(57)【要約】【課題】建造物の内部等、ＧＰＳ衛星からの電波の検出が困難な領域でも正確な位置検出が可能な位置検出技術を実現すること。【解決手段】被験者の移動態様を判別する移動態様判別部１と、被験者の移動態様と被験者の位置との対応関係等を記憶する位置判定用記憶部２と、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様と、位置判定用記憶部２に記憶された対応関係とに基づいて被験者の位置を判定する位置判定部３とを有する。移動態様判別部１は、被験者が歩行している、階段を上っている、エレベータを用いて移動している等の移動態様を判別し、位置判定部３は、判別された移動態様に対応する建築要素を導出し、かかる建築要素が配置された位置を被験者の位置と判定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象の位置を検出する位置検出装置であって、
前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別手段と、
前記移動態様判別手段によって判別された前記検出対象の移動態様と、前記検出対象の行動範囲における位置と移動態様との対応関係とに基づき前記検出対象の位置を判定する位置判定手段と、
を備えたことを特徴とする位置検出装置。
【請求項２】
前記検出対象の行動範囲内の位置と、該位置における移動態様との対応関係をあらかじめ記憶する記憶手段をさらに備え、
前記位置判定手段は、前記記憶手段に記憶された情報のうち、前記移動態様判別手段によって判定された移動態様と対応する位置を抽出することによって前記検出対象の位置を判定することを特徴とする請求項１に記載の位置検出装置。
【請求項３】
前記位置判定手段は、前記移動態様判別手段によって所定時間に渡って判別される移動態様の変動パターンと、前記記憶手段に記憶された、位置変動に伴う移動態様の変動パターンとの比較に基づき前記検出対象の位置を判定することを特徴とする請求項２に記載の位置検出装置。
【請求項４】
検出対象の位置を検出する位置検出装置であって、
前記検出対象の移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出手段と、
前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別手段と、
前記移動態様判別手段によって判別された前記検出対象の移動態様と、該移動態様と通過経路の種別との対応関係とに基づいて前記検出対象が通過する経路種別に関する情報を導出する経路情報導出手段と、
前記位置検出手段によって検出された位置に対応する経路の種別と、前記経路情報導出手段によって導出された経路種別との比較に基づいて検出対象の位置を較正する位置較正手段と、
を備えたことを特徴とする位置検出装置。
【請求項５】
複数の時刻において検出された前記検出対象の位置を記憶する検出履歴記憶手段と、
前記検出履歴記憶手段によって記憶された複数の時刻における前記検出対象の位置に基づいて、前記検出対象の移動経路を導出する移動経路導出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の位置検出装置。
【請求項６】
検出対象の位置を検出する位置検出方法であって、
前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別工程と、
前記移動態様判別工程において判別された前記検出対象の移動態様と、前記検出対象の行動範囲における位置と移動態様との関係とに基づき前記検出対象の位置を判定する位置判定工程と、
を含むことを特徴とする位置検出方法。
【請求項７】
前記位置判定工程は、前記移動態様判別工程において判別される移動態様の所定時間に渡る変動パターンと、位置に対応する移動態様の変動パターンとの比較に基づき前記検出対象の所定時刻における位置を判定することを特徴とする請求項６に記載の位置検出方法。
【請求項８】
検出対象の位置を検出する位置検出方法であって、
前記検出対象の移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出工程と、
前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別工程と、
前記移動態様判別工程において判別された前記検出対象の移動態様と、該移動態様と通過経路の種別との対応関係とに基づいて前記検出対象が通過する経路の種別に関する情報を導出する経路情報導出工程と、
前記位置検出工程において検出された位置に対応する経路と、前記経路情報導出工程において導出された経路の種別との比較に基づいて検出対象の位置を較正する位置較正工程と、
を含むことを特徴とする位置検出方法。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれか一つに記載の位置検出方法を計算機に実行させることを特徴とする位置検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出対象の位置を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば店舗内における顧客の移動経路を調べること等を目的とした、被験者の移動経路推定を行う技術の開発が行われている。類似の技術としては、既に自動車等の移動車両の測位システムとして複数のＧＰＳ衛星から送信される電波を利用して所在地の検出を行うＧＰＳナビゲーションシステム等が開発されている。かかる技術を応用して、被験者が所持する携帯電話にかかるＧＰＳ機能を持たせた移動経路推定システムが提案され、一部で実用化が行われている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、被験者の移動経路推定システムの他の例としては、例えば各種ビーコンやレーンマーカ、電波タグ等のセンサ手段を利用したものも提案されている。具体的には、あらかじめ建造物内に多数のビーコン等を備えておき、被験者がビーコン近傍を通過する際に被験者の存在を検出する。そして、各ビーコン等で検出された通過情報を総合して被験者の通過経路の特定を行っている。
【０００４】
さらに、上記のような外部インフラに依存しない移動経路推定装置も提案されている。かかる移動経路推定装置は、３次元加速度センサやジャイロ等の内界センサを備え、移動時に被験者に携帯される構成を有する。かかる移動経路推定装置は、被験者自身の移動動作に基づいて内界センサで検出された加速度や角速度の積分計算を行うことによって、被験者の移動経路の移動距離、移動方向等を導出し、移動経路の推定を行う機能を有する。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３１５０７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術にかかる移動経路推定装置は、実用化の観点からはいずれも問題点を有している。以下、上記した各従来技術が有する問題点について詳細に説明する。
【０００７】
まず、ＧＰＳ機能を備えた移動経路推定システムは、ＧＰＳ衛星からの電波が建造物内部で受信できないため、建造物内部における位置の検出が困難であるという問題を有する。また、ＧＰＳナビゲーションシステムにおける車両の位置検出では、基本的に２次元平面上の位置検出を行っていることから、ＧＰＳ機能を移動経路推定システムに利用した場合、階段の昇降等、上下方向の移動をどれだけ検出可能か未知数であるという問題も有する。
【０００８】
また、ビーコン、レーンマーカ等のセンサ手段を利用した移動経路推定システムの場合、正確な移動経路推定を行うためには多数のセンサ手段を設ける必要があり、設備コストの点で問題を有する。すなわち、移動経路を正確に推定するためには、経路推定を行う領域において、分岐点ごとにセンサ手段を設ける必要がある。すなわち、例えば店舗内における顧客の移動経路を調査する場合には、多数存在する移動経路のそれぞれに対応したセンサ手段を設ける必要が生じることとなる。
【０００９】
さらに、センサ手段を利用した移動経路推定システムの場合、センサ手段の設置箇所におけるピンポイント計測に基づいて移動経路を推定する構成を有することから、例えば店舗内における顧客の移動経路を調べるにあたって、隣接するセンサ手段間における顧客の移動形態を正確に把握することは困難である。すなわち、センサ手段を利用した移動経路推定システムでは、隣接するセンサ手段間の通過に要する時間が同一の場合、顧客が特定商品に注目して立ち止まったのか、それとも特に立ち止まることなくゆっくりしたペースで通過したのかを判別することはできない。
【００１０】
内界センサを備えた移動経路推定装置は、ＧＰＳ機能を用いた場合とは異なり建造物内部でも測位が可能であり、センサ手段を利用した場合と異なり多数のセンサ手段を設ける必要が無く、かつピンポイント計測ではない持続的な移動経路計測が可能であることから、移動経路推定装置として有望視されている。しかしながら、従来の内界センサを備えた移動経路推定装置は、正確な移動経路推定が困難であるという問題を有する。
【００１１】
すなわち、被験者の歩行動作および姿勢変化は、運動モデルとしては非常に複雑であることから、加速度等の計測のみで単純に移動経路の推定を正確に行うことは容易ではなく、実際の移動経路との誤差が問題となる。また、計測の際におけるノイズおよび内界センサにおいて生じる計測誤差を完全に解消することは困難であり、かつかかる誤差は積分計算等の演算によって累積的に蓄積される性格を有することから、計測時に生じる誤差が微少な値であっても、実際に得られる移動経路が実際のものと乖離する可能性がある。
【００１２】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、建造物の内部等、ＧＰＳ衛星からの電波の検出が困難な領域でも正確な位置検出が可能な位置検出技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる位置検出装置は、検出対象の位置を検出する位置検出装置であって、前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別手段と、前記移動態様判別手段によって判別された前記検出対象の移動態様と、前記検出対象の行動範囲における位置と移動態様との対応関係とに基づき前記検出対象の位置を判定する位置判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
この請求項１の発明によれば、被験者の移動態様に基づいて被験者の位置を判定する位置判定手段を備えることとしたため、ＧＰＳを用いた位置検出の場合のように衛星からの電波が届かない場合にも位置検出を行うことが可能であり、ビーコン等のインフラ設備を設けることなく位置検出を行うことが可能である。
【００１５】
また、請求項２にかかる位置検出装置は、上記の発明において、前記検出対象の行動範囲内の位置と、該位置における移動態様との対応関係をあらかじめ記憶する記憶手段をさらに備え、前記位置判定手段は、前記記憶手段に記憶された情報のうち、前記移動態様判別手段によって判定された移動態様と対応する位置を抽出することによって前記検出対象の位置を判定することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項３にかかる位置検出装置は、上記の発明において、前記位置判定手段は、前記移動態様判別手段によって所定時間に渡って判別される移動態様の変動パターンと、前記記憶手段に記憶された、位置変動に伴う移動態様の変動パターンとの比較に基づき前記検出対象の位置を判定することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項４にかかる位置検出装置は、検出対象の位置を検出する位置検出装置であって、前記検出対象の移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出手段と、前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別手段と、前記移動態様判別手段によって判別された前記検出対象の移動態様と、該移動態様と通過経路の種別との対応関係とに基づいて前記検出対象が通過する経路の種別に関する情報を導出する経路情報導出手段と、前記位置検出手段によって検出された位置に対応する経路の種別と、前記経路情報導出手段によって導出された経路の種別との比較に基づいて検出対象の位置を較正する位置較正手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
この請求項４の発明によれば、移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出手段と、移動態様に基づいて検出対象の通過経路の種別を導出する経路情報導出手段とを備えることとしたため、位置検出手段によって検出された位置における経路の種別と移動態様に基づき定まる経路種別とが一致しない場合に位置較正が必要であると判断することが可能であり、検出対象の位置を正確に検出できる。
【００１９】
また、請求項５にかかる位置検出装置は、上記の発明において、複数の時刻において検出された前記検出対象の位置を記憶する検出履歴記憶手段と、前記検出履歴記憶手段によって記憶された複数の時刻における前記検出対象の位置に基づいて、前記検出対象の移動経路を導出する移動経路導出手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項６にかかる位置検出方法は、検出対象の位置を検出する位置検出方法であって、前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別工程と、前記移動態様判別工程において判別された前記検出対象の移動態様と、前記検出対象の行動範囲における位置と移動態様との関係とに基づき前記検出対象の位置を判定する位置判定工程とを含むことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項７にかかる位置検出方法は、上記の発明において、前記位置判定工程は、前記移動態様判別工程において判別される移動態様の所定時間に渡る変動パターンと、位置に対応する移動態様の変動パターンとの比較に基づき前記検出対象の所定時刻における位置を判定することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項８にかかる位置検出方法は、検出対象の位置を検出する位置検出方法であって、前記検出対象の移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出工程と、前記検出対象の移動態様を判別する移動態様判別工程と、前記移動態様判別工程において判別された前記検出対象の移動態様と、該移動態様と通過経路の種別との対応関係とに基づいて前記検出対象が通過する経路の種別に関する情報を導出する経路情報導出工程と、前記位置検出工程において検出された位置に対応する経路と、前記経路情報導出工程において導出された経路の種別との比較に基づいて検出対象の位置を較正する位置較正工程とを含むことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項９にかかる位置検出プログラムは、請求項６〜８のいずれか一つに記載の位置検出方法を計算機に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明にかかる位置検出装置は、被験者の移動態様に基づいて被験者の位置を判定する位置判定手段を備えることとしたため、ＧＰＳを用いた位置検出の場合のように衛星からの電波が届かない場合にも位置検出を行うことが可能であり、ビーコン等のインフラ設備を設けることなく位置検出を行うことができるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明にかかる位置検出装置は、移動態様と無関係に位置検出を行う位置検出手段と、移動態様に基づいて検出対象の通過経路の種別を導出する経路情報導出手段とを備えることとしたため、位置検出手段によって検出された位置における経路の種別と移動態様に基づき定まる経路種別とが一致しない場合に位置較正が必要であると判断することが可能であり、検出対象の位置を正確に検出できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面を参照して、この発明を実施するための最良の形態（以下、「実施の形態」と称する）にかかる位置検出装置について説明する。なお、図面は模式的なものであり、現実のものとは異なることに留意する必要がある。また、以下の実施の形態では位置検出を行う対象として人間を想定し、検出対象の一例として「被験者」の位置検出について説明を行っている。しかしながら、検出対象を人間に限定して解釈する必要がないことはもちろんである。
【００２７】
（実施の形態１）
まず、実施の形態１にかかる位置検出装置について説明する。本実施の形態１にかかる位置検出装置は、被験者の位置と被験者の移動態様との対応関係に着目し、かかる対応関係に基づいて被験者の位置を検出する機能を有する。
【００２８】
図１は、本実施の形態１にかかる位置検出装置の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態１にかかる位置検出装置は、被験者の移動態様を判別する移動態様判別部１と、被験者の移動態様と被験者の位置との対応関係等を記憶する位置判定用記憶部２と、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様と、位置判定用記憶部２に記憶された対応関係とに基づいて被験者の位置を判定する位置判定部３とを有する。
【００２９】
位置判定用記憶部２は、被験者の位置検出に必要な情報を記憶するためのものである。具体的には、位置判定用記憶部２は、図１に示すように建築要素に関する情報を含む地図情報を記憶する地図情報データベース２ａと、建築要素と被験者の移動態様との間の対応関係を記憶する対応関係データベース２ｂと、過去における被験者の位置検出結果を記憶する検出履歴データベース２ｃとを備え、位置判定部３の要求に応じて適宜情報を出力する機能を有する。ここで、「建築要素」とは、移動態様判別部１によって被験者（位置の検出対象）の移動態様を識別することが可能なあらゆる経路のことを言い、例えば、、水平な通路、傾斜した通路、階段、エスカレータ、エレベータ等のものが建築要素として挙げられる。
【００３０】
位置判定部３は、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様と、位置判定用記憶部２に記憶された情報とに基づいて被験者の位置を判定するためのものである。具体的には、位置判定部３は、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様に基づいて、被験者はどのような経路上を移動しているかを判定する機能を有する。例えば、移動態様判別部１によって、被験者が階段昇降動作を行っていると判別された場合には、被験者は階段を移動している最中であると判定する。また、位置判定部３は、被験者が移動している経路に対応した位置が地図中のどこに存在するかを判定する機能を有する。上記の例では、地図中における階段の位置を判定し、かかる判定結果に基づいて被験者の位置を判定する機能を有する。
【００３１】
出力部４は、位置判定部３によって判定された被験者の位置を出力するためのものである。具体的には、出力部４は、小型液晶ディスプレイのような表示手段によって構成される構成としても良いし、プリンタ等によって別媒体に内容を出力するものであっても良い。
【００３２】
移動態様判別部１は、本実施の形態にかかる位置検出装置を装着した被験者の移動態様を判別するためのものである。具体的には、移動態様判別部１は、最も簡易な構成としては、被験者が歩行しているのか、階段を上っているのかまたは下っているのか、エレベータに乗って上っているのかまたは下っているのか、等の被験者の移動態様を判別するためのものである。
【００３３】
図２は、移動態様判別部１の具体的構成を示すブロック図である。図２に示すように、移動態様判別部１は、気圧測定部５と、気圧測定部５で測定された気圧の実測値に基づいて被験者の移動に伴って変化する気圧微分値を検出する気圧微分値検出部６と、検出された気圧微分値に基づいて被験者の行動判別を行う判別部７と、気圧微分値の検出および行動判別の際に必要となるデータを記憶する移動態様判別用記憶部８と、判別結果を位置判定部３に対して出力する出力部９とを備えた構成を有する。
【００３４】
気圧測定部５は、被験者が位置する高度における気圧の実測値を取得するためのものである。具体的には、気圧測定部５は、ＩＣタイプの半導体気圧センサを含んで構成され、測定値を電圧信号の形態で気圧微分値検出部６に出力する構成を有する。なお、気圧測定系としては、半導体気圧センサ以外にも、オリフィスとチャンバを用いた航空機の昇降計等を用いることとしても良い。なお、本実施の形態にかかる移動形態判別装置では気圧微分値を利用することから、気圧測定部５は必ずしも気圧の絶対値を検出する必要はなく、気圧の時間変化分を計測できるものであれば良い。
【００３５】
気圧微分値検出部６は、気圧測定部５によって測定された気圧の実測値に基づいて、気圧微分値を導出するためのものである。具体的には、気圧微分値検出部６は、気圧測定部５から入力された、気圧の実測値に対応した電圧信号を増幅する電圧信号増幅部１０と、電圧信号の高周波数成分を除去する高周波数成分除去部１１と、所定の処理を行うカルマンフィルタ１２とを備える。
【００３６】
判別部７は、気圧微分値検出部６において得られた気圧微分値の絶対値および時間変動パターンに基づいて被験者の移動態様の態様の判別を行う。具体的には、移動態様判別用記憶部８に記憶された行動判別データベース８ｃの内容と、気圧微分値検出部６において得られた気圧微分値の絶対値および時間変動パターンとを比較することによって、例えば被験者が階段を上っている等の移動態様の判別を行っている。
【００３７】
移動態様判別用記憶部８は、気圧微分値の導出および移動態様判別の際に使用するデータを記憶するためのものである。具体的には、移動態様判別用記憶部８は、気圧微分値の導出の際に使用されるノイズ分散データベース８ａと、動的誤差分散データベース８ｂと、行動判別の際に使用する行動判別データベース８ｃとを備える。
【００３８】
次に、本実施の形態１にかかる位置検出装置の動作について説明する。なお、以下では、最初に移動態様判別部１が被験者の移動態様を正確に判別することを前提として位置判定部３による位置判定動作について説明し、その後、移動態様判別部１による移動態様判別動作について説明する。
【００３９】
図３は、位置判定部３の動作を説明するためのフローチャートである。図３に示すように、最初に位置判定部３は、移動態様判別部１によって判別された、被験者の移動態様の内容を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４０】
そして、位置判定部３は、取得した移動態様に対応した建築要素の検索を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、位置判定部３は、取得した移動態様に基づいて、位置判定用記憶部２に備わる対応関係データベース２ｂを参照して、移動態様に対応した建築要素を導出する。対応関係データベース２ｂには、移動態様と建築要素との対応関係が記憶されていることから、本ステップを行うことによって、被験者がどの建築要素上を移動しているかが明らかになる。
【００４１】
その後、位置判定部３は、被験者が移動している建築要素に対応した位置が存在するかを判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、位置判定部３は、被験者が移動している建築要素に基づいて、位置判定用記憶部２に備わる地図情報データベース２ａを参照して、建築要素に対応する位置を導出する。地図情報データベース２ａには、建築要素の情報をも含んだ地図情報が記憶されていることから、本ステップを行うことによって、被験者が移動している絶対的な位置を検出することが可能である。本ステップにおいて、被験者が移動している建築要素に対応した位置が存在すると判定された場合にはステップＳ１０４に移行し、存在しないと判定された場合には、ステップＳ１０１に戻って上記した動作を繰り返し行う。
【００４２】
そして、位置判定部３は、ステップＳ１０３において導出された位置が複数存在するか否かの判定を行う（ステップＳ１０４）。導出された位置が一カ所のみである場合には、位置判定部３は、導出された位置が被験者の位置であると判定し（ステップＳ１０５）、終了する。導出された位置が複数存在すると判定された場合には、ステップＳ１０６に移行する。
【００４３】
ステップＳ１０３において導出された位置が複数存在する場合には、位置判定部３は、被験者の過去の移動履歴に基づき、導出された複数の位置の中から、最も適切な位置を被験者の位置と判定する（ステップＳ１０６）。複数の位置から適切な位置を選択するアルゴリズムとしては様々なものを用いることが可能であるが、例えば、位置判定部３は、検出履歴データベース２ｃに記憶された情報の中から、位置検出時に最も近接した時刻における過去の位置に関する情報を抽出し、複数の位置の中から過去の位置に最も近接したものを選択する。以上で、位置判定部３の位置判定動作が終了する。
【００４４】
次に、移動態様判別部１による移動態様の判別動作について説明する。本実施の形態１にかかる位置検出装置は、上記のように移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様に基づいて位置検出を行う機能を有することから、移動態様判別部１によって歩行動作と階段昇降動作の区別等、移動態様の細かい判別を行うことが正確な位置検出にとって重要なこととなる。以下では、移動態様判別部１が気圧微分値に基づいて移動態様判別を行うことについて説明する。
【００４５】
まず、気圧測定部５は、気圧値の時間変動データを測定する（ステップＳ２０１）。具体的には、気圧測定部５は、被験者の移動形態に応じた気圧値の変動情報を含む時系列データを測定し、電圧信号に変換した状態で気圧微分値検出部６に出力する。
【００４６】
そして、高周波数成分除去部１１によって、入力された電圧信号のうち、高周波数成分の除去を行う（ステップＳ２０２）。具体的には、入力された電圧信号のうち、１０Ｈｚ以上の周波数を有する成分について除去することとしている。その後、電圧信号増幅部１０による第１の強度増幅が行われ、電圧信号の強度が１０倍だけ増幅される（ステップＳ２０３）。
【００４７】
第１の強度増幅が行われた後に、カルマンフィルタ１２による気圧微分値の導出が行われる（ステップＳ２０４）。そして、電圧信号増幅部１０による第２の強度増幅が行われ、電圧信号の強度が１００倍だけ増幅される（ステップＳ２０５）。
【００４８】
その後、強度増幅が行われた気圧微分値に対応した電圧信号は、判別部７に出力され、判別部７は、気圧微分値の絶対値および時間変化特性を、移動態様判別用記憶部８に記憶された情報と照合し、行動判別を行う（ステップＳ２０６）。具体的には、例えば図６−２に示す結果に基づいて、気圧微分値の絶対値が所定閾値よりも大きい場合にはエレベータによる昇降運動（気圧微分値が負の場合には上昇、正の場合は下降）と判別し、気圧微分値の絶対値が別の閾値よりも小さく、かつ一定周期で気圧微分値が０となる場合には階段の昇降運動を行っているものと判別する。最後に、出力部９は、判別部７による判別結果を出力し（ステップＳ２０７）、本実施の形態にかかる移動形態判別器の動作は終了する。
【００４９】
ステップＳ２０２では、具体的には、高周波数成分除去部１１によって、気圧測定部５から出力された電圧信号にラプラス変換を施した入力成分に関して、以下に示す伝達関数Ｇ１による演算を行うことで高周波数成分の除去を行う構成を有する。
【数１】
2005257644.tif 000003
【００５０】
ここで、（１）式において、本実施の形態ではカットオフ周波数を１０Ｈｚとする関係からω1＝２０π（ｒａｄ／ｓ）、ζ1＝０．７０７の値を用いて演算する構成を有する。このように、高周波数成分除去部１１は、（１）式の内容を演算することによって、気圧微分値検出部６から出力された電圧信号の高周波数成分の除去を行っている。
【００５１】
次に、ステップＳ２０４における気圧微分値の導出について説明する。図５は、本実施の形態で適用する気圧信号生成モデルについて示す模式図である。図５において、ｙは気圧測定部５における測定値であり、ｖは気圧測定部５における測定時に生じるセンサノイズである。また、ｘ1は実際の気圧値であり、ｘ2は、気圧ｘ1の時間変化量に対応する状態変数であり、ｗは信号生成モデルと実際の気圧信号との動的な誤差に相当する仮想的な信号（以下、「動的誤差信号」と称する）である。本実施の形態における気圧微分値検出部６は、気圧信号生成モデルが図２に示すような二重積分系によって構成されるとの考えに基づいて気圧微分値の検出を行うこととしている。具体的には、図５に示した信号生成モデルは、以下の状態方程式によって表現される。
【数２】
2005257644.tif 000004
【数３】
2005257644.tif 000005
なお、（２）式および（３）式において、ｘ、Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれ、
【数４】
2005257644.tif 000006
【数５】
2005257644.tif 000007
【数６】
2005257644.tif 000008
【数７】
2005257644.tif 000009
と表される。図５に示す変数のうち、ｖ、ｗは互いに独立の変数であって、平均値が０となるような零平均白色過程であるものと考えると、ｖの分散をｒ、ｗの分散をｑとした上で、気圧測定部５によって得られた測定値ｙから気圧微分値ｘ2を含む状態変数ｘを推定する最適フィルタは、次のようなカルマンフィルタによって与えられることとなる。
【数８】
2005257644.tif 000010
ここで、（８）式における＜ｘ＞は、ｘの最適推定値、すなわち測定値からノイズ成分等を取り除いた気圧値および気圧微分値に対応したベクトルである。また、行列Ｋは、カルマンフィルタゲイン行列である。カルマンフィルタ１２は、（８）式に示す演算を行うことによって＜ｘ＞を導出し、＜ｘ＞を構成する気圧微分値の最適推定値を判別部７に出力する機能を有する。
【００５２】
次に、（８）式におけるカルマンフィルタゲイン行列Ｋの内容について説明する。（８）式に示すカルマンフィルタゲイン行列Ｋは、
【数９】
2005257644.tif 000011
と、状態推定誤差共分散行列Ｐと、上述の行列Ｃ、センサノイズｖの分散ｒとを用いて表される。状態推定誤差共分散行列Ｐは、
【数１０】
2005257644.tif 000012
と表されるリッカチ方程式を解くことによって得られる。（１０）式のリッカチ方程式の解は、
【数１１】
2005257644.tif 000013
で与えられ、（１１）式の値を（９）式に代入することによって、カルマンフィルタゲイン行列Ｋは、
【数１２】
2005257644.tif 000014
となる。そして、（１２）式に示すようにカルマンフィルタゲイン行列Ｋを構成する動的誤差信号ｗの分散ｑと、センサノイズｖの分散ｒとを用いて、
【数１３】
2005257644.tif 000015
【数１４】
2005257644.tif 000016
を満たす変数ωkおよびζkを用いることによって、カルマンフィルタ１２において行われる演算の伝達関数Ｇkは、
【数１５】
2005257644.tif 000017
と表される。すなわち、カルマンフィルタ１２は、気圧測定部５で測定された測定値ｙに対して（１５）式に示す演算処理を行うことによって、気圧微分値（図５におけるｘ1）を導出することが可能である。
【００５３】
なお、（１３）式及び（１４）式からも明らかなように、（１５）式に示す伝達関数Ｇkを構成するωkおよびζkは、動的誤差信号ｗの分散ｑおよびセンサノイズｖの分散ｒとによって形成される。そして、分散ｑ、ｒは、それぞれ測定データから導出することが可能であり、かかる測定データから導出した分散ｑ、ｒを用いてカルマンフィルタ１２における演算処理に用いる伝達関数Ｇkを導出することが可能である。しかしながら、現実には分散ｑ、ｒの導出が煩雑なことから、本実施の形態では、移動態様判別用記憶部８内のノイズ分散データベース８ａとして分散ｒの値を記憶し、動的誤差分散データベース８ｂとして分散ｑの値をあらかじめ記憶する構成としている。そして、実際の気圧微分値の導出の際には移動態様判別用記憶部８内に記憶された値を用いることで、簡易かつ迅速に気圧微分値を導出することとしている。
【００５４】
移動態様判別用記憶部８に記憶する値について説明する。本実施の形態では、被験者の移動形態としては階段昇降、エレベータによる上昇、下降等が考えられるが、これらの移動形態における移動速度は上下方向に関して一定速度であると近似することができるため、（１５）式における入力値たる気圧値は、ランプ状の信号となる。従って、本実施の形態においては、気圧微分値の導出に際して行われる（１５）式に示す演算処理に対して、ランプ状の信号が加わるものと考えることができ、ランプ状の信号が加わった場合の応答は、２次遅れ要素の単位ステップ応答となる。かかる単位ステップ応答は、制動係数ζk＝０．７０７の２次遅れ要素であり、ステップ応答の行き過ぎ量は妥当なものとなっている。そして、かかる単位ステップ応答は、ωkの値が大きくなるにつれて帯域が広がることから、ステップ応答の整定時間（ステップ応答の立ち上がりが、定常値の９５％〜１０５％になる時間）を短くできる一方、ノイズの影響を受けやすくなる。本実施の形態にかかる移動形態判別器において、階段を一般的なペースで３〜４段以上昇降する状態を判別できれば十分とした場合、ステップ応答の整定時間が１〜２秒程度あれば良い。従って、本実施の形態においては、ωkの値を０．６π（ｒａｄ／ｓ）（＝０．３Ｈｚ）に設定している。ωkをかかる値に設定した場合には、整定時間が１．５５秒となり、階段の昇降状態を判別するに十分な値を確保することが可能である。以上のことから、本実施の形態では、ζk＝０．７０７、ωk＝０．６π（ｒａｄ／ｓ）なるデータを移動態様判別用記憶部８に記憶し、気圧微分値の導出の際にかかる値を（１５）式に代入して演算を行うこととしている。
【００５５】
カルマンフィルタ１２を用いて気圧微分値の導出を行った計算例について紹介する。図６−１は、被験者の移動に伴い変化する気圧値の時間変化について示すグラフであり、図６−２は、図６−１に示す気圧値を入力して、ζk＝０．７０７、ωk＝０．６π（ｒａｄ／ｓ）の値を代入した（１５）式に示す伝達関数を用いて気圧微分値の導出を行った結果について示すグラフである。
【００５６】
図６−２に示すように、（１５）式に基づいて導出された気圧微分値を用いることによって、被験者の移動態様の判別を正確に行うことが可能である。例えば図６−１のグラフにおいて、期間Δｔ1、Δｔ2に示す傾斜部分は、被験者が時間の経過に伴い鉛直方向に所定の速度で移動することが明らかであるものの、グラフのみではどのような移動態様によって鉛直方向に移動しているのかは必ずしも明らかではない。しかしながら、図６−２に示すグラフからは、期間Δｔ1における気圧微分値と、期間Δｔ2における気圧微分値とでは明らかに異なる変動パターンを示しており、かかる変動パターンの相違により、期間Δｔ1では被験者はエレベータに乗って上昇していると判別され、期間Δｔ2では被験者が階段を上っていると判別することが可能である。このように、移動態様判別部１が気圧微分値を利用して被験者の移動態様を判別した場合には、細かい移動態様の相違についても確実に判別することが可能であり、移動態様判別部１による判別結果を利用することによって、正確な位置検出が可能となっている。
【００５７】
次に、本実施の形態１にかかる位置検出装置の利点について説明する。まず、本実施の形態１にかかる位置検出装置は、被験者の移動態様に基づいて被験者の位置を検出することとしたため、例えば建造物内部であっても、ビーコン等のインフラ設備を設けることなく被験者の位置を検出することが可能である。従って、本実施の形態１にかかる位置検出装置は、建造物の内部等であっても被験者の位置検出が可能であると共に、被験者の行動範囲内に位置検出用のインフラ設備を設けることなく位置検出が可能であるという利点を有する。
【００５８】
例えば建造物内部における被験者の行動可能な領域は、水平な通路、傾斜した通路、階段、エスカレータ、エレベータ等の様々な建築要素によって構成されている。そして、被験者の移動態様は、これらの建築要素の相違に従って異なることとなり、被験者の位置と移動態様とは一定の相関関係を有し、換言すれば、被験者の移動態様は一定の位置依存性を有することとなる。本実施の形態１にかかる位置検出装置では、かかる移動態様の位置依存性を利用して被験者の位置検出を行うこととしたため、被験者が移動している建築要素に対応した位置検出を正確に行うことが可能である。
【００５９】
また、従来用いられてきたＧＰＳ等を用いた位置検出の場合には、場所的に近接した複数の経路が存在する場合には、被験者がいずれの経路上を移動しているのか判別することは困難である。従って、建造物内部のように狭い領域では、仮にＧＰＳ衛星からの電気信号が建造物内部まで到達できたとしても、正確な位置検出を行うことは容易ではない。これに対して、本実施の形態１にかかる位置検出装置は、建築要素の相違に基づいて位置検出を行う機能を有することから、仮にきわめて近接して位置する複数の経路が存在する領域を被験者が移動していた場合であっても、経路が異なる建築要素によって構成された場合には、建築要素に対応した移動形態の相違に基づいて位置検出を行うことによって正確な位置検出を行うことが可能である。
【００６０】
さらに、本実施の形態１にかかる位置検出装置は、移動態様判別部１が気圧微分値の変動パターンを利用して被験者の移動態様の判別を行うこととしている。図６−２の計算例でも示したように、気圧微分値を利用することによって移動態様判別を正確に行うことが可能であるため、正確な移動態様判別結果に基づいて位置検出を行うことが可能となり、正確な位置検出を行うことが可能である。
【００６１】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２にかかる位置検出装置について説明する。本実施の形態２にかかる位置検出装置は、ＧＰＳ等の従来の位置検出機構と、位置検出機構によって検出された位置について、移動態様に基づいて導出される位置較正情報を用いて適宜修正する構成を有する。
【００６２】
図７は、本実施の形態にかかる位置検出装置の全体構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施の形態にかかる位置検出装置は、実施の形態１と同様に被験者の移動態様を判別する移動態様判別部１と、被験者の行動範囲における移動態様と位置との対応関係等を記憶する位置判定用記憶部２とを備える。また、実施の形態２にかかる位置検出装置は、ＧＰＳ等の既存のメカニズムを利用した位置検出部１５と、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動態様と位置判定用記憶部２に記憶された移動態様と位置との対応関係とに基づき、被験者が移動している経路の種別に関する情報である経路情報を生成する経路情報導出部１６と、生成された経路情報に基づいて適宜位置検出部１５によって検出された位置を較正して被験者の位置を導出する位置較正部１７と、較正した位置の情報を出力する出力部１８を備えた構成を有する。
【００６３】
位置検出部１５は、被験者の移動態様とは無関係に被験者の位置を検出するものであって、例えば、ＧＰＳ、ＰＨＳ等を使用した既知の位置検出機能を有する。また、位置検出部１５として、ビーコン、レーンマーカ、電波タグ等、所定のインフラ設備を利用して位置検出を行うものを用いても良い。
【００６４】
経路情報導出部１６は、被験者が通過している経路に関する経路情報を導出するためのものである。具体的には、経路情報導出部１６は、移動態様判別部１によって判別された被験者の移動形態と、位置判定用記憶部２に記憶された移動形態と通過経路との対応関係に基づいて被験者が通過している経路の種別を含む経路情報を導出する。
【００６５】
位置較正部１７は、位置検出部１５によって導出された位置情報を必要に応じて較正するためのものである。具体的には、位置較正部１７は、位置検出部１５によって導出された位置に対応する経路の種別と、経路情報に含まれる被験者の経路種別とを比較し、位置検出部１５による検出結果を適宜修正する機能を有する。
【００６６】
次に、本実施の形態における位置較正部１７の動作について説明する。図８は、位置較正部１７の動作を示すフローチャートであり、以下では、図８を適宜参照しつつ説明する。まず、位置較正部１７は、位置検出部１５によって検出された位置情報に対応する経路を導出する（ステップＳ３０１）。具体的には、位置較正部１７は、検出された位置情報に基づいて、位置判定用記憶部２に記憶された地図情報から位置情報に対応した位置における経路種別を導出する。本工程により、位置較正部１７は、位置検出部１５によって検出された位置情報に基づく被験者の経路種別、例えば被験者が階段を上っているはずである等の情報を取得する。
【００６７】
そして、位置較正部１７は、ステップＳ３０１において導出した経路と、経路情報導出部１６によって導出された経路情報とが対応するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。具体的には、ステップＳ３０１では、位置検出部１５の検出結果に基づいて導出された経路の種類と、移動態様判別部１によって判別された移動形態に基づく経路情報に含まれる被験者の通過経路の種類とが一致するか否かの判定を行う。一致すると判定された場合には、位置検出部１５によって検出された位置情報は正しいと推定されるため、位置較正部１７は、位置検出部１５による検出結果を確定位置として決定し（ステップＳ３０３）、位置較正部１７の動作は終了する。一致しないと判定された場合には、次のステップＳ３０４に移行する。
【００６８】
一致しない場合には、位置較正部１７は、経路情報に対応した経路を有する位置を探索する（ステップＳ３０４）。具体的には、位置較正部１７は、位置判定用記憶部２に記憶された地図情報を参照して、経路情報導出部１６によって導出された経路情報と一致する経路に対応した位置を探索する。ここで、探索する条件としては位置検出部１５の検出特性等に応じて定まるが、例えば、経路情報と一致する経路のうち、位置検出部１５によって検出された位置と最も近接することを条件として位置を探索する。最後に、位置較正部１７は、ステップＳ３０４における探索結果を被験者の位置として決定し（ステップＳ３０５）、終了する。
【００６９】
本実施の形態２にかかる位置検出装置は、移動態様判別部１によって被験者の移動態様を判定し、判定結果に基づいて位置検出部１５の検出結果を修正する構成を有する。このため、位置検出部１５の検出結果に誤差が生じていた場合であっても、被験者の位置を正確に決定することが可能である。
【００７０】
また、本実施の形態２では、ＧＰＳ等の既知の位置検出メカニズムと、被験者の移動態様に基づく位置検出メカニズムの双方を用いて位置検出を行うこととしている。このため、両者の利点を併せ持つ位置検出装置を実現することが可能であり、既存の位置検出メカニズムを利用しつつ、被験者の移動態様に基づいて位置較正を適宜行うことによって正確な位置検出を行うことが可能である。
【００７１】
（実施の形態３）
次に、実施の形態３にかかる位置検出装置について説明する。本実施の形態３にかかる位置検出装置は、異なる時刻における被験者の位置を順次記憶し、記憶した情報に基づき被験者の移動経路を検出する機能を有する。図９は、本実施の形態３にかかる位置検出装置の全体構成を示すブロック図である。なお、図９において、実施の形態１、２と共通する構成要素については、具体的構造および機能についても同様のものとし、説明を省略する。
【００７２】
図９に示すように、本実施の形態３にかかる位置検出装置は、実施の形態１と同様に移動態様判別部、位置判定用記憶部２および位置判定部３を備える。また、本実施の形態３にかかる位置検出装置は、これらの構成要素の他に、位置判定用記憶部２に備わる検出履歴データベース２ｃに記憶された情報に基づいて、所定期間における被験者の移動経路を導出する移動経路導出部１９と、移動経路導出部１９によって得られた移動経路の内容を出力する出力部２０とを備える。
【００７３】
実施の形態１でも述べたように、位置判定部３によって判定された被験者の位置に関する情報は、位置判定用記憶部２に対して出力され、位置判定用記憶部２に備わる検出履歴データベース２ｃに記憶される。そして、検出履歴データベース２ｃに記憶された情報について、実施の形態１では、ステップＳ１０６における位置の絞込に用いることとしたが、本実施の形態３では、かかる情報を利用して被験者の移動経路を導出することとしている。
【００７４】
本実施の形態３にかかる位置検出装置の利点について説明する。例えばデパート等の小売店舗において、顧客がどのような経路を通って店舗内を移動するかを把握することは、商品の配置態様の決定等に関してきわめて重要なことである。本実施の形態３にかかる位置検出装置は、移動態様の変化に基づいて被験者の移動経路を導出する機能を有することから、かかる用途を簡易な構成によって実現することが可能である。
【００７５】
なお、本実施の形態３にかかる位置検出装置においては、実施の形態１、２と同等の位置検出精度を有する必要はない。すなわち、移動経路の導出にあたっては、ある時刻における位置の検出精度が仮に低かったとしても、他の時刻に検出された位置の情報等を用いて、移動経路を高い精度で推定することが可能である。具体的には、ある時刻に検出された位置が、他の時刻に検出された位置の変化の傾向から著しく逸脱するような場合には、かかる時刻に検出された位置の情報を無視して経路推定が行うことによって正確な移動経路を導出することが可能である。従って、本実施の形態３にかかる位置検出装置では、個々の時刻において検出される位置の検出精度がある程度低い場合であっても、高い精度で経路推定を行えるという利点を有する。
【００７６】
以上、実施の形態１〜３に渡って説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定して解釈するべきではなく、当業者であれば様々な実施例、変形例等に想到することが可能である。例えば、実施の形態１〜３では、検出対象として人間を例とした位置検出装置について説明したが、本発明を例えば車両の位置検出に用いることとしても良い。車両の場合、例えばトンネル内部を走行する場合には、通常の道路を通過する場合と比較して、車両周囲における気圧値が低下することが知られている。例えば本発明にかかる位置検出装置において、移動態様判別手段が車両によるトンネル内走行を一つの移動態様として判別する構成とした場合には、位置判定手段は、車両がトンネル内を走行している場合に対応する建築要素（トンネル）に位置するものと判定することが可能である。
【００７７】
また、実施の形態１〜３では、理解を容易にするために位置判定用記憶部２に備わるデータベースとして、移動態様と建築要素との対応関係を記憶する対応関係データベース２ｂと、建築要素に関する情報についてもあわせて記憶する地図情報データベース２ａとを備えることとしている。しかしながら、本発明をかかる構成に限定して解釈する必要はなく、例えば、位置判定用記憶部が移動態様と地図上の位置との直接的な対応関係を記憶する構成としても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】実施の形態１にかかる位置検出装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図２】位置検出装置を構成する移動態様判別部の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】位置検出装置を構成する位置判定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】移動態様判別部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】カルマンフィルタにおける気圧微分値導出のモデルを示す模式図である。
【図６−１】気圧測定部で測定された気圧の実測値の時間変動パターンの一例を示すグラフである。
【図６−２】気圧の実測値に基づいて導出された気圧微分値の時間変動パターンを示すグラフである。
【図７】実施の形態２にかかる位置検出装置の構成を示すブロック図である。
【図８】位置検出装置を構成する位置較正部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】実施の形態３にかかる位置検出装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７９】
１    移動態様判別部
２    位置判定用記憶部
２ａ  地図情報データベース
２ｂ  対応関係データベース
２ｃ  検出履歴データベース
３    位置判定部
５    気圧測定部
６    気圧微分値検出部
７    判別部
８    移動態様判別用記憶部
８ａ  ノイズ分散データベース
８ｂ  動的誤差分散データベース
８ｃ  行動判別データベース
９    出力部
１０  電圧信号増幅部
１１  高周波数成分除去部
１２  カルマンフィルタ
１５  位置検出部
１６  経路情報導出部
１７  位置較正部
１８、２０  出力部
１９  移動経路導出部
【図１】
2005257644.tif 000018
【図２】
2005257644.tif 000019
【図３】
2005257644.tif 000020
【図４】
2005257644.tif 000021
【図５】
2005257644.tif 000022
【図６−１】
2005257644.tif 000023
【図６−２】
2005257644.tif 000024
【図７】
2005257644.tif 000025
【図８】
2005257644.tif 000026
【図９】
2005257644.tif 000027