(57)【要約】【課題】処理性能の低下を抑制することを課題とする。【解決手段】情報処理装置は、履歴情報記憶部と、決定部と、測定部と、特定部とを有する。履歴情報記憶部は、既に特定された人間の動作を時刻とともに記憶する。決定部は、既に特定された人間の動作から、人間がとり得る動作を決定する。測定部は、人間の動作に応じて測定情報を測定する。特定部は、予め決定された人間の動作に対する測定情報のパターンのうち、決定部によって決定されたとり得る動作に対応するパターンを対象として、測定部によって測定された測定情報に類似するパターンを検出するパターン検出処理を実行し、検出したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間がとり得る動作を決定する決定部と、
予め決定された人間の動作に対する測定情報のパターンのうち、前記決定部によって決定された前記とり得る動作に対応する前記パターンを対象として、人間の動作に応じて測定された測定情報に類似するパターンを検出するパターン検出処理を実行し、検出したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する特定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、人間の動作履歴と前記とり得る動作との対応関係を示す対応情報をもとに、既に特定された人間がとった動作から前記とり得る動作を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、地図情報において人間の現在地を含む所定範囲の領域に存在する物品又は他人を検出し、物品又は他人と前記とり得る動作との対応関係を示す対応情報をもとに、検出した前記物品又は他人から前記とり得る動作を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記とり得る動作に対して、該とり得る動作の起こりやすさの度合いを表す発生度を決定し、
前記特定部は、前記発生度が低いほど、より簡略化した前記パターン検出処理を実行することを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記測定情報を測定する測定部をさらに有し、
前記特定部は、前記測定部によって測定された測定情報に類似するパターンを検出する前記パターン検出処理を実行することを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記測定情報は、加速度及び角速度の少なくとも一つであって、
前記特定部は、予め決定された人間の動作に対する加速度及び角速度のパターンと、人間の動作に応じて測定された加速度及び角速度の少なくとも一つの時間変化とを比較し、類似する箇所が検出された場合に、前記パターンに対応する動作を人間がとった動作として特定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
人間がとり得る動作を決定する決定ステップと、
予め決定された人間の動作に対する測定情報のパターンのうち、前記決定ステップによって決定された前記とり得る動作に対応する前記パターンを対象として、人間の動作に応じて測定された測定情報に類似するパターンを検出するパターン検出処理を実行し、検出したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する特定ステップと
を含むことを特徴とする動作特定方法。
【請求項８】
人間がとり得る動作を決定する決定ステップと、
予め決定された人間の動作に対する測定情報のパターンのうち、前記決定ステップによって決定された前記とり得る動作に対応する前記パターンを対象として、人間の動作に応じて測定された測定情報に類似するパターンを検出するパターン検出処理を実行し、検出したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する特定ステップと
をコンピュータに実行させるための動作特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、動作特定方法及び動作特定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人間の身体にかかる加速度や角速度の時間変化から、人間の動作を特定する技術が知られている。かかる技術では、加速度や角速度等の測定情報のパターンと、パターンに対応する人間の動作とが予め保持される。そして、動作特定の対象となる人間の身体にかかる加速度や角速度の時間変化と、予め保持されたパターンとを比較し、類似する箇所が検出された場合に、パターンに対応する動作を対象となる人間がとった動作として特定している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した従来技術は、処理性能が低下する可能性があるという問題がある。従来技術は、人間の一つの動作を高精度に特定する場合には有用であるものの、実際にはより多くの動作を特定したいという要求がある。より多くの動作を特定する場合には、複数のパターンとの比較処理を実行することになるため、処理負荷が増大するとともに、処理結果が得られるまでの時間も増大する。この結果、従来技術は、処理性能が低下する可能性がある。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理性能の低下を抑制することが可能である情報処理装置、動作特定方法及び動作特定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、人間がとり得る動作を決定する決定部と、予め決定された人間の動作に対する測定情報のパターンのうち、前記決定部によって決定された前記とり得る動作に対応する前記パターンを対象として、人間の動作に応じて測定された測定情報に類似するパターンを検出するパターン検出処理を実行し、検出したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する特定部とを有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一つの様態によれば、処理性能の低下を抑制することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、情報処理装置の適用例を説明する図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る履歴情報の例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る対応情報の例を示す図である。
【図５】図５は、加速度、角速度及び地磁気について、それらの大きさ及び向きを表すための座標系を説明する図である。
【図６】図６は、測定部によって測定された加速度及び角速度の波形の例を示す図である。
【図７】図７は、人間の動作にかかる加速度及び角速度の出力波形のパターン情報の例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る動作特定処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態２に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１０】図１０は、実施の形態２に係る地図情報の例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態２に係る対応情報の例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る対応情報を作成するための相関図の例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施の形態２に係る人間の現在地を含む所定範囲の領域の例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２に係る動作特定処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、加速度及び角速度の方向の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る情報処理装置、動作特定方法及び動作特定プログラムの実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、各実施の形態は、内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることができる。
【０００９】
（実施の形態１）
［情報処理装置の適用例］
図１を用いて、本実施の形態に係る情報処理装置の適用例について説明する。図１は、情報処理装置の適用例を説明する図である。
【００１０】
図１に示すように、情報処理装置は、動作特定の対象となる被験者（人間）に装着される情報機器である。装着箇所は、例えば、人間の身体の重心となる腹部である。腹部に情報処理装置を装着する場合には、人間の身体の重心にかかる加速度や角速度を測定できる。なお、腹部への装着は一例であり、情報処理装置の装着箇所は、測定したい身体情報の内容により異なる。
【００１１】
［実施の形態１に係る装置構成］
次に、図２を用いて、実施の形態１に係る情報処理装置の構成を説明する。図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【００１２】
図２に示すように、情報処理装置１００は、履歴情報記憶部１１０と、決定部１２０と、測定部１３０と、特定部１４０と、出力部１５０と、座標変換部１８０とを有する。
【００１３】
履歴情報記憶部１１０は、人間の動作の履歴情報を記憶する。かかる履歴情報記憶部１１０は、メモリ１１１を有する。より具体的には、メモリ１１１は、履歴情報として、特定部１４０によって特定された人間の動作の動作名称とともに、特定されたときの時刻を記憶する。図３は、実施の形態１に係る履歴情報の例を示す図である。図３に示すように、履歴情報は、動作名称と時刻とが対応付けられた情報である。例を挙げると、動作名称「立席動作」と時刻「９時０３分４８秒」とが対応付けられた履歴情報や、動作名称「平坦歩行動作」と時刻「９時０３分５１秒」とが対応付けられた履歴情報が存在する。図３に示した例では、９時０３分４８秒に立席した後に、９時０３分５１秒に平坦歩行したといった人間の動作の履歴がわかる。
【００１４】
決定部１２０は、人間がとり得る動作を決定する。かかる決定部１２０は、メモリ１２１と、演算器１２２とを有する。メモリ１２１は、人間の動作と、該動作に対して人間が次にとり得る動作との対応関係を示す対応情報を記憶する。より具体的には、メモリ１２１は、人間の状態や人間の一連の動作等から、人間の動作と次にとり得る動作との対応情報を記憶する。図４は、実施の形態１に係る対応情報の例を示す図である。図４に示すように、対応情報は、動作履歴と、該動作履歴に対する各動作との組み合わせに対して、起こりやすさが分類された情報である。図４に示した例では、起こりやすい動作を「○」、起こりにくい動作を「△」、起こり得ない動作を「×」として表している。
【００１５】
例を挙げると、対応情報は、動作履歴「着席動作の後で、立席動作が行なわれていない」に対して、立席動作「○」、着席動作「×」、平坦歩行動作「×」、階段昇降動作「×」、旋回動作「△」、手を伸ばす動作「○」等が対応付けられている。すなわち、人間が着席している状態では、立席動作や手を伸ばす動作は起こりやすく、旋回動作は起こりにくく、その他の動作は起こり得ないものとしている。
【００１６】
このような対応情報は、上述したように、人間の状態や人間の一連の動作等をもとに作成される。まず、人間の状態をもとに対応情報を作成する場合を説明する。例えば、人間が椅子に座っている状態で、周囲を歩いたり階段を昇降したりする動作は考えられない。このため、人間が着席動作を行なってから、次に立席動作を行なうまでの間は、平坦歩行動作や階段昇降動作は「起こり得ない動作」となる。また、例えば、人間が椅子に座っている状態で、旋回することは稀である。このため、人間が着席動作を行なってから、次に立席動作を行なうまでの間は、旋回動作は「起こりにくい動作」となる。また、例えば、人間が立っている状態で、さらに立ち上がることは考えられない。このため、人間が立っていると解釈できる動作（例えば、平坦歩行動作や階段昇降動作等）が行なわれてから、次に着席動作を行なうまでの間は、立席動作は「起こり得ない動作」となる。つまり、人間が次にとる動作について、現在の人間の状態から矛盾する動作か否かを考えれば良い。
【００１７】
続いて、人間の一連の動作をもとに対応情報を作成する場合を説明する。例えば、立席動作は連続して発生しない。同様に、着席動作は連続して発生しない。すなわち、立席動作と着席動作とは、交互に発生する動作であり、何れか一方の動作が連続して発生することはない。このため、人間が立席動作を行なってから着席動作を行なうまでの間は、立席動作は「起こり得ない動作」となる。同様に、人間が着席動作を行なってから立席動作を行なうまでの間は、着席動作は「起こり得ない動作」となる。また、例えば、手の長さは有限であるため、手を伸ばす動作だけが何回も連続して行なわれることは稀である。このため、人間が手を伸ばす動作を行なってから、次に手を縮める動作を行なうまでの間は、手を伸ばす動作は「起こりにくい動作」となる。つまり、人間が次にとる動作について、人間の一連の動作として矛盾する動作か否かを考えれば良い。なお、上記のように対応情報の作成が行なわれるが、１種類の対応情報で万人に適用できるとは限られないため、被験者ごとに異なる対応情報を利用することが好ましい。
【００１８】
図２の説明に戻り、演算器１２２は、対応情報をもとに、既に特定された人間の動作から、人間がとり得る動作を決定する。より具体的には、演算器１２２は、メモリ１１１に記憶された履歴情報を逐次参照し、メモリ１２１に記憶された対応情報にしたがって、人間が次にとり得る動作を決定する。ここで、とり得る動作とは、図４に示した「起こりやすい動作」と「起こりにくい動作」とに相当する。すなわち、図４に示した例で説明すると、履歴情報をもとに人間が着席している状態であるときは、「立席動作：○」、「旋回動作：△」、「手を伸ばす動作：○」が次にとり得る動作となる。そして、演算器１２２は、決定したとり得る動作を特定部１４０に対して出力する。
【００１９】
測定部１３０は、測定情報を測定する。かかる測定部１３０は、加速度センサ１３１と、角速度センサ１３２と、地磁気センサ１３３とを有する。加速度センサ１３１は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００にかかる加速度の大きさ及び向きを測定する。より具体的には、加速度センサ１３１は、情報処理装置１００にかかる加速度の大きさ及び向きを定期的に測定し、測定した加速度のＸ成分、Ｙ成分及びＺ成分をディジタル値として座標変換部１８０に対して出力する。角速度センサ１３２は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００の回転速度の大きさ及び向きを測定する。より具体的には、角速度センサ１３２は、情報処理装置１００の回転速度の大きさ及び向きを定期的に測定し、測定した回転速度のピッチ成分、ロール成分及びヨー成分をディジタル値として座標変換部１８０に対して出力する。地磁気センサ１３３は、測定情報の一つとして、情報処理装置１００近傍の地磁気の大きさ及び向きを測定する。より具体的には、地磁気センサ１３３は、情報処理装置１００近傍の地磁気の大きさ及び向きを定期的に測定し、測定した地磁気のＸ成分、Ｙ成分及びＺ成分をディジタル値として座標変換部１８０に対して出力する。
【００２０】
図５は、加速度、角速度及び地磁気について、それらの大きさ及び向きを表すための座標系を説明する図である。図５に示すように、加速度と地磁気とのＸ成分はＸ軸、Ｙ成分はＹ軸、Ｚ成分はＺ軸の方向に相当する。また、角速度のピッチ方向はＸ軸、ロール方向はＹ軸、ヨー方向はＺ軸それぞれの方向を中心として回転する方向に相当する。
【００２１】
座標変換部１８０は、測定情報をもとに、情報処理装置１００の何れの向きが重力方向なのか、さらには、何れの向きが磁北方向なのかを求め、測定情報の座標変換を行なう。より具体的には、座標変換部１８０は、情報処理装置１００にかかる重力加速度の向きから重力方向を求め、情報処理装置１００にかかる地磁気の向きから磁北方向を求める。そして、座標変換部１８０は、図１５に示すような地表面を基準にした座標系のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の方向に相当する成分に求めなおし、その結果を特定部１４０に対して出力する。
【００２２】
図６は、測定部１３０によって測定された加速度及び角速度の波形の例を示す図である。図６に示す例では、椅子に座っていた人間が「椅子から立ち上がり、平坦な床を歩いた後に、再び椅子に座る」といった動作を２回繰り返したときの出力波形を表している。図６に示すように、人間が椅子に座っている間（０ｓ〜１ｓ，２５ｓ〜２６ｓ）は、加速度センサ１３１は固定値を出力し、角速度センサ１３２は０を出力している。すなわち、人間が椅子に座っている間は、人間の重心が動いていないために、加速度センサ１３１は固定値を出力し、角速度センサ１３２は０を出力する。かかる加速度センサ１３１からは、重力加速度のＸ成分、Ｙ成分、Ｚ成分のみが出力されている。
【００２３】
また、人間が立席動作をしたとき（１ｓ〜４ｓ，１３ｓ〜１６ｓ）は、両方の期間において類似した出力波形が出現している。また、人間が歩行動作をしたとき（４ｓ〜１０ｓ，１６ｓ〜２２ｓ）は、両方の期間において類似した出力波形が出現している。また、人間が着席動作をしたとき（１０ｓ〜１３ｓ，２２ｓ〜２５ｓ）は、両方の期間において類似した出力波形が出力している。すなわち、人間が同一の動作を行なう場合には、重心の動き方に規則性があるため、類似した出力波形が出現する。また、重心の動き方の規則性は、人間の動作ごとに異なる。これらにより、人間の動作は、重心の動き方の規則性がわかれば、加速度センサ１３１や角速度センサ１３２によって出力される出力波形から識別することができる。
【００２４】
図２の説明に戻り、特定部１４０は、人間の動作を特定する。かかる特定部１４０は、メモリ１４１と、メモリ１４２と、時計１４３と、演算器１４４とを有する。メモリ１４１は、加速度センサ１３１によって測定された加速度の測定値（ディジタル値）と、角速度センサ１３２によって測定された角速度の測定値（ディジタル値）とを一時的に記憶する。メモリ１４２は、人間の動作にかかる加速度及び角速度の出力波形のパターン情報を記憶する。一例として、メモリ１４２は、出力波形の平均値や最大値、最小値、微分値等を記憶する。時計１４３は、現在時刻を演算器１４４に対して出力する。
【００２５】
図７は、人間の動作にかかる加速度及び角速度の出力波形のパターン情報の例を示す図である。図７に示すように、パターン情報は、人間の動作名称と、該動作名称に対応する加速度及び角速度の出力波形とが対応付けられた情報である。図７に示した加速度や角速度の成分それぞれの出力波形と類似していれば、対応する動作を人間がとったものとすることができる。一例として、出力波形の平均値や最大値、最小値、微分値等が類似していれば、対応する動作を人間がとったものとすることができる。
【００２６】
演算器１４４は、人間の動作を特定する。より具体的には、演算器１４４は、演算器１２２によって決定された次にとり得る動作を受け付ける。また、演算器１４４は、加速度センサ１３１によって測定された加速度のディジタル値と、角速度センサ１３２によって測定された角速度のディジタル値とを受け付ける。そして、演算器１４４は、加速度のディジタル値と、角速度のディジタル値とをメモリ１４１に一時的に保存し、それぞれの出力波形を再現する。
【００２７】
続いて、演算器１４４は、次にとり得る動作に対応するメモリ１４２のパターン情報を対象として、再現した出力波形それぞれの時間変化と比較して、類似するパターンの検出を試みる。つまり、演算器１４４は、演算器１２２によって決定されたとり得る動作が「立席動作」、「旋回動作」、「手を伸ばす動作」であれば、これらのとり得る動作に対応するパターン情報のみを参照し、出力波形の時間変化に類似するパターンを検出する。かかる場合には、「着席動作」、「平坦歩行動作」、「階段昇降動作」について、動作を特定するためのパターン検出処理は実行されない。このとき、演算器１４４は、類似するパターンを検出した場合に、類似したパターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する。その後、演算器１４４は、人間の動作名称と、時計１４３から得られる現在時刻とを出力部１５０に対して出力する。また、演算器１４４は、人間の動作名称と現在時刻とをメモリ１１１に格納する。
【００２８】
出力部１５０は、情報処理装置１００によって実行された処理の処理結果を出力する。かかる出力部１５０は、送信機１５１を有する。送信機１５１は、人間の動作名称と現在時刻とを送信する。より具体的には、送信機１５１は、演算器１４４によって出力された人間の動作名称と現在時刻とを、無線通信等により外部装置に対して送信する。無線通信の方式は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ−Ｆｉ（Wireless  Fidelity，登録商標）等を採用する。
【００２９】
［実施の形態１に係る動作特定処理フロー］
次に、図８を用いて、実施の形態１に係る動作特定処理の流れについて説明する。図８は、実施の形態１に係る動作特定処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００３０】
図８に示すように、演算器１２２は、メモリ１１１に記憶された既に特定されている人間の動作の履歴情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、演算器１２２は、取得した履歴情報から、メモリ１２１に記憶された対応情報にしたがって、人間が次にとり得る動作を決定する（ステップＳ１０２）。また、加速度センサ１３１と角速度センサ１３２とは、加速度と角速度とをそれぞれ測定する（ステップＳ１０３）。
【００３１】
演算器１４４は、メモリ１４２を参照し、演算器１２２によって決定されたとり得る動作に対応する加速度及び角速度の出力波形のパターンを対象として、加速度センサ１３１及び角速度センサ１３２によって測定された加速度及び角速度の時間変化と比較する（ステップＳ１０４）。一例として、演算器１４４は、出力波形の平均値や最大値、最小値、微分値等を比較する。このとき、演算器１４４は、パターンに類似する箇所を検出した場合に（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、類似したパターンに対応する動作を、人間がとった動作として特定する（ステップＳ１０６）。一方、演算器１４４によってパターンに類似する箇所が検出されない場合には（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、人間の動作の履歴情報に変化がないので、ステップＳ１０３の処理が再度実行される。
【００３２】
続いて、演算器１４４は、特定した動作の動作名称を、時計１４３から得られる現在時刻とともに、履歴情報としてメモリ１１１に登録する（ステップＳ１０７）。送信機１５１は、演算器１４４によって特定された動作の動作名称と、現在時刻とを外部装置に送信する（ステップＳ１０８）。なお、このような動作特定処理は、繰り返し実行される。
【００３３】
［実施の形態１による効果］
情報処理装置１００は、既に特定された人間の動作から、人間が次にとり得る動作を決定し、次にとり得る動作に対応する測定情報のパターンと、測定された測定情報の時間変化とを比較し、類似する箇所を検出した場合に、パターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する。この結果、情報処理装置１００は、次にとり得る動作に対応する測定情報のパターンのみを、測定された測定情報の時間変化の比較対象とするので、処理性能の低下を抑制することができる。換言すると、情報処理装置１００は、測定情報の時間変化の比較対象となるパターンの数（特定対象の動作の数）を増やした場合であっても、全てのパターンを比較対象とする従来技術と比較して、処理性能の低下を抑制することができる。仮に、特定対象の動作の数が１０種類存在し、各動作の特定に１マイクロ秒の時間がかかる場合には、全てのパターンを比較すると１０マイクロ秒の時間がかかるが、次にとり得る動作が３種類であるならば、３マイクロ秒の時間で済む。
【００３４】
（実施の形態１の変形例）
上記実施の形態１では、次にとり得る動作に対応するパターンを、測定情報の時間変化の比較対象とする動作特定処理を説明した。実施の形態１の変形例では、とり得る動作の起こりやすさに応じて動作特定処理を実行する場合を説明する。
【００３５】
実施の形態１の変形例について、図４を用いて説明する。実施の形態１で説明したように、図４に示した例において、人間が着席している状態であるときは、「立席動作：○」、「旋回動作：△」、「手を伸ばす動作：○」が次にとり得る動作となる。次にとり得る動作のうち、「立席動作」と「手を伸ばす動作」とは起こりやすい動作であり、「旋回動作」は起こりにくい動作である。すなわち、次にとり得る動作であっても、それらの起こりやすさは異なる。これらから、実施の形態１の変形例では、次にとり得る動作の起こりやすさに応じて動作特定処理を実行する。
【００３６】
具体的には、演算器１２２は、とり得る動作を特定部１４０に対して出力する際に、とり得る動作の起こりやすさの度合いを表す発生度をさらに出力する。「起こりやすい動作」であることや、「起こりにくい動作」であることが、とり得る動作に対する発生度の一例である。発生度は、「起こりやすい動作」、「起こりにくい動作」の順に高くなる。つまり、演算器１２２は、人間が着席している状態であるとき、「立席動作は起こりやすい動作」、「旋回動作は起こりにくい動作」、「手を伸ばす動作は起こりやすい動作」であることを特定部１４０に対して出力する。
【００３７】
また、特定部１４０において、演算器１４４は、演算器１２２によって出力されたとり得る動作の発生度が低いほど、より簡略化したパターン検出処理を実行する。パターン検出処理の簡略化を実現する方法としては、例えば、パターン検出処理のプログラムを差し替えたり、パラメタと呼ばれるプログラムの設定情報を差し替えたりする方法が挙げられる。また、簡略化してパターン検出処理を実行するのではなく、発生度が低いとり得る動作については、処理自体を省略しても良い。上述した例を挙げて説明すると、演算器１４４は、起こりやすい動作である「立席動作」や「手を伸ばす動作」に対応するパターン情報を用いて処理を実行し、起こりにくい動作である「旋回動作」の処理を、起こりやすい動作よりも簡略化して実行する。これら以外の機能については実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００３８】
［実施の形態１の変形例による効果］
情報処理装置１００は、人間が次にとり得る動作の起こりやすさに応じて、起こりにくい動作に対応するパターン検出処理を簡略化して実行するので、起こり得ない動作に対応するパターン検出処理のみを省略する場合と比較して、処理性能の低下をより抑制することができる。仮に、特定対象の動作の数が１０種類存在し、従来のパターン検出処理に２マイクロ秒、簡略化したパターン検出処理に１マイクロ秒の時間がかかる場合には、全てのパターンを従来のパターン検出処理で実施すると２０マイクロ秒の時間がかかるが、起こりにくい動作が５種類であれば、５種類のパターン検出処理を簡略化できるため、１５マイクロ秒の時間で済む。
【００３９】
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、人間の状態や人間の一連の動作から作成された対応情報をもとに、次にとり得る動作を決定する場合を説明した。実施の形態２では、人間の周囲に存在する物品又は他人と、該物品又は他人に対して人間がとる動作との対応関係を示す対応情報をもとに、次にとり得る動作を決定する場合を説明する。なお、実施の形態２に係る情報処理装置の適用例については、実施の形態１と同様である。
【００４０】
［実施の形態２に係る装置構成］
図９を用いて、実施の形態２に係る情報処理装置の構成を説明する。図９は、実施の形態２に係る情報処理装置の構成例を示す機能ブロック図である。実施の形態２では、実施の形態１と同様の構成については同一の符号を付し、同様の構成については詳細な説明を省略する場合がある。具体的には、以下に示す測定部１３０、出力部１５０、座標変換部１８０の機能及び構成、処理は実施の形態１と同様である。
【００４１】
図９に示すように、情報処理装置２００は、決定部２２０と、測定部１３０と、特定部２４０と、出力部１５０と、座標変換部１８０と、地図情報記憶部２６０と、位置情報取得部２７０とを有する。
【００４２】
地図情報記憶部２６０は、地図情報を記憶する。かかる地図情報記憶部２６０は、メモリ２６１を有する。より具体的には、メモリ２６１は、動作特定の対象となっている人間の行動範囲における地図情報を記憶する。また、地図情報には、配置されている物品又は他人も表されている。地図情報としては、例えば、動作特定の対象となっている人間が入院中の患者であれば、入院している病院のフロアが行動範囲となるため、病院のフロアの図面が利用される。また、地図情報としては、例えば、動作特定の対象となっている人間が企業の従業員であれば、職場のフロアが行動範囲となるため、職場のフロアの図面が利用される。図１０は、実施の形態２に係る地図情報の例を示す図である。図１０に示すように、地図情報は、動作特定の対象となっている人間の行動範囲におけるフロアの図面と、該フロアに配置されている物品又は他人との情報である。物品は、例えば、フロアに配置された階段、台、箱、椅子及び机等である。他人は、例えば、椅子に座っている人等である。
【００４３】
位置情報取得部２７０は、位置情報を取得する。かかる位置情報取得部２７０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機２７１を有する。より具体的には、ＧＰＳ受信機２７１は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号を位置情報として出力する。かかる位置情報は、動作の特定対象となっている人間の現在地を表す。ＧＰＳの方式としては、例えば、ＩＭＥＳ（Indoor  Messaging  System）やＮＦＣ（Near  Field  Communication）等の公知の技術を利用すれば良い。
【００４４】
決定部２２０は、人間のとり得る動作を決定する。かかる決定部２２０は、メモリ２２１と、演算器２２２とを有する。メモリ２２１は、物品又は他人と該物品又は他人に対して人間がとる動作との対応関係を示す対応情報を記憶する。より具体的には、メモリ２２１は、物品又は他人に対して人間がとると考えられる動作等から、物品又は他人と次にとり得る動作との相関性を記憶する。図１１は、実施の形態２に係る対応情報の例を示す図である。図１１に示すように、対応情報は、物品又は他人と、該物品又は他人に対して行なわれる人間の動作との組み合わせに対して、起こりやすさが分類された情報である。図１１において、起こりやすさは、相関性で表している。図１１に示した例では、相関性が強い動作を「◎」、相関性が弱い動作を「○」、相関性が無い動作を「×」として表している。
【００４５】
例を挙げると、対応情報は、物品「椅子」に対して、立席動作「◎」、着席動作「◎」、階段昇降動作「×」、手を伸ばす動作「○」、旋回動作「×」、平坦歩行動作「×」等が対応付けられている。すなわち、人間が椅子に対してとる動作は、立席動作や着席動作等が相関性が強いため起こりやすく、手を伸ばす動作が相関性が弱いため起こりにくく、その他の動作は相関性が無いため起こり得ない。実施の形態１に係る対応情報（図４参照）では、着席している状態において「手を伸ばす動作」をとり得る動作としていた。但し、実施の形態２に係る対応情報では、着席している状態で手を伸ばすというわけではなく、物品である「椅子」を持ち上げて運ぶために手をかけるといった人間の動作であるため、実施の形態１に係る対応情報とは趣旨が異なる。
【００４６】
このような対応情報は、相関図をもとに作成される。図１２は、実施の形態２に係る対応情報を作成するための相関図の例を示す図である。まず、図１２に示すように、地図情報（図１０参照）に含まれる物品又は他人と、人間がとる動作の動作名称とを書き出す。そして、各物品又は他人に対して関連する動作の動作名称を線で繋ぐ。例えば、椅子に関連する動作の動作名称としては、立席動作や着席動作、手を伸ばす動作等が考えられるためこれらを線で繋ぐ。続いて、各動作名称について対象となり得る物品又は他人を線で繋ぐ。例えば、階段昇降動作の対象としては、階段や台等といった段差を形成する物品が考えられるためこれらを線で繋ぐ。また、例えば、手を伸ばす動作の対象としては、椅子、机、箱や台等の手で運べる物品が考えられるためこれらを線で繋ぐ。また、他人が居れば、近寄る、遠ざかる、物を渡す等の行為が考えられるため、平坦歩行や旋回動作、手を伸ばす動作を線で繋ぐ。これらにより、図１２に示した相関図が作成される。
【００４７】
その後、１つの物品又は人だけに繋がっている動作名称については、両者の相関が強いものとする。例えば、「椅子」だけに繋がっている「立席動作」や「着席動作」は、椅子との相関が強い。また、複数の物品又は人に繋がっている動作名称については、両者の相関が弱いものとする。例えば、「階段昇降動作」は、「階段」や「台」等の複数の物品と繋がっているため、「階段」や「台」との相関が弱いものとする。また、互いに繋がっていない物品及び動作名称は、両者の相関が無いものとする。例えば、「台」と「着席動作」とは、繋がっていないため、両者の相関が無いものとする。
【００４８】
図９の説明に戻り、演算器２２２は、地図情報において人間の現在地を含む所定範囲の領域に存在する物品や他人に対して、次にとり得る人間の動作を決定する。より具体的には、演算器２２２は、メモリ２６１に記憶された地図情報を参照し、ＧＰＳ受信機２７１によって出力された人間の現在地を含む所定範囲の領域に存在する物品や他人を検出する。人間の現在地を含む所定範囲の領域とは、人間の１回の動作で手や足等を伸ばして届く範囲の領域とする。図１３は、実施の形態２に係る人間の現在地を含む所定範囲の領域の例を示す図である。図１３に示した例では、人間の現在地を黒い円で示している。例えば、図１３に示すように、人間の現在地を含む所定範囲の領域は、人間の現在地（黒い円）を中心として、１辺が２メートルの正方領域とする。図１３に示した例において、演算器２２２は、人間の現在地を含む所定範囲の領域に存在する「台」、「箱」及び「机」等の物品や他人を検出する。
【００４９】
そして、演算器２２２は、メモリ２２１に記憶された対応情報をもとに、検出した物品や他人に対して、人間が次にとり得る動作を決定する。ここで、とり得る動作とは、図１１に示した「相関性が強い」動作と、「相関性が弱い」動作とに相当する。すなわち、図１１に示した例で説明すると、人間の現在地を含む所定範囲の領域に「椅子」が含まれる場合には、「立席動作：◎」、「着席動作：◎」、「手を伸ばす動作：○」が次にとり得る動作となる。そして、演算器２２２は、決定したとり得る動作を特定部２４０に対して出力する。なお、演算器２２２は、実施の形態１の変形例と同様に、とり得る動作の起こりやすさ（発生度）をさらに出力しても良い。
【００５０】
特定部２４０は、人間の動作を特定する。かかる特定部２４０は、メモリ１４１と、メモリ１４２と、時計１４３と、演算器２４４とを有する。これらのうち、メモリ１４１、メモリ１４２及び時計１４３は、実施の形態１と同様である。また、演算器２４４は、特定した人間の動作を履歴情報としてメモリに格納しないところが実施の形態１に係る演算器１４４とは異なる。すなわち、演算器２４４は、演算器２２２によって決定されたとり得る動作と、測定部１３０によって測定された測定情報とを受け付けて、メモリ１４２のパターン情報を参照し、類似するパターンを検出することにより、人間の動作を特定する。なお、演算器２４４は、実施の形態１の変形例と同様に、とり得る動作の起こりやすさに応じて、動作特定処理を実行しても良い。
【００５１】
［実施の形態２に係る動作特定処理フロー］
次に、図１４を用いて、実施の形態２に係る動作特定処理の流れについて説明する。図１４は、実施の形態２に係る動作特定処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００５２】
図１４に示すように、演算器２２２は、ＧＰＳ受信機２７１から位置情報を取得する（ステップＳ２０１）。そして、演算器２２２は、メモリ２６１に記憶された地図情報を参照し、取得した位置情報をもとに、人間の現在地を含む所定範囲の領域に存在する物品や他人を検出する（ステップＳ２０２）。続いて、演算器２２２は、メモリ２２１に記憶された対応情報をもとに、検出した物品や他人に対して人間が次にとり得る動作を決定する（ステップＳ２０３）。また、加速度センサ１３１と角速度センサ１３２とは、加速度と角速度とをそれぞれ測定する（ステップＳ２０４）。
【００５３】
演算器２４４は、メモリ１４２を参照し、演算器２２２によって決定されたとり得る動作に対応する加速度及び角速度の出力波形のパターンを対象として、加速度センサ１３１及び角速度センサ１３２によって測定された加速度及び角速度の時間変化と比較する（ステップＳ２０５）。このとき、演算器２４４は、パターンに類似する箇所を検出した場合に（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、類似したパターンに対応する動作を、人間がとった動作として特定する（ステップＳ２０７）。一方、演算器２４４によってパターンに類似する箇所が検出されない場合には（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０１の処理が再度実行される。
【００５４】
送信機１５１は、演算器２４４によって特定された動作の動作名称と、時計１４３から得られる現在時刻とを外部装置に送信する（ステップＳ２０８）。なお、このような動作特定処理は、繰り返し実行される。
【００５５】
［実施の形態２による効果］
情報処理装置２００は、人間の現在地の周辺に存在する物品や他人に対して人間がとる可能性のある動作を次にとり得る動作として決定し、次にとり得る動作に対応する測定情報のパターンと、測定された測定情報の時間変化とを比較し、類似する箇所を検出した場合に、パターンに対応する動作を人間がとった動作として特定する。この結果、情報処理装置２００は、次にとり得る動作に対応する測定情報のパターンのみを、測定された測定情報の時間変化の比較対象とするので、処理性能の低下を抑制することができる。仮に、特定対象の動作の数が１０種類存在し、各動作の特定に１マイクロ秒の時間がかかる場合には、全てのパターンを比較すると１０マイクロ秒の時間がかかるが、次にとり得る動作が３種類であれば３マイクロ秒の時間で済む。
【００５６】
（実施の形態３）
さて、これまで本発明に係る情報処理装置の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良いものである。そこで、（１）情報処理装置の適用、（２）構成、（３）プログラム、について異なる実施の形態を説明する。
【００５７】
（１）情報処理装置の適用
上記実施の形態では、情報処理装置１００や情報処理装置２００を、人間の腹部に装着する場合を説明した。情報処理装置１００や情報処理装置２００の適用については、上記の適用例に限られるものではない。具体的には、人間の動作を特定するための情報を外部から取得して動作特定処理を実行するようにしても良い。例えば、測定部１３０を外部に配設し、外部に配設された測定部１３０から測定情報を受け付けて、動作特定処理を実行する情報機器として実現しても良い。このとき、動作の履歴情報や対応情報、加速度及び角速度の出力波形のパターン情報等についても、外部の記憶装置に記憶させるようにして適宜取得しても良い。
【００５８】
（２）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した各装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。
【００５９】
例えば、情報処理装置１００と情報処理装置２００とは、１つの装置に集約されていても良い。情報処理装置１００は、同一の場所で作業を行なうことが多い人間の動作を特定する場合に有用である。情報処理装置２００は、広範囲に移動することが多い人間の動作を特定する場合に有用である。このため、情報処理装置１００と情報処理装置２００とを１つの装置として実現すれば、上記の効果を補完することができる。
【００６０】
また、対応情報は、図示したものに限られるわけではない。また、特定する動作の種類や動作名称については、図示したものに限られるわけではない。また、発生度については、起こりやすい動作、起こりにくい動作の２通りに限られるわけではなく、さらに複数の発生度に分けて、発生度それぞれに応じた処理を実現しても良い。
【００６１】
（３）プログラム
また、情報処理装置１００や情報処理装置２００で実行される動作特定プログラムは、一つの様態として、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、情報処理装置１００や情報処理装置２００で実行される動作特定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしても良い。また、情報処理装置１００や情報処理装置２００で実行される動作特定プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。また、動作特定プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。
【００６２】
情報処理装置１００や情報処理装置２００で実行される動作特定プログラムは、上述した各部（決定部１２０若しくは決定部２２０、特定部１４０若しくは特定部２４０）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が記憶媒体から動作特定プログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、決定部１２０若しくは決定部２２０、特定部１４０若しくは特定部２４０が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【符号の説明】
【００６３】
１００  情報処理装置
１１０  履歴情報記憶部
１１１  メモリ
１２０  決定部
１２１  メモリ
１２２  演算器
１３０  測定部
１３１  加速度センサ
１３２  角速度センサ
１３３  地磁気センサ
１４０  特定部
１４１  メモリ
１４２  メモリ
１４３  時計
１４４  演算器
１５０  出力部
１５１  送信機
１８０  座標変換部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６４】
【特許文献１】特許第３５７０１６３号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４４４９号公報
【特許文献３】特開２０１０−０５０３３号公報
【図１】
2014238812.tif 000003
【図２】
2014238812.tif 000004
【図３】
2014238812.tif 000005
【図４】
2014238812.tif 000006
【図５】
2014238812.tif 000007
【図６】
2014238812.tif 000008
【図７】
2014238812.tif 000009
【図８】
2014238812.tif 000010
【図９】
2014238812.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2014238812.tif 000013
【図１２】
2014238812.tif 000014
【図１３】
2014238812.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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