JP2015084943A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
5、ディスプレイ106、タッチパネル107、ROM(Read Only Memory)108、RAM(Random-Access Memory)109、加速度センサ110、角速度センサ111を備える。なお、携帯電話端末10が、情報処理装置の一例に相当する。ただし、本実施形態に開示された技術は、携帯電話端末10に限定されず、情報処理装置一般に適用できる。
与えられる。なお、Tは転置行列を意味する。そして、図3Aに示すように、加速度センサのセンサ出力Aは、ユーザの歩行に伴う振動Sと重力加速度Gの合成と考えることができる。
v = |S| cosθ ・・・(1)
S ・ G = |S| |G| cosθ ・・・(2)
v = S ・ G / |G| ・・・(3)
Z = |S × G| ・・・(4)
|H| = Z / |G| = |S × G| / |G| ・・・(5)
しくは後ろ方向(背面側)を向く。外積Fの前後方向は、振動成分ベクトルSの左右方向の向きに依存する。ここで、ユーザの体幹の前方向を向くベクトルKが既知であると仮定すると、ベクトルFとKとの内積が正である場合、ベクトルFは前方向を向くことがわかる。また、ベクトルFとKとの内積が負である場合、ベクトルFは後ろ方向を向くことがわかる。なお、ベクトルFが前方向を向く場合は、振動成分ベクトルSは、ユーザの体幹の右方向(右手側)を向く。また、ベクトルFが後ろ方向を向く場合は、振動成分ベクトルSは、ユーザの体幹の左方向(左手側)を向く。
h = sign(F・K) |H| ・・・(6)
ここで、「sign(F・K)」は、ベクトルFとベクトルKとの内積の正負を示す。したがって、式(6)により|H|に内積の符号を付加することで、ベクトルHがユーザの体幹の右方向の加速度ベクトルであるか左方向の加速度ベクトルであるかがわかる。
るベクトルS2に分離する。さらに、適当な外積演算により前後方向の加速度と左右方向
の加速度を、いずれも正負が不明である状態で抽出する。前後方向の加速度と左右方向の加速度の正負は、抽出した前後方向の加速度ベクトルと左右方向の加速度ベクトルについて、上下方向の加速度ベクトルとの位相差を用いることで決定することができる。
の座標系、いわゆるグローバル座標系Σ2について、互いに直交するピッチ軸、ロール軸、ヨー軸の3軸を設定し、グローバル座標系Σ2におけるピッチ軸ロールY軸、ヨー軸の各軸方向の角速度センサのセンサ出力値をそれぞれp、r、yとする。
のピッチ軸、ロール軸、ヨー軸周りの角速度SG(=(p、r、y)T)に変換すること
は、センサ座標系Σ1からグローバル座標系Σ2への座標変換を行うことと等価である。ここで、SLからSGへの変換は、座標系Σ1及びΣ2の座標変換行列Rを用いてY=RXを演算すればよい。ここでRは3×3行列で、以下の行列で表される。
)T、ey=(a10、a11、a12)T、ez=(a20、a21、a22)Tと表現す
ることができる。すなわち、ベクトルex、ey、ezが分かりさえすれば、角速度センサ
のセンサ出力の値から、グローバル座標系におけるピッチ軸、ロール軸、ヨー軸の各角速度に変換することができる。
hで検出し、+1又は−1を乗算処理部104fに送ることで、LPF104gからは前方向を示すベクトルHが得られる。なお、ここでは便宜上、ベクトルHは「前」方向を示すベクトルであるとしているが、乗算処理部104f、LPF104g、符号判定部104h、内積演算処理部104iのループにおける初期値の設定次第では、ここで説明した「前」方向は「後ろ」方向を示す可能性もある。以下の説明では、LPF104gから出力されるベクトルHの方向は、グローバル座標系Σ2のロール軸(Y軸)における前方向であるとする。
G・X = |G|ez・X = g y ・・・(7)
数k1を用いて式(8)のように表せる。
H = k1 ey ・・・(8)
|H|は、ベクトルSの方向や大きさに依存するためk1は一定値ではない。しかしLP
F104gの時定数を十分大きくすることで、LPF104gから出力されるベクトルHの大きさは、平均化されて所定の短時間において一定値になるとみなせる。このベクトルHと角速度センサ111のセンサ出力の値Xの内積を計算すると、以下の式(9)が得られる。本実施形態では、内積演算処理部104mが式(9)の演算を行う。なお、内積演算処理部104mが、第6の内積値算出部の一例に相当する。
H・X = k1 ey・X= k1 r ・・・(9)
すなわち、短時間的には、式(9)により得られる内積値は、グローバル座標系Σ2におけるロール軸周りの角速度の大きさに比例すると考えられる。ただし、k1がほぼ一定値
であるとみなすことはできても、実際の角速度の大きさは不明である。そこで、本実施形態では、ロール軸周りの角速度の正負を角速度に関連した値として利用して、ユーザの動作を判定する。詳細については後述する。
K・X = k2 ex・X = k2 p ・・・(10)
したがって、式(10)により得られる内積値は、グローバル座標系Σ2におけるピッチ軸周りの角速度に関連した値を取り出すことができる。
る。
略する。サブマイコン104は、ユーザが現在歩行中でないと判定した場合(S202:N)、台車押しの確度の値cartを0にして(S210)、非歩行と判定する(S211)。
×ωr'が負であるということは、図11Bに示すように、ωrの時間変化を示すグラフ
がゼロクロスしている(ωrの値の符号が変化する)ことを意味する。そこで、図11Bに示すようにωrの半周期分の総和、すなわち中心からの移動量と関連する数値をsumとして、当該グラフがゼロクロスしない(S302:N)間はsumにωrを加算し続ける(S309)。
(S305、S306)。なお、サブマイコン104は、S304でsumとsum'の
大きさを判定し、大きい値を小さい値で除算することで、バランスは常に1より大きな値として算出される。したがって、算出された値が1に近づくほど、歩行時における体の左右のバランスがよいといえる。
得られたωrを代入する(S308)。以上の処理により、ユーザのロール軸周りの角速
度に関連する情報の時間変化の周期を利用することで、ユーザの歩行時の体の左右のバランスを診断することができる。なお、上記の処理例では、半周期分の総和を求めているが、総和を求める時間範囲は半周期に限らず適宜決めることができる。また、上記の処理例では、総和の比に基づいて歩行時の体の左右のバランスを算出しているが、図11Bに示すように、グラフの最大値の比(h/h')や時間の比(t/t')に基づいてバランスを算出する構成としてもよい。
。次いで処理はS403に進められる。S403では、サブマイコン104は、S402で算出したωp'にローパスフィルタ(図示せず)を通した結果ψを算出する。なお、ロ
ーパスフィルタの時定数を歩行周期より十分長く設定することで、ψは当該時定数により定まる時間範囲で平均したピッチ軸周りの角速度の振幅値が得られる。次いで処理はS404に進められる。S404では、サブマイコン104は、S402で算出したωp'が
、S403で算出した平均角速度の振幅値ψをk倍(kは正の整数)した値より大きいかどうか判断する。ωp'がψのk倍より大きければ(S404:Y)、サブマイコン10
4は、異常状態が発生したと判定する(S405)。ωp'がψのk倍以下であれば(S
404:N)、サブマイコン104は本フローチャートの処理を終了する。以上の処理により、ユーザのピッチ軸周りの角速度の時間変化を追跡し、当該加速度が異常な変化を示したときを検出してユーザの歩行が異常状態にあるとみなすことができる。
にかかる時間や最大振幅に現れる。図では、一方の半周期にかかる時間が他方の半周期にかかる時間より短く、その最大振幅が大きくなっており(「短く大きい」)、他方の半周期においては最大振幅が一方の半周期における最大振幅が小さくなっている(「長く小さい」)。
値carry1として計算する。図13Bでは、カウンタの値のうち大きい値を小さい値で除算しており、carry1の値は1より大きい値となるため、carry1の値が1に近づくほどユーザの歩行において体の左右のバランスがよいことがわかる。すなわち、周期のバランスを計算することで、図13Cに示すグラフでいえば、半周期にかかる時間が長短を交互に繰り返しているか否かがわかる。
き換えた後に現在のカウンタの値cntを初期値である0に戻す。次いで処理はS514に進められる。上述の通り、ωrは半周期ごとに正と負の値を交互に取る。また、S504〜S507で得られる最大値と最小値は、一方がゼロクロスが発生する直前の半周期におけるωrの振幅のピークを示し、他方が当該半周期の1つ前の半周期におけるωrの振幅のピークを示す。そこで、S514〜S516では、これらの最大値と最小値の比を振幅のバランスの値carry2として計算する。S517〜S519では、次回のcarry2の計算のために、当該半周期の1つ前の半周期におけるωrの振幅のピークを示す最大値又は最小値を特定して、その値を0にする。
)。以上の処理により、ユーザのロール軸周りの角速度の各周期の時間幅や各周期における振幅の大きさに基づいて、ユーザの歩行のバランスを評価することで荷物運搬中か否かを判定することができる。
部の一例に相当する。便宜上、内積演算処理部104pから得られる出力の値をα、内積演算処理部104qから得られる出力の値をβとする。
n_runとは、後述するように、現在の馬の歩容がトロットもしくはカンターのいずれかであると判定するために用いられる値である。
られる。S612〜S618では、各確度を所定の閾値と比較し、確度が所定の閾値より大きい場合に、現在の馬の歩容がその確度に対応する歩容であると判定する。
104sにそれぞれ入力される。また、LPF104r、HPF104sの各出力は内積演算処理部104uに入力される。LPF104rの出力は内積演算処理部104tにも入力される。LPF104r、HPF104s、内積演算処理部104uによる一連の処理は、第1の実施形態と同じであるため説明を省略する。さらに、角速度センサ111のセンサ出力が、内積演算処理部104tに入力される。
閾値より大きければ(S913:Y)、左手前であると判定する(S917)。また、手前確度rlにマイナスを付した値−rlが所定の閾値より小さければ(S914:Y)、右手前であると判定する(S916)。さらに、S913、S914において手前確度rlの値が所定の閾値よりも大きくもなく、−rlが所定の閾値よりも小さくもなければ、手前は不確定であると判定する(S915)。
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記情報処理装置の設定
を行うための管理ツール、OSその他を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。ここで、設定とは、例えばボタン機能の割付等を意味する。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。ここで、コンピュータは、例えば、携帯電話端末等である。
3次元空間の加速度を検出する加速度センサと角速度を検出する角速度センサを有する情報処理装置であって、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するローパスフィルタと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するハイパスフィルタと、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との内積値を算出する第1の内積値算出部と、
前記角速度センサのセンサ出力と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との内積値を算出する第2の内積値算出部と、
前記第1の内積値算出部により算出された内積値と前記第2の内積値算出部により算出された内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の動作状態を特定する動作状態特定部と
を有する情報処理装置。
前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値算出部により算出された内積値の時間変化と前記第2の内積値算出部により算出された内積値の時間変化との間の位相差に基づいて、前記運動体の利き足を特定する付記1に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、前記加速度センサのセンサ出力の絶対値を取得する絶対値算出部を有し、
前記動作状態特定部は、前記第1の内積値算出部により算出された内積値の時間変化の周期に基づいて特定される前記運動体の移動周期と前記絶対値算出部により算出された絶対値の大きさに基づいて特定される前記運動体に発生した無重力状態の有無とから前記運動体の動作状態を特定する付記1に記載の情報処理装置。
前記動作状態特定部は、前記運動体が歩行する場合に、前記第2の内積値算出部により算出された内積値の所定期間における積分値に基づいて前記運動体の正面の方位を推定し、前記推定した方位と前記歩行の移動単位の距離により前記運動体の位置を推定する付記
1に記載の情報処理装置。
前記運動体が左右の手を有し、前記動作状態特定部は、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値算出部により算出された内積値と所定の閾値との大小比較に基づいて、前記運動体が左右の手を固定して歩行しているか否かを特定する付記1に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第1の外積算出部と、
前記第1の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第2の外積算出部と、
前記第2の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第3の内積値算出部と
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第3の内積値算出部により算出された内積値の所定の周期ごとの総和について、1周期前との総和の比に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記1に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第3の外積算出部と、
前記第3の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第4の外積算出部と、
前記第4の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第4の内積値算出部と
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第4の内積値算出部により算出された内積値の時間変化における所定の周期ごとの周期の時間幅に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記1に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第5の外積算出部と、
前記第5の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第6の外積算出部と、
前記第6の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第5の内積値算出部と
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第5の内積値算出部により算出された内積値の時間変化における所定の周期ごとの振幅の大小に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記1に記載の情報処理装置。
前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第7の外積算出部と、
前記第7の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第6の内積値算出部と
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第6の内積値算出部により算出された内積値と、前記第6の内積値算出部により算出された内積値の所定時間の平均値との大小関係に基づいて、前記運動体の移動に異常状態が発生したか否かを特定する
付記1に記載の情報処理装置。
3次元空間における情報処理装置の加速度及び角速度を検出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の内積値を算出するステップと、
前記検出された角速度と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の内積値を算出するステップと、
前記第1の内積値と前記第2の内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の動作状態を特定するステップと
を有する情報処理方法。
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値の時間変化と前記第2の内積値の時間変化との間の位相差に基づいて、前記運動体の利き足を特定する、付記10に記載の情報処理方法。
前記検出された加速度の絶対値を取得するステップをさらに有し、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第1の内積値の時間変化の周期に基づいて特定される前記運動体の移動周期と前記絶対値の大きさに基づいて特定される前記運動体に発生した無重力状態の有無とから前記運動体の動作状態を特定する
付記10に記載の情報処理方法。
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第2の内積値の所定期間における積分値に基づいて前記運動体の正面の方位を推定し、前記推定した方位と前記歩行の移動単位の距離により前記運動体の位置を推定する付記10に記載の情報処理方法。
前記運動体が左右の手を有し、前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値と所定の閾値との大小比較に基づいて、前記運動体が左右の手を固定して歩行しているか否かを特定する付記10に記載の情報処理方法。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の外積を演算するステップと、
前記第1の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の外積を演算する
ステップと、
前記第2の外積と前記検出された角速度との第3の内積値を算出するステップと
を有し、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第3の内積値の所定の周期ごとの総和について、1周期前との総和の比に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記10に記載の情報処理方法。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第3の外積を演算するステップと、
前記第3の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第4の外積を演算するステップと、
前記第4の外積と前記検出された角速度センサとの第4の内積値を算出するステップと
を有し、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第4の内積値の時間変化における所定の周期ごとの周期の時間幅に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記10に記載の情報処理方法。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第5の外積を演算するステップと、
前記第5の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第6の外積を演算するステップと、
前記第6の外積と前記検出された角速度との第5の内積値を算出するステップと
を有し、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第5の内積値の時間変化における所定の周期ごとの振幅の大小に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記10に記載の情報処理方法。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第7の外積を演算するステップと、
前記第7の外積と前記検出された角速度との第6の内積値を算出するステップと
を有し、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第6の内積値と、前記第6の内積値の所定時間の平均値との大小関係に基づいて、前記運動体の移動に異常状態が発生したか否かを特定する
付記10に記載の情報処理方法。
3次元空間における情報処理装置の加速度及び角速度を検出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の内積値を算出するステップと、
前記検出された角速度と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の内積値を算出するステップと、
前記第1の内積値と前記第2の内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の
動作状態を特定するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値の時間変化と前記第2の内積値の時間変化との間の位相差に基づいて、前記運動体の利き足を特定する、付記19に記載のプログラム。
前記検出された加速度の絶対値を取得するステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第1の内積値の時間変化の周期に基づいて特定される前記運動体の移動周期と前記絶対値の大きさに基づいて特定される前記運動体に発生した無重力状態の有無とから前記運動体の動作状態を特定する
付記19に記載のプログラム。
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第2の内積値の所定期間における積分値に基づいて前記運動体の正面の方位を推定し、前記推定した方位と前記歩行の移動単位の距離により前記運動体の位置を推定する付記19に記載のプログラム。
前記運動体が左右の手を有し、前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値と所定の閾値との大小比較に基づいて、前記運動体が左右の手を固定して歩行しているか否かを特定する付記19に記載のプログラム。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の外積を演算するステップと、
前記第1の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の外積を演算するステップと、
前記第2の外積と前記検出された角速度との第3の内積値を算出するステップと
をさらにコンピュータに実行させ、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第3の内積値の所定の周期ごとの総和について、1周期前との総和の比に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記19に記載のプログラム。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第3の外積を演算するステップと、
前記第3の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第4の外積を演算するステップと、
前記第4の外積と前記検出された角速度センサとの第4の内積値を算出するステップと
をさらにコンピュータに実行させ、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第4の内積値の時間変化における所定の周期ごとの周期の時間幅に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記19に記載のプログラム。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第5の外積を演算するステップと、
前記第5の外積と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第6の外積を演算するステップと、
前記第6の外積と前記検出された角速度との第5の内積値を算出するステップと
をさらにコンピュータに実行させ、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第5の内積値の時間変化における所定の周期ごとの振幅の大小に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
付記19に記載のプログラム。
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第7の外積を演算するステップと、
前記第7の外積と前記検出された角速度との第6の内積値を算出するステップと、
をさらにコンピュータに実行させ、
前記運動体の動作状態を特定するステップは、前記第6の内積値と、前記第6の内積値の所定時間の平均値との大小関係に基づいて、前記運動体の移動に異常状態が発生したか否かを特定する
付記19に記載のプログラム。
10’、10’’ 携帯端末
104 サブマイコン
104c、104h、104r、1004a LPF
104d、104o、104s HPF
1004b BPF
104e、104k、1004d、1004i 外積演算処理部
104j、104l、104m、104p、104q、104t、104u、1004c、1004j、1004p、1004q 内積演算処理部
1004l、1004n、1004o 乗算部
1004m 符号判定部
108 ROM
109 RAM
110 加速度センサ
111 角速度センサ
201 内積値算出部
202 外積算出部
203 絶対値算出部
204 動作状態特定部
Claims (11)
- 3次元空間の加速度を検出する加速度センサと角速度を検出する角速度センサを有する情報処理装置であって、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するローパスフィルタと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するハイパスフィルタと、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との内積値を算出する第1の内積値算出部と、
前記角速度センサのセンサ出力と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との内積値を算出する第2の内積値算出部と、
前記第1の内積値算出部により算出された内積値と前記第2の内積値算出部により算出された内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の動作状態を特定する動作状態特定部と
を有する情報処理装置。 - 前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値算出部により算出された内積値の時間変化と前記第2の内積値算出部により算出された内積値の時間変化との間の位相差に基づいて、前記運動体の利き足を特定する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記情報処理装置は、前記加速度センサのセンサ出力の絶対値を取得する絶対値算出部を有し、
前記動作状態特定部は、前記第1の内積値算出部により算出された内積値の時間変化の周期に基づいて特定される前記運動体の移動周期と前記絶対値算出部により算出された絶対値の大きさに基づいて特定される前記運動体に発生した無重力状態の有無とから前記運動体の動作状態を特定する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記動作状態特定部は、前記運動体が歩行する場合に、前記第2の内積値算出部により算出された内積値の所定期間における積分値に基づいて前記運動体の正面の方位を推定し、前記推定した方位と前記歩行の移動単位の距離により前記運動体の位置を推定する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記運動体が左右の手を有し、前記動作状態特定部は、前記運動体が歩行する場合に、前記第1の内積値算出部により算出された内積値と所定の閾値との大小比較に基づいて、前記運動体が左右の手を固定して歩行しているか否かを特定する請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第1の外積算出部と、
前記第1の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第2の外積算出部と、
前記第2の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第3の内積値算出部と、
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第3の内積値算出部により算出された内積値の所定の周期ごとの総和について、1周期前との総和の比に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第3の外積算出部と、
前記第3の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第4の外積算出部と、
前記第4の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第4の内積値算出部と、
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第4の内積値算出部により算出された内積値の時間変化における所定の周期ごとの周期の時間幅に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第5の外積算出部と、
前記第5の外積算出部により算出された外積と前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号との外積を演算する第6の外積算出部と、
前記第6の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第5の内積値算出部と、
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第5の内積値算出部により算出された内積値の時間変化における所定の周期ごとの振幅の大小に基づいて前記運動体の移動バランスを特定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記ローパスフィルタにより抽出された重力成分ベクトルの信号と前記ハイパスフィルタにより抽出された振動成分ベクトルの信号との外積を演算する第7の外積算出部と、
前記第7の外積算出部により算出された外積と前記角速度センサのセンサ出力との内積値を算出する第6の内積値算出部と、
を有し、
前記動作状態特定部は、前記第6の内積値算出部により算出された内積値と、前記第6の内積値算出部により算出された内積値の所定時間の平均値との大小関係に基づいて、前記運動体の移動に異常状態が発生したか否かを特定する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 3次元空間における情報処理装置の加速度及び角速度を検出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の内積値を算出するステップと、
前記検出された角速度と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の内積値を算出するステップと、
前記第1の内積値と前記第2の内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の動作状態を特定するステップと
を有する情報処理方法。 - 3次元空間における情報処理装置の加速度及び角速度を検出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から重力成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記加速度センサのセンサ出力から前記加速度センサの振動成分ベクトルの信号を抽出するステップと、
前記抽出された重力成分ベクトルの信号と前記抽出された振動成分ベクトルの信号との第1の内積値を算出するステップと、
前記検出された角速度と前記抽出された重力成分ベクトルの信号との第2の内積値を算出するステップと、
前記第1の内積値と前記第2の内積値を用いて、前記情報処理装置を携帯する運動体の動作状態を特定するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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