JP6284151B2 - 位置推定装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、位置推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、スマートフォン等の携帯端末の位置を推定する位置推定装置、方法、及びプログラムである。

スマートフォン等の携帯端末における位置計測として、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の位置計測手段を用いた位置計測や、無線ＬＡＮの規格であるＷｉ−Ｆｉ（登録商標）のアクセスポイントから出力されたＷｉ−Ｆｉ信号を用いた位置計測が一般的となってきている。

近年では、ＧＰＳを用いた位置計測として、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号に加えて、サーバに問い合わせて得た携帯端末の基地局情報を用いて位置を計測するＡ−ＧＰＳ（Ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰＳ）という方法も多く用いられている。

ＧＰＳは屋内や地下での利用ができないため、屋内や地下においては、Ｗｉ−Ｆｉのアクセスポイントから出力されたＷｉ−Ｆｉ信号を用いて位置を推定する技術が有用である。

Ｗｉ−Ｆｉ信号を用いた位置計測、フィンガープリンティングにおいては、様々なトレーニングポイントにおいてＷｉ−Ｆｉ信号を観測し、その電波強度情報をフィンガープリントとして予め収集しておく。そして、収集した電波強度情報とトレーニングポイントの位置の座標とを対応付けて位置情報データベースに格納しておく。携帯端末の位置を知りたい場合は、その携帯端末が観測したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報と位置情報データベースの電波強度情報とを比較し、最も類似したものを検索する。そして、最も類似した電波強度情報に対応付けられた位置座標を、携帯端末の座標とする。

しかしながら、外部のインフラであるＷｉ−Ｆｉのアクセスポイントに依存した手法は、アクセスポイントの移動や消滅、さらには周辺の環境の変化等により推定精度が大きく低下してしまう。

このような問題に対して、非特許文献１には、少数のＷｉ−Ｆｉ受信機を備え、位置座標が既知のノードを環境内に設置し、そのノードによって受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報とユーザー端末によって受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報との関係を、回帰分析によって予測する方法が開示されている。

また、非特許文献２には、日々変化するＷｉ−Ｆｉ信号によりフィンガープリントのデータベースが劣化する問題を解決するために、短期間ではＷｉ−Ｆｉ信号が大きくは変化しないという仮定を基に、Ｍａｎｉｆｏｌｄ ｃｏ−Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎを用いた半教師あり学習により、フィンガープリントのデータベースを更新する方法が開示されている。

Yin, J., Yang, Q. and Ni, L. "Adaptive temporal radio maps for indoor location estimation", Proc. of Third IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2005), pp. 85-94 (2005). Pan, S. J., Kwok, J. T., Yang, Q. and Pan, J. J. "Adaptive localization in a dynamic WiFi environment through multi-view learning", Proc. of AAAI '07, Vol. 2, pp. 1108.1113 (2007).

しかしながら、非特許文献１に記載された技術は、Ｗｉ−Ｆｉ受信機を備えたノードを環境内に設置する必要があり、新たなセンサネットワークの導入が必要になる、という問題がある。

また、非特許文献２に記載された技術は、主に環境が徐々に変化していくことを想定した技術であり、突然の大きな環境変化に対応できない、という問題がある。

なお、Ｗｉ−Ｆｉ信号が突発的に変化する場合としては、以下の２種類があると考えられる。

（１）Ｗｉ−Ｆｉ信号の消失：引っ越しなどに伴ってアクセスポイントも移動してしまい、対象とする環境からＷｉ−Ｆｉ信号が全く観測できなくなる。

（２）Ｗｉ−Ｆｉ信号の電波強度の大きな変化：アクセスポイントの環境内での移動や、環境内での家具の移動等に伴って、ある特定の位置で観測できるＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度が家具の移動等の前後で大きく変化する。

このような突発的な変化が起こった場合、事前に収集したフィンガープリントと全く異なる電波強度情報が得られてしまうため、精度良く位置を推定するのが困難となる。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、アクセスポイントから出力された電磁波信号に関する環境が変化した場合でも、精度良く位置を推定することができる位置推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の位置推定装置は、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定する複数の弱位置推定器と、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する重み計算部と、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出する位置算出部と、を含み、前記重み計算部は、前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるパーティクルフィルタ位置推定部と、前記複数のパーティクルの位置及び前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置に基づいて、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するパーティクル重み計算部と、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記パーティクルフィルタ位置推定部によってサンプリングされたパーティクルの各々の位置と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する弱位置推定器重み計算部と、を含み、前記パーティクルフィルタ位置推定部は、前記パーティクル重み計算部によって計算された前記複数のパーティクルの各々の重みと、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数のパーティクルからパーティクルを各々サンプリングし、前記パーティクル重み計算部によってサンプリングされたパーティクルに基づいて、複数のパーティクルを作成し、前記作成した複数のパーティクルの位置を、前記移動モデルに従って移動させる。

本発明の位置推定装置は、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定する複数の弱位置推定器と、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する重み計算部と、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記弱位置推定器重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出する位置算出部と、を含み、前記重み計算部は、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算し、前記計算した前記複数の弱位置推定器の重みと、過去に計算した前記弱位置推定器の重みと、前記弱位置推定器の重みの重要度を調整するための予め定めた調整係数と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを更新する。

本発明の位置推定方法は、複数の弱位置推定器、重み計算部、及び位置算出部を含む位置推定装置における位置推定方法であって、前記複数の弱位置推定器が、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定するステップと、前記重み計算部が、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、位置算出部が、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出するステップと、を含み、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップは、前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップと、前記複数のパーティクルの位置及び前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置に基づいて、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップと、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップによってサンプリングされたパーティクルの各々の位置と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、を含み、前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップは、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップによって計算された前記複数のパーティクルの各々の重みと、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数のパーティクルからパーティクルを各々サンプリングし、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップによってサンプリングされたパーティクルに基づいて、複数のパーティクルを作成し、前記作成した複数のパーティクルの位置を、前記移動モデルに従って移動させる。
本発明の位置推定方法は、複数の弱位置推定器、重み計算部、及び位置算出部を含む位置推定装置における位置推定方法であって、前記複数の弱位置推定器が、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定するステップと、前記重み計算部が、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、位置算出部が、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出するステップと、を含み、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップは、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算し、前記計算した前記複数の弱位置推定器の重みと、過去に計算した前記弱位置推定器の重みと、前記弱位置推定器の重みの重要度を調整するための予め定めた調整係数と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを更新する。

本発明の位置推定プログラムは、コンピュータを、上記位置推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。

以上説明したように、本発明の位置推定装置、方法、及びプログラムによれば、アクセスポイントから出力された電磁波信号に関する環境が変化した場合でも、精度良く位置を推定することができる、という効果が得られる。

本実施の形態に係る位置推定装置の機能的な構成例を示すブロック図である。 アンサンブル位置推定器の構成例を示すブロック図である。 本実施の形態における位置推定処理ルーチンを示すフローチャートである。 パーティクルについて説明するための図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

本実施の形態では、一例として、Ｗｉ−Ｆｉのアクセスポイントから出力されたＷｉ−Ｆｉ信号を携帯端末により受信した受信位置を、当該携帯端末が受信したＷｉ−Ｆｉ信号の強度情報に基づいて推定する場合について説明する。なお、携帯端末には、例えばスマートフォン、携帯電話、及びタブレット端末等が含まれるが、これらに限られるものではない。すなわち、無線通信機能を備えた携帯型の端末であればよく、例えば、腕時計型の携帯端末でもよいし、Ｇｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ（登録商標）等の眼鏡型の携帯端末でもよい。また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離無線通信機能を備えた携帯端末を用いても良い。

＜システム構成＞

本実施の形態に係る位置推定装置１０は、入力部１２、位置推定部１４、及び出力部１６を備えている。なお、位置推定装置１０は、例えばクラウドサーバ上に設けられるが、携帯端末自体に設けられてもよい。

入力部１２は、Ｗｉ−Ｆｉのアクセスポイントから出力されたＷｉ−Ｆｉ信号を受信した携帯端末から送信された前記Ｗｉ−Ｆｉ信号の電波強度を表す電波強度情報の入力を受け付ける。入力部１２は、例えば携帯端末との無線通信により、携帯端末が受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報を受信する通信装置、携帯端末から受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報が記憶された記憶装置等の入力機器により実現される。

位置推定部１４は、入力部１２により入力されたＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報に基づいて、携帯端末がＷｉ−Ｆｉ信号を受信した受信位置を推定する。

出力部１６は、位置推定部１４により推定された携帯端末の受信位置を出力する。出力部１６は、例えば携帯端末の受信位置を当該携帯端末に無線通信により送信する通信装置等の出力機器により実現される。

位置推定部１４は、機能的には、アンサンブル位置推定器２０、弱位置推定器重み計算部２２、パーティクルフィルタ位置推定器２４、パーティクル重み計算部２６、位置算出部２８、及び記憶部２９を含む。位置推定部１４は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述する位置推定処理ルーチンを実行するための位置推定処理プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、を備えたコンピュータにより実現される。なお、ＲＯＭに代えて不揮発性メモリを用いてもよい。

図２に示すように、アンサンブル位置推定器２０は、複数の弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎ（Ｎ≧２）を備える。なお、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎを区別しない場合には、単に弱位置推定器３０と称する場合がある。

弱位置推定器３０には、全てのアクセスポイントの中からランダムにアクセスポイントが対応付けられる。従って、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎには、少なくとも一部が異なるアクセスポイントがそれぞれ対応付けられる。例えば、図２に示すように、弱位置推定器３０−１には、アクセスポイントＡＰ１、ＡＰ２、ＡＰ７、ＡＰ１１、ＡＰ１５・・・が対応付けられ、弱位置推定器３０−２には、アクセスポイントＡＰ２、ＡＰ４、ＡＰ７、ＡＰ１０、ＡＰ１２・・・が対応付けられる。

弱位置推定器３０−１〜３０Ｎの各々は、対応付けられたアクセスポイントから時刻ｔに携帯端末が受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報と、弱位置推定器重み計算部２２により計算された自身の重みに基づいて、時刻ｔの携帯端末の受信位置を推定する。弱位置推定器３０により推定された受信位置は、弱位置推定器重み計算部２２及びパーティクル重み計算部２６に出力される。

位置算出部２８は、弱位置推定器重み計算部２２によって計算された弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々の重みと、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々により推定された時刻ｔの携帯端末の受信位置とに基づいて、時刻ｔの携帯端末の受信位置を算出する。位置算出部２８により算出された受信位置は、出力部１６により出力される。

弱位置推定器重み計算部２２は、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々により推定された時刻ｔの携帯端末の受信位置と、パーティクルフィルタ位置推定器２４によってリサンプリングされた時刻ｔの複数のパーティクルの位置と、に基づいて、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々の重みを計算する。計算された弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々の重みは、位置算出部２８に出力される。

パーティクルフィルタ位置推定器２４は、追跡対象である携帯端末の位置をパーティクルの位置とし、過去に受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報に基づいて算出された時刻ｔ−１の携帯端末の位置に応じて各々重みが計算された複数のパーティクルに対して、各パーティクルの重みと、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報とに基づいて、パーティクルのリサンプリングを行い、リサンプリングされたパーティクルから、新たに複数のパーティクルを生成し、生成した複数のパーティクルの各々について、予め定められた移動モデルに従って移動させ、現時刻ｔの携帯端末の位置推定を行う。リサンプリングされたパーティクルの位置情報は、弱位置推定器重み計算部２２に出力される。推定されたパーティクルの位置情報は、パーティクル重み計算部２６に出力される。

パーティクル重み計算部２６は、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎにより推定された時刻ｔの携帯端末の受信位置、及びパーティクルフィルタ位置推定器２４により推定された時刻ｔの各パーティクルの位置情報に基づいて、各パーティクルの重みを計算する。計算された各パーティクルの重みは、パーティクルフィルタ位置推定器２４に出力される。

記憶部２９には、携帯端末から受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報及び過去に携帯端末から受信した電波強度情報が記憶される。

＜位置推定装置の作用＞

次に、図３を参照して、本実施の形態に係る位置推定装置１０において実行される位置推定処理ルーチンについて説明する。なお、本ルーチンは、携帯端末からＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報を受信する毎に実行される。

ステップＳ１００では、入力部１２が、携帯端末から送信された、当該携帯端末がＷｉ−Ｆｉのアクセスポイントから時刻ｔにおいて受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報を入力する。なお、アクセスポイントは複数設置されており、携帯端末は、複数のアクセスポイントから受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報を位置推定装置１０に送信する。従って、ステップＳ１００では、入力部１２は、アクセスポイント毎の電波強度情報を入力する。

ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８の処理は、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々が同じ処理をそれぞれ実行する。

まず、ステップＳ１０２では、弱位置推定器３０が、ステップＳ１００で受信したＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報のうち、弱位置推定器３０に対応付けられた全てのアクセスポイントのうち１つのアクセポイントｉからのＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報ｘ_ｉに基づいて、ｎ番目のトレーニングポイントに対する電波強度情報ｘ_ｉの分布確率ｆ_ｉ（ｘ_ｉ、μ_ｉ，ｎ、σ_ｉ，ｎ）を算出する。なお、トレーニングポイントは複数の場所に予め設定される。

電波強度情報ｘ_ｉの分布確率ｆ_ｉ（ｘ_ｉ、μ_ｉ，ｎ、σ_ｉ，ｎ）は、以下の（１）式で示すように、正規分布の確率密度関数で表される。

・・・（１）

ここで、μ_ｉ，ｎ、σ^２ _ｉ，ｎは、ｎ番目のトレーニングポイントｎにおけるアクセスポイントｉからのＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報の分布の平均、分散であり、訓練段階で得られた値である。訓練段階とは、座標が既知の複数のトレーニングポイントにおいて各アクセスポイントからのＷｉ−Ｆｉ信号を受信して電波強度情報を収集し、収集した電波強度情報に基づいてアクセスポイント毎に電波強度情報の分布の平均及び分散を算出しておく段階をいう。これをトレーニングポイント毎に実行しておく。訓練段階で算出されたトレーニングポイント毎及びアクセスポイント毎の電波強度情報の平均及び分散は、予め記憶部２９に記憶される。

ステップＳ１０４では、弱位置推定器３０が、対応付けられた全てのアクセスポイントについて電波強度情報の分布確率を算出したか否かを判断し、算出していないアクセスポイントが存在する場合はステップＳ１０２へ戻り、電波強度情報の分布確率が算出されていないアクセスポイントについて電波強度情報の分布確率が算出する。

一方、対応付けられた全てのアクセスポイントについて電波強度情報の分布確率を算出した場合には、ステップＳ１０６へ移行する。

ステップＳ１０６では、弱位置推定器３０が、全てのアクセスポイントについての信号強度の分布確率の総和ｆ（ｘ、ｎ）を次の（２）式により算出する。

・・・（２）

ステップＳ１０８では、弱位置推定器３０が、ｎ個全てのトレーニングポイントについて上記の電波強度情報の分布確率の総和を算出したか否かを判断し、算出していないトレーニングポイントが存在する場合はステップＳ１０２へ戻り、電波強度情報の分布確率の総和が算出されていないトレーニングポイントについて電波強度情報の分布確率の総和を算出する。

一方、ｎ個全てのトレーニングポイントについて電波強度情報の分布確率の総和を算出した場合には、ステップＳ１１０へ移行する。

ステップＳ１１０では、弱位置推定器３０が、ステップＳ１０８で算出したｎ個のトレーニングポイントについて算出した電波強度情報の分布確率の総和のｔｏｐ−ｋのトレーニングポイント、すなわち総和が上位ｋ位以内のトレーニングポイントに対応する座標と、上位ｋ位以内のトレーニングポイントについて算出した電波強度情報の分布確率の総和と、に基づいて、携帯端末の受信位置を推定する。具体的には、総和が上位ｋ位以内の各トレーニングポイントの座標を、各トレーニングポイントについて算出した電波強度情報の分布確率の総和で重み付き平均した座標を、携帯端末の受信位置として推定する。

弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々がステップＳ１０２からＳ１１０の処理を実行することにより、Ｎ個の位置推定結果が得られる。弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々は、ランダムにアクセスポイントが設定されているため、ある特定のアクセスポイントに対して電波強度の変化などが起こったとしても、そのアクセスポイントからの電波を用いていない弱位置推定器は影響を受けない。従って、電波に関する環境が変化した場合でも、精度良く携帯端末の受信位置を推定することができる。

なお、弱位置推定器３０による携帯端末の受信位置の推定は、上記の手法に限らず、種々公知の手法を用いることができ、例えば、上記非特許文献１、２に記載された手法を用いてもよい。

ステップＳ１１２〜Ｓ１１８では、過去に弱位置推定器３０により推定された携帯端末の受信位置に基づいて、弱位置推定器３０を評価する。具体的には、障害物位置情報と過去に弱位置推定器３０によって推定された携帯端末の受信位置とに基づいて、パーティクルフィルタを用いてパーティクル（携帯端末）の移動軌跡を推定（トラッキング）し、ある時刻ｔにおけるパーティクルの推定位置が、弱位置推定器３０の時刻ｔにおける携帯端末の受信位置とどの程度近いかによって弱位置推定器３０を評価する。

パーティクルフィルタは、非線形な状態遷移を行う追跡対象（携帯端末）の状態を予測するために用いられ、そのアルゴリズムは、サンプリング処理、重み計算処理、リサンプリング処理の３ステップの処理からなる（例えば下記の非特許文献３参照）。

［非特許文献３］ Doucet, A., and A. M. Johansen. "A Tutorial on Particle filtering and smoothing: Fifteen years later", In Oxford Handbook of Nonlinear Filtering, D. Crisan and B. Rozovsky (eds.). Oxford University Press (2011).

まず、ステップＳ１１２では、パーティクルフィルタ位置推定器２４が、前回本ルーチンを実行したときのステップＳ１２０においてリサンプリングされた複数のパーティクルに基づいて、サンプリング処理として、追跡対象である携帯端末を表す複数のパーティクルを新たに作成し、移動させる。

具体的には、下記（３）式で表される移動モデルに基づいて、前回リサンプリングされた時刻ｔのパーティクルｐ_ｔから時刻ｔ＋１の新たなパーティクルｐ^ｊ _ｔ＋１を作成する。なお、初期状態においては、例えばパーティクルを広く分布させた状態が設定されているものとする。また、作成されたパーティクルは、追跡対象である携帯端末の状態（位置）を表す。

ｐ^ｊ _ｔ＋１＝Ａｐ_ｔ＋ｗ ・・・（３）

ここで、Ａは遷移行列であり、本実施形態では等速直線運動を仮定した遷移行列を用いる。すなわち、時刻ｔのパーティクルｐ_ｔと、過去の時刻ｔ−１のパーティクルｐ_ｔ−１から求めた速度を用いてパーティクルを移動させる遷移行列を用いる。ｗは平均０の正規分布であり、これによりガウシアンノイズを含んだ移動となる。なお、用いる遷移行列は、等速直線運動を仮定した遷移行列に限られるものはなく、追跡対象の移動特性に応じて遷移行列を適宜設定すればよい。

また、ｊはパーティクルの識別子である。すなわち、（３）式に示す移動モデルを用いることにより、１つのパーティクルｐ_ｔから、ガウシアンノイズに従って複数のパーティクルｐ^ｊ _ｔ＋１をサンプリング、すなわち作成する。これにより、図４に示すように、１つのパーティクルＰが分裂して複数のパーティクルが作成される。なお、図４は、複数の部屋４０を有する建物４２の平面図を表し、廊下４４を移動するパーティクルＰの軌跡を示している。

本実施形態では、例えば１つのパーティクルｐ_ｔから５個（ｊ＝１〜５）のパーティクルｐ^ｊ _ｔ＋１に分裂させる。なお、分裂させるパーティクルの数は５個に限られるものではなく、処理負荷及び推定精度等を考慮して適宜設定すればよい。

ステップＳ１１４では、パーティクル重み計算部２６が、上記のステップＳ１１０で各弱位置推定器３０により推定された携帯端末の受信位置に基づいて、各パーティクルの重みを算出する。以下では、現時刻がｔ＋１である場合、すなわち時刻ｔ＋１における各パーティクルの重みの算出について説明する。具体的には、各パーティクルの各々について、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々により推定された携帯端末の時刻ｔ＋１におけるＮ個の受信位置ｍ_ｔ＋１のうち最も近い受信位置ｍ_ｔ＋１に基づいて重みを計算する。

弱位置推定器３０により推定された受信位置ｍ_ｔ＋１に近いパーティクルは、そのパーティクルの位置に実際に携帯端末が存在する可能性が高いと考えられるため、受信位置ｍ_ｔ＋１に近いパーティクルほど大きい重みを与える。パーティクルｐ^ｊ _ｔ＋１の重みｗ^ｊ _ｔ＋１は、下記（４）式で示すように、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々により推定された携帯端末の時刻ｔ＋１におけるＮ個の受信位置ｍ_ｔ＋１のうち最も近い受信位置ｍ_ｔ＋１を平均とする正規分布の確率密度関数ｗ^ｊ _ｔ＋１により計算される。

ｗ^ｊ _ｔ＋１＝Ｎ（ｐ^ｊ _ｔ＋１｜ｍ_ｔ＋１） ・・・（４）

ステップＳ１１６では、パーティクルフィルタ位置推定器２４が、全てのパーティクルの重みを算出したか否かを判断し、全てのパーティクルの重みを算出した場合はステップＳ１１８へ移行し、全てのパーティクルの重みを算出していない場合は、ステップＳ１１４へ戻って上記と同様にパーティクルの重みを算出する。

ステップＳ１１８では、パーティクルフィルタ位置推定器２４が、上記ステップＳ１１２で得られた複数のパーティクルと、上記ステップＳ１１４で計算された各パーティクルの重みとに基づいて、リサンプリング処理として、重みが小さいパーティクルを排除する。具体的には、ステップＳ１１４で算出した全てのパーティクルの重みのうち、重みが小さい順に予め定めた割合（例えば４／５）のパーティクルを削除する。

さらに、障害物の位置を表す障害物位置情報とパーティクルの位置とに基づいて、移動により障害物に衝突したパーティクルを排除する。なお、障害物とは、携帯端末を持ったユーザーが物理的に通過することが不可能な物であり、例えば図４に示すように建物の壁４６等であるが、これに限られるものではない。障害物位置情報は、例えば予め記憶部２９に記憶しておく。このように、パーティクルフィルタを用いることにより、携帯端末の位置の軌跡を推定することができる。

ステップＳ１２０では、弱位置推定器重み計算部２２が、弱位置推定器３０の重みを算出する。初期状態では、弱位置推定器３０の重みは予め定めた同一の値に設定される。具体的には、弱位置推定器重み計算部２２は、上記ステップＳ１１０で弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎにより推定された携帯端末の受信位置及び上記ステップＳ１１８でパーティクルフィルタ位置推定器２４によってリサンプリングされた各パーティクルの位置に基づいて、弱位置推定器３０の重みを算出する。

弱位置推定器３０の重みは、ステップＳ１１４のパーティクルの重みの算出と同様の方法により算出する。具体的には、例えば時刻ｔにおいてｋ番目（１＜ｋ＜Ｎ）の弱位置推定器３０−ｋがステップＳ１１０の処理を実行してＷｉ−Ｆｉ信号に基づいて携帯端末の位置を推定したとする。このとき、パーティクルフィルタ位置推定器２４により推定された各パーティクルのうち、弱位置推定器３０−ｋの推定結果に最も近いパーティクルの位置を中心とする正規分布を用いた確率密度関数により、弱位置推定器３０−ｋの重みｗ’^ｋ _ｔを算出する。

なお、弱位置推定器３０−ｋの重みを算出する際に、時刻ｔ−１における弱位置推定器３０−ｋの重みｗ^ｋ _ｔ−１を反映させてもよい。

具体的には、上記のように算出した弱位置推定器３０−ｋの重みｗ’^ｋ _ｔと、時刻ｔ−１における弱位置推定器３０−ｋの重みｗ^ｋ _ｔ−１と、を用いて、下記の（６）式により時刻ｔにおける弱位置推定器３０−ｋの重みｗ^ｋ _ｔを算出して更新する。

ｗ^ｋ _ｔ＝λｗ^ｋ _ｔ−１＋（１−λ） ｗ’^ｋ _ｔ ・・・（６）

ここで、λ（０＜λ＜１）は時刻ｔの重みの重要度を調整するための調整係数であり、例えばユーザーが任意の値を設定する。ユーザーは、時刻ｔの重みの重要度を高めたい場合にはλに大きい値を設定し、過去の時刻ｔ−１の重みの重要度を高めたい場合にはλに小さい値を設定できる。このように、重みの重要度を変えることができるため、例えばユーザーの移動特性に応じて精度良く携帯端末の位置を推定することができる。

また、位置推定装置１０がクラウドサーバ上に設けられた場合、上記の処理により算出された弱位置推定器３０の重みは他のユーザーとも共用される。この際、各ユーザーの携帯端末からＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報が送信される毎に弱位置推定器３０の重みを更新するとクラウドサーバの負荷が増大してしまう。従って、例えば、ある程度の期間が経過した後に弱位置推定器３０の重みを更新するようにしてもよい。

ステップＳ１２２では、位置算出部２８が、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々によりステップＳ１１０において推定された携帯端末の受信位置を集計し、上記ステップＳ１２０によって計算された各弱位置推定器３０の重みを用いて、最終的な携帯端末の位置を算出する。具体的には、ステップＳ１１０において弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々により推定された携帯端末の受信位置、すなわち座標を、上記ステップＳ１２０において算出された弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの重みで重み付き平均した座標を求めることにより、最終的な携帯端末の座標を算出する。

ステップＳ１２４では、出力部１６が、推定結果集計部１２２により算出された最終的な携帯端末の受信位置を、例えば携帯端末に出力し、携帯端末の位置を通知する。

このように、本実施形態では、パーティクルフィルタ位置推定器２４により推定されたパーティクルの位置に基づいて各弱位置推定器３０の重みを求める一方、弱位置推定器３０により推定された携帯端末の受信位置に基づいて各パーティクルの重みを求める。この処理は、携帯端末からＷｉ−Ｆｉ信号の電波強度情報が得られるたびに繰り返される。

そして、弱位置推定器３０−１〜３０−Ｎの各々は、ランダムにアクセスポイントが設定されているため、ある特定のアクセスポイントに対して電波強度の変化などが起こったとしても、そのアクセスポイントからの電波を用いていない弱位置推定器３０は影響を受けない。従って、Ｗｉ−Ｆｉ信号の電波環境に変化が生じても携帯端末の受信位置を精度良く推定することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、本実施形態では、Ｗｉ−Ｆｉ信号を受信する携帯端末の受信位置を推定する場合について説明したが、Ｗｉ−Ｆｉ信号のような電波信号に限らず、アクセスポイントから出力された光信号や超音波信号等の電磁波信号を受信する装置の受信位置を推定する場合にも本発明を適用可能である。

また、上述の位置推定装置１０は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭやメモリーカード等に格納して提供することも可能である。

１０ 位置推定装置
１２ 入力部
１４ 位置推定部
１６ 出力部
２０ アンサンブル位置推定器
２２ 弱位置推定器重み計算部
２４ パーティクルフィルタ位置推定器
２６ パーティクル重み計算部２６
２８ 位置算出部
２９ 記憶部
３０−１〜３０−Ｎ 弱位置推定器

Claims (5)

1. 電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定する複数の弱位置推定器と、
   前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する重み計算部と、
   前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出する位置算出部と、
   を含み、
   前記重み計算部は、
   前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるパーティクルフィルタ位置推定部と、
   前記複数のパーティクルの位置及び前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置に基づいて、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するパーティクル重み計算部と、
   前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記パーティクルフィルタ位置推定部によってサンプリングされたパーティクルの各々の位置と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する弱位置推定器重み計算部と、
   を含み、
   前記パーティクルフィルタ位置推定部は、前記パーティクル重み計算部によって計算された前記複数のパーティクルの各々の重みと、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数のパーティクルからパーティクルを各々サンプリングし、前記パーティクル重み計算部によってサンプリングされたパーティクルに基づいて、複数のパーティクルを作成し、前記作成した複数のパーティクルの位置を、前記移動モデルに従って移動させる
   位置推定装置。
2. 電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定する複数の弱位置推定器と、
   前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算する重み計算部と、
   前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出する位置算出部と、
   を含み、
   前記重み計算部は、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算し、前記計算した前記複数の弱位置推定器の重みと、過去に計算した前記弱位置推定器の重みと、前記弱位置推定器の重みの重要度を調整するための予め定めた調整係数と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを更新する
   位置推定装置。
3. 複数の弱位置推定器、重み計算部、及び位置算出部を含む位置推定装置における位置推定方法であって、
   前記複数の弱位置推定器が、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定するステップと、
   前記重み計算部が、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、
   位置算出部が、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出するステップと、
   を含み、
   前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップは、
   前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップと、
   前記複数のパーティクルの位置及び前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置に基づいて、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップと、
   前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップによってサンプリングされたパーティクルの各々の位置と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、
   を含み、
   前記電磁波信号の受信位置を表す複数のパーティクルの位置を、予め定められた移動モデルに従って移動させるステップは、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップによって計算された前記複数のパーティクルの各々の重みと、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数のパーティクルからパーティクルを各々サンプリングし、前記複数のパーティクルの各々の重みを計算するステップによってサンプリングされたパーティクルに基づいて、複数のパーティクルを作成し、前記作成した複数のパーティクルの位置を、前記移動モデルに従って移動させる
   位置推定方法。
4. 複数の弱位置推定器、重み計算部、及び位置算出部を含む位置推定装置における位置推定方法であって、
   前記複数の弱位置推定器が、電磁波信号を出力する複数のアクセスポイントの中からランダムに決定したアクセスポイントから出力された電磁波信号を受信した受信信号に基づいて、前記電磁波信号の受信位置を推定するステップと、
   前記重み計算部が、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、予め求められた障害物の位置を表す障害物位置情報と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップと、
   位置算出部が、前記複数の弱位置推定器により各々推定された前記受信位置と、前記重み計算部により計算された前記複数の弱位置推定器の重みと、に基づいて、前記受信位置を算出するステップと、
   を含み、
   前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算するステップは、前記複数の弱位置推定器の各々によって過去に推定された前記受信位置と、前記障害物位置情報とに基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを各々計算し、前記計算した前記複数の弱位置推定器の重みと、過去に計算した前記弱位置推定器の重みと、前記弱位置推定器の重みの重要度を調整するための予め定めた調整係数と、に基づいて、前記複数の弱位置推定器の重みを更新する
   位置推定方法。
5. コンピュータを、請求項１又は請求項２記載の位置推定装置の各部として機能させるための位置推定プログラム。