WO2019026541A1 - センサ管理装置、位置推定システム、位置推定方法及び位置推定プログラム - Google Patents

センサ管理装置、位置推定システム、位置推定方法及び位置推定プログラム Download PDF

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WO2019026541A1
WO2019026541A1 PCT/JP2018/025661 JP2018025661W WO2019026541A1 WO 2019026541 A1 WO2019026541 A1 WO 2019026541A1 JP 2018025661 W JP2018025661 W JP 2018025661W WO 2019026541 A1 WO2019026541 A1 WO 2019026541A1
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WO
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sensor
sensing data
existing
existing sensor
sensing
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/025661
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English (en)
French (fr)
Inventor
相烈 李
哲二 大和
Original Assignee
オムロン株式会社
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.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves

Definitions

  • the present invention relates to a technique for estimating a position where an existing sensor for sensing an observation characteristic of an observation target such as an environment is disposed.
  • BACKGROUND There are environmental sensors that sense environments such as temperature, humidity, noise, atmospheric pressure, and illuminance.
  • environments such as temperature, humidity, noise, atmospheric pressure, and illuminance.
  • facilities such as residences and commercial buildings, a plurality of environmental sensors are placed at different places in the facility, and environmental data in the facilities are monitored using environmental data sensed by these environmental sensors. ing. In this system, it is necessary to manage the arrangement position of each environment sensor (the existing position of the environment sensor in the facility).
  • a satellite positioning system such as GPS (Global Positioning System) is known as a technology for positioning the current position.
  • Patent Document 1 discloses a positioning device using radio wave reception intensity from a Wi-Fi access point or a Bluetooth transmitter of near field communication. This patent document 1 proposes a positioning device that generates a learning model for positioning in advance by using a proximity transmitter together with Wi-Fi and Bluetooth, and thereafter performs positioning using this learning model. ing.
  • an environment sensor without a positioning function may be used to construct a system for monitoring the above-mentioned environment in a facility. Therefore, there is a demand for a technique for estimating and acquiring the position of an environmental sensor disposed in a facility.
  • An object of the present invention is to provide a technology capable of estimating the position where the environmental sensor is disposed with a simple configuration even if the environmental sensor does not have a positioning function.
  • an existing sensor acquisition unit for acquiring sensing data obtained by sensing an observation characteristic of an observation target by an existing sensor and a sensing data in which a movement sensor carried by a user senses an observation characteristic of the observation target Based on the position of the user acquired by the position sensor acquiring unit, the position data acquiring unit acquiring the position data indicating the position of the user carrying the movement sensor, and the position data acquiring unit; Position estimation for estimating the position where the existing sensor is arranged by comparing sensing data of the existing sensor acquired by the sensor acquisition unit with sensing data of the movement sensor acquired by the movement sensor acquisition unit It has a department.
  • sensing data in which the existing sensor senses the observation characteristic of the observation target is compared with sensing data in which the movement sensor senses the observation characteristic of the observation target.
  • the sensing data of the existing sensor and the sensing data of the movement sensor are similar. That is, when the sensing data of the movement sensor is similar to the sensing data of the existing sensor to some extent, the movement sensor is located around the existing sensor.
  • the position data acquisition unit acquires the position of the user carrying the movement sensor. Therefore, based on the position of the user carrying the movement sensor, the position of the existing sensor can be estimated by comparing the sensing data of the existing sensor with the sensing data of the movement sensor.
  • the position where the existing sensor is disposed can be estimated with a simple configuration.
  • the existing sensor acquisition unit may be provided with a sensing data database that acquires sensing data from a plurality of existing sensors at different locations, and stores the acquired sensing data in association with the existing sensors.
  • sensing data stored in the sensing data database can be extracted for each existing sensor.
  • the position estimation unit is based on the similarity between the sensing data of the existing sensor acquired by the existing sensor acquisition unit and the sensing data of the movement sensor acquired by the movement sensor acquisition unit. It may be configured to estimate whether it is the position of the user acquired by the data acquisition unit.
  • the position estimation unit may be configured to generate a space model indicating the arrangement of the existing sensor in the space based on the position at which the existing sensor is arranged estimated for the existing sensor. In this configuration, for example, by displaying the generated space model on the display unit, it is possible to easily check the arrangement position of the existing sensor in the space.
  • observation characteristics may include, for example, at least one of temperature, humidity, noise, atmospheric pressure, acceleration, and illuminance.
  • an environmental sensor not provided with a positioning function can estimate the position where the environmental sensor is disposed.
  • FIG. 6 is a view for explaining the arrangement position and the movement condition of the movement sensor
  • FIG. 7 (C) is a view showing the transition of sensing data according to the movement of the movement sensor.
  • FIG. 6A shows an example of the form of the virtual space model DB
  • FIG. 6A is a view of a form in which detection information and attribute information are stored in a table form for each sensor
  • FIG. It is a figure of the three-dimensional map form which shows field AR three-dimensionally and displays each sensor in the corresponding position in space.
  • FIG. 1 is a schematic view of a sensing data distribution system as an example to which a position estimation system according to an embodiment of the present invention is applied.
  • the sensing data distribution system 1 is a system for distributing sensing data obtained on the provider side to the user side.
  • the provider side includes an existing sensor 10 which is a sensing device, a movement sensor 20, and a sensor management device 30.
  • the use side includes an application system 50 (for example, a personal computer).
  • the provider side and the user side are connected to be able to perform data communication via a sensor network server 40 provided on a network 60 such as the Internet.
  • the sensor network server 40 constitutes a sensing data distribution market which is a market place, that is, SDTM (Sensing Data Trading Market).
  • the plurality of existing sensors 10 are disposed, for example, at a plurality of preset locations in the room where the user Pa is located.
  • the location where the existing sensor 10 is disposed is, for example, a living room on the first floor, a kitchen, a lavatory and a sleeping area, and a stair-lifting part or a window on a second floor room. That is, in this example, a plurality of existing sensors 10 are disposed at different places.
  • the existing sensor 10 may be placed on a fixed object indoors or placed via a fixture, or may be placed on a movable body that is moved depending on, for example, time or season, or depending on use.
  • the existing sensor 10 is a sensor that continuously or periodically senses the observation characteristic of the observation target.
  • the observation object said here is the abstraction of the phenomenon of the real world.
  • an observation characteristic is a characteristic of the observation object sensed by a sensor.
  • the observation target is the residence of the user Pa.
  • the observation characteristics are environments such as temperature, humidity, atmospheric pressure, noise, acceleration, and illuminance. That is, in this example, the existing sensor 10 is a sensor that senses the environment, with the surroundings of the position disposed in the residence of the user Pa as an observation target.
  • the existing sensor 10 is a sensor that senses one or more types of observation characteristics (temperature, humidity, atmospheric pressure, noise, acceleration, illuminance, etc.).
  • the existing sensor 10 configured to sense a plurality of types of environments may have, for example, a configuration in which a plurality of sensing devices are incorporated in a single housing.
  • a plurality of existing sensors 10 having different types of environments to be sensed may be collected and arranged in the same place.
  • the existing sensor 10 transmits sensing data in which the environment has been sensed to the sensor management device 30. Identification information is set to the existing sensor 10.
  • the existing sensor 10 associates (links) sensing data, sensing time information, and identification information, and transmits it to the sensor management device 30.
  • the existing sensor 10 is not limited to the sensing device that senses the environment, but may include at least a sensing device that senses the observation characteristic of another observation target according to the application or the like.
  • the movement sensor 20 is, for example, carried by the user Pa. Similar to the existing sensor 10, the movement sensor 20 is a sensor that senses one or more types of observation characteristics (temperature, humidity, atmospheric pressure, noise, acceleration, illuminance, and the like). Also, in this example, the movement sensor 20 has a configuration for measuring the current position. The movement sensor 20 performs sensing processing of the environment, positioning processing of the current position, and communication processing with the sensor management apparatus 30. Identification information is set in the movement sensor 20. The movement sensor 20 associates the sensing data obtained by sensing the observation characteristic with the position data indicating the measured current position. Specifically, the movement sensor 20 associates the sensing data with the position data based on the sensing time of the sensing data and the positioning time of the position data. The movement sensor 20 associates (links) sensing data, position data, sensing time information (or positioning time information), and identification information, and transmits the sensor management device 30.
  • the movement sensor 20 associates (links) sensing data, position data, sensing time information (or positioning time
  • the sensor management apparatus 30 receives the transmission data from the existing sensor 10 and the movement sensor 20, creates a catalog for matching the transaction object, and transmits the sensing data selected as the transaction object to the application system 50. , And a process of estimating the arrangement position of the existing sensor 10.
  • the sensing data to be traded is sensing data sensed by the existing sensor 10, and may include sensing data sensed by the movement sensor 20 as necessary.
  • a catalog refers to an information aggregate presenting sensing data to be traded and corresponding various attribute information (for example, sensor identification information, sensor position, sensing time) created according to a predetermined format.
  • the sensor network server 40 receives the catalog from the sensor management device 30 and registers it. The user can browse the catalog using the application system 50.
  • the sensor network server 40 selects sensing data to be traded desired by the user based on the matching result according to the usage request from the user.
  • the user side acquires from the sensor management device 30 via the network 60 the sensing data and the attribute information to be traded, which are selected by the matching in principle. As a result, the user can use the requested sensing data smoothly.
  • the sensor management device 30 may be a personal computer, a mobile terminal such as a smartphone or a tablet, or any other information processing device.
  • the sensing data of the existing sensor 10 can be highly reliable (have commercial value) by being associated with position data indicating the sensing position, and can be suitably distributed between the provider side and the user side Become.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an embodiment of a position estimation system.
  • the position estimation system includes an existing sensor 10, a movement sensor 20, and a sensor management device 30.
  • the existing sensor 10 includes a sensing data collection unit 11 and a transmission unit 12.
  • the sensing data collection unit 11 includes one or more sensing devices.
  • the sensing data collection unit 11 also includes a memory for temporarily storing sensing data sensed by the sensing device.
  • the transmission unit 12 transmits the sensing data stored in the memory of the sensing data collection unit 11 to the sensor management device 30.
  • the transmission unit 12 is connected to the sensor management device 30 by wire or wirelessly.
  • the existing sensor 10 stores identification information in the memory of the sensing data collection unit 11. Further, although not shown, the existing sensor 10 is provided with a timer that counts the current date and time. In this example, the existing sensor 10 is configured such that the sensing data collection unit 11 associates the sensing data with the sensing time information and stores it in the memory. Further, the existing sensor 10 is configured such that the transmission unit 12 transmits the sensing data, the sensing time information, and the identification information in association with each other to the sensor management device 30.
  • the movement sensor 20 includes a sensing data collection unit 21, a sensor position information collection unit 22, and a transmission unit 23.
  • the sensing data collection unit 21 and the sensor position information collection unit 22 may be configured integrally or separately.
  • the sensing data collection unit 21 includes one or more sensing devices.
  • the sensing data collection unit 21 also includes a memory for temporarily storing sensing data sensed by the sensing device.
  • the sensor position information collecting unit 22 includes a positioning device for measuring the current position.
  • the sensor position information collecting unit 22 also includes a memory for temporarily storing position data measured by the positioning device.
  • the sensor position information collecting unit 22 may employ various positioning devices.
  • the position is detected by detecting the magnetism using an inertial positioning device using a three-axis acceleration sensor capable of measuring the movement in each axial direction, or a magnetic compass, and collating it with the magnetic print data on the floor surface collected in advance
  • a positioning device that determines The magnetostriction data is geomagnetic data distorted by an iron material contained in a building material, furniture or the like.
  • position data is acquired by tapping a position corresponding to the current position on a terminal having a display unit capable of displaying a map image as the sensor position information collecting unit 22, for example, a screen of a smartphone or a tablet terminal.
  • a positioning system such as GPS
  • a plurality of transmitters for transmitting position data using a radio wave signal similar to this GPS may be arranged indoors, and the position data may be seamlessly performed indoors and out.
  • It may be an indoor positioning technology (Indoor Messaging System) that can receive (three-dimensional positioning information including hierarchy).
  • an apparatus configured to specify the position from the captured image and the reference image collected in advance may be employed.
  • the transmission unit 23 associates the sensing data stored in the memory of the sensing data collection unit 21 with the position data stored in the memory of the sensor position information collection unit 22, and performs sensing data, position data, sensing Time information (or positioning time information) and identification information are linked and transmitted to the sensor management device 30.
  • the transmission unit 23 is connected to the sensor management device 30 by wire or wirelessly.
  • the movement sensor 20 stores identification information in at least one of the memory unit of the sensing data collection unit 11 or the memory unit of the sensor position information collection unit 22. Also, although not shown, the movement sensor 20 is provided with a timer that counts the current date and time.
  • the movement sensor 20 may not have the above-described sensor position information collecting unit 22.
  • the user Pa carries the mobile sensor 25 and a mobile terminal 25 such as a smartphone having a positioning function (a configuration corresponding to the sensor position information collecting unit 22).
  • the transmission unit 23 transmits the sensing data, the sensing time information, and the identification information in association with each other to the mobile terminal 25.
  • the mobile terminal 25 associates the sensing data with the position data, associates the sensing data, the position data, the sensing time information (or the positioning time information), and the identification information, and transmits them to the sensor management device 30.
  • the mobile terminal 25 associates the position data, the positioning time information, and the identification information and transmits them to the movement sensor 20, and the movement sensor 20 associates the sensing data with the position data, and the sensing data, the position data,
  • the configuration may be such that sensing time information (or positioning time information) and identification information are linked and transmitted to the sensor management device 30.
  • the sensor management apparatus 30 includes a sensing data DB (database) 31, an existing sensor reception unit 32, a movement sensor reception unit 33, a map information input unit 34, a virtual space model generation unit 35, a virtual space model DB 36, and a position information extraction unit 37. Is equipped. Moreover, the sensor management apparatus 30 is equipped with distribution sensing data DB38 in this embodiment.
  • the sensing data DB 31 is a storage unit that accumulates and stores the sensing data sensed by the existing sensor 10.
  • the sensing time information and the identification information are associated with the sensing data stored in the sensing data DB 31.
  • the existing sensor 10 transmits sensing data, sensing time information, and identification information in association with each other to the sensor management device 30.
  • the existing sensor reception unit 32 receives sensing data transmitted from the existing sensor 10 (the sensing data is associated with sensing time information and identification information).
  • the sensing data of the existing sensor 10 received by the existing sensor reception unit 32 is stored in the sensing data DB 31.
  • the existing sensor reception unit 32 corresponds to the existing sensor acquisition unit in the present invention.
  • the movement sensor reception unit 33 receives sensing data transmitted from the movement sensor 20 (position data, sensing time information, and identification information are linked to the sensing data).
  • the movement sensor reception unit 33 includes a movement sensor acquisition unit and a position data acquisition unit according to the present invention.
  • the map information input unit 34 receives map information stored in the map information DB 300.
  • the map information DB 300 is a storage unit for storing, as map information, electronic data such as a space in which the existing sensor 10 is arranged, for example, a facility operation completion document which describes the structure of a building. Further, in a mode in which the sensor position information collecting unit 22 of the movement sensor 20 uses a magnetic compass for position sensing, the above-described magnetic pattern data is stored as map information in the map information DB 300.
  • the sensor management apparatus 30 is configured by a computer or the like and has at least one hardware processor, and the virtual space model generation unit 35 performs the following processing by the processing program stored in the storage unit (not shown). Run.
  • the virtual space model generation unit 35 executes a process of estimating the arrangement position of the existing sensor 10.
  • the virtual space model generation unit 35 constructs a virtual space model of a building by using map information, and executes processing of correlating position data of the existing sensor 10 whose position has been estimated with the constructed virtual space model. Do.
  • the virtual space model generation unit 35 corresponds to the position estimation unit in the present invention.
  • the virtual space model generation unit 35 performs the process of estimating the arrangement position of the existing sensor 10 as follows.
  • the virtual space model generation unit 35 compares the sensing data of the movement sensor 20 received by the movement sensor reception unit 33 with the sensing data of the existing sensor 10 received by the existing sensor reception unit 32 to estimate the position of the existing sensor 10 .
  • the virtual space model generation unit 35 extracts sensing data of the existing sensor 10 whose sensing time is substantially the same as sensing data of the movement sensor 20 as a comparison target.
  • the virtual space model generation unit 35 performs extraction of sensing data to be compared for each existing sensor 10.
  • the virtual space model generation unit 35 compares the sensing data of the movement sensor 20 with the sensing data of each of the existing sensors 10 extracted, and acquires the similarity.
  • the virtual space model generation unit 35 determines that the position of the existing sensor 10 at which the similarity of the sensing data is maximum is the position of the movement sensor 20 when the sensing data of the movement sensor 20 used for the comparison this time is sensed. presume.
  • FIG. 4A shows, for example, atmospheric pressure, temperature, and noise sensing data sensed in the time direction (in the figure, the horizontal axis) for three existing sensors 10 disposed at different locations indoors. It shows.
  • the existing sensor 10A is disposed at an appropriate place on the first floor.
  • the existing sensor 10 ⁇ / b> B is disposed in the vicinity immediately after rising to the second floor.
  • the existing sensor 10C is arranged at the second floor window.
  • the existing sensors 10B and 10C are on the second floor, and the atmospheric pressure is relatively lower than the existing sensor 10A on the first floor.
  • the noise of the existing sensor 10B is relatively higher than that of the existing sensors 10A and 10C.
  • the temperature of the existing sensor 10C is relatively higher than that of the existing sensors 10A and 10B because it is bright at the window edge. As described above, there is a difference between the sensing data of the existing sensors 10 according to the difference in the arrangement position and the environmental condition.
  • the case where user Pa climbs from the 1st floor to the 2nd floor, and moves to a window is assumed. While on the first floor, the sensing data of the movement sensor 20 is most similar to the sensing data of the existing sensor 10A, and in the state where the user Pa rises to the second floor, the sensing data of the movement sensor 20 is most similar to the sensing data of the existing sensor 10B. Is most similar to the sensing data of the existing sensor 10C in the state in which it moves by the window.
  • the virtual space model generation unit 35 calculates, for each existing sensor 10, the degree of similarity of sensing data between the existing sensor 10 and the movement sensor 20.
  • observation vectors are generated for each of the existing sensors 10 and the movement sensor 20.
  • This observation vector is an n-dimensional vector having the type of observation characteristic common to the existing sensor 10 and the movement sensor 20 as an element.
  • the element value of each element of the observation vector is the corresponding type of sensing data in the corresponding existing sensor 10 or movement sensor 20.
  • the virtual space model generation unit 35 calculates the Euclidean distance or cosine distance of the observation vector between the existing sensor 10 and the movement sensor 20 as the similarity of the sensing data.
  • the virtual space model generation unit 35 may use a predetermined weight value for each type of observation characteristic in calculating the degree of similarity of sensing data.
  • the weight value is, for example, a value set based on the relationship between the amount of change in the sensing data and the amount of change in the observation position for the type of the corresponding observation characteristic.
  • the weight value is set to a larger value as the type of the observation characteristic in which the change amount of the sensing data is larger when the observation position changes by a unit amount.
  • the weight value may be determined by statistically processing a large amount of sensing data collected at different observation points for each type of observation characteristic.
  • the virtual space model generation unit 35 determines that the position of the existing sensor 10 at which the similarity of the sensing data is maximum is the position of the movement sensor 20 when the sensing data of the movement sensor 20 used for the comparison this time is sensed. presume.
  • the similarity between sensing data may be, for example, the reciprocal of the distance between the sensing data.
  • the process of calculating the degree of similarity can be efficiently performed. Further, although the number of types of observation characteristics (environments) sensed by the existing sensor 10 and the movement sensor 20 may be one, the more the similarity can be calculated with higher accuracy. That is, the position of the existing sensor 10 can be accurately estimated.
  • the virtual space model generation unit 35 sequentially estimates the arrangement position of each of the existing sensors 10 by performing the processing for estimating the position of the existing sensors 10 described above each time the sensing data of the movement sensor 20 is collected. To go. In addition, the virtual space model generation unit 35 calculates the similarity between sensing data for sensing data having substantially the same sensing time.
  • the virtual space model generation unit 35 may be configured to estimate the arrangement position of the existing sensor 10 with respect to all the existing sensors 10. By doing this, the existing sensor 10 can collect and store sensing data sensed at different positions in the time axis direction. Moreover, it can be determined whether the arrangement position of the existing sensor 10 has changed.
  • the virtual space model generation unit 35 is configured to estimate the position of the existing sensor 10 as the position of the movement sensor 20 based on the degree of similarity of sensing data, but correlation or interpolation processing is appropriately applied. Then, the position of the existing sensor 10 may be estimated based on the position of the movement sensor 20.
  • the virtual space model generation unit 35 constructs a virtual space model of a building using map information, and executes a process of correlating the position of the estimated existing sensor 10 with the constructed virtual space model.
  • the virtual space model generation unit 35 constructs a virtual space model of a building by using map information, and performs replacement processing of virtual space coordinates and sensing data of a position acquired by the movement sensor 20. Then, information (identification information, sensing data, position data) of the existing sensor 10 is assigned to the virtual space model constructed.
  • the virtual space model DB 36 stores information related to the virtual space model generated by the virtual space model generation unit 35.
  • virtual space model DB36 has a database of a form shown in Drawing 6 (A) (B).
  • FIG. 6 (A) shows a format in which detection information and attribute information are stored in a table format for each sensor
  • FIG. 6 (B) shows a target area AR in three dimensions and correspondence of each sensor in space It is a three-dimensional map format displayed at a position.
  • the Ahi region with high concentration indicates the region where the detected temperature is high
  • the ALo region with low concentration indicates the region where the detected temperature is low.
  • the positional information extraction unit 37 reads the positional data of the corresponding existing sensor 10 from the virtual space model DB 36.
  • the position information extraction unit 37 associates (links) the sensing data of the existing sensor 10 read from the sensing data DB 31 with the position data read from the virtual space model DB 36, and outputs it to the distribution sensing data DB 38, Store.
  • the distribution sensing data DB 38 stores distribution sensing data of each existing sensor 10 to be distributed.
  • FIG. 5 is a flowchart for estimating the position of the existing sensor 10 that the sensor management device 30 executes.
  • the position of the existing sensor 10 is estimated as the position of the movement sensor 20.
  • the sensor management device 30 stores the received sensing data in the sensing data DB 31 (step S3).
  • the existing sensor 10 transmits the sensing data, sensing time information, and identification information in association with each other to the sensor management apparatus 30.
  • the sensor management device 30 associates the sensing data, the sensing time information, and the identification information, and stores them in the sensing data DB 31.
  • the virtual space model generation unit 35 corresponds to the sensing data from the movement sensor 20 received this time.
  • the sensing data is extracted from the sensing data DB 31 (step S7).
  • Position data, sensing time information (or positioning time information), and identification information are linked to the sensing data of the mobile sensor 20 received in step S5.
  • the virtual space model generation unit 35 extracts sensing data for each existing sensor 10.
  • the virtual space model generation unit 35 generates sensing data of the sensing time closest to the sensing time of the sensing data of the mobile sensor 20 received in step S5 among the sensing data sensed by the existing sensor 10. Extract.
  • the virtual space model generation unit 35 calculates, for each of the sensing data of the existing sensor 10 extracted in step S7, the similarity to the sensing data of the movement sensor 20 received in step S5 (step S9).
  • the virtual space model generation unit 35 calculates the similarity of sensing data for all the existing sensors 10, the position of the existing sensor 10 that has sensed the sensing data with the highest similarity is received in step S5 of the movement sensor 20 It is estimated that it is a position which position data stringed to sensing data shows (Step S13).
  • sensing data of the existing sensor 10 used for calculation of similarity it is preferable to use sensing data sensed at the same time as the sensing time of the sensing data of the movement sensor 20 or the nearest time as described above.
  • an average of a plurality of sensing data sensed by the existing sensor 10 during a predetermined time centering on the sensing time of sensing data of the movement sensor 20 is It may be the sensing data of the existing sensor 10 used to calculate the similarity.
  • the similarity does not reach the preset threshold value, it may be determined that the movement sensor 20 is not approaching the arrangement position of the existing sensor 10 and the like, and may be deferred next time.
  • the virtual space model generation unit 35 stores the position data of the existing sensor 10 whose position has been estimated in step S13 in the virtual space model DB 36 (step S15). In step S15, the virtual space model generation unit 35 stores the sensing data of the existing sensor 10 whose current position has been estimated in association with the position data in the virtual space model DB 36.
  • the sensor management device 30 stores the sensing data of the existing sensor 10 stored in the sensing data DB 31 in the distribution sensing data DB 38 (step S17).
  • the position data of the existing sensor 10 read from the virtual space model DB 36 is associated with the sensing data of the existing sensor 10 read from the sensing data DB 31 by the position information extraction unit 37 and stored in the sensing data DB 38 for distribution
  • a weighting value predetermined for the type of observation characteristics may be used. Specifically, the degree of similarity is calculated for each type of observation characteristic, and the degree of similarity is corrected with a weighting value corresponding to the type. Then, the similarity of sensing data between the movement sensor 20 and the existing sensor 10 is calculated as the sum of the similarity corrected for each type of observation characteristic.
  • the space in which the existing sensor 10 is disposed is a store, an apartment house, a small-to-medium scale building, a dwelling unit It may be a common department, a shopping center or the like.
  • the movement sensor 20 may be provided with a sensing device for sensing physical information (blood pressure value, pulse rate, etc.) so as to include health information of the user.
  • the space in which the existing sensor 10 is disposed is not necessarily limited to indoor depending on the purpose of data collection and the like.
  • the sensor management apparatus 30 does not need to be equipped with the structure for trading sensing data by SDTM. Moreover, the sensor management apparatus 30 does not need to be equipped with the structure for constructing
  • the mobile terminal 25 shown in FIG. 3 may have the configuration of the sensor management apparatus 30 in the above-described example, and may be configured to perform processing for estimating the arrangement position of the existing sensor 10 described above. Furthermore, the mobile terminal 25 may have the configurations of the movement sensor 20 and the sensor management device 30 in the above-described example.
  • the present invention is not limited to the above embodiment as it is, and at the implementation stage, the constituent elements can be modified and embodied without departing from the scope of the invention.
  • various inventions can be formed by appropriate combinations of a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components in different embodiments may be combined as appropriate.
  • the hardware processor is Acquired sensing data in which the existing sensor senses the observation characteristics of the observation target,
  • the movement sensor carried by the user acquires sensing data obtained by sensing the observation characteristics of the observation target, Acquiring position data indicating a position of a user carrying the movement sensor;
  • the sensor management apparatus which estimates the position where the said existing sensor is arrange
  • (Supplementary Note 2) Using at least one hardware processor Acquired sensing data in which the existing sensor senses the observation characteristics of the observation target, The movement sensor carried by the user acquires sensing data obtained by sensing the observation characteristics of the observation target, Acquiring position data indicating a position of a user carrying the movement sensor; The position information acquisition method which estimates the position where the said existing sensor is arrange

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Abstract

センサ管理装置（３０）は、既設センサ（１０）が観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得するとともに、ユーザに携行される移動センサ（２０）が観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得する。また、センサ管理装置（３０）は、移動センサ（２０）を携行しているユーザの位置を示す位置データを取得する。センサ管理装置（３０）は、取得したユーザの位置を基準にし、取得した既設センサ（１０）のセンシングデータと、取得した移動センサ（２０）のセンシングデータとを比較することによって、既設センサ（１０）が配置されている位置を推定する。

Description

センサ管理装置、位置推定システム、位置推定方法及び位置推定プログラム
　この発明は、環境等の観測対象の観測特性をセンシングする既設センサが配置されている位置を推定する技術に関する。
　従来、温度、湿度、騒音、大気圧、照度等の環境をセンシングする環境センサがある。また、住居、商業ビル等の施設において、複数の環境センサを施設内の異なる箇所に配置し、これらの環境センサによってセンシングされた環境データを用いて、施設内の環境をモニタリングすることが行われている。このシステムでは、各環境センサの配置位置（施設内における環境センサの既設位置）を管理しておく必要がある。
　上記のシステムでは、環境をモニタリングする施設の大きさにもよるが、多数の環境センサを配置することになる。現在位置を測位する技術として、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の衛星測位システムが知られている。
　また、特許文献１には、屋内における携帯端末の位置を測定する技術として、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントや近距離無線通信のブルーツース発信器からの電波受信強度を利用した測位装置が示されている。この特許文献１は、Ｗｉ－Ｆｉ、ブルーツースに加えて近接型発信器を併用して事前に測位のための学習モデルを生成し、以後この学習モデルを利用して測位を行う測位装置を提案している。
特開２０１６－１７０００５号公報
　しかしながら、測位機能を備えていない環境センサを用いて、上述した施設内の環境をモニタリングするシステムを構築することがある。このため、施設内に配置した環境センサの位置を推定し、取得する技術が要望されている。
　この発明は、測位機能を備えていない環境センサであっても、その環境センサが配置されている位置を簡易な構成で推定できる技術を提供することにある。
　本発明に係るセンサ管理装置は、既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得する既設センサ取得部と、ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得する移動センサ取得部と、前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得する位置データ取得部と、前記位置データ取得部によって取得されたユーザの位置を基準にし、前記既設センサ取得部が取得した前記既設センサのセンシングデータと、前記移動センサ取得部が取得した前記移動センサのセンシングデータと、を比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定する位置推定部と、を備えている。
　この構成によれば、既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータと、移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータと、を比較する。移動センサを携行しているユーザが、既設センサが配置されている位置に近づくと、既設センサのセンシングデータと、移動センサのセンシングデータとが類似する。すなわち、移動センサのセンシングデータが、既設センサのセンシングデータとある程度類似したとき、当該移動センサが既設センサの周辺に位置している。また、位置データ取得部が、移動センサを携行しているユーザの位置を取得する。このため、移動センサを携行しているユーザの位置を基準にし、既設センサのセンシングデータと、移動センサのセンシングデータとを比較することによって、既設センサの位置を推定することができる。
　したがって、既設センサが測位機能を備えていない構成であっても、当該既設センサが配置されている位置を簡易な構成で推定できる。
　また、既設センサ取得部が、配置された箇所が異なる複数の既設センサからセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータを、既設センサに対応して格納するセンシングデータデータベースを備えてもよい。この構成では、センシングデータデータベースに記憶されているセンシングデータを、既設センサ毎に抽出できる。
　また、位置推定部を、既設センサ取得部が取得した既設センサのセンシングデータと、移動センサ取得部が取得した移動センサのセンシングデータとの類似度によって、既設センサが配置されている位置が、位置データ取得部によって取得されたユーザの位置であるかどうかを推定する、構成にしてもよい。
　また、位置推定部は、既設センサについて推定した、当該既設センサが配置されている位置に基づき、空間における既設センサの配置を示す空間モデルを生成する、構成にしてもよい。この構成では、例えば、生成された空間モデルを、表示部に表示させることによって、空間における既設センサの配置位置の確認が簡単に行える。
　また、観測特性は、例えば温度、湿度、騒音、大気圧、加速度及び照度のうちの少なくとも１つの種類を含むようにすればよい。
　本発明によれば、測位機能を備えていない環境センサであっても、その環境センサが配置されている位置の推定が行える。
センシングデータ流通システムの概略図である。 位置推定システムの機能構成図である。 ユーザの移動の状態を示す図である。 既設センサのセンシングデータと移動センサのセンシングデータとの類似度を説明する図で、（Ａ）は既設センサ１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃでの各センシングデータの一例を示す図、（Ｂ）は既設センサの配置位置と移動センサの移動状況を説明する図、（Ｃ）は移動センサの移動に伴うセンシングデータの変移を示す図である。 センサ管理装置によって実行される既設センサの位置を推定するフローチャートである。 仮想空間モデルＤＢの形態の例を示す図で、図６（Ａ）は、センサ毎に、検出情報、属性情報をテーブル形式で保管する形式の図であり、図６（Ｂ）は、対象の領域ＡＲを３次元で示し、各センサを空間内の対応位置に表示する３次元マップ形式の図である。
　図１は、本発明の実施形態にかかる位置推定システムが適用される一例としてのセンシングデータ流通システムの概略図である。センシングデータ流通システム１は、提供側で得たセンシングデータを、利用側に流通させるシステムである。提供側は、センシングデバイスである既設センサ１０、移動センサ２０及びセンサ管理装置３０を備えている。利用側は、アプリケーションシステム５０（例えばパーソナルコンピュータ）を備えている。また、提供側と利用側とは、図１に示す実施形態では、インターネット等のネットワーク６０上に設けられたセンサネットワークサーバ４０を介してデータ通信可能に接続されている。なお、センサネットワークサーバ４０は、マーケットプレースであるセンシングデータ流通市場、すなわちＳＤＴＭ（Sensing Data Trading Market）を構成している。
　複数の既設センサ１０が、例えばユーザＰａの住居となる屋内の予め設定された複数の箇所に配置されている。既設センサ１０が配置されている箇所は、例えば、１階の居間、台所、洗面所及び寝間、また階段昇降箇所や２階の部屋の窓際等である。すなわち、この例では、複数の既設センサ１０が、異なる箇所に配置されている。既設センサ１０は、屋内における固定物に載置又は取付具を介して配置される他、例えば時期や季節により、また適宜に乃至は使用時に移動されるような可動体に配置してもよい。
　既設センサ１０は、観測対象の観測特性を連続的、あるいは周期的にセンシングするセンサである。ここで言う観測対象とは、実世界の現象の抽象である。また、観測特性とは、センサでセンシングする観測対象の特性である。この例では、観測対象は、ユーザＰａの住居である。また、観測特性は、温度、湿度、大気圧、騒音、加速度、照度等の環境である。すなわち、この例では、既設センサ１０は、ユーザＰａの住居において配置された位置周辺を観測対象とし、環境をセンシングするセンサである。既設センサ１０は、１つ以上の種類の観測特性（温度、湿度、大気圧、騒音、加速度、照度等）をセンシングするセンサである。複数種類の環境をセンシングする構成の既設センサ１０は、例えば、複数のセンシングデバイスを単一の筐体に内蔵した構成であってもよい。なお、センシングする環境の種類（観測特性の種類）が異なる複数の既設センサ１０を、同じ箇所に集めて配置してもよい。
　既設センサ１０は、環境をセンシングしたセンシングデータをセンサ管理装置３０に送信する。既設センサ１０には、識別情報が設定されている。既設センサ１０は、センシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けて（紐付けて）センサ管理装置３０に送信する。なお、既設センサ１０は、環境をセンシングするセンシングデバイスに限らず、用途等に応じて他の観測対象の観測特性をセンシングするセンシングデバイスを少なくとも一部に含んでもよい。
　移動センサ２０は、例えばユーザＰａが携行するものである。移動センサ２０は、既設センサ１０と同様に、１つ以上の種類の観測特性（温度、湿度、大気圧、騒音、加速度、照度等）をセンシングするセンサである。また、この例では、移動センサ２０は、現在位置を測位するための構成を備えている。移動センサ２０は、環境のセンシング処理、現在位置の測位処理、及びセンサ管理装置３０との通信処理を行うものである。移動センサ２０には、識別情報が設定されている。移動センサ２０は、観測特性をセンシングしたセンシングデータと、測位した現在位置を示す位置データとを対応づける。具体的には、移動センサ２０は、センシングデータのセンシング時刻と、位置データの測位時刻とに基づいて、センシングデータと位置データとを対応づける。移動センサ２０は、センシングデータ、位置データ、センシング時刻情報（または、測位時刻情報）、および識別情報を対応付けて（紐付けて）センサ管理装置３０に送信する。
　センサ管理装置３０は、既設センサ１０及び移動センサ２０からの送信データを受信する処理、取引対象のマッチングのためのカタログ作成処理、取引対象に選定されたセンシングデータのアプリケーションシステム５０側への送信処理、および既設センサ１０の配置位置を推定する処理を行う。取引対象となるセンシングデータは、既設センサ１０がセンシングしたセンシングデータであり、必要に応じて移動センサ２０がセンシングしたセンシングデータを含めてもよい。なお、カタログとは、本実施形態では、所定の様式に従って作成された、取引対象のセンシングデータ及び対応する各種属性情報（例えばセンサ識別情報、センサ位置、センシング時刻）を提示した情報集合体をいう。センサネットワークサーバ４０は、センサ管理装置３０からカタログを受信し、登録する。利用側は、アプリケーションシステム５０を利用してカタログを閲覧することができる。センサネットワークサーバ４０は、利用側からの利用要求に応じたマッチングの結果に基づいて、利用側が所望する取引対象となるセンシングデータを選択する。利用側は、原則、マッチングによって選択された、取引対象となるセンシングデータ及び属性情報を、ネットワーク６０を経由してセンサ管理装置３０から取得する。これにより、利用側は、要求したセンシングデータを円滑に利活用できる。なお、センサ管理装置３０は、パーソナルコンピュータであってもよいし、スマートフォンやタブレット等のモバイル端末であってもよいし、その他の情報処理装置であってもよい。
　既設センサ１０のセンシングデータは、センシング位置を示す位置データが対応付けられることで信頼性の高い（商品価値のある）ものとなり、提供側と利用側との間で好適に流通させることが可能となる。
　図２は、位置推定システムの一実施形態を示す機能構成図である。この例にかかる位置推定システムは、既設センサ１０、移動センサ２０及びセンサ管理装置３０を備えている。既設センサ１０は、センシングデータ収集部１１と、送信部１２とを備えている。センシングデータ収集部１１は、１つ以上のセンシングデバイスを備えている。また、センシングデータ収集部１１は、センシングデバイスでセンシングしたセンシングデータを一時的に保管するメモリも備えている。送信部１２は、センシングデータ収集部１１のメモリに記憶しているセンシングデータをセンサ管理装置３０に送信する。送信部１２は、有線又は無線でセンサ管理装置３０と接続されている。
　既設センサ１０は、識別情報をセンシングデータ収集部１１のメモリに記憶している。また、既設センサ１０は、図示していないが、現在の日時を計時するタイマを備えている。この例では、既設センサ１０は、センシングデータ収集部１１がセンシングデータ、およびセンシング時刻情報を対応づけてメモリに記憶する構成である。また、既設センサ１０は、送信部１２がセンシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けてセンサ管理装置３０に送信する構成である。
　移動センサ２０は、センシングデータ収集部２１、センサ位置情報収集部２２及び送信部２３を備えている。センシングデータ収集部２１とセンサ位置情報収集部２２とは、一体で構成されていてもよく、別体で構成されていてもよい。
　センシングデータ収集部２１は、既設センサ１０のセンシングデータ収集部１１と同様に、１つ以上のセンシングデバイスを備えている。また、センシングデータ収集部２１は、センシングデバイスでセンシングしたセンシングデータを一時的に保管するメモリも備えている。
　センサ位置情報収集部２２は、現在位置を測位するための測位デバイスを備えている。また、センサ位置情報収集部２２は、測位デバイスで測位した位置データを一時的に保管するメモリも備えている。
　センサ位置情報収集部２２は、種々の測位装置が採用可能である。例えば各軸方向の動きを計測可能な３軸の加速度センサを利用した慣性式の測位装置、又は磁気コンパスを用いて磁気を検出し、予め採集した床面上の磁紋データと照合して位置を決定する測位装置を利用してもよい。なお、磁紋データとは、建材、家具等に含まれる鉄材によって歪んだ地磁気のデータである。
　また、センサ位置情報収集部２２として、マップ画像が表示可能な表示部を備えた端末、例えばスマートフォンやタブレット端末の画面に対して、現在位置に対応する箇所をタップすることで、位置データを取得するものでもよい。さらに、ＧＰＳ等の測位システムを利用する構成であってもよいし、このＧＰＳと類似の電波信号を利用して位置データを発信する発信器を屋内に複数配置し、屋内外でシームレスに位置データ（階層含む三次元的な測位情報）を受信可能にする屋内測位技術（Indoor Messaging System）を適用したものでもよい。また、センサ位置情報収集部２２が撮像部を備える態様において、撮像した画像と予め収集した参照画像とから位置を特定するようにした装置も採用可能である。
　送信部２３は、センシングデータ収集部２１のメモリに記憶しているセンシングデータと、センサ位置情報収集部２２のメモリに記憶している位置データとの対応づけを行い、センシングデータ、位置データ、センシング時刻情報（または、測位時刻情報）、および識別情報を紐付けてセンサ管理装置３０に送信する。送信部２３は、有線又は無線でセンサ管理装置３０と接続されている。
　なお、移動センサ２０は、識別情報をセンシングデータ収集部１１のメモリ部、またはセンサ位置情報収集部２２のメモリ部の少なくとも一方に記憶している。また、移動センサ２０は、図示していないが、現在の日時を計時するタイマを備えている。
　また、移動センサ２０は、上述したセンサ位置情報収集部２２を備えていない構成であってもよい。この場合、ユーザＰａは、図３に示すように、移動センサ２０と、測位機能（センサ位置情報収集部２２に相当する構成）を有するスマートフォン等のモバイル端末２５を携行する。移動センサ２０は、送信部２３がセンシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けてモバイル端末２５に送信する。モバイル端末２５が、センシングデータと、位置データとの対応づけを行い、センシングデータ、位置データ、センシング時刻情報（または、測位時刻情報）、および識別情報を紐付けてセンサ管理装置３０に送信する。
　なお、モバイル端末２５が位置データ、測位時刻情報、および識別情報を対応付けて移動センサ２０に送信し、移動センサ２０がセンシングデータと、位置データとの対応づけを行い、センシングデータ、位置データ、センシング時刻情報（または、測位時刻情報）、および識別情報を紐付けてセンサ管理装置３０に送信する構成であってもよい。
　センサ管理装置３０は、センシングデータＤＢ（データベース）３１、既設センサ受信部３２、移動センサ受信部３３、マップ情報入力部３４、仮想空間モデル生成部３５、仮想空間モデルＤＢ３６、及び位置情報抽出部３７を備えている。また、センサ管理装置３０は、本実施形態では流通用センシングデータＤＢ３８を備える。
　センシングデータＤＢ３１は、既設センサ１０でセンシングされたセンシングデータを蓄積的に記憶させる記憶部である。センシングデータＤＢ３１に記憶されているセンシングデータには、センシング時刻情報と識別情報（既設センサ１０の識別情報）とが対応付けられている。上述したように、既設センサ１０は、センシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けてセンサ管理装置３０に送信している。
　既設センサ受信部３２は、既設センサ１０から送信されてきたセンシングデータ（このセンシングデータには、センシング時刻情報と識別情報とが対応付けられている。）を受信する。既設センサ受信部３２で受信された既設センサ１０のセンシングデータが、センシングデータＤＢ３１に記憶される。既設センサ受信部３２が、この発明で言う既設センサ取得部に相当する。
　移動センサ受信部３３は、移動センサ２０から送信されてきたセンシングデータ（このセンシングデータには、位置データ、センシング時刻情報、および識別情報が紐づけられている。）を受信する。この例では、移動センサ受信部３３が、この発明で言う移動センサ取得部、および位置データ取得部を備えている。
　マップ情報入力部３４には、マップ情報ＤＢ３００に記憶されているマップ情報が入力される。マップ情報ＤＢ３００は、既設センサ１０が配置される空間、例えば建物の構造を記述する施設施行完成図書等の電子データをマップ情報として記憶させる記憶部である。また、移動センサ２０のセンサ位置情報収集部２２が位置センシング用の磁気コンパスを利用する態様では、マップ情報ＤＢ３００には、前述した磁紋データがマップ情報として記憶される。
　センサ管理装置３０は、コンピュータ等で構成されて、少なくとも１つのハードウェアプロセッサを有しており、仮想空間モデル生成部３５は、図略の記憶部に格納された処理プログラムによって、以下の処理を実行する。仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０の配置位置を推定する処理を実行する。また、仮想空間モデル生成部３５は、マップ情報を利用して建物の仮想空間モデルを構築し、構築した仮想空間モデルに対して、位置が推定された既設センサ１０の位置データを対応付ける処理を実行する。仮想空間モデル生成部３５が、この発明で言う位置推定部に相当する。
　仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０の配置位置を推定する処理を、本実施形態では、以下のようにして行う。仮想空間モデル生成部３５は、移動センサ受信部３３で受信した移動センサ２０のセンシングデータを、既設センサ受信部３２で受信した既設センサ１０のセンシングデータと比較し、既設センサ１０の位置を推定する。この例では、仮想空間モデル生成部３５は、移動センサ２０のセンシングデータに対して、センシング時刻がほぼ同じである既設センサ１０のセンシングデータを比較対象として抽出する。仮想空間モデル生成部３５は、比較対象のセンシングデータの抽出を既設センサ１０毎に行う。仮想空間モデル生成部３５は、移動センサ２０のセンシングデータを、抽出した各既設センサ１０のセンシングデータと比較し、その類似度を取得する。仮想空間モデル生成部３５は、センシングデータの類似度が最大であった既設センサ１０の位置を、今回比較に用いた移動センサ２０のセンシングデータをセンシングしたときの当該移動センサ２０の位置であると推定する。
　ここで、図４を参照して、複数の既設センサ１０のセンシングデータと移動センサ２０のセンシングデータとの類似度について説明する。図４（Ａ）は、屋内のそれぞれ異なる箇所に配置された３個の既設センサ１０について、時間方向（図中、横軸）にセンシングされた、例えば大気圧、温度、騒音にかかるセンシングデータを示している。
　既設センサ１０Ａは、１階の適所に配置されている。既設センサ１０Ｂは、２階に昇った直ぐ近くに配置されている。既設センサ１０Ｃは、２階の窓際に配置されている。図４（Ａ）において、既設センサ１０Ａ～１０Ｃ間のセンシングデータを比較すると、既設センサ１０Ｂ，１０Ｃは２階のため、１階の既設センサ１０Ａに対して大気圧が相対的に低い。また、既設センサ１０Ｂは、既設センサ１０Ａ，１０Ｃに比して騒音が相対的に高い。また、既設センサ１０Ｃの温度は、窓際で陽がさしているため既設センサ１０Ａ，１０Ｂに比して相対的に高い。このように各既設センサ１０のセンシングデータ間には、各配置位置及びその環境状況の違いに応じた差異が生じている。
　上記において、図４（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、ユーザＰａが１階から２階に昇って、窓際に移動する場合を想定する。移動センサ２０のセンシングデータは、１階に居る間は、既設センサ１０Ａのセンシングデータに最も類似し、ユーザＰａが２階に昇った状態では、既設センサ１０Ｂのセンシングデータに最も類似し、ユーザＰａが窓際に移動した状態では、既設センサ１０Ｃのセンシングデータに最も類似する。仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０毎に、その既設センサ１０と、移動センサ２０との間におけるセンシングデータの類似度を算出する。例えば、各既設センサ１０、および移動センサ２０について、観測ベクトルを生成する。この観測ベクトルは、既設センサ１０と、移動センサ２０とにおいて共通する観測特性の種類を要素とするｎ次元ベクトルである。観測ベクトルの各要素の要素値は、該当する既設センサ１０、または移動センサ２０における、対応する種類のセンシングデータである。仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０と移動センサ２０との間における観測ベクトルのユークリッド距離、またはコサイン距離等を、センシングデータの類似度として算出する。
　また、仮想空間モデル生成部３５は、センシングデータの類似度の算出において、観測特性の種類毎に、予め定めた重み値を用いてもよい。この重み値は、例えば、対応する観測特性の種類について、観測位置の変化量に対する、センシングデータの変化量の関係に基づいて設定される値である。重み値は、観測位置が単位量変化したときの、センシングデータの変化量が大きい観測特性の種類ほど、大きい値に設定される。この重み値は、観測特性の種類毎に、異なる観測地点で収集した多量のセンシングデータを統計的に処理する等して決定すればよい。
　仮想空間モデル生成部３５は、センシングデータの類似度が最大であった既設センサ１０の位置を、今回比較に用いた移動センサ２０のセンシングデータをセンシングしたときの当該移動センサ２０の位置であると推定する。センシングデータ間の類似度は、例えばセンシングデータ間の距離の逆数を用いればよい。
　既設センサ１０と移動センサ２０のセンシングデータ収集部１１，２１が同一構成であれば、類似度の算出にかかる処理が効率的に行える。また、既設センサ１０と移動センサ２０とがセンシングする観測特性（環境）の種類は１種類でもよいが、より多い程、類似度を精度よく算出できる。すなわち、既設センサ１０の位置の推定が精度よく行える。また、仮想空間モデル生成部３５は、上記した既設センサ１０の位置の推定にかかる処理を移動センサ２０のセンシングデータが収集される毎に行うことで、各既設センサ１０の配置位置を順次推定していく。また、仮想空間モデル生成部３５は、センシング時刻がほぼ同じであるセンシングデータを対象にして、センシングデータ間の類似度を算出する。
　また、一旦、配置位置が推定された既設センサ１０であっても、使用時に、また時期的に、あるいは振動その他の要因による落下等で配置位置が変移することがある。この点を考慮して、仮想空間モデル生成部３５は、全ての既設センサ１０を対象にして、既設センサ１０の配置位置を推定する構成であってもよい。このようにすることで、既設センサ１０は、時間軸方向において異なる位置でセンシングしたセンシングデータを収集し、保管することが可能となる。また、既設センサ１０の配置位置が変化したかどうかを判定できる。
　なお、この例では、仮想空間モデル生成部３５は、センシングデータの類似度によって、既設センサ１０の位置を移動センサ２０の位置であると推定する構成であるが、相関や補間処理等を適宜適用して、既設センサ１０の位置を移動センサ２０の位置を基準にして推定する構成にしてもよい。
　また、仮想空間モデル生成部３５は、マップ情報を利用して建物の仮想空間モデルを構築し、構築した仮想空間モデルに対して、推定した既設センサ１０の位置を対応付ける処理を実行する。例えば、仮想空間モデル生成部３５は、マップ情報を利用して建物の仮想空間モデルを構築すると共に、仮想空間座標と移動センサ２０で取得される位置のセンシングデータとの置換処理等を行った上で、既設センサ１０の情報（識別情報、センシングデータ、位置データ）を構築した仮想空間モデルに割り当てる。
　仮想空間モデルＤＢ３６は、仮想空間モデル生成部３５で生成された仮想空間モデルにかかる情報を格納する。仮想空間モデルＤＢ３６としては、図６（Ａ）（Ｂ）に示す形態のデータベースを有する。図６（Ａ）は、センサ毎に、検出情報、属性情報をテーブル形式で保管する形式であり、図６（Ｂ）は、対象の領域ＡＲを３次元で示し、各センサを空間内の対応位置に表示する３次元マップ形式である。なお、図６（Ｂ）において、図中、濃度の濃いＡｈｉ域は検知温度が高い領域を示し、濃度の淡いＡＬｏ域は逆に検知温度が低い領域を示している。位置情報抽出部３７は、センシングデータＤＢ３１から既設センサ１０のセンシングデータを読み出すと、仮想空間モデルＤＢ３６から該当する既設センサ１０の位置データを読み出す。位置情報抽出部３７は、センシングデータＤＢ３１から読み出した既設センサ１０のセンシングデータと、仮想空間モデルＤＢ３６から読み出した位置データとを対応付けて（紐付けて）、流通用センシングデータＤＢ３８に出力し、格納する。流通用センシングデータＤＢ３８は、流通対象となる各既設センサ１０の流通用センシングデータを格納する。
　図５は、センサ管理装置３０が実行する既設センサ１０の位置を推定するフローチャートである。なお、以下では、既設センサ１０の位置を移動センサ２０の位置として推定する態様である。センサ管理装置３０は、既設センサ１０からのセンシングデータを既設センサ受信部３２で受信すると（ステップＳ１）、受信したセンシングデータをセンシングデータＤＢ３１に格納する（ステップＳ３）。既設センサ１０は、センシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けてセンサ管理装置３０に送信する。センサ管理装置３０は、ステップＳ３では、センシングデータ、センシング時刻情報、および識別情報を対応付けてセンシングデータＤＢ３１に格納する。
　一方、センサ管理装置３０は、移動センサ２０からのセンシングデータを移動センサ受信部３３で受信すると（ステップＳ５）、仮想空間モデル生成部３５が、今回受信した移動センサ２０からのセンシングデータに対応するセンシングデータをセンシングデータＤＢ３１から抽出する（ステップＳ７）。ステップＳ５で受信した移動センサ２０のセンシングデータには、位置データ、センシング時刻情報（または測位時刻情報）、および識別情報が紐づけられている。ステップＳ７では、仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０毎に、センシングデータを抽出する。仮想空間モデル生成部３５は、既設センサ１０毎に、その既設センサ１０がセンシングしたセンシングデータの中から、ステップＳ５で受信した移動センサ２０のセンシングデータのセンシング時刻に最も近いセンシング時刻のセンシングデータを抽出する。
　仮想空間モデル生成部３５は、ステップＳ７で抽出した既設センサ１０のセンシングデータ毎に、ステップＳ５で受信した移動センサ２０のセンシングデータとの類似度を算出する（ステップＳ９）。仮想空間モデル生成部３５は、全ての既設センサ１０について、センシングデータの類似度を算出すると、類似度が最も大きいセンシングデータをセンシングした既設センサ１０の位置を、ステップＳ５で受信した移動センサ２０のセンシングデータに紐づけられている位置データが示す位置であると推定する（ステップＳ１３）。
　なお、類似度の算出に用いる既設センサ１０のセンシングデータは、上述したように移動センサ２０のセンシングデータのセンシング時刻と同一時刻乃至は最も近い時刻にセンシングされたセンシングデータを用いることが好ましい。また、既設センサ１０のセンシングデータの変動が大きい場合等には、移動センサ２０のセンシングデータのセンシング時刻を中心とする所定時間の間に、既設センサ１０がセンシングした複数のセンシングデータの平均を、類似度の算出に用いる既設センサ１０のセンシングデータにしてもよい。また、類似度が予め設定した閾値に達しない場合、移動センサ２０が既設センサ１０の配置位置に接近していないなどと判断して、次回に繰延するようにしてもよい。
　次いで、仮想空間モデル生成部３５は、ステップＳ１３で位置を推定した既設センサ１０の位置データを仮想空間モデルＤＢ３６に格納する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、仮想空間モデル生成部３５は、今回位置を推定した既設センサ１０のセンシングデータを位置データに対応付けて仮想空間モデルＤＢ３６に格納する。
　また、センサ管理装置３０は、センシングデータＤＢ３１に記憶している既設センサ１０のセンシングデータを、流通用センシングデータＤＢ３８に記憶させる（ステップＳ１７）。このとき、位置情報抽出部３７が、センシングデータＤＢ３１から読み出した既設センサ１０のセンシングデータに、仮想空間モデルＤＢ３６から読み出した当該既設センサ１０の位置データを対応付けて、流通用センシングデータＤＢ３８に記憶させる。
　なお、移動センサ２０と既設センサ１０との間で、複数種類の観測特性のセンシングデータを用いて類似度を算出する場合、観測特性の種類に対して予め定めた重みづけ値を用いてもよい。具体的には、観測特性の種類毎に類似度を算出し、該当する種類に応じた重みづけ値によって、類似度を補正する。そして、移動センサ２０と既設センサ１０との間におけるセンシングデータの類似度を、観測特性の種類毎に補正した類似度の総和として算出する。
　また、時刻情報等（季節、昼間、夜間、天気）を利用して、類似度の算出に用いるセンシングデータの種類を変更してもよい。
　また、上記の説明では、ユーザＰａの住居内に配置した既設センサ１０の位置を推定するものを例にしたが、既設センサ１０を配置する空間は、店舗、集合住宅、中小規模ビル、住戸内共用部、ショッピングセンタ等であってもよい。また、住居で使用するユーザ等の場合、移動センサ２０に、ユーザの健康情報を含めるべく身体情報（血圧値、脈拍数等）をセンシングするセンシングデバイスを付設した態様としてもよい。さらに、既設センサ１０を配置する空間は、データ収集目的等によっては必ずしも屋内に限定される必要はない。
　また、センサ管理装置３０は、ＳＤＴＭでセンシングデータを取引するための構成を備えていなくてもよい。また、センサ管理装置３０は、マップ情報を利用して仮想空間モデルを構築するための構成を備えていなくてもよい。また、センサ管理装置３０は、上記した例の構成である場合、既設センサ１０の配置位置を示す仮想空間の画像を表示部に表示させる構成であってもよい。
　また、図３に示した、モバイル端末２５が、上記した例におけるセンサ管理装置３０の構成を備え、上述した既設センサ１０の配置位置を推定する処理を行う構成であってもよい。さらには、モバイル端末２５が、上記した例における移動センサ２０、およびセンサ管理装置３０の構成を備えるものであってもよい。
　また、この発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
　少なくとも１つのハードウェアプロセッサを有し、
　前記ハードウェアプロセッサが、
　既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
　ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
　前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得し、
　取得したユーザの位置を基準にし、前記既設センサのセンシングデータと、前記移動センサのセンシングデータとを比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定する、センサ管理装置。
（付記２）
　少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、
　既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
　ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
　前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得し、
　取得したユーザの位置を基準にし、前記既設センサのセンシングデータと、前記移動センサのセンシングデータとを比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定する、位置情報取得方法。
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ…既設センサ
２０…移動センサ
２１…センシングデータ収集部（観測部）
２２…センサ位置情報収集部（測位部）
２５…モバイル端末
３０…センサ管理装置
３１…センシングデータＤＢ（センシングデータデータベース）
３２…既設センサ受信部
３３…移動センサ受信部
３５…仮想空間モデル生成部（位置情報推定部、空間モデル生成部）
３６…仮想空間モデルＤＢ（空間モデルデータベース）

Claims (8)

  1. 　既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得する既設センサ取得部と、
    　ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得する移動センサ取得部と、
    　前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得する位置データ取得部と、
    　前記位置データ取得部によって取得されたユーザの位置を基準にし、前記既設センサ取得部が取得した前記既設センサのセンシングデータと、前記移動センサ取得部が取得した前記移動センサのセンシングデータとを比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定する位置推定部と、を備えたセンサ管理装置。
  2. 　前記既設センサ取得部は、配置された箇所が異なる複数の前記既設センサからセンシングデータを取得し、
    　前記既設センサ取得部が取得したセンシングデータを、当該センシングデータをセンシングした前記既設センサに対応して格納するセンシングデータデータベースを備えた請求項１に記載のセンサ管理装置。
  3. 　前記位置推定部は、前記既設センサ取得部が取得した前記既設センサのセンシングデータと、前記移動センサ取得部が取得した前記移動センサのセンシングデータとの類似度によって、前記既設センサが配置されている位置が、前記位置データ取得部によって取得されたユーザの位置であるかどうかを推定する、請求項１又は２に記載のセンサ管理装置。
  4. 　前記位置推定部は、前記既設センサについて推定した、当該既設センサが配置されている位置に基づき、空間における前記既設センサの配置を示す空間モデルを生成する、請求項１～３のいずれかに記載のセンサ管理装置。
  5. 　前記観測特性は、温度、湿度、騒音、大気圧、加速度及び照度のうちの少なくとも１つの種類を含む請求項１～４のいずれかに記載のセンサ管理装置。
  6. 　請求項１～５のいずれかに記載のセンサ管理装置と、
    　配置された箇所で、観測対象の観測特性をセンシングする既設センサと、
    　ユーザに携行され、観測対象の観測特性をセンシングする移動センサと、を備えた位置推定システム。
  7. 　コンピュータが、
    　既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
    　ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得し、
    　前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得し、
    　取得したユーザの位置を基準にし、取得した前記既設センサのセンシングデータと、取得した前記移動センサのセンシングデータとを比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定する、位置推定方法。
  8. 　既設センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得するステップと、
    　ユーザに携行される移動センサが観測対象の観測特性をセンシングしたセンシングデータを取得するステップと、
    　前記移動センサを携行しているユーザの位置を示す位置データを取得するステップと、
    　取得したユーザの位置を基準にし、取得した前記既設センサのセンシングデータと、取得した前記移動センサのセンシングデータとを比較することによって、前記既設センサが配置されている位置を推定するステップと、をコンピュータに実行させる位置推定プログラム。
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