(57)【要約】【課題】行動認識の結果を用いて現在位置を精度よく推定する。【解決手段】センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識する行動認識部と、前記行動認識部による行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成する位置情報生成部と、を備える、情報処理装置が提供される。【選択図】図１
2015224932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識する行動認識部と、
前記行動認識部による行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成する位置情報生成部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記位置情報生成部が生成した前記組を用いて地磁気センサによる第２センシングデータの信頼性に関する地図情報を生成する地図情報生成部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記地図情報生成部が生成した前記地図情報を用いて前記第２センシングデータの精度を推定する精度推定部をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記行動認識部は、前記第１センシングデータを辞書情報と照合することで前記ユーザの行動を認識する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記辞書情報は、地磁気に影響を与える行動に関する情報が格納される情報である、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記行動認識部は、前記地磁気に影響を与える行動が行われた確率に基づいて前記行動認識部による行動の認識の結果を生成する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記辞書情報は、モータが使用される装置を使用して移動する際の第１センシングデータの情報が格納される情報である、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記モータが使用される装置は、エレベータ、エスカレータ、電車の少なくともいずれか１つを含む、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記行動認識部は、前記第１センシングデータを解析することで前記ユーザの行動を認識する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記精度推定部が推定した前記第２センシングデータの精度に基づいて現在の方位を推定する方位推定部をさらに備える、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１センシングデータから現在の速度を推定する速度推定部と、
前記方位推定部が推定した現在の方位および前記速度推定部が推定した現在の速度に基づいて現在位置を推定する位置推定部と、
をさらに備える、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、
前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、
前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
携帯端末を有するユーザの行動を認識する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術においては、携帯端末にセンサが内蔵されており、携帯端末を有するユーザの動きがセンサにより検出され、検出された動きが解析されることにより、ユーザの行動が認識される。携帯端末を有するユーザの行動としては、例えば、「徒歩による移動」「走ることによる移動」「静止」「車による移動」などが挙げられる。また、ユーザの行動に応じた携帯端末の位置情報を取得することが可能な技術についても開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００３】
携帯端末を有するユーザの動きを検出するセンサとしては、加速度センサ、ジャイロセンサなどが使用され、これらのセンサにより検出されたデータに基づいて、歩行ピッチ、歩行の強さ、重力の方向、進行方向などの特徴データが抽出される。また、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ；衛星測位システム）衛星からの電波が届きづらい屋内における位置情報や方位情報の推定にも、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサなどが用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３４５２６９号公報
【特許文献２】特開２０１２−２０５２０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように屋内における現在位置の推定には、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサなどが用いられる。特に地磁気センサを用いて現在位置を推定する際には、磁気外乱の影響で地磁気方位も誤差を持つため、磁気外乱の有無を精度よく判定できることが求められる。
【０００６】
そこで本開示では、行動認識の結果を用いて現在位置を精度よく推定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識する行動認識部と、前記行動認識部による行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成する位置情報生成部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００８】
また本開示によれば、センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、を含む、情報処理方法が提供される。
【０００９】
また本開示によれば、コンピュータに、センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、を実行させる、コンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、行動認識の結果を用いて現在位置を精度よく推定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供することが出来る。
【００１１】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。
【図２】本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例を示す説明図である。
【図３】行動辞書記憶部１２２の構成例を示す説明図である。
【図４】位置推定処理部１３０の機能構成例を示す説明図である。
【図５】本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。
【図６】本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例を示す説明図である。
【図７】位置推定処理部１３０の機能構成例を示す説明図である。
【図８】本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。
【図９】本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００が生成するマップ情報３００の例を示す説明図である。
【図１０】本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。
【図１１】本開示の第２の実施形態の変形例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の背景
２．本開示の第１の実施形態
２．１．システム構成例
２．２．機能構成例
２．３．動作例
３．本開示の第２の実施形態
３．１．機能構成例
３．２．動作例
３．３．変形例
４．まとめ
【００１５】
＜１．本開示の背景＞
まず、本開示の実施の形態について説明する前に、本開示の背景について説明する。
【００１６】
歩行者の位置情報や方位情報等の移動経路を取得する徒歩自律（ＰＤＲ：Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅａｄ  Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）において、加速度を出力する加速度センサを用いた速度推定や、角速度を出力するジャイロセンサを用いた方位推定が行われる。例えばＧＮＳＳ衛星からの電波が届きづらい屋内において方位を推定する場合、ＧＮＳＳによって求められる、屋内に入った時点での位置および方位をそれぞれ初期位置および初期方位とし、その初期位置および初期方位に対して、加速度センサから得た加速度から導き出される歩数に歩幅を掛けて移動距離を得たり、その移動距離を移動時間で割って速度を得たり、ジャイロセンサから得た角速度を積算したりすることで方位を得たりするのが、ＰＤＲの基本の構成である。
【００１７】
ただし、ジャイロセンサは温度によってゼロ点が変動してしまうオフセット誤差があることが知られている。また、ジャイロセンサから得た角速度を積算して得られる方位は、時間とともに大きな誤差をもってしまう。
【００１８】
このジャイロセンサのオフセット誤差を推定するために、または、時間とともにずれてしまった方位を補正するために、地磁気センサで得られる方位を利用する手法がある。地磁気センサで得られる地磁気方位は、同じ場所であれば殆ど変化しない。従って、地磁気センサで得られる地磁気方位の情報を用いることで、ジャイロセンサのオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることができる。
【００１９】
しかし、電車やエレベータ、エスカレータなど、大電流を発生させるモータを用いた乗り物や装置の近傍では、大電流に起因する磁気外乱の影響で、地磁気方位も誤差を持つ。また、透磁率の高い金属の近傍でも磁気のゆがみにより地磁気方位も誤差を持つ。そのような磁気外乱の影響のある場所では、地磁気センサで得られる地磁気方位が正確な方位とならない。従って、地磁気センサで得られる地磁気方位の情報を用いてジャイロセンサのオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする場合には、磁気外乱の有無を判定する必要がある。
【００２０】
磁気外乱の有無を判定する手法としては、例えば、観測磁気の大きさや伏角等から、地磁気以外の成分（磁気外乱）の混入を判別する手法が従来から提案されている。しかし、従来から提案されている手法では、観測磁気の大きさや伏角は変わらないままで、方位角だけがずれるような磁気外乱は検出できない。従来から提案されている手法では、鉄骨ビル内にいる場合等の、観測磁気の大きさが小さくなるが方位としては正しい場合に、誤って磁気外乱が大きいとしてしまう可能性がある。従って、観測磁気の大きさや伏角等から、地磁気以外の成分の混入を判別する手法は、磁気外乱の有無を判定する手法としては完全ではない。磁気外乱の原因、例えば鉄製の板の上や箱の中にいる状態や、モータで駆動する装置の存在を検出できることが望ましい。
【００２１】
そこで本件開示者らは、磁気外乱の原因となり得るものの検出を効果的に行なうことで特に屋内における歩行者の位置情報や方位情報等の移動経路を精度よく取得することができる技術について検討した。そして本件開示者らは、以下で説明するように、磁気外乱の原因となり得るものの存在を、ユーザの行動の認識によって検出することで、磁気外乱の原因となり得るものの検出を効果的に行なうことが可能な技術を考案するに至った。
【００２２】
以上、本開示の背景について説明した。続いて、本開示の実施の形態について詳細に説明する。まず、本開示の第１の実施形態について説明する。
【００２３】
＜２．本開示の第１の実施形態＞
［２．１．システム構成例］
図面を参照しながら本開示の第１の実施形態について説明する。図１は、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。図１に示した情報処理システムは、ユーザ１に身に付けられた携帯端末１００を用いてユーザ１の現在位置を測定し、例えば、その現在位置に応じたサービスを提供するものである。以下、図１を用いて本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する。
【００２４】
本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ１に身に付けられることでユーザ１の現在位置を測定する携帯端末１００と、携帯端末１００が測定した現在位置に応じたサービスを提供する装置１０と、を含んで構成される。携帯端末１００は、位置及び方位を測定するセンサを備えた端末であり、本開示の情報処理装置の一例となり得る。携帯端末１００は、例えばＧＮＳＳセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、気圧センサ、温度センサその他のセンサを含み得る。携帯端末１００は、携帯電話、高機能携帯電話（スマートフォン）、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、タブレット型端末などの情報処理装置であってもよい。
【００２５】
装置１０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、家庭用映像処理装置（ＤＶＤレコーダ、ビデオデッキなど）、携帯電話、高機能携帯電話（スマートフォン）、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、家庭用ゲーム機器、携帯用ゲーム機器、家電機器、タブレット型端末などの情報処理装置であってもよい。
【００２６】
携帯端末１００は、ＧＮＳＳ衛星からの電波が届きやすい屋外では、ＧＮＳＳセンサを用いて位置情報及び方位情報を得ることができる。一方、ＧＮＳＳ衛星からの電波が届きづらい屋内では、屋内に移動した時点での位置及び方位を初期位置及び初期方位として、上述したセンサの内、ＧＮＳＳセンサ以外のセンサ、例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ等を用いて位置情報及び方位情報を得る。
【００２７】
携帯端末１００は、屋内における位置及び方位を測定する際に用いるジャイロセンサのオフセット誤差を推定するために、または、時間とともにずれてしまった方位を補正するために、地磁気センサで得られる方位を利用する。上述したように、電車やエレベータ、エスカレータなど、大電流を発生させるモータを用いた乗り物や装置の近傍では、大電流に起因する磁気外乱の影響で、地磁気方位も誤差を持つ。そのような磁気外乱の影響のある場所では、地磁気センサで得られる地磁気方位が正確な方位とならない。
【００２８】
そこで本実施形態に係る携帯端末１００は、センサによって得られるデータ（センシングデータ）を用いて、携帯端末１００を装着したユーザ１の行動を認識し、その認識結果を用いて、ユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるか否かを判断する。そして本実施形態に係る携帯端末１００は、携帯端末１００を装着したユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるかどうかで、地磁気センサで得られるセンシングデータの信頼性を判断し、その信頼性に基づいてジャイロセンサのオフセット誤差を推定する。本実施形態に係る携帯端末１００は、携帯端末１００を装着したユーザ１の行動を認識することで、ジャイロセンサのオフセット誤差を精度よく推定することが出来る。
【００２９】
携帯端末１００は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網等のネットワークを通じて、サーバ装置２００と通信してもよい。サーバ装置２００は、例えば後述する、磁気外乱の影響の有無に関する情報を有するマップ情報を保持し得る。携帯端末１００は、サーバ装置２００がマップ情報を保持する場合、そのマップ情報を参照して現在位置が磁気外乱の影響のある位置かどうかを判断し、その判断結果を用いてジャイロセンサのオフセット誤差を精度よく推定することが出来る。
【００３０】
なお図１では、携帯端末１００と装置１０とが別々の装置である構成を示したが、本開示は係る例に限定されるものではない。装置１０に、携帯端末１００が備えるセンサや、後述の位置推定処理を実行する機能が備えられていても良い。
【００３１】
以上、図１を用いて本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。続いて、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例について説明する。
【００３２】
［２．２．機能構成例］
図２は、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例を示す説明図である。以下、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例について説明する。
【００３３】
上述したように、携帯端末１００はユーザ１に身に付けられることでユーザ１の現在位置を測定する。図２に示したように、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、センサ部１１０と、行動認識部１２０と、行動辞書記憶部１２２と、位置推定処理部１３０と、を含んで構成される。
【００３４】
センサ部１１０は、携帯端末１００の動きや姿勢、携帯端末１００の周りの環境に応じたセンシングデータを出力する。センサ部１１０は、例えば、ＧＮＳＳセンサ１１１、加速度センサ１１２、ジャイロセンサ１１３、地磁気センサ１１４、気圧センサ１１５、温度センサ１１６等を含んで構成される。
【００３５】
ＧＮＳＳセンサ１１１は、ＧＮＳＳ衛星から発信された電波によって現在位置を測定するセンサである。ＧＮＳＳセンサ１１１には、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いるもの、ＧＬＯＮＡＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いるもの、Ｂｅｉｄｏｕを用いるもの等が含まれ得る。加速度センサ１１２は、センシングデータとして加速度の情報を出力するセンサである。ジャイロセンサ１１３は、センシングデータとして角速度の情報を出力するセンサである。地磁気センサ１１４は、センシングデータとして磁場（磁界）の大きさや方向を出力するセンサである。気圧センサ１１５は、センシングデータとして気圧の情報を出力するセンサである。温度センサ１１６は、センシングデータとして温度の情報を出力するセンサである。
【００３６】
センサ部１１０を構成する各センサは、センシングデータとして上述した情報を出力するものであれば特定のセンサに限定されるものではない。またセンサ部１１０を構成するセンサは、上述したものに限定されない。例えばセンサ部１１０を構成するセンサとして、音声を集音するマイク、画像を撮像するカメラも含まれ得る。またセンサ部１１０を構成するセンサとして、無線ＬＡＮによる屋内測位を行なうデバイスも含まれ得る。
【００３７】
行動認識部１２０は、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いて、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動を認識する処理を実行する。行動認識部１２０は、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いて、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動を認識する際に、行動辞書記憶部１２２に記憶されている動作モデルを参照してもよい。また、行動認識部１２０は、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動を認識する処理を実行する際に、所定の期間、例えば直近の１秒間程度のセンシングデータを用いてもよい。
【００３８】
行動辞書記憶部１２２は、行動認識部１２０によってユーザ１の行動を認識する処理が実行される際に、行動認識部１２０によって参照される動作モデルを記憶する。行動辞書記憶部１２２が記憶する動作モデルは、地磁気の磁気外乱の原因となり得る動作モデルと、地磁気の磁気外乱の原因とはなり得えない動作モデルに大別される。地磁気の磁気外乱の原因となり得る動作モデルには、モータで駆動する装置に乗っている動作、例えばエレベータの動作モデル、エスカレータの動作モデル、車や電車の動作モデル等が含まれ得る。地磁気の磁気外乱の原因となり得ない動作モデルには、例えば階段の動作モデル、自転車の動作モデル、徒歩の動作モデル等が含まれ得る。
【００３９】
行動認識部１２０は、センサ部１１０が出力するセンシングデータと、行動辞書記憶部１２２が記憶する動作モデルとを比較する。そして行動認識部１２０は、センサ部１１０が出力するセンシングデータと、行動辞書記憶部１２２が記憶する動作モデルとを比較した結果から、携帯端末１００を身に付けているユーザ１がどのような行動を行なっているのかを認識する。行動認識部１２０は、ユーザ１の行動認識の結果を位置推定処理部１３０に出力する。行動認識部１２０は、ユーザ１の行動認識の結果として、行動そのものについての情報を出力してもよく、鉄製の板の上や箱の中にいる状態や、モータで駆動する装置の近傍にいる状態等の磁気外乱の原因となり得る行動か、または磁気外乱の原因とはなり得えない行動か、についての情報を出力してもよい。
【００４０】
行動認識部１２０は、上述したように携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動を認識する処理を実行する際に、所定の期間のセンシングデータを用いても良い。行動認識部１２０は、所定の期間のセンシングデータを解析することでユーザ１の行動を認識することが出来る。例えば気圧センサ１１５の値を解析した結果、所定の時間で気圧が所定値以上上昇（または下降）していれば、行動認識部１２０は、例えば携帯端末１００を身に付けているユーザ１がエレベータに乗っていると判断することが可能になる。逆に、気圧センサ１１５の値を解析した結果、所定の時間で気圧が所定値以上上昇（または下降）していれば、行動認識部１２０は、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識の際に、ユーザ１がエレベータに乗っているという行動を選択肢から除外することができる。
【００４１】
行動認識部１２０は、センシングデータとして例えばＷｉ−Ｆｉの電波の状況を取得しても良い。Ｗｉ−Ｆｉの電波の状況を取得した結果、Ｗｉ−Ｆｉの電波強度や接続先のアクセスポイントが頻繁に変化することが分かれば、行動認識部１２０は、例えば携帯端末１００を身に付けているユーザ１が高速で移動していると判断することが可能になる。逆に、Ｗｉ−Ｆｉの電波強度や接続先のアクセスポイントが頻繁に変化しなければ、行動認識部１２０は、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識の際に、ユーザ１が高速で移動しているという行動を選択肢から除外することができる。
【００４２】
行動認識部１２０による行動認識処理は、特定の方法に限定されるものではない。行動認識部１２０は、例えば、特開２０１４−５６５８５号公報において開示されている行動認識処理に関する技術を適用して、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いた、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識を行なうことが出来る。
【００４３】
図３は、行動辞書記憶部１２２の構成例を示す説明図である。本実施形態では、行動辞書記憶部１２２は、エスカレータの動作モデル１２２ａ、エレベータの動作モデル１２２ｂ、車や電車の動作モデル１２２ｃ、階段の動作モデル１２２ｄ、自転車の動作モデル１２２ｅ、徒歩の動作モデル１２２ｆを含んで構成される。
【００４４】
行動認識部１２０は、図３に示した、行動辞書記憶部１２２に記憶されている各動作モデルと、センサ部１１０が出力するセンシングデータとを照合することで、携帯端末１００を身に付けているユーザ１がどのような行動を行なっているのかを認識する。なお行動認識部１２０は、行動辞書記憶部１２２に記憶されている各動作モデルと、センサ部１１０が出力するセンシングデータとを照合した結果、携帯端末１００を身に付けているユーザ１がどのような行動を行なっているのかを一意に決定出来ない場合は、ユーザ１の各行動の実行確率を求めて、出力しても良い。
【００４５】
なお本実施形態では、行動辞書記憶部１２２は携帯端末１００に含まれているとしているが、本開示は係る例に限定されるものではない。行動辞書記憶部１２２は、例えば図１に示したサーバ装置２００に含まれていても良い。行動辞書記憶部１２２がサーバ装置２００に含まれている場合は、行動認識部１２０は、サーバ装置２００との間で通信を行なうことで行動辞書記憶部１２２に記憶されている動作モデルとの照合を実行する。
【００４６】
位置推定処理部１３０は、携帯端末１００の位置および方位を推定する処理を実行する。位置推定処理部１３０は、ＧＮＳＳ衛星からの電波が届きやすい屋外では、ＧＮＳＳセンサを用いて携帯端末１００の位置および方位を推定する。一方、位置推定処理部１３０は、ＧＮＳＳ衛星からの電波が届きづらい屋内では、屋内に移動した時点での位置及び方位を初期位置及び初期方位として、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いて携帯端末１００の位置および方位を推定する。位置推定処理部１３０は、特に、ジャイロセンサ１１３が出力するセンシングデータを用いて携帯端末１００の方位を推定する。なお、携帯端末１００は屋内に移動したかどうかは、例えばＧＮＳＳ衛星からの電波の強度が所定の閾値以下となったかどうかで判断され得る。
【００４７】
上述したように、屋内における位置及び方位を測定する際に用いるジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定するために、または、時間とともにずれてしまった方位を補正するために、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位を利用する。しかし、上述したように、電車やエレベータ、エスカレータなど、大電流を発生させるモータを用いた乗り物や装置の近傍では、大電流に起因する磁気外乱の影響で、地磁気方位も誤差を持つ。また電車が走行するレールには電流が流れており、電車に乗っている状態や、レールの近くにいる状態でも地磁気方位は誤差を持つ。そのような磁気外乱の影響のある場所では、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる地磁気方位が正確な方位とならない。
【００４８】
位置推定処理部１３０は、行動認識部１２０の認識結果を用いて、ユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるか否かを判断する。そして位置推定処理部１３０は、行動認識部１２０の認識結果から携帯端末１００を装着したユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるかどうかを判断して、地磁気センサ１１４で得られるセンシングデータの信頼性を判断し、その信頼性に基づいてジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定する。位置推定処理部１３０は、行動認識部１２０の認識結果を用いることで、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を精度よく推定することが出来る。
【００４９】
図４は、位置推定処理部１３０の機能構成例を示す説明図である。図４に示した位置推定処理部１３０は、主に加速度センサ１１２、ジャイロセンサ１１３、地磁気センサ１１４から出力されるセンシングデータを用いて、携帯端末１００の位置および方位を推定する処理を実行する。もちろん位置推定処理部１３０は、図４に示した加速度センサ１１２、ジャイロセンサ１１３、地磁気センサ１１４以外のセンサから出力されるセンシングデータを用いて、携帯端末１００の位置および方位を推定する処理を実行してもよい。図４に示したように、位置推定処理部１３０は、方位推定部１３１と、速度推定部１３２と、位置推定部１３３と、精度推定部１３４と、を含んで構成される。
【００５０】
方位推定部１３１は、ジャイロセンサ１１３から出力されるセンシングデータを用いて、携帯端末１００の方位を推定する。方位推定部１３１は、屋内に移動した時点での方位を初期方位として、ジャイロセンサ１１３から得られる角速度を積算することで携帯端末１００の方位を推定する。
【００５１】
上述したように、ジャイロセンサ１１３は温度によってゼロ点が変動してしまうオフセット誤差がある。また、ジャイロセンサ１１３から得た角速度を積算して得られる方位は、時間とともに大きな誤差をもってしまう。従って方位推定部１３１は、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定するために、または、時間とともにずれてしまった方位を補正するために、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位を利用する。
【００５２】
方位推定部１３１は、任意のタイミングで、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりしてもよい。例えば方位推定部１３１は、所定の時間間隔でジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりしてもよい。
【００５３】
また方位推定部１３１は、温度変化が所定値以上発生した場合にジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定してもよい。上述したように、ジャイロセンサ１１３は温度によってゼロ点が変動してしまうオフセット誤差がある。従って、温度変化が発生していない場合ではジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定せず、温度変化が所定値以上発生した場合にジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定してもよい。そして、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする場合、方位推定部１３１は、精度推定部１３４から出力される、地磁気センサ１１４の精度に関する情報に基づいて、これらの推定や補正を行なう。
【００５４】
速度推定部１３２は、加速度センサ１１２から出力されるセンシングデータを用いて、携帯端末１００の速度を推定する。加速度センサ１１２から出力されるセンシングデータで得られる加速度から導き出される歩数に、歩幅を掛けることで、携帯端末１００を持っているユーザ１の移動距離が得られる。速度推定部１３２は、加速度センサ１１２から得られる加速度から上述したように携帯端末１００を持っているユーザ１の移動距離を導出し、移動距離を移動した時間で移動距離を割ることで携帯端末１００の速度を推定する。
【００５５】
位置推定部１３３は、携帯端末１００の位置を推定する。ＧＮＳＳ衛星からの電波が届きづらい屋内では、位置推定部１３３は、屋内に移動した時点での位置及び方位を初期位置及び初期方位として、方位推定部１３１が推定した携帯端末１００の方位の情報および速度推定部１３２が推定した携帯端末１００の速度の情報を用いて、携帯端末１００の現在位置を推定する。位置推定部１３３は、所定のタイミングで、例えば所定の間隔で定期的に、方位推定部１３１が推定した携帯端末１００の方位の情報および速度推定部１３２が推定した携帯端末１００の速度の情報を取得する。携帯端末１００の方位の情報と速度の情報とが分かれば、位置推定部１３３は、前回の推定位置から、携帯端末１００の現在位置の情報が導出可能である。
【００５６】
精度推定部１３４は、行動認識部１２０の認識結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する。方位推定部１３１では、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定するために、または、時間とともにずれてしまった方位を補正するために、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位が用いられる。しかし、磁気外乱の影響のある場所では、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる地磁気方位が正確な方位とならない。従って、精度推定部１３４は、行動認識部１２０の認識結果を用いて、磁気外乱の影響のある場所かどうかを判断して、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する。
【００５７】
例えば、行動認識部１２０の認識結果が、エレベータ、エスカレータ、電車に載っている等の、携帯端末１００を装着するユーザ１は磁気外乱の影響のある状態であった場合、精度推定部１３４は、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良くないと推定する。一方、行動認識部１２０の認識結果が、歩いている、階段を昇り降りしている、自転車に乗っている等の、携帯端末１００を装着するユーザ１は磁気外乱の影響の無い状態であった場合、精度推定部１３４は、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良いと推定する。
【００５８】
精度推定部１３４は、行動認識部１２０の認識結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定すると、その推定の結果を方位推定部１３１に出力する。方位推定部１３１は、精度推定部１３４が出力した、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度の推定結果に基づいて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする処理を実行する。
【００５９】
精度推定部１３４は、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の推定結果として、精度が良い、または悪い、の２値で出力してもよく、所定の重みで出力しても良い。精度が良い、または悪い、の２値で精度推定部１３４が推定結果を出力する場合、方位推定部１３１は、精度が良いとして精度推定部１３４が推定結果を出力したときは地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位を用いて上記の推定や補正を行ない、精度が悪いとして精度推定部１３４が推定結果を出力したときは地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位を用いないようにする。所定の重みで精度推定部１３４が推定結果を出力する場合、方位推定部１３１は、その重みに基づいて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位を用いて上記の推定や補正を行なってもよい。
【００６０】
精度推定部１３４は、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の推定結果として重みを出力する場合、センサ部１１０が出力するセンシングデータで得られる温度の変化量や、時間の経過等の情報を用いてその重みを変化させても良い。すなわち、温度の変化量が大きくなればジャイロセンサ１１３がオフセット誤差を持つ可能性が高くなるため、精度推定部１３４は、精度が悪くなる方へ重みを変化させてもよい。また時間が経過すれば、ジャイロセンサ１１３からの値を積分することで得られる方位の情報にずれが生じる可能性が高くなるため、精度推定部１３４は、精度が悪くなる方へ重みを変化させてもよい。
【００６１】
精度推定部１３４は、行動認識部１２０の認識結果として各行動の実行確率が出力される場合、あるグループに属する行動全体の、例えば磁気外乱の影響のある行動全体の実行確率に基づいて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定してもよい。
【００６２】
本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、図２〜図４に示した構成を有することで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータに基づいて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。そして本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、図２〜図４に示した構成を有することで、行動認識部１２０の認識結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【００６３】
以上、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例について説明した。続いて、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明する。
【００６４】
［２．３．動作例］
図５は、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。図５に示したのは、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動を認識し、その認識結果に基づいて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする際の、本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の動作例である。以下、図５を用いて本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明する。
【００６５】
携帯端末１００は、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動を認識し、その認識結果に基づいてジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする際に、まずセンサ部１１０が出力するセンシングデータを取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の、携帯端末１００が出力するセンシングデータの取得は、例えば行動認識部１２０が行い得る。
【００６６】
上記ステップＳ１０１でセンサ部１１０が出力するセンシングデータを取得すると、続いて携帯端末１００は、取得したセンシングデータを用いて、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理を実行する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理の実行は、例えば行動認識部１２０が行い得る。
【００６７】
上述したように、行動認識部１２０による行動認識処理は、特定の方法に限定されるものではない。行動認識部１２０は、例えば、特開２０１４−５６５８５号公報において開示されている行動認識処理に関する技術を適用して、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いた、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識を行なうことが出来る。
【００６８】
上記ステップＳ１０２でセンサ部１１０が出力するセンシングデータを用いた携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理を実行すると、続いて携帯端末１００は、上記ステップＳ１０２で行動認識処理の結果に基づいて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の地磁気センサ１１４の精度の推定処理は、例えば精度推定部１３４が実行し得る。
【００６９】
上記ステップＳ１０３における地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度の推定処理は、上記ステップＳ１０２で行動認識処理の結果を用いて行われる。上記ステップＳ１０３における精度の推定処理は、上記ステップＳ１０２で行動認識処理の結果を用いて、携帯端末１００を装着するユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるかどうかを判断して、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定することにより行われる。
【００７０】
例えば、上記ステップＳ１０２で行動認識処理の結果が、エレベータ、エスカレータ、電車に載っている等の、携帯端末１００を装着するユーザ１は磁気外乱の影響のある状態であった場合、上記ステップＳ１０３における精度の推定処理において、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良くないと推定される。一方、上記ステップＳ１０２で行動認識処理の結果が、歩いている、階段を昇り降りしている、自転車に乗っている等の、携帯端末１００を装着するユーザ１は磁気外乱の影響の無い状態であった場合、上記ステップＳ１０３における精度の推定処理において、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良いと推定される。
【００７１】
上記ステップＳ１０３で、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定すると、続いて携帯端末１００は、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度に関する情報を用いて、携帯端末１００の方位を推定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の、携帯端末１００の方位を推定する処理は、例えば方位推定部１３１が実行し得る。
【００７２】
上記ステップＳ１０３で、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良くないと推定された場合、上記ステップＳ１０４では、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータは使用せずに、または使用したとしても重みを低くして、携帯端末１００の方位を推定する。一方、上記ステップＳ１０３で、現在の場所では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良いと推定された場合、上記ステップＳ１０４では、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータを使用して、または重みを高くして、携帯端末１００の方位を推定する。
【００７３】
本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、図５に示した動作を実行することで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータに基づいて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。そして本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、図５に示した動作を実行することで、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いたユーザ１の行動認識処理の結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【００７４】
以上、本開示の第１の実施形態について説明した。続いて、本開示の第２の実施形態について説明する。
【００７５】
＜３．本開示の第２の実施形態＞
上述した本開示の第１の実施形態では、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いたユーザ１の行動認識処理の結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定していた。
【００７６】
以下で説明する本開示の第２の実施形態では、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いたユーザ１の行動認識処理の結果を用いて、磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップを作成する技術について説明する。本開示の第２の実施形態では、ユーザ１の行動認識処理の結果を用いて、磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップを作成することで、そのマップの参照によって地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定することが可能になる。
【００７７】
［３．１．機能構成例］
図６は、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例を示す説明図である。以下、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例について説明する。
【００７８】
上述したように、携帯端末１００はユーザ１に身に付けられることでユーザ１の現在位置を測定する。図６に示したように、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、センサ部１１０と、行動認識部１２０と、行動辞書記憶部１２２と、位置推定処理部１３０と、地図生成部１４０と、地図情報記憶部１４２と、を含んで構成される。
【００７９】
図６に示した本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、図２に示した本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００に、地図生成部１４０と、地図情報記憶部１４２とが追加されたものである。従って以下においては、第２の実施形態で新たに追加された地図生成部１４０と、地図情報記憶部１４２とについて詳細に説明する。
【００８０】
地図生成部１４０は、行動認識部１２０による、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識の結果と、位置推定処理部１３０による、現在位置の推定結果とを紐付けたマップ情報を生成する。地図生成部１４０は、行動認識部１２０による、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識の結果と、位置推定処理部１３０による、現在位置の推定結果とを紐付けたマップ情報を生成すると、そのマップ情報を地図情報記憶部１４２に記憶させる。
【００８１】
例えば、行動認識部１２０によるユーザ１の行動認識の結果、ユーザ１がエレベータやエスカレータに乗っている等、磁気外乱の影響を受ける行動を行なっていることが分かれば、地図生成部１４０は、ユーザ１の行動認識の結果として磁気外乱の影響を受ける行動が行われることを、その場所に紐付けたマップ情報を生成する。
【００８２】
地図情報記憶部１４２は、地図生成部１４０が生成したマップ情報を記憶する。地図情報記憶部１４２に記憶されるマップ情報は、位置推定処理部１３０によって参照され、位置推定処理部１３０による、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度の推定処理に用いられる。
【００８３】
図７は、位置推定処理部１３０の機能構成例を示す説明図である。図７に示した位置推定処理部１３０は、図４に示した位置推定処理部１３０の構成と同じであり、主に加速度センサ１１２、ジャイロセンサ１１３、地磁気センサ１１４から出力されるセンシングデータを用いて、携帯端末１００の位置および方位を推定する処理を実行する。
【００８４】
方位推定部１３１が推定した方位および速度推定部１３２が推定した速度に基づいて、携帯端末１００の現在位置を推定した位置推定部１３３は、その推定した現在位置の情報を地図生成部１４０に渡す。地図生成部１４０は、位置推定部１３３が推定した現在位置の情報に、その位置での行動認識部１２０による、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識の結果を紐付けて、マップ情報を生成する。そして地図生成部１４０は、生成したマップ情報を地図情報記憶部１４２に記憶させる。
【００８５】
そして精度推定部１３４は、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いて、位置推定部１３３が推定した携帯端末１００の位置における、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する。
【００８６】
本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、行動認識部１２０による行動認識処理を行わずとも、磁気外乱の影響の有無を判別することが出来る。そして本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【００８７】
以上、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の機能構成例について説明した。続いて、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明する。
【００８８】
［３．２．動作例］
図８は、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。図８に示したのは、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動を認識し、その認識結果に基づいて、磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップを作成する際の、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例である。以下、図８を用いて本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明する。
【００８９】
携帯端末１００は、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動を認識し、その認識結果に基づいてジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする際に、まずセンサ部１１０が出力するセンシングデータを取得する（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１の、携帯端末１００が出力するセンシングデータの取得は、例えば行動認識部１２０が行い得る。
【００９０】
上記ステップＳ１１１でセンサ部１１０が出力するセンシングデータを取得すると、続いて携帯端末１００は、取得したセンシングデータを用いて、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理を実行する（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１２の、携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理の実行は、例えば行動認識部１２０が行い得る。
【００９１】
上述したように、行動認識部１２０による行動認識処理は、特定の方法に限定されるものではない。行動認識部１２０は、例えば、特開２０１４−５６５８５号公報において開示されている行動認識処理に関する技術を適用して、センサ部１１０が出力するセンシングデータを用いた、携帯端末１００を身に付けているユーザ１の行動認識を行なうことが出来る。
【００９２】
上記ステップＳ１１２でセンサ部１１０が出力するセンシングデータを用いた携帯端末１００を装着するユーザ１の行動認識処理を実行すると、続いて携帯端末１００は、上記ステップＳ１１２で行動認識処理の結果に基づいて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する（ステップＳ１１３）。ステップＳ１０３の地磁気センサ１１４の精度の推定処理は、例えば精度推定部１３４が実行し得る。
【００９３】
上記ステップＳ１１３における地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度の推定処理は、上記ステップＳ１１２で行動認識処理の結果を用いて行われる。上記ステップＳ１１３における精度の推定処理は、上記ステップＳ１１２で行動認識処理の結果を用いて、携帯端末１００を装着するユーザ１が磁気外乱の影響のある場所にいるかどうかを判断して、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定することにより行われる。
【００９４】
上記ステップＳ１１３で、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定すると、続いて携帯端末１００は、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度に関する情報を用いて、携帯端末１００の方位を推定する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４の、携帯端末１００の方位を推定する処理は、例えば方位推定部１３１が実行し得る。
【００９５】
上記ステップＳ１１４で携帯端末１００の方位を推定すると、続いて携帯端末１００は、推定した方位の情報と、加速度センサ１１２から出力されるセンシングデータを用いた携帯端末１００の速度の推定結果と併せて、携帯端末１００の現在位置を推定する（ステップＳ１１５）。ステップＳ１１５の、携帯端末１００の現在位置を推定する処理は、例えば位置推定部１３３が実行し得る。携帯端末１００は、所定のタイミングで、例えば所定の間隔で定期的に、携帯端末１００の方位の情報および携帯端末１００の速度の情報を取得する。携帯端末１００の方位の情報と速度の情報とが分かれば、ステップＳ１１５では、前回の推定位置から、携帯端末１００の現在位置の情報が導出可能である。
【００９６】
上記ステップＳ１１５で携帯端末１００の現在位置を推定すると、続いて携帯端末１００は、推定した現在位置に、上記ステップＳ１１２での行動認識処理の結果を紐付けて、マップ情報を生成する（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６のマップ情報の生成処理は、例えば地図生成部１４０が実行し得る。
【００９７】
図９は、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００が生成するマップ情報３００の例を示す説明図である。図９には、携帯端末１００を身に付けたユーザ１が行動する場所（例えばビルの所定のフロア）に、行動認識処理の結果から導き出される、磁気外乱の影響がある領域３１０が示されたマップ情報３００を示している。領域３１０は、行動認識処理の結果から磁気外乱の影響があると判定された場所の情報を積み上げていくことで生成され得る。携帯端末１００は、図９に示したようなマップ情報３００を生成することで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度の推定に役立てることが出来る。
【００９８】
本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００が生成するマップ情報３００は、図９に示したような、磁気外乱の影響がある領域３１０が示されるものに限られないことは言うまでもない。
【００９９】
本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００が生成するマップ情報３００は、例えば、行動認識処理の結果から磁気外乱の影響があると判定された場所がピンポイントで示されてもよい。磁気外乱の影響があると判定された場所がピンポイントで示されるものであった場合、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、後述のジャイロセンサ１１３のオフセット誤差の推定や方位の補正を行なう際に、磁気外乱の影響があると判定された場所の周囲の所定の範囲内では磁気外乱の影響があると判断してもよい。
【０１００】
図１０は、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例を示す流れ図である。図１０に示したのは、磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップ情報に基づいてジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりする際の、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例である。以下、図１０を用いて本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明する。
【０１０１】
マップ情報に基づいてジャイロセンサ１１３のオフセット誤差の推定や方位の補正を行なう際は、まず携帯端末１００は、推定した方位の情報と、加速度センサ１１２から出力されるセンシングデータを用いた携帯端末１００の速度の推定結果と併せて、携帯端末１００の現在位置を推定する（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１の、携帯端末１００の現在位置を推定する処理は、例えば位置推定部１３３が実行し得る。
【０１０２】
上記ステップＳ１２１で携帯端末１００の現在位置を推定すると、続いて携帯端末１００は、地図情報記憶部１４２に記憶されている、磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップ情報を参照する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２のマップ情報の参照処理は、例えば精度推定部１３４が実行し得る。
【０１０３】
上記ステップＳ１２２で磁気外乱の影響の有無が判別出来るマップ情報を参照すると、続いて携帯端末１００は、上記ステップＳ１２１で推定した携帯端末１００の現在位置が磁気外乱の影響がある位置かどうか判断する（ステップＳ１２３）。ステップＳ１２３の判断処理は、例えば精度推定部１３４が実行し得る。
【０１０４】
上記ステップＳ１２３で、上記ステップＳ１２１で推定した携帯端末１００の現在位置が磁気外乱の影響がある位置かどうか判断すると、続いて携帯端末１００は、上記ステップＳ１２３での判断結果に基づいて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定する（ステップＳ１２４）。ステップＳ１２４の地磁気センサ１１４の精度の推定処理は、例えば精度推定部１３４が実行し得る。
【０１０５】
すなわち、上記ステップＳ１２１で推定した携帯端末１００の現在位置が磁気外乱の影響がある位置であれば、携帯端末１００は、その位置では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータの精度が悪いと推定する。一方、上記ステップＳ１２１で推定した携帯端末１００の現在位置が磁気外乱の影響が無い位置であれば、携帯端末１００は、その位置では地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度は良いと推定する。
【０１０６】
上記ステップＳ１２４で地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定すると、図５のステップＳ１０４で示したように、続いて携帯端末１００は、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度に関する情報を用いて、携帯端末１００の方位を推定する。
【０１０７】
本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、上述したように、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、行動認識部１２０による行動認識処理を行わずとも、磁気外乱の影響の有無を判別することが出来る。そして本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、上述したように、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【０１０８】
以上、本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００の動作例について説明した。なお、上記第２の実施形態では、磁気外乱の影響がある領域３１０が示されたマップ情報３００を生成する場合を示したが、逆に、地図生成部１４０は、時期外乱の影響が無い領域を示したマップ情報を生成してもよい。
【０１０９】
［３．３．変形例］
上述した本開示の第２の実施形態では、携帯端末１００の内部に地図生成部１４０及び地図情報記憶部１４２が含まれている構成を示したが、本開示は係る例に限定されるものではない。例えば、地図生成部１４０及び地図情報記憶部１４２と同等の機能を有するものが、サーバ装置２００に含まれていても良い。
【０１１０】
図１１は、本開示の第２の実施形態の変形例を示す説明図である。図１１には、サーバ装置２００に、通信部２１０、地図生成部２２０及び地図情報記憶部２３０が含まれている例が示されている。また図１１には、携帯端末１００に通信部１６０が含まれている例が示されている。
【０１１１】
図１１のように携帯端末１００が構成されている場合、行動認識部１２０による行動認識処理の結果と、位置推定処理部１３０による位置推定処理の結果とは、通信部１６０からサーバ装置２００に送信される。また図１１のようにサーバ装置２００が構成されている場合、携帯端末１００から送信された行動認識処理の結果及び位置推定処理の結果が地図生成部２２０によって用いられ、地図情報記憶部２３０に記憶されるマップ情報となる。
【０１１２】
また、図１１のように携帯端末１００が構成されている場合、サーバ装置２００に記憶されているマップ情報を参照するときは、位置推定処理部１３０が通信部１６０を介して地図情報記憶部２３０に記憶されるマップ情報を参照する。そして携帯端末１００は、地図情報記憶部２３０に記憶されるマップ情報に基づいて磁気外乱の影響の有無を判別して、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定することが可能になる。
【０１１３】
＜４．まとめ＞
以上説明したように、本開示の第１の実施形態によれば、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータに基づいて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る携帯端末１００が提供される。本開示の第１の実施形態に係る携帯端末１００は、行動認識部１２０の認識結果を用いて、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【０１１４】
また、本開示の第２の実施形態によれば、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、行動認識部１２０による行動認識処理を行わずとも、磁気外乱の影響の有無を判別することが出来る携帯端末１００が提供される。そして本開示の第２の実施形態に係る携帯端末１００は、地図情報記憶部１４２に記憶されているマップ情報を用いることで、地磁気センサ１１４が出力するセンシングデータで得られる方位の精度を推定し、その精度の推定結果を用いて、ジャイロセンサ１１３のオフセット誤差を推定したり、または、時間とともにずれてしまった方位を補正したりすることが出来る。
【０１１５】
また、各装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した各装置の構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供されることが可能である。また、機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックをハードウェアまたはハードウェア回路で構成することで、一連の処理をハードウェアまたはハードウェア回路で実現することもできる。
【０１１６】
また本開示の各実施形態に係る携帯端末１００は、携帯端末１００の処理の結果として表示される画像を表示するディスプレイを備える装置とは別の装置（たとえばインターネット等のネットワークを介してディスプレイを備える装置と接続されるサーバ装置）として実施されてもよいし、サーバ装置から情報を受ける端末装置で実施されてもよい。また本開示の一実施形態に係る携帯端末１００の構成は、単独の装置で実現されてもよく、複数の装置が連携するシステムで実現されても良い。複数の装置が連携するシステムには、例えば複数のサーバ装置の組み合わせ、サーバ装置と端末装置との組み合わせ等が含まれ得る。
【０１１７】
なお、上記実施形態で示したユーザインタフェースやアプリケーションを実現するソフトウェアは、インターネット等のネットワークを介して使用するウェブアプリケーションとして実現されてもよい。ウェブアプリケーションは、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＳＧＭＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）などのマークアップ言語により実現されてもよい。
【０１１８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１９】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１２０】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識する行動認識部と、
前記行動認識部による行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成する位置情報生成部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記位置情報生成部が生成した前記組を用いて地磁気センサによる第２センシングデータの信頼性に関する地図情報を生成する地図情報生成部をさらに備える、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記地図情報生成部が生成した前記地図情報を用いて前記第２センシングデータの精度を推定する精度推定部をさらに備える、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記行動認識部は、前記第１センシングデータを辞書情報と照合することで前記ユーザの行動を認識する、前記（１）〜（３）にいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記辞書情報は、地磁気に影響を与える行動に関する情報が格納される情報である、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記行動認識部は、前記地磁気に影響を与える行動が行われた確率に基づいて前記行動認識部による行動の認識の結果を生成する、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記辞書情報は、モータが使用される装置を使用して移動する際の第１センシングデータの情報が格納される情報である、前記（５）に記載の情報処理装置。
（８）
前記モータが使用される装置は、エレベータ、エスカレータ、電車の少なくともいずれか１つを含む、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記行動認識部は、前記第１センシングデータを解析することで前記ユーザの行動を認識する、前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記精度推定部が推定した前記第２センシングデータの精度に基づいて現在の方位を推定する方位推定部をさらに備える、前記（１）〜（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記第１センシングデータから現在の速度を推定する速度推定部と、
前記方位推定部が推定した現在の方位および前記速度推定部が推定した現在の速度に基づいて現在位置を推定する位置推定部と、
をさらに備える、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、
前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、
を含む、情報処理方法。
（１３）
コンピュータに、
センサによる第１センシングデータを用いて該センサを有するユーザの行動を認識することと、
前記ユーザの行動の認識の結果及び前記第１センシングデータを用いて得られる現在位置の情報との組を生成することと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【０１２１】
１        ：ユーザ
１０      ：携帯端末
１００    ：携帯端末
１１０    ：センサ部
１１１    ：ＧＮＳＳセンサ
１１２    ：加速度センサ
１１３    ：ジャイロセンサ
１１４    ：地磁気センサ
１１５    ：気圧センサ
１１６    ：温度センサ
１２０    ：行動認識部
１２２    ：行動辞書記憶部
１３０    ：位置推定処理部
２００    ：サーバ装置
【図１】
2015224932.tif 000003
【図２】
2015224932.tif 000004
【図３】
2015224932.tif 000005
【図４】
2015224932.tif 000006
【図５】
2015224932.tif 000007
【図６】
2015224932.tif 000008
【図７】
2015224932.tif 000009
【図８】
2015224932.tif 000010
【図９】
2015224932.tif 000011
【図１０】
2015224932.tif 000012
【図１１】
2015224932.tif 000013