"移動体に装着されて移動体の加速度ベクトルを計測する加速度ベクトル計測手段と、移動体に装着されて移動体の角速度ベクトルを計測する角速度ベクトル計測手段と、前記加速度ベクトル計測手段の出力と前記角速度ベクトル計測手段の出力に基づいて移動体の姿勢角を推定する姿勢角推定装置と、前記加速度ベクトル計測手段の出力、前記角速度ベクトル計測手段の出力、および姿勢角推定装置の出力に基づいて、重力方向の加速度成分と重力軸回りの角速度成分、進行方向の加速度成分と進行軸回りの角速度成分、横方向の加速度成分と横軸周りの角速度成分の計6つの成分に分解する加速度角速度成分分解装置と、計NNは整数個の状態についてそれぞれ真か偽を識別する予め学習済みの強識別器と、を備え、前記強識別器は、前記加速度角速度成分分解装置の出力である計6つの成分を入力として、それぞれ、真または偽の出力を提示することを特徴とする移動体の状態推定装置。請求項1に記載の移動体の状態推定装置において、前記強識別器は、強識別器ごとにそれぞれ異なった成分の閾値を有しており、計N個の状態についてそれぞれに真か偽を識別するN個の強識別器であることを特徴とする移動体の状態推定装置。請求項1に記載の移動体の状態推定装置において、前記加速度ベクトル計測手段の出力と、前記角速度ベクトル計測手段の出力と、前記姿勢角推定装置の出力とに基づいて前記移動体の進行方向である方位を推定する進行方向推定装置と、前記加速度ベクトル計測手段の出力と、前記角速度ベクトル計測手段の出力と、前記姿勢角推定装置の出力と、前記姿勢角推定装置の出力と、前記進行方向推定装置の出力とに基づいて、前記移動体の位置を計測する測位装置と、をさらに備え、前記強識別器は、前記6つの成分に加え、さらに前記進行方向推定装置の出力である方位と、前記測位装置の出力である位置を入力として、それぞれ真または偽の出力を提示することを特徴とする移動体の状態推定装置。製造業、サービス産業外食、介護、宿泊、ビルメンテナンスなどの現場の多くにおいて、作業者の生産性と効率の向上のために、作業者の位置と方位に加えてその動作を取得することが強く要望されている。作業者の移動が頻発する現場においては、作業者の動線解析に加えて、作業者の業務に関わる動作認識が、その動線上に紐付けて実現されることにより、作業の効率や生産性を効果的に可視化して、業務の改善のための解析につなげることができる。特に、労働集約型産業において、作業者の効率と生産性の改善は労務費の節減に直結するため、大きなインパクトがある。作業者の動きを捉える手段として、計測手段に自蔵式センサ加速度ジャイロ磁気センサを用いるアプローチは有望である。歩行動作を含む人の動作の多くは主としてその角速度と加速度ベクトルに特徴的なパターンが現れるからである。センサ一式をパッケージ化した製品であるIMUは、性能コスト重量の観点からは、ローエンドからハイエンドまで様々な製品が入手可能となっているが、高コスト高性能ハイエンドなIMUを、このような産業に従事する各作業者が装着することは、その重量とサイズの観点から業務内容の妨げとなる恐れがあり、またそのコストの観点からも現実的ではない。したがって、本発明の目的は、移動体のうちでも歩行者に取り付けられた加速度角速度ベクトル計測手段を含む自蔵式計測手段に基づいて、その位置と方位姿勢を計測するとともに、その状態を推定することができる移動体の状態推定装置を提供することにある。上記のような目的を達成するため、本発明による移動体の状態推定装置は、基本的な考え方として、計測対象を歩行者の動作に限定し、その運動の拘束条件を利用する歩行者デッドレコニングPDRに基づくアプローチをとることで、小型低コストIMUによる実現を可能とし、歩行者の位置方位の計測に加えて、その動作の種別を取得することで移動体の状態推定を行う。具体的に、本発明による移動体の状態推定装置は、移動体に装着されて移動体の加速度ベクトルを計測する加速度ベクトル計測手段と、移動体に装着されて移動体の角速度ベクトルを計測する角速度ベクトル計測手段と、前記加速度ベクトル計測手段の出力と前記角速度ベクトル計測手段の出力に基づいて移動体の姿勢角を推定する姿勢角推定装置と、前記加速度ベクトル計測手段の出力、前記角速度ベクトル計測手段の出力、および姿勢角推定装置の出力に基づいて、重力方向の加速度成分と重力軸回りの角速度成分、進行方向の加速度成分と進行軸回りの角速度成分、横方向の加速度成分と横軸周りの角速度成分の計6つの成分に分解する加速度角速度成分分解装置と、計NNは整数個の状態についてそれぞれ真か偽を識別する予め学習済みの強識別器と、を備え、前記強識別器は、前記加速度角速度成分分解装置の出力である計6つの成分を入力として、それぞれ、真または偽の出力を提示することを特徴とするものである。また、この場合に、移動体の状態推定装置において、前記強識別器は、それぞれに閾値を持ち、計N個の状態についてそれぞれに真か偽を識別するN個の強識別器であることを特徴とするものである。本発明の移動体の状態推定装置によれば、歩行者デッドレコニングに基づくアプローチによって、1歩行者の位置方位推定と動作認識を同一データに基づいて実現する枠組みが有効となり、2機械学習を用いた動作認識を用いて、位置の補正の利用するによって測位性能が向上し、更には、3位置方位の計測結果を用いてその動作認識の識別率を向上できるように構成された移動体の状態推定装置が提供される。以下、本発明を実施するための一形態について、図面を参照して説明する。図1は、本発明による移動体の状態推定装置の基本的な構成を説明するブロック図である。図1において、1001は角速度ベクトル計測手段、1002は加速度ベクトル計測手段、1003は慣性計測ユニットIMU、1004は姿勢角推定装置、1005は加速度角速度成分分解装置、1011は第1の強識別器重み付き弱識別器、1012は第2の強識別器重み付き弱識別器、101xは第xの強識別器重み付き弱識別器である。ここではx個の動作状態を識別する装置を構成する例を示している。ここでの加速度ベクトル計測手段1002と角速度ベクトル計測手段1001は、移動体に装着される計測手段であって、移動体の加速度ベクトルと各速度ベクトルを計測する手段である。角速度ベクトル計測手段1002は、ジャイロセンサだけではなくて、磁気センサの差分出力によって角速度を推定する計測手段によっても実装されてもよく、また、加速度ベクトル計測手段1002と角速度ベクトル計測手段1001は一つのパッケージ化された慣性計測ユニットIMU1003によって実現される。姿勢角推定装置1004は、加速度ベクトル計測手段1002の出力である加速度ベクトルセンサ座標系と角速度ベクトル計測手段1001の出力である角速度ベクトルセンサ座標系を入力として、その姿勢角を推定する装置である。例えば、特開2004-264028号公報に記載されているように、本発明者が開発している姿勢角推定装置を用いることができる。ここで姿勢角とは、世界座標系NED、North,EastDown座標系における、センサ座標系の姿勢を一意に決定するものであり、二つの座標系間の変換を行う回転行列や四元数などによって表現されうる。加速度角速度成分分解装置1005は、加速度計測手段である角速度ベクトル計測手段1002の出力である加速度ベクトルセンサ座標系と、角速度計測手段である角速度ベクトル計測手段1001の出力である角速度ベクトルセンサ座標系と、更に姿勢角推定装置1004の出力である姿勢角を入力として、移動体に対する重力方向への加速度成分、重力軸回りの角速度成分、進行方向への加速度成分、進行軸回りの角速度成分、側方方向への加速度成分と側方軸回りの角速度成分の計6つの成分の出力データを出力する。出力されたデータは、第1の強識別器重み付き弱識別器1011、第2の強識別器重み付き弱識別器1012、、第xの強識別器重み付き弱識別器101xに入力されて、それぞれの識別器でIMUを装着している移動体の動作が識別される。次に、これらの強識別器について、説明する。動作認識のフレームワーク強識別器で用いるAdaBoost、または、適応的ブースティングAdaptiveBoostingは、機械学習のアルゴリズムの一つであり、性能が十分ではない複数の異なる識別器ただし、誤答率は0.5未満であることが必要であり、これらは弱識別器と呼ばれるを重み付けによって組み合わせ、最終的に性能が高い識別器を生成する。AdaBoostによって動作認識のフレームワークを構築するためには、解析対象となるセンサデータセットを決定し、これらのデータセットから動作識別を行う弱識別器を定める必要がある。発明による移動体の状態推定装置では、識別器としては、AdaBoostを用いて、識別すべき動作として適切にラベル付されたセンサデータを訓練データとして複数の弱識別器を組み合わせてその重み付けを学習することで、動作認識を実現する構成とする。図2は、本発明による移動体の状態推定装置における一つの強識別器の処理を示すフローチャートである。一つの強識別器は一つの動作または状態の認識処理装置に対応している。この認識をおこなう処理は、まず、S201において、IMUから加速度ベクトル3軸センサ座標系を取得する。S202において、IMUから角速度ベクトル3軸センサ座標系を取得する。ここで、角速度ベクトルは外部の温度補償テーブルや別のドリフト補償系たとえば国際公開WO20101968に示されるような手法によってそのオフセット出力が補償されていても良い。S203では、S201とS202で取得された加速度角速度成分に基づいて、IMUの世界座標系に対する姿勢角を推定する。姿勢角とは、たとえばIMUのセンサ座標系と世界座標系との変換をあらわす回転行列C3x3行列によって表現されるものである。S204では、この姿勢角に基づいて、S201で取得されたセンサ座標系での加速度ベクトルを、鉛直方向と進行方向、横方向の3つの加速度成分に分解する。S205では、S203で推定された姿勢角に基づいて、S202で取得されたセンサ座標系での角速度ベクトルを、ヨー軸ピッチ軸ロール軸周りの3つの角速度成分に分解する。次に、強識別器の本体処理に入る前の初期化処理をS206で行う。S206では、イテレータ変数iと総和変数Sをそれぞれ0に初期化する。S207では、i番目の弱識別器について、弱識別器のデータセット、すなわち閾値パラメータセットと重み信頼度αを取得する。S208では、弱識別器が処理の対象とする角速度成分もしくは加速度成分に対して、弱識別器による処理を適用して、その出力Wを11の値として得る。S209では、S208で得られた弱識別器の出力WをS207で取得された重みαに乗じて、弱識別器としての出力Oを得る。S210では、出力Oを総和変数Sに加算し、イテレータ変数iに1を加算する。S211では、イテレータ変数がN学習によって得られた弱識別器の個数と一致するかを判定し、一致しない場合は、処理S207を実行し、一致する場合はループ処理を終了してS212の処理に移る。S212では、総和変数Sの値の正負判定をおこない、正である場合は、動作もしくは状態Xがあったと判定する。総和変数の値が負である場合は、動作もしくは状態Xがないと判定する。解析するセンサデータ人の重心付近に装着された加速度ジャイロセンサのデータは、センサの座標系での出力であるため、そのまま学習データとして用いると、ローカルな情報が含まれているために、動作識別の詳細を記述する上では適切でない可能性がある。そこで、人の座標系において、重力方向と進行方向、その二つの方向に直交する外積ベクトルすなわち側方の方向の3つの軸に、加速度ベクトルと角速度ベクトルを分解して、それぞれの成分を機械学習の入力データとして用いる。すなわち、加速度ベクトルについて3つの成分、角速度について3つの成分があるので、計6つの成分が解析対象の候補となる。動作識別に用いる弱識別器前述した解析対象となる入力データの各成分の短期的な変動について、1一定の閾値以上の正値のピークに続いて一定の閾値以下の負値のピークが現れるパターン図3、2一定の閾値以下の負値のピークに続いて一定の閾値以上の正値のピークが現れるパターン図4、3一定の閾値以上の正値のピークだけ現れるパターン図5、4一定の閾値以下の負値のピークだけ現れるパターン図6、5一定の閾値以上の正値から一定の閾値以下の負値に変化するパターン図7、6一定の閾値以下の負値から一定の閾値以上の正値に変化するパターン図8などが、弱識別器として利用可能なパターンとして挙げられる。各成分の長期的変動の特徴については、高速フーリエ変換器FFTなどにより周波数分析を行い、各成分を周波数領域でみたときに、Aその成分の周波数領域のパワースペクトラムにおけるピークとなるパワーが、全体のパワーに対して、その比が一定の閾値以上となるパターンが挙げられる。また、二つの成分間については、a成分間の相互相関が一定の閾値以上、もしくは一定の閾値以下となるパターン、b各成分の正負値ピークを取る時刻間の差分値が一定の中心値±閾値の範囲内であるパターン、c各成分をFFTなどにより周波数領域に変換したときに、そのパワースペクトラムにおいてピークとなる周波数の位相差が一定の中心値±閾値以内に収まるパターン、の3つが弱識別器として利用可能なパターンとして挙げられる。強識別器の学習方法前述した強識別器は、AdaBoostAdaptiveBoostingと呼ばれる枠組みで学習される。図9にその処理の流れ図の一例を示す。本処理の前提として必要となるのは、学習用データM個と弱識別器N個である。この学習用データには、世界座標系に合わせた角速度成分、加速度成分、装着者の位置方位の時系列データが含まれている。処理手順S901では強識別器が使用する弱識別器の個数Nを、学習させる前の段階で設定する。Nの大きさについては、十分大きい値を設定するほど認識精度が向上することが分かっているが、一定値以上では精度向上が飽和する。一方で、Nを大きくするほど認識フェーズで計算コストが比例して高くなる。このため、事前にサンプルデータに対して異なるNの値で学習させ、それを適用した上で、最適と考えられるNの値を設定することが望ましい。S902では、閾値パラメータセットを含む弱識別器をN個分だけ決めて設定する。S903では、事前に準備されている学習用データ計M個に対して、重みβを与えて初期化する。S904では、後述のループの初期化処理をおこなう。イテレータ変数iに0をセットして初期化する。S905では、学習用データの加速度角速度位置方位を弱識別器に適用して、この学習用データに対して最適となる閾値パラメータセットとその重みα信頼度を算出する。なお、ここで最適となる閾値パラメータセットの探索範囲は、加速度成分については、3Gから3Gの間を001G程度の刻み幅と設定すると効果的である。加速度角速度成分については、このような動作状態を取る典型的なデータを収集しておき、その範囲を前もって計測しておくと、この値の設定に寄与できる。S906では、学習用データに対して最適となる閾値パラメータセットを用いた弱識別器に適用して、出力W{1or1}を得る。S907では、S906で得られた出力Wに基づいて学習用データの重みβを更新する。S908では、ループ処理でイテレータ変数i←i1と更新する。S909では、イテレータ変数がNに到達したかの判定処理をおこなう。Nと一致していない場合は、S905に戻り、処理を続け、一致した場合は、S910に進む。S910では、S905~S907で得られた各弱識別器とその重みαに基づいて、強識別器を構成する。図10は、上述のような学習結果により構成された強識別器の一例である。図10は、強識別器が5つの弱識別器で構成される場合を示している。それぞれの弱識別器には異なった成分、重み、閾値が設定されている。それぞれの強識別器は、このような異なったパラメータを持つ一以上の弱識別器により構成されている。本発明の移動体の状態推定装置によれば、歩行者の腰部に装着された低コストIMUを用いて、その位置と方位姿勢の推定と同時に、その動作を識別する手法を実現する移動体の状態推定装置が提供される。歩行動作と異なる動作のいくつかたとえば、腰をかがめてくぐり抜ける動作や椅子に座る動作などは、ほとんどの場合、特定の場所でしか起きず、したがって、その動作を識別することによってその位置の絞り込みが可能となる。逆に、他の手段によって位置とその属性が特定されていると、その位置で起きうる動作は限定されるため、そのコンテキスト情報は、動作の識別率の向上に寄与する。また、人の姿勢状態立っているか、座っているか、膝立ちしているかなどを取得することで、歩行が発生しうる状態かどうかを判定できるため、歩行動作と誤認識されやすい動作を排除することできると期待される。図11は、位置と方位を用いて強識別器の一つを構成した場合の別の実施例である。図1に示した本発明の基本構成に加えて、測位装置1107と進行方向推定装置1106を備える。測位装置1107は、いわゆるPDRPedestrianDeadReckoningの枠組みなどによって測位対象歩行者の位置を推定する装置によって構成可能である。また、進行方向推定装置1106は、前述のPDRの枠組みによって構成可能であり、測位装置1107を構成する上で必須となる構成要素の一つである。データの流れは下記の通りである。まず、IMUによって加速度角速度ベクトル3軸センサ座標系が計測され、これが、姿勢角推定装置1104と測位装置1107、進行方向推定装置1106、加速度角速度成分分解装置1105にそれぞれ入力される。なお、姿勢角推定装置1104においては、磁気ベクトル計測手段を別途備え、これによって計測される磁気ベクトル3軸センサ座標系を入力として加えて、地磁気に基づく方位角補正をおこなっても良い。姿勢角推定装置1104では、たとえばセンサ座標系と世界座標系との関係を記述する回転行列C3x3行列を姿勢角として推定し、この姿勢角を加速度角速度成分分解装置1105、測位装置1107,進行方向推定装置1106に入力として与える。加速度角速度成分分解装置1105は、IMUによって入力された加速度ベクトルをセンサ座標系から、鉛直方向進行方向横方向の3つの成分に分解する。また、角速度ベクトルについては、ヨー軸ピッチ軸ロール軸周りの3つの成分に分解して、合計6つの成分を強識別器111kに対して入力する。測位装置1107は、IMUから得られる加速度角速度成分と姿勢角推定装置1104から得られる姿勢角、進行方向推定装置1106から得られる進行方向に基づいて、PDRの枠組みなどによって測位対象の位置を計測する装置である。推定結果である位置と不確かさたとえば、カルマンフィルタにおける誤差分散共分散行列を、強識別器111kの入力として与える。なお、測位装置1107の入力である加速度角速度ベクトルはセンサ座標系ではなく、加速度角速度成分分解装置1105などによって世界座標系に変換された加速度角速度ベクトルであっても良い。進行方向推定装置1106は、IMUから得られる加速度角速度成分と姿勢角推定装置1104から得られる姿勢角に基づいて、測位対象たとえば歩行者の進行方向である方位を推定する装置である。PDRの枠組みを用いることによって、測位対象の進行方向を推定し、これを測位装置1107と強識別器111kの入力としてそれぞれ与える。強識別器111kでは、成分分解された加速度角速度成分と位置方位を入力として、動作状態kについて認識処理をおこない、動作状態kがあったとみなされるときTrueを返し、それ以外の時Falseを返す。図11で構成される、加速度角速度成分に加えて位置方位情報を考慮した強識別器を実現するその処理のフローチャートを図12に示す。まず、S1201でIMUから加速度ベクトル3軸センサ座標系を取得し、S1202でIMUから角速度ベクトル3軸センサ座標系を取得する。S1203では、姿勢角推定装置1104によって前記加速度ベクトルと角速度ベクトルに基づいて姿勢角を推定する。S1204では、S1201S1202で得られた加速度ベクトルと角速度ベクトル、S1203で得られた姿勢角に基づいて、IMUの進行方向を推定する。S1205では、S1201S1202で取得された加速度ベクトルと角速度ベクトル、S1203で得られた姿勢角、S1204で得られた進行方向に基づいて、位置とその不確からしさを推定する。S1206では、S1201S1202で取得された加速度ベクトルと角速度ベクトル、S1203で得られた姿勢角に基づいて、加速度ベクトルを鉛直方向進行方向横方向の成分に分解し、角速度ベクトルをヨー軸ピッチ軸ロール軸周りの成分に分解する。S1207では、S1206で得られた加速度成分と角速度成分、S1205で得られた位置とその不確からしさ、S1204で得られた進行方向を入力として、動作もしくは状態kを判定認識する強識別器による処理をおこない、その判定結果をTrueFalseで出力する。外食介護ビルメンテナンスなどのサービス産業や製造業の現場を、主となるターゲットドメインと捉えて、人の重心付近である腰部に装着されたプロトタイプIMU加速度磁気ジャイロ気圧センサからのデータに基づいて、位置高度と方位に加えて人の動作を識別する手法として利用可能である。腰部装着型PDRの測位システムとして備えるべき機能としては、歩行者が通常のモードで移動する状態を識別する機能が必要であり、1前進歩行階段昇降、2横歩き、3後ろ歩きの3つを判別することである。本発明の移動体の状態推定装置では、これらの3つの基本動作に加えて、重心の移動を伴う複数の特徴的な動作を判別することができる構成となっている。動作を識別することで、その動作が発生しうる位置に推定結果を補正することができるほか、位置の推定結果に基づいてその動作の発生頻度を事前確率として用いることで、動作認識の精度を高めることができる。"