JP3775779B2

JP3775779B2 - 歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステム

Info

Publication number: JP3775779B2
Application number: JP2000331210A
Authority: JP
Inventors: センウーイー; 健二間瀬
Original assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Current assignee: ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Priority date: 2000-10-30
Filing date: 2000-10-30
Publication date: 2006-05-17
Anticipated expiration: 2020-10-30
Also published as: JP2002139340A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムに関し、特にたとえば屋内外を移動する人間の歩行航行を測定する、歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のこの種の歩行航行装置の一例が、１９９６年１２月１０日に公開されたアメリカ特許第５，５８３，７７６号に開示されている。この従来技術のナビゲーションシステムでは、ＧＰＳ(Grobal Positioning System) を用いて、地上にいる人間の歩行航行を測定していた。また、アンテナ陰影や電波干渉により、ＧＰＳデータを正確に取得できない場合には、ＤＲ(Dead reckoning)ナビゲーションを用いて、つまり加速度センサおよび高度センサを用いて、人間の歩行航行を測定していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ＧＰＳを用いた場合には、屋内に存在する人間の位置等を検出することができないので、屋内におけるナビゲーションシステムには適用できないという問題があった。また、ＤＲナビゲーションを用いた場合には、人間の水平方向（２次元方向）の移動については正確に検出することができるが、高度センサの測定能力により、階段の昇降動作のような垂直方向の移動については正確に検出することができなかった。つまり、人間が１つ上の階や１つ下の階に移動したかどうかを判断するのが困難であった。つまり、歩行航行の測定精度が悪かった。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、測定精度を高くすることができる、歩行航行装置およびそれを用いたナビゲーションシステムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、被験者に装着されてその被験者の水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを判別する歩行航行装置であって、被験者の前進方向の加速度を検出する前進方向加速度計、被験者の上方向の加速度を検出する上方向加速度計、被験者が歩行するときにおける前進方向加速度計で検出された加速度と上方向加速度計で検出された加速度との交差相関関数を算出する算出手段、および算出手段によって算出された交差相関関数の第１ピーク値に基づいて少なくとも下降歩行か否かを判別する判別手段を備える、歩行航行装置である。
【０００６】
第２の発明は、第１の発明の歩行航行装置を用いて相対的位置情報を得るナビゲーションシステムであって、絶対位置情報を送信する送信手段を備え、歩行航行装置は、送信手段から送信される絶対位置情報を受信する受信手段、および受信手段によって受信された絶対位置情報に従って相対的位置情報を補正する補正手段を備える、ナビゲーションシステムである。
【０００７】
【作用】
第１の発明の歩行航行装置は、たとえば被験者の人体に装着され、歩行する被験者の前進方向および上方向の加速度を検出して、その被験者の歩行航行を測定する。つまり、前進方向加速度計によって前進方向の加速度が検出され、上方向加速度計によって上方向の加速度が検出される。交差相関算出手段は、それらの検出結果から交差相関関数を算出し、判別手段がその算出結果を用いて水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを判別する。したがって、階段を昇降するような高低差が低い経路を被験者が歩いたことを容易に知ることができる。
【０００８】
具体的には、予め試験等により測定した水平歩行、上昇歩行および下降歩行のそれぞれの交差相関関数の特徴値を記憶しておき、その特徴値と被験者が歩行したときに得られる交差相関関数の特徴値とを比較することによって、３つの歩行行動のいずれであるかを特定することができる。
【０００９】
たとえば、交差相関曲線のピーク値を特徴値として記憶しておき、今回得られた交差相関関数のピーク値と比較するようにすれば、簡単に特定することができる。
【００１０】
また、予め試験等によって得られる交差相関曲線から下降歩行が水平歩行と上昇歩行とは簡単に区別できるため、交差相関関数に時間遅れを規定しておけば、その交差相関関数で得られた値が所定の条件を満たすとき、下降歩行に特定することができる。
【００１１】
第２の発明のナビゲーションシステムは、第１の発明の歩行航行装置を適用して相対的位置情報を取得する。このナビゲーションシステムは、絶対位置情報を送信する送信手段を備えている。一方、歩行航行装置は、そのような送信手段から送信される絶対位置情報を受信する受信手段が設けられている。補正手段は、受信手段によって絶対位置情報に従って相対的位置情報を補正することができる。つまり、歩行航行装置に経時的に蓄積される歩行距離や歩行方向の誤差を訂正することができる。したがって、適切なナビゲーションを実現することができる。
【００１２】
また、マップデータを記憶し、マップを可視表示すれば、被験者（ユーザ）はそのマップをたどって目的地に達することができる。さらに、ユーザの現在位置をマップ上に相対的に表示すれば、ユーザは現在位置を容易に知ることができる。また、スタート位置からユーザが歩いた経路（歩行航行）を地図上に表示するようにしておけば、展示会場やショッピングモールで見学していない展示物や店舗を簡単に見つけることもできる。
【００１３】
さらに、マップデータを送信手段から送信するようにすれば、記憶手段は送信されたマップデータを記憶（ダウンロード）することもできる。つまり、ユーザは記憶手段にマップデータを記憶しておかなくても、このような送信手段が設置された場所で適切なナビゲーションを受けることができる。
【００１４】
【発明の効果】
この発明によれば、被験者が階段のような高低差が小さい経路を歩いたことを容易に知ることができるので、測定精度を向上することができる。
【００１５】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【００１６】
【実施例】
図１を参照して、この実施例の歩行航行装置１０は、コンピュータ１２を含み、コンピュータ１２にはセンシングモジュール（以下、この実施例において、「入力装置」という。）１４およびＣＲＴあるいはＬＣＤのような表示装置１６が接続される。
【００１７】
コンピュータ１２はＣＰＵ１８を含み、内部バス２０を介してハードディスク（ＨＤ）２２、ＲＡＭのようなメモリ２４およびカウンタＣ１〜Ｃ３のそれぞれに接続される。また、入力装置１４は、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計（ディジタルコンパスモジュール）３０を含む。
【００１８】
なお、図１では省略するが、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計３０のそれぞれは、インターフェイス、Ａ／Ｄ変換器および内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。
【００１９】
また、同様に図示は省略するが、上述した表示装置１６も、インターフェイス、ディスプレイドライバおよび内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。ただし、携帯電話機、ＰＨＳあるいはＰＤＡのような表示装置を有する携帯端末をコンピュータ１２に接続するような場合には、インターフェイスおよび内部バス２０を介してＣＰＵ１８に接続される。
【００２０】
たとえば、この歩行航行装置１０はユーザ（被験者）の人体に装着され、入力装置１４から入力される各種検出信号に基づいて、コンピュータ１２は被験者が歩行したときの歩行航行（歩行経路）を測定することができる。つまり、サンプリング毎の人物の絶対位置を測定することができる。
【００２１】
ここで、被験者の歩行行動についての解析は、信頼性のある歩行検出方法と特徴選択とを見つけることによって達成できる。また、平坦な地面や床などを歩行する水平歩行、階段を昇降する上昇歩行および下降歩行の３つの歩行行動を区別するための認識方法が必要である。
【００２２】
したがって、本願発明者等は試験により複数人の歩行データを取得し、それを解析した結果から経験的に得られた条件等を決定し、コンピュータ１２は、その条件等を用いて、被験者が歩行しているかどうかを判断するとともに、水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを特定して、被験者の歩行航行を測定している。
【００２３】
具体的には、発明者等は、以下に示すような歩行航行装置１０を用いて試験を行った。まず、コンピュータ１２および表示装置１６としては、ノート型パソコン（インテルペンティアムII２６６ＭＨｚ) およびカードタイプのデータ獲得モジュールが用いられる。このデータ獲得モジュール（ナショナルインスツルメント社のＤＡＱＣカードＡＩ−１６Ｅ−４）は、１２ビット分解能の１６個のシングルエンディドのアナログ入力端と、８つのＩ／Ｏラインと、２つの２４ビットカウンタ／タイマとを有している。
【００２４】
また、入力装置１４としては、２軸加速度計（アナログデバイセス社のＡＤＸＬ２０２ＥＢ）およびディジタルコンパスモジュール（ハネウェル社のＨＭＲ−３０００）が用いられる。
【００２５】
ただし、入力装置１４は、前進方向の加速度、上方向の加速度および進行方向を正確に測定するため、被験者のウエスト（腰に相当する）部分に装着される。このような装着位置を選択した理由は、ウエストが人体の中心であると考えられるからである。
【００２６】
なお、図１では前進方向加速度計２６と上方向加速度計２８とが個別に設けられているように示したが、実験においては、それら２つ含む２軸加速度計が用いられる。
【００２７】
２軸加速度計は、被験者の前進方向の加速度および上方向の加速度を計測する。ただし、交流成分は、各サンプルデータから５０サンプルの平均値を減算することによって計算された後、秒オーダーで５Ｈｚのカットオフ周波数を有するエリプティックディジタルフィルタを用いて平滑化される。すなわち、直流成分が除去される。これは、使用する２軸加速度計（ＡＤＸ２０２ＥＢ）が重力のような静止加速度の影響を受け、入力装置１４の動きから抽出されるドリフト誤差が発生するのを防止するためである。このような処理が施されたデータは、５０Ｈｚのサンプリング周波数で、すなわち２０ミリ秒毎に読み取られる。
【００２８】
ただし、加速度計は進行方向と上下方向とが各計測器の軸と合うように装着することを理想とする。しかし、実際には、多少ずれたり、適用範囲を広げるために自由な向きの装着方法が望ましい。したがって、実際の装着状態で前後、左右あるいは上下に（階段を）歩行してもらい、それらの計測値から数１で示す変換係数行列Ｒを推定し、常に入力データを変換して処理することが可能となる。
【００２９】
【数１】

【００３０】
また、３軸磁力計３０は、ＲＳ−２３２シリアル通信チャネルを経由して、コンパス進行方向およびその３軸磁力計３０のローリング情報およびピッチ情報を出力する。これらの情報（データ）のうち、５０ミリ秒毎に読み出される進行方向データのみが利用される。
【００３１】
このような歩行航行装置１０は、たとえば初期動作モードおよび通常動作モードの２つの動作モードを有している。初期動作モードは、重要な歩行特徴、通常歩行速度や一歩の大きさ（歩幅）を見つける校正プロセスである。つまり、被験者が予め決定した領域中を通常速度で歩行するとき、歩行航行装置１０は後述する歩行検出および認識のそれぞれにおいて利用される特徴値（特徴ベクトル）を引き出し、歩行数カウントと予め分かっている距離とによって、平均した一歩の大きさを計算する。
【００３２】
また、通常動作モードでは、歩行航行装置１０は、増加する変位（変位の単位は一歩である。）を累積することによって、現在位置を予測または推測する。したがって、一歩が検出されると、歩行航行装置１０は変位の進行方向および右成分を先の（直前の）位置に加えることによって新しい（現在の）位置を計算する。
【００３３】
たとえば、被験者が平坦な（水平な）床を歩行したとき、前処理された２つの加速度（前進方向，上方向加速度）の典型的な曲線は、図２のように示される。この図２を解析することによって、歩幅を容易に見つけることができる。具体的には、歩行初期（時間（ｔ）＝６０〜８０ミリ秒）においては、人体の中心は下方向および前進方向に動き、一方の足が動き、動いている一方の足が床（地面）に接触するとき、上方向の加速度の正のピーク値が計測される。その接触後、他方の足が動くとき、人体は減速され一時的に直立する。これが、前進方向の加速度の負のピーク値によって現れている。
【００３４】
また、歩幅と歩行速度との関係を把握するために、９人の歩行データを計測した。各人は、同じ距離を３つの歩行速度すなわち低速、普通速度および高速で歩行する。この測定から、被験者が高速で歩くと、歩幅と歩数レート（歩数／秒）とが増大することが分かった。さらに、一般モデルを構築するために、通常速度での歩幅および歩数レートと、低速歩行および高速歩行での歩幅および歩数レートとの比を用いる。この関係は、図３のように示される。したがって、歩幅と歩数レートとの比の全体の平均は、数２で示される。
【００３５】
【数２】

【００３６】
また、図３から分かるように、その関係はほぼ直線である。したがって、１次または２次の多項式として簡単にモデル化することができる。ただし、この実施例（試験）においては、２次多項式モデルを用いる動的歩幅予測方法について説明する。
【００３７】
歩行検出は、スケールファクタによって直接距離を決定するのを許容する。そこで、リアルタイムに処理でき、かつ信頼性のある検出方法を考えた。数３で示される値が基本特徴ベクトルとして用いられる。
【００３８】
【数３】

【００３９】
この正のピーク値および負のピーク値の検出によって、一歩のプロセスを認識することができる。具体的には、特徴値を検出するために、ｘおよびｚの過去の２５サンプルを保持しているスライドウィンドウを用いる。従来のピーク検出アルゴリズムを用いると、歩行航行装置１０は、サンプリングタイム毎にピーク値を見つけようとする。４つのすべてのピーク値を見つけたとき、歩行航行装置１０は、新しいステップ（一歩）を判断するために、次の条件をテストする。
＜条件１＞
検出した４つのピーク値は最小閾値より大きくなければならない。すなわち、特徴ベクトルのｉ番目の要素ａｉ（ｔ）は所定の閾値より大きくなければならない。つまり、数４を満たす必要がある。
【００４０】
【数４】

【００４１】
ただし、図２で得られた結果から、この実施例では、１番目のピーク値の最小閾値，２番目のピーク値の最小閾値，３番目のピーク値の最小閾値および４番目のピーク値の最小閾値を−０．１６７，０．００３，−０．１および０．１６７のそれぞれに設定した。
＜条件２＞
直前の歩行検出からの時間は、或る最小時間（この実施例では、３．３３歩数／秒）より大きくなければならない。すなわち、最大歩数レートが制限される。
＜条件３＞
立ち歩きのような身体の他の動きによる誤検出を防止するために、数５で示される上方向の加速度の自己相関関数に基づく時間遅れｊ_zz,minの大きさは、閾値（この実施例では、５）より大きくなければならない。
【００４２】
【数５】

【００４３】
上述の条件１〜条件３が真であれば、歩行航行装置１０は、歩数カウントをインクリメントし、動的歩幅予測（通常動作モード）を行う。
【００４４】
なお、試験においては、被験者が歩行中に立ち止まったり、立ち歩きをしたりするようなことがないため、つまり被験者が常に歩行しているような場合には条件３は必要でないと考えられる。
【００４５】
また、現在の歩幅を予測するために、数６で示され、かつ図３の点線で示した関係から抽出した２次多項式モデルを用いる。
【００４６】
【数６】

【００４７】
ここで、現在の歩数レートは、上方向の加速度の自己相関関数を用いて計算される。この方法を用いることによって、歩行速度に基づいて歩幅が動的に予測または推定される。
【００４８】
また、このような歩行航行装置１０においては、階段の検出が相対位置誤差を補償するのに重要である。この認識方法は、数７で示すような特徴空間における所定の中心点ａ／ⁱ（ｔ₀）（／はベクトルを意味する。）と現在の特徴ベクトルとの距離の比較に基づいている。
【００４９】
【数７】

【００５０】
ここで、２重縦線記号はユークリッドノルムであり、インデックスｉ＝｛ｓ，ｎ，ｆ，ｕ，ｄ｝は、水平床上での低速，通常，高速，および階段の上昇，下降を表している。低速，通常，高速歩行は１つの行動、すなわち水平歩行と考えられるが、ここでは、認識性能を上げるために、それぞれを分離している。中心点ａ／ⁱ（ｔ０）は、校正モードでの通常歩行の平均特徴値および通常歩行についての各歩行特徴値の平均値とともに計算される。中心点の各要素は、数８に従って計算される。
【００５１】
【数８】

【００５２】
ただし、ｊ＝｛１，…，４｝、ｉ＝｛ｓ，ｆ，ｕ，ｄ｝である。
【００５３】
また、６人の歩行データからの平均の比の値を表１に示す。
【００５４】
【表１】

【００５５】
この単純な方法による性能を表１に示した６人の歩行データで評価してみると、水平歩行時は３５４歩であり、階段昇降時は７２歩であった。それぞれの場合の認識率は、９７．５％（水平歩行）、５５．６％（上昇歩行）および６９．４％（下降歩行）であった。つまり、水平歩行時と階段昇降時とを区別するために別の特徴を用いる必要がある。
【００５６】
図４を参照して、３つの行動（水平歩行、上昇歩行および下降歩行）についての一歩を検出した場合の前進方向の加速度および上方向の加速度間の典型的な交差相関曲線が示される。この図４から分かることは、下降歩行（down）の交差相関は水平歩行（nomal)および上昇歩行(up)とは、非常に簡単に区別できるということである。このことから、数９に示すような交差相関関数ｒ_xz（ｊ）上での時間遅れを規定することにした。
【００５７】
【数９】

【００５８】
さらに、数１０を満たす場合には、歩行航行装置１０は、現在の歩行を下降歩行として認識する。
【００５９】
【数１０】

【００６０】
これら２つの弁別方法（数９および数１０）の組み合わせを用いることによって、３つの行動の認識率は、９８．３％（水平歩行）、５６．９％（上昇歩行）および１００％（下降歩行）にそれぞれ上昇した。
【００６１】
このように、歩行航行装置１０は、歩数をカウントし、かつ進行方向を検出することによって、既知のスタート点からのトータル距離を予測する。つまり、スタート位置からの絶対位置を測定することができる。また、水平歩行が検出されたとき、歩行航行装置１０は、歩数レートｆ（ｋ）を用いて歩幅ｄ（ｔ）を決定し、次いで、数１１および数１２を用いて、この変位の前進方向および右成分をトータルの前進方向および右成分に加える。つまり、現在位置が更新される。
【００６２】
【数１１】

【００６３】
【数１２】

【００６４】
ただし、進行方向θ（ｔ）は、スタート時の進行方向を基準として、計算される。
【００６５】
また、昇降歩行（上昇歩行あるいは下降歩行）の場合には、歩行航行装置１０は、距離を累算することはせず、代わりに、歩数カウントだけで地図上のユーザ位置を更新する。たとえば、下降歩行が検出されると、歩行航行装置１０は、近くの階段の第１段目（最上段）にユーザ位置を設定することによって、誤差を補償する。
【００６６】
このように、昇降歩行の場合には、地図情報（マップデータ）を用いることにより、相対的な現在位置を更新することができる。
【００６７】
また、実際に種々の経路で実験を重ねることによって、性能を検証した。最初の試験では、被験者はトータル１３．２メートルの直線経路上を異なる歩行速度、「通常速度」、「高速」および「混合速度」で歩行する。表２は、真の指定位置（目的位置）からの全平均の前進方向誤差および右誤差を示している。
【００６８】
【表２】

【００６９】
この表２から分かるように、動的歩幅補正方法が妥当な性能をもたらしていると言える。
【００７０】
図５は、歩行航行装置１０とマップデータと調和を検証するために被験者が大きな部屋のまわりを歩行したときの試験結果（歩行航行）を示す。３回の計測における平均の前進方向および右誤差は、それぞれ、−０．４６メートルおよび−０．０３メートルであった。これは、非常に正確な回帰性能を示している。
【００７１】
また、図６に示すような階段を有する経路での試験を行った。相対位置計測は、この図６に示すような進行方向誤差に基づく誤差を持っていた。しかし、この誤差は、上述したように、マップデータから階段を検出することにより、相対的位置を補正することができる。
【００７２】
このような試験により得られた条件等を用いて、図１で示したＣＰＵ１８は、図７および図８に示すような処理を実行し、被験者の歩行航行を検出し、地図上の現在位置を更新している。つまり、ＨＤ２２のメモリエリア２２ａには、通常速度での歩幅、歩数レートおよび水平歩行および上昇歩行の特徴値（４つのピーク値）が予め記憶されており、これらを用いて処理を実行している。
【００７３】
図７に示すように、ＣＰＵ１８は処理を開始すると、まず、ステップＳ１で初期化を実行する。具体的には、種々の内部変数、たとえば前進方向の加速度および上方向の加速度についての種々のスライドウィンドウ、交差相関関数およびカウンタＣ１〜Ｃ３のカウント値を利用して、ワーキングエリア２４ａを用いて展開した地図上のスタート位置を取得する。また、通常速度での歩幅および歩数レートをデフォルト値として設定する。
【００７４】
続くステップＳ３では、前進方向加速度計２６、上方向加速度計２８および３軸磁力計３０から入力されるデータを読み込む。つまり、ＣＰＵ１２は、前進方向の加速度、上方向の加速度および現在の進行方向を取得する。そして、ステップＳ５では、上述したような前処理を実行する。つまり、各サンプリングデータから５０サンプルの平均を減算することにより、加速度の交流成分を計算する。ただし、エリプティックディジタルフィルタで平滑化することによって、直流成分が除去される。また、３軸磁力計３０から得られる進行方向データのみを取得する。ただし、３軸磁力計３０からの地磁気信号をディジタル的に処理することにより、人体変位に伴うノイズや他の磁気源からのノイズが除去される。
【００７５】
次にステップＳ７では、ＣＰＵ１８は、ステップＳ３で得た進行方向の加速度および上方向の加速度の交流成分をメモリエリア２４ａに記憶しておき、スライドウィンドウによって正のピーク値および負のピーク値を検出（サーチ）する。
【００７６】
なお、この方法は、アメリカ特許第５，５８３，７７６号に詳細に記載されている。
【００７７】
続くステップＳ９では、ピーク値を検出したかどうかを判断する。ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまりピーク値を検出しなければ、被験者が歩行を開始していないと判断し、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ９で“ＹＥＳ”であれば、つまりピーク値を検出すれば、ステップＳ１１で４つのピーク値を検出したかどうかを判断する。
【００７８】
なお、ピーク値を検出した場合には、４つのピーク値が見つかるまで、検出したピーク値をメモリ２４のメモリエリア（図示せず）に記憶する。これが、数３でいう、「特徴ベクトル」である。
【００７９】
ステップＳ１１で“ＮＯ”であれば、つまり４つのピーク値を検出しなければ、誤検出であると判断して、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ１１で“ＹＥＳ”であれば、つまり４つのピーク値を検出すれば、一歩を検出したと判断して、ステップＳ１３で歩行かどうかを判断する。つまり、数２を用いて計算した特徴値、現在の歩数レートおよび数３を用いて計算した上方向の加速度の自己相関関数の最小時間遅れが条件１〜３を満たすかどうかを判断する。
【００８０】
ステップＳ１３で“ＮＯ”であれば、つまり条件１〜３の内一つでも満たさなければ、歩行でないと判断し、そのままステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ１３で“ＹＥＳ”であれば、つまり条件１〜３をすべて満たせば、歩行であると判断し、図８に示すステップＳ１５で前進方向の加速度および上方向の加速度の交差相関関数を数９に従って計算する。
【００８１】
続いて、ステップＳ１７では、数９で得られた結果から負のピーク値（最小ピーク値）および正のピーク値（最大ピーク値）を検出（取得）する。そして、ステップＳ１９で数１０に従って下降歩行かどうかを判断する。ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまり数１０の条件を満たさない場合には、下降歩行でないと判断し、ステップＳ２１で予めＨＤ２２のメモリエリア２２ａに記録しておいた上昇歩行の特徴値（４つのピーク値）および水平歩行の特徴値のそれぞれと今回得られた特徴値とを比較する。
【００８２】
そして、ステップＳ２３で近似する歩行行動を検出する。つまり、比較した結果、特徴値が一致または近似する歩行行動（水平歩行あるいは上昇歩行）を検出する。続くステップＳ２５では、水平歩行かどうかを判断する。ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり水平歩行であれば、ステップＳ２７でカウンタＣ１をインクリメントしてからステップＳ２９に進む。ステップＳ２９では、現在位置を更新してからステップＳ３に戻る。つまり、前回の（直前の）位置情報にステップＳ５で得られた進行方向に向けて歩数レートから算出した歩幅を加算する。
【００８３】
このように、現在位置を更新すると、ＣＰＵ１８は、スタート位置から現在位置（絶対位置）までの経路を表示装置１６に表示する。つまり、被験者の経路がリアルタイムで更新される。
【００８４】
一方、ステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、つまり上昇歩行であれば、ステップＳ３３でカウンタＣ２をインクリメントしてから、ステップＳ３に戻る。
【００８５】
また、ステップＳ１９において“ＹＥＳ”であれば、つまり数１０の条件を満たす場合には、下降歩行であると判断し、ステップＳ３１でカウンタＣ３をインクリメントしてからステップＳ３に戻る。
【００８６】
なお、上昇歩行および下降歩行の場合には、現在位置を更新しないようにしたが、マップデータを用いて相対位置を表示する場合には、マップデータから最も近い場所にある階段を検出し、その階段の最下段あるいは最上段に現在位置を更新することができる。
【００８７】
この実施例によれば、予め取得した特徴値を用いて水平歩行、上昇歩行および下降歩行の１つを容易に特定することができるので、階段の昇降のような高低差の低い経路を被験者が歩いた場合であっても正確に歩行航行を測定することができる。すなわち、測定精度が高い。
【００８８】
なお、この実施例では、所定の条件すなわち数１０を満たすかどうかで下降歩行を判別するようにしたが、水平歩行および上昇歩行を判別する場合と同様に、下降歩行の特徴値を比較するようにしてもよい。
【００８９】
図９に示す他の実施例のナビゲーションシステム（以下、単に「システム」という。）４０は、図１実施例で示した歩行航行装置１０を適用したものである。
【００９０】
なお、歩行航行装置１０は、図１実施例とほぼ同様であるため、重複した説明は省略する。
【００９１】
このシステム４０では、歩行航行装置１０の入力装置１４内に赤外線信号受信装置３２が設けられ、その赤外線信号受信装置３２に赤外線信号を送信する赤外線信号送信装置３４が歩行航行装置１０と隔離されて設けられる。
【００９２】
赤外線信号送信装置３４は、予め記憶されている正確な位置情報（絶対位置情報）を赤外線信号で送信し、その赤外線信号が赤外線信号受信装置３２で受信される。つまり、ＣＰＵ１８は赤外線信号受信装置３２から絶対位置情報を受け取る。
【００９３】
また、ＨＤ２２に設けられたメモリエリア２２ｂには地図情報（マップデータ）が記憶される。このマップデータは、ＣＰＵ１８の指示に従って、メモリ２４に設けられたワーキングエリア２４ｂに展開され、表示装置１６に出力される。したがって、地図が表示装置１６の画面に表示される。
【００９４】
たとえば、この地図上に被験者（ユーザ）が歩行した経路すなわち歩行航行装置１０で測定した歩行航行を表示することにより、相対的な現在位置（相対的位置）をユーザに提示し、適切にユーザをナビゲーションすることができる。
【００９５】
また、ＣＰＵ１８は、赤外線信号送信装置３４から取得した絶対位置情報と現在位置とにずれがある場合には、その絶対位置情報に従って地図上での相対的位置（情報）を補正することができる。
【００９６】
たとえば、システム４０は、展示会場やショッピングモールのような特定の場所（屋内）あるいは地域に適用され、現在位置からマップデータ上の展示物やショップ（店舗）を特定し、その展示物に関する情報や店舗に関する情報を文字や音声でナビゲーションすることができる。
【００９７】
ただし、情報を文字で表示する場合には、表示装置１６の地図上に上書きすればよいが、情報を音声で出力する場合には、音声出力のためのデータおよび装置が別途必要である。
【００９８】
なお、表示装置１６に換えて携帯電話機やＰＨＳなどの携帯端末を接続した場合には、通話に使用されるスピーカ等を使用することができる。
【００９９】
また、ユーザが歩いた経路を記憶することにより、最短時間で展示会場やショッピングモールを回れるようにナビゲーションしたり、まだ見ていない展示物や店舗をナビゲーションしたりすることもできる。
【０１００】
さらに、複数のエリア（領域）に区切られた１つの階（フロア）を用いているような展示会場では、各領域の出入り口近傍に赤外線信号送信装置３４を設けておき、歩行航行装置１０を装着したユーザが各領域を出入りする度に現在位置を補正することができる。これは、ショッピングモールを複数の領域（店舗）に分けた場合についても同様のことが言える。
【０１０１】
なお、ＣＰＵ１８はＨＤ２２のメモリエリア２２ｂに記憶されたマップデータはフロア全体（またはショッピングモール全体）を含む１つのデータであってもよく、各領域に分けられた複数のデータであってもよい。ただし、複数のマップデータの場合には、現在位置を参照して、適宜マップデータを更新する必要がある。
【０１０２】
また、ユーザが各領域に入る時に、赤外線信号送信装置３４が絶対位置情報とともに各領域に対応するマップデータを送信し、ＨＤ２２のメモリエリア２２ｂに記憶（ダウンロード）するようにしてもよい。
【０１０３】
さらに、複数のフロアを有する展示会場や百貨店のような建物内をナビゲーションする場合には、フロア毎のマップデータをＨＤ２２ｂに記憶しておき、階段の昇降を確認したときに、現在のフロアのマップデータに更新すればよい。この場合には、たとえば階段の最上段あるいは最下段近傍に赤外線信号送信装置３４を設けておき、マップデータをダウンロードできるようにしておけばよい。
【０１０４】
さらにまた、図１実施例で示したように、歩行航行装置１０の精度は高いため、すべての領域に赤外線信号送信装置３４を設置する必要はないと考えられる。たとえば、２〜３領域おきに設置するようにすればよい。すなわち、安価なシステム４０を提供することができる。
【０１０５】
他の実施例によれば、赤外線信号送信装置から正確な位置情報を送信するので、その位置情報に基づいて測定誤差（相対誤差）を補正することができる。したがって、正確なナビゲーションを実行することができる。
【０１０６】
また、赤外線信号送信装置がマップデータを送信する場合には、赤外線信号送信装置が設置されている場所にユーザが出向いたとき、その場所のマップデータを取得してナビゲーションを受けることができるので、操作性を向上することができる。
【０１０７】
なお、他の実施例では、正確な位置情報を送受信するため、いわゆるビーコンシステムを用いるようにしたが、位置情報は電波等で送受信するようにしてもよい。つまり、赤外線信号受信装置および赤外線信号送信装置を用いたシステムに限定されることはない。
【０１０８】
また、他の実施例では、図１実施例の歩行航行装置をナビゲーションシステムに利用した場合についてのみ示したが、歩行するユーザ（被験者）の絶対位置あるいはスタート位置から絶対位置（現在位置）までの経路（歩行航行）を用いるようなアプリケーションを組み込んだ他の装置あるいはシステムなどにも適用できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の歩行航行装置の構成の一例を図解図である。
【図２】被験者が水平歩行したときの前進方向の加速度および上方向の加速度の変化を示すグラフである。
【図３】歩幅と歩行速度との関係を示すグラフである。
【図４】水平歩行、上昇歩行および下降歩行の交差相関曲線を示すグラフである。
【図５】図１実施例の歩行航行装置を用いて検証実験した場合の地図および被験者の歩行経路の一例を示す図解図である。
【図６】図１実施例の歩行航行装置を用いて検証実験した場合の地図および被験者の歩行経路の他の一例を示す図解図である。
【図７】図１実施例に示すＣＰＵの歩行航行測定処理の一部を示すフロー図である。
【図８】図１実施例に示すＣＰＵの歩行航行測定処理の他の一部を示すフロー図である。
【図９】図１実施例に示す歩行航行装置を用いたナビゲーションシステムを示す図解図である。
【符号の説明】
１０ …歩行航行装置
１２ …コンピュータ
１４ …入力装置
１６ …表示装置
１８ …ＣＰＵ
２２ …ＨＤ
２４ …メモリ
２６ …前進方向加速度計
２８ …上方向加速度計
３０ …３軸磁力計
３２ …赤外線信号受信装置
３４ …赤外線信号送信装置
４０ …ナビゲーションシステム

Claims

被験者に装着されてその被験者の水平歩行、上昇歩行および下降歩行のいずれか１つを判別する歩行航行装置であって、
前記被験者の前進方向の加速度を検出する前進方向加速度計、
前記被験者の上方向の加速度を検出する上方向加速度計、
前記被験者が歩行するときにおける前記前進方向加速度計で検出された加速度と前記上方向加速度計で検出された加速度との交差相関関数を算出する算出手段、および
前記算出手段によって算出された前記交差相関関数の第１ピーク値に基づいて少なくとも下降歩行か否かを判別する判別手段を備える、歩行航行装置。
予め測定した水平歩行および上昇歩行のそれぞれについての前記前進方向加速度計で検出された加速度と前記上方向加速度計で検出された加速度との第２ピーク値を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記判別手段は、前記記憶手段に記憶された前記第２ピーク値と今回検出された第２ピーク値とを比較する比較手段、および前記比較手段の比較結果から水平歩行または上昇歩行を特定する特定手段を含む、請求項１記載の歩行航行装置。
前記第１ピーク値は、前記交差相関関数の正のピーク値および負のピーク値を含み、
前記第２ピーク値は、前記前進方向の加速度についての正のピーク値および負のピーク値と、前記上方向の加速度についての正のピーク値および負のピーク値とを含む、請求項２記載の歩行航行装置。
前記判別手段は、前記算出手段によって算出された前記交差相関関数に時間遅れを規定し、前記時間遅れが規定された前記交差相関関数についての前記第１ピーク値が所定の条件を満たすとき前記下降歩行を判別する、請求項１ないし３のいずれかに記載の歩行航行装置。
請求項１ないし４のいずれかに記載の歩行航行装置を用いて相対的位置情報を得るナビゲーションシステムであって、
絶対位置情報を送信する送信手段を備え、
前記歩行航行装置は、前記送信手段から送信される前記絶対位置情報を受信する受信手段、および前記受信手段によって受信された前記絶対位置情報に従って前記相対的位置情報を補正する補正手段を備える、ナビゲーションシステム。
前記歩行航行装置は、マップデータを記憶する記憶手段、前記マップデータを可視表示するマップ表示手段、および前記相対的位置情報を可視表示する位置表示手段をさらに備える、請求項５記載のナビゲーションシステム。
前記送信手段は前記マップデータを送信する、請求項６記載のナビゲーションシステム。