JP2016121950A - 情報処理装置、プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
現在地推定部47は、この歩幅を用いて推定位置を推定するので、より正確な推定位置をアプリ11に送出できるようになる。
実線の矢印…ルート検索された目的地までのルートc1
破線の矢印…距離学習範囲c2
△…センサー部12が推定する推定位置e1〜e15
○…ルートマッチング後の現在地r1〜r15
★…学習ポイント(ルート上の曲がり角)P1,P2
アプリ11は、△で示す推定位置e1〜e15をルートマッチングによりルート上に補正する(引き込む)。一般に、推定位置e1〜e15との距離が最も短いルート上に補正する。補正後の位置が現在地r1〜r15である。
図3は、本実施形態における学習ポイントの一例を示す図である。本実施形態のアプリ11は、ユーザが交差点を曲がった直後を学習ポイントに決定することが特徴の1つとなる。ルートマッチングしている場合、ルートマッチングにより得られた現在地はルートとほぼ一致するので、ルートに沿ってユーザが交差点を曲がったことを精度よく検出できる。また、ユーザが実際に交差点を曲がった直後なら曲がってからの移動距離が短いので、既知の2点間の距離(直前の学習ポイントから今回の学習ポイントまでの距離)とユーザが実際に移動した距離が近い状態であると推定できる。したがって、センサー部12はユーザの歩幅を精度よく学習できる。
ルートマッチングとは、センサー部が推定した推定位置から最も近いルート上の位置(推定位置からルートに下ろした垂線との交点)が現在地であると推定することである。
図4は、本実施形態にかかる経路案内システム100のシステム構成図の一例である。経路案内システム100は、ネットワーク13を介して接続されたナビゲーションサーバ21及び端末22を有している。ネットワーク13は、インターネット、WANやLANなどの主に有線で構築される通信網と、携帯電話網や無線LANなどの主に無線で構築される通信網とを有している。有線のみ又は無線のみで構築されていてもよい。端末22は無線で基地局14やアクセスポイント15にアクセスすることでネットワーク13に接続する。
図6は、本実施形態の経路案内システム100が備える各機能を図示した機能ブロック図の一例である。ナビゲーションサーバ21は、サーバ送受信部31、ナビ画面作成部32、及び、ルート検索部33を有している。サーバ送受信部31、ナビ画面作成部32、及び、ルート検索部33は、図5に示したCPU211がプログラム2101を実行してナビゲーションサーバ21のハードウェアと協働することで実現される機能又は手段である。これらの機能の一部又は全てがICなどのハードウェア回路により実現されてもよい。
続いてセンサー部12について説明する。センサー部12は、アプリ11とのインタフェースとなるAPI(Application Interface)50、歩幅学習部48、現在地推定部47、及び、信号処理部46を有している。歩幅学習部48、現在地推定部47、及び、信号処理部46は、図5に示したCPU211がプログラム2102を実行して端末22のハードウェアと協働することで実現される機能又は手段である。これらの機能の一部又は全てがICなどのハードウェア回路により実現されてもよい。
本実施形態の学習ポイントの決定方法は、ルートマッチングが行われていなくても適用可能だが、ルートマッチングが行われることで正確な学習ポイントを決定しやすい。
図8は、ユーザが曲がった先を学習ポイントとする場合の学習ポイントの決定を模式的に示す図の一例を、図9はセンサー部12がカウントする歩数と学習ポイントの対応を示す図の一例である。図8では、出発地から目的地までのルートc1が検索されている。このルートc1はリンク1〜4により構成されている。
a2.曲がった後のリンクに連続して所定値以上の現在地がルートマッチングされたこと
このような条件を付加することでより精度よくユーザが曲がったことを検出できる。しかしながら、ユーザが曲がってから学習ポイントと判断するまでの距離は短い方が、学習される歩幅の精度を向上させやすい。
2点間の距離=リンク1の長さ+距離L21(リンク2の始点から現在地r5までの距離)
歩幅学習部48は、学習ポイント指示情報に含まれる2点間の距離を歩数で除して学習する歩幅を算出する。出発地から学習ポイントまでの歩数は5歩である。
このように、ユーザが曲がった直後を学習ポイントとすれば、ユーザが歩行した距離は比較的短いので誤差が小さく、歩幅を精度よく算出できる。
2点間の距離=距離L22(現在地r5からリンク2の終点までの距離+リンク3の距離)+距離L31(リンク4の始点から現在地r13までの距離)
歩幅学習部48は、学習ポイント指示情報に含まれる2点間の距離を歩数で除して学習する歩幅を算出する。出発地から学習ポイントまでの歩数は8歩である。
このように、アプリ11はユーザがルート上を歩行している間、繰り返し歩幅の学習を行う。学習結果である歩幅は決まった数だけ保持されており、決まった数を超過すると古いものから順に削除される。現在地推定部47は、この決まった数の歩幅の平均や中央値を用いて現在地を推定する。したがって、ユーザが歩行するほどに学習精度が向上し、現在地を精度よく推定できるようになる。また、古い学習結果は削除されるので、ユーザの歩幅が変わった場合(雨天時、友人と歩いている場合、道が混雑している場合など)でも徐々に現在地の推定精度を向上できる。
図10は端末の動作手順を示すフローチャート図の一例である。図10(a)はアプリ11の動作手順を、図10(b)はセンサー部12の動作手順をそれぞれ示している。
ルートマッチングが行われておらず、マップマッチングのみが行われている場合もルートマッチングが行われている場合と同様に学習ポイントを決定できる。すなわち、ナビ画面表示部44による推定位置の補正先がルート上でなくリンク上に変わるだけなので、曲がったか否かの判定もルートマッチングされる場合と同様でよい。
マップマッチングさえ行われない場合は少ないと考えられる。また、ユーザの端末22の持ち方などにより推定位置が安定しない場合には曲がったという判断が必ずしも正確でなく、歩幅の学習は困難になる。よって、歩幅の学習はルートマッチング又はマップマッチングが行われている場合に行うことが好ましい。しかしながら、推定位置の精度が十分に高い場合は、マップマッチングさえ行われない場合でも、歩幅の学習は可能である。
(i)学習ポイント決定部45は、隣接した2つの推定位置を通過する直線を求める。これにより、出発地と推定位置e1を結ぶ直線m1、推定位置e1とe2を結ぶ直線m2、推定位置e2とe3を結ぶ直線m3、推定位置e3とe4を結ぶ直線m4、推定位置e4とe5を結ぶ直線m5が求められる。
(ii)最後に求めた直線とその前に求めた直線のなす角を算出する。すなわち、直線m1とm2のなす角、直線m2とm3のなす角、直線m3とm4、直線m4とm5のなす角が求められる。
(iii)なす角が閾値以上の場合、ユーザが曲がったと判断する。
(iv)学習ポイント指示情報は、2点間の距離を直線m1〜m5の合計値として作成する。
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
12 センサー部
21 ナビゲーションサーバ
22 端末
100 経路案内システム
Claims (8)
- 歩行者の歩幅を用いて歩行者の位置を推定する情報処理装置であって、
歩行者の第1の位置情報を推定する位置情報推定手段と、
前記第1の位置情報により歩行者が進路変更したと判定した場合、歩行者が進路変更してから所定距離内を、歩幅を学習するための学習ポイントに決定する学習ポイント決定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記第1の位置情報を道路上の第2の位置情報に補正する補正手段を有し、
前記学習ポイント決定手段は、前記第2の位置情報が存在する道路が第1の道路から第2の道路に変わり、第1の道路と第2の道路のなす角が閾値以上の場合、歩行者が進路変更したと判断する、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 目的地までのルートを示す経路情報を取得した場合、前記補正手段は、前記第1の位置情報をルート上の第3の位置情報に補正し、
前記学習ポイント決定手段は、前記第3の位置情報が存在する道路がルート内の第1の道路からルート内の第2の道路に変わり、第1の道路と第2の道路のなす角が閾値以上の場合、歩行者が進路変更したと判断する、ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記学習ポイント決定手段は、歩行者が進路変更した直後を学習ポイントに決定する、ことを特徴とする請求項1〜3いずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記学習ポイント決定手段は、前記学習ポイントを決定した場合、直前の前記学習ポイントから今回の前記学習ポイントまでの距離を算出して歩幅学習部に出力すると共に、該歩幅学習部に対し前記距離と2つの学習ポイント間の歩数により歩幅を学習させる、ことを特徴とする請求項1〜4いずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記位置情報推定手段は、衛星からの電波を利用した測位により前記第1の位置情報を検出することができない場合に、歩行者の歩幅を用いて歩行者の前記第1の位置情報を推定するものであり、
前記補正手段が前記第1の位置情報を道路上の位置に補正して得られた前記第2の位置情報、又は、前記補正手段が前記第1の位置情報をルート上の位置に補正して得られた前記第3の位置情報を地図内に表示する表示手段を、有することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 歩行者の歩幅を用いて歩行者の位置を推定する情報処理装置であって、
歩行者の第1の位置情報を推定する位置情報推定手段と、
前記第1の位置情報により歩行者が進路変更したと判定した場合、歩行者が進路変更してから所定距離内を、歩行者の歩幅を学習するための学習ポイントに決定する学習ポイント決定手段と、
前記学習ポイントであるという指示を受けて、2つの前記学習ポイントの間の距離と歩数により歩幅を学習する歩幅学習手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 歩行者の歩幅を用いて歩行者の位置を推定する情報処理装置に、
歩行者の第1の位置情報を推定する位置情報推定ステップと、
前記第1の位置情報により歩行者が進路変更したと判定した場合、歩行者が進路変更してから所定距離内を学習ポイントに決定する学習ポイント決定ステップ、
を実行させるプログラム。
Priority Applications (1)
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JP2014262582A JP6410596B2 (ja) | 2014-12-25 | 2014-12-25 | 情報処理装置、プログラム |
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JP2016121950A true JP2016121950A (ja) | 2016-07-07 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2018059815A (ja) * | 2016-10-05 | 2018-04-12 | 株式会社ゼンリンデータコム | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP2021056018A (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-08 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 案内システム、案内端末および案内プログラム |
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JP2012117975A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Ntt Docomo Inc | 移動端末、システム及び方法 |
JP2014115093A (ja) * | 2012-12-06 | 2014-06-26 | Casio Comput Co Ltd | Gps受信装置およびプログラム |
JP2014149178A (ja) * | 2013-01-31 | 2014-08-21 | Casio Comput Co Ltd | 走行状態検出装置およびプログラム |
-
2014
- 2014-12-25 JP JP2014262582A patent/JP6410596B2/ja active Active
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