JP5572093B2 - 行動解析システムおよびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、工場建屋内または店舗内で活動している作業者や作業車輌の作業行動、もしくは店舗内での顧客の移動についての経路の推定、行動解析の技術に関する。

工場建屋内または店舗内で活動している作業者や作業車輌の作業行動を追跡する技術として、たとえば、超音波を用いる方法が提案されている。また、電子マネー、物流での管理に用いられるＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）を、工場内での作業者や作業車輪等の識別位置特定に応用する技術が存在する。工場もしくはオフィス内における入退室など、セキュリティの分野で用いられている。
例えば、特許文献１に記載されている技術である。

この技術では、定点の通過など、単純な解析には向いている。すなわち、物や人の存在検知を目的とした技術であり、その経路の推定はできない。

特開２００２−１２８２７７号公報

位置推定もしくは経路推定には、全方位地球システム（Global Positioning System, GPS）が広く用いられている。最近では、携帯電話にも搭載されており、安価かつ軽量であることから人への適用が可能である。
しかしながら、衛星からの信号を受信することが必要であるため、屋内での使用は難しい。

慣性航法装置（Inertial Navigation System, INS）という技術も存在する。この技術は、飛行機の自動操縦など、高精度な位置特定や行動推定が可能である。しかし、十分な精度を得ようとすれば装置が大きくなる。このため、非測定者となる人への装置の装着が可能なほどの大きさでは、十分な精度が得られない。さらに、移動距離とともに誤差が蓄積・増加するという原理的な問題を含んでいる。

以上のことから、作業効率の向上を目的とした作業者の移動経路の推定および行動分析は、主に観察者の同伴もしくはビデオ映像によって行われてきた。観察者の同伴では、実時間での詳細な情報の収集が可能である。また、ビデオ撮影による方法では、繰り返しの観察および他の結果との比較が可能である。

竹内俊夫 著 「実践トヨタ流モノづくり」 １８７頁

現状採用されている観察者の同伴は、被験者の行動へ影響を与えることが予想される。
さらに、これらの方法では観察者の負担が大きいだけでなく、主観の介入が避けられない。
ビデオ撮影による記録では、観察者の負担を無くし、主観の介入を阻止することができるが、撮影されたビデオを再生しながら解析していくには膨大な時間を要するという問題がある。

本願発明が解決しようとする課題は、被験者への心理的および肉体的な負担を最小限に抑えつつ、行動解析に必要なデータを効率的に収集し、観察者への負担も与えずに解析が可能であり、被験者が行動する範囲に関する変更にも迅速且つ柔軟に対応可能な技術を提供することにある。

請求項１から請求項４に記載の発明の目的は、被験者への心理的および肉体的な負担を最小限に抑えつつ、行動解析に必要なデータを効率的に収集し、観察者への負担も与えずに解析が可能であり、被験者が行動する範囲に関する変更にも迅速且つ柔軟に対応可能な行動解析システムを提供することにある。
請求項５から請求項８に記載の発明の目的は、被験者への心理的および肉体的な負担を最小限に抑えつつ、行動解析に必要なデータを効率的に収集し、観察者への負担も与えずに解析が可能であり、被験者が行動する範囲に関する変更にも迅速且つ柔軟に対応可能な行動解析プログラムを提供することにある。

（第一の発明）
本願における第一の発明は、ある被験者が所定の領域内でどのような動きをするかを算出する被験者の行動解析システムに係る。
すなわち、 前記被験者に装着される所定の送受信機と、 前記送受信機との無線通信によって前記被験者が近傍に存在する旨を特定可能な複数の位置特定装置と、 前記所定の領域に関する地図データおよびその地図データにおける前記位置特定装置の位置データを予め蓄積している記憶装置と、 被験者に装着して脚または腕の動きを継続的に検知する肢体センサと、 その肢体センサが検知する脚および／または身体の動きに関する動きデータ、前記位置特定装置による被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定する動き推定データを算出する動き検出データ処理装置と、 を備える。

（用語説明）
「被験者」とは、たとえば、工場の中で製品の組み立て作業をする作業者、物流倉庫において荷物の積み卸しや点検などを実行する作業者、買い物に来た買い物客などである。被験者がたとえば、フォークリフトに乗って作業するような場合には、被験者と当該フォークリフトは一体であり、被験者、フォークリフトのいずれに「送受信機」を装着しても良い。

「送受信機」とは、位置特定装置が発信する信号を受信し、受信した旨をその位置特定装置へ返信することができる機能をなす無線通信機器をいう。電源が不要なものが、小型軽量で好ましい。装着する被験者への負担が軽減するからである。なお、「信号」とは、電波、音波、超音波、光、赤外線などによる信号であり、それらの単独による信号または複数の組み合わせによる信号があり得る。
「送受信機」は、「肢体センサ」に内蔵、または一体化することが望ましい。たとえば、「送受信機」としての近距離無線通信モジュールを内蔵し、「肢体センサ」をも内蔵した携帯電話は、本願の行動解析システムに係る「送受信機」として好ましい。

「肢体センサ」とは、加速度を測定可能な加速度センサ、角速度を測定可能なジャイロセンサ、あるいはそれらセンサの組み合わせなどによって、被験者の脚または腕の動きおよび身体の動きの両方、またはいずれか一方を検知する。 被験者への装着部位を「肢体」とし、且つ加速度または三次元の動きのいずれか一方または双方を検知するとしているのは、被験者の「歩」の動き（一歩一歩がどのような速度であるか、など）を検出するためである。 従来は、被験者の重心付近を測定するため、腰部に装着する技術が一般的であり、角速度を測定可能なジャイロセンサは含まれていないことが一般的であった。
行動軌跡のみを測定することを目的としている場合には、被験者に対する肢体センサの装着部位は、大腿部、足首部など脚部の方が、上腕部や手首部など腕部よりも測定誤差が出にくい。腕部は歩くこと以外の動作をする場合があり、その場合に測定した加速度や角速度（三次元の動き）は、歩くという動作とは無関係であるためである。

さて、たとえば被験者がフォークリフト乗務員である場合には、ジャイロセンサは不要とすることができる場合もある。フォークリフトの動きを把握することが目的である場合、上下動の動きを検知する必要がないからである。ただし、フォークリフトの乗降を含めた被験者の動きを把握することが目的の場合には、ジャイロセンサを装備している方が良い。
「肢体センサ」にて測定された加速度やジャイロ信号は、時間経過と紐づけて記録する。したがって、測定開始からの時間経過を記録するためのタイマー、または測定された加速度やジャイロ信号に時刻データを付加するための時計を内蔵していても良い。記録のための記憶装置は、肢体センサ内部に備えた着脱自在の記憶装置に蓄積しても良いし、所定量のデータを蓄積したら通信手段を介して演算処理のための手段に送信することとしても良い。
乗り物に乗らずに歩く作業者が被験者である場合には、加速度センサ、ジャイロセンサのいずれか一方で良い場合もある。ただし、歩く作業者であっても加速度センサ、ジャイロセンサの両方を組み入れておき、両方のデータを取得して処理するようにすると、後述する「歩」の検出において誤差を軽減したり、補正したりすることに使用でき、有益である。

「位置特定装置」は、前述の「送受信機」との双方向通信による。「送受信機」にトランスポンダを用いるとすれば、「送受信機」には通信に要する電源が不要となる。 ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いることができない建物内部などにおいて、被験者の動きを把握するのに有効である。
なお、位置特定装置は、ＧＰＳを用いることができない場所にのみ設置する、と限定するものではない。たとえば、工場の内外を行き来するような動きをする被験者に対して、工場の外（ＧＰＳが機能する屋外）にも位置特定装置を設置することは、当然可能である。

（作用）
所定の領域に関する地図データおよびその地図データにおける前記位置特定装置の位置データは、記憶装置に予め蓄積されている。
被験者は、送受信機および肢体センサを装着し、所定領域内に入る。所定領域内に備えられた位置特定装置が、被験者に装着された送受信機を検知すると、その位置特定装置および送受信機は双方向で通信する。送受信機または位置特定装置は、その双方向通信の記録を時間経過と紐づけて記録する。
被験者には、脚または腕の動きを継続的に検知する肢体センサが装着されており、脚および／または身体の動きに関する動きデータを取得する。 その動きデータ、前記位置特定装置による被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、動き検出データ処理装置が前記領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定する動き推定データを算出する。

被験者を観察する観察者が存在しないので、被験者への心理的負担は抑えられ、観察者への負担も与えることはない。そのうえで、行動解析に必要なデータを効率的に収集して解析が可能である。また、被験者が行動する範囲に関する変更があったとしても、位置特定装置の設定および当該行動範囲に関する地図データを更新することで、迅速且つ柔軟に対応可能である。

（第二の発明）
本願における第二の発明もまた、被験者が所定の領域内でどのような動きをするかを算出する被験者の行動解析システムに係る。
すなわち、肢体センサが検知する脚および／または身体の動きに関する動きデータ、前記位置特定装置による被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が動いた総距離を推定する総距離データを算出する距離演算装置を備えた行動解析システムに係る。 被験者が装着する送受信機、位置特定装置、記憶装置、および肢体センサについては請求項１の構成と同様である。

（用語説明）
総距離の推定のための算出アルゴリズムとしては、肢体センサにより検知された位置検出装置（MS）間の通路に沿った距離の総和、および相対歩幅から推定された位置から算出される。たとえば、所定領域の中で被験者が直線では動けないような通路となっている場合には、その道のりに沿った総距離の算出ができるようにすることが望ましい。

（作用）
第二の発明における被験者の行動解析システムによれば、肢体センサが検知する脚および／または身体の動きに関する動きデータ、前記位置特定装置による被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が動いた総距離を推定する総距離データを算出することができる。

（第三の発明）
第三の発明は、第一の発明に係る動き検出データ処理装置と、第二の発明に係る距離演算装置との両方を併せ持つ被験者の行動解析システムであり、 被験者が装着する送受信機、位置特定装置、記憶装置、および肢体センサについては請求項１および請求項２の構成と同様である。

（作用）
第三の発明に係る行動解析システムによれば、肢体センサが検知する脚および／または身体の動きに関する動きデータ、前記位置特定装置による被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、動き検出データ処理装置が前記領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定する動き推定データ、および前記領域内で被験者が動いた総距離を推定する総距離データを算出することができる。

（第一の発明および第三の発明のバリエーション）
第一の発明および第三の発明は、以下のようなバリエーションを提供することもできる。
すなわち、前記肢体センサは、ジャイロセンサを含み、 前記動き検出データ処理装置は、ジャイロセンサが検出する角速度の極大値もしくは極大値を含むその近傍の値を用いて算出し、その相対歩幅を用いて被験者の動きを演算することとした行動解析システムを提供することもできる。

（作用）
相対歩幅を算出すること、およびその相対歩幅を用いての推定アルゴリズムを備えることにより、被験者が時間経過とともにどこへ動いたかについて、より正確な推定が可能となる。

（第四の発明）
本願に係る第四の発明は、被験者が所定の領域内でどのような動きをするかをコンピュータによって算出する被験者の行動解析プログラムに係る。
そのプログラムは、 当該所定領域内に複数備えられることによって所定の送受信機を装着した被験者が近傍に存在する旨を特定可能な位置特定装置からの位置データ、および被験者に装着して脚または腕の動きを継続的に検知する肢体センサからの動きデータを入力するデータ入力手順と、 当該所定の領域に関する地図データおよびその地図データにおける前記位置特定装置の位置データを記憶装置に予め蓄積しているデータ記憶手順と、 前記動きデータ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定する動き推定データを算出する動き検出データ処理手順と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。

（第五の発明）
本願に係る第五の発明は、被験者が所定の領域内でどのような動きをするかをコンピュータによって算出する被験者の行動解析プログラムに係る。
そのプログラムは、 当該所定領域内に複数備えられることによって所定の送受信機を装着した被験者が近傍に存在する旨を特定可能な位置特定装置からの位置データ、および被験者に装着して脚または腕の動きを継続的に検知する肢体センサからの動きデータを入力するデータ入力手順と、 当該所定の領域に関する地図データおよびその地図データにおける前記位置特定装置の位置データを記憶装置に予め蓄積しているデータ記憶手順と、 動きデータ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が動いた総距離を推定する総距離データを算出する距離演算手順と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。

（第六の発明）
本願に係る第六の発明は、被験者が所定の領域内でどのような動きをするかをコンピュータによって算出する被験者の行動解析プログラムに係る。
そのプログラムは 被験者が所定の領域内でどのような動きをするかをコンピュータによって算出する被験者の行動解析プログラムであって、
そのプログラムは、 当該所定領域内に複数備えられることによって所定の送受信機を装着した被験者が近傍に存在する旨を特定可能な位置特定装置からの位置データ、および被験者に装着して脚または腕の動きを継続的に検知する肢体センサからの動きデータを入力するデータ入力手順と、 当該所定の領域に関する地図データおよびその地図データにおける前記位置特定装置の位置データを記憶装置に予め蓄積しているデータ記憶手順と、 前記動きデータ、前記被験者の特定データ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定する動き推定データを算出する動き検出データ処理手順と、 動きデータ、前記地図データおよび前記位置データを用いて、前記領域内で被験者が動いた総距離を推定する総距離データを算出する距離演算手順と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。

（第四および第六の発明のバリエーション）
第四または第六の発明に係るコンピュータプログラムを限定した発明を提供することもできる。
すなわち、そのバリエーションに係る発明は、 前記動き検出データ処理手順は、ジャイロセンサが検出する角速度の極大値もしくは極大値を含むその近傍の値を用いて算出し、前記位置特定装置および前記送受信機から算出される前記位置データと前記相対歩幅とを用いて演算することとした請求項５または請求項７のいずれかに記載のコンピュータプログラムに係る。

第四から第六の発明に係るコンピュータプログラムおよび前述のバリエーションに係るコンピュータプログラムは、記録媒体に保存して配布することができる。また、インターネットなど通信回線を介してダウンロードさせることも可能である。なお、記録媒体としては、半導体メモリ、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−Ｒなどがある。

第一から第三の発明によれば、被験者への心理的および肉体的な負担を最小限に抑えつつ、行動解析に必要なデータを効率的に収集し、観察者への負担も与えずに解析が可能であり、被験者が行動する範囲に関する変更にも迅速且つ柔軟に対応可能な行動解析システムを提供することができた。
第四から第六の発明によれば、被験者への心理的および肉体的な負担を最小限に抑えつつ、行動解析に必要なデータを効率的に収集し、観察者への負担も与えずに解析が可能であり、被験者が行動する範囲に関する変更にも迅速且つ柔軟に対応可能な行動解析プログラムを提供することができた。

本願発明の全体を示すブロック図である。 通路、特定位置信号検出装置の表現方法を示す概念図である。 位置特定信号の時間経過を示すグラフである。 ジャイロ信号と時間経過を示すことによる「歩」の検出のためのグラフである。 加速度センサからの瞬時値と時刻との関係を示すグラフである。 加速度からの相対距離を算出したグラフである。 被験者が通路を歩いた場合の位置推定の手順を説明するための図である。 移動距離に基づく位置を推定する手順を説明するための図である。 位置特定装置の原理に関するバリエーションを示す図である。 本発明をデータの入出力の面から捉えたブロック図である。 本発明をデータの入出力の面から捉えたブロック図である。 被験者が歩く通路、位置特定装置設置位置および着地位置を示す概念図である。 ジャイロ信号と時間経過を示すことによる「歩」の速度検出のためのグラフである。 図１３における４〜１０秒の部分拡大図である。 被験者が歩く通路と、被験者の左右の足がどのように進んだかの位置を示す図である。 被験者が通路の途中で立ち止まった場合のジャイロ信号を時間経過とともに示す図である。

本システムの構成を図１に示す。
工場建屋内、店舗などの所定領域内の地図データとして準備され、予め所定の記憶手段（図示せず）に記憶してある。
また、準備された地図データに係る所定領域においては、通路などの所定のポイントに位置特定装置（マイルストーン、図中では「ＭＳ」や「＃〜」と略記される）が備えられている。

被験者は、位置特定信号検知装置と歩行検知装置とを備えた動き検出手段（センサ装置）を身に付ける。
ここで、位置特定信号検知装置とは、前記の位置特定装置との信号（電波、音波、超音波、光、赤外線の単独もしくは複数利用）の送受信によって位置特定信号を受信する装置である。
また、歩行検知装置とは、ジャイロセンサおよび加速度センサなどを組み込むことによって被験者の歩行状態を検知する装置である。この実施形態では、前記の位置特定信号検知装置と歩行検知装置とを一体化した装置にて、被験者の足首または膝上部に固定される。
位置特定信号検知装置および歩行検知装置が取得したデータは、デジタル化し、センサ装置に内蔵された記憶装置に蓄積される。そして、測定が終了したら、その記憶装置から情報入力手段を介して行動推定手段に入力される。記憶装置は、センサ装置に対して着脱自在な記録媒体が一般的である。

被験者の代わりに、買い物カートやフォークリフトなどの移動体が計測対象となる場合には、「歩行検知装置」の代わりに「移動検知装置」が採用される。この移動検知装置は、歩行検知装置に備えられている「歩」の検出が不要であるので、そのための機構（センサ等）やソフトウェア処理が省略できる。

なお、センサ装置および前記の所定のコンピュータに通信機能があれば、センサ装置が検知したデータを適宜、通信によって当該コンピュータに送信してもよい。その場合、リアルタイムに近い処理が可能となる。

図２には、準備された地図データに係る所定領域について、所定箇所に位置特定装置（マイルストーン）を設置した様子を、通路とともにモデル化して描いている。
所定領域には、ＩＤ＝ｉとなる通路、ＩＤ＝ｊとなる通路、ＩＤ＝ｋとなる通路が存在しており、通路ｉの中央付近から、通路ｉとＴ字形をなすように通路ｊが位置している。また、通路ｊの中央付近から、通路ｊとＴ字形をなすように通路ｋが位置している。
通路ｉの長さはＬ１、通路ｊの長さはＬ２、通路ｋの長さはＬ３である。

位置特定装置は、＃ｍおよび＃ｎで示している。すなわち、＃ｍは、通路ｉにおける一端に位置しており、座標は（ｘ７，ｙ７）である。また、＃ｎは、通路ｉと通路ｊとの交差点における通路ｊ側に位置しており、座標は（ｘ８，ｙ８）である。
＃ｍの位置は、通路ｉの始点であり、（ｘ０，ｙ０）で表している。通路ｉの終点は（ｘ１，ｙ１）である。
通路ｉと通路ｊとの交点、すなわち通路ｊの始点は、（ｘ２，ｙ２）である。通路ｊの終点は、（ｘ３，ｙ３）である。
通路ｊと通路ｋとの交点、すなわち通路ｋの始点は（ｘ４，ｙ４）である。通路ｋの終点は、（ｘ５，ｙ５）である。

（動き検出手段）
図１に示すように、動き検出手段は、位置特定信号検知装置、歩行検知装置、移動検知装置および記憶装置を備えている。
位置特定信号検知装置は、前述の位置特定装置（マイルストーン）が発信する信号（電波、音波、超音波、光、赤外線の単独もしくは複数利用）を受信する受信部および、当該位置特定装置が備える固体識別データ（ＩＤ）を検知するＩＤ検知部と、を備えている。
ＩＤ検知部において検知されたＩＤは、受信時刻データと紐づけて記憶される。動き検出手段における記憶装置に蓄えられることとしてもよいし、前述した情報入力手段に逐次送信されることとしても良い。

動き検出手段における歩行検知装置は被験者の足首、膝付近または脚のどこかに装着されて用いられるものであり、加速度センサおよびジャイロセンサが搭載されている。加速度センサは「被験者の水平方向の動き（前後左右）および上下」の動きを、ジャイロセンサは「被験者の前後左右の振り、脚のひねり」を、それぞれ検知する。

動き検出手段における記憶装置に記憶された位置特定データおよび動きデータは、情報入力手段を介して行動推定手段に入力される。行動推定手段は、動きデータ処理部と推定部とを備えている。
動きデータ処理部は、特定位置検出部、「歩」検出部、および移動距離検出部を備えている。

（特定位置検出部）
特定位置検出部は、動き検出手段における位置特定信号検出装置にて検知された位置特定信号から固体識別データ（ＩＤ）を抽出する。その固体識別データに基づいて、被験者がどこにいるのか位置を求める。位置特定信号の時間変化の例について、図３に示す。横軸は、測定を開始した基準時刻からの経過時間（秒）を示し、縦軸は、固体識別データを示す。

（歩検出部）
被験者が歩くと、脚を前後に振ることになり、その前後の振りがジャイロ信号として検知されることとなる。前述のジャイロセンサが検知したジャイロ信号を図示したものが図４である。横軸は、測定を開始した基準時刻からの経過時間（秒）を示し、縦軸は、ジャイロ信号の瞬時値を示す。

この図４は、被験者が六歩進んでから一度停止し、再び六歩進んでから七歩目で止まった状態である。その状態と照らし合わせて図４を観察すると、周期性がある信号が出力されていることが分かる。また、瞬時値についての時間軸方向の局所的な極大点が、被験者の「一歩」に一致していると考えることが出来る。
したがって、「歩」を検出するため、極大点を抽出するための雑音除去などの前処理を実行し、被験者が何歩移動したか、を正確に把握することが出来る。

図５では、図４と同じ条件下で取得した加速度センサの信号（縦軸は瞬時値）を図示している。ジャイロセンサの信号と同様に信号に規則性が見られるので、加速度信号による「歩」の抽出も可能である。

なお、買い物用カートや作業車輌（たとえばフォークリフト）のように「歩」の検出が不要な場合やできない場合には、移動距離検出部において動きデータより移動距離を推定する。たとえば、移動体に設置した加速度センサからの信号を用いて積分値を求め、移動距離の時間変化を算出する。

図６には、加速度信号から移動距離を算出した例を示している。図６の横軸は測定開始からの経過時間、縦軸は相対距離を示す。
時刻ｔ＝６（s）のときに移動を開始し、その後、時刻ｔ＝１１（s）まで概ね定速で移動している。１１〜１４（s）間は停止し、その後ｔ＝１４（s）で再度移動し、２４（s）で停止している。縦軸に着目するとｔ＝６〜１１において２.４の距離を移動し、さらにｔ＝１４〜２４（s）では距離４.８（７.２−２.４）を移動していることから、６〜１１（s）、１４〜２４（s）間の移動距離の比率２.４／４.８が算出される。
なお、相対距離がマイナスを表示しているのは測定誤差である。

（推定部）
推定部は、図１に示すように、歩行推定部と移動推定部とを備えている。歩行推定部および移動推定部は、情報入力手段を介して行動推定手段に入力された位置特定データおよび動きデータを用いる。

（歩行推定部）
図７を参照させながら、被験者が通路を歩いた場合の位置推定の手順を説明する。
図７（ａ）は、被験者が検査される領域としての通路と、その通路における位置特定装置の配置位置を示している。通路は、裏Ｌ字形をなしており、図７の紙面におけるｘ軸方向の途中に位置特定装置（＃１）を、ｙ軸方向の途中に位置特定装置（＃２）を、それぞれ配置している。

図７（ｂ）は、位置特定装置（＃１、＃２）と時間とを軸にして、時刻Ｔにおける被験者の位置Ｐがどの位置にあるのかを求めるため、│Ｔ−Ｔ１│と│Ｔ−Ｔ２│の比を求めるための図である。
│Ｔ−Ｔ１│：│Ｔ−Ｔ２│ ＝ ｍ：ｎ
であったと算出することができる。図７（ｂ）によれば、被験者は、時刻Ｔ１にはＰ１、時刻Ｔ２にはＰ２の位置にいたことが分かる。

図７（ｃ）は、この通路を被験者が歩行した際に測定された動き検出データを用いて、検出された「歩」の検出結果を図示したものである。時間Ｔ１〜Ｔ２における「歩」が検出されている。
被験者による第二歩が発生した時刻をＴとすると、図７（ａ）と図７（ｂ）との対応から、時刻Ｔでのこの作業者の位置Ｐ（Ｔ）は、以下のように表すことができる。
Ｐ（Ｔ）＝（ｎＰ１＋ｍＰ２）／（ｍ＋ｎ）
なお、この演算はいわゆる内分を求めるための演算であるが、直線とは限らない（図７では裏Ｌ字形をなす）通路に沿ったＰ１とＰ２との距離を演算したものとしてよい。

（移動推定部）
図８（必要に応じて図７も）を参照させながら、移動距離に基づく位置を推定する手順を説明する。
図８（ａ）は、位置特定信号と時間とを軸にして「歩」を示すとともに、時刻Ｔにおける被験者の位置Ｐがどの位置にあるのかを求めるものであり、図７（ｂ）と同じものである。
図７（ａ）に示すように、被験者は、時刻Ｔ１では、位置特定装置ＩＤ＝＃１の位置、すなわちＰ１にいたことがわかる。一方、図８（ｂ）により時間│ｔ−ｔ１│と│ｔ−ｔ２│の間での移動距離の比はＬ１／Ｌ２であることから、時刻Ｔにおける通路に沿ったＰ１からの距離Ｌ（Ｔ）は、以下のように表すことができる。
Ｌ（Ｔ）＝（Ｐ１Ｌ２＋Ｐ２Ｌ１）／（Ｌ１＋Ｌ２）
なお、この演算もいわゆる内分を求めるための演算であるが、通路に沿った距離を演算したものとなる。

（位置特定装置の詳細）
図９には、位置特定装置の原理およびバリエーションについて、詳細を説明している。図９（ａ）は、一つの位置特定装置から二種類の電波を発信し、ひとつは狭い範囲にしか到達せず、もうひとつは通路の反対側にまで到達する。被験者が装着した送受信機が、この二種類の両方を受信すれば、通路における位置特定装置の近くを通過したこととなる。一つの電波しか受信できなかったとすれば、通路において位置特定装置の遠くを通過したこととなる。

図１０および図１１は、上述してきた構成を、データの入出力の面から捉えた図である。図１１は、図１０のバリエーションであり、被験者が装着したセンサが全てのデータを集約して送信するのではなく、位置特定装置が得た被験者通過などのデータは位置特定装置が直接送信することとしている。

（歩幅の推定）
図４，５，７を用いて算出する手段は、被験者がＰ１からＰ２の地点まで等速度で移動したことを前提としている。したがって、被験者がＰ１からＰ２の地点までの間で、歩く速度を変えたり、立ち止まったりしたことを反映させていない。
そこで、被験者のより詳細な動きを把握するため、歩幅を推定する手段について、図１２から図１６とともに説明する。

図１２には、L字型の通路を被験者が歩行し、位置特定装置の設置位置Ｐ１から次の設置位置Ｐ２まで歩行した様子を示す。図１２内で、「Ｌ」、「Ｒ」と示すのは、被験者の足が着地した位置（左足＝Ｌ、右足＝Ｒ）を示す。
図１３は、被験者の左足に装着したジャイロセンサのジャイロ信号を示すものであり、Ｘ軸は時間（秒）、Ｙ軸は角速度ω（ｔ）となっている。このときの被験者は早くなったり遅くなったりすることなく約１２秒間、歩いたことを確認している。

図１３によれば、明確な極大値（local peak）を持つ周期的信号が現れている。 一方、被験者の左足に装着したジャイロセンサが出力するジャイロ信号は、歩行者の「足の振りの速さ」を検出しているので、被験者の「歩」を示しているということになる。
角速度の計測結果であることを踏まえると、この信号を時間に関して積分した値は、被験者の足の「振り」の大きさ、すなわち「歩幅」に対応するとしてよい。

図１４は、図１３における部分拡大図である。 被験者の動きを動画撮影して図１４と見比べた結果、被験者の脚の動きと信号との対応から、図１４中のｔｋ１の時刻において被験者は足を蹴り上げ、ｔｋ１の時刻において被験者は足を着地させたことが判明している。
歩幅に対応する長さＩｋ（ｋ＝ジャイロ信号における極大点を時刻の順に付した番号）は、次の（数１）に示すように、時刻ｔｋ１からｔｋ２の間のジャイロ信号を積分して算出する。

すべての極大点ｋ（１〜１１）の近傍について、上記（数１）による算出処理を実行し、算出された歩幅を第一歩の値で正規化した値を新たなＩｋとして再定義し、表1に示す。以後、このＩｋを「相対歩幅」と称する。

上記の（表１）を分析すると、被験者は、第１歩から第１０歩までは概ね同じ歩幅で歩き、最後の一歩（第１１歩）だけは、それまでの歩幅の約１／２（半歩）で歩いた、と算出されたこととなる。 この分析結果は、前述の被験者を撮影した動画データと見比べてみても一致していた。

続いて、相対歩幅（Ｉｋ）を用いて、被験者がある時刻においてどの位置にいたのかを推定する手順を説明する。
図１３や（表１）により、被験者は、図１２に示す逆Ｌ字形の通路におけるＰ１からＰ２までを、Ｉ１〜Ｉ１１という相対歩幅で歩いたこととなる。
図１２中におけるＰ１およびＰ２の座標は、位置特定装置の設置位置の座標を表すとすると、第ｎ歩目の足の位置Ｐｎは、以下の（数２）にて示す値であると推定できる。（この場合のｎの最大値は「１１」である）

（数２）による演算は、所謂内分を求めるための演算であるが、被験者の歩く方向直線に限定されず、通路に沿った内分を行う演算であるとしてよい。

図１５に示すように、被験者が逆Ｌ字形の通路におけるＰ１からＰ２までの途中（Ｐ３）で立ち止まった場合について説明する。 このときの被験者の左足に装着したジャイロセンサのジャイロ信号は、図１６に示す。 Ｐ３には、位置検出装置が存在しない。

図１６によれば、被験者は歩き初めてから約５秒後、第７歩目で立ち止まり、約６秒間立ち止まった後、更に４歩を歩いてから停止した、と読み取ることができる。これは、被験者を撮影した動画データと一致していることが分かっている。
このように、被験者が立ち止まったことは、所定の時間帯でジャイロ信号の値がゼロとなることから把握できる。そのため、前述した（数１）によって相対歩幅（Ｉｋ）を把握しておき、（数２）による被験者の位置の推定は有効である。

位置検出装置を多数設置すれば、立ち止まったことが推定できる。たとえば、前述の図１５，１６に示したような場合、立ち止まった場所に、Ｐ１、Ｐ２とは別の位置検出装置が存在すれば、歩幅を推定する手段を使用しなくても、被験者の動きを推定することができる。
しかし、位置検出装置を多数設置することは現実的ではないため、歩幅を推定する手段は有効である。

（被験者の種類に応じた被験者の行動検出）
前述の実施形態においては、位置特定装置を通路などの所定ポイントに設置し、歩行検知装置を被験者の足首に固定されるとして説明した。しかし、被験者の行動全般を把握したい場合には、色々なバリエーションがある。
たとえば、通路内のＡ地点およびＢ地点に歩いていってそれぞれ部品をＣ地点に運んできて、Ｃ地点にてそれらの部品を手作業にて組み立てる、という被験者の行動を把握したい、という場合には、以下のようにする。

まず、被験者の上腕部または手首に位置特定信号検知装置を含んだ歩行検知装置（α）を装着し、その歩行検知装置とは別に、被験者の足首または膝上部にも歩行検知装置（β）を装着する。位置特定装置は、前述の実施形態と同じように、通路内のＡ地点およびＢ地点に設置する。
被験者が通路内のＡ地点やＢ地点に向かって歩いていたり、Ｃ地点に向かって歩いている場合には、歩行検知装置（α）、（β）とも角速度を検出する。 被験者がＣ地点において組み立て作業をしている場合には、被験者の足は止まっているはずなので、歩行検知装置（β）は角速度を検出しないが、組み立て作業をしているので歩行検知装置（α）からは角速度が検出される。
換言すれば、歩行検知装置（α）のみから角速度が検出される状態では、被験者はＣ地点において組み立て作業をしている、と推定できるし、歩行検知装置（α）、（β）とも角速度を検出されている状態では、組み立て前の部品を運ぶために歩いている、と推定できる。歩いている場所に関しては、位置特定装置と位置特定信号検知装置とのデータから推定できることとなる。

位置特定装置を、通路内のＡ地点およびＢ地点に加えて、Ｃ地点にも設置すれば、被験者が装着する歩行検知装置は、上腕部または手首に装着する位置特定信号検知装置を含んだ歩行検知装置（α）のみで足りることとなる。
すなわち、被験者が組み立て前の部品を運ぶために歩いている状態であっても、Ｃ地点にて部品を組み立てている場合であっても、歩行検知装置（α）は角速度を検出する。しかし、位置特定装置および位置特定信号検知装置によって、被験者がＣ地点にいるということを把握できれば、被験者は部品を組み立てていると推定できるであろう。また、被験者がＣ地点にはいないということであれば、被験者はＡ，Ｂ，Ｃのいずれかの地点に向かって歩いている、と推定でき、位置特定装置および位置特定信号検知装置からの情報によって、いずれの地点に向かって歩いているかも推定できることとなる。

本発明は、センサなどの計測装置の製造業、前記計測器を用いたデータ収集や解析を行うサービス業、前記計測器を用いたデータ収集や解析プログラムを作成するソフトウェア開発業、工場などにおける人員の効率配置などを手がけるコンサルティング業、マーケティングデータを収集および解析を行うサービス業などにおいて、利用可能性がある。

Claims (2)

1. 所定領域内での動き方を動きデータとして継続的に検知する肢体センサおよび前記の動きデータを送信可能な送受信機を装着した被験者がどのような動きをするかを解析する被験者の行動解析システムであって、
   前記の肢体センサは、被験者の前後左右の振りおよび脚のひねりを検出するジャイロセンサと、被験者の水平方向の動きを検出する加速度センサとを含み、
   前記の所定領域内に複数設置されることで前記の送受信機との無線通信によって前記被験者がいずれの近傍に存在する旨を特定可能な位置特定装置と、
   前記の所定領域に関する地図データおよびその地図データにおいて前記位置特定装置がどこに存在するかという装置位置データを予め蓄積している記憶装置と、
   前記の送受信機および前記の位置特定装置の無線通信によって被験者がどこに存在するかを特定する時刻データの含まれた被験者位置データを送受信機または位置特定装置から受信するとともに、時刻データの含まれた動きデータを送受信機から受信するデータ入力手段と、
   そのデータ入力手段が受信した動きデータにおける前記ジャイロセンサによって検知された被験者の脚による角速度の周期的信号から被験者の歩幅を推定するとともに、その推定した歩幅に対応する値にて当該歩幅を正規化して相対歩幅として算出する相対歩幅算出手段と、
   その相対歩幅算出手段が算出した相対歩幅、動きデータおよび被験者位置データを用いて前記の所定領域内で被験者が動いた総距離を推定した総距離データを算出する距離演算装置と、
   相対歩幅、動きデータ、被験者位置データ、地図データおよび装置位置データを用いて、前記の所定領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定した動き推定データを算出する動き検出データ処理装置と、
   を備えた行動解析システム。
   
2. 所定領域内での動き方を動きデータとして継続的に検知する肢体センサおよび前記の動きデータを送信可能な送受信機を装着した被験者が、その送受信機との無線通信によって前記被験者が近傍に存在する旨を特定可能な位置特定装置を所定領域内に複数設置することで、当該所定領域内でどのような動きをするかをコンピュータによって算出する被験者の行動解析プログラムであって、
   前記の肢体センサは、被験者の前後左右の振りおよび脚のひねりを検出するジャイロセンサと、被験者の水平方向の動きを検出する加速度センサとを含み、
   その行動解析プログラムは、 前記の所定領域に関する地図データおよびその地図データにおいて前記位置特定装置がどこに存在するかという装置位置データを記憶装置へ予め蓄積している記憶手順と、
   前記の送受信機および前記の位置特定装置の無線通信によって被験者がどこに存在するかを特定する時刻データの含まれた被験者位置データを送受信機または位置特定装置から受信するとともに、時刻データの含まれた動きデータを送受信機から受信するデータ入力手順と、
   そのデータ入力手順にて受信した動きデータにおける前記ジャイロセンサによって検知された被験者の脚による角速度の周期的信号から被験者の歩幅を推定するとともに、その推定した歩幅に対応する値にて当該歩幅を正規化して相対歩幅として算出する相対歩幅算出手順と、
   その相対歩幅算出手順にて算出された相対歩幅、動きデータおよび被験者位置データを用いて前記の所定領域内で被験者が動いた総距離を推定した総距離データを算出する距離演算手順と、
   相対歩幅、動きデータ、被験者位置データ、地図データおよび装置位置データを用いて、前記の所定領域内で被験者が時間経過とともにどこへ動いたか推定した動き推定データを算出する動き検出データ処理手順と、
   をコンピュータに実行させることとしたコンピュータプログラム。

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