(57)【要約】【課題】携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを精度良く判定する方法を提供する。【解決手段】所定時間内の加速度データを取得する加速度データ取得ステップ（Ｓ３００）と、加速度データに対して周波数解析を行うことによって時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を解析結果として取得する解析ステップ（Ｓ３１０）と、解析ステップで取得された解析結果を考慮して利用者が歩行中であるか否かを判定する判定ステップ（Ｓ３１２，Ｓ３２０，Ｓ３３０）とが設けられる。判定ステップでは、所定範囲の周波数帯において出力強度が予め定められた閾値である強度閾値以上となっている期間を推測歩行期間とし、利用者が歩行中であるか否かを判定する際に所定時間に対する推測歩行期間の割合が考慮される。【選択図】図２６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定する歩行判定方法であって、
所定時間分の前記携帯端末装置の加速度を示す加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
前記加速度データに対して周波数解析を行うことにより、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を解析結果として取得する解析ステップと、
前記解析ステップで取得された解析結果を考慮して、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する判定ステップと
を含むことを特徴とする、歩行判定方法。
【請求項２】
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、所定範囲の周波数帯において出力強度が予め定められた第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が考慮されることを特徴とする、請求項１に記載の歩行判定方法。
【請求項３】
前記判定ステップでは、前記所定範囲の周波数帯において出力強度が前記第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が予め定められた第２閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項２に記載の歩行判定方法。
【請求項４】
前記解析ステップでは、前記所定範囲の周波数帯に含まれる周波数のみについて、時間との組み合わせに対応する出力強度が取得されることを特徴とする、請求項２または３に記載の歩行判定方法。
【請求項５】
前記携帯端末装置の向きに応じた方位角を示す方位データを取得する方位データ取得ステップと、
前記方位データに基づいて方位角の単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出ステップと
を更に含み、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記変化量が考慮されることを特徴とする、請求項１から４までのいずれか１項に記載の歩行判定方法。
【請求項６】
前記判定ステップでは、前記変化量が予め定められた第３閾値よりも大きければ、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項５に記載の歩行判定方法。
【請求項７】
前記携帯端末装置の位置を示す位置データを取得する位置データ取得ステップと、
前記位置データに基づいて単位時間あたりの位置の差分である移動距離を算出する移動距離算出ステップと
を更に含み、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記移動距離が考慮されることを特徴とする、請求項１から６までのいずれか１項に記載の歩行判定方法。
【請求項８】
前記判定ステップでは、前記移動距離が予め定められた第４閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項７に記載の歩行判定方法。
【請求項９】
前記解析ステップでは、前記加速度データに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする、請求項１から８までのいずれか１項に記載の歩行判定方法。
【請求項１０】
前記解析ステップでは、前記加速度データに対して短時間フーリエ変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする、請求項１から８までのいずれか１項に記載の歩行判定方法。
【請求項１１】
携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定する歩行判定プログラムであって、
所定時間分の前記携帯端末装置の加速度を示す加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
前記加速度データに対して周波数解析を行うことにより、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を解析結果として取得する解析ステップと、
前記解析ステップで取得された解析結果を考慮して、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する判定ステップと
をコンピュータのＣＰＵがメモリを利用して実行することを特徴とする、歩行判定プログラム。
【請求項１２】
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、所定範囲の周波数帯において出力強度が予め定められた第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が考慮されることを特徴とする、請求項１１に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１３】
前記判定ステップでは、前記所定範囲の周波数帯において出力強度が前記第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が予め定められた第２閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項１２に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１４】
前記解析ステップでは、前記所定範囲の周波数帯に含まれる周波数のみについて、時間との組み合わせに対応する出力強度が取得されることを特徴とする、請求項１２または１３に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１５】
前記携帯端末装置の向きに応じた方位角を示す方位データを取得する方位データ取得ステップと、
前記方位データに基づいて方位角の単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵが更に実行し、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記変化量が考慮されることを特徴とする、請求項１１から１４までのいずれか１項に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１６】
前記判定ステップでは、前記変化量が予め定められた第３閾値よりも大きければ、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項１５に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１７】
前記携帯端末装置の位置を示す位置データを取得する位置データ取得ステップと、
前記位置データに基づいて単位時間あたりの位置の差分である移動距離を算出する移動距離算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵが更に実行し、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記移動距離が考慮されることを特徴とする、請求項１１から１６までのいずれか１項に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１８】
前記判定ステップでは、前記移動距離が予め定められた第４閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする、請求項１７に記載の歩行判定プログラム。
【請求項１９】
前記解析ステップでは、前記加速度データに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする、請求項１１から１８までのいずれか１項に記載の歩行判定プログラム。
【請求項２０】
前記解析ステップでは、前記加速度データに対して短時間フーリエ変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする、請求項１１から１８までのいずれか１項に記載の歩行判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定する方法（歩行判定方法）およびプログラム（歩行判定プログラム）に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話などの携帯端末装置の高機能化・高解像度化により、近年、地図を利用するアプリケーションソフトウェアが多く開発されている。そのようなアプリケーションソフトウェアの１つとして、携帯端末装置の利用者（以下、「ユーザー」という。）を目的地に案内するための「経路案内アプリ」などと呼ばれるアプリケーションソフトウェアが知られている。経路案内アプリでは、ユーザーの現在地から目的地までの経路探索が行われ、その結果が携帯端末装置の画面上に地図とともに表示される。このような経路案内アプリを利用することにより、ユーザーは手元に地図がない場合でも目的地に容易にたどり着くことができる。
【０００３】
一般に、経路案内アプリでは、最短距離の経路の探索が行われるだけでなく最短時間の経路の探索も行われる。また、画面上に経路を表示するだけでなく、現在地から目的地までの予測所要時間も表示される。以上のように、経路案内アプリでは、移動に要する時間を予測する必要がある。これに関し、予測の精度を高めるためには、経路上の混雑状態を考慮する必要がある。そこで、混雑度を推定して経路上の混雑状態を考慮した予測（移動に要する時間の予測）を行う経路案内アプリも開発されている。
【０００４】
なお、本件発明に関連して、特開２００５−２８７７０８号公報には、人が歩行中であるか否かの判定を加速度データに基づいて行う運動評価装置の発明が開示されている。また、加速度データに基づいて歩行状態を３つの形態（平地歩行、階段上り歩行、階段下り歩行）に分類することを試みた研究もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２８７７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、歩行者向けの経路案内アプリに関し、各携帯端末装置に搭載されている各種センサから得られるデータ（以下、「センサデータ」という。）に基づいて各ユーザーの歩行に関する情報を取得し、当該情報をサーバ側で集約してエリア毎・道路毎などの混雑度を推定することが考えられる。ところが、ユーザーによっては、観光行動，買い物，信号待ちなど（以下、これらをまとめて「観光行動等」という。）のために通常の歩行をしていないこともある。このような場合、ユーザーが保持する携帯端末装置から得られるセンサデータ（以下、単に「ユーザーのセンサデータ」という。）は、混雑度を推定する上で有用なデータとはならず、むしろ正確な混雑度の推定を阻害するノイズデータとなる。従って、混雑度を正確に推定するためには、観光行動等をしているユーザーのセンサデータを混雑度の推定元となるデータから除外する必要がある。換言すれば、混雑度の推定精度を高めるためには、混雑度を推定する際に、歩行中のユーザーのセンサデータのみを用いる必要がある。なお、特開２００５−２８７７０８号公報に開示された発明では、人が歩行中であるか否かの判定が加速度データに基づいて行われているが、具体的な判定は周期的な波形変化の有無によって行われているので、歩行速度に変化がある場合には正しい判定を行うことができない。
【０００７】
そこで、本発明は、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを精度良く判定する方法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】
【０００８】
第１の発明は、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定する歩行判定方法であって、
所定時間分の前記携帯端末装置の加速度を示す加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
前記加速度データに対して周波数解析を行うことにより、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を解析結果として取得する解析ステップと、
前記解析ステップで取得された解析結果を考慮して、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する判定ステップと
を含むことを特徴とする。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、所定範囲の周波数帯において出力強度が予め定められた第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が考慮されることを特徴とする。
【００１０】
第３の発明は、第２の発明において、
前記判定ステップでは、前記所定範囲の周波数帯において出力強度が前記第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が予め定められた第２閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００１１】
第４の発明は、第２または第３の発明において、
前記解析ステップでは、前記所定範囲の周波数帯に含まれる周波数のみについて、時間との組み合わせに対応する出力強度が取得されることを特徴とする。
【００１２】
第５の発明は、第１から第４までのいずれかの発明において、
前記携帯端末装置の向きに応じた方位角を示す方位データを取得する方位データ取得ステップと、
前記方位データに基づいて方位角の単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出ステップと
を更に含み、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記変化量が考慮されることを特徴とする。
【００１３】
第６の発明は、第５の発明において、
前記判定ステップでは、前記変化量が予め定められた第３閾値よりも大きければ、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００１４】
第７の発明は、第１から第６までのいずれかの発明において、
前記携帯端末装置の位置を示す位置データを取得する位置データ取得ステップと、
前記位置データに基づいて単位時間あたりの位置の差分である移動距離を算出する移動距離算出ステップと
を更に含み、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記移動距離が考慮されることを特徴とする。
【００１５】
第８の発明は、第７の発明において、
前記判定ステップでは、前記移動距離が予め定められた第４閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００１６】
第９の発明は、第１から第８までのいずれかの発明において、
前記解析ステップでは、前記加速度データに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする。
【００１７】
第１０の発明は、第１から第８までのいずれかの発明において、
前記解析ステップでは、前記加速度データに対して短時間フーリエ変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする。
【００１８】
第１１の発明は、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定する歩行判定プログラムであって、
所定時間分の前記携帯端末装置の加速度を示す加速度データを取得する加速度データ取得ステップと、
前記加速度データに対して周波数解析を行うことにより、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を解析結果として取得する解析ステップと、
前記解析ステップで取得された解析結果を考慮して、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する判定ステップと
をコンピュータのＣＰＵがメモリを利用して実行することを特徴とする。
【００１９】
第１２の発明は、第１１の発明において、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、所定範囲の周波数帯において出力強度が予め定められた第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が考慮されることを特徴とする。
【００２０】
第１３の発明は、第１２の発明において、
前記判定ステップでは、前記所定範囲の周波数帯において出力強度が前記第１閾値以上となっている期間の前記所定時間に対する割合が予め定められた第２閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００２１】
第１４の発明は、第１２または第１３の発明において、
前記解析ステップでは、前記所定範囲の周波数帯に含まれる周波数のみについて、時間との組み合わせに対応する出力強度が取得されることを特徴とする。
【００２２】
第１５の発明は、第１１から第１４までのいずれかの発明において、
前記携帯端末装置の向きに応じた方位角を示す方位データを取得する方位データ取得ステップと、
前記方位データに基づいて方位角の単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵが更に実行し、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記変化量が考慮されることを特徴とする。
【００２３】
第１６の発明は、第１５の発明において、
前記判定ステップでは、前記変化量が予め定められた第３閾値よりも大きければ、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００２４】
第１７の発明は、第１１から第１６までのいずれかの発明において、
前記携帯端末装置の位置を示す位置データを取得する位置データ取得ステップと、
前記位置データに基づいて単位時間あたりの位置の差分である移動距離を算出する移動距離算出ステップと
をコンピュータのＣＰＵが更に実行し、
前記判定ステップでは、前記利用者が歩行中であるか否かを判定する際に、更に前記移動距離が考慮されることを特徴とする。
【００２５】
第１８の発明は、第１７の発明において、
前記判定ステップでは、前記移動距離が予め定められた第４閾値未満であれば、前記利用者は歩行中ではない旨の判定が行われることを特徴とする。
【００２６】
第１９の発明は、第１１から第１８までのいずれかの発明において、
前記解析ステップでは、前記加速度データに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする。
【００２７】
第２０の発明は、第１１から第１８までのいずれかの発明において、
前記解析ステップでは、前記加速度データに対して短時間フーリエ変換を用いた周波数解析が行われることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
上記第１の発明によれば、携帯端末装置において、加速度データに対して周波数解析が施され、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度が解析結果として取得される。すなわち、加速度データに関して、各周波数の成分の時間的変化を把握することが可能となる。人の動きの変化は加速度データに反映されるため、加速度データに関する各周波数の成分の時間的変化を把握することによって、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判定することが可能となる。
【００２９】
上記第２の発明によれば、所定範囲の周波数帯における出力強度に着目がなされるので、解析対象期間中に携帯端末装置の利用者の歩行速度に変化があっても判定を正しく行うことができる。すなわち、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを精度良く判定することが可能となる。
【００３０】
上記第３の発明によれば、上記第２の発明と同様の効果が得られる。
【００３１】
上記第４の発明によれば、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否の判定に必要なデータが効果的に抽出される。
【００３２】
上記第５の発明によれば、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かの判定の際に、携帯端末装置の向き（すなわち、携帯端末装置の利用者の向き）の単位時間あたりの変化量も考慮される。人が或る目的地に向かって歩行している際には身体の向きはほぼ一定であると考えられるのに対し、人が観光行動等をしている際には身体の向きの変化が大きいと考えられるので、このように携帯端末装置の向きの単位時間あたりの変化量を考慮することによって、より精度良く、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かの判定が行われる。
【００３３】
上記第６の発明によれば、上記第５の発明と同様の効果が得られる。
【００３４】
上記第７の発明によれば、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かの判定の際に、単位時間あたりの移動距離も考慮される。人が或る目的地に向かって歩行している際には歩行速度が低くても単位時間あたりにある程度の距離は進むと考えられるのに対し、人が観光行動等をしている際には或る一定の範囲内にとどまっていることが多いと考えられるので、このように単位時間あたりの移動距離を考慮することによって、より精度良く、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かの判定が行われる。
【００３５】
上記第８の発明によれば、上記第７の発明と同様の効果が得られる。
【００３６】
上記第９の発明によれば、加速度データから時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を容易に取得することができる。
【００３７】
上記第１０の発明によれば、加速度データから時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を比較的容易に取得することができる。
【００３８】
上記第１１〜第２０の発明によれば、それぞれ上記第１〜第１０の発明と同様の効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施形態に係る経路案内システムを実現する機器構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施形態において、携帯端末装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】上記実施形態において、サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】上記実施形態において、経路案内システムの詳細な機能構成を示すブロック図である。
【図５】上記実施形態において、加速度データのレコードフォーマットを示す図である。
【図６】上記実施形態において、混雑度データのレコードフォーマットを示す図である。
【図７】上記実施形態において、表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図８】上記実施形態において、平均混雑度データのレコードフォーマットを示す図である。
【図９】上記実施形態において、携帯端末装置で行われる処理（混雑度推定処理）の手順を示すフローチャートである。
【図１０】上記実施形態において、標準偏差の正規化について説明するための図である。
【図１１】上記実施形態において、標準偏差から混雑度への変換について説明するための図である。
【図１２】上記実施形態において、サーバで行われる処理（平均混雑度推定処理）の手順を示すフローチャートである。
【図１３】上記実施形態において、メッシュ定義データのレコードフォーマットを示す図である。
【図１４】上記実施形態において、メッシュへの混雑度データの割り当てを模式的に示した図である。
【図１５】上記実施形態に関し、ガボール関数を表す図である。
【図１６】上記実施形態に関し、ウェーブレット変換の結果に基づく成分分布の表示について説明するための図である。
【図１７】上記実施形態において、成分分布の第１の例を示す図である。
【図１８】上記実施形態において、成分分布の第１の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。
【図１９】上記実施形態において、成分分布の第２の例を示す図である。
【図２０】上記実施形態において、成分分布の第３の例を示す図である。
【図２１】上記実施形態において、成分分布の第３の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。
【図２２】上記実施形態において、成分分布の第４の例を示す図である。
【図２３】上記実施形態において、成分分布の第４の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。
【図２４】上記実施形態において、歩行割合について説明するための図である。
【図２５】上記実施形態において、歩行判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】上記実施形態の変形例において、加速度データに基づく判定のみが行われる場合の歩行判定処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、添付図面を参照しつつ本発明の一実施形態について説明する。なお、以下においては、「アプリケーションソフトウェア」のことを「アプリ」と略記している。
【００４１】
＜１．全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る経路案内システムを実現する機器構成を示すブロック図である。この経路案内システムは、サーバ２０と複数の携帯端末装置１０とによって実現される。サーバ２０と携帯端末装置１０とは、インターネットなどの通信回線を介して接続される。本実施形態においては、この経路案内システムを実現するために、経路案内アプリが携帯端末装置１０にインストールされる。経路案内アプリは、ユーザーが観光や買い物などで或る目的地に移動する際にユーザーに現在地から目的地までの経路を提示するためのソフトウェアである。ユーザーは、所定の操作により経路案内アプリを起動することができる。このような経路案内アプリを携帯端末装置１０にインストールしておくことにより、ユーザーは、例えば土地勘のない観光地を訪れた場合でも、この経路案内アプリを使用することによって目的地に容易にたどり着くことが可能となる。
【００４２】
なお、ここでの携帯端末装置１０とは、一般的な携帯電話機器だけでなくヘッドマウントディスプレイ（頭部装着型表示装置）のようないわゆるウェアラブル端末をも含む概念である。
【００４３】
＜２．ハードウェア構成＞
図２は、携帯端末装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。携帯端末装置１０は、ＣＰＵ１１，フラッシュＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３，通信制御部１４，映像撮影部（カメラ）１５，入力操作部１６，表示部１７，加速度センサ１８ａ，地磁気センサ（コンパス）１８ｂ，およびＧＰＳセンサ１８ｃを有している。ＣＰＵ１１は、この携帯端末装置１０の全体を制御するために各種演算処理等を行う。フラッシュＲＯＭ１２は、書き込み可能な不揮発性のメモリであって、携帯端末装置１０の電源がオフされても保持されるべき各種プログラム・各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、書き込み可能な揮発性のメモリであって、実行中のプログラムやデータ等を一時的に格納する。通信制御部１４は、外部へのデータ送信の制御や外部からのデータ受信の制御を行う。映像撮影部（カメラ）１５は、ユーザーによる操作に基づいて、現在位置から見える風景の撮影を行う。入力操作部１６は、例えばタッチパネルであって、ユーザーによる入力操作を受け付ける。表示部１７は、ＣＰＵ１１からの指令に基づいて、画像の表示を行う。加速度センサ１８ａは、この携帯端末装置１０の動きに基づいて、加速度を測定する。地磁気センサ（コンパス）１８ｂは、この携帯端末装置１０の向いている方位（例えば表示部１７の向いている方位）を検出する。ＧＰＳセンサ１８ｃは、ＧＰＳ衛星から受信する電波に基づいて、ユーザーの現在位置を特定するための緯度・経度の情報を取得する。
【００４４】
携帯端末装置１０内において、経路案内アプリを実現する経路案内プログラムは、フラッシュＲＯＭ１２に格納される。ユーザーによって経路案内アプリの起動が指示されると、フラッシュＲＯＭ１２に格納されている経路案内プログラムがＲＡＭ１３に読み出され、そのＲＡＭ１３に読み出された経路案内プログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、経路案内アプリの機能がユーザーに提供される。なお、経路案内プログラムは、典型的にはインターネットなどの通信回線を介して所定のサーバ（不図示）から携帯端末装置１０にダウンロードされ、当該携帯端末装置１０内のフラッシュＲＯＭ１２にインストールされる。
【００４５】
本実施形態においては、ユーザーが歩行中であるか否かを判定する歩行判定プログラムが経路案内プログラム内に埋め込まれている。そして、後述する歩行判定処理の際にＣＰＵ１１によって歩行判定プログラムが実行される。
【００４６】
図３は、サーバ２０のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ２０は、ＣＰＵ２１，ＲＯＭ２２，ＲＡＭ２３，補助記憶装置２４，通信制御部２５，入力操作部２６，および表示部２７を有している。ＣＰＵ２１は、このサーバ２０の全体を制御するために各種演算処理等を行う。ＲＯＭ２２は、読み出し専用のメモリであって、例えばサーバ２０の起動時にＣＰＵ２１に実行させる初期プログラムなどを格納する。ＲＡＭ２３は、書き込み可能な揮発性のメモリであって、実行中のプログラムやデータ等を一時的に格納する。補助記憶装置２４は、磁気ディスク装置などであって、サーバ２０の電源がオフされても保持されるべき各種プログラム・各種データを格納する。通信制御部２５は、外部へのデータ送信の制御や外部からのデータ受信の制御を行う。入力操作部２６は、例えばキーボードやマウスであって、オペレータによる入力操作を受け付ける。表示部２７は、ＣＰＵ２１からの指令に基づいて、画像の表示を行う。なお、サーバ２０内のＲＯＭ２２または補助記憶装置２４には、各携帯端末装置１０から送られるデータを用いて平均混雑度を算出するためのプログラムが格納されている。
【００４７】
＜３．機能構成＞
図４は、経路案内システムの詳細な機能構成を示すブロック図である。上述したように、この経路案内システムは、携帯端末装置１０とサーバ２０とによって実現される。携帯端末装置１０は、加速度測定手段１００，方位検出手段１１０，位置データ取得手段１２０，歩行判定手段１３０，混雑度推定手段１４０，データ送信手段１５０，データ受信手段１６０，基礎情報記憶手段１７０，経路探索手段１８０，および表示手段１９０を有している。混雑度推定手段１４０には、標準偏差算出手段１４２と混雑度算出手段１４４とが含まれている。サーバ２０は、データ受信手段２００，データ記憶手段２１０，平均混雑度算出手段２２０，およびデータ送信手段２３０を有している。
【００４８】
＜３．１  携帯端末装置の構成要素の動作＞
携帯端末装置１０の各構成要素の動作について説明する。加速度測定手段１００は、ユーザーの動作に起因する携帯端末装置１０の動きに基づいて加速度を測定し、例えば図５に示すように測定時刻の情報と測定値である加速度の情報とからなる加速度データを出力する。なお、便宜上、本明細書では、測定値としての加速度そのものと上述した加速度データとに同じ参照符号ＳＡを付している。混雑度と混雑度データ、平均混雑度と平均混雑度データについても同様である。加速度測定手段１００による加速度ＳＡの測定は、例えば７０ミリ秒毎に行われる。方位検出手段１１０は、この携帯端末装置１０の向いている方位を検出し、検出結果を方位データＨｄａとして出力する。位置データ取得手段１２０は、ＧＰＳ衛星から受信する電波に基づいてユーザーの現在位置を特定するための緯度・経度の情報を取得し、それを位置データＰｄａとして出力する。
【００４９】
なお、加速度測定手段１００はハードウェアとしての加速度センサ１８ａによって実現され、方位検出手段１１０はハードウェアとしての地磁気センサ１８ｂによって実現され、位置データ取得手段１２０はハードウェアとしてのＧＰＳセンサ１８ｃによって実現される（図２参照）。
【００５０】
歩行判定手段１３０は、加速度データＳＡ，方位データＨｄａ，および位置データＰｄａに基づいて、ユーザーが歩行中であるか否かの判定を行い、その判定結果Ｋを出力する。なお、この判定を行う処理（歩行判定処理）についての詳しい説明は後述する。
【００５１】
混雑度推定手段１４０は、位置データＰｄａと加速度データＳＡと歩行判定手段１３０による判定結果Ｋとに基づいてユーザーが歩行している位置の混雑度Ｃを推定し、緯度・経度の情報と混雑度の情報とからなる混雑度データＣを出力する。より詳しくは、混雑度推定手段１４０に含まれる標準偏差算出手段１４２は、ユーザーが歩行中である旨を判定結果Ｋが示しているときに、加速度データＳＡに基づいて例えば直近の１０秒間分の加速度ＳＡの標準偏差ＳＤを求める。また、混雑度推定手段１４０に含まれる混雑度算出手段１４４は、標準偏差ＳＤに基づいて混雑度Ｃを算出し（標準偏差ＳＤを混雑度Ｃに変換し）、例えば図６に示すようなレコードフォーマットを有する混雑度データＣを出力する。標準偏差ＳＤの求め方および混雑度Ｃの求め方についての詳しい説明は後述する。なお、本明細書で説明する混雑度Ｃの推定方法は一例であって、これには限定されない。
【００５２】
データ送信手段１５０は、混雑度データＣをサーバ２０に送信する。データ送信手段１５０による混雑度データＣの送信は、例えば１分毎に行われる。データ受信手段１６０は、経路探索（経路探索手段１８０によるユーザーの現在位置から目的地までの経路の探索）に有用なデータである有意情報Ｍｄａをサーバ２０から受信する。基礎情報記憶手段１７０には、経路探索の際に必要となる基礎情報Ｂｄａが格納されている。この基礎情報記憶手段１７０は、ハードウェアとしてのフラッシュＲＯＭ１２またはＲＡＭ１３（図２参照）によって実現される。基礎情報Ｂｄａには、地図や道路情報などが含まれている。道路情報は、例えば、各道路の位置の情報（始点および終点の情報），始点から終点までの距離の情報，道路幅の情報などによって構成されている。なお、適宜のタイミングでデータ送信手段１５０が位置データＰｄａをサーバ２０に送信するようにして、基礎情報記憶手段１７０に格納すべき基礎情報Ｂｄａがサーバ２０から携帯端末装置１０にダウンロードされるようにしても良い。
【００５３】
経路探索手段１８０は、ユーザーによる目的地の入力を受け付け、位置データＰｄａと有意情報Ｍｄａと基礎情報Ｂｄａとに基づいて目的地までの経路を探索する。経路探索手段１８０による経路の探索結果Ｒｅは、表示手段１９０（図２の表示部１７）に表示される。経路探索が実行されると、例えば、図７に示すような画面が表示部１７に表示される。図７に示す例では、表示部１７内の領域は、地図を表示するための領域（地図表示領域）１７ａと映像撮影部１５（図２参照）による撮影で得られる映像（風景映像）を表示するための領域（映像表示領域）１７ｂとに分割されている。そして、地図表示領域１７ａでは、目的地までの経路が符号３１で示す太線で表され、映像表示領域１７ｂでは、目的地までの経路が符号３２で示す矢印状のエアタグ（拡張現実画像）で表されている。
【００５４】
＜３．２  サーバの構成要素の動作＞
次に、サーバ２０の各構成要素の動作について説明する。データ受信手段２００は、携帯端末装置１０から送られる混雑度データＣを受信する。その混雑度データＣは、データ記憶手段２１０に格納される。なお、データ受信手段２００が受信する混雑度データＣには様々な位置（緯度、経度）のデータが含まれており、それらのデータはメッシュ毎のデータに分類されてデータ記憶手段２１０に格納される。また、データ記憶手段２１０には、混雑度データＣ以外にも、携帯端末装置１０に送信すべき経路探索用データＫｄａが格納されている。
【００５５】
平均混雑度算出手段２２０は、データ記憶手段２１０に格納されている混雑度データＣに基づいて、メッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶを算出する。これにより、例えば図８に示すようなレコードフォーマットを有する平均混雑度データＣＡＶが出力される。データ送信手段２３０は、平均混雑度算出手段２２０から出力された平均混雑度データＣＡＶとデータ記憶手段２１０に格納されている経路探索用データＫｄａとを有意情報Ｍｄａとして携帯端末装置１０に送信する。このようにしてメッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶの情報が携帯端末装置１０に与えられるので、携帯端末装置１０では、経路探索手段１８０によって、経路上の混雑状態を考慮した経路探索が行われる。
【００５６】
＜４．混雑分析処理＞
本実施形態に係る経路案内システムでは、道路の混雑状態を分析する処理（混雑分析処理）が行われる。これに関し、まず、各携帯端末装置１０において、当該各携帯端末装置１０で得られるデータだけを用いて、ユーザーが現在いる位置の混雑度の推定が行われる。各携帯端末装置１０での混雑度の推定の結果として得られる混雑度データＣはサーバ２０に送信される。そして、サーバ２０において、多数の携帯端末装置１０から送られてきた混雑度データＣを集約して、メッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶの推定が行われる。このように、この混雑分析処理によって、最終的にはメッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶのデータが得られる。以下、携帯端末装置１０で行われる処理（混雑度推定処理）およびサーバ２０で行われる処理（平均混雑度推定処理）のそれぞれについて詳しく説明する。
【００５７】
＜４．１  携帯端末装置で行われる処理＞
図９は、携帯端末装置１０で行われる処理（混雑度推定処理）の手順を示すフローチャートである。携帯端末装置１０で経路案内アプリが起動されると、まず、後述するステップＳ４０の処理で正規化を行う際に必要となるデータを取得するキャリブレーション処理が行われる（ステップＳ１０）。このキャリブレーション処理についての詳しい説明は後述する。
【００５８】
キャリブレーション処理の終了後、歩行判定手段１３０によって、携帯端末装置１０のユーザーが歩行中であるか否かを判定する歩行判定処理が行われる（ステップＳ２０）。この歩行判定処理の結果、「ユーザーは歩行中である」旨の判定が行われると処理はステップＳ４０に進み、「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定が行わると処理はステップＳ６０に進む（ステップＳ３０）。なお、歩行判定処理についての詳しい説明は後述する。
【００５９】
ステップＳ４０では、標準偏差算出手段１４２によって、例えば直近の１０秒間分の加速度ＳＡの標準偏差ＳＤが算出される。一般的に、人が混雑している場所を歩いている時には、歩幅が小さくなり全体の動きが小さくなるので、加速度のばらつきは小さくなる。これに対して、人が空いている場所を歩いている時には、歩幅が大きくなり全体の動きが大きくなるので、加速度のばらつきは大きくなる。このように、混雑の程度に応じて加速度のばらつきが変化する。そこで、加速度のばらつきの指標となる（加速度の）標準偏差を用いて混雑度の推定が行われる。
【００６０】
ところで、人には個性があるので、歩き方には人による違いがある。このため、或る２人のユーザーのデータに関して仮に加速度の標準偏差が同じであったとしても、必ずしも混雑の程度が同じ程度であるとは限らない。特に、空いている場所を歩いているときに、人による歩行の特徴が現れると考えられる。従って、人によって加速度の標準偏差の最大値は異なると考えられる。なお、身動きできないほど混雑している時には、ほとんどの人において加速度の標準偏差はほぼ０になると考えられる。そこで、本実施形態においては、人による歩き方の違いを吸収するために、携帯端末装置１０毎に、加速度の標準偏差の最大値が１．０となるように正規化が行われる。この正規化のためにキャリブレーション処理（ステップＳ１０）が行われる。
【００６１】
キャリブレーション処理では、この経路案内アプリの起動後の所定期間（例えば１０分間）、例えば１０秒毎に加速度の標準偏差が取得される。そして、上記所定期間に取得された標準偏差のうちの最大値が正規化後の１．０に対応する値とされる。例えば、キャリブレーション処理の結果、加速度の標準偏差の最大値が０．７であったと仮定する。この場合、ステップＳ４０では、図１０に示すように、０．０から０．７までの範囲の値が０．０から１．０までの範囲の値となるよう正規化が行われる。
【００６２】
以上のようにして加速度ＳＡの標準偏差ＳＤが算出された後、混雑度算出手段１４４によって、標準偏差ＳＤに基づいて混雑度Ｃが算出される（ステップＳ５０）。本実施形態においては、混雑度Ｃは０から１までの値で表される。混雑度Ｃの値が１に近づくほど混雑の程度が大きくなる。ところで、上述したように、加速度ＳＡの標準偏差ＳＤは、人が混雑している場所を歩いている時には小さくなり、人が空いている場所を歩いている時には大きくなる。従って、ステップＳ４０では、図１１に示すように、加速度ＳＡの標準偏差ＳＤが１に近づくほど混雑度Ｃが０に近づき、かつ、加速度ＳＡの標準偏差ＳＤが０に近づくほど混雑度Ｃが１に近づくように、混雑度Ｃが算出される。混雑度Ｃは、例えば、１から標準偏差ＳＤの値を減ずることによって求められる。
【００６３】
混雑度Ｃの算出後、所定時間（例えば１分）が経過したか否かの判定が行われる（ステップＳ６０）。その結果、所定時間が経過していれば処理はステップＳ７０に進み、所定時間が経過していなければ処理はステップＳ２０に戻る。
【００６４】
ステップＳ７０では、所定時間中に蓄積された混雑度データＣが携帯端末装置１０からサーバ２０に送信される。但し、混雑度データＣが全く蓄積されていなければ、サーバ２０への混雑度データＣの送信は行われない。サーバ２０への混雑度データＣの送信後、処理はステップＳ２０に戻る。その後、この経路案内アプリが終了されるまで、ステップＳ２０〜ステップＳ７０の処理が繰り返される。
【００６５】
＜４．２  サーバで行われる処理＞
図１２は、サーバ２０で行われる処理（平均混雑度推定処理）の手順を示すフローチャートである。サーバ２０では、まず、各携帯端末装置１０から送られてくる混雑度データＣを蓄積する処理（ステップ８０およびステップＳ８２）が行われる。より詳しくは、各携帯端末装置１０から送られてくる混雑度データＣを受信し（ステップＳ８０）、その受信した混雑度データＣを対応するメッシュに割り当てる（ステップＳ８２）。ステップＳ８０およびステップＳ８２の処理は、この平均混雑度推定処理の前回の実行から所定期間（例えば１５分）が経過するまで、携帯端末装置１０から混雑度データＣが送られてくる都度、行われる。
【００６６】
ここで、メッシュへの混雑度データＣの割り当て（分類）について説明する。携帯端末装置１０から送られてくる混雑度データＣの１つのレコードは、緯度・経度の情報と混雑度の情報とからなる（図６参照）。また、サーバ２０には、各メッシュを定義したデータとして、例えば図１３に示すようなレコードフォーマットを有するメッシュ定義データが予め保持されている。図１３に示すように、メッシュ定義データには、各メッシュについての左下の緯度・経度の情報および右下の緯度・経度の情報が含まれている。以上より、メッシュ定義データを参照することにより、模式的には図１４に示すように、混雑度データＣの各レコードをそれに対応するメッシュに割り当てることができる。なお、緯度・経度の情報からメッシュ番号を求める変換式を用意しておき、当該変換式に基づいて混雑度データＣの各レコードをそれに対応するメッシュに割り当てるようにしても良い。
【００６７】
この平均混雑度推定処理の前回の実行から所定期間（例えば１５分）経過後、平均混雑度算出手段２２０によって、蓄積された混雑度データＣに基づきメッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶが算出される（ステップＳ８４）。例えば、或るメッシュに関して、「混雑度＝０．１」，「混雑度＝０．１５」，および「混雑度＝０．３５」という３つの混雑度データＣが蓄積されていれば、当該メッシュについての平均混雑度ＣＡＶは０．２となる。このようにして、メッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶのデータが得られる。
【００６８】
以上のようにして、１回の平均混雑度推定処理（ステップＳ８０からステップＳ８４までの処理）が終了する。なお、平均混雑度ＣＡＶの算出後、当該平均混雑度ＣＡＶのデータを用いて例えばメッシュ毎の人数の推定を行うこともできる。
【００６９】
＜５．歩行判定処理＞
＜５．１  概要＞
ここで、本実施形態における歩行判定処理（図９のステップＳ２０の処理）について説明する。上述したように、混雑度を正確に推定するためには、観光行動等をしているユーザーのデータを混雑度（本実施形態では、メッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶ）の推定元となるデータから除外する必要がある。そこで、各携帯端末装置１０において、混雑度推定処理の際に、ユーザーが歩行中であるか否かを判定する歩行判定処理が行われる。本実施形態においては、具体的には次の３種類の判定処理が用意されている。第１の判定処理は、加速度データＳＡに基づいて判定を行う処理（より詳しくは、加速度データＳＡに対して周波数解析を施して、その結果に基づいて判定を行う処理）である。第２の判定処理は、方位データＨｄａに基づいて判定を行う処理である。第３の判定処理は、位置データＰｄａに基づいて判定を行う処理である。それら３種類の判定処理の全てにおいて「ユーザーは歩行中である」旨の判定（暫定的な判定）が行われた場合のみ、「ユーザーは歩行中である」旨の最終的な判定結果が得られる。換言すれば、それら３種類の判定処理のうちのいずれかで「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定が行われると、「ユーザーは歩行中ではない」旨の最終的な判定結果が得られる。以下、３種類の判定処理について詳しく説明する。
【００７０】
＜５．２  第１の判定処理（加速度データに基づく判定）＞
上述したように、第１の判定処理は、加速度データＳＡに基づいて判定を行う処理（加速度データＳＡに対して周波数解析を施して、その結果に基づいて判定を行う処理）である。本実施形態においては、周波数解析を行う具体的な手段として、ウェーブレット解析が採用される。ウェーブレット解析は、マザーウェーブレットと呼ばれる関数を時間軸方向に伸縮およびシフトすることによって得られる関数（ウェーブレット関数）と解析対象の信号との内積を計算する処理（ウェーブレット変換）を行うことにより、当該解析対象の信号についての時間と周波数との組み合わせに関する成分分布を求める周波数解析手段である。信号の周波数を解析する手段として一般的に用いられているフーリエ変換によれば各周波数の成分の時間的変化を求めることができないが、ウェーブレット変換によれば各周波数の成分の時間的変化を求めることができる。このように、第１の判定処理では、加速度データＳＡに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われる。
【００７１】
一般に、ウェーブレット変換Ｗ（ａ，ｂ）は、次式（１）で表される。
【数１】
2018093378.tif 000003
上式（１）に関し、ψa,b（ｔ）はウェーブレット関数を表し、ｆ（ｔ）は解析対象の信号（本実施形態では、加速度データＳＡ）を表し、ａは周波数の逆数に比例するパラメータ（スケールパラメータ）を表し、ｂは時間に比例するパラメータ（シフトパラメータ）を表す。すなわち、Ｗ（ａ，ｂ）は、時間と周波数との組み合わせに対応する出力強度を表す。
【００７２】
上式（１）中のウェーブレット関数ψa,b（ｔ）は、次式（２）に示すようにマザーウェーブレットψを時間軸方向に伸縮およびシフトすることによって生成される。
【数２】
2018093378.tif 000004
なお、上式（２）を上式（１）に代入することによって、次式（３）が得られる。
【数３】
2018093378.tif 000005
【００７３】
ところで、本実施形態においては、マザーウェーブレットとして、次式（４）で表される「ガボールのマザーウェーブレット」が用いられる。ガボールのマザーウェーブレット（ガボール関数）は、図１５のように表され、信号の局所的な周波数成分の検出に適していることが知られている。
【数４】
2018093378.tif 000006
上式（４）に関し、σは減衰係数を表し、ｉは虚数を表し、ωは角速度を表す。なお、ｅｘｐＺはｅ（自然対数の底）のＺ乗を意味する。
【００７４】
このようなウェーブレット変換によれば、上述したように時間と周波数との組み合わせに関する成分分布が求められる。一般に、この成分分布を図示する際には、縦軸を周波数とし横軸を時間とするグラフ（図１６参照）が用いられ、時間と周波数との組み合わせに対応する領域（図１６において符号４１で示す領域）に出力強度（成分の強さ）が明るさによって表される。
【００７５】
本実施形態においては、加速度測定手段１００（加速度センサ１８ａ）によって取得された所定時間分（例えば９秒分）の加速度データＳＡに対してガボールのマザーウェーブレットを用いたウェーブレット変換が施される。なお、この１回の処理の対象となる期間（上記所定時間に相当する期間）のことを以下「解析対象期間」という。この第１の判定処理では、ユーザーが歩行中であると考えられる周波数帯において出力強度が予め定められた閾値以上になっている期間（以下、「推測歩行期間」という。）に着目がなされ、解析対象期間の長さに対する推測歩行期間の長さの割合（以下、「歩行割合」という。）を考慮して、ユーザーが歩行中であるか否かが判定される。以下、詳しく説明する。
【００７６】
ウェーブレット変換によれば、広範囲の周波数帯について出力強度の時間的変化を求めることができる。しかしながら、定常状態での歩行が行われている時には、出力強度についての強いピークは或る限られた範囲の周波数帯に現れると考えられる。そこで、本実施形態においては、定常状態での歩行が行われている時に強いピークが現れると考えられる周波数帯を解析対象周波数帯とし、解析対象周波数帯に含まれる周波数のデータのみに着目する。具体的には、加速度データＳＡに対してウェーブレット変換を施す際に、解析対象周波数帯に含まれる周波数のみについて出力強度（時間との組み合わせに対応する出力強度）が求められるよう、上式（１）中のスケールパラメータａを変化させる。また、解析対象期間中の所望の各時刻における出力強度が求められるよう、上式（１）中のシフトパラメータｂを変化させる。このように加速度データＳＡに対するウェーブレット変換の際にスケールパラメータａおよびシフトパラメータｂを適宜に変化させることにより、ユーザーが歩行中であるか否の判定に必要なデータが効果的に抽出される。なお、目的によっては、歩行中のユーザーのデータに加えてランニング中のユーザーのデータも抽出されるよう解析対象周波数帯を設定することやランニング中のユーザーのデータのみが抽出されるよう解析対象周波数帯を設定することもできる。
【００７７】
また、仮に解析対象期間を通じて出力強度についてのピークが連続的に観測されていても、当該ピークの出力強度が低ければ、当該ピークは歩行動作に起因して生じたものとは限らない。そこで、本実施形態においては、解析対象周波数帯において出力強度が或る一定の閾値以上となっているデータに着目する。具体的には、出力強度と比較するための閾値（以下、便宜上「強度閾値」という。）を予め設定しておき、解析対象周波数帯において出力強度が強度閾値以上となっている期間を上述した推測歩行期間とする。なお、強度閾値によって第１閾値が実現される。
【００７８】
ここで、加速度データＳＡに対してウェーブレット変換を施すことによって得られる成分分布の例を示す。図１７は、成分分布の第１の例を示す図である。図１８は、第１の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。この第１の例は、解析対象期間を通じて定常状態での歩行が行われたときの例である。この第１の例では、歩行割合は１００％である。図１９は、成分分布の第２の例を示す図である。この第２の例では、強度閾値以上の出力強度が現れている部分は全くない。すなわち、歩行割合は０％である。図２０は、成分分布の第３の例を示す図である。図２１は、第３の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。この第３の例は、定常状態での歩行中に何らかの理由で一時的に歩行速度に変化が生じたときの例である。この第３の例では、歩行割合は１００％となる。図２２は、成分分布の第４の例を示す図である。図２３は、第４の例で強度閾値以上の出力強度が現れている部分を模式的に太線で示した図である。この第４の例は、解析対象期間の途中で歩行動作が開始されたときの例である。この第４の例では、歩行割合は約５０％である。
【００７９】
ところで、解析対象期間において、出力強度が上述した強度閾値以上となっている期間（推測歩行期間）は必ずしも１つのまとまった期間であるとは限らない。これについて、図２４を参照しつつ説明する。図２４では、推測歩行期間を太線で表している。ケース１では、推測歩行期間は１つのまとまった期間（連続した期間）となっている。このケース１では、「時点ｔ１から時点ｔ５までの期間の長さ」に対する「時点ｔ１から時点ｔ４までの期間の長さ」の割合が歩行割合とされる。ケース２では、解析対象期間の前半の一部の期間と解析対象期間の後半の一部の期間とが推測歩行期間となっている。このケース２では、「時点ｔ１から時点ｔ５までの期間の長さ」に対する「時点ｔ１から時点ｔ２までの期間の長さと時点ｔ３から時点ｔ５までの期間の長さとの和」の割合が歩行割合とされる。
【００８０】
本実施形態では、以上のような歩行割合と比較するための閾値（以下、便宜上「割合閾値」という。）が予め定められる。そして、この第１の判定処理において、歩行割合と割合閾値とが比較され、歩行割合が割合閾値以上であれば「ユーザーは歩行中である」旨の判定が行われ、歩行割合が割合閾値未満であれば「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定が行われる。なお、割合閾値によって第２閾値が実現される。
【００８１】
ところで、例えば歩行開始直後においては、歩行状態が定常状態になっていないため、そのようなケースの加速度データＳＡに基づいて混雑度を推定しても、正しい推定結果が得られない可能性が高い。一方、仮に定常状態での歩行が行われている場合であっても、解析対象周波数帯に含まれる周波数についての出力強度が混雑に起因して一時的に強度閾値以下となることもある。このようなケースのデータについては、混雑度を推定する上で有用なデータとなる。そこで、以上の点を考慮して、割合閾値を適当な値に設定することが好ましい。
【００８２】
なお、割合閾値は、歩行判定処理の結果の利用目的に応じて適宜の値に設定されると良い。例えば、ノイズデータが含まれる可能性が高くなることを許容する場合には、割合閾値を低い値に設定することにより、より多くのユーザーを歩行中と判定することが可能となる。
【００８３】
＜５．３  第２の判定処理（方位データに基づく判定）＞
上述したように、第２の判定処理は、方位データＨｄａに基づいて判定を行う処理である。一般的に、人が或る目的地に向かって歩行している際には、身体のぶれは小さく、身体の向きはほぼ一定であると考えられる。それに対して、人が観光行動等をしている際には、身体の向きの変化が大きいと考えられる。そこで、この第２の判定処理では、方位検出手段１１０（地磁気センサ１８ｂ）によって取得された方位データＨｄａに基づいて方位角の単位時間あたりの変化量が求められ、当該変化量が所定の閾値以下であれば「ユーザーは歩行中である」旨の判定が行われ、当該変化量が所定の閾値よりも大きければ「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定が行われる。但し、目的地に向かって通常の歩行が行われている場合であっても曲がり角の地点では方位データＨｄａの値が大きく変化するので、位置データＰｄａや経路の情報（経路探索手段１８０による経路の探索結果Ｒｅの情報）を用いてユーザーの現在位置が曲がり角の地点であるか否かの判定を行い、曲がり角の地点では第２の判定処理が行われないようにすることが好ましい。なお、単位時間あたりの変化量と比較するための所定の閾値によって第３閾値が実現される。
【００８４】
ところで、理想的な歩行が行われている場合には、身体が一定の周期で左右に揺れると考えられる。従って、加速度データＳＡに対して周波数解析が行われるのと同様、方位データＨｄａに基づく判定についても、方位データＨｄａに対して周波数解析を行い、その結果に基づいて判定を行うようにすることもできる。
【００８５】
＜５．４  第３の判定処理（位置データに基づく判定）＞
上述したように、第３の判定処理は、位置データＰｄａに基づいて判定を行う処理である。人が或る目的地に向かって歩行している際には、たとえ歩行速度が低くても、単位時間あたりにある程度の距離は進むと考えられる。これに対して、人が観光行動等をしている際には、或る一定の範囲内にとどまっていることが多いと考えられる。そこで、この第３の判定処理では、位置データ取得手段１２０（ＧＰＳセンサ１８ｃ）によって取得された位置データＰｄａに基づいて単位時間あたりの移動距離が求められ、当該移動距離が所定の閾値以上であれば「ユーザーは歩行中である」旨の判定が行われ、当該移動距離が所定の閾値未満であれば「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定が行われる。なお、単位時間あたりの移動距離と比較するための所定の閾値によって第４閾値が実現される。
【００８６】
ところで、ＧＰＳの電波強度が弱い場所（ビル街、地下、屋内など）にユーザーがいる時には、ＧＰＳセンサ１８ｃによって得られる位置の精度が低くなるため、この第３の判定処理が行われないようにすることが好ましい。但し、そのような場所であっても、位置情報を提供するために電波を発する機器（例えば「ビーコン」と呼ばれる機器）が設置されていれば、この第３の判定処理が行われるようにしても良い。
【００８７】
＜５．５  歩行判定処理の手順＞
次に、図２５を参照しつつ、本実施形態における歩行判定処理の手順について説明する。歩行判定処理の開始後、まず、加速度測定手段１００（加速度センサ１８ａ）によって加速度データＳＡが取得される（ステップＳ２００）。次に、方位検出手段１１０（地磁気センサ１８ｂ）によって方位データＨｄａが取得される（ステップＳ２０２）。さらに、位置データ取得手段１２０（ＧＰＳセンサ１８ｃ）によって位置データＰｄａが取得される（ステップＳ２０４）。なお、ここではステップＳ２００〜ステップＳ２０４の処理が順次に行われるように示しているが、実際にはステップＳ２００〜ステップＳ２０４の処理は同時並行的に行われる。
【００８８】
その後、ステップＳ２００で取得された加速度データＳＡに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われる（ステップＳ２１０）。そして、周波数解析の結果が所定の条件（上述した「歩行割合が割合閾値以上である」という条件）を満たしているか否かの判定が行われる（ステップＳ２１２）。判定の結果、所定の条件を満たしていれば処理はステップＳ２２０に進み、所定の条件を満たしていなければ処理はステップＳ２５０に進む。なお、ステップＳ２１０およびステップＳ２１２の処理が上述の第１の判定処理に相当する。
【００８９】
次に、ステップＳ２０２で取得された方位データＨｄａに基づいて、方位角の単位時間あたりの変化量の算出が行われる（ステップＳ２２０）。そして、その変化量が予め定められた閾値以下であるか否かの判定が行われる（ステップＳ２２２）。判定の結果、変化量が閾値以下であれば処理はステップＳ２３０に進み、変化量が閾値よりも大きければ処理はステップＳ２５０に進む。なお、ステップＳ２２０およびステップＳ２２２の処理が上述の第２の判定処理に相当する。
【００９０】
次に、ステップＳ２０４で取得された位置データＰｄａに基づいて、単位時間あたりの移動距離の算出が行われる（ステップＳ２３０）。そして、その移動距離が予め定められた閾値以上であるか否かの判定が行われる（ステップＳ２３２）。判定の結果、移動距離が閾値以上であれば処理はステップＳ２４０に進み、移動距離が閾値未満であれば処理はステップＳ２５０に進む。なお、ステップＳ２３０およびステップＳ２３２の処理が上述の第３の判定処理に相当する。
【００９１】
ステップＳ２４０では、該当のユーザーは歩行中である旨の判定が行われる。ステップＳ２５０では、該当のユーザーは歩行中ではない旨の判定が行われる。以上のようにして、歩行判定処理は終了する。
【００９２】
なお、本実施形態においては、ステップＳ２１２，Ｓ２２２，Ｓ２３２，Ｓ２４０，およびＳ２５０（図２５において符号５１の点線で示す部分）によって判定ステップが実現されている。
【００９３】
＜６．効果＞
本実施形態によれば、携帯端末装置１０において、加速度データＳＡに対して周波数解析が施され、時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度が解析結果として取得される。すなわち、加速度データＳＡに関して、各周波数の成分の時間的変化を把握することが可能となる。人の動きの変化は加速度データＳＡに反映されるため、加速度データＳＡに関する各周波数の成分の時間的変化を把握することによって、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを判断することが可能となる。また、周波数解析の際には、定常状態での歩行が行われている時に強いピークが現れると考えられる周波数帯が解析対象周波数帯とされる。そして、その解析対象周波数帯において出力強度が一定の閾値（強度閾値）以上となっている期間が推測歩行期間とされ、解析対象期間の長さに対する推測歩行期間の長さの割合を考慮して、ユーザーが歩行中であるか否かが判定される。このため、図２１において符号４２の点線で示す部分のように解析対象期間中にユーザーの歩行速度に変化があっても判定を正しく行うことができる。以上のように、本実施形態によれば、携帯端末装置の利用者が歩行中であるか否かを精度良く判定することが可能となる。
【００９４】
また、本実施形態によれば、携帯端末装置１０の利用者が歩行中であるか否かの判定に関し、加速度データＳＡに基づく判定に加えて、方位データＨｄａに基づく判定（方位角の単位時間あたりの変化量に基づく判定）および位置データＰｄａに基づく判定（単位時間あたりの移動距離に基づく判定）が行われる。このため、より精度良く、携帯端末装置１０の利用者が歩行中であるか否かの判定が行われる。
【００９５】
さらに、本実施形態によれば、歩行中のユーザー（携帯端末装置１０の利用者）のデータのみがサーバ２０側での混雑度（メッシュ毎の平均混雑度ＣＡＶ）の推定元のデータとなる。すなわち、混雑度の推定元のデータから正確な混雑度の推定を阻害するノイズデータ（観光行動等をしているユーザーのデータ）が除外される。これにより、サーバ２０側での混雑度の推定精度が向上する。
【００９６】
＜７．変形例＞
以下、上記実施形態の変形例について説明する。
【００９７】
＜７．１  周波数解析に関する変形例＞
上記実施形態においては、加速度データＳＡに対してウェーブレット変換を用いた周波数解析が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、加速度データＳＡに対して短時間フーリエ変換を用いた周波数解析が行われるようにしても良い。これについて、以下に説明する。
【００９８】
一般に、フーリエ変換Ｆ（ω）は、次式（５）で表される。
【数５】
2018093378.tif 000007
上式（５）に関し、ｆ（ｔ）は解析対象の信号を表し、ｉは虚数を表し、ωは角速度を表す。
【００９９】
上式（５）から把握されるように、このフーリエ変換によって得られるのは周波数毎の成分の情報である。すなわち、フーリエ変換では、各周波数の成分の時間的変化を求めることはできない。そこで、フーリエ変換を応用した周波数解析手段として、次式（６）で表される短時間フーリエ変換Ｆ（ω，τ）が知られている。
【数６】
2018093378.tif 000008
上式（６）に関し、ｗ（ｔ−τ）は窓関数を表し、τは窓関数を移動させる時間を表し、ｆ（ｔ）は対象の信号を表し、ｉは虚数を表し、ωは角速度を表す。
【０１００】
上式（６）から把握されるように、短時間フーリエ変換では、信号を局所的に切り出すための窓関数と呼ばれる関数と解析対象の信号との積で表される信号に対してフーリエ変換が施される。その際、窓関数を時間軸上で移動させながら解析対象の信号との積が求められる。従って、解析対象の信号についての短い時間毎の周波数の成分分布を求めることができる。すなわち、短時間フーリエ変換によれば、各周波数の成分の時間的変化を求めることができる。
【０１０１】
以上のように、短時間フーリエ変換によっても、各周波数の成分の時間的変化を求めることができる。従って、加速度データＳＡに対して周波数解析を行う具体的手段として短時間フーリエ変換を採用しても、上記実施形態と同様、加速度データＳＡに関して時間と周波数との各組み合わせに対応する出力強度を取得することができる。すなわち、上記第１の判定処理に関し、加速度データＳＡに対して短時間フーリエ変換を施し、その結果に基づいてユーザーが歩行中であるか否かの判定を行うこともできる。
【０１０２】
＜７．２  歩行判定処理の際の判定元データに関する変形例＞
上記実施形態においては、歩行判定処理の際に３種類の判定処理（第１〜第３の判定処理）が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、第１の判定処理（加速度データＳＡに基づく判定）のみが行われるようにしても良い。図２６は、第１の判定処理のみが行われる場合の歩行判定処理の手順を示すフローチャートである。この場合、まず、上記実施形態におけるステップＳ２００（図２５参照）と同様に、加速度測定手段１００（加速度センサ１８ａ）によって加速度データＳＡが取得される（ステップＳ３００）。次に、上記実施形態におけるステップＳ２１０と同様に、加速度データＳＡに対して周波数解析が施される（ステップＳ３１０）。その後、上記実施形態におけるステップＳ２１２と同様に、周波数解析の結果が所定の条件を満たしているか否かの判定が行われる（ステップＳ３１２）。そして、所定の条件を満たしていれば該当のユーザーは歩行中である旨の判定が行われ（ステップＳ３２０）、所定の条件を満たしていなければ該当のユーザーは歩行中ではない旨の判定が行われる（ステップＳ３３０）。この例では、ステップＳ３１２，Ｓ３２０，およびＳ３３０（図２６において符号５２の点線で示す部分）によって判定ステップが実現されている。なお、歩行判定処理の際に第１の判定処理と「第２の判定処理または第３の判定処理のいずれか一方」とが行われるようにしても良い。
【０１０３】
また、上記実施形態で説明したセンサ以外のセンサによって得られるデータに基づく判定処理を追加しても良い。例えば、磁力センサ（磁気センサ）によって得られるデータに基づく判定処理やジャイロセンサによって得られるデータに基づく判定処理を追加しても良い。なお、磁力センサは磁場（磁界）の大きさ・方向を検出するセンサであって、ジャイロセンサは角速度センサ（単位時間あたりの回転角）を検出するセンサである。磁力センサやジャイロセンサによって得られるデータについても、歩行によって値が周期的に変化する。従って、それらのデータに対して周波数解析を行い、その結果に基づいてユーザーが歩行中であるか否かを判定することができる。その際、所定の判定条件に従って周期性の有無を判別し、周期性があれば「ユーザーは歩行中である」旨の判定（暫定的な判定）を行い、周期性がなければ「ユーザーは歩行中ではない」旨の判定（暫定的な判定）を行うようにすれば良い。
【符号の説明】
【０１０４】
１０…携帯端末装置
１８ａ…加速度センサ
１８ｂ…地磁気センサ（コンパス）
１８ｃ…ＧＰＳセンサ
２０…サーバ
１００…加速度測定手段
１１０…方位検出手段
１２０…位置データ取得手段
１３０…歩行判定手段
１４０…混雑度推定手段
１８０…経路探索手段
Ｃ…混雑度，混雑度データ
Ｈｄａ…方位データ
Ｐｄａ…位置データ
ＳＡ…加速度，加速度データ
【図１】
2018093378.tif 000009
【図２】
2018093378.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
2018093378.tif 000013
【図６】
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【図７】
2018093378.tif 000015
【図８】
2018093378.tif 000016
【図９】
2018093378.tif 000017
【図１０】
2018093378.tif 000018
【図１１】
2018093378.tif 000019
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2018093378.tif 000022
【図１５】
2018093378.tif 000023
【図１６】
2018093378.tif 000024
【図１７】
2018093378.tif 000025
【図１８】
2018093378.tif 000026
【図１９】
2018093378.tif 000027
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2018093378.tif 000030
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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