JP2014235102A - 位置推定システムおよび位置推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】特段の操作を不要としながら、位置の推定を適切に行うことができる位置推定システムおよび位置推定装置を提供する。
【解決手段】実施形態の位置推定システムは、所定領域内に分散配置された複数の照明装置１０と、位置推定装置２０と、を含む。複数の照明装置１０は、それぞれ、光源１１と、光源１１の光を位置特定信号により変調して照明光Ｌを生成する変調部１２と、を備える。位置推定装置２０は、照明装置１０の照明光Ｌを受光する受光部２１と、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる複数の位置特定信号の強度分布に基づいて、位置推定装置２０の位置を推定する推定部２２と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、位置推定システムおよび位置推定装置に関する。

従来、可視光通信を利用した位置推定の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、可視光送信装置から送信される可視光を受信して自身の位置を推定する位置推定端末が記載されている。

特許文献１に記載の位置推定端末は、受信した可視光に含まれる可視光送信装置のＩＤから可視光送信装置の位置を特定するとともに、可視光を受信した際の仰角と方位角とを用いて可視光送信装置に対する自身の相対位置を算出し、可視光送信装置の位置と可視光送信装置に対する相対位置とから、自身の位置を推定する。

しかし、特許文献１に記載の従来技術では、ユーザが位置推定端末の受光部を可視光送信装置の方向に向ける必要があり、位置推定端末の位置を推定するための操作が要求されるため、汎用性が低い。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、特段の操作を不要としながら、位置の推定を適切に行うことができる位置推定システムおよび位置推定装置を提供す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に、本発明は、所定領域内に分散配置された複数の照明装置と、位置推定装置と、を含む位置推定システムであって、複数の前記照明装置は、それぞれ、光源と、前記光源の光を、前記照明装置の前記所定領域内における位置を表す信号により変調して照明光を生成する変調部と、を備え、前記位置推定装置は、前記照明光を受光する受光部と、前記受光部が受光した前記照明光に含まれる複数の前記信号の強度分布に基づいて、前記位置推定装置の位置を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、特段の操作を不要としながら、位置の推定を適切に行うことができるという効果を奏する。

図１は、位置推定システムの概要を示す構成図である。 図２は、位置特定信号を説明する図であり、所定領域を上から見下ろした平面図である。 図３は、位置を推定する第１の方法を説明する図である。 図４は、位置を推定する第１の方法を説明する図である。 図５は、位置を推定する第１の方法を説明する図である。 図６は、位置を推定する第２の方法を説明する図である。 図７は、位置推定システムの応用例を示す構成図である。 図８は、実施例の機器制御システムのネットワーク構成図である。 図９は、スマートフォンの装着状態を示す図である。 図１０は、人間の動作を検知できる情報機器をスマートフォンと別個に装着した例を示す図である。 図１１は、各センサが検知する方向を示す図である。 図１２は、監視カメラの設置状態の一例を示す図である。 図１３は、ＬＥＤ照明機器、タップ、空調機の設置状態の一例を示す図である。 図１４は、測位サーバ装置の機能的構成を示すブロック図である。 図１５は、着座動作と起立動作のそれぞれを行った場合における鉛直方向の加速度成分の波形を示す図である。 図１６は、しゃがむ動作と起立動作をそれぞれ行った場合における水平方向の角速度成分の波形を示す図である。 図１７は、静止状態で向きを変える動作を行った際の鉛直方向の角速度成分の波形を示す図である。 図１８は、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した場合の頭部の水平方向の角速度成分の波形を示す図である。 図１９は、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した場合の頭部の水平方向の角速度成分の波形を示す図である。 図２０は、制御サーバ装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２１は、測位サーバ装置による検出処理の手順を示すフローチャートである。 図２２は、機器制御処理の手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る位置推定システムおよび位置推定装置の実施形態を説明する。本実施形態の位置推定システムは、可視光通信を利用して位置推定装置の位置を推定する。

図１は、本実施形態に係る位置推定システムの概要を示す構成図である。本実施形態に係る位置推定システムは、図１に示すように、所定領域内に分散配置された複数の照明装置１０と、位置推定装置２０と、を含む。

複数の照明装置１０は、可視光通信の送信装置として機能するものであり、それぞれ、光源１１と、変調部１２と、を備える。照明装置１０の光源１１には、例えばＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）を用いることができる。

変調部１２は、光源１１の光を、照明装置１０の所定領域内における位置を表す信号（以下、位置特定信号という。）により変調して照明光Ｌを生成する。具体的には、変調部１２は、例えば、光源１１の光の輝度を、位置特定信号に応じて変調して照明光Ｌを生成する構成とすることができる。なお、変調部１２は、光源１１の光を位置特定信号により変調して照明光Ｌを生成する構成であればよく、その変調方式は特に限定されるものではない。

位置特定信号としては、例えば、図２（ａ）に示すように、所定領域Ｓに対して設定された座標系の座標値を用いることができる。また、図２（ｂ）に示すように、所定領域Ｓ内に分散配置された各照明装置１０の位置に応じて所定領域Ｓを複数の小領域に区分し、それぞれの小領域を示す番号を、位置特定信号に用いてもよい。図２（ａ）および図２（ｂ）は、ともに所定領域Ｓを上から見下ろした平面図である。また、照明装置１０の識別情報と所定領域内における位置とを対応付けた情報を位置推定装置２０が保持している場合には、照明装置１０の識別情報を位置特定信号として用いることもできる。

位置推定装置２０は、可視光通信の受信装置として機能するものであり、受光部２１と、推定部２２と、を備える。受光部２１は、照明装置１０の照明光Ｌを受光するものであり、例えばフォトダイオードやイメージセンサを用いることができる。受光部２１の受光範囲は広角であることが望ましい。

推定部２２は、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる複数の位置特定信号の強度分布に基づいて、位置推定装置２０の位置を推定する。位置推定装置２０が所定領域Ｓ内に存在する場合、受光部２１が受光する照明光Ｌは、所定領域Ｓ内に分散配置された複数の照明装置１０からの照明光Ｌが成分として混合されたものである。そして、受光部２１が受光する照明光Ｌに含まれる各成分の強度、つまり、各成分の位置特定信号の強度は、その成分を照射している照明装置１０と位置推定装置２０との間の距離に概ね比例する。したがって、推定部２２は、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布を分析することで、所定領域Ｓ内に分散配置された複数の照明装置１０に対する位置推定装置２０の位置関係、つまり、所定領域Ｓ内における位置推定装置２０の位置を推定することができる。以下、推定部２２が位置推定装置２０の位置を推定する方法の２つの例について、具体的な事例を示しながら詳細に説明する。

（第１の方法）
まず、図３乃至図５を参照して、第１の方法を説明する。第１の方法は、事前に作成されたマッピング情報を用いて位置推定装置２０の位置を推定する方法である。なお、以下の説明では、所定領域Ｓ内に１０台の照明装置１０＿１，１０＿２，・・・，１０＿１０が分散配置されているものとする。また、本例では、所定領域Ｓを、各照明装置１０＿１，１０＿２，・・・，１０＿１０の位置に応じて１０個の小領域Ｓ＿１，Ｓ＿２，・・・，Ｓ＿１０に区分し、各照明装置１０＿１，１０＿２，・・・，１０＿１０は、自身が属する小領域Ｓ＿１，Ｓ＿２，・・・，Ｓ＿１０に割り振られた番号１，２，・・・，１０を、位置特定信号として用いるものとする。

例えば、位置推定装置２０が所定領域Ｓ内の図３（ａ）に示す位置（小領域Ｓ＿３内の小領域Ｓ＿８側）に存在する場合を考える。この場合、位置推定装置２０の受光部２１が受光する照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布は、図３（ｂ）のようになる。つまり、小領域Ｓ＿３の番号３を示す位置特定信号の強度が最も高く、小領域Ｓ＿２の番号２を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿４の番号４を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿８の番号８を示す位置特定信号の強度とが２番目に高くなる。また、小領域Ｓ＿７の番号７を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿９の番号９を示す位置特定信号の強度とが３番目に高くなる。また、小領域Ｓ＿１の番号１を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿５の番号５を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿６の番号６を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿１０の番号１０を示す位置特定信号の強度とが４番目に高くなる。

また、位置推定装置２０が所定領域Ｓ内の図４（ａ）に示す位置（小領域Ｓ＿３と小領域Ｓ＿８との境界位置）に存在する場合を考える。この場合、位置推定装置２０の受光部２１が受光する照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布は、図４（ｂ）のようになる。つまり、小領域Ｓ＿３の番号３を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿８の番号８を示す位置特定信号の強度とが最も高くなる。また、小領域Ｓ＿２の番号２を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿４の番号４を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿７の番号７を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿９の番号９を示す位置特定信号の強度とが２番目に高くなる。また、小領域Ｓ＿１の番号１を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿５の番号５を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿６の番号６を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿１０の番号１０を示す位置特定信号の強度とが３番目に高くなる。

また、位置推定装置２０が所定領域Ｓ内の図５（ａ）に示す位置（小領域Ｓ＿２と小領域Ｓ＿３と小領域Ｓ＿７と小領域Ｓ＿８との境界位置）に存在する場合を考える。この場合、位置推定装置２０の受光部２１が受光する照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布は、図５（ｂ）のようになる。つまり、小領域Ｓ＿２の番号２を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿３の番号３を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿７の番号７を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿８の番号８を示す位置特定信号の強度とが最も高くなる。また、小領域Ｓ＿１の番号１を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿４の番号４を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿６の番号６を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿９の番号９を示す位置特定信号の強度とが２番目に高くなる。また、小領域Ｓ＿５の番号５を示す位置特定信号の強度と、小領域Ｓ＿１０の番号１０を示す位置特定信号の強度とが３番目に高くなる。

第１の方法では、以上のような所定領域Ｓ内における位置と、その位置での照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布とを対応付けたマッピング情報を事前に作成し、推定部２２に保持させる。推定部２２は、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布を求め、この強度分布に最も近い強度分布をマッピング情報から検索する。そして、得られた強度分布に対応付けられた位置を、位置推定装置２０の位置として推定することができる。例えば、受光部２１が受光した照明光Ｌから図３（ｂ）に示す強度分布が得られた場合、マッピング情報を用いて、図３（ａ）に示す位置を位置推定装置２０の位置と推定することができる。また、受光部２１が受光した照明光Ｌから図４（ｂ）に示す強度分布が得られた場合、マッピング情報を用いて、図４（ａ）に示す位置を位置推定装置２０の位置と推定することができる。また、受光部２１が受光した照明光Ｌから図５（ｂ）に示す強度分布が得られた場合、マッピング情報を用いて、図５（ａ）に示す位置を位置推定装置２０の位置と推定することができる。

（第２の方法）
次に、図６を参照して、第２の方法を説明する。第２の方法は、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる複数の位置特定信号の強度分布から、演算によって位置推定装置２０の位置を推定する方法である。なお、以下の説明では、所定領域Ｓ内に１０台の照明装置１０＿１，１０＿２，・・・，１０＿１０が分散配置されているものとする。また、本例では、所定領域Ｓに座標系を設定し、所定領域Ｓ内における各照明装置１０＿１，１０＿２，・・・，１０＿１０の座標値（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），・・・，（ｘ１０，ｙ１０）を、位置特定信号として用いるものとする。

第２の方法では、推定部２２は、受光部２１が受光した照明光Ｌに含まれる複数の位置特定信号を、各信号の強度に応じて複数のクラスに分類する。そして、推定部２２は、分類したクラスごとの重心を算出する。

クラスの重心は、そのクラスに含まれる位置特定信号の座標値を所定領域Ｓに設定された座標系にマッピングすることで求めることができる。つまり、クラスに含まれる位置特定信号が１つであれば、その位置特定信号の座標値が表す位置をクラスの重心とする。また、クラスに含まれる位置特定信号が２つであれば、２つの位置特定信号の座標値が表す位置を結んだ線分の中点をクラスの重心とする。また、クラスに含まれる位置特定信号が３つ以上であり、且つ、これら位置特定信号の座標値のｘ値またはｙ値がすべて等しければ、これらの位置特定信号の座標値が表す位置のうち、両端の位置を結んだ線分の中点をクラスの重心とする。また、クラスに含まれる位置特定信号が３つ以上であり、且つ、これらの位置特定信号の座標値のｘ値およびｙ値に差異があれば、これらの位置特定信号の座標値で囲まれる図形の重心をクラスの重心とする。

次に、推定部２２は、算出した各クラスの重心を各クラスに含まれる位置特定信号の強度に応じた重みを用いて重み付け平均することで、位置推定装置２０の位置を推定する。この際、推定部２２は、分類したクラスの数が多い場合には、そこに含まれる位置特定信号の強度が高い方からいくつかのクラスを選択し、選択したクラスの重心の重み付け平均により、位置推定装置２０の位置を推定するようにしてもよい。例えば、位置特定信号の強度が高い方から３つのクラスを選択して重み付け平均を行えば、演算負荷を減らしながら位置推定装置２０の位置を適切な精度で推定することができる。なお、重みの値は、信号強度が高いクラスほど高くなる値であればよく、例えば、信号強度が最も高いクラスを６、信号強度が２番目に高いクラスを３、信号強度が３番目に高いクラスを１とすればよい。

例えば、位置推定装置２０が所定領域Ｓ内の図６（ａ）に示す位置（図３（ａ）と同じ位置）に存在する場合を考える。この場合、位置推定装置２０の受光部２１が受光する照明光Ｌに含まれる位置特定信号の強度分布は、図３（ｂ）と同様（ただし、横軸の番号は座標値に置き換わる）となる。推定部２２は、この強度分布をもとに位置特定信号をクラス分けし、例えば図６（ｂ）に示すように、信号強度が高いほうから３つのクラスに含まれる位置特定信号の座標値を所定領域Ｓに設定された座標系にマッピングし、各クラスの重心を求める。

本例の場合、信号強度が最も高いクラスに含まれる位置特定信号は、座標値（ｘ３，ｙ３）のみである。したがって、推定部２２は、所定領域Ｓ内の座標値（ｘ３，ｙ３）で表される位置を、信号強度が最も高いクラスの重心Ｐ１とする。また、信号強度が２番目に高いクラスに含まれる位置特定信号は、座標値（ｘ２，ｙ２）と座標値（ｘ４，ｙ４）と座標値（ｘ８，ｙ８）の３つである。したがって、推定部２２は、所定領域Ｓ内の座標値（ｘ２，ｙ２）で表される位置と、座標値（ｘ４，ｙ４）で表される位置と、座標値（ｘ８，ｙ８）で表される位置とにより囲まれる三角形の重心を、２番目に信号強度が高いクラスの重心Ｐ２とする。また、信号強度が３番目に高いクラスに含まれる位置特定信号は、座標値（ｘ７，ｙ７）と座標値（ｘ９，ｙ９）の２つである。したがって、推定部２２は、所定領域Ｓ内の座標値（ｘ７，ｙ７）で表される位置と座標値（ｘ９，ｙ９）で表される位置とを結んだ線分の中点の位置（座標値（ｘ８，ｙ８）で表される位置）を、３番目に信号強度が高いクラスの重心Ｐ３とする。

そして、推定部２２は、得られた３つのクラスの重心Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３と、各クラスに対する重みｗ１，ｗ２，ｗ３（ただし、ｗ１＞ｗ２＞ｗ３）とを用い、下記式（１）に示す重み付け平均により、位置推定装置２０の位置Ｐｔを推定する。
Ｐｔ＝（ｗ１×Ｐ１＋ｗ２×Ｐ２＋ｗ３×Ｐ３）／３ ・・・（１）

以上、具体的な例を挙げながら説明したように、本実施形態に係る位置推定システムでは、所定領域Ｓ内に分散配置された複数の照明装置１０のそれぞれが、所定領域Ｓ内における自身の位置を表す位置特定信号を用いて変調した照明光Ｌを照射する。そして、位置推定装置２０が、受光した照明光Ｌに含まれる複数の位置特定信号の強度分布に基づいて、所定領域Ｓ内における自身の位置を推定するようにしている。したがって、本実施形態に係る位置推定システムによれば、例えば、位置特定装置２０の受光部２１を照明装置１０の方向に向けるといった特段の操作を行うことなく、所定領域Ｓ内における位置特定装置２０の位置を適切に推定することができる。

（応用例）
本実施形態に係る位置推定システムは、位置の推定が必要とされる様々な分野での利用が可能である。以下では、本実施形態に係る位置推定システムをオフィス空間に適用した応用例を説明する。

図７は、本実施形態に係る位置推定システムの応用例を示す構成図である。本例における所定領域はオフィス空間であり、このオフィス空間の天井などに、複数の照明装置１０が分散配置される。また、オフィス空間には、例えばテーブルタップやパーソナルコンピュータ、空調機などの様々な機器３０が配置されている。本例では、これらの機器３０に位置推定装置２０を設ける。また、オフィス空間では、ワーカ（移動体）Ｗが機器３０を利用しながら所定の業務を遂行する。本例では、このワーカＷにも位置推定装置２０を設ける。

本例の位置推定システムは、オフィス空間におけるワーカＷの位置や動作状況に応じて機器３０の動作を自動制御する。ワーカＷの位置を検出するために、ワーカＷには、位置推定装置２０とともに、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサを含むセンサ群４０が設けられている。また、本例の位置推定システムは、上述した照明装置１０、位置推定装置２０、機器３０およびセンサ群４０のほか、さらに、記憶装置５０と、検出装置６０と、機器制御装置７０とを含む。

記憶装置５０は、オフィス空間に配置された各機器３０の位置を記憶する。本例では、上述したように、オフィス空間に配置された各機器３０に位置推定装置２０が設けられている。したがって、記憶装置５０は、各機器３０に設けられた位置推定装置２０により推定された位置を、各機器３０のオフィス空間における位置として記憶することができる。

位置推定装置２０により推定された位置は、位置推定装置２０または機器３０が、無線通信ネットワーク等を利用して記憶装置５０に直接書き込むようにしてもよいし、機器制御装置７０を経由して記憶装置５０に書き込むようにしてもよい。また、記憶装置５０を、機器制御装置７０の一部の機能として実現してもよい。

検出装置６０は、ワーカＷに設けられたセンサ群４０から検知データを取得するとともに、ワーカＷに設けられた位置推定装置２０が推定した位置を取得し、これら検知データおよび推定された位置を用いて、ワーカＷのオフィス空間における位置および動作状況を検出する。

具体的には、検出装置６０は、センサ群４０の検知データを用いたデッドレコニングにより、ワーカＷの位置を算出する。そして、検出装置６０は、デッドレコニングにより算出した位置を、位置推定装置２０が推定した位置を用いて補正することで、ワーカＷのオフィス空間における位置を検出する。また、検出装置６０は、センサ群４０の検知データを用いて、ワーカＷの動作状況を検出する。そして、検出装置６０は、ワーカＷのオフィス空間における位置および動作状況を機器制御装置７０に通知する。

機器制御装置７０は、検出装置６０から通知されたワーカＷのオフィス空間における位置および動作状況と、記憶装置５０が記憶する各機器３０のオフィス空間における位置とに基づいて、各機器３０の動作を制御する。

例えば、機器制御装置７０は、オフィス空間におけるワーカＷと各機器３０との位置関係に基づいて制御対象の機器３０を特定するとともに、ワーカＷの動作状況に応じて制御対象の機器３０に対する制御内容を決定する。そして、機器制御装置７０は、無線通信ネットワーク等を利用して、制御対象の機器３０に制御内容に応じた制御信号を送信し、制御対象の機器３０を遠隔制御する。

ワーカＷの位置に応じて機器３０の動作を適切に制御するためには、機器３０の位置が特定されている必要がある。機器３０の位置を特定可能にする方法としては、例えば、機器３０の設置時に、システムの管理者が機器３０の位置を登録（記憶装置５０に格納）する方法がある。しかし、この方法では、管理者にとって登録の手間がかかるという問題や、管理者の都合により登録までに時間がかかるとその間は機器３０を自動制御することができないという問題があった。さらに、登録後に機器３０を移動した場合にはその都度、機器３０の位置をアップデートする必要があるなど、機器３０の位置の管理に多大な手間がかかっていた。

これに対して、本例の位置推定システムによれば、機器３０に設けられた位置推定装置２０により推定された位置が、機器３０のオフィス空間における位置として記憶装置５０に記憶されるので、機器３０の位置の管理を容易に行うことができる。

また、センサ群４０の検知データを用いたデッドレコニングによりワーカＷの位置を算出する方法は、ワーカＷの移動時間が長くなると誤差が累積して測位精度が低下するという問題がある。また、センサ群４０に含まれる各センサのドリフトにより位置や方位がずれてしまうことがあり、これも測位精度を低下させる原因となっている。そのため、デッドレコニングにより算出されたワーカＷの位置に基づいて機器３０の動作を制御すると、機器３０の動作が適切に制御されずに、ワーカＷの生産性や快適性を阻害してしまう懸念がある。

これに対して、本例の位置推定システムによれば、センサ群４０の検知データを用いたデッドレコニングにより算出された位置を、ワーカＷに設けられた位置推定装置２０が推定した位置により補正するので、ワーカＷのオフィス空間内における位置を精度よく検出し、機器３０の動作を適切に制御することができる。

（実施例）
次に、上述した応用例をより具体化した実施例について説明する。本実施例は、オフィスの室内を制御対象領域（所定領域）とし、室内における人間の位置等に応じて、室内に設置された各種機器の電力を制御する機器制御システムとして構成されている。

図８は、本実施例の機器制御システムのネットワーク構成図である。本実施例の機器制御システムは、図８に示すように、複数のスマートフォン３００（上述したセンサ群４０に相当）と、複数の監視カメラ４００と、測位サーバ装置１００（上述した検出装置６０に相当）と、制御サーバ装置２００（上述した記憶装置５０および機器制御装置７０に相当）と、複数のＬＥＤ照明機器５００（上述した照明装置１０に相当）と、制御対象の機器としての複数のタップ６００および複数の空調機７００（上述した機器３０に相当）とを備えている。なお、複数のスマートフォン３００、複数のタップ６００および複数の空調機７００は、それぞれ、上述した位置推定装置２０の機能を備えている。

複数のスマートフォン３００および複数の監視カメラ４００と、測位サーバ装置１００とは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）等の無線通信ネットワークで接続されている。なお、無線通信の方式は、Ｗｉ−Ｆｉに限定されるものではない。また、監視カメラ４００と測位サーバ装置１００とは有線で接続されていてもよい。

測位サーバ装置１００と制御サーバ装置２００とは、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークに接続されている。

また、制御サーバ装置２００と、複数のタップ６００および複数の空調機７００とは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ等の無線通信ネットワークで接続されている。

なお、制御サーバ装置２００と、複数のタップ６００および複数の空調機７００との通信方式はＷｉ−Ｆｉに限定されるものではなく、その他の無線通信方式を利用しても良い他、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ケーブルやＰＬＣ（Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）等の有線通信方式を利用することもできる。

スマートフォン３００は、人間に所持されて、人間の動作を検知する情報機器である。図９は、スマートフォン３００の装着状態を示す図である。スマートフォン３００は、人間が手等で所持する他、図９に示すように、人間の腰に装着されてもよい。

図８に戻り、スマートフォン３００のそれぞれには、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサが搭載されており、１秒等の一定時間ごとに、各センサでの検知データを測位サーバ装置１００に送信している。ここで、加速度センサの検知データは、加速度ベクトルである。角速度センサの検知データは、角速度ベクトルである。地磁気センサの検知データは、磁気方位ベクトルである。

なお、本実施例では、人間の動作を検知する情報機器としてスマートフォン３００を用いているが、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサを備えて人間の動作を検知できる情報機器であれば、スマートフォン３００等の携帯端末に限定されるものではない。

また、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサ等の人間の動作を検知する情報機器をスマートフォン３００に備えるとともに、スマートフォン３００とは別個に人間の動作を検知する情報機器を装着するように構成してもよい。

例えば、図１０は、人間の動作を検知できる情報機器をスマートフォン３００と別個に装着した例を示す図である。図１０に示すように、スマートフォン３００とは別個に、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサを備えた小型のヘッドセットタイプのセンサ群３０１を頭部に装着することができる。この場合、センサ群３０１で検知した検知データは、センサ群３０１が直接、測位サーバ装置１００に送信する他、スマートフォン３００経由で測位サーバ装置１００に送信することができる。このように、人間の頭部にスマートフォン３００の各センサとは別個にセンサ群３０１を装着することにより、種々の姿勢検出を行うことが可能となる。

図１１は、各センサが検知する方向を示す図である。図１１（ａ）は、加速度センサ、地磁気センサが検知する方向を示している。図１１（ａ）に示すように、加速度センサ、地磁気センサにより、進行方向、鉛直方向、水平方向の加速度成分、地磁気方位成分のそれぞれの検知が可能となる。また、図１１（ｂ）は、角速度センサにより検知される角速度ベクトルＡを示している。ここで、矢印Ｂが、角速度の正方向を示している。本実施例では、角速度ベクトルＡの、図１１（ａ）に示す進行方向、鉛直方向、水平方向への射影を考え、それぞれ、進行方向の角速度成分、鉛直方向の角速度成分、水平方向の角速度成分という。

図８に戻り、監視カメラ４００は、制御対象領域である室内を撮像するものであり、例えば室の上部付近等に設置される。図１２は、監視カメラ４００の設置状態の一例を示す図である。図１２の例では、室内の扉付近の２か所に監視カメラ４００が設置されているが、これに限定されるものではない。監視カメラ４００は、対象領域である室内を撮像して、その撮像画像（撮像映像）を、測位サーバ装置１００に送信する。

図８に戻り、本実施例では、タップ系システムおよび空調系システムを電力制御の対象としている。つまり、タップ系システムとして複数のタップ６００と、空調系システムとして複数の空調機７００とを電力制御の対象としている。

複数のＬＥＤ照明機器５００、複数のタップ６００、複数の空調機７００は、制御対象領域である室内に設置されている。図１３は、ＬＥＤ照明機器５００、タップ６００、空調機７００の設置状態の一例を示す図である。

図１３に示すように、室内には、６個の机で一つのグループが形成され、３つのグループが設けられている。そして、ＬＥＤ照明機器５００とタップ６００は、一つの机に対してそれぞれ一つが設けられている。一方、空調機７００は、２つのグループの間に１つずつ設けられている。なお、このようなＬＥＤ照明機器５００、タップ６００、空調機７００の配置は一例であり、図１３に示す例に限定されるものではない。

なお、図１３には図示されていないが、室外に設置された系統電力計測機器により、本実施例の室内の全電力の総和情報を把握できるようになっている。

室内では、１８名の人間が特定の業務活動を実施しており、室外への出入りは、２つの扉で行われる。本実施例では、レイアウトや機器類や人数等を限定しているが、より多種多様なレイアウト並びに機器類へ適用することができる。さらに、空間規模や人数のスケーラビリティにおける任意性や、個人単位もしくは集団単位で見た場合のユーザ属性や携わる業務種のバリエーションにおける任意性に対しても、幅広く拡張して適用することができる。また、図１２や図１３に示すような屋内空間に限らず、屋外等で本実施例を適用してもよい。

なお、本実施例の測位サーバ装置１００、制御サーバ装置２００は、図１２や図１３に示す室の外部に設置されている。本実施例では、測位サーバ装置１００、制御サーバ装置２００を電力制御の対象外としたが、これらを電力制御の対象とすることも可能である。

また、本実施例では、通信ネットワーク系を構成するＷｉ−Ｆｉアクセスポイントやスイッチングハブやルータなどのネットワーク機器類に関しては、電力制御の対象外としたが、これらを電力制御の対象とすることも可能である。

なお、これらネットワーク機器類が消費する電力量は、ＬＥＤ照明機器５００と空調機７００とタップ６００における電力総和を、上記系統電力総和から除した電力量として算出することができる。

複数のタップ６００、複数の空調機７００のそれぞれは、制御サーバ装置２００により、ネットワークを介して遠隔制御される。

空調機７００は、その電源のオン／オフが制御サーバ装置２００により遠隔制御される。すなわち、空調機７００は、個別に遠隔制御が可能な構成となっており、制御対象は空調機７００のオン／オフに加えて、風向き、送風強度となっている。本実施例では、送風する温度や湿度について制御を行っていないが、これに限定されるものではなく、温度や湿度を制御対象とすることもできる。

タップ６００は、複数のタップ口を備えたものであり、各タップ口は電源供給のオン／オフが制御サーバ装置２００により遠隔制御される。すなわち、タップ６００は、タップ口単位に個別に遠隔制御可能なオン／オフが設けられている。オン／オフ制御はＷｉ−Ｆｉによる無線制御方式で制御サーバ装置２００により行われる。一つのタップ６００に含まれるタップ口の数は任意の数とすることができる。一例として、４口のタップ口で一つのタップ６００を構成したものを用いることができる。

タップ６００は、図１３に示すように、各机に一つずつ設置されている。タップ６００には、不図示の電気機器、具体的には、デスクトップ型ＰＣやディスプレイ装置のほか、ノートブック型ＰＣ、プリンタ装置、充電器類が接続可能である。

本実施例では、タップ６００のタップ口のいずれかに、人間との正対関係が重要となる機器であるディスプレイ装置の電源が接続されているものとする。ディスプレイ装置は、制御サーバ装置２００によって、タップ口へ供給する電力のオン／オフによる制御が可能な機器である。

なお、デスクトップ型ＰＣ本体やプリンタ装置をタップ６００に接続した場合でも、装置の構成上、制御サーバ装置２００によって、タップ口へ供給する電力のオン／オフによる制御ができない。このため、デスクトップ型ＰＣ本体に関しては、ネットワーク経由で省電力モードもしくはシャットダウンに移行できるような制御ソフトウェアをインストールしておくことにより、省電力への制御を行い、省電力モードあるいはシャットダウン状態からの復帰はユーザ自身によるマニュアル操作とする。

また、充電器類や充電時のノートブック型ＰＣをタップ６００に接続する場合には、利便性を考慮して常時オンとする。なお、タップ６００のタップ口に接続する機器については、これらに限定されるものではない。

図８に戻り、測位サーバ装置１００は、制御対象領域である室内の人間が所持する各スマートフォン３００やセンサ群３０１から、上述した各センサの検知データを受信して、室内における各人間の位置や動作状況を検出し、当該位置や動作状況を制御サーバ装置２００に送信する。

図１４は、測位サーバ装置１００の機能的構成を示すブロック図である。測位サーバ装置１００は、図１４に示すように、通信部１０１と、位置特定部１０２と、動作状況検出部１０３と、補正部１０４と、記憶部１１０とを主に備えている。

記憶部１１０は、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）やメモリ等の記憶媒体であり、制御対象領域である室内の地図データ等、測位サーバ装置１００の処理に必要な各種情報を記憶している。

通信部１０１は、一定時間ごとに、スマートフォン３００に搭載された加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサのそれぞれ、あるいはスマートフォン３００とは別個のセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサのそれぞれの検知データを受信する。すなわち、通信部１０１は、加速度センサから加速度ベクトルを受信し、角速度センサから角速度ベクトルを受信し、地磁気センサから磁気方位ベクトルを受信する。また、通信部１０１は、スマートフォン３００から、位置推定装置２０の機能により推定された位置を受信する。

また、通信部１０１は、監視カメラ４００から撮像画像を受信する。さらに、通信部１０１は、後述する人間の絶対位置、および方向、姿勢等の動作状況を、制御サーバ装置２００に送信する。

位置特定部１０２は、受信した検知データを解析して、室内での人間の絶対位置を人間の肩幅または歩幅の精度で特定する。位置特定部１０２による人間の絶対位置の特定手法の詳細については後述する。

動作状況検出部１０３は、受信した検知データを解析して、人間の動作状況を検出する。本実施例では、動作状況検出部１０３は、動作状況として、人間が静止状態か歩行状態かを検出する。また、動作状況検出部１０３は、動作状況が静止状態である場合に、検知データに基づいて、制御対象領域内の機器に対する人間の方向、人間の姿勢が起立状態か着座状態かの動作状況を検出する。

すなわち、動作状況検出部１０３は、監視カメラ４００からの撮像画像により、人間が扉から入室したことを検知した場合に、当該入室した人間に装着されたスマートフォン３００の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、あるいはスマートフォン３００とは別個のセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサから逐次受信している検知データのうち加速度ベクトルと角速度ベクトルのそれぞれの時系列データを用いて、人間の動作状況が歩行状態か静止状態かを逐次判定する。ここで、加速度ベクトルと角速度ベクトルを用いて、人間の動作状況が歩行状態かを判定する手法は、特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置による処理で実現する。そして、動作状況検出部１０３は、この手法により人間が歩行状態でないと判断された場合に、人間が静止状態であると判定する。

より具体的には、動作状況検出部１０３は、特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置による処理と同様に、以下のように人間の動作状態を検出する。

すなわち、動作状況検出部１０３は、加速度センサから受信した加速度ベクトルと角速度センサから受信した角速度ベクトルから重力加速度ベクトルを求めて、加速度ベクトルから重力加速度ベクトルを差し引き、鉛直方向の加速度を除去して、残差加速度成分の時系列データを得る。そして、動作状況検出部１０３は、この残差加速度成分の時系列データに対して主成分解析を行って、歩行動作の進行方向を求める。さらに、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の加速度成分の山ピークと谷ピークのペアを探索し、進行方向の加速度成分の谷ピークと山ピークのペアを探索する。そして、動作状況検出部１０３は、進行方向の加速度成分の勾配を算出する。

さらに、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の加速度成分が山ピークから谷ピークに変化する当該谷ピークの検出時刻における、上記進行方向の加速度成分の勾配が所定値以上であるか否かを判断し、所定値以上である場合に、人間の動作状況は歩行状態であると判定する。

一方、上記処理において、鉛直方向の加速度成分の山ピークと谷ピークのペアが探索されず、あるいは、進行方向の加速度成分の谷ピークと山ピークのペアが探索されず、若しくは、鉛直方向の加速度成分が山ピークから谷ピークに変化する当該谷ピークの検出時刻における、上記進行方向の加速度成分の勾配が所定値未満である場合には、動作状況検出部１０３は、人間の動作状況は静止状態であると判定する。

そして、人間が静止状態であると判定されたら、位置特定部１０２は、加速度ベクトル、角速度ベクトルおよび磁気方位ベクトルを用いて、扉の位置を基準位置として、当該基準位置から静止状態であると判定された位置までの相対移動ベクトルを求める。ここで、加速度ベクトル、角速度ベクトルおよび磁気方位ベクトルを用いた相対移動ベクトルの算出手法は、特開２０１１−４７９５０号公報のデッドレコニング装置の処理で開示されている手法を用いる。

より具体的には、位置特定部１０２は、特開２０１１−４７９５０号公報のデッドレコニング装置の処理と同様に、以下のように相対移動ベクトルを求める。

すなわち、位置特定部１０２は、加速度センサから受信した加速度ベクトルと角速度センサから受信した角速度ベクトルから重力方位ベクトルを求め、重力方位ベクトルと、角速度ベクトルまたは地磁気センサから受信した磁気方位ベクトルとから人間の姿勢角を移動方位として算出する。また、位置特定部１０２は、加速度ベクトルと角速度ベクトルとから重力加速度ベクトルを求め、重力加速度ベクトルと加速度ベクトルとから、歩行動作によって発生している加速度ベクトルを算出する。そして、位置特定部１０２は、重力加速度ベクトルと、歩行動作によって発生している加速度ベクトルとから、歩行動作を解析して検出し、検出結果に基づいて、歩行動作の大きさを、重力加速度ベクトルと歩行動作によって発生している加速度ベクトルとに基づいて計測して、計測結果を歩幅とする。そして、位置特定部１０２は、このようにして求めた移動方位と歩幅とを積算することにより、基準位置からの相対移動ベクトルを求める。すなわち、人間の歩幅あるいは肩幅、例えば、略６０ｃｍ以下（より具体的には略４０ｃｍ程度以下）の精度で、リアルタイムに人間の位置を検出していることになる。

このようにして相対移動ベクトルが算出されたら、位置特定部１０２は、扉からの相対移動ベクトルと、記憶部１１０に記憶されている室内の地図データとから、人間の移動後の絶対位置を特定する。

これにより、位置特定部１０２は、人間が室内に配置されたどの机の位置にいるかまでを特定することができ、その結果、人間の肩幅、例えば、略６０ｃｍ以下（より具体的には略４０ｃｍ程度以下）の精度で、人間の位置を特定することが可能となる。

このような位置精度は、高ければ高いほど良く、１ｃｍレベルまでできれば良いというものではない。例えば、２人以上が会話をしている場面を想定すると、体を接して話しをすることは少なく、ある程度の距離は離れている。そこで、精度を考える場合、人の肩幅または歩幅相当の精度、立っているか、座っているかは、腰から膝までの長さ相当が本実施例では適切な精度としている。

厚生労働省の公表している人体計測データ（河内まき子，持丸正明，岩澤洋，三谷誠二（２０００）：日本人人体寸法データベース１９９７−９８，通商産業省工業技術院くらしとＪＩＳセンター）によれば、青年、高齢者の男女の肩幅に相当するデータ（肩峰幅）は、平均値の幅が最も低い高齢者女性で約３５ｃｍ（３４．８ｃｍ）、最も高い青年男性で約４０ｃｍ（３９．７ｃｍ）となっている。また、腰から膝までの長さ（恥骨結合上縁高―大腿骨外側上顆高）の差は、同様に、約３４ｃｍ〜約３８ｃｍである。一方、人が移動する場合の歩幅は、５０ｍ歩いた場合、９５歩となり、これから約５３ｃｍ（５０÷９５×１００）となり、本発明で用いる位置検出方法は、歩幅相当の精度が可能である。従って、上記データから、精度としては、６０ｃｍ以下、好ましくは４０ｃｍ以下が妥当であるとして本実施例を構成している。これらデータは精度を考えるための基準の目安になるが、日本人に基づいたものであり、この数値に限定されるものではない。

また、人間の絶対位置を特定し、人間が机の前の席で静止状態である場合には、動作状況検出部１０３は、地磁気センサから受信した磁気方位ベクトルの向きにより、人間のディスプレイ装置に対する方向（向き）を判定する。また、動作状況検出部１０３は、人間が机の前の席で静止状態である場合には、加速度ベクトルの鉛直方向の加速度成分から、人間の姿勢、すなわち起立状態か着座状態かを判定する。

ここで、起立状態か着座状態かの判定は、特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置と同様に、加速度センサから受信した加速度ベクトルと角速度センサから受信した角速度ベクトルから重力加速度ベクトルを求めて、鉛直方向の加速度成分を求める。そして、動作状況検出部１０３は、特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置と同様に、鉛直方向の加速度成分の山と谷のピークを求める。

図１５は、着座動作と起立動作のそれぞれを行った場合における鉛直方向の加速度成分の波形を示す図である。図１５に示すように、着座動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が約０．５秒前後である。一方、起立動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が約０．５秒である。このため、動作状況検出部１０３は、かかるピークの間隔により、人間が着座状態か起立状態かを判断している。すなわち、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、人間の動作状態は着座状態であると判定する。また、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、人間の動作状態は起立状態であると判定する。

このように、動作状況検出部１０３が人間の動作状態が起立状態か着座状態かを判定することにより、人間の高さ方向の位置を、略５０ｃｍ以下（より具体的には、略４０ｃｍ以下）の精度で検出したことを意味する。

さらに、図１０に示した例のように、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサ等の人間の動作を検知する情報機器を搭載したスマートフォン３００を腰に装着し、さらに、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサを備えた小型のヘッドセットタイプのセンサ群３０１を頭部に装着した場合には、動作状況検出部１０３は、さらに、以下のような人間の姿勢や動作を検出することができる。

図１６は、しゃがむ動作と起立動作とをそれぞれ行った場合における水平方向の角速度成分の波形を示す図である。加速度センサからの加速度データからは、図１５に示す着座動作と起立動作と類似の波形が検出されるが、加速度データのみでしゃがむ動作と起立動作を判別することは困難である。

このため、動作状況検出部１０３は、図１５の波形に基づく、上述した着座動作と起立動作の判別の手法とともに、角速度センサから受信した水平方向の角速度データの経時的変化が図１６の波形に一致するか否かを判断することにより、しゃがむ動作と起立動作の判別を行っている。

具体的には、動作状況検出部１０３は、まず、加速度センサから受信した加速度ベクトルに基づく鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内であるか否かを判断する。

そして、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、動作状況検出部１０３は、角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１６に示す波形のように、０から徐々に増加した後急激な増加で山のピークに達し、山のピークから急激に下がった後徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約２秒である場合に、人間の動作がしゃがむ動作であると判定する。

また、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内であるか否かを判断する。そして、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、動作状況検出部１０３は、角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１６に示す波形のように、０から段階的に谷のピークに達し、谷のピークから徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約１．５秒である場合に、人間の動作が起立動作であると判定する。

このような動作状況検出部１０３におけるしゃがむ動作と起立動作の判定で用いる角速度ベクトルとしては、頭部に装着した角速度センサから受信した角速度ベクトルを用いることが好ましい。しゃがむ動作と起立動作において、頭部に装着した角速度センサからの角速度ベクトルに基づく水平方向の角速度成分が、図１６に示す波形を顕著に示すからである。

図１７は、人間が静止状態で方向をほぼ９０度変化させる動作を行った場合の鉛直方向の角速度成分の波形を示す図である。鉛直方向の角速度成分が正であれば右側に向きを変える動作であり、負であれば左側に方向を変化させる動作である。

動作状況検出部１０３は、角速度センサから受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図１７に示す波形のように、０から徐々に山のピークに達した後徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約３秒である場合に、方向が右に変化する動作と判定する。

また、動作状況検出部１０３は、鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図１７に示す波形のように、０から徐々に谷のピークに達した後徐々に０に戻り、かつその間の時間が約１．５秒である場合に、方向が左に変化する動作と判定する。

動作状況検出部１０３は、頭部の角速度センサおよび腰のスマートフォン３００の角速度センサの双方から受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、共に、上述のような判断で図１７の波形と類似する経時的変化を示す場合には、体全体の向きが右若しくは左に変わる動作と判定する。

一方、動作状況検出部１０３は、頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、上述のような図１７の波形に類似する経時的変化を示すが、腰のスマートフォン３００の角速度センサからの角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、図１７の波形と全く異なる経時的変化を示す場合には、頭部だけ方向を右若しくは左に変える動作と判定する。このような動作としては、例えば、ユーザが着座したまま、隣のユーザとコミュニケーションをとる場合の姿勢動作が考えられる。

図１８は、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した場合の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分の波形を示す図である。

位置特定部１０２が人間の絶対位置を机の前であると特定し、かつ動作状況検出部１０３が当該机の前にいる人間が着座状態であることを検出した場合を考える。そして、このような場合に、動作状況検出部１０３は、その人間の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１８に示す波形のように、０から徐々に谷のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつその間の時間が約１秒である場合に、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した動作（見上げる動作）であると判定する。そして、さらに、動作状況検出部１０３は、水平方向の角速度成分が、図１８に示す波形のように、０から徐々に増加しながら山のピークに達し、その後徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約１．５秒である場合に、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した状態からディスプレイに目線を戻した動作であると判定する。

図１９は、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した場合の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分の波形を示す図である。

位置特定部１０２が人間の絶対位置を机の前であると特定し、かつ動作状況検出部１０３が当該机の前にいる人間が着座状態であることを検出した場合を考える。そして、このような場合に、動作状況検出部１０３は、その人間の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１９に示す波形のように、０から急激に山のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつその間の時間が約０．５秒である場合に、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した動作（見下げる動作）であると判定する。

そして、さらに、動作状況検出部１０３は、水平方向の角速度成分が、図１９に示す波形のように、０から急激に減少しながら谷のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつこの間の時間が約１秒である場合に、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した状態からディスプレイに目線を戻した動作であると判定する。

このように、動作状況検出部１０３は、オフィスの作業者が日常取り得る姿勢や動作、すなわち、歩く（立った状態）、起立する（静止状態）、椅子に着座する、作業時にしゃがむ、着座状態あるいは起立状態で向き（方向）を変える、着座状態あるいは起立状態で天を仰ぐ、着座状態あるいは起立状態で俯く等を、上述の手法で判定することが可能になる。

なお、特許第４２４３６８４号公報のデッドレコニング装置の手法を用いる場合、特許第４２４３６８４号公報に開示されているように、エレベータによる人間の昇降動作も、鉛直方向の加速度成分を用いて判断している。

このため、本実施例では、動作状況検出部１０３は、特開２００９−１４７１３号公報に開示されているマップマッチング装置の機能を用い、エレベータのない場所で、鉛直方向の加速度成分が図１５に示す波形で検出された場合には、特許第４２４３６８４号公報のデッドレコニング装置によるエレベータによる昇降動作とは異なり、起立動作または着座動作であることを高精度に判定することができる。

補正部１０４は、監視カメラ４００からの撮像画像や記憶部１１０に保存された地図データ、スマートフォン３００の位置推定装置２０の機能により推定された位置に基づいて、特定された絶対位置や動作状況（方向、姿勢）を補正する。より具体的には、補正部１０４は、上述のように判断された人間の絶対位置、方向、姿勢を、監視カメラ４００の撮像画像の画像解析等により正しいか否かを判断したり、地図データと、特開２００９−１４７１３号公報に開示されているマップマッチング装置の機能とを用いて正しいか否かを判断したり、スマートフォン３００の位置推定装置２０の機能により推定された位置と差分を用いて正しいか否かを判断する。そして、誤っている場合には、補正部１０４は、撮像画像やマップマッチング機能から得られる、正しい絶対位置、方向、姿勢に補正する。

なお、補正部１０４は、監視カメラ４００からの撮像画像に限らず、ＲＦＩＤやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの短距離無線、光通信等の限定的な手段を用いて補正を行うように構成してもよい。

また、本実施例では、特許第４２４３６８４号公報および特開２０１１−４７９５０号公報に開示されたデッドレコニング装置と同様の技術、特開２００９−１４７１３号公報に開示されたマップマッチング装置と同様の技術を用いて、人間の動作状態、基準位置からの相対移動ベクトル、姿勢（起立状態か着座状態か）を検出しているが、検出手法はこれらの技術に限定されるものではない。また、以上の説明では、人間の動作状況が静止状態と判定された場合に、その人間の室内における絶対位置を特定するとともに方向、姿勢等の動作状況を検出しているが、人間の動作状態が歩行状態である場合にも同様に、その人間の室内における絶対位置を特定するとともに方向、姿勢等の動作状況を検出してもよい。

なお、人間の位置を検出可能な技術としては、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて測位サーバ装置１００が実施する上述した方法の他に、例えば、ＩＣカード等による入退室管理、人感センサによる人間の検知、無線ＬＡＮを用いる方法、屋内ＧＰＳ（ＩＭＥＳ：Ｉｎｄｏｏｒ ＭＥｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いる方法、カメラの撮像画像を画像処理する方法、およびアクティブＲＦＩＤを用いる方法等が知られている。

ＩＣカード等による入退室管理は、個人識別は可能であるが、測位精度が管理対象のエリア全体となり極めて低い。そのため、誰がそのエリアにいるかを知ることはできるものの、そのエリア内での人間の活動状況を把握することができない。

人感センサによる人間の検知は、人感センサの検知範囲となる１〜２ｍ程度の測位精度が得られるが、個人識別を行うことができない。また、エリア内での人間の活動状況を把握するためには、多数の人感センサを分散してエリア内に配置する必要がある。

無線ＬＡＮを用いる方法は、人間が所持する１台の無線ＬＡＮ端末とエリア内に設置された複数台のＬＡＮアクセスポイントとの間の距離を測定し、三角測量の原理によりエリア内における人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度の環境依存性が大きく、一般的に測位精度は３ｍ以上と比較的低い精度となる。

屋内ＧＰＳを用いる方法は、ＧＰＳ衛星と同じ周波数帯の電波を発する専用の送信機を屋内に設置し、その送信機から通常のＧＰＳ衛星が時刻情報を送信する部分に位置情報を埋め込んだ信号を送信する。そして、その信号を屋内の人間が所持する受信端末で受信することにより、屋内における人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度が３〜５ｍ程度と比較的低い精度となる。また、専用の送信機を設置する必要があり導入コストが嵩む。

カメラの撮像画像を画像処理する方法は、数十ｃｍ程度の比較的高い測位精度が得られるが、個人識別を行うことが難しい。このため、本実施例の測位サーバ装置１００では、従業者の絶対位置、方向、姿勢を補正する場合にのみ、監視カメラ４００の撮像画像を用いている。

アクティブＲＦＩＤを用いる方法は、電池を内蔵するＲＦＩＤタグを人間が所持し、ＲＦＩＤタグの情報をタグリーダで読み取ることで人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度の環境依存性が大きく、一般的に測位精度は３ｍ以上と比較的低い精度となる。

これらの技術に対し、本実施例の測位サーバ装置１００が実施する方法は、個人識別が可能で、しかも人間の肩幅または歩幅相当の高い測位精度が得られ、その上、人間の位置だけでなく、人間の動作状況を検出することができる。具体的には、本実施例の測位サーバ装置１００が実施する方法によれば、人間の動作状況として、オフィスの従業者が日常取り得る姿勢や動作、すなわち、歩く（立った状態）、起立する（静止状態）、椅子に着座する、作業時にしゃがむ、着座状態あるいは起立状態で向き（方向）を変える、着座状態あるいは起立状態で天を仰ぐ、着座状態あるいは起立状態で俯く等を検知することができる。

このため、本実施例では、測位サーバ装置１００が、スマートフォン３００やセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて、上述した方法により、制御対象領域であるオフィス内の従業者の絶対位置および従業者の動作状況を検出するようにしている。しかし、制御対象領域であるオフィス内の従業者の絶対位置および従業者の動作状況を検出する方法は、測位サーバ装置１００が実施する上述した方法に限定されるものではなく、例えば、上述した他の方法の１つまたは複数の組み合わせにより従業者の絶対位置および動作状況を検出するようにしてもよく、また、測位サーバ装置１００が実施する上述した方法に上述した他の方法の１つまたは複数を組み合わせて、従業者の絶対位置および動作状況を検出するようにしてもよい。

次に、制御サーバ装置２００の詳細について説明する。制御サーバ装置２００は、制御対象領域である室内の人間の位置、動作状態（方向、姿勢）に基づいて、当該室内に設置された複数のタップ６００、複数の空調機７００のそれぞれを、ネットワークを介して遠隔制御する。

図２０は、本実施例の制御サーバ装置２００の機能的構成を示すブロック図である。本実施例の制御サーバ装置２００は、図２０に示すように、通信部２０１と、消費電力管理部２０２と、機器制御部２１０と、記憶部２２０（上述した記憶装置５０に相当）とを主に備えている。

記憶部２２０は、ＨＤＤやメモリ等の記憶媒体であり、制御対象領域である室内における複数のタップ６００や複数の空調機７００の位置データ等、制御サーバ装置２００の処理に必要な各種情報を記憶している。複数のタップ６００や複数の空調機７００の位置データは、上述した位置推定装置２０の機能により推定された位置を表している。

通信部２０１は、測位サーバ装置１００から、人間の絶対位置、動作情報（方向、姿勢）を受信する。また、通信部２０１は、複数のＬＥＤ照明機器５００、複数のタップ６００に接続された電気機器、複数の空調機７００から消費電力を受信する。また、通信部２０１は、複数のタップ６００および複数の空調機７００から、位置推定装置２０の機能により推定された位置を受信する。また、通信部２０１は、複数のタップ６００、複数の空調機７００に対して電力制御を行うための制御信号を送信する。

消費電力管理部２０２は、複数のＬＥＤ照明機器５００、複数のタップ６００に接続された電気機器、複数の空調機７００から受信した消費電力を管理する。

機器制御部２１０は、コンセント制御部２１３と、空調機制御部２１５とを備えている。

コンセント制御部２１３は、人間の絶対位置、動作情報（方向、姿勢）に基づいてタップ６００のタップ口に対して電源のオン／オフを制御する。より具体的には、コンセント制御部２１３は、例えば、受信した絶対位置の近傍に配置されたタップ６００に接続されたディスプレイ装置に対して、人間が着座状態であり、かつディスプレイ装置に対する方向が前方である場合には、タップ６００においてディスプレイ装置が接続されたタップ口に対応するスイッチをオンにする制御信号を通信部２０１を介して送信する。

一方、コンセント制御部２１３は、当該タップ６００に接続されたディスプレイ装置に対して、人間が起立状態であるか、またはディスプレイ装置に対する方向が後方である場合には、タップ６００においてディスプレイ装置が接続されたタップ口に対応するスイッチをオフにする制御信号を通信部２０１を介して送信する。

このように、ディスプレイ装置に対する人間の方向によって電力制御を行うのは、ディスプレイ装置が人間との正対関係で重要となる機器であり、方向が前方の場合にディスプレイ装置が使用されていると判断することができるからである。また、人間の姿勢も着座状態の場合に、ディスプレイ装置が使用されていると判断することができる。このように、本実施例では、実際の機器の利用を考慮して電力制御を行うことになり、単に機器からの距離によって電力制御を行う場合に比べて、より細かな制御を行うことが可能となる。

さらに本実施例のコンセント制御部２１３は、人間の個人認識に連動させてデスクトップ型ＰＣ本体やディスプレイ装置等の電気機器の電力制御を行うことができる。個人認証に用いるユーザＩＤは、例えば、室内の人間が所持するスマートフォン３００から測位サーバ装置１００に送られ、測位サーバ装置１００から制御サーバ装置２００に伝達される。コンセント制御部２１３は、このユーザＩＤを用いて、室内の各人間に対応付けられる電気機器を対象に電力制御を行うことができる。各人間と電気機器との対応関係は、予め記憶部２２０に記憶させておけばよい。

空調機制御部２１５は、人間の絶対位置に基づいて空調機７００の電源のオンオフを制御する。より具体的には、空調機制御部２１５は、受信した絶対位置の席が存在するグループに設定された空調機７００の電源をオンにする制御信号を通信部２０１を介して送信する。

次に、以上のように構成された本実施例の測位サーバ装置１００による検出処理について説明する。図２１は、本実施例の測位サーバ装置１００による検出処理の手順を示すフローチャートである。かかるフローチャートによる検出処理は、複数のスマートフォン３００のそれぞれに対応して実行される。

なお、測位サーバ装置１００は、このフローチャートによる検出処理とは別個に、複数のスマートフォン３００に搭載された加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサあるいはスマートフォン３００とは別個の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサのそれぞれの各センサから検知データ（加速度ベクトル、角速度ベクトル、磁気方位ベクトル）を一定間隔で受信し、複数の監視カメラ４００から撮像画像を受信している。

まず、人間が制御対象領域である室内に入室したか否かを、開閉する扉の撮像画像などにより判断する（ステップＳ１１）。入室していない場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、測位サーバ装置１００は、人間が室内から退室したか否かを判断する（ステップＳ２０）。退室していない場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、ステップＳ１１に戻り処理を繰り返す。退室した場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、検出処理を終了する。入室した場合には（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、動作状況検出部１０３は、入室した人間の動作状況を、上述した手法により検出する（ステップＳ１２）。そして、動作状況検出部１０３は、人間の動作状況が歩行状態であるか否かを判断し（ステップＳ１３）、歩行状態である間は（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、動作状況の検出を繰り返し行う。

一方、ステップＳ１３で人間の動作状況が歩行状態でない場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、動作状況検出部１０３は、人間の動作状況が静止状態であると判断する。そして、位置特定部１０２は、基準位置を扉として、扉からの相対移動ベクトルを、上述の手法で算出する（ステップＳ１４）。

そして、位置特定部１０２は、記憶部１１０に保存されている室の地図データと、扉からの相対移動ベクトルにより、静止状態となった人間の絶対位置を特定する（ステップＳ１５）。これにより、位置特定部１０２は、人間が室内に配置されたどの机の位置にいるかまでを特定することができ、その結果、人間の肩幅（略６０ｃｍ以下、より具体的には略４０ｃｍ以下）の精度で、人間の位置を特定することになる。

次に、動作状況検出部１０３は、さらに静止状態の人間の動作状況として、人間のディスプレイ装置に対する方向（向き）を、地磁気センサから受信した磁気方位ベクトルから検出する（ステップＳ１６）。

次いで、動作状況検出部１０３は、人間の動作状況として、着座状態か起立状態かという姿勢を、上述の手法で検出する（ステップＳ１７）。これにより、動作状況検出部１０３は、人間の高さ方向の位置を、略５０ｃｍ以下（より具体的には、略４０ｃｍ以下）の精度で検出したことになる。

さらに、動作状況検出部１０３は、人間の動作状況として、しゃがむ動作か起立動作か、着座状態で向きを変更する動作か戻す動作か、着座状態で目線を上げる動作か目線を戻す動作か、着座状態で目線を下げる動作か目線を戻す動作か、をそれぞれ検出してもよい。

次に、補正部１０４は、特定された絶対位置、検出された方向および姿勢に対して、上述のとおり、補正が必要か否かを判断して、必要であれば補正する（ステップＳ１８）。

そして、通信部１０１は、絶対位置、検出された方向および姿勢（補正された場合には、補正後の絶対位置、検出された方向および姿勢）を、検出結果データとして、制御サーバ装置２００に送信する（ステップＳ１９）。なお、以上の説明では、人間の動作状況が静止状態と判定された場合に、その人間の絶対位置、方向および姿勢を検出結果データとして制御サーバ装置２００に送信するようにしているが、人間の動作状態が歩行状態である場合にも同様に、その人間の絶対位置、方向および姿勢を検出結果データとして制御サーバ装置２００に送信するようにしてもよい。

次に、制御サーバ装置２００による機器制御処理について説明する。図２２は、本実施例の機器制御処理の手順を示すフローチャートである。

まず、通信部２０１は、測位サーバ装置１００から、検出結果データとしての人間の絶対位置、方向、姿勢を受信する（ステップＳ３１）。次に、機器制御部２１０の各制御部２１１，２１３，２１５は、受信した検出結果データの絶対位置から、制御対象のタップ６００および空調機７００を特定する（ステップＳ３２）。

より具体的には、コンセント制御部２１３は、記憶部２２０に保存された位置データを参照して、絶対位置に相当する机の近傍に設置されたタップ６００を制御対象として特定する。また、空調機制御部２１５は、記憶部２２０に保存された位置データを参照して、絶対位置に相当する机があるグループに対応して設置された空調機７００を制御対象として特定する。

次に、空調機制御部２１５は、特定した空調機７００の電源をオンにする制御を行う（ステップＳ３３）。

次に、コンセント制御部２１３は、受信した検出結果データの方向が前方であり、かつ当該検出結果データの姿勢が着座状態であるか否かを判断する（ステップＳ３４）。そして、方向が前方であり、かつ姿勢が着座状態である場合には（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、コンセント制御部２１３は、ステップＳ３２で特定したタップ６００においてディスプレイ装置が接続されたタップ口に対応する第１スイッチをオンにする制御を行う（ステップＳ３５）。

一方、ステップＳ３４において、方向が後方であるか、または、姿勢が起立状態である場合には（ステップＳ３４：Ｎｏ）、コンセント制御部２１３は、ステップＳ３２で特定したタップ６００においてディスプレイ装置が接続されたタップ口に対応する第１スイッチをオフにする制御を行う（ステップＳ３６）。

なお、機器制御部２１０のコンセント制御部２１３および空調制御部２１５は、各制御対象の機器に対して上述した制御以外の制御を行うように構成してもよい。

また、人間の動作状況として、しゃがむ動作か起立動作か、着座状態で向きを変更する動作か戻す動作か、着座状態で目線を上げる動作（見上げる動作）か目線を戻す動作か、着座状態で目線を下げる動作（見下げる動作）か目線を戻す動作かにより、各制御対象の機器に対する制御を行うように、コンセント制御部２１３および空調制御部２１５を構成してもよい。

このような場合の各動作と制御対象機器および制御方法として、以下のような例があげられる。これらの動作は、作業者が机の前に着座している状態を想定した場合に起こり得る動作であり、制御対象機器は、ＰＣあるいはＰＣのディスプレイ装置、電気スタンド、個別空調に相当する卓上扇風機などである。

例えば、作業者が机にいる場合で、受信した検出結果データから、一定時間以上しゃがむ動作が継続していると判断した場合には、ＰＣの電源が接続されたタップ口に対応する第１スイッチをオフにするようにコンセント制御部２１３を構成することができる。また、機器制御部２１０に機器のモードを制御するモード制御部を設け、ＰＣのディスプレイ装置をスタンバイモードに移行させるように、モード制御部を構成することができる。

また、着座状態から、起立動作を検出して、起立状態が一定時間以上継続した場合には、ＰＣをスタンバイモードに移行するようにモード制御部を構成したり、同時にディスプレイ装置の電源が接続されたタップ口に対応する第１スイッチをオフにするようにコンセント制御部２１３を構成することができる。

向きの変化という動作に対しては以下のような制御が一例としてあげられる。机の前に着座した状態から、顔あるいは上半身の向きの変化が検出され、この状態が一定時間以上継続した場合には、隣接する席の他の作業者と会話している等の状況が考えられ、ＰＣ、ディスプレイ装置、電気スタンド等の照明機器をスタンバイあるいはオフとし、作業者の向きが元の状態に戻ったことを検出した場合には、ＰＣ、ディスプレイ装置、電気スタンド等の照明機器をオンにする等のようにコンセント制御部２１３、モード制御部を構成することができる。

また、作業者が机で書類を読むような場合には見下げる動作を行い、作業者がアイデアを思いつく、あるいは考えるような場合には天井方向を見上げる動作を行うことが考えられる。このため、一定時間以上見上げる動作または見下げる動作が継続して検出された場合には、ＰＣをスタンバイモードに移行したり、ディスプレイ装置をオフにするような制御を行うようにコンセント制御部２１３、モード制御部を構成することができる。さらに、見下げる動作の場合には、電気スタンドをオフにしない制御を行うようにコンセント制御部２１３を構成してもよい。

このように本実施例では、人間の位置を肩幅の精度で特定し、人間の方向や姿勢を検出して、機器の電力制御を行っているので、より細かい精度での機器の電力制御が可能となり、作業者の快適性、仕事の高効率化を維持しつつ、より一層の省電力化および省エネルギー化を実現することができる。

すなわち、本実施例では、人間を検出するだけでなく、その人間が所有する機器、その人間が座る机の直上の照明機器、空調機、オフィス機器を個別に制御することができ、かつ一人一人の電力使用量を同時に把握することが可能となる。

従来技術では、ビル、オフィス、工場全体、オフィス全体の電力がいわゆる「見える化」を実現することができても、個人個人がどのように省電力をしたら良いか不明であり、全体の目標値を超える、供給電力量を超えるといった逼迫した状況でないと、省電力化を意識しにくいなどにより、継続的に進めることができないが、本実施例によれば、作業者の快適性、仕事の高効率化を維持しつつ、より一層の省電力化および省エネルギー化を実現することができる。

また、本実施例によれば、機器の自動制御においても、人と機器だけでなく、機器間の協調制御をすることにより、省電力をより向上させることができる。

（変形例１）
本実施例における機器制御から、人間の方向に応じたディスプレイ装置の電力制御を行わないように構成することができる。

（変形例２）
本実施例における機器制御から、人間の方向に応じたディスプレイ装置の電力制御と、個人認識情報に連動したデスクトップ型ＰＣ本体やディスプレイ装置の電力制御を行わないように構成することができる。

（変形例３）
本実施例における機器制御に対して、起立状態、着座状態の他、さらに、起立状態、着座状態に相関関係のある姿勢を検出し、当該姿勢に基づいてディスプレイ装置の電力制御を行うように構成することができる。

（変形例４）
制御対象領域である室内における人間の位置や姿勢を、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて特定する例を説明したが、監視カメラ４００が撮影した室内の画像に基づいて、人間の位置や姿勢を特定するように構成してもよい。

１０ 照明装置
１１ 光源
１２ 変調部
２０ 位置推定装置
２１ 受光部
２２ 推定部
３０ 機器
４０ センサ群
５０ 記憶装置
６０ 検出装置
７０ 機器制御装置

特許第５０３６６３１号公報

Claims (10)

1. 所定領域内に分散配置された複数の照明装置と、位置推定装置と、を含む位置推定システムであって、
   複数の前記照明装置は、それぞれ、
   光源と、
   前記光源の光を、前記照明装置の前記所定領域内における位置を表す信号により変調して照明光を生成する変調部と、を備え、
   前記位置推定装置は、
   前記照明光を受光する受光部と、
   前記受光部が受光した前記照明光に含まれる複数の前記信号の強度分布に基づいて、前記位置推定装置の位置を推定する推定部と、を備えることを特徴とする位置推定システム。
2. 前記推定部は、複数の前記信号の強度分布と前記所定領域内における位置とを対応付けたマッピング情報を保持し、該マッピング情報において、前記受光部が受光した前記照明光に含まれる複数の前記信号の強度分布に最も近い強度分布に対応付けられた位置を、前記位置推定装置の位置として推定することを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
3. 前記推定部は、前記受光部が受光した前記照明光に含まれる複数の前記信号を、各信号の強度に応じて複数のクラスに分類し、各クラスごとに前記信号が表す位置の重心を算出し、算出した各クラスの重心を各クラスに含まれる前記信号の強度に応じた重みを用いて重み付け平均することで、前記位置推定装置の位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
4. 前記推定部は、信号の強度が高い方から上位３つのクラスの重心を、各クラスに含まれる前記信号の強度に応じた重みを用いて重み付け平均することで、前記位置推定装置の位置を推定することを特徴とする請求項３に記載の位置推定システム。
5. 前記位置推定装置は、前記所定領域内に配置された機器に設けられ、
   前記機器に設けられた前記位置推定装置が推定した位置を、前記機器の前記所定領域内における位置として記憶する記憶装置をさらに含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の位置推定システム。
6. 前記位置推定装置は、さらに、前記所定領域内を移動する移動体に設けられ、
   前記移動体に設けられた前記位置推定装置が推定した位置を用いて、前記移動体の前記所定領域内における位置を検出する検出装置をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の位置推定システム。
7. 前記検出装置は、前記移動体に設けられた加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサのそれぞれの検知データに基づいて算出された位置を、前記移動体に設けられた前記位置推定装置が推定した位置を用いて補正することで、前記移動体の前記所定領域内における位置を検出することを特徴とする請求項６に記載の位置推定システム。
8. 前記検出装置が検出した前記移動体の前記所定領域内における位置と、前記記憶装置が記憶する前記機器の前記所定領域内における位置とに基づいて、前記機器の動作を制御する機器制御装置をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の位置推定システム。
9. 前記検出装置は、前記移動体に設けられた加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて、前記移動体の動作状況をさらに検出し、
   前記機器制御装置は、前記検出装置が検出した前記移動体の前記所定領域内における位置および動作状況と、前記記憶装置が記憶する前記機器の前記所定領域内における位置とに基づいて、前記機器の動作を制御することを特徴とする請求項８に記載の位置推定システム。
10. 所定領域内に分散された複数の照明装置の照明光を受光する受光部を備える位置推定装置であって、
    前記受光部は、前記照明装置の前記所定領域内における位置を表す信号により変調された前記照明光を受光し、
    前記受光部が受光した前記照明光に含まれる複数の前記信号の強度分布に基づいて、前記位置推定装置の位置を推定する推定部を備えることを特徴とする位置推定装置。

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