(57)【要約】【課題】計測ユニットを装着した計測者が歩行しつつ歩行パターンを計測することによって、歩行パターンを容易に、迅速に、かつ、正確に求めることができるようにする。【解決手段】計測者が装着する第１計測ユニット及び第２計測ユニットと、前記第１計測ユニット及び第２計測ユニットと通信可能に接続されたデータ処理ユニットとを備え、前記第１計測ユニットは、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離を計測する周辺距離計測装置と、前記計測者の足元の動画を撮影する歩行動画撮影装置とを含み、前記第２計測ユニットは、前記計測者の接地している足を検出する接地足検出装置を含み、前記データ処理ユニットは、前記周辺距離計測装置の計測値に基づいて、前記計測者の占有面積を求め、前記歩行動画撮影装置の動画及び接地足検出装置の検出値に基づいて、前記計測者の歩行パターンを求める。【選択図】図１
2018206246.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測者が装着する第１計測ユニット及び第２計測ユニットと、
前記第１計測ユニット及び第２計測ユニットと通信可能に接続されたデータ処理ユニットとを備え、
前記第１計測ユニットは、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離を計測する周辺距離計測装置と、前記計測者の足元の動画を撮影する歩行動画撮影装置とを含み、
前記第２計測ユニットは、前記計測者の接地している足を検出する接地足検出装置を含み、
前記データ処理ユニットは、前記周辺距離計測装置の計測値に基づいて、前記計測者の占有面積を求め、前記歩行動画撮影装置の動画及び接地足検出装置の検出値に基づいて、前記計測者の歩行パターンを求めることを特徴とする歩行パターン計測システム。
【請求項２】
前記第１計測ユニットは前記計測者の腰周り近傍に装着され、前記周辺距離計測装置は水平方向に所定の角度範囲内の周辺物体までの距離を計測し、前記歩行動画撮影装置は下方向を撮影して所定の画面範囲の画像を取得し、
前記第２計測ユニットは前記計測者の両足の履き物に装着され、圧力に基づいて足の接地状態を検出する請求項１に記載の歩行パターン計測システム。
【請求項３】
前記計測者の歩行パターンは歩行軌跡及び歩行速度を含んでいる請求項１に記載の歩行パターン計測システム。
【請求項４】
前記歩行軌跡は所定の時間周期で取得された一連の複数の前記足元の画像を重ねることによって得られる請求項３に記載の歩行パターン計測システム。
【請求項５】
前記歩行速度は所定の時間周期で取得された一連の複数の前記足元の画像の画面範囲間の距離に基づいて得られる請求項３に記載の歩行パターン計測システム。
【請求項６】
前記計測者は他の歩行者に混じって所定の場所を歩行し、前記データ処理ユニットは、前記計測者の占有面積から前記所定の場所の混雑度を取得し、前記計測者の歩行パターンから前記所定の場所における歩行者全体の歩行パターンを取得する請求項１に記載の歩行パターン計測システム。
【請求項７】
計測者が装着した第１計測ユニットによって、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離を計測するとともに、前記計測者の足元の動画を撮影する工程と、
前記計測者が装着した第２計測ユニットによって、前記計測者の接地している足を検出する工程と、
前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離に基づいて、前記計測者の占有面積を求め、前記計測者の足元の動画及び前記計測者の接地している足に基づいて、前記計測者の歩行パターンを求める工程とを含むことを特徴とする歩行パターン計測方法。
【請求項８】
前記計測者を他の歩行者に混じって所定の場所を歩行させる工程と、
前記計測者の占有面積から前記所定の場所の混雑度を取得し、前記計測者の歩行パターンから前記所定の場所における歩行者全体の歩行パターンを取得する工程とを更に含む請求項７に記載の歩行パターン計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、歩行パターン計測システム及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、駅の構内、建築物内外の通路等においては、混雑時であっても歩行者がスムーズかつ快適に歩行可能な環境の実現を目指し、基礎データを得るために、群衆の歩行パターンを計測することが行われている。そこで、駅の構内等にカメラを設置し、撮影された画像に基づいて歩行者の歩行速度を算出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。また、床面にレーザースキャナーを設置し、歩行者の位置座標を検出する方法も提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−０７０３８４号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】尾住、阪本、「レーザー技術によるホームの旅客流動の調査研究」、ＪＲ  ＥＡＳＴ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｎｏ．３３、ｐｐ．４３−４６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記従来の技術では、歩行者の歩行速度や位置を正確に計測することができなかった。カメラで画像を撮影する場合、その設置位置や画角によっては、撮影対象である歩行者の位置や歩行速度を計測することができなくなる。また、レーザースキャナーを使用する場合、歩行者の密度が高くなると、レーザーが手前の歩行者によって遮断されるので、群衆の中心にいる歩行者のデータを取得することができなくなる。
【０００６】
ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、計測ユニットを装着した計測者が歩行しつつ歩行パターンを計測することによって、歩行パターンを容易に、迅速に、かつ、正確に求めることができる歩行パターン計測システム及び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】
【０００７】
そのために、歩行パターン計測システムにおいては、計測者が装着する第１計測ユニット及び第２計測ユニットと、前記第１計測ユニット及び第２計測ユニットと通信可能に接続されたデータ処理ユニットとを備え、前記第１計測ユニットは、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離を計測する周辺距離計測装置と、前記計測者の足元の動画を撮影する歩行動画撮影装置とを含み、前記第２計測ユニットは、前記計測者の接地している足を検出する接地足検出装置を含み、前記データ処理ユニットは、前記周辺距離計測装置の計測値に基づいて、前記計測者の占有面積を求め、前記歩行動画撮影装置の動画及び接地足検出装置の検出値に基づいて、前記計測者の歩行パターンを求める。
【０００８】
他の歩行パターン計測システムにおいては、さらに、前記第１計測ユニットは前記計測者の腰周り近傍に装着され、前記周辺距離計測装置は水平方向に所定の角度範囲内の周辺物体までの距離を計測し、前記歩行動画撮影装置は下方向を撮影して所定の画面範囲の画像を取得し、前記第２計測ユニットは前記計測者の両足の履き物に装着され、圧力に基づいて足の接地状態を検出する。
【０００９】
更に他の歩行パターン計測システムにおいては、さらに、前記計測者の歩行パターンは歩行軌跡及び歩行速度を含んでいる。
【００１０】
更に他の歩行パターン計測システムにおいては、さらに、前記歩行軌跡は所定の時間周期で取得された一連の複数の前記足元の画像を重ねることによって得られる。
【００１１】
更に他の歩行パターン計測システムにおいては、さらに、前記歩行速度は所定の時間周期で取得された一連の複数の前記足元の画像の画面範囲間の距離に基づいて得られる。
【００１２】
更に他の歩行パターン計測システムにおいては、さらに、前記計測者は他の歩行者に混じって所定の場所を歩行し、前記データ処理ユニットは、前記計測者の占有面積から前記所定の場所の混雑度を取得し、前記計測者の歩行パターンから前記所定の場所における歩行者全体の歩行パターンを取得する。
【００１３】
歩行パターン計測方法においては、計測者が装着した第１計測ユニットによって、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離を計測するとともに、前記計測者の足元の動画を撮影する工程と、前記計測者が装着した第２計測ユニットによって、前記計測者の接地している足を検出する工程と、前記計測者の周囲に存在する周辺物体までの距離に基づいて、前記計測者の占有面積を求め、前記計測者の足元の動画及び前記計測者の接地している足に基づいて、前記計測者の歩行パターンを求める工程とを含む。
【００１４】
他の歩行パターン計測方法においては、さらに、前記計測者を他の歩行者に混じって所定の場所を歩行させる工程と、前記計測者の占有面積から前記所定の場所の混雑度を取得し、前記計測者の歩行パターンから前記所定の場所における歩行者全体の歩行パターンを取得する工程とを更に含む。
【発明の効果】
【００１５】
本開示によれば、計測ユニットを装着した計測者が歩行しつつ歩行パターンを計測する。これにより、歩行パターンを容易に、迅速に、かつ、正確に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態における歩行パターン計測システムを示す模式図である。
【図２】本実施の形態における第１計測ユニットを示す模式図である。
【図３】本実施の形態における第１計測ユニットを示す写真である。
【図４】本実施の形態における計測者の周辺距離を計測する方法を示す模式図である。
【図５】本実施の形態における計測者の周辺距離を計測する動作を示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態における計測者の足元の画像から歩行軌跡を描画する方法を示す模式図である。
【図７】本実施の形態における計測者の足元の画像から歩行速度を計算する方法を示す模式図である。
【図８】本実施の形態における計測者の歩行速度を計測する動作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】
【００１７】
以下、本実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
図１は本実施の形態における歩行パターン計測システムを示す模式図、図２は本実施の形態における第１計測ユニットを示す模式図、図３は本実施の形態における第１計測ユニットを示す写真である。なお、図３において、（ａ）は計測者に第１計測ユニットの試作品を装着した状態を示す写真、（ｂ）は第１計測ユニットの試作品を示す写真である。
【００１９】
図において、１０は、本実施の形態における歩行パターン計測システムであって、例えば、歩道、駅の構内やプラットホーム、建築物内外の通路等における歩行者の歩行パターンを計測するためのシステムである。なお、歩行者の歩行パターンを計測する箇所は、前述した歩道、駅の構内やプラットホーム、建築物内外の通路等に限定されるものでなく、歩行者が歩行する箇所であれば、いかなる箇所であってもよい。そして、前記歩行パターン計測システム１０は、図１に示されるように、歩行者である計測者１５に装着される計測ユニットとしての第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３と、該第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３と通信可能に接続されるデータ処理ユニット２１とを備える。
【００２０】
なお、本実施の形態において、歩行パターン計測システム１０及びその他の装置の各部の構成及び動作を説明するために使用される上、下、左、右、前、後等の方向を示す表現は、絶対的なものでなく相対的なものであり、前記歩行パターン計測システム１０及びその他の装置の各部が図に示される姿勢である場合に適切であるが、その姿勢が変化した場合には姿勢の変化に応じて変更して解釈されるべきものである。
【００２１】
前記データ処理ユニット２１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートフォン等であるが、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶装置、液晶ディスプレイ、ＥＬディスプレイ等の表示画面を備える表示装置、キーボード、タッチパネル等の入力装置、有線又は無線の通信装置等を備え、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３と通信することができ、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３の測定結果を演算処理することができ、測定結果又は演算処理結果を記憶、表示及び／又は、プリンタ等の外部装置に出力することができる装置であれば、いかなる装置であってもよい。つまり、前記データ処理ユニット２１は、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３の測定値に基づき、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３を装着している計測者１５の歩行パターンを示すデータを算出することができる装置であれば、いかなる装置であってもよい。
【００２２】
前記第１計測ユニット１１は、図２に示されるように、計測者１５の足元の動画を撮影するカメラである歩行動画撮影装置１１ａと、計測者１５の周囲に存在する他の歩行者、通路の壁、設置物等の後述される周辺物体１６までの距離を計測するレーザー測位センサーである周辺距離計測装置１１ｂと、前記歩行動画撮影装置１１ａ及び周辺距離計測装置１１ｂを計測者１５の体に固定して装着するためのベルトである固定装置１２とを含んでいる。前記第１計測ユニット１１は、計測者１５の体のいかなる部位に装着されてもよいが、図１及び３に示されるように、腰周り近傍に装着されることが望ましい。
【００２３】
前記第１計測ユニット１１が計測者１５の腰周り近傍に装着された状態で、歩行動画撮影装置１１ａの撮影方向は、図２において矢印Ａで示されるように、下方向であって、計測者１５の足元を撮影することができる。また、周辺距離計測装置１１ｂの測位方向は、図２において矢印Ｂで示されるように、水平方向であって、所定の角度範囲内おける計測者１５の周囲の周辺物体１６までの距離を計測することができる。なお、周辺距離計測装置１１ｂの水平方向の測位範囲が、例えば、１８０度である場合には、計測者１５の腰周り近傍における前面と背面とにそれぞれ周辺距離計測装置１１ｂを装着することによって、計測者１５の全周囲、すなわち、３６０度の範囲に存在する周辺物体１６までの距離を計測することができる。
【００２４】
また、前記第２計測ユニット１３は、計測者１５の両足の履き物に装着された感圧センサーである接地足検出装置を含んでいる。前記第２計測ユニット１３によって計測者１５の左右のいずれの足が接地しているのかが検出されるので、計測者１５の歩幅、歩行軌跡等を正確に把握することができる。
【００２５】
そして、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３を装着した計測者１５を他の歩行者に混じって所定の場所を歩行させ、前記第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３の測定結果をデータ処理ユニット２１によって受信して処理することにより、前記所定の場所を歩行する多数の歩行者の歩行パターンを正確に計測することが可能となる。例えば、朝夕のラッシュ時に駅の構内において前記計測者１５を他の歩行者に混じって歩行させることによって、ラッシュ時の駅構内における群衆の歩行パターンを正確に計測することが可能となる。これにより、例えば、群衆の密度の増加と歩行速度の低下との関係、歩行場所毎の歩行速度の変化等を把握することが可能となる。
【００２６】
また、例えば、視覚障がい者や高齢者等の移動制約者を計測者１５に選定することによって、移動制約者がどのような歩行パターンで歩行するのかを把握することが可能となる。
【００２７】
さらに、例えば、計測者１５にスマートフォンを使用させて、いわゆる、ながら歩きを行わせることによって、ながら歩きを行う歩行者がどのような歩行パターンで歩行するのか、他の歩行者にどのような影響を及ぼすのか等を把握することが可能となる。
【００２８】
次に、前記構成の歩行パターン計測システム１０の動作について説明する。まず、計測者１５の周辺距離を計測する動作について説明する。
【００２９】
図４は本実施の形態における計測者の周辺距離を計測する方法を示す模式図、図５は本実施の形態における計測者の周辺距離を計測する動作を示すフローチャートである。なお、図４において、（ａ）は周辺距離を計測する方法を示す図、（ｂ）は占有面積を算出する方法を示す図である。
【００３０】
まず、少なくとも第１計測ユニット１１を装着した計測者１５を他の歩行者に混じって歩行させる。ここでは、説明の都合上、計測者１５の周囲には、通路の壁、設置物等の物体は存在せず、図４に示されるように、他の歩行者のみが周辺物体１６として存在するものとする。
【００３１】
そして、データ処理ユニット２１は、第１計測ユニット１１との通信が可能となると、任意のタイミングで周辺距離の計測を開始する。なお、計測の開始時点をｔ＝０とする。
【００３２】
まず、ステップＳ１で、データ処理ユニット２１は、周辺物体１６との距離情報を収集する。図４（ａ）に示されるように、第１計測ユニット１１の周辺距離計測装置１１ｂは、計測者１５の前面と背面とにそれぞれ装着され、計測者１５の全周囲に存在する歩行者である周辺物体１６にレーザー光を照射して前記周辺物体１６までの距離を計測する。そして、データ処理ユニット２１は、所定の時間周期Δｔで、周辺物体１６までの距離を周辺物体１６との距離情報として収集する。なお、前記Δｔは、例えば、０．２〔秒〕であるが、任意に設定することができる。
【００３３】
次に、ステップＳ２で、データ処理ユニット２１は、計測者１５の占有面積１７を算出する。具体的には、ステップＳ１で収集した周辺物体１６までの距離に基づいて、図４（ｂ）に示されるように、計測者１５の占有面積１７を算出する。例えば、各周辺物体１６までの距離の半分の値を積分し、占有面積１７として算出する。これにより、群衆の密度を表す指標として、各歩行者の占有面積１７を得ることができる。
【００３４】
最後に、ステップＳ３で、データ処理ユニット２１は、計測が終了したか否かを判断する。そして、計測が終了した場合には処理を終了し、計測が終了していない場合にはステップＳ１に戻って、以降の動作を繰り返す。
【００３５】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１  周辺物体１６との距離情報を収集する。
ステップＳ２  計測者１５の占有面積１７を算出する。
ステップＳ３  計測が終了したか否かを判断する。計測が終了した場合は処理を終了し、計測が終了していない場合はステップＳ１に戻って、以降の動作を繰り返す。
【００３６】
次に、計測者１５の歩行速度を計測する動作について説明する。
【００３７】
図６は本実施の形態における計測者の足元の画像から歩行軌跡を描画する方法を示す模式図、図７は本実施の形態における計測者の足元の画像から歩行速度を計算する方法を示す模式図、図８は本実施の形態における計測者の歩行速度を計測する動作を示すフローチャートである。なお、図６において、（ａ）〜（ｃ）は歩行軌跡を描画する各工程を示す図であり、図７において、（ａ）〜（ｅ）は時間周期毎の足元の画像を示す図である。
【００３８】
ここでは、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３を装着した計測者１５を他の歩行者に混じって歩行させる。そして、データ処理ユニット２１は、第１計測ユニット１１との通信が可能となると、任意のタイミングで歩行速度の計測を開始する。
【００３９】
まず、ステップＳ１１で、データ処理ユニット２１は、画像を取得する。具体的には、所定の時間周期Δｔで、歩行動画撮影装置１１ａが撮影した計測者１５の足元の画像を取得する。
【００４０】
次に、ステップＳ１２で、データ処理ユニット２１は、感圧センサー情報を取得する。具体的には、計測者１５の両足の履き物に装着された第２計測ユニット１３としての感圧センサーである接地足検出装置が出力した検出信号を取得する。
【００４１】
続いて、ステップＳ１３で、データ処理ユニット２１は、両足が接地しているか否かを判断する。データ処理ユニット２１は、第２計測ユニット１３としての接地足検出装置の検出信号に基づいて、計測者１５の左右の足がそれぞれ接地しているか否かを判断することができる。そして、両足が接地している場合には、ステップＳ１４に進み、両足が接地していない場合には、ステップＳ２２に進む。
【００４２】
ステップＳ１４で、データ処理ユニット２１は、１周期前も両足が接地していたか否かを判断する。具体的には、現在時刻ｔよりΔｔだけ前（ｔ−Δｔのタイミング）に取得した接地足検出装置の検出信号に基づいて、両足が接地していたか否かを判断する。そして、両足が接地していた場合には、ステップＳ１５に進み、両足が接地していなかった場合には、ステップＳ１９に進む。
【００４３】
ステップＳ１５で、データ処理ユニット２１は、足の交換フラグがあるか否かを判断する。そして、足の交換フラグがある場合には、ステップＳ１６に進み、足の交換プラグがない場合には、ステップＳ１７に進む。
【００４４】
ステップＳ１６で、データ処理ユニット２１は、１周期前にトレースしたのと同じ足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から、ｔ−Δｔのタイミングでトレースした計測者１５の足と同じ足の位置及び向きを抽出し、ステップＳ２６に進む。
【００４５】
また、ステップＳ１７で、データ処理ユニット２１は、１周期前にトレースしたのと逆の足の位置と向きとを抽出する。具体的には、データ処理ユニット２１は、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から、ｔ−Δｔのタイミングでトレースした計測者１５の足と反対の足の位置及び向きを抽出する。
【００４６】
次に、ステップＳ１８で、データ処理ユニット２１は、足の交換フラグを立て、ステップＳ２６に進む。
【００４７】
また、ステップＳ１９で、データ処理ユニット２１は、１周期前は左足が接地していたか否かを判断する。具体的には、現在時刻ｔよりΔｔだけ前（ｔ−Δｔのタイミング）に取得した接地足検出装置の検出信号に基づいて、左足が接地していたか否かを判断する。そして、左足が接地していた場合には、ステップＳ２０に進み、左足が接地していなかった場合には、ステップＳ２１に進む。
【００４８】
ステップＳ２０で、データ処理ユニット２１は、左足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から左足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。
【００４９】
また、ステップＳ２１で、データ処理ユニット２１は、右足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から右足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。
【００５０】
また、ステップＳ２２で、データ処理ユニット２１は、足の交換フラグを倒す。
【００５１】
次に、ステップＳ２３で、データ処理ユニット２１は、左足が接地しているか否かを判断する。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された接地足検出装置の検出信号に基づいて、左足が接地しているか否かを判断する。そして、左足が接地している場合には、ステップＳ２４に進み、左足が接地していない場合には、ステップＳ２５に進む。
【００５２】
ステップＳ２４で、データ処理ユニット２１は、左足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から左足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。
【００５３】
また、ステップＳ２５で、データ処理ユニット２１は、右足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。具体的には、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像から右足の位置と向きとを抽出し、ステップＳ２６に進む。
【００５４】
そして、ステップＳ２６で、データ処理ユニット２１は、１周期前の画像に、現時点の画像を重ねる。具体的には、ｔ−Δｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像の右足又は左足の位置及び向きに、ステップＳ１６、ステップＳ１７、ステップＳ２０、ステップＳ２１、ステップＳ２４又はステップＳ２５で抽出された足の位置及び向きが一致するようにして、ｔ−Δｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像に現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像を重ねる。これにより、計測者１５の歩行軌跡を得ることができる。
【００５５】
図６（ａ）に示される例では、１周期前、すなわち、ｔ−Δｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像は、左右の足の画像２３が含まれている。なお、２３ａは、接地している足（図６（ａ）に示される例では右足）の画像を示している。また、２４は、歩行動画撮影装置１１ａが撮影した画面範囲を示している。
【００５６】
そして、ｔ−Δｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像に、現在時刻ｔのタイミングで取得された計測者１５の足元の画像を重ねると、図６（ｂ）に示されるようになる。
【００５７】
図６（ａ）に示されるように、現在時刻ｔのタイミングでは両方の足が接地し、ｔ−Δｔのタイミングでは右足だけが接地しているので、図６（ｂ）に示される例は、フローチャートにおけるステップＳ２１を経て、ステップＳ２６で、１周期前の画像に現時点の画像を重ねた場合に相当する。つまり、ｔ−Δｔのタイミングで取得された画像の右足の位置及び向きに、現在時刻ｔのタイミングで取得された画像の右足の位置及び向きが一致するようにして、ｔ−Δｔのタイミングで取得された画像に現在時刻ｔのタイミングで取得された画像が重ねられている。
【００５８】
そして、このような動作を繰り返し、所定の時間周期Δｔで取得された一連の複数の計測者１５の足元の画像を重ねることによって、図６（ｃ）に示されるように、計測者１５の歩行軌跡を描画することができる。
【００５９】
次に、ステップＳ２７で、データ処理ユニット２１は、経過時間と移動距離とから歩行速度を計算する。具体的には、１周期前から現時点までの経過時間であるΔｔ、及び、１周期前に（ｔ−Δｔのタイミングで）取得された歩行動画撮影装置１１ａが撮影した画面範囲２４と現時点で（現在時刻ｔのタイミングで）取得された歩行動画撮影装置１１ａが撮影した画面範囲２４との距離に基づいて、計測者１５の歩行速度を計算する。なお、２つの画面範囲２４間の距離は、各画面範囲２４の中心点間の距離を計測することによって得ることができる。
【００６０】
図７に示される例では、図７（ａ）に示されるような現在時刻ｔのタイミングで取得された画面範囲２４の中心点から、図７（ｂ）に示されるようなｔ＋Δｔのタイミングで取得された画面範囲２４の中心点までの距離がＬ１であるから、ｔからｔ＋Δｔまでの期間における計測者１５の歩行速度Ｖ１は、Ｌ１／Δｔとなる。
【００６１】
同様に、図７（ｂ）〜（ｅ）に示される画面範囲２４の中心点から、ｔ＋Δｔからｔ＋Δｔ×２までの期間における計測者１５の歩行速度Ｖ２はＬ２／Δｔであり、ｔ＋Δｔ×２からｔ＋Δｔ×３までの期間における計測者１５の歩行速度Ｖ３はＬ３／Δｔであり、ｔ＋Δｔ×３からｔ＋Δｔ×４までの期間における計測者１５の歩行速度Ｖ４はＬ４／Δｔであることが分かる。
【００６２】
例えば、群集の密度と歩行速度との関係を算出する場合、時刻ｔ＋Δｔにおける密度に対応する歩行速度はＶ２となる。
【００６３】
なお、Δｔだけ異なったタイミングで取得された画面範囲２４の中心点間の距離、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４・・・は、前記中心点間の画素数をカウントし、カウントした画素数に、１画素が対応する長さを乗じることによって算出することができる。また、１画素が対応する長さは、事前にキャリブレーションを行い、所定の長さ（例えば、１〔ｍ〕の長さ）の部材を歩行動画撮影装置１１ａで撮影し、撮影された画面範囲２４に含まれる部材の長さに対応する画素数をカウントしておくことによって、取得することができる。
【００６４】
最後に、ステップＳ２８で、データ処理ユニット２１は、動画が終了したか否かを判断する。具体的には、歩行動画撮影装置１１ａが所定の時間周期Δｔで撮影したすべての画像を取得したか否かを判断する。そして、動画が終了した場合には処理を終了し、動画が終了していない場合にはステップＳ１１に戻って、以降の動作を繰り返す。
【００６５】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１１  画像を取得する。
ステップＳ１２  感圧センサー情報を取得する。
ステップＳ１３  両足が接地しているか否かを判断する。両足が接地している場合はステップＳ１４に進み、両足が接地していない場合はステップＳ２２に進む。
ステップＳ１４  １周期前も両足が接地していたか否かを判断する。両足が接地していた場合はステップＳ１５に進み、両足が接地していなかった場合はステップＳ１９に進む。
ステップＳ１５  足の交換フラグがあるか否かを判断する。足の交換フラグがある場合はステップＳ１６に進み、足の交換プラグがない場合はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１６  １周期前にトレースしたのと同じ足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ１７  １周期前にトレースしたのと逆の足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ１８  足の交換フラグを立てる。
ステップＳ１９  １周期前は左足が接地していたか否かを判断する。左足が接地していた場合はステップＳ２０に進み、左足が接地していなかった場合はステップＳ２１に進む。
ステップＳ２０  左足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ２１  右足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ２２  足の交換フラグを倒す。
ステップＳ２３  左足が接地しているか否かを判断する。左足が接地している場合はステップＳ２４に進み、左足が接地していない場合はステップＳ２５に進む。
ステップＳ２４  左足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ２５  右足の位置と向きとを抽出する。
ステップＳ２６  １周期前の画像に、現時点の画像を重ねる。
ステップＳ２７  経過時間と移動距離とから歩行速度を計算する。
ステップＳ２８  動画が終了したか否かを判断する。動画が終了した場合は処理を終了し、動画が終了していない場合はステップＳ１１に戻って、以降の動作を繰り返す。
【００６６】
このように、本実施の形態における歩行パターン計測システム１０は、計測者１５が装着する第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３と、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３と通信可能に接続されたデータ処理ユニット２１とを備え、第１計測ユニット１１は、計測者１５の周囲に存在する周辺物体１６までの距離を計測する周辺距離計測装置１１ｂと、計測者１５の足元の動画を撮影する歩行動画撮影装置１１ａとを含み、第２計測ユニット１３は、計測者１５の接地している足を検出する接地足検出装置を含み、データ処理ユニット２１は、周辺距離計測装置１１ｂの計測値に基づいて、計測者１５の占有面積１７を求め、歩行動画撮影装置１１ａの動画及び接地足検出装置の検出値に基づいて、計測者１５の歩行パターンを求める。また、歩行パターン計測方法は、計測者１５が装着した第１計測ユニット１１によって、計測者１５の周囲に存在する周辺物体１６までの距離を計測するとともに、計測者１５の足元の動画を撮影する工程と、計測者１５が装着した第２計測ユニット１３によって、計測者１５の接地している足を検出する工程と、計測者１５の周囲に存在する周辺物体１６までの距離に基づいて、計測者１５の占有面積１７を求め、計測者１５の足元の動画及び計測者１５の接地している足に基づいて、計測者１５の歩行パターンを求める工程とを含んでいる。これにより、歩行パターンを容易に、迅速に、かつ、正確に求めることができる。
【００６７】
また、第１計測ユニット１１は計測者１５の腰周り近傍に装着され、周辺距離計測装置１１ｂは水平方向に所定の角度範囲内の周辺物体１６までの距離を計測し、歩行動画撮影装置１１ａは下方向を撮影して所定の画面範囲２４の画像を取得し、第２計測ユニット１３は計測者１５の両足の履き物に装着され、圧力に基づいて足の接地状態を検出する。したがって、計測者１５は、負担を感じることなく、第１計測ユニット１１及び第２計測ユニット１３を装着することができ、容易に、かつ、正確に、周辺物体１６までの距離を計測し、画面範囲２４の画像を取得し、足の接地状態を検出することができる。
【００６８】
さらに、計測者１５の歩行パターンは歩行軌跡及び歩行速度を含んでいる。また、歩行軌跡は所定の時間周期で取得された一連の複数の足元の画像を重ねることによって得られる。さらに、歩行速度は所定の時間周期で取得された一連の複数の足元の画像の画面範囲２４間の距離に基づいて得られる。したがって、計測者１５の正確な歩行軌跡及び歩行速度を得ることができる。
【００６９】
さらに、計測者１５は他の歩行者に混じって所定の場所を歩行し、データ処理ユニット２１は、計測者１５の占有面積１７から所定の場所の混雑度を取得し、計測者１５の歩行パターンから所定の場所における歩行者全体の歩行パターンを取得する。したがって、混雑している場所を歩行する歩行者の歩行パターンを正確に計測することができる。
【００７０】
なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することにより、当然に考え付くことである。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本開示は、歩行パターン計測システム及び方法に適用することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１０    歩行パターン計測システム
１１    第１計測ユニット
１１ａ    歩行動画撮影装置
１１ｂ    周辺距離計測装置
１３    第２計測ユニット
１５    計測者
１６    周辺物体
１７    占有面積
２１    データ処理ユニット
２３、２３ａ    画像
２４    画面範囲
【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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