(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有する移動端末の移動車両推定方法であって、
前記移動端末は、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積部と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積部と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積部と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積部と
を有し、
前記移動端末は、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を記憶する第１のステップと、
前記現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出すると共に、前記現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のステップと、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出すると共に、第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第３のステップと、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出すると共に、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第４のステップと、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する第５のステップと
を有することを特徴とする移動端末の移動車両推定方法。
【請求項２】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有する移動端末の移動車両推定方法であって、
前記移動端末は、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積部と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積部と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を含む第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積部と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を含む第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積部と
を有し、
前記移動端末は、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を記憶する第１のステップと、
前記現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出すると共に、前記現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のステップと、
第１の合致度を含む第１の現行ベクトルを算出すると共に、第２の合致度を含む第２の現行ベクトルを算出する第３のステップと、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出すると共に、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第４のステップと、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する第５のステップと
を有することを特徴とする移動端末の移動車両推定方法。
【請求項３】
前記移動端末は、加速度センサを更に有し、
第１のステップの前段として、前記加速度センサから出力される加速度データに基づいて、「電動車搭乗」であるか否かの移動状態を推定するステップを更に有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項４】
前記移動状態の推定について、時間経過に応じて、第１の移動状態->第２の移動状態->第１の移動状態と推定される場合であって、第２の移動状態が所定時間以内である場合、これら移動状態を、１つの第１の移動として推定する
ことを特徴とする請求項３に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項５】
第１の移動車両は道路車両であり、
第１の地図は、道路を通行経路とし、交差点及ぶ曲がり角を節点とし、
第２の移動車両は鉄道車両であり、
第２の地図は、線路を通行経路とし、駅を節点とする
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項６】
３つ以上の移動車両について、該移動車両毎に、前記地図蓄積部及び前記学習ベクトル蓄積部を有し、
第２のステップから第４のステップについて、前記移動車両毎に算出し、
第５のステップについて、前記移動車両毎の前記事後確率を比較し、最も高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項７】
前記移動車両は、鉄道電車、自動車及びバスを含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項８】
前記現行ベクトル及び前記学習ベクトルは、他の要素として、
推定速度＝経路長／所要時間、
基地局との間の電界強度の平均、
基地局との間の電界強度の分散、
移動における停止間隔の平均、及び／又は、
移動における停止間隔の分散
を更に含むことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の移動端末の移動車両推定方法。
【請求項９】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有すると共に、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定する移動端末であって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
前記現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出する第１のマップマッチング手段と、
前記現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
を有することを特徴とする移動端末。
【請求項１０】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有すると共に、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定する移動端末であって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
前記現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出する第１のマップマッチング手段と、
前記現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
を有することを特徴とする移動端末。
【請求項１１】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部と、加速度センサとを有する端末に搭載されたコンピュータを、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定するように機能させるプログラムであって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
前記現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出する第１のマップマッチング手段と、
前記現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第２の事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
測位電波を受信することによって位置を測位する測位部と、加速度センサとを有する端末に搭載されたコンピュータを、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定するように機能させるプログラムであって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、前記測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
前記現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出する第１のマップマッチング手段と、
前記現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、前記移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動端末に搭載されたＧＰＳ(Global Positioning System)のような測位部によって取得された現行位置に基づいて、その進行経路を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話機やスマートフォンに代表される移動端末に対して、その現在位置に基づく様々なサービスが提供されている。移動端末が、現在位置を常に測位することによって進行経路も推定することができる。その移動端末を操作するユーザは、その進行経路に応じて、リアルタイムにサービスの提供を受けることができる。ここで、現在位置の測位機能としては、ＧＰＳが一般的である。
【０００３】
従来、現在位置を測位する測位部に加えて、センサ（加速度センサ、角速度センサ、大気センサ等）情報を用いて、３次元的な移動経路を推定する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、２次元的な移動経路の推定には、ＧＰＳ測位部を用いている。
【０００４】
また、歩行状態に基づいて歩行区間と非歩行区間とを抽出し、非歩行区間について位置計測及び時刻計測に基づく移動速度から、移動手段（電車、バス、自動車）を推定する技術がある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、移動速度に誤差があっても、また移動速度が一定速度でなくても、移動手段の判定精度を向上させることができる。
【０００５】
更に、移動車両によって測位された現在位置と、道路データとを照合して、測位された現在位置を補正するマップマッチングの技術がある（例えば特許文献３参照）。この技術によれば、直線走行が長く継続した場合であっても、累積誤差が大きくならず、マップマッチングの精度低下を防止することができる。同様に、マップマッチングの技術として、期間単位の走行距離に応じて、車両が走行している進行経路の候補を、道路地図から算出する技術もある（例えば特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−４８５８９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１１２７５０号公報
【特許文献３】特開平８−３３４３４４号公報
【特許文献４】特開平８−３３４３７１号公報
【特許文献５】特開平８−３３４３６９号公報
【特許文献６】特開２００３−３４４０６８号公報
【特許文献７】特開２０１０−２８６３４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載された技術によれば、加速度センサのパワースペクトルにおけるパターンマッチングを用いたものであるが、移動経路の推定に、突発的なノイズや振動パターンのぶれを考慮したものではない。特に、当該移動端末を所持したユーザが、電動車両に搭乗している場合には、移動経路の推定を誤る可能性もある。また、地図情報を考慮したものでもないために、位置の推定精度にも改善の余地があった。
【０００８】
また、特許文献２に記載された技術によれば、最高速度や最高加速度によって移動車両を推定するために、様々な道路の混雑状況や鉄道の運行状況等の要因によっては、その推定を誤る可能性もある。また、地図情報を考慮したものでもないために、位置の推定精度にも改善の余地があった。
【０００９】
更に、特許文献３に記載された技術によれば、自動車に特化したマップマッチングの技術であって、鉄道のような他の移動車両については適用することができない。また、特許文献４に記載された技術によれば、移動車両（例えば自動車、鉄道電車、バス等）毎に、最適なマップマッチングを適用したものでもない。
【００１０】
そこで、本発明は、当該移動端末を所持したユーザが搭乗している電動車の中で、どのような移動車両に搭乗しているかを推定することができる移動車両推定方法、移動端末及びプログラム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】
【００１１】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有する移動端末の移動車両推定方法であって、
移動端末は、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積部と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積部と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積部と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積部と
を有し、
移動端末は、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を記憶する第１のステップと、
現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出すると共に、現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のステップと、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出すると共に、第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第３のステップと、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出すると共に、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第４のステップと、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する第５のステップと
を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有する移動端末の移動車両推定方法であって、
移動端末は、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積部と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積部と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を含む第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積部と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を含む第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積部と
を有し、
移動端末は、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を記憶する第１のステップと、
現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出すると共に、現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のステップと、
第１の合致度を含む第１の現行ベクトルを算出すると共に、第２の合致度を含む第２の現行ベクトルを算出する第３のステップと、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出すると共に、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第４のステップと、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する第５のステップと
を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
移動端末は、加速度センサを更に有し、
第１のステップの前段として、加速度センサから出力される加速度データに基づいて、「電動車搭乗」であるか否かの移動状態を推定するステップを更に有する
ことも好ましい。
【００１４】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
移動状態の推定について、時間経過に応じて、第１の移動状態->第２の移動状態->第１の移動状態と推定される場合であって、第２の移動状態が所定時間以内である場合、これら移動状態を、１つの第１の移動として推定することも好ましい。
【００１５】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
第１の移動車両は道路車両であり、
第１の地図は、道路を通行経路とし、交差点及ぶ曲がり角を節点とし、
第２の移動車両は鉄道車両であり、
第２の地図は、線路を通行経路とし、駅を節点とする
ことも好ましい。
【００１６】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
３つ以上の移動車両について、該移動車両毎に、地図蓄積部及び学習ベクトル蓄積部を有し、
第２のステップから第４のステップについて、移動車両毎に算出し、
第５のステップについて、移動車両毎の事後確率を比較し、最も高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する
ことも好ましい。
【００１７】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
移動車両は、鉄道電車、自動車及びバスを含むことも好ましい。
【００１８】
本発明の移動端末の移動車両推定方法における他の実施形態によれば、
現行ベクトル及び学習ベクトルは、他の要素として、
推定速度＝経路長／所要時間、
基地局との間の電界強度の平均、
基地局との間の電界強度の分散、
移動における停止間隔の平均、及び／又は、
移動における停止間隔の分散
を更に含むことも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有すると共に、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定する移動端末であって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出する第１のマップマッチング手段と、
現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部を有すると共に、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定する移動端末であって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出する第１のマップマッチング手段と、
現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
を有することを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部と、加速度センサとを有する端末に搭載されたコンピュータを、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定するように機能させるプログラムであって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行節点との誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
現行位置と第１の地図の節点との第１の誤差を算出する第１のマップマッチング手段と、
現行位置と第２の地図の節点との第２の誤差を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の誤差累積値を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する第２の事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、測位電波を受信することによって位置を測位する測位部と、加速度センサとを有する端末に搭載されたコンピュータを、当該移動端末を所持するユーザが搭乗している移動車両を推定するように機能させるプログラムであって、
第１の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第１の地図を蓄積した第１の地図蓄積手段と、
第２の移動車両における通行経路及び通行節点を含む第２の地図を蓄積した第２の地図蓄積手段と、
第１の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第１の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の学習ベクトルを蓄積した第１の学習ベクトル蓄積手段と、
第２の移動車両について、学習用に蓄積した過去の通行位置と第２の地図の通行経路との合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の学習ベクトルを蓄積した第２の学習ベクトル蓄積手段と、
時間経過に応じて、測位部によって測位された現行位置を累積的に記憶する位置累積記憶手段と、
現行位置と第１の地図の経路との第１の合致度を算出する第１のマップマッチング手段と、
現行位置と第２の地図の経路との第２の合致度を算出する第２のマップマッチング手段と、
第１の合致度を要素とする少なくとも１次元の第１の現行ベクトルを算出する第１の現行ベクトル算出手段と、
第２の合致度を要素とする少なくとも１次元の第２の現行ベクトルを算出する第２の現行ベクトル算出手段と、
第１の学習ベクトルに基づく第１の現行ベクトルを条件とする第１の移動車両への搭乗の第１の事後確率を算出し、第２の学習ベクトルに基づく第２の現行ベクトルを条件とする第２の移動車両への搭乗の第２の事後確率を算出する事後確率算出手段と、
第１の事後確率と第２の事後確率とを比較して、高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する移動車両推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の移動車両推定方法、移動端末及びプログラムによれば、当該移動端末を所持したユーザが搭乗している電動車の中で、どのような移動車両に搭乗しているかを推定することができる。これによって、進行経路の経由地の推定精度も高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明における移動端末の機能構成図である。
【図２】現行位置と通行節点との誤差を表す説明図である。
【図３】現行位置と通行経路との合致度を表す説明図である。
【図４】学習ベクトルを算出するデータベースの機能構成図である。
【図５】移動車両毎の事後確率の算出を表す説明図である。
【図６】加速度データからパワースペクトルを導出する説明図である。
【図７】パワースペクトルの第１の確率モデルを導出する説明図である。
【図８】信頼区間を考慮した第２の確率モデルを導出する説明図である。
【図９】信頼区間を導出する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図１は、本発明における移動端末の機能構成図である。
【００２７】
携帯電話機やスマートフォンのような移動端末１は、ユーザによって所持され、ユーザと共に移動する。図１によれば、移動端末１は、現在位置を測位する測位部１０１と、広域通信インタフェース部１０２と、加速度センサ１０３とを搭載する。
【００２８】
測位部１０１は、ＧＰＳ衛星２からの測位電波を受信することによって、現在位置の緯度経度情報を算出し出力する。
【００２９】
広域通信インタフェース部１０２は、例えば携帯電話通信機能であって、基地局を介してインターネットに接続することができる。これによって、移動端末１は、インターネットを介してデータベースと通信することができる。また、広域通信インタフェース部１０２は、基地局からの電波の電界強度を測定することもできる。
【００３０】
加速度センサ１０３は、加速度の測定のための慣性センサであって、一定時間あたりの速度（直流成分の加速度）の変化を検出することができる。３軸加速度センサは、一般的な携帯電話機に搭載されている。携帯電話を所持したユーザが、歩行時に体を振動させることによって、上下・左右運動の速度の変化が検出される。
【００３１】
また、図１によれば、移動端末１は、鉄道路線蓄積部１１０と、道路地図蓄積部１２０と、バス路線蓄積部１３０と、鉄道路線学習ベクトル蓄積部１１１と、道路地図学習ベクトル蓄積部１２１と、バス路線学習ベクトル蓄積部１３１とを有する。
【００３２】
鉄道路線蓄積部１１０は、鉄道電車（第１の移動車両）における通行経路（線路）及び通行節点（例えば駅）を含む鉄道路線（第１の地図）を蓄積する。
道路地図蓄積部１２０は、自動車（第２の移動車両）における通行経路（道路）及び通行節点（例えば曲がり角や交差点）を含む道路地図（第２の地図）を蓄積する。
バス路線蓄積部１３０は、バス（第３の移動車両）における通行経路（道路）及び通行節点（停留所）を含むバス路線（第３の地図）を蓄積する。
尚、通行経路は、複数の緯度経度情報の連続からなり、通行節点は、１つの緯度経度情報からなる。
【００３３】
鉄道路線学習ベクトル蓄積部１１１は、鉄道電車（第１の移動車両）について、学習用に蓄積した過去の通行位置と、鉄道路線（第１の地図）の通行節点（例えば駅）との誤差累積値を含む鉄道路線学習ベクトルを蓄積する。
道路地図学習ベクトル蓄積部１２１は、自動車（第２の移動車両）について、学習用に蓄積した過去の通行位置と、道路地図（第２の地図）の通行節点（例えば曲がり角や交差点）との誤差累積値を含む道路地図学習ベクトルを蓄積する。
バス路線学習ベクトル蓄積部１３１は、バス（第３の移動車両）について、学習用に蓄積した過去の通行位置と、バス路線（第３の地図）の通行節点（例えば停留所）との誤差累積値を含むバス路線学習ベクトルを蓄積する。
尚、学習ベクトルについては、図４によって後述する。
【００３４】
更に、図１によれば、移動端末１は、位置累積記憶部１４１と、鉄道路線マップマッチング部１１２と、道路地図マップマッチング部１２２と、バス路線マップマッチング部１３２と、鉄道現行ベクトル算出部１１３と、自動車現行ベクトル算出部１２３と、バス現行ベクトル算出部１３３と、移動状態推定部１４２と、事後確率算出部１４３と、移動車両推定部１４４と、アプリケーション部１４５とを有する。これら機能構成部は、移動端末に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。
【００３５】
位置累積記憶部１４１は、時間経過に応じて、測位部１０１によって測位された位置を累積的に記憶する。時刻に応じて緯度経度を蓄積する。蓄積された累積的な位置情報は、マップマッチング部１１２、１２２及び１３２へ出力される。
【００３６】
ここで、マップマッチングとして、以下の２つの値を適用することができる。
・現行位置と通行節点との誤差
・現行位置と通行経路との合致度
【００３７】
［現行位置と通行節点との誤差］
鉄道路線マップマッチング部１１２は、現行位置と鉄道路線（第１の地図）の通行節点（例えば駅）との第１の誤差を算出する。
道路地図マップマッチング部１２２は、現行位置と道路地図（第２の地図）の通行節点（例えば曲がり角や交差点）との第２の誤差を算出する。
バス路線マップマッチング部１３２は、現行位置と道路地図（第３の地図）の通行節点（例えば停留所）との第３の誤差を算出する。
【００３８】
図２は、現行位置と通行節点との誤差を表す説明図である。
【００３９】
図２によれば、鉄道路線と、道路と、バス路線とが表されている。各経路には、通行節点が表されている。「通行節点」とは、鉄道の場合は例えば駅であり、道路の場合例えば曲がり角や交差点であり、バスの場合は例えば停留所である。そして、「現行位置」と、各経路における最近傍の「通行節点」とを対応付ける。例えば、最近傍の通行節点との間の距離が、最も近くなった場合における現行位置のみを抽出するものであってもよい。また、通行節点の代わりに、鉄道、道路及びバスの経路上の通行節点で結んだ線分へ垂線を下ろした場合の、垂線の足（垂線と線分の交点）を用いるものであってもよい。
【００４０】
鉄道現行ベクトル算出部１１３は、第１の誤差累積値を含む鉄道（第１の）現行ベクトルを算出する。
自動車現行ベクトル算出部１２３は、第２の誤差累積値を含む自動車（第２の）現行ベクトルを算出する。
バス現行ベクトル算出部１３３は、第３の誤差累積値を含むバス（第３の）現行ベクトルを算出する。
現行ベクトルは、少なくとも誤差累積値を１次元とする。ここで、現行ベクトルに、他の特徴要素（次元）を更に含めることも好ましい。
現行ベクトル（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７）
Ｆ１：現行位置と通行節点との誤差累積値Ｅ
Ｆ２：推定速度＝経路長／所要時間
Ｆ３：電界強度の平均
Ｆ４：電界強度の分散
Ｆ５：停止間隔の平均
Ｆ６：停止間隔の分散
Ｆ７：移動車両確率値
【００４１】
（Ｆ１）誤差累積値について、正解の通行経路における値は、小さくなる。特に、現行位置と、正解の通行節点との位置の乖離は小さくなることを考慮したものである。
【００４２】
尚、Ｆ２〜Ｆ７は、オプション的に、現行ベクトルに含めることも好ましい。
（Ｆ２）推定速度について、一般に、鉄道電車は自動車よりも速度が速く、自動車はバスよりも速度が速いことを考慮したものである。
（Ｆ３，Ｆ４）電界強度は、基地局から送信される電波の強度である。例えば鉄道が地下鉄である場合、電界強度が極端に小さくなることを考慮したものである。
（Ｆ５，Ｆ６）停止間隔は、一時停止の時間間隔である。一般に、鉄道電車は自動車よりも停止間隔が長く、自動車はバスよりも停止間隔が長いことを考慮したものである。
（Ｆ７）移動状態推定部１４２について、電動車の細分類（電車、自動車、バス）によって推定された確率表の値である。オプション的なものであって、移動状態推定処理における結果を考慮したものである。
尚、Ｆ３〜Ｆ６の特徴要素については、移動車両毎に共通の特徴量であるために、一度算出すればよい。
【００４３】
［現行位置と通行経路との合致度］
鉄道路線マップマッチング部１１２は、現行位置と鉄道路線（第１の地図）の通行経路（例えば線路）との第１の合致度を算出する。
道路地図マップマッチング部１２２は、現行位置と道路地図（第２の地図）の通行経路（例えば道路）との第２の合致度を算出する。
バス路線マップマッチング部１３２は、現行位置と道路地図（第３の地図）の通行経路（例えば道路）との第３の合致度を算出する。
【００４４】
図３は、現行位置と通行経路との合致度を表す説明図である。尚、鉄道路線、道路、バス路線のいずれの経路の場合も、計算方法は同様である。
【００４５】
図３によれば、第１の通行経路と第２の通行経路とが表されている。現行位置と通行経路とを対応付けるために、現行位置を用いて以下の２つの方法で経路探索を行い、第１の通行経路と第２の通行経路を導出する。
（第１の通行経路）時間的に隣接する現行位置（図３の場合、Ｐ１とＰ２、Ｐ２とＰ３、Ｐ３とＰ４）をそれぞれ出発地及び目的地として、それら経路の探索結果を接続した通行経路を導出する。
（第２の通行経路）現行位置の始点（図３の場合、Ｐ１）と現行位置の終点（図３の場合、Ｐ４）とをそれぞれ出発地及び目的地として、その経路の探索結果の通行経路を導出する。第１、第２の通行経路を導出する際の経路探索については、複数の探索結果の中から出発地とした現行位置から目的地とした現行位置に到達するまでの時間にできるだけ合致したものを選択することが望ましい。
【００４６】
ここで、「現行位置と通行経路との合致度」は、通行経路毎に、第１の経路探索結果と第２の経路探索結果が合致している経路長又は時間長を、第１の経路探索結果の経路長又は時間長で除したものである。図３の場合は、合致度は、以下のようになる。
経路長を用いた場合の合致度＝（ａ＋ｅ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ）
時間長を用いた場合の合致度＝（ｓ＋ｘ）／（ｓ＋ｔ＋ｕ＋ｗ＋ｘ）
【００４７】
鉄道現行ベクトル算出部１１３は、第１の合致度を含む鉄道（第１の）現行ベクトルを算出する。
自動車現行ベクトル算出部１２３は、第２の合致度を含む自動車（第２の）現行ベクトルを算出する。
バス現行ベクトル算出部１３３は、第３の合致度を含むバス（第３の）現行ベクトルを算出する。
現行ベクトルは、少なくとも合致度累積値を１次元とする。ここで、現行ベクトルに、他の特徴要素（次元）を更に含めることも好ましい。
現行ベクトル（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７）
Ｆ１：現行位置と通行経路との合致度Ｃ
Ｆ２：推定速度＝経路長／所要時間
Ｆ３：電界強度の平均
Ｆ４：電界強度の分散
Ｆ５：停止間隔の平均
Ｆ６：停止間隔の分散
Ｆ７：移動車両確率値
【００４８】
（Ｆ１）現行位置と通行経路との合致度について、正解の通行経路における値は、大きくなる。特に、現行位置と、正解の通行経路との位置の乖離は小さくなることを考慮したものである。
【００４９】
尚、Ｆ２〜Ｆ７は、前述したものと同様であって、オプション的に、現行ベクトルに含めることも好ましい。
【００５０】
図４は、学習ベクトルを算出するデータベースの機能構成図である。
【００５１】
図１の移動端末１における学習ベクトル蓄積部１１１、１２１及び１３１に蓄積される学習ベクトルは、他のデータベースから取得することも好ましい。図４のデータベースによれば、図１と同様に、鉄道路線蓄積部１１０と、道路地図蓄積部１２０と、バス路線蓄積部１３０と、鉄道通行学習データ蓄積部１１５と、道路通行学習データ蓄積部１２５と、バス通行学習データ蓄積部１３５と、鉄道路線学習ベクトル蓄積部１１１と、道路地図学習ベクトル蓄積部１２１と、バス路線学習ベクトル蓄積部１３１とを有する。通行学習データ蓄積部１１５、１２５及び１３５は、移動車両毎に、学習用に蓄積した過去の時刻及び通行位置を、多数蓄積したものである。
【００５２】
図４のデータベースは、図１と同様に、更に、鉄道路線マップマッチング部１１２と、道路地図マップマッチング部１２２と、バス路線マップマッチング部１３２と、鉄道学習ベクトル算出部１１３と、自動車学習ベクトル算出部１２３と、バス学習ベクトル算出部１３３とを有する。ここで、図１における現行ベクトル算出部と、図４における学習ベクトル算出部とは共に、同一の処理を実行する。これによって、移動車両毎に、学習用に蓄積した過去の通行位置と、その地図の通行節点との誤差累積値を含む学習ベクトルが、学習ベクトル蓄積部１１１、１２１及び１３１へ出力される。
【００５３】
各学習ベクトル蓄積部１１１、１２１及び１３１に蓄積された学習ベクトルは、通信インタフェースから、ネットワークを介して、移動端末１へ送信される。
【００５４】
図１に戻って、事後確率算出部１４３は、以下の事後確率を算出する。
鉄道（第１の）学習ベクトルに基づく鉄道（第１の）現行ベクトルを条件とする鉄道（第１の）事後確率を算出する。
自動車（第２の）学習ベクトルに基づく自動車（第２の）現行ベクトルを条件とする自動車事後確率を算出する。
バス（第３の）学習ベクトルに基づくバス（第３の）現行ベクトルを条件とするバス事後確率を算出する。
【００５５】
ここで、「事後確率分布(Posterior probability distribution)」とは、複数の確率的にとりうる値が決まる変数（確率変数）がある場合に、一部の変数の値が、観測された条件の下で、ある変数がとり得る値のそれぞれの値をとり得る度合いをいう。「事後確率(Posterior probability)」とは、前述の条件の下でのそれぞれの値をとり得る度合いをいう。例えば、現行ベクトルの各値（Ｆ１〜Ｆ７の値）が観測された条件の下で、移動状態がとり得る値のそれぞれの値をとり得る度合いを、現行ベクトルに基づく移動状態の事後確率分布と称する。「事後確率」は、現行ベクトルに基づく鉄道の事後確率と、現行ベクトルに基づく自動車の事後確率と、現行ベクトルに基づくバスの事後確率とから構成される。
【００５６】
現行ベクトルを条件とする移動状態（移動車両への搭乗）の事後確率分布は、ベイズ定理に基づき、移動状態の事前確率分布に現行ベクトルの尤度を乗算し、これを正規化（合計値又は積分値を１にする）することによって得られる。ここで、「移動状態の事前確率分布」とは、いずれの確率変数の値も観測されていない条件の下で移動状態がとり得る値のそれぞれの値をとり得る度合いをいう。「現行ベクトルの尤度」とは、移動状態がある値をとった場合に、事後確率の条件となる現行ベクトルのそれぞれの変数の値が観測される尤もらしさの度合いをいう。そして、移動状態の事前確率分布と現行ベクトルの尤度の乗算は、移動状態と現行ベクトルの同時確率分布と称される。
【００５７】
複数の確率変数の同時確率分布を計算するためには、確率変数間の確率的な依存関係を表現するための確率モデルが必要となる。確率モデルは、複数の確率変数と、確率変数間の確率的な依存関係を表現する複数の条件付き確率の組み合わせで構成される。確率モデルは、確率変数の種類によって一意に定まるものではなく、変数間の依存関係の表現の仕方によって多種多様である。例えば、確率変数がＡ、Ｂ、Ｃの３つの場合は、「Ａ、Ｂ、Ｃ」（すべての変数が独立）、「Ａ、Ｂ、Ａ→Ｃ」（ＡとＢは独立、ＣはＡに依存）、「Ａ、Ａ→Ｂ、Ａ→Ｃ」（Ａは独立、ＢとＣはＡに依存）、「Ａ、Ｂ、ＡＢ→Ｃ」（ＡとＢは独立、ＣはＡとＢに依存）など、多種類の依存関係をとり得る。確率モデルを定義することにより、複数の確率変数のすべての変数の値の組み合わせの確率分布である同時確率の計算式を導くことができる。例えば、「Ａ、Ｂ、Ａ＆Ｂ→Ｃ」（ＡとＢは独立、ＣはＡとＢに依存）の場合には、同時確率分布Ｐ（Ａ，Ｂ，Ｃ）＝Ｐ（Ａ）Ｐ（Ｂ）Ｐ（Ｃ｜Ａ，Ｂ）という計算式が導かれる。確率モデルは、学習データ（教師データ）により予め適切な表現が選択され、条件付き確率分布は最尤法や最大事後確率法によって予め推定される。
【００５８】
本願発明によれば、正解の移動状態（「Class」と表す）、移動状態推定部により推定された移動状態（「Predicted」と表す）、Ｆ１〜Ｆ７の特徴ベクトルの各変数間の間に、「Class、Predicted、Class＆Predicted→Ｆ１、Class＆Predicted→Ｆ２、、、Class＆Predicted→Ｆ７」（ClassとPredictedは独立、Ｆ１〜Ｆ７はClassとPredictedに依存）という依存関係が成り立つとする。前述の依存関係の場合、移動状態と現行ベクトルの同時確率は、Ｐ（Class, Predicted, Ｆ１, Ｆ２, ,,, , Ｆ７）＝Ｐ（Class, Predicted）Ｐ（Ｆ１｜Class, Predicted）Ｐ（Ｆ２｜Class, Predicted）・・・Ｐ（Ｆ７｜Class, Predicted）＝Ｐ（Class, Predicted）ΠiＰ(Ｆi｜Class, Predicted)という計算式で計算できることとなる。尚、変数間の依存関係は、学習データに応じて、最尤法又は最大事後確率法によって適切に学習されるものであって、前述の依存関係の表現に限定されるものではない。
【００５９】
図５は、移動車両毎の事後確率の算出を表す説明図である。
【００６０】
図５（ａ）によれば、Ｐ(class,predicted)が表されている。例えば、Class（正解の移動状態）＝自動車と、Predicted（推定された移動状態）＝鉄道電車とが、同時に起きる確率（同時確率）を表す。図５（ａ）によれば、この確率は、０．０３である。また、図５（ａ）のテーブルの全ての確率値は、足して１になる。
【００６１】
図５（ｂ）によれば、ΠiＰ(fi｜class,predicted)が表されている。これは、classとpredictedの全ての条件における、特徴量の確率の積である。（ここで、fiは移動状態確率値以外の特徴量で、f={fi}は移動状態確率値以外の特徴量のベクトルである。）また、図５（ｂ）のテーブルの全ての確率値は、足して１になる。
【００６２】
図５（ｃ）によれば、図５（ａ）及び（ｂ）の２つのテーブルの積を、正規化した事後確率分布が表されている。図５（ｃ）によれば、鉄道電車である確率は、０．８４である。また、図５（ｃ）のテーブルの全ての確率値は、足して１になる。
【００６３】
移動車両推定部１４４は、第１〜第３の事後確率を比較して、最も高い事後確率となった現行ベクトルに対応する移動車両に、当該移動端末を所持するユーザが搭乗していると推定する。
【００６４】
アプリケーション部１４５は、移動車両推定部１４４からから出力された移動車両情報によって、様々なサービスを、移動端末１を操作するユーザに提供する。
【００６５】
最後に、移動状態推定部１４２について説明する。
【００６６】
移動状態推定部１４２によって、「電動車搭乗」であると推定された場合にのみ、マップマッチング部１１２、１２２及び１３２以降の処理が実行される。
【００６７】
移動状態推定部１４２は、加速度センサから出力される加速度データを用いて、ｎ個（ｎ≧２）の移動状態の中で、いずれの移動状態であるかを推定する。移動状態としては、例えば「停止」「歩行中」「走行中」「自転車搭乗」「電車搭乗」「自動車搭乗」「バス搭乗」がある。本発明によれば、少なくとも「停止」「電動車搭乗」「その他」の移動状態を推定する。
「停止」
「電動車搭乗」＝「電車搭乗」「自動車搭乗」「バス搭乗」
「その他」＝「歩行中」「走行中」「自転車搭乗」
尚、移動状態推定処理については、既存技術である（例えば特許文献７参照）。
【００６８】
［特徴量の算出］
図６は、加速度データからパワースペクトルを導出する説明図である。
【００６９】
最初に、加速度センサから出力された時系列の加速度データを、複数のフレーム（単位区間）に分割する。そして、各フレームを更に細かい小区間（グループ）に分割する。各小区間に含まれる加速度データから、ＦＦＴ(Fast Fourier Transform、高速フーリエ変換)によって、パワースペクトルを算出する。この技術によれば、移動状態を推定するために、加速度データのパワースペクトルの時系列変化を用いる。「フーリエ変換」によって、加速度データの中に、どの周波数成分がどれだけ含まれているかを抽出することができる。「Ｎ＝小区間の数」とした場合の演算回数は、Ｎ２に比例するが、「高速フーリエ変換」を用いることによって、その演算回数は、Ｎ・logＮに比例する。
【００７０】
［教師データを用いたパワースペクトルの第１の確率モデルの構築］
図７は、パワースペクトルの第１の確率モデルを導出する説明図である。
【００７１】
次に、正しい移動状態のラベルが付与された教師データ群を用意する。教師データ群は、正しい移動状態のパワースペクトル（特徴量）を含む。
【００７２】
そして、移動状態を表す加速度センサの第１の確率モデルを構築する。この確率モデルは、全移動状態の教師データをクラスタリングすることによって構築される。クラスタリングには、Ｘ−Ｍｅａｎｓ法が用いられる。Ｋ−ｍｅａｎｓ法のクラスタリングによれば、予めクラスタ数Ｋを固定する必要がある。これに対し、Ｘ−Ｍｅａｎｓ法は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を拡張したものであって、データに応じて最適なクラスタ数を推定することができる。Ｘ−ｍｅａｎｓ法によれば、Ｋ＝２で再帰的にＫ−ｍｅａｎｓ法を実行する。そして、クラスタの分割前と分割後とで、ＢＩＣ（ベイズ情報量規準）又はＡＩＣ（赤池情報量規準）を比較し、値が改善しなくなるまで分割を続ける。
【００７３】
ここで、本方式によれば、ＢＩＣ等とは異なる指標として、クラスタ毎に、教師データの移動状態ラベルの分布の偏りを参照しながら、再分割を実行するか否かを判定し、適切なクラスタサイズ及びクラスタ数を算出する。クラスタリング終了後、クラスタ毎に、「平均パワースペクトル」及び「教師データのラベル分布」を算出し、第１の確率モデルとする。
【００７４】
前述した第１の確率モデルでは、移動状態を高精度に推定するには、不十分であって、推定精度の劣化を招く。この要因は、各移動状態には、その移動状態特有のパワースペクトルが現れる信頼区間（フレーム）と、他の移動状態の区間とを、区別することが困難な不信頼区間が存在することにある。
【００７５】
そこで、区間の信頼性を評価し、信頼性の高い区間（以下「キーフレーム」という）のみの推定結果を用いることによって、推定精度を向上させる。この信頼度は、前述した確率表にて表現できる。
【００７６】
［教師データを用いた信頼性の第２の確率モデルの構築］
図８は、信頼区間を考慮した第２の確率モデルを導出する説明図である。
【００７７】
図８によれば、各小区間に対応するパワースペクトルと最近傍クラスタとを探索し、その確率表を、その小区間の移動状態確率とする。これをフレーム内の全ての小区間について実行し、移動状態確率の平均値（以下「平均確率表」という）を算出する。
【００７８】
例えば、図８の平均確率表を参照すると、「走行：５０％」「歩行：４０％」となっており、「走行中」「歩行中」の区別が困難に見える。しかしながら、もし、この平均確率表は、「走行中」状態では現れるが、「歩行中」状態時では現れないような特性がある場合、この平均確率表は、信頼性の高い「走行中」状態であると言える。尚、「走行中」状態で、歩行に近い動作が混じることが多いが、「歩行中」状態で、走行に近い動作が混じることは少ないと仮定している。
【００７９】
そこで、前述の教師データと、パワースペクトルの第１の確率モデルを用いて、信頼性の第２の確率モデルを構築する。第１の確率モデルを用いて、フレームの平均確率表を算出する。これを、全てのフレーム及び全ての移動状態について実行する。このようにして算出した平均確率表及び移動状態ラベルの集合を母集団とし、平均確率表をクラスタリングする。これによって、信頼性の第２の確率モデルを構築する。このクラスタリングについても、クラスタ毎に、教師データの移動状態ラベルの分布の偏りを参照しながら、再分割を実行するか否かを判定し、適切なクラスタサイズ及びクラスタ数を算出する。
【００８０】
クラスタリング終了後、各クラスタについて、平均確率表を算出し、その中の最大確率を持つ移動状態Ａを導出する。また、教師データの移動状態ラベルから、最頻出する移動状態Ｂを導出する。そして、両方の移動状態を比較する。
Ａ＝Ｂであるクラスタ（平均確率表）＝信頼性の高いクラスタ
Ａ≠Ｂであるクラスタ（平均確率表）＝信頼性の低いクラスタ
このようにして、各クラスタに「信頼性フラグ」を付与し、信頼性の確率モデルを構築する。
【００８１】
［移動状態の推定］
移動状態の推定は、前述した第１の確率モデル及び第２の確率モデルを用いて、移動状態を推定する。図６と同様に、計測された加速度データをフレーム及び小区間に区分し、小区間毎のパワースペクトルを算出する。各パワースペクトルについて、パワースペクトルの第１の確率モデルを参照し、最近傍クラスタを探索する。最近傍クラスタが持つ確率表を、その小区間の移動状態確率とし、フレームに属する全小区間の移動状態確率の平均値（平均確率表）を求める。
【００８２】
図９は、信頼区間を導出する説明図である。
【００８３】
次に、信頼性の第２の確率モデルを参照し、算出した平均確率表と、最近傍の平均確率表を持つクラスタを探索する。そのクラスタの「信頼性フラグ」を参照し、信頼性を判定する。そして、信頼区間のみを参照し、それが同じ移動状態であった場合は、その両フレームで挟まれる区間は、その移動状態の信頼区間（キーフレーム）とする。
【００８４】
尚、移動状態推定部１４２は、時間経過に応じて、第１の移動状態（例えば鉄道）->第２の移動状態（例えば自動車）->第１の移動状態（例えば鉄道）と推定される場合であって、第２の移動状態（例えば自動車）が所定時間以内である場合、これら移動状態を、１つの第１の移動として推定することも好ましい。ここで、所定時間とは、例えば２分間程度であってもよい。
【００８５】
以上、詳細に説明したように、本発明の移動車両推定方法、移動端末及びプログラムによれば、当該移動端末を所持したユーザが搭乗している電動車の中で、どのような移動車両に搭乗しているかを推定することができる。これによって、進行経路の経由地の推定精度も高めることができる。
【００８６】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００８７】
１  移動端末
１０１  測位部
１０２  広域通信インタフェース部
１０３  加速度センサ
１１０  鉄道路線蓄積部
１１１  鉄道路線学習ベクトル蓄積部
１１２  鉄道路線マップマッチング部
１１３  鉄道現行ベクトル算出部
１２０  道路地図蓄積部
１２１  道路地図学習ベクトル蓄積部
１２２  道路地図マップマッチング部
１２３  自動車現行ベクトル算出部
１３０  バス路線蓄積部
１３１  バス路線学習ベクトル蓄積部
１３２  バス路線マップマッチング部
１３３  バス現行ベクトル算出部
１４１  位置累積記憶部
１４２  移動状態推定部
１４３  事後確率算出部
１４４  移動車両推定部
１４５  アプリケーション部
２  ＧＰＳ衛星
３  基地局
【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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