JP2009204429A - Moving method determination device, computer program, and moving means determination method - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a moving method determination device capable of determining a moving method of a pedestrian by being carried by the pedestrian, a computer program and a moving means determination method. <P>SOLUTION: A walking behavior determination part 173 determines walking behavior of a pedestrian based on data acquired from a distance sensor 132, an azimuth sensor 133, an altitude sensor 134 and the like in a positioning part 13. A boarding/alighting determination part 174 determines boarding on/alighting from a traffic means of the pedestrian based on the walking behavior determined by the walking behavior determination part 173 and on a vibration characteristic detected by a vibration detection part 178. A moving method determination part 20 specifies a characteristic spot in an error range calculated by an error calculation part 172, and determines a moving means (moving method) utilized by the pedestrian in correlation with the specified characteristic spot, the walking behavior of the pedestrian, a determination result of boarding/alighting, the vibration characteristic and the like. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、位置特定の技術に関し、特に歩行者が携帯することによって歩行者の移動方法を判定することができる移動方法判定装置、該移動方法判定装置を実現するためのコンピュータプログラム及び移動手段判定方法に関する。   The present invention relates to a position specifying technique, and in particular, a moving method determination device capable of determining a pedestrian's moving method when carried by a pedestrian, a computer program and a moving means determination for realizing the moving method determination device Regarding the method.

車両等の移動体の位置を検出するためにナビゲーションで広く利用されている位置検出方法には、例えば、自立航法、衛星航法、地図マッチング法、ハイブリッド航法などがある。自立航法は、距離センサ、方位センサ又は角速度センサなどを用い、例えば、経緯度座標系を基にした直交座標系に対する車両の走行の方位角と単位時間当たりの走行距離に基づいて、逐次車両位置を算出するものであるが、道路との整合性は考慮されておらず、走行距離の増加に応じて車両位置の誤差が累積するという問題がある。   Examples of position detection methods widely used in navigation for detecting the position of a moving body such as a vehicle include self-contained navigation, satellite navigation, map matching, and hybrid navigation. The self-contained navigation uses a distance sensor, an azimuth sensor, an angular velocity sensor, etc., for example, based on the azimuth angle of the vehicle traveling with respect to the Cartesian coordinate system based on the longitude and latitude coordinate system and the traveling distance per unit time. However, consistency with the road is not taken into account, and there is a problem that errors in the vehicle position accumulate as the travel distance increases.

また、衛星航法は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いるものであり、検出される位置には、１０〜２０ｍ程度の誤差を含む。ＧＰＳを用いるため、距離センサ、方位センサ又は角速度センサ等の車載のセンサは不要である。しかし、高架下の道路、建物に挟まれた道路、山道、街路樹等で覆われた道路では、所定数のＧＰＳ衛星から電波を受信することができず、検出精度が大きく劣化するという問題がある。また、道路間隔の狭い細街路では、走行道路を間違うという問題もある。   Satellite navigation uses GPS (Global Positioning System), and the detected position includes an error of about 10 to 20 m. Since GPS is used, an in-vehicle sensor such as a distance sensor, an azimuth sensor, or an angular velocity sensor is unnecessary. However, on roads under elevated roads, roads between buildings, mountain roads, roadside trees, etc., radio waves cannot be received from a predetermined number of GPS satellites, and the detection accuracy is greatly degraded. is there. In addition, there is also a problem that the traveling road is wrong in a narrow street with a narrow road interval.

また、地図マッチング法は、自立航法による走行軌跡と道路地図との整合性（マッチング）を考慮して車両の位置を検出するものである（特許文献１参照）。すなわち、自立航法による軌跡と、道路地図データとを比較して相関をとりながら、走行していると考えられる複数の道路候補の中から、最も確からしい道路を選定してゆく。そして、候補となる道路が１本に限定された時点で、自立航法により得られた車両の走行軌跡を道路に合致させる。しかし、限定した道路が間違っている場合、それ以降の位置検出が不能になるという問題がある。   In addition, the map matching method detects the position of the vehicle in consideration of the consistency (matching) between the travel locus by the self-contained navigation and the road map (see Patent Document 1). That is, the most probable road is selected from a plurality of road candidates considered to be traveling while comparing the trajectory obtained by the self-contained navigation with the road map data. Then, when the number of candidate roads is limited to one, the traveling locus of the vehicle obtained by the self-contained navigation is matched with the road. However, if the limited road is wrong, there is a problem that position detection after that becomes impossible.

また、ハイブリッド航法は、衛星航法と地図マッチング法とを組み合わせたものであり、自立航法と衛星航法の誤差を勘案しながら、合理的に車両の位置を推定し、走行している道路を特定するものである（特許文献２参照）。ハイブリッド航法では、例えば、通常時には、地図マッチング法を用いて車両の位置を検出する。地図マッチング法で車両の位置が検出不能に陥った場合、衛星航法により車両の位置、方位を検出して車両の位置を推定し、道路地図データとの整合性を考慮して車両の位置を検出するものである。ハイブリッド航法を用いれば、特殊な場合を除けば、車両が走行している道路を間違う可能性は殆どなく、道路方向の位置精度も、平均的には１０ｍ程度の誤差範囲内であり、道路案内目的のナビゲーションでは、実用上殆ど問題ない精度レベルである。   Hybrid navigation is a combination of satellite navigation and map matching, and it rationally estimates the position of the vehicle and identifies the road on which it is traveling, taking into account the errors between autonomous navigation and satellite navigation. (See Patent Document 2). In hybrid navigation, for example, the position of a vehicle is detected using a map matching method in normal times. When the vehicle position cannot be detected by the map matching method, the vehicle position and direction are detected by satellite navigation to estimate the vehicle position, and the vehicle position is detected in consideration of consistency with the road map data. To do. With hybrid navigation, except for special cases, there is almost no possibility of mistaken roads on which vehicles are traveling, and the positional accuracy in the direction of the road is within an error range of about 10 m on average. In the target navigation, the accuracy level is almost no problem in practical use.

一方、歩行者の位置検出方法では、歩行者が携帯する携帯電話又は簡易型ナビゲーション装置等の携帯機器を用いて位置検出を行っている。このような携帯機器では、例えば、ＧＰＳ衛星からの電波又は基地局との通信により歩行者の現在位置を検出する方法が実用化されている。   On the other hand, in the pedestrian position detection method, position detection is performed using a portable device such as a mobile phone or a simple navigation device carried by the pedestrian. In such portable devices, for example, a method for detecting the current position of a pedestrian by radio waves from GPS satellites or communication with a base station has been put into practical use.

また、車載モードと携帯モードとの切り替え操作により、車載モードの場合には、ＧＰＳで測位した位置を車両用の道路データ上に修正して車両で走行中の位置を検出し、携帯モードの場合には、ＧＰＳで測位した位置を歩行者用の道路データ上に修正して歩行中の位置検出する装置が開示されている（特許文献３参照）。
特開昭６３−１４８１１５号公報 特開平２−２７５３１０号公報 特開２００３−２０７３５０号公報 In the case of the in-vehicle mode by switching operation between the in-vehicle mode and the portable mode, the position measured by the GPS is corrected on the road data for the vehicle, and the position in which the vehicle is running is detected. Discloses a device for detecting a position during walking by correcting a position measured by GPS on road data for pedestrians (see Patent Document 3).
JP-A-63-148115 JP-A-2-275310 JP 2003-207350 A

しかしながら、ＧＰＳ衛星から電波を受信して位置を検出する場合、ＧＰＳ衛星の受信状態が良いときには、位置誤差が１０〜２０ｍ程度であるが、都心のビル等の建造物の谷間又は高架下の道路などでは、位置を検出することが不能となる場合、あるいは、マルチパス等の影響により位置誤差が数百ｍ程度になり正確な位置が求められない場合がある。特に、歩行者の場合、車両等の移動体と異なり、建造物の近くを建造物に沿って歩く傾向があるため、ＧＰＳ衛星からの電波の受信レベルが低下する。   However, when detecting the position by receiving radio waves from GPS satellites, the position error is about 10 to 20 m when the reception state of the GPS satellites is good, but the roads in the valleys of buildings such as buildings in the city center or under the overpass In such cases, it may be impossible to detect the position, or the position error may be about several hundred meters due to the influence of multipath or the like, and an accurate position may not be obtained. In particular, in the case of pedestrians, unlike mobile objects such as vehicles, there is a tendency to walk near buildings along the buildings, so the reception level of radio waves from GPS satellites decreases.

また、車両の場合と異なり歩行者の場合には屋外のみならず屋内に入る頻度が高く、建物などの内部に歩行者が入った場合には、ＧＰＳ衛星からの電波をほとんど受信することができず、このような場合に、基地局との通信が不可能であると位置検出を行うことが全くできないという事態に陥る。仮に基地局との通信が可能だとしても、位置検出の精度は格段に低下してしまう。   Also, unlike the case of vehicles, pedestrians frequently enter indoors as well as outdoors. When pedestrians enter buildings, they can receive almost all radio waves from GPS satellites. In such a case, if the communication with the base station is impossible, the position cannot be detected at all. Even if communication with the base station is possible, the accuracy of position detection is greatly reduced.

特に、歩行者が屋内領域に入っただけでなく、地下鉄等の交通手段（例えば、電車など）に乗車して遠方に移動するような場合、基地局との通信が不能となるだけでなく、ＧＰＳ衛星からの電波を受信することができず、また、通常の自立航法による測位だけでは位置を検出することができない。このため、目的地への経路誘導を行うことができないという問題があった。さらに、一旦位置検出が不能に陥った場合に、歩行者がＧＰＳ衛星からの電波を受信できる地上に出たときには、その時点から受信可能なＧＰＳ衛星を再度探索する必要があるため、位置検出ができるまでに長い時間を要し、歩行者にとっては不便であるという問題があった。   In particular, not only when pedestrians enter the indoor area, but also when traveling on a subway or other means of transportation (for example, a train), not only communication with the base station is disabled, The radio wave from the GPS satellite cannot be received, and the position cannot be detected only by positioning by normal self-contained navigation. For this reason, there was a problem that route guidance to the destination could not be performed. In addition, once position detection has become impossible, when a pedestrian goes out to the ground where radio waves from GPS satellites can be received, it is necessary to search again for GPS satellites that can be received from that point. It took a long time to do so, and there was a problem that it was inconvenient for pedestrians.

また、歩行者が屋外にいる場合であっても、乗用車又はタクシーなどに乗車したときには、歩行者の歩行場所と異なる車両専用の道路を走行するため、歩行者の位置検出のために必要な地図情報又はパラメータ等を変更する必要が生じることや、位置検出用のプログラムコードを変更する必要が生じる。このため、歩行者がどのような移動手段で移動する場合であっても、歩行者に違和感なく、連続的かつ高精度に位置検出を行うことが望まれていた。   In addition, even if the pedestrian is outdoors, it is a map necessary for detecting the position of the pedestrian because it travels on a road dedicated to the vehicle different from the walking location of the pedestrian when taking a passenger car or taxi. It becomes necessary to change information or parameters, or to change a program code for position detection. For this reason, it has been desired to perform position detection continuously and with high accuracy without any sense of incongruity to the pedestrian, regardless of the moving means used by the pedestrian.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、歩行者が携帯することによって歩行者の移動方法（移動手段）を判定することができる移動方法判定装置、該移動方法判定装置を実現するためのコンピュータプログラム及び移動手段判定方法を提供することを目的とする。   This invention is made in view of such a situation, and implement | achieves the movement method determination apparatus which can determine the movement method (movement means) of a pedestrian by a pedestrian carrying, and this movement method determination apparatus An object of the present invention is to provide a computer program and a moving means determination method.

第１発明に係る移動方法判定装置は、自身の位置を測位する測位手段を備え、歩行者による携帯が可能であり、歩行者の移動方法を判定する移動方法判定装置であって、歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点の位置情報を含む地図情報を記憶する記憶手段と、前記測位手段で測位して得られた測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定する推定手段と、該推定手段で推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する誤差範囲算出手段と、該誤差範囲算出手段で算出した誤差範囲内にある特徴地点を特定する特徴地点特定手段と、歩行者の交通手段への乗降を判定する乗降判定手段と、前記特徴地点特定手段で特定した特徴地点及び前記乗降判定手段で判定した判定結果を関連付けて歩行者の移動方法を判定する移動方法判定手段とを備えることを特徴とする。   A movement method determination device according to a first aspect of the present invention is a movement method determination device that includes positioning means for measuring its own position, is portable by a pedestrian, and determines a pedestrian's movement method. Storage means for storing map information including position information of feature points indicating possible points on the map, and estimation for estimating the position of the map itself based on the positioning data obtained by positioning by the positioning means Means, error range calculation means for calculating an error range indicating an estimation error range of the estimated position estimated by the estimation means, and feature point specification for specifying a feature point within the error range calculated by the error range calculation means The pedestrian movement method is determined by associating the means, the boarding / alighting determination means for determining whether the pedestrian gets on and off the traffic means, the feature point specified by the feature point specifying means, and the determination result determined by the boarding / alighting determination means. Characterized in that it comprises a dynamic method determination means.

第２発明に係る移動方法判定装置は、第１発明において、歩行者の歩行挙動を判定する歩行挙動判定手段と、歩行者により携帯された状態での振動特性を検出する振動検出手段とを備え、前記乗降判定手段は、前記歩行挙動判定手段で判定した歩行挙動及び前記振動検出手段で検出した振動特性に基づいて、歩行者の乗降を判定するように構成してあることを特徴とする。   The movement method determination apparatus according to a second aspect of the present invention includes, in the first aspect, a walking behavior determination unit that determines a walking behavior of a pedestrian, and a vibration detection unit that detects a vibration characteristic in a state carried by the pedestrian. The boarding / alighting determination unit is configured to determine boarding / alighting of a pedestrian based on the walking behavior determined by the walking behavior determination unit and the vibration characteristics detected by the vibration detection unit.

第３発明に係る移動方法判定装置は、第１発明又は第２発明において、歩行者により携帯された状態での移動速度を検出する速度検出手段を備え、前記乗降判定手段は、前記速度検出手段で検出した移動速度に基づいて、歩行者の乗降を判定するように構成してあることを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, there is provided a movement method determination apparatus according to the first or second aspect, further comprising speed detection means for detecting a movement speed when carried by a pedestrian, wherein the boarding / alighting determination means is the speed detection means. It is configured to determine whether a pedestrian gets on or off based on the moving speed detected in step (b).

第４発明に係る移動方法判定装置は、第１発明乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記移動方法判定手段は、歩行者の移動方法が、少なくとも予め乗降場所が定められた路線を有する第１の交通機関による第１の移動方法、該第１の交通機関以外の第２の交通機関による第２の移動方法又は歩行若しくは自転車による第３の移動方法のいずれかであるかを判定するように構成してあることを特徴とする。   The movement method determination device according to a fourth aspect of the present invention is the movement method determination unit according to any one of the first to third aspects, wherein the movement method determination unit has a route in which the pedestrian movement method has at least a predetermined boarding place. It is determined whether the first movement method by the first transportation, the second movement method by the second transportation other than the first transportation, or the third movement method by walking or bicycle. It is configured as described above.

第５発明に係る移動方法判定装置は、第４発明において、前記記憶手段は、前記第１の交通機関の乗降地点を特徴地点として記憶してあり、前記移動方法判定手段は、前記乗降判定手段で交通手段への乗車を判定した場合に、前記特徴地点特定手段で推定範囲内に乗降地点を特定したとき、歩行者の移動方法が第１の移動方法であると判定するように構成してあることを特徴とする。   According to a fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect of the present invention, the storage means stores the boarding / alighting point of the first transportation facility as a feature point, and the movement method judgment means is the boarding / alighting judgment means. When the boarding on the transportation means is determined, the feature point specifying means determines that the pedestrian moving method is the first moving method when the boarding point is specified within the estimated range. It is characterized by being.

第６発明に係る移動方法判定装置は、第４発明又は第５発明において、前記記憶手段は、車両用道路を特徴地点として記憶してあり、前記移動方法判定手段は、前記乗降判定手段で交通手段への乗車を判定した場合に、前記特徴地点特定手段で推定範囲内に車両用道路を特定したとき、歩行者の移動方法が第２の移動方法であると判定するように構成してあることを特徴とする。   According to a sixth aspect of the present invention, in the fourth or fifth aspect of the invention, the storage means stores a vehicle road as a feature point, and the movement method determination means is a traffic at the getting-on / off determination means. When the boarding of the means is determined, when the vehicle road is specified within the estimated range by the feature point specifying means, the pedestrian moving method is determined to be the second moving method. It is characterized by that.

第７発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、測位データに基づいて、歩行者の移動方法を判定させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定する推定手段と、推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する誤差範囲算出手段と、算出した誤差範囲内で歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点を特定する特徴地点特定手段と、歩行者の交通手段への乗降を判定する乗降判定手段と、特定した特徴地点及び乗降の判定結果を関連付けて歩行者の移動方法を判定する移動方法判定手段として機能させることを特徴とする。   A computer program according to a seventh invention is a computer program for causing a computer to determine a pedestrian movement method based on positioning data, and for estimating the position of the computer on the map based on the positioning data. And an error range calculation unit for calculating an error range indicating an estimation error range of the estimated position, and a feature point indicating a point on the map where a pedestrian can exist within the calculated error range Function point identification means, boarding / determination means for determining boarding / exiting of pedestrians, and movement method determining means for determining the pedestrian's movement method by associating the specified characteristic points and boarding / determination results. It is characterized by.

第８発明に係る移動手段判定方法は、測位して歩行者の移動手段を判定する移動手段判定方法であって、歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点の位置情報を含む地図情報を記憶しておき、測位して得られた測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定し、推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出し、算出した誤差範囲内にある特徴地点を特定し、歩行者の交通手段への乗降を判定し、特定した特徴地点及び乗降の判定結果を関連付けて歩行者の移動手段を判定することを特徴とする。   A moving means determination method according to an eighth aspect of the present invention is a moving means determination method for determining a pedestrian's moving means by positioning, and a map including position information of feature points indicating points on a map where a pedestrian can exist. Stores information, estimates its position on the map based on positioning data obtained by positioning, calculates an error range indicating the estimated error range of the estimated position, and within the calculated error range The feature point is identified, the boarding / exiting of the pedestrian is determined, and the moving unit of the pedestrian is determined by associating the specified feature point and the determination result of the boarding / exiting.

第１発明、第７発明及び第８発明にあっては、移動方法判定装置は、歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点の位置情報を含む地図情報を記憶してある。特徴地点は、例えば、予め路線が定められている交通機関の乗降場所（駅のプラットホーム、停留所、搭乗エリア、乗降エリア）、乗用車、タクシーなどの車両が走行する車両用道路などである。また、特徴地点として、例えば、横断歩道、歩道橋、地下横断通路、踏切、階段、エレベータ、エスカレータ、券売機、改札口、川、池、湖、沼などを含めることもできる。また、地図情報には、道路情報だけでなく交通機関の路線情報を含めてもよい。なお、地図情報は、予め記憶してもよく、あるいは、歩行者の位置に応じて、その付近の路上装置などの外部から通信で取得して記憶しておくこともできる。移動方法判定装置は、測位して得られた測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定し、推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する。自身の位置を測位するには、例えば、ＧＰＳ、基地局通信、距離センサ、方位センサなどの測位データを用いることができる。また、光ビーコン、電波ビーコン等との通信により測位することもできる。誤差範囲は、測位データの精度により変化し、例えば、測位位置の誤差の標準偏差を基準として用いることができる（例えば、標準偏差の整数倍など）。   In the first invention, the seventh invention, and the eighth invention, the movement method determination device stores map information including position information of feature points indicating points on a map where a pedestrian can exist. The feature points are, for example, a transportation boarding / departing place (station platform, stop, boarding area, boarding area), a vehicle road on which a vehicle such as a passenger car or a taxi travels. In addition, for example, pedestrian crossings, pedestrian bridges, underground crossing passages, railroad crossings, stairs, elevators, escalators, ticket machines, ticket gates, rivers, ponds, lakes, and swamps can be included as characteristic points. The map information may include not only road information but also route information of transportation. The map information may be stored in advance, or may be acquired and stored by communication from the outside such as a nearby road device according to the position of the pedestrian. The movement method determination device estimates its own position on the map based on the positioning data obtained by positioning, and calculates an error range indicating an estimation error range of the estimated position. In order to measure the position of itself, for example, positioning data such as GPS, base station communication, a distance sensor, and a direction sensor can be used. Further, positioning can be performed by communication with an optical beacon, a radio beacon or the like. The error range varies depending on the accuracy of the positioning data, and can be used, for example, based on the standard deviation of the positioning position error (for example, an integer multiple of the standard deviation).

移動方法判定装置は、算出した誤差範囲内にある特徴地点を特定し、歩行者の交通手段への乗降を判定する。歩行者が乗車可能な交通手段を有する交通機関は、予め乗降場所が定められた路線を有する交通機関と、それ以外の交通機関とに区分けすることができる。前者は、例えば、地下鉄、電車、列車若しくは汽車などの鉄道車両、ボート、遊覧船、フェリー若しくは観光船などの船舶、モノレール、ケーブルカー、ロープウェイ、航空機、路線バス又は路面電車などの交通手段を有する。また、後者は、例えば、自家用車、バイク、タクシー、トラック、観光バス又は貸切バスなどの交通手段を有する。交通手段への乗降の判定は、例えば、加速度センサ、角速度センサ又は角加速度センサなどにより装置の振動特性を検出することにより、歩行者が歩行している（交通手段から降車している）のか、あるいは、交通手段に乗車しているのかを判定することができる。また、交通手段への乗降の判定は、歩行停止と所定の速度以上の移動速度とを検出した場合に乗車したと判定することもできる。歩行停止、移動速度などの検出は、加速度センサ又は歩数センサなどを用いることができる。   The movement method determination device specifies a feature point that is within the calculated error range, and determines whether the pedestrian gets on or off the transportation means. Transportation having transportation means that pedestrians can board can be classified into transportation having a route where a boarding / exiting location is determined in advance and other transportation. The former has transportation means such as a railway vehicle such as a subway, a train, a train or a train, a boat such as a boat, a pleasure boat, a ferry or a sightseeing boat, a monorail, a cable car, a ropeway, an aircraft, a route bus or a tram . The latter also has transportation means such as private cars, motorcycles, taxis, trucks, sightseeing buses or chartered buses. For example, whether the pedestrian is walking (getting off from the transportation means) by detecting the vibration characteristics of the device using an acceleration sensor, an angular velocity sensor, an angular acceleration sensor, or the like. Alternatively, it can be determined whether the user is on a transportation means. Moreover, the determination of boarding / exiting to / from the transportation means can also be determined as having boarded when a stop of walking and a moving speed equal to or higher than a predetermined speed are detected. An acceleration sensor, a step number sensor, or the like can be used to detect walking stop, moving speed, and the like.

移動方法判定装置は、特定した特徴地点及び交通手段への乗降の判定結果を関連付けて歩行者の移動方法を判定する。移動方法（移動手段）は、例えば、予め乗降場所が定められた路線を有する交通機関、それ以外の交通機関、又は歩行若しくは自転車による走行などに分けることができる。例えば、交通手段に乗車していないと判定した場合は、歩行者の移動方法は、歩行又は自転車であると判定することができる。また、交通手段に乗車したと判定した場合には、それぞれの交通手段に対応して乗降場所が異なるので、特徴地点として特定した乗降場所により、どのような交通手段を利用して移動しているかを判定することができる。これにより、移動方法（移動手段）にかかわらず、歩行者がどのような移動方法を利用しているかを判定することができる。   The movement method determination device determines the movement method of the pedestrian by associating the specified feature point and the determination result of getting on and off the transportation means. The moving method (moving means) can be divided into, for example, transportation having a route where a boarding / departing place is determined in advance, transportation other than that, or traveling by walking or bicycle. For example, when it is determined that the vehicle is not on a transportation means, the pedestrian moving method can be determined to be walking or bicycle. In addition, if it is determined that you have boarded a transportation means, the boarding location differs according to the transportation mode, so what type of transportation is being used depending on the boarding location specified as a feature point Can be determined. Thereby, it can be determined what kind of moving method the pedestrian uses regardless of the moving method (moving means).

第２発明にあっては、移動方法判定装置は、歩行者の歩行挙動を判定するとともに、歩行者により携帯された状態での振動特性を検出し、判定した歩行挙動及び検出した振動特性に基づいて、歩行者の乗降を判定する。歩行挙動は、例えば、歩行者の歩行特性を示すものであり、自転車に乗った場合の走行特性も含む。例えば、歩行の開始、歩行速度（歩行ピッチを含む）、歩行速度の変動、歩行の強さ（例えば、歩数センサで加速が大きさで示されるレベル強度）、歩行の強さの変動、単位時間当たりの歩数（自転車の場合には、ペダルをこぐ回数）、歩数の変動、歩行方位、歩行停止などである。歩行挙動は、加速度センサ又は歩数センサなどの距離センサ、及び角速度センサ、角加速度センサ又は地磁気センサなどの方位センサ等により取得することができる。   In the second invention, the movement method determination device determines the walking behavior of the pedestrian and detects the vibration characteristics when carried by the pedestrian, and based on the determined walking behavior and the detected vibration characteristics. To determine whether a pedestrian is getting on or off. The walking behavior indicates, for example, walking characteristics of a pedestrian and includes traveling characteristics when riding a bicycle. For example, start of walking, walking speed (including walking pitch), fluctuation in walking speed, walking strength (for example, level intensity indicated by acceleration by the step sensor), fluctuation in walking strength, unit time For example, the number of winning steps (in the case of a bicycle, the number of pedaling), the change in the number of steps, the walking direction, and the walking stop. The walking behavior can be acquired by a distance sensor such as an acceleration sensor or a step number sensor, and an orientation sensor such as an angular velocity sensor, an angular acceleration sensor, or a geomagnetic sensor.

また、振動特性は、例えば、加速度センサ、角速度センサ又は角加速度センサなどの振動を検出することができるセンサにより検出し、振動の強さの周波数成分として求めることができる。例えば、歩行者が歩行している場合、振動の周波数特性は、所定の周波数で強さのピークがあるとともに、比較的強さのレベルが大きい。また、自転車に乗って走行している場合、ペダルを踏むタイミングに応じた周波数で強さのピークがある。また、歩行者が鉄道車両などの交通手段に乗車した場合は、振動の周波数特性は、広い範囲の周波数で比較的強さのレベルが小さい。これにより、歩行者が歩行により移動しているのか、自転車に乗って移動しているのか、あるいは、鉄道車両などの交通手段に乗車して移動しているのかを精度よく判定することができる。   The vibration characteristics can be detected by a sensor capable of detecting vibration, such as an acceleration sensor, an angular velocity sensor, or an angular acceleration sensor, and can be obtained as a frequency component of the intensity of vibration. For example, when a pedestrian is walking, the frequency characteristics of vibration have a peak of intensity at a predetermined frequency and a relatively high level of intensity. In addition, when riding on a bicycle, there is a peak of intensity at a frequency corresponding to the timing at which the pedal is depressed. Further, when a pedestrian gets on a transportation means such as a railway vehicle, the frequency characteristics of vibration have a relatively low level of strength over a wide range of frequencies. This makes it possible to accurately determine whether the pedestrian is moving by walking, moving on a bicycle, or traveling on a transportation means such as a railway vehicle.

第３発明にあっては、移動方法判定装置は、歩行者により携帯された状態での移動速度を検出し、検出した移動速度に基づいて、歩行者の乗降を判定する。鉄道車両、船舶、モノレール、ケーブルカー、ロープウェイ、航空機、路線バス又は路面電車などの交通手段に応じて、その移動速度が異なる場合、それぞれの交通手段に対応した乗降場所に加えて、移動速度を検出することにより、さらに具体的な移動方法（移動手段）を精度よく判定することが可能となる。   In the third aspect of the invention, the movement method determination device detects the movement speed when carried by a pedestrian and determines whether the pedestrian is getting on or off based on the detected movement speed. If the moving speed differs depending on the transportation means such as railway vehicles, ships, monorails, cable cars, ropeways, airplanes, route buses or trams, in addition to the place of getting on and off corresponding to each transportation means, By detecting, a more specific moving method (moving means) can be accurately determined.

第４発明にあっては、移動方法判定装置は、歩行者の移動方法が、少なくとも予め乗降場所が定められた路線を有する第１の交通機関による第１の移動方法、第１の交通機関以外の第２の交通機関による第２の移動方法又は歩行若しくは自転車による第３の移動方法のいずれかであるかを判定する。第１の交通機関は、例えば、地下鉄、電車、列車若しくは汽車などの鉄道車両、ボート、遊覧船、フェリー若しくは観光船などの船舶、モノレール、ケーブルカー、ロープウェイ、航空機、路線バス又は路面電車などの交通手段を有する。また、第２の交通機関は、例えば、自家用車、バイク、タクシー、トラック、観光バス又は貸切バスなどの交通手段を有する。これにより、移動方法（移動手段）にかかわらず、歩行者の移動方法を具体的に判定することができる。   In the fourth aspect of the invention, the movement method determination device is a method in which the pedestrian's movement method is at least a first movement method by a first transportation system having a route in which a boarding / alighting place is determined in advance, other than the first transportation system It is determined whether the second movement method by the second transportation method or the third movement method by walking or bicycle. The first transportation is, for example, a railway vehicle such as a subway, a train, a train or a train, a boat such as a boat, a pleasure boat, a ferry or a sightseeing boat, a monorail, a cable car, a ropeway, an aircraft, a route bus or a tram Has transportation. The second transportation means has transportation means such as a private car, a motorcycle, a taxi, a truck, a sightseeing bus, or a chartered bus. Thereby, a pedestrian's moving method can be specifically determined irrespective of a moving method (moving means).

第５発明にあっては、移動方法判定装置は、交通手段への乗車を判定した場合に、歩行者の推定位置の推定範囲内に第１の交通機関の乗降地点を特定したとき、歩行者の移動方法が第１の移動方法であると判定する。これにより、歩行者の移動方法を具体的に判定することができる。   In the fifth aspect of the invention, when the movement method determination device determines the boarding position of the first transportation means within the estimated range of the estimated position of the pedestrian when determining the boarding of the transportation means, It is determined that the movement method is the first movement method. Thereby, the movement method of a pedestrian can be determined specifically.

第６発明にあっては、移動方法判定装置は、交通手段への乗車を判定した場合に、歩行者の推定位置の推定範囲内に車両用道路を特定したとき、歩行者の移動方法が第２の移動方法であると判定する。これにより、移動方法（移動手段）にかかわらず、歩行者の移動方法を具体的に判定することができる。   In the sixth aspect of the invention, the movement method determination device determines whether the pedestrian movement method is the first when the vehicle road is specified within the estimated range of the estimated position of the pedestrian when it is determined that the vehicle is on the transportation means. It is determined that the second moving method. Thereby, a pedestrian's moving method can be specifically determined irrespective of a moving method (moving means).

本発明にあっては、移動方法（移動手段）にかかわらず、歩行者がどのような移動方法を利用しているかを判定することができる。   In the present invention, it is possible to determine which moving method the pedestrian uses regardless of the moving method (moving means).

以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る移動方法判定装置１０の構成の一例を示すブロック図である。移動方法判定装置１０は、自身（歩行者）の位置を衛星航法及び／又は自立航法により測位し、測位して得られた測位データに基づいて自身の位置を推定するとともに、推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する。なお、測位データに基づいて、歩行者の位置を地図上で特定（検出）し、特定した位置を表示させることもできる。移動方法判定装置１０は、算出した誤差範囲内で特定した特徴地点（歩行者が存在可能な地図上の特徴的な地点）と、歩行者の歩行挙動及び歩行者により携帯された状態での振動特性等とを関連付けて、歩行者の移動方法（移動手段）を判定する。移動方法判定装置１０は、判定した移動方法に対応する地図情報に基づいて、歩行者がどのような移動方法で移動する場合であっても、歩行者にとって違和感なく、連続的かつ高精度に位置検出を継続することができる。なお、詳細は後述する。   Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings illustrating embodiments. FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a moving method determination apparatus 10 according to the present invention. The movement method determination device 10 measures the position of itself (pedestrian) by satellite navigation and / or autonomous navigation, estimates its own position based on positioning data obtained by positioning, and estimates the estimated position error. An error range indicating the range is calculated. Note that the position of the pedestrian can be specified (detected) on the map based on the positioning data, and the specified position can be displayed. The movement method determination device 10 includes a feature point (a characteristic point on a map where a pedestrian can exist) identified within the calculated error range, a pedestrian's walking behavior, and vibrations carried by the pedestrian. A pedestrian moving method (moving means) is determined in association with characteristics and the like. Based on the map information corresponding to the determined movement method, the movement method determination device 10 can position the pedestrian continuously and accurately without any discomfort for the pedestrian regardless of the movement method. Detection can continue. Details will be described later.

移動方法判定装置１０は、歩行者（自転車で走行する歩行者も含む）が携帯可能であって、装置全体を制御する制御部１１、通信部１２、測位部１３、地図データベース１４、記憶部１５、操作部１６、位置検出処理部１７、表示部１８、音声出力部１９、移動方法判定部２０などを備える。また、測位部１３は、ＧＰＳ１３１、距離センサ１３２、方位センサ１３３、高度センサ１３４、方位補正部１３５、センサ較正部１３６などを備える。また、位置検出処理部１７は、位置推定部１７１、誤差算出部１７２、歩行挙動判定部１７３、乗降判定部１７４、位置特定部１７５、信頼度算出部１７６、評価部１７７、振動検出部１７８などを備える。   The movement method determination device 10 is portable by pedestrians (including pedestrians traveling on bicycles), and includes a control unit 11, a communication unit 12, a positioning unit 13, a map database 14, and a storage unit 15 that control the entire apparatus. , An operation unit 16, a position detection processing unit 17, a display unit 18, an audio output unit 19, a movement method determination unit 20, and the like. The positioning unit 13 includes a GPS 131, a distance sensor 132, an orientation sensor 133, an altitude sensor 134, an orientation correction unit 135, a sensor calibration unit 136, and the like. The position detection processing unit 17 includes a position estimation unit 171, an error calculation unit 172, a walking behavior determination unit 173, a boarding / alight determination unit 174, a position specifying unit 175, a reliability calculation unit 176, an evaluation unit 177, a vibration detection unit 178, and the like. Is provided.

通信部１２は、光ビーコン、電波ビーコン、ＲＦＩＤ若しくはＤＳＲＣ等の路上装置との間で通信を行う狭域通信機能、ＵＨＦ帯若しくはＶＨＦ帯などの無線ＬＡＮ等の中域通信機能、又は携帯電話、ＰＨＳ、多重ＦＭ放送若しくはインターネット通信などの広域通信機能を備える。通信部１２は、例えば、地下鉄などの交通手段へのアクセスのための地下入口、交通手段への乗降場所の周辺を範囲とした無線ＬＡＮ等の中域通信を利用し、路上装置間の路路間通信、路上装置と車両との路車間通信、又は車々間通信で通信された地図情報及び交通機関の路線情報（例えば、鉄道又は路線バスなどの路線図、駅間又は停留所間の所要時間などを含む）、交差点の信号機の信号情報などを取得する。なお、地図情報及び路線情報の詳細は後述する。   The communication unit 12 includes an optical beacon, a radio beacon, an RFID or a DSRC, a narrow area communication function for communicating with a road device, a mid-range communication function such as a wireless LAN such as a UHF band or a VHF band, or a mobile phone, A wide-area communication function such as PHS, multiple FM broadcasting, or Internet communication is provided. The communication unit 12 uses, for example, an underground entrance for access to a transportation means such as a subway, a mid-range communication such as a wireless LAN in the vicinity of a place of getting on and off the transportation means, and a route between roadside devices. Map information and transportation route information (for example, route maps such as railways or route buses, time required between stations or stops, etc.) communicated by inter-communication, road-to-vehicle communication between road devices and vehicles, or inter-vehicle communication Including signal information of traffic lights at intersections. Details of the map information and route information will be described later.

また、路上装置の他の例としては、例えば、超音波感知器、画像感知器等の交通情報収集装置、交通情報を文字又は図形で提供する情報板装置、信号制御装置等がある。また、通信部１２は、携帯電話等の広域通信を利用することにより、情報処理センタ又は交通管制センタ等のセンタ装置から歩行者の周辺の地図情報及び路線情報を取得することもできる。   Other examples of the road device include a traffic information collection device such as an ultrasonic sensor and an image sensor, an information board device that provides traffic information in characters or figures, and a signal control device. Moreover, the communication part 12 can also acquire map information and route information around a pedestrian from a center device such as an information processing center or a traffic control center by using wide-area communication such as a mobile phone.

通信部１２は、基地局との間で通信を行う通信機能を備え、複数の基地局からの電波を受信し、受信結果を測位部１３へ出力する。また、通信部１２は、路上装置との狭域通信により得られた通信地点の位置情報を測位部１３へ出力する。   The communication unit 12 has a communication function for communicating with a base station, receives radio waves from a plurality of base stations, and outputs reception results to the positioning unit 13. In addition, the communication unit 12 outputs the position information of the communication point obtained by the narrow area communication with the road device to the positioning unit 13.

測位部１３は、歩行者の位置を時々刻々（例えば、０．５秒、１秒等の経過の都度、１ｍ、２ｍ等の移動の都度など）測位し（測位位置を求め）、歩行者の移動距離及び移動方位（測位方位）を時刻とともに測位軌跡として記憶部１５に記憶する。   The positioning unit 13 measures the position of the pedestrian from time to time (for example, every time 0.5 seconds, 1 second, etc., every 1 m, 2 m, etc.) (determines the positioning position) The moving distance and moving direction (positioning direction) are stored in the storage unit 15 together with the time as a positioning locus.

ＧＰＳ１３１は、複数のＧＰＳ衛星から電波を受信し、歩行者の位置を測位する。なお、ＧＰＳ１３１に加えて、ＤＧＰＳ（ディファレンシャルＧＰＳ）を搭載することもできる。ＤＧＰＳは、予め位置が分かっている基準局から発信されるＦＭ放送又は中波を受信し、ＧＰＳ１３１で求めた測位位置のずれを補正することができ、歩行者の位置の精度を向上させることができる。なお、携帯電話の複数の基地局からの電波により位置を概略的に測位する方式とＧＰＳとを複合した形で測位することも可能である。これにより、屋内でＧＰＳ衛星からの電波を受信しにくい場合でも、位置精度が悪いものの一応位置を得ることができる確率が高くなる。   The GPS 131 receives radio waves from a plurality of GPS satellites and measures the position of the pedestrian. In addition to the GPS 131, a DGPS (differential GPS) can be mounted. DGPS can receive FM broadcasts or medium waves transmitted from a reference station whose position is known in advance, and can correct the displacement of the positioning position obtained by GPS 131, thereby improving the accuracy of the position of the pedestrian. . Note that it is also possible to perform positioning in a form that combines a method of roughly positioning a position with radio waves from a plurality of base stations of a mobile phone and GPS. As a result, even if it is difficult to receive radio waves from GPS satellites indoors, the probability that a position with poor position accuracy can be obtained is increased.

距離センサ１３２は、非常に短い時間での速度、移動距離を検出することができる加速度センサ、比較的長い移動距離を検出することができる歩数センサなどを備えている。ここで歩数センサとして、例えば加速度センサを用いれば、歩行のピッチに合わせて生ずる急峻なデータが得られ、この数を計数することにより歩数や歩行速度を求めることができる。また、この場合、自転車に乗ってペダルをこいでいる場合、あるいは、歩道橋又は地下横断通路の階段を上下する場合には、急峻なデータの特性、例えば、ピーク値（歩行の強さ）が異なるため、これにより、ある程度歩行場所を特定することも可能である。これにより、自立航法において歩行者の位置を短時間かつ短距離の歩行毎に検出することができる。なお、都市圏以外で周囲にビル等がなくＧＰＳ衛星の測位精度が非常に良好な場合には、歩数センサを使用せず、ＧＰＳの位置測位の差により、歩行した距離を算出するようにしてもよい。なお本願では、歩行速度は、歩行ピッチ（単位時間当たりの歩数）を含む概念で用いる。   The distance sensor 132 includes a speed in a very short time, an acceleration sensor that can detect a moving distance, a step number sensor that can detect a relatively long moving distance, and the like. Here, for example, if an acceleration sensor is used as the step sensor, steep data generated in accordance with the walking pitch can be obtained, and the number of steps and the walking speed can be obtained by counting this number. Also, in this case, when riding a bicycle and stroking the pedal, or when going up and down the stairs of a pedestrian bridge or an underground crossing passage, the characteristics of steep data, for example, peak values (walking strength) are different. Therefore, it is possible to specify a walking place to some extent. Thereby, the position of a pedestrian can be detected for each short-distance and short-distance walk in self-contained navigation. If the GPS satellite positioning accuracy is very good and there are no buildings or the like outside the metropolitan area, the walking distance is calculated based on the difference in GPS positioning without using the step sensor. Also good. In the present application, the walking speed is used as a concept including a walking pitch (the number of steps per unit time).

方位センサ１３３は、角速度センサ又は角加速度センサ（相対方位センサ）、２次元又は３次元の地磁気センサ（絶対方位センサ）などを備えている。これにより、自立航法において歩行者の移動方位を短時間かつ短距離の歩行毎に検出することができる。また、地磁気センサにより、歩行者が鉄筋物で囲まれた建物内に存在すること、あるいは、歩行者が強い電場又は磁場がある踏切付近に存在することを検出することが可能である。   The azimuth sensor 133 includes an angular velocity sensor or an angular acceleration sensor (relative azimuth sensor), a two-dimensional or three-dimensional geomagnetic sensor (absolute azimuth sensor), and the like. Thereby, in the self-contained navigation, the moving direction of the pedestrian can be detected for each short time and short distance walking. In addition, the geomagnetic sensor can detect that a pedestrian is present in a building surrounded by reinforcing bars, or that a pedestrian is present near a railroad crossing where there is a strong electric or magnetic field.

高度センサ１３４は、気圧計又は加速度センサ等により歩行者の位置での高度及び高度の変化を検出する。なお、ＧＰＳ１３１、距離センサ１３２、方位センサ１３３、高度センサ１３４は、すべて備える構成でなくてもよい。   The altitude sensor 134 detects changes in altitude and altitude at the position of the pedestrian using a barometer or an acceleration sensor. Note that the GPS 131, the distance sensor 132, the azimuth sensor 133, and the altitude sensor 134 may not be all provided.

方位補正部１３５は、地図マッチング法により、歩行者が歩行する道路が特定され、歩行者の推定位置が確定し、かつ測位方位（移動方位）が所定の移動距離（例えば、２０ｍ）以上変化がない場合に、測位方位を地図上の道路の方位に補正する。なお、方位補正の詳細は後述する。   The azimuth correction unit 135 identifies the road on which the pedestrian walks by map matching, determines the estimated position of the pedestrian, and changes the positioning azimuth (movement azimuth) over a predetermined movement distance (for example, 20 m). If not, the positioning direction is corrected to the direction of the road on the map. Details of the azimuth correction will be described later.

センサ較正部１３６は、相対方位センサの場合、地図マッチング法により、歩行者が歩行する道路又は屋内の通路が特定され、歩行者の推定位置が確定した場合、相対方位センサのスケールファクタを道路又は通路の方位との差に基づいて較正する。また、歩数センサの場合には、地図マッチング法により２地点間の通過が確実であると判定した場合、その間の道路又は通路の距離とその間に計測された歩数とから歩数センサを較正する。なお、２地点間の測位軌跡により歩行距離を補正しても良い。   In the case of the relative azimuth sensor, the sensor calibration unit 136 specifies the scale factor of the relative azimuth sensor when the road or indoor passage where the pedestrian walks is specified by the map matching method and the estimated position of the pedestrian is determined. Calibrate based on the difference from the direction of the passage. In the case of a step sensor, when it is determined that the passage between two points is certain by the map matching method, the step sensor is calibrated from the distance of the road or passage between the two points and the number of steps measured therebetween. Note that the walking distance may be corrected by a positioning locus between two points.

測位部１３は、測位した測位データ、通信部１２を経由して得られた基地局からの電波の受信結果、又は路上装置との狭域通信により得られた通信地点の位置情報などに基づいて、測位位置及び測位位置の誤差範囲（推定範囲）を算出する。以下、測位位置及びその誤差範囲（推定範囲）の算出方法について説明する。   The positioning unit 13 is based on the measured positioning data, the reception result of the radio wave from the base station obtained via the communication unit 12, or the position information of the communication point obtained by the narrow area communication with the road device. The positioning position and the error range (estimated range) of the positioning position are calculated. Hereinafter, a method for calculating the positioning position and its error range (estimated range) will be described.

図２は測位位置の誤差範囲の例を示す説明図である。直交座標系（ｘ方向及びｙ方向）において、ＧＰＳ、基地局又は路上装置との狭域通信により検出された位置の誤差範囲を、一例として、矩形領域（ｘ方向の長さが４ａ、ｙ方向の長さが４ｂ）として設定する。すなわち、測位位置は、矩形領域の中心位置であり、誤差範囲は、中心位置からｘ方向に±２ａの範囲だけ広がり、ｙ方向に±２ｂの範囲だけ広がる。例えば、２ａを２シグマと設定した場合、ｘ方向の分散はａ2 となり、標準偏差はａと設定することができる。また、２ｂを２シグマと設定した場合、ｙ方向の分散はｂ2 となり、標準偏差はｂと設定することができる。 FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of the error range of the positioning position. In the orthogonal coordinate system (x direction and y direction), as an example, a position error range detected by narrow-range communication with GPS, a base station, or a road device is a rectangular area (x direction length is 4a, y direction). Is set as 4b). That is, the positioning position is the center position of the rectangular area, and the error range extends from the center position by a range of ± 2a in the x direction and by a range of ± 2b in the y direction. For example, when 2a is set to 2 sigma, the variance in the x direction is a 2 and the standard deviation can be set to a. When 2b is set to 2 sigma, the variance in the y direction is b 2 and the standard deviation can be set to b.

路上装置との狭域通信による誤差は、ＧＰＳ又は基地局通信の場合に比べて小さい（例えば、誤差範囲が数ｍ）ため、誤差範囲は、路上装置との狭域通信を利用するか、ＧＰＳ又は基地局通信を利用するかに応じて異なる。また、例えば、ＧＰＳを利用する場合、誤差範囲は、環境条件、より具体的には、ＧＰＳの受信レベル、捕捉衛星数、２次元又は３次元測位の別、ＣＥＰ（Circular Error Probability）により時間的に変化する。また基地局通信の場合には、誤差範囲は、基地局との通信レベル、基地局の通信範囲等で時間的に変化する。誤差範囲を予め大きめに設定した所定の定数、場所又は時間に応じて予め決定した定数等を用いてもよい。また、誤差範囲の形状は、矩形形状に限らず、円形、楕円形等任意の形状でもよい。例えば、ＧＰＳのみで測位する場合、環境条件が良好なときには、誤差範囲として１０〜２０ｍ程度を設定することができる。   Since the error due to the narrow area communication with the road device is smaller than that of the GPS or the base station communication (for example, the error range is several m), the error range is determined by using the narrow area communication with the road device or the GPS. Or, it depends on whether base station communication is used. Further, for example, when using GPS, the error range is temporally determined by environmental conditions, more specifically, GPS reception level, number of captured satellites, 2D or 3D positioning, CEP (Circular Error Probability). To change. In the case of base station communication, the error range varies with time depending on the communication level with the base station, the communication range of the base station, and the like. A predetermined constant in which the error range is set to be large in advance, a constant determined in advance according to the place or time, or the like may be used. The shape of the error range is not limited to a rectangular shape, and may be an arbitrary shape such as a circle or an ellipse. For example, when positioning is performed using only GPS, when the environmental conditions are favorable, an error range of about 10 to 20 m can be set.

以下、歩行者の測位位置の算出方法について説明する。なお、測位位置は、直交座標系における二次元ベクトルで表現するが、３次元では、高度情報を加えるだけであり、容易に拡張可能である。また、以下の説明では、時刻で定式化しているが、実際の処理においては、単位時間の経過の都度の処理の代わりに単位走行距離の都度処理を行ってもよい。また、以下、大文字のアルファベットはベクトル又は行列とする。   Hereinafter, a method for calculating the positioning position of the pedestrian will be described. The positioning position is expressed by a two-dimensional vector in an orthogonal coordinate system, but in three dimensions, only altitude information is added and can be easily expanded. Further, in the following description, it is formulated by time, but in actual processing, processing may be performed for each unit travel distance instead of processing for each unit time. In the following, capital letters are assumed to be vectors or matrices.

時刻ｔにおける歩行者の位置Ｐ（ｔ）を式（１）とすると、時刻ｔ＋１（時刻ｔ、ｔ＋１の間隔は、所定時間であり、例えば、１秒、０．５秒などである）における歩行者の位置Ｐ（ｔ＋１）は、式（２）で表すことができる。あるいは、時刻ｔから歩行者が所定の歩行距離（例えば、１ｍ、２ｍなど）を歩行した時刻を時刻ｔ＋１とすることもできる。なお、ベクトルに付した「Ｔ」は転置を意味する。また、式（２）は、歩行者の動特性を示すものである。なお、時刻ｔにおける歩行者の位置Ｐ（ｔ）は、歩行者の真の位置（実際の位置）であり、未知の誤差の存在のため観測不可能な位置である。すなわち、歩行者の測位位置は、真の位置Ｐ（ｔ）に対する最適な推定位置を求めるものである。   Assuming that the position P (t) of the pedestrian at time t is Equation (1), walking at time t + 1 (the interval between times t and t + 1 is a predetermined time, for example, 1 second, 0.5 seconds, etc.) The person's position P (t + 1) can be expressed by Expression (2). Alternatively, the time at which a pedestrian walks a predetermined walking distance (for example, 1 m, 2 m, etc.) from time t can be set as time t + 1. Note that “T” added to the vector means transposition. Moreover, Formula (2) shows a pedestrian's dynamic characteristic. Note that the position P (t) of the pedestrian at time t is the true position (actual position) of the pedestrian, and is an unobservable position due to the presence of an unknown error. That is, the positioning position of the pedestrian is to obtain an optimum estimated position with respect to the true position P (t).

Figure 2009204429
Figure 2009204429

ここで、Ｄ（ｔ）は、式（３）で表され、ｄ（ｔ）は、時刻ｔから時刻ｔ＋１までに歩行者が移動（歩行）した距離、θ（ｔ）は、直交座標系に対する歩行者の移動（歩行）の方位角である。また、Ｅ（ｔ）は、式（４）で表され、ｅ（ｔ）は、移動距離ｄ（ｔ）の誤差である。また、誤差Ｅ（ｔ）の分散Ｑ（ｔ）は、式（５）で表され、ｑは、単位距離移動での誤差分散であり、一定値とすることができる。   Here, D (t) is expressed by Equation (3), d (t) is the distance that the pedestrian has moved (walked) from time t to time t + 1, and θ (t) is relative to the orthogonal coordinate system. This is the azimuth angle of pedestrian movement (walking). E (t) is expressed by equation (4), and e (t) is an error of the moving distance d (t). Further, the variance Q (t) of the error E (t) is expressed by the equation (5), and q is the error variance in the unit distance movement and can be a constant value.

また、時刻ｔにおいて、ＧＰＳ、基地局通信又は路上装置との通信により検出された位置Ｓ（ｔ）は、式（６）で表すことができる。ここで、Ｇ（ｔ）は、位置Ｓ（ｔ）の誤差であり、誤差Ｇ（ｔ）の共分散行列Ｒ（ｔ）は、式（７）で表すことができる。式（７）において、ａ、ｂそれぞれは、図２で示した誤差範囲である矩形領域のｘ方向及びｙ方向の長さの４分の１である。すなわち、共分散行列Ｒ（ｔ）は、２ａ、２ｂを２シグマとした場合のｘ方向及びｙ方向の分散で構成されている。なお、Ｅ（ｔ）、Ｇ（ｔ）の平均値は０としても一般性は失わない。   In addition, the position S (t) detected by GPS, base station communication, or communication with a road device at time t can be expressed by Equation (6). Here, G (t) is an error of the position S (t), and the covariance matrix R (t) of the error G (t) can be expressed by Expression (7). In Expression (7), a and b are each one-fourth of the length in the x direction and the y direction of the rectangular region that is the error range shown in FIG. That is, the covariance matrix R (t) is composed of variances in the x and y directions when 2a and 2b are 2 sigma. Even if the average value of E (t) and G (t) is 0, generality is not lost.

時刻ｔにおける歩行者の位置Ｐ（ｔ）の最適な推定位置Ｈ（ｔ）は、カルマンフィルタにより式（８）のような漸化式で表される。   The optimum estimated position H (t) of the pedestrian position P (t) at time t is expressed by a recurrence formula as shown in Expression (8) by the Kalman filter.

Figure 2009204429
Figure 2009204429

ここで、Γ（ｔ）は、推定位置Ｈ（ｔ）の推定誤差の分散であり、式（９）のような漸化式で表すことができる。また、行列に付した「−１」は、その行列の逆行列を意味する。また、初期時刻０における推定位置Ｈ（０）、その推定誤差の分散Γ（０）は、それぞれ式（１０）、式（１１）で表すことができる。ここで、Ｍは、歩行者の最初の位置の先験情報であり、Σは、その誤差分散である。仮に先験情報がない場合、Ｍ＝０、Σ-1＝０となり、初期時刻０における推定位置Ｈ（０）、その推定誤差の分散Γ（０）は、それぞれ式（１２）、式（１３）で表される。 Here, Γ (t) is a variance of the estimation error of the estimated position H (t), and can be expressed by a recurrence formula like Formula (9). Further, “−1” attached to a matrix means an inverse matrix of the matrix. Further, the estimated position H (0) at the initial time 0 and the variance Γ (0) of the estimation error can be expressed by Expression (10) and Expression (11), respectively. Here, M is a priori information on the initial position of the pedestrian, and Σ is its error variance. If there is no a priori information, M = 0 and Σ −1 = 0, and the estimated position H (0) at initial time 0 and the variance Γ (0) of the estimated error are respectively expressed by equations (12) and (13). ).

なお、式（６）は、ＧＰＳ、基地局通信又は路上装置との通信により位置が検出された場合に得られるので、ＧＰＳ、基地局通信又は路上装置との通信が行われない間は、式（７）における誤差ａ、ｂが十分大きな値と考えることにより、式（８）において、Ｒ-1（ｔ）＝０とすれば、式（８）をそのまま用いて推定位置を繰り返し算出することができる。すなわち、この場合は、自立航法のみで位置を測位することと等価になる。 Equation (6) is obtained when a position is detected by GPS, base station communication, or communication with a road device, and therefore, while GPS, base station communication, or communication with a road device is not performed, equation (6) is obtained. Assuming that the errors a and b in (7) are sufficiently large, in Equation (8), if R −1 (t) = 0, the estimated position is repeatedly calculated using Equation (8) as it is. Can do. That is, in this case, it is equivalent to measuring the position only by the self-contained navigation.

移動距離ｄ（ｔ）の誤差ｅ（ｔ）は、距離センサの種類により異なる。例えば、複数の種類の距離センサを同時に利用する場合には、各センサの誤差を結合した結合誤差を設定すれば良い。例えば、２種類のセンサで得られた距離をそれぞれｄ１、ｄ２、誤差の分散をそれぞれｑ１、ｑ２とすると、その結合距離を、式（１４）で設定し、その結合誤差として分散は、式（１５）で設定することができる。   The error e (t) of the movement distance d (t) varies depending on the type of distance sensor. For example, when a plurality of types of distance sensors are used at the same time, a combined error obtained by combining the errors of the sensors may be set. For example, if the distances obtained by the two types of sensors are d1 and d2, and the variances of the errors are q1 and q2, respectively, the coupling distance is set by the equation (14), and the variance as the coupling error is the equation ( 15).

Figure 2009204429
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上述の定式化では、記述を簡単にするために、方位（方位角）θの誤差がないと仮定したが、方位（方位角）θの誤差ｆ（ｔ）を考慮して、線形近似することにより上述の定式化を容易に拡張することができる。この場合、誤差ｅ（ｔ）、Ｇ（ｔ）と同様に、誤差ｆ（ｔ）の誤差分散を定義する。あるいは、方位誤差を考慮して、位置の誤差分散を大きくすることもできる。   In the above formulation, in order to simplify the description, it is assumed that there is no error in the azimuth (azimuth angle) θ, but linear approximation is performed in consideration of the error f (t) in the azimuth (azimuth angle) θ. Thus, the above formulation can be easily extended. In this case, the error variance of the error f (t) is defined similarly to the errors e (t) and G (t). Alternatively, the position error variance can be increased in consideration of the azimuth error.

例えば、時刻ｔの方位θの計測値に誤差Ｆ（ｔ）が累加した場合、高次の誤差を無視すれば、式（２）は式（１６）及び式（１７）のように拡張することができる。   For example, when the error F (t) is added to the measured value of the azimuth θ at time t, if the higher-order error is ignored, the expression (2) can be expanded as the expressions (16) and (17). Can do.

Figure 2009204429
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この場合、式（５）は、式（１８）に置き換えればよい。ここで、ｕは方位θの誤差の分散である。なお、式（１６）〜式（１８）に代えて、式（５）のＱ（ｔ）を大きめに設定するだけとしてもよい。なお、以上の数式では、２次元の位置検出として定式化したが、高さの次元を加えて３次元で定式化してもよい。   In this case, equation (5) may be replaced with equation (18). Here, u is the variance of the error of the azimuth θ. Note that Q (t) in equation (5) may be set to a larger value instead of equations (16) to (18). In the above mathematical formula, it is formulated as two-dimensional position detection, but it may be formulated in three dimensions by adding a height dimension.

地図データベース１４は、広範囲の地図情報、例えば、自動車などの車両の位置検出用の地図情報、歩行者の位置を検出するための歩行者が歩行する領域（屋外であれば、道路など、屋内であれば通路など）の地図情報、及び交通機関の路線情報を記憶してある。なお、歩行者の位置に応じて、その付近の地図情報及び路線情報をセンタ装置又は路上装置などの外部から通信で取得して記憶しておくこともできる。   The map database 14 includes a wide range of map information, for example, map information for detecting the position of a vehicle such as an automobile, an area where a pedestrian walks to detect the position of a pedestrian (if it is outdoors, indoors such as a road). Map information of passages and the like, and route information of transportation facilities, if any. In addition, according to the position of a pedestrian, the map information and route information of the vicinity can also be acquired by communication from the outside, such as a center apparatus or an on-road apparatus, and can be memorize | stored.

図３は地上の地図情報の一例を示す模式図である。歩行者の位置を検出する場合には、車両の位置を検出する場合に比較して複雑かつ困難になる。すなわち、車両の場合には、推定した位置と地図上の車道との地図マッチングにより、車両の位置を検出することができるのに対し、歩行者の場合には、歩行者用の歩道以外に歩行者が歩行可能な領域は種々存在する。また、屋外のみならず屋内であっても歩行者の位置検出を行う必要性が高い。   FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of map information on the ground. When detecting the position of a pedestrian, it becomes more complicated and difficult than when detecting the position of a vehicle. In other words, in the case of a vehicle, the position of the vehicle can be detected by map matching between the estimated position and the roadway on the map, whereas in the case of a pedestrian, walking other than the pedestrian sidewalk is possible. There are various areas where a person can walk. Moreover, the necessity of detecting the position of a pedestrian is high not only outdoors but indoors.

また、歩行者の位置を検出する場合、歩道と車道との分離等、きめ細かな地図マッチングが必要となるため、地図情報としても詳細のデータが必要になる。ただし、広範囲な地図情報を記憶部１５に記憶しておく必要はなく、歩行者の位置に合わせて適宜、情報センタ装置又は路上装置等の外部から通信で取得しても良い。   In addition, when detecting the position of a pedestrian, detailed map matching such as separation of a sidewalk and a roadway is required, so detailed data is also required as map information. However, it is not necessary to store a wide range of map information in the storage unit 15 and may be acquired by communication from the outside such as an information center device or a road device as appropriate according to the position of the pedestrian.

図３に示すように、地図上には、歩行者専用道路（歩道）、車道、横断歩道、ビル、小売店、公園、池など、種々の領域が存在する。そこで、まず、地図上の領域を歩行可能領域と禁止領域とに区分する。禁止領域は、例えば、立入禁止区域、川、池、海、湖、沼、池、崖、鉄道敷地、皇居など、一般には歩行者の進入が禁止されている領域、あるいは進入が不可能な領域である。   As shown in FIG. 3, there are various areas such as a pedestrian road (sidewalk), a roadway, a pedestrian crossing, a building, a retail store, a park, and a pond on the map. Therefore, first, the area on the map is divided into a walkable area and a prohibited area. Forbidden areas are areas where entry of pedestrians is generally prohibited, such as restricted areas, rivers, ponds, seas, lakes, swamps, ponds, cliffs, railway sites, imperial palaces, etc. It is.

次に、歩行可能領域を、例えば、屋内領域、道路領域及びその他領域に区分する。屋内領域は、例えば、ビル、地下道、駅舎、店舗、小売店、家屋、工場、地下街、建造物内部などである。道路領域は、例えば、歩行者専用道路、歩道・車道分離の幹線道路の場合の歩道、横断歩道、歩行者用陸橋（歩道橋）、地下横断道路、踏切、その他私有地の道路等（今後、何れも道路と呼ぶ）である。また、その他領域は、例えば、車道、公園、運動場、その他自由に歩行可能な全ての屋外の領域である。また、屋内領域又はその他領域において、歩行者が通常歩行する領域を通路として設定する。   Next, the walkable area is divided into, for example, an indoor area, a road area, and other areas. The indoor area is, for example, a building, an underpass, a station building, a store, a retail store, a house, a factory, an underground mall, a building interior, and the like. Road areas include, for example, pedestrian roads, sidewalks in the case of main roads with separate sidewalks and roadways, pedestrian crossings, pedestrian overpasses (pedestrian bridges), underground crossing roads, railroad crossings, and other privately owned roads. Called a road). The other area is, for example, a roadway, a park, a playground, or any other outdoor area that can be freely walked. In addition, in an indoor area or other area, an area where a pedestrian normally walks is set as a passage.

図３に示すように、歩行者用の位置検出のための道路領域は、歩行者専用道路、幹線道路の歩道、横断歩道、歩行者用陸橋、地下横断道路（地下鉄の駅などへのアクセス通路）であり、屋内領域は、ビル、小売店、家屋であり、小売店には歩行通路が設定されている。また、禁止領域は池であり、その他領域は幹線道路の車道、公園である。図３の情報に基づいて、地図上の道路（道路領域、地図マッチングのための線分）を設定することができる。なお、自動車などの車両用の位置検出のための道路領域は、幹線道路の車道、車両が進入することができる公園、駐車場内の道路、工場敷地内等の私有道路などを地図情報として登録することができる。   As shown in FIG. 3, road areas for position detection for pedestrians include pedestrian roads, main road sidewalks, pedestrian crossings, pedestrian overpasses, underground crossing roads (access passages to subway stations, etc.) The indoor areas are buildings, retail stores, and houses, and walkways are set in the retail stores. The prohibited areas are ponds, and the other areas are highway roads and parks. Based on the information shown in FIG. 3, roads on the map (road areas, line segments for map matching) can be set. The road area for position detection for vehicles such as automobiles is registered as map information such as main road roads, parks where vehicles can enter, roads in parking lots, private roads in factory premises, etc. be able to.

図４は地図上の歩行者用の道路又は通路の設定例を示す説明図である。図４に示すように、道路領域、屋内領域、その他領域の道路又は通路に対して、地図マッチングのための１又は複数の線分（標準歩行線、地図上の道路）を定義し、各線分の接続関係の情報を設定する。地図上の道路又は通路は、リンク及びノードにより構成することもでき、あるいは、線分に対する道路幅又は通路幅に相当する幅を設定することもできる。ノードは、地図上の道路又は通路の一部であり、リンクはノードの接続点、すなわち、地図上の道路又は通路の接続性を定義する。   FIG. 4 is an explanatory diagram showing a setting example of a road or passage for a pedestrian on a map. As shown in FIG. 4, one or more line segments (standard gait line, road on the map) for map matching are defined for roads, indoor areas, roads or passages in other areas, and each line segment is defined. Set the connection relationship information. A road or a passage on the map can be constituted by a link and a node, or a width corresponding to a road width or a passage width with respect to a line segment can be set. A node is a part of a road or passage on the map, and a link defines the connection point of the node, ie the connectivity of the road or passage on the map.

例えば、図３の例に対して、地図上の道路又は通路は、図４のように設定される。地図上の道路又は通路には、道路幅又は通路幅の情報、接続関係の情報を含めることもできる。また、屋内領域、禁止領域には、それぞれの領域の範囲の情報を含めることもできる。その他領域に、領域の範囲の情報を含めてもよく、あるいは、道路領域、屋内領域、禁止領域の何れでもなければその他領域であると判断する場合、その他領域に領域の範囲の情報を含めなくてもよい。なお、図３及び図４には記していないが、領域と領域とを接続する地点又は道路（通路）を地図上に設定してもよい。例えば、道路上に屋内領域の地下街又は地下鉄駅舎に通じるための連絡口（階段、エレベータ、エスカレータ等）がある場合等であり、これにより、道路から屋内領域に移る場合に、歩行者の位置を修正することができる。   For example, with respect to the example of FIG. 3, roads or passages on the map are set as shown in FIG. The road or passage on the map may include road width or passage width information and connection relation information. In addition, the indoor area and the prohibited area may include information on the range of each area. The other area may include area range information, or if it is determined that the other area is not a road area, indoor area, or prohibited area, do not include the area range information in the other area. May be. Although not shown in FIGS. 3 and 4, a point or a road (passage) connecting the regions may be set on the map. For example, when there is a communication port (stairs, elevator, escalator, etc.) on the road leading to an underground area in an indoor area or a subway station building, etc. Can be corrected.

図５は駅付近の地下の地図情報の一例を示す模式図である。図５の例は、地下鉄などの駅付近の地図を示し、図５（ａ）は地上から地下鉄のプラットホームに通じる地下１階の地図であり、図５（ｂ）は地下２階のプラットホームの地図である。図５に示すように、駅が地下等の屋内領域にある場合、地上の道路領域から屋内領域及びプラットホームに移るための階段、エスカレータ、エレベータ等のアクセス部分を両領域の接続地点又はアクセスのための通路として設定することができる。   FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of underground map information near a station. The example of FIG. 5 shows a map near a station such as a subway, FIG. 5 (a) is a map of the first basement level leading from the ground to the subway platform, and FIG. 5 (b) is a map of the platform of the second basement level. It is. As shown in FIG. 5, when the station is in an indoor area such as the basement, access portions such as stairs, escalators, elevators, etc. for moving from the road area on the ground to the indoor area and the platform are connected to or connected to both areas. Can be set as a passage.

より具体的には、地上の道路から駅のプラットホームまでは、道路、階段、地下のアクセス通路、曲がり角、改札口、階段（又はエスカレータ、エレベータ）、プラットホームの順で通路を設定することができる。この場合、設定した通路に対して、図５に示すように、地図マッチング用のベクトル線分を設定することができる。また、地図には、券売機なども含まれる。上述の横断歩道、歩道橋、地下横断通路、階段、エレベータ、エスカレータ、券売機、改札口、駅のプラットホームなどの地点において、歩行者の歩行挙動と関連付けて歩行者の位置を特定する（推定位置を補正する）ことができる。   More specifically, from the road on the ground to the platform of the station, the passage can be set in the order of road, stairs, underground access passage, corner, ticket gate, stairs (or escalator, elevator), and platform. In this case, a vector line segment for map matching can be set for the set passage as shown in FIG. The map also includes ticket machines. Identify the location of the pedestrian in relation to the walking behavior of the pedestrian at points such as the above-mentioned pedestrian crossings, pedestrian bridges, underground crosswalks, stairs, elevators, escalators, ticket vending machines, ticket gates, and station platforms. Can be corrected).

上述の地点は特徴地点に含まれる。特徴地点は、歩行者が存在可能な地図上の特徴的な地点であり、例えば、予め路線が定められている交通機関の乗降場所（駅のプラットホーム、停留所、搭乗エリア、乗降エリア）、乗用車、タクシーなどの車両が走行する車両用道路などである。また、特徴地点として、例えば、踏切、川、池、湖、沼などを含めることもできる。   The above points are included in the feature points. A feature point is a characteristic point on a map where pedestrians can exist, for example, a place of getting on and off of a transportation system (station platform, stop, boarding area, boarding area), passenger car, A vehicle road on which a vehicle such as a taxi runs. Moreover, as a feature point, a level crossing, a river, a pond, a lake, a swamp, etc. can also be included, for example.

図６は鉄道の路線図の一例を示す説明図であり、図７は鉄道の駅間の所要時間の例を示す説明図である。図７の所要時間（例えば、上り列車）は、図６の路線図に対応するものである。路線図と所要時間は、路線情報を構成するものである。図６に示すように、鉄道の路線に本線と、これから分岐する支線１、支線２とがあるとする。本線には駅Ｊ１〜Ｊ１２があり、支線１は駅Ｊ３から分岐して駅Ｋ１〜Ｋ６がある。また、支線２は駅Ｊ７で分岐し、駅Ｌ１〜Ｌ３があるとする。交通機関の区分として、例えば、鉄道では、特急、急行、準急、普通に区分けされ、特急が停車する駅はＪ１、Ｊ７、Ｊ１２であり、急行が停車する駅はＪ１、Ｊ３、Ｊ７、Ｊ１０、Ｊ１２である。また、準急が停車する駅はＪ１、Ｊ３、Ｊ７、Ｊ１０、Ｊ１２、Ｋ３、Ｋ６であり、普通はすべての駅で停車する。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a railway route map, and FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the required time between railway stations. The required time of FIG. 7 (for example, an up train) corresponds to the route map of FIG. The route map and required time constitute route information. As shown in FIG. 6, it is assumed that there are a main line, a branch line 1 and a branch line 2 that are branched from the main line. The main line has stations J1 to J12, and the branch line 1 branches from the station J3 and has stations K1 to K6. Further, it is assumed that the branch line 2 branches at the station J7 and there are stations L1 to L3. For example, railways are classified into limited express, express, semi-express, and normal, and the stations where the express stops are J1, J7, J12, and the stations where the express stops are J1, J3, J7, J10, J12. The stations where the semi-express stops are J1, J3, J7, J10, J12, K3, K6, and usually stop at all stations.

また、図７に示すように、路線情報には、本線、支線１、支線２ごとに各駅の位置、駅間の距離、各列車の区分に応じた駅間の所要時間を含む。なお、上述の区分は一例であって、これに限定されるものではなく、快速、通勤快速、新快速など他の区分を用いてもよく、あるいは、地下鉄のように車両がすべての駅に停車するような場合には、区分を設ける必要はない。また、鉄道間の相互乗り入れがあってもよい。また、図７では、例えば、上り列車の所要時間を例示しているが、下り列車も同様である。   Further, as shown in FIG. 7, the route information includes the position of each station for each of the main line, branch line 1 and branch line 2, the distance between the stations, and the required time between the stations according to the classification of each train. In addition, the above-mentioned division is an example, and is not limited to this, and other divisions such as rapid, commuting rapid, and new rapid may be used, or vehicles stop at all stations like a subway. In such a case, it is not necessary to provide a division. There may also be mutual trains between railways. Moreover, in FIG. 7, although the time required for an up train is illustrated, for example, a down train is also the same.

また、図５に示したように、地図マッチングを行うことができるように、各駅の屋内領域又は道路領域とのアクセス通路を二次元空間又は線データの地図情報として地図データベース１４に記憶してもよく、あるいは、駅舎全体を駅領域として、その範囲（境界）のみを記憶することもできる。   Further, as shown in FIG. 5, the access path to the indoor area or road area of each station may be stored in the map database 14 as two-dimensional space or line data map information so that map matching can be performed. It is also possible to store the entire station building as a station area and store only the range (boundary).

列車の区分は、予め区分毎の列車の速度、振動特性などを記憶しておき、歩行者が列車に乗車したときの移動速度、振動特性を検出することにより、歩行者が乗車した列車の区分を判定することができる。例えば、移動速度の速い順に特急、急行、準急、普通のように判定することができる。また、振動の強い順に特急、急行、準急、普通のように判定することができる。   Train categories are stored in advance, such as train speed and vibration characteristics for each category, and by detecting movement speed and vibration characteristics when a pedestrian gets on the train, the category of the train on which the pedestrian gets Can be determined. For example, it can be determined in the order of fast moving speed, such as limited express, express, semi-express, and normal. Further, it can be determined in the order of strong vibration, such as limited express, express, semi-express, and normal.

また、歩行者が列車に乗車した時点から列車が停車するまでの経過時間と、駅間の所要時間とにより、その列車が停車した駅を求め、その駅に停車する列車の区分から歩行者が乗車した列車の区分を判定することもできる。あるいは、歩行者が列車に乗車した時点からの経過時間と駅間の所要時間により、その列車が停車せずに通過した駅を求め、その駅を通過する列車の区分から歩行者が乗車した列車の区分を判定することもできる。   In addition, the station from which the train stops is determined by the elapsed time from when the pedestrian gets on the train until the train stops and the required time between the stations. It is also possible to determine the category of the train on which the boarding was made. Alternatively, the train where the pedestrian boarded from the section of the train that passes through the station by obtaining the station that the train passed without stopping by the elapsed time from the time when the pedestrian boarded the train and the required time between stations Can be determined.

歩行者が列車に乗車している場合の歩行者の位置は、路線図に沿って特定することができる。例えば、乗車駅から次の停車駅までの所要時間に対する乗車後の経過時間の比で、乗車駅と次の停車駅との距離を比例配分して、乗車駅からの距離を求めることで特定することができる。例えば、図６及び図７の例で、歩行者が特急列車に乗車した場合、駅Ｊ１から乗車して経過時間が５分であるとすると、駅Ｊ１及びＪ７（特急列車が次に停車する駅）間の距離に５／９（９分は駅Ｊ１、Ｊ７間の所要時間）を乗算した距離だけ駅Ｊ１から離れた位置が歩行者の位置である。   The position of the pedestrian when the pedestrian is on the train can be specified along the route map. For example, the ratio of the elapsed time after boarding to the time required from the boarding station to the next station is proportionally distributed between the boarding station and the next station, and the distance from the boarding station is determined. be able to. For example, in the example of FIG. 6 and FIG. 7, when a pedestrian gets on an express train, assuming that the elapsed time is 5 minutes after getting on from the station J1, the stations J1 and J7 (the station where the express train stops next) ) Is 5/9 (9 minutes is the required time between stations J1 and J7), and the distance from station J1 is the position of the pedestrian.

なお、歩行者の位置を路線図上で特定する場合において、経過時間は、歩行者が交通手段に乗車した乗車地点からの経過時間だけでなく、いずれかの駅で停車又は通過した場合には、その停車又は通過した駅からの経過時間も含むものとする。これにより、乗車駅を起点とした経過時間と各駅までの所要時間とに基づいて歩行者の位置を特定してもよく、あるいは乗車駅にかかわらず、ある駅を起点とした経過時間とその起点とした駅からの所要時間とに基づいて歩行者の位置を特定することもできる。   In addition, when specifying the position of the pedestrian on the route map, the elapsed time is not only the elapsed time from the boarding point where the pedestrian got on the transportation means, but also when stopping or passing at any station In addition, the elapsed time from the station where the vehicle stopped or passed is included. Thus, the position of the pedestrian may be specified based on the elapsed time starting from the boarding station and the required time to each station, or the elapsed time starting from a certain station and the starting point regardless of the boarding station The position of the pedestrian can be specified based on the required time from the station.

上述の例では、地下鉄等の屋内駅舎の場合を説明したが、屋外の電車、列車、汽車、モノレール、市電、路線バス、路面電車、ケーブルカー、ロープウェイ、船舶、航空機等のように、道路上又は道路に接続された乗降場所（例えば、駅のプラットホーム、停留所、搭乗エリア、乗降エリアなど）がある場合でも、上記と同様に、道路領域又は屋内領域に駅のプラットホーム、停留所、搭乗エリア、あるいは、アクセス通路、路線図及び乗降場所間の所要時間を設定することにより、歩行者の位置を同様に特定することができる。なお、交通手段が地下鉄のように地下を走行しない場合には、少なくとも間欠的にＧＰＳ衛星からの電波を受信できる可能性があり、ＧＰＳによる測位を併用して歩行者の位置を特定することもできる。   In the above example, the case of an indoor station building such as a subway was explained, but on the road, such as an outdoor train, train, train, monorail, streetcar, route bus, tram, cable car, ropeway, ship, aircraft, etc. Or, even if there is a boarding / exiting location connected to the road (for example, a station platform, stop, boarding area, boarding area, etc.), the station platform, stop, boarding area, or By setting the required time between the access passage, the route map, and the place of getting on and off, the position of the pedestrian can be similarly specified. If the means of transportation does not travel underground like a subway, there is a possibility that radio waves from GPS satellites can be received at least intermittently, and the position of pedestrians can also be specified using GPS positioning. it can.

記憶部１５は、歩行者の歩行挙動と地図上の特徴地点とを関連付けた情報、測位部１３で測位した測位データ、位置検出処理部１７で処理した処理結果などを記憶する。なお、制御部１１、位置検出処理部１７などをＣＰＵ、ＲＡＭなどで構成する場合、制御部１１、位置検出処理部１７の処理手順を定めたコンピュータプログラムを記憶することもできる。   The storage unit 15 stores information associating the walking behavior of the pedestrian with the feature points on the map, the positioning data measured by the positioning unit 13, the processing result processed by the position detection processing unit 17, and the like. When the control unit 11, the position detection processing unit 17 and the like are constituted by a CPU, a RAM, and the like, a computer program that defines the processing procedures of the control unit 11 and the position detection processing unit 17 can be stored.

操作部１６は、各種操作ボタンを備え、歩行者と移動方法判定装置１０とのユーザインタフェースとして機能する。例えば、操作部１６は、歩行者の操作により移動方法判定装置１０の動作の開始又は停止の操作を受け付ける。   The operation unit 16 includes various operation buttons and functions as a user interface between the pedestrian and the movement method determination device 10. For example, the operation unit 16 receives an operation for starting or stopping the operation of the movement method determination device 10 by an operation of a pedestrian.

位置検出処理部１７は、専用のハードウエア回路で構成してもよく、又は予め処理手順を定めたコンピュータプログラムを実行する構成であってもよい。   The position detection processing unit 17 may be configured by a dedicated hardware circuit, or may be configured to execute a computer program having a predetermined processing procedure.

位置推定部１７１は、前回（例えば、直近でもよく、２回又は３回などの複数回前でもよい）に算出された推定位置又は推定位置を更新した検出位置と、測位部１３で算出した測位位置の軌跡（測位軌跡）とに基づいて、地図上の推定位置（推定位置の軌跡）を算出する。より具体的には、前回に算出された推定位置又は検出位置から測位位置までの測位軌跡に沿った軌跡を求めることにより、推定位置の軌跡及び推定位置を算出する。   The position estimation unit 171 includes the estimated position calculated last time (for example, may be the latest or may be two or three times before), or the detected position obtained by updating the estimated position, and the positioning calculated by the positioning unit 13. Based on the position trajectory (positioning trajectory), an estimated position on the map (estimated position trajectory) is calculated. More specifically, the trajectory and the estimated position of the estimated position are calculated by obtaining a trajectory along the positioning trajectory from the estimated position or the detection position calculated last time to the positioning position.

誤差算出部１７２は、位置推定部１７１で推定した推定位置の誤差範囲を算出する。より具体的には、誤差算出部１７２は、後述するように推定位置を初期登録する場合、あるいは、推定位置を更新する場合、推定位置の誤差範囲を所定値に設定する。例えば、推定位置を初期登録した場合、推定位置の誤差範囲を測位位置の誤差範囲（例えば、２０〜２００ｍ）とすることができる。また、道路上のカーブ、道路又は通路の特徴地点で推定位置を更新した場合、最小の誤差（例えば、道路幅程度の範囲）とすることができる。   The error calculation unit 172 calculates the error range of the estimated position estimated by the position estimation unit 171. More specifically, the error calculation unit 172 sets the error range of the estimated position to a predetermined value when initially registering the estimated position, as described later, or when updating the estimated position. For example, when the estimated position is initially registered, the error range of the estimated position can be set to an error range of the positioning position (for example, 20 to 200 m). Further, when the estimated position is updated at a characteristic point of a curve, road or passage on the road, the minimum error (for example, a range of about the road width) can be obtained.

誤差算出部１７２は、初期登録した推定位置又は更新した推定位置の誤差範囲を所定値に設定した後は、設定した所定値に、初期登録又は更新した推定位置からの歩行者の移動距離又は移動方向に応じた値（例えば、測位誤差の増加分）を加算して誤差範囲を算出する。これにより、一旦歩行者の位置が決定（確定）され、その位置での誤差範囲を所定値に設定した後は、測位軌跡の増加（移動距離又は移動方位）に伴って測位誤差が増加した場合でも、測位軌跡に応じて、推定位置の適切な誤差範囲を求めることができる。なお、誤差範囲を常に適当な所定の一定値（例えば、１００ｍ）とすることもできる。   After setting the error range of the initially registered estimated position or the updated estimated position to a predetermined value, the error calculation unit 172 moves the pedestrian's moving distance or movement from the initially registered or updated estimated position to the set predetermined value. An error range is calculated by adding a value corresponding to the direction (for example, an increase in positioning error). As a result, once the position of the pedestrian is determined (confirmed), and after setting the error range at that position to a predetermined value, the positioning error increases with an increase in the positioning trajectory (movement distance or direction) However, an appropriate error range of the estimated position can be obtained according to the positioning locus. Note that the error range can always be an appropriate predetermined constant value (for example, 100 m).

歩行挙動判定部１７３は、測位部１３の距離センサ１３２、方位センサ１３３、高度センサ１３４などで得られたデータに基づいて、歩行者の歩行挙動を判定する。歩行挙動は、歩行者の歩行特性を示すものであり、自転車に乗った場合の走行特性も含む。歩行挙動は、例えば、歩行の開始、歩行速度、歩行速度の変動、歩行の強さ（例えば、歩数センサで加速が大きさで示されるレベル強度）、歩行の強さの変動、単位時間当たりの歩数（自転車の場合には、ペダルをこぐ回数）、歩数の変動、歩行方位、歩行停止などである。   The walking behavior determination unit 173 determines the walking behavior of the pedestrian based on data obtained by the distance sensor 132, the orientation sensor 133, the altitude sensor 134, and the like of the positioning unit 13. The walking behavior indicates a walking characteristic of a pedestrian and includes a traveling characteristic when riding a bicycle. The walking behavior is, for example, the start of walking, walking speed, fluctuation in walking speed, walking strength (for example, the level intensity indicated by acceleration by the step sensor), fluctuation in walking strength, per unit time The number of steps (in the case of a bicycle, the number of pedaling), the variation in the number of steps, the walking direction, the walking stop, and the like.

歩行挙動判定部１７３は、歩行挙動に基づいて歩行の乱れの有無を判定する。歩行の乱れは、例えば、所定の歩行速度又は単位時間当たりの歩数を基準として歩行速度が遅い又は歩数が少ない場合、歩行速度が略一定でなく歩行速度の変動が頻繁にある場合、歩行方位の蛇行又は周回性がある場合、あるいは、歩行の強さが不安定である場合などである。   The walking behavior determination unit 173 determines the presence / absence of disturbance in walking based on the walking behavior. For example, when the walking speed is low or the number of steps is small with reference to the predetermined walking speed or the number of steps per unit time, the walking speed is not substantially constant and the walking speed varies frequently, This is the case when there is meandering or circulation, or when the strength of walking is unstable.

乗降判定部１７４は、歩行挙動判定部１７３で判定した歩行挙動、及び測位部１３の距離センサ１３２、方位センサ１３３などで得られたデータに基づいて、歩行者の交通手段への乗降を判定する。歩行者の交通手段への乗降の判定は、例えば、歩行停止と所定の速度以上の移動速度とを検出した場合に乗車したと判定することもできる。歩行停止、移動速度などの検出は、加速度センサ又は歩数センサなどを用いることができる。   The boarding / alighting determination unit 174 determines boarding / exiting of pedestrians based on the walking behavior determined by the walking behavior determination unit 173 and the data obtained by the distance sensor 132, the direction sensor 133, and the like of the positioning unit 13. . The determination of getting on and off the pedestrian's means of transportation can be determined as having boarded, for example, when a stop of walking and a moving speed equal to or higher than a predetermined speed are detected. An acceleration sensor, a step number sensor, or the like can be used to detect walking stop, moving speed, and the like.

また、乗降判定部１７４は、歩行挙動判定部１７３で判定した歩行挙動、及び振動検出部１７８で検出した振動特性に基づいて、歩行者の交通手段への乗降を判定する。振動特性は、例えば、加速度センサ、角速度センサ又は角加速度センサなどの振動を検出することができるセンサにより検出し、振動の強さの周波数成分として求めることができる。例えば、歩行者が歩行している場合、振動の周波数特性は、所定の周波数で強さのピークがあるとともに、比較的強さのレベルが大きいのに対し、歩行者が交通手段に乗車した場合は、振動の周波数特性は、広い範囲の周波数で比較的強さのレベルが小さい。例えば、歩行停止と広い範囲の周波数で比較的強さのレベルが小さい振動特性を検出した場合、交通手段に乗車したと判定することができる。また、歩行開始と所定の周波数で比較的強さのレベルが大きい振動特性を検出した場合、降車したと判定することができる。これにより、歩行者が交通手段に乗車したか、あるいは降車したかを精度良く判定することができる。なお、一旦歩行者が交通手段に乗車したと判定した場合に、移動速度又は振動特性から歩行者が乗車しているものと判断できる場合に、仮に歩行者の一時的な歩行を検出したとしても、歩行者が乗車中であると判定すればよい。   Moreover, the boarding / alighting determination unit 174 determines boarding / alighting of pedestrians based on the walking behavior determined by the walking behavior determination unit 173 and the vibration characteristics detected by the vibration detection unit 178. The vibration characteristic can be detected by a sensor capable of detecting vibration, such as an acceleration sensor, an angular velocity sensor, or an angular acceleration sensor, and can be obtained as a frequency component of vibration intensity. For example, when a pedestrian is walking, the frequency characteristic of vibration has a peak of intensity at a predetermined frequency and a relatively high level of strength, whereas the pedestrian gets on a means of transportation. The frequency characteristic of vibration has a relatively low level of strength over a wide range of frequencies. For example, when a vibration characteristic having a relatively small intensity level is detected at a walking stop and a wide range of frequencies, it can be determined that the vehicle has got on the transportation means. Further, when vibration characteristics having a relatively large strength level at a predetermined frequency with the start of walking are detected, it can be determined that the vehicle has got off. Thereby, it is possible to accurately determine whether the pedestrian gets on the transportation means or gets off. Even if it is determined that the pedestrian has boarded the means of transportation, and if it can be determined that the pedestrian is on the basis of the moving speed or vibration characteristics, even if the pedestrian temporarily detected What is necessary is just to determine that the pedestrian is getting on.

位置特定部１７５は、測位位置に基づいて推定位置の初期登録を行う。また、位置特定部１７５は、地図マッチング法を利用して、位置推定部１７１で算出した推定位置に基づいて、誤差範囲内で歩行していると考えられる位置に推定位置を更新し、更新した位置を歩行者の位置として特定（検出）する。この場合、評価部１７７で算出される評価係数に基づいて、最も確からしい推定位置を歩行者の位置として特定することができる。評価係数の詳細は後述する。なお、評価係数の逆数を相関度と定義し、相関度を用いることもできる。   The position specifying unit 175 performs initial registration of the estimated position based on the positioning position. Further, the position specifying unit 175 uses the map matching method to update and update the estimated position to a position considered to be walking within the error range based on the estimated position calculated by the position estimating unit 171. The position is specified (detected) as the position of the pedestrian. In this case, the most likely estimated position can be specified as the position of the pedestrian based on the evaluation coefficient calculated by the evaluation unit 177. Details of the evaluation coefficient will be described later. Note that the reciprocal of the evaluation coefficient can be defined as the degree of correlation, and the degree of correlation can be used.

また、位置特定部１７５は、誤差算出部１７２で算出した誤差範囲内に、歩行挙動判定部１７３で判定した歩行挙動に関連する特徴地点があるか否かを判定し、特徴地点がある場合、その特徴地点を歩行者の位置として特定する。例えば、歩行者の歩行速度又は歩行の強さの変動があった場合に、歩行者の推定位置の誤差範囲内に階段があるときには、推定位置を階段の位置に更新することにより歩行者の位置を特定することができる。これにより、歩行者の位置を精度良く特定することができる。   The position specifying unit 175 determines whether or not there is a feature point related to the walking behavior determined by the walking behavior determination unit 173 within the error range calculated by the error calculation unit 172. The feature point is specified as the position of the pedestrian. For example, if there is a staircase within the error range of the estimated position of the pedestrian when there is a change in the walking speed or walking strength of the pedestrian, the position of the pedestrian is updated by updating the estimated position to the position of the staircase. Can be specified. Thereby, a pedestrian's position can be specified with sufficient accuracy.

また、位置特定部１７５は、乗降判定部１７４で歩行者が交通手段に乗車したと判定した場合、歩行者が乗車したと判定した時点からの経過時間及び交通機関の駅間の所要時間に基づいて、交通機関の路線に沿って歩行者の位置を特定する。   Moreover, when the position determination part 175 determines with the boarding / alighting determination part 174 that the pedestrian got on the transportation means, it is based on the elapsed time from the time of having determined that the pedestrian got on and the required time between the stations of the transportation facility. Then, the position of the pedestrian is specified along the route of transportation.

信頼度算出部１７６は、測位部１３で測位した測位データの信頼度を算出する。より具体的には、信頼度算出部１７６は、距離センサ１３２、方位センサ１３３、高度センサ１３４などのセンサ単体でのデータの自己矛盾、あるいは、センサ相互のデータの矛盾又は地図情報との不整合などの異常の有無の判定、ＧＰＳ１３１の測位データ及び基地局通信の信頼性を示す使用環境指標の算出などを行う。また、センサ等に異常があると判定した場合には、使用可能なセンサを選択するとともに、使用不可のセンサに対しては、そのセンサの誤差分散を無限大にする（又は大きくする）処理を行う。これにより、常にセンサの使用可否を監視する。以下、信頼度算出部１７６での処理の詳細について説明する。   The reliability calculation unit 176 calculates the reliability of the positioning data measured by the positioning unit 13. More specifically, the reliability calculation unit 176 performs self-inconsistency of data in a single sensor such as the distance sensor 132, the azimuth sensor 133, and the altitude sensor 134, or inconsistency of data between sensors or inconsistency with map information. The determination of the presence / absence of abnormality such as GPS, the positioning data of the GPS 131 and the calculation of the usage environment index indicating the reliability of base station communication are performed. In addition, when it is determined that there is an abnormality in the sensor or the like, a usable sensor is selected, and for an unusable sensor, a process for making the error variance of the sensor infinite (or increased) is performed. Do. Thereby, the availability of the sensor is always monitored. Hereinafter, details of the processing in the reliability calculation unit 176 will be described.

ＧＰＳ１３１の異常の有無の判定は、例えば、ＧＰＳ１３１で得られた測位データに基づいて測位した測位位置、歩行者の歩行速度、移動方位などの時間的変化に自己矛盾があるか否かで判定することができる。異常がある場合には、ＧＰＳ１３１のデータの誤差分散を無限大にして利用しないようにする。また、このような異常な状況が、所定の時間及び／又は所定の距離の間継続した場合、ＧＰＳ１３１の信頼度は低いとする。また、このような異常な状況がなくなった場合、ＧＰＳ１３１のデータを利用するとともに、さらに正常な状況が所定の時間又は所定の距離の間継続すれば、ＧＰＳの信頼度を正常な値に復帰させる。   The determination of the presence or absence of abnormality of the GPS 131 is performed by, for example, determining whether or not there is self-contradiction in temporal changes such as a positioning position determined based on the positioning data obtained by the GPS 131, a walking speed of the pedestrian, and a moving direction. be able to. If there is an abnormality, the error variance of the GPS 131 data is set to infinity and is not used. Further, when such an abnormal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, it is assumed that the reliability of the GPS 131 is low. Further, when such an abnormal situation disappears, the GPS 131 data is used, and if the normal situation continues for a predetermined time or a predetermined distance, the reliability of the GPS is returned to a normal value. .

ＧＰＳ１３１の使用環境指標としては、例えば、ＧＰＳ１３１の受信レベル、捕捉衛星数、２次元又は３次元測位の別、ＣＥＰ（Circular Error Probability）が所定の標準値以下であれば、異常であるとしてＧＰＳ１３１のデータの誤差分散を無限大にして利用しないようにする。また、このような異常な状況が、所定の時間及び／又は所定の距離の間継続した場合、ＧＰＳ１３１の信頼度は低いとする。また、このような異常な状況がなくなった場合、ＧＰＳ１３１のデータを利用するとともに、さらに正常な状況が所定の時間又は所定の距離の間継続すれば、ＧＰＳ１３１の信頼度を正常な値に復帰させる。   As the usage environment index of the GPS 131, for example, if the reception level of the GPS 131, the number of captured satellites, 2D or 3D positioning, and CEP (Circular Error Probability) is below a predetermined standard value, it is determined that the GPS 131 is abnormal. Make the error variance of the data infinite and avoid using it. Further, when such an abnormal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, it is assumed that the reliability of the GPS 131 is low. Further, when such an abnormal situation disappears, the GPS 131 data is used, and if the normal situation continues for a predetermined time or a predetermined distance, the reliability of the GPS 131 is returned to a normal value. .

基地局通信の使用環境指標としては、例えば、基地局との通信レベル、基地局の通信範囲等が所定の標準値より低下した場合、異常であるとして基地局通信によるデータの誤差分散を無限大にして利用しないようにする。また、このような異常な状況が、所定の時間及び／又は所定の距離の間継続した場合、基地局通信の信頼度は低いとする。また、このような異常な状況がなくなった場合、基地局通信のデータを利用するとともに、さらに正常な状況が所定の時間及び／又は所定の距離の間継続すれば、基地局通信の信頼度を正常な値に復帰させる。なお上記では、ＧＰＳと基地局通信とを区別したが、ＧＰＳと基地局通信とを結合した測位方式を利用してもよい。   Base station communication usage environment indicators include, for example, when the communication level with the base station, the communication range of the base station, etc. falls below a predetermined standard value, the error distribution of data due to base station communication is infinite as abnormal And avoid using it. In addition, when such an abnormal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, it is assumed that the reliability of base station communication is low. In addition, when such an abnormal situation disappears, the base station communication data is used, and if the normal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, the reliability of the base station communication is increased. Return to normal value. In the above description, GPS and base station communication are distinguished from each other, but a positioning method combining GPS and base station communication may be used.

地磁気センサは、その検出原理から周辺の鉄板又は鉄筋等の存在、踏切等の電場又は磁場の存在により検出データにノイズが加わり、検出精度が低下することが多い。このような場合、仮に誤差がない場合でも、地磁気センサを使用しないようにしてもよい。また、建物内（屋内）又は踏切付近では、地磁気センサの検出データにノイズが加わるため、これを利用して歩行者が屋内又は踏切付近に存在する可能性が高いと判定することができる。   In the case of a geomagnetic sensor, noise is added to detection data due to the presence of a surrounding iron plate or reinforcing bar, and the presence of an electric field or magnetic field such as a railroad crossing, and the detection accuracy often decreases. In such a case, even if there is no error, the geomagnetic sensor may not be used. Further, since noise is added to the detection data of the geomagnetic sensor in the building (indoor) or in the vicinity of the railroad crossing, it can be determined that there is a high possibility that a pedestrian is present indoors or in the vicinity of the railroad crossing.

センサ相互のデータの矛盾の有無の判定は、例えば、過去のある時刻で測位した測位方位（推定方位）に、その時刻から現在時刻までの相対方位センサのデータ増分を加えたものが、現在時刻での地磁気センサのデータと大きく乖離すれば、地磁気センサのデータが異常であるとみなして地磁気センサを利用しないようにすることができる。また、このような異常な状況が、所定の時間及び／又は所定の距離の間継続した場合、地磁気センサの信頼度は低いとする。また、このような異常な状況がなくなった場合、地磁気センサのデータを利用するとともに、さらに正常な状況が所定の時間及び／又は所定の距離の間継続すれば、地磁気センサの信頼度を正常な値に復帰させる。   The determination of whether there is a contradiction between the data of the sensors, for example, is obtained by adding the data increment of the relative direction sensor from that time to the current time to the positioning direction (estimated direction) measured at a certain time in the past, If there is a large difference from the data of the geomagnetic sensor, the data of the geomagnetic sensor can be regarded as abnormal and the geomagnetic sensor can not be used. In addition, when such an abnormal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, it is assumed that the reliability of the geomagnetic sensor is low. In addition, when such an abnormal situation disappears, the geomagnetic sensor data is used, and if the normal situation continues for a predetermined time and / or a predetermined distance, the reliability of the geomagnetic sensor becomes normal. Return to value.

また、方位の誤差を考慮して定式化する場合には、地磁気センサの誤差分散としては、例えば、異常の場合に無限大（又は十分に大きな値）、正常の場合に標準値（例えば、平均的な誤差）とする。相対方位センサの誤差分散は、例えば、較正されたとき最小に設定し、時間又は距離が経過するにつれて誤差分散を増加させる。複数のセンサによる誤差分散は、各々のセンサの分散を結合すれば良い。また、他の相互チェックとしては、過去のある時刻の推定位置に、歩数センサから推定された距離を加えたものが、現在時刻でＧＰＳ１３１により測位した測位位置と大きく乖離すれば、ＧＰＳ１３１の測位データが異常であるとみなすことができる。   Also, when formulating in consideration of azimuth errors, the error variance of the geomagnetic sensor is, for example, infinite (or a sufficiently large value) in the case of abnormality, and standard value (for example, average) in the normal state Error). The error variance of the relative orientation sensor is set to a minimum when calibrated, for example, and increases with time or distance. The error variance by a plurality of sensors may be combined with the variance of each sensor. In addition, as another mutual check, if the estimated position at a certain time in the past and the distance estimated from the step number sensor deviate greatly from the positioning position measured by the GPS 131 at the current time, the positioning data of the GPS 131 Can be considered abnormal.

評価部１７７は、位置推定部１７１で算出した推定位置、及び位置特定部１７５で更新した推定位置（この場合、特定した位置）を評価するための評価係数を算出する。評価係数は、推定位置の確からしさを評価するための係数であり、例えば、評価係数が小さいほど推定位置の確からしさ（確率）が大きいとすることができる。評価係数は、例えば、推定位置と測位位置との位置ずれ、道路又は通路の特徴地点における推定位置と測位位置との位置ずれの差の平均、道路又は通路の特徴地点における推定位置と道路又は通路との位置ずれ（距離ずれ）の平均等である。なお、評価係数の詳細は後述する。   The evaluation unit 177 calculates an evaluation coefficient for evaluating the estimated position calculated by the position estimation unit 171 and the estimated position updated by the position specifying unit 175 (in this case, the specified position). The evaluation coefficient is a coefficient for evaluating the certainty of the estimated position. For example, the smaller the evaluation coefficient, the larger the certainty (probability) of the estimated position. The evaluation coefficient is, for example, the positional deviation between the estimated position and the positioning position, the average of the positional deviation between the estimated position and the positioning position at the road or passage characteristic point, the estimated position and the road or passage at the characteristic point of the road or passage. And the average of the positional deviation (distance deviation). Details of the evaluation coefficient will be described later.

振動検出部１７８は、距離センサ１３２、方位センサ１３３内の加速度センサ、角速度センサ、角加速度センサ等により振動特性を検出する。   The vibration detection unit 178 detects vibration characteristics by the distance sensor 132, the acceleration sensor in the azimuth sensor 133, the angular velocity sensor, the angular acceleration sensor, or the like.

図８、図９及び図１０は振動特性の一例を示す説明図である。図において、横軸は周波数（Ｈｚ）を示し、縦軸は振動の強さを示す。これらの振動特性は、加速度センサで鉛直方向の加速度を検出することにより得ることができる。図８（ａ）は歩行者が通常に歩行する場合（例えば、緩やかな歩行、速歩など）の振動特性を示す。この場合、１秒間に２歩前後の歩数となるため、２Ｈｚ付近の振動の強さ（パワースペクトル）が大きくなる。また、緩やかに歩行する場合もあるため、４Ｈｚ、６Ｈｚ付近でも振動の強さが大きくなる。   8, FIG. 9 and FIG. 10 are explanatory diagrams showing examples of vibration characteristics. In the figure, the horizontal axis indicates the frequency (Hz), and the vertical axis indicates the strength of vibration. These vibration characteristics can be obtained by detecting the acceleration in the vertical direction with an acceleration sensor. FIG. 8A shows vibration characteristics when a pedestrian normally walks (for example, gentle walking, fast walking, etc.). In this case, since the number of steps is about 2 steps per second, the intensity of vibration (power spectrum) near 2 Hz increases. In addition, since there is a case of walking slowly, the strength of vibration increases even in the vicinity of 4 Hz and 6 Hz.

図８（ｂ）は歩行者が階段を上がる場合の振動特性を示す。歩行者が階段を上がる場合には、２Ｈｚ付近の次に、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ付近で振動の強さが大きくなる。通常の歩行の場合と近似するものの、振動の強さは、全体として小さい値となる。   FIG. 8B shows vibration characteristics when a pedestrian goes up the stairs. When a pedestrian goes up the stairs, the intensity of vibration increases at around 3 Hz, 4 Hz, and 5 Hz next to around 2 Hz. Although it approximates the case of normal walking, the strength of vibration is a small value as a whole.

図８（ｃ）は歩行者が階段を下りる場合の振動特性を示す。歩行者が階段を下りる場合には、振動特性は、通常の走行、階段上りの場合と近似するものの、振動の強さは全体的に大きく、２Ｈｚ、４Ｈｚ、６Ｈｚ付近で振動の強さが大きくなる。特に、２Ｈｚ付近では、通常の走行、階段上りの場合に比べて、振動の強さが最も大きくなる。   FIG. 8C shows vibration characteristics when the pedestrian goes down the stairs. When a pedestrian goes down the stairs, the vibration characteristics are similar to those of normal driving and going up the stairs, but the vibration strength is large overall, and the vibration strength is large around 2 Hz, 4 Hz, and 6 Hz. Become. In particular, in the vicinity of 2 Hz, the intensity of vibration is the largest compared with the case of normal traveling and climbing stairs.

図９（ａ）は歩行者が走っている（ランニングしている）場合の振動特性を示す。歩行者が走っている場合、３Ｈｚ付近で振動の強さが非常に大きくなる。また、他の周波数では、振動の強さにピークが認められず、全体としてなだらかな特性を示す。   FIG. 9A shows vibration characteristics when a pedestrian is running (running). When a pedestrian is running, the intensity of vibration becomes very large around 3 Hz. In addition, at other frequencies, no peak is observed in the strength of the vibration, and the characteristics are gentle as a whole.

図９（ｂ）は歩行者が自転車に乗って走行している場合の振動特性を示す。歩行者が自転車に乗って走行している場合、通常歩行又はランニングの場合に比べて、自転車のペダルを踏むタイミングに対応した周波数付近で振動の強さが大きく、かつ多くの周波数で強さのピークが認められる。特に、２Ｈｚ〜４Ｈｚ、６Ｈｚ〜８Ｈｚ付近で振動のピークが顕著に現われる。図８、図９に示すように、振動特性により、歩行中の歩行状態も具体的に判定することができる。   FIG. 9B shows the vibration characteristics when a pedestrian is riding on a bicycle. When a pedestrian is riding a bicycle, the vibration intensity is greater near the frequency corresponding to the timing of pedaling the bicycle and the strength is greater at many frequencies than when walking or running. A peak is observed. In particular, vibration peaks appear prominently in the vicinity of 2 Hz to 4 Hz and 6 Hz to 8 Hz. As shown in FIGS. 8 and 9, the walking state during walking can also be specifically determined based on the vibration characteristics.

図１０（ａ）は歩行者が地下鉄、列車等の鉄道車両、路面電車などの交通手段に乗車した場合の振動特性を示す。歩行者が鉄道車両、路面電車などの交通手段に乗車した場合は、振動の周波数特性は、特定の周波数での強さのピークはなく、広い範囲の周波数で比較的強さのレベルが小さい。   FIG. 10A shows vibration characteristics when a pedestrian gets on a transportation means such as a railway vehicle such as a subway or a train or a streetcar. When a pedestrian gets on a transportation means such as a railcar or a tram, the frequency characteristics of vibration have no intensity peak at a specific frequency, and the intensity level is relatively small over a wide range of frequencies.

図１０（ｂ）は歩行者がバスなどの交通手段に乗車した場合の振動特性を示す。歩行者がバスなどの交通手段に乗車した場合は、全体としては振動の強さは小さいものの、１Ｈｚ〜２Ｈｚ付近で比較的振動の強さが大きくなる。また、他の周波数でも振動の強さは小さいものの、多くのピークを有する特性となる。   FIG. 10B shows vibration characteristics when a pedestrian gets on a transportation means such as a bus. When a pedestrian gets on a transportation means such as a bus, the intensity of vibration is small as a whole, but the intensity of vibration is relatively large in the vicinity of 1 Hz to 2 Hz. In addition, although the intensity of vibration is small even at other frequencies, the characteristic has many peaks.

また、振動特性に加えて、加速度センサで水平方向の速度を検出することにより、通常歩行、ランニング、又は自転車による走行の別をさらに精度高く判定することができる。例えば、通常歩行で４ｋｍ／ｈ程度、通常のランニングで１０ｋｍ／ｈ程度、自転車による走行で５〜１０ｋｍ／ｈ程度である。また、歩行者が交通手段に乗車した場合には、交通手段に応じて移動速度が異なる場合があり、移動速度を検出することにより、歩行者が利用している移動手段（移動方法）を判定することができる。なお、詳細は後述する。   In addition to the vibration characteristics, by detecting the horizontal speed with an acceleration sensor, it is possible to determine whether the walking is normal walking, running, or running by bicycle with higher accuracy. For example, it is about 4 km / h for normal walking, about 10 km / h for normal running, and about 5 to 10 km / h for traveling by bicycle. In addition, when a pedestrian gets on a transportation means, the traveling speed may differ depending on the transportation means, and the traveling means (movement method) used by the pedestrian is determined by detecting the traveling speed. can do. Details will be described later.

表示部１８は、例えば、液晶表示パネルであって、歩行者に自身の位置を地図上に表示する。   The display unit 18 is a liquid crystal display panel, for example, and displays its position on a map to a pedestrian.

音声出力部１９は、歩行者の位置を表示部１８で表示する際に、歩行者に所要の情報を通知するため、又は注意を促すため音声又は音響を出力する。   When the pedestrian's position is displayed on the display unit 18, the audio output unit 19 outputs audio or sound to notify the pedestrian of necessary information or to call attention.

移動方法判定部２０は、誤差算出部１７２で算出した誤差範囲内の特徴地点を特定するとともに、特定した特徴地点、歩行挙動判定部１７３で得られた歩行者の歩行挙動、乗降判定部１７４での乗降の判定結果、振動検出部１７８で検出した振動特性などを関連付けて、歩行者が利用している移動手段（移動方法）を判定する。   The movement method determination unit 20 specifies a feature point within the error range calculated by the error calculation unit 172, and also uses the specified feature point, the walking behavior of the pedestrian obtained by the walking behavior determination unit 173, and the boarding / alighting determination unit 174. The moving means (moving method) used by the pedestrian is determined by associating the determination result of boarding / exiting with the vibration characteristics detected by the vibration detecting unit 178 and the like.

図１１は移動手段の例を示す説明図である。図１１に示すように、移動手段（移動方法）は、３つのカテゴリーに分類することができる。なお、分類例は一例であって、これに限定されるものではない。第１移動手段は、予め乗降場所が定められた路線を有する交通機関（第１の交通機関）であり、第２移動手段は、第１の交通機関以外の交通機関（第２の交通機関）であり、第３移動手段は、歩行又は自転車である。   FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of the moving means. As shown in FIG. 11, the moving means (moving method) can be classified into three categories. Note that the classification example is an example, and the present invention is not limited to this. The first moving means is a transportation means (first transportation means) having a route in which a boarding / alighting place is determined in advance, and the second moving means is a transportation means other than the first transportation means (second transportation means). The third moving means is walking or bicycle.

第１移動手段としては、例えば、地下鉄、電車、列車若しくは汽車などの鉄道車両、ボート、遊覧船、フェリー若しくは観光船などの船舶、モノレール、ケーブルカー、ロープウェイ、航空機、路線バス又は路面電車などである。また、第２移動手段としては、例えば、自家用車、バイク、タクシー、トラック、観光バス又は貸切バスなどである。   As the first moving means, for example, a railway vehicle such as a subway, a train, a train or a train, a boat such as a boat, a pleasure boat, a ferry or a sightseeing boat, a monorail, a cable car, a ropeway, an airplane, a route bus or a tram is there. Moreover, as a 2nd moving means, it is a private car, a motorbike, a taxi, a truck, a sightseeing bus, or a charter bus etc., for example.

次に、移動手段の判定方法について説明する。図１２は乗降場所が定められた路線を有する交通機関を判定する例を示す説明図である。図１２に示すように、乗降場所が定められた路線を有する第１の交通機関（第１移動手段、第１移動方法）は、上述したとおり、鉄道車両、船舶、モノレール、ケーブルカー、ロープウェイ、航空機、路線バス又は路面電車などがあり、これらの交通機関には、それぞれ専用の乗降場所があり、乗降場所は交通手段により異なる地点にある。このため、歩行者の位置を推定した場合に、推定位置の誤差範囲に特徴地点として乗降場所を特定することができれば、歩行者がその乗降場所に応じた交通手段を利用する可能性が高くなる。この場合、歩行者が交通手段に乗車したことを判定することができれば、いずれの交通手段を利用したかが判定でき、歩行者の移動手段（移動方法）を判定することが可能となる。   Next, the determination method of a moving means is demonstrated. FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of determining a transportation facility having a route where a boarding / alighting place is determined. As shown in FIG. 12, the first transportation means (first moving means, first moving method) having a route where a boarding / alighting place is defined are, as described above, railway vehicles, ships, monorails, cable cars, ropeways, There are airplanes, route buses, trams, etc., and each of these transportation facilities has a dedicated boarding / exiting place. For this reason, when the position of a pedestrian is estimated, if a boarding / alighting place can be specified as a feature point in the error range of the estimated position, the possibility that the pedestrian uses a transportation means corresponding to the boarding / alighting place increases. . In this case, if it can be determined that the pedestrian has boarded the transportation means, it can be determined which transportation means is used, and the pedestrian's movement means (movement method) can be determined.

図１２に示すように、例えば、鉄道車両の場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、鉄道車両の乗降場所であり、振動特性は、図１０（ａ）の例のように、歩行とは異なる連続的な弱い振動である。移動速度は、５０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化はない。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、鉄道車両であると判定することができる。   As shown in FIG. 12, for example, in the case of a railway vehicle, the walking behavior is a walking stop. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is a place where the railway vehicle gets on and off, and the vibration characteristic is continuous weak vibration different from walking as in the example of FIG. The moving speed is 50 km / h or more, and there is no change in altitude. When all or some of these conditions are met, the pedestrian moving means can be determined to be a rail vehicle.

また、船舶の場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、船舶の乗降場所又は川、海、湖、沼などである。移動速度は、１ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化はない。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、船舶であると判定することができる。   In the case of a ship, the walking behavior is walking stop. The characteristic points in the error range of the estimated position of the pedestrian are the place where the ship gets on / off or a river, sea, lake, swamp, and the like. The moving speed is 1 km / h or more, and there is no change in altitude. When all or some of these conditions are met, the pedestrian moving means can be determined to be a ship.

モノレールの場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、モノレールの乗降場所であり、移動速度は、１０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化はない。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、モノレールであると判定することができる。   In the case of a monorail, the walking behavior is stop walking. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is a monorail boarding / alighting place, the moving speed is 10 km / h or more, and there is no change in altitude. If all or some of these conditions are met, the pedestrian's moving means can be determined to be a monorail.

ケーブルカーの場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、ケーブルカーの乗降場所であり、移動速度は、１０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化がある。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、ケーブルカーであると判定することができる。   In the case of a cable car, the walking behavior is stopping walking. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is the place where the cable car gets on and off, the moving speed is 10 km / h or more, and there is a change in altitude. If all or some of these conditions are met, the pedestrian's moving means can be determined to be a cable car.

ロープウェイの場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、ロープウェイの乗降場所であり、移動速度は、１０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化がある。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、ロープウェイであると判定することができる。   In the case of the ropeway, the walking behavior is walking stop. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is the place where the ropeway gets on and off, the moving speed is 10 km / h or more, and there is a change in altitude. If all or some of these conditions are met, the pedestrian's moving means can be determined to be a ropeway.

航空機の場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、航空機の乗降場所であり、移動速度は、３００ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化がある。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、航空機であると判定することができる。   In the case of an aircraft, the walking behavior is walking stop. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is the place where the aircraft gets on and off, the moving speed is 300 km / h or more, and there is a change in altitude. When all or some of these conditions are met, the pedestrian moving means can be determined to be an aircraft.

路線バスの場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、路線バスの乗降場所であり、振動特性は、図１０（ｂ）の例のように、全体としては振動の強さは小さいものの、１Ｈｚ〜２Ｈｚ付近で比較的振動の強さが大きくなる。また、他の周波数でも振動の強さは小さいものの、多くのピークを有する特性となる。移動速度は、１０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化はない。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、路線バスであると判定することができる。   In the case of a route bus, the walking behavior is walking stop. The characteristic point in the error range of the estimated position of the pedestrian is the place where the route bus gets on and off, and the vibration characteristic is 1 Hz to the whole although the intensity of vibration is small as in the example of FIG. The intensity of vibration is relatively large in the vicinity of 2 Hz. In addition, although the intensity of vibration is small even at other frequencies, the characteristic has many peaks. The moving speed is 10 km / h or more, and there is no change in altitude. If all or some of these conditions are met, the pedestrian's moving means can be determined to be a route bus.

路面電車の場合、歩行挙動は歩行停止である。歩行者の推定位置の誤差範囲にある特徴地点は、路面電車の乗降場所であり、振動特性は、図１０（ａ）の例のように、歩行とは異なる連続的な弱い振動である。移動速度は、１０ｋｍ／ｈ以上であり、高度の変化はない。このような条件のすべて、または、いくつかの条件が合致した場合には、歩行者の移動手段は、路面電車であると判定することができる。なお、図１２の例は一例であって、これに限定されるものではなく、例えば、判定のための条件を他の条件とすることもできる。   In the case of a tram, the walking behavior is stopping walking. The feature point in the error range of the estimated position of the pedestrian is the place where the tram is getting on and off, and the vibration characteristic is continuous weak vibration different from walking as in the example of FIG. The moving speed is 10 km / h or more, and there is no change in altitude. When all or some of these conditions are met, the pedestrian moving means can be determined to be a tram. Note that the example of FIG. 12 is an example, and the present invention is not limited to this. For example, a condition for determination may be another condition.

一方、第２移動手段（第２移動方法）は、第１移動手段のように、専用の乗降場所がなく、一般道路、駐車場等の任意の地点から乗車できる交通機関（第２の交通機関）である。このため、歩行者の位置を推定した場合に、推定位置の誤差範囲に特徴地点として自動車などの車両が通行できる道路を特定することができれば、歩行者がその交通機関を利用する可能性が高くなる。この場合、歩行者が交通手段に乗車したことを判定することができれば、歩行者の移動手段（移動方法）を判定することが可能となる。歩行者が交通手段に乗車したか否かは、例えば、移動速度が５ｋｍ／ｈ〜４０ｋｍ／ｈ程度を超える場合に乗車したと判定することができる。   On the other hand, the second moving means (second moving method) has a dedicated boarding place unlike the first moving means, and can be boarded from any point such as a general road or a parking lot (second transportation means). ). For this reason, when the position of a pedestrian is estimated, if a road on which a vehicle such as an automobile can pass as a feature point can be specified in the error range of the estimated position, the pedestrian is likely to use the transportation. Become. In this case, if it can be determined that the pedestrian has boarded the transportation means, it is possible to determine the pedestrian moving means (moving method). Whether or not the pedestrian has boarded the transportation means can be determined to have boarded, for example, when the moving speed exceeds about 5 km / h to 40 km / h.

また、第２の交通機関の場合には、交差点の信号機の切り替えタイミングの関係で、交差点付近での減速、加速、あるいは停止することが多く、これらを検出することで、さらに精度良く移動手段を判定することができる。また、第２の交通機関の場合には、第１の交通機関用の乗降場所では停止しないことから、これを検出してもよい。これにより、さらに第２の交通機関での移動の判定精度を高めることができる。   In the case of the second transportation system, the vehicle often decelerates, accelerates or stops near the intersection because of the timing of switching the traffic light at the intersection. By detecting these, the moving means can be more accurately detected. Can be determined. Further, in the case of the second transportation, this may be detected because it does not stop at the boarding place for the first transportation. Thereby, the determination accuracy of the movement in the second transportation can be further increased.

また、例えば、自転車とは異なる周期の歩行リズムを検出したとき、あるいは、移動速度が、例えば、５ｋｍ／ｈ以下であるとき、移動方法は、歩行であると判定することができる。また、歩行とは異なる周期のリズムを検出し、かつ、移動速度が、例えば、２０ｋｍ／ｈ以下であるときには、歩行者が自転車で移動していると判定することができる。なお、この場合、不定期に移動速度が、例えば、５ｋｍ／ｈ以上で歩行停止が検出された場合に、歩行者が自転車で移動していると判定してもよい。   Further, for example, when a walking rhythm with a different cycle from that of a bicycle is detected, or when the moving speed is 5 km / h or less, the moving method can be determined to be walking. Further, when a rhythm having a different period from that of walking is detected and the moving speed is, for example, 20 km / h or less, it can be determined that the pedestrian is moving by bicycle. In this case, it may be determined that the pedestrian is moving on a bicycle when the walking speed is irregularly detected, for example, at a speed of 5 km / h or more, and a walking stop is detected.

次に移動方法判定装置１０の地図マッチング法による位置検出処理について説明する。図１３は推定位置の新規登録の一例を示す説明図である。推定位置の新規登録（初期登録）は、地図マッチング処理を開始した場合、あるいは、推定位置の候補が１つもなくなってしまった場合に行う処理である。   Next, the position detection process by the map matching method of the movement method determination apparatus 10 will be described. FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an example of new registration of an estimated position. The new registration (initial registration) of the estimated position is a process performed when the map matching process is started or when there is no estimated position candidate.

推定位置の新規登録を行うか否かは、例えば、次の条件（１）、条件（２）により判定する。すなわち、条件（１）及び条件（２）の両方を充足する場合、推定位置の新規登録を実施せず、条件（１）又は条件（２）のいずれかが充足しない場合、推定位置の新規登録を行う。条件（１）は、センサ等の信頼度が所定の閾値以下（信頼性が悪い）場合であり、例えば、ＧＰＳ１３１の信頼性が悪い場合、地磁気センサの信頼性が悪い場合などである。また、条件（２）は、所定の範囲（時間及び／又は距離）以上、歩行の乱れがある場合である。   Whether or not to newly register the estimated position is determined by, for example, the following condition (1) and condition (2). That is, when both the condition (1) and the condition (2) are satisfied, the new registration of the estimated position is not performed, and when either the condition (1) or the condition (2) is not satisfied, the new registration of the estimated position is performed. I do. Condition (1) is a case where the reliability of the sensor or the like is equal to or less than a predetermined threshold value (poor reliability). For example, the reliability of the GPS 131 is bad or the reliability of the geomagnetic sensor is bad. Further, the condition (2) is a case where there is a disturbance of walking over a predetermined range (time and / or distance).

図１３に示すように、測位位置Ａの誤差範囲内に地図上の道路又は設定した通路があるか否かを判定し、道路（又は通路）がある場合には、測位位置Ａに最も近い当該道路上又は通路上の地点を測位位置Ａに対応する新規の推定位置として登録する。図１３では、誤差範囲内に２つの道路（又は通路）が存在するため、それぞれの道路（又は通路）において測位位置Ａから最も近い地点Ｍ、Ｎを推定位置として登録する。この場合、測位位置Ａまでの測位軌跡の方位又は測位位置Ａでの測位方位とほぼ方位が一致する道路（又は通路）を予め登録しておくこともできる。仮に、測位軌跡の方位又は測位方位と道路（又は通路）の方位とが略一致するような道路（又は通路）がない場合には、誤差範囲内に登録できる道路（又は通路）が存在するまで推定位置の新規登録を行わずに待機する。   As shown in FIG. 13, it is determined whether there is a road on the map or a set passage within the error range of the positioning position A. If there is a road (or a passage), the closest to the positioning position A A point on the road or passage is registered as a new estimated position corresponding to the positioning position A. In FIG. 13, since there are two roads (or passages) within the error range, the points M and N closest to the positioning position A on each road (or passage) are registered as estimated positions. In this case, it is also possible to register in advance a road (or a passage) whose orientation substantially coincides with the orientation of the positioning locus up to the positioning location A or the positioning orientation at the positioning location A. If there is no road (or passage) in which the orientation of the positioning trajectory or the positioning orientation substantially matches the direction of the road (or passage), until there is a road (or passage) that can be registered within the error range Wait without newly registering the estimated position.

推定位置を新規に登録した場合、その推定位置に対応する測位位置の誤差範囲を、新規登録した推定位置の誤差範囲として設定（登録）する。図１３の例では、推定位置Ｍ、Ｎの誤差範囲は、推定位置Ａの誤差範囲を引き継ぐ。また、新規登録した推定位置Ｍ、Ｎとそれに対応する測位位置Ａとの位置ずれに基づいて、推定位置Ｍ、Ｎの評価係数を算出する。   When the estimated position is newly registered, the error range of the positioning position corresponding to the estimated position is set (registered) as the error range of the newly registered estimated position. In the example of FIG. 13, the error range of the estimated positions M and N inherits the error range of the estimated position A. Further, based on the positional deviation between the newly registered estimated positions M and N and the corresponding positioning position A, evaluation coefficients for the estimated positions M and N are calculated.

図１４は新規登録した推定位置の評価係数の算出の一例を示す説明図である。図１４の例は、測位位置Ａに対応させて推定位置Ｍを新規登録した場合を示す。測位位置Ａの座標を（Ｘ、Ｙ）、新規登録した推定位置Ｍの座標を（ｘ、ｙ）とすると、推定位置Ｍの評価係数Ｃは、Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２とすることができる。ここで、Ｃ１＝｜ｘ−Ｘ｜、Ｃ２＝｜ｙ−Ｙ｜で表わすことができる。すなわち、推定位置Ｍの評価係数Ｃは、推定位置Ｍと測位位置Ａのｘ座標の差、推定位置Ｍと測位位置Ａのｙ座標の差とすることができる。この場合、評価係数が小さいほど、推定位置の確からしさ（確率）が高いということができる。評価係数Ｃは、ｘ座標毎、ｙ座標毎に算出するだけでなく、ｘ座標とｙ座標の絶対値の和、あるいは、自乗和の平方根等により１つの指標とすることもできる。これにより、推定位置Ｍが測位位置Ａに対して、どの程度確かな位置であるかを把握することができる。   FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of calculation of an evaluation coefficient for a newly registered estimated position. The example of FIG. 14 shows a case where the estimated position M is newly registered in association with the positioning position A. If the coordinates of the positioning position A are (X, Y) and the coordinates of the newly registered estimated position M are (x, y), the evaluation coefficient C of the estimated position M can be C = C1 + C2. Here, C1 = | x−X | and C2 = | y−Y |. That is, the evaluation coefficient C of the estimated position M can be the difference between the x coordinate of the estimated position M and the positioning position A, and the difference of the y coordinate between the estimated position M and the positioning position A. In this case, the smaller the evaluation coefficient, the higher the probability (probability) of the estimated position. The evaluation coefficient C is not only calculated for each x coordinate and each y coordinate, but can also be used as one index by the sum of absolute values of the x coordinate and the y coordinate or the square root of the square sum. Thereby, it is possible to grasp how much the estimated position M is relative to the positioning position A.

次に、新規登録後の推定位置の軌跡の算出例について説明する。図１５は交通機関を利用するまでの地上での推定位置の軌跡の算出例を示す説明図であり、図１６は交通機関を利用するまでの地下での推定位置の軌跡の算出例を示す説明図である。図１５及び図１６の例では、地図マッチングを利用するとともに、道路又は通路の特徴地点に推定位置を更新（補正）する。図１５に示すように、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である地下横断通路が存在する場合、推定位置を地下横断道路の地点に更新する。なお、特徴地点以外の地点では、推定位置を道路に更新しない。   Next, an example of calculating the locus of the estimated position after new registration will be described. FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of calculating the estimated position trajectory on the ground until the transportation facility is used, and FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of calculating the estimated position locus on the underground until the transportation facility is used. FIG. In the examples of FIGS. 15 and 16, map matching is used, and the estimated position is updated (corrected) at a feature point of a road or a passage. As shown in FIG. 15, when an underground crossing passage that is a characteristic point exists within the error range of the estimated position, the estimated position is updated to a point on the underground crossing road. Note that the estimated position is not updated to a road at points other than the characteristic points.

また、図１６に示すように、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である曲がり角、券売機、改札口、階段、エスカレータ、エレベータ等が存在する場合、推定位置をこれらの特徴地点に更新する。なお、特徴地点以外の地点では、推定位置を通路に更新しない。   In addition, as shown in FIG. 16, when there are turning points, ticket machines, ticket gates, stairs, escalators, elevators, and the like that are characteristic points within the error range of the estimated position, the estimated position is updated to these characteristic points. Note that the estimated position is not updated to a passage at a point other than the feature point.

図１７は交通機関を利用するまでの地上での推定位置の軌跡算出の他の例を示す説明図であり、図１８は交通機関を利用するまでの地下での推定位置の軌跡算出の他の例を示す説明図である。図１７及び図１８の例では、地図マッチングを利用して、歩行者の歩行方位と道路又は通路の方位とが所定の閾値を超えない限り、推定位置を常時道路又は通路上にマッチングさせる。   FIG. 17 is an explanatory view showing another example of the locus calculation of the estimated position on the ground until the transportation facility is used, and FIG. 18 is another diagram of the locus calculation of the estimated position in the underground until the transportation facility is used. It is explanatory drawing which shows an example. In the example of FIGS. 17 and 18, the estimated position is always matched on the road or passage unless the walking direction of the pedestrian and the direction of the road or passage exceed a predetermined threshold using map matching.

また、図１７に示すように、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である地下横断通路が存在する場合、推定位置を地下横断道路の地点に更新する。また、図１８に示すように、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である曲がり角、券売機、改札口、階段、エスカレータ、エレベータ等が存在する場合、推定位置をこれらの特徴地点に更新する。   In addition, as shown in FIG. 17, when an underground crossing passage that is a characteristic point exists within the error range of the estimated position, the estimated position is updated to a point of the underground crossing road. Also, as shown in FIG. 18, when there are corners, ticket machines, ticket gates, stairs, escalators, elevators, and the like that are characteristic points within the error range of the estimated position, the estimated position is updated to these characteristic points.

また、別の方法として、例えば、地図マッチングを利用して、推定位置が通路（通路領域）からはみ出した場合に、推定位置を通路に更新することもできる。また、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である券売機、改札口、階段、エスカレータ、エレベータ等が存在する場合、推定位置をこれらの特徴地点に更新することもできる。特徴地点以外の地点では、推定位置が通路からはみ出さない限り、推定位置を通路に更新しない。なお、地上の場合も同様である。   As another method, for example, when the estimated position protrudes from the passage (passage area) using map matching, the estimated position can be updated to the passage. In addition, when there are ticket machines, ticket gates, stairs, escalators, elevators, and the like that are feature points within the error range of the estimated position, the estimated position can be updated to these feature points. At points other than the feature points, the estimated position is not updated to the passage unless the estimated position protrudes from the passage. The same applies to the ground.

また、地図マッチングを利用せずに自立航法のみを利用することもできる。例えば、ＧＰＳ衛星からの電波を受信できない地下では、自立航法のみを利用して推定位置を求めるとともに、推定位置の誤差範囲内に特徴地点である券売機、改札口、階段、エスカレータ、エレベータ等が存在する場合、推定位置をこれらの特徴地点に更新する。また、ＧＰＳ衛星からの電波を受信できない地下では、自立航法のみを利用して推定位置を求めるとともに、特徴地点での推定位置の更新を行わないようにすることもできる。かかる方法は、駅舎などの構造により、歩行者が交通手段に乗車又は降車した地点を特定し易いなど推定位置の誤差範囲の大きさがある程度許容できる場合などには、用いることができる。   In addition, it is possible to use only self-contained navigation without using map matching. For example, in the basement where radio waves from GPS satellites cannot be received, the estimated position is obtained using only self-contained navigation, and ticket machines, ticket gates, stairs, escalators, elevators, etc. that are characteristic points within the estimated position error range If present, the estimated position is updated to these feature points. In addition, in the basement where radio waves from GPS satellites cannot be received, it is possible to obtain the estimated position using only the self-contained navigation and not to update the estimated position at the feature point. Such a method can be used when the size of the error range of the estimated position can be tolerated to some extent, such as the location of the station building or the like that makes it easy to identify the point where the pedestrian gets on or off the transportation means.

なお、上述の例では、道路から地下に入り交通手段に乗車するまでの例を説明したが、交通手段から降車して道路に出るまでの推定位置も同様に特定し追跡することができる。従って、例えば、プラットホームから交通手段に乗車するまで、乗車後降車するまで、かつ降車してから道路に出るまでのすべての経路において継続（連続）して歩行者の位置を特定、追跡することが可能となる。   In the above-described example, the example of entering the underground from the road and getting on the transportation means has been described. However, the estimated position from the transportation means to the road and exiting on the road can be similarly identified and tracked. Therefore, for example, it is possible to identify and track the position of a pedestrian continuously (continuously) on all routes from the platform until getting on the transportation means, getting off after getting on, and getting off after getting off the road. It becomes possible.

推定位置の誤差範囲は、推定位置の新規登録（初期登録）では、測位誤差（例えば、２０〜２００ｍの範囲）とすることができる。また、推定位置の誤差範囲は、道路又は通路の特徴地点で推定位置を更新（補正）した場合には、最小の誤差範囲（例えば、道路幅又は通路幅程度）とすることができる。その後、歩行者が歩行するにつれて、測位誤差が累加されるため、推定位置の誤差範囲を増加させることができる。これにより、一旦歩行者の位置が決定（確定）され、その位置での誤差範囲を所定値に設定した後は、測位軌跡の増加（移動距離又は移動方位）に伴って測位誤差が増加した場合でも、測位軌跡に応じて、推定位置の適切な誤差範囲を求めることができる。なお、推定位置の誤差範囲を常に適当な所定の一定値（例えば、１００ｍ）とすることもできる。これにより、位置検出の処理労力を低減することができる。   The error range of the estimated position can be a positioning error (for example, a range of 20 to 200 m) in the new registration (initial registration) of the estimated position. Further, the error range of the estimated position can be set to the minimum error range (for example, about the road width or the passage width) when the estimated position is updated (corrected) at the feature point of the road or the passage. Thereafter, as the pedestrian walks, positioning errors are accumulated, so that the error range of the estimated position can be increased. As a result, once the position of the pedestrian is determined (confirmed), and after setting the error range at that position to a predetermined value, the positioning error increases with an increase in the positioning trajectory (movement distance or direction) However, an appropriate error range of the estimated position can be obtained according to the positioning locus. The error range of the estimated position can always be an appropriate predetermined constant value (for example, 100 m). Thereby, the processing effort of position detection can be reduced.

次に、推定位置の更新方法について説明する。推定位置の更新は、例えば、推定位置の誤差範囲内の道路又は通路の接続特性、道路又は通路と他の領域との接続特性、歩行者の歩行挙動、測位データの信頼度（信頼性）、推定位置の評価係数等に基づいて行う。また、推定位置が妥当でない場合には、推定位置の棄却を行う。   Next, a method for updating the estimated position will be described. The update of the estimated position includes, for example, the connection characteristics of the road or passage within the error range of the estimated position, the connection characteristics between the road or passage and other areas, the walking behavior of the pedestrian, the reliability (reliability) of the positioning data, This is performed based on the evaluation coefficient of the estimated position. If the estimated position is not valid, the estimated position is rejected.

図１９は推定位置の更新の一例を示す説明図である。図１９に示すように、測位位置Ａまでの測位軌跡に対応して、前回（例えば、直近でもよく、２回又は３回などの複数回前でもよい）に更新した推定位置からの推定位置の軌跡により、測位位置Ａに対応して２つの推定位置Ｍ、Ｎが存在するとする。推定位置Ｍの誤差範囲内には、道路又は通路が存在するので、推定位置Ｍを道路上又は通路上の位置に更新する。また、推定位置Ｍと更新した推定位置との位置ずれに対応する値を推定位置Ｍの評価係数に加算して、更新した推定位置の評価係数として引き継ぐようにしてもよい。また、特徴地点において、推定位置Ｍの位置ずれを補正して推定位置を更新し、評価係数、誤差範囲を更新することもできる。この場合、更新する誤差範囲としては、例えば、最小値（道路幅又は通路幅程度の範囲）を設定することができる。なお、推定位置の方位と道路又は通路の方位との方位差が所定の閾値より小さいか否かを判定し、方位差が閾値より大きい場合、推定位置を道路上又は通路上に更新しないようにすることもできる。   FIG. 19 is an explanatory diagram showing an example of updating the estimated position. As shown in FIG. 19, corresponding to the positioning trajectory up to the positioning position A, the estimated position from the estimated position updated last time (for example, may be the latest or may be two or three times before). It is assumed that there are two estimated positions M and N corresponding to the positioning position A due to the locus. Since a road or a passage exists within the error range of the estimated position M, the estimated position M is updated to a position on the road or the passage. Further, a value corresponding to the positional deviation between the estimated position M and the updated estimated position may be added to the evaluation coefficient of the estimated position M and inherited as the updated estimated coefficient of the estimated position. In addition, at the feature point, the estimated position can be updated by correcting the displacement of the estimated position M, and the evaluation coefficient and error range can be updated. In this case, as the error range to be updated, for example, a minimum value (a range of road width or passage width) can be set. In addition, it is determined whether or not the azimuth difference between the azimuth of the estimated position and the azimuth of the road or the passage is smaller than a predetermined threshold. If the azimuth difference is larger than the threshold, the estimated position is not updated on the road or the passage. You can also

推定位置Ｎの誤差範囲内では、前回に更新した推定位置が存在していた道路又は通路が誤差範囲外となるため、誤差範囲内に別の道路又は通路があるか否かを判定する。仮に別の道路又は通路が存在する場合、推定位置をその道路又は通路の位置に更新するとともに、推定位置Ｎの誤差範囲、評価係数を更新した推定位置の誤差範囲、評価係数として引き継ぐ。仮に更新すべき道路又は通路がないと判定した場合、推定位置Ｎを棄却することができる。   Within the error range of the estimated position N, the road or passage where the estimated position updated last time is outside the error range, so it is determined whether there is another road or passage within the error range. If another road or passage exists, the estimated position is updated to the position of the road or passage, and the error range of the estimated position N and the error range of the estimated position updated with the evaluation coefficient are taken over as the evaluation coefficient. If it is determined that there is no road or passage to be updated, the estimated position N can be rejected.

図２０は推定位置の更新の他の例を示す説明図である。図２０の例は、前回（例えば、直近でもよく、２回又は３回などの複数回前でもよい）に更新した推定位置が存在する道路又は通路が２つの道路又は通路に分岐するような場合である。測位位置Ａまでの測位軌跡に対応して、前回に更新した推定位置からの推定位置の軌跡により、測位位置Ａに対応して１つの推定位置Ｍが存在するとする。推定位置Ｍの誤差範囲内には、分岐した一方の道路又は通路が存在するので、推定位置Ｍを道路上又は通路上の位置に更新する。また、推定位置Ｍと更新した推定位置との位置ずれに対応する値を推定位置Ｍの評価係数に加算して、更新した推定位置の評価係数として引き継ぐようにしてもよい。推定位置Ｍの誤差範囲外となった他方の道路上又は通路上の推定位置は棄却する。なお、この場合においても、特徴地点において、推定位置Ｍの位置ずれを補正して推定位置を更新し、評価係数、誤差範囲を更新することもできる。   FIG. 20 is an explanatory diagram showing another example of updating the estimated position. The example of FIG. 20 is a case where the road or passage where the estimated position updated last time (for example, the latest or two or three times before) may be branched into two roads or passages. It is. Assume that there is one estimated position M corresponding to the positioning position A by the locus of the estimated position from the previously updated estimated position corresponding to the positioning locus up to the positioning position A. Since one branched road or passage exists within the error range of the estimated position M, the estimated position M is updated to a position on the road or the passage. Further, a value corresponding to the positional deviation between the estimated position M and the updated estimated position may be added to the evaluation coefficient of the estimated position M and inherited as the updated estimated coefficient of the estimated position. The estimated position on the other road or passage that is outside the error range of the estimated position M is rejected. In this case as well, at the feature point, the estimated position can be updated by correcting the displacement of the estimated position M, and the evaluation coefficient and error range can be updated.

図２１は推定位置の更新の他の例を示す説明図である。図２１の例も、前回（例えば、直近でもよく、２回又は３回などの複数回前でもよい）に更新した推定位置が存在する道路又は通路が２つの道路又は通路に分岐するような場合である。測位位置Ａまでの測位軌跡に対応して、前回に更新した推定位置からの推定位置の軌跡により、測位位置Ａに対応して１つの推定位置Ｍが存在するとする。推定位置Ｍの誤差範囲内には、分岐した両方の道路又は通路が存在するので、推定位置Ｍを各道路上又は通路上の位置に更新する。更新した推定位置を第１候補の推定位置及び第２候補の推定位置とする。また、推定位置Ｍと第１候補の推定位置及び第２候補の推定位置との位置ずれに対応する値を推定位置Ｍの評価係数に加算して、第１候補の推定位置及び第２候補の推定位置の評価係数として引き継ぐようにしてもよい。なお、この場合においても、特徴地点において、推定位置Ｍの位置ずれを補正して推定位置を更新し、評価係数、誤差範囲を更新することもできる。   FIG. 21 is an explanatory diagram showing another example of updating the estimated position. In the example of FIG. 21 as well, when the road or passage where the estimated position updated last time (for example, the latest or two or three times before) may be branched into two roads or passages may be used. It is. Assume that there is one estimated position M corresponding to the positioning position A by the locus of the estimated position from the previously updated estimated position corresponding to the positioning locus up to the positioning position A. Since both branched roads or paths exist within the error range of the estimated position M, the estimated position M is updated to a position on each road or path. The updated estimated position is set as the estimated position of the first candidate and the estimated position of the second candidate. Further, a value corresponding to the positional deviation between the estimated position M and the estimated position of the first candidate and the estimated position of the second candidate is added to the evaluation coefficient of the estimated position M, and the estimated position of the first candidate and the second candidate You may make it inherit as an evaluation coefficient of an estimated position. In this case as well, at the feature point, the estimated position can be updated by correcting the displacement of the estimated position M, and the evaluation coefficient and error range can be updated.

次に、曲がり角等の特徴地点での推定位置の評価係数の算出方法について説明する。図２２は特徴地点での推定位置の評価係数の算出の一例を示す説明図である。図２２の例では、曲がり角等の特徴地点Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３において、測位位置Ａ１、Ａ２、Ａ３に対応して道路上又は通路上の位置に更新した推定位置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３があるとする。測位位置Ａ１と推定位置Ｍ１との位置ずれを（ｘ１、ｙ１）とし、測位位置Ａ２と推定位置Ｍ２との位置ずれを（ｘ２、ｙ２）とし、測位位置Ａ３と推定位置Ｍ３との位置ずれを（ｘ３、ｙ３）とする。また、前回（例えば、直近でもよく、２回又は３回などの複数回前でもよい）に更新した推定位置と対応する測位位置との位置ずれを（ｘ０、ｙ０）とする。推定位置（例えば、推定位置Ｍ３）の評価係数を、推定位置と測位位置との位置ずれの差の平均値として求めることができる。   Next, a method for calculating an estimated coefficient for an estimated position at a feature point such as a corner will be described. FIG. 22 is an explanatory diagram illustrating an example of calculation of an evaluation coefficient of an estimated position at a feature point. In the example of FIG. 22, it is assumed that there are estimated positions M1, M2, and M3 that are updated to positions on the road or passage corresponding to the positioning positions A1, A2, and A3 at the characteristic points B1, B2, and B3 such as corners. . The positional deviation between the positioning position A1 and the estimated position M1 is (x1, y1), the positional deviation between the positioning position A2 and the estimated position M2 is (x2, y2), and the positional deviation between the positioning position A3 and the estimated position M3 is Let (x3, y3). In addition, the positional deviation between the estimated position updated last time (for example, the latest position or a plurality of previous times such as two times or three times) and the corresponding positioning position is (x0, y0). The evaluation coefficient of the estimated position (for example, estimated position M3) can be obtained as an average value of the difference in positional deviation between the estimated position and the positioning position.

すなわち、ｘ方向の位置ずれの差の平均値は、{｜ｘ１−ｘ０｜＋｜ｘ２−ｘ１｜＋｜ｘ３−ｘ２｜}／３となり、ｙ方向の位置ずれの差の平均値は、{｜ｙ１−ｙ０｜＋｜ｙ２−ｙ１｜＋｜ｙ３−ｙ２｜}／３となる。各特徴地点Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３での位置ずれが等しいほど評価係数は小さくなり、推定位置の確からしさ（確率）が大きいといえる。これにより、推定位置が測位位置に対して、どの程度確かな位置であるかを把握することができる。   That is, the average value of the difference in positional deviation in the x direction is {| x1-x0 | + | x2-x1 | + | x3-x2 |} / 3, and the average value of the positional deviation in the y direction is { | Y1-y0 | + | y2-y1 | + | y3-y2 |} / 3. It can be said that as the positional deviation at each of the feature points B1, B2, and B3 is equal, the evaluation coefficient becomes smaller and the probability (probability) of the estimated position is larger. Thereby, it is possible to grasp how much the estimated position is relative to the positioning position.

なお、評価係数として、各特徴地点での位置ずれの差の２乗を合計して平均し、平均した値の平方根を求めることもできる。また、平均値に代えて、中央値、最大値と最小値の和の２分の１の数値など他の統計値を用いることもできる。   In addition, as an evaluation coefficient, the square of the difference of the position shift in each feature point is totaled and averaged, and the square root of the average value can be obtained. Further, instead of the average value, other statistical values such as a median value and a numerical value that is a half of the sum of the maximum value and the minimum value can be used.

図２３は特徴地点での推定位置の評価係数の算出の他の例を示す説明図である。図２３の例では、曲がり角等の特徴地点Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３において、測位位置Ａ１、Ａ２、Ａ３に対応して推定位置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３があるとする。地点Ｂ１の位置と推定位置Ｍ１との位置ずれ（距離）をｄ１とし、地点Ｂ２の位置と推定位置Ｍ２との位置ずれ（距離）をｄ２とし、地点Ｂ３の位置と推定位置Ｍ３との位置ずれ（距離）をｄ３とする。推定位置（例えば、推定位置Ｍ３）の評価係数を、道路上又は通路上の特徴地点と推定位置との位置ずれ（距離）の平均値（ｄ１＋ｄ２＋ｄ３）／３として求めることができる。   FIG. 23 is an explanatory diagram showing another example of calculating the evaluation coefficient of the estimated position at the feature point. In the example of FIG. 23, it is assumed that there are estimated positions M1, M2, and M3 corresponding to positioning positions A1, A2, and A3 at characteristic points B1, B2, and B3 such as corners. The positional deviation (distance) between the position of the point B1 and the estimated position M1 is d1, the positional deviation (distance) between the position of the point B2 and the estimated position M2 is d2, and the positional deviation between the position of the point B3 and the estimated position M3. Let (distance) be d3. The evaluation coefficient of the estimated position (for example, estimated position M3) can be obtained as an average value (d1 + d2 + d3) / 3 of the positional deviation (distance) between the feature point on the road or the passage and the estimated position.

すなわち、推定位置と道路又は通路の位置との距離が短いほど、評価係数は小さく、推定位置の確からしさ（確率）が大きいといえる。これにより、推定位置が道路又は通路に対して、どの程度確かな位置であるかを把握することができる。   That is, it can be said that the shorter the distance between the estimated position and the position of the road or passage, the smaller the evaluation coefficient and the greater the probability (probability) of the estimated position. Thereby, it can be grasped how much the estimated position is relative to the road or the passage.

図２４は推定位置の評価係数の他の例を示す説明図である。推定位置の評価係数を求める場合に、図２２、図２３の例で示すような曲がり角等の特徴地点のように、明らかな方位変更がある地点で評価係数を算出する構成に限定されず、例えば、図２４に示すように、推定位置の軌跡又は測位軌跡と地図上の道路形状又は通路形状とのマッチングを評価することもできる。なお、上述したような複数の種類の評価係数のいずれか１つを用いて評価することもでき、あるいは、複数種類の評価係数に適宜重み付けを行って合算し、１つの評価係数として用いることもできる。   FIG. 24 is an explanatory diagram showing another example of the evaluation coefficient of the estimated position. When obtaining the evaluation coefficient of the estimated position, the present invention is not limited to the configuration in which the evaluation coefficient is calculated at a point where there is an obvious azimuth change, such as a characteristic point such as a corner as shown in the examples of FIGS. As shown in FIG. 24, it is also possible to evaluate the matching between the estimated position trajectory or positioning trajectory and the road shape or passage shape on the map. In addition, it is possible to evaluate using any one of the plurality of types of evaluation coefficients as described above. Alternatively, the plurality of types of evaluation coefficients may be appropriately weighted and combined to be used as one evaluation coefficient. it can.

次に、推定位置の評価係数を更新（補正）する方法について説明する。道路上の位置に更新した推定位置が横断歩道又はその付近にある場合に、歩行者の歩行速度の増加又は歩行停止を検出したときは、歩行者が横断歩道内又は横断歩道付近にいる確率が高いとして、推定位置の評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ１＝１／３）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。なお、上記評価係数に所定の１以下の数値を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する場合、実際には、評価係数と数値（デフォルト値は１）とのデータを用意しておき、評価係数の記憶データはそのままにして、積算すべき数値を変更するという形態とし、他の推定位置と比較するとき等に、見かけ上の評価係数として上記積算値を利用することもできる。これにより、以後の評価係数の算出が矛盾なく実施可能となる。   Next, a method for updating (correcting) the evaluation coefficient of the estimated position will be described. When the estimated position updated to the position on the road is at or near the pedestrian crossing, if the increase of the walking speed of the pedestrian or the stop of walking is detected, the probability that the pedestrian is in the pedestrian crossing or near the pedestrian crossing Assuming that the evaluation coefficient is high, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m1 = 1/3) to the evaluation coefficient of the estimated position. When updating the evaluation coefficient so that the evaluation coefficient becomes smaller by adding a numerical value of 1 or less to the evaluation coefficient, actually, data of the evaluation coefficient and the numerical value (default value is 1) is prepared. The stored value of the evaluation coefficient is kept as it is, and the numerical value to be integrated is changed, and the above integrated value can be used as an apparent evaluation coefficient when comparing with other estimated positions. Thereby, subsequent calculation of the evaluation coefficient can be performed without contradiction.

また、道路上の位置に更新した推定位置が横断歩道又はその付近にある場合に、青信号開始時点での歩行挙動又は赤信号開始時点での歩行挙動に応じて評価係数を更新する。例えば、青信号開始時点で歩行停止から歩行開始になった場合、歩行者が横断歩道を歩行している確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ２＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。また、赤信号開始時点で歩行速度の増加があった場合、歩行者が横断歩道を歩行している確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ３＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   When the estimated position updated to the position on the road is at or near the pedestrian crossing, the evaluation coefficient is updated according to the walking behavior at the start of the green light or the walking behavior at the start of the red signal. For example, if the walking starts from the stop when the green light starts, it is assumed that the pedestrian is walking on a pedestrian crossing, and the calculated evaluation coefficient is a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m2 = 1/5). ) Is updated so that the evaluation coefficient becomes smaller. Further, if there is an increase in walking speed at the start of the red signal, it is assumed that the probability that the pedestrian is walking on the pedestrian crossing is high, and the calculated evaluation coefficient is a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m3 = 1/5). ) Is updated so that the evaluation coefficient becomes smaller.

また、道路上の位置に更新した推定位置が歩行者用陸橋にある場合に、階段歩行における歩行速度の変動又は歩行の強さの変動を検出したときは、歩行者が歩行者用陸橋を歩行している確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ４＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。この場合、高度の増加又は減少があるか否かを判定し、高度の増加又は減少がある場合、評価係数を小さくなるように更新することもできる。   In addition, when the estimated position updated to the position on the road is on the pedestrian overpass, if the pedestrian walks on the pedestrian overpass when a change in walking speed or a change in walking strength is detected during stair walking As a result, the evaluation coefficient is updated so that the evaluation coefficient becomes smaller by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m4 = 1/5) to the calculated evaluation coefficient. In this case, it is determined whether or not there is an increase or decrease in altitude. If there is an increase or decrease in altitude, the evaluation coefficient can be updated to be smaller.

また、道路上の位置に更新した推定位置が踏切の付近にある場合に、歩行者の歩行停止を検出したときは、あるいは、地磁気センサの検出レベルにノイズが加わったときは、歩行者が踏切手前で立ち止まっている確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ５＝１／３）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   Also, when the estimated position updated to the position on the road is in the vicinity of the railroad crossing, if a pedestrian stoppage is detected, or if noise is added to the detection level of the geomagnetic sensor, the pedestrian will Assuming that there is a high probability of stopping before this, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m5 = 1/3) to the calculated evaluation coefficient.

また、通路上の位置に更新した推定位置が道路から地下横断通路（駅へのアクセス通路）に移った場合に、階段歩行における歩行速度の変動又は歩行の強さの変動を検出したときは、歩行者が地下横断通路を歩行している確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ６＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。この場合、ＧＰＳ１３１などのセンサの信頼性が低い、地磁気センサの信頼性が低い、歩行速度の変動又は歩行の強さの変動等により所定の数値として、例えば、ｍ５＝１／５を用いることができる。また、高度の増加又は減少があるか否かを判定し、高度の増加又は減少がある場合、評価係数を小さくなるように更新することもできる。   In addition, when the estimated position updated to the position on the passage moves from the road to the underground crossing passage (access passage to the station), when detecting fluctuations in walking speed or walking strength in stairs walking, Assuming that the probability that a pedestrian is walking in the underground crossing passage is high, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m6 = 1/5) to the calculated evaluation coefficient. . In this case, for example, m5 = 1/5 is used as a predetermined numerical value due to low reliability of the sensor such as GPS 131, low reliability of the geomagnetic sensor, fluctuation in walking speed or fluctuation in walking strength, and the like. it can. It is also possible to determine whether or not there is an increase or decrease in altitude, and when there is an increase or decrease in altitude, the evaluation coefficient can be updated to be smaller.

また、通路上の位置に更新した推定位置がエレベータの付近にある場合に、歩行者の歩行停止、高度又は気圧の変化、ＧＰＳ１３１などのセンサの信頼性低下などを検出したときは、歩行者がエレベータにいる確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ７＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   In addition, when the estimated position updated to the position on the aisle is in the vicinity of the elevator, when the pedestrian stops walking, changes in altitude or atmospheric pressure, or the reliability of sensors such as GPS 131 decreases, the pedestrian Assuming that the probability of being in the elevator is high, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m7 = 1/5) to the calculated evaluation coefficient.

また、通路上の位置に更新した推定位置がエスカレータの付近にある場合に、歩行者の歩行停止、歩行速度の変動又は歩行の強さの変動、高度又は気圧の変化、ＧＰＳ１３１などのセンサの信頼性低下などを検出したときは、歩行者がエスカレータにいる確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ８＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。なお、エスカレータとエレベータとを区別するための別の歩行挙動として、例えば、上下方向の加速度変化がある場合には、歩行者がエレベータにいると判定し、上下方向だけでなく水平方向にも加速度変化がある場合には、歩行者がエスカレータにいると判定してもよい。   Also, when the estimated position updated to the position on the passage is in the vicinity of the escalator, the walking stop of the pedestrian, the fluctuation of the walking speed or the fluctuation of the walking strength, the change of the altitude or the atmospheric pressure, the reliability of the sensor such as the GPS 131 When a decrease in sex is detected, it is assumed that a pedestrian is likely to be on the escalator, and the evaluation coefficient is reduced by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m8 = 1/5) to the calculated evaluation coefficient. Update as follows. In addition, as another walking behavior for distinguishing between an escalator and an elevator, for example, when there is a change in acceleration in the vertical direction, it is determined that the pedestrian is in the elevator and the acceleration is performed not only in the vertical direction but also in the horizontal direction. If there is a change, it may be determined that the pedestrian is on the escalator.

また、通路上の位置に更新した推定位置が駅のプラットホーム、停留所、乗降エリア、搭乗エリアなどの付近にある場合に、歩行者の所定時間以上の歩行停止、ＧＰＳ１３１などのセンサの信頼性低下などを検出したときは、歩行者が駅のプラットホーム、停留所、乗降エリア、搭乗エリアにいる確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ９＝１／５）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   In addition, when the estimated position updated to the position on the aisle is in the vicinity of the station platform, stop, boarding area, boarding area, etc., the pedestrian stops walking for a predetermined time or more, and the reliability of the sensor such as GPS 131 decreases. Is detected, it is assumed that there is a high probability that the pedestrian is in the platform, stop, boarding area, boarding area of the station, and a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m9 = 1/5) is added to the calculated evaluation coefficient. As a result, the evaluation coefficient is updated to be smaller.

また、通路上の位置に更新した推定位置が券売機の付近にある場合に、歩行者の一時的な歩行停止、ＧＰＳ１３１などのセンサの信頼性低下などを検出したときは、歩行者が券売機付近にいる確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ１０＝１／３）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   In addition, when the estimated position updated to the position on the passage is in the vicinity of the ticket vending machine, if the pedestrian detects a temporary stoppage of the pedestrian or a decrease in the reliability of the sensor such as the GPS 131, the pedestrian Assuming that the probability of being in the vicinity is high, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m10 = 1/3) to the calculated evaluation coefficient.

また、通路上の位置に更新した推定位置が改札口の付近にある場合に、歩行者の瞬間的な歩行停止又は歩行の乱れなどを検出したときは、歩行者が改札口付近にいる確率が高いとして、算出した評価係数に所定の１以下の数値（例えば、ｍ１１＝１／３）を積算することにより評価係数が小さくなるように更新する。   In addition, when the estimated position updated to the position on the aisle is in the vicinity of the ticket gate, if a pedestrian's instantaneous walking stop or disorder of walking is detected, there is a probability that the pedestrian is near the ticket gate. Assuming that the value is high, the evaluation coefficient is updated to be small by adding a predetermined numerical value of 1 or less (for example, m11 = 1/3) to the calculated evaluation coefficient.

上述の道路又は通路の特徴地点と歩行者の歩行挙動との関連付け、あるいは、特徴地点とセンサの信頼性との関連付けは、予め記憶部１５に記憶しておけばよい。   The association between the feature point of the road or the passage and the walking behavior of the pedestrian or the association between the feature point and the reliability of the sensor may be stored in the storage unit 15 in advance.

上述のように、評価係数を小さくなるように更新して、推定位置の確からしさを大きくすることができ、位置検出の精度を判定することができる。また、推定位置に基づいて自身の位置を検出する場合に、推定位置の候補が複数存在するようなときでも、最も確からしい推定位置に基づいて自身の位置を検出し続けることが可能となる。なお、評価係数の値を小さくする代わりに、他の推定位置を全て棄却してもよい。これは推定位置の初期位置を特定することに相当する。   As described above, it is possible to update the evaluation coefficient so as to decrease, to increase the certainty of the estimated position, and to determine the accuracy of position detection. Further, when detecting the own position based on the estimated position, it is possible to continue detecting the own position based on the most likely estimated position even when there are a plurality of estimated position candidates. Instead of reducing the value of the evaluation coefficient, all other estimated positions may be rejected. This corresponds to specifying the initial position of the estimated position.

推定位置の候補が複数ある場合には、推定位置の候補の中で最も評価係数の小さい推定位置を歩行者の位置であるとし、評価係数が所定の閾値より大きい推定位置を候補対象から棄却することができる。また、閾値以上の歩行距離で、その他領域の推定位置と道路又は通路の推定位置とが存在する場合には、その他領域の推定位置は存在確率が低いとして棄却してもよい。さらに、測位位置の誤差範囲外となる推定位置は棄却することができる。また、推定位置が１つだけ存在し、その推定位置が道路上又は通路上にある状況が所定時間及び／又は所定距離の間続いた場合に、その推定位置を歩行者の位置として確定し、確定した推定位置の評価係数を０にする。また、推定位置が１つも存在しない場合、新規の推定位置が得られるまでの間、測位位置又は直近の推定位置からの測位軌跡を累計した位置を、仮の推定位置（暫定位置）とすることができる。   When there are a plurality of estimated position candidates, the estimated position having the smallest evaluation coefficient among the estimated position candidates is regarded as the position of the pedestrian, and the estimated position having an evaluation coefficient larger than a predetermined threshold is rejected from the candidate target. be able to. In addition, when the estimated position of the other region and the estimated position of the road or passage exist at a walking distance that is equal to or greater than the threshold, the estimated position of the other region may be rejected as having a low existence probability. Furthermore, the estimated position that is outside the error range of the positioning position can be rejected. In addition, when there is only one estimated position and the estimated position is on a road or a passage for a predetermined time and / or a predetermined distance, the estimated position is determined as a pedestrian position, The evaluation coefficient for the determined estimated position is set to zero. Further, when there is no estimated position, a position obtained by accumulating the positioning position or the positioning locus from the latest estimated position until a new estimated position is obtained is set as a temporary estimated position (temporary position). Can do.

次に測位方位の補正について説明する。地図マッチング法により、道路又は通路の特定とその推定位置が確定し、かつ測位方位が所定の歩行距離（例えば、２０ｍ）以上変化がない場合に、測位方位を地図上の道路又は通路の方位に補正することができる。測位方位の補正のタイミングは、例えば、特定された推定位置が唯一である状況が所定の時間（例えば、１分）又は所定の距離（例えば、５０ｍ）以上継続した場合、あるいは、特定された全ての推定位置に対応する地図上の道路又は通路方位が、所定閾値（例えば、２度）の範囲内である状況が所定の時間（例えば、１分）及び／又は所定の距離（例えば、５０ｍ）以上継続し、かつ測位方位に所定の歩行距離（例えば、２０ｍ）以上変化がない場合である。   Next, the correction of the positioning direction will be described. When the map matching method identifies the road or passage and its estimated position, and the positioning direction does not change more than a predetermined walking distance (for example, 20 m), the positioning direction is changed to the road or passage direction on the map. It can be corrected. The timing for correcting the positioning direction is, for example, when a situation where the specified estimated position is unique continues for a predetermined time (for example, 1 minute) or a predetermined distance (for example, 50 m), or for all specified positions The situation where the road or passage direction on the map corresponding to the estimated position is within a predetermined threshold (for example, 2 degrees) is within a predetermined time (for example, 1 minute) and / or a predetermined distance (for example, 50 m) This is a case where the above is continued and the positioning azimuth has not changed more than a predetermined walking distance (for example, 20 m).

また、以下のような補正タイミングの条件を付加することもできる。条件（１）として、所定の時間（例えば、１分）又は所定の距離（例えば、５０ｍ）の間で推定位置と測位位置との差が所定の閾値（例えば、５０ｍ）以内である場合、条件（２）として、所定の時間（例えば、１分）又は所定の距離（例えば、５０ｍ）の間で地磁気センサが正常である確率が低い場合、例えば、所定の歩行距離（例えば、２０ｍ）以上連続して地磁気センサが正常でない場合、条件（３）として、所定の時間（例えば、１分）及び／又は所定の距離（例えば、５０ｍ）の間でＧＰＳ１３１が正常である確率が低い場合、例えば、所定の歩行距離（例えば、５０ｍ）以上連続してＧＰＳ１３１が正常でない場合である。なお、この測位方位の補正は、地図上の道路方位又は通路方位が直進である場合に限定してもよい。   Further, the following correction timing conditions can be added. As the condition (1), if the difference between the estimated position and the positioning position is within a predetermined threshold (for example, 50 m) for a predetermined time (for example, 1 minute) or a predetermined distance (for example, 50 m), (2) When the probability that the geomagnetic sensor is normal for a predetermined time (for example, 1 minute) or a predetermined distance (for example, 50 m) is low, for example, continuous for a predetermined walking distance (for example, 20 m) or more When the geomagnetic sensor is not normal, as the condition (3), when the probability that the GPS 131 is normal for a predetermined time (for example, 1 minute) and / or a predetermined distance (for example, 50 m) is low, for example, This is a case where the GPS 131 is not normal continuously for a predetermined walking distance (for example, 50 m). The correction of the positioning direction may be limited to the case where the road direction or the passage direction on the map is straight.

次に、歩行者の位置を地図上で表示する表示例について説明する。歩行者の位置を表示部１８で表示する場合、推定位置がないときは、測位位置又は暫定位置を表示し、推定位置があるときは、その推定位置（更新した推定位置を含む）を表示する。   Next, a display example for displaying the position of a pedestrian on a map will be described. When the position of the pedestrian is displayed on the display unit 18, when there is no estimated position, the positioning position or the temporary position is displayed, and when there is an estimated position, the estimated position (including the updated estimated position) is displayed. .

図２５は歩行者の位置の表示の一例を示す説明図である。道路又は通路上に推定位置が１つの場合、その推定位置（又は更新した推定位置を含む）を地図上に表示した上で、表示した推定位置の誤差範囲も同時に表示する。なお、推定位置が複数ある場合には、評価係数の最も小さい推定位置を１つ表示することもできる。   FIG. 25 is an explanatory diagram showing an example of the display of the position of the pedestrian. When there is one estimated position on the road or passage, the estimated position (or including the updated estimated position) is displayed on the map, and the error range of the displayed estimated position is also displayed. When there are a plurality of estimated positions, one estimated position with the smallest evaluation coefficient can be displayed.

図２６は歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。推定位置が複数存在する場合、複数の推定位置を包含する領域を推定位置として表示する。この場合、各推定位置の誤差範囲を含むような範囲を表示してもよい。また、推定位置の評価係数の大小に応じて、その推定位置の誤差範囲の大きさを拡大又は縮小した上で、推定位置とその誤差範囲とを同時に表示することもでき、また、推定位置が複数ある場合には、各推定位置の誤差範囲を含む範囲を表示してもよい。また、複数の推定位置の重心位置を表示してもよい。   FIG. 26 is an explanatory view showing another example of the display of the position of the pedestrian. When there are a plurality of estimated positions, an area including the plurality of estimated positions is displayed as the estimated position. In this case, a range including the error range of each estimated position may be displayed. In addition, the estimated position and its error range can be displayed at the same time after expanding or reducing the size of the error range of the estimated position in accordance with the magnitude of the evaluation coefficient of the estimated position. When there are a plurality of ranges, a range including an error range of each estimated position may be displayed. Moreover, you may display the gravity center position of several estimated position.

図２７は歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。推定位置が複数存在する場合、各推定位置を表示した上で、各推定位置の誤差範囲又は確からしさの順位などを同時に表示する。図２７では、第１候補の推定位置が最も確率の高い歩行者の位置であり、第２候補の推定位置は、その次に確率が高い歩行者の位置を示す。また、推定位置が複数存在する場合に、所定の閾値より小さい評価係数の推定位置が複数あるときは、評価係数が閾値より小さい位置だけを表示することもできる。これにより、歩行者は、自身の位置を容易に判断することができるとともに、最も確からしい位置のみならず、可能性のある位置も知ることができる。   FIG. 27 is an explanatory view showing another example of the display of the position of the pedestrian. When there are a plurality of estimated positions, each estimated position is displayed, and the error range of each estimated position or the rank of probability is simultaneously displayed. In FIG. 27, the estimated position of the first candidate is the position of the pedestrian with the highest probability, and the estimated position of the second candidate indicates the position of the pedestrian with the next highest probability. In addition, when there are a plurality of estimated positions and there are a plurality of estimated positions of evaluation coefficients smaller than the predetermined threshold, only the positions where the evaluation coefficients are smaller than the threshold can be displayed. Thereby, the pedestrian can easily determine his / her position and can know not only the most likely position but also a possible position.

図２８は歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。図２８では、表示部１８の表示面が小さく、地図情報を詳細に表示することができないような場合（例えば、地図の縮尺を大きくできない場合）には、道路又は通路を線分で表示した上で、歩行者の位置を１つの点で表示することもできる。   FIG. 28 is an explanatory view showing another example of the display of the position of the pedestrian. In FIG. 28, when the display surface of the display unit 18 is small and the map information cannot be displayed in detail (for example, when the scale of the map cannot be increased), the road or the passage is displayed as a line segment. Thus, the position of the pedestrian can be displayed as a single point.

上述のとおり、推定位置を更新することにより特定（検出）した位置を歩行者の位置として表示する場合に、特定した位置が複数あるときには、算出又は補正した評価係数の大小に応じて、最も確からしい特定位置を表示することもでき、あるいは、複数の特定位置をすべて表示してもよく、あるいは、特定した位置の中からいくつかを選択して表示してもよい。また、歩行者の位置を検出している過程のある時点において、一時的に精度よく位置を検出することができず、仮に評価係数が大きくなり、検出した位置を表示した場合には、歩行者に誤った位置を表示する恐れがあるようなときでも、その後の測位の結果、特定位置の確からしさが十分確保できたような場合には、位置の確からしさを確保できた時点以降、その特定位置を表示させることもできる。   As described above, when the position specified (detected) by updating the estimated position is displayed as the position of the pedestrian, when there are a plurality of specified positions, it is most certain according to the magnitude of the calculated or corrected evaluation coefficient. The specific positions may be displayed, or a plurality of specific positions may be displayed, or some of the specified positions may be selected and displayed. Also, at a certain point in the process of detecting the position of the pedestrian, the position cannot be detected temporarily with high accuracy, and if the evaluation coefficient increases and the detected position is displayed, the pedestrian Even if there is a possibility that the wrong position is displayed, if the accuracy of the specific position is sufficiently secured as a result of the subsequent positioning, the position will be identified after the time when the certainty of the position can be secured. The position can also be displayed.

次に、歩行者が交通手段に乗車して移動中である場合の歩行者の位置を表示する例について説明する。図２９は歩行者が交通手段で移動中の歩行者の位置の表示の一例を示す説明図である。図２９に示すように、歩行者が乗車した交通手段の路線図を表示部１８で表示し、歩行者の現在位置を路線図に沿って表示させることができる。   Next, an example of displaying the position of the pedestrian when the pedestrian gets on the transportation means and is moving will be described. FIG. 29 is an explanatory diagram showing an example of the display of the position of a pedestrian who is moving by means of transportation. As shown in FIG. 29, the route map of the transportation means on which the pedestrian gets on can be displayed on the display unit 18, and the current position of the pedestrian can be displayed along the route map.

この場合、出発地点から目的地まで最適な経路を誘導する場合には、誘導する経路にある乗車駅と降車駅との間の路線図を表示させることができる。また、交通手段に乗車して比較的長い距離を移動する場合には、現在位置付近の路線図を表示させることもできる。   In this case, when an optimum route is guided from the departure point to the destination, a route map between the boarding station and the getting-off station on the route to be guided can be displayed. In addition, when getting on a transportation means and traveling a relatively long distance, a route map near the current position can be displayed.

図３０は歩行者が交通手段で移動中の歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。図３０に示すように、現在位置付近の路線図に加えて、次の駅までの所要時間、乗り換え案内のための情報などを表示することができる。また、経路誘導を行う場合には、降車する駅までの所要時間を表示してもよい。   FIG. 30 is an explanatory view showing another example of the display of the position of the pedestrian who is moving by means of transportation. As shown in FIG. 30, in addition to the route map in the vicinity of the current position, the required time to the next station, information for transfer guidance, and the like can be displayed. Moreover, when performing route guidance, you may display the required time to the station which gets off.

上述の例では、鉄道車両で移動中の歩行者の位置の表示例を説明したが、これに限定されるものではなく、路線を有する他の交通手段に乗車している場合も、同様に位置を表示させることができる。また、専用の乗降場所がない交通手段の場合には、車両用の道路に沿って車両で移動中の歩行者の位置を表示することができる。   In the above-described example, the display example of the position of the pedestrian who is moving on the railcar has been described. However, the present invention is not limited to this, and the position is also the same when riding on other transportation means having a route. Can be displayed. Further, in the case of a transportation means that does not have a dedicated boarding place, it is possible to display the position of a pedestrian who is moving by the vehicle along the vehicle road.

次に位置検出処理の手順について説明する。図３１、図３２及び図３３は位置検出処理の手順を示すフローチャートである。制御部１１は、移動方法判定装置１０内の各部と協働して位置検出処理を行う。制御部１１は、初期位置の探索が必要であるか否かを判定する（Ｓ１１）。   Next, the procedure of the position detection process will be described. 31, 32 and 33 are flowcharts showing the procedure of the position detection process. The control unit 11 performs position detection processing in cooperation with each unit in the movement method determination device 10. The control unit 11 determines whether or not a search for an initial position is necessary (S11).

歩行者の場合と異なり、車両の場合には、位置検出が不能になることは殆どなく、電源が切られた場合でも、検出した位置が保存されるため、初期位置を探索する必要性が殆ど皆無である。しかし、歩行者の場合には、歩行者が携帯装置の電源を切った後、あるいは、地下から道路に出てきた後等、位置検出が不能になる場合があり、初期位置を探索する必要がある。初期位置の探索は、例えば、歩行者が交通手段で移動した場合には、路線図に沿って歩行者の位置を追跡することが可能であり、歩行者が交通手段から降車した駅付近に限定することにより、ＧＰＳ１３１による測位、あるいは、通常基地局との通信により行うことができる。   Unlike in the case of pedestrians, in the case of a vehicle, position detection is almost impossible, and even when the power is turned off, the detected position is saved, so there is almost no need to search for the initial position. There is nothing. However, in the case of a pedestrian, position detection may become impossible after the pedestrian turns off the mobile device or after coming out of the road from the basement, and it is necessary to search for the initial position. is there. The search for the initial position is, for example, when the pedestrian moves by means of transportation, the position of the pedestrian can be tracked along the route map, and is limited to the vicinity of the station where the pedestrian gets off the transportation means By doing so, positioning by the GPS 131 or communication with a normal base station can be performed.

初期位置の探索が必要である場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、制御部１１は、初期位置の探索を行い（Ｓ１２）、探索位置を暫定的な測位位置とする（Ｓ１３）。初期位置の探索が必要でない場合（Ｓ１１でＮＯ）、すなわち、１又は複数の推定位置をすでに保持している場合、制御部１１は、ステップＳ１２、ステップＳ１３の処理を行わずに後述のステップＳ１４の処理を行う。   When the search for the initial position is necessary (YES in S11), the control unit 11 searches for the initial position (S12), and sets the search position as a temporary positioning position (S13). When the search for the initial position is not necessary (NO in S11), that is, when one or more estimated positions are already held, the control unit 11 does not perform the processes of Step S12 and Step S13, but will be described later in Step S14. Perform the process.

制御部１１は、路上装置との通信の有無を判定し（Ｓ１４）、路上装置との通信がある場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、測位位置を通信位置に補正し（Ｓ１５）、保持していた推定位置をすべて棄却する（Ｓ１６）。路上装置との狭域通信（局所通信）による誤差は、ＧＰＳ等に比べてかなり小さく、精度が高いため、局所通信により通信位置が得られた場合には、この通信位置を最も信頼性の高い推定位置とすることができる。   The control unit 11 determines whether or not there is communication with the road device (S14), and when there is communication with the road device (YES in S14), the positioning position is corrected to the communication position (S15), and the estimated that has been held. All positions are rejected (S16). The error due to narrow area communication (local communication) with the on-road device is considerably smaller than GPS etc., and the accuracy is high. Therefore, when the communication position is obtained by local communication, this communication position is the most reliable. It can be an estimated position.

制御部１１は、補正した測位位置を推定位置として登録し（Ｓ１７）、推定位置の誤差範囲、評価係数を登録する（Ｓ１８）。これにより、推定位置の新規登録（初期登録）が完了するとともに、推定位置の誤差範囲、評価係数が設定される。路上装置との通信がない場合（Ｓ１４でＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ１７の処理を行い、暫定的な測位位置を推定位置として登録する。   The control unit 11 registers the corrected positioning position as an estimated position (S17), and registers an error range of the estimated position and an evaluation coefficient (S18). Thereby, the new registration (initial registration) of the estimated position is completed, and the error range of the estimated position and the evaluation coefficient are set. When there is no communication with the road device (NO in S14), the control unit 11 performs the process of step S17 and registers the provisional positioning position as the estimated position.

制御部１１は、測位データを取得し（Ｓ１９）、測位データの異常の有無を確認し（Ｓ２０）、確認結果に応じて、測位データの信頼度を算出する（Ｓ２１）。制御部１１は、測位データに基づいて測位位置を算出し（Ｓ２２）、測位位置の測位誤差を算出する（Ｓ２３）。測位位置の算出は、上述したように、距離センサ１３２、方位センサ１３３などによる自立航法と、ＧＰＳ１３１等による衛星航法との組み合わせにより行うことができる。ただし、周囲にビル等の高い障害物がなく、ＧＰＳ衛星の測位性能が非常によい場合には、自立航法を用いないで、ＧＰＳ衛星だけで測位することも可能である。   The control unit 11 acquires the positioning data (S19), confirms whether the positioning data is abnormal (S20), and calculates the reliability of the positioning data according to the confirmation result (S21). The control unit 11 calculates a positioning position based on the positioning data (S22), and calculates a positioning error of the positioning position (S23). As described above, the positioning position can be calculated by a combination of the independent navigation using the distance sensor 132, the direction sensor 133, and the like and the satellite navigation using the GPS 131 or the like. However, when there is no high obstacle such as a building around and the positioning performance of the GPS satellite is very good, it is possible to perform positioning using only the GPS satellite without using self-contained navigation.

制御部１１は、歩行者の歩行挙動を取得し（Ｓ２４）、外部装置からの地図情報、路線情報の更新の有無を判定する（Ｓ２５）。地図情報、路線情報の更新があった場合（Ｓ２５でＹＥＳ）、制御部１１は、地図情報、路線情報を取得する（Ｓ２６）。地図情報、路線情報の更新がない場合（Ｓ２５でＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ２６の処理を行わずに後述のステップＳ２７の処理を行う。なお、外部装置から歩行者の周辺にある信号機の信号情報を取得するようにしてもよい。   The control unit 11 acquires the walking behavior of the pedestrian (S24), and determines whether or not the map information and the route information from the external device are updated (S25). When the map information and the route information are updated (YES in S25), the control unit 11 acquires the map information and the route information (S26). When the map information and the route information are not updated (NO in S25), the control unit 11 performs the process of step S27 described later without performing the process of step S26. In addition, you may make it acquire the signal information of the traffic signal around a pedestrian from an external device.

制御部１１は、移動方法の判定を行い（Ｓ２７）、判定した移動方法に基づいて、歩行者の位置を特定（推定位置の更新）する（Ｓ２８）。すなわち、制御部１１は、判定した移動方法に対応する地図情報に基づいて、歩行者がどのような移動方法で移動する場合であっても、歩行者にとって違和感なく、連続的かつ高精度に位置検出を継続することができる。制御部１１は、特定した位置（更新した推定位置）の誤差範囲、評価係数を算出し（Ｓ２９）、歩行者の位置を表示部１８に表示する（Ｓ３０）。   The control unit 11 determines the movement method (S27), and specifies the position of the pedestrian (updates the estimated position) based on the determined movement method (S28). That is, the control unit 11 can continuously and accurately position the pedestrian without any sense of incongruity regardless of the movement method of the pedestrian based on the map information corresponding to the determined movement method. Detection can continue. The control unit 11 calculates an error range and an evaluation coefficient of the specified position (updated estimated position) (S29), and displays the position of the pedestrian on the display unit 18 (S30).

制御部１１は、測位方位の補正条件を充足するか否かを判定し（Ｓ３１）、条件を充足する場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、測位方位を地図上の道路方位又は通路方位に補正する（Ｓ３２）。測位方位の補正条件を充足しない場合（Ｓ３１でＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ３２の処理を行わずに、後述のステップＳ３３の処理を行う。   The control unit 11 determines whether or not the positioning azimuth correction condition is satisfied (S31), and when the condition is satisfied (YES in S31), the positioning azimuth is corrected to the road azimuth or passage azimuth on the map (S32). ). When the positioning azimuth correction condition is not satisfied (NO in S31), the control unit 11 performs the process of step S33 described later without performing the process of step S32.

制御部１１は、センサの較正の要否を判定し（Ｓ３３）、較正が必要である場合（Ｓ３３でＹＥＳ）、センサを較正する（Ｓ３４）。センサの較正が必要でない場合（Ｓ３３でＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ３４の処理を行わずに、後述のステップＳ３５の処理を行う。制御部１１は、処理終了の指示の有無を判定し（Ｓ３５）、指示がない場合（Ｓ３５でＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を続け、指示がある場合（Ｓ３５でＹＥＳ）、処理を終了する。   The control unit 11 determines whether or not the sensor needs to be calibrated (S33). If calibration is necessary (YES in S33), the sensor is calibrated (S34). When sensor calibration is not necessary (NO in S33), the control unit 11 performs the process of step S35 described later without performing the process of step S34. The control unit 11 determines whether or not there is an instruction to end the process (S35). If there is no instruction (NO in S35), the process from step S11 is continued, and if there is an instruction (YES in S35), the process ends. .

次に、移動方法の判定処理について説明する。図３４、図３５及び図３６は移動方法の判定処理の手順を示すフローチャートである。制御部１１は、歩行者の移動速度を検出し（Ｓ１０１）、振動特性を検出する（Ｓ１０２）。制御部１１は、歩行挙動を判定し（Ｓ１０３）、高度を検出する（Ｓ１０４）。   Next, the moving method determination process will be described. FIG. 34, FIG. 35 and FIG. 36 are flowcharts showing the procedure of the movement method determination process. The control unit 11 detects the moving speed of the pedestrian (S101) and detects the vibration characteristics (S102). The control unit 11 determines walking behavior (S103) and detects altitude (S104).

制御部１１は、歩行者が歩行又は自転車で移動しているか否かを判定する（Ｓ１０５）。すなわち、制御部１１は、歩行者の移動方法が第３の移動方法であるか否かを判定する。歩行者が歩行又は自転車で移動していると判定した場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、制御部１１は、直近に判定した移動方法が歩行又は自転車であるか否かを判定し（Ｓ１０６）、直近に判定した移動方法が歩行又は自転車である場合（Ｓ１０６でＹＥＳ）、移動方法は、歩行又は自転車のままであると判定し（Ｓ１０７）、処理を終了する。   The control unit 11 determines whether or not the pedestrian is walking or moving by bicycle (S105). That is, the control unit 11 determines whether or not the pedestrian movement method is the third movement method. When it is determined that the pedestrian is walking or moving by bicycle (YES in S105), the control unit 11 determines whether or not the movement method determined most recently is walking or bicycle (S106). If the determined movement method is walking or bicycle (YES in S106), the movement method is determined to be walking or bicycle (S107), and the process is terminated.

直近に判定した移動方法が歩行又は自転車でない場合（Ｓ１０６でＮＯ）、制御部１１は、移動方法は、歩行又は自転車に変化したと判定し（Ｓ１０８）、処理を終了する。   If the most recently determined moving method is not walking or cycling (NO in S106), the control unit 11 determines that the moving method has changed to walking or cycling (S108), and ends the process.

歩行者が歩行又は自転車で移動していないと判定した場合（Ｓ１０５でＮＯ）、制御部１１は、直近に判定した移動方法が歩行又は自転車であるか否かを判定し（Ｓ１０９）する。直近に判定した移動方法が歩行又は自転車である場合（Ｓ１０９でＹＥＳ）、制御部１１は、直近に推定した推定位置（又は特定した位置でもよい）の誤差範囲に特徴地点としての乗降場所があるか否かを判定する（Ｓ１１０）。   When it is determined that the pedestrian is not walking or moving by bicycle (NO in S105), the control unit 11 determines whether the most recently determined moving method is walking or bicycle (S109). When the most recently determined movement method is walking or bicycle (YES in S109), the control unit 11 has a boarding / alighting location as a feature point in the error range of the most recently estimated position (or the specified position). It is determined whether or not (S110).

誤差範囲に乗降場所がある場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、すなわち、誤差範囲に乗降場所を特定することができた場合、制御部１１は、判定した歩行挙動、検出した振動特性、移動速度、高度変化などが、特定した乗降場所に対応する交通機関のものと一致するか否かを判定する（Ｓ１１１）。   When there is a boarding / exiting location in the error range (YES in S110), that is, when the boarding / exiting location can be specified in the error range, the control unit 11 determines the determined walking behavior, the detected vibration characteristics, the moving speed, and the altitude change. It is determined whether or not the same as that of the transportation facility corresponding to the specified boarding / alighting place (S111).

乗降場所に対応する交通機関のものと一致する場合（Ｓ１１１でＹＥＳ）、制御部１１は、歩行者が乗車している交通手段が、予め乗降場所が定められた路線を有する交通機関（第１の交通機関）の交通手段であるとし、移動方法が第１の移動方法に変化したと判定し（Ｓ１１２）、処理を終了する。   When it coincides with that of the transportation system corresponding to the boarding / exiting place (YES in S111), the control unit 11 determines that the transportation means on which the pedestrian is boarding has a transportation system having a route in which the boarding / exiting place is determined in advance (first It is determined that the travel method has changed to the first travel method (S112), and the process is terminated.

誤差範囲に乗降場所がない場合（Ｓ１１０でＮＯ）、あるいは、乗降場所に対応する交通機関のものと一致しない場合（Ｓ１１１でＮＯ）、制御部１１は、直近に推定した推定位置（又は特定した位置でもよい）の誤差範囲に特徴地点としての道路があるか否かを判定する（Ｓ１１３）。   When there is no boarding place in the error range (NO in S110), or when it does not coincide with that of the transportation system corresponding to the boarding place (NO in S111), the control unit 11 estimates the most recently estimated position (or specified). It is determined whether or not there is a road as a feature point in the error range (which may be a position) (S113).

誤差範囲に道路がある場合（Ｓ１１３でＹＥＳ）、制御部１１は、予め乗降場所が定められた路線を有しない交通機関（第２の交通機関）であるとし、移動方法が第２の移動方法に変化したと判定し（Ｓ１１４）、処理を終了する。誤差範囲に道路がない場合（Ｓ１１３でＮＯ）、制御部１１は、異常通知を行って（Ｓ１１５）、処理を終了する。   When there is a road in the error range (YES in S113), the control unit 11 assumes that the transportation system (second transportation system) does not have a route with a predetermined boarding / exiting location, and the travel method is the second travel method. (S114) and the process ends. If there is no road in the error range (NO in S113), the control unit 11 issues an abnormality notification (S115) and ends the process.

直近に判定した移動方法が歩行又は自転車でない場合（Ｓ１０９でＮＯ）、制御部１１は、直近に判定した移動方法が第１の移動方法であるか否かを判定する（Ｓ１１６）。直近に判定した移動方法が第１の移動方法である場合（Ｓ１１６でＹＥＳ）、制御部１１は、交差点での加減速又は停止の有無、過去の乗降場所での停止の有無を判定し（Ｓ１１７）、第１の移動方法に該当するか否かを判定する（Ｓ１１８）。   When the most recently determined movement method is not walking or bicycle (NO in S109), the control unit 11 determines whether or not the most recently determined movement method is the first movement method (S116). When the most recently determined movement method is the first movement method (YES in S116), the control unit 11 determines whether or not there is acceleration / deceleration or stop at the intersection, and whether or not there is a stop at the past boarding / alighting place (S117). ), It is determined whether it corresponds to the first movement method (S118).

第１の移動方法に該当する場合（Ｓ１１８でＹＥＳ）、制御部１１は、処理を終了する。第１の移動方法に該当しない場合（Ｓ１１８でＮＯ）、制御部１１は、移動方法が第２の移動方法であると判定し（Ｓ１１９）、処理を終了する。   When it corresponds to the first moving method (YES in S118), the control unit 11 ends the process. When it does not correspond to the first movement method (NO in S118), the control unit 11 determines that the movement method is the second movement method (S119), and ends the process.

直近に判定した移動方法が第１の移動方法でない場合（Ｓ１１６でＮＯ）、制御部１１は、交差点での加減速又は停止の有無、過去の乗降場所での停止の有無を判定し（Ｓ１２０）、第２の移動方法に該当するか否かを判定する（Ｓ１２１）。   When the most recently determined moving method is not the first moving method (NO in S116), the control unit 11 determines whether or not there is acceleration / deceleration or stop at the intersection, and whether or not there has been a stop at the past boarding / alighting location (S120). Then, it is determined whether or not it corresponds to the second movement method (S121).

第２の移動方法に該当する場合（Ｓ１２１でＹＥＳ）、制御部１１は、処理を終了する。第２の移動方法に該当しない場合（Ｓ１２１でＮＯ）、制御部１１は、異常通知を行って（Ｓ１２２）、処理を終了する。   When it corresponds to the second movement method (YES in S121), the control unit 11 ends the process. When it does not correspond to the second moving method (NO in S121), the control unit 11 issues an abnormality notification (S122) and ends the process.

以上説明したように、本発明によれば、屋内又は屋外にかかわらず、かつ移動方法（移動手段）にかかわらず、歩行者がどのような移動方法を利用しているかを精度よく判定することができる。また、判定した移動方法に対応する地図情報に基づいて、歩行者がどのような移動方法で移動する場合であっても、歩行者にとって違和感なく、連続的かつ高精度に位置検出を継続することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to accurately determine what kind of moving method a pedestrian uses regardless of indoor or outdoor and regardless of the moving method (moving means). it can. In addition, based on the map information corresponding to the determined movement method, no matter what kind of movement method the pedestrian moves, the position detection should be continued continuously and with high accuracy without any discomfort for the pedestrian. Can do.

上記の例では、歩行者が、通常歩行時又は自転車走行時に携帯機器を身に付けている場合について説明しているが、これに限定されるものではなく、歩行者が直接携帯機器を身につけず、かばん、携帯機器を車輪付き旅行ケース、荷車、乳母車、車椅子等に収納、仮設置又は仮置きし、歩行者が持ち歩いたり、車を押したり引いたり、あるいは、手で車輪を回転したりして、歩行者の通行できる領域を通行している場合であってもよい。この場合、歩数センサのデータにより、これらの状況を推定し、歩行者の歩数、又は手で回転させる周期を検知して距離を算出してもよい。   In the above example, a case is described in which a pedestrian wears a portable device during normal walking or bicycle riding, but the present invention is not limited to this, and the pedestrian directly wears the portable device. First, store a bag or a portable device in a travel case with wheels, cart, baby carriage, wheelchair, etc., temporarily install or temporarily place it, carry it by a pedestrian, push or pull the car, or rotate the wheel by hand And it may be a case where it is going through the field which a pedestrian can pass. In this case, these conditions may be estimated from the data of the step sensor, and the distance may be calculated by detecting the number of steps of the pedestrian or the period of rotation by hand.

また、上記では、位置検出に必要なデータを全て携帯機器に集約して位置検出する形態を示したが、これに限定されず、路上又はセンタに設置したサーバに携帯機器から必要データを送信し、位置検出処理をサーバで実行させ、その結果を携帯機器に送信する、という形態等にしてもよい。あるいは、処理の実行を分担してもよい。これにより、携帯機器の負担を減らすことが可能となる。   Further, in the above, a mode is shown in which all the data necessary for position detection is collected in the mobile device and the position detection is performed. However, the present invention is not limited to this, and necessary data is transmitted from the mobile device to a server installed on the road or in the center. The position detection process may be executed by the server, and the result may be transmitted to the mobile device. Or you may share execution of a process. This can reduce the burden on the mobile device.

上述の移動方法判定装置は、例えば、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ＰＨＳ、ノート型パーソナルコンピュータ、音楽プレーヤ、携帯型ゲーム装置等の情報端末装置又は携帯端末装置などに適用することができる。   The above moving method determination device can be applied to, for example, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), a PHS, a notebook personal computer, a music player, an information terminal device such as a portable game device, or a portable terminal device. .

上述の実施の形態において、移動方法判定装置に傾斜角センサを備えることもできる。これにより、歩行者の歩行、取り出し、操作等に伴う装置の振動又は姿勢変化で装置が傾いた場合、方位センサ又は距離センサの種類によっては機能が停止し、あるいは、性能が劣化することがある。従って、傾斜角センサにより傾斜角を検出し、方位センサ又は距離センサを補正することもできる。   In the above-described embodiment, the movement method determination device may include an inclination angle sensor. As a result, when the device tilts due to vibration or posture change of the device accompanying walking, taking out, operation, etc. of the pedestrian, the function may stop or the performance may be deteriorated depending on the type of the orientation sensor or the distance sensor. . Accordingly, the tilt angle can be detected by the tilt angle sensor, and the azimuth sensor or the distance sensor can be corrected.

上述の実施の形態で示した歩行者の位置を推定するための数式は、一例であって、これらに限定されるものではなく、適宜変形した数式を用いることもできる。   The mathematical formulas for estimating the position of the pedestrian shown in the above-described embodiment are merely examples, and the mathematical formulas are not limited thereto, and mathematical formulas appropriately modified can be used.

開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The disclosed embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

本発明に係る移動方法判定装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of the movement method determination apparatus which concerns on this invention. 測位位置の誤差範囲の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the error range of a positioning position. 地上の地図情報の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the map information on the ground. 地図上の歩行者用の道路又は通路の設定例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a setting of the road or channel | path for pedestrians on a map. 駅付近の地下の地図情報の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the underground map information near a station. 鉄道の路線図の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a route map of a railway. 鉄道の駅間の所要時間の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the required time between the stations of a railway. 振動特性の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a vibration characteristic. 振動特性の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a vibration characteristic. 振動特性の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a vibration characteristic. 移動手段の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a moving means. 乗降場所が定められた路線を有する交通機関を判定する例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which determines the transport system which has a route in which the boarding / alighting place was defined. 推定位置の新規登録の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the new registration of an estimated position. 新規登録した推定位置の評価係数の算出の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of calculation of the evaluation coefficient of the newly registered estimated position. 交通機関を利用するまでの地上での推定位置の軌跡の算出例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of calculation of the locus | trajectory of the estimated position on the ground until it uses a transportation system. 交通機関を利用するまでの地下での推定位置の軌跡の算出例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of calculation of the locus | trajectory of the estimated position in the basement until it uses a transportation system. 交通機関を利用するまでの地上での推定位置の軌跡算出の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the locus | trajectory calculation of the estimated position on the ground until it uses a transportation system. 交通機関を利用するまでの地下での推定位置の軌跡算出の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the locus | trajectory calculation of the estimated position in the basement until it uses a transportation system. 推定位置の更新の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the update of an estimated position. 推定位置の更新の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the update of an estimated position. 推定位置の更新の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the update of an estimated position. 特徴地点での推定位置の評価係数の算出の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of calculation of the evaluation coefficient of the estimated position in a feature point. 特徴地点での推定位置の評価係数の算出の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of calculation of the evaluation coefficient of the estimated position in a feature point. 推定位置の評価係数の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the evaluation coefficient of an estimated position. 歩行者の位置の表示の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the display of a pedestrian's position. 歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a display of the position of a pedestrian. 歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a display of the position of a pedestrian. 歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a display of the position of a pedestrian. 歩行者が交通手段で移動中の歩行者の位置の表示の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the display of the position of the pedestrian who is moving by the transportation means. 歩行者が交通手段で移動中の歩行者の位置の表示の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of a display of the position of the pedestrian who the pedestrian is moving by a transportation means. 位置検出処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a position detection process. 位置検出処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a position detection process. 位置検出処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a position detection process. 移動方法の判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the determination process of a moving method. 移動方法の判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the determination process of a moving method. 移動方法の判定処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the determination process of a moving method.

符号の説明Explanation of symbols

１０ 移動方法判定装置
１１ 制御部
１２ 通信部
１３ 測位部
１３１ ＧＰＳ
１３２ 距離センサ
１３３ 方位センサ
１３４ 高度センサ
１３５ 方位補正部
１３６ センサ較正部
１４ 地図データベース
１５ 記憶部
１６ 操作部
１７ 位置検出処理部
１７１ 位置推定部
１７２ 誤差算出部
１７３ 歩行挙動判定部
１７４ 乗降判定部
１７５ 位置特定部
１７６ 信頼度算出部
１７７ 評価部
１７８ 振動検出部
１８ 表示部
１９ 音声出力部
２０ 移動方法判定部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Movement method determination apparatus 11 Control part 12 Communication part 13 Positioning part 131 GPS
132 Distance Sensor 133 Direction Sensor 134 Altitude Sensor 135 Direction Correction Unit 136 Sensor Calibration Unit 14 Map Database 15 Storage Unit 16 Operation Unit 17 Position Detection Processing Unit 171 Position Estimation Unit 172 Error Calculation Unit 173 Walking Behavior Determination Unit 174 Getting On / Off Determination Unit 175 Position Identification unit 176 Reliability calculation unit 177 Evaluation unit 178 Vibration detection unit 18 Display unit 19 Audio output unit 20 Movement method determination unit

Claims (8)

自身の位置を測位する測位手段を備え、歩行者による携帯が可能であり、歩行者の移動方法を判定する移動方法判定装置であって、
歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点の位置情報を含む地図情報を記憶する記憶手段と、
前記測位手段で測位して得られた測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定する推定手段と、
該推定手段で推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する誤差範囲算出手段と、
該誤差範囲算出手段で算出した誤差範囲内にある特徴地点を特定する特徴地点特定手段と、
歩行者の交通手段への乗降を判定する乗降判定手段と、
前記特徴地点特定手段で特定した特徴地点及び前記乗降判定手段で判定した判定結果を関連付けて歩行者の移動方法を判定する移動方法判定手段と
を備えることを特徴とする移動方法判定装置。 It is a movement method determination device that includes positioning means for measuring its own position, can be carried by a pedestrian, and determines a movement method of the pedestrian,
Storage means for storing map information including position information of feature points indicating points on a map where a pedestrian can exist;
Estimating means for estimating its own position on a map based on positioning data obtained by positioning by the positioning means;
An error range calculation means for calculating an error range indicating an estimation error range of the estimated position estimated by the estimation means;
Feature point specifying means for specifying a feature point within the error range calculated by the error range calculation means;
A boarding / alighting judging means for judging boarding / exiting of pedestrians,
A movement method determination device comprising: a movement method determination unit that determines a movement method of a pedestrian by associating the characteristic point specified by the characteristic point specifying unit and the determination result determined by the getting-on / off determination unit. 歩行者の歩行挙動を判定する歩行挙動判定手段と、
歩行者により携帯された状態での振動特性を検出する振動検出手段と
を備え、
前記乗降判定手段は、
前記歩行挙動判定手段で判定した歩行挙動及び前記振動検出手段で検出した振動特性に基づいて、歩行者の乗降を判定するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の移動方法判定装置。 Walking behavior determination means for determining the walking behavior of a pedestrian;
Vibration detecting means for detecting vibration characteristics when carried by a pedestrian,
The boarding / alighting judging means
The movement method according to claim 1, wherein the pedestrian boarding / exiting is determined based on the walking behavior determined by the walking behavior determination means and the vibration characteristics detected by the vibration detection means. Judgment device. 歩行者により携帯された状態での移動速度を検出する速度検出手段を備え、
前記乗降判定手段は、
前記速度検出手段で検出した移動速度に基づいて、歩行者の乗降を判定するように構成してあることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の移動方法判定装置。 Comprising speed detecting means for detecting a moving speed in a state carried by a pedestrian,
The boarding / alighting judging means
The moving method determination device according to claim 1 or 2, wherein the moving method determination device is configured to determine whether a pedestrian gets on or off based on a moving speed detected by the speed detecting means. 前記移動方法判定手段は、
歩行者の移動方法が、少なくとも予め乗降場所が定められた路線を有する第１の交通機関による第１の移動方法、該第１の交通機関以外の第２の交通機関による第２の移動方法又は歩行若しくは自転車による第３の移動方法のいずれかであるかを判定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載の移動方法判定装置。 The movement method determination means includes
A pedestrian movement method is a first movement method by a first transportation system having at least a route where a boarding / exit location is determined in advance, a second transportation method by a second transportation system other than the first transportation system, or The movement method determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein the movement method determination apparatus is configured to determine whether the movement method is a third movement method by walking or bicycle. 前記記憶手段は、
前記第１の交通機関の乗降地点を特徴地点として記憶してあり、
前記移動方法判定手段は、
前記乗降判定手段で交通手段への乗車を判定した場合に、前記特徴地点特定手段で推定範囲内に乗降地点を特定したとき、歩行者の移動方法が第１の移動方法であると判定するように構成してあることを特徴とする請求項４に記載の移動方法判定装置。 The storage means
A boarding point of the first transportation is stored as a feature point,
The movement method determination means includes
When the boarding / alighting determining means determines whether to get on the transportation means, the pedestrian moving method is determined to be the first moving method when the characteristic point specifying means specifies a boarding / exiting point within the estimated range. The moving method determination apparatus according to claim 4, wherein the moving method determination apparatus is configured as follows. 前記記憶手段は、
車両用道路を特徴地点として記憶してあり、
前記移動方法判定手段は、
前記乗降判定手段で交通手段への乗車を判定した場合に、前記特徴地点特定手段で推定範囲内に車両用道路を特定したとき、歩行者の移動方法が第２の移動方法であると判定するように構成してあることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の移動方法判定装置。 The storage means
The vehicle road is stored as a feature point,
The movement method determination means includes
When the boarding / alighting determining means determines whether to get on the traffic means, and the feature point specifying means specifies the vehicle road within the estimated range, it is determined that the pedestrian moving method is the second moving method. 6. The moving method determination apparatus according to claim 4, wherein the moving method determination apparatus is configured as described above. コンピュータに、測位データに基づいて、歩行者の移動方法を判定させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定する推定手段と、
推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出する誤差範囲算出手段と、
算出した誤差範囲内で歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点を特定する特徴地点特定手段と、
歩行者の交通手段への乗降を判定する乗降判定手段と、
特定した特徴地点及び乗降の判定結果を関連付けて歩行者の移動方法を判定する移動方法判定手段と
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to determine a pedestrian movement method based on positioning data,
An estimation means for estimating a position of the computer on the map based on the positioning data;
An error range calculation means for calculating an error range indicating an estimated error range of the estimated position;
A feature point specifying means for specifying a feature point indicating a point on the map where a pedestrian can exist within the calculated error range;
A boarding / alighting judging means for judging boarding / exiting of pedestrians,
A computer program that functions as a movement method determination means that determines a movement method of a pedestrian by associating the identified characteristic points and the determination result of getting on and off. 測位して歩行者の移動手段を判定する移動手段判定方法であって、
歩行者が存在可能な地図上の地点を示す特徴地点の位置情報を含む地図情報を記憶しておき、
測位して得られた測位データに基づいて地図上の自身の位置を推定し、
推定した推定位置の推定誤差の範囲を示す誤差範囲を算出し、
算出した誤差範囲内にある特徴地点を特定し、
歩行者の交通手段への乗降を判定し、
特定した特徴地点及び乗降の判定結果を関連付けて歩行者の移動手段を判定することを特徴とする移動手段判定方法。 A moving means determination method for determining a pedestrian moving means by positioning,
Stores map information including location information of feature points indicating points on the map where pedestrians can exist,
Estimate your position on the map based on the positioning data obtained by positioning,
Calculate the error range indicating the range of the estimated error of the estimated position,
Identify the feature points that are within the calculated error range,
Determine whether pedestrians get on and off transportation,
A moving means determination method characterized in that a moving means of a pedestrian is determined by associating the identified characteristic points and the determination result of getting on and off.
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102313555A (en) * 2010-05-14 2012-01-11 卡西欧计算机株式会社 Differentiate the device of mobile status and the method for differentiating mobile status
CN102484660A (en) * 2010-01-07 2012-05-30 株式会社东芝 Movement state estimation device, method, and program
WO2012131835A1 (en) * 2011-03-25 2012-10-04 パイオニア株式会社 Portable terminal device, control method for same, and control program
JP5215475B2 (en) * 2009-09-30 2013-06-19 楽天株式会社 Credit card fraud prevention system
JP2014122792A (en) * 2012-12-20 2014-07-03 Zenrin Datacom Co Ltd Portable navigation device and navigation method
JP2015116848A (en) * 2013-12-16 2015-06-25 株式会社ナビタイムジャパン Information processing system, information processing method and information processing program
JPWO2014175394A1 (en) * 2013-04-26 2017-02-23 京セラ株式会社 Portable electronic devices
KR101820313B1 (en) * 2016-06-09 2018-01-19 주식회사 엘지유플러스 Apparatus and method for providing services based on Geo-Fencing technique
KR20200113041A (en) * 2019-03-20 2020-10-06 주식회사 와이즈덴 Apparatus and method for deciding means of transportation
KR20200136235A (en) * 2019-05-27 2020-12-07 주식회사 위드라이브 Method and system for identifying movement means based on a user movement path
JP2021505898A (en) * 2017-12-11 2021-02-18 フラウンホーファー−ゲゼルシャフト ツール フエルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング エー．ファオ． Methods, positioning systems, trackers and computer programs for determining the current position of an object

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02275310A (en) * 1989-04-17 1990-11-09 Sumitomo Electric Ind Ltd Position detecting apparatus
JP2001101563A (en) * 1999-10-01 2001-04-13 Toshi Kotsu Keikaku Kenkyusho:Kk Data processor and recording medium storing data processing program
JP2002048589A (en) * 2000-08-03 2002-02-15 Tohoku Denshi Sangyo Kk Moving route estimation device for mobile
JP2002304408A (en) * 2001-04-04 2002-10-18 Hitachi Ltd Mobile terminal
JP2003344068A (en) * 2002-05-28 2003-12-03 Matsushita Electric Works Ltd Position display device
JP2004212146A (en) * 2002-12-27 2004-07-29 Sumitomo Precision Prod Co Ltd Dead reckoning navigation system and dead reckoning navigation for walker
JP2005056002A (en) * 2003-08-07 2005-03-03 Aisin Aw Co Ltd Information processing center, information processing method and information providing system
JP2005115557A (en) * 2003-10-06 2005-04-28 Sumitomo Electric Ind Ltd Apparatus and method for discriminating travelling means, and apparatus and method for calculating od traffic volume

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02275310A (en) * 1989-04-17 1990-11-09 Sumitomo Electric Ind Ltd Position detecting apparatus
JP2001101563A (en) * 1999-10-01 2001-04-13 Toshi Kotsu Keikaku Kenkyusho:Kk Data processor and recording medium storing data processing program
JP2002048589A (en) * 2000-08-03 2002-02-15 Tohoku Denshi Sangyo Kk Moving route estimation device for mobile
JP2002304408A (en) * 2001-04-04 2002-10-18 Hitachi Ltd Mobile terminal
JP2003344068A (en) * 2002-05-28 2003-12-03 Matsushita Electric Works Ltd Position display device
JP2004212146A (en) * 2002-12-27 2004-07-29 Sumitomo Precision Prod Co Ltd Dead reckoning navigation system and dead reckoning navigation for walker
JP2005056002A (en) * 2003-08-07 2005-03-03 Aisin Aw Co Ltd Information processing center, information processing method and information providing system
JP2005115557A (en) * 2003-10-06 2005-04-28 Sumitomo Electric Ind Ltd Apparatus and method for discriminating travelling means, and apparatus and method for calculating od traffic volume

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5215475B2 (en) * 2009-09-30 2013-06-19 楽天株式会社 Credit card fraud prevention system
CN102484660A (en) * 2010-01-07 2012-05-30 株式会社东芝 Movement state estimation device, method, and program
EP2386827A3 (en) * 2010-05-14 2013-04-10 Casio Computer Co., Ltd. Traveling state determining device and method for determining traveling state
KR101253421B1 (en) 2010-05-14 2013-04-11 가시오게산키 가부시키가이샤 Traveling state determining device, method for determining traveling state and recording medium
CN103471587A (en) * 2010-05-14 2013-12-25 卡西欧计算机株式会社 Traveling state determining device and method for determining traveling state
US8862427B2 (en) 2010-05-14 2014-10-14 Casio Computer Co., Ltd. Traveling state determining device, method for determining traveling state and recording medium
CN102313555A (en) * 2010-05-14 2012-01-11 卡西欧计算机株式会社 Differentiate the device of mobile status and the method for differentiating mobile status
WO2012131835A1 (en) * 2011-03-25 2012-10-04 パイオニア株式会社 Portable terminal device, control method for same, and control program
JPWO2012131835A1 (en) * 2011-03-25 2014-07-24 パイオニア株式会社 Portable terminal device, control method thereof, and control program
JP2014122792A (en) * 2012-12-20 2014-07-03 Zenrin Datacom Co Ltd Portable navigation device and navigation method
JPWO2014175394A1 (en) * 2013-04-26 2017-02-23 京セラ株式会社 Portable electronic devices
JP2015116848A (en) * 2013-12-16 2015-06-25 株式会社ナビタイムジャパン Information processing system, information processing method and information processing program
KR101820313B1 (en) * 2016-06-09 2018-01-19 주식회사 엘지유플러스 Apparatus and method for providing services based on Geo-Fencing technique
JP2021505898A (en) * 2017-12-11 2021-02-18 フラウンホーファー−ゲゼルシャフト ツール フエルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング エー．ファオ． Methods, positioning systems, trackers and computer programs for determining the current position of an object
JP7191104B2 (en) 2017-12-11 2022-12-16 フラウンホーファー－ゲゼルシャフト ツール フエルデルング デア アンゲヴァンテン フォルシュング エー．ファオ． Method, positioning system, tracker and computer program for determining the current position of an object
US11662456B2 (en) 2017-12-11 2023-05-30 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der ange-wandten Forschung e. V. Method to determine a present position of an object, positioning system, tracker and computer program
KR20200113041A (en) * 2019-03-20 2020-10-06 주식회사 와이즈덴 Apparatus and method for deciding means of transportation
KR102182088B1 (en) * 2019-03-20 2020-11-24 주식회사 와이즈덴 Apparatus and method for deciding means of transportation
KR20200136235A (en) * 2019-05-27 2020-12-07 주식회사 위드라이브 Method and system for identifying movement means based on a user movement path
KR102237907B1 (en) * 2019-05-27 2021-04-12 주식회사 위드라이브 Method and system for identifying movement means based on a user movement path

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