JP6347533B1 - 位置特定方法、位置特定装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
このように、個々の技術単独では限界があり、個々の技術を組み合わせてより正確な動線を測量することが求められる。
1つの側面では、本発明は、動線測量の精度を向上させることを目的とする。
<実施の形態>
図1は、実施の形態の測量システムを説明する図である。
以下、開示の測量システム100をより具体的に説明する。
図2は、実施の形態の動線測量装置のハードウェア構成を示す図である。
バス305には、ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)303、および通信インタフェース304が接続されている。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図3は、実施の形態のTDのハードウェア構成を示す図である。
TD1は、CPU101によって装置全体が制御されている。
CPU101には、バス104を介して内蔵メモリ102と通信インタフェース103が接続されている。
図4は、実施の形態のスマートデバイスのハードウェア構成を示す図である。
スマートデバイス2は、CPU201によって装置全体が制御されている。
CPU201には、バス209を介してRAM202と複数の周辺機器が接続されている。
また、RAM202には、CPU201による処理に使用する各種データが格納される。
通信インタフェース206aは、例えば、前述したBluetooth4.0以上のプロトコル仕様のハードウェアを備えている。
GPSモジュール208は、GPS衛星からの電波を受信し、位置を計算する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
図2に示すようなハードウェア構成の動線測量装置3内には、以下のような機能が設けられる。
図5は、実施の形態の動線測量装置の機能を示すブロック図である。
動線測量装置3は、記憶部31と受信部32と制御部33とを有している。
図6および図7は、近距離無線通信信号の検知を説明する図である。
以下の説明では、3つのTD1それぞれを区別するため、3つのTD1それぞれに便宜的にTD1a、TD1b、TD1cと異なる符号を付す。
図6は、TD1による近距離無線通信信号の検知を説明する図である。
TD1a、TD1b、TD1cは、所定時間毎に近距離無線通信信号発信を行う。
図7は、スマートデバイス2による近距離無線通信信号の検知を説明する図である。
スマートデバイス2は、所定時間毎に近距離無線通信信号発信を行う。
図8は、近距離無線通信信号のRSSIの値の一例を示す図である。
図8に示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は、近距離無線通信信号の強度を示している。
図8では、受信部32が、各TD1a、1b、1cが発する近距離無線通信信号の強度を示すRSSI値を秒毎に複数の値を受信する例を示している。
再び図5に戻って説明する。
次に、前述した動線測量装置3の処理を、フローチャートを用いて詳しく説明する。
[ステップS1] 受信部32は、TD1とスマートデバイス2間の近距離無線通信信号を、所定時間毎に受信する。
[ステップS3] 制御部33は、RSSI値のノイズを低減する処理を実行する。具体的には、制御部33は、以下のa)、b)の処理を実行する。
また、制御部33は、以下のc)の処理を実行してもよい。
その後、ステップS4に遷移する。
そして、スマートデバイス2に近接しているTD1の数に応じた位置測定処理を実行する。
図11は、制御部のノイズ除去処理を説明する図である。
図11は、1つの近距離無線通信信号に対し、ノイズ除去を実行している例を示している。
再び図9に戻って説明する。
[ステップS6] 制御部33は、以下の処理方法により、RSSI値を(スマートデバイス2と各該当TD1間の)距離(m)に変換する。
具体的には以下の処理を行う。
R=フィルタ処理済RSSI値
S=予め定義されたシグナル受信強度
P=予め定義された伝播数値
とすると、
距離=10^((R−S)/(−10.0*P))
と処理する。その後、ステップS7に遷移する。
TD1とスマートデバイス2とのユークリッド距離diは、次式(1)で表すことができる。
ここで、(x、y、z)と(Bxi,Byi,Bzi)との間のRSSI値をメートルに変換して抽出した距離をriと定義する。
ユークリッド距離dにおける磁力は、次式(2)で表すことができる。
ここで、Qt*Q=1である。
[ステップS9]制御部33は、LFTフィルタ処理(Least Funky Triangle Filter)、マルチ三辺測量処理(Multi Trilateration)、およびクラスタリング処理(Clustering)を用いてスマートデバイス2の位置座標を算出する。以下、順番に説明する。
<LFTフィルタ処理>
TD#1⇔TD#2
TD#1⇔TD#3
TD#2⇔TD#3
TD#3⇔TD#4
TD#3⇔TD#5
TD#1⇔TD#4
TD#4⇔TD#5
TD#3⇔TD#5
TD#2⇔TD#5
TD#1⇔TD#5
上記の基準を満たす有効なTD1のペアが5つのTD1間で見つからない場合は、測定された新しいRSSI値を用いて上記処理を再実行する。
図12は、他の方法で行うLFTフィルタ処理を説明する図である。
2R=abc/2Α=a/sinα=b/sinβ=c/sinγ
Α=rp
正三角形に最も近い三角形が出来上がるTDの組み合わせ順にマルチ三辺測量処理を行う以外には、以下a)〜d)の方法も可能である。
a)|t|∞と|t|0の差が最も小さい三角形の順に3つのTD1をマルチ三辺測量に使用する。
b)θ∞とθ0の差が最も小さい三角形の順に3つのTD1をマルチ三辺測量に使用する。
c)R÷rが2に最も近い三角形の順に3つのTD1をマルチ三辺測量に使用する。
d)|t|∞ /|t|0が1に最も近い三角形の順に3つのTD1をマルチ三辺測量に使用する。
<マルチ三辺測量処理>
図13は、三辺測量処理を説明する図である。
まず、制御部33は、スマートデバイス2の位置座標P1、P2、P3を定義する。
P1:TD#1の位置に対応する位置座標(0,0)
P2:TD#2の位置に対応する位置座標(d,0)
P3:TD#3の位置に対応する位置座標(i,j)
次に、制御部33は、次式(1)により位置座標P1から位置座標P2の方向の単位ベクトルExを求める。
Ex=(P2−P1)/||P2−P1||・・・(1)
i=Ex(P3−P1)・・・(2)
次に、制御部33は、y方向の単位ベクトルEyを次式(3)により求める。
Ey=(P3−P1−i・Ex)/||P3−P1−i・Ex||・・・(3)
次に、制御部33は、位置座標P1と位置座標P2間の距離dを次式(4)により求める。
d=||P2−P1||・・・(4)
次に、制御部33は、位置座標P1から位置座標P3のy成分の符号付きの大きさjを次式(5)により求める。
j=Ey・(P3−P1)・・・(5)
次に、制御部33は、次式(6)、(7)によりスマートデバイス2のIn1(x,y)を求める。
x=(t12−r22+d2)/2・d・・・(6)
y=(r12−r32+x2+(x−i)2+j2)/(2・j)・・・(7)
<クラスタリング処理>
制御部33は、マルチ三角測量処理に起因する各座標間のユークリッド距離を計算する。
お互いに最も近い点のペアを特定し、そのペアに最も近い第3の点を特定する。次に、制御部33は、特定した3点のx座標とy座標それぞれの平均値をとる。
加速度の大きさ|A|は、|A|=SQRT(Ax2+Ay2+Az2)で求めることができる。
仮にスマートデバイス2が加速度センサを備えていない場合は、ステップS12に遷移する。
図14は、デッドレコニング処理を説明する図である。
方向の計算に際しては、制御部33は、次に説明する3つの優先順位に従う。
この手順は、後述する加速度センサを活用して即位するデッドレコニング処理と同じ手順である。
図15は、加速度センサを活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。
なお、距離の推定方法は、後述するステップS11f3においても同様のことが言える。
再び図14に戻って説明する。
[ステップS11f] 制御部33は、RSSI値を活用して測位を行うデッドレコニング処理で進行方向を特定する。以下、詳述する。
図16は、RSSI値を活用して測位を行うデッドレコニング処理を説明するフローチャートである。
[ステップS11f4] 制御部33は、新しい位置を最近計算された位置に設定する
以上で図14〜図16の説明を終了する。再び図10に戻って説明する。
図17は、2次元または3次元カルマンフィルタを用いて座標の値を統合計算する処理の一例を説明する図である。
矩形の輪郭は、建物30を示している。フロア20と同様に、建物30の左上を(0,0,0)とする座標が仮想的に設定されている。
再び図10に戻って説明する。
これにより、RFIDチップ等を搭載した特殊で高価な電波設備を用いずとも、スマートデバイス2の位置を高精度かつ安価に特定することができる。
初期位置座標の特定方法としては特に限定されないが、例えば、
(1)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Trilaterationアルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
(2)最も近い3つのTD1の位置座標を利用して、Triangulationアルゴリズムにて初期位置座標を特定する方法。
(3)単純に、最も近いTD1の位置座標を初期位置情報とみなす方法。
(4)最も近い3つのTD1の位置座標が描く三角形内の適当な位置を選択し、その位置(例えば三角形の中央)を初期位置情報とみなす方法。
等が挙げられる。
2 スマートデバイス
3 動線測量装置
31 記憶部
32 受信部
33 制御部
100 測量システム
Claims (6)
- 所定箇所に予め設置された複数の設置デバイスを用いて非設置デバイスの位置を特定する位置特定方法において、
前記設置デバイスまたは前記非設置デバイスのうち一方のデバイスが、前記一方のデバイス毎の当該信号を発信した順序を識別する識別情報を含む近距離無線通信信号を発信し、
コンピュータが、
他方のデバイスによる前記信号の検出の可否を受信したときに、発信順序の異なる前記信号を演算対象から除去し、
前記非設置デバイスに関し以前計算された位置座標データが存在する場合、正規化最小自乗、およびコサイン類似度アルゴリズムを用いて位置座標を算出することにより前記非設置デバイスの位置を特定する、
ことを特徴とする位置特定方法。 - 算出した過去の位置座標に対し予見モデルを用いて前記非設置デバイスの現在の位置座標を補正する請求項1に記載の位置特定方法。
- 前記予見モデルは2次元または3次元カルマンフィルタである請求項2に記載の位置特定方法。
- 前記信号はRSSI値であり、前記RSSI値に対してノイズ除去処理を行い、ノイズを除去したRSSI値を用いて前記非設置デバイスの位置座標を算出する請求項1に記載の位置特定方法。
- 請求項1に記載の位置特定方法を行う制御部と、
特定した非設置デバイスの位置を記憶する記憶部と、
を有することを特徴とする位置特定装置。 - 所定箇所に予め設置された複数の設置デバイスを用いて非設置デバイスの位置を特定するプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記設置デバイスまたは前記非設置デバイスのうち一方のデバイスが、前記一方のデバイス毎の当該信号を発信した順序を識別する識別情報を含む近距離無線通信信号を発信し、
他方のデバイスによる前記信号の検出の可否を受信したときに、発信順序の異なる前記信号を演算対象から除去し、
前記非設置デバイスに関し以前計算された位置座標データが存在する場合、正規化最小自乗、およびコサイン類似度アルゴリズムを用いて位置座標を算出することにより前記非設置デバイスの位置を特定する、
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
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US10740051B2 (en) | 2018-11-19 | 2020-08-11 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing system, information processing method, and recording medium |
WO2021111862A1 (ja) * | 2019-12-02 | 2021-06-10 | 株式会社Jvcケンウッド | 位置推定装置、位置推定方法及び位置推定プログラム |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011021588A1 (ja) * | 2009-08-20 | 2011-02-24 | 日本電気株式会社 | 移動体軌跡識別システム |
JP2012502299A (ja) * | 2008-09-10 | 2012-01-26 | コムラブス,インコーポレーテッド | 広域測位システム |
US20140286534A1 (en) * | 2012-01-11 | 2014-09-25 | Indooratlas Oy | Generating magnetic field map for indoor positioning |
JP2015180873A (ja) * | 2014-03-07 | 2015-10-15 | 公立大学法人岩手県立大学 | 位置推定システム、位置推定方法、プログラム |
JP2015187610A (ja) * | 2008-05-23 | 2015-10-29 | クゥアルコム・インコーポレイテッドQualcomm Incorporated | 複数モード位置決定方法およびシステム |
JP2017067566A (ja) * | 2015-09-29 | 2017-04-06 | 株式会社Nttドコモ | 端末装置および検出プログラム |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015187610A (ja) * | 2008-05-23 | 2015-10-29 | クゥアルコム・インコーポレイテッドQualcomm Incorporated | 複数モード位置決定方法およびシステム |
JP2012502299A (ja) * | 2008-09-10 | 2012-01-26 | コムラブス,インコーポレーテッド | 広域測位システム |
WO2011021588A1 (ja) * | 2009-08-20 | 2011-02-24 | 日本電気株式会社 | 移動体軌跡識別システム |
US20140286534A1 (en) * | 2012-01-11 | 2014-09-25 | Indooratlas Oy | Generating magnetic field map for indoor positioning |
JP2015180873A (ja) * | 2014-03-07 | 2015-10-15 | 公立大学法人岩手県立大学 | 位置推定システム、位置推定方法、プログラム |
JP2017067566A (ja) * | 2015-09-29 | 2017-04-06 | 株式会社Nttドコモ | 端末装置および検出プログラム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10740051B2 (en) | 2018-11-19 | 2020-08-11 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing system, information processing method, and recording medium |
WO2021111862A1 (ja) * | 2019-12-02 | 2021-06-10 | 株式会社Jvcケンウッド | 位置推定装置、位置推定方法及び位置推定プログラム |
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