(57)【要約】【課題】  歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索する軌跡検索装置を提供する。【解決手段】  本発明の軌跡検索装置は、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報（検索対象軌跡情報）を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段とを含む。【選択図】      図１
2012226584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信する軌跡受信手段と、
軌跡情報（検索対象軌跡情報）を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、
前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する軌跡選択手段と、
選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段と
を含む軌跡検索装置。
【請求項２】
前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された１種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む
請求項１に記載の軌跡検索装置。
【請求項３】
前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出する軌跡類似度算出手段と、
前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する身体能力類似度算出手段と
を含む請求項１又は２に記載の軌跡検索装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の軌跡検索装置と、前記軌跡生成装置と、軌跡データを受信して出力する端末装置を含む運動支援システム。
【請求項５】
軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信し、
軌跡情報（検索対象軌跡情報）を軌跡情報記憶手段に複数記憶し、
前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出し、
前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択し、
選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する
軌跡検索方法。
【請求項６】
前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された１種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む
請求項５に記載の軌跡検索方法。
【請求項７】
前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出し、
前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する
請求項５又は６に記載の軌跡検索方法。
【請求項８】
コンピュータを、
軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信する軌跡受信手段と、
軌跡情報（検索対象軌跡情報）を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、
前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する軌跡選択手段と、
選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段と
して動作させる軌跡検索プログラム。
【請求項９】
前記身体能力データは、前記軌跡生成装置が備えるセンサによって測定された１種類以上の前記ユーザの身体能力の測定値である身体能力測定値情報を含む
請求項８に記載の軌跡検索プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
前記入力軌跡情報の前記軌跡データの、所定の長さ以上で最新位置を含む少なくとも一部分と、前記検索対象軌跡情報の前記軌跡データの一部分の、類似の程度を表す前記軌跡類似度を算出する軌跡類似度算出手段と、
前記検索対象軌跡情報の前記身体能力データ及び前記入力軌跡情報の前記身体能力データが共に含む少なくとも一部の種類の身体能力値の、類似の程度を表す前記身体能力類似度を算出する身体能力類似度算出手段と
して動作させる請求項８又は９に記載の軌跡検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軌跡検索装置、軌跡検索方法、および軌跡検索プログラムに関し、特にユーザの移動軌跡と類似する軌跡を検索する軌跡検索装置、軌跡検索方法、および軌跡検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人々の健康への意識が高まり、メタボリック症候群等に代表される生活習慣病が問題視されている。このような背景で重要な、日々の生活における健康の自己管理において、特に運動は、食事とともに、配慮すべき項目である。
【０００３】
ジョギングを含むウォーキング（歩行）は、盛んに行われている健康のための運動の例である。ウォーキングは、体内に十分な酸素を取り込みながら行える運動である。ウォーキングは、老化防止や、生活習慣病の原因ともなる高血圧症や体脂肪の燃焼に効果的と言われている。
【０００４】
しかし、ウォーキングのモチベーションを維持することは一般的に困難である。非特許文献３には、現状は、「時間が取れない」、「飽きた」などの理由から、ウォーキングを始めても、半数近くの人が止めてしまうという調査結果が記載されている。一方、ウォーキングを継続するには、家族や友人などの他の人と一緒に行うことが効果的とされている。しかし、特許文献３には、７割以上の人が１人でウォーキングを行っているという調査結果も記載されている。
【０００５】
（非特許文献３）インターワイヤード株式会社  ＤＩＭＳＤＲＩＶＥ事務局: 2006年「ウォーキングに関するアンケート」, http://www.dims.ne.jp/timelyresearch/2006/060628/index.html,（2010年11月12日確認）
以上により、ウォーキングの継続のためには、誰かと一緒にウォーキングを行っているような実感を、ウォーキング中の人に与えることが重要と考えられる。従って、例えば、ウォーキング中の人に同行する仮想歩行者、あるいは、ウォーキング中の人と競争する仮想歩行者を生成し、例えば携帯端末を介して、生成した仮想歩行者と一緒に歩いているような実感を持てるよう、ウォーキング中の人に対して提示を行えばよい。このような仮想歩行者を生成するために、ウォーキング中の人と同様の経路で過去に移動した人の軌跡を、仮想歩行者の軌跡として利用すればよい。なお、軌跡とは、緯度・経度や座標などの位置情報に時間を対応させた位置の時系列情報である。位置情報に対応させる時間は、時刻であっても、基準となる時刻からの時間であってもよい。そのような軌跡を得るためには、例えば、ウォーキング中の人の軌跡と類似した軌跡を、移動した人の軌跡を格納したデータベースから検索すればよい。
【０００６】
特許文献１と特許文献２には、ユーザの過去のウォーキングにおいてユーザが移動した移動のコースの情報を用いて、ユーザのウォーキングを支援する、ウォーキング支援システムの例が記載されている。
【０００７】
特許文献１に記載のウォーキング支援システムは、予め決められた歩行コースの途中に設置されたデータ書込み装置で、そのデータ書込み装置固有の情報を、歩行コースを歩行する、ウォーキング支援システムの会員が所持する携帯記録素子に書き込む。ウォーキング支援システムは、歩行コースのデータ吸い上げ地点に設置されたデータ読取り装置で、携帯記録素子固有の情報と、携帯記録素子に書き込まれたデータ書込み装置固有の情報を読み出す。ウォーキング支援システムは、読み出した情報と、予め登録された歩行コースの情報に基づき、会員毎に歩行履歴（歩行コースの名称、距離、歩行日時、所要時間）を、会員情報の一つとしてデータベースに登録する。ウォーキング支援システムは、データベース上の情報を、インターネットを介して公開する。
【０００８】
特許文献２の携帯端末装置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）機能を利用して、利用者の現在位置や移動の履歴により、あらかじめ決められた複数のコースのうちどのコースを、利用者が歩行中であるかを認識する。また、携帯端末装置は、加速度センサーで測定した加速度データを分析して得た、歩数や一歩タイムなどの分析結果と、認識したコースのコースＩＤに関連付けられている分析結果の履歴を比較分析する。携帯端末装置は、利用者のウォーキングなどを行っている最中に、現在の分析結果、現在の分析結果と過去の分析結果の履歴との比較分析の結果、その結果に応じたコメントなどを出力する。
【０００９】
また、特許文献３、特許文献４、及び非特許文献１には、測定した移動軌跡と類似した軌跡を検索する総否の例が記載されている。
【００１０】
特許文献３に記載の移動軌跡データ検索用インデックス生成装置は、連続する規定個数の軌跡上の座標点の組を抽出して、その抽出した軌跡の座標点の組ごとに、それらの軌跡の各座標値の平均値を算出して空間上にプロットする。移動軌跡データ検索用インデックス生成装置は、その分布に基づいて空間を分割することでインデックスを生成する。特許文献３に記載の移動軌跡データ検索装置は、インデックスを用いて、入力軌跡との類似度（距離）の差が所定値以下になる軌跡データ群を抽出する。移動軌跡データ検索装置は、入力軌跡と、抽出した軌跡データ群に含まれる軌跡データとの間の正確な距離計算を行い、距離が所定値以下の軌跡データを抽出する。
【００１１】
特許文献４に記載の経路予測装置は、移動物体を観測して得た各時刻の経度や緯度、速度等の観測情報（時系列情報）と、経路履歴データベース中の、過去の移動物体の一連の観測情報の履歴（経路履歴）の類似度を算出する。類似度を算出において、経路予測装置は、まず、２つの系列に属する観測情報の間で互いに対応するものを組み合わせ、組み合わせた対の間の類似度を算出する。経路予測装置は、各観測情報の対に対応する類似度を統合して、対全体に対する類似度を算出する。経路予測装置は、経路履歴データベース中の経路履歴うち、時系列情報との類似度が高い経路履歴を、移動物体の予測経路として、現在の経路や地図と共に出力する。
【００１２】
非特許文献１には、検索対象となる軌跡に一定の幅を設けて、その幅の領域内にもう一方の検索クエリとなる軌跡の座標点が含まれる割合を計算することで、形状が類似する軌跡を検索する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００７-２７５２８１
【特許文献２】特開２００９-２１３６５４
【特許文献３】特開２００４‐１１８２９０
【特許文献４】特開２０００−１５５１６７
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Ananthanarayananら: “StarTrack: A Framework for Enabling Track-Based Applications”, MobiSys’09, (2009).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
前述のように、誰かと一緒にウォーキングをしているような実感をユーザに与えるための方法として、ユーザのウォーキングの軌跡と同様の軌跡上を、同等の速さで移動する仮想ユーザを生成し、ユーザに提示する方法が考えられる。そのためには、例えば、過去のウォーキングの軌跡を複数記憶したデータベースから、現時点までのユーザの軌跡に類似した軌跡を抽出し、抽出した軌跡を仮想ユーザの軌跡として、例えば携帯端末を介してユーザに提示すればよい。
【００１６】
しかし、複数のユーザが、現時点までは同じ軌跡で歩行していても、各ユーザの身体能力が異なっていれば、歩行速度の変化の違い等により、現時点より後のそれぞれのユーザの軌跡は類似していない場合が考えられる。前述の類似した軌跡を生成したユーザと、提示の対象のユーザの身体能力が異なる場合、現時点までのそれぞれのユーザの軌跡が類似していても、それぞれの軌跡の現時点より後の部分は類似しない場合が考えられる。一方、抽出した軌跡を生成したユーザと提示の対象のユーザの身体能力が類似している場合、現時点までの軌跡と抽出した軌跡が類似していれば、現時点より後の軌跡と抽出した軌跡が類似することが期待できる。
【００１７】
特許文献１に記載されている技術は、所定の複数のコースのうち、会員が歩行したコースを登録し、閲覧させる技術である。特許文献１の技術は、歩行中の会員と類似した身体能力の歩行者が生成した、その会員が歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。
【００１８】
特許文献２に記載されている技術は、所定の複数のコースのうち、利用者が歩行したコースを認識し、認識したコースにおける過去の履歴のみを利用した分析及び比較の結果を、利用者に提示する技術である。特許文献２の技術は、歩行中の利用者と類似した身体能力の歩行者が生成した、その利用者が歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。
【００１９】
特許文献３、特許文献４、及び非特許文献１に記載の技術は、移動物体の現時点までの軌跡と形状が類似した、移動物体の過去の軌跡を抽出する技術である。特許文献３、特許文献４、及び非特許文献１の技術は、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出することはできない。
【００２０】
本発明の目的は、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を検索し、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出する軌跡検索装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の軌跡検索装置は、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報（検索対象軌跡情報）を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段とを含む。
【００２２】
本発明の軌跡検索方法は、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信し、軌跡情報（検索対象軌跡情報）を軌跡情報記憶手段に複数記憶し、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出し、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択し、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する。
【００２３】
本発明の軌跡検索プログラムは、コンピュータを、軌跡生成装置が計測した移動の軌跡を表す軌跡データと、前記軌跡生成装置に予め記録されたユーザの身体能力データを含む、軌跡情報（入力軌跡情報）を受信する軌跡受信手段と、軌跡情報（検索対象軌跡情報）を複数記憶する軌跡情報記憶手段と、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の、前記軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、前記身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、前記入力軌跡情報と前記検索対象軌跡情報の類似の程度を表す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度が高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する軌跡選択手段と、選択した前記検索対象軌跡情報の軌跡データを出力する軌跡出力手段として動作させる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明には、検索した軌跡をユーザに提示することで、ユーザにウォーキングを継続させることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施形態の構成を表すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の動作を表すフローチャートである。
【図３】軌跡情報が含む軌跡データを表す図である。
【図４】軌跡情報が含む身体能力データを表す図である。
【図５】第２の実施形態の構成を表すブロック図である。
【図６】第２の実施形態の軌跡情報生成時の動作を表すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の軌跡情報検索時の動作を表すフローチャートである。
【図８】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データを表す第１の例である。
【図９】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データを表す第２の例である。
【図１０】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データを表す第３の例である。
【図１１】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、速度情報を含む軌跡データを表す第１の例である。
【図１２】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、速度情報を含む軌跡データを表す第２の例である。
【図１３】入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、速度情報を含む軌跡データを表す第３の例である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の各実施形態の各装置は、コンピュータとコンピュータを制御するプログラム、又は、専用ハードウェア、または、それらの組み合わせにより実現することができる。
【００２７】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の構成を表すブロック図である。
【００２８】
図１を参照すると、本実施形態の軌跡検索装置１は、軌跡受信部１０と、軌跡記憶部１１と、類似度算出部１２と、軌跡選択部１３と、軌跡出力部１４を含む。軌跡検索装置１は、軌跡生成装置２と、端末装置３に、通信が可能なように接続されている。本実施形態及び後述の他の実施形態では、軌跡生成装置２と端末装置３は別の装置として説明を行う。しかし、軌跡生成装置２と端末装置３は同一の装置であってもよい。
【００２９】
軌跡受信部１０は、軌跡データと身体能力データを含む軌跡情報を、軌跡生成装置２から受信する。軌跡受信部１０が軌跡生成装置２から受信した軌跡情報が、入力軌跡情報である。
【００３０】
以下では、ユーザは、軌跡生成装置２を保持して、歩行やジョギングなどにより移動を行っているとして説明する。なお、軌跡生成装置２がユーザの位置やユーザの身体能力データを必要に応じて計測できるのであれば、ユーザは軌跡生成装置２を保持していなくても構わない。
【００３１】
軌跡データは、離散的な時系列に沿った、位置を表す位置データの列を含む。軌跡生成装置２が、軌跡データを計測すればよい。軌跡生成装置２は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を利用した、位置センサを備えていれば、位置の計測が可能である。
【００３２】
身体能力データは、人の身体能力を表すデータを含む。ユーザが、図示しない入力部を介して、予め軌跡生成装置２に身体能力データを記録しておけばよい。あるいは、軌跡生成装置２が身体能力データを計測してもよい。その場合、軌跡生成装置２は、身体能力データを計測するためのセンサを備えていればよい。
【００３３】
軌跡記憶部１１は、複数の軌跡情報を記憶する。軌跡記憶部１１は、過去に軌跡生成装置２から受信した軌跡情報を記憶しておけばよい。入力軌跡情報及び軌跡記憶部１１が記憶する各軌跡情報は、異なる複数のユーザによる軌跡情報であってよい。軌跡記憶部１１は、多数の異なる人から収集した、移動の軌跡を表す軌跡情報を記憶していればよい。軌跡記憶部１１は、例えばシステム開発者が予め生成した、軌跡情報のサンプルを記憶していてもよい。軌跡記憶部１１が記憶する軌跡情報が、検索対象軌跡情報である。
【００３４】
類似度算出部１２は、軌跡記憶部１１から検索対象軌跡情報を読み出し、読み出した検索対象軌跡情報と、軌跡受信部１０が受信した入力軌跡情報の類似度を算出する。
【００３５】
軌跡選択部１３は、軌跡記憶部１１が記憶する検索対象軌跡情報のうち、類似度算出部１２が算出した類似度が高い検索対象軌跡情報を、１個以上選択する。
【００３６】
軌跡出力部１４は、軌跡選択部１３が選択した検索対象軌跡情報を、端末装置３に出力する。
【００３７】
端末装置３は、軌跡出力部１４から受信した検索対象軌跡情報を表示する。
【００３８】
次に、本実施形態の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３９】
図２は、本実施形態の動作を表すフローチャートである。
【００４０】
図２を参照すると、まず、軌跡検索装置１の軌跡受信部１０が、軌跡生成装置２から入力軌跡情報を受信する（ステップＳ１１）。
【００４１】
前述のように、入力軌跡情報や検索対象軌跡情報は軌跡データと身体能力データを含む。
【００４２】
軌跡データが含む各位置データは、例えば、緯度と経度で表現される２次元座標系で位置を表したデータであればよい。位置データは、特定位置からの距離で表現される２次元座標系や、緯度・経度・高度で表現される３次元座標系など、他の様々な表現方法で位置を表したデータであってもよい。それぞれの位置データには、その位置を計測した時刻が対応付けられていてもよい。それぞれの位置データには、いずれかの時刻を基準とした、位置を計測した時間が対応付けられていてもよい。それぞれの位置データが、同一の既知の時間間隔で位置を計測したデータであれば、いずれかの位置を計測した時刻を基準とした、他の位置を計測した時間が分かるので、それぞれの位置データに時刻や時間の情報が対応付けられていなくてもよい。
【００４３】
軌跡データには、個々の軌跡データを特定する識別子（ＩＤ、Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）が付加されていてもよい。
【００４４】
軌跡データは、各位置データに関連付けられた、その位置データが表す位置における、移動の方向を表す方向データを含んでいてもよい。位置データに方向データが関連付けられていない場合、例えば、軌跡検索装置１が、ある時点の位置と、その時点の次または直前の位置により定まるベクトルの方向を算出してもよい。あるいは、軌跡検索装置１は、軌跡データの各位置データの位置を時系列の順に通る曲線の、各位置データの位置における算出した曲線の接線方向を算出してもよい。軌跡検索装置１は、各位置データの位置における算出した方向を表す方向データを、対応する位置データに関連付けてもよい。
【００４５】
軌跡データは、各位置データに関連付けられた、その位置データが表す位置における、移動の速さを表す速さデータを含んでいてもよい。位置データに速さデータが関連付けられていない場合、例えば、軌跡検索装置１は、各位置データが表す位置と、前後の位置データが表す位置及びそれらの位置を計測した時間から、各位置データが表す位置における速さを算出することができる。軌跡検索装置１は、各位置データの位置における算出した速さを表す方向データを、対応する位置データに関連付けてもよい。軌跡検索装置１は、各位置データの位置における方向及び速さを算出して速度データを生成し、対応する位置データに関連付けてもよい。
【００４６】
図３は、軌跡記憶部１１が記憶する、検索対象軌跡情報の位置データの部分を表す例である。
【００４７】
図３の例の位置データは、緯度及び経度の情報を含む。しかし、位置データは緯度や経度のような絶対位置を表すデータではなく、基準となる地点との相対位置を表すデータであってもよい。
【００４８】
軌跡情報が含む身体能力データは、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）、消費カロリー、一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の値や、これらを組み合わせたデータである。身体能力データはこれらを全て含んでいる必要はない。軌跡生成装置２を保持するユーザは、年齢や性別を、図示しない入力部を介して、予め軌跡生成装置２に記録しておけばよい。軌跡生成装置２を保持するユーザは、身長、体重、ＢＭＩ、消費カロリー等を、予め計測し、軌跡生成装置２に記録しておけばよい。軌跡生成装置２は、歩数のデータを、一般的な歩数計の技術により計測すればよい。軌跡生成装置２は、さらに、計測開始時刻と計測終了時刻までの時間で割ることで、１秒当たりの歩数を算出することができる。また、軌跡生成装置２は、位置センサによって得られる移動の距離を計測した歩数で割ることで、歩幅を算出することができる。軌跡生成装置２は、一秒当たりの歩数や歩幅等のデータを、加速度センサや位置センサにより計測してもよい。軌跡生成装置２は、加速度センサ及びクロックを備えていれば、一秒当たりの歩数を計測することができる。また、軌跡生成装置２は、加速度センサ及び位置センサを備えていれば、加速度センサにより歩数をカウントし、位置センサによる計測結果から歩行した距離を算出し、算出した距離をカウントした歩数で割ることで歩幅を算出することができる。軌跡生成装置２は、血圧計や脈拍計等の生体センサを備えていれば、血圧や脈拍を測定することができる。
【００４９】
身体能力データのうち、軌跡生成装置２がセンサによって測定した身体能力の測定値の情報が、身体能力測定値情報である。身体能力データが、例えば一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の、時間によって変化する身体能力測定値情報を含む場合、各測定値に、測定を行った時間が対応付けられていてもよい。すなわち、身体能力測定値情報は、時刻に対応付けられた複数の測定値であってもよい。各測定値は、時刻ではなく、所定の時刻を基準とした時間に対応付けられていてもよい。また、各測定値は、軌跡データが含む各位置データに対応付けられていてもよい。
【００５０】
身体能力データにも、個々の身体能力データを特定する識別子が付加されていてよい。
【００５１】
図４は、軌跡記憶部１１が記憶する、検索対象軌跡情報の身体能力データの部分を表す例である。
【００５２】
軌跡記憶部１１は、各検索対象軌跡情報の位置データ及び身体能力データを、図３及び図４の例のように、分離した形で記憶していてもよい。その場合、例えば位置データと身体能力データがそれぞれ含む識別子により、同一の軌跡情報が含む位置データと身体能力データの関連付けが可能であればよい。あるいは、軌跡記憶部１１は、図３の表と図４の表を横に併合した表のような分離しない形で、各検索対象軌跡情報を記憶していてもよい。
【００５３】
なお、入力軌跡情報は、図３の軌跡データ及び図４の身体能力データの、それぞれ１行分に相当するデータを含んでいればよい。
【００５４】
軌跡受信部１０は、軌跡情報全体を一度に受信してもよく、軌跡情報の一部を順次受信してもよい。例えば、軌跡受信部１０は、軌跡情報のうち時間が経過しても変化がない情報を最初に受信し、軌跡情報のうち、位置データのように順次計測するデータや、時間による変化があるデータを、順次受信することもできる。
【００５５】
軌跡記憶部１１が記憶する検索対象軌跡情報に、入力軌跡情報との類似度が未算出の検索対象軌跡情報が存在する場合（ステップＳ１２、Ｙ）、類似度算出部１２は、類似度を未算出の検索対象軌跡情報を１個選択して読み出す（ステップＳ１３）。
【００５６】
類似度算出部１２は、次に、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、類似度を算出する（ステップＳ１４）。
【００５７】
類似度算出部１２は、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡データ間の類似の程度を表す軌跡類似度と、身体能力データ間の類似の程度を表す身体能力類似度から、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の類似度を算出すればよい。軌跡類似度は、後述する第２の実施形態の算出方法の例により算出された値であっても、既存の他の方法により算出された値であってもよい。身体能力類似度は、例えば、後述する第２の実施形態の算出方法により算出することができる。身体能力類似度は、身体能力の類似の程度を表す数値であれば、他の方法によって算出した値であってもよい。類似度算出部１２は、例えば、軌跡類似度及び身体能力類似度のそれぞれに重みを掛けて足しあわせることで、類似度を算出すればよい。
【００５８】
入力軌跡情報と、軌跡記憶部１１が記憶する全ての検索対象軌跡情報の類似度を算出済みの場合（ステップＳ１２、Ｎ）、軌跡選択部１３は、類似度の高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する（ステップＳ１５）。
【００５９】
軌跡選択部１３は、例えば、適宜定めた、類似度に対する閾値を上回る類似度の検索対象軌跡情報を選択すればよい。その場合、類似度が閾値を上回る検索対象軌跡情報が存在しなければ、最も類似度の高い検索対象軌跡情報を選択すればよい。軌跡選択部１３は、所定の個数の、類似度の高い検索対象軌跡情報を選択してもよい。
【００６０】
次に、軌跡出力部１４が、軌跡選択部１３が選択した検索対象軌跡情報を、軌跡情報を表示する端末装置３に対して出力する（ステップＳ１６）。軌跡生成装置２と端末装置３が同一の装置でない場合、軌跡出力部１４は、検索対象機積情報と共に入力軌跡情報を、端末装置３に出力してもよい。
【００６１】
端末装置３は、あたかもユーザが他のユーザと一緒に歩いているような実感を得られるような方法で、受信した検索対象軌跡情報を表示すればよい。端末装置３は、入力軌跡情報を、受信した検索対象軌跡情報と共に表示してもよい。端末装置３のこのような表示方法については、第２の実施形態の説明で述べる。
【００６２】
以上で説明した本実施形態には、検索した軌跡をユーザに提示することで、ユーザにウォーキングを継続させることができるという効果がある。
【００６３】
その理由は、本実施形態の軌跡検索装置１の類似度算出部１２は、軌跡データの類似の程度及び軌跡を生成した歩行者の身体能力データの類似の程度を表す類似度を算出するからである。軌跡選択部１３は、類似度算出部１２が算出した類似度が高い軌跡情報を選択することで、歩行中のユーザと類似した身体能力の歩行者が生成した、そのユーザが歩行中の軌跡と類似した軌跡を選択することができる。身体能力が類似した歩行者が同一のルートを歩行する場合、傾斜の変化による歩く速さの変化が類似することが期待できる。また、身体能力が類似した歩行者であれば、歩行した距離に応じた、疲労の度合いによる速度変化が類似することも期待できる。
【００６４】
従って、本実施形態の軌跡検索装置１は、歩行中のユーザの、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を抽出できる。そのため、本実施形態は、例えば検索した軌跡から仮想ユーザを生成して提示するなどして、検索した軌跡を提示することで、誰かと一緒にウォーキングを行っているような実感をウォーキング中のユーザに与えて、ウォーキングを継続させることができる。
【００６５】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６６】
図５は、本実施形態の構成を表すブロック図である。
【００６７】
図５を参照すると、本実施形態の歩行支援装置は、軌跡検索装置１Ａと、軌跡生成装置２と、端末装置３を含む。
【００６８】
本実施形態の軌跡検索装置１Ａの構成は、図１に示す第１の実施形態の軌跡検索装置１の構成に加えて、軌跡類似度算出部１５と、身体能力類似度算出部１６を含む点が異なる。
【００６９】
軌跡類似度算出部１５は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、軌跡データ同士の類似の程度を表す軌跡類似度を算出する。
【００７０】
身体能力類似度算出部１６は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データ同士の類似の程度を表す身体能力類似度を算出する。
【００７１】
軌跡検索装置１Ａの他の構成要素は、図１の軌跡検索装置１の構成要素と同一の番号を付与した構成要素と同じであるので、説明を省略する。
【００７２】
軌跡生成装置２は、位置センサ２１と、軌跡データ生成部２２と、身体能力センサ２３と、身体能力データ生成部２４と、身体能力情報記憶部２５と、データ統合部２６を含む。
【００７３】
位置センサ２１は、例えばＧＰＳを利用した、位置を測定するセンサである。
【００７４】
軌跡データ生成部２２は、位置センサ２１が、例えば所定時間毎に測定した位置の情報と、タイマによる時刻を元に、軌跡データを生成する。
【００７５】
身体能力センサ２３は、身体能力を測定し、身体能力の測定値である身体能力測定値情報を出力するセンサである。
【００７６】
身体能力データ生成部２４は、身体能力センサ２３が測定した身体能力の値や、身体能力情報記憶部２５に格納された身体能力の情報から、身体能力データを生成する。
【００７７】
身体能力情報記憶部２５は、ユーザの身体能力の情報を記憶する。身体能力情報記憶部２５が記憶する身体能力の情報は、例えば、年齢や性別、身長や体重など、歩行中に変化しないとみなすことができる情報である。ユーザは、図示しない入力部などを介して、身体能力の情報を身体能力情報記憶部２５に予め記憶させておけばよい。
【００７８】
データ統合部２６は、軌跡データと身体能力データから、軌跡情報を生成する。
【００７９】
端末装置３は、軌跡提示部３１を含む。図５の例では、軌跡生成装置２と端末装置３は別の装置であるが、これらは同一の装置であってもよい。
【００８０】
軌跡提示部３１は、軌跡検索装置１の軌跡出力部１４から、軌跡情報を受信し、表示する。
【００８１】
次に、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００８２】
図６は、軌跡情報生成時の軌跡生成装置２の動作を表すフローチャートである。
【００８３】
ユーザが歩行を開始すると、軌跡データ生成部２２は、位置センサ２１が測定した位置と、例えば軌跡生成装置２が備えるタイマの時刻情報から、軌跡データを生成する（ステップＳ２１）。軌跡データは、第１の実施形態の軌跡データと同じである。
【００８４】
軌跡データ生成部２２は、例えば図示しない入力部を介したユーザの指示により、軌跡データの生成を開始すればよい。軌跡データ生成部２２は、位置センサ２１が測定した位置の変化を検知して、自動的に軌跡データの生成を開始してもよい。
【００８５】
位置センサ２１は、例えば、ＧＰＳ、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ等の、位置の測定が可能なセンサである。位置センサ２１は、例えば、携帯電話の基地局情報や、無線ＬＡＮのアクセスポイント、赤外線センサやＢｌｕｅｔｏｏｓｈ等を利用して位置の測定を行うシステムであってもよい。位置センサ２１は、これらを組み合わせたものであってもよい。
【００８６】
次に、身体能力データ生成部２４が、身体能力センサ２３が測定した身体能力の値や、身体能力情報記憶部２５が記憶する身体能力の情報から、身体能力データを生成する（ステップＳ２１）。身体能力データは、第１の実施形態の身体能力データと同じである。
【００８７】
身体能力センサ２３は、例えば、１秒当たりの歩数を測定することが可能な加速度センサである。身体能力センサ２３は、例えば、血圧計や脈拍計であってもよい。軌跡生成装置２は、複数の身体能力センサ２３を含んでいてもよい。身体能力センサ２３が身体能力を測定した測定値の情報が、身体能力測定値情報である。
【００８８】
身体能力データ生成部２４は、軌跡データ生成部２２と同様に、例えば前述の、図示しない入力部を介したユーザの指示により、身体能力データの生成を開始すればよい。身体能力データが時刻によって変化する身体能力測定値情報を含む場合の、身体能力センサ２３が身体能力の測定を行うタイミングは、位置センサ２１が位置の測定を行うタイミングと、同じであっても、同じでなくても構わない。
【００８９】
データ統合部２６は、軌跡データ及び身体能力データから、軌跡情報を生成する（ステップＳ２３）。
【００９０】
データ統合部２６は、生成した軌跡情報を、軌跡検索装置１Ａの軌跡受信部１０に出力する（ステップＳ２４）。
【００９１】
データ統合部２６は、出力する軌跡情報に類似した軌跡情報を軌跡検索装置１Ａに検索させる場合、軌跡情報と共に検索の指示を軌跡受信部１０に送信すればよい。データ統合部２６は、出力する軌跡情報を軌跡検索装置１Ａの軌跡記憶部１１に記憶させる場合、軌跡情報と共に、軌跡情報を軌跡記憶部１１に記憶させる指示を軌跡受信部１０に送信してもよい。また、軌跡検索装置１Ａが、受信した軌跡情報に類似する軌跡情報を検索するか否か、及び、受信した軌跡情報を軌跡記憶部１１に記憶させるか否かを、例えばユーザが、端末装置３を介して、予め軌跡検索装置１Ａに対して指示しておいてもよい。
【００９２】
軌跡検索装置１Ａは、入力軌跡情報に類似する軌跡の検索を行う場合、受け取った軌跡情報を入力軌跡情報として、後述の、類似した軌跡情報を検索する処理を行えばよい。軌跡受信部１０は、軌跡情報を軌跡記憶部１１に記憶させる場合、受け取った軌跡情報を、検索対象軌跡情報として軌跡記憶部１１に記憶させればよい。
【００９３】
データ結合部２６が出力する軌跡情報は、ユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測した各データを含む軌跡情報であっても、ユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測した各データのうちの一部のデータを含む軌跡情報であってもよい。ただし、軌跡受信部１０が受け取った軌跡情報を、検索対象軌跡情報として軌跡記憶部１１に格納する場合、軌跡情報はユーザが歩行を開始してから終了するまでに計測したデータを含んでいることが望ましい。軌跡検索装置１Ａが、受け取った軌跡情報を入力軌跡情報とて、入力軌跡情報に類似する軌跡の検索を行う場合、軌跡情報は、少なくとも、所定時間だけ過去から現時点までに計測したデータを含んでいればよい。
【００９４】
次に、軌跡検索装置１Ａが、受信した入力軌跡情報に類似した検索対処軌跡情報を検索して抽出する、軌跡情報検索時における、軌跡検索装置１Ａの動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【００９５】
図７は、軌跡情報検索時における、軌跡検索装置１Ａの動作を表すフローチャートである。なお、図７で、図１と同一の番号を付したステップは、第１の実施形態の動作における同一の番号のステップと同じである。
【００９６】
図７を参照すると、まず、軌跡受信部１０が、軌跡生成装置２から入力軌跡を受信する（ステップＳ１１）。
【００９７】
軌跡記憶部１１が記憶する検索対象軌跡情報に、入力軌跡情報との類似度が算出されていない検索対象軌跡情報が存在する場合（ステップＳ１２、Ｙ）、類似度算出部１２は、類似度が算出されていない検索対象軌跡情報を１個選択して読み出す（ステップＳ１３）。
【００９８】
軌跡類似度算出部１５は、入力軌跡情報と、読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡データの類似の程度を表す軌跡類似度を算出する（ステップＳ３１）。
【００９９】
軌跡類似度算出部１５は、以下で説明する算出方法の例のいずれかによって、軌跡類似度を算出すればよい。軌跡類似度算出部１５は、以下の例以外の算出方法によって、軌跡類似度を算出してもよい。
【０１００】
以下の説明において、Ｕ１は入力軌跡情報であり、Ｕ２は検索対象軌跡情報である。Ｌ＿Ｕ１ｓｔａｒｔは、Ｕ１に含まれる位置データが表す位置のうち、最も新しい位置（現在位置）である。Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔは、Ｌ＿Ｕ１ｓｔａｒｔを計測した時刻である。
【０１０１】
軌跡類似度算出部１５が類似度を算出するために対応させる、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データの範囲は、予め適宜決められていればよい。軌跡類似度算出部１５は、例えば、入力軌跡情報の、例えば適宜定めた始点から、時刻Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔに計測した位置である終点までの軌跡データと、検索対象軌跡情報の、前述の始点から終点の間に対応する部分の軌跡類似度を算出すればよい。軌跡類似度算出部１５は、例えば、入力軌跡情報の、時刻Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔから所定の時間（Ｔ秒）だけ遡った時刻に計測した位置を始点とすればよい。本実施形態の軌跡類似度は、時刻Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからＴ秒遡った時刻から時刻Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔまでの入力軌跡情報の軌跡データと、その軌跡データに対応する検索対象軌跡情の軌跡データから算出する場合の軌跡類似度の例である。
【０１０２】
位置データが緯度・経度などの絶対位置で表されている場合、軌跡類似度算出部１５は、検索対象軌跡情報の軌跡データの、始点に最も近い位置を始点に対応させればよい。本実施形態の説明は、位置データが緯度・経度などの絶対位置で表されている場合の説明である。位置データが相対位置を表す場合、まず、既存の任意の方法で、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の軌跡データの位置合わせを行い、適宜座標の変換を行えばよい。その後、軌跡類似度算出部１５は、位置データが絶対位置で表されている場合と同様に処理を行えばよい。
【０１０３】
軌跡類似度算出部１５は、まず、Ｕ２の座標列の中から、Ｕ１の現在位置Ｌ＿Ｕ１ｓｔａｒｔの最近傍点であるＵ２の座標Ｌ＿Ｕ２ｓｔａｒｔとその計測時刻Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔを検出する。最近傍点の計算方法は、線形検索や、その他の最近傍点を検索する手法を用いてもよい。
【０１０４】
まず、軌跡類似度算出部１５が算出する軌跡類似度が、位置履歴の類似度である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。
【０１０５】
軌跡類似度算出部１５は、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ秒（ｔは０からＴまでのｔ１毎の値）さかのぼった時刻に計測されたＵ１の位置から、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒さかのぼった時刻に計測したＵ２の位置までの、二点間距離Ｄ（ｔ）をそれぞれ計算する。二点間距離Ｄ（ｔ）の算出方法は任意の方法でよい。軌跡類似度算出部１５は、Ｄ（ｔ）の算出を、例えば非特許文献２に記載の方法を用いて行うことができる。
【０１０６】
（非特許文献２）  Choら: “AutoGait: A mobile platform that accurately estimates the distance walked”, PerCom’10, (2010).
【０１０７】
【数１】
2012226584.tif 000003
【０１０８】
数１は、位置データが経度及び緯度で表される場合の、Ｄ（ｔ）を算出するための式である。数１において、Ｌ１の緯度がｌａ１であり、経度がｌｏ１である。また、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒遡った時刻におけるＬ２の緯度がｌａ２であり、経度がｌｏ２である。
【０１０９】
数２は、Ｌ１及びＬ２を表す式である。Ｌ１は、Ｕ１の軌跡データにおける、現在時刻からｔ秒遡った位置Ｌ＿Ｕ１（Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔ−ｔ）である。Ｌ２は、Ｕ２の軌跡データにおける、時刻Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒遡った位置Ｌ＿Ｕ２（Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔ−ｔ）である。
【０１１０】
【数２】
2012226584.tif 000004
【０１１１】
数３は、軌跡類似度が位置履歴の類似度である例の、Ｒｔ（Ｔ）を算出するための式である。軌跡類似度算出部１５は、数３に従って、Ｒｔ（Ｔ）を算出すればよい。
【０１１２】
【数３】
2012226584.tif 000005
【０１１３】
軌跡類似度算出部１５は、各Ｄ（ｔ）の総和ＤＳＵＭ（Ｔ）を算出する。なお、数３のｎ１は、Ｔ＝ｎ１・ｔ１となる値である。数３のｔ１が単位時間（１秒）である場合、ｎ１はＴである。軌跡類似度算出部１５は、全検索対象軌跡情報から算出したそれぞれのＤＳＵＭ（Ｔ）の中の最大値ＤＳＵＭＭＡＸを抽出する。軌跡類似度算出部１５はＤＳＵＭ（Ｔ）及びＤＳＵＭＭＡＸから、位置履歴の類似度Ｒｐ（Ｔ）を算出する。軌跡類似度算出部１５は、算出したＲｐ（Ｔ）を、軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）にする。Ｒｔ（Ｔ）は、入力軌跡情報の軌跡データの現在位置からＴ秒遡った時刻に測定された位置から、現在位置までの軌跡データから算出した、軌跡類似度である。なお、軌跡類似度算出部１５は、各Ｄ（ｔ）の総和の代わりに、各Ｄ（ｔ）の平均値を使用して、Ｒｐ（Ｔ）を算出してもよい。
【０１１４】
図８、図９、図１０は、Ｕ２とＵ１の例を表す図である。図８、図９、図１０は、３個のＵ２（それぞれ、Ｘ、Ｙ、Ｚと表記する）と、Ｕ１の関係を表す。これらの図の、Ｐ１はＬ＿Ｕ１ｓｔａｒｔ、Ｐ１’はＬ＿Ｕ２ｓｔａｒｔである。また、Ｐ２とＰ２’、…、Ｐ１０とＰ１０’は、それぞれ、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ１秒ずつ遡った時刻に計測したＵ１の位置と、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ１秒ずつ遡った時刻に計測したＵ２の位置である。軌跡類似度算出部１５は、Ｐ１とＰ１’、Ｐ２とＰ２’、…、Ｐ１０とＰ１０’の各々の間の二点間距離Ｄ（ｔ）を算出する。
【０１１５】
図８を参照すると、Ｕ１とＸでは移動方向が逆方向なので、Ｄ（ｔ）の総和は大きくなる。ＤＳＵＭＭＡＸが１００であり、ＸのＤＳＵＭ（Ｔ）が７０であれば、Ｘの位置履歴の類似度は０．３である。
【０１１６】
図９及び図１０を参照すると、Ｙ及びＺの移動方向は、Ｕ１の移動方向と同じである。しかし、ＹよりＺの方がＵ１に類似している。ＤＳＵＭＭＡＸが１００であり、ＹのＤＳＵＭ（Ｔ）が４０、ＺのＤＳＵＭ（Ｔ）が２０であれば、Ｙの位置履歴の類似度は０．６、Ｚの位置履歴の類似度は０．８である。
【０１１７】
軌跡類似度算出部１５は、以上の例のようにして算出した位置履歴の類似度Ｒｐ（Ｔ）を、軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）にする。
【０１１８】
次に、軌跡類似度算出部１５が算出する軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度と、以下で説明する移動方向の類似度の加重平均である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。
【０１１９】
軌跡類似度算出部１５は、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ秒（ｔは０からＴまでのｔ１毎の値）さかのぼった時刻に計測されたＵ１の位置Ｌ２と、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒さかのぼった時刻に計測されたＵ２の位置Ｌ４の、移動方向の角度差Ａ（ｔ）をそれぞれ計算する。軌跡類似度算出部１５は、角度差Ａ（ｔ）の算出を、非特許文献２に記載されている以下の方法で行えばよい。軌跡類似度算出部１５は、他の既知の方法により、角度差Ａ（ｔ）の算出を行うこともできる。
【０１２０】
軌跡類似度算出部１５は、Ｌ２から更にｔ１秒遡った時刻に計測されたＵ１の位置Ｌ２からＬ２への方向を算出し、Ｌ１における移動方向にする。また、軌跡類似度算出部１５は、Ｌ４から更にｔ１秒遡った時刻に計測されたＵ１の位置Ｌ３からＬ４への方向を算出し、Ｌ４における移動方向にする。数４は、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４を表す式である。なお、数４のＬ１及びＬ２は、数２のＬ１及びＬ２とは異なる。
【０１２１】
【数４】
2012226584.tif 000006
【０１２２】
Ｌ１〜Ｌ４の位置が緯度及び経度により表される場合、軌跡類似度算出部１５は、数５の式によって移動方向を算出する。数５において、ｌａ１及びｌｏ１は、それぞれＬ１の緯度及び経度である。また、ｌａ２及びｌｏ２は、それぞれＬ２の緯度及び経度である。同様に、ｌａ３及びｌｏ３は、それぞれＬ３の緯度及び経度である。さらに、ｌａ４及びｌｏ４は、それぞれＬ４の緯度及び経度である。ベクトル（ｘＵ１（ｔ），ｙＵ１（ｔ））は、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ秒遡った時刻に計測されたＵ１の位置における移動方向である。ベクトル（ｘＵ２（ｔ），ｙＵ２（ｔ））は、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒遡った時刻に計測されたＵ２の位置における移動方向である。
【０１２３】
【数５】
2012226584.tif 000007
【０１２４】
軌跡類似度算出部１５は、移動方向の角度差Ａ（ｔ）を、数６の式によって算出する。Ａ（ｔ）は、０度から１８０度までの範囲の角度である。数６のａｒｃｔａｎ２（ａ，ｂ）は、ベクトル（ａ，ｂ）がｘ軸となす角度を返す逆正接関数である。
【０１２５】
【数６】
2012226584.tif 000008
【０１２６】
数７は、移動方向の類似度Ｒｄ（Ｔ）及び類似度Ｒｔ（Ｔ）を算出するための式である。軌跡類似度算出部１５は、数７の式に従って、移動方向の類似度Ｒｄ（Ｔ）を算出して、
軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）を算出すればよい。
【０１２７】
【数７】
2012226584.tif 000009
【０１２８】
数７のｎＡは、Ａ（ｔ）のデータ数である。ＡＡＶＥ（Ｔ）は角度差の平均値である。なお、数７のＡＡＶＥ（Ｔ）の式において、ｔ１にｎＡ−１を掛けた値はＴである。ＡＭＡＸは、全ての検索対象軌跡情報から算出した、ＡＡＶＥ（Ｔ）の最大値である。Ａ（ｔ）の範囲は０度から１８０度なので、角度の差の範囲も０度から１８０度である。ＡＭＡＸは、角度差の最大値である１８０であってもよい。α及びβは、０から１までのいずれかの値をとり、それぞれの和が１である実数である。α及びβの値は、例えばシステム設計者が適宜決めておけばよい。Ｒｐ（Ｔ）は数３の式のＲｐ（Ｔ）である。
【０１２９】
軌跡類似度算出部１５は、数３に従って算出したＲｐ（Ｔ）と、数７に従って算出したＲｄ（Ｔ）から、軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）を算出すればよい。
【０１３０】
図１１、図１２、図１３は、Ｕ２とＵ１の例を表す図である。図１１、図１２、図１３は、３個のＵ２（それぞれ、Ｘ、Ｙ、Ｚと表記する）と、Ｕ１の関係を表す。これらの図の、Ｐ１はＬ＿Ｕ１ｓｔａｒｔ、Ｐ１’はＬ＿Ｕ２ｓｔａｒｔである。また、Ｐ２とＰ２’、…、Ｐ６とＰ６’は、それぞれ、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ１秒ずつ遡った時刻に計測したＵ１の位置と、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ１秒ずつ遡った時刻に計測したＵ２の位置である。軌跡類似度算出部１５は、Ｐ１とＰ１’、Ｐ２とＰ２’、…、Ｐ６とＰ６’の各々の間の角度差Ａ（ｔ）を算出する。
【０１３１】
図１１を参照すると、Ｕ１とＸでは移動方向が逆方向なので、角度差は大きくなる。例えば角度差の平均が１４０であれば、Ｘの角度差の類似度は０．２８８である。
【０１３２】
図１２及び図１３を参照すると、Ｙ及びＺの移動方向は、Ｕ１の移動方向と同じである。しかし、ＹよりＺの方がＵ１に類似している。Ｙの角度差の平均が３０、Ｚ角度差の平均が１０であれば、Ｙの位置履歴の類似度は０．６４６、Ｚの位置履歴の類似度は０．８２８である。
【０１３３】
次に、軌跡類似度算出部１５が算出する軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度、又は、位置履歴の類似度と移動方向の類似度の加重平均と、以下で説明する移動速度の類似度との加重平均である例の、軌跡類似度の算出方法について説明する。
【０１３４】
軌跡類似度が、位置履歴の類似度と移動速度の類似度との加重平均である場合、軌跡類似度算出部１５は数８により軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）を算出する。移動速度の類似度の詳細については後述する。
【０１３５】
【数８】
2012226584.tif 000010
【０１３６】
数８のＲｐ（Ｔ）は数３で算出されるＲｐ（Ｔ）である。Ｒｖ（Ｔ）が移動速度の類似度である。数８のα及びγは、それぞれ０から１までの値を取る実数であり、αとγの和は１である。
【０１３７】
軌跡類似度が、前述の位置履歴の類似度と移動方向の類似度の加重平均と、移動速度の類似度との加重平均である場合、軌跡類似度算出部１５は数９により軌跡類似度Ｒｔ（Ｔ）を算出する。
【０１３８】
【数９】
2012226584.tif 000011
【０１３９】
数９のＲｄ（Ｔ）は、数７で算出されるＲｄ（Ｔ）である。数９のα、β、γは、それぞれ０から１までの値を取る実数であり、α、β、γの和は１である。
【０１４０】
移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）は、例えば、以下で説明する二点間距離の類似度Ｒｖａ（Ｔ）または移動速度履歴の類似度Ｒｖｂ（Ｔ）であればよい。
【０１４１】
まず、移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）が、二点間距離の類似度Ｒｖａ（Ｔ）である場合の、移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）の算出方法について説明する。
【０１４２】
軌跡類似度算出部１５は、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからＴ秒さかのぼった時刻に計測されたＵ１の位置から、Ｕ１の現在位置までの距離を算出する。軌跡類似度算出部１５は、算出した距離を時間Ｔで割ることで、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからＴ秒さかのぼった時刻に計測されたＵ１の位置から、Ｕ１の現在位置まで移動した移動速度ｖ１（Ｔ）を算出する。同様にして、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからＴ秒さかのぼった時刻に計測されたＵ２の位置から、Ｕ２の現在位置（Ｕ１の現在位置に対応する位置）まで移動した移動速度ｖ２（Ｔ）を算出する。
【０１４３】
軌跡類似度算出部１５は、ｖ１（Ｔ）及びｖ２（Ｔ）から、数１０に基づいて二点間距離の類似度Ｒｖａ（Ｔ）を算出する。軌跡類似度算出部１５は、Ｒｖａ（Ｔ）を移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）にする。
【０１４４】
【数１０】
2012226584.tif 000012
【０１４５】
例えば、図８のＸの平均速度ｖ２（Ｔ）が時速３．０キロである場合、Ｕ１の平均速度ｖ１（Ｔ）が時速５．０キロであれば、Ｒｖ（Ｔ）は０．６である。
【０１４６】
同様に、図９のＹの平均速度ｖ２（Ｔ）が時速６．０キロである場合、Ｕ１の平均速度ｖ１（Ｔ）が時速５．０キロであれば、Ｒｖ（Ｔ）は０．８である。
【０１４７】
また、図１０のＺ平均速度ｖ２（Ｔ）が時速４．９キロである場合、Ｕ１の平均速度ｖ１（Ｔ）が時速５．０キロであれば、Ｒｖ（Ｔ）は０．９８である。
【０１４８】
次に、移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）が、移動速度履歴の類似度Ｒｖｂ（Ｔ）である場合の、移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）の算出方法について説明する。
【０１４９】
まず、軌跡類似度算出部１５は、Ｔ＿Ｕ１ｓｔａｒｔからｔ秒（ｔは０からＴまでのｔ１毎の値）さかのぼった時刻に計測されたＵ１の位置における速度と、Ｔ＿Ｕ２ｓｔａｒｔからｔ秒さかのぼった時刻に計測たＵ２の位置における速度の、速度差Ｂ（ｔ）を算出する。
【０１５０】
軌跡類似度算出部１５は、現在時刻からＴ秒遡った時刻から、現在時刻までの、速度差Ｂ（ｔ）の平均値ＢＡＶＥ（Ｔ）を算出する。
【０１５１】
数１１は、速度差Ｂ（Ｔ）及び速度差の平均値ＢＡＶＥ（Ｔ）を算出するための式である。軌跡類似度算出部１５は、数１１に従ってＢ（Ｔ）及びＢＡＶＥ（Ｔ）を算出すればよい。
【０１５２】
【数１１】
2012226584.tif 000013
【０１５３】
数１１のｎＢはＢ（ｔ）のデータ数である。また、ｘＵ１（ｔ）、ｙＵ１（ｔ）、ｘＵ２（ｔ）、ｙＵ２（ｔ）は、数５により算出される値である。なお、数１１のＢＡＶＥ（Ｔ）の式において、ｔ１にｎＢ−１を掛けた値はＴである。
【０１５４】
次に、軌跡類似度算出部１５は、数１２に従って、速度履歴の類似度Ｒｖｂ（Ｔ）を算出する。軌跡類似度算出部１５は、算出したＲｖｂ（Ｔ）を移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）にする。
【０１５５】
【数１２】
2012226584.tif 000014
【０１５６】
数１２のＢＭＡＸは、Ｂ（Ｔ）の最大値である。軌跡類似度算出部１５は、軌跡記憶部１１が記憶する全ての検索対象軌跡情報から算出した全てのＢ（Ｔ）の中の最大値を抽出してもよく、あるいは、適宜定めた値をＢＭＡＸに設定しておいてもよい。また、ＢＭＡＸ−ＢＡＶＥ（Ｔ）が負の値の場合、軌跡類似度算出部１５は、Ｒｖｂ（Ｔ）の値を０にしてもよい。
【０１５７】
図１１の例で、ＢＡＶＥ（Ｔ）が２．２の場合、ＢＭＡＸが５であるなら、Ｒｖｂ（Ｔ）は０．５６となる。
【０１５８】
図１２の例で、ＢＡＶＥ（Ｔ）が１．３の場合、ＢＭＡＸが５であるなら、Ｒｖｂ（Ｔ）は０．７４となる。
【０１５９】
図１３の例で、ＢＡＶＥ（Ｔ）が０．１５の場合、ＢＭＡＸが５であるなら、Ｒｖｂ（Ｔ）は０．９７となる。
【０１６０】
軌跡類似度算出部１５は、数８又は数９に基づいて軌跡類似度を算出する場合、以上のようにして移動速度の類似度Ｒｖ（Ｔ）を算出すればよい。
【０１６１】
次に、軌跡類似度算出部１５は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データの類似の程度を表す、身体能力類似度を算出する（ステップＳ３２）。
【０１６２】
前述のように、身体能力データは、年齢、性別、身長、体重、ＢＭＩ、消費カロリー、一秒当たりの歩数、歩幅、脈拍数や血圧等の値である。以下では、身体能力類似度の算出法の例について説明する。
【０１６３】
なお、消費カロリーやＢＭＩが軌跡情報に含まれていない場合、例えば、身体能力類似度１６が、消費カロリーやＢＭＩの値を算出してもよい。
【０１６４】
身体能力類似度算出部１６は、例えば、ＭＥＴｓ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）の値に、キログラム単位で表した体重の値と、分単位で表した運動の持続時間を掛けることで、消費カロリーを算出することができる。ＭＥＴｓは、運動の強度を表す指標である。身体能力類似度算出部１６は、例えば図示しない記憶装置が記憶するウォーキングの速度とＭＥＴｓの値の関係を表すテーブルに基づき、例えば軌跡データから算出した速度から、ＭＥＴｓの値を導出すればよい。
【０１６５】
また、身体能力類似度１６は、キログラム単位で表した体重の値を、メートル単位で表した身長の値の２乗で割ることで、ＢＭＩの値を算出することができる。
【０１６６】
初めに、年齢、体重、歩幅などの、個々の身体能力の値の類似度を個別に算出し、算出した個別の類似度から、身体能力類似度を算出する方法について説明する。
【０１６７】
数１３は、個々の身体能力の値の類似度（身体能力種類別類似度）を算出するための式である。身体能力類似度算出部１６は、数１３に従って、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報の、身体能力データの身体能力の種類毎に、身体能力種類別類似度Ｒｂｉを算出する。身体能力類似度算出部１６は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む身体能力の種類の、身体能力種類別類似度Ｒｂｉを算出すればよい。跡類似度算出部１５は、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む身体能力の種類の、全ての種類の身体能力種類別類似度を算出しなくてもよい。
【０１６８】
【数１３】
2012226584.tif 000015
【０１６９】
数１３のｉは、入力軌跡情報と検索対象軌跡情報身体能力データが共通して含む、身体能力の種類の番号である。Ｖ１ｉは、入力軌跡情報のｉ番目の種類の身体能力の値である。Ｖ２ｉは、検索対象軌跡情報のｉ番目の種類の身体能力の値である。Ｖｓは、ｉ番目の種類の身体能力の、基準となる値である。例えばシステム設計者がＶｓの値を適宜定めておけばよい。Ｖｓの値は、入力軌跡情報のｉ番目の種類の身体能力の値であってもよい。
【０１７０】
なお、身体能力データのうち、性別のようにスカラー値で表されない種類の身体能力データの値には、例えば、女を２、男を１、基準値を１にするなど、適宜定数を割り当てればよい。また、それぞれの種類の身体能力データの基準値は、例えば、日本や世界の人の身長や体重の平均値や最大値といった統計データから算出した値であってもよい。また、基準値は、システム稼動時から一定期間経過の間に軌跡記憶装置１１に格納された全ての検索対象軌跡情報の、各種類の身体能力データの値から算出した平均値や最大値などの統計量であってもよい。
【０１７１】
また、身体能力類似度算出部１６は、値が時間によって変化する種類の身体能力の身体能力種類別類似度を、数１３ではなく、数１２の形の式によって算出することもできる。その場合、身体能力類似度算出部１６は、数１２のＢＡＶＥ（Ｔ）を、ｉ番目の種類の、身体能力の値の差の平均値に置き換えて計算を行えばよい。また、身体能力類似度算出部１６は、ＢＭＡＸを、ｉ番目の種類の、身体能力の値の基準値に置き換えて計算を行えばよい。
【０１７２】
数１４は、身体能力類似度Ｒｂを算出するための式である。身体能力類似度算出部１６は、各身体能力種類別類似度の算出後、数１４に従って、身体能力類似度Ｒｂを算出する。
【０１７３】
【数１４】
2012226584.tif 000016
【０１７４】
数１４のｗｉは、ｉ番目の種類の死体能力の、身体能力種類別類似度Ｒｂｉの重み係数である。
【０１７５】
次に、年齢、体重、歩幅などの、個々の身体能力の値を含む身体能力データを一つのベクトルで表し、そのベクトル同士の距離で身体能力類似度を表す場合の、身体能力類似度の算出方法について説明する。
【０１７６】
数１５は、身体能力特徴ベクトルｖｂを表す式である。身体能力類似度算出部１６は、入力軌跡情報及び検索対象軌跡情報の、身体能力データから、数１５に基づき、身体能力特徴ベクトルｖｂを生成する。
【０１７７】
【数１５】
2012226584.tif 000017
【０１７８】
数１５のｗｉは、ｉ番目の種類の身体能力の値に対する重みである。重みｗｉは、例えばシステム設計者が適宜定めておけばよい。Ｒｂｉは、ｉ番目の種類の身体能力の値である。身体能力類似度算出部１６は、入力軌跡情報と各検索対象軌跡情報の、身体能力データが共通して含む種類の身体能力の値から、数１５のベクトルを生成すればよい。いずれかの軌跡情報が、いずれかの種類の身体能力を含まない場合、身体能力類似度算出部１６は、その種類の身体能力の値に対する重みを、予め定められた値によらず０にしてもよい。なお、身体能力データのうち、性別のようにスカラー値で表されない種類の身体能力データの値には、例えば、女を２、男を１にするなど、適宜定数を割り当てればよい。
【０１７９】
身体能力類似度算出部１６は、入力軌跡情報及び検索対象軌跡情報から、数１５に基づき算出した、身体能力特徴ベクトルの距離を算出する。身体能力類似度算出部１６は、身体能力特徴ベクトル間の、例えば、ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離といったベクトル間距離を算出し、算出した値を身体能力類似度とすればよい。
【０１８０】
身体能力類似度算出部１６は、身体能力特徴ベクトル間の、コサイン類似度、ピアソン相関係数といったベクトル間類似度を算出し、算出した値を身体能力類似度としてもよい。
【０１８１】
次に、類似度算出部１２は、入力軌跡情報と読み出した検索対象軌跡情報の、軌跡類似度及び身体能力類似度から、類似度を算出する（ステップＳ１４）。
【０１８２】
数１６は、軌跡類似度Ｒｔ及び身体能力類似度Ｒｂから類似度Ｒを算出するための式である。類似度算出部１２は、数１６の式に基づき、類似度Ｒを算出すればよい。
【０１８３】
【数１６】
2012226584.tif 000018
【０１８４】
数１６のｐ及びｑは、共に、０でない値の実数の、重み係数である。例えばシステム開発者が、ｐ及びｑの値を予め決めておけばよい。
【０１８５】
また、数１７は、軌跡類似度Ｒｔのランキング順位Ｎｔ及び身体能力類似度Ｒｂのランキング順位Ｎｂから、類似度Ｒを算出するための式である。類似度算出部１２は、数１７の式に基づき、類似度Ｒを算出してもよい。
【０１８６】
【数１７】
2012226584.tif 000019
【０１８７】
全ての検索対象軌跡情報の軌跡類似度の算出後、類似度算出部１２又は軌跡類似度算出部１５が、軌跡類似度Ｒｔのランキング順位Ｎｔを算出すればよい。また、全ての検索対象軌跡情報の身体能力類似度の算出後、類似度算出部１２又は身体能力類似度算出部１６が、身体能力類類似度Ｒｂのランキング順位Ｎｂを算出すればよい。
【０１８８】
入力軌跡情報と、軌跡記憶部１１が記憶する全ての検索対象軌跡情報の類似度を算出済みの場合（ステップＳ１２、Ｎ）、軌跡選択部１３は、類似度の高い検索対象軌跡情報を１個以上選択する（ステップＳ１５）。
【０１８９】
軌跡選択部１３が行う選択の方法は、予め、例えばシステム設計者が決めておけばよい。軌跡選択部１３は、例えば、類似度の高いものから所定個の検索対象軌跡を選択すればよい。また、軌跡選択部１３は、類似度が所定値以上である検索対象軌跡を選択してもよい。この場合、類似度が所定値以上である検索対象軌跡が存在しない場合、軌跡選択部１３は、最も類似度が高い検索対象軌跡を選択すればよい。軌跡選択部１３は、類似度が高い者から１個以上の検索対象軌跡を選択する方法であれば、他の方法で検索対象軌跡を選択しても構わない。
【０１９０】
次に、軌跡出力部１４が、軌跡選択部１３が選択した検索対象軌跡情報を、軌跡情報を表示する端末装置３に対して出力する（ステップＳ１６）。軌跡生成装置２と端末装置３が同一の装置でない場合、軌跡出力部１４は、検索対象機積情報と共に入力軌跡情報を、端末装置３に出力してもよい。
【０１９１】
端末装置３は、あたかもユーザが他のユーザと一緒に歩いているような実感を得られるような方法で、受信した検索対象軌跡情報を表示すればよい。そのために、端末装置３は、入力軌跡情報の軌跡と受信した検索対象軌跡情報の軌跡を、例えば、比較が可能な形で地図上に重畳して表示すればよい。あるいは、端末装置３は、例えば、ＡＲ（Ａｕｒｇｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ）技術を用いて、端末装置３が備えるカメラで撮影した映像の、受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置に、アバターなどの映像を重畳表示してもよい。端末装置３は、３次元音響の技術を用いて、ユーザの現在位置と受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置の、位置関係に応じた音響を生成してもよい。端末装置３は、ユーザの現在位置と受信した検索対象軌跡情報の軌跡の現在時刻に対応する位置の、距離に応じた大きさの振動や、位置関係に応じた種類の振動を発生してもよい。
【０１９２】
また、端末装置３は、受信した全ての検索対象軌跡情報を軌跡提示部３１によって提示し、図示しない入力部を介して入力された、表示する検索対象軌跡情報を選択する指示を受信し、選択された検索対象軌跡情報を軌跡提示部３１によって表示してもよい。軌跡提示部３１は、検索対象軌跡情報と共に対応する類似度を受信し、受信した全ての検索対象軌跡情報を提示する際、検索対象軌跡情報に類似度を関連付けて表示してもよい。また、軌跡提示部３１は、受信した全ての検索対象軌跡情報を提示する際、検索対象軌跡情報が含む各データの、所定の一部の一覧を表示すればよい。
【０１９３】
以上で説明した本実施形態には、第１の実施形態の効果に加え、歩行中のユーザの、現時点より前の軌跡との類似度が高いだけでなく、現時点より後の軌跡にも類似する軌跡を、更に精度よく抽出できるという効果がある。
【０１９４】
その理由は、身体能力類似度算出部１６が、軌跡生成装置２が測定した身体能力データから、身体能力類似度を算出するからである。軌跡選択部１３は、この身体能力類似度と軌跡類似度から類似度算出部１２が算出した類似度が高い検索対象軌跡情報を、１個以上選択する。
【０１９５】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１９６】
１、１Ａ    軌跡検索装置
２    軌跡生成装置
３    端末装置
１０    軌跡受信部
１１    軌跡記憶部
１２    類似度算出部
１３    軌跡選択部
１４    軌跡出力部
１５    軌跡類似度算出部
１６    身体能力類似度算出部
２１    位置センサ
２２    軌跡データ生成部
２３    身体能力センサ
２４    身体能力データ生成部
２５    身体能力情報記憶部
２６    データ統合部
３１    軌跡提示部
【図１】
2012226584.tif 000020
【図２】
2012226584.tif 000021
【図３】
2012226584.tif 000022
【図４】
2012226584.tif 000023
【図５】
2012226584.tif 000024
【図６】
2012226584.tif 000025
【図７】
2012226584.tif 000026
【図８】
2012226584.tif 000027
【図９】
2012226584.tif 000028
【図１０】
2012226584.tif 000029
【図１１】
2012226584.tif 000030
【図１２】
2012226584.tif 000031
【図１３】
2012226584.tif 000032