JP6300216B1 - Location method, the localization device and program - Google Patents

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Abstract

【課題】位置・動線測量の精度を向上させること。 [PROBLEMS] To improve the accuracy of position and the flow line survey.
【解決手段】動線測量装置3は、予め所定箇所に設置されたTD1が発する信号を検知可能なスマートデバイス2の信号を受信し、スマートデバイス2による信号の検知状況に応じて、スマートデバイス2の移動の有無をスマートデバイス2が備えるセンサの検出結果により判断し、信号の検知の可否と、スマートデバイス2の移動の有無に応じてスマートデバイス2の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことによりスマートデバイス2の位置を特定する。 A flow line surveying apparatus 3 receives the smart device 2 of the signal capable of detecting a signal TD1 installed beforehand at a predetermined position emits, according to the detection status of the signal by the smart device 2, the smart devices 2 the presence or absence of movement of the determination by the detection result of the sensor provided in the smart device 2 selects whether those detection signals, the elements to locate the smart device 2 in accordance with the presence or absence of movement of the smart device 2, the selected identifying the location of the smart device 2 by performing calculation using the elements.
【選択図】図1 .FIELD 1

Description

本発明は位置特定方法、位置特定装置およびプログラムに関する。 The invention localization method, a localization device, and a program.

センサを用いて人、物体または機械(Physical Entity: PE)の環境に関する位置及び動線を検出する動線測量についての技術が知られている。 People using the sensor, object or machine: techniques for position and flow line survey to detect the flow line related environment (Physical Entity PE) is known. 例えば、電磁場(EMF:Electromagnetic Field)を用いて屋内のスマートデバイスの位置及び動線を測量する技術が知られている。 For example, electromagnetic fields (EMF: Electromagnetic Field) technique for surveying the position and the flow line of the indoor smart devices using is known.

米国特許出願公開第2014/0286534号明細書 U.S. Patent Application Publication No. 2014/0286534 Pat

電磁場を用いて動線を測量する場合、電磁場の乱れ等により、必ずしも正確な測量ができるとは限らない。 When surveying a flow line using an electromagnetic field, the disturbance of an electromagnetic field or the like, can not always be accurate surveying.

また、例えばGPS(Global Positioning System)等を用いて位置及び動線を測量する場合、衛星のカバレッジの信頼できる受信が不十分であるために建物の屋内にあるPEに関しては十分に正確な検出結果が得られない場合がある。 Further, for example, GPS (Global Positioning System) When surveying the position and flow line with like, sufficiently accurate detection result with respect to PE reliable reception coverage of the satellite is indoors buildings due to insufficient there is a case that can not be obtained.
このように、個々の技術単独では限界があり、個々の技術を組み合わせてより正確な動線を測量することが求められる。 Thus, in the individual technologies alone is limited, it is required to survey a more accurate flow line combines the individual technologies.
1つの側面では、本発明は、動線測量の精度を向上させることを目的とする。 In one aspect, the present invention aims to improve the accuracy of flow line survey.

上記目的を達成するために、開示の位置特定方法が提供される。 To achieve the above object, the position specifying method of disclosure is provided. この位置特定方法は、デバイスの位置を特定する方法であり、コンピュータが、第1のデバイスが発する信号を検出可能な第2のデバイスの前記信号の検出の可否を受信し、第2のデバイスによる信号の検出状況に応じて演算を行うことにより第1および第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置を特定する。 The location method is a method of identifying the position of the device, the computer signals a first device emits receives whether the detection of the detectable second the signal of the device, by the second device identifying the position of the non-installed devices that are not installed in advance in a predetermined location of the first and second devices by performing calculation according to the detection status of the signal.

1態様では、動線測量の精度を向上させることができる。 In one embodiment, it is possible to improve the accuracy of the flow line survey.

実施の形態の測量システムを説明する図である。 It is a diagram illustrating a surveying system of an embodiment. 実施の形態の動線測量装置のハードウェア構成を示す図である。 It is a diagram showing a hardware configuration of the flow line surveying apparatus of the embodiment. 実施の形態のTDのハードウェア構成を示す図である。 It is a diagram showing a hardware configuration of the TD of the embodiment. 実施の形態のスマートデバイスのハードウェア構成を示す図である。 It is a diagram showing a hardware configuration of the smart device of the embodiment. 実施の形態の動線測量装置の機能を示すブロック図である。 Is a block diagram showing the function of the flow line surveying apparatus of the embodiment. スマートデバイスによる近距離無線通信信号の検知を説明する図である。 Is a diagram illustrating the detection of the short-range wireless communication signals according to the smart device. 近距離無線通信信号のRSSI値の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of the RSSI value of the short-range wireless communication signals. 実施の形態の動線測量装置の処理を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a process flow line surveying apparatus of the embodiment. 実施の形態の動線測量装置の処理を示すフローチャートである。 It is a flowchart showing a process flow line surveying apparatus of the embodiment. 制御部のノイズ除去処理を説明する図である。 It is a diagram illustrating a noise removal process of the controller. 三辺測量処理を説明する図である。 It is a diagram illustrating a trilateration process. EMFを用いた位置の特定方法の一例を説明する図である。 Is a diagram illustrating an example of how to locate using EMF. 方向距離測定処理を説明する図である。 Is a diagram illustrating the direction distance measurement process. 加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。 Is a flowchart illustrating the dead reckoning process to perform positioning by utilizing an acceleration sensor. 2次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算する処理の一例を説明する図である。 Is a diagram illustrating an example of a process of integrating calculate the value of the coordinates using two-dimensional Kalman filter.

以下、実施の形態の測量システムを、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, the surveying system according to the embodiment will be described in detail with reference to the drawings.
<実施の形態> <Embodiment>
図1は、実施の形態の測量システムを説明する図である。 Figure 1 is a diagram illustrating a surveying system of an embodiment.

第1の実施の形態の測量システム100は、複数のタイプの信号およびセンサ入力のアルゴリズム計算を用いた屋内および屋外の測位対象デバイスの動線を測量(Geospatial tracking)するシステムである。 Surveying system 100 of the first embodiment is a system for surveying (Geospatial tracking) the flow line of the indoor and outdoor positioning target device using the algorithm calculations of a plurality of types of signals and sensor inputs. この測量システム100は、タメコデバイス1と、スマートデバイス2と、動線測量装置3とを有している。 The survey system 100 includes a Tame co device 1, a smart device 2, and a flow line surveying device 3.

タメコデバイス(Tamecco Device:以下、「TD」と言う)1は、スマートデバイス2との間で近距離無線通信を実行するデバイスである。 Tame co device (Tamecco Device: hereinafter, referred to as "TD") 1 is a device for performing short-range wireless communication with the smart device 2. 近距離無線通信手段としては、例えば、iBeacon(登録商標)プロトコルに基づくBluetooth(登録商標)によるブロードキャスト通信手段等が挙げられる。 The short-range wireless communication means, for example, IBeacon (TM) broadcast communication means or the like by Bluetooth (registered trademark) based on the protocol and the like. TD1は、例えば、iBeacon(登録商標)信号を1秒に数回、半径数十メートル範囲にブロードキャスト発信する。 TD1, for example, IBeacon several times (registered trademark) signal to one second, broadcasts originating in a radius of several tens of meters range.

TD1は、iBeacon信号の発信に加え、またはiBeacon信号の代わりに単独で、iBeaconよりも発信頻度の高いBluetoothによるブロードキャスト配信(以下、「TBS:Tamecco Broadcast Signal」という。)を行う場合もある。 TD1, in addition to the transmission of IBeacon signal, or alone in place of IBeacon signal, broadcast distribution by Bluetooth high calling frequency than IBeacon (hereinafter. "TBS: Tamecco Broadcast Signal" hereinafter) is the case of performing also. TBSによる高頻度ブロードキャスト配信の場合、動線測量装置3がiBeaconよりも多くのRSSI値のデータポイントを取得できる為、動線測位の精度を上げることができる。 For high frequency broadcast distribution by TBS, since the flow line surveying apparatus 3 can obtain the data points of a number of RSSI values ​​than IBeacon, can improve the accuracy of the flow line positioning.

iBeaconとTBSはそれぞれ単独で活用できるが、本実施の形態のようにそれらが併用される場合には、スマートデバイス2はiBeacon信号の電波の強度は計測せず、TBSのRSSI値をスキャンし計測する。 Although iBeacon and TBS can be utilized singly, if they are used together as in this embodiment, the intensity of the radio wave of the smart device 2 iBeacon signal without measuring, scanning the RSSI value of TBS Measurement to. このようにiBeacon電波の検知を引き金としてTBSのスキャンを開始することにより、TBSを常時スキャンし続ける場合に比べ、バッテリーの消耗を抑制することができる。 By thus starting the scanning of TBS as trigger the detection of iBeacon wave, compared with the case of continuing to constantly scan the TBS, it is possible to suppress exhaustion of the battery. またこの併用のしくみは二段階認証としてシステム及び情報セキュリティ向上に活用することも可能である。 The mechanism of this combination is also possible to utilize the system and information security improved as a two-factor authentication. すなわち、小売店舗等での実施において、特定の店舗内あるいは店舗内の特定位置での滞在が検知された消費者に対してのみ、ポイントや優待等の販促コンテンツ配信が実施される場合があるが、前述のように1つの設置端末からの信号を検知した場合にのみもう一つの設置端末からの信号のスキャンを開始するメカニズムをもつことで、よりその場所に滞在した事実の信憑性およびシステム全体のセキュリティを向上させることが可能になる。 That is, in the implementation in a retail store or the like, there is a case where the stay in a particular position in a particular store or store only to consumers is detected, points or preferential such promotional content distribution is performed one installation only if it detects a signal from the terminal by having a mechanism to start scanning of the signal from another installation device, overall more facts stayed in place authenticity and system as described above it is possible to improve the security. 小売店舗以外でも、例えばデバイス保存した機密作業マニュアルを工場内特定の作業場所においてのみアクセス可能にしたい場合等にも、この2段階認証によりそのセキュリティを向上させることが可能である。 Besides the retail store, for example, only in such a case to be accessible in the device saved confidential work manual factory specific work location, it is possible to improve the security by the 2-step verification.

なお、iBeacon及びTBSのいずれも、Bluetooth4.0又はそれ以降のバージョンのBluetoothを採用した実施の形態であるが、それらへの言及はあくまで例示目的であり、本発明の範疇をBluetoothを採用した実施形態に限定するものではない。 Note that none of the iBeacon and TBS, is a form of embodiment employing a Bluetooth4.0 or later versions of Bluetooth, references to them are merely illustrative purposes, the scope of the present invention employs the Bluetooth implementation not limited to the form. 必要あれば、本発明による測位はWi-Fiシグナル等その他あらゆる近距離無線通信手段により実施することも考えられる。 If necessary, the positioning of the invention is also conceivable to implement the Wi-Fi signal, such as any other short range wireless communication means. 以下、TD1より検知される信号を「近距離無線通信信号」と記述する。 Hereinafter referred to as "short-range wireless communication signal" a signal detected from TD1.

図1は、ビルのフロアの一例を示している。 Figure 1 shows an example of a floor of a building. 実施の形態のフロア20は、クリーンルームであり、階段を上がって殺菌室を通り作業場に入場する。 Floor 20 of the embodiment is a clean room, the entrance to the street workshop the sterilization chamber up the stairs. 第1作業場21には作業台、加工機械、および棚が設置されている。 Worktable in the first work area 21, processing machinery, and shelving is installed. TD1は、所定の間隔でフロア20内に3つ配置されている。 TD1 is positioned three on the floor 20 at predetermined intervals. 1つのフロア内に配置されるTD1の数や、配置するTD1の間隔は、特に限定されない。 TD1 number of and which are arranged in one floor, interval TD1 placing is not particularly limited.

動線測量装置3は、図1に示すフロア20の左上の位置座標を(0,0)に設定し、各時刻におけるスマートデバイス2の特定した位置の座標をそれぞれ記憶することにより、スマートデバイス2を保持する作業者の動線を測量する。 Flow line surveying apparatus 3, by setting the position coordinates of the upper left of the floor 20 shown in FIG. 1 (0,0), respectively stores the specified position of the coordinates of the smart device 2 at each time, smart devices 2 surveying workers flow line for holding. これにより、作業者がフロア20内をどのように移動したのか、そして現在どこに位置するのかを把握することができる。 Thus, the operator what moves how the inside floor 20, and it is possible to grasp whether located where the current.

スマートデバイス2は、本実施の形態では人物が携帯するデバイスであり、動線測量装置3が位置を特定する対象のデバイスである。 Smart device 2 in this embodiment is a device that a person is mobile, a target device that the flow line surveying apparatus 3 to specify positions. スマートデバイス2としては、特に限定されないが、例えばスマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末、並びにその他ディスプレイを有さないGPSモジュールや近距離無線通信信号レシーバーが搭載されたデバイス等が挙げられる。 The smart device 2 is not particularly limited, for example smart phone, a tablet terminal, wearable devices, and other GPS module and the short-range wireless communication signal receiver having no display and the like equipped devices. なお、本実施の形態ではスマートデバイス2を人物が携帯するが、スマートデバイス2をショッピングカートや車、ショベルカー、フォークリフト、無人搬送車(Automatic Guided Vehicle)等、他のあらゆる有人又は無人の移動物に搭載し、位置及び動線測量を実施することも可能である。 Although the smart device 2 person carries in this embodiment, the smart devices 2 cart and cars, shovels, forklifts, AGV (Automatic Guided Vehicle), etc., other moving objects of any manned or unmanned it is also possible to mounted, carrying out the position and flow line surveying.

スマートデバイス2は、TD1が発信し、そのTD1への距離が近くなるにつれ強度が増す特性がある近距離無線通信信号のRSSI値を動線測量装置3に送信する機能を備えている。 Smart device 2 has a function of TD1 is originated, transmits the RSSI values ​​of the short-range wireless communication signal has a characteristic that the strength increases as the distance to the TD1 is close to the flow line surveying apparatus 3.

また、スマートデバイス2は、GPSに対応してGPS測位によるスマートデバイス2の位置情報を、図示しないネットワークを介して動線測量装置3に送信する機能を備えている。 Further, the smart device 2 has a function of transmitting the location information of the smart device 2 by the GPS positioning in correspondence with the GPS, the flow line surveying apparatus 3 via a network (not shown).
また、スマートデバイス2には、各種センサが内蔵されており、これら各種センサによる検出結果を動線測量装置3に送信する機能を備えている。 In addition, the smart device 2, various sensors are built, and a function of transmitting the detection result of these sensors to the flow line surveying apparatus 3.

動線測量装置(コンピュータ)3は、TD1より検出され、スマートデバイス2経由で送られてくるRSSI値や、センサの検出(検知)結果に基づき、スマートデバイス2の位置を特定する要素(RSSI値や、センサの検出結果)を選択する。 Flow line surveying device (computer) 3 is detected from TD1, and RSSI values ​​sent via a smart device 2, based on the detection (detection) result of the sensor element to locate the smart device 2 (RSSI value and the detection result of the sensor) is selected. そして、選択した要素を用いて動線を測量する。 Then, surveying the flow line with the selected element. なお、動線測量装置3の設置箇所は特に限定されない。 Incidentally, the installation locations of the flow line surveying apparatus 3 is not particularly limited.

具体的には、スマートデバイス2により近距離無線通信信号を検知できない場合は、動線測量装置3は、スマートデバイス2からのGPS測位結果を用いてスマートデバイス2の位置を推定する。 Specifically, when it is not possible to detect a short-range wireless communication signal by the smart device 2, the flow line surveying apparatus 3 estimates the position of the smart device 2 using GPS positioning result from the smart device 2.

スマートデバイス2によりTD1の近距離無線通信信号が検知できた場合は、動線測量装置3は、近距離無線通信信号の測位結果を用いてスマートデバイス2の位置を推定する。 If the smart device 2 short-range wireless communication signals TD1 could be detected, the flow line surveying apparatus 3 estimates the position of the smart device 2 using the positioning result of the short-range wireless communication signals.

近距離無線通信信号が検知できる場合、まず動線測量装置3は、スマートデバイス2から送られてくる信号に基づきスマートデバイス2が静止しているか移動しているか否かを判断する。 If it detected near field communication signals, first flow line surveying apparatus 3, the smart device 2 based on the signal transmitted from the smart device 2 determines whether moving or stationary. 動線測量装置3は、スマートデバイス2が静止している場合、または移動している場合それぞれの状況に応じて前述したセンサや近距離無線通信信号を用いてスマートデバイス2の位置を特定する。 Flow line surveying apparatus 3, when the smart device 2 is stationary, or to identify the position of the smart device 2 by using a sensor or a short-range wireless communication signal described above in accordance with each situation when you are moving.
以下、開示の測量システム100をより具体的に説明する。 Hereinafter, describing the survey system 100 disclosed in more detail.
図2は、実施の形態の動線測量装置のハードウェア構成を示す図である。 Figure 2 is a diagram showing a hardware configuration of the flow line surveying apparatus of the embodiment.

動線測量装置3は、CPU(Central Processing Unit)301によって装置全体が制御されている。 Flow line surveying apparatus 3, the entire device by CPU (Central Processing Unit) 301 is controlled. CPU301には、バス305を介してRAM(Random Access Memory)302と複数の周辺機器が接続されている。 The CPU 301, RAM via the bus 305 (Random Access Memory) 302 and a plurality of peripheral devices are connected.

RAM302は、動線測量装置3の主記憶装置として使用される。 RAM302 is used as a main storage device of the flow line surveying apparatus 3. RAM302には、CPU301に実行させるOS(Operating System)のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。 The RAM 302, or an application program OS to be executed by the CPU 301 (Operating System) is stored temporarily. また、RAM302には、CPU301による処理に使用する各種データが格納される。 Further, the RAM 302, various data used for processing by the CPU 301.
バス305には、ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)303、および通信インタフェース304が接続されている。 Bus 305, a hard disk drive (HDD: Hard Disk Drive) 303, and a communication interface 304 are connected.

ハードディスクドライブ303は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。 The hard disk drive 303 is a built-in disk writes and reads data magnetically. ハードディスクドライブ303は、動線測量装置3の二次記憶装置として使用される。 The hard disk drive 303 is used as a secondary storage device of the flow line surveying apparatus 3. ハードディスクドライブ303には、OSのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。 The hard disk drive 303, OS program, application programs, and various data. なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を使用することもできる。 As the secondary storage device, it is also possible to use a semiconductor memory device such as a flash memory.

通信インタフェース304は、ネットワーク50に接続されている。 Communication interface 304 is connected to the network 50. 通信インタフェース304は、ネットワーク50を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。 Communication interface 304 via the network 50, for transmitting and receiving data to and from another computer or communication equipment.
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。 With the hardware configuration described above, it is possible to realize the processing functions of the present embodiment.
図3は、実施の形態のTDのハードウェア構成を示す図である。 Figure 3 is a diagram showing a hardware configuration of the TD of the embodiment.
TD1は、CPU101によって装置全体が制御されている。 TD1 is entirely controlled by the CPU 101.
CPU101には、バス104を介して内蔵メモリ102と通信インタフェース103が接続されている。 The CPU 101, the communication interface 103 is connected to the built-in memory 102 via bus 104.

内蔵メモリ102は、TD1の主記憶装置として使用される。 Internal memory 102 is used as a main storage device TD1. 内蔵メモリ102には、TD1に近距離無線通信信号をブロードキャストさせるプログラムコードが格納される。 In the internal memory 102, a program code for broadcasting the short-range wireless communication signal TD1 is stored. なお、内蔵メモリ102としては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。 As the internal memory 102, a semiconductor memory device such as a flash memory and the like for example.

通信インタフェース103は、TBS又はiBeacon(登録商標)プロトコルに基づくBluetooth(登録商標)4.0以上の信号及びWi-Fi信号等に例示される、近距離無線通信信号用のブロードキャスタとして機能するハードウェアである。 Communication interface 103 is illustrated in TBS or IBeacon (registered trademark) based protocol Bluetooth (registered trademark) 4.0 or more signals and Wi-Fi signals, etc., function as broadcaster for short distance wireless communication signals Hard it is a hardware.
図4は、実施の形態のスマートデバイスのハードウェア構成を示す図である。 Figure 4 is a diagram showing a hardware configuration of the smart device of the embodiment.
スマートデバイス2は、CPU201によって装置全体が制御されている。 Smart device 2, entirely controlled by the CPU 201.
CPU201には、バス209を介してRAM202と複数の周辺機器が接続されている。 CPU201 in via the bus 209 RAM202 and a plurality of peripheral devices are connected.

RAM202は、スマートデバイス2の主記憶装置として使用される。 RAM202 is used as a main memory of the smart device 2. RAM202には、CPU201に実行させるOSのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。 The RAM202, at least a portion of the OS program and application programs to be executed by the CPU201 is temporarily stored. OSとしては、Linux(登録商標)、iOS(登録商標)、Android(登録商標)OS等が挙げられる。 The OS, Linux (registered trademark), iOS (registered trademark), Android (registered trademark) OS, and the like.
また、RAM202には、CPU201による処理に使用する各種データが格納される。 Further, the RAM202, stores various data used for processing by the CPU 201.

バス209には、内蔵メモリ203、グラフィック処理装置204、入力インタフェース205、通信インタフェース206、各種センサ207、およびGPSモジュール208が接続されている。 Bus 209, internal memory 203, a graphics processor 204, an input interface 205, communication interface 206, various sensors 207 and the GPS module 208, are connected.

内蔵メモリ203は、データの書き込みおよび読み出しを行う。 Internal memory 203 writes and reads data. 内蔵メモリ203は、スマートデバイス2の二次記憶装置として使用される。 Internal memory 203 is used as a secondary storage device of the smart device 2. 内蔵メモリ203には、OSのプログラム、スマートデバイス2の位置を追跡させるアプリケーション(以下、「動線測量アプリケーション」と言う。)のプログラム、および各種データが格納される。 In the internal memory 203, OS program, application to track the position of the smart device 2 (hereinafter, referred to as "flow line surveying applications".) Program, and various data. なお、内蔵メモリとしては、例えばフラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。 As the built-in memory, a semiconductor memory device such as a flash memory and the like for example.

グラフィック処理装置204には、ディスプレイ204aが接続されている。 The graphics processing unit 204, a display 204a is connected. グラフィック処理装置204は、CPU201からの命令に従って、画像をディスプレイ204aの画面に表示させる。 The graphics processor 204 in accordance with an instruction from the CPU 201, and displays images on the screen of the display 204a. ディスプレイ204aとしては、液晶表示装置等が挙げられる。 The display 204a, a liquid crystal display device, and the like. また、ディスプレイ204aは、タッチパネル機能も備えている。 In addition, the display 204a is also provided with a touch panel function. ディスプレイ204aおよびタッチパネル機能は、設けられていなくてもよい。 Display 204a and the touch panel function may not be provided.

入力インタフェース205は、ディスプレイ204aおよび入力ボタン205に接続されている。 Input interface 205 is connected to a display 204a and input buttons 205. 入力インタフェース205は、入力ボタン205aやディスプレイ204aのタッチパネルから送られてくる信号をCPU201に送信する。 Input interface 205 transmits a signal sent from the touch panel of the input buttons 205a and display 204a to CPU 201.
通信インタフェース206aは、例えば、前述したBluetooth4.0以上のプロトコル仕様のハードウェアを備えている。 Communication interface 206a may, for example, a hardware Bluetooth4.0 more protocol specification mentioned above.

通信インタフェース206bは、ネットワーク50に接続されている。 Communication interface 206b is connected to the network 50. 通信インタフェース206bは、ネットワーク50を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータを送受信する。 Communication interface 206b via the network 50, for transmitting and receiving data to and from another computer or communication equipment.

各種センサ207としては、磁力計(Magnetometer)207aと、ジャイロセンサ(Gyro sensor)207bと、加速度センサ(Accelerometer)207cがある。 The various sensors 207, there is a magnetometer (Magnetometer) 207a, and a gyro sensor (Gyro sensor) 207b, the acceleration sensor (Accelerometer) 207c.
GPSモジュール208は、GPS衛星からの電波を受信し、位置を計算する。 GPS module 208 receives signals from GPS satellites and calculate the position.
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。 With the hardware configuration described above, it is possible to realize the processing functions of the present embodiment.
図2に示すようなハードウェア構成の動線測量装置3内には、以下のような機能が設けられる。 The hardware configuration flow line surveying apparatus 3 as shown in FIG. 2, following functions are provided.
図5は、実施の形態の動線測量装置の機能を示すブロック図である。 Figure 5 is a block diagram showing the function of the flow line surveying apparatus of the embodiment.
動線測量装置3は、記憶部31と受信部32と制御部33とを有している。 Flow line surveying apparatus 3 includes a storage unit 31 and receiving unit 32 and a controller 33.

記憶部31は、受信部32が受信したデータや制御部33の処理結果のデータ(例えば、所定時刻におけるスマートデバイス2の現在位置座標(以下、「位置座標データ」とも言う))等、種々のデータを記憶する。 Storage unit 31, the processing result of the data reception unit 32 has received the data and the control unit 33 (e.g., current location coordinates of the smart device 2 at a predetermined time (hereinafter, referred to as "position data")), etc., various and stores the data.
受信部32は、スマートデバイス2から送られてくるデータを受信する。 Receiving unit 32 receives the data sent from the smart device 2.
図6は、スマートデバイスによる近距離無線通信信号の検知を説明する図である。 Figure 6 is a diagram for explaining the detection of the short-range wireless communication signals according to the smart device.
以下の説明では、3つのTD1それぞれを区別するため、3つのTD1それぞれに便宜的にTD1a、TD1b、TD1cと異なる符号を付す。 In the following description, to distinguish each of the three TD1, subjected convenience TD1a, TD1b, different codes and TD1c three TD1 respectively.
TD1a、TD1b、TD1cは、所定時間毎に近距離無線通信信号発信を行う。 TD1a, TD1b, TD1c performs short-range wireless communication signals originating at each predetermined time.
図7は、近距離無線通信信号のRSSIの値の一例を示す図である。 Figure 7 is a diagram showing an example of RSSI values ​​of short-range wireless communication signals.
図7に示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は、近距離無線通信信号の強度を示している。 The horizontal axis of the graph shown in FIG. 7 indicates time and the vertical axis indicates the intensity of the short-range wireless communication signals.
本実施の形態では受信部32は、各TD1a、1b、1cが発する近距離無線通信信号の強度を示すRSSI値を秒毎に複数の値を受信する。 Receiving unit 32 in the present embodiment, each TD1a, 1b, 1c receives multiple values ​​RSSI values ​​indicating the strength of the short range wireless communication signal for every second that emits.
再び図5に戻って説明する。 Referring back to FIG. 5 again.
制御部33は、受信部32が受信した近距離無線通信信号に基づき、スマートデバイス2の位置を特定する。 Control unit 33, based on the short-range wireless communication signal receiver 32 has received, to identify the position of the smart device 2. 特定方法は、大きく分けて、以下の4つがある。 Specific method is mainly the following There are four.
(1)第1パターン→静止パターン (2)第1パターン→移動パターン (3)第2パターン→静止パターン (4)第2パターン→移動パターン ここで、第1パターンは、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのいずれの近距離無線通信信号も検出できなかった場合である。 (1) where the first pattern → stationary pattern (2) the first pattern → movement pattern (3) second pattern → static pattern (4) second pattern → movement pattern, the first pattern, the smart device 2 TD1a, 1b, any short-range wireless communication signal 1c is also a case where not detected.
第2パターンは、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのうち、少なくとも1つの近距離無線通信信号を検出できた場合である。 The second pattern, the smart device 2 TD1a, 1b, among 1c, a case could be detected at least one short-range wireless communication signals.

静止パターンは、スマートデバイス2が備える各種センサの検出結果により制御部33が、スマートデバイス2が静止していると判断した場合である。 Stationary pattern, the control unit 33 by detection results of various sensors smart device 2 is provided in a case it is determined that the smart device 2 is stationary. 移動パターンは、スマートデバイス2が移動していると判断した場合である。 Movement pattern is a case where it is determined that the smart device 2 is moving.
制御部33は、それぞれのパターンに応じた処理を実行することにより、スマートデバイス2の位置を特定する精度を高めている。 Control unit 33 executes the processes corresponding to the respective patterns, to enhance the accuracy of locating the smart device 2. 以下、簡単に説明する。 It will be briefly described below.
第1パターン→静止パターンの場合、制御部33は、GPS機能を用いてスマートデバイス2の位置情報を取得する。 If the first pattern → stationary pattern, the control unit 33 acquires position information of the smart device 2 using the GPS function.
次に、制御部33は、スマートデバイス2の位置情報をGPS座標からxy座標に変換し、記憶部31に記憶する。 Next, the control unit 33 converts the location information of the smart device 2 from GPS coordinates to xy coordinates in the storage unit 31.
次に、制御部33は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。 Next, the control unit 33 measures the specific position coordinates of the field pattern.

制御部33は、EMF上特定できればEMFにより測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。 Control unit 33 determines position coordinates positioning by EMF if particular on EMF and the current position of the smart device 2. 特定できない場合はGPSにより測位した位置座標を演算のうえスマートデバイス2の現在位置と判断する。 If you can not determine to determine the position coordinates positioning by GPS and the current position of the top of computation smart device 2.
第1パターン→移動パターンの場合、制御部33は、GPS機能を用いてスマートデバイス2の位置情報を取得する。 If the first pattern → movement pattern, the control unit 33 acquires position information of the smart device 2 using the GPS function.
次に、制御部33は、スマートデバイス2の位置情報をGPS座標からxy座標に変換し、記憶部31に記憶する。 Next, the control unit 33 converts the location information of the smart device 2 from GPS coordinates to xy coordinates in the storage unit 31.

制御部33は、スマートデバイス2から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス2が移動した方角と距離を測位する。 Control unit 33, the smart device 2 is positioning the direction and distance traveled using the values ​​of the sensor to be extracted from the smart device 2. 制御部33は、測位により得られた移動した方角と距離を、記憶部31に記憶されている直近のスマートデバイス2のxy座標に適用し移動した位置を算出しつつ、現時点のGPS座標も参照して演算したうえでスマートデバイス2の現在位置座標を決定する。 Control unit 33, the direction and distance traveled obtained by positioning, while calculating the applied moving position in the immediate vicinity of the xy coordinates of the smart device 2 stored in the storage unit 31, see also GPS coordinates of current to determine the current position coordinates of the smart device 2 in terms of the operation.
第2パターン→静止パターンの場合、制御部33は、近距離無線通信信号のRSSI値測位結果に基づき、位置座標を推定する。 If the second pattern → stationary pattern, the control unit 33, based on the RSSI value positioning result of the short-range wireless communications signals, to estimate the position coordinates.
次に、制御部33は、電磁場パターン上の具体的位置座標を測位する。 Next, the control unit 33 measures the specific position coordinates of the field pattern.

制御部33は、EMF上特定できればEMFにより測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。 Control unit 33 determines position coordinates positioning by EMF if particular on EMF and the current position of the smart device 2. 特定できない場合は近距離無線通信信号により測位した位置座標をスマートデバイス2の現在位置と判断する。 If you can not determine to determine the position coordinates positioning via near field communication signals between the current position of the smart device 2.
第2パターン→移動パターンの場合、制御部33は、近距離無線通信信号のRSSI値測位結果に基づき、位置座標を演算する。 If the second pattern → movement pattern, the control unit 33, based on the RSSI value positioning result of the short-range wireless communication signal, and calculates the position coordinates.

制御部33は、スマートデバイス2から抽出するセンサの値を用いてスマートデバイス2が移動した方角と距離を測位する。 Control unit 33, the smart device 2 is positioning the direction and distance traveled using the values ​​of the sensor to be extracted from the smart device 2. 制御部33は、測位により得られた移動した方角と距離を、演算した位置座標に適用してスマートデバイス2の現在位置座標を決定する。 Control unit 33, the moved direction and the distance obtained by the positioning, determining a current location coordinates of the smart device 2 applied on the calculated position coordinate.
次に、前述した動線測量装置3の処理を、フローチャートを用いて詳しく説明する。 Next, the processing of the flow line surveying apparatus 3 described above will be described in detail with reference to flowcharts.

図8および図9は、実施の形態の動線測量装置の処理を示すフローチャートである。 8 and 9 are flowcharts showing the processing of the flow line surveying apparatus of the embodiment. なお、以下のフローチャートの処理の順序は一例であり、図示の順序に限定されない。 Note that the order of processing of the following flow chart is an example and is not limited to the illustrated order.

[ステップS1] 受信部32は、TD1a、TD1b、TD1cが発する近距離無線通信信号をスマートデバイス2経由で所定時間毎に受信する処理を実行する。 [Step S1] receiving unit 32 executes TD1a, TD1b, a process of receiving at a predetermined time interval short-range wireless communication signals through a smart device 2 TD1c emitted.

[ステップS2] 制御部33は、受信部32を介してスマートデバイス2が、TD1a、TD1b、TD1cの少なくとも1つからの近距離無線通信信号を検知できたか否かを判断し、その結果を記憶部31に記憶する。 [Step S2] The control unit 33, the smart device 2 via the receiving unit 32, TD1a, TD1b, determines whether or not detected from at least one of the short-range wireless communication signal TD1c, stores the result It is stored in the part 31. スマートデバイス2が、TD1a、1b、1cのいずれからの近距離無線通信信号も検知できない場合、すなわち前述した第1パターンの場合(ステップS2のNo)、ステップS3に遷移する。 Smart device 2 transits TD1a, 1b, if not even detect the short-range wireless communication signals from either 1c, that is, when the first pattern described above (No in step S2), the step S3. スマートデバイス2が、TD1a、1b、1cの少なくとも1つからの近距離無線通信信号を検知できた場合、すなわち前述した第2パターンの場合(ステップS2のYes)、ステップS5に遷移する。 Smart device 2 transits TD1a, 1b, when can detect at least from one short-range wireless communication signal 1c, that is, when the second pattern described above (Yes in step S2), to step S5.
[ステップS3] 制御部33は、スマートデバイス2からGPS信号を受信する。 [Step S3] The control unit 33 receives a GPS signal from the smart device 2. その後、ステップS4に遷移する。 Then, the process proceeds to step S4.
[ステップS4] 制御部33は、ステップS3にて受信したGPS信号の結果を位置座標(x,y)に変換する。 [Step S4] the control unit 33 converts the result of the GPS signal received by the step S3 to the position coordinates (x, y). その後、ステップS11に遷移する。 Then, the process proceeds to step S11.

[ステップS5] スマートデバイス2は、近距離無線通信信号を受信する。 [Step S5] Smart device 2 receives the short-range wireless communication signals. 制御部33は、スマートデバイス2が受信した近距離無線通信信号のRSSI値を取得する。 Control unit 33 acquires the RSSI value of the short-range wireless communication signal smart device 2 has received. その後、ステップS6に遷移する。 Then, the process proceeds to step S6.

[ステップS6] 制御部33は、RSSI値のノイズを低減する処理を実行する。 [Step S6] The control unit 33 executes the processing for reducing the noise of the RSSI value. 具体的には、制御部33は、明らかに無効な値(0等)を除去する。 Specifically, the control unit 33 removes obviously invalid (0, etc.). そして、階数が複数階の建物の動線測量の際には、各階のTD1の近距離無線通信信号パターンを事前に記憶しておくことにより、制御部33は、スマートデバイス2が位置する階を判断し、他の階の近距離無線通信信号によるRSSI値を取り除く処理を実行する。 Then, when the rank of the multi-storey flow line survey of the building, by storing the short-range wireless communication signal pattern of each floor TD1 advance, the control unit 33, the floor of the smart device 2 is located determined, it executes a process of removing the RSSI value by the short-range wireless communication signals other floors. その後、ステップS6aに遷移する。 Then, the process proceeds to step S6a.

[ステップS6a] この時点において、制御部33は、ノイズ除去後で分析対象のRSSI値と、予め設定された閾値とを対比する。 In Step S6a] this time, the control unit 33, comparing the RSSI value of the analyte after noise removal, with a preset threshold. ノイズ除去後で分析対象のRSSI値が予め設定された閾値よりも小さい場合(ステップS6aのYes)、スマートデバイス2がTD1a、1b、1cのいずれからも近距離無線通信信号を検知できなかったものとみなし、ステップS3に遷移する。 If the RSSI value of the analyte after the noise removal is less than a preset threshold (Yes in step S6a), which smart device 2 can not be detected TD1a, 1b, the short-range wireless communication signals from either 1c and regarded, the process proceeds to step S3. 一方で閾値が設定されていないか、或いはRSSI値が閾値よりも大きい場合(ステップS6aのNo)、ステップS7に遷移する。 On the other hand it does not set threshold, or if the RSSI value is greater than the threshold value (No in step S6a), the process proceeds to a step S7.

[ステップS7] 制御部33は、荷重移動平均処理(Weighted Moving Average)により追加的にRSSI値のノイズを減らす(以下、「フィルタ処理済RSSI値」という)。 [Step S7] The control unit 33 additionally reduce noise of the RSSI value by a load moving average (Weighted Moving Average) (hereinafter, referred to as "the filtered RSSI value"). その後、ステップS8に遷移する。 Then, the process proceeds to step S8.
図10は、制御部のノイズ除去処理を説明する図である。 Figure 10 is a diagram for explaining the noise removal processing of the control unit.
図10は、1つの近距離無線通信信号に対し、ノイズ除去を実行している例を示している。 10, for one short-range wireless communications signals, an example in which running noise removal.

図10中、sig1が、受信部32が受信した生信号であり、sig2が、制御部33がステップS6において実行したノイズ除去処理結果の信号を示している。 In Figure 10, sig1 is a raw signal receiving unit 32 has received, sig2 is, the control unit 33 indicates a signal of the noise reduction processing results executed in step S6.
再び図8に戻って説明する。 Referring back to FIG. 8 again.

[ステップS8] 制御部33は、スマートデバイス2に近接しているTD1の数(スマートデバイス2が近距離無線通信信号を検知できたTD1の数)に応じた位置測定処理を実行する。 [Step S8] The control unit 33 executes a position measuring process according to the number of TD1 in proximity to the smart device 2 (the number of TD1 smart device 2 is able to detect the short-range wireless communication signals).

具体的には、制御部33は、スマートデバイス2がフィルタ処理済RSSI値を検知できるTD1の数が3つ以上の場合(ステップS8の3〜)、ステップS9に遷移する。 Specifically, the control unit 33, when the number of TD1 smart device 2 can detect the Filtered RSSI value is more than three (3 in step S8), and the process proceeds to a step S9. スマートデバイス2がフィルタ処理済RSSI値を検知できるTD1の数が2つ以下の場合(ステップS8の〜2)、ステップS1に遷移し、ステップS1以降の処理を引き続き実行する。 If the number of TD1 smart device 2 can detect the Filtered RSSI value is 2 or less (to 2 in step S8), and shifts to step S1, it continues to perform the processing on and after Step S1.
[ステップS9] 制御部33は、以下の処理方法により、RSSI値を(スマートデバイス2と各該当TD1間の)距離(m)に変換する。 [Step S9] The control unit 33, by the following treatment method, to convert the RSSI value into (and smart device 2 between each applicable TD1) distance (m).
具体的には以下の処理を行う。 Specifically, the following process.
R=フィルタ処理済RSSI値 S=予め定義されたシグナル受信強度 P=予め定義された伝播数値 とすると、 When R = Filtered RSSI value S = predefined signal reception intensity P = predefined propagation numerical,
距離=10^((R−S)/(−10.0*P)) Distance = 10 ^ ((R-S) / (- 10.0 * P))
と処理する。 Treatment with. その後、ステップS10に遷移する。 Then, the process proceeds to step S10.

[ステップS10] 制御部33は、LFTフィルタ処理(Least Funky Triangle Filter)、マルチ三辺測量処理(Multi Trilateration)、およびクラスタリング処理(Clustering)を用いてスマートデバイス2の位置座標を算出する。 [Step S10] The control unit 33, LFT filtering (Least Funky Triangle Filter), multi trilateration process (Multi Trilateration), and using the clustering processing (Clustering) calculating the position coordinates of the smart device 2. 以下、順番に説明する。 It will be described below in order.
<LFTフィルタ処理> <LFT filter processing>

制御部33は、フィルタ処理済RSSI値のうち、最も値が大きい順に5つのフィルタ処理済RSSI値を抽出する。 Control unit 33, out of the filtered RSSI value, to extract the most value is greater order five Filtered RSSI value. そして、それぞれのフィルタ処理済RSSI値(最も大きなフィルタ処理済RSSI値が検知されるTD#1〜TD#5(TD#1が最も値が大きい))に対応する既知の位置座標(x,y)を抽出する。 Then, each of the filtered RSSI value (the largest filter TD processed RSSI value is detected # 1~TD # 5 (TD # 1 most value is large)) known position coordinates corresponding to the (x, y ) is extracted. ここで、「#と数字の組み合わせ」は、TD1を区別するために便宜的に設定した識別子である。 Here, the "combination of # and the number" is an identifier that is set for convenience in order to distinguish the TD1.

制御部33は、最も大きいフィルタ処理済RSSI値が検知されるTDの順にペアを構成し、各TDの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近しているかを確認する。 Control unit 33 constitutes a pair in order of TD of the largest Filtered RSSI value is detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each TD, checks whether they are closest . 制御部33は、次の優先順位で確認する。 Control unit 33 checks in the following order.
TD#1⇔TD#2 TD # 1⇔TD # 2
TD#1⇔TD#3 TD # 1⇔TD # 3
TD#2⇔TD#3 TD # 2⇔TD # 3
TD#3⇔TD#4 TD # 3⇔TD # 4
TD#3⇔TD#5 TD # 3⇔TD # 5
TD#1⇔TD#4 TD # 1⇔TD # 4
TD#4⇔TD#5 TD # 4⇔TD # 5
TD#3⇔TD#5 TD # 3⇔TD # 5
TD#2⇔TD#5 TD # 2⇔TD # 5
TD#1⇔TD#5 TD # 1⇔TD # 5
上記の基準を満たす有効なTD1のペアが5つのTD1間で見つからない場合は、測定された新しいRSSI値を用いて上記処理を再実行する。 If a valid TD1 pair meeting the above criteria can not be found among the five TD1 re-executes the processing using the measured new RSSI value.

上記の基準を満たす有効なTD1のペア(かかるペアが複数認識できた場合にはそれぞれ)について、3番目のTDを見つける。 For valid TD1 pairs that meet the above criteria (respectively if such pairs could be multiple recognition), find the third TD. その際、TD1のペアを構成する2つのTDいずれかに最も近接しているTDで、そのペアと直を形成しないもののうちから、スマートデバイス2が最も強いフィルタ処理済RSSI値を検出したものを選択する。 At that time, the TD which is closest to either two TD constituting pairs TD1, from among those that do not form the pair and a straight line, which smart device 2 detects the strongest Filtered RSSI value to select. 制御部33は、結果として得られる3つのTD1のペアをマルチ三辺測量に使用する。 Controller 33 uses three TD1 pairs resulting in a multi-trilateration.
<マルチ三辺測量処理> <Multi trilateration processing>
制御部33は、LFTフィルタ処理によって識別された3つのTD1のペアのセット毎に、以下に示すマルチ三辺測量処理を実行する。 Control unit 33, for each set of three TD1 pairs identified by LFT filtering, performing multi trilateration process described below.
図11は、三辺測量処理を説明する図である。 Figure 11 is a diagram for explaining a trilateration process.
まず、制御部33は、スマートデバイス2の位置座標P1、P2、P3を定義する。 First, the control unit 33 defines the location coordinates P1, P2, P3 of the smart device 2.
P1:TD#1の位置に対応する位置座標(0,0) P1: position coordinates corresponding to the position of TD # 1 (0,0)
P2:TD#2の位置に対応する位置座標(d,0) P2: position coordinates corresponding to the position of TD # 2 (d, 0)
P3:TD#3の位置に対応する位置座標(i,j) P3: position coordinates corresponding to the position of TD # 3 (i, j)
次に、制御部33は、次式(1)により位置座標P1から位置座標P2の方向の単位ベクトルExを求める。 Next, the control unit 33 obtains a unit vector Ex direction coordinates P2 from the position coordinates P1 by the following equation (1).
Ex=(P2−P1)/||P2−P1||・・・(1) Ex = (P2-P1) / || P2-P1 || ··· (1)

次に、制御部33は、式(1)により求めた単位ベクトルExを次式(2)に代入して位置座標P1から位置座標P3までのベクトルのx成分の符号付きの大きさiを求める。 Next, the control unit 33 obtains the magnitude i of the signed x component of the vector from the position coordinates P1 unit vectors Ex and substituted into the following equation (2) obtained to a position coordinate P3 by the formula (1) .
i=Ex(P3−P1)・・・(2) i = Ex (P3-P1) ··· (2)
次に、制御部33は、y方向の単位ベクトルEyを次式(3)により求める。 Next, the control unit 33 is determined by the following equation (3) the unit vector Ey in the y direction.
Ey=(P3−P1−i・Ex)/||P3−P1−i・Ex||・・・(3) Ey = (P3-P1-i · Ex) / || P3-P1-i · Ex || ··· (3)
次に、制御部33は、位置座標P1と位置座標P2間の距離dを次式(4)により求める。 Next, the control unit 33 is determined by the following equation (4) the distance d between the position coordinates P2 and the position coordinates P1.
d=||P2−P1||・・・(4) d = || P2-P1 || ··· (4)
次に、制御部33は、位置座標P1から位置座標P3のy成分の符号付きの大きさjを次式(5)により求める。 Next, the control unit 33 is determined by the following equation signed magnitude j of the y component of the position coordinate P3 from the position coordinates P1 (5).
j=Ey・(P3−P1)・・・(5) j = Ey · (P3-P1) ··· (5)
次に、制御部33は、次式(6)、(7)によりスマートデバイス2のIn1(x,y)を求める。 Next, the control unit 33, the following equation (6), determine the In1 smart device 2 (x, y) by (7).
x=(t1 −r2 +d )/2・d・・・(6) x = (t1 2 -r2 2 + d 2) / 2 · d ··· (6)
y=(r1 −r3 +x +(x−i) +j )/(2・j)・・・(7) y = (r1 2 -r3 2 + x 2 + (x-i) 2 + j 2) / (2 · j) ··· (7)
<クラスタリング処理> <Clustering processing>
制御部33は、マルチ三角測量処理に起因する各座標間のユークリッド距離を計算する。 Control unit 33 calculates the Euclidean distances between the coordinates resulting from the multi-triangulation process.
お互いに最も近い点のペアを特定し、そのペアに最も近い第3の点を特定する。 Identify the closest point of the pair to each other, to identify a third point closest to the pair. 次に、制御部33は、特定した3点のx座標とy座標それぞれの平均値をとる。 Next, the control unit 33 takes the average value of the respective x and y coordinates of the specified three points.
制御部33は、その平均値(クラスタを表す結果の位置座標)を、マルチ三辺測量の位置座標として使用する。 Control unit 33, the average value (position coordinates of the result representing the cluster) is used as position coordinates of the multi-trilateration. その後、ステップS11に遷移する。 Then, the process proceeds to step S11.

[ステップS11] 制御部33は、スマートデバイス2が移動しているか否かを判断する。 [Step S11] The control unit 33, the smart device 2 determines whether or not moving. 具体的には、制御部33は、加速度センサ207cの検出結果に基づき以下の演算を実行する。 Specifically, the control unit 33 performs the following operation based on a detection result of the acceleration sensor 207c.

以下、スマートデバイス2のx軸方向の加速度を「Ax」、スマートデバイス2のy軸方向の加速度を「Ay」、スマートデバイス2のz軸方向の加速度を「Az」と定義する 加速度の大きさ|A|は、|A|=SQRT(Ax +Ay +Az )で求めることができる。 Hereinafter, the magnitude of the acceleration defining the x-axis direction of the acceleration of smart devices 2 and "Ax", "Ay" acceleration in the y-axis direction of the smart device 2, the z-axis direction of the acceleration of smart devices 2 "Az" | A | is, | A | = can be obtained by SQRT (Ax 2 + Ay 2 + Az 2).

そして、制御部33は、加速度Azが所定の定数Ac1より小さい場合、または、|A|が所定の定数Ac2より小さい場合、スマートデバイス2は静止しているものと判断する。 Then, the control unit 33, if the acceleration Az is a predetermined constant Ac1 smaller or, | A | if predetermined constant Ac2 smaller, the smart device 2 determines that stationary. 制御部33は、スマートデバイス2が静止していると判断した場合(静止パターン)、(ステップS11のYes)、ステップS12に遷移する。 Control unit 33, if it is determined that the smart device 2 is stationary (stationary pattern), a transition (Yes in step S11), and to step S12. スマートデバイス2が移動していると判断した場合(移動パターン)、(ステップS11のNo)、ステップS16に遷移する。 If the smart device 2 is determined to be moving (movement pattern), (No in step S11), and proceeds to step S16. 仮にスマートデバイス2が加速度センサを備えていない場合は、ステップS12に遷移する。 If the smart device 2 if not provided with an acceleration sensor, the process proceeds to a step S12.

[ステップS12] 制御部33は、ステップS4またはステップS10の処理により得られた位置座標に対し2次元カルマンフィルタ(2-D Kalman Filter)処理を行うことによりノイズを除去する(ノイズの除去を試みる)。 [Step S12] The control unit 33 (attempts to remove noise) to remove noise by performing a two-dimensional Kalman filter (2-D Kalman Filter) process on the obtained position coordinates by processing in step S4 or step S10 . ノイズを除去した位置座標をスマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)とする。 The position coordinates obtained by removing noise and provisional position coordinates of the smart device 2 (x1, y1). その後、ステップS13に遷移する。 Then, the process proceeds to step S13.

[ステップS13] 制御部33は、ステップS12の処理により得られたスマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)を地図に照らし合わせる。 [Step S13] The control unit 33 collates the provisional position coordinates of the smart device 2 obtained by the processing in step S12 the (x1, y1) on the map. 照らし合わせた結果、スマートデバイス2の暫定位置座標(x1,y1)が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、暫定位置座標(x1,y1)を現在位置候補に決定する。 Light combined result, provisional coordinates of the smart device 2 (x1, y1) is the case that corresponds to a position that may be present on the map, to determine the provisional position coordinates (x1, y1) in the current position candidate. スマートデバイス2の暫定位置座標が、地図上存在し得ない位置(例えば、壁の内部等の障害物)に該当する場合には、暫定位置からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標(x2,y2)を特定する。 Temporary position coordinates of the smart device 2, the position can not exist on the map (for example, an obstacle such as inside walls) if applicable, the closest position on the nearest edge of the invalid section from the provisional position to identify the coordinates (x2, y2). そして、制御部33は、特定した位置座標(x2,y2)をスマートデバイス2の現在位置候補に決定する。 Then, the control unit 33 determines the specified position coordinates (x2, y2) in the current position candidate of the smart device 2. その後、ステップS14に遷移する。 Then, the process proceeds to step S14.

[ステップS14] 制御部33は、各EMF測定結果がスマートデバイス2によって経験される電磁界(EMF)の大きさおよび方向の少なくとも1つを表す、EMF測定結果のセットを取得する。 [Step S14] The control unit 33, the EMF measurement represents at least one of the magnitude and direction of the electromagnetic field (EMF) experienced by the smart device 2, to obtain a set of EMF measurements. 制御部33は、EMF測定結果のセットに基づいて、EMF測定結果に対応し、スマートデバイス2の地理空間位置を表す、1つまたは複数の事前マッピング座標(x3,y3)を特定する処理を実行する。 Control unit 33, based on the set of EMF measurements, corresponding to EMF measurements represent the geospatial location of the smart device 2, one or executes a process of identifying a plurality of pre-mapping coordinates (x3, y3) to.
図12は、EMFを用いた位置の特定方法の一例を説明する図である。 Figure 12 is a diagram illustrating an example of how to locate using EMF.

図12は、ある時間に店内に入店したときや、退店したときのEMFの値の変化を示している。 12, when visiting the store on a time and shows a change in the EMF value when Closed. 制御部33が、入店時や退店時のEMFの波形のパターンを記憶部31に記憶しておく。 Control unit 33 stores the patterns of the EMF waveform during visiting time and leaves the store in the storage unit 31. そして、記憶部31に記憶した波形パターンと今回取得したEMFの波形のパターンを対比する。 Then, comparing the pattern of EMF waveform acquired and stored waveform pattern currently in the storage unit 31. そして、例えば今回取得したEMFの波形のパターンが、記憶部31に予め記憶しておいた入店時の波形パターンに一致(またはある程度の近似)すれば、制御部33は、スマートデバイス2が店舗の扉近傍に位置していると判断することができる。 Then, for example, the pattern of the currently obtained EMF waveform, if they match the waveform pattern during visiting stored in advance in the storage unit 31 (or some approximation), the control unit 33, the smart device 2 stores it can be determined that the located door neighborhood. 同様に、店舗内の所定位置毎の波形パターンを逐次記憶していき、これらの波形パターンと対比することで、スマートデバイス2の位置を特定することができる。 Similarly, we will store the waveform pattern for each predetermined position within the store sequentially by comparison with these waveform patterns, it is possible to specify the position of the smart device 2. また、波形パターンを逐次記憶していくことで、スマートデバイス2の位置を特定できる精度を高めることができる。 In addition, to continue to store the waveform patterns sequentially, it is possible to enhance the accuracy that can identify the location of smart devices 2.
再び図9に戻って説明する。 Referring back to FIG. 9 again.

仮にスマートデバイス2が磁力計を備えていない場合は、EMF測定結果に該当する事前マッピング座標(x3,y3)は存在しないとみなし、ステップS15に遷移する。 If the smart device 2 if not provided with a magnetometer, regarded as EMF measurements to the appropriate pre-mapping coordinates (x3, y3) is not present, the process proceeds to step S15. [ステップS15] 制御部33は、スマートデバイス2の現在位置を決定する。 [Step S15] The control unit 33 determines the current position of the smart device 2. 具体的には、EMFを使用した事前マッピング座標(x3,y3)を特定できれば、事前マッピング座標(x3,y3)をスマートデバイス2の現在の位置座標(x0,y0)に特定する。 Specifically, if a particular pre-mapping coordinates (x3, y3) using EMF, identifying pre-mapping coordinates (x3, y3) to the current position coordinates of the smart device 2 (x0, y0). 座標(x3,y3)を特定できなければ、ステップS13にて決定した現在位置候補をスマートデバイス2の現在の位置座標(x0,y0)に特定する。 If you can identify the coordinates (x3, y3), it identifies the current position candidates determined in the step S13 the current position coordinates of the smart device 2 (x0, y0). 制御部33は、特定した位置座標(x0,y0)をステップS1の測定時間とともに記憶部31に記憶する(位置座標データ)。 Control unit 33, the specific position the coordinates (x0, y0) as the storing in the storage unit 31 together with the measurement time in step S1 (position coordinate data). また、制御部33は、特定した位置座標をGPS座標に変換する。 The control unit 33 converts the specified position coordinate on the GPS coordinates. このGPS座標は、スマートデバイス2のディスプレイ204a等に表示することにより、利用者にスマートデバイス2の動線を示すことができる。 The GPS coordinates, by displaying on the display 204a or the like of the smart device 2 can show a flow line smart device 2 to the user. その後、図9の処理を終了する。 Thereafter, the process ends in FIG.

[ステップS16] 制御部33は、磁力計207a、ジャイロセンサ207b、および加速度センサ207cの測定値を取得する。 [Step S16] The control unit 33 acquires magnetometer 207a, gyroscope 207b, and the measured values ​​of the acceleration sensor 207c. 制御部33は、取得した値を使用してスマートデバイス2が移動した方向および距離を計算する方向距離測定処理を実行する。 Control unit 33 executes the direction distance measurement processing for calculating the direction and distance the smart device 2 has moved by using the obtained value.
図13は、方向距離測定処理を説明する図である。 Figure 13 is an explanatory diagram of an orientation distance measurement process.
方向の計算に際しては、制御部33は、次に説明する3つの優先順位に従う。 In the direction of the calculation, the control unit 33, then follow the three priorities described.

[ステップS16a] 制御部33は、スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモード(動線測量アプリケーションがスマートデバイス2の画面に表示されている状態)か否かを判断する。 [Step S16a] The control unit 33, flow line survey application smart device 2 determines whether the foreground mode (flow line survey application is displayed on the screen of the smart device 2). スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードである場合(ステップS16aのYes)、ステップS16bに遷移する。 If the flow line survey application smart device 2 is in foreground mode (Yes in step S16a), the process proceeds to a step S16b. スマートデバイス2の動線測量アプリケーションがフォアグラウンドモードではない場合(すなわち、バックグラウンドモード(アプリケーションが裏で動作しており、スマートデバイス2の画面に表示されていない状態(画面が暗くなっている状態も含む))である場合)(ステップS16aのNo)、ステップS16dに遷移する。 If the flow line survey application smart device 2 is not the foreground mode (i.e., has background mode (application running in the background, even state state (screen is dark which is not displayed on the screen of the smart device 2 If it is containing))) (No in step S16a), the process proceeds to a step S16d.

[ステップS16b] 制御部33は、スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能か否かを判断する。 [Step S16b] The control unit 33 has a function to check the compass direction neck direction of the gyro sensor and magnetometer smart device 2 determines whether available. スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能である場合(ステップS16bのYes)、ステップS16cに遷移する。 If the ability to check the compass direction neck direction of the gyro sensor and magnetometer smart device 2 is available (Yes in step S16b), the process proceeds to a step S16c. スマートデバイス2のジャイロセンサ及び磁力計による磁針向首方向を確認する機能が利用可能ではない場合(ステップS16bのNo)、ステップS16dに遷移する。 If the ability to check the compass direction neck direction of the gyro sensor and magnetometer smart device 2 is not available (No in step S16b), the process proceeds to a step S16d.

[ステップS16c] 制御部33は、スマートデバイス2の磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング(Magnetic Heading-based Dead-reckoning)処理を実行する。 [Step S16c] The control unit 33, a dead reckoning to perform positioning by utilizing compass direction neck direction function of the smart device 2 (Magnetic Heading-based Dead-reckoning) proceeding.
この手順は、後述する加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理と同じ手順である。 This procedure is the same procedure as dead reckoning process of throne by utilizing an acceleration sensor to be described later.

但し、加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理が加速度センサの値に基づいて計算するのに対し、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理が磁気方向のスマートデバイス2からの磁針向首方向データを使用するという点が異なる。 However, while the dead reckoning process of throne by utilizing an acceleration sensor is calculated based on the value of the acceleration sensor, the smart device 2 dead reckoning process is a magnetic direction to perform positioning by utilizing compass direction neck direction feature terms of use of the compass direction neck direction data is different.

そして、制御部33は、磁針向首方向機能を活用して測位を行うデッドレコニング処理により求めたスマートデバイス2の移動距離と方角を、直近のスマートデバイス2の静止位置に適用し、現在位置を測位する。 Then, the control unit 33, the moving distance and direction of the smart device 2 determined by the dead reckoning process to perform positioning by utilizing compass direction neck way function is applied to the rest position of the most recent smart device 2, the current position the positioning. その後、ステップS17に遷移する。 Then, the process proceeds to step S17.

[ステップS16d] 制御部33は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング(Accelerometer-based Dead-reckoning)処理を実行する。 [Step S16d] control unit 33 executes a dead reckoning (Accelerometer-based Dead-reckoning) processing to perform positioning by utilizing an acceleration sensor. 以下、詳述する。 It will be described in detail below.
図14は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。 Figure 14 is a flowchart for explaining the dead reckoning process to perform positioning by utilizing an acceleration sensor.

[ステップS16d1] 加速度センサ207cからx、y、zの値の時系列が与えられると、制御部33は、加速度センサ207cから取得したz方向の値のパターンに基づいてスマートデバイス2の所有者の歩数を時刻tの歩行ごとに特定する。 [Step S16d1] x from the acceleration sensor 207c, y, the time series of values ​​of z are given, the control unit 33, the owner of the smart device 2 based on the pattern of values ​​in the z-direction obtained from the acceleration sensor 207c to identify every walk of the number of steps time t. 具体的には、加速度センサ207cからスパイク(値の変動)があるときはステップS16d2に遷移する。 Specifically, when the acceleration sensor 207c is a spike (variation values) transitions to step S16d2.

[ステップS16d2] 制御部33は、時間範囲±Δtの場合、主成分分析(PCA)を使用して、その時間範囲の加速度センサのx軸方向およびy軸方向の値を渡すことによって、スマートデバイス2が移動している磁気方向を計算する。 [Step S16d2] The control unit 33, if the time range ± Delta] t, by using a principal component analysis (PCA), pass the value of x-axis and y-axis directions of the acceleration sensor of the time range, smart device 2 to calculate the magnetic direction is moving.

[ステップS16d3] 制御部33は、ステップS16d2で計算した磁気方向に向かって予測される歩幅(一例として、60cm)の推定幅によってスマートデバイス2の最近計算された位置をオフセットする。 [Step S16d3] The control unit 33 (as one example, 60cm) stride predicted toward the magnetic direction calculated in step S16d2 offsetting the recently calculated position of the smart device 2 by estimating the width of the.

[ステップS16d4] 制御部33は、スマートデバイス2の新しい位置を直近のスマートデバイス2の位置に適用し、最近計算された位置に設定する。 [Step S16d4] control unit 33 applies the new position of the smart device 2 to the position of the nearest smart device 2 is set to recently calculated position. その後、ステップS17に遷移する。 Then, the process proceeds to step S17.

なお、ステップS16d3においては、歩幅の推定幅によって、スマートデバイス2の最近計算された位置をオフセットした。 In the step S16d3, by estimating the width of the stride, offset recently calculated position of the smart device 2. しかし、距離の推定方法は、これに限定されず、トラッキング対象により異なる。 However, the method of estimating the distance is not limited thereto, it varies depending tracked. 例えば、無人搬送車の位置を測量する場合は、かかる無人搬送車の平均移動速度と時間軸を使って距離を推定することができる。 For example, to survey the position of the AGV can estimate the distance using the average moving speed and time axis of such AGV.
再び図9に戻って説明する。 Referring back to FIG. 9 again.

[ステップS17] 制御部33は、2次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算して現在位置候補(x4、y4)を算出する。 [Step S17] The control unit 33 calculates the current position candidate (x4, y4) integrates calculate the value of the coordinates using a two-dimensional Kalman filter. 具体的には、制御部33は、ステップS4またはステップS10の処理により得られた位置座標にステップS16の各デッドレコニング処理の結果を反映させることで決定した位置座標(Dx,Dy)を、カルマンフィルタのcontrol vector uに指定する。 Specifically, the control unit 33, the position coordinates determined by reflecting the result of each dead-reckoning process in step S16 the position coordinates obtained by the processing in step S4 or step S10 to (Dx, Dy), the Kalman filter specified in the control vector u. その後、ステップS18に遷移する。 Then, the process proceeds to step S18.
図15は、2次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算する処理の一例を説明する図である。 Figure 15 is a diagram illustrating an example of a process of integrating calculate the value of the coordinates using two-dimensional Kalman filter.
矩形の輪郭は、建物30を示している。 Rectangular outline illustrates the building 30. フロア20と同様に、建物30の左上を(0,0)とする座標が仮想的に設定されている。 Like the floor 20, the coordinates of the upper left corner of the building 30 (0,0) is virtually set.

図15中、動線d2は、RSSI値により算出した動線を示している。 In Figure 15, flow line d2 indicates the flow line calculated by RSSI value. 動線d3は、デッドレコニング処理により算出した動線を示している。 Flow line d3 represents the flow line calculated by dead reckoning process. 動線d1は、動線d2と動線d3を2次元カルマンフィルタを用いて統合計算処理した結果を示している。 Flow line d1 illustrates a flow line d2 and flow line d3 result of integrating calculation processing using a two-dimensional Kalman filter.
再び図9に戻って説明する。 Referring back to FIG. 9 again.

[ステップS18] 制御部33は、ステップS17の処理により得られたスマートデバイス2の現在位置候補(x4,y4)を地図に照らし合わせる。 [Step S18] The control unit 33 collates the current position candidate of the smart device 2 obtained by the processing in step S17 to (x4, y4) on a map. 照らし合わせた結果、スマートデバイス2の現在位置候補(x4,y4)が、地図上存在し得る位置に該当する場合には、現在位置候補(x4,y4)を現在位置に特定する。 Light combined result, the current position candidate of the smart device 2 (x4, y4) is, in the case corresponding to a position that may be present on the map identifies the current position candidate (x4, y4) in the current position. 地図上存在し得ない位置(例えば、壁の内部等の障害物)に該当する場合には、現在位置候補からその無効なセクションの最も近いエッジ上の最も近い位置座標(x5,y5)を現在位置に特定する。 Position can not exist on the map (for example, an obstacle such as inside walls) if applicable, the closest position coordinates on the nearest edge of the invalid section from the current position candidates (x5, y5) Current to identify the position. その後、ステップS19に遷移する。 Then, the process proceeds to step S19.

[ステップS19] 制御部33は、特定した位置座標をスマートデバイス2の現在位置に決定する。 [Step S19] The control unit 33 determines the specified position coordinate to the current position of the smart device 2. 制御部33は、ステップS18にて特定した位置座標を特定完了時刻とともに記憶部31に記憶する(位置座標データ)。 Control unit 33 stores in the storage unit 31 with a particular completion time a specified position coordinates at step S18 (position coordinate data). また、制御部33は、特定した位置座標をGPS座標に変換する。 The control unit 33 converts the specified position coordinate on the GPS coordinates. このGPS座標は、スマートデバイス2のディスプレイ204a等に表示することにより、利用者にスマートデバイス2の動線を示すことができる。 The GPS coordinates, by displaying on the display 204a or the like of the smart device 2 can show a flow line smart device 2 to the user. その後、図9の処理を終了する。 Thereafter, the process ends in FIG.

以上述べたように、測量システム100によれば、スマートデバイス2を経由して得られるデータに基づき、スマートデバイス2のその時の環境と動態につき判断し、それに応じて最適な要素を演算処理することで、最良な測位結果を抽出するようにした。 As described above, according to the survey system 100, based on data obtained via the smart device 2, it is determined per environment and dynamics at the time of the smart device 2, for processing an optimal element accordingly in, and to extract the best positioning results.

なお、本発明による演算処理の構成や順序は、図示のそれらに限定されない。 Note that the structure and order of operation processing according to the present invention is not limited to those illustrated. 本発明においては、非設置デバイスに最低限GPSモジュールおよび(Bluetooth・Wi-Fi等)近距離無線通信信号レシーバーのいずれかが搭載されている限り、スマートデバイス2の位置を高精度で特定することができる。 In the present invention, and the minimum GPS module in a non-placement device (Bluetooth · Wi-Fi, etc.) as long as any of the short-range wireless communication signal receiver is installed, to identify the position of the smart device 2 with high precision can. 加えて本実施の形態では、RSSI値、マグネチックフィールド入力、GPS座標、加速度計入力、デッドレコニング値、ジャイロスコープセンサ入力のセットを取得し、フローチャートにて説明したアルゴリズムを用いてスマートデバイス2の現在位置を計算し、スマートデバイス2の位置座標を決定した。 In this embodiment, in addition, RSSI value, magnetic field input, GPS coordinates, accelerometer input, dead reckoning values, to obtain a set of gyroscopes sensor inputs, the smart device 2 by using the algorithm described by the flow chart the current position is calculated, to determine the position coordinates of the smart device 2. これにより、スマートデバイス2の位置を特定する精度を向上させることができる。 Thus, it is possible to improve the accuracy of locating the smart device 2.

具体的には、動線測量装置3が、予め所定箇所に設置されたTD1が発する信号を検出可能なスマートデバイス2による信号の検出の可否を受信し、スマートデバイス2による信号の検出状況に応じて、スマートデバイス2の移動の有無をスマートデバイス2が備えるセンサの検出結果により判断し、信号の検出の可否と、スマートデバイス2の移動の有無に応じてスマートデバイス2の位置を特定する要素を選択し、選択した要素を用いて演算を行うことによりスマートデバイス2の位置を特定した。 Specifically, the flow line surveying apparatus 3 receives the propriety of detection in advance detectable smart device 2 according to signal the installed TD1 emitted signal at a predetermined location, according to the detection status of the signal by the smart devices 2 Te, it is determined by the detection result of the sensor with the presence or absence of movement of the smart device 2 smart device 2, and the possibility of signal detection, the elements to locate the smart device 2 in accordance with the presence or absence of movement of the smart device 2 selected, and specifies the position of the smart device 2 by performing calculation using the selected element.
これにより、RFIDチップ等を搭載した特殊で高価な電波設備を用いずとも、スマートデバイス2の位置を高精度かつ安価に特定することができる。 Accordingly, without using a special and expensive radio equipment equipped with RFID chip or the like, it is possible to specify the position of the smart device 2 with high precision and low cost.

以上、本発明の位置特定方法、位置特定装置およびプログラムを、図示の実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。 Above, the position specifying method of the present invention, the localization device and a program, has been described based on the illustrated embodiment, the present invention is not limited to this, each part configuration has the same function it can be replaced with any configuration. また、本発明に、他の任意の構成物や工程が付加されていてもよい。 Further, the present invention, any other component or step may be added. 例えば、スマートデバイス2が一定時間の間隔で静止し続けることが把握できている場合等、常時測量する必要がない場合は、TD1から発信される近距離無線通信信号のスキャン動作および動線測量装置3による計算の頻度を減らすことにより、消費電力を低減させることができる。 For example, like the case where the smart device 2 is be grasped to continue to rest at a predetermined time interval, when it is not necessary to survey all times, the scanning operation and the flow line surveying device near field communication signal transmitted from TD1 by reducing the frequency of calculation by 3, it is possible to reduce power consumption.

なお、動線測量装置3が行った処理が、複数の装置によって分散処理されるようにしてもよい。 The processing flow line surveying apparatus 3 is performed by, it may be processed in a distributed manner by a plurality of devices. 例えば、1つの装置が、各種センサにより検出された値を記憶しておき、他の装置が、その値を用いてスマートデバイス2の位置座標を特定してもよい。 For example, one device stores the detected values ​​by the sensors, other devices may specify the position coordinates of the smart device 2 using the value.

また、センサ関連のデータは測位対象である非設置端末から検出する必要があるものの、近距離無線通信信号については、TD1が発しスマートデバイス2がそれを受信するか、逆にスマートデバイス2が発しTD1がそれを受信するか、を一切問わない。 Although data of the sensor related is necessary to detect the non-installation terminals is positioning target, for short-range wireless communication signal, TD1 is whether the smart device 2 emits receives it, smart device 2 emits reversed TD1 is whether to receive it, does not matter at all. 従って、図示の実施の形態では、スマートデバイス2経由でTD1からの近距離無線通信信号の検知状況及びスマートデバイス2のセンサ検知結果が動線測量装置3に対し送信されたが、スマートデバイス2が発する近距離無線通信信号及びセンサの両方をTD1が検知し、TD1経由で動線測量装置3に対し送信してもよい。 Thus, in the embodiment shown, the short-range wireless communication signal detection status and sensor detection results of the smart device 2 from TD1 via smart device 2 is transmitted to the flow line surveying device 3, the smart device 2 both short-range wireless communication signal and the sensor emits TD1 detects may transmit to the flow line surveying apparatus 3 via TD1. TD1が複数存在する場合、各TD1の検知結果をひとつの任意のTD1に集約し処理を行ってもよい。 If TD1 there are a plurality, each TD1 detection results may be performed intensive processes into one arbitrary TD1 to.

さらに、動線測量装置3の処理の一部または全部をTD1又はスマートデバイス2が実行するようにしてもよい。 Furthermore, some or all of the processing of the flow line surveying apparatus 3 TD1 or smart device 2 may be executed. その場合、かかるデバイスから動線測量装置3へのデータ通信を省略でき、付随するデータ通信コストの削減が可能である。 In that case, from such devices can be omitted data communication to a flow line surveying apparatus 3, it is possible to reduce the attendant communication costs. その際、各TD1の位置座標は、処理を行うデバイスに記憶させるか或いは動線測量装置3から取得する。 At that time, the position coordinates of each TD1 acquires or stores the processing in the device for performing or from flow line surveying device 3.

また、予め算出された、または予め与えられたスマートデバイス2の位置座標(初期位置座標)を用いて、図8および図9にて説明した処理を実行するようにしてもよい。 Also, calculated in advance, or by using a pre-given smart devices 2 coordinates (initial coordinates) may be executing the processes described in FIGS.
初期位置座標の特定方法としては特に限定されないが、例えば、 No particular limitation is imposed on the specific method of the initial location coordinates, for example,
(1)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Trilateration アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。 (1) the most three by using the location coordinates of TD1 close, a method of identifying the initial position coordinates at Trilateration algorithm.
(2)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Triangulation アルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。 (2) the most three by using the location coordinates of TD1 close, a method of identifying the initial position coordinates at Triangulation algorithm.
(3)単純に、最も近いTD1の位置座標を初期位置情報とみなす方法。 (3) simply how the positional coordinates of the nearest TD1 regarded as initial position information.
(4)最も近い3つのTD1の位置座標が描く三角形内の適当な位置を選択し、その位置(例えば三角形の中央)を初期位置情報とみなす方法。 (4) Select the proper location of the nearest three in the triangle drawn by the position coordinates of TD1, a method of position (e.g., center of the triangle) is regarded as the initial position information.
等が挙げられる。 Etc. The.

本発明は、前述した各実施の形態のうちの、任意の2以上の構成(特徴)を組み合わせたものであってもよい。 The present invention, among the above-described embodiments, or may be a combination of arbitrary two or more configurations (features). たとえば、TD1を特定の屋内施設に1台のみ設置し、かかるTD1から検出されるRSSI値につきステップS6及びステップS7のフィルタ処理を単独で、又は組み合わせで実行することにより、一定の精度をもってスマートデバイス2が現在その施設の屋内にいるのか、あるいは屋外にいるのかを特定できる。 For example, by executing installed only one of TD1 to certain indoor locations, per RSSI value detected from such TD1 alone filtering step S6 and step S7, or in combination, a smart device with a certain accuracy 2 can be identified whether the current what are indoors of the facility, or of being outdoors. これに加えて、ステップS14のように予め記憶部31に記憶しておいたEMF波形パターンと対比することで、さらに位置特定精度を高めることが可能である。 In addition, by comparison with EMF waveform patterns stored in advance in the storage unit 31 as in step S14, it is possible to further enhance the localization accuracy. 連続滞在の概念を用いてさらに屋内滞在の事実を特定することも可能である。 It is also possible to further identify the fact indoor stay using the concept of continuous stay. すなわち、小売店舗等のセッティングにおいて、スマートデバイス2が、TD1から閾値内のフィルタ処理済みRSSI値を数分以上連続的に検知した場合、その期間屋外路上ではなく店内に滞在していたことを特定することが可能である。 That is, specified in the setting of such retail store, the smart device 2, which was staying from TD1 If the filtered RSSI value in the threshold value is continuously detected for more than a few minutes, the store rather than the period outside path it is possible to.

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。 The above processing functions can be realized by a computer. その場合、スマートデバイス2または動線測量装置3が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。 In this case, a program describing the processing contents of functions of the smart device 2 or flow line surveying apparatus 3 is provided. そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。 By executing the program on a computer, the processing functions are implemented on the computer. 処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。 The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等が挙げられる。 As the computer-readable recording medium, a magnetic storage device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory. 磁気記憶装置には、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ等が挙げられる。 The magnetic storage device, a hard disk drive, a flexible disk (FD), and magnetic tapes. 光ディスクには、DVD、DVD−RAM、CD−ROM/RW等が挙げられる。 On the optical disc, DVD, DVD-RAM, CD-ROM / RW, and the like. 光磁気記録媒体には、MO(Magneto-Optical disk)等が挙げられる。 Magneto-optical recording medium, MO (Magneto-Optical disk), and the like.

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体が販売される。 When the program is distributed, for example, DVD on which the program is recorded, portable recording media such as a CD-ROM. また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 Further, the program may be stored in a storage device of a server computer, via a network, it is also possible to transfer the program from the server computer to another computer.

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。 The computer executing the program, for example, a program or the program transferred from the server computer is a portable recording medium, a storage device of the computer. そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。 Then, the computer reads the program from the storage device, and performs processing in accordance with the program. なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer may read the program directly from the portable recording medium, it is also possible to execute processing in accordance with the program. また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 Further, the computer each time the program from a server computer connected via a network is transferred, can sequentially execute processing in accordance with the received program.

また、上記の処理機能の少なくとも一部を、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)等の電子回路で実現することもできる。 Further, at least a part of the processing functions, DSP (Digital Signal Processor), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), can also be realized by an electronic circuit such as a PLD (Programmable Logic Device).

1 TD 1 TD
2 スマートデバイス 3 動線測量装置 31 記憶部 32 受信部 33 制御部 100 測量システム 2 smart device 3 flow line surveying device 31 storage unit 32 receiving unit 33 control unit 100 surveying system

Claims (6)

  1. デバイスの位置を特定する位置特定方法において、 In the position specifying method for specifying a location of the device,
    コンピュータが、 Computer,
    第1のデバイスが発する信号を検出可能な第2のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第1および前記第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、 In response to the detection of the first device can detect the emitted signals a second of said signals by the device, non-installation that is not installed in advance in the predetermined portion of the first and the second device using the signal It calculates the position coordinates of the device,
    算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正するに際し、 Upon correcting the current position coordinates of the non-installation device calculated relative position coordinates of the past with the foreseen model,
    前記非設置デバイスが前記第2のデバイスであり、前記第2のデバイスの位置座標を算出する際に前記第1のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the second device, if present the first device has three or more when calculating the position coordinates of the second device,
    最も大きい前記信号の値が検出される前記第1のデバイスの順にペアを構成し、各前記第1のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第1のデバイスのペアを決定し、 To form a pair in the order of the first device that the value of the largest the signal is detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said first device, said they are closest first to determine the device of the pair,
    3番目の第1のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第1のデバイスのいずれかに最も近接している第1のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第1のデバイスを決定し、 As the third of the first device, the first device that is closest to one of the two first devices constituting the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a first device is a signal value,
    前記非設置デバイスが前記第1のデバイスであり、前記第1のデバイスの位置座標を算出する際に前記第2のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the first device, if present said second device has three or more when calculating the position coordinates of the first device,
    最も大きい前記信号の値が検出される前記第2のデバイスの順にペアを構成し、各前記第2のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第2のデバイスのペアを決定し、 The largest value of the signal to form a pair in the order of the second device to be detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said second device, said second they are closest to determine the device of the pair,
    3番目の第2のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第2のデバイスのいずれかに最も近接している第2のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第2のデバイスを決定する、 As the third second device, the second device that is closest to one of the two second devices comprising the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a second device is a signal value,
    ことを特徴とする位置特定方法。 Localization method, characterized in that.
  2. 前記信号はRSSI値であり、前記RSSI値に対してノイズ除去処理を行い、ノイズを除去したRSSI値を用いて前記非設置デバイスの位置座標を算出する請求項1に記載の位置特定方法。 Wherein the signal is a RSSI value, performs noise removal processing on the RSSI value, location method according to claim 1 for calculating the position coordinates of the non-installation device using the RSSI values ​​to remove noise.
  3. 前記予見モデルは2次元カルマンフィルタである請求項1または2に記載の位置特定方法。 Location method according to claim 1 or 2, wherein the foreseen model is a two-dimensional Kalman filter.
  4. 決定した3つの設置デバイス毎に、マルチ三辺測量処理を実行して前記非設置デバイスの位置座標を算出する際に、三辺測量処理に起因する各座標間のユークリッド距離を計算し、 For each determined three Installation device, when running multi trilateration process to calculate the position coordinates of the non-installation device, to calculate the Euclidean distances between the coordinates resulting from the trilateration process,
    計算結果のクラスター分布を参照して最も集中している場所を三辺測量の位置座標として使用する請求項1ないし3に記載の位置特定方法。 Location method according to claims 1 to 3 for use where reference to the cluster distribution calculation results are most concentrated as position coordinates of trilateration.
  5. デバイスの位置を特定するプログラムにおいて、 A program for identifying the position of the device,
    第1のデバイスが発する信号を検出可能な第2のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第1および前記第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、 In response to the detection of the first device can detect the emitted signals a second of said signals by the device, non-installation that is not installed in advance in the predetermined portion of the first and the second device using the signal It calculates the position coordinates of the device,
    算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正するに際し、 Upon correcting the current position coordinates of the non-installation device calculated relative position coordinates of the past with the foreseen model,
    前記非設置デバイスが前記第2のデバイスであり、前記第2のデバイスの位置座標を算出する際に前記第1のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the second device, if present the first device has three or more when calculating the position coordinates of the second device,
    最も大きい前記信号の値が検出される前記第1のデバイスの順にペアを構成し、各前記第1のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第1のデバイスのペアを決定し、 To form a pair in the order of the first device that the value of the largest the signal is detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said first device, said they are closest first to determine the device of the pair,
    3番目の第1のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第1のデバイスのいずれかに最も近接している第1のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第1のデバイスを決定し、 As the third of the first device, the first device that is closest to one of the two first devices constituting the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a first device is a signal value,
    前記非設置デバイスが前記第1のデバイスであり、前記第1のデバイスの位置座標を算出する際に前記第2のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the first device, if present said second device has three or more when calculating the position coordinates of the first device,
    最も大きい前記信号の値が検出される前記第2のデバイスの順にペアを構成し、各前記第2のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第2のデバイスのペアを決定し、 The largest value of the signal to form a pair in the order of the second device to be detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said second device, said second they are closest to determine the device of the pair,
    3番目の第2のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第2のデバイスのいずれかに最も近接している第2のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第2のデバイスを決定する、 As the third second device, the second device that is closest to one of the two second devices comprising the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a second device is a signal value,
    ことを特徴とするプログラム。 Program, characterized in that.
  6. デバイスの位置を特定する位置特定装置において、 In the localization device that identifies the position of the device,
    第1のデバイスが発する信号を検知可能な第2のデバイスからの前記信号を受信する受信部と、 A reception section that receives the signal from the second device capable of detecting a signal first device emitted,
    前記第2のデバイスによる前記信号の検出に応じて、前記信号を用いて前記第1および前記第2のデバイスのうち予め所定箇所に設置されていない非設置デバイスの位置座標を算出し、算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正する制御部と、 In response to the detection of the signal by the second device calculates the position coordinates of the non-installation devices that are not installed in advance in the predetermined portion of the first and the second device using the signals was calculated a control unit for correcting the current position coordinates of the non-installation device using the predictability model to the past coordinates,
    補正した前記非設置デバイスの位置座標を記憶する記憶部と、 A storage unit for storing the corrected position coordinates of the non-installation device,
    を有し、 Have,
    前記非設置デバイスが前記第2のデバイスであり、前記第2のデバイスの位置座標を算出する際に前記第1のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the second device, if present the first device has three or more when calculating the position coordinates of the second device,
    前記制御部は、最も大きい前記信号の値が検出される前記第1のデバイスの順にペアを構成し、各前記第1のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第1のデバイスのペアを決定し、 Wherein the control unit form a pair in the order of the first device that the value of the largest the signal is detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said first device, which is most determining the pair of the first device to close,
    3番目の第1のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第1のデバイスのいずれかに最も近接している第1のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第1のデバイスを決定し、 As the third of the first device, the first device that is closest to one of the two first devices constituting the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a first device is a signal value,
    前記非設置デバイスが前記第1のデバイスであり、前記第1のデバイスの位置座標を算出する際に前記第2のデバイスが3つ以上存在する場合、 The non-installation device is the first device, if present said second device has three or more when calculating the position coordinates of the first device,
    前記制御部は、最も大きい前記信号の値が検出される前記第2のデバイスの順にペアを構成し、各前記第2のデバイスの既知の物理的位置間のユークリッド距離に基づいて、それらが最も接近する前記第2のデバイスのペアを決定し、 Wherein the control unit form a pair in the order of the second device that the value of the largest the signal is detected, based on the Euclidean distance between the known physical location of each said second device, which is most determining pairs of the second device to close,
    3番目の第2のデバイスとして、前記ペアを構成する2つの第2のデバイスのいずれかに最も近接している第2のデバイスで、かつ、前記ペアと直線を形成しないもののうちから、最も強い信号値である第2のデバイスを決定する、 As the third second device, the second device that is closest to one of the two second devices comprising the pair, and, from among those that do not form the pair and straight, the strongest determining a second device is a signal value,
    ことを特徴とする位置特定装置。 Localization device, characterized in that.
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