JP7470964B2 - Analysis system and analysis method - Google Patents

Analysis system and analysis method Download PDF

Info

Publication number
JP7470964B2
JP7470964B2 JP2020038043A JP2020038043A JP7470964B2 JP 7470964 B2 JP7470964 B2 JP 7470964B2 JP 2020038043 A JP2020038043 A JP 2020038043A JP 2020038043 A JP2020038043 A JP 2020038043A JP 7470964 B2 JP7470964 B2 JP 7470964B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
activity
cell
moving object
periods
value
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
JP2020038043A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2021139764A (en
Inventor
実保子 新妻
拓海 西尾
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.)
Chuo University
Original Assignee
Chuo University
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 Chuo University filed Critical Chuo University
Priority to JP2020038043A priority Critical patent/JP7470964B2/en
Publication of JP2021139764A publication Critical patent/JP2021139764A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7470964B2 publication Critical patent/JP7470964B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Description

特許法第３０条第２項適用 １．２０１９年６月１２日付で、西尾 拓海 及び 新妻 実保子が、２０１９ ＩＥＥＥ ２８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ＩＳＩＥ）にて公開。 ２．２０１９年９月３日付で、西尾 拓海、橋本 貴洋、上出 篤、池田 達哉 及び 新妻 実保子が、第３７回日本ロボット学会学術講演会（ＲＳＪ２０１９）学会学術講演会予稿集において、出願に係る発明の内容を公開。 ３．２０１９年９月４日付で、西尾 拓海、橋本 貴洋、上出 篤 及び 新妻 実保子が、第３７回日本ロボット学会学術講演会（ＲＳＪ２０１９）学会学術講演会において、出願に係る発明の内容を公開。Patent Act Article 30, Paragraph 2 applies 1. On June 12, 2019, Takumi Nishio and Mihoko Niizuma disclosed the invention in question at the 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE). 2. On September 3, 2019, Takumi Nishio, Takahiro Hashimoto, Atsushi Kamide, Tatsuya Ikeda and Mihoko Niizuma disclosed the contents of the invention in question in the Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Robotics Society of Japan (RSJ2019). 3. On September 4, 2019, Takumi Nishio, Takahiro Hashimoto, Atsushi Kamide and Mihoko Niizuma disclosed the details of the invention in question at the 37th Annual Conference of the Robotics Society of Japan (RSJ2019).

本発明は、解析システム及び解析方法に関する。 The present invention relates to an analysis system and an analysis method.

従来、センサを用いて環境地図を作成する技術がある（例えば、特許文献１）。 Conventionally, there is technology that uses sensors to create environmental maps (for example, Patent Document 1).

特開２０１９－６７００１号公報JP 2019-67001 A

しかしながら、従来の技術では、空間内の物体の位置や形状を把握できるに留まり、空間の使われ方を把握できるものではなかった。 However, conventional technology was only able to grasp the position and shape of objects in a space, and was not able to grasp how the space was being used.

本発明は、空間の使われ方を把握することが可能になる、解析システム及び解析方法を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide an analysis system and method that makes it possible to understand how space is being used.

本発明の解析システムは、
所定時間間隔毎に所定空間内における物体までの距離を測定する、測域センサと、
処理部と、
を備えた、解析システムであって、
前記処理部は、
異なる複数の期間のそれぞれにおける前記測域センサからの測定データに基づいて、前記複数の期間のそれぞれについて、前記所定時間間隔毎の各時刻における前記所定空間内の移動物体の中心位置及び速度を特定する、位置速度特定処理と、
前記複数の期間のそれぞれについて、前記各時刻での前記移動物体の前記中心位置及び前記速度に基づいて、前記各時刻のそれぞれにおける、前記所定空間を俯瞰視し格子状に細分化することにより定義されるセル配列における複数のセルのうち、少なくとも、不動物体が位置するセルを除く各セルに、前記各セルにおける前記移動物体の活動度合いを表す活動度重み値をそれぞれ設定する、重み値設定処理と、
前記複数の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記各時刻での前記活動度重み値を積算することにより活動度重み積算値を得る、積算値算出処理と、
を行うように構成されている。 The analysis system of the present invention comprises:
a range sensor that measures a distance to an object within a predetermined space at predetermined time intervals;
A processing section;
An analysis system comprising:
The processing unit includes:
a position and velocity specification process for specifying a center position and a velocity of a moving object in the specified space at each time of the specified time interval for each of a plurality of different time periods based on measurement data from the range sensor for each of the plurality of different time periods;
a weight value setting process for setting, for each of the plurality of periods, an activity weight value representing the degree of activity of the moving object in each cell, for each of the plurality of cells in a cell array defined by looking down on the predetermined space and subdividing it into a lattice shape, at least for each cell excluding a cell in which an immovable object is located, based on the central position and the velocity of the moving object at each of the plurality of periods;
an integrated value calculation process for integrating the activity weight value at each time for each of the plurality of periods, for each of the cells, to obtain an activity weight integrated value;
The present invention is configured to:

本発明の解析システムにおいて、
前記処理部は、
前記複数の期間のうちのいずれか１つの期間について、前記セル配列における全部又は一部のセルの前記活動度重み積算値の平均値を算出することにより、基準平均値を得る、基準平均値算出処理と、
前記複数の期間のうちの２つ以上の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記活動度重み積算値を前記基準平均値で割ることにより相対活動度値を得る、相対活動度値算出処理と、
をさらに行うように構成されていると、好適である。 In the analysis system of the present invention,
The processing unit includes:
A reference average calculation process for calculating an average value of the activity weighted integrated values of all or a part of the cells in the cell array for any one of the plurality of periods to obtain a reference average value;
a relative activity value calculation process for obtaining a relative activity value for each of the cells for each of two or more periods among the plurality of periods by dividing the activity weight integrated value by the reference average value;
It is preferable that the method is further configured to perform the steps of:

本発明の解析システムは、
表示部をさらに備え
前記処理部は、
前記２つ以上の期間のそれぞれについて、前記セル配列の前記複数のセルのうち、前記不動物体が位置するセルを除く各セルを、それぞれ前記各セルの前記相対活動度値に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、相対活動度地図を作成する、相対活動度地図作成処理と、
前記２つ以上の期間のうち少なくとも１つの期間における前記相対活動度地図を、前記表示部に表示させる、相対活動度地図表示処理と、
をさらに行うように構成されていると、好適である。 The analysis system of the present invention comprises:
The processing unit further includes a display unit.
a relative activity map creation process for creating a relative activity map in which each of the plurality of cells in the cell array, excluding a cell in which the immovable object is located, is represented by a color intensity and/or a color previously associated with the relative activity value of each of the cells, for each of the two or more periods;
a relative activity map display process for displaying the relative activity map for at least one of the two or more periods on the display unit;
It is preferable that the method is further configured to perform the steps of:

本発明の解析システムにおいて、
前記処理部は、
前記セル配列の前記セル毎に、前記複数の期間のうちの第１期間における前記活動度重み積算値を、前記複数の期間のうちの第２期間における前記活動度重み積算値で割ることにより、活動度比を得る、活動度比算出処理
をさらに行うように構成されていると、好適である。 In the analysis system of the present invention,
The processing unit includes:
It is preferable that the method is further configured to perform an activity ratio calculation process for each cell of the cell array, in which an activity ratio is obtained by dividing the activity weight integrated value in a first period of the plurality of periods by the activity weight integrated value in a second period of the plurality of periods.

本発明の解析システムは、
表示部をさらに備え
前記処理部は、
前記セル配列の前記複数のセルのうち、前記不動物体が位置するセルを除く各セルを、それぞれ前記各セルの前記活動度比に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、活動度対比地図を作成する、活動度対比地図作成処理と、
前記活動度対比地図を、前記表示部に表示させる、活動度対比地図表示処理と、
をさらに行うように構成されていると、好適である。 The analysis system of the present invention comprises:
The processing unit further includes a display unit.
an activity contrast map creation process for creating an activity contrast map in which each cell of the plurality of cells in the cell array, except for a cell in which the immovable object is located, is represented by a color intensity and/or a color previously associated with the activity ratio of each of the cells;
an activity level comparison map display process for displaying the activity level comparison map on the display unit;
It is preferable that the method is further configured to perform the steps of:

本発明の解析システムは、
前記重み値設定処理において、前記処理部は、前記各時刻のそれぞれについて、
前記移動物体が移動中であるか又は停止中であるかを特定し、
前記移動物体が移動中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の速度ベクトルに重なる中心線を有する扇形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定し、
前記移動物体が停止中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の前記中心位置を中心とする円形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定すると、好適である。 The analysis system of the present invention comprises:
In the weight value setting process, the processing unit sets, for each of the times,
Identifying whether the moving object is moving or stationary;
When the moving object is moving, the activity weight value greater than 0 is set for each cell on a sector having a center line overlapping with the velocity vector of the moving object in the cell array, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the center position of the moving object;
When the moving object is stopped, it is preferable to set the activity weight value greater than 0 to each cell in the cell array on a circle centered on the central position of the moving object, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the central position of the moving object.

本発明の解析方法は、
所定時間間隔毎に所定空間内における物体までの距離を測定する、測域センサと、
処理部と、
を備えた、解析システムを用いた、解析方法であって、
前記処理部が、異なる複数の期間のそれぞれにおける前記測域センサからの測定データに基づいて、前記複数の期間のそれぞれについて、前記所定時間間隔毎の各時刻における前記所定空間内の移動物体の中心位置及び速度を特定する、位置速度特定ステップと、
前記処理部が、前記複数の期間のそれぞれについて、前記各時刻での前記移動物体の前記中心位置及び前記速度に基づいて、前記各時刻のそれぞれにおける、前記所定空間を俯瞰視し格子状に細分化することにより定義されるセル配列における複数のセルのうち、少なくとも、不動物体が位置するセルを除く各セルに、前記各セルにおける前記移動物体の活動度合いを表す活動度重み値をそれぞれ設定する、重み値設定ステップと、
前記処理部が、前記複数の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記各時刻での前記活動度重み値を積算することにより活動度重み積算値を得る、積算値算出ステップと、
を含む。 The analysis method of the present invention includes:
a range sensor that measures a distance to an object within a predetermined space at predetermined time intervals;
A processing section;
An analysis method using an analysis system comprising:
a position and velocity specifying step in which the processing unit specifies a center position and a velocity of a moving object in the specified space at each time point in each of the specified time intervals for each of the multiple different time periods based on measurement data from the range measurement sensor for each of the multiple different time periods;
a weight value setting step in which the processing unit sets, for each of the plurality of periods, an activity weight value representing the degree of activity of the moving object in each cell, for each of the plurality of cells in a cell array defined by looking down on the predetermined space and subdividing it into a lattice shape, at least for each cell excluding a cell in which an immovable object is located, based on the central position and the velocity of the moving object at each of the plurality of periods;
an integrated value calculation step in which the processing unit obtains an activity weight integrated value by integrating the activity weight value at each time for each of the plurality of periods for each of the cells;
including.

本発明によれば、空間の使われ方を把握することが可能になる、解析システム及び解析方法を提供することができる。 The present invention provides an analysis system and method that makes it possible to understand how space is being used.

本発明の一実施形態に係る解析システムを概略的に示す、概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an analysis system according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る解析方法における測定ステップを説明するための、説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining a measurement step in an analysis method according to one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る解析方法の概略的なフローチャートである。1 is a schematic flowchart of an analysis method according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る解析方法における位置速度特定ステップ（位置速度特定処理）を説明するための、説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram for explaining a position and speed specifying step (position and speed specifying process) in the analysis method according to one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る解析方法における重み値設定ステップ（重み値設定処理）を説明するための、説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram for explaining a weight value setting step (weight value setting process) in the analysis method according to one embodiment of the present invention. ２つの異なる期間のそれぞれの相対活動度地図の例を示す図面である。1 shows examples of relative activity maps for two different time periods; 活動度対比地図の例を示す図面である。1 is a diagram showing an example of an activity level comparison map.

以下に、図面を参照しつつ、本発明に係る解析システム及び解析方法の実施形態を例示説明する。
各図において共通する構成要素には同一の符号を付している。 DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of an analysis system and an analysis method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
In each drawing, the same components are denoted by the same reference numerals.

〔解析システム１〕
まず、図１及び図２を参照して、本発明の解析方法を使用し得る、本発明の一実施形態に係る解析システム１を説明する。解析システム１は、所定空間Ｓ（図２）の解析をするように構成されている。具体的に、解析システム１は、所定空間Ｓが移動物体Ｄによってどのように使われるかを解析するように、構成されている。解析システム１のユーザは、例えば、所定空間Ｓの解析者、所有者、又は、使用者（人又は移動型ロボット）等が、挙げられる。
図１は、解析システム１の構成を概略的に示している。図１に示すように、解析システム１は、１つ又は複数の測域センサ２と、解析装置３と、を備えている。図２は、所定空間Ｓを俯瞰視した様子を示している。
本明細書において、「移動物体（Ｄ）」とは、人又は動物等、所定空間（Ｓ）内を移動する物体（言い換えれば、所定空間（Ｓ）を使用する物体）を指す。また、「不動物体（Ｅ）」とは、壁又は家具等、所定空間（Ｓ）内を移動しない物体を指す。
解析システム１の解析対象とする所定空間Ｓとしては、任意でよいが、例えば、建物（オフィスビルや商業施設等）内のエリア、あるいは、野外のエリア等が、挙げられる。 [Analysis System 1]
First, an analysis system 1 according to an embodiment of the present invention, which can use the analysis method of the present invention, will be described with reference to Figures 1 and 2. The analysis system 1 is configured to analyze a predetermined space S (Figure 2). Specifically, the analysis system 1 is configured to analyze how the predetermined space S is used by a moving object D. A user of the analysis system 1 may be, for example, an analyst, an owner, or a user (a person or a mobile robot) of the predetermined space S.
Fig. 1 shows a schematic configuration of an analysis system 1. As shown in Fig. 1, the analysis system 1 includes one or more range measurement sensors 2 and an analysis device 3. Fig. 2 shows a bird's-eye view of a predetermined space S.
In this specification, the term "moving object (D)" refers to an object that moves within the specified space (S) (in other words, an object that uses the specified space (S)), such as a person or an animal. The term "immovable object (E)" refers to an object that does not move within the specified space (S), such as a wall or furniture.
The predetermined space S to be analyzed by the analysis system 1 may be any space, but examples thereof include an area within a building (such as an office building or commercial facility) or an outdoor area.

（測域センサ２）
測域センサ２は、所定検出範囲内にある物体（不動物体Ｅ及び移動物体Ｄ）までの距離を測定するように構成されている。測域センサ２の所定検出範囲は、２次元の範囲に設定されると好適であり、例えば、測域センサ２の指向方向２ａ（図２）を中心とする所定中心角（例えば２７０°）、かつ、所定半径（例えば３０ｍ）を有する、扇形の範囲に設定されることができる。測域センサ２は、例えば、レーザによって所定検出範囲内にある物体までの距離を測定するように構成された、ＬＲＦ（Laser Range Finder）から構成されることができる。ただし、測域センサ２の所定検出範囲は、３次元の範囲に設定されてもよい。
解析システム１においては、当該１つ又は複数の測域センサ２の所定検出範囲を合わせた範囲が、解析システム１の解析対象とする所定空間Ｓの全体を含むように、当該１つ又は複数の測域センサ２が設置されると、好適である。図２の例においては、１つの測域センサ２が、その所定検出範囲が所定空間Ｓの全体を含むように、設置されている。
測域センサ２は、その指向方向２ａが水平方向に平行となるように設置されると好適である。測域センサ２は、測定対象とする移動物体Ｄを測定できるような高さに設置されることが好ましい。例えば、測定対象とする移動物体Ｄが人である場合、測域センサ２は、地面から１．０～１．３ｍ程度の高さに設置されると好適である。 (Surveillance sensor 2)
The range sensor 2 is configured to measure the distance to an object (a stationary object E and a moving object D) within a predetermined detection range. The predetermined detection range of the range sensor 2 is preferably set to a two-dimensional range, and can be set, for example, to a sector-shaped range having a predetermined central angle (e.g., 270°) centered on the pointing direction 2a (FIG. 2) of the range sensor 2 and a predetermined radius (e.g., 30 m). The range sensor 2 can be configured, for example, as an LRF (Laser Range Finder) configured to measure the distance to an object within the predetermined detection range by a laser. However, the predetermined detection range of the range sensor 2 may be set to a three-dimensional range.
In the analysis system 1, it is preferable that the one or more range measurement sensors 2 are installed so that the combined predetermined detection ranges of the one or more range measurement sensors 2 include the entirety of the predetermined space S to be analyzed by the analysis system 1. In the example of Fig. 2, one range measurement sensor 2 is installed so that its predetermined detection range includes the entirety of the predetermined space S.
The range sensor 2 is preferably installed so that its orientation direction 2a is parallel to the horizontal direction. The range sensor 2 is preferably installed at a height that allows it to measure the moving object D to be measured. For example, if the moving object D to be measured is a person, the range sensor 2 is preferably installed at a height of about 1.0 to 1.3 m from the ground.

測域センサ２は、所定時間間隔（例えば０．１秒）毎に、所定検出範囲内にある物体までの距離を測定し、その測定結果として、時系列の測定データを出力する。
測定データは、物体を点群で表す点群データであると、好適であり、２次元の点群データであると、特に好適であるが、３次元の点群データでもよい。
測域センサ２による測定データは、解析装置３に出力される。例えば、測域センサ２は、測定データを、測定中又は測定後に、解析装置３へ通信（有線通信及び／又は無線通信）により送信することにより、測定データを解析装置３に出力するようにしてもよい。あるいは、測域センサ２が、測定中又は測定後に、測定データを測域センサ２に接続された外部記憶装置（ＵＳＢ、ＳＤカード等）に格納し、その後、当該外部記憶装置を解析装置３に接続することにより、測定データを解析装置３に出力するようにしてもよい。 The range measurement sensor 2 measures the distance to an object within a predetermined detection range at a predetermined time interval (for example, every 0.1 seconds), and outputs time-series measurement data as the measurement result.
The measurement data is preferably point cloud data that represents an object as a point cloud, and is particularly preferably two-dimensional point cloud data, but may also be three-dimensional point cloud data.
The measurement data by the range sensor 2 is output to the analysis device 3. For example, the range sensor 2 may output the measurement data to the analysis device 3 by transmitting the measurement data to the analysis device 3 by communication (wired communication and/or wireless communication) during or after the measurement. Alternatively, the range sensor 2 may store the measurement data in an external storage device (USB, SD card, etc.) connected to the range sensor 2 during or after the measurement, and then connect the external storage device to the analysis device 3 to output the measurement data to the analysis device 3.

（解析装置３）
解析装置３は、図１に示すように、処理部３１と、通信部３２と、記憶部３３と、入力部３４と、表示部３５と、を有する。解析装置３は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、携帯端末、専用装置等、任意のコンピュータから構成されることができる。解析装置３は、１つのコンピュータで構成されてもよいし、複数のコンピュータで構成されてもよい。 (Analysis Device 3)
1, the analysis device 3 has a processing unit 31, a communication unit 32, a storage unit 33, an input unit 34, and a display unit 35. The analysis device 3 can be composed of any computer, such as a personal computer, a tablet terminal, a mobile terminal, a dedicated device, etc. The analysis device 3 may be composed of one computer or multiple computers.

処理部３１は、例えば１つ又は複数のＣＰＵから構成され、記憶部３３に記憶された解析プログラム等のプログラムを実行することにより、通信部３２、記憶部３３、入力部３４、及び表示部３５を含む、解析装置３の全体を制御しながら、後述する物体抽出分類処理、位置速度特定処理、重み値設定処理、積算値算出処理、積算値使用処理等の処理を実行する。処理部３１による処理の詳細については、後に説明する。 The processing unit 31 is composed of, for example, one or more CPUs, and executes programs such as an analysis program stored in the memory unit 33 to control the entire analysis device 3, including the communication unit 32, the memory unit 33, the input unit 34, and the display unit 35, while executing processes such as an object extraction and classification process, a position and speed identification process, a weight value setting process, an integrated value calculation process, and an integrated value use process, which will be described later. Details of the processes performed by the processing unit 31 will be described later.

通信部３２は、測域センサ２との間で通信（有線通信及び／又は無線通信）を行うように構成されている。通信部３２が、測域センサ２から測定データを受信すると、処理部３１は、その測定データを記憶部３３に格納する。
なお、解析装置３は、通信部３２を備えていなくてもよい。 The communication unit 32 is configured to communicate (wired communication and/or wireless communication) with the range measurement sensor 2. When the communication unit 32 receives measurement data from the range measurement sensor 2, the processing unit 31 stores the measurement data in the memory unit 33.
The analysis device 3 does not necessarily have to include the communication unit 32 .

記憶部３３は、例えば１つ又は複数のＲＯＭ、１つ又は複数のＲＡＭ、及び／又は、外部記憶装置（ＵＳＢ、ＳＤカード等）等から構成され、処理部３１が実行するための解析プログラム等のプログラム、測域センサ２からの測定データ、処理部３１の算出結果等、様々な情報を記憶する。 The memory unit 33 is composed of, for example, one or more ROMs, one or more RAMs, and/or an external storage device (USB, SD card, etc.), and stores various information such as programs such as analysis programs to be executed by the processing unit 31, measurement data from the range measurement sensor 2, and calculation results by the processing unit 31.

入力部３４は、例えばキーボード、マウス、及び／又は、押しボタン等から構成され、ユーザからの入力を受け付ける。
表示部３５は、例えば液晶パネル等から構成され、後述する相対活動度地図（図６（ａ）、図６（ｂ））、活動度対比地図（図７）等、様々な情報を表示する。
なお、入力部３４及び表示部３５は、タッチパネルを構成してもよい。 The input unit 34 is composed of, for example, a keyboard, a mouse, and/or a push button, and receives input from the user.
The display unit 35 is composed of, for example, a liquid crystal panel, and displays various information such as a relative activity map (FIGS. 6(a) and 6(b)) and an activity comparison map (FIG. 7), which will be described later.
The input unit 34 and the display unit 35 may form a touch panel.

〔解析方法〕
つぎに、図２～図７を参照して、本発明の一実施形態に係る解析方法を説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る解析方法の概略的なフローチャートである。以下では、上述した図１及び図２の例の解析システム１を用いる場合について説明するが、図１及び図２の例とは異なる解析システム１を用いて、本発明の解析方法を実施することもできる。
本実施形態に係る解析方法は、測定ステップＳ１、物体抽出分類ステップＳ２、位置速度特定ステップＳ３、重み値設定ステップＳ４、積算値算出ステップＳ５、及び、積算値使用ステップＳ６を含む。測定ステップＳ１は、１つ又は複数の測域センサ２が行う。それ以外のステップＳ２～Ｓ６は、解析装置３の処理部３１が、記憶部３３に記憶された解析プログラムを実行することにより、行う。なお、積算値使用ステップＳ６は実施しなくてもよい。
以下、各ステップについて説明する。 〔analysis method〕
Next, an analysis method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to Figures 2 to 7. Figure 3 is a schematic flowchart of the analysis method according to an embodiment of the present invention. Below, a case where the analysis system 1 of the example of Figures 1 and 2 described above is used will be described, but the analysis method of the present invention can also be implemented using an analysis system 1 different from the example of Figures 1 and 2.
The analysis method according to this embodiment includes a measurement step S1, an object extraction and classification step S2, a position and speed specification step S3, a weight value setting step S4, an integrated value calculation step S5, and an integrated value use step S6. The measurement step S1 is performed by one or more range measurement sensors 2. The other steps S2 to S6 are performed by the processing unit 31 of the analysis device 3 by executing an analysis program stored in the storage unit 33. Note that the integrated value use step S6 does not have to be performed.
Each step will be explained below.

－測定ステップ（Ｓ１）－
測定ステップＳ１では、１つ又は複数の測域センサ２が、所定時間間隔（例えば０．１秒）毎に、所定空間Ｓ内（具体的には、所定空間Ｓの全体を含む１つ又は複数の所定検出範囲内）における物体（不動物体Ｅ及び移動物体Ｄ）までの距離を測定する。
測定ステップＳ１では、１つ又は複数の測域センサ２が、異なる複数の期間のそれぞれにわたって、あるいは、１つの期間にわたって、所定時間間隔毎の測定を行う。
測域センサ２の測定により得られた所定時間間隔毎の時系列の測定データは、測定中又は測定後に、通信により、又は、外部記憶装置を介して、解析装置３へ出力される。
一方、解析装置３側では、通信部３２が通信により測定データを測域センサ２から受信すると、又は、測定データが格納された外部記憶装置が解析装置３に接続されると、処理部３１が、その測定データを取得する。処理部３１は、取得した測定データを、記憶部３３に格納してもよい。 --Measurement step (S1)--
In the measurement step S1, one or more range sensors 2 measure the distance to objects (stationary objects E and moving objects D) within a specified space S (specifically, within one or more specified detection ranges including the entire specified space S) at specified time intervals (e.g., 0.1 seconds).
In the measurement step S1, one or more range measurement sensors 2 perform measurements at predetermined time intervals over each of a plurality of different periods or over one period.
The time-series measurement data at predetermined time intervals obtained by the measurement of the range measurement sensor 2 is output to the analysis device 3 by communication or via an external storage device during or after the measurement.
On the other hand, on the analysis device 3 side, when the communication unit 32 receives the measurement data from the range measurement sensor 2 through communication, or when an external storage device in which the measurement data is stored is connected to the analysis device 3, the processing unit 31 acquires the measurement data. The processing unit 31 may store the acquired measurement data in the storage unit 33.

なお、処理部３１は、複数の測域センサ２からの測定データを取得する場合、以下のステップＳ２～Ｓ６において、当該複数の測域センサ２からの測定データどうしを合同して使用する。 When the processing unit 31 acquires measurement data from multiple range sensors 2, the processing unit 31 jointly uses the measurement data from the multiple range sensors 2 in the following steps S2 to S6.

処理部３１は、以下のステップＳ２～Ｓ６において、異なる複数の期間（以下、便宜のため、「複数の期間Ｇ」と表記する。）のそれぞれにおける１つ又は複数の測域センサ２からの測定データを用いる。処理部３１が用いる、異なる複数の期間Ｇのそれぞれにおける測定データとしては、それぞれ、測定ステップＳ１において１つ又は複数の測域センサ２が異なる複数の期間のそれぞれにおいて測定することにより得られる測定データのうち、いずれか１つの期間の測定データの一部又は全部を用いてもよいし、あるいは、それぞれ、測定ステップＳ１において１つ又は複数の測域センサ２が１つの期間において測定することにより得られる測定データの別々の部分を用いてもよい。
解析装置３が用いる、異なる複数の期間Ｇのそれぞれにおける測定データに関し、「異なる複数の期間Ｇ」とは、任意でよいが、例えば、異なる複数の日における同じ時間帯（例えば、水曜日の１３時～１４時と日曜日の１３時～１４時）、あるいは、同じ日における異なる複数の時間帯（例えば、水曜日における９時～１０時と１３時～１４時）等が、挙げられる。当該異なる複数の期間Ｇの時間長さどうしは、同じであると好適であるが、異なっていてもよい。 In the following steps S2 to S6, the processing unit 31 uses measurement data from one or more range measurement sensors 2 in each of a plurality of different time periods (hereinafter, for convenience, referred to as "a plurality of time periods G"). As the measurement data in each of the plurality of different time periods G used by the processing unit 31, a part or all of the measurement data in any one of the time periods obtained by one or more range measurement sensors 2 measuring in each of the plurality of different time periods in the measurement step S1 may be used, or a separate portion of the measurement data obtained by one or more range measurement sensors 2 measuring in one time period in the measurement step S1 may be used.
Regarding the measurement data in each of the different periods G used by the analysis device 3, the "different periods G" may be any period, but may be, for example, the same time period on different days (e.g., 13:00-14:00 on Wednesday and 13:00-14:00 on Sunday), or different time periods on the same day (e.g., 9:00-10:00 and 13:00-14:00 on Wednesday), etc. The time lengths of the different periods G are preferably the same, but may be different.

以下に説明する例では、図２に示すように、測定データによって表される空間Ｓには、２次元のｘｙ直交座標系が定義されている。ｘ軸及びｙ軸は、それぞれ、水平方向に平行である。ただし、測定データによって表される空間Ｓには、任意の座標系が定義されてよい。 In the example described below, as shown in FIG. 2, a two-dimensional xy Cartesian coordinate system is defined in the space S represented by the measurement data. The x-axis and y-axis are both parallel to the horizontal direction. However, any coordinate system may be defined in the space S represented by the measurement data.

－物体抽出分類ステップ（Ｓ２）－
物体抽出分類ステップＳ２において、処理部３１は、測定ステップＳ１で取得した、異なる複数の期間Ｇのそれぞれにおける測域センサ２からの測定データに基づいて、当該複数の期間Ｇのそれぞれについて、所定時間間隔毎の各時刻における所定空間Ｓ内の１つ又は複数の物体を抽出し、抽出した各物体を、それぞれ不動物体Ｅ又は移動物体Ｄに分類する、物体抽出分類処理を行う。
所定空間Ｓ内の物体は、それぞれある程度の大きさがあるため、例えば、測定データが点群データである場合、各時刻での測定データにおいて、所定空間Ｓ内の物体は、点群として現れる。その場合、物体を抽出するにあたって、処理部３１は、例えば、階層的クラスタリングによって、互いに隣接する複数の点どうしの距離が所定閾値以下であるような点群を、１つの物体として抽出してもよい。
また、物体を分類するにあたって、処理部３１は、例えば、測定ステップＳ１の測定期間中において移動しなかった物体を不動物体Ｅに分類し、測定ステップＳ１の測定期間中において少なくとも一時的に移動した物体を移動物体Ｄに分類するようにしてもよい。あるいは、処理部３１は、例えば、測定ステップＳ１の測定期間のうち上記複数の期間Ｇ中において移動しなかった物体を不動物体Ｅに分類し、測定ステップＳ１の測定期間のうち上記複数の期間Ｇ中において少なくとも一時的に移動した物体を移動物体Ｄに分類するようにしてもよい。 --Object extraction and classification step (S2)--
In the object extraction and classification step S2, the processing unit 31 performs an object extraction and classification process in which, based on the measurement data from the range sensor 2 for each of the different periods G acquired in the measurement step S1, one or more objects within a specified space S at each time for each of the multiple periods G are extracted and each extracted object is classified as a stationary object E or a moving object D.
Since each object in the predetermined space S has a certain size, for example, if the measurement data is point cloud data, the objects in the predetermined space S appear as a point cloud in the measurement data at each time. In that case, when extracting the object, the processing unit 31 may extract, as one object, a point cloud in which the distance between multiple adjacent points is equal to or less than a predetermined threshold value, for example, by hierarchical clustering.
Furthermore, in classifying the objects, the processing unit 31 may, for example, classify an object that did not move during the measurement period of the measurement step S1 as a stationary object E, and classify an object that moved at least temporarily during the measurement period of the measurement step S1 as a moving object D. Alternatively, the processing unit 31 may, for example, classify an object that did not move during the multiple periods G of the measurement period of the measurement step S1 as a stationary object E, and classify an object that moved at least temporarily during the multiple periods G of the measurement period of the measurement step S1 as a moving object D.

－位置速度特定ステップ（Ｓ３）－
位置速度特定ステップＳ３において、処理部３１は、測定ステップＳ１で取得した、異なる複数の期間Ｇのそれぞれにおける測域センサ２からの測定データに基づいて、当該複数の期間Ｇのそれぞれについて、所定時間間隔毎の各時刻における所定空間Ｓ内の移動物体Ｄの中心位置ＤＯ及び速度ｖを特定する、位置速度特定処理を行う。
例えば、移動物体Ｄの中心位置ＤＯを特定するにあたって、処理部３１は、例えば、物体抽出分類ステップＳ２において抽出された移動物体Ｄを構成する点群を１つのかたまりとして観たときにおける重心位置又は平均位置を、移動物体Ｄの中心位置ＤＯとして特定してもよい。
ここで、処理部３１が、移動物体Ｄの速度ｖを特定する手法の一例を、つぎの式（１）及び図４を参照しつつ、説明する。ここでは、所定時間間隔毎の各時刻を順次番号付けしたときの、時刻Ｎ（Ｎは整数）での速度ｖ（ｖＮ）を求める場合について、説明する。まず、ｘｙ直交座標系において、直近の５つの時刻Ｎ～Ｎ－４のそれぞれにおける移動物体Ｄの中心位置（中心座標）ＤＯ（ＤＯＮ～ＤＯＮ－４）どうしの間の４点の平均位置（平均座標）ＡＤＯＮ～ＡＤＯＮ－３を求め、その後、これら４点の平均位置（平均座標）ＡＤＯＮ～ＡＤＯＮ－３どうしの間のユークリッド距離ｄＮ～ｄＮ－３［ｍ］を求める。これらのユークリッド距離ｄＮ～ｄＮ－３を用いて、式（１）により、時刻Ｎでの速度ｖＮ［ｍ／秒］を求めることができる。

Figure 0007470964000001
式（１）において、Ｈ［秒］は、上記所定時間間隔（例えば、０．１秒）である。 --Position and speed specification step (S3)--
In the position and velocity determination step S3, the processing unit 31 performs a position and velocity determination process to determine the central position DO and velocity v of a moving object D within a specified space S at each time for each of the multiple different periods G based on the measurement data from the range sensor 2 for each of the multiple periods G acquired in the measurement step S1.
For example, when identifying the central position DO of the moving object D, the processing unit 31 may identify, for example, the center position or average position when the group of points constituting the moving object D extracted in the object extraction and classification step S2 are viewed as a single mass, as the central position DO of the moving object D.
Here, an example of a method in which the processing unit 31 specifies the speed v of the moving object D will be described with reference to the following formula (1) and FIG. 4. Here, a case will be described in which the speed v (v N ) at time N (N is an integer) is calculated when each time at each predetermined time interval is numbered sequentially. First, in an xy orthogonal coordinate system, the average positions (average coordinates) ADO N to ADO N-3 of four points between the center positions (center coordinates) DO (DO N to DO N-4 ) of the moving object D at each of the most recent five times N to N-4 are calculated, and then the Euclidean distances d N to d N-3 [m] between the average positions (average coordinates) ADO N to ADO N-3 of these four points are calculated. Using these Euclidean distances d N to d N-3 , the speed v N [m/sec] at time N can be calculated according to formula (1).
Figure 0007470964000001
 In formula (1), H [seconds] is the above-mentioned predetermined time interval (for example, 0.1 seconds).

－重み値設定ステップ（Ｓ４）－
重み値設定ステップＳ４において、処理部３１は、複数の期間Ｇのそれぞれについて、位置速度特定ステップＳ３で特定した、所定時間間隔毎の各時刻での移動物体Ｄの中心位置ＤＯ及び速度ｖに基づいて、各時刻のそれぞれにおける、セル配列Ａにおける複数のセルＣのうち、少なくとも、不動物体Ｅが位置するセルＣを除く各セルＣに、当該各セルＣにおける活動度重み値をそれぞれ設定する、重み値設定処理を行う。
セル配列Ａは、所定空間Ｓを俯瞰視し格子状に細分化することにより定義されるものである。参考のため、図２に、セル配列Ａの一部Ａ’を、拡大して示す。各セルＣは、正方形をなしていると好適である。各セルＣの一辺の長さは、実際の空間における所定長さ（例えば、１０ｃｍ）に対応する。
なお、本例において、ｘｙ各セルＣの座標は、ｘｙ直交座標系において、（ｐ，ｑ）として表される。ここで、ｐ、ｑは、それぞれ、整数であると好適である。
各セルＣにおける活動度重み値は、それぞれのセルＣにおける移動物体Ｄの活動度合い（使用度合い）を表す値であり、言い換えれば、それぞれのセルＣが移動物体Ｄによってどれだけ使用されているかを表す値である。活動度重み値が高いほど、活動度合いが高いことを意味する。
処理部３１は、セル配列Ａの各セルＣのうち、不動物体Ｅが位置するセルＣには、活動度重み値を設定しないか、あるいは、０の活動度重み値を設定すると、好適である。不動物体Ｅが位置するセルＣは、物体抽出分類ステップＳ２によって特定される不動物体Ｅの位置によって特定される。 --Weight value setting step (S4)--
In the weight value setting step S4, the processing unit 31 performs a weight value setting process for each of the multiple periods G, based on the central position DO and velocity v of the moving object D at each time for each specified time interval, as identified in the position and velocity identification step S3, to set an activity weight value for each of the multiple cells C in the cell array A at each time, excluding at least the cell C in which the immovable object E is located.
The cell array A is defined by dividing a given space S into a grid-like shape with a bird's-eye view. For reference, Fig. 2 shows an enlarged view of a portion A' of the cell array A. It is preferable that each cell C has a square shape. The length of one side of each cell C corresponds to a given length in the actual space (for example, 10 cm).
In this example, the xy coordinates of each cell C are expressed as (p, q) in an xy orthogonal coordinate system, where p and q are preferably integers.
The activity weight value in each cell C is a value representing the degree of activity (degree of use) of the moving object D in each cell C, in other words, a value representing how much each cell C is used by the moving object D. A higher activity weight value means a higher degree of activity.
It is preferable that the processing unit 31 does not set an activity weight value or sets an activity weight value of 0 to a cell C in which an immovable object E is located among the cells C of the cell array A. The cell C in which the immovable object E is located is identified by the position of the immovable object E identified in the object extraction and classification step S2.

ここで、処理部３１が行う重み値設定処理における、活動度重み値の設定方法の一例を、図５を参照しつつ説明する。図５（ａ）及び図５（ｂ）は、それぞれ、セル配列Ａの一部Ａ’の各セルＣに、活動度重み値を設定する様子を示している。図５（ａ）及び図５（ｂ）のそれぞれの右側の図における各セルＣ内の数値は、それぞれ活動度重み値である。
図５（ａ）及び図５（ｂ）に示すように、処理部３１は、セル配列Ａのうち、各移動物体Ｄの中心位置ＤＯを含むセルＣ及びその周辺のセルＣに、それぞれ０超の活動度重み値を設定し、それ以外のセルＣに、０の活動度重み値を設定する。移動物体Ｄは、実際には、中心位置ＤＯの１点だけでなく、その周辺にも存在しているため、このように周辺のセルＣにも０超の活動度重み値を設定することで、移動物体Ｄの実際の大きさを考慮して、活動度重み値を設定することができる。 Here, an example of a method for setting activity weights in the weight setting process performed by the processing unit 31 will be described with reference to Fig. 5. Fig. 5(a) and Fig. 5(b) each show how activity weights are set in each cell C of a part A' of a cell array A. The numerical values in each cell C in the right diagrams of Fig. 5(a) and Fig. 5(b) are the activity weights.
5(a) and 5(b), the processing unit 31 sets an activity weight value of more than 0 to the cell C including the center position DO of each moving object D and the surrounding cells C in the cell array A, and sets an activity weight value of 0 to the other cells C. Since the moving object D actually exists not only at the center position DO but also in the surrounding areas, by setting an activity weight value of more than 0 to the surrounding cells C in this way, it is possible to set the activity weight value taking into account the actual size of the moving object D.

処理部３１は、所定時間間隔毎の各時刻のそれぞれについて、当該時刻での速度ｖに基づいて、当該時刻において移動物体Ｄが移動中であるか又は停止中であるかを特定し、特定した結果に依って活動度重み値の設定方法を変えると、好適である。移動中であるか又は停止中であるかの特定方法としては、例えば、当該時刻での速度ｖが所定速度（例えば、０．１ｍ／秒）以上の場合は移動中であると判断し、当該時刻での速度ｖが所定速度未満の場合は停止中であると判断するものが、挙げられる。 It is preferable that the processing unit 31 determines whether the moving object D is moving or stationary at each time in each predetermined time interval based on the speed v at that time, and changes the method of setting the activity weight value depending on the result of the determination. For example, a method of determining whether the moving object D is moving or stationary may be used in which the speed v at that time is equal to or greater than a predetermined speed (e.g., 0.1 m/sec), in which the moving object is determined to be moving, and the speed v at that time is less than the predetermined speed, in which the moving object is determined to be stationary.

例えば、当該時刻において移動物体Ｄが移動中である場合は、図５（ａ）に示すように、セル配列Ａにおいて移動物体Ｄの速度ベクトルＦに重なる中心線を有する扇形上にある各セルＣに、それぞれ０超の活動度重み値を設定すると、好適である。ここで、扇形の「中心線」とは、扇形の中心角にわたる角度範囲のうちの中心角度位置において、扇形の中心点（頂点）から弧まで延在する、線分を指す。速度ベクトルＦの方向は、例えば、上述の平均位置ＡＤＯＮと平均位置ＡＤＯＮ－３（図４）とを結んだ線の方向として特定することができる。扇形の中心線の長さと移動物体Ｄの速度ベクトルＦの長さとは、同じであってもなくてもよく、ひいては、扇形の中心線と移動物体Ｄの速度ベクトルＦとは、少なくとも一部において重なっていればよい。当該扇形は、厳密な扇形でなくてもよく、扇形に近い形状（略扇形）でもよい。当該扇形の中心点（頂点）は、移動物体Ｄの中心位置ＤＯに位置する。当該扇形の半径は、移動物体の速度ｖ（具体的には、速度の大きさ（速度ベクトルＦの絶対値））に依存するように設定すると好適であり、例えば、速度ｖ（速度の大きさ）が大きいほど長く設定すると好適である。当該扇形の中心角は、速度ｖに依らない所定角度に設定してもよいし、あるいは、速度ｖに依存する所定角度に設定してもよい。当該扇形上の各セルＣには、移動物体Ｄの中心位置ＤＯに近いセルＣほど高い活動度重み値が設定されるように、活動度重み値を設定すると、好適である。移動物体Ｄの中心位置ＤＯを含むセルＣに設定する活動度重み値は、速度ｖに依存するように設定すると好適であり、例えば、速度ｖ（速度の大きさ）が小さいほど、高く設定すると、好適である。
上記のことを実現するための具体的な手法としては、例えば、図５（ａ）の左図に示すように、移動物体Ｄの中心位置ＤＯを回転中心とする所定角度範囲α内における、一定角度毎の各角度位置において、それぞれ、所定数の単位重み点Ｂを半径方向に沿って一定間隔毎に配列し、各セルＣ内における単位重み点Ｂの数を、それぞれのセルＣの活動度重み値として設定するものが挙げられる。上記所定角度範囲αは、上述の扇形の中心角に相当する。また、移動物体の中心位置ＤＯから、当該中心位置ＤＯから半径方向に最も離れた位置にある単位重み点Ｂまでの距離が、上述の扇形の半径に相当する。各角度位置に配列する単位重み点Ｂの数、及び／又は、各角度位置に配列する単位重み点Ｂどうしの間の間隔は、速度ｖ（速度の大きさ）に依存するように設定すると好適である。 For example, when the moving object D is moving at the time, as shown in FIG. 5(a), it is preferable to set an activity weight value greater than 0 to each cell C on a sector having a center line overlapping the velocity vector F of the moving object D in the cell array A. Here, the "center line" of the sector refers to a line segment extending from the center point (vertex) of the sector to an arc at a central angular position in the angular range spanning the central angle of the sector. The direction of the velocity vector F can be specified, for example, as the direction of a line connecting the above-mentioned average position ADO N and average position ADO N-3 (FIG. 4). The length of the center line of the sector and the length of the velocity vector F of the moving object D may or may not be the same, and furthermore, the center line of the sector and the velocity vector F of the moving object D may overlap at least partially. The sector does not have to be a strict sector, and may be a shape close to a sector (approximate sector). The center point (vertex) of the sector is located at the center position DO of the moving object D. The radius of the sector is preferably set to depend on the speed v of the moving object (specifically, the magnitude of the speed (absolute value of the speed vector F)), and for example, it is preferable to set the radius longer as the speed v (magnitude of the speed) increases. The central angle of the sector may be set to a predetermined angle independent of the speed v, or may be set to a predetermined angle dependent on the speed v. It is preferable to set activity weights for each cell C on the sector such that the closer the cell C is to the center position DO of the moving object D, the higher the activity weight is set. The activity weight set for the cell C including the center position DO of the moving object D is preferably set to depend on the speed v, and for example, it is preferable to set the activity weight higher as the speed v (magnitude of the speed) decreases.
As a specific method for realizing the above, for example, as shown in the left diagram of FIG. 5(a), a predetermined number of unit weight points B are arranged at regular intervals along the radial direction at each angular position of a certain angle within a predetermined angular range α with the center position DO of the moving object D as the center of rotation, and the number of unit weight points B in each cell C is set as the activity weight value of each cell C. The above-mentioned predetermined angular range α corresponds to the central angle of the above-mentioned sector. In addition, the distance from the center position DO of the moving object to the unit weight point B located at the farthest position in the radial direction from the center position DO corresponds to the radius of the above-mentioned sector. It is preferable to set the number of unit weight points B arranged at each angular position and/or the interval between the unit weight points B arranged at each angular position so as to depend on the velocity v (magnitude of velocity).

また、当該時刻において移動物体Ｄが停止中である場合は、図５（ｂ）に示すように、セル配列Ａにおいて移動物体Ｄの中心位置ＤＯを中心とする円形上にある各セルＣに、それぞれ０超の活動度重み値を設定すると、好適である。
当該円形は、厳密な円形でなくてもよく、円形に近い形状（略円形）でもよい。当該円形上の各セルには、移動物体Ｄの中心位置ＤＯに近いセルＣほど高い活動度重み値が設定されるように、活動度重み値を設定すると、好適である。
上記のことを実現するための具体的な手法としては、例えば、図５（ｂ）の左図に示すように、移動物体Ｄの中心位置ＤＯを回転中心とする全周における、一定角度毎の各角度位置において、それぞれ、所定数の単位重み点Ｂを半径方向に沿って一定間隔毎に配列し、各セルＣ内における単位重み点Ｂの数を、それぞれのセルＣの活動度重み値として設定するものが挙げられる。移動物体の中心位置ＤＯから、当該中心位置ＤＯから半径方向に最も離れた位置にある単位重み点Ｂまでの距離が、上述の円形の半径に相当する。 In addition, if the moving object D is stopped at that time, it is preferable to set an activity weight value greater than 0 to each cell C in the cell array A on a circle centered on the central position DO of the moving object D, as shown in Figure 5 (b).
The circle does not have to be a strict circle, and may be a shape close to a circle (approximately a circle). It is preferable to set activity weights for each cell on the circle such that the closer the cell C is to the center position DO of the moving object D, the higher the activity weight is set.
A specific method for achieving the above can be, for example, as shown in the left diagram of Fig. 5(b), where a predetermined number of unit weight points B are arranged at regular intervals along the radial direction at each angular position at regular angles around the entire circumference with the center position DO of the moving object D as the center of rotation, and the number of unit weight points B in each cell C is set as the activity weight value of each cell C. The distance from the center position DO of the moving object to the unit weight point B located at the farthest position in the radial direction from the center position DO corresponds to the radius of the circle mentioned above.

なお、処理部３１は、当該時刻において移動物体Ｄが停止中である場合、さらに、移動物体Ｄが滞在状態にあるか又は非滞在状態にあるかを判断し、判断した結果に依って、移動物体Ｄの中心位置ＤＯを中心とする上記円形上にある各セルＣの活動度重み値を変えると、好適である。滞在状態にあるか又は非滞在状態にあるかの判断方法としては、例えば、移動物体Ｄが直近の所定時間（例えば５秒）以上にわたって停止している場合は滞在状態にあると判断し、移動物体Ｄが直近の当該所定時間未満のみにわたって停止している場合は非滞在状態にあると判断するものが、挙げられる。
例えば、処理部３１は、移動物体Ｄが滞在状態にあると判断した場合、上記円形上の各セルＣのうち一部又は全部のセルＣの活動度重み値を、移動物体Ｄが非滞在状態にあると判断した場合に比べて、異なるように（例えば小さくなるように）設定すると、好適である。上記円形上の各セルＣのうち一部又は全部のセルＣの活動度重み値を、移動物体Ｄが非滞在状態にあると判断した場合に比べて、小さくなるように設定する場合は、当該円形上の各セルＣにおける後述の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q) が、他のセルＣに比べて、顕著に高くなるのを抑制でき、それにより、例えば、後述の相対活動度地図（図６）や活動度対比地図（図７）が見やすい地図となる。 In addition, when the moving object D is stopped at the time, the processing unit 31 preferably further judges whether the moving object D is in a staying state or a non-staying state, and changes the activity weight value of each cell C on the circle centered on the central position DO of the moving object D depending on the result of the judgment. As a method of judging whether the moving object D is in a staying state or a non-staying state, for example, there is a method of judging whether the moving object D is in a staying state when the moving object D has been stopped for a specified time (e.g., 5 seconds) or more recently, and judging whether the moving object D is in a non-staying state when the moving object D has been stopped for less than the specified time recently.
For example, when the processing unit 31 determines that the moving object D is in a staying state, it is preferable to set the activity weight values of some or all of the cells C on the circle to be different (e.g., smaller) than when the processing unit 31 determines that the moving object D is in a non-staying state. When the activity weight values of some or all of the cells C on the circle are set to be smaller than when the processing unit 31 determines that the moving object D is in a non-staying state, it is possible to prevent the activity weight integrated value W(t, p, q) in each cell C on the circle from being significantly higher than the other cells C, which makes it easier to view, for example, a relative activity map ( FIG. 6 ) or an activity comparison map ( FIG. 7 ).

－積算値算出ステップ（Ｓ５）－
積算値算出ステップＳ５において、処理部３１は、複数の期間Ｇのそれぞれについて、セル配列ＡのセルＣ毎に、重み値設定ステップＳ４で設定した各時刻での活動度重み値を、積算することにより、活動度重み積算値Ｗ(t, p, q) を得る、積算値算出処理を行う。
なお、重み値設定ステップＳ４において各時刻での活動度重み値を設定した後に、積算値算出ステップＳ５を行ってもよいし、あるいは、時刻毎に重み値設定ステップＳ４及び積算値算出ステップＳ５を繰り返すように、重み値設定ステップＳ４及び積算値算出ステップＳ５を並行して行ってもよい。 --Integrated value calculation step (S5)--
In the integrated value calculation step S5, the processing unit 31 performs an integrated value calculation process to obtain an activity weight integrated value W(t, p, q) by integrating the activity weight values at each time point set in the weight value setting step S4 for each cell C of the cell array A for each of the multiple periods G.
In addition, after setting the activity weight value for each time in the weight value setting step S4, the integrated value calculation step S5 may be performed, or the weight value setting step S4 and the integrated value calculation step S5 may be performed in parallel so that the weight value setting step S4 and the integrated value calculation step S5 are repeated for each time.

積算値算出ステップＳ５（積算値算出処理）によれば、ある期間について、セル配列ＡのセルＣ毎に活動度重み積算値Ｗ(t, p, q) を得ることにより、当該期間内において、セル配列Ａ（ひいては所定空間Ｓ）内の各セルＣが、移動物体Ｄによってどれだけ使用されたかを把握することが可能になるので、所定空間Ｓ内の場所毎の使われ方を把握することが可能になる。
また、積算値算出ステップＳ５（積算値算出処理）によれば、複数の期間Ｇのそれぞれについて、セル配列ＡのセルＣ毎に活動度重み積算値Ｗ(t, p, q) を得ることにより、複数の期間Ｇのそれぞれにおける所定空間Ｓの使われ方どうしを比較することが可能になり、言い換えれば、期間によって所定空間Ｓの使われ方がどう違うかを把握することが可能になる。
また、積算値算出ステップＳ５（積算値算出処理）によれば、所定空間Ｓ内の人のＩＤを特定しないため、個人情報に関するセキュリティ上の問題やプライバシー侵害の問題もなく、また、測定期間中において所定空間Ｓ内の人の心理的負担によって当該人の行動に影響が出ることも抑制できる。
積算値算出ステップＳ５で得られた結果は、例えば、後述の積算値使用ステップＳ６においてさらなる解析のために使用されてもよいし、あるいは、そのまま使用されてもよい。
積算値算出ステップＳ５で得られた結果をそのまま使用する場合の使用例としては、例えば、移動型ロボット（掃除ロボット等）によって環境地図として使用される例が挙げられる。この場合、移動型ロボットは、当該環境地図と現在位置とを照らし合わせながら、現在位置付近のセルの活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)に応じて、人等との衝突を避けるべく、速度の調整や移動経路の構築等をするようにしてもよい。 また、複数の期間Ｇのそれぞれについて、セル配列ＡのセルＣ毎の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q) を得ておくことにより、移動型ロボットは、期間に応じて適切な環境地図を用いることができる。 According to the integrated value calculation step S5 (integral value calculation process), by obtaining the activity weighted integrated value W(t, p, q) for each cell C in the cell array A for a certain period of time, it becomes possible to grasp how much each cell C in the cell array A (and therefore the specified space S) was used by the moving object D during that period, and therefore it becomes possible to grasp how each location in the specified space S is used.
Furthermore, according to the integrated value calculation step S5 (integral value calculation process), by obtaining an activity weight integrated value W(t, p, q) for each cell C of the cell array A for each of the multiple periods G, it becomes possible to compare how the specified space S is used in each of the multiple periods G, in other words, it becomes possible to understand how the use of the specified space S differs depending on the period.
In addition, according to the accumulated value calculation step S5 (accumulated value calculation process), the ID of the person within the specified space S is not identified, so there are no security issues regarding personal information or privacy violations, and it is also possible to prevent the psychological stress of the person within the specified space S from affecting their behavior during the measurement period.
The results obtained in the integrated value calculation step S5 may be used for further analysis in the integrated value use step S6 described below, or may be used as is.
An example of the use of the result obtained in the integrated value calculation step S5 as it is is, for example, the case where it is used as an environmental map by a mobile robot (such as a cleaning robot). In this case, the mobile robot may adjust its speed or construct a moving route to avoid collision with a person or the like, according to the activity weight integrated value W(t, p, q) of the cell near the current position while checking the environmental map against the current position. In addition, by obtaining the activity weight integrated value W(t, p, q) for each cell C of the cell array A for each of a plurality of periods G, the mobile robot can use an appropriate environmental map according to the period.

－積算値使用ステップ（Ｓ６）－
積算値使用ステップＳ６において、処理部３１は、積算値算出ステップＳ５で得られた、複数の期間ＧのそれぞれについてのセルＣ毎の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を使用して、さらなる解析をする、積算値使用処理を行う。
処理部３１は、積算値使用ステップＳ６において、活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を使用した任意の解析を行ってよいが、例えば、後述する相対活動度解析ステップＳ６１及び活動度対比解析ステップＳ６２のうち少なくともいずれか一方を行うと、好適である。
ただし、処理部３１は、積算値使用ステップＳ６を行わなくてもよい。
以下、相対活動度解析ステップＳ６１及び活動度対比解析ステップＳ６２について、１つずつ説明する。 --Integrated value use step (S6)--
In the accumulated value using step S6, the processing unit 31 performs an accumulated value using process to perform further analysis using the activity weighted accumulated value W(t, p, q) for each cell C for each of the multiple periods G obtained in the accumulated value calculating step S5.
In the accumulated value use step S6, the processing unit 31 may perform any analysis using the activity weighted accumulated value W(t, p, q). For example, it is preferable to perform at least one of the relative activity analysis step S61 and the activity comparison analysis step S62 described below.
However, the processing unit 31 does not have to perform the integrated value using step S6.
The relative activity analysis step S61 and the activity comparison analysis step S62 will be described one by one below.

＜相対活動度解析ステップ（Ｓ６１）＞
積算値使用ステップＳ６において、処理部３１は、ユーザから入力部３４を介して入力される所定の指示に応じて、あるいは、積算値算出ステップＳ５の後に自動的に、相対活動度解析ステップＳ６１を行うようにされていると、好適である。
相対活動度解析ステップＳ６１は、基準平均値算出ステップＳ６１１、相対活動度算出ステップＳ６１２、相対活動度地図作成ステップＳ６１３、及び、相対活動度地図表示ステップＳ６１４を含む。なお、相対活動度地図作成ステップＳ６１３及び相対活動度地図表示ステップＳ６１４は、実施しなくてもよい。
以下、各ステップについて説明する。 <Relative activity analysis step (S61)>
In the accumulated value use step S6, it is preferable that the processing unit 31 is configured to perform a relative activity analysis step S61 in response to a predetermined instruction input by the user via the input unit 34, or automatically after the accumulated value calculation step S5.
The relative activity analysis step S61 includes a reference average value calculation step S611, a relative activity calculation step S612, a relative activity map creation step S613, and a relative activity map display step S614. Note that the relative activity map creation step S613 and the relative activity map display step S614 do not have to be performed.
Each step will be explained below.

≪基準平均値算出ステップ（Ｓ６１１）≫
基準平均値算出ステップＳ６１１において、処理部３１は、複数の期間Ｇのうちのいずれか１つの期間ｎについて、セル配列Ａにおける全部又は一部のセルＣの活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗn(t, p, q)）の平均値を算出することにより、基準平均値Ｗ'a,nを得る、基準平均値算出処理を行う。
基準平均値Ｗ'a,nは、例えば、つぎの式（２）により表される。

Figure 0007470964000002
式（２）において、ｉとｊはそれぞれｘｙ直交座標系における任意のｘ軸座標であり、ｉ≦ｊである。ｋとｌはそれぞれｘｙ直交座標系における任意のｙ軸座標であり、ｋ≦ｌである。 <Reference average value calculation step (S611)>
In the reference average value calculation step S611, the processing unit 31 performs a reference average value calculation process to obtain a reference average value W' a,n by calculating the average value of the activity weighted integrated values W(t, p, q) (W n (t, p, q)) of all or some of the cells C in the cell array A for any one period n among the multiple periods G.
The reference average value W' a,n is expressed, for example, by the following formula (2).
Figure 0007470964000002
 In formula (2), i and j are arbitrary x-axis coordinates in the xy orthogonal coordinate system, where i≦j, and k and l are arbitrary y-axis coordinates in the xy orthogonal coordinate system, where k≦l.

≪相対活動度算出ステップ（Ｓ６１２）≫
相対活動度算出ステップＳ６１２において、処理部３１は、複数の期間Ｇのうちの任意の２つ以上の期間（以下、便宜のため、「２つ以上の期間Ｇ’」と表記する。）のそれぞれについて、セルＣ毎に、活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を、基準平均値算出ステップＳ６１１で得られた基準平均値Ｗ'a,nで割ることにより、相対活動度値ω'(t, p, q)を得る、相対活動度値算出処理を行う。
上記２つ以上の期間Ｇ’のうちのいずれか１つの期間ｍにおける相対活動度値ω'(t, p, q)（ω'm(t, p, q)）は、当該期間ｍにおける活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗm(t, p, q)）を用いて、つぎの式（３）により表される。
ω'm(t, p, q) = Ｗm(t, p, q) / Ｗ'a,n ・・・（３）
例えば、複数の期間Ｇのうちの期間１及び期間２のそれぞれについて、セルＣ毎に、活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を、期間２の基準平均値Ｗ'a,2で割る場合、期間１における相対活動度値ω'(t, p, q)（ω'1(t, p, q)）は、期間１における活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗ1(t, p, q)）を用いて、つぎの式（４）により表され、また、期間２における相対活動度値ω'(t, p, q)（ω'2(t, p, q)）は、期間２における活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗ2(t, p, q)）を用いて、つぎの式（５）により表される。
ω'1(t, p, q) = Ｗ1(t, p, q) / Ｗ'a,2 ・・・（４）
ω'2(t, p, q) = Ｗ2(t, p, q) / Ｗ'a,2 ・・・（５）
式（４）及び式（５）において、期間２の基準平均値Ｗ'a,2は、例えば、つぎの式（６）により表される。

Figure 0007470964000003
<Relative activity calculation step (S612)>
In the relative activity calculation step S612, the processing unit 31 performs a relative activity value calculation process for each cell C for any two or more periods (hereinafter, for convenience, referred to as "two or more periods G'") among the multiple periods G, by dividing the activity weighted integrated value W(t, p, q) by the reference average value W' a,n obtained in the reference average value calculation step S611 to obtain a relative activity value ω'(t, p, q).
The relative activity value ω'(t, p, q) (ω' m (t, p, q)) in any one period m of the two or more periods G' is expressed by the following equation (3) using the activity weighted integrated value W(t, p, q) (W m (t, p, q)) in the period m.
ω'm (t,p,q) = Wm (t,p,q) / W'a ,n ... (3)
For example, for each of periods 1 and 2 among a plurality of periods G, if the activity weighted integrated value W(t, p, q) is divided by the reference average value W' a,2 for period 2 for each cell C, the relative activity value ω'(t, p, q) (ω' 1 (t, p, q)) in period 1 is expressed by the following equation (4) using the activity weighted integrated value W(t, p, q) (W 1 (t, p, q)) in period 1, and the relative activity value ω'(t, p, q) (ω' 2 (t, p, q)) in period 2 is expressed by the following equation (5) using the activity weighted integrated value W(t, p, q) (W 2 (t, p, q)) in period 2.
ω'1 (t,p,q) = W1 (t,p,q) / W'a ,2... (4)
ω'2 (t,p,q) = W2 (t,p,q) / W'a ,2... (5)
In the formulas (4) and (5), the reference average value W′ a,2 for period 2 is expressed, for example, by the following formula (6).
Figure 0007470964000003

相対活動度算出ステップＳ６１２（相対活動度算出処理）によれば、セルＣ毎に活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を基準平均値Ｗ'a,nで割るため、上述した積算値算出ステップＳ５（積算値算出処理）の効果に加えて、例えば後述の相対活動度地図作成ステップＳ６１３において相対活動度地図を作成する場合に、１つの期間におけるセル配列Ａ（ひいては所定空間Ｓ）内の各セルＣどうしの活動度合い（使用度合い）の違いをより明確に把握することができるようになる。よって、所定空間Ｓ内の場所毎の使われ方を、より明確かつ簡単に把握することが可能になる。
また、相対活動度算出ステップＳ６１２（相対活動度算出処理）によれば、２つ以上の期間Ｇ’のそれぞれにおいて、セルＣ毎に活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)を共通の基準平均値Ｗ'a,nで割るため、これら２つ以上の期間Ｇ’の各セルＣの相対活動度値ω'(t, p, q)の基準をそろえることができる。よって、例えば、上記式（４）、（５）で表される、期間１のあるセルＣの相対活動度値ω'1(t, p, q)と期間２のあるセルＣの相対活動度値ω'2(t, p, q)とは、互いに値が同じである場合、互いに活動度合い（使用度合い）が同じであることを意味する。それにより、これら２つ以上の期間Ｇ’の各セルＣの相対活動度値ω'(t, p, q)どうしを比較することにより、これら２つ以上の期間Ｇ’のそれぞれにおける所定空間Ｓの使われ方どうしを正確かつより簡単に比較することが可能になり、言い換えれば、期間によって所定空間Ｓの使われ方がどう違うかを把握することがより簡単になる。
相対活動度算出ステップＳ６１２で得られた結果は、例えば、後述の相対活動度地図作成ステップＳ６１３において相対活動度地図の作成のために使用されてもよいし、あるいは、そのまま使用されてもよい。
相対活動度算出ステップＳ６１２で得られた結果をそのまま使用する場合の使用例としては、例えば、前述のように、移動型ロボット（掃除ロボット等）によって環境地図として使用される例が挙げられる。 According to the relative activity calculation step S612 (relative activity calculation process), the activity weighted integrated value W(t,p,q) is divided by the reference average value W' a,n for each cell C, and therefore in addition to the effect of the integrated value calculation step S5 (integrated value calculation process) described above, when creating a relative activity map in the relative activity map creation step S613 described below, for example, it becomes possible to more clearly grasp the difference in activity level (degree of use) between the cells C in the cell array A (and therefore the specified space S) during one period. Therefore, it becomes possible to more clearly and easily grasp how each location in the specified space S is used.
In addition, according to the relative activity calculation step S612 (relative activity calculation process), the activity weight integrated value W(t, p, q) is divided by a common reference average value W' a,n for each cell C in each of the two or more periods G', so that the reference of the relative activity value ω'(t, p, q) of each cell C in these two or more periods G' can be unified. Therefore, for example, when the relative activity value ω' 1 (t, p, q) of a certain cell C in period 1 and the relative activity value ω' 2 (t, p, q) of a certain cell C in period 2, which are expressed by the above formulas (4) and (5), are the same, it means that the activity degree (use degree) is the same. As a result, by comparing the relative activity values ω'(t, p, q) of each cell C in these two or more periods G', it becomes possible to accurately and more easily compare the usage of the predetermined space S in each of these two or more periods G', in other words, it becomes easier to grasp how the usage of the predetermined space S differs depending on the period.
The result obtained in the relative activity calculation step S612 may be used, for example, to create a relative activity map in the relative activity map creation step S613 described below, or may be used as it is.
An example of the use of the result obtained in the relative activity calculation step S612 as it is is, for example, the case where the result is used as an environmental map by a mobile robot (such as a cleaning robot) as described above.

≪相対活動度地図作成ステップ（Ｓ６１３）、相対活動度地図表示ステップ（Ｓ６１４）≫
相対活動度地図作成ステップＳ６１３において、処理部３１は、２つ以上の期間Ｇ’のそれぞれについて、セル配列Ａの複数のセルＣのうち、不動物体Ｅが位置するセルＣを除く各セルＣを、相対活動度算出ステップＳ６１２で得られた、それぞれのセルＣの相対活動度値ω'(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、相対活動度地図を作成する、相対活動度地図作成処理を行う。
ここで、「相対活動度値ω'(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色」とは、相対活動度値ω'(t, p, q)の１点の値毎に異なる色濃さ及び／又は色を予め関連付ける場合だけでなく、相対活動度値ω'(t, p, q)の値の範囲毎に異なる色濃さ及び／又は色を予め関連付ける場合も含む。
相対活動度地図作成ステップＳ６１３では、相対活動度地図において、セル配列Ａの各セルＣのうち、不動物体Ｅが位置する各セルＣを、それぞれ不動物体Ｅに予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表すと、好適である。この場合、不動物体Ｅに予め関連付けられた色濃さ及び／又は色は、相対活動度値ω'(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色とは異なると、視覚的に不動物体Ｅを識別しやすいので、好適である。あるいは、相対活動度地図作成ステップＳ６１３では、不動物体Ｅをより見やすくするために、相対活動度地図において、セル配列Ａの各セルＣのうち、不動物体Ｅが位置する各セルＣ又はその近辺に、別途用意された不動物体Ｅを表す図形又は画像を表示してもよい。
相対活動度地図表示ステップＳ６１４において、処理部３１は、相対活動度地図作成ステップＳ６１３で得られた２つ以上の期間Ｇ’の相対活動度地図のうち、少なくとも１つ（好適には２つ以上）の期間における相対活動度地図を、表示部３５に表示させる、相対活動度地図表示処理を行う。
処理部３１は、ユーザから入力部３４を介して入力される所定の指示に応じて、相対活動度地図表示ステップＳ６１４を行うようにされていると、好適である。 <<Relative activity map creation step (S613), relative activity map display step (S614)>>
In the relative activity map creation step S613, the processing unit 31 performs a relative activity map creation process to create a relative activity map for each of the two or more periods G' in which each of the multiple cells C in the cell array A, except for the cell C in which the immovable object E is located, is represented in a color intensity and/or color that is previously associated with the relative activity value ω'(t, p, q) of each cell C obtained in the relative activity calculation step S612.
Here, "color saturation and/or color pre-associated with the relative activity value ω'(t, p, q)" refers not only to the case where a different color saturation and/or color is pre-associated with each value of the relative activity value ω'(t, p, q), but also to the case where a different color saturation and/or color is pre-associated with each value range of the relative activity value ω'(t, p, q).
In the relative activity map creation step S613, it is preferable to represent each cell C in which an immovable object E is located among the cells C of the cell array A in the relative activity map by a color intensity and/or color previously associated with the immovable object E. In this case, it is preferable that the color intensity and/or color previously associated with the immovable object E is different from the color intensity and/or color previously associated with the relative activity value ω'(t, p, q), since this makes it easier to visually identify the immovable object E. Alternatively, in the relative activity map creation step S613, in order to make the immovable object E easier to see, a separately prepared figure or image representing the immovable object E may be displayed in the relative activity map in or near each cell C in which the immovable object E is located among the cells C of the cell array A.
In the relative activity map display step S614, the processing unit 31 performs a relative activity map display process to cause the display unit 35 to display a relative activity map for at least one (preferably two or more) of the relative activity maps for two or more periods G' obtained in the relative activity map creation step S613.
It is preferable that the processing section 31 performs the relative activity map display step S614 in response to a predetermined instruction inputted by the user via the input section 34.

図６は、図２に示すようなあるオフィス内の同じ所定空間Ｓを測定することにより得られた、２つの異なる期間（期間１及び期間２）のそれぞれの相対活動度地図の例を示している。図６（ａ）は、期間１の相対活動度地図（相対活動度地図１）を示しており、図６（ｂ）は、期間２の相対活動度地図（相対活動度地図２）を示している。期間１は、通常期の１４時～１５時である。期間２は、繁忙期の１４時～１５時である。図６（ａ）及び図６（ｂ）において、一部の不動物体Ｅが位置する各セルＣは、濃い黒で表されており、また、その他の不動物体Ｅとしての「机１」、「机２」、「机３」が位置する各セルＣには、別途用意された図形が表示されている。図６（ａ）及び図６（ｂ）において、不動物体Ｅが位置するセルＣを除く、各セルＣの相対活動度値ω'(t, p, q)は、値毎に予め対応付けられた、同一色（例えば緑）の色濃さで表されている。具体的は、相対活動度値ω'(t, p, q)が高いほど、濃くなるように、表されている。
期間１の相対活動度地図と期間２の相対活動度地図とを見比べることにより、期間２（図６（ｂ）。繁忙期。）は、期間１（図６（ａ）。通常期。）に比べて、活動度合いが全体的に多いことが判る。また、期間１（図６（ａ）。通常期。）は、期間２（図６（ｂ）。繁忙期。）に比べて、相対活動度地図のうち机２より上側の領域の活動度合いが多いことが判る。 FIG. 6 shows examples of relative activity maps for two different periods (period 1 and period 2) obtained by measuring the same predetermined space S in an office as shown in FIG. 2. FIG. 6(a) shows a relative activity map for period 1 (relative activity map 1), and FIG. 6(b) shows a relative activity map for period 2 (relative activity map 2). Period 1 is from 14:00 to 15:00 in a normal period. Period 2 is from 14:00 to 15:00 in a busy period. In FIG. 6(a) and FIG. 6(b), each cell C in which some immovable objects E are located is represented in dark black, and each cell C in which other immovable objects E such as "desk 1", "desk 2", and "desk 3" are located has a separately prepared figure displayed. In FIG. 6(a) and FIG. 6(b), the relative activity value ω'(t, p, q) of each cell C except for the cell C in which the immovable object E is located is represented by the same color (e.g., green) intensity that is previously associated with each value. Specifically, the higher the relative activity value ω'(t, p, q), the darker the color.
By comparing the relative activity map for period 1 with the relative activity map for period 2, it can be seen that the level of activity was generally greater in period 2 (Fig. 6(b), busy period) than in period 1 (Fig. 6(a), normal period). It can also be seen that the level of activity in the area above desk 2 on the relative activity map was greater in period 1 (Fig. 6(a), normal period) than in period 2 (Fig. 6(b), busy period).

このように、相対活動度地図作成ステップＳ６１３（相対活動度地図作成処理）及び相対活動度地図表示ステップＳ６１４（相対活動度地図表示処理）によれば、上述した相対活動度算出ステップＳ６１２（相対活動度算出処理）の効果に加えて、１つの期間におけるセル配列Ａ（ひいては所定空間Ｓ）内の各セルＣどうしの活動度合い（使用度合い）の違いを、視覚的に、把握することができるようになる。よって、所定空間Ｓ内の場所毎の使われ方を、視覚的に、把握することが可能になる。
また、相対活動度地図作成ステップＳ６１３（相対活動度地図作成処理）及び相対活動度地図表示ステップＳ６１４（相対活動度地図表示処理）によれば、上述した相対活動度算出ステップＳ６１２（相対活動度算出処理）の効果に加えて、２つ以上の期間Ｇ’のそれぞれにおける所定空間Ｓの使われ方どうしを、視覚的に、比較することが可能になり、言い換えれば、期間によって所定空間Ｓの使われ方がどう違うかを、視覚的に、把握することができる。
相対活動度地図は、例えば、当該所定空間Ｓのレイアウトの評価又は設計等のために使用することができる。 Thus, according to the relative activity map creation step S613 (relative activity map creation process) and the relative activity map display step S614 (relative activity map display process), in addition to the effect of the above-mentioned relative activity calculation step S612 (relative activity calculation process), it becomes possible to visually grasp the difference in the activity level (degree of use) between each cell C in the cell array A (and therefore the specified space S) during one period. Therefore, it becomes possible to visually grasp how each location in the specified space S is being used.
Furthermore, according to the relative activity map creation step S613 (relative activity map creation process) and the relative activity map display step S614 (relative activity map display process), in addition to the effect of the relative activity calculation step S612 (relative activity calculation process) described above, it becomes possible to visually compare the way in which the specified space S is used in each of two or more periods G', in other words, it becomes possible to visually grasp how the way in which the specified space S is used differs depending on the period.
The relative activity map can be used, for example, for evaluating or designing the layout of the given space S.

＜活動度対比解析ステップ（Ｓ６２）＞
積算値使用ステップＳ６において、処理部３１は、ユーザから入力部３４を介して入力される所定の指示に応じて、あるいは、積算値算出ステップＳ５の後に自動的に、活動度対比解析ステップＳ６２を行うようにされていると、好適である。
活動度対比解析ステップＳ６２は、活動度比算出ステップＳ６２１、活動度対比地図作成ステップＳ６２２、及び、活動度対比地図表示ステップＳ６２３を含む。なお、活動度対比地図作成ステップＳ６２２及び活動度対比地図表示ステップＳ６２３は、実施しなくてもよい。
以下、各ステップについて説明する。 <Activity Contrast Analysis Step (S62)>
In the integrated value use step S6, it is preferable that the processing unit 31 is configured to perform an activity comparison analysis step S62 in response to a predetermined instruction input by the user via the input unit 34, or automatically after the integrated value calculation step S5.
The activity level comparison analysis step S62 includes an activity level ratio calculation step S621, an activity level comparison map creation step S622, and an activity level comparison map display step S623. Note that the activity level comparison map creation step S622 and the activity level comparison map display step S623 do not necessarily have to be performed.
Each step will be explained below.

≪活動度比算出ステップ（Ｓ６２１）≫
活動度比算出ステップＳ６２１において、処理部３１は、セル配列ＡのセルＣ毎に、複数の期間Ｇのうちの第１期間における活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗ1(t, p, q)）を、複数の期間Ｇのうちの第２期間における活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)（Ｗ2(t, p, q)）で割ることにより、活動度比θ(t, p, q)を得る、活動度比算出処理を行う。
活動度比θ(t, p, q)は、つぎの式（７）により表される。
θ(t, p, q) = Ｗ1(t, p, q) / Ｗ2(t, p, q) ・・・（７） <Activity ratio calculation step (S621)>
In the activity ratio calculation step S621, the processing unit 31 performs an activity ratio calculation process for each cell C of the cell array A, by dividing the activity weighted integrated value W(t, p, q) (W 1 (t, p, q)) in a first period among the multiple periods G by the activity weighted integrated value W(t, p, q) (W 2 (t, p, q)) in a second period among the multiple periods G, to obtain an activity ratio θ(t, p, q).
The activity ratio θ(t, p, q) is expressed by the following equation (7).
θ(t, p, q) = W1 (t, p, q) / W2 (t, p, q) ... (7)

活動度比算出ステップＳ６２１（活動度比算出処理）によれば、上述した積算値算出ステップＳ５（積算値算出処理）の効果に加えて、セルＣ毎に、第１期間の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)と第２期間の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)との違いを、１つの値（活動度比θ(t, p, q)）によって簡単に把握することができるので、第１期間の情報と第２期間の情報とを見比べる必要無しに、第１期間及び第２期間のそれぞれにおける所定空間Ｓの使われ方どうしを正確かつより簡単に比較することが可能になり、言い換えれば、期間によって所定空間Ｓの使われ方がどう違うかを把握することがより簡単になる。
活動度比算出ステップＳ６２１で得られた結果は、例えば、後述の活動度対比地図作成ステップＳ６２２において活動度対比地図の作成のために使用されてもよいし、あるいは、そのまま使用されてもよい。
活動度比算出ステップＳ６２１で得られた結果をそのまま使用する場合の使用例としては、例えば、前述のように、移動型ロボット（掃除ロボット等）によって環境地図として使用される例が挙げられる。 According to the activity ratio calculation step S621 (activity ratio calculation process), in addition to the effect of the above-mentioned accumulation value calculation step S5 (accumulation value calculation process), the difference between the activity weighted accumulation value W(t, p, q) of the first period and the activity weighted accumulation value W(t, p, q) of the second period for each cell C can be easily grasped by a single value (activity ratio θ(t, p, q)). Therefore, it becomes possible to accurately and more easily compare the usage of the specified space S in each of the first and second periods without the need to compare information of the first and second periods. In other words, it becomes easier to grasp how the usage of the specified space S differs depending on the period.
The result obtained in activity level ratio calculation step S621 may be used, for example, for creating an activity level contrast map in activity level contrast map creation step S622 described later, or may be used as it is.
An example of the use of the result obtained in the activity ratio calculation step S621 as it is is, for example, the case where the result is used as an environmental map by a mobile robot (such as a cleaning robot) as described above.

≪活動度対比地図作成ステップ（Ｓ６２２）、活動度対比地図表示ステップ（Ｓ６２３）≫
活動度対比地図作成ステップＳ６２２において、処理部３１は、セル配列Ａの複数のセルＣうち、不動物体Ｅが位置するセルＣを除く各セルＣを、活動度比算出ステップＳ６２１で得られた、それぞれのセルＣの活動度比θ(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、活動度対比地図を作成する、活動度対比地図作成処理を行う。
ここで、「活動度比θ(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色」とは、活動度比θ(t, p, q)の１点の値毎に異なる色濃さ及び／又は色を予め関連付ける場合だけでなく、活動度比θ(t, p, q)の値の範囲毎に異なる色濃さ及び／又は色を予め関連付ける場合も含む。
活動度対比地図作成ステップＳ６２２では、活動度対比地図において、セル配列Ａの複数のセルＣのうち、不動物体Ｅが位置する各セルＣを、それぞれ不動物体Ｅに予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表すと、好適である。この場合、不動物体Ｅに予め関連付けられた色濃さ及び／又は色は、活動度比θ(t, p, q)に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色とは異なると、視覚的に不動物体Ｅを識別しやすいので、好適である。あるいは、活動度対比地図作成ステップＳ６２２では、不動物体Ｅをより見やすくするために、活動度対比地図において、セル配列Ａの複数のセルＣのうち、不動物体Ｅが位置する各セルＣ又はその近辺に、別途用意された不動物体Ｅを表す図形又は画像を表示してもよい。
活動度対比地図表示ステップＳ６２３において、処理部３１は、活動度対比地図作成ステップＳ６２２で得られた活動度対比地図を、表示部３５に表示させる、活動度対比地図表示処理を行う。
処理部３１は、ユーザから入力部３４を介して入力される所定の指示に応じて、活動度対比地図表示ステップＳ６２３を行うようにされていると、好適である。 <<Activity level comparison map creation step (S622), activity level comparison map display step (S623)>>
In the activity contrast map creation step S622, the processing unit 31 performs an activity contrast map creation process to create an activity contrast map in which each cell C of the multiple cells C in the cell array A, except for the cell C in which the immovable object E is located, is represented by a color intensity and/or color that is previously associated with the activity ratio θ(t, p, q) of each cell C obtained in the activity ratio calculation step S621.
Here, the term "color saturation and/or color pre-associated with the activity ratio θ(t, p, q)" refers not only to the case where a different color saturation and/or color is pre-associated with each value of the activity ratio θ(t, p, q), but also to the case where a different color saturation and/or color is pre-associated with each value range of the activity ratio θ(t, p, q).
In the activity level contrast map creation step S622, it is preferable to represent each cell C in which an immovable object E is located among the plurality of cells C in the cell array A in the activity level contrast map by a color intensity and/or color previously associated with the immovable object E. In this case, it is preferable that the color intensity and/or color previously associated with the immovable object E is different from the color intensity and/or color previously associated with the activity ratio θ(t, p, q), since this makes it easier to visually identify the immovable object E. Alternatively, in the activity level contrast map creation step S622, in order to make the immovable object E easier to see, a separately prepared figure or image representing the immovable object E may be displayed in the activity level contrast map in or near each cell C in which the immovable object E is located among the plurality of cells C in the cell array A.
In the activity level comparison map display step S623, the processing unit 31 performs an activity level comparison map display process for causing the display unit 35 to display the activity level comparison map obtained in the activity level comparison map creation step S622.
It is preferable that the processing section 31 performs an activity level comparison map display step S623 in response to a predetermined instruction inputted by the user via the input section 34.

図７は、図２に示すようなあるオフィス内の所定空間Ｓを期間１及び期間２において測定することにより得られた、活動度対比地図の例を示している。期間１は、通常期の１４時～１５時である。期間２は、繁忙期の１４時～１５時である。図７において、一部の不動物体Ｅが位置する各セルＣは、濃い黒で表されており、また、その他の不動物体Ｅとしての「机１」、「机２」、「机３」が位置する各セルＣには、別途用意された図形が表示されている。図７において、不動物体Ｅが位置するセルＣを除く、各セルＣの活動度比θ(t, p, q)は、値毎に予め対応付けられた、色濃さ及び色で表されている。具体的は、活動度比θ(t, p, q)が１．０の場合は、白で表され、活動度比θ(t, p, q)が１．０超の場合は、活動度比θ(t, p, q)が高いほど、濃い赤になるように表され、活動度比θ(t, p, q)が１．０未満の場合は、活動度比θ(t, p, q)が低いほど、濃い青になるように表されている。
活動度対比地図を見ることにより、期間２（青。繁忙期。）は、期間１（赤。通常期。）に比べて、全体的に活動度合いが２倍以上多いことが判る。 FIG. 7 shows an example of an activity contrast map obtained by measuring a specific space S in an office as shown in FIG. 2 in period 1 and period 2. Period 1 is from 14:00 to 15:00 in a normal period. Period 2 is from 14:00 to 15:00 in a busy period. In FIG. 7, each cell C in which some immovable objects E are located is shown in dark black, and each cell C in which other immovable objects E such as "Desk 1", "Desk 2", and "Desk 3" are located has a separately prepared figure displayed. In FIG. 7, the activity ratio θ(t, p, q) of each cell C except for the cell C in which the immovable object E is located is shown by a color intensity and a color that are previously associated with each value. Specifically, when the activity ratio θ(t, p, q) is 1.0, it is displayed in white, when the activity ratio θ(t, p, q) exceeds 1.0, the higher the activity ratio θ(t, p, q), the darker the red is displayed, and when the activity ratio θ(t, p, q) is less than 1.0, the lower the activity ratio θ(t, p, q), the darker the blue is displayed.
Looking at the activity comparison map, we can see that the overall activity level in Period 2 (blue, busy season) is more than twice as high as that in Period 1 (red, normal season).

このように、活動度対比地図作成ステップＳ６２２（活動度対比地図作成処理）及び活動度対比地図表示ステップＳ６２３（活動度対比地図表示処理）によれば、上述した活動度比算出ステップＳ６２１（活動度比算出処理）の効果に加えて、セルＣ毎に、第１期間の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)と第２期間の活動度重み積算値Ｗ(t, p, q)との違いを、１つの地図（活動度対比地図）によって、視覚的に、簡単に把握することができるので、第１期間の情報と第２期間の情報とを見比べる必要無しに、第１期間及び第２期間のそれぞれにおける所定空間Ｓの使われ方どうしを正確かつより簡単に比較することが可能になり、言い換えれば、期間によって所定空間Ｓの使われ方がどう違うかを把握することがより簡単になる。
活動度対比地図は、例えば、当該所定空間Ｓのレイアウトの評価又は設計等のために使用することができる。 In this way, according to the activity level comparison map creation step S622 (activity level comparison map creation process) and the activity level comparison map display step S623 (activity level comparison map display process), in addition to the effect of the above-mentioned activity level ratio calculation step S621 (activity level ratio calculation process), the difference between the activity level weighted integrated value W(t, p, q) for the first period and the activity level weighted integrated value W(t, p, q) for the second period can be visually and easily grasped for each cell C by using one map (activity level comparison map). Therefore, it is possible to accurately and more easily compare the ways in which the predetermined space S is used in the first period and the second period without the need to compare information for the first period with information for the second period. In other words, it becomes easier to grasp how the way in which the predetermined space S is used differs depending on the period.
The activity contrast map can be used, for example, for evaluating or designing the layout of the specified space S.

本発明の解析システム及び解析方法は、例えば、建物（オフィスビルや商業施設等）内のエリアあるいは野外のエリア等の任意の空間の使われ方を解析するために使用されると好適なものである。 The analysis system and analysis method of the present invention are suitable for use in analyzing how any space is used, such as an area within a building (such as an office building or commercial facility) or an outdoor area.

１ 解析システム
２ 測域センサ
２ａ 指向方向
３ 解析装置
３１ 処理部
３２ 通信部
３３ 記憶部
３４ 入力部
３５ 表示部
Ａ セル配列
Ａ’ セル配列の一部
Ｃ セル
Ｄ 移動物体
ＤＯ 移動物体の中心位置
Ｅ 不動物体
Ｆ 速度ベクトル
Ｓ 空間 1 Analysis system 2 Range measurement sensor 2a Pointing direction 3 Analysis device 31 Processing unit 32 Communication unit 33 Storage unit 34 Input unit 35 Display unit A Cell array A' Part of cell array C Cell D Moving object DO Center position of moving object E Stationary object F Velocity vector S Space

Claims (6)

所定時間間隔毎に所定空間内における物体までの距離を測定する、測域センサと、
処理部と、
を備えた、解析システムであって、
前記処理部は、
異なる複数の期間のそれぞれにおける前記測域センサからの測定データに基づいて、前記複数の期間のそれぞれについて、前記所定時間間隔毎の各時刻における前記所定空間内の移動物体の中心位置及び速度を特定する、位置速度特定処理と、
前記複数の期間のそれぞれについて、前記各時刻での前記移動物体の前記中心位置及び前記速度に基づいて、前記各時刻のそれぞれにおける、前記所定空間を俯瞰視し格子状に細分化することにより定義されるセル配列における複数のセルのうち、少なくとも、不動物体が位置するセルを除く各セルに、前記各セルにおける前記移動物体の活動度合いを表す活動度重み値をそれぞれ設定する、重み値設定処理と、
前記複数の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記各時刻での前記活動度重み値を積算することにより活動度重み積算値を得る、積算値算出処理と、
を行うように構成されており、
前記重み値設定処理において、前記処理部は、前記各時刻のそれぞれについて、
前記移動物体が移動中であるか又は停止中であるかを特定し、
前記移動物体が移動中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の速度ベクトルに重なる中心線を有する扇形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定し、
前記移動物体が停止中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の前記中心位置を中心とする円形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定する、解析システム。 a range sensor that measures a distance to an object within a predetermined space at predetermined time intervals;
A processing section;
An analysis system comprising:
The processing unit includes:
a position and velocity specification process for specifying a center position and a velocity of a moving object in the specified space at each time of the specified time interval for each of a plurality of different time periods based on measurement data from the range sensor for each of the plurality of different time periods;
a weight value setting process for setting, for each of the plurality of periods, an activity weight value representing the degree of activity of the moving object in each cell, for each of the plurality of cells in a cell array defined by looking down on the predetermined space and subdividing it into a lattice shape, at least for each cell excluding a cell in which an immovable object is located, based on the central position and the velocity of the moving object at each of the plurality of periods;
an integrated value calculation process for integrating the activity weight value at each time for each of the plurality of periods, for each of the cells, to obtain an activity weight integrated value;
The device is configured to :
In the weight value setting process, the processing unit sets, for each of the times,
Identifying whether the moving object is moving or stationary;
When the moving object is moving, the activity weight value greater than 0 is set for each cell on a sector having a center line overlapping with the velocity vector of the moving object in the cell array, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the center position of the moving object;
When the moving object is stopped, the analysis system sets an activity weight value greater than 0 to each cell in the cell array that is on a circle centered on the central position of the moving object, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the central position of the moving object. 前記処理部は、
前記複数の期間のうちのいずれか１つの期間について、前記セル配列における全部又は一部のセルの前記活動度重み積算値の平均値を算出することにより、基準平均値を得る、基準平均値算出処理と、
前記複数の期間のうちの２つ以上の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記活動度重み積算値を前記基準平均値で割ることにより相対活動度値を得る、相対活動度値算出処理と、
をさらに行うように構成されている、請求項１に記載の解析システム。 The processing unit includes:
A reference average calculation process for calculating an average value of the activity weighted integrated values of all or a part of the cells in the cell array for any one of the plurality of periods to obtain a reference average value;
a relative activity value calculation process for obtaining a relative activity value for each of the cells for each of two or more periods among the plurality of periods by dividing the activity weight integrated value by the reference average value;
The analysis system of claim 1 , further configured to: 表示部をさらに備え
前記処理部は、
前記２つ以上の期間のそれぞれについて、前記セル配列の前記複数のセルのうち、前記不動物体が位置するセルを除く各セルを、それぞれ前記各セルの前記相対活動度値に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、相対活動度地図を作成する、相対活動度地図作成処理と、
前記２つ以上の期間のうち少なくとも１つの期間における前記相対活動度地図を、前記表示部に表示させる、相対活動度地図表示処理と、
をさらに行うように構成されている、請求項２に記載の解析システム。 The processing unit further includes a display unit.
a relative activity map creation process for creating a relative activity map in which each of the plurality of cells in the cell array, excluding a cell in which the immovable object is located, is represented by a color intensity and/or a color previously associated with the relative activity value of each of the cells, for each of the two or more periods;
a relative activity map display process for displaying the relative activity map for at least one of the two or more periods on the display unit;
The analysis system of claim 2 , further configured to: 前記処理部は、
前記セル配列の前記セル毎に、前記複数の期間のうちの第１期間における前記活動度重み積算値を、前記複数の期間のうちの第２期間における前記活動度重み積算値で割ることにより、活動度比を得る、活動度比算出処理
をさらに行うように構成されている、請求項１～３のいずれか一項に記載の解析システム。 The processing unit includes:
The analysis system according to any one of claims 1 to 3, further configured to perform an activity ratio calculation process for each cell of the cell array, in which the activity weight integrated value in a first period of the plurality of periods is divided by the activity weight integrated value in a second period of the plurality of periods to obtain an activity ratio. 表示部をさらに備え
前記処理部は、
前記セル配列の前記複数のセルのうち、前記不動物体が位置するセルを除く各セルを、それぞれ前記各セルの前記活動度比に予め関連付けられた色濃さ及び／又は色で表してなる、活動度対比地図を作成する、活動度対比地図作成処理と、
前記活動度対比地図を、前記表示部に表示させる、活動度対比地図表示処理と、
をさらに行うように構成されている、請求項４に記載の解析システム。 The processing unit further includes a display unit.
an activity contrast map creation process for creating an activity contrast map in which each cell of the plurality of cells in the cell array, except for a cell in which the immovable object is located, is represented by a color intensity and/or a color previously associated with the activity ratio of each of the cells;
an activity level comparison map display process for displaying the activity level comparison map on the display unit;
The analysis system of claim 4 , further configured to: 所定時間間隔毎に所定空間内における物体までの距離を測定する、測域センサと、
処理部と、
を備えた、解析システムを用いた、解析方法であって、
前記処理部が、異なる複数の期間のそれぞれにおける前記測域センサからの測定データに基づいて、前記複数の期間のそれぞれについて、前記所定時間間隔毎の各時刻における前記所定空間内の移動物体の中心位置及び速度を特定する、位置速度特定ステップと、
前記処理部が、前記複数の期間のそれぞれについて、前記各時刻での前記移動物体の前記中心位置及び前記速度に基づいて、前記各時刻のそれぞれにおける、前記所定空間を俯瞰視し格子状に細分化することにより定義されるセル配列における複数のセルのうち、少なくとも、不動物体が位置するセルを除く各セルに、前記各セルにおける前記移動物体の活動度合いを表す活動度重み値をそれぞれ設定する、重み値設定ステップと、
前記処理部が、前記複数の期間のそれぞれについて、前記セル毎に、前記各時刻での前記活動度重み値を積算することにより活動度重み積算値を得る、積算値算出ステップと、
を含み、
前記重み値設定ステップにおいて、前記処理部は、前記各時刻のそれぞれについて、
前記移動物体が移動中であるか又は停止中であるかを特定し、
前記移動物体が移動中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の速度ベクトルに重なる中心線を有する扇形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定し、
前記移動物体が停止中である場合は、前記移動物体の前記中心位置に近いセルほど高い前記活動度重み値が設定されるように、前記セル配列において前記移動物体の前記中心位置を中心とする円形上にある各セルに、それぞれ０超の前記活動度重み値を設定する、解析方法。 a range sensor that measures a distance to an object within a predetermined space at predetermined time intervals;
A processing section;
An analysis method using an analysis system comprising:
a position and velocity specifying step in which the processing unit specifies a center position and a velocity of a moving object in the specified space at each time point in each of the specified time intervals for each of the multiple different time periods based on measurement data from the range measurement sensor for each of the multiple different time periods;
a weight value setting step in which the processing unit sets, for each of the plurality of periods, an activity weight value representing the degree of activity of the moving object in each cell, for each of the plurality of cells in a cell array defined by looking down on the predetermined space and subdividing it into a lattice shape, at least for each cell excluding a cell in which an immovable object is located, based on the central position and the velocity of the moving object at each of the plurality of periods;
an integrated value calculation step in which the processing unit obtains an activity weight integrated value by integrating the activity weight value at each time for each of the plurality of periods for each of the cells;
Including,
In the weight value setting step, the processing unit sets, for each of the times,
Identifying whether the moving object is moving or stationary;
When the moving object is moving, the activity weight value greater than 0 is set for each cell on a sector having a center line overlapping with the velocity vector of the moving object in the cell array, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the center position of the moving object;
An analysis method in which, when the moving object is stopped, an activity weight value greater than 0 is set for each cell in the cell array on a circle centered on the central position of the moving object, so that the activity weight value is set higher for cells closer to the central position of the moving object.
JP2020038043A 2020-03-05 2020-03-05 Analysis system and analysis method Active JP7470964B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020038043A JP7470964B2 (en) 2020-03-05 2020-03-05 Analysis system and analysis method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020038043A JP7470964B2 (en) 2020-03-05 2020-03-05 Analysis system and analysis method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021139764A JP2021139764A (en) 2021-09-16
JP7470964B2 true JP7470964B2 (en) 2024-04-19

Family

ID=77668379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020038043A Active JP7470964B2 (en) 2020-03-05 2020-03-05 Analysis system and analysis method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7470964B2 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000046856A (en) 1998-07-24 2000-02-18 Kokusai Kogyo Co Ltd Mobile tendency analysis control system
JP2003022309A (en) 2001-07-06 2003-01-24 Hitachi Ltd Device for managing facility on basis of flow line
JP2005346617A (en) 2004-06-07 2005-12-15 East Japan Railway Co Passer-by behavior analysis system
JP2019049932A (en) 2017-09-12 2019-03-28 ヤフー株式会社 Generating device, generating method and generating program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000046856A (en) 1998-07-24 2000-02-18 Kokusai Kogyo Co Ltd Mobile tendency analysis control system
JP2003022309A (en) 2001-07-06 2003-01-24 Hitachi Ltd Device for managing facility on basis of flow line
JP2005346617A (en) 2004-06-07 2005-12-15 East Japan Railway Co Passer-by behavior analysis system
JP2019049932A (en) 2017-09-12 2019-03-28 ヤフー株式会社 Generating device, generating method and generating program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021139764A (en) 2021-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10324172B2 (en) Calibration apparatus, calibration method and calibration program
CN106463032B (en) The intrusion detection method and system of utilization orientation induction
US20130238234A1 (en) Methods for determining a user&#39;s location using poi visibility inference
US8634595B2 (en) Method for dynamically setting environmental boundary in image and method for instantly determining human activity
US9898539B2 (en) Device management apparatus and device search method
US20180348023A1 (en) Sensor Calibration Based On Environmental Factors
JP7329825B2 (en) Information provision system, information provision method, program
JP5134226B2 (en) Moving object measurement system
CA3093433A1 (en) Infrastructure characteristics based mobile device navigation
CN112287798A (en) Temperature measuring method and device, electronic equipment and storage medium
US20110140892A1 (en) System and method for detecting multi-level intrusion events and computer program product thereof
JP7470964B2 (en) Analysis system and analysis method
JP2021154935A (en) Vehicle simulation system, vehicle simulation method and computer program
CN116363583A (en) Human body identification method, device, equipment and medium for top view angle
US11423584B2 (en) Systems and methods for dynamically estimating real time signal strengths for a wireless router using augmented reality
JP4395596B2 (en) Congestion analysis system
Lee et al. Gradient-based local affine invariant feature extraction for mobile robot localization in indoor environments
CN114022658A (en) Target detection method, device, storage medium and terminal
CN109241825B (en) Method and apparatus for data set generation for population counting
WO2020100310A1 (en) Compound design assistance method, compound design assistance device, and program
JP2024067528A (en) Analysis system and analysis method
KR102368875B1 (en) Method for apparatus for visualizing dataset associations
CN113538578B (en) Target positioning method, device, computer equipment and storage medium
CN117333530B (en) Quantitative analysis method for change trend of Tibetan Qiang traditional aggregation building
CN115796570A (en) Hot spot construction method, device and equipment based on population abduction data

Legal Events

Date Code Title Description
A80 Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80

Effective date: 20200319

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221223

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20231019

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231031

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20231218

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240228

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: 20240326

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240402

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7470964

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150