JP2014178159A - 測定装置、測定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】デッドレコニングによる位置推定の精度を高めることを目的とする。
【解決手段】慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定装置であって、前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定部と、当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得部と、取得した前記照度の変化の周期を検出する検出部と、前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正部と、を有する、測定装置を提供する。
【選択図】図３

Description

本発明は、測定装置、測定方法及びプログラムに関する。

スマートフォンの普及に伴って、携帯端末の位置情報サービスに対する需要が増加している。スマートフォンに代表される携帯端末の多くは、ＧＰＳ(Global Positioning System)を用いた位置測位機能を備えるため、測位によって取得した位置情報を用い、位置情報サービスを受けることができる。一方で、屋内のような、ＧＰＳによる測位が行えない環境においても、位置情報サービスを提供するために、屋内における位置推定技術が注目を集めている。

例えば、ユーザが、特定のデバイスを身体に装着し、そのデバイスが、屋内に設置されたセンサから信号を受信することにより、ユーザの位置を推定する技術が知られている（非特許文献１、２）。一方で、屋内に設置された専用の装置に、ＧＰＳと互換性のある信号を送信させ、受信機に、この信号を受信させる方法もある（特許文献１）。さらに、無線ＬＡＮのアクセスポイントが発信する信号を利用し、位置指紋等の技術を用いて、屋内の現在位置を推定する技術も知られている（非特許文献３、４）。

一方、携帯端末が備える、加速度センサやジャイロセンサのような、慣性センサから得られる情報を元に、現在位置を計算によって求めるデッドレコニングという技術も知られている（非特許文献５、６）。

特許第４２９６３０２号公報

R. Want, et al., "The active badge location system", ACM Transaction on Information system, Volume 10 Issue 1, Jan. 1992, Pages 91-102 N. B. Priyantha, et al., "The Cricket Location-Support System", Proc. ACM MOBICOM, Boston, U.S.A, 2000. V. Bahl, et al., "RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system", IEEE Infocom 2000, pp.775-784, March. 2000. Y.C. Cheng, et al., "Accuracy characterization for metoropolitan-scale Wi-Fi localization", MobiSys '05 Proceedings of the 3rd international conference on Mobile systems, applications and services, pp.233-245, 2005. Alzantot, M et al., "UPTIME: Ubiquitous pedestrian tracking using mobile phones"、 Wireless Communication and Networking Conference (WCNC), IEEE, 2012 W. He, et al., "Unsupervise Indoor Localization", MobiSys '12 Proceedings of the 10th international conference on Mobile systems, applications, and services, pp.197-210.

しかしながら、特定のデバイスを用いる方法や、屋内に専用の装置を設置する方法では、専用のハードウェアを新たに設置する必要があり、ユーザの行動範囲全てを網羅することは、コストの観点から実現が困難である。また、無線ＬＡＮのアクセスポイントを用いる方法は、位置指紋を用いるために、事前学習も必要となる。

一方で、既存のデッドレコニング技術は、慣性センサに関する測定誤差の蓄積により、位置の推定精度が悪化する可能性がある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、デッドレコニングによる位置推定の精度を高めることを目的とする。

上述した課題を解決し目的を達成するため、本発明の一実施形態における測定装置は、
慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定装置であって、
前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定部と、
当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得部と、
取得した前記照度の変化の周期を検出する検出部と、
前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正部と、
を有する。

また、本発明の一実施形態における測定方法は、
慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定方法であって、
前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定段階と、
当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得段階と、
取得した前記照度の変化の周期を検出する検出段階と、
前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正段階と、
を有する。

また、本発明の一実施形態におけるプログラムは、
慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記測定方法は、
前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定段階と、
当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得段階と、
取得した前記照度の変化の周期を検出する検出段階と、
前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正段階と、
を有する。

本発明によれば、照明による照度変化の周期を利用して推定位置等を補正することにより、デッドレコニングによる位置推定の精度を高めることができる。

本発明の一実施形態における測位装置の概要を表す図。 本発明の一実施形態における測位装置のハードウェア構成の例を表す図。 本発明の一実施形態における測位装置の機能ブロックを表す図。 本発明の一実施形態における測位装置の処理フローを説明する図。 ステップ検出処理を説明するための図。 方向検出処理を説明するための図。 照度周期の検出処理を説明するための図。 推定位置の補正方法の例を説明するための図。 補正のための条件を定義するテーブルの例を表す図。 照度を用いた推定位置の補正方法の例を説明するための図。 本発明の一実施形態における測位装置を用いた実験の設定値を表す図。 本発明の一実施形態における測位装置による効果を表す図。 本発明の一実施形態における測位装置による効果を表す図。 進行方向、歩幅及び推定位置の補正方法の例を説明するための図。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

１． 概要
２． ハードウェア構成
３． 機能
４． 動作例
５． 実験結果

≪ １． 概要 ≫
まず、図１を用いて、本発明の一実施形態における測定装置１の概要を説明する。図１は、現在位置の測定対象である、当該測定装置１を所持するユーザが、屋外から、天井に照明装置が付された屋内に入り、歩行する様子を表している。

測定装置１は、スマートフォン、タブレットＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ラップトップＰＣ等の携帯端末である。測定装置１は、ＧＰＳ受信装置を有し、屋外では、ＧＰＳ衛星から送信された測位信号を受信し、自らの絶対位置（緯度、経度、高度等）を測定することができる。このような位置情報の測定方法は、絶対測位と呼ばれる。

一方、測定装置１は、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ等に代表される慣性センサ（慣性装置）を有し、屋内では、慣性センサから得られる慣性情報を用いて、自らの相対位置を測定することができる。このような位置情報の測定方法は、相対測位又はデッドレコニングと呼ばれる。

なお、測定装置１は、無線ＬＡＮの通信装置等も備え、屋内において、利用可能な場合には、無線アクセスポイントの電波強度等を用いた位置指紋の既存の技術等を利用して、絶対位置を取得することもできる（但し、利用可能な場所は限定的である）。このようにして位置情報を取得する方法も、絶対測位に含まれる。

測定装置１は、屋内において、絶対測位ができない場合に、相対測位を用いて、位置を測定する。測定装置１は、蛍光灯等のような照明装置から発せられる光の照度を測定する、照度センサを備えており、相対測位による測位誤差を補正するため、照度の変化の周期を検出し、これを利用する。

詳しくは後述するが、測定装置１は、測定対象の移動に伴い、照度の変化の周期が一定であることを検出すると、測定対照が、等間隔で設置された照明装置の下（照明装置が天井に設置されている場合）を移動していると判断できる。一般に、廊下やオフィス等の蛍光灯のような照明装置は、等間隔に設置されることが多い。測定装置１は、照度の変化の周期が一定であることが検出されている期間に得られる、照明装置間の距離等の情報を利用して、相対測位により求めた位置情報を補正する。

例えば、測定装置１は、以下のような照度と距離との関係式を用いて、照明装置との距離を推定することにより、相対測位によって求められた位置を補正する。

すなわち、測定した照度により、照明装置からの距離が推定できるため、相対測位によって求めた位置と、その照明装置との距離が、推定した距離と大きく異なる場合には、相対測位による位置が誤っているものとして、その位置を補正することができる。

また、測定装置１は、補正期間の測定対象のステップ数（歩数）と、照明装置間の距離とを用いて、測定対象の歩幅の値を補正する（詳しくは後述する）。歩幅は、後述する既存の方法によって推定することができるが、一般に、ユーザの歩行動作によって著しく変化する可能性があるため、適宜、補正することが好ましい。

測定装置１は、このように補正した歩幅の値を用いて、相対測位を行うため、結果として、相対測位による位置推定の精度が向上する。
≪ ２． ハードウェア構成 ≫
次に、図２を用いて、本発明の一実施形態における測定装置１のハードウェア構成を説明する。図２は、測定装置１が、スマートフォンのような携帯端末である場合の、ハードウェア構成例である。

測定装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、加速度センサ１４、角速度センサ１５、地磁気センサ１６、照度センサ１７、通信装置１８、ＧＰＳ受信装置１９、ディスプレイ２０、タッチパネル２１及びバス２２を有する。

ＣＰＵ１１は、測定装置１の動作制御を行うプログラムを実行する。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１のワークエリアを構成する。ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１が実行するプログラムや、プログラムの実行に必要なデータや、ユーザのデータを記憶する。

加速度センサ１４は、測定装置１の二軸又は三軸方向の加速度の変化を検出する。角速度（ジャイロ）センサ１５は、測定装置１の二軸又は三軸方向の角速度の変化を検出する。地磁気センサ１６は、測定装置１の向きを検出する。照度センサ１７は、明るさセンサとも呼ばれ、外部からの光を感知し、その強度を、照度「ルクス（lux又はlx）」で取得することができる。

通信装置１８は、３Ｇ、４Ｇネットワーク及び／又は無線ＬＡＮに接続された他の装置と通信するための装置である。ＧＰＳ受信装置１９は、ＧＰＳ衛星から送信される測位信号を受信するための装置である。

ディスプレイ２０は、ユーザに対して、例えば現在位置を地図情報とともに提示する。タッチパネル２１は、ユーザからの入力を受け付ける装置である。バス２２は、上述した各装置を相互に接続する。

なお、測定装置１は、通信装置１８及びＧＰＳ受信装置１９を備えず、上記センサによる相対測位を主に行うように構成されてもよい。また、測定装置１は、ディスプレイ２０及びタッチパネル２１を備えず、測定位置を記録する処理を主に行うように構成されてもよい。また、測定装置１は、マイクやスピーカ等の装置をさらに備えていても良い。

≪ ３．機能 ≫
次に、図３を用いて、本発明の一実施形態における測定装置１の機能ブロックを説明する。測定装置１は、絶対位置取得部１０１と、位置記憶部１０２と、加速度取得部１０３と、ステップ検出部１０４と、位置推定部１０５と、照度取得部１０６と、周期検出部１０７と、角速度取得部１０８と、方向取得部１０９と、算出部１１０と、判断部１１１と、補正部１１２とを有する。

絶対位置取得部１０１は、主に、ＣＰＵ１１及び通信装置１８若しくはＧＰＳ受信装置１９の処理によって実現され、屋外において、ＧＰＳ衛星から受信される測位信号を用いて、絶対測位を行い、絶対位置（緯度、経度、高さ）を取得する。また、絶対位置取得部１０１は、屋内において、無線アクセスポイントの電波強度を利用した位置指紋等の技術を用いて、絶対位置を取得してもよい。この場合には、絶対位置取得部１０１は、ＲＯＭ１３に予め格納された位置指紋のデータベースを参照することにより、絶対位置を取得することができる。絶対位置取得部１０１は、取得した位置情報を、時刻の情報とともに、後述する、位置記憶部１０２に記憶する。

位置記憶部１０２は、主にＲＯＭ１３により実現され、当該測定装置１の位置を表す位置情報を記憶する。位置情報には、前述した、絶対位置取得部１０１が取得した絶対位置情報と、後述する、位置推定部１０５が推定した相対位置情報とが含まれる。相対位置は、さらに後述する、補正部１１２によって、適宜補正される。位置情報は、緯度及び経度、あるいは、任意の座標系におけるｘ、ｙ座標のような、任意の形式で記憶され得る。

加速度取得部１０３は、主にＣＰＵ１１及び加速度センサ１３の処理によって実現され、当該測定装置１にかかる加速度情報を随時取得する。当該加速度情報は、例えば、以下のような、三次元方向（水平方向のｘ、ｙ軸及び鉛直方向のｚ軸）の加速度ベクトルの大きさによって表される。

ここで、加速度情報から、重力成分を除去するために、ハイパスフィルタによる処理がなされてもよい。また、加速度情報から、手振れなどによる振動の影響を低減するために、ローパスフィルタによる処理がなされてもよい。加速度取得部１０３は、取得した加速度情報を、後述する、ステップ検出部１０４及び位置推定部１０５に渡す。

ステップ検出部１０４は、主にＣＰＵ１１の機能によって構成され、受け取った加速度情報を用いて、測定対象による歩行動作の一ステップを検出する。ステップ検出部１０４によるステップの検出方法を、図５を用いて説明する。

図５は、横軸を時間、縦軸を加速度情報としたグラフである。ステップ検出部１０４は、以下の手順に従い、加速度情報についての二つの閾値を利用した方法により、一ステップを検出する。
（１）第一の閾値（maxima）と第二の閾値（minima）の初期値を設定する
（２）第一の閾値を超えた加速度情報の極大値を新たにmaximaに設定する
（３）maximaから所定の値Δを引いた値を新たなminimaに設定する
（４）第二の閾値を下回った加速度情報の極小値を新たにminimaに設定する
（５）minimaに所定の値Δを足した値を新たなmaximaに設定する
（６）maximaが観測されてから、minimaが観測されるまでの時間間隔が120ms-400msである場合に一ステップを検出する
ステップ検出部１０４は、一ステップが検出された旨と、その時刻とを含む、ステップ情報を、後述する、位置推定部１０５及び算出部１１０に渡す。なお、ステップ検出部１０４は、一定時間内に観測された複数のステップの数と、それぞれが生じた時刻の情報とを、ステップ情報として、位置推定部１０５及び算出部１１０に渡してもよい。

位置推定部１０５は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現され、前述した、ステップ検出部１０４から得たステップ情報と、後述する、方向取得部１０９から取得した方向情報を用いて、当該測定装置１の現在位置を推定する。位置推定部１０５は、例えば、以下の式に従って、現在位置（x_n, y_n）を推定する。

ここで、x_n-1、y_n-1は、測定装置１の直前の位置を表し、θは、方向取得部１０９から得られる方向を表し、SLは、測定対象の一ステップのステップ幅（歩幅）を表す。

x_n-1、y_n-1は、位置記憶部１０２に格納された直前の位置情報であるが、当該位置情報が絶対位置座標（例えば、緯度及び経度）で表現されている場合には、位置推定部１０５は、絶対位置座標を、二次元平面状の座標(x,y)に変換する。そして、位置推定部１０５は、上記の演算を行った後に、得られた位置情報を、再度、緯度及び経度の情報に変換し、位置記憶部１０２に格納する。但し、位置情報は、二次元平面状の座標（x,y）の形式のままで格納されてもよく、表現形式は任意である。

また、位置推定部１０５は、加速度取得部１０３から受け取った加速度情報を用い、以下のような式に従って、歩幅SLを推定する。

ここで、a_maxは、ある期間における加速度の最大値を表し、a_minは、ある期間における加速度の最小値を表す。kは定数である。

なお、歩幅SLを加速度情報を用いて推定するために、位置推定部１０５は、上述する以外の任意の式を用いることができる。

照度取得部１０６は、主に照度センサ１７の処理によって実現され、外部に設置された照明装置等から受ける光の照度（単位は「ルクス」又は「lx」）を随時取得する。照度取得部１０６は、取得した照度を表す照度情報を、後述する、周期検出部１０７に渡す。

周期検出部１０７は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現され、照度の変化の周期を検出する。周期検出部１０７による周期の検出方法を、図７を用いて説明する。図７は、横軸が時間であり、縦軸が照度である。図７は、測定装置１が、一定間隔で設置された照明装置の下を通過した場合に得られる、照度の変化の例を示している。周期検出部１０７は、このような照度の変化が観測された場合に、照度の立下りの時点（例えば、図７のＡ点、Ｂ点、Ｃ点）の時間間隔Ｔ_l1、Ｔ_l2（周期情報）を検出する。周期検出部１０７は、検出した周期情報を、算出部１１０に渡す。

角速度取得部１０８は、主に角速度センサ１５の処理によって実現され、測定装置１にかかる角速度と、そのときの時刻を含む、角速度情報を取得する。角速度取得部１０８は、取得した角速度情報を、後述する、方向取得部１０９及び算出部１１０に渡す。

方向取得部１０９は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現され、角速度情報を用いて、以下のような式により、移動方向θを表す方向情報を取得する。

ここで、ωは、角速度取得部１０８によって得られた角速度情報であり、Ｔは、測定対象となる時間を表す。測定対象となる時間は、適宜定められる。図６は、推測した移動方向の例を表すグラフであり、横軸は時間、縦軸は移動方向を表す。方向取得部１０９は、取得した方向情報を、位置推定部１０５に渡す。

算出部１１０は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現される。算出部１１０は、ステップ検出部１０４より受け取ったステップ情報を用いて、所定の時間内における、一ステップに要した時間の分散値σ_s ²を算出する。

ここで、所定の時間とは、例えば、図７に示されるような期間Winであり、予め定義される。この期間のことをウィンドウと呼び、その長さをウィンドウサイズと呼ぶ。各部で取得された情報は、共に取得される時刻の情報により、何れのウィンドウ内で取得された情報であるか、区別可能なように構成される。

また、算出部１１０は、角速度取得部１０８より受け取った角速度情報を用いて、期間Winにおける、一ステップの角速度の分散値σ_ω ²を算出する。

さらに、算出部１１０は、周期検出部１０７より受け取った周期情報を用いて、期間Winにおける、照度の周期の分散値σ_l ²を算出する。

算出部１１０は、上記の通り算出した各分散値σ_s ²、σ_ω ²、σ_l ²を、後述する、判断部１１１に渡す。

判断部１１１は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現される。判断部１１１は、算出部１１０から受け取った分散値σ_s ²、σ_ω ²、σ_l ²と、各分散値に対応する閾値TH_s、TH_ω、TH_lとをそれぞれ比較し、条件が満たされている場合に、後述する、補正部１１２に位置の補正を行うよう指示する。

判断部は、例えば、算出部１１０から受け取った分散値σ_s ²、σ_ω ²、σ_l ²が、それぞれ、予め定められた閾値TH_s、TH_ω、TH_l以下である場合に、当該分散値が算出されたウインドウ内で得られる各種情報を用いて、推定位置等の補正を行うよう、補正部１１２に指示する。補正に用いられる各種情報については、後述する。

補正部１１２は、主にＣＰＵ１１の処理によって実現され、判断部１１１からの指示に応じて、歩幅、移動方向及び推定位置を補正する。以下、順に説明する。なお、補正部１１２は、上述した各部で取得された情報を利用するが、図３では、そのような情報の流れを表す矢印は省略されている。

まず、補正部１１２は、判断部１１１によって特定されたウィンドウ内で得られる、以下の各種情報を用い、測定対象の歩幅SLを補正する。
−特定されたウィンドウ内の周期情報から得られる照明装置間の距離d_i（i=0,1,…,n）
−特定されたウィンドウ内のステップ数（歩数）n_i（i=0,1,…,n）
−照度の立下りの点（例えば、図７のＡ及びＢ）での加速度ａのピークの差a_diff=a_max-a_min
ここで、照明装置間の距離ｄは、例えば、直近の図７における照度の立下り時における推定位置と、それよりさらに前の照度の立下り時における推定位置との間の距離によって求めることができる。

補正部１１２は、以下の方法により、歩幅SLを補正する。
（１）特定されたウィンドウ内のd_iの平均値d_aveを計算する
（２）d_aveとn_iから、特定されたウィンドウ内の歩幅の平均値SL_aveを計算する
（３）特定されたウインドウ内のa_diffの平均値a_aveを計算する
（４）数４に基づいてkを求める

（５）（４）で求めたkと、当該特定されたウインドウ以外のウィンドウに対して同様に求めていたkとの平均値k_aveを計算する
そして、補正部１１２は、算出したk_aveを用いて歩幅を推定するよう、位置推定部１０５に指示する。位置推定部１０５は、受け取ったk_aveを用いて、位置推定を行う。

また、補正部１１２は、判断部１１１によって特定されたウィンドウ内で得られる、以下の各種情報を用い、測定対象の移動方向を補正する。
−特定されたウィンドウの始点の時刻における方向情報θ
−特定されたウインドウ内の角速度ωの平均値ω_ave
そして、補正部１１２は、新たな方向情報θ'＝（θ＋ω_ave×ウィンドウサイズ）を用いて位置を推定するよう、位置推定部１０５に指示する。位置推定部１０５は、受け取った方向情報θ'を用いて、位置推定を行う。

なお、上記の歩幅の補正と、移動方向の補正は、独立して行ってもよいし、同時に行っても良い。

また、補正部１１２は、判断部１１１によって特定されたウィンドウ内で得られる、以下の各種情報を用い、測定対象の推定位置を補正する。
−特定されたウィンドウの始点の時刻における位置（x'、y'）
−特定されたウィンドウ内の歩数n_i
−上記のように計算された、特定されたウィンドウ内の歩幅の平均値SL_ave
−上記のように計算された、新たな方向情報θ'
補正部は、以下の式により求まる位置を用いて、位置記憶部１０２に記憶された推定位置を補正する。

なお、図８は、ウィンドウ期間において、上記の式による推定位置の補正を示す概念図である。

≪ ４．動作例 ≫
次に、図４を用いて、本発明の一実施形態における測定装置１の処理フローを説明する。図４に記載されたステップＳ１０１−Ｓ１０６は、繰り返し実行される。

ステップＳ１０１において、加速度取得部１０３、照度取得部１０６、角速度取得部１０８は、それぞれ、所定のサンプリング間隔で、加速度情報、照度情報及び角速度情報を取得する。取得した各種情報は、取得時刻とともに、ＲＯＭ１３等に格納される。

ステップＳ１０２において、ステップ検出部１０４が、測定対象のステップを検出すると、ステップＳ１０３に進む。そうでない場合には、ステップＳ１０１に戻る。

ステップＳ１０３において、位置推定部１０５は、ステップＳ１０１で取得した加速度情報を用いて推定した歩幅の情報を用いて、測定装置１の位置を推定する。

ステップＳ１０４において、算出部１１０は、一ステップに要した時間の分散値σ_s ²と、一ステップあたりの角速度の変化の分散値σ_ω ²と、照度の周期の分散値σ_l ²を算出する。

ステップＳ１０５において、各分散値が、それぞれの閾値TH_s、TH_ω、TH_lとの関係において、所定の条件を満たす場合には、ステップＳ１０６に進み、そうでない場合には、処理を終了する。

ステップＳ１０６において、補正部１１２は、分散値が条件を満たしたウィンドウ期間に得られる情報を用いて、歩幅、移動方向及び推定位置の補正を行う。

ここで、ステップＳ１０５における所定の条件について、前節では、あるウィンドウ期間における分散値σ_s ²、σ_ω ²、σ_l ²が、それぞれの閾値TH_s、TH_ω、TH_l以下であった場合に、補正処理を行う例について説明した。以下では、図９を用いて、それ以外の条件が満たされた場合の処理について説明する。

図９は、あるウィンドウ期間において算出した分散値と、各閾値との関係によって、補正に用いる情報を切り替えるための条件を定義したテーブルである。図９のうち、番号が１のエントリは、既に説明した通り、全ての分散値が、閾値以下となる例である。このよ場合、補正部１１２は、照度、ステップ（加速度）、方向（角速度）全てが信頼できるとみなし、上述したように、歩幅、移動方向及び推定位置の補正を行うことができる。

一方で、番号が２のエントリのように、「ステップの時間間隔の分散値」が閾値を上回っている場合には、ステップに関する情報（すなわち、加速度センサに由来する加速度情報）が信頼できないものとみなすことができる。このような場合には、補正部１１２は、照度の周期と方向の情報のみを用いて、補正を行っても良い。例えば、補正部１１２は、図１０に例示されるように、数１に例示される、照度と距離との関係に基づき、推定位置の補正を行ってもよい。すなわち、補正部１１２は、照度の周期により照明装置の間隔がわかると、推定位置と照明装置との距離が、照度との関係で整合しない場合に、整合する位置へと、推定位置を補正することができる。

さらに、番号が３のエントリのように、「照度の周期の分散値」が閾値を上回っている場合には、照度の周期、すなわち照明の間隔についての情報が信頼できないものとみなすことができる。このような場合には、位置推定部１０５が行うように、照度情報を用いず、位置推定を行うようにしてもよい。

なお、図１４は、図９に示した補正の条件を利用する、具体的な補正手順の一例を表す。図１４は、図４におけるステップＳ１０５及びＳ１０６の処理と対応する。図１４の例では、まず、図９で示した「角速度の分散値」が閾値以下であるかどうかを判定し（ステップＳ２０１）、閾値以下である場合に、進行方向の補正を行う（ステップＳ２０２）。次に、「ステップの時間間隔の分散値」が閾値以下であるかどうかを判定し（ステップＳ２０３）、閾値以下である場合に、歩幅の補正を行う（ステップＳ２０４）。そして、「照度周期の分散値」が閾値以下であるかどうかを判定し（ステップＳ２０５）、閾値以下である場合に、推定位置の補正を行う（ステップＳ２０６）。なお、それぞれの分散値の比較順序は、上記の例に寄らず、任意とすることができる。

≪ ５．実験結果 ≫
図１１−図１３を用いて、本発明の一実施形態における測定装置１を用いた実験結果を説明する。

まず、図１１は、実験の前提条件を表す図である。本実験では、天井に照明装置の設置された廊下を、測定装置１を所持したユーザが、５０ｍの距離にわたり歩行を行った。設置された照明装置の間隔は９ｍである。また、図５で用いられるΔの値は１．５に設定し、歩幅の推定には、上述したように、数４に示される式を用いた。さらに、分散値σ_s ²、σ_ω ²、σ_l ²の閾値TH_s、TH_ω、TH_lは、図の通り設定し、ウィンドウサイズは、１０ステップ分（照明３つ分）の長さとした。

図１２は、進行ルートをｘ軸上の正の方向としたときの、位置推定の結果である。図１２において、横軸は、実際の歩行距離を表し、縦軸は、実際の位置と、推定位置との間の誤差の大きさ（距離）を表している。図１２において、破線は、本発明の一実施形態における測定装置１による補正を行わなかった場合の結果を表し、実線は、補正を行った場合の結果を表している。

図１２より、最終地点における誤差は、補正を行わなかった場合には、約１０ｍであったが、補正を行った場合には、約５ｍとなった。このように、補正によって、推定精度が改善されていることがわかる。

図１３は、本発明の一実施形態における計測装置１による歩幅の補正を行った場合と、行っていない場合の、歩行距離に対する、歩幅の推定値の変化を表した図である。図１３において、横軸は、歩行距離を表し、縦軸は、歩幅の推定値を表している。図１３において、破線は、本発明の一実施形態における測定装置１による補正を行わなかった場合の結果を表し、実線は、補正を行った場合の結果を表している。

図１３より、補正を行った場合には、歩幅の平均値は０．６８０ｍであり、補正を行わなかった場合には、約０．６７８ｍであった。一方で、実際の歩幅は、０．６９４ｍ（５０ｍの距離を７２歩で歩行）であったため、本測定装置１の補正により、実際の歩幅により近い歩幅が推定できていることがわかる。

１ 測定装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ 加速度センサ
１５ 角速度センサ
１６ 地磁気センサ
１７ 照度センサ
１８ 通信装置
１９ ＧＰＳ受信装置
２０ ディスプレイ
２１ タッチパネル
１０１ 絶対位置取得部
１０２ 位置記憶部
１０３ 加速度取得部
１０４ ステップ検出部
１０５ 位置推定部
１０６ 照度取得部
１０７ 周期検出部
１０８ 角速度取得部
１０９ 方向取得部
１１０ 算出部
１１１ 判断部
１１２ 補正部

Claims (6)

1. 慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定装置であって、
   前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定部と、
   当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得部と、
   取得した前記照度の変化の周期を検出する検出部と、
   前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正部と、
   を有する、測定装置。
2. 前記慣性情報を用いて、当該測定装置の測定対象の歩行動作に係る一のステップを検出するステップ検出部
   を有し、
   前記補正部は、前記周期の変動が一定の範囲内であり、かつ、前記ステップの周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する、
   請求項１に記載の測定装置。
3. 前記補正部は、前記周期の変動が一定の範囲内であり、前記ステップの周期の変動が一定の範囲内であり、かつ、前記慣性センサから得られる角速度の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する、
   請求項２に記載の測定装置。
4. 前記補正部は、前記慣性情報とともに、取得した前記照度を用いて、推定した前記位置を補正する、
   請求項１乃至３何れか一項に記載の測定装置。
5. 慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定方法であって、
   前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定段階と、
   当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得段階と、
   取得した前記照度の変化の周期を検出する検出段階と、
   前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正段階と、
   を有する、測定方法。
6. 慣性センサから得られる慣性情報を用いて位置を測定する測定方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記測定方法は、
   前記慣性情報を用いて当該測定装置の位置を推定する推定段階と、
   当該測位装置が照明装置から受ける光の照度を取得する取得段階と、
   取得した前記照度の変化の周期を検出する検出段階と、
   前記周期の変動が一定の範囲内である場合に得られた前記慣性情報を用いて、推定した前記位置を補正する補正段階と、
   を有する、プログラム。

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