JP2020008476A - Device, method, and program for processing information - Google Patents
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Abstract
Description
本技術は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present technology relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
近年、スマートフォンなどの端末機器や、ユーザが常時身につけるいわゆるウェアラブルデバイスなど様々な機器においては、地図機能、案内機能、現在位置の周囲の情報提供機能などのために方位を検出する機能を備えることが当たり前のものとなってきている。 In recent years, various devices such as a terminal device such as a smartphone and a so-called wearable device worn by a user at all times have a function of detecting a direction for a map function, a guidance function, an information providing function around a current position, and the like. Things are becoming commonplace.
方位検出のための角速度を検出するためにはジャイロセンサなどが用いられ、角速度検出の精度を高めるために複数のジャイロセンサを用いるなど、種々の提案がなされている(特許文献1)。 Various proposals have been made, such as using a gyro sensor to detect angular velocity for azimuth detection, and using a plurality of gyro sensors to improve the accuracy of angular velocity detection (Patent Document 1).
しかし、角速度検出に用いられるジャイロセンサは様々な形状の機器に搭載されて用いられるため、複数のジャイロセンサを用いる場合、その機器の形状などによってジャイロセンサごとに検出結果に誤差が生じてしまい、方位検出にも誤差が生じてしまうという問題がある。 However, the gyro sensor used for angular velocity detection is used by being mounted on devices of various shapes, so when using a plurality of gyro sensors, an error occurs in the detection result for each gyro sensor due to the shape of the device and the like. There is a problem that an error occurs in azimuth detection.
本技術はこのような点に鑑みなされたものであり、方位検出の精度を高めることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present technology has been made in view of such a point, and an object of the present technology is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that can increase the accuracy of azimuth detection.
上述した課題を解決するために、第1の技術は、複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う方位検出処理部を備える情報処理装置である。 In order to solve the above-described problem, a first technique is based on a shape of a deformable object provided with a plurality of angular velocity sensors, and an azimuth detection processing unit that performs azimuth detection processing from detection results of the plurality of angular velocity sensors. An information processing apparatus comprising:
また、第2の技術は、複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う情報処理方法である。 A second technique is an information processing method for performing azimuth detection processing based on detection results of a plurality of angular velocity sensors based on the shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
さらに、第3の技術は、複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う情報処理方法をコンピュータに実行させる情報処理プログラムである。 Further, a third technique is an information processing program for causing a computer to execute an information processing method of performing an azimuth detection process from detection results of a plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors. It is.
本技術によれば、方位検出の精度を高めることができる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、明細書中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 According to the present technology, it is possible to improve the accuracy of the azimuth detection. Note that the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the specification.
以下、本技術の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
<1.第1の実施の形態>
[1−1.端末機器の構成]
[1−2.情報処理装置の構成]
[1−3.方位検出処理]
<2.第2の実施の形態>
[2−1.端末機器、情報処理装置およびフレキシブル基板の構成]
[2−2.ジャイロセンサ搭載の具体例]
<3.変形例>
Hereinafter, embodiments of the present technology will be described with reference to the drawings. The description will be made in the following order.
<1. First Embodiment>
[1-1. Configuration of Terminal Equipment]
[1-2. Configuration of Information Processing Apparatus]
[1-3. Direction detection processing]
<2. Second Embodiment>
[2-1. Configuration of Terminal Device, Information Processing Device, and Flexible Board]
[2-2. Example of mounting gyro sensor]
<3. Modification>
<1.第1の実施の形態>
[1−1.端末機器の構成]
図1および図2を参照して、本技術に係る情報処理装置200が動作する端末機器100の構成について説明する。情報処理装置200はスマートフォンやウェアラブルデバイスなどの端末機器100において動作する。端末機器100は特許請求の範囲における機器に相当するものである。
<1. First Embodiment>
[1-1. Configuration of Terminal Equipment]
A configuration of a
端末機器100は少なくとも、制御部101、ジャイロセンサ102、通信部103、出力部104、入力部105を備えて構成されている。
The
制御部101は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)およびROM(Read Only Memory)などから構成されている。CPUは、ROMに記憶されたプログラムに従い様々な処理を実行してコマンドの発行を行うことによって端末機器100の全体および各部の制御を行う。
The
ジャイロセンサ102は、3軸方向(x,y,z)に対する角速度センサであり、方位検出に用いる角速度を検出するものである。ジャイロセンサ102は検出した角速度を情報処理装置200に供給する。ジャイロセンサ102は複数設けられており、第1の実施の形態では図2に示すように端末機器100内部において複数のジャイロセンサ102が一定の間隔で環状に配置されている。本実施の形態においては8個のジャイロセンサ102が、0°から360°まで45°間隔で8個の方向に向けたそれぞれ異なる姿勢(U:上、UR:右上、R:右、DR:右下、D:下、DL:左下、L:左、UL:左上)にそれぞれ対応するように端末機器100内に設けられている。
The
通信部103は、他の機器やインターネットとの通信を行なうための通信モジュールである。通信方法は、インターネットについては有線通信、無線LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)、WiFi(Wireless Fidelity)、4G(第4世代移動通信システム)、などの方法がある。他の機器との通信方法は例えば、Bluetooth(登録商標)、ZigBee、NFC(Near Field Communication)、赤外線通信などの方法がある。
The
出力部104は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、PDP(Plasma Display Panel)、有機EL(Electro Luminescence)パネルなどにより構成されたディスプレイである。出力部104には、端末機器100のユーザインターフェース、画像や映像などのコンテンツなどが表示される。なお、出力部104は音声を出力するスピーカであってもよい。
The
入力部105は、端末機器100に対してユーザが各種指示を入力するためのものである。入力部105に対してユーザから入力がなされると、その入力に応じた制御信号が生成されて制御部101に供給される。そして、制御部101はその制御信号に対応した各種処理を行う。入力部105は物理ボタンの他、タッチパネル、ディスプレイと一体に構成されたタッチスクリーン、音声入力のためのマイクロホンなどでもよい。
The
端末機器100は以上のようにして構成されている。本実施の形態において端末機器100は図2に示すように腕時計型ウェアラブルデバイスとして構成されている。
The
[1−2.情報処理装置の構成]
次に情報処理装置200の構成について説明する。図1に示すように情報処理装置200は、方位検出処理部201および出力制御部202を備えて構成されている。
[1-2. Configuration of Information Processing Apparatus]
Next, the configuration of the
方位検出処理部201はジャイロセンサ102から供給された角速度を用いて方位を検出するものである。方位検出の詳細は後述する。
The azimuth
出力制御部202は、端末機器100の出力部104において複数のジャイロセンサ102を用いた方位検出の状況および方位検出のためのユーザインターフェースを出力する制御を行う。なお、出力制御部202は端末機器100の出力部104において検出した方位情報を出力するようにしてもよい。
The
端末機器100の出力部104がディスプレイである場合、出力制御部202はディスプレイにおいてアイコン、画像、映像などで検出状況を表示するように表示制御を行う。また、端末機器100の出力部104がマイクロホンである場合には、マイクロホンからの音声として検出状況を出力するよう制御を行う。
When the
端末機器100および情報処理装置200は以上のようにして構成されている。情報処理装置200はプログラムで構成され、そのプログラムは、予め端末機器100にインストールされていてもよいし、ダウンロード、記憶媒体などで配布されて、ユーザが自ら端末機器100にインストールするようにしてもよい。また、情報処理装置200は、プログラムによって実現されるのみでなく、その機能を有するハードウェアによる専用の装置、回路などを組み合わせて実現されてもよい。また、端末機器100が情報処理装置200の機能を備えているという構成ではなく、端末機器100が方位検出処理部201、出力制御部202の機能を備えているという構成でもよい。
The
[1−3.方位検出処理]
次に、図3のフローチャートを参照してジャイロセンサ102と情報処理装置200による方位検出処理について説明する。図3のフローチャートは方位検出処理の第1の手法を示したものである。
[1-3. Direction detection processing]
Next, azimuth detection processing by the
まずステップS101で、各方向の全てのジャイロセンサ102において角速度が検出される。なお、この全てのジャイロセンサ102による角速度の検出は、全てのジャイロセンサ102をオフ(非アクティブ状態)とした状態で、まず一のジャイロセンサ102をオン(アクティブ状態)にして検出を行い、検出終了後その一のジャイロセンサ102をオフにする。次に全てのジャイロセンサ102のうちのまだ検出を行っていない他の一のジャイロセンサ102をオンにして検出を行い、検出終了後そのジャイロセンサ102をオフにする。この一連の流れを全てのジャイロセンサ102において行うことにより、一つずつジャイロセンサ102をオンにして異なるタイミングで角速度の検出を行い、最終的に全てのジャイロセンサ102で角速度の検出を行う。
First, in step S101, angular velocities are detected in all
なお、全てのジャイロセンサ102において順々に角速度の検出を行う場合、図4に示すように端末機器100の出力部104において検出の状況がわかるユーザインターフェースを表示するとよい。
When the angular velocity is sequentially detected by all the
図4の例では、出力部104としてのディスプレイにおいて複数のジャイロセンサ102のそれぞれを表す矢印状のアイコンと、現在端末機器100において方位検出を行っていることをユーザに通知するメッセージとが表示されている。このユーザインターフェースにおいては角速度検出を行っているジャイロセンサ102に対応したアイコンを強調表示、角速度検出が終了したジャイロセンサ102に対応したアイコンを薄く表示、まだ角速度検出を行っていないジャイロセンサ102に対応したアイコンを非表示として区別している。このようにアイコンの表示を区別することによりユーザは容易に方位検出の進捗状況を確認することができる。図4に示す状態は、方向U、UR、R、DR、Dにおけるジャイロセンサ102による角速度検出が完了しており、現在方向DLにおけるジャイロセンサ102が角速度検出を行っており、方向L、ULにおけるジャイロセンサ102はまだ角速度検出を行っていないことを示している。
In the example of FIG. 4, an arrow-shaped icon representing each of the plurality of
フローチャートの説明に戻る。ステップS101で全てのジャイロセンサ102で角速度の検出が行われた後、ステップS102で全ての角速度に対して所定のノイズフィルタリング処理が施される。
Return to the description of the flowchart. After the angular velocities are detected by all the
次にステップS103で全ての角速度の分析および比較処理が行われる。分析および比較処理については後述する。 Next, in step S103, all the angular velocities are analyzed and compared. The analysis and comparison processing will be described later.
次にステップS104で、ステップS103における全てのジャイロセンサ102の角速度の分析および比較処理により特定の方位(本実施形態においては北)が検出される。
Next, in step S104, a specific azimuth (in the present embodiment, north) is detected by analyzing and comparing the angular velocities of all the
次にステップS105で、出力制御部202により端末機器100の出力部104において、検出された方位を示す情報(方位情報)が出力される。これによりユーザは精度の高い方位情報を得ることができる。
Next, in step S105, the
ここで、本技術における特定の方位(本実施の形態においては北)を検出する処理について説明する。 Here, a process of detecting a specific azimuth (north in the present embodiment) in the present technology will be described.
まず角速度について説明する。地球の自転の角速度ωeは、地球の自転が一回転する時間である24時間を用いて式1のように算出できる。なお、dpsはdegree per secの略である。
First, the angular velocity will be described. The angular velocity ωe of the earth's rotation can be calculated as in
[式1]
ωe=360(deg)/24(h)/3600(sec)=0.0042(dps)
[Equation 1]
ωe = 360 (deg) / 24 (h) / 3600 (sec) = 0.0042 (dps)
ここで、例として東京の北緯35度における角速度を考える。北緯35度をPとし、角速度をΩとすると、北緯35度における地球の自転の角速度ΩPは式2および式3のように算出できる。
Here, an angular velocity at 35 degrees north latitude of Tokyo is considered as an example. Assuming that 35 degrees north latitude is P and the angular velocity is Ω, the angular velocity Ω P of the earth's rotation at 35 degrees north latitude can be calculated as in
[式2]
ΩP=ωe・cos(θP)=0.0042(dps)・cos35°=0.0034(dps)
[Equation 2]
Ω P = ωe · cos (θ P ) = 0.0042 (dps) · cos 35 ° = 0.0034 (dps)
[式3]
ΩP=−1・ωe・cos(θP)=0.0042(dps)・cos35°=−0.0034(dps)
[Equation 3]
Ω P = −1 · ωe · cos (θ P ) = 0.0042 (dps) · cos 35 ° = −0.0034 (dps)
[式4]
ΩP=ωe・sin(θP)=0.0042(dps)・sin35°=0.0024(dps)
[Equation 4]
Ω P = ωe · sin (θ P ) = 0.0042 (dps) · sin 35 ° = 0.024 (dps)
上述したように、ジャイロセンサ102は3軸方向(x,y,z)に対するジャイロセンサであり、各軸における角速度を検出するものである。3軸のジャイロセンサ102を水平に置いた場合、x軸、y軸の角速度は東西方向においては0となり、南北方向においては+/−の最大値となる。z軸においては角速度は一定である。
As described above, the
ジャイロセンサ102を例えば45度単位で略一定の速度で姿勢を変化させて360度分一回転させるとジャイロセンサ102の3軸のうちx軸とy軸においてはsin波が描かれる。
For example, when the
そのようにして得られたジャイロセンサ102による3軸それぞれの検出結果の理論値は図5に示すようになる。図5のグラフは縦軸を角速度(dps)とし、横軸をジャイロセンサ102の姿勢を示す角度とし、Gxをジャイロセンサ102のx軸における検出値、Gyをジャイロセンサ102のy軸における検出値、Gzをジャイロセンサ102のz軸における検出値としたものである。そして図5に示すように角速度の検出値に東西南北の方位が対応している。理論値は絶対値を表している。
The theoretical values of the detection results of the three axes obtained by the
これに対し、実際のジャイロセンサ102の角速度検出結果は例えば図6に示すようになる。実測値はジャイロセンサ102の各姿勢で観測された観測値の平均値をBiasとして角速度から引いたものである。x軸とy軸の検出結果は理論値と一致することが理想であるが、誤差を含むため、例えば図6に示すようになる。また、z軸の値は変化しないことが理想であり、誤差を含んでも変化は僅かである。
On the other hand, the actual angular velocity detection result of the
そして検出結果と理論値との比較を行い、理論値における北の方向に最も近似する角速度を有する方向を北の方向として検出することができる。 Then, the detection result is compared with the theoretical value, and the direction having the angular velocity closest to the north direction in the theoretical value can be detected as the north direction.
以上のようにして情報処理装置200の処理が行われる。
The processing of the
なお、端末機器100内におけるジャイロセンサ102の配置は図2に示した環状に限られず、図7に示すように非環状の直線上に配置してもよい。ただし、複数のジャイロセンサ102は図2に示す環状の配置と同様にそれぞれ異なる方向に対応させた状態で配置する必要がある。図7のように配置することにより端末機器100内におけるジャイロセンサ102の設置スペースを小さくすることができる。これにより筐体が小さい端末機器にも複数のジャイロセンサ102を搭載させることができる。
The arrangement of the
ここで、複数のジャイロセンサ102と情報処理装置200による方位検出の第2の手法について説明する。第2の手法においても端末機器100内におけるジャイロセンサ102の配置と個数は図2に示したものと同様とする。
Here, a second method of azimuth detection by the plurality of
第2の手法は、全てのジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸のそれぞれを一の姿勢(検出方向)におけるジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸のそれぞれにDCM(Direct Cosine Matrix)などにより一致させて1つの仮想ジャイロセンサとして、その一の姿勢における角速度の検出を行う。
In the second method, the x-axis, y-axis, and z-axis of all the
そして、別の姿勢においても全てのジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸をDCMなどにより一致させて1つの仮想ジャイロセンサとして、その別の姿勢における角速度の検出を行う。この仮想ジャイロセンサによる角速度の検出を全ての姿勢において行う。
Then, even in another posture, the x-axis, the y-axis, and the z-axis of all the
DCMとは軸を回転させるために使用される行列であり、軸の回転角度をRとするとジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸の3軸は図8に示すようになる。本技術はDCMを用いることにより仮想的にジャイロセンサ102を回転させることにより、複数の姿勢で角速度を検出するものとなっている。
The DCM is a matrix used to rotate the axis. When the rotation angle of the axis is R, the three axes of the
図9のフローチャートと図10を参照して第2の手法の処理を説明する。まずステップS201で、各姿勢の全てのジャイロセンサ102において角速度が検出される。このジャイロセンサ102による検出は第1の手法におけるステップS101と同様にジャイロセンサ102ごとにオンとオフを繰り返すことにより順々に全てのジャイロセンサ102において角速度の検出を行う。
The processing of the second method will be described with reference to the flowchart of FIG. 9 and FIG. First, in step S201, angular velocities are detected in all the
そしてステップS202で、全ての角速度に対して所定のノイズフィルタリング処理が施される。 Then, in step S202, a predetermined noise filtering process is performed on all angular velocities.
次にステップS203でDCMによる軸調整処理によって全てのジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸を全ての姿勢のうちの第nの姿勢において一致させる。nの初期値は1とする。そしてステップS204で全てのジャイロセンサ102の角速度を第nの姿勢における1つの仮想ジャイロセンサとするよう合成する。ここでは、図10Aに示すようにUを第1および第9、URを第2、Rを第3、DRを第4、Dを第5、DLを第6、Lを第7、ULを第8の姿勢としている。Uを第1および第9としているのは一周分角速度の検出を行うためにUの位置では始点と終点として2回検出を行う必要があるからである。
Next, in step S203, the x-axis, y-axis, and z-axis of all the
n=1の場合は図10Bに示すように全てのジャイロセンサ102の角速度を第1の姿勢であるU(1)における1つの仮想ジャイロセンサにより検出した角速度として合成する。
In the case of n = 1, as shown in FIG. 10B, the angular velocities of all the
次にステップS205で全ての姿勢において仮想ジャイロセンサによる角速度が検出されたか否かが判定される。全ての姿勢において角速度が検出されていない場合、処理はステップS206に進み、nにインクリメントする。 Next, in step S205, it is determined whether or not the angular velocity has been detected by the virtual gyro sensor in all postures. If the angular velocity has not been detected in all postures, the process proceeds to step S206, and increments to n.
次にステップS203で図10Cに示すように、DCMによる軸調整によって全てのジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸を、n=2、すなわち第2の姿勢(図10CではURの姿勢)において一致させる。そしてステップS204で全てのジャイロセンサ102の角速度を第2の姿勢における1つの仮想ジャイロセンサにより検出した角速度として合成する。
Next, in step S203, as shown in FIG. 10C, the x-axis, y-axis, and z-axis of all the
ステップS203乃至ステップS206を繰り返すことにより、全ての姿勢における仮想ジャイロセンサによる角速度が検出される。 By repeating steps S203 to S206, the angular velocities of the virtual gyro sensor in all postures are detected.
ステップS205で全ての姿勢における仮想ジャイロセンサの角速度が検出されたら処理はステップS207に進む(ステップS205のYes)。 When the angular velocities of the virtual gyro sensor in all the postures are detected in step S205, the process proceeds to step S207 (Yes in step S205).
次にステップS207で全ての仮想ジャイロセンサのそれぞれの角速度の分析および比較処理が行われ、ステップS208で、分析および比較処理結果から所定の方位が検出される。角速度に基づき所定の方位を特定する方法は第1の手法と同様である。 Next, in step S207, the analysis and comparison processing of the respective angular velocities of all the virtual gyro sensors are performed, and in step S208, a predetermined direction is detected from the analysis and comparison processing result. The method of specifying the predetermined azimuth based on the angular velocity is the same as the first method.
次にステップS209で、出力制御部202により、端末機器100の出力部104において所定の方位情報が出力される。これによりユーザは精度の高い方位情報を得ることができる。
Next, in step S209, the
以上のようにして第2の手法における処理が行われる。 The processing in the second method is performed as described above.
さらに、複数のジャイロセンサ102と情報処理装置200による方位検出の第3の手法について説明する。第3の手法は、全てのジャイロセンサ102を合成して1つの仮想ジャイロセンサとし、その仮想ジャイロセンサの軸を調整することにより全ての姿勢における角速度の検出を行って方位を検出するものである。第3の手法においても端末機器100内におけるジャイロセンサ102の配置と個数は図2に示したものと同様とする。
Further, a third method of azimuth detection by the plurality of
図11のフローチャートと図12を参照して第3の手法の処理を説明する。まずステップS301で、各姿勢の全てのジャイロセンサ102において角速度が検出される。このジャイロセンサ102による検出は第1の手法におけるステップS101と同様にジャイロセンサ102ごとにオンとオフを繰り返すことにより全てのジャイロセンサ102において角速度の検出を行う。
The processing of the third technique will be described with reference to the flowchart of FIG. 11 and FIG. First, in step S301, the angular velocities are detected in all the
次にステップS302で、全ての角速度に対して所定のノイズフィルタリング処理が施される。 Next, in step S302, a predetermined noise filtering process is performed on all angular velocities.
次にステップS303でDCMなどによる軸調整処理によって、図12Aに示す全てのジャイロセンサ102のx軸、y軸、z軸を、図12Bに示すように全ての姿勢のうちの一の姿勢において一致させる。そしてステップS304で全てのジャイロセンサ102の角速度を一の姿勢における1つの仮想ジャイロセンサによる角速度として合成する。
Next, in step S303, the x-, y-, and z-axes of all the
次にステップS305で図12Cに示すように、DCMによる軸調整処理で仮想ジャイロセンサの姿勢の調整を行う。図12CはUの姿勢からURの姿勢に調整した状態である。これを全ての姿勢に対して行って、全ての姿勢において仮想ジャイロセンサによる角速度を検出する。 Next, in step S305, as shown in FIG. 12C, the posture of the virtual gyro sensor is adjusted by axis adjustment processing using DCM. FIG. 12C shows a state where the posture of U is adjusted to the posture of UR. This is performed for all postures, and the angular velocity by the virtual gyro sensor is detected in all postures.
次にステップS306で全ての姿勢における仮想ジャイロセンサの角速度の分析および比較処理が行われ、ステップS307で、分析および比較処理結果から所定の方位が検出される。 Next, in step S306, analysis and comparison processing of the angular velocities of the virtual gyro sensor in all postures are performed, and in step S307, a predetermined azimuth is detected from the analysis and comparison processing results.
次にステップS308で、出力制御部202により、端末機器100の出力部104において所定の方位情報が出力される。これによりユーザは精度の高い方位情報を得ることができる。
Next, in step S308, the
以上のようにして第3の手法における処理が行われる。 The processing in the third method is performed as described above.
本技術の第1の実施の形態は以上のようにして構成されている。第1の実施の形態によれば端末機器100を回転させずに、または端末機器100を保持/装着して使用しているユーザも回転することなく異なる姿勢のジャイロセンサ102で検出した角速度を用いて方位検出を行うことができる。
The first embodiment of the present technology is configured as described above. According to the first embodiment, a user who uses the
また、方位検出ために地磁気センサやGPSを用いる必要がないため、地磁気センサ、GPSが機能しない、誤動作する、精度が低下するなどの問題が生じる状況や場所でも方位検出を行うことができる。さらに、高精度であるが大型のジャイロセンサを用いるのではなく、小型のジャイロセンサを用いることによりスマートフォンやウェアラブルデバイスなどの端末機器への実装が容易となる。大型のジャイロセンサに比べて精度が劣る小型の安価のジャイロセンサを用いても複数のジャイロセンサの角速度を合成することにより方位検出の精度を高めることができる。 Further, since it is not necessary to use a geomagnetic sensor or GPS for azimuth detection, azimuth detection can be performed even in a situation or place where a problem such as the geomagnetic sensor or GPS not functioning, malfunctioning, or deteriorating accuracy occurs. Furthermore, by using a small gyro sensor instead of using a large gyro sensor with high accuracy, mounting on a terminal device such as a smartphone or a wearable device becomes easy. Even if a small and inexpensive gyro sensor having lower accuracy than a large gyro sensor is used, the accuracy of azimuth detection can be improved by synthesizing the angular velocities of a plurality of gyro sensors.
<2.第2の実施の形態>
[2−1.端末機器、情報処理装置およびフレキシブル基板の構成]
次に本技術の第2の実施の形態について説明する。第2の実施形態は図13に示すように、角速度センサとしての複数のジャイロセンサ301を折り曲げなどの変形が可能な物体としてのフレキシブル基板300に設けて種々の機器や物体(以下、物体等と称する。)に搭載することができるものである。ジャイロセンサ301はフレキシブル基板300が備える配線を介した外部からの電力供給により動作することができる。なお、図13Bの平面図に示すように複数のジャイロセンサ301はx軸、y軸、z軸がそれぞれ同じ方向に向かうようにフレキシブル基板300上に配置されている。フレキシブル基板300を変形させて物体等に取り付けることにより複数のジャイロセンサ301はそれぞれ異なる姿勢で角速度を検出することになる。
<2. Second Embodiment>
[2-1. Configuration of Terminal Device, Information Processing Device, and Flexible Board]
Next, a second embodiment of the present technology will be described. In the second embodiment, as shown in FIG. 13, a plurality of
第2の実施の形態においては、ジャイロセンサ301を搭載する物体等の形状に合わせてフレキシブル基板300を変形させることにより、様々な形状の物体等に複数のジャイロセンサ301を搭載させることができる。
In the second embodiment, a plurality of
次に図14のブロック図を参照して第2の実施の形態における端末機器120および情報処理装置220とフレキシブル基板300の構成について説明する。端末機器120はジャイロセンサ301がフレキシブル基板300に設けられている点、フレキシブル基板300が接続されている点以外は第1の実施の形態と同様である。
Next, the configurations of the
第2の実施の形態においては、フレキシブル基板300は所定のコネクタなどの接続端子(図示せず)により端末機器120に接続されており、フレキシブル基板300には複数のジャイロセンサ301と形状認識センサ302が設けられている。
In the second embodiment, the
角速度センサとしてのジャイロセンサ301は第1の実施の形態におけるものと同様のものである。形状認識センサ302はフレキシブル基板300の形状を認識する応力・フォースセンサや歪みセンサなどである。形状認識センサ302により、変形されたフレキシブル基板300の形状を示す情報(以下、形状情報と称する。)を検出することができる。形状認識センサ302により検出された形状情報は情報処理装置220の形状情報取得部203に供給され、形状情報取得部203から方位検出処理部201に供給される。なお、詳しくは後述するがフレキシブル基板300の形状を他の方法で取得することができる場合には形状認識センサ302は不要である。
The
情報処理装置220は、方位検出処理部201、出力制御部202、形状情報取得部203を備えて構成されている。方位検出処理部201、出力制御部202は第1の実施の形態のおけるものと同様であるため説明を省略する。
The
形状情報取得部203は、形状認識センサ302などからフレキシブル基板300の折り曲げられた状態など変形した形状を示す形状情報を取得し、DCMに用いる回転角度Rを算出するものである。取得した回転角度Rは方位検出処理部201に供給される。この回転角度Rは方位検出処理部201における方位検出処理のDCMにおいて用いられる。
The shape
フレキシブル基板300が市販の製品などの予め形状が特定されている機器や物体に取り付けられる場合、その機器や物体のメーカーは予めフレキシブル基板300が取り付けられる取り付け箇所情報(長さ、湾曲率など)を得ることができる。そこでメーカーなどはその取り付け箇所情報を予め情報処理装置220に保存しておく、インターネットで開示しておく、などを行うことができる。
When the
形状情報取得部203はそのように存在する取り付け箇所情報を取得して方位検出処理部201に供給する。取り付け箇所情報がインターネットで開示されている場合には端末機器120が備える通信機能を利用して取り付け箇所情報を取得する。また、ユーザが取り付け箇所情報をインターネットなどで取得した場合は端末機器120が備える入力部105への入力によって取り付け箇所情報を形状情報取得部203に直接供給するようにしてもよい。
The shape
方位検出処理部201は、そのように予め存在する取り付け箇所情報が得られる場合、その取り付け箇所情報から得られた回転角度Rと慣性センサのセンサ情報との比較および所定の計算と解析を行うことにより、DCM等による軸調整処理を行うことができる。
When such mounting location information that exists in advance is obtained, the azimuth
一方、機器や物体におけるフレキシブル基板300を取り付ける箇所の形状が事前にはわからない場合、フレキシブル基板300に形状認識センサ302としての応力・フォースセンサや歪みセンサなどを搭載し、形状情報取得部203はその形状認識センサ302からフレキシブル基板300の形状情報を取得する。
On the other hand, if the shape of the place where the
第2の実施の形態においても複数のジャイロセンサ301により検出された角速度を用いた方位検出は第1の実施の形態における第1乃至第3の手法と同様手法で行うことができる。
Also in the second embodiment, azimuth detection using the angular velocities detected by the plurality of
ただし、第2の実施の形態は第1の実施の形態とは異なり、ジャイロセンサ301の配置箇所がフレキシブル基板300を設ける機器や物体ごとに異なる。そこで、第2の実施の形態においては方位検出処理の前にフレキシブル基板300が取り付けられている箇所の形状情報から軸調整処理のための回転角度Rを算出する処理を行う。
However, the second embodiment differs from the first embodiment in that the location of the
[2−2.ジャイロセンサ搭載の具体例]
次にフレキシブル基板300を用いた、物体等へのジャイロセンサ102の搭載の具体例について説明する。フレキシブル基板300は変形させることにより様々な形状の物体等に複数のジャイロセンサ102を設けることができる。例えば図15Aに示すように、平面視円形状の物体400の外周面に沿うようにフレキシブル基板300を輪状に変形させることにより、円形状の物体400の外周面に沿って環状に複数のジャイロセンサ301を配置することができる。
[2-2. Example of mounting gyro sensor]
Next, a specific example of mounting the
また、図15Bに示すように、輪状の物体450の内周面に沿うようにフレキシブル基板300の輪状に変形させることにより、輪状の物体450の内周面に沿って環状に複数のジャイロセンサ301を配置することもできる。このような円形状物体としては例えばコイン型電池、円形状物体を収納するケース、輪状の物体としてはベルト状物体などがある。このようなジャイロセンサ301の配置により感度のよいz軸センサを効率よく利用することができる。
Further, as shown in FIG. 15B, by deforming the
また、図15Cに示すように、円形状の物体400の外周面の一部分に沿って湾曲状に複数のジャイロセンサ301を配置することができる。さらに、図15Dに示すように、輪状の物体450の内周面の一部分に沿って湾曲状に複数のジャイロセンサ301を配置することもできる。
Further, as shown in FIG. 15C, a plurality of
図16に示すように、レール500内部にフレキシブル基板300をスライドさせることによって収納し、そのレール500を端末機器120に取り付けることによりジャイロセンサ301を端末機器120に設けるようにしてもよい。
As shown in FIG. 16, the
また、図17に示すようにジャイロセンサ301を取り付けたフレキシブル基板300を螺旋状に変形させて機器や物体に取り付けるようにしてもよい。
Further, as shown in FIG. 17, the
また、具体的な例として、図18に示すようにスマートフォンなど機器のカメラレンズ600にフレキシブル基板300を巻きつけることによりに容易かつコンパクトにジャイロセンサ301を搭載させることができる。
As a specific example, as shown in FIG. 18, the
また、図19に示すようなVR(Virtual Reality)用のヘッドセット700の内部のレンズやガラスの周囲の曲面に合わせてフレキシブル基板300を変形させて取り付けることにより機器にジャイロセンサ301を搭載させることができる。また、メガネ型AR用デバイスなどにも同様にしてジャイロセンサ301を搭載させることができる。また、VRやAR用のコントローラ、さらにゲームのコントローラの内部の形状に合わせてフレキシブル基板300を変形させて取り付けることによりジャイロセンサ301を搭載させることができる。
In addition, the
このように第2の実施の形態によれば変形可能な物体であるフレキシブル基板300に複数のジャイロセンサ301を設けることにより、様々な物体、機器に複数のジャイロセンサを容易かつコンパクトに搭載させることができる。なお、ジャイロセンサを設ける変形可能な物体としては、フレキシブル基板以外にも、所定基準以上の固さで曲線状の形状を有するプラスチック板や基板などを用いてもよい。
As described above, according to the second embodiment, by providing the plurality of
本技術によれば、安価で単体では精度が必ずしも高くないジャイロセンサであっても複数用いることにより精度の高い方位検出を行うことができる。 According to the present technology, it is possible to perform high-accuracy azimuth detection by using a plurality of gyro sensors that are inexpensive and do not necessarily have high accuracy by itself.
<3.変形例>
以上、本技術の実施の形態について具体的に説明したが、本技術は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本技術の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。
<3. Modification>
Although the embodiments of the present technology have been specifically described above, the present technology is not limited to the above embodiments, and various modifications based on the technical idea of the present technology are possible.
図20に示すように、複数のジャイロセンサ301を搭載した方位検出用機器800を構成し、その方位検出用機器800を端末機器としてのスマートフォン900などに外部機器として接続するようにしてもよい。なお、方位検出処理を行う情報処理装置は方位検出用機器700内で動作してもよいし、スマートフォン900などの端末機器内で動作してもよい。
As shown in FIG. 20, a
本技術は、地球以外の他の惑星、例えば火星における方位検出にも有用である。例えば、惑星の磁場特性は惑星ごとに異なっており、地球の地磁気を利用する地磁気センサが他の惑星で問題なく使用できるとは限らない。よって、地球以外の他の惑星では地磁気センサを方位検出に使用することができないおそれがある。それに対し、本技術は角速度センサとしてのジャイロセンサ301を用いて方位検出を行うので地球以外の惑星における方位検出に用いることができる。
The present technology is also useful for azimuth detection on planets other than the earth, for example, Mars. For example, the magnetic field characteristics of planets differ from one planet to another, and a geomagnetic sensor that uses the earth's geomagnetism cannot always be used successfully on other planets. Therefore, there is a possibility that the geomagnetic sensor cannot be used for azimuth detection on a planet other than the earth. On the other hand, since the present technology performs azimuth detection using the
本技術は、方位情報以外にもGPSなどによる位置情報など他のセンサにより取得される情報にも適用することが可能である。 The present technology can be applied to information acquired by other sensors such as position information by GPS or the like in addition to the azimuth information.
情報処理装置は実施の形態で示した腕時計型ウェアラブルデバイスに限らず、リストバンド型ウェアラブルデバイス、スマートフォン、タブレット端末、ノートパソコンなど方位検出を行う必要性がある機器であればどのようなものに適用してもよい。 The information processing apparatus is not limited to the wristwatch-type wearable device described in the embodiment, but may be applied to any wristband-type wearable device, a smartphone, a tablet terminal, a notebook computer, or any other device that needs to perform direction detection. May be.
実施の形態では複数のジャイロセンサのオンとオフを繰り返して順々に角速度の検出を行ったが全てのジャイロセンサで同時に角速度の検出を行ってもよい。全てのジャイロセンサで同時に角速度を検出した場合も実施の形態で説明した第1乃至第3の手法で方位情報を取得することができる。ジャイロセンサによる角速度の検出を個別に行う場合、処理は軽いが、一つ一つのジャイロセンサで順々に行うため時間を要する。一方、角速度の検出を全てのジャイロセンサで同時に行う場合処理は重くなるが同時に行うため早く角速度を検出することができる。 In the embodiment, angular velocities are sequentially detected by repeatedly turning on and off a plurality of gyro sensors. However, angular velocities may be simultaneously detected by all gyro sensors. Even when the angular velocities are detected simultaneously by all the gyro sensors, the azimuth information can be obtained by the first to third methods described in the embodiment. When the angular velocity is individually detected by the gyro sensor, the processing is light, but it takes time because the gyro sensor performs the detection one by one. On the other hand, when the angular velocity is detected by all the gyro sensors at the same time, the processing becomes heavy, but the angular velocity can be detected quickly because the processing is performed simultaneously.
本技術は以下のような構成も取ることができる。
(1)
複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、前記複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う方位検出処理部を備える情報処理装置。
(2)
前記物体の形状は、前記物体を取り付ける機器の形状の情報から予め取得される(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記物体の形状は形状認識センサにより取得される(1)または(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記複数の角速度センサはそれぞれ異なる姿勢で検出を行う(1)から(3)のいずれかに記載の情報処理装置。
(5)
前記方位検出処理部は、前記複数の角速度センサにより検出された複数の前記角速度のと、方位に対応した前記角速度の理論値との比較により方位検出処理を行う(1)から(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(6)
複数の前記角速度は、それぞれ異なるタイミングで複数の前記角速度センサにより検出される(1)から(5)のいずれかに記載の情報処理装置。
(7)
前記物体は、フレキシブル基板である(1)から(6)のいずれかに記載の情報処理装置。
(8)
前記物体は、プラスチック板である(1)から(6)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記物体を取り付ける機器が備える出力部において前記複数の角速度センサの検出状況を出力する出力制御部を備える(1)から(8)のいずれかに記載の情報処理装置。
(10)
それぞれ異なる姿勢で機器に設けられている複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う方位検出処理部を備える
情報処理装置。
(11)
前記方位検出処理部は、前記角速度の平均と、方位に対応した角速度の理論値との比較により方位検出処理を行う(10)に記載の情報処理装置。
(12)
前記機器が備える出力部において前記複数の角速度センサの検出状況を出力する出力制御部を備える(10)または(11)に記載の情報処理装置。
(13)
複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、前記複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う情報処理方法。
(14)
複数の角速度センサが設けられた変形可能な物体の形状に基づいて、前記複数の角速度センサの検出結果から方位検出処理を行う情報処理方法をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
The present technology can also have the following configurations.
(1)
An information processing apparatus comprising: an azimuth detection processing unit that performs azimuth detection processing based on detection results of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
(2)
The information processing apparatus according to (1), wherein the shape of the object is acquired in advance from information on a shape of a device to which the object is attached.
(3)
The information processing device according to (1) or (2), wherein the shape of the object is acquired by a shape recognition sensor.
(4)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (3), wherein each of the plurality of angular velocity sensors performs detection in a different posture.
(5)
The azimuth detection processing unit performs azimuth detection processing by comparing the plurality of angular velocities detected by the plurality of angular velocity sensors with a theoretical value of the angular velocity corresponding to the azimuth (1) to (4). An information processing device according to any one of the above.
(6)
The information processing device according to any one of (1) to (5), wherein the plurality of angular velocities are detected by the plurality of angular velocity sensors at different timings.
(7)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (6), wherein the object is a flexible substrate.
(8)
The information processing device according to any one of (1) to (6), wherein the object is a plastic plate.
(9)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (8), further including: an output control unit configured to output a detection status of the plurality of angular velocity sensors in an output unit included in a device to which the object is attached.
(10)
An information processing apparatus including an azimuth detection processing unit that performs azimuth detection processing from detection results of a plurality of angular velocity sensors provided in a device in different postures.
(11)
The information processing apparatus according to (10), wherein the azimuth detection processing unit performs azimuth detection processing by comparing the average of the angular velocities with a theoretical value of the angular velocity corresponding to the azimuth.
(12)
The information processing device according to (10) or (11), further including: an output control unit configured to output detection states of the plurality of angular velocity sensors in an output unit included in the device.
(13)
An information processing method for performing an azimuth detection process based on a detection result of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
(14)
An information processing program for causing a computer to execute an information processing method of performing an azimuth detection process based on a detection result of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
100・・・・・・端末機器
102、301・・ジャイロセンサ
200・・・・・・情報処理装置
201・・・・・・方位検出処理部
300・・・・・・フレキシブル基板
302・・・・・・形状認識センサ
100
Claims (14)
情報処理装置。 An information processing apparatus comprising: an azimuth detection processing unit that performs azimuth detection processing based on detection results of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the shape of the object is obtained in advance from information on a shape of a device to which the object is attached.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the shape of the object is acquired by a shape recognition sensor.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein each of the plurality of angular velocity sensors performs detection in a different posture.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the azimuth detection processing unit performs azimuth detection processing by comparing a plurality of the angular velocities detected by the plurality of angular velocity sensors with a theoretical value of the angular velocity corresponding to the azimuth. .
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the plurality of angular velocities are detected by the plurality of angular velocity sensors at different timings.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the object is a flexible substrate.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, wherein the object is a plastic plate.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: an output control unit configured to output detection states of the plurality of angular velocity sensors in an output unit included in a device to which the object is attached.
情報処理装置。 An information processing apparatus including an azimuth detection processing unit that performs azimuth detection processing from detection results of a plurality of angular velocity sensors provided in a device in different postures.
請求項10に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 10, wherein the azimuth detection processing unit performs azimuth detection processing by comparing a plurality of the angular velocities detected by the plurality of angular velocity sensors with a theoretical value of the angular velocity corresponding to the azimuth. .
請求項10に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 10, further comprising: an output control unit configured to output detection states of the plurality of angular velocity sensors in an output unit included in the device.
情報処理方法。 An information processing method for performing an azimuth detection process based on a detection result of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
情報処理方法をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。 An information processing program for causing a computer to execute an information processing method of performing an azimuth detection process based on a detection result of the plurality of angular velocity sensors based on a shape of a deformable object provided with the plurality of angular velocity sensors.
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