(57)【要約】本技術の一形態に係る情報処理システムは、制御部を具備する。上記制御部は、空間内で運動する検出対象の３軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する。
2018088042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間内で運動する検出対象の３軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する制御部  を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、  前記制御部は、  前記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する演算部と、  前記正規化動的加速度に基づいて前記検出対象の動きを判定するパターン認識部と、を有する  情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、  前記演算部は、前記３軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、前記検出対象の姿勢角度をさらに算出し、  前記パターン認識部は、前記正規化動的加速度と前記姿勢角度とに基づいて前記検出対象の動きを判定する  情報処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理装置であって、  前記パターン認識部は、前記検出対象の動きに基づいて前記検出対象の行動クラスを判定する  情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置であって、  前記検出対象に取り付けられ前記加速度を検出する検出部をさらに具備する  情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、前記加速度に応じた交流波形を有する第１の検出信号と、前記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第２の検出信号とに基づいて、前記３軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する加速度演算部を有する  情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号との差分信号に基づいて、前記加速度から前記静的加速度成分を抽出する演算回路を有する  情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有する  情報処理装置。
【請求項９】
請求項７に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記差分信号に基づいて補正係数を算出し、前記補正係数を用いて前記第１の検出信号および前記第２の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有する  情報処理装置。
【請求項１０】
請求項５に記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、前記検出対象に非固定で携帯可能に構成される  情報処理装置。
【請求項１１】
請求項５に記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、  加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、前記可動部に作用する３軸方向の加速度に関連する情報を含む第１の検出信号を出力する圧電型の第１の加速度検出部と、前記可動部に作用する前記３軸方向の加速度に関連する情報を含む第２の検出信号を出力する非圧電型の第２の加速度検出部と、を有するセンサ素子を含む  情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の情報処理装置であって、  前記第２の加速度検出部は、前記可動部に設けられたピエゾ抵抗式の加速度検出素子を含む  情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の情報処理装置であって、  前記第２の加速度検出部は、前記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含む  情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本技術は、例えばユーザの行動認識技術に適用される情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  ユーザが携帯または装着するモバイル装置またはウェアラブル装置に搭載された加速度センサなどの検出値を利用して、ユーザの行動を認識する行動認識技術が開発されている（例えば特許文献１参照）。このようなモバイル装置又はウェアラブル装置は、ズボンのポケットにモバイル装置をいれて携帯したり、例えばリストバンドタイプのウェアラブル装置であったりと、ユーザの身体にほぼ固定して携帯されることが前提となっているものが多い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−６６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  近年、センサの装着性の自由度が求められている。センサがユーザの身体に固定されない装着形態、例えば、首からぶら下げるタイプのセンサでは、ユーザの動きに加え、センサ自身の振り子運動を含む複雑な動きを検出する。このため、正確なユーザの動きを把握することが困難であった。【０００５】  以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、検出対象とセンサとの距離が可変なセンサが携帯される場合においても検出対象の動きを正確に把握することができる情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  本技術の一形態に係る情報処理装置は、制御部を具備する。  上記制御部は、空間内で運動する検出対象の３軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、上記静的加速度成分に対する上記動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて上記検出対象の動きを判定する。【０００７】  上記情報処理装置において、制御部は、加速度の静的加速度成分に対する動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて検出対象の動きを判定するように構成されているため、検出対象の動きをより正確に把握することができる。【０００８】  上記制御部は、演算部と、パターン認識部とを有してもよい。上記演算部は、上記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する。上記パターン認識部は、上記正規化動的加速度に基づいて上記検出対象の動きを判定する。【０００９】  上記演算部は、上記３軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、上記検出対象の姿勢角度をさらに算出してもよい。この場合、上記パターン認識部は、上記正規化動的加速度と上記姿勢角度とに基づいて上記検出対象の動きを判定する。【００１０】  上記パターン認識部は、上記検出対象の動きに基づいて上記検出対象の行動クラスを判定するように構成されてもよい。【００１１】  上記情報処理装置は、上記検出対象に取り付けられ上記加速度を検出する検出部をさらに具備してもよい。【００１２】  上記検出部は、加速度演算部を有してもよい。上記加速度演算部は、上記加速度に応じた交流波形を有する第１の検出信号と、上記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第２の検出信号とに基づいて、上記３軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する。【００１３】  上記加速度演算部は、上記第１の検出信号と上記第２の検出信号との差分信号に基づいて、上記加速度から上記静的加速度成分を抽出する演算回路を有してもよい。【００１４】  上記加速度演算部は、上記第１の検出信号と上記第２の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有してもよい。【００１５】  上記加速度演算部は、上記差分信号に基づいて補正係数を算出し、上記補正係数を用いて上記第１の検出信号および上記第２の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有してもよい。【００１６】  上記検出部は、上記検出対象に非固定で携帯可能に構成されてもよい。【００１７】  上記検出部は、センサ素子を含んでもよい。上記センサ素子は、加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、上記可動部に作用する３軸方向の加速度に関連する情報を含む第１の検出信号を出力する圧電型の第１の加速度検出部と、上記可動部に作用する上記３軸方向の加速度に関連する情報を含む第２の検出信号を出力する非圧電型の第２の加速度検出部と、を有する。【００１８】  上記第２の加速度検出部は、上記可動部に設けられたピエゾ抵抗式の加速度検出素子を含んでもよい。  あるいは、上記第２の加速度検出部は、上記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含んでもよい。
【発明の効果】
【００１９】  以上のように、本技術によれば、検出部の動きを正確に把握することができる。  なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本技術の一実施形態に係る行動パターン認識システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】上記行動パターン認識システムの適用例を説明する模式図である。
【図３】上記行動パターン認識システムの構成図である。
【図４】上記行動パターン認識システムの主要部分の基本構成を示すブロック図である。
【図５】上記行動パターン認識システムにより得られる時間波形を説明する図である。
【図６】上記行動パターン認識システムに用いられる検出部（慣性センサ）における加速度演算部の一構成例を示す回路図である。
【図７】上記慣性センサにおける加速度センサ素子の表面側の概略斜視図である。
【図８】上記加速度センサ素子の裏面側の概略斜視図である。
【図９】上記加速度センサ素子の平面図である。
【図１０Ａ】上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、加速度無印加時を示している。
【図１０Ｂ】上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、ｘ軸方向に沿った加速度発生時を示している。
【図１０Ｃ】上記センサ素子の要部の運動の様子を説明する概略側断面図であり、ｚ軸方向に沿った加速度発生時を示している。
【図１１】上記慣性センサにおける加速度演算部の一構成例を示す回路図である。
【図１２】上記加速度演算部における一軸方向についての処理ブロックを示す図である。
【図１３】検出方式の異なる複数の加速度センサの出力特性を説明する図である。
【図１４】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図１５】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図１６】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図１７】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図１８】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図１９】上記加速度演算部の一作用を説明する図である。
【図２０】上記加速度演算部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】上記行動パターン認識システムの動作例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】  以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。本技術は、いわゆる行動認識システム等に適用可能なものであり、検出対象である人やその他の動く物体に携帯させたセンサからの情報から検出対象の運動学的物理量を計測し、その運動学的物理量、例えば検出対象の行動の履歴を記録、表示するものである。
【００２２】［装置概要］  図１は、本技術の一実施形態に係る行動パターン認識システムの概略構成を示すブロック図である。図２は、行動パターン認識システムの適用例を説明する模式図である。
【００２３】  本実施形態の行動パターン認識システム１は、図１に示すように、検出部４０と制御部５０とを有するセンサデバイス１Ａと、表示部４０７を有する端末装置１Ｂとにより構成される。行動パターン認識システム１は、空間内で運動する検出対象の運動学的物理量としての例えば検出対象の行動履歴を記録や表示するように構成される。
【００２４】  センサデバイス１Ａは、検出対象に非固定可能で携帯可能に構成される。端末装置１Ｂは、センサデバイス１Ａと無線や有線で通信可能に構成され、典型的には、スマートホンや携帯電話、ノート型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の携帯情報端末で構成される。
【００２５】  本実施形態においては、検出対象の動きの検出にセンサデバイス１Ａを用いているが、センサデバイス１Ａに搭載される検出部及びコントローラを端末装置１Ｂに搭載させてもよく、例えばスマートホン１台で、検出対象の動きの検出及びその検出結果を基にして求められる検出対象の行動履歴等の記録や表示を行うことができる。
【００２６】  本実施形態では例えば図２に示すように、検出対象であるユーザの首にかけられたペンダント３のペンダントヘッドがセンサデバイス１Ａとなっている。センサデバイス１Ａは、ユーザの運動に伴って揺れて検出対象からの距離が可変可能にユーザに非固定で携帯される。センサデバイス１Ａは、検出対象の運動学的物理量を所定時刻ごとに又は連続的に抽出して端末装置１Ｂへ送信するように構成される。例えば本実施形態では、センサデバイス１Ａから端末装置１Ｂへ、運動学的物理量としての行動クラス、位置情報及び時刻情報とが対応づけられた情報（行動履歴）が送信される。
【００２７】  端末装置１Ｂは、センサデバイス１Ａから取得される行動クラス、位置情報及び時刻情報を記録及びユーザへ報知するように構成される。行動クラスには、例えばユーザの歩行動作、走行動作、静止状態、跳躍動作、電車の搭乗や非搭乗、エレベータやエスカレータ等の搭乗、非搭乗、上昇、下降、階段の昇降、スポーツをしている状態、仕事をしている状態などがあげられる。端末装置１Ｂへ送信された情報は、端末装置１Ｂで記録され、ユーザが所望の表示形態で視認できるよう表示可能となっている。
【００２８】  センサデバイス１Ａは、筐体と、当該筐体の内部に収容された検出部４０と制御部５０を備える。
【００２９】  検出部４０は、ローカル座標系の直交３軸（図７におけるｘ、ｙ及びｚ軸）方向における速度の時間変化に関連する速度関連情報及び角速度を検出する。
【００３０】  制御部５０は、検出された速度関連情報及び角速度からユーザの運動学的物理量を算出し、この運動学的物理量を制御信号として生成し、出力する。具体的には、本実施形態では、制御部５０は、速度関連情報及び角速度情報からユーザの行動パターンを検出し、この行動パターンを予め生成している判定モデルを用いて判定し、クラス分けをする（パターン認識）。
【００３１】  センサデバイス１Ａの携帯方法としては、本実施形態に限定されない。例えば、首かけ式のホルダにセンサデバイスを装着可能としてもよい。また、ワイシャツの胸ポケットやユーザが常に所持する鞄にセンサデバイス１Ａをいれて携帯してもよい。また、スマートホンなどの携帯端末にセンサデバイスの機能が組み込まれていてもよい。
【００３２】  端末装置１Ｂは表示部４０７を有し、制御信号に基づきユーザの行動履歴等を表示部４０７に表示することが可能となっている。
【００３３】  以下、本実施形態に係る行動パターン認識システム１の詳細について説明する。
【００３４】［基本構成］  図３は、行動パターン認識システム１のシステム構成図であり、図４はその主要部分の基本構成を示すブロック図である。行動パターン認識システム１は、センサデバイス１Ａと端末装置１Ｂとを含む。
【００３５】（センサデバイス）  センサデバイス１Ａは、検出部４０と、制御部５０と、送受信部１０１と、内部電源１０２と、メモリ１０３と、電源スイッチ（図示略）を有する。
【００３６】  検出部４０は、慣性センサユニット２と、コントローラ２０とを有する慣性センサである。
【００３７】  慣性センサユニット２は、加速度センサ素子１０と角速度センサ素子３０を有する。加速度センサ素子１０は、ローカル座標系における直交３軸方向（図７におけるｘ、ｙ及びｚ軸）の加速度を検出する。角速度センサ素子３０は、上記３軸まわりの角速度を検出する。コントローラ２０は、慣性センサユニット２からの出力を処理する。
【００３８】  本実施形態の慣性センサユニット２では、各軸の加速度センサ及び角速度センサを個別に構成したが、これに限らず、加速度センサ及び角速度センサは、３軸方向の加速度及び角速度を同時に検出できる単一のセンサでもよい。また、角速度センサ素子３０を設けずに加速度センサ素子１０を用いて角速度を検出する構成としてもよい。
【００３９】  検出部４０では、慣性センサユニット２の検出結果を基に、速度関連情報として、所定のサンプリング周期で取得したローカル座標系における動的加速度成分（Acc-x、Acc-y、Acc-z）、静的加速度成分（Gr-x、Gr-y、Gr-z）及び角速度信号（ω-x、ω-y、ω-z）をコントローラ２０にて算出し、制御部５０へ逐次出力する。
【００４０】  検出部４０では、加速度センサ素子１０から検出されたセンサデバイス１Ａの３軸まわりの、動的加速度成分と静的加速度成分とを含む加速度検出信号を、コントローラ２０にて動的加速度成分（Acc-x、Acc-y、Acc-z）と静的加速度成分（Gr-x、Gr-y、Gr-z）とに分離する。加速度センサ素子１０の構成及びコントローラ２０で行われる動的速度成分と静的加速度成分の分離の詳細については後述する。
【００４１】  また、検出部４０では、角速度センサ素子３０から検出されたユーザＵ（センサデバイス１Ａ）の３軸まわりの角速度検出信号（Gyro-x、Gyro-y、Gyro-z）に基づいて、コントローラ２０にて３軸まわりの角速度信号（ω-x、ω-y、ω-z）をそれぞれ算出する。角速度センサ素子３０は、ｘ、ｙ及びｚ軸まわりの角速度（以下、ローカル座標系における角速度成分ともいう）をそれぞれ検出する。角速度センサ素子３０には、典型的には振動型ジャイロセンサが用いられるが、これ以外にも、回転コマジャイロセンサ、レーザリングジャイロセンサ、ガスレートジャイロセンサ等が用いられてもよい。
【００４２】  制御部５０は、空間内で運動する検出対象（ペンダント３）の３軸方向の加速度から抽出された検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、上記静的加速度成分に対する上記動的加速度成分の時間変化を算出し、上記動的加速度成分の時間変化に基づいて検出対象の動きを判定する。
【００４３】  本実施形態において制御部５０は、検出部４０から出力される動的加速度成分および静的加速度成分を含む速度関連情報と、角速度信号とに基づいて、教師あり学習によって得られた学習モデルを用いたパターン認識を用いて、ユーザの行動パターンをクラス分けし、行動クラスを判定する。
【００４４】  教師あり学習の学習方法としては、例えばテンプレートマッチング、NN（Neural Network）、HMM（Hidden Markov Model）などの学習モデルを用いた学習方法がある。教師あり学習では、各パターンの学習データ（学習に利用されるデータ）がどのクラスに属するかの正解ラベルと呼ばれる情報を与えて、クラスごとに、そのクラスに属する（属させる）カテゴリの学習データの学習が行われる。
【００４５】  教師あり学習では、学習に利用する学習データが、予め決められたカテゴリ毎に用意されるとともに、学習に利用する学習モデル（各カテゴリの学習データを学習させる学習モデル）も、予め決められたクラス毎に用意される。教師あり学習によって得られた学習モデルを用いたパターン認識では、ある認識対象のデータに対し、その認識対象のデータに最も適合するテンプレートの正解ラベルを、認識結果として出力する。学習モデルを用いたパターン認識処理では、学習処理の対象となる入力データ及び出力データのセットである教示データが予め用意される。
【００４６】  制御部５０は、姿勢角計算部５１と、ベクトル回転部５２（演算部）と、パターン認識部５３と、時刻情報取得部５４と、位置センサ５５と、ＧＩＳ情報取得部５６とを有している。
【００４７】  姿勢角計算部５１は、角速度センサ素子３０から出力されるローカル座標系における角速度成分（ωx、ωy、ωz）から回転角成分（θx、θy、θz）を算出し、これをベクトル回転部５２に出力する。
【００４８】  ベクトル回転部５２は、入力された動的加速度成分（Acc-x、Acc-y、Acc-z）及び回転角成分（θx、θy、θz）を、重力方向を基準としてベクトル回転させて正規化し、重力の影響を受けていない動的加速度（運動加速度）である正規化動的加速度と、重力の影響を受けていない姿勢角度である正規化姿勢角度を算出し、これらをパターン認識部５３へ出力する。正規化動的加速度と正規化姿勢角度は、センサデバイス１Ａ自身の揺れ等の動きに係る成分がほぼキャンセルされたユーザの動きに係る情報である。
【００４９】  ベクトル回転部５２は、正規化動的加速度を算出するに際して、検出部４０から出力された動的加速度成分（Acc-x、Acc-y、Acc-z）を、実空間におけるグローバル座標系（図２におけるＸ，Ｙ及びＺ軸）方向の動的加速度成分（Acc-X、Acc-Y、Acc-Z）に変換してもよい。この場合、ベクトル回転部５２へ入力される回転角成分（θx、θy、θz）が参照されてもよい。また、上記回転角成分（θx、θy、θz）の算出に際しては、例えば検出部４０の静止時にキャリブレーション処理が実行されてもよい。これにより重力方向に対する検出部４０の回転角を精度よく検出することができる。
【００５０】  パターン認識部５３は、正規化動的加速度と正規化姿勢角度に基づいてユーザの動きあるいは行動パターンを検出し、ユーザＵの行動パターンをクラス分けして行動クラスを判定する。判定された運動学的物理量である行動パターンのクラス（行動クラス）と、時刻情報及び位置情報が対応づけられた情報は、送受信部１０１に送信される。
【００５１】  時刻情報取得部５４は、センサデバイス１Ａの検出部４０により検出されたときの時刻の情報、曜日の情報、祝日の情報、年月日の情報等を取得し、これらの情報をパターン認識部５３に出力する。
【００５２】  位置センサ５５は、ユーザの居場所（以下、現在地）を示す位置情報を連続的又は間欠的に取得する。例えば、現在地の位置情報は、緯度・経度・高度等により表現される。位置センサ５５により取得された現在地の位置情報は、ＧＩＳ情報取得部５６に入力される。
【００５３】  ＧＩＳ情報取得部５６は、ＧＩＳ（Geographic Information System）情報を取得する。そして、ＧＩＳ情報取得部５６は、取得したＧＩＳ情報を用いて現在地の属性を検出する。ＧＩＳ情報は、例えば地図情報や、人工衛星や現地踏査などで得られた様々な付加情報を含む。ＧＩＳ情報取得部５６は、例えばジオカテゴリコードと呼ばれる識別情報を利用して現在地の属性を表現する。ジオカテゴリコードは場所に関連する情報の種別を分類するための分類コードであり、例えば建造物の種別、地形の形状、地理的特性、地域性等に応じて設定される。
【００５４】  ＧＩＳ情報取得部５６は、取得したＧＩＳ情報を参照し、現在地及び現在地周辺にある建造物などを特定して、その建造物等に対応するジオカテゴリコードを抽出し、パターン認識部５３へ出力する。
【００５５】  パターン認識部５３は、動き・状態認識部５３１と行動パターン判定部５３２とを有する。ここで、「動き・状態」は、数秒から数分程度の比較的短時間にユーザが行う行動を意味する。例えば、動きとしては、歩き、走り、跳躍、静止、一時停止、姿勢変化、上昇、下降等の行為があげられる。状態としては、例えば、電車、エスカレータ、エレベータ、自転車、車、階段、坂道、平地等があげられる。「行動」は、「動き・状態」よりも長い時間かけてユーザが行う生活行動である。例えば、行動としては、食事、買い物、スポーツ、仕事、目的地への移動等があげられる。
【００５６】  動き・状態認識部５３１は、入力された正規化動的加速度と正規化姿勢角度を用いて行動パターンを検出し、これを行動パターン判定部５３２に入力する。
【００５７】  行動パターン判定部５３２には、動き・状況認識部５３１から行動パターンが入力され、ＧＩＳ情報取得部５６からジオカテゴリコードが入力され、時刻情報取得部５４から時刻情報が入力される。行動パターン判定部５３２は、これらの情報が入力されると、学習モデルに基づく判定処理を利用して行動パターンのクラスを判定する。行動パターン判定部５３２は、行動パターンのクラス（行動クラス）、位置情報及び時刻情報等を対応づけさせた情報を制御信号として生成し、送受信部１０１へ出力する。
【００５８】  学習モデル判定では、機械学習アルゴリズムを用いて行動パターンを判定するための判定モデルを生成し、生成した判定モデルを用いて入力データに対応する行動パターンを判定する。
【００５９】  機械学習アルゴリズムとしては、例えばｋ−ｍｅａｎｓ法、Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｂｏｒ法、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｇ）、ＨＭＭ（Ｈｉｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ、Ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ等が利用可能である。
【００６０】  送受信部１０１は、例えば通信回路及びアンテナを含み、端末装置１Ｂ（送受信部４０４）との通信のためのインタフェースを構成する。送受信部１０１は、制御部５０において判定された行動クラス、位置情報、時刻情報等が対応づけられた情報からなる制御信号を含む出力信号を端末装置１Ｂへ送信することが可能に構成される。また送受信部１０１は、端末装置１Ｂから送信される制御部５０の設定情報等を受信することが可能に構成される。
【００６１】  送受信部１０１と端末装置１Ｂの送受信部４０４との間で行われる通信は、無線でもよく有線であってもよい。無線の通信は、電磁波（赤外線を含む）を利用した通信や、電界を利用した通信でもよい。具体的な方式としては、「Wi-Fi（登録商標）」、「Zigbee（登録商標）」、「Bluetooth（登録商標）」、「Bluetooth Low Energy」、「ANT（登録商標）」、「ANT＋（登録商標）」、「EnOcean(登録商標)」などの数百ＭＨｚ（メガヘルツ）から数ＧＨｚ（ギガヘルツ）帯を利用する通信方式を例示することができる。NFC（Near Field Communication）等の近接無線通信でもよい。
【００６２】  内部電源１０２は、センサデバイス１Ａの駆動に必要な電力を供給する。内部電源１０２には、一次電池や二次電池等の蓄電素子が用いられてもよいし、振動発電や太陽発電等の発電素子、無給電手段をも含むエネルギーハーベスティング技術が用いられてもよい。特に本実施形態では、動きのある検出対象を測定対象とするものであるから、内部電源１０２として振動発電デバイス等の環境発電デバイスが好適である。
【００６３】  メモリ１０３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を有し、速度関連情報から軌跡画像信号（制御信号）を生成するためのプログラム等の制御部５０によるセンサデバイス１Ａの制御を実行するためのプログラム、各種パラメータあるいはデータを記憶する。
【００６４】（端末装置）  端末装置１Ｂは、典型的には携帯情報端末で構成され、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、内部電源４０３と、送受信部４０４と、カメラ４０５と、位置情報取得部（ＧＰＳ（Global Positioning System）装置）４０６と、表示部４０７とを有する。
【００６５】  ＣＰＵ４０１は、端末装置１Ｂの全体の動作を制御する。メモリ４０２は、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を有し、ＣＰＵ４０１による端末装置１Ｂの制御を実行するためのプログラムや各種パラメータあるいはデータを記憶する。内部電源４０３は、端末装置１Ｂの駆動に必要な電力を供給するためのもので、典型的には、充放電可能な二次電池で構成される。
【００６６】  送受信部４０４は、送受信部１０１と通信可能な通信回路及びアンテナを含む。送受信部４０４はさらに、無線ＬＡＮや移動通信用の３Ｇや４ＧのネットワークＮを用いて、他の携帯情報端末やサーバ等と通信可能に構成される。
【００６７】  表示部４０７は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）で構成され、各種メニューやアプリケーションのＧＵＩ（Graphic User Interface）等を表示する。典型的には、表示部４０７は、タッチセンサを有し、ユーザのタッチ操作により、ＣＰＵ４０１及び送受信部４０４を介してセンサデバイス１Ａへ所定の設定情報を入力することが可能に構成される。
【００６８】  表示部４０７には、送受信部４０４を介して受信したセンサデバイス１Ａからの制御信号に基づいてユーザの行動履歴等が表示される。
【００６９】  本実施形態のように、センサデバイス１Ａが首掛けタイプの場合、ユーザの動きに伴いセンサデバイス１Ａ自身には振り子運動及びその他の複雑な動きが生じ、センサデバイス１Ａは人の動きに加えて検出部自身の振り子運動を含む複雑な動きをも検出する。本実施形態においては、重力方向で動的加速度及び姿勢角度を正規化することにより、センサデバイス１Ａ自身の動きがほぼキャンセルされた、正規化動的加速度と正規化姿勢角度を得ることができる。
【００７０】  すなわち、センサデバイス１Ａの傾きと重力方向とは相関が高いと考えると、センサデバイス１Ａが捉える重力方向がそのままセンサデバイス１Ａの姿勢の揺れとなるので、センサデバイス１Ａが検出する検出加速度から重力加速度成分（静的加速度成分）を差し引き、これを重力方向で正規化することにより、センサデバイス１Ａ自身の動きがほぼキャンセルされた正規化動的加速度を得ることができる。
【００７１】  従って、センサデバイス１Ａ自身の動きがほぼキャンセルされた正規化動的加速度及び正規化姿勢角度から、ユーザの動きを正確に把握することが可能となる。そして、正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を用いて検出される行動パターンは、ユーザの動き成分の多い行動パターンとなるので、パターン認識しやすくなり精度の高いパターン認識を行うことができる。
【００７２】  また、上述の正規化動的加速度には、センサデバイス１Ａの規則的な運動である振り子運動の加速度成分は残ってしまうが、この振り子運動の加速度成分はパターン認識の際にノイズとしてキャンセルすることができる。すなわち、センサデバイス１Ａ自身の動きは加速度を伴うが、それはセンサデバイス１Ａの姿勢だけをみると、ユーザである人の動きとしてはあり得ない動きをするので、パターン認識をすることにより、このセンサデバイス１Ａの振り子運動の加速度成分をノイズとしてキャンセルすることができる。
【００７３】  次に、本実施形態のように動的加速度成分を正規化することにより得られる時間波形について図５を用いて比較例と比較しながら説明する。
【００７４】［時間波形］  図５の各図は、加速度センサ素子を有するセンサデバイスをユーザが携帯した場合の加速度センサ素子が検出する、例えばＸ軸方向の検出加速度の時間波形等を示す。
【００７５】  図５Ａは比較例であり、ユーザがセンサデバイス１００Ａを首掛けにして非固定で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、ここでは、本実施形態のようにセンサデバイスで検出される検出加速度から抽出された動的加速度成分の正規化が行われていない。この場合では、センサデバイス１００Ａ自身の振り子運動を含む複雑な動きと、ユーザの動きとが複合した検出加速度がセンサデバイス１００Ａによって検出され、図５Ａにはその時間波形が不規則な波線で示されている。また、図の下段にあるグラフは、センサデバイス１００Ａが検出する加速度の周波数特性である。このグラフから、センサデバイス１００Ａが検出する加速度には、振り子運動及びユーザの動きの周波数に軸の回転が加わっている加速度成分が含まれていることがわかる。
【００７６】  図５Ｂは比較例であり、ユーザがセンサデバイス１Ａを身体に固定した状態で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、センサデバイス１Ａ自身の振り子運動等の揺れが発生していない。図５Ｂに示される不規則な波線は、ユーザの動きに係る加速度の時間波形であり、ここではセンサデバイス１Ａの加速度センサ素子１０から検出された検出加速度から抽出した動的加速度成分を、ベクトル回転して正規化を施した場合の加速度の時間波形を示している。図５Ａと比較して、図５Ｂは、センサデバイス１Ａが固定されている点と、加速度検出信号から動的加速度成分を抽出し、これをベクトル回転して重力方向に正規化を施している点で異なる。また、図の下段にあるグラフは、センサデバイス１Ａが検出する加速度の周波数特性であり、ユーザの動きに係る周波数特性が示されている。
【００７７】  図５Ｃは、本実施形態に係る例であり、ユーザがセンサデバイス１Ａを首掛けにして非固定で携帯し、ユーザが運動状態である場合を示し、センサデバイス１Ａにはセンサデバイス１Ａ自身の振り子運動を含む複雑な動きが発生している。図５Ｃに示される不規則な波線は、センサデバイス１Ａの加速度センサ素子１０から検出されるセンサデバイス１Ａ自身の振り子運動を含む複雑な動きとユーザの動きに係る加速度とが複合した検出加速度から抽出した動的加速度成分をベクトル回転して正規化を施した正規化動的加速度の時間波形である。図５Ａと比較して、図５Ｃは、加速度検出信号から動的加速度成分を抽出し、これをベクトル回転して重力方向に正規化を施している点で異なる。また、図の下段にあるグラフは、正規化動的加速度の周波数特性である。このグラフから、正規化動的加速度の周波数には、振り子運動及びユーザの動きに係る周波数が含まれていることがわかる。
【００７８】  図５Ａ及び図５Ｂに示すように、それぞれの時間波形は類似していない。これに対し、図５Ｂ及び図５Ｃに示すように、それぞれの時間波形は類似しており、更に、周波数特性においては、振り子運動の周波数が図５Ｃでは重畳するという点だけが異なり、ユーザの動きに係る周波数特性はほぼ同じである。
【００７９】  これにより、抽出した動的加速度成分を正規化処理していない図５Ａの場合では機械学習でパターン認識をするのは困難であるのに対し、抽出した動的加速度成分を正規化処理した図５Ｃの場合では機械学習でパターン認識をすることが容易であることがわかる。
【００８０】  したがって、正規化動的加速度を基に検出した行動パターンは、ユーザの動き成分の多い行動パターンとなるので、パターン認識しやすくなり精度の高いパターン認識を行うことができる。
【００８１】  このように、本実施形態においては、センサデバイス１Ａがユーザの身体に非固定で、センサデバイス１Ａとユーザとの距離が可変にユーザに携帯されていても、ユーザの動きをほぼ正確に把握することが可能である。したがって、センサデバイス１Ａを検出対象の身体に固定する必要がなく、センサデバイス１Ａの装着性の自由度が広がる。
【００８２】［検出部の構成］  次に、本実施形態に係る検出部（慣性センサ）４０の詳細について説明する。図６は、本技術の一実施形態に係る検出部（慣性センサ）４０の構成を示すブロック図である。
【００８３】  図４に示すように、検出部（慣性センサ）４０は、加速度センサ素子１０と角速度センサ素子３０とコントローラ２０を有する。ここでは、加速度センサ素子１０とコントローラ２０について主に説明する。
【００８４】  本実施形態の加速度センサ素子１０は、ローカル座標系（ｘ、ｙ及びｚ軸）における３軸方向の加速度を検出する加速度センサとして構成される。
【００８５】  特に本実施形態の加速度センサ素子１０は、上記３軸方向の加速度から動的加速度成分と静的加速度成分とをそれぞれ抽出することが可能に構成される。  ここで、動的加速度成分とは、典型的には、上記加速度のＡＣ成分を意味し、典型的には、上記物体の運動加速度（並進加速度、遠心加速度、接線加速度など）に相当する。一方、静的加速度成分とは、上記加速度のＤＣ成分を意味し、典型的には、重力加速度あるいは重力加速度と推定される加速度に相当する。
【００８６】  図６に示すように、加速度センサ素子１０は、３軸方向の加速度に関連する情報をそれぞれ検出する２種類の加速度検出部（第１の加速度検出部１１、第２の加速度検出部１２）を有する。角速度センサ素子３０は、角速度検出部３１を有する。
【００８７】  第１の加速度検出部１１は圧電型の加速度センサであって、ｘ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-AC-ｘ）、ｙ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-AC-ｙ）およびｚ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-AC-ｚ）をそれぞれ出力する。これらの信号（第１の検出信号）は、各軸の加速度に応じた交流波形を有する。
【００８８】  一方、第２の加速度検出部１２は非圧電型の加速度センサであって、ｘ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-DC-ｘ）、ｙ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-DC-ｙ）およびｚ軸方向に平行な加速度に関連する情報を含む信号（Acc-DC-ｚ）をそれぞれ出力する。これらの信号（第２の検出信号）は、各軸の加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する。
【００８９】  コントローラ２０は、第１の加速度検出部１１の出力（第１の検出信号）と第２の加速度検出部１２の出力（第２の検出信号）とに基づいて、上記３軸方向の加速度から動的加速度成分と静的加速度成分とをそれぞれ抽出する加速度演算部２００と、３軸まわりの角速度検出信号（Gyro-ｘ、Gyro-ｙ、Gyro-ｚ）に基づいて、３軸まわりの角速度信号（ω-ｘ、ω-ｙ、ω-ｚ）（第３の検出信号）をそれぞれ算出する角速度演算部３００を有する。
【００９０】  なお、コントローラ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Ｕnit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のコンピュータに用いられるハードウェア要素および必要なソフトウェアにより実現され得る。ＣＰＵに代えて、またはこれに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のＰＬＤ(Programmable Logic Device)、あるいは、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等が用いられてもよい。
【００９１】（加速度センサ素子）  続いて、検出部（慣性センサ）４０を構成する加速度センサ素子１０の詳細について説明する。
【００９２】  図７〜図９はそれぞれ、加速度センサ素子１０の構成を概略的に示す表面側の斜視図、裏面側の斜視図、および表面側の平面図である。
【００９３】  加速度センサ素子１０は、素子本体１１０と、第１の加速度検出部１１（第１の検出素子１１ｘ１，１１ｘ２，１１ｙ１，１１ｙ２）と、第２の加速度検出部１２（第２の検出素子１２ｘ１，１２ｘ２，１２ｙ１，１２ｙ２）とを有する。
【００９４】  素子本体１１０は、ｘｙ平面に平行な主面部１１１と、その反対側の支持部１１４とを有する。素子本体１１０は、典型的には、ＳＯＩ（Silicon On InsＵlator）基板で構成され、主面部１１１を形成する活性層（シリコン基板）と支持部１１４を形成する枠状の支持層（シリコン基板）との積層構造を有する。主面部１１１と支持部１１４とは厚みが相互に異なり、支持部１１４が主面部１１１よりも厚く形成される。
【００９５】  素子本体１１０は、加速度を受けて運動することが可能な可動板１２０（可動部）を有する。可動板１２０は、主面部１１１の中央部に設けられ、主面部１１１を形成する上記活性層を所定形状に加工することで形成される。より具体的に、主面部１１１に形成された複数の溝部１１２により、主面部１１１の中心部に関して対称な形状の複数（本例では４つ）のブレード部１２１〜１２４を有する可動板１２０が構成される。主面部１１１の周縁部は、支持部１１４とｚ軸方向に対向するベース部１１５を構成する。
【００９６】  支持部１１４は、図８に示すように、可動板１２０の裏面を開放する矩形の凹部１１３を有する枠状に形成される。支持部１１４は、図示しない支持基板に接合される接合面として構成される。上記支持基板は、センサ素子１０とコントローラ２０とを電気的に接続する回路基板で構成されてもよいし、当該回路基板と電気的に接続される中継基板あるいはパッケージ基板で構成されてもよい。あるいは、支持部１１４には当該回路基板や中継基板等と電気的に接続される複数の外部接続端子が設けられてもよい。
【００９７】  可動板１２０の各ブレード部１２１〜１２４は、それぞれ所定形状（本例では概略六角形状）の板片で構成され、Ｚ軸平行な中心軸のまわりに９０°間隔で配置される。各ブレード部１２１〜１２４の厚みは、主面部１１１を構成する上記活性層の厚みに相当する。各ブレード部１２１〜１２４は、可動板１２０の中央部１２０Ｃにおいて相互に一体的に接続され、それぞれが一体となって、ベース部１１５に対して相対移動可能に支持される。
【００９８】  可動板１２０は、図８に示すように、重錘部１２５をさらに有する。重錘部１２５は、可動板１２０の中央部裏面および各ブレード部１２１〜１２４の裏面に一体的に設けられる。重錘部１２５の大きさ、厚さ等は特に限定されず、可動板１２０の所望とする振動特性が得られる適宜の大きさに設定される。重錘部１２５は、例えば、支持部１１４を形成する上記支持層を所定形状に加工することで形成される。
【００９９】  可動板１２０は、図７および図９に示すように、複数（本例では４つ）の橋梁部１３１〜１３４を介してベース部１１５に接続される。複数の橋梁部１３１〜１３４は、ブレード部１２１〜１２４の間にそれぞれ設けられ、主面部１１１を形成する上記活性層を所定形状に加工することで形成される。橋梁部１３１および橋梁部１３３は、ｘ軸方向に相互に対向して配置され、橋梁部１３２および橋梁部１３４は、ｙ軸方向に相互に対向して配置される。
【０１００】  橋梁部１３１〜１３４は、ベース部１１５に対して相対運動可能な可動部の一部を構成し、可動板１２０の中央部１２０Ｃを弾性的に支持する。橋梁部１３１〜１３４は、それぞれ同一の構成を有し、図９に示すように、第１の梁部１３０ａと、第２の梁部１３０ｂと、第３の梁部１３０ｃとをそれぞれ有する。
【０１０１】  第１の梁部１３０ａは、可動板１２０の中央部１２０Ｃの周縁部からｘ軸方向およびｙ軸方向にそれぞれ直線的に延び、相互に隣接するブレード部１２１〜１２４の間にそれぞれ配置される。第２の梁部１３０ｂは、ｘ軸方向およびｙ軸方向にそれぞれ直線的に延び、第１の梁部１３０ａとベース部１１５との間をそれぞれ連結する。
【０１０２】  第３の梁部１３０ｃは、ｘ軸方向およびｙ軸方向にそれぞれ交差する方向にそれぞれ直線的に延び、第１の梁部１３０ａと第２の梁部１３０ｂとの中間部と、ベース部１１５との間をそれぞれ連結する。各橋梁部１３１〜１３４は、第３の梁部１３０ｃを２つずつ有しており、ｘｙ平面内において２つの第３の梁部１３０ｃが１つの第２の梁部１３０ｂを挟み込むように構成される。
【０１０３】  橋絡部１３１〜１３４の剛性は、運動する可動板１２０を安定に支持することができる適度な値に設定される。特に、橋絡部１３１〜１３４は、可動板１２０の自重で変形することができる適宜の剛性に設定され、その変形の大きさは、後述する第２の加速度検出部１２によって検出することが可能であれば、特に限定されない。
【０１０４】  以上のように可動板１２０は、素子本体１１０のベース部１１５に対して４つの橋梁部１３１〜１３４を介して支持されており、加速度に応じた慣性力によって橋梁部１３１〜１３４を支点としてベース部１１５に対して相対的に運動（移動）可能に構成される。
【０１０５】  図１０Ａ〜Ｃは、可動板１２０の運動の様子を説明する概略側断面図であり、Ａは加速度無印加時を、Ｂはｘ軸方向に沿った加速度発生時を、そしてＣはｚ軸方向に沿った加速度発生時を、それぞれ示している。なお、図１０Ｂにおいて実線は、紙面左方向に加速度が発生したときの様子を示し、図１０Ｃにおいて実線は、紙面上方向に加速度が発生したときの様子を示している。
【０１０６】  加速度が発生していないとき、可動板１２０は、図７および図１０Ａに示すようにベース部１１５の表面と平行な状態に維持される。この状態で、例えばｘ軸方向に沿った加速度が発生すると、可動板１２０は、図１０Ｂに示すようにｙ軸方向に延びる橋梁部１３２，１３４を中心として反時計まわりに傾斜する。これにより、ｘ軸方向に相互に対向する橋梁部１３１，１３３は、それぞれｚ軸方向に沿って互いに反対方向への曲げ応力を受ける。
【０１０７】  同様に、ｙ軸方向に沿った加速度が発生すると、図示せずとも、可動板１２０は、ｘ軸方向に延びる橋梁部１３１，１３３を中心として反時計まわり（又は時計まわり）に傾斜し、ｙ軸方向に相互に対向する橋梁部１３２，１３４は、それぞれｚ軸方向に沿って互いに反対方向への曲げ応力を受ける。
【０１０８】  一方、ｚ軸方向に沿った加速度が発生すると、可動板１２０は、図１０Ｃに示すようにベース部１１５に対して昇降し、各橋梁部１３１〜１３４は、それぞれｚ軸方向に沿って同一方向への曲げ応力を受ける。
【０１０９】  第１の加速度検出部１１および第２の加速度検出部１２は、橋梁部１３１〜１３４にそれぞれ設けられる。検出部（慣性センサ）４０は、橋梁部１３１〜１３４の曲げ応力に起因する変形を加速度検出部１１，１２で検出することで、センサ素子１０に作用する加速度の向きと大きさを測定する。
【０１１０】  以下、加速度検出部１１，１２の詳細について説明する。
【０１１１】  第１の加速度検出部１１は、図９に示すように、複数（本例では４つ）の第１の検出素子１１ｘ１，１１ｘ２、１１ｙ１、１１ｙ２を有する。
【０１１２】  検出素子１１ｘ１，１１ｘ２は、ｘ軸方向に相互に対向する２つの橋梁部１３１，１３３の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子１１ｘ１は橋梁部１３１における第１の梁部１３０ａに、他方の検出素子１１ｘ２は橋梁部１３３における第１の梁部１３０ａにそれぞれ配置される。これに対して、検出素子１１ｙ１，１１ｙ２は、ｙ軸方向に相互に対向する２つの橋梁部１３２，１３４の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子１１ｙ１は橋梁部１３２における第１の梁部１３０ａに、他方の検出素子１１ｙ２は橋梁部１３４における第１の梁部１３０ａにそれぞれ配置される。
【０１１３】  第１の検出素子１１ｘ１〜１１ｙ２は、それぞれ同一の構成を有しており、本実施形態では、第１の梁部１３０ａの軸心方向に長辺を有する矩形の圧電型検出素子で構成される。第１の検出素子１１ｘ１〜１１ｙ２は、下部電極層と、圧電膜と、上部電極層との積層体で構成される。
【０１１４】  圧電膜は、典型的には、チタン酸ジルコン酸鉛（ＰＺＴ）で構成されるが、勿論これに限られない。圧電膜は、第１の梁部１３０ａのｚ軸方向への曲げ変形量（応力）に応じた電位差を上部電極層と下部電極層との間に生じさせる（圧電効果）。上部電極層は、橋梁部１３１〜１３４上に形成された図示しない配線層を介して、ベース部１１５の表面に設けられた中継端子１４０にそれぞれ電気的に接続される。中継端子１４０は、上記支持基板に電気的に接続される外部接続端子として構成されてもよく、例えば、上記支持基板に一端が接続されるボンディングワイヤの他端が接続される。下部電極層は、典型的には、グランド電位等の基準電位に接続される。
【０１１５】  以上のように構成される第１の加速度検出部１１は、圧電膜の特性上応力変化が有った時のみ出力し、応力が掛かっていても、応力値が変化していない状態では出力しない為、主として、可動板１２０に作用する運動加速度の大きさを検出する。したがって、第１の加速度検出部１１の出力（第１の検出信号）は、運動加速度に応じた動的成分（ＡＣ成分）である交流波形を有する出力信号を主として含む。
【０１１６】  一方、第２の加速度検出部１２は、図９に示すように、複数（本例では４つ）の第２の検出素子１２ｘ１，１２ｘ２，１２ｙ１，１２ｙ２を有する。
【０１１７】  検出素子１２ｘ１，１２ｘ２は、ｘ軸方向に相互に対向する２つの橋梁部１３１，１３３の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子１２ｘ１は橋梁部１３１における第２の梁部１３０ｂに、他方の検出素子１２ｘ２は橋梁部１３３における第２の梁部１３０ｂにそれぞれ配置される。これに対して、検出素子１２ｙ１，１２ｙ２は、ｙ軸方向に相互に対向する２つの橋梁部１３２，１３４の表面の軸心上に設けられ、一方の検出素子１２ｙ１は橋梁部１３２における第２の梁部１３０ｂに、他方の検出素子１２ｙ２は橋梁部１３４における第２の梁部１３０ｂにそれぞれ配置される。
【０１１８】  第２の検出素子１２ｘ１〜１２ｙ２は、それぞれ同一の構成を有しており、本実施形態では、第２の梁部１３０ｂの軸心方向に長辺を有するピエゾ抵抗型検出素子で構成される。第２の検出素子１２ｘ１〜１２ｙ２は、抵抗層と、その軸方向の両端に接続された一対の端子部とを有する。
【０１１９】  抵抗層は、例えば、第２の梁部１３０ｂの表面（シリコン層）に不純物元素をドーピングすることで形成された導体層であり、第２の梁部１３０ｂのｚ軸方向への曲げ変形量（応力）に応じた抵抗変化を上記一対の端子部間に生じさせる（ピエゾ抵抗効果）。一対の端子部は、橋梁部１３１〜１３４上に形成された図示しない配線層を介して、ベース部１１５の表面に設けられた中継端子１４０にそれぞれ電気的に接続される。
【０１２０】  以上のように構成される第２の加速度検出部１２は、ピエゾ抵抗の特性上、絶対的応力値で抵抗値が決定する為、可動板１２０に作用する運動加速度だけでなく、可動板１２０に作用する重力加速度をも検出する。したがって、第２の加速度検出部１１の出力（第２の検出信号）は、運動加速度に応じた動的成分（ＡＣ成分）が、重力加速度あるいはそれに相当する静的成分（ＤＣ成分）に重畳した出力波形を有する。
【０１２１】  なお、第２の検出素子１２ｘ１〜１２ｙ２は、ピエゾ抵抗型の検出素子で構成される例に限られず、例えば静電型のようにＤＣ成分の加速度を検出可能な他の非圧電式の検出素子で構成されてもよい。静電型の場合、電極対を構成する可動電極部および固定電極部は、第２の梁部１３０ｂの軸方向に対向して配置され、第２の梁部１３０ｂの上記曲げ変形量に応じて両電極部間の対向距離が変化するように構成される。
【０１２２】  第１の加速度検出部１１は、第１の検出素子１１ｘ１〜１１ｙ２の出力に基づいて、ｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向各々の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）をコントローラ２０へそれぞれ出力する（図５参照）。  ｘ軸方向の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）は、検出素子１１ｘ１の出力（ax1）と検出素子１１ｘ２の出力（ax2）との差分信号（ax1−ax2）に相当する。ｙ軸方向の加速度検出信号（Acc-AC-ｙ）は、検出素子１１ｙ１の出力（ay1）と検出素子１１ｙ２の出力（ay2）との差分信号（ay1−ay2）に相当する。そして、ｚ軸方向の加速度検出信号（Acc-AC-ｚ）は、検出素子１１ｘ１〜１１ｙ２の出力の総和（ax1＋ax2＋ay1＋ay2）に相当する。
【０１２３】  同様に、第２の加速度検出部１２は、第２の検出素子１２ｘ１〜１２ｙ２の出力に基づいて、ｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向各々の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ、Acc-DC-ｙ、Acc-DC-ｚ）をコントローラ２０へそれぞれ出力する（図５参照）。  ｘ軸方向の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）は、検出素子１２ｘ１の出力（bx1）と検出素子１２ｘ２の出力（bx2）との差分信号（bx1−bx2）に相当する。ｙ軸方向の加速度検出信号（Acc-DC-ｙ）は、検出素子１２ｙ１の出力（by1）と検出素子１２ｙ２の出力（by2）との差分信号（by1−by2）に相当する。そして、ｚ軸方向の加速度検出信号（Acc-DC-ｚ）は、検出素子１２ｘ１〜１２ｙ２の出力の総和（bx1＋bx2＋by1＋by2）に相当する。
【０１２４】  上記各軸方向の加速度検出信号の演算処理は、制御部５０の前段で実行されてもよいし、制御部５０において実行されてもよい。
【０１２５】（コントローラ）  続いて、コントローラ（信号処理回路）２０について説明する。
【０１２６】  コントローラ２０は、加速度センサ素子１０と電気的に接続されている。コントローラ２０は、加速度センサ素子１０と共通に機器の内部に搭載されてもよいし、上記機器とは異なる外部機器に搭載されてもよい。前者の場合、コントローラ２０は、例えば、加速度センサ素子１０が実装される回路基板上に実装されてもよいし、配線ケーブル等を介して上記回路基板とは異なる基板上に実装される。後者の場合、コントローラ２０は、例えば、加速度センサ素子１０と無線または有線で通信可能に構成される。
【０１２７】  コントローラ２０は、加速度演算部２００と、角速度演算部３００と、シリアルインタフェース２０１と、パラレルインタフェース２０２と、アナログインタフェース２０３とを有する。コントローラ２０は、検出部（慣性センサ）４０の出力を受信する各種機器の制御ユニットに電気的に接続される。
【０１２８】  加速度演算部２００は、第１の加速度検出部１１および第２の加速度検出部１２から出力される各軸方向の加速度検出信号に基づいて、動的加速度成分（Acc-ｘ、Acc-ｙ、Acc-ｚ）および静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ、Gr-ｚ）をそれぞれ抽出する。
【０１２９】  なお、加速度演算部２００は、非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一例であるＲＯＭに記録されたプログラムをＲＡＭ等にロードしてＣＰＵが実行することにより実現される。
【０１３０】  角速度演算部３００は、３軸まわりの角速度検出信号（Gyro-ｘ、Gyro-ｙ、Gyro-ｚ）に基づいて、３軸まわりの角速度信号（ω-ｘ、ω-ｙ、ω-ｚ）をそれぞれ算出し、シリアルインタフェース２０１、パラレルインタフェース２０２あるいはアナログインタフェース２０３を介して外部へ出力する。角速度演算部３００は、加速度演算部２００と別個に構成されてもよいし、加速度演算部２００と共通の演算部２３０で構成されてもよい。
【０１３１】  シリアルインタフェース２０１は、加速度演算部２００において生成された各軸の動的および静的加速度成分、角速度演算部３００において生成された各軸の角速度信号を上記制御ユニットへ逐次的に出力可能に構成される。パラレルインタフェース２０２は、加速度演算部２００において生成された各軸の動的および静的加速度成分を上記制御ユニットへ並列的に出力可能に構成される。コントローラ２０は、シリアルインタフェース２０１およびパラレルインタフェース２０２のうち、少なくとも一方だけ備えていてもよいし、上記制御ユニットからの指令によって選択的に切り替えてもよい。アナログインタフェース２０３は、第１および第２の加速度検出部１１，１２の出力をそのまま上記制御ユニットへ出力可能に構成されるが、必要に応じて省略されてもよい。なお、図５において符号２０４は、上記各軸の加速度検出信号をＡＤ（Analog-Digital）変換するコンバータである。
【０１３２】  図１１は、加速度演算部２００の一構成例を示す回路図である。
【０１３３】  加速度演算部２００は、ゲイン調整回路２１と、符号反転回路２２と、加算回路２３と、補正回路２４とを有する。これらの回路２１〜２４は、ｘ、ｙおよびｚの各軸について共通の構成を有しており、各軸において共通の演算処理を行うことで、各軸の動的加速度成分（運動加速度）および静的加速度成分（重力加速度）が抽出される。
【０１３４】  以下、代表的に、ｘ軸方向の加速度検出信号の処理回路を例に挙げて説明する。図１２に、ｘ軸方向の加速度検出信号から静的加速度成分を抽出する処理ブロックを示す。
【０１３５】  ゲイン調整回路２１は、第１の加速度検出部１１（１１ｘ１，１１ｘ２）から出力されるＸ軸方向に関する第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）と、第２の加速度検出部１２（１２ｘ１，１２ｘ２）から出力されるｘ軸方向に関する第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）とが相互に同一レベルとなるように各信号のゲインを調整する。ゲイン調整回路２１は、第１の加速検出部１１の出力（Acc-AC-ｘ）および第２の加速度検出部１２の出力（Acc-DC-ｘ）を増幅する増幅器を有する。
【０１３６】  一般に、加速度センサの出力感度およびダイナミックレンジは検出方式によって相違し、例えば図１３に示すように、圧電方式の加速度センサにおいては、非圧電方式（ピエゾ抵抗方式、静電方式）の加速度センサよりも、出力感度が高く、ダイナミックレンジが広い（大きい）。本実施形態において、第１の加速度検出部１１は圧電方式の加速度センサに相当し、第２の加速度検出部１２はピエゾ抵抗方式の加速度センサに相当する。
【０１３７】  そこでゲイン調整回路２１は、これら加速度検出部１１，１２各々の出力が同一レベルとなるように各加速度検出部１１，１２の出力（第１および第２の加速度検出信号）をそれぞれＮ倍およびＭ倍に増幅する。増幅率Ｎ，Ｍは正数であり、Ｎ＜Ｍの関係を満たす。増幅率Ｎ，Ｍの値は特に限定されず、検出部（慣性センサ）４０の使用環境（使用温度）によっては、各加速度検出部１１，１２の温度補償をも兼ねる係数として設定されてもよい。
【０１３８】  図１４は、第１の加速度検出信号および第２の加速度検出信号の出力特性の一例であって、ゲイン調整前の出力特性とゲイン調整後の出力特性とを比較して示している。図において横軸は、検出部（慣性センサ）４０に作用する加速度の周波数を、縦軸は出力（感度）をそれぞれ示す（図１５〜図１９についても同様）。
【０１３９】  同図に示すように、圧電方式の第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）では、０．５Ｈｚ以下の低周波数領域の加速度成分の出力感度は、それよりも高い周波数領域の加速度成分の出力感度よりも低く、特に静止状態（運動加速度０）のときの出力感度はほぼ０である。これに対して、ピエゾ抵抗方式の第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）は、全周波数領域において一定の出力感度を有するため、静止状態における加速度成分（つまり静的加速度成分）も一定の出力感度で検出することができる。したがって、ゲイン調整回路２１において第１の加速度検出信号および第２の加速度検出信号をそれぞれ同一の出力レベルとなるように各々所定の倍率で増幅することで、後述する差分演算回路において静的加速度成分を抽出することが可能となる。
【０１４０】  符号反転回路２２および加算回路２３は、第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）と第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）との差分信号に基づいて、各軸方向の加速度から静的加速度成分（ＤＣ成分）を抽出する差分演算回路を構成する。
【０１４１】  符号反転回路２２は、ゲイン調整後の第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）の符号を反転する反転増幅器（増幅率：−１）を有する。図１５に、符号反転後の第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）の出力特性の一例を示す。ここでは、センサ素子１０がｘ軸方向に１Ｇの加速度を検出する場合を例に挙げて示す。  なお、第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）は、その符号が反転されることなく、後段の加算回路２３へ出力される。符号反転回路２２は、その前段のゲイン調整回路２１と共通に構成されてもよい。
【０１４２】  加算回路２３は、符号反転回路２２から出力される第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）と第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）とを加算して、静的加速度成分を出力する。図１６に、加算回路２３の出力特性の一例を示す。ゲイン調整回路２１において第１および第２の加速度検出信号が同一レベルに調整されているため、これらの差分信号を得ることで、正味の静的加速度成分（Gr-ｘ）が抽出されることになる。この静的加速度成分は、典型的には、重力加速度成分、あるいは重力加速度を含む加速度成分に相当する。
【０１４３】  加算回路２３から出力される静的加速度成分が重力加速度のみである場合、理論的には図１７に示すように、０Ｈｚ付近にのみ有意の加速度成分の出力が現れることなる。しかし実際には、圧電検出型の第１の加速度検出部１１の低周波付近での検出感度が低いこと、他軸感度の発生により対象軸以外の軸方向（ここでは、ｙ軸方向およびｚ軸方向）の加速度成分が不可避的に重畳すること等の理由により、図１６においてハッチングで示す周波数領域の動的加速度成分が誤差成分として加算回路２３の出力に漏れ込む。そこで本実施形態では、加算回路２３の出力に基づいて当該誤差分をキャンセルするための補正回路２４を有する。
【０１４４】  補正回路２４は、３軸合成値演算部２４１と、低域感度補正部２４２とを有する。補正回路２４は、加算回路２３の出力（第１および第２の加速度検出信号の差分信号）に基づいて補正係数βを算出し、この補正係数βを用いて第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）を補正する。
【０１４５】  ３軸合成値演算部２４１は、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸方向すべての静的加速度成分を抽出する処理ブロックについて共通に設けられ、各軸における加算回路２３の出力（第１および第２の加速度検出信号の差分信号）の合計値を用いて補正係数βを算出する。
【０１４６】  具体的に、３軸合成値演算部２４１は、３軸方向の静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ、Gr-ｚ）の合成値（√（（Gr-ｘ）２＋（Gr-ｙ）２＋（Gr-ｚ）２））を算出し、その合成値が１を超える分を、低域感度誤差分（図１５におけるハッチングで示す領域）とみなして、上記合成値の逆数に相当する補正係数βを算出する。    β＝１／（√（（Gr-ｘ）２＋（Gr-ｙ）２＋（Gr-ｚ）２））
【０１４７】  なお、３軸方向各々の静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ、Gr-ｚ）の値は、加速度センサ素子１０の姿勢によって異なり、また、加速度センサ素子１０の姿勢変化に応じて時々刻々と変化する。例えば、加速度センサ素子１０のｚ軸方向が重力方向（鉛直方向）と一致する場合には、ｘ軸方向およびｙ軸方向の静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ）よりも、ｚ軸方向の静的加速度成分（Gr-ｚ）が最も大きな値を示す。このように３軸方向各々の静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ、Gr-ｚ）の値から、その時刻における加速度センサ素子１０の重力方向を推定することが可能となる。
【０１４８】  低域感度補正部２４２は、補正係数βを符号反転された第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ）に乗ずる乗算器を有する。これにより第１の加速度検出信号は、低域感度誤差が減殺された状態で加算回路２３へ入力されるため、加算回路２３から図１７に示すような周波数特性の加速度信号が出力される。このように重力加速度に相当する静的加速度成分のみが出力される結果、重力加速度成分の抽出精度が向上する。
【０１４９】  本実施形態において補正回路２４は、静的加速度成分の演算に際して、第１の加速度検出信号に補正係数βを乗ずる処理を実行するように構成されているが、これに限られず、第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ）に補正係数βを乗ずる処理を実行するように構成されてもよいし、加速度変化の大きさに応じて、補正すべき加速度検出信号が第１の加速度検出信号と第２の加速度検出信号との間で切り替えられてもよい。
【０１５０】  補正回路２４は、第１の加速度検出信号および第２の加速度検出信号のいずれか一方の加速度変化が所定以上の場合には、補正係数βを用いて第１の加速度検出信号を補正するように構成される。加速度変化が大きい（印加周波数が高い）ほど、第１の加速度検出信号に誤差成分が漏れ込む割合が高まるため、当該誤差成分を効率よく減殺することができる。当該構成は、例えば運動解析用途のように、運動加速度が比較的大きい場合に特に有効である。
【０１５１】  一方、補正回路２４は、第１の加速度検出信号および第２の加速度検出信号のいずれか一方の加速度変化が所定以下の場合には、補正係数βを用いて第２の加速度検出信号を補正するように構成される。加速度変化が小さい（印加周波数が低い）ほど、第２の加速度検出信号に誤差成分が漏れ込む割合が高まるため、当該誤差成分を効率よく減殺することができる。当該構成は、例えばデジタルカメラの水平出し動作のように、運動加速度が比較的小さい場合に特に有効である。
【０１５２】  各軸方向の静的加速度成分は以上のようにして抽出されるが、各軸方向の動的加速度成分（Acc-ｘ、Acc-ｙ、Acc-ｚ）の抽出には、図１１に示すように、ゲイン調整回路２１においてゲイン調整された第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）が参照される。
【０１５３】  ここで、動的加速度成分の抽出に第１の加速度検出信号がそのまま用いられてもよいが、上述のように動的加速度成分の一部が静的加速度成分に漏れ込む場合があるため、動的加速度成分が目減りして高精度な検出が困難になる。そこで、補正回路２４において算出される補正係数βを用いて、第１の加速度検出信号を補正することで、動的加速度成分の検出精度を図ることが可能となる。
【０１５４】  より具体的に、補正回路２４（低域感度補正部２４２）は、図１１に示すように、３軸合成値演算部２４１で取得した補正係数βの逆数（１／β）を第１の加速度信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）に乗ずる乗算器を有する。これにより、第１の加速度信号の低域感度成分が補償されるため、動的加速度成分（Acc-ｘ、Acc-ｙ、Acc-ｚ）の抽出精度が向上する。図１８に、その動的加速度成分の出力特性を模式的に示す。
【０１５５】  本実施形態において補正回路２４は、動的加速度成分の演算に際して、第１の加速度検出信号に補正係数の逆数（１／β）を乗ずる処理を実行するように構成されているが、これに限られず、第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ、Acc-DC-ｙ、Acc-DC-ｚ）に補正係数の逆数（１／β）を乗ずる処理を実行するように構成されてもよい。あるいは、上述の静的加速度成分の演算手法と同様に、加速度変化の大きさに応じて、補正すべき加速度検出信号が第１の加速度検出信号と第２の加速度検出信号との間で切り替えられてもよい。
【０１５６】  低域感度補正部２４２による動的加速度成分および静的加速度成分の補正処理は、典型的には、３軸合成値演算部２４１で算出される合成値が１Ｇ（Ｇ：重力加速度）以外の場合に有効とされる。なお、上記合成値が１Ｇ未満となる場合としては、例えばセンサ素子１０が自由落下しているときなどが挙げられる。
【０１５７】  なお、圧電方式で検出された第１の加速度検出信号は、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）的な出力特性を有し、そのカットオフ周波数以下の出力が低域感度の誤差成分として加算回路２３の出力に残存する（図１６参照）。本実施形態では補正回路２４を用いた演算的な手法で上記誤差成分が減殺されるが、当該誤差成分のキャンセリング精度を高める上で上記カットオフ周波数は低いほど好ましい。
【０１５８】  そこで、第１の加速度検出部１１を構成する検出素子（１１ｘ１，１１ｘ２，１１ｙ１，１１ｙ２）の圧電膜として、例えば、容量および内部抵抗が比較的大きい圧電体が用いられてもよい。これにより、例えば図１９において一点鎖線で示すように、低域感度のカットオフ周波数を極力０Ｈｚ付近まで低くすることができるため、低域感度の誤差成分を極力小さくすることが可能となる。
【０１５９】  次に、以上のように構成される加速度演算部２００における加速度信号の処理方法について説明する。
【０１６０】  加速度センサ素子１０に加速度が作用すると、可動板１２０はベース部１１５に対して加速度の方向に応じて図１０Ａ〜Ｃに示す態様で運動する。第１の加速度検出部１１（検出素子１１ｘ１，１１ｘ２，１１ｙ１，１１ｙ２）および第２の加速度検出部１２（検出素子１２ｘ１，１２ｘ２，１２ｙ１，１２ｙ２）は、橋梁部１３１〜１３４の機械的変形量に応じた検出信号をコントローラ２０へ出力する。
【０１６１】  図２０は、コントローラ２０（加速度演算部２００）における加速度検出信号の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１６２】  コントローラ２０は、所定のサンプリング間隔で、第１の加速度検出部１１からは各軸の第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）を取得し、第２の加速度検出部１２からは各軸の第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ、Acc-DC-ｙ、Acc-DC-ｚ）を受信（取得）する（ステップ１０１，１０２）。これら検出信号の取得は、同時に（並列的に）行われてもよいし、順次的に（直列的に）行われてもよい。
【０１６３】  続いてコントローラ２０は、各軸について第１および第２の加速度検出信号が同一レベルとなるように各検出信号のゲインをゲイン調整回路２１において調整する（図１４、ステップ１０３，１０４）。また必要に応じて、各軸について第１および第２の加速度検出信号の温度補償等を目的とした補正が行われる（ステップ１０５，１０６）。
【０１６４】  次に、コントローラ２０は、各軸の第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）を動的加速度算出系統（運動加速度系統）と静的加速度算出系統（重力加速度系統）とにそれぞれ分岐する（ステップ１０７，１０８）。静的加速度算出系統に分岐した第１の加速度検出信号は、符号反転回路２２において符号が反転された後、加算回路２３に入力される（図１５、ステップ１０９）。
【０１６５】  コントローラ２０は、加算回路２３において、各軸について、符号反転された第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）と、第２の加速度検出信号（Acc-DC-ｘ、Acc-DC-ｙ、Acc-DC-ｚ）とを加算して静的加速度成分（Gr-ｘ、Gr-ｙ、Gr-ｚ）を算出する（図１６、ステップ１１０）。さらにコントローラ２０は、３軸合成値演算部２４１においてこれら静的加速度成分の３軸合成値を演算し（ステップ１１１）、その値が１Ｇ以外の場合は、低域感度補正部２４２において上記合成値の逆数である補正係数βを上記符号反転された第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）に乗ずる処理を実行する（ステップ１１２，１１３）。コントローラ２０は、上記合成値が１Ｇのとき、算出された重力加速度成分（静的加速度成分）を外部へ出力する（ステップ１１４）。なおこれに限られず、上記合成値を算出する毎に、算出された重力加速度成分（静的加速度成分）が外部へ出力されてもよい。
【０１６６】  一方、コントローラ２０は、上記合成値が１Ｇ以外のとき、算出された補正係数βの逆数（１／β）を、運動加速度系統に分岐した第１の加速度検出信号（Acc-AC-ｘ、Acc-AC-ｙ、Acc-AC-ｚ）に乗じる処理を実行する（ステップ１１２、１１５）。コントローラ２０は、上記合成値が１Ｇのとき、算出された運動加速度成分（動的加速度成分）を外部へ出力する（ステップ１１６）。なおこれに限られず、上記合成値を算出する毎に、算出された運動加速度成分（動的加速度成分）が外部へ出力されてもよい。
【０１６７】  以上のように本実施形態の検出部（慣性センサ）４０は、第１および第２の加速度検出部１１，１２の検出方式の違いを利用することで、これらの出力から動的加速度成分と静的加速度成分とを抽出するように構成される。これにより、検出対象であるユーザＵに作用する運動加速度を精度よく測定することができる。
【０１６８】  また、本実施形態によれば、検出部（慣性センサ）４０の出力から重力加速度成分を精度よく抽出することができるため、重力方向に対する検出対象の姿勢を高精度に検出することができる。これにより、例えば飛行体のような検出対象の水平姿勢を安定に維持することができるようになる。
【０１６９】  さらに本実施形態によれば、第１の加速度検出部１１に圧電型の加速度センサが採用され、第２の加速度検出部１２として非圧電型（ピエゾ抵抗型あるいは静電容量型）の加速度センサが採用されているため、ダイナミックレンジが広く、しかも低周波領域での感度が高い慣性センサを得ることができる。
【０１７０】［行動パターン認識システムの動作］  続いて、以上のように構成される行動パターン認識システム１の典型的な動作について図２０及び図２１を用いて説明する。図２１は、行動パターン認識システム１の動作例を説明するフローチャートである。
【０１７１】  電源投入等によりシステムが起動すると、センサデバイス１Ａは、検出部（慣性センサ）４０によって、センサデバイス１Ａのローカル座標系における重力加速度成分（静的加速度成分）と運動加速度成分（動的加速度成分）と角速度成分（ωx、ωy、ωz）を検出する（ステップ２０１）。検出された重力加速度成分、運動加速度成分及び角速度成分は制御部５０へ出力される。
【０１７２】  ステップ２０１において、重力加速度成分（静的加速度成分）と運動加速度成分（動的加速度成分）の検出は、加速度センサ素子１０で検出される第１及び第２の加速度検出信号を、重力加速度成分（静的加速度成分）と運動加速度成分（動的加速度成分）とに分離して行われ、この分離は、上述で図２０を用いて説明した処理方法により行われる。また、角速度成分は、角速度センサ素子３０で検出される。なお、これら動的加速度成分と静的加速度成分の分離あるいは抽出は、制御部５０の内部で実行されてもよい。
【０１７３】  制御部５０へ供給された角速度信号（ω-ｘ、ω-ｙ、ω-ｚ）は姿勢角計算部５１に入力される。姿勢角計算部５１は、角速度信号（ω-ｘ、ω-ｙ、ω-ｚ）から姿勢角度（θx、θy、θz）を算出する（ステップ２０２）。算出された姿勢角度（θx、θy、θz）はベクトル回転部５２へ入力される。
【０１７４】  制御部５０へ供給された動的加速度成分（Acc-ｘ、Acc-ｙ、Acc-ｚ）はベクトル回転部５２に入力される。ベクトル回転部５２は、入力された動的加速度成分（Acc-ｘ、Acc-ｙ、Acc-ｚ）及び回転角成分（θx、θy、θz）を、重力方向を基準としてベクトル回転させて正規化し、重力の影響を受けていない運動加速度（動的加速度）である正規化動的加速度と重力の影響を受けていない姿勢角度である正規化姿勢角度を算出し、これらをパターン認識部５３へ出力する（ステップ２０３）。
【０１７５】  時刻情報取得部５４は、センサデバイス１Ａの検出部４０により検出された時刻、曜日の情報、祝日の情報、年月日の情報等を取得し、これらの情報をパターン認識部５３に出力する（ステップ２０４）。さらに、ＧＩＳ情報取得部５６は、ＧＩＳ（Geographic Information System）情報を取得し、これを基にジオカテゴリコードを抽出し、パターン認識部５３へ出力する（ステップ２０５）。
【０１７６】  パターン認識部５３に入力された正規化動的加速度及び正規化姿勢角度、時刻等の情報を基に、動き・状態認識部５３１によって行動パターンが検出される。この行動パターンは行動パターン判定部５３２へ入力される。行動パターン判定部５３２は、動き・状況認識部５３１から入力された行動パターンを基に学習モデルに基づく判定処理を利用して行動パターンのクラスを判定し、クラス分けをする（ステップ２０６）。パターン認識部５３は、判定された行動クラスと、ＧＩＳ情報取得部５６から入力されたジオカテゴリコードと、時刻情報取得部５４から入力された時刻情報を対応づけさせた情報を制御信号として生成し、送受信部１０１へ出力する。
【０１７７】  端末装置１Ｂは、端末装置１Ｂの送受信部４０４を介して端末装置１Ｂに入力された制御信号を記録し、更に、表示部４０７に所定の形態、例えば行動履歴の形態で表示させる（ステップ２０７）。
【０１７８】  以上のように本実施形態においては、動いている状態のセンサデバイスの運動方向および姿勢角度が重力方向との相対値として検出されるので、重力の影響を受けることなく、検出対象の動きや姿勢が高精度に検出されるとともに、検出対象の動きのパターン認識が容易となる。これにより、センサデバイス１Ａの動きからユーザの行動の特徴的な運動をとらえることができる。
【０１７９】  本実施形態によれば、動的加速度成分と静的加速度成分とがほぼ分離できる検出部（慣性センサ）４０を備えているので、動的加速度成分を選択的に抽出することができる。そして、このように抽出された動的加速度成分と姿勢角度をそれぞれ重力方向を基準として正規化することにより、重力の影響を受けていない正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を求めることができる。
【０１８０】  正規化動的加速度及び正規化姿勢角度には、センサデバイス１Ａ自身の動きがほぼキャンセルされたユーザの動きが反映されたものとなっている。したがって、このような正規化動的加速度及び正規化姿勢角度を基に検出される検出対象の行動パターンは、センサデバイス１Ａ自身の揺れがほぼキャンセルされたものとなっている。従って、精度のよいパターン認識をすることが可能となる。このように本実施形態によれば、センサデバイス１Ａの検出対象への固定、非固定といった形態にかかわらず、検出対象の動きのみをほぼ正確に把握することができる。
【０１８１】  以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１８２】  例えば以上の実施形態では、センサデバイス１Ａ（ペンダント３）をユーザの首にぶら下げる形態を例に挙げて説明したが、これに限られず、ストラップを介して腰元からぶら下げたり、ユーザの衣服へクリップ等で装着したり、胸ポケットに入れたりしてもよく、このような場合でもユーザの行動認識を高い精度で判定することができる。また、センサデバイス１Ａを衣服へ埋め込んだり、ヘアバンドや髪先に装着したりした場合でも、上述と同様の作用効果を得ることができる。
【０１８３】  あるいは、センサデバイス１Ａはユーザの鞄の中に入れられてもよい。当該鞄が自転車のかご等に入れられた場合でも、自転車の傾きに応じて、自転車に乗っていることを認識することができる。
【０１８４】  また、センサデバイス１Ａは物流貨物の中に装着されてもよい。この場合、運搬中にどういう姿勢になったか、どういう力(加速度)が加わったか等をトレースすることができる。
【０１８５】  さらに以上の実施形態では、センサ素子として、図７〜９に示した加速度センサ素子１０が用いられたが、３軸方向の加速度を検出できるものであれば、構成は特に限定されない。同様に、センサ素子に作用する加速度から動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する演算方法も上述の例に限定されず、適宜の演算手法が採用可能である。
【０１８６】  なお、本技術は以下のような構成もとることができる。（１）  空間内で運動する検出対象の３軸方向の加速度から抽出された前記検出対象の動的加速度成分と静的加速度成分とに基づいて、前記静的加速度成分に対する前記動的加速度成分の時間変化を算出し、前記動的加速度成分の時間変化に基づいて前記検出対象の動きを判定する制御部  を具備する情報処理装置。（２）上記（１）に記載の情報処理装置であって、  前記制御部は、  前記動的加速度成分を重力方向で正規化した正規化動的加速度を算出する演算部と、  前記正規化動的加速度に基づいて前記検出対象の動きを判定するパターン認識部と、を有する  情報処理装置。（３）上記（２）に記載の情報処理装置であって、  前記演算部は、前記３軸まわりの角速度に関連する情報に基づいて、前記検出対象の姿勢角度をさらに算出し、  前記パターン認識部は、前記正規化動的加速度と前記姿勢角度とに基づいて前記検出対象の動きを判定する  情報処理装置。（４）上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置であって、  前記パターン認識部は、前記検出対象の動きに基づいて前記検出対象の行動クラスを判定する  情報処理装置。（５）上記（１）〜（４）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、  前記検出対象に取り付けられ前記加速度を検出する検出部をさらに具備する  情報処理装置。（６）上記（５）に記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、前記加速度に応じた交流波形を有する第１の検出信号と、前記加速度に応じた交流成分が直流成分に重畳した出力波形を有する第２の検出信号とに基づいて、前記３軸方向各々について動的加速度成分および静的加速度成分を抽出する加速度演算部を有する。  情報処理装置。（７）上記（６）に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号との差分信号に基づいて、前記加速度から前記静的加速度成分を抽出する演算回路を有する  情報処理装置。（８）上記（７）に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記第１の検出信号と前記第２の検出信号とが同一レベルとなるように各信号のゲインを調整するゲイン調整回路をさらに有する  情報処理装置。（９）上記（７）又は（８）に記載の情報処理装置であって、  前記加速度演算部は、前記差分信号に基づいて補正係数を算出し、前記補正係数を用いて前記第１の検出信号および前記第２の検出信号のいずれか一方を補正する補正回路をさらに有する  情報処理装置。（１０）上記（５）〜（９）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、前記検出対象に非固定可能で携帯可能である  情報処理装置。（１１）上記（５）〜（１０）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、  前記検出部は、  加速度を受けて運動可能な可動部を有する素子本体と、前記可動部に作用する３軸方向の加速度に関連する情報を含む第１の検出信号を出力する圧電型の第１の加速度検出部と、前記可動部に作用する前記３軸方向の加速度に関連する情報を含む第２の検出信号を出力する非圧電型の第２の加速度検出部と、を有するセンサ素子を含む  情報処理装置。（１２）上記（１１）に記載の情報処理装置であって、  前記第２の加速度検出部は、前���可動部に設けられたピエゾ抵抗式の加速度検出素子を含む  情報処理装置。（１３）上記（１１）に記載の情報処理装置であって、  前記第２の加速度検出部は、前記可動部に設けられた静電容量式の加速度検出素子を含む  情報処理装置。
【符号の説明】
【０１８７】  １…行動パターン認識システム（情報処理システム）  １Ａ…センサデバイス  １Ｂ…端末装置  ３…ペンダント  １０…加速度センサ素子  １１…第１の加速度検出部  １２…第２の加速度検出部  ４０…検出部（慣性センサ）  ５０…制御部  ２０…コントローラ  １１０…素子本体  １２０…可動板（可動部）  ２００…加速度演算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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