(57)【要約】【課題】複数のセンサからの情報に基づいて環境の状況を適切に認識する。【解決手段】センサノード１−１〜１−４からの加速度データより、所定の時間幅（例えば、１秒）毎に実観測のデータを求め、この実観測のデータに類似度の高いサンプル観測の部分状況のラベルを付与する。実観測のデータに類似の高い部分状況のラベルが付与される毎に、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書２４Ａ中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書２４Ａ中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する。【選択図】  図３
2007187552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えた状況認識システムであって、
前記状況認識装置は、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記複数のセンサからの情報より所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータをサンプル観測のデータとして求め、このサンプル観測のデータの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記複数のセンサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータを実観測のデータとして求め、その実観測のデータと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測のデータとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測のデータに付与されているラベルを実観測のデータに付与するラベル付与手段と、
前記実観測のデータにラベルが付与される毎に、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段と
を備えることを特徴とする状況認識システム。
【請求項２】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えた状況認識システムであって、
前記状況認識装置は、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段と
を備えることを特徴とする状況認識システム。
【請求項３】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えた状況認識システムであって、
前記状況認識装置は、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段と
を備えることを特徴とする状況認識システム。
【請求項４】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えた状況認識システムであって、
前記状況認識装置は、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段と
を備えることを特徴とする状況認識システム。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項に記載された状況認識システムであって、
前記状況認識装置は、さらに
前記環境の状況が認識される毎にその認識された環境の状況に対応するサンプル状況のラベルとその環境の状況に含まれる部分状況のラベルをその時の時刻を付して記憶する手段と、
環境に設置された前記センサの識別子とそのセンサが設置された場所の名称もしくは座標とそのセンサが取り付けられた物体の名前との対応関係をセンサ設置情報として記憶する手段と、
センサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称、サンプル状況のラベル、部分状況のラベルの１つ以上を結びつけた条件の指定により、前記センサ設置情報を参照して、前記記録されているサンプル状況のラベルと部分状況のラベル、その状況に関連するセンサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称の少なくとも一部を検索して出力する手段と
を備えることを特徴とする状況認識システム。
【請求項６】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記複数のセンサからの情報より所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータをサンプル観測のデータとして求め、このサンプル観測のデータの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出するステップと、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する作成ステップと、
前記環境において実際に観測される前記複数のセンサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータを実観測のデータとして求め、その実観測のデータと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測のデータとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測のデータに付与されているラベルを実観測のデータに付与するステップと、
前記実観測のデータにラベルが付与される毎に、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するステップと
を備えることを特徴とする状況認識方法。
【請求項７】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出するステップと、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するステップと
を備えることを特徴とする状況認識方法。
【請求項８】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出するステップと、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するステップと
を備えることを特徴とする状況認識方法。
【請求項９】
環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて前記環境の状況を認識する状況認識装置とを備えたシステムにおいて、
前記環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される前記センサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列から前記サンプル状況に含まれる部分状況を抽出するステップと、
前記サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列および前記サンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成するステップと、
前記環境において実際に観測される前記センサからの情報より前記サンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと前記部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するステップと、
前記実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と前記状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、前記状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するステップと
を備えることを特徴とする状況認識方法。
【請求項１０】
請求項６〜９の何れか１項に記載された状況認識方法において、
さらに、
前記環境の状況が認識される毎にその認識された環境の状況に対応するサンプル状況のラベルとその環境の状況に含まれる部分状況のラベルをその時の時刻を付して記憶するステップと、
環境に設置された前記センサの識別子とそのセンサが設置された場所の名称もしくは座標とそのセンサが取り付けられた物体の名前との対応関係をセンサ設置情報として記憶するステップと、
センサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称、サンプル状況のラベル、部分状況のラベルの１つ以上を結びつけた条件の指定により、前記センサ設置情報を参照して、前記記録されているサンプル状況のラベルと部分状況のラベル、その状況に関連するセンサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称の少なくとも一部を検索して出力するステップと
を備えることを特徴とする状況認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のセンサからの情報に基づいてそのセンサが設置された環境の状況を認識する状況認識システムおよび状況認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
環境の状況は、屋内、屋外に関わらず、そこに存在する人間もしくはその他の要因により、時々刻々と変化していく。この環境の状況（環境全体もしくは一部の状況変化）は、環境に複数のセンサを分散設置し、これらセンサからの情報をネットワークを介して集約することにより把握することが可能である。なお、ここでいうセンサは、周辺の物理量や信号を検知するデバイスを指す。
【０００３】
この状況変化が把握可能となれば、過去の状況との比較に基づき、類似状況の検索や次に発生する確率の高い状況の予測が可能となる。また、この予測により、状況の一部として、もし、その場にいるユーザが行う動作を予測することができれば、ユーザの危険状況を察知して警告を出して回避を促したり、ユーザが行う動作をシステムが代わりに実施することができる。実際、自動ドアやＨＶＡＣシステム（冷暖房空調システム）は、センサとアクチュエータの組を使って、後者の代行動作をシンプルに設定したものと考えることもできる。
【０００４】
また、ユビキタスコンピューティングに関連し、家電ネットワークやセンサネットワークに関する研究成果も数多く発表されており、すでに防犯や医療現場、車載機器への応用利用が始まっている。これらの成果は、コンピュータの性能向上、新たなネットワーク標準の出現、電池・電源・センサデバイスの小型化に起因するところが大きい。
【０００５】
これに伴い、従来、環境で発生する状況変化の認識も、壁面・天井等に固定されたカメラを利用した画像認識や観測対象が固定されたセンサに頼る設置状況への依存度が大きい方法だけでなく、環境にセンサを多数設置して、そこで収集された情報の集約により、状況認識をボトムアップに行う方法も可能になってきた（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
例えば、非特許文献２に示された「Smart Dustプロジェクト」では、超小型センサノードを塗料に混ぜて壁に塗りつけ、周囲の状況認識を実現するようにしている。また、「Smart-ITS プロジェクト」では、センサノード間の近接関係から、激しい反応を起こす薬品を隣に置かないように警告を出すような薬品管理システムを構築している。
【０００７】
【非特許文献１】Y.Nakauchi, K.Noguchi, P.Somwong, T.Matsubara, A.Namatame: Vivid Room: Human intention Detection and Activity Support Environment for Ubiquitous Autonomy,Proc. of the 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS2003), pp.773〜778,2003.
【非特許文献２】J.M. Kahn, R.H. Katz, K.S.J. Pister, Next century challenges: Mobile Networking for 'smart dust', Proc. MOBICOM, 1999,271-278.
【非特許文献３】Needleman, S. B. and Wunsch, C. D."A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins," Journal of Molecular Biology, vol.48, pp.443-453, 1970.
【非特許文献４】石岡 恒憲: クラスター数を自動決定するk-meansアルゴリズムの拡張について、応用統計学、 Vol.29, No.3, 141-149 (2000).
【非特許文献５】平松 薫,服部 正嗣,山田 辰美,岡留 剛: Pervasive Association: ユビキタス環境における意味統合(２)−センサネットワークを利用した実世界の関係情報の収集 −マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2005)シンポジウム論文集,pp.169-172, 2005.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来手法のうち、自動ドアやＨＶＡＣシステムに類するような、センサからのデータに閾値を直接指定して動作を決定するようなシステムでは、システムを設置した環境が変化すると、センサが出力するデータの意味する内容が変化し、「ドアを開けるべき状況」を正しく認識できなくなる可能性がある。この課題は、「Smart Dust 」や「Smart-ITS」においても解決されておらず、システムを設置した環境の状況を適切に認識できるシステムの実現が望まれている。
【０００９】
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、複数のセンサからの情報に基づいて、環境の状況を適切に認識することが可能な状況認識システムおよび状況認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するために本発明は、環境に設置された複数のセンサと、これらセンサからの情報に基づいて環境の状況を認識する状況認識装置とを備えた状況認識システムとし、状況認識装置に、環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測される複数のセンサからの情報より所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータをサンプル観測のデータとして求め、このサンプル観測のデータの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列およびサンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、環境において実際に観測される複数のセンサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータを実観測のデータとして求め、その実観測のデータと部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測のデータとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測のデータに付与されているラベルを実観測のデータに付与するラベル付与手段と、実観測のデータにラベルが付与される毎に、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段とを設けたものである。なお、本発明は、状況認識システムとしてではなく、状況認識方法としても実現することが可能である。
【００１１】
この発明によれば、環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させると、環境に設置されている複数のセンサからの情報より所定の時間幅毎にその時間幅内のデータを代表するデータがサンプル観測のデータとして求められる。例えば、１秒毎に、各センサからのセンサデータが足し合わされ、その足し合わされたセンサデータがその時のサンプル観測のデータとされる。なお、Ｘ，Ｙ，Ｚの３軸の加速度データを出力する加速度センサなどについては、その３軸の加速度データから１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出すなどして、センサデータとする。
【００１２】
そして、このサンプル観測のデータの列からサンプル状況に含まれる部分状況が抽出され、このサンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルが付与され、この部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列が状況辞書に記述される。また、サンプル状況毎にラベルを付して、そのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係が状況辞書に記述される。
【００１３】
例えば、サンプル状況を「椅子への着席」とした場合、部分状況として「移動」と「着席」が抽出され、「移動」に対応するサンプル観測のデータに「移動１」という自然言語のラベルが付与され、「着席」に対応するサンプル観測のデータに「着席１」という自然言語のラベルが付与され、このサンプル観測のデータに付与されたラベル列（「移動１」のラベル列、「着席１」のラベル列）が状況辞書に記述される。
サンプル状況を「椅子からの離席」とした場合、部分状況として「離席」と「移動」が抽出され、「離席」に対応するサンプル観測のデータに「離席１」という自然言語のラベルが付与され、「移動」に対応するサンプル観測のデータに「移動２」という自然言語のラベルが付与され、このサンプル観測のデータに付与されたラベル列（「離席１」のラベル列、「移動２」のラベル列）が状況辞書に記述される。
そして、「椅子への着席」に対応するサンプル状況に含まれる部分状況として「移動１」と「着席１」が「移動１」，「着席１」の順で状況辞書に記述される。また、「椅子からの離席」に含まれる部分状況として「離席１」と「移動２」が「離席１」，「移動２」の順で状況辞書に記述される。
【００１４】
なお、本発明では、環境においてサンプル状況を実際に発生させなくても、状況辞書中の部分状況を組み合わせることによって、新たなサンプル状況を定義することが可能である。例えば、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」を部分状況とし、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順で状況辞書に書き込むことにより、実際には環境において発生させていない、「椅子への着席１」と「椅子からの離席１」とを組み合わせた「椅子の利用１」をサンプル状況として定義することができる。
【００１５】
この発明において、実際の観測時には、環境に設置されているセンサからの情報よりサンプル状況の観測時と同じ所定の時間幅毎に、その時間幅内のデータを代表するデータが実観測のデータとして求められる。実観測のデータが求められると、この実観測のデータと部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測のデータとの類似度が求められ、類似度の高いサンプル観測のデータに付与されているラベルがその実観測のデータに付与される。例えば、部分状況として「移動１」のラベルが付与されているサンプル観測のデータの何れかと実観測のデータが類似していれば、その実観測のデータに「移動１」のラベルが付与される。
【００１６】
実観測のデータにラベルが付与されると、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングが行われ、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況がその時の環境の状況として認識される。例えば、実観測のデータに「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列があり、この「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列が状況辞書中の「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」，「着席１」の順であれば、尤度の高いサンプル状況として「椅子への着席」が抽出され、その時の環境の状況として認識される。これにより、所定の時間幅毎に、より抽象度の高い状況認識が可能となる。この際、あらかじめ十分なサンプル状況を記録し、その部分状況を十分に吟味した状況辞書を準備しておけば、より精度の高い状況認識が可能となる。
【００１７】
なお、本発明では、実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するが、最も尤度が高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識するようにしてもよいし、上位Ｎ個のサンプル状況をその時の環境の状況として認識するようにしてもよい。
例えば、実観測のデータに「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列があり、この「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列が状況辞書中の「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順であれば、尤度の高い順として、「椅子の利用」、「椅子への着席」、「椅子からの離席」をその時の環境の状況として認識する。
【００１８】
また、本発明において、実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間のマッチングは、非特許文献３に示されるような記号的なＤＰマッチング（動的計画法による文字列類似度計算）により行うとよい。また、本発明において、サンプル状況に含まれる部分状況の抽出は、非特許文献４に示されるようなクラスタリングによって行うとよい。
【００１９】
また、本発明において、サンプル観測のデータは、所定の時間幅内のデータを代表するデータであればよく、その時間幅内のデータの特徴を示す特徴データなどとしてもよい。例えば、高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルとしたり、ウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルとしたり、自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルとするなどとする。
【００２０】
高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルとする場合には、状況認識装置に、環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測されるセンサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列およびサンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、環境において実際に観測されるセンサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段とを設ける。
【００２１】
ウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルとする場合には、状況認識装置に、環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測されるセンサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列およびサンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、環境において実際に観測されるセンサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段とを設ける。
【００２２】
自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルとする場合には、状況認識装置に、環境において認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させた際に観測されるセンサからの情報より所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルをサンプル観測の特徴データとし、このサンプル観測の特徴データの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出する部分状況抽出手段と、サンプル状況から抽出された部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、その部分状況に属するサンプル観測のデータに付与されたラベル列およびサンプル状況毎にそのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を記述した状況辞書を作成する状況辞書作成手段と、環境において実際に観測されるセンサからの情報よりサンプル観測と同じ所定の時間幅毎にデータを切り出し、この切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求め、各センサの同一時刻の特徴量ベクトルを合成したベクトルを実観測の特徴データとし、その実観測の特徴データと部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与するラベル付与手段と、実観測の特徴データにラベルが付与される毎に、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況をその時の環境の状況として認識する状況認識手段とを設ける。
【００２３】
また、状況認識装置に、さらに、環境の状況が認識される毎にその認識された環境の状況に対応するサンプル状況のラベルとその環境の状況に含まれる部分状況のラベルをその時の時刻（観測時刻）を付して記憶する手段と、環境に設置されたセンサの識別子とそのセンサが設置された場所の名称もしくは座標とそのセンサが取り付けられた物体の名前との対応関係をセンサ設置情報として記憶する手段と、センサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称、サンプル状況のラベル、部分状況のラベルの１つ以上を結びつけた条件（ＡＮＤ／ＯＲなどの条件）の指定により、センサ設置情報を参照して、記録されているサンプル状況のラベルと部分状況のラベル、その状況に関連するセンサの設置場所の名称もしくは座標、センサが取り付けられた物体の名称の少なくとも一部（全部もしくは一部）を検索して出力する手段とを設けるようにしてもよい。これにより、データベースに記憶されている認識された過去の環境の状況や部分状況、その状況に関連するセンサの設置場所、センサが取り付けられた物体などを検索することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、環境に設置された複数のセンサからの情報より所定の時間幅毎に実観測のデータが求められ、この実観測のデータに類似度の高いサンプル観測の部分状況のラベルが付与される毎に、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書中の部分状況のラベル列との間でマッチングを行って、状況辞書中の尤度の高いサンプル状況がその時の環境の状況として認識されるものとなり、複数のセンサからの情報に基づいて、環境の状況を適切に認識することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。
〔実施の形態１〕
図１はこの発明に係る状況認識システムの一実施の形態の概略を示す図である。同図において、１（１−１〜１−４）は室内に設置されたセンサノードであり、センサノード１−１はドアＤに、センサノード１−２は椅子Ａに、センサノード１−３は机Ｂに、センサノード１−４は椅子Ｃに取り付けられている。
【００２６】
なお、この例では、センサノード１として、非特許文献５にあるセンサノードを利用する。ここで扱うセンサノード１は、３軸(ＸＹＺ方向)の加速度データ、温度、湿度、照度、人間の近接の有無などを出力する。
【００２７】
図２（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）にセンサノード１−１，１−２，１−３，１−４から出力される３軸の加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４を示す。本実施の形態では、このセンサノード１−１，１−２，１−３，１−４から出力される３軸の加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４をネットワーク３を介して状況認識装置２へ与え、センサノード１−１，１−２，１−３，１−４からの加速度データＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４に基づいて室内の状況を認識する。この場合、センサノード１−１，１−２，１−３，１−４が、本発明で言うセンサに対応する。
【００２８】
状況認識装置２は、プロセッサや記憶装置からなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現され、本実施の形態特有の機能として状況認識機能を有している。以下、図３に示す機能ブロック図を参照して、状況認識装置２が有する状況認識機能について説明する。
【００２９】
〔状況辞書の作成〕
先ず、室内において、認識する状況の候補としてサンプル状況を発生させる。例えば、サンプル状況として、「椅子への着席」、「椅子からの離席」を発生させる。なお、ここでは、単純な例として、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」を個々に発生させた場合を例にとって説明する。
【００３０】
室内において、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」を発生させると、センサノード１−２からの加速度データＳ２が変化する。図４（ａ）に「椅子Ａへの着席」を発生させた場合のセンサノード１−２からの加速度データＳ２の変化を示す。図４（ｂ）に「椅子Ａからの離席」を発生させた場合のセンサノード１−２からの加速度データＳ２の変化を示す。
【００３１】
椅子Ａへ着席した場合の加速度データＳ２の変化αは、その人が座るためのスペースを確保するために椅子Ａを移動させたときの変化α１と、その人が座面に腰を降ろしたときの変化α２とから構成される。椅子Ａから離席した場合の加速度データＳ２の変化βは、その人が座面から立ち上がったときの変化β１と、その人が元の位置に戻すために椅子Ａを移動させたときの変化β２とから構成される。
【００３２】
サンプル状況を発生させたときのセンサノード１−１〜１−４からの加速度データＳ１〜Ｓ４（複数のセンサからの情報）は状況認識装置２の情報入力部２Ａに与えられる。情報入力部２Ａは、加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４を備えており、加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４にセンサノード１−１〜１−４からの加速度データ（３軸の加速度データ）Ｓ１〜Ｓ４が与えられる。
【００３３】
加速度データ検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）は、センサノード１（１−１〜１−４）から送られてくる３軸の加速度データＳ（Ｓ１〜Ｓ４）から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出して（図５参照）、センサノード１（１−１〜１−４）からのセンサデータとする。なお、この例では、３軸の加速度データから切り出すデータの時間幅を１秒、重複幅を０．５秒としているが、この時間幅と重複幅はセンサノードの性能、センサノード（加速度センサ）を取り付ける物体の特性、センサネットワークを設置した環境の特徴に応じて調整するものとする。
【００３４】
加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４において検出されたセンサデータは状況認識部２Ｂへ送られる。状況認識部２Ｂは、加速度データ収集モジュール２２と、サンプル状況データベース（サンプル状況ＤＢ）２３と、状況辞書作成部２４と、最尤部分状況決定モジュール２５と、記号的ＤＰマッチング処理モジュール２６とを備えており、加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４からのセンサデータは加速度データ収集モジュール２２へ与えられる。
【００３５】
加速度データ収集モジュール２２は、センサノード１−１〜１−４からのセンサデータを１秒毎に足し合わせ、その足し合わせたセンサデータを各時刻のサンプル観測のデータとしてサンプル状況ＤＢ２３に格納する。
【００３６】
状況辞書作成部２４は、サンプル状況ＤＢ２３に格納されたサンプル観測のデータの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出し、このサンプル状況から抽出した部分状況に属するサンプル観測のデータにその部分状況に対応するラベルを付与し、この部分状況に属するサンプル観測のデータに付与したラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、サンプル状況毎にラベルを付して、そのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を状況辞書２４Ａに記述する。
【００３７】
本実施の形態において、サンプル状況に含まれる部分状況の抽出は、非特許文献４に示されているようなクラスタリングによって行う。この場合、サンプル状況ＤＢ２３に格納されたサンプル観測の特徴データの列に対して、「xmeans」アルゴリズムを適用し、特徴データ間のベクトル距離に従ってクラスタリングを行い、これによって分類された部分状況に対応するクラスタにラベルを付与する。
【００３８】
なお、「xmeans」アルゴリズムは非階層的クラスタリングによって分類されるアルゴリズムであり、「k-means 」アルゴリズムの逐次繰り返しとＢＩＣによる分割停止基準を用いることで、情報理論的に最適と考えられるクラスタ数を自動的に決定することができる。
【００３９】
例えば、サンプル状況を「椅子Ａへの着席」とした場合、そのサンプル状況に含まれる部分状況として、加速度データＳ２の変化α１に対応する「移動」とα２に対応する「着席」とが抽出される。この場合、状況辞書作成部２４は、「椅子Ａへの着席」から抽出した「移動」に対応するサンプル観測のデータに「移動１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａへの着席」から抽出した「着席」に対応するサンプル観測のデータに「着席１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａへの着席」に対応するサンプル状況に「椅子Ａへの着席」という自然言語のラベルを付与し、「移動１」と「着席１」を「椅子Ａへの着席」に含まれる部分状況として、「移動１」，「着席１」の順で状況辞書２４Ａに記述する。
【００４０】
例えば、サンプル状況を「椅子Ａからの離席」とした場合、そのサンプル状況に含まれる部分状況として、加速度データＳ２の変化β１に対応する「離席」とβ２に対応する「移動」とが抽出される。この場合、状況辞書作成部２４は、「椅子Ａからの離席」から抽出した「離席」に対応するサンプル観測のデータに「離席１」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａからの離席」から抽出した「移動」に対応するサンプル観測のデータに「移動２」という自然言語のラベルを付与し、そのラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、「椅子Ａからの離席」に対応するサンプル状況に「椅子Ａからの離席」という自然言語のラベルを付与し「離席１」と「移動２」を「椅子Ａからの離席」に含まれる部分状況として、「離席１」，「移動２」の順で状況辞書２４Ａに記述する。
【００４１】
また、本実施の形態では、必要に応じて、実際には環境において発生させていない、「椅子Ａへの着席」と「椅子Ａからの離席」とを組み合わせた「椅子Ａの利用」をサンプル状況として定義する（図６参照）。すなわち、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」を部分状況とし、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順で状況辞書２４Ａに記述することにより、実際には室内において発生させていない、「椅子Ａへの着席」と「椅子Ａからの離席」とを組み合わせた「椅子Ａの利用」をサンプル状況として定義する。
【００４２】
このように、本実施の形態では、室内においてサンプル状況を実際に発生させなくても、状況辞書２４Ａ中の部分状況を組み合わせることによって、新たなサンプル状況を定義することが可能である。また、ここで付与するラベルは、必要に応じて自由に生成してもよいし、シソーラス（類語）に基づいて利用できる語彙を制限するなどとしてもよい。
【００４３】
〔実観測時の状況認識〕
この状況認識システムにおいて、状況認識装置２は、上述した状況辞書２４Ａを利用し、次のようにして室内の状況を認識する。実観測時、センサノード１−１〜１−４からの加速度データ（３軸の加速度データ）Ｓ１〜Ｓ４は、状況認識装置２の加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４に与えられる。
【００４４】
加速度データ検出モジュール２１（２１−１〜２１−４）は、サンプル観測時と同様、センサノード１−１〜１−４から送られてくる３軸の加速度データＳ１〜Ｓ４から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出して、センサノード１１（１−１〜１−４）からのセンサデータとする。
【００４５】
加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４において検出されたセンサデータは加速度データ収集モジュール２２へ与えられる。加速度データ収集モジュール２２は、センサノード１−１〜１−４からのセンサデータを１秒毎に足し合わせ、その足し合わせたセンサデータを実観測のデータとして最尤部分状況決定モジュール２５へ送る。
【００４６】
最尤部分状況決定モジュール２５は、加速度データ収集モジュール２２からの実観測のデータとサンプル状況ＤＢ２３中の部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測のデータとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測のデータに付与されているラベルをその実観測のデータに付与する。例えば、部分状況として「移動１」のラベルが付与されているサンプル観測のデータの何れかと実観測のデータが類似していれば、その実観測のデータに「移動１」のラベルを付与する。
【００４７】
記号的ＤＰマッチング処理部２６は、最尤部分状況決定モジュール２５によって実観測のデータにラベルが付与されると、それまでの実観測のデータに付与されたラベル列と状況辞書２４Ａ中の部分状況のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、状況辞書２４Ａ中の尤度の高いサンプル状況をその時の室内の状況として認識する。なお、記号的ＤＰマッチングについては、非特許文献３に示されているので、ここでの説明は省略する。
【００４８】
この例では、状況辞書２４Ａ中の部分状況のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、その尤度が閾値を超えた部分状況の系列に対応するサンプル状況のラベル（含まれる部分状況とその部分状況の順序が同じサンプル状況のラベル）をその時に観測された室内の状況として尤度の高い順に出力し、その時の時刻（観測時刻）および含まれる部分状況のラベルを付加して状況データベース（状況ＤＢ）２７に格納する。
【００４９】
例えば、実観測のデータに「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列があり、この「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列が状況辞書２４Ａ中の「移動１」のラベル列と「着席１」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」，「着席１」の順であれば、尤度の高いサンプル状況として「椅子Ａへの着席」のラベルが抽出され、その時の時刻と含まれる部分状況「移動１」，「着席１」のラベルを付加して状況ＤＢ２７に格納される。
【００５０】
また、実観測のデータに「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列があり、この「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列が状況辞書２４Ａ中の「離席１」のラベル列と「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「離席１」，「移動２」の順であれば、尤度の高いサンプル状況として「椅子Ａからの離席」のラベルが抽出され、その時の時刻と含まれる部分状況「離席１」，「移動２」のラベルを付加して状況ＤＢ２７に格納される。
【００５１】
また、実観測のデータに「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列があり、この「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列が状況辞書２４Ａ中の「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」のラベル列と一致し、その順序が「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の順であれば、尤度の高い順として、「椅子Ａの利用」、「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」のラベルが抽出され、「椅子Ａの利用」に対してはその時の時刻と含まれる部分状況「移動１」，「着席１」，「離席１」、「移動２」のラベルを付加して、「椅子Ａへの着席」に対してはその時の時刻と含まれる部分状況「移動１」，「着席１」のラベルを付加して、「椅子Ａからの離席」に対してはその時の時刻と含まれる部分状況「離席１」，「移動２」のラベルを付加して、状況ＤＢ２７に格納される。
【００５２】
〔状況検索〕
状況認識装置２は、上述した状況認識機能に加え、状況検索機能を有している。この状況検索機能を実現するために、本実施の形態では、状況検索部２Ｃにセンサネットワークデータベース（センサネットワークＤＢ）２８を設け、室内に設置されたセンサノードの識別子とそのセンサノードが設置された場所の名称もしくは座標とそのセンサノードが取り付けられた物体の名前との対応関係をセンサ設置情報としてに記憶させている。
【００５３】
また、状況検索部２Ｃに、センサノードの設置場所の名称もしくは座標、センサノードが取り付けられた物体の名称、サンプル状況のラベル、部分状況のラベルの１つ以上をＡＮＤ／ＯＲで結びつけた条件を指定することにより、センサネットワークＤＢ２８に記憶されているセンサ位置情報を参照して、状況ＤＢ２７に記録されているサンプル状況のラベルと部分状況のラベル、その状況に関連するセンサノードの設置場所の名称もしくは座標、センサノードが取り付けられた物体の名称のすべてもしくはその一部を検索する機能を設けている。
【００５４】
ここで可能になる検索を図６を用いて説明すると、検索条件として椅子Ａに関連して観測された状況を検索すれば、「移動１」、「着席１」、「離席１」、「移動２」の部分状況と「椅子Ａへの着席」、「椅子Ａからの離席」、「椅子Ａの利用」の状況が結果として出力される。また、この状況が含まれる時間帯を設定して、「着席」状況の観測された物体を検索すれば、椅子Ａが結果として出力されるし、それに関連したセンサノードに関する情報をセンサネットワークＤＢ２８を参照すればその場所を検索することができる。
【００５５】
なお、この状況検索の条件入力は、センサの設置場所の名称や部分状況のラベルなど、上記の条件を構成する要素をそれぞれ単語で入力しても、グラフィカルに表示された室内の概要の中の位置を直接選択してそこで発生した状況の検索条件の入力としても、自然言語の文章により入力された質問を解析して上記の状況検索の条件を合成しても構わない。また、検索結果の出力も、単純に表形式で出力しても、音声によってその結果の要素や結果全体の要約を読み上げても、その結果をグラフィカルに表示しても構わない。
【００５６】
〔実施の形態２〕
実施の形態１では、情報入力部２Ａに加速度データ検出モジュール２１−１〜２１−４を設け、センサノード１−１〜１−４から送られてくる３軸の加速度データＳ１〜Ｓ４から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出してセンサノード１からのセンサデータとし、このセンサデータを加速度データ収集モジュール２２へ送るようにした。
【００５７】
これに対し、実施の形態２では、図７に示すように、情報入力部２Ａに加速度特徴量検出モジュール２９−１〜２９−４を設け、センサノード１−１〜１−４から送られてくる３軸の加速度データＳ１〜Ｓ４から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出してセンサデータとし、このセンサデータから１秒毎にその１秒内のデータを切り出し、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、特徴量ベクトル収集モジュール３０へ送るようにする。
【００５８】
また、特徴量ベクトル収集モジュール３０において、加速度特徴量検出モジュール２９−１〜２９−４からの特徴量ベクトルを１秒毎に合成し、その合成したベクトルを各時刻のサンプル観測の特徴データとしてサンプル状況ＤＢ２３に格納するようにする。
【００５９】
この場合、状況辞書作成部２４は、サンプル状況ＤＢ２３に格納されたサンプル観測の特徴データの列からサンプル状況に含まれる部分状況を抽出し、このサンプル状況から抽出した部分状況に対応するサンプル観測の特徴データにその部分状況に対応するラベルを付与し、この部分状況に属するサンプル観測のデータに付与したラベル列を状況辞書２４Ａに記述する。また、サンプル状況毎にラベルを付して、そのサンプル状況に含まれる部分状況およびその部分状況間の順序関係を状況辞書２４Ａに記述する。また、必要に応じ、状況辞書２４Ａ中の部分状況から新たな状況を合成して、状況辞書２４Ａに追加する。
【００６０】
実観測に際し、加速度特徴量検出モジュール２９−１〜２９−４は、サンプル観測時と同様、センサノード１−１〜１−４から送られてくる３軸の加速度データＳ１〜Ｓ４から１秒の幅のデータを０．５秒ずつ重複するように切り出して、この切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求め、特徴量ベクトル収集モジュール３０へ送る。
【００６１】
特徴量ベクトル収集モジュール３０は、加速度特徴量検出モジュール２９−１〜２９−４からの特徴量ベクトルを１秒毎に合成し、そのベクトルを実観測の特徴データとして最尤部分状況決定モジュール２５へ送る。
最尤部分状況決定モジュール２５は、特徴量ベクトル収集モジュール３０からの実観測の特徴データとサンプル状況ＤＢ２３中の部分状況に対応するラベルが付与されたサンプル観測の特徴データとの類似度を求め、類似度の高いサンプル観測の特徴データに付与されているラベルを実観測の特徴データに付与する。
【００６２】
記号的ＤＰマッチング処理部２６は、最尤部分状況決定モジュール２５によって実観測の特徴データにラベルが付与されると、それまでの実観測の特徴データに付与されたラベル列と状況辞書２４Ａ中の部分状況のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、尤度の高いサンプル状況をその時の室内の状況として認識する。
【００６３】
この例では、実施の形態１と同様にして、状況辞書２４Ａ中の部分状況のラベル列との間で記号的ＤＰマッチングを行い、その尤度が閾値を超えた部分状況の系列に対応するサンプル状況のラベル（含まれる部分状況とその部分状況の順序が同じサンプル状況のラベル）をその時刻に観測された状況として尤度の高い順に出力し、その時の時刻（観測時刻）および包含する部分状況のラベルを付加して状況ＤＢ２７に格納する。
【００６４】
なお、この実施の形態２では、加速度特徴量検出モジュール２９−１〜２９−４において、切り出したデータの高速フーリエ変換を行って得られる周波数成分を要素とする特徴量ベクトルを求めるようにしたが、上述した処理において状況辞書２４Ａ中の部分状況に対応するセンサデータの特徴と実際に観測したセンサデータとの間で類似度を計算することができればよく、切り出したデータのウェブレット変換を行って得られるウェブレット係数を要素とする特徴量ベクトルを求めるようにしてもよい。また、切り出したデータの自己回帰モデルを推定して得られる自己回帰係数を要素とする特徴量ベクトルを求めるようにしてもよい。
【００６５】
また、上述した実施の形態では、説明を分かり易くするするためにサンプル状況を「椅子Ａへの着席」や「椅子Ａからの離席」としたが、椅子Ａ，机Ｂ，椅子Ｃ，ドアＤを組み合わせて、種々のサンプル状況を発生させるようにすることは言うまでもない。
また、上述した実施の形態では、センサノード１からの加速度データに基づいて室内の環境を認識するようにしたが、加速度データに限られるものでなく、温度データや湿度データなどに基づいて室内の環境を認識するようにしてもよいことも言うまでもない。
また、上述した実施の形態１では、１秒毎に各センサからのセンサデータを足し合わせ、その足し合わせたセンサデータをサンプル観測のデータや実観測のデータとしたが、各センサからのセンサデータを平均したデータをサンプル観測のデータや実観測のデータとするなどとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明に係る状況認識システムの一実施の形態の概略を示す図である。
【図２】センサノードからの加速度データを例示する図である。
【図３】本発明に係る状況認識システムにおける状況認識装置の機能ブロック図（実施の形態１）である。
【図４】サンプル状況として「椅子Ａへの着席」を発生させた場合および「椅子Ａからの離席」を発生させた場合のセンサノードからの３軸の加速度データの変化を示す図である。
【図５】３軸の加速度データからの時間幅と重複幅に従う切り出しを説明する図である。
【図６】「椅子への着席」と「椅子からの離席」とを組み合わせた「椅子の利用」をサンプル状況として定義する例を説明する図である。
【図７】本発明に係る状況認識システムにおける状況認識装置の機能ブロック図（実施の形態２）である。
【符号の説明】
【００６７】
１（１−１〜１−４）…センサノード、２…状況認識装置、２Ａ…情報入力部、２Ｂ…状況認識部、２Ｃ…状況検索部、３…ネットワーク、２１（２１−１〜２４）…加速度データ検出モジュール、２２…加速度データ収集モジュール、２３…サンプル状況ＤＢ、２４…状況辞書作成部、２４Ａ…状況辞書、２５…最尤部部分状況決定モジュール、２６…記号的ＤＰマッチング処理モジュール、２７…状況ＤＢ、２８…センサネットワークＤＢ、２９（２９−１〜２９−４）…加速度特徴量検出モジュール、３０…特徴量ベクトル収集モジュール、Ｓ（Ｓ１〜Ｓ４）…加速度データ、Ａ，Ｃ…椅子、Ｂ…机、Ｄ…ドア。
【図１】
2007187552.tif 000003
【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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