JP6949467B2

JP6949467B2 - Position estimation device, position estimation method and position estimation program

Info

Publication number: JP6949467B2
Application number: JP2016185468A
Authority: JP
Inventors: 英雄寺田; 孝仁齋藤; 由紀子藤井; 亮一倉島; 真子中村
Original assignee: Open Stream Inc
Current assignee: Open Stream Inc
Priority date: 2016-09-23
Filing date: 2016-09-23
Publication date: 2021-10-13
Anticipated expiration: 2036-09-23
Also published as: JP2018046790A

Description

この発明は、位置推定装置に関し、特に、飼育者による動物の保護、または、保護者による子供や高齢者の保護に利用する位置推定装置、位置推定方法及び位置推定プログラムに関する。 The present invention relates to a position estimation device, and more particularly to a position estimation device, a position estimation method, and a position estimation program used for protection of an animal by a breeder or protection of a child or an elderly person by a guardian.

従来から、迷子になった動物を探す場面が多い。例えば、飼い猫や飼い犬等のペットが迷子になると、飼い主は、近所を歩きまわって探す必要がある。また、小さな子供が迷子になった場合も、保護者は、子供の名前を呼びながら、周辺を歩きまわって探す必要がある。さらに、子供だけでなく、自分の家に戻れなくなった高齢者が迷子になった場合も、同様である。 Traditionally, there are many occasions to look for lost animals. For example, when a pet such as a domestic cat or a domestic dog gets lost, the owner needs to walk around the neighborhood to find it. Also, if a small child gets lost, parents need to walk around and look for it, calling the child's name. Furthermore, the same is true when not only children but also elderly people who cannot return to their own homes get lost.

例えば、迷子になった飼い猫を探す場合、その飼い猫が好む場所を中心に探し回ったりするが、すぐに見つけられないことも多い。仮に、飼い主が、迷子の猫とは異なる方向に進んだ場合、時間の経過と共にお互いが異なる方向に進むことが考えられ、さらに見つけにくくなる問題がある。また、小さな子供や高齢者が迷子になった場合にも、同様に保護者は、周囲を歩き回って探索することが一般的である。 For example, when searching for a lost domestic cat, the search is centered around the place that the domestic cat likes, but it is often not possible to find it immediately. If the owner goes in a different direction from the lost cat, it is possible that they will go in different directions over time, which makes it even more difficult to find. Also, when a small child or an elderly person gets lost, it is common for parents to walk around and search for it as well.

これに対し、例えば、通信端末を利用して、迷子の子供や高齢者を探索する技術が開発されている（例えば、特許文献１及び２参照）。 On the other hand, for example, a technique for searching for a lost child or an elderly person by using a communication terminal has been developed (see, for example, Patent Documents 1 and 2).

特開２０１６−１７８９３号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-17893 特開２０１５−１１５６９６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-115696

ところで、特許文献１及び２に記載される上述の技術は、大掛かりなシステムが必要であり、簡易に実現することができない。 By the way, the above-mentioned techniques described in Patent Documents 1 and 2 require a large-scale system and cannot be easily realized.

そこで、本発明は、比較的簡易な構成で、迷子になったペット、小さな子供、高齢者等の動物の位置の推定精度を向上することができ、動物の探索を効率よくすることができる位置推定装置、位置推定方法及び位置推定プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention can improve the estimation accuracy of the positions of lost pets, small children, elderly people, and other animals with a relatively simple configuration, and can efficiently search for animals. It is an object of the present invention to provide an estimation device, a position estimation method, and a position estimation program.

上記課題を解決するため、本発明に係る位置推定装置は、動物が有する発信器から送信される信号を受信可能な可搬型の端末装置から、端末装置の位置と、端末装置が発信器から受信した信号で測定される前記発信器から端末装置までの距離情報とを受信する受信部と、端末装置を使用者が運搬する過程において、発信器から端末装置までの距離情報を複数回受信し、これら複数の距離情報から、発信器を有する動物の位置を推定する推定部と、推定部で得られた推定位置を出力する出力部とを備える。 In order to solve the above problems, the position estimation device according to the present invention receives the position of the terminal device from the portable terminal device capable of receiving the signal transmitted from the transmitter of the animal, and the terminal device receives the signal from the transmitter. The receiver that receives the distance information from the transmitter to the terminal device measured by the signal, and the distance information from the transmitter to the terminal device are received a plurality of times in the process of the user transporting the terminal device. It includes an estimation unit that estimates the position of an animal having a transmitter from these plurality of distance information, and an output unit that outputs the estimated position obtained by the estimation unit.

本発明によれば、比較的容易な構成で迷子になったペット、小さな子供、高齢者等の動物の位置の推定精度を向上することができ、動物の探索を効率よくすることができる。 According to the present invention, it is possible to improve the accuracy of estimating the position of a lost pet, a small child, an elderly person, or the like with a relatively simple configuration, and it is possible to efficiently search for an animal.

実施形態に係る位置推定装置の構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining the structure of the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定システムの概要を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the outline of the position estimation system which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定システムの構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining the structure of the position estimation system which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置で利用されるデータ構成の一例を説明するデータ構成図である。It is a data structure diagram explaining an example of the data structure used in the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置で利用する位置推定方法の原理を説明する図である。It is a figure explaining the principle of the position estimation method used in the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置で利用する位置推定方法の処理の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an example of the process of the position estimation method used in the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置における位置推定を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the position estimation in the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置における位置推定を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the position estimation in the position estimation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る位置推定装置において位置推定の結果を出力する出力画面の一例である。This is an example of an output screen that outputs the result of position estimation in the position estimation device according to the embodiment. 実施形態に係る位置推定装置の構成の一例を説明する回路構成図である。It is a circuit block diagram explaining an example of the structure of the position estimation apparatus which concerns on embodiment.

以下に、図面を用いて本発明の実施形態に係る位置推定システムについて説明する。実施形態に係る位置推定システムは、ペット、子供、高齢者等の動物の位置を推定するものである。ユーザは、迷子等で動物の位置が不明となりその動物の位置を探索する際に、この位置推定システムを使用する。ユーザは、この位置推定装置を携帯しながら動物のいると思われる範囲を移動する。位置推定装置は、動物に取り付けた発信器から発信される信号を受信すると、受信した信号を利用しながら、動物の位置を推定する。したがって、ユーザは、推定された位置に近づくように動くことで、動物を探し出すことができる。以下の説明において、同一の構成については、同一の符号を用いて説明を省略する。
本実施形態において、「取得部」は、自装置の位置を取得するものである。「受信部」は、動物が有する発信器からの信号を受信するものである。「距離測定部」は、受信部が受信した信号から、発信器から自装置までの距離を概略測定するものである。「推定部」は、受信部が複数の異なる位置・時刻に受信した信号で求められた各概略距離と、各時刻において取得した自装置の位置とから、発信器を有する動物の位置を推定するものである。「演算部」は、取得部で前回得られた自装置の位置から今回新たに得られた自装置の位置までを結ぶベクトルを求めるものである。「誘導部」は、演算部で得られたベクトルにもとづいて、動物の位置推定上有利となる方向に移動するよう誘導する誘導情報を生成するものである。「画像生成部」は、取得部が取得した自装置の位置と、推定部で得られた動物の推定位置とを含むマップ画像を推定結果として生成するものである。「出力部」は、推定部で得られた推定位置を出力するものである。 The position estimation system according to the embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. The position estimation system according to the embodiment estimates the position of animals such as pets, children, and the elderly. The user uses this position estimation system when the position of an animal becomes unknown due to a lost child or the like and the position of the animal is searched for. The user moves the range where the animal seems to be present while carrying this position estimation device. When the position estimation device receives a signal transmitted from a transmitter attached to the animal, the position estimation device estimates the position of the animal while using the received signal. Therefore, the user can locate the animal by moving closer to the estimated position. In the following description, the same configuration will be omitted by using the same reference numerals.
In the present embodiment, the "acquisition unit" acquires the position of the own device. The "receiver" receives a signal from the transmitter of the animal. The "distance measuring unit" roughly measures the distance from the transmitter to the own device from the signal received by the receiving unit. The "estimating unit" estimates the position of the animal having the transmitter from each approximate distance obtained by the signals received by the receiving unit at a plurality of different positions and times and the position of the own device acquired at each time. It is a thing. The "calculation unit" obtains a vector connecting the position of the own device obtained last time by the acquisition unit to the position of the own device newly obtained this time. The "guidance unit" generates guidance information for guiding the animal to move in a direction that is advantageous in estimating the position of the animal, based on the vector obtained by the calculation unit. The "image generation unit" generates a map image including the position of the own device acquired by the acquisition unit and the estimated position of the animal obtained by the estimation unit as an estimation result. The "output unit" outputs the estimated position obtained by the estimation unit.

図１に示すように、実施形態に係る位置推定装置１は、自装置の位置を取得する取得部１０１と、動物が有する発信器からの信号を受信する受信部１０２と、受信部１０２が受信した信号から、発信器から自装置までの距離を測定する距離測定部１０３と、受信部１０２が複数の異なる時刻に受信した信号で求められた各距離と、各時刻において取得した自装置の位置とから、発信器を有する動物の位置を推定する推定部１０４と、推定部１０４で得られた推定位置を出力する出力部１０８とを備える。 As shown in FIG. 1, in the position estimation device 1 according to the embodiment, the acquisition unit 101 that acquires the position of the own device, the reception unit 102 that receives the signal from the transmitter of the animal, and the reception unit 102 receive the signal. The distance measuring unit 103 that measures the distance from the transmitter to the own device from the signal, each distance obtained by the signals received by the receiving unit 102 at a plurality of different times, and the position of the own device acquired at each time. Therefore, the estimation unit 104 that estimates the position of the animal having the transmitter and the output unit 108 that outputs the estimated position obtained by the estimation unit 104 are provided.

以下では、位置推定装置１は、図２に示すように、位置推定装置１のユーザであって、位置推定の対象Ｔである猫の飼い主が有する装置であって、飼い猫が迷子になった場合に、猫の首輪等につけられた発信器２から発信される信号を用いて対象Ｔである猫の位置を推定するものとして説明する。 In the following, as shown in FIG. 2, the position estimation device 1 is a device owned by the owner of the cat who is the user of the position estimation device 1 and is the target T of the position estimation, and the domestic cat is lost. In this case, the position of the cat, which is the target T, is estimated by using the signal transmitted from the transmitter 2 attached to the collar or the like of the cat.

例えば、図３に示すように、位置推定装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０、記憶装置１１、入力装置１２、表示装置１３、受信器１４、通信Ｉ／Ｆ１５を備え、ユーザの有するスマートフォン等の携帯可能な情報処理装置を利用して、実現することができる。具体的には、位置推定装置１として利用する情報処理装置の記憶装置１１に記憶される位置推定プログラムＰを実行することで、ＣＰＵ１０が、取得部１０１、受信部１０２、距離測定部１０３、推定部１０４、演算部１０５、誘導部１０６、画像生成部１０７及び出力部１０８として処理を実行する。 For example, as shown in FIG. 3, the position estimation device 1 includes a central processing unit (CPU) 10, a storage device 11, an input device 12, a display device 13, a receiver 14, and a communication I / F 15, and is a smartphone owned by a user. It can be realized by using a portable information processing device such as. Specifically, by executing the position estimation program P stored in the storage device 11 of the information processing device used as the position estimation device 1, the CPU 10 causes the acquisition unit 101, the reception unit 102, the distance measurement unit 103, and the estimation. The processing is executed as a unit 104, a calculation unit 105, a guidance unit 106, an image generation unit 107, and an output unit 108.

入力装置１２は、位置推定装置１のユーザが操作信号の入力に使用する操作ボタンやタッチパネル等である。 The input device 12 is an operation button, a touch panel, or the like used by the user of the position estimation device 1 to input an operation signal.

表示装置１３は、位置推定装置１において、推定定結果等の出力画面を表示するディスプレイである。 The display device 13 is a display that displays an output screen such as an estimated fixed result in the position estimation device 1.

受信器１４は、位置推定の対象Ｔに付けられた発信器２から発信された信号を受信し、その電波強度を測定可能な受信装置である。この電波強度は電磁気学的原理により、受信機１４と発信器２との距離に応じて変化するため、距離の測定に利用できる。ただし、原理的にその測定精度は低く、真値に対して数％以上の誤差を含む。 The receiver 14 is a receiving device capable of receiving a signal transmitted from the transmitter 2 attached to the target T for position estimation and measuring the radio field strength thereof. Since this radio wave intensity changes according to the distance between the receiver 14 and the transmitter 2 according to the electromagnetic principle, it can be used for measuring the distance. However, in principle, the measurement accuracy is low and includes an error of several% or more with respect to the true value.

発信器２から発信される信号は、発信器２の位置情報を含む必要はなく、少なくとも発信器２の識別情報を含めばよい。以下の説明では、受信器１４は、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）等の信号を受信するものとして説明する。この場合、対象Ｔには、例えば、所定時間毎にＢＬＥ信号を発信する発信器２を有する必要がある。 The signal transmitted from the transmitter 2 does not need to include the position information of the transmitter 2, and may include at least the identification information of the transmitter 2. In the following description, the receiver 14 will be described as receiving a signal such as BLE (Bluetooth Low Energy). In this case, the target T needs to have, for example, a transmitter 2 that emits a BLE signal at predetermined time intervals.

通信Ｉ／Ｆ１５は、インターネット網等のネットワーク（図示せず）を介して外部の装置とのデータの送受信を実現する通信インタフェースである。 The communication I / F 15 is a communication interface that realizes transmission / reception of data with an external device via a network (not shown) such as an Internet network.

記憶装置１１は、位置推定プログラムＰの他、画像データ１１０、位置データ１１１、対象データ１１２、距離データ１１３、推定データ１１４、ベクトルデータ１１５及び誘導データ１１６を記憶する。 In addition to the position estimation program P, the storage device 11 stores image data 110, position data 111, target data 112, distance data 113, estimation data 114, vector data 115, and guidance data 116.

画像データ１１０は、位置推定装置１において、表示装置１３に表示する出力画面等の生成に利用されるデータである。 The image data 110 is data used in the position estimation device 1 to generate an output screen or the like to be displayed on the display device 13.

位置データ１１１は、取得部１０１が取得した位置推定装置１の位置情報と、位置情報を取得した時刻情報とが関連付けられるデータである。 The position data 111 is data in which the position information of the position estimation device 1 acquired by the acquisition unit 101 and the time information from which the position information is acquired are associated with each other.

対象データ１１２は、位置推定装置１の位置推定の対象Ｔの識別情報に関するデータである。 The target data 112 is data related to the identification information of the target T for position estimation of the position estimation device 1.

距離データ１１３は、受信部１０２で受信した信号に基づいて距離測定部１０３で測定された位置推定装置１と対象Ｔとの概略距離と、距離の測定に利用した信号を受信した時刻情報とが関連付けられるデータである。 The distance data 113 includes the approximate distance between the position estimation device 1 measured by the distance measuring unit 103 based on the signal received by the receiving unit 102 and the target T, and the time information when the signal used for measuring the distance is received. The associated data.

推定データ１１４は、受信部１０２で受信した信号に基づいて推定部１０４で推定した対象Ｔの推定位置と、位置推定に利用した信号を受信した時刻情報とが関連付けられるデータである。 The estimation data 114 is data in which the estimated position of the target T estimated by the estimation unit 104 based on the signal received by the reception unit 102 and the time information when the signal used for the position estimation is received are associated with each other.

ベクトルデータ１１５は、取得部１０１で受信した位置測定装置１の位置情報に基づいて演算部１０５で演算された異なる時刻の位置を結ぶベクトルと、位置情報を取得した時刻情報とが関連づけられるデータである。 The vector data 115 is data in which a vector connecting positions at different times calculated by the calculation unit 105 based on the position information of the position measurement device 1 received by the acquisition unit 101 and the time information for which the position information has been acquired are associated with each other. be.

誘導データ１１６は、取得部１０１で取得した位置情報に基づいて誘導部１０６で生成された誘導情報と、位置情報を取得した時刻情報とが関連付けられるデータである。 The guidance data 116 is data in which the guidance information generated by the guidance unit 106 based on the position information acquired by the acquisition unit 101 and the time information from which the position information is acquired are associated with each other.

なお、図１に示す例では、位置データ１１１、距離データ１１３、推定データ１１４、ベクトルデータ１１５及び誘導データ１１６を別々のデータとして記憶しているが、図４に示すように、１のデータに全ての情報が含まれる構成であってもよい。 In the example shown in FIG. 1, the position data 111, the distance data 113, the estimation data 114, the vector data 115, and the guidance data 116 are stored as separate data, but as shown in FIG. 4, the data of 1 is stored. It may be configured to include all the information.

例えば、図４に示す例では、位置推定装置１は、時刻t₁に自装置である位置推定装置１の位置として「P₁」を取得し、時刻t₁に受信した信号を発信した発信器２と位置推定装置１の概略距離として「L₁」が測定されたことが分かる。なお、位置を推定するためには、幾何学的な制約により３つ以上の異なる位置にて求めた距離が必要である。したがって、時刻t₁に受信した信号から測定された概略距離「L₁」のみから発信器２の位置、すなわち、対象Ｔの推定位置を求めることはできない。また、ベクトルを求めるためにも、複数の地点における位置推定装置１の位置が必要であるため、時刻t₁に取得した位置「P₁」のみからベクトルを求めることはできない。 For example, in the example shown in FIG. 4, the position estimation device 1, transmitter that obtains the "P _1" at time t ₁ as a position of the own device in a position estimation apparatus 1, and transmits the signal received at time t ₁ It can be seen that _{"L 1} " was measured as the approximate distance between 2 and the position estimation device 1. In addition, in order to estimate the position, it is necessary to obtain the distances obtained at three or more different positions due to geometrical restrictions. Therefore, the position of the transmitter 2, that is, the estimated position of the target T cannot be obtained only from _{the approximate distance "L 1} " measured from the signal received at the _{time t 1.} Further, since the positions of the position estimation devices 1 at a plurality of points are required to obtain the vector, the vector cannot be obtained only from the position “P ₁ _{” acquired at the time t 1.}

また、図４に示す例では、位置推定装置１は、時刻t₁,t₂,t₃に位置推定装置１の位置として「P₁,P₂,P₃」および、距離「L₁,L₂,L₃」を取得し、これら距離から推定位置「Q₃」を求めたことが分かる。さらに、P₁,P₂から、位置推定装置１のベクトルV_1,2を求めたこと、さらにP₂,P₃から、ベクトルV_2,3を求めたことが分かる。 Further, in the example shown in FIG. 4, the position estimation device 1 has _{"P 1} , P ₂ , P ₃ " as the position of the position estimation device 1 at _{time t 1} , t ₂ , t ₃ and the distance "L ₁ , L". It can be seen that the _{estimated position "Q 3} " was obtained from these distances by acquiring " ₂ , L _3". Furthermore, it can be seen that _{the vectors V 1} and ₂ of the position estimation device 1 were obtained from _{P 1} and P 2, and the vectors V ₂ _{and 3 were obtained from P 2} and P _3.

取得部１０１は、例えば、ＧＰＳ（全地球測位システム）の電波を取得し、取得した電波から、自装置である位置推定装置１の位置を特定する。また、取得部１０１は、特定した自装置の位置を、時刻と共に、記憶装置１１で記憶される位置データ１１１に追加する。例えば、取得部１０１は、定期的なタイミングで電波を受信して位置測定装置１の位置を特定してもよいし、受信部１０２が信号を入力したタイミングで位置推定装置１の位置を特定してもよい。 The acquisition unit 101 acquires, for example, a radio wave of GPS (Global Positioning System), and identifies the position of the position estimation device 1 which is its own device from the acquired radio wave. Further, the acquisition unit 101 adds the specified position of the own device to the position data 111 stored in the storage device 11 together with the time. For example, the acquisition unit 101 may receive radio waves at regular timings to specify the position of the position measuring device 1, or may specify the position of the position estimation device 1 at the timing when the receiving unit 102 inputs a signal. You may.

受信部１０２は、受信器１４が受信した信号が入力される。ここで、受信部１０２で受信した信号から、位置推定の対象Ｔからの信号のみを距離測定部１０３に出力する。位置推定装置１では、位置推定の対象Ｔが有する発信器２が使用する信号の識別情報を対象データ１１２として、記憶装置１１に記憶している。これにより、受信部１０２は、受信した信号のうち、対象Ｔの発信器２の識別情報の信号のみを距離測定部１０３に出力することができる。 The signal received by the receiver 14 is input to the receiving unit 102. Here, from the signal received by the receiving unit 102, only the signal from the position estimation target T is output to the distance measuring unit 103. The position estimation device 1 stores the identification information of the signal used by the transmitter 2 of the position estimation target T as the target data 112 in the storage device 11. As a result, the receiving unit 102 can output only the signal of the identification information of the transmitter 2 of the target T to the distance measuring unit 103 among the received signals.

距離測定部１０３は、受信器１４から入力された信号から、位置推定装置１から、位置を推定する対象Ｔまでの距離を測定する。また、距離測定部１０３は、信号を受信した時刻と、信号を受信した際の位置推定装置１の位置と、特定位置とを関連付けて、記憶装置１１で記憶される距離データ１１３に追加する。 The distance measuring unit 103 measures the distance from the position estimation device 1 to the target T whose position is to be estimated from the signal input from the receiver 14. Further, the distance measuring unit 103 associates the time when the signal is received, the position of the position estimation device 1 when the signal is received, and the specific position with each other, and adds the time to the distance data 113 stored in the storage device 11.

ＢＬＥの信号の電波強度は、発信器２で発信された後、所定の減衰率で、距離に応じて減衰する。したがって、距離測定部１０３は、その減衰率に基づき、発信器２から受信器１４までの距離、すなわち、発信器２から位置推定装置１までの距離を測定することができる。 The radio wave intensity of the BLE signal is attenuated according to the distance at a predetermined attenuation rate after being transmitted by the transmitter 2. Therefore, the distance measuring unit 103 can measure the distance from the transmitter 2 to the receiver 14, that is, the distance from the transmitter 2 to the position estimation device 1 based on the attenuation factor.

推定部１０４は、複数の異なる地点・時刻にて受信した信号から距離測定部１０３で測定された距離を利用して、発信器２の位置、すなわち、対象Ｔの位置を推定する。また、推定部１０４は、得られた推定位置を、信号を受信した時刻と共に、記憶装置１１に記憶される推定データ１１４に蓄積する。 The estimation unit 104 estimates the position of the transmitter 2, that is, the position of the target T, by using the distance measured by the distance measurement unit 103 from the signals received at a plurality of different points and times. Further, the estimation unit 104 stores the obtained estimated position in the estimation data 114 stored in the storage device 11 together with the time when the signal is received.

例えば、推定部１０４は、時系列フィルタリングを利用する。具体的には、推定部１０４は、いわゆるパーティクルフィルタ（粒子フィルタ）を利用して対象Ｔの位置を推定する。ここで、推定部１０４が利用するパーティクルフィルタは、不規則な移動を行う対象物の位置推定に使える時系列データの予測手法である。例えば、画像処理による物体追跡に利用されるものである。複数のサンプルデータとして異なる複数の時刻に取得した誤差を含むデータを集めてパーティクルフィルタを利用することで、推定対象の位置をできるだけ誤差を小さくして推定することができる。 For example, the estimation unit 104 uses time series filtering. Specifically, the estimation unit 104 estimates the position of the target T by using a so-called particle filter (particle filter). Here, the particle filter used by the estimation unit 104 is a time-series data prediction method that can be used to estimate the position of an object that moves irregularly. For example, it is used for object tracking by image processing. By collecting data including errors acquired at a plurality of different times as a plurality of sample data and using a particle filter, the position of the estimation target can be estimated with the error as small as possible.

＜パーティクルフィルタが必要な理由＞
誤差を含む時系列信号を用いた移動体の位置推定によく用いられる手法として、カルマンフィルタがある。カルマンフィルタは、少ない計算コストで理論的に最適な位置推定が可能な優れた手法であるが、（条件１）移動体の運動モデルが比較的単純であること（線形性があること）、（条件２）誤差の確率分布が正規分布に従っていること、という制約を満たす場合しか使えない。したがって、本システムが対象とする猫等の動物では、予測不能な複雑な運動を行うため、カルマンフィルタを適用するのは難しい。 <Why you need a particle filter>
There is a Kalman filter as a method often used for estimating the position of a moving body using a time-series signal including an error. The Kalman filter is an excellent method that can theoretically estimate the optimum position with low calculation cost, but (Condition 1) The motion model of the moving object is relatively simple (it has linearity), and (Condition). 2) It can be used only when the constraint that the probability distribution of error follows a normal distribution is satisfied. Therefore, it is difficult to apply the Kalman filter to animals such as cats, which are the targets of this system, because they perform unpredictable and complicated movements.

パーティクルフィルタは、前記（条件１）および（条件２）が成立しなくても適用可能な手法である。粒子（パーティクル）と呼ばれる仮想的な推定点を計算機上でランダムに多数発生させ、各計測値に対する尤度を用いて各パーティクルを評価して絞り込むことで、誤差をできるだけ最小化して位置推定を実施することができる。 The particle filter is a method that can be applied even if the above (condition 1) and (condition 2) are not satisfied. A large number of virtual estimation points called particles are randomly generated on the computer, and each particle is evaluated and narrowed down using the likelihood for each measured value to minimize the error and estimate the position. can do.

さて、位置推定処理は、一定の周期で、自己位置の特定、対象Ｔとの距離測定、対象Ｔの位置推定という一連のステップを繰り返す形式とする。これをステップ１回目、２回目、・・・N回目と表す。 By the way, the position estimation process is in a form of repeating a series of steps of specifying the self-position, measuring the distance to the target T, and estimating the position of the target T at a fixed cycle. This is referred to as the first step, the second step, ... Nth step.

＜基礎円＞
また、『取得部１０１がある時刻tに受信した自己位置P_tを中心位置とし、同じ時刻tに距離測定部１０３で得られた距離L_tを半径とする仮想的な円』のことを、『（時刻ｔの）基礎円 C_t』と呼ぶことにする。 <Basic circle>
_{In addition, "a virtual circle whose center position is the self-position P t} received at a certain time t of the acquisition unit 101 and whose radius is the _{distance L t} obtained by the distance measurement unit 103 at the same time t". We will call it "the _{basic circle C t} (at time t)".

＜パーティクル初期化＞
まず推定処理のステップ１回目について説明する。この時刻をt₁とする。推定部１０４は、基礎円C_t1の円周付近に、M個のパーティクル（粒子）を乱数でランダムに配置したデータを発生させ、これを保持しておく。ここでMは数百〜数千程度の定数である。これをパーティクルの初期化と呼ぶ。
以下、時刻t_iにおけるk番目のパーティクルの位置ベクトルを
X_ti,k(k=0,1,2,3,...,M-1)と表すことにする。 <Particle initialization>
First, the first step of the estimation process will be described. Let this time be t ₁ . The estimation unit 104 generates data in which M particles (particles) are randomly arranged at random numbers in the vicinity of the circumference of the _{base circle C t1, and holds the data.} Here, M is a constant of several hundred to several thousand. This is called particle initialization.
Below, the position vector of the kth particle at _{time t i}
It _{will be expressed as X ti, k} (k = 0,1,2,3, ..., M-1).

＜パーティクル初期分布＞
前記パーティクルの初期化に用いる乱数の確率分布は、基礎円B_ｔの中心からの距離Rと、方位角度θよって定める（図５（ａ））。Rの確率分布は、基礎円の半径を平均値とする正規分布とする。また、θの確率分布は0度〜360度範囲内の一様分布とする。 <Initial particle distribution>
The probability distribution of random numbers used for initializing the particles is determined by _{the distance R from the center of the base circle B t} and the azimuth angle θ (FIG. 5 (a)). The probability distribution of R is a normal distribution with the radius of the base circle as the average value. The probability distribution of θ is a uniform distribution within the range of 0 to 360 degrees.

＜パーティクルフィルタ全体概要＞
次に、推定処理のn回目（n>1）ステップにおいて、推定部１０４は、対象Tの位置推定値の更新を行うが、そこでは（ａ）パーティクルの予測、（ｂ）尤度の計算、（ｃ）パーティクルのリサンプリング、（ｄ）推定位置の更新、という詳細ステップが含まれる。以下それらについて説明する。 <Overview of particle filter>
Next, in the nth (n> 1) step of the estimation process, the estimation unit 104 updates the position estimation value of the target T, in which (a) particle prediction, (b) likelihood calculation, and so on. It includes detailed steps: (c) particle resampling and (d) updating the estimated position. These will be described below.

＜（ａ）パーティクルの予測＞
「パーティクルの予測」とは、k-1回目のステップにおいて保持されている全てのパーティクルの位置を各々移動させることである。これは各パーティクルを対象Ｔに見立て、その移動をシミュレートすることに相当している。ここで、パーティクルの移動量は対象Ｔの運動特性に合わせて適切に設定する。例えば対象Ｔの最大移動速度に応じて最大移動可能範囲を設定し、その範囲内でランダムに移動先を決める、などである。すなわち、
X_tn,k＝X_t(n-1),k＋ΔX_k：ただし、ΔX_kはk番目のパーティクルの移動量ベクトル
ΔX_k=random(0,|ΔX_max|)：ただし、random(C,R)は、中心Cから半径Rの円内の位置を一様乱数で選択し、その位置ベクトルを返す関数とする。また、ΔX_maxは、Ｔの最大移動可能量を表すベクトルとする。 <(A) Particle prediction>
"Particle prediction" is to move the positions of all the particles held in the k-1th step. This corresponds to simulating the movement of each particle as a target T. Here, the amount of movement of the particles is appropriately set according to the motion characteristics of the target T. For example, the maximum movable range is set according to the maximum moving speed of the target T, and the moving destination is randomly determined within the range. That is,
X _{tn, k} = X _{t (n-1), k} + ΔX _k : However, ΔX _k is the movement amount vector of the _kth particle ΔX k = random (0, | ΔX _max |): However, random (C, R ) Is a function that selects a position in a circle with a radius R from the center C with a uniform random number and returns the position vector. Further, ΔX _max is a vector representing the maximum movable amount of T.

＜（ｂ）尤度の計算＞
「尤度の計算」とは、「（ａ）パーティクルの予測」で予測を終えた各々のパーティクルについて尤度w_tn,kを計算することである。ここでの尤度は、各パーティクルの位置に対象Ｔが存在すると仮定した場合に、その時刻の基礎円C_tnが計測されうる確率を表したものである。たとえば、k番目のパーティクル位置と自己位置との距離値J_tn,kに対し、基礎円の半径R_tnを平均値とする正規分布の確率密度関数を適用することで尤度を計算できる。すなわち、
w_tn,k＝pdf_norm(R_tn,S,J_tn,k)
である。ただし、pdf_norm(m,s,c)は、平均値m，標準偏差sの正規分布における、値cに対する確率密度関数（probability densitiy function）である。
また、Sは距離測定値の標準偏差であり、使用するBLE機器の特性などに応じて適切に設定する。 <(B) Calculation of likelihood>
"Calculation of likelihood" is to calculate the _{likelihood w tn, k} for each particle whose prediction has been completed in "(a) Prediction of particles". The likelihood here represents the probability that _{the base circle C tn at} that time can be measured, assuming that the target T exists at the position of each particle. For example, the likelihood can be calculated by applying a normal distribution probability density function whose average value is the radius R _{tn of the} _{base circle to the distance values J tn and k} between the kth particle position and the self position. That is,
w _{tn, k} = pdf_norm (R _tn , S, J _{tn, k} )
Is. However, pdf_norm (m, s, c) is a probability densitiy function for the value c in the normal distribution of the mean value m and the standard deviation s.
In addition, S is the standard deviation of the distance measurement value, and is set appropriately according to the characteristics of the BLE device to be used.

＜（ｃ）パーティクルのリサンプル＞
「パーティクルのリサンプリング」とは、「（ｂ）尤度の計算」にて計算された尤度を使って各パーティクルを抽出する処理である。その際、尤度が高いパーティクルほど、抽出される可能性が高くなるように調整する。したがって、尤度が低いパーティクルは消滅させる場合もある。なおリサンプリング後もパーティクルの個数は一定とするため、尤度の高いパーティクルは複数回抽出することがある。 <(C) Particle resample>
"Particle resampling" is a process of extracting each particle using the likelihood calculated in "(b) Calculation of likelihood". At that time, the particles with higher likelihood are adjusted so that they are more likely to be extracted. Therefore, particles with low likelihood may disappear. Since the number of particles is constant even after resampling, particles with high likelihood may be extracted multiple times.

＜（ｄ）Ｔの推定位置の更新＞
「Ｔの推定位置の更新」とは「（ｃ）パーティクルのリサンプリング」にて得られたパーティクルのうち最も尤度の高いパーティクルを選び、その位置を、対象Ｔの新たな位置として採用することである。ただし、この更新結果を実際のＴの推定位置として採用するのは、繰り返しステップn=3回目以降とする。理由は、幾何学的制約である。少なくとも相異なる3個以上の自己位置からの距離値がないと、幾何学的にTの位置を求められない。 <(D) Update of estimated position of T>
"Update of estimated position of T" means to select the particle with the highest likelihood from the particles obtained in "(c) Resampling of particles" and adopt that position as the new position of the target T. Is. However, this update result is adopted as the actual estimated position of T after the repetition step n = 3rd time or later. The reason is the geometric constraint. The position of T cannot be geometrically obtained unless there are at least three different distance values from the self-positions.

＜パーティクルフィルタの実行例＞
例えば、図６（ａ）は、推定部１０４で対象Ｔの位置を推定する際の、位置推定装置１と対象Ｔの位置関係と、利用するパーティクル（粒子）の関係を示す例である。ここで、パーティクルは、対象Ｔが存在する可能性のある位置を特定する点である。図６（ａ）における複数の円は、時刻t₁,t₂,t₃に得られた基礎円C_t1,C_t2,C_t3を描いたものである。 <Example of particle filter execution>
For example, FIG. 6A is an example showing the positional relationship between the position estimation device 1 and the target T and the relationship between the particles to be used when the estimation unit 104 estimates the position of the target T. Here, the particles are points that specify a position where the target T may exist. The plurality of circles in FIG. _6A depict the basic circles C _t1 , C _t2 , and C _{t 3} _{obtained at times t 1} , t ₂ , and t 3.

＜パーティクルフィルタによって位置推定ができる理由＞
ある時刻t₁₁におけるパーティクルの尤度は、「（ｂ）尤度の計算」にて説明したように、基礎円 C_t1 の円周付近で高くなり、そこから離れるほど低くなるように設定している。そのため、「（ｃ）パーティクルのリサンプリング」により C_t1 の円周付近のパーティクルの密度が高くなる。 <Reason why position can be estimated by particle filter>
As explained in "(b) Calculation of Likelihood", the likelihood of particles at a certain time t ₁₁ _{is set to increase near the circumference of the base circle C t 1} and decrease as the distance from it increases. There is. Therefore, “(c) Particle resampling” increases the density of particles near the circumference _{of C t1.}

また、同様に時刻t₂におけるパーティクルの密度は、基礎円C_t2の円周付近で高くなる。さらに時刻t3でも同様に基礎円C_t3は円周付近のパーティクルの密度を高める。 The density of particles at time t ₂ as well is higher in the vicinity of the circumference of the base circle C _t2. Furthermore, at time t3, the base circle C _t3 also increases the density of particles near the circumference.

したがって、このような処理を繰り返すことにより、基礎円C_t1,C_t2,C_t3,...の円周が重なり合った位置付近のパーティクル密度が高まることになる。この高密度領域は対象Tが存在する可能性が高い領域に相当するので、例えばこの領域の重心位置を求めることにより、最終的に対象Tの位置を推定することができる。 Therefore, by repeating such processing, the particle density near the position where the circumferences _{of the basic circles C t1} , C _t2 , C _{t3, ... Are overlapped increases.} Since this high-density region corresponds to a region where the target T is likely to exist, the position of the target T can be finally estimated by, for example, finding the position of the center of gravity of this region.

＜計測者誘導＞
またこの際、これら複数の基礎円の配置の具合によって、対象Tの位置推定の精度は異なる。いま、対象Tが静止していると考え、さらに、距離計測に全く誤差がない場合を考えてみる。相異なる（あいことなる）複数の位置から計測した距離値を用いて、対象Tの位置を求めようとする場合、幾何学的な原理により、少なくとも３個以上の計測値があり、かつ各計測位置が同一直線上に位置しないとき、それぞれの距離値を半径とする円の交点を求めることができ、それが対象Tの位置となる（図５（ｂ））。 <Measurement guidance>
At this time, the accuracy of the position estimation of the target T differs depending on the arrangement of these plurality of base circles. Now, consider the case where the target T is stationary and there is no error in the distance measurement. When trying to find the position of the target T using the distance values measured from multiple different (different) positions, there are at least three or more measured values according to the geometric principle, and each measurement. When the positions are not located on the same straight line, the intersection of circles having their respective distance values as radii can be obtained, and this is the position of the target T (FIG. 5 (b)).

したがって、推定装置１の移動経路が一直線状になるのは好ましくなく、適度に方向を変化させながら移動する必要があることが分かる。 Therefore, it is not preferable that the moving path of the estimation device 1 is in a straight line, and it is necessary to move while appropriately changing the direction.

前記の議論は、距離の測定誤差や対象Tの移動を考慮した場合も基本的に同様である。本システムでは、パーティクルフィルタにより、対象Tの移動や距離の測定誤差を勘案して尤度を計算し、確率的に対象Tの位置を推定するが、幾何学的な原理は前記と同様である。 The above discussion is basically the same when the measurement error of the distance and the movement of the target T are taken into consideration. In this system, the likelihood is calculated by considering the movement of the target T and the measurement error of the distance by the particle filter, and the position of the target T is estimated probabilistically, but the geometric principle is the same as described above. ..

演算部１０５は、取得部１０１で前回得られた位置推定装置１の位置から今回新たに得られた位置推定装置１の位置までを結ぶベクトルを求める。また、演算部１０５は、求めた演算結果を、対象の信号を受信した時刻と共に、記憶装置１１に記憶されるベクトルデータ１１５に蓄積する。 The calculation unit 105 obtains a vector connecting the position of the position estimation device 1 previously obtained by the acquisition unit 101 to the position of the position estimation device 1 newly obtained this time. Further, the calculation unit 105 stores the obtained calculation result in the vector data 115 stored in the storage device 11 together with the time when the target signal is received.

例えば、図６（ａ）に示すように、位置推定装置１が点P₁にあった後、図６（ｂ）に示すように、位置推定装置１が点P₂に移動したとする。この場合、点P₁から点P₂までのベクトルV_1,2を求める。 For example, as shown in FIG. 6 (a), after the position estimation device 1 was in a point P _1, as shown in FIG. 6 (b), the position estimation device 1 has moved to the point P _2. In this case, the vectors V ₁ and ₂ _{from the point P 1} to the point P 2 are obtained.

＜誘導情報の生成＞
誘導部１０６は、演算部１０５で得られたベクトルと異なる方向に移動するよう誘導する誘導情報を生成する。これにより、誘導部１０６は、一直線でない方向に移動するよう誘導する。この誘導情報は具体的には、次に進むべき移動方位角度φであり、図７に示すφ₁〜φ₂または-φ₁〜-φ₂の角度範囲内の角度として生成する。 <Generation of guidance information>
The guidance unit 106 generates guidance information that guides the user to move in a direction different from the vector obtained by the calculation unit 105. As a result, the guiding unit 106 guides the vehicle to move in a direction that is not in a straight line. This guidance information is specifically the following a moving azimuth angle phi to go, and generates as an angle in the angular range of phi ₁ to [phi] ₂ or -.phi ₁ to [phi] ₂ shown in FIG.

ここで図７について説明する。直前の移動位置P₁,P₂を通る直線をMとする。Mと並行で、かつ距離E離れている直線をM_A,M_Bとする。ここでEは適当に定めたシステム定数である。 Here, FIG. 7 will be described. Let M be a straight line passing through the immediately preceding movement positions P ₁ and P _2. _{Let M A} and M _B be straight lines that are parallel to M and separated by a distance of E. Here, E is an appropriately defined system constant.

次に点P_A,P_A',P_B,P_B'は、点P₂を中心とし、ベクトルV_1,2の長さを半径とする円と、直線M_A,M_Bが交わる４つの点である。そして、角度φ₁は直線Mと線分P₂-P_A'がなす角であり、φ₂は直線Mと線分P₂-P_Aがなす角である。 Then the point _{_{P A, P A ', P}} B, P B' is centered on the point P _2, a circle whose radius is the length of the vector V _{1, 2,} the straight line M _A, M _B four intersecting It is a point. Then, the angle phi ₁ is the angle formed straight line M and the line segment P _₂ -P _A ', φ ₂ is the angle the straight line M and the line segment P ₂ -P _A is.

距離Eの値は、システムで実際に使用する距離測定部１０３の精度特性を反映して、その距離値の分布の標準偏差の少なくとも２倍以上の値とする。可能であれば３倍以上が望ましい。 The value of the distance E is at least twice or more the standard deviation of the distribution of the distance value, reflecting the accuracy characteristic of the distance measuring unit 103 actually used in the system. If possible, 3 times or more is desirable.

移動方位角度φは、φ₁〜φ₂または-φ₁〜-φ₂の角度範囲内で決定するが、対象Tへ接近しながら探索するというシステムの目的を達成するため、さらなる調整を行う。 Moving azimuth angle phi is determined within the angular range of phi ₁ to [phi] ₂ or -.phi ₁ to [phi] _2, to achieve the purpose of the system of searching while approaching the target T, for further adjustments.

すなわち、P₁からP₂へと自己位置が移動するにつれて、対象Tとの距離が増加している場合、つまり、L_t1<L_t2である場合には、90°≦φ≦φ₂または-90°≧φ≧-φ₂なるφとして決定する。 That is, when the distance to the target T increases as the self-position moves _{from P 1} to P ₂ _{, that is, when L t1} <L _t ₂ , 90 ° ≤ φ ≤ φ 2 or- Determined as φ such that 90 ° ≧ φ ≧ -φ _2.

また逆にL_t1>L_t2である場合には、φ₁≦φ＜90°または-φ₁≧φ≧-90°なるφとして決定する。 On the contrary, when L _t1 > L _t2, it is determined as φ such that φ ₁ ≤ φ <90 ° or -φ ₁ ≥ φ ≥ -90 °.

さらに前記に加えて、角度φの決定方法は本発明を搭載するシステムの外部構成や運用状況を加味して適切に決めればよい。例えば、GoogleMap（登録商標）のようなインターネットで提供される地図情報を援用できるシステムの場合は、前記角度範囲内でユーザが実際に移動可能な道路の方向に合わせて誘導情報を生成することが考えられる。 Further, in addition to the above, the method for determining the angle φ may be appropriately determined in consideration of the external configuration and operating conditions of the system on which the present invention is mounted. For example, in the case of a system such as GoogleMap (registered trademark) that can use map information provided on the Internet, it is possible to generate guidance information according to the direction of the road that the user can actually move within the angle range. Conceivable.

また例えば、もっと単純なシステムの場合には、指定範囲内でランダムに決定することもできる。 Also, for example, in the case of a simpler system, it can be randomly determined within a specified range.

誘導部１０６は、前記のごとく生成した誘導情報である移動方向角度φを、対象の信号を受信した時刻とともに、記憶装置１１に記憶される誘導データ１１６に蓄積する。 The guidance unit 106 stores the movement direction angle φ, which is the guidance information generated as described above, in the guidance data 116 stored in the storage device 11 together with the time when the target signal is received.

＜画面表示関係＞
画像生成部１０７は、取得部１０１が取得した位置推定装置１の位置と、推定部１０４で得られた推定位置とを含むマップ画像を推定結果として生成する。このとき、画像生成部１０７は、異なる時刻に得られた信号を用いて推定部１０４で得られた複数の推定位置を含む推定結果を生成する。また、画像生成部１０７は、複数の推定位置と共に、推定位置に存在したと推定した時刻を含む推定結果を生成する。さらに、画像生成部１０７は、誘導部１０６が誘導データを生成したとき、誘導情報を含む推定結果を生成する。 <Screen display related>
The image generation unit 107 generates a map image including the position of the position estimation device 1 acquired by the acquisition unit 101 and the estimated position obtained by the estimation unit 104 as an estimation result. At this time, the image generation unit 107 generates an estimation result including a plurality of estimated positions obtained by the estimation unit 104 using signals obtained at different times. In addition, the image generation unit 107 generates an estimation result including a time estimated to have existed at the estimated position together with the plurality of estimated positions. Further, the image generation unit 107 generates an estimation result including guidance information when the guidance unit 106 generates guidance data.

出力部１０８は、取得部１０１が取得した位置推定装置１の位置と、推定部１０４で得られた推定位置とを用いて画像生成部１０７が生成した推定結果を出力する。例えば、出力部１０８は、表示装置１３に、図８（ａ）〜図８（ｃ）に示すような出力画面を表示する。 The output unit 108 outputs the estimation result generated by the image generation unit 107 using the position of the position estimation device 1 acquired by the acquisition unit 101 and the estimation position obtained by the estimation unit 104. For example, the output unit 108 displays an output screen as shown in FIGS. 8A to 8C on the display device 13.

＜フローチャート＞
図９に示すフローチャートを用いて、位置推定装置１で実行される位置推定方法について説明する。位置推定装置１は、まず、ユーザに携帯されながら移動され、発信器２から発信された信号を受信する（Ｓ１）。 <Flowchart>
The position estimation method executed by the position estimation device 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, the position estimation device 1 is moved while being carried by the user, and receives the signal transmitted from the transmitter 2 (S1).

また、位置推定装置１は、自装置である位置推定装置１の位置を取得する（Ｓ２）。この位置は、位置データ１１１として記憶装置１１に記憶される。 Further, the position estimation device 1 acquires the position of the position estimation device 1 which is its own device (S2). This position is stored in the storage device 11 as position data 111.

位置推定装置１は、ステップＳ１で受信した信号から、位置推定装置１から発信器２までの距離、すなわち、対象Ｔまでの距離を測定する（Ｓ３）。この距離は、距離データ１１３として記憶装置１１に記憶される。 The position estimation device 1 measures the distance from the position estimation device 1 to the transmitter 2, that is, the distance to the target T from the signal received in step S1 (S3). This distance is stored in the storage device 11 as the distance data 113.

位置推定装置１は、ステップＳ２で取得した位置推定装置１の位置と、ステップＳ５で測定した距離とを使用して、パーティクル処理を実行する（Ｓ４）。 The position estimation device 1 executes particle processing using the position of the position estimation device 1 acquired in step S2 and the distance measured in step S5 (S4).

位置推定装置１は、パーティクル処理の結果として、対象Ｔの位置を推定する（Ｓ５）。この推定位置は、推定データ１１４として記憶装置１１に記憶される。 The position estimation device 1 estimates the position of the target T as a result of the particle processing (S5). This estimated position is stored in the storage device 11 as estimated data 114.

位置推定装置１は、ステップＳ２で取得した異なる時刻の位置推定装置１の位置を使用して、ベクトルを演算する（Ｓ６）。このベクトルは、ベクトルデータ１１５として記憶装置１１に記憶される。 The position estimation device 1 calculates a vector using the positions of the position estimation devices 1 at different times acquired in step S2 (S6). This vector is stored in the storage device 11 as vector data 115.

位置推定装置１は、ステップＳ６で得られたベクトルを使用して、誘導情報を生成する（Ｓ７）。この誘導情報は、誘導データ１１６として記憶装置１１に記憶される。 The position estimation device 1 uses the vector obtained in step S6 to generate guidance information (S7). This guidance information is stored in the storage device 11 as guidance data 116.

位置推定装置１は、ステップＳ５で得られた推定位置と、ステップＳ７で得られたベクトルとを用いて出力画像を生成する（Ｓ８）。 The position estimation device 1 generates an output image using the estimated position obtained in step S5 and the vector obtained in step S7 (S8).

位置推定装置１は、ステップＳ８で得られた出力画像を出力する（Ｓ９）。 The position estimation device 1 outputs the output image obtained in step S8 (S9).

位置推定装置１は、対象Ｔの推定を継続する間、ステップＳ１〜Ｓ９の処理を繰り返す（Ｓ１０）。 The position estimation device 1 repeats the processes of steps S1 to S9 while continuing the estimation of the target T (S10).

なお、上述した例では、位置推定装置１は、表示装置１３に推定結果や誘導情報等を含む出力画面を表示するものとして説明したが、スピーカ（図示せず）を利用して、推定結果や誘導情報を出力可能としてもよい。 In the above-mentioned example, the position estimation device 1 has been described as displaying an output screen including the estimation result and guidance information on the display device 13, but the estimation result and the estimation result can be obtained by using a speaker (not shown). Guidance information may be output.

このように、実施形態に係る位置推定装置１では、対象Ｔの動物を探索する際、対象Ｔの動物が有する発信器２からの信号を受信し、位置を推定することができる。したがって、ユーザは、この位置推定装置１を携帯して移動することで、探索の際に誤った方向に進むことを防止し、どの方向に進めばよいのかを把握することが可能となり、探索を効率よく進めることができる。 As described above, when the position estimation device 1 according to the embodiment searches for the animal of the target T, the position can be estimated by receiving the signal from the transmitter 2 possessed by the animal of the target T. Therefore, by carrying the position estimation device 1 and moving the user, it is possible to prevent the user from moving in the wrong direction during the search and to grasp in which direction the search should be performed. You can proceed efficiently.

ここで、ＢＬＥ信号の発信器２は、消費電力が低い。したがって、発信器２の電池交換の必要回数は極めて少なくて済む。例えば、猫等のペットの首輪に発信器２を付ける場合、ペットが首輪を交換する期間程度、同一の電池で対応することも可能である。 Here, the power consumption of the BLE signal transmitter 2 is low. Therefore, the number of times the battery of the transmitter 2 needs to be replaced can be extremely small. For example, when the transmitter 2 is attached to the collar of a pet such as a cat, it is possible to use the same battery for the period during which the pet replaces the collar.

また、ＢＬＥ信号の発信器２は、小型及び低コストであるため、容易にペットの首輪、子供や高齢者の洋服に付けることができる。 Further, since the BLE signal transmitter 2 is small in size and low in cost, it can be easily attached to a pet collar and clothes of children and the elderly.

さらに、多くのスマートフォン等の情報処理装置でＢＬＥ信号の受信器１４が内蔵されている。したがって、ユーザは、わざわざ単体の位置推定装置１を購入する必要はなく、もともと持っている自身のスマートフォンに専用のアプリケーション（位置推定プログラムＰ）のみをインストールすることで、スマートフォンを位置推定装置１として利用することができる。 Further, many information processing devices such as smartphones have a built-in BLE signal receiver 14. Therefore, the user does not have to bother to purchase a single position estimation device 1, and by installing only a dedicated application (position estimation program P) on his / her own smartphone, the smartphone can be used as the position estimation device 1. It can be used.

記憶装置１１は、位置推定装置１が動作上必要とする各種プログラムやデータを記憶する記録媒体である。記憶装置１１は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などにより実現可能である。 The storage device 11 is a recording medium that stores various programs and data required for operation by the position estimation device 1. The storage device 11 can be realized by, for example, an HDD (Hard Disc Drive), an SSD (Solid State Drive), or the like.

また、位置推定装置１のＣＰＵ１０が位置推定プログラムP等を実行することにより、実現することとしているが、これは位置推定装置１に集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成した論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよい。また、これらの回路は、１又は複数の集積回路により実現してもよく、上記実施の形態に示した複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現することとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称することもある。 Further, the CPU 10 of the position estimation device 1 executes the position estimation program P or the like to realize this, but this is realized in the position estimation device 1 by an integrated circuit (IC (Integrated Circuit) chip, LSI (Large Scale Integration)). ) Etc. may be realized by a logic circuit (hardware) or a dedicated circuit. Further, these circuits may be realized by one or a plurality of integrated circuits, and the functions of the plurality of functional units shown in the above-described embodiment may be realized by one integrated circuit. LSI may be referred to as VLSI, super LSI, ultra LSI, or the like depending on the degree of integration.

すなわち、図１０に示すように、位置推定装置１は、取得回路１０１ａと、受信回路１０２ａと、距離測定回路１０３ａと、推定回路１０４ａと、演算回路１０５ａと、誘導回路１０６ａと、画像生成回路１０７ａと、出力回路１０８ａとから構成してもよく、それぞれの機能は、上記実施の形態に示した同様の名称を有する各部と同様である。 That is, as shown in FIG. 10, the position estimation device 1 includes an acquisition circuit 101a, a reception circuit 102a, a distance measurement circuit 103a, an estimation circuit 104a, an arithmetic circuit 105a, an induction circuit 106a, and an image generation circuit 107a. And the output circuit 108a, and each function is the same as each part having the same name shown in the above embodiment.

また、上記位置推定プログラムＰは、ＣＰＵ１０が読み取り可能な記録媒体に記録していてもよく、記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、検索プログラムは、当該検索プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介してプロセッサに供給してもよい。なお、映像表示プログラムが電子的な伝送によって具現化した、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現し得る。 Further, the position estimation program P may be recorded on a recording medium that can be read by the CPU 10, and the recording medium may be a "non-temporary tangible medium" such as a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, or a programmable medium. A logical circuit or the like can be used. Further, the search program may be supplied to the processor via an arbitrary transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the search program. It can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, which is embodied by a video display program by electronic transmission.

なお、位置推定プログラムＰは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）、Python、Rubyなどのスクリプト言語、C言語、C＋＋、C＃、Objective-C、Java（登録商標）、swiftなどのコンパイラ言語などを用いて実装できる。 The position estimation program P is, for example, a script language such as ActionScript, JavaScript (registered trademark), Python, Ruby, a compiler language such as C language, C ++, C #, Objective-C, Java (registered trademark), swift, etc. Can be implemented using.

この発明は、迷子になったペット、小さな子供、高齢者等の動物の位置の推定精度を向上することができ、動物の探索を効率よくすることができるという効果を有し、位置推定装置全般に適用可能である。 The present invention has the effect of improving the accuracy of estimating the position of animals such as lost pets, small children, and the elderly, and making it possible to efficiently search for animals. Applicable to.

１位置推定装置
１０ＣＰＵ
１０１取得部
１０２受信部
１０３距離測定部
１０４推定部
１０５演算部
１０６誘導部
１０７画像生成部
１０８出力部
１１記憶装置
Ｐ位置推定プログラム
１１０画像データ
１１１位置データ
１１２対象データ
１１３距離データ
１１４推定データ
１１５ベクトルデータ
１１６誘導データ
１２入力装置
１３表示装置
１４受信器
１５通信Ｉ／Ｆ
２発信器 1 Position estimation device 10 CPU
101 Acquisition unit 102 Reception unit 103 Distance measurement unit 104 Estimate unit 105 Calculation unit 106 Guidance unit 107 Image generation unit 108 Output unit 11 Storage device P Position estimation program 110 Image data 111 Position data 112 Target data 113 Distance data 114 Estimated data 115 Vector Data 116 Guidance data 12 Input device 13 Display device 14 Receiver 15 Communication I / F
2 transmitter

Claims

動物が有する発信器から送信される当該発信器の識別情報を含む信号を受信可能な可搬型の位置推定装置から、当該位置推定装置の位置と、当該位置推定装置が発信器から受信した信号の電波強度で測定される前記発信器から当該位置推定装置までの距離情報とを受信する受信部と、
前記位置推定装置を使用者が運搬する過程において、前記発信器から前記位置推定装置までの距離情報を複数回受信し、これら複数の距離情報から、前記発信器を有する動物の位置を推定する推定部と、
前記推定部で得られた推定位置を出力する出力部と、
全地球測位システムの電波を取得して前記電波から前記位置推定装置の位置を特定する取得部と、
前記取得部により先に取得された前記位置推定装置の位置と、先に取得された前記位置推定装置の位置から新たに取得された前記位置推定装置の位置までを結ぶベクトルを求める演算部と、
前記演算部で得られた前記ベクトルと異なる方向に移動するように誘導する誘導部と、を備える位置推定装置。 From the position estimating apparatus can receive a portable signals comprising the identity of the transmitter to be transmitted from the transmitter which animal has the position of the position estimation device, a signal in which the position estimation device has received from the transmitter A receiver that receives distance information from the transmitter to the position estimation device , which is measured by the radio field strength, and
In the process of carrying the position estimation device by the user, the distance information from the transmitter to the position estimation device is received a plurality of times, and the position of the animal having the transmitter is estimated from the plurality of distance information. Department and
An output unit that outputs the estimated position obtained by the estimation unit, and an output unit.
An acquisition unit that acquires the radio waves of the Global Positioning System and identifies the position of the position estimation device from the radio waves.
The position of the acquisition portion and the position estimation device obtained previously by an arithmetic unit for obtaining the vector connecting from the position of the position estimation device obtained previously to the position of the newly acquired the position estimation device,
A position estimation device including a guidance unit that guides the vector to move in a direction different from that obtained by the calculation unit.

前記受信部が受信する位置推定装置の位置と、距離情報とを、受信時刻と関連づけた集計データとして、集計データ記憶部に記憶させる記憶処理部をさらに備える請求項１に記載の位置推定装置。 The position estimation device according to claim 1 , further comprising a storage processing unit that stores the position of the position estimation device received by the reception unit and the distance information as aggregated data associated with the reception time in the aggregated data storage unit.

前記推定部は、パーティクルフィルタを利用して前記動物の位置を推定する請求項１又は２に記載の位置推定装置。 The position estimation device according to claim 1 or 2 , wherein the estimation unit estimates the position of the animal by using a particle filter.

前記推定部は、時間の経過に応じた尤度関数を考慮して位置を推定する請求項３に記載の位置推定装置。 The position estimation device according to claim 3 , wherein the estimation unit estimates a position in consideration of a likelihood function according to the passage of time.

前記出力部は、前記推定部で得られた複数の推定位置を含むマップを出力する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の位置推定装置。 The position estimation device according to any one of claims 1 to 4 , wherein the output unit outputs a map including a plurality of estimated positions obtained by the estimation unit.

前記集計データ記憶部に記憶した、位置推定装置の異なる時刻の複数の位置に関して、これら複数の位置同士の幾何学的配置から、当該位置推定装置の移動方向を一直線ではない方向に移動するように誘導する誘導情報を生成する誘導部をさらに備え、
前記誘導情報を前記出力部にさらに出力する、請求項２に記載の位置推定装置。 With respect to a plurality of positions at different times of the position estimation device stored in the aggregated data storage unit, the movement direction of the position estimation device is moved in a direction other than a straight line from the geometrical arrangement of the plurality of positions. Further equipped with a guidance unit that generates guidance information to be guided,
The position estimation device according to claim 2 , wherein the guidance information is further output to the output unit.

位置推定装置が、
動物が有する発信器から送信される当該発信器の識別情報を含む信号を受信可能な可搬型の位置推定装置から、当該位置推定装置の位置と、当該位置推定装置が発信器から受信した信号の電波強度で測定される前記発信器から当該位置推定装置までの距離情報とを受信する受信ステップと、
前記位置推定装置を移動させつつ、前記発信器から前記位置推定装置までの距離情報を複数回受信し、これら複数の距離情報から、前記発信器を有する動物の位置を推定する推定ステップと、
前記推定ステップで得られた推定位置を出力する出力ステップと、
全地球測位システムの電波を取得して前記電波から前記位置推定装置の位置を特定する取得ステップと、
前記取得ステップにより先に取得された前記位置推定装置の位置と、先に取得された前記位置推定装置の位置から新たに取得された前記位置推定装置の位置までを結ぶベクトルを求める演算ステップと、
前記演算ステップで得られた前記ベクトルと異なる方向に移動するように誘導する誘導ステップと、を実行する位置推定方法。 The position estimator
From the position estimating apparatus can receive a portable signals comprising the identity of the transmitter to be transmitted from the transmitter which animal has the position of the position estimation device, a signal in which the position estimation device has received from the transmitter A reception step for receiving distance information from the transmitter to the position estimation device , which is measured by the radio field strength, and
While moving the position estimating device, the distance information from the transmitter to the position estimation device receives a plurality of times, from the plurality of distance information, an estimation step that estimates the position of the animal with the transmitter,
An output step that outputs the estimated position obtained in the estimation step, and
The acquisition step of acquiring the radio wave of the global positioning system and identifying the position of the position estimation device from the radio wave,
A calculating step of determining the position of the position estimation device obtained previously, a vector connecting from the position of the position estimation device obtained previously to the position of the newly acquired the position estimation device by the acquisition step,
A position estimation method for executing a guidance step that guides the vector to move in a direction different from that of the vector obtained in the calculation step.

位置推定装置に、
動物が有する発信器から送信される当該発信器の識別情報を含む信号を受信可能な可搬型の位置推定装置から、当該位置推定装置の位置と、当該位置推定装置が発信器から受信した信号の電波強度で測定される前記発信器から当該位置推定装置までの距離情報とを受信する位置推定装置能と、
前記位置推定装置を移動させつつ、前記発信器から前記位置推定装置までの距離情報を複数回受信し、これら複数の距離情報から、前記発信器を有する動物の位置を推定する推定機能と、
前記推定機能で得られた推定位置を出力する出力機能と、
全地球測位システムの電波を取得して前記電波から前記位置推定装置の位置を特定する取得機能と、
前記取得機能により先に取得された前記位置推定装置の位置と、先に取得された前記位置推定装置の位置から新たに取得された前記位置推定装置の位置までを結ぶベクトルを求める演算機能と、
前記演算機能で得られた前記ベクトルと異なる方向に移動するように誘導する誘導機能と、を実現させる位置推定プログラム。
For position estimation device,
From the position estimating apparatus can receive a portable signals comprising the identity of the transmitter to be transmitted from the transmitter which animal has the position of the position estimation device, a signal in which the position estimation device has received from the transmitter The ability of the position estimation device to receive the distance information from the transmitter to the position estimation device measured by the radio field strength, and
An estimation function that receives distance information from the transmitter to the position estimation device a plurality of times while moving the position estimation device , and estimates the position of an animal having the transmitter from the plurality of distance information.
An output function that outputs the estimated position obtained by the estimation function, and
An acquisition function that acquires the radio waves of the Global Positioning System and identifies the position of the position estimation device from the radio waves,
The position of the acquisition function the position estimation device obtained previously by an arithmetic function for determining a vector connecting from the position of the position estimation device obtained previously to the position of the newly acquired the position estimation device,
A position estimation program that realizes a guidance function that guides the vector to move in a direction different from that obtained by the calculation function.