(57)【要約】  位置検知システム（１）は、送信機（２）からの電波を受信する複数の受信機（３）と、これらの受信機（３）に接続されたコントロールユニット（４）とを備えている。コントロールユニット（４）は、機械学習を用いて予め取得した事前データから送信機（２）の存在位置を推定する。事前データは、領域内で座標が明確な位置に送信機（１１）が配置された状態で、受信機（３）が受信した電波に基づくデータである。コントロールユニット（４）は、全ての受信機（３）が受信した電波のデータを用い、二分法によって送信機（２）の存在範囲を段階的に狭めて、送信機（２）の存在位置として領域内で予め分割された複数のエリアから１つのエリアを特定する。
2018235563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、
前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、
全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴とする位置推定システム。
【請求項２】
前記送信機の位置を推定する全体の領域を互いに直交するＸ方向とＹ方向について２の累乗数で分割し、前記領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割し、
前記コントロールユニットは、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、Ｘ方向とＹ方向について二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置として１つの前記エリアを特定する請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項３】
前記コントロールユニットは、いずれか１つの前記受信機を前記送信機として利用することによって、機械学習用の前記事前データを取得してなる請求項１に記載の位置推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信機の位置を推定する位置推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、無線端末のような移動可能な送信機（移動局）の位置を推定する位置推定システムが知られている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１には、位置推定を行う四角形の領域の四隅に受信機を配置し、領域内の送信機の位置を推定するシステムが開示されている。このシステムでは、領域内の複数箇所で予め送信機を配置して、送信機からの信号を受信機で受信し、受信信号強度の値（ＲＳＳＩ値）と送信機の位置との関係を予め学習する。その上で、送信機が領域内に配置されると、事前に測定した最も特徴が似ている位置を、送信機の位置として推定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】辻野友孝、外３名、「学習に基づく位置座標推定システムとその応用」、第２３回人工知能学会全国大会、１Ｈ１−２、２００９年６月
【発明の概要】
【０００４】
ところで、非特許文献１に開示された位置推定システムでは、位置推定を行う領域を予め複数（例えば４つ）のブロックに分割し、ブロック毎に配置された受信機を用いて送信機が存在する確率の高い１つのブロックを推定する。しかしながら、更に細かい領域に分割して推定しようとした場合、多数の受信機が必要となる。これに加えて、例えば多重反射等が生じる環境では、複数のブロックで送信機の存在確率が高くなることがある。このため、送信機の推定位置が不安定になる虞れがある。
【０００５】
本発明は上述した従来技術の問題に鑑みなされたもので、本発明の目的は、複数の受信領域で、受信領域毎に受信機を必要としないで送信機の位置を推定可能な位置推定システムを提供することにある。
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明は、送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴としている。
【０００７】
本発明によれば、複数の受信領域で、受信領域毎に受信機を必要としないで送信機の位置を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１ないし第３の実施の形態による位置推定システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。
【図３】送信機の位置を推定する位置推定処理を示す流れ図である。
【図４】図３に続く流れ図である。
【図５】二分法によって送信機のＸ方向の位置を特定する手順を示す説明図である。
【図６】二分法によって送信機のＹ方向の位置を特定する手順を示す説明図である。
【図７】第２の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。
【図８】送信機の位置とＸ方向およびＹ方向の判定結果との関係を示す説明図である。
【図９】第３の実施の形態による受信機の配置を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態による位置推定システムについて、添付図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１０】
図１および図２に、第１の実施の形態による位置推定システム１を示す。位置推定システム１は、送信機２からの電波を受信する複数の受信機３と、これらの受信機３に有線または無線にて接続されたコントロールユニット４とを備えている。
【００１１】
送信機２は、例えば検知対象物となる移動可能な無線端末であり、移動局である。送信機２は、発振器、変調器、増幅器、アンテナ（いずれも図示せず）を備えている。送信機２は、受信機３に向けて、各種の信号を含む電波を送信する。送信機２が送信する電波は、例えば無線ＬＡＮまたは近距離無線通信に用いられる帯域（２．４ＧＨｚ帯、５ＧＨｚ帯）の電波でもよく、他の周波数帯の電波でもよい。
【００１２】
受信機３は、予め決められた場所に配置された固定局を構成している。図２に示すように、受信機３は、送信機２の位置を推定する領域Ｒで、互いに異なる位置に複数台設置されている。受信機３は、発振器、復調器、アンテナ（いずれも図示せず）を備えている。これらの受信機３は、送信機２から送信された電波を受信する。このとき、受信機３は、送信機２からの電波に基づくデータとして、受信信号強度の値（ＲＳＳＩ値）を取得する。受信機３は、ＲＳＳＩ値（測位データ）を、コントロールユニット４に出力する。
【００１３】
図２は、送信機２の位置を特定する領域Ｒに、例えば合計１０台の受信機３を配置した場合を例示しているが、受信機３の位置は、領域Ｒの内部に限らない。領域Ｒ内の送信機２からの電波が受信可能な範囲で、受信機３は、領域Ｒの周囲や領域Ｒの外部に配置されていてもよい。受信機３の台数は、送信機２の位置を特定するエリアＡ11〜Ａ44（受信領域）の数（例えば１６個）よりも少なくなっている。
【００１４】
コントロールユニット４は、全ての受信機３に有線または無線で接続されている。コントロールユニット４は、例えばマイクロコンピュータ等によって構成されている。コントロールユニット４は、事前データ、位置推定処理のプログラムを格納するメモリ５（記憶部）を有している。コントロールユニット４は、図３および図４に示す位置推定処理のプログラムを実行することによって、全ての受信機３から送信機２のＲＳＳＩ値を受信し、これらのＲＳＳＩ値に基づいて送信機２の位置を推定する。
【００１５】
コントロールユニット４は、機械学習を用いて事前データから送信機２の存在位置を推定する。事前データは、座標が明確な予め決められた位置に送信機１１（データ取得用送信機）を配置したときのＲＳＳＩ値のデータであり、以下の手順で取得する。
【００１６】
まず、送信機２の位置を推定する全体の領域Ｒを、互いに直交するＸ方向とＹ方向について２の累乗数で分割する。領域Ｒは、任意の形状であり、正方形で無くてもよい。これにより、領域Ｒを行列状に並んだ複数のエリアに分割される。なお、図２は、領域Ｒが、Ｘ方向とＹ方向のそれぞれ４分割された場合を例示している。このため、領域Ｒには、合計１６個のエリアＡ11〜Ａ44が形成されている。このとき、エリアＡxyの添え字ｘは、Ｘ方向の位置に対応し、Ｘ方向の一側（図２中の左側）から他側（図２中の右側）に向けて数値が大きくなる。エリアＡxyの添え字ｙは、Ｙ方向の位置に対応し、Ｙ方向の一側（図２中の下側）から他側（図２中の上側）に向けて数値が大きくなる。
【００１７】
次に、事前データを取得するために、送信機１１を用意する。送信機１１は、位置を特定するために必要な情報を含む電波を送信するものであり、例えば送信機２と同じ電波を送信可能なものであればよい。そして、領域Ｒ内の予め決められた位置（座標が明確な位置）に送信機１１を配置する。この状態で、送信機１１からの電波を受信機３が受信し、受信した電波に基づくＲＳＳＩ値をコントロールユニット４に出力する。以上の操作を、領域Ｒ内の座標が明確な任意の位置で繰り返す。
【００１８】
なお、事前データを取得するときには、送信機１１は、各エリアＡ11〜Ａ44の位置には拘束されない。即ち、事前学習の位置および測定数は、領域Ｒやエリアの数に依存せず、事前データを取得するときの送信機１１の座標値だけが特定できればよい。但し、エリアＡ11〜Ａ44と同程度の数と分布の事前データが無いと、推定精度が確保できない。このため、事前データは、所望の推定精度を考慮して取得される。コントロールユニット４は座標が既知の事前データを用いて機械学習（教師あり学習）を行い、全ての受信機３のＲＳＳＩ値と、送信機１１が位置する座標との対応関係を特定する。このとき、事前データによる機械学習には、例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）、決定木等の既知のアルゴリズムが利用可能である。
【００１９】
コントロールユニット４は、全ての受信機３が受信した電波のデータ（ＲＳＳＩ値）を用い、二分法によって位置が未知の送信機２の存在範囲を段階的に狭めて、送信機２の存在位置を推定する。具体的には、コントロールユニット４は、送信機２の存在位置として、領域Ｒ内のエリアＡ11〜Ａ44のうちいずれか１つのエリアを特定する。
【００２０】
次に、図１ないし図４を用いて、本実施の形態によるコントロールユニット４が実行する位置推定処理について説明する。
【００２１】
まず、ステップ１〜６を実行することによって、送信機２のＸ方向の位置を推定する。
【００２２】
ステップ１では、領域Ｒ内に位置する全てのエリアＡ11〜Ａ44を選択する。即ち、ステップ１では、Ｘ方向の推定処理を行うための初期状態として、領域Ｒの全体が選択される。続くステップ２では、選択したエリアをＸ方向に対して２分割する。
【００２３】
ステップ３では、分割した２つのエリアのうち一方のエリアに送信機２が存在するか否かを判定する。一例として、全てのエリアＡ11〜Ａ44をＸ方向（図２中の左右方向）で２分割したときには、Ｘ方向の他側（図２中の右側）に位置するエリアＡ31〜Ａ44が一方のエリアとなり、Ｘ方向の一側（図２中の左側）に位置するエリアＡ11〜Ａ24が他方のエリアとなる。なお、Ｘ方向の一側（図２中の左側）に位置するエリアＡ11〜Ａ24を一方のエリアとし、Ｘ方向の他側（図２中の右側）に位置するエリアＡ31〜Ａ44を他方のエリアとしてもよい。一方のエリアと他方のエリアの関係は、エリアがＸ方向に狭まったときも、同様である。
【００２４】
コントロールユニット４は、２つのエリアのうち一方のエリアに送信機２が存在する確率ＰxAと、残余のエリア（領域Ｒから一方のエリアを省いたエリア）に送信機２が存在する確率ＰxBとを算出する。コントロールユニット４は、これら２つの確率ＰxA，ＰxBのうち確率ＰxAが確率ＰxBよりも高い（ＰxA＞ＰxB）か否かを判定する。
【００２５】
確率ＰxAが確率ＰxBよりも高いときには、ステップ３で「ＹＥＳ」と判定し、ステップ４に移行する。ステップ４では、一方のエリアを選択して、ステップ６に移行する。
【００２６】
これに対し、確率ＰxAが確率ＰxByよりも低いときには、ステップ３で「ＮＯ」と判定し、ステップ５に移行する。ステップ５では、他方のエリアを選択して、ステップ６に移行する。
【００２７】
続くステップ６では、ステップ４またはステップ５で選択したエリアの大きさがＸ方向に対して最小か否かを判定する。即ち、ステップ４またはステップ５で選択したエリアが、Ｘ方向に対して単一（１列）になっているか否かを判定する。ステップ６で「ＮＯ」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小しておらず、さらに分割する余地がある。このため、ステップ２以降の処理を繰り返す。
【００２８】
一方、ステップ６で「ＹＥＳ」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小している。このため、ステップ７に移行する。
【００２９】
次に、ステップ７〜１２を実行することによって、送信機２のＹ方向の位置を推定する。
【００３０】
ステップ７では、領域Ｒ内に位置する全てのエリアＡ11〜Ａ44を選択する。即ち、ステップ７では、Ｙ方向の推定処理を行うための初期状態として、領域Ｒの全体が選択される。続くステップ８では、選択したエリアをＹ方向に対して２分割する。
【００３１】
ステップ９では、分割した２つのエリアのうち一方のエリアに送信機２が存在するか否かを判定する。一例として、全てのエリアＡ11〜Ａ44をＹ方向（図２中の上下方向）で２分割したときには、Ｙ方向の他側（図２中の上側）に位置するエリアＡ13〜Ａ44が一方のエリアとなり、Ｙ方向の一側（図２中の下側）に位置するエリアＡ11〜Ａ42が他方のエリアとなる。なお、Ｙ方向の一側（図２中の下側）に位置するエリアＡ11〜Ａ42を一方のエリアとし、Ｙ方向の他側（図２中の上側）に位置するエリアＡ13〜Ａ44を他方のエリアとしてもよい。一方のエリアと他方のエリアの関係は、エリアがＹ方向に狭まったときも、同様である。
【００３２】
コントロールユニット４は、２つのエリアのうち一方のエリアに送信機２が存在する確率ＰyAと、残余のエリア（領域Ｒから一方のエリアを省いたエリア）に送信機２が存在する確率ＰyBとを算出する。コントロールユニット４は、これら２つの確率ＰyA，ＰyBのうち確率ＰyAが確率ＰyBよりも高い（ＰyA＞ＰyB）か否かを判定する。
【００３３】
確率ＰyAが確率ＰyBよりも高いときには、ステップ９で「ＹＥＳ」と判定し、ステップ１０に移行する。ステップ１０では、一方のエリアを選択して、ステップ１２に移行する。
【００３４】
これに対し、確率ＰyAが確率ＰyBよりも低いときには、ステップ９で「ＮＯ」と判定し、ステップ１１に移行する。ステップ１１では、他方のエリアを選択して、ステップ１２に移行する。
【００３５】
続くステップ１２では、ステップ１０またはステップ１１で選択したエリアの大きさがＹ方向に対して最小か否かを判定する。即ち、ステップ１０またはステップ１１で選択したエリアが、Ｙ方向に対して単一（１行）になっているか否かを判定する。ステップ１２で「ＮＯ」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小しておらず、さらに分割する余地がある。このため、ステップ８以降の処理を繰り返す。
【００３６】
一方、ステップ１２で「ＹＥＳ」と判定したときには、選択したエリアの大きさが最小単位まで縮小している。このため、ステップ１３に移行して、送信機２が存在する位置として、１つのエリアを特定する。即ち、ステップ１３では、コントロールユニット４は、ステップ１〜６の処理によって特定されたＸ方向の１列のエリアと、ステップ７〜１２の処理によって特定されたＹ方向の１行のエリアとが、互いに重複する１つのエリアを求める。これにより、コントロールユニット４は、送信機２の存在位置として、行列状に配置された複数のエリアＡ11〜Ａ44から１つのエリアを特定する。
【００３７】
なお、図３中のステップ１〜６が、送信機２のＸ方向の位置を推定するＸ方向推定処理部の具体例を示している。図４中のステップ７〜１２が、送信機２のＹ方向の位置を推定するＹ方向推定処理部の具体例を示している。図４中のステップ１３が、複数のエリアＡ11〜Ａ44から送信機２の存在位置となる単一のエリアを特定するエリア特定部の具体例を示している。
【００３８】
また、ステップ１〜６に示すＸ方向推定処理部と、ステップ７〜１２に示すＹ方向推定処理部とは、いずれを先に実行してもよく、両者を並列処理で一緒に実行してもよい。
【００３９】
第１の実施の形態による位置推定システム１は上述の如き構成を有するもので、次にその動作について、図２、図５および図６を参照して説明する。
【００４０】
図５および図６は、複数のエリアに分割された領域Ｒから送信機２の位置として１つのエリアを特定する手順を示している。なお、図２に示すように、領域Ｒは、Ｘ方向とＹ方向のいずれにも４つのエリアに分割された場合を示している。このため、領域Ｒには、合計１６個のエリアＡ11〜Ａ44が存在している。図５および図６は、領域Ｒ内でＸ方向に対して左から３番目の位置で、かつ、Ｙ方向に対して下から３番目の位置であるエリアＡ33に送信機２が配置された場合の推定手順を示している。
【００４１】
最初に領域Ｒに含まれる全てのエリアＡ11〜Ａ44が選択される。このとき、図５中の上段に示すように、エリアＡ11〜Ａ44のＸ方向の中間位置Ｘ2で、エリアＡ11〜Ａ44を２つに分割する。これにより、エリアＡ11〜Ａ44は、エリアＡ11〜Ａ24とエリアＡ31〜Ａ44とに分割される。この状態で、コントロールユニット４は、エリアＡ11〜Ａ24とエリアＡ31〜Ａ44のうちいずれか一方（例えば、エリアＡ31〜Ａ44）を選択し、選択したエリアＡ31〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ24に送信機２が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
【００４２】
このとき、コントロールユニット４は、全ての受信機３が受信した電波のＲＳＳＩ値のデータと、予め取得した事前データとを比較する。
【００４３】
エリアＡ31〜Ａ44に存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ24に存在する確率よりも高いときには、エリアＡ31〜Ａ44のＸ方向の中間位置Ｘ3で、エリアＡ31〜Ａ44を２つに分割する（図５中の中段参照）。これにより、エリアＡ31〜Ａ44は、エリアＡ31〜Ａ34とエリアＡ41〜Ａ44とに分割される。この状態で、コントロールユニット４は、エリアＡ31〜Ａ34とエリアＡ41〜Ａ44のうちいずれか一方（例えば、エリアＡ41〜Ａ44）を選択し、選択したエリアＡ41〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ34に送信機２が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
【００４４】
具体的には、エリアＡ41〜Ａ44に送信機２が存在する確率と、領域Ｒ内の残余のエリアＡ11〜Ａ34に送信機２が存在する確率とを比較する。エリアＡ41〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ34に送信機２が存在する確率よりも高いときには、エリアＡ41〜Ａ44が選択される。これに対し、残りのエリアＡ11〜Ａ34に送信機２が存在する確率が、エリアＡ41〜Ａ44に送信機２の存在する確率よりも高いときには、残余のエリアＡ11〜Ａ34のうち、前段階で選択されたエリアＡ31〜Ａ44に含まれる（重複する）エリアＡ31〜Ａ34が選択される。これにより、図５中の下段に示すように、送信機２が存在するＸ方向の位置として、エリアＡ31〜Ａ34が特定される。
【００４５】
次に、コントロールユニット４は、Ｙ方向についても、同様の処理を行う。このため、最初に領域Ｒに含まれる全てのエリアＡ11〜Ａ44が選択される。このとき、図６中の上段に示すように、エリアＡ11〜Ａ44のＹ方向の中間位置Ｙ2で、エリアＡ11〜Ａ44を２つに分割する。これにより、エリアＡ11〜Ａ44は、エリアＡ11〜Ａ42とエリアＡ13〜Ａ44とに分割される。この状態で、コントロールユニット４は、エリアＡ11〜Ａ42とエリアＡ13〜Ａ44のうちいずれか一方（例えば、エリアＡ13〜Ａ44）を選択し、選択したエリアＡ13〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ42に送信機２が存在する確率よりも高いか否かを判定する。
【００４６】
エリアＡ13〜Ａ44に存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ42に存在する確率よりも高いときには、エリアＡ13〜Ａ44のＹ方向の中間位置Ｙ3で、エリアＡ13〜Ａ44を２つに分割する（図６中の中段参照）。これにより、エリアＡ13〜Ａ44は、エリアＡ13〜Ａ43とエリアＡ14〜Ａ44とに分割される。この状態で、コントロールユニット４は、エリアＡ13〜Ａ43とエリアＡ14〜Ａ44のうちいずれか一方（例えばエリアＡ14〜Ａ44）を選択し、選択したエリアＡ14〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ43に送信機２が存在する確率よりも高いか否かを判定する。具体的には、エリアＡ14〜Ａ44に送信機２が存在する確率と、領域Ｒ内の残余のエリアＡ11〜Ａ43に送信機２が存在する確率とを比較する。
【００４７】
エリアＡ14〜Ａ44に送信機２が存在する確率が、残余のエリアＡ11〜Ａ43に送信機２が存在する確率よりも高いときには、エリアＡ14〜Ａ44が選択される。これに対し、残余のエリアＡ11〜Ａ43に送信機２が存在する確率が、エリアＡ14〜Ａ44に送信機２が存在する確率よりも高いときには、残余のエリアＡ11〜Ａ43のうち、前段階で選択されたエリアＡ13〜Ａ44に含まれる（重複する）エリアＡ13〜Ａ43が選択される。これにより、図６中の下段に示すように、送信機２が存在するＹ方向の位置として、エリアＡ13〜Ａ43が特定される。この結果、領域Ｒ内でＸ方向とＹ方向の位置が特定されるから、最終的な送信機２の位置として、Ｘ方向で特定されたエリアＡ31〜Ａ34と、Ｙ方向で特定されたエリアＡ13〜Ａ43とが重複するエリアＡ33が特定される。
【００４８】
かくして、第１の実施の形態によれば、コントロールユニット４は、二分法によって送信機２の存在範囲を段階的に狭めて、送信機２の存在位置を推定する。このため、１回の推定処理で送信機２の存在位置を推定する場合に比べて、送信機２の推定位置が安定し易く、かつ、最終的に１つのエリアに特定することができる。
【００４９】
また、送信機２の存在範囲を狭めたときに、その狭めた範囲内の受信機３のデータだけを用いると、徐々に受信機３の数が減少するため、位置の推定精度が低下する。これに対し、第１の実施の形態による位置推定システム１は、送信機２の存在範囲を狭めたときでも、全ての受信機３が受信した電波のデータを用いて、送信機２の存在位置を推定する。このため、送信機２の存在範囲を狭めたときでも、送信機２の位置について、推定精度の低下を抑制することができる。これにより、複数のエリアＡ11〜Ａ44で、エリア毎に受信機３を必要とせずに、送信機２の存在位置を推定することができる。
【００５０】
さらに、推定する全体の領域Ｒを行列状に並んだ複数のエリアＡ11〜Ａ44に分割した。その上で、コントロールユニット４は、Ｘ方向とＹ方向について二分法によって送信機２の存在範囲を段階的に狭めて、送信機２の存在位置として１つのエリアを特定する。このため、コントロールユニット４は、二分法によってＸ方向の存在位置とＹ方向の存在位置をそれぞれ特定することができるから、行列状に並んだ複数のエリアＡ11〜Ａ44から、送信機２の存在位置として１つのエリアを特定することができる。
【００５１】
次に、図１および図７は、本発明の第２の実施の形態による位置推定システムを示している。第２の実施の形態の特徴は、領域に含まれるエリアの数および受信機の台数が異なることにある。なお、第２の実施の形態では、第１の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００５２】
第２の実施の形態による位置推定システム２１は、第１の実施の形態による位置推定システム１とほぼ同様に構成されている。このため、位置推定システム２１は、受信機２２、コントロールユニット２３等を含んで構成されている。但し、第２の実施の形態と第１の実施の形態では、領域Ｒに含まれるエリアの数および受信機２２の台数が異なる。具体的には、第２の実施の形態では、領域Ｒに６４個のエリアＡ11〜Ａ88が含まれており、１７台の受信機２２を用いて１つのエリアを特定する。
【００５３】
受信機２２は、第１の実施の形態による受信機３と同様に構成されている。受信機２２は、送信機２の位置を特定する領域Ｒで、互いに異なる位置に複数台（例えば１７台）設置されている。受信機２２は、送信機２から送信された電波を受信する。このとき、受信機２２は、送信機２からの電波に基づいて、受信信号強度の値（ＲＳＳＩ値）を取得する。受信機２２は、ＲＳＳＩ値（測位データ）を、コントロールユニット２３に出力する。
【００５４】
コントロールユニット２３は、第１の実施の形態によるコントロールユニット４と同様に構成されている。このため、コントロールユニット２３は、全ての受信機２２に有線または無線で接続されている。コントロールユニット２３は、図３および図４に示す位置推定処理のプログラムを実行することによって、全ての受信機２２から送信機２のＲＳＳＩ値を受信し、これらのＲＳＳＩ値に基づいて送信機２の位置を推定する。また、コントロールユニット２３は、機械学習を用いて事前データから送信機２の存在位置を推定する。具体的には、コントロールユニット２３は、全ての受信機２２から出力される送信機２のＲＳＳＩ値に基づいて、領域Ｒ内に含まれる６４個のエリアＡ11〜Ａ88のうちいずれか１つのエリアを特定する。
【００５５】
図７に示すように、第２の実施の形態では、領域Ｒは、Ｘ方向とＹ方向のそれぞれ８分割されている。これにより、領域Ｒには、合計６４個のエリアＡ11〜Ａ88が形成されている。このとき、エリアＡxyの添え字ｘは、Ｘ方向の位置に対応し、Ｘ方向の一側（図７中の左側）から他側（図７中の右側）に向けて数値が大きくなる。エリアＡxyの添え字ｙは、Ｙ方向の位置に対応し、Ｙ方向の一側（図７中の下側）から他側（図７中の上側）に向けて数値が大きくなる。
【００５６】
図８は、コントロールユニット２３が送信機２の位置を推定したときに、送信機２の位置とＸ方向およびＹ方向の判定結果との関係を示している。このとき、２辺が１０ｍの正方形の領域をＸ方向とＹ方向でそれぞれ８等分に分割した場合を仮定している。Ｘ方向の中間位置Ｘ1〜Ｘ7は、Ｘ方向について二分法が適用される位置を示している。中間位置Ｘ1は、Ｘ方向に１．２５ｍの位置である。中間位置Ｘ2は、Ｘ方向に２．５ｍの位置である。中間位置Ｘ3は、Ｘ方向に３．７５ｍの位置である。中間位置Ｘ4は、Ｘ方向に５ｍの位置である。中間位置Ｘ5は、Ｘ方向に６．２５ｍの位置である。中間位置Ｘ6は、Ｘ方向に７．５ｍの位置である。中間位置Ｘ7は、Ｘ方向に８．７５ｍの位置である。
【００５７】
同様に、中間位置Ｙ1は、Ｙ方向に１．２５ｍの位置である。中間位置Ｙ2は、Ｙ方向に２．５ｍの位置である。中間位置Ｙ3は、Ｙ方向に３．７５ｍの位置である。中間位置Ｙ4は、Ｙ方向に５ｍの位置である。中間位置Ｙ5は、Ｙ方向に６．２５ｍの位置である。中間位置Ｙ6は、Ｙ方向に７．５ｍの位置である。中間位置Ｙ7は、Ｙ方向に８．７５ｍの位置である。
【００５８】
また、Ｘ方向について、判定結果が「１」のときには、対応する中間位置よりもＸ方向で原点（０ｍ）から離れたエリアに送信機２が存在すると判定されたことを示している。一方、Ｘ方向について、判定結果が「０」のときには、対応する中間位置よりもＸ方向で原点（０ｍ）に近いエリアに送信機２が存在すると判定されたことを示している。Ｘ方向の判定結果は、図３中のステップ３の処理に対応するものである。
【００５９】
同様に、Ｙ方向について、判定結果が「１」のときには、対応する中間位置よりもＹ方向で原点（０ｍ）から離れたエリアに送信機２が存在すると判定されたことを示している。一方、Ｙ方向について、判定結果が「０」のときには、対応する中間位置よりもＹ方向で原点（０ｍ）に近いエリアに送信機２が存在すると判定されたことを示している。Ｙ方向の判定結果は、図４中のステップ９の処理に対応するものである。
【００６０】
一例として、送信機２が、Ｘ方向に０．５ｍ、Ｙ方向に３．５ｍの位置Ｐ1に配置された場合について、図７および図８を参照して、送信機２の位置推定手順を説明する。
【００６１】
まず、Ｘ方向について、送信機２の位置推定手順を説明する。最初に全体の中間位置Ｘ4でエリアＡ11〜Ａ88を２分割し、一方のエリアＡ51〜Ａ88に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｘ4の判定結果が「０」となるため、コントロールユニット２３は、中間位置Ｘ4よりもＸ方向の原点に近いエリアＡ11〜Ａ48に送信機２が存在するものと判定する。このため、中間位置Ｘ4よりもＸ方向の原点に近い中間位置Ｘ2でエリアＡ11〜Ａ48を２分割し、一方のエリアＡ31〜Ａ48に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｘ2の判定結果が「０」となるため、コントロールユニット２３は、中間位置Ｘ2よりもＸ方向の原点に近いエリアＡ11〜Ａ28に送信機２が存在するものと判定する。このため、中間位置Ｘ2よりもＸ方向の原点に近い中間位置Ｘ1でエリアＡ11〜Ａ28を２分割し、一方のエリアＡ21〜Ａ28に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｘ1の判定結果は「０」になる。この結果、コントロールユニット２３は、中間位置Ｘ1よりもＸ方向の原点に近い範囲として、Ｘ方向で０ｍ以上３．５ｍ以下のエリアＡ11〜Ａ18に送信機２が存在するものと推定する。
【００６２】
次に、Ｙ方向について、送信機２の位置推定手順を説明する。最初に全体の中間位置Ｙ4でエリアＡ11〜Ａ88を２分割し、一方のエリアＡ15〜Ａ88に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｙ4の判定結果が「０」となるため、コントロールユニット２３は、中間位置Ｙ4よりもＹ方向の原点に近いエリアＡ11〜Ａ84に送信機２が存在するものと判定する。このため、中間位置Ｙ4よりもＹ方向の原点に近い中間位置Ｙ2でエリアＡ11〜Ａ84を２分割し、一方のエリアＡ13〜Ａ84に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｙ2の判定結果が「１」となるため、コントロールユニット２３は、中間位置Ｙ2よりもＸ方向の原点から離れたエリアＡ13〜Ａ84に送信機２が存在するものと判定する。このため、中間位置Ｙ2よりもＹ方向の原点から離れた中間位置Ｘ3でエリアＡ13〜Ａ84を２分割し、一方のエリアＡ14〜Ａ84に送信機２の存在する確率が高いか否かを判定する。中間位置Ｙ3の判定結果は「１」になる。この結果、コントロールユニット２３は、中間位置Ｙ3と中間位置Ｙ4との間の範囲として、Ｙ方向で３．７５ｍ以上５ｍ以下のエリアＡ14〜Ａ84に送信機２が存在するものと推定する。
【００６３】
以上のようなＸ方向およびＹ方向の推定結果から、コントロールユニット２３は、送信機２の存在位置として、Ｘ方向に０ｍ以上３．５ｍ以下で、かつ、Ｙ方向に３．７５ｍ以上５ｍ以下のエリアＡ14に送信機２が存在するものと推定する。
【００６４】
なお、図８に示す判定結果によれば、例えば、Ｘ方向に０．５ｍ、Ｙ方向に３．５ｍの位置Ｐ1に送信機２が配置されたときには、コントロールユニット２３は、Ｙ方向の推定位置に誤りが生じている。しかしながら、中間位置Ｘ1〜Ｘ7や中間位置Ｙ1〜Ｙ7での判定に誤りや矛盾が生じたときであっても、全ての領域から二分法に基づいて位置を推定することによって、確実の１つのエリアを特定することができる。
【００６５】
Ｘ方向に４．５ｍ、Ｙ方向に７．５ｍの位置Ｐ2に送信機２が配置された場合と、Ｘ方向に７．５ｍ、Ｙ方向に１．５ｍの位置Ｐ3に送信機２が配置された場合とについても、コントロールユニット２３は、上述と同様な位置推定手順に基づいて、送信機２の存在位置を推定する。
【００６６】
これにより、Ｘ方向に４．５ｍ、Ｙ方向に７．５ｍの位置Ｐ2に送信機２が配置された場合には、コントロールユニット２３は、Ｘ方向に３．７５ｍ以上５ｍ以下で、Ｙ方向に７．５ｍ以上８．７５ｍ以下となるエリアＡ47に位置するものと推定する。
【００６７】
また、Ｘ方向に７．５ｍ、Ｙ方向に１．５ｍの位置Ｐ3に送信機２が配置された場合には、コントロールユニット２３は、Ｘ方向に７．５ｍ以上８．７５ｍ以下で、Ｙ方向に１．２５ｍ以上２．５ｍ以下となるエリアＡ72に位置するものと推定する。
【００６８】
このように、コントロールユニット２３は、Ｘ方向について、判定結果が「０」と「１」が切り換わる境界位置（エリア）に送信機２が存在することを推定する。また、コントロールユニット２３は、Ｙ方向について、判定結果が「０」と「１」が切り換わる境界位置（エリア）に送信機２が存在することを推定する。
【００６９】
なお、図８は、判定結果の誤りや矛盾が少ない場合を例示した。しかしながら、判定結果の誤り等が増加したときでも、送信機２の位置として、１つのエリアを特定することができる。このため、送信機２の位置が不明になることがなく、位置特定に対する確実性や安定性を高めることができる。
【００７０】
かくして、第２の実施の形態でも、第１の実施の形態とほぼ同様な作用効果を得ることができる。
【００７１】
次に、図１および図９は、本発明の第３の実施の形態による位置推定システムを示している。第３の実施の形態の特徴は、コントロールユニットは、複数台のうちいずれか１台の受信機を送信機として利用することによって、機械学習用の事前データを取得することにある。なお、第３の実施の形態では、第１の実施の形態と同一の構成については同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００７２】
第３の実施の形態による位置推定システム３１は、第１の実施の形態による位置推定システム１とほぼ同様に構成されている。このため、位置推定システム３１は、受信機３２、コントロールユニット３３等を含んで構成されている。但し、受信機３２は、送信機１１の機能を有している。この点で、第１の実施の形態とは異なっている。
【００７３】
受信機３２は、第１の実施の形態による受信機３と同様に構成されている。このため、受信機３２は、予め決められた場所に配置された固定局を構成している。受信機３２は、送信機２の位置を特定する領域Ｒで、互いに異なる位置に複数台設置されている。受信機３２は、送信機２から送信された電波を受信する。このとき、受信機３２は、送信機２からの電波に基づいて、受信信号強度の値（ＲＳＳＩ値）を取得する。受信機３２は、ＲＳＳＩ値（測位データ）を、コントロールユニット３３に出力する。
【００７４】
但し、受信機３２は、事前データを取得するための送信機１１の機能も有する。このため、コントロールユニット３３が事前データを取得するときには、複数の受信機３２のうちいずれか１つの受信機３２を送信機１１として利用する。
【００７５】
いずれか１台の受信機３２が、送信機１１として動作して電波を送信すると、この電波を残余（９台）の受信機３２が受信する。このため、コントロールユニット３３は、事前データとして、残余の受信機３２からＲＳＳＩ値のデータを取得する。コントロールユニット３３は、予め取得した事前データに基づいて、全ての受信機３２のＲＳＳＩ値と送信機２との対応関係を機械学習する。
【００７６】
送信機２の位置を推定するときには、予め取得した事前データに基づく学習結果に基づいて、全ての受信機３２からのＲＳＳＩ値から二分法によって段階的に領域Ｒを狭めて、送信機２が存在する最小単位のエリアを特定する。
【００７７】
かくして、第３の実施の形態でも、第１の実施の形態とほぼ同様な作用効果を得ることができる。また、第３の実施の形態による位置推定システム３１では、コントロールユニット３３は、複数の受信機３２のうちいずれか１つの受信機３２を送信機１１として利用することによって、機械学習用の事前データを取得する。このため、事前データを取得するときに、受信機３２とは別個に送信機１１を用意する必要がなくなる。
【００７８】
なお、前記第１ないし第３の実施の形態では、Ｘ方向およびＹ方向の２方向について二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定するものとした。本発明はこれに限らず、任意の形状の領域で非直交の座標軸を利用することも可能である。また、例えば地下通路のように、細長い領域であれば、１方向についてのみ二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定してもよい。
【００７９】
また、前記第１の実施の形態では、コントロールユニット４は、送信機２の位置を推定するときに、全ての受信機３が受信した電波のデータを用いる。しかしながら、領域Ｒ内に位置する送信機２からの電波を常に全ての受信機３が受信する必要はない。複数の受信機３のうち一部の受信機３は、送信機２からの電波が受信不能となってもよい。例えば、送信機２から離れた位置に配置された受信機３は、送信機２からの電波が受信不能となってもよい。コントロールユニット４は、受信可能な受信機３からのデータと、受信不能な受信機３からのデータとの両方のデータを考慮して、送信機２の位置を推定する。以上の点は、第２，第３の実施の形態による位置推定システム２１，３１でも同様である。
【００８０】
また、前記各実施の形態は例示であり、例えば領域Ｒに含まれるエリアの数や受信機の台数等は、位置推定の精度等のような要求仕様に応じて適宜変更可能である。
【００８１】
次に、上記の実施の形態に含まれる発明について記載する。本発明は、送信機からの電波を受信する複数の受信機と、これらの受信機に有線または無線で接続されたコントロールユニットとを備えた位置推定システムであって、前記コントロールユニットは、機械学習を用いて予め取得した事前データから前記送信機の存在位置を推定するものであり、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置を推定することを特徴としている。
【００８２】
本発明によれば、コントロールユニットは、二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置を推定する。このため、１回の推定処理で送信機の存在位置を推定する場合に比べて、送信機の推定位置が安定し易く、かつ、最終的に１つのエリアに特定することができる。また、送信機の存在範囲を狭めたときに、その狭めた範囲内の受信機のデータだけを用いた場合には、徐々に受信機の数が減少するため、位置の推定精度が低下する。これに対し、本発明では、送信機の存在範囲を狭めたときでも、全ての受信機が受信した電波のデータを用いて、送信機の存在位置を推定する。このため、送信機の存在範囲を狭めたときでも、送信機の位置について、推定精度の低下を抑制することができる。これにより、複数のエリア（受信領域）で、エリア毎に受信機を必要とせずに、送信機の存在位置を推定することができる。
【００８３】
本発明では、前記送信機の位置を推定する全体の領域を互いに直交するＸ方向とＹ方向について２の累乗数で分割し、前記領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割し、前記コントロールユニットは、全ての前記受信機が受信した電波のデータを用い、Ｘ方向とＹ方向について二分法によって前記送信機の存在範囲を段階的に狭めて、前記送信機の存在位置として１つの前記エリアを特定している。
【００８４】
本発明によれば、推定する全体の領域を行列状に並んだ複数のエリアに分割する。その上で、コントロールユニットは、Ｘ方向とＹ方向について二分法によって送信機の存在範囲を段階的に狭めて、送信機の存在位置として１つのエリアを特定する。このため、コントロールユニットは、二分法によってＸ方向の存在位置とＹ方向の存在位置をそれぞれ特定することができるから、行列状に並んだ複数のエリアから、送信機の存在位置として１つのエリアを特定することができる。
【００８５】
本発明では、前記コントロールユニットは、いずれか１つの前記受信機を前記送信機として利用することによって、機械学習用の前記事前データを取得している。
【００８６】
本発明によれば、コントロールユニットは、複数の受信機のうちいずれか１つの受信機を送信機として利用することによって、機械学習用の事前データを取得する。このため、事前データを取得するときに、受信機とは別個に送信機を用意する必要がなくなる。
【符号の説明】
【００８７】
１，２１，３１  位置推定システム
２，１１  送信機
３，２２，３２  受信機
４，２３，３３  コントロールユニット
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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