(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを
複数の軸方向において移動対象の運動を検出して得られる情報に基づいて、前記複数の軸方向の二軸方向間の運動の関係性を示す相関値を算出する二軸方向相関値算出手段と、
前記複数の軸方向の各軸方向について特徴量を算出する軸方向特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記相関値に基づいて前記移動対象の移動状況を判定する移動状況判定手段として機能させる移動状況判定プログラム。
【請求項２】
前記移動状況判定手段は、移動状況と特徴量及び相関値が関連付けられて登録された判定条件情報と、前記特徴量及び前記相関値との類似度に基づいて前記移動対象の移動状況を判定し、当該類似度はニューラルネットワークを利用して算出する請求項１に記載の移動状況判定プログラム。
【請求項３】
前記二軸方向相関値算出手段は、前記二軸方向の一方を重力方向とする請求項１又は２に記載の移動状況判定プログラム。
【請求項４】
前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、周波数スペクトル形状の類似度を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【請求項５】
前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、振動強度の比を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【請求項６】
前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、振動の周期性の比を算出する請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【請求項７】
複数の軸方向において移動対象の運動を検出して得られる情報に基づいて、前記複数の軸方向の二軸方向間の運動の関係性を示す相関値を算出する二軸方向相関値算出手段と、
前記複数の軸方向の各軸方向について特徴量を算出する軸方向特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記相関値に基づいて前記移動対象の移動状況を判定する移動状況判定手段とを有する移動状況判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動状況判定プログラム及び移動状況判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の移動状況判定装置として、振動センサの検出結果を周波数スペクトルデータに変換して移動状況を判定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１の移動状況判定装置は、移動体の運動を表す量の一例としての振動を３軸方向で検出する振動センサと、振動センサの検出結果を各軸方向について周波数スペクトルデータに変換する変換手段と、比較用の周波数スペクトルデータ及び移動状況を関連付けた比較用データと変換手段が変換した周波数スペクトルデータとの類似度を算出する算出手段と、当該類似度が予め定めた値以上である場合に比較用データに関連付けられた移動状況に応じた処理を行う処理手段とを有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−８８５２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上する移動状況判定プログラム及び移動状況判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［１］コンピュータを
複数の軸方向において移動対象の運動を検出して得られる情報に基づいて、前記複数の軸方向の二軸方向間の運動の関係性を示す相関値を算出する二軸方向相関値算出手段と、
前記複数の軸方向の各軸方向について特徴量を算出する軸方向特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記相関値に基づいて前記移動対象の移動状況を判定する移動状況判定手段として機能させる移動状況判定プログラム。
【０００７】
［２］前記移動状況判定手段は、移動状況と特徴量及び相関値が関連付けられて登録された判定条件情報と、前記特徴量及び前記相関値との類似度に基づいて前記移動対象の移動状況を判定し、当該類似度はニューラルネットワークを利用して算出する前記［１］に記載の移動状況判定プログラム。
【０００８】
［３］前記二軸方向相関値算出手段は、前記二軸方向の一方を重力方向とする前記［１］又は［２］に記載の移動状況判定プログラム。
【０００９】
［４］前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、周波数スペクトル形状の類似度を算出する前記［１］〜［３］のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【００１０】
［５］前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、振動強度の比を算出する前記［１］〜［３］のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【００１１】
［６］前記二軸方向相関値算出手段は、前記相関値として、振動の周期性の比を算出する前記［１］〜［３］のいずれか１項に記載の移動状況判定プログラム。
【００１２】
［７］複数の軸方向において移動対象の運動を検出して得られる情報に基づいて、前記複数の軸方向の二軸方向間の運動の関係性を示す相関値を算出する二軸方向相関値算出手段と、
前記複数の軸方向の各軸方向について特徴量を算出する軸方向特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記相関値に基づいて前記移動対象の移動状況を判定する移動状況判定手段とを有する移動状況判定装置。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１又は７に係る発明によれば、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上することができる。
【００１４】
請求項２に係る発明によれば、判定条件情報と、特徴量及び相関値との類似度をニューラルネットワークを利用して算出し、当該類似度に基づいて移動対象の移動状況を判定することができる。
【００１５】
請求項３に係る発明によれば、重力方向とその他の方向の特徴量に基づいて移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上することができる。
【００１６】
請求項４に係る発明によれば、相関値として、周波数スペクトル形状の類似度を算出して、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上することができる。
【００１７】
請求項５に係る発明によれば、相関値として、振動強度の比を算出して、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上することができる。
【００１８】
請求項６に係る発明によれば、相関値として、振動の周期性の比を算出して、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る移動状況判定装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【図２】図２は、移動状況判定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図３】図３（ａ）は移動体の特徴量の分布、図３（ｂ）は移動体の二軸方向間の相関値の分布の一例を示すグラフ図である。
【図４】図４は、判定条件情報の構成の一例を示すグラフ図である。
【図５】図５は、判定条件情報の構成の一例を示すグラフ図である。
【図６】図６は、判定条件情報の構成の一例を示すグラフ図である。
【図７】図７は、判定条件情報の構成の一例を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（移動状況判定装置の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る移動状況判定装置の構成例を示す概略ブロック図である。
【００２１】
この移動状況判定装置１は図示しない移動体の運動を表す量の一例として複数の軸方向の加速度を加速度センサによって検出して、当該複数の軸方向それぞれの加速度から算出される特徴量と、複数の軸方向の加速度の関係性を示す相関値とに基づいて移動体の移動状況を判定するものである。
【００２２】
また、移動状況判定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、移動体の複数の軸方向の加速度を検出する加速度センサ１２と、外部と通信する通信部１３とを有する。
【００２３】
なお、加速度センサ１２は、移動状況判定装置１の外部に別体として設けられるものであってもよい。また、加速度を検出する加速度センサの他、ジャイロセンサ、地磁気センサ、振動センサ等を用いて移動体の他の運動に関する量を検出してもよい。
【００２４】
また、移動状況判定装置１は、例えば、コンピュータであり、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）又は携帯電話機等でもよい。また、表示部、入力部をさらに有するものでもよい。
【００２５】
制御部１０は、後述する移動状況判定プログラム１１０を実行することで、センサ情報取得手段１００、重力方向判定手段１０１、軸方向特徴量算出手段１０２、二軸方向相関値算出手段１０３、移動状況判定手段１０４及び判定結果通知手段１０５等として機能する。
【００２６】
センサ情報取得手段１００は、加速度センサ１２の検出した移動体の加速度を、加速度センサ１２の各検出軸方向についての加速度情報として取得する。
【００２７】
なお、センサ情報取得手段１００は、加速度センサ１２から加速度情報をリアルタイムに取得する形態の他、過去に検出された加速度の時系列の情報を取得するものであってもよい。
【００２８】
重力方向判定手段１０１は、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報から重力方向を判定する。なお、重力方向判定手段１０１は、判定方法の一例として、過去一定期間の加速度センサ１２の各検出軸方向の加速度平均を算出し、その絶対値が最大である方向を重力方向と判定する。
【００２９】
軸方向特徴量算出手段１０２は、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報から加速度センサ１２の各検出軸方向について特徴量を算出する。算出する特徴量は、平均、分散、ピーク周波数、ピーク値、エネルギー、エントロピー等である。
【００３０】
なお、平均は、加速度の情報について一定期間の和を取り、一定期間に含まれるデータ数Ｎで割ることで算出される。分散は、加速度の情報とその平均との差について一定期間の二乗和を算出し、データ数Ｎで割ることで算出される。ピーク周波数は、一定期間の加速度の情報のパワースペクトルを算出し、もっともパワーが大きい周波数を求めることで算出される。ただし０Ｈｚ近傍のＤＣ成分は除く。
【００３１】
また、ピーク値は、ピーク周波数におけるパワーの値から算出される。エネルギーは、パワースペクトルの和から算出される。ただし０Ｈｚ近傍のＤＣ成分は除く。エントロピーは、まず、パワースペクトルをエネルギーで割ってスペクトル密度算出し、次に、スペクトル密度とその対数との積を算出し、その値の和について正負を反転させることで算出される。
【００３２】
二軸方向相関値算出手段１０３は、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報から、加速度センサ１２の二軸方向間の加速度の関係性を示す相関値を算出する。算出する相関値は、スペクトルの相関係数、スペクトルの差の二乗平均、エネルギーの比、エントロピーの比及び分散の比等である。
【００３３】
なお、スペクトルの相関係数は、二軸方向間のパワースペクトルの相関係数から算出される。相関係数はピアソンの積率相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数等を用いることができる。
【００３４】
また、スペクトルの差の二乗平均は、二軸方向間のパワースペクトルの各周波数成分の差を求め、その二乗平均を取ることで算出される。エネルギーの比は、二軸方向間のエネルギーの比を取ることで算出される。エントロピーの比は、二軸方向間のエントロピーの比から算出される。分散の比は、２つの方向の分散の比から算出される。
【００３５】
移動状況判定手段１０４は、軸方向特徴量算出手段１０２が算出する特徴量及び二軸方向相関値算出手段１０３が算出する相関値と、判定条件情報１１１とに基づいて移動対象の移動状況を判定する。
【００３６】
判定結果通知手段１０５は、移動状況判定手段１０４の判定結果を通信部１３等を通じて外部の利用者に通知したり、表示部に接続されている場合は画像や文字等を用いて利用者に通知する。
【００３７】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００〜１０５として動作させる移動状況判定プログラム１１０及び移動状況と特徴量及び相関値等が関連付けられて登録された判定条件情報１１１等を記憶する。
【００３８】
（移動状況判定装置の動作）
以下に、移動状況判定装置１の動作を図１〜７を参照しつつ説明する。
【００３９】
図２は、移動状況判定装置１の動作例を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、センサ情報取得手段１００は、加速度センサ１２の検出した移動体の加速度を、加速度センサ１２の各検出軸方向について加速度情報として取得する（Ｓ１）。
【００４１】
次に、重力方向判定手段１０１は、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報に基づき、過去一定期間の加速度センサ１２の各検出軸方向の加速度平均を算出し、その絶対値が最大である方向を重力方向と判定する（Ｓ２）。
【００４２】
図３（ａ）は移動体の特徴量の分布、図３（ｂ）は移動体の二軸方向間の相関値の分布の一例を示すグラフ図である。
【００４３】
次に、軸方向特徴量算出手段１０２は、図３（ａ）に示すように、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報から加速度センサ１２の重力方向及び重力方向と垂直な方向について、特徴量としてパワースペクトルのピーク周波数及び加速度の分散を算出する（Ｓ３）。
【００４４】
また、二軸方向相関値算出手段１０３は、図３（ｂ）に示すように、センサ情報取得手段１００が取得した加速度情報から、加速度センサ１２の二軸方向間の加速度の関係性を示す相関値としてエネルギー比及びスピアマンの順位相関係数を算出する（Ｓ４）。なお、図３（ｂ）に示すデータは、図３（ａ）の領域Ａ１０（０＜ｘ＜３、０＜ｙ＜７）におけるデータに対応する情報に基づいて二軸方向相関値算出手段１０３が算出したものである。
【００４５】
次に、移動状況判定手段１０４は、軸方向特徴量算出手段１０２が算出する特徴量及び二軸方向相関値算出手段１０３が算出する相関値と、判定条件情報１１１とに基づいて移動対象の移動状況を判定する（Ｓ５）。なお、移動状況判定手段１０４は、特徴量及び相関値と、判定条件情報１１１との類似度を算出する手法として、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、決定木等の手法を用いることができる。
【００４６】
まず、移動状況判定手段１０４は、図３（ａ）に示すように、ピーク周波数が大きい場合は移動状況が「歩行」であり、分散が大きい場合は移動状況が「普通自動車」であると、ある程度判定できるが、領域Ａ１０中のデータについては複数の移動状況が混在しており判定することが難しい。
【００４７】
そこで、移動状況判定手段１０４は、図３（ｂ）に示すように、相関値を用いて領域Ａ１０中のデータについて移動状況を判定する。以下、判定条件情報１１１との関係について詳しく述べる。
【００４８】
図４〜６は、判定条件情報１１１の構成の一例を示すグラフ図である。
【００４９】
図４に示すように、判定条件情報１１１ａは、予め検出された加速度情報に基づいて二軸方向相関値算出手段１０３が作成した周波数スペクトル形状の類似度の一例として、順位相関係数の分布を示したものである。ここで、順位相関係数の分布は、順位相関係数の値が大きいほど二軸方向（重力方向と重力方向に垂直な方向）の周波数スペクトル形状が似ており、小さいほど似ていないことを示すものである。
【００５０】
移動状況判定手段１０４は、図４に示す判定条件情報１１１ａから、順位相関係数が大きい場合、移動状況が「歩行」であると判定し、順位相関係数が小さい場合、移動状況が「普通自動車」であると判定し、また、順位相関係数が中程度の場合、移動状況が「バス」又は「電車」であると判定する。
【００５１】
また、図５に示すように、判定条件情報１１１ｂは、予め検出された加速度情報に基づいて二軸方向相関値算出手段１０３が作成した重力方向と重力に垂直な方向の振動強度の比の一例として、エネルギー比の分布を示したものである。ここで、エネルギー比の分布とは、エネルギー比の値が大きいほど重力方向のエネルギーの方が大きく、小さいほど重力方向に垂直な方向のエネルギーの方が大きいことを示すものである。
【００５２】
移動状況判定手段１０４は、図５に示す判定条件情報１１１ｂから、エネルギー比が大きい場合、移動状況が「バス」であると判定する。
【００５３】
また、図６に示すように、判定条件情報１１１ｃは、予め検出された加速度情報に基づいて二軸方向相関値算出手段１０３が作成した振動の周期性の比の一例として、エントロピー比の分布を示したものである。ここで、エントロピー比の分布は、エントロピー比の値が大きいほど重力方向に垂直な方向の方が周期的であり、小さいほど重力方向の方が周期的であることを示すものである。
【００５４】
移動状況判定手段１０４は、図６に示す判定条件情報１１１ｃから、エントロピー比が大きい場合、移動状況が「バス」又は「電車」であると判定し、エントロピー比が小さい場合、移動状況が「歩行」であると判定し、また、エントロピー比が１の場合（重力方向と重力方向に垂直な方向のエントロピーが等しい場合）、移動状況が「自動車」であると判定する。
【００５５】
移動状況判定手段１０４は、上記した判定条件情報１１１ａ〜１１１ｃ又は他の相関値を用いた判定条件情報を複数用いることで移動状況の判定精度を向上することができる。以下に、複数の判定条件情報を用いた場合について説明する。
【００５６】
図７は、判定条件情報１１１の構成の一例を示すグラフ図である。
【００５７】
判定条件情報１１１ｄは、判定条件情報１１１ａ及び１１１ｂを組み合わせたものであり、図７に示すように、エネルギー比及び順位相関係数を軸としたグラフ図上を領域Ａ２０〜Ａ２３に区分けしたものである。
【００５８】
移動状況判定手段１０４は、順位相関係数が大きい場合、つまり、データが領域Ａ２０に属する場合、当該データの移動状況は「歩行」であると判定する。
【００５９】
また、移動状況判定手段１０４は、順位相関係数が中程度であって、エネルギー比が小さい場合、つまりデータが領域Ａ２１に属する場合、当該データの移動状況は「電車」であると判定する。
【００６０】
また、移動状況判定手段１０４は、順位相関係数が中程度であって、エネルギー比が大きい場合、つまりデータが領域Ａ２２に属する場合、当該データの移動状況は「バス」であると判定する。
【００６１】
また、移動状況判定手段１０４は、順位相関係数が小さい場合、つまりデータが領域Ａ２３に属する場合、当該データの移動状況は「普通自動車」であると判定する。
【００６２】
次に、判定結果通知手段１０５は、移動状況判定手段１０４の判定結果を通信部１３等を通じて外部の利用者に通知したり、表示部に接続されている場合は画像や文字等を用いて利用者に通知する（Ｓ６）。
【００６３】
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によれば、移動体の運動を検出して得られる情報から二軸方向間の関係性を示す相関値を算出し、当該相関値に基づいて移動状況を判定する構成としたため、一軸方向において移動体の運動を検出して得られる情報から特徴量を算出して移動状況を判定する場合に比べて、判定精度を向上する
【００６４】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００６５】
また、上記移動状況判定プログラム１１０をＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納して提供することも可能であり、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、センサ情報取得手段１００、重力方向判定手段１０１、軸方向特徴量算出手段１０２、二軸方向相関値算出手段１０３、移動状況判定手段１０４及び判定結果通知手段１０５等の一部又は全部をＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。なお、上記実施の形態の動作説明で示した各ステップは、順序の変更、ステップの省略、追加が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１     移動状況判定装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   加速度センサ
１３   通信部
１００ センサ情報取得手段
１０１ 重力方向判定手段
１０２ 軸方向特徴量算出手段
１０３ 二軸方向相関値算出手段
１０４ 移動状況判定手段
１０５ 判定結果通知手段
１１０ 移動状況判定プログラム
１１１ 判定条件情報
【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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