JP2015014587A - 情報処理装置、位置決定方法及び位置決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことを課題とする。【解決手段】情報処理装置は、記憶部と、推定部と、判定部と、決定部とを有する。記憶部は、歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とを対応付けて記憶する。推定部は、人間の歩行に応じて測定される測定情報に基づいて歩行状態を推定する。判定部は、歩行状態が推定された場合に、測定情報に基づく自律航法により算出された位置を表す第２位置の近傍に、推定された歩行状態に対応付けられた第１位置が存在するか否かを判定する。決定部は、第２位置の近傍に第１位置が存在すると判定された場合に、第１位置を人間の現在位置として決定する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、位置決定方法及び位置決定プログラムに関する。

従来、歩行者向けの測位技術としては、歩行者が所有する携帯端末に搭載された自律航法の機能を利用したものがある。自律航法は、一つの様態として、移動を開始する位置をもとに、歩行者の移動方向や移動距離を反映していくことにより測位するものである。このため、自律航法は、測位が繰り返されるほど誤差が蓄積していく可能性がある。

そこで、最近では、測位誤差を補正するためのマップマッチングが行なわれることがある。マップマッチングは、一つの様態として、歩行者の測位で利用される各種センサの値や、歩行者周辺の地図情報等をもとに、歩行者の位置を推定するものである。例えば、地磁気センサの値から歩行者の進行方向を求め、進行方向が急変したときに、地図情報を用いて、現在地に近傍の交差点や曲がり角の位置を歩行者の現在位置とするマップマッチングがある。また、例えば、気圧センサの値から歩行者の標高を求め、標高が急変したときに、地図情報を用いて、現在地に近傍の階段やエレベータの位置を歩行者の現在位置とするマップマッチングがある。

しかしながら、上述した従来技術は、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことができないという問題がある。従来技術では、歩行者の右折、左折、上昇、下降等の移動方向の変化に伴い、自律航法での測位による位置の周辺に存在する、変化が生じる場所を、歩行者の現在位置としている。この結果、従来技術は、歩行者の移動方向が変化しなければ、自律航法による測位誤差を補正することはないため、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことができない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことが可能である情報処理装置、位置決定方法及び位置決定プログラム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、本発明に係る情報処理装置は、歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とを対応付けて記憶する記憶部と、人間の歩行に応じて測定される測定情報に基づいて前記歩行状態を推定する推定部と、前記歩行状態が推定された場合に、前記測定情報に基づく自律航法により算出された位置を表す第２位置の近傍に、推定された前記歩行状態に対応付けられた前記第１位置が存在するか否かを判定する判定部と、前記第２位置の近傍に前記第１位置が存在すると判定された場合に、前記第１位置を人間の現在位置として決定する決定部とを有する。

本発明の一つの様態によれば、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１に係る情報処理装置の適用例を説明する図である。 図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。 図３は、加速度及び角速度の方向の例を説明する図である。 図４は、地磁気センサによって出力される角度の例を説明する図である。 図５は、測定情報の波形を説明するための経路の例を示す図である。 図６は、測定情報の波形の例を示す図である。 図７は、人間の歩行動作によって現れる波形モデルの例を示す図である。 図８は、加速度と歩幅との関係を説明する図である。 図９は、第２位置の算出イメージの例を示す図である。 図１０は、対応情報の例を示す図である。 図１１は、人間が歩行動作を行なうフロアの例を示す図である。 図１２は、所定の歩行状態によって現れる波形モデルの例を示す図である。 図１３は、実施の形態１に係る位置決定処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１４は、実施の形態１に係る測位の実施結果の例を説明する図である。 図１５は、実施の形態１に係る測位の実施結果の例を説明する図である。 図１６は、実施の形態１に係る測位の実施結果の例を説明する図である。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る情報処理装置、位置決定方法及び位置決定プログラムの実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
［情報処理装置の適用例］
図１を用いて、実施の形態１に係る情報処理装置の適用例について説明する。図１は、実施の形態１に係る情報処理装置の適用例を説明する図である。

図１に示すように、情報処理装置は、位置特定の対象となる被験者（人間）に装着される情報機器である。装着箇所は、例えば、人間の身体の重心となる腹部に装着する。これにより、人間の身体の重心にかかる加速度や角速度を高精度に測定できる。但し、情報処理装置の上記装着箇所は一例であり、厳密に指定するものではなく、測定したい身体情報の内容により異なる。

［実施の形態１に係る装置構成］
次に、図２を用いて、実施の形態１に係る情報処理装置の構成を説明する。図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。

図２に示すように、情報処理装置１００は、測定部１１０と、自律航法部１２０と、第２位置導出部１３０と、対応情報記憶部１４０と、第１位置導出部１５０と、出力部１６０とを有する。

測定部１１０は、測定情報を測定する。かかる測定部１１０は、加速度センサ１１１と、角速度センサ１１２と、地磁気センサ１１３と、気圧センサ１１４とを有する。加速度センサ１１１は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００にかかる加速度を測定する。より具体的には、加速度センサ１１１は、情報処理装置１００にかかる加速度を定期的に測定し、測定した加速度のＸ成分、Ｙ成分及びＺ成分を数値として第１位置導出部１５０に対して出力する。角速度センサ１１２は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００の角速度を測定する。より具体的には、角速度センサ１１２は、情報処理装置１００の角速度を定期的に測定し、測定した角速度のピッチ成分、ロール成分及びヨー成分を数値として第１位置導出部１５０に対して出力する。

図３は、加速度及び角速度の方向の例を説明する図である。図３に示すように、加速度のＸ成分は被験者の前後方向であるＸ方向、Ｙ成分は被験者の左右方向であるＹ方向、Ｚ成分は被験者の上下方向であるＺ方向に相当する。また、角速度のピッチ方向はＸ方向の軸、ロール方向はＹ方向の軸、ヨー方向はＺ方向の軸それぞれの方向を中心として回転する方向に相当する。

地磁気センサ１１３は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００に近傍の地磁気を測定する。より具体的には、地磁気センサ１１３は、情報処理装置１００に近傍の地磁気を定期的に測定し、該情報処理装置１００の向きを、真北をゼロとする角度で第２位置導出部１３０に対して出力する。図４は、地磁気センサ１１３によって出力される角度の例を説明する図である。図４に示すように、地磁気センサ１１３によって出力される角度（情報処理装置１００の向き）は、０度である真北と情報処理装置１００のＸ方向との成す角度となる。本実施の形態では、人間の腹部に情報処理装置１００を固定しているので、真北と情報処理装置１００のＸ方向との成す角度から人間の向きがわかる。

気圧センサ１１４は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００に近傍の気圧を測定する。より具体的には、気圧センサ１１４は、情報処理装置１００に近傍の気圧を定期的に測定し、測定した気圧に応じた標高を表す数値を、第２位置導出部１３０に対して出力する。

ここで、測定部１１０によって測定された測定情報の波形について説明する。図５は、測定情報の波形を説明するための経路の例を示す図である。図６は、測定情報の波形の例を示す図である。例えば、図５に示すように、情報処理装置１００を装着した人間が、「椅子から立ち上がり（立席動作）、真東の方向、真南の方向、真西の方向、真北の方向の順に歩行動作を行ない、椅子に座る（着席動作）」といった動作を行なう。このような動作が行なわれたときの加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、地磁気センサ１１３及び気圧センサ１１４それぞれによって測定された測定情報の出力波形は、図６に示したものとなる。

図６に示すように、人間が椅子に座っている間（０ｓ〜１ｓ，２５ｓ〜２６ｓ）は、加速度センサ１１１は固定値を出力し、角速度センサ１１２はゼロを出力している。すなわち、人間が椅子に座っている間は、人間の重心が動いていないために、加速度センサ１１１は固定値を出力し、角速度センサ１１２はゼロを出力する。かかる加速度センサ１１１からは、重力加速度のＸ成分、Ｙ成分、Ｚ成分のみが出力されている。また、人間が歩いている間（４ｓ〜２２ｓ）は、加速度センサ１１１と角速度センサ１１２との出力波形に周期性が現れる。すなわち、人間が歩いている間は、人間の身体の重心が規則的に動いていることを表している。なお、図６において、歩行動作は、平坦な場所を歩行する「平坦歩行動作」としている。また、地磁気センサ１１３の出力波形は、真北を０度としているため徐々に高くなるが、元々座っていた椅子の場所に戻るときに当初の値と同一になる。また、気圧センサ１１４の出力波形は、人間の歩行する場所は平坦であるため、人間が着座している状態から立席した分だけ高い標高を表す値となる。

図２の説明に戻り、自律航法部１２０は、加速度センサ１１１や角速度センサ１１２によって測定された測定情報の出力波形から、人間の歩幅を推定する。かかる自律航法部１２０は、メモリ１２１と、メモリ１２２と、演算器１２３とを有する。メモリ１２１は、加速度センサ１１１によって測定された加速度の測定情報（数値）と、角速度センサ１１２によって測定された角速度の測定情報（数値）とを一時的に記憶する。メモリ１２１への測定情報の格納は、演算器１２３によって実行される。メモリ１２２は、人間の歩行動作によって現れる波形のモデル（以下、「波形モデル」と呼ぶ）を記憶する。

図７は、人間の歩行動作によって現れる波形モデルの例を示す図である。図７に示すように、メモリ１２２は、加速度の測定情報（Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向）から推定される歩行動作のうち、移動方向に関連する波形モデルを記憶する。加えて、メモリ１２２は、角速度の測定情報（ピッチ方向、ロール方向及びヨー方向）から推定される歩行動作のうち、移動方向に関連する波形モデルを記憶する。

演算器１２３は、測定情報をもとに人間の歩幅を推定する。より具体的には、演算器１２３は、加速度センサ１１１によって測定された加速度の数値と、角速度センサ１１２によって測定された角速度の数値とを受け付ける。そして、演算器１２３は、加速度の数値と、角速度の数値とをメモリ１２１に一時的に保存し、それぞれの出力波形を再現する。続いて、演算器１２３は、メモリ１２２に記憶された波形モデルを参照し、再現したそれぞれの出力波形に類似した波形が存在するか否かを判定する。図６及び図７を用いて例を挙げると、演算器１２３は、図６に示した４ｓ〜２２ｓの期間における出力波形と、図７に示した波形モデルとで類似した波形が存在するので、人間が歩行動作をしているものとみなして、該歩行動作での歩幅を求める。歩幅の求め方については、一つの様態として、以下のように、加速度と歩幅との関係から求める手法が挙げられる。

図８は、加速度と歩幅との関係を説明する図である。図８に示すように、「Ｚ方向の加速度振幅」と、「歩幅」との間には、一次相関があることが一般に知られている。これにより、演算器１２３は、図８に示す一次相関を用いて、人間の歩行動作による「Ｚ方向の加速度振幅」から「歩幅」を求める。そして、演算器１２３は、求めた歩幅を第２位置導出部１３０に対して出力する。なお、歩幅の求め方については上記手法に限定されるものではない。

第２位置導出部１３０は、人間の現在位置を推定する。かかる第２位置導出部１３０は、メモリ１３１と、演算器１３２とを有する。メモリ１３１は、地図情報を記憶する。演算器１３２は、演算器１２３によって出力された人間の歩幅や、地磁気センサ１１３によって測定された情報処理装置１００の向き、気圧センサ１１４によって測定された情報処理装置１００の標高から、人間の現在位置を推定する。

より具体的には、演算器１３２は、演算器１２３によって出力された人間の歩幅と、地磁気センサ１１３によって測定された情報処理装置１００の向きと、気圧センサ１１４によって測定された情報処理装置１００の標高とを受け付ける。そして、演算器１３２は、歩幅から人間の移動量を求めるとともに、情報処理装置１００の向き及び標高の変化量から人間の進行方向を求めることにより、移動ベクトルを生成する。続いて、演算器１３２は、前回の時点で推定された位置に、生成した移動ベクトルを加えることにより、新たな現在位置を推定する。その後、演算器１３２は、推定した現在位置を第１位置導出部１５０に対して出力する。なお、演算器１３２によって推定される現在位置は、「第２位置」の一例である。

図９は、第２位置の算出イメージの例を示す図である。図９に示すように、演算器１３２は、前回の時点で推定された位置（前回の第２位置）に、歩幅、向き及び標高から求めた移動ベクトルを加え、人間の現在位置（新たな第２位置）を求める。図９の例では、７つ前に推定した位置（７つ前の第２位置）から、人間の最新の現在位置（新しい第２位置）の推定までのイメージを表している。

但し、演算器１３２による位置の推定では、マップマッチングを採用しても良い。具体的には、演算器１３２は、推定した現在位置の周辺の地図情報をメモリ１３１から読み出し、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所を探索する。人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所は、例えば、十字路や曲がり角、階段、坂道、エレベータ等が存在する箇所である。そして、演算器１３２は、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所が現在位置の周辺に検出された場合に、該現在位置を破棄し、検出された箇所を新たな現在位置として決定する。

対応情報記憶部１４０は、人間の歩行状態の情報と、第１位置とを対応付けて記憶する。かかる対応情報記憶部１４０は、メモリ１４１を有する。メモリ１４１は、人間の歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とを対応付けて記憶する。人間の歩行状態とは、例えば、「跨ぎ」、「躓き」、「横歩き」、「屈み歩き」等の所定の歩行状態を指す。「跨ぎ」は、敷居やバンプ等が存在する場所で発生する歩行状態である。「躓き」は、床に配設されたコンセント等が存在する場所で発生する歩行状態である。「横歩き」は、細い通路等で発生する歩行状態である。「屈み歩き」は、天井の低い通路等で発生する歩行状態である。なお、所定の歩行状態は、上記の例に限られるものではない。

図１０は、対応情報の例を示す図である。また、図１１は、人間が歩行動作を行なうフロアの例を示す図である。図１０に示すように、対応情報は、歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置とが対応付けられた情報となる。このような対応情報は、図１１に示すフロア図等から生成される。例えば、図１１に示すように、位置Ｆと位置Ｇとは、細い通路となっている。これにより、図１０に示すように、対応情報は、歩行状態（歩行状態の情報）「横歩き」と、発生する位置「位置Ｆの座標」、「位置Ｇの座標」とが対応付けられた情報となる。すなわち、「位置Ｆの座標」や「位置Ｇの座標」のあたりでは、歩行状態が「横歩き」になる場合があることがわかる。なお、位置Ａ〜位置Ｊは、「第１位置」の一例である。

上述したように、所定の歩行状態については上記の例に限られるものではない。但し、所定の歩行状態をどのようにして決定するかは、以下の２点に注目することで効率良く実証結果を得ることができる。

１点目は、人間が歩行する通路に設置された、歩行において障害物となり得るものに注目することである。但し、人間の歩行が困難な大型の障害物が置かれている箇所は、人間が歩行する通路として適切ではないため注目しない。つまり、人間による歩行（歩行による通過）が可能である障害物のみに注目する。このような障害物が存在する箇所においては、人間が障害物を通過する際に、「跨ぎ」や「躓き」等といった歩行状態になることが考えられる。

２点目は、人間が歩行する通路の幅や高さ等といった構造の変化に注目することである。構造が変化する箇所では、歩行状態も変化することが考えられる。例えば、人間が自身の肩幅よりも狭い通路に進入する際は、「横歩き」といった歩行状態になることが考えられる。また、例えば、人間が自身の背丈よりも低い天井が存在する通路に進入する際は、「屈み歩き」といった歩行状態になることが考えられる。これら２点に注目することで、好適な対応情報を生成することができる。

第１位置導出部１５０は、歩行状態を推定し、推定した歩行状態をもとに人間の現在位置を決定する。かかる第１位置導出部１５０は、メモリ１５１と、メモリ１５２と、演算器１５３とを有する。メモリ１５１は、加速度センサ１１１によって測定された加速度の測定情報（数値）と、角速度センサ１１２によって測定された角速度の測定情報（数値）とを一時的に記憶する。メモリ１５１への測定情報の格納は、演算器１５３によって実行される。メモリ１５２は、所定の歩行状態によって表れる波形モデルを記憶する。

図１２は、所定の歩行状態によって現れる波形モデルの例を示す図である。図１２に示すように、メモリ１５２は、加速度の測定情報（Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向）から推定される歩行動作のうち、所定の歩行状態に関連する波形モデルを記憶する。加えて、メモリ１５２は、角速度の測定情報（ピッチ方向、ロール方向及びヨー方向）から推定される歩行動作のうち、所定の歩行状態に関連する波形モデルを記憶する。つまり、メモリ１５２には、メモリ１２２に記憶された人間の移動方向に関する波形モデルとは異なる、人間の歩行状態に関する波形モデルが記憶される。詳細には、メモリ１５２に記憶される波形モデルは、メモリ１２２に記憶された波形モデルと比較して、より細かい形状が表現された波形モデルとなっている。例えば、メモリ１５２に記憶される波形モデルは、後述するように人間の所定の歩行状態を推定する際に利用されるため、振幅や、立ち上がり・立ち下がり速度、オーバーシュート、アンダーシュート、リンギングの有無等といった形状が表現された波形モデルとなっている。

演算器１５３は、人間の歩行状態を推定し、第２位置の近傍に、推定した歩行状態に対応する第１位置が存在する場合に、該第１位置を人間の現在位置として決定する。演算器１５３は、「推定部」、「判定部」、「決定部」の一例である。より具体的には、演算器１５３は、加速度センサ１１１によって測定された加速度の数値と、角速度センサ１１２によって測定された角速度の数値とを受け付ける。また、演算器１５３は、演算器１３２によって推定された人間の現在位置（第２位置）を受け付ける。そして、演算器１５３は、加速度の数値と、角速度の数値とをメモリ１５１に一時的に保存し、それぞれの出力波形を再現する。

続いて、演算器１５３は、メモリ１５２に記憶された波形モデルを参照し、再現したそれぞれの出力波形に類似した波形が存在するか否かを判定する。このとき、演算器１５３は、再現したそれぞれの出力波形に類似した波形モデルが存在すると判定した場合に、人間が歩行動作をしているものとみなす。ここで、演算器１５３は、人間が歩行動作をしていることに加えて、所定の歩行状態まで推定することができる。すなわち、演算器１２３においても人間が歩行していることを検出していたが、演算器１５３では、人間が歩行していることに加えて、人間の所定の歩行状態をさらに推定している。なお、演算器１５３は、再現したそれぞれの出力波形に類似した波形モデルが存在しないと判定した場合に、演算器１３２から受け付けた人間の現在位置（第２位置）を出力部１６０に対して出力する。すなわち、メモリ１５２に記憶された波形モデルに類似した出力波形が存在しない場合には、所定の歩行状態が推定されず、人間の歩行状態が通常の歩行状態であるから、後述するような所定の歩行状態に応じた現在位置の決定を行なわない。

その後、演算器１５３は、メモリ１４１に記憶された対応情報を参照し、推定した歩行状態（歩行状態の情報）に対応する位置の座標（第１位置）を取得する。そして、演算器１５３は、演算器１３２から受け付けた人間の現在位置（第２位置）の近傍に、推定した歩行状態に対応する位置座標（第１位置）が存在するか否かを判定する。このとき、演算器１５３は、第２位置の近傍に第１位置が存在すると判定した場合に、該第１位置を人間の新たな現在位置として決定する。すなわち、人間の歩行状態において、さらに所定の歩行状態が検出された場合には、自律航法から求められた人間の現在位置ではなく、所定の歩行状態に応じた現在位置を採用する。続いて、演算器１５３は、決定した人間の現在位置（第１位置）を出力部１６０に対して出力する。

なお、演算器１５３は、第２位置の近傍に第１位置が存在しないと判定した場合に、該第２位置を人間の現在位置として、出力部１６０に対して出力する。所定の歩行状態が推定されているにもかかわらず、第２位置の近傍に、所定の歩行状態に対応する第１位置が存在しない要因は、測定情報に誤差が発生した場合や、所定の歩行状態の発生し得ない箇所で人間が所定の歩行状態に対応する動作を行なった場合である。よって、このような場合は、第２位置を人間の現在位置とすれば良い。

出力部１６０は、情報処理装置１００によって実行された処理の処理結果を出力する。かかる出力部１６０は、送信機１６１を有する。送信機１６１は、人間の現在位置を送信する。より具体的には、送信機１６１は、演算器１５３から人間の現在位置を受け付ける。そして、送信機１６１は、受け付けた人間の現在位置を、無線通信等により外部装置に対して送信する。無線通信の方式は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ‐Ｆｉ（Wireless Fidelity，登録商標）等を採用する。なお、送信機１６１によって送信される人間の現在位置は、第１位置若しくは第２位置の何れかとなる。

［実施の形態１に係る位置決定処理フロー］
次に、図１３を用いて、実施の形態１に係る位置決定処理の流れについて説明する。図１３は、実施の形態１に係る位置決定処理の流れの例を示すフローチャートである。

図１３に示すように、加速度センサ１１１、角速度センサ１１２、地磁気センサ１１３及び気圧センサ１１４は、情報処理装置１００の加速度、角速度、地磁気及び気圧の各種測定情報を測定する（ステップＳ１０１）。演算器１２３は、測定された加速度及び角速度の出力波形と、人間の歩行動作のうち移動方向に関連する波形モデルとを比較する（ステップＳ１０２）。このとき、演算器１２３は、出力波形と波形モデルとで類似する箇所を検出した場合に（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、加速度と歩幅との一次相関等により、人間の歩幅を求める（ステップＳ１０４）。一方、演算器１２３によって出力波形と波形モデルとで類似する箇所が検出されない場合には（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理が再度実行される。

演算器１３２は、演算器１２３によって求められた歩幅から人間の移動量を求め、地磁気センサ１１３及び気圧センサ１１４によって測定された情報処理装置１００の向き及び標高の変化量から人間の進行方向を求める。そして、演算器１３２は、求めた移動量と進行方向とから移動ベクトルを生成し、前回の時点で推定された位置に、生成した移動ベクトルを加えることにより、新たな第２位置を算出する（ステップＳ１０５）。また、演算器１３２は、算出した第２位置の周辺の地図情報をメモリ１３１から読み出し、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

このとき、演算器１３２は、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所が存在すると判定した場合に（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、算出した第２位置を、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所の位置に更新し、該箇所を新たな第２位置とする（ステップＳ１０７）。一方、演算器１３２によって、人間の向き若しくは標高が急変し得る箇所が存在しないと判定された場合には（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、第２位置がさらに更新されることなくステップＳ１０８の処理が実行される。

演算器１５３は、測定された加速度及び角速度の出力波形と、人間の歩行動作のうち所定の歩行状態に関連する波形モデルとを比較する（ステップＳ１０８）。このとき、演算器１５３は、出力波形と波形モデルとで類似する箇所を検出した場合に（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、人間の所定の歩行状態を推定する（ステップＳ１１０）。そして、演算器１５３は、対応情報を参照し、演算器１３２によって算出された第２位置の近傍に、推定した歩行状態に対応する第１位置が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１１）。ここで、演算器１５３は、第２位置の近傍に第１位置が存在すると判定した場合に（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、該第１位置を人間の現在位置として決定する（ステップＳ１１２）。送信機１６１は、演算器１５３によって決定された人間の現在位置である第１位置を、無線通信等により外部装置に対して送信する（ステップＳ１１３）。

また、演算器１５３は、出力波形と波形モデルとで類似する箇所を検出できない場合に（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、演算器１３２によって算出された第２位置を人間の現在位置として決定する（ステップＳ１１４）。また、演算器１５３は、第２位置の近傍に第１位置が存在しないと判定した場合に（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、演算器１３２によって算出された第２位置を人間の現在位置として決定する（ステップＳ１１４）。これにより、送信機１６１は、演算器１５３によって決定された人間の現在位置である第２位置を、無線通信等により外部装置に対して送信する（ステップＳ１１３）。

［実施の形態１に係る測位の実施結果］
次に、図１４〜図１６を用いて、実施の形態１に係る測位の実施結果について説明する。例えば、情報処理装置１００を装着した人間が、図１４に示す軌跡で歩行した場合を説明する。すなわち、図１４に示す矢印線は、情報処理装置１００を装着した人間が歩行した軌跡を表す。例えば、人間は、歩行開始から３秒後に「位置Ｈ」を通過し、歩行開始から７秒後に「位置Ｇ」を通過し、歩行開始から１０秒後に「位置Ｆ」を通過する。同様に、人間は、歩行開始から１２秒後に「位置Ｄ」を通過し、歩行開始から１６秒後に「位置Ｅ」を通過し、歩行開始から２３秒後に「位置Ｃ」を通過する。

図１５は、図１４に示した軌跡上を人間が歩行している最中に、各種センサによって測定された情報の例を表したものである。具体的には、加速度センサ１１１によって測定された加速度の数値と、角速度センサ１１２によって測定された角速度の数値と、地磁気センサ１１３によって測定された情報処理装置１００の向きと、気圧センサ１１４によって測定された情報処理装置１００の標高を表している。図１２に示した波形モデルと比較すると、歩行開始から３秒後の波形は「跨ぎ」の波形モデルに類似しており、７秒後から１０秒後までの波形は「横歩き」の波形モデルに類似していることがわかる。また、１２秒後から１６秒後までの波形は「屈み歩き」の波形モデルに類似しており、２３秒後の波形は「躓き」の波形モデルに類似していることがわかる。これらから、情報処理装置１００の演算器１５３は、メモリ１５２に記憶された波形モデルを参照して、歩行開始から３秒後に「跨ぎ」の歩行状態を推定し、７秒後から１０秒後までは「横歩き」の歩行状態を推定する。また、情報処理装置１００の演算器１５３は、メモリ１５２に記憶された波形モデルを参照して、１２秒後から１６秒後までは「屈み歩き」の歩行状態を推定し、２３秒後は「躓き」の歩行状態を推定する。

図１６は、図１４に示した軌跡を人間が歩行した際に、送信機１６１によって送信された位置の軌跡の例を表したものである。図１６に示した例では、軌跡が不連続となっている箇所が散見されるが、これらは、演算器１５３によって、人間の位置が第２位置から第１位置へ置き換えられた痕跡である。例えば、歩行開始から３秒後、７秒後、１０秒後、１２秒後、１６秒後、２３秒後の第２位置は、それぞれ、「位置ｈ」、「位置ｇ」、「位置ｆ」、「位置ｄ」、「位置ｅ」、「位置ｃ」である。これらの第２位置は、演算器１５３によって「跨ぎ」、「横歩き」、「屈み歩き」、「躓き」等の歩行状態が推定される。そして、「位置ｈ」、「位置ｇ」、「位置ｆ」、「位置ｄ」、「位置ｅ」、「位置ｃ」は、対応情報記憶部１４０に記憶された対応情報（図１０参照）に基づいて、「位置Ｈ」、「位置Ｇ」、「位置Ｆ」、「位置Ｄ」、「位置Ｅ」、「位置Ｃ」に置き換えられる。

［実施の形態１による効果］
情報処理装置１００は、自律航法により推定した人間の位置を、人間の移動方向に関する歩行状態に応じて更新するとともに、人間の所定の歩行状態に応じてさらに更新し、人間の現在位置を決定する。この結果、情報処理装置１００は、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことができる。換言すると、情報処理装置１００は、自律航法により推定した人間の位置を、人間の移動方向に関する歩行状態に応じて更新するマップマッチングに加えて、さらに所定の歩行状態に応じて更新するマップマッチングを実行するので、自律航法による測位誤差の補正を高品質に行なうことができる。

（実施の形態２）
さて、これまで本発明に係る情報処理装置１００の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良いものである。そこで、（１）情報処理装置の適用、（２）構成、（３）プログラム、について異なる実施の形態を説明する。

（１）情報処理装置の適用
上記実施の形態では、情報処理装置１００を、人間の腹部に装着する場合を説明した。情報処理装置１００の適用については、上記の適用例に限られるものではない。具体的には、人間の位置を決定するための情報を外部から取得して位置決定処理を実行するようにしても良い。例えば、測定部１１０を外部に配設し、外部に配設された測定部１１０から測定情報を受け付けて、位置決定処理を実行する情報機器として実現しても良い。このとき、波形モデルや対応情報等についても、外部の記憶装置に記憶させるようにして適宜取得しても良い。

（２）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。例えば、対応情報は、図示したものに限られるわけではなく、人間が歩行する場所に応じて異なる。

（３）プログラム
また、情報処理装置１００で実行される位置決定プログラムは、一つの様態として、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、情報処理装置１００で実行される位置決定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしても良い。また、情報処理装置１００で実行される位置決定プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。また、位置決定プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

情報処理装置１００で実行される位置決定プログラムは、上述した各部（対応情報記憶部１４０、第１位置導出部１５０）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が記憶媒体から位置決定プログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、対応情報記憶部１４０、第１位置導出部１５０が主記憶装置上に生成されるようになっている。

１００ 情報処理装置
１１０ 測定部
１１１ 加速度センサ
１１２ 角速度センサ
１１３ 地磁気センサ
１１４ 気圧センサ
１２０ 自律航法部
１２１ メモリ
１２２ メモリ
１２３ 演算器
１３０ 第２位置導出部
１３１ メモリ
１３２ 演算器
１４０ 対応情報記憶部
１４１ メモリ
１５０ 第１位置導出部
１５１ メモリ
１５２ メモリ
１５３ 演算器
１６０ 出力部
１６１ 送信機

特許第５０５９９３２号公報 特開２００７−０９３４３３号公報

Claims (7)

1. 歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とを対応付けて記憶する記憶部と、
   人間の歩行に応じて測定される測定情報に基づいて前記歩行状態を推定する推定部と、
   前記歩行状態が推定された場合に、前記測定情報に基づく自律航法により算出された位置を表す第２位置の近傍に、推定された前記歩行状態に対応付けられた前記第１位置が存在するか否かを判定する判定部と、
   前記第２位置の近傍に前記第１位置が存在すると判定された場合に、前記第１位置を人間の現在位置として決定する決定部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記記憶部は、人間の歩行の障害となる障害物に関連する前記歩行状態を記憶することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記記憶部は、人間が歩行する通路の構造に関連する前記歩行状態を記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記測定情報が、予め決定された前記歩行状態に対応する測定情報のモデルと類似する場合に、類似するモデルに対応付けられた前記歩行状態を、人間の前記歩行状態とすることを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記測定情報は、加速度及び角速度の少なくとも一つであって、
   前記推定部は、人間の歩行に応じて測定される加速度及び角速度の少なくとも一方が、予め決定された前記歩行状態に対応する加速度及び角速度の少なくとも一方のモデルと類似する場合に、類似するモデルに対応付けられた前記歩行状態を、人間の前記歩行状態とすることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 人間の歩行に応じて測定される測定情報に基づいて、人間の歩行状態を推定する推定ステップと、
   前記歩行状態が推定された場合に、前記歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とが対応付けられた対応情報をもとに、前記測定情報に基づく自律航法により算出された位置を表す第２位置の近傍に、推定された前記歩行状態に対応する前記第１位置が存在するか否かを判定する判定ステップと、
   前記第２位置の近傍に前記第１位置が存在すると判定された場合に、前記第１位置を人間の現在位置として決定する決定ステップと
   を含むことを特徴とする位置決定方法。
7. 人間の歩行に応じて測定される測定情報に基づいて、人間の歩行状態を推定する推定ステップと、
   前記歩行状態が推定された場合に、前記歩行状態の情報と、該歩行状態が発生する位置を表す第１位置とが対応付けられた対応情報をもとに、前記測定情報に基づく自律航法により算出された位置を表す第２位置の近傍に、推定された前記歩行状態に対応する前記第１位置が存在するか否かを判定する判定ステップと、
   前記第２位置の近傍に前記第１位置が存在すると判定された場合に、前記第１位置を人間の現在位置として決定する決定ステップと
   をコンピュータに実行させるための位置決定プログラム。

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