(57)【要約】【課題】ＧＰＳ座標のような位置情報を用いずに、小型の端末を携帯するだけで、ユーザの移動経路のトポロジーを推定し、常時ユーザの行動を把握することができる行動範囲把握方法および行動把握装置を提供する。【解決手段】行動把握装置１００は、ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントが定期的に送信するビーコン信号を受信し、周辺に存在するアクセスポイントを特定する検出部１０１、特定されたアクセスポイントを検出周期毎の履歴データとして記憶する履歴保存部１０２、アクセスポイントの組み合わせが、それより過去の検出周期のものとほとんど一致しなくなる逸脱時刻および高い一致を示すようになる復帰時刻を特定し、逸脱時刻および復帰時刻において、把握済み経路上での位置を推定し、移動経路のトポロジーを推定する経路推定部１０３、および、移動経路のトポロジーを地図化してユーザの行動範囲として表示する表示部１０４を備える。【選択図】図１
2009159336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
偏在する無線装置が送信する電波を用いて行動範囲を把握する行動範囲把握方法であって、
行動範囲把握対象が存在する位置で前記偏在する無線装置が送信する電波を受信し、受信した電波から前記位置の特徴を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された前記位置の特徴を履歴データとして保存する履歴保存ステップと、
前記履歴保存ステップにおいて保存された前記履歴データから前記行動範囲把握対象の移動経路のトポロジーを推定する経路推定ステップと
を含むことを特徴とする行動範囲把握方法。
【請求項２】
前記経路推定ステップは、
前記行動範囲把握対象の現在位置が把握済み経路上から逸脱しているか否かを判定し、逸脱していると判定した場合には逸脱する直前の時刻を逸脱時刻として特定する逸脱判定ステップと、
前記逸脱時刻における前記把握済み経路上の位置を逸脱交差点として特定する逸脱交差点特定ステップと、
前記行動範囲把握対象が把握済み経路上から逸脱していると判定された場合に、前記行動範囲把握対象の現在位置が前記把握済み経路上に復帰しているか否かを判定し、復帰していると判定した場合には復帰した直後の時刻を復帰時刻として特定する復帰判定ステップと、
前記復帰時刻における前記把握済み経路上の位置を逸脱交差点として特定する復帰交差点特定ステップと、
前記逸脱時刻から前記復帰時刻または現在時刻までの時間に移動した経路を新たに把握した経路とし、前記新たに把握した経路の始点は前記逸脱交差点とし、前記復帰交差点が特定されている場合は前記新たに把握した経路の終点は前記復帰交差点とする経路把握ステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の行動範囲把握方法。
【請求項３】
前記経路推定ステップでは、前記履歴保存ステップ手段において保存されている二つの検出周期ｔ、ｔ’（ｔ’＜ｔ）における前記位置の特徴の一致度の三角行列（ｔ，ｔ’）を計算し、計算した前記三角行列上のパターン認識により少なくとも斜線状の一致度の高い領域を抽出し、抽出した前記領域が存在する検出周期ｔは前記把握済み経路上を移動していると判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の行動範囲把握方法。
【請求項４】
前記把握済み経路は、前記行動範囲把握対象の位置を状態変数とし前記検出ステップにおいて検出される位置の特徴を観測変数とする隠れマルコフモデルとして保持され、
前記逸脱判定ステップでは、現在時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルの一致度を評価することで前記逸脱時刻を特定し、
前記逸脱交差点特定ステップでは、前記逸脱時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルから、前記逸脱時刻における前記状態変数の最尤推定値を前記逸脱交差点とし、
前記復帰判定ステップでは、現在時刻から過去方向に前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルの一致度を評価することで前記復帰時刻を特定し、
前記復帰交差点特定ステップでは、前記復帰時刻から現在時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルから、前記復帰時刻における前記状態変数の最尤推定値を前記復帰交差点とし、
前記経路把握ステップでは、前記新たに把握した経路として隠れマルコフモデルの状態ラベルの並びを新たに生成し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの観測確率を前記逸脱時刻から前記復帰時刻または現在時刻までの前記履歴データで学習し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの始点を前記逸脱交差点に連結し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの終点を特定されていれば前記復帰交差点に連結する
ことを特徴とする請求項２に記載の行動範囲把握方法。
【請求項５】
前記検出ステップにおいて検出される前記位置の特徴は、一定の検出周期内に受信した電波に含まれる識別子の組み合わせである
ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の行動範囲把握方法。
【請求項６】
前記受信した電波に含まれる識別子はＩＥＥＥ８０２．１１のＭＡＣアドレスである
ことを特徴とする請求項５に記載の行動範囲把握方法。
【請求項７】
前記偏在する無線装置はＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントであり、前記検出ステップにおいて受信される電波は前記アクセスポイントのビーコン信号である
ことを特徴とする請求項６に記載の行動範囲把握方法。
【請求項８】
前記経路推定ステップにおいて計算される一致度は、ｔａｎｉｍｏｔｏ係数またはｔａｎｉｍｏｔｏ係数の期待値である
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項９】
前記隠れマルコフモデルの観測確率は、前記無線装置が新規設置または移設される、および故障等が発生する確率を用いて平滑化される
ことを特徴とする請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１０】
前記経路推定ステップは、さらに、
前記復帰時刻から前記逸脱時刻までの前記履歴データを用いて前記隠れマルコフモデルの観測確率を更新する再学習ステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１１】
前記経路推定ステップは、さらに、
把握済み経路上から逸脱していない場合に現在時刻までの前記履歴データと前記隠れマルコフモデルを用いて前記行動範囲把握対象の現在位置を最尤推定する位置推定ステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１２】
前記経路推定ステップは、さらに、
位置推定ステップにおいて推定される現在位置が夜中の一定時間および期間に同じ状態ラベルを示す場合に前記状態ラベルを行動範囲把握対象の自宅等と認識する自宅認識ステップを含む
ことを特徴とする請求項１１に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１３】
前記経路推定ステップは、さらに、
前記隠れマルコフモデルの２つの状態ラベル間の最短時間を、ダイクストラのアルゴリズムで求める移動時間推定ステップを含む
ことを特徴する請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１４】
前記経路把握ステップにおいて新たに生成される状態ラベルの並びは、移動方向別に同じ位置に対して複数の状態ラベルが割り当てられ、前記同じ位置の複数の状態ラベルは前記観測確率を共有する
ことを特徴とする請求項４に記載の行動範囲把握方法。
【請求項１５】
行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置であって、
定期的に識別子を送信する識別子送信手段を備え、
前記識別子送信手段は充電台に置かれた場合のみに前記識別子を送信する
ことを特徴とする無線装置。
【請求項１６】
行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置であって、
前記無線装置が存在する位置で受信した電波から前記位置の特徴を検出する検出手段と、
定期的に識別子を送信する識別子送信手段とを備え、
前記位置の特徴が大幅に異なった場合に前記識別子送信手段が送信する識別子をランダムに変更する
ことを特徴とする無線装置。
【請求項１７】
偏在する無線装置が送信する電波を用いて行動範囲を把握する行動把握装置であって、
前記偏在する無線装置が送信する電波を受信し、受信した電波から位置の特徴を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記位置の特徴を履歴データとして保存する履歴保存手段と、
前記履歴保存手段が保存した前記履歴データから前記行動範囲把握対象の移動経路のトポロジーを推定する経路推定手段と
を備えることを特徴とする行動把握装置。
【請求項１８】
偏在する無線装置が送信する電波を用い行動範囲を把握する行動把握システムであって、
行動把握装置と行動把握サーバから構成され、
前記行動把握装置は、
前記偏在する無線装置が送信する電波を受信して前記受信した電波から位置の特徴を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記位置の特徴の履歴データを保存する履歴保存手段と、
前記履歴データを前記行動把握サーバに送信する履歴送信手段と、
前記行動把握サーバから隠れマルコフモデルを受信する把握経路受信手段と、
を備え、
前記行動把握サーバは、
前記行動把握装置からの前記履歴データを受信する履歴受信手段と、
前記履歴受信手段が受信した履歴データの移動経路の隠れマルコフモデル生成する経路推定手段と、
前記経路推定手段で生成された前記隠れマルコフモデルを前記行動把握装置へ送信する把握経路送信手段と、
を備えることを特徴とする行動把握システム。
【請求項１９】
前記行動把握装置は、さらに、
前記経路推定手段が推定した移動経路のトポロジーを地図化して表示する表示手段を備える
ことを特徴とする請求項１７および請求項１８に記載の行動把握装置。
【請求項２０】
前記行動把握装置は、さらに、
把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、
前記把握済み経路上の注目位置を記憶する注目位置記憶手段と、
前記現在位置が前記注目位置に到達した場合に通知する通知手段とを備える
ことを特徴する請求項１７および請求項１８に記載の行動把握装置。
【請求項２１】
前記行動把握装置は、さらに、
把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、
前記把握済み経路上の注目位置を記憶する注目位置記憶手段と、
前記現在位置から前記注目位置までの移動時間をダイクストラのアルゴリズムで推定する移動時間推定手段と、
前記移動時間を通知または前記移動時間が一定値以内になった場合に通知する通知手段とを備える
ことを特徴する請求項１７および請求項１８に記載の行動把握装置。
【請求項２２】
前記行動把握装置は、さらに、
把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、
前記現在位置を他の行動範囲把握装置に送信する位置送信手段と、
他の行動範囲把握装置の現在位置を受信する位置受信手段と、
前記現在位置から前記他の行動範囲把握装置の現在位置までの移動時間をダイクストラのアルゴリズムで推定する移動時間推定手段と、
前記移動時間を通知または前記移動時間が一定値以内になった場合に通知する通知手段とを備える
ことを特徴する請求項１７および請求項１８に記載の行動把握装置。
【請求項２３】
前記行動範囲把握対象の現在位置が把握済み経路上から完全に逸脱しているか否かを判定し、逸脱していると判定した場合には逸脱する直前の時刻を逸脱時刻として特定する逸脱判定手段と、
前記行動範囲把握対象が把握済み経路から逸脱した場合に通知する通知手段とを備える
ことを特徴する請求項１７および請求項１８に記載の行動把握装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、偏在する無線装置の電波を用いて行動範囲を把握する行動範囲把握方法および行動把握装置に関し、より特長的には、時系列データの教師なし学習アルゴリズムを用いて位置の推定を行って行動範囲を把握する行動範囲把握方法および行動把握装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、小学生などの小さな子供を狙った犯罪の多発が社会問題となっている。子供の安全確保には、危険な場所に立ち寄らないように指導することが重要であり、そのため親が子の行動範囲を把握することが必要と言われている。また、ユーザの生活行動を把握することで、健康上のアドバイスや状況に応じた情報提供などの高度なサービスの実現も望まれている。
【０００３】
従来技術における子供の所在確認や生活行動等の把握方法では、ユーザの移動経路等を既存の地図上にプロットするためにＧＰＳ（Global Positioning System）座標を必要とする（例えば、特許文献１参照）。ＧＰＳを用いたシステムでは、小さな子供が直接身につけるにはＧＰＳ端末が大きすぎる、屋内やかばんの中ではＧＰＳによる測位が困難であり常時ユーザの行動範囲を把握することができない、などの問題点がある。また、携帯端末に搭載可能な電源のサイズには制限があり、消費電力の面からも常時動作させるのは困難である。
【０００４】
ところで、無線通信技術の普及により、生活環境下に多数の無線装置が存在するようになった。そこで、ＧＰＳを用いないユーザの位置情報の取得方法として、フィールドに配置された無線装置を用いて移動端末の位置を推定する方法が提案されている。このような方法として、例えば、非特許文献１は無線ＬＡＮのアクセスポイントを用いた屋内での位置推定システムの先駆的な研究であり、電波強度（ＲＳＳＩ）を用いた測位方式と学習方式の実験を行っている。
【０００５】
フィールドに配置された無線装置を用いた移動端末の位置推定方式は大きく分けて、非特許文献１の測位方式および学習方式に、近傍方式を加えた３種類に分類することができる。以下に、各方式について説明する。
【０００６】
測位方式は、位置が既知である無線端末を基準点とし、基準点からの相対位置を測定することで移動端末の位置を決定する方式である。基準点との位置関係の測定方法はシステムによって異なる。非特許文献１では、オフィス内に設置した無線ＬＡＮのアクセスポイントの座標と、電波強度（ＲＳＳＩ）の距離減衰特性から推定したアクセスポイントと移動端末間の距離を用いて、オフィス内において移動端末の位置を推定している。
【０００７】
近傍方式は、測位方式と同様に座標が既知である無線端末を基準点として用い、電界強度等を用いてもっとも近いと推定される基準点の座標を移動端末の位置とする。座標を書き込んだ多数のＲＦＩＤを設置し、移動端末でそれを読み取ることで移動端末の位置を推定する方式は近傍方式に属する。アルゴリズムが簡単になるという利点はあるが、位置の推定精度を確保するには測位方式に比べて多くの基準点を必要となる。
【０００８】
学習方式は、位置推定の対象となる領域の各場所において、事前に測定した位置と電波環境の関係を学習データとして記録もしくは学習し、移動端末が測定した電波環境を学習データと照合することで移動端末の位置を推定する。なお、電波環境としてどのような情報を扱うか、学習データの保持および照合の方法はシステムによって異なる。非特許文献１の学習方式は、複数の無線ＬＡＮのアクセスポイントにおいて移動端末の電波強度を測定し、電波強度のパターンが最も近い学習データの測定位置を選択する方式と複数の候補を選択してその加重平均を求める方式を比較している。また、例えば特許文献２では位置と電波環境の関係をニューラルネットワークに学習することで、ニューラルネットワークの特徴の一つである補間作用により測定箇所よりも詳細な位置を推定する。また、例えば特許文献３、特許文献４では学習データの測定箇所の電波強度分布を確率モデルに学習して保持する。特許文献３ではさらに電波強度分布を見取り図の情報を用いて補間することで、学習データの測定箇所よりも詳細な位置を提供することを意図している。補間を用いても学習データの測定作業が完全に必要なくなるわけではなく、環境に偏在する無線装置の電波を用いる場合には、それら無線装置が移動するたびに測定作業をやり直す必要がある。
【特許文献１】特許第３４６０４００号公報
【特許文献２】特許第３１６５３９１号公報
【特許文献３】特表２００５−５３２５６０号公報
【特許文献４】特開２００５−２４５４０号公報
【非特許文献１】P. Bahl and V. N. Padmanabhan, “Radar: An in-building rf-based user location and tracking system”, In Proceedings of the IEEE Infocom 2000, Tel-Aviv, Israel, vol. 2, Mar. 2000, pp.775-784.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記のような従来の測位方式では、各家庭への無線ＬＡＮの普及により、屋外でも多数の無線ＬＡＮのアクセスポイントの電波を受信することができるが、一般的にこれらアクセスポイントの座標は不明であり測位方式の基準点として用いることができない。また、基準点と移動端末間に障害物がある非見通し環境やマルチパス環境では基準点との相対位置の測定が困難になるため、各家庭内のアクセスポイントの座標が入手できたとしても、屋外の移動端末の位置を求めることは困難である。
【００１０】
また、従来の近傍方式でも、基準点の位置を移動端末の位置とすることから、座標が不明な無線装置を基準点として用いることはできない。
【００１１】
また、従来の学習方式では、基準点の座標が不要、非見通し環境やマルチパス環境にも好適という特徴があるが、学習データの測定位置を別の手段で取得する必要がある。また、学習方式の位置精度は事前の学習データ測定箇所の数に依存するため、多数の箇所で測定し、ＧＰＳ座標等と電波環境の関係を事前に学習しておく必要があるため、屋外での広範囲での利用が難しい。
【００１２】
そこで、本発明はこれらの点を鑑みなされたもので、ＧＰＳ座標のような位置情報を用いずに、小型の端末を携帯するだけで、ユーザの移動経路のトポロジーを推定し、常時ユーザの行動を把握することができる行動範囲把握方法および行動把握装置を提供することを目的としている。
【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、本発明に係る行動範囲把握方法は請求項１に記載されるように、偏在する無線装置が送信する電波を用いて行動範囲を把握する行動範囲把握方法であって、行動範囲把握対象が存在する位置で前記偏在する無線装置が送信する電波を受信し、受信した電波から前記位置の特徴を検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出された前記位置の特徴を履歴データとして保存する履歴保存ステップと、前記履歴保存ステップにおいて保存された前記履歴データから前記行動範囲把握対象の移動経路のトポロジーを推定する経路推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
また、履歴データから移動経路のトポロジーを推定するために、本発明は請求項２に記載されるように、前記経路推定ステップは、前記行動範囲把握対象の現在位置が把握済み経路上から逸脱しているか否かを判定し、逸脱していると判定した場合には逸脱する直前の時刻を逸脱時刻として特定する逸脱判定ステップと、前記逸脱時刻における前記把握済み経路上の位置を逸脱交差点として特定する逸脱交差点特定ステップと、前記行動範囲把握対象が把握済み経路上から逸脱していると判定された場合に、前記行動範囲把握対象の現在位置が前記把握済み経路上に復帰しているか否かを判定し、復帰していると判定した場合には復帰した直後の時刻を復帰時刻として特定する復帰判定ステップと、前記復帰時刻における前記把握済み経路上の位置を逸脱交差点として特定する復帰交差点特定ステップと、前記逸脱時刻から前記復帰時刻または現在時刻までの時間に移動した経路を新たに把握した経路とし、前記新たに把握した経路の始点は前記逸脱交差点とし、前記復帰交差点が特定されている場合は前記新たに把握した経路の終点は前記復帰交差点とする経路把握ステップとを含んでもよい。
【００１５】
すなわち、一度通過した経路は把握され、例えば把握済みの経路から逸脱しその後復帰した場合に、把握済み経路から逸脱した場所と復帰した場所をつなぐ経路を把握済み経路に追加することで、移動経路のトポロジーを推定していく。逸脱してから復帰するまでもしくはその逆にかかる時間は、屋外であれば少なくても一ブロック程度を移動する時間があるであろう。したがって、逸脱および復帰の判定は環境変化やフェージングの影響を考慮して、確信できるだけの時間幅を持って判定したほうがよい。その場合には、逸脱・復帰したと判定した時刻は、実際に逸脱・復帰した時刻から遅れるため、別途逸脱時刻および復帰時刻を推定するのが望ましい。なお、経路推定ステップでは、履歴保存ステップにおいて保存されている履歴データのみから移動経路を推定するため、推定を行うタイミングはオンライン（リアルタイム）に限定されるわけではない。なお、オフラインで処理する場合での現在時刻・現在位置とは、逸脱判定ステップおよび復帰判定ステップにおいて判定している対象の時刻およびその位置を示すものとする。
【００１６】
把握済み経路から逸脱・復帰の判定は、例えば、請求項３に記載されるように、前記経路推定ステップでは、前記履歴保存ステップにおいて保存されている二つの検出周期ｔ、ｔ’（ｔ’＜ｔ）における前記位置の特徴の一致度の三角行列（ｔ，ｔ’）を計算し、計算した前記三角行列上のパターン認識により少なくとも斜線状の一致度の高い領域を抽出し、抽出した前記領域が存在する検出周期ｔは前記把握済み経路上を移動していると判定する。把握済み経路上を移動している時間がわかれば、その終了時刻が逸脱時刻で開始時刻が復帰時刻となる。特に同じ経路を移動した場合には、前記三角行列には一致度の高い領域が斜線状となるためパターン認識で容易に特定できる。
【００１７】
また、把握済み経路の保持および逸脱・復帰の判定に隠れマルコフモデルを用いる構成を開示する。本発明の隠れマルコフモデルを用いる構成は請求項４に記載されるように、前記把握済み経路は、前記行動範囲把握対象の位置を状態変数とし前記検出ステップにおいて検出される位置の特徴を観測変数とする隠れマルコフモデルとして保持され、前記逸脱判定ステップでは、現在時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルの一致度を評価することで前記逸脱時刻を特定し、前記逸脱交差点特定ステップでは、前記逸脱時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルから、前記逸脱時刻における前記状態変数の最尤推定値を前記逸脱交差点とし、前記復帰判定ステップでは、現在時刻から過去方向に前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルの一致度を評価することで前記復帰時刻を特定し、前記復帰交差点特定ステップでは、前記復帰時刻から現在時刻までの前記履歴データと前記把握済み経路の隠れマルコフモデルから、前記復帰時刻における前記状態変数の最尤推定値を前記復帰交差点とし、前記経路把握ステップでは、前記新たに把握した経路として隠れマルコフモデルの状態ラベルの並びを新たに生成し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの観測確率を前記逸脱時刻から前記復帰時刻または現在時刻までの前記履歴データで学習し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの始点を前記逸脱交差点に連結し、前記新たに生成した状態ラベルの並びの終点を特定されていれば前記復帰交差点に連結する。
【００１８】
検出ステップにおいて検出される前記位置の特徴は、請求項５に記載されるように、一定の検出周期内に受信した電波に含まれる識別子の組み合わせを用いてもよい。十分な数の無線装置が存在し平行する経路間が障害物で遮蔽されているような環境では、見通し方向には穏やかな変化をするがそうでない方向にははっきりした違いが現れるため、移動経路のトポロジーの推定に用いる前記位置の特徴としては特に好適である。経路の幅方向への鈍さがアルゴリズムの複雑化を抑えるためである。また、受信した電波に含まれる識別子は、請求項６に記載されるように、ＩＥＥＥ８０２．１１のＭＡＣアドレスであってよい。識別子を送信する無線装置は、請求項７に記載されるように、ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントであり、前記検出ステップにおいて受信される電波は前記アクセスポイントのビーコン信号であってよい。ＩＥＥＥ８０２．１１技術の普及でそのアクセスポイントはすでに偏在しており、本発明の行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置として好適である。また、検出ステップにおいて検出されるのはＭＡＣアドレスなどの組み合わせの場合、請求項３および請求項５の一致度には、請求項８に記載されるようにｔａｎｉｍｏｔｏ係数またはｔａｎｉｍｏｔｏ係数の期待値を用いるのが好適である。
【００１９】
把握済み経路上を移動しているかの判定に隠れマルコフモデルを用いる場合、学習時のデータに適応しすぎると、環境変化により把握済み経路上を移動していることを認識できなくなる、一般に過学習と呼ばれる問題がある。特に、ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントの電波を用いる場合、一般ユーザによりすでに多数設置されているという利点があるが、一方で新規設置、移設および故障等が常に発生する。そのため本発明は請求項９に記載されるように、前記隠れマルコフモデルの観測確率は、前記無線装置が新規設置または移設されるおよび故障等が発生する確率を用いて平滑化する。また、環境変化等が時間とともに蓄積していかないように、請求項１０に記載されるように、前記経路推定ステップは、さらに、前記復帰時刻から前記逸脱時刻までの前記履歴データを用いて前記隠れマルコフモデルの観測確率を更新する再学習ステップを含んでもよい。
【００２０】
また、本発明は請求項１１に記載されるように、把握済み経路上から逸脱していない場合に現在時刻までの前記履歴データと前記隠れマルコフモデルを用いて前記行動範囲把握対象の現在位置を最尤推定する位置推定ステップにより、把握済み経路上での現在位置を取得することができる。位置推定ステップを用いることで請求項１２に記載されるように、位置推定ステップにおいて推定される現在位置が夜中の一定時間および期間に同じ状態ラベルを示す場合、その状態ラベルを行動範囲把握対象の自宅等と認識する自宅認識ステップを実現することができる。同様に、昼間に認識される状態ラベルから会社や学校を認識することができること等は容易に推測できるだろう。これらは、コンテキスト依存型アプリケーションにより位置コンテキストとして用いることができる。また、請求項１３に記載されるように、前記隠れマルコフモデルの２つの状態ラベル間の最短時間を、ダイクストラのアルゴリズムで求める移動時間推定ステップによって計算できる。このような方法で距離を測る場合には、隠れマルコフモデル上の状態遷移の移動速度分布が人の移動速度分布に近いことが望ましい。そのため、本発明では請求項１４に記載されるように、前記経路把握ステップにおいて新たに生成される状態の並びは、移動方向別に同じ位置に対して複数の状態ラベルが割り当てられ、前記同じ位置の複数の状態ラベルは観測確率を共有してもよい。移動速度をほぼポアソン分布とすることができる。
【００２１】
また、本発明の行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置にはアクセスポイントなどの固定されている無線装置だけでなく、請求項１５に記載されるように、定期的に識別子を送信する識別子送信手段を備え、前記識別子送信手段は充電台に置かれた場合のみに送信することで、充電式の携帯端末なども用いることができる。また、行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置の一形態として、本発明は請求項１６に記載されるように、前記無線装置が存在する位置で受信した電波から前記位置の特徴を検出する検出手段と、定期的に識別子を送信する識別子送信手段とを備え、前記位置の特徴が大幅に異なった場合に前記識別子送信手段が送信する識別子をランダムに変更してもよい。識別子により引越し先を追跡されるなどの固定した識別子を送信する無線機器を所有することによるプライバシーの問題を低減する。また、移設された場合に識別子が変わることで、過学習の問題に対しても有効性がある。
【００２２】
また、本発明では請求項１７に記載される行動把握装置のように、前記偏在する無線装置が送信する電波を受信して前記受信した電波から前記位置の特徴を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記位置の特徴を履歴データとして保存する履歴保存手段と、前記履歴保存手段が保存した前記履歴データから前記行動範囲把握対象の移動経路のトポロジーを推定する経路推定手段とを備えてもよいが、請求項１８に記載されるように、行動把握装置と行動把握サーバから構成され、前記行動把握装置は、前記偏在する無線装置が送信する電波を受信して前記受信した電波から位置の特徴を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記位置の特徴の履歴データを保存する履歴保存手段と、前記履歴データを前記行動把握サーバに送信する履歴送信手段と、前記行動把握サーバから隠れマルコフモデルを受信する把握経路受信手段とを備え、前記行動把握サーバは、前記行動把握装置からの前記履歴データを受信する履歴受信手段と、前記履歴受信手段が受信した履歴データの移動経路の隠れマルコフモデル生成する経路推定手段と、前記生成した隠れマルコフモデルを前記行動把握装置へ送信する把握経路送信手段とを備えて、経路推定手段を別のサーバ装置としてもよい。
【００２３】
また、本発明の行動範囲把握方法を用いた行動把握装置は請求項１９に記載するように、前記経路推定手段が推定した移動経路のトポロジーを地図化して表示する表示手段をさらに備えてもよい。移動経路のトポロジーを確認することで子供や認知症の老人の行動範囲の把握や、健康のための運動量の把握に有用である。地図化には、把握済み移動経路が隠れマルコフモデルで保持されている場合には、グラフ構造の可視化に一般的に用いられている電荷とバネのモデルによる方法を用いることができる。遷移確率が０でない状態ラベル間をバネでつなぎ、それぞれ状態ラベルに同じ符号の電荷を帯電させて斥力を働かせた力学モデルの位置エネルギーが最小になるような二次上の配置を求める方法である。また、近くの位置の観測確率は似たような値になることからＭＤＳ（Ｍｕｌｔｉ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ）などの方法を組み合わせてもよい。行動把握装置に角速度センサを登載し、交差点での分岐角度等を識別して地図化してもよい。
【００２４】
また、本発明の行動範囲把握方法を用いた行動把握装置は請求項２０に記載するように、把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、前記把握済み経路上の注目位置を記憶する注目位置記憶手段と、前記現在位置が前記注目位置に到達した場合に通知する通知手段をさらに備えてもよい。また、本発明の行動範囲把握方法を用いた行動把握装置は請求項２１に記載するように、把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、前記把握済み経路上の注目位置を記憶する注目位置記憶手段と、前記現在位置から前記注目位置までの移動時間をダイクストラのアルゴリズムで推定する移動時間推定手段と、前期移動時間または前記移動時間が一定値内になった場合に通知する通知手段をさらに備えてもよい。特定の場所に再度訪れた場合や近づいた場合にユーザに通知することができ、買い物メモやＰＤＡなどに有用である。
【００２５】
また、本発明の行動範囲把握方法を用いた行動把握装置は請求項２２に記載するように、把握済み経路上での現在位置を最尤推定する位置推定手段と、前記現在位置を他の行動範囲把握装置に送信する位置送信手段と、他の行動範囲把握装置の現在位置を受信する位置受信手段と、前記現在位置から前記他の行動範囲把握装置の現在位置までの移動時間をダイクストラのアルゴリズムで推定する移動時間推定手段と、前期移動時間を通知または前記移動時間が一定値以内になった場合に通知する通知手段をさらに備えてもよい。行動把握装置を所有する家族や友人が一定移動時間内の距離に近づいた場合などに、その距離を実際の移動時間で通知することができる。なお、従来技術のＧＰＳを用いた方法では、ＧＰＳ座標間の直線距離を通知する方法が考えられる。その場合、通知した距離が短くても実際に移動するには大回りをしないといけない可能性がある。地図情報と組み合わせれば、道路上を移動した場合の距離を推定できるが、通過したことのない経路の場合は地図を見て移動するのに時間がかかるかもしれない。したがって、行動把握装置を所有する子供や老人が行動把握装置を所有する他のユーザに助けを求める場合には、本発明ではその人が訪れたことがあり実際に過去の移動にかかった時間で通知するため特に有用である。
【００２６】
また、本発明の行動範囲把握方法を用いた行動把握装置は請求項２２に記載するように、前記行動範囲把握対象の現在位置が把握済み経路上から完全に逸脱したかを判定し、逸脱していると判定した場合には逸脱する直前の時刻を逸脱時刻として特定する逸脱判定手段と、前記行動範囲把握対象が把握済み経路から逸脱した場合に通知する通知手段とを備えてもよい。本発明によれば、例えば認知症の老人が通常の生活圏からはなれた場合に、家族等に通知することができる。
【００２７】
なお、本発明は、このような行動範囲把握方法および行動把握装置として実現することができるだけでなく、このような行動範囲把握方法が含むステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
【発明の効果】
【００２８】
本発明に係る行動範囲把握方法および行動把握装置によれば、ＧＰＳ座標のような位置情報を用いずに、小型の端末を携帯するだけで、ユーザの移動経路のトポロジーを推定し、常時ユーザの行動を把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
（実施の形態１）
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態１に係る行動範囲把握方法について説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る行動範囲把握方法を実現する行動把握装置１００の構成を示すブロック図である。行動把握装置１００は、偏在するＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントを用いて、所有するユーザの行動範囲を把握する装置であって、図１に示すように検出部１０１、履歴保存部１０２、経路推定部１０３、および表示部１０４を備えている。
【００３０】
検出部１０１は、ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントが定期的に送信するビーコン信号を受信する。ＩＥＥＥ８０２．１１のビーコン信号にはアクセスポイントを一意に特定するＭＡＣアドレスが含まれており、検出部１０１は、受信したビーコン信号から周辺に存在するアクセスポイントを特定する。
【００３１】
履歴保存部１０２は、検出部１０１が特定したアクセスポイントを検出周期毎の履歴データとして記憶する。なお、検出部１０１は各検出周期において継続して動作させてもよいし、検出周期毎に一度のみ、もしくは最初の数秒のみなど間欠で動作させてもよい。継続して測定することでフェージングの影響を受けにくくすることができるが、それが問題にならない場合には間欠で動作させることで消費電力を低減できる。
【００３２】
図２は経路推定部１０３の構成を示すブロック図である。経路推定部１０３は、図２に示すように逸脱判定部１１１、逸脱交差点特定部１１２、復帰判定部１１３、復帰交差点特定部１１４、および経路把握部１１５を備えている。
【００３３】
逸脱判定部１１１は、検出されたアクセスポイントの組み合わせが、それより過去の検出周期のものとほとんど一致しなくなる直前の時刻（以降、逸脱時刻）を特定する。復帰判定部１１３は、逸脱判定部１１１とは逆に、検出されたアクセスポイントの組み合わせがそれより過去の検出周期のものと高い一致を示すようになる時刻（以降、復帰時刻）を特定する。したがって、逸脱時刻は把握済みの経路上から逸脱する直前の時刻、復帰時刻は把握済みの経路上に復帰した直後の時刻を示し、各逸脱時刻の直後から次の復帰時刻の直前までの間は、初めて通過する経路上を移動している時間を示す。それ以外の時間は一度通過した経路上（把握済み経路上）を再度移動している。
【００３４】
逸脱交差点特定部１１２は、逸脱判定部１１１が特定した逸脱時刻において、把握済み経路上での位置を推定する。復帰交差点特定部１１４は、復帰判定部１１３が特定した復帰時刻において、把握済みの経路上で位置を推定する。具体的には、逸脱交差点特定部１１２は、検出されたアクセスポイントの組み合わせが逸脱時刻とほぼ一致する過去の検出周期のうち、例えば最も過去の時刻ｔ’を求める。次いで、時刻ｔ’を間に含む逸脱時刻と復帰時刻との間に移動した経路、すなわち逸脱していた経路の特定とその経路上でのおよその位置を推定する。復帰交差点特定部１１４も同様に、検出されたアクセスポイントの組み合わせが復帰時刻とほぼ一致する過去の検出周期のうち、例えば最も過去の時刻ｔ’を求める。次いで、時刻ｔ’を間に含む逸脱時刻と復帰時刻との間に移動した経路、すなわち逸脱していた経路の特定とその経路上でのおよその位置を推定する。
【００３５】
経路把握部１１５は、各経路の移動時間（復帰時刻−逸脱時刻）に比例した長さの経路を生成し、生成した経路の始点と終点を、逸脱交差点特定部１１２および復帰交差点特定部１１４が特定した位置に接続することで移動経路のトポロジー（位置的関係および接続的関係）を決定する。
【００３６】
次に、データ例を用いて具体的に説明する。図３は、ある住宅地内を徒歩で周回する間に検出部１０１により測定され、履歴保存部１０２に保存された履歴データの例を示す図である。周回にかかった時間は２０００秒弱である。グラフの横軸ｔ、縦軸ｍにある各点は、時刻ｔにアクセスポイントｍを検出したことを示す。時刻の単位は検出周期（１０秒）であるためｔ＝２００まで表示している。この間に９６個のアクセスポイントを検出している。アクセスポイント番号ｍは、グラフの表示に用いるためＭＡＣアドレスの発見順に割り振った番号である。アクセスポイント番号は本発明の必須の構成要素ではないが、ＭＡＣアドレスに対して短い番号を割り当てて管理することで履歴保存部１０２のメモリ容量を節約することは有用である。なお、図３の検出周期は一定時間（１０秒）としているが、行動把握装置１００に加速度センサや歩数計を搭載し一定歩数移動する間としてもよい。
【００３７】
図４は、図３の履歴データの２つの時刻において検出されたアクセスポイントがどの程度一致しているかを画像として表示したものである。横軸の時刻の検出周期に検出されたアクセスポイントの集合と縦軸の時刻の検出周期に検出されたアクセスポイントの集合とのｔａｎｉｍｏｔｏ係数の値を黒（０）から白（１）で表示している。なお、集合Ａと集合Ｂに対するｔａｎｉｍｏｔｏ係数は、ＴＣ（Ａ，Ｂ）＝ｎ（Ａ∩Ｂ）／ｎ（Ａ∪Ｂ）で示され（ｎ（）は集合の要素数を示す）、集合Ａと集合Ｂが完全に不一致から完全に一致までを０から１に正規化された値で与える。ｔａｎｉｍｏｔｏ係数は、十分な数のアクセスポイントがランダムに配置され受信可能なエリアが等円であると仮定すれば、受信エリアの重なり具合を示す。ｄｉｃｅ係数などの他の集合の重なり具合を示す係数やベクトル間の距離を用いてもよい。
【００３８】
図４の明るい部分は一致度が高く、横軸と縦軸が示す時刻において同じ位置にいる可能性が高いことを示す。逸脱判定部１１１は、図４を横軸方向（左から右）に見て対角線下半分の明るい斜線等がすべて途切れる時刻を特定すればよい。復帰判定部１１３は、図４を横方向（左から右）にみて、対角線下半分に明るい箇所が存在しない領域から明るい箇所が存在する領域の境界の時刻を特定する。なお、明るい斜線は、斜線の縦軸と横軸の幅に相当する時間において、同じ経路上を移動していることを示す。
【００３９】
図５は、図４の対角線下半分（ｔ’＜ｔの領域）の明るい斜線等を抽出して表示している図であり、図６は、図５から推定される移動経路のトポロジーの例を示す図である。図５において、斜線等が存在する領域（網掛けで表示）の横軸は、一度通過した経路上を移動している時刻を表し、各領域の右端の時刻ｔ＝ＴA1，ＴA2，ＴA3，ＴA4，ＴA5，ＴA6が逸脱判定部１１１により特定される時刻（スタート時刻も逸脱時刻に含む）、左端の時刻ｔ＝ＴB1，ＴB2，ＴB3，ＴB4，ＴB5が復帰判定部１１３により特定される時刻になる。本発明の経路推定部１０３の原理について、図５および図６を用いて時系列順に説明する。
【００４０】
まず、逸脱時刻ＴA1から復帰時刻ＴB1まで移動した経路を経路２０１とする。復帰時刻ｔ＝ＴB1と一致度が高いのは経路２０１をスタートした時刻ｔ’＝ＴA1のみである（図５の３０１）。したがって、経路２０１の終点である復帰交差点は経路２０１の始点（地点Ａとする）であり、経路２０１は始点と終点とがループしていると推定される（図６（ａ））。
【００４１】
次に、復帰時刻ＴB1の直後の逸脱時刻ＴA2から、復帰時刻ＴB2まで移動した経路を経路２０２とする。逸脱時刻ｔ＝ＴA2と一致度が高いのは経路２０１をスタートした時刻ｔ’＝ＴA1のみであり（図５の３０１）、経路２０２の始点となる逸脱交差点は経路２０１の始点（地点Ａ）と推定される。また、復帰時刻ｔ＝ＴB2と一致度が高く最も過去となるのも時刻ｔ’＝ＴA1であり（図５の３０２）、経路２０２の終点となる復帰交差点も経路２０１の始点（地点Ａ）である。したがって、経路２０２も始点と終点でループしている（図６（ｂ））。
【００４２】
同様に、逸脱時刻ＴA3から復帰時刻ＴB3まで移動した経路を経路２０３する。逸脱時刻ｔ＝ＴA3と一致度が高い時刻のうちで最も過去となるのは時刻ｔ’＝ＴC3であり（図５の３０３）、経路２０２を移動した時刻ＴA2とＴB2のおよそ１：３のところである。したがって、経路２０３の始点となる逸脱交差点は、経路２０２の約１／４の位置（地点Ｂとする）と推定される。また、復帰時刻ｔ＝ＴB3と一致度が高く最も過去となるのも時刻ｔ’＝ＴC3であり（図５の３０４）、経路２０３の終点となる復帰交差点も地点Ｂである。したがって、経路２０３もループしている（図６（ｃ））。
【００４３】
同様に、逸脱時刻ＴA4から復帰時刻ＴB4まで移動した経路を経路２０４する。逸脱時刻ｔ＝ＴA4と一致度が高いのは時刻ｔ’＝ＴC4のみであり（図５の３０５）、経路２０１を移動した時刻ＴA1とＴB1のおよそ２：１のところである。したがって、経路２０４の始点である逸脱交差点は、経路２０１の約２／３の位置（地点Ｃとする）と推定される。また、復帰時刻ｔ＝ＴB4と一致度が高いのは時刻ｔ’＝ＴD4のみであり（図５の３０６）、経路２０１を移動した時刻ＴA1とＴB1のおよそ１：１のところである。したがって、経路２０４の終点である復帰交差点は、経路２０１の約１／２の位置（地点Ｄとする）と推定される（図６（ｄ））。
【００４４】
同様に、逸脱時刻ＴA5から復帰時刻ＴB5まで移動した経路を経路２０５する。逸脱時刻ｔ＝ＴA5と一致度が高いのは時刻ｔ’＝ＴC5のみであり（図５の３０７）、経路２０１を移動した時刻ＴA1とＴB1のおよそ１：５のところである。したがって、経路２０４の始点である逸脱交差点は、経路２０１の約１／６の位置（地点Ｅとする）に接続していると推定される。また、復帰時刻ｔ＝ＴB5と一致度が高いのは時刻ｔ’＝ＴD6のみであり（図５の３０８）、経路２０３を移動した時刻ＴA3とＴB3のおよそ５：１のところである。したがって、経路２０５の終点である復帰交差点は、経路２０３の約５／６の位置（地点Ｆとする）に接続していると推定される（図６（ｅ））。
【００４５】
さて、表示部１０４は、経路推定部１０３が推定した移動経路のトポロジーを図６のように地図化してユーザの行動範囲として表示する。表示された行動範囲は、例えば、親が子の行動範囲を見て新たな経路が追加されていれば危険な場所に行っていないか子に確認するなど、子供の安全確保のためのコミュニケーションのツールとして利用できる。ＧＰＳとは異なり、リアルタイムに地図上での座標がわかるわけではないが、監視するのが目的でなければ見守る側は十分な情報量が得られ、見守られる側のプライバシーも確保できる。また、大人の場合は、健康管理のため運動量を推定するなどの目的に用いることができる。
【００４６】
なお、図１および図２の構成要素の説明は以上であるが、行動把握装置１００は把握済み経路上を移動している場合に現在位置を推定する位置推定部１１６をさらに備えてもよい。位置推定部１１６は、検出されたアクセスポイントの組み合わせが現在時刻とよく似ている過去の検出周期のうち、例えば最も過去の時刻ｔ’を求める。次いで、時刻ｔ’を間に含む逸脱時刻と復帰時刻の組から、逸脱した経路の特定とその経路上でのおよその位置を特定することができる。例えば、図４の時刻ＴB5から時刻ＴA6の間は、図４の斜線の位置から地点ＦからＢ、Ａと移動しているのがわかる。これを用いて、例えば決められた通学路を通過しているのかを把握することができる。また、現在位置は表示部１０４により地図化されたトポロジー上に表示してもよい。
【００４７】
また、図５では図４において一致度の高い点状の領域も抽出して判定に用いているが、斜線状の領域（過去に通過した経路を一定時間以上移動した時間領域）からのみ認識してもよい。点状の領域は過去に通過した経路を交差した場合などに発生するが、複雑な電波伝搬のため全く異なる位置でたまたま同じ組み合わせが検出された場合にも発生する。この場合、交差していないはずの経路が交差していると誤認識する。なお、住宅地内などアクセスポイントと障害物ともに多数ある場合（図４のようにコントラストがはっきりしている場合）には誤認識する可能性は少なくなる。
【００４８】
（実施の形態２）
本実施の形態では、経路推定部１０３においてパターン認識および把握済み経路の保持に隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）を用いる。ｔａｎｉｍｏｔｏ係数は隠れマルコフの観測確率のパラメータに対して計算するため、同じ経路を何度も通過する場合には、履歴データ同士で計算する場合にくらべ計算量を少なくすることができる。なお、本実施の形態で特に説明がない構成要素は図１と同じである。まず、本実施の形態で用いるＨＭＭについて説明する。
【００４９】
検出周期を単位時間とする時刻ｔ（１≦ｔ≦Ｔ）において、携帯端末が検出したアクセスポイントの組み合わせをｏ（ｔ）とする。本実施の形態では、ｏ（ｔ）をＨＭＭの観測変数として扱う。なお、その履歴データは観測系列と呼ばれる。ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントはＭＡＣアドレスによってユニークに識別することができるが、ＭＡＣアドレスは数式の表記において不便である。そこで、図３と同様に各アクセスポイントに対して１≦ｍ≦Ｍの番号を割り当て、ＭＡＣアドレスの代わりにこれを用いる。これによりｏ（ｔ）は以下の簡潔なベクトル形式で表記することができる。
【００５０】
【数１】
2009159336.tif 000003
【００５１】
ここで、時刻ｔにおいてアクセスポイントｍを検出した場合はｏm,t＝１、検出できなかった場合はｏm,t＝０とする。時刻ｔと時刻ｔ’に検出されたアクセスポイントの組み合わせのｔａｎｉｍｏｔｏ係数ＴＣ（ｏ（ｔ），ｏ（ｔ’））は、総和記号（Σ）を用いて、
【００５２】
【数２】
2009159336.tif 000004
と表記することができる。なお、検出周期（単位時間）は一定時間としても、行動把握装置１００に加速度センサや歩数計等を搭載し一定歩数移動する間としてもよい。
【００５３】
次いで、時刻ｔにおける携帯端末の位置をｑ（ｔ）（１≦ｔ≦Ｔ）とする。本実施の形態ではｑ（ｔ）をＨＭＭの状態変数（隠れ変数）として扱う。ＨＭＭでは、状態変数の値は状態ラベルＳn（１≦ｎ≦Ｎ）に離散化される。本実施の形態においては、初めて通過する経路を検出した場合に、通過にかかった時間に相当する個数の状態ラベルがモデルに追加され、各状態ラベルは経路上の特定の位置に対応づけられる。
【００５４】
ＨＭＭでは、状態ラベルＳiから状態ラベルＳjに直接移動可能な場合、その確率を示す値：
【００５５】
【数３】
2009159336.tif 000005
は、遷移確率と呼ばれる。マルコフ過程では、この確率は時刻ｔに依存しない。状態ラベルＳiから状態ラベルＳjに直接移動不可の場合にはａij＝０である。ＨＭＭのモデル構造を図示する際には、遷移確率が０でない状態ラベル間を接続したグラフ構造が用いられる。本実施の形態においては、移動経路のトポロジーと同じになるようにＨＭＭのモデル構造を探索する。
【００５６】
次に、場所Ｓnでｏ（ｔ）を検出する確率：
【００５７】
【数４】
2009159336.tif 000006
は観測確率と呼ばれる。観測確率は、状態ラベルＳnが割り当てられた位置（以降、単に位置Ｓnと表記する）においてアクセスポイントｍを検出する確率をｂnmとし、各アクセスポイントの検出の有無は独立事象とすると、
【００５８】
【数５】
2009159336.tif 000007
となる。しかしながら、本実施の形態では、
【００５９】
【数６】
2009159336.tif 000008
と、環境変化の頻度などを示すパラメータＰA、ＰB（ＰA≦ＰB＜１）を用いて平滑化する。ここでＰAは、学習時にはその場所で受信できなかったアクセスポイントが移設などの環境変化により受信できるようになる確率を示す。ＰBは、学習時にその場所で受信できていたアクセスポイントが移設や故障などの環境変化により受信できなくなる確率を示す。平滑化する理由は次のとおりである。本実施の形態では、確率ｂnmは各状態ラベルＳnがモデルに追加された際のｏ（ｔ）から学習する。しかしながら、時間の経過にともないアクセスポイント配置や電源状態、障害物などの環境は変化する。また、検出部１０１が省電力のため検出周期の一部しか受信しない場合には、フェージングの影響により学習時には検出できなかったアクセスポイントが次に訪れた際に検出される、およびその逆の現象が発生する。このような場合、学習時のデータにｂn（ｏ（ｔ））を過度に適合させてしまうと、最通過した場合でも始めて通過する経路として認識されてしまう可能性がある。一般に過学習とよばれる問題であるが、ＰA、ＰBはこれを回避するためのパラメータである。なお、観測確率の計算時ではなくｂnmの算出時に平滑化してもよい。なお、住宅地内ではＰA＝０．０５〜０．１、ＰB＝０．４〜０．５が好適であった。
【００６０】
次に、隠れマルコフモデルを用いる経路推定部１０３の基本的な処理の流れについて説明する。図７は、隠れマルコフモデルを用いる経路推定部１０３の処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
まず初期化部１１０は、もし不揮発性メモリ等にすでに生成されているＨＭＭが存在すれば初期モデルΛ＝｛ａij（１≦ｉ，ｊ≦Ｎ），ｂnm（１≦ｎ≦Ｎ、１≦ｍ≦Ｍ）｝を読み込む。存在しなければ、ｏ（１）を用いてΛ＝｛ａ11＝１，ｂ1m＝ｏm,1（１≦ｍ≦Ｍ）｝として生成する（ステップＳ１０１）。次に、時刻を一つ進めて（ステップＳ１０２）、逸脱判定部１１１はモデル化済みの経路から逸脱しているか否かの判定を行う（ステップＳ１０３）。
【００６２】
まず、逸脱判定部１１１は、現在時刻ｔ＝１の場合、
【００６３】
【数７】
2009159336.tif 000009
を求める。ｔ＞１の場合は、既に計算されているαn（ｔ−１）を用いて、
【００６４】
【数８】
2009159336.tif 000010
の漸化式で計算することができる。この漸化式はｆｏｒｗａｒｄアルゴリズムと呼ばれるが、ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いてもよい。なお、ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは周辺化する代わりに最尤パスのみを計算するが、以降の式においても同様な置き換えもしくは逆の置き換えが可能である。さて、時刻ｔにおいてモデルΛ上から逸脱していないとすると、最も大きなＴＣ（ｏ（ｔ），ｏ（ｔ’））を与えるｔ’（ｔ’＜ｔ）は、集合｛ｔ’｜ｑ（ｔ’）＝argmaxnαn（ｔ）｝と推定される。前記ｔ’の集合に対するＴＣ（ｏ（ｔ），ｏ（ｔ’））の平均値は、
【００６５】
【数９】
2009159336.tif 000011
と、条件付き期待値で示される。ここで、Ｅ［ＴＣ（ｏ（ｔ），ｏ（ｔ’））｜ｑ（ｔ’）＝Ｓn］を直接計算するにはｏ（ｔ）をすべて保存しておく必要があるため、Ｅ［ｏ（ｔ’）｜ｑ（ｔ’）＝Ｓn］＝（ｂn1，・・・，ｂnM）であることを用いて、
【００６６】
【数１０】
2009159336.tif 000012
と近似する。このようにして求めたＴＣA（ｔ）の値がある基準を下回る場合、モデルΛ上から逸脱したと判断する。
【００６７】
図８は、逸脱判定部１１１の判定基準の一例を示す図である。
例えば、一定期間小さな値が続く場合（ｔ−ＤA≦ｔ’≦ｔであるｔ’に対してＴＣA（ｔ’）＜Ａ1の場合）、初めて通過する経路を一定時間以上移動したと推定されるため、モデルΛ上から完全に逸脱したと判定できる。その場合、例えば図８に示すように逸脱する直前の時刻（逸脱時刻）を推定するため現在時刻ｔから逆方向にＴＣA（ｔ’）（ｔ’＜ｔ）を調べ、最初に一定値Ａ2以上になった時刻ｔ’＝ＴAを逸脱時刻とする。さらに検出しているアクセスポイントの数やＴＣA（ｔ）の時間積分値なども用いれば判定の精度は向上するであろう。逸脱していないと判定した場合（ステップＳ１０３でＮｏ）は時刻を一つ進め（ステップＳ１０２：オンラインの場合には検出部１０１が時刻ｔ＋１の測定を終了するのを待ち）、逸脱判定処理（ステップＳ１０３）を繰り返す。
【００６８】
一方、逸脱していると判定した場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）には、逸脱交差点特定部１１２は、逸脱した位置の状態ラベルを特定する（ステップＳ１０４）。すなわち、逸脱交差点特定部１１２は、逸脱判定部１１１が推定した時刻ＴAとαn（ｔ）を用いて、
【００６９】
【数１１】
2009159336.tif 000013
により、逸脱交差点ＳAを決定する。なお、住宅地内ではＡ1＝０．４、Ａ2＝０．６、ＤA＝３０秒相当が好適であった。
【００７０】
次に、時刻を一つ進めて（ステップＳ１０５）、復帰判定部１１３は、モデル化済みの経路へ復帰しているか否かの判定を行う（ステップＳ１０６）。復帰判定部１１３は、基本的に逸脱判定部のアルゴリズムを現在時刻ｔから逆方向に適用する。したがって、逸脱判定部１１１におけるｔ＝１の式を、現在時刻ｔに適応し、
【００７１】
【数１２】
2009159336.tif 000014
および、
【００７２】
【数１３】
2009159336.tif 000015
を計算する。ＴＣB(t)（ｔ）が一定値Ｂ1以上であれば、現在時刻ｔにおいてモデルΛ上の経路に復帰している可能性がある。その場合は、さらに過去の時刻ｔ’（ｔ−ＤB≦ｔ’＜ｔ）に対してβn(t)（ｔ’）およびＴＣB(t)（ｔ’）を次の漸化式で計算する。
【００７３】
【数１４】
2009159336.tif 000016
【００７４】
なお、βn(t)（ｔ’）の漸化式はｆｏｒｗａｒｄ−ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムの特殊形であるため、上記式のかわりにｆｏｒｗａｒｄ−ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いてもよい。さて、このようにして求めたＴＣB(t)（ｔ’）（ｔ−ＤB≦ｔ’＜ｔ）の値が一定基準を上回っていれば、モデルΛ上に復帰したと判定する。
【００７５】
図９は、復帰判定部の判定基準の一例を示す図である。
例えば、一定期間大きな値が続いていた場合（ｔ−ＤB≦ｔ’≦ｔであるｔ’に対してＴＣB（ｔ’）≧Ｂ1の場合）、モデルΛ上を一定期間移動したと推定されるため、完全に復帰したと判定できる。その場合、例えば図９に示すように復帰した直後の時刻（復帰時刻）を推定するため現在時刻ｔから逆方向にＴＣB（ｔ’）（ｔ’＜ｔ）を調べ、最初に一定値Ｂ2以上になった時刻ｔ’＝ＴBを復帰時刻とする。さらに検出しているアクセスポイントの数やＴＣB(t)（ｔ’）の時間積分値なども用いれば判定の精度は向上するであろう。復帰していないと判定した場合（ステップＳ１０６でＮｏ）は時刻を一つ進め（ステップＳ１０５：オンラインの場合には検出部１０１が時刻ｔ＋１の測定を終了するのを待ち）、復帰判定処理（ステップＳ１０６）を繰り返す。
【００７６】
一方、復帰していると判定した場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）には、復帰交差点特定部１１４は、復帰した位置の状態ラベルを特定する（ステップＳ１０７）。すなわち、復帰交差点特定部１１４は、復帰判定部１１３が推定した時刻ＴBとβn(t)（ｔ’）を用いて、
【００７７】
【数１５】
2009159336.tif 000017
により、復帰交差点ＳBを決定する。なお、住宅地内ではＢ1＝０．６、Ｂ2＝０．６、ＤB＝３０秒相当が好適であった。
【００７８】
次に、経路把握部１１５は、逸脱してから復帰するまでの時間に相当する長さの状態ラベルの並びを新たに生成し、逸脱交差点特定部１１２および復帰交差点特定部１１４が特定した状態ラベルと接続する（ステップＳ１０８）。
【００７９】
図１０、図１１および図１２は、経路把握部１１５のＨＭＭ構造の構成方法の一例を示す図である。
【００８０】
経路把握部１１５は、図１０に示すようにモデルΛに対し、逸脱時刻ＴAから復帰時刻ＴBまでの時間に比例するＫ個の状態ラベルＳN+1，ＳN+2，・・・，ＳN+Kを追加する。そして、追加した状態ラベルが交差点ＳAおよびＳBを一列に接続するように遷移確率を決めモデルΛ’を生成する。なお、ＴA≧ＴBであれば、図１１に示すように逸脱交差点ＳAと復帰交差点ＳBは同じ交差点と推定されるので一つの状態ラベルにまとめる。Ｋの値は、各状態の平均滞在時間Ｌを定数として与えれば、Ｋ＝ｉｎｔ［（ＴB−ＴA−１）／Ｌ］の式により決めることができる（ｉｎｔ［］は小数点以下切捨てを示す）。この場合、状態遷移はＬ回に１度の割合であるため、遷移確率の大きさは、自身への遷移確率をａnn＝１−（１／Ｌ）とし、他の遷移先には（１／Ｌ）を均等に割った値に設定する。観測確率は、ｏ（ＴA＋１），・・・，ｏ（ＴB−１）から学習するが、最も簡単な方法はＬ個ずつＫ個のグループに分割し、各々のグループを平均してｂnm（Ｎ＋１≦ｎ≦Ｎ＋Ｋ）を決定する。
【００８１】
【数１６】
2009159336.tif 000018
【００８２】
均等に分割するのではなく、セグメンタルｋ近傍法でＫグループに分割してもよい。また、均等分割もしくはセグメンタルｋ近傍法により分割して生成したパラメータを、ｂａｕｍ−ｗｅｌｃｈ再学習アルゴリズムを用いて最適化してもよい。ｂａｕｍ−ｗｅｌｃｈ再学習アルゴリズムを用いる場合、遷移確率の値は極端に外れない限り大きな影響はないため観測確率だけ最適化してもよい。また、ｂａｕｍ−ｗｅｌｃｈ再学習アルゴリズムを用いる場合、学習時の計算量とのトレードオフになるが、モデルの複雑さと誤差のバランスの指標として用いられているＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）やＭＤＬ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｅｎｇｔｈ）基準が最小になるように、Ｋの値を決めてもよい。認識精度を落とさずに生成されるモデルの大きさを最小にすることができる。均等分割する場合は、検出周期が５秒〜１０秒に対してＬ＝２〜４が好適であった。また、Ｌの値は整数でなくてもよいが１．２より小さくすると、歩く速度の揺らぎのためＨＭＭ上の状態遷移が実際の移動に追従できないことがある。したがって、それよりも大きい値にするか、一つもしくは複数個置きに状態遷移をするパスを設けるのが望ましい。また、以上の説明では各位置に状態ラベルを一つ割り当てているが、複数の状態ラベルを割り当ててもよい。例えば、図１２のように移動方向別に状態ラベルを割り当てて、平均滞在時間Ｌを実際の移動速度の分散に近い値にすることで、交差点の特定精度が向上する。なお、図１２のｑは方向転換する確率である。また、同じ位置であれば観測確率を共有するのが簡単で望ましいが、体の向きにより検出部１０１の受信感度が大幅に異なるのであれば、移動方向別に観測確率を学習してもよい。
【００８３】
新たなモデルΛ’が生成されると、再び逸脱判定処理（ステップＳ１０３）から繰り返す。繰り返しではモデルΛの変わりにモデルΛ’を用いるが、αn（ｔ）およびＴＣA（ｔ）は、モデルΛから逸脱した時刻ＴA＋１付近から再計算するのが望ましい。なお、αn（ｔ）を逸脱判定部１１１のみに用いるのであれば、本実施の形態で生成されるＨＭＭはエルゴード的（住宅地内での実験ではフィルタ分布は５０秒ほど前からの観測系列があればほぼ一定分布に収束する）であること、時刻ＴBではモデルΛ上に復帰しておりβn(t)（ｔ’）とαn（ｔ’）（ｔ’≦ｔ）は逸脱していないところでは類似した分布をすることを考慮してαn（ＴB）＝βn(t)（ＴB）としてαn（ｔ）をＴB＋１から計算するか、単純にαn（ｔ）＝βn(t)（ｔ）としてもよい。
【００８４】
以上のように、隠れマルコフモデルを用いて移動経路のトポロジーを決定し、ユーザの行動範囲として表示することができる。
【００８５】
なお、上記の構成に加えて、行動把握装置１００はモデル上の現在位置を推定する位置推定部１１６をさらに有してもよい。
【００８６】
図１３はこの場合の経路推定部１０３の処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７のフローチャートと同様の部分については説明を省略する。
【００８７】
モデルΛから逸脱していないと判定された場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、位置推定部１１６はモデル上の現在位置を推定する（ステップＳ２０１）。すなわち、現在時刻ｔにモデルΛ上における位置ｑ（ｔ）の最尤推定は、逸脱判定部１１１が計算したαn（ｔ）を用いて、
【００８８】
【数１７】
2009159336.tif 000019
で与えられる。なお、過去の時刻ｔ’の位置を推定する場合は、αn（ｔ）を用いるのではなく、ｆｏｒｗａｒｄ−ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いるのが望ましい。位置は状態ラベルで与えられるが、ある時点での現在位置（注目位置）の状態ラベルを記憶しておいて、その場所への再訪問を検出するなどの使い方ができる。また、その場所まで移動するのにかかる時間を推定する移動時間推定部１１９をさらに有していてもよい。移動時間の推定には、ダイクストラのアルゴリズム等で、そこまでの状態ラベルを特定して、平均滞在時間を積算すればよい。生成したモデルを共有すれば、他の移動端末との距離（移動時間）を計算することもできる。状態ラベルから実世界での物理的な位置を特定するためには、例えば、生成されたＨＭＭのトポロジーと各経路の状態ラベル数から推定される距離を用いて地図情報とのパターンマッチングを行い、各状態ラベルと地図上との位置を対応付ける。なお、住宅地内の実験では識別できる位置の分解能は１５ｍから４０ｍ程度であった。
【００８９】
また、環境変化の影響が蓄積しないように、同じ経路を再び通過したｏ（ｔ）を用いて観測確率のパラメータｂnmを更新する再学習部１１７をさらに有してもよい。
【００９０】
図１４はこの場合の経路推定部１０３の処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７のフローチャートと同様の部分については説明を省略する。
【００９１】
モデルΛから逸脱していないと判定された場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、逸脱交差点特定部１１２による逸脱した位置の状態ラベルの特定処理（ステップＳ１０４）の後、再学習部１１７は、逸脱判定部１１１が計算したαn（ｔ）および学習係数ｒを用いて、
【００９２】
【数１８】
2009159336.tif 000020
などとして、少しずつ更新する（ステップＳ３０１）。または、保存されているｏ（ｔ）全体を用いてｂａｕｍ−ｗｅｌｃｈ再学習アルゴリズムなどを適用し、観測確率のパラメータｂnmを一括して更新してもよい。また、再学習部１１７は一定期間通過しなかった経路の状態ラベルを削除してもよい。
【００９３】
また、経路把握部１１５が新たな経路の状態ラベルを追加するタイミングは、必ずしも復帰を検出した後でなくてもよい。例えば、逸脱を検出した後の一定期間ごとに追加してもよいし、加速度センサなどで停止を検出した時でもよい。
【００９４】
図１５はこの場合の経路推定部１０３の処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７のフローチャートと同様の部分については説明を省略する。
【００９５】
復帰していないと判定された場合（ステップＳ１０６でＮｏ）、停止しているか否かを判定する（ステップＳ４０１）。ここで、停止していると判定された場合（ステップＳ４０１でＹｅｓ）、停止時刻ＴBで合流交差点なしとする（ステップＳ４０２）。一方、停止していないと判定された場合（ステップＳ４０１でＮｏ）、逸脱していると判定されてから所定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４０３）。ここで、所定時間が経過していないと判定された場合（ステップＳ４０３でＮｏ）、時刻を一つ進め（ステップＳ１０５）、復帰判定処理（ステップＳ１０６）を繰り返す。一方、所定時間が経過していると判定された場合（ステップＳ４０３でＹｅｓ）、合流交差点なしとする（ステップＳ４０４）。
【００９６】
また、本実施の形態では、携帯端末の位置の推定にＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントを用いた構成を開示した。しかしながら、アクセスポイントに変えて（もしくは加えて）他の無線装置が送信する電波を用いてもよい。なお、直感に反するかもしれないが本実施の形態の行動範囲の把握に用いる電波を送信する無線装置は固定されていなくてもよい。携帯端末のような無線装置であっても、充電器上で充電されている場合など、特定の場所においてビーコン信号等を送信できるのであれば、アクセスポイントに変えてもしくはアクセスポイントに加えて用いることができる。これは、環境変化を考慮したパラメータＰA、ＰBの導入とＨＭＭによる最尤系列推定を行っていることによる。なお、無線装置が特定の場所だけでなく移動中もビーコン信号を出す場合にも、無線装置の位置に統計的な偏りがあればパラメータＰAを大きな値にすることで本発明は適用可能である。
【００９７】
また、本実施の形態では、ＨＭＭの観測変数として二値変数（アクセスポイントの検出の有無）のベクトルを用いている。精密なＨＭＭでは観測変数として二値変数だけでなく連続値も扱えるため、アクセスポイントの電界強度（ＲＳＳＩ）などを用いて精密化できることは、当該分野の技術者には容易に推測できるだろう。なお、ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントを用いた位置検出技術の多く（学習アルゴリズムを用いるそのほとんどは教師あり学習であることを指摘しておく）では、精度を確保するためにＲＳＳＩを用いているため、検出の有無の組み合わせだけでは不十分だと予想されるかもしれない。しかしながら、住宅地内における実験では移動経路のトポロジー推定には十分であった。平行している道路を移動する場合でも、建物のシャドーイングにより電波環境が大きく異なるためである。また、交差点付近では他の場所とくらべて視界が開けるため特徴的な変化をしやすい。このため、トポロジーの決定に重要な逸脱および復帰交差点の位置を高精度に推定できる。なお、ＲＳＳＩを用いて精密化するには、フェージング成分と移動による電界強度の変化を統計的に分離する必要があり、そのため同じ経路を十分な回数移動する必要がある。まず検出の有無の組み合わせのみを用いてモデル構造を生成し、十分な回数移動した履歴データが集まった時点で、ｂａｕｍ−ｗｅｌｃｈ再学習アルゴリズム等を用いて精密化するのが好適と予想される。
【００９８】
また、本実施の形態の手法をＨＭＭの学習問題として見た場合には、教師なし学習によりモデル構造とモデルパラメータを同時に学習することが特徴となる。従来のＨＭＭの学習方式では、モデル構造はあらかじめ別の情報（例えば地図や見取り図など）を用いて生成する必要がある。またモデルパラメータの学習においても、従来の学習方式では教師データ（例えばＧＰＳ座標のラベル付けがされたｏ（ｔ）の系列）か、再学習アルゴリズムに用いるためモデルパラメータの初期値を必要としていた。本実施の形態においては、ＨＭＭのモデル構造およびモデルパラメータともｏ（ｔ）の系列のみから生成する。なお、音声認識分野においては、モデル構造の教師なし学習アルゴリズム（逐次状態分割法など）が存在するが、一方向のみに状態遷移をするＬ−ｔｏ−Ｒモデルを想定している。移動経路はループする場合がありこのアルゴリズムを用いてｏ（ｔ）からモデル構造を決定することは困難である。また、ＨＭＭの学習アルゴリズムのほとんどはモデルΛの最尤推定、すなわちＰ（ｏ（１），・・・，ｏ（Ｔ）｜Λ）を最大化するΛを求める方針である。しかしながら、最尤推定ではアクセスポイントの数が少ないところや通過回数が少ないところにはほとんど状態ラベルが割り当てられないため、一般にｏ（ｔ）の系列から最尤推定を行ったΛは移動経路のトポロジーと異なってしまう。トポロジーが同じになったとしても、状態ラベルの割り当てが偏るため、状態ラベルの数が移動経路の長さを表さない、交差点を直進で通過した場合の特徴的な変化が学習されない、など交差点や現在位置の特定に望ましくない性質がある。本実施の形態は、探索するモデル構造に制約（交差点となる状態ラベルがある程度の長さの経路で結ばれている構造）があり最尤推定ではないが、一方で移動経路のトポロジーをうまく再現することが可能となっている。
【００９９】
（実施の形態３）
図１６は、本発明の実施の形態３における、本発明の行動範囲把握方法を用いた子供の見守りを、小学校規模で適用したシステムの構成を示すブロック図である。図１６において、図１、および図２等上記実施の形態１および実施の形態２と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【０１００】
本システムは、小学校に設置される見守りサーバ装置３００と、その小学校に通う小学生およびその保護者が携帯する見守り端末３１０を備えている。見守りサーバ装置３００および見守り端末３１０間はＩＥＥ８０２．１１や１５．４などの近距離の無線通信を行う。
【０１０１】
見守りサーバ装置３００は、図１６に示すように識別子送信部３０１、履歴受信部３０２、経路推定部１０３、把握経路送信部３０３を備えている。識別子送信部３０１は送信する電波は学校全体に届くのが望ましいため、複数で構成されていてもよい。履歴受信部３０２、把握経路送信部３０３は校門付近に設置されるのが望ましい。
【０１０２】
見守り端末３１０は、検出部３１１、履歴保存部１０２、履歴送信部３１２、把握経路受信部３１３、逸脱判定部１１１、位置推定部１１６、自宅認識部３１４、識別子送信部３１５、ペアリング部３１６、位置送信部３１７、位置受信部３１８、移動時間推定部１１９、および通知部３１９、および中継部３２０を備えている。
【０１０３】
見守りサーバ３００の履歴受信部３０２は、学校に到着時などに見守り端末３１０の履歴送信部３１２が送信する主に通学路を移動中の履歴データを受信する。経路推定部１０３は、受信した履歴データを順に適用することで通学路全体等の隠れマルコフモデルを生成する。複数の端末の履歴データを順に適用することを除くと、経路推定部１０３の処理内容は実施の形態２と同じである。把握経路送信部３０３は、経路推定部１０３が生成した隠れマルコフモデルを定期的に送信する。送信されたマルコフモデルは、小学校を出発する際になどに見守り端末３１０の把握経路受信部３１３によって受信される。
【０１０４】
見守り端末３１０の検出部３１１は、見守りサーバ３００の識別子送信部３０１および他の見守り端末３１０の識別子送信部３１５が送信する識別子を受信する。なお、検出部３１１および履歴保存部１０２は、偏在するＩＥＥＥ８０２．１１のアクセスポイントが定期的に送信するビーコン信号を受信してアクセスポイントのＭＡＣアドレスを記録してもよい。
【０１０５】
見守り端末３１０を携帯する小学生が学校に到着した場合、見守り端末３１０の検出部３１１が見守りサーバ３００の識別子送信部３０１の識別子を検出する。履歴送信部３１２は、履歴保存部１０２において保存されている履歴データを見守りサーバ３００に送信する。見守り端末３１０の把握経路受信部３１３は、履歴データから見守りサーバ３００の経路推定部１０３により生成された通学路全体の隠れマルコフモデルを受信する。受信した隠れマルコフモデルは、逸脱判定部１１１および位置推定部１１６で用いられる。なお、保護者が所有する見守り端末３１０は見守りサーバ３００と直接通信できることは少ないため、小学生が携帯する見守り端末３１０から隠れマルコフモデルを受信してもよい。
【０１０６】
見守り端末３１０の自宅認識部３１４は、位置推定部１１６が主に夜間の間に与える状態ラベルを自宅として認識する。見守り端末３１０が充電式の場合、充電台にあるときは自宅と認識してもよい。識別子送信部３１５は、見守り端末３１０のそれぞれに与えられた識別子を送信する。望ましくは、送信する識別子に自宅に静止しているか移動中かを示すフラグ領域を設け、自宅に静止している場合と移動している場合とで送信する識別子を変更する。また、履歴保存部１０２は、自宅に静止している見守り端末３１０の識別子のみを保存する。これにより、移動中の端末が送信している識別子は隠れマルコフモデルに学習されなくなる。自宅に静止しているかは、自宅認識部３１４によって判断される。ペアリング部３１６は、数日間にわたって自宅で識別子が検出され、行動をともにすることが多い他の見守り端末３１０を、家族の端末として認識する。なお、見守り端末３１０の電池性能が十分でない場合、識別子送信部３１５は充電台に置かれている場合のみ送信するとしてもよい。この場合、家族の端末とのペアリングは手動で行う必要があり、ボタン入力などを用いてもよい。
【０１０７】
小学生が携帯する見守り端末３１０の位置送信部３１７は、見守りサーバ３００の識別子送信部３０１が送信する識別子が検出部３１１によって検出できなくなってから自宅認識部３１４が自宅に到着したと認識するまで、ペアリング部３１６により家族として認識された端末に向けて位置推定部１１６が推定する現在位置を送信する。位置受信部３１８は、他の見守り端末３１０の位置送信部が送信したデータを受信する。受信したデータが自分宛でなければ中継部３２０により中継する。中継には経路制御が必要だがこれは、ＭＡＮＥＴ（Ｍｏｂｉｌｅ  Ａｄｏｈｏｃ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）技術として知られており、本システムに適用可能である。なお、位置送信部３１７および位置受信部３１８は携帯電話網、ＰＨＳ、ＷｉＭａｘなどの遠距離の通信網を用いて直接通信してもよい。さて、受信したデータが自分宛であれば、移動時間推定部１１９により、自身の現在位置もしくは自宅認識部３１４が認識した自宅の位置との距離を計算し、通知部３１９によりユーザに通知する。以上では、学校を出発してから自宅に到着するまで現在位置を通知するが、検出部３１１が検出する識別子に、移動中の見守り端末３１０のものが含まれなくなった（すなわち一人になった）場合のみ通知してもよい。また、通常の通学路からはずれた場合を検出して通知してもよい。
【０１０８】
以上により、本実施の形態を用いれば、学校に設置する見守りサーバとその小学校に通う小学生および保護者が携帯する見守り端末だけで、子供が学校を出発したことや、自宅まであとどれくらいなのかを知ることができる。
【０１０９】
以上、本発明に係る装置について、実施の形態１〜３に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、上記実施の形態を変形したものや、上記実施の形態１〜３の各構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も、本発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明に係る行動範囲把握方法は、ユーザの行動範囲の把握や位置コンテキストの取得に有用である。また、親が子の行動範囲を把握する等の用途に応用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本発明の一実施形態の行動把握装置の構成を示すブロック図である。
【図２】経路推定部の構成を示すブロック図である。
【図３】図１の行動範囲把握装置の履歴保存部に保存されている履歴データの一例である。
【図４】図３の履歴データ例の二つの時刻間での一致度をｔａｎｉｍｏｔｏ係数で示した図である。
【図５】図４の一致度から移動経路のトポロジーを推定する方法を説明する図である。
【図６】図５から推定された移動経路のトポロジーの例である。
【図７】実施の形態２における経路推定部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図８】逸脱判定部の判定基準の説明に用いる図である。
【図９】復帰判定部の判定基準の説明に用いる図である。
【図１０】経路把握部のＨＭＭ構造の構成方法の第一例の説明に用いる図である。
【図１１】経路把握部のＨＭＭ構造の構成方法の第二例の説明に用いる図である。
【図１２】経路把握部のＨＭＭ構造の構成方法の第三例の説明に用いる図である。
【図１３】経路推定部の他の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１４】経路推定部の他の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１５】経路推定部の他の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本発明の一実施形態の子供見守りシステムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１２】
１００  行動把握装置
１０１  検出部
１０２  履歴保存部
１０３  経路推定部
１０４  表示部
１１１  逸脱判定部
１１２  逸脱交差点特定部
１１３  復帰判定部
１１４  復帰交差点特定部
１１５  経路把握部
１１６  位置推定部
１１７  再学習部
１１９  移動時間推定部
２００〜２０５  逸脱してから復帰するまでの各経路
３０１  識別子送信部
３０２  履歴受信部
３０３  把握経路送信部
３１１  検出部
３１２  履歴送信部
３１３  把握経路受信部
３１４  自宅認識部
３１５  識別子送信部
３１６  ペアリング部
３１７  位置送信部
３１８  位置受信部
３１９  通知部
３２０  中継部
【図１】
2009159336.tif 000021
【図２】
2009159336.tif 000022
【図３】
2009159336.tif 000023
【図６】
2009159336.tif 000024
【図７】
2009159336.tif 000025
【図８】
2009159336.tif 000026
【図９】
2009159336.tif 000027
【図１０】
2009159336.tif 000028
【図１１】
2009159336.tif 000029
【図１２】
2009159336.tif 000030
【図１３】
2009159336.tif 000031
【図１４】
2009159336.tif 000032
【図１５】
2009159336.tif 000033
【図１６】
2009159336.tif 000034
【図４】
2009159336.tif 000035
【図５】
2009159336.tif 000036