JP6344165B2 - Electronic equipment and angular velocity information output program - Google Patents
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Description
本発明は、電子機器および角速度情報出力プログラムに関する。 The present invention relates to an electronic device and an angular velocity information output program.
近年、スマートフォンをはじめとするスマートデバイスが普及しており、GPS(Global Positioning System)による位置測位を用いて自律航法も行うデバイスも普及している。また、GPS信号が取得できない屋内においても、角速度センサと加速度センサを用いて自律航法を行うスマートデバイスが普及している。 In recent years, smart devices such as smartphones have become widespread, and devices that perform autonomous navigation using position measurement by GPS (Global Positioning System) are also widespread. In addition, smart devices that perform autonomous navigation using an angular velocity sensor and an acceleration sensor have become widespread even indoors where GPS signals cannot be acquired.
スマートデバイスに搭載されている小型の振動式角速度センサは、温度や経年変化等で変動する静的バイアス、振動等によって生ずるバイアス(以下、「動的バイアス」と表記する場合がある)によって誤差を生じる。このため、静的バイアスや動的バイアスを除去することが行われている。 The small vibratory angular velocity sensor installed in smart devices is error-prone due to a static bias that fluctuates due to temperature, aging, etc., or a bias caused by vibration (hereinafter sometimes referred to as “dynamic bias”). Arise. For this reason, removal of static bias and dynamic bias is performed.
例えば、加速度により静止を判断して、その時点での角速度センサの出力値を静的バイアス量として保存し、位置測定時に、角速度センサの出力値から静的バイアス量を除去する技術が知られている。また、カルマンフィルタに推定位置、実位置、加速度、角速度を入力して、上記動的バイアスを含む加速度センサの誤差や角速度センサの誤差を推定し続け、位置測定時に、推定した誤差を加速度センサや角速度センサの出力値から除去する技術が知られている。 For example, a technique is known in which stationary is determined by acceleration, the output value of the angular velocity sensor at that time is stored as a static bias amount, and the static bias amount is removed from the output value of the angular velocity sensor at the time of position measurement. Yes. Also, the estimated position, actual position, acceleration, and angular velocity are input to the Kalman filter, and the error of the acceleration sensor including the dynamic bias and the error of the angular velocity sensor are continuously estimated. A technique for removing from the output value of the sensor is known.
しかしながら、上記技術では、動的バイアス量を含む誤差の推定に時間がかかる。具体的には、スマートデバイスを所持するユーザが歩行、停止、移動のいずれの状態であるかを判定し、ユーザの状態に適したパラメータに随時切替えてから誤差の推定を行うので、推定の開始までに時間がかかる。また、誤差が推定されるまでに時間がかかることから、自律航法の精度も低下する。 However, in the above technique, it takes time to estimate an error including a dynamic bias amount. Specifically, it is determined whether the user who owns the smart device is walking, stopped, or moving, and the error is estimated after switching to a parameter suitable for the user's state at any time. It takes time. In addition, since it takes time until the error is estimated, the accuracy of autonomous navigation also decreases.
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、自律航法実行時の誤差推定にかかる時間を短縮することができる電子機器および角速度情報出力プログラムを提供することを目的とする。 The disclosed technology has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an electronic device and an angular velocity information output program capable of reducing the time required for error estimation during execution of autonomous navigation.
電子機器は、自律航法を実行する。電子機器は、前記電子機器の加速度が所定値未満の状態における前記電子機器の角速度である第1の角速度と、前記加速度が所定値以上の状態における前記電子機器の角速度から前記第1の角速度を除去した第2の角速度とを記憶する記憶部を有する。電子機器は、前記自律航法実行時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記所定値未満か否かを判定する判定部を有する。電子機器は、前記検出値が前記所定値未満と判定された場合、前記検出値から前記第1の角速度を除去し、前記検出値が前記所定値以上と判定された場合、前記検出値から前記第1の角速度および前記第2の角速度を除去する除去部を有する。 The electronic device performs autonomous navigation. The electronic device obtains the first angular velocity from the first angular velocity that is the angular velocity of the electronic device in a state where the acceleration of the electronic device is less than a predetermined value and the angular velocity of the electronic device that is in a state where the acceleration is greater than or equal to a predetermined value. The storage unit stores the removed second angular velocity. The electronic device includes a determination unit that determines whether or not a value detected by an angular velocity sensor that detects an angular velocity of the electronic device is less than the predetermined value when the autonomous navigation is performed. The electronic device removes the first angular velocity from the detected value when the detected value is determined to be less than the predetermined value, and from the detected value when the detected value is determined to be greater than or equal to the predetermined value. A removing unit configured to remove the first angular velocity and the second angular velocity;
1実施形態によれば、自律航法実行時の誤差推定にかかる時間を短縮することができる。 According to one embodiment, the time required for error estimation during execution of autonomous navigation can be reduced.
以下に、本願の開示する電子機器および角速度情報出力プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。 Embodiments of an electronic device and an angular velocity information output program disclosed in the present application will be described below in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiments.
[移動体端末の自律航法]
図1は、実施例1に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。図1に示す移動体端末1は、例えばスマートフォンや携帯電話などの電子機器である。この移動体端末1は、加速度や角速度を用いた自律航法を実行する。例えば、図1に示すように、移動体端末1は、移動体端末1を所持するユーザの歩行軌跡を検出して記録し、ユーザの現在位置を測定することができる。
[Autonomous navigation of mobile terminals]
FIG. 1 is a diagram for explaining autonomous navigation by a mobile terminal according to the first embodiment. A
移動体端末1が有する角速度センサは、一般的に、振動型ジャイロセンサであり、外部からの加速度によって角速度出力にバイアス成分(以下、動的バイアスと表記する場合がある)が現れる。この動的バイアスは、移動体端末1の静止時に現れるバイアス(以下、静的バイアスと表記する場合がある)とは量が異なる。動的バイアスの大きさは外部からの加速度に比例する。例えば、ユーザが胸ポケットに移動体端末1を入れた場合、動的バイアス量は小さく、移動体端末1をズボンポケットに入れた場合、動的バイアス量が大きくなる。移動体端末1は、この動的バイアス量を推定して排除して、自律航法の精度を向上させる。
The angular velocity sensor of the
具体的には、移動体端末1は、移動体端末の加速度が所定値未満の状態における移動体端末1の角速度である静的バイアス量と、加速度が所定値以上の状態における前記移動体端末の角速度から前記第1の角速度を除去した動的バイアス量を記憶する。そして、移動体端末1は、自律航法実行時に、移動体端末1の加速度が所定値未満か否かを判定する。その後、移動体端末1は、加速度が所定値未満と判定された場合、角速度センサによって測定された角速度から、予め記憶する静的バイアス量を除去する。また、移動体端末1は、加速度が所定値以上と判定された場合、角速度センサによって測定された角速度から動的バイアス量を除去する。
Specifically, the
つまり、移動体端末1は、静止状態時の静的バイアス量と歩行状態時の動的バイアス量を予め保持し、自律航法時に、移動体端末1の状態に適したバイアス量を選択して角速度を補正する。この結果、移動体端末1は、誤差推定にかかる時間を短縮することができる。
That is, the
[ハードウェア構成]
図2は、実施例1に係る移動体端末のハードウェア構成例を示す図である。図2に示すように、移動体端末1は、無線部2、オーディオ入出力部3、記憶部4、地磁気センサ5、加速度センサ6、角速度センサ7、タッチセンサ部8、表示部9、プロセッサ10を有する。
[Hardware configuration]
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the
無線部2は、アンテナ2aを介して、他の端末と無線通信を実行する回路等である。オーディオ入出力部3は、スピーカ3aから音声を出力し、マイク3bで集音された音声に対して各種処理を実行する回路等である。
The wireless unit 2 is a circuit or the like that performs wireless communication with other terminals via the antenna 2a. The audio input /
記憶部4は、プロセッサ10が実行するプログラムや各種データを記憶する記憶装置であり、例えばメモリやハードディスクなどである。地磁気センサ5は、地磁気を計測するセンサであり、計測した地磁気をプロセッサ10に入力する。
The
加速度センサ6は、移動体端末1の加速度(単位:m/s2、Gal、Gなど)を計測するセンサであり、計測した加速度をプロセッサ10に入力する。この加速度センサ6は、3軸センサであり、x、y、zの各軸の加速度を計測する。角速度センサ7は、移動体端末1の角速度(単位:dps)を計測するジャイロセンサであり、計測した角速度をプロセッサ10に入力する。この角速度センサ7は、3軸センサであり、x、y、zの各軸の角速度を計測する。
The
タッチセンサ部8は、ユーザの表示部9への操作を検出する回路等であり、表示部9は、各種情報を表示する表示装置である。例えば、タッチセンサ部8と表示部9とによって、タッチパネルなどを提供する。
The
プロセッサ10は、移動体端末1の全体を司る電子回路等であり、記憶部4に記憶されるプログラムを読み出して展開し、自律航法などの各種処理を実行する。
The
[機能構成]
図3は、実施例1に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。図3に示すように、移動体端末1は、静的バイアスDB11、動的バイアスDB12、判定部13、バイアス除去部14、自律航法機能部20を有する。
[Function configuration]
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 3, the
なお、静的バイアスDB11、動的バイアスDB12は、記憶部4などに保持されるデータベースである。判定部13、バイアス除去部14、自律航法機能部20は、プロセッサ10が有する電子回路の一部やプロセッサ10が実行するプロセスの一例である。
The static bias DB 11 and the
静的バイアスDB11は、静的バイアス量を記憶するデータベースである。具体的には、静的バイアスDB11は、移動体端末1の加速度が所定値未満の状態における移動体端末1の角速度を静的バイアス量として記憶する。すなわち、静的バイアスDB11は、停止時に角速度センサ7に生じる、3軸の各軸における静的バイアス量を予め記憶する。
The static bias DB 11 is a database that stores a static bias amount. Specifically, the static bias DB 11 stores the angular velocity of the
動的バイアスDB12は、動的バイアス量を記憶するデータベースである。具体的には、動的バイアスDB12は、移動体端末1の加速度が所定値以上の状態における移動体端末1の角速度から静的バイアス量を除去した後の角速度を、動的バイアス量として記憶する。すなわち、動的バイアスDB12は、振動等によって角速度センサ7に生じる、3軸の各軸における動的バイアス量を予め記憶する。
The
判定部13は、移動体端末1の状態を判定する処理部である。具体的には、判定部13は、加速度センサ6によって測定された加速度にしたがって、移動体端末1を所持するユーザが静止中、歩行中、その他のいずれの状態であるかを判定し、その判定結果をバイアス除去部14に出力する。
The
例えば、判定部13は、加速度センサ6が測定したx軸の加速度が0から閾値未満の範囲内の値である場合、静止中と判定する。また、判定部13は、加速度センサ6が測定したx軸の加速度が閾値以上の値である場合、歩行中と判定する。なお、状態判定に使用する加速度は、いずれでもよく、各軸の平均など任意に利用することができる。
For example, when the x-axis acceleration measured by the
バイアス除去部14は、移動体端末1の状態に応じたバイアス量を除去する処理部である。具体的には、バイアス除去部14は、判定部13によって静止中またはその他と判定された場合、静的バイアスDB11に記憶される静的バイアス量を読み出し、角速度センサ7が測定した角速度から、静的バイアス量を除去して、自律航法機能部20に出力する。
The bias removing unit 14 is a processing unit that removes a bias amount according to the state of the
また、バイアス除去部14は、判定部13によって歩行中と判定された場合、静的バイアスDB11に記憶される静的バイアス量と、動的バイアスDB12に記憶される動的バイアス量とを読み出す。そして、バイアス除去部14は、角速度センサ7が測定した角速度から、静的バイアス量および動的バイアス量を除去して、自律航法機能部20に出力する。
In addition, when the
自律航法機能部20は、自律航法を実行する処理部である。具体的には、自律航法機能部20は、バイアス除去部14から入力された、バイアス除去後の角速度を用いて、自律航法を実行する。すなわち、自律航法機能部20は、バイアス除去部14から入力された安定したジャイロを用いて、自律航法を実行することができる。 The autonomous navigation function unit 20 is a processing unit that executes autonomous navigation. Specifically, the autonomous navigation function unit 20 executes autonomous navigation using the angular velocity after the bias removal input from the bias removal unit 14. That is, the autonomous navigation function unit 20 can execute autonomous navigation using the stable gyro input from the bias removing unit 14.
例えば、自律航法機能部20は、バイアス除去後の角速度から移動体端末1の現在位置などを特定する。また、自律航法機能部20は、特定した現在位置を蓄積して、移動体端末1の軌跡を生成する。さらには、自律航法機能部20は、移動体端末1の移動距離、移動時間などを生成することもできる。
For example, the autonomous navigation function unit 20 specifies the current position of the
[処理の流れ]
図4は、実施例1に係る移動体端末が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図4に示すように、移動体端末1の自律航法が開始されると(S101:Yes)、加速度センサ6は、移動体端末1の加速度を測定する(S102)。続いて、角速度センサ7は、移動体端末1の角速度を測定する(S103)。
[Process flow]
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of processing executed by the mobile terminal according to the first embodiment. As shown in FIG. 4, when the autonomous navigation of the
その後、判定部13は、移動体端末1の加速度から、移動体端末1が歩行中であるかを判定する(S104)。そして、バイアス除去部14は、判定部13によって歩行中と判定された場合(S104:Yes)、角速度センサ7が測定した生の角速度から、静的バイアスDB11に記憶される静的バイアス量および動的バイアスDB12に記憶される動的バイアス量を除去する(S105)。
Thereafter, the
一方、バイアス除去部14は、判定部13によって歩行中ではないと判定された場合(S104:No)、S106を実行する。すなわち、バイアス除去部14は、移動体端末1が静止中または歩行中でも静止中でもないその他の状態と判定されると、角速度センサ7が測定した生の角速度から、静的バイアスDB11に記憶される静的バイアス量を除去する(S106)。
On the other hand, when it is determined by the
そして、バイアス除去部14は、S105またはS106で該当バイアスが除去された角速度を自律航法機能部20へ出力する(S107)。 Then, the bias removing unit 14 outputs the angular velocity from which the corresponding bias has been removed in S105 or S106 to the autonomous navigation function unit 20 (S107).
[効果]
上述したように、移動体端末1は、予め測定した静的バイアス量と動的バイアス量とを保持しておき、移動体端末1の状態に応じて、適切なバイアス量を選択して除去することができるので、自律航法実行時の誤差推定にかかる時間を短縮することができる。また、移動体端末1は、誤差推定にかかる時間を短縮できるので、自律航法の精度低下を抑制できる。
[effect]
As described above, the
ここで、従来の自律航法と実施例1に係る自律航法を比較する。図5は、静的バイアス量のみを除去する場合の自律航法を示す図である。図5に示すように、ユーザが歩行中、すなわち移動体端末1が移動中の場合、動的バイアスが発生し続けるが、静的バイアス量しか除去されない。その結果、移動体端末1の自律航法による軌跡は、動的バイアス量が累積され続けるので、ユーザの実際の軌跡である実軌跡と大きく異なる軌跡を生成する。
Here, the conventional autonomous navigation and the autonomous navigation according to the first embodiment are compared. FIG. 5 is a diagram illustrating autonomous navigation when only the static bias amount is removed. As shown in FIG. 5, when the user is walking, that is, when the
図6は、パラメータを切替えて動的バイアスを除去する場合の自律航法を示す図であり、バイアスの時間変化を示す。図6に示す例では、移動体端末1を保持するユーザが歩行、停止、歩行、停止、歩行を繰り返す。したがって、発生するバイアス量は、動的バイアス、静的バイアス、動的バイアス、静的バイアス、動的バイアスとなる。
FIG. 6 is a diagram showing the autonomous navigation in the case where the dynamic bias is removed by switching the parameter, and shows the time change of the bias. In the example shown in FIG. 6, the user holding the
ここで、移動体端末1は、動的バイアス用のパラメータを用いてバイアス量の削除を実行している状態で、移動体端末1が停止した場合、停止時用のパラメータを指定する。このとき、指定誤りや指定までに時間がかかると、実軌跡がまっすぐにも関わらず、自律航法の軌跡が曲がってしまう。また、移動体端末1は、移動体端末1が移動中であるにも関わらず、静的バイアス用のパラメータを用いてバイアス量の削除を実行していると、実軌跡がまっすぐにも関わらず、自律航法の軌跡が曲がってしまう。
Here, when the
これに対して、図7は、実施例1を用いた場合の自律航法を示す図であり、バイアスの時間変化を示す。図7に示すように、実施例1に係る移動体端末1は、移動体端末1を保持するユーザが歩行、停止、歩行、停止、歩行を繰り返した場合であっても、適切なバイアス量を即座に選択して除去することができる。このため、移動体端末1の自律航法による軌跡と、移動体端末1のユーザの実軌跡との誤差が小さくなり、移動体端末1は、信頼性の高い自律航法を実現できる。
On the other hand, FIG. 7 is a figure which shows the autonomous navigation at the time of using Example 1, and shows the time change of a bias. As shown in FIG. 7, the
ところで、実施例1では、動的バイアス量と静的バイアス量を予め測定して保存しておく例について説明したが、動的バイアス量は適宜更新することもできる。例えば、移動体端末1は、動的バイアス量を予め測定した時の姿勢から変化があった場合に、動的バイアス量を更新することもできる。
In the first embodiment, an example in which the dynamic bias amount and the static bias amount are measured and stored in advance has been described. However, the dynamic bias amount can be updated as appropriate. For example, the
そこで、一例として、実施例2では、移動体端末1が、自律航法開始時に動的バイアス量および静的バイアス量を測定した姿勢情報を保持しておき、移動体端末1の持ち替えにより姿勢が変化した場合に、動的バイアス量は更新する例について説明する。なお、姿勢情報としては、例えば軸の情報や振動の方向などである。また、移動体端末1のハードウェア構成は、図1と同様なので、詳細な説明は省略する。
Therefore, as an example, in Example 2, the
[移動体端末の自律航法]
図8は、実施例2に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。図8に示すように、移動体端末1は、ユーザに保持されて移動しながら、予め保持する静的バイアス量および動的バイアス量を用いて角速度を補正しながら、自律航法を実行する。
[Autonomous navigation of mobile terminals]
FIG. 8 is a diagram for explaining the autonomous navigation by the mobile terminal according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 8, the
そして、移動体端末1は、ユーザが移動体端末1を持ち替えたことを検出すると、動的バイアス量を推定し直して、保持する動的バイアス量を更新する。その後、移動体端末1は、予め保持する静的バイアス量と、更新後の動的バイアス量とを用いて角速度を補正しながら、自律航法を実行する。
When the
[機能構成]
図9は、実施例2に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。図9に示すように、移動体端末1は、静的バイアスDB11、動的バイアスDB12、判定部13、バイアス除去部14、持ち替え検出部15、静的バイアス推定部16、動的バイアス推定部17、自律航法機能部20を有する。
[Function configuration]
FIG. 9 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of the mobile terminal according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 9, the
なお、静的バイアスDB11、動的バイアスDB12、判定部13、バイアス除去部14、自律航法機能部20は、実施例1と同様の構成を有するので、詳細な説明は省略する。また、移動体端末1は、自律航法開始時に動的バイアス量および静的バイアス量を測定した姿勢情報をメモリ等に保持しておく。
Since the static bias DB 11, the
持ち替え検出部15は、移動体端末1の持ち替えを検出する処理部である。具体的には、持ち替え検出部15は、重力の加速度の方向となる移動体端末1の軸の変化にしたがって、移動体端末1が持ち替えられたことを検出する。例えば、持ち替え検出部15は、移動体端末1が受ける重力の加速度の方向と大きさに変化があった場合に、持ち替えを検出する。
The change-over detection unit 15 is a processing unit that detects the change of the
図10は、移動体端末の持ち替え検出の一例を説明する図である。移動体端末1の横軸をx軸、縦軸をy軸、奥行きをz軸とする。そして、移動体端末1が動的バイアス量を予め推定した状態が図10の左図に示す状態であり、y軸のマイナス方向に重力を受ける状態である。この状態から、移動体端末1が図10の右図に示すように、移動体端末1が、x軸のマイナス方向に重力を受ける状態に持ち替えられたとする。
FIG. 10 is a diagram for explaining an example of detection of change of mobile terminal. The horizontal axis of the
つまり、持ち替え検出部15は、自律航法が開始されると、開始時の移動体端末1が重力を受ける方向と大きさとを保持しておき、定期的に、移動体端末1が重力を受ける方向と大きさを測定する。そして、持ち替え検出部15は、移動体端末1が重力を受ける方向や重力の大きさに変化があった場合に、持ち替え発生と判定して、動的バイアス推定部17にリセット信号を送信する。
In other words, when the autonomous navigation is started, the change-over detection unit 15 holds the direction and size in which the
例えば、持ち替え検出部15は、重力を受ける移動体端末1の軸が変わった場合、軸は同じだが重力の大きさが変わった場合、軸も大きさも変わった場合に、持ち替え発生を検出する。
For example, the change detection unit 15 detects the occurrence of change when the axis of the
また、持ち替え検出部15は、自律航法実行中の間、持ち替え検出を繰り返す。つまり、持ち替え検出部15は、移動体端末1の持ち替えを検出した場合、その時の姿勢情報を保持し、その後の持ち替え判定に利用する。そして、持ち替え検出部15は、前回の持ち替えから、新たに持ち替えが発生するたびに、動的バイアス推定部17にリセット信号を送信する。
Further, the change-over detection unit 15 repeats the change-over detection while the autonomous navigation is being executed. That is, when the change of the
静的バイアス推定部16は、移動体端末1が移動していない状態で、角速度センサ7が受けるバイアスを推定する処理部である。具体的には、静的バイアス推定部16は、移動体端末1の加速度が所定値以下の停止状態時に、角速度センサ7が測定した角速度を静的バイアス量として推定し、静的バイアスDB11に格納する。
The static
なお、静的バイアス量は軸による変化が小さいが、定期的に静的バイアス量を推定して更新することもできる。例えば、静的バイアス推定部16は、移動体端末1の電源が投入されるタイミング、自律航法を開始するタイミング、自律航法が実行されていないタイミングなど、任意のタイミングで静的バイアス量を推定することができる。
Note that the static bias amount varies little depending on the axis, but the static bias amount can be periodically estimated and updated. For example, the static
動的バイアス推定部17は、移動体端末1の持ち替えが発生した場合に、動的バイアス量を推定して、動的バイアスDB12を更新する処理部である。具体的には、動的バイアス推定部17は、持ち替え検出部15からリセット信号が入力されると、移動体端末1の移動が直進と判断される一定時間内で測定された移動体端末1の角速度を用いて、動的バイアス量を推定する。
The dynamic
例えば、動的バイアス推定部17は、角速度センサ7が測定した角速度から静的バイアス量を除去した除去後の角速度が一定値または除去後の角速度が所定の範囲内に収まる期間を、移動体端末1が直進している状態と判定する。また、動的バイアス推定部17は、地磁気センサ5が測定した地磁気のベクトルの変化が閾値未満となる期間を、移動体端末1が直進している状態と判定する。
For example, the
別の方法としては、動的バイアス推定部17は、移動体端末1の各軸の角速度の累積の増加の傾きが理論上の最大値以下で一定、かつ、所定間隔毎に前記角速度が平均された平均値の変動が閾値以下である期間を、移動体端末1が直進している状態と判定することもできる。
As another method, the
例えば、動的バイアス推定部17は、10秒おきに角速度の平均値を算出する。つまり、動的バイアス推定部17は、角速度の移動平均を算出する。具体的には、動的バイアス推定部17は、期間Aの角速度の平均値Aを算出し、次の10秒間の期間Bについて角速度の平均値Bを算出し、さらに次の10秒間の期間Cについて角速度の平均値Cを算出する。
For example, the dynamic
そして、動的バイアス推定部17は、平均値Aと平均値Bとの差が閾値以下、かつ、平均値Bと平均値Cとの差が閾値以下となり、期間Aから期間Cまでの角速度の累積の傾きが理論上の最大値以下で一定となるとき、期間Aから期間Cまで移動体端末1が直進している期間と特定する。この結果、動的バイアス推定部17は、期間Aから期間Cまでの角速度の平均値を算出し、算出した平均値を動的バイアス量と推定して動的バイアスDB12に記憶される動的バイアス量を更新する。
Then, the dynamic
なお、動的バイアス量の推定時は、静的バイアス量を除去した除去後の角速度を用い、期間の特定時は、静的バイアス量を除去した除去後の角速度であっても、除去前の角速度であってもよい。 When estimating the dynamic bias amount, the angular velocity after removal with the static bias amount removed is used, and when specifying the period, even if the angular velocity after removal with the static bias amount removed is It may be an angular velocity.
そして、動的バイアス推定部17は、特定した期間内における静的バイアス除去後の角速度の平均値を算出し、算出した平均値を新たな動的バイアス量として、動的バイアスDB12に格納する。なお、動的バイアス推定部17は、移動体端末1が直進している状態については、別の手法を用いることもでき、方位情報やGPS等による位置情報などを用いた公知の手法を用いることもできる。
Then, the dynamic
[持ち替え検出処理]
図11は、持ち替え検出処理の流れを示すフローチャートである。持ち替え検出部15は、加速度センサ6が測定した加速度をxyzの各軸について1秒ごとに累積する(S201)。なお、ここで示した1秒はあくまで一例であり、任意に設定できる。
[Changeover detection processing]
FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the holding change detection process. The change-over detection unit 15 accumulates the acceleration measured by the
続いて、持ち替え検出部15は、S201で累積した所定期間内の絶対値が最大の軸、方向、値を検出する(S202)。例えば、持ち替え検出部15は、x軸のマイナス方向の絶対値「X」などと検出する。 Subsequently, the transfer detection unit 15 detects the axis, direction, and value having the maximum absolute value within the predetermined period accumulated in S201 (S202). For example, the holding detection unit 15 detects an absolute value “X” in the minus direction of the x axis.
その後、持ち替え検出部15は、自律航法開始時または前回の持ち替え検出時に保持された最大軸および方向とS202で検出した最大軸および方向が異なるか、または、最新値より保存値が大きいかを判定する(S203)。 Thereafter, the change detection unit 15 determines whether the maximum axis and direction held at the start of autonomous navigation or the previous change detection is different from the maximum axis and direction detected in S202, or whether the stored value is larger than the latest value. (S203).
ここで、持ち替え検出部15は、最大軸および方向に変化がなく、S202で検出された最新値が保存されている保存値よりも小さい場合(S203:No)、累積をリセットして(S204)、S201以降を繰り返す。 Here, if there is no change in the maximum axis and direction and the latest value detected in S202 is smaller than the stored value (S203: No), the change detection unit 15 resets the accumulation (S204). , S201 and subsequent steps are repeated.
そして、持ち替え検出部15は、最大軸および方向に変化がある、または、S202で検出された最新値が保存されている保存値よりも大きい場合(S203:Yes)、S205を実行する。 Then, when there is a change in the maximum axis and direction, or the latest value detected in S202 is larger than the stored value (S203: Yes), the change-over detection unit 15 executes S205.
すなわち、持ち替え検出部15は、最新値にオフセットとして0.25G×サンプル周波数を加算して、S202で検出した最大軸、方向、オフセット加算後の値を保存する。なお、オフセットを加算するのは、誤検出防止のためである。つまり、小さな揺れ、言い換えると、歩行等による微小な傾きの変化を持ち替えと判定しないためである。 That is, the transfer detection unit 15 adds 0.25 G × sample frequency as an offset to the latest value, and stores the maximum axis, direction, and the value after the offset addition detected in S202. Note that the offset is added to prevent erroneous detection. In other words, it is because it is not determined that a small change in tilt, that is, a slight change in inclination due to walking or the like, is a change.
その後、持ち替え検出部15は、持ち替えを検出し(S206)、リセット信号を動的バイアス推定部17に出力して、動的バイアス更新処理を実行させる(S207)。
Thereafter, the change-over detection unit 15 detects change-over (S206), and outputs a reset signal to the dynamic
[更新処理]
図12は、動的バイアス更新処理の流れを示すフローチャートである。図12に示すように、動的バイアス推定部17は、リセット信号を受信すると、角速度センサ7から角速度を取得し(S301)、取得した角速度から静的バイアス量を除去する(S302)。
[Update processing]
FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the dynamic bias update process. As shown in FIG. 12, when receiving the reset signal, the dynamic
そして、動的バイアス推定部17は、一定時間、S301およびS302を繰り返して(S303:No)、静的バイアス量を除去した角速度を蓄積する。
Then, the dynamic
その後、動的バイアス推定部17は、一定時間、静的バイアス量を除去した角速度を蓄積すると(S303:Yes)、蓄積した角速度から移動体端末1が直進しているかを判定する(S304)。
Thereafter, when the dynamic
そして、動的バイアス推定部17は、移動体端末1が直進していないと判定した場合(S305:No)、蓄積した情報をリセットして、S301以降を繰り返す。
If the dynamic
一方、動的バイアス推定部17は、移動体端末1が直進していると判定した場合(S305:Yes)、一定期間内で蓄積された、静的バイアス量を除去後の角速度の平均値を算出する(S306)。そして、動的バイアス推定部17は、算出した角速度の平均値で、動的バイアスDB12に記憶される動的バイアス量を更新する(S307)。
On the other hand, when the dynamic
[効果]
このように、移動体端末1は、持ち替えが検出された場合、言い換えると、動的バイアス量を測定した前回の姿勢から変化があった場合、動的バイアス量を更新することができる。また、移動体端末1は、角速度センサ7と加速度センサ6という最小限の構成で、ユーザーが歩行、停止、静止と状態を変更しても、端末の持ち方を変更しても、軽い処理負荷ながら短時間で、測定した角速度から動的バイアスを除去できる。この結果、移動体端末1は、動的バイアス量の変化に正確に追従することができるので、精度の高い自律航法を実現できる。
[effect]
As described above, the
また、移動体端末1は、持ち替え検出から動的バイアス更新までの間は、更新前の動的バイアス量を用いて、自律航法を実行することもできる。その後、移動体端末1は、更新前の動的バイアス量と更新後の動的バイアス量との差分を用いて、更新中に算出された角速度を補正することもできる。この結果、移動体端末1は、動的バイアス量が更新中であっても、精度の高い自律航法を実現できる。
In addition, the
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。 Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the embodiments described above.
[システム]
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
[system]
Further, each configuration of the illustrated apparatus does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, it can be configured to be distributed or integrated in arbitrary units. Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 In addition, among the processes described in this embodiment, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
なお、本実施例で説明した移動体端末1は、角速度情報出力プログラムを読み込んで実行することで、図3や図9等で説明した処理と同様の機能を実行することができる。例えば、移動体端末1は、判定部13、バイアス除去部14、持ち替え検出部15、静的バイアス推定部16、動的バイアス推定部17、自律航法機能部20と同様の機能を有するプログラムをメモリに展開する。そして、移動体端末1は、判定部13、バイアス除去部14、持ち替え検出部15、静的バイアス推定部16、動的バイアス推定部17、自律航法機能部20と同様の処理を実行するプロセスを実行することで、上記実施例と同様の処理を実行することができる。
Note that the
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。 This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD, and being read from the recording medium by the computer.
1 移動体端末
11 静的バイアスDB
12 動的バイアスDB
13 判定部
14 バイアス除去部
15 持ち替え検出部
16 静的バイアス推定部
17 動的バイアス推定部
20 自律航法機能部
1 Mobile terminal 11 Static bias DB
12 Dynamic bias DB
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記電子機器の加速度が所定値未満の状態における前記電子機器の角速度である第1の角速度と、前記加速度が所定値以上の状態における前記電子機器の角速度から前記第1の角速度を除去した第2の角速度とを記憶する記憶部と、
前記自律航法実行時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記所定値未満か否かを判定する判定部と、
前記検出値が前記所定値未満と判定された場合、前記検出値から前記第1の角速度を除去し、前記検出値が前記所定値以上と判定された場合、前記検出値から前記第1の角速度および前記第2の角速度を除去する除去部と
を有することを特徴とする電子機器。 In electronic devices that perform autonomous navigation,
A first angular velocity that is an angular velocity of the electronic device in a state where the acceleration of the electronic device is less than a predetermined value, and a second that is obtained by removing the first angular velocity from the angular velocity of the electronic device in a state where the acceleration is a predetermined value or more. A storage unit for storing the angular velocity of
A determination unit that determines whether or not a detection value by an angular velocity sensor that detects an angular velocity of the electronic device is less than the predetermined value when the autonomous navigation is performed;
When the detected value is determined to be less than the predetermined value, the first angular velocity is removed from the detected value, and when the detected value is determined to be greater than or equal to the predetermined value, the first angular velocity is determined from the detected value. And an removing unit that removes the second angular velocity.
前記検出部によって前記電子機器の姿勢が変化したことが検出された場合、前記電子機器の移動が直進と判断される一定時間内で検出された前記検出値を用いて、前記第2の角速度を推定し、推定した結果で前記記憶部に記憶される前記第2の角速度を更新する更新部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の電子機器。 In accordance with a change in the axis of the electronic device that is the direction of acceleration of gravity, a detection unit that detects a change in the posture of the electronic device;
When it is detected by the detection unit that the attitude of the electronic device has changed, the second angular velocity is calculated using the detection value detected within a predetermined time when the movement of the electronic device is determined to be straight. The electronic apparatus according to claim 1, further comprising an update unit that estimates and updates the second angular velocity stored in the storage unit with the estimated result.
前記自律航法実行時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が所定値未満か否かを判定し、
前記電子機器の加速度が前記所定値未満の状態における前記電子機器の角速度である第1の角速度と、前記加速度が所定値以上の状態における前記電子機器の角速度から前記第1の角速度を除去した第2の角速度とを記憶する記憶部を参照し、前記検出値が前記所定値未満と判定された場合は前記検出値から前記第1の角速度を除去し、前記検出値が前記所定値以上と判定された場合は前記検出値から前記第1の角速度および前記第2の角速度を除去する
処理を実行させることを特徴とする角速度情報出力プログラム。 To electronic devices that perform autonomous navigation,
At the time of executing the autonomous navigation, it is determined whether or not a detection value by an angular velocity sensor that detects an angular velocity of the electronic device is less than a predetermined value,
A first angular velocity that is an angular velocity of the electronic device when the acceleration of the electronic device is less than the predetermined value and a first angular velocity that is removed from the angular velocity of the electronic device when the acceleration is equal to or greater than a predetermined value. 2 is referred to, and when the detected value is determined to be less than the predetermined value, the first angular velocity is removed from the detected value, and the detected value is determined to be greater than or equal to the predetermined value. If so, an angular velocity information output program for executing processing for removing the first angular velocity and the second angular velocity from the detected value.
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