JP7023234B2

JP7023234B2 - 歩行者の動きを推定する方法

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Publication number: JP7023234B2
Application number: JP2018537731A
Authority: JP
Inventors: ヴィシエール，ダヴィド; イリオン，マチュー; ドルヴォー，エリック; ジュイ，オギュスタン; グレレ，マルク
Original assignee: シスナヴ
Priority date: 2015-10-08
Filing date: 2016-10-10
Publication date: 2022-02-21
Anticipated expiration: 2036-10-10
Also published as: EP3359915A1; ES2779764T3; US20180292230A1; FR3042266B1; US11099029B2; EP3359915B1; JP2018536869A; FR3042266A1; WO2017060660A1

Description

本発明はＧＰＳのないナビゲーション（航法）の分野に関する。

より詳細には、本発明は磁気慣性技術(magneto-inertial techniques)を介して歩行者の動きを推定する方法に関する。

今日、歩行者がＧＰＳを介して又は通信ネットワーク（エミッタ端末を使用する三角測量、ＷｉＦｉネットワーク又は他のもの）を使用することによって歩行者の位置をモニタリング（監視）することが一般的である。位置決めを向上させるために、それらを他のセンサ、例えば、気圧センサ、磁場センサ、画像センサ、レーダセンサ等と関連付けることが可能である。

これらの方法は、極めて限定的である。何故ならば、それらは内部で、トンネル内で、又はエミッタから遠すぎては動作しないからであり、利用可能でないことがあり得る或いは意図的にスクランブルされることさえあり得るＧＰＳサテライト（衛星）のような外部技術に依存するからである。

代替的に、任意の環境において、慣性(inertial)又は磁気慣性測定ユニット(magneto-inertial measurement unit)を介して、戦闘機又は旅客機、潜水艦、船舶等のような、大型車両(heavy vehicle)の相対的な動きをモニタリングするための「自律型」方法(“autonomous” methods)も知られている。相対的な動きは、初期化(initialization)の後に付与される地点(point)及び基準フレーム(reference frame)に対する空間内の車両の軌道を意味する。軌道に加えて、これらの方法は、同じ初期基準フレームに対する車両の向き(orientation)が取得されることも可能にする。

慣性測定ユニットは、３軸基準システム(three-axis reference system)内に位置付けられる最小で３つの加速度計と３つのジャイロメータで構成される。典型的には、ジャイロメータは、基準フレームを「維持」し(“maintain”)、この基準フレームでは、加速度計の測定値の時間に亘る二重積分(double integration)が、動きが推定されることを可能にする。

即ち、戦闘機又は航空機、潜水艦、船舶等のナビゲーション（航法）のような、大型用途(heavy uses)において実施されるような、従来的な慣性航法方法を使用し得るためには、非常に高精度のセンサを使用することが必要であることが知られている。実際に、加速度の測定値の時間に亘る二重積分は、加速度の一定の誤差が時間の二乗に比例して増加する位置誤差を生成することを意味する。

そして、これらの高精度センサは、歩行者が携行するには重すぎるし、嵩張りすぎるし、高価すぎる。

例えば、携帯電話において使用されるような軽量で低コストの慣性センサを用いて軌道を推定し得るためには、長い時間期間に亘る慣性センサの積分を必要としない異なる方法が実施されなければならない。

第１の非常に広く普及している方法は、進められたステップ(歩)(steps)を数えることを含む。各ステップの検出は、慣性測定におけるステップのパターン特性を特定することによって実行される。ステップの方向の推定は、例えば、磁場に敏感なセンサを用いる地球の磁北に対する向きによって、速さと別々に或いは距離と別々に得られる。数多くの場所では、強い磁気擾乱(magnetic disturbances)が、地球の磁針向首方向(Earth magnetic heading)の決定を不正確にする。これらの擾乱は、例えば、家具、壁、電気設備及び様々な物体等における磁性材料の存在の故に、建物の内側で特に頻繁にある。

この理由のために、これらの擾乱にも拘わらず、向きについての補完的な方法が提案されている。その上、磁場の測定値と慣性測定値とを組み合わせるために、例えば、拡張カルマン型の、姿勢フィルタ(attitude filter)を関連付けることは日常的である。これは向きの精度、特に方位(heading)の精度が向上させられることを可能にする。

各ステップの後、推定されるキャリアの位置は、慣性測定ユニットによって計算される方位に基づいて推定される歩行(walking)の方向において推定される長さの歩幅(step)の移動を実行することによって更新される。

この方法は、慣性測定ユニットを個人の様々な場所、例えば、足、ベルト、ポケット、手首、手、眼鏡、額等に取り付けることによって使用された。

得られる性能は、歩幅の長さ及び方位と歩行の方向との間の差の不正確な推定によって制限される。基準フレームの調和を介して、並びにモデルを介して歩幅の長さ及び歩幅の周波数をリンクさせることによって、この推定を向上させることができる。それにも拘わらず、有意な不確実性が残る。何故ならば、歩行者は、正確に同じ長さを有する２つの歩幅を決して有さないからであり、歩行者は、可変長を有する歩幅を伴う様々な区別できない種類の歩行を行うからであり、現在のところ満足なモデルはない。

第２の方法は、慣性測定ユニットの軌道、よって、慣性測定ユニットのキャリアの軌道を決定するために、非常に短い時間に亘って加速度及び角速度の測定値を積分することを含む。この方法は、歩幅の長さの推定を必要としないが、既述の積分誤差の累積によって制限される。ＭＥＭＳセンサについて、これは数秒後の歩幅の長さと同じオーダーの誤差として現れる。

文献（“Pedestrian tacking with shoe-mounted inertial sensors. Computer Graphics and Applications”, Foxlin, E., 2005）で提案されている１つの解決策は、計算された速さがゼロであることが知られるときに計算された速さを再初期化すること、即ち、しばしばＺＵＰＴ（Zero velocity UPdaTe）と呼ばれる方法を含む。足は、特に地面と接しているときにゼロの速さを有する。よって、慣性測定ユニットを靴の上に置くことによって、並びに、足が地面と接している段階を検出することによって、速さをゼロにリセットすることが可能である。その場合、加速度の積分は、足が空気中にある段階、即ち、約１秒持続する段階の間にのみ必要である。足が地面に着くや否や、速さは知られており、ゼロに等しい。

この方法を改良するために、推定フィルタ、例えば、カルマンフィルタ、非線形フィルタ又は任意の他のフィルタを使用して、様々なセンサの情報を組み合わせることが可能である。このフィルタは、例えば、速さ及び姿勢について６自由度を備える状態を含み得る。他の状態、例えば、センサの位置、バイアス等を追加し得る。フィルタは、共分散行列を用いて推定される状態の不確実性の測定値も与える。これは、不確実性の推定も容易に組み合わせることができる追加的なセンサの測定値を可能にする。これらは絶対位置又は相対位置の測定値であり得る。

ＺＵＰＴ段階の間に、フィルタの状態の更新は進行的（プログレッシブ）であり、任意的に、速さだけでなく全ての状態を修正する。

よって、ＺＵＰＴ法は、動きの推定の質を向上させることを可能にするが、足の上にあるセンサの余り実用的でない位置に起因する特定数の追加的な問題を提起する。これはセンサを（靴の種類に従って調節されるべき）衝撃に非常に敏感にさせ、外観に関して余り心地良くなく、不快である。何故ならば、センサは靴に一体化されなければならないからである。その上、寄生磁界の存在の故に地面付近で方位を決定することは困難であり、しばしば靴自体が磁性材料で構成される。最後に、ランニングの問題が提起され、ランニングの場合、足が地面で不動である段階が非常に短いか或いはゼロであり、それはフィルタの状態の修正を妨げる。

並行して、特定の障害(disorders)を特徴付けるために、下肢の動きを推定することが望ましい。

ナビゲーション用途の場合と同様に、既知の方法（米国特許出願公開第２０１３／１２３６６５号明細書を参照）は、結果と同じ困難を伴って、足の軌跡、よって、やはり足の上に位置付けられるデバイスによって取得される慣性測定値に基づいてキャリア(carrier)の歩行(gait)を推定することを提案する。よって、このようなデバイスを用いた歩行の研究は、足の上にあるセンサの大きさ及び非実用的な性質の故に、研究センタにおける又はスポーツトレーニングセッションのような特定の活動中の時折の研究に限定される。

現在の方法よりも優れた品質を有し、限定的でない、歩行者の動きを推定する新しい方法を有することが望ましい。

よって、本発明は、第１の態様によれば、歩行している歩行者の動きを推定する方法であって、
（ａ）歩行者の下肢に堅固に接続される、並びに、下肢の遠位端に対する実質的に回転の動きを有するような方法において位置付けられる、慣性測定手段によって、下肢の加速度及び角速度を取得する工程（ステップ）と、
（ｂ）データ処理手段によって、測定される加速度及び測定される角速度に従って下肢の速さの推定の工程（ステップ）と、
（ｃ）データ処理手段によって、測定される加速度、測定される角速度、及び慣性測定手段と遠位端との間のモーメントアームに従って、下肢の遠位端が地面に接している、歩行者の歩行の時間間隔を決定する工程（ステップ）と、
（ｄ）決定される時間間隔中に、
－データ処理手段によって、測定される加速度及び測定される角速度に従って下肢の予想される速さを計算する工程（ステップ）と、
－予想される速さに従って下肢の推定される速さを補正する工程（ステップ）と、
（ｅ）データ処理手段によって、下肢の推定される速さに従って歩行者の動きを推定する工程（ステップ）とを含むことによって特徴付けられる、
方法に関する。

他の有利な非限定的な構成によれば、
－下肢の速さは、測定される角速度に従って地球基準フレーム内に表される測定される加速度の積分によって推定され、下肢の動きは、推定される速さの積分によって推定される。
－予想される速さは、式
（外１）

によって与えられ、ここで、
（外２）

は、測定される角速度であり、
（外３）

は、モーメントアームである。
－慣性測定手段は、足首と膝との間で下肢に位置付けられる。
－工程（ｃ）は、データ処理手段による、測定される角速度及びモーメントアームに従った予想される加速度の計算を含み、下肢の遠位端が地面と接している、歩行者の歩行の時間間隔は、測定される加速度及び予想される加速度に従って決定される。
－下肢の遠位端が地面と接している、歩行者の歩行の時間間隔は、工程（ｃ）において、測定される加速度と予想される加速度との間の差が所定の閾値よりも少ない、歩行者の歩行の時間間隔として決定される。
－予想される加速度は、式
（外４）

によって与えられ、ここで、
（外５）

は、測定される角速度であり、
（外６）

は、モーメントアームであり、
（外７）

は、重力の加速度である。
－下肢の遠位端が地面と接している、歩行者の歩行の時間間隔は、工程（ｃ）において、測定される加速度及び／又は測定される角速度が地面との下肢の遠位端の接触を表す所定のパターンに対応する、歩行者の歩行の時間間隔として決定される。
－工程（ｃ）における下肢の推定される速さの補正は、線形状態又は非線形状態を推定するフィルタの実装を含む。
－本方法は、モーメントアームを決定する先行工程（先行ステップ）を含む。
－モーメントアームは、下肢の遠位端が地面と接している、歩行者の歩行の所定の時間間隔中に、測定される角速度及びモーメントアームに依存して、測定される加速度と予想される加速度との間の差を最小限に抑えることによって決定される。
－モーメントアームの決定は、線形状態及び非線形状態を推定するフィルタへのモーメントアームの積分を含む。
－本方法は、データ処理手段による、歩行者の歩行中の障害を特定するために、推定される動きの分析という後続工程（後続ステップ）（ｆ）を含む。

第２の特徴によれば、本発明は、歩行している歩行者の動きを推定する機器であって、当該機器は、データ処理手段を含み、データ処理手段は、
－下肢に堅固に接続される、並びに、下肢の遠位端に対する実質的に回転の動きを有するような方法において位置付けられる、慣性測定手段によって取得される、歩行者の下肢の加速度及び角速度を受信する、モジュールと、
－測定される加速度及び測定される角速度に従って下肢の速さを推定する、モジュールと、
－測定される加速度、測定される角速度、及び慣性測定手段と遠位端との間のモーメントアームに従って、下肢の遠位端が地面と接している、歩行者の歩行の時間間隔を決定する、モジュールと、
－決定される時間間隔内で、測定される角速度及びモーメントアームに従って下肢の予想される速さを計算する、モジュールと、
－時間間隔内で、予想される速さに従って下肢の推定される速さを補正する、モジュールと、
－下肢の推定される速さに従って歩行者の動きを推定する、モジュールとを実装するように構成されることを特徴とする、
機器関する。

他の有利な非限定的な構成によれば、
－当該機器は、慣性測定手段を含むケースである。
－当該機器は、ケースを下肢に取り付ける手段と、磁力計と、通信手段とを更に含む。
－当該機器は、慣性測定手段を含むケースとの通信に適した、移動端末又はサーバである。

第３の態様によれば、本発明は、本発明の第２の態様に従った機器と、少なくとも１つの接続されるケースとを含む、システムに関する。

第４及び第５の態様によれば、本発明は、本発明の第１の態様に従った歩行している歩行者１の動きを推定する方法の実行のためのコード指令を含む、コンピュータプログラム（コンピュータプログラム製品）と、コンピュータ機器によって可読な記憶手段であって、当該記憶手段上で、コンピュータプログラム（コンピュータプログラム製品）は、本発明の第１の態様に従った歩行している歩行者の動きを推定する方法の実行のためのコード指令を含む、記憶媒体とに関する。

本発明の他の構成及び利点は、好ましい実施形態についての以下の記述を読んだ後に明らかになるであろう。この記述は、添付の図面を参照して与えられる。

本発明に従った方法の実施のための機器の図である。本発明に従った方法の実施についてのケースの例をより詳細に示している。地面と接する足を置く段階の間の連続的なステップを概略的に示している。地面と接する足を置く段階の間の連続的なステップを概略的に示している。本発明に従った方法の実施を介して得られた歩行者の動きの推定の結果の例を示している。本発明に従った方法の実施を介して得られた歩行者の動きの推定の結果の例を示している。

（動きの推定）

本発明は、歩行する歩行者１の動きを推定する方法に関する。

「動きの推定」(“estimation of movement”)という概念は、広義に理解されなければならない。

実際、最初の使用において、動きを定義することができる（よって、推定される）のは、歩行者の全体的な変位である。これは、例えば、特にＧＰＳのないナビゲーション、パーソナルモニタリング等のために、地図上の歩行者の位置がモニタリング（監視）されること、カバーされる距離が決定されること等を可能にする。

他方、第２の使用において、動きを定義することができるのは、歩行者の歩行(gait)、特に足の軌道である。これは特に医療目的のために有用である。

（アーキテクチャ）

図１を参照すると、歩行者は、慣性測定手段２０を備える少なくとも１つの下肢１０(lower limb)（即ち、脚）を有する。歩行者１の２つの下肢１０の各々は、慣性測定手段２０を備え得ることが理解されよう。

より正確には、慣性測定手段２０は、この下肢１０に堅固に(rigidly)接続される。即ち、慣性測定手段２０は、以下に見られるように、地球基準フレーム(terrestrial reference frame)内で実質的に同じ動きを有する。慣性測定手段２０は、下肢１０(lower leg)の下腿領域(crural region)と呼ばれる領域、即ち、歩行者の足首１２(ankle)と膝１３(knee)との間（内包的）に延在する下半分に、一般的には、下肢１０の遠位端１１（即ち、足の踵(heel)）が地面と（有利には恒久的に）接しているときに、即ち、モーメントアームの故に、下肢１０のこの遠位端１１に対する回転動作のみを有する、任意の場所に、より正確に位置付けられるのが有利である。よって、足１１の踵が地面に着くときに、慣性測定手段２０は地球基準フレーム内で殆ど回転し得るだけであり、並進し得ない。

そのような位置決めの関心を以下に示す。要約すると、慣性測定手段２０は、典型的には、歩行者１の脛骨に位置付けられる。何故ならば、定義上、脛骨上のあらゆる地点は足首１２を介して脚と関節接続されているからである。よって、それらの相対的な動きは回転であり得るに過ぎないが、慣性測定手段２０は、大腿にもあり得ることが理解されよう。実際には、ステップ(歩)(step)の間に、足の踵１１が地面に置かれているとき、下肢１０全体は曲がらない(rigid)（人がステップ中に支承する脚を伸ばすことは実際に生理学的に必要であり、さもなければ歩行(walking)において不快感及び非効率性がある）。この支承段階中の下肢のこの硬直性(rigidity)の故に、実際には、大腿の地点と下肢１０の遠位端１１との間に純粋な回転動作がある。他の下肢での支承中、大腿と問題の下肢１０の足１１との間に必ずしも純粋な回転はないが、これは重要でない。何故ならば、以下に示すように、足１１は「空中」にあるからである。最後に、慣性測定手段２０は当然ながら足１１の上に位置付けられないことが留意されなければならない。何故ならば、これは、それが引き起こす不都合の故に、正に避けるのが望ましい位置であるからである。全ての場合において、足１１の地点は、足が地面にあるときに回転動作を有さない。従って、慣性測定手段２０は、そこに位置付けられ得ない。

本明細書の残部では、慣性測定手段２０と遠位端１１の回転地点との間の距離を「モーメントアーム」(“moment arm”)と呼ぶ。そして、遠位端１１から慣性測定手段２０に向けられるこのモーメントアームを表すベクトルは、
（外８）

として示される。

慣性測定手段２０は、好ましくは、下肢１０への取付けのための手段２３を有する、図２に示すようなケース２の慣性測定手段である。例えば、これらの取付け手段２３は、例えば、肢を取り囲み且つ剛的な接続を可能にするマジックテープ（登録商標）式ファスナ細片(hook-and-loop fastener strip)を有する、ブレスレットで構成される。以下に示すように、実際には、慣性測定手段２０が可能な限り膝１３の近くに位置付けられ、肢１０に沿って動き得ないことが望ましい。

慣性測定手段２０は、３軸基準系(three-axis reference system)内に位置付けられる少なくとも３つの加速度計(accelerometers)及び３つのジャイロメータ(gyrometers)を含む、慣性測定ユニットを意味する。ジャイロメータは、
（外９）

として示される、地球基準フレームに対する慣性測定ユニットの瞬時的な角速度(angular speed)を測定する。加速度計は、センサに加えられる重力の力以外の外力に対して敏感であり、
（外１０）

として示される加速度が測定されるのを可能にする。理解されるように、慣性測定手段２０は、磁気慣性測定のための手段２０，２４を形成するために、少なくとも１つの磁力計２４を備えるのが有利である。磁力計２４は、
（外１１）

として示される場(field)を測定する。そのような磁力計２４は、説明したように動きが相対的であるため、特に始動後に、歩行者の方位（即ち、水平面における方向）を示すのに有用である。何故ならば、説明したように、動きは相対的だからである。その場合、磁力計２４は、最早不可欠でないが、角速度の測定に関連する誤差の蓄積後に逸れる方位を再配向（再方向付け）するために使用されることができる。

ケース２は、本方法の処理を実時間で直接的に実施する処理手段２１（典型的にはプロセッサ）を含むことができ、或いは、測定値は、通信手段２５を介して携帯端末（スマートフォン）３のような外部デバイスに又は遠隔サーバ４にさえも発せられることができ、或いは、測定値は、例えば、サーバ４における事後処理のために、ローカルデータ記憶手段２２（例えば、フラッシュタイプのメモリ）ローカルメモリに記録されることができる。

通信手段２５は、短距離無線通信、例えば、（特に移動端末３を備える実施形態において）Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉＦｉを実装することができ、或いは、長距離通信のための携帯ネットワーク（典型的にはＵＭＴＳ／ＬＴＥ）に接続する手段でさえあり得る。通信手段２５は、例えば、ローカルデータ記憶手段２２から移動端末３又はサーバ４の手段にデータを転送する有線接続（典型的にはＵＳＢ）であり得ることが留意されなければならない。

それが「インテリジェンス」(“the intelligence”)をホストするモバイル端末３（又はサーバ４）であるならば、それは後述する本方法の処理を実施するプロセッサのような処理手段３１（又は４１）を含む。使用される処理手段がケース２の処理手段２１であるとき、後者は推定位置を送信する通信手段２５を含むこともできる。例えば、ナビゲーションソフトウェアのインターフェースにキャリアの位置を表示するために、キャリアの位置を移動端末３に送信することができる。

本明細書の残部において、スマートフォン３及び遠隔サーバ４のケース２のデータ処理手段２１，３１，４１は、それぞれ、無差別に(indifferently)、用途に従って、本方法のステップの全部又は一部を実行することができる。

（原理及び表記）

第１のステップ（ａ）において、本方法は、慣性測定手段２０による下肢１０の加速度
（外１２）

及び角速度
（外１３）

の取得を含む。本記述の残部において、下肢１０の加速度(acceleration)／速さ(speed)／位置(position)が述べられるとき、これは慣性測定手段２０にあることが理解される。

これらの値は、歩行者１の動作の特徴的な時間、典型的には、４０ｍｓに対して極めて小さいｄｔを備える（即ち、ｄｔ秒毎の）ｄｔサンプリングで測定されるのが有利である。

地球慣性基準フレームに対する慣性測定手段２０の向きは、例えば、（Ｒとして示される）回転行列、（ｑとして示される）姿勢四元数によって付与されることができ、姿勢は、空間内の向き又はオイラー角（ロールφ、ピッチθ、ヨー角ψ）の同義語である。これらの３つの表現は均等であり、よって、それらはこの文献中で区別無く(indifferently)使用される。慣性測定手段２０（よって、下肢１０）の速さ及び位置は、それぞれ、
（外１４）

及び
（外１５）

として示され、地球基準フレーム内の加速度の単純な積分及び二重積分によってそれぞれ推定され、それは、以下に見られるように、（慣性測定手段２０の移動基準フレーム内で与えられる）測定される加速度
（外１６）

と、（角速度の測定値に基づいて更新される）地球基準フレームに対する慣性測定手段２０の向きとに基づいて計算される。

姿勢の初期化は、例えば、足首１０、よって、慣性測定手段２０が始動後に不動であること及び磁場が地球の磁場と等しいことを考慮しながら、加速度の測定値（及び必要であるならば可能な磁力計２４の測定値）に基づいて実行されることができる。この場合、測定される加速度は、重力場
（外１７）

の反対に等しい。よって、ロール及びピッチは、以下の式によって与えられる。

次に、以下の式を用いて、磁場の測定値に基づいて磁針向首方向を計算することができる。

オイラー角に基づいて地球基準フレームから慣性測定手段２０の基準フレームに進むための行列を与える式は以下の通りである。

地球基準フレームに対する慣性測定手段２０の速さ及び位置は、ゼロに初期化される。初期位置は、加速度計、ジャイロメータ及び磁力計の測定値に基づいて直接的に決定されることができず、初期位置は、他のセンサ（例えば、ＧＰＳ）によって提供されることができ、或いはユーザによって示されることができる。よって、時間の経過に亘って、初期位置に対して定められるデバイス２の（従って、歩行者１の）相対的な位置は、慣性センサ（及び必要であれば磁気センサ）のみを用いて知られる。

地球慣性基準フレームは、指数ｉによって表され、本体(body)とも呼ぶ慣性測定手段２０の基準フレームは、指数ｂによって表される。よって、地球慣性基準フレームから測定ユニット基準フレームへの基底(basis)を変更するための行列は、
（外１８）

で示される。
（外１９）

は、ｎ個のサンプルステップの後の、この行列の推定を表す。

姿勢は、変換行列
（外２０）

に対する微分方程式に従った角速度
（外２１）

に関連する。ωの座標は、慣性計測ユニットの基底内に表される。

ｄｔとして示されるサンプリングの期間が十分に小さいと考えるときには、例えば、一次近似(first-degree approximation)を用いることができる。

この近似を使用して、各測定値について行列
（外２２）

の推定を更新することができる。

位置及び速さを更新するために、加速度の測定値が使用される。具体的には、本方法は、（実際には積分を介して）測定される加速度に従って速さを推定するステップ（ｂ）と、（実際には同様に積分を介して）推定される速さに従って動きを推定するステップ（ｅ）とを含む。

よって、地球基準フレームに対する慣性測定手段２０の加速度は、以下によって与えられる。

そして、加速度に従った速さを与える近似は以下の通りである。

よって、速さの推定は、以下に従って、各測定値について更新される。

加速度計の測定値は、慣性測定手段２０本体の基準フレーム内で知られているのに対し、重力場は、地球基準フレーム内で知られている。従って、地球基準フレーム内の加速度の表現は、以下の通りである。

よって、速さが地球基準フレームに基づいて表されるならば、サンプルのｎ番目のステップでの更新式は、以下の通りである。

そして、速さが慣性測定ユニットの基準フレームに基づいて表されるならば、サンプルのｎ番目のステップでの更新式は、以下の通りであり、

置換後、ｄｔにおける１の度に共に、それは以下の通りになる。

最後に、位置の推定は、以下に従って更新される。

好ましくは、拡張カルマンフィルタ（これは以下に議論する）を用いるならば、共分散行列は、現在の地点の周りで上記式を線形化することによって更新される。

（地面にある足の状態）

本方法は、ＺＵＰＴが基礎とする「地面にある足」(“foot on the ground”)の状態を巧妙に使用するが、足にセンサを有する必要はない。

図３ａに見えるように、地面と接している黒色の足は、ステップ２～４に亘って示す段階においてゼロの速さを有する。慣性測定手段２０は、足がＺＵＰＴ方法において地面の上にあるときに静止的であった（よって、速さを再初期化することが可能であった）。

次に、図３ｂは、踵／地面接触段階の間の足首１２より上の慣性測定手段２０の可能な位置を示している。本方法の場合、慣性測定手段２０は、少なくともこの足の地面の上にある段階の間に回転を行い、よって、リセット（再設定）を可能にする慣性測定手段２０の（即ち、下肢１０の）の「予想される速さ」(“expected speed”)を有する。予想される速さは、測定される角速度及びモーメントアームに依存し、特に、地面の上で静止的な遠位端１１の周りで回転するモデル脚(model leg)に基づいて計算される。その場合、それは瞬時回転ベクトル
（外２３）

とベクトル
（外２４）

との間のベクトル積に等しい。

ＺＵＰＴ法に関する１つの難点は、下肢１０の遠位端１１が地面と接している、歩行者１の歩行の時間間隔、より正確には、動きが純粋な回転であり且つ速さを与えるモデルが正しい瞬間を決定し得ることである。

このために、ステップ（ｃ）は、地面と接しているこの時間間隔が、測定される(measured)加速度、測定される角速度、及び想定される(supposed)或いは推定される(estimated)モーメントアームに基づいて決定されるのを可能にする。これは、下肢１０の遠位端１１が地面と接していないときに、慣性測定手段２０が下肢１０の遠位端１１に対して実質的に回転動作を有することが必須でない理由を説明する。

第１の実施形態において、このステップ（ｃ）は、データ処理手段２１，３１，４１による、測定される角速度及びモーメントアームに従った「予想される加速度」(“expected acceleration”)の計算を含む。

実際には、静止地点１１からの距離ｒ（即ち、モーメントアームの長さ）で回転する慣性測定手段２０を想定する同じモデルを用いるならば、理論上の加速度は、以下に等しい。

重力場に起因する項(term)を追加することによって、予想される加速度の測定値は、以下に等しい。

この関係は、モーメントアームモデルが正しいか否かを決定する基準を与え、ステップ（ｃ）は、測定される加速度及び理論上の加速度に従った地面との接触の時間間隔の決定を含む。

より正確には、モデルは、加速度の予想される測定値と慣性測定手段２０によって行われる測定値との間の差がゼロであるときに有効であると考えられる。

重力場は、地球基準フレーム内で知られているのに対し、ジャイロメータ及び加速度計の測定値は並びに
（外２５）

は、慣性測定ユニットに基づいて知られている。従って、ベクトル差を計算するために、基底の変化を行わなければならない。基底行列(basis matrix)の変化に依存しないために、ベクトルのノルムを比較することができる。

項
（外２６）

は、一般的に、他の項に対して小さく、従って、角速度の導関数を計算しなければならないことを避けるために、それを無視することが可能である。従って、差についての式は簡略化される。

この差は実際には正確にゼロでなく、期間、即ち、その期間の間に前記差が所定の閾値、例えば、
（外２７）

の１０％よりも小さい、期間が選択される。換言すれば、下肢１０の遠位端１１が地面に接している、歩行者１の歩行の時間間隔は、工程（ｃ）において、測定される加速度と理論上の加速度との間の差がこの所定の閾値よりも小さい、時間間隔として決定される。

代替的に、第２の実施形態では、センサの信号における特徴的なパターンに基づいて地面との接触の段階を大まかに求めることができる。揺動中の脚の回転又は足が地面に触れるときの衝撃は、例えば、地面との接触の間隔が近似的に決定されるのを可能にすることができる。例えば、衝撃の加速度が検出されるときには、この検出後の特徴的な時間期間（例えば、４分の１秒）の間に、足が地面の上にあることを決定することができる。

代替的に、較正の以前の段階において、地面との足の接触に対応する加速度及び角速度の従来的な値を測定することができ、基準パターンを形成する（ある地点での又はある間隔に亘る）これらの従来的な値及び測定される値とこの基準パターンとの間の差を最小限に抑える時間間隔を特定することができる。

よって、全ての場合において、前記間隔内で、加速度に基づいて定められる差が最小である瞬間を求めることができる。このようにして、リセットを実行する最良の瞬間が特定される。例えば、所定のパターンに基づく代替的な方法を使用して、地面との接触の間隔を大まかに特定することができ、次に、（即ち、上述の主要な方法を使用して）この間隔における測定される加速度と予想される加速度との間の差を最小限に抑えることができる。

前記決定された時間間隔において（及び好ましくはこの間隔内で特定される地点で）、工程（ｄ）が、推定される速さをリセットすることを可能にする。

より正確には、下肢１０の予想される速さは、測定される角速度及びモーメントアームに従ってデータ処理手段２１，３１，４１によって計算される。具体的には、説明したように、それは瞬時回転ベクトル
（外２８）

とベクトル
（外２９）

のベクトル積に等しい。

よって、下肢１０の推定される速さは、予想される速さに従って補正される。

この予想される速さと連続積分を介して得られる推定される速さとの間の差は、リセットのために使用される。推定される速さの値を予想される速さと単に置換することによってリセットすることが可能であるが、好ましくは、説明したように、線形状態（ルーエンバーガフィルタ、カルマンフィルタ等）又は非線形状態（拡張カルマンフィルタ、不変オブザーバ等）を推定するフィルタが使用される。本明細書では、拡張カルマンフィルタの例が使用されるが、当業者はこれを他のフィルタと交換し得る。

カルマン利得
（外３０）

は、拡張カルマンフィルタの式に従って共分散行列に基づいて計算される。センサによって引き起こされる並びに近似によって引き起こされる誤差は、ガウス雑音(Gaussian noise)としてモデル化されることができる。分散(variance)は、静止しているセンサのノイズを測定することによって推定される。基底行列、速さ及び位置の変化を含む状態
（外３１）

の推定のリセットは、補正項を追加することによって実行される。

実際には、速さ誤差は向きが補正されることも可能にすることが留意されよう。

足が地面との接触を離れると、姿勢及び速さは、慣性測定手段２０によって提供される加速度及び角速度の測定値に基づいて再び更新されるだけである。よって、加速度計の二重積分によって引き起こされる速さの計算中の誤差は、各ステップでリセットされる。

（モーメントアームの計算）

モーメントアームの長さは、（必要であれば測定後に）ユーザによって入力される定数であることができる。

しかしながら、代替的に、脚にあるケース２の正確な位置は必ずしも知られておらず、よって、
（外３２）

はアプリオリに（先験的に）知られていないことがあり得る。この場合、本方法は、有利には、モーメントアームを決定する先行工程（ａ０）を含む。その上、ケース２は、下肢１０に沿って僅かに動くことができ、よって、
（外３３）

を再決定するために、歩行中に（規則的な間隔で又は歩行者１の指示後に）工程（ａ０）を再び実施することができる。

実際には、このベクトルの値を別個に又は
（外３４）

をカルマンフィルタの状態に直接的に積分することによって推定することが可能である。慣性測定手段２０が、軸ｚが脚の軸と整列させられるような方法に取り付けられていると仮定するならば、モーメントアーム
（外３５）

は軸ｚと整列していると考えることができ、ｘ及びｙ座標はゼロである。

具体的には、速さをもたらすベクトル積は、以下のようになる。

拡張カルマンフィルタの状態に磁場ｒ_ｚを追加することによって、ｒ_ｚのリセットが、各足が地面にある段階での測定される速さにおける誤差に従って実行される。

代替的に、足が地面に接しているときに
（外３６）

を直接的に推定することもできる。この段階は例えば足が地面に接しているときに受ける衝撃に基づいて決定されることができる或いはこれはユーザが地面に接するよう意図的に足を置く所定の間隔であると説明された。

この段階の間に、加速度計の測定値は以下の式によって与えられると説明された。

よって、平均して以下の量を最小限に抑えるｒ_ｚの値を求めることができる。

最後に、慣性測定手段２０の向きが知られていないならば、モーメントアームの３つの座標をフィルタに加えることができる。その場合、リセットは３つの座標に関連する。

他のセンサが利用可能であるときに、それらの補完的な使用を介して、下肢１０上の慣性測定手段２０の位置を推定することもでき、例えば、ＧＰＳは、地球に対する測定ユニットの速さ及び向きを与え、その場合、未知のものは、モーメントアームであり、或いは、ビジョンシステムは、速さ及び向きを与える。センサでの正確な速さに関する情報の精度に従って、多かれ少なかれ長いフィルタリング時間が必要である。

（結果）

図４ａは、足首１２の上に支持されるケース２の測定値の積分後に得られた軌跡の一例を示している。歩行(walk)は、２つの階段の降下及び次の上昇を伴う通り(street)における戻り行程(return journey)からなる。慣性測定手段２０において使用される加速度計及びジャイロメータは、正確に較正されたＭＥＭＳセンサである。上述のように足が地面の上にあるときのモーメントアームのモデルを使用するリセットと共に拡張カルマンフィルタを使用した。

数百メートルの歩行に亘る逸脱の不存在（歩行者１が正確な出発点に戻る）とナビゲーションの品質及び精度とが観察される。

図４ｂは、図４ａに例示した歩行中の階段の降下及び上昇をより正確に示している。ここには、カバーされた距離に従ったケース２の高さが示されている。平坦な地面の各ストライド(stride)がはっきりと認識され、湾曲した軌道を辿る間に足首１２が約１８ｃｍだけ上昇する。１１８ｍ及び１２５ｍと印された距離の間の階段の降下中、各ストライドが認識され、足１１は約３０ｃｍの高さに亘って２つのステップをクリアする。同様に、１２８ｍ及び１３２ｍと印された距離の間で、各ストライドについて、２つのステップのクリア(clearing)が認識される。

よって、環境は磁気慣性測定ユニットにとって非常に問題であるとしても（平坦な地面に留まるのでなく、階段の上昇及び下降）、本方法によって提供される品質は申し分のないままであることが留意されよう。

後者は、ＧＰＳ信号によって全くカバーされない或いは僅かにカバーされるに過ぎないゾーン内、建物の内側、地下、高い壁の近く、森林内等において、歩行者１の軌道をモニタリングするのに最適である。

上で説明したように、各ステップについての慣性測定手段２０の上昇を示すそのような図は、歩行障害が容易に検出されることを可能にする。

（機器及びシステム）

第２の態様によれば、本発明は、特に、方法の実施形態のうちの一方又は他方を実施するための機器２，３，４(equipment)に関する。

上述のように、第１の実施形態によれば、機器は、慣性測定手段２０と、本方法の工程（ステップ）を実施するように構成されるデータ処理手段２１とを含む、自律型ケース２である。

ケース２は、ケース２を下肢１０に取り付ける手段２３を更に含み、必要であるならば、磁力計２４、測定される又は推定される動きの加速度／角速度格納するデータ記憶手段２２、及び／又は結果をエクスポートする通信手段２５を含む。

第２の実施形態によれば、機器は、慣性測定手段２０を含むケース２と通信するのに適した移動端末３又はサーバ４である。換言すれば、移動端末３又はサーバ４は、本方法の工程（ステップ）を実施するように構成される処理手段３１又は３２を含む。それにも拘わらず、各ケース２は、慣性測定手段２０を制御するための並びにデータ処理手段３１，４１への測定されたデータの（通信手段２５を介した）送信のためのデータ処理手段２１を含むことができる。

手段２１，３１，４１は、必要であるならば、本方法の工程（ステップ）を共用することができることが留意されるべきである。例えば、医療用途の場合、ケース２の処理手段２１は、（ｅ）まで工程（ステップ）を実施することができ、事後に、サーバ４の手段４１は、歩行者１の歩行の可能な障害を特定するために、分析の工程（ステップ）（ｆ）を実施する。

この場合、本発明は、この実施形態に従った機器３，４と、接続された（複数の）「サテライト」(“satellite”)ケース２とを含む、システムにも関する。

全ての場合において、「メイン」(“main”)機器２，３，４のデータ処理手段２１，３１，４１は、
－下肢に堅固に接続される、並びに、少なくとも下肢１０の遠位端１１が地面と接しているときに下肢１０の遠位端１１に対する実質的に回転の動きを有するような方法において位置付けられる、慣性測定手段２０によって取得される、歩行者１の下肢１０の加速度及び角速度を受信する、モジュールと、
－測定される加速度及び測定される角速度に従って下肢１０の速さを推定する、モジュールと、
－測定される加速度、測定される角速度、及び慣性測定手段２０と遠位端１１との間のモーメントアームに従って、下肢１０の遠位端１１が地面と接している、歩行者１の歩行の時間間隔を決定する、モジュールと、
－決定される時間間隔内で、測定される角速度及びモーメントアームに従って下肢１０の予想される速さを計算する、モジュールと、
－時間間隔内で、予想される速さに従って下肢１０の推定される速さを補正する、モジュールと、
－下肢１０の推定される速さに従って歩行者１の動きを推定する、モジュールとを
実装するように構成される。

（コンピュータプログラム製品）

第３及び第４の態様によれば、本発明は、本発明の第１の態様に従った歩行している歩行者１の動きを推定する方法の（処理手段２１，３１，４１内の）実行のためのコード指令を含む、コンピュータプログラムと、このコンピュータプログラムを配置する、コンピュータ機器によって可読な記憶手段（例えば、データ記憶手段２２）とに関する。

Claims

歩行している歩行者の動きを推定する方法であって、
（ａ）前記歩行者の下肢に堅固に接続される、並びに、少なくとも前記下肢の遠位端が地面と接しているときに前記下肢の前記遠位端に対する実質的に回転の動きを有するような方法において位置付けられる、慣性測定手段によって、前記下肢の加速度及び角速度を取得する工程と、
（ｂ）データ処理手段によって、測定される加速度及び測定される角速度に従って前記下肢の速さを推定する工程と、
（ｃ）前記データ処理手段によって、前記測定される加速度、前記測定される角速度、及び前記慣性測定手段と前記遠位端との間のモーメントアームに従って、前記下肢の前記遠位端が地面に接している、前記歩行者の前記歩行の時間間隔を決定する工程と、
（ｄ）該決定される時間間隔の間に、
前記データ処理手段によって、前記測定される角速度及び前記モーメントアームに従って前記下肢の予想される速さを計算する工程と、
該予想される速さに従って前記下肢の前記推定される速さを補正する工程と、
（ｅ）前記データ処理手段によって、前記下肢の前記推定される速さに従って前記歩行者の前記動きを推定する工程とを含むことを特徴とする、
方法。
前記下肢の前記速さは、前記測定される角速度に従って地球基準フレーム内に表される前記測定される加速度の積分によって推定され、前記歩行者の前記動きは、前記推定される速さの積分によって推定される、請求項１に記載の方法。
前記予想される速さは、式
（外１）

によって与えられ、ここで、
（外２）

は、前記測定される角速度であり、
（外３）

は、前記モーメントアームである、請求項１又は２に記載の方法。
前記慣性測定手段は、足首と膝との間で前記下肢に位置付けられる、請求項１乃至３のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記工程（ｃ）は、前記データ処理手段による、前記測定される角速度及び前記モーメントアームに従った予想される加速度の前記計算を含み、前記下肢の前記遠位端が地面と接している、前記歩行者の前記歩行の前記時間間隔は、前記測定される加速度及び前記予想される加速度に従って決定される、請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記下肢の前記遠位端が地面と接している、前記歩行者の前記歩行の前記時間間隔は、前記工程（ｃ）において、前記測定される加速度と前記予想される加速度との間の差が所定の閾値よりも少ない、前記歩行者の前記歩行の時間間隔として決定される、請求項５に記載の方法。
前記予想される加速度は、式
（外４）

によって与えられ、ここで、
（外５）

は、前記測定される角速度であり、
（外６）

は、前記モーメントアームであり、
（外７）

は、重力の加速度である、請求項５又は６に記載の方法。
前記下肢の前記遠位端が地面と接している、前記歩行者の前記歩行の前記時間間隔は、前記工程（ｃ）において、前記測定される加速度及び／又は前記測定される角速度が前記下肢の前記遠位端の接触を表す所定のパターンに対応する、前記歩行者の前記歩行の時間間隔として決定される、請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記工程（ｃ）における前記下肢の推定される速さの前記補正は、線形状態又は非線形状態を推定するフィルタの実装を含む、請求項１乃至８のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記モーメントアームを決定する先行工程（ａ０）を含む、請求項１乃至９のうちのいずれか１項に記載の方法。
前記モーメントアームは、前記下肢の前記遠位端が地面と接している、前記歩行者の前記歩行の所定の時間間隔中に、前記測定される角速度及び前記モーメントアームに依存して、前記測定される加速度と予想される加速度との間の差を最小限に抑えることによって決定される、請求項１０に記載の方法。
前記モーメントアームの決定は、前記フィルタへの前記モーメントアームの積分を含む、請求項９及び１０に記載の方法。
歩行している歩行者の動きを推定する機器であって、
当該機器は、データ処理手段を含み、
該データ処理手段は、
－前記歩行者の下肢に堅固に接続される、並びに、少なくとも前記下肢の遠位端が地面と接しているときに前記下肢の前記遠位端に対する実質的に回転の動きを有するような方法において位置付けられる、慣性測定手段によって取得される、前記歩行者の前記下肢の加速度及び角速度を受信する、モジュールと、
－測定される加速度及び測定される角速度に従って前記下肢の速さを推定する、モジュールと、
－前記測定される加速度、前記測定される角速度、及び前記慣性測定手段と前記遠位端との間のモーメントアームに従って、前記下肢の前記遠位端が地面と接している、前記歩行者の前記歩行の時間間隔を決定する、モジュールと、
－該決定される時間間隔内で、前記測定される角速度及び前記モーメントアームに従って前記下肢の予想される速さを計算する、モジュールと、
－前記時間間隔内で、前記予想される速さに従って前記下肢の前記推定される速さを補正する、モジュールと、
－前記下肢の前記推定される速さに従って前記歩行者の前記動きを推定する、モジュールとを
実装するように構成されることを特徴とする、
機器。
当該機器は、前記慣性測定手段を含むケースである、請求項１３に記載の機器。
前記ケースを前記下肢に取り付ける手段と、磁力計と、通信手段とを更に含む、請求項１４に記載の機器。
当該機器は、前記慣性測定手段を含むケースとの通信に適した、移動端末又はサーバである、請求項１５に記載の機器。
請求項１６に記載の機器と、少なくとも１つの接続されるケースとを含む、システム。
コンピュータプログラムであって、当該コンピュータプログラムがコンピュータで実行されるときに、請求項１乃至１２のうちのいずれか１項に記載の歩行している歩行者の動きを推定する方法を実行する、コード指令を含む、コンピュータプログラム。
コンピュータ機器によって可読である記憶手段であって、当該記憶手段上で、コンピュータプログラムが、請求項１乃至１２のうちのいずれか１項に記載の歩行している歩行者の動きを推定する方法を実行するコード指令を含む、記憶手段。