JP5892784B2 - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、及び情報処理方法に関し、例えば、建物内を移動する対象の軌跡情報を生成する。

カーナビゲーションに代表されるようにＧＰＳ衛星を利用した測位方式が広く利用されており高精度の位置検知が実現している。ところが、屋内や物陰では、ＧＰＳ衛星の信号を受信できないためＧＰＳ衛星を利用した位置検知を行う事が出来ない。車の場合ほとんどの経路が屋外のため物陰等の同行時間は少なく一時的に位置検知不能に陥るだけである。一方、歩行者は屋内や地下での行動が多く、ＧＰＳ単独で連続して歩行者の位置検出を行うことは困難である。従って、屋内や地下においては、ＧＰＳ以外の測位技術を用いて、歩行者の位置検出をする必要がある。

この点、例えば、特許文献１で示されるように、加速度センサやジャイロセンサ等の各種センサのデータを用いて歩行者がどの位の速度でどの方向に移動しているかを解析し、歩行者の位置を推定する技術がある。これによって、屋内であっても歩行者の位置を検出することができる。

特開２０１１−２３７４５２号公報 特開２００７−１０１５２６号公報

しかし、センサ（特にジャイロセンサ）の出力データにはノイズ（方向ノイズ）が含まれる場合があり、歩行者の位置を正確に測定することができない。ジャイロセンサのノイズの量は、その日の気候（温度、湿度、気圧等）によって左右される。また、建物や地下によっても環境条件は異なる。従って、ノイズを発生させる様々な外的要因は、実際に建物や地下に入ってみないと分からない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ノイズを発生させる要因である環境条件が異なったり変化したりしてもノイズの影響を適応的に低減・除去し、より正確に歩行者（移動対象）の位置を測定するための技術を提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明では、加速度センサによる加速度データの変化に基づいて移動対象が静止している状態を検知し、その静止状態における角速度の情報に基づいて、ジャイロセンサによる角速度データのドリフト成分を推定する。そして、各角速度情報から得られたドリフト成分を除去してノイズ成分を含まない相対方位角データを生成する。このノイズ成分を含まない相対方位角データと、方位センサによる絶対方位データとに基づいて移動対象の移動方向を計算する。そして、この移動方向と、加速度データを解析して得た移動速度の情報とを用いて、移動対象の移動軌跡を生成（推定）する。

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。

本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例をいかなる意味においても限定するものではない。

本発明によれば、建物内の様々な環境条件に適応してセンサのノイズを低減・除去し、より正確な移動対象の移動軌跡を生成することができるようになる。

本発明の第１の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第１の実施形態における歩行軌跡推定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第３の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第３の実施形態における建物補正部の処理の具体例を示す図である。 本発明の第４の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第５の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第６の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第７の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第７の実施形態における、ＲＦＩＤタグによってセンサデータを分割して軌跡を求める方法を説明するための図である。 本発明の応用例による情報処理装置の概略構成を示す図である。 本発明の応用例による情報処理システムの概略構成を示す図である。 軌跡データと電波強度データとの紐付け（対応付け）処理を説明するための概念図である。 紐付け後のデータの表示態様（標準）の構成例を示す図である。 紐付け後のデータの表示態様（広域表示及び詳細表示）の構成例を示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。

本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。

更に、本発明の実施形態は、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。

以下の実施形態では、各種処理部がそれぞれの処理を分担し、最終的なデータを生成・出力するようにしているが、プロセッサ（１つの制御部）がそれぞれの処理部の機能を、各種プログラムに従って実行するようにしても良い。

（１）第１の実施形態
＜情報処理装置の構成＞
図１は、本発明の第１の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置ともいう）１００の概略構成例を示す図である。情報処理装置１００は、歩行者の移動に伴って変化する加速度をリアルタイムに測定する加速度センサ１０１と、歩行者の移動に伴って変化する角速度をリアルタイムに測定するジャイロセンサ１０２と、歩行者の移動中の方位をリアルタイムで測定する方位センサ（コンパス）１０３と、順次測定された歩行者の加速度データ（重力ｇ及び移動時の加速度ｍ/ｓ^２、速度に変化がないときは重力ｇのみとなる）を格納する加速度センサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）１０４と、順次測定された歩行者の角速度データ（ｒａｄ/ｓ）を格納するジャイロセンサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）１０５と、順次測定された方位データ（絶対方位）を格納する方位センサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）１０６と、加速度センサのデータ（加速度データ）に基づいて歩行速度を算出する歩行速度解析部１０７と、加速度センサのデータに基づいて歩行者が静止していること（時間帯）を検知する静止状態検知部１０８と、静止状態の情報に基づいてジャイロセンサデータに含まれるノイズ（ドリフト成分）を推定するドリフト成分推定部１０９と、推定されたドリフト成分を考慮し、角速度データを用いて前回測定データからの相対的な方位角を計算する相対方位角計算部１１０と、静止状態の時間帯に対応する方位センサのデータを用いて歩行者の方位を推定する方位推定部１１１と、推定した方位の情報と得られた相対方位角を用いて移動時の歩行者の方位を計算する歩行方向計算部１１２と、得られた歩行速度の情報と歩行方向の情報に基づいて建物内の歩行軌跡の情報を生成（推定）する歩行軌跡生成部１１３と、を有している。なお、図１では、加速度センサデータ格納部１０４、ジャイロセンサデータ格納部１０５、及び方位センサデータ格納部１０６はそれぞれ別々の格納部として設けられているが、１つの格納部（メモリ或いは記憶装置）にそれぞれのデータを格納するようにしても良い。また、それぞれのセンサデータは測定時刻の情報と対応付けられた時刻印付きデータである。

歩行速度解析部１０７は、加速度センサデータ格納部１０４から加速度センサデータ、つまり各時点における歩行者の加速度データ（連続的に加速度を測定している場合にはその時間的に連続したデータであり、離散的に測定している場合には各測定時点のデータ）を読み出し、当該歩行者が過去どのくらいの速度で移動してきたか、及び歩行者の歩行距離（解析された速度とその速度で移動した時間を乗算することにより算出）を解析する。加速度データを用いて速度及び歩行距離を解析する方法は周知であるが、例えば、特許文献２で開示されている方法がある。どのような方法によって歩行者の加速度の情報から歩行速度及び歩行距離の情報を取得しても良いため、ここでは具体的な方法の説明については省略する。

静止状態検知部１０８は、加速度センサデータ格納部１０４から加速度センサデータを読み出し、歩行者が静止状態であるか検知する。具体的には、加速度データに上下運動（歩行による上下運動）を示す情報がなく、重力成分ｇだけ含まれている時間帯については静止していると判断される。

ドリフト成分推定部１０９は、ジャイロセンサデータ格納部１０５からジャイロセンサデータ（角速度データ）と、静止状態検知部１０８から歩行者が静止している時間帯に関する情報を取得する。そして、ドリフト成分推定部１０９は、静止状態を示す時間帯における（角速度データ）をドリフト成分と推定する。本来、静止している状態では、ジャイロセンサは角速度の変化を検知することはないにも拘わらず、０ではないセンサ出力値が出力されるということは、その出力値がノイズの影響によるものであると判断できるからである。なお、ドリフト成分にばらつきがある場合には、平均を取ることにより推定値としたり、或いは、ドリフト成分の分布を取り、頻度が一番多いドリフト成分を推定値としたりしても良い。

相対方位角計算部１１０は、ジャイロセンサデータ格納部１０５からジャイロセンサデータ（角速度データ）と、ドリフト成分推定部１０９から推定されたドリフト成分（ノイズ成分）を取得する。そして、相対方位角計算部１１０は、取得した角速度データからドリフト成分を減算することにより、ノイズを除去した相対方位角の情報を取得する。

方位推定部１１１は、方位センサデータ格納部１０６から各時間における方位センサデータ（方位データ）と、静止状態検知部１０８から歩行者が静止している時間帯を示す情報を取得する。そして、方位推定部１１１は、静止しているときの方向を歩行者の方向として推定する。静止状態の方向は、移動状態の方向よりも正しい方向を示していると仮定することができるからである。

歩行方向計算部１１２は、相対方位角計算部１１０から推定ノイズが除去された相対方位角情報と、方位推定部１１１から推定された方位情報を取得する。相対方位角情報は各測定時間間の相対的な方向に関する情報であるため、これから絶対方位を知ることはできない。一方、方位推定部１１１で推定された方位情報はある時点での絶対方位に関する情報である。従って、歩行方向計算部１１２は、これら２つの情報を合わせて歩行者の各時間における歩行方向（絶対方位）を算出する。つまり、方位推定部１１１で推定された方位を基準としてそこから順次どのように歩行者の方向が変化したかを計算することにより、各時間における歩行者の方向を取得することができる。

歩行軌跡生成部１１３は、歩行速度解析部１０７から各時間における歩行速度の情報及び歩行距離の情報と、歩行方向計算部１１２から各時間における歩行方向の情報を取得する。そして、歩行軌跡生成部１１３は、基準となる最初の座標（例えば、建物の入口の座標）からどのような速度で歩行者が移動してきたか及び歩行距離について、歩行速度の情報を積分することにより求める。また、歩行軌跡生成部１１３は、その積分して得られた情報と各時点での歩行方向の情報を合わせることにより歩行者の移動の軌跡を生成する。

このように歩行軌跡を求めるのは次のような理由からである。つまり、例えば、通信キャリアは、建物内で無線ＬＡＮ等の電波強度がどのように分布しているか把握したい。このためには、通常、対象の建物に測定者が入って細かく測定しなければならいが、このようにすることは非常にコストが掛かるものである。そこで、日常的に建物内を移動する者（例えば、建物や建物内部の設備の点検業者）に当該情報処理装置１００を携帯させ、その者の建物内での歩行軌跡と移動中の所々で取得される電波強度のデータとをつき合わせる（詳細については、後述する）。これにより、建物内での電波強度の情報を提供することができ、電波強度情報取得に掛かるコストを劇的に低減することができるようになる。このような理由から歩行軌跡を求めるニーズがあるのである。

＜処理の流れ＞
図２は、情報処理装置１００における、歩行軌跡生成までの処理の流れを説明するためのフローチャートである。

歩行速度解析部１０７は、歩行者の加速度データを解析し、歩行速度及び歩行距離を計算し（Ｓ２０１）、それをメモリ（図１には図示しないメモリ）に保持する（Ｓ２０２）。

静止状態検知部１０８は、歩行者の加速度データを解析し、歩行者が上下運動をせず（歩行していない）、重力の情報のみとなっている時間帯を静止状態として検知し（Ｓ２０３）、それをメモリに保持する（Ｓ２０４）。

ドリフト成分推定部１０９は、角速度データと静止時間帯の情報を取得し、静止状態における角速度データを抽出し、それをジャイロセンサのノイズと推定する。そして、相対方位角計算部１１０は、各時点の角速度データから推定されたノイズ成分を減算することのより角速度誤差を除去し、歩行者の歩行相対方位角の情報を算出し（Ｓ２０５）、メモリに保持する（Ｓ２０６）。

方位推定部１１１は、静止時間帯の情報をメモリから読み出し、静止時間帯における方位データを抽出して歩行者の当該時間帯における絶対方位を推定し（Ｓ２０７）、それをメモリに保持する（Ｓ２０８）。この絶対方位の情報は、前述のように、歩行者が移動している間の方向推定の際に基準となる方位の情報として用いられる。

歩行方向計算部１１２は、メモリから歩行相対方位角の情報と歩行絶対方位角の情報を取得し、絶対方位角の情報を基準として各時間における歩行者の歩行方向を推定し（Ｓ２０９）、歩行方向の情報としてメモリに保持する（Ｓ２１０）。

歩行軌跡生成部１１３は、メモリから歩行距離の情報と歩行方向の情報を読み出して、歩行軌跡を生成し（Ｓ２１１）、生成した歩行軌跡を出力する（Ｓ２１２）。つまり、Ｓ２１１では、各時点において歩行者がどの方向に移動しているか分かるので、それを基にどの方向にどのくらいの移動距離があるかを検証し、それを積算することにより歩行軌跡が求められる。

（２）第２の実施形態
図３は、第２の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置ともいう）３００の概略構成例を示す図である。情報処理装置３００は、情報処理装置１００と同様に、加速度センサ３０１と、ジャイロセンサ３０２と、方位センサ（コンパス）３０３と、加速度センサデータ格納部（メモリ）３０４と、ジャイロセンサデータ格納部（メモリ）３０５と、方位センサデータ格納部３０６と、歩行速度解析部３０７と、静止状態検知部３０８と、ドリフト成分推定部３０９と、相対方位角計算部３１０と、方位推定部３１１と、歩行方向計算部３１２と、歩行軌跡生成部３１３と、を有している。方位推定部３１１以外の各構成部は、第１の実施形態と同様の処理及び動作を実行する。

第１の実施形態では、上述のように、静止時間帯の方位センサ１０３のデータ（方位データ）が正しいデータであるという前提で、歩行方向計算の基準となる方位（絶対方位）を推定している。

しかし、方位センサ３０３も、外部の環境（温度、湿度、気圧等）によってノイズを発生させる。また、方位センサ３０３は、建物の鉄筋による磁場の変化の影響を受けやすい。従って、歩行者が静止している状態だからと言って、必ずしもそのときの方向が正しいとは限らない。

第２の実施形態では、方位センサの出力が安定している時間帯のデータが正しいデータであるという前提で、方位推定部３１１において方位を推定するようにしている。つまり、時系列で方位センサデータを見ると、一定方向に歩行者が向いていて安定している区間（時間帯）が存在する。そこで、この安定している時間帯の方位データが歩行者の正しい方向を示していると推定し、それを基準として、相対方位角計算部３１０によって得られた相対方位角の情報を当てはめていき、歩行方向計算部３１２で歩行者の歩行方向を計算するようにする。

（３）第３の実施形態
＜情報処理装置の構成＞
図４は、第３の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）４００の概略構成例を示す図である。情報処理装置４００は、図３の情報処理装置３００（図１の情報処理装置１００であっても良い）の構成に加えて、建物データ格納部４０１と、建物補正部４０２と、を有している。

建物データ格納部４０１は、少なくとも１つの建物の内部構成、即ち屋内の地図情報を格納している。

建物補正部４０２は、ユーザの指示により、或いは建物の入口におけるＧＰＳデータと予め有している当該建物の入口の位置データと照合することにより、建物データ格納部４０１から歩行者が移動した建物の屋内地図情報を読み出し、歩行軌跡生成部３１３で生成された歩行軌跡を、基準位置（例えば、軌跡の開始点と建物の入口）を合わせて屋内地図情報上にマッピングする。そして、建物補正部４０２は、マッピングした歩行軌跡が屋内地図とずれている場合に、歩行軌跡を拡大・縮小・回転・平行移動等することにより補正する。具体的処理については図５を用いて説明する。

＜建物補正処理の具体例＞
図５は、歩行軌跡の補正処理の具体例を説明するための図である。図５Ａは、歩行軌跡の大きさが適正ではなく建物からはみ出した場合の補正（建物内への補正）を示し、図５Ｂは、歩行軌跡の大きさには問題はないが建物内での軌跡の位置がずれている場合の補正（廊下（直線運動）による補正）を示している。

（i）建物内への補正（図５Ａ）
図５Ａに示されるように、歩行軌跡生成部３１３で求めた歩行軌跡が屋内地図上に点線５０１のようにマッピングされたとする。この場合、点線５０１の歩行軌跡の形状は適正に推定されたがその大きさが適正に推定されなかったものである。このように大きさが適正に推定されないのは、歩行速度解析部３０７において解析された歩行速度に誤差があったため、歩行者の移動距離が一様に長くなってしまったことに起因する（他の例では移動距離が短くなる場合もある）。

具体的な補正処理は、原点０（例えば、建物の入り口の座標を原点とする）から最長の距離を示す点線５０１上の点がＡ１、直線０−Ａ１と建物データ５０３との交点をＡ２とすると、（原点０−点Ａ１の長さ）と（原点０−点Ａ２の長さ）の比（０−Ａ２／０−Ａ１）を算出し、それを歩行軌跡（点線５０１）上の全ての点に掛け合わせることにより、歩行軌跡を縮小して補正軌跡５０２を求める。このようにすることにより、建物からはみ出した歩行軌跡を建物内に収めることができる。

（ii）廊下（直線運動）による補正（図５Ｂ）
図５Ｂに示されるように、歩行軌跡生成部３１３で求めた歩行軌跡が屋内地図上に点線５０４のようにマッピングされたとする。この場合、点線５０４の歩行軌跡の形状は適正に推定されたが、軌跡の基準位置に誤りがあったものである。

点線５０４で示される歩行軌跡には、特徴的部分として直線部分５０４１が含まれている。一方、建物データには、特徴的部分として直線的な通路（廊下）５０６が含まれている。建物データ内に通路があることは、建物データのオブジェクト（通路を示すオブジェクト）によって定義されている。

従って、軌跡の特徴的部分（直線部分５０４１）と建物データの特徴的部分（通路）が合致するため、直線部分５０４１と通路５０６を合わせれば歩行軌跡が適正に推定されたことになる。この場合、点線５０４の歩行軌跡を単に平行移動させて直線部分５０４１と通路５０６を合わせることにより、補正軌跡５０５を求めることができる。

なお、図５では、縮小（図５Ａ）と縦方向の平行移動（図５Ｂ）のみ示しているが、縮小或いは拡大と平行移動の組み合わせによる補正、縦及び横方向の平行移動による補正、或いは所定角度の回転による補正等、任意の組み合わせによる補正が可能である。

（４）第４の実施形態
第１乃至第３の実施形態では、各センサデータが同一のフロア内のデータであることが予め分かっていることを前提としている。しかし、本来であれば、各情報処理装置は、処理開始（軌跡推定開始）から処理終了（軌跡推定終了）まで連続的に動作し、その間歩行者はフロア間を移動することが考えられ、センサデータもフロアを区別せずに連続的に取得される。従って、どこからどこまでが同一のフロアに関するデータであるのか分からない。そこで、第４の実施形態では、どこからどこまでのデータが１つのフロアのデータであるか判別し、フロアごとにセンサデータを分割してフロアごとの歩行者の軌跡を求めるようにしている。

図６は、第４の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）６００の構成を示す図であり、図６Ａはその概略構成を示し、図６Ｂはより詳細な構成を示している。

情報処理装置６００は、各種センサ６０１と、センサデータ格納部６０２と、フロア分割部６０３と、歩行軌跡推定部６０４と、を有している。

各種センサ６０１は、前述同様、加速度センサ６０１１と、ジャイロセンサ６０１２と、方位センサ６０１３と、を含んでいる。センサデータ格納部６０２は、全フロアに関する、加速度センサデータ格納部６０２１と、ジャイロセンサデータ格納部６０２２と、方位センサデータ格納部６０２３と、によって構成される。

歩行軌跡推定部６０４は、各種センサを除く、図３に示される情報処理装置３００（図１や図４の構成でも良い）の構成と同一である。なお、加速度センサデータ格納部６０４１、ジャイロセンサデータ格納部６０４２、及び方位センサデータ格納部６０４３は、フロア分割処理後に得られる各フロア毎の各種センサデータを格納している。従って、特定のフロアにおける歩行者の軌跡を推定する処理を実行する場合には、当該特定のフロアの各種センサデータが読み出されることになる。

フロア分割部６０３は、処理対象の建物が複数階のフロアから構成されている場合に、加速度センサデータ６０２１、ジャイロセンサデータ（角速度データ）６０２２、及び方位センサデータ６０２３のそれぞれを、フロア毎に分割する。具体的には、建物内の場合、フロア間の移動（鉛直方向の移動）は、通常の歩行時における水平方向の移動とは異なる。従って、通常とは異なる鉛直方向の移動を示すセンサデータ部分を見つけ出すことにより、各フロアのデータを抽出することができる。例えば、階段でフロア間を移動する場合、歩行者の腿の上下運動が通常よりも激しくなるため、加速度データのパターンに変化が生じる。このような変化点（変化区間）を加速度データから抽出して階段で上り（下り）始めた時点、及び階段で上り（下り）終わった時点を抽出する。また、エレベータの場合には、重力ｇに変化が生じるため、その変化を検出することにより、フロア間移動の区間を抽出することができる。

フロア間移動の区間を抽出すると、フロア分割部６０３は、全フロアの各種センサデータ６０２１乃至６０２３からフロア間移動区間のデータを取り除き、或いは、その区間又は各フロアの識別情報を付加し、各フロアに関する各種センサデータをそれぞれの格納部６０４１乃至６０４３に格納する。

歩行軌跡生成処理については、第１乃至３の実施形態で説明した方法が適用されるため、その説明については各実施形態の説明を援用する。

（５）第５の実施形態
第５の実施形態では、第４の実施形態で説明したフロア分割部６０３において、さらに気圧センサデータを加味してフロア分割処理を行うようにしている。

図７は、第５の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）７００の構成を示す図であり、図７Ａはその概略構成を示し、図７Ｂはより詳細な構成を示している。

図７に示されるように、情報処理装置７００は、図６で示される構成に加えて、さらに気圧センサ７０１及び気圧センサデータ格納部７０２を有している。

気圧が高さによって変化することは周知の事実である。たとえ１階分の高さの違いであっても気圧は異なるものであり、歩行者が建物内部でフロア間を移動すればこの気圧が変化するため、気圧センサ７０１によってこれを検知する。

そして、フロア分割部６０３は、上述のように加速度データのパターンの変化に加えて気圧が変化する部分を抽出することにより、フロア間の移動を検出するとともに、気圧センサデータによって該当するデータが何階のフロアにおける歩行者の移動によるものか判断する。このようにすることにより、第４の実施形態では、移動開始に相当するデータから順次何階のフロアのデータかを把握する必要があるが、第５の実施形態では、断片的に切り取った各種センサデータの時間帯と気圧センサデータの時間帯とをあわせることにより、何階のフロアの各種センサデータであるかを即座に把握することができるようになる。

（６）第６の実施形態
第６の実施形態では、第４の実施形態で説明したフロア分割部６０３において、さらにＧＰＳデータを加味してフロア分割処理を行うようにしている。

図８は、第６の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）８００の構成を示す図であり、図８Ａはその概略構成を示し、図８Ｂはより詳細な構成を示している。

図８に示されるように、情報処理装置８００は、図６で示される構成に加えて、さらにＧＰＳ８０１、ＧＰＳデータ格納部８０２、及び建物入退判定部８０３を有している。

複数の建物を歩行軌跡推定の対象としている場合、図６の構成によると歩行者がどの建物に入り、どの建物から退出したか分からない。そこで、ＧＰＳ８０１を用いて建物への入退出を管理する。

ＧＰＳ８０１は、建物の外部では動作するが、建物内部では動作せず、建物内部に入った途端に測定データをロストしてしまう。この性質を利用してどの建物に入ったかを把握することができる。つまり、建物入退判定部８０３は、ＧＰＳ８０１による側位データと建物の位置データを照合し、どの建物に入ったかを把握することができる。建物退出の場合は、しばらくＧＰＳ８０１による即位データが得られていない状態で、突然ＧＰＳデータが取得された場合、その測位データと建物の位置データにより退出した建物を特定することができる。なお、建物同士が連絡通路等で接続されていない場合には、測位データのみで建物からの退出を把握することは可能である。

以上のようにして、どの建物の何階のフロアのセンサデータであるかを把握し、それぞれのフロアにおける歩行者の歩行軌跡を生成する。

（７）第７の実施形態
第７の実施形態では、第４の実施形態で説明したフロア分割部６０３において、さらに、ＲＦＩＤシステムによる入退管理情報で座標情報を補完してフロア分割処理するようにしている。

図９は、第７の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）９００の構成を示す図であり、図９Ａはその概略構成を示し、図９Ｂはより詳細な構成を示している。

図９に示されるように、情報処理装置９００は、図６で示される構成に加えて、さらに少なくとも１つのＲＦＩＤタグ９０１、ＲＦＩＤデータ格納部９０２、及び建物情報格納部９０３を有している。

ＲＦＩＤタグ９０１は、建物の所定の位置において歩行者が通過した場合に、その時刻を歩行者のＩＤとともに管理し、ＲＦＩＤデータ格納部９０２に格納する。

建物情報格納部９０３は、建物内部の情報（建物の地図情報）を各ＲＦＩＤタグ９０１の設置場所と関連付けて格納している。

フロア分割部６０３は、第４の実施形態で説明したように、加速度データ及び角速度データの少なくとも１つによって歩行者のフロア間移動を検出するとともに、そのフロア間移動の区間のデータにＲＦＩＤタグ９０１の座標（絶対位置）データを補完して何階のフロア間の移動であるかを認識する。

また、図１０に示されるように、同一フロア内に複数のＲＦＩＤタグ９０１が設置されている場合には、フロア分割部６０３は、各ＲＦＩＤタグ９０１間の各種センサデータを抽出し、それぞれのタグ間における歩行軌跡を求めるようにしても良い。このように軌跡を求めるセンサデータを細分化することにより、細分化された区間について独立に軌跡を求めることができ、他の区間のデータの影響を受けないため、より正確に軌跡を求めることができるようになる。同一フロアにおいて全てのデータを用いて１つの軌跡を求めようとすると、全てのデータに対して同じノイズデータ（ドリフト成分推定部６０４６により推定されたノイズデータ）が存在するものとしてノイズ除去処理が実行される。しかし、各種センサによるセンサデータは経時的に変化するため、ノイズも経時的に変化する。そこで、軌跡区分（各ＲＦＩＤタグ９０１間）ごとにノイズ成分を求め、ノイズの経時的変化を反映することにより、正確に軌跡を求められるのである。

（８）応用例
＜システム構成＞
（i）図１１は、第１乃至第７の実施形態による歩行軌跡推定装置によって得られる建物内の移動軌跡と当該建物内で測定された電波強度とを統合させて提供する、情報処理システム（電波強度情報提供システム）１１００の概略構成を示す図である。

情報処理システム１１００は、ＣＰＵやＭＰＵ、メモリ等を含む処理装置１１０１と、各種機能を実現するためのプログラムや制御データを格納する主記憶装置１１０２と、キーボードやマウス（ポインティングデバイス）等によって構成される入力装置１１０３と、プリンタや表示装置等によって構成される出力装置１１０４と、電波強度情報と移動軌跡を対応付けて提供するために必要な各データを格納する外部記憶装置１１０５と、加速度センサ、ジャイロセンサ、及び方位センサ等を含む各種センサ１１０６と、を有している。

主記憶装置１１０２は、第１乃至第７の実施形態による歩行軌跡推定装置の歩行軌跡生成の機能を実現するプログラムである移動軌跡推定機能（移動軌跡推定プログラムと言い換え可能）１１０２１と、電波強度情報と歩行軌跡とを統合するプログラムであるデータ統合機能（データ統合プログラムと言い換え可能）１１０２２と、統合されたデータを電波強度表示として出力装置１１０４に出力するためのプログラムである電波強度表示機能（電波強度表示プログラムと言い換え可能）１１０２３と、を格納している。これらのプログラムは、処理措置１１０１によって読み込まれ、図示しないＲＡＭ（処理装置１１０１内）で展開されて実行される。

入力装置１１０３は、複数の建物情報が用意されている場合に、少なくとも、ユーザが、どの建物における歩行軌跡と電波強度を対応付けて表示するかについての選択指示を入力するためのものである。

出力装置１１０４は、データ統合機能１１０２２によって統合されたデータを出力するためのものである。

外部記憶装置１１０５は、少なくとも１つの建物の情報であって、建物の外形（外形の頂点座標）と、フロア接合店の情報（接合点種別とその座標）とを含む建物情報１１０５１と、第１乃至第７の実施形態のそれぞれで述べた各種センサデータ（携帯端末の測定データ）であって、例えば、時刻印付き加速度データ、角速度データ、方位データ、地磁気データ、気圧データ、ＧＰＳデータ、ＲＦＩＤデータ（時刻と各種データが対応付けられている）等のいくつかを含むデータであるセンサデータ１１０５２と、歩行者の移動に併せて所定の、或いは任意の建物内の場所で測定された、時刻印付き電波強度（時刻と電波強度が対応付けられている）である電波強度データ１１０５３と、を格納している。

なお、各種センサデータを測定するときに建物情報と関連付けて（どの建物か特定して）測定し、特定の建物情報と関連付けながら移動軌跡を生成するようにしても良い。この場合、入力装置１１０３からユーザが建物を選択指示するだけで、関連付けられた移動軌跡を容易に取得することができる。或いは、移動軌跡が建物情報と関連付けられていなくても軌跡を辿ることにより、どの建物内の軌跡であるかは特定できる。また、点検業者に当該情報処理装置１１００や携帯端末１２０２（図１２）を携帯させて移動軌跡を取得する場合には、点検計画等のデータから建物と移動軌跡を関連付けすることは容易にできる。また、情報処理装置１１００にＧＰＳ機能を持たせている場合には、建物と移動軌跡の関連付けはさらに容易である。

（ii）一方、図１２は、サーバ装置１２０１と携帯端末１２０２がネットワーク１２０３によって接続されて構成される情報処理システム（電波強度情報提供システム）１２００の概略構成を示す図である。

サーバ装置１２０１は、各種センサ１１０６を有していないこと、新たに通信装置１２０１１を含むこと以外は図１１に示す情報処理装置１１００と同じ構成を有している。このため、図１２において、情報処理装置１１００と同じ構成には同じ参照番号を付している。

携帯端末１２０２は、ＣＰＵやＭＰＵ、メモリ等を含む処理装置１２０２１と、測定データや各種センサデータをサーバ装置１２０１に送信し、サーバ装置１２０１から所定のリクエスト等を受信するための通信装置１２０２２と、屋内外での電波強度を測定し、どの測定時刻と共に測定電波強度データを出力する電波強度測定装置１２０２３と、キーボードやタッチパネル（ポインティングデバイス）等によって構成される入力装置１２０２４と、表示装置等によって構成される出力装置１２０２５と、各種センサ１１０６と、各種センサによって検知された各種センサデータを出力する機能を実現するためのプログラムであるセンサデータ出力機能（センサデータ出力プログラムと言い換え可能）１２０２６１を格納する主記憶装置１２０２６と時刻印付き各種センサデータ１２０２７１と、時刻印付き電波強度データ１２０２７２とを格納する外部記憶装置１２０２７と、を有している。

ネットワーク１２０３は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等で構成されるが、これらに限定されるものではない。

＜処理内容＞
図１３は、データ統合機能１１０２２による、推定された歩行者の移動軌跡（歩行軌跡）と測定された電波強度データの紐付け（対応付け）処理を説明するための概念図である。

図１３に示されるように、推定された軌跡データ１３０１の時刻と電波強度データ１３０２の測定時刻は必ずしも合致するものではない。これは、歩行軌跡生成の基となる各種センサデータの測定（取得）時刻（サンプリングレート）と、電波強度の測定（取得）時刻が合致しないことがあることに起因する。このままでは両者を関連付けることができないため、電波強度データを補間して両者を関連付けるようにする。

つまり、２つの電波強度データの測定時刻の間に軌跡データが存在する場合には、その軌跡データに早い時刻の電波強度データを関連付けるようにする。例えば、図１３に示されるように、データ統合機能１１０２２は、電波強度データ１３０２１を軌跡データ１３０１１乃至１３０１３に、電波強度データ１３０２２を軌跡データ１３０１４及び１３０１５に、電波強度データ１３０２３を軌跡データ１３０１６及び１３０１７にそれぞれ紐付けるようにする。なお、図１３では、早い時刻における電波強度データの値によって電波強度データを補間するようにしているが、２つの時刻における電波強度データが示す値の平均を取って補間する方法や、その２つの値に応じて重み付けして２つの時刻の間の電波強度データを補間する方法を用いても良い。

＜電波強度表示＞
図１４及び１５は、軌跡データと電波強度データの紐付け情報の表示例を示す図である。図１４は基本的な表示例を示し、図１５は拡大及び詳細表示が可能な例を示している。このような表示処理を実行するのは、電波強度表示機能１１０２３である。

（i）図１４において、生成された歩行軌跡が点線１４０１、測定された各電波強度データが１４０２乃至１４１２のように示されている場合（図１４Ａ）、各電波強度データ１４０２乃至１４１１を用いて電波強度データを補間し、歩行軌跡１４０１上に表示すると図１４Ｂのようになる。図１４Ｂにおいて各電波強度データの濃淡は電波の強度を示しており、濃い表示ほど電波強度が強いものとなっている。

なお、図１４において、歩行軌跡１４０１の軌跡部分１４１３が建物領域から外れている。そこで、第３の実施形態説明した建物補正処理（図４及び５参照）を用いて歩行軌跡１４０１が建物領域内に入るようにしても良い。ただし、歩行軌跡１４０１の全体を縮小してしまうと、正確に軌跡推定できた結果、軌跡部分１４１４が通路上にあるにも拘わらず、軌跡部分１４１４が通路から外れてしまうことになる。このような場合には、歩行軌跡１４０１全体に前述の建物補正処理をするのではなく、軌跡部分１４１４に対しては建物補正処理を施さないようにしても良い。

（ii）図１５に示されるように、電波強度表示は、縮尺バー１５０１と表示領域１５０２によって構成される。図１５Ａは標準表示形態を示している。表示の粒度は縮尺バー１５０１の位置によって変化する。標準表示の場合、縮尺バー１５０１は、例えば真ん中に位置している。そして、縮尺バー１５０１を「広域」方向に移動させると、広域表示１５０３に切り替わる（図１５Ｂ）。このとき電波強度は集約して表示される。また、縮尺バー１５０１を「詳細」方向に移動させると、建物の一部を拡大した詳細表示１５０４に切り替わる（図１５Ｃ）。なお、表示粒度と縮尺バー１５０１の位置の関係は予め決められている。

（９）まとめ
（i）第１及び第２の実施形態では、加速度データのパターンが変化の情報から歩行者（各種センサを携帯させた移動対象（人や物体）と言うことが可能）の静止した状態を示す区間（時間帯）を抽出する。静止した状態では角速度データは「０」を示すが、その静止状態に対応する角速度データが何らかの値を示す場合にはその値がドリフト成分（ノイズ）とされる。そして、そのノイズ成分を除去した角速度データ（相対方位角データ）と方位センサによる絶対方位により、歩行者の歩行方向（移動物体の移動方向）が計算され、加速度データを解析して得られた歩行速度（移動速度）と歩行方向とを用いて歩行軌跡（移動軌跡）が生成される。このように、屋内の環境の変化や相違によって異なるジャイロセンサのノイズ成分を除去して歩行軌跡を推定するので、より正確に歩行軌跡を求めることができる。第１の実施形態では、静止状態の方位を絶対方位と推定し、第２の実施形態では、方位センサが出力する方位データが安定して一定方向を示している場合にそれを絶対方位と推定している。なお、第１の実施形態と第２の実施形態を組み合わせることも可能である。つまり、静止状態における方位データを仮の絶対方位とし、仮の絶対方位がその静止状態の時間帯に安定して一定方向を示している場合に、真の絶対方位とするようにしても良い。

第３の実施形態では、生成された歩行軌跡を、建物データ（屋内地図情報）の大きさや通路の位置、方向等に合うように補正する。このようにすることにより、歩行速度解析に誤りがあった場合に、容易に軌跡を修正することができる。なお、生成された歩行軌跡が建物の内部構造と合致しない場合には、ずれ量を歩行速度解析部等にフィードバックして歩行速度の解析を再度し直すようにしても良い。

第４の実施形態では、加速度データのパターンの変化する区間を抽出し、歩行者がフロア間を移動したことを検知する。そして、各種センサデータをフロア毎のデータに分割し、各フロアに対して歩行軌跡情報を生成する。このように、加速度データにおける特異なパターン（フロア間移動時のパターン）に惑わされずに処理することができ、フロアの相違を認識してフロア毎に軌跡を求めるため、各種センサによって長時間測定していても容易かつ正確に歩行軌跡を求めることができる。

第５の実施形態では、気圧の変化をも考慮してフロア間移動を検出し、センサデータをフロア毎に分割する。階が異なると気圧も変化するため、より正確にフロア間移動を検出することができる。

第６の実施形態では、ＧＰＳデータを考慮して建物の入退を判定し、同一建物内でセンサデータをフロア毎に分割して歩行軌跡を求めるようにしている。加速度データだけからは歩行者（移動対象）が建物間を移動したことは判別できないかもしれない。そこで、ＧＰＳデータによって屋外における歩行者の位置を把握し、建物の相違を識別する。これにより、得られた歩行軌跡が、同一建物内におけるものであることを保証することができるようになる。

第７の実施形態では、ＲＦＩＤデータをも考慮してセンサデータを分割する。ＲＦＩＤタグが設置された位置が分かるため、センサデータの取得位置を容易に把握することができる。また、同一フロアであっても、ＲＦＩＤタグが設けられた区間毎に分割してセンサデータのノイズ除去をすることができるため、屋内環境の変化に伴うノイズ量の変化に対して適応することができ、より正確に歩行軌跡を求めることができるようになる。

本発明の応用例は、第１乃至第７の実施形態のいずれかによって得られる歩行軌跡と離散的に測定される屋内の電波強度とを対応付け（紐付け）てデータを統合し、その統合されたデータをユーザに提示する。これにより、屋内のどの位置においてどの位の電波強度であるか容易に把握することができる。また、屋内を移動する者に応用例に係る装置を携帯させて別の作業の合間に電波強度を測定することができるため、電波強度測定用に業者を雇う必要がなくなり、電波強度測定に掛かるコストを削減することができる。
（ii）本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。

加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。

１００、３００、４００、６００、７００、８００、９００、１１００・・・情報処理装置
１０１、３０１、６０１１・・・加速度センサ
１０２、３０２、６０１２・・・ジャイロセンサ
１０３、３０３、６０１３・・・方位センサ
１０４、３０４、６０２１、６０４１・・・加速度センサデータ格納部
１０５、３０５、６０２２、６０４２・・・ジャイロセンサデータ格納部
１０６、３０６、６０２３、６０４３・・・方位センサデータ格納部
１０７、３０７、６０４４・・・歩行速度解析部
１０８、３０８、６０４５・・・静止状態検知部
１０９、３０９、６０４６・・・ドリフト成分推定部
１１０、３１０、６０４７・・・相対方位角計算部
１１１、３１１、６０４８・・・方位推定部
１１２、３１２、６０４９・・・歩行方向計算部
１１３、３１３、６０４０・・・歩行軌跡生成部
４０１・・・建物データ格納部
４０２・・・建物補正部
６０１・・・センサ
６０２・・・センサデータ格納部
６０３・・・フロア分割部
６０４・・・歩行軌跡推定部
７０１・・・気圧センサ
７０２・・・気圧センサデータ格納部
８０１・・・ＧＰＳ
８０２・・・ＧＰＳデータ格納部
９０１・・・ＲＦＩＤタグ
９０２・・・ＲＦＩＤデータ格納部
９０３・・・建物情報格納部
１１０１・・・処理装置
１１０２、１２０２６・・・主記憶装置
１１０３、１２０２４・・・入力装置
１１０４、１２０２５・・・出力装置
１１０５、１２０２７・・・外部記憶装置
１１０６・・・センサ
１２００・・・情報処理システム
１２０１・・・サーバ装置
１２０２・・・携帯端末
１２０３・・・ネットワーク
１２０１１、１２０２２・・・通信装置
１２０２１・・・処理装置
１２０２３・・・電波強度測定装置

Claims (12)

1. 加速度センサ、ジャイロセンサ、及び方位センサのデータを用いて、屋内を移動する対象の軌跡情報を生成する情報処理装置であって、
   前記加速度センサによる加速度データを用いて移動速度を解析する移動速度解析部と、
   前記加速度データに基づいて前記対象が静止している状態を検知する静止状態検知部と、
   前記静止状態検知部が検知した静止状態の情報に基づいて、前記ジャイロセンサによる角速度データのドリフト成分を推定するドリフト成分推定部と、
   前記角速度データから前記ドリフト成分を除去して相対方位角データを生成する相対方位角計算部と、
   前記方位センサの方位データに基づいて、前記対象の絶対方位を推定する方位推定部と、
   前記相対方位角計算部が生成した前記相対方位角データと、前記方位推定部が推定した前記絶対方位の情報とに基づいて、前記対象の移動方向を計算する移動方向計算部と、
   前記移動速度解析部による前記移動速度の情報と、前記移動方向計算部による移動方向の情報を用いて、前記軌跡情報を生成する移動軌跡生成部と、
   前記軌跡情報と、前記対象が移動する際に前記屋内の複数の地点における電波強度を測定して得られる電波強度データと、を保持する記憶装置と、
   前記軌跡情報と前記電波強度データを対応付けて統合するデータ統合部と、
   前記データ統合部によって生成された統合データを出力する出力部と、を有し、
   前記軌跡情報と前記電波強度データはそれぞれ時刻情報を含み、
   前記データ統合部は、前記軌跡情報と前記電波強度データを、前記時刻情報に基づいて
   対応付けることを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１において、
   さらに、前記屋内の地図情報に基づいて、前記軌跡情報に対して拡大、縮小、回転、及び移動の少なくとも１つの処理を実行することにより前記軌跡情報を補正する軌跡情報補正部を有することを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１において、
   さらに、前記加速度データのパターン変化に基づいて、前記加速度データ、前記角速度データ、及び前記方位データのそれぞれを、フロア毎のデータに分割するフロア分割部を有し、
   前記移動速度解析部、前記静止状態検知部、前記ドリフト成分推定部、前記相対方位角計算部、前記方位推定部、前記移動方向計算部、及び前記移動軌跡生成部は、前記フロア毎に分割されたデータに対して処理を実行し、前記フロア毎に前記軌跡情報を生成することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項３において、
   前記フロア分割部は、さらに、気圧センサによる気圧データを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項３において、
   前記フロア分割部は、さらに、ＧＰＳデータを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項３において、
   前記フロア分割部は、さらに、ＲＦＩＤデータを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
7. 請求項１において、
   前記方位推定部は、前記方位センサによる前記方位データが安定して一定の方向を示している時間帯の方位データを前記絶対方位とすることを特徴とする情報処理装置。
8. 請求項１において、
   前記方位推定部は、前記静止状態における前記方位センサの方位データを、前記対象の絶対方位と推定することを特徴とする情報処理装置。
9. 請求項１において、
   前記データ統合部は、前記電波強度データの取得時間間隔が前記軌跡情報の生成時間間隔よりも長い場合、前記電波強度データを補間することにより、前記軌跡情報と前記電波強度データを対応付けることを特徴とする情報処理装置。
10. プロセッサと、少なくとも１つのメモリを有するコンピュータにおいて、加速度センサ、ジャイロセンサ、及び方位センサのデータを用いて、屋内を移動する対象の軌跡情報を生成する情報処理方法であって、
    前記少なくとも１つのメモリは、前記加速度センサによる加速度データと、前記ジャイロセンサによる角速度データと、前記方位センサの方位データと、を保持し、
    前記コンピュータは、情報を出力する出力部と、前記少なくとも１つのメモリに、或いは当該メモリとは別の記憶装置に、前記軌跡情報と、前記対象が移動する際に前記屋内の複数の地点における電波強度を測定して得られる電波強度データと、を保持し、
    前記方法は、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記加速度データを読み出し、当該加速度データを用いて前記対象の移動速度を解析するステップと、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記加速度データを読み出し、当該加速度データに基づいて前記対象が静止している状態を検知するステップと、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記角速度データを読み出し、前記静止している状態の情報に基づいて、前記角速度データのドリフト成分を推定するステップと、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記角速度データを読み出し、当該角速度データから前記ドリフト成分を除去して相対方位角データを生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記方位データを読み出し、当該方位データに基づいて、前記対象の絶対方位を推定するステップと、
    前記プロセッサが、前記相対方位角データと前記絶対方位の情報とに基づいて、前記対象の移動方向を計算するステップと、
    前記プロセッサが、前記移動速度の情報と前記移動方向の情報を用いて、前記軌跡情報を生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記軌跡情報と前記電波強度データを対応付けて統合して統合データを生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記統合データを出力する出力部に出力するステップと、を有し、
    前記統合データを生成するステップにおいて、前記プロセッサは、前記軌跡情報と前記電波強度データを、前記時刻情報に基づいて対応付けることを特徴とする情報処理方法。
11. 請求項１０において、
    さらに、前記プロセッサが、前記屋内の地図情報に基づいて、前記軌跡情報に対して拡大、縮小、回転、及び移動の少なくとも１つの処理を実行することにより前記軌跡情報を補正するステップを有することを特徴とする情報処理方法。
12. 請求項１０において、
    さらに、前記プロセッサが、前記加速度データのパターン変化に基づいて、前記加速度データ、前記角速度データ、及び前記方位データのそれぞれを、フロア毎のデータに分割するステップを有し、
    前記プロセッサは、前記対象の移動速度を解析するステップと、前記静止している状態を検知するステップと、前記ドリフト成分を推定するステップと、前記相対方位角データを生成するステップと、前記絶対方位を推定するステップと、前記移動方向を計算するステップと、前記軌跡情報を生成するステップとを、前記フロア毎に分割されたデータに対して実行し、前記フロア毎に前記軌跡情報を生成することを特徴とする情報処理方法。

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