(57)【要約】【課題】前輪と後輪とを有する移動体の速度を精度よく推定するための情報を得る。【解決手段】本情報処理方法は、（Ａ）前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出するステップと、（Ｂ）移動体の移動を検出した後、移動体において測定された、移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別するステップとを含む。第１の区間と判別された場合、第１の推定速度の変化方向の遷移に基づき、速度増大区間と速度減少区間とを判別するようにしてもよい。【選択図】図８
2020085741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出するステップと、
前記移動体の移動を検出した後、前記移動体において測定された、前記移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、前記第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別するステップと
を、プロセッサに実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記移動体の移動を、前記移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは前記加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値である特徴量に基づき検出する
請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記第１の区間と判別された場合、前記第１の推定速度の変化方向の遷移に基づき、前記速度増大区間と前記速度減少区間とを判別するステップ
をさらに含む前記プロセッサに実行させるための請求項１又は２記載のプログラム。
【請求項４】
前記第２の区間と判別された場合、前記移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは前記加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値である特徴量のばらつきを表す値に基づき、定速区間と過渡区間とを判別するステップ
をさらに前記プロセッサに実行させるための請求項１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
【請求項５】
前記定速区間と判別された場合、前記特徴量、又は、前記定速区間と判別される前に前記第１の区間と判別された場合における前記第１の推定速度から特定される、前記パワースペクトラムにおける周波数の範囲内のピーク周波数に基づき、第２の推定速度を算出するステップ
をさらに前記プロセッサに実行させるための請求項４記載のプログラム。
【請求項６】
前記第１の区間と判別された場合、前記移動体が静止している状態を検出した後所定時間内であって前記第１の推定速度の変化方向が反転したことを検出すると、方向転換と特定するステップ
をさらに前記プロセッサに実行させるための請求項１乃至５のいずれか１つ記載のプログラム。
【請求項７】
前記第１の区間と判別された場合、前記第１の推定速度を採用するか、又は、前記移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは前記加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値である特徴量に基づき第３の推定速度を算出するステップ
をさらに含む前記プロセッサに実行させるための請求項１乃至６のいずれか１つ記載のプログラム。
【請求項８】
前記特徴量に基づき推定速度を算出する場合、前記特徴量に基づき、前記特徴量と推定速度との対応付けの種類を切り替える
ことを特徴とする請求項４又は７記載のプログラム。
【請求項９】
前記移動体の移動が検出されない区間又は前記定速区間と判別された場合、前記第１の推定速度の値を、前記第２の推定速度の値で更新する
ことを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項１０】
前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出するステップと、
前記移動体の移動を検出した後、前記移動体において測定された、前記移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、前記第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別するステップと
を含み、プロセッサが実行する情報処理方法。
【請求項１１】
前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出する手段と、
前記移動体の移動を検出した後、前記移動体において測定された、前記移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、前記第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別する手段と
を有する情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、前輪と後輪とを有する移動体の速度推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許第６１５４９５１号公報には、速度計測について以下に示すような技術が開示されている。すなわち、速度計測装置は、車両に備える加速度センサと、加速度センサが出力する加速度の情報を取得する加速度取得部と、加速度取得部が取得した加速度の大きさのばらつき量を計算するばらつき量計算部と、予め車両を走行させることによりばらつき量計算部が計算したばらつき量と、速度との関係を示す関数情報を記憶する記憶部と、実測時にばらつき量計算部が計算したばらつき量を関数情報が示す関数に代入することにより速度を出力する速度出力部とを備える。
【０００３】
これによれば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いずに、簡易且つ安価な構成で車両の速度を正確に計測することができるとされている。しかしながら、この技術のみでは必ずしも十分な精度が得られるわけではない。
【０００４】
また、振動成分の周波数解析を行うことで速度を推定する技術（例えば非特許文献１）も存在するが、速度が大きく変化している場合や静止している場合には適用ができない。また、周波数解析の結果、複数のピークが検出されると、抽出すべき周波数を特定することができない場合もある。
【０００５】
さらに、移動方向における加速度を計測できれば、その加速度を積分することで速度を推定する方法も存在する。原理的には正しいが、スマートフォンなどの携帯端末に内蔵されている安価な加速度センサなどを用いると、後に述べるように、測定が長くなると十分な精度で速度を推定できない、という問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第６１５４９５１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】O. Heirich, A. Steingass, A. Lehner, T. Strang, “Velocity and location information from onboard vibration measurements of rail vehicles”, Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion, July 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、本発明の目的は、一側面として、前輪と後輪とを有する移動体の速度を精度よく推定するための情報を得ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る情報処理方法は、（Ａ）前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出するステップと、（Ｂ）移動体の移動を検出した後、移動体において測定された、移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１０】
一側面によれば、前輪と後輪とを有する移動体の速度を精度よく推定するための情報を得ることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、速度と加速度成分のＲＭＳ値との関係の一例を示す図である。
【図２】図２は、速度と角速度成分のＲＭＳ値との関係の一例を示す図である。
【図３】図３は、加速度又は角速度成分に現れるピーク周波数に基づく手法を説明するための図である。
【図４】図４は、鉛直加速度成分のピーク周波数と速度の関係の一例を示す図である。
【図５】図５は、鉛直加速度成分とPitch軸回りの角速度成分のパワースペクトラムの一例を示す図である。
【図６】図６は、加速度積分によって推定される速度の時間変化の一例を示す図である。
【図７】図７は、移動体の速度変化の典型例を示す図である。
【図８】図８は、本実施の形態において想定される移動体の一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施の形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施の形態に係る速度推定処理の処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態に係る速度推定処理の処理フローを示す図である。
【図１２】図１２は、本実施の形態に係る速度推定処理の処理フローを示す図である。
【図１３】図１３は、本実施の形態に係る速度推定処理を説明するための具体例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施の形態に係る速度推定処理を説明するための具体例を示す図である。
【図１５】図１５は、低速域と高速域とでＲＭＳ値と速度との回帰直線が異なる例を示す図である。
【図１６】図１６は、モード分けの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、モード切替の処理フローを示す図である。
【図１８】図１８は、他の実施の形態における装置構成例を示す図である。
【図１９】図１９は、スマートフォンのブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施の形態では、前輪と後輪とを有する移動体の速度を推定する。このような移動体には、台車、フォークリフト、自動車、鉄道車両、ＡＧＶ（Automated Guided Vehicle）などがある。
【００１３】
このような移動体が走行すると、振動が発生する。これは、車輪（すなわち回転体）の運動に伴う振動、走行する路面との接触に起因する振動、動力源（例えばモータやエンジンなど）の振動などが発生するためである。これらの振動は乗員の不快感や移動体の故障の原因となるため、その抑制機構が移動体に備えられているが、振動を完全に打ち消すことはできない。したがって、移動体に設置された加速度センサ、角速度センサなどによって、このような振動を計測して解析することで、移動体の運動に関するデータを得ることができるようになる。これらのセンサは、スマートフォンなどの近時の携帯端末に備えられていることが多く、これらのセンサを上で述べたような移動体に設けることは容易にできる。但し、測定精度は、高いとは言えない。
【００１４】
本実施の形態では、このような前提の下、移動体の速度をより精度よく推定するために、走行状態の遷移を的確に判別し、その走行状態に適した手法を採用して速度を推定するものである。
【００１５】
本実施の形態において、走行状態は、静止状態、過渡状態、速度増大状態、定速状態、速度減少状態、方向転換といった状態に分けられ、それぞれの時間帯を、静止区間、過渡区間、速度増大区間、定速区間、速度減少区間、方向転換として特定する。
【００１６】
一方、速度推定方法には、以下のような方法がある。
【００１７】
（Ａ）加速度又は角速度についてのＲＭＳ（Root Mean Square）値を用いる方法
本実施の形態では、加速度又は角速度の、平均からの偏差についてのＲＭＳ値を基に速度を推定する方法を用いる。
【００１８】
具体的には、以下の式にて算出されたＲＭＳ値と、速度の大きさとの対応関係を、予め算出しておく。
【数１】
2020085741.tif 000003
ここでａf（ｔ）は、時刻ｔにおける加速度又は角速度を表す。ａf（ｔ−ｉΔｔ）は、時刻ｔからｉΔｔだけ前の時刻における加速度又は角速度を表す。Δｔについてはｄｔとも記す。
【００１９】
一般的なＲＭＳ値には、（１）式のルート内における第２項は含まれない。これは、一般的なＲＭＳ値は平均値が０であることを前提としているためである。第２項は、平均の二乗を表しており、平均からの偏差についてのＲＭＳ値とするための補正項である。なお、説明を簡略化するために、「平均からの偏差」との表記については省略する。
【００２０】
このＲＭＳ値と速度の大きさの間には高い線形相関性が見いだされることが知られている。従って、本方法を用いるために、ＲＭＳ値と速度との対応関係を表す回帰直線を算出しておき、当該回帰直線に基づきＲＭＳ値に対応する速度を特定する。なお、回帰直線の式ではなく、テーブルなどによってＲＭＳ値に対応する速度を得るようにしてもよい。
【００２１】
図１に、ある台車で測定された速度と加速度成分（各３軸）のＲＭＳ値との関係を表し、図２に、速度と角速度成分（各３軸）のＲＭＳ値との関係を表す。
【００２２】
なお、この例では、台車（ホイールベース：０．４５ｍ）に固定されたスマートフォン内蔵センサから得られた加速度及び角速度のデータを用いており、そのサンプリングレートは１００Ｈｚ、ウィンドウサイズは３０サンプル（３００ミリ秒）長である。そして、５０ｍの直線路上を人の手押しによって台車をほぼ一定速度で走行させ、そのときに計測された台車の平均速度と、走行中のデータから前述の計算条件で得られた各ＲＭＳ値の中央値が図１及び図２でプロットされている。
【００２３】
ＲＭＳ値と速度との回帰直線の近似精度が最もよい加速度又は角速度成分は、移動体に依存するが、多くの場合、鉛直加速度成分とPitch軸回りの角速度成分である。但し、鉄道車両のように、移動体によっては鉛直方向の振動を抑制する機構を備えているものでは、該当しない場合もある。いずれにせよ、事前にどのような成分を採用するかについて決定しておき、その成分についての回帰直線についてのデータを用意しておく。
【００２４】
なお、本方法は様々な種類の移動体について有効性が高いことが確認されている。また、上で述べたような走行状態のいずれについても有効性が高い。但し、振動は、移動体自身のみならず、路面状態（凸凹の程度や段差の大きさなど）に影響を受けてしまう。従って、本方法は、路面状態が一様であることが前提となる。
【００２５】
なお、（１）式は、実質的に標準偏差と同じで、加速度等のばらつきを表す値に相当する。従って、（１）式の二乗（＝分散）を、速度推定のための指標として用いるようにしてもよい。
【００２６】
また、加速度又は角速度のいずれかの成分のパワースペクトラムから算出される、直流成分以外の所定帯域におけるパワーの総和を、速度推定のための別の指標として用いるようにしてもよい。さらに、速度との相関が高い、パワーの総和に基づく他の指標を定義してもよい。
【００２７】
（ｂ）加速度又は角速度成分に現れるピーク周波数に基づく手法
上で述べたように前輪と後輪とを有する移動体の場合、図３に模式的に示すように、振動の周期に特徴が表れる。
【００２８】
すなわち、ホイールベースｄ［ｍ］の移動体が速度ｖ［ｍ／ｓ］で移動する場合、時刻ｔ＝ｔ0で前輪が段差にかかるとそのタイミングで振動が発生し、時刻ｔ＝ｔ0＋ｄ／ｖで後輪が同じ段差にかかって振動が発生する。すなわち、振動の周期Ｔ＝ｄ／ｖであり、ｆ［Ｈｚ］を振動の周波数とすると、Ｔ＝１／ｆであることから、以下の関係が得られる。
ｖ＝ｄ／Ｔ＝ｄ・ｆ    （２）
【００２９】
従って、一定の速度で走行していれば、ホイールベースｄは固定であるから、振動の周波数ｆを見出すことで、速度を推定できることになる。
【００３０】
図１及び図２を得たのと同じ台車で、鉛直加速度成分のピーク周波数と速度の関係は、図４に示すようになった。図４では、タップ数が５１２サンプル（５．１２秒）の離散フーリエ変換（ＦＦＴ）によってパワースペクトラムを１０サンプル（１００ミリ秒）ごとに求め、０．１−１０Ｈｚの間にあるピーク周波数を検出し、走行中のデータ内で検出された周波数の中央値をプロットしている。回帰直線の比例係数は、実際のホイールベースｄ＝０．４５に近い数値となっており、ピーク周波数が検出できれば、本手法にて速度を推定することは可能である。
【００３１】
一方、図５に、走行中に得られた鉛直加速度成分とPitch軸周りの角速度成分のパワースペクトラムの一例を示す。このデータにおける理論値となるピーク周波数は２．１５Ｈｚであり、この例では正しく検出できている。但し、その２倍（４．３Ｈｚ）と３倍（６．４５Ｈｚ）にも高いピークが存在するほか、この台車に固有の振動周波数（３．３Ｈｚ）にも高いピークが存在することが読み取れる。
【００３２】
一方で、図５で示したパワースペクトラムの例から明らかなように、単純なピーク周波数検出方法では、ｎ倍の高調波成分（ｎは２以上の整数）や、動力源や運動機構などに起因する移動体固有の振動周波数をピーク周波数として誤検出する可能性がある。
【００３３】
よって、本手法によってロバストに速度を推定するために、ピーク周波数の探索範囲の絞り込みを行った上で、その探索範囲内においてピーク周波数を特定する。なお、探索範囲の絞り込みについては、他の手法にて推定された速度を基にピーク周波数を推定して、当該推定ピーク周波数を基に探索範囲を設定する。より具体的には、推定速度ｖpとすると、（２）式から、推定ピーク周波数ｆp＝ｖp／ｄとなる。このような推定ピーク周波数ｆpを含む所定幅の周波数帯域を探索範囲として設定する。
【００３４】
本方法は、ＲＭＳ値に基づく方法とは異なり、事前の回帰計算などを行うことなく速度を推定でき、路面状態からの影響を受けにくいという利点がある。一方、本方法は、ある程度の期間、概ね一定速度で走行していることを前提としている。従って、定速状態であることを検出した場合には、本手法を用いることが好ましい。
【００３５】
（ｃ）加速度積分に基づく速度推定方法
加速度センサから得られる加速度ベクトルは、姿勢推定部によって得られた姿勢のデータに基づき、移動方向成分と左右方向成分とに分解できる。この各成分を時間積分することで、原理的には水平方向の移動速度ベクトルを推定可能である。
【００３６】
しかしながら、市販されているスマートフォンに内蔵されるようなセンサユニットでは、特に加速度センサの出力に含まれる感度及びオフセット誤差の影響によって、加速度積分に基づく速度推定の精度を長時間にわたって維持できるわけではない。概ね５−１０秒以上の時間経過後は、推定速度にドリフトが生ずるものと実験的に分かっている。
【００３７】
図６に、加速度積分によって推定された速度の時系列変化をプロットしたグラフの一例を示す。このグラフも、図１及び図２と同一の条件で計測されたセンサデータを用いて生成されている。この例においては、走行開始から２−３秒間は十分な精度で速度が推定されているが、５−１０秒後以降では、推定速度が大きくドリフトしていることが読みとれる。この原因は、加速度センサ出力に含まれるオフセット誤差と、姿勢推定誤差のために補償又は除去できなかった重力加速度成分によるものである。
【００３８】
本実施の形態では、加速度積分で速度を推定する場合には、以下の式で行うことにする。ここでａfは、時刻ｔにおける移動方向の加速度を表す。
Ａｃｃ（ｔ）＝Ａｃｃ（ｔ−Δｔ）＋ａf（ｔ）    （２）
【００３９】
なお、Ａｃｃ（ｔ−Δｔ）は、時刻ｔよりΔｔ前の推定速度であるが、長い期間にわたって単純にａf（ｔ）を累積して得られた値ではない。以下で述べるが、静止区間が検出されるとゼロにリセットされ、定速区間が検出されるとその定速区間における推定速度がセットされる。これによって、長い期間にわたる累積を避けてオフセット誤差等の影響を受けにくくしている。
【００４０】
以上のような特性から、本手法については、走行状態（すなわち区間）を判別したり、大きく速度が変化する速度増大区間及び速度減少区間や方向転換検出時において速度を推定したり、ピーク周波数を探索するための範囲を絞り込むために用いるものとする。
【００４１】
なお、本実施の形態では、移動体は、概ね図７に示すような速度変化を伴って移動するものと想定している。すなわち、静止状態から、比較的短い時間で速度が上昇し、ほぼ一定速度での走行を比較的長い時間行い、比較的短い時間で速度が減少し、静止状態となる、というものである。また、速度増大区間は、前進でも後退でも速度の絶対値が増加するならば該当し、速度減少区間は、前進でも後退でも速度の絶対値が減少するならば該当するものとする。以下でよく用いる｛Acc(t)−Acc(t-nΔt)｝の符号は、前進であれば速度増大区間では「正」となり、速度減少区間では「負」となる。一方、後退であれば、速度増大区間では「負」となり、速度減少区間では「正」となる。このような符号の変化の遷移に基づき、方向転換等を検出できる。
【００４２】
以下、本実施の形態において用いられる情報処理装置の構成及び処理内容について説明する。
【００４３】
本実施の形態に係る情報処理装置１００は、図８に示すように、例えばフォークリフトのような移動体に設置される。図８ではフォークリフトの後部に設置される例を示したが、センサユニットにより適切に振動を計測できるような箇所であればどこでもよい。
【００４４】
図９に、情報処理装置１００の機能構成例を示す。情報処理装置１００は、センサユニット１１０と、測定データ格納部１２０と、姿勢推定部１３０と、速度推定部１４０と、移動方向推定部１５０と、位置推定部１６０と、出力データ格納部１７０と、出力部１８０とを有する。
【００４５】
センサユニット１１０は、加速度センサ１１１と、角速度センサ１１２と、磁気センサ１１３とを含む。これらのセンサは、一般的なスマートフォン等の携帯端末に備えられているものである。また、これらのセンサは、測定結果を、測定データ格納部１２０に格納する。
【００４６】
姿勢推定部１３０は、測定データ格納部１２０に格納されている加速度、角速度及び磁気データに基づき、姿勢を推定する処理を実行する。具体的には、センサ座標系から世界座標系へ変換する３次元回転行列を推定する技術であり、既に知られた技術であるから、詳細な説明については省略する。例えば、興梠、大隈、蔵田、「歩行者ナビのための自蔵センサモジュールを用いた屋内測位システムとその評価」、シンポジウム「モバイル08」予稿集, pp151-156、2008などを参照のこと。
【００４７】
速度推定部１４０は、本実施の形態に係る主要な処理を実行するものであり、基本的には、姿勢推定部１３０により推定された姿勢に基づき、用いるべき加速度等の成分を抽出し、上で述べた３つの手法を組み合わせて速度の推定を行う。
【００４８】
移動方向推定部１５０は、速度推定部１４０によって得られる水平方向（進行方向及び左右方向）の加速度積分によって得られる速度の符号に基づき、移動方向を決定する。多くの移動体では、車輪が前後に２輪ずつ計４つ備えられ、前輪または後輪の向きを変えることでその移動方向を変える機構となっている。その場合、４つの車輪が向いている方向のみ移動可能であるため、大半の移動体では前後方向の２通りのいずれかであるかを推定すれば足りる。センサユニットは移動体に固定されており、前後方向に左右方向を加えた離散的な４方向のいずれかに進むことを推定するものとする。このように、移動方向推定部１５０の処理についても、速度推定部１４０における加速度積分の結果に依存するので、詳細な説明は省略する。
【００４９】
位置推定部１６０は、速度推定部１４０の出力である速度、移動方向推定部１５０の出力である移動方向、各推定タイミングの時間差Δｔに基づき時間積分を行うことで、最終的な相対位置を推定し、出力データ格納部１７０に格納する。この処理については、上で述べた論文にも記載された事項であるから、これ以上述べない。
【００５０】
出力部１８０は、出力データ格納部１７０に格納されたデータを出力する。出力データ格納部１７０には、相対位置のデータだけではなく、姿勢推定部１３０、速度推定部１４０、移動方向推定部１５０の出力を格納する場合もある。出力は、例えば表示装置への表示であったり、他のコンピュータなどの装置への出力である場合もある。
【００５１】
次に、本実施の形態に係る速度推定部１４０の処理内容について、図１０乃至図１４を用いて説明する。なお、最初に処理の流れを説明した上で、具体例について説明する。
【００５２】
まず、速度推定部１４０は、時刻ｔにおけるサンプル（センサユニット１１０の測定結果）を測定データ格納部１２０から読み出す（図１０：ステップＳ１）。
【００５３】
そして、速度推定部１４０は、ＲＭＳ値等に基づき速度を推定し、その推定速度Ａｍｐ（ｔ）が、静止判定のための閾値θ_ampを超えているか否かを判断する（ステップＳ３）。なお、推定速度Ａｍｐ（ｔ）は、ＲＭＳ値等が大きくなれば大きな値となるので、ＲＭＳ値等がその閾値を超えているか否かを判断するようにしてもよい。
【００５４】
ステップＳ３の条件を満たしていない場合には静止状態であるので、速度推定部１４０は、時刻ｔについて静止区間を設定し（ステップＳ５）、時刻ｔの推定速度をゼロ（Speed（ｔ）＝０）と設定し、加速度積分に基づく速度符号v_signをゼロと設定し（v_sign＝０）、さらに進行方向を表す符号f_signをゼロと設定し（f_sign＝０）、加速度積分による速度Ａｃｃ（ｔ）もゼロに設定する（ステップＳ７）。そして処理は端子Ａから図１２のステップＳ４７に移行する。
【００５５】
一方、ステップＳ３の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、直近Ｎサンプル以内に静止区間又は定速区間が検出されているか否かを判断する（ステップＳ９）。直近Ｎサンプル以内に静止区間又は定速区間が検出されていない場合とは、典型的には、速度増加が一服した後の過渡区間又は当該過渡区間を経由した後の定速区間である。いずれにせよ、速度変化は大きくない区間である。
【００５６】
ステップＳ９の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値未満であるか否かを判断する（ステップＳ１１）。ＲＭＳ値等の例えば分散（又は標準偏差）が閾値未満であるかどうかを判断する。加速度等のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーの総和の分散（又は標準偏差）が閾値未満であるか否かを判断してもよい。
【００５７】
ステップＳ１１の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔについて定速区間を設定し（ステップＳ１３）、ＲＭＳ値等に基づき速度Ａｍｐ（ｔ）を推定するか、ピーク周波数に基づき速度Freq(t, v_from_acc)を推定し、さらに加速度積分による速度Ａｃｃ（ｔ）にこの推定速度Speed(t)を設定する（ステップＳ１５）。そして処理は端子Ａを介して図１２のステップＳ４７に移行する。
【００５８】
ピーク周波数については、上で述べたように、探索範囲を絞り込む処理を行う。具体的には、直近の速度増大区間又は速度減少区間において算出された加速度積分による速度v_from_accに対応する周波数（＝v_from_acc／ｄ）を含む所定範囲を探索範囲として設定し、加速度等のパワースペクトラムにおいてその探索範囲内でピーク周波数ｆを特定し、ホイールベースｄ×ピーク周波数ｆにて速度を推定する。
【００５９】
ＲＭＳ値等に基づく推定速度Ａｍｐ（ｔ）又はピーク周波数に基づく推定速度Freq(t, v_from_acc)を、この段階で加速度積分による推定速度Ａｃｃ（ｔ）に設定することで、後続の計算においてオフセット誤差などの影響を抑制できるようになる。
【００６０】
一方、ステップＳ１１の条件を満たさない場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔについて過渡区間を設定し（ステップＳ１７）、ＲＭＳ値等に基づき速度Ａｍｐ（ｔ）を推定する（ステップＳ１９）。そして処理は端子Ａを介して図１２のステップＳ４７に移行する。なお、推定された速度は、その時刻ｔの速度Speed(t)に設定される。
【００６１】
一方、ステップＳ９の条件を満たしていない場合には、端子Ｂを介して図１１の処理に移行する。
【００６２】
図１１の処理の説明に移行して、速度推定部１４０は、加速度積分による時刻ｔにおける推定速度Ａｃｃ（ｔ）と時刻（ｔ−ｎΔｔ）における推定速度Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）との差の絶対値が、閾値θ_accを超えているか否かを判断する（ステップＳ２１）。すなわち、速度の変化量が閾値を超えているか否かを判断しているものである。ｎは、概ね１０−５０（１００ミリ秒乃至５００ミリ秒）程度であり、積分誤差を無視できる。
【００６３】
ステップＳ２１の条件を満たしていない場合には、典型的には、静止区間からの動き出しの場合や、定速区間から速度変化が始まった場合である。よって、処理は端子Ｃを介して図１０のステップＳ１１に戻る。
【００６４】
一方、ステップＳ２１の条件を満たした場合には速度の変化量が大きくなったことを表しているので、速度増大区間又は速度減少区間の可能性が高い。但し、方向転換の場合もある。
【００６５】
そこで、速度推定部１４０は、｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝の符号Sign(Acc(t)-Acc(t-nΔt))が、加速度積分に基づく速度符号v_signと一致するか否かを判断する（ステップＳ２３）。加速度積分に基づく速度符号v_signは、静止区間と判定された場合（ステップＳ７）に０が設定されるので、初期的にはかならず不一致が検出されることになる。また、速度増大区間や定速区間を経て速度減少区間に入ると、速度増大区間で設定された速度符号とは一致しなくなる。このように、ステップＳ２３の条件を満たさない場合には、処理は端子Ｄを介して図１２の処理に移行する。
【００６６】
一方、加速度積分に基づく速度符号v_signは、以下で述べるように方向転換が検出された場合にも｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝に基づき設定される。方向転換が検出された後は、典型的には速度増大区間となるため、速度符号は一致する。なお、速度増大区間又は速度減少区間でも速度符号v_signは｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝に基づき設定されるので、速度増大区間が継続している場合や速度減少区間が継続している場合にも符号は一致する。
【００６７】
このように、ステップＳ２３の条件を満たす場合には、速度推定部１４０は、速度増大中を表すフラグInc_flagが１にセットされているか否かを判断する（ステップＳ２５）。以下で述べるように方向転換が検出された場合にInc_flag＝１が設定され、速度増大区間が継続している場合にはもInc_flag＝１が設定される。このように、ステップＳ２５の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔについて速度増大区間を設定し（ステップＳ２７）、ＲＭＳ値等に基づき速度Ａｍｐ（ｔ）を推定するか、加速度積分に基づき速度Ａｃｃ（ｔ）を推定する（ステップＳ２９）。さらに、速度推定部１４０は、後の処理に用いるため、v_from_accに加速度積分に基づく推定速度Ａｃｃ（ｔ）を設定するとともに、速度符号v_signに｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝の符号Sign(Acc(t)-Acc(t-nΔt))を設定し、さらに、Inc_flag＝１を設定する（ステップＳ３１）。そして処理は端子Ａを介して図１２のステップＳ４７に移行する。
【００６８】
一方、Inc_flag＝１ではない場合、すなわち既にInc_flag＝−１が設定されている場合は、既に一度速度減少区間が検出されている場合である。このように、ステップＳ２５の条件を満たしていない場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔについて速度減少区間を設定し（ステップＳ３３）、ＲＭＳ値等に基づき速度Ａｍｐ（ｔ）を推定するか、加速度積分に基づき速度Ａｃｃ（ｔ）を推定する（ステップＳ３５）。さらに、速度推定部１４０は、後の処理に用いるため、v_from_accに加速度積分に基づく推定速度Ａｃｃ（ｔ）を設定するとともに、速度符号v_signに｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝の符号Sign(Acc(t)-Acc(t-nΔt))を設定し、さらに、Inc_flag＝−１を設定する（ステップＳ３７）。そして処理は端子Ａを介して図１２のステップＳ４７に移行する。
【００６９】
端子Ｄを介して図１２の処理に移行した場合、速度推定部１４０は、直近Ｐサンプル以内に静止区間が検出されたか否かを判断する（ステップＳ３９）。直近Ｐサンプル以内に静止区間が検出されない場合には、ステップＳ２１及びＳ２３の判断を踏まえれば速度減少区間の開始を示している。従って、処理は端子Ｅを介して図１１のステップＳ３３に移行する。
【００７０】
一方、ステップＳ３９の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔについて方向転換を設定し（ステップＳ４１）、ＲＭＳ値等に基づき速度Ａｍｐ（ｔ）を推定するか、加速度積分に基づき速度Ａｃｃ（ｔ）を推定する（ステップＳ４３）。さらに、速度推定部１４０は、後の処理に用いるため、進行方向符号f_sign及び速度符号v_signに｛Ａｃｃ（ｔ）−Ａｃｃ（ｔ−ｎΔｔ）｝の符号Sign(Acc(t)-Acc(t-nΔt))を設定し、さらに、Inc_flag＝１を設定する（ステップＳ４５）。
【００７１】
その後、速度推定部１４０は、処理終了が指示されたか否かを判断し（ステップＳ４７）、処理終了が指示されていなければ、時刻ｔをｔ＋Δｔで更新する（ステップＳ４９）。そして処理は端子Ｆを介して図１０のステップＳ１に戻る。一方、処理終了が指示されれば、ここで処理を終了する。
【００７２】
このように、加速度積分に基づく推定速度の変化量が閾値を超えていれば、基本的には、速度増大区間又は速度減少区間と判定される。但し、加速度積分に基づく推定速度の変化方向に反転があり、且つ直近Ｐサンプル以内に静止区間が存在する場合には、方向転換と判定する。速度増大区間と速度減少区間との判別については、加速度積分に基づく推定速度の変化方向の遷移に基づくものである。
【００７３】
一方、加速度積分に基づく推定速度の変化量が閾値未満であれば、定速区間又は過渡区間となるが、定速区間と過渡区間との判別は、ＲＭＳ値等のばらつきが閾値より大きいか否かで判断する。ＲＭＳ値等のばらつきが閾値より大きい場合には過渡区間であり、閾値以下であれば定速区間である。
【００７４】
また、各区間に適した速度推定方法を採用して、全体としての速度推定の精度を高めている。
【００７５】
以下、具体的な区間判別の例を図１３及び図１４を用いて説明する。図１３及び図１４では、加速度積分に基づく推定速度Ａｃｃ（ｔ）の時間変化を表しており、図１３は速度増大局面の一例を、図１４は速度減少局面の一例を示している。なお、処理フローにおけるパラメータは、ｎ＝２、Ｐ＝４、Ｎ＝６とするものとする。また、それぞれの図で時刻はｔ０からスタートするものとする。
【００７６】
図１３において、時刻t0及びt0+dtでは、ＲＭＳ値等に基づく推定速度Ａｍｐ（ｔ）が閾値θ_amp以下であるから、区間（１）及び（２）については静止区間と判別される。
【００７７】
次に、時刻t0+2dt、t0+3dt、t0+4dtでは、ＲＭＳ値等に基づく推定速度Ａｍｐ（ｔ）が閾値θ_ampを超えているのでステップＳ９に移行し、直近Ｎサンプル以内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行する。そこで、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc未満であるのでステップＳ１１に移行し、ＲＭＳ値等のばらつき（分散）が基準値を超えていると判断されて、区間（３）乃至（５）については過渡区間と判別される。なお、ばらつきについては直近所定数個のサンプルで判断するものとする。
【００７８】
そして、時刻t0+5dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行し、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行するが、静止区間で設定されている速度符号v_sign＝０とSign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝１とは一致しないのでステップＳ３９に移行する。ここで直近Ｐサンプルに静止区間があるので、区間（６）については方向転換と判別される。
【００７９】
時刻t0+6dt及びt0+7dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行して、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行する。方向転換検出時にv_sign＝１と設定されているので速度符号v_sign＝１は、Sign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝１と一致してステップＳ２５に移行する。方向転換検出時にはInc_flag＝１も設定されるので、区間（７）及び（８）については、速度増大区間と判別される。
【００８０】
時刻t0+8dt、t0+9dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであるが、直近Ｎサンプル内に静止区間がないのでステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値を超えていると判断されて、区間（９）及び（１０）については過渡区間と判別される。
【００８１】
さらに、時刻t0+10dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであるが、直近Ｎサンプル内に静止区間がないのでステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値以下と判断されて、区間（１１）については定速区間と判別される。
【００８２】
図１４の説明に移行して、時刻t0、t0+dt、t0+2dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に定速区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc以下であるからステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値以下と判断されて、図１４における区間（１）乃至（３）については定速区間と判別される。
【００８３】
時刻t0+3dt、t0+4dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に定速区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc以下であるからステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値を超えると判断されて、図１４における区間（４）及び（５）については過渡区間と判別される。
【００８４】
時刻t0+5dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に定速区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行する。速度符号v_signは、速度増大区間においてv_sign＝１と設定されているが、Sign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝−１となるので不一致が検出され、ステップＳ３９に移行する。ここで直近Ｐサンプル以内に静止区間は存在しないため、区間（６）については速度減少区間と判別される。
【００８５】
時刻t0+6dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に定速区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行する。速度符号v_signは、区間（６）でv_sign＝−１と設定されるので、Sign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝−１と一致し、ステップＳ２５に移行する。速度増大中フラグf_signは、区間（６）でf_sign＝−１と設定されているので、区間（７）についても速度減少区間と判別される。
【００８６】
時刻t0+7dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に定速区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc以下であるからステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値を超えると判断されて、区間（８）については過渡区間と判別される。
【００８７】
時刻t0+8dt、t0+9dtについては、Ａｍｐ（ｔ）≦θ_ampであるから、区間（９）及び（１０）については静止区間と判別される。
【００８８】
時刻t0+10dt、t0+11dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc以下であるからステップＳ１１に移行する。そして、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値を超えると判断されて、区間（１１）及び（１２）については過渡区間と判別される。
【００８９】
そして、時刻t0+12dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行して、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行する。そこで、静止区間で設定されている速度符号v_sign＝０とSign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝−１とは一致しないのでステップＳ３９に移行する。ここで直近Ｐサンプルに静止区間があるので、区間（１３）については方向転換と判別される。
【００９０】
時刻t0+13dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行して、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_accを超えているのでステップＳ２３に移行する。方向転換検出時にv_sign＝−１と設定されているので、速度符号v_sign＝−１は、Sign(Acc(t)−Acc(t-2dt))＝−１と一致してステップＳ２５に移行する。方向転換検出時にはInc_flag＝１も設定されるので、区間（１４）については、速度増大区間と判別される。
【００９１】
時刻t0+14dtでは、Ａｍｐ（ｔ）＞θ_ampであり、直近Ｎサンプル内に静止区間があるのでステップＳ２１に移行するが、｜Acc(t)−Acc(t-2dt)|が閾値θ_acc以下であるからステップＳ１１に移行する。ここで、ＲＭＳ値等のばらつきが基準値を超えていると判断されて、区間（１５）については過渡区間と判別される。
【００９２】
このように処理フローに従って、適切に走行状態が特定され、走行状態に適した速度推定方法が採用されるようになる。
【００９３】
なお、ＲＭＳ値等に基づく速度推定については、図１及び図２に示したように、加速度等のＲＭＳ値と速度との関係は、１本の回帰直線で表される場合を想定していたが、自動車などでは、このような想定が成り立たない場合もある。ある乗用車において計測された加速度成分のＲＭＳ値とＧＰＳ（Global Positioning System）のデータに基づき算出された速度とをプロットすると、図１５のようになる。この図では、低速域と高速域とで分ければ相関係数が高い回帰直線を得られるが、全体として１つの回帰直線を算出する場合には相関係数が低くなってしまう。従って、ＲＭＳ値に基づき速度推定を行う場合には、モード切替を行って、その時のモードに応じた対応付けに基づきＲＭＳ値から速度を推定するようにする。
【００９４】
図１６にモード分けを模式的に示す。縦軸は速度を表し、横軸はＲＭＳ値を表す。図１６の例では、低速帯をモードｎ＝０とし、中速帯をモードｎ＝１とし、高速帯をモードｎ＝２とし、低速帯の回帰直線Ａと、中速帯の回帰直線Ｂと、高速帯の回帰直線Ｃとが得られているものとする。なお、直線回帰ではなく、他の回帰曲線であってもよい。
【００９５】
本実施の形態では、速度増大方向で回帰直線Ａで対応する上限のＲＭＳ値U_rms(0)、回帰直線Ｂで対応する上限のＲＭＳ値U_rms(1)を設定しておく。同様に、速度減少方向で回帰直線Ｃで対応する下限のＲＭＳ値D_rms(2)、回帰直線Ｂで対応する下限のＲＭＳ値D_rms(1)を設定しておく。
【００９６】
そうすると、図１７に示すような処理フローを速度推定部１４０が実行することで、モードｎの番号から使用すべき回帰直線が得られるようになる。
【００９７】
具体的には、まず、速度推定部１４０は、ｎ＝０として設定する（ステップＳ６１）。そして、速度推定部１４０は、時刻ｔにおけるＲＭＳ（ｔ）を算出する（ステップＳ６３）。その後、速度推定部１４０は、速度増大中且つＲＭＳ（ｔ）＞U_rms(n)であるか否かを判断する（ステップＳ６５）。速度増大中であるか否かについては、上で述べた速度増大中を表すフラグInc_flag＝１であるか否かで判断できる。
【００９８】
ステップＳ６５の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、ｎ＝ｎ＋１を設定する（ステップＳ６７）。すなわち、モードが１つ増加することで、次のモードの回帰直線及びステップＳ６３で算出されたＲＭＳ（ｔ）とに基づき速度推定を行うものである。そして処理はステップＳ７３に移行する。
【００９９】
一方、ステップＳ６５の条件を満たしていない場合には、速度推定部１４０は、速度減少中且つＲＭＳ（ｔ）＞U_rms(n)であるか否かを判断する（ステップＳ６５）。速度減少中であるか否かについては、上で述べた速度増大中を表すフラグInc_flag＝−１であるか否かで判断できる。
【０１００】
ステップＳ６９の条件を満たしていない場合には、処理はステップＳ７３に移行する。一方、ステップＳ６９の条件を満たしている場合には、速度推定部１４０は、ｎ＝ｎ−１を設定する（ステップＳ７１）。すなわち、モードを１つ減ずることで、前のモードの回帰直線及びステップＳ６３で算出されたＲＭＳ（ｔ）とに基づき速度推定を行うものである。
【０１０１】
そして、速度推定部１４０は、処理終了が指示されたか否かを判断する（ステップＳ７３）。処理終了が指示されていない場合には、速度推定部１４０は、時刻ｔをｔ＋Δｔで更新して、処理はステップＳ６３に戻る。一方、処理終了が指示された場合には、処理を終了する。
【０１０２】
以上のような処理を行うことで、自動車のようにモード切替が生じる移動体に対しても対処できるようになる。
【０１０３】
上で述べた例では、情報処理装置１００が、センサユニット１１０を有すると共に、速度推定部１４０等の演算部をも有している構成例を示したが、これは一例に過ぎない。例えば、図１８に示すように、センサユニット１１０と測定データ格納部１２０と通信部１９０とを有する簡易な情報処理装置１００ｂが、移動体に設置され、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどのネットワーク２００を介して、センサユニット１１０を有しない情報処理装置１００ｃと協働するような構成であってもよい。情報処理装置１００ｃは、サーバやパーソナルコンピュータであってもよい。
【０１０４】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上で述べた機能ブロック構成又はモジュール構成は一例であって、異なる構成を採用してもよい。具体的には、１つの機能ブロック又はモジュールを複数に分割したり、複数の機能ブロック又はモジュールを１つに統合したりしてもよい。
【０１０５】
また、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、処理の順番を入れ替えたり、複数ステップを並列実行するようにしてもよい。
【０１０６】
なお、上で述べた情報処理装置１００は、スマートフォンなどの携帯端末であって、図１９に示すように、スマートフォン３００は、ＲＡＭ３０３、スピーカ３０５、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶ディスプレイ）３０７、タッチパネル３０９、マイク３１１、ＮＡＮＤ（Not AND）メモリ３１３、通信ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１５、アプリＣＰＵ３１７、近距離通信デバイス３１９、ＧＰＳ装置３２１、無線ＬＡＮデバイス３２３、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）３２５、ＩＳＰ（Image Signal Processor）３２７、カメラ３２９、バス３３１、サブプロセッサ３３３、磁気センサ１１３、角速度センサ１１２及び加速度センサ１１１を有している。そのうち、ＲＡＭ３０３、スピーカ３０５、ＬＣＤ３０７、タッチパネル３０９、マイク３１１、ＮＡＮＤメモリ３１３、通信ＣＰＵ３１５、アプリＣＰＵ３１７、近距離通信デバイス３１９、ＧＰＳ装置３２１、無線ＬＡＮデバイス３２３、ＤＳＰ３２５、ＩＳＰ３２７及びカメラ３２９は、バス３３１を介して接続している。サブプロセッサ３３３は、磁気センサ１１３、角速度センサ１１２、及び加速度センサ１１１に接続しており、それらを制御する。
【０１０７】
オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＮＡＮＤメモリ３１３に格納されており、アプリＣＰＵ３１７により実行される際にはＮＡＮＤメモリ３１３からＲＡＭ３０３に読み出される。アプリＣＰＵ３１７は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて他の構成要素を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてＲＡＭ３０３に格納されるが、ＮＡＮＤメモリ３１３に格納されるようにしてもよい。このような情報処理装置は、上で述べたアプリＣＰＵ３１７、ＲＡＭ３０３などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【０１０８】
なお、上で述べたような処理を実行することで用いられるデータは、処理途中のものであるか、処理結果であるかを問わず、ＲＡＭ３０３又はＮＡＮＤメモリ３１３等の記憶装置に格納される。
【０１０９】
以上述べた実施の形態をまとめると以下のようになる。
【０１１０】
本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）前輪と後輪とを有する移動体の移動を検出するステップと、（Ｂ）移動体の移動を検出した後、移動体において測定された、移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量に基づき、少なくとも速度増大区間と速度減少区間とのいずれかである第１の区間と、第１の区間より速度変化が少ない第２の区間とを判別するステップとを含む。
【０１１１】
このように、移動体の移動方向の加速度の積分によって得られる第１の推定速度の変化量を指標にして走行状態を表す区間を判別することで、適切な速度推定方法を適用できるようになる。
【０１１２】
上記情報処理方法は、（ａ１）上記移動体の移動を、移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域（例えばＤＣ成分を除く）のパワーに基づく値である特徴量に基づき検出するようにしてもよい。加速度又は角速度については、鉛直方向等、移動体によって適切な成分を選択して用いる。また、加速度又は角速度のばらつきを表す値は、実施の形態におけるＲＭＳ値等である。加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値は、例えばパワーの総和であるが、パワーの総和に対して所定の演算を行った値の場合もある。
【０１１３】
上記情報処理方法は、（Ｃ）第１の区間と判別された場合、第１の推定速度の変化方向の遷移に基づき、速度増大区間と速度減少区間とを判別するステップをさらに含むようにしてもよい。変化方向は、例えば第１の推定速度の増加と減少とのいずれかである。
【０１１４】
また、上記情報処理方法は、（Ｄ）第２の区間と判別された場合、移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値である特徴量のばらつきを表す値に基づき、定速区間と過渡区間とを判別するステップをさらに含むようにしてもよい。特徴量のばらつきを表す値は、例えば分散や標準偏差である。例えば特徴量のばらつきを表す値が小さい場合には定速区間である。
【０１１５】
さらに、上記情報処理方法は、（Ｅ）定速区間と判別された場合、上記特徴量、又は、定速区間と判別される前に第１の区間と判別された場合における第１の推定速度から特定される、パワースペクトラムにおける周波数の範囲内のピーク周波数に基づき、第２の推定速度を算出するステップをさらに含むようにしてもよい。ピーク周波数に基づき速度を推定する方法は、速度変化があまりない区間において適用可能であるが、路面状態に影響を受けにくかったり、ホイールベースが分かればよいので事前準備の手間が少ないなどの利点がある。
【０１１６】
また、上記情報処理方法は、（Ｆ）第１の区間と判別された場合、移動体が静止している状態を検出した後所定時間内であって第１の推定速度の変化方向が反転したことを検出すると、方向転換と特定するステップをさらに含むようにしてもよい。移動方向の転換を把握して正しく走行状態を判別できるようになる。
【０１１７】
さらに、上記情報処理方法は、（Ｇ）第１の区間と判別された場合、第１の推定速度を採用するか、又は、移動体において測定された加速度又は角速度のばらつきを表す値、若しくは加速度又は角速度のパワースペクトラムにおける所定帯域のパワーに基づく値である特徴量に基づき第３の推定速度を算出するステップをさらに含むようにしてもよい。速度が大きく変化している場合なので、この２種類の方法のいずれかで対処するものである。
【０１１８】
なお、上記特徴量に基づき推定速度を算出する場合、上記特徴量に基づき、上記特徴量と推定速度との対応付けの種類を切り替えるようにしてもよい。移動体の種類によっては、走行に複数種類のモードがあって、特徴量と速度との単純な対応付けだけでは対処できない場合もあるためである。
【０１１９】
なお、移動体の移動が検出されない区間又は定速区間と判別された場合、第１の推定速度の値を、第２の推定速度の値で更新するようにしてもよい。移動体の移動方向の加速度の積分を長時間にわたって行うとオフセット誤差などによって積分値がドリフトすることがあるので、そのような事態を回避するためである。
【０１２０】
以上述べた情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができて、そのプログラムは、様々な記憶媒体に記憶される。
【０１２１】
また、上で述べたような情報処理方法を実行する装置は、１台のコンピュータで実現される場合もあれば、複数台のコンピュータで実現される場合もあり、それらを合わせて制御システム又は単にシステムと呼ぶものとする。
【符号の説明】
【０１２２】
１００  情報処理装置
１１０  センサユニット
１２０  測定データ格納部
１３０  姿勢推定部
１４０  速度推定部
１５０  移動方向推定部
１６０  位置推定部
１７０  出力データ格納部
１８０  出力部
【図１】
2020085741.tif 000004
【図２】
2020085741.tif 000005
【図３】
2020085741.tif 000006
【図４】
2020085741.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【図７】
2020085741.tif 000010
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2020085741.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
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