(57)【要約】【課題】  観測値データの誤差をフィルタによって改善するセンシング誤差修正装置、システム、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】センシング誤差修正装置２０は、モバイル端末装置１０から位置情報および属性情報を受信する情報受信部２１と、属性情報と位置情報とに応じて特定の位置に対する属性情報を持つモバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成する相関情報管理部２２と、相関情報と位置情報とを用いて修正値を算出するフィルタ実行部２３と、を具備する。【選択図】図１
2016153756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイル端末装置の位置情報および前記モバイル端末装置の属性情報を受信する情報受信部と、
前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つモバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成する相関情報管理部と、
前記相関情報管理部から通知される相関情報と前記情報受信部から通知される前記位置情報とを用いて前記位置情報の修正値を算出するフィルタ実行部と、
を具備することを特徴とするセンシング誤差修正装置。
【請求項２】
前記相関情報管理部および前記フィルタ実行部は、前記属性情報と前記位置情報とを元に、これまで同一属性を持つモバイル端末装置がその位置に進入したことがあるかを基準とした存在確率の重み付けを行うことを特徴とする請求項１に記載のセンシング誤差修正装置。
【請求項３】
１つ以上のモバイル端末装置と、ネットワークを介して前記モバイル端末装置と接続されるセンシング誤差修正装置とを備え、前記センシング誤差修正装置が前記モバイル端末装置の位置情報を受信し、前記位置情報に対してフィルタ処理を行った修正値を通知するセンシング誤差修正システムであって、
前記モバイル端末装置は、
前記モバイル端末装置の位置を測位する測位部と、
前記測位部で測定した前記位置情報と前記モバイル端末装置の所有者に関する属性情報とを前記センシング誤差修正装置へ送信する情報送信部と、
前記センシング誤差修正装置から前記修正値を受信する位置情報取得部と、
前記位置情報取得部で取得した前記修正値を利用してサービスを提供する位置情報表示・利用部と、
を具備し、
前記センシング誤差修正装置は、
前記モバイル端末装置から前記位置情報および前記属性情報を受信する情報受信部と、
前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つモバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成する相関情報管理部と、
前記相関情報管理部から通知される相関情報と前記情報受信部から通知される位置情報とを用いて前記修正値を算出するフィルタ実行部と、
を具備することを特徴とするセンシング誤差修正システム。
【請求項４】
前記相関情報管理部および前記フィルタ実行部は、前記属性情報と前記位置情報とを元に、これまで同一属性を持つモバイル端末装置がその位置に進入したことがあるかを基準とした存在確率の重み付けを行うことを特徴とする請求項３に記載のセンシング誤差修正システム。
【請求項５】
モバイル端末装置の位置情報および前記モバイル端末装置の所有者の属性情報を受信し、
前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つ前記モバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成し、
前記相関情報と前記位置情報とを用いて、フィルタ処理により前記位置情報の修正値を算出する、
ことを特徴とするセンシング誤差修正方法。
【請求項６】
前記相関情報を生成することは、前記属性情報と前記位置情報とを元に、これまで同一属性を持つモバイル端末装置がその位置に進入したことがあるかを基準とした存在確率の重み付けを行うことを特徴とする請求項５に記載のセンシング誤差修正方法。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載のセンシング誤差修正方法をコンピュータに実行させるためのセンシング誤差修正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサにより取得された誤差を含む位置情報を、これまでの移動履歴および位置情報の発信者の属性を用いることで誤差を低減させるセンシング誤差修正装置、センシング誤差修正システム、センシング誤差修正方法、および、センシング誤差修正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体（例えば、人や荷物）の移動経路や複数移動体の移動経路を集約したデータにもとづいて情報を提供するロケーションサービスが普及してきている。例えば、現在地から任意の位置までの最短経路のナビゲーションサービスや、ジョギング中の経路を記録して消費カロリーを提示するヘルスケアサービス、ショッピングモールで現在位置に応じて店舗情報を提示するサービスなどが存在する。
【０００３】
このようなロケーションサービスでは、移動体の持つモバイル端末（例えば、スマートフォン）を使い、適切な測位手段（例えば、GPS (Global Positioning System)測位や、Wi-Fi (Wireless Fidelity)測位、基地局測位）から移動体の現在位置を推定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ishii, Jun, Yusuke Tamura, and Hajime Asama. "Filter design by using map information on Wireless-LAN location awareness system." Mechatronics and Automation, 2009. ICMA 2009. International Conference on. IEEE, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
連続性のある観測値データは一般的にカルマンフィルタやパーティクルフィルタなどのフィルタを用いることで誤差を低減させることができるが、これらのフィルタはそれまでの観測値の推移を考慮した平滑化を行うのみであり、移動を行う際に考慮されるべき地形や属性といった情報を利用したフィルタリングを行うことができない。この問題への改善手法として地図情報をパーティクルフィルタの重み付けとして利用する方法等が提案されている（例えば、非特許文献１）。
【０００６】
上記のように地図情報等の既知の情報を利用してパーティクルフィルタのパーティクルに与える重みを変更することでより高いフィルタリング精度が期待される。しかしながら、このような手法は、動的に変化するパラメータを考慮することができないという課題がある。例えば、時間や曜日によって変化する通行可能路や、天気によって経路の選択確率が遷移する場合に適切なパラメータを設定することができない。
【０００７】
また、従来の手法では事前に重みを経験則的に決定するのみであり、実際の移動情報を利用することでパラメータを決定することができればより高い精度でフィルタリングを行うことができる。さらに、移動時間や性別、年代などの属性が既知の複数人の連続した観測値データからある属性を持つ人物が侵入しやすいエリアとそうでないエリアを学習することでより精度の高い移動経路の補正を行うことができる。
【０００８】
上記のことから、本発明は、GPSや屋内位置推定システムにより取得された観測値データについて、それらの誤差をフィルタによって改善するセンシング誤差修正システムおよび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】
【０００９】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような実施態様を備えている。すなわち、センシング誤差修正装置は、モバイル端末装置の位置情報および前記モバイル端末装置の属性情報を受信する情報受信部と、前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つモバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成する相関情報管理部と、前記相関情報管理部から通知される相関情報と前記情報受信部から通知される前記位置情報とを用いて前記位置情報の修正値を算出するフィルタ実行部と、を具備する。
【００１０】
また、上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような実施態様を備えている。すなわち、センシング誤差修正システムは、１つ以上のモバイル端末装置と、ネットワークを介して前記モバイル端末装置と接続されるセンシング誤差修正装置とを備え、前記センシング誤差修正装置が前記モバイル端末装置の位置情報を受信し、前記位置情報に対してフィルタ処理を行った修正値を通知するセンシング誤差修正システムである。前記モバイル端末装置は、前記モバイル端末装置の位置を測位する測位部と、前記測位部で測定した前記位置情報と前記モバイル端末装置の所有者に関する属性情報とを前記センシング誤差修正装置へ送信する情報送信部と、前記センシング誤差修正装置から前記修正値を受信する位置情報取得部と、前記位置情報取得部で取得した前記修正値を利用してサービスを提供する位置情報表示・利用部とを具備する。前記センシング誤差修正装置は、前記モバイル端末装置から前記位置情報および前記属性情報を受信する情報受信部と、前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つ前記モバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成する相関情報管理部と、前記相関情報管理部から通知される相関情報と前記情報受信部から通知される位置情報とを用いて前記修正値を算出するフィルタ実行部と、を具備する。
【００１１】
また、上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような実施態様を備えている。すなわち、センシング誤差修正方法は、モバイル端末装置の位置情報および前記モバイル端末装置の所有者の属性情報を受信し、前記属性情報と前記位置情報とに応じて特定の位置に対する前記属性情報を持つ前記モバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関情報を生成し、前記相関情報と前記位置情報とを用いて、フィルタ処理により前記位置情報の修正値を算出する。
【００１２】
また、上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような実施態様を備えている。すなわち、センシング誤差修正プログラムは、上記センシング誤差修正方法をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
すなわちこの発明によれば、GPSや屋内位置推定システムにより取得された観測値データについて、それらの誤差をフィルタによって改善するセンシング誤差修正装置、センシング誤差修正システム、センシング誤差修正方法、および、センシング誤差修正プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の一実施形態のセンシング誤差修正システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの属性情報の例を示す図である。
【図３】図３は、一実施形態のセンシング誤差修正システムのエリア情報の例を示す図である。
【図４】図４は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの相関情報の例を示す図である。
【図５】図５は、一実施形態のセンシング誤差修正システムのパーティクル情報の例を示す図である。
【図６】図６は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの動作の例を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、一実施形態のセンシング誤差修正システムを特徴付ける重み付けステップのフローの例を詳細に示すフローチャートである。
【図８】図８は、一実施形態のセンシング誤差修正システムにおける重みづけと、従来の重み付けとの差異を例示する図である。
【図９】図９は、一実施形態のセンシング誤差修正システムにおける、エリアと属性との相関情報の初期生成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
図１は、本発明の一実施形態のセンシング誤差修正システムの構成例を示す図である。  
本実施形態のセンシング誤差修正システムは、１つ以上のモバイル端末装置１０と、センシング誤差修正装置２０と、を備えている。モバイル端末装置１０とセンシング誤差修正装置２０とは、ネットワークを介して通信可能に接続している。
【００１６】
モバイル端末装置１０は、測位部１１、情報送信部１２、位置情報取得部１３、位置情報表示・利用部１４を備える。  
測位部１１は、GPS、Wi-Fi、iBeaconや、超音波を利用した他のセンサから屋外、屋内問わず位置測位を実行する。なお、これらのセンサには測定誤差が含まれるため、測位部１１で測位された観測値データ（位置情報を含む）は、実際の真値からなんらかの誤差を含んでいるものである。測位部１１は、測位した位置情報を情報送信部１２へ通知する。
【００１７】
図２は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの属性情報の例を示す図である。  
情報送信部１２は、測位部１１が測位した位置情報を、時刻やモバイル端末装置の所有者が持つ性別といった属性情報１５とあわせてセンシング誤差修正装置２０に送信する。属性情報は、例えば、属性の種類（年齢（age）、運動経験（experience_in_sports）など）と、属性の種類に対応する属性値と、を含む。
【００１８】
位置情報取得部１３は、センシング誤差修正装置２０から送信された修正値（位置情報の修正値）を受信する。  
位置情報表示・利用部１４は、位置情報取得部１３で受信した修正値を利用したサービスを提供することで、測位した位置情報の値よりもより正確な修正値でサービスを提供する。位置情報表示・利用部１４は、例えば修正値に基づいて目的地への最短経路を求めて所有者に提示するナビゲーションサービスや、修正値の周囲の道路状況等を提示するサービスや、修正値の履歴に基づいて所有者の移動経路、移動スピード等を求めて消費カロリーを提示するヘルスケアサービスや、修正値の近くの店舗情報を所有者へ提示するサービス等を提供可能である。
【００１９】
センシング誤差修正装置２０は、情報受信部２１、相関情報管理部２２およびフィルタ実行部２３を備える。  
情報受信部２１はモバイル端末装置１０から送信された測位した位置情報および属性情報を受信する。
【００２０】
図３は、一実施形態のセンシング誤差修正システムのエリア情報の例を示す図である。  
図４は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの相関情報の例を示す図である。  
相関情報管理部２２は属性とエリアの相関情報２５と、エリアと位置の対応を示すエリア情報２４とを管理し、フィルタ実行部２３に対し相関情報２５を提供、またフィルタ実行部２３から返却される修正値に応じて相関情報の更新を行う。
【００２１】
エリア情報２４は、例えば、エリアを識別する識別番号と該エリアのx座標の上限値と下限値、および、y座標の上限値と下限値を含んでいる。  
相関情報は、属性情報と位置情報とに応じて特定のエリア（位置）に対する属性情報を持つモバイル端末装置所有者の存在確率を評価した相関値を含む。相関情報２５は、例えば、エリアを識別する識別番号と、属性と、該エリアと該属性との相関値を含んでいる。
【００２２】
図５は、一実施形態のセンシング誤差修正システムのパーティクル情報の例を示す図である。  
パーティクル情報２６は、例えば、所有者を識別するためのユーザＩＤと、ユーザＩＤに対応するパーティクル番号、x座標、y座標、および重みと、を含んでいる。
【００２３】
フィルタ実行部２３は情報受信部２１が受信した位置情報と相関情報管理部２２が提供する属性および位置の相関情報２５とを用いてパーティクルフィルタの重みを動的に調整しながら、測位された位置情報を修正した修正値を決定し、モバイル端末装置１０の位置情報取得部１３と相関情報管理部２２に対し修正値を送信する。
【００２４】
なお、本構成は発明を実現するための一形態であり、たとえば位置情報取得部や位置情報表示・利用部がセンシング誤差修正装置に含まれていてもよいし、フィルタ実行部がモバイル端末装置に含まれていてもよい。また、相関情報やエリア情報は相関情報管理部によって読み出されるのではなく、フィルタ実行部が読み出しを行い相関情報管理部が相関情報の更新のみを実施する構成でもよい。
【００２５】
図６は、一実施形態のセンシング誤差修正システムの動作の例を説明するフローチャートである。  
まず、モバイル端末装置１０は、測位部１１で端末の位置情報を測位し、測位した結果を情報送信部１２へ通知する（ステップＳ１）。情報送信部１２は、測位部１１から受け取った位置情報と、所有者の属性とを送信する（ステップＳ２）。
【００２６】
続いて、センシング誤差修正装置２０は、情報受信部２１でモバイル端末装置１０から位置情報と属性とを受信する（ステップＳ３）。情報受信部２１は、受信した位置情報をフィルタ実行部２３へ通知し、位置情報と属性とを相関情報管理部２２へ通知する（ステップＳ４）。相関情報管理部２２は、通知された位置情報の近辺にある、同一属性の相関情報を検索し、検索結果をフィルタ実行部２３へ通知する（ステップＳ５）。
【００２７】
フィルタ実行部２３は、フィルタリングを実施して修正値を算出し、相関情報管理部２２とモバイル端末装置１０の位置情報取得部１３とへ修正値を送信する（ステップＳ６）。なお、ステップＳ６におけるフィルタ実行部が実行するフィルタリングについてはパーティクルフィルタの手法を改良した手法を実施しており、図７に沿って後に詳細に述べる。相関情報管理部２２は、フィルタ実行部２３から受信した修正値と属性とに基づいて、その属性の位置による相関情報を更新する（ステップＳ９）。
【００２８】
モバイル端末装置１０の位置情報取得部１３は、フィルタリングにより誤差が低減した位置情報を取得する（ステップＳ７）。位置情報表示・利用部は、位置情報取得部１３からフィルタ後の位置情報を受信し、誤差の低減した位置情報を用いたサービスを提供することが可能となる（ステップＳ８）。
【００２９】
図７は、一実施形態のセンシング誤差修正システムを特徴付ける重み付けステップのフローの例を詳細に示すフローチャートである。  
フィルタ実行部２３において実行されるパーティクルフィルタは、入力される測位された位置情報と１ステップ前の修正値から重みを決定して当該ステップの修正値を求める手法であり、以下のステップに分類される。
【００３０】
［ステップＳ６１］  
リサンプリングステップと呼ばれるパーティクルの選択、更新ステップを実行する。  
t=0の初期状態においては空間全体に等確率で重みが一様に分布していると考えられるので、パーティクルを均一な重みで空間全体に一様に散布する。なお位置情報において、屋外の位置情報推定などで散布空間が広すぎる場合、入力される位置から一定距離以上のパーティクルは尤度がほとんど無いものとして扱われるため、入力値から１ｋｍ以内等、空間の上限を決めても良い。また、パーティクルの個数はシステムによって決定される。一般にパーティクルの個数が多ければ多いほど計算量は増加するが修正値の精度も高まる。  
パーティクルの個数をMとおいたとき、散布されたパーティクルQは以下のようにそれぞれの座標が一意に定まる。
【００３１】
【数１】
2016153756.tif 000003
【００３２】
t≧1のとき、１ステップ前のパーティクルの持つ重みをそのパーティクルの選択確率として、前ステップと同数のパーティクルを選択する。(t-1)ステップ目におけるi番目のパーティクルQの正規化された重みがw(Q)として表されるとき、それはi番目のパーティクルがtステップ目において再選択される確率を意味する。
【００３３】
【数２】
2016153756.tif 000004
【００３４】
［ステップＳ６２］  
状態方程式に基づいたパーティクルの移動を行う。  
観測対象の移動予測が何らかの状態方程式で与えられるとき、その状態方程式に従ってそれぞれのパーティクルを移動させる。状態方程式が
【００３５】
【数３】
2016153756.tif 000005
【００３６】
例えば時刻tにおける速度ベクトルν(xν,yν)を観測することができた場合、状態方程式はQt´=ν+Qtとなり、時刻tにおけるあらたなパーティクルの位置Qt´が求まる。なお、以降のステップにおいてはQt´をQtとして表記する。  
なお、適切な移動予測が存在しない場合、ランダムウォーク等を用いても良い。
【００３７】
［ステップＳ６３］  
フィルタ実行部２３はモバイル端末装置１０の測位部１１によって観測された位置情報（観測値）、例えばO(xo,yo)を情報受信部２１から取得する。
［ステップＳ６４］  
フィルタ実行部２３は相関情報管理部２２から位置情報O(xo,yo)周辺の相関情報２５を取得する。相関情報２５はエリア分けされた地図情報と対応しており、ある属性を持つモバイル端末保持者がどの程度の頻度で各エリアに進入するかを尤度分布として表したものとなり、W(A(x,y),θ)のような形で示される。ここでθは属性、A(x,y)はx,yが該当するエリアを相関情報管理部２２上で出力する関数とする。
【００３８】
なお、属性θは移動時間、性別、年代に限らず、商品の購買履歴、身長や体重、視力、聴力、歩行速度、出身地、政治思想、犯罪歴、最後にあるエリア（例えばトイレ）に行ってからの経過時間など、移動経路に影響を与えられると考えうるあらゆるパラメータを属性の変化周期の長短に関わらず設定することができる。さらに単一の属性に限らず、排反とならない複数の属性を新たな属性として定義することもできる。例えば、θ=(男性かつ２０代)といった定義も可能である。  
この相関情報２５は複数人の移動履歴から生成され、またシステムの実行中にも随時重みの更新が行われる。重みの生成および更新については別途記載する。
【００３９】
［ステップＳ６５］  
各パーティクルの重みを更新する。  
従来のパーティクルフィルタ処理においては観測された位置情報からの距離に応じて重みを付与するが、本実施形態においてはそれに加えて属性に応じた相関情報２５を考慮する。例えば、以下のような式でn番目のパーティクルの重みを決定、更新する。
【００４０】
【数４】
2016153756.tif 000006
【００４１】
次式のように正規化を行い、総和を１にすることでステップＳ６１におけるパーティクルの再選択が可能となる。
【００４２】
【数５】
2016153756.tif 000007
【００４３】
［ステップＳ６６］  
フィルタリングされた結果を一意に出力するために、状態決定ステップではパーティクルの重みや位置から修正値E(xe,ye)を求める。修正値の決定手法は最大重みを持つパーティクルを選択、全パーティクルの重み付き平均、単純平均などの手法がある。単純平均であれば次式のように決定される。
【００４４】
【数６】
2016153756.tif 000008
【００４５】
上記のように測位した位置情報を修正した値である修正値は、モバイル端末装置１０と相関情報管理部２２に通知され、モバイル端末装置１０は修正値を元に位置情報を利用したサービスを提供する。  
相関情報管理部２２は本ステップにおいて相関情報２５の更新を行うとき、W(A(xe,ye),θ)の相関情報２５を同一の属性θを持つ他のWより大きくする。
【００４６】
【数７】
2016153756.tif 000009
【００４７】
上記の式は相関情報を整数値として単に増加させた例である。その他、さらにエリアの滞留時間に応じて確からしさを決定し、増加させる値を変化させるなど、上記の条件を満たす方法としては複数の手段が考えられる。  
以上のようなステップによりフィルタ実行部２３におけるフィルタリングは実施される。
【００４８】
図８は、一実施形態のセンシング誤差修正システムにおける重みづけと、従来の重み付けとの差異を例示する図である。  
８Ａは、パーティクルフィルタの重みを更新する前の値を示し、８Ｂは、従来のパーティクルフィルタ処理における重みづけを行った値を示している。従来のパーティクルフィルタでは、上述のステップＳ６５の重みの更新において観測された位置情報からの距離のみに基づいて、８Ｂに示すように更新していた。
【００４９】
８Ｃは、モバイル端末装置１０の保有者の属性に対して相関が高いエリアを示している。８Ｄは、モバイル端末装置１０の保有者の属性に対する相関が高いエリアを考慮した重みづけを行った値を示している。８Ｃにおいて網掛けされているエリアは、モバイル端末装置１０と同じ属性を持つ他のモバイル端末装置保持者たちが高頻度で進入しているエリアである。８Ｄでは、観測された位置情報からの距離だけではなくエリアに対応する相関値も考慮に含めて重みを更新している。
【００５０】
図９は、一実施形態のセンシング誤差修正システムにおける、エリアと属性との相関情報の初期生成の一例を示す図である。  
例えば、同一の属性θを持つ複数のモバイル端末所有者ＡとＢとの移動軌跡が図の矢印で示されている。例えば、ＡはArea1→Area2→Area3→Area7→Area11の順に移動し、ＢはArea9→Area10→Area2→Area3→Area4の順に移動している。各エリアにおいて少なくとも一度は観測がなされているとしたとき、エリアに進入した人数からそれぞれのエリアの相関情報wの初期値が決定される。例えば、Area2とArea3とは、ＡとＢとの両方が進入しているためw=2となり、Area5とArea8とArea12とはＡもＢも進入していないためw=1である。その他、ＡとＢとのいずれか一方が進入したエリアはw=1となる。
【００５１】
なおエリアはこれまで示したようにメッシュで区切っても良いし、道路情報などの他の制限に従って決定しても良い。また、メッシュで区切る際の幅も属性や利用するサービスによって変化させることができる。
【００５２】
上記のように、本実施形態によれば、モバイル端末装置１０の所有者の属性によりエリア毎の相関を考慮して、観測値のパーティクルフィルタ処理を行うことにより、観測値の誤差をより小さくすることが可能となる。さらに、本実施形態では、相関情報は動的に更新されるため、パーティクルフィルタ処理に用いる重みの値も更新される。したがって、動的に変化するパラメータを考慮した精度の高いフィルタリング処理を実行することができる。すなわち、本実施形態によれば、GPSや屋内位置推定システムにより取得された観測値データ（位置情報を含む）について、それらの誤差をフィルタによって改善するセンシング誤差修正システムおよびプログラムを提供することができる。
【００５３】
上記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、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【００５４】
なお、モバイル端末装置およびセンシング誤差修正装置は、例えば、プロセッサ（例えば、１個以上のCPU（central processing unit）を含むハードウェア）やメモリ（例えば、RAM（random-access memory）やROM（read-only memory））を備える汎用または専用のコンピュータ、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末が所定のプログラムを実行することで構成されてもよい。このプログラムはコンピュータ等にインストールされてもよいし、予めコンピュータに記録されていてもよい。また、CPUのようにプログラムが読み込まれることで機能構成を実現する電子回路（circuitry）ではなく、単独で処理機能を実現する電子回路を用いて一部またはすべての処理部が構成されてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１０…モバイル端末装置、１１…測位部、１２…情報送信部、１３…位置情報取得部、１４…位置情報表示・利用部、１５…属性情報
２０…センシング誤差修正装置、２１…情報受信部、２２…相関情報管理部、２３…フィルタ実行部、２４…エリア情報、２５…相関情報、２６…パーティクル情報
【図１】
2016153756.tif 000010
【図２】
2016153756.tif 000011
【図３】
2016153756.tif 000012
【図４】
2016153756.tif 000013
【図５】
2016153756.tif 000014
【図６】
2016153756.tif 000015
【図７】
2016153756.tif 000016
【図８】
2016153756.tif 000017
【図９】
2016153756.tif 000018