JP4877395B2 - 歩幅推測方法及び歩幅推測装置 - Google Patents

Description

本発明は、歩幅推測方法、移動軌跡算出方法及び歩幅推測装置に関する。

ユーザーの歩幅を推測する歩幅推測装置として、加速度センサーを備え、この加速度センサーにより検出された加速度の時間変化分から、予め定められたテーブルを参照して歩幅を推測するものが知られている（例えば特許文献１）。

特開平９−１５２３５５号公報

ユーザーの歩幅は、歩行距離を算出したり、現在のユーザーの位置を算出してユーザーの移動軌跡を算出したりする際に必要不可欠な情報であるため、なるべく正確に推測する必要がある。しかし、歩幅は、ユーザーの体格や歩き方等の要素によって変化する。そのため、固定的なテーブルを用いて歩幅を推測する特許文献１の技術では、歩幅を正確に推測することができないという問題があった。

本発明は上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、歩幅をより正確に推測するための新たな手法を提案することにある。

以上の課題を解決するための第１の形態は、ユーザーの上下動の加速度を検出することと、検出された前記加速度が大きくなるほど歩幅を大きくする当該加速度と歩幅との相関度合を前記ユーザーの速度に基づいて変更して、検出された前記加速度を用いて歩幅を推測することと、を含む歩幅推測方法である。

また、他の形態として、ユーザーの上下動の加速度を検出する加速度検出部と、前記加速度検出部により検出された前記加速度が大きくなるほど歩幅を大きくする当該加速度と歩幅との相関度合を前記ユーザーの速度に基づいて変更して、検出された前記加速度を用いて歩幅を推測する歩幅推測部と、を備えた歩幅推測装置を構成してもよい。

この第１の形態等によれば、ユーザーの上下動の加速度が大きくなるほど歩幅を大きくする当該加速度と歩幅との相関度合をユーザーの速度に基づいて変更して、検出された加速度を用いて歩幅を推測する。詳細は後述するが、実験の結果、ユーザーの上下動の加速度とユーザーの歩幅との間には正の相関があることがわかった。また、加速度の変化に対する歩幅の変化の割合は、ユーザーの速度に応じて変化することがわかった。そのため、ユーザーの速度に基づいて加速度と歩幅との相関度合を変更することにより、ユーザーの歩幅をより正確に推測することが可能となる。

また、第２の形態として、第１の形態の歩幅推測方法であって、前記ユーザーの速度が高速になるほど、前記加速度の変化に対する歩幅の変化の割合を小さくするように前記相関度合を変更することを含む、歩幅推測方法を構成してもよい。

この第２の形態によれば、ユーザーの速度が高速になるほど、加速度の変化に対する歩幅の変化の割合を小さくするように相関度合を変更することで、ユーザーの速度に応じた適切な歩幅推測を実現することができる。

また、第３の形態として、第１又は第２の形態の歩幅推測方法であって、前記推測することは、前記相関度合を用いた前記加速度と歩幅との相関モデル式を用いて歩幅を推測することである、歩幅推測方法を構成してもよい。

この第３の形態によれば、ユーザーの上下動の加速度と歩幅との相関モデル式を用いることで、歩幅を簡易に求めることができる。

また、第４の形態として、第１〜第３の何れかの形態の歩幅推測方法であって、検出された前記加速度から低周波成分を抽出することを更に含み、前記推測することは、前記抽出された低周波成分の前記加速度を用いて歩幅を推測することである、歩幅推測方法を構成してもよい。

この第４の形態によれば、検出したユーザーの上下動の加速度から低周波成分を抽出し、抽出した低周波成分の加速度を用いて歩幅を推測する。ユーザーの上下動の加速度には、高周波のノイズ成分が含まれ得る。そのため、ユーザーの上下動の加速度から低周波成分を抽出し、当該加速度を用いて歩幅を推測することで、歩幅推測の正確性を向上させることができる。

また、第５の形態として、第４の形態の歩幅推測方法であって、前記ユーザーの速度に応じて、前記抽出する周波数帯域を変更することを含む、歩幅推測方法を構成してもよい。

この第５の形態によれば、ユーザーの速度に応じて、ユーザーの上下動の加速度から抽出する周波数帯域を変更することで、歩幅推測の正確性が一層向上する。

また、第６の形態として、第１〜第５の何れかの形態の歩幅推測方法によりユーザーの歩幅を推測することと、ジャイロセンサーを用いて前記ユーザーの歩行方向を推測することと、推測された前記歩幅及び前記歩行方向を用いて、前記ユーザーの移動軌跡を算出することと、を含む移動軌跡算出方法を構成してもよい。

この第６の形態によれば、ジャイロセンサーを用いてユーザーの歩行方向を推測し、推測した歩幅及び歩行方向を用いて、ユーザーの移動軌跡を算出する。上述した形態の歩幅推測方法により推測した歩幅と、ジャイロセンサーを用いて推測した歩行方向とを用いることで、ユーザーの移動軌跡を適切に求めることができる。

また、第７の形態として、第６の形態の移動軌跡算出方法であって、前記歩行方向を推測することは、前記ジャイロセンサーの検出結果から低周波成分を抽出することと、前記ユーザーの速度に応じて、前記抽出する周波数帯域を変更することと、前記抽出された前記ジャイロセンサーの低周波成分の検出結果を用いて、前記歩行方向を推測することと、を含む、移動軌跡算出方法を構成してもよい。

この第７の形態によれば、ジャイロセンサーの検出結果から低周波成分を抽出し、ユーザーの速度に応じて、抽出する周波数帯域を変更する。そして、抽出したジャイロセンサーの低周波成分の検出結果を用いて、ユーザーの歩行方向を推測する。ユーザーの上下動の加速度と同様、ジャイロセンサーの検出結果にも高周波のノイズ成分が含まれ得るため、検出結果から低周波成分を抽出することで、ユーザーの歩行方向をより正確に推測することが可能となる。

ナビゲーション装置の概略構成図。 フィルター処理の前後における加速度の時間変化の一例を示す図。 フィルター処理の前後における加速度の時間変化の一例を示す図。 加速度と歩幅との相関関係の一例を示す図。 加速度と歩幅との相関関係の一例を示す図。 加速度と歩幅との相関関係の一例を示す図。 ナビゲーション装置の機能構成を示すブロック図。 処理部を機能ブロックで表したブロック図。 歩行速度域判定用テーブルのテーブル構成の一例を示す図。 閾値周波数決定用テーブルのテーブル構成の一例を示す図。 相関モデル式データのデータ構成の一例を示す図。 センサーデータのデータ構成の一例を示す図。 移動軌跡データのデータ構成の一例を示す図。 移動軌跡算出処理の流れを示すフローチャート。

以下、図面を参照して、歩幅推測装置及び移動軌跡算出装置を備えた電子機器の一種である着脱式のナビゲーション装置に本発明を適用した場合の実施形態について説明する。但し、本発明を適用可能な実施形態が以下説明する実施形態に限定されるわけではない。

１．概略構成
図１は、本実施形態における着脱式のナビゲーション装置１を歩行者であるユーザーが装着した様子及びナビゲーション装置１の概略構成の説明図である。ナビゲーション装置１は、操作部２０からの指示操作に従って、歩行者であるユーザーの歩幅の推測や移動方向の推測、移動軌跡の算出等を行う機能を有する電子機器であり、図１に示すように例えばユーザーの右腰に装着されて使用される。

ナビゲーション装置１は、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３を有するセンサー部４０を具備している。そして、加速度センサー４１により検出された加速度に基づいてユーザーの歩行を検出するとともに、加速度と歩幅との相関関係を表すモデル式に従って歩幅を推測する。また、ジャイロセンサー４３により検出された角速度に基づいてユーザーの移動方向を推測する。そして、推測した歩幅及び移動方向を用いてユーザーの位置を逐次的に算出していくことでユーザーの移動軌跡を算出し、表示部３０に表示させる。

加速度センサー４１は、直交３軸の加速度を検出するセンサーであり、歪みゲージ式や圧電式の何れであってもよく、またＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーであってもよい。また、ジャイロセンサー４３は、直交３軸の角速度を検出するセンサーであり、加速度センサー４１と軸方向が同一となるように配置設定されている。尚、図１では、加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とを独立したセンサーとして図示しているが、加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とは一体型のセンサーであってもよい。

本実施形態では、ユーザーから見て前後方向の前方向を「Ｘ軸の正方向」、左右方向の右方向を「Ｙ軸の正方向」、上下方向（鉛直方向）の下方向を「Ｚ軸の正方向」とする直交３軸の座標系として説明する。また、説明を分かり易くするために、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出軸の軸方向及び各軸の正方向を、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向及び正方向と同じとして説明する。但し、実際には異なっていてもよいのは勿論である。加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出軸と、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の軸方向とは相対的な関係でユーザーに固定されるため、行列計算によって、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出結果から、Ｘ，Ｙ，Ｚそれぞれの値を算出することができる。

２．原理
２−１．歩数検出の原理
先ず、本実施形態における歩数検出の原理について説明する。歩数は、加速度センサー４１により検出された直交３軸の加速度のうち、ユーザーの上下動の加速度であるＺ軸の加速度に基づいて検出する。

具体的には、Ｚ軸の加速度の時系列変化において、加速度がピーク（極大値）となった時刻においてユーザーにより一歩が踏み出されたものと判定し、一歩とカウントする。しかし、加速度センサー４１により検出されるＺ軸の加速度には高周波のノイズ成分が含まれ得る。そのため、一歩であると思って検出した加速度のピークが“真の”ピークではなく、単なるノイズ成分である“偽の”ピークである場合があり、歩数のミスカウントに繋がるという問題がある。

上述したＺ軸の加速度に含まれるノイズは高周波の成分である。そこで、本実施形態では、Ｚ軸の加速度に対してフィルター処理を行うことで、加速度センサー４１により検出されるＺ軸の加速度の低周波成分を抽出する。具体的には、歩行時の１歩１歩の周波数（１秒当たりの歩数）は、高く見積もっても５［Ｈｚ］程度であり、１０［Ｈｚ］となることはないと言える。そのため、数［Ｈｚ］をカットオフ周波数（所定の閾値周波数）として、それよりも高い周波数成分をカットすることで、加速度の低周波成分、すなわち歩行時の加速度の成分を抽出する。そして、抽出した低周波成分の加速度のピークを検出して一歩と判定する。ある加速度のピークから次の加速度のピークまでの時間が「一歩に要する時間」である。

さらに、本実施形態では、上述したフィルター処理を行う際の閾値周波数を、ユーザーの速度に応じて可変に設定する。本願発明者が実験を行った結果、ユーザーの速度によってＺ軸の加速度に含まれる周波数成分が異なることがわかった。具体的には、ユーザーの速度が高速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は大きくなり、振動の周期は短くなる傾向がある。すなわち、ユーザーの速度が高速になるほど、より高周波の成分がノイズとしてＺ軸の加速度に含まれる傾向がある。そこで、本実施形態では、ユーザーの速度が高速であるほど、閾値周波数を高く設定して加速度に対するフィルター処理を行う。

図２及び図３は、Ｚ軸の加速度の生のデータと、Ｚ軸の加速度に対してフィルター処理を行った後のデータとを対比した実験結果を示す図である。ユーザーの歩行速度を「高速」にして、実際に加速度センサー４１により検出されるＺ軸の加速度に対して閾値周波数を変えてフィルター処理を施す実験を行った。但し、この実験における閾値周波数の適正値は４．０［Ｈｚ］である。

図２は、閾値周波数を適正値よりも低い２．５［Ｈｚ］としてフィルター処理を行った場合の実験結果を示す図であり、図３は、閾値周波数を適正値である４．０［Ｈｚ］としてフィルター処理を行った場合の実験結果を示す図である。これらの図において、横軸は時間を示しており、縦軸はフィルター処理の前後のＺ軸の加速度を示している。また、フィルター処理を施す前の加速度を波線で、フィルター処理を施した後の加速度を実線で示している。

何れの図においても、フィルター処理を施す前においては、Ｚ軸の加速度は高周波成分を含んでおり、上下方向に大きな振幅で細かく振動していることがわかる。一方、フィルター処理を施した後においては、Ｚ軸の加速度から高周波成分が除去されて、加速度が平滑化されていることがわかる。

図２では、閾値周波数を適正値よりも低くしてフィルター処理を行ったため、高速歩行時の加速度の成分が必要以上にカットされてしまい、検出された加速度のピーク数と実際の歩数とは乖離する結果が得られた。一方、図３では、閾値周波数を適正値としてフィルター処理を行ったため、高速歩行時の加速度の成分が適切に抽出され、検出された加速度のピーク数と実際の歩数とは一致する結果が得られた。

２−２．歩幅推測の原理
次に、歩幅推測の原理について説明する。本実施形態では、Ｚ軸の加速度と歩幅との相関関係を表すモデル式として予め定められた歩幅推測モデル式に従って歩幅を推測する。本願発明者は、上述したフィルター処理を施した後のＺ軸の加速度と、ユーザーの歩幅との間には相関関係があることを発見した。

図４〜図６は、Ｚ軸の加速度と歩幅との相関関係を説明するための図である。ユーザーの歩行速度を「低速」、「中速」、「高速」の３つの歩行速度域に分類し、それぞれの歩行速度域について、フィルター処理を施した後のＺ軸の加速度と歩幅との関係を調べる実験を行った。図４は歩行速度域を「低速」とした場合の実験結果であり、図５は歩行速度域を「中速」とした場合の実験結果であり、図６は歩行速度域を「高速」とした場合の実験結果である。１つのプロットが１つの実験結果を表している。

これらの図を見ると、何れの歩行速度域においても、Ｚ軸の加速度が大きくなるほど、歩幅が大きくなっていることがわかる。つまり、Ｚ軸の加速度と歩幅との間には正の相関がある。本実施形態では、Ｚ軸の加速度と歩幅との相関関係を一次関数で近似した相関モデル式を用意しておき、当該相関モデル式に従ってユーザーの歩幅を推測する。

また、図４〜図６を見ると、歩行速度域が低速から高速に近づくほど、Ｚ軸の加速度の変化に対する歩幅の変化の割合が小さくなり、相関モデル式を一次関数とした場合にはその傾きが小さくなっていくことがわかる。すなわち、ユーザーの歩行速度によって、Ｚ軸の加速度と歩幅との相関の度合いが異なることがわかる。そこで、本実施形態では、ユーザーの歩行速度域に応じた異なる相関モデル式を用意しておき、判定したユーザーの速度に対応する相関モデル式に従って歩幅を推測する。

２−３．歩行方向推測の原理
次に、歩行方向推測の原理について説明する。本実施形態では、ジャイロセンサー４３により検出された上下方向（Ｚ軸）の軸回りの角速度に基づいてユーザーの歩行方向を推測する。すなわち、Ｚ軸はヨー軸に相当するため、ヨー軸の軸回りの角速度に基づいて歩行方向を推測する。

具体的には、ジャイロセンサー４３により検出された角速度に対して、加速度センサー４１の検出結果と同様にフィルター処理を行うことで、角速度を平滑化する。そして、平滑化されたヨー軸の軸回りの角速度に対して積分処理を行ってユーザーの移動方向を推測する。すなわち、歩数検出において判定された一歩に要する時間におけるヨー軸の軸回りの角速度を積分して、当該時間におけるユーザーの歩行方向の変化量を算出する。そして、算出した歩行方向の変化量を前回（最新）の歩行方向に加算することで、ユーザーの今回の歩行方向を推測する。

角速度のフィルター処理においては、上述した歩数検出の場合と同様、ユーザーの速度によって閾値周波数を可変に設定してフィルター処理を行う。図示は省略するが、実験の結果、Ｚ軸回りの角速度の時間変化は、Ｚ軸の加速度の時間変化とほぼ同様の傾向を示すことがわかった。すなわち、ユーザーの速度が高速になるほど、より多くの高周波成分がノイズとしてＺ軸回りの角速度に含まれる傾向がある。この結果に基づいて、ユーザーの速度が高速になるほど、閾値周波数を高く設定して角速度に対するフィルター処理を行う。

また、ジャイロセンサー４３により検出される角速度は、時間変化に伴って誤差が増加していく傾向がある。すなわち、検出開始からの経過時間に応じて検出誤差が漸増していくため、積分処理で求められる歩行方向にも誤差が累積していく傾向がある。そこで、本実施形態では、積分処理で求められた歩行方向の時間変化のうち、所定角度（例えば３度）以下の角度の変化を除去する処理を行う。すなわち、所定角度以下の歩行方向の変化量を強制的に“０”に修正する修正処理を行い、修正された歩行方向をユーザーの歩行方向と推測する。

３．機能構成
図７は、ナビゲーション装置１の機能構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１は、処理部１０と、操作部２０と、表示部３０と、センサー部４０と、ＧＰＳ位置算出部５０と、記憶部６０とを備え、各部がバス７０で接続されたコンピューターシステムである。

処理部１０は、記憶部６０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従ってナビゲーション装置１の各部を統括的に制御する機能部であり、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーにより実現される。本実施形態では、処理部１０は、記憶部６０に記憶されている移動軌跡算出プログラム６０１に従ってユーザーの移動軌跡を算出して、表示部３０に表示させる。

操作部２０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号を処理部１０に出力する。この操作部２０の操作により、移動軌跡算出の開始指示操作や、リセット指示操作、電源切断指示操作等の各種指示入力がなされる。

表示部３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、処理部１０から入力される表示信号に基づいた各種表示を行う表示装置である。表示部３０には、移動軌跡や時刻情報等が表示される。

センサー部４０は、ユーザーの歩行状態を検出するためのセンサーを有する機能部であり、例えば加速度センサー４１とジャイロセンサー４３とを備えて構成される。加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の検出結果は、処理部１０に随時出力される。

ＧＰＳ位置算出部５０は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から発信されているＧＰＳ衛星信号を利用して、所定の時間間隔（例えば３０秒に１回）でユーザーの位置、移動速度及び移動方向を算出する位置算出回路である。ＧＰＳ位置算出部５０は、ナビゲーション装置１とＧＰＳ衛星間の擬似距離を利用した公知の位置算出計算を行ってユーザーの位置を算出する。また、ナビゲーション装置１及びＧＰＳ衛星の移動に伴うドップラー周波数の時間変化を利用した公知の移動速度・移動方向算出計算を行って、ユーザーの移動速度及び移動方向を算出する。

記憶部６０は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを備えた記憶装置であり、処理部１０がナビゲーション装置１を制御するためのシステムプログラムや、移動軌跡算出機能を実現するための各種プログラムやデータ等を記憶している。また、処理部１０により実行されるシステムプログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。

図８は、処理部１０を機能ブロックとして表した概念図である。処理部１０は、歩行速度判定部１１と、フィルター処理部１２と、歩行検出部１３と、歩幅推測部１４と、歩行方向推測部１５と、移動軌跡算出部１６とを備えて構成される。各機能部は、それぞれを独立した回路として構成することも可能であるし、プロセッサーを用いてデジタル演算処理することでソフトウェア処理として構成することも可能である。

歩行速度判定部１１は、加速度センサー４１により検出されたＺ軸の加速度の振幅、及び、歩行検出部１３により検出された一歩に要する時間に基づいて、ユーザーの歩行速度域を判定する機能部であり、判定した歩行速度域をフィルター処理部１２に出力する。

フィルター処理部１２は、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３により検出された加速度及び角速度に対するフィルター処理を行って低周波成分を抽出する機能部である。フィルター処理部１２は、歩行速度判定部１１から出力された歩行速度域に応じて閾値周波数を可変に設定してフィルター処理を行う。

歩行検出部１３は、フィルター処理部１２から出力されたＺ軸の加速度のピークを検出することでユーザーの歩行を検出する機能部である。歩幅推測部１４は、歩行検出部１３により一歩が検出された場合に、フィルター処理部１２から出力されたＺ軸の加速度を用いて、記憶部６０に記憶された相関モデル式に従って歩幅を推測する機能部である。

歩行方向推測部１５は、フィルター処理部１２から出力されたヨー方向の角速度に対する積分処理を行って、ユーザーの歩行方向を推測する機能部である。移動軌跡算出部１６は、歩幅推測部１４から出力された歩幅と、歩行方向推測部１５から出力された歩行方向とを用いて、ユーザーの移動軌跡を算出する機能部である。

４．データ構成
図７に示すように、記憶部６０には、プログラムとして、処理部１０により読み出され、移動軌跡算出処理（図１４参照）として実行される移動軌跡算出プログラム６０１が記憶されている。また、予め定められたデータとして、歩行速度域判定用テーブル６０２と、閾値周波数決定用テーブル６０３と、相関モデル式データ６０４とが記憶されている。また、随時更新されるデータとして、センサーデータ６０５と、推測歩幅データ６０６と、推測歩行方向データ６０７と、ＧＰＳデータ６０８と、移動軌跡データ６０９とが記憶される。

移動軌跡算出処理とは、処理部１０が、加速度センサー４１の検出結果に基づいて歩行検出及び歩幅推測を行うとともに、ジャイロセンサー４３の検出結果に基づいて移動方向を推測し、推測した歩幅及び歩行方向を用いてユーザーの移動軌跡を算出する処理である。移動軌跡算出処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。

図９は、歩行速度域判定用テーブル６０２のテーブル構成の一例を示す図である。歩行速度域判定用テーブル６０２は、ユーザーの歩行速度のレベルを表す歩行速度域の判定用のテーブルであり、歩行速度域を判定するための判定条件６０２１と、「低速」、「中速」、「高速」の３段階に分類された歩行速度域６０２３とが対応付けて記憶されている。

詳細には、「Ｚ軸の加速度の振幅が５．０［ｍ／ｓ²］未満であるか、一歩に要する時間が０．６秒よりも長い」という判定条件６０２１に対しては、歩行速度域６０２３として「低速」が記憶されている。ユーザーの歩行速度が低速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は小さくなり、一歩に要する時間は長くなる傾向があるためである。

また、「Ｚ軸の加速度の振幅が１０．０［ｍ／ｓ²］よりも大きいか、一歩に要する時間が０．５秒よりも短い」という判定条件６０２１に対しては、歩行速度域６０２３として「高速」が記憶されている。ユーザーの歩行速度が高速になるほど、Ｚ軸の加速度の振幅は大きくなり、一歩に要する時間は短くなる傾向があるためである。

また、上述した２つの判定条件の何れにも該当しない場合の判定条件６０２１である「上記以外」に対しては、歩行速度域６０２３として「中速」が記憶されている。

図１０は、閾値周波数決定用テーブル６０３のテーブル構成の一例を示す図である。閾値周波数決定用テーブル６０３は、加速度及び角速度に対するフィルター処理を行う際の閾値周波数の決定用のテーブルであり、歩行速度域６０３１と、閾値周波数６０３３とが対応付けて記憶されている。歩行速度域６０３１が低速から高速になるほど、より高い閾値周波数６０３３が設定されている。

詳細には、歩行速度域６０３１「低速」に対しては、閾値周波数として１．５［Ｈｚ］が記憶され、歩行速度域６０３１「中速」に対しては、閾値周波数として２．５［Ｈｚ］が記憶されている。また、歩行速度域６０３１「高速」に対しては、閾値周波数として４．０［Ｈｚ］が記憶されている。

図１１は、相関モデル式データ６０４のデータ構成の一例を示す図である。相関モデル式データ６０４は、ユーザーの歩幅を推測するための相関モデル式が定められたデータであり、歩行速度域６０４１と、歩幅推測モデル式６０４３とが対応付けて記憶されている。

各歩行速度域６０４１に対して、Ｚ軸の加速度「ｘ」を変数とし、歩幅「ｙ」を関数値とする一次関数で近似された歩幅推測モデル式６０４３が一対一に対応付けて記憶されている。歩幅推測モデル式６０４３の傾きと切片の値は、歩行速度域６０４１に応じて異なる値が定められている。すなわち、歩行速度域が高速に近づくほど、Ｚ軸の加速度の変化に対する歩幅の変化の割合が小さくなるように、一次関数の傾きとして小さな値が設定されている。尚、一次関数としたのは一例であって、歩幅推測モデル式を二次以上の関数で近似することとしてもよい。

図１２は、センサーデータ６０５のデータ構成の一例を示す図である。センサーデータ６０５は、センサー部４０の検出結果のデータであり、センサー部４０の検出時刻６０５１（例えばミリ秒）と、加速度センサー４１により検出された３軸の加速度６０２３と、ジャイロセンサー４３により検出された３軸の軸回りの角速度６０２５とが対応付けて記憶される。

推測歩幅データ６０６は、歩幅推測モデル式６０４３に従って推測されるユーザーの歩幅のデータである。推測歩行方向データ６０７は、ジャイロセンサー４３の検出結果に基づいて推測されたユーザーの歩行方向のデータである。また、ＧＰＳデータ６０８は、ＧＰＳ位置算出部５０により算出された絶対的な位置、移動速度及び移動方向を、算出された時刻と対応付けて記憶したデータであり、ＧＰＳ位置算出部５０から所定の時間間隔でデータが出力される度に更新されるデータである。

図１３は、移動軌跡データ６０９のデータ構成の一例を示す図である。移動軌跡データ６０９は、ユーザーの移動軌跡のデータであり、算出結果の出力時刻６０９１と、算出した位置６０９３、歩行速度６０９５及び歩行方向６０９７と、相対／絶対種別６０９９とが対応付けて記憶される。

相対／絶対種別６０９９は、位置６０９３、歩行速度６０９５及び歩行方向６０９７の算出結果が、相対的な算出結果と絶対的な算出結果との何れの算出結果であるかを示す種別である。前回の算出結果を基準として相対的に算出された算出結果に対しては「相対」、ＧＰＳ位置算出部５０により絶対的に算出された算出結果に対しては「絶対」が記憶される。ＧＰＳ位置算出部５０から絶対的な算出結果が出力される度に、移動軌跡データ６０９がリセットされる。

５．処理の流れ
図１４は、記憶部６０に記憶されている移動軌跡算出プログラム６０１が処理部１０により読み出されて実行されることで、ナビゲーション装置１において実行される移動軌跡算出処理の流れを示すフローチャートである。移動軌跡算出処理は、処理部１０が、操作部２０を介してユーザーにより電源投入操作がなされたことを検出した場合に実行を開始する処理である。以下の移動軌跡算出処理においては、センサー部４０の検出結果が記憶部６０のセンサーデータ６０５に随時更新・記憶されるものとして説明する。

先ず、処理部１０は、初期設定を行う（ステップＡ１）。具体的には、フィルター処理の閾値周波数として所定値（例えば１．５Ｈｚ）を設定するとともに、記憶部６０の各種データに初期値を設定する。そして、フィルター処理部１２は、現在設定されている閾値周波数で、加速度センサー４１及びジャイロセンサー４３の各軸の出力値に対するフィルター処理を実行する（ステップＡ３）。

次いで、歩行検出部１３は、フィルター処理が施された後のＺ軸の加速度からピークを検出したか否かを判定し（ステップＡ５）、ピークを検出するまで待機する（ステップＡ５；Ｎｏ）。そして、ピークを検出した場合は（ステップＡ５；Ｙｅｓ）、一歩と判定して歩数を更新する（ステップＡ７）。そして、歩行検出部１３は、前回ピークから今回ピークまでの時間を一歩に要する時間として算出する（ステップＡ９）。

次いで、歩行速度判定部１１は、記憶部６０に記憶されている歩行速度域判定用テーブル６０２を参照してユーザーの歩行速度域を判定する（ステップＡ１１）。具体的には、加速度センサー４１により検出されたＺ軸の加速度の振幅と、ステップＡ９で算出した一歩に要する時間とを用いて、何れの判定条件６０２１に該当するかを判定する。そして、該当した判定条件６０２１に対応する歩行速度域６０２３を読み出す。

次いで、歩幅推測部１４は、記憶部６０に記憶されている相関モデル式データ６０４を参照し、ステップＡ１１で判定した歩幅速度域６０４１に対応付けられた歩幅推測モデル式データ６０４３を選択する（ステップＡ１３）。そして、歩幅推測部１４は、選択した歩幅推測モデル式６０４３に従ってユーザーの歩幅を推測し、記憶部６０の推測歩幅データ６０６を更新する（ステップＡ１５）。

その後、フィルター処理部１２は、記憶部６０に記憶されている閾値周波数決定用テーブル６０３を参照し、ステップＡ１１で判定された歩行速度域６０３１に対応する閾値周波数６０３３を読み出して、閾値周波数を更新する（ステップＡ１７）。

そして、歩行方向推測部１５は、ステップＡ９で算出した一歩に要する時間におけるフィルター処理が施されたＺ軸回りの角速度を積分して、ユーザーの歩行方向の変化量を算出する（ステップＡ１９）。そして、記憶部６０の移動軌跡データ６０９に記憶されている最新の歩行方向６０９７と、算出した歩行方向変化量とを用いてユーザーの歩行方向を推測して、記憶部６０の推測歩行方向データ６０７を更新する（ステップＡ２１）。

次いで、移動軌跡算出部１６は、移動軌跡データ６０９に記憶されている最新の位置と、推測歩幅データ６０６に記憶されている歩幅と、推測歩行方向データ６０７に記憶されている歩行方向とを用いて、現在のユーザーの位置及び速度を算出する（ステップＡ２３）。そして、移動軌跡算出部１６は、算出した位置及び速度と、ステップＡ２１で算出した歩行方向とで、記憶部６０の移動軌跡データ６０９を更新する（ステップＡ２５）。また、移動軌跡算出部１６は、表示部３０の移動軌跡の表示を更新する（ステップＡ２７）。

その後、移動軌跡算出部１６は、ＧＰＳ位置算出部５０からＧＰＳデータ６０８を入力したか否かを判定し（ステップＡ２９）、入力したと判定した場合は（ステップＡ２９；Ｙｅｓ）、入力したＧＰＳデータ６０８に含まれる位置、速度及び移動方向で記憶部６０の移動軌跡データ６０９を更新する（ステップＡ３１）。また、ＧＰＳデータ６０８を入力しなかったと判定した場合は（ステップＡ２９；Ｎｏ）、ステップＡ３３へと処理を移行する。

次いで、移動軌跡算出部１６は、移動軌跡の算出を終了するか否かを判定する（ステップＡ３３）。すなわち、操作部２０を介して移動軌跡算出の終了指示操作がなされたか否かを判定する。そして、移動軌跡の算出をまだ終了しないと判定した場合は（ステップＡ３３；Ｎｏ）、ステップＡ３に戻り、移動軌跡の算出を終了すると判定した場合は（ステップＡ３３；Ｙｅｓ）、移動軌跡算出処理を終了する。

６．作用効果
ナビゲーション装置１において、加速度センサー４１の検出結果に対するフィルター処理がフィルター処理部１２により行われる。そして、歩行検出部１３により、フィルター処理された後のＺ軸の加速度のピークが検出されることで、ユーザーの歩行が検出される。そして、歩行検出部１３により歩行が検出された場合に、フィルター処理されたＺ軸の加速度を用いて、ユーザーの歩行速度に応じて予め定められた歩幅推測モデル式に従って、ユーザーの歩幅が歩幅推測部１４により推測される。

一方、フィルター処理部１２では、ジャイロセンサー４３の検出結果に対してもフィルター処理が行われる。そして、歩行方向推測部１５により、フィルター処理されたＺ軸回りの角速度に対する積分処理が行われて、ユーザーの歩行方向が推測される。そして、歩幅推測部１４により推測された歩幅と、歩行方向推測部１５により推測された歩行方向とを用いて、ユーザーの移動軌跡が移動軌跡算出部１６により算出される。

原理で説明したように、ユーザーの上下動（Ｚ軸）の加速度とユーザーの歩幅との間には正の相関がある。また、加速度の変化に対する歩幅を変化の割合は、ユーザーの速度に応じて変化する。そのため、ユーザーの歩行速度に応じて、上下動の加速度と歩幅との相関度合を変えてユーザーの歩幅を推測することで、ユーザーの歩幅をより正確に推測することが可能となる。

本実施形態では、ユーザーの上下動の加速度と歩幅との相関が、相関モデル式としてユーザーの歩行速度域毎に定められている。相関モデル式は、上下動の加速度を変数とし、歩幅を関数値とする一次関数で近似されたモデル式であり、歩行速度域が高速に近づくほど、相関モデル式の傾きとして小さな値が設定されている。一次関数といった単純な相関モデル式を用いることで歩幅の推測を簡易に行うことができるとともに、ユーザーの歩行速度に応じて相関モデル式のパラメーターを定めておくことで、歩幅の推測を適切に行うことができる。

７．変形例
７−１．電子機器
本発明は、ナビゲーション装置の他にも、歩幅推測装置を備えた電子機器であれば何れの電子機器にも適用可能である。例えば、歩数計や腕時計等についても同様に適用可能である。

７−２．センサー部のキャリブレーション
センサー部４０に対するキャリブレーション（センサーの更正処理）を所定のタイミングで行い、キャリブレーションされたセンサー部４０の検出結果に基づいて歩幅の推測及び歩行方向の推測を行うことにしてもよい。キャリブレーションは、センサーのゼロ点バイアスやスケールファクターといった誤差パラメーターの値を求めることで実現することができる。

キャリブレーションを行うタイミングとしては、例えば電源投入時のタイミングや所定の時間間隔が経過したタイミング、ユーザーによりキャリブレーションの指示操作がなされたタイミング、温度変化が一定以上生じたタイミング等とすることができる。キャリブレーションされたセンサー部４０の検出結果を用いることで、歩幅推測及び歩行方向推測の正確性を一層高めることができる。

７−３．フィルター処理の閾値周波数
上述した実施形態では、加速度に対するフィルター処理と、角速度に対するフィルター処理とで、共通の閾値周波数を設定するものとして説明した。しかし、加速度に対するフィルター処理の閾値周波数と、角速度に対するフィルター処理の閾値周波数とを個別に設定することとしてもよい。この場合は、図１０の閾値周波数決定用テーブル６０３を、加速度のフィルター処理用と、角速度のフィルター処理用との２種類に分けて記憶部６０に記憶させておき、この２種類のテーブルに従って閾値周波数をそれぞれ設定すればよい。

７−４．歩行速度域の判定
上述した実施形態では、歩行速度判定部１１が、加速度センサー４１により検出されたＺ軸の加速度の振幅、及び、歩行検出部１３により検出された一歩に要する時間に基づいて、ユーザーの歩行速度域を判定するものとして説明した。しかし、速度を直接算出して歩行速度域を判定することとしてもよい。

具体的には、歩行速度判定部１１は、加速度センサー４１により検出された一歩に要する時間における加速度を積分して、当該一歩に要する時間における速度変化量を算出する。そして、算出した速度変化量を前回（最新）の歩行速度に加算することで、今回のユーザーの歩行速度を算出する。そして、ユーザーの歩行速度に応じて、ユーザーの歩行速度域を「低速」、「中速」、「高速」の３段階に分類する。

７−５．歩幅の推測
上述した実施形態では、Ｚ軸の加速度と歩幅との相関を表す相関モデル式に従ってユーザーの歩幅を推測するものとして説明したが、例えばＺ軸の加速度と歩幅との対応関係を定めたテーブルを歩行速度域毎に用意しておき、ユーザーの歩行速度域に応じたテーブルに従って歩幅を推測することとしてもよい。

１ ナビゲーション装置、 １０ 処理部、 ２０ 操作部、 ３０ 表示部、 ４０ センサー部、 ４１ 加速度センサー、 ４３ ジャイロセンサー、 ５０ ＧＰＳ位置算出部、 ６０ 記憶部、 ７０ バス

Claims (6)

1. 装着者の上下動の加速度を検出することと、
   検出された前記加速度が大きくなるほど歩幅を大きくする当該加速度と歩幅との相関度合を前記装着者の速度に基づいて変更して、検出された前記加速度を用いて歩幅を推測することと、
   を含む歩幅推測方法。
2. 前記装着者の速度が高速になるほど、前記加速度の変化に対する歩幅の変化の割合を小さくするように前記相関度合を変更することを含む、
   請求項１に記載の歩幅推測方法。
3. 前記推測することは、前記相関度合を用いた前記加速度と歩幅との相関モデル式を用いて歩幅を推測することである、
   請求項１又は２に記載の歩幅推測方法。
4. 検出された前記加速度から低周波成分を抽出することを更に含み、
   前記推測することは、前記抽出された低周波成分の前記加速度を用いて歩幅を推測することである、
   請求項１〜３の何れか一項に記載の歩幅推測方法。
5. 前記装着者の速度に応じて、前記抽出する周波数帯域を変更することを含む、
   請求項４に記載の歩幅推測方法。
6. 装着者の上下動の加速度を検出する加速度検出部と、
   前記加速度検出部により検出された前記加速度が大きくなるほど歩幅を大きくする当該加速度と歩幅との相関度合を前記装着者の速度に基づいて変更して、検出された前記加速度を用いて歩幅を推測する歩幅推測部と、
   を備えた歩幅推測装置。

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