JP6877927B2 - Positioning device, positioning method and computer program - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、測位装置、測位方法及びコンピュータプログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to positioning devices, positioning methods and computer programs.
近年、位置測位サービスの増加に伴い、屋内測位技術に注目が集まっている。現在、GPS(Global Positioning System)を使用できない屋内の測位方法として、歩行者が携行する端末装置で取得した歩行データから位置を推定する方法が存在する。
しかしながら、従来の方法では、個人毎の歩き方の違いにより位置推定の誤差が生じてしまう場合があった。
In recent years, with the increase in positioning services, attention has been focused on indoor positioning technology. Currently, as an indoor positioning method in which GPS (Global Positioning System) cannot be used, there is a method of estimating a position from walking data acquired by a terminal device carried by a pedestrian.
However, in the conventional method, an error in position estimation may occur due to a difference in the way of walking for each individual.
本発明が解決しようとする課題は、個人毎の歩き方の違いによる位置推定の誤差を低減することができる測位装置、測位方法及びコンピュータプログラムを提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide a positioning device, a positioning method, and a computer program capable of reducing an error in position estimation due to a difference in walking method for each individual.
実施形態の測位装置は、歩行動作抽出部と、端末角度推定部と、歩幅推定部と、位置算出部と、補正データ生成部とを持つ。歩行動作抽出部は、端末装置において取得された所定時間分の加速度データから歩行動作毎にデータを抽出する。端末角度推定部は、前記端末装置において取得された角速度データと、抽出された前記データから得られる前記端末装置のユーザの歩行が行われているタイミングを表す歩行タイミングとに基づいて、前記歩行タイミングにおける前記端末装置の角度を推定する。歩幅推定部は、前記データの合成値の大きさの最大値及び最小値と、前記端末装置のユーザに関するパラメータとに基づいて前記歩幅を推定する。位置算出部は、前記歩幅推定部において推定された前記端末装置のユーザの歩幅と、前記端末装置の角度と、個人毎の歩き方の違いによる前記端末装置の角度及び歩幅を補正するためのデータである補正データとを用いて、前記端末装置の現在位置と移動方向を算出する。補正データ生成部は、前記端末装置が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に前記補正データを生成する。
The positioning device of the embodiment includes a walking motion extraction unit, a terminal angle estimation unit, a stride estimation unit, a position calculation unit, and a correction data generation unit. The walking motion extraction unit extracts data for each walking motion from the acceleration data for a predetermined time acquired by the terminal device. The terminal angle estimation unit is based on the angular velocity data acquired by the terminal device and the walking timing representing the timing when the user of the terminal device is walking, which is obtained from the extracted data. The angle of the terminal device in the above is estimated. The stride estimation unit estimates the stride based on the maximum and minimum values of the combined values of the data and the parameters related to the user of the terminal device. The position calculation unit is data for correcting the user's stride of the terminal device estimated by the stride estimation unit, the angle of the terminal device, and the angle and stride of the terminal device due to the difference in walking method for each individual. The current position and the moving direction of the terminal device are calculated by using the correction data. The correction data generation unit generates the correction data when the terminal device is located on a reference path whose movement direction is known.
以下、実施形態の測位装置、測位方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における測位システム100のシステム構成を示す図である。測位システム100は、端末装置10及び測位装置20を備える。端末装置10及び測位装置20は、ネットワークを介して通信可能に接続される。ネットワークは、どのように構成されたネットワークであってもよい。例えば、ネットワークは、無線LAN(Local Area Network)、有線LAN、Wi−Fi(Wireless Fidelity)(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、3G(3rd Generation)及びWiMAX(登録商標)を用いて構成される。
Hereinafter, the positioning device, the positioning method, and the computer program of the embodiment will be described with reference to the drawings.
(First Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of the
端末装置10は、歩行者が携行する装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話及びウェアラブル端末等である。端末装置10は、例えば歩行者の腰に装着される。端末装置10は、3軸の加速度ベクトルの時系列データ(以下、「加速度データ」という。)及び3軸の角速度ベクトルの時系列データ(以下、「角速度データ」という。)を取得する。
測位装置20は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。測位装置20は、端末装置10から取得した加速度データ及び角速度データに基づいて、端末装置10を測位する。また、測位装置20は、個人毎の歩き方の違いによる位置推定の誤差を補正するための補正データを生成する。測位装置20は、サーバ上で実装されてもよいし、小型のコンピュータに実装され歩行者に装着されてもよい。
The
The
次に、端末装置10及び測位装置20の具体的な構成について説明する。まず、端末装置10の機能構成について説明する。端末装置10は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、計測プログラムを実行する。計測プログラムの実行によって、端末装置10は、加速度センサ101、角速度センサ102、通信部103を備える装置として機能する。なお、端末装置10の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、計測プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM(Read Only Memory)、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、計測プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
Next, a specific configuration of the
加速度センサ101は、加速度データを計測する。
角速度センサ102は、角速度データを計測する。
通信部103は、加速度センサ101が計測した加速度データと、角速度センサ102が計測した角速度データとを測位装置20に送信する。
The
The
The
次に、測位装置20の機能構成について説明する。測位装置20は、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、測位プログラムを実行する。測位プログラムの実行によって、測位装置20は、通信部201、歩行動作抽出部202、端末角度推定部203、ユーザパラメータ記憶部204、歩幅推定部205、位置算出部206、基準経路情報記憶部207、補正データ生成部208を備える装置として機能する。なお、測位装置20の各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、測位プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、測位プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
Next, the functional configuration of the
通信部201は、端末装置10との間で通信を行う。例えば通信部201は、加速度データ及び角速度データを端末装置10から受信する。
歩行動作抽出部202は、受信された加速度データに基づいて歩行動作区間を算出し、算出した歩行動作区間毎に歩行タイミング及び加速度データを抽出する。歩行動作とは、人物が行う動作を構成する最小単位の動作を表す。例えば、歩行動作は、1歩、ジャンプ等の動作である。歩行動作区間は、歩行動作が行われている区間を表す。歩行タイミングは、端末装置10のユーザの歩行が行われているタイミングを表す。
端末角度推定部203は、受信された角速度データに基づいて端末装置10の角度を推定する。
The
The walking
The terminal
ユーザパラメータ記憶部204は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。ユーザパラメータ記憶部204は、端末装置10のユーザに関するパラメータ(以下「ユーザパラメータ」という。)を記憶する。ユーザパラメータとしては、例えば係数、身長などが挙げられる。
歩幅推定部205は、歩行動作抽出部202によって抽出された歩行動作区間毎の加速度データと、ユーザパラメータ記憶部204に記憶されているユーザパラメータとに基づいて、歩行者の歩幅を推定する。
The user
The
位置算出部206は、歩幅推定部205によって推定された歩行者の歩幅と、端末角度推定部203によって推定された角度と、補正データ生成部208によって生成された補正データとに基づいて、端末装置10の移動方向、移動距離、歩数及び位置を算出する。
基準経路情報記憶部207は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。基準経路情報記憶部207は、移動方向が既知の基準経路に関する情報(以下「基準経路情報」という。)を記憶する。基準経路情報は、基準経路の距離、基準経路の形などである。基準経路の形としては、長方形、8の字形などがある。
補正データ生成部208は、位置算出部206によって算出された移動方向、移動距離及び歩数と、基準経路情報記憶部207に記憶されている基準経路情報とに基づいて、補正データを生成する。補正データは、個人毎の歩き方の違いによる角度及び歩幅を補正するためのデータである。
The
The reference path
The correction
図2は、測位装置20による位置推定処理の流れを示すフローチャートである。
通信部201は、加速度データ及び角速度データを端末装置10から取得する(ステップS101)。通信部201は、取得した加速度データを歩行動作抽出部202に出力する。また、通信部201は、取得した角速度データを端末角度推定部203に出力する。端末角度推定部203は、通信部201から出力された角速度データを積分することによって端末装置10の角度を算出する(ステップS102)。歩行動作抽出部202は、通信部201から出力された所定時間分の加速度データの合成ベクトルを作成し、加速度の大きさを算出する(ステップS103)。ここで、加速度データにおいて時刻tのデータをAccA(t)、AccB(t)、AccC(t)とすると、加速度の大きさは以下の式1のように表される。
FIG. 2 is a flowchart showing the flow of position estimation processing by the
The
次に、歩行動作抽出部202は、算出した加速度の大きさに基づいて、歩行動作区間を検出したか否か判定する(ステップS104)。歩行動作区間を検出していない場合(ステップS104−NO)、測位装置20はステップS101からステップS103までの処理を繰り返し実行する。
一方、歩行動作区間を検出した場合(ステップS104−YES)、歩行動作抽出部202は、歩行動作区間毎に、歩行タイミング及び加速度データを抽出する(ステップS105)。
Next, the walking
On the other hand, when the walking motion section is detected (step S104-YES), the walking
図3は、加速度の大きさのパターンを示す図である。図3に示されるように、加速度の大きさのパターンは、三角関数の1周期の形状となる。この1周期(時刻t1からt2まで)が1歩に要する時間を表す。歩行動作抽出部202は、所定時間分の加速度データから、加速度の大きさがある閾値(例えば、1G)から次の閾値までの1周期を歩行動作区間のデータとして抽出する。また、歩行動作抽出部202は、歩行動作区間のうち加速度の大きさが閾値となる時刻t3を歩行タイミングとして抽出する。歩行動作抽出部202は、抽出した歩行タイミングを端末角度推定部203に出力する。また、歩行動作抽出部202は、抽出した歩行動作区間のデータを歩幅推定部205に出力する。
FIG. 3 is a diagram showing a pattern of magnitude of acceleration. As shown in FIG. 3, the pattern of the magnitude of acceleration is the shape of one cycle of trigonometric function. This one cycle (time t1 to t2) represents the time required for one step. The walking
端末角度推定部203は、歩行動作抽出部202から出力された歩行タイミングと、ステップS102の処理で算出した角度とに基づいて、i歩目(iは1〜nの整数)の端末装置10の角度θiを推定する(ステップS106)。端末角度推定部203は、推定したi歩目の端末装置10の角度θiの情報を位置算出部206に出力する。歩幅推定部205は、ステップS105の処理で抽出された歩行動作区間のデータと、ユーザパラメータとに基づいて、i歩目の歩幅Liを推定する(ステップS107)。歩幅Liの推定方法としては、例えばWeinbergの歩幅モデルが用いられてもよい。Weinbergの歩幅モデルは、以下の式2のように表される。
The terminal
式2において、係数Kは、予めユーザ毎に設定される値である。例えば、係数Kは、ユーザパラメータ記憶部204に記憶されている。また、式2において、avmaxは歩行動作区間の加速度の最大値を表し、avminは歩行動作区間の加速度の最小値を表す。歩幅推定部205は、推定したi歩目の歩幅Liの情報を位置算出部206に出力する。位置算出部206は、歩幅推定部205から出力された歩幅Liの情報と、端末角度推定部203から出力された角度θiの情報と、補正データ生成部208によって生成された補正データとを用いてn歩目の移動方向φn、移動距離Dn及び現在位置(xn,yn)を推定する(ステップS108)。
In
具体的には、角度ゲインA、角度補正B、歩幅補正C、初期移動方向φ0、初期位置(x0,y0)とすると、位置算出部206は以下の式3に基づいてn歩目の移動方向φn、移動距離Dn及び現在位置(xn,yn)を推定する。
Specifically, assuming that the angle gain A, the angle correction B, the stride correction C, the initial movement direction φ0, and the initial position (x0, y0), the
図4は、測位装置20による補正データ生成処理の流れを示すフローチャートである。図4の処理において、初期の角度ゲインA=1、角度補正B=0、歩幅補正C=0とする。補正データ生成処理は、歩行者が長方形、8の字形などの移動方向が既知の基準経路を歩行した際に行われる。
位置算出部206は、図2に示す処理により1歩毎の現在位置及び移動方向を推定する(ステップS201)。図5(A)に示すように、長方形の基準経路を歩行者が歩行した場合、図5(B)のように1〜5の移動方向φ、移動距離Dが得られる。位置算出部206は、推定結果(移動方向φn、移動距離Dn及び歩数nの情報)を補正データ生成部208に出力する。補正データ生成部208は、移動方向の変遷から、基準経路の歩行が終了したか否か判定する(ステップS202)。例えば、長方形の基準経路の場合、移動方向が360度となる位置(図5(B)では、“5”)が基準経路の歩行終了を意味する。
FIG. 4 is a flowchart showing the flow of correction data generation processing by the
The
基準経路の歩行が終了していない場合(ステップS202−NO)、位置算出部206はステップS201の処理を再度実行する。例えば、長方形の基準経路の場合、移動方向が360度となる位置(図5(B)では、“5”)ではない場合、補正データ生成部208は基準経路の歩行が終了していないと判定する。一方、移動方向が360度となる位置(図5(B)では、“5”)ではある場合、補正データ生成部208は基準経路の歩行が終了したと判定する。
When walking on the reference route is not completed (step S202-NO), the
基準経路の歩行が終了した場合(ステップS202−YES)、補正データ生成部208は基準経路の各辺での移動方向のずれから、角度ゲインA及び角度補正Bを算出する(ステップS203)。例えば、基準経路が長方形の場合、各辺は90度の角をなすため、移動方向履歴は90度の整数倍となっているはずである。補正データ生成部208は、1から5の移動方向データに対して最小二乗法を行い、角度ゲインA及び角度補正Bを算出する。
When walking on the reference route is completed (step S202-YES), the correction
次に、補正データ生成部208は、基準経路の距離を歩数で除算して基準となる基準歩幅を算出する。そして、補正データ生成部208は、算出した基準歩幅と、歩幅データの平均値との差から歩幅補正Cを算出する(ステップS204)。例えば、補正データ生成部208は、歩幅補正C=基準経路の距離/歩数−移動距離Dn/歩数nを用いて歩幅補正Cを算出する。ここで、移動距離Dn/歩数nが、歩幅データの平均値である。上記のように算出された角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cが補正データである。
Next, the correction
以上のように構成された測位システム100によれば、測位装置20が、端末装置10において取得された所定時間分の加速度データから歩行動作毎にデータを抽出し、端末装置10において取得された角速度データと、データから得られる歩行タイミングとに基づいて、歩行タイミングにおける端末装置10の角度を推定し、データに基づいて推定される端末装置10のユーザの歩幅と、端末装置10の角度と、補正データとを用いて、端末装置10の現在位置と移動方向を算出し、端末装置10が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に補正データを生成することにより、個人毎の歩き方の違いによる位置推定の誤差を低減することが可能になる。
According to the
以下、測位システム100の変形例について説明する。
位置算出部206は、以下の式4に基づいてi歩目の歩幅Liを推定するように構成されてもよい。
Hereinafter, a modified example of the
The
式4において、係数P1、P2及びP3は、予めユーザ毎に設定される値である。例えば、係数P1、P2及びP3は、ユーザパラメータ記憶部204に記憶されている。また、式4において、avmaxは歩行動作区間の加速度の最大値を表し、avminは歩行動作区間の加速度の最小値を表す。
In
(第2の実施形態)
図6は、第2の実施形態における測位システム100aのシステム構成を示す図である。測位システム100aは、端末装置10、測位装置20a及び基準位置センサ30を備える。端末装置10、測位装置20a及び基準位置センサ30は、ネットワークを介して通信可能に接続される。ネットワークは、どのように構成されたネットワークであってもよい。例えば、ネットワークは、無線LAN、有線LAN、Wi−Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、3G及びWiMAX(登録商標)を用いて構成される。
(Second Embodiment)
FIG. 6 is a diagram showing a system configuration of the
測位システム100aは、測位装置20に代えて測位装置20aを備え、基準位置センサ30を新たに備える。
基準位置センサ30は、例えば電波強度による位置検出、マットスイッチ等であり、基準経路上の特定の位置に設置され、歩行者を検出する。基準位置センサ30は、例えば基準経路上の歩行終了を示す位置に設置される。基準位置センサ30は、検出部301及び通信部302を備える。検出部301は、歩行者を検出する。検出部301は、歩行者を検出したことを示す通知を通信部302に出力する。通信部302は、検出部301から出力された通知を測位装置20aに送信する。
The
The
次に、測位装置20aの機能構成について説明する。測位装置20aは、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、測位プログラムを実行する。測位プログラムの実行によって、測位装置20aは、通信部201a、歩行動作抽出部202、端末角度推定部203、ユーザパラメータ記憶部204、歩幅推定部205、位置算出部206、基準経路情報記憶部207、補正データ生成部208aを備える装置として機能する。なお、測位装置20aの各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、測位プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、測位プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
Next, the functional configuration of the
測位装置20aは、通信部201及び補正データ生成部208に代えて通信部201a及び補正データ生成部208aを備える点で測位装置20と構成が異なる。測位装置20aは、他の構成については測位装置20と同様である。そのため、測位装置20a全体の説明は省略し、通信部201a及び補正データ生成部208aについて説明する。
The
通信部201aは、端末装置10及び基準位置センサ30との間で通信を行う。例えば通信部201aは、3軸の加速度データ及び3軸の角速度データを端末装置10から受信する。また、例えば通信部201aは、通知を基準位置センサ30から受信する。
補正データ生成部208aは、基準位置センサ30から通知が受信されると、位置算出部206によって算出された移動方向、移動距離及び歩数と、基準経路情報記憶部207に記憶されている基準経路情報とに基づいて、補正データを生成する。
The
When the correction
図7は、測位装置20aによる補正データ生成処理の流れを示すフローチャートである。図7の処理において、初期の角度ゲインA=1、角度補正B=0、歩幅補正C=0とする。補正データ生成処理は、歩行者が長方形、8の字形などの移動方向が既知の基準経路を歩行した際に行われる。図7において、図4と同様の処理については図4と同様の符号を付して説明を省略する。
ステップS201の処理が終了すると、補正データ生成部208aは、基準位置センサ30から通知が受信されたか否か判定する(ステップS301)。通知が受信されていない場合(ステップS301−NO)、測位装置20aはステップS201以降の処理を再度実行する。
一方、通知が受信された場合(ステップS301−YES)、補正データ生成部208aはステップS203以降の処理を実行する。
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of correction data generation processing by the
When the process of step S201 is completed, the correction
On the other hand, when the notification is received (step S301-YES), the correction
以上のように構成された測位システム100aによれば、第1の実施形態と同様の効果得ることができる。
また、測位装置20aは、端末装置10を携行している歩行者が基準経路上の歩行終了を示す位置(基準経路のゴール地点)を通過した場合に補正データの生成が行われる。これにより、歩行者が基準経路上を最後まで歩いてから補正データが生成される。そのため、より精度の高い補正データを作成することができる。
According to the
Further, the
(第3の実施形態)
図8は、第3の実施形態における測位システム100bのシステム構成を示す図である。測位システム100bは、端末装置10、測位装置20b及び生体センサ40を備える。端末装置10、測位装置20b及び生体センサ40は、ネットワークを介して通信可能に接続される。ネットワークは、どのように構成されたネットワークであってもよい。例えば、ネットワークは、無線LAN、有線LAN、Wi−Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、3G及びWiMAX(登録商標)を用いて構成される。
(Third Embodiment)
FIG. 8 is a diagram showing a system configuration of the
測位システム100bは、測位装置20に代えて測位装置20bを備え、生体センサ40を新たに備える。
生体センサ40は、端末装置10のユーザの脈拍数、血圧などの生体情報を検出する。生体センサ40は、例えば端末装置10のユーザの腕に装着される。生体センサ40は、検出部401及び通信部402を備える。検出部401は、歩行者の生体情報を検出する。検出部401は、検出した生体情報を含む通知を通信部402に出力する。通信部402は、検出部401から出力された通知を測位装置20bに送信する。
The
The
次に、測位装置20bの機能構成について説明する。測位装置20bは、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、測位プログラムを実行する。測位プログラムの実行によって、測位装置20bは、通信部201、歩行動作抽出部202、端末角度推定部203、ユーザパラメータ記憶部204、歩幅推定部205、位置算出部206、基準経路情報記憶部207、補正データ生成部208bを備える装置として機能する。なお、測位装置20bの各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、測位プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、測位プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
Next, the functional configuration of the
測位装置20bは、通信部201及び補正データ生成部208に代えて通信部201b及び補正データ生成部208bを備える点で測位装置20と構成が異なる。測位装置20bは、他の構成については測位装置20と同様である。そのため、測位装置20b全体の説明は省略し、通信部201b及び補正データ生成部208bについて説明する。
The
通信部201bは、端末装置10及び生体センサ40との間で通信を行う。例えば通信部201bは、3軸の加速度データ及び3軸の角速度データを端末装置10から受信する。また、例えば通信部201bは、通知を生体センサ40から受信する。
The communication unit 201b communicates with the
図9は、測位装置20bによる補正データ生成処理の流れを示すフローチャートである。図9の処理において、初期の角度ゲインA=1、角度補正B=0、歩幅補正C=0とする。補正データ生成処理は、歩行者が長方形、8の字形などの移動方向が既知の基準経路を歩行した際に行われる。図9において、図4と同様の処理については図4と同様の符号を付して説明を省略する。
ステップS201から204までの処理が終了すると、補正データ生成部208bは算出した角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cと、端末装置10から通知された生体情報(例えば、脈拍)とを対応付けてテーブルに保存する(ステップS401)。
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of correction data generation processing by the
When the processes from steps S201 to 204 are completed, the correction data generation unit 208b associates the calculated angle gain A, angle correction B, and stride correction C with the biological information (for example, pulse) notified from the
図10は、テーブルの具体例を示す図である。図10に示すように、テーブルは、レコードを複数有する。レコードは、脈拍、角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cの各値を有する。テーブルには、測位装置20がステップS201からステップS205までの処理を繰り返した回数分(所定の回数分)のデータが蓄積される。補正データ生成部208bは、ステップS201からステップS205までの処理を所定の回数実行したか否か判定する(ステップS402)。
FIG. 10 is a diagram showing a specific example of the table. As shown in FIG. 10, the table has a plurality of records. The record has values for pulse rate, angle gain A, angle correction B, and stride correction C. Data for the number of times (predetermined number of times) that the
所定の回数実行していない場合(ステップS402−NO)、測位装置20bはステップS201以降の処理を再度実行する。
一方、所定の回数実行した場合(ステップS402−YES)、補正データ生成部208bはテーブルの脈拍の項目を参照し、脈拍の値に所定の閾値以上の変化があったか否か判定する(ステップS403)。所定の閾値以上の変化がなかった場合(ステップS403−NO)、測位装置20bは補正データ生成処理を終了する。
If the predetermined number of times has not been executed (step S402-NO), the
On the other hand, when the execution is performed a predetermined number of times (step S402-YES), the correction data generation unit 208b refers to the pulse item in the table and determines whether or not the pulse value has changed by a predetermined threshold value or more (step S403). .. When there is no change of the predetermined threshold value or more (step S403-NO), the
一方、所定の閾値以上の変化があった場合(ステップS403−YES)、補正データ生成部208bは所定の回数分のデータが蓄積されたテーブルに基づいて新たに角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cを算出する(ステップS404)。例えば、補正データ生成部208bは、所定の回数分のデータを用いて、角度ゲインAの平均値、角度補正Bの平均値及び歩幅補正Cの平均値を新たな角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cとしてもよいし、その他の統計値に基づいて新たな角度ゲインA、角度補正B及び歩幅補正Cを算出してもよい。 On the other hand, when there is a change of a predetermined threshold value or more (step S403-YES), the correction data generation unit 208b newly sets the angle gain A, the angle correction B, and the stride length based on the table in which the data for the predetermined number of times is accumulated. The correction C is calculated (step S404). For example, the correction data generation unit 208b uses the data for a predetermined number of times to change the average value of the angle gain A, the average value of the angle correction B, and the average value of the stride correction C into the new angle gain A, the angle correction B, and the angle correction B. The stride correction C may be used, or new angle gain A, angle correction B, and stride correction C may be calculated based on other statistical values.
以上のように構成された測位システム100bによれば、第1の実施形態と同様の効果得ることができる。
また、測位装置20bは、端末装置10を携行している歩行者の生体情報に変化があった場合に補正データの生成が行われる。生体情報に変化があった場合には歩行者の状態に何らかの変化が生じている可能性が高い。そこで、複数のデータを用いて、その統計値から補正データを作成することにより、より精度の高い補正データを作成することができる。
According to the
Further, the
以下、測位システム100bの変形例について説明する。
本実施形態では、テーブルに使用する生体情報として脈拍を例に説明したが、テーブルには脈拍以外の生体情報が登録されてもよい。
Hereinafter, a modified example of the
In the present embodiment, the pulse is described as an example of the biological information used in the table, but the biological information other than the pulse may be registered in the table.
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、端末装置10において取得された所定時間分の加速度データから歩行動作毎にデータを抽出する歩行動作抽出部202と、端末装置10において取得された角速度データと、データから得られる端末装置10のユーザの歩行が行われているタイミングを表す歩行タイミングとに基づいて、歩行タイミングにおける端末装置10の角度を推定する端末角度推定部203と、データに基づいて推定される端末装置10のユーザの歩幅と、端末装置10の角度と、補正データとを用いて、端末装置10の現在位置と移動方向を算出する位置算出部206と、端末装置10が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に補正データを生成する補正データ生成部208を持つことにより、個人毎の歩き方の違いによる誤差を低減することができる。
According to at least one embodiment described above, the walking
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, as well as in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
10…端末装置,20…測位装置,30…基準位置センサ,40…生体センサ,101…加速度センサ,102…角速度センサ,103…通信部,201…通信部,202…歩行動作抽出部,203…端末角度推定部,204…ユーザパラメータ記憶部,205…歩幅推定部,206…位置算出部,207…基準経路情報記憶部,208、208a、208b…補正データ生成部,301…検出部,302…通信部 10 ... Terminal device, 20 ... Positioning device, 30 ... Reference position sensor, 40 ... Biological sensor, 101 ... Accelerometer, 102 ... Angular velocity sensor, 103 ... Communication unit, 201 ... Communication unit, 202 ... Walking motion extraction unit, 203 ... Terminal angle estimation unit, 204 ... User parameter storage unit, 205 ... Stride estimation unit, 206 ... Position calculation unit, 207 ... Reference route information storage unit, 208, 208a, 208b ... Correction data generation unit, 301 ... Detection unit, 302 ... Communication department
Claims (7)
前記端末装置において取得された角速度データと、抽出された前記データから得られる前記端末装置のユーザの歩行が行われているタイミングを表す歩行タイミングとに基づいて、前記歩行タイミングにおける前記端末装置の角度を推定する端末角度推定部と、
前記データの合成値の大きさの最大値及び最小値と、前記端末装置のユーザに関するパラメータとに基づいて前記歩幅を推定する歩幅推定部と、
前記歩幅推定部において推定された前記端末装置のユーザの歩幅と、前記端末装置の角度と、個人毎の歩き方の違いによる前記端末装置の角度及び歩幅を補正するためのデータである補正データとを用いて、前記端末装置の現在位置と移動方向を算出する位置算出部と、
前記端末装置が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に前記補正データを生成する補正データ生成部と、
を備える測位装置。 A walking motion extraction unit that extracts data for each walking motion from acceleration data for a predetermined time acquired by the terminal device, and a walking motion extraction unit.
The angle of the terminal device at the walking timing is based on the angular velocity data acquired by the terminal device and the walking timing indicating the timing at which the user of the terminal device is walking, which is obtained from the extracted data. And the terminal angle estimation unit that estimates
A stride estimation unit that estimates the stride based on the maximum and minimum values of the combined values of the data and parameters related to the user of the terminal device.
Correction data that is data for correcting the user's stride of the terminal device estimated by the stride estimation unit, the angle of the terminal device, and the angle and stride of the terminal device due to the difference in walking method for each individual. A position calculation unit that calculates the current position and movement direction of the terminal device using
A correction data generation unit that generates the correction data when the terminal device is located on a reference path whose movement direction is known.
Positioning device equipped with.
前記端末装置において取得された角速度データと、抽出された前記データから得られる前記端末装置のユーザの歩行が行われているタイミングを表す歩行タイミングとに基づいて、前記歩行タイミングにおける前記端末装置の角度を推定する端末角度推定ステップと、
前記データの合成値の大きさの最大値及び最小値と、前記端末装置のユーザに関するパラメータとに基づいて前記歩幅を推定する歩幅推定ステップと、
前記歩幅推定ステップにおいて推定された前記端末装置のユーザの歩幅と、前記端末装置の角度と、個人毎の歩き方の違いによる前記端末装置の角度及び歩幅を補正するためのデータである補正データとを用いて、前記端末装置の現在位置と移動方向を算出する位置算出ステップと、
前記端末装置が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に前記補正データを生成する補正データ生成ステップと、
を有する測位方法。 A walking motion extraction step that extracts data for each walking motion from acceleration data for a predetermined time acquired by the terminal device, and a walking motion extraction step.
The angle of the terminal device at the walking timing is based on the angular velocity data acquired by the terminal device and the walking timing indicating the timing at which the user of the terminal device is walking, which is obtained from the extracted data. And the terminal angle estimation step to estimate
A stride estimation step for estimating the stride based on the maximum and minimum values of the combined values of the data and parameters relating to the user of the terminal device.
Correction data that is data for correcting the user's stride of the terminal device estimated in the stride estimation step, the angle of the terminal device, and the angle and stride of the terminal device due to the difference in walking method for each individual. A position calculation step for calculating the current position and moving direction of the terminal device using
A correction data generation step that generates the correction data when the terminal device is located on a reference path whose movement direction is known.
Positioning method having.
前記端末装置において取得された角速度データと、抽出された前記データから得られる前記端末装置のユーザの歩行が行われているタイミングを表す歩行タイミングとに基づいて、前記歩行タイミングにおける前記端末装置の角度を推定する端末角度推定ステップと、
前記データの合成値の大きさの最大値及び最小値と、前記端末装置のユーザに関するパラメータとに基づいて前記歩幅を推定する歩幅推定ステップと、
前記歩幅推定ステップにおいて推定された前記端末装置のユーザの歩幅と、前記端末装置の角度と、個人毎の歩き方の違いによる前記端末装置の角度及び歩幅を補正するためのデータである補正データとを用いて、前記端末装置の現在位置と移動方向を算出する位置算出ステップと、
前記端末装置が、移動方向が既知の基準経路上に位置している場合に前記補正データを生成する補正データ生成ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。 A walking motion extraction step that extracts data for each walking motion from acceleration data for a predetermined time acquired by the terminal device, and a walking motion extraction step.
The angle of the terminal device at the walking timing is based on the angular velocity data acquired by the terminal device and the walking timing indicating the timing at which the user of the terminal device is walking, which is obtained from the extracted data. And the terminal angle estimation step to estimate
A stride estimation step for estimating the stride based on the maximum and minimum values of the combined values of the data and parameters relating to the user of the terminal device.
Correction data that is data for correcting the user's stride of the terminal device estimated in the stride estimation step, the angle of the terminal device, and the angle and stride of the terminal device due to the difference in walking method for each individual. A position calculation step for calculating the current position and moving direction of the terminal device using
A correction data generation step that generates the correction data when the terminal device is located on a reference path whose movement direction is known.
A computer program that lets a computer run.
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