JP6868778B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

近年、様々なセンシングデータを用いて人または物体の動き、または人の移動手段を判定する技術が開発されている。また、これらの技術に関連して、例えば、判定を行う情報処理装置、または、判定に使用されるセンサの消費電力量を低減させるための方法についても研究開発が行われている。先行文献１には、センサの検出精度に関する情報に基づいて、センサの検出回数を制御することで消費電力量を低減させる方法が開示されている。

特開２０１３−４２３６０号公報

しかし、先行文献１の方法では、情報処理装置またはセンサの消費電力量を十分に低減させることができなかった。例えば、センサの検出精度に関する情報に基づいて、センサの検出回数は制御されても、使用されるセンサ自体は変更されない。すなわち、センサが効果的に使用され得ない状況においても、当該センサが使用され続けられ電力が消費されていた。

そこで、本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、本開示は、情報処理装置またはセンサの消費電力量をより低減させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。

本開示によれば、センシングデータを取得する取得部と、前記センシングデータに基づいてモードを変更するモード変更部と、を備え、前記取得部は、前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更する、情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、センシングデータを取得することと、前記センシングデータに基づいてモードを変更することと、前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、を有する、コンピュータにより実行される情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、センシングデータを取得することと、前記センシングデータに基づいてモードを変更することと、前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、情報処理装置またはセンサの消費電力量をより低減させることが可能である。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置を示す図である。 本実施形態に係るモード１〜モード３を示す図である。 モード、センサおよびプロセッサの関係を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 各モードにおける判定部の出力内容を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置によるモード制御、センサ制御および判定に関する動作を示すフローチャートである。 判定部によるクラス判定処理の結果に応じたセンサ制御動作を示すフローチャートである。 第１の変形例における階層化されたクラス判定処理の一例を示す図である。 第１の変形例におけるクラス判定の動作を示すフローチャートである。 第１の変形例におけるクラス判定の動作を示すフローチャートである。 第２の変形例に係る情報処理システムの構成を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 クラス判定処理の結果に基づくセンサ制御についての設定画面の一例を示す図である。 本実施形態に係る表示部によって表示される画面の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．背景
２．情報処理装置の概要
３．情報処理装置の構成
４．情報処理装置の動作
５．変形例
６．応用例
７．ハードウェア構成
８．補足事項
９．むすび

＜１．背景＞
近年、様々なセンシングデータを用いて人または物体の動き、または人の移動手段を判定する技術が開発されている。当該判定処理には、様々なセンサから提供されるセンシングデータが使用され、これらのセンサは、判定処理を行う情報処理装置に備えられる場合もあれば、当該情報処理装置以外の外部装置に備えられる場合もある。ここで、人または物体の動き、または人の移動手段を判定するアプリケーションを実現する上で、当該情報処理装置またはセンサの消費電力量を低減させることが求められる。特に、装置が小型である場合、装置に搭載されるバッテリの容量は必然的に小さくなるため、消費電力量を低減することはより重要となる。

消費電力量を低減させる方法として、例えば、データの取得動作、または、判定処理を間欠的に行う方法が考えられる。しかし、前者の方法では、判定処理のための情報が欠落することで判定処理を行うことができない可能性があり、後者の方法では、ユーザが判定結果を得るまでに長い時間を要す可能性があるため、ユーザの満足度が低下する可能性がある。

また、先行文献１には、センサの検出精度に関する情報に基づいて、センサの検出回数を制御することで消費電力量を低減させる方法が開示されている。しかし、先行文献１の方法では、情報処理装置またはセンサの消費電力量を十分に低減させることができなかった。例えば、センサの検出精度に関する情報に基づいて、センサの検出回数は制御されても、使用されるセンサ自体は変更されない。すなわち、センサが効果的に使用され得ない状況においても、当該センサが使用され続けられ電力が消費されていた。

そこで、本件の開示者は、上記事情に着眼して本開示を創作するに至った。本開示によれば、情報処理装置またはセンサの消費電力量をより低減させることが可能である。以下に、本開示の一実施形態に係る情報処理装置の概要、構成、動作、本開示の変形例および本開示の応用例について説明する。

＜２．情報処理装置の概要＞
上記では、本開示の背景について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の概要について説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の概要について説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによって携帯されるスマートフォンであり、センシングデータに基づいて当該ユーザの動きまたは移動手段を判定する。ここで、情報処理装置１００がスマートフォンであることは、あくまで一例であり、情報処理装置１００はスマートフォン以外の装置であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、タブレットＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、携帯型ゲーム端末若しくはデジタルカメラなどのモバイル端末として実現されてもよい。また、情報処理装置１００は、テレビジョン受像機、プリンタ、デジタルスキャナ若しくはネットワークストレージなどの固定端末、又はカーナビゲーション装置などの車載端末として実現されてもよい。情報処理装置１００は、センシングデータを用いて、ユーザまたは物体の動き、またはユーザの移動手段を判定するが、以下では主として、ユーザの動きまたは移動手段の判定について説明する。

情報処理装置１００がユーザの動き等の判定に使用するセンシングデータは、自装置が備えているセンサから取得されてもよいし、外部装置が備えているセンサから取得されてもよい。例えば、情報処理装置１００がスマートフォン等のモバイル装置である場合には、情報処理装置１００がユーザに携帯されている状況において、情報処理装置１００は、自装置が備えているセンサからセンシングデータを取得し、ユーザの動き等の判定を行ってもよい。また、情報処理装置１００がテレビジョン受像機等の据え付け型の装置である場合には、情報処理装置１００は、ユーザに携帯されている他装置が備えているセンサからセンシングデータを取得し、同様の判定を行ってもよい。

本実施形態において用いられるセンサは、特に限定されない。例えば、本実施形態において用いられるセンサには、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、気圧センサ、温度センサ、振動センサ、音声センサ、心拍センサ、脈波センサ、近接センサ、照度センサ、圧力センサ、位置センサ、発汗センサ、ｐＨセンサ、湿度センサ、赤外線センサ等、人の動きに起因する物理変化、化学変化等を捉えることが可能なセンサが含まれ得る。

本実施形態に係る情報処理装置１００は、人の動き等の判定結果に基づいてモードを段階的に変更し、当該モードに基づいて取得するセンシングデータを変更する。ここで、図２を参照して、本実施形態に係るモードについて説明する。図２は、本実施形態に係るモード１〜モード３を示す図である。図２に示すように、本実施形態においては、３種類のモード（モード１〜モード３）が存在する。モード１は、ユーザが椅子に座っている状態等、ほぼ動いていないか移動していない状態に対応するモードである。モード２は、ユーザが移動し始めたか動いたり止まったりしている状態に対応するモードである。モード３は、ユーザが車に乗って移動している場合等、ユーザが継続的に動いたり移動したりしている状態に対応するモードである。また、ユーザが継続的に止まっている状態に近い時に適用されるモードを第１のモードとも呼称し、ユーザが継続的に動いている状態に近い時に適用されるモードを第２のモードとも呼称する。

本件の開示者は、ユーザの動きの状態が、モード１〜モード３のような複数のモードに分類でき、モードが段階的に遷移することに着眼した。より具体的に説明すると、移動していない状態のユーザが車に乗って移動する場合、図２に示すように、モードがモード１からモード２へ遷移し、さらにモード２からモード３へ遷移する。この場合、モードが、モード１からモード２を経ずにモード３へ遷移することはなく、もちろん、モード３からモード２を経ずにモード１へ遷移することもない。

そして、本実施形態に係る情報処理装置１００は、モードに応じて判定処理のために使用するセンサを変更する。ここで、図３を参照して、モードに応じて判定処理のために使用するセンサを変更することについてより具体的に説明する。図３は、モード、センサおよびプロセッサの関係を示す図である。図３には、モードが、モード１、モード２、モード３、モード２、モード１の順に遷移する場合において、各モードで使用されるセンサ、取得されるセンシングデータのサンプリング周波数および主として使用されるプロセッサの一例が記載されている。

図３に示すように、情報処理装置１００は、ユーザが移動していない状態に近いモードよりも、ユーザが移動している状態に近いモードにおいてより多くのセンサを使用する。例えば、情報処理装置１００は、モード１およびモード２においては加速度センサのみを使用し、モード３においては加速度センサ以外の気圧センサおよび地磁気センサ等も使用する。ここで、各モードにおいて使用されるセンサはあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの動きの状態に適したセンサを使用し、消費電力量を低減させることができる。より具体的に説明すると、モード１およびモード２においては、ユーザがほぼ移動していないか移動し始めて間もない状態であるため、情報処理装置１００は、加速度センサからのセンシングデータだけでも十分に判定処理を行うことができる。したがって、情報処理装置１００は、各モードにおいて使用されるセンサが変更されない方式に比べて消費電力量を低減させることができる。一方、モードがモード３になった場合、ユーザの動きまたは移動が継続的であるため、情報処理装置１００は、使用するセンサを増やすこと、または、より消費電力量の多いセンサを使用することによって、より詳細にユーザの動き等を判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、各モードにおいて使用されるセンサが変更されない方式に比べて消費電力量を低減させたり、より詳細な判定処理を行ったりすることができる。

また、情報処理装置１００は、モードに応じてサンプリング周波数を変更する。より具体的に説明すると、情報処理装置１００は、ユーザが移動していない状態に近いモードよりも、ユーザが移動している状態に近いモードにおいてより高いサンプリング周波数でセンシングデータを取得する。例えば、情報処理装置１００は、モード１におけるサンプリング周波数を、モード２およびモード３よりも相対的に低い８Ｈｚに設定する。そして、モードがモード２、モード３と遷移するにつれ、情報処理装置１００は、サンプリング周波数を１６Ｈｚ（モード２）、６４Ｈｚ（モード３）と段階的に上げていく。ここで、各モードにおけるサンプリング周波数はあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの動きの状態に適したサンプリング周波数を設定し、消費電力量を低減させることができる。より具体的に説明すると、モード１においては、ユーザがほぼ移動していないため、情報処理装置１００は、サンプリング周波数を低く設定しても十分に判定処理を行うことができる。したがって、情報処理装置１００は、各モードにおいてサンプリング周波数が変更されない方式に比べて消費電力量を低減させることができる。一方、モードがモード２、モード３と遷移するにつれ、ユーザの動きまたは移動が継続的になるため、情報処理装置１００は、サンプリング周波数を段階的に上げていくことで、より詳細にユーザの動き等を判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、各モードにおいてサンプリング周波数が変更されない方式に比べて消費電力量を低減させたり、より詳細な判定処理を行ったりすることができる。

また、情報処理装置１００は、モードに応じて使用するプロセッサを変更する。より具体的に説明すると、情報処理装置１００には処理能力または消費電力量の異なるプロセッサが複数備えられており、情報処理装置１００は、ユーザが移動していない状態に近いモードよりも、ユーザが移動している状態に近いモードにおいてより処理能力の高いプロセッサを使用する。例えば、情報処理装置１００は、モード１においては処理能力が低く消費電力量が小さいプロセッサ１を使用し、モード２においてはプロセッサ１よりも処理能力が高いプロセッサ２を使用し、モード３においてはプロセッサ２よりも処理能力が高いプロセッサ３を使用する。

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの動きの状態に適したプロセッサを使用し、消費電力量を低減させることができる。より具体的に説明すると、モード１においては、センシングデータのサンプリング周波数が低いため、情報処理装置１００は、処理能力が低いプロセッサ１を用いても十分処理を行うことができる。一方、モードがモード２、モード３と遷移するにつれ、センシングデータのサンプリング周波数が高くなるため、情報処理装置１００は、処理能力が高いプロセッサ２またはプロセッサ３を用いて処理を行う。一般的に、プロセッサの処理能力が高くなるにつれて消費電力量が増大するため、情報処理装置１００は、各モードにおいてプロセッサが変更されない方式に比べて消費電力量を低減させることができる。

また、情報処理装置１００は、モードに応じて、使用するプロセッサを変更するのではなく、プロセッサの設定等を変更してもよい。より具体的に説明すると、情報処理装置１００は、モードに応じて、プロセッサの印加電圧、動作クロック、フィルタ係数、トリガ閾値またはＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ−Ｉｎ Ｆｉｒｓｔ−Ｏｕｔ）処理におけるデータ長の設定等を変更してもよい。これにより、仮に情報処理装置１００に備えられているプロセッサが１個である場合においても、情報処理装置１００は、モードに応じて、当該プロセッサの設定を変更することで消費電力量を低減させることができる。

また、情報処理装置１００は、ユーザの動き等の判定結果に応じて、使用するセンサを変更する。より具体的に説明すると、情報処理装置１００は、ユーザの動きまたは移動手段を判定し、当該判定結果に応じてより効果的なセンサを起動させたり、効果的ではないセンサを停止させたりする。例えば、情報処理装置１００は、ユーザがエレベータまたはエスカレータに乗って移動していると判定した場合、ユーザが屋内にいる可能性が高く、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサが衛星からの信号を受信できない可能性があるため、ＧＰＳセンサを停止させる。また、情報処理装置１００は、ユーザが自転車に乗っていると判定した場合、風切り音によるノイズが発生しやすいため、複数の音声認識用マイク（音声センサ）を起動させる。

このように、情報処理装置１００は、判定結果に基づいてユーザの動き、移動手段またはユーザが置かれた環境に適したセンサを使用し、適さないセンサを使用しないことによって、判定結果に応じて使用されるセンサが変更されない方式に比べて消費電力量を低減させたり、より詳細な判定処理を行ったりすることができる。

また、情報処理装置１００は、判定結果に応じて、使用するセンサを変更するのではなく、センサの設定等を変更してもよい。より具体的に説明すると、情報処理装置１００は、判定結果に応じて、センサの動作モード、分解能、感度、レンジまたはローパスフィルタの設定等を変更してもよい。例えば、情報処理装置１００は、判定結果の精度が低いと判断した場合、センサの分解能を上げて判定処理をやり直してもよい。

＜２．装置の構成＞
上記では、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００の概要について説明した。続いて、図４を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理装置１００の構成を示す図である。

図４に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、無線通信部１１０と、制御部１２０と、センサ部１３０と、表示制御部１４０と、表示部１５０と、入力部１６０と、記憶部１７０と、を備える。

（無線通信部１１０）
無線通信部１１０は、外部装置と通信を行う。例えば、無線通信部１１０は、センサを備える外部装置からセンシングデータを受信する。また、無線通信部１１０は、センサ制御部１２１から提供された制御情報を、センサを備える外部装置へ送信することによって、情報処理装置１００が外部装置のセンサを制御することを可能にする。

（制御部１２０）
制御部１２０は、情報処理装置１００の処理全般を制御する。より具体的に説明すると、制御部１２０は、ユーザの動きまたは移動手段の判定処理だけでなく、スマートフォンが有する通話に関する処理、カメラによる撮像処理またはメールに関する処理等も制御する。以下では、主に、ユーザの動きまたは移動手段の判定処理の制御について説明する。制御部１２０は、センサ制御部１２１と、モード制御部１２２と、判定部１２３と、プロセッサ制御部１２４と、を備える。制御部１２０は、取得部、モード変更部として機能する。

（センサ制御部１２１）
センサ制御部１２１は、情報処理装置１００に備えられるセンサまたは外部装置に備えられるセンサを制御する。より具体的に説明すると、センサ制御部１２１は、モードに応じて、使用するセンサおよびサンプリング周波数を決定し、各センサを制御する。例えば、センサ制御部１２１は、図３に示したセンサおよびサンプリング周波数に沿って、各センサを制御する。

また、上記のとおり、判定結果に応じて、使用するセンサを決定し、各センサを制御する。例えば、上記の例以外にも、センサ制御部１２１は、ユーザが移動していない状態が所定の時間以上継続した場合、ＧＰＳセンサを停止させてもよい。また、ユーザが移動している状態が所定の時間以上継続した場合、センサ制御部１２１はＧＰＳセンサを起動させてもよい。また、ユーザが歩いていない、または、走っていない状態が所定の時間以上継続した場合、センサ制御部１２１は歩数計（または歩く動作または走る動作を検知するセンサ）を停止させてもよい。また、ユーザが電車、バス、車に乗って移動している、または、移動していない状態が所定の時間以上継続した場合、心拍数が一定であると仮定して、センサ制御部１２１は心拍センサを停止させてもよい。また、センサ制御部１２１は、判定処理の精度を高めるために使用するセンサを追加、変更してもよい。例えば、判定結果の尤度が低い場合等に、センサ制御部１２１は、ジャイロセンサを起動して当該センサからのセンシングデータを用いて、ユーザの姿勢検知またはターン（回転方向）検知を行うことで、判定処理の精度を高めてもよい。また、センサ制御部１２１は、ユーザが停止している（Ｓｔａｙ）状態であると判定された場合、ジャイロセンサを起動することで、ユーザが座った状態で停止しているのか、立った状態で停止しているのかを判定させる等、より詳細な判定処理を可能にしてもよい。ここで、ジャイロセンサは他のセンサに比べて相対的に消費電力量が多い傾向にある。したがって、センサ制御部１２１は、ジャイロセンサのように消費電力量が多いセンサを常時起動しておくのではなく、上記のように、必要に応じて起動することで消費電力量を低減させることができる。

このように、センサ制御部１２１は、判定結果に基づいてユーザの動き、移動手段またはユーザが置かれた環境に適したセンサを使用し、適さないセンサを使用しないことによって、判定結果に応じて使用されるセンサが変更されない方式に比べて消費電力量を低減させたり、より精度が高い判定処理を行ったりすることができる。

（モード制御部１２２）
モード制御部１２２は、情報処理装置１００におけるモードを制御する。より具体的に説明すると、モード制御部１２２は、判定部１２３によってユーザがほぼ動いていないか移動していないと判定された場合には、モードをモード１に設定する。また、モード制御部１２２は、判定部１２３によってユーザが移動し始めたか動いたり止まったりしていると判定された場合には、モードをモード２へ変更する。また、モード制御部１２２は、判定部１２３によってユーザが継続的に動いたり移動したりしていると判定された場合には、モードをモード３へ変更する。また、上記のとおり、モード制御部１２２は、段階的にモードを変更する。

（判定部１２３）
判定部１２３は、プロセッサ１〜プロセッサ３を備え、センシングデータを用いてユーザの動きまたは移動手段を判定する。例えば、モード１が設定されている場合、判定部１２３は、プロセッサ１によるハードウェア処理の結果に基づいて、ユーザの動きを検知する。より具体的に説明すると、プロセッサ１は、加速度センサによって検知されたＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸の各軸方向の加速度を用いて３次元空間における加速度のベクターを算出する。そして、サンプリングされた２つの異なるタイミングにおける加速度ベクターの差分のノルムを算出する。そして、プロセッサ１は、ノルムが所定の閾値を超えることに基づいて、ユーザが動き出したことを検知する。

ここで、判定部１２３は、これらの処理をソフトウェアによって実現するのではなく、ハードウェアによって実現する。より具体的に説明すると、モード１においてはユーザがほぼ動いていないか移動していないため、判定部１２３は、ソフトウェアを用いて複雑な処理を行うのではなく、ハードウェアのみを用いて処理を行う。これによって、ソフトウェアの制御に使用される消費電力量を削減することができる。なお、この制御はあくまで一例であり、モード１においてもソフトウェア処理が行われてもよい。

また、モード２が設定されている場合、判定部１２３は、プロセッサ２によるソフトウェア処理の結果に基づいてユーザの動きまたは移動手段に相当する「クラス」を判定する。モード２におけるクラスには、例えば、「Ｓｔａｙ（移動していない）／Ｎｏｔ Ｓｔａｙ（移動している）」という２種類のクラスが含まれる（以降では、当該２種類のクラスを判定する処理を「２クラス判定処理」と呼称する）。

モード２におけるクラス判定処理についてより具体的に説明すると、判定部１２３は、２秒毎に加速度センサから４秒分のセンシングデータを取得し、センシングデータの特徴量を抽出する。そして、判定部１２３は、機械学習によって生成された２クラス判定処理のための判定モデルに当該特徴量を入力することで、２クラス判定処理を行う。ここで、モード２において行われる処理が２クラス判定処理であることはあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。また、モード２においてデータ取得が行われる間隔および取得されるデータ量はあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。

また、モード３が設定されている場合、判定部１２３は、プロセッサ３によるソフトウェア処理の結果に基づいてクラスを判定する。モード３におけるクラスには、例えば、「Ｓｔａｙ、Ｗａｌｋ、Ｒｕｎ、Ｕｐｓｔａｉｒｓ（階段を上がっている）、Ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ（階段を下っている）、ＥｓｃＵＰ（昇りエスカレータに乗っている）、ＥｓｃＤｏｗｎ（降りエスカレータに乗っている）、ＥｌｅｖＵＰ（昇りエレベータに乗っている）、ＥｌｅｖＤｏｗｎ（降りエレベータに乗っている）、Ｔｒａｉｎ、Ｂｕｓ、Ｃａｒ、Ｂｉｃｙｃｌｅ」という１３種類のクラスが含まれる（以降では、当該１３種類のクラスを判定する処理を「１３クラス判定処理」と呼称する）。

モード３におけるクラス判定処理についてより具体的に説明すると、判定部１２３は、５秒毎に各センサから５秒分のセンシングデータを取得し、センシングデータの特徴量を抽出する。そして、判定部１２３は、機械学習によって生成された１３クラス判定処理のための判定モデルに、当該特徴量を入力することで、１３クラス判定処理を行う。ここで、モード３において行われる処理が１３クラス判定処理であることはあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。また、モード３においてデータ取得が行われる間隔および取得されるデータ量はあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。

続いて、図５を参照して、判定部１２３によるクラス判定処理の出力について説明する。図５は、各モードにおける判定部１２３の出力内容の一例を示す図である。図５に示すように、判定部１２３は、モード３においてはクラス判定処理の結果を出力し、モード１およびモード２においては処理結果を出力しなくてもよい。しかし、図５はあくまで一例であり、判定部１２３は、モード１およびモード２においても処理結果を出力してもよい。例えば、判定部１２３は、モード２において２クラス判定処理の結果を出力してもよい。

（プロセッサ制御部１２４）
プロセッサ制御部１２４は、情報処理装置１００におけるプロセッサを制御する。より具体的に説明すると、プロセッサ制御部１２４は、モードに応じて主として使用されるプロセッサを決定する。例えば、プロセッサ制御部１２４は、図３に示したように、モード１においては主としてプロセッサ１が使用されるように動作し、モード２においては主としてプロセッサ２が使用されるように動作し、モード３においては主としてプロセッサ３が使用されるように動作する。ここで、各モードにおいて使用されるプロセッサは１個でなくてもよい。例えば、モード２が設定されている場合には、プロセッサ２だけでなくプロセッサ１も動作してもよい。また、モード３が設定されている場合には、プロセッサ３だけでなく、プロセッサ１またはプロセッサ２も動作してもよい。

（センサ部１３０）
センサ部１３０は、センサ制御部１２１によって制御されることによって、センシングデータを生成する。より具体的に説明すると、センサ部１３０は、センサ制御部１２１に制御されることによって、ユーザの動きに起因する物理変化または化学変化等を検知し、センシングデータを生成する。そして、センサ部１３０は、生成したセンシングデータを制御部１２０へ提供する。センサ部１３０は、上記のとおり、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、気圧センサ、温度センサ、振動センサ、音声センサ、心拍センサ、脈波センサ、近接センサ、照度センサ、圧力センサ、位置センサ、発汗センサ、ｐＨセンサ、湿度センサ、赤外線センサ等を含んでもよい。

（表示制御部１４０）
表示制御部１４０は、表示部１５０を制御する。より具体的に説明すると、制御部１２０による処理に基づいて、表示部１５０に表示させる情報の内容を決定し、当該情報を表示部１５０に提供する。

（表示部１５０）
表示部１５０は、各種情報を表示する。より具体的に説明すると、表示部１５０は、表示制御部１４０に制御されることによって、各種情報を画像、テキスト、グラフなどの多様な形式で表示することで、ユーザに対して当該情報を視覚的に通知する。当該各種の情報には多様なコンテンツが含まれ得る。

（入力部１６０）
入力部１６０は、ユーザからの入力を受け付ける。より具体的に説明すると、入力部１６０は、ボタンまたはタッチパネル等を備え、これらを用いたユーザによる入力操作を受け付ける。入力部１６０は、ユーザによって入力された情報を制御部１２０へ提供する。

（記憶部１７０）
記憶部１７０は各種情報を記憶する。より具体的に説明すると、記憶部１７０は、モードの履歴情報、センサの動作の履歴情報、プロセッサの動作の履歴情報、センシングデータ、または、判定部１２３のクラス判定処理に用いられるプログラム等を記憶する。

＜４．情報処理装置の動作＞
上記では、本実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明した。続いて、図６および図７を参照して、情報処理装置１００の動作について説明する。

（４−１．モード制御、センサ制御および判定に関する動作）
まず、図６を参照して、情報処理装置１００によるモード制御、センサ制御および判定に関する動作について説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理装置１００によるモード制御、センサ制御および判定に関する動作を示すフローチャートである。

図６のステップＳ１０００では、モード制御部１２２が、モードを、モード１（加速度センサ：８Ｈｚ）へ設定する。ステップＳ１００４では、判定部１２３が加速度センサから１サンプル分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１００８では、判定部１２３に備えられるプロセッサ１が、加速度センサのセンシングデータを用いて３次元空間における加速度のベクターを算出し、当該ベクターと前回のサンプリングによるベクターの差分のノルムを算出する。その後、算出されたノルムについて、ユーザの動きであると認識され得る周波数領域に含まれない周波数がバンドパスフィルター（以降、便宜的に「ＢＰＦ」と呼称する）によって除去される。

その後、ノルムが所定の閾値を超えている場合（ステップＳ１０１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１６にて、モード制御部１２２は、モードを、モード２（加速度センサ：１６Ｈｚ）へ変更する。ステップＳ１０１２にて、ノルムが所定の閾値を超えていない場合（ステップＳ１０１２／Ｎｏ）、処理がステップＳ１００４へ移動する。ステップＳ１０２０では、判定部１２３が、加速度センサから４秒分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１０２４では、判定部１２３が、センシングデータを用いて２クラス判定処理を行う。

２クラス判定処理の結果が、５回連続してＳｔａｙであった場合（ステップＳ１０２８／Ｙｅｓ）、処理がステップＳ１０００へ移動し、モード制御部１２２が、モードを、モード２からモード１へ変更する。２クラス判定処理の結果が、５回連続してＳｔａｙでなく（ステップＳ１０２８／Ｎｏ）、かつ、２回連続してＮｏｔ Ｓｔａｙである場合（ステップＳ１０３２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３６にて、モード制御部１２２が、モードを、モード２からモード３（加速度センサ：６４Ｈｚ、気圧センサ：８Ｈｚ、地磁気センサ：８Ｈｚ）へ変更する。ステップＳ１０３２にて、２クラス判定処理の結果が２回連続してＮｏｔ Ｓｔａｙでない場合（ステップＳ１０３２／Ｎｏ）、モード制御部１２２はモードの変更を行わず、処理がステップＳ１０２０へ移動する。

ステップＳ１０４０では、判定部１２３が、各センサから５秒分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１０４４では、判定部１２３が、センシングデータを用いて１３クラス判定処理を行う。１３クラス判定処理の結果が、６回連続してＳｔａｙにならない限り（ステップＳ１０４８／Ｎｏ）、判定部１２３は、データ取得（ステップＳ１０４０）および１３クラス判定処理（ステップＳ１０４４）を継続する（図６では、ステップＳ１０４８／Ｎｏに対応する処理を、便宜的に「終了」と記載している）。ステップＳ１０４８にて、１３クラス判定処理の結果が６回連続してＳｔａｙであった場合（ステップＳ１０４８／Ｙｅｓ）、処理がステップＳ１０１６へ移動し、モード制御部１２２が、モードを、モード３からモード２へ変更する。

（４−２．クラス判定処理の結果に応じたセンサ制御動作）
続いて図７を参照して、判定部１２３によるクラス判定処理の結果に応じたセンサ制御動作について説明する。図７は、判定部１２３によるクラス判定処理の結果に応じたセンサ制御動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１１００では、センサ制御部１２１が判定部１２３からクラス判定処理の結果に関する情報を取得する。そして、ユーザがエレベータまたはエスカレータに乗って移動していると判定された場合（ステップＳ１１０４／Ｙｅｓ）、ユーザが屋内にいる可能性が高く、ＧＰＳセンサが衛星からの信号を受信できない可能性があるため、ステップＳ１１０８にて、センサ制御部１２１はＧＰＳセンサを停止させる（ＧＰＳセンサが停止した状態である場合には、停止させたままの状態とする）。ステップＳ１１０４にて、ユーザがエレベータまたはエスカレータに乗って移動していないと判定された場合（ステップＳ１１０４／Ｎｏ）、ステップＳ１１１２にて、センサ制御部１２１はＧＰＳセンサを起動させる（ＧＰＳセンサが起動した状態である場合には、起動させたままの状態とする）。

また、ユーザが自転車に乗って移動していると判定された場合（ステップＳ１１１６／Ｙｅｓ）、風切り音によるノイズの影響が大きい可能性があるため、ステップＳ１１２０にて、センサ制御部１２１は音声認識用マイク（音声センサ）を複数個起動させる。ステップＳ１１１６にて、ユーザが自転車に乗って移動していないと判定された場合（ステップＳ１１１６／Ｎｏ）、ステップＳ１１２４にて、センサ制御部１２１は音声認識用マイク（音声センサ）を１個起動させる。ここで、図７の示したセンサ制御動作はあくまで一例であり、適宜変更され得る。

また、図示していないが、制御部１２０または表示制御部１４０等は、判定結果に応じてセンサ以外の装置または機能を制御してもよい。例えば、ユーザが電車または車に乗って移動している状態が所定の時間以上継続した場合、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）通信の実施が困難である可能性があるため、制御部１２０は無線通信部１１０によって行われる無線通信をＷｉ−Ｆｉ通信からセルラー通信（４Ｇモバイル通信等）に変更してもよい。これにより、制御部１２０は、Ｗｉ−Ｆｉ通信におけるアクセスポイントのサーチのために消費される電力を削減することができる。

また、ユーザが走っている状態、または、階段を上がっている状態が所定の時間以上継続した場合、ユーザが音または振動による通知に気づかない可能性があるため、制御部１２０は、通知のための処理を行わなくてもよい。これにより、制御部１２０は、当該処理のために消費される電力を削減することができる。また、ユーザが自転車に乗って移動している状態が所定の時間以上継続した場合、ユーザがディスプレイ（表示部１５０）を確認することは危険であるため、表示制御部１４０は、ディスプレイ（表示部１５０）を停止してもよい。これにより表示制御部１４０は、表示部１５０による表示のために消費される電力を削減することができる。

＜５．変形例＞
上記では、本実施形態に係る情報処理装置１００の動作について説明した。続いて、本開示の変形例について説明する。

（５−１．第１の変形例）
まず、図８〜図１０を参照して、本開示の第１の変形例について説明する。第１の変形例は、各モードが階層化されるケースである。より具体的に説明すると、第１の変形例に係る各モードは、複数の階層に分かれてもよい。例えば、モード１がモード１−１およびモード１−２の２階層に分かれてもよい。もちろん、モード１だけでなくモード２およびモード３も複数の階層に分かれてもよく、２階層以外の、例えば３階層以上に分かれてもよい。これにより、情報処理装置１００は、使用するセンサ、センシングデータのサンプリング周波数、使用するプロセッサをより細かく設定することができる。例えば、上記の実施形態においては、モード１のサンプリング周波数は８Ｈｚであったが、第１の変形例においては、モード１がモード１−１およびモード１−２の２階層に分けられ、モード１におけるサンプリング周波数が１Ｈｚに設定され、モード１−２におけるサンプリング周波数が８Ｈｚに設定されてもよい。

そして上記の実施形態においては、モード２では２クラス判定処理が行われ、モード３では１３クラス判定処理が行われたが、第１の変形例においては、クラス判定処理も階層化されてもよい。ここで、図８を参照して、クラス判定処理の階層化についてより具体的に説明する。図８は、第１の変形例における階層化されたクラス判定処理の一例を示す図である。

図８に示すように、第１の変形例においては、１８種類（グループ０〜グループ１７）に階層化されたクラス判定処理が存在する。図８に示した１８種類はあくまで一例であり、適宜変更されてもよい。情報処理装置１００は、階層化されたモードに、図８に示したグループのいずれかを適用してもよい。例えば、モード３−１にグループ１が適用され、モード３−２にグループ０が適用されてもよい。すなわち、情報処理装置１００は、モード３−１で「Ｓｔａｙ／Ｏｎ Ｆｏｏｔ／Ｏｎ Ｖｅｈｉｃｌｅ」という３クラスの判定処理を行った後に、モード３−２で１３クラス判定処理を行ってもよい。これにより、情報処理装置１００は、判定結果に基づくセンサ制御およびシステム制御を、より細かく行うことができるため、情報処理装置１００は、各モードに応じてより適したセンサ、サンプリング周波数またはプロセッサ等を選択したり、設定を行ったりすることが可能になる。したがって、情報処理装置１００またはセンサの消費電力量がより低減され得る。

次いで、図９を参照して、第１の変形例に係る情報処理装置１００の動作について説明する。図９は、モード１がモード１−１およびモード１−２の２階層に分けられた場合における、情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。

図９のステップＳ１２００では、モード制御部１２２が、モードを、モード１−１（加速度センサ：１Ｈｚ）へ設定する。ステップＳ１２０４では、判定部１２３が、加速度センサから１サンプル分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１２０８では、判定部１２３に備えられるプロセッサ１が、センシングデータを用いて３次元空間における加速度のベクターを算出し、当該ベクターと前回のサンプリングによるベクターの差分のノルムを算出する。ここで、モード１−１においては、図６のステップＳ１００８とは異なり、ＢＰＦによる、ユーザの動きであると認識され得る周波数領域に含まれない周波数の除去が行われない。

その後、ノルムが所定の閾値を超えている場合（ステップＳ１２１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２１６にて、モード制御部１２２は、モードを、モード１−２（加速度センサ：８Ｈｚ）へ変更する。ステップＳ１２１２にて、ノルムが所定の閾値を超えていない場合（ステップＳ１２１２／Ｎｏ）、処理がステップＳ１２０４へ移動する。ステップＳ１２２０では、判定部１２３が、加速度センサから１サンプル分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１２２４では、判定部１２３に備えられるプロセッサ１がノルムを算出し、当該ノルムについて、ユーザの動きであると認識され得る周波数領域に含まれない周波数がＢＰＦによって除去される。

その後、ノルムが所定の閾値を超えている場合（ステップＳ１２２８／Ｙｅｓ）、モード制御部１２２は、モードを、モード２へ変更する（図９では、ステップＳ１２２８／Ｙｅｓに対応する処理を、便宜的に「終了」と記載している）。ステップＳ１２２８にて、ノルムが所定の閾値を超えておらず（ステップＳ１２２８／Ｎｏ）、かつ、モードが１−２に設定されたタイミングから所定の時間が経過した場合（ステップＳ１２３２／Ｙｅｓ）、処理がＳ１２００へ移動し、モード制御部１２２が、モードを、モード１−２からモード１−１へ変更する。ステップＳ１２３２にて、モードが１−２に設定されたタイミングから所定の時間が経過していない場合（ステップＳ１２３２／Ｎｏ）、モード制御部１２２はモードの変更を行わず、処理がステップＳ１２２０へ移動する。

次いで、図１０を参照して、モード３が複数の階層に分けられた場合における情報処理装置１００の動作について説明する。図１０は、モード３がモード３−１およびモード３−２の２階層に分けられた場合における、情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。ここで、モード３−１においては、図８のグループ２が適用され、モード３−２においては、グループ０が適用されることとする。

図１０のステップＳ１３００では、モード制御部１２２が、モードを、モード３−１（加速度センサ：１６Ｈｚ）へ設定する。ステップＳ１３０４では、判定部１２３が、加速度センサから５秒分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１３０８では、判定部１２３が、グループ２のクラス判定処理を行う。すなわち、判定部１２３が、センシングデータを用いて「Ａｃｔｉｖｅ／Ｐａｓｓｉｖｅ」いずれかの判定を行う。

クラスがＡｃｔｉｖｅであると判定された場合（ステップＳ１３１２／Ｙｅｓ）、ステップＳ１３１６にて、モード制御部１２２が、モードを、モード３−２（加速度センサ：１６Ｈｚ、気圧センサ：４Ｈｚ）へ変更する。ここで、クラスがＡｃｔｉｖｅであるということは、図８に示すように、クラスが「Ｗａｌｋ／Ｒｕｎ／Ｕｐｓｔａｉｒｓ／Ｄｏｗｎｓｔａｉｒｓ」のいずれかであるということである。クラスがＡｃｔｉｖｅであると判定された場合に、加速度センサの他に気圧センサからセンシングデータが取得されることによって、判定部１２３は、上下の移動方向を判定することができる。すなわち、判定部１２３は、ＷａｌｋおよびＲｕｎだけでなく、ＵｐｓｔａｉｒｓおよびＤｏｗｎｓｔａｉｒｓについても判定することができる。もちろん、気圧センサ以外のセンサが追加されてもよい。

ステップＳ１３１２にて、クラスがＡｃｔｉｖｅでない、すなわちクラスがＰａｓｓｉｖｅであると判定された場合（ステップＳ１３１２／Ｎｏ）、モード制御部１２２が、モードを、モード３−２（加速度センサ：６４Ｈｚ、気圧センサ：８Ｈｚ、地磁気センサ：８Ｈｚ）へ変更する。ここで、クラスがＰａｓｓｉｖｅであるということは、図８に示すように、クラスが「Ｓｔａｙ／ＥｓｃＵＰ／ＥｓｃＤｏｗｎ／ＥｌｅｖＵＰ／ＥｌｅｖＤｏｗｎ／Ｔｒａｉｎ／Ｂｕｓ／Ｃａｒ／Ｂｉｃｙｃｌｅ」のいずれかであるということである。クラスがＰａｓｓｉｖｅであると判定された場合に、加速度センサの他に気圧センサおよび地磁気センサからセンシングデータが取得されることによって、判定部１２３は、これらの動きまたは移動手段を判定することができる。もちろん、気圧センサおよび地磁気センサ以外のセンサが追加されてもよい。

ステップＳ１３２４では、判定部１２３が、各センサから５秒分のセンシングデータを取得する。ステップＳ１３２８では、判定部１２３が、グループ０のクラス判定処理を行う。すなわち、判定部１２３が、センシングデータを用いて１３クラス判定処理を行う。判定部１２３による１３クラス判定処理において、いずれかのクラスの尤度が高い場合（ステップＳ１３３２／Ｎｏ）、１３クラス判定処理の結果が出力される。その後、判定部１２３は、データ取得（ステップＳ１３２４）および１３クラス判定処理（ステップＳ１３２８）を継続する（図１０では、ステップＳ１３３２／Ｎｏに対応する処理を、便宜的に「終了」と記載している）。ステップＳ１３３２にて、いずれのクラスの尤度も低い場合（ステップＳ１３３２／Ｙｅｓ）、処理がステップＳ１３００へ移動し、モード制御部１２２が、モードを、モード３−２からモード３−１へ変更する。

（５−２．第２の変形例）
上記では、本開示の第１の変形例について説明した。続いて、図１１を参照して、本開示の第２の変形例について説明する。第２の変形例は、サーバが判定部１２３の代わりに判定処理を行うケースである。ここで、図１１を参照して、第２の変形例における情報処理システムの構成について説明する。

図１１は、第２の変形例に係る情報処理システムの構成を示す図である。図１１に示すように、第２の変形例に係る情報処理システムは、情報処理装置１００と、サーバ２００と、ネットワーク３００と、を備える。サーバ２００は、１以上の情報処理装置１００とネットワーク３００によって接続されており、サーバ２００は、情報処理装置１００の判定部１２３と同様の機能を有することができる。すなわち、サーバ２００は、情報処理装置１００から提供されるセンシングデータを用いて、モードの変更のための判定処理を行うこと、または、クラス判定処理を行うことができる。

より具体的に説明すると、第２の変形例において、情報処理装置１００は、センシングデータをサーバ２００へ送信し、サーバ２００は受信したセンシングデータを用いて、モードの変更のための判定処理またはクラス判定処理を行い、当該処理の結果に関する情報を情報処理装置１００へ送信する。当該情報を受信した情報処理装置１００は、モードの変更、使用するセンサの変更、サンプリング周波数の変更またはセンサ制御等を行う。これによって、情報処理装置またはセンサの消費電力量がより低減させ得る。

また、サーバ２００が判定処理の一部を判定部１２３の代わりに行ってもよい。例えば、モード１において、ノルムを算出したり、ＢＰＦを適用したり、当該ノルムと所定の閾値を比較したりする処理は情報処理装置１００の判定部１２３が行い、モード２およびモード３におけるクラス判定処理をサーバ２００が判定部１２３の代わりに行ってもよい。このように、情報処理装置１００とサーバ２００の処理内容は適宜変更され得る。これにより、例えば、サーバ２００による処理が遅い場合またはサーバ２００に障害が発生した場合等においては、情報処理装置１００が判定処理を行ってもよい。

ここで、サーバ２００は、判定処理の結果に関する情報を情報処理装置１００以外の他の装置へ送信してもよい。例えば、サーバ２００は当該情報を、ユーザの自宅または会社等に備えられるロボット等の情報機器に送信してもよい。これにより、当該情報機器は、ユーザの動きまたは移動手段に応じた動作または処理を行うことができる。例えば、ユーザの自宅に備えられるロボットが、所定の時間帯（例えば夜間帯等）に、ユーザが電車に乗っている情報を取得することで、ユーザが帰宅途中であると判定し、エアコンの起動等の処理を行ってもよい。また、サーバ２００は、処理結果に関する情報をＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）へ連携してもよい。これにより、ユーザおよびその他の人が、ＳＮＳ上でユーザの動きまたは移動手段等を把握することができる。

また、サーバ２００は、判定処理のためのアルゴリズムの改善を行ってもよい。より具体的に説明すると、情報処理装置１００がユーザに対して、サーバ２００または情報処理装置１００によって行われた判定処理へのフィードバック機能を提供する。ユーザは情報処理装置１００を用いて、判定処理が誤っている、または正しい旨をフィードバックする。情報処理装置１００は、判定処理に関する情報およびフィードバック情報をサーバ２００へ送信し、サーバ２００では、これらの情報を用いて判定処理のためのアルゴリズムの改良を行う。

例えば、サーバ２００は、多くのユーザから類似的な内容をフィードバックされている場合には、全ユーザの判定処理のためのアルゴリズムを改良してもよい。また、サーバ２００は、特定のユーザから頻繁に類似的な内容をフィードバックされている場合には、特定のユーザに対して当該アルゴリズムをカスタマイズしてもよい。また、サーバ２００は、ユーザ属性（年齢、性別、身長、体重、障害の有無等）も踏まえて当該アルゴリズムを改良してもよい。サーバ２００は、アルゴリズムの改良を行った後、当該アルゴリズムが適用された判定処理用のプログラムを情報処理装置１００へ提供する。これにより、アルゴリズムの不具合を解消でき、各ユーザに適した判定処理が行われ得る。

＜６．応用例＞
上記では、本開示の変形例について説明した。続いて、本開示の応用例について説明する。本開示は、様々な分野の製品、システムまたはサービスへ応用され得る。より具体的に説明すると、ユーザまたは物体の動きを段階的に分類することによって、情報機器の消費電力量を低減させることが可能である。

（６−１．監視システムへの応用）
まず、本開示は監視システムへ応用され得る。例えば、当該監視システムにおける監視サーバは、監視エリアに不審者が存在しない状態をモード１とし、監視エリアに不審者が侵入した状態をモード２とし、不審者が継続的に何らか作業を行っている状態をモード３とする。そして監視サーバは、本実施形態と同様にモードに応じて、使用するセンサ、サンプリング周波数、使用するプロセッサ等を変更し、不審者の動きの判定結果に応じて、使用するセンサを変更する。例えば、当該監視サーバは、モード３が設定されている時に不審者が不審物を置いて立ち去ったと判定した場合、使用するセンサを増やすことで当該不審物の特徴を把握してもよい。本開示が監視システムに応用されることによって、監視サーバは、使用するセンサ、サンプリング周波数または使用するプロセッサを変更しない場合に比べて、自装置またはセンサの消費電力量を低減させることができる。

（６−２．自動販売機への応用）
また、本開示は自動販売機へ応用され得る。例えば、自動販売機は、自装置の付近にユーザが存在しない状態をモード１とし、自装置の付近にユーザが存在する状態をモード２とし、ユーザが自装置の商品を選んでいる状態をモード３とする。そして、自動販売機は、上記と同様にモードに応じて、使用するセンサ、サンプリング周波数、使用するプロセッサを変更し、ユーザの動きの判定結果に応じて、使用するセンサを変更する。例えば、当該自動販売機は、モード３が設定された場合に、使用するセンサを増やすことでユーザの属性（性別、年齢等）を判定し、当該判定結果に基づいて商品のレコメンドを行ってもよい。本開示が自動販売機に応用されることによって、自動販売機は、使用するセンサ、サンプリング周波数または使用するプロセッサを変更しない場合に比べて、自装置またはセンサの消費電力量を低減させることができる。

＜７．ハードウェア構成＞
以上、本開示の実施形態を説明した。上記のクラス判定処理等の情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明する情報処理装置１００のハードウェアとの協働により実現される。

図１２は、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、を備える。また、情報処理装置１００は、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置（ＨＤＤ）９１０と、ドライブ９１１と、通信装置９１２とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により、制御部１２０の各機能が実現される。

ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１００のユーザは、該入力装置９０８を操作することにより、情報処理装置１００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置９０９は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。出力装置９０９は、例えば、再生されたコンテンツを出力する。具体的には、表示装置は再生された映像データ等の各種情報をテキストまたはイメージで表示する。一方、音声出力装置は、再生された音声データ等を音声に変換して出力する。

ストレージ装置９１０は、本実施形態にかかる情報処理装置１００の記憶部１７０の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。

ドライブ９１１は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体９１３に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１１は、リムーバブル記憶媒体９１３に情報を書き込むこともできる。

通信装置９１２は、例えば、通信網９１４に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信装置９１２により、無線通信部１１０の機能が実現される。

なお、上記では図１２を参照して情報処理装置１００のハードウェア構成について説明したが、第２の変形例におけるサーバ２００のハードウェアは情報処理装置１００と実質的に同一に構成することが可能であるため、サーバ２００のハードウェア構成の説明を省略する。

＜８．補足事項＞
上記では、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成について説明した。続いて、図１３および図１４を参照して、補足事項について説明する。

（８−１．センサ制御に関する設定）
まず、図１３を参照して、センサ制御に関する設定機能について説明する。上記のとおり、情報処理装置１００は、クラス判定処理の結果に基づいて各センサを制御することができる。ここで、情報処理装置１００は、当該センサ制御に関する設定のための画面をユーザへ提供してもよい。

図１３は、クラス判定処理の結果に基づくセンサ制御についての設定画面の一例を示す図である。図１３に示す画面１０には、プルダウン１１、プルダウン１２、切替ボタン１３が表示されている。プルダウン１１は、センサ制御の設定を識別するための情報である。例えば、ユーザは、プルダウン１１によって、プリセットＡ、プリセットＢ、プリセットＣ等を選択することができ、プリセットＡを通勤時の設定として利用し、プリセットＢを仕事時の設定として利用し、プリセットＣを週末用の設定として利用することができる。すなわち、ユーザは、用途毎にセンサ制御の設定を行うことができる。

また、プルダウン１２は、設定を行うセンサを指定するための情報である。例えば、ユーザは、プルダウン１２によって、ＧＰＳセンサ、歩数計（または歩く動作または走る動作を検知するセンサ）、音声認識用マイク（音声センサ）または心拍センサ等を選択することで、設定を行うセンサを指定する。また、ユーザは、プルダウン１２によってセンサ以外を指定できてもよい。例えば、ユーザは、プルダウン１２によってディスプレイ（表示部１５０）または通知（バイブレーション等）等を指定できてもよい。

また、切替ボタン１３は、各クラスにおいて、プルダウン１２に指定されたセンサ等を
起動させるかまたは停止させるかを切り替えるためのボタンである。例えば、図１３に示すように、ユーザが「Ｓｔａｙ：ＯＦＦ」に設定した場合、ユーザが移動していない（Ｓｔａｙ）と判定されるとＧＰＳセンサが停止される。また、ユーザが「Ｗａｉｌ：ＯＮ」に設定した場合、ユーザが歩いていると判定されるとＧＰＳセンサが起動される。このように、ユーザは、当該画面を用いて、用途、センサおよびクラスを選択してセンサ制御に関する設定を行うことができる。

（８−２．センサ制御に関する設定）
続いて、図１４を参照して、判定結果の画面表示機能について説明する。図１４は、本実施形態に係る表示部１５０によって表示される画面の一例を示す図である。図１４には、経路案内のアプリケーションが起動されている場合の画面が示されており、画面の領域２０に判定結果に関する情報が示されている。

より具体的に説明すると、表示部１５０は、各ユーザに対応するモード情報を表示することができる。例えば、領域２０に表示された３個のランプのうちの左側のランプがモード１に対応し、真ん中のランプがモード２に対応し、右側のランプがモード３に対応しているとする。これにより、ユーザは、図１４のｆｒｉｅｎｄＡがモード１の状態であり、ｆｒｉｅｎｄＤがモード２の状態であり、ｆｒｉｅｎｄＢ、ｆｒｉｅｎｄＣおよびｆｒｉｅｎｄＥがモード３の状態であることを把握することができる。ユーザは、各ユーザに対応するモード情報を把握することで、各ユーザが行っている動作または各ユーザが置かれている環境等を推測することができる。例えば、あるユーザに対応するモードがモード３である場合、当該ユーザは移動中であることが推測される。また、あるユーザに対応するモードがモード１またはモード２を行き来している場合、当該ユーザは自宅または会社等にいることが推測される。

また、図示していないが、表示部１５０は、ユーザ本人に対応するモード情報を表示してもよい。これにより、例えば、アプリケーションがユーザのモード情報に連動する場合、ユーザは、アプリケーションの動作を予測すること等ができる。より具体的に説明すると、各モードでアプリケーションの動作が異なる場合、ユーザは、モードの遷移状況を把握することによって、アプリケーションの動作を予測することができるため、より円滑に当該アプリケーションを使用することができる。

また、図示していないが、表示部１５０は、モード情報だけでなく、クラス情報（Ｗａｌｋ、Ｒｕｎ、Ｔｒａｉｎ等）を表示してもよい。これにより、ユーザは、自分自身を含めた各ユーザの動きまたは移動手段をより詳細に把握することができる。

＜９．むすび＞
以上説明したように、本開示の一実施形態に係る情報処理装置１００は、人の動き等の判定結果に基づいてモードを段階的に変更し、モードに応じて、使用するセンサ、サンプリング周波数、使用するプロセッサを変更する。また、情報処理装置１００は、ユーザの動き等の判定結果に応じて、使用するセンサを変更する。これにより、本実施形態に係る情報処理装置１００は、自装置またはセンサの消費電力量を低減させることができる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、本実施形態に係る情報処理装置１００の動作における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、図６、図７、図９または図１０に記載された各ステップは、適宜、図に記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。例えば、図７に記載されたステップＳ１１０４およびステップＳ１１１６は、異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

また、情報処理装置１００の構成の一部は、適宜情報処理装置１００外に設けられ得る。例えば、情報処理装置１００は、センサ部１３０を備えず、外部装置に備えられるセンサのみを使用して各種処理を行ってもよい。

また、情報処理装置１００の機能の一部が、制御部１２０よって具現されてもよい。すなわち、制御部１２０が、無線通信部１１０、センサ部１３０、表示制御部１４０、表示部１５０または入力部１６０の機能の一部を具現してもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
センシングデータを取得する取得部と、
前記センシングデータに基づいてモードを変更するモード変更部と、を備え、
前記取得部は、前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更する、
情報処理装置。
（２）
前記モード変更部は、前記センシングデータに基づいて段階的に前記モードを変更する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記モード変更部は、加速度センサから取得されるセンシングデータに基づいて前記モードを変更する、
前記（１）または（２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（４）
前記モードは、ユーザまたは物体の動きの状態に関するモードである、
前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記モードは、前記ユーザまたは前記物体が継続的に止まっている状態に近い時に自装置に適用される第１のモード、および、前記ユーザまたは前記物体が継続的に動いている状態に近い時に自装置に適用される第２のモードを含む、
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、より多くの種類のセンシングデータを取得する、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、消費電力量がより多いセンサによって生成されるセンシングデータを取得する、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（８）
前記取得部は、前記モードに基づいて、前記センシングデータのサンプリング周波数を変更する、
前記（５）から（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、前記サンプリング周波数を増加させる、
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記モードに基づいて、前記情報処理装置の処理に使用されるプロセッサを制御するプロセッサ制御部をさらに備える、
前記（５）から（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記プロセッサ制御部は、前記第２のモードの場合に、前記第１のモードの場合に比べて、処理能力の高いプロセッサを使用することを決定する、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記センシングデータに基づいてユーザまたは物体の動きを判定する判定部をさらに備える、
前記（１）から（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記取得部は、前記動きの判定結果に基づいて取得する前記センシングデータを変更する、
前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
センシングデータを取得することと、
前記センシングデータに基づいてモードを変更することと、
前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、を有する、
コンピュータにより実行される情報処理方法。
（１５）
センシングデータを取得することと、
前記センシングデータに基づいてモードを変更することと、
前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。

１００ 情報処理装置
１１０ 無線通信部
１２０ 制御部
１３０ センサ部
１４０ 表示制御部
１５０ 表示部
１６０ 入力部
１７０ 記憶部
２００ サーバ
３００ ネットワーク

Claims (10)

1. センシングデータを取得する取得部と、
   前記センシングデータに基づいてユーザまたは物体の動きを判定する判定部と、
   前記動きの判定結果に基づいて、段階的にモードを変更するモード変更部と、
   を備え、
   前記取得部は、前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更し、
   前記判定部は、前記モードの変更に基づいて、
   前記センシングデータと閾値との比較による判定、及び、前記センシングデータから抽出された特徴量を機械学習で得られたモデルに入力することによる判定のうちのいずれかの判定に変更する、
   情報処理装置。
2. 前記モードは、前記ユーザまたは前記物体が継続的に止まっている状態に近い時に自装置に適用される第１のモード、および、前記ユーザまたは前記物体が継続的に動いている状態に近い時に自装置に適用される第２のモードを含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、より多くの種類のセンシングデータを取得する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、消費電力量がより多いセンサによって生成されるセンシングデータを取得する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、前記モードに基づいて、前記センシングデータのサンプリング周波数を変更する、
   請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、前記第２のモードが適用されている場合に、前記第１のモードが適用されている場合に比べて、前記サンプリング周波数を増加させる、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記モードに基づいて、前記情報処理装置の処理に使用されるプロセッサを制御するプロセッサ制御部をさらに備える、
   請求項２〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記プロセッサ制御部は、前記第２のモードの場合に、前記第１のモードの場合に比べて、処理能力の高いプロセッサを使用することを決定する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. センシングデータを取得することと、
   前記センシングデータに基づいてユーザまたは物体の動きを判定することと、
   前記動きの判定結果に基づいて、段階的にモードを変更することと、
   前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、
   を有し、
   前記判定は、前記モードの変更に基づいて、前記センシングデータと閾値との比較による判定、及び、前記センシングデータから抽出された特徴量を機械学習で得られたモデルに入力することによる判定のうちのいずれかの判定に変更される、
   コンピュータにより実行される情報処理方法。
10. センシングデータを取得することと、
    前記センシングデータに基づいてユーザまたは物体の動きを判定することと、
    前記動きの判定結果に基づいて、段階的にモードを変更することと、
    前記モードの変更に基づいて、取得するセンシングデータを変更することと、
    をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
    前記判定は、前記モードの変更に基づいて、前記センシングデータと閾値との比較による判定、及び、前記センシングデータから抽出された特徴量を機械学習で得られたモデルに入力することによる判定のうちのいずれかの判定に変更される、
    プログラム。

Images