(57)【要約】【課題】位置状態を少ないサンプル数で精度よく推定できる位置状態推定装置及び方法を提供する。【解決手段】一実施形態に係る位置状態推定装置は、移動体の位置を含む位置状態を推定する。位置状態推定装置は、評価部と、推定部と、選定部と、探索部と、サンプリング部と、を備える。評価部は、時刻（ｔ）の位置状態の計測値に基づいて、時刻（ｔ）の位置状態のサンプル（ｔ）の評価値を計算する。推定部は、サンプル（ｔ）及び評価値に基づいて、時刻（ｔ）の位置状態を推定する。選定部は、推定された時刻（ｔ）の位置状態に基づいて、目的地候補の中から移動体の目的地を選定する。探索部は、目的地までの有効経路を探索する。サンプリング部は、位置状態の遷移モデルと、サンプル（ｔ）と、有効経路と、に基づいて、時刻（ｔ）の次の動作タイミングのサンプル（ｔ＋１）を複数生成する。【選択図】図１
2016166800.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の位置を含む位置状態を推定する位置状態推定装置であって、
時刻（ｔ）の前記位置状態の計測値に基づいて、時刻（ｔ）の前記位置状態のサンプル（ｔ）の評価値を計算する評価部と、
前記サンプル（ｔ）及び前記評価値に基づいて、時刻（ｔ）の前記位置状態を推定する推定部と、
推定された時刻（ｔ）の前記位置状態に基づいて、目的地候補の中から前記移動体の目的地を選定する選定部と、
前記目的地までの有効経路を探索する探索部と、
前記位置状態の遷移モデルと、前記サンプル（ｔ）と、前記有効経路と、に基づいて、時刻（ｔ）の次の動作タイミングのサンプル（ｔ＋１）を複数生成するサンプリング部と、
を備える位置状態推定装置。
【請求項２】
前記サンプリング部は、前記サンプル（ｔ）を、前記遷移モデルに従って前記有効経路上に遷移させることにより、前記サンプル（ｔ＋１）を生成する
請求項１に記載の位置状態推定装置。
【請求項３】
前記有効経路は、前記目的地までの所要時間及び距離の少なくとも一方が最小となる経路を含む
請求項１又は請求項２に記載の位置状態推定装置。
【請求項４】
前記選定部は、前記目的地候補の中から、前記移動体の出発位置から時刻（ｔ）の位置までの移動経路が、前記出発位置からの前記目的地候補までの最短経路と一致する前記目的地候補を、前記目的地として選定する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の位置状態推定装置。
【請求項５】
前記評価値は、時刻（ｔ）の前記計測値に対する前記サンプル（ｔ）の尤度に基づいて計算される
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の位置状態推定装置。
【請求項６】
前記評価値は、前記サンプル（ｔ）に含まれる前記移動体の位置と、前記計測値（ｔ）に含まれる前記移動体の位置と、の差が大きいほど、小さくなる
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の位置状態推定装置。
【請求項７】
前記評価値は、前記サンプル（ｔ）に基づく前記移動体の移動方向と、前記計測値（ｔ）に基づく前記移動体の移動方向と、の差が大きいほど、小さくなる
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の位置状態推定装置。
【請求項８】
前記位置状態には、前記移動体の速度、移動方向、及び移動手段の少なくとも１つが含まれる
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の位置状態推定装置。
【請求項９】
（方法）
移動体の位置を含む位置状態を推定する位置状態推定方法であって、
時刻（ｔ）の前記位置状態の計測値に基づいて、時刻（ｔ）の前記位置状態のサンプル（ｔ）の評価値を計算する工程と、
前記サンプル（ｔ）及び前記評価値に基づいて、時刻（ｔ）の前記位置状態を推定する工程と、
推定された時刻（ｔ）の前記位置状態に基づいて、目的地候補の中から前記移動体の目的地を選定する工程と、
前記目的地までの有効経路を探索する工程と、
前記位置状態の遷移モデルと、前記サンプル（ｔ）と、前記有効経路と、に基づいて、時刻（ｔ）の次の動作タイミングのサンプル（ｔ＋１）を生成する工程と、
を備える位置状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、位置状態推定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、移動体の位置状態データの履歴から、「この道路を速度ＸＸで車を使って移動している」というように、移動体の位置や状態を詳細に推定する位置状態推定が注目を集めている。位置状態の推定結果は、例えば、「車を降りたら情報を表示する」というような、リアルタイムな情報提供に用いることができる。
【０００３】
従来、位置状態推定の方法として、位置状態データが特定の条件を満たした場合に所定の位置状態を推定するルールベースの方法や、位置状態の遷移モデルを用いて位置状態を推定する粒子フィルタを用いた方法が提案されている。粒子フィルタでは、遷移モデルを用いたシミュレーションにより、位置状態のサンプル（位置推定粒子（パーティクル））を複数生成し、サンプルと位置状態データとから、位置状態を推定する。
【０００４】
粒子フィルタを用いて人間の位置状態を推定する場合、スマートフォンなどの携帯端末から位置状態データを取得することが考えられる。しかしながら、人間の移動行動は多様なため、位置状態データのサンプリング頻度が低いと、次の位置状態データが得られるまでに、位置状態の候補が爆発的に増加する恐れがある。
【０００５】
このため、位置状態を精度よく推定するためには、非常に多くのサンプルを生成する必要があった。しかしながら、サンプルの数が多いと、計算時間が長くなるため、リアルタイムな情報提供のために利用することが困難になった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２７１２１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
位置状態を少ないサンプル数で精度よく推定できる位置状態推定装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一実施形態に係る位置状態推定装置は、移動体の位置を含む位置状態を推定する。位置状態推定装置は、評価部と、推定部と、選定部と、探索部と、サンプリング部と、を備える。評価部は、時刻（ｔ）の位置状態の計測値に基づいて、時刻（ｔ）の位置状態のサンプル（ｔ）の評価値を計算する。推定部は、サンプル（ｔ）及び評価値に基づいて、時刻（ｔ）の位置状態を推定する。選定部は、推定された時刻（ｔ）の位置状態に基づいて、目的地候補の中から移動体の目的地を選定する。探索部は、目的地までの有効経路を探索する。サンプリング部は、位置状態の遷移モデルと、サンプル（ｔ）と、有効経路と、に基づいて、時刻（ｔ）の次の動作タイミングのサンプル（ｔ＋１）を複数生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】携帯端末の構成を示す図。
【図２】位置状態データの一例を示す図。
【図３】位置状態推定装置の構成を示す図。
【図４】サンプルの一例を示す図。
【図５】遷移モデルの一例を示す図。
【図６】評価モデルの一例を示す図。
【図７】評価値の一例を示す図。
【図８】位置状態の推定結果の一例を示す図。
【図９】経路情報の一例を模式的に示す図。
【図１０】有効経路の一例を模式的に示す図。
【図１１】位置状態推定装置の動作を示すフローチャート。
【図１２】初期サンプルの一例を示す図。
【図１３】従来の推定装置が生成するサンプルの一例を示す図。
【図１４】本実施形態に係る推定装置が生成するサンプルの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
一実施形態に係る位置状態推定装置（以下、「推定装置」という）について、図１〜図１０を参照して説明する。本実施形態に係る推定装置は、粒子フィルタを利用して、移動体の位置状態を推定する。位置状態とは、移動体の空間的な振る舞いに関する情報であって、移動体の位置及び状態を含む。移動体の状態には、例えば、速度、移動方向、及び移動手段などが含まれる。以下では、移動体は、人間であるものとする。また、位置状態の推定対象となる人間を、ユーザという。
【００１２】
図１は、本実施形態に係る推定装置１００を備える携帯端末１の構成を示す図である。図１に示すように、携帯端末１は、推定装置１０と、位置状態センサ１１と、位置状態データ記憶部１２と、位置状態アプリケーション１３と、上方入出力ロジック記憶部１４と、情報出力部１５と、を備える。
【００１３】
位置状態センサ１１は、所定の時間間隔でユーザの位置状態を計測し、計測した位置状態データを出力する。位置状態センサ１１には、ＧＰＳやＷｉ-Ｆｉを利用して、携帯端末１の位置を計測する位置センサや、携帯端末１の加速度を計測する加速度センサが含まれる。また、位置状態データには、位置状態センサ１１の計測値を処理することにより得られる位置状態が含まれてもよい。
【００１４】
位置状態データ記憶部１０２は、位置状態センサ１０１が出力した位置状態データを記憶する。推定装置１０は、位置状態データ記憶部１０２に記憶された位置状態データを用いて、携帯端末１のユーザの位置状態を推定する。
【００１５】
図２は、位置状態データ記憶部１０２に記憶された位置状態データの一例を示す図である。図２において、各位置状態データには、計測時刻、経度、緯度、計測精度、及び加速度パターンが含まれる。例えば、時刻Ｔ１の位置状態データは、計測時刻が２０１４／３／１２の１４：１０：００、経度が１０度、緯度が１０度、計測精度（計測誤差）が２０ｍ、加速度パターンが安定である。経度、緯度、及び計測精度は、位置センサから取得できる。また、加速度パターンは、加速度センサの計測値を処理することにより取得できる。なお、位置状態データには、移動方向などの、が含まれてもよい。
【００１６】
位置状態アプリケーション１３は、携帯端末１にインストールされたソフトウェアであり、メモリ上にロードされ、ＣＰＵにより実行される。位置状態アプリケーション１３は、推定装置１０が推定した位置状態を取得し、ユーザの位置状態に応じた情報を出力することにより、ユーザにサービスを提供する。
【００１７】
情報出力ロジック記憶部１４は、位置状態アプリケーション１３の情報出力ロジックを記憶する。情報出力ロジックは、位置状態の条件が記載された条件部と、条件を満たした場合のアプリケーション１３の行動が記載された行動部と、を有する。
【００１８】
位置状態アプリケーション１３は、推定装置１０から推定結果を取得し、取得した位置状態が条件部に記載された条件を満たす場合、行動部に記載された行動を実行する。位置状態アプリケーション１３は、例えば、位置状態が所定の条件を満たした場合、公衆回線２を介して位置状態情報提供サーバ３にクエリを送信し、位置状態情報提供サーバ３から取得した情報を出力する。
【００１９】
情報出力部１５は、例えば、携帯端末１の表示装置や音声出力装置である。位置状態アプリケーション１３が出力した情報（例えば、地図情報）は、情報出力部１５により出力される。
【００２０】
図３は、推定装置１０の構成を示す図である。本実施形態に係る推定装置１０は、タイマーなどで設定された所定の時間間隔で、或いは、位置状態データ記憶部１２に新たな位置状態データが記憶されたタイミングで、位置状態の推定処理を実行する。以下では、現在の動作タイミングを時刻（ｔ）、次の動作タイミングを時刻（ｔ＋１）という。また、推定装置１０は、時刻（ｔ）に、時刻（ｔ）の位置状態データ（ｔ）を、位置状態データ記憶部１２から取得するものとする。
【００２１】
図３に示すように、推定装置１０は、サンプリング部１０１と、サンプル記憶部１０２と、遷移モデル記憶部１０３と、サンプル初期化部１０４と、サンプル評価部１０５と、位置状態推定部１０６と、推定結果記憶部１０７と、目的地選定部１０８と、有効経路探索部１０９と、を備える。
【００２２】
サンプリング部１０１は、ユーザの位置状態のサンプルを複数生成する。位置状態のサンプルとは、ある時刻における位置状態の候補であり、粒子フィルタにおける粒子と対応する。サンプリング部１０１は、後述する遷移モデルと、予め生成された時刻（ｔ）のサンプル（ｔ）と、後述する有効経路と、に基づいて、時刻（ｔ＋１）のサンプル（ｔ＋１）を生成する。具体的には、サンプル記憶部１０２に記憶されたサンプル（ｔ）の中から一部のサンプル（ｔ）を選択し、選択したサンプル（ｔ）を遷移モデルに基づいて遷移させることにより、サンプル（ｔ＋１）を生成する。この際、サンプリング部１０１は、有効経路上に位置するサンプル（ｔ＋１）のみを生成する。すなわち、ユーザが効率的に移動することを仮定して、移動する可能性の低い経路を枝刈りし、移動する可能性の高い有効経路上にのみサンプルを生成する。サンプルの生成方法の詳細は後述する。
【００２３】
サンプル記憶部１０２は、サンプリング部１０１が生成した複数のサンプルを記憶する。図４は、サンプル記憶部１０２が記憶したサンプルの一例を示す図である。図４のサンプルは、時刻Ｔ３のサンプルであり、位置状態には、ユーザの位置（緯度及び経度）と、状態（速度、移動手段、及び在室状態）と、が含まれる。例えば、サンプル１（ＳＩＤ＝１）の位置状態は、緯度が３５度、経度が３０度、速度が１５ｋｍ／ｈ、移動手段が自転車、在室状態が室外（室内＝Ｎ）である。
【００２４】
図４の例では、サンプリング部１０１は、２００個のサンプルを生成している。しかしながら、サンプリング部１０１が生成するサンプルの数は任意に設定可能である。また、ユーザの位置には、高度、海抜、及び階床などが含まれてもよい。さらに、ユーザの状態には、加速度及び移動方向などが含まれてもよい。
【００２５】
遷移モデル記憶部１０３は、遷移モデル及び経路情報を記憶する。遷移モデルとは、時刻（ｔ）の位置状態が、時刻（ｔ＋１）においてどのように遷移するかを示すモデルである。遷移モデルは、例えば、各状態の遷移確率で表される。経路情報は、ユーザが移動する経路に関する情報である。経路情報については後述する。サンプリング部１０１は、サンプル記憶部１０２に記憶されたサンプル（ｔ）を、遷移モデルにしたがって遷移させることにより、サンプル（ｔ＋１）を生成する。
【００２６】
図５は、遷移モデルの一例を示す図である。図５の遷移モデルには、移動手段の遷移確率、移動手段に応じた速度、移動手段に応じた室内外の移動確率、及び経路の選択確率が含まれる。例えば、図５の例では、時刻（ｔ）の移動手段が徒歩であった場合、時刻（ｔ＋１）の移動手段が徒歩である確率が９０％、自転車である確率が５％、電車である確率が５％である。また、ユーザの移動手段が徒歩である場合の平均速度は５ｋｍ／ｈであり、速度の標準偏差は１ｋｍ／ｈである。また、時刻（ｔ）の移動手段が徒歩である場合、時刻（ｔ＋１）に室内から室外に移動する確率は１０％（室内に留まる確率が９０％）、室外から室内に移動する確率は２０％（室外に留まる確率が８０％）である。また、ユーザがある分岐点を通過する場合、第１分岐を選択する確率が１５％、第２分岐を選択する確率が１０％、第３分岐を選択する確率が１０％、第４分岐を選択する確率が１０％、経路を反転する（元来た経路を戻る）確率が５％である。経路の選択確率は、後述する経路情報とともに利用される。
【００２７】
サンプル初期化部１０４（以下、「初期化部１０４」という）は、複数の初期サンプルを生成する。初期サンプルとは、予め生成されたサンプルに基づかずに生成されるサンプルである。推定装置１０の動作開始時のように、サンプル記憶部１０２にサンプルが記憶されていない場合、サンプリング部１０１は、サンプル（ｔ）に基づいてサンプル（ｔ＋１）を生成することができない。このような場合に、初期化部１０４が、初期サンプルを生成する。
【００２８】
具体的には、初期化部１０４は、位置状態データ記憶部１２から取得した時刻（ｔ）の位置状態データ（ｔ）に基づいて、複数の初期サンプル（ｔ）を生成する。初期サンプル（ｔ）は、位置状態データ（ｔ）からランダムに生成されてもよいし、遷移モデルを利用して生成されてもよい。初期サンプル（ｔ）は、サンプル記憶部１０２に記憶される。サンプリング部１０１は、サンプル記憶部１０２に記憶された初期サンプル（ｔ）に基づいて、サンプル（ｔ＋１）を生成できる。
【００２９】
サンプル評価部１０５（以下、「評価部１０５」という）は、位置状態データ記憶部１２から取得した位置状態データ（ｔ）に基づいて、サンプル記憶部１０２に記憶された各サンプル（ｔ）の評価値を、それぞれ計算する。評価値は、位置状態データ（ｔ）に対するサンプル（ｔ）の尤度に基づいて計算される。サンプル（ｔ）の尤度とは、サンプル（ｔ）の位置状態が正しい場合に、位置状態データ（ｔ）が取得される確率である。評価値は、尤度が高いほど高くなるように計算される。評価値の計算方法として、カルマンフィルタや粒子フィルタの分野で用いられるガウス分布を用いたペナルティ法を利用することができる。評価値は、例えば、以下の式で計算される。
【００３０】
【数１】
2016166800.tif 000003
【００３１】
式（１）において、ｘはサンプル（ｔ）に含まれるユーザの位置、ｙは位置状態データ（ｔ）に含まれるユーザの位置、ｙ′は前回の動作タイミングである時刻（ｔ−１）の位置状態データ（ｔ−１）に含まれるユーザの位置、φ（ｘ）はｘから推定されるユーザの移動方向、φ′（ｙ，ｙ′）はｙ及びｙ′から推定されるユーザの移動方向、σ１，σ２は位置状態データの計測の信頼性に関するパラメータである。
【００３２】
式（１）からわかるように、サンプル（ｔ）に含まれるユーザの位置ｘと、位置状態データ（ｔ）に含まれるユーザの位置ｙと、の差が大きくなるほど、評価値は小さくなる。また、サンプル（ｔ）から推定されるユーザの移動方向と、位置状態データ（ｔ）から推定される移動方向と、の差が大きくなるほど、評価値は小さくなる。これは、サンプル（ｔ）と位置状態データ（ｔ）との差が大きいほど、サンプル（ｔ）の尤度が下がるためである。
【００３３】
また、位置状態データの計測の信頼性が高くなるほど、評価値は大きくなる。パラメータσ１，σ２は、例えば、位置状態データに含まれる計測精度に基づいて計算してもよい。図２のように、計測精度が計測誤差で表されている場合、計測精度が小さい方が、信頼性は高くなる。また、パラメータσ１，σ２は、予め設定された評価モデルを利用して計算されてもよい。
【００３４】
図６は、評価モデルの一例を示す図である。図６の評価モデルには、位置状態データの室内外での計測精度及び位置誤差が含まれる。例えば、図６の例では、室外（室内＝Ｎ）での計測誤差は３０ｍであり、標準偏差は５０ｍである。評価部１０５は、このような評価モデルを予め記憶しておき、サンプルの評価値を計算してもよい。
【００３５】
評価部１０５が計算した各サンプル（ｔ）の評価値は、サンプル記憶部１０２に格納され、それぞれサンプル（ｔ）と対応づけて記憶される。図７は、サンプル記憶部１０２に記憶された評価値の一例を示す図である。図７の例では、図４の各サンプルの評価値が計算されている。図７において、例えば、サンプル１の評価値は１００である。
【００３６】
位置状態推定部１０６（以下、「推定部１０６」という）は、サンプル記憶部１０２に記憶されたサンプル（ｔ）及びその評価値に基づいて、時刻（ｔ）におけるユーザの位置状態を推定する。推定部１０６は、最も評価値が高いサンプルを、時刻（ｔ）の位置状態として推定してもよいし、評価値が所定値以上のサンプルを選択し、選択したサンプルの平均値や最頻値を時刻（ｔ）の位置状態として推定してもよい。
【００３７】
推定結果記憶部１０７は、推定部１０６が推定した各時刻の位置状態を記憶する。図８は、推定結果記憶部１０７に記憶された位置状態の推定結果の一例を示す図である。図８によれば、例えば、時刻Ｔ１の位置状態は、緯度が１２度、経度が１１度、速度が１５ｋｍ／ｈ、移動手段が自転車、在室状態が室外（室内＝Ｙ）である。推定結果記憶部１０７に記憶された各時刻の位置状態は、位置状態アプリケーションで利用することができる。
【００３８】
目的地選定部１０８（以下、「選定部１０８」という）は、推定結果記憶部１０７に記憶された位置状態の推定結果と、遷移モデル記憶部１０３に記憶された経路情報と、に基づいて、ユーザの目的地を選定する。経路情報とは、複数の目的地候補と、各目的地候補間の移動経路と、を含む情報である。目的地候補は、ユーザから入力されてもよいし、ユーザの過去の移動履歴から長時間滞在する可能性のある地点が自動的に抽出されてもよいし、位置状態情報提供サーバ３などの外部のデータベースから取得されてもよい。また、目的地候補間の移動経路は、ベクトル道路地図などから取得されてもよい。
【００３９】
図９は、経路情報の一例を模式的に示した図である。図９において、ノード１〜８は各候補目的地、ノード間を接続するパスは各移動経路、Ｇは推定された各時刻のユーザの位置を示している。図９の例では、ユーザはノード１からノード４に向かって移動しており、ノード８，３，５，６が、目的地Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとして、それぞれ選択されている。
【００４０】
まず、選定部１０８は、位置状態の推定結果に基づいて、出発位置から現在位置までのユーザの移動経路を計算する。出発位置として、推定結果記憶部１０７に記憶された、時刻（ｔ）より以前の任意の時刻におけるユーザの位置を使用できる。現在位置とは、推定結果記憶部１０７に記憶された時刻（ｔ）のユーザの位置である。
【００４１】
次に、選定部１０８は、ユーザの経路と候補目的地とを比較し、比較結果に基づいて目的地を選定する。選定部１０８は、例えば、出発位置から候補目的地までの最短経路が、ユーザの移動経路と一致する候補目的地を目的地として選定する。ここで言う最短経路とは、出発位置から候補目的地までの所要時間又は距離が最短の経路である。
【００４２】
また、選定部１０８は、不合理な候補目的地以外の候補目的地を目的地として選定してもよい。不合理な候補目的地とは、例えば、ユーザが既に通過した候補目的地（図９におけるノード１）や、出発位置から候補目的地までの最短経路がユーザの移動経路と一致しない候補目的地（図９のノード２）である。
【００４３】
さらに、選定部１０８は、候補目的地の不合理性を計算し、不合理性が所定値以下の候補目的地を目的地として選定してもよい。候補目的地の不合理性は、例えば、出発位置から候補目的地までの最短経路の距離と、ユーザの移動経路の距離及び現在位置から候補目的地までの最短経路の距離の和と、の比であってもよい。
【００４４】
図９において、ノード１，２間の距離を１０、ノード１４間の距離を１２、ノード２，４間の距離を１０、ノード２，３間の距離を８、ノード３，４間の距離を１１とすると、図９のノード２の不合理性は、（ノード１，４間の距離＋ノード２，４間の距離）／（ノード１，２間の距離）＝（１２＋１０）／１０＝２．２となる。これに対して、ノード３の不合理性は、（ノード１，４間の距離＋ノード３，４間の距離）／（ノード１，２間の距離＋ノード２，３間の距離）＝（１２＋１１）／（１０＋８）≒１．３となる。不合理性の閾値を１．５とした場合、ノード２は目的地として選定されず、ノード３は目的地として選定される。
【００４５】
なお、目的地の選定方法は、上記の方法に限られない。目的地の選定方法として、上記の方法を組み合わせて使用してもよいし、ルールベースなどの他の方法が使用されてもよい。
【００４６】
有効経路探索部１０９（以下、「探索部１０９」という）は、経路情報に基づいて、ユーザの現在位置から、選定部１０８が選定した目的地までの、有効経路を探索する。有効経路とは、現在位置から目的地までの最短経路、又は最短経路と比較して十分許容できる経路のことである。許容できる経路とは、最短経路の所要時間や距離に対して、所定範囲内の所要時間や距離を有する経路のことである。有効経路は、所要時間が最短の経路あってもよいし、距離が最短の経路との比較であってもよいし、これらの経路と比較して許容できる経路であってもよい。
【００４７】
図１０は、有効経路の一例を模式的に示す図である。図１０の例では、目的地Ａまでの有効経路が示されている。探索部１０９は、図１０のような有効経路を、各目的地について探索する。
【００４８】
次に、本実施形態に係る推定装置の動作について、図１１〜図１４を参照して具体的に説明する。図１１は、推定装置の動作を示すフローチャートである。推定装置は、図１１に示す動作を、各動作タイミングにおいて実行する。以下では、現在時刻を時刻（ｔ）、次の動作タイミングを時刻（ｔ＋１）という。
【００４９】
ステップＳ１において、評価部１０５は、位置状態データ記憶部１２から、時刻（ｔ）の位置状態データを取得する。
【００５０】
ステップＳ２において、評価部１０５は、サンプル記憶部１０２に時刻（ｔ）のサンプルが記憶されているか否か確認する。時刻（ｔ）のサンプルが記憶されている場合（ステップＳ２のＹＥＳ）、処理はステップＳ４に進む。一方、時刻（ｔ）のサンプルが記憶されていない場合（ステップＳ２のＮＯ）、処理はステップＳ３に進む。
【００５１】
ステップＳ３において、初期化部１０４は、位置状態データ記憶部１２から、時刻（ｔ）の位置状態データを取得し、状態遷移モデル及び経路情報に基づいて、Ｎ個の初期サンプルを生成する。
【００５２】
図１２は、初期サンプルの一例を示す図である。図１２の例では、時刻（ｔ）の位置状態データとして、図２の時刻Ｔ１の位置状態データが取得されたものとする。図１２において、Ｇは時刻Ｔ１の計測位置（緯度及び経度）を示し、点線は位置計測精度の範囲（位置計測精度に応じたユーザが存在し得る範囲）を示す。また、丸は移動手段が徒歩のサンプル、三角は移動手段が自転車のサンプル、斜線は在室状態が室外のサンプル、無地は在室状態が室内のサンプルを示す。例えば、斜線が引かれた丸は、位置状態が室外かつ自転車のサンプルである。
【００５３】
図１２において、初期化部１０４は、各サンプルを、位置計測精度の範囲内の経路上に位置するように生成している。各サンプルの位置は、乱数を用いて決定されてもよいし、計測位置を中心とした正規分布を用いて決定されてもよい。
【００５４】
また、各サンプルの移動手段は、一様分布を用いて決定されてもよいし、ルールベースで決定されてもよい。例えば、計測位置の周辺に駅や線路がない場合は電車ではない、というルールを利用することが考えられる。図１２の例では、移動手段が自転車のサンプルと徒歩のサンプルとが等確率で生成されている。
【００５５】
また、各サンプルの在室状態は、一様分布を用いて決定されてもよいし、各サンプルの移動手段に応じて決定されてもよいし（例えば、移動手段が自転車の場合、在室状態を室外とする）、ルールベースで決定されてもよい。例えば、目的地候補以外では室内には移動しない、というルールを利用することが考えられる。図１２の例では、全てのサンプルの在室状態は室外である。
【００５６】
また、各サンプルの速度は、各サンプルの位置、移動手段、及び在室状態に基づいて決定することができる。例えば、遷移モデルに含まれる移動手段に応じた速度を参照して速度を決定してもよいし、室内のサンプルの速度を０としてもよい。また、速度は、時刻（ｔ）及び時刻（ｔ）より前の位置状態データから計算されてもよい。
【００５７】
以上の方法により、初期化部１０４は、位置状態として位置、速度、移動手段、及び在室状態を含むＮ個の初期サンプルを生成することができる。
【００５８】
なお、各サンプルの位置状態には、移動方向や加速度パターンなどが含まれてもよい。この場合、移動方向や加速度パターンは、位置状態データに基づいて、ランダムに決定すればよい。また、予め経路の正方向が設定されている場合には、移動方向は、速度の符号で表されてもよい。
【００５９】
ステップＳ４において、評価部１０５は、サンプル記憶部１０２からＮ個のサンプル（ｔ）（又は初期サンプル（ｔ））を取得し、時刻（ｔ）の位置状態データに基づいて、各サンプルの評価値を計算する。評価値の計算方法は、上述の通りである。評価値は、各サンプル（ｔ）とともに、サンプル記憶部１０２に記憶される（図７参照）。
【００６０】
ステップＳ５において、推定部１０６は、サンプル記憶部１０２からＮ個のサンプル（ｔ）を取得し、ユーザの時刻（ｔ）の位置状態を推定する。位置状態の推定方法は、上述の通りである。推定結果は、推定結果記憶部１０７に記憶される（図８参照）。
【００６１】
ステップＳ６において、選定部１０８は、推定結果記憶部１０７から推定結果を取得し、推定結果及び経路情報に基づいて、目的地を選定する。目的地の選定方法は、上述の通りである。なお、時刻（ｔ）に初期サンプル（ｔ）が生成された場合、選定部１０８は、全ての目的地候補を目的地として選定してもよい。
【００６２】
ステップＳ７において、探索部１０９は、推定された時刻（ｔ）の位置から各目的地までの有効経路を探索する（図１０参照）。有効経路の探索方法は、上述の通りである。
【００６３】
ステップＳ８において、サンプリング部１０１は、遷移モデルと、Ｎ個のサンプル（ｔ）と、各目的地までの有効経路と、を取得し、有効経路上にＮ個のサンプル（ｔ＋１）を生成する。
【００６４】
まず、サンプリング部１０１は、Ｎ個のサンプル（ｔ）の中から、遷移させるサンプル（ｔ）を選択する。サンプリング部１０１は、評価値が最大のサンプル（ｔ）だけを選択してもよいし、評価値が所定値以上の複数のサンプル（ｔ）を選択してもよい。
【００６５】
次に、サンプリング部１０１は、選択したサンプル（ｔ）を遷移モデルに従って有効経路上を遷移させる。サンプル（ｔ）の速度及び位置は、例えば、以下の式により遷移される。
【００６６】
【数２】
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【００６７】
式（２）において、ｖｔはサンプル（ｔ）の速度、ｖｔ＋１はサンプル（ｔ）の遷移後の速度、norm(1.0,σ)はノイズσをパラメータとした正規分布関数、ｘｔはサンプル（ｔ）の位置、ｘｔ＋１はサンプル（ｔ）の遷移後の位置、Ｔは時刻（ｔ）から時刻（ｔ＋１）までの時間間隔、move(xt,vt+1*T)は有効経路上でサンプルを移動させる移動関数である。move(xt,vt+1*T)により、位置ｘｔから距離Ｄ（＝ｖｔ＋１×Ｔ）だけ離れた有効経路上の位置が計算される。
【００６８】
なお、位置ｘｔから距離Ｄの間に経路の分岐点がある場合には、図５のような経路の選択確率に従って位置ｘｔを遷移させればよい。また、サンプル（ｔ）の移動手段や在室状態は、図５のような移動手段の遷移確率や室内外の移動確率に従って遷移させればよい。さらに、サンプル（ｔ）の速度は、図５のような移動手段に応じた速度に遷移させてもよいし、標準偏差による外乱を加えて遷移させてもよい。
【００６９】
遷移後のサンプル（ｔ）の位置状態が、時刻（ｔ＋１）のサンプル（ｔ＋１）となる。このような方法により、サンプリング部１０１は、有効経路上にＮ個のサンプル（ｔ＋１）を生成する。生成されたサンプル（ｔ＋１）は、サンプル記憶部１０２に記憶される。
【００７０】
目的地の選定及び有効経路の探索が行われない従来の推定装置では、図１３に示すように、Ｎ個のサンプル（ｔ＋１）は、遷移可能な全ての経路上に生成される。すなわち、Ｎ個のサンプル（ｔ＋１）の一部は、有効経路以外の経路上に生成される。
【００７１】
これに対して、本実施形態に係る推定装置は、図１４に示すように、Ｎ個のサンプル（ｔ＋１）は、全て有効経路上に生成される。図１３の例では、目的地Ａ，Ｃ，Ｄが選定されており、実線が有効経路、破線が有効経路以外の経路を示している。
【００７２】
このように、本実施形態に係る推定装置は、ユーザが移動する可能性の低い経路を枝刈りし、ユーザが移動する可能性の高い有効経路上にのみサンプルを生成する。したがって、推定精度の低いサンプルの生成が抑制され、少ないサンプル数で位置状態を精度よく推定することができる。
【００７３】
本実施形態に係る推定装置を用いることにより、携帯端末などから取得したサンプリング頻度の低い位置状態データに基づいて、ユーザの位置状態を短時間で推定することができる。位置状態の推定結果を利用することにより、「車を降りたら情報を表示する」というような、リアルタイムな情報提供を実現できる。
【００７４】
また、推定結果は、意思決定の支援などに利用することもできる。例えば、設備保守サービスや運送サービスなどにおいて、複数のフィールド要員の位置状態をリアルタイムで推定し、オペレーションセンター等で管理することにより、顧客要求に対して派遣する最適なフィールド要員を容易に選択することができる。フィールド要員の選択は、オペレータが行ってもよいし、何らかのロジックに従って自動化されてもよい。
【００７５】
さらに、経路情報として、建物内の通路データや間取り図を利用することにより、推定装置は、病院や商業施設等の建物内のスタッフの位置状態を推定することも可能である。この場合も上記と同様、推定結果は、リアルタイムな情報提供や意思決定の支援などに利用することができる。
【００７６】
なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１：携帯端末、２：公衆回線、３：位置状態情報提供サーバ、１０：位置状態推定装置、１１：位置状態センサ、１２：位置状態データ記憶部、１３：位置状態アプリケーション、１４：情報出力ロジック記憶部、１５：情報出力部、１０１：サンプリング部、１０２：サンプル記憶部、１０３：遷移モデル記憶部、１０４：サンプル初期化部、１０５：サンプル評価部、１０６：位置状態推定部、１０７：推定結果記憶部、１０８：目的地選定部、１０９：有効経路探索部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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