JP2018048967A - 測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システム - Google Patents

Abstract

【課題】地磁気を用いた測位の精度向上。
【解決手段】測位エリアの地磁気を計測し、測位パスと、地磁気パターンとを対応付けた測位地磁気マップを作成する。前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成する。前記外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システムに関し、特に、地磁気を用いた測位に用いる測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システムに関する。

位置推定方法は幾つかあるが、屋内で使用可能であり、かつ測位装置の設置が不要な位置推定方法はごく一部に限られる。例えば、衛星測位（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＮＳＳ）／Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ））は屋内では衛星からの信号が届かず使えないことが多い。無線ビーコン測位は、屋内へのビーコン信号発信機の設置が不可欠である。

屋内で使用可能であり、かつ測位装置の設置が不要な位置推定方法に、地磁気測位がある（特許文献１参照）。地磁気測位は各位置における地磁気の大きさと向きの偏りを利用した測位方法であり、準備フェーズと測位フェーズから成る。準備フェーズでは、パスとパス上で計測された地磁気パターンからなる地磁気マップを生成する。測位フェーズでは、被測位装置が計測した地磁気パターンと最も類似する地磁気マップに含まれる地磁気パターンを選び、その地磁気パターンの対となるパスの座標を推定座標とする。

図７は、地磁気測位における一般的フローを示す。地磁気測位の不可欠な工程として、外的要因ノイズの除去工程がある。外的要因ノイズとは、例えば、端末のセンサ種別に起因する地磁気計測値のバイアスやスケーリングファクタや、端末の持ち方や歩き方に起因する地磁気計測値の向き成分の回転などが挙げられる。測位フェーズで地磁気同士を突き合わせる際は、図８に示す通り、ノイズ除去工程により、外部要因の影響を除外することが必要となる。

特許文献１では、外的要因ノイズの除去工程として、位置に対応付けて予め収集しておいた環境磁気データベースから、現在地の環境磁気データを取り出し、取得した磁気データを補正することで、外部要因の影響を除外している。

特開２０１３−２１０８６６号公報

以下の分析は、本発明によって与えられたものである。上記した地磁気測位の問題点として、外的要因ノイズの種類が多岐に渡るため、除去が困難であることが挙げられる。例えば、特許文献１においても、自律航法による取得された相対位置に基づいて算出された現在地を用いて、環境磁気データを取得しているが、そもそも自律航法による測位機能が使えない場合には対応できない。また、特許文献１の方法では、現在地という位置以外の外部要因で発生するノイズを除去することも不可能である。

本発明は、地磁気を用いた測位の精度向上に貢献できる測位用地磁気マップの作成方法、位置測定方法、外的要因ノイズ測定方法及び測位用地磁気マップの作成システムを提供することを目的とする。

第１の視点によれば、測位エリアの地磁気を計測し、測位パスと、地磁気パターンとを対応付けた測位地磁気マップを作成するステップと、前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成するステップと、前記外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成するステップと、を含む測位用地磁気マップの作成方法が提供される。本方法は、測定した地磁気マップを保持するメモリと、外的要因ノイズの付加処理及び分類器作成処理を行うプロセッサとを備えるコンピュータという、特定の機械に結びつけられている。

第２の視点によれば、上記した方法を用いて作成された測位用地磁気マップを用いた位置測定方法（測位方法）及び外的要因ノイズ測定方法が提供される。

第３の視点によれば、測位エリアの地磁気を計測し、測位パスと、地磁気パターンとを対応付けた測位地磁気マップを作成する手段と、前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成する手段と、前記外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成する手段と、を含む測位用地磁気マップの作成システムが提供される。

本発明によれば、地磁気を用いた測位の精度向上に貢献することが可能となる。

本発明の一実施形態を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態の測位用地磁気マップの作成システムの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態の測位用地磁気マップの作成システムを準備フェーズ実施要素と、測位フェーズ実施要素とに切り分けた図である。 本発明の第１の実施形態における測位エリア、計測パス及び測位パスの関係と地磁気マップの編集工程を説明するための図である。 計測パスの分割、結合、反転処理を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態の測位用地磁気マップの作成システムの全体動作を表した流れ図である。 背景技術として説明する地磁気測位の準備フェーズと、計測フェーズの例を示す流れ図である。 背景技術として説明する地磁気測位におけるノイズ除去の意義を説明するための図である。

はじめに本発明の一実施形態の概要について図面を参照して説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、本発明を図示の態様に限定することを意図するものではない。また、以降の説明で参照する図面等のブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。

本発明は、その一実施形態において、図１に示すとおり、測位用地磁気マップの作成システムは、準備フェーズにおいて、測位エリアの地磁気を計測し、測位パス（測位地磁気マップのパスに相当）と、地磁気パターン（吹き出し内チャート参照）とを対応付けた測位地磁気マップを作成する（ステップＳ００１）。次に、測位用地磁気マップの作成システムは、前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成する（ステップＳ００２）。ここで、外的要因ノイズとしては、センサ種別、端末（被計測装置）の持ち方、歩き方の差異をシミュレートしたノイズが挙げられる。

最後に、測位用地磁気マップの作成システムは、この外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成する（ステップＳ００３）。

以上のように、外的要因ノイズが加わった地磁気マップを用いた機械学習を行うことで、外的要因ノイズが加わった地磁気パターンを前提とした分類器が作成される。これにより、例えば、図１の外的要因ノイズ付与後の地磁気パターンと、図８の測位フェーズの計測パターン（図８の右側中段のチャート参照）との同定が可能となる。よって、計測フェーズのノイズ除去が不要化される。ノイズ除去が不要化されるということは、ノイズ除去の困難性に伴う判定精度の劣化を抑えることが可能となることを意味する。

［第１の実施形態］
続いて、本発明の第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施形態の測位用地磁気マップの作成システムの構成を示す図である。図２を参照すると、地磁気マップ生成用装置２００と、被測位装置３００と、任意の装置４００と、測位装置５００と、機械学習装置６００と、が接続された構成が示されている。なお、図２中のＩＦ（インタフェース）２０３、３０３、４０２、５０１、６０１は、装置間でのデータのやりとりを可能とする有線通信ＩＦ、無線通信ＩＦ、ストレージＩＦ、またはユーザＩＦを表し、装置間の物理的な接続構成や、各装置が準拠する規格などに応じて種々のものを採用することができる。図３は、上記測位用地磁気マップの作成システムを準備フェーズ実施要素と、計測フェーズ実施要素とに切り分けた図であり、基本的には図２と等価である。

地磁気マップ生成用装置２００は、地磁気センサ２０１と、地磁気計測部２０２と、を備える。地磁気計測部２０２は、地磁気センサで計測された地磁気を連ねて、計測パスと紐付けられた地磁気パターンを作成する。地磁気計測部２０２は、測位装置５００で扱えるように、測位装置５００に対して、このように作成した地磁気パターンを送信する。前記地磁気計測部２０２が地磁気パターンを送信することに代えて、地磁気計測部２０２が、測位装置５００からアクセス可能な場所（物理ストレージやネットワークストレージ）に、地磁気パターンを移動又はコピーすることでもよい。なお、上記した計測パスや測位パスは、例えば、図３に示すパス設計装置７００から設定されるものとして説明する。

測位装置５００は、地磁気マップ作成部５０２と、地磁気パス編集部５０３と、ノイズ付与部５０４と、地磁気マップ記録部５０５と、地磁気受信部５０６と、座標決定部５０７と、最尤パス選択部５０８と、を備える。

はじめに、図２の測位装置５００中の準備フェーズ実施要素（図３参照）について説明する。地磁気マップ作成部５０２は、地磁気マップ生成用装置２００にて作成された計測パスに沿って測定された地磁気パターンを読み込む。地磁気マップ作成部５０２は、計測パスにユニークな識別子を付与し、計測パス識別子をキー、計測パス座標と地磁気パターンを値とするマップ（連想配列）を作成する。地磁気マップ作成部５０２は、作成したマップを、地磁気マップ記録部５０５に格納するとともに、地磁気マップとして地磁気パス編集部５０３側に出力する。

地磁気パス編集部５０３は、地磁気マップ作成部５０２にて作成された地磁気マップの粒度を、測位パスと一致する粒度や向き（双方向用意する）のマップに変換（編集）する処理を行う。

図４は、本発明の第１の実施形態における測位エリア、計測パス及び測位パスの関係と地磁気マップの編集工程を説明するための図である。図４の上段に示すように２つの遮蔽物が存在する測位エリアの場合、図４の中段に示すように、Ａ−＞Ｃ、Ｄ−＞Ｆ、Ａ−＞Ｄ、Ｂ−＞Ｅ、Ｃ−＞Ｆの５本の計測パスで測位エリアをカバーすることができる。しかしながら、この計測パスのままでは、ノードＡからノードＣへと被計測装置が移動した場合に、被計測装置がノードＣに位置することを判別することができるものの、ノードＡとノードＣとの間に位置している被計測装置の位置を特定できない。そこで、地磁気パス編集部５０３は、地磁気マップ作成部５０２にて作成された地磁気マップの編集処理を実施する。

具体的には、地磁気パス編集部５０３は、地磁気マップと測位パスを読み込み、予め作成された各測位パス（図４の下段参照）に対して、測位パスと座標が一致する計測パスを地磁気マップから検索し、それを測位パスとする。なお、図４の例では、計測パスＢ−＞Ｃは測位パスと座標が一致するため、測位パスＢ−＞Ｃとしてそのまま使われることになる。

座標が一致する計測パスが無い場合、地磁気パス編集部５０３は、１つ以上の計測パスの分割・結合・反転を行うことで座標が一致するパスを生成し、それを測位パスとする。
（ア：分割）測位パスが計測パスより短い場合、地磁気パス編集部５０３は、図５に示すように、その計測パスを分割する。
（イ：結合）測位パスが複数の計測パスにまたがる場合、その計測パスを含むパスを結合する。
（ウ：反転）測位パスの向きと計測パスの向きが逆の場合、その計測パスを反転する。
なお、上記した計測パスの分割・結合・反転処理において、計測パスに対応する地磁気パターンの分割・結合・反転も一緒に行われることになる（図５の右側のチャート参照）。

地磁気パス編集部５０３は、前記分割・結合・反転処理により粒度や向き（双方向用意する）が調整された測位パスにユニークな識別子を付与し、識別子をキー、座標と地磁気パターンを含む測位パスを値とするマップ（連想配列）を作成する。地磁気パス編集部５０３は、作成したマップを測位地磁気マップとしてノイズ付与部５０４側に出力する。

ノイズ付与部５０４は、地磁気パス編集部５０３にて作成された測位地磁気マップを構成する各測位パスの地磁気パターンに、０種類以上のノイズを任意の重みづけで加えて、それを学習用地磁気パターンとする。ノイズ付与部で付加するノイズとしては、ホワイトノイズやカラードノイズ等の雑音や、外的要因ノイズが含まれる。なお、ノイズの種類を０種類以上としているのは、ノイズを加える必要のないパス、即ち、計測フェーズにおいてノイズの発生しにくい測位パスについては、ノイズを付加しなくてもよいからである。

ここで、外的要因ノイズについて説明する。外的要因ノイズは、地磁気を測定する装置の姿勢や、装置の移動や、装置のセンサ特性をシミュレートして作成することができる。これらのシミュレート条件としては、以下のようなものを挙げることができる。
（ア）装置の姿勢シミュレートでは、地磁気の三次元ベクトルの、任意の三次元回転を行う。
（イ）装置の移動速度シミュレートでは、地磁気パターンのサンプリングレート変更を行う。即ち、移動速度が速いパスでは地磁気パターンのサンプリング間隔を広げ、遅いパスでは間隔を狭める。移動速度としては、当該測位パスを移動する被計測装置（端末ユーザ等）の移動パターンなどを用いることができる。移動速度が常に固定となるパスでは、移動速度シミュレートノイズを付与しない。移動速度が様々になり得る測位パスでは、様々な移動速度をシミュレートしたノイズを付与することもできる。
（ウ）装置の移動方向シミュレートでは、地磁気の三次元ベクトルの水平回転を行う。
（エ）装置のセンサ特性シミュレートでは、地磁気のオフセットとスケール補正を行う。

ノイズ付与部５０４は、１つの地磁気パターンに対して、上記ノイズを付加し、１つ以上の学習用地磁気パターンを生成する。複数の学習の地磁気パターンを生成する場合、加えるノイズ種類の組み合わせや重みづけを変えてもよい。

ノイズ付与部５０４は、測位パスの識別子をキーに、学習用地磁気パターンを値とするマップ（連想配列）を作成し、作成したマップを学習用地磁気パターンマップ（上記学習用地磁気マップに相当）として機械学習装置６００側に出力する。

続いて、図２の測位装置中の測位フェーズ実施要素（図３参照）について説明する。地磁気受信部５０６は、被測位装置３００から地磁気パターンを受信する。地磁気受信部５０６は、必要に応じて、地磁気パターンを機械学習装置６００に入力可能な型に変更し、測位対象の地磁気パターンとして機械学習装置６００に送信する。

最尤パス選択部５０８は、上記測位対象の地磁気パターンに対する応答として機械学習装置６００から測位パス尤度を受信する。その上で、最尤パス選択部５０８は、最も尤度の高い測位パスを推定測位パスとし、出力する。

座標決定部５０７は、最尤パス選択部５０８から受信した推定測位パスの終点座標を推定座標として出力する。出力された推定座標は、例えば、任意の装置４００に搭載された位置情報利用部４０１にて使用される。位置情報利用部４０１としては、任意の装置４００にインストールされた地図アプリケーションやナビゲーションアプリケーション等が挙げられる。

被測位装置３００は、地磁気センサ３０１と、地磁気計測部３０２と、を備える。地磁気計測部３０２は、地磁気センサ３０１で計測された地磁気を連ねて、地磁気パターンを作成し、測位装置５００側に送信する。

機械学習装置６００は、機械学習訓練部６０２と、分類器記録部６０３と、機械学習予測部６０４とを備える。

機械学習訓練部６０２は、ノイズ付与部５０４にて作成された学習用地磁気パターンマップ（上記学習用地磁気マップに相当）の各キーと値の対に対して、学習用地磁気パターンを特徴量データ、測位パス識別子をラベルとした教師データを作成する。機械学習訓練部６０２は、作成した各教師データをもとに機械学習の訓練を行い、学習モデルを生成する。機械学習訓練部６０２は、生成された学習モデルを分類器として分類器記録部６０３に格納する。

機械学習予測部６０４は、測位装置５００の地磁気受信部５０６から測位対象の地磁気パターンを受信すると、分類器記録部６０３に格納されている分類器に、当該測位対象の地磁気パターンを入力し、各測位パスの識別子の尤度を得る。機械学習予測部６０４は、測位装置５００に対し、測位パス尤度として、分類器を用いて得られた尤度を送信する。

なお、図２、３に示した測位用地磁気マップの作成システムの各部（処理手段）は、これらの装置を構成するコンピュータに、そのハードウェアを用いて、上記した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現することもできる。

続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図６は、本発明の第１の実施形態の測位用地磁気マップの作成システムの全体動作を表した流れ図である。図６に示したように、準備フェーズでは、まず、パス設計装置７００にてパス設計が行われる（ステップＳ１０１）。具体的には、図４の上段に示した測位エリア内で、図４の中段、下段に示すような計測パスと測位パスの定義が行われる。パスは、始点座標、終点座標、0個以上の中間点の座標を含んでいてもよい。

次に、地磁気マップ生成用装置２００にて、各計測パスに沿った地磁気の測定と、地磁気パターンの作成が行われる（ステップＳ１０２）。

次に、測位装置５００にて、計測パス識別子をキー、計測パス座標と地磁気パターンを値とするデータをまとめた地磁気マップが作成される（ステップＳ１０３）。以上、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３における各処理は、背景技術として説明した準備フェーズにおいて行われているものと同等である。

次に、測位装置５００は、地磁気マップ編集工程を実行する（ステップＳ１０４）。具体的には、測位装置５００は、各測位パスと座標が一致する計測パスのデータを地磁気マップから取り出し、測位地磁気パスとする。また座標が一致する計測パスのデータが無い場合、測位装置５００は、測位パスと一致する地磁気パターンを得るために計測パスのデータの分割・結合・反転を行う。

次に、測位装置５００は、ノイズ付与工程を実行する（ステップＳ１０５）。具体的には、測位装置５００は、編集後の測位地磁気マップを構成する各測位パスの地磁気パターンに、０種類以上のノイズを任意の重みづけで加えて、それを学習用の地磁気パターンとする。

次に、機械学習装置６００は、学習用の地磁気パターンを特徴量データ、該当地磁気パターンの元となった測位パスの識別子をラベルとした教師データを作成し、教師あり機械学習を行い、学習により得られた分類器を記録する（ステップＳ１０６）。以上、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６における各処理は、背景技術として説明した準備フェーズ（図７のステップＳ１０１〜Ｓ１０３参照）に対して追加で行われているものである。

図６に示したように、測位フェーズでは、まず、被測位装置３００が、地磁気を計測し、測位地磁気パターンとする。被測位装置３００は、測位地磁気パターンを測位装置５００に送信する（ステップＳ２０１）。

次に、測位装置５００は、被測位装置３００から測位地磁気パターンを受信すると（ステップＳ２０２）、測位装置５００は、分類器に測位地磁気パターンを入力し、測位地磁気パターンに対する各測位パスの尤度を取得する（ステップＳ２０４ａ）。

次に、測位装置５００は、最も尤度の高い測位パスを推定測位パスとする（ステップＳ２０４ｂ）。最後に、測位装置５００は、推定測位パスの終点座標を被測位装置の推定座標とする（ステップＳ２０５）。

以上のような本発明を用いて作成された分類器を用いた測位フェーズと、背景技術として示した図７のステップＳ２０１〜Ｓ２０５の測位フェーズとの大きな相違点は、ステップＳ２０３のノイズ除去工程の有無である。即ち、本発明を用いて作成された分類器を用いた測位フェーズでは、準備フェーズにて、先にノイズを付加して分類器を作成しているため、ノイズを除去する必要がない。これに伴い、ステップＳ２０４ａ、Ｓ２０４ｂの地磁気パスの推定においても、測位地磁気パターンに対する各測位パスの尤度が最も高い測位パスを選択することで、測定地磁気パスを選択可能となっている。

以上のような本実施形態の効果をまとめると下記のとおりとなる。
１．本実施形態で説明した方法によれば、複数の外的要因ノイズを含んだ地磁気と位置による機械学習の訓練も行えるため、正しい位置を算出できる。その理由は、地磁気に複雑な外的要因ノイズ（例えば複数種類の外的要因ノイズ）が加わる場合、ノイズ除去が困難であるところ、外的要因ノイズを事前に学習前のデータに付加し、外的要因ノイズを加味した分類器を作成する構成を採用したことにある。
２．上述のとおり、地磁気パターンから外的要因ノイズを除去する工程が不要となるため、測位に要する時間の短縮を図ることができる。なお、本実施形態では、準備フェーズにおけるノイズ付与と機械学習の訓練が必要となっているが、これらは測位毎に行う必要はなく、準備フェーズの一度で済む。
３．上記外的要因ノイズを除去する工程の削減は、開発工数の削減にも貢献する。本実施形態では、ノイズを付与する工程が必要となっているが、ノイズ除去よりノイズ付与の方が容易である。
４．さらに、本実施形態では、予め測位するパスの特性（測位エリアの特性）に応じて付与するノイズの種類や重み付けを決定できるという利点がある。測位時に一定のノイズ除去を行うことにより、測位精度を向上できる。
５．さらに、本実施形態では、独立して定義可能な計測パスと測位パスから地磁気マップを生成するため、計測パスの数を最小限として地磁気計測工程を削減しつつ、測位パスを可変とするといった柔軟な測位精度設計が可能となる。

以上、本発明の各実施形態を説明したが、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の基本的技術的思想を逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調整を加えることができる。例えば、各図面に示した装置構成、各要素の構成、データの表現形態は、本発明の理解を助けるための一例であり、これらの図面に示した構成に限定されるものではない。以下、本発明のいくつかの変形形態について例示的に列挙する。

図２、図３に示した地磁気マップ生成用装置２００、被測位装置３００、測位装置５００、機械学習装置６００のなかで、いずれか２つ以上の装置を一つの装置に一体化したシステム構成も採用できる。例えば、地磁気マップ生成用装置２００と被測位装置３００を同一の装置としてもよい。

図２、図３の２つ以上の処理ユニットは、一体化したり、さらに細分化した構成も採用可能である。例えば、図２、図３の地磁気受信部５０６、最尤パス選択部５０８、座標決定部５０７を一つの処理ユニットに一体化したシステム構成も採用できる。

図２、図３の２つ以上の処理ユニットの一部を、別の装置に移したシステム構成も採用できる。例えば、最尤パス選択部５０８、座標決定部５０７を被測位装置３００に配置してもよい。さらには、被測位装置３００が、直接、機械学習装置６００の機械学習予測部６０４にアクセスし、各測位パスの尤度を取得する構成も採用できる。

図２、図３における機械学習装置６００の機械学習訓練部６０２および分類器の数理モデルに、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの非線形分類モデルを用いたシステム構成も採用できる。

図２、図３における機械学習装置６００の機械学習訓練部６０２および分類器の数理モデルに、ロジスティック回帰や単純ベイズ分類器などの線形分類モデルを用いたシステム構成も採用できる。

図２、図３におけるノイズ付与部５０４において、測位パスを一意に識別可能な識別子の代わりに、測位パスと外的要因ノイズ種別とを識別可能な識別子を付与し、ラベルとした教師データを作成する方法も採用できる。このようにすることで、外的要因ノイズ種別の計算が可能となり、被測位装置３００の姿勢、移動速度、移動方向、センサ特性を特定可能になる。

図２、図３における最尤パス選択部５０８と座標決定部５０７において、地磁気マップと測位地磁気パス尤度に加えて、過去の測位地磁気パス尤度、推定地磁気パス、推定座標を用いて推定地磁気パスと推定座標を決定する方法も採用することができる。例えば、現在から過去一定期間の測位地磁気パス尤度を用いた推定測位パスのうち、測位地磁気パス尤度が最も高い測位パスを選択する構成を採用することができる。また、算出された推定座標が前回算出された推定座標と大きく異なる場合、推定誤りと判定して、過去の推定座標を出力する構成を採用することもできる。

図２、図３における座標決定部５０７において、最尤パス選択部５０８で得られた推定地磁気パスに加えて、他の測位技術で得られた結果を元に推定座標を決定する方法も採用できる。例えば、ジャイロセンサや加速度センサなどを用いて得られている位置情報を用いて推定座標を補正することも可能である。

また、図２、図３の地磁気パス編集部５０３における計測パスの分割・結合・判定処理を省略し、地磁気マップから直接測位地磁気マップを生成する方法も採用可能である。例えば、計測パスを一定間隔で分割したものを測位パスの代わりに使用し、測位地磁気パターンマップを生成する方法などが考えられる。

また、図２、図３のノイズ付与部５０４における仮想的な外的要因ノイズの付与の代わりに、直接的な外的要因ノイズ（センサ種別、端末の持ち方、歩き方による差異を実際に発生させたノイズ）の付与を行う方法も採用できる。また、仮想的な外的要因ノイズの付与と、直接的な外的要因ノイズの付与の双方を行う方法も採用できる。

最後に、本発明の好ましい形態を要約する。
［第１の形態］
（上記第１の視点による測位用地磁気マップの作成方法参照）
［第２の形態］
前記学習用の地磁気マップには、前記外的要因ノイズの種別に応じたラベルが付加されており、前記外的要因ノイズの種別に応じて測位パスを推定する分類器を作成する方法を採ることができる。
［第３の形態］
前記外的要因ノイズは、被測位装置のセンサ種別に基づいて決定することができる。
［第４の形態］
前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置の推定姿勢に基づいて、測位パス毎に決定することができる。
［第５の形態］
前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置に発生する外的要因に基づいて、測位パス毎に決定することができる。
［第６の形態］
前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置の推定移動速度に基づいて、測位パス毎に決定することができる。
［第７の形態］
前記測位用地磁気マップの作成方法を用いて作成された測位用地磁気マップを用いることで、前記外的要因ノイズの除去を行わずに位置を特定する位置測定方法が提供される。
［第８の形態］
前記測位用地磁気マップの作成方法を用いて作成された測位用地磁気マップを用いて被測位装置の外的要因ノイズを測定する外的要因ノイズ測定方法であって、前記機械学習により作成された分類器を用いて外的要因ノイズを特定する外的要因ノイズ測定方法が提供される。
［第９の形態］
（上記第３の視点による測位用地磁気マップの作成システム参照）
なお、上記第９の形態は、第１の形態と同様に、第２〜第６の形態に展開することが可能である。

なお、上記の特許文献の開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

２００ 地磁気マップ生成用装置
２０１、３０１ 地磁気センサ
２０２、３０２ 地磁気計測部
２０３、３０３、４０２、５０１、６０１ ＩＦ（インタフェース）
３００ 被測位装置
４００ 任意の装置
４０１ 位置情報利用部
５００ 測位装置
５０２ 地磁気マップ作成部
５０３ 地磁気パス編集部
５０４ ノイズ付与部
５０５ 地磁気マップ記録部
５０６ 地磁気受信部
５０７ 座標決定部
５０８ 最尤パス選択部
６００ 機械学習装置
６０２ 機械学習訓練部
６０３ 分類器記録部
６０４ 機械学習予測部
７００ パス設計装置

Claims (9)

1. 測位エリアの地磁気を計測し、測位パスと、地磁気パターンとを対応付けた測位地磁気マップを作成するステップと、
   前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成するステップと、
   前記外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成するステップと、
   を含む測位用地磁気マップの作成方法。
2. 前記学習用の地磁気マップには、前記外的要因ノイズの種別に応じたラベルが付加されており、被測位装置の外的要因ノイズの種別を推定する分類器を作成する請求項１の測位用地磁気マップの作成方法。
3. 前記外的要因ノイズは、被測位装置のセンサ種別に基づいて決定される請求項１又は２の測位用地磁気マップの作成方法。
4. 前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置の推定姿勢に基づいて、測位パス毎に決定される請求項１又は２の測位用地磁気マップの作成方法。
5. 前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置に発生する外的要因に基づいて、測位パス毎に決定される請求項１又は２の測位用地磁気マップの作成方法。
6. 前記外的要因ノイズは、測位エリアにおける被測位装置の推定移動速度に基づいて、測位パス毎に決定される請求項１又は２の測位用地磁気マップの作成方法。
7. 請求項１から６いずれか一の測位用地磁気マップの作成方法を用いて作成された測位用地磁気マップを用いて被測位装置の位置を測定する位置測定方法であって、
   前記外的要因ノイズの除去を行わずに位置を特定する位置測定方法。
8. 請求項２から６いずれか一の測位用地磁気マップの作成方法を用いて作成された測位用地磁気マップを用いて被測位装置の外的要因ノイズを測定する外的要因ノイズ測定方法であって、
   前記機械学習により作成された分類器を用いて外的要因ノイズを特定する外的要因ノイズ測定方法。
9. 測位エリアの地磁気を計測し、測位パスと、地磁気パターンとを対応付けた測位地磁気マップを作成する手段と、
   前記測位地磁気マップの地磁気パターンに所定の外的要因ノイズを付加して、学習用の地磁気マップを生成する手段と、
   前記外的要因ノイズが付加された前記学習用の地磁気マップを用いて、機械学習を行って分類器を作成する手段と、
   を含む測位用地磁気マップの作成システム。

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