(57)【要約】【課題】予測モデルをリアルタイムで更新し、精度良く、将来の混雑予測を行う混雑予測システムを提供する。【解決手段】混雑予測システム１は、通信ネットワーク２５を介して、発信機２１を携帯した歩行者２２が移動する観測エリア２６内の複数の受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅから送信される発信機情報を受信する受信機制御部１３と、発信機情報に基づき、移動イベントを生成する外部イベント取込部１２と、移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルから移動イベントを生成する模擬イベント発生部１８と、外部イベント取込部１２と模擬イベント発生部１８から送られる移動イベントを切り替えて出力する入力切替部１４と、移動体情報を更新することと平行して、将来の混雑予測を行うイベント処理部１６とを備える。【選択図】      図１
2004213098.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、該発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する受信機制御部と、
前記発信機情報に基づき、前記発信機ＩＤ、前記発信機情報を送信した受信機のＩＤ、前記受信機の検出エリアに対する前記発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを生成する外部イベント取込部と、
前記移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルに基づいて、前記移動イベントを生成する模擬イベント発生部と、
前記外部イベント取込部と前記模擬イベント発生部から送られる前記移動イベントを切り替えて出力する入力切替部と、
前記入力切替部を介して前記外部イベント取込部から送られた移動イベントを順次取り出し、前記移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新し、前記移動体の現在位置の推定を行うことと平行して、混雑予測を要求された時には、前記入力切替部を介して前記模擬イベント発生部から送られた移動イベントを用い、将来の混雑予測を行うイベント処理部と
を備えることを特徴とする混雑予測システム。
【請求項２】
前記移動体情報、前記移動体の前記検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表及び前記検出エリア毎の前記検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を保持する移動体状態保持部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の混雑予測システム。
【請求項３】
前記イベント処理部は、混雑予測を要求された時に、非定常ポアソン過程モデルを用いて前記観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、前記移動体モデルを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の混雑予測システム。
【請求項４】
通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、該発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する混雑予測システムにおいて、
前記発信機情報に基づき、前記発信機ＩＤ、前記発信機情報を送信した受信機のＩＤ、前記受信機の検出エリアに対する前記発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを順次取り出すステップと、
前記移動イベントに基づいて、前記移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新するステップと、
前記移動体情報を用いて、前記移動体の現在位置の推定を行うステップと、
混雑予測を要求された時には、混雑予測要求時点での前記移動体情報を用いて、前記移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルを作成するステップと、
前記移動体モデルに基づいて生成された移動イベントを用い、将来の混雑予測を行うステップと
を含むことを特徴とする混雑予測方法。
【請求項５】
前記移動体モデルを作成するステップは、混雑予測要求時点での前記移動体の前記検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表、及び、混雑予測要求時点での前記検出エリア毎の前記検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を用いて、前記移動体モデルを作成することを特徴とする請求項４に記載の混雑予測方法。
【請求項６】
前記移動体モデルを作成するステップは、非定常ポアソン過程モデルを用いて前記観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、前記移動体モデルを作成することを特徴とする請求項４又は５に記載の混雑予測方法。
【請求項７】
通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、該発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する混雑予測システムに、
前記発信機情報に基づき、前記発信機ＩＤ、前記発信機情報を送信した受信機のＩＤ、前記受信機の検出エリアに対する前記発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを順次取り出す手順と、
前記移動イベントに基づいて、前記移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新する手順と、
前記移動体情報を用いて、前記移動体の現在位置の推定を行う手順と、
混雑予測を要求された時には、混雑予測要求時点での前記移動体情報を用いて、前記移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルを作成する手順と、
前記移動体モデルに基づいて生成された移動イベントを用い、将来の混雑予測を行う手順と
を実行させることを特徴とする混雑予測プログラム。
【請求項８】
前記移動体モデルを作成する手順は、混雑予測要求時点での前記移動体の前記検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表、及び、混雑予測要求時点での前記検出エリア毎の前記検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を用いて、前記移動体モデルを作成することを特徴とする請求項７に記載の混雑予測プログラム。
【請求項９】
前記移動体モデルを作成する手順は、非定常ポアソン過程モデルを用いて前記観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、前記移動体モデルを作成することを特徴とする請求項７又は８に記載の混雑予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ある観測エリア内の移動体の行動を予測する混雑予測システム、混雑予測方法及び混雑予測プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、イベント会場等の集客施設内に受信機を複数設置し、施設内を移動する歩行者が発信機を所持することにより、歩行者の位置を推定することが行われている。発信機から送信された電波は、その周辺エリアの受信機が検出し、各受信機は、一つの位置検出システムに、無線あるいは有線で発信機から得た情報を送信する。このように、移動通信システムを利用し、歩行者などの移動体の位置の検出が可能な位置検出システム及び位置検出方法は開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
一方、集客施設において、歩行者の動線の管理は、重要な課題である。ここで、「動線」とは、移動体の移動履歴を指し、場所と時刻の組み合わせで表現できる。集客施設の構造、運用時のレイアウトや案内表示は、歩行者の動線を考慮して設計される。このため、歩行者の動線を予測することが必要となり、予測シミュレーションを使用する場合もある。シミュレーション装置として、人間の集団行動を実際のものに近い形で表現し、分析し、予測する装置は開示されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１７８０４１号公報（第５−６頁、図１）
【０００５】
【特許文献２】
特開２０００−２０４９９号公報（第４−６頁、図１）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のシミュレーションで用いられる予測モデルは、集客施設の生データを用いていないため、その信頼性に問題があった。又、新規到来者を考慮しないか、考慮しても単純なポアソン到着モデルを用いていたため、集客施設の時間帯による到来パターンの変化を考慮できず、精度の高い予想ができなかった。
【０００７】
上記の問題に鑑み、本発明は、予測モデルをリアルタイムで更新し、精度良く、将来の混雑予測を行う混雑予測システム、混雑予測方法及び混雑予測プログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の第１の特徴は、（イ）通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する受信機制御部と、（ロ）発信機情報に基づき、発信機ＩＤ、発信機情報を送信した受信機のＩＤ、受信機の検出エリアに対する発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを生成する外部イベント取込部と、（ハ）移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルに基づいて、移動イベントを生成する模擬イベント発生部と、（ニ）外部イベント取込部と模擬イベント発生部から送られる移動イベントを切り替えて出力する入力切替部と、（ホ）入力切替部を介して外部イベント取込部から送られた移動イベントを順次取り出し、移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新し、移動体の現在位置の推定を行うことと平行して、混雑予測を要求された時には、入力切替部を介して模擬イベント発生部から送られた移動イベントを用い、将来の混雑予測を行うイベント処理部とを備える混雑予測システムであることを要旨とする。
【０００９】
本発明の第１の特徴に係る混雑予測システムによると、ある観測エリア内を移動する移動体の動線を観測して得られた情報から、移動体モデルをリアルタイムに更新するので、精度良く、将来の混雑予測を行うことができる。
【００１０】
又、第１の特徴に係る混雑予測システムは、移動体情報、移動体の検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表及び検出エリア毎の検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を保持する移動体状態保持部と更に備えても良い。
【００１１】
更に、第１の特徴に係る混雑予測システムのイベント処理部は、イベント処理部は、混雑予測を要求された時に、非定常ポアソン過程モデルを用いて観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、移動体モデルを作成しても良い。この混雑予測システムによると、観測エリアへの時間帯による到来パターンの変化を考慮し、精度の高い予想をすることができる。
【００１２】
本発明の第２の特徴は、通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する混雑予測システムにおいて、（イ）発信機情報に基づき、発信機ＩＤ、発信機情報を送信した受信機のＩＤ、受信機の検出エリアに対する発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを順次取り出すステップと、（ロ）移動イベントに基づいて、移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新するステップと、（ハ）移動体情報を用いて、移動体の現在位置の推定を行うステップと、（ニ）混雑予測を要求された時には、混雑予測要求時点での移動体情報を用いて、移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルを作成するステップと、（ホ）移動体モデルに基づいて生成された移動イベントを用い、将来の混雑予測を行うステップとを含む混雑予測方法であることを要旨とする。
【００１３】
第２の特徴に係る混雑予測方法によると、ある観測エリア内を移動する移動体の動線を観測して得られた情報から、移動体モデルをリアルタイムに更新するので、精度良く、将来の混雑予測を行うことができる。
【００１４】
又、第２の特徴に係る混雑予測方法における移動体モデルを作成するステップは、混雑予測要求時点での移動体の検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表、及び、混雑予測要求時点での検出エリア毎の検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を用いて、移動体モデルを作成しても良い。この混雑予測方法によると、実際の動作により近い移動体モデルが作成でき、精度良く、混雑予測を行うことができる。
【００１５】
更に、第２の特徴に係る混雑予測方法における移動体モデルを作成するステップは、非定常ポアソン過程モデルを用いて観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、移動体モデルを作成しても良い。この混雑予測方法によると、観測エリアへの時間帯による到来パターンの変化を考慮し、精度の高い予想をすることができる。
【００１６】
本発明の第３の特徴は、通信ネットワークを介して、発信機を携帯した移動体が移動する観測エリア内の複数の受信機から送信される、発信機のＩＤを含む発信機情報を受信する混雑予測システムに、（イ）発信機情報に基づき、発信機ＩＤ、発信機情報を送信した受信機のＩＤ、受信機の検出エリアに対する発信機の到着あるいは離脱を示す検出フラグ及び時刻情報を含む移動イベントを順次取り出す手順と、（ロ）移動イベントに基づいて、移動体の過去の移動履歴で表現される移動体情報を更新する手順と、（ハ）移動体情報を用いて、移動体の現在位置の推定を行う手順と、（ニ）混雑予測を要求された時には、混雑予測要求時点での移動体情報を用いて、移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルを作成する手順と、（ホ）移動体モデルに基づいて生成された移動イベントを用い、将来の混雑予測を行う手順とを実行させる混雑予測プログラムであることを要旨とする。
【００１７】
又、第３の特徴に係る混雑予測プログラムにおける移動体モデルを作成する手順は、混雑予測要求時点での移動体の検出エリア間の移動状況を示すＯＤ表、及び、混雑予測要求時点での検出エリア毎の検出エリアに滞留した時間を表す滞留時間表を用いて、移動体モデルを作成しても良い。
【００１８】
更に、第３の特徴に係る混雑予測プログラムにおける移動体モデルを作成する手順は、非定常ポアソン過程モデルを用いて観測エリアへ新規に到来した移動体を仮発生させ、移動体モデルを作成しても良い。
【００１９】
本発明の第３の特徴に係る混雑予測プログラムを読み出すことにより、混雑予測システム等に上記の手順を実行させることが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものであることに留意すべきである。
【００２１】
本発明の実施の形態に係る混雑予測システムは、ある観測エリア内を移動する歩行者等の移動体の動線を観測して得られた情報から、予測モデルをリアルタイムに更新し、将来の混雑予測を行う。又、予測開始時点ではまだ存在しない歩行者の到来を、非定常ポアソン過程モデルを用いて実際的に仮発生させ、予測に供する。
【００２２】
（観測エリア内の受信機及び発信機）
以下において、移動体として、ある観測エリアを移動する歩行者を例にとり、歩行者の動線を観測し、将来の混雑予測を行うシステムについて説明する。本発明の実施の形態に係る混雑予測システム１は、図１に示すように、ある観測エリア２６内の歩行者２２の動線を観測する。観測エリア２６内には、位置を検出したい複数のエリア毎に受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅを設置する。一方、被観測対象である歩行者２２には発信機２１を携帯させる。
【００２３】
この発信機２１は、具体的には、無線タグ等が使用可能である。無線タグは、例えば、いわゆるＲＦ−ＩＤ（Radio Frequency Identification）等からなり、図２に示すように、無線タグ３０毎に異なるＩＤを保持する識別情報保持部３１と、識別情報保持部３１に保持されているＩＤに応じた所定の周波数の送信信号を生成する送信部３２と、送信アンテナ３３とを備えている。送信部３２は、識別情報保持部３１に保持されているＩＤに応じた送信信号を生成し、送信アンテナ３３を介して送信する。
【００２４】
この無線タグ３０がＩＤに応じた信号を送信する間隔は、歩行者２２の移動速度と、各受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅの配置間隔に応じて決定し、例えば通常の建物内を歩行によって移動する場合では数秒に１回程度とする。あるいは、会場内を歩行で移動する場合には受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅの配置間隔を狭くし、ＩＤに応じた信号を送信する間隔を短くすることによって歩行者２２の位置を検出する精度を向上させることができる。又、この送信間隔は、送信部３２がＩＤに応じた信号を送信する間隔を制御することによって調整することができる。
【００２５】
一方、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅも、それぞれ固有のＩＤを持つ。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、発信機２１から発信機固有のＩＤを含む電波を検出する。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅが電波を検出する領域は調整可能であり、調整によって検出エリアであるエリアＡ、エリアＢ、…、エリアＥの範囲が変化する。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、発信機２１の検出に関する情報を、通信ネットワーク２５を介して混雑予測システム１内の受信機制御部１３に送出する。
【００２６】
次に、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅが発信機２１から受信する情報の処理方法について説明する。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、発信機に関する情報（以下、「発信機情報」という。）のリストを保持する。発信機情報には、図３に示すように、発信機のＩＤ（タグＩＤ）、現在検出中か否かを示すフラグ、検出フラグが変化した時刻からの経過時間を示すカウンタが含まれる。
【００２７】
受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、発信機２１の電波を検出すると、発信機ＩＤをキーに発信機情報リストを検索し、見つかれば発信機情報の更新処理を行い、見つからなければそのＩＤに関する発信機情報を新規に作成する。例えば、発信機ＩＤ「ＸＸＸ」の発信機２１の電波を検出し、その発信機情報がリストに無かった場合は、図３に示すように、発信機ＩＤ「ＸＸＸ」の検出フラグをｔｒｕｅ、カウンタを０として、発信機ＩＤ「ＸＸＸ」のリストを新規に作成する。以降、発信機ＩＤ「ＸＸＸ」の発信機情報が検出されるたびカウンタを０にセットするとともに、検出フラグがｆａｌｓｅの場合には検出フラグをｔｒｕｅに変更する。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、所定の時間間隔ｔで図３のテーブルを調査し、すべての発信機についてカウンタを１加算する。又、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは、図３のテーブルにおいて、検出フラグがｔｒｕｅの発信機についてそのカウンタを調べ、そのカウンタ値が所定の値ｃｔｈを超えていれば、検出フラグをｆａｌｓｅに変更し、カウンタを０とする。例えば、図３の発信機ＩＤ「ＹＹＹ」においては、検出フラグがｆａｌｓｅに変更された直後の状態を示し、一方発信機ＩＤ「ＺＺＺ」においては検出フラグがｆａｌｓｅに変更されてから１５ステップ時間が経過していることを示している。即ち、検出フラグがｔｒｕｅの場合には、発信機ＩＤに対応する発信機２１が該当エリアで検出されていることが分かる。又、検出フラグがｆａｌｓｅの場合には、発信機ＩＤに対応する発信機２１が該当エリアにカウンタ値が示す時間検出されていないことが分かる。
【００２８】
次に、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅが、ネットワーク２５を介して混雑予測システム１内の受信機制御部１３に情報を送出するタイミングについて、説明する。受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅは次の２種類のケースにおいて、発信機情報、発信機情報を送信した受信機のＩＤを「受信機情報」として、受信機制御部１３に送出する。
【００２９】
１．検出フラグがｔｒｕｅに変化した時点
２．検出フラグがｆａｌｓｅに変化した時点
検出フラグがｔｒｕｅに変化した時点とは、あるエリアへ歩行者２２が到着した時点を指す。又、検出フラグがｆａｌｓｅに変化した時点とは、あるエリアから歩行者２２が離脱した時点を指す。検出フラグがｆａｌｓｅに変化する時点は、ｔｒｕｅの状態におけるカウンタ値が所定の値ｃｔｈを経過した時点であるので、検出エリアの変動や電波の混線ではなく、確実に歩行者２２がエリアを離脱したとみなせる時点である。この処理によって、混雑予測システム１には、あるエリアへの歩行者の到着と、同エリアからの離脱が伝えられることになる。全エリアからの情報を総合すれば、観測エリア２６内の歩行者２２の移動履歴を得ることができる。
【００３０】
（混雑予測システムの構成）
本発明の実施の形態に係る混雑予測システム１は、図１に示すように、通信ネットワーク２５を介して、発信機２１を携帯した歩行者２２が移動する観測エリア２６内の複数の受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅから送信される発信機情報を受信する受信機制御部１３と、発信機情報に基づき、移動イベントを生成する外部イベント取込部１２と、移動体の行動を予測するために用いる移動体モデルに基づいて、移動イベントを生成する模擬イベント発生部１８と、外部イベント取込部１２と模擬イベント発生部１８から送られる移動イベントを切り替えて出力する入力切替部１４と、移動体情報を更新し、歩行者の現在位置の推定を行うことと平行して、将来の混雑予測を行うイベント処理部１６とを備える。更に、本発明の実施の形態に係る混雑予測システム１は、記録イベント取込部１１、移動体状態保持部１５、環境情報保持部１７とを備える。
【００３１】
受信機制御部１３は、通信ネットワーク２５を介して観測エリア２６内にある受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅの動作制御を行うとともに、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅから送られる受信機情報を外部イベント取込部１２へ送出する。発信機情報に発信機情報を送信した受信機のＩＤを付加したものを「受信機情報」という。
【００３２】
外部イベント取込部１２は、受信機制御部１３から送られてくる受信機情報に時刻情報を付加して入力切替部１４に配送する。ここで、受信機情報に時刻情報を付加したものを、「移動イベント」と呼ぶ。
【００３３】
記録イベント取込部１１は、記録ファイル５に記述された移動イベントを読み取り、入力切替部１４に送出する。記録ファイル５は、過去の移動イベントを記録したファイルであり、ＦＤなどの記録媒体に保存されていても良い。外部イベント取込部１２が観測エリア２６内の現在の情報を取り込むことに対し、記録イベント取込部１１は、観測エリア２６内の過去の情報を取り込む。
【００３４】
模擬イベント発生部１８は、移動体モデル８に基づいて移動イベントを生成し、入力切替部１４に送出する。移動体モデル８は、観測エリア２６内の歩行者（移動体）の行動を予測するために用いる予測モデルである。移動体モデル８の構築方法は、後に詳述する。
【００３５】
入力切替部１４は、外部イベント取込部１２、記録イベント取込部１１、模擬イベント発生部１８から送られる移動イベントを、モードに応じて切り替え、イベント処理部１６へ送信する。混雑予測システム１は、以下の３種類の動作モードを備える。
【００３６】
１．モニタモード：観測エリア内の現在の様子を観測する。外部イベント取込部１２から送られた移動イベントを用いる。
【００３７】
２．再現モード：過去に記録した観測エリア内の情報から当時の様子を観測する。記録イベント取込部１１から送られた移動イベントを用いる。
【００３８】
３．シミュレーションモード：予測モデルを用いて、仮想環境における仮想歩行者の様子を予測する。模擬イベント発生部１８から送られた移動イベントを用いる。但し、シミュレーションモードであっても、平行して、現在の観測エリア内の観察は継続される。
【００３９】
モードの切替えは、入力部９等のユーザインタフェースを介して行われる。入力部９は、具体的には、キーボード、マウス等の機器を指す。入力部９から入力操作が行われると対応するキー情報が入力切替部１４に伝達される。
【００４０】
移動体状態保持部１５は、全歩行者２２の現在の状態と動線を保持する。具体的には、図４に示す移動体情報や移動体の現在位置を示す状態バッファを備える。例えば、図５に示すように、受信機２０ａによる検出エリアＡ、受信機２０ｂによる検出エリアＢ、受信機２０ｃによる検出エリアＣ、受信機２０ｄによる検出エリアＤ、受信機２０ｅによる検出エリアＥ、受信機２０ｆによる検出エリアＦを有する観測エリア２６を歩行者が移動したとする。このとき、移動体状態保持部１５は、各受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｆから得られた情報から、各発信機ＩＤ毎の移動体情報を保持する。図４では、対象となる発信機２１は、エリアＡに１５：３０に到着し、３０分間留まり、その後、エリアＢに１６：０５に到着し、１０分留まり、次に、エリアＣ、エリアＥ、エリアＦに移動したことを示している。
【００４１】
更に、移動体状態保持部１５は、歩行者のエリア間の移動状況を示すＯＤ表やエリア毎のエリアに滞留した時間を表す滞留時間表等を保持する。ＯＤ表は、例えば、滞留エリアの数をＮとしたとき、整数を要素とするＮ×Ｎ次元マトリクスとなる。ｉ及びｊを１〜Ｎまでの整数とすると、ｉ行ｊ列要素は滞留エリアｉから滞留エリアｊへ移動した人の累積数とする。歩行者の移動イベントが起こるたびに対応する要素を１ずつインクリメントする。滞留時間表は、例えば、３つのＮ次元ベクトル、あるいは３×Ｎ次元行列で構成する。３つのＮ次元ベクトルを母数ベクトル、累積ベクトル、二乗累積ベクトルとし、滞留エリアｉにおける新たな滞留時間をｘiとしたとき、母数ベクトルの第ｉ要素ｎi、累積ベクトルの第ｉ要素ａi、二乗累積ベクトルの第ｉ要素ｓiは以下のように表される。
【００４２】
ｎi = ｎi + 1
ａi = ａi + ln(ｘi + 1)
ｓi = ｓi + {ln(ｘi + 1)}2
記録される滞留は、ＯＤ表と同一の条件を満たすイベントのみとする。
【００４３】
移動体状態保持部１５は、ＲＡＭ等の内部記憶装置を用いても良く、ＨＤやＦＤ等の外部記憶装置を用いても良い。
【００４４】
環境情報保持部１７は、観測エリア２６に関する環境情報を保持する。例えば、検出エリア間の位置関係や距離、通路情報を保持する。図５に示すような観測エリア２６であると、エリアＡとエリアＣの間には仕切り２７があるという情報を保持する。又、観測エリア２６に推奨移動順路が提示されている場合は、その順路を保持する。更に、多くの発信機の動線から、全体として通ることが多い順路を保持する。これらの環境情報を用いて、イベント処理部１６は、移動体状態保持部１５の情報を更新する。環境情報保持部１７は、移動体状態保持部１５と同様に、ＲＡＭ等の内部記憶装置を用いても良く、ＨＤやＦＤ等の外部記憶装置を用いても良い。
【００４５】
イベント処理部１６は、移動イベントから移動体状態保持部１５に保持された情報を更新し、歩行者の位置の推定を行う。この更新処理には、環境情報保持部１７に保持された環境情報を用いる。又、イベント処理部１６は、図８に示すように、イベントキュー（待ち行列）とハンドラを備える。入力切替部１４から供給される移動イベントは、イベントキューの最後に順次格納される。移動イベントを処理する際、ハンドラは、イベントキューの先頭から移動イベントを取り出し、順次処理を行う。そして、移動イベントを処理する毎に、移動体状態保持部１５に保持される移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表等を作成、更新する。
【００４６】
イベント処理部１６によって得られた歩行者ごとの動線は、動線記録ファイル６あるいは表示部７へ出力される。ここで、動線記録ファイル６とは、歩行者の動線、即ち、場所と時刻の組み合わせで表現できる歩行者の移動履歴を記録したファイルである。又、表示部７とは、モニタなどの画面を指し、液晶表示装置（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）パネル、エレクトロルミネッセンス（ＥＬ）パネル等が使用可能である。又、表示部７はプリンターなどでも構わない。
【００４７】
更に、イベント処理部１６は、混雑予測を要求された時には、要求時点での移動体状態保持部１５に保持される移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表等を初期値として用い、予測モデルとなる移動体モデル８をリアルタイムで更新する。そして、この更新された移動体モデル８によって生成された移動イベントを用い、将来の混雑予測を行う。又、移動体モデル８を生成する際は、非定常ポアソン過程モデルを用いて新規到来者を仮発生させるので、観測エリアへの時間帯による到来パターンの変化を考慮し、精度の高い予想をすることができる。
【００４８】
尚、図示してはいないが、本発明の実施の形態に係る混雑予測システムは、予測モデルの更新や混雑予測を実行させるためのプログラムを保存するプログラム保持部を備えていても良い。プログラム保持部は、ＲＡＭ等の内部記憶装置を用いても良く、ＨＤやＦＤ等の外部記憶装置を用いても良い。
【００４９】
本発明の実施の形態に係る混雑予測システムによると、ある観測エリア内を移動する歩行者の動線を観測して得られた情報から、移動体モデルをリアルタイムに更新するので、精度良く、将来の混雑予測を行うことができる。
【００５０】
（動線観測方法）
次に、動線観測方法について、図６を用いて説明する。イベント処理部１６は、入力切替部１４から受け取る移動イベントを順次処理し、発信機２１毎の動線を生成する。
【００５１】
（イ）まず、ステップＳ１０１において、イベント処理部１６は、イベントキューの先頭から移動イベントをひとつ取り出す。
【００５２】
（ロ）次に、ステップＳ１０２において、移動体状態保持部１５に保持された移動体情報及び状態バッファから、移動イベントの発信機ＩＤに該当する移動体情報及び状態バッファを検索する。
【００５３】
（ハ）次に、ステップＳ１０３において、移動体情報及び状態バッファを検索できなかった場合には、ステップＳ１０４に進み、新規に発信機ＩＤ用の移動体情報及び状態バッファを生成し、新規登録する。
【００５４】
（ニ）次に、ステップＳ１０５において、移動イベントに基づいて、環境情報保持部１７に保持された環境情報を考慮し、状態バッファを更新する。例えば、エリア間の位置関係や距離、通路情報を利用して、２エリア間の可能経路を絞り込んだ上で、判定処理を行えば、現実にはあり得ない移動を推定することはなくなる。又、推奨移動順路の提示される環境においては、順路とは逆方向に移動する可能性は順方向よりも低いと考えられるため、推定時点までの動線と照合することにより、より確からしい存在位置推定が可能である。更に、他の発信機の動線から全体として通ることが多い順路と、推定対象の発信機の動線を照合することにより、より確からしい存在位置推定が可能である。“より確からしい”推定と行うというのは、どちらのエリアが正しいのか判断ができない場合に、確率的にひとつのエリアを選択することで、その際に利用する確率を順路や動線で決めるということである。更に、移動体状態保持部１５に保持されるＯＤ表や滞留時間表の作成、更新を行う。その他、検出エリアにＣＣＤカメラ等の他のデバイスを設置し、この検出結果を考慮して、更新処理を行っても構わない。
【００５５】
（ホ）次に、ステップＳ１０６において、更新された状態バッファにもとづいて、発信機の位置、即ち、歩行者の存在エリアを推定する。そして、推定された存在エリアを移動体情報のエリア部分等に格納する。
【００５６】
（へ）次に、ステップＳ１０７において、ステップＳ１０５及びＳ１０６で状態バッファあるいは存在エリアが変化した場合には、ステップＳ１０８に進み、動線記録ファイル６を出力する。あるいは、表示部７に動線情報を表示する。変化が無い場合は、ステップＳ１０１に戻り、上記の処理を繰り返す。
【００５７】
本発明の実施の形態に係る動線観測方法によると、歩行者の位置を精度良く検出し、歩行者の動線を途切れることなく観測できる。
【００５８】
（混雑予測方法）
次に、混雑予測方法について、図７及び図８を用いて説明する。混雑の予測要求が行われると、本発明の実施の形態に係る混雑予測システム１は、シミュレーションモードに切り替わる。イベント処理部１６は、予測要求時のイベントキュー及びハンドラ、移動体状態保持部１５の移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表等をコピーし、予測用シミュレーションインスタンスを新たに生成する。動線観測を行っている状態は、そのままモニタ用インスタンスとして存在し、引き続き動線観測を継続する。即ち、イベント処理部１６及び移動体状態保持部１５は、仮想的に２つのインスタンスを有することとなる。ここで、「インスタンス」とは、ある処理を行う一つの状態を指す。
【００５９】
（イ）まず、図７のステップＳ２０１において、将来の混雑予測を行うための要求がイベント処理部１６に伝達される。この予測要求は、図１に示す入力部９等を用いて、入力切替部１４を介してイベント処理部１６に伝達されても良い。このとき、現在からどのくらいの時間が経過した後の状態を予測するか、入力部９等を通じてイベント処理部１６に伝達する。予測要求が行われると、イベント処理部１６は、図８に示すように、現在の状態を元に、予測用シミュレーションインスタンスを新たに生成する。シミュレーションモードにおいては、入力切替部１４は、外部イベント取込部１２からの移動イベントをモニタ用インスタンスへ供給し、模擬イベント発生部１８からの移動イベントを予測用シミュレーションインスタンスへ供給する。
【００６０】
（ロ）ステップＳ２０２において、モニタ用インスタンスは、動線観測処理を継続する。即ち、図６のフローチャートに示す手順で、図８に示すように、入力切替部１４から送られた移動イベントをイベントキューに格納し、ハンドラによって、移動イベントの処理を行う。そして、移動イベント毎に移動体状態保持部１５の移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表等の更新を行う。
【００６１】
（ハ）一方、ステップＳ２０３において、予測用シミュレーションインスタンスは、予測要求時の移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表をコピーし、これらを初期値として、移動体モデル８のパラメータを計算する。
【００６２】
（ニ）次に、ステップＳ２０４において、移動体モデル８を構築する。このとき、予測開始時点でまだ存在していない歩行者の到来を、非定常ポアソン過程モデルを用いて実際的に仮発生させる。非定常ポアソン過程モデルを用いることにより、観測エリアへの時間帯による到来パターンの変化を考慮し、精度の高い予想をすることができる。移動体モデル８の構築方法は、後に詳述する。予測用シミュレーションインスタンスは、構築した移動体モデル８を模擬イベント発生部１８へ送る。模擬イベント発生部１８は、移動体モデル８に基づいて移動イベントを生成し、入力切替部１４に送出する。入力切替部１４は、この移動イベントを予測用シミュレーションインスタンスへ供給する。
【００６３】
（ホ）次に、ステップＳ２０５において、予測用シミュレーションインスタンスは、移動イベントに基づき、指定時間経過後の予測シミュレーションを行う。この予測シミュレーションについては、後に詳述する。
【００６４】
本発明の実施の形態に係る混雑予測方法によると、ある観測エリア内を移動する歩行者の動線を観測して得られた情報から、移動体モデルをリアルタイムに更新するので、精度良く、将来の混雑予測を行うことができる。
【００６５】
（移動体モデルの構築方法）
ここで、移動体情報、ＯＤ表、滞留時間表等を元に、移動体モデルを構築する方法について説明する。
【００６６】
本発明の実施の形態に係る混雑予測システムで用いる移動体モデルは、以下のサブモデルから構成される。
【００６７】
・来場モデル…歩行者の到着時刻を決定
・移動モデル…見学する会場を選択
・滞留モデル…各会場での見学所要時間を決定
移動体モデルの模式図を図９に示す。来場モデルに従って、歩行者は来場し、移動モデルに従って、退場時刻になるまで会場を選択・移動し、滞留モデルに従って、見学する各会場で滞留する。以下にそれぞれのモデルの構築例を説明する。ここでは、図１０に示すような展示会場を見学する際の歩行者の動線を予測する。
【００６８】
＜来場モデル＞
見学者の来場密度を一定とみなすのは不適切なので、定式化には非定常ポアソン過程（ＮＨＰＰ： Non-homogeneous Poisson Process）を導入する。ＮＨＰＰの詳細は、「D. P. Heyman, M. J. Sobel, Eds.: “Stochastic Models”, Handbooks in Operations Research and Management Science, Vol. 2, Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland), 1990.」に記載されている。ＮＨＰＰによると、時間によって変化する来場密度をもつポアソン到着モデルが作成できる。時刻Ｔにおける次の来場確率分布は、λを来場密度として、次式で与えられる。
【００６９】
【数１】
2004213098.tif 000003
時刻Ｔから次の来場時刻までの時間は、本式をｔについて解けばよい。式（１）を変形し、一様乱数ｕを導入して次式を得る。
【００７０】
【数２】
2004213098.tif 000004
来場は午前と午後で分け、それぞれの来場時刻分布を正規分布で近似する。これによると、来場密度λ（ｔ） は、μを平均来場時刻、σを標準偏差、AMを午前、PMを午後として、次式で表される。
【００７１】
【数３】
2004213098.tif 000005
来場モデルの同定としては、実際の午前、午後の来場時刻分布に正規分布をフィッティングさせることにより、例えば、次のような来場モデルが得られる。平均値は９：００を０秒としたときの経過時間を示す。
【００７２】
μAM＝3855, σAM＝2703
μPM＝18838, σPM＝3573             ………（４）
来場者の来場時刻を推定するには、午前来場総数ＮAMおよび午後来場総数ＮPMが必要だが、これについては別途与えられるものとする。
【００７３】
＜移動モデル＞
来場者の移動モデルは、次の２つのモデルを合成して定式化する。
【００７４】
・退場モデル
・次会場選択モデル
即ち、来場者がある会場での見学を終了したとき、まず退場モデルを用いて退場するか否かを決定する。もし退場しない結論が出た場合、次会場選択モデルを用いて次に訪問する会場を決定する。
【００７５】
退場モデルは、退場時刻をｔL、来場時刻をｔA、滞在時間をｔS、閉場時効をＴCとして、次式で定義する。
【００７６】
【数４】
2004213098.tif 000006
ＤL（ｔ）がｔｒｕｅの場合、退場を選択する。ｆａｌｓｅの場合、次会場選択モデルにより次の移動先会場を決定する。滞在時間は次式で定義される確率分布（正規分布）により決める。
【００７７】
【数５】
2004213098.tif 000007
平均値μSと標準偏差σSは来場者の来場時刻ｔAの一次関数として与える。これは、午前の来場者は午前中に、午後の来場者は閉場時刻までに、それぞれ見学を完了しようとする傾向を表現している。
【００７８】
【数６】
2004213098.tif 000008
退場時刻ｔLは来場者の状態に依存しない。
【００７９】
次会場選択モデルは、マルコフ連鎖モデルを用いて定式化する。従って、過去の見学履歴は考慮しないモデルとなる。マルコフ連鎖モデルの詳細は、「金子秀二著、“展示会における人の流れのシミュレーション”, アドバンス, No. 6, pp. 33-37, 東芝アドバンストシステム, 1998.」に記載されている。
【００８０】
各来場者の会場間移動を表すマルコフ連鎖をＸkとする。来場のための受付をひとつの会場とみなし、受付を含めた展示会場数がＭだとする。受付を会場１、その他の会場を会場２〜会場Ｍと呼ぶ。来場者の状態数はＭである。いま、会場ｉに滞在する状態をｂiで表し、時点ｋおいて会場ｉに滞留する確率分布を次式のように書く。
【００８１】
【数７】
2004213098.tif 000009
これはＭ次元ベクトルとして、以下のように書ける。
【００８２】
p[k] = [p1[k], p2[k], …,pM[k]]                 ………（９）
全来場者の初期分布は必ずｐ[0]=[1,0,…,0]である。推移確率行列をＭ×Ｍ次元行列Ｐで表す。推移確率行列Ｐのｉ行ｊ列要素は、会場ｉから会場ｊへの推移確率である。
【００８３】
pij = P(Xk+1 = bj | Xk = bi)                 ………（１０）
各来場者の時点ｋでの確率分布は次式で表される。
【００８４】
p[k] = p[0]Pk                         ………（１１）
本モデルでは推移確率行列Pを、対象となる展示会開催中、不変とみなす。
【００８５】
退場モデルの同定としては、閉場時刻ＴCを１７：００とし、会場時刻９：００からの秒数で表すと次式となる。
【００８６】
TC = 28800                                ………（１２）
滞在時間ｔSの分布については、以下のように求める。
【００８７】
１．サンプルをそれぞれの来場時刻によって、午前と午後の２グループに分割する。
【００８８】
２．午前のグループから全日見学者を除く。
【００８９】
３．両グループについて、一時間ごとに滞在時間の平均値と標準偏差を計算する。
【００９０】
４．両グループについて、平均値と標準偏差の時間変化を一次関数で同定する。この際、午後グループには以下のサンプルを追加しておく。
【００９１】
μS(TC) = 0, σS(TC) = 0                 ………（１３）
標準偏差の計算は実際の平均による固定値とする。この結果、例えば、滞在時間ｔSの確率分布は以下のパラメータ（単位は秒）で表す正規分布として得られる。
【００９２】
αAM = -0.3521, αPM = -0.6696
βAM = 9752.4, βPM = 19904.4
ξAM = 0, ξPM = -0.2233
ζAM = 3704.4, ξPM = 6508.8               ………（１４）
次会場選択モデルの同定としては、推移確率行列P は、実測したOD 表から、次の手順で導出する。
【００９３】
１．Ｓ列を削除し13×12 次元行列とする。
【００９４】
２．各行について正規化する。
【００９５】
３．行列を転置する。
【００９６】
４．先頭行に1 行挿入し、13×13 次元正方行列とする。挿入する行ベクトルは[0,…,0]である。
【００９７】
処理結果を図１１に示す。
【００９８】
＜滞留モデル＞
各会場における滞在時間は、ある時不変な確率分布にしたがうものとして定式化する。滞在時間の対数変換結果が正規分布にしたがうものと考える。即ち、会場ｉにおける滞在時間ＴSiは次式で与えられる。
【００９９】
【数８】
2004213098.tif 000010
ｘiは次式で定義される確率分布により決める。
【０１００】
【数９】
2004213098.tif 000011
各会場の滞在時間記録を対数変換し、それぞれについて正規分布にフィッティングした結果の一例を図１２に示す。又、平均値を逆変換すると図１３を得る。
【０１０１】
上記のように作成された来場モデル、移動モデル、滞留モデルを参照し、移動体モデルを構築する。
【０１０２】
（予測シミュレーション）
上記で得られた移動体モデルに基づき、移動イベントを生成し、会場の混雑予測は行われる。以下に、シミュレーションによる会場混雑の再現を行うアルゴリズムを示す。
【０１０３】
1.  午前と午後の来場者数を、それぞれN_AM，N_PM として設定する。
【０１０４】
2.    時刻の初期化t=0（午前9:00）；来場者カウンタの初期化
i=0
3.  while (i < N_AM) {
4.   i=i+1
5.   来場モデルにより来場者i 発生；時刻t_i=t+発生間隔
6.   退場モデルにより来場者i の退場時刻t_L[i]決定
7.   while (t_i < t_L[i]) {
8.         次会場選択モデルにより訪問会場決定，移動
9.         滞留モデルにより滞留時間t_S 決定；t_i=t_i+t_S
10.               }
11.               退場処理
12.        }
13.        2〜12 の処理を午後について同様に実施；t=10800（正午）
14.        全来場者の行動データを時刻順に並べ替え
15.        集計処理
シミュレーションプログラムはJava（登録商標）等で作成可能である。
【０１０５】
シミュレーションにより得られた歩行者情報、ＯＤ表、滞留時間表等は、移動体状態保持部１５に保存されても良く、シミュレーション結果保持部（図示せず）等に保持されても良い。あるいは、表示部７等に表示されても良い。これらのシミュレーション結果を用いて得られた来場時刻分布の一例を図１４に示す。図１４では、ＮAM＝３５４、ＮPM＝６６０を実際の来場者数として用いている。又、同様に、滞留時間表等のシミュレーション結果を用いて得られた見学時間分布を図１５に示す。又、時間毎の各エリアの混雑推移（滞在者数推移）を図１６に示す。Ｒ、Ｑ、…、Ａは、図１０の展示会場エリアに相当する。更に、シミュレーション結果から得られたＯＤ表を図１７に示す。各数値は、出発会場から到着会場に移動した歩行者の数を示す。これらのシミュレーション結果から、会場の混雑を予測し、集客施設の構造、運用時のレイアウトや案内表示の適切な設計が可能となる。
【０１０６】
（その他の実施の形態）
本発明は上記の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【０１０７】
例えば、本発明の実施の形態において、観測エリアを移動する移動体は、歩行者であると説明したが、これに限らないことは勿論である。
【０１０８】
又、本発明の実施の形態において、外部イベント取込部１２で時刻情報を付加すると説明したが、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅが受信機制御部１３へ情報を送出する際に、時刻情報を付加しても構わない。但し、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅよりも、外部イベント取込部１２で時刻情報を付加するほうが、受信機２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅ間の時刻の誤差を考慮する必要がないという利点がある。
【０１０９】
又、本発明の実施の形態において、移動体状態保持部１５、環境情報保持部１７を分けて備えると説明したが、一つの保持部で共用しても構わない。又、本発明の実施の形態に係る混雑予測システムは、状態バッファやイベントキューを保持する状態バッファ保持部やイベントキュー保持部を別個に備えても構わない。このとき、状態バッファ保持部やイベントキュー保持部は、移動体状態保持部１５等と同様に、ＲＡＭ等の内部記憶装置を用いても良く、ＨＤやＦＤ等の外部記憶装置を用いても良い。
【０１１０】
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【０１１１】
【発明の効果】
本発明によると、予測モデルをリアルタイムで更新し、精度良く、将来の混雑予測を行う混雑予測システム、混雑予測方法及び混雑予測プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る混雑予測システムの構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施に形態に係る発信機に備えられた無線タグの構成ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る発信機情報の一例である。
【図４】本発明の実施の形態に係る移動体情報の一例である。
【図５】本発明の実施の形態に係る観測エリアの一例である。
【図６】本発明の実施の形態に係る動線観測方法のフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法のフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法の２つのシミュレーションインスタンスを示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る移動体モデルの概念図である。
【図１０】展示会場のレイアウトの一例である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る移動体モデルを構築する際に用いる推移確率行列である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る滞留モデルの同定に用いる滞在時間分布である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る滞留モデルの滞留滞在時間平均値を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法によって得られる来場時刻分布の一例である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法によって得られる滞在時刻分布の一例である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法によって得られる混雑推移の一例である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る混雑予測方法によって得られるＯＤ表の一例である。
【符号の説明】
１  混雑予測システム
５  記録ファイル
６  動線記録ファイル
７  表示部
８  移動体モデル
９  入力部
１１  記録イベント取込部
１２  外部イベント取込部
１３  受信機制御部
１４  入力切替部
１５  移動体状態保持部
１６  イベント処理部
１７  環境情報保持部
１８  模擬イベント発生部
２０ａ、２０ｂ、…、２０ｅ  受信機
２１  発信機
２２  歩行者
２５  通信ネットワーク
２６  観測エリア
２７  仕切り
３０  無線タグ
３１  識別情報保持部
３２  送信部
３３  アンテナ
【図１】
2004213098.tif 000012
【図２】
2004213098.tif 000013
【図３】
2004213098.tif 000014
【図４】
2004213098.tif 000015
【図５】
2004213098.tif 000016
【図６】
2004213098.tif 000017
【図７】
2004213098.tif 000018
【図８】
2004213098.tif 000019
【図９】
2004213098.tif 000020
【図１０】
2004213098.tif 000021
【図１１】
2004213098.tif 000022
【図１２】
2004213098.tif 000023
【図１３】
2004213098.tif 000024
【図１４】
2004213098.tif 000025
【図１５】
2004213098.tif 000026
【図１６】
2004213098.tif 000027
【図１７】
2004213098.tif 000028