JP5450832B1 - 位置検出装置、位置検出方法及び位置検出プログラム - Google Patents

Abstract

位置検出装置は、位置推定部と、更新部と、位置補正部とを有する。位置推定部は、移動体の絶対位置と、自律航法から求められた移動体の位置変化とから、移動体の位置を推定する。更新部は、推定された移動体の位置、及び、移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、複数の領域ごとの情報であって、移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報を更新する。位置補正部は、更新された存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に移動体が存在するように、推定された移動体の位置を補正する。

Description

本発明の実施形態は、位置検出装置、位置検出方法及び位置検出プログラムに関する。

従来、歩行者等の移動体の位置を検出する技術には、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用したものや、無線装置を利用したもの、自律航法（デッドレコニング）から求められた位置変化を利用したもの等が知られている。これらのうち、無線装置を利用する技術は、任意の場所に配置された無線装置と、歩行者によって保持された端末装置との通信状態に応じて、歩行者の位置を検出するものである。

また、ＧＰＳや無線装置を利用する技術は、絶対位置を検出することができるものの、測定誤差があったり、電波の届かない場所では利用できなかったりする問題があるため、継続して高精度に位置を検出することができない場合がある。そこで、絶対位置と、自律航法から求められた位置変化とを組み合わせて、より正確な位置を推定する技術がある。また、ナビゲーション装置においては、地図情報を利用して、推定された位置を補正するマップマッチングと呼ばれる技術が採用されているものもある。

特開２０１１−１７６１０号公報

しかしながら、従来技術においては、高精度に歩行者の位置を特定することが困難であるという問題がある。具体的には、絶対位置については、上述したように継続して高精度に検出することができない場合がある。また、自律航法については、時間経過に伴って誤差が累積するため、自律航法のみでは継続して高精度に位置を検出することが困難である。また、マップマッチングについては、歩行者が歩行可能な場所を示す地図を準備するために、多大な労力を要することになる。つまり、歩行者が歩行可能な場所を示す地図は、車両が通行可能な場所よりも、より多くの歩行可能な場所があるうえに、場所の変化が頻繁に発生すると考えられるため、その準備に多大な労力を要することになる。これらの結果、従来技術では、低コストで容易に、また、高精度に歩行者の位置を特定することができない。

本発明が解決しようとする課題は、容易に且つ高精度に歩行者の位置を特定することができる位置検出装置、位置検出方法及び位置検出プログラムを提供することである。

実施形態の位置検出装置は、位置推定部と、位置補正部と、更新部とを有する。位置推定部は、移動体の絶対位置と、自律航法から求められた移動体の位置変化とから、移動体の位置を推定する。位置補正部は、複数の領域ごとの情報であって、移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に移動体が存在するように、推定された移動体の位置を補正する。更新部は、推定された移動体の位置、及び、移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、存在確率情報を更新する。また、更新部は、推定された移動体の位置に基づいて存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、推定された移動体の位置に対応する存在確率情報を上昇させることにより、存在確率情報を更新する。また、位置補正部は、更新された存在確率情報に基づいて、推定された移動体の位置を補正する。

図１は、第１の実施形態に係る位置検出装置を示すブロック図。 図２は、位置推定部による出力結果を示す図。 図３は、第１の実施形態に係る経路算出処理を説明する図。 図４は、目指すべき存在確率情報を示す図。 図５は、第１の実施形態に係る存在確率情報を示す図。 図６は、第１の実施形態に係る位置補正処理を説明する図。 図７は、第１の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。 図８は、第２の実施形態に係る位置検出装置を示すブロック図。 図９は、第２の実施形態に係る存在確率情報を示す図。 図１０は、第２の実施形態に係る位置補正処理を説明する図。 図１１は、第２の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。 図１２は、第３の実施形態に係る存在確率情報を示す図。 図１３は、第３の実施形態に係る位置補正処理を説明する図。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る位置検出装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、位置検出装置１００は、位置推定部１１０と、更新部１２０と、記憶部１３０と、位置補正部１４０とを有する。また、位置検出装置１００は、絶対位置検出部１から絶対位置を取得するとともに、自律航法処理部２から相対位置を取得する。絶対位置検出部１と自律航法処理部２とは、例えば、移動体である歩行者（ユーザ）によって保持される端末装置に含まれる。

絶対位置検出部１は、ＧＰＳを利用した絶対位置の検出を行なう。例えば、絶対位置検出部１は、５秒ごとに検出を試みて、検出できた場合の経度「Ｘ_ａ」と緯度「ｙ_ａ」とを位置検出装置１００に対して出力する。なお、絶対位置検出部１においては、ＧＰＳを利用した絶対位置の検出だけでなく、各種の絶対位置の検出手法の複数を利用しても良い。

他の手法としては、例えば、カメラを利用して人物を識別することにより該当するユーザの位置を検出する手法や、無線装置と端末装置との通信状態から位置を検出する手法等が挙げられる。無線装置と端末装置との通信状態から位置を検出する手法では、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）やＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）機器との通信状態から、予め登録された無線通信基地局の位置を絶対位置の検出結果として利用する。

本実施形態において、絶対位置は、常時検出可能である必要はないものの、一定の信頼性を維持できていることが好ましい。このことから、測定精度の指数であるＤＯＰ（Dilution Of Precision）値を用いて、一定の信頼性を維持できるデータのみを用いることとしても良い。また、建物内や地下に入ったことによってＧＰＳからの衛星情報が得られなくなった場合には、予め保持された建物の入り口や地下の入り口の座標を用いることとしても良い。

自律航法処理部２は、自律航法による相対的な位置変化を算出する。例えば、自律航法処理部２は、歩行者の歩数を加速度センサから検出し、予め決められたセンサの装着方向と地磁気センサによる出力と加速度センサによる出力とから進行方向を検出する。そして、自律航法処理部２は、予め登録されている歩行者の歩幅を利用して、検出した進行方向に歩幅の距離だけ移動したことを、検出した歩数だけ行なう積算処理を実行することにより、歩行者の相対的な位置変化を算出する。なお、自律航法は、相対的な位置変化を算出するものであるため、絶対位置を算出するためには一度、外部から絶対位置を取得することになる。本実施形態では、後述する位置推定部１１０において絶対位置を利用する。

ここで、自律航法処理部２によって実行される各処理の詳細について説明する。歩行者の歩数を検出する処理は、加速度センサの変化から歩数を検出するものである。かかる歩数は、通算の歩数ではなく、歩数の増加時に「１」、それ以外の時に「０」を返す時間の関数「ｓｔｅｐＳｉｇｎａｌ（ｔ）」として歩数を検出する。例えば、加速度センサからのセンサ値は離散的に取得されるものとして、時刻「ｔ＝ｔ１，ｔ２，ｔ３，・・・」における加速度センサの値を「ａ（ｔ）」とすると、「ｓｔｅｐＳｉｇｎａｌ（ｔ）」は、（数１）及び（数２）で表される。すなわち、「ｓｔｅｐＳｉｇｎａｌ（ｔ）」は、歩行時の足の着地時に「１」となる関数である。なお、閾値「ｔｈ_ｗａｌｋ」は、１．０（Ｇ）とする。

また、歩行者の進行方向を検出する処理は、歩行者の進行方向を絶対方位として検出するものである。より具体的には、端末装置の絶対方位を地磁気センサから検出し、予め決められたセンサの装着方向から歩行者の進行方向の角度を得るとともに、加速度センサの出力から重力ベクトルを得て、進行方向を算出する。例えば、端末装置のｘｙｚ座標系における進行方向ベクトルを「Ｖｆ＝（ｘｆ，ｙｆ，ｚｆ）」とし、地磁気センサによる北方向ベクトルを「Ｖｎ＝（ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）」とし、加速度センサから得られる重力方向ベクトルを「Ｖｇ＝（ｘｇ，ｙｇ，ｚｇ）」とする。そして、歩行者の進行方向の絶対方位を示す角度「ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ」は、ベクトルの内積「・」と外積「×」、余弦の逆関数「ａｃｏｓ」を利用して、（数３）〜（数６）により求められる。

ここで、時間「ｔ」における重力ベクトル「Ｖｇ（ｔ）」は、加速度ベクトル「ａ（ｔ）」の一定時間の平均値として、（数７）により算出できる。なお、「Ｔ」は、１秒とする。

これらの結果、歩行者の進行方向は、各種センサから随時出力されたセンサ値をもとに随時算出されることにより、北を０度、東を９０度とする角度とした、時間に対する進行方向の関数「ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ｔ）」として検出される。なお、センサの装着方向を固定としない手法を採用しても良いが、本実施形態での詳細な説明は省略する。

また、歩行者の歩幅については、上述したように、予め登録された固定値を利用する。すなわち、かかる固定値を「０．７（ｍ）」とする場合には、「ｓｔｅｐＳｉｚｅ（ｔ）＝０．７」となる。但し、歩幅については、人によって異なるため、ユーザごとに異なる歩幅を登録させておいても良い。また、歩幅は、予め登録されたユーザの身長から「１（ｍ）」等の所定値を減算した値「ユーザの身長−１」としても良いし、歩行時の着地の衝撃の大きさを加速度センサから取得し、取得した衝撃の大きさから推定しても良い。

自律航法処理部２による処理は、歩数の検出結果である「ｓｔｅｐＳｉｇｎａｌ（ｔ）」、進行方向の検出結果である「ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ｔ）」、歩幅である「ｓｔｅｐＳｉｚｅ（ｔ）」を用いて、位置の変化を算出するものである。そして、相対位置の座標「ｘ_ｒ（ｔ）」、「ｙ_ｒ（ｔ）」は、更新式である（数８）及び（数９）によって算出される。

位置推定部１１０は、絶対位置検出部１によって検出された歩行者の絶対位置と、自律航法処理部２によって自律航法から求められた歩行者の位置変化とから、歩行者の現在の位置（ｘ，ｙ）を推定する。位置推定部１１０による位置の推定では、直近に検出された絶対位置（ｘ_ａ，ｙ_ａ）と、検出時の時刻ｔ_ａとを記憶しておく。加えて、位置推定部１１０による位置の推定では、直近に検出された自律航法による相対位置（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）も合わせて記憶しておく。つまり、位置推定部１１０は、ある時刻ｔにおいて絶対位置が検出された場合に、該絶対位置を信頼性の高い値として採用する。そして、位置推定部１１０は、絶対位置が検出されなかった場合に、最後に検出できた絶対位置の場所から自律航法による差分を算出することで、時刻ｔにおける位置を算出する。このような位置推定部１１０による位置の推定は、（数１０）及び（数１１）により表すことができる。

位置推定部１１０による位置推定の出力としては、位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））となるが、本実施形態においては、後段の処理で利用するｘ_ａ（ｔ），ｙ_ａ（ｔ），ｘ_ｒ（ｔ），ｙ_ｒ（ｔ）も出力の対象とする。図２は、位置推定部１１０による出力結果の例を示す図である。図２に示すように、位置推定部１１０は、各時刻ｔにおいて、検出できた絶対位置の経度及び緯度と、相対位置の経度及び緯度と、推定した位置の経度及び緯度とを出力する。例を挙げると、位置推定部１１０は、時刻「２０１１／９／９ １３：１０：００」において、絶対位置の経度「１３９．６９６８４４」及び緯度「３５．５３２１５５」と、相対位置の経度「１３９．６９６８４４」及び緯度「３５．５３２１５５」と、推定した位置の経度「１３９．６９６８４４」及び緯度「３５．５３２１５５」とを出力する。

図２に示した例では、時刻「２０１１／９／９ １３：１０：１５」から時刻「２０１１／９／９ １３：１０：４５」まで絶対位置が検出できておらず、このときに推定する位置は、時刻「２０１１／９／９ １３：１０：１０」に検出できた絶対位置をもとに算出されることになる。但し、実際には絶対位置の検出は、マルチパス等の影響により誤差が生じる場合もある。このため、上述したＤＯＰ値等の測定精度の指数を用いて、一定以上の信頼性を保てる場合に、絶対位置（ｘ_ａ，ｙ_ａ）として採用するようにしても良い。

更新部１２０は、位置推定部１１０によって推定された歩行者の位置に基づいて、記憶部１３０に記憶された存在確率情報を更新する。かかる存在確率情報は、複数の領域ごとの情報であって、歩行者が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す情報である。詳細には、存在確率情報は、位置を座標として表し、歩行者がある座標を通行可能である確率の高さを示すものとなる。このような存在確率情報では、座標（ｘ，ｙ）における通行可能性を示す関数ｐ（ｘ，ｙ）を表現する。

本実施形態に係る存在確率情報は、位置を一定の大きさのグリッドに細分化し、それぞれの位置についての通行可能性を０から１までの確率で表現するものであるが、通行可能性の表現についてはこれに限られるものではない。例えば、通行可能性の表現は、複数のガウス分布を重ね合わせた混合ガウス分布等を採用しても良い。

より具体的には、更新部１２０による処理は、位置推定部１１０によって出力された情報と、記憶部１３０から取得された存在確率情報とを入力として、検出位置記憶処理と、経路算出処理と、更新処理とを実行する。以下に、これらの処理について説明する。

検出位置記憶処理は、経路算出処理で利用される、位置の時間的な変化の軌跡である経路の構築のために、位置推定部１１０によって推定された位置をバッファリングする処理である。例えば、推定された位置のバッファリングは、最近の６０分間の位置情報を、検出時の時間情報とともに蓄積する。なお、バッファリングに要する時間は、経路の構築のための時間であるため、６０分に限られるものではなく適宜変更可能である。

経路算出処理は、一定の信頼性を有する位置としての始点と終点との間を、自律航法による位置算出結果の履歴をあてはめていき、経路を算出する処理である。上述したように、絶対位置が検出できたときには、一定の信頼性を有する位置として採用する。自律航法による位置の算出では誤差が累積してしまう可能性があり、誤差の大部分は、進行方向の検出誤差と、歩幅の検出誤差に起因する。但し、進行方向の検出誤差と、歩幅の検出誤差とは、時間的な変化としては少ない場合が多い。また、歩数の検出については、誤差が比較的少ないと考えられる。つまり、誤差の大部分は、進行方向の検出誤差としての「回転」と、歩幅の検出誤差としての「伸縮」として発現する場合が多いことになる。

そこで、一定の信頼性を有する位置としての始点を時刻「ｔ_ｓ」、終点を時刻「ｔ_ｅ」として、この二点については正確な位置であるものとして仮定し、この二点間の経路を算出する。より具体的には、自律航法の「回転」と「伸縮」とにより、始点及び終点を補正してから経路を算出する。例えば、始点及び終点の補正後の経路上の位置「ｘ’（ｔ）」、「ｙ’（ｔ）」は、伸縮補正値「ｄｌ」と回転補正値「ｄθ」とを用いて、（数１２）〜（数１８）により算出される。（数１２）〜（数１８）では、座標（ｘ_ａｓ，ｙ_ａｓ）を始点として、時刻ｔ_ｓからｔまでの自律航法による位置変化の軌跡をｄθだけ回転させるとともに、ｄｌだけ伸縮させた座標に補正している。

図３は、第１の実施形態に係る経路算出処理を説明する図である。図３に示す例において、丸印は、実際の位置を表す。丸印のうち、白い丸印は検出できていない位置であり、網掛けの丸印は部分的に検出できた位置（絶対位置）である。また、網掛けの丸印のうち、右方の丸印は、時刻ｔ_ｓの始点である。一方、図３に示す例において、バツ印は、自律航法による位置変化である。バツ印のうち、時刻ｔ＝０のバツ印は、始点と一致している。すなわち、始点では、絶対位置と相対位置とが重なっている。そして、時刻ｔ＝０以降は、時間とともに絶対位置と相対位置との誤差に開きが生じている。図３に示す例では、定常的な進行方向の検出誤差、すなわち角度の誤差が発生している。このため、終点（ｘ_ａｅ，ｙ_ａｅ）が検出された時刻ｔ_ｅにおいて、存在確率情報の更新処理が実行され、始点を固定した回転の補正により、より正確な経路として図３に示した丸印の軌跡が得られることになる。

更新処理は、経路算出処理によって算出された経路情報を用いて、記憶部１３０に記憶された存在確率情報を更新する処理である。存在確率情報は、上述したように、歩行者が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す情報であり、位置を座標として表し、歩行者がある座標を通行可能である確率の高さを示している。このような存在確率情報は、地図に似ているものの、一般的な地図では歩行者の通行可能な場所が示されない場合があるため、単なる地図とは異なる。但し、存在確率情報は、地図の情報をもとに、通行不可能な場所の存在確率を低い値とし、通行可能な場所の存在確率を比較的高い値とするようにして生成されても良い。

存在確率情報について、位置のグリッドは、緯度と経度とにより識別される。存在確率情報のグリッドサイズは、一つの様態として、１メートル四方とする。すなわち、存在確率情報は、緯度と経度とで識別される１メール単位のグリッドそれぞれに対し、０から１までの確率値で与えられる１つの存在確率が示されたデータ構造となる。図４は、目指すべき存在確率情報の例を示す図である。図４に示すように、目指すべき存在確率情報は、グリッドの座標の順序に存在確率が並べられており、確率値として、通行可能な場所を「１」、通行不可能な場所を「０」としている。なお、存在確率情報は、緯度と経度とに加えて、建物内におけるフロア情報を用いて３次元的なグリッドによって扱うこととしても良い。また、本実施形態では、存在確率情報の確率値が最初になかった場合には、全ての確率値について、「０．２」等の値を設定しておけば良い。

ここで、経路情報に誤差がなければ、存在確率情報の更新は、経路上のグリッドの確率値を「１」に更新する処理となるが、実際には経路情報には誤差があるため、より正確な存在確率情報を得るために、繰り返し検出される経路情報を用いて更新していく。本実施形態では、（数１９）及び（数２０）を利用して更新処理を実行する。

（数１９）において、「γ」は更新率であり、例えば「０．３」等の値をとるものとする。かかる更新率は、利用する経路情報を存在確率情報に反映する割合を表すものであり、利用する経路情報が正しければ該更新率を高くすることが好ましい。また、Ｎ_ｘ，Ｎ_ｙは、グリッドのｘ方向，ｙ方向の最大値であり、「Ｎ_ｘＮ_ｙ」が総グリッドを示すものとする。また、Ｐ_ｍａｘは、規定された平均確率の最大値であり、例えば「０．５」等の値をとるものとする。

これらの処理により、存在確率情報において経路上の場所は、その確率が「１」に近づき、繰り返し更新処理が行なわれることによりその確率が徐々に「１」に近づく。図５は、第１の実施形態に係る記憶部１３０に記憶された存在確率情報の例を示す図である。図５に示すように、存在確率情報は、上述してきた処理により「０．０」から「１．０」までの確率値が各グリッドに示されたものとなる。また、歩行者が存在する頻度が高い通行可能な場所の確率を単純に「１」に近づけようとする処理では、誤差が含まれている場合に全グリッドの確率が「１」に近づいてしまう。このため、本実施形態では、全グリッドの平均確率が一定を超えないように更新処理を実行している。これらの結果、更新処理では、原則として、存在する頻度が高い場所の存在確率は「１」に近づくが、存在する頻度が低い場所の存在確率は実際に通行が可能であっても「０」に近い値（若しくは「０」）となることが有り得る。

位置補正部１４０は、記憶部１３０によって記憶された存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に歩行者が存在するように、位置推定部１１０によって推定された位置を補正する。位置補正部１４０による位置補正処理では、瞬間的な位置のずれを補正するだけでなく、歩行者が通行した経路全体に対して尤度が高くなるように補正される。ここで、存在確率の低い場所を通行していた場合には、推定された位置に誤差があるものとして、推定された位置に近傍の存在確率の高い位置へ補正する手法が一般的であると考えられる。そうではなく、本実施形態では、歩行者が通行した経路全体についての存在確率情報の累積的な尤度を最大化するように補正を行なう。例えば、上述した経路算出処理を活用して、（数２１）のように補正用のパラメタを得る。

つまり、補正後の経路に含まれるグリッドの確率値の総和を最大化するような回転補正値「θ」、伸縮補正値「ｌ」を得る。実際には、θ及びｌを一定の範囲内、例えば「−３０＜θ＜３０」，「０．８＜ｌ＜１．２」として離散的に変化させ、それぞれについて確率値の総和を算出し、最大となるθ及びｌを得る。ここで、尤度が同等であれば、回転補正値θは「０」、伸縮補正値ｌは「１」に近い方が、補正量が少なくなるためより優れた結果であると言える。補正量を大きくし過ぎないための制約としては、尤度の項から正則化項「ｃ１θ＋ｃ２ｌ」を引いた値を最大化することも有効となる。回転補正値「θ」と伸縮補正値「ｌ」とを用いて、実際の経路及び位置を示す、推定位置の補正後の座標（ｘ’（ｔ），ｙ’（ｔ））は、（数２２）及び（数２３）により表される。

このようにして、推定された位置を補正することにより、特に歩行者の自律航法における大きな誤差の要因となる進行方向の検出誤差としての「回転」と、歩幅の検出誤差としての「伸縮」を補正することができ、より正確な位置を得られる。

図６は、第１の実施形態に係る位置補正処理を説明する図である。図６に示す例では、始点となる網掛けの丸印の以降で、正確な絶対位置が得られなくなり、自律航法による相対位置としてバツ印のような推定位置が検出されている（図６左方参照）。かかるバツ印の軌跡では、存在確率の低い場所を歩行者が通行したことになっている。このような軌跡に対して、上述したように、存在確率情報を利用して尤度が最大となるように補正を行なうと、丸印のような補正結果を得られる（図６右方参照）。

次に、図７を用いて、第１の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図７は、第１の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。

図７に示すように、位置推定部１１０は、絶対位置検出部１によって検出された歩行者の絶対位置と、自律航法処理部２によって求められた自律航法による歩行者の位置変化である相対位置とを取得する（ステップＳ１０１）。そして、位置推定部１１０は、絶対位置と相対位置とから、歩行者の現在の位置を推定する（ステップＳ１０２）。

また、更新部１２０は、位置推定部１１０によって推定された歩行者の位置をバッファリングする（ステップＳ１０３）。そして、更新部１２０は、６０分等の任意の期間が経過したと判定した場合に（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、バッファリングした位置をもとに、伸縮補正値と回転補正値とを用いて補正した位置の経路を算出する（ステップＳ１０５）。一方、更新部１２０によって任意の期間が経過していないと判定された場合には（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、再度ステップＳ１０１の処理が実行され、経路の算出のための位置の推定及びバッファリングが行なわれる。

続いて、更新部１２０は、算出した経路を用いて、記憶部１３０に記憶された存在確率情報を更新する（ステップＳ１０６）。また、位置補正部１４０は、記憶部１３０に記憶された存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に歩行者が存在するように、位置推定部１１０によって推定された位置を含む経路について補正を行なう（ステップＳ１０７）。なお、推定された位置の補正については、存在確率情報が更新された後に行なわれる必要はなく、位置推定部１１０による位置の推定後に行なわれるようにしても良い。つまり、存在確率情報の更新処理は、一定の信頼性を有する始点や終点が得られたタイミングで更新されることが好ましく、推定された位置の補正処理は、位置が推定されたタイミングで随時行なうことができる。

上述してきたように、存在確率情報を更新しつつ、存在確率情報に基づいた推定位置の補正を行なうことにより、自律航法による相対位置をもとにした高精度な位置の出力が可能となる。換言すると、屋内に数か所だけでも高精度な位置（絶対位置）を検出可能にしておく、又は、建物の出入口の位置（絶対位置）のみを高精度に検出可能にしておくことで、間取り図等とは異なる実際の通行確率に依存したマップを生成することができる。また、存在確率情報を逐次更新することにより、通行可能な位置を「１」とし、通行不可能な位置を「０」とする地図よりも、実際の歩行者の位置を検出するのにより正確な補正がなされる場合が多い。なお、特に屋内での適用に限られるものではなく、屋外において、絶対位置の検出に誤差がある場合には、自律航法による詳細な位置検出を併用しても良い。これらの結果、本実施形態では、容易に且つ高精度に歩行者の位置を特定することができる。

（第１の実施形態に係る位置補正処理の変形例）
上記第１の実施形態では、回転補正値と伸縮補正値とを用いて歩行者が通行した経路を求める場合を説明したが、さらに角速度補正値を用いても良い。より具体的には、ジャイロ等の角速度センサを用いた姿勢検出を自律航法に活用する。かかる場合には、角速度の積分により角度の変化を求めることになるが、ジャイロの誤差により自律航法の軌跡に角速度の誤差が取り込まれてしまうことで、実際には直線的な動きであるのに、常に回転している円運動であるかのようになってしまう可能性がある。

このような問題に対して、（数２４）により尤度を最大化する角速度補正値「φ」を算出し、算出した角速度補正値「φ」を用いて経路を再計算することにより、第１の実施形態と同様に推定された位置を補正することができる。

（第２の実施形態）
図８は、第２の実施形態に係る位置検出装置の構成例を示すブロック図である。第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、同様の構成については詳細な説明を省略する場合がある。第２の実施形態では、以下に示す動作検出部３、更新部２２０、記憶部２３０以外の機能及び構成、処理については第１の実施形態と同様である。

図８に示すように、位置検出装置２００は、位置推定部１１０と、更新部２２０と、記憶部２３０と、位置補正部１４０とを有する。また、位置検出装置２００は、絶対位置検出部１から絶対位置を取得するとともに、自律航法処理部２から相対位置を取得する。また、位置検出装置２００は、動作検出部３から歩行者（ユーザ）の動作を取得する。かかる動作は、例えば、エレベータ移動、支払い、交差点や駅ホーム等での静止、荷下ろし等である。本実施形態は、歩行者の動作について、動作によっては行なわれる場所が限られていることから、特定の動作が検出されたときの位置を、該特定の動作が行なわれる可能性が高い位置に補正することにより、推定された位置を補正するものである。

動作検出部３は、歩行者の動作を検出する。例えば、支払い動作については、電子マネーの支払いイベントが端末装置によって検知された場合に、支払い動作が行なわれたことを位置検出装置２００に対して出力する。時間ｔに支払い動作が発生した場合には、動作検出関数「ａｃｔ_ｐａｙ（ｔ）＝１」、その他については「ａｃｔ_ｐａｙ（ｔ）＝０」とする。

また、例えば、静止状態の検出については、端末装置に搭載された加速度センサの値を利用する。より具体的には、静止状態の検出では、３次元ベクトルの加速度センサ値「ａ（ｔ）」について、ベクトル長を常に算出し、１０秒間等の一定時間にわたってベクトル長の分散値「ｖ（ｔ）」を算出して、「０．００１」等の閾値以下である場合に、静止状態とみなす。かかる分散値「ｖ（ｔ）」は、（数２５）により表される。

また、例えば、エレベータ移動については、エレベータにＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線基地局を用意し、端末装置が無線通信をできている場合に、エレベータでの移動中であるものとする。なお、エレベータ移動は、静止状態と同様に加速度センサから推定しても良い。また、これらの他に、エレベータ移動は、エレベータのカメラで対象者の顔が検出された場合に、エレベータでの移動中であるものとしても良い。また、交差点や駅ホームでの静止、荷下ろし動作についても、エレベータと同様に無線通信やカメラによって検出される。すなわち、動作検出部３は、絶対位置検出部１や自律航法処理部２等と同様に、端末装置に含まれている場合もあるし、上記カメラ（ネットワークカメラ）である場合もある。さらに、動作検出部３は、単数ではなく複数である場合もある。また、動作検出部３による動作の検出は、上記のものに限られるわけではなく、その検出については各種センサを用いた手法があると考えられる。

記憶部２３０に記憶される存在確率情報は、第１の実施形態に係る存在確率情報と同様のデータ構造となる。また、第２の実施形態に係る存在確率情報には、それぞれの特定動作についてその可能性「ｐ_{ａｃｔｉｏｎ}（ｘ，ｙ）」が保持される。また、第２の実施形態に係る存在確率情報は、予め用意される場合と、更新部２２０によって更新される場合とがある。予め用意される場合は、例えば、支払いやエレベータ移動、荷下ろし等が行なわれる可能性がある場所について登録しておく場合である。エレベータが座標（３，５）に存在する場合には、「ｐ_{ｅｌｅｖａｔｏｒ}（３，５）＝１．０」とする。

更新部２２０による更新処理については、経路算出を行ない、動作検出部３によって検出された特定動作が発生したときに存在していた位置に対して、対象の動作の確率を高めるように更新する。本実施形態では、（数２６）及び（数２７）を利用して更新処理を実行する。

図９は、第２の実施形態に係る記憶部２３０に記憶された存在確率情報の例を示す図である。図９に示すように、存在確率情報は、「０．０」から「１．０」までの確率値が各グリッドに示されたものとなる。また、図９に示すグリッドにおいて、確率値の高い場所は、上記のような特定動作が行なわれる場所に該当する。このような存在確率情報について、繰り返し更新処理が行なわれることによりその確率が徐々に「１」に近づく。

なお、位置補正部１４０では、対象の動作が一種類であれば、第１の実施形態と同様に、（数２８）から補正用のパラメタθ及びｌを算出する。

図１０は、第２の実施形態に係る位置補正処理を説明する図である。図１０に示す例では、正確な絶対位置を得られていない自律航法による相対位置としてバツ印のような推定位置が検出されている（図１０左方参照）。また、図１０左方に示す星印は、ユーザによって特定動作が行なわれたことを表す位置である。かかるバツ印の軌跡では、存在確率の低い場所を歩行者が通行したことになっている。このような軌跡に対して、星印の位置を、予め登録された対応する特定動作の位置に重ね合わせることにより、経路全体を補正して、丸印のような補正結果を得られる（図１０右方参照）。また、このとき、パラメタθ及びｌの補正値が得られることにより、その後の自律航法による相対位置もより正確に補正することができるようになる。

ここで、対象の動作が複数種類である場合には、重み係数を用いる。例えば、支払い動作については、改札や店舗等の位置に限られるものであり、加えて、支払い動作の検出にも誤差要因が少ないと考えられるため、重み係数を「ｗ_ｐａｙ＝１」とする。また、エレベータ移動については、検出に誤差があるものの発生の頻度が低いことから、重み係数を「ｗ_{ｅｌｅｖａｔｏｒ}＝０．７」とする。また、交差点での静止については、発生の頻度が高いうえにその位置も広く、信号待ちであるのか、待ち合わせであるのか、タクシー待ちであるのか、等の様々な要因があることから、重み係数を「ｗ_ｒｅｓｔ＝０．２」とする。このようにして、各特定動作に対する重み係数を用いて、（数２９）により補正用パラメタを算出することにより、推定された位置の補正に変化を持たせる。補正用パラメタの算出後、位置補正部１４０は、第１の実施形態と同様に推定された位置を補正する。

次に、図１１を用いて、第２の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図１１は、第２の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、第１の実施形態に係る全体処理と同様の処理についてはその説明を省略する場合がある。具体的には、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４における処理と同様である。

図１１に示すように、更新部２２０は、任意の期間が経過したと判定した場合に（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、動作検出部３によって検出された動作を取得する（ステップＳ２０５）。そして、更新部２２０は、バッファリングした位置をもとに経路を算出し（ステップＳ２０５）、動作検出部３によって検出された特定動作が発生したときに存在していた位置に対して、対象の動作の確率を高めるように、記憶部２３０に記憶された存在確率情報を更新する（ステップＳ２０７）。また、位置補正部１４０は、記憶部２３０に記憶された存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に歩行者が存在するように、位置推定部１１０によって推定された位置を含む経路について補正を行なう（ステップＳ２０８）。

上述してきたように、位置が限られている動作がユーザによって行なわれた場合に、予め登録された対応する特定動作の位置に、ユーザの軌跡が重なるように補正するので、容易に且つ高精度に歩行者の位置を特定することができる。また、エレベータ等の位置がわからない場合においても、適宜更新された存在確率情報を用いることで、エレベータ等の位置の推定精度が高くなる。

また、存在確率情報については、誤差が含まれる位置の情報や動作の検出により更新されるものの、多くの情報を用いて繰り返し更新されることにより、誤差の影響が小さくなってくる。すなわち、複数ユーザの位置や動作等から、存在確率情報を適宜更新することにより、より高精度にユーザの位置を特定することができる。

（第３の実施形態）
さて、これまで位置検出装置の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良い。そこで、（１）補正用パラメタ、（２）構成、（３）プログラム、について異なる実施形態を説明する。

（１）補正用パラメタ
上記実施形態では、補正用パラメタであるｌとθとを用いた推定位置の位置補正処理を説明したが、算出された補正用パラメタを、自律航法処理における歩幅「ｓｔｅｐＳｉｚｅ（ｔ）」に「ｌ」を掛け、進行方向「ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ｔ）」に「θ」を加えるようにしても良い。すなわち、算出した補正用パラメタを自律航法処理での出力の時点で適用するようにしても良く、同様の結果を得ることができる。

（２）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タ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図示した存在確率情報は一例であり、繰り返し更新処理が行なわれることにより変化する。

また、存在確率情報は、特定動作に関する確率値のみを保持していても良い。図１２は、第３の実施形態に係る存在確率情報の例を示す図である。図１２では、一つの様態として、荷下ろし動作が発生する場所の確率値を保持する存在確率情報を表している。図１２に示すように、確率値「０．４」から「１．０」であるグリッドの場所は、荷下ろし動作が行なわれる場所である。また、確率値「０．０」であるグリッドの場所は、荷下ろし動作以外の動作が行なわれる場所、通行可能な場所若しくは通行不可能な場所である。図１２に示す例においては、荷下ろし動作の場所に特化しているため、荷下ろし動作が行なわれる場所以外の場所についてはその確率値が「０．０」となっている。

図１３は、第３の実施形態に係る位置補正処理を説明する図である。図１３に示す例では、第２の実施形態と同様に、正確な絶対位置を得られていない自律航法による相対位置としてバツ印のような推定位置が検出されている（図１３左方参照）。また、図１３左方に示す星印は、ユーザによって特定動作が行なわれたことを表す位置である。ここで、特定動作は、荷下ろし動作であるものとする。かかるバツ印の軌跡では、存在確率が「０．０」である場所を歩行者が通行したことになっている。なお、図１３に示す例は、荷下ろしとしての特定動作に関する確率値のみを表したものとなっているため、特定動作以外の通行可能性についての確率値がないため、存在確率が「０．０」である場所を歩行者が通行したことになっている。

このような軌跡に対して、星印の位置を、予め登録された対応する荷下ろし動作としての特定動作の位置に重ね合わせることにより、経路全体を補正して、丸印のような補正結果を得られる（図１３右方参照）。また、このとき、パラメタθ及びｌの補正値が得られることにより、その後の自律航法による相対位置もより正確に補正することができるようになる。

また、図示した各装置の各構成要素は、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、各装置の分散又は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等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。例えば、上記実施形態では、歩行者の位置、歩行者の位置及び歩行者の動作に基づいて、存在確率情報を更新する場合を説明したが、歩行者の動作のみに基づいて存在確率情報を更新するように機能的な分散を行なっても良い。

また、例えば、位置推定部１１０や位置補正部１４０は、位置検出装置１００に含まれるものとして説明したが、絶対位置検出部１や自律航法処理部２と同様に、端末装置に含まれるものとして構成しても良い。すなわち、位置検出装置は、位置補正に関する情報を提供する又は位置補正処理を実行するサーバ装置として実現しても良いし、位置補正に関する情報を提供する又は位置補正処理を実行するサービスを提供するクラウドとして実現することもできる。また、位置補正に関する情報は、複数のユーザから得られる情報が集約されたものであり、位置検出装置は、大量のデータを効率的に処理するビッグデータ分析を行なうことで、位置補正のための情報を提供していることになる。

（３）プログラム
上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置と、ＨＤＤやＳＳＤ等の外部記憶装置と、ディスプレイ等の表示装置と、マウスやキーボード等の入力装置と、通信Ｉ／Ｆ等の通信装置とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置で実行される位置検出プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。

また、上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置で実行される位置検出プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置で実行される位置検出プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置で実行される位置検出プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

上記各実施形態及び上記各変形例の位置検出装置で実行される位置検出プログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＨＤＤからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。

また、上述してきた実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。また、各実施形態は、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。また、各実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ 位置検出装置
１１０ 位置推定部
１２０ 更新部
１３０ 記憶部
１４０ 位置補正部

Claims (9)

1. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定する位置推定部と、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正する位置補正部と、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新する更新部と、を有し、
   前記更新部は、推定された前記移動体の位置に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、推定された前記移動体の位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記位置補正部は、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置を補正する
   ことを特徴とする位置検出装置。
2. 前記更新部は、任意の期間で推定された前記移動体の位置から、前記移動体が通行した経路を算出し、算出した経路において、前記移動体が存在した位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新することを特徴とする請求項１に記載の位置検出装置。
3. 前記位置補正部は、前記移動体の前記絶対位置を前記経路の始点として、始点以降の前記経路での前記移動体が存在する位置について、前記移動体の移動幅の補正を表す伸縮補正処理、及び、前記移動体の進行方向の補正を表す回転補正処理のうち少なくとも一つを実行することにより、推定された前記移動体の位置を補正することを特徴とする請求項２に記載の位置検出装置。
4. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定するステップと、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正するステップと、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新するステップと、を含み
   前記存在確率情報を更新するステップは、推定された前記移動体の位置に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、推定された前記移動体の位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記移動体の位置を補正するステップは、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置を補正する
   ことを特徴とする位置検出方法。
5. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定するステップと、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正するステップと、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新するステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記存在確率情報を更新するステップは、推定された前記移動体の位置に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、推定された前記移動体の位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記移動体の位置を補正するステップは、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置を補正する
   ことを特徴とする位置検出プログラム。
6. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定する位置推定部と、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正する位置補正部と、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新する更新部と、を有し、
   前記更新部は、前記移動体の動作に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、前記移動体によって特定動作が行なわれた場合に、予め登録された前記特定動作が行なわれる位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記位置補正部は、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置を補正する
   ことを特徴とする位置検出装置。
7. 前記位置補正部は、予め登録された前記特定動作の種類に応じて、推定された前記移動体の位置の補正を変化させることを特徴とする請求項６に記載の位置検出装置。
8. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定するステップと、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正するステップと、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新するステップと、を含み、
   前記存在確率情報を更新するステップは、前記移動体の動作に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、前記移動体によって特定動作が行なわれた場合に、予め登録された前記特定動作が行なわれる位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記移動体の位置を補正するステップは、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置の補正を変化させる
   ことを特徴とする位置検出方法。
9. 移動体の絶対位置と、自律航法から求められた前記移動体の位置変化とから、前記移動体の位置を推定するステップと、
   複数の領域ごとの情報であって、前記移動体が存在する頻度が高いほどより高い確率を表す存在確率情報に基づいて、確率の高い位置に前記移動体が存在するように、推定された前記移動体の位置を補正するステップと、
   推定された前記移動体の位置、及び、前記移動体の動作のうち少なくとも一つに基づいて、前記存在確率情報を更新するステップと、をコンピュータに実行させ、
   前記存在確率情報を更新するステップは、前記移動体の動作に基づいて前記存在確率情報を更新する処理を実行する場合に、前記移動体によって特定動作が行なわれた場合に、予め登録された前記特定動作が行なわれる位置に対応する前記存在確率情報を上昇させることにより、前記存在確率情報を更新し、
   前記移動体の位置を補正するステップは、更新された前記存在確率情報に基づいて、推定された前記移動体の位置の補正を変化させる
   ことを特徴とする位置検出プログラム。