(57)【要約】【課題】絶対的な基準を予め用意することによって、センサデータに基づいて精度よくユーザの位置を推定する。【解決手段】ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する特徴抽出部と、上記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、上記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングするマッチング部と、上記マッチングの結果に基づいて、上記ユーザの位置を推定する位置推定部とを備える情報処理装置が提供される。【選択図】図５
2016098457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングするマッチング部と、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定する位置推定部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴抽出部は、前記第１のセンサデータの特徴を時系列で抽出し、
前記マッチング部は、前記時系列を構成する前記第１のセンサデータの特徴と、経路を構成する前記位置情報の系列にそれぞれ関連付けられた前記第２のセンサデータの特徴とをマッチングする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２のセンサデータの特徴は、確率モデルに従って前記位置情報に関連付けられる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記位置情報は、前記確率モデルにおける状態を定義し、
前記確率モデルは、前記状態における前記第２のセンサデータの特徴の観測確率を含み、
前記マッチング部は、前記第１のセンサデータの特徴と、前記第２のセンサデータの特徴とを、前記観測確率に基づいてマッチングする、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記確率モデルは、前記位置情報の時系列によって定義される前記状態の間の遷移確率を含み、
前記特徴抽出部は、前記第１のセンサデータの特徴を時系列で抽出し、
前記マッチング部は、前記時系列を構成する前記第１のセンサデータの特徴と、経路を構成する前記位置情報の系列にそれぞれ関連付けられた前記第２のセンサデータの特徴とを、前記観測確率および前記遷移確率に基づいてマッチングする、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記確率モデルは、ＨＭＭを含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１のセンサデータは、電波の受信状態を示すデータを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１のセンサデータは、加速度、角速度、または地磁気を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１のセンサデータの特徴は、前記第１のセンサデータに基づく行動認識結果を含む、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出することと、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングすることと、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定することと
を含む情報処理方法。
【請求項１１】
ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する機能と、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングする機能と、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定する機能と
を処理回路に実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの位置を検出する方法としては、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）に代表されるＧＮＳＳ（Global  Navigation  Satellite  System）が広く用いられている。しかし、ＧＮＳＳの場合、衛星からの電波が受信しにくい、屋内や建物密集地域では十分な位置検出の精度が得られない場合がある。そのような場合、例えば通信可能なＷｉ−Ｆｉなどのアクセスポイント、およびその電波強度に基づいてユーザの位置を推定する方法もあるが、位置が特定されたアクセスポイントが限られていたり、電波強度が様々な感情条件の影響を受けたりするため、精度の向上は難しかった。特許文献１には、これらの場合の解決策として用いられる自律測位に関する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２１０３００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、例えば特許文献１に記載されたような自律測位の技術は、幅広い場合に適用可能であるものの、端末装置の装着または携帯の仕方やユーザの動きの個人差による誤差の影響を取り除いて精度を向上させることに限界がある。また、相対的な測位であるために、誤差の影響が累積的に増大してしまう可能性がある。それゆえ、例えば上述したようなＧＮＳＳやアクセスポイントを利用した測位が利用困難である場合に、絶対的な基準によって精度よくユーザの位置を推定する技術が求められている。【０００５】
そこで、本開示では、絶対的な基準を予め用意することによって、センサデータに基づいて精度よくユーザの位置を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、情報処理方法およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する特徴抽出部と、上記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、上記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングするマッチング部と、上記マッチングの結果に基づいて、上記ユーザの位置を推定する位置推定部とを備える情報処理装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出することと、上記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、上記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングすることと、上記マッチングの結果に基づいて、上記ユーザの位置を推定することとを含む情報処理方法が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する機能と、上記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、上記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングする機能と、上記マッチングの結果に基づいて、上記ユーザの位置を推定する機能とを処理回路に実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、絶対的な基準を予め用意することによって、センサデータに基づいて精度よくユーザの位置を推定することができる。【００１０】
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】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態の全体的な構成の例を示すブロック図である。
【図２Ａ】本開示の一実施形態の全体的な構成の別の例を示すブロック図である。
【図２Ｂ】本開示の一実施形態の全体的な構成の別の例を示すブロック図である。
【図３】本開示の一実施形態における入力部、処理部、および出力部の機能構成の第１の例を示す概略的なブロック図である。
【図４】本開示の一実施形態における入力部、処理部、および出力部の機能構成の第２の例を示す概略的なブロック図である。
【図５】本開示の一実施形態におけるマップ学習および位置推定の概要について説明するための図である。
【図６】本開示の一実施形態において用いられる確率モデルの例について説明するための図である。
【図７】本開示の一実施形態において生成されるセンサマップの一例を示す図である。
【図８】本開示の実施形態に係るシステム構成の第１の例を示すブロック図である。
【図９】本開示の実施形態に係るシステム構成の第２の例を示すブロック図である。
【図１０】本開示の実施形態に係るシステム構成の第３の例を示すブロック図である。
【図１１】本開示の実施形態に係るシステム構成の第４の例を示すブロック図である。
【図１２】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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、本明細書および図面において、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。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．全体的な構成
１−１．入力部
１−２．処理部
１−３．出力部
２．機能構成例
２−１．位置推定時
２−２．マップ学習時
３．マップ学習および位置推定の原理
４．実装例
５．システム構成
６．ハードウェア構成
７．補足
【００１４】
（１．全体的な構成）
図１は、本開示の一実施形態の全体的な構成の例を示すブロック図である。図１を参照すると、システム１０は、入力部１００と、処理部２００と、出力部３００とを含む。入力部１００、処理部２００、および出力部３００は、後述するシステム１０の構成例に示されるように、１または複数の情報処理装置によって実現される。
【００１５】
（１−１．入力部）
入力部１００は、例えば、操作入力装置、センサ、または外部サービスから情報を取得するソフトウェアなどを含み、ユーザ、周辺環境、または他のサービスから、さまざまな情報の入力を受け付ける。
【００１６】
操作入力装置は、例えば、ハードウェアボタン、キーボード、マウス、タッチパネル、タッチセンサ、近接センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、温度センサなどを含み、ユーザによる操作入力を受け付ける。また、操作入力装置は、ユーザのジェスチャまたは音声によって表現される操作入力を受け付ける、カメラ（撮像素子）またはマイクロフォンなどを含んでもよい。
【００１７】
なお、入力部１００には、操作入力装置によって取得される信号またはデータを操作コマンドに変換するプロセッサまたは処理回路が含まれてもよい。あるいは、入力部１００は、操作入力装置が取得した信号またはデータを、操作コマンドに変換することなくインターフェース１５０に出力してもよい。その場合、操作入力装置が取得した信号またはデータは、例えば処理部２００で操作コマンドに変換される。
【００１８】
センサは、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、または気圧センサなどを含み、装置にかかる加速度や角速度、方位、照度、温度、気圧などを検出する。上記の各種センサは、例えばセンサを含む装置がユーザによって携帯または装着されている場合に、各種情報をユーザに関する情報、例えばユーザの運動や向きなどを示す情報として検出することができる。また、センサは、他にも、脈拍、発汗、脳波、触覚、嗅覚、味覚など、ユーザの生体情報を検出するセンサを含んでもよい。入力部１００には、これらのセンサによって検出された情報、および／または後述するカメラやマイクによって検出された画像または音声のデータを解析することによってユーザの感情を示す情報を取得する処理回路が含まれてもよい。あるいは、上記の情報および／またはデータは解析を経ずにインターフェース１５０に出力され、例えば処理部２００において解析が実行されてもよい。
【００１９】
さらに、センサは、カメラ、マイク、上述した各種センサなどにより、ユーザまたは装置の近傍の画像または音声をデータとして取得してもよい。また、センサは、屋内または屋外の位置を検出する位置検出手段を含んでもよい。位置検出手段は、具体的には、ＧＮＳＳ（Global  Navigation  Satellite  System）受信機、および／または通信装置などを含みうる。ＧＮＳＳは、例えばＧＰＳ（Global  Positioning  System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global  Navigation  Satellite  System）、ＢＤＳ（BeiDou  Navigation  Satellite  System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith  Satellites  System）、またはＧａｌｉｌｅｏなどを含みうる。以下の説明では、例としてＧＰＳが利用される場合について説明するが、同様に他のＧＮＳＳが利用されてもよい。通信装置は、例えばＷｉ−ｆｉ、ＭＩＭＯ（Multi-Input  Multi-Output）、セルラー通信（例えば携帯基地局を使った位置検出、フェムトセル）、または近距離無線通信（例えばＢＬＥ（Bluetooth  Low  Energy）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））などの技術を利用して位置を検出する。
【００２０】
上記のようなセンサがユーザの位置や状況（生体情報を含む）を検出する場合、センサを含む装置は、例えばユーザによって携帯または装着されている。あるいは、センサを含む装置がユーザの生活環境に設置されているような場合にも、ユーザの位置や状況（生体情報を含む）を検出することが可能でありうる。例えば、室内などに固定して設置されたカメラによって取得されたユーザの顔を含む画像を解析することによって、ユーザの脈拍を検出することができる。
【００２１】
なお、入力部１００には、センサによって取得される信号またはデータを所定の形式に変換する（例えば、アナログ信号をデジタル信号に変換したり、画像または音声のデータをエンコードしたりする）プロセッサまたは処理回路が含まれてもよい。あるいは、入力部１００は、取得された信号またはデータを、所定の形式に変換することなくインターフェース１５０に出力してもよい。その場合、センサが取得した信号またはデータは、処理部２００で操作コマンドに変換される。
【００２２】
外部サービスから情報を取得するソフトウェアは、例えば、外部サービスのＡＰＩ（Application  Program  Interface）を利用して、外部サービスによって提供される各種の情報を取得する。ソフトウェアは、例えば外部サービスのサーバから情報を取得してもよいし、クライアント装置で実行されているサービスのアプリケーションソフトウェアから情報を取得してもよい。ソフトウェアによって、例えば、ユーザまたは他のユーザがソーシャルメディアなどの外部サービスに投稿したテキストや画像などの情報が取得されうる。取得される情報は、必ずしもユーザまたは他のユーザによって意図的に投稿されたものでなくてもよく、例えばユーザまたは他のユーザが実行した操作のログなどであってもよい。また、取得される情報は、ユーザまたは他のユーザの個人的な情報には限らず、例えばニュース、天気予報、交通情報、ＰＯＩ（Point  Of  Interest）、または広告などのように、不特定多数のユーザに向けて配信される情報であってもよい。
【００２３】
また、外部サービスから取得される情報には、上述した各種センサによって取得された情報、例えば加速度、角速度、方位、照度、温度、気圧、脈拍、発汗、脳波、触覚、嗅覚、味覚、その他の生体情報、感情、位置情報などが、外部サービスと連携する他のシステムに含まれるセンサによって検出され、外部サービスに投稿されることによって生成された情報が含まれてもよい。
【００２４】
インターフェース１５０は、入力部１００と処理部２００との間のインターフェースである。例えば、入力部１００と処理部２００とが別個の装置で実現される場合、インターフェース１５０は、有線または無線の通信インターフェースを含みうる。また、インターネットが入力部１００と処理部２００の間に介在することもありうる。より具体的には、有線または無線の通信インターフェースは、３Ｇ／ＬＴＥなどのセルラー通信、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near  Field  Communication）、イーサネット（登録商標）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）などを含みうる。また、入力部１００と処理部２００の少なくとも一部とが同一の装置で実現される場合、インターフェース１５０は、装置内のバスや、プログラムモジュール内でのデータ参照などを含みうる（以下、これらを装置内のインターフェースともいう）。また、入力部１００が複数の装置に分散して実現される場合、インターフェース１５０は、それぞれの装置のための異なる種類のインターフェースを含みうる。例えば、インターフェース１５０は、通信インターフェースと装置内のインターフェースとの両方を含んでもよい。
【００２５】
（１−２．処理部）
処理部２００は、入力部１００によって取得された情報に基づいてさまざまな処理を実行する。より具体的には、例えば、処理部２００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などのプロセッサまたは処理回路を含む。また、処理部２００は、プロセッサまたは処理回路において実行されるプログラム、および処理において読み書きされるデータを一時的または永続的に格納するメモリまたはストレージ装置を含んでもよい。
【００２６】
なお、処理部２００は、単一の装置内の単一のプロセッサまたは処理回路によって実現されてもよいし、複数の装置、または同一の装置内の複数のプロセッサもしくは処理回路に分散して実現されてもよい。処理部２００が分散して実現される場合、図２Ａおよび図２Ｂに示す例のように、処理部２００の分割された部分の間にはインターフェース２５０が介在する。インターフェース２５０は、上記のインターフェース１５０と同様に、通信インターフェース、または装置内のインターフェースを含みうる。なお、後述する処理部２００の詳細な説明では、処理部２００を構成する個々の機能ブロックを例示するが、インターフェース２５０は、任意の機能ブロックの間に介在しうる。つまり、処理部２００が複数の装置、または複数のプロセッサもしくは処理回路に分散して実現される場合、機能ブロックをどのように各装置、各プロセッサまたは各処理回路に振り分けるかは、別途の記載がない限り任意である。
【００２７】
（１−３．出力部）
出力部３００は、処理部２００から提供された情報を、ユーザ（入力部１００のユーザと同じユーザであってもよいし、異なるユーザであってもよい）、外部装置、または他のサービスに出力する。例えば、出力部３００は、出力装置、制御装置、または外部サービスに情報を提供するソフトウェアなどを含みうる。
【００２８】
出力装置は、処理部２００から提供された情報を、ユーザ（入力部１００のユーザと同じユーザであってもよいし、異なるユーザであってもよい）の視覚や聴覚、触覚、嗅覚、味覚などの感覚によって知覚される形式で出力する。例えば、出力装置はディスプレイであり、情報を画像によって出力する。なお、ディスプレイは、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの反射型または自発光型のディスプレイには限らず、ウェアラブル装置などで用いられるような、ユーザの眼に画像表示光を導光する導光部材と光源との組み合わせをも含む。また、出力装置はスピーカを含み、情報を音声によって出力してもよい。その他にも、出力装置は、プロジェクタやバイブレータなどを含んでもよい。
【００２９】
制御装置は、処理部２００から提供された情報に基づいて装置を制御する。制御される装置は、出力部３００を実現する装置に含まれてもよいし、外部装置であってもよい。より具体的には、例えば、制御装置は制御コマンドを生成するプロセッサまたは処理回路を含む。外部装置が制御される場合、出力部３００は、さらに、制御コマンドを外部装置に送信する通信装置を含みうる。制御装置は、例えば、処理部２００から提供された情報を印刷物として出力するプリンタを制御する。制御装置は、処理部２００から提供された情報の、ストレージ装置またはリムーバブル記録媒体への書き込みを制御するドライバを含んでもよい。あるいは、制御装置は、処理部２００から提供された情報を出力または記録する装置以外の装置を制御してもよい。例えば、制御装置は、照明装置を制御して照明を点灯させたり、テレビを制御して画像を消したり、オーディオ装置を制御して音量を調節したり、ロボットを制御してその動き等を制御したりしてもよい。
【００３０】
外部サービスに情報を提供するソフトウェアは、例えば、外部サービスのＡＰＩを利用して、処理部２００から提供された情報を外部サービスに提供する。ソフトウェアは、例えば外部サービスのサーバに情報を提供してもよいし、クライアント装置で実行されているサービスのアプリケーションソフトウェアに情報を提供してもよい。提供される情報は、必ずしもすぐに外部サービスに反映されるものでなくてよく、例えばユーザが外部サービスに投稿または送信するための候補として提供されてもよい。より具体的には、例えば、ソフトウェアは、クライアント装置で実行されているブラウザソフトウェアにおいて、ユーザが入力する検索キーワードやＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）の候補として用いられるテキストを提供してもよい。また、例えば、ソフトウェアは、ユーザに代わって、ソーシャルメディアなどの外部サービスに、テキスト、画像、動画、音声などを投稿してもよい。
【００３１】
インターフェース３５０は、処理部２００と出力部３００との間のインターフェースである。例えば、処理部２００と出力部３００とが別個の装置で実現される場合、インターフェース３５０は、有線または無線の通信インターフェースを含みうる。また、処理部２００の少なくとも一部と出力部３００とが同一の装置で実現される場合、インターフェース３５０は、上述した装置内のインターフェースを含みうる。また、出力部３００が複数の装置に分散して実現される場合、インターフェース３５０は、それぞれの装置のための異なる種類のインターフェースを含みうる。例えば、インターフェース３５０は、通信インターフェースと装置内のインターフェースとの両方を含んでもよい。
【００３２】
（２．機能構成例）
（２−１．位置推定時）
図３は、本開示の一実施形態の位置推定時における入力部、処理部、および出力部の機能構成例を示す概略的なブロック図である。以下、図３を参照して、本実施形態に係るシステム１０に含まれる入力部１００、処理部２００、および出力部３００の位置推定時の機能構成例について説明する。
【００３３】
入力部１００は、センサとして、加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、気圧センサ１０７、および／またはＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９を含む。なお、Ｗｉ−Ｆｉ通信装置１０９は本来的には通信装置であるが、本実施形態では電波の受信状態を検出するセンサとして利用されている。もちろん、Ｗｉ−Ｆｉ通信装置１０９は、電波の受信状態を検出するセンサとして利用されると同時に、本来の通信機能で利用されてもよい。これらのセンサは、例えば、ユーザによって携帯または装着される。より具体的には、例えば、ユーザは、これらのセンサが搭載された端末装置を携帯または装着する。
【００３４】
上記のようなセンサによって提供される加速度、角速度、地磁気、および／または気圧の測定値は、センサデータとして処理部２００に提供される。本実施形態では、後述するようにセンサデータを位置情報とのマッチングに利用するため、センサデータは、必ずしも直接的にユーザの挙動や位置を示しうるものには限られない。従って、入力部１００には、センサとして、さらに他の種類のセンサが含まれてもよい。また、上記で例示したセンサのうち、入力部１００に含まれないものがあってもよい。
【００３５】
一方、位置センサとして利用されるＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９は、ユーザが移動可能な空間内に設置された１または複数のＷｉ−Ｆｉ基地局（アクセスポイント）と通信する。なお、それぞれのアクセスポイントの設置位置は、必ずしも特定されていなくてもよい。Ｗｉ−Ｆｉ通信装置１０９は、どのアクセスポイントと通信可能であったか、および通信可能なアクセスポイントからの電波強度を含む情報を、センサデータとして処理部２００に提供する。
【００３６】
操作入力装置１１１は、例えば、後述する位置関連情報の生成に関するユーザの指示を示す操作入力を取得する。上述の通り、入力部１００は、これらのセンサおよび操作入力装置によって取得されたデータを変換または解析するためのプロセッサまたは処理回路をさらに含んでもよい。
【００３７】
処理部２００は、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１と、センサデータ特徴抽出部２０３と、マッチング／位置推定部２０５と、位置関連情報生成部２０７と、センサマップ２０９とを含みうる。これらの機能構成は、例えば端末装置と通信するサーバのプロセッサまたは処理回路、およびメモリまたはストレージによって実現される。また、これらの機能構成のうちの一部は、入力部１００に含まれるセンサまたは操作入力装置と同じ端末装置のプロセッサまたは処理回路によって実現されてもよい。なお、そのような構成の具体的な例については後述する。以下、それぞれの機能構成について、さらに説明する。
【００３８】
Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１は、入力部１００のＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９によって提供されるセンサデータから、Ｗｉ−Ｆｉ通信に関する特徴量を抽出する。例えば、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１は、通信可能なアクセスポイントと、アクセスポイントからの電波強度とをハッシュ化することによってＷｉ−Ｆｉ特徴量を抽出する。より具体的には、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１は、ユーザの移動空間に配置されたアクセスポイントに対して一意に割り当てた乱数ベクトルを、各アクセスポイントからの電波強度に応じて重みづけ加算することによってＷｉ−Ｆｉ特徴量を抽出してもよい。
【００３９】
なお、本実施形態において、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量は、直接的に位置情報を示すことを意図したものではなく、通信可能であったアクセスポイントと当該アクセスポイントからの電波強度とをパターン化したものである。それゆえ、例えば別々の時刻のセンサデータから抽出されたＷｉ−Ｆｉ特徴量（ベクトル）が互いに近接している場合、それらの時刻におけるユーザの位置は近い可能性があるが、それがどの位置であるかはこの時点ではわからなくてもよい。従って、本実施形態では、個々のアクセスポイントのＩＤそのものや、アクセスポイントの位置情報などを含まないＷｉ−Ｆｉ特徴量が抽出される。例えば、アクセスポイントが追加／撤去されたり、移動されたりした場合にも、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出の手順や設定値を変更する必要はなく、変更後のアクセスポイントの配置で後述するようなマップの生成を実施すればよい。
【００４０】
センサデータ特徴抽出部２０３は、入力部１００の加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、および／または気圧センサ１０７によって提供されるセンサデータから、種々の特徴を抽出する。抽出される特徴は、特徴量として表現されるものを含んでもよいし、後述する行動ラベルのように必ずしも数値化されていないものを含んでもよい。より具体的には、例えば、センサデータ特徴抽出部２０３は、加速度センサ１０１によって提供される加速度の検出値から、ユーザの移動速度、重力成分、および／または重力以外の加速度成分を抽出してもよい。また、例えば、センサデータ特徴抽出部２０３は、ジャイロセンサ１０３によって提供される角速度の検出値から、鉛直軸周りの角速度を抽出してもよい。さらに、例えば、センサデータ特徴抽出部２０３は、地磁気センサ１０５によって提供される地磁気の検出値から、方位を抽出してもよい。
【００４１】
さらに、センサデータ特徴抽出部２０３は、センサデータに基づく行動認識を実施し、行動認識によって特定されたユーザの行動ラベルを、センサデータの特徴としてもよい。つまり、センサデータ特徴抽出部２０３は、行動認識部を含んでもよい。行動認識によって、例えば、滞在、徒歩、走り、ジャンプ、階段、エレベータ、エスカレータ、自転車、バス、列車、自動車、船、または飛行機といった行動ラベルを認識することができる。なお、行動認識の手法については、例えば特開２０１２−８７７１号公報など多くの文献に記載されているため、詳細な説明は省略する。本実施形態において、行動認識部は、公知の行動認識技術の任意の構成を採用することが可能である。
【００４２】
マッチング／位置推定部２０５は、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１およびセンサデータ特徴抽出部２０３（以下、特徴抽出部として総称する場合がある）によって抽出されたセンサデータの特徴と、センサマップ２０９において所与の位置情報に関連付けられたセンサデータの特徴とをマッチングする。ここで、特徴抽出部によって抽出されるセンサデータの特徴と、センサマップ２０９において位置情報に関連付けられたセンサデータの特徴とは、対応している。より具体的には、それぞれのセンサデータの特徴は、上記で説明したセンサデータの特徴のうち、共通する種類の特徴を含みうる。
【００４３】
さらに、マッチング／位置推定部２０５は、マッチングの結果に基づいて、ユーザの位置を推定する。つまり、マッチング／位置推定部２０５は、特徴抽出部によって抽出される第１のセンサデータの特徴と、センサマップ２０９に定義された第２のセンサデータの特徴とがマッチした場合に、第２のセンサデータに関連付けられた位置情報に対応する位置を、ユーザの位置として推定する。
【００４４】
このようなマッチング／位置推定部２０５による位置の推定は、単一の時刻においてセンサによって提供されたセンサデータのスナップショットに基づいて実施することも可能である。その一方で、マッチング／位置推定部２０５は、時系列のセンサデータ、つまり連続した一連の時刻にわたってセンサによって提供されたセンサデータに基づいて位置の推定を実施してもよい。この場合、マッチング／位置推定部２０５は、特徴抽出部によって抽出され時系列を構成する第１のセンサデータの特徴と、互いに隣接するなどして経路を構成する位置情報の系列にそれぞれ関連付けられた第２のセンサデータの特徴とをマッチングする。例えば、複数の異なる位置で類似したセンサデータの特徴が現れるような場合でも、時系列のセンサデータについてマッチングを実施することによって、より正確な位置の推定が可能になる。
【００４５】
位置関連情報生成部２０７は、マッチング／位置推定部２０５から提供される情報に基づいて、出力部３００からユーザに出力するための情報を生成する。より具体的には、例えば、位置関連情報生成部２０７は、マッチング／位置推定部２０５によって推定されたユーザの位置に基づいて生成されたマップ上に、センサデータ特徴抽出部２０３に含まれる行動認識部によって特定された行動ラベルに基づく情報を配置した情報を生成してもよい。あるいは、位置関連情報生成部２０７は、単純に、マップ上でのユーザの所在を示す情報を生成してもよい。これらの場合において、情報の生成に利用されるマップは、センサマップ２０９において定義される、正確な位置情報に構成されたマップであってもよい。位置関連情報生成部２０７によって生成された情報は、インターフェース３５０を介して出力部３００において出力されうる。
【００４６】
出力部３００は、ディスプレイ３０１と、スピーカ３０３と、バイブレータ３０５とを含みうる。ディスプレイ３０１、スピーカ３０３、およびバイブレータ３０５は、例えば、ユーザによって携帯または装着される端末装置に搭載される。ディスプレイ３０１は情報を画像として出力し、スピーカ３０３は情報を音声として出力し、バイブレータ３０５は情報を振動として出力する。出力される情報は、位置関連情報生成部２０７によって生成された情報を含みうる。ディスプレイ３０１、スピーカ３０３、またはバイブレータ３０５は、入力部１００のセンサと同じ端末装置に搭載されてもよい。また、ディスプレイ３０１、スピーカ３０３、またはバイブレータ３０５は、入力部１００の操作入力装置１１１と同じ端末装置に搭載されてもよい。あるいは、ディスプレイ３０１、スピーカ３０３、またはバイブレータ３０５は、入力部１００の構成要素とは異なる端末装置に搭載されてもよい。なお、入力部１００、処理部２００、および出力部３００を実現する端末装置およびサーバのより具体的な構成例については後述する。
【００４７】
（２−２．マップ学習時）
図４は、本開示の一実施形態のマップ学習時における入力部、処理部、および出力部の機能構成例を示す概略的なブロック図である。以下、図４を参照して、本実施形態に係るシステム１０に含まれる入力部１００および処理部２００のマップ学習時の機能構成例について説明する。なお、出力部３００は、例えばマップの学習を実行しているユーザに対してマップ学習の進捗状況や生成されたマップなどを示す情報を出力してもよいが、本実施形態はそれ自体を目的としたものではないため、マップ学習時の例では出力部３００の図示および説明を省略する。
【００４８】
入力部１００は、センサとして、加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、気圧センサ１０７、および／またはＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９を含む。マップ学習時の例において、入力部１００に含まれるセンサは、上記の位置推定時と同様でありうる。さらに、入力部１００は、測位装置／入力装置１１３を含む。以下では、入力部１００の構成のうち、上記の位置推定時の例とは異なる測位装置／入力装置１１３について、さらに説明する。
【００４９】
測位装置／入力装置１１３は、センサデータの取得に並行して位置情報を取得するために用いられる。マップ学習の処理において、測位装置／入力装置１１３によって取得される位置情報は、正確な位置情報として扱われる。例えば、正確な位置情報は、ユーザが移動可能な空間内を動き回る過程でユーザによって携帯または装着されるカメラによって取得された画像を利用したＶｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭ（Simultaneous  Localization  and  Mapping）によって取得されうる。この場合、測位装置／入力装置１１３は、画像を取得するカメラなどを含む。なお、Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭのための演算は、入力部１００側で実行されてもよいし、処理部２００側で実行されてもよい。なお、ＳＬＡＭは、自己位置推定と環境の構造マッピングとを並行して実施する技術であり、例えば特開２００７−１５６０１６号公報などに記載されている。Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭは、特に画像を利用して実行されるＳＬＡＭを意味する。Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭでは、例えばステレオカメラ（２台以上のカメラ）で画像を取得してもよいし、１台のカメラを移動させて画像を取得してもよい。
【００５０】
あるいは、正確な位置情報は、ユーザ自身（または随伴者）によって入力された当該空間内の絶対座標でありうる。この場合、測位装置／入力装置１１３は、例えば絶対座標の入力を受け付ける入力装置によって実現される。絶対座標は、例えばユーザが空間内を動き回っているときにリアルタイムで入力されてもよいし、事後的に、ユーザの映像などを参照しながら入力されてもよい。
【００５１】
処理部２００は、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１と、センサデータ特徴抽出部２０３と、位置情報取得部２１３と、センサマップ学習部２１５とを含みうる。Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１およびセンサデータ特徴抽出部２０３（特徴抽出部）が、入力部１００のセンサによって提供されるセンサデータの特徴を抽出する処理は、上記の位置推定時の例と同様である。ただし、マップ学習時には、抽出されたセンサデータの特徴量は、センサマップ学習部２１５に入力される。センサマップ学習部２１５は、抽出されたセンサデータの特徴量を、位置情報取得部２１３によって取得された正確な位置情報に関連付けることによって、センサマップ２０９を生成する。
【００５２】
より具体的には、例えば、センサマップ学習部２１５は、特徴抽出部によって抽出されたセンサデータの特徴と、位置情報取得部２１３によって取得された正確な位置情報とを、例えば確率モデルに従って関連付ける。これによって、センサマップ２０９において、正確な位置情報によって定義される状態における、センサデータの特徴の観測確率が表現される。この場合、例えば、位置推定時に、単一の時刻に取得されたセンサデータから抽出された特徴に対して、最も整合性が高い観測確率を有する状態に対応する位置を、ユーザの位置として推定することができる。
【００５３】
さらに、例えば、センサマップ学習部２１５は、正確な位置情報によって定義される状態の間の遷移確率を算出してもよい。これによって、センサマップ２０９において、正確な位置情報によって定義される状態におけるセンサデータの特徴の観測確率と、状態間の遷移確率とを表現することができる。この場合、例えば、位置推定時に、時系列を構成されるセンサデータから抽出される観測確率および遷移確率に基づいて、例えば、位置推定時に、時系列を構成するセンサデータから抽出された一連の特徴に対して、個々の状態における観測確率の整合性、および一連の状態間の遷移確率の整合性がより高い状態に対応する一連の位置を、ユーザの直近の移動履歴として推定することができる。
【００５４】
（３．マップ学習および位置推定の原理）
図５は、本開示の一実施形態におけるマップ学習および位置推定の概要について説明するための図である。図５では、上記で図３，４を参照して説明したようなシステム１０において実施されるマップ学習および位置推定における処理および情報の関係が概念的に示されている。
【００５５】
事前準備として実施されるマップ学習時において、センサ（例えば加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、気圧センサ１０７、および／またはＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９）によって提供されるセンサデータから、特徴抽出部２０１，２０３によって特徴が抽出される。ここでの特徴の抽出は、センサデータに含まれる冗長な部分やノイズの影響を除去し、位置測定時のマッチングを容易にするために実施される。なお、本実施形態では、特徴のマッチングによるユーザの位置推定が目的とされているため、ユーザの徒歩などによる移動よりも小さいレベルの挙動、例えば細かな体の揺れなどによって生じるセンサデータの変化も、ノイズとみなされうる。
【００５６】
さらに、マップ学習時において、センサマップ学習部２１５は、上記のように特徴抽出部２０１，２０３によって抽出されたセンサデータの特徴と、別途取得される正確な位置情報、例えば絶対座標とを関連付け、学習によってセンサマップ２０９を生成する。学習には、例えばＩＨＭＭ（Incremental  Hidden  Markov  Model）などの確率モデルが利用されてもよい。つまり、センサマップにおいて、センサデータの特徴は、確率モデルに従って位置情報に関連付けられていてもよい。なお、ＩＨＭＭについては後述する。
【００５７】
一方、位置推定時においても、マップ学習時と同様に、センサによって提供されるセンサデータから、特徴抽出部２０１，２０３によって特徴が抽出される。抽出された特徴はマッチング／位置推定部２０５に入力され、センサマップ２０９に定義された特徴とのマッチングによって、位置情報が推定される。
【００５８】
図６は、本開示の一実施形態において用いられる確率モデルの例について説明するための図である。図６では、本実施形態においてセンサマップ２０９の生成に利用されるモデルの例として、ＩＨＭＭが説明されている。
【００５９】
図６では、モデルの入力として、任意の時系列データが示されている。任意の時系列データは、連続値信号であってもよいし、離散信号であってもよい。なお、連続値信号は、デジタル信号として提供される疑似的な連続値信号を含む。例えば、本実施形態の例でいえば、加速度の検出値から抽出されるユーザの移動速度、重力成分、および／または重力以外の加速度成分や、角速度の検出値から抽出される鉛直軸回りの角速度、地磁気の検出値から抽出される方位は、連続値信号を構成しうる。また、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量は、離散信号を構成し得る。
【００６０】
ＩＨＭＭは、逐次（インクリメンタルに）入力される時系列データから、その背後に潜む法則を状態遷移モデル（ＨＭＭ）として学習する技術である。なお、ＩＨＭＭについては、例えば特開２０１２−８６５９号公報、および特開２０１２−１０８７４８号公報などに記載されている。図６で出力として示されている状態遷移モデルは、複数の状態、状態ごとの観測モデル、および状態間の遷移確率によって表現される。
【００６１】
本実施形態では、センサマップ２０９において、センサデータから抽出される特徴と、センサデータに並行して取得された正確な位置情報（絶対座標）とを含む状態が定義される。ここで、ＩＨＭＭにおいて状態を定義したり、状態間の遷移確率を算出したりするときには、時系列データのうち位置情報だけを用いてもよい。これは、本実施形態のマップ学習時の処理では、位置情報の正確性が最も高いため、センサデータから抽出される特徴が異なっていても、位置情報が共通であれば同じ状態として定義することが適切だからである。このような処理は、例えば、ＩＨＭＭのライブラリにおいて、位置情報（絶対座標）の学習時の重みを１にし、他の観測状態の重みを０にすることによって実現できる。
【００６２】
図７は、本開示の一実施形態において生成されるセンサマップの一例を示す図である。図７では、センサマップ２０９において定義される状態ＳＴが、円または楕円によって示されている。それぞれの状態ＳＴには、状態の観測確率ＯＰが定義されている。図示された例において、観測確率ＯＰは、各状態におけるセンサデータの特徴の平均および分散によって表現されている。状態ＳＴとして示された円または楕円の中心は、観測確率ＯＰにおけるＸ座標およびＹ座標の平均を示す。また、円または楕円の径（楕円の場合、長径および短径）は、観測確率ＯＰにおけるＸ座標およびＹ座標の分散を示す。状態ＳＴとして示された円または楕円同士をつなぐ線は、それぞれの状態ＳＴの間の遷移確率が０よりも大きいことを示す。
【００６３】
（４．実装例）
次に、本開示の一実装例について説明する。なお、本実装例は、本開示の一実施形態を理解するために提供されるより具体的な例であるにすぎず、本開示の実施形態を本実装例の範囲に限定することを意図したものではない。
【００６４】
本実装例では、上記で説明したような本開示の一実施形態に係るシステム１０において、入力部１００に含まれる加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、および地磁気センサ１０５として、それぞれ３軸の加速度センサ、ジャイロセンサ、および地磁気センサを使用する。サンプリングの周期はいずれも５０Ｈｚである。また、Ｗｉ−Ｆｉ通信装置１０９は、通信可能であったアクセスポイントのＩＤと、そのアクセスポイントからの電波強度とを出力する。
【００６５】
処理部２００では、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１が、各アクセスポイントに６４次元のガウス乱数ベクトルを割り当て、それぞれの乱数ベクトルを各アクセスポイントからの電波強度に応じて重みづけして加算することによって、６４次元の実数値ベクトルとしてＷｉ−Ｆｉ特徴量を抽出する。一方、センサデータ特徴抽出部２０３は、加速度、角速度、および地磁気の検出値に基づいて行動認識を実施し、静止、歩き、左ターン、右ターン、階段上昇、階段下降、エスカレータ上昇、エスカレータ下降の８つの行動ラベルを特定する。
【００６６】
さらに、センサデータ特徴抽出部２０３は、加速度、角速度、および地磁気の検出値から、以下のような特徴量を抽出する。なお、重力は、３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の各軸の加速度の検出値をローパスフィルタに入力し、前方、横、鉛直方向の信号を抽出することによって得られる。加速度（重力以外）は、各軸の加速度の検出値から、上記の重力の値を減じた上で、前方、横、鉛直方向の信号を抽出することによって得られる。地磁気は、地磁気の検出値から前方、横、鉛直方向の信号を抽出することによって得られる。また、角速度の抽出では、加速度から推定されるユーザの静止時において、オフセットを推定および除去する。
【００６７】
・速度（ｍ／ｓ）
・重力（前方、横、鉛直）（ｍ／ｓ２）
・加速度（重力以外；前方、横、鉛直）（ｍ／ｓ２）
・角速度（前方、横、鉛直）（μＴ）
・方位（北で０、時計回りで正）（ｄｅｇ）
【００６８】
上記のそれぞれのセンサデータの特徴について、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１およびセンサデータ特徴抽出部２０３は、センサデータのタイムスタンプ１秒ごとに抽出を実施する。
【００６９】
以上のような本実装例における位置推定では、（例えばＷｉ−Ｆｉ特徴量のみを利用した場合に比べて）複数のセンサデータを利用することによって位置推定の精度が向上する。また、複数のセンサデータを利用する場合、単一の時刻におけるセンサデータの特徴でマッチングを実施する場合に比べて、時系列を構成する複数のセンサデータの特徴でマッチングを実施することによって位置推定の精度が向上する。時系列を構成する複数のセンサデータの特徴を利用する場合、時系列が長い方が位置推定の精度は向上する。
【００７０】
上記で説明したような本開示の一実施形態によれば、ユーザによって携帯または装着される１または複数のセンサによって提供されるセンサデータの特徴を、所与の位置情報に関連付けられたセンサデータの特徴とマッチングすることによって、ユーザの位置を良好な精度で推定することができる。本実施形態による位置推定は、例えば、加速度や角速度、地磁気等を利用して実施される自律測位と比較して、誤差の蓄積の影響を受けにくい。
【００７１】
また、本実施形態では、センサデータの特徴をマッチングに使用するため、センサデータの内容に対する制約が少ない。例えば、自律測位の場合には加速度、角速度、および地磁気といったセンサデータが必須とされることが多いが、本実施形態ではこれらのうちのいずれかが一時的に、または最初から欠けていてもよい（他に利用可能なセンサデータが十分にあれば、全部がなくてもよい）。また、Ｗｉ−Ｆｉ通信に関する情報も、アクセスポイントの位置に基づいてユーザの位置を推定しようとするものではないため、各アクセスポイントが識別さえされていればよいことは上述の通りである。
【００７２】
従って、本実施形態におけるセンサデータとしては、上記で例示したもの以外にも、また上記で例示したものに変えて、さまざまなデータを利用することが可能である。例えば、Ｗｉ−Ｆｉの受信状態と同様に電波の受信状態を示すセンサデータとして、ユーザが移動可能な空間内に設置されたビーコンからの電波の受信状態や、屋内や建造物などのために精度のよくないＧＮＳＳ測位データなどが利用されてもよい（なお、精度のよいＧＮＳＳ測位データが利用可能であれば位置推定自体が不要になる）。これらのデータについても、Ｗｉ−Ｆｉ特徴量と同様に、ユーザの位置と何らかの関係性をもって変化すると考えられるため、センサデータとして利用することが可能である。
【００７３】
また、上記の例では、センサデータに基づく行動認識によって特定されるユーザの行動ラベルをセンサデータの特徴として利用したが、これも必ずしも必要ではない。例えば、ユーザの行動ラベルをセンサデータの特徴として利用しない場合、マップ学習時には、必ずしもユーザが空間内を動き回ってセンサデータを収集する必要はない。この場合、例えば、マップ学習のために、端末装置を装着したロボットを徘徊させてセンサデータを収集してもよい。
【００７４】
本実施形態における位置推定の結果は、上記の位置関連情報生成部２０７によってユーザに出力するための情報の生成に利用されうる他、例えば、ユーザの行き先を予測して、予め部屋や通路の照明を点灯させたり、Ｗｉ−Ｆｉなどのアクセスポイントの切り替えを適切に実施したり、行き先にいる他のユーザに到着を予告したりすることなどに利用できる。また、位置推定の結果は、例えば、ユーザの移動予測に限らず、センサが搭載された端末装置の位置情報の履歴として利用されてもよい。例えば、ユーザがスマートフォンをなくしたような場合、ユーザがスマートフォンを携帯していた時の直近の位置推定の結果が利用できれば、スマートフォンの所在を推定することができる。
【００７５】
（５．システム構成）
以上、本開示の一実施形態について説明した。上述したように、本実施形態に係るシステム１０は、入力部１００と、処理部２００と、出力部３００とを含み、これらの構成要素は、１または複数の情報処理装置によって実現される。以下では、システム１０を実現する情報処理装置の組み合わせの例について、より具体的な例とともに説明する。
【００７６】
（第１の例）
図８は、本開示の実施形態に係るシステム構成の第１の例を示すブロック図である。図８を参照すると、システム１０は、情報処理装置１１，１３を含む。入力部１００および出力部３００は、情報処理装置１１において実現される。一方、処理部２００は、情報処理装置１３において実現される。情報処理装置１１と情報処理装置１３とは、本開示の実施形態に係る機能を実現するために、ネットワークを介して通信する。入力部１００と処理部２００との間のインターフェース１５０ｂおよび処理部２００と出力部３００との間のインターフェース３５０ｂは、いずれも装置間の通信インターフェースでありうる。
【００７７】
第１の例において、情報処理装置１１は、例えば端末装置でありうる。この場合、入力部１００は、入力装置、センサ、外部サービスから情報を取得するソフトウェアなどを含みうる。外部サービスから情報を取得するソフトウェアは、例えば、端末装置で実行されているサービスのアプリケーションソフトウェアからデータを取得する。出力部３００は、出力装置、制御装置、外部サービスに情報を提供するソフトウェアなどを含みうる。外部サービスに情報を提供するソフトウェアは、例えば、端末装置で実行されているサービスのアプリケーションソフトウェアに情報を提供しうる。
【００７８】
また、第１の例において、情報処理装置１３は、サーバでありうる。処理部２００は、情報処理装置１３が備えるプロセッサまたは処理回路がメモリまたはストレージ装置に格納されたプログラムに従って動作することによって実現される。情報処理装置１３は、例えばサーバとして専用される装置であってもよい。この場合、情報処理装置１３は、データセンタなどに設置されてもよいし、家庭内に設置されてもよい。あるいは、情報処理装置１３は、他の機能については端末装置として利用可能であるが、本開示の実施形態に係る機能に関しては入力部１００および出力部３００を実現しない装置であってもよい。
【００７９】
（第２の例）
図９は、本開示の実施形態に係るシステム構成の第２の例を示すブロック図である。図９を参照すると、システム１０は、情報処理装置１１ａ，１１ｂ，１３を含む。入力部１００は、入力部１００ａ，１００ｂに分かれて実現される。入力部１００ａは、情報処理装置１１ａにおいて実現される。入力部１００ａは、例えば、上記で説明された加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、気圧センサ１０７、および／またはＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９を含みうる。
【００８０】
入力部１００ｂおよび出力部３００は、情報処理装置１１ｂにおいて実現される。入力部１００ｂは、例えば、上記で説明された操作入力装置１１１を含みうる。また、処理部２００は、情報処理装置１３において実現される。情報処理装置１１ａ，１１ｂと情報処理装置１３とは、本開示の実施形態に係る機能を実現するために、ネットワークを介してそれぞれ通信する。入力部１００と処理部２００との間のインターフェース１５０ｂ１，１５０ｂ２、および処理部２００と出力部３００との間のインターフェース３５０ｂは、いずれも装置間の通信インターフェースでありうる。ただし、第３の例では、情報処理装置１１ａと情報処理装置１１ｂとが別個の装置であるために、インターフェース１５０ｂ１と、インターフェース１５０ｂ２およびインターフェース３５０ｂとは、それぞれ異なる種類のインターフェースを含みうる。
【００８１】
第２の例において、情報処理装置１１ａ，１１ｂは、例えば端末装置でありうる。情報処理装置１１ａは、例えば、ユーザによって携帯または装着され、ユーザをセンシングする。一方、情報処理装置１１ｂは、センシングの結果に基づいて情報処理装置１３において生成された情報を、ユーザに向けて出力する。このとき、情報処理装置１１ｂは、出力される情報に関するユーザの操作入力を受け付ける。従って、情報処理装置１１ｂは、必ずしもユーザによって携帯または装着されていなくてもよい。また、情報処理装置１３は、上記の第１の例と同様に、サーバまたは端末装置でありうる。処理部２００は、情報処理装置１３が備えるプロセッサまたは処理回路がメモリまたはストレージ装置に格納されたプログラムに従って動作することによって実現される。
【００８２】
（第３の例）
図１０は、本開示の実施形態に係るシステム構成の第３の例を示すブロック図である。図１０を参照すると、システム１０は、情報処理装置１１，１３を含む。第３の例において、入力部１００および出力部３００は、情報処理装置１１において実現される。一方、処理部２００は、情報処理装置１１および情報処理装置１３に分散して実現される。情報処理装置１１と情報処理装置１３とは、本開示の実施形態に係る機能を実現するために、ネットワークを介して通信する。
【００８３】
上記のように、この第３の例では、処理部２００が、情報処理装置１１と情報処理装置１３との間で分散して実現される。より具体的には、処理部２００は、情報処理装置１１で実現される処理部２００ａ，２００ｃと、情報処理装置１３で実現される処理部２００ｂとを含む。処理部２００ａは、入力部１００からインターフェース１５０ａを介して提供される情報に基づいて処理を実行し、処理の結果を処理部２００ｂに提供する。処理部２００ａは、例えば、上記で説明されたＷｉ−Ｆｉ特徴量抽出部２０１およびセンサデータ特徴抽出部２０３を含みうる。一方、処理部２００ｃは、処理部２００ｂから提供される情報に基づいて処理を実行し、処理の結果をインターフェース３５０ａを介して出力部３００に提供する。処理部２００ｃは、例えば、上記で説明された位置関連情報生成部２０７を含みうる。
【００８４】
なお、図示された例では、処理部２００ａおよび処理部２００ｃの両方が示されているが、実際にはこのうちのいずれか一方だけが存在してもよい。つまり、情報処理装置１１は、処理部２００ａを実現するが、処理部２００ｃを実現せず、処理部２００ｂから提供される情報は、そのまま出力部３００に提供されてもよい。同様に、情報処理装置１１は、処理部２００ｃを実現するが、処理部２００ａを実現しなくてもよい。
【００８５】
処理部２００ａと処理部２００ｂとの間、および処理部２００ｂと処理部２００ｃとの間には、それぞれインターフェース２５０ｂが介在する。インターフェース２５０ｂは、装置間の通信インターフェースである。一方、情報処理装置１１が処理部２００ａを実現する場合、インターフェース１５０ａは、装置内のインターフェースである。同様に、情報処理装置１１が処理部２００ｃを実現する場合、インターフェース３５０ａは、装置内のインターフェースである。上記のように処理部２００ｃが位置関連情報生成部２０７を含む場合、入力部１００からの情報の一部、例えば操作入力装置１１１からの情報は、インターフェース１５０ａを介して直接的に処理部２００ｃに提供される。
【００８６】
なお、上述した第３の例は、処理部２００ａまたは処理部２００ｃのうちの一方または両方が情報処理装置１１が備えるプロセッサまたは処理回路によって実現される点を除いては、上記の第１の例と同様である。つまり、情報処理装置１１は、端末装置でありうる。また、情報処理装置１３は、サーバでありうる。
【００８７】
（第４の例）
図１１は、本開示の実施形態に係るシステム構成の第４の例を示すブロック図である。図１１を参照すると、システム１０は、情報処理装置１１ａ，１１ｂ，１３を含む。入力部１００は、入力部１００ａ，１００ｂに分かれて実現される。入力部１００ａは、情報処理装置１１ａにおいて実現される。入力部１００ａは、例えば、上記で説明された加速度センサ１０１、ジャイロセンサ１０３、地磁気センサ１０５、気圧センサ１０７、および／またはＷｉ−Ｆｉ通信装置１０９を含みうる。
【００８８】
入力部１００ｂおよび出力部３００は、情報処理装置１１ｂにおいて実現される。入力部１００ｂは、例えば、上記で説明された操作入力装置１１１を含みうる。また、処理部２００は、情報処理装置１１ａ，１１ｂおよび情報処理装置１３に分散して実現される。情報処理装置１１ａ，１１ｂと情報処理装置１３とは、本開示の実施形態に係る機能を実現するために、ネットワークを介してそれぞれ通信する。
【００８９】
図示されているように、この第４の例では、処理部２００が、情報処理装置１１ａ，１１ｂと情報処理装置１３との間で分散して実現される。より具体的には、処理部２００は、情報処理装置１１ａで実現される処理部２００ａと、情報処理装置１３で実現される処理部２００ｂと、情報処理装置１１ｂで実現される処理部２００ｃとを含む。このような処理部２００の分散については、上記の第３の例と同様である。ただし、この第４の例では、情報処理装置１１ａと情報処理装置１１ｂとが別個の装置であるために、インターフェース２５０ｂ１，２５０ｂ２は、それぞれ異なる種類のインターフェースを含みうる。上記のように処理部２００ｃが位置関連情報生成部２０７を含む場合、入力部１００ｂからの情報、例えば操作入力装置１１１からの情報は、インターフェース１５０ａ２を介して直接的に処理部２００ｃに提供される。
【００９０】
なお、第４の例は、処理部２００ａまたは処理部２００ｃのうちの一方または両方が情報処理装置１１ａまたは情報処理装置１１ｂが備えるプロセッサまたは処理回路によって実現される点を除いては、上記の第２の例と同様である。つまり、情報処理装置１１ａ，１１ｂは、端末装置でありうる。また、情報処理装置１３は、サーバでありうる。
【００９１】
（６．ハードウェア構成）
次に、図１２を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１２は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００９２】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、およびセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの処理回路を有してもよい。
【００９３】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【００９４】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【００９５】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
【００９６】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【００９７】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【００９８】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【００９９】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
【０１００】
撮像装置９３３は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）またはＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
【０１０１】
センサ９３５は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ（マイクロフォン）などの各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢など、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。
【０１０２】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０１０３】
（７．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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）ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングするマッチング部と、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定する位置推定部と
を備える情報処理装置。
（２）前記特徴抽出部は、前記第１のセンサデータの特徴を時系列で抽出し、
前記マッチング部は、前記時系列を構成する前記第１のセンサデータの特徴と、経路を構成する前記位置情報の系列にそれぞれ関連付けられた前記第２のセンサデータの特徴とをマッチングする、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記第２のセンサデータの特徴は、確率モデルに従って前記位置情報に関連付けられる、前記（１）に記載の情報処理装置。
（４）前記位置情報は、前記確率モデルにおける状態を定義し、
前記確率モデルは、前記状態における前記第２のセンサデータの特徴の観測確率を含み、
前記マッチング部は、前記第１のセンサデータの特徴と、前記第２のセンサデータの特徴とを、前記観測確率に基づいてマッチングする、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記確率モデルは、前記位置情報の時系列によって定義される前記状態の間の遷移確率を含み、
前記特徴抽出部は、前記第１のセンサデータの特徴を時系列で抽出し、
前記マッチング部は、前記時系列を構成する前記第１のセンサデータの特徴と、経路を構成する前記位置情報の系列にそれぞれ関連付けられた前記第２のセンサデータの特徴とを、前記観測確率および前記遷移確率に基づいてマッチングする、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記確率モデルは、ＨＭＭを含む、前記（３）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記第１のセンサデータは、電波の受信状態を示すデータを含む、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）前記第１のセンサデータは、加速度、角速度、または地磁気を含む、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）前記第１のセンサデータの特徴は、前記第１のセンサデータに基づく行動認識結果を含む、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出することと、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングすることと、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定することと
を含む情報処理方法。
（１１）ユーザによって携帯または装着されるセンサによって提供される第１のセンサデータの特徴を抽出する機能と、
前記第１のセンサデータの特徴と、所与の位置情報に関連付けられた、前記第１のセンサデータに対応する第２のセンサデータの特徴とをマッチングする機能と、
前記マッチングの結果に基づいて、前記ユーザの位置を推定する機能と
を処理回路に実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１０７】
１０    システム
１１，１３    情報処理装置
１００    入力部
１０１    加速度センサ
１０３    ジャイロセンサ
１０５    地磁気センサ
１０７    気圧センサ
１０９    Ｗｉ−Ｆｉ通信部
１１１    操作入力装置
１１３    測位装置／入力装置
１５０，２５０，３５０    インターフェース
２００    処理部
２０１    Ｗｉ−Ｆｉ特徴量抽出部
２０３    センサデータ特徴抽出部
２０５    マッチング／位置推定部
２０７    位置関連情報生成部
２０９    センサマップ
２１３    センサマップ学習部
２１５    位置情報取得部
３００    出力部
３０１    ディスプレイ
３０３    スピーカ
３０５    バイブレータ
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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【図１２】
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【国際調査報告】
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