=1)。   Therefore, in this example, the component F (1) of the movement vector Vr in the direction of the unit vector vk1 is F (1) = Vr · vk1 = | Vr || vk1 | cos (θ−0 °) = r · cos θ (∵ | Vr | = r, | vk1 | = 1).

また、移動ベクトルVrの単位ベクトルvk2方向の成分F(2)は、F(2)=Vr・vk2=|Vr||vk2|cos(θ−270°)=r・cos(θ−270°)=−r・sinθとなる(∵|vk2|=1)。   Further, the component F (2) in the direction of the unit vector vk2 of the moving vector Vr is F (2) = Vr · vk2 = | Vr || vk2 | cos (θ−270 °) = r · cos (θ−270 °) = −r · sin θ (∵ | vk2 | = 1).

さらに、移動ベクトルVrの単位ベクトルvk3方向の成分F(3)は、F(3)=Vr・vk3=|Vr||vk3|cos(θ−90°)=r・cos(θ−90°)=r・sinθとなる(∵|vk3|=1)。   Further, the component F (3) in the direction of the unit vector vk3 of the movement vector Vr is F (3) = Vr · vk3 = | Vr || vk3 | cos (θ−90 °) = r · cos (θ−90 °) = R · sin θ (∵ | vk3 | = 1).

そして、位置補正手段12は、成分F(1)、F(2)、F(3)の中の最大値を持つ近傍点を補正位置として特定する。この例では、F(1)が最大なので、近傍点k1が補正位置と特定される。   Then, the position correction unit 12 specifies a neighboring point having the maximum value among the components F (1), F (2), and F (3) as a correction position. In this example, since F (1) is the maximum, the neighboring point k1 is specified as the correction position.

図30は補正位置特定処理の動作を示すフローチャートである。
〔S31〕位置補正手段12は、前回補正位置と現検出位置とから移動ベクトルVrを求める。
FIG. 30 is a flowchart showing the operation of the correction position specifying process.
[S31] The position correction means 12 obtains the movement vector Vr from the previous correction position and the current detection position.

〔S32〕位置補正手段12は、近傍点集合の中から抽出したルート上の近傍点における、作業者の進行方向の単位ベクトルを求める。
〔S33〕位置補正手段12は、移動ベクトルVrの各単位ベクトル方向の成分を求める。
[S32] The position correction means 12 obtains a unit vector in the traveling direction of the worker at the neighboring points on the route extracted from the neighboring point set.
[S33] The position correction means 12 obtains a component in the direction of each unit vector of the movement vector Vr.

〔S34〕位置補正手段12は、移動ベクトルVrの各単位ベクトル方向の成分の中から最大値を選択し、その最大値を持つ近傍点を補正位置と特定する。
〔S35〕位置補正手段12は、決定した補正位置を位置情報DB16−7の補正情報として登録する。
[S34] The position correction means 12 selects the maximum value from the components in the direction of each unit vector of the movement vector Vr, and specifies a neighboring point having the maximum value as the correction position.
[S35] The position correction unit 12 registers the determined correction position as correction information in the position information DB 16-7.

図31は概略位置と補正位置とを示す図である。概略位置a1〜anwがそれぞれ位置補正されて、補正位置c1〜cnwとなっている状態を示している。このように、補正位置特定処理を行うことにより、作業者の位置および動線を精度よく求めることができる。すなわち、位置検出によって作業者の位置がトレイ上に検出されたとしても、その後の補正位置特定により、作業者の位置が通路上に補正されることになる。   FIG. 31 is a diagram showing the approximate position and the correction position. The schematic positions a <b> 1 to anw are corrected and the corrected positions c <b> 1 to cnw are obtained. Thus, by performing the correction position specifying process, the position and flow line of the operator can be obtained with high accuracy. That is, even if the position of the worker is detected on the tray by the position detection, the position of the worker is corrected on the passage by specifying the correction position thereafter.

次にルート集合生成手段14のルート集合DB16−4の更新処理について説明する。 図32はルート集合DBの更新処理を示すフローチャートである。
〔S41〕ルート集合生成手段14は、補正位置となったポイントが含まれる区間を特定する。
Next, update processing of the route set DB 16-4 of the route set generation means 14 will be described. FIG. 32 is a flowchart showing the update processing of the route set DB.
[S41] The route set generation means 14 specifies a section including the point that is the correction position.

〔S42〕ルート集合生成手段14は、特定した区間を持つルートを現ルート集合から抽出する。
〔S43〕ルート集合生成手段14は、抽出したルートを新たな現ルート集合とし、ルート集合DBに登録する。
[S42] The route set generation means 14 extracts a route having the specified section from the current route set.
[S43] The route set generation means 14 sets the extracted route as a new current route set and registers it in the route set DB.

次に作業状況判定手段15について説明する。図33は作業状況判定手段の動作を示すフローチャートである。
〔S51〕作業状況判定手段15は、作業者情報DB16−1から、作業者IDに対応する作業IDを取得する(複数の作業IDの取得も可)。
Next, the work situation determination means 15 will be described. FIG. 33 is a flowchart showing the operation of the work status determination means.
[S51] The work status determination unit 15 acquires a work ID corresponding to the worker ID from the worker information DB 16-1 (a plurality of work IDs may be acquired).

〔S52〕作業状況判定手段15は、ルート作業時間定義情報DB16−5から、取得した作業IDに対応する作業時間の情報を読み込む。
〔S53〕作業状況判定手段15は、概略位置情報の現在位置における相対時間と、該当の作業情報の累積時間とを比較する。例えば作業状況判定手段15は、相対時間と累積時間との差を求める。
[S52] The work status determination means 15 reads the work time information corresponding to the acquired work ID from the route work time definition information DB 16-5.
[S53] The work status determination means 15 compares the relative time at the current position of the approximate position information with the accumulated time of the corresponding work information. For example, the work situation determination unit 15 obtains the difference between the relative time and the accumulated time.

〔S54〕作業状況判定手段15は、比較結果がすべての該当作業ID上で閾値を超える場合は、ステップS55へ行き、閾値を超えない場合は終了する。
〔S55〕作業状況判定手段15は、アラーム出力を行う。
[S54] The work status determination means 15 goes to step S55 if the comparison result exceeds the threshold value on all the corresponding work IDs, and ends if it does not exceed the threshold value.
[S55] The work status determination means 15 outputs an alarm.

ここで、ルート作業時間定義情報DB16−5によって、ルート上の特定区間での作業者の作業に要する設定時間は、作業ID毎にあらかじめ管理されている。作業状況判定手段15では、特定区間での作業者の実作業に要した作業時間と、設定時間とを比較し、該当作業者に割り当てられているすべての作業IDで、作業時間が設定時間を超える場合は、通常の作業が行われていないと判断してアラームを出力する。このように、動線解析結果をリアルタイムで作業者指導に活用することができるので、作業効率の向上を図ることが可能になる。なお、該当作業者に割り当てられている少なくとも1つの作業IDで、作業時間が設定時間を超える場合に、アラームを出力するようにしてもよい。   Here, by the route work time definition information DB 16-5, the set time required for the worker's work in a specific section on the route is managed in advance for each work ID. The work status determination means 15 compares the work time required for the actual work of the worker in the specific section with the set time, and sets the work time for all work IDs assigned to the worker. When exceeding, it judges that normal work is not performed and outputs an alarm. Thus, since the flow line analysis result can be used for worker guidance in real time, it becomes possible to improve work efficiency. Note that an alarm may be output when the work time exceeds the set time with at least one work ID assigned to the worker.

また図33の例では、現在位置における相対時間と、該当の作業情報の累積時間とを比較しているが、他の時間の比較を行ってもよい。例えば、現在の区間にいる時間が、規定の所要時間を超過した場合に、アラームを出力してもよい。その場合、作業状況判定手段15は、位置情報DB16−7にもとづいて、作業者が現在の区間に立ち入ってからの経過時間を求める。次に作業状況判定手段15は、作業者に課されている作業のルート作業時間定義情報DB16−5から、作業者が現在いる区間の所要時間を求める。そして作業状況判定手段15は、作業者が現在の区間に立ち入ってからの経過時間と、その区間の所要時間より大きい場合に、アラームを出力する。   In the example of FIG. 33, the relative time at the current position is compared with the accumulated time of the corresponding work information, but other times may be compared. For example, an alarm may be output when the time in the current section exceeds a prescribed required time. In that case, the work status determination means 15 obtains the elapsed time since the worker entered the current section based on the position information DB 16-7. Next, the work status determination means 15 obtains the required time of the section where the worker is currently present from the route work time definition information DB 16-5 of the work imposed on the worker. Then, the work status determination means 15 outputs an alarm when the elapsed time since the worker entered the current section and the time required for the section are larger.

図34はアラームの表示例を示す図である。例えば、図2、図3に示した管理端末10bの画面上に示されるアラーム表示の一例を示している。管理端末10bには、作業情報表示画面3が映し出され、作業情報表示画面3は、作業者ID、作業名、ステータスおよび検出時刻が表示されている。   FIG. 34 shows an example of alarm display. For example, an example of the alarm display shown on the screen of the management terminal 10b shown in FIGS. 2 and 3 is shown. A work information display screen 3 is displayed on the management terminal 10b. The work information display screen 3 displays a worker ID, a work name, a status, and a detection time.

例えば、作業者ID=12002の作業者が行っている作業EFGにおいて、時刻15:32に異常ありと表示されている。アラーム出力のその他の例としては、作業者が携帯している無線端末2のアラームを鳴動させたり、無線端末2に注意喚起のメールを送信したりしてもよい。   For example, in work EFG performed by the worker with worker ID = 1002, it is displayed that there is an abnormality at time 15:32. As another example of the alarm output, an alarm of the wireless terminal 2 carried by the worker may be sounded or a warning mail may be transmitted to the wireless terminal 2.

なお、上記に示した処理機能は、コンピュータによって実現することができる。図35は本実施の形態に用いるコンピュータのハードウェアの一構成例を示す図である。コンピュータ100は、CPU(Central Processing Unit)101によって装置全体が制御されている。CPU101には、バス108を介してRAM(Random Access Memory)102と複数の周辺機器が接続されている。   The processing functions shown above can be realized by a computer. FIG. 35 is a diagram illustrating a configuration example of hardware of a computer used in this embodiment. The computer 100 is entirely controlled by a CPU (Central Processing Unit) 101. A RAM (Random Access Memory) 102 and a plurality of peripheral devices are connected to the CPU 101 via a bus 108.

RAM102は、コンピュータ100の主記憶装置として使用される。RAM102には、CPU101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、RAM102には、CPU101による処理に必要な各種データが格納される。   The RAM 102 is used as a main storage device of the computer 100. The RAM 102 temporarily stores at least part of an OS (Operating System) program and application programs to be executed by the CPU 101. The RAM 102 stores various data necessary for processing by the CPU 101.

バス108に接続されている周辺機器としては、HDD(Hard Disk Drive)103、グラフィック処理装置104、入力インタフェース105、光学ドライブ装置106、および通信インタフェース107がある。   Peripheral devices connected to the bus 108 include an HDD (Hard Disk Drive) 103, a graphic processing device 104, an input interface 105, an optical drive device 106, and a communication interface 107.

HDD103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。HDD103は、コンピュータ100の二次記憶装置として使用される。HDD103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、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を使用することもできる。   The HDD 103 magnetically writes and reads data to and from the built-in disk. The HDD 103 is used as a secondary storage device of the computer 100. The HDD 103 stores an OS program, application programs, and various data. Note that a semiconductor storage device such as a flash memory can also be used as the secondary storage device.

グラフィック処理装置104には、モニタ104aが接続されている。グラフィック処理装置104は、CPU101からの命令に従って、画像をモニタ104aの画面に表示させる。モニタ104aとしては、CRT(Cathode Ray Tube)を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。   A monitor 104 a is connected to the graphic processing device 104. The graphic processing device 104 displays an image on the screen of the monitor 104a in accordance with a command from the CPU 101. Examples of the monitor 104a include a display device using a CRT (Cathode Ray Tube) and a liquid crystal display device.

入力インタフェース105には、キーボード105aとマウス105bとが接続されている。入力インタフェース105は、キーボード105aやマウス105bから送られてくる信号をCPU101に送信する。なお、マウス105bは、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。   A keyboard 105 a and a mouse 105 b are connected to the input interface 105. The input interface 105 transmits signals sent from the keyboard 105a and the mouse 105b to the CPU 101. Note that the mouse 105b is an example of a pointing device, and other pointing devices can also be used. Examples of other pointing devices include a touch panel, a tablet, a touch pad, and a trackball.

光学ドライブ装置106は、レーザ光などを利用して、光ディスク106aに記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク106aは、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク106aには、DVD(Digital Versatile Disc)、DVD−RAM、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、CD−R(Recordable)/RW(Rewritable)などがある。   The optical drive device 106 reads data recorded on the optical disc 106a using laser light or the like. The optical disk 106a is a portable recording medium on which data is recorded so that it can be read by reflection of light. Examples of the optical disc 106a include a DVD (Digital Versatile Disc), a DVD-RAM, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and a CD-R (Recordable) / RW (Rewritable).

通信インタフェース107は、ネットワーク110に接続されている。通信インタフェース107は、ネットワーク110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の送受信を行う。   The communication interface 107 is connected to the network 110. The communication interface 107 transmits and receives data to and from other computers or communication devices via the network 110.

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。また、コンピュータで本実施の形態の処理機能を実現する場合、情報処理装置1A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。   With the hardware configuration as described above, the processing functions of the present embodiment can be realized. Further, when the processing functions of the present embodiment are realized by a computer, a program describing the processing contents of the functions of the information processing apparatus 1A is provided.

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、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置(HDD)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープなどがある。光ディスクには、DVD、DVD−RAM、CD−ROM/RWなどがある。光磁気記録媒体には、MO(Magneto Optical disk)などがある。なおプログラムを記録する記録媒体には、一時的な伝搬信号自体は含まれない。   By executing the program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include a magnetic storage device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory. Examples of the magnetic storage device include a hard disk device (HDD), a flexible disk (FD), and a magnetic tape. Optical discs include DVD, DVD-RAM, CD-ROM / RW, and the like. Magneto-optical recording media include MO (Magneto Optical disk). The recording medium for recording the program does not include a temporary propagation signal itself.

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など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、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、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. Further, each time the program is transferred from the server computer, 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)などの電子回路で実現することもできる。   In addition, 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).

以上説明したように、本技術により、簡易的な位置検出技術を用いた場合でも、移動体の位置および動線をその後の位置補正処理で精度よく求めることが可能になる。これにより、現場作業者が<どこで>、<どのような作業を>、<どの程度の時間を掛けて>実施したかを精度良く認識することができる。   As described above, according to the present technology, even when a simple position detection technology is used, the position and the flow line of the moving body can be accurately obtained by the subsequent position correction processing. Thereby, it is possible to accurately recognize <where>, <what type of work>, and <how much time> the site worker has performed.

また、動線解析の結果を、当該作業者に作業指導や作業品質向上に向けたアドバイスとして活用することができ、さらに、これらの動線解析結果の蓄積により、標準作業定義や現場作業改善など2次的な効果を見出すことも可能になる。   In addition, the results of the flow line analysis can be used as work guidance and advice for improving work quality to the worker, and by accumulating these flow line analysis results, standard work definitions and on-site work improvements can be made. It is also possible to find a secondary effect.

以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。   As mentioned above, although embodiment was illustrated, the structure of each part shown by embodiment can be substituted by the other thing which has the same function. Moreover, other arbitrary structures and processes may be added.

1 情報処理装置
1a 位置検出手段
1b 位置補正手段
1c 移動状況判定手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information processing apparatus 1a Position detection means 1b Position correction means 1c Movement condition determination means

Claims (6)

動線を解析する情報処理装置において、
移動体の位置を検出する位置検出手段と、
前記位置検出手段で検出された検出位置を補正して補正位置を求める位置補正手段と、を備え、
前記位置補正手段は、
前記移動体の通過が想定されるルート上の1以上のポイントを取得し、該1以上のポイントの位置と前記検出位置とを比較して、前記検出位置から閾値範囲内にあるポイントを近傍点として近傍点集合を生成し、
前記近傍点集合に含まれる近傍点の中から前記補正位置を求める、
ことを特徴とする情報処理装置。
In an information processing device that analyzes flow lines,
Position detecting means for detecting the position of the moving body;
Position correction means for correcting the detection position detected by the position detection means to obtain a correction position,
The position correction means includes
One or more points on the route that the moving body is supposed to pass through are obtained, the position of the one or more points is compared with the detection position, and a point within the threshold range from the detection position is a neighboring point Generate a set of neighbor points as
Obtaining the correction position from among neighboring points included in the neighboring point set;
An information processing apparatus characterized by that.
前記位置補正手段は、
前回周期で特定された補正位置である前回補正位置と前記検出位置とから、移動ベクトルを求め、
前記近傍点集合内の各近傍点を前記移動体が通過した場合の、前記移動体の進行方向を示す単位ベクトルを求め、
前記移動ベクトルの前記単位ベクトルの方向の成分を求めて、最大成分を持つ近傍点を現周期での補正位置とする、
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
The position correcting means includes
From the previous correction position, which is the correction position specified in the previous cycle, and the detection position, a movement vector is obtained,
Obtaining a unit vector indicating the traveling direction of the moving object when the moving object passes through each neighboring point in the set of neighboring points,
A component in the direction of the unit vector of the movement vector is obtained, and a neighboring point having the maximum component is set as a correction position in the current cycle.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記位置補正手段は、
前回周期で特定された補正位置である前回補正位置と、前記検出位置との距離を算出し、前記距離が一定値を超えない場合は、前回補正位置を現周期での補正位置とする、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
The position correcting means includes
Calculate the distance between the previous correction position, which is the correction position specified in the previous cycle, and the detection position, and if the distance does not exceed a certain value, the previous correction position is the correction position in the current cycle,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
移動状況判定手段をさらに有し、
前記移動状況判定手段は、
前記移動体のルート毎に管理されている、前記移動体の特定区間での移動に要する設定時間を取得し、
前記移動体が前記特定区間で実移動した移動時間と、前記設定時間とを比較して、前記移動体の前記移動時間が前記設定時間を超える場合は、アラームを出力する、
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
It further has a movement status determination means,
The movement status determination means includes
Managed for each route of the mobile body, obtain a set time required to move in a specific section of the mobile body,
When the moving time when the moving body actually moves in the specific section is compared with the set time, and when the moving time of the moving body exceeds the set time, an alarm is output.
The information processing apparatus according to claim 1.
動線を解析する動線解析方法において、
コンピュータが、
移動体の位置を検出して検出位置を求め、
前記移動体の通過が想定されるルート上の1以上のポイントを取得し、
該1以上のポイントの位置と前記検出位置とを比較して、前記検出位置から閾値範囲内にあるポイントを近傍点として近傍点集合を生成し、
前記近傍点集合に含まれる近傍点の中から補正位置を求める、
ことを特徴とする動線解析方法。
In the flow line analysis method for analyzing the flow line,
Computer
Detecting the position of the moving object to find the detection position,
Obtain one or more points on the route where the moving object is supposed to pass,
Comparing the position of the one or more points with the detection position, and generating a set of neighboring points with a point within the threshold range from the detection position as a neighboring point;
A correction position is obtained from among neighboring points included in the neighboring point set.
A flow line analysis method characterized by this.
コンピュータに、
移動体の位置を検出して検出位置を求め、
前記移動体の通過が想定されるルート上の1以上のポイントを取得し、
該1以上のポイントの位置と前記検出位置とを比較して、前記検出位置から閾値範囲内にあるポイントを近傍点として近傍点集合を生成し、
前記近傍点集合に含まれる近傍点の中から補正位置を求める、
処理を実行させるプログラム。
On the computer,
Detecting the position of the moving object to find the detection position,
Obtain one or more points on the route where the moving object is supposed to pass,
Comparing the position of the one or more points with the detection position, and generating a set of neighboring points with a point within the threshold range from the detection position as a neighboring point;
A correction position is obtained from among neighboring points included in the neighboring point set.
A program that executes processing.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017068450A (en) * 2015-09-29 2017-04-06 株式会社東芝 Work performance evaluation device and self-location measuring device
JP7100725B1 (en) 2021-01-19 2022-07-13 ソフトバンク株式会社 Location estimation server, location estimation method, program, and communication terminal
WO2024047975A1 (en) * 2022-08-30 2024-03-07 日立Astemo株式会社 Control device, state management method, and state management program

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101912682B1 (en) * 2016-12-02 2019-01-14 (주) 택트레이서 Method of setting path of automated guided vehicle
JP7177801B2 (en) * 2020-04-16 2022-11-24 株式会社豊田中央研究所 Process organization device, method and program
WO2023119388A1 (en) * 2021-12-21 2023-06-29 日本電気株式会社 Task management system, task management device, task management method, and non-transitory computer-readable medium

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007323199A (en) * 2006-05-30 2007-12-13 Omron Corp Production management apparatus, production management method, production management program and recording medium with the same recorded thereon, and production system
JP2009282930A (en) * 2008-05-26 2009-12-03 Softbank Telecom Corp Position information monitoring system and method
JP2010197194A (en) * 2009-02-25 2010-09-09 Konica Minolta Holdings Inc Flow line information acquisition system and method of acquiring flow-line information

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007323199A (en) * 2006-05-30 2007-12-13 Omron Corp Production management apparatus, production management method, production management program and recording medium with the same recorded thereon, and production system
JP2009282930A (en) * 2008-05-26 2009-12-03 Softbank Telecom Corp Position information monitoring system and method
JP2010197194A (en) * 2009-02-25 2010-09-09 Konica Minolta Holdings Inc Flow line information acquisition system and method of acquiring flow-line information

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017068450A (en) * 2015-09-29 2017-04-06 株式会社東芝 Work performance evaluation device and self-location measuring device
JP7100725B1 (en) 2021-01-19 2022-07-13 ソフトバンク株式会社 Location estimation server, location estimation method, program, and communication terminal
JP2022110756A (en) * 2021-01-19 2022-07-29 ソフトバンク株式会社 Position estimation server, position estimation method, and program, and communication terminal
WO2024047975A1 (en) * 2022-08-30 2024-03-07 日立Astemo株式会社 Control device, state management method, and state management program

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