JP6448458B2 - 回転状態算出装置 - Google Patents

Description

本発明は、対象物体の回転状態に関する情報を算出する回転状態算出装置に関するものである。

近年、腕時計型ウェアラブル端末等の小型端末の登場により、新しいユーザインタフェース技術が求められている。このような小型端末の画面の大きさには制約があるため、従来のスマートフォン、タブレット端末等の端末機器に比べると操作性が低い。これを解決するための１つの方法として、端末を振るなどの動作により端末を操作できる直観的なユーザインタフェースが提案されている。しかし、従来から提案されているユーザインタフェースでは主に加速度センサが用いられている。この場合、加速度センサによって検知できるのは、並進運動と回転運動に大別される物理運動の中で、基本的には並進運動のみである。

一方で、より直観的なユーザインタフェースとして、回転運動を検出可能なインターフェースの必要性が高まっている。例えば、下記特許文献１に記載の電子機器では、角速度センサを用いたユーザインタフェースも検討されている。

特開２０１２−２３０５９３号公報

しかしながら、従来は、回転運動を検出可能なユーザインタフェースを実現するには、多数の加速度センサを具備する必要があり、センサの構成が複雑化する傾向にあった。また、上記特許文献１に記載の装置では、所定軸周りの単純な回転運動しか検出できないため、操作の柔軟性が低い傾向にある。

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、センサ構成を複雑化させることなく対象物体の回転状態を回転面に関わらず柔軟に判断することが可能な回転状態算出装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一形態に係る回転状態算出装置は、対象物体に取り付けられた３軸角速度センサから、複数の３軸周りの３軸角速度データを時間的に連続して取得するデータ取得手段と、複数の３軸角速度データを基に、複数の３軸周りの３軸角度データを時間的に連続して算出する角度算出手段と、複数の３軸角度データを基に対象物体の規定点の位置を表す複数の位置ベクトルを時間的に連続して算出し、複数の位置ベクトルを用いた外積計算を実行することにより、対象物体の回転面の法線ベクトルの候補である法線ベクトル候補を複数算出する候補ベクトル算出手段と、複数の法線ベクトル候補を対象にして分析処理を実行することにより、複数の法線ベクトル候補のうちの代表である代表法線ベクトルを算出するとともに、複数の法線ベクトル候補の代表法線ベクトルを基準としたばらつき度合いを算出し、ばらつき度合いを基に対象物体の回転状態に関する情報を生成する代表ベクトル算出手段と、を備える。

このような回転状態算出装置によれば、対象物体に取り付けられた３軸角速度センサから時間的に連続して取得された複数の３軸角速度データを基に、対象物体の規定点に関する複数の位置ベクトルが得られ、それらの複数の位置ベクトルから外積計算により回転面の法線ベクトル候補が複数算出される。さらに、複数の法線ベクトル候補を対象に分析処理を実行することにより、代表法線ベクトルが得られるとともに、その代表法線ベクトルを基準とした複数の法線ベクトル候補のばらつき度合いを基に対象物体の回転状態に関する情報が生成される。これにより、対象物体におけるセンサ構成を複雑化させることなく、任意の回転面における対象物体の回転状態を判断した情報を得ることができる。その結果、対象物体の回転状態を回転面に関わらず柔軟に判断することができる。

候補ベクトル算出手段は、複数の位置ベクトル同士の差を求めることにより差分ベクトルを算出し、複数の位置ベクトルのうちの１つと差分ベクトルとの外積をとることにより法線ベクトル候補を算出することが好ましい。こうすれば、対象物体の回転面の法線ベクトルの候補を簡易な計算により効率的に抽出することができる。

また、代表ベクトル算出手段は、複数の法線ベクトル候補を対象に主成分分析を行うことにより代表法線ベクトルを算出する、ことも好ましい。かかる構成を採れば、法線ベクトル候補から代表法線ベクトルの算出を、計算コストの少ない演算により実現できる。

さらに、代表ベクトル算出手段は、複数の法線ベクトル候補の分散共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出し、最小の固有値を有する固有ベクトルを代表法線ベクトルとして決定する、ことも好ましい。この場合、代表法線ベクトルの算出とそれを基準とした法線ベクトル候補のばらつき度の算出とを的確に実行することができる。

またさらに、代表ベクトル算出手段は、主成分分析によって算出された複数の固有ベクトルに対応する複数の固有値を基に、ばらつき度合いを算出する、ことも好ましい。こうすれば、対象物体の回転状態を判断した情報を定量的に表した回転状態の情報として効率的に算出することができる。

本発明によれば、センサ構成を複雑化させることなく対象物体の回転状態を回転面に関わらず柔軟に判断することができる。

本発明の好適な一実施形態にかかる回転状態算出装置の概略構成図である。 図１の回転状態算出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図１の法線ベクトル候補算出部２３による法線ベクトル候補の算出方法を示す概念図である。 図１の法線ベクトル算出部２４による代表法線ベクトルの算出イメージを示す概念図である。 図１の回転状態算出装置１の回転状態の算出処理の動作手順を示すフローチャートである。 図１の回転状態算出装置１による回転状態度ＣＦＲの算出対象の位置ベクトルｐの軌跡及び代表法線ベクトルＮの三次元空間内の位置を示す図である。 図１の回転状態算出装置１によって算出された回転状態度ＣＦＲの時間変化を示すグラフである。 本発明の変形例を示す回転状態算出サーバ１Ａの概略構成図である。 本発明の変形例によって算出された代表法線ベクトルＮの３次元空間内の位置を示す図である。

以下、図面とともに本発明による回転状態算出装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の好適な一実施形態にかかる回転状態算出装置１の概略構成図である。図１に示す回転状態算出装置１は、腕時計型ウェアラブル端末、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話端末等に代表される携帯型端末装置であり、回転状態の算出対象の対象物体でもある。

図２は、回転状態算出装置１として動作する携帯型端末装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、携帯型端末装置２は、物理的には、ＣＰＵ２０１、主記憶装置であるＲＡＭ２０２及びＲＯＭ２０３、入力キー、タッチセンサ等の入力デバイスである入力装置２０４、タッチパネルディスプレイ等の出力装置２０５、データ送受信デバイスである移動体通信モジュール２０６及び近距離通信モジュール２０７、半導体メモリ等の補助記憶装置２０８、などを含むコンピュータシステム（情報処理プロセッサ）として構成されている。図１における回転状態算出装置１の各機能は、図２に示されるＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ２０１の制御のもとで入力装置２０４、出力装置２０５、移動体通信モジュール２０６、及び近距離通信モジュール２０７を動作させるとともに、ＲＡＭ２０２や補助記憶装置２０８におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

以下、図１に戻って、回転状態算出装置１の構成について詳述する。

この回転状態算出装置１は、３軸周りの角速度を検出する３軸角速度センサ１０と、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０３、移動体通信モジュール２０６、及び近距離通信モジュール２０７等（図２参照）によって構成されるプロセッサ２０とを内蔵しており、プロセッサ２０によって構築される機能的な構成要素として、データ取得部（データ取得手段）２１、データ前処理部（角度算出手段）２２、法線ベクトル候補算出部（候補ベクトル算出手段）２３、法線ベクトル算出部（代表ベクトル算出手段）２４、及び回転状態度算出部（代表ベクトル算出手段）２５を備えている。さらに、回転状態算出装置１は、補助記憶装置２０８（図２参照）によって構成され、プロセッサ２０内で処理されるデータを格納するデータ格納部３０を備えている。

３軸角速度センサ１０は、回転状態算出装置１の規定位置に取り付けられ、取り付け位置における３軸周りの角速度を検出する。例えば、３軸角速度センサ１０は、３次元直交座標系Ｘ−Ｙ−ＺにおけるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれの周りの角速度ω_ｘ，ω_ｙ，ω_ｚを検出する。この３軸角速度センサ１０は、機能的構成要素として、データ取得部１１及びデータ送信部１２を備え、データ取得部１１は、時間的に連続した時刻ｔ_ｋにおいて３軸周りの角速度である３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）；
Ω（ｔ_ｋ）＝（ω_ｘ（ｔ_ｋ），ω_ｙ（ｔ_ｋ），ω_ｚ（ｔ_ｋ））
を取得する。ここで、時刻ｔ_ｋは時間間隔Δｔを有する離散的な時刻であり、下記式（１）で表されるように設定される。
ｔ_ｋ＝ｋ・Δｔ （ｋ＝１，２，…） …（１）
データ送信部１２は、データ取得部１１によって取得される３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）をプロセッサ２０に向けて送出する。このデータ送信部１２による３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）の送出タイミングは定期的であってもよいし、所定のデータ量が取得されたタイミングであってもよいし、３軸角速度センサ１０が能動的に送出してもよいし、プロセッサ２０の要求に応じて受動的に送出してもよい。

プロセッサ２０のデータ取得部２１は、３軸角速度センサ１０から時間的に連続して取得された複数の３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）（ｋ＝１，２，…）を取得する。このデータ取得部２１は、取得した複数の３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）を順次データ格納部３０に記憶する。

データ前処理部２２は、データ取得部２１によって取得された複数の３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）を基に、離散的な時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１，２，３，…）における３軸角速度センサ１０の向き、すなわち、このセンサが搭載されている回転状態算出装置１の向きを示す３軸角度データθ（ｔ_ｋ）＝（θ_ｘ（ｔ_ｋ），θ_ｙ（ｔ_ｋ），θ_ｚ（ｔ_ｋ））を連続して算出する。この３軸角度データθ（ｔ_ｋ）は、Ｘ軸周りの回転角度θ_ｘ（ｔ_ｋ）、Ｙ軸周りの回転角度θ_ｙ（ｔ_ｋ）、及びＺ軸周りの回転角度θ_ｚ（ｔ_ｋ）のデータを含む。例えば、データ前処理部２２は、角速度ω_ｘ，ω_ｙ，ω_ｚのそれぞれから回転角度θ_ｘ（ｔ_ｋ），θ_ｙ（ｔ_ｋ），θ_ｚ（ｔ_ｋ）を算出する方法として、離散的な角速度の変化を矩形状の変化で近似して積分する矩形法、離散的な角速度の変化を二次曲線で近似して積分するシンプソン法、離散的な角速度の変化を台形状の変化で近似して積分する台形積分法等を採用することができる。ここでは、データ前処理部２２は、台形積分法を用いて、下記式（２）；


により３軸角度データθ（ｔ_ｋ）＝（θ_ｘ（ｔ_ｋ），θ_ｙ（ｔ_ｋ），θ_ｚ（ｔ_ｋ））を算出する。なお、３軸角速度センサ１０の検出データにはドリフト誤差が含まれるので、ある基準時刻で基準となる角度情報を設定してその基準時刻から順次上記式（２）を用いてその後の時刻の３軸角度データθ（ｔ_ｋ）を算出してもよい。こうすれば、ドリフト誤差に起因する角度誤差を低減することができる。

さらに、データ前処理部２２は、算出した複数の時系列の３軸角度データθ（ｔ_ｋ）（ｋ＝１，２，３，…）からノイズを除去し、時間的に滑らかなデータ成形済みの３軸角度データθ＾（ｔ_ｋ）（ｋ＝１，２，３，…）を求める。データ前処理部２２は、ノイズ除去の方法として様々な方法を採用できるが、離散ウェーブレット変換したデータを逆変換する方法であるウェーブレット変換を用いたノイズ除去、又は長周期ノイズの除去方法であるトレンド除去などの方法を用いることができる。ここでは、データ前処理部２２は、時間移動平均法を用いて、下記式（３）；


によりデータ成形済みの３軸角度データθ＾（ｔ_ｋ）＝（θ＾_ｘ（ｔ_ｋ），θ＾_ｙ（ｔ_ｋ），θ＾_ｚ（ｔ_ｋ））を算出する。上記式（３）におけるパラメータｎ_ｓは、ノイズ除去に用いる前後の角度データの個数である。

法線ベクトル候補算出部２３は、データ前処理部２２で算出された時系列の複数の３軸角度データθ＾（ｔ_ｋ）＝（θ＾_ｘ（ｔ_ｋ），θ＾_ｙ（ｔ_ｋ），θ＾_ｚ（ｔ_ｋ））から、回転状態算出装置１の相対的な仮想的位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）＝（ｐ_ｘ（ｔ_ｋ），ｐ_ｙ（ｔ_ｋ），ｐ_ｚ（ｔ_ｋ））（ｋ＝１，２，３，…）を時系列データとして複数連続して算出する。法線ベクトル候補算出部２３は、対象物体の回転状態を各時刻ｔ_ｋにおける相対的な対象物体の位置の軌跡から算出するために、この位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）を、回転状態算出装置１の中心を原点とした場合の３軸角速度センサ１０までの規定点の位置を表す位置ベクトルとして計算する。例えば、法線ベクトル候補算出部２３は、規定点の初期位置ベクトルｐ_ｉｎｉｔ＝（ｐ_ｘ０，ｐ_ｙ０，ｐ_ｚ０）と設定し、下記式（４）；
ｐ（ｔ_ｋ）＝Ｒ（θ＾_ｘ（ｔ_ｋ），θ＾_ｙ（ｔ_ｋ），θ＾_ｚ（ｔ_ｋ））・ｐ_ｉｎｉｔ …（４）
を用いて位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）を算出する。上記式（４）中の行列Ｒは、下記式（５）で示される回転行列である。

さらに、法線ベクトル候補算出部２３は、時系列の複数の位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）を用いた外積計算を実行することにより、対象物体である回転状態算出装置１の回転面の法線ベクトルの候補である法線ベクトル候補を複数算出する。図３は、法線ベクトル候補算出部２３による法線ベクトル候補の算出方法を示す概念図である。ここでは、ある時刻ｔ_ｋにおいて回転状態算出装置１が回転面Ｐに沿って回転している状態を想定している。法線ベクトル候補算出部２３は、時系列の複数の位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）から特定の時刻ｔ_ｋに対応するベクトルを１つ選択する。そして、選択した時刻ｔ_ｋ及びその直前の時刻ｔ_ｋ−Δｔにおける２つの位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ），ｐ（ｔ_ｋ−Δｔ）同士の差を求めることにより、時刻ｔ_ｋにおける差分ベクトルΔｐ（ｔ_ｋ）を下記式（６）；
Δｐ（ｔ_ｋ）＝ｐ（ｔ_ｋ）−ｐ（ｔ_ｋ−Δｔ） …（６）
により求める。さらに、法線ベクトル候補算出部２３は、下記式（７）に示すように、選択した１つの位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）と、それを対象に求めた差分ベクトルΔｐ（ｔ_ｋ）との外積をとることにより、時刻ｔ_ｋにおける法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を算出する。
ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）＝ｐ（ｔ_ｋ）×Δｐ（ｔ_ｋ） …（７）
このようにして求められる法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）は、時刻ｔ_ｋにおいて回転面Ｐが安定していた場合にはその回転面Ｐの法線に近くなるように求められ、時刻ｔ_ｋの前後における回転面の法線ベクトルの候補となりうる。また、法線ベクトル候補算出部２３は、上述した法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）の算出を、連続する複数の時刻ｔ_ｋに対して繰り返し行い、複数の連続した時刻ｔ_ｋの法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を算出する。

法線ベクトル算出部２４は、法線ベクトル候補算出部２３によって求められた時系列の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）（ｋ＝１，２，３，…）のうちから特定の時刻ｔ_ｋを中心にした局所時間εに対応するデータを抽出し、抽出した法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を対象にして分析処理を行うことにより、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）の分布の傾向を最も良く代表する代表法線ベクトルを算出する。具体的には、法線ベクトル算出部２４は、抽出した法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を対象にして主成分分析することで代表法線ベクトルを算出する。主成分分析は、処理対象のデータの分散（ばらつき）を最も的確に表現するための評価軸を求めるためのデータ分析手法である。この評価軸は、データの分散共分散行列の固有値及び固有ベクトルを求めることにより決定することができる。このとき、固有ベクトルはデータ分布の分散が大きくなる評価軸を、固有ベクトルに対応して求められる固有値は評価軸に沿ったデータの分散の大きさを、それぞれ表している。

より詳細には、法線ベクトル算出部２４は、下記式（８）に示す固有値方程式を解くことで、３つの固有値λ（ｄｉｍ）（ｄｉｍ＝１，２，３）と、それらのそれぞれに対応する固有ベクトルＸ（ｄｉｍ）（ｄｉｍ＝１，２，３）とを計算する。これらの固有値λ（ｄｉｍ）及び固有ベクトルＸ（ｄｉｍ）は、三次元の評価軸に対応して３組計算される。
Ａ・Ｘ＝λＸ …（８）
なお、上記式（８）中の行列Ａは、下記式（９）によって時刻ｔ_ｋを中心にした局所時間ε内の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄを対象に計算される分散共分散行列である。


また、上記式（９）中の変数Ｃ_ｉｊ（ｉ，ｊ＝ｘ，ｙ，ｚ）は、下記式（１０）によって計算され、変数ｎ_{ｃａｎｄｘ}，ｎ_{ｃａｎｄｙ}，ｎ_{ｃａｎｄｚ}は、それぞれ、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄのＸ成分、Ｙ成分、及びＺ成分である。

上記の主成分分析処理においては、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄがある程度まとまっている場合は、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄのゆらぎ（ばらつき）が小さくなり、一番大きな固有値λに対応する固有ベクトルＸと、２番目に大きな固有値λに対応する固有ベクトルＸは、ともに法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄの分散が大きな面内で互いに直交した評価軸として求まる。そして、三番目に大きな（最も小さい）固有値λに対応する固有ベクトルＸが、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄの分布を代表するベクトル、すなわち、回転面の法線ベクトルを表すことになる。このような性質を利用して、法線ベクトル算出部２４は、下記式（１１）；
Ｎ（ｔ_ｋ）＝Ｘ（ｄｉｍ_ｍｉｎ），
ｄｉｍ_ｍｉｎ＝ａｒｇｍｉｎ｛λ（ｄｉｍ）｝ …（１１）
を用いて、最も小さい固有値λに対応する固有ベクトルＸを、局所時間ε内の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄの集合の代表的なベクトルである代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）として決定する。この最小の固有値λは、法線ベクトル算出部２４により、局所時間ε内の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄの代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）を基準としたばらつき度合いを示す数値として算出される。

図４は、法線ベクトル算出部２４による代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）の算出イメージを示す概念図である。ここでは、対象物体がおおよそＺ−Ｘ平面に沿って回転した例を示している。このように、法線ベクトル候補算出部２３により、対象物体の回転状態に応じて算出された位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）の軌跡に対応して、局所時間εの回転面に対応した法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）がばらつきをもって算出される。図４の点線に示すように、この法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）のばらつきは、おおよそ回転面に沿った分布を有している。従って、法線ベクトル算出部２４によって算出される一番目及び二番目に大きな固有値λに対応する２つの固有ベクトルＸは、回転面に沿ったベクトルとなる。一方で、法線ベクトル算出部２４によって算出される最小の固有値λに対応する固有ベクトルＸは、図４の太線で示すように、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）のばらつきの少ない方向を示すベクトル、すなわち、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を代表する代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）となる。

回転状態度算出部２５は、固有値方程式を解くことによって算出した複数の固有ベクトルＸに対応する複数の固有値λを基に、局所時間ε内の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄの代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）を中心としたばらつき度合いを示す回転状態度を算出する。対象物体の回転状態にゆらぎがない状態、つまり、回転面が平面に近いほど回転面の法線ベクトルのゆらぎは小さいので、このとき算出される最小の固有値λ（ｄｉｍ_ｍｉｎ）は、他の固有値λに比べて相対的に小さくなる。従って、最小固有値λ（ｄｉｍ_ｍｉｎ）の大きさが他の固有値λの大きさに比較して小さければ小さいほど位置ベクトルｐが回転面に集中していることを意味している。そのことを利用して、回転状態度算出部２５は、下記式（１２）；


を用いて、局所時間でどの程度回転面が安定しているかを定量的に示す回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）を算出する。ここでは、回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）として、全ての固有値の和に対する最小固有値λ（ｄｉｍ_ｍｉｎ）の比を算出しているが、他の固有値λに対する最小固有値λ（ｄｉｍ_ｍｉｎ）の比較値で有ればこれには限定されない。例えば、回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）として、差を算出してもよいし、比較値の２乗を計算してもよいし、対数変換値を算出してもよい。

また、回転状態度算出部２５は、上記のように算出した回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）を基にして、対象物体の回転状態を判定した判定情報を生成する。例えば、回転状態度算出部２５は、下記式（１３）；
ＣＦＲ（ｔ_ｋ）＜Ｔｈ１ …（１３）
を用いて回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）を規定の閾値Ｔｈ１と比較し、回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）が閾値Ｔｈ１より小さい場合に、時刻ｔ_ｋの近傍で対象物体が回転状態にあったと判定する。そして、回転状態度算出部２５は、この判定の結果を示す判定情報を生成する。この判定情報には回転面の向きを示す情報や回転方向を示す情報が含まれていてもよい。この判定情報により、代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）によって示される回転面が、時刻ｔ_ｋを中心とする局所時間ε内における回転状態を示すものとして妥当であるかが判断できる。なお、上記式（１３）において設定される閾値Ｔｈ１は、回転状態を判定するための閾値であり、事前に測定したい回転状態の精度に応じて調整される。

さらに、回転状態度算出部２５は、生成した判定情報を回転状態算出装置１内の他のプロセスに引き渡す。例えば、判定情報を個人認証のために用いる場合には、個人認証処理用のプロセスに引き渡す。また、判定情報をコマンド入力用に用いる場合には、ユーザインタフェース機能用のプロセスに引き渡す。また、回転状態度算出部２５は、判定情報を出力装置２０５に出力してもよいし、移動体通信モジュール２０６又は近距離通信モジュール２０７を経由して外部装置に送信してもよい。

以下、回転状態算出装置１による回転状態の算出処理の手順について説明するとともに、本実施形態にかかる回転状態算出方法について詳述する。図５は、回転状態算出装置１の回転状態の算出処理の動作手順を示すフローチャートである。

まず、ユーザの指示入力の受け付け等を契機にして回転状態の算出処理が開始されると、プロセッサ２０のデータ取得部２１によって、３軸角速度センサ１０から連続した時刻ｔ_ｋにおける３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）が取得される（ステップＳ１０１）。そうすると、データ前処理部２２により、連続した時刻ｔ_ｋにおける３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）を基に、回転状態算出装置１の向きを示す３軸方向の角度データθ（ｔ_ｋ）が時系列に算出される（ステップＳ１０２）。さらに、データ前処理部２２により、この時系列の３軸角度データθ（ｔ_ｋ）からノイズが除去されることにより、データ成形済みの３軸角度データθ＾（ｔ_ｋ）が時系列に算出される（ステップＳ１０３）。

次に、プロセッサ２０の法線ベクトル候補算出部２３により、時系列の３軸角度データθ＾（ｔ_ｋ）から、回転状態算出装置１の３軸角速度センサ１０の位置を示す位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）が、時系列に複数算出される（ステップＳ１０４）。その後、法線ベクトル候補算出部２３により、時系列の位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）を用いて、複数の離散的な時刻ｔ_ｋにおける回転面の法線ベクトルの候補である法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ１０５）。

次に、プロセッサ２０の法線ベクトル算出部２４により、特定の時刻ｔ_ｋを中心とした局所時間εにおける法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を用いて主成分分析を行うことにより、代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ１０６）。次に、回転状態度算出部２５により、法線ベクトル算出部２４によって主成分分析の過程で算出された３つの固有値λを基に、局所時間εにおける対象物体の回転状態を定量的に示す回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ１０７）。最後に、回転状態度算出部２５により、算出した回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）を基に、時刻ｔ_ｋの近傍で対象物体が回転状態にあったか否かを示す判定情報が生成される（ステップＳ１０８）。

以上説明した回転状態算出装置１によれば、対象物体である回転状態算出装置１に取り付けられた３軸角速度センサ１０から時間的に連続して取得された時系列の３軸角速度データΩ（ｔ_ｋ）を基に、対象物体の規定点に関する時系列の位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）が得られ、それらの位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）から外積計算により回転面の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）が複数算出される。さらに、時系列の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を対象に分析処理を実行することにより、局所時間における代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）が得られるとともに、その代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）を基準とした複数の法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）のばらつき度合いを基に対象物体の回転状態に関する回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）が生成される。これにより、対象物体におけるセンサ構成を複雑化させることなく、任意の回転面における対象物体の回転状態を判断した情報を得ることができる。その結果、対象物体の回転状態を回転面に関わらず柔軟に判断することができる。例えば、対象物体として腕時計型ウェアラブル端末を対象とする場合、手首を回した状態と、手をランダムに動かしている状態とを識別するのに判断基準となる情報を生成することができる。

特に、上記実施形態によれば、対象物体の回転面の法線ベクトルの候補を簡易な計算により効率的に抽出することができる。また、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）からの代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）の算出を、計算コストの少ない演算により実現できる。加えて、代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）は固有値方程式を解くことで求めているので、代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）の算出とそれを基準とした法線ベクトル候補のばらつき度の算出とを的確に実行することができ、対象物体の回転状態を判断した情報を定量的に表した回転状態の情報として効率的に算出することができる。

次に、本実施形態の回転状態算出装置１による回転状態度ＣＦＲの算出例について示す。図６は、回転状態算出装置１による回転状態度ＣＦＲの算出対象の位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）の軌跡及び代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）の三次元空間内の位置を示す。また、図７（ａ）は、図６に示す対象物体の回転状態における回転面のＹ軸方向のひずみ値（ゆらぎ値）の時間変化を示すグラフであり、図７（ｂ）は、回転状態算出装置１によって算出された回転状態度ＣＦＲの時間変化を示すグラフである。この場合、Ｚ−Ｘ平面に沿って一定期間の間回転させ、その期間のうちの所定の時間のみ回転面にゆらぎを持たせた状態にある対象物体を算出対象とした。図７（ｂ）には、上記式（１２）で算出される回転状態度ＣＦＲを二乗して−１を乗算した値として示されている。この結果に示すように、対象物体の回転面の安定度合いに応じて回転状態度ＣＦＲが的確に算出されており、回転状態度ＣＦＲが０に近いほど対象物体が同一平面内で回転していると判断されることが分かる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態では３軸角速度センサ１０と、対象物体の回転状態を算出するプロセッサ２０とが同一装置内に搭載されていたが、これらが別々の装置に搭載されていてもよい。

図８は、この場合の本発明の変形例を示す回転状態算出サーバ１Ａの構成を示している。同図に示す変形例では、対象物体Ｓと回転状態算出サーバ１Ａとが別の装置として構成され、対象物体Ｓ内に３軸角速度センサ１０が内蔵され、回転状態算出サーバ１Ａがプロセッサ２０及びデータ格納部３０を備える。３軸角速度センサ１０のデータ送信部１２Ａは、移動体通信網等の通信ネットワークを介して３軸角速度データΩを送信し、プロセッサ２０のデータ取得部２１Ａは、データ送信部１２Ａから送信された３軸角速度データΩを受信する。このような構成によれば、対象物体の回転状態を分離されたサーバによって算出することができる。

また、上記実施形態の回転状態算出装置１の代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）の算出は、法線ベクトル候補ｎ_ｃａｎｄ（ｔ_ｋ）を主成分分析で処理する代わりに、位置ベクトルｐ（ｔ_ｋ）を直接主成分分析で処理することにより行われてもよい。すなわち、この場合の法線ベクトル候補算出部２３は、図５に示す処理手順において、法線ベクトル候補の算出のステップ（Ｓ１０５）をスキップする。また、法線ベクトル算出部２４は、図５に示すステップＳ１０６において式（８）の固有値方程式を解く際に、分散共分散行列Ａを下記式（１４）で計算される変数Ｃ_ｉｊ（ｉ，ｊ＝ｘ，ｙ，ｚ）を用いて設定する。


このような変形例によれば、法線ベクトル候補を算出することなく、代表法線ベクトルＮ（ｔ_ｋ）を直接算出することができる。図９には、本変形例にかかる回転状態算出装置１によって算出された代表法線ベクトルＮの３次元空間内の位置を示している。ここでは、対象物体がおおよそＺ−Ｘ平面に沿って回転した状態であることを想定している。このように、回転面であるＺ−Ｘ平面に沿って２つの固有ベクトルＸ_１，Ｘ_２が算出され、最小固有値λに対応するベクトルが、回転面に垂直な方向の代表法線ベクトルＮとして算出される。この変形例においても、上述した回転状態算出装置１と同様にして、３つの固有値λを用いて回転状態度ＣＦＲ（ｔ_ｋ）が算出される。

１…回転状態算出装置、１Ａ…回転状態算出サーバ、１０…３軸角速度センサ、２０…プロセッサ、２１，２１Ａ…データ取得部（データ取得手段）、２２…データ前処理部（角度算出手段）、２３…法線ベクトル候補算出部（候補ベクトル算出手段）、２４…法線ベクトル算出部（代表ベクトル算出手段）、２５…回転状態度算出部（代表ベクトル算出手段）、Ｓ…対象物体。

Claims (5)

1. 対象物体に取り付けられた３軸角速度センサから、複数の３軸周りの３軸角速度データを時間的に連続して取得するデータ取得手段と、
   前記複数の３軸角速度データを基に、複数の３軸周りの３軸角度データを時間的に連続して算出する角度算出手段と、
   前記複数の３軸角度データを基に前記対象物体の規定点の位置を表す複数の位置ベクトルを時間的に連続して算出し、前記複数の位置ベクトルを用いた外積計算を実行することにより、前記対象物体の回転面の法線ベクトルの候補である法線ベクトル候補を複数算出する候補ベクトル算出手段と、
   前記複数の法線ベクトル候補を対象にして分析処理を実行することにより、前記複数の法線ベクトル候補のうちの代表である代表法線ベクトルを算出するとともに、前記複数の法線ベクトル候補の前記代表法線ベクトルを基準としたばらつき度合いを算出し、前記ばらつき度合いを基に前記対象物体の回転状態に関する情報を生成する代表ベクトル算出手段と、
   を備える回転状態算出装置。
2. 前記候補ベクトル算出手段は、前記複数の位置ベクトル同士の差を求めることにより差分ベクトルを算出し、前記複数の位置ベクトルのうちの１つと前記差分ベクトルとの外積をとることにより前記法線ベクトル候補を算出する、
   請求項１記載の回転状態算出装置。
3. 前記代表ベクトル算出手段は、前記複数の法線ベクトル候補を対象に主成分分析を行うことにより前記代表法線ベクトルを算出する、
   請求項１又は２に記載の回転状態算出装置。
4. 前記代表ベクトル算出手段は、前記複数の法線ベクトル候補の分散共分散行列の固有値及び固有ベクトルを算出し、最小の固有値を有する固有ベクトルを前記代表法線ベクトルとして決定する、
   請求項３に記載の回転状態算出装置。
5. 前記代表ベクトル算出手段は、前記主成分分析によって算出された複数の固有ベクトルに対応する複数の固有値を基に、前記ばらつき度合いを算出する、
   請求項４に記載の回転状態算出装置。