JP7406390B2 - 較正装置およびその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、慣性センサの較正に関するものである。

慣性センサ（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）は、運動体の挙動を計測・制御する用途に使用され、カメラ、ゲーム機器、車両などに搭載されている。また、近年では、仮想現実（ＶＲ：Virtual Reality）や複合現実（ＭＲ：Mixed Reality）を実現する電子機器に広範に採用されている。慣性センサは、角速度（Ｇｙｒｏ）センサおよび加速度センサを含み、角速度および加速度を出力する。一般に、慣性センサから出力されるこれらの値には誤差が含まれることが知られている。

誤差は、「ゲイン」と「バイアス」を使ってモデル化することが可能である。特許文献１には、３軸加速度センサの合成加速度が重力加速度とほぼ一致していることをもって静止を判定し、静止判定された期間中の角速度値を用いて、バイアス値を更新することが記載されている。また、非特許文献１には、加速度の３軸合成成分と重力加速度との差分、各軸の前回角速度値と現在の角速度値の差、バイアス値を差し引いた各軸の現在角速度値、のそれぞれが閾値以下である場合に静止していると判定することが記載されている。

特開２０１２－３７４０５号公報

Valenti et al., "Keeping a Good Attitude: A Quaternion-Based Orientation Filter for IMUs and MARGs",Sensors, 2015

しかしながら、慣性センサにより得られる加速度ないし角速度は、温度変化・気圧変化・振動・衝撃などにも影響を受ける。そのため、補正精度にも影響を与え、場合によってはユーザにとって満足な精度を持つ補正結果が得られないことがある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、慣性センサの較正をより好適に実現可能とする技術を提供することを目的としている。

上述の問題点を解決するため、本発明に係る較正装置は以下の構成を備える。すなわち、慣性センサの較正装置は、
前記慣性センサから角速度値を取得する取得手段と、
所与の期間に前記取得手段が取得した複数の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分の分布を導出する導出手段と、
前記分布に基づいて、該所与の期間に前記慣性センサが静止状態であったか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記慣性センサが静止状態にあると判定された場合に、前記複数の角速度値に基づいて前記慣性センサのバイアス値を決定し、前記取得手段により得られた角速度値を補正する補正手段と、
を有し、
前記取得手段は、前記慣性センサから３軸の角速度値を取得し、
前記導出手段は、前記所与の期間に前記取得手段が取得した複数の３軸の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分を３軸それぞれについて計算し、該３軸の差分の合成成分を計算し、前記所与の期間における前記合成成分の分布の尖度を計算し、
前記判定手段は、前記尖度が閾値より大きい場合に前記慣性センサが静止状態であったと判定する。

本発明によれば、慣性センサの較正をより好適に実現可能とする技術を提供することができる。

第１実施形態に係る慣性センサの機能構成を示すブロック図である。 慣性センサのハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態における慣性センサの動作を示すフローチャートである。 角速度取得部により得られる角速度情報の例を示す図である。 角速度差分の合成成分の時系列変化および時間窓の例を示す図である。 時間窓における合成成分の度数分布および尖度の例を示す図である。 第２実施形態における慣性センサの動作を示すフローチャートである。 角速度差分の時系列変化および時間窓の例を示す図である。 時間窓における角速度差分の度数分布および歪度の例を示す図である。 平滑化処理に用いられる尖度のリストを示す図である。 平滑化処理に用いられる歪度のリストを示す図である。 第３実施形態に係る慣性センサの機能構成を示すブロック図である。 第３実施形態における慣性センサの動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

（第１実施形態）
本発明に係る較正装置の第１実施形態として、慣性センサのバイアス補正を行う較正装置を例に挙げて以下に説明する。

＜慣性センサの較正＞
慣性センサからの出力値に含まれる誤差は、「ゲイン（ｇ）」と「バイアス（ｂ）」を用いて数式（１）のようにモデル化することが可能である。ここで、ωは取得された角速度値、ω’は補正後の角速度値である。

ゲインによる誤差は、センサが実際の運動量とは異なる量（異なるスケール）を出力することに起因する。例えば、慣性センサから角速度値「６０」が計測されたとする。しかし実際には慣性センサは角速度値「３０」で運動していたとする。その場合、角速度のゲイン値は「２」となる。バイアスによる誤差は、角速度センサが出力する角速度値が一定のオフセットを持って出力することに起因する。例えば、静止状態にあるにも関わらず慣性センサが「０」から離れた角速度値を測定により得る場合、当該慣性センサはバイアス値を加算した角速度値を出力することになる。

そこで、測定により得られた角速度値からバイアス値を減算することで実際の運動に即した角速度値を得るバイアス補正が利用されている。バイアス補正は、オフセット補正、ゼロレート補正、zero-motion calculationとも呼ばれる。特に、静止時に得られる角速度値は、バイアス値と同等であると考えられるため、一定時間慣性センサを静止させ、その時間の角速度を測定しその平均をバイアス値とすることが広く行われている。

一般にバイアス値とゲイン値を用いた角速度値の較正は、数式（１）に従って行われる。なお、複数の軸（例えば３軸）に関して角速度が出力されている場合には、それぞれの軸に対してゲイン値、バイアス値を計算する。

バイアス補正は、慣性センサの使用を開始する度、またはユーザが姿勢値にずれを感じる度に、ユーザによって実施されることが多い。これは、温度、気圧、外部震動・衝撃などによって慣性センサの出力特性が変わりバイアス値が変化するためである。しかしながら、バイアス補正のための操作やバイアス補正の必要性判断を行うことがユーザにとって煩わしいという問題がある。そのため、ユーザが意識することなく自動的にバイアス補正が行われるようにすることが望まれている。

そこで、以下では、慣性センサの出力値を監視することにより好適に当該慣性センサが静止状態にあることを検出しバイアス補正を行う慣性センサについて説明する。

＜装置構成＞
図１は、第１実施形態に係る較正装置１００の機能構成を示すブロック図である。較正装置１００は、角速度取得部１１０と、指標算出部１２０と、静止判定部１３０と、バイアス補正部１４０を有する。図２は、較正装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。較正装置１００は、入力部１０１、記憶部１０２、制御部１０３、およびバス１０４を備える。図示されるように、角速度取得部１１０は、角速度を検出／計測する慣性センサ２００に相当する。また、指標算出部１２０と静止判定部１３０とバイアス補正部１４０は、較正装置１００に相当する。較正装置１００は、慣性センサ２００からの出力（角速度値）を受信し較正の処理を行う装置である。なお、図２では、較正装置１００と慣性センサ２００とを別体のものとして記載しているが、一体の構成（例えば頭部搭載型ディスプレイ）としてもよい。

角速度取得部１１０は、慣性センサ２００から出力される角速度値を受信し取得する。慣性センサ２００は、測定対象の物体（例えば、頭部搭載型ディスプレイ）に設置され、当該設置場所における角速度を周期的（たとえば５ｍｓ毎）に計測し出力する。以下の説明では、慣性センサ２００は３軸（ＸＹＺ）の角速度（ｙａｗ，ｐｉｔｃｈ，ｒｏｌｌ）を計測可能に構成されることを想定するが、１軸以上の角速度値を出力可能であればよい。慣性センサ２００からの出力値は、角速度を符号化（デジタル数値化）したものである。以下では、説明を簡単にするために、慣性センサ２００からの出力値は「ｄｅｇ／ｓ」の単位で表される角速度値であるとする。なお、角速度取得部１１０は、取得した角速度値を即時指標算出部１２０に与えても良いし、一時的にバッファ（不図示）に溜めてから与えても良い。

指標算出部１２０は、角速度取得部１１０から継続的に角速度値を受け取り、複数の角速度値に基づいて指標値を導出する。ここで、指標値は、所定の時間窓において、時間的に隣接する角速度値の差分（Δ角速度値）のヒストグラム分布の特徴を示す値である。詳細については図５および図６を参照して後述する。

静止判定部１３０は、指標算出部１２０により算出された指標値を利用して慣性センサ２００が設置されている箇所が静止状態にある（慣性系に対して静止している）か否かの判定を行う。具体的には、静止判定部１３０は、指標算出部１２０から得た指標値が所定の条件を満たすか否かに基づいて静止状態にあるか否かの判定を行い、判定結果を出力する。

バイアス補正部１４０は、慣性センサ２００から出力される角速度値に含まれるバイアス値を取り除く処理を行う。まず、バイアス補正部１４０は、静止判定部１３０によって静止状態と判定された期間の角速度値の平均値、または中央値、またはその他の統計的な代表値をバイアス値として決定する。そして、バイアス補正部１４０は、決定されたバイアス値を角速度値から取り除いた値を出力する。

入力部１０１は、慣性センサ２００からの出力値（角速度値、加速度値）を較正装置１００に入力する機能部である。入力部１０１は、併せて、較正装置１００へ情報を入力するために使用される入力デバイスからの信号を較正装置１００に入力してもよい。入力デバイスは、例えば、ユーザによるタッチを検出するタッチセンサ、マウス若しくはタッチパッドなどのポインティングデバイスを含み得る。さらに、入力デバイスは、キーボード、キーパッド、ボタン又はスイッチなどのその他の種類のデバイスを含み得る。

記憶部１０２は、半導体メモリ（ＲＡＭやＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などにより構成され、較正装置１００による処理のためのプログラム及びデータを記憶する。記憶部１０２により記憶されるデータは、例えば、入力部１０１から得た角速度値、制御部１０３で計算した指標値、及び後述する様々なデータを含み得る。なお、本明細書で説明するプログラム及びデータの一部は、記憶部１０２の代わりに、外部のデータソース（例えば、データサーバ、ネットワークストレージ又は外付けメモリなど）から取得され得る。

制御部１０３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサにより構成される。制御部１０３は、記憶部１０２又は他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後述する較正装置１００の様々な処理を実現する。

バス１０４は、入力部１０１、記憶部１０２、制御部１０３を相互に通信可能に接続する。バス１０４は、有線接続によるものに限定されず、無線接続によるものであってもよい。

＜装置の動作＞
図３は、第１実施形態における較正装置１００の動作を示すフローチャートである。特に、第１実施形態では、３軸（ＸＹＺ）のΔ角速度値の合成である合成成分（Δω_ａ）の分布の尖度に基づき静止状態を判定する形態について説明する。なお、尖度そのものの代わりに、分布の尖り具合を示す他の指標（尖度を単純化したものなど）を用いてもよい。

ステップＳ１０１では、角速度取得部１１０（慣性センサ２００）は、３軸の角速度を計測し、計測により得られた３軸の角速度値を時刻情報とともに指標算出部１２０に出力する。例えば、角速度値の更新間隔を２００Ｈｚに設定した場合、これらの角速度値は５ｍｓごとに出力される。以下のＳ１０１～Ｓ１０５のループは、角速度値が出力されるごと（すなわち５ｍｓ）に実行される。

図４は、角速度取得部１１０により得られる角速度情報の例を示す図である。ここでは、角速度情報が、タイムスタンプ２２１、Ｘ軸周りの角速度（ωｘ）２２２、Ｙ軸周りの角速度（ωｙ）２２３、Ｚ軸周りの角速度（ωｚ）２２４を含む例を示している。ここでは角速度２２２～２２４の値は「ｄｅｇ／ｓ」の単位で表されるものとしているが、センサ依存の値を出力するよう構成してもよい。加速度センサ依存の値は、角速度センサのデータシートなどに記載された換算式により所定の物理量（例えば「ｄｅｇ／ｓ」）に変換され得る。また、ここでは５ｍｓごとに加速度情報が出力／追加されている例を示しているが、出力間隔は用途／アプリケーションの都合によって自由に設定され得る。

ステップＳ１０２では、指標算出部１２０は、Ｓ１０１で取得された角速度情報から、各軸に関して角速度の差分（Δω_ｘ、Δω_ｙ、Δω_ｚ）を計算する。そして、さらに３軸の差分の合成成分Δω_ａを計算する。

ステップＳ１０３では、指標算出部１２０は、Ｓ１０２で算出された合成成分Δω_ａに関して、所与の期間である時間窓（Δｔ）における分布を導出しの尖度を計算する。ここでは、現時刻（角速度情報の最新の時刻）から過去１秒間のデータに基づいて尖度を計算する。

図５は、角速度差分の合成成分の時系列変化および時間窓の例を示す図である。横軸は時間を示し、縦軸は角速度の合成成分の大きさを示している。曲線２３１は、Ｓ１０２で算出された合成成分Δω_ａの時間変化を表している。時間窓２３２は、曲線２３１に対する時間窓を表しており、ここでは、現時刻（曲線２３１の右端）から過去１秒間の幅（Δｔ）の時間区間を表している。指標算出部１２０は、時間窓２３２に含まれる複数の合成成分Δω_ａの大きさのヒストグラム分布に基づいて、指標値である尖度を算出する。

図６は、時間窓における合成成分の度数分布および尖度の例を示す図である。図５の時間窓２３２の期間におけるΔω_ａの度数分布がヒストグラム分布２３４として示されている。また、ヒストグラム分布２３４に基づいて算出された尖度の値がテーブル２３５に示されている。

指標算出部１２０は、数式（２）に示す計算によって合成成分Δω_ａの尖度を計算する。

ここで、
ｎ：ヒストグラムを作るために用いられたΔω_ａの個数、
ｘ_ｉ：ヒストグラムにおけるｉ番目の区間の出現回数（度数）、
ｘ^￣：ｘ_ｉの平均、
ｓ：時間窓２３２に含まれるΔω_ａの標準偏差、
である。

算出された尖度の値は、バッファに格納される。ここでは直近で求めた５回分の尖度の値をバッファすることを想定する。

ステップＳ１０４では、指標算出部１２０は、Ｓ１０３により算出された尖度を平滑化する。ここでは、直近で求めた５回分の尖度の値の平均を算出する。

図１０は、平滑化処理に用いられる尖度のリストを示す図である。このリストに格納された尖度の値は前述のバッファに格納された直近で求めた５回分の尖度の値に相当する。図１０に示した５個の尖度の値の例に対しては、指標算出部１２０は、これら５個の平均である「０．０」を算出する。

ステップＳ１０５では、静止判定部１３０は、Ｓ１０４で算出された平滑化指標値（尖度）を利用して静止状態であるか否かの判定を行う。ここでは、所定の条件として閾値「－０．５」より大きいという条件を満たす場合に静止状態であると判定する。すなわち、Ｓ１０４で算出された平滑化指標値が閾値より大きい場合に「真（＝静止状態である）」と判定しＳ１０６に進み、閾値以下である場合に「偽」と判定しＳ１０１に戻る。そのため、平滑化指標値が「０．０」と算出されている場合は真と判定されＳ１０６に進む。なお、閾値は、例えば判定に求められる精度に応じて適宜設定され得る。

ステップＳ１０６では、バイアス補正部１４０は、Ｓ１０１で取得された角速度のバイアス補正を行う。ここでは、バイアス補正部１４０は、静止判定が真と判定された際の角速度情報を平均した値を、バイアス値として決定する。その後、バイアス補正部１４０は、Ｓ１０１で取得された角速度値からバイアス値を減算することで較正された角速度値を算出し、不図示のアプリケーションまたはプラットフォームに出力する。

以上説明したとおり第１実施形態によれば、慣性センサ２００により得られる角速度値に基づいてバイアス値を適応的／自動的に決定することが出来、慣性センサ２００の較正をより好適に実現することが出来る。特に、角速度値の差分の合成成分Δω_ａに関する分布の尖度を指標値として用いることで、好適に静止状態であるか否かの判定を行うことが可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、慣性センサの各回転軸における角速度差分の度数分布の歪度に基づいて静止状態を判定し、当該慣性センサのバイアス補正を行う形態について説明する。なお、装置構成については第１実施形態と同様であるため説明は省略する。

＜装置の動作＞
図７は、第２実施形態における較正装置の動作を示すフローチャートである。上述したように、第２実施形態では、３軸（ＸＹＺ）のΔ角速度値の分布の歪度に基づき静止状態を判定する形態について説明する。なお、歪度そのものの代わりに、分布の非対称性具合を示す他の指標（歪度を単純化したものなど）を用いてもよい。

ステップＳ１１１では、角速度取得部１１０（慣性センサ２００）は、３軸の角速度を計測し、計測により得られた３軸の角速度値を時刻情報とともに指標算出部１２０に出力する。例えば、角速度値の更新間隔を２００Ｈｚに設定した場合、これらの角速度値は５ｍｓごとに出力される。以下のＳ１１１～Ｓ１１５のループは、角速度値が出力されるごと（すなわち５ｍｓ）に実行される。

ステップＳ１１２では、指標算出部１２０は、Ｓ１１１で取得された角速度情報から、各軸に関して角速度の差分（Δω_ｉ）を計算する。ここで、ｉは、ｘ、ｙ、ｚの各軸に対応する。

ステップＳ１１３では、指標算出部１２０は、Ｓ１１２で算出された角速度の差分（Δω_ｉ）に関して、所与の期間である時間窓（Δｔ）における分布を導出し歪度を計算する。すなわち、３軸の各軸について歪度を計算する。ここでは、現時刻（角速度情報の最新の時刻）から過去１秒間のデータに基づいて尖度を計算する。

図８は、角速度差分の時系列変化および時間窓の例を示す図である。横軸は時間を示し、縦軸は角速度の差分の大きさを示している。ここでは例としてＸ軸のみに関する時系列変化が示しているが、Ｙ軸およびＺ軸に関しても同様に算出される。

曲線２４１は、Ｓ１１２で算出された角速度の差分（Δω_ｉ）の時間変化を表している。時間窓２４２は、曲線２４１に対する時間窓を表しており、ここでは、現時刻（曲線２４１の右端）から過去１秒間の幅（Δｔ）の時間区間を表している。指標算出部１２０は、時間窓２４２に含まれる複数の差分（Δω_ｉ）の大きさのヒストグラム分布に基づいて、指標値である歪度を算出する。

図９は、時間窓における角速度差分の度数分布および歪度の例を示す図である。図８の時間窓２４２の期間におけるΔω_ｉの度数分布がヒストグラム分布２４４として示されている。また、ヒストグラム分布２４４に基づいて算出された歪度の値がテーブル２４５に示されている。ここでは例としてＸ軸のみに関する度数分布および歪度を示しているが、Ｙ軸およびＺ軸に関しても同様に算出される。

指標算出部１２０は、数式（３）に示す計算によって角速度の差分（Δω_ｉ）の歪度を計算する。

ここで、
ｎ：ヒストグラムを作るために用いられたΔω_ｉの個数、
ｘ_ｉ：ヒストグラムにおけるｉ番目の区間の出現回数（度数）、
ｘ^￣：ｘ_ｉの平均、
ｓ：時間窓２４２に含まれるΔω_ｉの標準偏差、
である。

算出された歪度の値は、各軸についてバッファに格納される。ここでは直近で求めた５回分の歪度の値をバッファすることを想定する。

ステップＳ１１４では、指標算出部１２０は、Ｓ１１３により算出された各軸の歪度を平滑化する。ここでは、直近で求めた５回分の歪度の値の平均を算出する。

図１１は、平滑化処理に用いられる歪度のリストを示す図である。このリストに格納された歪度の値は前述のバッファに格納された直近で求めたＸ軸の５回分の歪度の値に相当する。図１１に示した５個の歪度の値の例に対しては、指標算出部１２０は、これら５個の平均である「＋０．３」を算出する。

ステップＳ１１５では、静止判定部１３０は、Ｓ１１４で算出された３軸の平滑化指標値（歪度）を利用して静止状態であるか否かの判定を行う。ここでは、所定の条件として、指標値の全てが閾値範囲「－０．５」から「＋０．５」に含まれるという条件を満たす場合に静止状態であると判定する。すなわち、Ｓ１１４で算出された３軸の平滑化指標値全てが閾値範囲内にある場合に「真（＝静止状態である）」と判定しＳ１１６に進む。一方、１軸でも閾値範囲外である場合には「偽」と判定しＳ１１１に戻る。そのため、Ｘ軸に関して平滑化指標値が「＋０．３」と算出され、かつＹ軸・Ｚ軸に関しても閾値範囲内である場合は真と判定されＳ１１６に進む。なお、閾値範囲は、例えば判定に求められる精度に応じて適宜設定され得る。

ステップＳ１１６では、バイアス補正部１４０は、Ｓ１１１で取得された角速度のバイアス補正を行う。ここでは、バイアス補正部１４０は、静止判定が真と判定された際の角速度情報を平均した値を、バイアス値として決定する。その後、バイアス補正部１４０は、Ｓ１１１で取得された角速度値からバイアス値を減算することで較正された角速度値を算出し、不図示のアプリケーションまたはプラットフォームに出力する。

以上説明したとおり第２実施形態によれば、慣性センサ２００により得られる角速度値に基づいてバイアス値を適応的／自動的に決定することが出来、慣性センサ２００の較正をより好適に実現することが出来る。特に、各軸の角速度値の差分に関する分布の歪度を指標値として用いることで、好適に静止状態であるか否かの判定を行うことが可能となる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、慣性センサ２００に含まれる加速度センサから出力をさらに利用する形態について説明する。具体的には、角速度による閾値判定に加え加速度による閾値判定を併用することにより、よりロバストな静止状態の判定を行っている。

＜装置構成＞
図１２は、第３実施形態に係る較正装置の機能構成を示すブロック図である。第１実施形態の機能構成（図１）に対して加速度取得部１５０が追加されている。他の構成要素は第１実施形態と同様であるため説明を省略する。

加速度取得部１５０は、慣性センサ２００から出力される加速度値を受信し取得する。慣性センサ２００は、角速度を定期的に計測し出力すると共に加速度を定期的に計測し出力する。以下の説明では、慣性センサ２００は、角速度に加え３軸（ＸＹＺ）の加速度を計測可能に構成されることを想定する。慣性センサ２００からの出力値は、加速度を符号化（デジタル数値化）したものである。以下では、説明を簡単にするために、慣性センサ２００からの出力値は「ｍ／ｓ^２」の単位で表される加速度値であるとする。なお、加速度取得部１５０は、取得した加速度値を即時指標算出部１２０に与えても良いし、一時的にバッファ（不図示）に溜めてから与えても良い。

＜装置の動作＞
図１３は、第３実施形態における較正装置の動作を示すフローチャートである。Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０６については第１実施形態と同様であるため説明を省略する。なお、以下では、角速度と同様に、加速度に関しても差分の合成成分ΔＡ_ａの尖度を算出しているが、尖度そのものの代わりに、分布の尖り具合を示す他の指標（尖度を単純化したものなど）を用いてもよい。

ステップＳ２０１では、角速度取得部１１０（慣性センサ２００）は、３軸の角速度を計測し、計測により得られた３軸の角速度値および３軸の加速度値を時刻情報とともに指標算出部１２０に出力する。例えば、角速度値および加速度値の更新間隔を２００Ｈｚに設定した場合、これらの値は５ｍｓごとに出力される。以下のＳ２０１～Ｓ２０５のループは、角速度値および加速度値が出力されるごと（すなわち５ｍｓ）に実行される。

ステップＳ２０２では、指標算出部１２０は、Ｓ２０１で取得された加速度情報から、各軸に関して加速度の差分（ΔＡ_ｘ、ΔＡ_ｙ、ΔＡ_ｚ）を計算する。そして、さらに３軸の差分の合成成分ΔＡ_ａを計算する。

ステップＳ２０３では、指標算出部１２０は、Ｓ２０２で算出された合成成分ΔＡ_ａに関して、所与の期間である時間窓（Δｔ）における分布の尖度を計算する。ここでは、現時点（角速度情報の最新の時刻）から過去１秒間のデータに基づいて尖度を計算する。

ステップＳ２０４では、指標算出部１２０は、Ｓ１０３により算出された尖度およびＳ２０３により算出された尖度をそれぞれ平滑化する。ここでは、角速度および加速度それぞれに関して、直近で求めた５回分の尖度の値の平均を算出する。

ステップＳ２０５では、静止判定部１３０は、Ｓ２０４で算出された角速度および加速度それぞれに関する平滑化指標値（尖度）を利用して静止状態であるか否かの判定を行う。第１実施形態のＳ１０５と同様に、Ｓ２０４で算出された平滑化指標値が閾値より大きい場合に「真（＝静止状態である）」と判定し、閾値以下である場合に「偽」と判定する。角速度および加速度それぞれに関する平滑化指標値において、両方とも真と判定された場合にＳ１０６に進む。一方でも偽と判定されればＳ２０１に戻る。

以上説明したとおり第３実施形態によれば、慣性センサ２００により得られる角速度値および加速度値に基づいてバイアス値を適応的／自動的に決定することが出来、慣性センサ２００の較正をより好適に実現することが出来る。特に、第１実施形態に比較して、角速度・加速度という性質の異なる２つの測定値を利用することにより、よりロバストに静止状態の判定を行うことが可能となる。

（変形例）
慣性センサ２００を固定設置する対象は、用途に応じて多岐に渡る。例えば、カメラ、ゲームのコントローラ、車両内部、仮想現実や複合現実を実現する頭部搭載型ディスプレイ（ＨＭＤ：Head Mounted Display）などがある。例えばＨＭＤに慣性センサ２００を固定設置し、当該ＨＭＤを装着するユーザの頭部の位置姿勢を慣性センサ２００によって計測しつつ、逐次上述の実施形態で説明した処理を実行し、慣性センサ２００の較正を実現してもよい。

さらに、指標値の算出方法は、上述の実施形態で説明した算出方法に限定されるものではなく、較正装置１００の外部から得られる他の情報と合わせて指標値を算出しても良い。例えば、ＨＭＤが、角速度取得部１１０とは別に画像処理・別個のセンサ利用などによって姿勢の計測を行っている場合には、当該計測された姿勢を利用して指標値を算出してもよい。具体的には、計測された姿勢の情報から上述の実施形態で説明したものと同様の処理により指標値を算出し、角速度取得部１１０から得られる指標値と合算して静止状態の判定を行うことが出来る。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１００ 較正装置； １１０ 角速度取得部； １２０ 指標算出部； １３０ 静止判定部； １４０ バイアス補正部； １５０ 加速度取得部

Claims (7)

1. 慣性センサの較正装置であって、
   前記慣性センサから角速度値を取得する取得手段と、
   所与の期間に前記取得手段が取得した複数の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分の分布を導出する導出手段と、
   前記分布に基づいて、該所与の期間に前記慣性センサが静止状態であったか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記慣性センサが静止状態にあると判定された場合に、前記複数の角速度値に基づいて前記慣性センサのバイアス値を決定し、前記取得手段により得られた角速度値を補正する補正手段と、
   を有し、
   前記取得手段は、前記慣性センサから３軸の角速度値を取得し、
   前記導出手段は、前記所与の期間に前記取得手段が取得した複数の３軸の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分を３軸それぞれについて計算し、該３軸の差分の合成成分を計算し、前記所与の期間における前記合成成分の分布の尖度を計算し、
   前記判定手段は、前記尖度が閾値より大きい場合に前記慣性センサが静止状態であったと判定する
   ことを特徴とする較正装置。
2. 前記取得手段は、所定の周期で角速度値を取得するよう構成されており、
   前記所与の期間は、現時刻から直近の所定の時間に対応する期間である
   ことを特徴とする請求項１に記載の較正装置。
3. 前記慣性センサから３軸の加速度値を取得する第２の取得手段と、
   前記所与の期間に前記第２の取得手段が取得した複数の３軸の加速度値に関して、時間的に隣接する加速度値の差分を３軸それぞれについて計算し、該３軸の差分の第２の合成成分を計算し、前記所与の期間における前記第２の合成成分の分布の第２の尖度を計算する第２の導出手段と、
   をさらに有し、
   前記判定手段は、前記尖度が閾値より大きくかつ前記第２の尖度が第２の閾値より大きい場合に前記慣性センサが静止状態であったと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の較正装置。
4. 前記導出手段は、計算した尖度をバッファに格納するよう構成されており、
   前記判定手段は、前記バッファに格納された複数の尖度の平均が前記閾値より大きい場合に前記慣性センサが静止状態にであったと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の較正装置。
5. 慣性センサと、
   請求項１乃至４の何れか１項に記載の較正装置と、
   を有する頭部搭載型ディスプレイ（ＨＭＤ）。
6. 慣性センサの較正装置の制御方法であって、
   前記慣性センサから角速度値を取得する取得工程と、
   所与の期間に前記取得工程により取得された複数の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分の分布を導出する導出工程と、
   前記分布に基づいて、該所与の期間に前記慣性センサが静止状態であったか否かを判定する判定工程と、
   前記判定工程により前記慣性センサが静止状態にあると判定された場合に、前記複数の角速度値に基づいて前記慣性センサのバイアス値を決定し、前記取得工程により得られた角速度値を補正する補正工程と、
   を含み、
   前記取得工程では、前記慣性センサから３軸の角速度値を取得し、
   前記導出工程では、前記所与の期間に前記取得工程で取得された複数の３軸の角速度値に関して、時間的に隣接する角速度値の差分を３軸それぞれについて計算し、該３軸の差分の合成成分を計算し、前記所与の期間における前記合成成分の分布の尖度を計算し、
   前記判定工程では、前記尖度が閾値より大きい場合に前記慣性センサが静止状態であったと判定する
   ことを特徴とする制御方法。
7. コンピュータを、請求項１乃至４の何れか１項に記載の較正装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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