JP4982773B2

JP4982773B2 - 位置推定システム及びプログラム

Info

Publication number: JP4982773B2
Application number: JP2007078238A
Authority: JP
Inventors: 知明大槻; 紀明北古賀
Original assignee: Keio University
Current assignee: Keio University
Priority date: 2007-03-26
Filing date: 2007-03-26
Publication date: 2012-07-25
Anticipated expiration: 2027-03-26
Also published as: JP2008241278A

Description

本発明は、波発生源と波受信機能を備えたセンサを用いて位置を推定する位置推定システム及びプログラムに関し、特に、シャドウイングの影響を受けた環境でも位置推定精度の高くすることができる位置推定システム及びプログラムに関する。

従来、無線電波を発生する信号源からの電波強度が距離に応じて減衰する性質を利用し、複数の信号源からの電波強度を計測して距離に換算計算し、いわゆる三点測量の原理を用いたり最尤位置計算することによりセンサの位置を推定する位置推定システムが知られている。（例えば、特許文献１参照。）。

上記した位置推定システムは、電波強度を計測するだけで位置を推定でき、また電波が直達波である場合は高い推定精度が得られるが、電波が遮蔽物や反射物などのいわゆるシャドウイングによる影響を受けた環境では、センサに到達する電波強度がセンサと信号源間の距離だけによらない値となってしまうので位置推定の精度が悪くなるという欠点がある。
特開２００２−１５９０４１号公報

本発明は、上記問題点に鑑み、シャドウイングの影響を受けた環境でも位置推定精度の高く、かつシステムの構成が簡単で処理速度が速い位置推定システム及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の位置推定システムは、存在する位置を推定しようとするターゲットが発射する波を受信して、その強度を測定する４個以上のセンサと、該センサによって測定された強度に基づいて前記センサから前記ターゲットまでの距離を計算する距離計算手段と、３個以上のセンサからなるサブセットについて各前記センサから前記ターゲットまでの距離に基づいて前記ターゲットの座標を推定して計算する推定座標計算手段と、前記各サブセットについて該推定座標計算手段によって計算された推定座標の信頼度を計算する信頼度計算手段と、前記ターゲットが存在する位置を含む地域を隣のマスと一部で重なっている複数のマスに分割し、マス毎に各マスの中に存在する推定座標の前記信頼度を累積加算する累積信頼度計算手段と、該累積信頼度計算手段によって計算された累積信頼度が所定の信頼度よりも高いマスの中に推定座標が存在する前記サブセットによって前記ターゲットの位置を推定計算する位置推定計算手段とを備えることを特徴とする。

また、前記位置推定計算手段は、累積信頼度が所定の信頼度よりも高い複数のマスによって位置を推定計算することで、やはりターゲットがマス目の境界に位置する場合であっても、除去されるデータの数を少なくすることができる。

また、本発明の位置推定システムは、位置を推定しようとするターゲットにおいて、４個以上の波発生源から発射される波を受信して、その強度を測定するセンサと、該センサによって測定された強度に基づいて前記波発生源から前記ターゲットまでの距離を計算する距離計算手段と、３個以上の波発生源からなるサブセットについて各前記波発生源から前記ターゲットまでの距離に基づいて前記ターゲットの座標を推定して計算する推定座標計算手段と、前記各サブセットについて該推定座標計算手段によって計算された推定座標の信頼度を計算する信頼度計算手段と、前記ターゲットが存在する位置を含む地域を隣のマスと一部で重なっている複数のマスに分割し、マス毎に各マスの中に存在する推定座標の前記信頼度を累積加算する累積信頼度計算手段と、該累積信頼度計算手段によって計算された累積信頼度が所定の信頼度よりも高いマスの中に推定座標が存在する前記サブセットによって前記ターゲットの位置を推定計算する位置推定計算手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、コンピュータを、上記システムとして機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、波が遮蔽物や反射物などのいわゆるシャドウイングによる影響を受けても、精度の高い位置推定を行うことが可能である。さらに、ターゲットが存在する位置を含む地域を分割するマスが隣のマスと一部で重なっているので、ターゲットがマス目の境界に位置する場合であっても、除去されるデータの数を少なくすることができる。

以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例による位置推定システムの構成図である。同図で、フィールドＦには電波を発射するターゲット５があり、また、上記電波を受信する４個のセンサ１〜４が配置されている。サーバ６は、通信機能６１、計算機能６２、及び位置推定機能６３を備える。

センサ１〜４のフィールドＦ内の位置は、サーバ６の計算機能６２に予め記憶されている。センサ１〜４は、ターゲット５が発射する電波の強度を計測する機能を有しており、それぞれ計測した電波強度をサーバ６の通信機能６１を介して計算機能６２に通知する。

図２は、サーバ６の計算機能６２及び位置推定機能６３の機能動作を示すフローチャートである。

図３は電波強度測定ステップＳ２〜信頼度計算ステップＳ６の説明を容易にするための座標計算説明図であり、フィールドＦにセンサ１〜３、ターゲット５が置かれた状況を示している。

以下、図２のフローチャート、図３の座標計算説明図を用いて計算機能６２及び位置推定機能６３の機能動作を説明する。

センサ数検知ステップＳ１で、計算機能６２は通信機能６１を介してセンサ１〜４それぞれがゼロより大きな電波強度を計測していることを知ることにより、有効センサ数ｎが４であることを検知する。

電波強度測定ステップＳ２で、計算機能６２は通信機能６１を介してそれぞれのセンサ１〜４が計測したそれぞれの電波強度ｋ１〜ｋ４を入力し、距離換算計算ステップＳ３でこれら電波強度ｋ１〜ｋ４をそれぞれ距離ｒ１〜ｒ４に換算する。

サブセット数計算ステップＳ４で、計算機能６２は有効センサ数ｎから３個以上のセンサを選ぶ組合せの数ｍを計算する。組合せの数ｍは、三点測量による位置推定が可能な組合せの数であり、図１に示した例では、有効センサ数ｎは４なので、ｍ＝_４Ｃ_３＋_４Ｃ_４＝４＋１＝５という計算により５通りの組合せとなる。

推定座標計算ステップＳ５で、計算機能６２は上記で求めた場合の数ｎ＝４に応じた５通りの三点測量計算を行う。具体的には最尤推定によって求める。すなわち、センサ１〜３を使用するサブセットＢ１、センサ１,２,４を使用するサブセットＢ２、センサ１,３,４を使用するサブセットＢ３、センサ２〜４を使用するサブセットＢ４、及びセンサ１〜４を使用するサブセットＢ５の５通りにつきそれぞれ三点測量計算を行い、その結果をそれぞれ推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{１，３，４}、ρ{２，３，４}、ρ{１，２，３，４}として記憶する。上記説明の理解を容易にするため、図３中に推定座標ρ{１，２，３}を座標５０として示した。

信頼度計算ステップＳ６で、計算機能６２は上記それぞれの三点測量計算の信頼度Ｗを分散値の逆数として計算する。例えば、図３の座標計算説明図に示すごとく、センサ１〜３を用いて計算したサブセットＢ１の推定座標ρ{１，２，３}の信頼度Ｗ{１，２，３}は、推定座標ρ{１，２，３}とそれぞれのセンサ１〜３の距離ｄ１〜ｄ３と各センサ１〜３で計測した電波強度を換算した距離ｒ１〜ｒ３の差の二乗和の正規化値の逆数である。

Ｗ{１，２，３}＝３／〔(ｒ１−ｄ１)^２＋(ｒ２−ｄ２)^２＋(ｒ３−ｄ３)^２〕
信頼度計算ステップＳ６で、計算機能６２はサブセットＢ２〜Ｂ４にそれぞれ対応する信頼度Ｗ{１，２，４}、Ｗ{１，３，４}、Ｗ{２，３，４}も上記したと同様の手順により行う。サブセットＢ５に対応する信頼度Ｗ{１，２，３，４}は、
Ｗ{１，２，３，４}＝４／〔(ｒ１−ｄ１)^２＋(ｒ２−ｄ２)^２＋(ｒ３−ｄ３)^２＋(ｒ４−ｄ４)^２〕
以上が計算機能６２の動作である。

以下、位置推定機能６３の動作を図４を用いて説明する。

図４は位置推定機能説明補助図である。図４はフィールドＦを縦方向にａ１〜ａ５の５列、横方向にｂ１〜ｂ５の５行からなる２５のマス目に分けた状態を示している。

分類ステップＳ７で、位置推定機能６３はサブセットＢ１〜Ｂ５それぞれの推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{１，３，４}、ρ{２，３，４}、ρ{１，２，３，４}が図４のどのマスに該当するかを分類する。同図に示した例では、サブセットＢ１、Ｂ２、Ｂ４の推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}はマスａ３ｂ３に属しており、サブセットＢ３の推定座標ρ{１，３，４}はマスａ２ｂ３に属しており、サブセットＢ５の推定座標ρ{１，２，３，４}はマスａ３ｂ２に属している。

累積信頼度計算ステップＳ８で、位置推定機能６３はフィールドＦを構成するすべてのマスａ１ｂ１〜ａ５ｂ５について、それぞれのマスに含まれるサブセットの信頼度Ｗを加算し、この加算値ＷＭが最大の値を有するマスＭを選定する。図４に示した例では、マスａ３ｂ３がマスＭに相当した。

位置推定計算ステップＳ９で、位置推定機能６３は累積信頼度計算ステップＳ８で選定されたマスＭを採用し、マスＭに含まれるサブセットＢ１、Ｂ２、Ｂ４の推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}だけを使用してターゲット５の位置を推定計算する。ターゲット５の位置推定は、推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}の最尤座標を計算することにより行う。あるいは、推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}それぞれの信頼度Ｗ{１，２，３}、Ｗ{１，２，４}、Ｗ{２，３，４}を乗算してから最尤座標を計算することによりターゲット５の位置を推定してもよい。

上記した位置推定計算ステップＳ９で、マスＭに含まれるサブセットＢ１、Ｂ２、Ｂ４の推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}あるいは信頼度Ｗ{１，２，３}、Ｗ{１，２，４}、Ｗ{２，３，４}だけを使用し、その他のマスの推定位置ρあるいは信頼度Ｗを除外してターゲット５の位置推定計算を行った。その理由を図５を使用して説明する。

図５は除外理由説明補助図であり、図３の座標計算説明補助図に示したフィールドＦの状況に似ているが、センサ２とターゲット５の間に電波吸収体や電波反射体などの遮蔽物７があることが異なる。

センサ１、３とターゲット５間は電波が直達するので遮蔽物７が有っても電波強度ｋ１とｋ３は大きな影響を受けず、距離換算計算ステップＳ３での距離換算値ｒ１とｒ３は大きな影響を受けない。しかしながら、遮蔽物７によりターゲット５から発射される電波は減衰を受けてセンサ２に到達するので、電波強度ｋ２は小さな値となり、距離換算数値ｒ２２は大きな値となる。その結果、ターゲット５の推定座標ρ{１，２，３}は座標５５と推定計算され、遮蔽物７が存在しない場合の推定座標と大きくずれてしまう。しかもこの場合、半径ｒ２２の円が半径ｒ１、ｒ３の円の交差点と近い位置５５の付近で交差しているので信頼度Ｗ{１，２，３}は大きな値となり、位置推定計算ステップＳ９の最尤座標計算に大きな誤差を与える要因となる。

この誤差を与えないようにするためには、図４を用いて説明したように、マスＭに含まれるサブセットＢ１、Ｂ２、Ｂ４の推定座標ρ{１，２，３}、ρ{１，２，４}、ρ{２，３，４}以外の推定座標ρを除外して位置推定計算ステップＳ９の最尤座標計算を行うようにするのが良い。

なお、上記したように、計算機能６２、位置推定機能６３の動作は、簡単な論理回路あるいはソフトウェアで簡単に実現することができ、またその処理速度も速い。

以上が本発明の一実施例による位置推定システムの説明である。

なお、図１の距離推定システムの構成図で、センサの数をセンサ１〜４の４個とした例を説明したが、センサの数は４以上の整数であれば上記説明と同様の手順で位置推定ができるのは良いのは言うまでもない。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

図４では、フィールドＦを５行５列からなる２５のマス目に分割した例を説明したが、マスの数は縦横共に２以上であればいかなる整数でも良いのは言うまでもない。また、図４では、マスの形を正方形で示したが、正方形以外のいかなる形でも良いし、マス同士が重なりを持って配置されていても良い。

すなわち、分類ステップＳ７の狙いは、フィールドＦを有限の区画に分け、その内の一つの区画に分類されたサブセットのデータだけを使用することにより精度の高いターゲット５の位置推定を行うことにある。したがって、フィールド７の中で高精度の位置推定を行いたい場所では区画の大きさを小さく、左程の精度の位置推定を必要としない場所は区画の大きさを大きくしたり、区画の形を要求する精度の高さに合わせた形にほぼ一致させるとするのも有用である。

また、上記説明した例では、位置推定計算ステップＳ９は信頼度Ｗの加算値が最大値ＷＭとなるマスＭにあるサブセットだけを使用して行うとしたが、マスＭに隣接するマスＭ２の信頼度加算値がほぼ同じ値となる場合は、マスＭとマスＭ２両方に属するサブセットを使用して位置推定計算ステップＳ９を行っても良い。この方法は、ターゲット５がマスＭとマスＭ２の境界付近に位置する場合に特に有効である。

また、上記説明した例では、サブセット数計算ステップＳ４で、計算機能６２はセンサ数ｎから３つのセンサを選ぶ組合せの数ｍを計算し、推定座標計算ステップＳ５で、計算手段６２は上記で求めた組合せの数ｍに応じた三点測量計算を行うとしたが、サブセット数ｍの計算ステップＳ４で、計算機能６２はセンサ数ｎから３つ以上のセンサを選ぶ組合せの数ｐを計算し、推定座標計算ステップＳ５で、計算手段６２は上記で求めた組合せの数ｐに応じた最尤推定計算を行うことにより座標推定を行っても良い。このようにすると、場合の数が増えるので、分類ステップＳ７〜位置推定計算ステップＳ９の計算精度が上がり、ターゲット５の位置をより高精度で推定できる。

また、上述した例ではターゲット５は電波を発射してセンサ１〜４は受信電波の強度を用いて距離に換算するとしたが、ターゲット５が発射するのは電波に限る必要はなく、例えば超音波を発射してセンサ１〜４がこれを受信した強度を用いて距離換算しても良い。

また、波発生源とセンサとを逆にしてターゲット内で位置推定することもできる。

なお、本発明の位置推定システムは、コンピュータを本位置推定システムとして機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。

このプログラムを記録した記録媒体は、図１に示されるサーバ６のＲＯＭそのものであってもよいし、また、外部記憶装置としてＣＤ−ＲＯＭドライブ等のプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等であってもよい。

また、上記記録媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等、又は半導体メモリであってもよい。

位置推定システムの構成図フローチャート座標計算説明補助図計算結果分類説明図位置推定計算説明補助図

符号の説明

１〜４センサ
５ターゲット
６サーバ
６１通信機能
６２計算機能
６３位置推定機能
７遮蔽物

Claims

存在する位置を推定しようとするターゲットが発射する波を受信して、その強度を測定する４個以上のセンサと、
該センサによって測定された強度に基づいて前記センサから前記ターゲットまでの距離を計算する距離計算手段と、
３個以上のセンサからなるサブセットについて各前記センサから前記ターゲットまでの距離に基づいて前記ターゲットの座標を推定して計算する推定座標計算手段と、
前記各サブセットについて該推定座標計算手段によって計算された推定座標の信頼度を計算する信頼度計算手段と、
前記ターゲットが存在する位置を含む地域を隣のマスと一部で重なっている複数のマスに分割し、マス毎に各マスの中に存在する推定座標の前記信頼度を累積加算する累積信頼度計算手段と、
該累積信頼度計算手段によって計算された累積信頼度が所定の信頼度よりも高いマスの中に推定座標が存在する前記サブセットによって前記ターゲットの位置を推定計算する位置推定計算手段と
を備えることを特徴とする位置推定システム。
前記位置推定計算手段は、累積信頼度が所定の信頼度よりも高い複数のマスによって位置を推定計算することを特徴とする請求項１記載の位置推定システム。
位置を推定しようとするターゲットにおいて、４個以上の波発生源から発射される波を受信して、その強度を測定するセンサと、
該センサによって測定された強度に基づいて前記波発生源から前記ターゲットまでの距離を計算する距離計算手段と、
３個以上の波発生源からなるサブセットについて各前記波発生源から前記ターゲットまでの距離に基づいて前記ターゲットの座標を推定して計算する推定座標計算手段と、
前記各サブセットについて該推定座標計算手段によって計算された推定座標の信頼度を計算する信頼度計算手段と、
前記ターゲットが存在する位置を含む地域を隣のマスと一部で重なっている複数のマスに分割し、マス毎に各マスの中に存在する推定座標の前記信頼度を累積加算する累積信頼度計算手段と、
該累積信頼度計算手段によって計算された累積信頼度が所定の信頼度よりも高いマスの中に推定座標が存在する前記サブセットによって前記ターゲットの位置を推定計算する位置推定計算手段と
を備えることを特徴とする位置推定システム。
コンピュータを、請求項１乃至３いずれかに記載のシステムとして機能させるためのプログラム。