(57)【要約】  歩行者に取り付けられる端末装置と、前記端末装置からデータを取得するサーバ装置と、を含む歩行様式判別システムであって、前記端末装置は、角速度センサと、加速度センサと、を有し、前記サーバ装置は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、前記角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、前記プロセッサは、前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記歩行者の歩行様式を判別する。
2014020718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者に取り付けられる端末装置と、前記端末装置からデータを取得するサーバ装置と、を含む歩行様式判別システムであって、
前記端末装置は、角速度センサと、加速度センサと、を有し、
前記サーバ装置は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、前記角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記プロセッサは、
前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記歩行者の歩行様式を判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項２】
請求項１に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトルを計算し、
前記計算されたパワースペクトルに基づいて、１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度を計算し、
前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項３】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項４】
請求項３に記載の歩行様式判別システムであって、
前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別するために使用される前記所定の条件は、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件を含み、
前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件の各々は、前記進行方向平面に近い２軸の各々の、前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の各々と所定の閾値との関係によって特定される条件であり、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別し、
前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別するために使用される前記所定の条件は、前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件及び下り歩行であると判別するための複数の条件を含み、
前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件、及び、前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別するための複数の条件の各々は、前記進行方向平面に近い２軸の各々の、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度と所定の閾値との関係によって特定される条件であり、
前記プロセッサは、
前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別し、
前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項５】
請求項３に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された各区間の、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の平均値が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記各区間の歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項６】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、第１の所定の周波数範囲のパワースペクトル強度の統計量を前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度として計算し、前記第１の所定の周波数範囲の半分の周波数に相当する第２の所定の周波数範囲のパワースペクトル強度の統計量を前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度として計算することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項７】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、歩行様式が階段歩行であると判別された二つの区間に挟まれた、歩行様式が平地歩行であると判別された区間の長さが所定の値より短い場合、前記歩行様式が平地歩行であると判別された区間の歩行様式を階段歩行に変更し、歩行様式が平地歩行であると判別された二つの区間に挟まれた、歩行様式が階段歩行であると判別された区間の長さが所定の値より短い場合、前記歩行様式が階段歩行であると判別された区間の歩行様式を平地歩行に変更することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項８】
請求項３に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度の時系列データ、前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトル、前記パワースペクトルに基づいて計算された１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の少なくとも一つを、四分位値に基づいて正規化し、
前記正規化された値に基づいて前記歩行者の歩行様式を判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項９】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する歩行様式判別装置であって、
前記記憶装置は、歩行者に取り付けられた角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記歩行者に取り付けられた加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記プロセッサは、
前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記歩行者の歩行様式を判別することを特徴とする歩行様式判別装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の歩行様式判別装置であって、
前記プロセッサは、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトルを計算し、
前記計算されたパワースペクトルに基づいて、１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度を計算し、
前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の歩行様式判別装置であって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別装置。
【請求項１２】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する歩行様式判別装置によって実行される歩行様式判別方法であって、
前記記憶装置は、歩行者に取り付けられた角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記歩行者に取り付けられた加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記歩行様式判別方法は、
前記プロセッサが、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸の角速度のパワースペクトルを計算する手順と、
前記プロセッサが、前記パワースペクトルに基づいて計算された１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別する手順と、
前記プロセッサが、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別する手順と、を含むことを特徴とする歩行様式判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行様式判別システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２００５−１１４５３７号公報（特許文献１）がある。この公報には、人の歩行動作を検出する歩行動作検出処理装置が記載されている。この歩行動作検出処理装置は、角速度ベクトルと加速度ベクトルにより重力加速度を検出し、重力加速度から鉛直方向の加速度を除去して残差加速度成分を抽出し、残差加速度成分の主成分分析を行い、鉛直方向加速度成分および進行方向加速度成分の主成分方向ベクトルを算出し、主成分方向ベクトルに基づいて鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化するピークペアを検出した場合であってかつ進行方向加速度成分の谷ピークから山ピークに変化するピークペアを検出した場合に、進行方向加速度成分の勾配を計算し、鉛直方向加速度成分の山ピークから谷ピークに変化する谷ピークの検出時刻における前記勾配が所定値以上である場合に歩行動作検出と判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許文献１：特開２００５−１１４５３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１によれば、被験者が装着したセンサによって計測されたＲｏｌｌ軸角速度成分の周期が歩行周期の２倍になっているとき、被験者が階段を上っていると判別される。これは、階段を上るときのＲｏｌｌ軸角速度周波数が歩行周波数のおよそ半分になることを意味している。【０００５】
図６は、実測された歩行時の加速度及び角速度のパワースペクトルの例を示す説明図である。【０００６】
具体的には、図６（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、第１の被験者が階段を上っているときに計測されたｘ軸加速度パワースペクトル及びＲｏｌｌ軸角速度パワースペクトルである。ここで、ｘ軸とは、地面と垂直な軸（すなわち重力加速度の向きと平行な軸）であり、ｒｏｌｌ軸とは、ｘ軸と直交する面内における被験者の歩行方向の成分と平行な軸である。ｘ軸加速度のパワースペクトルのピーク周波数は歩行周波数に相当し、Ｒｏｌｌ軸角速度（すなわちＲｏｌｌ軸周りの回転運動の角速度）のパワースペクトルのピーク周波数はＲｏｌｌ軸角速度周波数に相当する。【０００７】
図６（Ａ）及び（Ｂ）によれば、歩行周波数が約２Ｈｚであるのに対して、Ｒｏｌｌ軸角速度周波数はその半分の約１Ｈｚである。この結果は特許文献１の知見に合致しているため、特許文献１の技術によって第１の被験者の階段昇降を検出できると考えられる。【０００８】
一方、図６（Ｃ）及び（Ｄ）は、それぞれ、第２の被験者が階段を上っているときに計測されたｘ軸加速度パワースペクトル及びｒｏｌｌ軸角速度パワースペクトルである。これらの図によれば、歩行周波数が約２Ｈｚであるのに対して、Ｒｏｌｌ軸角速度周波数はそれとほぼ同じ約１Ｈｚである。  また、図６（Ｅ）及び（Ｆ）は、それぞれ、第３の被験者が階段を上っているときに計測されたｘ軸加速度パワースペクトル及びＲｏｌｌ軸角速度パワースペクトルである。これらの図によれば、歩行周波数が約２Ｈｚであるのに対して、Ｒｏｌｌ軸角速度周波数は約３Ｈｚである。これらの結果は特許文献１の知見に合致しないため、特許文献１の技術を用いた場合には第２の被験者及び第３の被験者の階段昇降の検出に失敗する可能性がある。【０００９】
このように、従来の階段昇降検出技術は、被験者依存性が強く、検出精度も十分でなかった。【００１０】
また、上記の特許文献１の技術によれば、Ｒｏｌｌ軸角速度に基づいて階段昇降が検出されるが、被験者に取り付けられる角速度センサのＲｏｌｌ軸が被験者のＲｏｌｌ軸と一致するとは限らない。このため、特許文献１の技術によって被験者の階段昇降を検出するためには、被験者のＲｏｌｌ軸と角速度センサのＲｏｌｌ軸とが一致するように被験者に角速度センサを取り付けるか、又は、角速度センサによって計測された３軸の角速度から被験者のＲｏｌｌ軸の角速度を計算する必要があった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明は、歩行者に取り付けられる端末装置と、前記端末装置からデータを取得するサーバ装置と、を含む歩行様式判別システムであって、前記端末装置は、角速度センサと、加速度センサと、を有し、前記サーバ装置は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、前記角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、前記プロセッサは、前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記歩行者の歩行様式を判別する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一実施形態によれば、角速度の被験者依存性が強い場合であっても、任意の姿勢で取り付けられたセンサによって計測された角速度に基づいて、座標変換を行うことなく、精度よく階段昇降を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態の歩行様式判別システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の歩行様式判別システムを構成する各部のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態のサーバ装置が実行する歩行様式判別処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態のサーバ装置が実行する平地階段判別処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態のサーバ装置が実行する階段昇降判別処理を示すフローチャートである。
【図６】実測された歩行時の加速度及び角速度のパワースペクトルの例を示す説明図である。
【図７Ａ】本発明の実施形態の端末装置を装着した歩行者の上面図である。
【図７Ｂ】本発明の実施形態の歩行様式判別処理に利用される、歩行者の脚の運動による進行方向平面に対する回転の説明図である。
【図８】本発明の実施形態において使用される歩行ピッチレンジの説明図である。
【図９Ａ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された歩行者の歩行ピッチ強度の説明図である。
【図９Ｂ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された歩行者のハーフピッチ強度の説明図である。
【図９Ｃ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された別の歩行者のハーフピッチ強度の説明図である。
【図１０】本発明の実施形態のサーバ装置が実行する判別結果補間処理及び判別結果棄却処理の説明図である。
【図１１Ａ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された第１の歩行者のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【図１１Ｂ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された第１の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【図１１Ｃ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された第２の歩行者のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【図１１Ｄ】本発明の実施形態のサーバ装置によって算出された第２の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【図１２Ａ】本発明の実施形態における階段区間内のフレームごとの角速度ハーフピッチ強度と歩行様式との関係の説明図である。
【図１２Ｂ】本発明の実施形態における階段区間内の角速度ハーフピッチ強度の平均値と歩行様式との関係の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面に基づいて、本発明の実施形態を説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施形態の歩行様式判別システムの構成を示すブロック図である。図２は、本発明の実施形態の歩行様式判別システムを構成する各部のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１６】
本実施形態の歩行様式判別システムは、端末装置１０１、サーバ装置１０３及びそれらを接続するネットワーク１０２からなる。
【００１７】
端末装置１０１は、歩行者が携帯する端末であり、例えば、ジャイロセンサ２０１、加速度センサ２０２、方位センサ２０３、温度センサ２０４、ＧＰＳ（Global Positioning System）２０５、メモリ２０７、記憶媒体２０８、通信部２０９、入出力部２１０、及び、それらに接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）２０６を備える。
【００１８】
ジャイロセンサ２０１は、端末装置１０１の角速度を計測する。具体的には、ジャイロセンサ２０１は、端末装置１０１の向きを基準とするＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの軸まわりの角速度を計測する。
【００１９】
加速度センサ２０２は、端末装置１０１の加速度を計測する。具体的には、加速度センサ２０２は、端末装置１０１の向きを基準とするＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの軸方向の加速度を計測する。
【００２０】
方位センサ２０３は、地磁気を検出し、それに基づいて絶対方位を計測する。
【００２１】
温度センサ２０４は、端末装置１０１の内部又は周囲の温度を計測する。ジャイロセンサ２０１のオフセット量の温度依存性が明らかである場合には、温度センサ２０４によって計測された温度を用いて、ジャイロセンサ２０１が計測した角速度を補正してもよい。
【００２２】
ＧＰＳ２０５は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信し、それに基づいて端末装置１０１の絶対位置を計測する。
【００２３】
例えば、端末装置１０１は、ＧＰＳ２０５及び方位センサ２０３を使用できる環境ではそれらを使用し、それらを使用できない環境（例えば屋内）ではジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２を使用して、歩行経路推定等のために必要なデータを収集してもよい。後述するように、本発明はジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２を使用した歩行様式判別に関する。このため、本実施形態の端末装置１０１は、ジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２を備える必要があるが、方位センサ２０３、温度センサ２０４及びＧＰＳ２０５は必ずしも備えなくてよい。
【００２４】
ＣＰＵ２０６は、メモリ２０７に格納されたプログラムに従って、端末装置１０１を制御する。
【００２５】
メモリ２０７は、例えば半導体メモリであり、ＣＰＵ２０６によって実行されるプログラム、ＣＰＵ２０６によって参照されるデータ、及び、ＣＰＵ２０６が実行する処理の結果として取得されたデータ等を格納する。記憶媒体２０８に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメモリ２０７にコピーされてもよいし、取得されたデータが必要に応じてメモリ２０７から記憶媒体２０８にコピーされてもよい。
【００２６】
記憶媒体２０８は、例えばフラッシュメモリのような不揮発性の記憶媒体である。
【００２７】
通信部２０９は、ネットワーク１０２に接続され、サーバ装置１０３と通信するインターフェースである。
【００２８】
入出力部２１０は、端末装置１０１を装着した歩行者からの入力を受ける入力装置、及び、その歩行者に情報を出力する出力装置を含む。例えば、入出力部２１０は、入力装置としてキーボード、ボタン又はポインティングデバイス等を備え、出力装置として画像表示装置等を備えてもよいし、それらと同等の機能を有するいわゆるタッチパネル等を備えてもよい。
【００２９】
例えば、歩行者がデータ取得の開始及び終了の指示をそれぞれ任意のタイミングで入出力部２１０に入力することができる。ＣＰＵ２０６は、データ取得の開始を指示されてから、終了を指示されるまでの間、ジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２を制御して、例えば定期的に角速度及び加速度を計測し、その結果をメモリ２０７に格納する。その間に歩行者が平地及び階段を歩行すると、その歩行に起因する角速度及び加速度が計測され、記録される。
【００３０】
サーバ装置１０３は、通信部２１１、メモリ２１３、記憶媒体２１４、入出力部２１５、及び、それらに接続されたＣＰＵ２１２を備える計算機である。
【００３１】
ＣＰＵ２１２は、メモリ２１３に格納されたプログラムに従って、例えば後述する歩行様式判別処理を実行する。
【００３２】
メモリ２１３は、例えば半導体メモリであり、ＣＰＵ２１２によって実行されるプログラム、ＣＰＵ２１２によって参照されるデータ、及び、ＣＰＵ２１２が実行する処理の結果として取得されたデータ等を格納する。記憶媒体２１４に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメモリ２１３にコピーされてもよいし、取得されたデータが必要に応じてメモリ２１３から記憶媒体２１４にコピーされてもよい。
【００３３】
記憶媒体２１４は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリのような不揮発性の記憶媒体である。
【００３４】
通信部２１１は、ネットワーク１０２に接続され、端末装置１０１と通信するインターフェースである。
【００３５】
入出力部２１５は、サーバ装置１０３のユーザからの入力を受ける入力装置、及び、ユーザに情報を出力する出力装置を含む。例えば、入出力部２１５は、入力装置としてキーボード、ボタン又はポインティングデバイス等を備え、出力装置として画像表示装置等を備えてもよいし、それらと同等の機能を有するいわゆるタッチパネル等を備えてもよい。
【００３６】
ネットワーク１０２は、それを介して端末装置１０１からサーバ装置１０３にデータを伝送できるものである限り、どのようなものであってもよい。例えば、ネットワーク１０２は、ＬＡＮ（Local Area Network）であってもよいし、広域ネットワークであってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。あるいは、ネットワーク１０２がＵＳＢ（Universal Serial Bus）のようなデータ伝送路であってもよい
【００３７】
なお、図１及び図２には、歩行経路推定システムの典型的な例として、端末装置１０１及びサーバ装置１０３がネットワーク１０２を介してデータを通信する構成を示したが、ネットワーク１０２を介したデータ通信の代わりに、記憶媒体を用いてデータをやり取りすることもできる。例えば、ジャイロセンサ２０１等によって計測されたデータを、端末装置１０１に接続されたメモリカードのような架け替え可能な記憶媒体に書き込み、その記憶媒体をサーバ装置１０３の設置場所まで運搬してサーバ装置１０３に接続し、書き込まれたデータを記憶媒体２１４又はメモリ２１３にコピーしてもよい。
【００３８】
あるいは、サーバ装置１０３の代わりに、端末装置１０１自身が（より詳細には、端末装置１０１のＣＰＵ２０６が、メモリ２０７に格納されたプログラムに従って）後述する歩行様式判別を行ってもよい。その場合、ネットワーク１０２及びサーバ装置１０３は不要である。
【００３９】
図３は、本発明の実施形態のサーバ装置１０３が実行する歩行様式判別処理を示すフローチャートである。
【００４０】
既に説明したように、端末装置１０１は、ジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２によって計測された角速度データ及び加速度データをメモリ２０７又は記憶媒体２０８に格納し、それをサーバ装置１０３にネットワーク１０２を介して送信する。例えば、端末装置１０１を装着した歩行者が階段を含む空間を歩行し、その間に取得された角速度データ及び加速度データが記憶媒体２０８等に格納される。歩行者が歩行を終了した後、端末装置１０１は、記憶媒体２０８等に格納されたデータをサーバ装置１０３に送信する。サーバ装置１０３は、端末装置１０１から受信した角速度データ及び加速度データを記憶媒体２１４等に格納して、図３に示す歩行様式判別処理を実行する。すなわち、図３に示す処理が開始された時点で、サーバ装置１０３は、少なくとも、端末装置１０１から取得したＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれの加速度の時系列データ、及び、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれの軸周りの角速度の時系列データを保持している。
【００４１】
ここで、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、端末装置１０１が備えるジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２が計測する角速度及び加速度の座標軸である。これらの３軸と、歩行者のＹａｗ軸（すなわち上下方向の軸）、歩行者のＲｏｌｌ軸（すなわち前後方向の軸）及び歩行者のＰｉｔｃｈ軸（すなわち左右方向の軸）との関係は、端末装置１０１にジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２が設置される向き、及び、端末装置１０１が歩行者に装着される向きに依存する。本実施形態ではどちらの向きも限定されないため、通常は、センサの座標軸は、歩行者を基準とするＹａｗ軸等の座標軸と一致しない（図７参照）。
【００４２】
最初に、サーバ装置１０３は、フレーム（後述）ごとに歩行判別パラメタ計算（ステップ３０２）及びパワースペクトル計算（ステップ３０３）を実行する（ループ３０１）。ステップ３０２において計算される歩行判別パラメタは、各時刻に歩行者が歩行していたか否かの判別（すなわち後述するステップ３０６の歩行判別）において使用されるパラメタである。歩行判別は、自己相関法など、任意の公知の手法によって実行することができるため、歩行判別の詳細な方法及びそれに使用されるパラメタについての説明は省略する。ステップ３０３において、サーバ装置１０３は、少なくともＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれの軸周りの角速度のパワースペクトルを計算する。さらに、歩行判別等のために必要であれば、サーバ装置１０３は、各軸の加速度のパワースペクトルを計算してもよい。
【００４３】
なお、サーバ装置は、上記のようにＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の全ての軸周りの角速度のパワースペクトルを計算してもよいが、ステップ３０３が実行される時点で後述する進行方向平面に近い２軸（図７Ａ参照）が特定されている場合には、それらの２軸（例えばＹ軸及びＺ軸）それぞれの周りの角速度のパワースペクトルのみを計算してもよい。
【００４４】
ここで、フレームとは、所定の長さ（例えば所定のサンプル数又は所定の時間）に区切られた時系列データである。例えば、サーバ装置１０３は、時刻ｔ＝１〜ＮのＮ個のサンプルからなる第１のフレームについて、各軸周りの角速度のパワースペクトルを計算し、計算された値を１〜Ｎの各時刻におけるパワースペクトルの値として保持する。次に、サーバ装置１０３は、時刻Ｎ＋１〜２ＮのＮ個のサンプルからなる第２のフレームについて、上記と同様の計算を行い、その結果をＮ＋１〜２Ｎの各時刻におけるパワースペクトルの値として保持する。サーバ装置１０３は、取得したデータの全てのサンプルについて計算が終了するまで、同様の処理をフレームごとに繰り返し実行する（ループ３０１）。
【００４５】
なお、上記の例において、第１のフレームが時刻ｔ＝１〜ＮのＮ個のサンプルを含む場合に、第２のフレームは、時刻Ｎ＋１〜２ＮのＮ個のサンプルではなく、時刻１＋Ｍ〜Ｎ＋Ｍ（Ｍ＜Ｎ、例えばＭ＝Ｎ／２）のＮ個のサンプルを含んでもよい。その結果、一つの時刻について複数のパワースペクトルの値が計算される場合があるが、その場合は、それらの複数のパワースペクトルの値の平均値が当該時刻におけるパワースペクトルの値として保持される。
【００４６】
ループ３０１が終了すると、サーバ装置１０３は、次に、角速度データ、及び、ループ３０１において計算されたパワースペクトルについて、正規化処理を実行する（ステップ３０４）。図６に示したように、歩行時の加速度及び角速度のパワースペクトルの個人差は大きい。本実施形態における正規化処理の目的の一つは、加速度データ及び角速度データの被験者依存性（すなわち歩行者依存性）の低減である。
【００４７】
このような目的のための一般的な正規化の方法として、平均値及び分散値に基づく正規化が挙げられる。本実施形態においてこのような正規化処理を行ってもよいが、ここでは、上記の目的に加えて、外れ値の影響を低減するというもう一つの目的のために、四分位値を用いた正規化処理を行う。ここで、歩行時の加速度データ及び角速度データの外れ値の一例は、歩行者が歩行中に躓いたときの角速度データである。このようなデータは、歩行様式を反映していないため、歩行様式の判別に利用できないが、平均値を大きく変動させるため、正規化に利用することは望ましくない。
【００４８】
具体的には、例えば、Ｘ軸周りの角速度データを正規化する場合、サーバ装置１０３は、保持されているＸ軸周りの角速度データの全部を、その値の大きさの順に並べ替える。例えば、Ｘ軸周りのｎ個の角速度データｘをｘ１≦ｘ２≦...≦ｘｎのように並べ替えた場合、例えば四分位数Ｑ１／４などのｑ分位数Ｑｑは、
【数１】
2014020718.tif 000003
と定義される。
【００４９】
上記のような四分位値を用いた場合、角速度は、
【数２】
2014020718.tif 000004
によって正規化される。ここで、ｘｉは、各時刻における角速度の値である。
【００５０】
一方、パワースペクトルは、
【数３】
2014020718.tif 000005
によって正規化される。ここで、ｘｉは、各時刻における角速度のパワースペクトルの値である。
【００５１】
ジャイロセンサ２０１によって計測された時系列の角速度データ、角速度のパワースペクトル強度、又は、後述する所定の周波数範囲の角速度のパワースペクトル強度の平均値の時系列データの少なくとも一つについて、上記のような四分位値を用いたデータの正規化を行うことによって、外れ値の影響を軽減しつつ、歩行者に依存するデータのばらつきを軽減することができる。
【００５２】
次に、サーバ装置１０３は、サンプルごとに、ステップ３０６〜３０８を実行する（ループ３０５）。
【００５３】
具体的には、サーバ装置１０３は、各時刻のサンプル値に基づいて歩行判別を実行し（ステップ３０６）、歩行者が歩行していたと判別された場合には（ステップ３０７）、平地階段判別を実行する（ステップ３０８）。サーバ装置１０３は、全時刻のサンプル値について終了するまで上記の処理を繰り返す（ループ３０５）。ここで、歩行判別とは、歩行者が歩行していたか否かの判別である。歩行判別は、任意の公知の手法によって実行することができるため、説明を省略する。平地階段判別とは、歩行者が平地を歩行していたか階段を歩行していたかの判別であり、図４等を参照してその詳細な手順を説明する。
【００５４】
図４は、本発明の実施形態のサーバ装置１０３が実行する平地階段判別処理を示すフローチャートである。
【００５５】
ある時刻のサンプル値に基づく歩行判別処理（ステップ３０６）の結果、その時刻に歩行者が歩行していたと判別された場合、サーバ装置１０３は、その時刻（以下、図４の説明において当該時刻と記載する）の歩行様式の初期値として「平地」を設定する（ステップ４０１）。
【００５６】
次に、サーバ装置１０３は、当該時刻のサンプル値が、あらかじめ設定された複数の条件の各々を満たすか否かを判定する（ステップ４０３）。サーバ装置１０３は、当該時刻のサンプル値がいずれかの条件を満たすと判定されるか、又は、全ての条件についての判定が終了するまで、ステップ４０３を繰り返す（ループ４０２）。
【００５７】
ステップ４０３においていずれかの条件が満たされたと判定された場合、サーバ装置１０３は、当該時刻の歩行様式を「階段」と判別する（すなわち、当該時刻に歩行者が階段を歩行していたと判別する）（ステップ４０４）。一方、ステップ４０３においていずれの条件も満たされたと判定されなかった場合、サーバ装置１０３は、ステップ４０１で設定された通り、当該時刻の歩行様式を「平地」と判別する。
【００５８】
ここで、ステップ４０３における判定の詳細を説明する。
【００５９】
図７Ａは、本発明の実施形態の端末装置１０１を装着した歩行者７０１の上面図である。
【００６０】
図７Ｂは、本発明の実施形態の歩行様式判別処理に利用される、歩行者７０１の脚の運動による進行方向平面に対する回転の説明図である。
【００６１】
図７Ａに示す端末装置１０１の互いに直交するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、端末装置１０１のジャイロセンサ２０１及び加速度センサ２０２の座標軸である。すなわち、ジャイロセンサ２０１は、図７Ａに示すＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれの周りの角速度を検出し、加速度センサ２０２は、図７Ａに示すＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれの方向の加速度を検出する。本実施形態では歩行者７０１に装着される端末装置１０１の位置及び姿勢が制限されないため、通常、これらの３軸は、歩行者７０１のＲｏｌｌ軸、Ｐｉｔｃｈ軸及びＹａｗ軸のいずれとも一致しない（図７Ａの例ではＹａｗ軸とＸ軸がほぼ一致するように見えるが、一般的にはこれらも一致しない）。
【００６２】
ここで、Ｙａｗ軸（歩行者７０１の上下方向、言い換えると、鉛直方向の座標軸）と直交する平面（すなわち水平面と平行な平面）を進行方向平面と記載する。図７Ａの例ではＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸のうちＸ軸がＹａｗ軸に最も近い（すなわち、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸のそれぞれがＹａｗ軸となす角のうち、Ｘ軸とＹａｗ軸とがなす角が最も小さい）ため、Ｘ軸を除く２軸、すなわち、Ｙ軸及びＺ軸が進行方向平面に近い２軸である。この場合、Ｙ軸周り及びＺ軸周りの角速度は、進行方向平面に対する回転を表す。進行方向平面に対する回転としては、歩行に伴う脚の運動に起因する回転７０２が支配的である（図７Ｂ参照）。
【００６３】
このような回転運動は、一歩に相当する周期（歩行ピッチ）を持つ成分と、二歩に相当する周期（ハーフピッチ）を持つ成分とを含む。このため、進行方向平面に近い２軸（Ｙ軸及びＺ軸）周りの角速度の歩行ピッチのパワースペクトル強度（以下、歩行ピッチ強度と記載）及びハーフピッチのパワースペクトル強度（以下、ハーフピッチ強度と記載）に基づいて、歩行態様の特徴を捉えることが可能となる。
【００６４】
なお、Ｙａｗ軸は重力加速度の方向と平行であるため、端末装置１０１の３軸のうち加速度振幅の絶対値の平均値が最大の軸（図７Ａの例ではＸ軸）がＹａｗ軸に最も近い軸であり、それ以外の２軸（図７Ａの例ではＹ軸及びＺ軸）が進行方向平面に近い２軸であると特定することができる。サーバ装置１０３は、ステップ４０３における判定を行う前のいずれかの時点で、進行方向平面に近い２軸を特定する手順を実行する。
【００６５】
本実施形態では、歩行ピッチに相当する周波数範囲（歩行ピッチレンジ）のパワースペクトルの統計量を歩行ピッチ強度として使用し、ハーフピッチに相当する周波数範囲（ハーフピッチレンジ）のパワースペクトルの統計量をハーフピッチ強度として使用する。本実施形態では統計量として平均値を採用するが、最大値など、他の統計量を採用してもよい。
【００６６】
前述のように、歩行判別は自己相関法などの公知の技術によって実行できる。歩行ピッチの検出にも同様の公知の技術を用いることができるが、このような方法では本来の歩行ピッチとは異なるピッチ（例えば倍ピッチ又はハーフピッチ）を歩行ピッチとして誤って検出してしまう場合があり、これによって歩行様式判別の精度が低下する。このため、本実施形態では、歩行ピッチレンジ及びハーフピッチレンジの周波数範囲を予め定めておき、その範囲のパワースペクトルの平均値を歩行ピッチ強度及びハーフピッチ強度として使用する
【００６７】
図８は、本発明の実施形態において使用される歩行ピッチレンジの説明図である。
【００６８】
具体的には、図８は、歩行者の歩調（すなわち１秒間当たりの歩数）を実測した結果の例を示す（佐藤方彦  編、「日本人の辞典」、朝倉書店、２００３年６月）。歩行者の年代は、青年、中年及び高年に分類され、それぞれの年代の男性及び女性についての実測結果が示されている。この結果によれば、歩調は年齢が高くなるほど遅く（すなわち値が小さく）なり、男性の歩調が女性の歩調より遅い傾向が見られるが、全体の分布は概ね１．５〜２．５歩／秒の範囲に収まり、その中心は概ね２．０歩／秒であることがわかる。
【００６９】
これに基づいて、本実施形態では、１．５〜２．５Ｈｚの範囲のパワースペクトルの平均値を歩行ピッチ強度、その半分の０．７５〜１．２５Ｈｚの範囲のパワースペクトルの平均値をハーフピッチ強度として使用する。これによって、自己相関法等による歩行ピッチの抽出精度によらずに歩行ピッチ強度及びハーフピッチ強度を算出することができる。
【００７０】
なお、図８に示す歩行ピッチレンジは一例であり、これ以外の歩行ピッチレンジを使用してもよい。例えば、歩行者の年齢、性別、担当業務といった属性が限定され、その属性に応じて歩行ピッチレンジを限定できる場合には、そのようにして限定された歩行ピッチレンジを使用することができる。
【００７１】
上記のようにして実際に算出された歩行ピッチ強度及びハーフピッチ強度の例を図９Ａ〜図９Ｃに示す。この例を参照しながら、ステップ４０４における判別について説明する。
【００７２】
図９Ａは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された歩行者の歩行ピッチ強度の説明図である。
【００７３】
図９Ａに示すグラフの横軸は時間、縦軸はＹ軸角速度歩行ピッチ強度である。この例において、時間９０２、９０４、９０６、９０８及び９１０は、歩行者が平地を歩行していた時間に相当し、時間９０１、９０３及び９０５は、歩行者が階段を下っていた時間に相当し、時間９０７、９０９及び９１１は、歩行者が階段を上っていた時間に相当する。
【００７４】
このような角速度歩行ピッチ強度が得られた場合、これに基づいて歩行者が階段を上っていたか下っていたかを判別することはできないが、歩行者が階段又は平地のいずれを歩行していたかを判別することはできる。例えば、サーバ装置１０３は、歩行ピッチ強度の値「０」を閾値として設定し、各時刻の歩行ピッチ強度の値がその閾値を超えない場合に、ステップ４０３の条件が満たされ、ステップ４０４において歩行者が階段を歩行していたと判別することができる。
【００７５】
図９Ｂは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された歩行者のハーフピッチ強度の説明図である。
【００７６】
図９Ｂに示すグラフの横軸は時間、縦軸はＺ軸角速度ハーフピッチ強度である。この例において、時間９２２、９２４、９２６、９２８及び９３０は、歩行者が平地を歩行していた時間に相当し、時間９２１、９２３及び９２５は、歩行者が階段を下っていた時間に相当し、時間９２７、９２９及び９３１は、歩行者が階段を上っていた時間に相当する。
【００７７】
このような角速度ハーフピッチ強度が得られた場合、これに基づいて歩行者が階段を上っていたか下っていたかまで判別できる可能性があるが、ステップ４０４では歩行者が階段又は平地のいずれを歩行していたかの判別を行う。例えば、サーバ装置１０３は、ハーフピッチ強度の値「４」及び「−２」をそれぞれ閾値として設定し、各時刻のハーフピッチ強度の値が「４」を超えたか又は「−２」を下回った場合に、ステップ４０３の条件が満たされ、歩行者が階段を歩行していたと判別することができる（ステップ４０４）。
【００７８】
図９Ｃは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された別の歩行者のハーフピッチ強度の説明図である。
【００７９】
すなわち、図９Ｃは、図９Ｂとは異なる歩行者に装着された端末装置１０１から取得された角速度データに基づいて算出されたハーフピッチ強度を示す。
【００８０】
図９Ｃに示すグラフの横軸は時間、縦軸はＺ軸角速度ハーフピッチ強度である。この例において、時間９４２、９４４、９４６、９４８及び９５０は、歩行者が平地を歩行していた時間に相当し、時間９４１、９４３及び９４５は、歩行者が階段を下っていた時間に相当し、時間９４７、９４９及び９５１は、歩行者が階段を上っていた時間に相当する。
【００８１】
このような角速度ハーフピッチ強度が得られた場合に、例えば閾値としてハーフピッチ強度の値「５」を設定すれば、サーバ装置１０３は、時間９４７、９４９及び９５１において歩行者が階段を歩行していたと判別することはできる。しかし、図９Ｃの例では、歩行者が階段を下っていた時のハーフピッチ強度と平地を歩行していた時のハーフピッチ強度との差が小さいため、時間９４１、９４３及び９４５においてはステップ４０３の条件が満たされず、歩行者が階段を歩行していたと判別できない可能性がある。
【００８２】
歩行者の歩き方の癖及び端末装置１０１の姿勢によっては、例えば図９Ｃの時間９４１、９４３及び９４５のように、歩行者が階段を歩行しているにもかかわらず、歩行者が階段を歩行していたと判別するために設定された条件が満たされない場合がある。しかし、上記のように、複数の条件を設定し、それらの一つでも満たされた場合には歩行者が階段を歩行していたと判別することによって（ループ４０２）、漏れのない高精度な判別を行うことができる。
【００８３】
上記の例において、ステップ４０３の判定に用いられる閾値は、取得された歩行ピッチ強度及びハーフピッチ強度に基づいて歩行様式判別システムのユーザが手動で設定してもよいが、例えば公知の判別分析手法を用いてサーバ装置１０３が自動的に設定してもよい。
【００８４】
図９Ａ〜図９ＣにはＹ軸角速度ピッチ強度及びＺ軸角速度ハーフピッチ強度のみを示したが、実際には、図７ＡのようにＹ軸及びＺ軸が進行方向平面に近い２軸である場合には、Ｚ軸角速度ピッチ強度及びＹ軸角速度ハーフピッチ強度も計算され、ステップ４０３においてそれらのいずれかが所定の条件が満たされた場合には、ステップ４０４において、歩行者が階段を歩行していたと判別される。
【００８５】
サーバ装置１０３は、図３のループ３０５が終了すると、次に、判別結果補間処理（ステップ３０９）及び判別結果棄却処理（ステップ３１０）を実行する。
【００８６】
図１０は、本発明の実施形態のサーバ装置１０３が実行する判別結果補間処理及び判別結果棄却処理の説明図である。
【００８７】
図９Ａ〜図９Ｃに示したように、歩行者が平地又は階段のいずれを歩行している場合も、実測されたパワースペクトル強度にはばらつきがある。このため、閾値に基づく判別の結果、連続した階段歩行の後にきわめて短時間の平地歩行が行われ、その後再び階段歩行が行われたと判別される場合、及び、その逆に、連続した平地歩行の後にきわめて短時間の階段歩行が行われ、その後再び平地歩行が行われたと判別される場合がある。
【００８８】
しかし、実際には、平地歩行及び階段歩行のいずれも、ある程度以上の時間継続して行われるものであり、上記のようなきわめて短時間の平地歩行及び階段歩行は、実際の歩行の結果ではなくデータのばらつきに起因するものであると考えられる。このため、サーバ装置１０３は、上記のような短時間の平地歩行を階段歩行と判別する判別結果補間処理（ステップ３０９）及び短時間の階段歩行を平地歩行と判別する判別結果棄却処理（ステップ３１０）を実行する。
【００８９】
例えば、図１０に示すように、判別結果が階段歩行である時間１００１及び１００３に挟まれた時間１００２における判別結果が平地歩行であり、かつ、その時間１００２が所定の閾値より短い場合には、サーバ装置１０３は、時間１００２における判別結果を階段歩行に変更する（ステップ３０９）。その結果、時間１００１〜１００３に相当する時間１００４の判別結果が階段歩行となる。
【００９０】
一方、判別結果が平地歩行である時間１００５及び１００７に挟まれた時間１００６における判別結果が階段歩行であり、かつ、その時間１００６が所定の閾値より短い場合には、サーバ装置１０３は、時間１００６における判別結果を平地歩行に変更する（ステップ３１０）。その結果、時間１００５〜１００７に相当する時間１００８の判別結果が平地歩行となる。
【００９１】
上記の判別結果補間処理及び判別結果棄却処理によって、歩行様式の判別結果が実際の歩行様式をより正確に反映したものとなると考えられる。
【００９２】
次に、サーバ装置１０３は、階段区間ごとに階段昇降判別処理（ステップ３１２）を実行する（ループ３１１）。ここで階段区間とは、平地と判定された時間に挟まれた、階段と判別された時間であり、例えば図１０の時間１００４が階段区間である。サーバ装置１０３は、全ての階段区間について終了するまで階段昇降判別処理（ステップ３１２）を繰り返し実行する（ループ３１１）。階段昇降判別とは、歩行者が階段を上っていたか下っていたかの判別であり、図５等を参照してその詳細な手順を説明する。
【００９３】
図５は、本発明の実施形態のサーバ装置１０３が実行する階段昇降判別処理を示すフローチャートである。
【００９４】
最初に、サーバ装置１０３は、処理対象の階段区間（以下、図５の説明において当該区間と記載する）の歩行様式の初期値として「平地」を設定する。（ステップ５０１）。
【００９５】
次に、サーバ装置１０３は、当該区間のハーフピッチ強度が、歩行様式を「上り」と判別するためにあらかじめ設定された複数の条件の各々を満たすか否かを判定する（ステップ５０３）。ステップ５０３において条件が満たされないと判定された場合、サーバ装置１０３は、当該区間のハーフピッチ強度が、歩行様式を「下り」と判別するためにあらかじめ設定された複数の条件の各々を満たすか否かを判定する（ステップ５０５）。サーバ装置１０３は、当該区間のハーフピッチ強度がいずれかの条件を満たすと判定されるか、又は、全ての条件についての判定が終了するまで、ステップ５０３及び５０５を繰り返す（ループ５０２）。
【００９６】
ステップ５０３においていずれかの条件が満たされたと判定された場合、サーバ装置１０３は、当該区間における歩行様式を「上り」と判別する（すなわち、当該区間において歩行者が階段を上っていたと判別する）（ステップ５０４）。ステップ５０５においていずれかの条件が満たされたと判定された場合、サーバ装置１０３は、当該区間の歩行様式を「下り」と判別する（すなわち、当該区間において歩行者が階段を下っていたと判別する）（ステップ５０６）。一方、ステップ５０３及び５０５においていずれの条件も満たされたと判定されなかった場合、サーバ装置１０３は、ステップ５０１で設定された通り、当該区間の歩行様式を「平地」と判別する。
【００９７】
前述の通り、階段昇降判別処理の対象は、歩行者が階段を歩行していたと判別された階段区間であるが、歩行者が階段を上っていたと判別するための複数の条件、及び、歩行者が階段を下っていたと判別するための複数の条件のいずれも満たされなかった場合には、歩行者が階段を歩行していたとの判別自体が誤りであったと判定され、歩行様式の判別結果が「平地」に変更される（ステップ５０１、５０３及び５０５）。なお、このような判別は一例であり、例えば、ステップ５０３及び５０５においていずれの条件も満たされなかった場合には、歩行様式を「上り」又は「下り」のうち予め定められた一方と判別してもよい。
【００９８】
ここで、ステップ５０３及び５０５における判定の詳細を説明する。具体的には、図１１Ａ〜図１１Ｄに示す二人の歩行者のハーフピッチ強度の例を参照する。
【００９９】
図１１Ａは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された第１の歩行者のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【０１００】
図１１Ｂは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された第１の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【０１０１】
図１１Ａの閾値１１１１及び１１１２は、それぞれ、歩行様式「上り」及び「下り」を判別するための閾値である。サーバ装置１０３は、ステップ５０３において、Ｚ軸角速度ハーフピッチ強度の値が閾値１１１１を超えた場合に条件が満たされたと判定し、ステップ５０５において、Ｚ軸角速度ハーフピッチ強度の値が閾値１１１２を超えた場合に条件が満たされたと判定する。
【０１０２】
このような判定は、階段区間内の時刻ごと又はフレームごとのＺ軸角速度ハーフピッチ強度の値について行うこともできるが、本実施形態では、階段区間内のハーフピッチ強度の平均値が閾値と比較される。これは後述する図１１Ｂ〜図１１Ｄについても同様である。その理由については図１２Ａ及び図１２Ｂを参照して後述する。
【０１０３】
図１１Ａにおいて、例えば階段区間１１０１のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１１より小さく、かつ、閾値１１１２より大きい。このため、この例についてはステップ５０３及び５０５のいずれの条件も満たされないと判定される。一方、階段区間１１０２のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１１より大きいため、ステップ５０３の条件が満たされると判定され、ステップ５０４が実行され、階段区間１１０２における第１の歩行者の歩行様式が「上り」である（すなわち階段区間１１０２において第１の歩行者が階段を上っていた）と判別される。
【０１０４】
図１１Ｂは、図１１Ａに示したものと同一の時間帯における第１の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度を示す。したがって、図１１Ｂの階段区間１１０１及び１１０２は図１１Ａに示したものと同一である。また、閾値１１１３及び１１１４は、それぞれ、歩行様式「上り」及び「下り」を判別するための閾値である。
【０１０５】
図１１Ｂにおいて、階段区間１１０１のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１４より小さい。このため、この例についてはステップ５０５の条件が満たされると判定され、ステップ５０６が実行され、階段区間１１０１における第１の歩行者の歩行様式が「下り」である（すなわち階段区間１１０１において第１の歩行者が階段を下っていた）と判別される。
【０１０６】
図５を参照して説明したように、複数の条件のうち一つでも満たされた場合には歩行様式が「上り」又は「下り」と判別される。図１１Ａ及び図１１Ｂの例では、階段区間１１０１について、「Ｚ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１２を下回る」という条件は満たされなかったが、「Ｙ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１４を下回る」という条件は満たされたため、階段区間１１０１における歩行様式が「下り」であると判別される。
【０１０７】
図１１Ｃは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された第２の歩行者のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【０１０８】
図１１Ｄは、本発明の実施形態のサーバ装置１０３によって算出された第２の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の説明図である。
【０１０９】
図１１Ｃの閾値１１１１及び１１１２は、図１１Ａに示したものと同一である。図１１Ｃにおいて、例えば階段区間１１０３のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１２より小さい。このため、ステップ５０５の条件が満たされると判定され、ステップ５０６が実行され、階段区間１１０３における第２の歩行者の歩行様式が「下り」であると判別される。一方、階段区間１１０４のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１１より大きいため、ステップ５０３の条件が満たされると判定され、ステップ５０４が実行され、階段区間１１０４における第２の歩行者の歩行様式が「上り」であると判別される。
【０１１０】
図１１Ｄは、図１１Ｃに示したものと同一の時間帯における第２の歩行者のＹ軸角速度ハーフピッチ強度を示す。したがって、図１１Ｄの階段区間１１０３及び１１０４は図１１Ｃに示したものと同一である。また、閾値１１１３及び１１１４は、それぞれ、歩行様式「上り」及び「下り」を判別するための閾値であり、図１１Ｂに示したものと同一である。
【０１１１】
図１１Ｄにおいて、階段区間１１０３のＺ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１３より小さく、かつ、閾値１１１４より大きい。このため、この例についてはステップ５０３及び５０５のいずれの条件も満たされないと判定される。同様に、階段区間１１０４のＹ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値は閾値１１１３より小さく、かつ、閾値１１１４より大きい。このため、この例についてもステップ５０３及び５０５のいずれの条件も満たされないと判定される。
【０１１２】
図１１Ｃ及び図１１Ｄの例では、階段区間１１０３について、「Ｙ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１４を下回る」という条件は満たされなかったが、「Ｚ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１２を下回る」という条件は満たされたため、階段区間１１０３における歩行様式が「下り」であると判別される。階段区間１１０４について、「Ｙ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１３を超える」という条件は満たされなかったが、「Ｚ軸角速度ハーフピッチ強度の平均値が閾値１１１１を超える」という条件は満たされたため、階段区間１１０４における歩行様式が「上り」であると判別される。
【０１１３】
上記のように、歩行様式を判別するための複数の条件を設定し、いずれか一つでも条件が満たされた場合に歩行様式を「上り」又は「下り」と判別することによって、歩行者の歩き方及び歩行者に装着される端末装置１０１の姿勢等に起因する角速度の計測値のばらつきが存在する場合であっても、精度よく歩行様式を判別することができる。
【０１１４】
図１２Ａは、本発明の実施形態における階段区間内のフレームごとの角速度ハーフピッチ強度と歩行様式との関係の説明図である。
【０１１５】
具体的には、図１２Ａに示すグラフは、横軸をＹ軸角速度パワースペクトルハーフピッチ強度、縦軸をＺ軸角速度パワースペクトルハーフピッチ強度とする散布図である。プロットされている円形及び三角形のシンボルは、それぞれ、ある歩行者が実際に階段を上っているとき、及び下っているときに計測された角速度データに基づいてフレームごとに計算された値である。
【０１１６】
図１２Ａによれば、歩行者が階段を上っているときと下っているときのハーフピッチ強度の傾向は異なるものの、明確に分離していない。これは、例えば図１１Ａ〜図１１Ｄに示すように、階段区間内の各時刻のハーフピッチ強度にばらつきがあるためと考えられる。したがって、これらの値に基づいて歩行様式を判別した場合には、どのような閾値を設定しても誤判別の発生が避けられない。
【０１１７】
図１２Ｂは、本発明の実施形態における階段区間内の角速度ハーフピッチ強度の平均値と歩行様式との関係の説明図である。
【０１１８】
具体的には、図１２Ｂに示すグラフの横軸及び縦軸は図１２Ａと同様であり、図１２Ａと同一の角速度データに基づいて階段区間ごとに計算された値がプロットされている。図１２Ａと同様、円形及び三角形のシンボルは、それぞれ階段の上り及び下りに対応する。
【０１１９】
図１２Ｂによれば、歩行者が階段を上っているときと下っているときのハーフピッチ強度は明確に分離している。これは、平均値を求めることによって階段区間内の各時刻のハーフピッチ強度のばらつきの影響が抑えられるためと考えられる。したがって、適切な閾値を設定すれば、これらの値に基づいて正確に歩行様式を判別できる。
【０１２０】
サーバ装置１０３は、全ての階段区間について階段昇降判別処理（ステップ３１２）が終了すると、歩行様式判別処理（図３）を終了する。サーバ装置１０３は、歩行様式判別結果、すなわち、各時刻に歩行者が平地を歩行していたか、階段を上っていたか、階段を下っていたか、の判別結果を、メモリ２１３又は記憶媒体２１４に保持し、必要に応じて入出力部２１５から出力することができる。
【０１２１】
以上の本発明の実施形態によれば、進行方向平面内の２軸の角速度に基づいて歩行様式が判別されるため、歩行者に取り付けられる端末装置１０１の姿勢を制限する必要がなく、計測されたデータの座標変換を行う必要もない。さらに、本発明の実施形態によれば、最初に角速度のパワースペクトルの歩行ピッチ強度及びハーフピッチ強度に基づいて歩行様式が「平地」又は「階段」のいずれであるかが判別される。このとき、歩行ピッチとしては、あらかじめ与えられた周波数の範囲が使用される。また、角速度のパワースペクトルのデータについては、四分位値を用いた正規化が行われる。歩行様式が「階段」と判別された区間については、その区間の長さに基づいて補間及び棄却が行われ、保管された階段区間ごとに、角速度のハーフピッチ強度に基づいて、歩行様式が「上り」又は「下り」のいずれであるかが判別される。歩行様式として「階段」、「上り」及び「下り」のそれぞれを判別するための複数の条件が設定され、それらの一つでも満たされた場合には歩行様式として「階段」、「上り」又は「下り」と判別される。これらによって、各歩行者の歩き方の癖、端末装置１０１の姿勢又はその他の要因による角速度データのばらつきが存在する場合であっても、精度よく歩行様式を判別することができる。
【０１２２】
上記の実施形態の各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【０１２３】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年1月21日(2016.1.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者に取り付けられる端末装置と、前記端末装置からデータを取得するサーバ装置と、を含む歩行様式判別システムであって、
前記端末装置は、角速度センサと、加速度センサと、を有し、
前記サーバ装置は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有し、
前記記憶装置は、前記角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記プロセッサは、
前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトルを計算し、
前記計算されたパワースペクトルに基づいて、１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度を計算し、
前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項２】
請求項１に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項３】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別するために使用される前記所定の条件は、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件を含み、
前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件の各々は、前記進行方向平面に近い２軸の各々の、前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の各々と所定の閾値との関係によって特定される条件であり、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別し、
前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別するために使用される前記所定の条件は、前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件及び下り歩行であると判別するための複数の条件を含み、
前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件、及び、前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別するための複数の条件の各々は、前記進行方向平面に近い２軸の各々の、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度と所定の閾値との関係によって特定される条件であり、
前記プロセッサは、
前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が上り歩行であると判別し、
前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別するための複数の条件の少なくとも一つが満たされた場合に、前記歩行者の歩行様式が下り歩行であると判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項４】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された各区間の、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の平均値が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記各区間の歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項５】
請求項１に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、第１の所定の周波数範囲のパワースペクトル強度の統計量を前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度として計算し、前記第１の所定の周波数範囲の半分の周波数に相当する第２の所定の周波数範囲のパワースペクトル強度の統計量を前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度として計算することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項６】
請求項１に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、歩行様式が階段歩行であると判別された二つの区間に挟まれた、歩行様式が平地歩行であると判別された区間の長さが所定の値より短い場合、前記歩行様式が平地歩行であると判別された区間の歩行様式を階段歩行に変更し、歩行様式が平地歩行であると判別された二つの区間に挟まれた、歩行様式が階段歩行であると判別された区間の長さが所定の値より短い場合、前記歩行様式が階段歩行であると判別された区間の歩行様式を平地歩行に変更することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項７】
請求項２に記載の歩行様式判別システムであって、
前記プロセッサは、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度の時系列データ、前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトル、前記パワースペクトルに基づいて計算された１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度の少なくとも一つを、四分位値に基づいて正規化し、
前記正規化された値に基づいて前記歩行者の歩行様式を判別することを特徴とする歩行様式判別システム。
【請求項８】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する歩行様式判別装置であって、
前記記憶装置は、歩行者に取り付けられた角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記歩行者に取り付けられた加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記プロセッサは、
前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、
前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトルを計算し、
前記計算されたパワースペクトルに基づいて、１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度を計算し、
前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別装置。
【請求項９】
請求項８に記載の歩行様式判別装置であって、
前記プロセッサは、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別することを特徴とする歩行様式判別装置。
【請求項１０】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する歩行様式判別装置によって実行される歩行様式判別方法であって、
前記記憶装置は、歩行者に取り付けられた角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記歩行者に取り付けられた加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、
前記歩行様式判別方法は、
前記プロセッサが、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸の角速度のパワースペクトルを計算する手順と、
前記プロセッサが、前記パワースペクトルに基づいて計算された１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別する手順と、
前記プロセッサが、前記歩行者の歩行様式が階段歩行であると判別された区間について、前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段の上り歩行又は下り歩行のいずれであるかを判別する手順と、を含むことを特徴とする歩行様式判別方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明は、歩行者に取り付けられる端末装置と、前記端末装置からデータを取得するサーバ装置と、を含む歩行様式判別システムであって、前記端末装置は、角速度センサと、加速度センサと、を有し、前記サーバ装置は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、前記角速度センサによって計測された三次元の直交座標系の角速度データ及び前記加速度センサによって計測された三次元の直交座標系の加速度データを保持し、前記プロセッサは、前記加速度データに基づいて、鉛直方向となす角が最も小さい座標軸を除く二つの座標軸を、鉛直方向と直交する進行方向平面に近い２軸として特定し、前記進行方向平面に近い２軸の角速度データに基づいて、前記進行方向平面に近い２軸の角速度のパワースペクトルを計算し、前記計算されたパワースペクトルに基づいて、１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び２歩の周期の成分のパワースペクトル強度を計算し、前記１歩の周期の成分のパワースペクトル強度及び前記２歩の周期の成分のパワースペクトル強度が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記歩行者の歩行様式が階段歩行又は平地歩行のいずれであるかを判別する。
【国際調査報告】
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2014020718.tif 000026