JP5821513B2 - 参照値生成方法及び参照値生成装置 - Google Patents
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Description
1−1.全体システム
図1は、本実施形態における全体システム1の概略構成を示す図である。全体システム1は、INS(Inertial Navigation System)10と、参照値生成部20と、誤差推定部30とを備えて構成される。
図1に戻り、参照値生成部20は、誤差推定部30が、姿勢や速度、加速度、位置等の補正量を求めるカルマンフィルター処理を行う際に観測情報とする参照値を生成する。参照値生成部20は、参照値を生成する装置(参照値生成装置)とも言える。
図1に戻り、誤差推定部30は、参照値生成部20によって生成された参照値を用いて、所定の誤差推定演算を行うことで、INS10が演算する各諸量に含まれる誤差を推定する。誤差推定の手法としては種々の手法を適用可能であるが、本実施形態では、カルマンフィルターを適用する場合を例示する。
次に、原理で説明した参照値生成装置を適用した電子機器の実施例について説明する。但し、本発明を適用可能な実施例が以下説明する実施例に限定されるわけではないことは勿論である。
図8は、INS演算装置1000の機能構成の一例を示すブロック図である。INS演算装置1000は、主要な機能構成として、処理部100と、操作部200と、表示部300と、音出力部400と、IMU500と、記憶部600とを備えて構成される。
記憶部600には、プログラムとして、処理部100により読み出され、メイン処理(図9参照)として実行されるメインプログラム610が記憶されている。メインプログラム610は、参照値生成処理(図10参照)として実行される参照値生成プログラム611をサブルーチンとして含む。これらの処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
具体的には、本実施形態では、ゆっくり歩いた場合の歩行速度を想定し、この速度で2歩歩行する間に検出される検出値を記憶するのに必要な容量を定める。これを定式化すると、次式(1)に従って容量“L”を算出する。
L=fs×2×Tmax×1回の検出データ量 ・・・(1)
式(1)において、“fs”は、INS10が積算を行う周波数であり、“Tmax”は、一番遅い速度を想定した場合の周期である。
図9は、記憶部600に記憶されているメインプログラム610に従って処理部100が実行するメイン処理の流れを示すフローチャートである。
まず、処理部100は、ローカル座標速度ベクトル算出処理を行う(ステップB1)。そして、処理部100は、算出したローカル座標速度ベクトルを構成する各速度成分について、ループAの処理を行う(ステップB3〜B13)。ループAの処理では、処理部100は、第1の相関演算を行う(ステップB5)。
本実施形態によれば、ユーザーの移動時の姿勢及び速度を検出した検出値を記憶部に記憶する。そして、現在までの検出値の変遷に類似する過去の検出値の変遷部分を記憶部から抽出し、当該抽出結果を用いて、検出値を補正する際の検出値の参照値を生成する。現在までの検出値の変遷に類似する過去の検出値の変遷部分を抽出するといった簡易な手法により、ユーザーの移動時の姿勢及び速度を検出した検出値を補正する際に利用する参照値を生成することができる。この際、例えば、現在までの検出値の変遷に最も類似する過去の検出値の変遷部分を抽出することで、適切な参照値を生成することができる。
本発明を適用可能な実施例は、上記の実施例に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であることは勿論である。以下、変形例について説明するが、上記の実施例と同一の構成要素については同一の符号を付して説明を省略し、上記の実施例とは異なる部分を中心に説明する。
上記の実施形態では、ユーザーの移動時の姿勢、速度を検出した検出値に対する参照値の生成方法について説明した。しかし、本願発明者が行った実験によれば、加速度センサーによって計測される加速度(ローカル座標加速度ベクトル)や、ジャイロセンサーによって計測される角速度(ローカル座標角速度ベクトル)についても、ユーザーの移動時に周期性が現れることが判明した。
上記の実施形態では、慣性航法演算結果を補正する手法としてカルマンフィルターを例に挙げて説明したが、補正方法はこれに限られない。例えば、カルマンフィルターではなく、平均化フィルターを用いて誤差を補正することとしてもよい。
上記の実施形態では、現在までの検出値の変遷に最も類似する過去の検出値の変遷部分を抽出するために、相関演算を行う場合を例に挙げて説明した。しかし、変遷部分の抽出方法は何もこれに限られるわけではない。例えば、ピーク検知の手法を利用して、現在までの検出値の変遷に最も類似する過去の検出値の変遷部分を抽出することとしてもよい。また、パターンマッチングの手法を適用して、現在までの検出値の変遷に最も類似する過去の検出値の変遷部分を抽出することとしてもよい。
上記の実施形態では、速度ベクトルと姿勢角とのそれぞれについて、相関演算を個別に行って参照値を生成した。しかし、ユーザーの歩行中には、速度ベクトルの変遷と、姿勢角の変遷との間には、ある程度の相関が見られるはずである。そこで、一方の相関演算を省略することも可能である。
上記の実施形態では、ローカル座標速度ベクトル及び姿勢角の検出値のそれぞれについて、現在までの検出値の変遷と、過去の検出値の変遷との類似度を算出し、算出された類似度のうちの最も高い類似度が所定の高類似条件を満たさない場合に、最新の検出値を用いて参照値を生成するものとして説明した。しかし、現在までの検出値の変遷と、過去の検出値の変遷との類似度が低い場合には、必ずしも最新の検出値を用いて参照値を生成しなくてもよい。つまり、類似度のうちの最も高い類似度が所定の高類似条件を満たさない場合には、参照値を生成せずに、最新の検出値を記憶部に履歴保存するに留めることとしてもよい。
上記の実施例では、電子機器にIMUが搭載され、IMUの計測結果に基づいて、電子機器の処理部が慣性航法演算処理を行うものとして説明した。しかし、電子機器にINSを搭載することとし、INSの処理部が慣性航法演算処理を行うこととしてもよい。この場合、電子機器の処理部は、INSから出力される慣性航法演算結果に含まれる誤差(慣性航法演算誤差)を推定する処理を行う。そして、推定した慣性航法演算誤差を用いて、INSから入力した慣性航法演算結果を補正する。
上記の実施例では、腰に装着するINS演算装置に本発明を適用した場合を例に挙げて説明したが、本発明を適用可能な電子機器はこれに限られるわけではない。例えば、携帯型ナビゲーション装置(ポータブルナビ)や携帯型電話機、パソコン、PDAといった他の電子機器にも本発明を適用可能である。
Claims (8)
- ユーザーの移動時の姿勢、速度、角速度及び加速度の少なくとも一つを検出した検出値を記憶部に記憶することと、
現在までの前記検出値の変遷に類似する過去の前記検出値の変遷部分を前記記憶部から抽出することと、
前記抽出結果を用いて、前記検出値を補正する際の前記検出値の参照値を生成することと、
を含む参照値生成方法。 - 前記抽出することは、前記検出値の変遷に最も類似する過去の前記検出値の変遷部分を抽出することを含む、
請求項1に記載の参照値生成方法。 - 前記抽出することは、現在までの前記検出値の変遷と、過去の前記検出値の変遷との類似度を算出することを含み、
前記算出された類似度のうちの最も高い類似度が、所定の高類似条件を満たさない場合に、最新の前記検出値を用いて、前記参照値を生成することを含む、
請求項1又は2に記載の参照値生成方法。 - 前記抽出することは、ユーザーの上下動の加速度のうち隣り合うピーク間の時間間隔である着地時間間隔に基づき定まる前記類似の判定のための時間範囲を用いて、現在を終期とする当該時間範囲の前記検出値の変遷に類似する過去の当該時間範囲の前記検出値の変遷を抽出することである、
請求項1〜3の何れか一項に記載の参照値生成方法。 - 前記記憶部は、ユーザーが2歩歩行する間に検出される前記検出値を記憶する容量として定められた所定容量以上の容量を有する、
請求項1〜4の何れか一項に記載の参照値生成方法。 - 前記参照値を観測情報として、前記検出値の補正量を求めるカルマンフィルター処理を行うことと、
前記補正量に基づいて前記検出値を補正することと、
前記検出値を用いて位置を算出することと、
を含む請求項1〜5の何れか一項に記載の参照値生成方法。 - 前記検出値には、ユーザーの移動時の絶対座標における速度ベクトルを示す値が少なくとも含まれ、
加速度センサーの計測値に基づいて定まる加速度ベクトルを積算して、絶対座標における速度ベクトルを求めることと、
前記速度ベクトルを積算して、絶対座標における位置を算出することと、
前記参照値を用いて、前記加速度ベクトルの積算、及び、前記速度ベクトルの積算の何れかを補正すること、
を含む請求項1〜5の何れか一項に記載の参照値生成方法。 - ユーザーの移動時の姿勢、速度、角速度及び加速度の少なくとも一つを検出した検出値を記憶する記憶部と、
現在までの前記検出値の変遷に類似する過去の前記検出値の変遷部分を前記記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出部の抽出結果を用いて、前記検出値を補正する際の前記検出値の参照値を生成する生成部と、
を備えた参照値生成装置。
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