JP5892785B2 - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、及び情報処理方法に関し、例えば、建物内を移動する対象の軌跡情報を生成する。

カーナビゲーションに代表されるようにＧＰＳ衛星を利用した測位方式が広く利用されており高精度の位置検知が実現している。ところが、屋内や物陰では、ＧＰＳ衛星の信号を受信できないためＧＰＳ衛星を利用した位置検知を行う事が出来ない。車の場合ほとんどの経路が屋外のため物陰等の同行時間は少なく一時的に位置検知不能に陥るだけである。一方、歩行者は屋内や地下での行動が多く、ＧＰＳ単独で連続して歩行者の位置検出を行うことは困難である。従って、屋内や地下においては、ＧＰＳ以外の測位技術を用いて、歩行者の位置検出をする必要がある。

この点、例えば、特許文献１で示されるように、加速度センサやジャイロセンサ等の各種センサのデータを用いて歩行者がどの位の速度でどの方向に移動しているかを解析し、歩行者の位置を推定する技術がある。これによって、屋内であっても歩行者の位置を検出することができる。

特開２０１１−２３７４５２号公報 特開２００７−１０１５２６号公報

しかし、センサ（特にジャイロセンサ）の出力データにはノイズ（方向ノイズ）が含まれる場合があり、歩行者の位置を正確に測定することができない。ジャイロセンサのノイズの量は、その日の気候（温度、湿度、気圧等）によって左右される。また、建物や地下によっても環境条件は異なる。従って、ノイズを発生させる様々な外的要因は、実際に建物や地下に入ってみないと分からない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ノイズを発生させる要因である環境条件が異なったり変化したりしてもノイズの影響を適応的に低減・除去し、より正確に歩行者（移動対象）の位置を測定するための技術を提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明では、加速度センサによる加速度データを用いて移動速度を解析し、対象の移動距離を算出する。また、与えられた複数のドリフト成分候補値のそれぞれを、ジャイロセンサによる角速度データから除去して、複数の相対方位角データを生成し、生成した複数の相対方位角データのそれぞれに基づいて、対象の複数の移動方向を計算する。そして、算出した移動距離の情報と、移動方向の情報を用いて、複数のドリフト成分候補値に対応する、複数の移動軌跡を生成する。そして、建物における実際の移動の始点及び終点の位置の情報と複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較することにより、複数の移動軌跡を評価し、この評価の結果に基づいて、複数の移動軌跡から最適な移動軌跡を決定する。

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。

本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例をいかなる意味においても限定するものではない。

本発明によれば、建物内の様々な環境条件に適応してセンサのノイズを低減・除去し、より正確な移動対象の移動軌跡を生成することができるようになる。

本発明の第１の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第１の実施形態における歩行軌跡推定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第３の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 建物データの構成例を示す図である。 第３の実施形態における歩行軌跡推定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第４の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第５の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第５の実施形態における建物補正部による建物補正処理を具体例を説明するための図である。 本発明の第６の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第６の実施形態における歩行軌跡推定処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の第７の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第８の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第９の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 本発明の第９の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）の概略構成例を示す図である。 第９の実施形態における、ＲＦＩＤタグによってセンサデータを分割して軌跡を求める方法を説明するための図である。 本発明の応用例による情報処理装置の概略構成を示す図である。 本発明の応用例による情報処理システムの概略構成を示す図である。 軌跡データと電波強度データとの紐付け（対応付け）処理を説明するための概念図である。 紐付け後のデータの表示態様（標準）の構成例を示す図である。 紐付け後のデータの表示態様（広域表示及び詳細表示）の構成例を示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。

本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。

更に、本発明の実施形態は、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。

以下の実施形態では、各種処理部がそれぞれの処理を分担し、最終的なデータを生成・出力するようにしているが、プロセッサ（１つの制御部）がそれぞれの処理部の機能を、各種プログラムに従って実行するようにしても良い。

（１）第１の実施形態
第１の実施形態では、建物内において、対象フロアに入場した時刻と退場した時刻が分かっており、始点（ドア、階段、エレベータ等の対象フロア入口）と終点（ドア、階段、エレベータ等の対象フロア出口）の座標が分かっている、或いはユーザによって与えられることを前提としている。そして、第１の実施形態では、複数のドリフト成分の値を予め用意しておき、その中でドリフト成分値を変化させたときに得られる複数の歩行軌跡（第１の実施形態では、絶対方位を定めていないため、距離は同一で形状の異なる歩行軌跡となる）を生成し、その複数の歩行軌跡を軌跡の始点と終点の座標の値を用いて評価する。そして、その評価に基づいて、最適な歩行軌跡を決定する。

＜情報処理装置の構成＞
図１は、本発明の第１の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置ともいう）１００の概略構成例を示す図である。情報処理装置１００は、歩行者の移動に伴って変化する加速度をリアルタイムに測定する加速度センサ１０１と、歩行者の移動に伴って変化する角速度をリアルタイムに測定するジャイロセンサ１０２と、順次測定された歩行者の加速度データ（重力ｇ及び移動時の加速度ｍ/ｓ^２、速度に変化がないときは重力ｇのみとなる）を格納する加速度センサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）１０３と、順次測定された歩行者の角速度データ（degree/ｓ）を格納するジャイロセンサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）１０４と、加速度センサのデータ（加速度データ）に基づいて歩行速度を算出する歩行速度解析部１０５と、ジャイロセンサデータに含まれるノイズ（ドリフト成分）として複数の値を入力するためのドリフト成分入力部１０６と、ドリフト成分を考慮し、角速度データを用いて前回測定データからの相対的な方位角を計算する相対方位角計算部１０７と、得られた相対方位角を用いて移動時の歩行者の方位を計算する歩行方向計算部１０８と、入力された複数のドリフト成分のそれぞれに対応した歩行軌跡であって、得られた歩行速度の情報と歩行方向の情報に基づいて建物内の歩行軌跡の情報を生成（推定）する歩行軌跡生成部１０９と、歩行軌跡生成部１０９で生成した複数の歩行軌跡を評価する歩行軌跡評価部１１０と、歩行軌跡評価部１１０による評価に基づいて、最適な歩行軌跡を決定する最適歩行軌跡決定部１１１と、を有している。なお、図１では、加速度センサデータ格納部１０３、及びジャイロセンサデータ格納部１０４はそれぞれ別々の格納部として設けられているが、１つの格納部（メモリ或いは記憶装置）にそれぞれのデータを格納するようにしても良い。また、それぞれのセンサデータは測定時刻の情報と対応付けられた時刻印付きデータである。

歩行速度解析部１０５は、加速度センサデータ格納部１０４から加速度センサデータ、つまり各時点における歩行者の加速度データ（連続的に加速度を測定している場合にはその時間的に連続したデータであり、離散的に測定している場合には各測定時点のデータ）を読み出し、当該歩行者が過去どのくらいの速度で移動してきたか、及び歩行者の歩行距離（解析された速度とその速度で移動した時間を乗算することにより算出）を解析する。加速度データを用いて速度及び歩行距離を解析する方法は周知であるが、例えば、特許文献２で開示されている方法がある。どのような方法によって歩行者の加速度の情報から歩行速度及び歩行距離の情報を取得しても良いため、ここでは具体的な方法の説明については省略する。

ドリフト成分入力部１０６は、予め用意されているドリフト成分の候補値を入力するために設けられたものである。ドリフト成分の候補値は、例えば、角速度１degree/ｓから３６０degree/ｓまでの、１度ずつ変化する値（ステップ幅が１degree/ｓ）を取る。ドリフト成分値はデフォルトとして１degree/ｓから３６０degree/ｓまでの値を用意しているが、情報処理装置１００を使用していく過程において取りえないと判断されたドリフト値を削除しながら最適な範囲を確定していくようにしても良い。

相対方位角計算部１０７は、ジャイロセンサデータ格納部１０４からジャイロセンサデータ（角速度データ）と、ドリフト成分入力部１０６からドリフト成分（ノイズ成分）を取得する。そして、相対方位角計算部１０７は、取得した角速度データからドリフト成分を減算することにより、ノイズを除去した相対方位角の情報を取得する。ドリフト成分入力部１０６からは複数のドリフト成分の値が提供されるため、相対方位角計算部１０７は、それぞれのドリフト成分に対応した相対方位角を計算し、図示しないメモリ等に保持しておくことになる。

歩行方向計算部１０８は、相対方位角計算部１０７から入力ノイズが除去された、複数の相対方位角情報を取得する。相対方位角情報は各測定時間間の相対的な方向に関する情報であるため、これから絶対方位を知ることはできない。従って、歩行方向計算部１０８は、複数の相対方位角情報のそれぞれについて、各測定時刻での相対方位角を積分することにより歩行方向（歩行軌跡の形状）をそれぞれ計算し、図示しないメモリ等に保持する。

歩行軌跡生成部１０９は、歩行速度解析部１０５から各時間における歩行速度の情報及び歩行距離の情報と、歩行方向計算部１０８から複数の歩行方向の情報を取得する。そして、歩行軌跡生成部１０９は、それぞれの歩行方向について、歩行軌跡を求め、図示しないメモリ等に保持しておく。ここでは、歩行距離は同一であるため、形状が異なる同一歩行距離の軌跡が得られることになる。

歩行軌跡評価部１１０は、歩行軌跡生成部１０９で得られた複数の歩行軌跡を評価するために、それぞれの歩行軌跡の始点と終点の座標と、実際の始点及び終点の座標とを比較する。つまり、それぞれの歩行軌跡の始点を実際の始点の座標に合わせ、それぞれの終点の座標が実際の終点の座標に一番近くに位置するように、それぞれの歩行軌跡を、始点を中心にして回転移動させる。そして、歩行軌跡評価部１１０は、それぞれの歩行軌跡の終点と実際の終点の距離を算出し、評価値として出力する。なお、距離をそのまま評価値としても良いし、距離が短いほど評価値が高くなるようにしても良い。なお、ユーザが絶対方位の情報を入力するようにしても良く、この場合には、得られた歩行軌跡を回転移動させる必要はない。

最適歩行軌跡決定部１１１は、歩行軌跡評価部１１０から評価値とそれに対応する複数の歩行軌跡の情報を取得し、最良の評価値（終点同士の距離が最短）を有する歩行軌跡を最適な歩行軌跡として決定する。

このように歩行軌跡を求めるのは次のような理由からである。つまり、例えば、通信キャリアは、建物内で無線ＬＡＮ等の電波強度がどのように分布しているか把握したい。このためには、通常、対象の建物に測定者が入って細かく測定しなければならないが、このようにすることは非常にコストが掛かるものである。そこで、日常的に建物内を移動する者（例えば、建物や建物内部の設備の点検業者）に当該情報処理装置１００を携帯させ、その者の建物内での歩行軌跡と移動中の所々で取得される電波強度のデータとをつき合わせる（詳細については、後述する）。これにより、建物内での電波強度の情報を提供することができ、電波強度情報取得に掛かるコストを劇的に低減することができるようになる。このような理由から歩行軌跡を求めるニーズがあるのである。

＜処理の流れ＞
図２は、情報処理装置１００における、最適歩行軌跡決定までの処理の流れを説明するためのフローチャートである。

歩行速度解析部１０５は、歩行者の加速度データを解析し、歩行速度及び歩行距離を計算し（Ｓ２０１）、それをメモリ（図１には図示しないメモリ）に保持する。

相対方位角計算部１０７は、入力された複数のドリフト（ノイズ）成分について、各時点の角速度データからそれぞれのドリフト成分を減算することにより角速度誤差を除去し、歩行相対方位角の情報を算出し、それらを図示しないメモリに保持する（Ｓ２０２）。

歩行方向計算部１０８は、メモリから複数の歩行相対方位角の情報を取得して、それぞれについて積分し、それぞれのドリフト成分に対応する歩行方向（歩行軌跡の形状）を計算して、図示しないメモリに保持する（Ｓ２０３）。

歩行軌跡生成部１０９は、メモリから歩行距離の情報と複数の歩行方向の情報を読み出して、それぞれのドリフト成分に対応する複数の歩行軌跡を生成し、それらを歩行軌跡候補として図示しないメモリに保持する（Ｓ２０４）。ここで得られる歩行軌跡は、それぞれ形状が異なり、絶対的な方位が定められていない軌跡となっている。

また、歩行軌跡生成部１０９は、生成したそれぞれの歩行軌跡の始点を実際の始点の座標に合わせ、それぞれの終点の座標が実際の終点の座標に一番近くに位置するように、それぞれの歩行軌跡を、始点を中心にして回転移動させる。

そして、歩行軌跡評価部１１０は、それぞれの歩行軌跡の終点と実際の終点の距離を算出し、評価値として出力する（Ｓ２０５）。

最適歩行軌跡決定部１１１は、最も良い評価値（終点間のずれが最小のもの）を有する歩行軌跡を最適なものとして決定する（Ｓ２０６）。

（２）第２の実施形態
第２の実施形態では、第１の実施形態の構成及び処理に加えて、方位データを考慮して歩行方向を計算している。

図３は、第２の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置ともいう）３００の概略構成例を示す図である。情報処理装置３００は、情報処理装置１００と同様に、加速度センサ１０１と、ジャイロセンサ１０２と、加速度センサデータ格納部（メモリ）１０３と、ジャイロセンサデータ格納部（メモリ）１０４と、歩行速度解析部１０５と、ドリフト成分入力部１０６と、相対方位角計算部１０７と、歩行方向計算部３０３と、歩行軌跡生成部１０９と、歩行軌跡評価部１１０と、最適歩行軌跡決定部１１１と、を有し、それらに加えて、方位センサ（コンパス）３０１と、方位センサデータ格納部３０２を有している。

方位データを歩行方向計算に加味していることから、歩行方向計算部３０３は、絶対方位を示す方位データと、相対方位角計算部１０７が計算した複数の相対方位角の情報を取得し、方位データを基準として歩行軌跡の形状をそれぞれ計算し、複数の歩行方向の情報として図示しないメモリに保持する。

なお、第２の実施形態では絶対方位の情報が与えられるので、歩行軌跡評価部１１０は、歩行軌跡生成部１０９が生成したそれぞれの歩行軌跡の始点を実際の始点に合わせるだけで、歩行軌跡を回転させて軌跡の終点を実際の終点の最も近い位置にする処理は実行しない。

（３）第３の実施形態
第３の実施形態では、建物データ（建物外形及び階段やエレベータ等のフロア接合点の情報を含む）を用いて歩行軌跡を調整し、評価している。

＜情報処理装置の構成＞
図４は、第３の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）４００の概略構成例を示す図である。情報処理装置４００は、図１の情報処理装置１００の構成に加えて、建物データ格納部４０１を有している。また、建物データを用いて処理するため、歩行軌跡生成部４０２、歩行軌跡評価部４０３、及び最適歩行軌跡決定部４０４の動作が第１の実施形態におけるそれらとは異なっている。

建物データ格納部４０１は、少なくとも１つの建物の外形の情報、内部のフロア接合点（階段、エレベータ等）、及び内部構成（屋内の地図情報）等を格納している。

歩行軌跡生成部４０２は、前述のように歩行速度解析１０５で得られた歩行距離と歩行方向計算部１０８で得られた歩行方向の情報に基づいて、それぞれのドリフト成分に対応した複数の歩行軌跡を生成する。また、歩行軌跡生成部４０２は、建物データ格納部４０１から対象の建物データを読み出し、それぞれの歩行軌跡の始点及び終点が建物の実際の始点及び終点の座標に合致するように、それぞれの歩行軌跡の始点を中心に回転移動、縮小、拡大処理する。各歩行軌跡に対してこのような調整をするため、歩行距離が歩行速度解析部１０５で求めた値と異なる歩行軌跡が生成されることがある。ただし、このような回転・拡大・縮小による調整処理は始点と終点の座標が異なる場合に実行される処理であり、始点と終点の座標が同じ場合には後述のように異なる処理が実行される。従って、始点と終点が異なる場合と同じ場合とでは、歩行軌跡の評価も異なる。図４の説明では、始点と終点が異なる場合のみ説明する。

歩行軌跡評価部４０３は、建物データ格納部４０１から対象の建物データ（外形情報）を読み出し、歩行軌跡生成部４０２で得られた調整済の歩行軌跡のそれぞれについて、建物内に収まっているか判断し、当該判断結果とそれぞれの歩行距離の値を評価結果として出力する。

最適歩行軌跡決定部４０４は、歩行軌跡評価部４０３から評価結果を取得し、対象の建物内に収まっている歩行軌跡を抽出し、それを最適な歩行軌跡として決定する。建物内に収まっている歩行軌跡が複数存在する場合には、最適歩行軌跡決定部４０４は、歩行距離が最長の歩行軌跡を最適なものとして決定する。歩行者（例えば、設備等の点検業者）の屋内移動を考えると、様々な動きをすると考えられ、歩行距離が長くなる傾向が強いと考えられるからである。

＜建物データの例＞
図５は、建物データ５００の構成例を示す図である。建物データ５００は、建物ＩＤ５０１と、ＩＤ５０２と、種別５０３と、属性５０４と、所属フロア５０５と、名称５０６と、座標５０７と、を構成項目として有している。

建物ＩＤ５０１は、建物を一意に特定・識別するための識別情報である。
ＩＤ５０２は、管理対象を一意に特定・識別するための識別情報である。例えば、全ての対象に対して、シリアルに付与された情報となっている。

種別５０３は、対象の種類を特定するための情報である。例えば、建物外形、フロア接合点、通路、居室等がある。

属性５０４は、対象の属性を特定するための情報である。例えば、外形、エレベータ、階段、廊下、会議室等がある。

所属フロア５０５は、種別５０３及び属性５０４で特定される対象の所属フロアを特定するための情報である。

名称５０６は、種別５０３及び属性５０４で特定される対象の名称を示す情報である。
座標５０７は、種別５０３及び属性５０４で特定される対象の所属フロア５０５における位置を特定するための情報である。例えば、建物外形であれば４点の座標が与えられ、エレベータであれば１点の座標が与えられ、階段であれば奥行きがあるので２点の座標が与えられる。

接合点は、所属フロアに進入及び退出する場所となるため、上述の実際の始点或いは終点となる。従って、本実施形態ではわざわざ始点及び終点の座標は与えていないが、ユーザが何れかの接合点を始点及び終点として指定するようにしても良い。

なお、ここでは、「テーブル」形式によって建物データについて説明したが、必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」や「データ」と言うこともできる。

また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。

＜処理の流れ＞
図６は、情報処理装置４００における、最適歩行軌跡決定までの処理の流れを説明するためのフローチャートである。図６において、図２と同じ処理を実行するステップには同一の参照番号が付されている。

歩行速度解析部１０５は、歩行者の加速度データを解析し、歩行速度及び歩行距離を計算し（Ｓ２０１）、それをメモリ（図示しないメモリ）に保持する。

相対方位角計算部１０７は、入力された複数のドリフト（ノイズ）成分について、各時点の角速度データからそれぞれのドリフト成分を減算することにより角速度誤差を除去し、歩行相対方位角の情報を算出し、それらを図示しないメモリに保持する（Ｓ２０２）。

歩行方向計算部１０８は、メモリから複数の歩行相対方位角の情報を取得して、それぞれについて積分し、それぞれのドリフト成分に対応する歩行方向（歩行軌跡の形状）を計算して、図示しないメモリに保持する（Ｓ２０３）。

歩行軌跡生成部４０２は、メモリから歩行距離の情報と複数の歩行方向の情報を読み出して、それぞれのドリフト成分に対応する複数の歩行軌跡を生成する（Ｓ２０４）。ここで得られる歩行軌跡は、それぞれ形状が異なり、絶対的な方位が定められていない軌跡となっている。

そして、歩行軌跡生成部４０２は、建物データ格納部４０１から対象の建物データを読み出し、生成したそれぞれの歩行軌跡に対して建物マッチング処理（調整処理）を実行する（Ｓ６０１）。具体的には、実際に始点と終点が異なる場合（フロアの進入場所と退出場所が異なる場合）、それぞれの歩行軌跡の始点を実際の始点に合わせ、それぞれの歩行軌跡を回転・拡大・縮小して、それぞれの歩行軌跡上の始点と終点が実際の始点と終点の座標（それぞれがフロア接合点座標）に合致するようにして調整された歩行軌跡を生成する。一方、実際に始点と終点が同一の場合（フロアの進入場所と退出場所が同一の場合）、それぞれの歩行軌跡の始点を実際の始点に合わせ、それぞれの歩行軌跡を回転移動させて、軌跡の方向のみを決定し、歩行軌跡上の終点の位置を確定させることにより、調整された歩行軌跡を生成する。始点と終点が同一の場合には拡大・縮小処理は実行しない。以上のように調整された複数の歩行軌跡は図示しないメモリに保持される。

歩行軌跡評価部４０３は、建物データ格納部４０１から対象の建物データを、図示しないメモリから建物マッチング（調整）された歩行軌跡を読み出し、それぞれの歩行軌跡を評価する（Ｓ６０２）。具体的には、始点と終点が異なる場合、歩行軌跡評価部４０３は、建物マッチングされた歩行軌跡（軌跡の始点及び終点が実際のそれらに合っているもの）のそれぞれについて建物データ（外形）に収まるか否か判断し、その判断結果とそれぞれの歩行軌跡の距離を評価結果として出力する。一方、始点と終点が同一の場合、歩行軌跡評価部４０３は、建物マッチングされた歩行軌跡（建物内に収まる歩行方位が決定された歩行軌跡）について、歩行軌跡上の始点と終点のずれ度（距離）と、歩行軌跡が建物（フロア外形）内に収まっている比率である建物内比率を計算し、ずれ度と建物内比率を評価結果として出力する。

最適歩行軌跡決定部４０４は、最も良い評価結果を有する歩行軌跡を最適なものとして決定する（Ｓ６０３）。具体的には、始点と終点が異なる場合、最適歩行軌跡決定部４０４は、建物（外形）に収まっている歩行軌跡を最適なものとして決定する。ここで、建物に収まっている歩行軌跡が複数ある場合には、歩行距離が最大となる歩行軌跡を選択するようにする。一方、始点と終点が同一の場合、最適歩行軌跡決定部４０４は、始点と終点のずれ度が最小となる歩行軌跡を最適なものとして決定する。ここで、ずれ度の値が同一のものが複数ある場合には、その中で建物内比率が最大となる歩行軌跡を選択するようにする。

（４）第４の実施形態
第４の実施形態は、第３の実施形態に加えて、絶対方位の情報を加味して歩行方向を計算するものであり、その他の動作・処理については第３の実施形態と同様である。

＜情報処理装置の構成＞
図７は、本発明の第４の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）７００の概略構成を示す図である。情報処理装置７００は、情報処理装置４００の構成に加えて、さらに、歩行者の移動中の方位をリアルタイムで測定する方位センサ（コンパス）７０１と、方位センサのデータを格納するための方位センサデータ格納部（メモリ或いは記憶装置）７０２と、方位センサデータに基づいて、歩行者の絶対方位を推定する方位推定部７０３と、を有している。また、絶対方位データを用いるため、歩行方向計算部７０４の処理内容が第３の実施形態とは異なっている。

方位推定部７０３は、軌跡推定処理の対象となる歩行者の方位センサデータ群から方位データが安定して一定方向を示している時間帯を抽出し、その方向データを絶対方位であると推定する。

歩行方向計算部７０４は、相対方位角計算部１０７からそれぞれのドリフト成分に対応する複数の相対方位角データ、方位推定部７０３から絶対方位データを読み出す。そして、歩行方向計算部７０４は、絶対方位を基準として、それぞれの相対方位角データに関して積分処理を実行することにより、歩行者の歩行方向を計算する。

（５）第５の実施形態
第５の実施形態は、第３の実施形態に加えて、最適と決定された歩行軌跡が建物（外形）に収まっていないときに建物内に収める補正処理を実行するものである。

＜情報処理装置の構成＞
図８は、本発明の第５の実施形態による情報処理装置８００の概略構成を示す図である。情報処理装置８００は、情報処理装置４００の構成に加えて、さらに、最適歩行軌跡決定部４０４が最適であると決定した歩行軌跡に対して、補正処理を施す建物補正部８０１を有している。なお、第４の実施形態の構成に建物補正部８０１を設ける構成であっても良い。

前述（第３の実施形態）のように、実際の始点と終点の座標が異なる場合には、最適歩行軌跡決定部４０４において建物外形に収まらない歩行軌跡は選択されない。このため、建物補正部８０１が動作するのは、実際の始点と終点の座標が同一の場合、かつ最適であると判断された歩行軌跡（軌跡上の始点と終点のずれ度が最小もの）が建物外形に収まらない場合である。建物補正部８０１の処理の具体的内容については、図９を参照して説明する。

＜建物補正処理の具体例＞
図９は、歩行軌跡の補正処理の具体例を説明するための図である。図９Ａは、歩行軌跡の大きさが適正ではなく建物からはみ出した場合の補正（建物内への補正）を示し、図９Ｂは、歩行軌跡の大きさには問題はないが建物内での軌跡の位置がずれている場合の補正（廊下（直線運動）による補正）を示している。

（i）建物内への補正（図９Ａ）
図９Ａに示されるように、最適歩行軌跡決定部４０４で求めた歩行軌跡が屋内地図上に点線９０１のようにマッピングされたとする。この場合、点線９０１の歩行軌跡の形状は適正に推定されたがその大きさが適正に推定されなかったものである。このように大きさが適正に推定されないのは、歩行速度解析部１０５において解析された歩行速度に誤差があったため、歩行者の移動距離が一様に長くなってしまったことに起因する（他の例では移動距離が短くなる場合もある）。

具体的な補正処理は、原点０（例えば、建物の入り口の座標を原点とする）から最長の距離を示す点線９０１上の点がＡ１、直線０−Ａ１と建物データ９０３との交点をＡ２とすると、（原点０−点Ａ１の長さ）と（原点０−点Ａ２の長さ）の比（０−Ａ２／０−Ａ１）を算出し、それを歩行軌跡（点線９０１）上の全ての点に掛け合わせることにより、歩行軌跡を縮小して補正軌跡９０２を求める。このようにすることにより、建物からはみ出した歩行軌跡を建物内に収めることができる。

（ii）廊下（直線運動）による補正（図９Ｂ）
図９Ｂに示されるように、最適歩行軌跡決定部４０４で求めた歩行軌跡が屋内地図上に点線９０４のようにマッピングされたとする。この場合、点線９０４の歩行軌跡の形状は適正に推定されたが、軌跡の基準位置に誤りがあったものである。

点線９０４で示される歩行軌跡には、特徴的部分として直線部分９０４１が含まれている。一方、建物データには、特徴的部分として直線的な通路（廊下）９０６が含まれている。建物データ内に通路があることは、建物データのオブジェクト（通路を示すオブジェクト）によって定義されている。

従って、軌跡の特徴的部分（直線部分９０４１）と建物データの特徴的部分（通路）が合致するため、直線部分９０４１と通路９０６を合わせれば歩行軌跡が適正に推定されたことになる。この場合、点線９０４の歩行軌跡を単に平行移動させて直線部分９０４１と通路９０６を合わせることにより、補正軌跡９０５を求めることができる。

なお、図９では、縮小（図９Ａ）と縦方向の平行移動（図９Ｂ）のみ示しているが、縮小或いは拡大と平行移動の組み合わせによる補正、縦及び横方向の平行移動による補正、或いは所定角度の回転による補正等、任意の組み合わせによる補正が可能である。

（６）第６の実施形態
上述の実施形態では実際の始点と終点の座標が予め分かっている、或いはユーザによって与えられることが前提であった。しかし、必ずしも始点と終点の座標が分かっているとは限らない。例えば、１つのフロア内に複数の接合点（複数の階段やエレベータ）がある場合、ユーザが指定しなければ、どの接合点が適切な始点及び終点の座標か特定することは難しい。
第６の実施形態は、このような状況に対応するための処理を提供する。

＜情報処理装置の構成＞
図１０は、本発明の第６の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）１０００の概略構成を示す図である。情報処理装置１０００は、情報処理装置４００の構成に加えて、さらに、フロア接合点選択部１００１を有している。なお、第４の実施形態の構成に建物補正部８０１を設ける構成であっても良い。

フロア接合点選択部１００１は、建物データ格納部４０１から建物データを読み出し、その建物データの対象のフロアに複数のフロア接合点がある場合に、全ての始点と終点の組み合わせを作成し、それぞれの組み合わせの座標を歩行軌跡生成部４０２に提供する。

歩行軌跡生成部４０２は、全ての歩行軌跡に対して、始点と終点の組み合わせパターンのそれぞれに基づいて、前述の建物マッチング処理を実行する。これにより、それぞれの視点と終点の組み合わせに関して複数の調整された歩行軌跡が生成される。その後の処理は前述の通りであり、歩行軌跡評価は生成された全ての歩行軌跡（調整済）に対して行われる。

＜処理の流れ＞
図１１は、情報処理装置１０００における、最適歩行軌跡決定までの処理の流れを説明するためのフローチャートである。以下の説明において、図２と同じ構成・処理については同一の参照番号を用いることとする。

フロア接合点選択部１００１は、建物データ格納部４０１から処理対象のフロアのデータを読み出し、当該フロアに複数の接合点がある場合には、始点と終点となる接合点の組み合わせを全て作成し、図示しないメモリに保持する（Ｓ１１０１）。例えば、対象フロアに接合点として３つの階段及び２つのエレベータが存在する場合には、２×３＝６通りの始点と終点の組み合わせが作成され、メモリに保持されることになる。

Ｓ１１０２では、図６のＳ２０１乃至Ｓ２０４の処理が実行される。ただし、歩行軌跡生成部４０２は、それぞれのドリフト成分に対応して生成された複数の歩行軌跡に対して、それぞれの組み合わせにおける始点と終点の座標を用いて前述の建物マッチング処理（調整処理）を実行する。そして、歩行軌跡生成部４０２は、調整されたそれぞれの歩行軌跡を最適歩行軌跡候補として図示しないメモリに保持する。具体的な建物マッチング処理の内容は、Ｓ６０１（図６）で説明したとおりである。

歩行軌跡評価部４０３は、建物データ格納部４０１から対象の建物データを、図示しないメモリから建物マッチング（調整）された歩行軌跡を読み出し、それぞれの歩行軌跡を評価する（Ｓ１１０３）。具体的な処理内容は、Ｓ６０２（図６）で説明したとおりである。

最適歩行軌跡決定部４０４は、最も良い評価結果を有する歩行軌跡を最適なものとして決定する（Ｓ１１０４）。具体的な処理内容は、Ｓ６０３（図６）で説明したとおりである。

（７）第７の実施形態
第１乃至第６の実施形態では、各センサデータが同一のフロア内のデータであることが予め分かっていることを前提としている。しかし、本来であれば、各情報処理装置は、処理開始（軌跡推定開始）から処理終了（軌跡推定終了）まで連続的に動作し、その間歩行者はフロア間を移動することが考えられ、センサデータもフロアを区別せずに連続的に取得される。従って、どこからどこまでが同一のフロアに関するデータであるのか分からない。そこで、第７の実施形態では、どこからどこまでのデータが１つのフロアのデータであるか判別し、フロアごとにセンサデータを分割してフロアごとの歩行者の軌跡を求めるようにしている。

＜情報処理装置の構成＞
図１２は、第７の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）１２００の構成を示す図であり、図１２Ａはその概略構成を示し、図１２Ｂはより詳細な構成を示している。

情報処理装置１２００は、各種センサ１２０１と、センサデータ格納部１２０２と、フロア分割部１２０３と、歩行軌跡推定部１２０４と、を有している。

各種センサ１２０１は、前述同様、加速度センサ１２０１１と、ジャイロセンサ１２０１２を含んでいる。センサデータ格納部１２０２は、全フロアに関する、加速度センサデータ格納部１２０２１と、ジャイロセンサデータ格納部１２０２２によって構成される。

歩行軌跡推定部１２０４は、各種センサを除く、図１に示される情報処理装置１００（図３、４、７、８、又は１０の構成でも良い）の構成と同一である。なお、加速度センサデータ格納部１２０４１、及びジャイロセンサデータ格納部１２０４２は、フロア分割処理後に得られる各フロアの各種センサデータを格納している。従って、特定のフロアにおける歩行者の軌跡を推定する処理を実行する場合には、当該特定のフロアの各種センサデータが読み出されることになる。なお、方位センサデータ格納部を有する構成を第７乃至第１０の実施形態までの何れかに適用する場合には、第７乃至第１０の実施形態の構成（図１２乃至１５）に方位センサデータの構成を追加して理解すべきである。

フロア分割部１２０３は、処理対象の建物が複数階のフロアから構成されている場合に、加速度センサデータ１２０２１、及びジャイロセンサデータ（角速度データ）１２０２２のそれぞれを、フロア毎に分割する。具体的には、建物内の場合、フロア間の移動（鉛直方向の移動）は、通常の歩行時における水平方向の移動とは異なる。従って、通常とは異なる鉛直方向の移動を示すセンサデータ部分を見つけ出すことにより、各フロアのデータを抽出することができる。例えば、階段でフロア間を移動する場合、歩行者の腿の上下運動が通常よりも激しくなるため、加速度データのパターンに変化が生じる。このような変化点（変化区間）を加速度データから抽出して階段で上り（下り）始めた時点、及び階段で上り（下り）終わった時点を抽出する。また、エレベータの場合には、重力ｇに変化が生じるため、その変化を検出することにより、フロア間移動の区間を抽出することができる。

フロア間移動の区間を抽出すると、フロア分割部１２０３は、全フロアの各種センサデータ１２０２１及び１２０２２からフロア間移動区間のデータを取り除き、或いは、その区間又は各フロアの識別情報を付加し、各フロアに関する各種センサデータをそれぞれの格納部１２０４１及び１２０４２に格納する。

歩行軌跡推定処理については、第１乃至６の実施形態で説明した方法が適用されるため、その説明については各実施形態の説明を援用することとする。

（８）第８の実施形態
第８の実施形態では、第７の実施形態で説明したフロア分割部１２０３において、さらに気圧センサデータを加味してフロア分割処理を行うようにしている。

図１３は、第８の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）１３００の構成を示す図であり、図１３Ａはその概略構成を示し、図１３Ｂはより詳細な構成を示している。

図１３に示されるように、情報処理装置１３００は、図１２で示される構成に加えて、さらに気圧センサ１３０１及び気圧センサデータ格納部１３０２を有している。

気圧が高さによって変化することは周知の事実である。たとえ１階分の高さの違いであっても気圧は異なるものであり、歩行者が建物内部でフロア間を移動すればこの気圧が変化するため、気圧センサ１３０１によってこれを検知する。

そして、フロア分割部１２０３は、上述のように加速度データのパターンの変化に加えて気圧が変化する部分を抽出することにより、フロア間の移動を検出するとともに、気圧センサデータによって該当するデータが何階のフロアにおける歩行者の移動によるものか判断する。このようにすることにより、第７の実施形態では、移動開始に相当するデータから順次何階のフロアのデータかを把握する必要があるが、第８の実施形態では、断片的に切り取った各種センサデータの時間帯と気圧センサデータの時間帯とを合わせることにより、何階のフロアの各種センサデータであるかを即座に把握することができるようになる。

（９）第９の実施形態
第９の実施形態では、第７の実施形態で説明したフロア分割部１２０３において、さらにＧＰＳデータを加味してフロア分割処理を行うようにしている。

図１４は、第９の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）１４００の構成を示す図であり、図１４Ａはその概略構成を示し、図１４Ｂはより詳細な構成を示している。

図１４に示されるように、情報処理装置１４００は、図１２で示される構成に加えて、さらにＧＰＳ１４０１、ＧＰＳデータ格納部１４０２、及び建物入退判定部１４０３を有している。

複数の建物を歩行軌跡推定の対象としている場合、図１２の構成によると歩行者がどの建物に入り、どの建物から退出したか分からない。そこで、ＧＰＳ１４０１を用いて建物への入退出を管理する。

ＧＰＳ１４０１は、建物の外部では動作するが、建物内部では動作せず、建物内部に入った途端に測定データをロストしてしまう。この性質を利用してどの建物に入ったかを把握することができる。つまり、建物入退判定部１４０３は、ＧＰＳ１４０１による側位データと建物の位置データを照合し、どの建物に入ったかを把握することができる。建物退出の場合は、しばらくＧＰＳ１４０１による即位データが得られていない状態で、突然ＧＰＳデータが取得された場合、その測位データと建物の位置データにより退出した建物を特定することができる。なお、建物同士が連絡通路等で接続されていない場合には、測位データのみで建物からの退出を把握することは可能である。

以上のようにして、どの建物の何階のフロアのセンサデータであるかを把握し、それぞれのフロアにおける歩行者の歩行軌跡を生成する。

（１０）第１０の実施形態
第１０の実施形態では、第７の実施形態で説明したフロア分割部１２０３において、さらに、ＲＦＩＤシステムによる入退管理情報で座標情報を補完してフロア分割処理するようにしている。

図１５は、第１０の実施形態による情報処理装置（歩行軌跡推定装置）１５００の構成を示す図であり、図１５Ａはその概略構成を示し、図１５Ｂはより詳細な構成を示している。

図１５に示されるように、情報処理装置１５００は、図１２で示される構成に加えて、さらに少なくとも１つのＲＦＩＤタグ１５０１、ＲＦＩＤデータ格納部１５０２、建物情報格納部１５０３、及び歩行軌跡統合部１５０４を有している。

ＲＦＩＤタグ１５０１は、建物の所定の位置において歩行者が通過した場合に、その時刻を歩行者のＩＤとともに管理し、ＲＦＩＤデータ格納部１５０２に格納する。

建物情報格納部１５０３は、建物内部の情報（建物の地図情報）を各ＲＦＩＤタグ１５０１の設置場所と関連付けて格納している。

歩行軌跡統合部１５０４は、建物情報格納部１５０３から対象の建物の各フロアの情報を読み出し、フロア毎に生成され、最適と決定された歩行軌跡を各フロアの情報と関連付けて統合する。これにより、歩行者が各種センサ１２０１によって測定を開始した時点から測定を終了した時点までの歩行軌跡を得られると共に、どの部分の軌跡がどのフロアにおける軌跡であって、トータルの歩行軌跡における位置（時間的位置）を把握することができる。

フロア分割部１２０３は、第７の実施形態で説明したように、加速度データ及び角速度データの少なくとも１つによって歩行者のフロア間移動を検出するとともに、そのフロア間移動の区間のデータにＲＦＩＤタグ１５０１の座標（絶対位置）データを補完して何階のフロア間の移動であるかを認識する。

また、図１６に示されるように、同一フロア内に複数のＲＦＩＤタグ１５０１が設置されている場合には、フロア分割部１２０３は、各ＲＦＩＤタグ１５０１間の各種センサデータを抽出し、それぞれのタグ間における歩行軌跡を求めるようにしても良い。このように軌跡を求めるセンサデータを細分化することにより、細分化された区間について独立に軌跡を求めることができ、他の区間のデータの影響を受けないため、より正確に軌跡を求めることができるようになる。同一フロアにおいて全てのデータを用いて１つの軌跡を求めようとすると、全てのデータに対して同じノイズデータが存在するものとしてノイズ除去処理が実行される。しかし、各種センサによるセンサデータは経時的に変化するため、ノイズも経時的に変化する。そこで、軌跡区分（各ＲＦＩＤタグ１５０１間）ごとにノイズ成分を求め、ノイズの経時的変化を反映することにより、正確に軌跡を求められるのである。

（１１）応用例
＜システム構成＞
（i）図１７は、第１乃至第１０の実施形態による歩行軌跡推定装置によって得られる建物内の移動軌跡と当該建物内で測定された電波強度とを統合させて提供する、情報処理システム（電波強度情報提供システム）１７００の概略構成を示す図である。

情報処理システム１７００は、ＣＰＵやＭＰＵ、メモリ等を含む処理装置１７０１と、各種機能を実現するためのプログラムや制御データを格納する主記憶装置１７０２と、キーボードやマウス（ポインティングデバイス）等によって構成される入力装置１７０３と、プリンタや表示装置等によって構成される出力装置１７０４と、電波強度情報と移動軌跡を対応付けて提供するために必要な各データを格納する外部記憶装置１７０５と、加速度センサ、及びジャイロセンサ（方位センサを有しても良い）を含む各種センサ１７０６と、を有している。

主記憶装置１７０２は、第１乃至第１０の実施形態による歩行軌跡推定装置の歩行軌跡生成の機能を実現するプログラムである移動軌跡推定機能（移動軌跡推定プログラムと言い換え可能）１７０２１と、電波強度情報と歩行軌跡とを統合するプログラムであるデータ統合機能（データ統合プログラムと言い換え可能）１７０２２と、統合されたデータを電波強度表示として出力装置１７０４に出力するためのプログラムである電波強度表示機能（電波強度表示プログラムと言い換え可能）１７０２３と、を格納している。これらのプログラムは、処理措置１７０１によって読み込まれ、図示しないＲＡＭ（処理装置１７０１内）で展開されて実行される。

入力装置１７０３は、複数の建物情報が用意されている場合に、少なくとも、ユーザが、どの建物における歩行軌跡と電波強度を対応付けて表示するかについての選択指示を入力するためのものである。

出力装置１７０４は、データ統合機能１７０２２によって統合されたデータを出力するためのものである。

外部記憶装置１７０５は、少なくとも１つの建物の情報であって、建物の外形（外形の頂点座標）と、フロア接合点の情報（接合点種別とその座標）とを含む建物情報１７０５１と、第１乃至第１０の実施形態のそれぞれで述べた各種センサデータ（携帯端末の測定データ）であって、例えば、時刻印付き加速度データ、角速度データ、方位データ、地磁気データ、気圧データ、ＧＰＳデータ、ＲＦＩＤデータ（時刻と各種データが対応付けられている）等のいくつかを含むデータであるセンサデータ１７０５２と、歩行者の移動に併せて所定の、或いは任意の建物内の場所で測定された、時刻印付き電波強度（時刻と電波強度が対応付けられている）である電波強度データ１７０５３と、を格納している。

なお、各種センサデータを測定するときに建物情報と関連付けて（どの建物か特定して）測定し、特定の建物情報と関連付けながら移動軌跡を生成するようにしても良い。この場合、入力装置１７０３からユーザが建物を選択指示するだけで、関連付けられた移動軌跡を容易に取得することができる。或いは、移動軌跡が建物情報と関連付けられていなくても軌跡を辿ることにより、どの建物内の軌跡であるかは特定できる。また、点検業者に当該情報処理装置１７００や携帯端末１８０２（図１８）を携帯させて移動軌跡を取得する場合には、点検計画等のデータから建物と移動軌跡を関連付けすることは容易にできる。また、情報処理装置１７００にＧＰＳ機能を持たせている場合には、建物と移動軌跡の関連付けはさらに容易である。

（ii）一方、図１８は、サーバ装置１８０１と携帯端末１８０２がネットワーク１８０３によって接続されて構成される情報処理システム（電波強度情報提供システム）１８００の概略構成を示す図である。

サーバ装置１８０１は、各種センサ１７０６を有していないこと、新たに通信装置１８０１１を含むこと以外は図１７に示す情報処理装置１７００と同じ構成を有している。このため、図１８において、情報処理装置１７００と同じ構成には同じ参照番号を付している。

携帯端末１８０２は、ＣＰＵやＭＰＵ、メモリ等を含む処理装置１８０２１と、測定データや各種センサデータをサーバ装置１８０１に送信し、サーバ装置１８０１から所定のリクエスト等を受信するための通信装置１８０２２と、屋内外での電波強度を測定し、どの測定時刻と共に測定電波強度データを出力する電波強度測定装置１８０２３と、キーボードやタッチパネル（ポインティングデバイス）等によって構成される入力装置１８０２４と、表示装置等によって構成される出力装置１８０２５と、各種センサ１７０６と、各種センサによって検知された各種センサデータを出力する機能を実現するためのプログラムであるセンサデータ出力機能（センサデータ出力プログラムと言い換え可能）１８０２６１を格納する主記憶装置１８０２６と時刻印付き各種センサデータ１８０２７１と、時刻印付き電波強度データ１８０２７２とを格納する外部記憶装置１８０２７と、を有している。

ネットワーク１８０３は、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等で構成されるが、これらに限定されるものではない。

＜処理内容＞
図１９は、データ統合機能１７０２２による、推定された歩行者の移動軌跡（歩行軌跡）と測定された電波強度データの紐付け（対応付け）処理を説明するための概念図である。

図１９に示されるように、推定された軌跡データ１９０１の時刻と電波強度データ１９０２の測定時刻は必ずしも合致するものではない。これは、歩行軌跡生成の基となる各種センサデータの測定（取得）時刻（サンプリングレート）と、電波強度の測定（取得）時刻が合致しないことがあることに起因する。このままでは両者を関連付けることができないため、電波強度データを補間して両者を関連付けるようにする。

つまり、２つの電波強度データの測定時刻の間に軌跡データが存在する場合には、その軌跡データに早い時刻の電波強度データを関連付けるようにする。例えば、図１９に示されるように、データ統合機能１７０２２は、電波強度データ１９０２１を軌跡データ１９０１１乃至１９０１３に、電波強度データ１９０２２を軌跡データ１９０１４及び１９０１５に、電波強度データ１９０２３を軌跡データ１９０１６及び１９０１７にそれぞれ紐付けるようにする。なお、図１９では、早い時刻における電波強度データの値によって電波強度データを補間するようにしているが、２つの時刻における電波強度データが示す値の平均を取って補間する方法や、その２つの値に応じて重み付けして２つの時刻の間の電波強度データを補間する方法を用いても良い。

＜電波強度表示＞
図２０及び２１は、軌跡データと電波強度データの紐付け情報の表示例を示す図である。図２０は基本的な表示例を示し、図２１は拡大及び詳細表示が可能な例を示している。このような表示処理を実行するのは、電波強度表示機能１７０２３である。

（i）図２０において、生成された歩行軌跡が点線２００１、測定された各電波強度データが２００２乃至２０１２のように示されている場合（図２０Ａ）、各電波強度データ２００２乃至２０１２を用いて電波強度データを補間し、歩行軌跡２００１上に表示すると図２０Ｂのようになる。図２０Ｂにおいて各電波強度データの濃淡は電波の強度を示しており、濃い表示ほど電波強度が強いものとなっている。

なお、図２０において、歩行軌跡２００１の軌跡部分２０１３が建物領域から外れている。そこで、第８の実施形態説明した建物補正処理（図８及び９参照）を用いて歩行軌跡２００１が建物領域内に入るようにしても良い。ただし、歩行軌跡２００１の全体を縮小してしまうと、正確に軌跡推定できた結果、軌跡部分２０１４が通路上にあるにも拘わらず、軌跡部分２０１４が通路から外れてしまうことになる。このような場合には、歩行軌跡２００１全体に前述の建物補正処理をするのではなく、軌跡部分２０１４に対しては建物補正処理を施さないようにしても良い。

（ii）図２１に示されるように、電波強度表示は、縮尺バー２１０１と表示領域２１０２によって構成される。図２１Ａは標準表示形態を示している。表示の粒度は縮尺バー２１０１の位置によって変化する。標準表示の場合、縮尺バー２１０１は、例えば真ん中に位置している。そして、縮尺バー２１０１を「広域」方向に移動させると、広域表示２１０３に切り替わる（図２１Ｂ）。このとき電波強度は集約して表示される。また、縮尺バー２１０１を「詳細」方向に移動させると、建物の一部を拡大した詳細表示２１０４に切り替わる（図２１Ｃ）。なお、表示粒度と縮尺バー２１０１の位置の関係は予め決められている。

（１２）まとめ
（i）第１の実施形態では、加速度センサによる加速度データを用いて移動速度（歩行速度）を解析し、移動対象（歩行者やロボットのような移動物体でも良い）の移動距離を算出する。また複数のドリフト成分候補値を与え、それぞれをジャイロセンサによる角速度データから除去して、複数の相対方位角データを生成する。さらに、複数の相対方位角データのそれぞれを積分することにより、対象の複数の移動方向（絶対方位は考慮せず）を計算する。そして、移動距離の情報と移動方向の情報を用いて、複数のドリフト成分候補値に対応する、複数の移動軌跡を生成する。また、建物における実際の移動の始点及び終点（予め分かっている、或いは与えられる）の位置の情報と、複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較することにより、複数の移動軌跡を評価し、評価結果が一番良いものを最適な移動軌跡として決定する。第２の実施形態では、絶対方位を考慮して移動方向を計算している。このようにすることにより、ジャイロセンサにおけるノイズの影響が除去された歩行軌跡を正確に推定することができるようになる。また、与えるドリフト成分のステップ幅や大きさは適宜変更することができるので、歩行軌跡推定装置（情報処理装置）を使用していくに従ってより適切なドリフト成分を与えることができるようになる。従って、より正確な移動軌跡を推定することができるようなる。

なお、建物における実際の移動の始点及び終点の位置の情報と、複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較する際には、具体的に次のような処理が実行される。つまり、始点と終点の座標が異なる場合、実際の始点と移動軌跡の始点を合わせ、移動軌跡を回転移動させて、軌跡上の終点が実際の終点に一番近い位置に来るようにする。そして、終点同士の位置関係によって移動軌跡を評価する。
一方、始点と終点の座標が同一の場合、軌跡上の始点と終点の距離によって評価する。

（ii）第３の実施形態では、上記生成された移動軌跡に対して、以下のような処理が実行される。

つまり、実際の移動の始点と終点が異なる場合、複数の移動軌跡のそれぞれについて、回転処理、縮小処理、及び拡大処理の少なくとも１つを実行する。そして、それぞれの移動軌跡の始点及び終点を実際の移動の始点及び終点と合わせて、複数の調整された移動軌跡を生成する。移動軌跡の評価をする場合、建物の構成に関する建物データを取得し、複数の調整された移動軌跡が、建物の外形に収まるかどうかを評価する。そして、建物の外形に収まる移動軌跡のうち、調整された移動軌跡が示す移動距離が最も長いものを最適な移動軌跡とする。

一方、実際の移動の始点と終点が同一の場合、複数の移動軌跡のそれぞれについて、軌跡上の始点と終点との距離を示すズレ度と、建物の外形に収まる割合を示す建物内比率と、を算出する。そして、ズレ度と建物内比率に基づいて、最適な移動軌跡を決定する。このようにすることにより、移動の始点と終点が異なっていても、同一でも最適な移動軌跡を推定することができるようになる。

（iii）第４の実施形態では、第３の実施形態に加えて、方位センサデータによる絶対方位を考慮して移動方向を計算する。このように絶対方位を考慮して移動方向を計算しているので、生成した移動軌跡を回転させることなく、評価することができ、評価時の処理を簡単にすることが可能となる。

（iv）第５の実施形態では、建物データに基づいて、決定された最適移動軌跡に対して、拡大、縮小、回転、及び移動の少なくとも１つの処理を実行することにより最適軌跡を補正する。図９で示されるように、移動軌跡が本来あるべき位置（範囲）に収まるように修正される。このようにすることにより、移動速度解析に誤りがあった場合に、容易に軌跡を修正することができる。なお、生成された歩行軌跡が建物の内部構造と合致しない場合には、ずれ量を歩行速度解析部等にフィードバックして歩行速度の解析を再度し直すようにしても良い。

（v）第６の実施形態では、実際の移動の始点と終点が不明であることを前提として、建物データから、始点と終点となりうるフロア接合点（複数ある）において始点と終点の全組み合わせを生成し、それぞれの組み合わせの情報を用いて、移動軌跡を調整する。上述のように、始点と終点が異なる場合、実際の始点と軌跡上の始点とを合わせて移動軌跡を調整するが、この実際の始点と終点の全組み合わせについて移動軌跡を調整するので、実際の始点と終点の座標が不明でも適切な移動軌跡を推定することができるようになる。

（vi）第７の実施形態では、加速度データのパターンの変化する区間を抽出し、歩行者がフロア間を移動したことを検知する。そして、各種センサデータをフロア毎のデータに分割し、各フロアに対して歩行軌跡情報を生成する。このように、加速度データにおける特異なパターン（フロア間移動時のパターン）に惑わされずに処理することができ、フロアの相違を認識してフロア毎に軌跡を求めるため、各種センサによって長時間測定していても容易かつ正確に歩行軌跡を求めることができる。

（vii）第８の実施形態では、気圧の変化をも考慮してフロア間移動を検出し、センサデータをフロア毎に分割する。階が異なると気圧も変化するため、より正確にフロア間移動を検出することができる。

（viii）第９の実施形態では、ＧＰＳデータを考慮して建物の入退を判定し、同一建物内でセンサデータをフロア毎に分割して歩行軌跡を求めるようにしている。加速度データだけからは歩行者（移動対象）が建物間を移動したことは判別できないかもしれない。そこで、ＧＰＳデータによって屋外における歩行者の位置を把握し、建物の相違を識別する。これにより、得られた歩行軌跡が、同一建物内におけるものであることを保証することができるようになる。

（ix）第１０の実施形態では、ＲＦＩＤデータをも考慮してセンサデータを分割する。ＲＦＩＤタグが設置された位置が分かるため、センサデータの取得位置を容易に把握することができる。また、同一フロアであっても、ＲＦＩＤタグが設けられた区間毎に分割してセンサデータのノイズ除去をすることができるため、屋内環境の変化に伴うノイズ量の変化に対して適応することができ、より正確に歩行軌跡を求めることができるようになる。
（ｘ）本発明の応用例は、第１乃至第１０の実施形態のいずれかによって得られる歩行軌跡と離散的に測定される屋内の電波強度とを対応付け（紐付け）てデータを統合し、その統合されたデータをユーザに提示する。これにより、屋内のどの位置においてどの位の電波強度であるか容易に把握することができる。また、屋内を移動する者に応用例に係る装置を携帯させて別の作業の合間に電波強度を測定することができるため、電波強度測定用に業者を雇う必要がなくなり、電波強度測定に掛かるコストを削減することができる。

（xi）本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。

加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。

１００、３００、４００、７００、８００、１０００、１２００、１３００、１４００、１５００・・・情報処理装置
１０１、３０１、１２０１１・・・加速度センサ
１０２、３０２、１２０１２・・・ジャイロセンサ
３０１、７０１・・・方位センサ
１０３、１２０２１、１２０４１・・・加速度センサデータ格納部
１０４、１２０２２、１２０４２・・・ジャイロセンサデータ格納部
３０２、７０２・・・方位センサデータ格納部
１０５、１２０４３・・・歩行速度解析部
１０６、１２０４４・・・ドリフト成分入力部
１０７、１２０４５・・・相対方位角計算部
１０８、７０４、１２０４６・・・歩行方向計算部
１０９、４０２、１２０４７・・・歩行軌跡生成部
１１０、４０３、１２０４８・・・歩行軌跡評価部
１１１、４０４、１２０４９・・・最適歩行軌跡決定部
４０１・・・建物データ格納部
７０３・・・方位推定部
８０１・・・建物補正部
１００１・・・フロア接合点選択部
１２０１・・・センサ
１２０２・・・センサデータ格納部
１２０３・・・フロア分割部
１２０４・・・歩行軌跡推定部
１３０１・・・気圧センサ
１３０２・・・気圧センサデータ格納部
１４０１・・・ＧＰＳ
１４０２・・・ＧＰＳデータ格納部
１５０１・・・ＲＦＩＤタグ
１５０２・・・ＲＦＩＤデータ格納部
１５０３・・・建物情報格納部
１５０４・・・歩行軌跡統合部
１１０１・・・処理装置
１１０２、１２０２６・・・主記憶装置
１１０３、１２０２４・・・入力装置
１１０４、１２０２５・・・出力装置
１１０５、１２０２７・・・外部記憶装置
１１０６・・・センサ
１７００、１８００・・・情報処理システム
１８０１・・・サーバ装置
１８０２・・・携帯端末
１８０３・・・ネットワーク
１８０１１、１８０２２・・・通信装置
１８０２１・・・処理装置
１８０２３・・・電波強度測定装置

Claims (14)

1. 加速度センサ、及びジャイロセンサのデータを用いて、建物内を移動する対象の軌跡情報を生成する情報処理装置であって、
   前記加速度センサによる加速度データを用いて移動速度を解析し、前記対象の移動距離を算出する移動速度解析部と、
   与えられた複数のドリフト成分候補値のそれぞれを、前記ジャイロセンサによる角速度データから除去して、複数の相対方位角データを生成する相対方位角計算部と、
   前記相対方位角計算部が生成した前記複数の相対方位角データのそれぞれに基づいて、前記対象の複数の移動方向を計算する移動方向計算部と、
   前記移動速度解析部による前記移動距離の情報と、前記移動方向計算部による移動方向の情報を用いて、前記複数のドリフト成分候補値に対応する、複数の移動軌跡を生成する移動軌跡生成部と、
   前記建物における実際の移動の始点及び終点の位置の情報と前記複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較することにより、前記複数の移動軌跡を評価する移動軌跡評価部と、
   前記移動軌跡評価部による評価結果に基づいて、前記複数の移動軌跡から最適な移動軌跡を決定する最適移動軌跡決定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１において、
   前記実際の移動の始点と終点が異なる場合、
   前記移動軌跡生成部は、さらに、前記複数の移動軌跡のそれぞれについて、回転処理、縮小処理、及び拡大処理の少なくとも１つを実行し、それぞれの移動軌跡の始点及び終点を前記実際の移動の始点及び終点と合わせて、複数の調整された移動軌跡を生成し、
   前記移動軌跡評価部は、前記建物の構成に関する建物データを取得し、前記複数の調整された移動軌跡が、前記建物の外形に収まるかどうかを評価し、
   前記最適移動軌跡決定部は、前記建物の外形に収まる移動軌跡のうち、前記調整された移動軌跡が示す移動距離が最も長いものを最適な移動軌跡とすることを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項１において、
   前記実際の移動の始点と終点が同一の場合、
   前記移動軌跡評価部は、前記建物の構成に関する建物データを取得し、前記複数の移動軌跡のそれぞれについて、軌跡上の始点と終点との距離を示すズレ度と、前記建物の外形に収まる割合を示す建物内比率と、を算出し、
   前記最適移動軌跡決定部は、前記ズレ度と前記建物内比率に基づいて、最適な移動軌跡を決定することを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項において、
   前記移動方向計算部は、さらに、絶対方位の情報を用いて、前記複数のドリフト成分候補値のそれぞれに対応する、前記対象の複数の移動方向を計算することを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項２又は３において、
   さらに、前記建物データに基づいて、前記最適移動軌跡決定部によって決定された最適移動軌跡に対して、拡大、縮小、回転、及び移動の少なくとも１つの処理を実行することにより前記最適な軌跡を補正する補正部を有することを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１において、
   さらに、前記建物の構成に関する建物データを取得し、当該建物データに含まれるフロア接合点の情報から前記実際の移動の始点及び終点の位置の組み合わせを少なくとも１つ生成し、当該始点及び終点の組み合わせ情報を前記移動軌跡生成部に提供するフロア接合点選択部を有し、
   前記移動軌跡生成部は、全ての組み合わせに係る始点及び終点の位置情報を用いて、前記複数の移動軌跡を生成することを特徴とする情報処理装置。
7. 請求項１乃至６の何れか１項において、
   さらに、前記加速度データのパターン変化に基づいて、前記加速度データ、前記角速度データのそれぞれを、フロア毎のデータに分割するフロア分割部を有し、
   前記移動速度解析部、前記相対方位角計算部、前記移動方向計算部、前記移動軌跡生成部、及び移動軌跡評価部、及び前記最適移動軌跡決定部は、前記フロア毎に分割されたデータに対して処理を実行し、前記フロア毎に前記最適な軌跡情報を生成することを特徴とする情報処理装置。
8. 請求項７において、
   前記フロア分割部は、さらに、気圧センサによる気圧データを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
9. 請求項７において、
   前記フロア分割部は、さらに、ＧＰＳデータを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
10. 請求項７において、
    前記フロア分割部は、さらに、ＲＦＩＤデータを用いて、フロア毎のデータに分割することを特徴とする情報処理装置。
11. 請求項４において、
    さらに、方位センサによる方位データが安定して一定の方向を示している時間帯の方位データを前記絶対方位とする方位推定部を有することを特徴とする情報処理装置。
12. 建物内を移動する対象の移動軌跡を推定する移動軌跡推定部と、
    前記移動軌跡と、前記対象が移動する際に前記建物内の複数の地点における電波強度を測定して得られる電波強度データと、を保持する記憶装置と、
    前記移動軌跡と前記電波強度データを対応付けて統合するデータ統合部と、
    前記データ統合部によって生成された統合データを出力する出力部と、を有し、
    前記移動軌跡推定部は、
    (i)加速度センサによる加速度データを用いて移動速度を解析し、前記対象の移動距離を算出し、
    (ii)与えられた複数のドリフト成分候補値のそれぞれを、ジャイロセンサによる角速度データから除去して、複数の相対方位角データを生成し、
    (iii)前記複数の相対方位角データのそれぞれに基づいて、前記対象の複数の移動方向を計算し、
    (iv)前記移動距離の情報と、前記移動方向の情報を用いて、前記複数のドリフト成分候補値に対応する、複数の移動軌跡を生成し、
    (v)前記建物における実際の移動の始点及び終点の位置の情報と前記複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較することにより、前記複数の移動軌跡を評価し、
    (vi)前記複数の移動軌跡の評価結果に基づいて、前記複数の移動軌跡から最適な移動軌跡を決定し、
    前記移動軌跡の情報と前記電波強度データはそれぞれ時刻情報を含み、
    前記データ統合部は、前記移動軌跡と前記電波強度データを、前記時刻情報に基づいて対応付けることを特徴とする情報処理装置。
13. 請求項１２において、
    前記データ統合部は、前記電波強度データの取得時間間隔が前記移動軌跡の生成時間間隔よりも長い場合、前記電波強度データを補間することにより、前記移動軌跡と前記電波強度データを対応付けることを特徴とする情報処理装置。
14. プロセッサと、少なくとも１つのメモリを有するコンピュータにおいて、加速度センサ、ジャイロセンサ、及び方位センサのデータを用いて、建物内を移動する対象の軌跡情報を生成する情報処理方法であって、
    前記少なくとも１つのメモリは、前記加速度センサによる加速度データと、前記ジャイロセンサによる角速度データと、を保持し、
    前記方法は、
    前記プロセッサが、前記メモリから前記加速度データを読み出し、当該加速度データを用いて前記対象の移動速度を解析し、前記対象の移動距離を算出するステップと、
    前記プロセッサが、与えられた複数のドリフト成分候補値のそれぞれを、前記ジャイロセンサによる角速度データから除去して、複数の相対方位角データを生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記複数の相対方位角データのそれぞれに基づいて、前記対象の複数の移動方向を計算するステップと、
    前記プロセッサが、前記移動距離の情報と、前記移動方向の情報を用いて、前記複数のドリフト成分候補値に対応する、複数の移動軌跡を生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記建物における実際の移動の始点及び終点の位置の情報と前記複数の移動軌跡上の始点及び終点の位置の情報とを比較することにより、前記複数の移動軌跡を評価するステップと、
    前記プロセッサが、前記複数の移動軌跡の評価の結果に基づいて、前記複数の移動軌跡から最適な移動軌跡を決定するステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。

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