JPWO2007058302A1 - 位置推定システム、位置推定方法および位置推定用プログラム - Google Patents

Abstract

物体位置推定装置４は、環境に設置したID送信装置2a、2b・・・およびID受信装置3a、3b・・・で得られる受信パターンと、あらかじめ記憶されている受信パターンとを比較することによって、対象物の位置を推定する。環境に設置したID送信装置2a、2b・・・およびID受信装置3a、3b・・・で得られる受信パターンが対象物の位置に応じて変化することを利用することによって、屋内のようなマルチパス環境においても、環境に設置したID送信装置およびID受信装置だけで、特別な装置を備え付けていない対象物の位置を推定できる。

Description

本発明は、無線通信を利用した位置推定システムに関し、特に環境に設置した無線送信機および無線受信機を用いて対象物の位置を推定できる位置推定システムの技術に関する。

従来、無線通信を利用した位置推定システムは、無線送信機および無線受信機を用いて対象物の位置を推定するシステムとして用いられている。

特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４では、位置が既知の場所に無線受信機を設置し、対象物に備え付けた無線送信機から送信される固有IDを無線受信機で受信し、無線受信機の場所を参照して対象物の位置を推定する。特許文献５、特許文献６では、位置が既知の場所に固有IDを送信する無線送信機を設置し、対象物に備え付けた無線受信機が受信した固有IDから無線送信機を特定し、特定された無線送信機の場所を参照して対象物の位置を推定する。特許文献７、特許文献8では、無線送信機から送信される固有IDを無線受信機で受信する際の電波強度を計測し、無線送受信機間の距離を推定する、もしくはあらかじめ取得しておいた電波強度パターンと比較することによって、無線送信機もしくは無線受信機を備え付けた対象物の位置を推定する。特許文献９では、無線送信機から送信される固有IDを無線受信機で受信する際の信号の到達時間を計測することによって、無線送受信機間の距離を推定し、無線送信機もしくは無線受信機を備え付けた対象物の位置を推定する。

また、特許文献１０、特許文献１１のレーダーシステムでは、位置が既知の場所に設置した無線送信機から送信された電波が対象物に反射して、位置が既知の場所に設置された無線受信機で受信されるまでの時間を計測することによって、対象物までの距離を推定し、無線送信機の場所を参照して対象物の位置を推定する。

特開2001-092885号公報 特許3336300号公報 特開2005-055186号公報 特開2004-046904号公報 特開2004-297334号公報 特開2004-251816号公報 特開2004-294403号公報 特開2004-112482号公報 特開2003-078947号公報 特開平09-236651号公報 特許2679360号公報

問題点は、屋内などのマルチパス環境下で対象物の位置を推定するためには、対象物に少なくとも無線送信機もしくは無線受信機のいずれかを備え付けなければいけないということである。

その理由は、従来の無線通信を利用した位置推定システムは、送信機から送信される情報を受信機で受信し、この受信した情報を処理することにより、位置情報を習得するシステムであるので、無線送信機と無線受信機のいずれも持たない対象物の位置を推定することができなかったためである。

また、従来のレーダーシステムは、対象物が無線送信機または無線受信機を持たなくても良いが、複数の反射波や回折波などが発生し電波環境が複雑になる屋内などのマルチパス環境下では使用することができなかった。

そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、屋内などのマルチパス環境下においても対象物に特別な装置を備え付ける必要なく、対象物の位置を推定することができる無線通信を利用した位置推定システム及びその技術を提供することにある。

上記課題を解決する第１の発明は、対象物の存在位置を推定する位置推定システムであって、検知対象エリアに設置された少なくとも１以上の送信装置と、前記検知対象エリアに設置され、前記送信装置からの情報を受信する少なくとも１以上の受信装置と、前記受信装置の情報受信時における受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定する位置推定手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第２の発明は、上記本発明において、前記位置推定手段は、受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定する際、対象物の移動範囲を考慮することを特徴とする。

上記課題を解決する第３の発明は、上記本発明において、前記位置推定手段は、送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成することを特徴とする。

上記課題を解決する第４の発明は、上記本発明において、前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする。

上記課題を解決する第５の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする。

上記課題を解決する第６の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする。

上記課題を解決する第７の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする。

上記課題を解決する第８の発明は、上記本発明において、前記位置推定手段は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較し、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第９の発明は、上記本発明において、前記位置推定手段は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とが対応付けられて記憶された参照受信状況データベースと、前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する手段と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１０の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする。

上記課題を解決する第１１の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする。

上記課題を解決する第１２の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択手段は、前記参照受信状況データベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１３の発明は、上記本発明において、前記位置推定手段は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する手段と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１４の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択手段は、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１５の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択手段は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１６の発明は、対象物の存在位置を推定する位置推定方法であって、少なくとも１以上の送信装置から送信される信号を少なくとも１以上の受信装置で受信した時の受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１７の発明は、上記本発明において、対象物の移動範囲を考慮し、受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１８の発明は、上記本発明において、送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成し、この受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１９の発明は、上記本発明において、前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする。

上記課題を解決する第２０の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２１の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２２の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２３の発明は、上記本発明において、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとを予め記憶しておき、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンを記憶してある参照受信パターンから検索し、この参照受信パターンに対応する存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第２４の発明は、上記本発明において、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とを予め記憶しておく参照受信状況記憶方法と、前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する方法と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択方法とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第２５の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況記憶方法は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶する方法であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２６の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況記憶方法は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶する方法であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２７の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択方法は、前記参照受信状況記憶方法で記憶された参照受信状況から、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする。

上記課題を解決する第２８の発明は、上記本発明において、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとを予め記憶しておく参照受信パターン記憶方法と、前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する方法と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択方法とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第２９の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択方法は、前記参照受信パターン記憶方法で記憶された参照受信状況から、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３０の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択方法は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３１の発明は、対象物の存在位置を推定する位置推定のプログラムであって、前記プログラムは、少なくとも１以上の送信装置から送信される信号を少なくとも１以上の受信装置で受信した時の受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定する位置推定処理を、情報処理装置に実行させることを特徴とする。

上記課題を解決する第３２の発明は、上記本発明において、前記位置推定処理は、対象物の移動範囲を考慮し、対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３３の発明は、上記本発明において、前記位置推定処理は、送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成し、この受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３４の発明は、上記本発明において、前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする。

上記課題を解決する第３５の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３６の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３７の発明は、上記本発明において、前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３８の発明は、上記本発明において、前記位置推定処理は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースから、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする。

上記課題を解決する第３９の発明は、上記本発明において、前記位置推定処理は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とが対応付けられて記憶された参照受信状況データベースから、前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する処理と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置推定処理とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第４０の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする。

上記課題を解決する第４１の発明は、上記本発明において、前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする。

上記課題を解決する第４２の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択処理は、前期参照受信状況データベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第４３の発明は、上記本発明において、前記位置推定処理は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する処理と、算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択処理とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第４４の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択処理は、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

上記課題を解決する第４５の発明は、上記本発明において、前記物体位置選択処理は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定することを特徴とする。

本発明の第１の位置推定システムは、検知対象エリアに設置された少なくとも１以上の送信装置（図２の２ａ、２ｂ・・・）と、前記検知対象エリアに設置され、前記送信装置からの情報を受信する少なくとも１以上の受信装置（図２の３ａ、３ｂ・・・）と、前記受信装置の情報受信時における受信パターンを生成する受信パターン生成手段（図２の４１）と、あらかじめ複数の位置に対象物が存在するときに得られる受信パターンを記憶させておく参照受信パターン記憶部（図２の４２）と、受信パターン生成手段で生成された受信パターンと参照受信パターン記憶部にあらかじめ記憶されている受信パターンとを比較する受信パターン比較手段（図２の４３）と、受信パターン比較手段の比較結果に基づいて対象物の位置を推定する物体位置選択手段（図２の４４）とを有する。このような構成を採用し、受信パターンが対象物の位置に応じて変化することを利用することによって、受信パターンから対象物の位置を推定することができ、本発明の目的を達成することができる。

本発明の第２の位置推定システムは、第１の位置推定システムにおける参照受信パターン記憶部に代えて、あらかじめ複数の位置に対象物が存在するときに得られる受信状況を記憶させておく参照受信状況記憶部（図９の４５）を有し、第１の位置推定システムにおける受信パターン比較手段に代えて、受信パターン生成手段で生成された受信パターンと参照受信状況記憶部にあらかじめ記憶されている受信状況から受信パターンの生起確率を算出する受信パターン生起確率算出手段（図９の４６）を有し、第１の位置推定システムにおける物体位置選択手段に代えて、受信パターン生起確率算出手段の算出結果に基づいて対象物の位置を推定する物体位置選択手段（図９の４７）を有する。このような構成を採用し、受信パターンが対象物の位置に応じて変化することを利用することによって、受信パターンから対象物の位置を推定することができ、本発明の目的を達成することができる。

本発明の第３の位置推定システムは、第１の位置推定システムにおける物体位置選択手段に代えて、受信パターン比較手段の比較結果から受信パターンの生起確率を算出する受信パターン生起確率算出手段（図２１の４８）と、受信パターン生起確率算出手段の算出結果に基づいて対象物の位置を推定する物体位置選択手段（図９の４７）を有する。このような構成を採用し、受信パターンが対象物の位置に応じて変化することを利用することによって、受信パターンから対象物の位置を推定することができ、本発明の目的を達成することができる。

本発明の効果は、屋内のようなマルチパス環境においても、環境に設置した送信装置および受信装置だけで、特別な装置を備え付けていない対象物の位置を推定できることにある。

その理由は、環境に設置した送信装置から送信された情報を受信した受信装置の受信特徴量から成る受信パターンが、対象物の位置に応じて変化することを利用し、対象物の位置を推定するからである。

図１は本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の概要を示す図である。 図２は本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。 図３は受信パターンの例を示す図である。 図４は、対象物の位置が二次元座標で表される場合、参照受信パターン記憶部４２に記憶される参照位置と受信確率パターンの一例を示した図である。 図５は、対象物の位置が二次元座標で表され、パターン間距離が一次元の実数値で表される場合の受信パターン比較結果の一例を示す図である。 図６は二つのベクトルのユークリッド距離の算出方法を示す図である。 図７は二つのベクトルのシティブロック距離の算出方法を示す図である。 図８は本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。 図９は本発明の第２の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。 図１０は、受信確率パターンの例を示す図である。 図１１は、対象物の位置が二次元座標で表される場合、参照受信状況記憶部４５に記憶される参照位置と受信確率パターンの一例を示した図である。 図１２は、受信特徴量生起確率分布パターンの例を示す図である。 図１３は、対象物の位置が二次元座標で表される場合、参照受信状況記憶部４５に記憶される参照位置と受信特徴量生起確率分布パターンの一例を示した図である。 図１４は、対象物の位置が二次元座標で表される場合の、受信パターン生起確率算出結果の一例を示す図である。 図１５は、受信パターンと受信確率パターンから受信パターン生起確率を算出する計算方法の一例を示す図である。 図１６は、受信パターンと受信特徴量生起確率分布パターンから受信パターン生起確率を算出する計算方法の一例を示す図である。 図１７は、受信パターン生起確率算出結果に適用する確率推論を用いたフィルタリングの計算方法を示した図である。 図１８は、受信パターン生起確率算出結果に適用する確率推論を用いたフィルタリングの計算方法を示す流れ図である。 図１９は、状態遷移確率を算出する計算方法の一例を示す図である。 図２０は、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。 図２１は、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。 図２２は、受信パターン比較結果から受信パターン生起確率を算出する計算方法の一例を示す図である。 図２３は、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態の動作を示す流れ図である。 図２４は、本発明の第４の発明を実施するための最良の形態の構成を示すブロック図である。 図２５は、本発明の第1の実施例の概要を示す図である。 図２６は、本発明の第1の実施例における、実際に計測された参照位置と受信パターンの関係の一例を示すグラフである。 図２７は、本発明の第1の実施例における、受信パターン比較結果の一例を示すグラフである。 図２８は、本発明の第2の実施例における、プロトコルを元に受信確率を算出する計算方法の一例を示す図である。

符号の説明

１ 位置推定対象物
2a ID送信装置
2b ID送信装置
3a ID受信装置
3b ID受信装置
４ 物体位置推定装置
４１ 受信パターン生成手段
４２ 参照受信パターン記憶部
４３ 受信パターン比較手段
４４ 物体位置選択手段
５ 物体位置出力装置
６ 物体位置推定装置
４５ 参照受信状況記憶部
４６ 受信パターン生起確率算出手段
４７ 物体位置選択手段
７ 物体位置推定装置
４８ 受信パターン生起確率算出手段
８ 物体位置推定装置
９ 物体位置推定用プログラム

次に、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１および図２を参照すると、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態は、環境に設置され、保持する固有IDを無線通信によって送信する複数のID送信装置2a、2b・・・と、環境に設置されてID送信装置2a、2b・・・が送信するIDを無線通信によって受信する複数のID受信装置3a、3b・・・と、ID受信装置3a、3b・・・で得られたID送信装置2a、2b・・・からの固有IDの受信結果を用いて、ID送信装置2a、2b・・・もしくはID受信装置3a、3b・・・などの特別な装置を備え付けていない対象物１の位置を推定する物体位置推定装置４と、推定結果を出力する物体位置出力装置５とを含む。

ID受信装置3a、3b・・・は、ID送信装置2a、2b・・・からの固有IDを受信すると共に、受信したそれぞれの固有IDについて、受信特徴量を計測する。ここで、受信特徴量とは、少なくとも、無線電波の強度を表す数値（以下、受信強度と呼ぶ）、無線通信の品質（例えば、Bit Error Rate、S/N（SN比）、C/N（CN比）など）を表す数値（以下、通信品質と呼ぶ）、もしくは、ID送信装置からID受信装置までの無線電波もしくは信号の到達時間（以下、到達時間と呼ぶ）のいずれか、またはそれらの組み合わせである。

尚、ID送信装置2a、2b・・・およびID受信装置3a、3b・・・は、かならずしも同数ある必要はなく、異なる数であっても良い。更に、かならずしも複数ある必要はなく、単数であっても良い。

物体位置推定装置４は、受信パターン生成手段４１と、参照受信パターン記憶部４２と、受信パターン比較手段４３と、物体位置選択手段４４とを備える。

受信パターン生成手段４１は、ID受信装置3a、3b・・・で得られたID送信装置2a、2b・・・の固有ID受信結果から受信パターンを生成して出力する。受信パターンは、全てのID送信装置2a、2b・・・とID受信装置3a、3b・・・との組み合わせ毎に、受信強度、通信品質および到達時間等の受信特徴量のいずれか、もしくはその組み合わせを成分とする特徴ベクトルで表される。例えば、ID受信装置3a、3b・・・が受信強度を計測できる場合、受信パターンは、図３に示す如く、（（ID受信装置3a、 ID送信装置2a）、（ID受信装置3a、 ID送信装置2b）、・・・）＝（１６５、２００、・・・）のようになる。

参照受信パターン記憶部４２は、複数の位置（以下参照位置）と、それぞれの参照位置に対象物が存在するときに取得された受信パターンとを、対応付けて記憶している。図４に、対象物の位置が二次元座標で表される場合に参照受信パターン記憶部４２に記憶される内容の一例を示す。また、図４に示した例では、参照受信パターン記憶部４２には一つの参照位置に対して一つの受信パターンを記憶しているが、一つの参照位置に対して複数の受信パターンを記憶しても良い。

受信パターン比較手段４３は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２に記憶されている各参照位置に対応する受信パターンとの違いを数値化した指標（以下パターン間距離）を算出して、受信パターン比較結果を出力する。例えば、対象物の位置が二次元座標で表され、パターン間距離が一次元の実数値で表される場合、受信パターン比較結果は図５に示したように表される。

受信パターン比較手段４３の具体例として、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信パターンとのパターン間距離として、受信パターンの各受信特徴量を成分とする特徴ベクトル間のユークリッド距離を用いるものがある。二つのベクトルのユークリッド距離の算出方法を図６に示す。

受信パターン比較手段４３の他の具体例として、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信パターンとのパターン間距離として、受信パターンの各受信特徴量を成分とする特徴ベクトル間のシティブロック距離を用いるものがある。二つのベクトルのシティブロック距離の算出方法を図７に示す。

物体位置選択手段４４は、受信パターン比較手段４３で得られた受信パターン比較結果から、対象物１の位置を選択し決定する。

物体位置選択手段４４の具体例として、受信パターン比較手段４３で得られた受信パターン比較結果のパターン間距離のうち、パターン間距離が最も小さくなるような参照位置を選択し、対象物１の位置推定結果とするものがある。

次に、図２および図８を参照して本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。

ID送信装置2a、2b・・・から送信されたIDは無線通信によってID受信装置3a、3b・・・で受信される（図８のステップA1）。受信パターン生成手段４１は、ID受信装置3a、3b・・・で受信されたID送信装置2a、2b・・・のIDと、計測された受信強度、通信品質および到達時間のいずれかもしくはその組み合わせから、受信パターンを生成し出力する（図８のステップA2）。

受信パターン比較手段４３は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信パターンとのパターン間距離を算出し、受信パターン比較結果を出力する（図８のステップA3）。

物体位置選択手段４４は、受信パターン比較手段４３で得られた受信パターン比較結果から、対象物１の位置を選択し決定する（図８のステップA4）。受信パターンは対象物の位置によって変化するため、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信パターンとを比較することによって、対象物の位置を推定することができる。

物体位置選択手段４４で得られた対象物の位置が、物体位置出力装置５で出力される（図８のステップA5）。

次に、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の効果について説明する。

本発明を実施するための最良の形態では、環境に設置したID送信装置およびID受信装置を用いて、特別な装置を備え付けていない対象物の位置を推定することができる。また、あらかじめ複数の参照位置で取得しておいた受信パターンには、環境内のマルチパスによる影響が既に反映されている。受信パターンを、このような参照受信パターンと比較して位置を推定することで、環境内のマルチパスによる影響を相殺できる。これにより、屋内などのマルチパス環境下においても、対象物にID送信装置もしくはID受信装置などの特別な装置を備え付ける必要なく、環境に設置した無線通信機器だけを利用して対象物の位置を推定することができる。

尚、上述した実施の形態では、ID送信装置とID受信装置との全ての組み合わせから得られる受信特徴量から受信パターンを生成して物体の位置を推定しているが、物体が位置する範囲がある程度絞り込めるならば、その範囲に存在するID送信装置とID受信装置との組み合わせから得られる受信特徴量のみを成分とする受信パターンにより、物体の位置を推定しても良い。

次に、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図９を参照すると、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態は、物体位置推定装置６が、図２に示された本発明の第1の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置４の構成における参照受信パターン記憶部４２の代わりに参照受信状況記憶部４５、受信パターン比較手段４３の代わりに受信パターン生起確率算出手段４６、物体位置選択手段４４の代わりに物体位置選択手段４７を備える点で異なる。

参照受信状況記憶部４５は、複数の参照位置と、それぞれの参照位置に対象物が存在するときにID受信装置3a、3b・・・で得られる固有ID受信結果および受信特徴量から生成される情報（以下参照受信状況）とを、対応付けて記憶している。参照受信状況は、各参照位置に対象物があったと仮定したときに受信パターンが得られる条件付確率（以下受信パターン生起確率）を算出するのに必要となる情報である。

参照受信状況の具体例として、参照位置に対象物が存在するときに取得された受信確率パターンがある。ここで受信確率とは、ID受信装置がID送信装置の固有IDを受信できる確率であるとする。たとえID送信装置から送信された電波がID受信装置に十分に到達しており、対象物の存在位置が不変で周辺の電波環境が大きく変動しないような場合でも、ID受信装置とID送信装置の間の無線通信に使用されるプロトコルの影響などによって、ID受信装置がID送信装置の固有IDを受信できない場合が発生する。受信確率は、このような影響も含めて、受信可能性を確率として表現するものである。受信確率パターンは、全てのID送信装置2a、2b・・・とID受信装置3a、3b・・・との組み合わせ毎の受信確率を成分とする特徴ベクトルで表される。例えば、受信確率パターンは、図１０に示す如く、（（ID受信装置3a、 ID送信装置2a）、（ID受信装置3a、 ID送信装置2b）、・・・）＝（０。２、０。４、・・・）のようになる。図１１に、対象物の位置が二次元座標で表される場合、参照受信状況記憶部４５に記憶される内容の一例を示す。

参照受信状況の他の具体例として、参照位置に対象物が存在するときに取得された受信特徴量生起確率分布パターンがある。受信特徴量生起確率分布とは、ID受信装置で計測される受信特徴量が、確率的にどのような分布で生起するかを示す確率分布である。ID受信装置で計測される受信特徴量は、たとえ対象物の存在位置が不変で周辺の電波環境が大きく変動しないような場合でも、ID受信装置とID送信装置の間の無線通信に使用されるプロトコルの影響や、周辺環境や装置自身が原因となるノイズの影響などによって変動する。受信特徴量生起確率分布は、このような変動の状況を受信特徴量が生起する確率の分布として表現するものである。受信特徴量生起確率分布から、ある受信特徴量が生起する確率を得ることができる。受信特徴量生起確率分布パターンは、全てのID送信装置2a、2b・・・とID受信装置3a、3b・・・との組み合わせ毎の受信特徴量生起確率分布を成分とする特徴ベクトルで表される。例えば、受信特徴量生起確率分布パターンは図１２に示す如く、（（ID受信装置3a、 ID送信装置2a）、（ID受信装置3a、 ID送信装置2b）、・・・）＝（受信特徴量生起確率分布０１、受信特徴量生起確率分布０２、・・・）のようになる。ここで、受信特徴量生起確率分布は、正規分布などの数式で表しても、受信特徴量の全ての取りうる値と受信特徴量生起確率の組で表しても、受信特徴量の全ての取りうる値を適当に分割した区間と受信特徴量生起確率の組で表してもよい。図１３に、対象物の位置が二次元座標で表される場合、参照受信状況記憶部４５に記憶される内容の一例を示す。

受信パターン生起確率算出手段４６は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信状況記憶部４５に記憶されている各参照位置に対応付けられた参照受信状況から、受信パターン生起確率を算出して出力する。例えば、対象物の位置が二次元座標で表される場合、受信パターン生起確率算出結果は図１４に示したように表される。

受信パターン生起確率算出手段４６の具体例として、参照受信状況記憶部４５に参照受信状況として受信確率パターンが記憶されているとき、受信パターン生起確率を図１５に示した方法で算出するものがある。図１５に示した方法では、受信パターンと各参照位置に対応する受信確率パターンから、受信パターンの成分毎に、得られた受信特徴量が生起する確率（受信する確率、もしくは、受信しない確率）を求め、それらを全て掛け合わせたものを受信パターン生起確率とする。これにより、参照受信状況記憶部４５に記憶された参照位置毎に受信パターン生起確率を算出し、受信パターン生起確率算出結果を出力することができる。

受信パターン生起確率算出手段４６の他の具体例として、参照受信状況記憶部４５に参照受信状況として受信特徴量生起確率分布パターンが記憶されているとき、受信パターン生起確率を図１６に示した方法で算出するものがある。図１６に示した方法では、受信パターンと各参照位置に対応する受信特徴量生起確率分布パターンから、受信パターンの成分毎に、得られた受信特徴量が生起する確率（受信パターンの成分に対応する受信特徴量生起確率分布から得られる受信特徴量生起確率）を求め、それらを全て掛け合わせたものを受信パターン生起確率とする。これにより、参照受信状況記憶部４５に記憶された参照位置毎に受信パターン生起確率を算出し、受信パターン生起確率算出結果を出力することができる。

物体位置選択手段４７は、受信パターン生起確率算出手段４６で得られた受信パターン生起確率算出結果から、対象物１の位置を選択し決定する。

物体位置選択手段４７の具体例として、受信パターン生起確率算出手段４６で得られた受信パターン生起確率算出結果の受信パターン生起確率のうち、受信パターン生起確率が最も大きくなるような参照位置を選択し、対象物１の位置推定結果とするものがある。

物体位置選択手段４７の他の具体例として、受信パターン生起確率算出手段４６で得られた受信パターン生起確率算出結果から、確率推論を用いたフィルタリング（ベイズフィルタ／参考文献：Dieter Fox, Jeffrey Hightower, Lin Liao, Dirk Schulz, and Gaetano Borriello, Bayesian Filtering for Location Estimation, PERVASIVE Computing July-September 2003, pp.24-33）によって、対象物１の位置を推定するものがある。確率推論を用いたフィルタリングの計算方法を図１７に、動作を図１８に示す。この例では、図１９に示した算出式により状態遷移確率を算出する（図１８のステップB1）。このように算出された状態遷移確率は、対象物の移動範囲を制約するような性質を持つ。図１９に示した算出式の中の2つの定数aおよびbは、検知対象の移動速度に応じて決定することができる。例えば、検知対象として歩いている人を想定する場合、aを0.50m、bを1.0mに設定することができる。これは、例えばID送信装置の発信間隔が0.5秒のとき、人の移動速度が1.0÷0.5=2.0m/s以上になることはないという制約を設けているのと同じこととなる。図１８のステップB1で算出された状態遷移確率と1単位時刻前の事後確率の積（図１８のステップB2）を算出した上で、一次処理ループでの総和を算出する（図１８のステップB3）ことにより、全ての参照位置から各参照位置に移動してくる確率和（一次処理結果）を得ることができる。次に、受信パターン生起確率算出手段４６が出力した受信パターン生起確率算出結果を事前確率として設定する（図１８のステップB4）。事前確率と一次処理結果の積（図１８のステップB5）を算出した上で、事後確率算出ループでの総和（図１８のステップB6）を算出した後、正規化する（図１８のステップB7）ことにより、それぞれの参照位置に対象物がいる確率（事後確率）を得ることができる。それぞれの参照位置において算出された事後確率から、その確率値が最大となる参照位置を、対象物１の位置推定結果とする。

次に、図９および図２０を参照して本発明の第２の発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。

図２０のステップＡ１、Ａ２およびＡ５で示される本発明の第２の発明を実施するための最良の形態におけるID送信装置2a、2b・・・、ID受信装置3a、3b・・・、受信パターン生成手段４１および物体位置出力装置５の動作は、本発明の第１の実施するための最良の形態におけるID送信装置2a、2b・・・、ID受信装置3a、3b・・・、受信パターン生成手段４１および物体位置出力装置５の動作と同一のため、説明は省略する。

受信パターン生起確率算出手段４６は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信状況記憶部４５に記憶されている各参照位置に対応付けられた参照受信状況から、受信パターン生起確率算出結果を生成し出力する（図２０のステップＡ６）。

物体位置選択手段４７は、受信パターン生起確率算出手段４６で得られた受信パターン生起確率算出結果から、対象物１の位置を選択し決定する（図２０のステップＡ７）。

次に、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態の効果について説明する。

本発明を実施するための最良の形態では、環境に設置したID送信装置およびID受信装置を用いて、特別な装置を備え付けていない対象物の位置を推定することができる。また、あらかじめ複数の参照位置で取得しておいた受信状況には、環境内のマルチパスによる影響が既に反映されている。このような受信状況から受信パターン生起確率を算出し位置を推定することで、環境内のマルチパスによる影響を相殺できる。これにより、屋内などのマルチパス環境下においても、対象物にID送信装置もしくはID受信装置などの特別な装置を備え付ける必要なく、環境に設置した無線通信機器だけを利用して対象物の位置を推定することができる。

また、無線通信に使用されるプロトコルの影響や、周辺環境や装置自身が原因となるノイズの影響などによって、受信パターンが確率的に変動するものとし、受信確率パターンや受信特徴量生起確率分布パターンなどの参照受信状況から受信パターン生起確率を算出することで、受信パターン生起確率を事前確率とした統計的なフィルタリング処理を加えて対象物の位置を精度良く推定することもできる。

尚、上述した実施の形態では、ID送信装置とID受信装置との全ての組み合わせから得られる受信特徴量から受信パターンを生成して物体の位置を推定しているが、物体が位置する範囲がある程度絞り込めるならば、その範囲に存在するID送信装置とID受信装置との組み合わせから得られる受信特徴量のみを成分とする受信パターンにより、物体の位置を推定しても良い。

次に、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図２１を参照すると、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態は、物体位置推定装置７が、図２に示された本発明の第1の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置４の構成に加えて、受信パターン生起確率算出手段４８を、図２に示された本発明の第1の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置４の構成における物体位置選択手段４４の代わりに図９に示された本発明の第２の発明を実施するための最良の形態における物体位置選択手段４７を備える点で異なる。

受信パターン生起確率算出手段４８は、受信パターン比較手段４３が出力した受信パターン比較結果から、パターン間距離が小さいほど確率値が大きくなるような性質を持つように、受信パターン生起確率算出結果を生成し出力する。

受信パターン生起確率算出手段４８の具体例として、図２２に示した算出式により確率値を算出して受信パターン生起確率算出結果を生成し出力するものがある。図２２に示した例におけるパターン間距離定数は、パターン間距離定数よりパターン間距離が大きい場合に受信パターン生起確率を0とするような定数である。このような算出式によりパターン間距離から受信パターン生起確率を算出することができ、また、パターン間距離定数を適当に調整することにより、パターン間距離が小さい候補同士での確率値の比較を容易にすることができる。例えば、あらかじめ実施する予備実験の結果から、変動するパターン間距離の平均値を算出し、パターン間距離定数として設定することができる。

次に、図２１および図２３を参照して本発明の第３の発明を実施するための最良の形態の動作について詳細に説明する。

図２３のステップＡ１からＡ３およびＡ５で示される本発明の第３の発明を実施するための最良の形態におけるID送信装置2a、2b・・・、ID受信装置3a、3b・・・、受信パターン生成手段４１、参照受信パターン記憶部４２および受信パターン比較手段４３の動作は、本発明の第１の実施するための最良の形態におけるID送信装置2a、2b・・・、ID受信装置3a、3b・・・、受信パターン生成手段４１、参照受信パターン記憶部４２および受信パターン比較手段４３の動作と、図２３のステップＡ７で示される本発明の第３の発明を実施するための最良の形態における物体位置選択手段４７および物体位置出力装置５の動作は、本発明の第２の実施するための最良の形態における物体位置選択手段４７および物体位置出力装置５の動作と、それぞれ同一のため、説明は省略する。

受信パターン生起確率算出手段４８は、受信パターン比較手段４３が出力した受信パターン比較結果から、受信パターン生起確率算出結果を生成し出力する（図２３のステップＡ８）。

次に、本発明の第３の発明を実施するための最良の形態の効果について説明する。

本発明を実施するための最良の形態では、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態の効果に加えて、無線通信に使用されるプロトコルの影響や、周辺環境や装置自身が原因となるノイズの影響などで受信パターンが確率的に変動することによって、あらかじめ取得しておいた参照受信パターンとのパターン間距離が確率的に変動するものとし、パターン間距離から受信パターン生起確率を算出することで、パターン間距離のみで対象物の位置を推定しようとしたときに誤差が生じるときでも、受信パターン生起確率を事前確率とした統計的なフィルタリング処理を加えて対象物の位置を精度良く推定することもできる。

次に、本発明の第４の発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図２４を参照すると、本発明の第４の発明を実施するための最良の形態は、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態、本発明の第２の発明を実施するための形態および本発明の第３の発明を実施するための最良の形態と同様に、ID送信装置2a、2b・・・、ID受信装置3a、3b・・・および物体位置出力装置５を備える。

物体位置推定用プログラム９は、物体位置推定装置８に読み込まれ物体位置推定装置８の動作を制御する。物体位置推定装置８は、物体位置推定用プログラム９の制御により、本発明の第１の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置４、本発明の第２の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置６および本発明の第３の発明を実施するための最良の形態における物体位置推定装置７のいずれかによる処理と同一の処理を実行する。

尚、本発明を利用して、RFIDを持たない人物や物品の通過を検知して警告したり、ゲートの脇を通過した人物や物品を検知して警告したりすることもできる。また、本発明を利用すれば、ゲートの外から通過しそうな人物や物品を監視しておいてあらかじめIDの特定や認証などを済ませておき、通過した瞬間にサービス提供する等の方法も考えられる。更に、本発明を利用すれば、一台、もしくは少数のリーダで、ゲート周辺の人物や物品の監視と、ゲートの通過検知を同時に実現することも可能となる。

次に、本発明の第１の実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は本発明の第１の発明を実施するための最良の形態に対応するものである。

本実施例は、IDを送信するID送信装置2a、2bとして、電源にボタン電池を用いて保持する固有IDを無線通信にて一定時間（例えば0.5秒）毎に送信するアクティブ型のRFIDタグを、IDを受信する受信装置3a、3bとして、ID送信装置2a、2bからIDを受信すると共に受信強度（0から255までの256段階の整数値）を計測できるRFIDリーダを備えている。物体位置推定装置４はパーソナルコンピュータによって実現され、物体位置出力装置５としてディスプレイを用いる。パーソナルコンピュータは、受信パターン生成手段４１、受信パターン比較手段４３および物体位置選択手段４４として機能する中央演算装置と、参照受信パターン記憶部４２として機能する記憶装置を有している。

図２５を参照すると、本実施例におけるID送信装置2a、2bおよびID受信装置3a、3bは、トンネル内部に設置されており、物体位置推定装置４はトンネル内およびトンネル近辺に存在する対象物１のx軸上の位置を推定する。また、トンネル外の環境変動の影響がトンネル内に及ぶのを抑制するために、トンネルは電波反射体で囲われている。

受信パターン生成手段４１は、ID受信装置3a、3bで受信されたID送信装置2a、2bのIDと、計測された受信強度から、受信パターンを生成する。ここで、２台のID受信装置3a、3bで２台のID送信装置2a、2bのIDを受信する場合、受信パターンは４次元の特徴ベクトルとなる。

参照受信パターン記憶部４２があらかじめ記憶している複数の参照位置に対応する受信パターンは、あらかじめ実施する実験（以下キャリブレーション）の結果を元に作成する。キャリブレーションでは、対象エリアを適当な間隔に区切った各点に、対象物もしくはそれに類する物体（以下参照物体）を設置し、ID受信装置3a、3bでID送信装置2a、2bのIDおよび受信強度を取得する。キャリブレーションで使用する参照物体は、位置を推定する対象物と完全に同一である必要はなく、材質や大きさが近い物体を用いることができる。例えば、人を位置推定の対象物とする場合であれば、ある人を参照物体としてキャリブレーションを行って取得した参照受信パターンを、参照物体とした人以外の位置推定にも利用できる。

図２５の例でx軸を10cm間隔に区切った各点に参照物体として人を設置して、ID受信装置3aおよびID受信装置3bでID送信装置2aおよびID送信装置2bの受信強度を取得するキャリブレーションの結果を図２６に示す。図２６を参照すると、参照物体である人の位置によって受信パターンが変動することが分かる。図２６に示したキャリブレーションの結果を元にx軸上の-1mから4mまでの区間を10cm間隔で区切った全５１点における受信パターンを生成し、それぞれの参照位置と組み合わせて参照受信パターン記憶部４２に記憶させる。

受信パターン比較手段４３は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信パターンとのパターン間距離を算出する。本実施例では、パターン間距離として受信パターンから生成される特徴ベクトルのユークリッド距離を算出する。

実際に位置推定の対象物である人がx軸上の1mの地点に存在するときに取得された受信パターンと、参照受信パターン記憶部４２にそれぞれの参照位置と対応してあらかじめ記憶されている５１個の受信パターンとを比較して算出したユークリッド距離を図２７に示す。図２７に示したような比較結果から、受信パターン比較結果を生成することができ、生成した受信パターン比較結果を物体位置選択手段４４へ出力する。

物体位置選択手段４４は、受信パターン比較手段４３が出力した受信パターン比較結果から、パターン間距離が最も小さくなる参照位置を選択し、対象物の位置推定結果として出力する。図２７を参照すると、1mという値を持つ参照位置に対応する受信パターンとのパターン間距離が最も小さくなり、正しく対象物の位置が推定されていることが分かる。

物体位置選択手段４４で得られた対象物の位置は、物体位置出力装置５であるディスプレイで出力される。

本実施例では、電波反射体で囲われたトンネル内部に設置したID送信装置およびID受信装置を用いて、トンネル内およびトンネル近辺の人の位置を推定することができる。これにより、電波反射体で囲われたトンネルのようなマルチパス環境化においても、対象物に特別な装置を備え付ける必要なく、無線通信を利用して対象物の位置を推定することができる。

以上、本実施例では、受信パターン比較手段として、受信パターンと参照受信パターンの違いをユークリッド距離で数値化する場合について説明したが、受信パターンと参照受信パターンの違いをシティブロック距離で数値化することもできる。

また、本実施例では、物体位置選択手段として、受信パターン比較結果からパターン間距離が最も小さくなるような参照位置を選択する場合について説明したが、受信パターン比較結果のパターン間距離から図２２に示したような方法で受信パターン生起確率算出結果を算出した上で、図１７および図１８を用いて説明したような統計的な手法を用いて対象物の位置を選択することもできる。

次に、本発明の第２の実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は本発明の第２の発明を実施するための最良の形態に対応するものである。

本実施例は本発明の第１の実施例における構成と比べて、パーソナルコンピュータの記憶装置が参照受信状況記憶部４５として機能し、パーソナルコンピュータの中央演算装置が受信パターン生成手段４１、受信パターン生起確率算出手段４６および物体位置選択手段４７として機能する点で異なる。また、本実施例は本発明の第１の実施例と同じく図２５に示したトンネルに設置されて動作するものである。

参照受信状況記憶部４５にあらかじめ記憶させる複数の参照位置に対応する受信状況は、キャリブレーションの結果を元に作成する。キャリブレーションでは、対象エリアを適当な間隔に区切った各点に、参照物体を設置し、ID受信装置3a、3bでID送信装置2a、2bが受信できる確率の算出結果から受信確率パターンを生成し、それぞれの参照位置と組み合わせて参照受信状況記憶部４２に記憶させる。受信確率は、例えば、対象のID送信装置のID発信回数が1000回となるような計測時間を設定し（IDの発信間隔が0.5秒の場合、計測時間を500秒間に設定する）、計測時間の間にIDを受信できた回数を計測して、計測された受信回数の発信回数に対する割合を求めることで算出できる。キャリブレーションで使用する参照物体は、位置を推定する対象物と完全に同一である必要はなく、材質や大きさが近い物体を用いることができる。例えば、人を位置推定の対象物とする場合であれば、ある人を参照物体としてキャリブレーションを行って取得した参照受信状況を、参照物体とした人以外の位置推定にも利用できる。

受信パターン生起確率算出手段４６は、受信パターン生成手段４１で生成された受信パターンと、参照受信状況記憶部４５にあらかじめ記憶されている複数の参照位置に対応する受信確率パターンとから、図１５に示した方法で受信パターン生起確率を算出し出力する。

物体位置選択手段４７は、受信パターン生起確率算出手段４６が出力した受信パターン生起確率算出結果から、受信パターン生起確率が最も大きくなるような参照位置を選択し、対象物の位置推定結果として出力する。

以上、本実施例では、キャリブレーションで受信できる確率を計測する場合について説明したが、ID受信装置3a、3bとID送信装置2a、2bの無線通信に使用されるプロトコルを元に受信できる確率を算出してもよい。本実施例でID送信装置2a、2bとして使用するアクティブ型RFIDタグが、通信方式としてALOHA方式と呼ばれるプロトコルを使用する場合、各ID送信装置は保持するIDをランダムなタイミングで送信する。このとき、ID受信装置が備える受信アンテナに、複数のタグから送信された信号が同時に入射（以下信号衝突）した場合、これらの信号からIDを読み取ることができなくなる。すなわち、IDが受信できないということは、信号衝突が発生したと見なすことができる。このとき、プロトコルを元に信号衝突が起きない確率、すなわち受信確率を算出する方法を図２８に示す。図２８に示したとおり、受信確率は、単位時間当たりのID発信回数、１回のID発信にかかる通信時間および受信できる総タグ数から算出することができる。プロトコルを元に受信確率を算出することで、キャリブレーションを無くす、もしくは、キャリブレーションの手間を低減することができる。

また、本実施例では、物体位置選択手段として、受信パターン生起確率算出結果から受信パターン生起確率が最も大きくなるような参照位置を選択する場合について説明したが、図１７および図１８を用いて説明したような統計的な手法を用いて対象物の位置を選択することもできる。

また、本実施例では、参照受信状況記憶部４５が受信状況として受信確率パターンを記憶し、受信パターン生起確率算出手段４６が図１５に示した方法で受信パターン生起確率を算出する場合について説明したが、参照受信状況記憶部４５が受信状況として受信特徴量生起確率分布パターンを記憶し、受信パターン生起確率算出手段４６が図１６に示した方法で受信パターン生起確率を算出することもできる。ここで、参照受信状況記憶部４５にあらかじめ記憶させる複数の参照位置に対応する受信状況は、キャリブレーションの結果を元に作成する。キャリブレーションでは、対象エリアを適当な間隔に区切った各点に、参照物体を設置し、ID受信装置3a、3bでID送信装置2a、2bを受信する際に取得される受信特徴量から、受信特徴量生起確率分布パターンを生成し、それぞれの参照位置と組み合わせて参照受信状況記憶部４２に記憶させる。受信特徴量生起確率分布は、例えば、対象のID送信装置のID発信回数が1000回となるような計測時間を設定し（IDの発信間隔が0.5秒の場合、計測時間を500秒間に設定する）、計測時間の間に取得される受信特徴量の値からそれぞれの値が取得される回数の分布を生成し、それぞれの回数の発信回数に対する割合を求めて確率分布とすることで生成できる。キャリブレーションで使用する参照物体は、位置を推定する対象物と完全に同一である必要はなく、材質や大きさが近い物体を用いることができる。例えば、人を位置推定の対象物とする場合であれば、ある人を参照物体としてキャリブレーションを行って取得した参照受信状況を、参照物体とした人以外の位置推定にも利用できる。

以上、本発明の第１および第２の実施例では、ID受信装置としてIDと共に電界強度が計測できるアクティブ型のRFIDを用いる場合について説明したが、IDと共に電界強度、通信品質もしくは到達時間を計測する別の無線通信機器を用いることもできる。この場合、受信特徴量として、計測できる電界強度、通信品質もしくは到達時間の値を用いることで、本発明の第１および第２の実施例と同様の処理を行うことができる。

また、本発明の第１および第２の実施例では、対象物の位置をx軸上の一次元座標として推定する場合について説明したが、キャリブレーションにおいて対象エリアを二次元や三次元に区切って参照受信パターンを取得することにより、対象物の位置を平面における二次元座標もしくは空間における三次元座標として推定することもできる。

また、本発明の第１および第２の実施例では、トンネル外の環境変動の影響がトンネル内に及ぶのを抑制するためにトンネルを電波反射体で囲った場合について説明したが、電波反射体を取り除くこともできる。

本発明によれば、無線通信システムを利用したヒトやモノの位置もしくは存在の取得や、無線通信システムを利用したヒトやモノの位置もしくは存在の取得をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。

Claims (45)

1. 対象物の存在位置を推定する位置推定システムであって、
   検知対象エリアに設置された少なくとも１以上の送信装置と、
   前記検知対象エリアに設置され、前記送信装置からの情報を受信する少なくとも１以上の受信装置と、
   前記受信装置の情報受信時における受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定する位置推定手段と
   を有することを特徴とする位置推定システム。
2. 前記位置推定手段は、受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定する際、対象物の移動範囲を考慮することを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
3. 前記位置推定手段は、送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の位置推定システム。
4. 前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする請求項３に記載の位置推定システム。
5. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の位置推定システム。
6. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の位置推定システム。
7. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の位置推定システム。
8. 前記位置推定手段は、
   対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、
   前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較し、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する手段と
   を有することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の位置推定システム。
9. 前記位置推定手段は、
   対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とが対応付けられて記憶された参照受信状況データベースと、
   前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する手段と、
   算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択手段と
   を有することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の位置推定システム。
10. 前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする請求項９に記載の位置推定システム。
11. 前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする請求項９に記載の位置推定システム。
12. 前記物体位置選択手段は、前記参照受信状況データベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかに記載の位置推定システム。
13. 前記位置推定手段は、
    対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、
    前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する手段と、
    算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択手段と
    を有することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の位置推定システム。
14. 前記物体位置選択手段は、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項１３に記載の位置推定システム。
15. 前記物体位置選択手段は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項９から請求項１１および請求項１３のいずれかに記載の位置推定システム。
16. 対象物の存在位置を推定する位置推定方法であって、少なくとも１以上の送信装置から送信される信号を少なくとも１以上の受信装置で受信した時の受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定することを特徴とする位置推定方法。
17. 対象物の移動範囲を考慮し、受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項１６に記載の位置推定方法。
18. 送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成し、この受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項１６又は請求項１７に記載の位置推定方法。
19. 前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする請求項１８に記載の位置推定方法。
20. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする請求項１８又は請求項１９に記載の位置推定方法。
21. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする請求項１８又は請求項１９に記載の位置推定方法。
22. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする請求項１８又は請求項１９に記載の位置推定方法。
23. 対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとを予め記憶しておき、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンを記憶してある参照受信パターンから検索し、この参照受信パターンに対応する存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項１６から請求項２２のいずれかに記載の位置推定方法。
24. 対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とを予め記憶しておく参照受信状況記憶方法と、
    前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する方法と、
    算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択方法と
    を有することを特徴とする請求項１６から請求項２２のいずれかに記載の位置推定方法。
25. 前記参照受信状況記憶方法は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶する方法であることを特徴とする請求項２４に記載の位置推定方法。
26. 前記参照受信状況記憶方法は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶する方法であることを特徴とする請求項２４に記載の位置推定方法。
27. 前記物体位置選択方法は、前記参照受信状況記憶方法で記憶された参照受信状況から、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする請求項２４から請求項２６のいずれかに記載の位置推定方法。
28. 対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとを予め記憶しておく参照受信パターン記憶方法と、
    前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する方法と、
    算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択方法と
    を有することを特徴とする請求項１６から請求項２３のいずれかに記載の位置推定方法。
29. 前記物体位置選択方法は、前記参照受信パターン記憶方法で記憶された参照受信状況から、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする請求項２８に記載の位置推定方法。
30. 前記物体位置選択方法は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定する方法であることを特徴とする請求項２４から請求項２６および請求項２８のいずれかに記載の位置推定方法。
31. 対象物の存在位置を推定する位置推定のプログラムであって、前記プログラムは、少なくとも１以上の送信装置から送信される信号を少なくとも１以上の受信装置で受信した時の受信パターンに基づいて、対象物の存在位置を推定する位置推定処理を、情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
32. 前記位置推定処理は、対象物の移動範囲を考慮し、対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする請求項３１に記載のプログラム。
33. 前記位置推定処理は、送信装置と受信装置との組み合わせのうち少なくとも１以上の組み合わせから得られる受信特徴量から成る受信パターンを生成し、この受信パターンに基づいて対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする請求項３１又は請求項３２に記載のプログラム。
34. 前記送信装置から送信される情報が送信装置を識別する識別情報であり、前記受信装置は、受信した識別情報により送信装置毎に受信特徴量を検出することを特徴とする請求項３３に記載のプログラム。
35. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の受信強度であることを特徴とする請求項３３又は請求項３４に記載のプログラム。
36. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される情報の通信品質であることを特徴とする請求項３３又は請求項３４に記載のプログラム。
37. 前記受信特徴量が、受信装置で受信される無線電波もしくは情報の到達時間であることを特徴とする請求項３３又は請求項３４に記載のプログラム。
38. 前記位置推定処理は、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースから、前記受信パターンに最も近似する参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定する処理であることを特徴とする請求項３１から請求項３７のいずれかに記載のプログラム。
39. 前記位置推定処理は、
    対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信状況とが対応付けられて記憶された参照受信状況データベースから、前記受信パターンと前記受信状況から受信パターン生起確率を算出する処理と、
    算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置推定処理と
    を有することを特徴とする請求項３１から請求項３７のいずれかに記載のプログラム。
40. 前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信確率パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする請求項３９に記載のプログラム。
41. 前記参照受信状況データベースは、対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における受信特徴量生起確率分布パターンとを対応付けて記憶することを特徴とする請求項３９に記載のプログラム。
42. 前記物体位置選択処理は、前期参照受信状況データベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる受信状況に対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項３９から請求項４１のいずれかに記載のプログラム。
43. 前記位置推定処理は、
    対象物の存在位置と、この存在位置に対象物が存在する場合における参照受信パターンとが対応付けられて記憶された参照受信パターンデータベースと、
    前記受信パターンと前記参照受信パターンとを比較して得られた受信パターン間距離から受信パターン生起確率を算出する処理と、
    算出された受信パターン生起確率から対象物の存在位置を推定する物体位置選択処理と
    を有することを特徴とする請求項３１から請求項３８のいずれかに記載のプログラム。
44. 前記物体位置選択処理は、前記参照受信パターンデータベースから、前記受信パターン生起確率が最も大きくなる参照受信パターンに対応する存在位置を検索し、この存在位置から対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項４３に記載のプログラム。
45. 前記物体位置選択処理は、前記受信パターン生起確率から、確率推論を用いたフィルタリングによって対象物の存在位置を推定することを特徴とする請求項３９から請求項４１および請求項４３のいずれかに記載のプログラム。

Images