(57)【要約】【課題】歩行者の行動意図や行動様式を的確に解析することができるようにする。【解決手段】歩行者の動作を検出可能なセンサユニット１３と、該センサユニット１３の検出値、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行う屋内測位ユニットと、前記センサユニット１３の検出値を用いて前記歩行者の行動認識を行い、前記歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識する行動認識ユニットとを備え、該行動認識ユニットが認識した前記３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における前記歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力する。【選択図】図１
2022002030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者の動作を検出可能なセンサユニットと、
該センサユニットの検出値、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行う屋内測位ユニットと、
前記センサユニットの検出値を用いて前記歩行者の行動認識を行い、前記歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識する行動認識ユニットとを備え、
該行動認識ユニットが認識した前記３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における前記歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力することを特徴とする歩行者行動解析装置。
【請求項２】
前記屋内施設は、商業施設、業務施設又は公共文化施設である請求項１に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項３】
前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析し、所定の時間領域での曖昧歩行の時間が停止の時間よりも支配的であるときは、前記歩行者は、特定の陳列物に関心を持たずに、大まかな興味を持ってサーベイしている状態と判定可能に出力し、前記所定の時間領域での停止の時間が曖昧歩行の時間よりも支配的であるときは、前記歩行者は、特定の陳列物に関心を持って閲覧している状態であると判定可能に出力する請求項１又は２に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項４】
停止及び曖昧歩行で占められる時間領域に歩行が現れたときは、店舗又は区画の間を移動する行動であると判定可能に出力する請求項３に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項５】
前記屋内測位ユニットの屋内測位に基づいて、前記歩行者が前記屋内施設の所定の店舗又は区画にいると判定したとき、前記店舗又は区画にいる時間内の停止及び曖昧歩行の時間占有率を解析することによって、前記店舗又は区画における前記歩行者の関心度合いを指標化可能に出力する請求項１〜４のいずれか１項に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項６】
前記センサユニットは加速度センサ及びジャイロスコープを含み、
前記歩行者行動解析装置が手で把持されている姿勢から回転を伴って水平姿勢に移行し、衝撃を受けた後に静止したことによって、前記歩行者行動解析装置が卓上に置かれたことを判定可能に、前記加速度センサ及びジャイロスコープの時系列データを出力する請求項１〜５のいずれか１項に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項７】
前記歩行者行動解析装置が卓上に置かれたことを判定することによって前記歩行者が着席したことが判定可能である請求項６に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項８】
前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、歩行から停止に至り、その後に長い停止と短い曖昧歩行が繰り返された後、前記歩行者が着席したことが判定されると、前記歩行者が飲食店に入店したことが判定可能である請求項７に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項９】
前記歩行者が飲食店に入店したことが判定された後の明確な歩行までの時間から、前記歩行者の飲食店での滞在時間が推定可能である請求項８に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項１０】
前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、長い停止と短い曖昧歩行が繰り返されたときは、待ち行列における待ち時間及び行列人数を推定可能に出力する請求項１又は２に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項１１】
前記地図情報は店舗を判別可能なフロア地図を含み、
前記歩行者が前記店舗に滞在中に前記歩行者行動解析装置を操作して閲覧した履歴と合わせて、前記歩行者の趣向を推定可能に出力する請求項１〜１０のいずれか１項に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項１２】
所定期間内の前記歩行者の前記店舗の訪問履歴及び購買履歴に応じて、広告又は割引情報を表示可能に出力する請求項１１に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項１３】
前記店舗の待ち行列への参加時間及び着席時間に基づいて、前記店舗の混雑度合いを推定可能に出力する請求項１２に記載の歩行者行動解析装置。
【請求項１４】
歩行者の動作を検出し、
検出された前記歩行者の動作、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行い、
検出された前記歩行者の動作を用いて前記歩行者の行動認識を行い、前記歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識し、
認識された前記３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における前記歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力することを特徴とする歩行者行動解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、歩行者行動解析装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、可搬型ナビゲーション装置、スマートフォン、タブレット端末等の可搬装置においては、ＧＰＳ受信器を含む位置検出装置を備え、地球を周回するＧＰＳ衛星からの信号を受信し、現在位置を検出して表示画面等に出力するようになっているが、可搬装置を携帯する歩行者が百貨店やショッピングモールのような屋内商業施設内を通行する際には、ＧＰＳ衛星が発信する電波が遮蔽されるので、位置検出装置は、正確な現在位置を検出することができなくなる。しかし、屋内商業施設内の通行に際しても、正確な現在位置を検出して表示画面等に出力することに対する要望は、近年強まっている。さらに、屋内商業施設内における歩行者の顧客としての行動の解析に対する要望も、強まっている。
【０００３】
屋内測位に関しては、種々の方法が提案されている。例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、超広帯域無線通信（Ｕｌｔｒａ−Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ：ＵＷＢ）、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）等の無線通信設備を使用する屋内測位の方法が多数提案されている（例えば、非特許文献１〜１０参照。）。
【０００４】
また、歩行者自律航法（Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅａｄ  Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ：ＰＤＲ）は、外部の装置を必要としない独立型の方法である（例えば、非特許文献１１参照。）。しかし、ＰＤＲは時間の経過に伴って誤差を蓄積するので、蓄積された誤差を修正するために、屋内測位方法はＰＤＲを他の方法と結合させている。マップマッチングは、ＰＤＲの蓄積された誤差を修正するための代表的な方法である。
【０００５】
マップマッチング法は、地図からランドマーク及びトポロジー情報を取得することによってＰＤＲの位置精度を向上させる可能性を示している（例えば、非特許文献１２及び１３参照。）。近年では、２．５Ｄ地図のような多層建物のフロア地図が、グーグルマップ（登録商標）のような一般位置情報サービスで利用することができる。なお、２．５Ｄ地図は、１つの方向から観て立体的に表現された奥行情報を有していない地図であって、例えば、ウェブサイト等で見かける駅構内の階層のつながり、各階毎の施設、乗り換え経路等を立体的に表現した地図である。このような屋内地図情報の使用を考慮して統合された屋内測位方法を開発することが、実際的である。マップマッチングに基づく位置決め方法は、シーケンスに基づくマップマッチング、及び、パーティクルフィルタに基づくマップマッチングの２つのタイプに分類することができる。
【０００６】
前者の方法では、モーションセンサ及びビジョンセンサから、エスカレータ及びコーナを検出する。そして、検出されたランドマーク及び動作は、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）を用いてフロア地図上の最も可能性の高い軌跡を算出するために、観測されたシーケンスとして、用いられる。また、後者のパーティクルフィルタに基づく方法では、例えば、壁を通り抜けることができない、などの歩行者の動きについての制限を地図から取得することによって、不可能な動きをフィルタリングする。従来の研究では、コンテキストマップマッチングが屋内測位の精度を向上させるために有効な方法であることが分かった。さらに、例えば、エスカレータ、コーナ等の、位置認識動作がマップマッチングにおいて考慮された（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０２０−０８５７８３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】J. Xiong and K. Jamieson, “ArrayTrack: A Fine-Grained Indoor Location System,” USENIX Symp. Networked Syst. Des. Implement., no. 279976, pp.71-84, 2013.
【非特許文献２】F. Zafari, I. Papapanagiotou, and K. Christidis,“Microlocation for internet-of-things-equipped smart buildings,” IEEE Internet Things J., vol. 3, no. 1, pp. 96-112, 2016.
【非特許文献３】P. Baronti, P. Pillai, V. W. C. Chook, S. Chessa, A. Gotta, and Y. F. Hu, “Wireless sensor networks: A survey on the state of the art and the 802.15.4 and ZigBee standards, ” Comput. Commun., vol. 30, no. 7, pp.1655-1695, 2007.
【非特許文献４】S. Holm,“Hybrid ultrasound-RFID indoor positioning: Combining the best of both worlds, ” 2009 IEEE Int. Conf. RFID, RFID 2009, pp.155-162, 2009.
【非特許文献５】S. Gezici et al., “Localization via ultra-wideband radios: A look at positioning aspects of future sensor networks,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 22, no. 4, pp.70-84, 2005.
【非特許文献６】Y. Kuo, P. Pannuto, K. Hsiao, P. Dutta, and A. Arbor, “Luxapose: Indoor Positioning with Mobile Phones and Visible Light,” Proc. 20th Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Netw., pp. 447-458, 2014.
【非特許文献７】W. Huang et al.,“Swadloon: Direction Finding and Indoor Localization Using Acoustic Signal by Shaking Smartphones, ” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 14, no. 10, pp. 2145-2157, 2015.
【非特許文献８】F. Ijaz, H. K. Yang, A. W. Ahmad, and C. Lee, “Indoor positioning: A review of indoor ultrasonic positioning systems,” Int. Conf. Adv. Commun. Technol. ICACT, pp. 1146-1150, 2013.
【非特許文献９】H. Sallouha, A. Chiumento, and S. Pollin, “Localization in long-range ultra narrow band IoT networks using RSSI, ” IEEE Int. Conf. Commun., pp. 1-6, 2017.
【非特許文献１０】B. Islam, M. T. Islam, J. Kaur, and S. Nirjon,“LoRaIn: Making a Case for LoRa in Indoor Localization,” 2019 IEEE Int. Conf. Pervasive Comput. Commun. Work. PerCom Work. 2019, pp. 423-426, 2019.
【非特許文献１１】L. Fang et al., “Design of a Wireless Dead Reckoning Pedestrian Navigation System -- The NavMote Experience, ” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 54, no. 6, pp. 2342-2358, 2005.
【非特許文献１２】D. Li, Y. Gu, and S. Kamijo,“Smartphone based lifelog with meaningful place detection, ” 2018 IEEE Int. Conf. Consum. Electron. ICCE 2018, vol. 2018-Janua, pp. 1-5, 2018.
【非特許文献１３】H. Yang, S. Cheng, H. Jiang, and S. An, “An Enhanced Weight-based Topological Map Matching Algorithm for Intricate Urban Road Network, ” Procedia - Soc. Behav. Sci., vol. 96, no. Cictp, pp. 1670-1678, 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前記従来の技術は、十分なものではなかった。特に、店舗のような屋内商業施設内や、喫茶店、食堂等の飲食施設や、オフィスビルのような業務施設や、図書館、美術館等の公共文化施設内などでは、歩行者の位置のみならず、歩行者の行動意図や行動様式を的確に解析することが困難であった。
【００１０】
ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、歩行者の行動意図や行動様式を的確に解析することができる歩行者行動解析装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
そのために、歩行者行動解析装置においては、歩行者の動作を検出可能なセンサユニットと、該センサユニットの検出値、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行う屋内測位ユニットと、前記センサユニットの検出値を用いて前記歩行者の行動認識を行い、前記歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識する行動認識ユニットとを備え、該行動認識ユニットが認識した前記３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における前記歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力する。
【００１２】
他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記屋内施設は、商業施設、業務施設又は公共文化施設である。
【００１３】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析し、所定の時間領域での曖昧歩行の時間が停止の時間よりも支配的であるときは、前記歩行者は、特定の陳列物に関心を持たずに、大まかな興味を持ってサーベイしている状態と判定可能に出力し、前記所定の時間領域での停止の時間が曖昧歩行の時間よりも支配的であるときは、前記歩行者は、特定の陳列物に関心を持って閲覧している状態であると判定可能に出力する。
【００１４】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、停止及び曖昧歩行で占められる時間領域に歩行が現れたときは、店舗又は区画の間を移動する行動であると判定可能に出力する。
【００１５】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記屋内測位ユニットの屋内測位に基づいて、前記歩行者が前記屋内施設の所定の店舗又は区画にいると判定したとき、前記店舗又は区画にいる時間内の停止及び曖昧歩行の時間占有率を解析することによって、前記店舗又は区画における前記歩行者の関心度合いを指標化可能に出力する。
【００１６】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記センサユニットは加速度センサ及びジャイロスコープを含み、前記歩行者行動解析装置が手で把持されている姿勢から回転を伴って水平姿勢に移行し、衝撃を受けた後に静止したことによって、前記歩行者行動解析装置が卓上に置かれたことを判定可能に、前記加速度センサ及びジャイロスコープの時系列データを出力する。
【００１７】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、該歩行者行動解析装置が卓上に置かれたことを判定することによって前記歩行者が着席したことが判定可能である。
【００１８】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、歩行から停止に至り、その後に長い停止と短い曖昧歩行が繰り返された後、前記歩行者が着席したことが判定されると、前記歩行者が飲食店に入店したことが判定可能である。
【００１９】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記歩行者が飲食店に入店したことが判定された後の明確な歩行までの時間から、前記歩行者の飲食店での滞在時間が推定可能である。
【００２０】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記屋内施設における前記歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、長い停止と短い曖昧歩行が繰り返されたときは、待ち行列における待ち時間及び行列人数を推定可能に出力する。
【００２１】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記地図情報は店舗を判別可能なフロア地図を含み、前記歩行者が前記店舗に滞在中に前記歩行者行動解析装置を操作して閲覧した履歴と合わせて、前記歩行者の趣向を推定可能に出力する。
【００２２】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、所定期間内の前記歩行者の前記店舗の訪問履歴及び購買履歴に応じて、広告又は割引情報を表示可能に出力する。
【００２３】
更に他の歩行者行動解析装置においては、さらに、前記店舗の待ち行列への参加時間及び着席時間に基づいて、前記店舗の混雑度合いを推定可能に出力する。
【００２４】
歩行者行動解析方法においては、歩行者の動作を検出し、検出された前記歩行者の動作、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行い、検出された前記歩行者の動作を用いて前記歩行者の行動認識を行い、前記歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識し、認識された前記３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における前記歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力する。
【発明の効果】
【００２５】
本開示によれば、歩行者の行動意図や行動様式を的確に解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施の形態における歩行者用測位装置の概略を示す図である。
【図２】本実施の形態における歩行を検出する方法を説明する図である。
【図３】本実施の形態における歩幅を推定する方法を説明する図である。
【図４】本実施の形態における方向を推定するアルゴリズムを説明する図である。
【図５】本実施の形態における旋回を検出するアルゴリズムを説明する図である。
【図６】本実施の形態における階数を推定するアルゴリズムを説明する図である。
【図７】本実施の形態におけるＰＤＲのアルゴリズムを説明する図である。
【図８】本実施の形態におけるマップマッチングを説明する図である。
【図９】本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢の分類を示す図である。
【図１０】本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢を識別する方法を説明する図である。
【図１１】本実施の形態における歩行者用測位装置が歩行者の行動意図や行動様式を解析する方法を説明する図である。
【図１２】本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢を識別する実験の結果を示す図である。
【図１３】本実施の形態における歩行者の行動を識別する実験の結果を示す図である。
【図１４】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験環境を示す図である。
【図１５】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果を示す図である。
【図１６】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第１の図である。
【図１７】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第２の図である。
【図１８】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第３の図である。
【図１９】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第４の図である。
【図２０】本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第５の図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２８】
図１は本実施の形態における歩行者用測位装置の概略を示す図である。なお、図において、（ａ）は歩行者用測位装置の外観を示す図、（ｂ）は歩行者用測位装置が取得する時系列データの例を示す図、（ｃ）は歩行者用測位装置の動作の概略を説明する図である。
【００２９】
図において、１１は本実施の形態における歩行者行動解析装置としての歩行者用測位装置である。該歩行者用測位装置１１は、人物が携帯して搬送することが可能な可搬装置であって、図示されない測位衛星からの信号を受信し、現在位置を検出して表示装置の表示画面等に出力することができる装置であれば、いかなる種類の装置であってもよく、例えば、携帯電話機やスマートフォンであるが、タブレット端末、ＰＤＡ、小型パーソナルコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、携帯ゲーム機、携帯用ナビゲーション装置等いかなるものであってもよい。なお、前記歩行者用測位装置１１は、一種のコンピュータであって、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の記憶装置、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、ＣＲＴ等の表示装置、キーボード、ジョイスティック、十字キー、押しボタン、タッチパネル等の入力装置、前記表示装置を制御する表示制御装置、各種のセンサ、及び、通信インターフェイス等の送受信装置を備える。ここでは、前記歩行者用測位装置１１がスマートフォンであるものとして説明する。
【００３０】
また、前記歩行者用測位装置１１は、センサユニット１３に加えて、受信ユニット、測位ユニット及び通信部を備える。
【００３１】
前記センサユニット１３は、歩行者用測位装置１１の加速度を検出する加速度センサ（Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）１３ａと、歩行者用測位装置１１の角度（姿勢）や角速度又は角加速度を検出するジャイロスコープ（Ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ）１３ｂと、歩行者用測位装置１１の周辺環境の磁気を検出する磁気センサ（Ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒ）１３ｃと、歩行者用測位装置１１の周辺環境の気圧を検出する気圧センサ（Ｂａｒｏｍｅｔｅｒ）１３ｄとを含んでいる。前記センサユニット１３によって、歩行者用測位装置１１及び該歩行者用測位装置１１を携帯する歩行者の動作や周辺環境を検出することができる。
【００３２】
前記受信ユニットは、例えば、市販されているＧＰＳ受信器と同様のものであり、測位衛星から送信された衛星信号を受信する受信部と、該受信部が受信したすべての測位衛星からの衛星信号に基づき、歩行者用測位装置１１の現在位置を計測して出力する計測部と、測位衛星から送信された衛星信号を受信するためのアンテナとを含んでいる。なお、前記測位衛星は、具体的には、地球を周回するＧＰＳ衛星であるが、中国のＣＯＭＰＡＳＳシステム、欧州のＧＡＬＩＬＥＯシステム、日本のＱｕａｓｉ−Ｚｅｎｉｔｈ衛星システム等の測位衛星を含んでいてもよい。また、前記受信ユニットは、受信部が受信した測位衛星の位置等の情報及び計測部が計測した情報を所定の時間間隔（例えば、１秒毎）で出力する。
【００３３】
前記測位ユニットは、歩行者用測位装置１１の初期位置を算出する初期位置算出部と、前記センサユニット１３の出力に基づいて歩行者用測位装置１１を携帯する歩行者の移動動作認識を行う動作認識部と、前記初期位置算出部の算出した初期位置、前記動作認識部が認識した歩行者の移動動作及び地図情報に基づいてマップマッチングを行うマップマッチング部と、該マップマッチング部が行ったマップマッチングの結果に基づいて歩行者用測位装置１１の現在位置を決定して出力する現在位置決定部としての出力決定部と、駅や多層建物のフロア地図として、インドアの座標情報を含むフロア地図である２．５Ｄ地図の情報を含む地図情報を記憶して格納する地図データベースとを含んでいる。
【００３４】
具体的には、前記初期位置算出部は、受信ユニットの出力を用いて歩行者用測位装置１１の初期位置を算出する。そして、前記動作認識部は、センサユニット１３が検出した歩行者の動作や周辺環境に基づいて、例えば、エレベータを使用して上のフロアに移動した、同じフロアを歩行している等の動作を認識する。また、前記マップマッチング部は、前記初期位置算出部の算出した初期位置や前記動作認識部が認識した歩行者の動作等に基づいて、歩行者が移動した地図上の通路等の位置を特定する。さらに、前記出力決定部は、マップマッチング部が特定した歩行者の位置に基づいて歩行者用測位装置１１の現在位置を決定して出力する。なお、前記地図データベースが格納する２．５Ｄ地図の情報としては、例えば、グーグルマップ（登録商標）のような一般位置情報サービスで提供されているものを利用することができる。
【００３５】
前記通信部は、例えば、市販されている通信モジュールと同様のものであり、有線又は無線の公衆通信回線網、専用通信回線網、携帯電話回線網、インターネット等の通信回線網を通して、図示されない情報提供サーバと通信を行うことができる。また、前記通信部は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、超広帯域無線通信、ＲＦＩＤ等の無線通信設備と通信を行うこともできる。そして、歩行者用測位装置１１は、前記通信部を介して情報提供サーバと通信を行うことによって、例えば、歩行者用測位装置１１の位置を含む地域乃至所望の地域の２次元地図情報、３次元地図情報、２．５Ｄ地図情報等の地図情報や、道路情報、天気情報等の各種情報を取得することができる。したがって、前記地図データベースには、多量の地図情報を格納しておく必要はなく、必要な地域の地図情報のみを随時情報提供サーバから取得して格納しておけばよい。
【００３６】
本実施の形態における歩行者用測位装置１１は、機能の観点から、センサユニット１３の検出値、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行う図示されない屋内測位ユニットと、センサユニット１３の検出値を用いて歩行者の行動認識を行い、歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識する図示されない行動認識ユニットとを有する。そして、前記歩行者用測位装置１１は、図１（ｂ）に示されるような取得した時系列データに基づいて、図１（ｃ）に示されるように、屋内測位及び行動認識を行い、歩行者の位置及び状態を決定し、歩行者用測位装置１１単独で、動作する歩行者の行動を解析可能に出力する。
【００３７】
本実施の形態においては、オフィスビルのような業務施設や、百貨店やショッピングモールのような屋内商業施設内や、図書館、美術館等の公共文化施設内などの施設内における歩行者用測位装置１１を携帯する歩行者の行動意図や行動様式を解析する方法について説明する。
【００３８】
この場合、歩行者の動作のうちで特定の位置を認識するのに寄与する位置認識動作には、エスカレータやエレベータを利用したフロア間の移動動作、回転のような同じフロア上での動作、店舗の外側の歩行、及び、店舗内でのショッピング動作が含まれる。特に、本実施の形態では、リカレントニューラルネットワークの一種であるＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）ネットワークを使用し、センサユニット１３の出力から、ショッピング動作、行列待ち動作、着席動作等を認識する。また、本実施の形態においては、これらの位置認識動作と、ＰＤＲによって得られた軌跡と、２．５Ｄ地図の地図情報とを隠れマルコフモデル内で統合して正確な屋内測位を行う。２．５Ｄ地図の地図情報が、エスカレータ、エレベータ、コーナ及び各店舗の位置並びに対応する動作情報を含んでいるので、これらの建物施設の位置は、コンテキストに基づいたマップマッチングを実行するための補助情報として使用される。特に、ショッピング動作は、隠れマルコフモデル内において、店舗領域に入る買い物客の軌跡を束縛するために使用される。
【００３９】
次に、ＰＤＲ及びコンテキストに基づくマップマッチングを利用した屋内測位について説明する。
【００４０】
図２は本実施の形態における歩行を検出する方法を説明する図、図３は本実施の形態における歩幅を推定する方法を説明する図、図４は本実施の形態における方向を推定するアルゴリズムを説明する図、図５は本実施の形態における旋回を検出するアルゴリズムを説明する図、図６は本実施の形態における階数を推定するアルゴリズムを説明する図、図７は本実施の形態におけるＰＤＲのアルゴリズムを説明する図、図８は本実施の形態におけるマップマッチングを説明する図である。
【００４１】
ＰＤＲは、歩行者が携帯する歩行者用測位装置１１の加速度センサ１３ａやジャイロスコープ１３ｂの情報から、歩行者の歩行を検出し、その進行方向及び歩幅を推定する手法である。初期の絶対位置が既知である場合、歩行が検出される度に進行方向及び歩幅から計算される移動ベクトルを用いれば、歩行検出時の相対位置を計算することができる。図７に示されるように、これを繰り返す、つまりｎ歩目の位置からｎ＋１歩目の位置を推定することによって、歩行者の進んだ経路を推定することができる。
【００４２】
ここで、歩行の検出は、足が地面に着地するときの加速度の特徴を利用した歩数計である。図２に示される式（１）のように、加速度センサ１３ａから得られる３軸加速度（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向の加速度ａｃｃx 、ａｃｃy 及びａｃｃz ）を合成した加速度ａｃｃを取得し、図２に示されるように、ａｃｃのピークを検出することによって、歩行が検出される。
【００４３】
また、歩幅の推定は、ｎ歩目の歩行からｎ＋１歩目までに進んだ距離を歩幅として推定する。図３に示される式（２）のように、ｎ歩目の歩行からｎ＋１歩目までの加速度の最大値ａｃｃpeakと最小値ａｃｃvalleyの差（図３において○で囲まれた部分が最大値及び最小値を示す）を利用して、正確に歩幅ｓｔｒｉｄｅを推定することができる。なお、ここでは、Ｋ＝０．４７とした。
【００４４】
さらに、歩行者の進行方向は、図４に示されるように、加速度センサ１３ａ及び磁気センサ１３ｃから導出された回転行列にローパスフィルタを適用し、角速度を検出するジャイロスコープ１３ｂから導出された回転行列にハイパスフィルタを適用し、双方の回転行列を相補フィルタで合成して推定する。これにより、方向ｄｉｒｅｃｔｉｏｎの角度θを推定することができる。
【００４５】
そして、図７に示されるように、進行方向をθ、歩幅をｌとし、ｎ歩目の歩行者の位置をＰ（ｌｏｎn 、ｌｎｇn ）とすると、式（３）で表される更新式を得ることができる。なお、ここで、Ｃlon 及びＣlng は、進行方向及び歩幅から計算される移動ベクトルを緯度経度に変換する、地点に依存する定数である。
【００４６】
このように、ＰＤＲは初期位置からの相対的な位置を推定する手法であるため、検出する歩数が増えるほど誤差の蓄積を無視することができなくなるという問題点がある。また、ＰＤＲ単独では、周辺の環境を一切考慮しないため、壁を突き抜けるなど、歩行者が歩くことができない経路を推定結果として返すこともある。
【００４７】
そこで、本実施の形態においては、図８に示されるように、隠れマルコフモデルに基づくビタビアルゴリズムを利用したマップマッチング（例えば、非特許文献１４参照。）を行い、施設のジオメトリを利用して作成されたノードマップと照合して、最尤経路を推定した。例えば、左右への旋回を検出すると、それをトリガーにしてビタビアルゴリズムを実行し最尤なリンクを推定する。ノードマップは、それぞれのノードの接続／非接続情報、ノードの座標、並びに、ノード間の距離（distance）及び角度を含んでいる。
【非特許文献１４】G. D. Forney, “The viterbi algorithm,” Proc. IEEE, vol. 61, no. 3, pp. 268-278, 1973.
【００４８】
ビタビアルゴリズムは、観測された事象系列を結果として発生させる、隠された状態の最も尤もらしい並びを探す動的計画法アルゴリズムである。隠れマルコフモデル等の時系列状態の最尤推定手法として、音声認識や畳み込み符号の復号などで広く利用されている。ビタビアルゴリズムの基本は、隠れマルコフモデルで定義される遷移確率と排出確率から、最尤な推定列を算出することである。現在の最尤な隠れ状態をＨＮi 、その確率をＰ（ＨＮi ）、観測列の長さをｌｅｎとすると、図８に示される式（４）が成立する。
【００４９】
新しい状態が観測（ｌｅｎ＝ｌｅｎ＋１）される度に式（４）の確率を計算し、その確率を示す隠れ状態を保存していく。最近観測された状態から、保存されている状態列を遡って現在までの遷移を示す推定列を算出する。
【００５０】
なお、歩行者の左右への旋回は、図５に示されるようなアルゴリズムに従い、ジャイロスコープ１３ｂの出力の積分値を閾値処理することによって検出される。
【００５１】
また、前記ノードマップは、通常、施設のフロア毎（階毎）に作成されるので、マップマッチングを正しく実施するためには、複数階の施設内の何階のフロアに歩行者がいるのか、すなわち、歩行者のいる場所の階数（フロア数）を推定する必要がある。ある地点での温度センサの値をｔ、気圧センサの値をｐ、海抜大気圧をｐ0 とすると、その地点の高度ａｌｔは、図６に示される式（５）のように表される。しかし、実際には式（５）から得られる高度の精度は、海抜大気圧の時間変動の影響を強く受ける。また、温度センサを搭載したスマートフォンはごくわずかである。
【００５２】
そこで、本実施の形態においては、ｔ＝２６とするとともに、図６に示されるようなアルゴリズムに従い、測定開始時の高度ｒｅｆＡｌｔと推定高度ｅｓｔＡｌｔとの差、及び、施設の床間の距離Ｈを比較することによって歩行者の現在いる階数（フロア数）を推定する。また、フロアが変わる度に高度ｒｅｆＡｌｔを再測定する。
【００５３】
次に、歩行者の行動と歩行者用測位装置１１の所持姿勢とを利用した行動認識について説明する。
【００５４】
図９は本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢の分類を示す図、図１０は本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢を識別する方法を説明する図、図１１は本実施の形態における歩行者用測位装置が歩行者の行動意図や行動様式を解析する方法を説明する図である。なお、図１０において、（ａ）はセンサの出力波形に基づいて歩行者の行動と歩行者用測位装置の所持姿勢との組み合わせを識別する方法を示す図、（ｂ）は歩行者用測位装置に深層学習技術を読み込ませる方法を示す図である。
【００５５】
図９に示されるように、百貨店やショッピングモールのような屋内商業施設内での顧客、すなわち、歩行者の行動は、停止（stopping）、曖昧歩行（loitering ）、及び、歩行（walking ）の３つのタイプに大別することができる。
【００５６】
停止は、歩行者が特定の商品に関心を示しているときの行動様式であって、当該商品を購入するという意図の表れであるとも考えられる。また、曖昧歩行は、買い物等に付随する曖昧な歩行であって、ショーウインドウ等に陳列されている各種の商品に興味を示しながらゆっくりと歩いたり、短時間だけ足を止めたりしながら閲覧しているときの行動様式であって、商品を購入するには至らないが興味はあるという意図の表れであるとも考えられる。さらに、歩行は、移動等を意図する明確な歩行であって、所定の目的地を目指して進行しているときの行動様式であって、通過地点に展示されている商品に対して購入もしないし興味もないという意図の表れであるとも考えられる。
【００５７】
また、図書館、美術館等の公共文化施設内での歩行者の行動も、同様に、停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプに大別することができる。
【００５８】
停止は、歩行者が特定の本や美術品に関心を示しているときの行動様式であって、当該本を借用する又は当該美術品を鑑賞するという意図の表れであるとも考えられる。また、曖昧歩行は、本棚に並べられている各種の本や展示室に陳列されている各種の美術品に興味を示しながらゆっくりと歩いたり、短時間だけ足を止めたりしながら閲覧しているときの行動様式であって、特定の本を借用する又は特定の美術品を鑑賞するには至らないが興味はあるという意図の表れであるとも考えられる。さらに、歩行は、所定の目的地を目指して進行しているときの行動様式であって、通過地点に並べられている本を借用しない又は展示されている美術品を鑑賞しないという意図の表れであるとも考えられる。
【００５９】
これら３つの歩行者の行動のタイプは、歩行者が携帯している歩行者用測位装置１１の移動速度、移動方向、旋回角度等に基づいて識別可能である。すなわち、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂのｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向に関する出力波形に基づいて識別可能である。
【００６０】
しかし、これらの出力波形は、歩行者用測位装置１１の所持姿勢によって影響される。例えば、スマートフォンのような歩行者用測位装置１１が歩行者のポケット内に収容されている場合には、出力波形は、歩行者の足の動きによって大きく影響され、ピークが尖ったものとなる。一方、スマートフォンのような歩行者用測位装置１１が歩行者のバッグ内に収容されている場合には、バッグが振動を吸収するので、出力波形は、ピークが丸いものとなる。
【００６１】
そこで、歩行者用測位装置１１の所持姿勢も、図９に示されるように、手で把持（hand）、ポケット内（pocket）、及び、カバン内（bag ）の３つのタイプに大別される。
【００６２】
本実施の形態においては、発明者が開発したＬＳＴＭネットワークを用いて、図１０（ａ）に示されるように、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂのｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向に関する出力波形に基づいて、歩行者の３つの行動と歩行者用測位装置１１の３つの所持姿勢との組み合わせを識別する。発明者は、深層学習（ディープラーニング）の一般的なフレームワークの１つであって、Ｇｏｏｇｌｅ  ＬＬＣが開発してオープンソースで公開しているモバイル端末向けのライブラリ群TensorFlow Lite を使用し、図１０（ｂ）に示されるように、あらかじめパーソナルコンピュータ上でモデルを学習させ、スマートフォンで利用可能な形式に変換し、それを歩行者用測位装置１１に読み込ませた。これにより、歩行者用測位装置１１は、単独（スタンドアロン）で、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂのｘ軸、ｙ軸及びｚ軸方向に関する出力波形に基づいて、歩行者の３つの行動と歩行者用測位装置１１の３つの所持姿勢との組み合わせをリアルタイムで識別することができる。なお、前記ＬＳＴＭネットワークは、図１０（ａ）に示されるように、２つのＬＳＴＭレイヤーと、１つの完全に接続されたレイヤーと、１つのＳＯＦＴＭＡＸレイヤーとから成っている。
【００６３】
また、気圧センサ１３ｄの検出値に基づいて垂直方向の移動を検出することができるので、前記TensorFlow Lite を使用し、あらかじめパーソナルコンピュータ上でモデルを学習させ、スマートフォンで利用可能な形式に変換し、それを歩行者用測位装置１１に読み込ませることによって、歩行者用測位装置１１は、エスカレータのぼり(escalator up)、エスカレータくだり(escalator down)、エレベータのぼり(elevator up) 、エレベータくだり(elevator down) 、及び、同じ階に滞在(same floor)の５つのタイプを識別することができる。
【００６４】
図１１に示されるように、本実施の形態における歩行者用測位装置１１は、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂの出力波形に基づいて歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行のいずれのタイプであるかを認識することができるので、歩行を認識した場合のみＰＤＲにおいて歩行の検出を行うようになっている。したがって、歩行の誤検出の確率が低下し、ＰＤＲの検出の精度が向上する。また、歩行を認識した場合のみマップマッチングにおいてトリガーとして使用される旋回の検出を行うようになっている。したがって、旋回の誤検出の確率が低下し、マップマッチングの検出の精度が向上する。さらに、垂直方向の移動手段を認識することができるので、歩行者が１つの階から別の階へ移動した時、すなわち、階遷移時にマッチング補正を行うようになっている。したがって、マップマッチングの検出の精度が向上する。
【００６５】
なお、Ｗｉ−Ｆｉフィンガープリントの一般的手法では、ＧＰＳのポジショニングデータをスマートフォンからクラウドに吸い上げてキャリブレーションを行ったり、設置位置が既知であるアクセスポイントの情報から推定したりすることが行われる。このような方法では、既知のアクセスポイント近辺では１０〜２０〔ｍ〕程度の位置推定が可能であっても、その他の屋内条件では、位置特定が困難である。しかし、本実施の形態における歩行者用測位装置１１で歩行者の位置を特定し、そのデータに基づいてＷｉ−Ｆｉフィンガープリントのキャリブレーションを行えば、Ｗｉ−Ｆｉフィンガープリントでも、ポジショニングの精度が向上する。例えば、会員向けに本実施の形態における歩行者用測位装置１１で使用されている技術のアプリケーションを提供し、会員から集めたポジショニングデータを活用してＷｉ−Ｆｉフィンガープリントのキャリブレーションを行うようにする。これにより、当該施設の訪問頻度が低い歩行者、例えば、日本人又は外国人の旅行者や出張者を含む、非会員であって頻度の低い利用者については、Ｗｉ−Ｆｉフィンガープリントのみでポジショニングデータを取得して、サービスを提供することが可能となる。
【００６６】
そして、本実施の形態における歩行者用測位装置１１は、屋内測位及び行動認識を行うので、その結果に基づいて、歩行者の行動を解析することができる。その結果、店舗滞在時間、行列待機時間、訪問店舗の相関、ホットエリア特定、対店舗関心度等の情報を抽出することができる。
【００６７】
次に、本実施の形態による歩行者用測位装置１１を使用して発明者が行った実験の結果を説明する。
【００６８】
図１２は本実施の形態における歩行者の行動及び歩行者用測位装置の所持姿勢を識別する実験の結果を示す図、図１３は本実施の形態における歩行者の行動を識別する実験の結果を示す図、図１４は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験環境を示す図、図１５は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果を示す図、図１６は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第１の図、図１７は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第２の図、図１８は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第３の図、図１９は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第４の図、図２０は本実施の形態における屋内測位及び歩行者の行動解析の実験結果についての考察を示す第５の図である。なお、図１３において、（ａ）は歩行者用測位装置の所持姿勢を識別しない場合の歩行者の行動の識別の正解率を示す図、（ｂ）は歩行者用測位装置の所持姿勢を識別する場合の歩行者の行動の識別の正解率を示す図である。
【００６９】
実験では、歩行者用測位装置１１としてスマートフォンを使用した。該スマートフォンは、ソニー株式会社製のXperia SO-04J であり、そのＯＳはAndroid 8.0.0 であり、そのセンサ周波数は約５４〔Ｈｚ〕であり、ＬＳＴＭネットワークの開発環境はAndroid Studio 3.4.1であり、モデルの学習に使用したパーソナルコンピュータのＯＳはUbuntu 16.04LTS であり、ＧＰＵはGTX-1080であり、学習データ総時間は２時間１５分であり、テストデータ総時間は３０分であり、使用したTensorFlow Lite はtf-nightly 0.0.0である。
【００７０】
まず、図１０（ａ）に示されるような歩行者の行動及び歩行者用測位装置１１の所持姿勢の９つの組み合わせを識別する実験を行った。その結果、図１２に示されるように、８６．１〔％〕の精度で、歩行者の行動及び歩行者用測位装置１１の所持姿勢の組み合わせを識別することができた。
【００７１】
次に、歩行者用測位装置１１の所持姿勢を考慮しない場合、すなわち、歩行者用測位装置１１の所持姿勢の識別を行わない場合における歩行者の行動を識別する実験と、歩行者用測位装置１１の所持姿勢を考慮する場合、すなわち、歩行者用測位装置１１の所持姿勢の識別をも行う場合における歩行者の行動を識別する実験とを行った。その結果、歩行者用測位装置１１の所持姿勢を考慮しない場合における歩行者の行動を識別する精度が、図１３（ａ）に示されるように、４７．４〔％〕であるのに対し、歩行者用測位装置１１の所持姿勢を考慮する場合における歩行者の行動を識別する精度は、図１３（ｂ）に示されるように、８８．５〔％〕であった。このことから、歩行者用測位装置１１の所持姿勢の識別を行うと、歩行者の行動を識別する精度が向上することが分かる。
【００７２】
次に、歩行者用測位装置１１の実際のショッピングモール環境での性能を評価するために、東京都のGINZA SIX(登録商標）（東京都中央区銀座６丁目１０−１）において実験が行われた。GINZA SIX(登録商標）は複数階のショッピングモールを備え、そのフロア地図はグーグルマップ（登録商標）の位置情報サービスから取得された。実験者は、GINZA SIX(登録商標）内を、図１４に示されるように、３階からスタートし、３階（３Ｆ）の第１の店舗（shop 1:MACKINTOSH(登録商標））を訪れ、その後、エスカレータを使用して４階（４Ｆ）にまで上昇し、４階の第２の店舗（shop 2:Paul Smith(登録商標））を訪れ、さらに、エレベータを使用して６階（６Ｆ）にまで上昇し、６階の第３の店舗（shop 3:Starbucks Coffee(登録商標））である喫茶店（カフェ）を訪れた。その移動軌跡は、図１４に線で示されている。
【００７３】
図１５には、この実験の結果として、歩行者用測位装置１１が決定して出力した屋内測位、歩行者の行動認識、階数、及び、垂直方向の移動手段が示されている。図１５は、歩行者用測位装置１１がその表示装置に出力して表示させることもできるし、必要に応じて、前記歩行者用測位装置１１を図示されないパーソナルコンピュータに接続し、該パーソナルコンピュータに出力して表示させることもできる。なお、図１５において、（推定）と表示されているのが歩行者用測位装置１１が決定して出力した結果であり、（正解）と表示されているのが実験者の実際の行動である。また、（正解）と表示されている部分は、本実施の形態における説明の便宜上のものであり、通常は、非表示である。
【００７４】
この結果を考察すると、まず、図１６に示されるように、第１の店舗の滞在時間よりも第２の店舗の滞在時間の方が長く、さらに、第３の店舗の滞在時間が最も長いことが分かる。また、第１〜第３の店舗に滞在しているときは、ほぼ停止又は曖昧歩行であり、各階の通路上では、歩行が支配的であることも分かる。
【００７５】
そして、図１７に示されるように、第１の店舗の滞在時間よりも第２の店舗の滞在時間の方が長いことから、当該歩行者にとっては、第１の店舗よりも第２の店舗への関心度が高いことが分かる。
【００７６】
また、図１８に示されるように、４階のエレベータのノードにいる時間が長いことから、６階に上昇するためのエレベータの待機時間が長い（１分３９秒）ことが分かる。
【００７７】
さらに、図１９に示されるように、第３の店舗である喫茶店における長い停止と短い曖昧歩行との繰り返しは、歩行者が、飲み物や食べ物のような品物の注文、注文した品物の受け取り、会計処理等を行うために、待ち行列内で徐々に進行しながら、自分の番が来るまで長時間（４分５９秒）待機していることを示している。このような長い停止と短い曖昧歩行との繰り返しから、待ち行列における待ち時間や行列している人数を推定することができる。
【００７８】
また、図２０には、第３の店舗である喫茶店における歩行者用測位装置１１の加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂの出力波形の時系列データが示されている。図２０は、歩行者用測位装置１１がその表示装置に出力して表示させることもできるし、必要に応じて、前記歩行者用測位装置１１を図示されないパーソナルコンピュータに接続し、該パーソナルコンピュータに出力して表示させることもできる。この時系列データは、歩行者用測位装置１１が手で把持されていると識別された状態から、歩行者用測位装置１１の姿勢が回転を伴って水平姿勢に移行し、次いで、衝撃パルスが観測された後に、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂが何も検出しなくなったことを示している。このことから、歩行者用測位装置１１であるスマートフォンを手で把持しながら第３の店舗内を歩行した後、スマートフォンを卓上に置いた、という歩行者の行為を判定することができる。
【００７９】
さらに、スマートフォンを卓上に置いたという行為から、第３の店舗内で着席した、という歩行者の行為を判定することができる。さらに、図１９に示される考察と併せることによって、歩行者は、第３の店舗に入店する際に待ち行列に並んだ後、店舗内において着席した、と判定することができる。さらに、着席した後に、歩行者の行動として明確な歩行が観測されると、第３の店舗からの退出であると判定し得るから、歩行者の第３の店舗における滞在時間を推定することができる。
【００８０】
このような実験結果の考察は、実験を行ったショッピングモールのような屋内商業施設のみならず、図書館、美術館等の公共文化施設や、オフィスビルのような業務施設における歩行者の行動意図や行動様式の解析にも適用し得るものである。このことは、例えば、前記第１の店舗及び第２の店舗が、図書館における第１の図書分類の図書の閲覧室及び第２の図書分類の図書の閲覧室に相当すると想定したり、美術館における第１のジャンルの美術品の展示室及び第２のジャンルの美術品の展示室に相当すると想定したり、また、例えば、前記第３の店舗が、図書館や美術館における休息室や食堂に相当すると想定したりすれば、容易に理解し得る。
【００８１】
なお、歩行者が店舗に滞在中にスマートフォンである歩行者用測位装置１１を操作して閲覧した履歴と合わせて、歩行者の趣向を推定するようにしてもよい。また、所定期間内の歩行者の店舗の訪問履歴及び購買履歴に応じて、広告又は割引情報を表示するようにしてもよい。さらに、店舗の待ち行列への参加時間及び着席時間に基づいて、店舗の混雑度合いを推定するようにしてもよい。
【００８２】
このように、本実施の形態における歩行者行動解析装置としての歩行者用測位装置１１は、歩行者の動作を検出可能なセンサユニット１３と、センサユニット１３の検出値、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行う屋内測位ユニットと、センサユニット１３の検出値を用いて歩行者の行動認識を行い、歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識する行動認識ユニットとを備え、行動認識ユニットが認識した３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力する。
【００８３】
また、本実施の形態における歩行者行動解析方法では、歩行者の動作を検出し、検出された歩行者の動作、及び、地図情報を用い、コンテキストに基づいたマップマッチングを行って屋内測位を行い、検出された歩行者の動作を用いて歩行者の行動認識を行い、歩行者の行動が停止、曖昧歩行、及び、歩行の３つのタイプのいずれであるかを認識し、認識された３つのタイプの組み合わせに基づいて、屋内施設における歩行者の行動意図及び／又は行動様式を解析可能に出力する。
【００８４】
これにより、歩行者の行動意図や行動様式を的確に解析することができる。
【００８５】
また、屋内施設は、商業施設、業務施設又は公共文化施設である。さらに、屋内施設における歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析し、所定の時間領域での曖昧歩行の時間が停止の時間よりも支配的であるときは、歩行者は、特定の陳列物に関心を持たずに、大まかな興味を持ってサーベイしている状態と判定可能に出力し、所定の時間領域での停止の時間が曖昧歩行の時間よりも支配的であるときは、歩行者は、特定の陳列物に関心を持って閲覧している状態であると判定可能に出力する。さらに、停止及び曖昧歩行で占められる時間領域に歩行が現れたときは、店舗又は区画の間を移動する行動であると判定可能に出力する。さらに、屋内測位ユニットの屋内測位に基づいて、歩行者が屋内施設の所定の店舗又は区画にいると判定したとき、店舗又は区画にいる時間内の停止及び曖昧歩行の時間占有率を解析することによって、店舗又は区画における歩行者の関心度合いを指標化可能に出力する。さらに、センサユニット１３は加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂを含み、歩行者用測位装置１１が手で把持されている姿勢から回転を伴って水平姿勢に移行し、衝撃を受けた後に静止したことによって、歩行者用測位装置１１が卓上に置かれたことを判定可能に、加速度センサ１３ａ及びジャイロスコープ１３ｂの時系列データを出力する。さらに、歩行者用測位装置１１が卓上に置かれたことを判定することによって歩行者が着席したことが判定可能である。さらに、屋内施設における歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、歩行から停止に至り、その後に長い停止と短い曖昧歩行が繰り返された後、歩行者が着席したことが判定されると、歩行者が飲食店に入店したことが判定可能である。さらに、歩行者が飲食店に入店したことが判定された後の明確な歩行までの時間から、歩行者の飲食店での滞在時間が推定可能である。さらに、屋内施設における歩行者の停止、曖昧歩行、及び、歩行を時系列に解析した結果、長い停止と短い曖昧歩行が繰り返されたときは、待ち行列における待ち時間及び行列人数を推定可能に出力する。さらに、地図情報は店舗を判別可能なフロア地図を含み、歩行者が店舗に滞在中に歩行者用測位装置１１を操作して閲覧した履歴と合わせて、歩行者の趣向を推定可能に出力する。さらに、所定期間内の歩行者の店舗の訪問履歴及び購買履歴に応じて、広告又は割引情報を表示可能に出力する。さらに、店舗の待ち行列への参加時間及び着席時間に基づいて、店舗の混雑度合いを推定可能に出力する。
【００８６】
なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することによって、当然に考え付くことである。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本開示は、歩行者行動解析装置及び方法に適用することができる。
【符号の説明】
【００８８】
１１    歩行者用測位装置
１３    センサユニット
１３ａ    加速度センサ
１３ｂ    ジャイロスコープ
【図１】
2022002030.tif 000003
【図２】
2022002030.tif 000004
【図３】
2022002030.tif 000005
【図４】
2022002030.tif 000006
【図５】
2022002030.tif 000007
【図６】
2022002030.tif 000008
【図７】
2022002030.tif 000009
【図８】
2022002030.tif 000010
【図９】
2022002030.tif 000011
【図１０】
2022002030.tif 000012
【図１１】
2022002030.tif 000013
【図１２】
2022002030.tif 000014
【図１３】
2022002030.tif 000015
【図１４】
2022002030.tif 000016
【図１５】
2022002030.tif 000017
【図１６】
2022002030.tif 000018
【図１７】
2022002030.tif 000019
【図１８】
2022002030.tif 000020
【図１９】
2022002030.tif 000021
【図２０】
2022002030.tif 000022