(57)【要約】【課題】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、位置情報の誤差低減性能と移動行動パターンの抽出精度を向上させる。【解決手段】移動行動分析装置は、モバイル端末装置の位置情報を受信する情報受信部と、前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する行動モデル構築部と、前記行動モデル構築部で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信するフィルタ実行部とを具備する。【選択図】図１
2017156121.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を受信する情報受信部と、
前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する行動モデル構築部と、
前記行動モデル構築部で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信するフィルタ実行部と
を具備することを特徴とする移動行動分析装置。
【請求項２】
前記情報受信部で受信した前記位置情報を記録して過去の位置情報履歴を蓄積する第一メモリを具備し、
前記行動モデル構築部は、前記第一メモリで蓄積された前記位置情報履歴にもとづいて、前記モバイル端末装置が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の移動行動分析装置。
【請求項３】
前記フィルタ実行部で修正された位置情報を蓄積する第二メモリを具備し、
前記行動モデル構築部は、前記第二メモリに蓄積された修正後の位置情報履歴にもとづいて、前記モバイル端末装置が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の移動行動分析装置。
【請求項４】
前記フィルタ実行部は、前記行動モデル構築部で入力される位置情報の粒度を下回らない粒度で前記位置情報を修正する
ことを特徴とする請求項１から３のうちの何れか１項に記載の移動行動分析装置。
【請求項５】
移動可能な１つ以上のモバイル端末装置と、前記モバイル端末装置と通信ネットワークを介して接続される移動行動分析装置とを有し、前記移動行動分析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及び行動分析を行った行動情報を通知する移動行動分析システムであって、
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を前記移動行動分析装置へ送信する情報送信部と、
前記移動行動分析装置から前記行動情報を受信する行動情報取得部と、
前記行動情報取得部で取得した前記行動情報を利用してサービスを提供する行動情報利用部と、
を具備し、
前記移動行動分析装置は、
前記モバイル端末装置から前記位置情報を受信する情報受信部と、
前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する行動モデル構築部と、
前記行動モデル構築部で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信するフィルタ実行部と
を具備することを特徴とする移動行動分析システム。
【請求項６】
前記移動行動分析装置は、前記情報受信部で受信した前記位置情報を記録して過去の位置情報履歴を蓄積する第一メモリを具備し、
前記移動行動分析装置の前記行動モデル構築部は、前記第一メモリで蓄積された前記位置情報履歴にもとづいて、前記モバイル端末装置が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定する
ことを特徴とする請求項５に記載の移動行動分析システム。
【請求項７】
モバイル端末装置の位置情報を受信し、
前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙し、
推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信する、
ことを特徴とする移動行動分析方法。
【請求項８】
請求項１から４のうちの何れか１項に記載の移動行動分析装置が具備する各手段が行う処理を、当該移動行動分析装置が備えるコンピュータに実行させる移動行動分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の誤差を含む位置情報から誤差低減と行動モデル構築を同時に実行する移動行動分析装置、移動行動分析システム、移動行動分析方法及び移動行動分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体（例えば、人や荷物）の移動経路や複数の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、道路の混雑状況を提示するサービス、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、移動経路の予測にもとづいて測位間隔を適応的に設定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、移動体は、GPS（Global Positioning System）測位やWi-Fi測位、基地局測位といった移動体の測位手段から位置情報を得ている。しかしながら、位置情報には、電波の伝搬遅延やノイズなどの影響により誤差が少なからず含まれる。例えば、実際は移動体がある位置に留まっているにも関わらず、誤差によってあたかも常に移動しているように位置情報が得られてしまうこともある。
【０００４】
また、測位手段から得た移動体の位置情報に適切な処理を加えなければ、移動体の現在地のみしかロケーションサービスに利用できない。ロケーションサービスで利用したい付加情報に応じた、移動体の位置情報からの移動行動パターン抽出処理が必要である。例えば、移動体の移動経路を付加情報として利用するには、移動体の連続する位置情報をリンケージする処理を必要とする。また、道路の混雑状況を付加情報として利用するには、道路網を表すグラフ構造のデータに位置情報をマッピングする処理を必要とする。
【０００５】
そこで、多くのロケーションサービスでは、移動体から集めた位置情報の誤差を低減した後に、連続した位置情報から移動行動パターンを抽出することで、移動体の現在位置に適切なサービスを提供していた。
【０００６】
位置情報の誤差低減に関しては、連続した観測値の推移を考慮した平滑化技術（例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタ）や、平滑化技術に移動経路の環境や移動体に関する既知の静的なパラメータ（例えば、通行可否に関する地図情報や移動体の性別や年代といった属性）を導入した技術、さらに移動経路の環境が動的に変化するパラメータ（例えば、時刻や曜日、天気によって変化する通行可能路）を導入した技術が提案されている（例えば、非特許文献１）。
【０００７】
また、移動行動パターンの抽出に関しては、道路の平均移動速度や、移動体が頻繁に滞留する位置を表す滞留点、頻繁に通行される経路を表す動線、歩行や車といった移動手段の切り替えや移動速度のばらつき（特許文献１）を移動行動パターンとして抽出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−２３２８５２号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Jun Ishii, Yusuke Tamura and Hajime Asama: Filter Design by Using Map Information on Wireless-LAN Location Awareness System, Proceedings of the IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, pp.2967-2972, Changchun, China, August 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来のロケーションサービスでは、位置情報の誤差低減と移動行動パターンの抽出をそれぞれ独立した処理として扱っていた。  
移動体から集めた位置情報の誤差を低減する処理において、移動行動パターンから推定される移動体の行動の情報が用いられていなかったため、推定された移動体の行動（例えば、移動手段の切り替えや移動速度のばらつき）で生じやすい誤差を考慮して誤差低減の精度をさらに高めることができなかった。つまり、位置情報の誤差低減後に抽出される移動行動パターンを、位置情報の誤差低減にフィードバックさせることができなかった。
【００１１】
また、移動体の移動行動パターンを抽出する処理において、移動行動パターンの抽出粒度（例えば、頂点で表される交差点と辺で表される道路から構成されるグラフ構造で表現される道路網）に沿って誤差低減された位置情報が用いられなかったため、誤差低減に必要となる計算量を抑えつつ（例えば、誤差低減された結果は道路上のみに存在するとして、道路外の位置の候補は枝刈りして、計算量を削減）、移動行動パターンの抽出精度をさらに高めることができなかった。つまり、移動行動パターンの抽出に必要な誤差低減の粒度を、位置情報の誤差低減にフィードバックさせることができなかった。
【００１２】
本発明が解決しようとする課題は、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、位置情報の誤差低減性能と移動行動パターンの抽出精度を向上させる移動行動分析装置、移動行動分析システム、移動行動分析方法及び移動行動分析プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、この発明の第１の態様は、モバイル端末装置の位置情報を受信する情報受信部と、前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する行動モデル構築部と、前記行動モデル構築部で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信するフィルタ実行部とを具備することを特徴とする移動行動分析装置を提供する。
【００１４】
上記目的を達成するために、この発明の第２の態様は、移動可能な１つ以上のモバイル端末装置と、前記モバイル端末装置と通信ネットワークを介して接続される移動行動分析装置とを有し、前記移動行動分析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及び行動分析を行った行動情報を通知する移動行動分析システムであって、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を前記移動行動分析装置へ送信する情報送信部と、前記移動行動分析装置から前記行動情報を受信する行動情報取得部と、前記行動情報取得部で取得した前記行動情報を利用してサービスを提供する行動情報利用部と、を具備し、前記移動行動分析装置は、前記モバイル端末装置から前記位置情報を受信する情報受信部と、前記位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する行動モデル構築部と、前記行動モデル構築部で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対する前記モバイル端末装置の存在確率を評価して、前記モバイル端末装置の位置の修正値と推定される行動とを前記モバイル端末装置へと送信するフィルタ実行部とを具備することを特徴とする移動行動分析システムを提供する。
【００１５】
上記第１の態様又は第２の態様によれば、移動手段（例えば、自動車や自転車、歩行）の混在とこれら移動手段ごとの移動速度の分布を位置情報の誤差低減に用いることができる。つまり、測位の誤差が生じやすく、かつ、移動行動パターンが複雑な位置において、誤差低減の精度を高めることができる。例えば、ある地点において歩行から車へ移動手段を切り替える確率が大きいことが移動行動パターンから推定できていれば、その地点を境界として、歩行速度のばらつきで生じる誤差から、車の走行速度のばらつきで生じる誤差に、誤差傾向が大幅に変化することを考慮して、位置情報の誤差を低減できる。
【００１６】
また、この発明の第３の態様は、上記第１の態様又は第２の態様において、前記移動行動分析装置は、前記情報受信部で受信した前記位置情報を記録して過去の位置情報履歴を蓄積する第一メモリを具備し、前記行動モデル構築部は、前記第一メモリで蓄積された前記位置情報履歴にもとづいて、前記モバイル端末装置が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定することをさらに特徴とする。
【００１７】
上記第３の態様によれば、移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を、過去の移動体の移動経路データや他の移動体の移動経路にもとづいて、移動行動パターンを構成する要素（例えば、移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値）を推定することができる。つまり、データが十分にあれば移動行動パターンを精度高く推定でき、また、誤差低減の精度を高めることができる。
【００１８】
また、この発明の第４の態様は、上記第１の態様又は第２の態様又は第３の態様において、前記移動行動分析装置は、フィルタ実行部で修正された位置情報を蓄積する第二メモリを具備し、前記行動モデル構築部は、前記第二メモリに蓄積された修正後の位置情報履歴にもとづいて、前記モバイル端末装置が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定することをさらに特徴とする。
【００１９】
上記第４の態様によれば、過去の移動体の移動経路データや他の移動体の移動経路に含まれる誤差を低減した後に、移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定できる。つまり、位置情報の誤差が大きい場合に、移動行動パターンをより精度高く推定でき、また、誤差低減の精度をより高めることができる。
【００２０】
また、この発明の第５の態様は、上記第１の態様又は第２の態様又は第３の態様又は第４の態様において、前記フィルタ実行部は、前記行動モデル構築部で入力される位置情報の粒度を下回らない粒度で前記位置情報を修正することをさらに特徴とする。
【００２１】
上記第５の態様によれば、移動行動パターンを推定できる最も細かい粒度に合わせて位置情報の誤差を低減することができる。つまり、移動行動パターンの抽出粒度に合わせて位置情報から誤差を低減することで、必要以上に誤差低減することを回避して計算量を抑えることができる。例えば、誤差低減された結果は道路上のみに存在するとして、道路外の位置の候補は枝刈りして、計算量を削減できる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、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、位置情報の誤差低減性能と移動行動パターンの抽出精度を向上させる移動行動分析装置、移動行動分析システム、移動行動分析方法及び移動行動分析プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態の移動行動分析システムの構成例を示す図。
【図２】本発明の一実施形態のモバイル端末装置の測位部で測位した位置情報の例を示す図。
【図３】本発明の一実施形態の道路網から得られる有向グラフの例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態の移動行動分析のフローチャート例を示す図。
【図５】本発明の一実施形態の有向グラフの頂点上にパーティクルを散布した例を示す図。
【図６】本発明の一実施形態のパーティクルを移動させた例を示す図。
【図７】本発明の一実施形態のパーティクルが再選択される確率を算出した例を示す図。
【図８】本発明の一実施形態の最大重みを持つパーティクルを選択した例を示す図。
【図９】本発明の一実施形態の次のステップにおいて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した例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照してこの発明に関わる実施形態を説明する。  
図１は、本発明の一実施形態の移動行動分析システム１の構成例を示す図である。  
本実施形態の移動行動分析システム１は、移動可能な１つ以上のモバイル端末装置１０と、移動行動分析装置２０と、を備えている。モバイル端末装置１０と移動行動分析装置２０とは、図示しない通信ネットワークを介して通信可能に接続している。
【００２５】
モバイル端末装置１０は、例えば、ユーザが持ち運ぶスマートフォン等である。モバイル端末装置１０は、測位部１０１と、情報送信部１０２と、行動情報取得部１０３と、行動情報利用部１０４と、を備えている。なお、モバイル端末装置１０が備える各部が行う処理は、図示しないプログラムメモリに格納されているプログラムによって実現される。プログラムは、各部が行う処理を、モバイル端末装置１０が備える図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）等によって構成されるコンピュータに実行させる。
【００２６】
測位部１０１は、モバイル端末装置１０の位置を測位する。測位部１０１が測位する位置の情報（以下、位置情報という）については後述する。  
情報送信部１０２は、位置情報を移動行動分析装置２０へ送信する。例えば、情報送信部１０２は、図示しない通信インターフェースを介して、移動行動分析装置２０へ送信する。
【００２７】
行動情報取得部１０３は、移動行動分析装置２０から後述する行動情報を受信する。例えば、行動情報取得部１０３は、通信インターフェースを介して、移動行動分析装置２０から行動情報を受信する。  
行動情報利用部１０４は、行動情報取得部１０３で取得した行動情報を利用してサービスを提供する。例えば、行動情報利用部１０４は、ナビゲーションサービスなどのロケーションサービスを図示しない表示部等を用いて提供する。なお、行動情報利用部１０４が提供するサービスはこれに限られるものではなく、表示部以外のインターフェースを利用して提供されてもよい。
【００２８】
移動行動分析装置２０は、位置情報に対してフィルタ処理及び行動分析を行った行動情報をモバイル端末装置１０へ通知する。移動行動分析装置２０は、情報受信部２０１と、行動モデル構築部２０２と、第一メモリ２０３と、フィルタ実行部２０４と、第二メモリ２０５と、を備えている。なお、移動行動分析装置２０が備える情報受信部２０１、行動モデル構築部２０２及びフィルタ実行部２０４それぞれが行う処理は、図示しないプログラムメモリに格納されているプログラムによって実現される。プログラムは、各部が行う処理を、移動行動分析装置２０が備える図示しないＣＰＵ等によって構成されるコンピュータに実行させる。
【００２９】
情報受信部２０１は、モバイル端末装置１０から位置情報を受信する。例えば、情報受信部２０１は、図示しない通信インターフェースを介して、モバイル端末装置１０から位置情報を受信する。  
行動モデル構築部２０２は、後述するように、位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布をもとに、推定される行動とその確率を列挙する。行動モデル構築部２０２による処理の例については後述する。  
第一メモリ２０３は、情報受信部２０１で受信した位置情報を記録して過去の位置情報の履歴（以下、位置情報履歴という）を蓄積する。  
【００３０】
フィルタ実行部２０４は、行動モデル構築部２０２で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対するモバイル端末装置１０の存在確率を評価して、モバイル端末装置１０の位置の修正値と推定される行動とをモバイル端末装置１０へ送信する。モバイル端末装置１０の位置の修正値と推定される行動は、行動情報を構成する。
第二メモリ２０５は、フィルタ実行部２０４で修正された位置情報（位置の修正値）を蓄積することにより、修正された位置情報の履歴（以下、修正された位置情報履歴という）を蓄積する。
【００３１】
次に、測位部１０１が測位する位置情報について説明する。測位部１０１は、GPS、Wi-Fi、iBeaconや、超音波を利用した他のセンサから屋外、屋内問わず位置を測位する。なお、これらのセンサは測定結果に誤差を含むため、測位部でGPSや屋内位置推定システムなどにより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。位置情報は、測位した時刻t0と緯度x0、経度y0、測位精度a0から構成される。
【００３２】
図２は、モバイル端末装置１０の測位部１０１で測位した位置情報の例を示す図である。なお、本発明のいう位置情報は、移動体の位置および行動を表すセンサ値であればその対象になるものであって、時刻と緯度、経度、測位精度の組み合わせに限られない。例えば、位置に関しては、住所を示す番地や地名、地点と道を表すデータ構造といった地図情報であってもよい。また、行動に関しては、加速度や角速度、気温、湿度、気圧、二酸化炭素濃度、酸素濃度、各種ガス濃度、空気中のダスト量といった測定値や、移動体のその時点での属性を表す年齢や性別、交通手段、電子会計決済歴、既往歴であってもよい。
【００３３】
次に、行動モデル構築部２０２の処理の例について説明する。行動モデル構築部２０２は、移動手段や移動速度のばらつきのパラメータ値を推定及び管理する。  
移動行動パターンの行動モデルの設計について以下に説明する。行動モデルのパラメータ値推定に関しては、図４のステップＳ７において後述する。  
移動手段は、例えば歩行、自動車など移動のモードm∈Mとして扱われる。移動のモード数|M|は想定する移動手段の数を与える。例えば、|M|=3とする。  
移動行動パターンを計算するにあたって必要な定義を以下に記す。移動体は、道路網等から得られる有向グラフ上を移動するものと仮定する。以下、有向グラフをG=(V, A)と表すことができる。ここで、Vは有向グラフ上の頂点の集合を表し、Aは有向グラフ上の辺の集合を表す。以下では、辺a∈Aを、その始点と終点との組(u, v)で表す。ziは、辺(xi-1, xi)の移動モードを表す。z0は、移動の初期モードを表す。
【００３４】
図３は、道路網から得られる有向グラフの例を示す図である。  
まず、辺の移動モード確率について説明する。移動体が、辺a∈Aをモードmで移動する確率をθamで表す。例えば、道路に対応する辺では歩行や自動車による移動が中心となり、また、線路に対応する辺では鉄道による移動が中心となる。確率θamは、辺の移動の特性を表す。各辺aの移動モード確率は以下の式（１）で示される条件を満たす（多項分布）。
【数１】
2017156121.tif 000003
例えば、辺(x0,x1)をモード0で移動する確率はθ(x0,x1)0で表される。|M|=3であるので、θ(x0,x1)0+θ(x0,x1)1+θ(x0,x1)2=1が成り立つ。
【００３５】
次に、辺の選択確率について説明する。移動体が軌跡xの頂点vにモードmで到着したときに、次に頂点uに進む確率をφmvuで表す。頂点vとモードmとの組に対して、辺の選択確率は以下の式（２）で示される条件を満たす（多項分布）。
【数２】
2017156121.tif 000004
ここで、Vvは、頂点vと辺aとでつながっている頂点の集合を表す。図３に示した例では、x1にモード0で到着したときに、次に頂点x2に進む確率はφ0 x1 x2で表される。x1と繋がった頂点はx0,x2,y2であるため、φ0 x1 x2+φ0 x1 x0+φ0 x1 y2=1が成り立つ。例えば、歩いて頂点vにたどり着いた移動体は小道に進む確率が高いが、自転車で頂点vにたどり着いた移動体は大通りに進む確率が高いといった特性を記述するために用いる。
【００３６】
初期モード確率について説明する。軌跡xが頂点vから始まる場合に、初期モードがmである確率をπvmで表す。各頂点vの初期モード確率は以下の式（３）で示される条件を満たす（多項分布）。
【数３】
2017156121.tif 000005
初期モード確率は、辺aの選択確率が頂点vに到るモードを必要とするために仮想的に導入されたモードであり、隠れマルコフモデルの初期確率に相当する。図３に示した例では、軌跡xが頂点x0から始まる場合にモードが0である確率は、πx0 0で表される。|M|=3であるので、πx0 0+πx0 1+πx0 2=1が成り立つ。
【００３７】
辺の移動時間について説明する。移動体がモードmで辺aを移動するのに要する時間tは、以下の式（４）で示されるような、平均μam、分散σ2amのガウス分布
【数４】
2017156121.tif 000006
に従うものとする。  
【００３８】
軌跡xと所要時間tについて、その移動のモードがzである尤度は、以下の式（５）で示される
【数５】
2017156121.tif 000007
で表される。また、周辺確率（所定条件下でのすべての確率の総和）は、以下の式（６）で表される。
【数６】
2017156121.tif 000008
【００３９】
なお、本発明のいう行動モデルの入力値は、移動体の位置および行動を表すセンサ値であればその対象になるものであって、時刻と緯度、経度、測位精度の組み合わせに限られない。例えば、移動体が軌跡xの頂点vにモードmで到着し、さらにその移動体から加速度がjで直近の交通手段の電子会計決済歴がkという行動を表すセンサ値を受信していたとして、辺の選択確率をφmvusjkというパラメータ値で表す行動モデルであってもよい。
【００４０】
図４は、本発明の一実施形態の移動行動分析のフローチャート例を示す図である。なお、図４に示すＳ１、Ｓ２、Ｓ８及びＳ９は、モバイル端末装置１０による工程であり、Ｓ３〜Ｓ７は、移動行動分析装置２０による工程である。  
ステップＳ１では、モバイル端末装置１０の測位部１０１は、モバイル端末装置１０の位置情報を測位し、情報送信部１０２に通知する。  
ステップＳ２では、モバイル端末装置１０の情報送信部１０２は、移動行動分析装置２０に位置情報を送信する。
【００４１】
ステップＳ３では、移動行動分析装置２０の情報受信部２０１は、モバイル端末装置１０から位置情報を受信する。  
ステップＳ４では、情報受信部２０１は、受信した位置情報を第一メモリ２０３に記録し、フィルタ実行部２０４に通知する。
【００４２】
ステップＳ５では、行動モデル構築部２０２は、移動行動パターンのパラメータ値をフィルタ実行部２０４に通知する。本実施形態でいうパラメータ値は、上述の初期モード確率πvm、辺の移動時間の平均μam、分散σ2am、および辺の選択確率φmvuである。パラメータ値は、例えば、位置情報において移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表し、移動行動パターンを構成する要素である。ただし、移動行動パターンのパラメータ値は、後述のステップＳ７を実行するまで推定することができないため、初期値を設定する。例えば、各パラメータの初期値は、初期モード確率πvm=1/|M|、辺の移動時間の平均μam=（辺aの長さ(km)）/（[1,50]から選択した乱数(km/h)）、分散σ2am=μam、辺の選択確率φmvu=1/|Vv|、とする。
【００４３】
ステップＳ６では、フィルタ実行部２０４は、位置の推定値（位置の修正値）を算出し、第二メモリ２０５に記録すると同時にモバイル端末装置１０の行動情報取得部１０３に送信する。フィルタ実行部２０４は、行動モデル構築部２０２から通知される移動行動パターンのパラメータ値を用いる。フィルタ実行部２０４が用いる移動行動パターンのパラメータ値は、最初は初期値であるが、後述のステップＳ７の実行後には推定されたパラメータ値となる。
【００４４】
フィルタ実行部２０４が算出する位置の推定値は、有向グラフG=(V, A)の頂点及び辺上の点で表現される。また、位置の推定値の算出に、パーティクルフィルタを用いる。
【００４５】
フィルタ実行部２０４で実行するパーティクルフィルタについて以下に説明する。  
t=0の初期状態においてはパーティクルを有向グラフの頂点上に均一な重みで一様に散布する。図５は、有向グラフの頂点上にパーティクルを散布した例を示す図である。各パーティクルの初期モードは、パーティクルの位置する頂点に割り当てられた初期モード確率πvmに一致させる。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。
【数７】
2017156121.tif 000009
【００４６】
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。
【００４７】
移動行動パターンのモデルにもとづいた状態方程式でパーティクルの移動を行う。状態方程式が
【数８】
2017156121.tif 000010
で表されるならば各パーティクルは次のように移動する。
【数９】
2017156121.tif 000011
辺の移動時間の平均μam、分散σ2amは移動行動パターンで与えられるため、パーティクルが辺のどの位置まで移動しているかをその確率とともに推定することができる。同様に、パーティクルが頂点に達したときに、次にどの頂点に進むかを表す辺の選択確率φmvuも移動行動パターンで与えられ、推定することができる。図６は、パーティクルを移動させた例を示す図である。
【００４８】
モバイル端末装置１０によって測位した位置情報の時刻t0と緯度x0、経度y0、測位精度a0が、情報受信部２０１からフィルタ実行部２０４に通知された後の処理を説明する。  
位置情報からの距離に応じて、時刻t0の各パーティクルの重みを更新する。
例えば、
【数１０】
2017156121.tif 000012
という重みに更新する。
そして、
【数１１】
2017156121.tif 000013
の正規化を行い、総和が１となるように線形変換することで、パーティクルが再選択される確率を算出する。
【００４９】
図７は、パーティクルが再選択される確率を算出した例を示す図である。  
位置の推定値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推定値
【数１２】
2017156121.tif 000014
を求める。推定値の決定法は最大重みを持つパーティクルを選択する。なお、推定値の決定法はこれに限るものではなく、全パーティクルの重み付き平均、単純平均などの手法であっても良い。
【００５０】
図８は、最大重みを持つパーティクルを選択した例を示す図である。さらに、図９は、次のステップにおいて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した例を示す図である。
【００５１】
このように、フィルタ実行部２０４は、行動モデル構築部２０２で推定される行動とその確率に応じて特定の位置に対するモバイル端末装置１０の存在確率を評価する。フィルタ実行部２０４は、モバイル端末装置１０の存在確率の評価により、位置の推定値を算出する。なお、フィルタ実行部２０４は、行動モデル構築部２０２で入力される位置情報の粒度を下回らない粒度で位置情報を修正（推定）するようにしてもよい。
【００５２】
ステップＳ７では、行動モデル構築部２０２は、第二メモリ２０５に蓄積された移動経路履歴（修正された位置情報履歴）から移動行動パターンのパラメータ値を更新する。  
行動モデルのパラメータ値推定について以下に説明する。行動モデルのパラメータ値推定にあたって必要な定義を以下に記す。あるモバイル端末装置１０の移動経路履歴はグラフ上の移動軌跡として以下の条件を満たす頂点の列
x := (x0, x1, …, xc)
s.t. xi ∈ V, (xi, xi+1) ∈ A
で表す。また移動経路履歴の軌跡上の各辺の移動に要した時間の列をt:=(t1, t2, …, tc-1)で表す。tiは、辺(xi-1, xi)の移動に要する時間を表す。移動のモードはz=(z0, z1, z2, …, zc)で表す。
【００５３】
行動モデルのパラメータである、初期モード確率、辺の移動時間のパラメータ、および辺の選択確率をまとめてΛで表し、尤度と周辺尤度（所定条件下でのすべての尤度の総和）をそれぞれ、P(x,t,z; Λ)、P(x,t; Λ)と表す。
軌跡xとその所要時間tの組(x,t)の集合Dが与えられたときに、周辺対数尤度を最大化するパラメータ
【数１３】
2017156121.tif 000015
を求める。
【００５４】
上記の最適化問題を直接解析的に求めることはできないので、EMアルゴリズムを用いてパラメータに対して、以下の式（７）で示される関数を最大化するパラメータΛを順次求める。
【数１４】
2017156121.tif 000016
このようにして周辺対数尤度を最大化するパラメータを求めることができる。
【００５５】
EMアルゴリズムでは、各イテレーションで、上記の量を最大とするパラメータ
【数１５】
2017156121.tif 000017
を求める。
多項分布のパラメータの制約を考慮する必要があるため、Lagrangeの未定乗数を使って以下の式（８）を考える。
【数１６】
2017156121.tif 000018
【００５６】
辺aのモードmの正規分布の平均値μamは、
【数１７】
2017156121.tif 000019
より、
【数１８】
2017156121.tif 000020
と表される。ここで、
【数１９】
2017156121.tif 000021
と表される。行動モデル構築部２０２は、同様の手順で、σ2am、πvm、θam、φmvuを推定することができる。
【００５７】
このように、行動モデル構築部２０２は、第二メモリ２０５に蓄積された移動経路履歴にもとづいて、モバイル端末装置１０が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定し、更新する。
【００５８】
なお、他の例として、行動モデル構築部２０２は、第一メモリ２０３で蓄積された位置情報履歴にもとづいて、モバイル端末装置１０が移動手段を切り替える可能性や移動速度の分布を表すパラメータ値を推定し、更新するようにしてもよい。
【００５９】
ステップＳ８では、モバイル端末装置１０の行動情報取得部１０３は、フィルタ実行部２０４から修正された位置情報（位置の修正値）と推定される行動を取得する。  
ステップＳ９では、行動情報利用部１０４は、修正後の位置情報（位置の修正値）と推定される行動を用いて上述のようにサービスを実現する。
【００６０】
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について、誤差の低減と行動モデル構築を同時に実行することができる。そのため、移動行動パターンの誤差低減へのフィードバックにより、計算量を抑えつつ、位置情報の誤差低減性能と移動行動パターンの抽出精度を向上させることができる。
【００６１】
尚、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。要するにこの発明は、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。
【符号の説明】
【００６２】
１…移動行動分析システム、１０…モバイル端末装置、２０…移動行動分析装置、１０１…測位部、１０２…情報送信部、１０３…行動情報取得部、１０４…行動情報利用部、２０１…情報受信部、２０２…行動モデル構築部、２０３…第一メモリ、２０４…フィルタ実行部、２０５…第二メモリ。
【図１】
2017156121.tif 000022
【図２】
2017156121.tif 000023
【図３】
2017156121.tif 000024
【図４】
2017156121.tif 000025
【図５】
2017156121.tif 000026
【図６】
2017156121.tif 000027
【図７】
2017156121.tif 000028
【図８】
2017156121.tif 000029
【図９】
2017156121.tif 000030