JP2022137934A - 歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】
ユーザの歩行の検出漏れを抑制して高精度で歩数を検出することを可能とする歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体を提供することを目的の１つとしている。
【解決手段】
ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部と、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部と、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出部と、を有することを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体に関し、特に、歩数を検出することが可能である歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体に関する。

ユーザに携帯されて、ユーザが歩行した際の歩行に関する検出を行う装置が知られている。

例えば、特許文献１には、加速度センサを用いて得られる加速度の波形の積分処理及び移動平均処理によって得られる位置の波形に基づいて、左足又は右足の各々の１歩に対応する区間又は時刻を特定する移動運動解析装置が開示されている。

特開２０１６－２２０９２３

例えば、ユーザが歩行した際の歩数を用いて当該ユーザの移動距離を算出する場合、正確な移動距離を得るためには、歩数を正確に把握することが必要である。当該ユーザの歩数を検出する際に、歩き始めや歩き終わり等のユーザの体の動きが小さい歩行の検出が困難であり、そのようなユーザの体の動きが小さい歩行があった場合に歩数を正確に計数できず、算出されたユーザの移動距離が不正確となることが課題の１つとして挙げられる。

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、ユーザの歩行の検出漏れを抑制して高精度で歩数を検出することを可能とする歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体を提供することを目的の１つとしている。

請求項１に記載の発明は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部と、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部と、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出部と、を有することを特徴とする。

請求項１６に記載の発明は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部と、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部と、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出部と、を有することを特徴とする。

請求項１７に記載の発明は、歩行検出装置によって実行される歩行検出方法であって、加速度取得部が、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、第１歩行検出部が、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、第２歩行検出部が、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１８に記載の発明は、歩行検出装置によって実行される歩行検出方法であって、加速度取得部が、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、第１歩行検出部が、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、第３歩行検出部が、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出ステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１９に記載の発明は、コンピュータを備える歩行検出装置によって実行される歩行検出プログラムであって、前記コンピュータに、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出ステップと、を実行させることを特徴とする。

請求項２０に記載の発明は、コンピュータを備える歩行検出装置によって実行される歩行検出プログラムであって、前記コンピュータに、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出ステップと、を実行させることを特徴とする。

実施例に係る歩行検出装置による歩行検出の概略を示す模式図である。 実施例に係る端末ＴＭの構成を示すブロック図である。 歩行時の加速度を示す波形の一例を示す図である。 実施例に係る歩行検出装置による歩行検出に用いられる加速度データ及び判断基準を模式的に示す図である。 実施例に係る歩行検出装置による歩行検出に用いられる加速度データ及び判断基準を模式的に示す図である。 実施例に係る歩行検出装置によって実行されるルーチンの一例を示すフローチャートである。 実施例に係る歩行検出装置によって実行されるサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

以下に本発明の実施例について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面においては、実質的に同一又は等価な部分には同一の参照符号を付している。

図１は、本実施例に係る歩行検出装置１０による歩行検出の概略を示す図である。図１に示すように、歩行検出装置１０は、ユーザＡが携帯する端末ＴＭに内蔵されている。

端末ＴＭは、例えばスマートフォンである。端末ＴＭは、ディスプレイ及びタッチパネルからなるタッチパネルディスプレイを有している。端末ＴＭは、スマートフォンに限られず、例えば、タブレット、ウェアラブル端末等の他のスマートデバイスを含む端末装置であってもよい。

端末ＴＭは、慣性計測装置（ＩＭＵ(Inertial Measurement Unit)）１１を備えている。ＩＭＵ１１は、加速度センサ及びジャイロセンサ（角速度センサ）を含む。また、ＩＭＵ１１は、磁場の大きさや方向を測定する地磁気センサを備えていてもよい。

端末ＴＭは、例えば、ＩＭＵ１１から取得したセンサ情報に基づいて、常に端末ＴＭの姿勢を取得している。換言すれば、端末ＴＭは、一般的なスマートフォンに内蔵されているセンサを備えている。

端末ＴＭは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機（図示せず）を有している。端末ＴＭは、ＧＮＳＳ受信機を介してＧＮＳＳデータを受信すると、当該ＧＮＳＳデータに基づいて、端末ＴＭの現在位置、すなわち端末ＴＭを携帯するユーザＡの現在位置を取得する。端末ＴＭは、取得した現在位置を地図上に示した画像をディスプレイに表示可能に構成されている。

図１は、ユーザＡが、建物Ｂ内を移動中であり、端末ＴＭのディスプレイに表示されている地図を頼りに目的の部屋に向かっている様子を示している。建物Ｂ内は、端末ＴＭが、位置の検出のための十分なＧＮＳＳ信号を受信できないエリアである。従って、端末ＴＭは、ユーザＡが建物Ｂ内に居る間は、ＧＮＳＳデータに基づく現在位置の表示を行うことができない。

端末ＴＭは、ＧＮＳＳデータが受信できない場合、歩行者自立航法（PDR（Pedestrian Dead Reckoning））によって推定されたユーザＡの現在位置を地図上に示した画像をディスプレイに表示する。具体的には、ＰＤＲにおいて、端末ＴＭの移動方向及び移動距離に基づいて、ユーザＡの現在位置が推定される。当該ＰＤＲによる現在位置の推定に、歩行検出装置１０によるユーザＡの歩行に関する検出の結果が用いられる。当該検出結果は例えば、歩行時の歩行の方向及び歩行時の歩数である。

歩行検出装置１０は、端末ＴＭに備えられたＩＭＵ１１に含まれる加速度センサ（図示せず）から加速度データを取得し、加速度データに基づいて、ユーザＡの歩行期間を検出し、当該歩行期間における歩数を検出して出力する。

ここで、歩行期間とは、ユーザが歩行を連続的に行っている期間である。例えば、歩行期間は、加速度データから、所定の条件を満たす加速度の周期的な変化が継続する期間を検出することで特定される。

さらに、本実施例において、歩行検出装置１０は、歩行が検出された際の初期位置が分かっていれば、ユーザＡの現在位置を推定して出力することが可能である。具体的には、歩行検出装置１０は、ＩＭＵ１１から取得したセンサ情報に基づいて端末ＴＭに生じる角速度及び端末ＴＭの姿勢を取得し、角速度及び姿勢からユーザＡの移動方向を推定する。歩行検出装置１０は、検出した歩数に加えて、ユーザＡの歩幅を示す値を用いて移動距離を算出する。

歩行検出装置１０は、歩行が検出された際の初期位置と、1歩毎の移動方向及び移動距離から、端末ＴＭの現在位置を推定して当該推定した現在位置を示す情報を出力する。歩行検出装置１０によって出力された現在位置は、例えば地図上に示された地点として、端末ＴＭの表示画面上に表示される。

従って、ユーザＡは、建物Ｂ内の目的の部屋に向かう際に、端末ＴＭが十分なＧＮＳＳ信号を受信できなくても、現在位置を地図で確認しながら目的の部屋に向かって歩行することができる。

歩行検出装置１０は、ユーザＡの歩数を検出する際に、歩き始めの１歩や歩き終わりの１歩等の通常の歩行よりもユーザＡの動きが小さい歩行を検出することができ、正確な歩数を出力することができる。従って、歩行検出装置１０は、歩行者自立航法によって推定した現在位置の、実際の現在位置からのずれが抑制された正確な位置情報を出力することができる。

図２は、端末ＴＭの構成を示すブロック図である。図２に示すように、端末ＴＭに含まれる歩行検出装置１０は、システムバス１３を介して各部が接続されて構成されている。

入力部１５は、歩行検出装置１０と端末ＴＭに備えられたＩＭＵ１１とを通信可能に接続するインターフェースである。ＩＭＵ１１は、ジャイロセンサＧＹ及び加速度センサＡＣを含む。また、ＩＭＵ１１は、地磁気センサ（図示せず）等のセンサを含んでいてもよい。

加速度センサＡＣは、例えば３軸加速度センサであって、端末ＴＭに生じる加速度の３軸方向の各成分を検出する。重力は端末ＴＭに対して常に働いているため、３軸方向の各成分の経時変化から重力方向に対する端末ＴＭの姿勢を特定可能であり、これにより、重力方向の成分である加速度Ａｚ、および端末ＴＭに生じる加速度の水平方向の成分である加速度Ａｘ、Ａｙを検出することが可能となっている。

ジャイロセンサＧＹは、例えば３軸ジャイロセンサであって、端末ＴＭに生じる３軸方向の角速度を検出するセンサである。すなわち、端末ＴＭの回転方向、および回転速度を検出することが可能となっている。

歩行検出装置１０は、ＩＭＵ１１内の加速度センサＡＣから加速度データを取得する。また、歩行検出装置１０は、ジャイロセンサＧＹから角速度データを取得する。

記憶部１７は、例えば、ハードディスク装置、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ等により構成されており、歩行検出装置１０において実行される各種プログラムを記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしてもよい。また、各種プログラムは、記録媒体に記録されて各種ドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。すなわち、記憶部１７に記憶される各種プログラムは、ネットワークを介して伝送可能であり、また、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録して譲渡することが可能である。

記憶部１７は、例えば、加速度データに基づいて、ユーザＡの歩行に係る歩行期間を検出し、歩行期間における歩数を検出するための歩行検出プログラムを記憶している。また、記憶部１７は、歩行検出装置１０が歩行検出プログラムによって歩数を検出するための判定基準となる加速度の大きさに関する閾値を記憶している。

また、記憶部１７は、例えば、加速度データ及び角速度データに基づいてユーザＡの歩行に係る移動方向及び移動距離を算出するためのプログラムが記憶されている。また、記憶部１７は、歩数、歩幅及び移動方向に基づいて、端末ＴＭの現在位置を算出するためのプログラムを記憶していてもよい。

記憶部１７は、例えば、ユーザＡの移動距離を算出するための歩幅として、標準的な歩幅（例えば、６０ｃｍ～７０ｃｍ程度）の値を予め記憶してもよい。例えば、記憶部１７は、身長毎の複数の歩幅を予め記憶してもよい。なお、歩行検出装置１０は、ユーザＡによる身長又は歩幅の入力を受け付けて、入力された身長からユーザＡの歩幅を算出するか又は入力された歩幅を用いて移動距離を算出してもよい。

制御部１９は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１９Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１９Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１９Ｃ等により構成され、コンピュータとして機能する。そして、ＣＰＵ１９Ａが、ＲＯＭ１９Ｂや記憶部１７に記憶された各種プログラムを読み出して実行することにより各種機能を実現する。

制御部１９は、記憶部１７に記憶された歩行検出プログラムを読み出して実行することで、ユーザＡの歩行における歩数を検出する。

制御部１９は、入力部１５を介して、端末ＴＭに内蔵されたＩＭＵ１１内の加速度センサＡＣから加速度データを取得する。制御部１９は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部として機能する。

制御部１９は、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、加速度データ中のユーザＡの歩行期間を検出しかつ当該歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部として機能する。

制御部１９は、第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出部として機能する。

制御部１９は、第1閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の加速度データから第３の歩数を算出する第３歩行検出部として機能する。

出力部２１は、端末ＴＭに備えられたタッチパネルディスプレイ２３に接続されている。出力部２１は、制御部１９からの命令に従って、歩行検出装置１０における検出結果を示す情報をタッチパネルディスプレイ２３に供給するためのインターフェースである。

例えば、出力部２１は、歩行検出装置１０において検出された歩数を示す情報をタッチパネルディスプレイ２３に供給する。例えば、出力部２１は、歩行検出装置１０において検出された歩数に基づいて推定されたユーザＡの現在位置を示す情報をタッチパネルディスプレイ２３に供給する。例えば、タッチパネルディスプレイ２３のディスプレイに表示されている地図の画像に、ユーザＡの現在位置を示す画像が重畳して表示される。

図３は、加速度センサによって検出される加速度を時系列に示す波形の一例を示す図である。図３は、人が加速度センサを携帯して歩行及び足踏みを行った際の加速度データが示す加速度を示している。図３において、横軸を時間（msec）とし、縦軸を重力方向の加速度Ａｚとした波形を示している。

なお、図３に示す波形は、加速度のデータについて重力成分を減じた後に、ローパスフィルタによってノイズを除去して得られた波形である。当該ノイズ除去の処理は、例えば、歩行検出装置１０の制御部１９によって行われる。

図３において、０～８０００ｍｓｅｃ付近（図中、「Ｃ」の範囲）に現れている波形は歩行動作時の波形である。図３中、８０００～１５０００ｍｓｅｃ付近（図中、「Ｄ」の範囲）に現れている波形は足踏み動作時の波形である。

図３において、「Ｃ」の範囲には、「Ｄ」の範囲と比較して大きいピークが周期的に現れている。特に、Ａｚのマイナス側、すなわち鉛直下向きの加速度に着目すると、より絶対値が大きく、鋭いピークが周期的に表れている。「Ｄ」の範囲には、「Ｃ」の範囲と比較して小さいピークが短い周期で表れている。

このような歩行動作時の加速度の波形の特徴から、例えば、加速度データが示す加速度に所定の周期的なパターンが現れる期間を歩行期間として検出することができる。当該所定の周期的なパターンは、例えば、当該所定の周期で所定の大きさのピークが現れている期間を歩行期間として検出することができる。

例えば、図中に一点鎖線で示したＴＨ１を閾値として、絶対値がＴＨ１の絶対値を超えるピークが周期的に表れている期間を歩行期間Ｗとして検出することができる。例えば、当該ピークの周期の長さが６００msec程度の所定の範囲内である場合に、当該ピークが現れている期間を歩行期間Ｗとしてもよい。

例えば、閾値ＴＨ１を、足踏み動作時のピークを拾わない程度の絶対値の大きい値に設定することで、足踏み動作等の他の動作と区別することができ、加えてノイズの影響も受け難く、効率よく歩行期間を検出することができる。

また、１つの周期は1歩に対応しているので、歩行期間における加速度の周期の数を数えることで、歩数を計数することができる。例えば、ピークの数を数えることで、歩数を計数できる。

図３において、「Ｅ」で示した部分は、歩行開始時の１歩の移動によって現れた波形である。また、図３において「Ｆ」で示した部分は、歩行終了時の１歩の移動によって現れた波形である。図３からわかるように、歩行開始時の１歩や歩行終了時の１歩によって現れる波形のピーク値の絶対値は、歩行期間Ｗ内のピーク値の絶対値よりも小さく、閾値ＴＨ１では検出できない。

そこで、図中に破線で示した閾値ＴＨ２のように、絶対値の小さい閾値を設けて、「Ｅ」や「Ｆ」のピークも検出できるようにすることが考えられる。絶対値の小さい閾値を設ける場合、ノイズの影響を受けやすくなり、足踏み動作等の他の動作との区別もつきにくくなることが懸念される。

本実施例において、歩行検出装置１０は、閾値ＴＨ１と、閾値ＴＨ１よりも小さい閾値との両方を用いて、歩行開始時の１歩や歩行終了時の１歩についても検出漏れの少ない精度の高い検出を実現する。

図４～７を参照しつつ、本実施例の歩行検出装置１０による歩行検出について説明する。図４は、歩行検出装置１０による歩行検出に用いられる加速度データ及び判断基準を模式的に示す図である。歩行検出装置１０の制御部１９は、例えば、加速度センサＡＣから加速度データを取得する際に、所定のデータ期間Ｐ（ｋ）（ｋは任意の正の整数）毎に取得する。図４は、１つのデータ期間Ｐ（ｋ）分の重力成分を減じた後の加速度データＰＤ（ｋ）について、鉛直下向きの加速度Ａｚを正の値として、波形を模式的に示している。図４において、一例として、データ期間Ｐ（ｋ）が十数秒（すなわち、一万数千ｍｓｅｃ）程度である場合について示している。

図４中の閾値ＴＨ１は、歩行を検出するための閾値である。歩行周期ＣＹは、上述したように、加速度の所定の周期的なパターンにおける１周期の長さである。

制御部１９は、例えば、重力方向の加速度の絶対値が閾値ＴＨ１を超えた際のピークの出現周期を歩行周期ＣＹとする。また、例えば、重力方向の加速度の絶対値が閾値ＴＨ１を超えたタイミングの出現周期を歩行周期ＣＹとしてもよい。歩行周期ＣＹは、重力方向の加速度の絶対値が閾値ＴＨ１を超えるピークが複数回出現した際の各インターバル時間の平均値としてもよい。

なお、本実施例において、１つの歩行周期ＣＹは、１歩あたりの期間に対応する。例えば、右足による１歩及び左足による１歩の一連の２歩は２つの歩行周期となる。

制御部１９は、例えば、重力方向の加速度について、周期的に閾値ＴＨ１を超えるピークが出現し続ける期間を歩行期間Ｗ（ｋ）として検出する。例えば、閾値ＴＨ１を周期的に超える加速度のピークのうち、最初に現れたピークの時点を歩行期間の開始時点ＮＳとする。また、閾値ＴＨ１を周期的に超える加速度のピークのうち、最後に現れたピークの時点を歩行期間の終了時点ＮＥとする。そして、開始時点ＮＳから終了時点ＮＥまでの期間を歩行期間として特定する。

なお、歩行期間の開始時点ＮＳの判断基準は上記のようにピーク値の時点に限られない。例えば、加速度が最初に閾値ＴＨ１を超えた時点を歩行期間の開始時点ＮＳとしてもよい。例えば、歩行期間の終了時点ＮＥについて、加速度が最後に閾値ＴＨ１を超えた時点を歩行期間の終了時点ＮＥとしてもよく、加速度が最後に閾値ＴＨ１を下回った時点を歩行期間の終了時点ＮＥとしてもよい。

制御部１９は、歩行期間Ｗ（ｋ）における歩数を検出する。例えば、制御部１９は、歩行期間Ｗ（ｋ）内の閾値ＴＨ１を超える加速度のピークの数を計数して歩数とする。例えば、図４においては歩行期間Ｗ（ｋ）内の閾値ＴＨ１を超えるピークの数は８つであり、８歩の歩数が検出される。

制御部１９は、歩行期間の開始時点から時間Ｔ１だけ遡って、閾値ＴＨ２を基準にして歩数を計数する。閾値ＴＨ２は、閾値ＴＨ１よりも絶対値が小さい閾値である。時間Ｔ１として、例えば、歩行周期ＣＹを基準時間として、基準時間以上、且つ基準時間の２倍の時間未満の時間を設定する。

図４において、時間Ｔ１の間に歩行期間の開始時点ＮＳより前の時点ＨＳに閾値ＴＨ２を超えるピーク値を示す１歩が検出される。これによって、閾値ＴＨ１によっては検出されないユーザＡの体の動きが小さい歩行開始時の歩行を漏れなく検出することができる。

制御部１９は、時間Ｔ１の間に閾値ＴＨ２を基準に検出した歩数、すなわち歩き始めの歩行の歩数を、歩行期間における閾値ＴＨ１に基づく歩数に加算する。歩き始めの歩行は歩幅が小さい傾向があり、制御部１９は、歩数の加算の際に、歩幅に関する補正を行うことができる。

例えば、制御部１９は、検出した歩数から移動距離を算出する場合、閾値ＴＨ２に基づく歩数については、閾値ＴＨ１に基づく歩数よりも小さい歩幅の値を用いて算出する。例えば、閾値ＴＨ２に基づいて検出された歩行の歩幅を、閾値ＴＨ１に基づいて検出された歩行期間内の歩行の歩幅の半分に設定する。または、制御部１９は、歩数を加算する場合に、閾値ＴＨ２に基づく歩数の計数については、閾値ＴＨ１に基づいて検出された歩行期間内の歩数よりも小さい歩数となるように補正してもよい。例えば、閾値ＴＨ２に基づく歩数には所定の係数（例えば０．５）を掛けることで計数を補正してもよい。そのようにすることで、歩き始めの歩幅が小さいことを反映して、より正確な距離を算出できる。

制御部１９は、歩行期間の終了時点ＮＥ後の時間Ｔ２について、閾値ＴＨ３を基準にして、歩数を計数する。閾値ＴＨ３は、閾値ＴＨ１よりも絶対値が小さい閾値である。閾値ＴＨ３は、例えば閾値ＴＨ２と同等の値であってもよい。時間Ｔ２として、例えば、歩行周期ＣＹを基準時間として、基準時間以上、且つ基準時間の２倍の時間未満の時間を設定する。時間Ｔ２は、時間Ｔ１と同じ長さであってもよく、異なる長さであってもよい。

また、閾値ＴＨ３は、例えば閾値ＴＨ２よりも絶対値が小さい値であってもよい。例えば、歩き終わりの１歩は、足を揃えるだけの動作であり、歩きはじめの１歩よりも加速度が小さくなる可能性がある。閾値ＴＨ３をより小さく設定することで、歩き終わりの小さい歩行も精度よく検出することができる。

図４において、時間Ｔ２の間に歩行期間の終了時点ＮＥ後の時点ＨＥに閾値ＴＨ２を超えるピーク値を示す１歩が検出される。これによって、閾値ＴＨ１によっては検出されないユーザＡの体の動きが小さい歩行終了時の歩行を漏れなく検出することができる。

制御部１９は、時間Ｔ２の間に閾値ＴＨ３を基準に検出した歩数、すなわち歩き終わりの歩行の歩数を、歩行期間における閾値ＴＨ１に基づく歩数に加算する。歩き終わりの１歩についても歩幅が小さい傾向があり、制御部１９は、歩数の加算の際に、歩幅に関する補正を行うことができる。

例えば、制御部１９は、検出した歩数から移動距離を算出する場合、閾値ＴＨ３に基づく歩数については、閾値ＴＨ１に基づく歩数よりも小さい歩幅の値を用いて算出する。例えば、閾値ＴＨ３に基づいて検出された歩行の歩幅を、閾値ＴＨ１に基づいて検出された歩行期間内の歩行の歩幅の半分に設定する。または、制御部１９は、歩数を加算する場合に、閾値ＴＨ３に基づく歩数の計数については、閾値ＴＨ１に基づいて検出された歩行期間内の歩数よりも小さい歩数となるように補正してもよい。例えば、閾値ＴＨ２に基づく歩数には所定の係数（例えば０．５）を掛けることで計数を補正してもよい。そのようにすることで、歩き終わりの歩幅が小さいことを反映して、より正確な距離を算出できる。

なお、制御部１９は、加速度データを取得する際に、重力方向の加速度Ａｚに加えて、水平方向の加速度を取得してもよい。例えば、ユーザＡの進行方向に沿った方向の加速度Ａｙ、又はこれに加えてユーザＡの進行方向に垂直な方向の加速度Ａｘを取得して、歩行期間の検出に用いてもよい。これによって、重力方向の加速度Ａｚの周期的なパターンに加えて、水平方向の加速度の特徴を歩行期間の検出の手がかりとすることができ、歩行期間の検出をより精度よく行うことができる。また、水平方向の加速度を用いてユーザＡの移動方向を取得することができ、ユーザＡの現在位置の推定に役立てることができる。

また、例えば、上記のような歩行期間の直前の歩行又は歩行期間の直後の歩行を検出する際にのみ、重力方向の加速度Ａｚに加えて水平方向の加速度Ａｘ、Ａｙを用いてもよい。

すなわち、歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間内の加速度データが示す重力方向の加速度及び水平方向の加速度から第２の歩数を検出してもよい。また、歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間内の加速度データが示す重力方向の加速度及び水平方向の加速度から第３の歩数を検出してもよい。

これによって、例えば歩行以外の動作との区別が明確になり、歩行期間直前の歩行又は歩行期間終了直後の歩行を精度よく検出することができる。

図５は、図４に示した加速度データと同様の加速度データについて、制御部１９が、図４の場合よりも短いデータ期間Ｐ（ｋ）毎に取得した例を示している。図５において、データ期間Ｐ（ｋ）が数秒（すなわち、数千msec）程度である場合について、Ｐ（１）～Ｐ（４）を模式的に示している。

図５の加速度データについても、歩行検出装置１０は、図４において説明した歩行検出と同様の歩行検出を行う。例えば、制御部１９は、データ期間Ｐ（１）の加速度データＰＤ（１）についての歩行期間Ｗ（１）を検出しかつ当該歩行期間における歩数を検出した後、次のデータ期間Ｐ（２）の加速度データＰＤ（２）を取得して、データ期間Ｐ（２）についての歩行期間の検出及び当該歩行期間における歩数の検出を行う。その後、データ期間Ｐ（３）及びデータ期間Ｐ（４）の加速度データＰＤ（３）及びＰＤ（４）についても同様に歩行期間の検出及び当該歩行期間における歩数の検出を行う。

例えば、図５に示す例において、制御部１９は、データ期間Ｐ（１）の加速度データＰＤ（１）を取得して、閾値ＴＨ１を基準に歩行期間Ｗ（１）及び歩行期間Ｗ（１）における歩数を検出する。

制御部１９は、データ期間Ｐ（１）に歩行の開始時点ＨＳが含まれているので、開始時点ＨＳから時間Ｔ１だけ遡って、時間Ｔ１の間に閾値ＴＨ２を基準に歩数を検出して、Ｗ（１）の歩数に加算する。データ期間Ｐ（１）には、歩行の終了時点ＨＥが含まれていないので、歩行終了時の歩行の検出は行わず、次のデータ期間Ｐ（２）の加速度データＰＤ（２）を取得する。

制御部１９は、データ期間Ｐ（２）について、閾値ＴＨ１を基準に歩行期間Ｗ（２）を検出して歩行期間Ｗ（２）における歩数を検出する。データ期間Ｐ（２）には歩行の開始時点ＨＳ及び終了時点ＨＥが含まれていないので、歩行開始時及び歩行終了時の歩行の検出は行わず、次のデータ期間Ｐ（３）の加速度データＰＤ（３）を取得する。

制御部１９は、データ期間Ｐ（３）について、閾値ＴＨ１を基準に歩行期間Ｗ（３）を検出して歩行期間Ｗ（３）における歩数を検出する。データ期間Ｐ（３）には、歩行の開始時点ＨＳが含まれていないので、制御部１９は、歩行開始時の歩行の検出は行わない。

データ期間Ｐ（３）には終了時点ＨＥが含まれているので、制御部１９は、終了時点ＨＥ後の時間Ｔ２について、閾値ＴＨ３を基準に歩数を検出してＷ（３）の歩数に加算する。その後、制御部１９は、次のデータ期間Ｐ（４）の加速度データＰＤ（４）を取得する。

制御部１９は、データ期間Ｐ（４）について、閾値ＴＨ１を超えるピークが存在しないので、歩行期間を検出することはなく、次のデータ期間（図示せず）の加速度データを取得して歩行検出を継続する。

図５において、歩行期間Ｗ（ｋ）は、開始時点ＮＳから終了時点ＮＥまでの一連の歩行期間Ｗの一部である。歩行検出装置１０は、加速度データをデータ期間Ｐ（ｋ）毎に取得して、歩行期間Ｗにおける歩数に加えて、歩行期間Ｗの開始時点ＮＳから時間Ｔ１だけ遡って閾値ＴＨ２に基づく歩数の検出を行うことができる。また、歩行期間Ｗの終了時点ＮＥの後の時間Ｔ２の期間の加速度データから、閾値ＴＨ３に基づく歩数の検出を行うことができる。

データ期間Ｐ（ｋ）は任意の長さに設定することができる。また、歩行検出装置１０において、例えばデータ期間Ｐ（ｋ）毎に検出結果を出力することとしてもよい。データ期間Ｐ（ｋ）を短く設定し、データ期間Ｐ（ｋ）毎に検出結果を出力することで、リアルタイムで検出結果を出力することができる。データ期間Ｐ（ｋ）を短く設定するほど、高いリアルタイム性が得られる。

例えば、歩行検出装置１０は、検出した歩数をデータ期間Ｐ（ｋ）毎に出力してもよい。また、例えば、歩行検出装置１０は、歩数を用いて算出した移動距離をデータ期間Ｐ（ｋ）毎に出力してもよい。また、例えば、歩行検出装置１０は、歩数に加えて移動方向を取得して、端末ＴＭの現在位置をデータ期間Ｐ（ｋ）毎に出力してもよい。

例えば、ユーザＡは、端末ＴＭのディスプレイに表示された歩数又は端末ＴＭの現在位置をリアルタイムで確認することができる。

図６は、歩行検出装置１０によって実行されるルーチンの一例である歩行検出ルーチンＲＴ１を示すフローチャートである。歩行検出装置１０の制御部１９は、例えば、端末ＴＭの電源がＯＮになると、歩行検出ルーチンＲＴ１を開始する。

制御部１９は、歩行検出ルーチンＲＴ１を開始すると、端末ＴＭが必要な精度のＧＮＳＳ測位が可能な程度のＧＮＳＳ信号を受信しているか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、入力部１５が端末ＴＭのＧＮＳＳセンサに接続されていてもよく、制御部１９は、入力部１５を介して、端末ＴＭがＧＮＳＳ測位が可能な程度の、例えば３つ以上、好ましくは４つ以上の衛星からのＧＮＳＳ信号を受信しているか否かを判定する。

ステップＳ１０１において、制御部１９は、端末ＴＭがＧＮＳＳ信号を受信していると判定する（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）と、ステップＳ１０１を繰り返し、端末ＴＭがＧＮＳＳ信号を受信しているか否かを再び判定する。

ステップＳ１０１において、制御部１９は、端末ＴＭがＧＮＳＳ信号を受信していないと判定する（ステップＳ１０１：ＮＯ）と、データ期間Ｐ（ｋ）の加速度データＰＤ（ｋ）を取得する（ステップＳ１０２）。

ステップＳ１０２において、ユーザＡが携帯する端末ＴＭに備えられたＩＭＵ１１に含まれる加速度センサＡＣから加速度データが取得される。ステップＳ１０２において、制御部１９は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップを実行する加速度取得部として機能する。

ステップＳ１０２において、例えば、制御部１９は、図４に示したような、十数秒程度の比較的長いデータ期間Ｐ（ｋ）の加速度データＰＤ（ｋ）を取得する。また、例えば、当該データ期間Ｐ（ｋ）は、制御部１９は、図５に示したような、数秒（数千msec）程度の比較的長いデータ期間Ｐ（ｋ）の加速度データＰＤ（ｋ）を取得する。

ステップＳ１０２において、例えば、制御部１９は、加速度データＰＤ（ｋ）として数値データ又は波形データを取得する。また、ステップＳ１０２において、例えば、制御部１９は、加速度データＰＤ（ｋ）として数値データを取得し、当該取得した数値データを波形データに変換してもよい。

制御部１９は、ステップＳ１０２の実行後、歩行期間Ｗ（ｋ）を検出したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、例えば、制御部１９は、加速度データＰＤ（ｋ）が閾値ＴＨ１を超えるタイミングに周期性が認められると判定した場合に、当該周期性のある加速度波形が現れているデータ期間を歩行期間Ｗ（ｋ）として検出する。

なお、ステップＳ１０３において、周期性のある加速度波形が無くとも歩行期間を特定してもよい。例えば、制御部１９は、加速度データＰＤ（ｋ）が示す加速度の波形に、閾値ＴＨ１を超えるピークが１つ以上存在する場合に、当該ピークを含む所定期間を歩行期間Ｗ（ｋ）としてもよい。この場合、例えばユーザＡが１歩だけ歩行したような場合の歩行についても検出可能となる。

制御部１９は、ステップＳ１０３において、歩行期間Ｗ（ｋ）を検出したと判定すると、歩行検出サブルーチンを実行し、歩行期間Ｗ（ｋ）における歩数を検出する（ステップＳ１０４）。

ステップＳ１０４において、制御部１９は、閾値ＴＨ１に基づく歩数を計数する。例えば、ステップＳ１０４において、制御部１９は、歩行期間Ｗ（ｋ）に一連の歩行期間の開始時点が含まれる場合に、当該開始時点から所定時間Ｔ１だけ遡って、閾値ＴＨ１よりも絶対値が小さい閾値である閾値ＴＨ２に基づく歩数を計数して、閾値ＴＨ１に基づく歩数に加算する。

例えば、ステップＳ１０４において、制御部１９は、歩行期間Ｗ（ｋ）に一連の歩行期間の終了時点が含まれる場合に、当該終了時点の後、所定時間Ｔ２について、閾値ＴＨ１よりも絶対値が小さい閾値である閾値ＴＨ３に基づく歩数を計数して、閾値ＴＨ１及び閾値ＴＨ２に基づく歩数に加算する。

制御部１９は、ステップＳ１０４の実行後、歩数を出力する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、例えば、データ期間Ｐ（ｋ）について検出された歩数が端末ＴＭのディスプレイに表示される。ステップＳ１０５において、例えば、データ期間Ｐ（ｋ）について検出された歩数を用いて推定されたユーザＡの位置を示す画像が端末ＴＭのディスプレイに表示される。

また、例えば、ステップＳ１０５において、検出された歩数又は推定されたユーザＡの位置を示す情報が外部に送信されてもよい。例えば、ユーザＡとは別の場所でユーザＡの位置をモニタしている別のユーザＭが所持している端末に、歩行検出装置１０の検出結果である歩数又は位置を示す情報が送信されてもよい。

制御部１９は、ステップＳ１０５の実行後、又はステップＳ１０３において、歩行期間Ｗ（ｋ）を検出していないと判定した場合、ＧＮＳＳ信号を受信できたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

ステップＳ１０６において、制御部１９は、ＧＮＳＳ信号を受信できていないと判定する（ステップＳ１０６：ＮＯ）と、ｋをインクリメントしてｋ＋１をｋとする（ステップＳ１０７）。

制御部１９は、ステップＳ１０７の実行後、ステップＳ１０２に戻り、次のデータ期間Ｐ（ｋ）の加速度データＰＤ（ｋ）を取得する。

ステップＳ１０６において、制御部１９は、ＧＮＳＳ信号を受信できていると判定する（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）と、歩行検出ルーチンＲＴ１を終了し、その後、歩行検出ルーチンＲＴ１を繰り返し実行する。

なお、歩行期間Ｗ（ｋ）は、一連の歩行の開始時点から終了時点までを一連の歩行期間Ｗとした場合の、当該歩行期間Ｗの一部であってもよい。また、例えば１歩のみの歩行であっても歩行期間を検出してもよく、その場合の歩行期間は、ピーク値が現れた時点でもよく、当該ピーク値が現れた時点を含む期間でもよい。

なお、図６において、ＧＮＳＳ信号が受信できない場合に歩行検出装置１０による検出を行う例について説明したが、これに限られない。例えば、ＧＮＳＳ信号が受信できている状況下でも常に歩行期間を検出して当該歩行期間における歩数の検出を行っていてもよい。なお、この時、ＧＮＳＳ測位により得られた移動距離と、歩行検出装置１０により得られた歩行の歩数とに基づいて１歩あたりの歩幅を算出しておき、その後に歩行検出装置１０が移動距離を算出する際の歩幅として、記憶部１７に記憶させてもよい。

図７は、歩行検出ルーチンＲＴ１において実行されるサブルーチンの一例である歩行検出サブルーチンＲＴ２を示すフローチャートである。

制御部１９は、歩行検出サブルーチンＲＴ２を開始すると、閾値ＴＨ１を基準として歩行期間Ｗ（ｋ）における歩数を検出する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、制御部１９は、例えば、閾値ＴＨ１を超えるピークの数をカウント（計数）し、計数した結果を歩数とする。また、例えば、ステップＳ２０１において、制御部１９は、閾値ＴＨ１を超えるタイミングの回数を計数して、計数した結果を歩数としてもよい。

ステップＳ１０３及びステップＳ２０１において、制御部１９は、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、加速度データ中のユーザの歩行期間を検出し、当該検出した歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップを実行する第１歩行検出部として機能する。

制御部１９は、ステップＳ２０１の実行後、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の開始時点が含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、例えば、制御部１９は、閾値ＴＨ１を超えるピークが現れた時点よりも歩行周期ＣＹに基づく時間だけ遡っても、閾値ＴＨ１を超えるピークが無い場合に、当該ピークが現れた時点を開始時点として、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の開始時点が含まれると判定する。

制御部１９は、ステップＳ２０２において、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の開始時点が含まれると判定する（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）と、当該開始時点から所定時間Ｔ１だけ遡り、閾値ＴＨ２を基準に歩数を計数し、ステップＳ２０１において計数された歩数に加算する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０３において、制御部１９は、第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出ステップを実行する第２歩行検出部として機能する。

また、ステップＳ２０３において、制御部１９は、第１の歩数に第２の歩数を加算する加算部として機能する。

ステップＳ２０３において、例えば、歩数の加算をする際に、閾値ＴＨ２を基準に計数した歩数に歩幅の大きさを反映した所定の係数をかけた値を加算してもよい。歩行開始時の歩行は、歩幅が小さいことが多く、例えば一定の歩幅を用いて移動距離を算出する際に、閾値ＴＨ２を基準に計数した歩数に補正をかけることで、より正確に移動距離を算出することができる。

また、ステップＳ２０３において、例えば、閾値ＴＨ１を基準とする歩数と閾値ＴＨ２を基準とする歩数を区別して記憶してもよい。例えば、当該記憶された歩数を用いて移動距離を算出する際に、閾値ＴＨ２を基準とする歩数については閾値ＴＨ１を基準とする歩数の場合よりも小さい歩幅の値が用いられてもよい。この場合にも、歩行開始時の歩幅を反映することができ、より正確に移動距離を算出することができる。

ステップＳ２０３において、例えば、データ期間Ｐ（ｋ）内に歩行期間の開始時点が複数検出されている場合には、複数の開始時点の各々について、閾値ＴＨ２を基準に歩数が計数される。

制御部１９は、ステップＳ２０３の実行後、又は、ステップＳ２０２において歩行の開始時点が含まれないと判定した場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の終了時点が含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

ステップＳ２０４において、例えば、制御部１９は、閾値ＴＨ１を超えるピークが現れた時点の後、歩行周期ＣＹに基づく時間が経過しても閾値ＴＨ１を超えるピークが現れない場合に、当該ピークが現れた時点を歩行の終了時点として、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の終了時点が含まれると判定する。

制御部１９は、ステップＳ２０４において、歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の終了時点が含まれると判定する（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）と、当該終了時点から所定時間Ｔ２経過するまでの間の加速度データについて、閾値ＴＨ３を基準に歩数を計数し、ステップＳ２０１又はステップＳ２０３において計数された歩数に加算する（ステップＳ２０５）。

ステップＳ２０５において、制御部１９は、第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、第１歩行検出部によって検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出ステップを実行する第３歩行検出部として機能する。

ステップＳ２０５において、制御部１９は、第１の歩数に第３の歩数を加算する加算部として機能する。或いは、ステップＳ２０５において、制御部１９は、第１の歩数に第２の歩数及び第３の歩数を加算する加算部として機能する。

ステップＳ２０５において、例えば、歩数の加算をする際に、閾値ＴＨ３を基準に計数した歩数に所定の係数をかけた値が加算されてもよい。歩行終了時の歩行は、歩幅が小さいことが多く、例えば一定の歩幅を用いて移動距離を算出する際に、閾値ＴＨ３を基準に計数した歩数に補正をかけることで、より正確に移動距離を算出することができる。

また、ステップＳ２０５において、例えば、閾値ＴＨ１を基準とする歩数と閾値ＴＨ３を基準とする歩数を区別して記憶してもよい。例えば、当該記憶された歩数を用いて移動距離を算出する際に、閾値ＴＨ３を基準とする歩数については閾値ＴＨ１を基準とする歩数の場合よりも小さい歩幅の値が用いられてもよい。この場合にも、歩行終了時の歩幅を反映することができ、より正確に移動距離を算出することができる。

ステップＳ２０５において、例えば、データ期間Ｐ（ｋ）内に歩行期間の終了時点が複数検出されている場合には、複数の終了時点の各々について、閾値ＴＨ３を基準に歩数が計数される。

制御部１９は、ステップＳ２０５の終了後、又はステップＳ２０４において歩行期間Ｗ（ｋ）に歩行の終了時点が含まれないと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、歩行検出サブルーチンＲＴ２を終了する。

なお、制御部１９は、歩行検出ルーチンＲＴ１のステップＳ１０３において、加速度データが示す所定の周期的なパターンの１周期の長さを取得してもよい。その後、歩行検出サブルーチンＲＴ２のステップＳ２０３において、閾値ＴＨ２を基準に歩数を計数するために歩行期間の開始時点から遡る所定時間Ｔ１の長さ（すなわち、第１の時間の長さ）を、ステップＳ１０３において取得した１周期の長さに基づいて決定してもよい。

これによって、例えば、歩行周期ＣＹが標準よりも長い場合でも、歩行開始時の歩行を漏れなく検出することができる。従って、例えば、歩行周期の個人差に関わらず、歩行開始時の歩行を確実に検出することができる。

さらに、ステップＳ２０３において、閾値ＴＨ２を基準に歩数を計数する期間として、歩行期間の開始時点から所定時間Ｔ１だけ遡った時点を中心とする所定の時間幅に対応する期間を設定することとしてもよい。すなわち、歩行開始時の歩行は、その後の歩行期間中の歩行に連続する運動であるから、歩行期間中の歩行と略同一の周期性を有する可能性が高い。よって、ステップＳ１０３において取得した歩行期間中の歩行周期たけ遡ったタイミングを中心に歩行開始時の歩行の加速度が観察される可能性が高い。このため、このタイミングを中心とする所定時間幅に対応する期間のみを閾値ＴＨ２を基準に歩数を計数する期間として設定することにより、歩行開始時の歩行のみをより精度よく検出することができる。

また、制御部１９は、歩行検出サブルーチンＲＴ２のステップＳ２０５において、閾値ＴＨ３を基準に歩数を計数するための歩行期間の終了時点から経過した所定時間Ｔ２の長さ（すなわち、第２の時間の長さ）を、ステップＳ１０３において取得した１周期の長さに基づいて決定してもよい。

これによって、例えば、歩行周期ＣＹが標準よりも長い場合でも、歩行終了時の歩行を漏れなく検出することができる。従って、例えば、歩行周期の個人差に関わらず、歩行終了時の歩行を確実に検出することができる。

さらに、ステップＳ２０５において、閾値ＴＨ３を基準に歩数を計数する期間として、歩行期間の終了時点から所定時間Ｔ２だけ経過した時点を中心とする所定の時間幅に対応する期間を設定することとしてもよい。すなわち、歩行終了時の歩行は、その前の歩行期間中の歩行に連続する運動であるから、歩行期間中の歩行と略同一の周期性を有する可能性が高い。よって、ステップＳ１０３において取得した歩行期間中の歩行周期だけ経過したタイミングを中心に歩行終了時の歩行の加速度が観察される可能性が高い。このため、このタイミングを中心とする所定時間幅に対応する期間のみを閾値ＴＨ３を基準に歩数を計数する期間として設定することにより、歩行終了時の歩行のみをより精度よく検出することができる。

制御部１９は、歩行検出ルーチンＲＴ１のステップＳ１０３において検出した歩行期間における加速度のピークの絶対値に基づいて、歩行検出サブルーチンＲＴ２のステップＳ２０３において歩行開始時の歩行を検出するために用いる閾値ＴＨ２を決定してもよい。例えば、制御部１９は、歩行期間における、閾値ＴＨ１を超えるピーク値に基づいて、閾値ＴＨ２を決定してもよい。例えば、制御部１９は、複数のピーク値の最大値又は平均値に基づいて、閾値ＴＨ２を決定してもよい。

例えば、個人差等により、歩行期間における加速度のピークの絶対値が標準的な値よりも低い場合は、歩行開始時の歩行のピークの絶対値も小さい可能性がある。そのような場合でも、当該歩行期間における加速度のピークの絶対値に基づいて閾値ＴＨ２を決定することで、個人差等に関わらず、歩行開始時の歩行を確実に検出することができる。

制御部１９は、歩行検出ルーチンＲＴ１のステップＳ１０３において検出した歩行期間における加速度のピークの絶対値に基づいて、歩行検出サブルーチンＲＴ２のステップＳ２０５において歩行終了時の歩行を検出するために用いる閾値ＴＨ３を決定してもよい。例えば、制御部１９は、歩行期間における、加速度の絶対値の閾値ＴＨ１を超える複数のピーク値の最大値又は平均値に基づいて、閾値ＴＨ３を決定してもよい。

例えば、個人差等により、歩行期間における加速度のピークの絶対値が標準的な値よりも低い場合は、歩行終了時の歩行のピーク値も小さい可能性がある。そのような場合でも、閾値ＴＨ１に基づくピーク値に基づいて閾値ＴＨ３を決定することで、個人差等に関わらず、歩行開始時の歩行を確実に検出することができる。

以上、詳細に説明したように、本実施例の歩行検出装置１０は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得し、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、加速度データ中のユーザの歩行期間を検出しかつ当該歩行期間における第１の歩数を検出し、当該第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、当該ユーザの歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の加速度データから第２の歩数を検出することができる。従って、歩き始めの１歩等の、歩行期間の開始前に行われたユーザの体の動きが小さい歩行を検出することができる。

また、本実施例の歩行検出装置１０は、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得し、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、加速度データ中のユーザの歩行期間を検出しかつ当該歩行期間における第１の歩数を検出し、第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、当該ユーザの歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の加速度データから第３の歩数を検出することができる。従って、歩き終わりの１歩等の、歩行期間の終了後に行われたユーザの体の動きが小さい歩行を検出することができる。

従って、本実施例の歩行検出装置１０によれば、歩行の誤検出を抑制しつつ、ユーザの歩行の検出漏れを抑制して高精度で歩数を検出することを可能とする歩行検出装置、歩行検出方法、歩行検出プログラム及び記録媒体を提供することができる。

さらに、本実施例の歩行検出装置１０によって検出された歩数を用いてユーザの移動距離を算出することで、より正確な移動距離を得ることができる。

なお、上記の実施例において、歩行検出装置１０及びＩＭＵ１１が端末ＴＭに備えられている例について説明したが、これに限られない。例えば、歩行検出装置１０とＩＭＵ１１とは別々の端末に備えられてユーザＡに携帯されていてもよい。また、例えば、ＩＭＵ１１がユーザＡに携帯されており、歩行検出装置１０は、ユーザに携帯されていなくてもよい。すなわち、少なくとも加速度センサがユーザに携帯されていればよい。

例えば、歩行検出装置１０は、ユーザＡから離れた場所において使用される端末内に備えられていてもよい。例えば、加速度センサを携帯しているユーザＡの建物内の位置を把握するために、別の建物内に居るユーザＭが使用する端末内に歩行検出装置１０が備えられていてもよい。

また、歩行検出装置１０は、サーバ内に備えられていてもよく、ユーザＡが携帯している加速度センサから加速度データを受信して、ユーザＡの歩数の検出、ユーザＡの移動距離又は現在位置の推定を行って、検出結果又は推定結果を別の建物内に居るユーザＭが使用する端末に送信してもよい。例えば、当該ユーザＭは、必要な精度のＧＮＳＳ測位が可能な程度のＧＮＳＳ信号が受信できない建物内で作業を行っている作業員の位置を把握することができる。

例えば、歩行検出装置１０によれば、ＧＮＳＳを用いた現在位置の把握ができない場合に、加速度センサを携帯しているユーザＡ又は当該ユーザとは別の場所にいる他のユーザＭが、ユーザＡの現在位置を把握することが可能である。

例えば、ユーザＡが目的の店舗に向かう際、又は、ユーザＭがユーザＡに関する人員配置や安全確認を行う際に、ユーザＡの現在位置を示す情報をユーザＡ又はユーザＭに提供することができる。

また、上述の実施例においては、歩行検出装置１０として重力方向の加速度Ａｚの大きさに基づいて歩行動作を検出するものを説明したが、これに代えて、歩行検出装置１０は重力方向の加速度Ａｚの偏差に基づいて歩行動作を検出するものであってもよい。

上述した実施例及び変形例における構成は例示に過ぎず、用途等に応じて適宜選択及び変更可能である。

１０ 歩行検出装置
１１ ＩＭＵ
１３ バスライン
１５ 入力部
１７ 記憶部
１９ 制御部
２１ 出力部
２３ タッチパネルディスプレイ

Claims (22)

1. ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部と、
   加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部と、
   前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出部と、
   を有することを特徴とする歩行検出装置。
2. 前記第１歩行検出部は、前記加速度データが示す加速度に所定の周期的なパターンが現れる期間を前記歩行期間として検出することを特徴とする請求項１に記載の歩行検出装置。
3. 前記第１歩行検出部は、前記加速度データが示す加速度に所定の周期でピークが現れる期間を前記歩行期間として検出することを特徴とする請求項１に記載の歩行検出装置。
4. 前記第２歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間における前記加速度データが示す前記所定の周期的なパターンの１周期の長さに基づいて、前記第１の時間の長さを決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
5. 前記第２歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間における前記加速度データが示す加速度のピークの絶対値に基づいて前記第２閾値を決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
6. 前記第１の歩数に前記第２の歩数を加算する加算部を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
7. 前記第1閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出部をさらに有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
8. 前記第３歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間における前記加速度データが示す前記所定の周期性を有する加速度の１周期の長さに基づいて、前記第２の時間の長さを決定することを特徴とする請求項７に記載の歩行検出装置。
9. 前記第３歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間における前記加速度データが示す加速度のピークの絶対値に基づいて前記第３閾値を決定することを特徴とする請求項７又は８に記載の歩行検出装置。
10. 前記第１の歩数に前記第３の歩数を加算する加算部を有することを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
11. 前記第１の歩数に前記第２の歩数及び前記第３の歩数を加算する加算部を有することを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
12. 前記加速度データは、重力方向の加速度を示すデータであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
13. 前記加速度データは、重力方向の加速度及び水平方向の加速度を示すデータであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
14. 前記第２歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データが示す重力方向の加速度及び水平方向の加速度から前記第２の歩数を検出することを特徴とする請求項１３に記載の歩行検出装置。
15. 前記第３歩行検出部は、前記第１歩行検出部により検出された歩行の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データが示す重力方向の加速度及び水平方向の加速度から前記第３の歩数を検出することを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の歩行検出装置。
16. ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得部と、
    加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出部と、
    前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出部と、
    を有することを特徴とする歩行検出装置。
17. 歩行検出装置によって実行される歩行検出方法であって、
    加速度取得部が、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、
    第１歩行検出部が、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、
    第２歩行検出部が、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出ステップと、
    を含むことを特徴とする歩行検出方法。
18. 歩行検出装置によって実行される歩行検出方法であって、
    加速度取得部が、ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、
    第１歩行検出部が、加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、
    第３歩行検出部が、前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出ステップと、
    を含むことを特徴とする歩行検出方法。
19. コンピュータを備える歩行検出装置によって実行される歩行検出プログラムであって、前記コンピュータに、
    ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、
    加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、
    前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第２閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の開始時点から第１の時間だけ遡った期間の前記加速度データから第２の歩数を検出する第２歩行検出ステップと、
    を実行させることを特徴とする歩行検出プログラム。
20. コンピュータを備える歩行検出装置によって実行される歩行検出プログラムであって、前記コンピュータに、
    ユーザが携帯している加速度センサから加速度データを取得する加速度取得ステップと、
    加速度の大きさに関する第１閾値に基づいて、前記加速度データ中の前記ユーザの歩行期間を検出しかつ前記歩行期間における第１の歩数を検出する第１歩行検出ステップと、
    前記第１閾値よりも絶対値が小さい閾値である第３閾値に基づいて、前記第１歩行検出部により検出された歩行期間の終了時点から第２の時間だけ経過した期間の前記加速度データから第３の歩数を検出する第３歩行検出ステップと、
    を実行させることを特徴とする歩行検出プログラム。
21. 請求項１９に記載の歩行検出プログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータが読取可能な記録媒体。
22. 請求項２０に記載の歩行検出プログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータが読取可能な記録媒体。
    

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