(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行ステップ認識部が、ユーザが携帯する携帯デバイスに備え付けらえているセンサの出力値をタイムスタンプとともに時系列に記録したセンサ出力データに基づいて、前記センサ出力データにおける、前記ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識するステップと、
歩行データセグメント化部が、前記歩行ステップ認識部で認識された歩行ステップに基づいて、前記センサ出力データを、前記歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化するステップと、
データグループ化部が、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、予め求められた、複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するステップと、
ステップ種別認識部が、前記歩行ステップ認識部により認識された歩行データの各々について、前記データグループ化部で特定された前記歩行データのグループに基づいて、前記歩行データにおける歩行ステップ状態を認識するステップと、
位置別路面状況理解部が、前記携帯デバイスが存在する位置を計測した結果をタイムスタンプとともに記録した測位データに基づいて、前記歩行データの各々に対する前記測位データと、前記ステップ種別認識部によって認識された前記歩行データの各々に対する前記歩行ステップ状態とを集計して、各位置の路面状況を認識するステップと、
を含む路面状況理解方法。
【請求項２】
前記グループ群の各グループには、前記グループに属する前記ユーザの属性を表すユーザ属性、又は前記グループに属する歩行データの前記ユーザのユーザ属性が付与されており、
前記データグループ化部がグループを特定するステップは、予め取得した歩行中のユーザのユーザ属性と、前記グループ群の各グループに付与されているユーザ属性とに基づいて、前記歩行データの各々が所属するグループを特定する請求項１に記載の路面状況理解方法。
【請求項３】
前記グループ群は、前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群であって、
前記データグループ化部がグループを特定するステップは、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、前記歩行データに対する測位データに基づいて、前記グループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定する請求項１に記載の路面状況理解方法。
【請求項４】
ユーザが携帯する携帯デバイスに備え付けらえているセンサの出力値をタイムスタンプとともに時系列に記録したセンサ出力データに基づいて、前記センサ出力データにおける、前記ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する歩行ステップ認識部と、
前記歩行ステップ認識部で認識された歩行ステップに基づいて、前記センサ出力データを、前記歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する歩行データセグメント化部と、
前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、予め求められた、複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するデータグループ化部と、
前記歩行ステップ認識部により認識された歩行データの各々について、前記データグループ化部で特定された前記歩行データのグループに基づいて、前記歩行データにおける歩行ステップ状態を認識するステップ種別認識部と、
前記携帯デバイスが存在する位置を計測した結果をタイムスタンプとともに記録した測位データに基づいて、前記歩行データの各々に対する前記測位データと、前記ステップ種別認識部によって認識された前記歩行データの各々に対する前記歩行ステップ状態とを集計して、各位置の路面状況を認識する位置別路面状況理解部と、
を含む路面状況理解装置。
【請求項５】
前記グループ群の各グループには、前記グループに属する前記ユーザの属性を表すユーザ属性、又は前記グループに属する歩行データの前記ユーザのユーザ属性が付与されており、
前記データグループ化部は、予め取得した歩行中のユーザのユーザ属性と、前記グループ群の各グループに付与されているユーザ属性とに基づいて、前記歩行データの各々が所属するグループを特定する請求項４に記載の路面状況理解装置。
【請求項６】
前記グループ群は、前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群であって、
前記データグループ化部は、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、前記歩行データに対する測位データに基づいて、前記グループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定する請求項４に記載の路面状況理解装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の路面状況理解方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面状況理解方法、装置、及びプログラムに係り、特に、ユーザが歩行する路面の状況を理解するための路面状況理解方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
数多くのセンサデバイスが組み込まれたスマートフォンの普及以来、携帯型のセンサデバイスを用いて路面の状況を理解しようとするいくつかの取組がある。
【０００３】
一つの取組として、自動車に設置されたスマートフォンを用いて、路面の段差や、舗装路であるのか砂利道であるのか等の道路の状況を検知しようとする取組がある（非特許文献１、及び非特許文献２参照）。これらの取組では、自動車に設置されたスマートフォンの加速度センサの情報を元に、段差や路面状況を推定し、同時に測定した測位情報とともに関連付けることで、どの場所がどのような路面状況であるのかを把握しようとするものである。
【０００４】
また、別の取組として、人の持つスマートフォン等の情報を元に人の行動（立つ、座る、歩行など）を理解しようとする取組がある（非特許文献３参照）。立つ、座る、歩行の認識だけでは路面状況の把握とはつながらないが、階段を上る、階段を下るという行動を認識することで、その場所に階段があることを把握することが可能となる。このような行動認識を行う場合、センサで取得できるデータ傾向に個人差が大きいことから、個人のデータのみを対象として教師あり学習の枠組みで認識を行うことが多いが、認識精度を向上させるための十分な量のデータの確保等を目的に、類似性が想定される。
【０００５】
また、ユーザ自体のデータも活用しようとする取組がある（非特許文献４参照）。このような枠組みを利用することで、学習データの確保ができ、教師データを作成していないユーザの行動についても理解が可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】野村智洋ら，"快適な運転支援のためのスマートフォンを用いた路面状況の推定手法の提案"，情報処理学会第5 回全国大会，5v-6，2013.
【非特許文献２】八木浩一，"スマートフォンを活用した路面段差観測手法と東北地方太平洋沖地震後の路面段差分布の調査結果"，第9回日本道路会議，2011.
【非特許文献３】Jennifer R. Kwapisz, Gary M. Weiss, Samuel A. Moore, \Activity Recognition using Cell Phone Accelerometers", in Proc. of SensorKDD, 2010.
【非特許文献４】N.D.Lane, Y.Xu, H.Lu, S.Hu, T.Choudhury, A.T.Cambell, and F.Zhao, "Enabling large-scale human activity inference on smartphones using community similarity networks", In Proc. of UbiComp '11, pp.355-364,2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記の従来技術には以下の未解決の点がある。
【０００８】
自動車に設置したスマートフォンを用いる手段では、当然ながら自動車が走ることができない場所、例えば歩道や屋内等の情報を収集することができない。
【０００９】
この場所の問題については、スマートフォンを持つ人の行動を理解するアプローチを考えることで解決することも可能と考えられるが、現在の行動認識の取組を活用するには課題があると考えられる。その一つはこれまでの行動認識の手法は、センサ出力データを図１に示すような特定の時間窓の区間に切出し、時間的に継続した人の行動（例えば１０秒間の行動など）を把握する手段となっており、ピンポイントで段差や路面状況を理解しようとした場合には、別の処理が必要になると考えられる。また時間的に継続した行動を把握しようとすることで、わずかなタイミングでしか生じない段差を超えたという行動などを把握することはそもそも困難と考えられる。
【００１０】
ユーザ間の類似性を元に教師データを増やそうとするアプローチは一般的に認識精度向上には有効と考えられるが、これまでの取組みでは、ユーザ属性や未加工のセンシングデータなどによるグループ化が効果的な行動パターン分析等のタスクに用いられており、今回対象とする一歩一歩の歩みの状態を判定するタスクにおいては、既存のグループ化の方法では十分に機能させることは困難と考えられる。
【００１１】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、ユーザの歩行ステップごとの路面状況を精度よく認識できる路面状況理解方法、装置、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】
【００１２】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る路面状況理解方法は、歩行ステップ認識部が、ユーザが携帯する携帯デバイスに備え付けらえているセンサの出力値をタイムスタンプとともに時系列に記録したセンサ出力データに基づいて、前記センサ出力データにおける、前記ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識するステップと、歩行データセグメント化部が、前記歩行ステップ認識部で認識された歩行ステップに基づいて、前記センサ出力データを、前記歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化するステップと、データグループ化部が、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、予め求められた、複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するステップと、ステップ種別認識部が、前記歩行ステップ認識部により認識された歩行データの各々について、前記データグループ化部で特定された前記歩行データのグループに基づいて、前記歩行データにおける歩行ステップ状態を認識するステップと、位置別路面状況理解部が、前記携帯デバイスが存在する位置を計測した結果をタイムスタンプとともに記録した測位データに基づいて、前記歩行データの各々に対する前記測位データと、前記ステップ種別認識部によって認識された前記歩行データの各々に対する前記歩行ステップ状態とを集計して、各位置の路面状況を認識するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１３】
また、第１の発明に係る路面状況理解方法において、前記グループ群の各グループには、前記グループに属する前記ユーザの属性を表すユーザ属性、又は前記グループに属する歩行データの前記ユーザのユーザ属性が付与されており、前記データグループ化部がグループを特定するステップは、予め取得した歩行中のユーザのユーザ属性と、前記グループ群の各グループに付与されているユーザ属性とに基づいて、前記歩行データの各々が所属するグループを特定するようにしてもよい。
【００１４】
また、第１の発明に係る路面状況理解方法において、前記グループ群は、前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群であって、前記データグループ化部がグループを特定するステップは、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、前記歩行データに対する測位データに基づいて、前記グループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するようにしてもよい。
【００１５】
第２の発明に係る路面状況理解装置は、ユーザが携帯する携帯デバイスに備え付けらえているセンサの出力値をタイムスタンプとともに時系列に記録したセンサ出力データに基づいて、前記センサ出力データにおける、前記ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する歩行ステップ認識部と、前記歩行ステップ認識部で認識された歩行ステップに基づいて、前記センサ出力データを、前記歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する歩行データセグメント化部と、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、予め求められた、複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するデータグループ化部と、前記歩行ステップ認識部により認識された歩行データの各々について、前記データグループ化部で特定された前記歩行データのグループに基づいて、前記歩行データにおける歩行ステップ状態を認識するステップ種別認識部と、位置別路面状況理解部が、前記携帯デバイスが存在する位置を計測した結果をタイムスタンプとともに記録した測位データに基づいて、前記歩行データの各々に対する前記測位データと、前記ステップ種別認識部によって認識された前記歩行データの各々に対する前記歩行ステップ状態とを集計して、各位置の路面状況を認識するステップと、を含んで構成されている。
【００１６】
また、第２の発明に係る路面状況理解装置において、前記グループ群の各グループには、前記グループに属する前記ユーザの属性を表すユーザ属性、又は前記グループに属する歩行データの前記ユーザのユーザ属性が付与されており、前記データグループ化部は、予め取得した歩行中のユーザのユーザ属性と、前記グループ群の各グループに付与されているユーザ属性とに基づいて、前記歩行データの各々が所属するグループを特定するようにしてもよい。
【００１７】
また、第２の発明に係る路面状況理解装置において、前記グループ群は、前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザがグループ化されたグループ群、又は前記測位データを更に考慮して前記複数のユーザの前記歩行データがグループ化されたグループ群であって、前記データグループ化部は、前記歩行データセグメント化部でセグメント化された前記歩行データの各々について、前記歩行データに対する測位データに基づいて、前記グループ群から、前記歩行データが所属するグループを特定するようにしてもよい。
【００１８】
第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記第１の発明に係る路面状況理解方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の路面状況理解方法、装置、及びプログラムによれば、歩行ステップを認識し、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化し、セグメント化された歩行データの各々について、グループ群から、歩行データが所属するグループを特定し、歩行データのグループに基づいて、歩行ステップ状態の何れかを認識することにより、ユーザの歩行ステップごとの路面状況を精度よく認識できる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】センサ出力データを特定の時間窓で切り出した一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムの構成を示すブロック図である。
【図３】歩行データ蓄積部に格納されるセンサ出力データの一例を示す図である。
【図４】センサ出力データから認識された歩行ステップの一例を示す図である。
【図５】測位データ蓄積部に格納される測位データの一例を示す図である。
【図６】グループ化情報格納部に格納されるグループ群の一例を示す図である。
【図７】学習用分類データ格納部に格納されている分類データの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムの路面状況学習装置における路面状況学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】歩行データ分析結果蓄積部に格納される認識結果の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムの路面状況理解装置における路面状況理解処理ルーチン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】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２２】
＜本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムの構成＞
【００２３】
まず、本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムの構成について説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係る路面状況学習システム１０は、複数のユーザがそれぞれ携帯する携帯デバイス１００と、路面状況学習装置３００とを備えている。
【００２４】
携帯デバイス１００は、歩行データ収集部１１０、及び測位部１２０を備え、歩行にかかわるセンサの出力値及び位置情報をタイムスタンプと併せて獲得し、必要に応じて記憶領域１０１に格納する。また、定期的もしくは、ユーザからの操作に応じて、歩行データ収集部１１０、及び測位部１２０により収集したデータ、及び必要に応じてそれに付随する識別情報を、それぞれ路面状況学習装置３００の歩行データ蓄積部１３０、及び測位データ蓄積部１８０に送信し、蓄積させる。
【００２５】
歩行データ収集部１１０は、携帯デバイス１００に組み込まれたハードウエアもしくはソフトウエアとして実現される。この機能を実現するセンサの例としては、加速度センサやジャイロセンサ、歩行検知センサなどであり、これらのセンサの出力値をタイムスタンプとともに時系列で記録したセンサ出力データとして取得し、必要に応じて記憶領域１０１に記憶した上で、携帯デバイス１００の機能により歩行データ蓄積部１３０に送信する。送信する際には、必要に応じて端末ＩＤ等の識別情報と関連付けて送信してもよい。
【００２６】
測位部１２０は、携帯デバイス１００に組み込まれたハードウエアもしくはソフトウエアとして実現される。この機能は、ＧＰＳ等の衛星電波を用いた測位手段や、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｒ）電波を用いた測位手段やそれらの組合せ等で実現される。ここで取得した位置情報はタイムスタンプと関連付けて取得され、必要に応じて記憶領域１０１に記憶した上で、携帯デバイス１００の機能により測位データ蓄積部１８０に送信する。送信される際には、必要に応じて端末ＩＤ等の識別情報と関連付けて送信される場合がある。
【００２７】
路面状況学習装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する路面状況学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。
【００２８】
路面状況学習装置３００は、歩行データ蓄積部１３０と、歩行ステップ認識部１４０と、歩行データセグメント化部１５０と、ステップ種別学習部１６０と、学習用分類データ格納部１６３と、学習モデル格納部１６５と、測位データ蓄積部１８０と、データグループ化部２００と、グループ化情報格納部２０５と、を備えている。
【００２９】
歩行データ蓄積部１３０には、携帯デバイス１００から受信したセンサ出力データの値が格納されている。歩行データ蓄積部１３０に蓄積されるセンサ出力データの一例は、図３に示すように、端末ＩＤ、タイムスタンプ、加速度Ｘ、Ｙ、及びＺ、並びにジャイロＸ、Ｙ、及びＺの情報である。
【００３０】
歩行ステップ認識部１４０は、歩行データ蓄積部１３０に蓄積されたユーザ各々のセンサ出力データに基づいて、センサ出力データにおける、ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する。具体的には、歩行データ蓄積部１３０に蓄積されたセンサ出力データを分析し、ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する。つまり上記図１の波形データの入力を元に、図４に示す縦棒に相当するタイムスタンプの間隔で歩行ステップを認識する処理を行う。出力する歩行ステップのデータは、複数のタイムスタンプの形で与えられ、図１の波形に沿ったセンサ出力データをユーザの歩行ステップに基づき区切った情報である。この認識方法の一例としては、センサ出力データのピークを特定した後、ピーク間隔の時間を特定し、その時間に応じて波形を区切る方法が考えられる。なお、携帯デバイスに備え付けられている歩数計測センサから得られる情報を元に歩行ステップを認識するようにしてもよい。
【００３１】
歩行データセグメント化部１５０は、歩行ステップ認識部１４０で認識された歩行ステップに基づいて、歩行データ蓄積部１３０に蓄積されたユーザの各々のセンサ出力データを、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する。単純な手法は、上記図４で示した縦棒間隔の２つの間の区間をステップ区間データとして一つのセグメントと見なす方法である。その他にも、一つの歩行ステップの特徴は、前後の歩行ステップにも表れるという考えの元、歩行ステップに対応するステップ区間データに加えて、前後の歩行ステップに対応するステップ区間データも合わせて一つの歩行ステップに対応するセグメントと見なすことも考えられる。また、携帯デバイス１００の配置場所によっては、右足と左足のステップでセンサ情報に違いがみられる場合も想定される。その場合には２ステップ毎にセンサ出力データをセグメント化することも考えられる。
【００３２】
測位データ蓄積部１８０には、携帯デバイス１００から受信した識別情報と、測位データの値とが、歩行データの各々に対する測位データとして格納される。測位データ蓄積部１８０に蓄積される測位データの一例を図５に示す。図５の例では、屋外を想定し、測位結果として緯度経度を記録しているが、屋内の測位を用いる際には、施設名称や施設内部での場所を示す情報を記録することも考えられる。
【００３３】
データグループ化部２００は、歩行データセグメント化部１５０でセグメント化された歩行データの各々に基づいて、複数のユーザの歩行データをグループ化したグループ群を学習する。ここで学習されるグループ群は、グループ群の各グループには、グループに属する歩行データに対応するユーザのユーザ属性が付与されていてもよい。また、測位データ蓄積部１８０に蓄積された測位データを更に考慮して歩行データをグループ化してもよい。
【００３４】
具体的には、歩行データセグメント化部１５０にて歩行ステップの単位で分割された歩行データを用いて、ユーザに紐づく一部の歩行データ群を類似度に基づいてグループ化し、各グループの特徴ベクトルを作成する。グループ化の類似度算出方法の一例としては、歩行ステップ単位での歩行データをもとに、加速度の平均値や最大値などにより歩行データを特徴ベクトルで表現し、コサイン類似度などのベクトル間類似度を利用することが考えられる。また、上記特徴ベクトルに加えて、あらかじめ取得したユーザの属性の属性を表すユーザ属性（体格、センサの配置場所等）をグループに付与して制約として活用することや、測位データによって、地理的な場所の情報も特徴ベクトルに組込み、類似度を評価することも考えられる。
【００３５】
グループ化の一例としては、複数のユーザの歩行データ群に基づいて、ｋ−ｍｅａｎｓ（参考文献１参照）に代表されるクラスタリングアルゴリズムで歩行データ群をグループ化し、各グループの特徴を表現する特徴ベクトルを作成する。また別の方法としては、学習時にはそれぞれのユーザに紐づく一部の歩行データを個々のグループと見なして、各グループの特徴を表現する特徴ベクトルを作成することが考えられる。
【００３６】
［参考文献１］：S.P.Lloyd, "Least Squares Quantization in PCM", IEEE Trans. on Information Theory Vol. IT-28, No. 2,1982.
【００３７】
学習されたグループ群の各グループのグループ化情報（グループＩＤ）と、各グループの特徴ベクトルとは、グループ化情報格納部２０５に格納される。図６に、格納されるグループ群のグループＩＤ、及びグループ特徴ベクトルの一例を示す。
【００３８】
学習用分類データ格納部１６３には、ステップ種別学習部１６０で分類モデルを学習するための教師ラベルとなる分類データが格納されている。格納されている分類データの一例を図７に示す。このデータの作成方法の一例としては、学習用のセンサ出力データ収集と同時に、人手により入力することが考えられる。
【００３９】
ステップ種別学習部１６０は、歩行ステップ認識部１４０により認識された歩行データの各々と、データグループ化部２００で学習されたグループ群と、学習用分類データ格納部１６３とに基づいて、グループ群におけるグループごとに、歩行データにおける歩行ステップの状態として、平地における歩行ステップ、傾斜地における歩行ステップ、及び段差における歩行ステップを含む複数の歩行ステップ状態の何れかを認識するための分類モデルを学習する。本実施の形態では、複数の歩行ステップ状態は、平地における歩行ステップ、傾斜地上りにおける歩行ステップ、傾斜地下りにおける歩行ステップ、段差上りにおける歩行ステップ、及び段差下りにおける歩行ステップからなる。
【００４０】
歩行ステップ状態は、上記歩行データセグメント化部１５０でセグメントに区切られた個々の歩行データが、平地を歩いたものか、傾斜面を歩いたものか、段差を歩いたものか等、路面の状況に対応付ける形で分類されたものである。
【００４１】
この分類を行うために、歩行データを特徴づける特徴量を取得し、教師あり学習の枠組みで分類モデルを構築する。特徴量の例としては、次のようなものが考えられる。（１）方向別加速度の平均値、標準偏差、(２)全体的な加速度の大きさ、（３）前後の加速度ピークとの間隔、である。
【００４２】
分類モデルの学習においてには、歩行データセグメント化部１５０にて、歩行ステップの単位で分割した歩行データと、学習用分類データ格納部１６３に格納された、歩行データに対応付けられた分類データとに基づいて、学習を行う。実際の学習は、データグループ化部２００で学習されたグループ群に基づき、グループの各々について分類モデルを学習する。１つのグループに対して、１つ以上の分類モデルを構築する。分類モデルの学習アルゴリズムとしては、一例としてＳＶＭ（参考文献２参照）等を用いる。構築した分類モデルは、学習モデル格納部１６５で管理される。
【００４３】
［参考文献２］：V.Vapnik, "Statistical Learning Theory", Wiley-Interscience, 1998.
【００４４】
学習モデル格納部１６５には、ステップ種別学習部１６０で学習した分類モデルが格納される。
【００４５】
＜本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムの作用＞
【００４６】
次に、本発明の実施の形態に係る路面状況学習システム１０の路面状況学習装置３００の作用について説明する。路面状況学習装置３００は、定期的に、歩行データ蓄積部１３０、及び測位データ蓄積部１８０にセンサ出力データ、及び測位データが蓄積、更新されていることを検知し、図８に示す路面状況学習処理ルーチンを実行する。
【００４７】
まず、ステップＳ１００では、歩行データ蓄積部１３０に蓄積されたユーザ各々のセンサ出力データに基づいて、センサ出力データにおける、ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する。
【００４８】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で認識された歩行ステップに基づいて、歩行データ蓄積部１３０に蓄積されたユーザの各々のセンサ出力データを、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する。
【００４９】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２でセグメント化された歩行データの各々に基づいて、複数のユーザの歩行データをグループ化したグループ群を学習し、グループ化情報格納部２０５に格納する。
【００５０】
ステップＳ１０６では、歩行ステップ認識部１４０により認識された歩行データの各々と、ステップＳ１０４で学習されたグループ群と、学習用分類データ格納部１６３に格納された分類データとに基づいて、グループ群におけるグループごとに、歩行データにおける歩行ステップの状態として、複数の歩行ステップ状態の何れかを認識するための分類モデルを学習し、学習モデル格納部１６５に格納する。
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る路面状況学習システムによれば、携帯デバイス１００によって、データを収集し、路面状況学習装置３００は、歩行ステップを認識し、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化し、セグメント化された歩行データの各々に基づいて、複数のユーザの歩行データをグループ化したグループ群を学習し、歩行ステップ状態を認識するための分類モデルを学習することにより、ユーザの歩行ステップごとの路面状況を精度よく認識するためのグループ群、及び分類モデルを学習することができる。
【００５２】
＜本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムの構成＞
【００５３】
次に、本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムの構成について説明する。図９に示すように、本発明の実施の形態に係る路面状況理解システム１２は、複数のユーザがそれぞれ携帯する携帯デバイス１０２と、路面状況理解装置３０２と、出力部５０とを備えている。
【００５４】
携帯デバイス１０２は、歩行データ収集部１１２、及び測位部１２２を備え、歩行にかかわるセンサの出力値及び位置情報をタイムスタンプと併せて獲得し、必要に応じて記憶領域１０３に格納する。携帯デバイス１０２における歩行データ収集部１１２、測位部１２２、及び記憶領域１０３の構成は、上記携帯デバイス１００の、歩行データ収集部１１０、測位部１２０、及び記憶領域１０１と同様である。
【００５５】
路面状況理解装置３０２は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する路面状況理解処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。
【００５６】
路面状況理解装置３０２は、歩行データ蓄積部１３２と、歩行ステップ認識部１４２と、歩行データセグメント化部１５２と、ステップ種別認識部１６２と、学習モデル格納部１６６と、歩行データ分析結果蓄積部１７２と、測位データ蓄積部１８２と、位置別路面状況理解部１９２と、データグループ化部２０２と、グループ化情報格納部２０６と、を備えている。
【００５７】
歩行データ蓄積部１３２には、携帯デバイス１０２から受信したセンサ出力データの値が格納されている。格納されるセンサ出力データの形式は歩行データ蓄積部１３０と同じである。
【００５８】
歩行ステップ認識部１４２は、歩行データ蓄積部１３２に蓄積されたセンサ出力データに基づいて、センサ出力データにおける、ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する。具体的な処理は、上記歩行ステップ認識部１４０と同様である。
【００５９】
歩行データセグメント化部１５２は、歩行ステップ認識部１４２で認識された歩行ステップに基づいて、センサ出力データを、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する。具体的な処理は、上記歩行データセグメント化部１５０と同様である。
【００６０】
測位データ蓄積部１８２には、携帯デバイス１０２から受信した識別情報と、測位データの値とが、歩行データの各々に対する測位データとして格納される。格納される測位データの形式は測位データ蓄積部１８０と同じである。
【００６１】
グループ化情報格納部２０６には、路面状況学習装置３００により予め学習されたグループ群の各グループのグループ化情報（グループＩＤ）と、各グループの特徴ベクトルとが格納されている。格納されるデータの形式はグループ化情報格納部２０５と同じである。
【００６２】
データグループ化部２０２は、歩行データセグメント化部１５２でセグメント化された歩行データの各々について、グループ化情報格納部２０６に格納された、複数のユーザの歩行データをグループ化したグループ群から、当該歩行データが所属するグループを特定する。歩行データのグループの特定には、例えば、学習時に作成したグループのうち、当該歩行データとの特徴ベクトルの類似性の高い一つ以上のクラスタに割当て、グループ情報として出力することが考えられる。また、ｋ近傍法により歩行データと歩容の類似した歩行データ群をｋ個特定し、グループを特定することが考えられる。特定されるグループは１つ以上であればよい。
【００６３】
また、データグループ化部２０２は、予め取得した歩行中のユーザのユーザ属性と、グループ群の各グループに付与されているユーザ属性とに基づいて、歩行データの各々が所属するグループを特定するようにしてもよい。例えば、歩行中のユーザのユーザ属性において、センサ配置が特定されている場合には、特定のセンサ配置に絞り込んでグループを特定することができる。また、データグループ化部２０２は、歩行データセグメント化部１５２でセグメント化された歩行データの各々について、測位データ蓄積部１８２に格納された歩行データに対する測位データに基づいて、グループ群から、歩行データが所属するグループを特定してもよい。これにより、各グループの特徴ベクトルに組み込まれた緯度経度情報から、近い位置のグループに絞り込んでグループを特定することができる。
【００６４】
学習モデル格納部１６６には、予め路面状況学習装置３００により学習された分類モデルが格納されている。
【００６５】
ステップ種別認識部１６２は、歩行ステップ認識部１４２により認識された歩行データの各々について、データグループ化部２０２で特定された歩行データのグループの分類モデルに基づいて、歩行データにおける歩行ステップの状態として、平地における歩行ステップ、傾斜地における歩行ステップ、及び段差における歩行ステップを含む複数の歩行ステップ状態の何れかを認識する。そして、歩行ステップの各々の認識結果を歩行データ分析結果蓄積部１７２に格納する。ここでは、歩行ステップ状態の認識にあたって、学習モデル格納部１６６を参照し、データグループ化部２０２で特定したグループについて学習された分類モデルを利用して歩行ステップの分類を行う。認識時に利用する分類モデルは１つの場合も考えられるが、複数の判定結果を重み付きで評価し分類するなど、複数の分類モデルを用いることも考えられる。
【００６６】
歩行データ分析結果蓄積部１７２には、ステップ種別認識部１６２で認識された、歩行ステップの各々に対する歩行ステップ状態を含む認識結果が格納されている。路面状況理解装置３０２は定期的に、又は更新等に応じて歩行データ分析結果蓄積部１７２に蓄積された認識結果を出力部５０に出力する。図１０に示すように、歩行データ分析結果蓄積部１７２に格納される認識結果の一例は、各レコードが歩行ステップに対応した端末ＩＤ、タイムスタンプ開始点、タイムスタンプ終了点、及び分析結果（歩行ステップ状態）である。少なくともその歩行データを識別するための歩行データとその歩行データに対する認識結果を記憶する。歩行データを認識する例としては、データを取得した端末デバイスの端末ＩＤ及びデータ取得時のタイムスタンプの開始点、及び終了点を記録することが考えられる。
【００６７】
位置別路面状況理解部１９２は、測位データ蓄積部１８２に格納された歩行データの各々に対する測位データと、歩行データ分析結果蓄積部１７２に格納された歩行データの各々に対する歩行ステップ状態とを集計して、測位データにおける各位置の路面状況を認識し、出力部５０に出力する。路面状況を認識することで、どの場所がどのような路面状況であるかを把握することが可能となる。また、路面状況の認識結果を用いて、例えば、バッチ処理を行って、路面状況を把握できる路面状況付き地図を生成することや、オンライン処理により今後進む方向の路面状況を獲得することが可能となる。
【００６８】
＜本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムの作用＞
【００６９】
次に、本発明の実施の形態に係る路面状況理解システム１２の路面状況理解装置３０２の作用について説明する。路面状況理解装置３０２は、定期的に、歩行データ蓄積部１３２、及び測位データ蓄積部１８２にセンサ出力データ、及び測位データが蓄積、更新されていることを検知し、図１１に示す路面状況理解処理ルーチンを実行する。
【００７０】
まず、ステップＳ２００では、歩行データ蓄積部１３２に蓄積されたセンサ出力データに基づいて、センサ出力データにおける、ユーザが歩行する際の個々の足の運びである歩行ステップを認識する。
【００７１】
次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ１００で認識された歩行ステップに基づいて、センサ出力データを、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化する。
【００７２】
ステップＳ２０４では、歩行データセグメント化部１５２でセグメント化された歩行データの各々について、グループ化情報格納部２０６に格納された、複数のユーザの歩行データがグループ化されたグループ群から、歩行データが所属するグループを特定する。
【００７３】
ステップＳ２０６では、歩行ステップ認識部１４２により認識された歩行データの各々について、ステップＳ２０４で特定された当該歩行データのグループの分類モデルに基づいて、歩行データにおける歩行ステップの状態を認識し、歩行データ分析結果蓄積部１７２に格納する。
【００７４】
ステップＳ２０８では、測位データ蓄積部１８２に格納された歩行データの各々に対する測位データと、ステップＳ２００で歩行データ分析結果蓄積部１７２に格納された歩行データの各々に対する歩行ステップ状態とを集計して、測位データの各位置の路面状況を認識する。
【００７５】
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０６で認識された各歩行ステップの歩行ステップ状態を含む認識結果と、ステップＳ２０８で認識された各位置の路面状況を出力部５０に出力し処理を終了する。
【００７６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る路面状況理解システムによれば、携帯デバイス１００によって、データを収集し、路面状況学習装置３００は、歩行ステップを認識し、歩行ステップに対応する歩行データの各々にセグメント化し、セグメント化された歩行データの各々について、グループ群から、歩行データが所属するグループを特定し、歩行データのグループに基づいて、歩行ステップ状態の何れかを認識し、測位データと、歩行ステップ状態とを集計して、各位置の路面状況を認識することにより、ユーザの歩行ステップごとの路面状況を精度よく認識できる。
【００７７】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７８】
例えば、上述した実施の形態では、路面状況理解装置３０２に位置別路面状況理解部１９２を含み、位置別路面状況理解部１９２によって、各位置の路面状況を認識する場合を例に限定したが、これに限定されるものではなく、路面状況理解装置３０２は位置別路面状況理解部１９２を含まずに、歩行ステップの各々の歩行ステップ状態の認識までを行うようにしてもよい。
【００７９】
また、上述した路面状況学習装置３００のデータグループ化部２００では、複数のユーザの歩行データをグループ化したグループ群を学習する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、複数のユーザをグループ化したグループを学習するようにしてもよい。この場合には、ユーザ属性に基づいて、体格が近しいユーザやセンサの配置場所が同じユーザをグループ化し、各グループの特徴ベクトルを作成する。また、路面状況理解装置３００の歩行データセグメント化部１５２では、複数のユーザがグループ化されたグループ群から、歩行データが所属するグループを特定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１０   路面状況学習システム
１２   路面状況理解システム
５０   出力部
１００、１０２       携帯デバイス
１０１、１０３       記憶領域
１１０、１１２       歩行データ収集部
１２０、１２２       測位部
１３０、１３２       歩行データ蓄積部
１４０、１４２       歩行ステップ認識部
１５０、１５２       歩行データセグメント化部
１６０、１６２       ステップ種別学習部
１６３ 学習用分類データ格納部
１６５、１６６       学習モデル格納部
１７２ 歩行データ分析結果蓄積部
１８０、１８２       測位データ蓄積部
１９２ 位置別路面状況理解部
２００、２０２       データグループ化部
２０５、２０６       グループ化情報格納部
３００ 路面状況学習装置
３０２ 路面状況理解装置
【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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【図１０】
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【図１１】
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