JP2014215086A - Inertial navigation system, mobile terminal, inertial navigation device, and program - Google Patents

Inertial navigation system, mobile terminal, inertial navigation device, and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately estimate the position of a mobile terminal without using an expensive sensor.SOLUTION: Each mobile terminal 30 uses absolute position information as an initial position, extracts a position where the moving direction of the self terminal is changed from the trajectory of inertial navigation positions estimated on the basis of time series data of inertial navigation information to use the extracted position as a joint, and generates a network model in which positions where proximity communication was performed with another mobile terminal were recorded. An inertial navigation device 50 estimates the angle of each joint of the network model per mobile terminal 30 using the condition that communication positions where proximity communication was performed between mobile terminals 30 correspond between the mobile terminals 30 as the condition of constraint.

Description

本発明は、慣性航法システム、移動体端末、慣性航法装置、及びプログラムに関する。   The present invention relates to an inertial navigation system, a mobile terminal, an inertial navigation device, and a program.

従来、地磁気センサのキャリブレーションにより方位誤差を補正する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。   Conventionally, a method for correcting an azimuth error by calibration of a geomagnetic sensor is known (for example, see Patent Document 1).

また、高精度に携帯端末間の距離を測定できるＵＷＢ（Ultra Wide Band）を利用し、慣性航法誤差を補正する方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。   In addition, a method for correcting an inertial navigation error using UWB (Ultra Wide Band) that can measure the distance between portable terminals with high accuracy is known (for example, see Non-Patent Document 1).

特許第４０９３９８２号Patent No. 4093982

“ACCURATE AND RELIABLE SOLDIER AND FIRST RESPONDER INDOORPOSITIONING: MULTISENSOR SYSTEMS AND COOPERATIVE LOCALIZATION" Stromback(2011)“ACCURATE AND RELIABLE SOLDIER AND FIRST RESPONDER INDOORPOSITIONING: MULTISENSOR SYSTEMS AND COOPERATIVE LOCALIZATION” Stromback (2011)

しかしながら、特許文献１記載の技術では、地磁気センサのキャリブレーションが不完全であるため、方位誤差を補正しきれない、という問題がある。   However, the technique described in Patent Document 1 has a problem in that the azimuth error cannot be corrected because the calibration of the geomagnetic sensor is incomplete.

また、非特許文献１記載の技術では、ＵＷＢを利用しているため、コストが高い、という問題がある。ＷｉｆｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの安価なセンサを用いて、非特許文献１と同様の方法により、慣性航法誤差を補正することも考えられるが、測距誤差が問題となる。   In addition, the technique described in Non-Patent Document 1 has a problem of high cost because it uses UWB. Although it is conceivable to correct the inertial navigation error by a method similar to Non-Patent Document 1 using an inexpensive sensor such as WiFi or Bluetooth (registered trademark), ranging error becomes a problem.

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、高価なセンサを用いることなく、移動体端末の位置を精度良く推定することができる慣性航法システム、移動体端末、慣性航法装置、及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an inertial navigation system, a mobile terminal, and an inertial navigation apparatus that can accurately estimate the position of the mobile terminal without using an expensive sensor. And to provide a program.

上記目的を達成するために、本発明の慣性航法システムは、自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段、前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段、前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段、前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段、及び前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルを送信する送信手段を含む複数の移動体端末と、前記複数の前記移動体端末から各々送信された前記ネットワークモデルを受信する受信手段、前記受信手段によって受信された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段、及び前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段を含む慣性航法装置と、を含んで構成されている。   In order to achieve the above object, the inertial navigation system according to the present invention includes absolute position information indicating the absolute position of the own terminal, proximity communication information indicating the time of close proximity communication with another mobile terminal, and a communication partner. And an acquisition means for acquiring inertial navigation information detected by an inertial navigation sensor mounted on the terminal, and the inertia position acquired by the acquisition means using the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position. Based on the time-series data of the navigation information, the trajectory estimating means for estimating the trajectory of the inertial navigation position of the own terminal, and the moving direction of the own terminal changes from the trajectory of the inertial navigation position estimated by the trajectory estimating means Extraction means for extracting the respective positions, the positions extracted by the extraction means as joints, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position The network model, the proximity communication using the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication is performed with another mobile terminal indicated by the proximity communication information acquired by the acquisition unit as a communication position A plurality of mobile terminals including model generation means for generating the network model recorded together with information, and transmission means for transmitting the network model generated by the model generation means; and transmission from each of the plurality of mobile terminals Receiving means for receiving the received network model, and based on the network model for each of the mobile terminals received by the receiving means, a communication position at which proximity communication is performed between the mobile terminals is the mobile terminal As a constraint condition, the joints of the network model for each mobile terminal An angle estimating means for estimating a degree, and a correction for correcting each of the inertial navigation positions for each mobile terminal based on the angles of the joints of the network model for each mobile terminal estimated by the angle estimating means And an inertial navigation device including means.

本発明の慣性航法システムによれば、複数の移動体端末の各々において、取得手段によって、自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する。軌跡推定手段によって、前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する。抽出手段によって、前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する。   According to the inertial navigation system of the present invention, in each of the plurality of mobile terminals, absolute position information indicating the absolute position of the own terminal, time when proximity communication is performed with another mobile terminal, and Proximity communication information indicating a communication partner and inertial navigation information detected by an inertial navigation sensor mounted on the terminal are acquired. The locus of the inertial navigation position of the terminal is determined based on the time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition unit using the absolute position information acquired by the acquisition unit as an initial position by a track estimation unit. presume. The extracting means extracts each position where the moving direction of the terminal is changed from the locus of the inertial navigation position estimated by the locus estimating means.

そして、モデル生成手段によって、前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成する。送信手段によって、前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルを送信する。   The model generation means is a network model in which the positions extracted by the extraction means are joints, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position, and is acquired by the acquisition means. The network model recorded together with the proximity communication information is generated with the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication is performed with another mobile terminal indicated by the proximity communication information as a communication position. The network model generated by the model generation unit is transmitted by the transmission unit.

そして、慣性航法装置において、受信手段によって、前記複数の前記移動体端末から各々送信された前記ネットワークモデルを受信する。角度推定手段によって、前記受信手段によって受信された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する。   Then, in the inertial navigation device, the network model transmitted from each of the plurality of mobile terminals is received by the receiving means. Based on the network model for each of the mobile terminals received by the receiving means by the angle estimation means, the communication position where the close communication between the mobile terminals is performed corresponds between the mobile terminals. With this as a constraint, the angle of each joint of the network model for each mobile terminal is estimated.

そして、補正手段によって、前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する。   Then, the correction means corrects each of the inertial navigation positions for each of the mobile terminals based on the angles of the joints of the network model for each of the mobile terminals estimated by the angle estimation means.

このように、移動体端末の各々について、絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法情報の時系列データに基づいて推定される慣性航法位置の軌跡から、自端末の移動方向が変化した位置を抽出して、抽出された位置を関節とし、他の移動体端末との間で近接通信を行った位置を記録したネットワークモデルを生成し、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が移動体端末間で対応していることを拘束条件として、移動体端末毎のネットワークモデルの各関節の角度を推定することにより、高価なセンサを用いることなく、移動体端末の位置を精度良く推定することができる。   In this way, for each mobile terminal, the absolute position information is used as the initial position, and the position where the moving direction of the terminal has changed is extracted from the locus of the inertial navigation position estimated based on the time series data of the inertial navigation information. Then, a network model that records the position where proximity communication with other mobile terminals is recorded with the extracted position as a joint is generated, and the communication position where proximity communication between mobile terminals is performed moves. Estimating the angle of each joint of the network model for each mobile terminal with the correspondence between the body terminals as a constraint, thereby accurately estimating the position of the mobile terminal without using an expensive sensor be able to.

本発明に係る移動体端末は、自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段と、前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルと、他の移動体端末の前記ネットワークモデルとに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として推定された前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記自端末の慣性航法位置の各々を補正する補正手段と、を含んで構成されている。   The mobile terminal according to the present invention is equipped with absolute position information indicating the absolute position of the mobile terminal, proximity communication information indicating the time and proximity communication with another mobile terminal, and the mobile terminal. Acquisition means for acquiring the inertial navigation information detected by the inertial navigation sensor, and time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition means with the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position Based on the trajectory estimating means for estimating the trajectory of the inertial navigation position of the own terminal, and extracting the position where the moving direction of the own terminal is changed from the trajectory of the inertial navigation position estimated by the trajectory estimating means. And a network model in which the positions extracted by the extraction means are joints, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position. Thus, the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication is performed with another mobile terminal indicated by the proximity communication information acquired by the acquisition means is recorded as the communication position together with the proximity communication information. Proximity communication between the mobile terminals is performed based on the model generation means for generating the network model, the network model generated by the model generation means, and the network model of another mobile terminal. Correction means for correcting each of the inertial navigation positions of the terminal based on the angles of the joints of the network model estimated on the condition that the communication position corresponds between the mobile terminals; It is comprised including.

本発明に係る慣性航法装置は、移動体端末の絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法センサにより検出された慣性航法情報の時系列データに基づいて推定された前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡から抽出された、前記移動体端末の移動方向が変化した位置の各々を関節とし、前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記移動体端末の慣性航法位置を通信位置として、前記近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを、複数の前記移動体端末について各々取得する手段と、前記取得手段によって取得された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段と、前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段と、を含んで構成されている。   The inertial navigation apparatus according to the present invention uses the absolute position information of the mobile terminal as an initial position, and the inertial navigation position of the mobile terminal estimated based on time series data of the inertial navigation information detected by the inertial navigation sensor. A network model in which each position where the moving direction of the mobile terminal changed from a trajectory is used as a joint and the joints are connected by a straight line so as to approximate the trajectory of the inertial navigation position of the mobile terminal. Then, the inertial navigation position of the mobile terminal corresponding to the time when the proximity communication is performed with another mobile terminal is set as the communication position, and recorded together with the proximity communication information indicating the time of the proximity communication and the communication partner. The network model obtained for each of the plurality of mobile terminals, and the network model for each mobile terminal obtained by the obtaining means. And an angle for estimating the angle of each joint of the network model for each mobile terminal on the condition that the communication position where the proximity communication is performed between the mobile terminals corresponds between the mobile terminals Estimation means; and correction means for correcting each of the inertial navigation positions for each mobile terminal based on the angles of the joints of the network model for each mobile terminal estimated by the angle estimation means. It consists of

上記の角度推定手段は、前記ネットワークモデルが表す慣性航法位置の軌跡の初期位置が、前記取得した絶対位置情報であること、前記関節間の距離が、前記慣性航法位置の軌跡に基づいて得られる距離であること、及び前記通信位置が、前記慣性航法位置の軌跡上に存在することを更に拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定するようにすることができる。   In the angle estimation means, the initial position of the locus of inertial navigation position represented by the network model is the acquired absolute position information, and the distance between the joints is obtained based on the locus of inertial navigation position. The angle of each joint of the network model for each mobile terminal may be estimated on the condition that the distance and the communication position are on the locus of the inertial navigation position. it can.

上記の移動体端末は、前記取得手段によって取得した近接通信情報に基づいて、他の移動体端末との間で近接通信を行った通信位置を抽出する通信位置抽出手段を更に含み、前記モデル生成手段は、前記通信位置抽出手段によって抽出された通信位置を前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するようにすることができる。   The mobile terminal further includes a communication position extracting unit that extracts a communication position at which the close communication is performed with another mobile terminal based on the close communication information acquired by the acquiring unit, and the model generation The means can generate the network model in which the communication position extracted by the communication position extraction means is recorded together with the proximity communication information.

上記の軌跡推定手段は、前記取得手段により新たな絶対位置情報が取得される毎に、該新たな絶対位置情報を用いて、前記慣性航法位置の軌跡を推定するようにすることができる。   The trajectory estimation means can estimate the trajectory of the inertial navigation position using the new absolute position information each time new absolute position information is acquired by the acquisition means.

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段、前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段、前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段、前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段、及び前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルと、他の移動体端末の前記ネットワークモデルとに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として推定された前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記自端末の慣性航法位置の各々を補正する補正手段として機能させるためのプログラムである。   The program according to the present invention allows a computer to store absolute position information indicating the absolute position of its own terminal, proximity communication information indicating a time and proximity communication with another mobile terminal, and the local terminal. Acquisition means for acquiring inertial navigation information detected by a mounted inertial navigation sensor, time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition means with the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position Based on the trajectory estimation means for estimating the trajectory of the inertial navigation position of the terminal, and the position where the movement direction of the terminal is changed is extracted from the trajectory of the inertial navigation position estimated by the trajectory estimation means. A network in which the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position, with the positions extracted by the extraction means and the extraction means as joints; The near-field communication information with the inertial navigation position of the own terminal corresponding to the time at which near-field communication is performed with another mobile terminal indicated by the near-field communication information acquired by the acquisition unit as a communication position And a proximity generation communication between the mobile terminals based on the network model generated by the model generation means and the network model of another mobile terminal. Correction means for correcting each of the inertial navigation positions of the terminal based on the angles of the joints of the network model estimated on the condition that the communication position corresponding to the mobile terminal corresponds between the mobile terminals It is a program to make it function as.

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、移動体端末の絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法センサにより検出された慣性航法情報の時系列データに基づいて推定された前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡から抽出された、前記移動体端末の移動方向が変化した位置の各々を関節とし、前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記移動体端末の慣性航法位置を通信位置として、前記近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを、複数の前記移動体端末について各々取得する取得手段、前記取得手段によって取得された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段、及び前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段として機能させるためのプログラムである。   The program according to the present invention provides a computer, an inertial navigation position of the mobile terminal estimated based on time series data of inertial navigation information detected by an inertial navigation sensor, with the absolute position information of the mobile terminal as an initial position. A network model in which each of the positions where the moving direction of the mobile terminal is extracted from the trajectory of the mobile terminal is a joint, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the trajectory of the inertial navigation position of the mobile terminal. The inertial navigation position of the mobile terminal corresponding to the time at which proximity communication was performed with another mobile terminal as a communication position, together with the proximity communication information indicating the time at which the proximity communication was performed and the communication partner Acquisition means for acquiring the recorded network model for each of the plurality of mobile terminals, and the network for each of the mobile terminals acquired by the acquisition means Based on the network model, the angle of each joint of the network model for each mobile terminal is determined based on the constraint that the communication position where the proximity communication is performed between the mobile terminals corresponds between the mobile terminals. As an angle estimating means for estimating, and a correcting means for correcting each of the inertial navigation positions for each mobile terminal based on the angles of each joint of the network model for each mobile terminal estimated by the angle estimating means It is a program to make it function.

なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。   The storage medium for storing the program of the present invention is not particularly limited, and may be a hard disk or a ROM. Further, it may be a CD-ROM, a DVD disk, a magneto-optical disk or an IC card. Furthermore, the program may be downloaded from a server or the like connected to the network.

以上説明したように、本発明の慣性航法システム、移動体端末、慣性航法装置、及びプログラムによれば、移動体端末の各々について、絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法情報の時系列データに基づいて推定される慣性航法位置の軌跡から、自端末の移動方向が変化した位置を抽出して、抽出された位置を関節とし、他の移動体端末との間で近接通信を行った位置を記録したネットワークモデルを生成し、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が移動体端末間で対応していることを拘束条件として、移動体端末毎のネットワークモデルの各関節の角度を推定することにより、高価なセンサを用いることなく、移動体端末の位置を精度良く推定することができる、という効果が得られる。   As described above, according to the inertial navigation system, mobile terminal, inertial navigation device, and program of the present invention, the absolute position information is set as the initial position for each mobile terminal, and the time series data of the inertial navigation information is used. The position where the movement direction of the terminal has changed is extracted from the locus of the inertial navigation position estimated based on the position, and the position where proximity communication has been performed with another mobile terminal using the extracted position as a joint. Generate the recorded network model and set the angle of each joint of the network model for each mobile terminal as a constraint condition that the communication position where the proximity communication between the mobile terminals is performed is compatible between the mobile terminals. By estimating, it is possible to obtain an effect that the position of the mobile terminal can be accurately estimated without using an expensive sensor.

本発明の第１の実施の形態に係る慣性航法システムの機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the inertial navigation system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. （Ａ）近接通信における移動体端末間距離と信号強度との関係を示す図、及び（Ｂ）通信位置を抽出する方法を説明するための図である。(A) The figure which shows the relationship between the distance between mobile terminals and signal strength in proximity | contact communication, (B) It is a figure for demonstrating the method of extracting a communication position. 関節を抽出する方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of extracting a joint. ネットワークモデルを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a network model. （Ａ）各移動体端末で推定されたＩＮＳ軌跡を示す図、及び（Ｂ）慣性航法位置が補正された各移動体端末の軌跡を示す図である。(A) The figure which shows the INS locus | trajectory estimated in each mobile terminal, (B) The figure which shows the locus | trajectory of each mobile terminal by which the inertial navigation position was correct | amended. 本発明の第１の実施の形態におけるネットワークモデル生成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the network model generation process routine in the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１の実施の形態におけるネットワーク計算処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the network calculation processing routine in the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１の実施の形態におけるモデル補正処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the model correction process routine in the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第２の実施の形態に係る慣性航法システムの機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the inertial navigation system which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第１の実施の形態におけるネットワーク計算処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the network calculation processing routine in the 1st Embodiment of this invention.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１に示すように、第１の実施の形態に係る慣性航法システム１０は、複数の移動体端末３０と、複数の移動体端末３０から送信された移動体端末情報を受信して、複数の移動体端末３０の位置を推定する慣性航法装置５０とを備えている。複数の移動体端末３０と慣性航法装置５０とは、インターネットなどのネットワーク６０を介して接続されている。   As shown in FIG. 1, the inertial navigation system 10 according to the first embodiment receives a plurality of mobile terminals 30 and mobile terminal information transmitted from the plurality of mobile terminals 30, And an inertial navigation device 50 for estimating the position of the mobile terminal 30. The plurality of mobile terminals 30 and the inertial navigation device 50 are connected via a network 60 such as the Internet.

移動体端末３０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や赤外線通信などにより近接して存在する他の移動体端末３０との間で近接通信を行う近接通信装置３２と、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星及び基地局から送信されたＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ装置３４と、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサ等で構成され、移動体端末３０の移動量及び移動方向を含むＩＮＳ（Inertial Navigation System）情報を取得するＩＮＳ装置３６と、移動体端末情報を慣性航法装置５０へ送信するコンピュータ３８とを含んで構成されている。   The mobile terminal 30 includes a proximity communication device 32 that performs proximity communication with other mobile terminals 30 that are close to each other by Bluetooth (registered trademark) or infrared communication, a GPS (Global Positioning System) satellite, and a base. A GPS device 34 that receives GPS information transmitted from a station, an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, a gyro sensor, and the like, and acquires INS (Inertial Navigation System) information including the amount and direction of movement of the mobile terminal 30 An INS device 36 and a computer 38 that transmits mobile terminal information to the inertial navigation device 50 are configured.

このコンピュータ３８は、移動体端末３０全体の制御を司るＣＰＵ、後述するネットワークモデル生成処理ルーチンやモデル補正処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されており、機能的には、通信点抽出部４０と、慣性航法推定部４２と、関節抽出部４４と、ネットワークモデル生成部４６と、送受信部４８とを含んだ構成で表すことができる。なお、慣性航法推定部４２は本発明の軌跡推定手段の一例である。   The computer 38 includes a CPU that controls the entire mobile terminal 30, a ROM that stores a program for realizing a network model generation processing routine and a model correction processing routine described later, a RAM that temporarily stores data, a storage It includes a memory, a network interface, etc. as means, and functionally includes a communication point extraction unit 40, an inertial navigation estimation unit 42, a joint extraction unit 44, a network model generation unit 46, and a transmission / reception unit. 48. The inertial navigation estimation unit 42 is an example of a trajectory estimation unit of the present invention.

近接通信装置３２は、他の移動体端末３０との間で近接通信を行った際に、近接通信を行った時刻、通信相手、及び受信した信号強度を示す近接通信情報を出力する。   When the proximity communication device 32 performs proximity communication with another mobile terminal 30, the proximity communication device 32 outputs proximity communication information indicating the time when the proximity communication is performed, the communication partner, and the received signal strength.

ＧＰＳ装置３４は、受信したＧＰＳ情報に基づいて移動体端末３０の位置を測位し、移動体端末の各時刻における絶対位置情報として出力する。ＧＰＳ情報を受信できない屋内等の区間においては、絶対位置情報を出力しない。   The GPS device 34 measures the position of the mobile terminal 30 based on the received GPS information, and outputs it as absolute position information at each time of the mobile terminal. Absolute position information is not output in sections such as indoors where GPS information cannot be received.

ＩＮＳ装置３６は、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサ等で検出された、移動体端末３０の移動量及び移動方向を含むＩＮＳ情報を出力する。   The INS device 36 outputs INS information including the amount and direction of movement of the mobile terminal 30 detected by an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, a gyro sensor, or the like.

通信点抽出部４０は、近接通信装置３２により得られた近接通信情報の信号強度に基づいて、信号強度が閾値以上となる近接通信情報を、通信位置のデータとして抽出する。   Based on the signal strength of the proximity communication information obtained by the proximity communication device 32, the communication point extraction unit 40 extracts the proximity communication information whose signal strength is equal to or greater than a threshold value as communication position data.

図２（Ａ）に示すように、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮなどの通信では、距離に応じて受信する信号強度が変化する。移動体端末同士がすれ違うときには、信号強度が最大になる時点で最も距離が近くなる。   As shown in FIG. 2A, in communication such as Bluetooth (registered trademark) or wireless LAN, the signal strength received varies depending on the distance. When the mobile terminals pass each other, the distance becomes the shortest when the signal strength becomes maximum.

そこで、通信点抽出部４０は、抽出した、信号強度が閾値以上となる近接通信情報の中から、図２（Ｂ）に示すように、信号強度から推定した距離に基づいて、過去Ｔ秒間の推定距離が最小値となる時点での近接通信情報を、通信位置のデータとして抽出する。   Therefore, the communication point extraction unit 40, based on the distance estimated from the signal strength, as shown in FIG. 2B, from the extracted proximity communication information in which the signal strength is equal to or greater than the threshold, for the past T seconds. The proximity communication information at the time when the estimated distance becomes the minimum value is extracted as communication position data.

慣性航法推定部４２は、取得した各時刻の絶対位置情報の有無に基づいて、ＧＰＳ受信不可区間に入る直前に移動体端末３０で受信したＧＰＳ情報（最後に受信したＧＰＳ情報）に基づく絶対位置情報を、移動体端末３０の初期位置として設定する。   The inertial navigation estimation unit 42 determines the absolute position based on the GPS information (last received GPS information) received by the mobile terminal 30 immediately before entering the GPS unreceivable section based on the presence or absence of the acquired absolute position information at each time. Information is set as the initial position of the mobile terminal 30.

また、慣性航法推定部４２は、設定した初期位置を基準として、取得したセンサ値及び下記（１）式に示すＩＮＳモデルに基づいて、各移動体端末の各時刻における慣性航法位置（以下、「ＩＮＳ軌跡」ともいう）を推定する。   Also, the inertial navigation estimation unit 42 uses the set initial position as a reference, and based on the acquired sensor value and the INS model shown in the following equation (1), the inertial navigation position (hereinafter, “ INS trajectory ").

上記（２）式では、進行距離を歩幅ρxステップ数で求める。ステップ数は加速度センサの垂直成分の波形から、ピークの数を数えて求められる。ｓkはｋ番目のステップにおける移動体端末３０のＩＮＳ情報（ＩＮＳ装置３６の観測値）である。また、ρkは移動体端末３０を携帯する歩行者のｋ番目のステップの歩幅である。θkは移動体端末３０のｋ番目のステップにおける進行方位であり、地磁気センサの観測値である。Ｋは歩行者の歩幅パラメータ（定数）、ａmax kは移動体端末３０のｋ番目のステップ付近の加速度最大値、ａmin kは移動体端末３０のｋ番目のステップ付近の加速度最小値である。上記（２）式においてパラメータＫが決まるとＩＮＳ軌跡が一意に決まるため、ＩＮＳ軌跡を計算することは、パラメータＫを求める問題になる。 In the above equation (2), the travel distance is obtained by the step ρx step number. The number of steps is obtained by counting the number of peaks from the waveform of the vertical component of the acceleration sensor. s k is the INS information (observed value of the INS device 36) of the mobile terminal 30 in the k-th step. Ρ k is the stride of the k-th step of the pedestrian carrying the mobile terminal 30. θ k is a traveling direction in the k-th step of the mobile terminal 30 and is an observation value of the geomagnetic sensor. K is a pedestrian's step parameter (constant), a max k is a maximum acceleration value near the k-th step of the mobile terminal 30, and a min k is a minimum acceleration value near the k-th step of the mobile terminal 30. . When the parameter K is determined in the above equation (2), the INS trajectory is uniquely determined. Therefore, calculating the INS trajectory becomes a problem of obtaining the parameter K.

関節抽出部４４は、慣性航法推定部４２によって推定されたＩＮＳ軌跡に基づいて、方位変化が大きい位置を抽出し、抽出した位置を関節として定義する。例えば、図３に示すように、ＩＮＳ軌跡から、方位角変化を算出し、方位角変化から、各時刻について、一定時間の角度変化量を算出する。角度変化量が閾値以上であって、角度変化量が極大となる時刻を抽出し、抽出された時刻に対応する慣性航法位置を抽出し、関節として定義する。   The joint extraction unit 44 extracts a position having a large azimuth change based on the INS locus estimated by the inertial navigation estimation unit 42, and defines the extracted position as a joint. For example, as shown in FIG. 3, the azimuth angle change is calculated from the INS locus, and the angle change amount for a certain time is calculated for each time from the azimuth angle change. A time at which the angle change amount is equal to or greater than the threshold and the angle change amount is maximized is extracted, and an inertial navigation position corresponding to the extracted time is extracted and defined as a joint.

ネットワークモデル生成部４６は、通信点抽出部４０による抽出結果、慣性航法推定部４２によって推定されたＩＮＳ軌跡、及び関節抽出部４４による抽出結果を取得し、取得した各情報に基づいて、ＩＮＳ軌跡を近似するように、抽出された関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、抽出された通信位置の時刻に対応する移動体端末３０の慣性航法位置を通信位置として近接通信情報と共に記録したネットワークモデルを生成し、自端末の識別情報を付与して、移動体端末情報として生成する。   The network model generation unit 46 acquires the extraction result by the communication point extraction unit 40, the INS locus estimated by the inertial navigation estimation unit 42, and the extraction result by the joint extraction unit 44, and based on each acquired information, the INS locus Is a network model in which the extracted joints are connected by a straight line, and the inertial navigation position of the mobile terminal 30 corresponding to the time of the extracted communication position is recorded as the communication position together with the proximity communication information. A network model is generated, identification information of the terminal is given, and generated as mobile terminal information.

ここで、図４に示すように、生成されるネットワークモデルは、出発点、関節、通信位置の各々をノードとして表し、ノード間が直線リンクで結合されている。   Here, as shown in FIG. 4, in the generated network model, each of a starting point, a joint, and a communication position is represented as a node, and the nodes are connected by a straight link.

ネットワークモデルの各ノードには、慣性航法から求まるノードの位置情報が記録されると共に、ノード番号とノード種別とが付与されている(1:gps, 2:関節, 3:通信点, …)。また、通信位置のノードの各々には、通信相手の端末IDが記録されている。また、ネットワークモデルは、リンク情報(どのノード間が結合されているか、[1,2],[2,3],[3,4]…)を含んでいる。   In each node of the network model, node position information obtained from inertial navigation is recorded, and a node number and a node type are assigned (1: gps, 2: joint, 3: communication point,...). Further, the terminal ID of the communication partner is recorded in each node at the communication position. In addition, the network model includes link information (which nodes are connected, [1,2], [2,3], [3,4]...).

送受信部４８は、ネットワークモデル生成部４６により生成された、自端末の識別情報（端末ＩＤ）を付したネットワークモデルを含む移動体端末情報を慣性航法装置５０へ送信する。また、慣性航法装置５０で補正されたネットワークモデルの各ノード位置を示す位置情報を受信し、図示しない表示装置等に受信した位置情報を表示するように制御する。   The transmission / reception unit 48 transmits the mobile terminal information including the network model with the identification information (terminal ID) of the own terminal generated by the network model generation unit 46 to the inertial navigation apparatus 50. Further, it receives position information indicating each node position of the network model corrected by the inertial navigation device 50, and controls to display the received position information on a display device (not shown).

慣性航法装置５０は、慣性航法装置５０全体の制御を司るＣＰＵ、後述するネットワーク計算処理ルーチンを実現するためのプログラムを記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置、及びネットワークインタフェース等を含むコンピュータ５２で構成されている。このコンピュータ５２は、機能的には、送受信部５４と、ネットワーク計算部５６と、ノード位置補正部５８とを含んだ構成で表すことができる。なお、ネットワーク計算部５６は本発明の角度推定手段の一例であり、ノード位置補正部５８本発明の補正手段の一例である。   The inertial navigation device 50 includes a CPU that controls the entire inertial navigation device 50, a ROM that stores a program for realizing a network calculation processing routine described later, a RAM that temporarily stores data, a storage device such as an HDD, and the like. The computer 52 includes a network interface and the like. The computer 52 can be functionally represented by a configuration including a transmission / reception unit 54, a network calculation unit 56, and a node position correction unit 58. The network calculation unit 56 is an example of the angle estimation unit of the present invention, and the node position correction unit 58 is an example of the correction unit of the present invention.

送受信部５４は、複数の移動体端末３０から送信された移動体端末情報の各々を受信し、移動体端末情報に含まれるネットワークモデルをネットワーク計算部５６へ受け渡す。また、補正した各ネットワークモデルの各ノードの位置情報を各移動体端末３０へ送信する。   The transmission / reception unit 54 receives each of the mobile terminal information transmitted from the plurality of mobile terminals 30 and passes the network model included in the mobile terminal information to the network calculation unit 56. Further, the corrected position information of each node of each network model is transmitted to each mobile terminal 30.

ネットワーク計算部５６は、複数の移動体端末３０のネットワークモデルに基づいて、以下の（２）式〜（６）式に示す拘束条件の下、ネットワークモデルの各関節の角度の最適解を求める。   Based on the network models of the plurality of mobile terminals 30, the network calculation unit 56 obtains an optimal solution for the angles of the joints of the network model under the constraint conditions shown in the following equations (2) to (6).

ただし、初期値と変位の関係が、以下の式で表わされる。   However, the relationship between the initial value and the displacement is expressed by the following equation.

また、各記号の説明を以下に示す。   The explanation of each symbol is shown below.

ｍ：移動体端末を識別する番号１〜Ｎ
ｘj m：移動体端末ｍの関節ｊの位置
θj m：移動体端末ｍの関節ｊの角度
ｘc m：移動体端末ｍの通信位置ｃの位置
ｘGPS m：ＧＰＳにより観測された絶対位置
ｄj1-j2 m：関節ｊ１、ｊ２の距離 m: Numbers 1 to N for identifying mobile terminals
x j m : position of the joint j of the mobile terminal m θ j m : angle of the joint j of the mobile terminal m x c m : position of the communication position c of the mobile terminal m x GPS m : absolute observed by GPS Position d j1-j2 m : Distance between joints j1 and j2

上記（２）式の拘束条件は、各移動体端末のネットワークモデルの初期位置は、ＧＰＳで求めた絶対位置であることを示している。上記（３）式の拘束条件は、関節間の距離は、当該関節の慣性航法位置に基づいて定められることを示している。上記（４）式の拘束条件は、通信位置が、ＩＮＳ軌跡上に存在することを示している。上記（５）式の拘束条件は、近接無線通信を行った移動体端末間で当該移動体端末の通信位置が同一であることを示している。上記（６）式の拘束条件は、地磁気センサに関するオフセット誤差の平均は０となることを示している。   The constraint condition of the above equation (2) indicates that the initial position of the network model of each mobile terminal is an absolute position obtained by GPS. The constraint condition of the above equation (3) indicates that the distance between the joints is determined based on the inertial navigation position of the joint. The constraint condition of the above equation (4) indicates that the communication position exists on the INS locus. The constraint condition of the above equation (5) indicates that the communication positions of the mobile terminals are the same between the mobile terminals that have performed close proximity wireless communication. The constraint condition of the above equation (6) indicates that the average of the offset error related to the geomagnetic sensor is zero.

上記（２）式〜（６）式の連立方程式は、以下の（７）式に示す行列方程式の形に書ける。   The simultaneous equations of the above equations (2) to (6) can be written in the form of a matrix equation shown in the following equation (7).

なお、移動体端末３０が３つ以上ある場合には、移動体端末３０毎に、上記（２）式〜（４）式の方程式が生成され、移動体端末３０の組み合わせ毎に、上記（５）式の方程式が生成される。   When there are three or more mobile terminals 30, equations (2) to (4) are generated for each mobile terminal 30, and for each combination of mobile terminals 30, (5 ) Equation is generated.

ここで、Ｑyを、上記（２）式〜（６）式の拘束条件の誤差を表す共分散行列とすると、以下の（８）式に従って、最小二乗法により最適解が求められる。 Here, the Q y, When covariance matrix representing the error of the constraint condition (2) to (6), in accordance with the following equation (8), the optimal solution is obtained by the least squares method.

ネットワーク計算部５６は、複数の移動体端末３０から受信した移動体端末情報のネットワークモデルに基づいて、上記（８）式に従って、最小二乗法により、各ネットワークモデルの各関節の角度の初期値との変位Δθ、各ノード（各関節及び各通信位置）の位置の初期値との変位Δｘの最適解を求める。   Based on the network model of the mobile terminal information received from the plurality of mobile terminals 30, the network calculation unit 56 uses the least square method according to the above equation (8) to calculate the initial angle of each joint of each network model. The optimal solution of the displacement Δx between the displacement Δθ and the initial value of the position of each node (each joint and each communication position) is obtained.

ノード位置補正部５８は、ネットワーク計算部５６によって計算された各ネットワークモデルの各ノードの位置の初期値との変位Δｘに基づいて、複数の移動体端末３０から受信した移動体端末情報のネットワークモデルの各ノード位置を補正する。   The node position correction unit 58 is a network model of mobile terminal information received from a plurality of mobile terminals 30 based on the displacement Δx of the position of each node of each network model calculated by the network calculation unit 56. The position of each node is corrected.

このようにして、拘束条件を同時に満たす各関節の角度の最適解を計算することにより、ネットワークモデルの各ノードに設定された慣性航法位置が近接通信情報を使って補正される（図５（Ａ）、（Ｂ）参照）。   In this way, by calculating the optimum solution of the angles of the joints that simultaneously satisfy the constraint conditions, the inertial navigation position set in each node of the network model is corrected using the proximity communication information (FIG. 5A ) And (B)).

次に、図６を参照して、第１の実施の形態に係る移動体端末３０において実行されるネットワークモデル生成処理ルーチンについて説明する。   Next, with reference to FIG. 6, a network model generation processing routine executed in the mobile terminal 30 according to the first embodiment will be described.

ステップ１００で、ＧＰＳ装置３４によってＧＰＳ情報を受信したか否かを判定する。ＧＰＳ装置３４によってＧＰＳ情報を受信すると、ステップ１０２へ進む。   In step 100, it is determined whether or not GPS information is received by the GPS device 34. When GPS information is received by the GPS device 34, the process proceeds to step 102.

ステップ１０２では、上記ステップ１００で受信したＧＰＳ情報に基づく絶対位置情報を、移動体端末３０の初期位置として設定する。   In step 102, absolute position information based on the GPS information received in step 100 is set as the initial position of the mobile terminal 30.

ステップ１０４では、ＧＰＳ装置３４によってＧＰＳ情報を受信したか否かを判定する。ＧＰＳ装置３４によってＧＰＳ情報を受信すると、移動体端末３０の初期位置を新たに設定する必要があると判断し、上記ステップ１０２へ戻る。一方、ＧＰＳ装置３４によってＧＰＳ情報を受信していない場合には、ステップ１０６へ進む。   In step 104, it is determined whether or not GPS information is received by the GPS device 34. When the GPS information is received by the GPS device 34, it is determined that the initial position of the mobile terminal 30 needs to be newly set, and the process returns to step 102. On the other hand, if the GPS information is not received by the GPS device 34, the process proceeds to step 106.

ステップ１０６では、ＩＮＳ装置３６の加速度センサ、磁気センサ、ジャイロセンサ等で検出されたＩＮＳ情報を取得する。ステップ１０８では、近接通信装置３２によって行われた近接通信の近接通信情報を取得する。   In step 106, INS information detected by an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, or the like of the INS device 36 is acquired. In step 108, the proximity communication information of the proximity communication performed by the proximity communication device 32 is acquired.

ステップ１１０において、上記ステップ１０６、１０８で所定期間以上のデータを取得したか否かを判定する。所定期間以上のデータを取得していない場合には、ステップ１０４へ戻る。一方、所定期間以上のデータを取得した場合には、ステップ１１２へ進む。   In step 110, it is determined whether or not data for a predetermined period or more has been acquired in steps 106 and 108. If data for a predetermined period or more has not been acquired, the process returns to step 104. On the other hand, if data for a predetermined period or longer is acquired, the process proceeds to step 112.

ステップ１１２では、上記ステップ１０２で設定した初期位置を基準として、上記ステップ１０６で取得したＩＮＳ情報及び上記（１）式に示すＩＮＳモデルに基づいて、移動体端末３０の各時刻における慣性航法位置を推定し、ＩＮＳ軌跡を推定する。   In step 112, the inertial navigation position of the mobile terminal 30 at each time is determined based on the INS information acquired in step 106 and the INS model shown in the above equation (1) with the initial position set in step 102 as a reference. Estimate and estimate the INS trajectory.

次のステップ１１４では、上記ステップ１１２で推定されたＩＮＳ軌跡から、方位変化が大きい位置を関節として抽出する。ステップ１１６では、上記ステップ１０８で取得した近接通信情報の信号強度に基づいて、通信位置を抽出する。   In the next step 114, a position having a large azimuth change is extracted as a joint from the INS locus estimated in step 112. In step 116, the communication position is extracted based on the signal strength of the proximity communication information acquired in step 108.

そして、ステップ１１８において、上記ステップ１１２で推定されたＩＮＳ軌跡、上記ステップ１１４で抽出された関節の位置、及び上記ステップ１１６で抽出された通信位置に基づいて、ネットワークモデルを生成する。   In step 118, a network model is generated based on the INS locus estimated in step 112, the joint position extracted in step 114, and the communication position extracted in step 116.

このとき、前回のステップ１１８で生成されたネットワークモデルであって、初期位置が同一であるネットワークモデルが存在する場合には、前回のステップ１１６で生成されたネットワークモデルと結合させたネットワークモデルを生成する。また、後述するモデル補正処理ルーチンで、前回生成されたネットワークモデルの各ノード位置が補正されている場合には、当該補正されているネットワークモデルと結合させたネットワークモデルを生成する。   At this time, if there is a network model generated in the previous step 118 and having the same initial position, a network model combined with the network model generated in the previous step 116 is generated. To do. In addition, when each node position of the previously generated network model is corrected in a model correction processing routine described later, a network model combined with the corrected network model is generated.

次のステップ１２０では、上記ステップ１１８で生成されたネットワークモデルに、移動体端末３０のＩＤを付して、移動体端末情報として慣性航法装置５０へ送信し、上記ステップ１０４へ戻る。   In the next step 120, the ID of the mobile terminal 30 is attached to the network model generated in the above step 118, the mobile terminal information is transmitted to the inertial navigation device 50, and the process returns to the above step 104.

このように、各移動体端末３０が、上記ネットワークモデル生成処理ルーチンを実行することにより、ＧＰＳ情報を受信した後にＧＰＳ受信不可区間に入った場合に、ＧＰＳ情報に基づく絶対位置を初期位置としたネットワークモデルを随時生成して、慣性航法装置５０へ送信する。   Thus, when each mobile terminal 30 enters the GPS unreceivable section after receiving the GPS information by executing the network model generation processing routine, the absolute position based on the GPS information is set as the initial position. A network model is generated at any time and transmitted to the inertial navigation device 50.

次に、図７を参照して、第１の実施の形態に係る慣性航法装置５０において実行されるネットワーク計算処理ルーチンについて説明する。   Next, a network calculation processing routine executed in the inertial navigation apparatus 50 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.

ステップ１３０で、送受信部５４が、複数の移動体端末３０から送信された移動体端末情報の各々を受信して、移動体端末情報を収集する。   In step 130, the transmission / reception unit 54 receives each of the mobile terminal information transmitted from the plurality of mobile terminals 30, and collects the mobile terminal information.

次に、ステップ１３２で、上記ステップ１３０で収集された移動体端末情報に含まれるネットワークモデルにおける通信位置の有無に基づいて、受信した移動体端末情報に通信位置が含まれるか否かを判定する。通信位置が含まれる場合には、ステップ１３４へ移行し、一方、通信位置が含まれない場合には、ネットワーク計算を行うことができないと判断し、ネットワーク計算処理ルーチンを終了する。   Next, in step 132, based on the presence / absence of a communication position in the network model included in the mobile terminal information collected in step 130, it is determined whether the received mobile terminal information includes a communication position. . When the communication position is included, the process proceeds to step 134. On the other hand, when the communication position is not included, it is determined that the network calculation cannot be performed, and the network calculation processing routine is ended.

ステップ１３４では、上記ステップ１３０で収集された移動体端末情報に含まれるネットワークモデルについて成立する拘束条件（（２）式〜（６）式）の下、各ネットワークモデルの各ノードの位置の変位及び各関節の角度の変位の最適解を計算する。   In step 134, the displacement of the position of each node in each network model and the constraint conditions (formulas (2) to (6)) established for the network model included in the mobile terminal information collected in step 130 are Calculate the optimal solution for the angular displacement of each joint.

次に、ステップ１３６で、上記ステップ１３６で計算された各ノードの位置の変位に基づいて、移動体端末情報に含まれるネットワークモデルの各ノード位置を補正する。ステップ１３８では、上記ステップ１３６で各ノード位置が補正されたネットワークモデルの各々を、当該ネットワークモデルを含む移動体端末情報を送信した移動体端末３０へ送信し、ネットワーク計算処理ルーチンを終了する。   Next, in step 136, based on the displacement of the position of each node calculated in step 136, each node position of the network model included in the mobile terminal information is corrected. In step 138, each of the network models whose node positions have been corrected in step 136 are transmitted to the mobile terminal 30 that transmitted the mobile terminal information including the network model, and the network calculation processing routine ends.

次に、図８を参照して、第１の実施の形態に係る移動体端末３０において実行されるモデル補正処理ルーチンについて説明する。   Next, with reference to FIG. 8, a model correction processing routine executed in the mobile terminal 30 according to the first embodiment will be described.

まず、ステップ１５０において、送受信部４８によって、慣性航法装置５０から送信された、各ノード位置が補正されたネットワークモデルを受信したか否かを判定する。各ノード位置が補正されたネットワークモデルを受信すると、ステップ１５２へ進み、上述したネットワークモデル生成処理ルーチンで生成したネットワークモデルを、上記ステップ１５０で受信した、各ノード位置が補正されたネットワークモデルに更新し、モデル補正処理ルーチンを終了する。   First, in step 150, the transmission / reception unit 48 determines whether the network model transmitted from the inertial navigation device 50 and corrected for each node position is received. When the network model in which each node position is corrected is received, the process proceeds to step 152, and the network model generated in the network model generation processing routine described above is updated to the network model in which each node position is corrected in step 150. Then, the model correction processing routine ends.

以上説明したように、第１の実施の形態に係る慣性航法システムによれば、移動体端末の各々において、ＧＰＳ情報に基づく絶対位置情報を初期位置とし、ＩＮＳ情報の時系列データに基づいて推定されるＩＮＳ軌跡から、自端末の移動方向が変化した位置を抽出して、抽出された位置を関節とし、他の移動体端末との間で近接通信を行った位置を記録したネットワークモデルを生成する。慣性航法装置は、複数の移動体端末の各々で生成されたネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が移動体端末間で同一となることを拘束条件として、移動体端末毎のネットワークモデルの各関節の角度の最適解を推定することにより、高価なセンサを用いることなく、移動体端末の位置を精度良く推定することができる。   As described above, according to the inertial navigation system according to the first embodiment, in each mobile terminal, the absolute position information based on GPS information is used as an initial position, and estimation is performed based on time-series data of INS information. From the INS trajectory, a position where the moving direction of the own terminal has changed is extracted, and a network model is generated that records the position at which proximity communication was performed with another mobile terminal using the extracted position as a joint. To do. Based on the network model generated in each of the plurality of mobile terminals, the inertial navigation device is based on the constraint that the communication position where the proximity communication between the mobile terminals is performed is the same between the mobile terminals, By estimating the optimal solution of the angle of each joint of the network model for each mobile terminal, the position of the mobile terminal can be accurately estimated without using an expensive sensor.

また、屋内に設置するインフラがない場合でも、近接通信を使って慣性航法誤差を補正することで、携帯端末のみで自己位置を精度よく推定することができる。また、測距精度の低いWifi等であっても、距離の近い状況ではある程度の測距精度が保証できる。一方、データ点数が少なくなるが、関節モデルを利用することで自由度を下げることができるため、少ないデータ点数でも効果を得ることができる。   Even if there is no infrastructure installed indoors, self-position can be accurately estimated only by the mobile terminal by correcting the inertial navigation error using proximity communication. In addition, even with Wifi or the like having low ranging accuracy, a certain degree of ranging accuracy can be guaranteed in a short distance situation. On the other hand, although the number of data points is reduced, since the degree of freedom can be lowered by using the joint model, the effect can be obtained even with a small number of data points.

また、ＩＮＳ軌跡をリンク構造であるネットワークモデルで近似し、Wifiを使った協調測位で、ネットワークモデルの各関節の角度を推定する。これによって、地磁気センサのオフセット誤差を補正できる。また、ネットワークモデルの自由度が低いため、精度良い点が少ないWifiデータなどの近接通信情報であっても、移動体端末の位置を精度よく推定することができる。   In addition, the INS trajectory is approximated by a network model having a link structure, and the angle of each joint of the network model is estimated by cooperative positioning using Wifi. Thereby, the offset error of the geomagnetic sensor can be corrected. In addition, since the degree of freedom of the network model is low, the position of the mobile terminal can be accurately estimated even with proximity communication information such as Wifi data that has few high-precision points.

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。   Next, a second embodiment will be described. In addition, about the part which becomes the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

第２の実施の形態では、慣性航法装置側で、ネットワークモデルを生成している点が、第１の実施の形態と異なっている。   The second embodiment is different from the first embodiment in that a network model is generated on the inertial navigation device side.

図９に示すように、第２の実施の形態に係る慣性航法システム２１０の移動体端末２３０は、近接通信装置３２と、ＧＰＳ装置３４と、ＩＮＳ装置３６と、移動体端末情報を慣性航法装置２５０へ送信するコンピュータ２３８とを含んで構成されている。   As shown in FIG. 9, the mobile terminal 230 of the inertial navigation system 210 according to the second embodiment includes a proximity communication device 32, a GPS device 34, an INS device 36, and mobile terminal information as an inertial navigation device. And a computer 238 for transmitting data to 250.

このコンピュータ２３８は、機能的には、制御部２４８と送受信部４８とを含んだ構成で表すことができる。   The computer 238 can be functionally represented by a configuration including a control unit 248 and a transmission / reception unit 48.

制御部２４８は、各時刻において、近接通信装置３２から出力された近接通信情報、ＧＰＳ装置３４から出力された絶対位置情報、及びＩＮＳ装置３６から出力されたＩＮＳ情報を取得し、取得した各情報をまとめて、自端末の識別情報を付与した移動体端末情報として生成する。なお、近接通信情報は近接通信が行われた際に出力され、絶対位置情報はＧＰＳ情報が受信された場合に出力されるものであるため、各時刻における移動体端末情報には、近接通信情報及び絶対位置情報が含まれない場合もある。   At each time, the control unit 248 acquires the proximity communication information output from the proximity communication device 32, the absolute position information output from the GPS device 34, and the INS information output from the INS device 36, and the acquired information Are collectively generated as mobile terminal information to which identification information of the terminal is attached. The proximity communication information is output when proximity communication is performed, and the absolute position information is output when GPS information is received. Therefore, the mobile terminal information at each time includes the proximity communication information. And absolute position information may not be included.

送受信部４８は、制御部２４８により生成された移動体端末情報を所定時間毎に慣性航法装置２５０へ送信する。また、慣性航法装置２５０で推定された位置を示す位置情報を受信し、図示しない表示装置等に受信した位置情報を表示するように制御する。   The transmission / reception unit 48 transmits the mobile terminal information generated by the control unit 248 to the inertial navigation apparatus 250 every predetermined time. In addition, control is performed so that position information indicating the position estimated by inertial navigation apparatus 250 is received and the received position information is displayed on a display device (not shown).

慣性航法装置２５０は、機能的には、送受信部５４と、通信点抽出部２４０と、慣性航法推定部２４２と、関節抽出部２４４と、ネットワークモデル生成部２４６と、ネットワーク計算部５６と、ノード位置補正部５８とを含んだ構成で表すことができる。   Inertial navigation apparatus 250 functionally includes transmission / reception unit 54, communication point extraction unit 240, inertial navigation estimation unit 242, joint extraction unit 244, network model generation unit 246, network calculation unit 56, node It can be expressed by a configuration including the position correction unit 58.

送受信部５４は、複数の移動体端末２３０から送信された移動体端末情報の各々を受信し、移動体端末情報に含まれる絶対位置情報及びセンサ値を慣性航法推定部２４２へ受け渡し、かつ、移動体端末情報に含まれる近接通信情報を通信点抽出部２４０へ受け渡す。また、各ノードの位置情報を補正した各ネットワークモデルから得られる各移動体端末３０の絶対位置情報を各移動体端末２３０へ送信する。   The transmission / reception unit 54 receives each of the mobile terminal information transmitted from the plurality of mobile terminals 230, passes the absolute position information and sensor values included in the mobile terminal information to the inertial navigation estimation unit 242, and moves The proximity communication information included in the body terminal information is transferred to the communication point extraction unit 240. Also, the absolute position information of each mobile terminal 30 obtained from each network model obtained by correcting the position information of each node is transmitted to each mobile terminal 230.

通信点抽出部２４０は、複数の移動体端末２３０の各々について、当該移動体端末２３０から送信された移動体端末情報に含まれる近接通信情報の信号強度に基づいて、上記の第１の実施の形態における通信点抽出部４０と同様に、信号強度が閾値以上となる近接通信情報を、当該移動体端末２３０の通信位置のデータとして抽出する。   For each of the plurality of mobile terminals 230, the communication point extraction unit 240 performs the first implementation described above based on the signal strength of the proximity communication information included in the mobile terminal information transmitted from the mobile terminal 230. Similar to the communication point extraction unit 40 in the embodiment, the proximity communication information whose signal strength is equal to or greater than the threshold value is extracted as the communication position data of the mobile terminal 230.

慣性航法推定部２４２は、複数の移動体端末２３０の各々について、当該移動体端末２３０について取得した各時刻の絶対位置情報の有無に基づいて、上記の第１の実施の形態と同様に、ＧＰＳ受信不可区間に入る直前に移動体端末３０で受信したＧＰＳ情報（最後に受信したＧＰＳ情報）に基づく絶対位置情報を、移動体端末２３０の初期位置として設定する。   As in the first embodiment, the inertial navigation estimation unit 242 determines, for each of the plurality of mobile terminals 230, based on the presence / absence of the absolute position information at each time acquired for the mobile terminal 230. Absolute position information based on the GPS information (last received GPS information) received by the mobile terminal 30 immediately before entering the unreceivable section is set as the initial position of the mobile terminal 230.

また、慣性航法推定部２４２は、複数の移動体端末２３０の各々について、設定した初期位置を基準として、取得したセンサ値及び上記（１）式に示すＩＮＳモデルに基づいて、上記の第１の実施の形態と同様に、当該移動体端末２３０の各時刻における慣性航法位置を推定し、当該移動体端末２３０のＩＮＳ軌跡を推定する。   In addition, the inertial navigation estimation unit 242 uses the first sensor for each of the plurality of mobile terminals 230 based on the acquired sensor value and the INS model shown in the above equation (1) based on the set initial position. Similarly to the embodiment, the inertial navigation position at each time of the mobile terminal 230 is estimated, and the INS locus of the mobile terminal 230 is estimated.

関節抽出部２４４は、複数の移動体端末２３０の各々について、慣性航法推定部２４２によって当該移動体端末について推定されたＩＮＳ軌跡に基づいて、上記の第１の実施の形態と同様に、方位変化が大きい位置を抽出し、抽出した位置を関節として定義する。   The joint extraction unit 244, for each of the plurality of mobile terminals 230, changes the direction based on the INS locus estimated for the mobile terminal by the inertial navigation estimation unit 242 as in the first embodiment. The position where is large is extracted, and the extracted position is defined as a joint.

ネットワークモデル生成部２４６は、複数の移動体端末２３０の各々について、通信点抽出部４０による当該移動体端末に対する抽出結果、慣性航法推定部４２によって推定された当該移動体端末のＩＮＳ軌跡、及び関節抽出部４４による当該移動体端末に対する抽出結果を取得し、取得した各情報に基づいて、上記の第１の実施の形態と同様に、当該移動体端末２３０のネットワークモデルを生成する。   For each of the plurality of mobile terminals 230, the network model generation unit 246 extracts the result of the communication point extraction unit 40 from the mobile terminal, the INS locus of the mobile terminal estimated by the inertial navigation estimation unit 42, and the joint An extraction result for the mobile terminal by the extraction unit 44 is acquired, and a network model of the mobile terminal 230 is generated based on each acquired information, as in the first embodiment.

第２の実施の形態に係る慣性航法装置２５０によって実行されるネットワーク計算処理ルーチンについて図１０を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。   A network calculation processing routine executed by the inertial navigation apparatus 250 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In addition, about the process similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.

まず、ステップ２６０で、送受信部５４が、一定期間の間、複数の移動体端末２３０から送信された移動体端末情報の各々を受信して、移動端端末情報を収集する。   First, in step 260, the transmission / reception unit 54 receives each of mobile terminal information transmitted from a plurality of mobile terminals 230 for a certain period, and collects mobile terminal information.

次に、ステップ２６２で、上記ステップ２６０で収集された移動体端末情報に基づいて、受信した移動体端末情報に近接通信情報が含まれるか否かを判定する。近接通信情報が含まれる場合には、ステップ２６４へ移行し、一方、近接通信情報が含まれない場合には、ネットワーク計算を行うことができないと判断し、ネットワーク計算処理ルーチンを終了する。   Next, in step 262, based on the mobile terminal information collected in step 260, it is determined whether the received mobile terminal information includes proximity communication information. When the proximity communication information is included, the process proceeds to step 264. On the other hand, when the proximity communication information is not included, it is determined that the network calculation cannot be performed, and the network calculation processing routine is ended.

ステップ２６４では、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ２６０で収集した当該移動体端末２３０の移動体端末情報に含まれる最後のＧＰＳ情報に基づく絶対位置情報を、当該移動体端末２３０の初期位置として設定する。   In step 264, for each of the plurality of mobile terminals 230 that have received the mobile terminal information in step 260, based on the last GPS information included in the mobile terminal information of the mobile terminal 230 collected in step 260. The absolute position information is set as the initial position of the mobile terminal 230.

ステップ２６６では、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ２６４で設定した初期位置を基準として、上記ステップ２６０で収集した移動体端末情報に含まれる各センサ値及び上記（１）式に示すＩＮＳモデルに基づいて、当該移動体端末２３０の各時刻における慣性航法位置を推定し、ＩＮＳ軌跡を推定する。   In step 266, each of the plurality of mobile terminals 230 that has received the mobile terminal information in step 260 is included in the mobile terminal information collected in step 260 with reference to the initial position set in step 264. Based on each sensor value and the INS model shown in the above equation (1), the inertial navigation position of the mobile terminal 230 at each time is estimated, and the INS locus is estimated.

次のステップ２６８では、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ２６６で推定された当該移動体端末２３０のＩＮＳ軌跡から、方位変化が大きい位置を関節として抽出する。ステップ２７０では、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ２６０で収集した当該移動体端末２３０の移動体端末情報に含まれる近接通信情報の信号強度に基づいて、通信位置を抽出する。   In the next step 268, for each of the plurality of mobile terminals 230 that have received the mobile terminal information in step 260, a position with a large azimuth change is determined from the INS trajectory of the mobile terminal 230 estimated in step 266. Extract as a joint. In step 270, the signal strength of the proximity communication information included in the mobile terminal information of the mobile terminal 230 collected in step 260 for each of the plurality of mobile terminals 230 that have received the mobile terminal information in step 260. Based on the above, the communication position is extracted.

そして、ステップ２７２において、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ２６６で推定されたＩＮＳ軌跡、上記ステップ２６８で抽出された関節の位置、及び上記ステップ２７０で抽出された通信位置に基づいて、当該移動体端末２３０のネットワークモデルを生成する。   In step 272, for each of the plurality of mobile terminals 230 that have received the mobile terminal information in step 260, the INS trajectory estimated in step 266, the joint position extracted in step 268, and the above Based on the communication position extracted in step 270, a network model of the mobile terminal 230 is generated.

ステップ１３４では、上記ステップ２７２で生成されたネットワークモデルについて成立する拘束条件（（２）式〜（６）式）の下、各ネットワークモデルの各ノードの位置の変位及び各関節の角度の変位の最適解を計算する。   In step 134, the displacement of the position of each node and the displacement of the angle of each joint under each of the network models under the constraint conditions (equations (2) to (6)) established for the network model generated in step 272 above. Calculate the optimal solution.

次に、ステップ１３６で、上記ステップ１３６で計算された各ノードの位置の変位に基づいて、各移動体端末２３０のネットワークモデルの各ノード位置を補正する。ステップ２７４では、上記ステップ２６０で移動体端末情報を受信した複数の移動体端末２３０の各々について、上記ステップ１３６で各ノード位置が補正された当該移動体端末２３０のネットワークモデルに基づいて、当該移動体端末２３０の絶対位置情報を求め、当該移動体端末２３０へ送信し、ネットワーク計算処理ルーチンを終了する。   Next, in step 136, based on the displacement of the position of each node calculated in step 136, each node position of the network model of each mobile terminal 230 is corrected. In step 274, for each of the plurality of mobile terminals 230 that have received the mobile terminal information in step 260, the movement is performed based on the network model of the mobile terminal 230 in which each node position is corrected in step 136. The absolute position information of the body terminal 230 is obtained and transmitted to the mobile terminal 230, and the network calculation processing routine is terminated.

なお、第２の実施の形態に係る慣性航法システム２１０の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。   Note that other configurations and operations of the inertial navigation system 210 according to the second embodiment are the same as those of the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.

以上説明したように、第２の実施の形態に係る慣性航法システムによれば、慣性航法装置において、移動体端末の各々について、ＧＰＳ情報に基づく絶対位置情報を初期位置とし、ＩＮＳ情報の時系列データに基づいて推定されるＩＮＳ軌跡から、自端末の移動方向が変化した位置を抽出して、抽出された位置を関節とし、他の移動体端末との間で近接通信を行った位置を記録したネットワークモデルを生成する。そして、慣性航法装置は、複数の移動体端末の各々で生成されたネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が移動体端末間で同一となることを拘束条件として、移動体端末毎のネットワークモデルの各関節の角度の最適解を推定することにより、高価なセンサを用いることなく、移動体端末の位置を精度良く推定することができる。   As described above, according to the inertial navigation system according to the second embodiment, in the inertial navigation apparatus, for each mobile terminal, the absolute position information based on GPS information is used as the initial position, and the time series of INS information is set. The position where the moving direction of the terminal has changed is extracted from the INS locus estimated based on the data, and the position where the proximity communication is performed with other mobile terminals using the extracted position as a joint is recorded. Generate a network model. Then, the inertial navigation device is based on a network model generated by each of the plurality of mobile terminals, and the restriction condition is that the communication positions in which the proximity communication is performed between the mobile terminals are the same between the mobile terminals. As described above, the position of the mobile terminal can be accurately estimated without using an expensive sensor by estimating the optimal solution of the angles of the joints of the network model for each mobile terminal.

なお、上記実施の形態では、移動体端末を歩行者が携帯する形態を想定しているが、移動体端末を車両等の移動体に搭載した形態としてもよい。   In the above embodiment, it is assumed that the mobile terminal is carried by a pedestrian, but the mobile terminal may be mounted on a mobile body such as a vehicle.

また、上記実施の形態では、ＧＰＳ受信不可区間に入る直前にＧＰＳ情報に基づく絶対位置を初期位置として設定する場合について説明したが、例えば、建物に入る際に移動体端末に搭載されたＩＣ等に記録されるタグ情報等を初期位置として設定してもよい。   In the above embodiment, the case where the absolute position based on GPS information is set as the initial position immediately before entering the GPS unreceivable section has been described. For example, an IC mounted on a mobile terminal when entering a building, etc. Tag information or the like recorded in the may be set as an initial position.

また、慣性航法装置において、各ネットワークモデルの各関節の角度の最適解を計算する場合を例に説明したが、これに限定されるものでない。例えば、移動体端末において、自己のネットワークモデルを生成すると共に、他の移動体端末からネットワークモデルを受信し、移動体端末が、複数のネットワークモデルに基づいて、各ネットワークモデルの各関節の角度の最適解を計算するようにしてもよい。   Moreover, although the case where the optimal solution of the angle of each joint of each network model is calculated in the inertial navigation apparatus is described as an example, the present invention is not limited to this. For example, a mobile terminal generates its own network model and receives a network model from another mobile terminal, and the mobile terminal determines the angle of each joint of each network model based on a plurality of network models. An optimal solution may be calculated.

１０、２１０ 慣性航法システム
３０、２３０ 移動体端末
３２ 近接通信装置
３４ ＧＰＳ装置
３６ ＩＮＳ装置
３８、２３８ コンピュータ
４０、２４０ 通信点抽出部
４２、２４２ 慣性航法推定部
４４、２４４ 関節抽出部
４６、２４６ ネットワークモデル生成部
４８ 送受信部
５０、２５０ 慣性航法装置
５２ コンピュータ
５４ 送受信部
５６ ネットワーク計算部
５８ ノード位置補正部
２４８ 制御部 10, 210 Inertial navigation system 30, 230 Mobile terminal 32 Proximity communication device 34 GPS device 36 INS device 38, 238 Computer 40, 240 Communication point extraction unit 42, 242 Inertial navigation estimation unit 44, 244 Joint extraction unit 46, 246 Network Model generation unit 48 Transmission / reception unit 50, 250 Inertial navigation device 52 Computer 54 Transmission / reception unit 56 Network calculation unit 58 Node position correction unit 248 Control unit

Claims (9)

自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段、
前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段、及び
前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルを送信する送信手段
を含む複数の移動体端末と、
前記複数の前記移動体端末から各々送信された前記ネットワークモデルを受信する受信手段、
前記受信手段によって受信された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段、及び
前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段
を含む慣性航法装置と、
を含む慣性航法システム。 Detected by absolute position information indicating the absolute position of the terminal, proximity communication information indicating the time and proximity communication with another mobile terminal, and an inertial navigation sensor mounted on the terminal. Acquisition means for acquiring inertial navigation information;
Trajectory estimation means for estimating the inertial navigation position trajectory of the terminal based on the time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition means, with the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position. ,
Extracting means for extracting each position where the moving direction of the own terminal has changed from the locus of the inertial navigation position estimated by the locus estimating means;
A network model in which the positions extracted by the extraction unit are joints and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position, and the proximity communication information acquired by the acquisition unit indicates Model generating means for generating the network model recorded together with the near field communication information with the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication with the mobile terminal is performed as the communication position, and the model generating means A plurality of mobile terminals including transmitting means for transmitting the network model generated by
Receiving means for receiving the network model respectively transmitted from the plurality of mobile terminals;
Based on the network model for each of the mobile terminals received by the receiving means, the restriction is that the communication position where the close communication between the mobile terminals is performed corresponds between the mobile terminals. An angle estimation means for estimating an angle of each joint of the network model for each mobile terminal, and an angle of each joint of the network model for each mobile terminal estimated by the angle estimation means, An inertial navigation device including correction means for correcting each of the inertial navigation positions for each mobile terminal;
Including inertial navigation system. 自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段と、
前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段と、
前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルと、他の移動体端末の前記ネットワークモデルとに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として推定された前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記自端末の慣性航法位置の各々を補正する補正手段と、
を含む移動体端末。 Detected by absolute position information indicating the absolute position of the terminal, proximity communication information indicating the time and proximity communication with another mobile terminal, and an inertial navigation sensor mounted on the terminal. Acquisition means for acquiring inertial navigation information;
Trajectory estimation means for estimating the inertial navigation position trajectory of the terminal based on the time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition means, with the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position. When,
Extracting means for extracting each position where the moving direction of the terminal has changed from the locus of the inertial navigation position estimated by the locus estimating means;
A network model in which the positions extracted by the extraction unit are joints and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position, and the proximity communication information acquired by the acquisition unit indicates Model generating means for generating the network model recorded together with the proximity communication information as the communication position of the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication with the mobile terminal is performed;
Based on the network model generated by the model generation means and the network model of another mobile terminal, the communication position where the proximity communication is performed between the mobile terminals corresponds between the mobile terminals. Correction means for correcting each of the inertial navigation positions of the terminal based on the angle of each joint of the network model estimated as a constraint condition,
Mobile terminal including 移動体端末の絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法センサにより検出された慣性航法情報の時系列データに基づいて推定された前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡から抽出された、前記移動体端末の移動方向が変化した位置の各々を関節とし、前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記移動体端末の慣性航法位置を通信位置として、前記近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを、複数の前記移動体端末について各々取得する手段と、
前記取得手段によって取得された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段と、
前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段と、
を含む慣性航法装置。 The mobile object extracted from a locus of inertial navigation position of the mobile terminal estimated based on time series data of inertial navigation information detected by an inertial navigation sensor, with absolute position information of the mobile terminal as an initial position A network model in which each of the positions where the moving direction of the terminal has changed is a joint, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position of the mobile terminal. The network model recorded together with the proximity communication information indicating the time of the proximity communication and the proximity communication information with the inertial navigation position of the mobile terminal corresponding to the time of the proximity communication between Means for obtaining each of the mobile terminals;
Based on the network model for each of the mobile terminals acquired by the acquisition means, as a constraint condition that the communication position that has performed proximity communication between the mobile terminals corresponds between the mobile terminals, Angle estimation means for estimating an angle of each joint of the network model for each mobile terminal;
Correction means for correcting each of the inertial navigation positions for each of the mobile terminals based on the angles of the joints of the network model for each of the mobile terminals estimated by the angle estimation means;
Including inertial navigation equipment. 前記角度推定手段は、前記ネットワークモデルが表す慣性航法位置の軌跡の初期位置が、前記取得した絶対位置情報であること、前記関節間の距離が、前記関節の前記慣性航法位置に基づいて定められる距離であること、及び前記通信位置が、前記慣性航法位置の軌跡上に存在することを更に拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する請求項１記載の慣性航法システム。   The angle estimating means determines that the initial position of the locus of the inertial navigation position represented by the network model is the acquired absolute position information, and the distance between the joints is determined based on the inertial navigation position of the joint. The angle of each joint of the network model for each of the mobile terminals is estimated with a constraint condition that the distance and the communication position are on the locus of the inertial navigation position. Inertial navigation system. 前記移動体端末は、前記取得手段によって取得した近接通信情報に基づいて、他の移動体端末との間で近接通信を行った通信位置を抽出する通信位置抽出手段を更に含み、
前記モデル生成手段は、前記通信位置抽出手段によって抽出された通信位置を前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成する請求項１又は４記載の慣性航法システム。 The mobile terminal further includes communication position extraction means for extracting a communication position where proximity communication is performed with another mobile terminal based on the proximity communication information acquired by the acquisition means,
5. The inertial navigation system according to claim 1, wherein the model generation unit generates the network model in which the communication position extracted by the communication position extraction unit is recorded together with the near field communication information. 前記軌跡推定手段は、前記取得手段により新たな絶対位置情報が取得される毎に、該新たな絶対位置情報を用いて、前記慣性航法位置の軌跡を推定する請求項１、４、又は５記載の慣性航法システム。   6. The trajectory estimation unit estimates the trajectory of the inertial navigation position using the new absolute position information every time new absolute position information is acquired by the acquisition unit. Inertial navigation system. コンピュータを、
自端末の絶対位置を示す絶対位置情報、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報、並びに前記自端末に搭載された慣性航法センサにより検出された慣性航法情報を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された前記絶対位置情報を初期位置とし、前記取得手段により取得された前記慣性航法情報の時系列データに基づいて、前記自端末の慣性航法位置の軌跡を推定する軌跡推定手段、
前記軌跡推定手段によって推定された前記慣性航法位置の軌跡から、前記自端末の移動方向が変化した位置を各々抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出された位置を関節とし、前記慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、前記取得手段により取得された近接通信情報が示す他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記自端末の慣性航法位置を通信位置として前記近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを生成するモデル生成手段、及び
前記モデル生成手段によって生成された前記ネットワークモデルと、他の移動体端末の前記ネットワークモデルとに基づいて、前記移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として推定された前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記自端末の慣性航法位置の各々を補正する補正手段
として機能させるためのプログラム。 Computer
Detected by absolute position information indicating the absolute position of the terminal, proximity communication information indicating the time and proximity communication with another mobile terminal, and an inertial navigation sensor mounted on the terminal. Acquisition means for acquiring inertial navigation information;
Trajectory estimation means for estimating the inertial navigation position trajectory of the terminal based on the time series data of the inertial navigation information acquired by the acquisition means, with the absolute position information acquired by the acquisition means as an initial position. ,
Extracting means for extracting each position where the moving direction of the own terminal has changed from the locus of the inertial navigation position estimated by the locus estimating means;
A network model in which the positions extracted by the extraction unit are joints and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position, and the proximity communication information acquired by the acquisition unit indicates Model generating means for generating the network model recorded together with the near field communication information with the inertial navigation position of the terminal corresponding to the time when the proximity communication with the mobile terminal is performed as the communication position, and the model generating means Based on the network model generated by the network model and the network model of another mobile terminal, the communication position where the proximity communication between the mobile terminals is performed corresponds between the mobile terminals. Based on the angle of each joint of the network model estimated as the constraint condition, the correction for correcting each of the inertial navigation positions of the terminal is performed. Program to function as a corrective means. コンピュータを、
移動体端末の絶対位置情報を初期位置とし、慣性航法センサにより検出された慣性航法情報の時系列データに基づいて推定された前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡から抽出された、前記移動体端末の移動方向が変化した位置の各々を関節とし、前記移動体端末の慣性航法位置の軌跡を近似するように前記関節間を直線で結んだネットワークモデルであって、他の移動体端末との間で近接通信を行った時刻に対応する前記移動体端末の慣性航法位置を通信位置として、前記近接通信を行った時刻及び通信相手を示す近接通信情報と共に記録した前記ネットワークモデルを、複数の前記移動体端末について各々取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルに基づいて、移動体端末間での近接通信を行った通信位置が前記移動体端末間で対応していることを拘束条件として、前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度を推定する角度推定手段、及び
前記角度推定手段によって推定された前記移動体端末毎の前記ネットワークモデルの各関節の角度に基づいて、前記移動体端末毎の慣性航法位置の各々を補正する補正手段
として機能させるためのプログラム。 Computer
The mobile object extracted from a locus of inertial navigation position of the mobile terminal estimated based on time series data of inertial navigation information detected by an inertial navigation sensor, with absolute position information of the mobile terminal as an initial position A network model in which each of the positions where the moving direction of the terminal has changed is a joint, and the joints are connected by a straight line so as to approximate the locus of the inertial navigation position of the mobile terminal. The network model recorded together with the proximity communication information indicating the time of the proximity communication and the proximity communication information with the inertial navigation position of the mobile terminal corresponding to the time of the proximity communication between Acquisition means for acquiring each of the mobile terminals;
Based on the network model for each of the mobile terminals acquired by the acquisition means, as a constraint condition that the communication position that has performed proximity communication between the mobile terminals corresponds between the mobile terminals, An angle estimation unit that estimates an angle of each joint of the network model for each mobile terminal, and the movement based on an angle of each joint of the network model for each mobile terminal estimated by the angle estimation unit A program for functioning as a correction means for correcting each inertial navigation position for each body terminal. コンピュータを、請求項２記載の移動体端末、又は請求項３記載の慣性航法装置を構成する各手段として機能させるためのプログラム。

A program for causing a computer to function as each means constituting the mobile terminal according to claim 2 or the inertial navigation apparatus according to claim 3.

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