センサデータ履歴蓄積システム、センサデータ履歴蓄積方法およびプログラム
【課題】移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できるセンサデータ履歴蓄積システムを提供する。
【解決手段】センサデータ履歴記憶手段８１は、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶する。精度決定手段８２は、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する。サンプリング周期決定手段８３は、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。センサデータ変換手段８４は、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成する。履歴蓄積手段８５は、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる。
【解決手段】センサデータ履歴記憶手段８１は、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶する。精度決定手段８２は、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する。サンプリング周期決定手段８３は、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。センサデータ変換手段８４は、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成する。履歴蓄積手段８５は、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体のセンサが測定したデータの履歴を収集及び蓄積するセンサデータ履歴蓄積システム、センサデータ履歴蓄積方法およびセンサデータ履歴蓄積プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通管制や物流管理においては、大量の車や人が送信する位置情報などのセンサデータをサーバで収集し、そのデータを加工したセンサデータ履歴を蓄積する処理が大量に行われている。このとき、例えば、車や人が位置する道路や建物を、それらの位置情報をもとに特定する処理なども行われる。
【０００３】
車や人などの位置や加速度などのセンサデータを送信する機器の例として、プローブカーやＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）付き携帯端末などがある。プローブカーやＧＰＳ付き携帯端末のように移動しながらサーバにセンサデータを送信する物体を、以下移動体と呼ぶ。
【０００４】
大量の移動体が送信するセンサデータの履歴を蓄積しようとしても、利用可能な記憶容量は有限である。そのため、移動体個々のセンサデータ履歴を小さな記憶容量で蓄積することが必要になる。そのため、移動体の位置などの履歴を少ない容量で蓄積する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
特許文献１に記載されたナビゲーション装置では、位置情報を予め設定されたエリアのいずれかに分類することにより、少ない記憶容量で移動体の位置履歴を記憶する。
【０００６】
また、特許文献２には、移動速度に応じて縮尺の異なる地図を選択するナビゲーション装置が記載されている。特許文献２に記載された装置では、速度を区分けした範囲ごとに縮尺の異なる種類の地図を予め記憶しておく。そして、車両等に備えたセンサが移動速度を検出すると、特許文献２に記載された装置は、移動速度に対応する縮尺の地図を取得する。
【０００７】
なお、特許文献３には、データの時間的変化率（例えば、エンジン回転数）が所定以上になると、信号化する桁の表示位置を変更する自動車用のディジタル表示装置（例えば、スピードメータ）が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−１４４７５号公報（段落０００６）
【特許文献２】特開２００８−２６１８０５号公報（段落００１３，００２４，００３０）
【特許文献３】特開昭５３−１１２７６３号公報（２頁右上ブロック，２頁左下ブロック）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
位置情報のようなセンサデータは、詳細度が低いほど少ない記憶容量で蓄積できる。例えば、位置情報を緯度及び経度で表わしたデータを蓄積する場合とエリアに分類して蓄積する場合とを比較する。緯度及び経度で表わしたデータを蓄積する場合、ある時刻の位置を２つの実数で表現したデータを蓄積することになる。一方、特許文献１に記載されたナビゲーション装置のように、エリアに分類して蓄積する場合、エリアを識別する符号１つで表現したデータを蓄積すればよい。
【００１０】
しかし、特許文献１に記載された装置では、移動体の状況に関わらず、予め定められたエリアのいずれかにセンサデータの履歴を分類することになる。そのため、分割したエリアの大きさによる詳細度でしか移動体のセンサデータ履歴を蓄積することができないという問題がある。
【００１１】
一方、特許文献２に記載されたナビゲーション装置では、異なる縮尺の地図を移動速度に応じて取得するため、移動体の状況に応じた大きさのエリアに変更することは可能である。しかし、特許文献２に記載されたナビゲーション装置では、センサからセンサデータを受信するたびに、受信したセンサデータを逐次蓄積するため、上述のように大量のセンサデータを受信する場合には、多くの記憶容量を消費してしまう。そのため、上述のように大量なセンサデータを受信するような場合であっても、より記憶容量を抑制できることが望ましい。
【００１２】
そこで、本発明は、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できるセンサデータ履歴蓄積システム、センサデータ履歴蓄積方法およびセンサデータ履歴蓄積プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明による他のセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、精度判定手段が、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段が、精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させることを特徴とする。
【００１５】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積方法は、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定し、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に精度対応データを蓄積させることを特徴とする。
【００１６】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積プログラムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、コンピュータに、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定処理、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。
【図３】センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。
【図４】精度決定手段２が決定した詳細度の一例を示す説明図である。
【図５】サンプリング周期を決定する方法の一例を示す説明図である。
【図６】センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴の一例を示す説明図である。
【図７】履歴記憶手段４が記憶するデータの一例を示す説明図である。
【図８】第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】位置情報の精度を決定する場合の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図１１】分布図決定手段２１１が決定した精度の一例を示す説明図である。
【図１２】概要地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【図１３】詳細地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【図１４】分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果の一例を示す説明図である。
【図１５】意味的測定情報の精度の履歴を表すデータ例を示す説明図である。
【図１６】意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１７】意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１８】意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１９】一時的な測定値履歴の記憶処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】意味的測定情報の履歴を記憶する処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】マッチング処理の精度を決定する動作の一例を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２３】第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２５】測定値履歴をランレングス圧縮した結果の例を示す説明図である。
【図２６】第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の第５の実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２８】使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータの一例を示す説明図である。
【図２９】本発明の第５の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３０】本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【図３１】本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの他の最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２０】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、精度決定手段２と、センサデータ変換手段３と、履歴記憶手段４とを備えている。
【００２１】
センサデータ収集手段１は、移動体の状況を検知するセンサによる測定結果を入力する。各測定結果には、少なくとも、センサが測定した時刻（以下、測定時刻と記す。）における移動体の状況を表すデータ（以下、センサデータと記す。）が含まれる。なお、測定結果に、センサデータの変化の度合いを示すデータ（以下、便宜的に変化率と記すこともある。）を含んでいてもよい。以下、１つの移動体の測定時刻におけるセンサの測定結果を点と記す。また、その点（１点と記すこともある）における測定時刻とセンサデータの値との組を測定値情報と記す。測定値情報には、センサデータだけでなく、センサデータの変化率を含んでいてもよい。また、その測定値情報の履歴を測定値履歴と記す。
【００２２】
センサデータ収集手段１は、例えば、移動体の状況を検知するセンサによって実現されてもよく、移動体の状況を検知したセンサからセンサデータを受信して本システムにそのセンサデータを入力する装置によって実現されてもよい。
【００２３】
図２は、センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。図２に示す例では、センサデータ収集手段１が入力するデータは、ＩＤＴ２００１と、時刻Ｔ２００２と、緯度Ｔ２００３と、経度Ｔ２００４と、速さＴ２００５と、方位Ｔ２００６とを含む。
【００２４】
ＩＤＴ２００１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２００２は、移動体の位置を測定した時刻である。緯度Ｔ２００３及び経度Ｔ２００４は、時刻Ｔ２００２における移動体が位置する緯度及び経度である。速さＴ２００５は、時刻Ｔ２００２における移動体の速度の大きさである。方位Ｔ２００６は、時刻Ｔ２００２における移動体の進行方位の方位角である。なお、緯度Ｔ２００３及び経度Ｔ２００４がセンサデータに相当し、速さＴ２００５と方位Ｔ２００６とを組み合わせたデータが変化率に相当する。なお、速さＴ２００５のみを変化率としてもよい。
【００２５】
図２に示す例では、緯度や経度を移動体の位置情報として用いる場合について説明した。ただし、位置情報は、緯度や経度に限定されない。例えば、基準点からの角度の組を位置情報として用いてもよい。また、図２に示す例では、移動体の測位時における速さと方位との組を変化率として用いる場合について説明した。ただし、変化率は、速さと方位の組に限定されない。例えば、測位時の東西方向の速度と南北方向との組を変化率として用いてもよい。もしくは、測位時前後の所定の期間における平均速度を変化率として用いてもよい。さらに、変化率は、実数で表現されていなくてもよい。変化率として、例えば、「高速」「低速」「停止」のような変化率の大きさを表す符号を用いてもよい。
【００２６】
以下の説明では、センサデータ収集手段１が、センサデータとして移動体の位置情報を、変化率として移動体の移動速度を、それぞれ入力する場合について説明する。ただし、センサデータ収集手段１が入力するデータは、位置情報及び移動体の速度に限られず、他の情報であってもよい。
【００２７】
センサデータの値の例として、例えば、緯度や経度、温度や加速度などが挙げられる。なお、センサデータの値は、数値データに限定されない。センサデータの値は、例えば、移動体が現在位置するエリア名や、停止中もしくは歩行中など状況を表すラベル、位置を識別する符号などであってもよい。
【００２８】
精度決定手段２は、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴に基づいて、サンプリング周期及び履歴記憶手段４に記憶させる移動体のセンサデータの詳細度を決定し、そのサンプリング周期でセンサデータ変換手段３に通知する。すなわち、サンプリング周期とは、入力されたセンサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期である。そのため、サンプリング周期は、入力されたセンサデータのフィルタの役割を有すると言える。
【００２９】
具体的には、精度決定手段２は、センサデータ収集手段１から入力された測定値情報に含まれるセンサデータの変化率に応じて、移動体の位置情報を履歴記憶手段４に記憶させるための詳細度とサンプリング周期とを決定する。すなわち、精度決定手段２は、入力されたセンサデータの変化率に基づいて、その変化率に対応するセンサデータの詳細度及びサンプリング周期を決定する。そして、精度決定手段２は、決定したサンプリング周期で入力された測定値情報及び詳細度をセンタデータ変換手段３に通知する。例えば、センサデータとして移動体ごとの位置情報が入力されると、精度決定手段２は、位置情報の変化率である移動速度に応じて、位置情報の詳細度及びサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で位置情報、変化率及び詳細度をセンサデータ変換手段３に通知する。なお、以下の説明では、詳細度を精度と記すこともある。
【００３０】
図３及び図４を参照して、精度決定手段２が詳細度を決定する方法について詳細に説明する。図３は、センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。図３に示す例では、センサデータ収集手段１が入力するデータは、ＩＤＴ１００１と、時刻Ｔ１００２と、緯度Ｔ１００３と、経度Ｔ１００４と、速さＴ１００５と方位Ｔ１００６とを含む。図３に例示するＩＤＴ１００１、時刻Ｔ１００２、緯度Ｔ１００３、経度Ｔ１００４、速さＴ１００５及び方位Ｔ１００６は、図２におけるＩＤＴ２００１、時刻Ｔ２００２、緯度Ｔ２００３、経度Ｔ２００４、速さＴ２００５及び方位Ｔ２００６に対応する。
【００３１】
図４は、精度決定手段２が決定した詳細度の一例を示す説明図である。図４に示す例は、図３に例示するデータが入力されたとき、精度決定手段２が、移動体の速さＴ１００５と閾値とを比較し、移動体の位置の詳細度として、緯度と経度とを１０進表記する場合における小数点以下の桁数を出力したものである。
【００３２】
ここで、図４に例示するＩＤＴ１１０１及び時刻Ｔ１１０２は、入力された図３のデータにおけるＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ１１０３は、ＩＤＴ１１０１の時刻Ｔ１１０２における位置情報に対して、後述のセンサデータ変換手段３がデータを変換する際の詳細度である。なお、図４に示す例では、速さＴ１００５が、閾値１０未満ならば精度「４」、閾値１０以上２０未満ならば精度「３」、閾値２０以上ならば精度「２」であるものとする。
【００３３】
このように、精度決定手段２は、予め定められた閾値に基づいて詳細度を決定してもよい。ただし、精度決定手段２が詳細度を決定する方法は、上記方法に限られない。例えば、詳細度は、３段階に限定されるものではなく、任意の段階数であってもよい。もしくは、点の変化率に相当する情報に対する関数で定められた指標（すなわち、センサデータの変化率に応じて詳細度を導く関数により決定される値）を詳細度として用いてもよい。また、上記説明では、詳細度として緯度及び経度の桁数を用いる場合について説明したが、緯度及び経度の桁数以外の内容を詳細度として用いてもよい。
【００３４】
また、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の１つの測定値情報ごとに詳細度を決定せず、複数の測定値情報の集合ごとに詳細度を決定してもよい。精度決定手段２は、例えば、３０秒ごとの平均の速さから詳細度を決定してもよい。他にも、精度決定手段２は、例えば、入力されたデータに含まれる速さの中央値から詳細度を決定してもよい。また、精度決定手段２は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に加え、他の情報を使用して詳細度を決定してもよい。
【００３５】
さらに、精度決定手段２は、センサデータの変化率が小さいほどセンサデータの精度を高く決定してもよい。以下、センサデータの変化率が小さいほどセンサデータの精度をより高く決定し、センサデータの変化率が大きいほどセンサデータの精度をより低く決定する場合の効果について、位置情報の履歴を蓄積する場合を例に挙げて説明する。
【００３６】
車で走行中の場合、一般的に、現在走行中の道路上における区間（例えば、道路番号や走行中の地域）が分かれば履歴として十分であることが多い。一方、歩行中の場合、より詳細な位置の履歴を蓄積したいという要求がある。位置の変化（すなわち、変化率）に着目した場合、歩行中は位置の変化率が小さく、車で走行中は位置の変化率が大きい。この場合、精度決定手段２が、車で走行中の（変化率の大きい）移動体については道路及び地域など荒い詳細度にすると決定し、歩行中の（変化率の小さい）移動体については高い詳細度（例えば、測定した位置情報）にすると決定することで、移動体の状況に応じた詳細度の履歴をより少ない記憶容量で蓄積できる。
【００３７】
次に、精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法について具体的に説明する。図５は、精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法の一例を示す説明図である。図５に示す例では、移動体の速さＶに対し、Ｖ＜Ｖ１ならばサンプリング周期がＴ１、Ｖ１≦Ｖ＜Ｖ２ならばサンプリング周期Ｔ＝Ｔ（Ｖ）、Ｖ２≦Ｖならばサンプリング周期がＴ２と決定されることを示す。
【００３８】
例えば、移動体の速さがｖ０のとき、速さｖ０に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００１であり、ｖ０＜Ｖ１である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴ１と決定する。また、移動体の速さがｖ１のとき、速さｖ１に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００２であり、Ｖ１≦ｖ１＜Ｖ２である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴｖと決定する。さらに、移動体の速さがｖ２のとき、速さｖ２に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００３であり、Ｖ２≦ｖ２である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴ２と決定する。
【００３９】
以上のように、精度決定手段２は、変化率に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。具体的には、精度決定手段２は、センサデータの変化率（ここでは、速さ）と、サンプリング周期とを対応付けた情報（以下、サンプリング周期対応情報と記す。）に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で測定値情報をセンサデータ変換手段３に通知する。
【００４０】
このように、精度決定手段２が、変化率に基づいて決定されるサンプリング周期に基づき、入力されたセンサデータの中から記憶対象のセンサデータを抽出することにより、移動体の状況変化に応じて記憶容量を抑制することができる。
【００４１】
すなわち、一般的に、センサデータは定期的に移動体の状況を検出するため、センサが検出するセンサデータには、冗長なデータが含まれていることが多い。そのため、精度決定手段２が、移動体の速さに応じて精度を変更するとともに、サンプリング周期でセンサデータを抽出するため、履歴として必要なセンサデータを少ない記憶容量で蓄積できる。
【００４２】
なお、上述の方法は、サンプリング周期を決定する方法の一例に過ぎず、サンプリング周期の決定方法は、上述の方法に限定されない。例えば、サンプリング周期を段階化し、その段階ごとに速度と比較するための閾値を対応付けた情報をサンプリング周期対応情報として予め準備しておいてもよい。この場合、精度決定手段２は、その速度の閾値と移動体の速さとを比較してサンプリング周期を決定してもよい。
【００４３】
また、精度決定手段２は、移動体のセンサデータの変化率が大きいほど、サンプリング周期を短く決定してもよい。このようにすることで、変化率が大きい部分の履歴の欠損を防止できる。
【００４４】
センサデータ変換手段３は、測定値履歴に含まれるセンサデータを、精度決定手段２が決定した詳細度のデータに変換する。そして、センサデータ変換手段３は、変換したセンサデータを含む測定値履歴を履歴記憶手段４へ記憶させる。なお、以下の説明では、センサデータを変換することを、測定値履歴を変換すると記すこともある。
【００４５】
図６を参照して、センサデータ変換手段３が測定値履歴を変換する処理の詳細について説明する。図６は、センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴の一例を示す説明図である。図６に示す例では、センサデータ変換手段３が変換したデータが、ＩＤＴ１２０１と、時刻Ｔ１２０２と、精度１２０３と、緯度Ｔ１２０４と、経度Ｔ１２０５とを含んでいることを示す。図６に示す例では、図３及び図４に例示したデータがセンサデータ変換手段３に通知されると、センサデータ変換手段３は、緯度及び経度の小数点以下を図４に例示するように決定された精度が示す桁数で丸めるように変換する。このように変換された測定値履歴が、履歴記憶手段４に記憶される。
【００４６】
なお、図６に例示するＩＤＴ１２０１は、図３に例示するＩＤＴ１００１及び図４に例示するＩＤＴ１１０１に対応し、図６に例示する時刻Ｔ１２０２は、図３に例示する時刻Ｔ１００２及び図４に例示する時刻Ｔ１１０２に対応する。また、図６に例示する精度Ｔ１２０３は、図４に例示する精度Ｔ１１０３に対応する。また、図６に例示する緯度Ｔ１２０４及び経度Ｔ１２０５は、それぞれ図３における緯度Ｔ１００３及び経度Ｔ１００４の小数点以下を、精度Ｔ１２０３に指定された桁数以下の値を四捨五入することで丸めた値である。
【００４７】
上記説明では、センサデータ変換手段３が、指定された精度の桁数に測定値履歴を変換する方法について説明した。ただし、上記説明は、測定値履歴を変換する方法の一例に過ぎず、測定値履歴を変換する方法は、上記方法に限定されない。センサデータ変換手段３は、指定された桁数にデータを丸める以外の方法で測定値履歴を変換してもよい。
【００４８】
また、センサデータ変換手段３へ通知されるデータには、センサデータ収集手段１が入力した全てのデータを含んでいなくてもよい。センサデータ変換手段３へ通知されるデータには、センサデータ変換手段３が変換処理を行い、履歴記憶手段４に記憶させるために必要なデータが含まれていればよい。また、センサデータ変換手段３は、センサデータ収集手段１から入力される測定値履歴に含まれる全ての種類のデータを変換する必要はない。
【００４９】
履歴記憶手段４は、センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴を記憶する。図７は、履歴記憶手段４が記憶するデータの一例を示す説明図である。図７に示す例では、履歴記憶手段４に記憶されるデータが、ＩＤＴ１３０１と、時刻Ｔ１３０２と、精度Ｔ１３０３と、緯度Ｔ１３０４と、経度Ｔ１３０５とを含んでいることを示す。ＩＤＴ１３０１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ１３０２は、移動体の位置の測定時刻である。精度Ｔ１３０３は、履歴記憶手段４が記憶するデータの中でＩＤＴ１３０１により識別される移動体の時刻Ｔ１３０２における位置情報の精度を表すデータである。図７に示す例では、精度Ｔ１３０３は、緯度Ｔ１３０４及び経度Ｔ１３０５の小数点以下の有効な桁数を表す。緯度Ｔ１３０４及び経度Ｔ１３０５は、ＩＤＴ１３０１により識別される移動体の時刻Ｔ１３０２における緯度及び経度である。
【００５０】
なお、履歴記憶手段４が記憶する情報は、上記内容に限定されない。移動体の測定値履歴を表すデータであれば、他の内容であってもよい。履歴記憶手段４は、例えば、磁気ディスクにより実現される。
【００５１】
精度決定手段２と、センサデータ変換手段３とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、コンピュータの記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、精度決定手段２及びセンサデータ変換手段３として動作してもよい。また、精度決定手段２と、センサデータ変換手段３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００５２】
次に、図８を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図８は、本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）として、位置情報を用いる場合について説明する。ただし、点には、位置情報以外の他の種類のセンサデータを含んでいてもよい。
【００５３】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が測定値履歴を読み取り、測定値履歴を精度決定手段２に通知する（ステップＳ１０１）。次に、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の移動体の状況変化に関する情報をもとに、サンプリング周期及び履歴記憶手段４に記憶させる測定値履歴の精度を決定する（ステップＳ１０２）。そして、精度決定手段２は、決定したサンプリング周期で測定値情報及び精度をセンサデータ変換手段３に通知する。
【００５４】
センサデータ変換手段３は、通知された測定値履歴を、精度決定手段２が決定した精度の測定値履歴に変換する（ステップＳ１０３）。そして、センサデータ変換手段３は、変換された測定値履歴を履歴記憶手段４に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００５５】
図９を参照して、図８のステップＳ１０２における測定値履歴の精度を決定する方法をより具体的に説明する。図９は、本発明の第１の実施形態において位置情報の精度を決定する場合の、ステップＳ１０２の動作の一例を示すフローチャートである。図９に例示するフローチャートは、入力された測定値履歴が移動体の速さと緯度及び経度を含む場合に、精度決定手段２が、履歴記憶手段４に記憶させる移動体の位置の精度として、緯度及び経度の小数点以下の桁数を決定する処理を示す。
【００５６】
図９に示す例では、精度決定手段２が、移動体の速さｖを２つの閾値Ｖ１、Ｖ２（ただし、０＜Ｖ２＜Ｖ１）と比較し、ｖ＜Ｖ２ならば、精度をＮ２桁と、Ｖ２≦ｖ＜Ｖ１ならば、精度をＮ１桁と、Ｖ１≦ｖならば、精度をＮ０桁と決定する場合について説明する。ただし、Ｎ０＜Ｎ１＜Ｎ２である。
【００５７】
精度決定手段２は、まず、入力された測定値履歴から１つの移動体の最初の時刻におけるデータ（例えば、図３に例示する１行目のデータ）を読み込む（ステップＳ１０３１）。次に、精度決定手段２は、読み込んだ点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）における移動体の速さｖを閾値Ｖ１と比較する（ステップＳ１０３２１）。速さｖ≧Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＹｅｓ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ０桁と決定する（ステップＳ１０３３１）。一方、速さｖ＜Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＮｏ）、精度決定手段２は、速さｖを閾値Ｖ２と比較する（ステップＳ１０３２２）。速さｖ≧Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＹｅｓ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ１桁と決定する（ステップＳ１０３３２）。また、速さｖ＜Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＮｏ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ２桁と決定する（ステップＳ１０３３３）。最後に、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の全ての点の精度を決定したか否かを判定する（ステップＳ１０３４）。全ての点の精度を決定していない場合（ステップＳ１０３４のＮｏ）、精度決定手段２は、次の点について、ステップＳ１０３１からステップＳ１０３４までの処理を繰り返す。一方、全ての点の精度を決定した場合（ステップＳ１０３４のＹｅｓ）、精度決定手段２は、精度を決定する処理を終了する。
【００５８】
上記説明では、２つの閾値と速さとを比較して詳細度を決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、詳細度を決定する方法の一例に過ぎず、詳細度を決定する方法は、上記方法に限られない。精度決定手段２は、任意の個数の閾値と比較して詳細度を決定してもよい。また、精度決定手段２は、速さと閾値とを比較する方法以外の方法を用いて詳細度を決定してもよい。精度決定手段２は、例えば、移動体の速さに関する減少関数（すなわち、移動体の速さが早くなるほど、詳細度を低く決定する関数）により精度を決定してもよい。
【００５９】
また、精度決定手段２は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に関するデータ以外のデータを併用して精度を決定してもよい。
【００６０】
以上のように、本実施形態によれば、精度決定手段２が、センサデータの変化の度合いに基づいて詳細度及びサンプリング周期を決定し、決定したサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。そして、センサデータ変換手段３が、移動体の測定値履歴を精度決定手段２が決定した精度に変換し、変換したデータを履歴記憶手段４に記憶させる。したがって、移動体の状況変化に応じた精度による測定値履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【００６１】
すなわち、本発明によれば、精度決定手段２が移動体の状況変化（つまりセンサデータの変化量の大小）に応じて、移動体のセンサデータを蓄積する詳細度を制御する。したがって、センサデータの履歴を移動体の状況変化に応じた詳細度かつ少ない記憶容量で記憶することができる。
【００６２】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第２の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００６３】
本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、一時記憶制御手段１１２と、センサデータ履歴一時記憶手段１１３と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の意味的データ履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。図１０においては、意味的データ履歴記憶手段として、意味的データ第１履歴記憶手段４１１と、意味的データ第２履歴記憶手段４１２と、以降の意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎとを示す。なお、以下の説明では、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段のうちの一つを意味的データ履歴記憶手段と記すこともある。
【００６４】
センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、センサデータ収集手段１が入力した移動体の測定値情報を一時的に蓄積する。センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、センサデータ収集手段１が入力したデータをそのまま蓄積してもよく、符号化した状態で蓄積してもよい。また、センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、後述の一時記憶制御手段１１２の制御により、記憶する測定値情報を分布図決定手段２１１に出力する。
【００６５】
一時記憶制御手段１１２は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３が測定値履歴を分布図決定手段２１１に出力するタイミングを制御する。具体的には、一時記憶制御手段１１２は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に対し、所定の間隔で測定値履歴を分布図決定手段２１１に出力するよう指示する。
【００６６】
一時記憶制御手段１１２は、例えば、１つの移動体について所定の個数の位置情報及び速さを示す情報が蓄積されるごとに、１つの移動体の位置情報及び速さの組を測定値履歴として出力するよう指示してもよい。もしくは、一時記憶制御手段１１２は、蓄積された移動体の位置情報及び速さの組を一定時間ごとに出力するよう指示してもよい。ただし、上述の制御方法は一例であり、位置情報及び速さの組を測定値履歴として出力指示する方法は、上記方法に限定されない。
【００６７】
分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から受け取った測定値履歴に基づいて、第１の実施形態における精度決定手段２と同様、測定値履歴の精度とサンプリング周期とを決定し、決定したサンプリング周期で測定値履歴及び精度を分布図マッチ手段３１１に出力する。本実施形態における測定値履歴の精度は、後述の分布図マッチ手段３１１が、意味的データ履歴記憶手段に記憶させる移動体の測定値情報を、予め定められた分布図と照合する際に用いられる精度である。
【００６８】
ここで、分布図とは、移動体のセンサデータと、そのセンサデータの内容を示す情報とを精度ごとに対応付けた情報であるである。分布図は、例えば、緯度及び経度を示すデータと、道路や建物などを示すデータとを精度ごとに対応付けた情報である。分布図として、例えば、道路や建物を含む地図などが挙げられる。分布図は、精度ごとに予め定められ、例えば、磁気ディスク等によって実現される分布図記憶手段（図示せず）に記憶される。
【００６９】
分布図決定手段２１１は、例えば、予め定められた閾値を超えたか否かを判断して測定値履歴の精度を決定してもよい。この閾値は、例えば、メモリ等に記憶される。以下、図３及び図１１を参照して、分布図決定手段２１１が精度を決定する方法について詳細に説明する。図１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度の一例を示す説明図である。図３に例示した測定値履歴が入力されると、分布図決定手段２１１は、移動体の速さＴ１００５と閾値とを比較する。そして、分布図決定手段２１１が、移動体の位置の精度として、緯度と経度をそのまま記憶するか、移動体の位置と詳細地図とを照合した結果を記憶するか、移動体の位置と概要地図とを照合した結果を記憶するか、のいずれかに決定する。そのようにして決定された結果が、図１１に例示する内容である。
【００７０】
ここで、図１１に例示するＩＤＴ２１０１及び時刻Ｔ２１０２は、入力された図３のデータにおけるＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ２１０３は、ＩＤＴ２１０１の時刻Ｔ２１０２において、後述の分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行う精度を示す情報である。
【００７１】
ここで、分布図マッチ手段３１１が、移動体の位置を概要地図とマッチングするときの精度を、第１レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第１レベルの精度のことを「概要」と記す。また、分布図マッチ手段３１１が、移動体の位置を詳細地図とマッチングするときの精度を、第２レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第２レベルの精度のことを「詳細」と記す。さらに、分布図マッチ手段３１１が、マッチング処理を行わない（すなわち、センサが検知した緯度及び経度そのままの値を意味的データ履歴記憶手段に記憶させる）ときの精度を、第３レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第３レベルの精度のことを「緯度・経度」と記す。
【００７２】
すなわち、図１１に例示するマッチング方法は、速さＴ１００５が、閾値１０未満ならば「マッチングしない（緯度と経度をそのまま記憶）」、閾値１０以上２０未満ならば「詳細地図との照合」、閾値２０以上ならば「概要地図との照合」であることを示す。
【００７３】
上記説明では、分布図決定手段２１１が、照合に用いられる精度を「緯度・経度」，「詳細」，「概要」の３段階に決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、精度を決定する方法の一例に過ぎず、精度を決定する方法は、上記方法に限られない。分布図決定手段２１１は、照合に用いられる精度を、３段階ではなく、任意の数の段階に決定してもよい。また、上記説明では、照合に使用する地図を有限段階の中から選択させることを精度として表していた。ただし、照合処理の対象は地図だけに限られず、地図以外でも精度を示すことが可能な有限段階の情報を精度として用いてもよい。
【００７４】
また、分布図決定手段２１１は、入力された測定値履歴中のある１つの測定値情報と時刻ごとに精度を決定せず、複数の時刻の測定値情報の集合ごとに精度を決定してもよい。分布図決定手段２１１は、例えば、３０秒ごとの平均の速さから精度を決定してもよい。他にも、分布図決定手段２１１は、例えば、入力されたデータに含まれる速さの中央値から精度を決定してもよい。また、分布図決定手段２１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に加え、他の情報を使用して精度を決定してもよい。
【００７５】
また、第１の実施形態における精度決定手段２と同様、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出した測定値履歴に基づいて、点の変化の大きさが小さい程測定値履歴の精度を高くしてもよい。
【００７６】
分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータを抽出し、抽出したデータを意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。具体的には、分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１から受け取った測定値履歴について、分布図決定手段２１１が決定した精度で地図など分布図上の領域と照合し、照合して得られた結果を意味的データ記憶手段に記憶させる。
【００７７】
なお、上述の通り、意味的データ履歴記憶手段は、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個存在する。そこで、分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度に対応する意味的データ履歴記憶手段に、照合して得られた結果を蓄積させる。なお、意味的データ履歴記憶手段と精度とは、予め対応付けしておけばよい。
【００７８】
また、分布図マッチ手段３１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その点における精度とを対応付けて、後述のデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【００７９】
例えば、分布図マッチ手段３１１は、ＧＰＳから得られた緯度及び経度を、地図上の道路や建物などの物体や領域と照合し、その結果特定された物体や領域などを履歴として出力する。以下、センサなどから得られた移動体の状況を示す値（すなわち、測定値情報の生データ）を物理的測定情報、物理的測定情報を分布図と照合した結果特定された物体や領域などを意味的測定情報と記す。すなわち、分布図は、センサデータと意味的測定情報とを精度ごとに対応付けた情報と言うことが出来る。なお、物理的測定情報自身も物体や領域などを表す情報であることから、物理的測定情報も意味的測定情報の一種であると言える。物理的測定情報を意味的測定情報として用いる場合、分布図マッチ手段３１１は、対応するデータを抽出する必要はない。
【００８０】
物理的測定情報の一例として、ＧＰＳから得られた緯度及び経度や、加速度センサにより得られたｘ，ｙ，ｚ軸方向の加速度が挙げられる。また、意味的測定情報の一例として、移動体の存在する道路や建物、特定の地点などが挙げられる。また、以下の説明では、物理的測定情報から意味的測定情報を求める照合処理をマッチング処理と記すこともある。すなわち、分布図マッチ手段３１１は、入力された測定値履歴に含まれる物理的測定情報に対し、分布図決定手段２１１が決定した精度でマッチング処理を行い、意味的測定情報の履歴を出力すると言うことができる。
【００８１】
図１２、図１３及び図１４を参照して、マッチング処理の詳細を具体的に説明する。図１２は、概要地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。図１３は、詳細地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【００８２】
図１２に示す例では、分布図を４つの領域に分割し、各領域に識別子（ＩＤ）を付与していることを示す。また、図１３に示す例では、図１２に例示する各領域中、さらに小さい領域や道路に対して、それぞれの意味的測定情報を識別する識別子（ＩＤ）を付与したことを示す。
【００８３】
また、図１２及び図１３に示す例では、図３に例示する測定値履歴に含まれる物理的測定情報を、概要地図上及び詳細地図上にそれぞれプロットしたことを示す。図３におけるＤＡＴ１００１、ＤＡＴ１００２、ＤＡＴ１００３、ＤＡＴ１００４、ＤＡＴ１００５、及び、ＤＡＴ１００６の物理的測定情報が、それぞれ図１２および図１３においてプロットしたＰ１００１、Ｐ１００２、Ｐ１００３、Ｐ１００４、Ｐ１００５、Ｐ１００６で示す点に対応する。
【００８４】
図１２、図１３に示す例では、分布図マッチ手段３１１が、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出された図３に例示する測定値履歴と、分布図決定手段２１１が決定した図１１に例示する精度を受け取り、マッチング処理を行う。
【００８５】
分布図決定手段２１１は、例えば、点Ｐ１００３に対応する測定値履歴については、概要地図を用いて（すなわち、第１レベルの精度で）マッチング処理を行うと決定する。図１２に示す例の場合、点Ｐ１００３に対応する測定値履歴のマッチング処理を行った結果は、図１２に例示する概要地図上の場所を示す領域６３１０１０１になる。
【００８６】
また、分布図決定手段２１１は、点Ｐ１００２、点Ｐ１００４及び点Ｐ１００６に対応する測定値履歴については、概要地図とのマッチング結果から詳細地図を引き、さらに、これらの測定値履歴と詳細地図とのマッチング処理（すなわち、第２レベルの精度でマッチング処理）を行うと決定する。図１２に示す例の場合、点Ｐ１００２、点Ｐ１００４及び点Ｐ１００６に対応する測定値履歴のマッチング処理を行った結果は、図１３に例示する詳細地図上において、概要地図の領域６３１０１０１内のエリアＡ８９１６４７、領域６３１０１０１内のエリアＡ８９１６０５及び領域６３０１１５内の道路Ｒ１６３になる。
【００８７】
一方、分布図決定手段２１１は、点Ｐ１００１及び点Ｐ１００５に対応する測定値履歴については、緯度及び経度をそのままマッチング結果にする（すなわち、第３レベルの精度）と決定する。
【００８８】
図１４は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果の一例を示す説明図である。図１４に示す例では、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理した結果に、ＩＤＴ２１１１と、時刻Ｔ２１１２と、精度Ｔ２１１３と、概要Ｔ２１１４と、詳細Ｔ２１１５と、緯度・経度Ｔ２１１６とが含まれることを示す。
【００８９】
図１４に例示するＩＤＴ２１１１及び時刻Ｔ２１１２は、入力された図３に例示する測定値履歴のＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ２１１３は、位置情報をマッチング処理した精度である。図１４に示す例では、精度Ｔ２１１３は、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３種類に分類される。
【００９０】
概要Ｔ２１１４、詳細Ｔ２１１５及び緯度・経度Ｔ２１１６のいずれも、移動体の位置情報を表す意味的測定情報である。ただし、位置情報の精度により、含まれるマッチング結果が異なる。図１４に示す例では、概要Ｔ２１１４には、精度Ｔ２１１３が「概要」、「詳細」、「緯度・経度」のいずれの場合もマッチング結果が含まれ、詳細Ｔ２１１５には、精度Ｔ２１１３が「詳細」又は「緯度・経度」の場合にマッチング結果が含まれ、緯度・経度Ｔ２１１６には、精度Ｔ２１１３が「緯度・経度」の場合にマッチング結果が含まれていることを示す。なお、意味的測定情報の内容は、上述の内容に限定されない。移動体の意味的測定情報を示す履歴であれば、他の内容であってもよい。
【００９１】
上記説明では、マッチング処理の対象になる物理的測定情報が、移動体の位置である場合について説明した。ただし、物理的測定情報は、移動体の位置に限定されない。物理的測定情報として、例えば、加速度センサが検知する加速度を用いてもよい。この場合、分布図決定手段２１１が、加速度の分散が所定の値よりも大きい場合に「歩いている」と判断し、分散が小さい場合に歩いていると判断して精度を決定し、分布図マッチ手段３１１が、その精度に基づいて意味的測定情報とのマッチング処理を行ってもよい。
【００９２】
他にも、物理的測定情報として、温度や降水量を検知するセンサが検知する値を用いてもよい。この場合、分布図決定手段２１１が、温度や降水量の変化に基づいて精度を決定し、分布図マッチ手段３１１が、その精度に基づいて意味的測定情報とのマッチング処理を行ってもよい。
【００９３】
データ精度履歴記憶手段４１０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果として、意味的データ履歴記憶手段に記憶される精度の履歴を記憶する。すなわち、データ精度履歴記憶手段４１０は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その意味的測定情報の精度とを対応付けて記憶する。
【００９４】
図１５は、意味的測定情報の精度の履歴を表すデータ例を示す説明図である。データ精度履歴記憶手段４１０には、例えば、図６に例示する精度の履歴が記憶される。図１５に示す例では、データ精度履歴記憶手段４１０が記憶するデータには、ＩＤＴ２３０１と、時刻Ｔ２３０２と、精度Ｔ２３０３とが含まれる。
【００９５】
ＩＤＴ２３０１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。精度Ｔ２３０３は、ＩＤＴ２３０１で識別される移動体の時刻Ｔ２３０２における意味的測定情報がマッチング処理された精度を表すデータである。図１５に示す例では、精度Ｔ２３０３は、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３種類に分類される。
【００９６】
上記説明では、精度Ｔ２３０３が、意味的測定情報の精度を表すデータを記憶する場合について説明した。ただし、精度Ｔ２３０３は、意味的測定情報の精度を表すデータの代わりに、その精度の意味的測定情報を記憶する記憶手段（図示せず）を参照するポインタを記憶してもよい。
【００９７】
意味的データ履歴記憶手段は、変換されたセンサデータの履歴を精度に応じて記憶する。具体的には、各意味的データ履歴記憶手段は、意味的測定情報の履歴を精度に応じて記憶する。上述の通り、意味的データ履歴記憶手段には、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の記憶手段が含まれる。各記憶手段は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００９８】
意味的データ第１履歴記憶手段４１１は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体における最も低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。
【００９９】
図１６は、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。図１６に示す例では、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶するデータは、ＩＤＴ２３０１１と、時刻Ｔ２３０１２と、第１レベル位置Ｔ２３０１３とを含む。
【０１００】
ＩＤＴ２３０１１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０１２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第１レベル位置Ｔ２３０１３は、ＩＤＴ２３０１１の移動体の時刻Ｔ２３０１２における、最も低い精度による意味的測定情報である。図１６に例示する第１レベル位置Ｔ２３０１３は、概要地図によるマッチング処理（すなわち、第１レベルの精度によるマッチング処理）の結果得られた場所を識別するためのＩＤである。
【０１０１】
ただし、第１レベル位置Ｔ２３０１３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第１レベル位置Ｔ２３０１３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、最も低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１０２】
意味的データ第２履歴記憶手段４１２は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体における２番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。ここで、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴は、２番目に低い精度以上の精度（すなわち、最も低い精度及び２番目に低い精度）でマッチング処理された測定値情報に対応するデータである。
【０１０３】
図１７は、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。図１７に示す例では、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶するデータは、ＩＤＴ２３０２１と、時刻Ｔ２３０２２と、第２レベル位置Ｔ２３０２３とを含む。
【０１０４】
ＩＤＴ２３０２１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０２２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第２レベル位置Ｔ２３０２３は、ＩＤＴ２３０２１の移動体の時刻Ｔ２３０１２における、２番目に低い精度による意味的測定情報である。図１７に例示する第２レベル位置Ｔ２３０２３は、詳細地図によるマッチング処理（すなわち、第２レベルの精度によるマッチング処理）の結果得られた場所を識別するためのＩＤである。
【０１０５】
ただし、第２レベル位置Ｔ２３０２３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第２レベル位置Ｔ２３０２３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、２番目に低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１０６】
意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎは、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体におけるｎ番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。ここで、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴は、ｎ番目に低い精度以上（すなわち、最も低い精度からｎ番目に低い精度まで）の精度でマッチング処理された測定値情報に対応するデータである。
【０１０７】
図１８は、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。ここで、ｎ＝３である。図１８に示す例では、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶するデータは、ＩＤＴ２３０３１と、時刻Ｔ２３０３２と、第３レベル位置Ｔ２３０３３とを含む。
【０１０８】
ＩＤＴ２３０３１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０３２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第３レベル位置Ｔ２３０３３は、ＩＤＴ２３０３１の移動体の時刻Ｔ２３０３２における、３番目に低い精度による意味的測定情報である。図１８に例示する、第３レベル位置Ｔ２３０３３は、緯度及び経度（すなわち、第３レベルの精度）を表す。
【０１０９】
ただし、第３レベル位置Ｔ２３０３３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第３レベル位置Ｔ２３０３３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、３番目に低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎ（ここでは、意味的データ第３履歴記憶手段４１３）が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１１０】
なお、上記説明では、意味的データ履歴記憶手段が、３つの記憶手段（意味的データ第１履歴記憶手段４１１、意味的データ第２履歴記憶手段４１２及び意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎ。ただし。ｎ＝３。）を含み、それぞれが１番目から３番目までの低い精度による意味的測定情報を記憶する場合について説明した。ただし、意味的データ履歴記憶手段に含まれる記憶手段の数は３つに限定されず、記憶される精度も３番目に低い精度までの意味的測定情報に限定されない。
【０１１１】
分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１１２】
次に、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。上述の通り、本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１が、入力した測定値履歴を一時的にセンサデータ履歴一時記憶手段１１３に記憶させる（以下、一時的な測定値履歴の記憶処理と記す。）。そして、一時記憶制御手段１１２と、センサデータ履歴一時記憶手段１１３と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とにより、データ精度履歴記憶手段４１０に対しては、履歴の記憶処理が行われ、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでの記憶手段（すなわち、意味的データ履歴記憶手段）に対しては、意味的測定情報の履歴を記憶する処理が行われる。
【０１１３】
一時的な測定値履歴の記憶処理は、移動体の物理的測定情報が入力されるたびに開始される。また、意味的測定情報の履歴を記憶する処理は、一時記憶制御手段１１２が指定したタイミングで開始される。タイミングの一例として、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に一定の個数の物理的履歴が蓄積されたタイミングが挙げられる。ただし、一時記憶制御手段１１２が指定するタイミングは、上記タイミングに限定されない。以下の説明では、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）として、位置情報を用いる場合について説明する。ただし、点には、他の種類のセンサデータを含んでいてもよい。
【０１１４】
以下、図１９を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムにおける一時的な測定値履歴の記憶処理について説明する。図１９は、一時的な測定値履歴の記憶処理の一例を示すフローチャートである。まず、センサデータ収集手段１は、システムに入力された移動体の物理的測定情報を読み取り（ステップＳ２１１）、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に追加する（ステップＳ２１２）。そして、センサデータ収集手段１は、物理的測定情報の入力が終了したか否かを判定する（ステップＳ２１３）。入力が終了した場合（ステップＳ２１３におけるＹｅｓ）、センサデータ収集手段１は、処理を終了する。一方、入力が終了した場合（ステップＳ２１３におけるＹｅｓ）、センサデータ収集手段１は、入力が終了するまでステップＳ２１１及びＳ２１２の処理を繰り返す。
【０１１５】
次に、図２０を参照して、本実施形態において意味的測定情報の履歴を記憶する処理全体について説明する。図２０は、第２の実施形態において、意味的測定情報の履歴を記憶する処理全体の一例を示すフローチャートである。
【０１１６】
まず、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から測定値履歴を取り出す。すなわち、分布図決定手段２１１に測定値履歴が入力される（ステップＳ２２１）。なお、ステップＳ２２１で取り出されたデータ（測定値履歴）は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から消去される。例えば、分布図マッチ手段３１１が、取り出した測定値履歴を、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から消去してもよい。
【０１１７】
次に、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出した測定値履歴からマッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、サンプリング周期で取り出した測定値履歴に対し、分布図決定手段２１１が決定した精度でマッチング処理を行う（ステップＳ２２３）。そして、分布図マッチ手段３１１は、マッチング処理により得られた意味的測定情報の履歴を、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図マッチ手段３１１は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１１８】
次に、図２０に例示するステップＳ２２２においてマッチング処理の精度を決定する方法について、図２１を参照して具体的に説明する。図２１は、第２の実施形態においてマッチング処理の精度を決定する動作の一例を示すフローチャートである。図２１に例示するフローチャートは、図２０におけるステップＳ２２２の処理をより具体的に説明したものである。
【０１１９】
図２１に示す例では、入力された測定値履歴に移動体の速さと緯度経度とを含むものとし、移動体の位置の精度が、概要レベル（すなわち、第１レベルの精度）、詳細レベル（すなわち、第２レベルの精度）、緯度・経度レベル（すなわち、第３レベルの精度）の３段階のいずれかに決定される場合について説明する。
【０１２０】
また、図２１に示す例では、分布図決定手段２１１が、移動体の速さｖを２つの閾値Ｖ１、Ｖ２（ただし、０＜Ｖ２＜Ｖ１）と比較し、ｖ＜Ｖ２ならば、精度を「緯度・経度レベル」と、Ｖ２≦ｖ＜Ｖ１ならば、精度を「詳細レベル」と、Ｖ１≦ｖならば、精度を「概要レベル」と決定する場合について説明する。
【０１２１】
分布図決定手段２１１は、まず、入力された測定値履歴から１つの点（例えば、図３に例示する１行目のデータ）を読み込む（ステップＳ１０３１）。次に、分布図決定手段２１１は、読み込んだ点における移動体の速さｖを閾値Ｖ１と比較する（ステップＳ１０３２１）。速さｖ≧Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「概要レベル」と決定する（ステップＳ２２２３１）。一方、速さｖ＜Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、ｖを閾値Ｖ２と比較する（ステップＳ１０３２２）。速さｖ≧Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「詳細レベル」と決定する（ステップＳ２２２３２）。また、速さｖ＜Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「緯度・経度レベル」と決定する（ステップＳ２２２３３）。分布図決定手段２１１は、全ての点の精度を決定したか否かを判定する（ステップＳ１０３４）。全ての点の精度を決定していない場合（ステップＳ１０３４のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、次の点について、ステップＳ１０３１からＳ１０３４までの処理を繰り返す。一方、全ての点の精度が決定した場合（ステップＳ１０３４のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、精度を決定する動作を終了する。
【０１２２】
上記説明では、２つの閾値と速さとを比較してマッチング処理の精度を決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、マッチング処理の精度を決定する方法の一例に過ぎず、マッチング処理の精度を決定する方法は、上記方法に限られない。分布図決定手段２１１は、任意の個数の閾値と比較してマッチング処理の精度を決定してもよい。また、分布図決定手段２１１は、速さと閾値とを比較する方法以外の方法を用いてマッチング処理の精度を決定してもよい。分布図決定手段２１１は、例えば、移動体の速さに関する減少関数（すなわち、移動体の速さが早くなるほど、詳細度を低く決定する関数）によりマッチング処理の精度を決定してもよい。
【０１２３】
また、分布図決定手段２１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に関するデータ以外のデータを併用してマッチング処理の精度を決定してもよい。
【０１２４】
次に、図２０に例示するステップＳ２２４において意味的データ履歴記憶手段に意味的測定情報を記憶させる処理について、より具体的に説明する。
【０１２５】
例えば、図２０に例示するステップＳ２２２において、分布図決定手段２１１が、ａ番目（ただし、ａは正の整数）に低い精度までマッチング処理を行うと決定したとする。このとき、分布図マッチ手段３１１は、まず、データ精度履歴記憶手段４１０にはａを出力する。具体的には、分布図マッチ手段３１１は、測定値情報と精度（ここでは、ａ）とを対応付けてデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【０１２６】
次に、ｉ＝１と定義し、ｉ≦ａならば、分布図マッチ手段３１１は、意味的データ第ｉ履歴記憶手段４１ｉに、ｉ番目に低い精度によるマッチング処理の結果得られた意味的測定情報の履歴を記憶させ、ｉをインクリメントする。分布図マッチ手段３１１は、上記処理をｉ≦ａを満たす間繰り返し、ｉ＞ａになったときに処理を終了する。
【０１２７】
なお、分布図マッチ手段３１１が、意味的データ履歴記憶手段に意味的測定情報を記憶させる方法は、上記方法に限定されない。
【０１２８】
以上のように、本実施形態によれば、分布図決定手段２１１が、決定された精度における分布図から、物理的測定情報に対応する意味的測定情報を抽出し、分布図マッチ手段３１１が、精度に応じて意味的測定情報を記憶する意味的データ履歴記憶手段に抽出した意味的測定情報を蓄積させる。このように、物理的測定情報を意味的測定情報に変換しているため、第１の実施形態の効果に加え、より少ない記憶容量でセンサデータの履歴を蓄積できる。
【０１２９】
また、一般的に、マッチング処理を行う情報が少ないほど、マッチング処理を高速に行うことが可能である。また、点の変化が大きい場合、点の変化が小さい場合に比べて、各点の情報の精度を低くしても問題ないことが多い。本実施形態によれば、分布図決定手段２１１が、点の変化の大きさに基づいてマッチング処理の精度を決定する。よって、精度をそれほど高くする必要がない場合には、マッチング処理の精度を低くし、高速にマッチング処理をさせることが可能になる。したがって、移動体の状況変化に対して十分な精度の意味的測定情報の履歴を高速に蓄積できる。
【０１３０】
また、本実施形態によれば、センサデータ収集手段１が、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に測定値履歴を一時的に蓄積する。そして、一時記憶制御手段１１２の制御により測定値履歴が分布図決定手段２１１及び分布図マッチ手段３１１に入力される。したがって、外部から測定値履歴を入力せずに１点を入力するだけで位置情報の履歴を蓄積できる。
【０１３１】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図２２は、本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、状況推定手段２２１と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２２において第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１３２】
状況推定手段２２１は、時系列に表わしたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、各センサデータに対応付ける変化率を推定する。具体的には、状況推定手段２２１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータをもとに、移動体の各点におけるセンサデータの変化率に関する情報を推定し、入力されたセンサデータにその推定結果を加えた情報を測定値履歴として分布図決定手段２１１に出力する。
【０１３３】
状況推定手段２２１は、例えば、ある測定時刻における位置と、その測定直前の時刻における位置との差分から算出した距離を、両時刻の差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。また、状況推定手段２２１は、ある測定時刻における位置と、その測定直後の時刻における位置との差分から算出した距離を、両時刻の差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。さらに、状況推定手段２２１は、ある測定時刻に対し、測定時刻の直前の時刻における位置と、測定時刻の直後の時刻における位置との差分から算出した距離を、上記直前の時刻と直後の時刻との差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。
【０１３４】
他にも、状況推定手段２２１は、前回の測定時刻における位置からの距離と、予め定められた閾値とを比較し、その閾値に応じて予め定められた速さを割り当てることで、速度を推定してもよい。
【０１３５】
また、例えば、移動体の速度が含まれるデータが入力されたときに、一部の測定時刻における速度が欠けている場合、状況推定手段２２１は、その欠けている測定時刻における速度を推定してもよい。
【０１３６】
さらに、入力されたデータにマッチング処理を行う対象になる値以外の情報が含まれている場合、状況推定手段２２１は、その情報を使用して変化率を推定してもよい。例えば、ＧＰＳにより測定された緯度及び経度と、加速度センサにより測定された加速度とを含む測定値履歴に対して、移動体の位置情報のマッチング処理を行う場合、状況推定手段２２１は、加速度センサが測定した値の推移をもとに、例えば、「停止中」、「歩行中」及び「車による移動中」のうち、いずれかの変化率と推定してもよい。
【０１３７】
なお、上記説明では、状況推定手段２２１が、速度を変化率として推定する場合について説明した。ただし、状況推定手段２２１が推定する変化率は、速度に限定されない。また、状況推定手段２２１が変化率を推定する方法も、上記方法に限定されない。
【０１３８】
分布図決定手段２１１と、状況推定手段２２１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、状況推定手段２２１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１３９】
次に、図２３を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図２３は、本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１４０】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴を、状況推定手段２２１に通知する（ステップＳ３０１）。次に、状況推定手段２２１は、移動体の状況（すなわち、各センサデータの変化率）を推定し、その結果を入力された測定値履歴に付与して分布図決定手段２１１に出力する（ステップＳ３０２）。
【０１４１】
分布図マッチ手段３１１は、状況推定手段２２１から測定値履歴が入力されると、分布図決定手段２１１は、入力された測定値履歴から、マッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、決定された精度で入力された測定値履歴のマッチング処理を行う（ステップＳ２２３）。分布図マッチ手段３１１は、得られた精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させ、また、得られた意味的測定情報の履歴を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図マッチ手段３１１は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１４２】
ただし、図２３に例示するフローチャートは、第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例にすぎず、第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作は、図２３に例示する処理に限定されない。
【０１４３】
以上のように、本実施形態によれば、状況推定手段２２１が、移動体のセンサデータの変化率に関する情報を推定し、分布図決定手段２１１に出力する。すなわち、状況推定手段２２１が、時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定する。そして、分布図決定手段２１１が、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定する。よって、第１の実施形態及び第２の実施形態における効果に加え、移動体のセンサデータの変化率に関する情報が入力されない場合でも、移動体の状況に応じた精度による位置情報の履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【０１４４】
実施形態４．
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図２４は、本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、履歴圧縮手段４３０と、データ精度圧縮履歴記憶手段４３１０と、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでのｎ個の圧縮履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２４に示す例では、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１と、意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２と、以降の意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎとを示す。なお、以下の説明では、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでのｎ個の圧縮履歴記憶手段のうちの一の記憶手段を意味的データ履圧縮歴記憶手段と記すこともある。なお、図２４において、第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１４５】
履歴圧縮手段４３０は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果を圧縮する。履歴圧縮手段４３０は、例えば、変換された移動体の位置に対してランレングス圧縮を行ってもよい。もしくは、履歴圧縮手段４３０は、変換された移動体の位置を差分符号化することにより圧縮してもよい。また、履歴圧縮手段４３０は、変換された移動体の位置情報に対して辞書式圧縮を行ってもよい。ただし、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する方法は、上記方法に限定されない。
【０１４６】
以下、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する処理について説明する。履歴圧縮手段４３０は、ランレングス圧縮により、例えば、移動体の位置が一致した最初の時刻及び位置が一致していた期間を用いて測定値履歴を圧縮してもよい。図２５は、図１６に例示する測定値履歴をランレングス圧縮した結果の例を示す説明図である。図２５に示す例では、履歴圧縮手段４３０が圧縮した測定値履歴が、ＩＤＴ４０１１と、時刻Ｔ４０１２と、期間Ｔ４０１３と、第１レベル位置Ｔ４０１４とを含んでいることを示す。
【０１４７】
ＩＤＴ４０１１は、移動体の識別子である。第１レベル位置Ｔ４０１４は、移動体ＩＤＴ４０１１の位置を第１レベルの精度でマッチング処理した結果である。時刻Ｔ４０１２及び期間Ｔ４０１３は、それぞれ、ＩＤＴ４０１１で識別される移動体の位置が第１レベル位置Ｔ４０１４で表される位置（エリア）とマッチした最初の時刻及びマッチしていた期間である。
【０１４８】
なお、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する方法は、上記方法に限定されない。履歴圧縮手段４３０は、図２５に例示する内容以外の構造を用いて圧縮データを表してもよく、また、他の符号化アルゴリズムを用いて測定値履歴を圧縮してもよい。
【０１４９】
また、履歴圧縮手段４３０は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果だけでなく、後述の意味的データ履歴圧縮記憶手段に記憶された圧縮済みの測定値履歴と併せて圧縮してもよい。
【０１５０】
さらに、履歴圧縮手段４３０は、分布図決定手段２１１が決定した各測定値履歴の精度を圧縮し、後述のデータ精度圧縮履歴記憶手段４３１０に記憶させる。なお、各測定値履歴の精度を圧縮する方法は、測定値履歴を圧縮する方法と同様の方法を用いればよい。
【０１５１】
データ精度圧縮履歴記憶手段４３１０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果が記憶される精度の履歴を圧縮して記憶する。すなわち、データ精度履歴記憶手段４１０は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その意味的測定情報の精度とを対応付けた情報を圧縮して記憶する。
【０１５２】
意味的データ履歴圧縮記憶手段は、圧縮されたセンサデータの履歴を精度に応じて記憶する。具体的には、意味的データ履歴圧縮記憶手段は、圧縮された意味的測定情報の履歴を精度に応じて記憶する。上述の通り、意味的データ履歴圧縮記憶手段には、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４１ｎまでのｎ個の記憶手段が含まれる。各記憶手段は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【０１５３】
意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１は、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体における最も低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１が記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５４】
意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２は、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体における２番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２が記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５５】
意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎは、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体におけるｎ番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎが記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５６】
なお、上記説明では、意味的データ履歴圧縮記憶手段が、３つの記憶手段（意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１、意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２及び意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎ。ただし。ｎ＝３。）を含み、それぞれが１番目から３番目までの低い精度による圧縮された意味的測定情報を記憶する場合について説明した。ただし、意味的データ履歴圧縮記憶手段に含まれる記憶手段の数は３つに限定されず、記憶される精度も３番目に低い精度までの圧縮された意味的測定情報に限定されない。
【０１５７】
分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１５８】
次に、図２６を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作について説明する。図２６は、本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴が、分布図決定手段２１１に通知される（ステップＳ２２１）。次に、分布図決定手段２１１は、通知された測定値履歴中の点の変化の大きさに関する情報から、測定値履歴のマッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、決定された精度で測定値履歴のマッチング処理を行い、マッチング処理の結果及び精度を履歴圧縮手段４３０に出力する（ステップＳ２２３）。
【０１６０】
その後、履歴圧縮手段４３０は、入力された意味的測定情報の履歴及び精度を圧縮し（ステップＳ３０４１）、圧縮した結果をデータ精度履歴記憶手段４１０、及び、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでの各記憶手段に記憶させる（ステップＳ３０４２）。
【０１６１】
以上のように、本実施形態によれば、履歴圧縮手段４３０が、移動体の位置情報の履歴を圧縮する。そのため、より少ない記憶容量で移動体の位置情報を記憶できる。
【０１６２】
すなわち、移動体の位置情報の精度は、速度の大きさが大きくなるほど低くなる。そのため、速度が大きくなった場合、同じ位置や近接する位置が連続して入力される確率が高くなり、入力されるデータに含まれる位置情報は冗長性が大きくなる。このような状態で圧縮処理を行うことで、高い効率で圧縮することが可能になり、より少ない記憶容量で移動体の位置情報を記憶できる。
【０１６３】
実施形態５．
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。図２７は、本発明の第５の実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、サンプリング周期決定手段５と、使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２７において、第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１６４】
サンプリング周期決定手段５は、サンプリング周期を決定する。なお、サンプリング周期を決定する方法は、第１の実施形態における精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法と同様のため、説明を省略する。
【０１６５】
使用精度一時記憶手段２４１は、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する。具体的には、使用精度一時記憶手段２４１は、前回のマッチング処理の精度を移動体ごとに記憶する。図２８は、使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータの一例を示す説明図である。図２８に示す例では、使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータは、ＩＤＴ４１０１と、精度Ｔ４１０２とを含む。
【０１６６】
ＩＤＴ４１０１は、移動体の識別子である。精度Ｔ４１０２は、分布図マッチ手段３１１がＩＤＴ４１０１の移動体を前回マッチング処理した際の精度である。精度Ｔ４１０２は、例えば、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３段階の精度で表わされる。
【０１６７】
図２８に示す例では、例えば、移動体の物理的測定情報として緯度及び経度が入力されたときに、識別子「１００１」で識別される移動体における前回のマッチング処理の精度が、「詳細」であり、識別子「１００２」で識別される移動体における前回のマッチング処理の精度が「緯度・経度」であることを示す。
【０１６８】
なお、使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容は、上述の内容に限定されない。例えば、使用精度一時記憶手段２４１は、前回マッチング処理に使用した分布図の識別子を精度の代わりに記憶してもよい。また、使用精度一時記憶手段２４１は、移動体の識別子及び前回のマッチング処理の精度以外のデータを記憶してもよい。例えば、使用精度一時記憶手段２４１は、前回のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報を記憶してもよい。
【０１６９】
使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容は、後述の分布図第２マッチ手段３４０により更新される。なお、使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容の初期値は、例えば、最も低い精度にするなど、予め定めておけばよい。使用精度一時記憶手段２４１は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【０１７０】
分布図マッチ手段３１１は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶された精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータ（すなわち、意味的測定情報）を抽出する。
【０１７１】
すなわち、分布図マッチ手段３１１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータの精度を、使用精度一時記憶手段２４１から読み取る。そして、分布図マッチ手段３１１は、読み取った精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータ（すなわち、意味的測定情報）を抽出する。
【０１７２】
例えば、図２８に例示するように、使用精度一時記憶手段２４１が移動体と精度とを対応付けて記憶している場合、分布図マッチ手段３１１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータを測定した移動体に対応する精度を使用精度一時記憶手段２４１から読み取ってもよい。
【０１７３】
分布図第２マッチ手段３４０は、センサデータの精度を変更するか否かを判定する。精度を変更すると判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、変更後の精度で意味的測定情報を抽出する。
【０１７４】
具体的には、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１が抽出した意味的測定情報を入力として、前回と同じ精度で意味的測定情報を記憶するか、切り替えた精度で意味的測定情報を記憶するかを判定し、判定結果の精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【０１７５】
精度を切り替えると判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度でマッチング処理を行い、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎうち適切な記憶手段にマッチング処理の結果を記憶させる。このとき、分布図第２マッチ手段３４０は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されているマッチング処理の精度を、切り替え後の精度に更新する。
【０１７６】
一方、精度を切り替えないと判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果を意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。なお、記憶させる意味的データ履歴記憶手段を決定する方法は、第２の実施形態と同様である。
【０１７７】
以下、分布図第２マッチ手段３４０が精度を切り替えるか否かを判定する方法の例について具体的に説明する。
【０１７８】
分布図第２マッチ手段３４０は、例えば、直前のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報（以下、前回意味的測定情報と記す。）と、今回のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報（以下、今回意味的測定情報と記す。）とを比較する。前回意味的測定情報と今回意味的測定情報とが同じ場合、分布図第２マッチ手段３４０は、より高い精度に切り換えると判定してもよい。また、前回意味的測定情報と今回意味的測定情報とが、予め定められた閾値以上離れている場合、分布図第２マッチ手段３４０は、より低い精度に切り換えると判定してもよい。ただし、分布図第２マッチ手段３４０が精度を切り替えるか否かを判定する方法は、上述の方法に限定されない。
【０１７９】
使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１８０】
次に、図２９を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図２９は、本発明の第５の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１８１】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、使用精度一時記憶手段２４１にマッチング処理の精度の初期値を記憶させることで、使用精度一時記憶手段２４１を初期化する（ステップＳ４０１）。以下、測定値情報の入力が終了するまでステップＳ４０２以降の処理を繰り返す。すなわち、測定値情報の入力が終了した場合（ステップＳ４０２におけるＹｅｓ）には、処理を終了し、測定値情報の入力が終了していない場合には（ステップＳ４０２におけるＮｏ）、ステップＳ４０３以降の処理を行う。
【０１８２】
まず、センサデータ収集手段１が測定値情報を入力すると、サンプリング周期決定手段５が決定したサンプリング周期で、入力された測定値情報が分布図マッチ手段３１１に通知される（ステップＳ４０３）。測定値情報が通知されると、分布図マッチ手段３１１は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されていた精度でマッチング処理を行う（ステップＳ４０４）。
【０１８３】
分布図第２マッチ手段３４０は、ステップＳ４０４においてマッチング処理された結果を元に、精度を切替えるか否かを判定する（ステップＳ４２３１）。精度を切替えると判定した場合（ステップＳ４２３１のＹｅｓ）、切替えた精度により再びマッチング処理を行い（ステップＳ４２３２）、分布図第２マッチ手段３４０は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されているマッチング処理精度を更新する（ステップＳ４２３３）。さらに、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度による意味的測定情報を抽出し、その意味的測定情報を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図第２マッチ手段３４０は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１８４】
一方、精度を切り替えない（切替える必要がない）と判定した場合（ステップＳ４２３１のＮｏ）、分布図第２マッチ手段３４０は、データ精度履歴記憶手段４１０に前回と同じ精度を記憶させる。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果である意味的測定情報を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図第２マッチ手段３４０は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１８５】
以上のように、本実施形態によれば、サンプリング周期決定手段５が、変化率に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。また、分布図マッチ手段３１１が、使用精度一時記憶手段２４１に記憶された精度に基づいてセンサデータを変換する。そして、分布図第２マッチ手段３４０が、分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータの精度を変更するか否か（すなわち、精度を前回より高くするか、低くするか、若しくは、変化させないようにするか）を判定する。具体的には、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータと、そのセンサデータを変換する直前に分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータとを比較して、精度を変更するか否かを判定する。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、変換すると判定したときに、変換後の精度に基づいて変換したセンサデータを意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。したがって、センサデータの変化率を計算することなく、十分な精度のセンサデータ履歴を少ない記憶容量で記憶できる。
【０１８６】
なお、上記各実施形態において説明した各手段は、例えば、ＣＰＵやメモリ、ディスク装置などにより実現される。また、これらの手段は、１台の計算機で実現されていてもよく、例えば、通信ネットワークを介して互いに通信可能な複数の計算機で実現されていてもよい。
【０１８７】
次に、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を説明する。図３０は、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況（例えば、位置）を表すデータであるセンサデータ（例えば、物理的測定情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段８１（例えば、履歴記憶手段４、意味的データ履歴記憶手段、意味的データ履歴圧縮記憶手段）と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合い（例えば、変化率、移動速度）に応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段８２（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて（例えば、関数、閾値を用いて）決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段８３（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データ（例えば、桁数を丸めたデータ）を生成するセンサデータ変換手段８４（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる履歴蓄積手段８５（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）とを備えている。
【０１８８】
また、図３１は、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの他の最小構成の例を示すブロック図である。本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況を表すデータであるセンサデータ（例えば、位置情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段８１（例えば、意味的データ履歴記憶手段）と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段９１（例えば、使用精度一時記憶手段２４１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段９２（例えば、サンプリング周期決定手段５）と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段９１に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段９３（例えば、分布図マッチ手段３１１）と、センサデータ変換手段９３が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段９４（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる履歴蓄積手段９５（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）とを備えている。
【０１８９】
精度判定手段９４は、センサデータ変換手段９３が変換したセンサデータ（例えば、今回意味的測定情報）と、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段９３が変換したセンサデータ（例えば、前回意味的測定情報）とを比較して精度を変更するか否かを判定する。また、履歴蓄積手段９５は、精度判定手段９４が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段９４が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる。
【０１９０】
これらの構成により、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【０１９１】
なお、少なくとも以下に示すようなセンサデータ履歴蓄積システムも、上記に示すいずれかの実施形態に開示されている。
【０１９２】
（１）センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況（例えば、位置）を表すデータであるセンサデータ（例えば、物理的測定情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段（例えば、履歴記憶手段４、意味的データ履歴記憶手段、意味的データ履歴圧縮記憶手段）と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合い（例えば、変化率、移動速度）に応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて（例えば、関数、閾値を用いて）決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データ（例えば、桁数を丸めたデータ）を生成するセンサデータ変換手段（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）とを備えたセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９３】
（２）精度決定手段が、センサデータの変化の度合いが小さいほど（例えば、速度が遅いほど）精度を高く決定し、サンプリング周期決定手段が、センサデータの変化の度合いが大きい（例えば、速度が速い）ほどサンプリング周期を短く決定するセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９４】
（３）センサデータと、そのセンサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報（例えば、意味的測定情報）とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報（例えば、分布図）を記憶するセンサ対応情報記憶手段（例えば、分布図記憶手段）を備え、センサデータ変換手段（例えば、分布図マッチ手段３１１）が、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、履歴蓄積手段が、センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９５】
（４）センサデータ履歴記憶手段が、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段（例えば、意味的データ履歴記憶手段）を含み、履歴蓄積手段が、精度決定手段が決定した精度に対応する変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９６】
（５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付けるそのセンサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段（例えば、状況推定手段２２１）を備え、精度決定手段が、推定された度合いに応じてセンサデータの精度を決定するセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９７】
（６）精度対応データを圧縮する（例えば、ランレングス圧縮する）圧縮手段（例えば、履歴圧縮手段４３０）を備え、履歴蓄積手段が、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段（例えば、意味的履歴圧縮記憶手段）に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９８】
（７）センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況を表すデータであるセンサデータ（例えば、位置情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段（例えば、意味的データ履歴記憶手段）と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段（例えば、使用精度一時記憶手段２４１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段（例えば、サンプリング周期決定手段５）と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段（例えば、分布図マッチ手段３１１）と、センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）とを備え、精度判定手段が、センサデータ変換手段が変換したセンサデータ（例えば、今回意味的測定情報）と、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータ（例えば、前回意味的測定情報）とを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段が、精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９９】
（８）センサデータが位置情報であり、センサデータの変化の度合いが位置情報の変化を表す移動速度であるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２００】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０２０１】
（付記１）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えたことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０２】
（付記２）精度決定手段は、センサデータの変化の度合いが小さいほど精度を高く決定し、サンプリング周期決定手段は、センサデータの変化の度合いが大きいほどサンプリング周期を短く決定する付記１記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０３】
（付記３）センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備え、センサデータ変換手段は、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、履歴蓄積手段は、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１または付記２記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０４】
（付記４）センサデータ履歴記憶手段は、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含み、履歴蓄積手段は、精度決定手段が決定した精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記３記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０５】
（付記５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける当該センサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段を備え、精度決定手段は、推定された前記度合いに応じてセンサデータの精度を決定する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０６】
（付記６）精度対応データを圧縮する圧縮手段を備え、履歴蓄積手段は、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０７】
（付記７）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、前記センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、前記精度判定手段は、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、当該センサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段は、前記精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、前記精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させることを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０８】
（付記８）センサデータは位置情報であり、センサデータの変化の度合いは位置情報の変化を表す移動速度である付記１から付記７のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０９】
（付記９）センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力する入力手段を備え、精度決定手段は、前記入力手段が入力したセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２１０】
（付記１０）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段と、前記センサデータ履歴一時記憶手段に記憶されたセンサデータを出力するタイミングを制御する一時記憶制御手段とを備えた付記１から付記９のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２１１】
（付記１１）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定し、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、前記サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に前記精度対応データを蓄積させることを特徴とするセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１２】
（付記１２）センサデータの精度を決定する際、センサデータの変化率が小さいほど精度を高く決定し、サンプリング周期を決定する際、センサデータの変化率が大きいほどサンプリング周期を短く決定する付記１記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１３】
（付記１３）センサデータを変換する際、センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報のうち、決定された精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、抽出されたセンサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１１または付記１２記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１４】
（付記１４）センサデータ内容情報を蓄積させる際、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段のうち、決定された精度に対応する変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記１３記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１５】
（付記１５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定し、センサデータの精度を決定する際、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定する付記１１から付記１４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１６】
（付記１６）精度対応データを圧縮し、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１１から付記１５のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１７】
（付記１７）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化を表す情報である変化率に基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて抽出されたセンサデータを変換したデータである精度対応データを生成し、変換されたセンサデータと、当該センサデータを変換する直前に変換されたセンサデータとを比較してセンサデータの精度を変更するか否かを判定し、精度を変換すると判定されたときに、変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１８】
（付記１８）センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力し、入力されたセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定する付記１１から付記１４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１９】
（付記１９）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段に対して、センサデータを出力するタイミングを制御する付記１１から付記１８のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２２０】
（付記２０）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定処理、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させるためのセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２１】
（付記２１）コンピュータに、精度決定処理で、センサデータの変化率が小さいほど精度を高く決定させ、サンプリング周期決定処理で、センサデータの変化率が大きいほどサンプリング周期を短く決定させる付記２０記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２２】
（付記２２）センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、センサデータ変換処理で、精度決定処理で決定された精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出させ、履歴蓄積処理で、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記２０または付記２１記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２３】
（付記２３）精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含むセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、履歴蓄積処理で、精度決定処理で決定された精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記２２記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２４】
（付記２４）コンピュータに、時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定する変化率推定処理を実行させ、精度決定処理で、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定させる付記２０から付記２３のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２５】
（付記２５）コンピュータに、精度対応データを圧縮する圧縮処理を実行させ、履歴蓄積処理で、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記２０から付記２４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２６】
（付記２６）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段とを備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化を表す情報である変化率に基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、前記センサデータ変換処理で変換されたセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定処理、および、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させ、前記精度判定処理で、センサデータ変換処理で変換されたセンサデータと、当該センサデータが変換される直前にセンサデータ変換処理で変換されたセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定させ、履歴蓄積処理で、前記精度判定処理で精度を変換すると判定されたときに、前記精度判定処理で変換後の精度に基づいて変換されたセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２７】
（付記２７）コンピュータに、センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力する入力処理を実行させ、精度決定処理で、前記入力処理で入力されたセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定させる付記２０から付記２３のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２８】
（付記２８）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、前記センサデータ履歴一時記憶手段に記憶されたセンサデータを出力するタイミングを制御する一時記憶制御処理を実行させる付記２０から付記２７のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０２２９】
本発明は、移動体のセンサが測定したデータの履歴を収集及び蓄積するセンサデータ履歴蓄積システムに好適に適用される。具体的には、本発明は、大量の移動体のセンサデータ履歴を収集及び分析する用途に好適に適用できる。
【符号の説明】
【０２３０】
１ センサデータ収集手段
２ 精度決定手段
３ センサデータ変換手段
４ 履歴記憶手段
５ サンプリング周期決定手段
１１２ 一時記憶制御手段
１１３ センサデータ履歴一時記憶手段
２１１ 分布図決定手段
２２１ 状況推定手段
２４１ 使用精度一時記憶手段
３１１ 分布図マッチ手段
３４０ 分布図第２マッチ手段
４１０ データ精度履歴記憶手段
４１１〜４１ｎ 意味的データ履歴記憶手段
４３０ 履歴圧縮手段
４３１０ データ精度圧縮履歴記憶手段
４３１１〜４３１ｎ 意味的データ履歴圧縮記憶手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体のセンサが測定したデータの履歴を収集及び蓄積するセンサデータ履歴蓄積システム、センサデータ履歴蓄積方法およびセンサデータ履歴蓄積プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通管制や物流管理においては、大量の車や人が送信する位置情報などのセンサデータをサーバで収集し、そのデータを加工したセンサデータ履歴を蓄積する処理が大量に行われている。このとき、例えば、車や人が位置する道路や建物を、それらの位置情報をもとに特定する処理なども行われる。
【０００３】
車や人などの位置や加速度などのセンサデータを送信する機器の例として、プローブカーやＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）付き携帯端末などがある。プローブカーやＧＰＳ付き携帯端末のように移動しながらサーバにセンサデータを送信する物体を、以下移動体と呼ぶ。
【０００４】
大量の移動体が送信するセンサデータの履歴を蓄積しようとしても、利用可能な記憶容量は有限である。そのため、移動体個々のセンサデータ履歴を小さな記憶容量で蓄積することが必要になる。そのため、移動体の位置などの履歴を少ない容量で蓄積する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
特許文献１に記載されたナビゲーション装置では、位置情報を予め設定されたエリアのいずれかに分類することにより、少ない記憶容量で移動体の位置履歴を記憶する。
【０００６】
また、特許文献２には、移動速度に応じて縮尺の異なる地図を選択するナビゲーション装置が記載されている。特許文献２に記載された装置では、速度を区分けした範囲ごとに縮尺の異なる種類の地図を予め記憶しておく。そして、車両等に備えたセンサが移動速度を検出すると、特許文献２に記載された装置は、移動速度に対応する縮尺の地図を取得する。
【０００７】
なお、特許文献３には、データの時間的変化率（例えば、エンジン回転数）が所定以上になると、信号化する桁の表示位置を変更する自動車用のディジタル表示装置（例えば、スピードメータ）が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−１４４７５号公報（段落０００６）
【特許文献２】特開２００８−２６１８０５号公報（段落００１３，００２４，００３０）
【特許文献３】特開昭５３−１１２７６３号公報（２頁右上ブロック，２頁左下ブロック）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
位置情報のようなセンサデータは、詳細度が低いほど少ない記憶容量で蓄積できる。例えば、位置情報を緯度及び経度で表わしたデータを蓄積する場合とエリアに分類して蓄積する場合とを比較する。緯度及び経度で表わしたデータを蓄積する場合、ある時刻の位置を２つの実数で表現したデータを蓄積することになる。一方、特許文献１に記載されたナビゲーション装置のように、エリアに分類して蓄積する場合、エリアを識別する符号１つで表現したデータを蓄積すればよい。
【００１０】
しかし、特許文献１に記載された装置では、移動体の状況に関わらず、予め定められたエリアのいずれかにセンサデータの履歴を分類することになる。そのため、分割したエリアの大きさによる詳細度でしか移動体のセンサデータ履歴を蓄積することができないという問題がある。
【００１１】
一方、特許文献２に記載されたナビゲーション装置では、異なる縮尺の地図を移動速度に応じて取得するため、移動体の状況に応じた大きさのエリアに変更することは可能である。しかし、特許文献２に記載されたナビゲーション装置では、センサからセンサデータを受信するたびに、受信したセンサデータを逐次蓄積するため、上述のように大量のセンサデータを受信する場合には、多くの記憶容量を消費してしまう。そのため、上述のように大量なセンサデータを受信するような場合であっても、より記憶容量を抑制できることが望ましい。
【００１２】
そこで、本発明は、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できるセンサデータ履歴蓄積システム、センサデータ履歴蓄積方法およびセンサデータ履歴蓄積プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明による他のセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、精度判定手段が、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段が、精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させることを特徴とする。
【００１５】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積方法は、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定し、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に精度対応データを蓄積させることを特徴とする。
【００１６】
本発明によるセンサデータ履歴蓄積プログラムは、センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、コンピュータに、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定処理、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。
【図３】センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。
【図４】精度決定手段２が決定した詳細度の一例を示す説明図である。
【図５】サンプリング周期を決定する方法の一例を示す説明図である。
【図６】センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴の一例を示す説明図である。
【図７】履歴記憶手段４が記憶するデータの一例を示す説明図である。
【図８】第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】位置情報の精度を決定する場合の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図１１】分布図決定手段２１１が決定した精度の一例を示す説明図である。
【図１２】概要地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【図１３】詳細地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【図１４】分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果の一例を示す説明図である。
【図１５】意味的測定情報の精度の履歴を表すデータ例を示す説明図である。
【図１６】意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１７】意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１８】意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。
【図１９】一時的な測定値履歴の記憶処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】意味的測定情報の履歴を記憶する処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】マッチング処理の精度を決定する動作の一例を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２３】第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２５】測定値履歴をランレングス圧縮した結果の例を示す説明図である。
【図２６】第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の第５の実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。
【図２８】使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータの一例を示す説明図である。
【図２９】本発明の第５の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３０】本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を示すブロック図である。
【図３１】本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの他の最小構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２０】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、精度決定手段２と、センサデータ変換手段３と、履歴記憶手段４とを備えている。
【００２１】
センサデータ収集手段１は、移動体の状況を検知するセンサによる測定結果を入力する。各測定結果には、少なくとも、センサが測定した時刻（以下、測定時刻と記す。）における移動体の状況を表すデータ（以下、センサデータと記す。）が含まれる。なお、測定結果に、センサデータの変化の度合いを示すデータ（以下、便宜的に変化率と記すこともある。）を含んでいてもよい。以下、１つの移動体の測定時刻におけるセンサの測定結果を点と記す。また、その点（１点と記すこともある）における測定時刻とセンサデータの値との組を測定値情報と記す。測定値情報には、センサデータだけでなく、センサデータの変化率を含んでいてもよい。また、その測定値情報の履歴を測定値履歴と記す。
【００２２】
センサデータ収集手段１は、例えば、移動体の状況を検知するセンサによって実現されてもよく、移動体の状況を検知したセンサからセンサデータを受信して本システムにそのセンサデータを入力する装置によって実現されてもよい。
【００２３】
図２は、センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。図２に示す例では、センサデータ収集手段１が入力するデータは、ＩＤＴ２００１と、時刻Ｔ２００２と、緯度Ｔ２００３と、経度Ｔ２００４と、速さＴ２００５と、方位Ｔ２００６とを含む。
【００２４】
ＩＤＴ２００１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２００２は、移動体の位置を測定した時刻である。緯度Ｔ２００３及び経度Ｔ２００４は、時刻Ｔ２００２における移動体が位置する緯度及び経度である。速さＴ２００５は、時刻Ｔ２００２における移動体の速度の大きさである。方位Ｔ２００６は、時刻Ｔ２００２における移動体の進行方位の方位角である。なお、緯度Ｔ２００３及び経度Ｔ２００４がセンサデータに相当し、速さＴ２００５と方位Ｔ２００６とを組み合わせたデータが変化率に相当する。なお、速さＴ２００５のみを変化率としてもよい。
【００２５】
図２に示す例では、緯度や経度を移動体の位置情報として用いる場合について説明した。ただし、位置情報は、緯度や経度に限定されない。例えば、基準点からの角度の組を位置情報として用いてもよい。また、図２に示す例では、移動体の測位時における速さと方位との組を変化率として用いる場合について説明した。ただし、変化率は、速さと方位の組に限定されない。例えば、測位時の東西方向の速度と南北方向との組を変化率として用いてもよい。もしくは、測位時前後の所定の期間における平均速度を変化率として用いてもよい。さらに、変化率は、実数で表現されていなくてもよい。変化率として、例えば、「高速」「低速」「停止」のような変化率の大きさを表す符号を用いてもよい。
【００２６】
以下の説明では、センサデータ収集手段１が、センサデータとして移動体の位置情報を、変化率として移動体の移動速度を、それぞれ入力する場合について説明する。ただし、センサデータ収集手段１が入力するデータは、位置情報及び移動体の速度に限られず、他の情報であってもよい。
【００２７】
センサデータの値の例として、例えば、緯度や経度、温度や加速度などが挙げられる。なお、センサデータの値は、数値データに限定されない。センサデータの値は、例えば、移動体が現在位置するエリア名や、停止中もしくは歩行中など状況を表すラベル、位置を識別する符号などであってもよい。
【００２８】
精度決定手段２は、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴に基づいて、サンプリング周期及び履歴記憶手段４に記憶させる移動体のセンサデータの詳細度を決定し、そのサンプリング周期でセンサデータ変換手段３に通知する。すなわち、サンプリング周期とは、入力されたセンサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期である。そのため、サンプリング周期は、入力されたセンサデータのフィルタの役割を有すると言える。
【００２９】
具体的には、精度決定手段２は、センサデータ収集手段１から入力された測定値情報に含まれるセンサデータの変化率に応じて、移動体の位置情報を履歴記憶手段４に記憶させるための詳細度とサンプリング周期とを決定する。すなわち、精度決定手段２は、入力されたセンサデータの変化率に基づいて、その変化率に対応するセンサデータの詳細度及びサンプリング周期を決定する。そして、精度決定手段２は、決定したサンプリング周期で入力された測定値情報及び詳細度をセンタデータ変換手段３に通知する。例えば、センサデータとして移動体ごとの位置情報が入力されると、精度決定手段２は、位置情報の変化率である移動速度に応じて、位置情報の詳細度及びサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で位置情報、変化率及び詳細度をセンサデータ変換手段３に通知する。なお、以下の説明では、詳細度を精度と記すこともある。
【００３０】
図３及び図４を参照して、精度決定手段２が詳細度を決定する方法について詳細に説明する。図３は、センサデータ収集手段１が入力するデータの一例を示す説明図である。図３に示す例では、センサデータ収集手段１が入力するデータは、ＩＤＴ１００１と、時刻Ｔ１００２と、緯度Ｔ１００３と、経度Ｔ１００４と、速さＴ１００５と方位Ｔ１００６とを含む。図３に例示するＩＤＴ１００１、時刻Ｔ１００２、緯度Ｔ１００３、経度Ｔ１００４、速さＴ１００５及び方位Ｔ１００６は、図２におけるＩＤＴ２００１、時刻Ｔ２００２、緯度Ｔ２００３、経度Ｔ２００４、速さＴ２００５及び方位Ｔ２００６に対応する。
【００３１】
図４は、精度決定手段２が決定した詳細度の一例を示す説明図である。図４に示す例は、図３に例示するデータが入力されたとき、精度決定手段２が、移動体の速さＴ１００５と閾値とを比較し、移動体の位置の詳細度として、緯度と経度とを１０進表記する場合における小数点以下の桁数を出力したものである。
【００３２】
ここで、図４に例示するＩＤＴ１１０１及び時刻Ｔ１１０２は、入力された図３のデータにおけるＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ１１０３は、ＩＤＴ１１０１の時刻Ｔ１１０２における位置情報に対して、後述のセンサデータ変換手段３がデータを変換する際の詳細度である。なお、図４に示す例では、速さＴ１００５が、閾値１０未満ならば精度「４」、閾値１０以上２０未満ならば精度「３」、閾値２０以上ならば精度「２」であるものとする。
【００３３】
このように、精度決定手段２は、予め定められた閾値に基づいて詳細度を決定してもよい。ただし、精度決定手段２が詳細度を決定する方法は、上記方法に限られない。例えば、詳細度は、３段階に限定されるものではなく、任意の段階数であってもよい。もしくは、点の変化率に相当する情報に対する関数で定められた指標（すなわち、センサデータの変化率に応じて詳細度を導く関数により決定される値）を詳細度として用いてもよい。また、上記説明では、詳細度として緯度及び経度の桁数を用いる場合について説明したが、緯度及び経度の桁数以外の内容を詳細度として用いてもよい。
【００３４】
また、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の１つの測定値情報ごとに詳細度を決定せず、複数の測定値情報の集合ごとに詳細度を決定してもよい。精度決定手段２は、例えば、３０秒ごとの平均の速さから詳細度を決定してもよい。他にも、精度決定手段２は、例えば、入力されたデータに含まれる速さの中央値から詳細度を決定してもよい。また、精度決定手段２は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に加え、他の情報を使用して詳細度を決定してもよい。
【００３５】
さらに、精度決定手段２は、センサデータの変化率が小さいほどセンサデータの精度を高く決定してもよい。以下、センサデータの変化率が小さいほどセンサデータの精度をより高く決定し、センサデータの変化率が大きいほどセンサデータの精度をより低く決定する場合の効果について、位置情報の履歴を蓄積する場合を例に挙げて説明する。
【００３６】
車で走行中の場合、一般的に、現在走行中の道路上における区間（例えば、道路番号や走行中の地域）が分かれば履歴として十分であることが多い。一方、歩行中の場合、より詳細な位置の履歴を蓄積したいという要求がある。位置の変化（すなわち、変化率）に着目した場合、歩行中は位置の変化率が小さく、車で走行中は位置の変化率が大きい。この場合、精度決定手段２が、車で走行中の（変化率の大きい）移動体については道路及び地域など荒い詳細度にすると決定し、歩行中の（変化率の小さい）移動体については高い詳細度（例えば、測定した位置情報）にすると決定することで、移動体の状況に応じた詳細度の履歴をより少ない記憶容量で蓄積できる。
【００３７】
次に、精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法について具体的に説明する。図５は、精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法の一例を示す説明図である。図５に示す例では、移動体の速さＶに対し、Ｖ＜Ｖ１ならばサンプリング周期がＴ１、Ｖ１≦Ｖ＜Ｖ２ならばサンプリング周期Ｔ＝Ｔ（Ｖ）、Ｖ２≦Ｖならばサンプリング周期がＴ２と決定されることを示す。
【００３８】
例えば、移動体の速さがｖ０のとき、速さｖ０に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００１であり、ｖ０＜Ｖ１である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴ１と決定する。また、移動体の速さがｖ１のとき、速さｖ１に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００２であり、Ｖ１≦ｖ１＜Ｖ２である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴｖと決定する。さらに、移動体の速さがｖ２のとき、速さｖ２に対応する図５のグラフ上の点は、点Ｐ１００３であり、Ｖ２≦ｖ２である。よって、精度決定手段２は、サンプリング周期をＴ２と決定する。
【００３９】
以上のように、精度決定手段２は、変化率に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。具体的には、精度決定手段２は、センサデータの変化率（ここでは、速さ）と、サンプリング周期とを対応付けた情報（以下、サンプリング周期対応情報と記す。）に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で測定値情報をセンサデータ変換手段３に通知する。
【００４０】
このように、精度決定手段２が、変化率に基づいて決定されるサンプリング周期に基づき、入力されたセンサデータの中から記憶対象のセンサデータを抽出することにより、移動体の状況変化に応じて記憶容量を抑制することができる。
【００４１】
すなわち、一般的に、センサデータは定期的に移動体の状況を検出するため、センサが検出するセンサデータには、冗長なデータが含まれていることが多い。そのため、精度決定手段２が、移動体の速さに応じて精度を変更するとともに、サンプリング周期でセンサデータを抽出するため、履歴として必要なセンサデータを少ない記憶容量で蓄積できる。
【００４２】
なお、上述の方法は、サンプリング周期を決定する方法の一例に過ぎず、サンプリング周期の決定方法は、上述の方法に限定されない。例えば、サンプリング周期を段階化し、その段階ごとに速度と比較するための閾値を対応付けた情報をサンプリング周期対応情報として予め準備しておいてもよい。この場合、精度決定手段２は、その速度の閾値と移動体の速さとを比較してサンプリング周期を決定してもよい。
【００４３】
また、精度決定手段２は、移動体のセンサデータの変化率が大きいほど、サンプリング周期を短く決定してもよい。このようにすることで、変化率が大きい部分の履歴の欠損を防止できる。
【００４４】
センサデータ変換手段３は、測定値履歴に含まれるセンサデータを、精度決定手段２が決定した詳細度のデータに変換する。そして、センサデータ変換手段３は、変換したセンサデータを含む測定値履歴を履歴記憶手段４へ記憶させる。なお、以下の説明では、センサデータを変換することを、測定値履歴を変換すると記すこともある。
【００４５】
図６を参照して、センサデータ変換手段３が測定値履歴を変換する処理の詳細について説明する。図６は、センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴の一例を示す説明図である。図６に示す例では、センサデータ変換手段３が変換したデータが、ＩＤＴ１２０１と、時刻Ｔ１２０２と、精度１２０３と、緯度Ｔ１２０４と、経度Ｔ１２０５とを含んでいることを示す。図６に示す例では、図３及び図４に例示したデータがセンサデータ変換手段３に通知されると、センサデータ変換手段３は、緯度及び経度の小数点以下を図４に例示するように決定された精度が示す桁数で丸めるように変換する。このように変換された測定値履歴が、履歴記憶手段４に記憶される。
【００４６】
なお、図６に例示するＩＤＴ１２０１は、図３に例示するＩＤＴ１００１及び図４に例示するＩＤＴ１１０１に対応し、図６に例示する時刻Ｔ１２０２は、図３に例示する時刻Ｔ１００２及び図４に例示する時刻Ｔ１１０２に対応する。また、図６に例示する精度Ｔ１２０３は、図４に例示する精度Ｔ１１０３に対応する。また、図６に例示する緯度Ｔ１２０４及び経度Ｔ１２０５は、それぞれ図３における緯度Ｔ１００３及び経度Ｔ１００４の小数点以下を、精度Ｔ１２０３に指定された桁数以下の値を四捨五入することで丸めた値である。
【００４７】
上記説明では、センサデータ変換手段３が、指定された精度の桁数に測定値履歴を変換する方法について説明した。ただし、上記説明は、測定値履歴を変換する方法の一例に過ぎず、測定値履歴を変換する方法は、上記方法に限定されない。センサデータ変換手段３は、指定された桁数にデータを丸める以外の方法で測定値履歴を変換してもよい。
【００４８】
また、センサデータ変換手段３へ通知されるデータには、センサデータ収集手段１が入力した全てのデータを含んでいなくてもよい。センサデータ変換手段３へ通知されるデータには、センサデータ変換手段３が変換処理を行い、履歴記憶手段４に記憶させるために必要なデータが含まれていればよい。また、センサデータ変換手段３は、センサデータ収集手段１から入力される測定値履歴に含まれる全ての種類のデータを変換する必要はない。
【００４９】
履歴記憶手段４は、センサデータ変換手段３が変換した測定値履歴を記憶する。図７は、履歴記憶手段４が記憶するデータの一例を示す説明図である。図７に示す例では、履歴記憶手段４に記憶されるデータが、ＩＤＴ１３０１と、時刻Ｔ１３０２と、精度Ｔ１３０３と、緯度Ｔ１３０４と、経度Ｔ１３０５とを含んでいることを示す。ＩＤＴ１３０１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ１３０２は、移動体の位置の測定時刻である。精度Ｔ１３０３は、履歴記憶手段４が記憶するデータの中でＩＤＴ１３０１により識別される移動体の時刻Ｔ１３０２における位置情報の精度を表すデータである。図７に示す例では、精度Ｔ１３０３は、緯度Ｔ１３０４及び経度Ｔ１３０５の小数点以下の有効な桁数を表す。緯度Ｔ１３０４及び経度Ｔ１３０５は、ＩＤＴ１３０１により識別される移動体の時刻Ｔ１３０２における緯度及び経度である。
【００５０】
なお、履歴記憶手段４が記憶する情報は、上記内容に限定されない。移動体の測定値履歴を表すデータであれば、他の内容であってもよい。履歴記憶手段４は、例えば、磁気ディスクにより実現される。
【００５１】
精度決定手段２と、センサデータ変換手段３とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、コンピュータの記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、精度決定手段２及びセンサデータ変換手段３として動作してもよい。また、精度決定手段２と、センサデータ変換手段３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００５２】
次に、図８を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図８は、本発明の第１の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）として、位置情報を用いる場合について説明する。ただし、点には、位置情報以外の他の種類のセンサデータを含んでいてもよい。
【００５３】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が測定値履歴を読み取り、測定値履歴を精度決定手段２に通知する（ステップＳ１０１）。次に、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の移動体の状況変化に関する情報をもとに、サンプリング周期及び履歴記憶手段４に記憶させる測定値履歴の精度を決定する（ステップＳ１０２）。そして、精度決定手段２は、決定したサンプリング周期で測定値情報及び精度をセンサデータ変換手段３に通知する。
【００５４】
センサデータ変換手段３は、通知された測定値履歴を、精度決定手段２が決定した精度の測定値履歴に変換する（ステップＳ１０３）。そして、センサデータ変換手段３は、変換された測定値履歴を履歴記憶手段４に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００５５】
図９を参照して、図８のステップＳ１０２における測定値履歴の精度を決定する方法をより具体的に説明する。図９は、本発明の第１の実施形態において位置情報の精度を決定する場合の、ステップＳ１０２の動作の一例を示すフローチャートである。図９に例示するフローチャートは、入力された測定値履歴が移動体の速さと緯度及び経度を含む場合に、精度決定手段２が、履歴記憶手段４に記憶させる移動体の位置の精度として、緯度及び経度の小数点以下の桁数を決定する処理を示す。
【００５６】
図９に示す例では、精度決定手段２が、移動体の速さｖを２つの閾値Ｖ１、Ｖ２（ただし、０＜Ｖ２＜Ｖ１）と比較し、ｖ＜Ｖ２ならば、精度をＮ２桁と、Ｖ２≦ｖ＜Ｖ１ならば、精度をＮ１桁と、Ｖ１≦ｖならば、精度をＮ０桁と決定する場合について説明する。ただし、Ｎ０＜Ｎ１＜Ｎ２である。
【００５７】
精度決定手段２は、まず、入力された測定値履歴から１つの移動体の最初の時刻におけるデータ（例えば、図３に例示する１行目のデータ）を読み込む（ステップＳ１０３１）。次に、精度決定手段２は、読み込んだ点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）における移動体の速さｖを閾値Ｖ１と比較する（ステップＳ１０３２１）。速さｖ≧Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＹｅｓ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ０桁と決定する（ステップＳ１０３３１）。一方、速さｖ＜Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＮｏ）、精度決定手段２は、速さｖを閾値Ｖ２と比較する（ステップＳ１０３２２）。速さｖ≧Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＹｅｓ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ１桁と決定する（ステップＳ１０３３２）。また、速さｖ＜Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＮｏ）、精度決定手段２は、測定結果を記憶させる精度をＮ２桁と決定する（ステップＳ１０３３３）。最後に、精度決定手段２は、入力された測定値履歴中の全ての点の精度を決定したか否かを判定する（ステップＳ１０３４）。全ての点の精度を決定していない場合（ステップＳ１０３４のＮｏ）、精度決定手段２は、次の点について、ステップＳ１０３１からステップＳ１０３４までの処理を繰り返す。一方、全ての点の精度を決定した場合（ステップＳ１０３４のＹｅｓ）、精度決定手段２は、精度を決定する処理を終了する。
【００５８】
上記説明では、２つの閾値と速さとを比較して詳細度を決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、詳細度を決定する方法の一例に過ぎず、詳細度を決定する方法は、上記方法に限られない。精度決定手段２は、任意の個数の閾値と比較して詳細度を決定してもよい。また、精度決定手段２は、速さと閾値とを比較する方法以外の方法を用いて詳細度を決定してもよい。精度決定手段２は、例えば、移動体の速さに関する減少関数（すなわち、移動体の速さが早くなるほど、詳細度を低く決定する関数）により精度を決定してもよい。
【００５９】
また、精度決定手段２は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に関するデータ以外のデータを併用して精度を決定してもよい。
【００６０】
以上のように、本実施形態によれば、精度決定手段２が、センサデータの変化の度合いに基づいて詳細度及びサンプリング周期を決定し、決定したサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。そして、センサデータ変換手段３が、移動体の測定値履歴を精度決定手段２が決定した精度に変換し、変換したデータを履歴記憶手段４に記憶させる。したがって、移動体の状況変化に応じた精度による測定値履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【００６１】
すなわち、本発明によれば、精度決定手段２が移動体の状況変化（つまりセンサデータの変化量の大小）に応じて、移動体のセンサデータを蓄積する詳細度を制御する。したがって、センサデータの履歴を移動体の状況変化に応じた詳細度かつ少ない記憶容量で記憶することができる。
【００６２】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第２の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００６３】
本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、一時記憶制御手段１１２と、センサデータ履歴一時記憶手段１１３と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の意味的データ履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。図１０においては、意味的データ履歴記憶手段として、意味的データ第１履歴記憶手段４１１と、意味的データ第２履歴記憶手段４１２と、以降の意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎとを示す。なお、以下の説明では、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段のうちの一つを意味的データ履歴記憶手段と記すこともある。
【００６４】
センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、センサデータ収集手段１が入力した移動体の測定値情報を一時的に蓄積する。センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、センサデータ収集手段１が入力したデータをそのまま蓄積してもよく、符号化した状態で蓄積してもよい。また、センサデータ履歴一時記憶手段１１３は、後述の一時記憶制御手段１１２の制御により、記憶する測定値情報を分布図決定手段２１１に出力する。
【００６５】
一時記憶制御手段１１２は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３が測定値履歴を分布図決定手段２１１に出力するタイミングを制御する。具体的には、一時記憶制御手段１１２は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に対し、所定の間隔で測定値履歴を分布図決定手段２１１に出力するよう指示する。
【００６６】
一時記憶制御手段１１２は、例えば、１つの移動体について所定の個数の位置情報及び速さを示す情報が蓄積されるごとに、１つの移動体の位置情報及び速さの組を測定値履歴として出力するよう指示してもよい。もしくは、一時記憶制御手段１１２は、蓄積された移動体の位置情報及び速さの組を一定時間ごとに出力するよう指示してもよい。ただし、上述の制御方法は一例であり、位置情報及び速さの組を測定値履歴として出力指示する方法は、上記方法に限定されない。
【００６７】
分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から受け取った測定値履歴に基づいて、第１の実施形態における精度決定手段２と同様、測定値履歴の精度とサンプリング周期とを決定し、決定したサンプリング周期で測定値履歴及び精度を分布図マッチ手段３１１に出力する。本実施形態における測定値履歴の精度は、後述の分布図マッチ手段３１１が、意味的データ履歴記憶手段に記憶させる移動体の測定値情報を、予め定められた分布図と照合する際に用いられる精度である。
【００６８】
ここで、分布図とは、移動体のセンサデータと、そのセンサデータの内容を示す情報とを精度ごとに対応付けた情報であるである。分布図は、例えば、緯度及び経度を示すデータと、道路や建物などを示すデータとを精度ごとに対応付けた情報である。分布図として、例えば、道路や建物を含む地図などが挙げられる。分布図は、精度ごとに予め定められ、例えば、磁気ディスク等によって実現される分布図記憶手段（図示せず）に記憶される。
【００６９】
分布図決定手段２１１は、例えば、予め定められた閾値を超えたか否かを判断して測定値履歴の精度を決定してもよい。この閾値は、例えば、メモリ等に記憶される。以下、図３及び図１１を参照して、分布図決定手段２１１が精度を決定する方法について詳細に説明する。図１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度の一例を示す説明図である。図３に例示した測定値履歴が入力されると、分布図決定手段２１１は、移動体の速さＴ１００５と閾値とを比較する。そして、分布図決定手段２１１が、移動体の位置の精度として、緯度と経度をそのまま記憶するか、移動体の位置と詳細地図とを照合した結果を記憶するか、移動体の位置と概要地図とを照合した結果を記憶するか、のいずれかに決定する。そのようにして決定された結果が、図１１に例示する内容である。
【００７０】
ここで、図１１に例示するＩＤＴ２１０１及び時刻Ｔ２１０２は、入力された図３のデータにおけるＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ２１０３は、ＩＤＴ２１０１の時刻Ｔ２１０２において、後述の分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行う精度を示す情報である。
【００７１】
ここで、分布図マッチ手段３１１が、移動体の位置を概要地図とマッチングするときの精度を、第１レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第１レベルの精度のことを「概要」と記す。また、分布図マッチ手段３１１が、移動体の位置を詳細地図とマッチングするときの精度を、第２レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第２レベルの精度のことを「詳細」と記す。さらに、分布図マッチ手段３１１が、マッチング処理を行わない（すなわち、センサが検知した緯度及び経度そのままの値を意味的データ履歴記憶手段に記憶させる）ときの精度を、第３レベルの精度と記す。図１１に示す例では、この第３レベルの精度のことを「緯度・経度」と記す。
【００７２】
すなわち、図１１に例示するマッチング方法は、速さＴ１００５が、閾値１０未満ならば「マッチングしない（緯度と経度をそのまま記憶）」、閾値１０以上２０未満ならば「詳細地図との照合」、閾値２０以上ならば「概要地図との照合」であることを示す。
【００７３】
上記説明では、分布図決定手段２１１が、照合に用いられる精度を「緯度・経度」，「詳細」，「概要」の３段階に決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、精度を決定する方法の一例に過ぎず、精度を決定する方法は、上記方法に限られない。分布図決定手段２１１は、照合に用いられる精度を、３段階ではなく、任意の数の段階に決定してもよい。また、上記説明では、照合に使用する地図を有限段階の中から選択させることを精度として表していた。ただし、照合処理の対象は地図だけに限られず、地図以外でも精度を示すことが可能な有限段階の情報を精度として用いてもよい。
【００７４】
また、分布図決定手段２１１は、入力された測定値履歴中のある１つの測定値情報と時刻ごとに精度を決定せず、複数の時刻の測定値情報の集合ごとに精度を決定してもよい。分布図決定手段２１１は、例えば、３０秒ごとの平均の速さから精度を決定してもよい。他にも、分布図決定手段２１１は、例えば、入力されたデータに含まれる速さの中央値から精度を決定してもよい。また、分布図決定手段２１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に加え、他の情報を使用して精度を決定してもよい。
【００７５】
また、第１の実施形態における精度決定手段２と同様、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出した測定値履歴に基づいて、点の変化の大きさが小さい程測定値履歴の精度を高くしてもよい。
【００７６】
分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータを抽出し、抽出したデータを意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。具体的には、分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１から受け取った測定値履歴について、分布図決定手段２１１が決定した精度で地図など分布図上の領域と照合し、照合して得られた結果を意味的データ記憶手段に記憶させる。
【００７７】
なお、上述の通り、意味的データ履歴記憶手段は、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個存在する。そこで、分布図マッチ手段３１１は、分布図決定手段２１１が決定した精度に対応する意味的データ履歴記憶手段に、照合して得られた結果を蓄積させる。なお、意味的データ履歴記憶手段と精度とは、予め対応付けしておけばよい。
【００７８】
また、分布図マッチ手段３１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その点における精度とを対応付けて、後述のデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【００７９】
例えば、分布図マッチ手段３１１は、ＧＰＳから得られた緯度及び経度を、地図上の道路や建物などの物体や領域と照合し、その結果特定された物体や領域などを履歴として出力する。以下、センサなどから得られた移動体の状況を示す値（すなわち、測定値情報の生データ）を物理的測定情報、物理的測定情報を分布図と照合した結果特定された物体や領域などを意味的測定情報と記す。すなわち、分布図は、センサデータと意味的測定情報とを精度ごとに対応付けた情報と言うことが出来る。なお、物理的測定情報自身も物体や領域などを表す情報であることから、物理的測定情報も意味的測定情報の一種であると言える。物理的測定情報を意味的測定情報として用いる場合、分布図マッチ手段３１１は、対応するデータを抽出する必要はない。
【００８０】
物理的測定情報の一例として、ＧＰＳから得られた緯度及び経度や、加速度センサにより得られたｘ，ｙ，ｚ軸方向の加速度が挙げられる。また、意味的測定情報の一例として、移動体の存在する道路や建物、特定の地点などが挙げられる。また、以下の説明では、物理的測定情報から意味的測定情報を求める照合処理をマッチング処理と記すこともある。すなわち、分布図マッチ手段３１１は、入力された測定値履歴に含まれる物理的測定情報に対し、分布図決定手段２１１が決定した精度でマッチング処理を行い、意味的測定情報の履歴を出力すると言うことができる。
【００８１】
図１２、図１３及び図１４を参照して、マッチング処理の詳細を具体的に説明する。図１２は、概要地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。図１３は、詳細地図と、測定値履歴に含まれる物理的測定情報とにより表現された位置の一例を模式的に示した説明図である。
【００８２】
図１２に示す例では、分布図を４つの領域に分割し、各領域に識別子（ＩＤ）を付与していることを示す。また、図１３に示す例では、図１２に例示する各領域中、さらに小さい領域や道路に対して、それぞれの意味的測定情報を識別する識別子（ＩＤ）を付与したことを示す。
【００８３】
また、図１２及び図１３に示す例では、図３に例示する測定値履歴に含まれる物理的測定情報を、概要地図上及び詳細地図上にそれぞれプロットしたことを示す。図３におけるＤＡＴ１００１、ＤＡＴ１００２、ＤＡＴ１００３、ＤＡＴ１００４、ＤＡＴ１００５、及び、ＤＡＴ１００６の物理的測定情報が、それぞれ図１２および図１３においてプロットしたＰ１００１、Ｐ１００２、Ｐ１００３、Ｐ１００４、Ｐ１００５、Ｐ１００６で示す点に対応する。
【００８４】
図１２、図１３に示す例では、分布図マッチ手段３１１が、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出された図３に例示する測定値履歴と、分布図決定手段２１１が決定した図１１に例示する精度を受け取り、マッチング処理を行う。
【００８５】
分布図決定手段２１１は、例えば、点Ｐ１００３に対応する測定値履歴については、概要地図を用いて（すなわち、第１レベルの精度で）マッチング処理を行うと決定する。図１２に示す例の場合、点Ｐ１００３に対応する測定値履歴のマッチング処理を行った結果は、図１２に例示する概要地図上の場所を示す領域６３１０１０１になる。
【００８６】
また、分布図決定手段２１１は、点Ｐ１００２、点Ｐ１００４及び点Ｐ１００６に対応する測定値履歴については、概要地図とのマッチング結果から詳細地図を引き、さらに、これらの測定値履歴と詳細地図とのマッチング処理（すなわち、第２レベルの精度でマッチング処理）を行うと決定する。図１２に示す例の場合、点Ｐ１００２、点Ｐ１００４及び点Ｐ１００６に対応する測定値履歴のマッチング処理を行った結果は、図１３に例示する詳細地図上において、概要地図の領域６３１０１０１内のエリアＡ８９１６４７、領域６３１０１０１内のエリアＡ８９１６０５及び領域６３０１１５内の道路Ｒ１６３になる。
【００８７】
一方、分布図決定手段２１１は、点Ｐ１００１及び点Ｐ１００５に対応する測定値履歴については、緯度及び経度をそのままマッチング結果にする（すなわち、第３レベルの精度）と決定する。
【００８８】
図１４は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果の一例を示す説明図である。図１４に示す例では、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理した結果に、ＩＤＴ２１１１と、時刻Ｔ２１１２と、精度Ｔ２１１３と、概要Ｔ２１１４と、詳細Ｔ２１１５と、緯度・経度Ｔ２１１６とが含まれることを示す。
【００８９】
図１４に例示するＩＤＴ２１１１及び時刻Ｔ２１１２は、入力された図３に例示する測定値履歴のＩＤＴ１００１及び時刻Ｔ１００２に対応する。また、精度Ｔ２１１３は、位置情報をマッチング処理した精度である。図１４に示す例では、精度Ｔ２１１３は、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３種類に分類される。
【００９０】
概要Ｔ２１１４、詳細Ｔ２１１５及び緯度・経度Ｔ２１１６のいずれも、移動体の位置情報を表す意味的測定情報である。ただし、位置情報の精度により、含まれるマッチング結果が異なる。図１４に示す例では、概要Ｔ２１１４には、精度Ｔ２１１３が「概要」、「詳細」、「緯度・経度」のいずれの場合もマッチング結果が含まれ、詳細Ｔ２１１５には、精度Ｔ２１１３が「詳細」又は「緯度・経度」の場合にマッチング結果が含まれ、緯度・経度Ｔ２１１６には、精度Ｔ２１１３が「緯度・経度」の場合にマッチング結果が含まれていることを示す。なお、意味的測定情報の内容は、上述の内容に限定されない。移動体の意味的測定情報を示す履歴であれば、他の内容であってもよい。
【００９１】
上記説明では、マッチング処理の対象になる物理的測定情報が、移動体の位置である場合について説明した。ただし、物理的測定情報は、移動体の位置に限定されない。物理的測定情報として、例えば、加速度センサが検知する加速度を用いてもよい。この場合、分布図決定手段２１１が、加速度の分散が所定の値よりも大きい場合に「歩いている」と判断し、分散が小さい場合に歩いていると判断して精度を決定し、分布図マッチ手段３１１が、その精度に基づいて意味的測定情報とのマッチング処理を行ってもよい。
【００９２】
他にも、物理的測定情報として、温度や降水量を検知するセンサが検知する値を用いてもよい。この場合、分布図決定手段２１１が、温度や降水量の変化に基づいて精度を決定し、分布図マッチ手段３１１が、その精度に基づいて意味的測定情報とのマッチング処理を行ってもよい。
【００９３】
データ精度履歴記憶手段４１０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果として、意味的データ履歴記憶手段に記憶される精度の履歴を記憶する。すなわち、データ精度履歴記憶手段４１０は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その意味的測定情報の精度とを対応付けて記憶する。
【００９４】
図１５は、意味的測定情報の精度の履歴を表すデータ例を示す説明図である。データ精度履歴記憶手段４１０には、例えば、図６に例示する精度の履歴が記憶される。図１５に示す例では、データ精度履歴記憶手段４１０が記憶するデータには、ＩＤＴ２３０１と、時刻Ｔ２３０２と、精度Ｔ２３０３とが含まれる。
【００９５】
ＩＤＴ２３０１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。精度Ｔ２３０３は、ＩＤＴ２３０１で識別される移動体の時刻Ｔ２３０２における意味的測定情報がマッチング処理された精度を表すデータである。図１５に示す例では、精度Ｔ２３０３は、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３種類に分類される。
【００９６】
上記説明では、精度Ｔ２３０３が、意味的測定情報の精度を表すデータを記憶する場合について説明した。ただし、精度Ｔ２３０３は、意味的測定情報の精度を表すデータの代わりに、その精度の意味的測定情報を記憶する記憶手段（図示せず）を参照するポインタを記憶してもよい。
【００９７】
意味的データ履歴記憶手段は、変換されたセンサデータの履歴を精度に応じて記憶する。具体的には、各意味的データ履歴記憶手段は、意味的測定情報の履歴を精度に応じて記憶する。上述の通り、意味的データ履歴記憶手段には、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の記憶手段が含まれる。各記憶手段は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００９８】
意味的データ第１履歴記憶手段４１１は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体における最も低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。
【００９９】
図１６は、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。図１６に示す例では、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶するデータは、ＩＤＴ２３０１１と、時刻Ｔ２３０１２と、第１レベル位置Ｔ２３０１３とを含む。
【０１００】
ＩＤＴ２３０１１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０１２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第１レベル位置Ｔ２３０１３は、ＩＤＴ２３０１１の移動体の時刻Ｔ２３０１２における、最も低い精度による意味的測定情報である。図１６に例示する第１レベル位置Ｔ２３０１３は、概要地図によるマッチング処理（すなわち、第１レベルの精度によるマッチング処理）の結果得られた場所を識別するためのＩＤである。
【０１０１】
ただし、第１レベル位置Ｔ２３０１３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第１レベル位置Ｔ２３０１３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、最も低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１０２】
意味的データ第２履歴記憶手段４１２は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体における２番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。ここで、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴は、２番目に低い精度以上の精度（すなわち、最も低い精度及び２番目に低い精度）でマッチング処理された測定値情報に対応するデータである。
【０１０３】
図１７は、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。図１７に示す例では、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶するデータは、ＩＤＴ２３０２１と、時刻Ｔ２３０２２と、第２レベル位置Ｔ２３０２３とを含む。
【０１０４】
ＩＤＴ２３０２１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０２２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第２レベル位置Ｔ２３０２３は、ＩＤＴ２３０２１の移動体の時刻Ｔ２３０１２における、２番目に低い精度による意味的測定情報である。図１７に例示する第２レベル位置Ｔ２３０２３は、詳細地図によるマッチング処理（すなわち、第２レベルの精度によるマッチング処理）の結果得られた場所を識別するためのＩＤである。
【０１０５】
ただし、第２レベル位置Ｔ２３０２３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第２レベル位置Ｔ２３０２３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、２番目に低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１０６】
意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎは、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行って抽出した各移動体におけるｎ番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。ここで、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴は、ｎ番目に低い精度以上（すなわち、最も低い精度からｎ番目に低い精度まで）の精度でマッチング処理された測定値情報に対応するデータである。
【０１０７】
図１８は、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶する意味的測定情報の履歴を表すデータの一例を示す説明図である。ここで、ｎ＝３である。図１８に示す例では、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶するデータは、ＩＤＴ２３０３１と、時刻Ｔ２３０３２と、第３レベル位置Ｔ２３０３３とを含む。
【０１０８】
ＩＤＴ２３０３１は、移動体の識別子である。時刻Ｔ２３０３２は、移動体のセンサデータの測定時刻である。第３レベル位置Ｔ２３０３３は、ＩＤＴ２３０３１の移動体の時刻Ｔ２３０３２における、３番目に低い精度による意味的測定情報である。図１８に例示する、第３レベル位置Ｔ２３０３３は、緯度及び経度（すなわち、第３レベルの精度）を表す。
【０１０９】
ただし、第３レベル位置Ｔ２３０３３に記憶される内容は、上述の内容に限定されない。第３レベル位置Ｔ２３０３３には、各移動体における意味的測定情報の履歴のうち、３番目に低い精度のデータが記憶されていればよい。なお、意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎ（ここでは、意味的データ第３履歴記憶手段４１３）が記憶する意味的測定情報の履歴は、位置を示す内容に限定されない。
【０１１０】
なお、上記説明では、意味的データ履歴記憶手段が、３つの記憶手段（意味的データ第１履歴記憶手段４１１、意味的データ第２履歴記憶手段４１２及び意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎ。ただし。ｎ＝３。）を含み、それぞれが１番目から３番目までの低い精度による意味的測定情報を記憶する場合について説明した。ただし、意味的データ履歴記憶手段に含まれる記憶手段の数は３つに限定されず、記憶される精度も３番目に低い精度までの意味的測定情報に限定されない。
【０１１１】
分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１１２】
次に、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。上述の通り、本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１が、入力した測定値履歴を一時的にセンサデータ履歴一時記憶手段１１３に記憶させる（以下、一時的な測定値履歴の記憶処理と記す。）。そして、一時記憶制御手段１１２と、センサデータ履歴一時記憶手段１１３と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とにより、データ精度履歴記憶手段４１０に対しては、履歴の記憶処理が行われ、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでの記憶手段（すなわち、意味的データ履歴記憶手段）に対しては、意味的測定情報の履歴を記憶する処理が行われる。
【０１１３】
一時的な測定値履歴の記憶処理は、移動体の物理的測定情報が入力されるたびに開始される。また、意味的測定情報の履歴を記憶する処理は、一時記憶制御手段１１２が指定したタイミングで開始される。タイミングの一例として、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に一定の個数の物理的履歴が蓄積されたタイミングが挙げられる。ただし、一時記憶制御手段１１２が指定するタイミングは、上記タイミングに限定されない。以下の説明では、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）として、位置情報を用いる場合について説明する。ただし、点には、他の種類のセンサデータを含んでいてもよい。
【０１１４】
以下、図１９を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムにおける一時的な測定値履歴の記憶処理について説明する。図１９は、一時的な測定値履歴の記憶処理の一例を示すフローチャートである。まず、センサデータ収集手段１は、システムに入力された移動体の物理的測定情報を読み取り（ステップＳ２１１）、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に追加する（ステップＳ２１２）。そして、センサデータ収集手段１は、物理的測定情報の入力が終了したか否かを判定する（ステップＳ２１３）。入力が終了した場合（ステップＳ２１３におけるＹｅｓ）、センサデータ収集手段１は、処理を終了する。一方、入力が終了した場合（ステップＳ２１３におけるＹｅｓ）、センサデータ収集手段１は、入力が終了するまでステップＳ２１１及びＳ２１２の処理を繰り返す。
【０１１５】
次に、図２０を参照して、本実施形態において意味的測定情報の履歴を記憶する処理全体について説明する。図２０は、第２の実施形態において、意味的測定情報の履歴を記憶する処理全体の一例を示すフローチャートである。
【０１１６】
まず、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から測定値履歴を取り出す。すなわち、分布図決定手段２１１に測定値履歴が入力される（ステップＳ２２１）。なお、ステップＳ２２１で取り出されたデータ（測定値履歴）は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から消去される。例えば、分布図マッチ手段３１１が、取り出した測定値履歴を、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から消去してもよい。
【０１１７】
次に、分布図決定手段２１１は、センサデータ履歴一時記憶手段１１３から取り出した測定値履歴からマッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、サンプリング周期で取り出した測定値履歴に対し、分布図決定手段２１１が決定した精度でマッチング処理を行う（ステップＳ２２３）。そして、分布図マッチ手段３１１は、マッチング処理により得られた意味的測定情報の履歴を、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図マッチ手段３１１は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１１８】
次に、図２０に例示するステップＳ２２２においてマッチング処理の精度を決定する方法について、図２１を参照して具体的に説明する。図２１は、第２の実施形態においてマッチング処理の精度を決定する動作の一例を示すフローチャートである。図２１に例示するフローチャートは、図２０におけるステップＳ２２２の処理をより具体的に説明したものである。
【０１１９】
図２１に示す例では、入力された測定値履歴に移動体の速さと緯度経度とを含むものとし、移動体の位置の精度が、概要レベル（すなわち、第１レベルの精度）、詳細レベル（すなわち、第２レベルの精度）、緯度・経度レベル（すなわち、第３レベルの精度）の３段階のいずれかに決定される場合について説明する。
【０１２０】
また、図２１に示す例では、分布図決定手段２１１が、移動体の速さｖを２つの閾値Ｖ１、Ｖ２（ただし、０＜Ｖ２＜Ｖ１）と比較し、ｖ＜Ｖ２ならば、精度を「緯度・経度レベル」と、Ｖ２≦ｖ＜Ｖ１ならば、精度を「詳細レベル」と、Ｖ１≦ｖならば、精度を「概要レベル」と決定する場合について説明する。
【０１２１】
分布図決定手段２１１は、まず、入力された測定値履歴から１つの点（例えば、図３に例示する１行目のデータ）を読み込む（ステップＳ１０３１）。次に、分布図決定手段２１１は、読み込んだ点における移動体の速さｖを閾値Ｖ１と比較する（ステップＳ１０３２１）。速さｖ≧Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「概要レベル」と決定する（ステップＳ２２２３１）。一方、速さｖ＜Ｖ１ならば（ステップＳ１０３２１のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、ｖを閾値Ｖ２と比較する（ステップＳ１０３２２）。速さｖ≧Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「詳細レベル」と決定する（ステップＳ２２２３２）。また、速さｖ＜Ｖ２ならば（ステップＳ１０３２２のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、マッチング処理の精度を「緯度・経度レベル」と決定する（ステップＳ２２２３３）。分布図決定手段２１１は、全ての点の精度を決定したか否かを判定する（ステップＳ１０３４）。全ての点の精度を決定していない場合（ステップＳ１０３４のＮｏ）、分布図決定手段２１１は、次の点について、ステップＳ１０３１からＳ１０３４までの処理を繰り返す。一方、全ての点の精度が決定した場合（ステップＳ１０３４のＹｅｓ）、分布図決定手段２１１は、精度を決定する動作を終了する。
【０１２２】
上記説明では、２つの閾値と速さとを比較してマッチング処理の精度を決定する場合について説明した。ただし、上記説明は、マッチング処理の精度を決定する方法の一例に過ぎず、マッチング処理の精度を決定する方法は、上記方法に限られない。分布図決定手段２１１は、任意の個数の閾値と比較してマッチング処理の精度を決定してもよい。また、分布図決定手段２１１は、速さと閾値とを比較する方法以外の方法を用いてマッチング処理の精度を決定してもよい。分布図決定手段２１１は、例えば、移動体の速さに関する減少関数（すなわち、移動体の速さが早くなるほど、詳細度を低く決定する関数）によりマッチング処理の精度を決定してもよい。
【０１２３】
また、分布図決定手段２１１は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）におけるセンサデータの変化率に関するデータ以外のデータを併用してマッチング処理の精度を決定してもよい。
【０１２４】
次に、図２０に例示するステップＳ２２４において意味的データ履歴記憶手段に意味的測定情報を記憶させる処理について、より具体的に説明する。
【０１２５】
例えば、図２０に例示するステップＳ２２２において、分布図決定手段２１１が、ａ番目（ただし、ａは正の整数）に低い精度までマッチング処理を行うと決定したとする。このとき、分布図マッチ手段３１１は、まず、データ精度履歴記憶手段４１０にはａを出力する。具体的には、分布図マッチ手段３１１は、測定値情報と精度（ここでは、ａ）とを対応付けてデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【０１２６】
次に、ｉ＝１と定義し、ｉ≦ａならば、分布図マッチ手段３１１は、意味的データ第ｉ履歴記憶手段４１ｉに、ｉ番目に低い精度によるマッチング処理の結果得られた意味的測定情報の履歴を記憶させ、ｉをインクリメントする。分布図マッチ手段３１１は、上記処理をｉ≦ａを満たす間繰り返し、ｉ＞ａになったときに処理を終了する。
【０１２７】
なお、分布図マッチ手段３１１が、意味的データ履歴記憶手段に意味的測定情報を記憶させる方法は、上記方法に限定されない。
【０１２８】
以上のように、本実施形態によれば、分布図決定手段２１１が、決定された精度における分布図から、物理的測定情報に対応する意味的測定情報を抽出し、分布図マッチ手段３１１が、精度に応じて意味的測定情報を記憶する意味的データ履歴記憶手段に抽出した意味的測定情報を蓄積させる。このように、物理的測定情報を意味的測定情報に変換しているため、第１の実施形態の効果に加え、より少ない記憶容量でセンサデータの履歴を蓄積できる。
【０１２９】
また、一般的に、マッチング処理を行う情報が少ないほど、マッチング処理を高速に行うことが可能である。また、点の変化が大きい場合、点の変化が小さい場合に比べて、各点の情報の精度を低くしても問題ないことが多い。本実施形態によれば、分布図決定手段２１１が、点の変化の大きさに基づいてマッチング処理の精度を決定する。よって、精度をそれほど高くする必要がない場合には、マッチング処理の精度を低くし、高速にマッチング処理をさせることが可能になる。したがって、移動体の状況変化に対して十分な精度の意味的測定情報の履歴を高速に蓄積できる。
【０１３０】
また、本実施形態によれば、センサデータ収集手段１が、センサデータ履歴一時記憶手段１１３に測定値履歴を一時的に蓄積する。そして、一時記憶制御手段１１２の制御により測定値履歴が分布図決定手段２１１及び分布図マッチ手段３１１に入力される。したがって、外部から測定値履歴を入力せずに１点を入力するだけで位置情報の履歴を蓄積できる。
【０１３１】
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図２２は、本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、状況推定手段２２１と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２２において第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１３２】
状況推定手段２２１は、時系列に表わしたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、各センサデータに対応付ける変化率を推定する。具体的には、状況推定手段２２１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータをもとに、移動体の各点におけるセンサデータの変化率に関する情報を推定し、入力されたセンサデータにその推定結果を加えた情報を測定値履歴として分布図決定手段２１１に出力する。
【０１３３】
状況推定手段２２１は、例えば、ある測定時刻における位置と、その測定直前の時刻における位置との差分から算出した距離を、両時刻の差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。また、状況推定手段２２１は、ある測定時刻における位置と、その測定直後の時刻における位置との差分から算出した距離を、両時刻の差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。さらに、状況推定手段２２１は、ある測定時刻に対し、測定時刻の直前の時刻における位置と、測定時刻の直後の時刻における位置との差分から算出した距離を、上記直前の時刻と直後の時刻との差分から算出した時間で割ることにより、上記測定時刻における速度を推定してもよい。
【０１３４】
他にも、状況推定手段２２１は、前回の測定時刻における位置からの距離と、予め定められた閾値とを比較し、その閾値に応じて予め定められた速さを割り当てることで、速度を推定してもよい。
【０１３５】
また、例えば、移動体の速度が含まれるデータが入力されたときに、一部の測定時刻における速度が欠けている場合、状況推定手段２２１は、その欠けている測定時刻における速度を推定してもよい。
【０１３６】
さらに、入力されたデータにマッチング処理を行う対象になる値以外の情報が含まれている場合、状況推定手段２２１は、その情報を使用して変化率を推定してもよい。例えば、ＧＰＳにより測定された緯度及び経度と、加速度センサにより測定された加速度とを含む測定値履歴に対して、移動体の位置情報のマッチング処理を行う場合、状況推定手段２２１は、加速度センサが測定した値の推移をもとに、例えば、「停止中」、「歩行中」及び「車による移動中」のうち、いずれかの変化率と推定してもよい。
【０１３７】
なお、上記説明では、状況推定手段２２１が、速度を変化率として推定する場合について説明した。ただし、状況推定手段２２１が推定する変化率は、速度に限定されない。また、状況推定手段２２１が変化率を推定する方法も、上記方法に限定されない。
【０１３８】
分布図決定手段２１１と、状況推定手段２２１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、状況推定手段２２１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１３９】
次に、図２３を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図２３は、本発明の第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１４０】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴を、状況推定手段２２１に通知する（ステップＳ３０１）。次に、状況推定手段２２１は、移動体の状況（すなわち、各センサデータの変化率）を推定し、その結果を入力された測定値履歴に付与して分布図決定手段２１１に出力する（ステップＳ３０２）。
【０１４１】
分布図マッチ手段３１１は、状況推定手段２２１から測定値履歴が入力されると、分布図決定手段２１１は、入力された測定値履歴から、マッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、決定された精度で入力された測定値履歴のマッチング処理を行う（ステップＳ２２３）。分布図マッチ手段３１１は、得られた精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させ、また、得られた意味的測定情報の履歴を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図マッチ手段３１１は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１４２】
ただし、図２３に例示するフローチャートは、第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例にすぎず、第３の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作は、図２３に例示する処理に限定されない。
【０１４３】
以上のように、本実施形態によれば、状況推定手段２２１が、移動体のセンサデータの変化率に関する情報を推定し、分布図決定手段２１１に出力する。すなわち、状況推定手段２２１が、時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定する。そして、分布図決定手段２１１が、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定する。よって、第１の実施形態及び第２の実施形態における効果に加え、移動体のセンサデータの変化率に関する情報が入力されない場合でも、移動体の状況に応じた精度による位置情報の履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【０１４４】
実施形態４．
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図２４は、本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１と、履歴圧縮手段４３０と、データ精度圧縮履歴記憶手段４３１０と、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでのｎ個の圧縮履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２４に示す例では、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１と、意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２と、以降の意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎとを示す。なお、以下の説明では、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでのｎ個の圧縮履歴記憶手段のうちの一の記憶手段を意味的データ履圧縮歴記憶手段と記すこともある。なお、図２４において、第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１４５】
履歴圧縮手段４３０は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果を圧縮する。履歴圧縮手段４３０は、例えば、変換された移動体の位置に対してランレングス圧縮を行ってもよい。もしくは、履歴圧縮手段４３０は、変換された移動体の位置を差分符号化することにより圧縮してもよい。また、履歴圧縮手段４３０は、変換された移動体の位置情報に対して辞書式圧縮を行ってもよい。ただし、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する方法は、上記方法に限定されない。
【０１４６】
以下、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する処理について説明する。履歴圧縮手段４３０は、ランレングス圧縮により、例えば、移動体の位置が一致した最初の時刻及び位置が一致していた期間を用いて測定値履歴を圧縮してもよい。図２５は、図１６に例示する測定値履歴をランレングス圧縮した結果の例を示す説明図である。図２５に示す例では、履歴圧縮手段４３０が圧縮した測定値履歴が、ＩＤＴ４０１１と、時刻Ｔ４０１２と、期間Ｔ４０１３と、第１レベル位置Ｔ４０１４とを含んでいることを示す。
【０１４７】
ＩＤＴ４０１１は、移動体の識別子である。第１レベル位置Ｔ４０１４は、移動体ＩＤＴ４０１１の位置を第１レベルの精度でマッチング処理した結果である。時刻Ｔ４０１２及び期間Ｔ４０１３は、それぞれ、ＩＤＴ４０１１で識別される移動体の位置が第１レベル位置Ｔ４０１４で表される位置（エリア）とマッチした最初の時刻及びマッチしていた期間である。
【０１４８】
なお、履歴圧縮手段４３０が測定値履歴を圧縮する方法は、上記方法に限定されない。履歴圧縮手段４３０は、図２５に例示する内容以外の構造を用いて圧縮データを表してもよく、また、他の符号化アルゴリズムを用いて測定値履歴を圧縮してもよい。
【０１４９】
また、履歴圧縮手段４３０は、分布図マッチ手段３１１がマッチング処理を行った結果だけでなく、後述の意味的データ履歴圧縮記憶手段に記憶された圧縮済みの測定値履歴と併せて圧縮してもよい。
【０１５０】
さらに、履歴圧縮手段４３０は、分布図決定手段２１１が決定した各測定値履歴の精度を圧縮し、後述のデータ精度圧縮履歴記憶手段４３１０に記憶させる。なお、各測定値履歴の精度を圧縮する方法は、測定値履歴を圧縮する方法と同様の方法を用いればよい。
【０１５１】
データ精度圧縮履歴記憶手段４３１０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果が記憶される精度の履歴を圧縮して記憶する。すなわち、データ精度履歴記憶手段４１０は、点（すなわち、１つの移動体のある時刻におけるセンサの測定結果）と、その意味的測定情報の精度とを対応付けた情報を圧縮して記憶する。
【０１５２】
意味的データ履歴圧縮記憶手段は、圧縮されたセンサデータの履歴を精度に応じて記憶する。具体的には、意味的データ履歴圧縮記憶手段は、圧縮された意味的測定情報の履歴を精度に応じて記憶する。上述の通り、意味的データ履歴圧縮記憶手段には、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４１ｎまでのｎ個の記憶手段が含まれる。各記憶手段は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【０１５３】
意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１は、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体における最も低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１が記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第１履歴記憶手段４１１が記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５４】
意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２は、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体における２番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２が記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第２履歴記憶手段４１２が記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５５】
意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎは、履歴圧縮手段４３０が圧縮した各移動体におけるｎ番目に低い精度の意味的測定情報の履歴を記憶する。意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎが記憶するデータは、第２の実施形態で説明した意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎが記憶するデータを圧縮した結果に相当する。
【０１５６】
なお、上記説明では、意味的データ履歴圧縮記憶手段が、３つの記憶手段（意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１、意味的データ第２履歴圧縮記憶手段４３１２及び意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎ。ただし。ｎ＝３。）を含み、それぞれが１番目から３番目までの低い精度による圧縮された意味的測定情報を記憶する場合について説明した。ただし、意味的データ履歴圧縮記憶手段に含まれる記憶手段の数は３つに限定されず、記憶される精度も３番目に低い精度までの圧縮された意味的測定情報に限定されない。
【０１５７】
分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、分布図決定手段２１１と、分布図マッチ手段３１１とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１５８】
次に、図２６を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作について説明する。図２６は、本発明の第４の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、センサデータ収集手段１が入力した測定値履歴が、分布図決定手段２１１に通知される（ステップＳ２２１）。次に、分布図決定手段２１１は、通知された測定値履歴中の点の変化の大きさに関する情報から、測定値履歴のマッチング処理の精度及びサンプリング周期を決定する（ステップＳ２２２）。そして、分布図マッチ手段３１１は、決定された精度で測定値履歴のマッチング処理を行い、マッチング処理の結果及び精度を履歴圧縮手段４３０に出力する（ステップＳ２２３）。
【０１６０】
その後、履歴圧縮手段４３０は、入力された意味的測定情報の履歴及び精度を圧縮し（ステップＳ３０４１）、圧縮した結果をデータ精度履歴記憶手段４１０、及び、意味的データ第１履歴圧縮記憶手段４３１１から意味的データ第ｎ履歴圧縮記憶手段４３１ｎまでの各記憶手段に記憶させる（ステップＳ３０４２）。
【０１６１】
以上のように、本実施形態によれば、履歴圧縮手段４３０が、移動体の位置情報の履歴を圧縮する。そのため、より少ない記憶容量で移動体の位置情報を記憶できる。
【０１６２】
すなわち、移動体の位置情報の精度は、速度の大きさが大きくなるほど低くなる。そのため、速度が大きくなった場合、同じ位置や近接する位置が連続して入力される確率が高くなり、入力されるデータに含まれる位置情報は冗長性が大きくなる。このような状態で圧縮処理を行うことで、高い効率で圧縮することが可能になり、より少ない記憶容量で移動体の位置情報を記憶できる。
【０１６３】
実施形態５．
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。図２７は、本発明の第５の実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサデータ収集手段１と、サンプリング周期決定手段５と、使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０と、データ精度履歴記憶手段４１０と、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎまでのｎ個の履歴記憶手段とを備える。ただし、ｎは有限の番号（正の整数）である。なお、図２７において、第２の実施形態と同一の構成部分については、図１０と同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１６４】
サンプリング周期決定手段５は、サンプリング周期を決定する。なお、サンプリング周期を決定する方法は、第１の実施形態における精度決定手段２がサンプリング周期を決定する方法と同様のため、説明を省略する。
【０１６５】
使用精度一時記憶手段２４１は、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する。具体的には、使用精度一時記憶手段２４１は、前回のマッチング処理の精度を移動体ごとに記憶する。図２８は、使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータの一例を示す説明図である。図２８に示す例では、使用精度一時記憶手段２４１が記憶するデータは、ＩＤＴ４１０１と、精度Ｔ４１０２とを含む。
【０１６６】
ＩＤＴ４１０１は、移動体の識別子である。精度Ｔ４１０２は、分布図マッチ手段３１１がＩＤＴ４１０１の移動体を前回マッチング処理した際の精度である。精度Ｔ４１０２は、例えば、「概要」（すなわち、第１レベルの精度）、「詳細」（すなわち、第２レベルの精度）及び「緯度・経度」（すなわち、第３レベルの精度）の３段階の精度で表わされる。
【０１６７】
図２８に示す例では、例えば、移動体の物理的測定情報として緯度及び経度が入力されたときに、識別子「１００１」で識別される移動体における前回のマッチング処理の精度が、「詳細」であり、識別子「１００２」で識別される移動体における前回のマッチング処理の精度が「緯度・経度」であることを示す。
【０１６８】
なお、使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容は、上述の内容に限定されない。例えば、使用精度一時記憶手段２４１は、前回マッチング処理に使用した分布図の識別子を精度の代わりに記憶してもよい。また、使用精度一時記憶手段２４１は、移動体の識別子及び前回のマッチング処理の精度以外のデータを記憶してもよい。例えば、使用精度一時記憶手段２４１は、前回のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報を記憶してもよい。
【０１６９】
使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容は、後述の分布図第２マッチ手段３４０により更新される。なお、使用精度一時記憶手段２４１が記憶する内容の初期値は、例えば、最も低い精度にするなど、予め定めておけばよい。使用精度一時記憶手段２４１は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【０１７０】
分布図マッチ手段３１１は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶された精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータ（すなわち、意味的測定情報）を抽出する。
【０１７１】
すなわち、分布図マッチ手段３１１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータの精度を、使用精度一時記憶手段２４１から読み取る。そして、分布図マッチ手段３１１は、読み取った精度に応じて予め定められた分布図をもとに、その分布図からセンサデータに対応するデータ（すなわち、意味的測定情報）を抽出する。
【０１７２】
例えば、図２８に例示するように、使用精度一時記憶手段２４１が移動体と精度とを対応付けて記憶している場合、分布図マッチ手段３１１は、センサデータ収集手段１が入力したセンサデータを測定した移動体に対応する精度を使用精度一時記憶手段２４１から読み取ってもよい。
【０１７３】
分布図第２マッチ手段３４０は、センサデータの精度を変更するか否かを判定する。精度を変更すると判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、変更後の精度で意味的測定情報を抽出する。
【０１７４】
具体的には、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１が抽出した意味的測定情報を入力として、前回と同じ精度で意味的測定情報を記憶するか、切り替えた精度で意味的測定情報を記憶するかを判定し、判定結果の精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。
【０１７５】
精度を切り替えると判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度でマッチング処理を行い、意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎうち適切な記憶手段にマッチング処理の結果を記憶させる。このとき、分布図第２マッチ手段３４０は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されているマッチング処理の精度を、切り替え後の精度に更新する。
【０１７６】
一方、精度を切り替えないと判定した場合、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果を意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。なお、記憶させる意味的データ履歴記憶手段を決定する方法は、第２の実施形態と同様である。
【０１７７】
以下、分布図第２マッチ手段３４０が精度を切り替えるか否かを判定する方法の例について具体的に説明する。
【０１７８】
分布図第２マッチ手段３４０は、例えば、直前のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報（以下、前回意味的測定情報と記す。）と、今回のマッチング処理の結果得られた意味的測定情報（以下、今回意味的測定情報と記す。）とを比較する。前回意味的測定情報と今回意味的測定情報とが同じ場合、分布図第２マッチ手段３４０は、より高い精度に切り換えると判定してもよい。また、前回意味的測定情報と今回意味的測定情報とが、予め定められた閾値以上離れている場合、分布図第２マッチ手段３４０は、より低い精度に切り換えると判定してもよい。ただし、分布図第２マッチ手段３４０が精度を切り替えるか否かを判定する方法は、上述の方法に限定されない。
【０１７９】
使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０とは、プログラム（センサデータ履歴蓄積プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、使用精度一時記憶手段２４１と、分布図マッチ手段３１１と、分布図第２マッチ手段３４０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１８０】
次に、図２９を参照して、本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムの動作を説明する。図２９は、本発明の第５の実施形態におけるセンサデータ履歴蓄積システム全体の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１８１】
本実施形態によるセンサデータ履歴蓄積システムでは、まず、使用精度一時記憶手段２４１にマッチング処理の精度の初期値を記憶させることで、使用精度一時記憶手段２４１を初期化する（ステップＳ４０１）。以下、測定値情報の入力が終了するまでステップＳ４０２以降の処理を繰り返す。すなわち、測定値情報の入力が終了した場合（ステップＳ４０２におけるＹｅｓ）には、処理を終了し、測定値情報の入力が終了していない場合には（ステップＳ４０２におけるＮｏ）、ステップＳ４０３以降の処理を行う。
【０１８２】
まず、センサデータ収集手段１が測定値情報を入力すると、サンプリング周期決定手段５が決定したサンプリング周期で、入力された測定値情報が分布図マッチ手段３１１に通知される（ステップＳ４０３）。測定値情報が通知されると、分布図マッチ手段３１１は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されていた精度でマッチング処理を行う（ステップＳ４０４）。
【０１８３】
分布図第２マッチ手段３４０は、ステップＳ４０４においてマッチング処理された結果を元に、精度を切替えるか否かを判定する（ステップＳ４２３１）。精度を切替えると判定した場合（ステップＳ４２３１のＹｅｓ）、切替えた精度により再びマッチング処理を行い（ステップＳ４２３２）、分布図第２マッチ手段３４０は、使用精度一時記憶手段２４１に記憶されているマッチング処理精度を更新する（ステップＳ４２３３）。さらに、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度をデータ精度履歴記憶手段４１０に記憶させる。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、切り替え後の精度による意味的測定情報を抽出し、その意味的測定情報を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図第２マッチ手段３４０は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１８４】
一方、精度を切り替えない（切替える必要がない）と判定した場合（ステップＳ４２３１のＮｏ）、分布図第２マッチ手段３４０は、データ精度履歴記憶手段４１０に前回と同じ精度を記憶させる。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１によるマッチング処理の結果である意味的測定情報を意味的データ第１履歴記憶手段４１１から意味的データ第ｎ履歴記憶手段４１ｎのうち、対応する精度の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に記憶させる（ステップＳ２２４）。なお、分布図第２マッチ手段３４０は、対応する精度以下の測定値履歴を記憶する意味的データ履歴記憶手段に、得られた意味的測定情報の履歴を記憶させてもよい。
【０１８５】
以上のように、本実施形態によれば、サンプリング周期決定手段５が、変化率に基づいてサンプリング周期を決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出する。また、分布図マッチ手段３１１が、使用精度一時記憶手段２４１に記憶された精度に基づいてセンサデータを変換する。そして、分布図第２マッチ手段３４０が、分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータの精度を変更するか否か（すなわち、精度を前回より高くするか、低くするか、若しくは、変化させないようにするか）を判定する。具体的には、分布図第２マッチ手段３４０は、分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータと、そのセンサデータを変換する直前に分布図マッチ手段３１１が変換したセンサデータとを比較して、精度を変更するか否かを判定する。そして、分布図第２マッチ手段３４０は、変換すると判定したときに、変換後の精度に基づいて変換したセンサデータを意味的データ履歴記憶手段に記憶させる。したがって、センサデータの変化率を計算することなく、十分な精度のセンサデータ履歴を少ない記憶容量で記憶できる。
【０１８６】
なお、上記各実施形態において説明した各手段は、例えば、ＣＰＵやメモリ、ディスク装置などにより実現される。また、これらの手段は、１台の計算機で実現されていてもよく、例えば、通信ネットワークを介して互いに通信可能な複数の計算機で実現されていてもよい。
【０１８７】
次に、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を説明する。図３０は、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの最小構成の例を示すブロック図である。本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況（例えば、位置）を表すデータであるセンサデータ（例えば、物理的測定情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段８１（例えば、履歴記憶手段４、意味的データ履歴記憶手段、意味的データ履歴圧縮記憶手段）と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合い（例えば、変化率、移動速度）に応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段８２（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて（例えば、関数、閾値を用いて）決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段８３（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データ（例えば、桁数を丸めたデータ）を生成するセンサデータ変換手段８４（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる履歴蓄積手段８５（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）とを備えている。
【０１８８】
また、図３１は、本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムの他の最小構成の例を示すブロック図である。本発明によるセンサデータ履歴蓄積システムは、センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況を表すデータであるセンサデータ（例えば、位置情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段８１（例えば、意味的データ履歴記憶手段）と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段９１（例えば、使用精度一時記憶手段２４１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段９２（例えば、サンプリング周期決定手段５）と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段９１に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段９３（例えば、分布図マッチ手段３１１）と、センサデータ変換手段９３が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段９４（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる履歴蓄積手段９５（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）とを備えている。
【０１８９】
精度判定手段９４は、センサデータ変換手段９３が変換したセンサデータ（例えば、今回意味的測定情報）と、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段９３が変換したセンサデータ（例えば、前回意味的測定情報）とを比較して精度を変更するか否かを判定する。また、履歴蓄積手段９５は、精度判定手段９４が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段９４が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段８１に蓄積させる。
【０１９０】
これらの構成により、移動体の状況に応じた詳細度のセンサデータの履歴を少ない記憶容量で蓄積できる。
【０１９１】
なお、少なくとも以下に示すようなセンサデータ履歴蓄積システムも、上記に示すいずれかの実施形態に開示されている。
【０１９２】
（１）センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況（例えば、位置）を表すデータであるセンサデータ（例えば、物理的測定情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段（例えば、履歴記憶手段４、意味的データ履歴記憶手段、意味的データ履歴圧縮記憶手段）と、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合い（例えば、変化率、移動速度）に応じて、そのセンサデータの精度を決定する精度決定手段（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて（例えば、関数、閾値を用いて）決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段（例えば、精度決定手段２、分布図決定手段２１１）と、抽出されたセンサデータを精度に基づいて変換したデータである精度対応データ（例えば、桁数を丸めたデータ）を生成するセンサデータ変換手段（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段（例えば、センサデータ変換手段３、分布図マッチ手段３１１）とを備えたセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９３】
（２）精度決定手段が、センサデータの変化の度合いが小さいほど（例えば、速度が遅いほど）精度を高く決定し、サンプリング周期決定手段が、センサデータの変化の度合いが大きい（例えば、速度が速い）ほどサンプリング周期を短く決定するセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９４】
（３）センサデータと、そのセンサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報（例えば、意味的測定情報）とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報（例えば、分布図）を記憶するセンサ対応情報記憶手段（例えば、分布図記憶手段）を備え、センサデータ変換手段（例えば、分布図マッチ手段３１１）が、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、履歴蓄積手段が、センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９５】
（４）センサデータ履歴記憶手段が、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段（例えば、意味的データ履歴記憶手段）を含み、履歴蓄積手段が、精度決定手段が決定した精度に対応する変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９６】
（５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、その測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付けるそのセンサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段（例えば、状況推定手段２２１）を備え、精度決定手段が、推定された度合いに応じてセンサデータの精度を決定するセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９７】
（６）精度対応データを圧縮する（例えば、ランレングス圧縮する）圧縮手段（例えば、履歴圧縮手段４３０）を備え、履歴蓄積手段が、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段（例えば、意味的履歴圧縮記憶手段）に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９８】
（７）センサによって検知された移動体（例えば、人や車）の状況を表すデータであるセンサデータ（例えば、位置情報）の履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段（例えば、意味的データ履歴記憶手段）と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段（例えば、使用精度一時記憶手段２４１）と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられたそのセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、そのサンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段（例えば、サンプリング周期決定手段５）と、抽出されたセンサデータを移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段（例えば、分布図マッチ手段３１１）と、センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）と、精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段（例えば、分布図第２マッチ手段３４０）とを備え、精度判定手段が、センサデータ変換手段が変換したセンサデータ（例えば、今回意味的測定情報）と、そのセンサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータ（例えば、前回意味的測定情報）とを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段が、精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０１９９】
（８）センサデータが位置情報であり、センサデータの変化の度合いが位置情報の変化を表す移動速度であるセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２００】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０２０１】
（付記１）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えたことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０２】
（付記２）精度決定手段は、センサデータの変化の度合いが小さいほど精度を高く決定し、サンプリング周期決定手段は、センサデータの変化の度合いが大きいほどサンプリング周期を短く決定する付記１記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０３】
（付記３）センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備え、センサデータ変換手段は、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、履歴蓄積手段は、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１または付記２記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０４】
（付記４）センサデータ履歴記憶手段は、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含み、履歴蓄積手段は、精度決定手段が決定した精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記３記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０５】
（付記５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける当該センサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段を備え、精度決定手段は、推定された前記度合いに応じてセンサデータの精度を決定する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０６】
（付記６）精度対応データを圧縮する圧縮手段を備え、履歴蓄積手段は、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０７】
（付記７）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、前記センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、前記精度判定手段は、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、当該センサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、履歴蓄積手段は、前記精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、前記精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させることを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０８】
（付記８）センサデータは位置情報であり、センサデータの変化の度合いは位置情報の変化を表す移動速度である付記１から付記７のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２０９】
（付記９）センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力する入力手段を備え、精度決定手段は、前記入力手段が入力したセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２１０】
（付記１０）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段と、前記センサデータ履歴一時記憶手段に記憶されたセンサデータを出力するタイミングを制御する一時記憶制御手段とを備えた付記１から付記９のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積システム。
【０２１１】
（付記１１）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定し、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、前記サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に前記精度対応データを蓄積させることを特徴とするセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１２】
（付記１２）センサデータの精度を決定する際、センサデータの変化率が小さいほど精度を高く決定し、サンプリング周期を決定する際、センサデータの変化率が大きいほどサンプリング周期を短く決定する付記１記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１３】
（付記１３）センサデータを変換する際、センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報のうち、決定された精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、抽出されたセンサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１１または付記１２記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１４】
（付記１４）センサデータ内容情報を蓄積させる際、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段のうち、決定された精度に対応する変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記１３記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１５】
（付記１５）時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定し、センサデータの精度を決定する際、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定する付記１１から付記１４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１６】
（付記１６）精度対応データを圧縮し、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記１１から付記１５のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１７】
（付記１７）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化を表す情報である変化率に基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて抽出されたセンサデータを変換したデータである精度対応データを生成し、変換されたセンサデータと、当該センサデータを変換する直前に変換されたセンサデータとを比較してセンサデータの精度を変更するか否かを判定し、精度を変換すると判定されたときに、変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１８】
（付記１８）センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力し、入力されたセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定する付記１１から付記１４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２１９】
（付記１９）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段に対して、センサデータを出力するタイミングを制御する付記１１から付記１８のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積方法。
【０２２０】
（付記２０）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定処理、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させるためのセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２１】
（付記２１）コンピュータに、精度決定処理で、センサデータの変化率が小さいほど精度を高く決定させ、サンプリング周期決定処理で、センサデータの変化率が大きいほどサンプリング周期を短く決定させる付記２０記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２２】
（付記２２）センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、センサデータ変換処理で、精度決定処理で決定された精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出させ、履歴蓄積処理で、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記２０または付記２１記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２３】
（付記２３）精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含むセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、履歴蓄積処理で、精度決定処理で決定された精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる付記２２記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２４】
（付記２４）コンピュータに、時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける変化率を推定する変化率推定処理を実行させ、精度決定処理で、推定された変化率に応じてセンサデータの精度を決定させる付記２０から付記２３のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２５】
（付記２５）コンピュータに、精度対応データを圧縮する圧縮処理を実行させ、履歴蓄積処理で、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる付記２０から付記２４のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２６】
（付記２６）センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段とを備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化を表す情報である変化率に基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、前記センサデータ変換処理で変換されたセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定処理、および、前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理を実行させ、前記精度判定処理で、センサデータ変換処理で変換されたセンサデータと、当該センサデータが変換される直前にセンサデータ変換処理で変換されたセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定させ、履歴蓄積処理で、前記精度判定処理で精度を変換すると判定されたときに、前記精度判定処理で変換後の精度に基づいて変換されたセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させるセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２７】
（付記２７）コンピュータに、センサデータと、当該センサデータの変化率とを入力する入力処理を実行させ、精度決定処理で、前記入力処理で入力されたセンサデータの変化率に応じて、センサデータの精度を決定させる付記２０から付記２３のうちのいずれか１つに記載のセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【０２２８】
（付記２８）入力されたセンサデータの履歴を一時的に記憶するセンサデータ履歴一時記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、前記センサデータ履歴一時記憶手段に記憶されたセンサデータを出力するタイミングを制御する一時記憶制御処理を実行させる付記２０から付記２７のうちのいずれか１つにセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０２２９】
本発明は、移動体のセンサが測定したデータの履歴を収集及び蓄積するセンサデータ履歴蓄積システムに好適に適用される。具体的には、本発明は、大量の移動体のセンサデータ履歴を収集及び分析する用途に好適に適用できる。
【符号の説明】
【０２３０】
１ センサデータ収集手段
２ 精度決定手段
３ センサデータ変換手段
４ 履歴記憶手段
５ サンプリング周期決定手段
１１２ 一時記憶制御手段
１１３ センサデータ履歴一時記憶手段
２１１ 分布図決定手段
２２１ 状況推定手段
２４１ 使用精度一時記憶手段
３１１ 分布図マッチ手段
３４０ 分布図第２マッチ手段
４１０ データ精度履歴記憶手段
４１１〜４１ｎ 意味的データ履歴記憶手段
４３０ 履歴圧縮手段
４３１０ データ精度圧縮履歴記憶手段
４３１１〜４３１ｎ 意味的データ履歴圧縮記憶手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、
各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定手段と、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えた
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項２】
精度決定手段は、センサデータの変化の度合いが小さいほど精度を高く決定し、
サンプリング周期決定手段は、センサデータの変化の度合いが大きいほどサンプリング周期を短く決定する
請求項１記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項３】
センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備え、
センサデータ変換手段は、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、
履歴蓄積手段は、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
請求項１または請求項２記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項４】
センサデータ履歴記憶手段は、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含み、
履歴蓄積手段は、精度決定手段が決定した精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる
請求項３記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項５】
時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける当該センサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段を備え、
精度決定手段は、推定された前記度合いに応じてセンサデータの精度を決定する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項６】
精度対応データを圧縮する圧縮手段を備え、
履歴蓄積手段は、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項７】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、
移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、
抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、
前記センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、
前記精度判定手段は、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、当該センサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、
履歴蓄積手段は、前記精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、前記精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項８】
センサデータは位置情報であり、センサデータの変化の度合いは位置情報の変化を表す移動速度である
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項９】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定し、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、
前記サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、
センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に前記精度対応データを蓄積させる
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積方法。
【請求項１０】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、
前記コンピュータに、
各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定処理、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理
を実行させるためのセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【請求項１】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、
各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定手段と、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備えた
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項２】
精度決定手段は、センサデータの変化の度合いが小さいほど精度を高く決定し、
サンプリング周期決定手段は、センサデータの変化の度合いが大きいほどサンプリング周期を短く決定する
請求項１記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項３】
センサデータと、当該センサデータの内容を示す情報であるセンサデータ内容情報とを精度ごとに対応付けた情報であるセンサ対応情報を記憶するセンサ対応情報記憶手段を備え、
センサデータ変換手段は、精度決定手段が決定した精度のセンサ対応情報から、センサデータに対応するセンサデータ内容情報を抽出し、
履歴蓄積手段は、前記センサデータ内容情報を、センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
請求項１または請求項２記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項４】
センサデータ履歴記憶手段は、精度対応データの履歴を精度ごとに記憶する少なくとも１つ以上の変換データ履歴記憶手段を含み、
履歴蓄積手段は、精度決定手段が決定した精度に対応する前記変換データ履歴記憶手段にセンサデータ内容情報を蓄積させる
請求項３記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項５】
時系列に表されたセンサデータの測定時刻と、当該測定時刻における移動体のセンサデータの値との組に基づいて、センサデータに対応付ける当該センサデータの変化の度合いを推定する変化率推定手段を備え、
精度決定手段は、推定された前記度合いに応じてセンサデータの精度を決定する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項６】
精度対応データを圧縮する圧縮手段を備え、
履歴蓄積手段は、圧縮された精度対応データをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項７】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段と、
移動体ごとにセンサデータの精度を記憶する移動体精度記憶手段と、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期を、各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定手段と、
抽出されたセンサデータを前記移動体精度記憶手段に記憶された精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換手段と、
前記センサデータ変換手段が変換したセンサデータの精度を変更するか否かを判定する精度判定手段と、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積手段とを備え、
前記精度判定手段は、センサデータ変換手段が変換したセンサデータと、当該センサデータを変換する直前にセンサデータ変換手段が変換したセンサデータとを比較して精度を変更するか否かを判定し、
履歴蓄積手段は、前記精度判定手段が精度を変換すると判定したときに、前記精度判定手段が変換後の精度に基づいて変換したセンサデータをセンサデータ履歴記憶手段に蓄積させる
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項８】
センサデータは位置情報であり、センサデータの変化の度合いは位置情報の変化を表す移動速度である
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のセンサデータ履歴蓄積システム。
【請求項９】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータのそれぞれに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定し、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、
前記サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出し、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成し、
センサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段に前記精度対応データを蓄積させる
ことを特徴とするセンサデータ履歴蓄積方法。
【請求項１０】
センサによって検知された移動体の状況を表すデータであるセンサデータの履歴を記憶するセンサデータ履歴記憶手段を備えたコンピュータに適用されるセンサデータ履歴蓄積プログラムであって、
前記コンピュータに、
各センサデータに対応付けられた当該センサデータの変化の度合いに応じて、当該センサデータの精度を決定する精度決定処理、
センサデータの中から記録対象とするセンサデータを抽出する周期であるサンプリング周期をセンサデータの変化の度合いに基づいて決定し、当該サンプリング周期で入力されたセンサデータを抽出するサンプリング周期決定処理、
抽出されたセンサデータを前記精度に基づいて変換したデータである精度対応データを生成するセンサデータ変換処理、および、
前記精度対応データを前記センサデータ履歴記憶手段に蓄積させる履歴蓄積処理
を実行させるためのセンサデータ履歴蓄積プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【公開番号】特開２０１１−１９２１９８（Ｐ２０１１−１９２１９８Ａ）
【公開日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５９７４９（Ｐ２０１０−５９７４９）
【出願日】平成２２年３月１６日（２０１０．３．１６）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度 総務省「高齢者・障害者のためのユビキタスネットワークロボット技術の研究開発」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月１６日（２０１０．３．１６）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度 総務省「高齢者・障害者のためのユビキタスネットワークロボット技術の研究開発」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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