JP2018205195A - ウェアラブル機器、およびウェアラブル機器の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】位置情報の検出に係る消費電力を低減することによって、長時間使用が可能なウェアラブル機器を提供する。
【解決手段】ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００は、位置検出部（ＧＰＳモジュール１１）と、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも一つを含むセンサー部１２と、位置検出部およびセンサー部と電気的に接続された処理部１８と、を備え、処理部は、位置検出部およびセンサー部からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、該行動状態に基づいて、位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ウェアラブル機器、およびウェアラブル機器の制御方法に関する。

従来、ＧＰＳ（Global Positioning System）信号を用いた位置情報取得システムが知られている。このようなＧＰＳを用いたシステムでは、例えば屋内やビルの谷間などＧＰＳ信号を精度よく受信できないという弱点があり、この弱点をフォローするために、種々のセンサーを用いた慣性航法を利用した技術が開示されている。特に、カーナビゲーションのような、水平移動を行う移動体に固定する機器に係るシステムは多数の技術開示がされているが、これに対し、水平移動だけではない機器に係るシステムとしてのウェアラブル機器においては、慣性航法の適用には、より高度な技術的対応を要する。このような、機器が水平移動だけではないシステムとしてのウェアラブル機器における慣性航法の適用例として、特許文献１では、加速度センサー、ジャイロセンサー、および地磁気センサーを用いた慣性航法システムが開示されている。

特開２００４−１６３１６８号公報

特許文献１のウェアラブル機器における慣性航法システムでは、加速度センサーによるユーザーの歩数および歩幅と、３軸のジャイロセンサー（角速度センサー）によるユーザーの歩行方位と、を利用した慣性航法のアルゴリズムを採用している。しかしながら、歩行方位の推定にＧＰＳと同程度の電力が必要なジャイロセンサーを用いているため、バッテリー寿命が短くなってしまい、ウェアラブル機器を長時間使用することが困難であるという課題を有していた。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］本適用例に係るウェアラブル機器は、位置検出部と、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも一つを含むセンサー部と、前記位置検出部および前記センサー部と電気的に接続された処理部と、を備え、前記処理部は、前記位置検出部および前記センサー部からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、前記行動状態に基づいて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とする。

本適用例に係るウェアラブル機器によれば、位置検出部および前記センサー部からの信号に基づいて、判定したユーザーの行動状態に基づいて、位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させる位置検出部や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器を長時間使用することが可能となる。

［適用例２］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記行動状態は、直線移動、およびカーブ移動を含み、前記処理部は、前記位置検出部および前記センサー部からの信号に基づき、所定の方向変化を検出した場合に、前記位置検出部を起動させることが好ましい。

本適用例によれば、ユーザーが同一方向に移動している場合は、消費電力の大きな位置検出部を停止させ、他のセンサーによって位置情報を推測する。そして、ユーザーの所定の方向変化を検出した場合、即ちユーザーが今までと異なる方向に移動したと判定した場合に、詳細な位置情報を取得するための位置検出部を起動させる。このように、消費電力の大きな位置検出部の動作時間を短くして位置情報を取得することができるため、消費電力を低減させることができる。なお、「所定の方向変化」とは、設定された方向変化の大きさを基準値とし、その基準値よりも大きな方向変化の生じた場合のことをいう。

［適用例３］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記行動状態は、体動周期を有する行動を含み、前記処理部は、前記体動周期に基づいて前記ユーザーの行動種別を判定し、前記行動種別に合せて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することが好ましい。

本適用例によれば、行動状態に含まれる体動周期に基づいてユーザーの行動種別を判定し、行動種別に合せて位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させる位置検出部や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器を長時間使用することが可能となる。

［適用例４］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記処理部は、前記ユーザーの体動周期に合わせて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することが好ましい。

本適用例によれば、ユーザーの体動周期に合せて位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させる位置検出部や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器を長時間使用することが可能となる。

［適用例５］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記処理部は、前記行動種別、もしくは前記体動周期に合せて、前記位置検出部を起動させることが好ましい。

本適用例によれば、ユーザーの行動種別、もしくは体動周期に合せて、詳細な位置情報を取得するための位置検出部を起動させる。このように、消費電力の大きな位置検出部の動作時間を短くして位置情報を取得することができるため、消費電力を低減させることができる。

［適用例６］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記処理部は、前記位置検出部を起動させた場合に、前記加速度センサーを停止させる、もしくは学習機能を起動させる、のいずれかを選択することが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部の位置情報と加速度センサーの検出データとの学習が必要かを判断して、加速度センサーを停止させるか否かを選択する。これにより、加速度センサーの不要な動作を排除することができるため、さらに消費電力を低減することができる。

［適用例７］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記処理部は、前記位置検出部を起動させた場合に、前記地磁気センサーを停止させる、もしくは学習機能を起動させる、のいずれかを選択することが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部の位置情報と地磁気センサーの検出データとの学習が必要かを判断して、地磁気センサーを停止させるか否かを選択する。これにより、地磁気センサーの不要な動作を排除することができるため、さらに消費電力を低減することができる。

［適用例８］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記処理部は、前記地磁気センサーからの信号に基づいて、所定距離、もしくは所定時間に亘って直線移動をしていると判定した場合、前記位置検出部を停止させることが好ましい。

本適用例によれば、ユーザーが所定時間に亘って直線移動をしている場合は、位置検出部を用いずに加速度センサーや気圧センサーによって推測された位置情報を得ることができる。したがって位置検出部を動作させる電力が不要となるため、消費電力を低減することができる。

［適用例９］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記位置検出部は、ＲＦ受信回路部、ベースバンド回路部、および演算部を含み、前記位置検出部を停止させる場合は、前記ＲＦ受信回路部、前記ベースバンド回路部、および前記演算部の少なくとも一つを停止させることが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部の構成要素の内の、ＲＦ受信回路部、ベースバンド回路部、および演算部の少なくとも一つを停止させることにより、消費電力を低減させることができる。

［適用例１０］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記位置検出部の動作時間よりも、前記センサー部の動作時間の方が長いことが好ましい。

本適用例によれば、比較的消費電力の大きな位置検出部の動作時間をセンサー部に含まれるセンサーの動作時間よりも短くすることにより、低消費電力化を図ることができる。

［適用例１１］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記位置検出部の停止タイミングは、前記センサー部の起動タイミングよりも後刻であることが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部の動作とセンサー部に含まれるセンサーの動作とが重複する時間を頻繁に得ることができ、頻繁に学習を行うことができる。

［適用例１２］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記位置検出部の起動タイミングは、前記センサー部の停止タイミングよりも前刻であることが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部の動作とセンサー部に含まれるセンサーの動作とが重複する時間を頻繁に得ることができ、頻繁に学習を行うことができる。

［適用例１３］上記適用例に記載のウェアラブル機器において、前記位置検出部が動作中であり、且つ前記センサー部が動作中であるとき、前記位置検出部の測位結果と前記センサー部の出力との相関を学習することが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部が動作中であり且つセンサー部が動作中であるときの位置検出部の測位結果とセンサー部の出力との相関を学習することにより、センサー部による位置情報の推測精度を高めることができる。

［適用例１４］本適用例に係るウェアラブル機器の制御方法は、位置検出部と、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも一つを含むセンサー部からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、前記行動状態に基づいて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とする。

本適用例に係るウェアラブル機器の制御方法によれば、位置検出部および前記センサー部からの信号に基づいて、判定したユーザーの行動状態に基づいて、位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させる位置検出部や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器を長時間使用することが可能となる。

［適用例１５］上記適用例に記載のウェアラブル機器の制御方法において、前記行動状態に含まれる体動周期に基づいて前記ユーザーの行動種別を判定し、前記行動種別に合せて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することが好ましい。

本適用例によれば、位置検出部および前記センサー部からの信号に基づいて、判定したユーザーの行動状に含まれる体動周期に基づいて、位置検出部、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させる位置検出部や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器を長時間使用することが可能となる。

本発明のウェアラブル機器を含む運動支援システムの概要を示す概略構成図。 本発明のウェアラブル機器の実施形態に係るランニングウォッチの主要な構成例を示すブロック図。 ランニングウォッチを構成する処理部の構成例を示すブロック図。 ランニングウォッチに係る位置情報の取得処理手順を示すフローチャート。 位置情報の取得手順の応用例を示すフローチャート。 主成分分析処理を用いた処理手順を示すフローチャート。 加速度分布処理の処理手順を示すフローチャート。 地磁気センサーによる移動方向の計算処理の一例を示すフローチャート。 移動方向の推測に係る移動例を示す図。 移動方向の推測過程を示す概念図。 移動方向の推測結果を示す概念図。 加速度センサーによる差分の位置の計算処理の一例を示すフローチャート。 気圧センサーによる高度方向の高度の計算処理の一例を示すフローチャート。 学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示１を示すタイミングチャート。 学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示２を示すタイミングチャート。 学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示３を示すタイミングチャート。 学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示４を示すタイミングチャート。 学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示５を示すタイミングチャート。 ランニングウォッチに係る位置情報の取得手順の応用例を示すフローチャート。 ランニングウォッチに係る位置の軌跡の表示方法１を示すフローチャート。 ランニングウォッチに係る位置の軌跡の表示方法２を示すフローチャート。

以下、本発明のウェアラブル機器（携帯型電子機器）を含む運動支援システム、およびウェアラブル機器の制御方法の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、各実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．ウェアラブル機器を含む運動支援システム
先ず、本発明のウェアラブル機器（携帯型電子機器）を含む運動支援システムの実施形態について説明する。以下では、運動支援システムに用いられる検出装置として、例えばユーザーの手首に装着され、位置検出部や加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーを含むセンサー部などを備えたウェアラブル機器を例示して説明する。なお、位置検出部としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）、あるいは無線通信電波やネットワーク網と連携して絶対位置を算出できる無線測位などを適用することができる。

なお、本明細書におけるウェアラブル機器は、手首に装着されるウェアラブル機器を例にとって説明するが、各実施形態に係るウェアラブル機器は、頸部や足首など、ユーザーの他の部位に装着されてもよい。また、各実施形態のウェアラブル機器は、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサー以外のセンサーを含んでもよい。

１．１．運動支援システムの構成
次に、図１、図２、および図３を参照して、本発明のウェアラブル機器を含む運動支援システムの構成について説明する。図１は、運動支援システムの概要を示す概略構成図である。図２は、本発明のウェアラブル機器の実施形態に係るランニングウォッチの主要な構成例を示すブロック図である。図３は、ランニングウォッチを構成する処理部の構成例を示すブロック図である。なお、以下では、位置検出部やセンサー部などを備えたウェアラブル機器としてランニングウォッチ１００を例示する。このランニングウォッチ１００は、ユーザーの手首に装着されて使用され、ユーザーの位置情報や速度情報、距離情報などを計測し、表示する。

本実施形態に係る運動支援システム１０００は、図１に示すように、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００と、運動支援装置としての携帯端末装置６００と、携帯端末装置６００とネットワークＮＥを介して接続される情報処理装置７００と、を含む。

携帯端末装置６００は、例えばスマートフォンやタブレット型の端末装置などで構成することができる。携帯端末装置６００は、ランニングウォッチ１００と近距離無線通信や有線通信（不図示）などによって接続されている。携帯端末装置６００は、ネットワークＮＥを介してＰＣ（Personal Computer）やサーバーシステムなどの情報処理装置７００と接続されることができる。ここでのネットワークＮＥは、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、近距離無線通信など、種々のネットワークを利用できる。この場合、情報処理装置７００は、ネットワークＮＥを介してランニングウォッチ１００で計測されたユーザーの位置情報や速度情報、距離情報などを受信し、記憶する処理記憶部として実現される。

なお、ランニングウォッチ１００は、携帯端末装置６００との通信が可能であればよく、直接的にネットワークＮＥに接続する必要がない。よって、ランニングウォッチ１００の構成を簡略化することが可能になる。ただし、運動支援システム１０００において、携帯端末装置６００を省略し、ランニングウォッチ１００と情報処理装置７００とを直接接続する変形実施も可能である。このような構成の場合、ランニングウォッチ１００の計測情報を情報処理装置７００へ直接送信し、情報処理装置７００における解析結果を受信することができるので、利用者の利便性を向上させることができる。

また、運動支援システム１０００は、情報処理装置７００により実現されるものには限定されない。例えば、運動支援システム１０００は、携帯端末装置６００により実現されてもよい。例えばスマートフォンなどの携帯端末装置６００は、サーバーシステムに比べれば処理性能や記憶領域、バッテリー容量に制約があることが多いが、近年の性能向上を考慮すれば、十分な処理性能などを確保可能となることも考えられる。よって、処理性能などの要求が満たされるのであれば、携帯端末装置６００を本実施形態に係る運動支援システム１０００とすることが可能である。

また、運動支援システム１０００は、一つの装置により実現するものには限定されない。例えば、運動支援システム１０００は、ランニングウォッチ１００、携帯端末装置６００、および情報処理装置７００のうちの２以上の装置を含んでもよい。この場合、運動支援システム１０００で実行される処理は、いずれか一つの機器において実行されてもよいし、複数の機器で分散処理されてもよい。また、本実施形態に係る運動支援システム１０００が、検出装置としてのランニングウォッチ１００、運動支援装置としての携帯端末装置６００、情報処理装置７００とは異なる機器を含むことも妨げられない。

さらに、端末性能の向上、あるいは利用形態などを考慮した場合、ランニングウォッチ１００により、本実施形態に係る運動支援システム１０００（携帯端末装置６００）を実現する実施形態とすることができる。

また、本実施形態の運動支援システム１０００は、情報（例えばプログラムや各種のデータ）を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーを含む。プロセッサーは、例えば各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよいし、あるいは各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。プロセッサーは、例えばＣＰＵであってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）など、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡＳＩＣによるハードウェア回路でもよい。メモリーは、例えばＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、ハードディスク装置などの磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置などの光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、運動支援システム１０００の各部の機能が実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。

１．２．ウェアラブル機器（ランニングウォッチ）の構成
次に、図２を参照して本発明のウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００の構成例について説明する。図２に示すように、ランニングウォッチ１００は、位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１と、センサー部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。

位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星信号をＧＰＳアンテナ１１１によって受信し、受信したＧＰＳ衛星信号に重畳して搬送されているＧＰＳ衛星の軌道情報（エフェメリスやアルマナック）などの航法メッセージに基づいて、ＧＰＳモジュール１１を携帯するユーザーの位置、および移動速度を計測して随時処理部１８に出力する。以下、ＧＰＳモジュール１１によって計測される移動速度を「ＧＰＳ移動速度」という。本形態のＧＰＳモジュール１１は、ＧＰＳアンテナ１１１と接続され、ＲＦ受信回路部１１２と、ＲＦ受信回路部１１２からのデータを記憶するメモリー部１１３と、ＲＦ受信回路部１１２からのデータを処理し、処理結果を出力するベースバンド回路部１１４と、ベースバンド回路部１１４からの処理結果を使って位置情報を算出する演算部１１５と、を備えている。なお、演算部１１５は必須構成では無く、ベースバンド回路部１１４からの処理結果を処理部１８が取得し、処理部１８が処理結果を使って位置情報を算出するように構成しても良い。

ＧＰＳアンテナ１１１は、ＧＰＳ衛星から送信されているＧＰＳ衛星信号を含むＲＦ（Radio Frequency）信号を受信するアンテナである。ＧＰＳ衛星信号は、拡散符号の一種であるＣ／Ａ（Coarse／Acquisition）コードによってスペクトラム変調された信号であり、１．５７５４２［ＧＨｚ］の搬送波に重畳されている。

ＲＦ受信回路部１１２は、ＧＰＳアンテナ１１１によって受信されたＲＦ信号を中間周波数の信号（ＩＦ（Intermediate Frequency）信号）にダウンコンバートし、増幅などした後、デジタル信号に変換して出力する。

メモリー部１１３は、ＲＦ受信回路部１１２によって受信され、デジタルデータに変換された受信信号のデータを記憶する。

ベースバンド回路部１１４は、メモリー部１１３に記憶されている受信信号のデータを用いてＧＰＳ衛星信号を捕捉および追尾する。演算部１１５は、捕捉したＧＰＳ衛星信号から取得した時刻情報、ＧＰＳ衛星とランニングウォッチ１００のＧＰＳアンテナ１１１との間の距離情報および衛星軌道情報などを用いて、ＧＰＳアンテナ１１１の位置、つまりランニングウォッチ１００を携帯するユーザーの位置などおよび移動速度や時計誤差を算出する。また、演算部１１５は、ベースバンド回路部１１４からの処理結果（メジャーメント）を使って位置情報を算出する。

センサー部１２は、ユーザーの移動方向、速度、距離、および高度などのデータを検出し、移動方向情報、速度情報、距離情報、および高度情報などとして取得する。本形態のセンサー部１２は、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の三つのセンサーを備えている。なお、センサー部１２は、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の内の少なくとも一つを備えない構成や、例えば脈波センサーなどの生体センサーや角速度（ジャイロ）センサーなど、他のセンサーを備えた構成であってもよい。

加速度センサー１２１は、ユーザーの加速度ベクトルを検出する。加速度センサー１２１としては、例えばＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーが用いられる。この加速度センサー１２１が検出した加速度ベクトルは、検出加速度の信号として処理部１８に出力される。

地磁気センサー１２２は、地磁気における磁界の向きを計測することができる。そして、地磁気センサー１２２で計測された計測データは、信号として処理部１８に出力され、ユーザーの移動方向情報（方位情報）とすることができる。

気圧センサー１２３は、ユーザーの現在位置に係る気圧データを取得することができる。そして、気圧センサー１２３が取得した気圧データは、信号として処理部１８に出力され、ユーザーの現在位置の高度（標高）情報とすることができる。

操作部１３は、ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチなどの各種スイッチ、タッチパネルなどの入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた操作信号を処理部１８に出力する。

表示部１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬＤ（Electroluminescence display）などの表示装置によって実現されるものであり、処理部１８から入力される表示信号に基づいて各種画面を表示する。

音出力部１５は、スピーカーなどの音出力装置によって実現されるものであり、処理部１８から入力される音信号に基づいて各種の音の出力を行う。

通信部１６は、処理部１８の制御のもと、装置内部で利用される情報を外部の情報処理装置７００などとの間で送受するための通信装置である。通信部１６の通信方式としては、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式や、クレイドルと呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式、無線通信を利用して無線接続する形式など、種々の方式を適用可能である。例えば、この通信部１６を介してランニングウォッチ１００が計測したユーザーの位置情報や速度情報、距離情報などをＰＣ（パソコン：Personal Computer）に送信し、ＰＣにおいてこれらを閲覧したりデータ管理するといったことが適宜行われる。

時計部１７は、ランニングウォッチ１００の内部時計であり、水晶振動子および発振回路からなる水晶発振器などで構成される。時計部１７の計時時刻は、処理部１８に随時出力される。

処理部１８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのマイクロプロセッサー、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの制御装置および演算装置によって実現されるものであり、ランニングウォッチ１００の各部を統括的に制御する。また、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２と電気的に接続され、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定する。そして、判定された行動状態に基づいて、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを起動させたり停止させたりするなど制御し、ユーザーの位置情報（現在位置情報）を得ることができる。ここで、ユーザーの行動状態とは、ユーザーが同一方向に移動している状態、即ち直線運動（直線移動）を行っている状態、もしくはユーザーが設定されている基準値以上の進行方向の変化を起こしながら移動している状態、即ちユーザーが今までと異なる方向に移動した（カーブ移動あるいは方向変化を伴う行動）状態、ユーザーが静止状態から運動状態に移行した状態、ユーザーが運動状態から静止状態に移行した状態、ユーザーの移動速度が変化した状態などを含む。また、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２からの信号に基づいて判定された、ユーザーが実施している行動種別が行動状態に含まれても良い。行動種別は、たとえば歩行、走行、睡眠、水泳、自転車などユーザーの行動の種類やユーザーの実施している競技種目を表す情報である。

この処理部１８は、図３に示すように、加速度分布分析処理部１８１と、変動サイクル算出部１８２と、状態判定部１８５と、学習可否判定部１８６と、学習処理部１８７と、位置情報処理部１８８、ＧＰＳ制御部１８９と、センサー制御部１９０とを備える。なお、処理部１８を構成する各部は、専用のモジュール回路などのハードウェアで構成することとしてもよい。

加速度分布分析処理部１８１は、後述する加速度分布分析処理を行い（図６を参照）、検出加速度に基づいて第１主成分データ（以下適宜「ＰＣＡ１」という）、第２主成分データ（以下適宜「ＰＣＡ２」という）、および固有ベクトルなどを取得する。検出加速度の主成分分析結果である第１主成分データおよび第２主成分データは、例えば、一方がユーザーの身体の上下動方向成分、他方が腕振り方向成分に対応する。

変動サイクル算出部１８２は、例えば、ユーザーが単位時間当たりに踏むステップ数（ピッチ）に相当するステップ動作の変動サイクルとしての周波数を得るための処理を行う。ここで、本実施形態では、変動サイクルとしての「周波数」には算出方法の違いにより幾つかの種類があり、例えば、ＦＦＴや自己相関などの周波数解析を用いて算出する方法があり、また、最尤推定を用いて算出する方法を用いることで、より精度を上げて算出することができる。

変動サイクル算出部１８２は、周波数解析処理部１８４を含む。周波数解析処理部１８４は、周波数解析処理として、例えば後述する自己相関処理を行い、ＰＣＡ１の周波数（第１の変動サイクル）とパワー（第１の変動強度）、ＰＣＡ２の周波数（第２の変動サイクル）とパワー（第２の変動強度）とを取得する。

状態判定部１８５は、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２からの信号に基づいて、直線移動、カーブ移動などのユーザーの行動状態、およびユーザーの行動種別を判定する。状態判定部１８５は、行動状態の判定において所定の方向変化を判定した場合、もしくは判定された行動種別に合せて、判定信号をＧＰＳ制御部１８９およびセンサー制御部１９０に送信する。なお、行動状態の判定における「所定の方向変化」とは、設定されている方向変化の大きさを基準値とし、その基準値よりも大きな方向変化の生じた場合のことをいう。また、状態判定部１８５は、状態判定処理を行い、ＰＣＡ１の周波数（第１の周波数）とＰＣＡ２の周波数（第２の周波数）とが、事前に設定される周波数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「走行」「歩行」または「移動運動状態以外」として判定することができる。

学習可否判定部１８６は、後述する学習可否判定処理を行い、ＧＰＳ衛星信号の信号強度およびユーザーの状態に基づいて学習の可否を判定する。学習可否判定部１８６は、ＧＰＳモジュール１１が動作中であり、且つセンサー部１２が動作中であるとき、ＧＰＳモジュール１１の測位結果とセンサー部１２の出力との相関を学習することとする。このような場合に学習を行うことによりセンサー部１２による位置情報の推測精度を高めることができる。

学習処理部１８７は、学習可否判定部１８６によりユーザーの状態が学習可と判定した場合に学習処理を行う。具体的には、学習処理部１８７は、ＧＰＳの位置情報、第１の主成分方向および第２の主成分方向の少なくとも一方の周波数（変動サイクル）、およびセンサー部１２からの信号に基づいて、位置情報の推測関係式を導出する。

位置情報処理部１８８は、行動状態の判定においてユーザーが同一方向に移動している場合、もしくは判定された行動種別に変化のない場合は、前回の位置情報とセンサー部１２の加速度センサー１２１の信号とによって位置情報を推測する。また、行動状態の判定においてユーザーの移動方向の変化を検知した場合、もしくは判定された行動種別に変化があった場合は、起動したＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて詳細な位置情報を取得する。

ＧＰＳ制御部１８９は、行動状態の判定において所定の方向変化を判定した場合、もしくは判定された行動種別に合せて状態判定部１８５から送信された判定信号を受信し、ＧＰＳモジュール１１を起動させたり、停止させたりするなどの制御処理を行う。

具体的に、ＧＰＳ制御部１８９は、行動状態の判定においてユーザーが同一方向に移動している場合、もしくは判定された行動種別に変化のない場合は、消費電力の大きなＧＰＳモジュール１１を停止させる。また、ＧＰＳ制御部１８９は、行動状態の判定においてユーザーの所定の方向変化を検出した場合、即ちユーザーが今までと異なる方向に移動したと判定した場合、もしくは判定された行動種別に変化のあった場合は、詳細な位置情報を取得するためにＧＰＳモジュール１１を起動させる。

センサー制御部１９０は、行動状態の判定において所定の方向変化を判定した場合、もしくは判定された行動種別に合せて状態判定部１８５から送信された判定信号を受信し、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のそれぞれを起動させたり、停止させたりするなどの制御処理を行う。

具体的に、センサー制御部１９０は、行動状態の判定においてユーザーが同一方向に移動している場合、もしくは判定された行動種別に変化のない場合は、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のいずれかを起動させる。より具体的に、例えば加速度センサー１２１を起動させ、加速度センサー１２１の計測した移動速度などからＧＰＳモジュール１１の停止状態におけるユーザーの位置情報を推測することができる。また、センサー制御部１９０は、行動状態の判定においてユーザーの所定の方向変化を検出した場合、即ちユーザーが今までと異なる方向に移動したと判定した場合、もしくは判定された行動種別に変化のあった場合は、起動していた加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３を停止させる。より具体的に、例えばＧＰＳモジュール１１の停止状態におけるユーザーの位置情報を推測するために起動させていた加速度センサー１２１を停止させる。

記憶部２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの各種ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスクなどの記憶媒体により実現されるものである。記憶部２０には、ランニングウォッチ１００を動作させ、このランニングウォッチ１００が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータなどが事前に記憶され、或いは処理の都度一時的に記憶される。

この記憶部２０には、処理部１８を加速度分布分析処理部１８１、変動サイクル算出部１８２、状態判定部１８５、学習可否判定部１８６、学習処理部１８７、位置情報処理部１８８、ＧＰＳ制御部１８９、およびセンサー制御部１９０として機能させ、ユーザーの現在位置の推定処理を行うための位置推定プログラム２１が記憶される。

また、記憶部２０には、分析結果データ２２と、移動方向推定プログラム２３と、ヒストグラムデータ２４と、行動状態判定プログラム２５と、学習データ２６と、行動種別判定プログラム２７と、位置情報データ２８とが記憶される。

分析結果データ２２は、前回データ２２１と、今回データ２２３とを含む。位置推定処理は１秒毎に繰り返し行われる。前回データ２２１は、加速度分布分析処理部１８１が前回（１秒前に）取得した第１主成分データ（ＰＣＡ１）、第２主成分データ（ＰＣＡ２）、および固有ベクトルなどを記憶する。そして、今回データ２２３は、加速度分布分析処理部１８１が今回取得した第１主成分データ（ＰＣＡ１）、第２主成分データ（ＰＣＡ２）、および固有ベクトルなどを記憶する。

移動方向推定プログラム２３は、ＧＰＳモジュール１１からの信号、および地磁気センサー１２２の出力データを主成分分析して取得した主成分データから、ユーザーの移動方向（進行方向）を推定するための処理プログラムとして記憶される。

ヒストグラムデータ２４は、繰り返される位置情報の推定処理の過程で収集したＰＣＡ１の周波数（第１の変動サイクル）およびＰＣＡ２の周波数（第２の変動サイクル）のヒストグラムを記憶する。

行動状態判定プログラム２５は、ＧＰＳモジュール１１、およびセンサー部１２からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定する処理プログラムとして記憶される。本形態におけるユーザーの行動状態とは、ユーザーが同一方向に移動している場合の直線移動、もしくはユーザーの所定の方向変化を検出した場合のカーブ移動を含む。

学習データ２６は、繰り返される位置情報の推測処理の過程で収集される。そして学習データ２６は、学習処理部１８７が位置情報の推測関係式を学習・更新する際に参照される。

行動種別判定プログラム２７は、行動状態に含まれる体動周期に基づいて、ユーザーの行動種別を判定するプログラムとして記憶される。ここで、体動周期とは、ユーザーの歩行、もしくはランニングなどに係る身体の動きの周期と言い換えることができ、例えば１歩当たりの歩行時間（６００ｍｓ／歩）、もしくは１分間当たりの歩数（１００歩／分）などによって表すことができる。

位置情報データ２８は、位置情報処理部１８８が位置情報の算定処理を行うたびに出力するユーザーの位置情報（現在位置情報）を時系列で記憶する。

１．３．ウェアラブル機器（ランニングウォッチ）の制御方法
次に、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００の制御方法について図４Ａから図１１を参照して説明する。図４Ａは、ランニングウォッチに係る位置情報の取得処理手順を示すフローチャートである。図４Ｂは、位置情報の取得手順の応用例を示すフローチャートである。図５は、主成分分析処理を用いた処理手順を示すフローチャートである。図６は、加速度分布処理の処理手順を示すフローチャートである。図７は、地磁気センサーによる移動方向の計算処理の一例を示すフローチャート。図８は、移動方向の推測に係る移動例を示す図。図９Ａは、移動方向の推測過程を示す概念図。図９Ｂは、移動方向の推測結果を示す概念図。図１０は、加速度センサーによる差分の位置の計算処理の一例を示すフローチャートである。図１１は、気圧センサーによる高度方向の高度の計算処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の手順の説明では、上述した運動支援システム１０００およびランニングウォッチ１００の構成の説明に用いた符号と同じ符号を適用して説明する。

本発明に係るランニングウォッチ１００の制御方法は、位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１と、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも一つを含むセンサー部１２からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、判定された行動状態に基づいて、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを制御し、位置情報を取得する。なお、ここで説明する処理手順は、処理部１８が記憶部２０から位置推定プログラム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１００は、図４Ａの処理手順に従って処理を行うことでユーザーの位置の確定や推定を実施する。

以下、ランニングウォッチ１００の制御方法を、図４Ａに沿って説明する。ここで、図４Ａに示す位置情報の取得処理手順は、例えば、操作部１３を介してユーザーの計測開始操作がなされると開始され、計測終了操作がなされるまでの間、ステップＳ１０１〜ステップＳ１２４の処理が所定の周期、例えば１秒毎に繰り返し実行される。また、計測開始操作がなされると、ＧＰＳモジュール１１による現在位置などの計測や加速度センサー１２１による検出加速度の検出や地磁気センサー１２２による移動方向の検出などが開始され、位置情報の取得処理手順が終了するまで並行実行される。なお、本処理手順では、気圧センサー１２３に係る処理についての説明を省略するが、気圧センサー１２３を用いた処理手順については後述する。

また、加速度センサー１２１や地磁気センサー１２２からは随時検出結果信号が出力されるが、処理部１８では、所定のサンプリングレートで検出加速度データもしくは検出方位データとしてサンプリングして取り込み、位置推定処理やＧＰＳモジュール１１の制御に利用する。サンプリングレートは、例えば１秒間に３２サンプルとすることができるが、勿論、他のサンプリングレートであってもよい。

ランニングウォッチ１００を手首に装着したユーザーは、操作部１３を介して計測開始操作を行い、この計測開始操作によって一連の処理手順が開始される。図４Ａに示すように、先ず、処理部１８は、位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１を起動し、衛星信号を取得する（ステップＳ１０１）。また、処理部１８は、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１による加速度データに係る信号、および地磁気センサー１２２による移動方向データに係る信号を取得する（ステップＳ１０２）。

次に、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、および地磁気センサー１２２からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定する（ステップＳ１０４）。なお、ユーザーの行動状態を判定する判定方法（判定手順）については後述する。

ここで、ＧＰＳモジュール１１を用いて算出される位置情報は、ＧＰＳ衛星信号を受信する際のドップラー周波数を利用しているため、ビル街や森林などＧＰＳ衛星信号の受信環境が悪い場合は誤差が大きくなり、結果的に正しい位置がずれてしまいがちであった。また、加速度センサー１２１によって移動速度を求める場合などに当たり、検出加速度を時間積分する場合には、ユーザーの体動が無い或いは少ないことが前提となるため、例えば着地による体動を伴う歩行や走行では正しい速度を算出し難く、また、腕振りや足の前後動を伴う四肢にランニングウォッチ１００を装着する場合には、正しい速度を算出するのは一層困難であった。

このような課題に対応するため、本形態では処理手順では、図５に示すような主成分分析処理を適用した処理手順を用いている。以下、この主成分分析処理を適用した処理手順について、図５および図６を参照して説明する。

図５に示す処理手順では、先ず、加速度センサー１２１により、３軸（ｘ，ｙ，ｚ）の各軸方向の加速度が取得される（ステップＳ１）。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１２１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Ｓ３）。主成分の方向は、例えば上位二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）および第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。

図６は、加速度分布分析処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、加速度分布分析処理では、加速度分布分析処理部１８１は、主成分分析によって過去１秒間の３２サンプル分の検出加速度の分布の散布方向を分析する（ステップＳ３１）。なお、主成分分析の詳細については従来公知であるため説明は省略するが、本実施形態では、図６に示した第１主成分および第２主成分と直交する方向を第３主成分（上下動方向成分および腕振り方向成分以外の成分）として三つの主成分を抽出し、これら各主成分の固有値および固有ベクトルを算出する。

そして、この主成分分析により、加速度分布分析処理部１８１は、第１主成分の方向を第１の座標軸、第２主成分の方向を第２の座標軸、第３主成分の方向を第３の座標軸とする分布座標を設定し（ステップＳ３３）、検出加速度の各値を分布座標に変換して（ステップＳ３５）、分布座標における検出加速度の第１の座標軸の各値を第１主成分データ（ＰＣＡ１）、第２の座標軸の各値を第２主成分データ（ＰＣＡ２）として取得する（ステップＳ３７）。

その後、加速度分布分析処理部１８１は、第１主成分データ（ＰＣＡ１）、第２主成分データ（ＰＣＡ２）、および固有ベクトルを少なくとも含めたものを今回データ２２３として分析結果データ２２を更新する（ステップＳ３９）。また、２回目以降の速度推定処理では、加速度分布分析処理部１８１は、更新前の今回データ２２３を前回データ２２１として分析結果データ２２を更新する。

以上、図６を参照して説明した加速度分布分析処理によれば、検出加速度から身体の上下動方向成分および腕振り方向成分を分離・抽出することができる。これによれば、検出加速度の値に含まれる走り方や歩き方、腕の振り方などに相関しない除外成分（第３主成分）を除外した上で以降の処理に用いることができる。また、このようにすることで、以降の処理においては、加速度センサー１２１の各軸方向（ｘ，ｙ，ｚ）を意識する必要がない。これによれば、ランニングウォッチ１００の装着向きなどの装着状態に影響されることなく推定移動速度の算出を行うことができる。

図５に戻る。ステップＳ３の加速度分布分析処理（主成分分析処理）を終えると、続いて周波数解析処理部１８４が、周波数解析処理を行う（ステップＳ５）。ここでの処理は、前回データ２２１および今回データ２２３として分析結果データ２２に記憶されている過去２秒分の第１主成分データ（ＰＣＡ１）および第２主成分データ（ＰＣＡ２）を用いる。

上述したように、第１主成分データ（ＰＣＡ１）および第２主成分データ（ＰＣＡ２）は、それぞれ対応する第１主成分方向の動作および第２主成分方向の動作の変動サイクルで周期的に変化する。したがって、例えば、第１主成分データ（ＰＣＡ１）に着目すれば、その周波数は、複数の周期変動波形のピークを検出し、その複数のピーク間の時間の平均値などから求めることができる。しかし、実際の周期変動波形には、周期変動のピーク以外にも別のピークが出現するため、誤検出の原因となる。

この誤検出を低減するには、ピーク検出を行う第１主成分データ（ＰＣＡ１）や第２主成分データ（ＰＣＡ２）の時間長を長くする方法が考えられるが、ピッチなどの時間変化に対する追従性が損なわれる他、これら第１主成分データ（ＰＣＡ１）などの周期変動波形そのものからは第１主成分方向や第２主成分方向のパワーを特定することができない。そこで、周波数解析処理部１８４は、過去２秒分の第１主成分データ（ＰＣＡ１）および第２主成分データ（ＰＣＡ２）から周波数およびパワーを取得するために、周波数解析処理を行う。周波数解析処理は、例えば自己相関処理を用いて行うことができる。

自己相関処理をすると、第１主成分データ（ＰＣＡ１）の周期性のみがピークとして現れた周期変動波形の全体的な形状を得ることができる。したがって、この自己相関処理結果についてピーク検出を行うことにより、それぞれのピーク間の時間からＰＣＡ１の周波数（第１の変動サイクル）を算出することができる。また、周波数解析処理部１８４は、第１主成分データ（ＰＣＡ１）の自己相関処理結果から、相関値の最大値を自己相関のパワー（第１の変動強度）としてさらに取得する。第２主成分データ（ＰＣＡ２）についても、周波数解析処理部１８４は、自己相関処理結果について同様の要領でピーク検出を行い、ＰＣＡ２の周波数（第２の変動サイクル）およびパワー（第２の変動強度）を算出する。

なお、この自己相関処理は、所定の周波数解析および所定の逆周波数解析を用いた処理、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理および逆ＦＦＴ処理を用いた処理で代替することができる。ＦＦＴ処理結果から上下動方向のパワー（ＰＣＡ１のＦＦＴ最大パワー）および腕振り方向のパワー（ＰＣＡ２のＦＦＴ最大パワー）をそれぞれ取得できる。ＦＦＴ処理および逆ＦＦＴ処理を利用することで、演算量を削減して、処理の高速化を図ることができる。

自己相関処理では、周波数解析処理部（ここでは自己相関処理部）１８４は先ず、分析結果データ２２を参照して前回データ２２１および今回データ２２３から第１主成分データ（ＰＣＡ１）を読み出し、過去２秒分の第１主成分データ（ＰＣＡ１）を処理対象に設定する。続いて、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、処理対象に設定した過去２秒分の第１主成分データ（ＰＣＡ１）をＦＦＴ処理する。

続いて、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、前述のＦＦＴ処理結果を逆ＦＦＴ処理する。そして、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、逆ＦＦＴ処理結果についてピーク検出を行い、ＰＣＡ１の周波数（第１の変動サイクル）および自己相関のパワー（第１の変動強度）を取得する。

その後、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、分析結果データ２２を参照して前回データ２２１および今回データ２２３から第２主成分データ（ＰＣＡ２）を読み出し、過去２秒分の第２主成分データ（ＰＣＡ２）を処理対象に設定する。そして、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、前述と同様の要領で、処理対象に設定した過去２秒分の第２主成分データ（ＰＣＡ２）をＦＦＴ処理し、そのＦＦＴ処理結果を逆ＦＦＴ処理する。そして、周波数解析処理部（自己相関処理部）１８４は、逆ＦＦＴ処理結果についてピーク検出を行い、ＰＣＡ２の周波数（変動サイクル）を取得する。

なお、逆ＦＦＴ処理の前に、第１主成分方向成分や第２主成分方向成分として想定される周波数域を外れた周波数をカットするようにしてもよく、このようにすれば自己相関処理の精度を向上させることができる。

以上説明した周波数解析処理（自己相関処理）によれば、ＰＣＡ１の周波数（第１の変動サイクル）およびＰＣＡ２の周波数（第２の変動サイクル）を誤算出することなく取得することができる。したがって、結果として後述する推定移動速度の算出精度の向上が図れる。また、相関値は、ＰＣＡ１およびＰＣＡ２のパワー（第１および第２の変動強度）として取得することができる。

図５に戻る。ステップＳ５の周波数解析処理を終えると、続いて、最尤推定方法を用いることによって、より確度の高い変動サイクルを算出することができる（ステップＳ７）。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Ｓ９）。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」または「歩行」なのか、「移動運動状態以外」なのかを判定する。

ここでの判定は、所定の閾値を定め、ＰＣＡ１の周波数および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、ＰＣＡ１の周波数および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、ＰＣＡ１の周波数およびＰＣＡ２の周波数が共に、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。

ステップＳ９の状態判定処理を終えると、続いて学習可否判定部１８６が、学習可否判定処理を行う（ステップＳ１１）。例えば、学習可否判定部１８６は、ＧＰＳモジュール１１がＧＰＳアンテナ１１１によって受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度を閾値処理し、所定の閾値以下の場合は学習しないと判定する。また、学習可否判定部１８６は、センサー部１２の動作状況を確認し、センサー部１２が動作中の場合に学習を行う。即ち、ＧＰＳモジュール１１、且つセンサー部１２が動作中であり、受信したＧＰＳ衛星信号の信号強度が十分な状態で学習を行う。後段の学習処理では、上述の状態判定処理で判定されたユーザーの状態に対応した歩行用または走行用の移動速度関係式の学習・更新にＧＰＳ移動速度を用いるが、ＧＰＳ衛星信号の信号強度が弱い場合にはＧＰＳ衛星信号の信頼性が低下するため、学習しないこととする。ここでの処理は、ＧＰＳ衛星信号の信号強度の信頼性を示す指標値とし、所定の閾値を低信頼性条件として事前に設定しておくことで実現できる。加えて、学習可否判定処理では、学習可否判定部１８６は、ユーザーの状態として「移動運動状態以外」が設定されている場合も学習しないと判定する。

一方、学習可否判定部１８６は、ＧＰＳ衛星信号の信頼性が低信頼性条件を満たさない場合や、設定されているユーザーの状態が「移動運動状態以外」でない場合は、学習すると判定する。

学習しないということは、後段の学習処理で行う学習データ２６の更新も行わないこととなる。したがって、以上説明した学習可否判定処理によれば、ＧＰＳ衛星信号の信頼性が低信頼性条件を満たす場合や、ユーザーが移動運動状態でない場合は学習データ２６の更新を抑止し、これを用いた移動速度関係式の学習・更新に用いることを抑止できる。これによれば、推定移動速度の算出精度が低下する事態を低減できる。

そして、ステップＳ１１の学習可否判定処理の結果学習すると判定した場合は（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、学習処理部１８７が学習処理を行い（ステップＳ１５）一連の手順を終了する。学習しないと判定した場合は（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１５の学習処理を行わずに、主成分分析処理を適用した処理手順の一連の処理を終了する。

学習処理では、先ず、学習処理部１８７は、例えば、ＧＰＳ移動速度と、変動サイクル（第１の変動サイクルおよび第２の変動サイクルの少なくとも一方）、および変動強度（第１の変動強度および第２の変動強度の少なくとも一方）を歩行用の学習データ２６に追加して更新する。ここで、上述の状態判定処理により「走行」と判定された場合には、変動サイクルおよび変動強度を走行用学習データに追加して更新する。ここでの処理により、学習データ２６には、ユーザーの状態が「歩行」のとき、または「走行」のときに取得した変動サイクルと、変動強度とを、ＧＰＳ移動速度と対応付けたものが、上述したように走行用学習データと歩行用学習データとで別々に区別して蓄積されることとなる。

続いて、学習処理部１８７は、学習データ２６を用い、公知の最小二乗法を適用して、確率変数ｗｊを有する移動速度関係式を学習によって導出する。学習データ２６には、ＧＰＳ移動速度と、変動サイクルと変動強度とが対応付けられたデータセットが随時蓄積されていく。例えば、１０個目のデータセットを学習データ２６に追加したタイミングでは、学習処理部１８７は、追加したデータセットを含む１０個のデータセットを用いて最小二乗法を行い、確率変数ｗｊを新たに決定する。したがって、今回のデータセットを反映した歩行用の移動速度関係式の導出が実現できる。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。

その後、学習処理部１８７は、最小二乗法によって学習データ２６を用いて導出した移動速度関係式を歩行用のものとし、新たに決定した確率変数ｗｊを設定して移動速度関係式データ２７３を更新する。

図４Ａに戻り、位置情報の取得処理手順の説明を続ける。
処理部１８は、ステップＳ１０６におけるユーザーの行動状態において、ユーザーが所定以上の進行方向の変化を起こしながら移動している状態、即ちユーザーが今までと異なる方向に移動している（カーブ移動）状態と判定した（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）場合、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定する（ステップＳ１０８）。

また、処理部１８は、ユーザーの行動状態において、ユーザーが所定距離、もしくは所定時間に亘って所定以上の進行方向の変化を起こさずに移動している状態、即ちユーザーが同一方向に移動する直線運動（直線移動）を行っている状態と判定した（ステップＳ１０６：Ｎｏ）場合、ＧＰＳモジュール１１を停止（ステップＳ１１０）し、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定する（ステップＳ１１２）。

上述のように、ユーザーが今までと異なる方向に移動している（カーブ移動）状態のときは、加速度センサー１２１などのセンサーの検出信号による推測によってユーザーの現在位置を求めることが難しく、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づく今回の位置（現在位置）の確定が必要となる。一方、ユーザーが同一方向に移動している（直線移動）状態のときは、ＧＰＳモジュール１１を停止させ、ＧＰＳモジュール１１からの信号を用いずに、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定することができる。

なお、ステップＳ１１０において、ＧＰＳモジュール１１を停止させる場合は、ＲＦ受信回路部１１２、ベースバンド回路部１１４、および演算部１１５の少なくとも一つを停止させることが好ましい。このようにＧＰＳモジュール１１を停止させることにより、再起動する場合のロスを抑制しつつ、消費電力を低減させることができる。なお、ＧＰＳモジュール１１に供給されるクロック信号（不図示）は、停止させないことが好ましい。クロック信号を常時供給させておくことにより、素早い再起動を行うことができる。ここで、クロック信号を供給するクロック供給源は、たとえば温度補償水晶発振器（ＴＣＸＯ）などの高精度なクロックであることが望ましい。

なお、後述するが、ＧＰＳモジュール１１を停止させた状態で、ユーザーが今までと異なる方向に移動している（カーブ移動）状態と判定した（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）場合、ＧＰＳモジュール１１を起動させ、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定する。

このように、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２からの信号に基づいて判定されたユーザーの行動状態により、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２の三つを制御して、ユーザーの位置情報を得ることができる。そして、直線移動している状態では、高消費電力のＧＰＳモジュール１１を停止させ、比較的低消費電力の加速度センサー１２１および地磁気センサー１２２を用いてユーザーの位置情報を得ることができることから、位置計測のために要する消費電力を低減させることができる。これにより、ランニングウォッチ１００のバッテリー寿命を長くすることができ、換言すれば、ランニングウォッチ１００を長時間使用することが可能となる。

ここで、ステップＳ１０４におけるユーザーの行動状態の判定では、センサー部１２に含まれている地磁気センサー１２２を用いた判定が行われる。この判定手順について、図７、図８、図９Ａ、および図９Ｂを参照して説明する。なお、以下の説明では、図８に示すような移動軌跡における移動方向の推定を例示して説明する。

先ず、処理部１８は、図７に示すように、地磁気センサー１２２から方向（ｅ，ｎ）を取得する（ステップＳ１３０）。ここで地磁気センサー１２２によって取得される方向（ｅ，ｎ）は、移動方向の軸を示しており、前述したような加速度分布分析処理（主成分分析処理）と同様な、地磁気センサー１２２のデータを主成分分析した結果に基づいて推定される。ここで推定された移動方向は、例えば図８、および図９Ａに示す移動方向の方向Ｄ１および方向Ｄ３のように、逆方向を示す２方向が推定され、この２方向から今回の移動方向を選択（２択）することになる。

次に、処理部１８は、前回の移動方向（ＧＰＳモジュール１１の測定による移動速度や移動方向を利用）を取得（ステップＳ１３２）し、所得した前回の移動方向に係るデータの内積を取り、その結果がプラスになるかマイナスになるかの判定を行なう（ステップＳ１３４）。そして、処理部１８は、ステップＳ１３４の判定によって、内積結果がプラス側になる方向（ベクトル同士のなす角度が−９０度〜＋９０度）を今回の移動方向と推定し（ステップＳ１３６）、内積結果が−側になる方向を今回の移動方向の逆方向と推定する（ステップＳ１３８）。このような推定により、図９Ｂに示すような、方向Ｄ１、方向Ｄ２、方向Ｄ１と逆方向の方向Ｄ３、および方向Ｄ２と逆方向の方向Ｄ４の四つの方向（移動方向）を特定することができる。そして処理部１８は、推定した移動方向に基づいて、ユーザーの行動状態を、ユーザーが今までと異なる方向に移動した（カーブ移動）状態であるか、もしくはユーザーが同一方向に移動する直線運動（直線移動）を行っている状態であるかについて判定を行なうことができる。

さらに、ＧＰＳモジュール１１を停止させ、ＧＰＳモジュール１１からの信号を用いずに、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定する、差分の位置の計算方法について、以下に図１０を参照して説明する。

先ず、処理部１８は、図１０に示すように、加速度センサー１２１からスピード［ｓ］を取得する（ステップＳ１５０）。なお、加速度センサー１２１は、ユーザーの上下動、腕振りの強さや大きさからスピード［ｓ］を取得することができる。このときのスピード［ｓ］は、今回の位置を算出するサンプリングレートを時間単位とした移動距離とする。例えば、今回の位置の算出を１秒に１回行うと仮定すると、スピード［ｓ］の単位は［ｍ／ｓｅｃ］となる。

次に、処理部１８は、地磁気センサー１２２から、前述したような方法により水平移動方向である今回の移動方向（ｅ，ｎ）を取得する（ステップＳ１５２）。このとき取得した移動方向は、（ｅ，ｎ）と表現しているが、そのノルムは「１」としても一般性を失わない。

次に、処理部１８は、記憶部２０（位置情報データ２８）から前回の位置（e_last，n_last）を取得する（ステップＳ１５４）。そして、処理部１８は、取得した移動方向（ｅ，ｎ）にスピード［ｓ］を乗算して相対的な移動量（位置）を求める。そして、処理部１８は、この相対的な位置に、前回の位置（e_last，n_last）を加算することによって、今回の位置を算出する（ステップＳ１５６）。以上により、ＧＰＳモジュール１１からの信号を用いずに、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から今回の位置（現在位置）を確定する計算方法である、差分の位置の計算方法の一連の手順を終了する。

図１０に示して説明した計算方法には、気圧センサー１２３を用いた手法を適用することができる。この気圧センサー１２３を用いた手法について図１１を参照して以下に説明する。気圧センサー１２３を用いることにより、図１０を参照して説明した水平方向の位置の算出に加えて、高さ方向（高低差）の差分の位置を求めることができる。

先ず、処理部１８は、図１１に示すように、加速度センサー１２１からスピード［ｓ］を取得する（ステップＳ１６０）。なお、加速度センサー１２１は、ユーザーの上下動、腕振りの強さや大きさからスピード［ｓ］を取得することができる。このときのスピード［ｓ］は、今回の位置を算出するサンプリングレートを時間単位とした移動距離とする。例えば、今回の位置の算出を１秒に１回行うと仮定すると、スピード［ｓ］の単位は［ｍ／ｓｅｃ］となる。

次に、処理部１８は、地磁気センサー１２２から、前述したような方法により水平移動方向である今回の移動方向（ｅ，ｎ）を取得する（ステップＳ１６２）。このとき取得した移動方向は、（ｅ，ｎ）と表現しているが、そのノルムは「１」としても一般性を失わない。

次に、処理部１８は、気圧センサー１２３から、前回の高度と今回の高度との差としての、高度の差分（Δｕ）を取得する（ステップＳ１６４）。

次に、処理部１８は、記憶部２０（位置情報データ２８）から前回の位置（e_last，n_last，u_last）を取得する（ステップＳ１６６）。そして、処理部１８は、取得した移動方向（ｅ，ｎ，ｕ）にスピード［ｓ］を乗算して相対的な移動量（位置）を求める。そして、処理部１８は、この相対的な位置に、前回の位置（e_last，n_last，u_last）を加算することによって、高低差も含めた今回の位置を算出する（ステップＳ１６８）。以上により、ＧＰＳモジュール１１からの信号を用いずに、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置、および気圧センサー１２３の高低の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を３次元で確定する、差分の位置の計算方法の一連の手順を終了する。

図４Ａに戻り、位置情報の取得処理手順の説明を続ける。
処理部１８は、確定した今回の位置（ユーザーの現在位置）が、ステップＳ１０８によるＧＰＳモジュール１１を用いた結果であるか、もしくはステップＳ１１２による加速度センサー１２１を用いた差分の位置情報を利用（加算）した結果であるか、いずれであるかの位置取得経過情報を、位置情報処理部１８８（アプリ側）にフラグなどを含めた形式で通知する（ステップＳ１１４）。また、併せて処理部１８は、確定した今回の位置（ユーザーの現在位置）を位置情報処理部１８８（アプリ側）に通知する。なお、スマートフォンやタブレット型の端末装置などの携帯端末装置６００のアプリ側へ通知することもできる。

位置情報処理部１８８（アプリ側）は、確定した今回の位置（ユーザーの現在位置）、および通知された位置取得経過情報を利用して、位置情報を生成し、表示部１４の地図に対して行うプロットなどの表示データに変換したり、表示部１４に表示させたりする。そして、処理部１８は、前回の位置に、確定した今回の位置を代入して、次回の処理に備える（ステップＳ１１６）。

次に、処理部１８は、前述のステップＳ１０６と同様に、ユーザーの行動状態において、ユーザーが所定以上の進行方向の変化を起こしながら移動しているか否かについて判定する（ステップＳ１１８）。この判定において、ユーザーが今までと異なる方向に移動している（カーブ移動）状態と判定した（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）場合、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１を起動する（ステップＳ１２０）。このように、ユーザーの行動状態の変化に応じて、詳細な位置情報を取得するためのＧＰＳモジュール１１の起動を行うことにより、消費電力の大きなＧＰＳモジュール１１の動作時間を短くして位置情報を取得することができるため、消費電力を低減させることができる。

ここで、処理部１８は、位置の確定に係る手順を終了する操作がなされているか否かを判定（ステップＳ１２２）し、手順を終了する操作がなされていないとき（ステップＳ１２２：Ｎｏ）は、前述のステップＳ１０８に戻り、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定し、以降の手順を繰り返す。また、ステップＳ１１８において、ユーザーが同一方向に移動する直線運動（直線移動）を行っている状態と判定したとき（ステップＳ１１８：Ｎｏ）は、次のステップに移り、処理部１８は、位置の確定に係る手順を終了する操作がなされているか否かを判定（ステップＳ１２４）し、手順を終了する操作がなされていないとき（ステップＳ１２４：Ｎｏ）は、前述のステップＳ１１２に戻り、ＧＰＳモジュール１１が停止された状態で、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定し、以降の手順を繰り返す。

処理部１８は、位置を確定する手順を終了する操作がなされている場合（ステップＳ１２２：Ｙｅｓ、もしくはステップＳ１２４：Ｙｅｓ）、位置情報の取得処理手順に係る一連の手順を終了する。

上述のような位置情報の取得処理手順を用いたランニングウォッチ１００の制御方法によれば、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、気圧センサー１２３のいずれかからの信号に基づいて判定したユーザーの行動状態により、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つ（本実施形態では、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、および地磁気センサー１２２）を制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３を用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させるＧＰＳモジュール１１や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００を長時間使用することが可能となる。

因みに、ＧＰＳモジュール１１の消費電力を「１」としたとき、加速度センサー１２１の消費電力は「０．００５」、地磁気センサー１２２の消費電力は「０．０１」、気圧センサー１２３の消費電力は「０．０１」程度である。このように、ＧＰＳモジュール１１は、センサーと比較して１００倍以上の消費電力となる。

なお、上述した処理手順では、図４Ｂに示すような応用例を適用することができる。以下、その応用例について説明する。図４Ｂに示す応用例では、上述した処理手順に含まれるステップＳ１１８、およびステップＳ１１８の判定結果によってＧＰＳモジュール１１の起動を行うステップＳ１２０に続く手順が異なっている。

ステップＳ１２０においてＧＰＳモジュール１１を起動した処理部１８は、学習機能を起動するか、または加速度センサー１２１を停止させるかを選択する（ステップＳ１２１）。詳述すれば、処理部１８は、加速度センサー１２１を動作させた状態で、加速度センサーの検出した速度情報の学習機能を起動させるか、起動させたＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定する処理を行うか、の選択を行う。なお、ステップＳ１２１における学習機能の起動は、ＧＰＳモジュール１１が動作中であり、且つセンサー部１２が動作中であるときに行う。

なお、ここでの「学習、もしくは学習機能」とは、例えば、加速度センサー１２１によって推測された移動速度を、精度の高いＧＰＳモジュール１１による移動速度とを対応付けして関係式を更新したり、この対応付けした移動速度などを用い加速度センサー１２１によって推測される移動速度の精度が向上するようにデータを蓄積したりしていくことを意味している。

また、この学習では、ＧＰＳモジュール１１の測位結果とセンサー部１２の出力との相関を学習し、データを蓄積する。このように、ＧＰＳモジュール１１が動作中であり且つセンサー部１２が動作中であるときのＧＰＳモジュール１１の測位結果とセンサー部１２の出力との相関を学習することにより、センサー部１２による位置情報の推測精度を高めることができる。

ステップＳ１２１において、学習機能を起動すると選択した場合、処理部１８は、例えば、加速度センサー１２１の取得する速度データとＧＰＳモジュール１１の取得する速度データとの比較などを行い、移動速度関係式の学習・更新などの学習処理を行い（ステップＳ１２３）、一連の処理手順を終了する。

ステップＳ１２１において、加速度センサー１２１を停止させると選択した場合、処理部１８は、加速度センサー１２１の動作を停止（ステップＳ１２５）させ、起動しているＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定し（ステップＳ１２７）、一連の処理手順を終了する。

このような手順によれば、ＧＰＳモジュール１１の位置情報と加速度センサー１２１の検出データとの学習が必要かを判断して、加速度センサー１２１を停止させるか否かを選択するため、加速度センサー１２１の不要な動作を排除することができるため、さらに消費電力を低減することができる。

なお、図４Ｂに示す応用例に係る処理手順では、ＧＰＳモジュール１１と加速度センサー１２１との関係を例示して説明したが、加速度センサー１２１を地磁気センサー１２２に置き換えた手順とすることができる。このような手順では、ＧＰＳモジュール１１の位置情報と地磁気センサー１２２の検出データとの学習が必要かを判断して、地磁気センサー１２２を停止させるか否かを選択するため、地磁気センサー１２２の不要な動作を排除することができるため、さらに消費電力を低減することができる。また、加速度センサー１２１を気圧センサー１２３に置き換えることができ、加速度センサー１２１と同様な効果を奏することができる。

また、図４Ａおよび図４Ｂに示す処理手順において、図４Ａに示すスタートから一連の手順の終了するエンドまでの間を単位として、ＧＰＳモジュール１１の動作時間よりも、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のいずれかの動作時間を長くすることが好ましい。このようにすることにより、比較的消費電力の大きなＧＰＳモジュール１１の動作時間を短縮することができ、低消費電力化を図ることができる。

また、ＧＰＳモジュール１１の停止タイミングは、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のいずれかの起動タイミングよりも後刻であることが好ましい。

また、ＧＰＳモジュール１１の起動タイミングは、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のいずれかの停止タイミングよりも後刻であることが好ましい。

このように、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２の起動や停止のタイミングを設定することにより、ＧＰＳモジュール１１の動作と、センサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３のいずれかの動作とが重複する時間を頻繁に得ることができ、頻繁に学習を行うことができる。

１．３．１．ウェアラブル機器（ランニングウォッチ）の電源制御方法
なお、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００の動作に係る消費電力を削減するためには、前述した「学習」を実行する場合の、位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１の電源制御が重要となる。以下、図１２〜図１６を参照して、消費電力削減のためのＧＰＳモジュール１１の電源制御方法の事例として、例示１から例示５を説明する。図１２〜図１６は、学習期間におけるＧＰＳとセンサーとの電源制御方法の例示１を示すタイミングチャートであり、図１２は電源制御方法の例示１、図１３は電源制御方法の例示２、図１４は電源制御方法の例示３、図１５は電源制御方法の例示４、図１６は電源制御方法の例示５を示している。なお、下記の説明では、前述した構成と同様な要素について前述と同じ符号を用いることとする。

（電源制御方法の例示１）
図１２に示す学習期間におけるＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２との電源制御方法の例示１は、例示の内ではシンプルな制御方法である。なお、図１２では、横軸に経過時間を示し、前刻となる経過時間を時間帯Ａ１、それに続く後刻の経過時間を時間帯Ａ２としている。例示１の制御方法は、前刻となる時間帯Ａ１では、ＧＰＳモジュール１１（図中ＧＰＳ）とセンサー部１２（図中ＳＥＮＳＯＲ）とがＯＮ（起動）しており、この間は、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて現在位置や速度などの位置情報を取得することができる。なお、時間帯Ａ１および時間帯Ａ２の時間間隔は、予め設定しておく。

そして、時間帯Ａ１の後刻となる時間帯Ａ２では、センサー部１２の動作は継続しながらＧＰＳモジュール１１がＯＦＦ（停止）される。この場合、ＧＰＳモジュール１１がＯＦＦ（停止）されることから、ＧＰＳモジュール１１からの信号による位置情報は取得できない。しかし、常にＯＮ（起動）しているセンサー部１２からの信号は、継続して取得することができ、方位や速度などの情報をアップデートすることができる。

時間帯Ａ１では、ＧＰＳモジュール１１およびセンサー部１２の両方が動作しているので、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて取得した移動速度の方向と、センサー部１２（地磁気センサー１２２）の取得した方位情報とを利用して、学習を行い移動速度関係式の更新などを行うことができる。また、時間帯Ａ２では、ＧＰＳモジュール１１からの信号は使用せず、センサー部１２（地磁気センサー１２２）からの信号に基づいて算出された方位情報やセンサー部１２（加速度センサー１２１）からの信号に基づいて算出された速度情報を、更新された移動速度関係式を適用して、方位や速度などの情報を取得することができる。

なお、上述した電源制御方法の例示１のように、ＧＰＳモジュール１１の停止タイミング、即ち時間帯Ａ１から時間帯Ａ２に切り替わるタイミングは、センサー部１２の起動タイミングよりも後刻であることが好ましい。換言すれば、ＧＰＳモジュール１１の起動タイミングは、センサー部１２の停止タイミングよりも前刻であることが好ましい。このようにすれば、ＧＰＳモジュール１１の動作とセンサー部１２に含まれる地磁気センサー１２２や加速度センサー１２１などの動作とが重複する時間を頻繁に得ることができ、頻繁に学習を行うことができる。

このような例示１の方法によれば、比較的高消費電力のＧＰＳモジュール１１を停止する時間帯Ａ２を設け、ＧＰＳモジュール１１の動作中に学習した結果を参照して、センサー部１２から信号に基づく方位や速度などの情報を取得することができるため、取得のための消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。

（電源制御方法の例示２）
図１３に示す学習期間におけるＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２との電源制御方法の例示２は、ユーザーの一歩分に相当する経過時間である時間帯Ｂ１と、時間帯Ｂ１の後刻であり、設定された経過時間である時間帯Ｂ２とを有する。

前刻となる時間帯Ｂ１では、ＧＰＳモジュール１１のみがＯＮ（起動）しており、センサー部１２はＯＦＦ（停止）されている。したがって時間帯Ｂ１では、ＧＰＳモジュール１１からの信号から移動速度の方向などの位置情報を取得する。後刻となる時間帯Ｂ２では、センサー部１２（地磁気センサー１２２や加速度センサー１２１）を起動するとともにＧＰＳモジュール１１をＯＦＦ（停止）し、センサー部１２による方位情報を取得する。そして、時間帯Ｂ２の間、所定周期（例えば一歩ごと）で繰り返し方位や速度を示す情報を取得する。設定された時間帯Ｂ２が終了したときは時間帯Ｂ１に戻り、ＧＰＳモジュール１１をＯＮ（起動）し、センサー部１２をＯＦＦ（停止）する。

以降、このサイクルを繰り返す。なお、例示２の電源制御方法では、ＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２とを、時間帯Ｂ１と時間帯Ｂ２との間で交互にＯＮ（起動）させるが、時間帯Ｂ１と時間帯Ｂ２とを合わせた一つのサイクルの中で、ＧＰＳモジュール１１のＯＮ（起動）している動作時間（時間帯Ｂ１）よりも、センサー部１２のＯＮ（起動）している動作時間（時間帯Ｂ２）の方が長く設定されることが好ましい。これにより、比較的消費電力の大きなＧＰＳモジュール１１の動作時間をセンサー部１２の動作時間よりも短くすることにより、低消費電力化を図ることができる。また、例示１で述べたように、ＧＰＳモジュール１１の停止タイミング、即ち時間帯Ａ１から時間帯Ａ２に切り替わるタイミングは、センサー部１２の起動タイミングよりも後刻であることが好ましい。換言すれば、ＧＰＳモジュール１１の起動タイミングは、センサー部１２の停止タイミングよりも前刻であることが好ましい。

このような例示２の方法によれば、ＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２とを、時間帯Ｂ１と時間帯Ｂ２との間で交互にＯＮ（起動）することにより、情報取得のための消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。

（電源制御方法の例示３）
図１４に示す学習期間におけるＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２との電源制御方法の例示３は、例示２と同様に、ユーザーの一歩分に相当する経過時間である時間帯Ｃ１と、時間帯Ｃ１の後刻であり、設定された経過時間である時間帯Ｃ２とを有する。本例示３は、例示２の時間帯Ｂ２から時間帯Ｂ１への切り替わりタイミングが異なる例である。

前刻となる時間帯Ｃ１では、ＧＰＳモジュール１１のみがＯＮ（起動）しており、センサー部１２はＯＦＦ（停止）されている。したがって時間帯Ｃ１では、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて移動速度の方向などの位置情報を取得する。後刻となる時間帯Ｃ２では、センサー部１２（地磁気センサー１２２や加速度センサー１２１）を起動するとともにＧＰＳモジュール１１をＯＦＦ（停止）し、センサー部１２による方位情報を取得する。そして、時間帯Ｃ２の間、所定周期（例えば一歩ごと）で繰り返し方位や速度を示す情報を取得する。

そして、時間帯Ｃ２に入って最初に取得した方位を示す情報と差分とを規定の周期で監視し、所定よりも大きな方位の変化があったと判定したときは、ＧＰＳモジュール１１をＯＮ（起動）し、センサー部１２をＯＦＦ（停止）する時間帯Ｃ３（時間帯Ｃ１と同様）に移行する。即ち、ユーザーがカーブ移動（方向変化を伴う行動）を行った場合は、時間帯Ｃ２から時間帯Ｃ３に移行する。時間帯Ｃ３は、時間帯Ｃ１と同じようにユーザーの一歩分に相当する経過時間を有し、ＧＰＳモジュール１１をＯＮ（起動）し、センサー部１２をＯＦＦ（停止）して、ＧＰＳモジュール１１からの信号から移動速度の方向などの位置情報を取得する。そして、時間帯Ｃ３では、ユーザーの一歩分に相当する経過時間になると時間帯Ｃ４に移行する。

時間帯Ｃ３の後刻である時間帯Ｃ４は、設定された経過時間を有し、時間帯Ｃ２と同様に、センサー部１２をＯＮ（起動）するとともにＧＰＳモジュール１１をＯＦＦ（停止）し、センサー部１２による方位情報を取得する。そし、この時間帯Ｃ４においても、時間帯Ｃ４に入って最初に取得した方位を示す情報と差分とを規定の周期で監視し、所定よりも大きな方位の変化があったと判定したときは、時間帯Ｃ３と同世に次の時間帯に移行する。そして、時間帯Ｃ４の経過時間の内で、所定よりも大きな方位の変化が無い場合は、時間帯ＣＡ１に戻り、以降このサイクルを繰り返すことになる。なお、例示１で述べたように、ＧＰＳモジュール１１の停止タイミング、即ち時間帯Ａ１から時間帯Ａ２に切り替わるタイミングは、センサー部１２の起動タイミングよりも後刻であることが好ましい。換言すれば、ＧＰＳモジュール１１の起動タイミングは、センサー部１２の停止タイミングよりも前刻であることが好ましい。

このような例示３の方法によれば、所定よりも大きな方位の変化があったと判定したとき、即ちユーザーがカーブ移動を行ったときは、ＧＰＳモジュール１１をＯＮ（起動）し、センサー部１２をＯＦＦ（停止）する時間帯Ｃ３（時間帯Ａ１と同様）に移行し、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて移動速度の方向などの位置情報を取得することができる。また、ＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２とを、時間帯Ｃ１と時間帯Ｃ２との間で交互にＯＮ（起動）することにより、取得のための消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。

（電源制御方法の例示４）
図１５に示す学習期間におけるＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２との電源制御方法の例示４は、前述した例示２の時間帯Ｂ１と後刻の時間帯Ｂ２と同様に、ＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２の切り替え制御を行う。

具体的に、電源制御方法の例示４は、ＧＰＳモジュール１１をＯＦＦ（停止）する場合に、クロック信号は常時供給しながらＲＦ受信回路部１１２、ベースバンド回路部１１４、および演算部１１５の少なくとも一つを停止する。このようにクロック信号を常時供給させておくことにより、信号の再補足を簡単に行うことができ、その結果として、ＧＰＳモジュール１１の素早い再起動や短時間でのＯＦＦ（停止）制御を行うことができる。なお、ＧＰＳモジュール１１は、クロック供給源として先述のＴＣＸＯなどの高精度クロックと、低消費電力のクロックとを両方備えるように構成しても良い。この場合、ＴＣＸＯをＯＦＦにして、さらに低消費電力な状態にしても、低消費電力のクロック源で計時することができるので、ＧＰＳモジュール１１のクロックを完全にＯＦＦしてしまった場合よりも早く再起動することができる。低消費電力のクロック源としては、たとえば３２ｋＨｚのリアルタイムクロックが挙げられる。

（電源制御方法の例示５）
図１６に示す学習期間におけるＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２との電源制御方法の例示５は、前述した例示４と同様に前刻の時間帯と後刻の時間帯とによりＧＰＳモジュール１１とセンサー部１２の切り替え制御を行う。このときのＧＰＳモジュール１１内の切り替え部位が例示４と異なる。

具体的に、電源制御方法の例示５は、ＧＰＳモジュール１１をＯＦＦ（停止）する場合に、クロック信号、ＲＦ受信回路部１１２、およびベースバンド回路部１１４や演算部１１５などの相関回路はＯＮ（起動）した状態で、測位計算を停止することとしたものである。このように測位計算のみを停止することにより、信号追尾が途切れないため安定した測位を行うことができたり、搬送波測位にも対応できるため電源ＯＦＦ時の精度低下を抑制したりすることができる。

１．４．ウェアラブル機器（ランニングウォッチ）の制御方法の応用例
次に、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００の制御方法の応用例について図１７を参照して説明する。図１７は、ランニングウォッチに係る位置情報の取得手順の応用例を示すフローチャートである。なお、以下の応用例に係る手順の説明では、上述した運動支援システム１０００およびランニングウォッチ１００の構成の説明に用いた符号と同じ符号を適用して説明する。また、以下で説明する応用例に係るランニングウォッチ１００の制御方法は、図４Ａを参照して前述したランニングウォッチの制御方法に対して、該制御方法におけるステップＳ１０４およびステップＳ１０６に相当する手順が異なっている。したがって、以下の説明では、図４Ａを参照して前述したランニングウォッチの制御方法と異なるステップを中心に説明し、同様のステップは、同じステップ名を適用してその説明を省略する。

本発明に係るランニングウォッチ１００の制御方法は、位置検出部としてのＧＰＳモジュール１１と、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも一つを含むセンサー部１２からの信号に基づいて判定されるユーザーの行動状態に含まれる体動周期に基づきユーザーの行動種別を判定し、該行動種別に合せて、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを制御し、位置情報を取得する。なお、ここで説明する処理手順は、処理部１８が記憶部２０から位置推定プログラム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１００は、図１７の処理手順に従って処理を行うことでユーザーの位置の確定や推定を実施する。また、本制御方法における体動周期とは、ユーザーの歩行、もしくはランニングなどに係る身体の動きの周期と言い換えることができ、例えば１歩当たりの歩行時間（６００ｍｓ／歩）、もしくは１分間当たりの歩数（１００歩／分）などによって表すことができる。

以下、ランニングウォッチ１００の応用例に係る制御方法を、図１７に沿って説明する。ここで、図１７に示す位置情報の取得処理手順は、例えば、操作部１３を介してユーザーの計測開始操作がなされると開始され、計測終了操作がなされるまでの間、ステップＳ１０１〜ステップＳ１２４の処理が所定の周期、例えば１秒毎に繰り返し実行される。また、計測開始操作がなされると、ＧＰＳモジュール１１による現在位置などの計測や加速度センサー１２１による検出加速度の検出や地磁気センサー１２２による移動方向の検出などが開始され、位置情報の取得処理手順が終了するまで並行実行される。なお、本処理手順では、気圧センサー１２３に係る処理についての説明を省略するが、前述の手順と同様に用いることができる。

また、加速度センサー１２１や地磁気センサー１２２からは随時検出結果信号が出力されるが、処理部１８では、所定のサンプリングレートで検出加速度データもしくは検出方位データとしてサンプリングして取り込み、位置推定処理やＧＰＳモジュール１１の制御に利用する。サンプリングレートは、例えば１秒間に３２サンプルとすることができるが、勿論、他のサンプリングレートであってもよい。

ランニングウォッチ１００を手首に装着したユーザーは、前述の手順と同様に、操作部１３を介して計測開始操作を行うことによって一連の処理手順が開始され、ステップＳ１０１によるＧＰＳモジュール１１の起動および衛星信号の取得、ステップＳ１０２による加速度センサー１２１による加速度データに係る信号、および地磁気センサー１２２による移動方向データに係る信号の取得を行う。

次に、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、および地磁気センサー１２２からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態に含まれる体動周期からユーザーの行動種別を判定する（ステップＳ２０４）。ここで、ユーザーの行動種別とは、例えば走っている状態、もしくは歩いている状態などを示す。なお、一般の人が走っているときは、体動周期としての腕振りの周期が６００〜７００（ｍｓｅｃ）程度であり、歩いているときは、腕振りの周期が１０００〜１３００（ｍｓｅｃ）程度となることが知られている。即ち、走っているときの方が、歩いているときよりも、単位時間の腕振りピッチ数が多くなる、このように腕振りなどの体動周期によって、行動状態を判定することができる。

次に、処理部１８は、体動周期、もしくは判定された行動種別に変化が無いかどうかを判定する（ステップＳ２０６）。なお、ここでの変化とは、例えば腕振りの周期が、走行状態の値から歩行状態の値に変わったり、走行状態と判定されていた行動種別が歩行状態と判定されたりすることをいう。

処理部１８は、ユーザーの行動周期や行動種別に変化が有るか否かを判定する（ステップＳ２０６）。処理部１８は、この判定において、所定の閾値を超える行動周期の変化があったと判定した場合、もしくはユーザーの行動種別において、行動種別が変わったと判定した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定する（ステップＳ１０８）。

また、処理部１８は、この判定において、所定の閾値を超える行動周期の変化が無かったと判定した場合、もしくはユーザーの行動種別において、行動種別が変わらないと判定した場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ＧＰＳモジュール１１を停止（ステップＳ１１０）し、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定する（ステップＳ１１２）。

上述のように、ユーザーの体動周期に変化があった場合、もしくはユーザーの行動種別に変化があった場合は、加速度センサー１２１などのセンサーの検出信号による推測によってユーザーの現在位置を求めることが難しく、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づく今回の位置（現在位置）の確定が必要となる。一方、ユーザーの行動周期に変化が無いと判定した場合、もしくはユーザーの行動種別において、行動種別が変わらないと判定した場合は、ＧＰＳモジュール１１を停止させ、ＧＰＳモジュール１１からの信号を用いずに、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定することができる。

以降、ステップＳ１１４およびステップＳ１１６に進むが、この二つのステップは図４Ａを参照して前述したランニングウォッチ１００の制御方法と同様な手順であるので説明を省略する。

ステップＳ１１６の次に、処理部１８は、前述のステップＳ２０６と同様に、ユーザーの行動周期や行動種別に変化が有るか否かを判定する（ステップＳ２１８）。処理部１８は、この判定において、所定の閾値を超える行動周期の変化があったと判定した場合、もしくはユーザーの行動種別において、行動種別が変わったと判定した場合（ステップＳ２１８：Ｙｅｓ）、ＧＰＳモジュール１１を起動する（ステップＳ１２０）。このように、ユーザーの行動種別、もしくは体動周期に合せて、詳細な位置情報を取得するためのＧＰＳモジュール１１の起動を行うことにより、消費電力の大きなＧＰＳモジュール１１の動作時間を短くして位置情報を取得することができるため、消費電力を低減させることができる。

ここで、処理部１８は、位置の確定に係る手順を終了する操作がなされているか否かを判定（ステップＳ１２２）し、手順を終了する操作がなされていないとき（ステップＳ１２２：Ｎｏ）は、前述のステップＳ１０８に戻り、ＧＰＳモジュール１１からの信号に基づいて今回の位置（現在位置）を確定し、以降の手順を繰り返す。

また、ステップＳ２１８において、ユーザーの行動周期や行動種別に変化がないと判定したとき（ステップＳ２１８：Ｎｏ）は、次のステップに移り、処理部１８は、位置の確定に係る手順を終了する操作がなされているか否かを判定（ステップＳ１２４）し、手順を終了する操作がなされていないとき（ステップＳ１２４：Ｎｏ）は、前述のステップＳ１１２に戻り、ＧＰＳモジュール１１が停止された状態で、前回の位置および加速度センサー１２１の移動速度の差分の位置から、今回の位置（現在位置）を確定し、以降の手順を繰り返す。

処理部１８は、位置を確定する手順を終了する操作がなされている場合（ステップＳ１２２：Ｙｅｓ、もしくはステップＳ１２４：Ｙｅｓ）、位置情報の取得処理手順に係る一連の手順を終了する。

上述した応用例に係るランニングウォッチ１００の制御方法によれば、行動状態に含まれる体動周期に基づいてユーザーの行動種別を判定する。そして、判定された行動種別や体動周期自体の変化に合せてＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを制御することによって、ユーザーの位置情報を得ることができる。このように、比較的低消費電力の加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３を用い、且つユーザーの行動状態によって、動作させるＧＰＳモジュール１１や各種センサーを制御することにより、これらの動作に要する消費電力を低減させることができ、バッテリー寿命を長くすることができる。したがって、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００を長時間使用することが可能となる。

なお、上述したンニングウォッチに係る位置情報の取得手順（図４Ａ：ステップＳ１０６参照）、および位置情報の取得手順の応用例（図１７：ステップＳ２０６参照）では、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを起動させたり停止させたりするなどの制御を、図４Ａに示す手順では、ユーザーの行動状態における移動方向を判定し、図１７に示す手順ではユーザーの行動状態における行動種別を判定することによって行うことを説明したがこれに限らない。例えば、ＧＰＳモジュール１１、加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３の少なくとも二つを起動させたり停止させたりするなどの制御を、ユーザーの行動状態における移動方向と行動種別との双方を判定することによって行うこととしてもよい。このように構成することで、ユーザーの行動および移動方向に対応したウェアラブル機器の制御が可能になるので、ウェアラブル機器の連続稼働時間、あるいは連続測定時間を長くすることができる。

１．５．ウェアラブル機器（ランニングウォッチ）の表示方法
次に、ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ１００の表示方法について図１８および図１９を参照して説明する。図１８は、ランニングウォッチに係る位置の軌跡の表示方法１を示すフローチャートである。図１９は、ランニングウォッチに係る位置の軌跡の表示方法２を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、上述した運動支援システム１０００およびランニングウォッチ１００の構成の説明に用いた符号と同じ符号を適用して説明する。

上述したようなランニングウォッチ１００の制御方法では、ＧＰＳモジュール１１を間欠動作させて、加えてセンサー部１２に含まれる加速度センサー１２１、地磁気センサー１２２、および気圧センサー１２３などのセンサーを利用した方位情報や速度情報などによって位置情報を補完する。以下、このような場合の位置に係る表示方法および表示方法の変形例について説明する。

１．５．１．表示方法１
図１８に示す表示方法１では、先ず、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１の取得した新しいＧＰＳの情報が利用できるか否かを判定する（ステップＳ３００）。処理部１８は、この判定で新しいＧＰＳの情報が利用できると判定した（ステップＳ３００：Ｙｅｓ）場合、ＧＰＳの位置情報を取得する（ステップＳ３０２）。また、処理部１８は、この判定で新しいＧＰＳの情報が利用できないと判定した（ステップＳ３００：Ｎｏ）場合、種々のセンサーを利用して計算された位置情報を取得する（ステップＳ３０４）。

次に、処理部１８は、最後の位置のポイントからの比較を行い、カーブ移動の判定を行なう（ステップＳ３０８）。そして、処理部１８は、カーブ移動している（速度方向が変化している）と判断した（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）場合、今回の位置および速度を新しい位置のポイント（ｐｏｉｎｔ）に設定する（ステップＳ３１２）。そして、処理部１８は、新しく設定した位置のポイントを表示部１４に表示して（ステップＳ３１４）、一連の処理を終了する。

なお、処理部１８は、カーブ移動していない（速度方向が変化していない）と判断した（ステップＳ３１０：Ｎｏ）場合、位置のポイント（ｐｏｉｎｔ）の表示の変更を行わず、一連の処理を終了する、

このような表示方法１によれば、カーブ移動している（速度方向が変化している）と判断した（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）場合だけ、新しい位置のポイント（ｐｏｉｎｔ）を設定し、新しく設定した位置のポイントを表示する。このように、例えば直線運動を行っているなど行動状態に変化のない場合の位置のポイントの設定を行わず、カーブ移動など行動状態が変化した場合の位置のポイントを設定して表示することにより、表示部１４に表示する位置のポイントを間引くことができる。このような間引きを行うことにより、位置の算出（測位）の誤差によるばらつきを抑制して、移動している方向を適切にユーザーに示すことができる。また、ＧＰＳモジュール１１の測定間隔によっては、長い間の情報量に基づいてカーブ移動している（速度方向が変化している）か否かの判定を行なうことができるため、判断精度を高めることができる。

１．５．２．表示方法２
図１９に示す表示方法２では、先ず、処理部１８は、ＧＰＳモジュール１１の取得した新しいＧＰＳの情報が利用できるか否かを判定する（ステップＳ３５０）。処理部１８は、この判定で新しいＧＰＳの情報が利用できると判定した（ステップＳ３５０：Ｙｅｓ）場合、ＧＰＳの位置情報を取得する（ステップＳ３５２）。また、処理部１８は、この判定で新しいＧＰＳの情報が利用できないと判定した（ステップＳ３５０：Ｎｏ）場合、種々のセンサーを利用して計算された位置情報（生データ）を取得し、Ｈｉｓｔｏｒｙ（記憶データ群）に保存する（ステップＳ３５８）。

ステップＳ３５２においてＧＰＳの位置情報を取得した後、処理部１８は、Ｈｉｓｔｏｒｙ（記憶データ群）をＮ当分（例えば２等分）したそれぞれのサンプルで方位を求める（ステップＳ３５４）。そして、処理部１８は、Ｎ等分したサンプルの方位同士を比較して変化量を算出する（ステップＳ３５６）。

次に、処理部１８は、ステップＳ３５６において算出した方位の変化量が一定以上であるかどうか、換言すれば、カーブ移動している（速度方向が変化している）と判断できるか否かを確認する（ステップＳ３６０）。処理部１８は、この判定において方位の変化量が一定以上であると判断した（ステップＳ３６０：Ｙｅｓ）場合、今回の位置および速度を新しい位置のポイント（ｐｏｉｎｔ）に設定する（ステップＳ３６２）。そして、処理部１８は、新しく設定した位置のポイントを表示部１４に表示する（ステップＳ３６４）。

なお、処理部１８は、ステップＳ３６０の確認で、方位の変化量が一定以上でないと判断した（ステップＳ３６０：Ｎｏ）場合、位置のポイントの表示の変更を行わず、一連の処理を終了する、

このような表示方法２によれば、カーブ移動している（速度方向が変化している）と判断した（ステップＳ３６０：Ｙｅｓ）場合だけ、新しい位置のポイント（ｐｏｉｎｔ）を設定し、新しく設定した位置のポイントを表示する。このように、例えば直線運動を行っているなど行動状態に変化のない場合の位置のポイントの設定を行わず、カーブ移動など行動状態が変化した場合の位置のポイントを設定して表示することにより、表示部１４に表示する位置のポイントを間引くことができる。このような間引きを行うことにより、位置の算出（測位）の誤差によるばらつきを抑制して、移動している方向を適切にユーザーに示すことができる。

なお、表示方法２において、Ｈｉｓｔｏｒｙ（記憶データ群）は、ＲｉｎｇＢｕｆｆなどにより、ＧＰＳの測位間隔分（例えば、１０秒分）を適時上書き保存することとしてもよい。このようにすれば、いつＨｉｓｔｏｒｙを参照しても、最新の測位間隔分（例えば、１０秒分）のセンサー情報を取得することができる。

また、上述では、ユーザー（装着者）の所与の部位に装着されるウェアラブル機器（携帯型電子機器）として、ユーザーの手首に装着されるリスト機器であるランニングウォッチ１００を例示して説明したが、次のような装着例を例示することができる。ウェアラブル機器としては、例えば首に掛けるネックレス様の構成、胴体や足首などに装着する構成、もしくは携帯型情報端末のようにユーザーがポケットやバッグの中に保持する構成などであってもよい。

また、衛星測位システムとしてＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて説明したが、他の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）を利用してもよい。例えば、ＥＧＮＯＳ(European Geostationary-Satellite Navigation Overlay Service)、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＢｅｉＤｏｕ（BeiDou Navigation Satellite System）、などの衛星測位システムのうち１または２以上を利用してもよい。また、衛星測位システムの少なくとも一つにＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＥＧＮＯＳ（European Geostationary-Satellite Navigation Overlay Service）などの静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ：Satellite-based Augmentation System）を利用してもよい。

１１…ＧＰＳモジュール、１２…センサー部、１３…操作部、１４…表示部、１５…音出力部、１６…通信部、１７…時計部、１８…処理部、２０…記憶部、２１…位置推定プログラム、２２…分析結果データ、２３…移動方向推定プログラム、２４…ヒストグラムデータ、２５…行動状態判定プログラム、２６…学習データ、２７…行動種別判定プログラム、２８…位置情報データ、１００…ウェアラブル機器としてのランニングウォッチ、１１１…ＧＰＳアンテナ、１１２…ＲＦ受信回路部、１１３…メモリー部、１１４…ベースバンド回路部、１１５…演算部、１２１…加速度センサー、１２２…地磁気センサー、１２３…加速度センサー、１８１…加速度分布分析処理部、１８２…変動サイクル算出部、１８４…周波数解析処理部、１８５…状態判定部、１８６…学習可否判定部、１８７…学習処理部、１８８…位置情報処理部、１８９…ＧＰＳ制御部、１９０…センサー制御部、２２１…前回データ、２２３…今回データ、６００…携帯端末装置、７００…情報処理装置、１０００…運動支援システム、ＮＥ…ネットワーク。

Claims (15)

1. 位置検出部と、
   加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも一つを含むセンサー部と、
   前記位置検出部および前記センサー部と電気的に接続された処理部と、を備え、
   前記処理部は、前記位置検出部および前記センサー部からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、
   前記行動状態に基づいて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とするウェアラブル機器。
2. 前記行動状態は、直線移動、およびカーブ移動を含み、
   前記処理部は、前記位置検出部および前記センサー部からの信号に基づき、所定の方向変化を検出した場合に、前記位置検出部を起動させることを特徴とする請求項１に記載のウェアラブル機器。
3. 前記行動状態は、体動周期を有する行動を含み、
   前記処理部は、前記体動周期に基づいて前記ユーザーの行動種別を判定し、
   前記行動種別に合せて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とする請求項１に記載のウェアラブル機器。
4. 前記処理部は、前記ユーザーの体動周期に合わせて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とする請求項３に記載のウェアラブル機器。
5. 前記処理部は、前記行動種別、もしくは前記体動周期に合せて、前記位置検出部を起動させることを特徴とする請求項３または請求項４に記載のウェアラブル機器。
6. 前記処理部は、前記位置検出部を起動させた場合に、前記加速度センサーを停止させる、もしくは学習機能を起動させる、のいずれかを選択することを特徴とする請求項２または請求項５に記載のウェアラブル機器。
7. 前記処理部は、前記位置検出部を起動させた場合に、前記地磁気センサーを停止させる、もしくは学習機能を起動させる、のいずれかを選択することを特徴とする請求項２または請求項５に記載のウェアラブル機器。
8. 前記処理部は、前記地磁気センサーからの信号に基づいて、所定距離、もしくは所定時間に亘って直線移動をしていると判定した場合、前記位置検出部を停止させることを特徴とする請求項２または請求項５に記載のウェアラブル機器。
9. 前記位置検出部は、ＲＦ受信回路部、ベースバンド回路部、および演算部を含み、
   前記位置検出部を停止させる場合は、前記ＲＦ受信回路部、前記ベースバンド回路部、および前記演算部の少なくとも一つを停止させることを特徴とする請求項８に記載のウェアラブル機器。
10. 前記位置検出部の動作時間よりも、前記センサー部の動作時間の方が長いことを特徴とする請求項８または請求項９に記載のウェアラブル機器。
11. 前記位置検出部の停止タイミングは、前記センサー部の起動タイミングよりも後刻であることを特徴とする請求項８または請求項９に記載のウェアラブル機器。
12. 前記位置検出部の起動タイミングは、前記センサー部の停止タイミングよりも前刻であることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載のウェアラブル機器。
13. 前記位置検出部が動作中であり、且つ前記センサー部が動作中であるとき、前記位置検出部の測位結果と前記センサー部の出力との相関を学習することを特徴とする請求項１０ないし請求項１２のいずれか一項に記載のウェアラブル機器。
14. 位置検出部と、加速度センサー、地磁気センサー、および気圧センサーの少なくとも一つを含むセンサー部からの信号に基づいて、ユーザーの行動状態を判定し、
    前記行動状態に基づいて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とするウェアラブル機器の制御方法。
15. 前記行動状態に含まれる体動周期に基づいて前記ユーザーの行動種別を判定し、
    前記行動種別に合せて、前記位置検出部、前記加速度センサー、前記地磁気センサー、および前記気圧センサーの少なくとも二つを制御することを特徴とする請求項１４に記載のウェアラブル機器の制御方法。

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