JP6476156B2 - Attitude estimation apparatus, method and program - Google Patents

Attitude estimation apparatus, method and program Download PDF

Info

Publication number
JP6476156B2
JP6476156B2 JP2016196200A JP2016196200A JP6476156B2 JP 6476156 B2 JP6476156 B2 JP 6476156B2 JP 2016196200 A JP2016196200 A JP 2016196200A JP 2016196200 A JP2016196200 A JP 2016196200A JP 6476156 B2 JP6476156 B2 JP 6476156B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
posture
angular velocity
filter
angle
estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016196200A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2018057527A (en
Inventor
有信 新島
有信 新島
渡部 智樹
智樹 渡部
山田 智広
智広 山田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2016196200A priority Critical patent/JP6476156B2/en
Publication of JP2018057527A publication Critical patent/JP2018057527A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6476156B2 publication Critical patent/JP6476156B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

この発明は、例えば人の姿勢を推定する姿勢推定装置、方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a posture estimation apparatus, method, and program for estimating a human posture, for example.

ウェアラブル端末の普及に伴い、当該端末に内蔵された慣性センサの検出データを用いて、人の姿勢を推定する姿勢推定装置が開発されている。一般に、人の静止状態のときの姿勢は、加速度センサにより検出された加速度の値から三角関数を用いて推定される。この手法は、加速度センサを1個用いるだけで人の姿勢を推定することが可能であり、また計算負荷も小さいため、姿勢を推定するためのアプリケーションとして広く用いられている。しかし、例えば自動車を運転中の運転者の姿勢を加速度センサを用いて推定しようとすると、自動車の加減速により加速度センサの値が変化するため、運転者自身の姿勢を正確に推定することが難しい。   Accompanying the widespread use of wearable terminals, posture estimation apparatuses that estimate the posture of a person using detection data of inertial sensors built into the terminals have been developed. In general, the posture of a person in a stationary state is estimated using a trigonometric function from the acceleration value detected by an acceleration sensor. This method is widely used as an application for estimating a posture because it is possible to estimate the posture of a person by using only one acceleration sensor and the calculation load is small. However, for example, when trying to estimate the attitude of a driver who is driving a car using an acceleration sensor, the value of the acceleration sensor changes due to acceleration / deceleration of the car, so it is difficult to accurately estimate the driver's own attitude. .

そこで、運転者の姿勢を推定する技術として、例えば、非特許文献1に記載されるようにカメラの画像から姿勢を推定する手法や、非特許文献2に記載されるように運転者の加速度を計測するセンサと自動車の加速度を計測するセンサの2個の加速度センサを用いて姿勢を推定する手法が提案されている。   Therefore, as a technique for estimating the driver's posture, for example, a method of estimating the posture from the image of the camera as described in Non-Patent Document 1, or the acceleration of the driver as described in Non-Patent Document 2 is used. There has been proposed a method for estimating the posture using two acceleration sensors, that is, a sensor for measuring and a sensor for measuring acceleration of an automobile.

Rajeev Gupta, et al. “Posture Recognition For Safe Driving”, Third International Conference on Image Information Processing (ICIIP), pp. 141-146 (2015)Rajeev Gupta, et al. “Posture Recognition For Safe Driving”, Third International Conference on Image Information Processing (ICIIP), pp. 141-146 (2015) 多田 昌裕ら、“無線加速度センサを用いた運転者行動の計測・解析手法”、電子情報通信学会論文誌 D,Vol. 91,No.4,pp.1115-1129(2008)Masahiro Tada et al., “Measurement and Analysis Method of Driver Behavior Using Wireless Accelerometer”, IEICE Transactions D, Vol. 91, No.4, pp.1115-1129 (2008)

ところが、非特許文献1に記載された手法では車両に運転者を撮影するカメラを設置する必要があり、また非特許文献2に記載された手法では運転者と車両の両方に加速度センサを設置する必要がある。   However, in the method described in Non-Patent Document 1, it is necessary to install a camera for photographing the driver on the vehicle, and in the method described in Non-Patent Document 2, acceleration sensors are installed on both the driver and the vehicle. There is a need.

この発明は上記事情に着目してなされたもので、乗車中の人の姿勢を単一の加速度センサを使用するだけで正確に推定できるようにした姿勢推定装置、方法およびプログラムを提供しようとするものである。   The present invention has been made paying attention to the above circumstances, and intends to provide an attitude estimation apparatus, method, and program capable of accurately estimating the attitude of a person on the board using only a single acceleration sensor. Is.

上記課題を解決するためにこの発明の第1の態様は、車両に乗車中の人に装着された加速度センサから出力される加速度データを受信し、この受信された加速度データをもとに上記人の姿勢を推定する。そして、その推定結果を表す情報の時系列変化をもとに角速度を算出し、この角速度に応じてパラメータが動的に変化するフィルタを使用して、上記推定結果を表す情報を上記フィルタによりフィルタリング処理することで、上記推定結果を表す情報に含まれる上記車両の動きに由来する成分を抑圧するようにしたものである。   In order to solve the above-mentioned problem, a first aspect of the present invention is to receive acceleration data output from an acceleration sensor attached to a person riding in a vehicle, and based on the received acceleration data, Estimate the posture. Then, the angular velocity is calculated based on the time series change of the information representing the estimation result, and the filter is used to filter the information representing the estimation result using a filter whose parameters dynamically change in accordance with the angular velocity. By processing, a component derived from the movement of the vehicle included in the information representing the estimation result is suppressed.

この発明の第2の態様は、上記フィルタとして指数移動平均処理を行うフィルタを使用し、上記算出された角速度に応じて上記フィルタの平滑化係数を動的に変化させるようにしたものである。   In a second aspect of the present invention, a filter that performs exponential moving average processing is used as the filter, and the smoothing coefficient of the filter is dynamically changed in accordance with the calculated angular velocity.

この発明の第3の態様は、上記フィルタの平滑化係数を動的に変化させる際に、上記算出された角速度を予め設定した少なくとも1つの閾値と比較し、その比較結果に基づいて上記閾値に対応して予め設定した平滑化係数を選択するようにしたものである。   According to a third aspect of the present invention, when the smoothing coefficient of the filter is dynamically changed, the calculated angular velocity is compared with at least one threshold value set in advance, and the threshold value is set based on the comparison result. Correspondingly, a preset smoothing coefficient is selected.

この発明の第1の態様によれば、人の動作の周波数帯と車の加減速の周波数帯が異なることに着目し、角速度に応じてパラメータが動的に変化するフィルタを使用して姿勢の推定結果をフィルタリング処理するようにしたことによって、車両の加減速に由来するノイズ成分を除去することができる。このため、人に装着した単一の加速度センサを使用するだけで、乗車中の人の姿勢の変化を正確に推定することが可能となる。   According to the first aspect of the present invention, attention is paid to the fact that the frequency band of human motion is different from the frequency band of acceleration / deceleration of the vehicle, and the posture is changed using a filter whose parameters dynamically change according to the angular velocity. By performing the filtering process on the estimation result, it is possible to remove a noise component derived from the acceleration / deceleration of the vehicle. For this reason, it is possible to accurately estimate a change in the posture of a person on board by simply using a single acceleration sensor attached to the person.

この発明の第2の態様によれば、指数移動平均処理を行うフィルタを使用し、当該フィルタの平滑化係数を角速度に応じて動的に変化させるようにしたことによって、計算処理によりフィルタリング処理を行うことができる。   According to the second aspect of the present invention, a filter that performs exponential moving average processing is used, and the smoothing coefficient of the filter is dynamically changed according to the angular velocity, so that filtering processing is performed by calculation processing. It can be carried out.

この発明の第3の態様によれば、角速度を閾値と比較して判定しその判定結果に応じて適切な平滑化係数を選択するようにしたことにより、平滑化係数を簡単な処理により動的に変化させることができる。   According to the third aspect of the present invention, the angular velocity is determined by comparing with a threshold value, and an appropriate smoothing coefficient is selected according to the determination result. Can be changed.

すなわちこの発明の実施形態によれば、乗車中の人の姿勢を単一の加速度センサを使用するだけで正確に推定できるようにした姿勢推定装置、方法およびプログラムを提供することができる。   That is, according to the embodiment of the present invention, it is possible to provide an attitude estimation apparatus, method, and program capable of accurately estimating the attitude of a person on board only by using a single acceleration sensor.

この発明の一実施形態に係る姿勢推定装置の機能構成を示すブロック図。The block diagram which shows the function structure of the attitude | position estimation apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 図1に示した姿勢推定装置による処理手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the process sequence and process content by the attitude | position estimation apparatus shown in FIG. 図1に示した姿勢推定装置による効果の第1の例を従来の手法と比較して示す図。The figure which shows the 1st example of the effect by the attitude | position estimation apparatus shown in FIG. 1 compared with the conventional method. 図1に示した姿勢推定装置による効果の第2の例を従来の手法と比較して示す図。The figure which shows the 2nd example of the effect by the attitude | position estimation apparatus shown in FIG. 1 compared with the conventional method.

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
[一実施形態]
(構成)
図1は、この発明の一実施形態に係る姿勢推定装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図である。このシステムは、姿勢推定装置1と、加速度センサ2とから構成される。
Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
[One Embodiment]
(Constitution)
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a system including an attitude estimation apparatus according to an embodiment of the present invention. This system includes a posture estimation device 1 and an acceleration sensor 2.

加速度センサ2は、例えば推定対象となる運転者の胸部中央部に装着される。なお、加速度センサは単独で運転者に装着してもよいが、生体センサ等の他のセンサと共にセンサユニットに収容された状態で運転者に装着してもよく、さらには衣類の胸部中央部に対応する位置に貼付または縫い付けておき、この衣類を運転者が着用するようにしてもよい。   For example, the acceleration sensor 2 is attached to the center of the chest of the driver to be estimated. Although the acceleration sensor may be attached to the driver alone, it may be attached to the driver in a state where it is housed in a sensor unit together with other sensors such as a biosensor. The driver may wear the garment by pasting or sewing it at a corresponding position.

加速度センサ2は、運転者の姿勢の変化を表す3軸の加速度を一定のサンプリング周期で検出し、その検出データを無線インタフェースを介して姿勢推定装置1へ送信する。無線インタフェースとしては、例えばBluetooth(登録商標)等の小電力無線データ通信規格を採用したものが使用される。   The acceleration sensor 2 detects triaxial acceleration representing a change in the driver's posture at a constant sampling period, and transmits the detected data to the posture estimation device 1 via the wireless interface. As the wireless interface, for example, a wireless interface using a low-power wireless data communication standard such as Bluetooth (registered trademark) is used.

姿勢推定装置1は、例えば、運転者の手首に装着されるウェアラブル端末や、運転者の胸ポケットまたは車両のグローブボックス等に収容されるスマートフォン又はタブレット型端末、車両に設置される自動運転制御用のコンピュータに設けられる。姿勢推定装置1は、制御ユニット11と、記憶ユニット12と、入出力インタフェースユニット13とを備える。   The posture estimation device 1 is, for example, a wearable terminal worn on a driver's wrist, a smartphone or a tablet terminal housed in a driver's chest pocket or a glove box of a vehicle, and automatic driving control installed in a vehicle. Of computers. The posture estimation device 1 includes a control unit 11, a storage unit 12, and an input / output interface unit 13.

入出力インタフェースユニット13は、上記したBluetooth(登録商標)等の小電力無線データ通信規格を採用した無線インタフェースを備え、上記加速度センサ2から送信された加速度検出データを受信する。   The input / output interface unit 13 includes a wireless interface adopting the above-described low-power wireless data communication standard such as Bluetooth (registered trademark), and receives acceleration detection data transmitted from the acceleration sensor 2.

記憶ユニット12は、記憶媒体としてSSD(Solid State Drive)等の随時書き込みおよび読み出しが可能な不揮発性メモリを使用したもので、その記憶領域に、加速度記憶部121と、補正前角度記憶部122と、補正後角度記憶部123とを設けている。   The storage unit 12 uses a nonvolatile memory such as SSD (Solid State Drive) that can be written and read at any time as a storage medium. In the storage area, an acceleration storage unit 121, a pre-correction angle storage unit 122, A post-correction angle storage unit 123 is provided.

加速度記憶部121は、上記加速度センサ2から送信された加速度検出データを記憶するために使用される。補正前角度記憶部122は、制御ユニット11により算出される、運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度を表す情報を記憶するために使用される。補正後角度記憶部123は、制御ユニット11により算出される、運転者の前後傾斜の補正後の角度および左右傾斜の補正後の角度を表す情報を記憶するために使用される。   The acceleration storage unit 121 is used for storing acceleration detection data transmitted from the acceleration sensor 2. The pre-correction angle storage unit 122 is used to store information that is calculated by the control unit 11 and that represents the angle of the front / rear inclination of the driver and the angle of the left / right inclination. The corrected angle storage unit 123 is used to store information that is calculated by the control unit 11 and that represents the corrected angle of the front / rear inclination of the driver and the corrected angle of the left / right inclination.

制御ユニット11は、中央制御ユニット(CPU:Central Processing Unit)と作業用メモリを有し、この実施形態を実施するために必要な制御機能として、加速度取得部111と、移動平均処理部112と、補正前角度算出部113と、角速度算出部114と、補正後角度算出部115とを備えている。これらの機能111〜115はいずれも、記憶ユニット12内のプログラム領域に格納されたアプリケーションプログラムを上記CPUに実行させることにより実現される。   The control unit 11 has a central processing unit (CPU) and a working memory. As a control function necessary for carrying out this embodiment, an acceleration acquisition unit 111, a moving average processing unit 112, A pre-correction angle calculation unit 113, an angular velocity calculation unit 114, and a post-correction angle calculation unit 115 are provided. Any of these functions 111 to 115 is realized by causing the CPU to execute an application program stored in a program area in the storage unit 12.

加速度取得部111は、上記加速度センサ2から送信された3軸の加速度検出データを、予め設定した一定時間(例えば1秒間)分ずつ入出力インタフェースユニット13を介して取り込み、検出時刻を表す情報と共に加速度記憶部121に格納する処理を行う。   The acceleration acquisition unit 111 takes in the triaxial acceleration detection data transmitted from the acceleration sensor 2 through the input / output interface unit 13 every predetermined time (for example, 1 second), and together with information indicating the detection time. The process which stores in the acceleration memory | storage part 121 is performed.

移動平均処理部112は、上記加速度記憶部121から上記一定時間(1秒間)分ごとに3軸の加速度検出データを読み込み、この1秒間における軸ごとの加速度の平均値を算出する処理を行う。   The moving average processing unit 112 reads the triaxial acceleration detection data from the acceleration storage unit 121 every predetermined time (one second), and performs a process of calculating an average value of acceleration for each axis in the one second.

補正前角度算出部113は、上記移動平均処理部112により算出された3軸の加速度平均値をもとに、運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度をそれぞれ算出する。そして、その算出値を上記検出時刻を表す情報と対応付けて、補正前角度記憶部122に格納する処理を行う。なお、具体的な算出例は後述する。   The pre-correction angle calculation unit 113 calculates the driver's front / rear tilt angle and left / right tilt angle based on the three-axis acceleration average value calculated by the moving average processing unit 112. And the process which matches the calculated value with the information showing the said detection time, and stores it in the angle memory | storage part 122 before correction | amendment is performed. A specific calculation example will be described later.

角速度算出部114は、上記補正前角度記憶部122に格納された最新の1秒間における補正前角度と、その1つ前の1秒間における補正前角度と、補正前角度算出周期(1秒)とを用いて、角速度を算出する処理を行う。なお、具体的な算出例は後述する。   The angular velocity calculation unit 114 includes the latest pre-correction angle for one second stored in the pre-correction angle storage unit 122, the pre-correction angle for the previous one second, and the pre-correction angle calculation cycle (1 second). Is used to calculate the angular velocity. A specific calculation example will be described later.

補正後角度算出部115は、上記補正前角度記憶部122に格納された最新の1秒間における補正前角度と、上記角速度算出部114により算出された角速度と、補正後角度記憶部123に格納されている1つ前の1秒間における補正後角度とを用いて、動的に平滑化係数が変化する移動平均処理を適用して補正後角度を算出する。そして、算出された補正後角度を、検出時刻を表す情報と対応付けて補正後角度記憶部123に格納する処理を行う。なお、この補正後角度の算出についても具体的な算出例は後述する。   The post-correction angle calculation unit 115 is stored in the latest pre-correction angle stored in the pre-correction angle storage unit 122, the angular velocity calculated by the angular velocity calculation unit 114, and the post-correction angle storage unit 123. The corrected angle is calculated by applying a moving average process in which the smoothing coefficient changes dynamically using the corrected angle in the previous one second. Then, the calculated corrected angle is stored in the corrected angle storage unit 123 in association with the information indicating the detection time. A specific calculation example for calculating the corrected angle will be described later.

(動作)
次に、以上のように構成された姿勢推定装置の動作、つまり姿勢推定方法を、制御ユニット11の処理手順に従い説明する。図2はその処理手順および処理内容を示すフローチャートである。
(Operation)
Next, the operation of the posture estimation apparatus configured as described above, that is, the posture estimation method will be described according to the processing procedure of the control unit 11. FIG. 2 is a flowchart showing the processing procedure and processing contents.

(1)加速度データの取得
運転中において、加速度センサ2では運転者の姿勢の変化を表す3軸の加速度が検出され、当該3軸の加速度検出データが姿勢推定装置1に向け送信される。姿勢推定装置1は、加速度取得部111の制御の下、ステップS11,S12により、上記加速度センサ2から送信された3軸の加速度検出データを、1秒間分ずつ入出力インタフェースユニット13から取り込み、この取り込んだ3軸の加速度検出データを、検出時刻を表す情報と対応付けて、記憶ユニット12の加速度記憶部121に記憶させる。
(1) Acquisition of Acceleration Data During driving, the acceleration sensor 2 detects triaxial acceleration representing a change in the posture of the driver, and the triaxial acceleration detection data is transmitted to the posture estimation device 1. Under the control of the acceleration acquisition unit 111, the posture estimation device 1 takes in the triaxial acceleration detection data transmitted from the acceleration sensor 2 from the input / output interface unit 13 for one second in steps S11 and S12. The acquired triaxial acceleration detection data is stored in the acceleration storage unit 121 of the storage unit 12 in association with information representing the detection time.

なお、上記3軸の加速度検出データは、1秒間より短い時間間隔或いは長い時間間隔で取り込んでもよい。また、3軸の加速度検出データは、その波形信号をそのまま送受信してもよいが、一定時間分ずつ符号化することで圧縮して送受信するようにしてもよい。このようにすると、3軸の加速度検出データの情報量を減らして加速度記憶部121の記憶容量を節約することが可能となる。   Note that the triaxial acceleration detection data may be captured at a time interval shorter or longer than 1 second. In addition, the triaxial acceleration detection data may be transmitted and received as it is, but may be transmitted and received after being compressed by encoding for a certain time. In this way, it is possible to reduce the information amount of the triaxial acceleration detection data and save the storage capacity of the acceleration storage unit 121.

(2)補正前角度の算出
姿勢推定装置1は、次に移動平均処理部112の制御の下で、ステップS13により加速度記憶部121から3軸の加速度検出データを1秒間分ずつ読み込み、軸ごとの加速度検出値の移動平均値を算出する。続いて補正前角度算出部113の制御の下で、ステップS14により、上記算出された3軸の加速度検出値の移動平均値をもとに、運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度をそれぞれ算出する。
(2) Calculation of Pre-Correction Angle Under the control of the moving average processing unit 112, the posture estimation apparatus 1 reads the three axes of acceleration detection data from the acceleration storage unit 121 for one second in step S13, for each axis. The moving average value of the acceleration detection values is calculated. Subsequently, under the control of the pre-correction angle calculation unit 113, in step S14, based on the calculated moving average value of the three-axis acceleration detection values, the front and rear inclination angles and the left and right inclination angles of the driver are determined. Calculate each.

例えば、運転者の胸部中央部に装着した加速度センサ2の左右方向をX軸、前後方向をY軸、垂直方向をZ軸としたときのそれぞれの加速度をax ,ay ,az とすると、以下の式でオイラー角が算出される。
そして、上記(1) 式および(2) 式により算出された運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度は、補正前角度算出部113により、上記検出時刻を表す情報と対応付けられて補正前角度記憶部122に記憶される。
For example, X-axis in the lateral direction of the acceleration sensor 2 mounted on the chest central portion of the driver, the front-rear direction Y-axis, the respective acceleration when the vertical direction is Z axis a x, a y, When a z The Euler angle is calculated by the following equation.
The angle of the driver's front / rear inclination and the angle of the left / right inclination calculated by the expressions (1) and (2) are corrected by the pre-correction angle calculation unit 113 in association with the information indicating the detection time. It is stored in the front angle storage unit 122.

(3)補正後角度の算出
姿勢推定装置1は、次に角速度算出部114の制御の下、ステップS15により、補正前角度記憶部122から最新の1秒間における前後傾斜の角度および左右傾斜の角度と、1つ前の1秒間における前後傾斜の角度および左右傾斜の角度とをそれぞれ読み込む。そして、上記最新の1秒間における前後傾斜の角度および左右傾斜の角度と、1つ前の1秒間における前後傾斜の角度および左右傾斜の角度との差をそれぞれ算出し、この算出された差をもとに角速度を算出する。
(3) Post-correction angle calculation Next, the posture estimation apparatus 1 controls the angular velocity calculation unit 114 under the control of the angular velocity calculation unit 114, and in step S15, from the pre-correction angle storage unit 122, the angle of front-rear inclination and the left-right inclination angle in the latest one second And the angle of front / rear tilt and the angle of left / right tilt in the previous one second are read. Then, the difference between the angle of front / rear inclination and the angle of left / right inclination in the latest one second and the angle of front / rear inclination and the angle of left / right inclination in the previous one second are calculated, respectively. And calculate the angular velocity.

例えば、いま最新の補正前角度をθn 、1つ前の1秒間の補正前角度をθn-1 、補正前角度算出周期をT秒とすると、角速度ωn
ωn =(θn −θn-1 )/T …(3)
により算出される。
For example, if the latest pre-correction angle is θ n , the previous one-second pre-correction angle is θ n-1 , and the pre - correction angle calculation period is T seconds, the angular velocity ω n is ω n = (θ n − θ n-1 ) / T (3)
Is calculated by

姿勢推定装置1は、続いて補正後角度算出部115の制御の下、上記算出された最新の1秒間の補正前角度θn および角速度ωn と、補正後角度記憶部123に記憶されている1つ前の1秒間の補正後角度θ^n-1 の値を用いて、動的に平滑化係数が変化する移動平均処理を適用して、補正後角度θ^n を算出する。 The posture estimation apparatus 1 is then stored in the post-correction angle storage unit 123 under the control of the post-correction angle calculation unit 115 and the calculated previous pre-correction angle θ n and angular velocity ω n for one second. The corrected angle θ ^ n is calculated by applying a moving average process in which the smoothing coefficient dynamically changes using the value of the corrected angle θ ^ n-1 of the previous one second.

例えば、n番目の補正後角度推定結果をθ^n 、n番目の補正前角度推定結果をθn 、パラメータとしての平滑化係数をαとすると、指数移動平均処理の式は以下のように表される。
θ^n =(1−α)θ^n-1 +αθn …(4)
αの値は、上記角速度算出部114において上記(3) 式により算出された角速度の値に応じて動的に変化する。変化のさせ方はヒューリスティックなルールベース(決定木)を用いてもよいし、機械学習を用いて定めてもよい。αの値が小さいほど前回の補正後角度の影響が強まるため、ローパスフィルタの効き目は強くなる。
For example, the n-th corrected angle estimation result theta ^ n, n-th pre-correction angle estimation result theta n, when the smoothing coefficient as a parameter alpha, as below formula exponential moving average processing table Is done.
θ ^ n = (1-α) θ ^ n-1 + αθ n (4)
The value of α changes dynamically according to the value of the angular velocity calculated by the above-described equation (3) in the angular velocity calculation unit 114. The change method may be a heuristic rule base (decision tree) or may be determined using machine learning. The smaller the value of α, the stronger the effect of the low-pass filter because the effect of the angle after the previous correction becomes stronger.

例えば、運転者の姿勢変化時の角速度は10度/秒以上であると仮定し、それ未満の角速度は自動車の加減速によるノイズであると仮定して、αの値を以下の式に基づいて定める。
if ωn ≧10,α=0.9
else,α=0.0009
上記式により、角速度が閾値以上であれば運転者の姿勢変化と見做されてローパスフィルタの効き目は弱くなり、一方角速度が閾値未満であればノイズと見做されてローパスフィルタの効き目は強くなる。
For example, assuming that the angular velocity at the time of the driver's posture change is 10 degrees / second or more, and assuming that the angular velocity less than that is noise due to acceleration / deceleration of the vehicle, the value of α is based on the following formula: Determine.
if ω n ≧ 10, α = 0.9
else, α = 0.0009
According to the above formula, if the angular velocity is greater than or equal to the threshold value, it is regarded as a change in the posture of the driver, and the effectiveness of the low-pass filter is weakened. .

以上の考え方に基づいて、補正後角度算出部115は、先ずステップS16により、上記角速度算出部114により算出された角速度ωn が予め設定した閾値以上であるか否かを判定する。そして、角速度ωn が閾値以上であれば、ステップS17において平滑化係数αを大きく設定し、この平滑化係数αを用いて、最新の1秒間の補正前角度θnおよび1つ前の1秒間の補正後角度θ^n-1 の値に対し、上記(4) 式により指数移動平均処理を行い、最新の1秒間の補正後角度θ^n を算出する。 Based on the above concept, the corrected angle calculation unit 115 first determines in step S16 whether or not the angular velocity ω n calculated by the angular velocity calculation unit 114 is greater than or equal to a preset threshold value. If the angular velocity ω n is equal to or greater than the threshold value, the smoothing coefficient α is set to a large value in step S17, and the latest pre-correction angle θ n and the previous one second are used by using the smoothing coefficient α. The value of the corrected angle θ ^ n-1 is subjected to exponential moving average processing according to the above equation (4), and the latest corrected angle θ ^ n for one second is calculated.

これに対し角速度ωn の値が閾値未満であれば、ステップS18において平滑化係数αを上記の場合より小さい値に設定し、この設定した平滑化係数αを用いて、最新の1秒間の補正前角度θn および1つ前の1秒間の補正後角度θ^n-1 の値に対し、上記(4) 式により指数移動平均処理を行い、最新の1秒間の補正後角度θ^n を算出する。 On the other hand, if the value of the angular velocity ω n is less than the threshold value, the smoothing coefficient α is set to a smaller value in the above case in step S18, and the latest correction for one second is performed using the set smoothing coefficient α. Exponential moving average processing is performed using the above equation (4) for the previous angle θ n and the previous corrected angle θ ^ n-1 for 1 second, and the latest corrected angle θ ^ n for 1 second is obtained. calculate.

補正後角度算出部115は、上記ステップS17又はS18において指数移動平均処理により算出された、運転者の前後傾斜の補正後角度および左右傾斜の補正後角度を、ステップS19により、最新の1秒間における運転者の姿勢の補正後角度として補正後角度記憶部123に格納する。   The corrected angle calculation unit 115 calculates the corrected angle of the front / rear inclination of the driver and the corrected angle of the left / right inclination calculated by the exponential moving average process in step S17 or S18 in the latest one second in step S19. The post-correction angle storage unit 123 stores the post-correction angle of the driver's posture.

上記補正後角度記憶部123に記憶された運転者の姿勢の補正後角度は、例えば自動運転制御装置に読み込まれ、自動運転モードから手動運転モードへ切り替えることが可能かどうかを判定するために使用される。   The post-correction angle of the driver's posture stored in the post-correction angle storage unit 123 is read into, for example, an automatic driving control device, and is used to determine whether the automatic driving mode can be switched to the manual driving mode. Is done.

(効果)
以上詳述したように一実施形態に係る姿勢推定装置1では、加速度センサ2から出力された3軸加速度検出データを受信して1秒間ごとに各軸の移動平均値を算出し、この各軸の移動平均値をもとに運転者の前後傾斜の角度と左右傾斜の角度を算出する。そして、この前後傾斜の角度と左右傾斜の角度のそれぞれについて1つ前の1秒間の角度との差から角速度ωn を算出し、この算出された角速度ωn が予め設定した閾値以上であれば、大きな第1の値に設定した平滑化係数αを用いて、最新の1秒間の補正前角度θn および1つ前の1秒間の補正後角度θ^n-1 の値に対し指数移動平均処理を行い、最新の1秒間の補正後角度θ^n を算出する。これに対し角速度ωn の値が閾値未満であれば、上記第1の値より小さい第2の値に設定した平滑化係数αを用いて、最新の1秒間の補正前角度θn および1つ前の1秒間の補正後角度θ^n-1 の値に対し指数移動平均処理を行い、最新の1秒間の補正後角度θ^n を算出するようにしている。
(effect)
As described above in detail, the posture estimation apparatus 1 according to the embodiment receives the triaxial acceleration detection data output from the acceleration sensor 2, calculates the moving average value of each axis every second, Based on the moving average value, the driver's front / rear inclination angle and left / right inclination angle are calculated. Then, the angular velocity ω n is calculated from the difference between the angle of the front and rear inclination and the angle of the previous one second for each of the left and right inclination angles, and if the calculated angular velocity ω n is equal to or greater than a preset threshold value. Using the smoothing coefficient α set to a large first value, the exponential moving average for the most recent 1 second pre-correction angle θ n and the previous 1 second post-correction angle θ ^ n-1 Processing is performed to calculate the latest corrected angle θ ^ n for 1 second. On the other hand, if the value of the angular velocity ω n is less than the threshold value, the latest pre-correction angle θ n for one second and one value are used using the smoothing coefficient α set to the second value smaller than the first value. It performed an exponential moving average processing on the values of the corrected angle theta ^ n-1 of the previous one second, and to calculate the corrected angle theta ^ n of the latest 1 second.

従って、車両の加減速に由来するノイズ成分をフィルタリング処理により抑圧することができ、これにより運転者に装着した単一の加速度センサ2を使用するだけで、運転者の姿勢の変化を正確に推定することが可能となる。   Therefore, the noise component derived from the acceleration / deceleration of the vehicle can be suppressed by the filtering process, thereby accurately estimating the change of the driver's posture only by using the single acceleration sensor 2 attached to the driver. It becomes possible to do.

例えば、いま運転者の胸部中央部に25Hzの加速度センサを装着し、約40km/hの速度で周回コースを運転したとする。そして、この条件で運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度を、この発明の一実施形態による手法、つまり平滑化係数αが動的に変化する指数移動平均処理を利用したフィルタを適用した手法と、3軸加速度の1秒間の移動平均処理を利用したフィルタを適用した従来の手法とを用いてそれぞれ推定すると、図3に示すような結果が得られた。   For example, suppose that a 25 Hz acceleration sensor is attached to the center of the driver's chest and the circuit is driven at a speed of about 40 km / h. Then, under this condition, the angle of the driver's front / rear inclination and the angle of the left / right inclination are applied using the method according to the embodiment of the present invention, that is, the filter using the exponential moving average process in which the smoothing coefficient α dynamically changes. When the estimation was performed using the method and the conventional method using a filter using a moving average process for 1 second of triaxial acceleration, the results shown in FIG. 3 were obtained.

なお、図3において横軸は時間[秒]を、縦軸は運転者の前後傾斜の角度および左右傾斜の角度[°]をそれぞれ表しており、A1が一実施形態による左右傾斜の角度を、A2が一実施形態による前後傾斜の角度をそれぞれ示している。なお、B1は従来手法による左右傾斜の角度を、A2は従来手法による前後傾斜の角度をそれぞれ示す。   In FIG. 3, the horizontal axis represents time [seconds], the vertical axis represents the driver's front-rear inclination angle and left-right inclination angle [°], and A1 represents the left-right inclination angle according to one embodiment. A2 indicates the angle of front and rear inclination according to one embodiment. In addition, B1 shows the angle of the left-right inclination by the conventional method, and A2 shows the angle of the front-back inclination by the conventional method.

運転者は常に同じ姿勢で運転していたが、従来手法では図3のB2,B1に示したように前後傾斜および左右傾斜の各角度がそれぞれ10〜20°程度変化している。これは、車両の加減速による加速度の変化がノイズとして加わっているためである。これに対し、一実施形態によれば、図3のA1,A2に示したように車両の加減速による加速度の変化の影響(ノイズ成分)がほぼ除去され、運転者の姿勢が一定であることを示す推定結果が得られた。   The driver has always been driving in the same posture, but in the conventional method, as shown in B2 and B1 of FIG. This is because a change in acceleration due to acceleration / deceleration of the vehicle is added as noise. On the other hand, according to one embodiment, as shown in A1 and A2 of FIG. 3, the influence (noise component) of the acceleration change due to acceleration / deceleration of the vehicle is almost eliminated, and the driver's posture is constant. An estimation result showing was obtained.

また図4は、図3と同一の条件で走行中に、運転者が30秒に1回程度の割合で前傾姿勢をとったときの姿勢の推定結果を示している。なお、図4においてA5が一実施形態による前傾姿勢に対する推定結果を、B5が従来手法による前傾姿勢に対する推定結果をそれぞれ示している。図4に示すように、従来手法ではカーブ走行時に運転者の左右傾斜の角度B3が変化していると推定してしまっているが、一実施形態によれば左右傾斜の角度A3がほぼ一定でありながら、前後傾斜の角度変化A5を正確に捉えることができていることがわかる。   FIG. 4 shows a posture estimation result when the driver takes a forward leaning posture at a rate of about once every 30 seconds while traveling under the same conditions as in FIG. In FIG. 4, A5 indicates the estimation result for the forward tilt posture according to the embodiment, and B5 indicates the estimation result for the forward tilt posture according to the conventional method. As shown in FIG. 4, in the conventional method, it is estimated that the driver's left / right inclination angle B3 is changing during curve driving, but according to one embodiment, the left / right inclination angle A3 is substantially constant. It can be seen that the angle change A5 of the forward / backward inclination can be accurately captured.

[他の実施形態]
前記一実施形態では、角速度ωn の値を1個の閾値を用いて判定し、その判定結果に応じて2種類の平滑化係数αを選択して角度を指数移動平均処理するようにした。しかし、これに限定されるものではなく、角速度ωn を2個以上の閾値を用いてさらに細かく識別し、その識別された角速度ωn の各領域に対し予め設定した平滑化係数αを使用して、角度を指数移動平均処理するようにしてもよい。
[Other Embodiments]
In the embodiment, the value of the angular velocity ω n is determined using one threshold value, and two types of smoothing coefficients α are selected according to the determination result, and the angle is subjected to exponential moving average processing. However, the present invention is not limited to this, and the angular velocity ω n is further finely identified using two or more thresholds, and a smoothing coefficient α set in advance for each region of the identified angular velocity ω n is used. Thus, the angle may be subjected to exponential moving average processing.

例えば、角速度を判定するための閾値を、
if ωn ≧10,α=0.9
else if 10>ωn ≧5,α=0.09
else,α=0.0009
と定める。
このようにすると、角速度ωn の大きさに応じて3種類の平滑化係数αを選択的に用いて姿勢角度の推定値を補正することができる。
For example, the threshold for determining the angular velocity is
if ω n ≧ 10, α = 0.9
else if 10> ω n ≧ 5, α = 0.09
else, α = 0.0009
It is determined.
In this way, the estimated value of the posture angle can be corrected by selectively using the three types of smoothing coefficient α according to the magnitude of the angular velocity ω n .

また、前記一実施形態では、加速度センサ2を姿勢推定装置1とは別に設けた場合を例にとって説明したが、加速度センサを姿勢制御装置内に設けるようにしてもよい。また姿勢の推定対象となる人は、運転者に限らず助手席に座っているナビゲータや後部座席に座っている乗客であってもよい。その他、姿勢推定装置の構成とその処理手順および処理内容、推定対象の姿勢の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。   In the embodiment, the case where the acceleration sensor 2 is provided separately from the posture estimation device 1 has been described as an example. However, the acceleration sensor may be provided in the posture control device. The person whose posture is to be estimated is not limited to the driver but may be a navigator sitting in the passenger seat or a passenger sitting in the rear seat. In addition, the configuration of the posture estimation apparatus, its processing procedure and processing contents, the type of posture to be estimated, and the like can be variously modified and implemented without departing from the gist of the present invention.

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。   In short, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Further, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.

1…姿勢推定装置、2…加速度センサ、11…制御ユニット、12…記憶ユニット、13…入出力インタフェースユニット、111…加速度取得部、112…移動平均処理部、113…補正前角度算出部、114…角速度算出部、115…補正後角度算出部、121…加速度記憶部、122…補正前角度記憶部、123…補正後角度記憶部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Posture estimation apparatus, 2 ... Acceleration sensor, 11 ... Control unit, 12 ... Memory | storage unit, 13 ... Input / output interface unit, 111 ... Acceleration acquisition part, 112 ... Moving average process part, 113 ... Pre-correction angle calculation part, 114 ... angular velocity calculation section, 115 ... post-correction angle calculation section, 121 ... acceleration storage section, 122 ... pre-correction angle storage section, 123 ... post-correction angle storage section.

Claims (7)

車両に乗車中の人に装着された加速度センサから出力される加速度データを受信する手段と、
前記受信された加速度データをもとに前記人の姿勢を推定しその推定結果を表す情報を出力する手段と、
前記出力された推定結果を表す情報の時系列変化をもとに角速度を算出する手段と、
前記算出された角速度に応じてパラメータが動的に変化するフィルタを備え、前記推定結果を表す情報を前記フィルタによりフィルタリング処理することで、前記推定結果を表す情報に含まれる前記車両の動きに由来する成分を抑圧する補正手段と
を具備する姿勢推定装置。
Means for receiving acceleration data output from an acceleration sensor attached to a person riding in the vehicle;
Means for estimating the posture of the person based on the received acceleration data and outputting information representing the estimation result;
Means for calculating an angular velocity based on a time series change of information representing the output estimation result;
Derived from the movement of the vehicle included in the information representing the estimation result by providing a filter whose parameters dynamically change according to the calculated angular velocity, and filtering the information representing the estimation result by the filter A posture estimation apparatus comprising correction means for suppressing a component to be corrected.
前記補正手段は、前記フィルタとして指数移動平均処理を行うフィルタを備え、前記算出された角速度に応じて前記フィルタの平滑化係数を動的に変化させるものである請求項1記載の姿勢推定装置。   The posture estimation apparatus according to claim 1, wherein the correction unit includes a filter that performs exponential moving average processing as the filter, and dynamically changes a smoothing coefficient of the filter in accordance with the calculated angular velocity. 前記補正手段は、前記算出された角速度を予め設定した少なくとも1つの閾値と比較し、その比較結果に基づいて前記閾値に対応して予め設定した平滑化係数を選択するものである請求項2記載の姿勢推定装置。   3. The correction means compares the calculated angular velocity with at least one preset threshold value, and selects a preset smoothing coefficient corresponding to the threshold value based on the comparison result. Posture estimation device. 車両に乗車中の人の姿勢を推定する姿勢推定装置が実行する姿勢推定方法であって、
前記人に装着された加速度センサから出力される加速度データを受信する過程と、
前記受信された加速度データをもとに前記人の姿勢を推定しその推定結果を表す情報を出力する過程と、
前記出力された推定結果を表す情報の時系列変化をもとに角速度を算出する過程と、
前記算出された角速度に応じてパラメータが動的に変化するフィルタを使用し、前記推定結果を表す情報を前記フィルタによりフィルタリング処理することで、前記推定結果を表す情報に含まれる前記車両の動きに由来する成分を抑圧する補正過程と
を具備する姿勢推定方法。
A posture estimation method executed by a posture estimation device that estimates the posture of a person riding in a vehicle,
Receiving acceleration data output from an acceleration sensor worn by the person;
A step of estimating the posture of the person based on the received acceleration data and outputting information representing the estimation result;
A process of calculating an angular velocity based on a time series change of information representing the output estimation result;
By using a filter whose parameter dynamically changes in accordance with the calculated angular velocity, and filtering the information representing the estimation result by the filter, the movement of the vehicle included in the information representing the estimation result is detected. A posture estimation method comprising: a correction process for suppressing derived components.
前記補正過程は、前記フィルタとして指数移動平均処理を行うフィルタを使用し、前記角速度に応じて前記フィルタの平滑化係数を動的に変化させるものである請求項4記載の姿勢推定方法。   5. The posture estimation method according to claim 4, wherein the correction process uses a filter that performs exponential moving average processing as the filter, and dynamically changes a smoothing coefficient of the filter in accordance with the angular velocity. 前記補正過程は、前記算出された角速度を予め設定した少なくとも1つの閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記閾値に対応して予め設定した平滑化係数を選択するものである請求項5記載の姿勢推定方法。   6. The correction process compares the calculated angular velocity with at least one preset threshold value, and selects a preset smoothing coefficient corresponding to the threshold value based on the comparison result. The attitude estimation method described. 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の姿勢推定装置が備える各手段としてコンピュータを機能させるプログラム。   The program which makes a computer function as each means with which the attitude | position estimation apparatus of any one of Claims 1 thru | or 3 is provided.
JP2016196200A 2016-10-04 2016-10-04 Attitude estimation apparatus, method and program Active JP6476156B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016196200A JP6476156B2 (en) 2016-10-04 2016-10-04 Attitude estimation apparatus, method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016196200A JP6476156B2 (en) 2016-10-04 2016-10-04 Attitude estimation apparatus, method and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018057527A JP2018057527A (en) 2018-04-12
JP6476156B2 true JP6476156B2 (en) 2019-02-27

Family

ID=61909084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016196200A Active JP6476156B2 (en) 2016-10-04 2016-10-04 Attitude estimation apparatus, method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6476156B2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018081795A1 (en) 2016-10-31 2018-05-03 Zipline Medical, Inc. Systems and methods for monitoring physical therapy of the knee and other joints
GB2574074B (en) 2018-07-27 2020-05-20 Mclaren Applied Tech Ltd Time synchronisation
KR102178992B1 (en) * 2018-12-21 2020-11-17 충북대학교 산학협력단 Method and Apparatus for Planning Car Motion
GB2588236B (en) 2019-10-18 2024-03-20 Mclaren Applied Ltd Gyroscope bias estimation
JP7342827B2 (en) * 2020-09-18 2023-09-12 カシオ計算機株式会社 Noise waveform removal device, model training device, noise waveform removal method, model training method, and wearable device
CN112304337B (en) * 2020-10-22 2022-09-16 上海立可芯半导体科技有限公司 Motion angle estimation method and system based on gyroscope and accelerometer

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4565234B2 (en) * 2004-03-03 2010-10-20 学校法人日本大学 How to monitor human movement and posture
JP5419268B2 (en) * 2009-09-11 2014-02-19 学校法人千葉工業大学 3D attitude estimation device, 3D attitude estimation method, and 3D attitude estimation program
JP2016158780A (en) * 2015-02-27 2016-09-05 カシオ計算機株式会社 Riding attitude evaluation device, riding attitude evaluation method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018057527A (en) 2018-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6476156B2 (en) Attitude estimation apparatus, method and program
US10620232B2 (en) Detecting controllers in vehicles using wearable devices
JP5656566B2 (en) Motion detection device, electronic device, motion detection method and program
US10502567B2 (en) Roll angle estimation device and transport apparatus
US8849605B2 (en) Method and apparatus for sensor based pedestrian motion detection in hand-held devices
US10579162B2 (en) Systems and methods to correct a vehicle induced change of direction
JP5570902B2 (en) Vehicle pitch angle estimation device
US8750897B2 (en) Methods and apparatuses for use in determining a motion state of a mobile device
JP2001159951A (en) Information processor and method for processing information
US11312430B2 (en) Method and system for lean angle estimation of motorcycles
JP2018165070A (en) Occupant state estimation device and method of estimating occupant state
US20160054129A1 (en) Information processing device, traveling direction estimation method and storage medium
US9330306B2 (en) 3D gesture stabilization for robust input control in mobile environments
CN112689587A (en) Method for classifying non-driving task activities in consideration of interruptability of non-driving task activities of driver when taking over driving task is required and method for releasing non-driving task activities again after non-driving task activities are interrupted due to taking over driving task is required
EP3227634A1 (en) Method and system for estimating relative angle between headings
JP6291952B2 (en) Vehicular sensor signal processing apparatus and vehicular sensor signal processing program
JP2021033692A (en) Recording device, recording method, and program
JP7010806B2 (en) Vibration displacement estimation program, device and method using filter phase lead
JP6657048B2 (en) Processing result abnormality detection device, processing result abnormality detection program, processing result abnormality detection method, and moving object
CN109795592B (en) Riding gesture recognition method and application device
JP2018126374A (en) Posture estimating method, posture estimating device, and posture estimating program
JP2020052869A (en) Identification device, identification method, and identification program
JP2020095502A (en) Information processor and program
JP2020095538A (en) Information processor and program
JP6662129B2 (en) Information processing apparatus, traveling direction acquisition method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180221

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181221

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190129

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190204

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6476156

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150