(57)【要約】      （修正有）【課題】自律航法実行時に、誤差の除去にかかる時間を短縮する電子機器および角速度検出値補正プログラムを提供する【解決手段】電子機器は、自律航法を実行する。電子機器の加速度の変化に基づいて、自律航法時に除去対象とする電子機器の角速度の閾値を決定する。自律航法時に、電子機器の角速度を検出する角速度センサ６による検出値が閾値未満か否かを判定する。検出値が閾値未満と判定された場合、検出値を０として自律航法を実行し、検出値が閾値以上と判定された場合、検出値を用いて自律航法を実行する。【選択図】図３
2016057196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律航法を実行する電子機器において、
前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定する決定部と、
前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定する判定部と、
前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する実行部と
を有することを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記決定部は、前記電子機器の加速度の分散値を、予め定められた前記分散値の最大値と予め定められた前記閾値の最大値を乗算した値で除算した値を、前記閾値に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記実行部は、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値から、前記電子機器の加速度が所定値未満の状態における角速度を除去した後の検出値を用いて、前記自律航法を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の電子機器。
【請求項４】
自律航法を実行する電子機器に、
前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定し、
前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定し、
前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する
処理を実行させることを特徴とする角速度検出値補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器および角速度検出値補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンをはじめとするスマートデバイスが普及しており、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）による位置測位を用いて自律航法も行うデバイスも普及している。また、ＧＰＳ信号が取得できない屋内においても、角速度センサと加速度センサを用いて自律航法を行うスマートデバイスが普及している。
【０００３】
スマートデバイスに搭載されている小型の振動式角速度センサは、温度や経年変化等で変動する静的バイアス、振動等によって生ずるバイアス（以下、「動的バイアス」と表記する場合がある）によって誤差を生じる。このため、静的バイアスや動的バイアスを除去することが行われている。
【０００４】
例えば、加速度により静止を判断して、その時点での角速度センサの出力値を静的バイアス量として保存し、位置測定時に、角速度センサの出力値から静的バイアス量を除去する技術が知られている。また、カルマンフィルタに推定位置、実位置、加速度、角速度を入力して、上記動的バイアスを含む加速度センサの誤差や角速度センサの誤差を推定し続け、位置測定時に、推定した誤差を加速度センサや角速度センサの出力値から除去する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２４２１９２号公報
【特許文献２】特開平０６−１０９４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記技術では、動的バイアス量を含む誤差の除去に時間がかかる。具体的には、スマートデバイスを所持するユーザが歩行、停止、移動のいずれの状態であるかを判定し、ユーザの状態に適したパラメータに随時切替えてから誤差の推定を行うので、推定の開始までに時間がかかる。また、誤差が推定されるまでに時間がかかることから、自律航法の精度も低下する。
【０００７】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、自律航法実行時に誤差の除去にかかる時間を短縮することができる電子機器および角速度検出値補正プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
電子機器は、自律航法を実行する。電子機器は、前記電子機器の加速度の変化に基づいて、前記自律航法時に除去対象とする前記電子機器の角速度の閾値を決定する決定部を有する。電子機器は、前記自律航法時に、前記電子機器の角速度を検出する角速度センサによる検出値が前記閾値未満か否かを判定する判定部を有する。電子機器は、前記検出値が前記閾値未満と判定された場合、前記検出値を０として前記自律航法を実行し、前記検出値が前記閾値以上と判定された場合、前記検出値を用いて前記自律航法を実行する実行部を有する。
【発明の効果】
【０００９】
１実施形態によれば、自律航法実行時に誤差の除去にかかる時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。
【図２】図２は、実施例１に係る移動体端末のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図４は、実施例１に係る移動体端末が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は、閾値と動的バイアスの関係を説明する図である。
【図６】図６は、閾値の変化と動的バイアスの関係を説明する図である。
【図７】図７は、閾値制御による自律航法を説明する図である。
【図８】図８は、バイアスを推定した場合の自律航法を説明する図である。
【図９】図９は、値の小さい閾値に固定した場合の自律航法を説明する図である。
【図１０】図１０は、実施例１による自律航法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する電子機器および角速度検出値補正プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１２】
［移動体端末の自律航法］
図１は、実施例１に係る移動体端末による自律航法を説明する図である。図１に示す移動体端末１は、例えばスマートフォンや携帯電話などの電子機器である。この移動体端末１は、加速度や角速度を用いた自律航法を実行する。例えば、図１に示すように、移動体端末１は、移動体端末１を所持するユーザの歩行軌跡を検出して記録し、ユーザの現在位置を測定することができる。
【００１３】
移動体端末１が有する角速度センサは、一般的に、振動型ジャイロセンサであり、外部からの加速度によって角速度出力にバイアス成分（以下、動的バイアスと表記する場合がある）が現れる。この動的バイアスは、移動体端末１の静止時に現れるバイアス（以下、静的バイアスと表記する場合がある）とは量が異なる。動的バイアスの大きさは外部からの加速度に比例する。例えば、ユーザが胸ポケットに移動体端末１を入れた場合、動的バイアス量は小さく、移動体端末１をズボンポケットに入れた場合、動的バイアス量が大きくなる。移動体端末１は、この動的バイアス量を推定して排除して、自律航法の精度を向上させる。
【００１４】
具体的には、移動体端末１は、移動体端末１の加速度の変化に基づいて、自律航法時に除去対象とする移動体端末１の角速度の閾値を決定する。そして、移動体端末１は、自律航法時に、移動体端末１の角速度を検出する角速度センサによる検出値が閾値未満か否かを判定する。その後、移動体端末１は、検出値が閾値未満と判定された場合、検出値を０として自律航法を実行し、検出値が閾値以上と判定された場合、検出値を用いて自律航法を実行する。
【００１５】
つまり、移動体端末１は、移動体端末１の自律航法時に、移動体端末１の振動の大きさによって決定された閾値未満の角速度については動的バイアス成分として除去することで、閾値未満の角速度を直進とみなす。この結果、移動体端末１は、バイアス除去にかかる時間を短縮することができる。
【００１６】
［ハードウェア構成］
図２は、実施例１に係る移動体端末のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、移動体端末１は、無線部２、オーディオ入出力部３、記憶部４、加速度センサ５、角速度センサ６、タッチセンサ部７、表示部８、プロセッサ１０を有する。
【００１７】
無線部２は、アンテナ２ａを介して、他の端末と無線通信を実行する回路等である。オーディオ入出力部３は、スピーカ３ａから音声を出力し、マイク３ｂで集音された音声に対して各種処理を実行する回路等である。
【００１８】
記憶部４は、プロセッサ１０が実行するプログラムや各種データを記憶する記憶装置であり、例えばメモリやハードディスクなどである。
【００１９】
加速度センサ５は、移動体端末１の加速度（単位：ｍ／ｓ２、Ｇａｌ、Ｇなど）を計測するセンサであり、計測した加速度をプロセッサ１０に入力する。この加速度センサ５は、３軸センサであり、ｘ、ｙ、ｚの各軸の加速度を計測する。
【００２０】
角速度センサ６は、移動体端末１の角速度（単位：ｄｐｓ）を計測するジャイロセンサであり、計測した角速度をプロセッサ１０に入力する。この角速度センサ６は、３軸センサであり、ｘ、ｙ、ｚの各軸の角速度を計測する。
【００２１】
タッチセンサ部７は、ユーザの表示部８への操作を検出する回路等であり、表示部８は、各種情報を表示する表示装置である。例えば、タッチセンサ部７と表示部８とによって、タッチパネルなどを提供する。
【００２２】
プロセッサ１０は、移動体端末１の全体を司る電子回路等であり、記憶部４に記憶されるプログラムを読み出して展開し、自律航法などの各種処理を実行する。
【００２３】
［機能構成］
図３は、実施例１に係る移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、移動体端末１は、固定値ＤＢ１１、静的バイアスＤＢ１２、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０を有する。
【００２４】
なお、固定値ＤＢ１１、静的バイアスＤＢ１２は、記憶部４などに保持されるデータベースである。振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０は、プロセッサ１０が有する電子回路の一部やプロセッサ１０が実行するプロセスの一例である。
【００２５】
固定値ＤＢ１１は、移動体端末１の加速度の分散値の最大値と、移動体端末１の自律航法時に除去対象とする移動体端末１の角速度の閾値の最大値を記憶するデータベースである。分散値の最大値および閾値の最大値は、ユーザ等によって予め指定される。
【００２６】
静的バイアスＤＢ１２は、静的バイアス量を記憶するデータベースである。具体的には、静的バイアスＤＢ１２は、移動体端末１の加速度が所定値未満の状態における移動体端末１の角速度を静的バイアス量として記憶する。すなわち、静的バイアスＤＢ１２は、停止時に角速度センサ６に生じる、３軸の各軸における静的バイアス量を予め記憶する。
【００２７】
振動判定部１３は、移動体端末１の揺れの大きさや揺れ具合を示す揺れ指標を算出する処理部である。具体的には、振動判定部１３は、動的バイアスの大きさが移動や歩行時の挙動や振動の激しさに比例する傾向があることから、移動体端末１の加速度を監視することにより移動に伴う挙動や振動の大きさを判定する。
【００２８】
例えば、振動判定部１３は、加速度センサ５が検出した加速度を、数秒間などの所定時間取得する。そして、振動判定部１３は、取得した加速度の分散値を算出し、算出した分散値を揺れ指標として、閾値算出部１４に出力する。また、振動判定部１３は、取得した加速度の最大値と最小値の平均値や差を、揺れ指標として算出することもできる。
【００２９】
閾値算出部１４は、移動体端末１の自律航法時に除去対象とする角速度の閾値を決定する処理部である。具体的には、閾値算出部１４は、振動判定部１３から揺れ指標が入力されると、固定値ＤＢ１１から分散値の最大値および閾値の最大値を読み出す。続いて、閾値算出部１４は、「閾値＝揺れ指標／（分散値の最大値×閾値の最大値）」を算出する。そして、閾値算出部１４は、＋閾値から−閾値までの範囲を、除去対象の加速度として動的バイアス判定部１５に出力する。
【００３０】
つまり、閾値算出部１４は、動的バイアス量の大きさが移動や歩行時の挙動や振動の激しさに比例する傾向があることから、振動の大きさに比例した角速度の最大閾値（＋側、−側）を設定する。例えば、閾値算出部１４は、閾値をαと算出した場合、最大閾値「α値、−α値」を動的バイアス判定部１５に出力する。
【００３１】
動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６によって検出された角速度（検出値）が除去対象か否かを判定する処理部である。具体的には、動的バイアス判定部１５は、検出された角速度が閾値算出部１４から通知された角速度の範囲内である場合、除去対象と判定し、除去対象であることおよび検出値を直進化処理部１６に出力する。一方、動的バイアス判定部１５は、検出された角速度が閾値算出部１４から通知された角速度の範囲外である場合、除去対象外と判定し、除去対象外であることおよび検出値を直進化処理部１６に出力する。
【００３２】
直進化処理部１６は、移動体端末１の直進性を判定する処理部である。具体的には、直進化処理部１６は、検出された角速度が閾値範囲内であれば、検出された角速度が動的バイアス量であると推定して、移動体端末１の移動を直進とみなす。また、直進化処理部１６は、検出された角速度が閾値範囲外であれば、検出された角速度を移動体端末１の曲がるときに発生する角速度と推定して、移動体端末１の移動を直進ではないとみなす。
【００３３】
例えば、直進化処理部１６は、角速度センサ６の検出値が除去対象であることが動的バイアス判定部１５から通知されると、検出値を０に変更し、検出値として０を自律航法機能部２０に出力する。つまり、直進化処理部１６は、移動体端末１の現時点での角速度が０であるとして、自律航法を実行させる。
【００３４】
また、直進化処理部１６は、角速度センサ６の検出値が除去対象外であることが動的バイアス判定部１５から通知されると、静的バイアスＤＢ１２から静的バイアス量を読出し、検出値から静的バイアス量を減算した値を自律航法機能部２０に出力する。つまり、直進化処理部１６は、移動体端末１の現時点での角速度が「検出値−静的バイアス量」であるとして、自律航法を実行させる。
【００３５】
自律航法機能部２０は、自律航法を実行する処理部である。具体的には、自律航法機能部２０は、直進化処理部１６から入力された、バイアス除去後の角速度を用いて、自律航法を実行する。すなわち、自律航法機能部２０は、直進化処理部１６から入力された安定したジャイロを用いて、自律航法を実行することができる。
【００３６】
例えば、自律航法機能部２０は、バイアス除去後の角速度から移動体端末１の現在位置などを特定する。また、自律航法機能部２０は、特定した現在位置を蓄積して、移動体端末１の軌跡を生成する。さらには、自律航法機能部２０は、移動体端末１の移動距離、移動時間などを生成することもできる。
【００３７】
［処理の流れ］
図４は、実施例１に係る移動体端末が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すように、移動体端末１の自律航法が開始されると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、振動判定部１３は、加速度センサが検出した移動体端末１の加速度を取得して蓄積する（Ｓ１０２）。
【００３８】
そして、振動判定部１３は、蓄積した加速度の分散値を算出する（Ｓ１０３）。続いて、閾値算出部１４は、算出された分散値を用いて、角速度の閾値を算出し、動的バイアスの除去範囲を決定する（Ｓ１０４）。
【００３９】
その後、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６によって検出された角速度（検出値）を取得すると（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、角速度（検出値）が閾値の絶対値以上か否かを判定する（Ｓ１０６）。
【００４０】
そして、直進化処理部１６は、動的バイアス判定部１５によって検出値が閾値の絶対値未満であると判定された場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、角速度を０に設定し（Ｓ１０７）、角速度＝０を自律航法機能部２０に出力する（Ｓ１０８）。
【００４１】
一方、直進化処理部１６は、動的バイアス判定部１５によって検出値が閾値の絶対値以上であると判定された場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、角速度（検出値）から静的バイアス量を除去し（Ｓ１０９）、除去後の角速度を自律航法機能部２０に出力する（Ｓ１１０）。
【００４２】
そして、直進化処理部１６は、角速度センサ６の利用が続く場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、Ｓ１０２以降を繰り返す。一方、直進化処理部１６は、角速度センサ６の利用が終了した場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００４３】
［閾値と動的バイアスの関係］
次に、閾値算出部１４が算出する閾値による除去対象の範囲を説明する。図５は、閾値と動的バイアスの関係を説明する図である。
【００４４】
図５に示すように、閾値算出部１４が閾値としてα値を算出すると、動的バイアス判定部１５は、＋α値から−α値までの範囲Ｙを除去対象とする。つまり、動的バイアス判定部１５は、範囲Ｙ内の角速度を、移動体端末１が直進時に揺れたりすることで角速度センサ６が受ける動的バイアス成分であると判定する。したがって、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６の検出値が範囲Ｙ内であるときは、検出値を０とすることで動的バイアス量を除去して自律航法を実行させる。
【００４５】
一方で、動的バイアス判定部１５は、＋α値以上の範囲Ｚ１と、−α値以下の範囲Ｚ２については除去対象外とする。つまり、動的バイアス判定部１５は、範囲Ｚ１および範囲Ｚ２の角速度を、移動体端末１が直進時に揺れたりすることで角速度センサ６が受ける動的バイアス成分ではなく、移動体端末１を所持するユーザが曲がることで発生した角速度を判定する。したがって、動的バイアス判定部１５は、角速度センサ６の検出値が範囲Ｚ１内または範囲Ｚ２内であるときは、検出値から静的バイアス量を除いた値で自律航法を実行させる。
【００４６】
［閾値の変化と動的バイアスの関係］
閾値算出部１４は、定期的に、閾値の算出を実行するので、上記閾値も定期的に変化する。そこで、閾値算出部１４が算出する閾値の変化によって、除去対象の範囲が変化する例を説明する。図６は、閾値の変化と動的バイアスの関係を説明する図である。
【００４７】
図６では、時間０からｔ１までの間、移動体端末１は、胸のポケットなどのように比較的狭い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは小さい。時刻ｔ１からｔ２までの間、移動体端末１は、ズボンのポケットなどのように比較的広い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは大きい。また、時刻ｔ２からｔ３までの間、移動体端末１は、専用の収納ケースなどのように非常に狭い場所に収納されているので、直進歩行時における移動体端末１の揺れは非常に小さい。
【００４８】
このような状態では、移動体端末１は、時間０からｔ１までの間、閾値をＹ１と算出して「＋Ｙ１から−Ｙ１」の角速度を除去対象として処理する。その後の時間ｔ１からｔ２までの間、移動体端末１は、時刻ｔ１からｔ２までの所定範囲の加速度を用いて閾値をＹ２（Ｙ２＞Ｙ１）と算出し、「＋Ｙ２から−Ｙ２」の角速度を除去対象として処理する。さらにその後の時間ｔ２からｔ３までの間、移動体端末１は、時刻ｔ２からｔ３までの所定範囲の加速度を用いて閾値をＹ０（Ｙ１＞Ｙ０）と算出し、「＋Ｙ０から−Ｙ０」の角速度を除去対象として処理する。
【００４９】
［効果］
上述したように、移動体端末１は、移動体端末１の揺れの大きさによって適宜閾値を変更して、動的バイアス成分を除去するので、精度の高い自律航法を維持することができる。図７は、閾値制御による自律航法を説明する図である。図７に示すように、移動体端末１を所持するユーザは、多少の揺れを伴いながら直進し、その後の曲がる動作を行う。
【００５０】
このような場合であっても、移動体端末１は、移動体端末の収納場所等の影響により発生する揺れを動的バイアス成分として除去することができる。したがって、図７の下図に示すように、移動体端末１は、直進している状態と曲がった状態とを正確に検出して、自律航法を実行することができる。
【００５１】
ここで、従来の自律航法と実施例１にかかる自律航法を比較する。図８は、バイアスを推定した場合の自律航法を説明する図であり、自律航法時に直進を推定して、その際に動的バイアスを推定してから除去する手法である。図８のＡは、直進時に検出される角速度（検出値）の時間変化を示し、図８のＢは、図８のＡに追従して推定された動的バイアスの時間変化を示し、図８のＣは、自律航法に用いる角速度（Ａ−Ｂ）の時間変化を示す。なお、自律航法による軌跡は、角速度の積分値で算出される。
【００５２】
図８の手法では、移動体端末１がズボンのポケット等のように加速度の変動が激しい場所で保持された場合は、歩き方や持ち方などが一定であっても動的バイアス量が不規則に変動することがあるので、自律航法の軌跡に影響を与える場合がある。このため、動的バイアス量を適宜推定する時間Ｙが発生する。
【００５３】
この時間Ｙは、移動体端末１が実際の直進移動（図８のＡ）の追従にかかる時間である。したがって、図８の「Ｃによる自律航法（ＰＤＲ軌跡）」に示すように、追従するタイミング、すなわち、動的バイアス推定タイミングで、実軌跡と自律航法とに差分が発生する。また、推定タイミンごとに発生する差分が蓄積されることで、その後の自律航法の品質も劣化する。なお、実軌跡とは、ユーザの実際の軌跡のことである。
【００５４】
続いて、除去対象を判定する閾値の設定例を説明する。図９は、値の小さい閾値に固定した場合の自律航法を説明する図であり、動的バイアスの時間変化を示す。図９に示す期間Ｐ１は、移動体端末１の振れが大きいが、直進している期間である。また、図９に示す期間Ｐ２は、移動体端末１の振れが小さく、緩やかに曲がっている期間である。
【００５５】
図９に示すように、移動体端末１は、値の小さい閾値で除去対象を判定するので、期間Ｐ１で検出された角速度を除去対象外と判定してしまう。この結果、移動体端末１は、期間Ｐ１を、直進ではなく曲がっている状態と判定し、動的バイアスを曲がりとして軌跡に反映してしまう。したがって、自律航法による軌跡では、実軌跡では直進している期間Ｐ１が曲がる軌跡となり、正確な軌跡を生成できない。
【００５６】
なお、閾値が大きい値の場合、緩やかな曲がりの角速度が発生する期間Ｐ２を動的バイアスと判定してしまう。その場合、自律航法による軌跡では、実軌跡では曲がっている期間Ｐ２が直進の軌跡となり、正確な軌跡を生成できない。
【００５７】
これに対して、図１０は、実施例１による自律航法を説明する図であり、動的バイアスの時間変化を示す。図１０は、移動体端末１の加速度の分散値によって適切な閾値を設定した状態の自律航法を説明する。なお、図１０に示す期間Ｐ１とＰ２は、図９で説明した状態と同様の状態である。
【００５８】
図１０に示すように、移動体端末１は、適切な閾値を設定して動的バイアスの除去範囲を設定できるので、期間Ｐ１については実軌跡通りに直進と判断でき、期間Ｐ２についても実軌跡通りに緩やかな曲がりと判断できる。この結果、実施例１に係る手法を用いた自律航法による軌跡（処理後の自律航法）は、実軌跡を正確に反映することができる。
【００５９】
ところで、ＧＰＳ、地磁気センサ、ＲＦ（Radio  Frequency）タグなどを用いた動的バイアスの推定なども考えられるが、各種センサを備えた移動体端末１は、コストが高くなり、処理量も多くなる。また、カルマンフィルタを用いて動的バイアスの推定することも考えられる。しかし、カルマンフィルタは処理負荷が高く、携帯端末などの移動体端末で一般的に使用されるセンサハブマイコン等では処理実現が困難であり、他の処理を圧迫する場合もある。
【００６０】
これに対して、上記移動体端末１は、廉価な振動式角速度センサと加速度センサを用いて、加速度センサ値の分散監視という負荷の軽い処理を実行する。そして、移動体端末１は、動的バイアス量が変動したとしても、一定の有意な大きさの角速度で曲がり続けた場合でも、動的バイアス除去前の角速度を使用する他の機能と共存できる。また、移動体端末１は、角速度センサの動的バイアスの除去が可能となり、結果、直進部分と曲り角で構成される一般的な人の歩行様式に適合した、直進性を高めたジャイロ自律航法が実現できる。
【実施例２】
【００６１】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００６２】
［移動体端末の揺れ指標］
実施例１では、移動体端末１が加速度の分散値等を用いて揺れ指標を算出する例を説明したが、例えば角速度や地磁気センサなどを用いることもできる。例えば、移動体端末１は、一定期間の角速度を取得し、最大値と最小値とを除去範囲に設定することもでき、一定期間の角速度の平均値を用いて除去範囲を設定することもできる。
【００６３】
また、移動体端末１は、地磁気センサの変化が所定の範囲内であれば直進と判断できるので、その一定時間で測定された加速度や角速度を用いて除去範囲を設定することもできる。なお、移動体端末１は、揺れ指標と閾値とを対応付けたテーブルを用意しておき、テーブルを用いて、除去対象の角速度の範囲を設定することもできる。
【００６４】
［システム］
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６５】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００６６】
なお、本実施例で説明した移動体端末１は、角速度検出値補正プログラムを読み込んで実行することで、図３等で説明した処理と同様の機能を実行することができる。例えば、移動体端末１は、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０と同様の機能を有するプログラムをメモリに展開する。そして、移動体端末１は、振動判定部１３、閾値算出部１４、動的バイアス判定部１５、直進化処理部１６、自律航法機能部２０と同様の処理を実行するプロセスを実行することで、上記実施例と同様の処理を実行することができる。
【００６７】
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
【符号の説明】
【００６８】
１  移動体端末
１１  固定値ＤＢ
１２  静的バイアスＤＢ
１３  振動判定部
１４  閾値算出部
１５  動的バイアス判定部
１６  直進化処理部
２０  自律航法機能部
【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１０】
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