JP2011220966A - 位置推定装置、位置推定プログラム及び位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象物の位置を高精度に推定することを課題とする。
【解決手段】位置推定装置は、障害物が存在せず、自装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、自装置及び端末間の距離とを保持する。また、位置推定装置は、測定対象である測定対象端末の受信電力を測定する。また、位置推定装置は、測定対象端末の環境における混雑度合いを測定する。また、位置推定装置は、測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似し、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める。また、位置推定装置は、障害物が存在しないときの受信電力及び距離の関係から任意の関数を用いて近似し、近似された関数と求められた受信電力とに基づいて、自装置及び測定対象端末間の距離を求める。
【選択図】図１

Description

本発明は、位置推定装置、位置推定プログラム及び位置推定方法に関する。

従来、携帯電話機等の端末装置には、無線ＩＣ（Integrated Circuit）タグが組み込まれているものがある。かかる無線ＩＣタグは、種々のデータを記憶し、電波や電磁波等によりデータを読み取る機器と通信を行なう。また、無線ＩＣタグは、端末装置だけでなく様々なものに取り付け可能であり、当該無線ＩＣタグが取り付けられた人や物等の識別や管理等も行なわれる。

また、無線ＩＣタグの位置を推定することは、端末装置のユーザに対する商品情報及び位置情報等の提供の際に重要となる。特に、地下街や混雑する駅構内等のマルチパス環境下では、より正確な位置の推定が求められる。位置推定の方法では、アクセスポイントと端末装置との間において、見通し内（LOS：Line of Sight）環境或いは見通し外（NLOS：Non Line of Sight）環境がダイナミックに出現する。このため、ＬＯＳ環境にのみ適応可能であるレーザ等を用いた測距手法は、マルチパス環境下において利用することが困難である。

そこで、最近では、一つの態様として、ＮＬＯＳ環境でも適応可能である電波を用いた位置推定の手法がある。例えば、電波を用いた位置推定では、端末装置からの距離が比較的小さく、設置位置が既知である無線ＬＡＮ（Local Area Network）等のアクセスポイントを基準として位置推定が行なわれることにより、誤差を比較的小さく抑えられる。

また、他の態様として、アレーアンテナを用いた位置推定の手法がある。例えば、アレーアンテナを用いた位置推定では、アクセスポイントから周方向の識別の分解能を上げることができるので、周囲の物体に起因して生じるマルチパス波による干渉の影響を抑制できる。

特開２００８−２１６０８４号公報 特開２００５−３３３４８９号公報 特開２００６−２１１２８４号公報 特開平７−２３１４７３号公報

しかしながら、従来技術では、対象物の位置を高精度に推定することができないという課題がある。具体的には、従来技術では、混雑した場所での人の位置や人の密度等が時々刻々と変化することで、人や障害物のない測定環境とは異なる伝搬状態が生じるため、位置推定に誤差が生じることになる。

そこで、本願に開示する技術は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の位置を高精度に推定することが可能である位置推定装置、位置推定プログラム及び位置推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に開示する位置推定装置は、障害物が存在せず、自装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、前記自装置及び前記端末間の距離とを保持する測定値保持部を有する。また、位置推定装置は、測定対象である測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の環境における混雑度合いとを測定する測定部を有する。また、位置推定装置は、測定部によって測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似して、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める受信電力算出部を有する。また、位置推定装置は、測定値保持部に保持された受信電力及び距離の関係から任意の関数を用いて近似し、該近似された関数と受信電力算出部によって求められた受信電力とに基づいて、自装置及び測定対象端末間の距離を求める距離算出部を有する。

本願に開示する位置推定装置、位置推定プログラム及び位置推定方法の一つの様態は、対象物の位置を高精度に推定することができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る位置推定装置の構成例を示す図である。 図２は、実施例１に係る受信電力、混雑度合い及び近似で得られる関数の例を示す図である。 図３は、実施例１に係る測定値保持部に保持された受信電力、距離及び近似で得られる関数の例を示す図である。 図４は、実施例１に係る距離算出部によって求められる距離を説明する図である。 図５は、実施例２に係る位置推定装置の構成例を示す図である。 図６Ａは、実施例２に係るレーザ距離計を用いた距離の測定例を示す図である。 図６Ｂは、実施例２に係るレーザ距離計を用いた距離の測定例を示す図である。 図７は、実施例２に係る混雑度合測定部によって測定された距離と時間との関係を示す図である。 図８は、実施例２に係る受信電力、混雑度合い及び最小自乗近似で得られる関数の例を示す図である。 図９は、実施例２に係る位置推定処理の例を示すフローチャートである。 図１０Ａは、実施例２に係る位置推定装置による位置推定結果を示す図である。 図１０Ｂは、実施例２に係る距離算出の誤差の度数分布を示す図である。 図１０Ｃは、従来技術による位置推定結果を示す図である。 図１０Ｄは、従来技術に係る距離算出の誤差の度数分布を示す図である。 図１１は、実施例３に係る赤外線温度計を用いた温度の測定例を示す図である。 図１２は、実施例３に係る混雑度合測定部によって測定された温度と時間との関係を示す図である。 図１３は、実施例３に係る受信電力、混雑度合い及び最小自乗近似で得られる関数の例を示す図である。 図１４は、実施例３に係る位置推定処理の例を示すフローチャートである。 図１５は、位置推定プログラムを実行するコンピュータの例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、本願に開示する位置推定装置、位置推定プログラム及び位置推定方法の実施例を説明する。なお、以下の実施例により本発明が限定されるものではない。また、各実施例は、内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

図１を用いて、実施例１に係る位置推定装置の構成を説明する。図１は、実施例１に係る位置推定装置の構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、位置推定装置１は、測定値保持部２と、測定部３と、受信電力算出部４と、距離算出部５とを有する。また、位置推定装置１は、例えば、ビームアンテナを有するアクセスポイントである基地局等である。

測定値保持部２は、障害物が存在せず、自装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、自装置及び端末間の距離とを保持する。測定部３は、測定対象である測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の環境における混雑度合いとを測定する。

受信電力算出部４は、測定部３によって測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似して、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める。

ここで、図２を用いて、実施例１に係る受信電力、混雑度合い及び近似で得られる関数を説明する。図２は、実施例１に係る受信電力、混雑度合い及び近似で得られる関数の例を示す図である。なお、図２では、縦軸は受信電力（ＲＳＳ：Received Signal Strength）を示し、横軸は密度（混雑度合い）を示す。

例えば、図２に示す黒い点は、測定部３によって測定された受信電力と混雑度合いとの関係を示している。そして、受信電力算出部４は、受信電力と混雑度合いとの関係から任意の関数で近似し、図２に示す実線の曲線を得る。続いて、受信電力算出部４は、実線の曲線を補外することによって得られる混雑度合いがゼロのときの受信電力ＲＳＳ_１を求める。なお、実線の曲線を補外した場合には、図２に示す点線の曲線になる。

距離算出部５は、測定値保持部２に保持された受信電力及び距離の関係から任意の関数を用いて近似し、該近似された関数と受信電力算出部４によって求められた受信電力とに基づいて、自装置及び測定対象端末間の距離を求める。

ここで、図３及び図４を用いて、実施例１に係る距離算出部５によって求められる距離について説明する。図３は、実施例１に係る測定値保持部２に保持された受信電力、距離及び近似で得られる関数の例を示す図である。図４は、実施例１に係る距離算出部５によって求められる距離を説明する図である。なお、図３及び図４では、縦軸は受信電力（ＲＳＳ）を示し、横軸は端末或いは測定対象端末を持ったユーザまでの距離を示す。

例えば、図３に示す黒い点は、測定値保持部２に保持された受信電力と距離との関係を示している。そして、距離算出部５は、受信電力と距離との関係から任意の関数で近似し、図３に示す実線の曲線を得る。続いて、距離算出部５は、図４に示すように、この曲線を用いて受信電力算出部４によって求められた受信電力ＲＳＳ_１から測定対象端末を持ったユーザまでの距離を求める。なお、求められた距離は、所定の表示部に出力したり、他の装置に通知したりする。

このように、位置推定装置１は、混雑度合いが仮想的にゼロになったときの受信電力と、混雑していない環境で事前に測定された受信電力及びユーザまでの距離の関係のグラフとの比較によって、現在のユーザまでの距離を求める。この結果、位置推定装置１は、混雑した場所における距離算出において、人や障害物のない測定環境とは異なる伝搬状態が生じることによって位置推定に誤差が生じる従来技術と比較して、対象物の位置を高精度に推定することができる。

［実施例２に係る伝送装置の構成］
図５を用いて、実施例２に係る位置推定装置の構成を説明する。図５は、実施例２に係る位置推定装置の構成例を示す図である。

例えば、図５に示すように、位置推定装置１００は、ビームアンテナ１０１と、測定センサ１０２とを有する。また、位置推定装置１００は、測定値保持部１１１を有する。また、位置推定装置１００は、センサ切替部１２１と、ユーザＩＤ（IDentifier）認識部１２２と、受信電力測定部１２３と、混雑度合測定部１２４と、最小自乗近似関数生成部１２５と、位置推定部１２６とを有する。なお、位置推定装置１００は、実施例１に係る位置推定装置１の一例である。

ビームアンテナ１０１は、例えば、指向性を有するアンテナであり、複数の方向にビームを出力する。測定センサ１０２は、例えば、レーザ距離計等のセンサであり、ビームアンテナ１０１に追従して動作する。かかる測定センサ１０２は、後述する混雑度合測定部１２４によって混雑度合いの測定の開始を通知された場合に、レーザ距離計を用いた測定を開始する。

測定値保持部１１１は、例えば、端末を持ったユーザ以外のユーザやその他の障害物等が存在しない状態、且つ、位置推定装置１００及び端末間の距離が既知である状態において位置推定装置１００で受信された受信電力と、該端末までの距離とを保持する。かかる端末までの距離は、レーザ距離計やその他の機器を用いて測定することが好ましい。なお、測定値保持部１１１には、上記のようにして測定されたデータが予め保持される。また、測定値保持部１１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置である。

センサ切替部１２１は、例えば、ビームアンテナ１０１を制御するとともに、該ビームアンテナ１０１に追従して測定センサ１０２が動作するように、該測定センサ１０２の切り替え制御を行なう。センサ切替部１２１によるビームアンテナ１０１の制御では、後述するユーザＩＤ認識部１２２によってユーザＩＤを認識したことが通知された場合に、ビーム方向が固定される。そして、センサ切替部１２１は、ユーザＩＤ認識部１２２によるユーザＩＤの認識が確認できなくなると、ビームアンテナ１０１に対し再度ビームを出力させて測定対象となる測定対象端末を探索させる。

ユーザＩＤ認識部１２２は、例えば、ビームアンテナ１０１によって出力されたビームに対し、測定対象端末からユーザＩＤが応答された場合に、該ユーザＩＤを認識してセンサ切替部１２１に通知する。そして、ユーザＩＤ認識部１２２は、認識されたユーザＩＤを位置推定部１２６に通知する。

受信電力測定部１２３は、例えば、ビームアンテナ１０１から出力されたビームを受けた測定対象端末から送信された信号を受信し、受信された信号の受信電力（ＲＳＳ：Received Signal Strength）を測定する。そして、受信電力測定部１２３は、測定された受信電力を所定閾値と比較し、該受信電力が所定閾値以下である場合に、混雑度合測定部１２４に混雑度合いの測定を依頼する。一方、受信電力測定部１２３は、測定された受信電力が所定閾値より大きい場合に、ＬＯＳ且つ位置推定装置１００から極めて近い場所に測定対象端末が位置することとして判定する。なお、受信電力測定部１２３は、測定された受信電力を最小自乗近似関数生成部１２５に通知する。

混雑度合測定部１２４は、例えば、受信電力測定部１２３から混雑度合いの測定を依頼された場合に、測定センサ１０２に対して混雑度合いの開始を通知する。そして、混雑度合測定部１２４は、測定された混雑度合いを最小自乗近似関数生成部１２５に通知する。

ここで、図６Ａ及び図６Ｂを用いて、実施例２に係るレーザ距離計を用いた距離の測定を説明する。図６Ａ及び図６Ｂは、実施例２に係るレーザ距離計を用いた距離の測定例を示す図である。なお、図６Ａ及び図６Ｂでは、地下街の通路等の閉空間において、測定対象端末を持ったユーザと位置推定装置１００とがＬＯＳになったりＮＬＯＳになったりする様子を示す。また、図６Ａ及び図６Ｂでは、測定対象端末を持ったユーザを網掛けの円で示し、該ユーザ以外の障害物を黒い円で示す。また、図６Ａ及び図６Ｂでは、ビームアンテナ１０１によって出力されたビームを網掛けの楕円で示し、レーザ距離計によって出力されたレーザを矢印で示す。

例えば、図６Ａ及び図６Ｂに示すように、混雑度合測定部１２４は、測定センサ１０２に対し、ビームアンテナ１０１のビーム方向θ_ｎの左右Δθの角度で走査させ、最も近傍な障害物までの距離を測定する。走査させる角度Δθは、例えば、１０°等である。なお、測定センサ１０２のレーザ距離計によって出力されるレーザは、障害物が固定されていないため、左右Δθの角度で走査させずに一定方向に固定するようにしても良い。このとき、混雑度合測定部１２４は、例えば、測定センサ１０２に対して周期Ｔでレーザを出力するように制御し、障害物までの距離が測定されることにより混雑度合いを測定する。

ここで、図７を用いて、実施例２に係る混雑度合測定部１２４によって測定された距離と時間との関係を説明する。図７は、実施例２に係る混雑度合測定部１２４によって測定された距離と時間との関係を示す図である。なお、図７では、縦軸は障害物までの距離を示し、横軸は時間を示す。なお、この「障害物」は、人混みを指す。

例えば、図７に示すように、混雑度合測定部１２４は、周期Ｔごとに「障害物Ａ」、「障害物Ｂ」、「障害物Ｃ」、「障害物Ｄ」、「障害物Ｅ」及び「障害物Ｆ」等までの距離を測定する。また、混雑度合測定部１２４は、混雑度合いが大きいほど周期Ｔを小さくする。すなわち、混雑度合いが大きい場合には、測定の頻度を短くして更新回数を増やすことによって、より有用な混雑度合いの測定が可能になる。

最小自乗近似関数生成部１２５は、例えば、受信電力測定部１２３によって測定された受信電力と、混雑度合測定部１２４によって測定された混雑度合いとの関係から最小自乗近似関数で近似する。そして、最小自乗近似関数生成部１２５は、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める。

ここで、図８を用いて、実施例２に係る受信電力、混雑度合い及び最小自乗近似で得られる関数を説明する。図８は、実施例２に係る受信電力、混雑度合い及び最小自乗近似で得られる関数の例を示す図である。なお、図８では、縦軸は受信電力を示し、横軸は密度又は障害物までの距離を示す。

例えば、図８に示す黒い点は、受信電力測定部１２３によって求められた受信電力と、混雑度合測定部１２４によって測定された距離との関係を示している。また、図８に示すＡ〜Ｆは、図７に示したＡ〜Ｆと対応する。そして、最小自乗近似関数生成部１２５は、受信電力と混雑度合いとの関係から最小自乗近似関数で近似し、図８に示す実線を得る。続いて、最小自乗近似関数生成部１２５は、実線を補外することによって得られる混雑度合いがゼロ、すなわち反対側の壁まで到達する際の受信電力ＲＳＳ_１を求める。なお、実線を補外した場合には、図８に示す点線になる。

位置推定部１２６は、例えば、測定値保持部１１１に保持された受信電力及び距離の関係から最小自乗近似関数で近似する。そして、位置推定部１２６は、近似された関数と、最小自乗近似関数生成部１２５によって求められた受信電力とに基づいて、位置推定装置１００及び測定対象端末間の距離を求める。位置推定部１２６による距離の算出は、図４に示したものと同様となるのでその説明を省略する。なお、位置推定部１２６は、ユーザＩＤ認識部１２２からユーザＩＤを受け付けて、該ユーザＩＤと求めた距離とを所定の表示部に出力したり、他の装置に通知したりする。また、他の装置は、受け付けたユーザＩＤと距離とに基づき、ユーザＩＤに該当する端末に対して経路情報を通知したり、近くのお店の商品情報を通知したりする。

なお、センサ切替部１２１〜位置推定部１２６は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。或いは、センサ切替部１２１〜位置推定部１２６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路である。また、測定値保持部１１１は、実施例１に係る測定値保持部２の一例である。また、混雑度合測定部１２４及び受信電力測定部１２３は、実施例１に係る測定部３の一例である。また、最小自乗近似関数生成部１２５は、実施例１に係る受信電力算出部４の一例である。また、位置推定部１２６は、実施例１に係る距離算出部５の一例である。

［実施例２に係る位置推定処理］
次に、図９を用いて、実施例２に係る位置推定処理を説明する。図９は、実施例２に係る位置推定処理の例を示すフローチャートである。

例えば、図９に示すように、位置推定装置１００は、ビームアンテナ１０１のビーム角度を「θ_ｎ＝θ_１」に設定する（ステップＳ１０１）。そして、位置推定装置１００は、ビームアンテナ１０１によるビームスキャンを開始する（ステップＳ１０２）。続いて、位置推定装置１００は、ビーム角度「θ_ｎ」によるビームスキャンでユーザＩＤを認識できたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

このとき、位置推定装置１００は、ユーザＩＤを認識できない場合に（ステップＳ１０３否定）、「ｎ＝ｎ＋１」にして、「ｎ＜＝Ｎ」であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。なお、Ｎは、例えば、スキャン可能なビーム方向の総数である。そして、位置推定装置１００は、上記条件を満たさない場合すなわちビーム角度「θ_１」から始まったビームスキャンがＮ個の方向全てについてのスキャンを終了したとき（ステップＳ１０４否定）、ビーム角度「θ_ｎ＝θ_１」として（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０２の処理を実行する。なお、位置推定装置１００は、上記条件を満たす場合に（ステップＳ１０４肯定）、ステップＳ１０２の処理を実行する。

一方、位置推定装置１００は、ユーザＩＤを認識した場合に（ステップＳ１０３肯定）、該当するユーザＩＤの端末から出力された受信電力を測定する（ステップＳ１０６）。そして、位置推定装置１００は、測定された受信電力が所定閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

このとき、位置推定装置１００は、受信電力が所定閾値よりも大きい場合に（ステップＳ１０７肯定）、ＬＯＳ且つ位置推定装置１００から極めて近い場所に端末が位置することとして、該当ユーザまでの距離を例えば５０ｃｍ等として求める（ステップＳ１１２）。なお、該当ユーザまでの距離は、例えば、１ｍ以内の距離として推定しても良く、該１ｍ以内の距離であれば実用上の誤差は小さい。

一方、位置推定装置１００は、受信電力が所定閾値以下である場合に（ステップＳ１０７否定）、θ_ｎの方向に周期Ｔでレーザを出力し、障害物までの距離の時間平均を求めることで、ユーザ周囲における混雑度合いを測定する（ステップＳ１０８）。すなわち、位置推定装置１００は、ユーザ周囲のみの環境における混雑度合いを測定することで、処理負荷を削減できるとともに、より高精度に位置推定を行なうことができる。また、混雑度合いの測定時には、混雑度合いが大きいほど測定頻度を短くすることが好ましい。

そして、位置推定装置１００は、測定された受信電力とレーザによる距離平均とを所定のメモリに記録する（ステップＳ１０９）。続いて、位置推定装置１００は、「距離平均のデータ数ｍ＜＝Ｍ」を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１０）。すなわち、Ｍは、ユーザまでの距離の算出に十分なデータ数を示す。

このとき、位置推定装置１００は、ユーザまでの距離の算出に十分なデータがないと判定した場合に（ステップＳ１１０肯定）、ステップＳ１０８の処理を実行する。一方、位置推定装置１００は、ユーザまでの距離の算出に十分なデータがあると判定した場合に（ステップＳ１１０否定）、距離平均と受信電力との関係から最小自乗近似の関数を生成して、補外して得られるＲＳＳ_１を求める（ステップＳ１１１）。

そして、位置推定装置１００は、測定値保持部１１１に保持された受信電力及び距離の関係から最小自乗近似関数で近似し、該関数と求められたＲＳＳ_１とに基づいて、該当するユーザＩＤの測定対象端末までの距離を求める（ステップＳ１１２）。

［実施例２による効果］
上述したように、位置推定装置１００は、レーザ距離計を用いて測定対象端末の周辺の障害物の距離を測定することで混雑度合いを測定し、該測定対象端末までの距離を求めるので、より高精度に測定対象端末までの距離を推定することができる。

ここで、図１０Ａ〜図１０Ｄを用いて、実施例２による効果を説明する。図１０Ａは、実施例２に係る位置推定装置１００による位置推定結果を示す図である。図１０Ｂは、実施例２に係る距離算出の誤差の度数分布を示す図である。図１０Ｃは、従来技術による位置推定結果を示す図である。図１０Ｄは、従来技術に係る距離算出の誤差の度数分布を示す図である。なお、図１０Ａ及び図１０Ｃでは、位置推定結果を「×」印で示す。

例えば、図１０Ａに示すように、位置推定装置１００は、測定対象端末を示す「円」の周囲のみに位置する障害物までの距離を所定回数測定することにより位置推定を行なう。この結果、位置推定装置１００は、図１０Ａ中の「×」で示すように、測定対象端末から比較的小さい距離に位置推定の結果を得ることができる。要するに、位置推定装置１００は、図１０Ｂに示すように、距離算出の誤差を比較的小さくすることができる。なお、図１０Ｂでは、縦軸は度数を示し、横軸は誤差の度数分布を示す。

また、例えば、図１０Ｃに示すように、従来技術による位置推定では、伝搬状態の変化に対応できずに推定誤差が大きくなる結果、測定対象端末を示す「円」から遠い位置に位置推定の結果が分布する。要するに、従来技術では、図１０Ｄに示すように、距離算出の誤差が比較的大きくなる。すなわち、位置推定装置１００は、人混みの状態によって伝搬パラメータが逐次変化することにより推定誤差が大きくなる従来技術と比較して、対象物の位置を高精度に推定することができる。

ところで、上記実施例２では、混雑度合いの測定でレーザ距離計を用いる場合を説明したが、非接触の温度計を用いることもできる。そこで、実施例３では、混雑度合いの測定で非接触の温度計を用いる場合を説明する。なお、以下では、非接触の温度計の一例として赤外線温度計を用いる場合を説明する。

［実施例３に係る位置推定装置の測定センサ］
図１１を用いて、実施例３に係る赤外線温度計を用いた温度の測定を説明する。図１１は、実施例３に係る赤外線温度計を用いた温度の測定例を示す図である。なお、図１１では、測定対象端末を持ったユーザを網掛けの円で示し、該ユーザ以外の障害物を黒い円で示す。また、図１１では、ビームアンテナ１０１によって出力されたビームを網掛けの楕円で示し、赤外線温度計によって出力された赤外線の範囲を扇形で示す。

例えば、図１１に示すように、混雑度合測定部１２４は、測定センサ１０２に対し、ビームアンテナのビーム方向θ_ｎの角度において一定の角度幅内の空間における平均温度を測定するように制御する。すなわち、赤外線温度計を利用する場合には、人間のように周囲温度よりも高い温度を有する対象に適しており、該赤外線温度計の温度測定の範囲内に存在する人間の数に比例して、空間の平均温度が変化するので、混雑度合いを求めることができる。

ここで、図１２及び図１３を用いて、実施例３に係る赤外線温度計を用いた混雑度合いについて説明する。図１２は、実施例３に係る混雑度合測定部１２４によって測定された温度と時間との関係を示す図である。なお、図１２では、縦軸は平均空間温度を示し、横軸は時間を示す。また、図１３は、実施例３に係る受信電力、混雑度合い及び最小自乗近似で得られる関数の例を示す図である。なお、図１３では、縦軸は受信電力を示し、横軸は密度又は空間平均温度を示す。

例えば、図１２に示すように、混雑度合測定部１２４は、ある時刻における空間において「障害物Ｈ」〜「障害物Ｍ」の温度を測定する。また、例えば、図１３に示す黒い点は、受信電力測定部１２３によって求められた受信電力と、混雑度合測定部１２４によって測定された空間平均温度との関係を示している。また、図１３に示すＨ〜Ｍは、図１２に示したＨ〜Ｍと対応する。そして、最小自乗近似関数生成部１２５は、受信電力と混雑度合いとの関係から最小自乗近似関数で近似し、図１３に示す実線の曲線を得る。続いて、最小自乗近似関数生成部１２５は、実線の曲線を補外することによって得られる混雑度合いがゼロとなる際の受信電力ＲＳＳ_１を求める。なお、実線の曲線を補外した場合には、図１３に示す点線の曲線になる。

［実施例３に係る位置推定処理］
次に、図１４を用いて、実施例３に係る位置推定処理を説明する。図１４は、実施例３に係る位置推定処理の例を示すフローチャートである。なお、以下では、図９に示した位置推定処理と同様のステップについては図１４において同一の符号を付し、その説明を省略する。

例えば、図１４に示すように、位置推定装置１００は、赤外線温度計を用いて、周方向「θ_ｎ」の周辺における空間の平均温度を周期Ｔで測定することにより、ユーザ周囲の混雑度合いを測定する（ステップＳ２０８）。そして、位置推定装置１００は、測定された受信電力と、赤外線温度計によって測定された混雑度合いを示す温度の平均とを所定のメモリに記録する（ステップＳ２０９）。

［実施例３による効果］
上述したように、位置推定装置１００は、赤外線温度計を用いて測定対象端末の周辺の障害物の温度を測定することで混雑度合いを測定し、該測定対象端末までの距離を求めるので、より高精度に測定対象端末までの距離を推定することができる。

さて、これまで本願に開示する位置推定装置の実施例について説明したが、上述した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、（１）近似関数、（２）装置の構成、（３）プログラム、において異なる実施例を説明する。

（１）近似関数
上記実施例では、任意の近似関数を用いて補外する場合を説明したが、該近似関数は、曲線であっても直線であっても良い。

（２）装置の構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータ等を含む情報（例えば、「測定値保持部１１１」に保持されるデータ等）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した位置推定装置１００等の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合することができる。例えば、受信電力測定部１２３と混雑度合測定部１２４とを、ビームアンテナ１０１を介して受信電力を測定するとともに、測定センサ１０２を介して混雑度合いを測定する「測定部」として統合しても良い。

（３）プログラム
ところで、上記実施例では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現する場合を説明したが、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしても良い。そこで、以下では、図１５を用いて、上記実施例に示した位置推定装置１と同様の機能を有する位置推定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１５は、位置推定プログラムを実行するコンピュータの例を示す図である。

図１５に示すように、位置推定装置１としてのコンピュータ１１は、バス１８で接続されるＨＤＤ１３、ＣＰＵ１４、ＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６等を有する。

ＲＯＭ１５には、上記実施例に示した位置推定装置１と同様の機能を発揮する位置推定プログラム、つまり、図１５に示すように、測定プログラム１５ａと、受信電力算出プログラム１５ｂと、距離算出プログラム１５ｃとが予め記憶されている。なお、これらのプログラム１５ａ〜プログラム１５ｃについては、図１に示した位置推定装置１の各構成要素と同様、適宜統合または分散しても良い。

そして、ＣＰＵ１４がこれらのプログラム１５ａ〜プログラム１５ｃをＲＯＭ１５から読み出して実行する。これにより、図１５に示すように、プログラム１５ａ〜プログラム１５ｃは、測定プロセス１４ａと、受信電力算出プロセス１４ｂと、距離算出プロセス１４ｃとして機能するようになる。なお、プロセス１４ａ〜プロセス１４ｃは、図１に示した、測定部３と、受信電力算出部４と、距離算出部５とに対応する。そして、ＣＰＵ１４は、ＲＡＭ１６に記録されたデータ（例えば、測定値データ）に基づいて位置推定プログラムを実行する。

なお、上記各プログラム１５ａ〜プログラム１５ｃについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１１に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておいても良い。また、例えば、コンピュータ１１の内外に備えられるＨＤＤ等の「固定用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておいても良い。また、例えば、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」等に各プログラムを記憶させておいても良い。そして、コンピュータ１１がこれから各プログラムを読み出して実行するようにしても良い。

１００ 位置推定装置
１０１ ビームアンテナ
１０２ 測定センサ
１１１ 測定値保持部
１２１ センサ切替部
１２２ ユーザＩＤ認識部
１２３ 受信電力測定部
１２４ 混雑度合測定部
１２５ 最小自乗近似関数生成部
１２６ 位置推定部

Claims (7)

1. 障害物が存在せず、自装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、前記自装置及び前記端末間の距離とを保持する測定値保持部と、
   測定対象である測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の環境における混雑度合いとを測定する測定部と、
   前記測定部によって測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似して、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める受信電力算出部と、
   前記測定値保持部に保持された受信電力及び距離の関係から任意の関数を用いて近似し、該近似された関数と前記受信電力算出部によって求められた受信電力とに基づいて、自装置及び前記測定対象端末間の距離を求める距離算出部と
   を有することを特徴とする位置推定装置。
2. 前記測定部は、前記測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の周囲環境における混雑度合いとを測定することを特徴とする請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記測定部は、レーザ距離計を用いて、単位時間あたりの障害物までの距離を所定回数測定することにより、前記測定対象端末の環境における混雑度合いを測定することを特徴とする請求項１又は２に記載の位置推定装置。
4. 前記測定部は、非接触の温度計を用いて、単位時間あたりの障害物の温度を測定することにより、前記測定対象端末の環境における混雑度合いを測定することを特徴とする請求項１又は２に記載の位置推定装置。
5. 前記測定部は、前記混雑度合いの大きさに応じて測定の周期を変化させることを特徴とする請求項３又は４に記載の位置推定装置。
6. 測定対象である測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の環境における混雑度合いとを測定する測定手順と、
   前記測定手順によって測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似して、近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める受信電力算出手順と、
   障害物が存在せず、位置推定装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、前記位置推定装置及び前記端末間の距離とを保持する測定値保持部に保持された受信電力及び距離の関係から、任意の関数を用いて近似し、該近似された関数と前記受信電力算出手順によって求められた受信電力とに基づいて、前記位置推定装置及び前記測定対象端末間の距離を求める距離算出手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする位置推定プログラム。
7. 測定対象である測定対象端末の受信電力と、該測定対象端末の環境における混雑度合いとを測定する測定ステップと、
   前記測定ステップによって測定された受信電力及び混雑度合いの関係から任意の関数を用いて近似する第１の近似ステップと、
   前記近似ステップによって近似された関数を補外することによって得られる混雑度合いがないときの受信電力を求める受信電力算出ステップと、
   障害物が存在せず、位置推定装置及び端末間の距離が既知である状態において測定された該端末の受信電力と、前記位置推定装置及び前記端末間の距離とを保持する測定値保持部に保持された受信電力及び距離の関係から、任意の関数を用いて近似する第２の近似ステップと、
   前記第２の近似ステップによって近似された関数と前記受信電力算出ステップによって求められた受信電力とに基づいて、前記位置推定装置及び前記測定対象端末間の距離を求める距離算出ステップと
   を含んだことを特徴とする位置推定方法。

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