The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005

1D2-04

高精度 GPS を用いたバリアフリーマップ構造データの獲得
Acquisition of Barrier-Free Street Map Structural Data by Using Highly-Accurate GPS佐藤 慶憲

吉川 毅

野中 秀俊

栗原 正仁

Yoshinori Sato

Takeshi Yoshikawa

Hidetoshi Nonaka

Masahito Kurihara

北海道大学
Hokkaido University

This paper presents data structure for supporting the creation of barrier-free street maps by using the Internet
and the highly accurate global positioning systems (GPS). The purpose of the system is to provide an effective
tool for supporting the creation and the use of network-based barrier-free street maps for physically handicappedpeople in wheelchairs. We develop geographical structure graph (GSG) to describe a structure of barrier-free street
maps. A GSG is consists of lines, nodes, and points. A line is an object that represents a segment of a street where
the associated properties are kept unchanged. A node represents a small area that connects the end points of lines.
Points represent shops, landmarks, etc. associated with the lines. Our main purpose is to compose GSGs from theknowledge obtained by reasoning about the street conditions from the highly-accurate GPS data.

1.

はじめにＧＰＳおよび情報通信ネットワークを利用して，システム利用者の高精度の位置情報を安価に，かつ，リアルタイムで取得できるようになってきた．その応用の一つとして，著者らは，情報通信，地理情報システム，福祉工学，および知能情報学の技術を総合して，高精度ＧＰＳデータから車椅子利用者のためのバリアフリー地理情報を獲得する情報システムの開発を計画し遂行中である．[栗原 04]
関連研究として，独立行政法人情報通信研究機構を中心とした歩行者支援 GIS プロジェクト [矢入 03] などがある．本研
究はそのようなシステムへのインプットとなる情報を人やお金をかけるのではなく，車椅子利用者自身の普段の移動から草の根ネットワーク的に作成することを意図している．これによってコストの低下のみならず，利用者に即した情報に満ちた地図の作成が可能となることや身体障害者の積極的な社会参加ということまで期待される．
本稿では，バリアフリーマップを作成するための情報を，GPSから得られたデータを利用してどのように作成するかを詳述する．以下に，まず，2. においてバリアフリー情報を保持するためのデータ構造について述べる．次に，3. で GPS による移動軌跡情報からこのデータを作成する方法，4. で仮想環境・実環境における地図情報の抽出実験について説明する．

2.

図 1: Geographical Structure Graph(GSG)

属性情報とはその性質を表すもので，バリアフリー情報や，地図を作成するために必要となる情報である．GSG において，ライン・ノードが保持する属性情報としては表 1 の情報を現在想定している．
一続きの道路であっても属性情報が異なるならば，異なるラインが連結しているグラフとして表現することにより，バリアフリーマップの構造の表現を可能としている．

データ構造

車椅子利用者を対象としたバリアフリーマップの作成を支援するために，矢入らによる歩道ネットワークデータ [矢入 03]の構造を利用し，その実装として属性情報を数点に絞込んだ
Geographical Structure Graph(GSG) を開発し地図情報を表現した．GSG は，その属性情報が一定である一続きの道路を表すライン，ラインとラインのつなぎ目となるノード，バス停等のような特定の施設情報を表すポイントの三種類の要素で構成されるグラフ構造である（図 1）．本研究の内容は，GPSによる車椅子の移動軌跡情報から GSG の作成支援をすることにある．

ライン

ID
種類
道路幅
通行速度

ラインの識別 ID
平坦・坂道・通行困難 等
ライン上の道路の道幅
ライン上の利用者の移動速度

ノード

ID
位置情報
種類
作成日時
半径
信憑性

ノードの識別 ID
X,Y,Z 座標
曲がり角・速度変化 等
ノードが作成された日時
ノードの存在範囲
ノード自体の存在の信憑性

表 1: 属性情報作成に当たり，軌跡データから得られる情報には，一度の軌跡データから得られる情報と，複数の軌跡データを総合して得られる情報の二通りがある．前者の情報からは，ノード・ラインの位置や属性情報の一部，後者からはデータの蓄積による情報の信憑性や，一度の情報からだけでは推測できない属性情報を得ることができる．そこで，一度の軌跡データから GSG 候補を作成し，この候補を統合することで GSG を完成させるという方法をとることとした（図 2）．

連絡先: 佐藤慶憲，北海道大学大学院情報科学研究科コンピュー
タサイエンス専攻，札幌市北区北 14 条西 9 丁目，(011)7066861，yosinori@main.ist.hokudai.ac.jp1

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曲がり角ノード

また，情報をデータベースに保存する際には候補以降の情報のみを保存しておき，軌跡データ自体は保存しないことでデータ量を減らすことが可能となる．GSG の更新は，一定期間ごとに一度 GSG を破棄し，蓄積された GSG 候補から再度GSG の構築を行うという方法をとる．

曲がり角抽出アルゴリズムを以下に示す．
準備として，閾値 θ1 , θ2 , θ3 を用意しておく．

1. ベクトル列の最初のベクトルを基準ベクトルとし，i = 2とする．
2. 基準ベクトルから i − 1 番目のベクトルまでの角度の平均 θ を求める．
3. θ と i 番目のベクトルの角度差 ψ1 を求める．
4. 角度差 ψ1 が θ1 以上ならば i 番目のベクトルの始点を p1とし，j = i, i = i + 1 とする．
θ1 以下ならば，i = i + 1 として 2 から繰り返す．
5. θ と i 番目のベクトルの角度差 ψ2 を求める．
6. 角度差 ψ2 が θ2 以上ならば i = i + 1 とする．

図 2: 軌跡データから GSG の作成

θ1 以下ならば，i 番目のベクトルを基準ベクトル，i = i+1として 2 から繰り返す．
θ2 未満ならば，i = i + 1 として 5 から繰り返す．

3.

GSG の獲得

7. i − 1 番目と i 番目のベクトルの角度差が θ3 以下となる
まで i = i + 1 とし，i 番目のベクトルの始点を p2 とし，k = i とする．

軌跡データからノードを抽出し，GSG を構成する手法について説明する．

3.1

8. p1 と p2 の中間の座標点，つまり (j + k)/2 番目のベクトルの始点を曲がり角ノードの座標とする．

軌跡データの利用

移動軌跡データは毎秒観測され，その中身の情報は観測時刻，座標，高度で構成されている．
この軌跡データは FKP-DGPS 方式による取得により，理論上は数センチメートル程度の誤差で得ることができる．しかし，実測してみた結果数十センチメートル程度の誤差が観測されていた．また，高度成分についてはさらに精度が低くなるという結果が得られた．
GSG の構成に際して，軌跡データは時系列順の二点を始点・終点とするベクトルの列として扱う．

3.2

また，ノードを中心とする円が p1 から p2 までの全ての座標点を含む最短半径を，ノードの半径として設定する．

9. i 番目のベクトルを基準ベクトル，i = i + 1 とし，2 から繰り返す．
以上を i がベクトル列の最後の要素にたどり着くまで繰り返す．
閾値 θ1 , θ3 によって，曲がり始め・終わりの位置を探し，半径によって曲がり角の大きさを表そうとしている
また閾値 θ2 を用いるのは，誤差により曲がり角が抽出されることを防ぐためである．

軌跡データのノイズ処理

本研究では GPS の受信機を車椅子に搭載して観測を行うた
め，その移動によって観測にノイズが乗ることを考え周波数解析を行った [日野 80]．平坦な道を一定速度で進行し，その間の周波数成分を解析してみたところノイズが認められたため，平均化による手法と，FIR フィルタによる手法をそれぞれ実装しノイズ除去を行った．平均化では前後 3 つずつの 7 つのベクトルの平均を用いることとし，FIR フィルタではパスバンド周波数を 0.25Hz，ストップバンド周波数を 0.3Hz，サイドローブ減衰率を 40dB として実装した [小川 03]．その結果，
FIR フィルタを用いたノイズ処理の方が平均化よりもノードの抽出が正しくなされた．

3.3

スピード変化ノード
スピード変化点のノードは，閾値 θ1 , θ2 (θ1 > θ2 ) を用いる．
ベクトル列を順に見ていき，ベクトルの長さが θ2 以下となったときをスピードが遅くなったノード．ベクトルの長さが θ1以上となったときをスピードが速くなったノードとしている．
値の異なる閾値を 2 種類用いることで，閾値付近で値が揺らいでいる際にノードが多数生成されることを防いでいる．

3.4

ノードの抽出ノードの統合2. で述べたように，3.3 で得られた一度の軌跡データから抽出されたノードは，GSG 候補のノード候補である．多数の軌跡データから得られた複数のノード候補を統合することでGSG のノードを得る．ノードの統合には，ノード候補の半径と中心座標を用いる．
ノードの半径内に存在する同種のノード全てを平均し座標・半径を設定する．ノードの統合には，半径を用いずにクラスタリングすることによって同一ノードをまとめるという手法も考えられるが，現在のところその実装は想定していない．

地図情報の構造データを表すための基本となる曲がり角であるノード，及びバリアフリー情報の足がかりとして速度が変化する地点のノードの 2 つのノードについて抽出を行う方法を説明する．
3.1,3.2 で述べたように，まず軌跡データからベクトル列を作成し，それに対してノイズ処理を行う．このベクトル列に対して以下の操作を行うことでノードを抽出した．

2

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3.5

データベース得られた GSG 候補，GSG をそれぞれデータベースに保存する．
保存するデータは，GSG・GSG 候補のそれぞれにおいて，ノード，ライン，各ノードとラインの接続関係の 3 種類ずつである．また，そのほかに割り振り済みの ID の管理を行うためのデータを保存する．

4.

開発

研究を進める上で開発したアプリケーションについて説明する．
ノードの抽出の実装における各閾値の設定は，データの解析結果を元に設定した．曲がり角ノードの閾値 θ1 , θ2 , θ3 はそれぞれ，フィルタ処理をしないときには θ1 = 5°, θ2 = 30°, θ3 = 10°フィルタ処理を行うときには θ1 = 0.5, θ2 = 0.5, θ3 = 0.5 とし，スピード変化のノードの閾値は，電動車椅子の速度設定にあわせて低速・中高速を判別できるようにした．

4.1

図 4: 移動軌跡データからのノード抽出

手書き入力による仮想データのノード抽出
一点目については，単純に近傍にあるノードを統合するだ
けではなく，グラフ構造に応じた統合方法についてさらに研究することができるだろう．
二点目については，現在地図を表す上で重要となる構造デー
タを作成したに過ぎず，バリアフリーマップとして重要となる
バリアフリー情報については，速度が遅いかどうかという情報しか得ることができていない．バリアフリーマップの作成支援のためには，データからのいろいろなバリアフリー情報の推測方法を考える必要がある．

まず，仮想的な軌跡データを PC 上で作成しそれに対してノードを抽出する実験を行った．
マウスを左クリックしている間 200m 秒ごとに座標点を作成していく．ノードの抽出に際しては，FIR フィルタの実装を行っていない．曲がり角ノードを赤い円，スピード変化のノードを青い円で表し，速い速度で移動しているラインを青，遅いラインを緑の線で表す（図 3）．

参考文献[栗原 04] 栗原正仁, 野中秀俊, 吉川毅:高精度 GPS を用いた
バリアフリータウンマップ生成支援システムとプラット
フォーム, 人工知能学会全国大会, 2A1-04, 2004.
[矢入 03] 矢入（江口）郁子, 小松正典, 吉岡裕, 猪木誠二:歩行者支援ＧＩＳのための歩行空間アクセシビリティ情報の蓄積と評価, ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol5,No.4, pp.413-420, 2003.
[日野 80] 日野幹雄:スペクトル解析, 朝倉書店, 1980.
図 3: マウス入力による仮想データ作成

4.2[小川 03] 小川要:数式からプログラムへ
理, C MAGAZINE 2003 2.

移動軌跡データからのノード抽出

実際の車椅子の移動軌跡データを読み込んで，ノードの抽出・統合を行う．マウスにより軌跡を書き込むのではなく，直接ノードの位置を指定して書き込むことが可能．また，データをデータベースへ書き込み読み込みも行う（図 4）．
実データからの曲がり角，スピード変化点の抽出は，実際の地図と比べてみたところほぼできているといえる．

5.

今後の課題

今後の課題として以下のようなものが考えられる．

• ノードの統合方法の再検討• ラインのバリアフリー情報の取得

3始めてのデータ処