JP6459834B2 - Electronic device and status notification program - Google Patents
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本発明は、電子機器及び状態通知プログラムに関する。 The present invention relates to an electronic device and a status notification program.
近年、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、又はウェアラブル端末などの装置には各種センサが搭載され、センサの検出値を用いて装置が置かれている状態を判別することが可能となってきている。例えば、センサの検出値を用いて、移動状態を判別することが行われている。移動状態は、例えば、装置が置かれている移動の状態であってよく、電車に乗っている状態、自動車に乗っている状態、自転車に乗っている状態、歩行している状態、及び静止している状態を含んでよい。なお、装置が置かれている移動の状態は、例えば、装置を保持するユーザの移動の状態と対応していてよい。そして、例えば、日常生活を振り返るためのライフログを記録するアプリケーションや、健康支援のためのアプリケーションなどにおいて、判別された移動状態の情報が利用されている。また、例えば、装置が置かれている現在の状態に適した情報や広告を配信するアプリケーションなども開発されている。 In recent years, various sensors are mounted on a device such as a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or a wearable terminal, and it is possible to determine a state where the device is placed using a detection value of the sensor. For example, the movement state is discriminated using the detection value of the sensor. The moving state may be, for example, a moving state in which the device is placed, such as a state of riding a train, a state of riding a car, a state of riding a bicycle, a state of walking, and a stationary state. State may be included. Note that the state of movement in which the device is placed may correspond to the state of movement of the user holding the device, for example. For example, information on the determined movement state is used in an application for recording a life log for looking back on daily life, an application for health support, or the like. In addition, for example, applications that distribute information and advertisements suitable for the current state in which the device is placed have been developed.
これに関し、ユーザの各行動を精度良く認識するための技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。また、携帯している人の行動そのものを特定してより詳細な各種情報を得るための技術が知られている(例えば、特許文献2参照)。通信相手のユーザのいまの状態を知り、その状態に応じた処理を行うための技術が知られている(例えば、特許文献3参照)。より簡単に、利用者が車で移動している状態か電車で移動している状態かを判別するための技術が知られている(例えば、特許文献4参照)。 In this regard, a technique for accurately recognizing each action of a user is known (for example, see Patent Document 1). In addition, a technique for acquiring various detailed information by specifying the behavior of a person who carries it is known (for example, see Patent Document 2). A technique for knowing the current state of a communication partner user and performing processing according to the state is known (see, for example, Patent Document 3). Techniques for determining whether a user is moving in a car or in a train are more easily known (see, for example, Patent Document 4).
しかしながら、センサの検出値を用いて装置が置かれている移動状態を判別する場合に、実際の移動状態とは異なる移動状態に類似した検出値が発生してしまい、移動状態を誤判別することがあった。本発明の1つの側面に係る目的は、装置が置かれている移動状態の判別精度を向上させることのできる技術を提供することである。 However, when using the detection value of the sensor to determine the movement state where the device is placed, a detection value similar to the movement state different from the actual movement state is generated, and the movement state is erroneously determined. was there. The objective which concerns on one side of this invention is to provide the technique which can improve the discrimination | determination precision of the movement state in which the apparatus is set | placed.
本発明の一つの態様の電子機器は、取得部と、記憶部と、出力部とを含む。取得部は、磁気センサで検出された磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分を抽出して得た第1の磁気ベクトルから第1の特徴量を取得する。また、取得部は、磁気のうち、所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分を抽出して得た第2の磁気ベクトルから第2の特徴量を取得する。記憶部は、複数の移動状態のそれぞれにおける、第1の特徴量の傾向を表す第1の代表値と、第2の特徴量の傾向を表す第2の代表値とを含む代表値の組を記憶している。出力部は、第1の特徴量と第2の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組の移動状態を示す情報を出力する。 An electronic device according to one aspect of the present invention includes an acquisition unit, a storage unit, and an output unit. The obtaining unit obtains a first feature amount from a first magnetic vector obtained by extracting a component in a first frequency range including a component having a frequency equal to or lower than a predetermined frequency from magnetism detected by a magnetic sensor. In addition, the acquisition unit acquires a second feature amount from a second magnetic vector obtained by extracting a component in the second frequency range that does not include a component equal to or lower than a predetermined frequency in the magnetism. The storage unit includes a set of representative values including a first representative value representing a tendency of the first feature value and a second representative value representing a tendency of the second feature value in each of the plurality of movement states. I remember it. The output unit outputs information indicating a movement state of the representative value set that matches the pattern indicated by the feature value set including the first feature value and the second feature value.
1つの側面によれば、装置が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。 According to one aspect, it is possible to improve the determination accuracy of the moving state where the apparatus is placed.
以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。 Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the corresponding element in several drawing.
<第1の実施形態>
第1の実施形態では、例えば、3軸の磁気センサで検出されている3軸の磁気(μT)の値から、所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分が抽出され、得られた第1の周波数範囲の成分の磁気の値が第1の磁気ベクトルとして取得される。また、同様に、3軸の磁気センサで検出されている3軸の磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分が抽出され、得られた第2の周波数範囲の成分の磁気の値が第2の磁気ベクトルとして取得される。そして、第1の磁気ベクトルの大きさを第1の特徴量、及び第2の磁気ベクトルの大きさを第2の特徴量として用い、第1の特徴量と第2の特徴量との組が示すパターン(傾向)から装置が置かれている移動状態が判別される。なお、第1の特徴量と、第2の特徴量とを用いて装置が置かれている移動状態を判別するのは、例えば、以下のことが考えられるためである。
<First Embodiment>
In the first embodiment, for example, components in the first frequency range including components below a predetermined frequency are extracted from the value of the three-axis magnetism (μT) detected by the three-axis magnetic sensor. The magnetic value of the first frequency range component obtained is acquired as the first magnetic vector. Similarly, the second frequency range obtained by extracting the component in the second frequency range that does not include the component below the predetermined frequency from the value of the triaxial magnetism detected by the triaxial magnetic sensor. The magnetic value of the range component is obtained as the second magnetic vector. Then, using the magnitude of the first magnetic vector as the first feature quantity and the magnitude of the second magnetic vector as the second feature quantity, a set of the first feature quantity and the second feature quantity is obtained. The movement state in which the device is placed is determined from the pattern (trend) shown. Note that the movement state in which the apparatus is placed is determined using the first feature amount and the second feature amount because, for example, the following may be considered.
例えば、装置が静止している状態では、装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は、装置に対する北方位が変化しないため、一定の値を示す。この場合、磁気センサで検出された磁気に含まれる周波数成分は、例えば、周波数:0Hzの直交成分となる。 For example, when the apparatus is stationary, the magnetism detected by the magnetic sensor provided in the apparatus shows a constant value because the north direction relative to the apparatus does not change. In this case, the frequency component included in the magnetism detected by the magnetic sensor is, for example, an orthogonal component having a frequency of 0 Hz.
また、例えば、ユーザが保持した装置を動かした場合、装置の動きに応じて装置に対する北方位は変化するため、装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は変化する。例えば、ユーザが装置を保持しながら歩行したり、方向転換したり、装置を振ったり、装置を回したりすると、装置の位置や向きなどの変化に応じて装置に備えられている磁気センサで検出される磁気は変化する。この場合、磁気の変化はユーザが体を動かすことができる速さに応じた変化となるため、例えば、所定の周波数以下の周波数成分の変化に収まると推定できる。なお、所定の周波数は、例えば、所定の周波数以下の成分に、ユーザが保持した装置を動かすことで生じる磁気の変化が含まれるように設定されてよい。所定の周波数は、例えば、1〜3Hzの周波数であってよい。 Further, for example, when the device held by the user is moved, the north direction with respect to the device changes in accordance with the movement of the device, and thus the magnetism detected by the magnetic sensor provided in the device changes. For example, when the user walks, changes direction, shakes the device, or turns the device while holding the device, it is detected by the magnetic sensor provided in the device according to changes in the position and orientation of the device. The magnetism changes. In this case, since the change in magnetism is a change according to the speed at which the user can move the body, for example, it can be estimated that the change is within a change in frequency components below a predetermined frequency. Note that the predetermined frequency may be set so that, for example, a component that is equal to or lower than the predetermined frequency includes a magnetic change caused by moving the device held by the user. The predetermined frequency may be, for example, a frequency of 1 to 3 Hz.
一方、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している移動状態であるとする。この場合、例えば、付近に存在する50Hzなどの高速に回転するモータが発する磁力に起因して、磁気センサで検出される磁気には、所定の周波数よりも高周波数側にある周波数成分に変化が生じる。また、別な例として、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している移動状態である場合に、装置は、強力な磁力を帯びた複数の電線や磁性を帯びた複数の鉄骨等の下を高速で通過することがある。それにより、磁気センサで検出される磁気には所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分に変化が生じる。そして、この様な、所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分の磁気の変化は、例えば、装置の移動状態が静止している状態や歩行している状態ではほとんど発生しない。 On the other hand, it is assumed that the moving state in which the device is placed is a moving state in which the apparatus is moving by a train or a car. In this case, for example, due to the magnetic force generated by a high-speed rotating motor such as 50 Hz existing in the vicinity, the magnetic component detected by the magnetic sensor has a change in the frequency component on the higher frequency side than the predetermined frequency. Arise. As another example, when the moving state where the device is placed is a moving state where the device is moving by a train or a car, the device has a plurality of wires with strong magnetic force or a plurality of magnetized wires. May pass at high speed under the steel frame. Thereby, in the magnetism detected by the magnetic sensor, a change occurs in the frequency component on the higher frequency side than the predetermined frequency. Then, such a change in magnetism of a frequency component on the higher frequency side than the predetermined frequency hardly occurs, for example, when the moving state of the apparatus is stationary or walking.
また、装置が置かれている移動状態が電車や自動車などで移動している状態である場合、装置の付近にモータや電線などの磁力を発する多くの物体が存在する状況が多い。そのため、電車や自動車などで移動している状態では、所定の周波数以下の周波数成分についても静止や歩行している状態よりも多く発生する傾向がある。 In addition, when the moving state where the device is placed is a state where the device is moving by a train, an automobile, or the like, there are many situations where there are many objects that generate magnetic force, such as motors and electric wires, in the vicinity of the device. For this reason, in a state where the vehicle is moving by a train or an automobile, there is a tendency that frequency components equal to or lower than a predetermined frequency are generated more than in a stationary or walking state.
また更に、電車に乗っている状態と自動車に乗っている状態とを比較すると、例えば電車においては移動中に高頻度で電線を通過するが、自動車はその限りではなく、所定の周波数以下の周波数成分は電車の方が多く発生する傾向がある。一方で、自動車に乗っている状態の方が、例えば別の自動車やオートバイクなどが備えるモータが付近に複数存在することが多い。そのため、自動車に乗っている状態の方が所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分は多く発生する傾向がある。 Furthermore, when comparing the state of riding on a train and the state of riding on a car, for example, in a train, the wire passes frequently while moving, but the car is not limited to this, and the frequency is equal to or lower than a predetermined frequency. There is a tendency that more components are generated in the train. On the other hand, in the state of being in a car, for example, a plurality of motors provided in another car or motorcycle are often present in the vicinity. Therefore, there is a tendency that more frequency components on the higher frequency side than a predetermined frequency are generated when the vehicle is in a car.
同様に、自転車についても、所定の周波数以下の周波数成分は、電車及び自動車と比較して少なく、一方、歩行や静止の状態よりは、付近に磁力を発する物体が存在する状況が多くなるため、多くなる。また、所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分は、高速で回転する自転車のタイヤのフレームの影響で、例えば歩行や静止の状態よりも多くなる。 Similarly, for bicycles, the frequency component below a predetermined frequency is small compared to trains and automobiles, while on the other hand, there are more situations where objects that generate magnetic force exist in the vicinity than when walking or standing still, Become more. Further, the frequency component on the higher frequency side than the predetermined frequency is larger than, for example, a walking state or a stationary state due to the influence of the frame of the bicycle tire rotating at high speed.
結果として、例えば、所定の周波数以下の周波数成分と所定の周波数よりも高周波数側の周波数成分とをそれぞれの移動状態の間で比較すると、その量が示す傾向には差が生じる。そのため、第1の実施形態では、例えば、磁気センサで検出されている磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分を抽出し、得られた第1の周波数範囲の成分の磁気の値を第1の磁気ベクトルとして取得する。また、同様に、磁気センサで検出されている磁気の値から、所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分を抽出し、得られた第2の周波数範囲の成分の磁気の値を第2の磁気ベクトルとして取得する。そして、第1の磁気ベクトルの大きさである第1の特徴量と、第2の磁気ベクトルの大きさである第2の特徴量とを用いて装置が置かれている移動状態を判別する。これにより、移動状態の判別精度を向上させることができる。 As a result, for example, when a frequency component equal to or lower than a predetermined frequency and a frequency component higher than the predetermined frequency are compared between the respective moving states, a difference is generated in the tendency indicated by the amount. Therefore, in the first embodiment, for example, a first frequency range obtained by extracting a component in a first frequency range including a component equal to or lower than a predetermined frequency from a magnetic value detected by a magnetic sensor. Is obtained as the first magnetic vector. Similarly, a component in the second frequency range that does not include a component below a predetermined frequency is extracted from the value of magnetism detected by the magnetic sensor, and the magnetic component of the component in the obtained second frequency range is extracted. The value is obtained as the second magnetic vector. Then, the moving state in which the apparatus is placed is determined using the first feature quantity that is the magnitude of the first magnetic vector and the second feature quantity that is the magnitude of the second magnetic vector. Thereby, the determination accuracy of the moving state can be improved.
以下、図1から図7を参照して第1の実施形態を更に詳細に説明する。
図1は、第1の実施形態に係る装置10のブロック構成を例示する図である。装置10は、磁気センサ20と、制御部30と、電子機器100とを含む。なお、装置10は、例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、又はウェアラブル端末などの磁気センサ20を含む装置であってよい。電子機器100は、例えば、磁気センサ20及び制御部30と接続されている。磁気センサ20は、例えば、3軸の地磁気センサなどの磁気センサである。
Hereinafter, the first embodiment will be described in more detail with reference to FIGS.
FIG. 1 is a diagram illustrating a block configuration of an
電子機器100は、例えば、制御部101及び記憶部110を含む。制御部101は、例えば、取得部102、及び出力部103を含む。記憶部110は、例えば、後述する移動状態情報500及びプログラムを記憶してよい。これらの機能部及び記憶部110に格納されている情報の詳細については後述する。
The
そして、電子機器100の制御部101は、例えば、磁気センサ20で検出された磁気に基づいて、装置10が置かれている移動状態を判別する。なお、制御部101は、例えば、判別した移動状態を、装置10の制御部30に通知してよい。装置10の制御部30は、例えば、プログラムを実行することでアプリケーションを稼働していてよく、アプリケーションは、通知された移動状態を利用してよい。装置10の制御部30は、例えば、装置10の各部を制御してよい。
And the
図2は、磁気センサ20で検出される磁気を示す図である。なお、図2においては、X軸、Y軸、及びZ軸のそれぞれの磁気が示されている。X軸、Y軸、及びZ軸は、例えば、磁気センサ20から異なる3つの方向へととられた互いに直交する軸であってよい。図2において、縦軸は、磁気(μT:マイクロテスラ)であり、横軸は時間(s:秒)である。図2では、磁気センサ20によりX軸、Y軸、及びZ軸の方向の磁気が検出されており、検出されたX軸、Y軸、及びZ軸の磁気の値は、例えば、北方位を示す磁気ベクトルとして用いることができる。
FIG. 2 is a diagram illustrating magnetism detected by the
また、図3は、図2に示す時間領域の各軸の磁気を、周波数領域に変換した図である。図3において、縦軸は、磁気(μT:マイクロテスラ)であり、横軸は周波数(Hz:ヘルツ)である。 FIG. 3 is a diagram in which the magnetism of each axis in the time domain shown in FIG. 2 is converted into the frequency domain. In FIG. 3, the vertical axis represents magnetism (μT: microtesla), and the horizontal axis represents frequency (Hz: hertz).
そして、第1の実施形態では電子機器100の制御部101は、磁気センサ20で検出されている磁気(μT)から、所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分と、所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分とを抽出する。図4は、所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分と、所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分とを例示する図である。なお、所定の周波数は、上述のように、例えば、所定の周波数以下の周波数成分に、ユーザが保持した装置10を動かすことで生じる磁気の変化が含まれるように設定されてよい。所定の周波数は、例えば、1〜3Hzの周波数であってよい。所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲は、例えば、0Hzから所定の周波数までの周波数範囲であってよく、或いは別の周波数範囲であってもよい。所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲は、所定の周波数よりも高周波数側にある周波数範囲であってよい。第2の周波数範囲は、例えば、50Hzなどの高速に回転するモータや強力な磁力を帯びた複数の電線や磁性を帯びた複数の鉄骨等の下を高速で通過することに起因して発生する外乱による磁気の変化が検出できる範囲に設定されてよい。第2の周波数範囲の上限の周波数は、例えば、500〜2kHzであってよい。
In the first embodiment, the
そして、制御部101は、磁気センサ20で検出されている各軸の磁気から第1の周波数範囲の成分の値を抽出し、得られた各軸の値をベクトル成分とする第1の磁気ベクトルを取得する。また、同様に、制御部101は、磁気センサ20で検出されている各軸の磁気から第2の周波数範囲の成分の値を抽出し、得られた各軸の値をベクトル成分とする第2の磁気ベクトルを取得する。そして、制御部101は、得られた第1の磁気ベクトルの大きさを第1の特徴量として取得する。また同様に、制御部101は、得られた第2の磁気ベクトルの大きさを第2の特徴量として取得する。
Then, the
また、電子機器100は、例えば、判別する移動状態ごとの第1の特徴量と第2の特徴量との傾向を表す代表値を含む移動状態情報500を記憶部110に記憶している。図5は、移動状態情報500を例示する図である。図5では移動状態情報500は、静止、歩行、自転車、自動車、及び電車のそれぞれの移動状態における、第1の特徴量の傾向を表す第1の代表値と、第2の特徴量の傾向を表す第2の代表値とを含んでいる。なお、第1の代表値及び第2の代表値は、例えば、それぞれの移動状態において計測された複数の第1の特徴量、及び複数の第2の特徴量をそれぞれ代表する値であってよい。例えば、電車に乗っている状態に対する第1の代表値は、電車に乗っている状態で磁気センサ20により検出された複数の磁気から取得された複数の第1の特徴量の平均値、中央値、又は最頻値などの統計値であってよい。また同様に、電車に乗っている状態に対する第2の代表値は、電車に乗っている状態で磁気センサ20により検出された複数の磁気から取得された複数の第2の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計値であってよい。その他の移動状態についても、同様に代表値を取得することができる。
In addition, the
そして、電子機器100の制御部101は、例えば、磁気センサ20で検出された磁気から取得された第1の特徴量及び第2の特徴量の組を、移動状態情報500に含まれる移動状態ごとの第1の代表値及び第2の代表値の組と比較する。それによって、装置10が置かれている移動状態を判別する。以下、第1の実施形態に係る移動状態の通知処理を説明する。
Then, for example, the
図6は、第1の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。図6の動作フローは例えば、電子機器100の制御部101に移動状態の判別を指示する信号が入力されると開始してよい。
FIG. 6 is a diagram illustrating a moving state notification process according to the first embodiment. The operation flow in FIG. 6 may be started, for example, when a signal instructing the determination of the movement state is input to the
ステップ601(以降、ステップを“S”と記載し、例えば、S601と表記する)において制御部101は、磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分を抽出し、第1の磁気ベクトルを特定する。なお、磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値からの第1の周波数範囲の成分の抽出は、例えば、ローパスフィルタ又は移動平均を用いて実施することができる。また、制御部101は、磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分を抽出し、第2の磁気ベクトルを特定する。磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値からの第2の周波数範囲の成分の抽出は、例えば、ハイパスフィルタを用いて実施することができる。フィルタには、例えば、FIR(Finite Impulse Response)フィルタ、及びIIR(Infinite Impulse Response)フィルタを用いることができる。
In step 601 (hereinafter, “step” is described as “S”, for example, expressed as S601), the
S602において、制御部101は、第1の磁気ベクトルの大きさを、第1の特徴量として取得する。また、制御部101は、第2の磁気ベクトルの大きさを、第2の特徴量として取得する。
In step S602, the
S603において制御部101は、得られた第1の特徴量と第2の特徴量との組を、移動状態情報500に含まれる各移動状態における第1の代表値と、第2の代表値との組と比較する。そして、制御部101は、第1の特徴量と第2の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。
In step S <b> 603, the
第1の特徴量と第2の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態の特定は、例えば、以下のように実行されてよい。まず、制御部101は、第1の特徴量の一致度と、第2の特徴量の一致度とを以下の式1を用いて計算する。
一致度=|移動状態の代表値−特徴量|/移動状態の代表値 ・・・式1
The specification of the movement state having the representative value set that matches the pattern indicated by the set of the first feature value and the second feature value may be executed as follows, for example. First, the
Consistency = | Representative value of moving state−Feature amount | / Representative value of moving state
例えば、S602で得られた第1の特徴量が100であったとする。この場合、移動状態情報500の静止の第1の代表値は80であるため、第1の特徴量の一致度は、|80−100|/80=0.25となる。また、移動状態情報500の歩行の第1の代表値は100であるため、第1の特徴量の一致度は|100−100|/100=0となる。例えば、この様にして各移動状態における第1の特徴量の一致度を算出することができる。また、S602で得られた第2の特徴量についても、同様に式1を用いて各移動状態における第2の特徴量の一致度を算出することができる。
For example, assume that the first feature value obtained in S602 is 100. In this case, since the first representative value of the stationary state of the movement state information 500 is 80, the degree of coincidence of the first feature amount is | 80-100 | /80=0.25. Since the first representative value of walking in the movement state information 500 is 100, the degree of coincidence of the first feature amount is | 100-100 | / 100 = 0. For example, the degree of coincidence of the first feature amount in each moving state can be calculated in this way. Similarly, for the second feature amount obtained in S602, the degree of coincidence of the second feature amount in each movement state can be calculated using
続いて、制御部101は、例えば、移動状態ごとに算出された第1の特徴量の一致度と、第2の特徴量の一致度とを用いて移動状態の一致度を求める。移動状態の一致度は、例えば、第1の特徴量の一致度と第2の特徴量の一致度の平均値などの統計値であってよい。図7は、各移動状態の一致度を例示する図である。
Subsequently, the
そして、制御部101は、各移動状態の一致度を比較することで、第1の特徴量と第2の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。例えば、制御部101は、移動状態の一致度が最も低い移動状態を、第1の特徴量と第2の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態として特定してよい。
And the
S604において制御部101は、特定した移動状態を示す情報を出力する。例えば、制御部101は、装置10の制御部30が稼働させている移動状態を利用するアプリケーション(例えば、上位プログラム)に、特定された移動状態を示す情報を出力してよい。制御部101が特定した移動状態を示す情報を出力すると、本動作フローは終了する。なお、装置10の制御部30が稼働させている移動状態を利用するアプリケーションは、例えば、日常生活の変化を振り返るライフログ機能や健康支援機能、及びユーザの現在の移動状態に適した広告などを配信するために、通知された移動状態を利用してよい。
In step S604, the
図6の動作フローにおいて、S601〜S602の処理では、電子機器100の制御部101は、例えば、取得部102として機能する。また、S603〜S604の処理では、電子機器100の制御部101は、例えば、出力部103として機能する。
In the operation flow of FIG. 6, in the processing of S601 to S602, the
以上で述べた様に、第1の実施形態では磁気センサ20で検出された磁気から所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分が抽出され第1の磁気ベクトルが取得される。また、磁気センサ20で検出された磁気から所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分が抽出され第2の磁気ベクトルが取得される。そして、第1の磁気ベクトルの大きさである第1の特徴量と、第2の磁気ベクトルの大きさである第2の特徴量との組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定することで、装置10が置かれている移動状態が判別されている。上述のように、第1の特徴量にはユーザが保持した装置10を動かすことで生じる磁気の変動、及び付近の磁力を発する物体の影響が反映されやすい。一方、第2の特徴量には、例えば、高速に回転するモータや、磁力を帯びた複数の電線や鉄骨等の下を高速で通過することに起因して発生する外乱による磁気の変化が反映されやすい。そのため、これらの第1の特徴量と第2の特徴量との組を用いて装置10が置かれている移動状態を判別することで、高精度に移動状態を判別することができる。
As described above, in the first embodiment, the first magnetic vector is acquired by extracting the component in the first frequency range including the component below the predetermined frequency from the magnetism detected by the
<第2の実施形態>
上述のように、例えば、装置10が静止している状態では、磁気センサ20で検出される北方位を示す磁気ベクトルの向きは一定の方向を示す。しかしながら、モータなどの周囲に存在する磁力を発生する物体の存在で、磁気センサ20で計測される北方位を示す磁気ベクトルの向きは変化する。
<Second Embodiment>
As described above, for example, when the
例えば、電車ではレールと並行に電線が敷設されている。そのため、電車に乗っている状態では装置10は、高頻度で電線の下を通過することになり、この場合に、例えば重力加速度の方向に磁気ベクトルの向きの変化が表れることがある。一方、例えば自動車の場合には、周囲に別の自動車が走ることがしばしばあり、この様な別の自動車の高速に回転するモータが発する磁力の影響で、水平方向に磁気ベクトルの向きの変化が表れることがある。即ち、磁気ベクトルの向きは、移動状態に応じて重力加速度の方向と水平方向に異なる変化の傾向を示し得る。
For example, electric wires are laid in parallel with rails on trains. For this reason, the
そこで、第2の実施形態では磁気ベクトルの向きの変化を捕らえるために、第1の磁気ベクトルと、第2の磁気ベクトルを重力加速度の方向(重力方向)の成分と、水平方向(重力加速度の方向に垂直な方向)の成分とに分解して、特徴量を取得する。 Therefore, in the second embodiment, in order to catch the change in the direction of the magnetic vector, the first magnetic vector and the second magnetic vector are divided into components of the direction of gravitational acceleration (gravity direction) and the horizontal direction (of gravitational acceleration). The feature amount is obtained by decomposing the component into components in a direction perpendicular to the direction.
また、第2の実施形態では、加速度センサで検出された加速度ベクトルも移動状態の判定に用いる。なお、加速度ベクトルについても、移動状態に応じて、加速度ベクトルの表れやすい向きは異なる。例えば、歩行している状態では、装置10を保持するユーザの歩行の際の体の上下の動きに応じた加速度が、重力加速度の方向に現れる傾向がある。自転車などではこのような上下の動きは少ない。一方で、自転車の方が歩行と比較して移動速度が速い傾向があるため、水平方向の加速度は自転車の方が歩行よりも大きくなる傾向がある。
In the second embodiment, the acceleration vector detected by the acceleration sensor is also used for determining the movement state. Note that the direction in which the acceleration vector is likely to appear also varies depending on the movement state. For example, in the state of walking, the acceleration corresponding to the vertical movement of the body when the user holding the
そのため、第2の実施形態では、加速度ベクトルについても重力加速度の方向の成分と、水平方向の成分とに分解して、特徴量を取得する。 For this reason, in the second embodiment, the acceleration vector is also decomposed into a component in the direction of gravitational acceleration and a component in the horizontal direction to acquire the feature amount.
そして、第2の実施形態では制御部101は、第1の磁気ベクトルと、第2の磁気ベクトルと、加速度ベクトルとのそれぞれから重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを抽出し、得られた6つの特徴値の組を用いて、移動状態を判別する。
In the second embodiment, the
図8は、第2の実施形態に係る装置10のブロック構成を例示する図である。図8に示す装置10は、図1の第1の実施形態に係る装置10に加えて、更に加速度センサ40を含む。電子機器100は、例えば、加速度センサ40と接続されていてよい。加速度センサ40で検出される加速度ベクトルは、例えば、加速度センサ40から異なる3つの方向へととられた互いに直交するX軸、Y軸、及びZ軸の座標系で表されてよい。
FIG. 8 is a diagram illustrating a block configuration of the
電子機器100は、例えば、制御部101及び記憶部110を含む。制御部101は、例えば、取得部102、及び出力部103を含む。記憶部110は、例えば、後述する移動状態情報900及びプログラムを記憶してよい。
The
図9は、第2の実施形態に係る移動状態情報900を示す図である。移動状態情報900は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の特徴量と水平方向の特徴量に対する代表値を移動状態ごとに含む。なお、これらの特徴量の代表値は、例えば、それぞれの移動状態において取得された複数の特徴量を代表する値であってよい。例えば、電車に乗っている状態での第1の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量の代表値は、電車に乗っている状態で取得された複数の第1の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計量であってよい。また同様に、例えば、自動車に乗っている状態での第2の磁気ベクトルの水平方向の特徴量の代表値は、自動車に乗っている状態で取得された複数の第2の磁気ベクトルの水平方向の特徴量の平均値、中央値、最頻値などの統計量であってよい。その他の特徴量の移動状態ごとの代表値についても、同様に取得することができる。 FIG. 9 is a diagram showing movement state information 900 according to the second embodiment. The movement state information 900 includes, for each movement state, the first magnetic vector, the second magnetic vector, and the feature value in the direction of gravity acceleration of the acceleration vector and the representative value for the horizontal direction feature amount. Note that the representative values of these feature amounts may be, for example, values that represent a plurality of feature amounts acquired in the respective movement states. For example, the representative value of the direction of gravity acceleration of the first magnetic vector in the state of riding on the train is the direction of gravity acceleration of the plurality of first magnetic vectors acquired in the state of riding on the train. It may be a statistic such as an average value, median value, or mode value of feature quantities. Similarly, for example, the representative value of the horizontal feature amount of the second magnetic vector in the state of riding in the automobile is the horizontal direction of the plurality of second magnetic vectors acquired in the state of riding in the automobile. It may be a statistic such as an average value, median value, or mode value of feature quantities. The representative values for the movement states of other feature amounts can be obtained in the same manner.
また、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向の特徴量は、例えば以下のように算出されてよい。まず、制御部101は、加速度センサ40で検出される検出値に基づいて重力加速度を表す重力加速度ベクトルを算出する。続いて、制御部101は、重力加速度ベクトルを正規化した重力加速度単位ベクトルを算出する。制御部101は、重力加速度単位ベクトルと、第1の磁気ベクトルとの内積を計算し、得られた値を第1の磁気ベクトルの重力加速度の方向の特徴量として用いてよい。同様に、制御部101は、重力加速度単位ベクトルと、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれとの内積を計算し、得られた値を第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の特徴量としてそれぞれ用いてよい。
In addition, the feature amounts of the first magnetic vector, the second magnetic vector, and the acceleration vector in the direction of gravitational acceleration may be calculated as follows, for example. First, the
また、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの水平方向の特徴量は、例えば、以下のように算出されてよい。例えば、制御部101は、重力加速度単位ベクトルと、第1の磁気ベクトルとの外積を計算し、得られた法線ベクトルの大きさを第1の磁気ベクトルの水平方向の特徴量として用いてよい。同様に、制御部101は、重力加速度単位ベクトルと、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれとの外積を計算し、得られた法線ベクトルの大きさを第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの水平方向の特徴量としてそれぞれ用いてよい。
Further, the horizontal feature amounts of the first magnetic vector, the second magnetic vector, and the acceleration vector may be calculated as follows, for example. For example, the
図10は、第2の実施形態に係る移動状態の通知処理を例示する図である。図10の動作フローは例えば、電子機器100の制御部101に移動状態の判別を指示する信号が入力されると開始してよい。
FIG. 10 is a diagram exemplifying movement state notification processing according to the second embodiment. The operation flow in FIG. 10 may be started, for example, when a signal instructing the determination of the moving state is input to the
S1001において電子機器100の制御部101は、磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含む第1の周波数範囲の成分を抽出し、第1の磁気ベクトルを特定する。また、制御部101は、磁気センサ20から入力される3軸の磁気の値から所定の周波数以下の成分を含まない第2の周波数範囲の成分を抽出し、第2の磁気ベクトルを特定する。なお、S1001の処理は、例えば、S601と同様に実行されてよい。S1002において制御部101は、加速度センサ40から入力される検出値から加速度ベクトルと重力加速度単位ベクトルとを取得する。
In step S <b> 1001, the
S1003において制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれから重力加速度の方向の特徴量を取得する。例えば、制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれと、重力加速度単位ベクトルとの内積を計算する。それによって、制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向の特徴量を取得してよい。
In step S1003, the
S1004において制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれから水平方向の特徴量を取得する。例えば、制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれと、重力加速度単位ベクトルとの外積を計算し、それぞれの法線ベクトルを取得する。そして、制御部101は、得られたそれぞれの法線ベクトルの大きさを第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの水平方向の特徴量として取得してよい。
In step S1004, the
S1005において制御部101は、得られた第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組を、移動状態情報900に含まれる各移動状態における特徴量の代表値の組と比較する。そして、制御部101は、得られた特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。
In step S <b> 1005, the
なお、S1005における各特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態の特定は、例えば、S603と同様に一致度を算出することで実行されてよい。まず、制御部101は、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量と、各移動状態の代表値との一致度を上述の式1を用いて算出する。
Note that the identification of the movement state having the representative value pair that matches the pattern indicated by each feature value pair in S1005 may be executed by calculating the degree of coincidence in the same manner as in S603, for example. First, the
続いて、制御部101は、例えば、移動状態ごとに算出された第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の一致度を用いて移動状態の一致度を求める。移動状態の一致度は、例えば、移動状態ごとの第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の一致度の平均値などの統計値であってよい。図7は、各移動状態に対する一致度を例示する図である。
Subsequently, the
そして、制御部101は、各移動状態の一致度を比較することで、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態を特定する。例えば、制御部101は、移動状態の一致度が最も低い移動状態を、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルのそれぞれの重力加速度の方向と水平方向の特徴量の組が示すパターンに合致する代表値の組を有する移動状態として特定してよい。
Then, the
S1006において制御部101は、特定した移動状態を示す情報を出力し、本動作フローは終了する。なお、S1006において制御部101は、例えば、装置10の制御部30が稼働させている移動状態を利用するアプリケーションに、特定した移動状態を示す情報を出力してよい。
In S1006, the
図10の動作フローにおいて、S1001〜S1004の処理では、電子機器100の制御部101は、例えば、取得部102として機能する。また、S1005〜S1006の処理では、電子機器100の制御部101は、例えば、出力部103として機能する。
In the operation flow of FIG. 10, in the processing of S1001 to S1004, the
以上で述べた様に、第2の実施形態では制御部101は、第1の磁気ベクトルと、第2の磁気ベクトルとから重力加速度の方向の成分の大きさを表す特徴量と、水平方向の成分の大きさを表す特徴量とを抽出する。また更に、制御部101は、加速度ベクトルからも重力加速度の方向の成分の大きさを表す特徴量と、水平方向の成分の大きさを表す特徴量とを抽出する。そして、制御部101は、得られた重力加速度の方向と水平方向のそれぞれの特徴量を用いて、装置10が置かれている移動状態を判別する。上述のように、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの向きは、移動状態に応じて異なる変化の傾向を示し得る。そのため、各特徴量を重力加速度の方向の成分と、水平方向の成分とに分解することで、更に装置10が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。
As described above, in the second embodiment, the
なお、第2の実施形態では、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトル、及び加速度ベクトルの重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを用いて移動状態を判別する場合を例示している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、これらの特徴量のうちの一部の特徴量は、移動状態の判別に用いられなくてもよく、また、取得されなくてもよい。即ち、例えば、第1の磁気ベクトル、第2の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の特徴量と、水平方向の成分の特徴量とを用いて第2の実施形態に係る移動状態の判別が実行されてもよい。しかしながら、例えば、これらの特徴量のうちのより多くの特徴量を用いて第2の実施形態に係る移動状態の判別を実行することで、装置10が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。
In the second embodiment, the movement state is determined using the first magnetic vector, the second magnetic vector, and the feature quantity of the acceleration vector in the direction of gravitational acceleration and the feature quantity of the horizontal component. The case where it discriminate | determines is illustrated. However, the embodiment is not limited to this. For example, some of these feature values may not be used for determining the movement state, and may not be acquired. That is, for example, the moving state according to the second embodiment is determined using the feature amount of the first magnetic vector and the second magnetic vector in the direction of gravitational acceleration and the feature amount of the horizontal component. May be executed. However, for example, by determining the movement state according to the second embodiment using a larger amount of these feature amounts, the determination accuracy of the movement state in which the
<第2の実施形態の変形例>
第2の実施形態の変形例では、更に、前回出力した移動状態を用いて、移動状態の判別を所定の移動状態に限定する場合を例示する。例えば、装置10を保持するユーザが、乗り物に乗って移動している移動状態にある場合、次の移動状態への遷移は、乗り物を降りた際に起こることが推定される。この場合、次の移動状態は、例えば、歩行している状態、及び静止している状態であることが推定できる。一方で、装置10を保持するユーザが、乗り物に乗って移動している移動状態にある場合、例えば、別の乗り物に乗って移動している移動状態に直接遷移することはあまり起こらないと考えられる。即ち、例えば、自動車に乗っている状態から、電車や自転車に乗っている状態へと直接遷移することは起こらないと推定できる。
<Modification of Second Embodiment>
The modification of the second embodiment further illustrates a case where the movement state is limited to a predetermined movement state using the movement state output last time. For example, when the user holding the
そのため、第2の実施形態の変形例では、前回の移動状態が乗り物による移動状態である場合、装置10が置かれている移動状態の遷移先を、乗り物に乗っている移動状態以外の例えば、静止している移動状態、又は歩行している移動状態に限定する。
Therefore, in the modified example of the second embodiment, when the previous movement state is the movement state by the vehicle, the transition destination of the movement state where the
なお、第2の実施形態の変形例において装置10は、図8のブロック構成を有していてよい。また、記憶部110は、図9の移動状態情報900を記憶していてよい。そして、第2の実施形態の変形例では制御部101は、図10の移動状態の通知処理を実行してよい。しかしながら、第2の実施形態の変形例では、制御部101は、S1005の処理の代わりに、例えば、図11の動作フローを実行する。
In addition, in the modification of 2nd Embodiment, the
図11は、第2の実施形態の変形例において、第2の実施形態のS1005の処理の代わりに実行される移動状態の判別処理を例示する図である。図11の動作フローは、例えば、図10のS1005に進むと開始してよい。 FIG. 11 is a diagram illustrating a moving state determination process that is executed instead of the process of S1005 of the second embodiment in the modification of the second embodiment. The operation flow in FIG. 11 may be started when the process proceeds to S1005 in FIG.
S1101において制御部101は、各移動状態に対する一致度を算出する。各移動状態に対する一致度は、例えば、S1005の説明で例示したように算出されてよい。
In S1101, the
S1102において制御部101は、前回出力した移動状態を取得する。前回出力した移動状態は、例えば、後述する1105の処理を前回実行した際に、記憶部110に記憶されていてよい。そして、制御部101は、S1102の処理では前回出力した移動状態を記憶部110から読み出してよい。
In step S1102, the
S1103において制御部101は、S1101で算出した各移動状態の一致度のうちで、一致度の最も低い移動状態が、前回出力した移動状態と同じであるか否かを判定する。一致度の最も低い移動状態が前回出力した移動状態と同じである場合(S1103がYes)、フローはS1104へと進む。S1104において制御部101は、移動状態を前回出力した移動状態と同じ移動状態に判別する。S1105において制御部101は、判別された移動状態を記憶部110に記録する。
In S1103, the
一方、S1103において、一致度の最も低い移動状態が前回出力した移動状態と異なる場合(S1103がNo)、フローはS1106へと進む。S1106において制御部101は、前回出力した移動状態が、歩行している状態、又は静止している状態であるか否かを判定する。前回出力した移動状態が歩行している状態又は静止している状態である場合(S1106がYes)、フローはS1107へと進む。S1107において制御部101は、自動車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。S1107において自動車の移動状態の一致度が最も高い場合(S1107がYes)、フローはS1108へと進み、制御部101は、移動状態を自動車に乗っている状態と判別し、フローはS1105へと進む。一方、S1107において自動車の移動状態の一致度が最も高くはない場合(S1107がNo)、フローはS1109へと進む。
On the other hand, in S1103, when the movement state with the lowest matching degree is different from the movement state output last time (S1103 is No), the flow proceeds to S1106. In step S <b> 1106, the
S1109において制御部101は、電車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。S1109において電車の移動状態の一致度が最も高い場合(S1109がYes)、フローはS1110へと進み、制御部101は、移動状態を電車に乗っている状態と判別し、フローはS1105へと進む。一方、S1109において電車の移動状態の一致度が最も高くはない場合(S1109がNo)、フローはS1111へと進む。
In step S1109, the
S1111において制御部101は、自転車の移動状態の一致度が最も高いか否かを判定する。S1111において自転車の移動状態の一致度が最も高い場合(S1111がYes)、フローはS1112へと進み、制御部101は、移動状態を自転車に乗っている状態と判別し、フローはS1105へと進む。一方、S1111において自転車の移動状態の一致度が最も高くはない場合(S1111がNo)、フローはS1113へと進む。
In S1111, the
S1113において制御部101は、歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高いか否かを判定する。S1113において歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高い場合(S1113がYes)、フローはS1114へと進み、制御部101は、移動状態を歩行している状態と判別し、フローはS1105へと進む。一方、S1113において歩行の移動状態の一致度が、静止の移動状態の一致度よりも高くはない場合(S1113がNo)、フローはS1115へと進む。S1115において制御部101は、移動状態を静止している状態と判別し、フローはS1105へと進む。
In step S <b> 1113, the
また、S1106において前回出力した移動状態が歩行している状態又は静止している状態でない場合(S1106がNo)、移動状態は乗り物に乗っている状態であると考えられる。この場合、別の乗り物に乗って移動している移動状態に直接遷移することは起こらないと考えられる。そのため、制御部101は、フローをS1113へと進めて、次の移動状態を、例えば、歩行している状態、及び静止している状態などの乗り物に乗っていない状態に限定する。
In addition, when the movement state output last time in S1106 is not a walking state or a stationary state (No in S1106), the movement state is considered to be a state of riding a vehicle. In this case, it is considered that no direct transition to a moving state where the vehicle is moving on another vehicle occurs. Therefore, the
そして、上述のように、S1105において制御部101は、判別された移動状態を記憶部110に記録し、本動作フローは終了し、フローはS1006へと進む。そして、第2の実施形態の変形例では、制御部101は、S1006においてS1104、S1108、S1110、S1112、S1114、S1115のいずれかで判別された移動状態を示す情報を出力する。
Then, as described above, in S1105, the
図11の動作フローにおいて、電子機器100の制御部101は、例えば、出力部103として機能する。
In the operation flow of FIG. 11, the
以上で述べた様に、第2の実施形態の変形例では、前回の移動状態が乗り物に乗っている移動状態である場合、装置10が置かれている移動状態の遷移先を乗り物に乗っている移動状態以外の例えば、静止している移動状態、又は歩行している移動状態に限定する。これにより、装置10が置かれている移動状態の判別精度を更に向上させることができる。
As described above, in the modified example of the second embodiment, when the previous movement state is a movement state on the vehicle, the vehicle is placed on the transition destination of the movement state on which the
従って、上述の実施形態によれば、装置10が置かれている移動状態の判別精度を向上させることができる。例えば、加速度センサ40で検出された加速度をそのまま用いて移動状態を判定した場合、ユーザが装置10を手で振ったりすることで実際の移動状態とは異なる移動状態に判定されてしまうことがある。或いは、例えば、磁気センサ20で検出された磁気をそのまま用いて移動状態を判別した場合、扇風機や洗濯機などが発する磁気等の外乱の影響で移動状態を誤判別してしまうことがある。しかしながら、上述の実施形態によれば、装置10が置かれている移動状態の判別精度が向上するため、このような場合にも移動状態の誤判別を抑制することができる。
Therefore, according to the above-described embodiment, it is possible to improve the determination accuracy of the moving state where the
以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれらに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、又は、一部の処理が省略されてもよい。例えば、別の実施形態においては、S1003の処理とS1004の処理とは順序を入れ替えて実行されてもよい。 In the above, although embodiment was illustrated, embodiment is not limited to these. For example, the above-described operation flow is an example, and the embodiment is not limited to this. If possible, the operation flow may be executed by changing the order of processing, may include additional processing, or some processing may be omitted. For example, in another embodiment, the process of S1003 and the process of S1004 may be executed in a reversed order.
また、移動状態は、例えば、飛行機に乗っている状態、船に乗っている状態、オートバイクに乗っている状態など、更なる別の移動状態を含んでもよい。また、上述の特徴量の一致度の算出、移動状態の一致度の算出、及び一致度を用いた合致する代表値の組の移動状態の特定は例示であり、その他の手法を用いて一致度の算出や、合致する代表値の組の移動状態の特定が実行されてもよい。 Further, the moving state may include other different moving states such as a state of riding on an airplane, a state of riding on a ship, and a state of riding on a motorcycle. In addition, the above-described calculation of feature quantity coincidence, calculation of movement state coincidence, and identification of the movement state of a set of matching representative values using the coincidence are examples, and the degree of coincidence can be determined using other methods. And the identification of the movement state of a set of matching representative values may be executed.
図12は、実施形態に係る電子機器100と、電子機器100を備える装置10とを実現するための装置1200のハードウェア構成を例示する図である。図12の装置1200を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ1201、メモリ1202、通信装置1203、出力装置1204、磁気センサ20、加速度センサ40、電子機器1220を備える。なお、プロセッサ1201、メモリ1202、通信装置1203、出力装置1204、電子機器1220は、例えば、バス1210を介して互いに接続されている。
FIG. 12 is a diagram illustrating a hardware configuration of a
プロセッサ1201は、メモリ1202を利用してプログラムを実行することにより、上述の制御部30として動作してよい。プロセッサ1201は、例えば、ユーザの日常生活を振り返るためのライフログを記録するアプリケーション、健康支援アプリケーション、ユーザの現在の状態に適した情報や広告を配信するアプリケーションなどを稼働させてよい。そして、プロセッサ1201は、後述するプロセッサ1221から入力される装置1200の移動状態を、稼働中のアプリケーションにおいて利用してよい。プロセッサ1201は、装置1200の各部を制御してよい。
The
メモリ1202は、例えば半導体メモリであり、RAM領域及びROM領域を含んでいてよい。なお、RAMは、Random Access Memoryの略称である。また、ROMは、Read Only Memoryの略称である。通信装置1203は、プロセッサ1201の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。出力装置1204は、例えば、ディスプレーなどの表示装置、及びスピーカなどの音声装置を含んでよい。
The
また、装置1200は、例えば、磁気センサ20を含む。磁気センサ20は、例えば、3軸の地磁気センサである。また、装置1200は、例えば、加速度センサ40を含んでいてよい。
Moreover, the
また、電子機器1220は、例えば、マイクロコントローラ及びマイクロコンピュータであってよい。また、別の実施形態では、電子機器1220は、例えばデジタル信号プロセッサ(DSP)であってもよい。電子機器1220は、例えば、プロセッサ1221及びメモリ1222を含む。
The
プロセッサ1221は、メモリ1222を利用して例えば上述の動作フローの手順を記述した状態通知プログラムを実行することにより、上述した制御部101として動作してよく、電子機器100の各機能部の一部または全部の機能を提供する。プロセッサ1221は、例えば、磁気センサ20及び加速度センサ40と接続されており、これらのセンサから検出値が入力されてよい。また、プロセッサ1221は、センサから入力された検出値を解析した結果をプロセッサ1201へと出力してよい。例えば、プロセッサ1221は、上述のS604及びS1006においてプロセッサ1201に、判別された移動状態を示す情報を出力してよい。
The
メモリ1222は、例えば半導体メモリであり、RAM領域及びROM領域を含んでいてよい。上述の記憶部110は、例えば、メモリ1222であってよい。そして、メモリ1222は、例えば、上述の移動状態情報500、及び移動状態情報900などの情報を記憶していてよい。また、メモリ1222には、上述のS1105において、前回出力した移動状態が記憶されてよい。
The
なお、図12を参照して述べた装置1200のハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能部の一部または全部の機能がFPGA及びSoCなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、FPGAは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。SoCは、System-on-a-chipの略称である。また、例えば、磁気センサ20で検出された磁気からの第1の磁気ベクトル及び第2の磁気ベクトルの取得は、プロセッサ1221がローパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びバンドパスフィルタなどとして動作することで実行されてよい。また、別の実施形態では、磁気センサ20で検出された磁気からの第1の磁気ベクトル及び第2の磁気ベクトルの取得は、ハードウェアで実装されたローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、及びバンドパスフィルタなどを用いて実行されてもよい。
The hardware configuration of the
以上において、いくつかの実施形態について説明した。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態及び代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態を成すことができることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して又は置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。 In the above, several embodiments have been described. However, the embodiments are not limited to the above-described embodiments, and should be understood as including various modifications and alternatives of the above-described embodiments. For example, it will be understood that various embodiments can be embodied by modifying the components without departing from the spirit and scope thereof. It will be understood that various embodiments can be made by appropriately combining a plurality of components disclosed in the above-described embodiments. Further, various embodiments may be implemented by deleting or replacing some components from all the components shown in the embodiments, or adding some components to the components shown in the embodiments. Those skilled in the art will appreciate that this can be done.
10 装置
20 磁気センサ
30 制御部
40 加速度センサ
100 電子機器
101 制御部
102 取得部
103 出力部
110 記憶部
1200 装置
1201 プロセッサ
1202 メモリ
1203 通信装置
1204 出力装置
1210 バス
1220 電子機器
1221 プロセッサ
1222 メモリ
10
Claims (7)
複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第1の特徴量の傾向を表す第1の代表値と、前記第2の特徴量の傾向を表す第2の代表値とを含む代表値の組を記憶している記憶部と、
前記第1の特徴量と前記第2の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する出力部と、
を含む、電子機器。 Obtaining a first feature amount from a first magnetic vector obtained by extracting a component in a first frequency range including a component having a frequency equal to or lower than a predetermined frequency out of magnetism detected by a magnetic sensor; and An acquisition unit that acquires a second feature amount from a second magnetic vector obtained by extracting a component in a second frequency range that does not include a component equal to or lower than the predetermined frequency;
Storing a set of representative values including a first representative value representing a tendency of the first feature value and a second representative value representing a tendency of the second feature value in each of a plurality of movement states; A storage unit,
An output unit that outputs information indicating a movement state of the set of representative values that matches a pattern indicated by a set of feature values including the first feature value and the second feature value;
Including electronic equipment.
前記第1の特徴量は前記第1の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の大きさであり、
前記第2の特徴量は前記第2の磁気ベクトルの重力加速度の方向の成分の大きさである、ことを特徴とする請求項1に記載の電子機器。 The acquisition unit further specifies the direction of gravity acceleration from the acceleration vector detected by the acceleration sensor,
The first feature amount is a magnitude of a component in a direction of gravitational acceleration of the first magnetic vector,
The electronic device according to claim 1, wherein the second feature amount is a magnitude of a component of the second magnetic vector in a direction of gravitational acceleration.
前記記憶部は、前記複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第1の代表値と、前記第2の代表値と、前記第3の特徴量の傾向を表す第3の代表値と、前記第4の特徴量の傾向を表す第4の代表値とを含む前記代表値の組を記憶しており、
前記出力部は、前記第1の特徴量と、前記第2の特徴量と、前記第3の特徴量と、前記第4の特徴量とを含む前記特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
ことを特徴とする請求項3に記載の電子機器。 The acquisition unit further acquires a magnitude of a component perpendicular to the direction of gravity acceleration from the first magnetic vector as a third feature amount, and a component perpendicular to the direction of gravity acceleration from the second magnetic vector. Is obtained as the fourth feature amount,
The storage unit includes a first representative value, a second representative value, a third representative value representing a tendency of the third feature amount, and a fourth representative value in each of the plurality of movement states. A set of representative values including a fourth representative value representing a tendency of the feature amount of
The output unit matches the pattern indicated by the set of feature quantities including the first feature quantity, the second feature quantity, the third feature quantity, and the fourth feature quantity. Output information indicating the movement status of the set of representative values.
The electronic device according to claim 3.
前記記憶部は、前記複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第1の代表値と、前記第2の代表値と、前記第3の代表値と、前記第4の代表値と、前記第5の特徴量の傾向を表す第5の代表値と、前記第6の特徴量の傾向を表す第6の代表値とを含む前記代表値の組を記憶しており、
前記出力部は、前記第1の特徴量と、前記第2の特徴量と、前記第3の特徴量と、前記第4の特徴量と、前記第5の特徴量と、前記第6の特徴量とを含む前記特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
ことを特徴とする請求項4に記載の電子機器。 The acquisition unit further acquires the magnitude of a component of the acceleration vector in the direction of gravitational acceleration as a fifth feature amount, and sets the magnitude of a component perpendicular to the direction of gravitational acceleration of the acceleration vector as a sixth feature. Get as quantity,
The storage unit includes the first representative value, the second representative value, the third representative value, the fourth representative value, and the fifth representative value in each of the plurality of movement states. Storing a set of representative values including a fifth representative value representing a tendency of a feature quantity and a sixth representative value representing a tendency of the sixth feature quantity;
The output unit includes the first feature value, the second feature value, the third feature value, the fourth feature value, the fifth feature value, and the sixth feature. Output information indicating the movement state of the set of representative values that matches the pattern indicated by the set of feature quantities including the quantity;
The electronic device according to claim 4.
前記記憶部は、更に、前記出力部が前回出力した移動状態を示す情報を記憶し、
前記出力部は、前記前回出力した移動状態を示す情報が、前記第1の乗り物に乗っている移動状態を示す情報である場合、出力する移動状態を示す情報を前記静止している移動状態を示す情報、又は前記歩行している移動状態を示す情報に限定する、ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の電子機器。 The plurality of movement states include a stationary movement state, a walking movement state, a movement state riding on a first vehicle, and a movement state riding on a second vehicle,
The storage unit further stores information indicating a movement state output by the output unit last time,
When the information indicating the movement state output last time is information indicating the movement state riding on the first vehicle, the output unit outputs the information indicating the movement state to be output as the stationary movement state. The electronic apparatus according to claim 1, wherein the electronic apparatus is limited to information indicating or information indicating the moving state of walking.
複数の移動状態のそれぞれにおける、前記第1の特徴量の傾向を表す第1の代表値と、前記第2の特徴量の傾向を表す第2の代表値とを含む代表値の組のうちで、前記第1の特徴量と前記第2の特徴量とを含む特徴量の組が示すパターンに合致する前記代表値の組の移動状態を示す情報を出力する、
処理を電子機器に実行させる状態通知プログラム。 Obtaining a first feature amount from a first magnetic vector obtained by extracting a component in a first frequency range including a component having a frequency equal to or lower than a predetermined frequency out of magnetism detected by a magnetic sensor; and Among them, a second feature amount is obtained from a second magnetic vector obtained by extracting a component in a second frequency range that does not include a component below the predetermined frequency,
Of a set of representative values including a first representative value that represents the tendency of the first feature value and a second representative value that represents the tendency of the second feature value in each of a plurality of movement states. Outputting information indicating the movement state of the set of representative values that matches the pattern indicated by the set of feature values including the first feature value and the second feature value;
A status notification program that causes an electronic device to execute processing.
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