JP2015109945A - 速度推定方法、速度推定装置及び携帯機器 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】学習処理部は、ユーザーの手首に取り付けられた加速度センサー12による検出加速度の分布座標に基づく特性値と、ユーザーの移動速度とが対応付けられた学習データを用いて、特性値から推定速度を求める移動速度関係式を導出する。移動速度推定部は、導出した移動速度関係式を用いて、現在の特性値から推定速度を求める。
【選択図】図1
Description
したがって、携帯機器を装着したユーザーの移動速度を高精度に計測することが可能な携帯機器を提供することができる。
図1は、ランニングウォッチ1の主要な機能構成例を示すブロック図である。また、図2は、ランニングウォッチ1を構成する処理部18の機能構成例を示すブロック図である。図1に示すように、ランニングウォッチ1は、GPSモジュール11と、加速度センサー12と、操作部13と、表示部14と、音出力部15と、通信部16と、時計部17と、処理部18と、記憶部20とを備える。
図3は、速度推定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部18が記憶部20から速度推定プログラム21を読み出して実行することで実現できる。ランニングウォッチ1は、図3の処理手順に従って処理を行うことで速度推定方法を実施する。
続いて、加速度分布分析処理部181が、加速度分布分析処理を行う。具体的には、加速度センサー12の各軸方向(x,y,z)に対応する座標(センサー座標)空間内における検出加速度の分布を分析して、主要な成分(主成分)の分布の方向を抽出する主成分分析を行う(ステップa3)。主成分の方向は、例えば上位2つの主成分に着目すると、分布の広がりが最も大きい最大散布方向を第1主成分、これと交差(例えば直交)する次に分布の広がりが大きい散布方向を第2主成分として抽出することができ、各々の散布方向の主成分データである第1主成分データ(PCA1)及び第2主成分データ(PCA2)が得られる。なお、ここでは主成分分析の他に、複数の加法的な成分に分離するための計算手法である独立成分分析を用いて加速度分布分析処理を行うこととしてもよい。
続いて、状態判定部185が、ユーザーの運動状態を判定する状態判定処理を行う(ステップa9)。この状態判定処理では、状態判定部185は、ユーザーの状態が移動運動状態である「走行」又は「歩行」なのか、「移動運動状態以外」なのかを判定する。
まず、図9(a)では、走行中におけるPCA1の周波数(白丸)及びPCA2の周波数(黒丸)の典型例を示している。即ち、図9(a)に示すように、PCA1の周波数及びPCA2の周波数が共に閾値を超えている場合は、ユーザーの状態を「走行」と判定することができる。
また、図9(b)では、歩行中におけるPCA1の周波数(白丸)及びPCA2の周波数(黒丸)の典型例を示している。即ち、図9(b)に示すように、PCA1の周波数及びPCA2の周波数のうち、いずれか一方が閾値を超え他方が閾値以下である場合は、ユーザーの状態を「歩行」と判定することができる。
また、図9(c)では、「走行中」でも「歩行中」でもない「移動運動状態以外」の状態におけるPCA1の周波数(白丸)及びPCA2の周波数(黒丸)を示している。即ち、上述した図9(a)及び図9(b)に示す閾値に対する各周波数の値とは異なり、PCA1の周波数及びPCA2の周波数は共に、閾値に満たない値を示している場合は、ユーザーの状態を「走行」でも「歩行」でもない「移動運動状態以外」と判定することができる。
図8に示すように、状態判定処理では、状態判定部185は先ず、変動サイクル算出部182から第1の変動サイクル及び第2の変動サイクルを取得する。(ステップd1)。
次に、状態判定部185は、取得した第1の変動サイクル及び第2の変動サイクルにおいて、第1の変動サイクルの周波数(PCA1の周波数)及び第2の変動サイクルの周波数(PCA2の周波数)に対して状態判定のために適用する所定の周波数の閾値(例えば1.5Hz)を設定する(ステップd3)。
続いて、状態判定部185は、PCA1の周波数及びPCA2の周波数のそれぞれが、ステップd3で設定された周波数の閾値に対してどのような値を示しているかに基づいて、ユーザーの状態を判定する。例えば、図9(a)に示すように、PCA1の周波数及びPCA2の周波数が共に閾値を超えている場合は(ステップd5:Yes)、ユーザーの状態を「走行」と判定し(ステップd7)、状態判定結果23を「走行」に更新する。
続いて、状態判定部185は、図9(b)に示すように、PCA1の周波数及びPCA2の周波数のうち、いずれか一方が閾値を超え他方が閾値以下である場合は(ステップd9:Yes)、ユーザーの状態を「歩行」と判定し(ステップd11)、状態判定結果23を「歩行」に更新する。
また、図8のステップd9において、図9(c)に示すように、PCA1の周波数及びPCA2の周波数のうち、いずれか一方のみが閾値を超えているのとは異なる状態である場合は(ステップd9:No)、ユーザーの状態を「走行」でも「歩行」でもない「移動運動状態以外」と判定し(ステップd13)、状態判定結果23を「移動運動状態以外」に更新する。
なお、移動速度関係式の導出には、上述の最小二乗法以外の逐次的な統計手法を用いることができる。
Claims (14)
- ユーザーの身体に取り付けられた加速度センサーによる検出加速度の分布座標に基づく特性値と、前記ユーザーの移動速度とが対応付けられた実績データを用いて、前記特性値から推定速度を求める関係式を導出することと、
前記関係式を用いて、現在の前記特性値から推定速度を求めることと、
を含む速度推定方法。 - 前記加速度センサーの検出座標における前記検出加速度の分布の散布方向を分析して前記分布座標を求めること、
を更に含む請求項1に記載の速度推定方法。 - 前記分布座標の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の変動サイクルを前記特性値に少なくも含めて前記特性値を算出すること、
を更に含む請求項1又は2に記載の速度推定方法。 - 前記特性値を算出することは、更に、前記変動サイクルの強度を前記特性値に含めて算出することを含む、
請求項3に記載の速度推定方法。 - 前記特性値を算出することは、前記検出加速度の分布の長手方向に沿って変動する前記検出加速度の複数の値を、時間をずらしながら自己相関することで前記変動サイクルを算出することを含む、
請求項3又は4に記載の速度推定方法。 - 前記分布座標における第1の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の第1の変動サイクルと、前記分布座標における第2の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の第2の変動サイクルとを算出することを更に含み、
前記特性値を算出することは、最尤推定方法を用いて、前記第1の変動サイクル及び前記第2の変動サイクルから前記検出加速度の値の変動サイクルを算出することを含む、
請求項3又は4に記載の速度推定方法。 - 前記分布座標における第1の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の第1の変動サイクルと、前記分布座標における第2の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の第2の変動サイクルとを算出することと、
前記第1の変動サイクル及び前記第2の変動サイクルを用いて、前記ユーザーの移動運動状態を判定することと、
を更に含み、
前記関係式を導出することは、前記移動運動状態に対応する関係式を導出することを含み、
前記推定速度を求めることは、前記移動運動状態に対応する関係式を用いて前記推定速度を求めることを含む、
請求項1〜6の何れか一項に記載の速度推定方法。 - 測位用衛星信号に基づいて前記ユーザーの移動速度を計測することと、
前記特性値と、前記計測された移動速度とを対応付けて前記実績データを更新することと、
を含む請求項1〜7の何れか一項に記載の速度推定方法。 - 前記測位用衛星信号の受信信号に基づいて、当該信号の信頼性を判定することと、
前記信頼性が所定の低信頼性条件を満たす場合に、前記実績データの更新を抑止することと、
を更に含む請求項8に記載の速度推定方法。 - 前記分布座標の座標系が所定の変位条件を満たす変位をしたことを検出することと、
前記検出がなされた場合に前記実績データの更新を抑止することと、
を更に含む請求項1〜9の何れか一項に記載の速度推定方法。 - 測位用衛星信号に基づいて前記ユーザーの移動速度を計測することと、
前記分布座標の座標軸方向に沿った前記検出加速度の値の変動サイクルを用いて、前記ユーザーが所定の移動運動状態に無い非運動状態にあることを検出することと、
前記非運動状態にあると検出された場合に、前記推定速度に代えて前記計測された移動速度を出力する制御を行うことと、
を更に含む請求項1〜10の何れか一項に記載の速度推定方法。 - ユーザーの身体に取り付けられた加速度センサーによる検出加速度の分布座標に基づく特性値と、前記ユーザーの移動速度とが対応付けられた実績データを用いて、前記特性値から推定速度を求める関係式を導出する導出部と、
前記関係式を用いて、現在の前記特性値から推定速度を求める速度推定部と、
を備えた速度推定装置。 - 前記加速度センサーは、前記ユーザーの四肢のいずれかに取り付けられる請求項12に記載の速度推定装置。
- 請求項12または13に記載の速度推定装置を備える携帯機器。
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